稅收優惠、研發投入與企業創新績效

馮昊

（遼寧大學亞澳商學院遼寧沈陽110136）

一、引言

創新是經濟發展模式轉型和提高技術生產力的重要途徑。黨的十八大以來，我國把加快自主創新能力作為科技發展的重要支柱，而企業的科技創新正是我國實現創新驅動發展戰略的關鍵因素。企業要想實現科技進步，就必須開展大量的研發活動。但是研發活動是一項高風險的持久性投資，如果企業沒有足夠的資金和較強的風險承擔能力，則會傾向于把資金投向風險較低、盈利能力穩定的項目，減少技術研發投入。為鼓勵企業增加研發投入、提高創新成果，近年來，我國出臺了諸多鼓勵企業進行創新的優惠政策。稅收優惠政策作為宏觀調控的方式之一，是政府引導企業加大研發投入的主要方式，可以有效地促使企業積極開展技術創新活動，促進我國經濟的健康發展以及經濟結構的轉變。

以往的文獻大多是對稅收優惠、研發投入和企業創新績效三者的關系進行分析，很少有學者研究稅收優惠如何通過研發投入對企業創新績效產生影響。因此，本文以2009—2016年我國A股上市公司為研究對象，在研究稅收優惠、研發投入和企業創新績效這三個變量關系的基礎上，進一步研究稅收優惠對企業創新績效的影響如何通過研發投入這一變量來實現，并根據研究結果為我國相應政策的制定提供一些建議。

二、文獻綜述與研究假設

（一）稅收優惠與創新績效

根據公共產品理論，企業的創新活動具有正外部性，因利益不能全部內化而造成創新活動會存在市場失靈現象。因此，如果單純依靠市場機制，企業在創新資源投入方面不能達到最優水平。所以，國家需要對企業的研發活動提供相應的補助，以解決資源的低效配置問題，推動企業開展高質量的創新活動。稅收優惠是各國政府推動企業進行創新的重要的政策性工具，主要是通過減輕企業稅負或延遲企業納稅時間等方式來實現。

對于稅收優惠與創新績效的關系，國內外學者并沒有形成共識，但多數研究表明，稅收政策可以有效地促使企業加大創新力度，從而使創新績效增加。David等（2000）研究發現，由于企業在進行技術創新時會面臨失敗的風險，國家必須對企業給予一定的政策性補償以促進企業創新活動。Cappelen等（2011）認為，由于研發活動的外部性會給企業造成損失，政府應通過扶持政策促進企業進行創新活動，從而推動經濟增長。鄭婷婷等（2020）實證研究了稅收優惠與創新質量的關系，研究結果表明，稅收減免政策可以同時在數量增長和結構優化上促進企業創新質量的提高。

少數學者從企業異質性的角度進行研究，研究表明，稅收減免對企業創新的激勵效果并不明顯。Vanet al.（2002）從企業規模角度開展研究，發現隨著政府稅收優惠強度的增大，中小型企業發生道德風險以及逆向選擇等問題的概率會相應增加。孔淑紅（2010）從企業的地理位置角度研究，發現稅收優惠對東部和西部地區企業創新績效的影響不顯著。張俊瑞等（2016）從企業類型角度進行研究，認為稅收減免并不能顯著地促進高新技術類企業的創新成果。

從以上分析可以看出，由于每個國家的國情不同，所以現有的研究并沒有對稅收激勵能否對研發投入產生促進作用這一問題形成統一的結論。同時，由于我國不同省份、地區之間的環境存在差異，因此結論也可能存在不同。但是，大多數的研究表明，企業在享受稅收優惠后，其創新績效會相應提高。基于此，本文提出如下假設：

假設1：企業在享受稅收優惠后其創新績效會提高。

（二）稅收優惠與研發投入

稅收是對企業收益的一種扣減，而稅收優惠政策可以使企業所得稅費用減少，對于創新資金的積累至關重要，而且減少了研發投入的不確定性，從而使企業有更多的資金投入到研發活動中。因此，各國政府通過稅收減免的方式減少企業創新投入的稅負，以激勵企業提升研發投入和創新熱情（王再進、方衍，2013）。

對于稅收優惠與研發投入的關系，現有的大部分研究認為，稅收減免政策可以增加研發投入。Guellec和Pottelsberghe（2003）認為，價值為1美元的研發稅收減免可以使企業增加1美元的研發投資，并且企業擁有稅收減免權后會比原先增加53.80%的研發投入（Yang et al.，2012）。國內學者通過不同類型的企業，實證分析了稅收減免和研發投入的關系，驗證了稅收優惠會促進研發投入（李麗青，2007；李傳喜、趙訊，2016）。但是，也有一些學者指出企業所享受的稅收優惠對研發投入的促進作用并不是線性的，稅費與研發投入之間呈倒U型關系，并認為過多的稅收減免反而會減少企業的研發投入，進而減緩科技發展速度（馮海紅，2015；李愛鴿、鐘飛，2013；余泳澤，2017）。基于此，本文提出如下假設：

假設2：企業在享受稅收優惠后會加大其研發投入。

（三）研發投入的中介效應

提升創新績效的首要途徑是增加研發投入。Scherer（1965）以美國企業數據為樣本、徐維祥等（2012）以我國工業企業數據為樣本，孫早和宋煒（2018）以我國制造業公司數據為樣本，分別分析了研發投入與企業創新績效的關系，研究發現，研發投入可以正向促進技術創新。通過分析現有的研究可以發現，稅收減免與研發投入二者之間的因果關系是直接的，無論企業所享受的稅收減免導致研發投入增加或減少，研發投入總是可以增加其創新績效。

稅收優惠政策對企業創新績效的促進作用可能不是直接的，要通過研發投入這一中介產生具體影響。從理論上講，一個企業在享受稅收減免后會有更加充裕的資金投入到研發中，因此企業的創新成果會相應增加。在現有研究中，大多數學者將研究重點放在了稅收優惠、研發投入與創新績效其中兩者的關系上，很少有學者將這三個變量納入到一個邏輯框架去分析。賈春香和王婉瑩（2019）以創業板高新技術公司為樣本，證明了研發投入在稅收優惠與創新績效間發揮中介傳導作用。基于此，本文提出如下假設：

假設3：稅收優惠對企業創新績效的作用是通過研發投入這一中介變量實現的。

三、數據選擇與研究模型

（一）數據來源和樣本選擇

本文以2009—2016年我國A股上市公司為研究對象，剔除了金融、保險業企業以及ST企業，以及數據不全的企業，最后得到樣本數據5 100個。本文使用的數據均來自國泰安數據庫。鑒于樣本數據中的極端值會對實證結果的準確性產生影響，本文對所用到的變量采取上下1%的winsorize縮尾的處理方式。本文使用Excel 2016對數據進行處理，使用STATA 15.1軟件進行模型回歸。

（二）變量定義

1.被解釋變量——創新績效。因為企業創新成果的產出是存在滯后的，所以本文選取企業滯后兩年被授權的專利總數，加1后再取自然對數，來衡量企業創新績效。

2.解釋變量——稅收優惠。本文參考程曦和蔡秀云（2017）的研究成果，用25%的基本稅率減去所得稅費用與總利潤比值來表示企業所享受的稅收優惠，企業實際得到的稅收優惠與該值存在正比例關系。

3.中介變量——研發投入。根據現有的研究可以發現，衡量研發投入的指標可以分為兩種：一是絕對指標，即研發經費總額；二是相對指標，即研發投入強度。雖然研發投入情況可以從其研發投入金額的絕對值判斷出來，但是不同行業的企業之間研發投入相差很大，所以可比性不強。因此本文參考賈春香和王婉瑩（2019）的研究成果，用研發投入強度，即研發總支出與企業的營業收入之比來表示企業的研發投入，從而剔除企業規模對研發投入情況的影響。

4.控制變量。借鑒劉放等（2016）和張帆、張友斗（2018）的做法，本文共選取以下七個控制變量：總資產收益率、營業收入增長率、企業年齡、產權性質、現金流、財務困境、高管薪酬。

具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義表

（三）模型設計

本文將構建以下三個模型來研究變量之間的關系。

其中，α0、β0、γ0為截距項，α1、α2、……α8，β1、β2、……β8，γ1、γ2……γ9為系數，ε為隨機誤差項。

四、實證分析

（一）描述性統計

由表2可以看出，樣本企業創新績效的均值為2.825，標準差為1.2539，表明創新績效在不同企業間的差別不大，但是樣本企業整體的創新程度不高。稅收優惠的最大值為0.6911，最小值為-0.4102，表明不同企業享受的稅收優惠有很大的差異。研發投入強度的均值為0.0434，由此可以看出，所選企業的整體研發投入強度較高，但是極值相差較大，表明樣本間的研發投入強度差距較大。在控制變量中，樣本企業總資產收益率的兩個極值之間的差距很小，說明樣本企業的資產所能產生利潤的能力差別不大；樣本企業營業收入增長率的兩個極值之間的差距相對較大，說明企業之間的成長能力有很大的差異。

（二）相關性分析

表2 變量描述性統計

表3 變量相關系數表

表4 多元回歸分析結果

為檢驗各個變量之間是否存在多重共線性，本文對變量進行了pearson與spearman檢驗。從表3的檢驗結果可以看出，Tax、RDD以及LNINN的Pearson相關系數都不超過0.2，控制變量的相關系數都不超過0.3，這說明對本文所運用的模型進行回歸分析將不會受到多重共線性的影響。

（三）回歸分析

1.直接效應分析。由表4可知，模型（1）的系數為0.4099，其p值為0.003，表明稅收優惠對創新績效有促進作用，且在1%的水平上顯著，證明了假設1。模型（2）的系數為0.0537，其p值為0.000，表明稅收優惠對企業研發投入有明顯的促進作用，而且顯著性水平為1%，證明了假設2。

表5 替換中介變量的穩健性檢驗情況

2.中介效應分析。根據中介效應依次檢驗法（溫忠麟、葉寶娟，2008），上頁表4模型（1）中的Tax與LNINN之間的回歸系數α1在1%的水平上顯著，符合探討中介效應的基本條件。模型（2）中的Tax與RDD之間的回歸系數β1在1%水平上顯著，模型（3）中介變量RDD與被解釋變量LNINN的回歸系數γ2為1.8049，并且在1%水平上顯著，所以中介作用是存在的。另外，模型（3）中Tax與LNINN之間的回歸系數γ1為0.3039，在1%的水平上顯著，且γ1與β1、γ2同號，所以研發投入在解釋變量Tax與被解釋變量LNINN兩個變量間發揮了中介作用。

3.穩健性檢驗。為了檢驗本文結果的可靠性，筆者在主檢驗的基礎上進行了如下穩健性檢驗：（1）替換中介變量，即用企業研發投入與總資產的比值衡量研發投入（見表5）。（2）替換被解釋變量，即用滯后兩年專利申請數加1后再取對數來衡量企業創新（見表6）。（3）對變量進行上下5%的winsorize縮尾處理（見表7）。

進行縮尾和替換變量后，模型（1）中解釋變量稅收優惠對被解釋變量創新績效仍存在顯著的正向影響，說明企業在享受稅收優惠后其創新業績會相應提高；模型（2）中解釋變量稅收優惠與中介變量研發投入的關系仍然顯著，說明稅收優惠能使企業的研發投入增加；在模型（3）中，中介變量研發投入與被解釋變量創新績效的回歸結果是顯著的，而且結果為正，所以存在中介效應，說明稅收優惠對企業創新績效的影響是通過研發投入實現的。

表6 替換被解釋變量的穩健性檢驗情況

表7 穩健性檢驗情況（5%的winsorize縮尾處理）

五、研究結論與政策建議

回顧以往的文獻，大多數學者都是對稅收優惠、研發投入和企業創新績效三者的關系進行直接分析，很少有學者去研究稅收優惠如何通過研發投入對企業創新績效產生影響。因此，本文選取2009—2016年我國A股上市公司數據為樣本，著重研究稅收優惠、研發投入與企業創新績效三個變量間的關系，并對研發投入的中介效應進行探究，研究發現：（1）稅收優惠可以有效地促進企業創新績效的提高。（2）企業享有稅收優惠后其研發投入會增加。（3）對研發投入的中介效應進行檢驗，證明了稅收優惠對創新績效的影響是通過研發投入實現的。基于此，本文提出以下建議：

第一，加大稅收優惠力度。在新的時代背景下，國家應該調整相應政策以提高企業所能享受的稅收優惠水平，使企業有更多的資金投入到研發活動中，從而使我國整體的自主創新水平得以提高，進而推動我國經濟的快速發展。

第二，探索多元化的稅收優惠政策。目前，稅收政策的作用對象主要是創新投入，企業的創新質量不容易得到提升。為此，國家有關部門應適當調整、改變目前的稅收優惠政策，比如設立高層次科研人員個人所得稅減免政策等。多元化的稅收優惠政策不僅能增加企業的創新數量，而且也能讓企業的創新質量得到提升。

第三，制定差異化的稅收政策。要完善高新技術企業的鑒定標準和評價體系，設定可以反映創新質量的評價因子，以促進其創新的潛力。另外，對非高新技術公司應給予更大力度的稅收減免，激勵他們創造出更多的高水平創新產出。