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【摘 要 】 现有研究注重产业政策的实施效果,且集中研究税收优惠和财政补贴的政策效应.本文对创新政策更细化的分类,以2009—2011年广东省所有上市公司为研究对象,基于企业家人口特征,采用Hausman检验确定用随机效应模型展开研究,发现税收优惠政策对企业研发投入具有显著正相关；补贴、金融支持与研发投入显著负相关；知识产权政策、企业家年龄、教育背景、职称及薪酬对企业创新活动没有显著的影响.
当前我国经济发展还停留在要素驱动发展阶段,离创新驱动一些距离,迫切需要科技创新驱动政策在内容、传导机制与企业创新驱动等取得突破,通过科技政策激活创新资源,促进内生发展.
学术界现有的研究大多偏重于,重点研究财政补贴的实施效果,对金融、知识产权等研究不多.现有研究得出了两种不同的结论第一种研究认为财政补贴能有效促进企业加大研发创新.如范兆斌、苏晓艳（2009）,安同良、周绍东（2009）等利用不同层面的样本检验并了财政补贴能促进企业加大研发投入.尤其那些已经享受了税收优惠的公司,如果再给予其财政补贴,可以促进其研发,创新产品的商业化也具有显著的促进作用.第二种研究认为财政补贴企业自身的研发投入具有挤出效应,显著影响了企业研发投入.接受财政补贴的企业来说,财政补贴的挤出效应会增大.陈林、朱卫平（2008）运用静态古诺模型也分析发现以科技三项费为代表的创新补贴款项并没有明显刺激全社会创新产出的增长,认为我国的创新补贴政策稳健性较弱,政策效果具有一定的不确定性.财政补贴互补效应与挤出效应的研究一直未曾中断,但由于研究受到多种因素的影响,目前尚无.
我们认为应将过程和起来,尤其要对主要创新政策分类研究.本文试图从角度分析广东省的科技激励政策和企业家人口背景特征对广东省上市公司R&D投入的影响,考察科技激励政策工具与企业的R&D投入之间的关系,及关系是否促进了企业增加R&D投入；并在引入企业家人口背景特征后,再次研究的科技激励政策与企业的R&D投入之间的关系.
（1）税收优惠.由于技术创新具有巨大的风险性和外部性,常常采用税收优惠予以补助.Atkinson（2007）、Dagenais et al.（1997）认为,税收优惠政策可以减少企业开发成本,刺激企业的R&D投入.国内学者吴秀波（2003）认为税收是影响企业R&D投资的重要因素.青（2007）的研究显示税收优惠对企业R&D投入正相关,但激励作用不明显.
（2）补贴.唐清泉和罗党论（2007）、姜宁和黄万（2010）的研究显示补贴在社会目标起着很大的作用.邵敏和包群（2011）认为方更倾向于选择市场竞争力较强企业作为补贴对象,但在获补贴企业中更倾向于给予市场竞争力较弱的企业更高程度的补贴.
（3）金融支持.李伟（2005）、秦军（2011）、程金金（2012）等认为金融企业自主创新的影响越来越大,金融支持已经成为促进企业自主创新发展的重要因素.
（4）知识产权.大型企业耗财耗力,中小企业由于资金、人力等的原因,困难.根据中华人民国国家知识产权局城市知识产权试点示范公布的政策文件,2009年国家有广东广州等34个知识产权工作示范城市.2011年国家知识产权工作示范城市增加到45个,包括广东广州、广东佛山、广东汕头等.余长林和王瑞芳（2009）认为在发达国家,知识产权已成为支持研发投资、促进技术创新最重要的因素.发展中国家的技术创新能力与知识产权水平之间呈现倒U型关系.彭福扬、彭民安和纯（2012）发现,技术创新和知识产权是提高我国经济增长集约化水平的重要因素.
（5）企业家年龄.一些研究显示,年龄大的决策者主观上也需要更多信息来制定决策,但由于其整合资源和信息的能力弱化,导致积极主动调整战略方向的意识降低（Taylor,1975）.年轻的企业家更具有充沛的精力和求知动力,学习能力和创新意识更强烈.
（6）企业家教育背景.受教育程度与个体创新能力成正相关关系,文化程度高的管理者在变化激烈、的中能保持清晰的思,做出创新选择（Bantel,1989）.Tihanyi和Ellstrand（2000）发现,企业管理者的受教育程度越高,创新能力越强.我们认为受过良好教育的企业家视野更开阔,更具有创新性.
H6企业家的教育背景对企业的创新活动具有正影响,文化程度越高,创新活动越强.
（7）企业家职称.职称具有学衔和岗位的性质,专业技术人员拥有何种专业技术职称,表明他具有何种学术水平或能从事何种工作岗位,象征着一定的身份.因此拥有职称可以被看做能力被认可.
H7企业家的职称对企业的创新活动具有正影响,职称级别越高,越具有创新积极性.
（8）薪酬.薪酬从某种意义上说,是组织对员工的贡献包括员工的态度、和业绩等所做出的回报.所以高薪酬员工具有一定的激励效果.
本文选择以2009—2011年广东省内的33家上市公司共99个样本为研究对象（见表1）.首先,2008年是新旧政策的转折点,是认定高科技企业可以连续三年享受减按15缴纳企业所得税的起始年限.其次,2008年9月金融危机爆发,成为经济的一个转折点.这期间经济情况异常,严重影响了企业的发展,因此以2009年至2011年的三年的平衡面板数据为研究对象.研发支出作为损益类项目在财务报表中披露,而披露研发支出的企业在少数,倘若将研发支出研究阶段和开发阶段分解计算,由于管理费用中包含其他费用类支出,因此用管理费用和无形资产简单相加作为替代并不准确. 3、指标选择（见表2）
其中,RD为研发支出；Asset为总资产,用总资产作为衡量公司规模的指标；Stock为存货,存货的通常影响一个公司资金的周转率和现金流量；Profit为利润,利润作为公司创新活动的驱动力,应该纳入模型；Tax为税收返还；Subsidy为财政补贴；Property为知识产权,是虚拟变量；Age为企业家年龄；Educ为企业家教育背景；Tech企业家所获得的职称；Salary为企业家所获得的薪酬.
（1）数据描述性统计量.观测值总体为99个,跨越3个年度,总共有33个不同的个体.表3显示了各解释变量的最大值、最小值、平均值和标准差.如RD的取值范围为0—1.93e09.
（2）相关性研究.由表4可以看出,研发支出的滞后一期与研发支出的相关系数达到了0.9789,在模型中加入研发支出的滞后一期是很有必要的.其他自变量如税收、贷款、年龄等也表现出一定的相关性.
（3）混合回归.表5的回归表明研发投入受前期的影响,在1的水平上显著；在模型1中,税收优惠在10的显著水平下对当期研发支出产生积极影响,财政补贴在1的显著水平下产生消极影响,可能是其产生挤出效应的；加入企业家的年龄、教育背景、职称和收入的模型2、模型3、模型4、模型5、模型6的回归显示,年龄、教育背景、职称和收入对企业的研发支出的单独影响并没有得到支持；加入企业家的人口特征变量后,税收优惠和财政补贴对研发支出影响的显著性水平提高,由此,本文大胆推测企业家特征可能会通过其对激励政策的产生作用.
（5）随机效应模型.表7的回归表明,滞后一期的研发支出、总资产、存货在3个模型中都在5的水平上显著,利润对研发支出的效果不明显；3个模型中的税收优惠和财政补贴也都在5的水平上显著；模型3作为一个试验样本随机效应模型回归,表明,加入教育背景后,税收优惠的显著性水平有一定的提高,在一定程度上表明企业家的教育背景对企业研发的影响；从3个模型可以看出,利润、金融支持、知识产权和企业家的人口特征（年龄、教育背景、职称和收入）对研发支出的影响在本文中并没有得到支持.
综上,假设1在所有条件下都得到了验证,即税收优惠政策企业的研发支出具有正影响.假设2在大的条件下被证明与现实相反,补贴对研发支出具有负效应.金融支持、教育背景和职称在回归中的系数均为负,与原假设3、假设6和假设7相反；企业家年龄的回归系数为负,与假设与符号相同；知识产权和企业家的薪酬的回归系数为正,与假设4和假设8符号相同.但是变量在模型情况的回归中一直不显著,即假设没有得到支持.而如文献综述中所列,变量在一定情况下是表现为假设中的情况的.所以,本文只能认为在广东省内披露了2009—2011年完整信息的上市公司中,结论如上.
本文以广东省内上市公司在2009—2011年期间的面板数据为研究对象,通过混合回归模型、豪斯曼检验选择出的随机效应模型检验,发现税收优惠政策显著促进企业的研发投入；财政补贴则表现为显著的负面影响,对企业的研发投入产生挤出效应；金融支持和知识产权政策在面板数据中极大情况下表现为不显著,或者金融支持对研发支出稍微表现出负作用；企业家人口背景特征在极大的回归中表现不显著,假设不支持. 可能的原因是财政补贴和金融支持的作用可能未被企业用来开展创新性活动；知识产权的暂未受到企业的重视,或者发展还不完善,与其他区相差,因此所在是否被评为国家知识产权工作示范城市企业来说无关紧要；企业的创新活动主要是由企业家决定的,而企业家并不与企业家的年龄、教育背景、职称甚至是薪酬呈一定的关系,或者企业家的年龄等特征并不直接对企业的研发投入产生影响,所以要找到能够用来衡量企业家的合适的指标待进一步的探究.
本研究的理论意义以广东省为对象分类检验创新政策实施效应,在一定程度上丰富了产业激励政策效应的研究.研究的管理实践含义是要强化税收优惠,慎用财政补贴和金融支持；知识产权示范城市的效果十分有限,要在示范性上做文章.同时,帮助企业树立创新意识,关注创新激励政策.
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