战略性新兴产业发展的财政政策论文范文

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一、财政政策对战略性新兴产业发展的作用机理

战略性新兴产业是高风险、高投入且收益不确定性较强的产业，具有正外部性以及一定程度的溢出效应，其产生的社会收益要大于自身收益，因此，战略性新兴产业的发展需要财政政策的支持与激励。支持战略性新兴产业发展的财政政策工具主要包括财政补贴、税收优惠、基金扶持和政府采购等政策。财政政策要有效地支持战略性新兴产业发展，需要明确并突破影响战略性新兴产业发展的瓶颈。影响战略性新兴产业发展的要素主要包括技术创新、市场培育、资源利用和发展阶段四个方面，财政政策也需要从这四个方面入手，实现支持战略性新兴产业发展的目的。

第一，财政政策鼓励战略性新兴产业技术创新。战略性新兴产业技术创新需要高额的资金投入，现有财政政策支持的主要手段为财政补贴，包括直接补贴、贷款担保、财政贴息、研究与开发委托费和财政基金等形式。政府部门通过财政补贴引导战略性新兴产业以及金融部门对其技术创新项目的投入。通过财政补贴来满足金融部门盈利的需求，鼓励战略性新兴产业企业通过金融融资来满足其技术创新项目的资金需求。除财政补贴外，税收也是支持战略性新兴产业发展的重要手段，通过税收优惠来降低战略性新兴产业企业的技术创新研发成本，降低创新风险，促进技术向现实生产力的转化。

第二，财政政策带动战略性新兴产业的市场培育。目前，战略性新兴产业所提供的产品和服务普遍存在成本较高而消费市场认同度低的问题。战略性新兴产业的市场培育也相应地成为其自身发展的瓶颈。通过财政政策中的政府采购拉动战略性新兴产业的产品需求，有利于培育战略性新兴产业产品市场。

第三，财政政策加强战略性新兴产业的资源利用。资源的利用包括战略性新兴产业企业内的现有资源能耗、设备利用等，同时还包括对于人力资源的利用。财政政策通过财政补贴和税收等手段促进资源向战略性新兴产业的流动，有利于发挥财政政策的资源配置功能。第四，财政政策促进战略性新兴产业发展阶段的成熟。战略性新兴产业发展阶段是其发展过程中各组成要素在某一点上发展程度的集合，包括技术要素、创新路径、主导设计、产业规模和市场环境五个方面。政府利用财政政策各种政策工具组合促进技术创新、产业发展投入和产业市场形成，从而推动战略性新兴产业发展阶段的进一步成熟。综上所述，财政政策对于战略性新兴产业在技术创新、市场培育、资源利用和发展阶段四个方面均有推动作用，而这四个方面也在一定程度上反映战略性新兴产业发展的效果。反映战略性新兴产业发展效果的四个要素需要多个指标描述，利用多指标讨论财政政策对战略性新兴产业技术创新、市场培育、资源利用和发展阶段的影响，可通过结构方程模型来实现:财政政策ξ为本模型的外源潜变量，x表示外源指标组成的向量，Λx表示外源指标与外源变量之间的关系，δ表示内源指标x的误差项。η表示内生潜变量，战略性新兴产业发展效果可以通过技术创新、市场培育、资源利用和发展阶段四个内生潜变量进行度量，y表示内生指标组成的向量，Λy表示内生指标与内生潜变量之间的关系，ε表示内生指标y的误差项。B表示内生潜变量间的关系，Γ表示外源潜变量对内生潜变量的影响，ζ表示结构方程的残差项，反映了η在方程中未能被解释的部分。

二、模型效果测度与实证检验

1.模型观测变量的设计、收集与效果测度就本文的研究主题而言，缺乏现成的二手数据，因此，本文的数据收集采用的是问卷调查的方式。通过文献阅读及专家多次讨论的方式，针对潜变量最后确定了21个观测指标。采用Likert的7点量表法通过直面企业、相关会议论坛和网络形式发放问卷，调查对象主要针对企业层面管理人员、部分经济科技部门的政府官员和高校科研机构的科技人员。根据收集的数据，利用AMOS6.0和SPSS16.0对每一组潜变量与相对应的观测变量之间的关系分别进行验证性因子分析，分析结果如表1和表2所示。从表1可以看出，个别指标的信度评估中，观测变量的标准化负荷绝大多数大于0.6，建构信度C.R.大于0.6。各潜变量的Alpha值大于0.7。因此，对潜变量的测量表现出了良好的一致性，可以接受。对于建构效度，如表1所示，潜变量因子负荷均大于0.5的接受门槛值，显示本研究量表潜变量聚合效度良好。而且，通过计算潜变量的AVE值，达到0.5的门槛值，这表明测量指标的解释力超过其误差方差，达到足够的效度。表2对各个潜变量进行验证性因子分析，从绝对拟合指标来看，χ2/df最大为3.247，小于5，表示模型可以接受;各个指标的GFI、AGFI、NFI、CFI和IFI绝大多数大于0.9，虽然个别小于0.9，但也在0.8以上，接近于0.9;RMSEA均小于0.08，达到要求。从整体上看，各个因子模型拟合良好，具有良好的结构效度，可以接受。2.基于结构方程模型的经验分析本部分将对结构方程模型进行初步拟合与求解，并针对结构方程模型初步拟合中出现的问题进行修正，最后对其假设检验结果进行分析。在初步得到因子分析的结果以后，我们将使用结构方程模型对因子进行验证，并求出因子之间的因果关系，这是本文研究的核心问题。模型包含5个潜变量，其中21个观测变量分别与5个潜变量之间存在关联。财政政策是外源变量，技术创新、市场培育、资源利用和发展阶段是内生变量，使用AMOS6.0软件对结构方程进行初步拟合检验，结果如表3—表5所示。从表3可以看出，对财政政策促进战略性新兴产业发展的结构方程模型进行初步拟合后，变量的标准化因子载荷系数除发展阶段中的y45略低于门槛值0.5以外，其他各项指标均大于门槛值，达到可接受程度。从表4可以看出，模型中存在统计不显著即t值比较小的路径，如财政政策→市场培育的标准化路径系数为0.049(t=0.235)。因此，模型需要进行进一步的修正，剔除统计不显著的路径。从表5可以看出，χ2/df=2.754，该值小于5，表示财政政策支持战略性新兴产业发展理论模型拟合可以接受;GFI=0.936、AGFI=0.910和IFI=0.908均大于0.9，拟合参数较好;NFI=0.814和CFI=0.827均接近0.9;RMSEA=0.074略低于门槛值0.08，因此，该模型拟合参数还不是很理想。

总之，从财政政策影响战略性新兴产业发展的结构方程模型初步拟合情况来看，该模型初步拟合不是很理想，需要对模型进行进一步修正。初始模型不能非常精确地反映财政政策促进战略性新兴产业发展的机理，因此，本文对其进行逐步的改进，从M1到M3共进行了两次修正，最终得到了一个较为理想的作用机制模型，具体改进如表6所示。在模型拟合过程中，根据修正系数MI(ModificationIndex)，发现最大修正因子存在误差相关，因而转向最大的修正因子，发现观测指标y45对于潜变量市场培育和资源利用的修正因子分别为12.090和10.900，为了保持各描述指标的单因子属性并保持模型的精简，决定删除这一指标以替代增加该标识路径，模型被修正为M2。在M2中，NFI=0.903，CFI=0.914，RMSEA=0.063，不显著，因此，支持删除财政政策→市场培育路径，模型被修正为M3。在M3中各自有估计参数均显著，虽然还存在几个误差相关对应的MI较大，但是因为缺乏依据可以让这些误差相关自有估计，因此，M3为财政政策支持战略性新兴产业发展效果的最终模型，各拟合优度指标也比较理想，如表7所示。从表7可以看出，财政政策支持战略性新兴产业发展结构方程初始模型修正后，各变量的标准化因子载荷系数均达大于门槛值0.5，达到可接受程度。

三、结果与建议

本文通过资料搜集和问卷调查进行相关验证性因子分析和结构方程建模分析，并通过逐步修正模型，模拟测度了财政政策支持战略性新兴产业发展的效果。从财政政策支持战略性新兴产业发展最终模型可以看出:财政政策对于战略性新兴产业的技术创新具有促进作用，完全标准化的路径系数为0.216;财政政策对战略性新兴产业的资源利用具有促进作用，完全标准化路径系数为0.204;财政政策对战略性新兴产业的发展阶段具有促进作用，完全标准化路径为0.343;而财政政策对于市场的培育层面则没有显著作用效果。研究结果表明:运用财政政策培育战略性新兴产业市场，营造产业发展氛围，有利于战略性新兴产业产品得到社会各个领域的认同与共识，以实现对产品推广和市场培育的目标。但是，在这一过程中，政府购买、相应的补贴措施和通过对商品税收的优惠引导消费者等财政政策的作用效果均具有一定的滞后性。市场对于产品的认同与共识也需要一个过程，且财政政策促进市场培育的政策设计过程也是一个不断推进和完善的过程，使得财政政策支持战略性新兴产业市场培育效果往往并不显著。战略性新兴产业以技术创新为引领的，技术创新离不开政府财政的支持，政府的财政投入对战略性新兴产业的市场培育、资源利用和产业成长等方面也至关重要，有利于降低战略性新兴产业发展风险，实现产业成长的目标。具体可以从以下三个方面着手:

第一，构建财政政策促进战略性新兴产业发展的长效机制。通过财政政策工具的综合运用来培育和促进战略性新兴产业发展。财政政策需要与战略性新兴产业发展过程紧密结合，突出政策导向与重点，集中有限的政策资源并发挥作用。第二，创新促进战略性新兴产业发展的财政政策支持方式。财政政策支持方式要适应战略性新兴产业的发展规律，根据产业特点给予合理配套的财政政策支持，以充分实现财政政策效益最大化。第三，选择战略性新兴产业不同发展阶段的最优政策手段。在战略性新兴产业发展初期，更多地采用直接补助或投资支持关键技术的研发方式;在战略性新兴产业的成果转化和产业化阶段，则更多地采取引导方式，如风险投资引导和带动社会资金投入;在战略性新兴产业的应用阶段，应采用事后奖励和消费者补助等方式加强市场培育。

作者：王斌斌单位：东北财经大学经济与社会发展研究院