结合已有研究，政府财税补贴可能对企业研发支出产生两种影响：一是企业加大研发支出，形成与政府财税补贴的杠杆效应。杠杆效应降低了研发成本和研发风险，企业有更大的积极性和更充裕的资金开展研发，会增加研发支出。二是企业总体研发支出不变，政府财税补贴取代了原本企业打算研发支出的部分，形成替代效应。替代效应体现在当政府财税补贴了即使在没有补贴时企业也会研发的领域，企业可以直接用政府财税扶持取代企业支出，利用节省的资金开展其它获利活动。本文认为，由于农业研发风险多样，研发项目多为重点农业技术和应用类农产品研发，农业企业资金规模和研发能力有限，政府补贴对来缓解资金不足起到“雪中送炭”的作用，而政府对其扶持的有效手段首推财税补贴。结合上文分析，本文提出如下假设：

　　H1：农业上市公司生产型企业研发投入高于经营型企业；

　　H2：农业上市公司规模越大，其研发投入越多；

　　H3：农业上市公司效益越好，其研发投入越多；

　　H4：农业上市公司研发实力越强，其研发投入越多；

　　H5：政府对农业企业科技资助越多，农业企业研发支出水平越高。

　　（二）模型设定

　　针对上述假设，首先将农业上市公司研发投入作为被解释变量，农业企业内部因素作为解释变量，找出哪些内部因素会影响企业研发投入；然后将农业上市公司研发支出作为被解释变量，政府科技资助作为解释变量，其它内部影响因素作为控制变量，运用偏相关分析和最小二乘估计分析财税补贴对农业上市公司研发支出的影响。基本模型是：

　　RD=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5

　　+β6x6+β7x7+β8x8+β9x9+β10x10

　　+β11x11+ε1（1）

　　RD=β12GI+β13Control+ε2（2）

　　其中RD表示农业上市公司科技研发支出；Xn表示影响农业上市公司研发投入的内部因素；βn是其各个因素的影响系数；β0是未知因素所产生的影响；GI表示政府财税补贴；Control表示影响农业上市公司研发支出的其它控制变量，控制变量根据第一个研究结果而定；β12表示政府科技资助的影响系数，表示政府财税补贴对农业上市公司研发支出的影响程度；ε表示随机误差项。

　　（三）数据来源

　　以农业上市公司2012年的财务报表作为数据来源，按照农业上市公司所处行业类型和上市时间，从农林牧副渔等行业中均衡选取样本。剔除容易对结果产生较大偏差的**ST公司；由于刚上市的企业各方面还有待规范，政府对其科技资助也不全面，因此剔除2011年和2012年上市的农业公司。最终选取不同行业和不同规模的62家数据完整的农业上市公司，数据均来源于巨潮资讯网。

　　（四）变量选取

　　将农业上市公司研发支出具体数值作为被解释变量，在2006年之前，证监会并没有强制要求企业在财务报表中披露研发支出，2006颁布的新会计准则增加科目“开发支出”并在报表附注中表示为：对于前期研究阶段的支出，于发生时确认为当期损益；中期研发阶段的支出确认为无形资产；研发活动结束后研发支出确认为“管理费用”中披露的“研发费用、研究开发费、技术开发费、科研费”等。政府研发资助在“营业外收入”中的政府补助里，通过挑选政府补助明细中与科技研发相关的补助，最终确定政府研发资助。

　　对于农业企业研发支出的内部影响因素，本文选取了11个自变量作为解释变量，见表1。

　　1、农业上市公司所处行业类别。本文设置行业类别的虚拟变量研究其对研发投入的影响。本文将样本分为生产型农业企业和经营型农业企业。生产型企业以产品生产加工为主；经营型企业以产品市场贸易为主。当样本属于生产型企业时，虚拟变量取“1”；当属于经营型企业时，虚拟变量取“0”。

　　2、农业上市公司规模和偿债能力。选择总资产、总负债、资产负债率表示企业的规模和偿债能力。其中资产负债率用负债与资产比值表示，衡量企业融资后资金利用情况，作为财务杠杆指标衡量企业的偿债能力。

　　3、农业上市公司效益。选择总利润和主营业务收入表示企业的运营和效益，代表企业当前运营能力和盈利能力。

　　4、农业上市公司发展能力。选择利润率和主营业务增长率表示样本企业的发展能力。利润率用总利润与主营业务收入的比值表示，主营业务增长率用连续两年主营业务收入的差值与前一年主营业务收入的比值表示，代表了企业效益的发展趋势和发展能力。

　　5、农业上市公司研发实力。选择技术资产比率、技术人员比率、本科及以上人员比率表示企业研发实力。技术资产比率用无形资产、在建工程、生产性生物资产、开发支出各项之和与企业总资产的比值表示。

　　三、实证分析

　　（一）描述性统计分析

　　表2表明，农业上市公司研发支出总体较为理想，平均达1152.31万元，但各企业研发支出幅度较大，最少的大江集团2011年仅支出7万元研发费用，最多的中牧实业则有7000万元；政府对农业上市公司的财税补贴与企业研发投入类似，政府在2011年对样本企业平均研发资助600多万元，用于农业科技领域的研发补贴偏低。资产负债方面，样本企业基本保持了稳定和安全的资产负债率，平均资产负债率在56%，略高于国际通行的标准值50%；获利方面，样本总体利润偏低，总利润均值在3.6亿，利润率也偏低，平均利润率仅为12%，而且出现了部分负增长的农业企业；主营业务增长率方面，样本企业表现出较好的可持续发展能力，平均增幅在21%；技术资产和技术人员方面，与IT、生物类上市公司相比，农业上市公司技术资产和技术人员比率较低，研发队伍规模偏小，员工专业技能和员工整体素质偏低。

　　（二）研发支出的影响因素检验

　　为提高方程的有效性和严谨性，采用容差法（Tolerance）和方差膨胀因子法（VIF）判断各自变量间是否存在多重共线性。运用SPSS18.0进行数据分析，结果见表3：

　　结果表明，容差值多数在0.5以上，VIF值均在10以下，说明方程模型符合多元线性回归要求，回归结果有效性与可信性较强。下面对模型总体进行分析。

　　从表4可看出，模型总体解释能力较好，调整后的判定系数R2达75.4%，即以上内部因素能够对农业上市公司研发投入的75.4%做出解释，方程的拟合度较高。从回归模型方差分析表看，F检验用来考察回归模型中各自变量对因变量的影响是否显著，F统计量为16.031，且Sig为0.00，拒绝模型整体不显著的假设，说明模型整体上是高度显著的。D-W拟合程度值为2.045，说明变量间自相关性很低，研究模型有效。

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