胡慧芳 欧忠辉 唐彤彤｜财税政策对企业研发的影响实效——以战略性新兴产业为经验证据

作者简介胡慧芳　　　　胡慧芳，管理学博士，福州大学经济与管理学院副教授；

欧忠辉（通讯作者），管理学博士，福建商学院财务与会计学院教授；

唐彤彤，福州大学经济与管理学院研究生。

摘　　要

　　新兴产业治理是当前学术界和政策制定者关注的热点，而产业财税政策对微观企业研发活动的作用效果是新兴产业治理的核心问题。借助灰色关联分析和回归分析方法，依托9大战略性新兴产业上市公司2010—2019年的数据，从研发投入和研发绩效两个角度来综合验证财税政策对企业研发活动的影响实效，分析结果显示：在战略性新兴产业培育发展的最初10年，财税政策对企业研发活动起促进作用，带动了研发投入的增加，并获取了更多的专利成果，但政策工具效用存在较强的产业区别度，需要结合具体产业门类提升政策制定与实施的精细化程度。这为理解中观产业政策与微观企业研发活动的相关性及其因果关系提供了一个有效的探索路径，也为提高政府施策的精准性提供可借鉴的依据。

一

问题的提出

　　　

战略性新兴产业是新兴技术、新兴产业发展与国家战略需求的深度融合，自产业规划出台伊始，便带有极强的政策导向性。首先，使用“战略性”来界定本身就代表了国家在“创新驱动”“产业结构调整升级”和“经济发展方式转变”方面的政策意图，即战略性新兴产业关乎国家竞争优势，具有全局带动性和长远影响力。其次，新兴产业培育早期面临的规模困境、不确定性和新旧转换阻力，决定了其难以完全依靠自身力量和市场机制得到快速发展，需要政府坚定的国家意志和明确的政策信号为其保驾护航。最后，创新驱动是战略性新兴产业的本质属性和精神内核，而研发活动具有高投入、高风险和外部性等特征，尤其需要政府采取有效措施来协调解决，从而提升企业创新积极性。

可见，战略性新兴产业是凸显国家意志的产业规划，在其培育发展早期离不开政策扶持，因此，如何制定并实施科学的产业政策，实现有为政府和有效市场的结合，便成为一个关键命题。自2010年10月《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》颁布以来，各级各类产业政策相继发布和实施，从供给、需求和环境等方面拓展了战略性新兴产业的发展空间，为其发展注入了强大的创新动力。在可供选择的政策工具中，财政补贴和税收优惠易于量化，可操作性强，成为政府支持企业创新的重要方式，但政策的具体实效如何，在现有研究中仍存在较大争议。一是财税政策具有显著的正向影响，能够激励企业开展研发活动。陆国庆等认为，政府对战略性新兴产业创新补贴的绩效是显著的，创新的外溢效应也是显著的；Howell的研究显示，财政补贴使公司获得后续风险投资的可能性加倍，且对专利和收入产生巨大的积极影响；李香菊等发现，财政补贴和税收优惠政策能有效激励企业增加研发投入，且该激励作用具有一定时滞性和延续性。二是财税政策未能达到预期效果，甚至显著抑制了企业的研发活动。肖兴志等认为，政府补贴可能扭曲企业投资行为，使其热衷于社会资本投资而非技术研发投资；黎文靖等认为，财税手段会使企业按照政府偏好进行研发布局，为“寻扶持”而实施“策略性创新”，忽略了真正的研发需求；Boeing发现，R＆D补贴短期内会立即挤出企业R＆D投资；赵玉林等提出，当前政府补贴的分配倾向与创新激励作用存在结构性偏差，导致整体效果不佳。三是财税政策影响效果受一定条件的制约，需要作具体分析。曹建海等发现，政府补贴对企业创新的激励效果会受到补贴模式和企业研发性沉没成本的影响；张杰等认为，知识产权保护制度的完善程度会影响创新补贴的作用效应；杨洋等发现，政府补贴对民营企业和要素市场扭曲程度低的地区促进作用更大；白旭云等认为，政府补贴对企业创新具有挤出作用，税收优惠则有利于提升企业创新绩效和高质量创新产出。

究竟是“激励效应”还是“挤出效应”？抑或是环境因素扰动造成的不确定性？学者们未达成一致意见。但在产业实践中，政策工具的运用需要靶向精准性，才能真正释放促进产业创新发展的潜能。如何正确评价政府财税政策工具在促进战略性新兴产业微观企业主体研发活动的影响实效？这需要基于较长时间维度和较全产业覆盖面的实证研究来检验。本文拟借助灰色关联分析和回归分析方法，基于9大战略性新兴产业上市公司2010—2019年的数据，从研发投入和研发绩效两个角度来验证财税政策对企业研发活动的影响实效，以期为下一阶段优化产业政策提供有价值的参考。

二

理论分析

（一）宏观政策背景下的微观企业决策：激励导向与驱利性选择

宏观政策是企业外部环境和生存背景的关键构成要素之一，深刻影响着企业的战略取向和决策行为。在构建企业决策模型中，不可避免地要将政策因素纳入其中，而政府偏好也往往可以在企业的目标函数中得到反映。因此，要检验宏观政策的实施效果，企业决策行为及其成效不失为一个很好的研究视角。

产业政策制定与实施的底层逻辑，是国家对产业布局的整体战略和对产业结构调整升级的基本导向。产业政策往往借助选择性的资源配置措施及其政策释放的强烈信号，通过传导渗透机制，对企业的战略预判、价值分析和策略选择形成强烈的心理暗示和导向效应，从而达到激励催化的效果。微观企业主体之所以会对产业政策作出响应，使其投资倾向和创新活动符合产业政策所倡导的方向，其实质是利益驱动下的策略选择。因此，产业政策与微观企业主体之间的策略互动，实际上是一个典型的“刺激—反应”过程（详见图1）。

图1　产业政策与企业决策的传导互动机制图

（二）财政补贴、税收优惠与企业研发：作用机理

由于企业研发具有典型的高投入、高风险和高外部性特征，极易出现市场失灵，对企业的内外源资金筹措能力、风险耐受度和技术战略能力提出了极高要求，因此具有较强的政策敏感性。财政补贴和税收优惠是政府促进战略性新兴产业有效配置资源，积极开展研发创新的重要政策工具。补贴以专项基金、财政贴息、财政担保和以奖代补为主要方式，例如物联网发展专项资金、新能源汽车试点城市推广应用补贴、新能源汽车技术创新工程奖励、科技型中小企业银行贷款担保等。税收优惠包括直接和间接两种方式，例如研发费用税前加计扣除、对新能源汽车免征车辆购置税、科研奖励的个人所得税减免、部分先进制造业增值税期末留抵退税等。财政补贴属于供给型的事前激励措施，通过一定额度的财政补助，直接补充企业研发资金的不足，是企业研发投入的重要资金来源之一。税收优惠属于环境型的事后激励手段，通过减轻税收负担或延迟纳税时间，让渡一部分利益给微观市场主体，从而鼓励企业积极开展研发活动。财税政策对企业研发活动的影响一般经由两条路径得以实现：一是直接的资源配置效应。不管是直接给予资金支持，还是通过减少应纳税额、延迟纳税时间来间接提增企业留存收益，都是在充实企业现金流，在一定程度上缓冲研发投入带来的资金压力，弥补资金缺口，降低研发成本，提升企业的内源融资能力。这种资源流入实际上还分担了研发企业的“试错成本”和投资风险，有可能进一步提升企业对研发风险的承担意愿及能力，使企业愿意选择风险系数较高的研发项目，从而促进基础研究的开展和核心技术的突破。二是伴随资源配置选择性形成的信号引导机制。战略性新兴产业是典型的资金密集型产业，从技术研发到配套设施与支撑性网络的建设，都要求高投入，尤其需要资本助力。但由于知识产权等“软资产”多，固定资产等传统抵押品少，不确定性因素多，融资需求“急、频、短”，与传统金融供给模式存在不匹配性，使该产业面临的融资约束问题更加突显。

金融机构会对融资需求方进行信用评估、风险评估和前景分析，但投融资双方的信息不对称是贷款审批的主要障碍。能获得财税政策扶持的企业，往往拥有良好的社会资本和紧密的政企关系，释放出良好发展前景的信号，带来明显的“信心效应”，提升了银行对企业创新和市场绩效的信心及容忍度，有利于企业突破原有的融资约束。外部投资者之所以给予企业更高的“信用认可”，是基于政府资源配置“选择性”形成的信号引导机制，此时财税政策不仅具有“资源属性”，而且拥有“信号属性”。

综上所述，不管是产业政策制定的初衷，还是企业基于政策背景的决策反应机制，以及财税政策作用机理的实现，都倾向于对企业研发活动的正向激励。因此提出以下假设： 

假设 1：战略性新兴产业财税政策能够提升企业研发活动的积极性。 

假设 1a：战略性新兴产业财税政策能够带动企业增加研发投入。 

假设 1b：战略性新兴产业财税政策能够促进企业提升研发绩效。

三

实证研究

（一）样本选择与数据来源

本文选择中证指数“新兴综指”成分股作为研究样本，通过对年报等公开披露资料进行数据剥离和手工整理的方式，获得2010—2019年的数据作为实证分析的支撑。其中，专利数据来源于中国经济金融研究数据库（CSMAR），其余数据主要来源于 WIND 数据库。行业分类主要依据为国家统计局公布的《战略性新兴产业分类（2018）》（国家统计局令第 23 号），对于同时从事不同种类战略性新兴产业活动的上市公司，依据其最核心主营业务进行归集整理。样本涵盖主板、中小板、科创板、三板和创业板各大板块。

截至2020年4月30日，我国共有战略性新兴产业上市公司1631家，从区域上看，集中分布于北京、上海、广州及江浙等地区，其次是山东、福建等沿海省份，而广西、海南和6个西北内陆省份则仅有零星分布（详见表1）。从产业门类上看，新一代信息技术产业的上市公司数高达670家，占41%，体现出很高的产业活力；其次是新材料和高端装备制造产业，分别占14%和13.6%；新能源汽车类的上市公司最少，集中度较高（详见表2）。

（二）基于灰色关联方法的相关性分析

战略性新兴产业是一个动态演化的复杂非线性系统，受各种经济技术条件的制约，人们对其内在机理和不确定性变化的认知还处于起始阶段。要实证检验财税政策对企业研发活动的影响效果，一是要选择合适的数据分析模型；二是要由表及里，从相关性分析到因果关系建立，经历严谨探索的过程。本文拟采用灰色关联分析方法来判断动态系统中各因素之间的相关性和变化趋势的相似性，进而探索变量间的因果关系，解释政府财税政策对企业研发的影响。本文从投入决策和产出绩效两个方面综合考量企业研发活动的开展情况，研发投入选取“研发支出”和“研发投入强度”（研发支出总额占营业收入的比例）两个指标来表征，研发绩效选取“年度专利数”指标来表征（详见表3）。

首先，基于本文研究假设，分别将政府补贴和税收优惠作为参考序列（d₀），将研发支出合计（d₁）、研发投入强度（d₂）和年度专利数（d₃）作为比较序列，建立系统的行为序列集D=﹛d₀，d₁，d₂，d₃﹜。其次，利用初值化算子对数据进行无量纲化处理，系统行为序列转化为灰色关联因子集D=﹛x₀，x₁，x₂，x₃﹜。然后，在计算差值序列的基础上，计算两极最大差 max max Δ_i（k）和两极最小差min min Δ_i（k）。

接下来计算灰色关联系数。

根据邓聚龙的观点，式中的分辨系数ζ取0.5，以便使关联度具有最大信息分辨率。最后，根据公式计算出各比较序列的灰色关联度（详见表4）。

表4数据显示，54个关联度数据中，有52个高于0.6，其余两个也在0.55以上，9大产业关联度均值数据均高于0.68，说明两大政策工具的运用与带动企业研发投入、提升研发绩效之间有较强相关性。

除了数字创意和新一代信息技术产业，其他产业政府补贴与研发投入类指标的灰色关联度都明显高于专利产出指标，说明政府补贴对研发投入的作用更为直接和明显，而产出绩效受时滞性、投入转化能力、技术复杂性等多方面因素的综合影响，政策效果在能量传导过程中略有削弱。在新能源汽车、节能环保、相关服务业和新一代信息技术产业中，税收优惠与专利产出指标的灰色关联度明显高于研发投入类指标，说明对于该四类产业的研发绩效而言，税收优惠的政策效果更显著。

从灰色关联序来看，两大政策工具与“研发支出合计”的关联度大多弱于与“研发投入强度”的关联度。进一步对关联度进行均值化计算，发现无论是政府补贴、税收优惠还是综合政策效果，灰色关联序都是d₂＞d₃＞d₁。实际上，相较于单纯的数额指标，投入强度更能揭示企业在研发活动上的投入意愿和积极性。

（三）基于回归分析的因果关系探索

由于灰色关联分析只能得出变量之间的相关性，而无法解决因果识别问题，因此，本文进一步借助stata 16.0对战略性新兴产业上市公司面板数据作回归分析，以便探索变量间的因果关系，判断具体的影响方向和大小。

1.样本选取与变量说明

数据来源与前述研究相同，剔除年度专利数据缺失的企业，剩余709家样本企业。为消除样本离群值的影响，对所有总量变量在99%和1%分位处进行缩尾处理。部分企业研发支出、资产总值、期末营业收入等值为0，为避免取自然对数后造成样本量减少的问题，参考段军山等学者的做法，对其加1后再取自然对数。考虑到政府政策影响可能存在时间滞后性，故选择前一期的政府补贴和税收优惠作为解释变量，以便在一定程度上缓解内生性（变量定义与测度说明见表5）。

2.基准回归模型设计

为验证前述理论分析和研究假设，建立计量模型如下：

上式中，β₀表示常数项，β₁和β₂为解释变量的系数，i=1，2，3……代表不同的企业，t=1，2，3……代表不同年份，ε_it为随机扰动项。Industry和Year分别表示企业所属行业效应、年份效应，本文在回归分析中对以上两种效应均进行控制。对模型变量进行Pearson相关性检验，显示模型中重要解释变量间存在着显著相关性。同时对主要变量进行多重共线性检验，均值为2.14，最大值为6.78，均不超过10，排除了多重共线性的干扰。

3.回归结果分析

表6回归结果显示，模型（1）（2）（3）中，政府补贴和税收优惠的系数均显著为正，说明政府补贴和税收优惠对战略性新兴产业上市公司加大研发投入、提升研发绩效均具有显著的促进作用。

4.稳健性检验

本文借鉴杨继生等学者的做法，通过新增控制变量进行稳健性检验。企业董事长与总经理两职合一也是影响企业研发投入产出的一个重要因素，本文将两职合一作为新增控制变量进行稳健性检验。表7检验结果显示，模型回归系数符号在变量增加前后完全相同，显著性也基本保持一致，说明模型及其研究结论具有良好的稳健性和可靠性。

5.按产业分类回归

为了进一步检验财税政策工具与具体产业结合的作用效果，本文按9大战略性新兴产业分类进行模型估计。表8的回归结果显示：在新材料和新一代信息技术产业，财税政策的效果均衡且显著，不仅带动了企业研发投入的积极性，而且提升了研发绩效。但在多数产业中，政策工具的作用效果是不均衡的，例如在生物产业、新能源产业和高端装备制造业中，政府补贴的政策效果显著优于税收优惠，税惠政策虽显著加大了新能源产业的研发投入强度，但对生物产业和高端装备制造业的专利产出有显著的抑制作用。对新能源汽车产业而言，税收优惠的政策效果显著优于政府补贴，对企业研发从投入到产出都有显著正向影响，政府补贴只是显著加大研发投入强度。在其他三类产业中，政策效果并不显著，例如对于相关服务业，财税政策只是显著带动了企业研发支出的增加；对于节能环保产业，只有财政补贴显著提升了研发投入强度；对于数字创意产业的专利产出，财政补贴有显著抑制作用，而税收优惠则有显著促进作用。

四

研究结论与政策建议

本文基于问题导向的产业政策研究思路，以9大战略性新兴产业上市公司10年期数据为实证基础，依托灰色关联分析和回归分析方法，从研发投入和研发绩效两个角度验证财税政策在促进企业研发活动方面的实际效果。

（一）研究结论

灰色关联分析的结果显示：财税两大政策工具的运用与企业研发投入、产出确有较强相关性。回归分析进一步证实：政府补贴和税收优惠对战略性新兴产业上市公司加大研发投入，提升研发绩效均具有显著促进作用。结合具体产业作分类回归后发现，政策工具对企业研发活动的作用力显示出较强的产业区别度：在新材料和新一代信息技术产业，财税政策的效果均衡且显著；在生物产业、新能源产业和高端装备制造业，政府补贴的政策效果显著优于税收优惠；对新能源汽车产业而言，税收优惠的政策效果显著优于政府补贴；对相关服务业、节能环保产业和数字创意产业，政府政策效果并不显著，甚至可能产生抑制作用。

综上可见，在战略性新兴产业培育发展的最初10年，以补贴和税惠为代表的产业政策总体上促进了企业研发活动，加大了研发投入，产生了更多的专利成果，但政策工具效用具有较强的产业区别度，需结合具体产业门类作针对性分析，提升产业政策制定和实施的精细化程度。这一研究为理解中观产业政策与微观企业研发活动的相关性及其因果关系提供了一个有效的探索路径。

（二）政策建议

经过10年的培育与发展，战略性新兴产业从规模快速扩张逐步转向高质量发展。我国长久以来实施的具备特惠和干预特征的“选择性产业政策”在WTO改革框架下也必将受到制约。尊重市场并实现整体协调，是产业政策结构性改革的方向。具体建议如下：

1.激励政策结构上提倡以税收优惠为主，财政补贴为辅

财政补贴是具有选择性的事前激励措施，弹性较差，且缺少连贯性，容易因为信息不对称诱发企业“骗补”和官员“寻租”行为，长期可能导致政策效率低下和对企业自身研发投入的挤出效应。税收优惠则是相对公平透明的事后激励手段，更倾向于以市场为导向配置创新资源，稳定性较强，易于形成长效机制，对企业自主开展研发活动具有长期激励效应。因此，从政策设计的长期视角来看，应提倡普惠方式和间接激励，形成以税收优惠为主、财政补贴为辅的结构安排，注重因势利导，真正实现有为政府和有效市场的良性互动。

2.建立公开透明的信息披露机制，提升精准施策水平

政府和企业之间一定程度上存在信息不对称，因此会导致审批环节出现“逆向选择”、监管难和财政资金错配等问题。只有建立公开透明的信息披露机制，才能解决信息不对称问题，引导财政资金流向亟需领域，提高精准性和利用效率。可以通过建立和完善战略性新兴产业公共信息平台，辅助政府精准找到财政资金的支持对象，了解补贴的具体流向和使用情况，以便及时作出相应调整，使政策效用最大化。

3.构建“甄别—反馈—考核—奖惩”的监管闭环，提高财政补贴使用效率

目前，我国财政资金支持战略性新兴产业研发活动只是在审批环节设计了准入门槛，没有针对后续活动进行有效监管。一部分企业以达到补贴的门槛条件为终极目标，热衷于进行“寻扶持”投资，而获得补贴后又挪作他用，而非真正致力于提升创新能力，导致政策实施效果背离初衷。因此，监管闭环的有效构建势在必行。事前有审查和甄别，事中有跟踪反馈，事后有考核奖惩，才能确保财政补贴资金真正用到研发项目上，且发挥出最大效用。

〔责任编辑：徐淑云〕

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