稅收優惠影響企業創新產出的多元機制研究
——來自中國軟件與集成電路產業的證據

陳玥卓

(北京大學 經濟學院，北京 100871)

0 引言

中國自實行創新驅動戰略以來，一直將建設創新型國家作為重要發展目標。黨的十九大報告明確提出“創新是引領發展的第一動力，是建設現代化經濟體系的戰略支撐”，并明確提出要強化企業在創新中的主體作用。為有效促進微觀企業技術創新，中國政府自20世紀90年代開始就不斷出臺各類創新政策，以激勵企業創新行為。近年來，我國高新技術行業發展面臨著內部創新水平有待提升、外部國際環境不穩定加劇的雙重挑戰。因此，如何通過有效的政策工具，激發企業活力以應對技術挑戰，成為政策制定者與相關學者關注的重點。

由于創新具有強正外部性特征，刺激企業創新有助于提升社會整體福利水平。因此，大多數國家都會出臺各種政策支持創新[1]。近年來，隨著科技創新在經濟增長中的地位日益凸顯[2]，政府創新政策對企業創新的影響成為經濟學領域持續討論的熱點。其中，中國大規模創新政策引起學者廣泛關注，越來越多的學者研究中國創新政策與企業創新行為的關系。如Liu等[3]從法律、制度和國情等方面介紹中國創新政策體系及制度變遷，認為創新補貼、稅收減免和政府直接投資是中國創新政策的重要組成部分。之后，關于中國創新政策績效及其影響的討論逐漸豐富，現有研究既有對中國激勵政策的肯定[4-5]，也有從市場公平、企業效率和行業發展等視角對創新政策的質疑[6-7]。此后，許多學者發現，不同企業規模、所有制、行業部門和地區空間等對企業創新行為具有異質性影響[8-10]。而且，學者認為創新政策對企業不再僅局限于簡單的正向負向影響，而是開始關注中國創新政策對企業產生影響的作用機制。李維安等[11]的研究表明，創新投入在稅收優惠對企業創新績效的積極影響方面起到完全中介作用；姚立杰等[12]指出，管理層能力顯著影響企業創新，能力強的管理層可通過最大化產出大幅提升企業創新效率；李香菊等[13]認為，財稅優惠政策通過減少企業融資約束、降低企業研發風險與成本促進企業研發投入。

相比政府補貼、直接投資等更容易產生尋租行為及無效投資的財政手段[14]，稅收優惠政策可能是一種更高效的激勵政策類型[15]，中國大規模的稅收激勵政策為理論研究提供了大量實踐經驗。在稅收政策對企業行為異質性影響方面，曾國祥[16]較早關注我國稅收政策與企業創新問題，提出稅收優惠要與產業及區域情況相結合，以更好地發揮稅收優惠引導性功能。隨著數據的日益完善，程曦等[17]和關成華等[18]分別基于產業層面和地區層面數據，證明稅收政策對企業創新行為的影響存在區域與產業異質性，認為雖然稅收激勵在地區、行業間存在差異，但是稅收激勵政策總體會對企業創新產生正向影響。但另一部分學者提出不同觀點。如李維安[11]認為，大部分地區創新稅收減免政策并未真正提高創新水平，而更多成為企業稅收籌劃的手段；Chen & Yang[19]研究發現，中國稅收創新抵扣政策更多是為大企業創造利潤，但對創新主體中小企業并未產生實質性影響。進一步，學者分析造成不同現象的成因與內在機制。如聶輝華等[20]認為，造成同一創新激勵政策效應不同的主要原因在于市場結構和規模經濟，認為創新激勵政策發揮作用的前提是完善市場機制，因此不同市場條件下政策效果不同；劉虹等[21]認為，無論是創新補貼還是稅收減免，其都存在一個合理的數量區間，創新激勵政策與企業創新績效間可能呈現一種非線性關系；儲德銀等[22]從微觀層面探討這一問題，認為企業投資方向、產品類型、銷售形式等都會促使企業對稅收激勵政策作出不同反應。

自Fazzari等[23]提出融資約束概念以后，國內外學者開始廣泛關注融資約束對企業創新的影響。現有研究普遍肯定融資約束對企業創新行為具有抑制作用[24-25]。Belitz & Lejpras[26]利用2005-2010年德國2 708家中小型企業數據實證研究發現，融資約束對企業創新投入具有較強的負面影響；張璇等[27]采用Probit模型，發現信貸尋租通過減少企業利潤擠出企業創新資金，加劇融資約束對企業創新行為的制約程度；李曉龍等[28]從融資約束角度探討金融要素扭曲對不同地域企業創新投資的抑制效應，發現金融要素扭曲程度較高地區，其對企業創新投資的抑制作用更顯著。近年來，中國高新技術產業發展迅速，已有研究對稅收政策與企業研發投入間關系展開了詳細探討，而研究軟件與集成電路兩個重要行業稅收激勵政策與企業創新產出關系的文獻相對較少，也鮮有具體機制檢驗。

測度創新政策效果與明晰政策作用機制，能夠提高政策制定的科學性與合理性。因此，本研究將研究視角集中于創新激勵政策對高新技術企業行為的影響效果測度與機制分析上。在現有研究的基礎上，本文探尋稅收激勵政策發揮作用的具體機制，并且尋求這種機制在不同性質企業間產生不同效果的原因。本文創新之處在于：①聚焦軟件和集成電路這一在我國高技術產業中發展最快的行業，行業選取具有較強的代表性；②探討融資約束和企業避稅等因素對政策激勵效果的影響，對稅收激勵發揮作用的具體機制進行分析，認為融資約束放寬可能是一個主要影響渠道；③不僅對2011年稅收優惠政策對企業創新產出端的直接影響進行探討，同時將總體樣本按照企業規模、企業產權和地理位置分類，研究稅收優惠政策對企業創新產出的異質性影響。

1 政策背景

出于政策影響可分離性與重要性雙重考慮，本文聚焦于2011年國家對軟件與集成電路行業的稅收優惠政策，探討稅收優惠政策和融資約束對軟件與集成電路企業創新產出的影響。

2011年2月，《財政部國家稅務總局關于軟件產品增值稅政策的通知》規定，軟件產品增值稅納稅人按17%稅率征收增值稅后，對其增值稅實際稅負超過3%的部分實行即征即退政策。《國務院關于印發進一步鼓勵軟件產業和集成電路產業發展若干政策的通知》根據不同集成電路線寬，對軟件企業和集成電路企業規定了“兩免三減半”和“五免五減半”的企業所得稅優惠政策。這兩項政策是對我國軟件與集成電路行業影響最廣泛、最具有典型性的政策之一，之后多項地方性激勵政策、其它高新技術企業激勵政策都以該政策為基礎或參考。因此，對這一政策進行研究具有較強的代表意義。

2 理論分析與研究假設

2.1 稅收優惠政策對企業創新產出的影響

總體來說，2011年軟件與集成電路行業稅收優惠政策降低了企業稅收支出，使軟件與集成電路企業有更多利潤和現金流投入研發活動，因此增加了企業創新產出。從企業融資約束角度看：一方面，融資約束越高，企業越難獲得外部融資，導致企業沒有充足資金進行研發活動；另一方面，融資約束越高，企業抵抗資金鏈斷裂風險的能力越差，高風險研發創新活動越少，因此對企業創新存在抑制作用。而隨著融資約束程度的減輕，企業會將更多資金投入到創新活動中[29]。具體而言，信息不對稱是產生融資約束的主要原因之一，而融資約束抑制企業創新行為的根源就在于創新本身高風險高收益特性所導致的企業與投資人間信息不對稱加劇。從企業合理避稅角度看，企業避稅不僅可以帶來現金流增加[30]，同時更低的真實稅率使企業更傾向于通過內部融資進行項目投資，進而可減少道德風險與信息不對稱問題，降低企業融資成本，促進企業創新行為。因此，本文提出如下假設：

H1：稅收優惠政策對企業創新產出具有促進作用。

H1a：融資約束削弱了稅收優惠政策對企業創新產出的促進作用。

H1b：合理避稅增強了稅收優惠政策對企業創新產出的促進作用。

2.2 稅收優惠政策與異質性企業創新產出

企業創新是一項持續的動態行為，所得稅優惠通常發生于創新活動初始階段以降低企業研發風險，增值稅優惠則常作用于創新成果產出階段以提高企業預期收益，二者在不同程度上均可提升企業創新能力，進而促進企業創新產出。然而，不同性質企業在面對稅收優惠政策時擁有異質性反應函數[31]，這使得稅收優惠政策對企業創新產出具有積極異質性影響。本文認為，政策對于高新技術企業創新行為的異質性影響體現在企業規模、所有制結構和企業所在地區3個維度。

(1)企業規模維度。由于不同規模企業研發能力與公司戰略不同，因此面對稅收優惠政策的敏感度存在顯著差異[32]。企業在進行研發、創新等高度不確定性項目時，會更加依賴企業內部融資這一渠道。大型企業具有資金集中度高、風險承受能力強、研究人員素質高等優勢，在創新活動中受到融資約束的抑制作用較小。同時，大型企業稅基相對更大，稅收優惠政策對創新活動的刺激作用可能更為顯著。因此，本文提出如下假設：

H2：稅收優惠政策對大型企業的促進作用更大。

(2)所有制結構維度。企業產權性質在一定程度上可以體現企業資金來源，而企業資金來源不同使得企業在進行生產經營決策時面臨著不同的激勵[33]。不同于非國有企業，國有企業肩負著高新技術突破的重要使命，因此其在使用創新資金時可能更多會考慮社會效益等非經濟因素。與此同時，充裕的資金儲備削弱了融資約束對國有企業創新產出的抑制作用，使其更有能力從事風險高、外部性強的創新活動。因此，本文提出如下假設：

H3：稅收優惠政策對國有企業的促進作用更大。

(3)企業所在地區維度。由于我國幅員遼闊，各地區間存在自然條件迥異、市場化程度差異較大等現象，且這種差距隨著我國經濟的快速發展進一步擴大[34]。基于我國東中西部市場化水平不平衡的客觀事實，對于產權保護不夠完善、市場發育尚未成熟的中西部地區來說，高新技術企業正處于高速成長期，稅收優惠對其有“雪中送炭”的作用，政策刺激可能發揮了更強的邊際作用。由此，本文提出如下假設：

H4：稅收優惠政策對中西部地區企業的促進作用更大。

3 模型構建

3.1 數據來源與樣本選取

本文重點分析稅收優惠政策對企業創新產出的影響，因此選取2006-2018年深滬A股上市公司作為研究樣本，企業財務數據、企業基本信息、企業稅費數據來源于WIND數據庫，專利數據、研發支出數據來源于國泰安數據庫。參考現有文獻，本文數據處理過程如下：①刪除ST、*ST公司；②刪除金融行業公司；③為消除異常值的影響，對主要變量的1%和99%百分位進行Winsorize處理；④剔除關鍵變量缺失的樣本數據。最終，本文得到3 344家上市公司的27 788個觀測值。

3.2 模型設定

根據前文分析及假設，本文采用雙重差分法進行回歸分析，模型設定如下：

yit=β0+β1DIDit+γXit+μs+λt+εit

(1)

其中，yit代表企業創新產出，包括總專利申請數、發明專利申請數、非發明專利申請數；DIDit代表政策沖擊虛擬變量，如果企業i屬于軟件或集成電路行業且t≥2011年，則取值為1，否則取值為0；Xit為其它一系列控制變量；λt表示時間固定效應，反映不同年份間差異；μs表示行業固定效應，反映行業間差異(本文根據WIND六位行業代碼將樣本分為57個行業)。

3.3 變量定義

3.3.1 被解釋變量

技術創新是指以獲得自主知識產權為目的的創新活動，專利作為企業研發投入的最終成果體現，一直被用作衡量技術創新產出的指標。參考Tong等[35]、黎文靖[9]等的研究，本文以專利申請數量作為衡量企業創新產出的代理變量。

本文以企業總專利申請數(Patent)、發明專利申請數(Inv_Pat)及非發明專利申請數(UD_Pat)作為被解釋變量，分別代表企業當年的不同創新行為。總專利申請數反映企業總創新產出數量；發明專利申請數代表企業含金量更高的實質創新產出數量；非發明專利包括實用新型專利和外觀設計專利，僅代表較小的增量創新。如果2011年稅收政策有效實施，那么企業創新產出應顯著增加。

3.3.2 核心解釋變量

稅收優惠激勵政策變量(DID)是一個虛擬變量，如果企業i屬于軟件或集成電路行業且t≥2011年，則該值取1，否則取0。

融資約束指標構造參考Kaplan[36]的做法，通過經營性凈現金流、資產負債率、股利支付率、現金持有量、Tobin's Q構建出各企業的KZ指數，該指標值越大，表示企業面臨的融資約束程度越高。

現有文獻對企業避稅的衡量主要有實際稅率與會計-收入差異兩類，本文采用Hanlon等[37]的做法，將實際稅率作為企業避稅行為的代理變量，該指標越小表明企業避稅程度越高。

3.3.3 控制變量

本文控制一系列企業層面特征變量作為影響企業創新行為的關鍵變量，包括企業規模(Rev & Emp)、運營能力(ROA)、盈利能力(OPM)、企業年齡(Age)。表1對變量選擇及其含義進行具體說明。

表1 變量描述

3.4 描述性統計分析

自2006年起，企業各類專利申請數均呈現出不同程度增長態勢。專利申請數(Patent)年度均值為27.24，標準差為58，最小值為0，最大值為546，可見企業間專利申請差異較大，創新水平參差不齊。發明專利申請數(Inv_Pat)年度均值為10.75，大約為非發明專利(UD_Pat)的2/3(15.7)，說明我國企業創新行為更多集中在非技術性創新上，總體創新能力有待加強。除DID相關變量外，其余變量在進行斷尾處理后均通過正態性檢驗。各變量描述性統計見表2。

表2 描述性統計分析結果

4 回歸結果分析

4.1 全樣本回歸分析

本文采用DID方法估計稅收優惠政策對企業創新產出的影響。由于專利數據呈右偏分布，本文參考Tong等[38]的研究方法，分別對Patent、Inv_Pat、UD_Pat的1%和99%百分位進行Winsorize處理，并加1取自然對數，該方法能夠較好地解決偏度及異方差問題。本文已進行去中心化處理，且通過多重共線性檢驗。

表3是稅收優惠政策對企業創新產出影響的全樣本回歸結果，回歸(1)、(2)考察稅收優惠政策對企業總專利申請量的影響；回歸(3)、(4)考察稅收優惠政策對企業發明專利申請量的影響；回歸(5)、(6)考察稅收優惠政策對企業非發明專利申請量的影響。其中，回歸(1)、(3)、(5)僅考慮行業固定效應，回歸(2)、(4)、(6)同時考慮行業固定效應與時間固定效應。

從表3回歸結果可以看出，當被解釋變量為總專利申請量(Patent)或者發明專利申請量(Inv_Pat)時，稅收政策激勵與企業創新行為在1%水平上顯著正相關，表明國家對軟件、集成電路行業企業的減稅政策顯著促進了企業總專利申請數及發明專利申請數增加。但使用企業非發明專利申請量(UD_Pat)作為被解釋變量且同時考慮行業與時間固定效應進行回歸時，DID系數不顯著，表明減稅政策沒有顯著促進政策范圍內企業非發明專利數量增加。由此可見，2011年稅收優惠政策激勵的是代表實質性創新的發明專利，提升了企業創新質量，也提高了企業創新能力，因此假設H1得到驗證。

表3中融資約束(KZ)與各類企業創新產出均在1%水平上顯著負相關，考慮行業和時間固定效應后，其在3類專利申請數回歸中系數分別為-19.84、-9.591、-9.554，也即融資約束在相當大程度上制約企業創新產出，這主要是源于企業創新行為信息不對稱。具體而言，信息不對稱是產生融資約束的主要原因之一，而融資約束抑制企業創新行為的根源就在于創新本身高風險高收益特性所導致的企業與投資人間信息不對稱加劇，因此假設H1a得到驗證。衡量企業避稅程度的指標實際稅率(ETR)與各類企業創新產出均負相關，其中與發明專利申請數在5%水平上顯著負相關。這表明，當企業實繳稅負增多時，企業內部現金流增加，各類投資活動相應減少，進而抑制企業創新產出，這與施先旺等[41]的研究結論一致。基于此，本文認為合理避稅能夠促進企業創新產出，假設H1b得到驗證。

在控制變量中，企業盈利能力(OPM)對企業總專利申請數及非發明專利申請數的影響顯著為負，對發明專利申請的影響不顯著；而企業運營能力(ROA)與各類企業創新產出卻存在1%的顯著正相關性，說明相較于資本增值能力，合理的資產運營更能增加企業創新產出。因此，政府應繼續大力實施對軟件、集成電路等高新產業的稅收優惠政策以保證企業創新持續投入。

表3 稅收優惠政策對企業創新產出的影響

表4為稅收優惠政策對企業創新產出影響的機制分析。其中，回歸(1)-(7)分別加入稅收政策激勵(DID)與各項控制變量的交互項，用于檢驗各種因素如何影響稅收優惠政策對企業創新產出的促進效果，所有回歸模型均同時考慮行業固定效應和時間固定效應。回歸(1)結果顯示，稅收優惠政策(DID)與融資約束(KZ)的交互項系數在10%水平下顯著為負，說明融資約束越高的企業受到稅收優惠政策的激勵效果越小，進一步驗證了融資約束對企業創新產出的抑制作用。回歸(2)結果顯示，稅收優惠政策(DID)與企業避稅(ETR)的交互項系數在5%水平下顯著為負，表明實際稅負越高的企業受到稅收優惠政策的激勵效果越差。回歸(3)、(4)、(5)結果顯示，稅收政策激勵(DID)與企業規模(Rev & Emp)、企業運營能力(ROA)的交互項系數分別在5%、1%、1%水平下顯著為正，即企業規模大、資產收益率高的企業在稅收優惠政策激勵下增加了更多創新產出。回歸(6)、(7)結果顯示，稅收政策激勵(DID)與企業盈利能力(OPM)、企業年齡(Age)的交互項系數并不顯著，表明稅收優惠政策對企業創新產出提升未受到企業盈利能力與企業年齡的影響。

表4 稅收優惠政策對企業創新產出影響機制分析結果

4.2 分樣本回歸分析

4.2.1 規模異質性

基于已有研究，本文定義總資產在行業前20%的企業為大型企業，總資產不在前20%的企業為中小型企業。為更好地衡量對創新產出質量的影響，分樣本回歸分析被解釋變量均選用發明專利申請數。表5是稅收優惠政策對不同規模企業發明專利申請數的影響，其中(1)-(3)是對大型企業的回歸結果，(4)-(6)是對中小型企業的回歸結果。由表5可以看出，根據企業規模劃分樣本后，稅收政策激勵(DID)與企業發明專利申請數(Inv_Pat)仍在1%水平上顯著正相關，與前述結論相符。

企業規模的異質性影響主要表現為3個方面：①大型企業稅收政策激勵(DID)系數遠大于中小型企業，說明稅收優惠政策顯著促進了大型企業創新產出，進一步驗證了前文結論；②大型企業創新產出隨著企業避稅(ETR)增加而減小，企業避稅(ETR)本身并不影響中小型企業創新產出。這一現象說明就樣本數據而言，避稅可能并不是一個有效促進企業創新研發的渠道，今后還需要深入考察避稅政策對企業效率的影響；③融資約束(KZ)對大企業的作用并不明顯，融資約束(KZ)越高的中小型企業創新產出越小，并且還會削弱稅收優惠政策的激勵效果。

4.2.2 所有制異質性

基于我國特殊的制度背景，產權類型對研究企業層面問題十分重要，本文預期不同產權類型企業在享受稅收優惠政策時受到的影響不同。表6是稅收優惠政策對不同產權類型企業發明專利申請數的影響，其中(1)-(3)是對國有企業的回歸結果，(4)-(6)是對非國有企業的回歸結果。

表5 稅收優惠政策對不同規模企業發明專利申請數的影響結果

根據企業產權類型分組劃分樣本后，稅收政策激勵(DID)與企業發明專利申請數(Inv_Pat)均在1%水平上顯著正相關，與前述結論相符。無論是哪種產權企業，融資約束(KZ)的抑制作用都十分顯著。不同之處在于，非國有企業避稅(ETR)與發明專利申請數(Inv_Pat)顯著負相關，而國有企業避稅(ETR)對發明專利申請數(Inv_Pat)并未產生顯著性影響；同時，二者均會削弱稅收優惠政策對企業創新的政策激勵效果。

4.2.3 區域異質性

地區差異對企業創新產出的影響很大，本文預期不同地區企業創新產出在稅收優惠政策作用下反應不同。表7是稅收優惠政策對不同地區企業發明專利申請數的影響，其中(1)-(3)是對東部地區企業的回歸結果，(4)-(6)是對中西部地區企業的回歸結果。

由表7結果可知，無論位于哪個地區，稅收政策激勵(DID)對企業發明專利申請數(Inv_Pat)的影響均顯著為正，但中西部地區企業相較于東部地區而言從稅收優惠政策中受到的促進作用更大，這與倪星等[38]的結論一致。

然而，根據表7結果，東部地區企業融資約束(KZ)、企業避稅(ETR)與發明專利申請數(Inv_Pat)顯著負相關，而中西部地區企業避稅變量(ETR)不顯著。因此，政策激勵、企業避稅等市場化作用渠道在東部地區可能更健全。

表6 稅收優惠政策對不同產權企業發明專利申請數的影響結果

表7 稅收優惠政策對不同地區企業發明專利申請數的影響結果

5 穩健性分析

5.1 稅收優惠政策對企業創新產出的長期影響

本文詳細分析了稅收優惠政策對企業創新產出的促進作用及相應機制，但并未考慮這種促進作用是否具有滯后性、能否對企業創新產生長期影響。基于此，本文將2011年減稅政策實施后每一年都生成對應的年份虛擬變量，分別令其與是否屬于軟件或集成電路行業的虛擬變量相乘，以此研究稅收優惠政策對企業各類專利申請的長期影響。結果顯示，在2011年及以后，稅收激勵政策對總專利申請數的影響一直顯著為正，直到2018年才不顯著，表明稅收優惠政策對企業總專利申請長期內具有促進作用，且該政策對發明專利申請數有持續刺激作用，但對非發明專利申請數始終沒有影響，這與前文結論一致(限于篇幅限制，未報告具體結果)。

5.2 穩健性檢驗

為保證結論可靠，本文進行如下穩健性檢驗：①將樣本限制在2006-2018年任意一年有過專利申請的企業，并分別估計稅收優惠政策對3類企業創新產出的影響；②將被解釋變量替換為研發支出的對數值(lnRD)，從企業創新投入端探究稅收優惠政策的影響。結果顯示，稅收優惠政策(DID)及各項控制變量回歸系數符號均與主回歸結果相同且顯著性基本一致。因此，本文結論穩健(限于篇幅限制，未報告具體結果)。

6 結論與政策啟示

本文基于中國A股上市公司2006-2018年財務數據與專利申請數據，使用雙重差分法研究2011年軟件與集成電路行業稅收優惠政策對企業創新產出的引導效果。從微觀企業角度檢驗宏觀稅收政策實施效果，探討融資約束和企業避稅等因素對政策激勵效果的影響，對稅收激勵發揮作用的具體機制進行檢驗，為評價我國稅收政策提供了實證證據，也對現有文獻提供了重要啟示。具體分析如下：

(1)中國稅收政策更多促進了企業實質性創新。受2011年稅收優惠政策影響的企業當年發明專利申請數明顯增多，而非發明專利申請數無顯著增長，說明此次政策提升了企業創新質量。這說明，創新激勵政策對企業創新效率的刺激作用顯著，因此今后應該設計更為科學的創新效率評價機制，對企業創新內容進行嚴格界定，對于能夠帶來實際產業進步的實質性基礎研發與應用研發給予重點鼓勵，防止不區分專利種類、只謀求專利數量增長的“大水漫灌”式激勵。

(2)注重政策設計多元性和政策執行靈活性相統一。從稅收優惠政策具體機制看，融資約束不僅對企業創新產出有顯著抑制作用，還削弱了稅收優惠政策對企業創新產出的激勵效果。合理避稅既能通過增加現金流促進企業創新產出，也增強了稅收優惠政策對企業創新產出的激勵效果。企業分組檢驗結果表明，大型企業受到稅收優惠政策的影響大于中小型企業，且融資約束對中小型企業創新產出的抑制作用遠高于大型企業；國有企業受到稅收優惠政策的影響大于非國有企業，但非國有企業更易受到企業避稅帶來的積極影響；中西部地區企業受到稅收優惠政策的影響大于東部地區企業，這主要是由于融資約束對東部地區企業創新產出的抑制作用更強。因此，在今后制定創新激勵政策時，需要充分考慮不同企業間的異質性，根據激勵作用在不同環境條件下的差異，制定和調整符合現實情況的政策。

(3)注重政策設計與執行的可持續性。稅收優惠政策對企業創新產出的長期影響分析結果表明，稅收優惠政策對企業專利申請具有持續促進作用，且這種持續性僅體現在發明專利申請數量顯著增加上，說明稅收優惠政策立即提升企業創新效果不僅影響企業創新熱情，而且從長期看也會促進企業持續創新。這啟示在制定創新激勵政策時應注重政策設計與執行的可持續性，避免造成長期動力不足。例如，針對投資周期長、風險較大但具有基礎性的研發工作，需要政策長期對其正外部性進行補貼。同時，針對一些研發支出較大的創新活動，需要根據具體行業現金流特征對其進行短期研發扶持，保證企業研發資金流動性。