财税激励政策、R&D投入与创新绩效
云虹 卞井春 韩佳芮
【摘 要】 选取中小板企业2013—2018年的平衡面板数据，基于AHP法得到创新绩效综合指标，全面探究了税收优惠、财政补贴、R&D投入和创新绩效之间的关系，研究发现税收优惠、财政补贴和R&D投入对创新绩效具有显著的正向激励作用。运用逐步检验法和Bootstrap法对中介效应进行检验发现：R&D投入在税收优惠与创新绩效中具有完全中介效应，在财政补贴与创新绩效中具有部分中介效应。进一步研究发现，非国有企业和所在地为东部地区的企业税收优惠与财政补贴对创新绩效的激励效果更加显著。
【关键词】 财税激励政策; 创新绩效; R&D投入; AHP; 中介效应
【中图分类号】 F812.4;F275.5? 【文献标识码】 A? 【文章编号】 1004-5937（2021）10-0016-06
一、引言
近年来，国家创新驱动发展战略的提出，使创新成为推动国家发展的源动力。企业作为创新的主体，其研发创新活动对推动企业发展、加速经济增长、增强国家竞争力有着关键作用。然而研发活动具有高投入、高风险、周期长以及收益不确定性特点，同时具有公共物品属性[ 1 ]，有很强的外部正溢出效应，挫伤了企业研发创新的积极性。为解决研发活动的市场失灵问题，我国政府从加大税收优惠和财政补贴支持力度出发，鼓励和引导企业加大研发投资活动。因此，从微观层面探讨税收优惠和财政补贴政策对企业创新绩效的影响程度及激励路径，具有一定的理论和现实意义。
纵观已有研究，一是税收优惠、财政补贴与创新绩效的分析。杨晓妹和刘文龙[ 2 ]认为税收优惠和政府补贴能够有效发挥“风向标”作用，对企业的创新绩效具有显著的正向激励效应，这种激励效应在科技创新、投融资和新能源开发方面表现更为突出[ 3-6 ]。Bronzini和Piselli[ 7 ]以意大利北部中小企业为样本，发现财政补贴促进了企业的专利申请。毛其淋和许家云[ 8 ]从政策适度性角度进行研究，指出适度的财政补贴可有效激励企业创新，高额的财政补贴反而起到负向阻碍作用。二是关于财税激励政策与R&D投入的研究。Nola[ 9 ]将企业研发相关政策分为支持产品研发、工艺研发、研发投入和资金投入四个方面，结合爱尔兰企业数据得出政府激励政策可以提高企业开展研发活动的比例。陈远燕[ 10 ]、储德银等[ 11 ]基于不同的样本数据和研究方法得出财税激励政策对企业研发投入有显著促进作用。三是关于R&D投入与企业创新绩效的研究。冯套柱等[ 12 ]、贾春香和王婉莹[ 13 ]、仇云杰和魏炜[ 14 ]研究发现R&D投入对创新绩效具有显著的正向影响。陈收等[ 15 ]更为具体地研究了企业不同生命周期内上述两者的关系，研究得出处于成长期、成熟期的企业，两者呈显著正相关，随着企业进入衰退期，两者关系不再显著。
总结现有研究发现，国内外学者关于财税激励政策、R&D投入和创新绩效的研究已经较为丰富，前人的研究成果对本文的研究具有重要的指导意义，但前人的研究也存在一定的不足：一是大多数研究财税激励政策、R&D投入、创新绩效两两之间的关系，很少有文献将财税激励政策、R&D投入和创新绩效纳入一个统一的思维范式，不能有效反映三者之间的勾稽关系;二是在创新绩效方面，衡量创新绩效的指标过于单一，大多数研究仅以专利申请数或发明专利申请数作为创新绩效的代理变量，存在较大的片面性;三是少有文献探究宏观的财税激励政策作用于微观企业的路径。基于此，本文利用AHP模型构建了创新绩效的综合指标，全面探究财税激励政策、R&D投入和创新绩效三者之间的关系，以R&D投入作为中介变量，实证考察了财税激励政策对企业创新绩效的作用机理。
二、理论分析与研究假设
（一）财政补贴、税收优惠对企业创新绩效的影响分析
根据外部性理论，技术创新活动具有显著的正外部效应，在知识产权保护制度不完善、执行力度松软的情况下，技术创新的成果很容易被模仿，导致企业私人收益率降低，企业不愿进行研发创新活动。同时，对于大多数中小企业而言，资金链相对单一，面对研发活动只能“望洋兴叹”[ 16 ]。为鼓励企业进行研发，促进国家整体经济的持续增长，政府必须采取一系列产业支持政策[ 1 ]，其中税收优惠和财政补贴为主要方式。财政补贴通过事前扶持，在经过政府的评估立项后给予企业相应的补助，增加了企业创新研发的经费，缓解了研发投资资金不足的压力，对于研发资金不足的企业来说财政补贴无异于“雪中送炭”;税收优惠通过事后补贴的形式，弥补创新成果的正溢出效应，降低企业的创新成本，扩大了企业的创新福利。财政补贴和税收优惠能够积极发挥“风向标”作用，引导企业开展创新活动，提高企业进行研发创新的积极性[ 2 ]。基于此，本文提出假设1。
H1：在其他因素不变的情况下，财政补贴和税收优惠政策对企业创新绩效具有正向激励作用。
（二）财政补贴、税收优惠与R&D投入的关系
研发创新活动具有不确定性，在研发成果形成之前，面临着技术前景和市场前景的不确定性，这种不确定性存在于研发创新的每个过程中。所谓技术前景不确定是指科学知识到技术知识的转化、技术知识到具体创新产物的转化，都会遇到企业无法完全解决的困难;市场前景的不确定是指在市场投放新产品新服务的情况下，企业无法准确预测研发项目的供求关系。这两种不确定性都会降低企业研发投入的积极性。此外，创新成果的外部性会让企业的创新技术或产品外溢，造成严重的经济损失，企业并不能完全独占或者拥有创新活动产生的利益，还会外溢到其他企业。因此企业会逐渐失去科技创新的积极性。以上两种原因导致了研发活动的市场失灵，需要政府进行干预。财政补贴和税收优惠是政府的“辅助之手”[ 17 ]，这只手介入到微观经济运行之中，解决市场失灵导致的资源配置问题，激励企业进行研发投资活动。此外，税收优惠和财政补贴具有强烈的政策导向作用[ 18 ]，会向市场的潜在投资者传递研发活动成功可能性大、企业或行业发展前景良好的信息，引導外部资金流入企业的研发活动中，使企业“有米可炊”，进一步增强企业研发投入的积极性。鉴于此，本文提出假设2。
H2：在其他条件不变的情况下，财政补贴和税收优惠政策对企业R&D投入具有正向激励作用。
（三）研发投入与企业创新绩效
在熊彼特的技术创新理论中，创新实质上是建立新的生产函数。对生产要素和生产条件重新组合后再引入实际生产，进而创造出新产品、先进生产方法、新市场或者新的组织形式等，最终使企业在适应经济发展过程中具有更大的竞争优势。熊彼特强调技术创新推动企业发展，企业应该致力于开展研发创新活动，以此来提高竞争力进而实现创新绩效。企业的研发活动是一种高收益战略，能够帮助企业打破技术壁垒，在竞争激烈的市场中保持核心竞争力，实现创新绩效而得到长远发展。基于此，本文提出假设3。
H3：在其他条件不变的情况下，R&D投入对企业绩效具有正向激励作用。
（四）R&D投入的中介效應分析
基于本文的假设，财政补贴、税收优惠对创新绩效和R&D投入均产生影响，但是财政补贴和税收优惠政策对创新绩效的作用路径可能是以R&D为中介，进而间接对创新绩效产生影响。从理论上分析，政府的财税激励政策对市场结构造成了影响，市场结构和企业行为影响着企业的R&D投入水平，R&D投入又影响企业创新绩效，即R&D投入在税收优惠（财政补贴）与创新绩效中发挥着中介效应。鉴于此，本文提出假设4。
H4：R&D投入在财政补贴与创新绩效中起到中介效应，在税收优惠与创新绩效中起到中介效应。
三、研究设计
（一）样本选择与数据来源
本文选取我国中小板企业2013—2018年的数据，在初始样本中剔除了金融类、特殊处理和退市的样本，数据缺失的样本及数据披露不连续的样本，最终得到285家上市公司1 710个观测值的平衡面板数据。专利数据来源于CNRDS数据库，其他数据来源于CSMAR数据库，创新绩效通过AHP模型得到，数据处理工具为Stata15和Matlab。为避免极端异常值的影响，本文对所有连续型变量进行了上下1%的缩尾。
（二）变量选取
1.被解释变量——创新绩效
创新绩效是衡量一个企业创新产出的指标，考虑到前人的研究对创新绩效的衡量仅采用专利申请数或其他单一指标，对创新产出的衡量具有片面性，本文在前人研究的基础上，综合发明专利申请数、外观设计和实用新型专利申请数、专利授予数以及营业收入，运用AHP模型得出创新绩效的衡量指标，具体内容将在模型构建部分介绍。
2.解释变量
（1）税收优惠
考虑到实际税率的反向指标并不能有效衡量企业的税收优惠程度，本文参照冯套柱等[ 12 ]的做法，以0.25-所得税费用/息税前利润作为税收优惠的衡量指标，该值越大表示企业享受的税收优惠程度越大。
（2）财政补贴
财政补贴是对企业研发创新活动的事前补贴，是对企业创新活动前直接的经济支持。本文以政府补助当年数与企业期末资产的比值作为财政补贴的衡量指标。
3.中介变量——R&D投入
R&D投入衡量一个企业研发创新活动的投入水平。考虑到不同企业的规模存在差异，以研发投入金额作为R&D投入的衡量指标容易受到企业规模的干扰，因此，本文采用相对值指标，以企业R&D投入金额与营业收入的比例作为R&D投入的衡量指标。
4.控制变量
为更准确地反映解释变量、被解释变量和中介变量之间的关系，本文从企业财务特征、企业自身特征和企业成长历史三个维度引入了9个控制变量：营业收入增长率、资产负债率和总资产净利润率反映企业的财务特征，公司规模、股权集中度、治理结构、股权性质、区位因素反映企业的自身特征，企业年龄反映企业的成长历史。变量及其定义如表1所示。
（三）模型构建
1.AHP模型
AHP层次分析法是一种解决多目标复杂问题的定性和定量相结合计算决策权重的研究方法。田宪刚和贾书新[ 19 ]研究得出评价创新绩效的有效方法是层次分析法。考虑到篇幅，本文主要介绍权重的确定原则和权重情况。对创新绩效各项指标权重的确定基于以下考虑：（1）相对于专利授予，专利申请更能衡量一个企业的创新成果，因为专利授予受很多外部因素影响，如审批程序、审批时间跨度等，具有不确定性和不稳定性。（2）发明专利创新质量较高，是对一种新技术、新产品的创造，而实用新型和外观设计是对现有技术和产品外观或功能的一种改变。发明专利比实用新型和外观设计专利更能衡量企业的创新产出。（3）创新绩效的成功转化能为企业带来营业收入。考虑到营业收入包括诸多内容，本文将其作为创新绩效的补充解释。最终根据AHP模型计算得到发明专利申请数、实用新型和外观设计申请数、专利授予数、营业收入的综合权重分别为0.4976、0.1659、0.0995、0.0711。
2.主要模型
基于前文的分析，并参考温忠麟和叶宝娟[ 20 ]提出的中介效应检验方法，构建以下模型检验本文提出的假设。
模型（1）—模型（3）分别用于检验H1—H3，同时模型（1）和模型（2）为中介效应检验的第一步和第二步，模型（4）为中介效应检验的第三步。若a1（a2）、b1（b2）显著，且d3显著，说明R&D投入在税收优惠（财政补贴）与创新绩效中存在显著的中介效应。进一步，若d1（d2）显著，则说明R&D投入在税收优惠（财政补贴）与创新绩效中为部分中介效应;若不显著，则为完全中介效应。
四、实证分析
（一）描述性统计分析
表2是描述性统计结果。从全样本看，各变量不存在标准差远大于均值的情况，说明不存在极端值。税收优惠的最小值为-0.203，最大值为0.374，说明个体享受的税收优惠存在差异。财政补贴的最小值为0，最大值为0.041，说明企业享受的财政补贴存在较大差异。R&D投入最小值和最大值差距较大，说明个体研发投入水平参差不齐，但R&D投入的均值为0.055，按照国际通用标准，研发强度在5%以上的企业具有竞争力，样本企业R&D投入的均值高于5%，说明其具有一定的竞争力。主要变量和控制变量描述性统计结果和前人的研究基本一致。限于篇幅，本文未列示Pearson相关性分析和多重共线性检验结果。
（二）回归结果分析
1.直接效应分析
表3的列（1）—列（3）分别对应模型（1）—模型（3）的回归结果。由列（1）知，税收优惠的回归系数为0.488，且在1%的水平显著，说明税收优惠政策能够显著促进企业的创新绩效;财政补贴的回归系数为10.799，且在1%的水平显著，说明财政补贴对创新绩效具有显著的正向激励作用。模型（1）的回归结果表明财税激励政策能够发挥促进企业绩效的作用，验证了本文的H1。由列（2）知，税收优惠和财政补贴的系数分别为0.092和1.916，且均在1%的水平显著，说明税收优惠和财政补贴促进了企业的R&D投入水平，验证了本文的H2。列（3）的回归中，解释变量为创新绩效，被解释变量为R&D投入，结果显示R&D投入的系数为1.722且在1%的水平显著，说明R&D投入对创新绩效具有显著的促進作用，这和大多数学者的研究一致，验证了本文的H3。H1和H2的成立说明了中介效应的前两步成立，为检验中介效应奠定了基础。
2.中介效应分析
陈瑞等[ 21 ]指出中介效应逐步检验法只适用于仅存在一个中介变量的情形，且自变量和中介变量均为连续型变量，本文的变量符合上述条件。表3的列（4）为逐步检验法的第三步。结果显示，R&D投入的系数为1.108，并在较高水平通过了显著性，说明R&D投入在税收优惠（财政补贴）与创新绩效中发挥了中介效应，验证了本文的H4。进一步分析，由列（4）知，税收优惠的系数为0.387但未通过显著性检验，财政补贴的系数为8.676且在1%的水平显著，以上结果表明，R&D投入在税收优惠（财政补贴）与创新绩效中发挥着完全中介效应（部分中介效应）。按照温忠麟等提出的中介效应量计算公式，计算得到R&D在政府补助与创新绩效中的中介效应量为24.47%。
（三）进一步分析
不同产权性质下财税激励政策的激励效应可能存在差异。首先，国有企业具有天然的制度优势和政治联系，相对于民营企业，其获得政府补贴相对较为容易，然而这一行为可能会弱化政府补贴对国有企业的激励效果。其次，国有企业的研发活动在一定程度上是基于制度安排，相对于民营企业，宏观的财税政策对国有企业的研发创新激励不强。最后，研发活动需要大量的资金投入，国有企业相对来说面临较小的资金压力和融资约束，对财税激励政策的依赖性较小;而民营企业面临较大的融资约束问题，财税激励政策的存在对企业的研发活动无异于“雪中送炭”，使得财税激励政策对民营企业的激励效果更明显。不仅如此，根据本文的回归结果，区位因素变量EAST通过了显著性检验，说明税收优惠和政府补贴在不同区位分布下的企业中存在差异，可能的原因是相对于西部地区，东区地区经济发展水平更高，政府的扶持力度和对分配给企业资源的监督力度更强，作用于微观企业表现为财税激励政策对东部地区的企业效果更显著。鉴于此，本文从企业异质性的角度运用模型（1）分组检验财税激励政策与创新绩效的关系在不同产权性质和区位分布下的差异，进一步运用逐步检验法探究中介效应的差异。分组检验的结果见表4。结果显示，税收优惠和财政补贴均在非国有企业组和东部地区组显著，而在国有企业组和非东部地区组均不显著。说明财税激励政策在非国有性质企业和注册地为东部地区的企业中激励效应更强。从中介效应情况看，在非国有企业组，R&D投入在税收优惠（财政补贴）与创新绩效中具有部分中介（完全中介）效应;在东部地区组，R&D投入在税收优惠（财政补贴）与创新绩效中均为完全中介效应。
五、稳健性检验
（一）内生性检验
为尽量避免被解释变量与解释变量之间的内生性问题，本文采用滞后一期的创新绩效作为被解释变量对主要模型进行回归，表5为创新绩效滞后一期的回归结果。结果表明财税激励政策对创新绩效与R&D投入均具有显著的正向激励作用，R&D投入对创新绩效的正向作用通过了显著性检验，R&D投入在税收优惠（财政补贴）与创新绩效中发挥完全中介（部分中介）效应，与前文的研究保持一致，结论稳健。
（二）替换创新绩效的衡量方式
本文参考前人的研究，用发明专利申请数的自然对数作为创新绩效的代理变量重新检验，回归结果显示财税激励政策、R&D投入与创新绩效之间的关系依然成立。
（三）改变中介变量的检验方式
Bootstrap检验方法并不要求样本服从整体分布，检验的结果相对更有效。为此，本文用Bootstrap法重新对中介效应进行检验，结果显示R&D投入在税收优惠与创新绩效两者之间具有完全中介效应，在财政补贴与创新绩效中具有部分中介效应，和本文的研究结论保持一致，说明逐步检验法的结果稳健。限于篇幅，本文的稳健性检验结果未全部列示。
六、研究结论与建议
本文以中小板企业2013—2018年的平衡面板数据为样本，实证考察了财税激励政策的激励效果，以R&D投入为中介变量，探究了财税激励政策对创新绩效的作用机理，得出如下结论：（1）税收优惠、财政补贴和R&D投入对创新绩效具有显著的正向影响。（2）税收优惠和财政补贴对R&D投入具有显著促进作用。（3）R&D投入在财税激励政策与创新绩效中具有显著的中介效应，其中在税收优惠与创新绩效中起到完全作用，在财政补贴与创新绩效中起到部分中介效应。（4）税收优惠和财政补贴对创新绩效的激励作用在非国有和东部地区企业显著，在国有和非东部地区不显著，R&D投入的中介效应存在于非国有和东部地区企业。
根据以上研究结论，本文提出以下针对性建议：第一，税收优惠和财政补贴对创新绩效均有显著的正向激励作用，政府在通过“辅助之手”引导企业进行研发创新时应将两种政策结合使用，做到相辅相成。由于R&D投入具有中介效应，政策的制定应考虑如何提高中介效应的转化效率。第二，根据本文研究结果，财税激励政策对国有企业和非东部地区的激励效果不明显，政府应加强对这些企业的引导，同时应考虑企业异质性的特点，在政策的制定和落实上更有针对性，使宏观政策能够更好地作用于微观企业，实现政策的初衷。第三，税收优惠和财政补贴作为政府促进企业创新的重要资源配置手段，在分配资源时，应重视资源的使用情况，避免政府资源被异化的可能性，应加强对企业事前、事中、事后的监督，使政府资源得到更有效的配置，从而更高效地激励企业创新，创造高产能、高质量的创新成果，在我国经济转型过程中，推动创新型国家的建设。
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