◎ 文/吴锦明
实证分析茂名R&D投入产出与税收优惠激励效应
◎ 文/吴锦明
R&D的投入产出是衡量一个城市创新程度大小的重要指标,主要包括一定时期内社会R&D投入量、专利申请数量及高新技术产品总值。现行鼓励技术创新的税收优惠政策主要分为所得税优惠政策和流转税优惠政策,本文对茂名2001-2013年相关数据的实证分析显示,两种税收优惠政策均能促进茂名企业的技术创新,其中,所得税优惠对社会R&D投入具有显著影响,而流转税优惠对专利申请数量的影响较大,但两种优惠对高新技术产品产值均未能通过显著性检验。
R&D投入及产出;所得税优惠;流转税优惠
研究与试验发展简称为R&D,是技术创新的核心部分,是企业形成自主知识产权的技术源,企业R&D投入大小反映了企业的技术创新规模,是企业科技实力的重要指标。企业R&D的产出主要表现为企业专利技术的形成,以及转化为最终新产品的投产。早在1999年国家就陆续出台了一系列税收优惠政策以鼓励企业技术创新,特别是2008年开始实施的新《企业所得税法》以及一系列以特定产业为对象的优惠政策,通过有条件的税额减免,调动了企业技术创新的积极性,带动了R&D的投入。根据《茂名统计年鉴》和《广东省科技年鉴》数据披露茂名市社会R&D支出从2001年的12000万元增长到2012年的89234.9万元,增长幅度为643.6%,在此期间专利申请个数由2001年的75件增长至2013年的2530件,增长幅度为3273.3%,高新产品总值从由2001年的17.27亿增长至2012年的70.42亿,增长幅度为307.8%.激励技术创新的税收优惠政策主要分为所得税优惠激励和流转税优惠激励,然而两者是否都对R&D的投入产出的所有指标产生激励效应?本文拟以茂名市2001至2013年的社会R&D投入产出指标为样本,对以上问题进行实证分析。
在税收激励对企业技术创新的影响效应研究方面,吴秀波(2003)先详细介绍国外对于税收激励研发效果的评价方法,在此基础上采用实证分析了我国R&D支出税收激励效应,结果显示我国当前税收激励对于R&D支出影响十分有限。[1]方重、杨昌辉、梅玉华(2010)以2007年全国9000家企业为样本,根据相关数据,构建了企业自主创新与税收优惠政策相关性的B-index模型,测算出我国企业自主创新研发投入的成本弹性约为0.4%-0.7%,即税收优惠政策每降低企业自主创新研发成本1%,终会促使企业自主创新投入增加0.4%-0.7%。即政府每减免企业一元钱并不能换来企业增加一元钱研发支出的结果,由此得出我国现行激励企业自主创新的税收优惠政策的低效性。[2]李嘉明、乔天宝(2010)通过建立税收对高新技术产业发展的短期和中长期效应模型,通过实证分析不同税种的优惠对高新技术产业现时和未来发展的影响,所得结论认为所得税优惠和增值税优惠都能促进高新技术产业现时的发展,但对于高新技术产业未来的发展,所得税优惠则能更好地发挥其效应。[3]周阿立(2010)以2007、2008、2009三年上市公司年报为对象,通过建立多元线性回国模型分析了新《企业所得税》税收优惠变化对上市公司R&D投入的影响,其结果显示所得税税负与R&D投入强度呈显著负相关,即降低所得税税负对R&D投入具有较强的促进作用[4]。本文将沿用上述学者研究方法,建立多元线性回归模型分析茂名市2001至2013年所得税优惠政策与流转税优惠政策对社会R&D投入产出指标的影响效应。
(一)样本选取
本研究样本对象为2001-2013年茂名企业所得税优惠与流转税优惠对社会R&D投入产出指标影响,其中社会R&D投入指标为茂名当年R&D支出总额、产出指标分别为当年专利申请个数及当年高新技术产品产值。数据来源于《茂名统计年鉴》、《广东科技统计年鉴》、《广东省财政年鉴》以及广东科技厅网站,并进行了相关的整理。
(二)研究假设
R&D是技术创新的核心,其投入大小反映了企业的技术创新规模。R&D投入的产出成果表现为企业专利技术的形成,而专利技术的产品化和市场化是企业R&D活动的最终目的,即R&D投入产出链条传递为:R&D投入——形成核心技术——新产品市场化。
首先,社会R&D投入尤其是企业R&D投入过程中,高风险与高成本相互并存。降低研发成本意味着降低研发风险,研发成本来自于企业投入研发的各种资金成本、人力资源成本、运营成本等,它们恰好是企业所得税的核算,如果政府通过税收优惠政策,将企业所得税的部分收益渡让给企业,如直接进行税基扣除,则有利于企业降低研发成本,R&D投入的意愿便会加强。现行所得税优惠政策中如研发费用加计扣除、资产加速折旧、创投企业投资抵减、特定企业低税率优惠等,都为企业降低研发成本和风险提供了机会。由此提出第一个假设:
H1:相较于流转税优惠,所得税优惠更能激励企业R&D投入。
其次,R&D投入最终成果具体表现为专利技术的形成。但促使专利技术形成的不但包括企业自身研发费用的支出,还包括许多市场需求的拉动,如单位或个人的技术转让、咨询,科技服务企业的培育等,这些由市场需求拉动的交易更多的涉及流转税中营业税的征收。如果政府通过税收优惠政策,将营业税的部分收益渡让给技术项目的买卖双方,则有利于降低专利技术的开发与交易成本,会促进更多的专利项目形成。由此提出第二个假设:
H2:相较于所得税优惠,流转税优惠更能促使专利技术的形成。
最后,专利技术需要转化为产品并通过市场化才能实现其核心技术价值。这一阶段,新产品将面临来自市场的各种产品竞争,其市场份额的大小、流通渠道的畅顺将直接影响其销售及产值。增值税作为流通环节最大的税种,税收优惠力度将直接影响着产品的流通。如果政府通过税收优惠政策,将增值税的部分收益渡让给新产品的流通,则新产品能凭借价格优势迅速市场化并提升总产值。由此提出第三个假设:
H3:相较于所得税优惠,流转税优惠更能促进专利技术产品市场化。
表1 描述统计量
表2 模型(1)方差分析
表3 模型(1)参数估计
表4 模型(2)方差分析
表5 模型(2)参数估计
税收优惠政策激励科技创新,不仅仅是促进企业R&D投入,而是要对完整的R&D投入产出链条予以扶持,才能达到科技带动经济的最终目标。本项目正是以R&D投入产出链条相关指标作为因变量,分别考察流转税优惠政策和所得税优惠政策对链条指标的影响程度。 对于因变量,考察R&D投入的指标采用R&D投入强度(RDP)表示、考察专利技术形成的指标采用专利申请数量(PA)表示、考察高新技术产品市场化的指标采用高新技术产品产值比例(HTPV)表示。对于自变量,用于所得税优惠影响的指标采用所得税税负(ITR)表示、用于流转税优惠影响的指标采用流转税税负(TTB)表示。具体变量定义如下:
R&D投入强度(RDP):R&D费用/ GDP
专利申请数量(PA):专利申请总数
高新技术产品产值比例(HTPVP):高新技术产品总产值/GDP
所得税税负(ITR):市级所得税收入/GDP
流转税税负(TTB):市级流转税收入/GDP
在模型构建方面,针对以上三组假设对应建立三组多元回归线性模型(1)(2)(3):
(一)统计描述
(详见表1)
统计描述显示所得税税负(ITR)、流转税税负(TTB)的均值分别为.00572909和.0003891,R&D投入强度(RDP)、专利申请数量(PA)、高新技术产品产值比例(HTPV)的均值分别为.0025357、.0521327和612.0769。
(二)实证结果和分析
根据筛选后的数据样本,通过spss20软件对实证模型(1)(2)(3)进行方差分析及系数估计,估计结果为表3-表7所示。
表2中的回归方程P值为0.030小于0.05,说明模型(1)用于回归分析具有统计学意义。表3中流转税税负(TTR)P值为0.304大于0.05,即用TTR来预测因变量研发费用强度(RDP)无统计学意义,所得税税负(ITR)P值为0.16小于0.05,说明有统计学意义,且系数为-18.572,ITR与RDP成反向关系,即ITR降低1个单位,RDP会增加18.572个单位,支持H1假设。
表4中的回归方程P值为0.010小于0.05,说明模型(二)用于回归分析具有统计学意义。表5中流转税税负(TTR)P值为0.08小于0.05,具有统计学意义,且系数为-646043.399,与因变量专利申请数量(PA)成反向关系,即TTR降低1个单位,PA会增加646043.399个单位;此外,所得税税负(ITR)P值为0.025同样小于0.05,具有统计学意义,且系数为-7174846,与PA成反向关系,即ITR降低1个单位,PA会增加7174846.079个单位,但表中标准化系数的结果正好相反,TTR和ITR标准化后的系数分别为-0.720和-0.566,由于标准化系数是在统一了自变量量纲后得到的系数,更具有比较意义,因而按照标准系数结果对比,TTR对PA的影响要大于ITR,从而支持H2假设。
表6中的回归方程P值为0.701大于0.05,说明模型(3)用于回归分析不具有统计学意义。同时,表7中流转税税负(TTR)和所得税税负(ITR)P值分别为0.742和0.420均大于0.05,无统计学意义,即TTR与ITR的变动与因变量高新技术产品产值比例(HTPVP)无相关性,从而拒绝H3假设。
表6 模型(3)方差分析
表7 模型(3)参数估计
通过上述对茂名市相关指标2001-2013年数据的实证分析可得,两种税收优惠政策均能促进茂名技术创新。其中,在激励R&D投入方面,现行所得税优惠的激励作用明显,但流转税难以发挥其激励作用;在激励专利技术形成方面,所得税和流转税优惠都能起到激励作用,其中流转税的激励作用较大;在促进技术产品市场化方面,所得税和流转税优惠都未能对本市的高新技术产品产值产生相关影响。
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(作者单位:广东石油化工学院经济管理学院)