三、结果分析

我们采用非平衡面板数据的空间计量模型，来实证检验税收优惠和财政补贴对企业科技创新投入的影响。在运用面板数据模型上，首先进行Hausman检验来确定固定效应和随机效应模型的选择，同时，在面板模型中控制了时间和地区的影响，Hausman检验的结果显示，在5%的显著性水平下，P值为0.0271<0.05，拒绝原假设，因此我们选择固定效应的面板数据模型进行估计。

表2-4显示了GS2SLS的实证结果。在进行参数估计之前我们检验了Moran I空间相关性和LM空间误差相关性，两种检验结果均显示变量之间确实存在空间相关性。Moran I检验和LM检验的结果也在表2-5中显示。

表2-4　GS2SLS实证结果

注：???、??、?分别代表在1%、5%和10%的置信水平下显著，括号内为标准差。

我们利用极大似然估计（MLE）来检验实证结果的稳定性。稳定性检验的结果如表2-5所示。

表2-5　MLE实证结果

续表

注：???、??、?分别代表在1%、5%和10%的置信水平下显著，括号内为标准差。

通过表2-4和表2-5，我们可以看出，地理空间滞后项参数在5%的置信区间内显著，为0.0038，经济空间滞后项参数在1%的置信区间内显著，为0.0093，这说明财政激励政策的“空间效应”确实会影响企业科技创新投入，从而验证了假设1，原因在于，不同地方政府在执行和实施税收优惠和财政补贴政策的努力程度上存在差异，政策执行中的“空间效应”必须要考虑。在引入空间权重矩阵后，财政补贴对企业科技创新活动由“正激励”转变为“负激励”，有力证明了地方政府之间税收优惠和财政补贴的“标尺竞争”会影响不同地区企业的科技创新活动，而忽略这种间接的“空间相关性”，理论上会导致参数结果有偏等问题。财政补贴对企业技术创新投入产生了明显的“挤出效应”，可能的原因在于：首先，财政补贴在企业R&D投入中本身占比较低，而且作为“定额”的财政补贴，会随着企业研发投入的不断增加，占比越来越低，进一步抑制企业增加R&D投入的热情；其次，财政补贴体现了政府的创新发展政策和方向，对于引导和鼓励某一产业或项目激励效果明显，并不是所有企业都会享受财政补贴，未获得财政补贴的企业会间接地降低R&D投入；最后，政府在运用财政补贴这一政策工具时会选择专款专用，企业不能灵活自主地安排使用财政补助资金，财政补贴的使用效率较低。而税收优惠对企业科技创新投入有显著的激励作用，激励效果非常有效，实证结果显示，税收优惠相较于财政补贴更能激励企业开展科技创新活动，从而验证了假设2。