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税收优惠对战略性新兴产业创新投入的激励效应

点击次数:59  更新时间:2018-08-17 09:20 

    内容提要:为提高产业竞争力、建立创新型国家,我国对战略性新兴产业技术创新实施了税收优惠。本文选取研发费用作为衡量企业创新投入的变量,运用倾向评分匹配法(PSM)考察了2011~2015 年间税收优惠对沪、深证券交易所558 家战略性新兴产业上市公司创新投入的激励效应。研究发现,税收优惠与战略性新兴产业创新投入存在逻辑上的因果关系,税收优惠对战略性新兴产业创新投入存在正向激励作用。按照产权属性对企业分组研究,发现税收优惠对民营企业创新投入的激励效果强于非民营企业。该研究结论较为系统地检验了当前税收优惠政策的激励效果,为我国税收优惠政策优化提供了实证支撑。
    关键词:税收优惠 战略性新兴产业 创新投入 激励效应 倾向评分匹配法
    发展战略性新兴产业是我国建立创新型国家的基本要求。党的十九大报告明确指出,要瞄准世界科技前沿,强化基础研究,实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破;加强国家创新体系建设,强化战略科技力量;培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队。
    由于研发费用的高投入性、研发过程的高风险性、研发成果的正外部性等原因,战略性新兴产业企业研发投入的私人收益低于社会收益,导致企业研发热情不足,战略性新兴产业创新难以得到有效推动。自2010 年以来,我国相继出台了旨在鼓励战略性新兴产业发展的金融、财政、税收等多项政策。截至2017 年底,我国已累计建设国家重点实验室、国家工程研究中心、国家工程实验室与国家企业技术中心的个(家)数分别达到503、131、217与1 276,有效专利达714.8 万件,签订技术合同成交金额达13 424 亿元。
    宏观政策激励已经成为我国战略性新兴产业企业创新投入的重要助推器。然而,有研究指出,政策制定者为政府,战略性新兴产业的研发主体是企业,政府与企业之间的信息不对称极大地限制了政策作用的发挥。本文运用倾向评分匹配法(PSM),检验当前税收优惠对战略性新兴产业创新投入的激励效应,以期为我国税收优惠政策优化提供实证支撑。
    一、文献综述
    现有文献虽然较为深入地考察了税收优惠对企业创新投入的激励效应,但得出的结论迥异。
    部分学者认为,税收优惠对企业创新投入具有正向激励效应。Bloom & Grifith & Reenen(2002)认为,税收优惠对企业创新投入具有正向影响,Guellec & Pottelsberghe(2003)运用OECD 成员国的数据证实了该结论。Koga(2003)研究了日本企业的创新行为,发现税收优惠作用显著为正,且该效应因企业规模大小而异。蒋建军和齐建国(2007)采用价格弹性分析法考察了税收优惠对中关村科技园区高新技术产业研发投入的影响,发现税收优惠的激励效果显著为正。戴晨和刘怡(2008)运用税收优惠实施强度的B 指数研究税收优惠对企业研发投入的影响,得出了税收优惠政策激励效果为正的结论。张同斌和高铁梅(2012)构建了可计算的一般均衡模型(CGE),考察了税收优惠对高新技术产业发展的影响,结果显示,税收优惠可以有效增加高新技术产业产出增长。储德银、杨姗和宋根苗(2016),储德银、纪凡和杨姗(2017)将税收优惠的政策效果分成直接和间接两部分,并分别从战略性新兴产业投入与产出两个方面考察了税收优惠的效果。在投入方面,他们认为,税收优惠具有正向激励作用,且其通过研发投入的激励效果要优于其通过人力资本投入的激励效果;在产出方面,他们认为,税收优惠通过企业研发投入的间接作用对专利产出具有显著的激励效果。马玉琪、扈瑞鹏和赵彦云(2016)通过分析中关村企业的创新投入,指出税收优惠与企业创新投入显著正相关,税收优惠较好地解决了市场失灵。曹阳、孟媛和席晓宇(2016)基于生物医药产业的数据,以盈利能力、发展能力与技术能力作为考核战略性新兴产业绩效的指标,研究发现税收优惠激励效果明显。
    然而,部分学者则认为,税收优惠对企业创新投入的激励效应不明显,抑或存在负面影响。李丽青(2006)通过对103 家企业调查问卷的统计分析发现,税收优惠对企业研发投入激励效果不明显。柳光强(2016)发现我国税收优惠政策在不同行业之间的激励效果存在差异,对信息技术、新材料、生物技术产业具有不显著的抑制作用,但对高端装备、节能环保、新能源产业具有不显著的促进作用。如前所述,储德银、杨姗和宋根苗(2016),储德银、纪凡和杨姗(2017)分别从战略性新兴产业投入与产出两个方面考察了税收优惠的效果。他们认为,在投入方面,税收优惠激励企业人力资本投入的效果不明显;在产出方面,税收优惠既没有直接增加战略性新兴产业专利产出,也没有通过人力资本积累间接增加专利产出,但可以通过研发投入间接增加企业专利产出。
    上述研究对税收优惠的激励效果进行了较为详尽的分析,为后续研究提供了坚实基础,但也存在一些尚待完善的地方:第一,企业之所以愿意进入高风险的战略新兴行业并开展创新活动,不仅受惠于国家宏观经济政策,还受制于自身微观条件。宏观方面,国家发展与改革委员会、工信部、财政部与国家税务总局公布了税收优惠政策实施的领域,战略新兴行业便在该领域之内。企业只有通过加大自身创新投入,加快技术创新,开发符合国家产业政策的产品,才能享受税收优惠。而且,企业创新投入扩张还受制于自身资产规模、盈利能力与科研实力等软硬设施。因此,是否提高创新投入,不仅是税收优惠激励所致,还是企业“自选择”行为所然。然而,现有文献在探索税收优惠对企业创新投入的激励效应时,往往将税收优惠视为纯“外生冲击”,却忽视了企业的“自选择”行为,由此导致实证分析结果存在偏差。第二,现有研究较多通过面板数据回归来考察税收优惠的激励效果,这种研究方法不仅在样本选择中存在着“选择偏差”,而且难以克服变量之间的内生性问题,进而影响了估计结果的有效性。第三,现有研究较多以传统的统计与计量回归方法为主,虽然揭示了税收优惠与企业创新投入抑或产出之间的相关关系,但是未揭示出两者之间的因果关系。此外,虽早有研究指出民营企业创新投入热情较高,但这些研究并没有就税收优惠在激励民营企业创新投入与非民营企业创新投入之间是否存在显著差异进行深入探讨。
    基于此,本文从以下方面就税收优惠对战略性新兴产业创新投入的激励效应进行完善:第一,在承认税收优惠能够“倒逼”企业创新投入的基础上,考虑企业提高创新投入的“自选择”行为,进而评价税收优惠的激励净效应;第二,运用PSM,将战略性新兴产业创新投入作为考察税收优惠激励效果的变量,检验税收优惠的激励效应;第三,考察税收优惠对民营企业创新投入与非民营企业创新投入之间是否存在显著差异。 这种研究思路不仅能有效消除现有研究中可能存在的样本选择偏差,还能克服内生性问题。此外,PSM不仅能够为税收优惠对战略性新兴产业创新投入的激励效果提供更加令人信服的逻辑,而且还能更加客观地评价当前税收优惠政策的激励效应,进而发现现有税收优惠政策的不足,为未来税收政策的改进提供新的思路。
    二、模型设计、变量选择、数据来源及其统计特征
    (一)模型设计
    对某项经济政策的评估,政策制定者与研究者更希望了解其净效应。但是,具体研究过程中,其他变量的混杂影响可能导致政策评估的结论被放大或者缩小。具体到企业税收优惠对创新投入的激励效应研究,企业能否享受到税收优惠,不仅受宏观政策约束,还受企业规模、性质、盈利等因素制约。为客观评估税收优惠对战略性新兴产业创新投入的激励效果,需要从考察税收优惠对其参与者的平均处理效应(average Treament on the Treated,ATT)入手。其中,ATT=E(y1|D=1)- E(y0|D=1),D=1 表示企业享受税收优惠,y1 表示企业在享受税收优惠时的创新投入,y0为企业在没有享受税收优惠时的创新投入。然而,我们能观察到的是企业是否享受税收优惠以及相应条件下该企业的创新投入, 而未能观测到该企业在相反条件下的创新投入,即“反事实框架”(a counterfactual framework)。因此,使用E(y0 | D=0)简单代替E赞(y0|D=1)结合传统技术回归难免出现估计结果偏误。为解决简单替代与传统回归的不足,计量经济学使用PSM 来模拟这种反事实状态,进而得到一致的估计结果。
    结合本文研究目标与PSM 分析步骤,本文实证分析按照如下步骤进行:第一步,选择影响企业享受税收优惠的协变量,运用Logit模型估计协变量的参数值,据此计算各企业享受税收优惠的概率,并以此概率作为倾向评分值;第二步,在没有享受税收优惠的企业中,选择与享受税收优惠倾向评分值最为接近的企业,与享受税收优惠企业进行匹配;第三步,计算享受税收优惠的企业与匹配企业的创新投入差额,并以此评判税收优惠对战略性新兴产业创新投入的激励效果。
    (二)变量选择、数据来源与统计特征
    1.变量选择。参照已有文献,税收优惠会直接影响企业研发投入,且企业创新与研发投入紧密相关。因此,本文采用企业研发费用衡量企业创新投入。通过考察税收优惠对研发费用的影响,检验税收优惠对战略新兴行业企业创新投入的激励效应。
    在实证研究过程中,取万元研发费用的自然对数表示企业创新投入。
    如前所述,税收优惠仅仅规定了享受税收优惠的产业领域。但是,单个企业能否享受税收优惠还受企业“自选择”行为约束。企业在选择是否进入战略新兴行业、是否加大创新投入,进而享受税收优惠的过程中会综合考虑企业年龄、资产负债情况、资本投入结构、规模、盈利情况等因素。根据研究需要,本文运用0/1表示企业是否享受税收优惠,1表示该企业享受了税收优惠,0表示没有;运用持续经营年限测度企业年龄;运用资产负债率衡量企业资产负债状况;选取资本固定化比率衡量企业资本投入结构;考虑到企业资产负债状况与企业规模线性相关,选取员工总数作为考察企业规模的变量;运用净资产收益率衡量企业盈利状况;运用专利授权数考察企业已有的研发基础;运用研发人员数量度量企业现有的研发力量。各变量的具体含义与数据处理过程见表1. 
 

   2.样本与数据来源。本文样本为沪、深证券交易所战略性新兴产业的上市公司,涵盖新能源、新能源汽车、新材料、信息、高端装备、节能环保等7大领域,企业产权性质包括中央国有、地方国有、集体所有、民营等。之所以选择上市公司作为样本,是因为:第一,上市公司运营相对规范,财务数据较为齐全;第二,虽有部分中小企业同样享受税收优惠,但中小企业规模小、创新投入相对较低且数据难于获取。根据研究需要,剔除了以下样本:第一,利润总额、实际税收优惠小于0的企业;第二,数据披露不完整与数据缺失的上市企业。最终,得到有效样本企业558 家,数据来源于聚潮资讯、wind 数据库、国家知识产权局数据库。
    3.数据的统计特征。表2是对相关变量的描述性统计,从中可以发现:第一,企业的研发投入总体上升,各年度万元研发费用的自然对数分别为8.49、8.69、8.89 和9.10.第二,在享受税收优惠的企业数量方面,558 家战略新兴行业企业中,2012~2015 年间享受税收优惠的企业数量依次为517 家、521 家、514 家与512 家。可见,享受税收优惠政策的企业数量并没有同步增加,这既说明了企业对税收优惠政策的“自选择”效应,又说明了税收优惠具有门槛效应。第三,在企业资本投入结构方面,2012~2015年间,样本企业资本固定化比率的均值依次为5 9 . 2 9 % 、6 4 . 7 0 % 、7 1 . 4 9 % 、77.22%,上升趋势较明显。这可能是企业研发设备投入增加的结果,也可能是在税收优惠政策激励作用下,企业加速折旧的结果。与之对应,企业净资产收益率随之下降,可能源自企业研发投入对当期净利润的挤出。企业资产负债率逐年上升,这可能因企业研发投入、企业规模扩大所要求的融资需求扩张所致。第四,企业的研发基础逐年增强,企业专利授权数量、研发人员数量的均值逐年增长,企业间研发费用投入的差距明显缩小。
    三、实证分析
    首先,为运用PSM 检验税收优惠对企业创新投入的激励效应, 首先需要运用Logit 模型考察协变量对企业“自选择”行为的影响,并测算匹配后各协变量的误差削减状况。现有研究认为,协变量标准偏误控制在20%之内就表明匹配效果良好(邵敏和包群,2011)。本文运用Logit模型考察企业的税收优惠选择行为,各变量的误差削减状况见表3.从表3可以看出,匹配后各协变量误差均有不同程度削减,所有变量标准偏误均小于10%,表明匹配效果较好,可以运用倾向评分匹配法(PSM)进行后续研究。

  

  

    下面,运用PSM 比较税收优惠对战略性新兴产业创新投入的激励效应。由于不同的PSM 具有不同的优点,本文先后运用一对四的k 近邻匹配、卡尺内一对四匹配、半径卡尺匹配、核匹配、局部线性回归匹配与马氏匹配等多种方法,结合全样本数据,就税收优惠对战略性新兴产业创新投入的激励效应进行研究。这不仅能得到更为精确的结论,也能检验税收优惠对企业创新投入激励效应的稳健性。
    然后,考虑到民营企业与非民营企业由于多种原因可能在研发投入上存在显著差异,本文按企业属性将样本企业分成民营和非民营两组,进一步考察税收优惠激励效应在不同属性企业之间是否存在显著差异。之所以认为民营企业与非民营企业在税收优惠选择上不同,进而引起研发投入的差异,是因为:第一,民营企业研发投入主要来自于权益资本与金融市场,因而其财务负担高于非民营企业;第二,相对于非民营企业,民营企业财务制度相对自由,这有利于增加技术创新人员的物质激励,从而扩大研发投入;第三,非民营企业一般与政府关系较为密切,其高管多数来自于政府,政府为了地方经济发展往往也对其进行经营行为干预。运用上述步骤, 运用PSM 分析的税收优惠对企业研发投入的激励效应(ATT)见表4.
    从表4 可以看出:第一,从全样本看,无论采用何种匹配方法,税收优惠对战略性新兴产业企业创新投入的ATT 在多数年份均为正数,表明税收优惠对企业创新投入存在较为稳健的正向激励。但是,其显著性存在一定差异,其原因可能同样本选择相关。该结论与柳光强(2016),储德银、杨姗和宋根苗(2016),储德银、纪凡和杨姗(2017)的研究结论相吻合,表明税收优惠可以激励战略性新兴产业企业加大创新投入。这也再次从事实上证明了为促进战略性新兴产业发展,推行税收优惠政策的合理性。第二,按照企业产权属性将样本分组后,发现税收优惠对不同属性的战略性新兴产业企业创新产出的激励效应存在差别。对非民营企业而言,税收优惠激励的ATT 虽在多数年份为正,但在个别年份却为负,且显著性不高,这说明税收优惠对非民营企业创新投入激励的ATT 并不稳健。
    与之对应,税收优惠对民营企业创新投入激励的ATT 在多数年份显著为正。税收优惠激励战略性新兴产业企业创新投入上的差异可能源自于两者在财务支出制度上的差异。非民营企业研发费用支出的限制可能约束了税收优惠政策的激励效果,这为税收优惠对非民营企业创新投入的激励效应不明显作出了较为合理的解释。
    四、结论与政策建议
    本文运用2012~2015 年沪、深证券交易所558家战略新兴行业企业的微观数据和PSM检验了税收优惠对战略新兴行业企业创新投入的激励效应。结果表明,税收优惠可以正向激励企业创新投入,但激励效果在民营企业与非民营企业之间出现了分化。以上结论对于如何更好利用税收优惠政策促进战略性新兴产业发展具有重要的借鉴意义。
    首先,鉴于税收优惠对战略性新兴产业创新投入的正向激励效应,一是要建立税收优惠政策的长效机制,通过保持现有税收优惠政策延续性消除企业顾虑,持续不断激励企业扩大创新投入;二是要进一步完善税收优惠政策体系,通过设计更为完善的税收优惠政策体系,进一步激励企业直接增加研发设备投入,激发研发人员的研发热情,进而提高企业的创新绩效。
    其次,鉴于税收优惠在激励民营企业与非民营企业研发投入上存在差异,非民营企业可以运用其良好的研发基础与相对充裕的研发资源,设计相对灵活的收入分配机制。一方面提高技术人员的薪酬,另一方面尽力将企业创新绩效与技术人员薪酬体系相挂钩,进而激发企业技术人员的研发热情,促进企业创新。
    最后,为提高税收优惠政策对战略性新兴产业创新激励效应的精准性,需要建立企业创新投入的监管与约束机制。针对部分企业运用税收优惠政策的机会主义行为,一方面,要制定相应约束机制,杜绝企业创新投入增加但创新绩效下降的现象,为战略性新兴产业发展创造公平竞争的环境;另一方面,要通过探索建立负向激励机制,对连年享受税收优惠、创新投入增加但创新产出并无改观的企业降低税收优惠力度甚至停止对其税收优惠。

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