創(chuàng)新政策對(duì)中小企業(yè)創(chuàng)新行為的影響研究
發(fā)布時(shí)間:2021-09-29 02:14
在“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)”的時(shí)代,一個(gè)國(guó)家想要持續(xù)穩(wěn)定地發(fā)展經(jīng)濟(jì),其關(guān)鍵就是提高國(guó)家的創(chuàng)新實(shí)力。而中小企業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)重要位置,不僅是國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新的中堅(jiān)力量,還是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,促進(jìn)社會(huì)穩(wěn)定的基礎(chǔ)力量。在此背景下我國(guó)政府積極實(shí)施創(chuàng)新政策,通過(guò)政府補(bǔ)貼與稅收優(yōu)惠兩種手段來(lái)激勵(lì)中小企業(yè)進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新。然而部分企業(yè)為了尋求政府扶持,只重視創(chuàng)新數(shù)量而忽視了創(chuàng)新質(zhì)量,這不僅與政府實(shí)施創(chuàng)新政策的初衷相違背,也阻礙了我國(guó)創(chuàng)新實(shí)力的提升;诖,本文以政策評(píng)估視角來(lái)研究創(chuàng)新政策對(duì)中小企業(yè)創(chuàng)新行為的影響,為今后創(chuàng)新政策制定、實(shí)施與調(diào)整提供參考性建議。本文首先對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,闡明創(chuàng)新政策實(shí)施的理論依據(jù)并分析了創(chuàng)新政策對(duì)中小企業(yè)創(chuàng)新行為影響的傳導(dǎo)機(jī)制。之后本文基于2010-2017年的上市中小企業(yè)數(shù)據(jù)利用PSM-DID方法構(gòu)建模型,結(jié)果顯示政府補(bǔ)貼對(duì)中小企業(yè)創(chuàng)新具有促進(jìn)作用,能夠激勵(lì)中小企業(yè)的實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新,而稅收優(yōu)惠對(duì)中小企業(yè)的創(chuàng)新無(wú)明顯作用。同時(shí),本文進(jìn)一步利用Fuzzy RD探究創(chuàng)新政策對(duì)中小企業(yè)中最具創(chuàng)新發(fā)展?jié)摿Φ目萍夹椭行∑髽I(yè)的影響。結(jié)果表明政府補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠以及兩者的交互項(xiàng)對(duì)科技型中小企業(yè)創(chuàng)新有顯著的正...
【文章來(lái)源】:華僑大學(xué)福建省
【文章頁(yè)數(shù)】:110 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
研究框架圖
27圖4.1匹配前后標(biāo)準(zhǔn)化偏差對(duì)比圖(政府補(bǔ)貼)由表4.4可以看出,匹配后資產(chǎn)收益率(roa),營(yíng)業(yè)收入(rev),營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(ibr),資本密度(cap)以及企業(yè)現(xiàn)金量(cash)的t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量表明不能拒絕原假設(shè),即處理組與對(duì)照組間不存在顯著性差異。而前十大股東持股比率(top10)和流動(dòng)資產(chǎn)比率(aa)在匹配后顯著性下降,表明匹配使得處理組與控制組間的差異減校在匹配后,所有控制變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差絕對(duì)值均小于10%,這一點(diǎn)也可從圖4.1中看出。上述結(jié)果表明,匹配后處理組與對(duì)照組的樣本基本具有一致特征。之后,本文利用DID方法探究政府補(bǔ)貼對(duì)中小企業(yè)創(chuàng)新行為的影響。選擇的控制變量有資產(chǎn)收益率(roa),營(yíng)業(yè)收入(rev),營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(ibr),資本密度(cap),企業(yè)現(xiàn)金量(cash),流動(dòng)資產(chǎn)比率(aa)和前十大股東持股比率(top10)。結(jié)果如表4.5所示,其中模型(1)為政府補(bǔ)貼對(duì)中小企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)的影響,模型(2)為政府補(bǔ)貼對(duì)中小企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的影響,模型(3)為政府補(bǔ)貼對(duì)中小企業(yè)策略性創(chuàng)新的影響。表4.5DID平均處理效應(yīng)結(jié)果表(政府補(bǔ)貼)模型(1)(2)(3)被解釋變量企業(yè)創(chuàng)新patent實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新inn策略性創(chuàng)新sinnATE0.447*(0.229)0.443*(0.253)0.488(0.319)
30圖4.2匹配前后標(biāo)準(zhǔn)化偏差對(duì)比圖(稅收優(yōu)惠)由表4.6可以看出,匹配后全體控制變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均顯著減小,圖4.2也可以清晰地看出這一點(diǎn)?傮w而言,各控制變量在匹配后標(biāo)準(zhǔn)化偏差的絕對(duì)值均小于10%。從顯著性結(jié)果來(lái)看,資產(chǎn)收益率(roa),企業(yè)現(xiàn)金量(cash),資本密度(cap)以及流動(dòng)資產(chǎn)比率(aa)在匹配后顯著性有所降低,說(shuō)明匹配減小了處理組與對(duì)照組間存在的差異。而營(yíng)業(yè)收入(rev),營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(ibr)以及前十大股東持股比率(top10)這幾個(gè)變量匹配后的P值表明,處理組與對(duì)照組間無(wú)顯著差異。在對(duì)處理組與對(duì)照組進(jìn)行匹配后,利用DID方法構(gòu)建模型識(shí)別稅收優(yōu)惠對(duì)中小企業(yè)創(chuàng)新行為的影響,回歸結(jié)果見(jiàn)表4.7。表4.7DID平均處理效應(yīng)結(jié)果表(稅收優(yōu)惠)模型(4)(5)(6)被解釋變量企業(yè)創(chuàng)新patent實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新inn策略性創(chuàng)新sinnATE-0.077(0.083)-0.061(0.077)-0.046(0.085)roa3.147***(0.357)3.413***(0.343)1.876***(0.338)rev1.010×10-11**(5.080×10-12)1.100×10-11**(4.550×10-12)8.230×10-12***(5.430×10-12)
本文編號(hào):3413000
【文章來(lái)源】:華僑大學(xué)福建省
【文章頁(yè)數(shù)】:110 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
研究框架圖
27圖4.1匹配前后標(biāo)準(zhǔn)化偏差對(duì)比圖(政府補(bǔ)貼)由表4.4可以看出,匹配后資產(chǎn)收益率(roa),營(yíng)業(yè)收入(rev),營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(ibr),資本密度(cap)以及企業(yè)現(xiàn)金量(cash)的t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量表明不能拒絕原假設(shè),即處理組與對(duì)照組間不存在顯著性差異。而前十大股東持股比率(top10)和流動(dòng)資產(chǎn)比率(aa)在匹配后顯著性下降,表明匹配使得處理組與控制組間的差異減校在匹配后,所有控制變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差絕對(duì)值均小于10%,這一點(diǎn)也可從圖4.1中看出。上述結(jié)果表明,匹配后處理組與對(duì)照組的樣本基本具有一致特征。之后,本文利用DID方法探究政府補(bǔ)貼對(duì)中小企業(yè)創(chuàng)新行為的影響。選擇的控制變量有資產(chǎn)收益率(roa),營(yíng)業(yè)收入(rev),營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(ibr),資本密度(cap),企業(yè)現(xiàn)金量(cash),流動(dòng)資產(chǎn)比率(aa)和前十大股東持股比率(top10)。結(jié)果如表4.5所示,其中模型(1)為政府補(bǔ)貼對(duì)中小企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)的影響,模型(2)為政府補(bǔ)貼對(duì)中小企業(yè)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新的影響,模型(3)為政府補(bǔ)貼對(duì)中小企業(yè)策略性創(chuàng)新的影響。表4.5DID平均處理效應(yīng)結(jié)果表(政府補(bǔ)貼)模型(1)(2)(3)被解釋變量企業(yè)創(chuàng)新patent實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新inn策略性創(chuàng)新sinnATE0.447*(0.229)0.443*(0.253)0.488(0.319)
30圖4.2匹配前后標(biāo)準(zhǔn)化偏差對(duì)比圖(稅收優(yōu)惠)由表4.6可以看出,匹配后全體控制變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均顯著減小,圖4.2也可以清晰地看出這一點(diǎn)?傮w而言,各控制變量在匹配后標(biāo)準(zhǔn)化偏差的絕對(duì)值均小于10%。從顯著性結(jié)果來(lái)看,資產(chǎn)收益率(roa),企業(yè)現(xiàn)金量(cash),資本密度(cap)以及流動(dòng)資產(chǎn)比率(aa)在匹配后顯著性有所降低,說(shuō)明匹配減小了處理組與對(duì)照組間存在的差異。而營(yíng)業(yè)收入(rev),營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(ibr)以及前十大股東持股比率(top10)這幾個(gè)變量匹配后的P值表明,處理組與對(duì)照組間無(wú)顯著差異。在對(duì)處理組與對(duì)照組進(jìn)行匹配后,利用DID方法構(gòu)建模型識(shí)別稅收優(yōu)惠對(duì)中小企業(yè)創(chuàng)新行為的影響,回歸結(jié)果見(jiàn)表4.7。表4.7DID平均處理效應(yīng)結(jié)果表(稅收優(yōu)惠)模型(4)(5)(6)被解釋變量企業(yè)創(chuàng)新patent實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新inn策略性創(chuàng)新sinnATE-0.077(0.083)-0.061(0.077)-0.046(0.085)roa3.147***(0.357)3.413***(0.343)1.876***(0.338)rev1.010×10-11**(5.080×10-12)1.100×10-11**(4.550×10-12)8.230×10-12***(5.430×10-12)
本文編號(hào):3413000
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