財稅政策支持下工業企業創新行為效果分析

當前，國家正在積極推動工業企業綠色高質量發展，并通過提供直接的財政補貼或間接的稅收優惠等財稅支持，以增強工業企業創新研發的動力，提高工業企業的創新能力。因此，研究財稅政策對工業企業創新行為的影響具有重要的現實意義。本文以工業企業為研究對象，以財稅政策為解釋變量，采用固定效應回歸分析并考慮滯后效應，旨在深入探討財稅政策對工業企業創新行為的影響。

一、理論分析

財稅政策作為政府宏觀調控的重要手段，對工業企業的創新行為具有深遠影響。在通常情況下，政府部門會先收集市場信息，根據相關企業的需求來合理配置資源，然后制定相應的財稅政策。企業會對政府部門釋放的信號進行價值分析并做出相應的決策。如果企業認為政府部門制定的財稅政策是有利的，它們就會積極響應，并將投資向政府部門倡導的綠色創新方向傾斜。政府部門也會根據企業的綠色發展效果不斷調整財稅政策。

二、研究設計

筆者將財稅政策分為財政補貼和稅收優惠兩部分，并分別探討了它們對工業企業研發投入與創新產出的影響。

（一）財稅政策與工業企業研發投入

財政補貼是一種直接激勵方式，表現為直接的資金補助，通常用于補充工業企業的研發資金。稅收優惠則是一種間接激勵方式，表現為對符合政策要求的工業企業予以稅收減免、退稅或延期納稅，以減輕工業企業的稅負壓力，促使其積極進行研發創新活動，從而提高生產效率。

財政補貼和稅收優惠的激勵方式不同，因此它們的作用效果也存在一定差異。相關調研顯示，政府部門在提供財政補貼時具有主觀性，傾向于對那些創新性較強或市場前景較大的工業企業發放補貼。因此，部分工業企業可能會為了獲取補貼而主動迎合政府部門。在獲得補貼后，雖然它們會在短期內加大研發投入，但缺乏持續創新意愿，導致財政補貼的激勵效果不佳。

與財政補貼相比，稅收優惠的覆蓋范圍更廣，且較為客觀、穩定，因此對工業企業具有長期激勵作用。基于以上觀點，筆者提出了假設H1和H2。

H1：財政補貼和稅收優惠對工業企業研發投入具有顯著影響。

H2：財政補貼只能在短期內引導工業企業加大研發投入，而稅收優惠具有長期激勵效應。

（二）財稅政策與工業企業創新產出

相關研究表明，在研發投入向創新產出轉化階段，政府部門的后續監管及資金激勵起著重要作用。如果政府部門在給予財政補貼后疏于監管，那么工業企業將難以有效利用補貼資金，導致創新產出不足。而稅收優惠作為一種事后激勵方式，不依賴于政府部門的后續監管，因此在稅收優惠政策下，工業企業的研發投入和創新產出能夠基本保持一致。基于以上觀點，筆者提出了假設H3和H4。

H3：財政補貼對工業企業創新產出影響不顯著。

H4：稅收優惠對工業企業創新產出影響顯著，并具有長期促進作用。

三、實證模型構建及變量說明

（一）樣本選擇與數據來源

筆者選取了2011—2021年的工業企業數據（工業企業指行業大類代碼為B、C、D的企業）作為研究樣本，樣本數據來源于Wind、國泰安CSMAR數據庫和同花順iFinD數據庫；使用了Stata 16軟件將上述數據篩選整理成面板數據，并采用了線性插值法補充缺失值，以防異常值對實證研究結果產生影響。

（二）變量設定

筆者通過查閱相關文獻，并對政府部門和工業企業內部專家進行訪談調研，梳理出兩個被解釋變量、兩個核心解釋變量及四個控制變量。

被解釋變量為工業企業研發投入力度（RD）和工業企業創新產出（EEF）。筆者將研發投入力度作為第一個被解釋變量，并選取了工業企業研發投入資金對數來代表研發投入力度。同時，由于工業企業的研發投入效果取決于創新產出，因此，筆者將工業企業的發明專利數量作為創新產出的衡量標準，并將創新產出作為第二個被解釋變量。

核心解釋變量為財政補貼（SUB）和稅收優惠（TAX）。由于財政補貼會直接影響工業企業的研發經費投入，進而對綠色創新效果產生影響，因此，筆者選取了面板數據中的政府補助資金來代表政府財政補貼。同時，由于數據庫中缺少工業企業享受稅收優惠方面的統計數據，筆者以稅負水平來衡量工業企業享受的稅收優惠。當工業企業稅負水平越高時，其享受的稅收優惠越小。

控制變量為企業規模（SIZE）、企業年齡（AGE）、研發人員占比（RDP）、企業類型（ET）。高新技術企業取值為1，非高新技術企業取值為0。

（三）模型構建

為驗證上述假設，筆者通過構建實證模型來分析財稅政策對工業企業創新行為的影響，并加入滯后效應來補充驗證財稅政策在時間維度上的影響。

模型（1）中，RD表示工業企業的研發投入力度，i和t分別表示不同企業與不同年份，k的取值表示滯后效應，即將自變量SUB（財政補貼）和TAX（稅收優惠）滯后k期后加入回歸，Controli，t表示控制變量， i，t表示隨機干擾項。

模型（2）中，EEF表示工業企業的創新產出力度，i和t分別表示不同企業與不同年份，K的取值表示滯后效應，即將自變量SUB（財政補貼）和TAX（稅收優惠）滯后k期后加入回歸，Controli，t表示控制變量， i，t表示隨機干擾項。

四、實證結果

（一）財稅政策—研發投入實證結果

筆者利用模型（1）進行固定效應回歸分析，并加入滯后效應，得出了財稅政策對研發投入影響的回歸結果（詳見表1）。其中，T、T+1、T+2分別表示解釋變量當期、滯后一期、滯后二期后進行回歸，即解釋變量對當年、第二年、第三年研發投入的影響。

從當期回歸結果來看，財政補貼回歸系數在10%的水平上正向顯著，說明財政補貼能夠激勵工業企業增加當年的研發投入。稅負水平回歸系數在1%水平上顯著為負，表明稅負水平越高，工業企業享受的稅收優惠越小，研發投入力度也越低。這說明稅收優惠與研發投入力度顯著正相關，從而支持了假設H1。

從第二期和第三期滯后回歸結果來看，財政補貼回歸系數由T期的顯著變為T+1期和T+2期的不顯著，說明財政補貼的影響效果往往直接作用在當期，對長期研發投入的激勵作用不明顯；稅收優惠在T+1期的系數仍然顯著，說明稅收優惠對后續研發投入力度具有一定的促進作用，從而支持了假設H2。

從控制變量來看，工業企業規模回歸系數在5%的水平上正向顯著，說明大型工業企業更愿意響應政府財稅政策，加大研發投入；研發人員占比回歸系數在1%的水平上正向顯著，說明自身創新意愿強的工業企業更容易獲得財政補貼，從而加大研發投入；企業年齡回歸系數在1%的水平上正向顯著，說明工業企業的存續時間越長，越愿意加大研發投入；高新技術企業回歸系數也在1%的水平上正向顯著，說明高新技術企業相比普通企業更愿意加大研發投入。

（二）財稅政策—創新產出實證結果

筆者利用模型（2）進行固定效應回歸分析，并加入滯后效應，得出了財稅政策對創新產出影響的回歸結果（詳見表2）。

從當期回歸結果來看，財政補貼回歸系數并不顯著，說明財政補貼對工業企業的創新產出無顯著性影響。稅負水平回歸系數在1%的水平上顯著為負，說明稅收優惠和創新產出顯著正相關，即稅收優惠在當期可以顯著提高工業企業的創新產出。從第二期和第三期滯后回歸結果來看，財政補貼的回歸系數顯著為負，說明從長期角度來看，財政補貼對創新產出可能存在一定的抑制作用，從而支持了假設H3；稅負水平回歸系數在10%的水平上顯著為負，說明稅收優惠對工業企業創新產出影響顯著，且可以長期促進工業企業的創新產出，從而支持了假設H4。

從控制變量來看，工業企業規模回歸系數在1%的水平上顯著為正，說明大型工業企業的創新產出效率更高；研發人員占比回歸系數在5%的水平上顯著為正，說明工業企業是否重視研發對創新成果產出至關重要；企業年齡回歸系數在1%的水平上顯著為正，說明存續時間更長的工業企業在創新產出方面表現更好；高新技術企業回歸系數也在1%的水平上正向顯著，說明高新技術企業相比普通企業在創新產出方面表現更好。

（三）穩健性檢驗

筆者采用增減變量法，減去一個控制變量ET，再進行回歸，得出了穩健性檢驗結果（詳見表3）。顯著性與上述回歸結果一致，說明本研究構建的模型和選擇的變量具有穩健性。

五、結語

根據實證結果，筆者得出了以下結論：財政補貼可以在短期內激勵工業企業加大研發投入，但是長期激勵效果不明顯；財政補貼在促進工業企業創新產出方面效果不佳；稅收優惠可以促進工業企業加大研發投入和提高創新產出。基于以上結論，筆者建議政府部門在支持工業企業研發方面，應考慮出臺更多的稅收優惠政策，以激勵工業企業積極開展研發創新活動，實現綠色高質量發展。

【基金課題：2022年度江蘇省社會科學基金課題“稅收引導和高質量發展戰略融合視角下江蘇省工業用地效率空間差異優化政策研究”（課題編號：22GLD007）】

（作者單位：蘇州科技大學）