减税降费与企业创新水平研究——以高新技术企业为例

暨南大学国际商学院 林子昂 叶秋彤【摘要】本文以2011—2017年我国高新技术上市企业为研究对象，手工收集整理高新技术企业专利申请数

据，研究了我国减税降费对高新技术企业技术创新水平的影响。研究发现，纳税优惠有利于高新技术企业增加 创新投入，但其创新产出水平并没有得到有效提高。企业规模对高新技术企业创新起到促进作用；企业年限和

代理问题在一定程度上抑制了高新技术企业的创新活动。基于减税降费背景提出相关建议。【关键词】减税降费 纳税优惠 技术创新—、引言自我国经济发展进入新常态，经济发展质量提

二、理论分析与研究假设(一)文献综述高的同时，也面临着经济增速下行压力大的问题。 同时国际政治经济形势的变化也给中国经济发展带

Dagenais(1997)基于加拿大的经验数据，得出每

增加1加元的税收支出，将带来0.98加元的R&D 支出。Dirk等(2010)选取加拿大3562家企业作为 研究对象，分析发现，那些享受税收减少的企

来了严峻的挑战。在财政收支矛盾较大的情况下， 着眼“放水养鱼”、增强后劲，减税降费。通过减 税降费对冲经济下行压力具有现实意义。党的十八

大提出实施创新驱动发展战略，将科技创新放在国 家发展全局的核心位置，坚持创新引领发展，着力 激发社会创造力，整体创新能力和效率显著提高，

业能够加大创新技术投入。Huang和Yang(2009)对 制造业，应用倾向评分匹配方法进行研究。研 究表明，拥有税收减免优惠的企业，比没有税收减 免优惠企业在研发投入上平均多投入94%,并且每

深入实施创新驱动发展战略，不断增强经济创新 力和竞争力。一方面，随着我国税制改革不断深化，如何在

年以高于没有享有税收减免优惠企业研发支岀15% 的速度增长。解维敏(2009)提出，在我国当前知识 产权保护不完善的制度背景下，纳税优惠可以 通过间接给企业提供补贴金额，以提高企业的自主

实施创新驱动发展战略的时代背景下，运用税收工 具，有效地引导企业创新，是国家应该关注的问题。 另一方面，企业技术创新面临着高风险、不确定和

创新能力。马海涛和肖鹏(2011)从所得税、流转税 和不动产税的角度，分别分析了纳税优惠对企业技 术创新的作用，认为我国需要加强以流转税优惠为 主的间接税优惠力度，同时需要给地方一定的

信息不对称等难题，企业是否能够坐上“减税降费”

的“便车”，响应国家，增强自身技术创新水平, 有待考察研究。高新技术企业是国家技术创新的主要推动者之 一，高新技术行业信息技术更新速度快、竞争激烈、 寻求技术提升迫切，其技术创新对社会经济质量提

税收自主权。李娟(2014)选择倾向得分匹配方 法，探讨了纳税优惠对不同类型企业研发活动的影 响，发现纳税优惠可以明显地促进企业增加研发活

动。为了使税收优惠的效果达到最大化，

高具有重要意义。本文以我国高新技术企业上市企 应该分行业制定更具针对性的企业研发纳税优惠政 策。邹洋等(2016)研究了财税对创业板企业研 发投入的影响，发现所得税优惠、流转税优惠和政

业为研究对象，重点研究我国现阶段减税降费环境 下，纳税优惠对高新技术企业技术创新的影响， 并对国家相关税收提出建议，以期为促进高薪 技术企业发展提供参考。府补助都能促进企业研发投入。王子秀(2018)认为， 所得税优惠税率与企业的研发投人强度有显著的正 相关性，所得税的纳税优惠对企业的研发投入有激

6新会计(月刊)2019年第6期(总126期)励作用，所得税优惠税率对企业研发投入也没有明

显的滞后性。程瑶等(2018)运用PSM模型，分别以 创业板和深圳证券交易所上市企业为样本，得出政 府税收优惠对企业研发投入具有正向影响的结论。综上所述，税收以及技术创新领域的研究 较少。需要理论研究紧跟时代发展实践，根据我国

的实际情况，解释具有中国特色的税收与企业

技术创新的关系。因此，基于中国实际改革经验, 对现阶段减税降费对高新技术企业技术创新进 行研究非常有必要。(二)研究假设在我国，主要利用直接补助与税收优惠两

种激励对企业进行扶持。直接补助是指政

府对申报项目的企业进行筛选、评估审查后进行资 金拨款，主要在研发创新活动的前期投入阶段发挥 激励作用。税收优惠措施主要是企业在创新活动实

施过程中后期阶段发挥激励作用，利用税收减免和 税前抵扣等获得一定的金额补偿，适用范围更广、 更普遍。通过纳税优惠激励在一定程度上可以

缓解创新投入的压力，有效地调动企业开展研发创 新活动。基于此，本文提出假设1。H1 :在其他条件不变情况下，减税降费对企业

技术创新投入有正向促进作用。现阶段我国对企业技术创新优惠主要体现在事 后激励上，即根据企业产出确定优惠的力度。已有

研究表明，企业研发投入对企业的创新绩效有积极

的促进作用，对高新技术企业的纳税优惠，增强了 其现金支配能力。但更令人关注的是，国家减税降

费是否能够真正提高企业的创新绩效，增强企

业创新能力。基于此，本文提出假设2。H2 :在其他条件不变情况下，减税降费对企业

技术创新产出有正向促进作用。三、研究设计(一)样本选取与数据来源我国从2008年开始高新技术企业的申报和认

定工作，新企业所得税法也于2008年实施，考虑 到2008年金融危机对企业活动会有削弱作用，具

有滞后效应，而2017年是最新可获取数据，本文 选取2011-2017年我国高新技术企业作为研究样 本。根据研究需要，剔除如下数据：剔除样本期间

为ST、*ST的样本；剔除主要变量缺失的样本;剔 除税收优惠小于0的样本。经过上述处理后，共获 得874个观测值。由于财务指标可能存在财务造假

Research and innovation •研究创新现象，而专利具有排他性等特征，对企业的技术创 新能力能够有效地衡量，本文手工从专利检索及分 析网站整理得到相关专利数据；研发投入数据来自

Wind数据库；其他财务数据来自Wind数据库和 CSMAR数据库。(二)变量定义1. 被解释变量企业技术创新从创新投入和产出进行衡量。研发强度(RD )。唐清泉(2014)采用R&D投入 衡量企业创新绩效；李维安等(2016)采用研发支出 总额与营业收入的比值衡量企业的创新强度。由于

R&D投入是实现创新驱动发展战略不可或缺的物质

前提，本文借鉴李维安等(2016)的方法，采用企业 研发费用与营业收入的比值测量高新技术企业的研 发强度。创新绩效(Patent )o在创新产出方面，李宇(2016) 以发明专利数测量企业的创新绩效。考虑到专利具

有独创性和排他性，且企业创新活动具有一定的时 滞性，同时发明专利更能反映企业开发新技术的能 力，可以很好地衡量企业的创新能力。因此，采用

发明专利滞后一期来衡量高新技术企业的创新绩效。2. 解释变量税收优惠(Tax )0对于高新技术企业，我国

目前主要以所得税优惠作为税收激励工具，考虑到

数据的可获得性与建模的可行性，本文借鉴高博雅

(2018 )研究，利用企业所得税优惠额度衡量企业纳

税优惠力度，其计算公式为：企业所得税优惠税额=(名义税率一实际税率)

x利润总额其中，名义税率统一取25%,实际税率=所得 税费用/利润总额。考虑到量纲问题，本文将其乘以10 000000, 这样并不会对研究结论的方向与显著性造成影响。3. 控制变量由于高新技术企业的创新水平不仅与的税 收优惠有关，而且与企业本身所具备的能力有

关。企业的创新活动必须在一定的企业规模上进行， 本文引入控制变量企业规模(Size),作为企业资产

的自然对数。Jones (2001 )研究发现，企业生命周 期会对技术创新产生影响.根据波特创新理论，初 创企业的创新动机会更为强力，所以引入企业年限

(Age),取值为2018年减企业设立时间。通常情况

下企业的盈利能力越强，其财务绩效越髙，更有资 金投入于企业的研发，进而促进企业的创新绩效。

新会计(月刊)2019年第6期(总126期)7研究创新\"Research and innovation企业的资本不仅来自股东权益的投入，也包括债务 资本，所以本文引入资产收益率（ROA）衡量财务 绩效。参考其他学者研究，引入其他控制变量有资 本密集度、企业成长能力、资产负债率和股权结构。 同时，本文控制了行业效应、时间效应。变量定义

及说明见表（1 ）0表（1 ）

变量定义及说朋变量类型变量名称变量符号说明被解释变量研发强度RD企业研发费用/营业收人创新绩效Patent企业当年发明专利申请数量（名义税率-实际税率）X利润总额解释变量税收优惠Taxx 10000000企业规模Size企业总资产曲自然对数企业年限Age2018-企业成立日期总资产收益率ROA净利润/总资产控制变量资本密集度Capital固定资产/总资产企业成长能力Growth营业收人増长率企业杠杠率Lev总负债/总资产股权集中度STUR前5大股东持股比例的平方（三）模型构建为了对本文的假设进行检验，构建多元线性回

归模型：RD = a, + PjTax + p2Size + p3Age + p4ROA+ pn5

Capital + p6Growthn + p6Lev + p7STUR+ S Pjindustryy +》ptyearit + &

（ 1 ）j-i

t-iPatent = a2+ p8Tax + p9Size+ p10Age+ PnROA+ Pin

2Capital4- p13Growth+n （314Lev+ p15STUR+ S Pjindustryy + 丫 ptyearit + e2

（ 2 ）j*i

t-i四、实证检验分析（一）描述性统计表（2）列示了主要变量的描述性统计结果。表（2 ）

变量描述性统计变量名称样本量最小值最大值中位数方差RD8740.00003.67710.11330.03240.3024Patent7250.0000324&84123.1472Tax8740.00005.42680.21860.00240.90Size8749.3224.953321.302421.431.7382Age8746.186332.945217.263516.935.65788新会计（月刊）2019年第6期（总126期）（续表）ROA874-0.26690.60450.08500.07460.0625Capital8740.00000.68490.21090.18850.1098Growth874-0.582214.290.23310.15560.6951Lev8740.00751.80610.30300.28760.1805STUR8740.00000.48240.07630.01010.0995可以看到，我国高新技术企业研发强度最大值

为3.6771,最小值为0,即有些年份某些企业并没 有进行创新投入活动。总体上，高新技术企业研发

强度差异较小；但发明专利申请数量差别较大，最 大值为456,最小值为0,平均水平是43.9907o企

业规模Size的均值为21.3024,中位数为21.33, 说明样本企业规模上并没有较大的差距；企业年限

Age的最小值为6.1863,最大值为32.9452,企业的

年限跨度较大；Roa的最小值为-0.2669,表明企业

当年利润为负时，最大值为0.6045,高新技术企业 经营成功，则利润率高；企业资本密集度Capital的 均值为0.2109,说明企业固定资产投资差异较大；

成长能力Growth的最小值为-0.5822,最大值为

14.29,差距较大，有些企业面临经营业绩下滑; 企业杠杆率Lev的均值为0.303,表明高新技术企业

资本来源，在一定程度上是以权益资本为主；前五 大股东持股占比平方STUR的均值为0.0763,说明 总体上高新技术企业代理问题相对较小。（二）相关性分析本文对相关变量进行Pearson相关性分析，结

果如表（3 ）所示。表（3 ） Pearson相关性分析建RDPatentTaxSizeAgeROACapitalGrowthLevSTURRD1Patent***0.1651Tax0.47（冲0.06001Size0.26严***0.221*0.297«1地0.01700.03900.082 林0.3肿1ROA0.0350*0.066***02100.01600.04801Capital-0.0430-0.0140***-0.120-0.0290-0.0270«*-0.2101Growth-0.0100-0.03000.01100.05300.0060***0.113-0.02201Lev0」少林***0.1040.083»***0.159«*0.116**-0.17?«*0.201*0.0581STUR0.1肿*-0.063***0.349-0.0050***-0.1470.03700.0530**0.0804.071 林1可以看到，变量之间的相关系数都在0.5以下, 表明变量之间不存在多重共线性，变量选择合理。

研发强度RD与税收优惠Tax在1%的水平上显著相

关，说明税收优惠有助于增加企业的创新投入，加 强企业的研发强度，验证了假设1成立；创新绩效

Patent与税收优惠Tax虽然是正相关关系，但并没

有存在显著性，即税收优惠对企业下一期的技术创 新并没有发挥促进与改善作用，验证了假设2成立。（三）回归分析本文首先对模型进行多重共线性检验，得到模

型的VIF均值为1.18,最高值和最低值分别为1.38 和和1.03。可以防止存在多重共线性问题。利用模

型1检验假设1,利用模型2检验假设2,对模型进

行多元回归分析，结果如表（4）所示。表（4）

多元线性回归结果RDRDPatentPatent变量（模型1）（模型2）Tax**0.2281-1.5128(2.4384)(-0.8081)Size***0.1132***0.0715*5.3121材

***5.6835(5.2732)(5.03)(7.2357)(5.7829)Age**-0.0036**-0.0039-0.1871-0.1874(-21040)卜2.3830)(-0.6371)(-0.6380)ROA-0.0050*-0.3294**24.1236**26.2124(-0.0611)(-1.9495)(2.24)(2.29)Capital-0.02680.05506.47706.0105(-0.3631)(1.0211)(L2198)(1.0835)Growth***-0.0166-0.0060***-2.3757***-2.4609(-2.9340)(-1.1567)(-2.9368)(-2.8577)Lev**0.09740.0468*9.5676*9.8810(2.4596)(1.2560)(1.7853)(1.76)STUR**0.2720-0.1706**-18.9242**-15.6991(2.5256)(-1.1361)(-2.1741)(-2.01)Con_s***-1.9443***-1.1560***-l.le+02***-1.2e+02(-5.24)(-4.6752)(-7.01)(-6.1915)YearControlIndustryControlN874874725725调整R，0.16340.27960.06670.0676注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著,括号中为t值。由模型1回归结果可以看出，国家减税降费程 度与企业的研发强度在1%显著性水平上正向显著, 说明国家对高新技术企业的税收优惠，有助于其增

加创新投入，假设1得到验证。在其他条件不变的 情况下，减税降费对企业技术创新投入起正向促进

Research and 1 nnovation •研究创新作用。这是因为减税降费有利于减轻企业负担，

企业所获得的利润更多地留在内部，以供支配，而 高新技术企业面临的竞争压力大，为了长远发展.

其资金更有可能投向研发,进而企业研发投入增加。

企业规模Size与创新投入程度在1%水平上正向显 著，说明企业规模越大，其创新投入越多。这是因 为大规模的企业往往更有资金投入与研发活动。而 企业年限Age与企业创新投入在5%显著性水平上 负向显著，说明初创企业创新活动更为频繁，这与

以往的研究一致。由模型2回归结果可以看出，国家减税降费与

企业下一期的专利申请数量不显著正相关，假设2

得不到实证支持。企业规模Size与企业下一期专利 申请数量在1%水平上正向显著，这也是因为大企 业的资金一般较为充足，有进行创新活动的物质基

础；企业成长能力Growth与专利产出存在显著负向

关系。可能是因为创新活动本身见效慢，且我国高 新技术企业面临的技术、资金方面仍不成熟，在实

现从“实验室”到“成果”的跳跃上存在瓶颈，技 术创新资本的投入转化为专利产出的效率低，企业 创新绩效并不能有效提高；前五大股东持股集中度

STUR与企业下一期专利申请数量呈显著负向关系，

这也是因为规模较大的企业一方面为创新提供了物 质基础，但另一方面其带来的代理问题，可能会抑 制企业的创新活动。（四）稳健性检验为了保证模型的可靠性和适用性，本文进行如下 稳健性分析：采用研发投入与总资产的比值衡量企业 研发强度，得到结果如表（5）第（1 ）列所示；一般

而言，国家属于外生干预因素，但考虑到研发开 发费用在我国有加计扣除优惠，高新技术企业为

获得税收优惠，而加大其研发投入，变量设计可能

存在内生性问题。因此，采用税收优惠Tax滞后一 期作为工具变量，对模型进行2SLS回归，得到结果 如表（5）第（2）列所示；根据发明专利申请数量

符合泊松分布的特点，借鉴Ahuja（2011）的研究，模

型采用了泊松回归的形式，对发明专利申请数量为 因变量的回归模型进行检验，得到结果如表（5 ）第（3 ） 列所示。我国将专利分为发明专利、实用新型专利和 外观设计专利三种。由于外观设计专利是针对企业产

品外观美感、可适用的设计，本质上并不能反映企业 的科研能力，因此，本文在稳健性检验中，只将发明

专利、实用新型专利数量，作为高新技术企业创新

绩效的代理变量,得到结果如表（5 ）第（4 ）列所示。

新会计（月刊）2019年第6期（总126期）9研究创新• Research and innovation稳健性检验得到结果与前文研究结论保持一致。表(5)

稳健性检验结果变量RDRDPatentPatent(1)(2)(3)(4)Tax**0.2388**0.2374-0」0060.0328(2.0143)(2.2802)(-0.8004)(0.3006)Size*-0.2822***0.08670.4151*0.5838(-1.7067)(5.2217)(1.5226)(1.9465)Age0.0123**-0.00370.0295-0.0475(1.3315)(-2.1458)(0.5066)(-0.7787)ROA*0.5740**-0.41581.36570.0081(1.61)(-2.0914)(0.8840)(0.0060)Capital0.1762*0.10120.9436**2.7698(1.4481)(1.7468)(0.9555)(2.25)Growth0.0217-0.0112-0.0816-0.1427(0.9252)(-1.4381)(-0.5226)(-0.7770)Lev-0.0677**0.090.410.81(-0.5021)(2.0821)(0.81)(0.4716)STUR-0.1113-0.2233*12.5682**13.58(-0.7971)(-1.1808)(1.84)(2.0603)Con s*5.5580***-1.8032-8.4863*-10.6715(1.9212)(-4.9667)(-1.5885)(-1.8782)yearControlIndustryControlN874725725725调整R‘0.27850.2973--五、结论本文以2011—2017年我国高新技术上市企业为

研究对象，运用多元回归分析的方法，研究我国现 阶段减税降费对高新技术企业的技术创新水平的影 响。研究发现：税收优惠有利于企业增加创新投入。

由于减税降费，国家让利于企业，因此，企业

利润更多地留存在企业内部；高新技术企业作为创 新的主力军之一，面对日新月异的技术发展，其更 多地将资本投入于技术创新活动，企业创新力度增 强；国家实施积极的财政，是企业技术创新不

可或缺的环境条件。减税降费并没有使高新技 术企业创新产出水平得到有效的提升。这可能与我

国高新技术企业发展所处阶段密切相关，企业增加 的创新投入,无法有效地转化为实际产出，在“投入一

产出”过程受阻。基于上述研究结论，本文认为在减税降费的背

10新会计(月刊)2019年第6期(总126期)景下，国家层面除了大力支持高新技术企业的创新 外，还应该注重对高新技术企业的引导；企业应加

强创新资本利用效率，实现从“实验室”到“成果”

的转化。同时，高新企业应该注意到自身状况，如

减少企业内部代理问题、保持创新活力。本文对高新技术企业创新的研究仍存在不足, 虽然考虑了金融危机等干扰因素，并通过稳健性检

验不断验证模型的鲁棒性，但是影响企业技术创新

的因素很多，仍存在一些无法控制的企业内部治理

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