所得稅優惠對高端裝備制造企業專利許可的影響研究
——基于成本－收益視角

楊 瑾 陳澤長

（西北工業大學公共政策與管理學院，西安 710129）

引 言

我國高端裝備制造業作為戰略性新興產業，對制造業創新體系構建具有重大影響。然而，高端裝備制造業存在著創新能力不足、核心技術缺失等問題，屢遭國外技術封鎖的威脅。而專利作為企業各類發明創造中最具創新性的成果載體，其許可活動已成為科技成果轉化的重要方式。以專利許可為代表的國內市場技術交易能夠顯著推動高端裝備制造業的創新資源有效配置。

我國與專利許可相關的所得稅優惠政策為高新技術企業所得稅優惠政策、技術轉讓所得稅減免政策，但后者的政策條件苛刻，作用效果有限［1］。因此，高新技術企業所得稅優惠政策是影響高端裝備制造業專利許可的主要政策。本文也將 “所得稅優惠”的概念限定為高新技術企業所得稅優惠政策。根據科技部披露，2015～2020年間，我國高新技術企業戶數年均增長率為29.3%，但有效專利許可率卻由9.9%下降至6.3%，專利許可的低迷和高新技術企業所得稅優惠政策的蓬勃發展形成鮮明對比。所得稅優惠通過何種機制影響專利許可？所得稅優惠對專利許可的作用效果如何？現有研究主要依據定性分析和歐洲 “專利盒”政策分析［2］解釋上述問題，但對高新技術企業所得稅政策和高端裝備制造業的理論聚焦尚不充分。本文建立專利許可交易雙方的成本收益模型，分析所得稅優惠的影響機制，并基于高端裝備制造業A股上市公司數據開展實證研究，以期揭示專利許可稅收激勵的內在機制和高端裝備制造業發展方向。

1 文獻回顧

1.1 專利許可的影響因素

企業作為科技成果產出與轉化的核心主體，其專利許可活動的影響因素復雜多樣。專利價值有利于實施專利許可［3］，技術競爭環境和專利許可之間存在倒U型關系［4］，企業技術能力、市場經驗等因素抑制專利的排他性許可，專利所處階段則對專利許可產生增強、倒U型、降低多種影響［5］。

1.2 所得稅優惠政策效應

如前文所述，僅有高新技術企業所得稅優惠政策對專利許可發揮作用。該政策對企業應納稅所得額實施優惠稅率，在微觀層面上促進企業創新質量和數量提升［6］，但考慮代理成本、人力資本［7］等中介變量后，該政策可能抑制研發投入和創新成果。在宏觀層面上，盧君生等 （2017）［8］指出優惠稅率并非最優稅率，政策損害了社會福利和就業水平。

1.3 所得稅優惠與企業專利許可的關系

國際學術界重點關注 “專利盒”制度對專利許可的作用，該制度直接對企業知識產權交易的各項所得進行稅收減免。我國尚無 “專利盒”制度，但高新技術企業所得稅優惠政策與歐洲 “專利盒”制度共同接受過BEPS行動的 “關聯法”判定，研究者認為高新技術企業所得稅優惠政策是一項 “類專利盒” 制度［9］。 “專利盒” 制度研究成果可作為本文研究的重要參考。

國外學者認可 “專利盒”制度對專利許可發揮的促進作用，但該制度在各國之間表現出異質性，并可能抑制跨國專利許可和專利轉讓［10］。另有研究者將 “專利盒”制度的影響范圍拓展到創新投資，其在知識外部性較強時實現社會最優研發投資水平［11］， 或促進外國直接投資增長［12］。 國內研究者聚焦高新技術企業所得稅優惠政策的案例分析，認為其只對成果轉化產生短期激勵［13］，且未能與其他政策配合而形成系統性激勵［14］，該政策對專利許可的針對性弱于 “專利盒”制度，也未能包含專利轉移過程的全部費用［15］。

綜上所述，國際研究者探究了 “專利盒”制度對專利許可的作用，但高端裝備制造企業享受的所得稅優惠政策在內容上更廣泛，其對專利許可的作用機制需要進一步探究；國內研究者對高新技術企業所得稅優惠政策對專利許可的作用持負面態度，但現有研究多為定性分析，需要更充分的理論和實證分析。由此建立企業專利許可成本收益模型，彌補相關研究缺乏數學模型的短板，并實證分析高端裝備制造企業數據以驗證假設。

2 理論模型與研究假設

2.1 專利許可的成本收益分析

Clegg 和 Cross（2000）［16］、 岳賢平等（2007）［17］較早地對專利許可的收益和成本進行系統建模，后續研究者初步探索了所得稅優惠對專利許可的作用機制。但現有研究尚未結合高端裝備制造業背景開展研究。本文由此建立所得稅優惠對高端裝備制造企業專利許可影響的成本收益模型。

續 表

許可方是高端裝備制造企業，對單個被許可方進行1件專利許可決策，共計對n件專利進行決策，各個被許可方是相互獨立的。在許可方未獲稅收優惠時，雙方決策流程為：

（1）高質量專利H和低質量專利L是專利權人的私人信息，專利質量j∈｛H，L｝。被許可方認為高質量專利概率為p。

（2）許可方預期收益是特許權使用費RA。高端裝備制造領域專利的產業化風險高，需要風險分擔，因此RA通常包含固定費用F和提成費。專利產業化成功概率為θj，且θH＞θL。產業化成功預期收益為RS、失敗后為0，提成比例為x，則RA＝F＋xθjRS。被許可方認為產業化成功先驗概率（1－p）θL， 被許可方預期收益

成本包括交易費用、風險成本、機會成本。許可方和被許可方交易費用分別為包括信息搜索、配套服務等費用。

風險成本包括：許可方面臨技術泄露導致的專利價值下降和市場競爭加劇損失在依賴技術先進性盈利的高端裝備制造領域尤其突出；被許可方面臨逆向選擇損失。高端裝備制造企業面對高不確定性的業務時，表現為風險厭惡［18］， 借鑒王崇和肖久靈 （2018）［19］的風險感知函數，風險厭惡的許可方實施第i次專利許可的效用損失 UA（i）＝， k∈（0，1］。 被許可方相互獨立，不存在許可數量累積。

（3）根據成本收益條件，許可方的決策模型為：

根據式 （1）、 （2），專利許可的均衡交易數量n?為：

式 （3）表示當被許可方預期凈利潤為正時，市場需求量趨于無限，均衡許可數量取決于許可方的最優許可數量；當被許可方預期無凈利潤時，均衡許可數量為0。

2.2 所得稅優惠政策的作用機制

高新技術企業所得稅優惠政策是影響專利許可的主要政策。將該政策分為優惠資格認定和優惠金額：優惠資格認定表示企業在資格有效期內享受優惠稅率，并公示高新技術企業認證信息；優惠金額表示企業獲得了優惠稅率（15%）帶來的實際收益。

許可方獲得優惠資格認定、優惠金額后，將上調預期收益和預期機會成本。許可方主要收益為提成費，但高端裝備制造領域專利的初期轉化收益低、轉化周期長，因此初期提成費低，且優惠資格到期但提成費尚未收訖的可能性較高。許可方的主營業務處于穩定階段，當期收益增加額更高、優惠期限內的收益更穩定。許可方的專利許可預期收益上升率為λ、預期機會成本上升率為 β， 則。 許可方此時的決策模型為：

優惠資格認定可影響被許可方決策。企業申請優惠資格時需提交專利創新性等信息，其獲得所得稅優惠資格后，向市場傳遞企業成果轉化價值高的信號。高創新能力企業概率為q，許可高質量專利的企業具備高創新能力的概率為αT，則被許可方的專利產業化成功后驗概率由于αT－q＞0通常成立，則

則被許可方此時的決策模型為：

將式（3）與式（6）對比，由于ˉθT＞ˉθ，被許可方受到信號傳遞機制影響，對專利產生許可意愿的概率提升。將相減，則有：

綜上所述，高端裝備制造企業獲得所得稅優惠資格和金額后，被許可方產生許可需求的概率上升。但許可方對每件專利采取許可決策的意愿下降導致最優專利許可數量減少，由于nT?只取決于許可方的最優許可數量，因此市場的均衡交易數量下降。所得稅優惠對高端裝備制造企業專利許可的作用機制如圖1所示。

圖1 所得稅優惠對高端裝備制造企業專利許可的作用機制

基于前文的專利許可交易數據和理論模型，提出如下假設：

假設1a：所得稅優惠金額抑制了高端裝備制造企業（許可方）的專利許可決策。

假設1b：所得稅優惠資格認定抑制了高端裝備制造企業（許可方）的專利許可決策。

假設2a：所得稅優惠金額抑制了高端裝備制造企業（許可方）的專利許可數量。

假設2b：所得稅優惠資格認定抑制了高端裝備制造企業（許可方）的專利許可數量。

3 研究設計

3.1 數據來源

本文選擇2011～2020年間高端裝備制造業A股上市公司中，對其他國內企業實施過專利許可的企業作為樣本。學術界對高端裝備制造業的界定尚無統一標準，但裝備制造業有明確的行業范圍。根據裝備制造業行業范圍和唐孝文等 （2021）［20］的研究成果，確定高端裝備制造業包含通用設備制造業、專用設備制造業、電氣機械和器材制造業、汽車制造業、鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業、計算機、通信和其他電子設備制造業、儀器儀表制造業。剔除在統計期內變更行業分類、關鍵數據缺失和實施過?ST或ST的企業樣本，共獲得158家高端裝備制造業A股上市公司的面板數據。由于專利技術信息可通過公開電子資料獲取，且專利許可的意向達成、合同簽訂和官方備案全過程均可通過非接觸形式完成，因此認為新冠肺炎疫情對專利許可活動無特殊影響，不對2020年數據進行特殊處理。專利許可數據來自國家知識產權局，并使用大為Innojoy專利數據庫進行補充。企業其他數據均來自Wind，共獲得1574條數據。

3.2 變量定義

選擇專利許可決策和專利許可數量作為被解釋變量。由于發明專利的創新性特征最符合交易雙方的成本收益考量，因此定義專利許可為高端裝備制造企業擁有中國發明專利，并和其他國內企業簽訂專利實施許可合同。專利許可決策即許可方是否進行過專利許可，是則記為1，否則記為0；專利許可數量即許可方專利許可的次數。

選用所得稅優惠金額和優惠資格認定作為解釋變量。所得稅優惠金額即企業獲得的所得稅減免數額，使用所得稅優惠額／總資產衡量；優惠認定即企業是否具備高新技術企業資格，是則記為1，否則記為0。

控制變量選擇技術人員比例、營業收入、固定資產和專利申請，分別反映企業科技研發投入、生產經營水平、實物形態資產規模、技術創新能力。專利申請為企業該年度之前3年的專利申請總量，原因是企業的專利申請各階段平均存在1年以上的時間跨度。各變量的名稱、符號和具體含義如表1所示。

表1 變量名稱及含義

3.3 實證模型構建

（1）專利許可決策為虛擬變量，適用面板二值選擇模型，該模型包括Logit回歸和Probit回歸。鑒于Probit回歸無法估計固定效應，因此構建面板二值選擇模型Logit回歸：

其中為潛變量，＞0 時將dummyit記為 1，否則記為0；xit為解釋變量構成的向量，β為參數向量，ui為企業個體效應，εit為殘差項。Hausman檢驗拒斥混合回歸和隨機效應，因此引入雙向固定效應模型：

其中Λ（·）是εit服從邏輯分布時的累積分布函數，ξt表示年份固定效應。

（2）專利許可數量為面板計數數據，適用面板負二項回歸和面板泊松回歸。專利許可數量的方差與期望之比為270.7263，數據存在明顯的過度分散，且LR檢驗拒斥面板泊松回歸，因此使用面板負二項回歸保證模型效率。構建面板泊松回歸模型：

將Gamma分布的概率密度代入式 （11）中，即為面板負二項回歸的概率密度函數。Hausman檢驗拒斥混合回歸和隨機效應，因此控制個體、時間效應，構建雙向固定效應模型。

4 實證分析

4.1 描述性統計

數據的描述性統計結果如表2所示①。82.40%的企業樣本享受高新技術企業稅收優惠，表明高端裝備制造企業具備較高的研發投入和產出水平。專利許可決策的發生比例僅為21.28%，說明企業實行專利許可的意愿較低。

表2 描述性統計結果

4.2 所得稅優惠對專利許可影響的回歸結果

表3列 （1）、（2）為所得稅優惠金額、優惠資格認定對專利許可決策的面板二值選擇模型Logit回歸結果。優惠金額在5%水平上顯著為負，證明所得稅優惠金額顯著抑制許可方的專利許可決策，證實假設1a。優惠資格在1%水平上為負，證明所得稅優惠資格認定顯著抑制許可方的專利許可決策，證實假設1b。

表3列 （3）、（4）為所得稅優惠金額、優惠資格認定對專利許可數量的面板負二項回歸結果。優惠金額在1%水平上為負，表明所得稅優惠金額顯著抑制許可方的專利許可數量，證實假設2a。優惠資格認定在5%水平上顯著為負，表明所得稅優惠資格認定顯著抑制許可方的專利許可數量，證實假設2b。

4.3 分樣本回歸

東部、非東部企業在市場規模、要素密集度等方面差異明顯，因此基于企業地理異質性的分樣本回歸具備研究意義。回歸結果如表4所示，所得稅優惠金額僅對東部企業的許可數量、非東部企業的許可決策產生顯著抑制，且抑制作用比主回歸結果更強。所得稅優惠資格認定對專利許可的抑制作用在東部企業中顯著，在非東部企業中不顯著。分樣本回歸結果表明，東部與非東部企業的所得稅優惠均顯著抑制專利許可，但作用路徑不同。

表4 所得稅優惠對專利許可決策的面板二值選擇模型Logit回歸結果（基于企業地理區位）

5 穩健性檢驗

5.1 Heckman兩步法檢驗

所得稅優惠政策近似于外生變量，但仍存在樣本選擇偏差的可能性：創新投入、成果產出高的企業更傾向于申請優惠資格，也更容易獲得所得稅優惠。本文使用Heckman兩步法檢驗樣本選擇偏差。借鑒陳強遠等 （2020）［6］的方法，引入排他性變量：流動資產（流動資產總額的對數）、無形資產（無形資產總額／總資產），然后在選擇方程中使用排他性變量和排他性變量＋控制變量兩種方法，對所得稅優惠資格、優惠金額進行估計，分別得出逆米爾斯比率（IMR），最后將IMR加入主回歸模型中進行估計，檢驗結論的穩健性。

Heckman兩步法檢驗結果表明②，當IMR在5%水平上顯著時，所得稅優惠金額在5%的水平上顯著抑制專利許可決策，與主回歸估計結果一致，證明假設1a的穩健性；所得稅優惠資格認定在1%的水平上顯著抑制專利許可決策，和主回歸估計結果一致，證明假設1b的穩健性。其他各項回歸結果的IMR均不顯著，表明不存在樣本自選擇問題。

5.2 面板泊松回歸檢驗

雖然數據過度分散使面板泊松回歸不具效率，但面板泊松回歸估計結果仍具有一致性，可作為假設2結論的穩健性檢驗方法，式 （10）即為面板泊松回歸。回歸結果表明，所得稅優惠金額在5%水平上顯著為負、優惠資格認定在1%水平上顯著為負，表明二者顯著抑制許可方的專利許可數量，證明假設2a、假設2b具備穩健性。

6 結論與啟示

6.1 研究結論

本文探究了所得稅優惠和許可方的專利許可之間的關系，得到如下結論：

（1）所得稅優惠金額、優惠資格認定顯著抑制高端裝備制造企業（許可方）的專利許可決策。優惠金額和優惠資格認定改變了企業專利許可的預期凈利潤，導致許可方降低專利許可意愿。

（2）所得稅優惠金額、優惠資格認定顯著抑制高端裝備制造企業（許可方）的專利許可數量。優惠金額、優惠資格認定使許可方利潤最大化的最優許可數量下降，由于交易數量僅取決于許可方，因此實際專利許可數量下降。

（3）對東部企業而言，所得稅優惠顯著抑制許可方的專利許可，但非東部企業中僅所得稅優惠金額對專利許可決策存在顯著抑制。表明東部企業基本符合結論 （1）、（2）的作用機制，但非東部企業僅滿足部分作用機制。

6.2 研究貢獻

（1）厘清了所得稅優惠對專利許可的作用機制。交易雙方成本收益模型表明，專利許可的收益模式決定了企業最優許可數量變化，導致所得稅優惠政策抑制專利許可，為專利許可的影響路徑提供規律性解釋。

（2）結合高端裝備制造業背景，闡明了所得稅優惠在戰略性新興產業中的效果。所得稅優惠金額、資格認定抑制專利許可，該結論為現有研究成果提供行業層面的實證補充。

（3）揭示了區域異質性對作用關系的影響。東部、非東部企業的所得稅優惠均抑制專利許可，但發揮顯著抑制作用的變量完全不同，表明區域特征改變了優惠政策和專利許可之間的影響路徑，為區域異質性研究提供參考。

6.3 啟示與研究展望

為了提升所得稅優惠政策對高端裝備制造企業科技成果轉化的作用，避免優惠政策產生抑制作用，本文提出下述建議：

（1）調整所得稅優惠措施結構，增設高新技術企業所得稅優惠政策對專利許可的附加優惠，放寬技術轉讓所得稅減免政策的專利期限和獨占性條件；（2）地方部門應具體研究本地區企業專利許可的影響因素，利用實證調查和地區經濟數據，形成針對性的區域財稅政策；（3）在政策制定過程中關注企業決策機制，利用座談會、調查量表等方法研究企業成果轉化的實際困難，根據企業痛點調整政策。

專利許可僅為科技成果轉化的形式之一，后續研究可以拓展其他成果轉化形式的分析。此外，在涉及技術轉移的稅收政策研究中，研究者常探究 “專利盒”制度等財稅政策對跨國技術轉移、稅基侵蝕的影響。針對高端裝備制造企業專利許可的所得稅優惠政策不與 “專利盒”制度完全對等，但具備實質上的相似性，后續研究可以關注相關政策對跨國技術轉移的影響機理。

注釋：

①因篇幅限制，省略控制變量的統計結果，下表亦同。

②因篇幅限制，省略穩健性檢驗的具體實證結果，下文亦同。