研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除是否*激勵(lì)了企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出
——基于研發(fā)投入中介效應(yīng)的分析

◆唐 明 ◆曠文雯

內(nèi)容提要：以2014—2018年制造業(yè)A股上市公司的微觀數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)了研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)效應(yīng)及其作用機(jī)制。結(jié)果顯示，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策能夠顯著地促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加，但創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)存在產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性，僅對民營企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生激勵(lì)作用。另外，該政策不僅對創(chuàng)新產(chǎn)出有直接效應(yīng)，還通過研發(fā)投入對創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生了間接效應(yīng)，研發(fā)投入在兩者之間起到了部分中介作用。因此，我國應(yīng)根據(jù)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的現(xiàn)實(shí)情況繼續(xù)完善研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策，提高加計(jì)扣除比例。

一、引言與文獻(xiàn)綜述

黨的十九大報(bào)告指出，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。十九屆五中全會堅(jiān)持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，對推動(dòng)創(chuàng)新發(fā)展、建設(shè)科技強(qiáng)國、發(fā)展現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系做出了一系列重大部署。實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，必須依靠創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的內(nèi)涵型增長。因此，要發(fā)揮企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新中的主體作用，使企業(yè)成為創(chuàng)新要素集成、科技成果轉(zhuǎn)化的生力軍。近年來，為進(jìn)一步提升企業(yè)的科技競爭力，我國陸續(xù)出臺了一系列減稅措施，其中以研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除優(yōu)惠政策最為典型。該政策早在1996年就開始實(shí)施，迄今已20余年。為了進(jìn)一步實(shí)施“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略”，提高我國企業(yè)的創(chuàng)新能力，2017年，《財(cái)政部 國家稅務(wù)總局 科技部關(guān)于提高科技型中小企業(yè)研究開發(fā)費(fèi)用稅前加計(jì)扣除比例的通知》（財(cái)稅〔2017〕34號）將科技型中小企業(yè)的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除比例由50%提高到75%；2018年，又將上述規(guī)定的適用范圍擴(kuò)大至所有享受研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除的企業(yè)。20多年來，該政策的適用范圍不斷擴(kuò)大，優(yōu)惠力度逐漸增加，研發(fā)費(fèi)用的歸集范圍逐步清晰，已成為政府激勵(lì)企業(yè)進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新的重要政策工具。

在我國堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略和不斷深化稅制改革的背景下，政府部門不僅需要關(guān)注如何運(yùn)用稅收工具引導(dǎo)企業(yè)有效創(chuàng)新，還需要關(guān)注企業(yè)是否能夠很好地運(yùn)用“減稅降費(fèi)”所帶來的紅利，助力創(chuàng)新活動(dòng)開展。不少學(xué)者對研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的實(shí)施效果進(jìn)行了研究。一是針對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的投入階段，一些成果表明研發(fā)費(fèi)用加計(jì)政策與企業(yè)研發(fā)投入之間存在正相關(guān)（江希和和王水娟，2015；陳遠(yuǎn)燕，2015；李新等，2019；馮澤等，2019）。程瑤和閆慧慧（2018）還發(fā)現(xiàn)，在研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除、稅率優(yōu)惠以及兩種優(yōu)惠并行的三種方式中，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對企業(yè)研發(fā)投入的激勵(lì)效應(yīng)最強(qiáng)。張兆國和張旭（2019）發(fā)現(xiàn)，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對研發(fā)投入的激勵(lì)效果優(yōu)于高新技術(shù)企業(yè)優(yōu)惠政策。二是針對企業(yè)研發(fā)成果的產(chǎn)出階段，大量成果證明了企業(yè)稅收負(fù)擔(dān)的減少對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出有積極影響。如Shao和Xiao（2019）運(yùn)用雙重差分法進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)降低企業(yè)所得稅稅基可對專利申請數(shù)產(chǎn)生顯著積極影響。陳強(qiáng)遠(yuǎn)等（2020）研究發(fā)現(xiàn)，選擇支持型政策（如高新技術(shù)企業(yè)稅收優(yōu)惠）對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的數(shù)量以及質(zhì)量都有顯著激勵(lì)作用，而普適性政策（如研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除）僅對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的數(shù)量有顯著的激勵(lì)作用。但馮澤等（2019）從創(chuàng)新鏈全視角出發(fā)進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對單位專利申請數(shù)無顯著影響。

一些學(xué)者還證明了研發(fā)投入與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出之間呈正相關(guān)。余淑秀和盧山冰（2018）以及鄒洋等（2019）的研究結(jié)果表明，企業(yè)研發(fā)投入與企業(yè)專利授權(quán)數(shù)量正相關(guān)。余謙等（2018）對科技型中小企業(yè)的研究表明，企業(yè)研發(fā)投入對創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)作用在成長期較強(qiáng)，在成熟期較弱。一些學(xué)者還注意到了稅收優(yōu)惠、研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出三者間的內(nèi)在聯(lián)系，并進(jìn)一步研究證明了研發(fā)投入的中介效應(yīng)。如李維安等（2016）、王瑤（2019）、鄭婷婷等（2020）發(fā)現(xiàn)稅收優(yōu)惠會影響企業(yè)的成本以及預(yù)期利潤，繼而影響企業(yè)進(jìn)行研發(fā)的動(dòng)力，最后才影響到創(chuàng)新產(chǎn)出，稅收優(yōu)惠對公司創(chuàng)新產(chǎn)出的影響是通過研發(fā)投入實(shí)現(xiàn)的。

綜上，國內(nèi)目前針對研發(fā)活動(dòng)產(chǎn)出階段的研究較少。多數(shù)學(xué)者研究的是稅收優(yōu)惠政策在創(chuàng)新產(chǎn)出階段的作用，沒有單獨(dú)分析研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除在創(chuàng)新產(chǎn)出階段起到的作用，而企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加和經(jīng)營績效的提高更能反映國家對于財(cái)政資金配置的效率（胡凱和吳清，2018），并且政府出臺研發(fā)稅收優(yōu)惠政策的目的也是為了激勵(lì)企業(yè)增加其創(chuàng)新產(chǎn)出成果，最終轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力以提高經(jīng)濟(jì)效益。在研究方法上，學(xué)者們多是直接分析研發(fā)稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)效應(yīng)，沒有分析其作用機(jī)制，僅有少部分學(xué)者證明了研發(fā)投入在稅收優(yōu)惠以及創(chuàng)新產(chǎn)出之間的中介效應(yīng)。因此，本文將以制造業(yè)A股上市公司2014—2018年的數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，分析研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除是否有效促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加，并研究該政策激勵(lì)企業(yè)增加創(chuàng)新產(chǎn)出的作用機(jī)制。

相對于已有文獻(xiàn)，本文主要在兩方面有所創(chuàng)新：第一，以研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策為切入點(diǎn)，研究該政策對企業(yè)研發(fā)階段和產(chǎn)出階段的作用。這既可以從政府設(shè)立該政策的最終目標(biāo)來考察政策實(shí)施效果，也是對研發(fā)稅收優(yōu)惠政策現(xiàn)有研究的一種補(bǔ)充。第二，本文將采用溫忠麟等（2004，2014）的三步法進(jìn)行逐步檢驗(yàn)，在分別研究研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除在研發(fā)階段以及產(chǎn)出階段發(fā)揮的作用后，探究該政策是如何影響研發(fā)投入，進(jìn)而影響到企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的作用機(jī)制，并檢驗(yàn)該政策對創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)效應(yīng)在國有企業(yè)和民營企業(yè)中有何不同。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的直接作用對象并不是企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的產(chǎn)出階段，而是研發(fā)階段（李華，2018），是通過降低企業(yè)在研發(fā)環(huán)節(jié)的投入成本以及面臨的風(fēng)險(xiǎn)，最終增加企業(yè)的預(yù)期利潤，使企業(yè)有更大動(dòng)力為研發(fā)活動(dòng)投入更多的資金以及人力，以期達(dá)到增加企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的效果。如圖1所示，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除可以通過三個(gè)途徑對研發(fā)階段產(chǎn)生影響。首先，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策減少了創(chuàng)新主體的所得稅費(fèi)用，從而間接降低了研發(fā)成本，這推動(dòng)了企業(yè)創(chuàng)新積極性的提升，從而增加研發(fā)投入。其次，相較于創(chuàng)新主體在研發(fā)階段投入的人力物力，研發(fā)階段的產(chǎn)出具有不確定性，研發(fā)活動(dòng)有可能失敗，這一階段創(chuàng)新主體在面對其他類型企業(yè)時(shí)有可能處于劣勢。該項(xiàng)政策相當(dāng)于政府分?jǐn)偭藙?chuàng)新主體的部分研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，為創(chuàng)新主體與其他類型企業(yè)創(chuàng)造了一個(gè)相對公平的競爭環(huán)境。最后，稅收優(yōu)惠政策可以向社會釋放一種鼓勵(lì)研發(fā)創(chuàng)新的信號，對社會資源起到一定的引導(dǎo)作用。外部投資者識別到政府稅收資源傾斜的信號后，會增加投資概率從而緩解創(chuàng)新主體的融資壓力。而且外部投資的進(jìn)入往往會對企業(yè)研發(fā)投入進(jìn)行監(jiān)督，這有助于研發(fā)投入利用效率的提高（李夢雅和嚴(yán)太華，2019）。

研發(fā)投入的增加又可以從三個(gè)方面推動(dòng)創(chuàng)新產(chǎn)出的實(shí)現(xiàn)：第一，創(chuàng)新主體可以利用增加的研發(fā)投入采購新設(shè)備來改善現(xiàn)有生產(chǎn)技術(shù)及流程，提高生產(chǎn)效率和技術(shù)水平，進(jìn)而提高研發(fā)成功率。第二，研發(fā)投入的增加可以擴(kuò)大創(chuàng)新主體探索知識的范圍，并提高其吸收能力，這有利于推動(dòng)創(chuàng)新產(chǎn)出的實(shí)現(xiàn)，并保持創(chuàng)新產(chǎn)出的新穎性。第三，研發(fā)投入的增加可以提高創(chuàng)新主體的人力資本質(zhì)量，從而推動(dòng)創(chuàng)新產(chǎn)出的實(shí)現(xiàn)。

但也有學(xué)者的研究結(jié)果表明研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對創(chuàng)新產(chǎn)出沒有明顯的促進(jìn)作用（胡凱和吳清，2018；馮澤等，2019）。其原因主要有二。一方面，該政策是市場取向型政策，并沒有限定企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的領(lǐng)域，可能會導(dǎo)致企業(yè)將享受加計(jì)扣除帶來的資金盈余投向私人回報(bào)高的項(xiàng)目，而不是社會收益高的項(xiàng)目（David et al，2000；Czarnitzki et al，2011）。另一方面，稅收優(yōu)惠政策的實(shí)施可能會面臨潛在的道德風(fēng)險(xiǎn)。尤其是近年來加計(jì)扣除政策審核程序以及對賬簿設(shè)置要求的簡化，企業(yè)可能有動(dòng)機(jī)將其他非研發(fā)費(fèi)用納入研發(fā)費(fèi)用之中進(jìn)行納稅申報(bào)，以獲得更多的稅前扣除金額，這會造成企業(yè)研發(fā)支出的虛假增長。李維安（2016）認(rèn)為，研發(fā)稅收優(yōu)惠成了那些存在政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)的避稅工具，并不會對企業(yè)的研發(fā)投入產(chǎn)生顯著的激勵(lì)作用。如圖1所示，由于政策本身無法限制企業(yè)將盈余資金投向何處，而且企業(yè)可能存在避稅動(dòng)機(jī)，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)效應(yīng)會被削弱。因此，該政策是否能夠促進(jìn)企業(yè)真實(shí)研發(fā)投入的增加，并進(jìn)一步激勵(lì)創(chuàng)新產(chǎn)出的實(shí)現(xiàn)，是本文重點(diǎn)關(guān)注的問題。

圖1 加計(jì)扣除影響創(chuàng)新產(chǎn)出的作用機(jī)制

根據(jù)以上理論分析，本文提出三個(gè)假設(shè)：

H1：在其他條件不變的情況下，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對創(chuàng)新產(chǎn)出有促進(jìn)作用。

H2：在其他條件不變的情況下，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對研發(fā)投入有促進(jìn)作用。

H3：在其他條件不變的情況下，研發(fā)投入在研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除與創(chuàng)新產(chǎn)出之間起到了中介作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取及數(shù)據(jù)來源

本文將采用2014—2018年制造業(yè)A股上市公司的年報(bào)數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行實(shí)證研究。其中，專利申請數(shù)據(jù)來源于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（CNRDS），其他數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。在國泰安數(shù)據(jù)庫中整理了2014—2018年的制造業(yè)上市公司名單以及相關(guān)數(shù)據(jù)后，對樣本做以下初步處理：（1）剔除2014—2018年任意一年為ST、SST、S*ST、*ST公司的企業(yè)。（2）剔除在2014—2018年間變更所屬行業(yè)為非制造業(yè)的企業(yè)。（3）剔除缺失所需數(shù)據(jù)的樣本。（4）剔除資產(chǎn)負(fù)債率大于1的樣本。經(jīng)處理后，保留了1071家企業(yè)，共4973條有效樣本。

（二）變量說明

1.被解釋變量（LnPatent）

本文的被解釋變量為創(chuàng)新產(chǎn)出。在以往的研究中，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出有多種衡量方式，包括新產(chǎn)品開發(fā)數(shù)量、獲得科技獎(jiǎng)勵(lì)數(shù)量、專利申請數(shù)及授權(quán)數(shù)等。受數(shù)據(jù)獲取渠道的限制，本文將用專利申請數(shù)量代表創(chuàng)新產(chǎn)出。專利申請數(shù)量為發(fā)明專利申請數(shù)、實(shí)用新型專利申請數(shù)、外觀設(shè)計(jì)專利申請數(shù)三者之和。參考賀康等（2020）學(xué)者的研究，為減弱專利申請數(shù)的右偏分布，將專利申請總數(shù)取自然對數(shù)。

2.解釋變量（Taxint）

借鑒劉圻等（2012）、薛鋼等（2019）等的研究方法，采用研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除優(yōu)惠強(qiáng)度（以下簡稱政策優(yōu)惠強(qiáng)度）作為解釋變量，并對1%和99%百分位的數(shù)據(jù)進(jìn)行縮尾處理，以減少異常值對回歸結(jié)果的影響。計(jì)算方法如公式（1）所示：

其中，對于2014—2017年的樣本，加計(jì)扣除比例為50%，2018年為75%①雖然2017年的相關(guān)文件已將科技型中小企業(yè)的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除比例提高至75%，但科技型中小企業(yè)必須滿足“職工總數(shù)不超過500人、年銷售收入以及資產(chǎn)總額都不超過2億元”的條件，經(jīng)查看樣本數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)2017年只有深圳中華自行車（集團(tuán)）股份有限公司滿足這一條件，在科技型中小企業(yè)服務(wù)平臺查詢后，該公司并不是科技型中小企業(yè)，因此2017年全部樣本企業(yè)的加計(jì)扣除比例都為50%。。企業(yè)所得稅稅率采用企業(yè)當(dāng)年的名義稅率，數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

3.中介變量（Rdint）

根據(jù)前文分析，并借鑒其他學(xué)者的研究，將企業(yè)當(dāng)年研發(fā)投入作為中介變量，以企業(yè)當(dāng)年的研發(fā)投入占營業(yè)收入的比值進(jìn)行衡量，以消除企業(yè)規(guī)模的影響，并對1%和99%百分位的數(shù)據(jù)進(jìn)行縮尾處理，以減少異常值對回歸結(jié)果的影響。

4.控制變量

企業(yè)的研發(fā)投入以及創(chuàng)新產(chǎn)出不僅受到研發(fā)稅收優(yōu)惠的影響，還會受到企業(yè)自身特征以及外部環(huán)境的影響，借鑒以往的研究方法，本文選擇的企業(yè)特征變量包括：高新技術(shù)企業(yè)虛擬變量（Hightech）、企業(yè)規(guī)模（LnEmployee）、企業(yè)年齡（Age）、資本密集度（Capint）、資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lever）；外部環(huán)境變量包括：國內(nèi)市場競爭程度（HHI）以及地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度（Protect）。

需要說明的是，外部環(huán)境變量中，國內(nèi)市場競爭程度以赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)（HHI）衡量，計(jì)算數(shù)據(jù)來自于國泰安數(shù)據(jù)庫中的上市公司數(shù)據(jù)，行業(yè)按照證監(jiān)會2012年的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分。地方知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度的數(shù)據(jù)來源于王小魯?shù)龋?017）編制的各省份企業(yè)經(jīng)營環(huán)境各方面指數(shù)的“知識產(chǎn)權(quán)、技術(shù)、品牌保護(hù)”這一分項(xiàng)的評分。由于該報(bào)告只計(jì)算了2010年、2012年、2016年這三年的評分，因此2014—2018年（除2016年）的評分由以年份為自變量的簡單線性方程計(jì)算得出。此外，該報(bào)告沒有計(jì)算西藏及青海兩地的評分，因此，在樣本中剔除注冊地在青海和西藏的企業(yè)。變量描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示：

表1 各變量符號、名稱及定義

（三）實(shí)證模型設(shè)定及研究方法

近年來，很多學(xué)者將中介效應(yīng)模型引入心理學(xué)以及其他社科領(lǐng)域研究中，因?yàn)橄鄬τ趦H分析解釋變量對被解釋變量的影響，中介效應(yīng)模型還可以分析其影響的渠道機(jī)制，往往可以得到更豐富的實(shí)證結(jié)果。從上文分析可知，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除可以對創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生激勵(lì)效應(yīng)，但這一激勵(lì)效應(yīng)是通過研發(fā)投入實(shí)現(xiàn)的，因此可以從理論上認(rèn)為研發(fā)投入在兩者之間起到了中介作用。因此，本文將采用溫忠麟等（2004，2014）提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法及流程進(jìn)行研究，檢驗(yàn)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)效應(yīng)，以及研發(fā)投入在其中起到的中介作用。首先，需要構(gòu)建如下三個(gè)模型：

為檢驗(yàn)假設(shè)一（H1），以專利申請總數(shù)的對數(shù)（）為被解釋變量、研發(fā)加計(jì)扣除優(yōu)惠強(qiáng)度（Taxintit）為解釋變量，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)（下同），構(gòu)建模型1：

為檢驗(yàn)假設(shè)二（H2），以企業(yè)研發(fā)投入（Rdintit）為被解釋變量，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除優(yōu)惠強(qiáng)度（Taxintit）為解釋變量，構(gòu)建模型2：

為檢驗(yàn)假設(shè)三（H3），將研發(fā)投入（）作為中介變量加入到模型1中，構(gòu)建模型3：

模型1中，系數(shù)c是研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對創(chuàng)新產(chǎn)出的總效應(yīng)；模型2中，系數(shù)a是該政策對研發(fā)投入的激勵(lì)效應(yīng)；模型3中，系數(shù)c'是在控制了研發(fā)投入的影響的情況下，該政策對創(chuàng)新產(chǎn)出的直接效應(yīng)，系數(shù)b是在控制了該政策的影響的情況下，研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的效應(yīng)。具體步驟如下：

1.檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?的系數(shù)c，如顯著則按照中介效應(yīng)進(jìn)行后續(xù)分析，如不顯著則按照遮掩效應(yīng)進(jìn)行后續(xù)分析。但無論系數(shù)c顯著與否，都應(yīng)進(jìn)行接下來的檢驗(yàn)步驟。

2.檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?的系數(shù)a和模型三的系數(shù)b，如都顯著則說明具有顯著的間接效應(yīng)，直接進(jìn)行第4步；如果至少有一個(gè)不顯著，則進(jìn)行第3步。

3.提出假設(shè)：ab=0，并用Bootstrap 法進(jìn)行檢驗(yàn)，如果假設(shè)成立則間接效應(yīng)不顯著，停止分析；如果假設(shè)不成立則間接效應(yīng)顯著，繼續(xù)進(jìn)行第4步。

4.檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?的系數(shù)c'，如果顯著則直接效應(yīng)顯著，繼續(xù)進(jìn)行第5步；如果不顯著則說明沒有直接效應(yīng)，只有中介效應(yīng)。

5.比較ab和系數(shù)c'的符號，如果同號則表明研發(fā)投入在該政策與創(chuàng)新產(chǎn)出之間只具有部分中介效應(yīng)，并報(bào)告中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例ab/c；如果異號則需要按照遮掩效應(yīng)解釋，并報(bào)告間接效應(yīng)占直接效應(yīng)的比例。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

在實(shí)證分析前，需要先進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表2所示。從研發(fā)投入以及創(chuàng)新產(chǎn)出來看，研發(fā)投入強(qiáng)度的平均值為4.44%，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0344，說明企業(yè)之間在研發(fā)創(chuàng)新方面的資金投入差距較大；專利申請總數(shù)的平均值為110.2個(gè)，標(biāo)準(zhǔn)差為463.9，說明企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平差異較大。其次，從政策優(yōu)惠強(qiáng)度來看，其平均值為0.0022，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0016，企業(yè)享受該政策的程度受研發(fā)投入的影響，也具有較大差異。從各控制變量來看，高新技術(shù)企業(yè)虛擬變量的平均值為0.601，說明當(dāng)年被認(rèn)定為高新企業(yè)的數(shù)量占樣本總數(shù)的60.1%。企業(yè)所處市場的赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)平均值為0.0171，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0159，說明樣本所處市場的競爭程度差異較大。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（二）實(shí)證結(jié)果分析

經(jīng)過混合回歸、隨機(jī)效應(yīng)回歸、固定效應(yīng)回歸以及Hausman檢驗(yàn)后，結(jié)果顯示在三個(gè)模型中存在個(gè)體固定效應(yīng)與時(shí)間固定效應(yīng)。因此，本文將使用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

表3第一列是模型1的回歸結(jié)果，顯示政策優(yōu)惠強(qiáng)度這一變量的系數(shù)為42.02，并且在1%的水平上顯著，這說明在其他變量不變的情況下，政策優(yōu)惠強(qiáng)度增加0.1%，企業(yè)專利申請總數(shù)的對數(shù)會增加0.04202（42.02×0.1%），也即專利申請總數(shù)會增加4.2915%（e0.04202-1=0.042915）。因此，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對企業(yè)專利申請總數(shù)的增加起到了顯著激勵(lì)作用，假說一得到驗(yàn)證。另外，企業(yè)規(guī)模與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出在1%的水平上顯著正相關(guān)，這是因?yàn)榇笃髽I(yè)有完善的內(nèi)部管理流程以及充足的資金來支持研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)，而且大企業(yè)存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，會主動(dòng)增加其研發(fā)投入以獲得規(guī)模報(bào)酬收益，創(chuàng)新產(chǎn)出也得以增加（Symeonidis，1996）。企業(yè)年齡的增加不利于創(chuàng)新產(chǎn)出的實(shí)現(xiàn)，并在1%的水平上顯著，這可能是因?yàn)闃颖局械某墒炱髽I(yè)多數(shù)還未進(jìn)入轉(zhuǎn)型期，其創(chuàng)新活力低于初創(chuàng)企業(yè)（萬偉等，2017）。從外部環(huán)境變量來看，企業(yè)所處地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度的提高對專利申請總數(shù)的增加有促進(jìn)作用，并且在1%的水平上顯著。

表3 回歸結(jié)果

注：括號內(nèi)為P值，***、**和*分別表示在1%、5%和10% 水平上顯著。

表3第二列是模型2的回歸結(jié)果，顯示政策優(yōu)惠強(qiáng)度這一變量的系數(shù)為8.249，并且在1%的水平上顯著，這說明在其他變量不變的情況下，政策優(yōu)惠強(qiáng)度增加0.1%，企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度會增加0.8249%。因此，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對企業(yè)研發(fā)投入的增加起到了顯著的激勵(lì)作用，假說二得到驗(yàn)證。在各控制變量中，高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定對研發(fā)投入的促進(jìn)作用在1%的水平上顯著，這說明若其他變量不變，高新技術(shù)企業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度比非高新技術(shù)企業(yè)高。企業(yè)年齡在1%的水平上與研發(fā)投入強(qiáng)度顯著負(fù)相關(guān)，其原因可能也與樣本中的成熟企業(yè)多數(shù)還未進(jìn)入轉(zhuǎn)型期有關(guān)。資產(chǎn)回報(bào)率與研發(fā)投入強(qiáng)度在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，這是因?yàn)橘Y產(chǎn)回報(bào)率是凈利潤與年末總資產(chǎn)余額的比值，凈利潤與營業(yè)收入正相關(guān)，資產(chǎn)回報(bào)率越高說明企業(yè)的營業(yè)收入越高，但樣本中企業(yè)的研發(fā)投入的增加速度可能低于營業(yè)收入增長的速度，在其他變量不變的情況下，資產(chǎn)回報(bào)率高的企業(yè)反而研發(fā)投入強(qiáng)度低。資產(chǎn)負(fù)債率在1%的水平上與研發(fā)投入顯著負(fù)相關(guān)，這說明樣本企業(yè)可能不愿意以債務(wù)資金來進(jìn)行研發(fā)投資。

表3第三列是模型3的回歸結(jié)果，在控制了研發(fā)投入的影響之后，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對專利申請總數(shù)的直接效應(yīng)為正（27.22），并且在10%的水平上顯著，這說明在其他變量不變且控制了研發(fā)投入的情況下，政策優(yōu)惠強(qiáng)度增加0.1%，企業(yè)專利申請總數(shù)的對數(shù)會增加0.02722（27.22×0.1%），也即專利申請總數(shù)則會增加2.7594%（e0.02722-1=0.027594）。在控制了研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的影響之后，研發(fā)投入對專利申請總數(shù)的效應(yīng)在5%的水平上顯著為正（1.794），這說明在其他變量不變且控制了該政策影響的情況下，研發(fā)投入強(qiáng)度增加0.1%，企業(yè)專利申請總數(shù)會增加0.1794%。另外，資產(chǎn)回報(bào)率與創(chuàng)新產(chǎn)出在10%的水平上正相關(guān)，這是因?yàn)橘Y產(chǎn)回報(bào)率越高，代表企業(yè)增加的收入和節(jié)約的資金越多，企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的資金來源也就更多，因此資產(chǎn)回報(bào)率的提高對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出有促進(jìn)作用。資產(chǎn)負(fù)債率的提高也可以促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加，并在10%的水平上顯著，這可能是因?yàn)橥獠客顿Y的進(jìn)入會對企業(yè)的研發(fā)投入進(jìn)行監(jiān)督，有助于研發(fā)投入利用效率的提高。因此，資產(chǎn)負(fù)債率的提高雖然對企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度有著抑制作用，但卻可以提高企業(yè)研發(fā)資金的轉(zhuǎn)化效率，從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加。其余控制變量的回歸系數(shù)符號及顯著性與上文模型1相同。

模型1的回歸結(jié)果顯示研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對創(chuàng)新產(chǎn)出的總效應(yīng)顯著為正（42.02），模型2的回歸結(jié)果也表明該政策對研發(fā)投入具有顯著的正向激勵(lì)效應(yīng)（8.249），模型3的回歸結(jié)果顯示在控制了研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的影響之后，研發(fā)投入對專利申請總數(shù)的效應(yīng)顯著為正（1.794）。這說明該政策對創(chuàng)新產(chǎn)出的間接效應(yīng)為14.7987（8.249×1.794），也即研發(fā)投入在研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)效應(yīng)中產(chǎn)生了部分中介效應(yīng)，該部分中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例為35.22%（14.7987/42.02）。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

借鑒陳遠(yuǎn)燕等（2018）的方法，采用企業(yè)當(dāng)年的專利授權(quán)數(shù)量（LnPatent_S）衡量創(chuàng)新產(chǎn)出，并取自然對數(shù)。表4顯示了更換被解釋變量為專利授權(quán)數(shù)量后模型1至模型3的回歸結(jié)果。模型1和模型2的回歸結(jié)果顯示，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除優(yōu)惠強(qiáng)度對專利授權(quán)數(shù)量和研發(fā)投入的增加起到了顯著的促進(jìn)作用。模型3的回歸結(jié)果顯示，在控制了研發(fā)投入的影響之后，該政策對企業(yè)專利申請總數(shù)的直接效應(yīng)為正，并且在5%的水平上顯著；在控制了該政策的影響之后，研發(fā)投入對專利申請總數(shù)的效應(yīng)也顯著為正。這說明該政策能夠促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加，這一激勵(lì)效應(yīng)中既包括其對創(chuàng)新產(chǎn)出的直接效應(yīng)，也包括研發(fā)投入在其中的中介效應(yīng)。這與前文的實(shí)證分析結(jié)果一致，說明本文的研究結(jié)論具有穩(wěn)定性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

注：括號內(nèi)為P值，***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著。

（四）進(jìn)一步的研究

為了豐富研究結(jié)果，本文進(jìn)一步研究了研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)中是否存在差異。一般認(rèn)為，國有企業(yè)與民營企業(yè)的規(guī)模、資源以及抗風(fēng)險(xiǎn)能力是不一樣的。與國有企業(yè)相比，民營企業(yè)面臨的競爭壓力更大，因此民營企業(yè)會更加希望通過研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)來提高自身的市場競爭力，其創(chuàng)新積極性更高。而且民營企業(yè)的融資壓力比國有企業(yè)大，因此會對研發(fā)稅收優(yōu)惠政策的反應(yīng)更加敏感。根據(jù)李聞一等（2019）、賀康等（2020）學(xué)者的研究，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對國有以及民營企業(yè)的研發(fā)支出和創(chuàng)新產(chǎn)出都有顯著創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)，但對民營企業(yè)的激勵(lì)效應(yīng)會更加明顯。本文將對該政策的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)進(jìn)行產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性回歸分析，如實(shí)際控制人為國有企業(yè)、行政機(jī)關(guān)及事業(yè)單位、中央及地方機(jī)構(gòu)，則為國有企業(yè)，其他類型則劃為民營企業(yè)，數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

表5顯示了國有及民營企業(yè)模型1的分組回歸結(jié)果，結(jié)果顯示研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對國有企業(yè)沒有明顯的激勵(lì)效果，而對民營企業(yè)的激勵(lì)效應(yīng)在1%的水平上顯著為正。由此可以得出結(jié)論：研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)在民營企業(yè)中更加明顯。

表5 創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)的產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性回歸結(jié)果

五、結(jié)論及建議

本文實(shí)證分析結(jié)果表明，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著的激勵(lì)效應(yīng)，這一激勵(lì)效應(yīng)由直接效應(yīng)和間接效應(yīng)兩部分組成。其中，間接效應(yīng)部分是通過研發(fā)投入這一中介來實(shí)現(xiàn)的。但是，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策僅對民營企業(yè)的產(chǎn)出有顯著的促進(jìn)作用，對國有企業(yè)的激勵(lì)效應(yīng)不顯著。目前，我國研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)面臨著研發(fā)投入強(qiáng)度和發(fā)明專利申請數(shù)占比不高，基礎(chǔ)研究投入不足等問題。2018年，我國的研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度（2.14%）超過了歐盟15國2017年的平均水平（2.13%），與OECD國家的平均水平（2.37%）的差距進(jìn)一步縮小，但與美國（2.79%）、日本（3.21%）等科技強(qiáng)國相比仍有較大差距①數(shù)據(jù)來源：《統(tǒng)計(jì)局解讀<2018年全國科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)>》。。截至2018年末，我國的試驗(yàn)發(fā)展研發(fā)經(jīng)費(fèi)占全國R&D經(jīng)費(fèi)支出的83.33%，而應(yīng)用研究和基礎(chǔ)研究分別只占11.13%和5.54%②根據(jù)2019年《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)計(jì)算得出。。但發(fā)達(dá)國家的基礎(chǔ)研究經(jīng)費(fèi)占比基本在15%至20%之間③數(shù)據(jù)來源：《統(tǒng)計(jì)局解讀<2017年全國科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計(jì)公報(bào)>》。。從發(fā)明專利申請占比來看，我國專利申請總數(shù)自2000年以來一直在增加，但發(fā)明專利占比始終在30%至40%之間，2016—2018年甚至持續(xù)下降④根據(jù)2019年《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)計(jì)算得出。。

基于上述情況，建議進(jìn)一步提高研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除比例并設(shè)置多個(gè)檔次。英國、新加坡、巴西等國家的加計(jì)扣除比例都高于75%⑤英國根據(jù)企業(yè)規(guī)模制定了不同的扣除比例，最高的為225%；新加坡則規(guī)定，符合條件的研發(fā)費(fèi)用中的前40萬新元可以享受400%的加計(jì)扣除，超出40萬新元的部分根據(jù)發(fā)生地可以享受100%或150%的加計(jì)扣除；印度針對不同行業(yè)制定了不同的政策，扣除比例為100%至200%；巴西的加計(jì)扣除政策根據(jù)科研人員的數(shù)量適用不同的加計(jì)扣除比例，基本介于160%至180%之間。詳見李聞一等，《研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對企業(yè)創(chuàng)新投入的影響》，《會計(jì)之友》，2019年第5期。，相比之下我國加計(jì)扣除的比例較低。另外，針對我國目前基礎(chǔ)研究的研發(fā)投入不足及發(fā)明專利占比不高的情況，可以對不同類型的研發(fā)項(xiàng)目發(fā)生的費(fèi)用設(shè)置不同的扣除比例，規(guī)定企業(yè)在基礎(chǔ)研究項(xiàng)目與發(fā)明專利項(xiàng)目中的研發(fā)投入可以享受比試驗(yàn)發(fā)展以及應(yīng)用研究項(xiàng)目更高的加計(jì)扣除比例。為鼓勵(lì)企業(yè)將獲得的優(yōu)惠金額繼續(xù)用于研發(fā)投入，建議政府制定一定的政策條款對企業(yè)獲得的這一部分盈余資金進(jìn)行用途限制?？梢栽O(shè)置一些補(bǔ)充的優(yōu)惠條款，比如若企業(yè)將這部分盈余資金用于購置研發(fā)設(shè)備、進(jìn)行研發(fā)人員培訓(xùn)、擴(kuò)大研發(fā)機(jī)構(gòu)規(guī)模等，稅務(wù)機(jī)關(guān)可以允許企業(yè)按照其進(jìn)一步投資額的一定比例來抵扣企業(yè)所得稅應(yīng)納稅額或者給予其他優(yōu)惠。另外，根據(jù)產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性回歸結(jié)果，應(yīng)進(jìn)一步支持民營企業(yè)發(fā)展，充分激發(fā)民營企業(yè)的創(chuàng)新活力，提高我國的研發(fā)投入強(qiáng)度以及創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量。同時(shí)，進(jìn)一步改革國有企業(yè)管理體制，著力解決委托代理問題，明確國有企業(yè)管理層的職責(zé)劃分并建立健全其績效考核體系，將創(chuàng)新產(chǎn)出納入考核標(biāo)準(zhǔn)，提升國企研發(fā)動(dòng)力，增加其研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出。