环境规制影响中国污染排放的作用机制研究——基于TFP及其分解项的视角

沈明伟，张海玲

(山东师范大学 经济学院，山东 济南 250014)

一、引 言

近年来，中国越来越多的环境污染问题被暴露，特别是每年冬季长时间大面积的重度雾霾天气发生，已引起全社会的广泛关注与担忧。据统计，十二五期间，我国化学需氧量、二氧化硫等主要污染物的年均排放量仍然处于2000万吨左右的高位，78.4%的城市空气质量未达标，环境承载能力超过或接近上限。环境污染的加剧一方面影响了人们的正常生活，尤其是长期暴露在污染环境中增加了罹患严重疾病的风险；另一方面，环境污染影响了我国产业结构的优化升级，限制了新旧增长动能的有机转换，制约了经济的绿色可持续发展[注]，黄新华，于潇：《环境规制影响经济发展的政策工具检验》，《河南师范大学学报》(哲学社会科学版)，2018年第3期。因此，对于环境污染治理的呼声日益高涨。党的十八大以来，我国将生态文明建设纳入中国特色社会主义事业“五位一体”总体布局和“四个全面”的战略布局中，加大环境综合治理力度，强化环境督查执法，生态环境得到了显著改善。2017年全国338个地级市及以上城市可吸入颗粒物(PM10)平均浓度比2013年下降了22.7%，京津冀、长三角、珠三角区域细颗粒物(PM2.5)平均浓度比2013年分别下降39.6%、34.3%和27.2%，同时地表水优良水质断面比例不断提升，劣Ⅴ类水体比例下降到8.3%[注]中华人民共和国生态环境部：《2017中国生态环境状况公报》，2018年5月。。

关于环境规制，人们往往只关注直接的减排效果，但是对于产生减排效应的作用机制却很少提及。环境治理通过行政命令、经济激励以及自愿引导等手段，迅速淘汰落后产能[注]张蕴萍：《公平竞争审查视野下中国政府规制治理体系的构建》，《理论学刊》，2017年第5期。，加速生产资源流向更清洁高效的企业与产业，促进绿色技术研发，推动了效率改善和技术进步，进而提高了全要素生产率，这一过程中的每个环节都对污染排放产生很大影响。因此，只有厘清环境规制影响污染排放的背后作用机制，才能精确地寻找环境治理的发力点，更有针对性地制定环境政策。基于此，文章利用2003-2013年中国34个工业行业的面板数据[注]2013年国务院颁布了《大气污染防治行动计划》，受政策影响和冲击，污染排放会在短期内出现急剧下降，但这种下降并非是全要素生产率提升引致的，因此2013年是一个断点，2013年以前作为一个研究区间，2013年以后作为另一个研究区间，这篇论文是以2013年以前的区间为研究对象，以后会针对2013年后的的区间展开后续研究。，通过构建静态与动态回归模型，实证检验了环境规制通过效率改进、技术进步等渠道影响污染排放的作用机制，一方面有利于提高环境规制的实施效率，另一方面对于协同推进环境改善与经济的高质量发展具有重要的现实意义。

二、文献综述及理论分析

(一)环境规制的减排效应

多年来，学术界围绕着环境规制的实施效果展开了热烈的讨论，大多得出了环境规制有利于污染减排的结论。如李永友等(2008)[注]李永友，沈坤荣：《中国污染控制政策的减排效果——基于省际工业污染数据的实证分析》，《管理世界》，2008年第7期。认为中国污染控制政策总体上对减排起到了积极作用，黄清煌、高明(2017)[注]黄清煌，高明：《环境规制的节能减排效应研究——基于面板分位数的经验分析》，《科学学与科学技术管理》，2017年第1期。也证实了环境规制确实促进了节能减排效率的改善。但是一些学者从动态视角发现，尽管短期内环境规制对污染排放具有抑制作用，但是长期来看，减排效果逐步减弱直至消失，如徐盈之、杨英超(2015)[注]徐盈之，杨英超：《环境规制对我国碳减排的作用效果和路径研究——基于脉冲响应函数的分析》，《软科学》，2015年第4期。、余长林等(2015)[注]余长林，高宏建：《环境管制对中国环境污染的影响——基于隐性经济的视角》，《中国工业经济》，2015年第7期。认为环境规制通过减少官方经济活动降低了污染排放，但另一方面却助长了隐性经济，反而加剧了环境污染。也有一些学者发现环境规制随着地区以及环境规制工具的不同，表现出异质性的特征，如刘晔、张训常(2018)[注]刘晔，张训常：《环境保护税的减排效应及区域差异性分析——基于我国排污费调整的实证研究》，《税务研究》，2018年第2期。认为提高排污收费只在东部地区和中部地区起到显著的减排效应，对于西部地区，减排效应并不显著。张同斌、陈婷玉(2017)[注]张同斌，陈婷玉：《中国区域经济关联视角下的碳减排效应模拟与地区减排差异解释》，《经济科学》，2017年第6期。的研究恰恰相反，他们发现在相同的碳强度减排目标下，欠发达地区碳排放量下降的幅度相对加大，而发达地区碳排放的降幅较小。毛晖等(2014)[注]毛晖，汪莉，郭鹏宇：《我国环境经济手段的减排效应》，《税务研究》，2014年第6期。运用1999-2010年省级面板数据研究了排污收费和工业污染治理投资两种环境经济手段的减排效果，结果发现，排放收费能够有效地控制污染排放，但污染治理投资却未实现显著的减排效果，而王梓慕等(2017)[注]王梓慕，高明，黄清煌，郜镔滨：《环境政策、环保投资与公众参与对工业废气减排影响的实证研究》，《生态经济》2017年第6期。的研究显示市场化政策工具对污染减排的效果明显大于行政化政策工具。徐圆(2014)[注]徐圆：《源于社会压力的非正式性环境规制是否约束了中国的工业污染？》，《财贸研究》，2014年第2期。的研究结果表明，源于社会压力的非正式性环境规制对中国工业污染排放强度的下降起到了积极的作用，但作用还远低于正式性环境规制。综上所述，整体来看环境治理是有利于减少污染排放的，但考虑到时间推移、地区异质性以及规制手段的异质性，环境规制的减排效应不尽相同。上述研究主要集中于探讨环境规制的直接减排效果，但是对于这种减排效应产生的背后作用机制却鲜有提及，本文拟在此方面做出补充。

(二)环境规制的经济效应

有关环境规制经济效应的探讨是研究的另一热点，由于全要素生产率更能反映经济发展的质量，因此学者们大多从全要素生产率视角分析环境规制对经济发展的影响。如陈诗一(2010)[注]陈诗一：《中国绿色工业革命：基于环境全要素生产率视角的解释(1980-2008)》，《经济研究》，2010年第11期。基于方向性距离函数测算了中国工业分行业的全要素生产率，发现改革开放以来中国实行的一系列节能减排政策有效地推动了工业绿色生产率的持续改善。李树和翁卫国(2013)[注]李树，翁卫国：《我国地方环境管制与全要素生产率增长——基于地方立法和行政规章实际效率的实证分析》，《财经研究》，2014年第2期。基于地区层面数据，评估了地方环境管制对中国经济全要素生产率增长的影响，发现严格的环境管制能够同时推动环境质量改善与生产率增长。王杰和刘斌(2014)[注]王杰，刘斌：《环境规制与企业全要素生产率——基于中国工业企业数据的经验分析》，《中国工业经济》，2014年第3期。利用中国工业企业数据计量检验了环境规制对企业全要素生产率的影响，研究结论显示环境规制与企业全要素生产率之间呈现先抑制后促进再抑制的“倒N型”关系。也有一些学者基于环境规制对绿色全要素生产率进行了分解，如李玲(2012)[注]李玲，陶锋：《中国制造业最优环境规制强度的选择——基于绿色全要素生产率的视角》，《中国工业经济》，2012年第5期。考虑了能源投入和四种非期望产出，将工业绿色全要素生产率分解为技术进步指数、纯技术效率指数、规模效率指数、技术规模变动指数，并分行业探讨了环境规制对绿色全要素生产率及各分解项的影响。李谷成(2011)[注]李谷成，陈宁陆，闵悦：《环境规制条件下中国农业全要素生产率增长与分解》，《中国人口·资源与环境》，2011年第11期。等基于Malmquist-Luenberger(ML)生产率指数计算了环境规制约束下中国农业全要素生产率的增长，并将全要素生产率进一步分解为前沿技术进步和环境技术效率两项指标，发现前沿技术进步对于全要素生产率增长的贡献最大。叶祥松、彭良燕(2013)[注]叶祥松，彭良燕：《我国环境规制下的规制效率与全要素生产率研究：1999-2008》，《财贸经济》，2011年第2期。同样运用ML生产率指数测算了环境规制下全要素生产率的增长，并且将其进一步分解为效率变化指数与技术进步指数，同时将环境规制效率分解为环境技术效率与环境规制成本两部分，研究发现环境规制有效促进全要素生产率的进步，这主要得益于环境技术效率的改进。上述学者从各个层面详细地探讨了环境规制对全要素生产率及其各分解项的影响，研究结论基本以正向效应为主，但是鲜有学者从全要素生产率提升及其各分解项进步的角度分析环境规制的减排效应。如上所述，环境规制无论是促进技术进步还是拉动效率提升，都将对污染排放产生重要的影响，这是评估前期环境规制效果的衡量指标，也是后期调整环境政策的重要参考因素，因此需要深入探讨。

三、全要素生产率的测算及分析

(一)测算方法

本文采用DEA-Malmquist指数法对2003-2013年中国34个工业行业的TFP进行了测算(具体行业名称见表1)。假定每个行业为一个决策单位，以(xt，yt)和(xt+1，yt+1)分别表示某一行业在t和t+1期的投入产出量，根据Fare(1994)[注]Fare,R.,Grosskopf,S.,etal.“Productivity Growth，Technical Progress，and Efficiency Change in Industrialized Countries”，American Economic Review，1994，4(1).，在特定的技术条件下，第i个行业在t和t+1期的Malmquist生产率指数分别为：

(1)

(2)

(3)

=TEi(xt+1，yt+1，xt，yt)×EFFi(xt+1，yt+1，xt，yt)

=TEi(xt+1，yt+1，xt，yt)×PEi(xt+1，yt+1，xt，yt)×SEi(xt+1，yt+1，xt，yt)

通过式(3)可知，TFP可以分解为技术进步TE和技术效率EFF的变化，其中，EFF又可以进一步分解为纯技术效率PE和规模效率SE的变动，TFP、TE、PE和SE的值大于1，分别表示从t期到t+1期，TFP增长、技术进步、纯技术效率改善和规模经济。

(二)投入产出指标及数据来源

1.资本投入。以全部国有及规模以上非国有工业企业的资本存量作为资本投入，借鉴张军等(2009)[注]张军，陈诗一，Gary H：《结构改革与中国工业增长》，《经济研究》，2009年第7期。的研究，利用永续盘存法进行估算，具体计算方法如下：

ki，t=(1-δi，t)×ki，t-1+Ii，t

(4)

ki，t表示第i个行业在第t年的资本存量，δi，t表示第i个行业在第t年的折旧率，可以通过以下内在关系计算得出：δi，t=CDi，t/ovfai，t-1，CDi，t=cdi，t-cdi，t-1，CDi，t=ovfai，t-1-nvfai，t，其中CDi，t代表某一行业当年的累计折旧，而ovfai，t和nvfai，t分别代表第i个行业在第t年的固定资产原价和固定资产净值。ki，t-1表示第i个行业前一年期的资本存量，Ii，t表示第i个行业在第t年的可比价新增投资，本文的考察期为2003-2013年，以2002年分行业规模以上工业企业的固定资产净值作为起始的资本存量，并通过价格平减折算成以1990年为基年的可比价固定资产净值，Ii，t采用类似的方法进行平减折算。

2.劳动投入。以各行业全部国有及规模以上非国有工业企业的全部从业人员年平均人数来表示。

3.工业产出。以各行业全部国有及规模以上非国有工业企业的工业增加值作为产出变量，同时根据历年工业品出厂价格指数以1990年为基期进行平减折算。

4.数据来源。测算中使用的原始数据均来源于2002-2014年的《中国统计年鉴》与《中国工业经济统计年鉴》，考虑到各年鉴统计口径的一致性和数据的可得性，根据中国国民经济行业分类标准(GB/T475-2002)对规模以上的工业行业进行划分，删除木材及竹材采选业、开采辅助活动、其他采矿业、废弃资源综合利用业、金属制品、机械和设备修理业、水的生产和供应业等行业，同时对农副食品加工业和食品制造业、橡胶制品业与塑料制品进行归并，最终将行业数目调整为34个(详见表1)。部分数据缺失的年份采用线性拟合的方式进行插值，2008年及以后的工业增加值数据按照上一年各行业工业增加值乘以当年12月份工业分大类行业增加值累计增长速度计算得出，累计增长速度来源于国家统计局网站。

(三)测算结果分析

运用DEAP2.1软件对2003-2013年中国34个工业行业的TFP指数进行了测算和分解，由于篇幅所限，本文只列出历年均值，详见表1。

表1 2003年-2013年中国34个工业行业全要素生产率均值及分解项均值

通过测算结果可以看出：首先，2003-2013年绝大多数工业行业的TFP指数都提高了，表明中国经济不仅取得了总量的增长，而且实现了效率的提升。其次，从分解项来看，技术进步指数的贡献度相对较大，34个工业行业在考察期内均实现了不同程度的技术进步，而各行业的技术效率指数的贡献度相对较小，而且有17个行业呈现出技术效率下降的趋势。通过对技术效率指数的进一步分解可以看出，多数行业的规模效率指数都实现了提升，这表明随着我国加速淘汰落后产能，低效率企业被挤出，工业部门的规模经济效应逐步显现。而另一分解项即纯技术效率指数在大多数工业行业中却表现为下降的趋势，这也是导致技术效率指数退步的主要原因，纯技术效率指数反映生产经营管理改善的情况，说明当前我国工业企业的综合治理能力与管理水平还有待提高。

四、计量模型和数据

(一)计量模型

在前文分析的基础上，构建如下计量模型：

EPi，t=β0+β1ERi，t+β2TFPCHi，t+β3ERi，t×TFPCHi，t+ΘCi，t+ui+vt+εi，t

(5)

其中，i和t分别表示行业和时间；EPi，t代表第i个行业在第t年的污染排放指标；ERi，t表示第i个行业在第t年的环境规制强度；TFPCHi，t代表第i个行业在第t年的TFP及其各分解项指数，分别以TFP、TE、EFF、SE、PE表示；Ci，t表示影响污染排放的其他控制变量，包括各行业的人均GDP及其二次项、能源强度、研发强度、出口率、进口率、外资进入程度等。ui和vt分别表示非观测的行业固定效应和时间固定效应，εi，t为随机误差项，为消除异方差，对所有变量取自然对数。

为考察环境规制通过TFP及各分解项对污染排放产生的间接影响，本文在计量模型中引入环境规制与TFP及各分解项的交互项，对式(5)两边关于环境规制求偏导，可以得到：

(6)

其中，β1表示环境规制对污染排放的直接影响，而β3表示环境规制通过TFP提升及各分解项指标进步对污染排放产生的间接效应。

为避免由于遗漏变量等原因带来的内生性问题，本文将被解释变量的一阶与二阶滞后项作为解释变量加入模型，动态面板数据模型设定如下：

EPi，t=η0+η1EPi，t-1+η2EPi，t-2+η3ERi，t+η4TFPCHi，t+η5ERi，t×TFPCHi，t+ΘCi，t+ui+vt+εi，t

(7)

(二)变量和数据

1.污染排放(EP)。借鉴李玲、陶锋(2012)[注]李玲，陶峰：《中国制造业最优环境规制强度的选择——基于绿色全要素生产率的视角》，《中国工业经济》，2012年第5期。的研究，通过对各行业历年工业废水排放强度、工业SO2排放强度以及工业烟(粉)尘排放强度进行线性标准化和等权加和平均的方法计算污染排放强度。

2.环境规制强度(ER)。采用各工业行业废水、废气污染治理设施本年运行费用占本行业主营业务收入的比重衡量环境规制强度，环境规制强度代表了政府治理环境的决心与力度，预计与污染排放呈负相关关系。

3.全要素生产率指数与环境规制强度的交互项(ER×TFPCH)。理论上TFP提高，分摊在单位产品上的污染排放将会下降，预计两者之间呈现出负相关关系。TECH与污染排放之间的相关关系取决于技术进步的类型，若技术进步为绿色偏向型，将会促进环境质量的改善，若为污染偏向型，则会加剧污染排放。EFFCH的变化取决于PECH与SECH，无论是规模效率的提升还是管理效率的改善都会带来污染排放的减少，预计三者与污染排放之间均呈现负相关关系。

4.控制变量(C)。为了保证估计结果的稳健性，本文加入了下列控制变量：(1)人均实际收入(PG)，以各行业工业增加值与全部从业人员年平均人数的比值来表示，用于检验环境库兹涅茨曲线假说。(2)能源强度(ED)，以历年各行业的工业增加值与能源消耗总量来表示，预计将对污染排放产生正向影响。(3)研发强度(RD)，以各行业的研发经费支出与主营业务收入之比来表示，加大研发投入将提高节能效率，预计与污染排放之间呈现负相关关系。(4)对外开放度，以各行业进口率(IM)、出口率(EX)和外资进入程度(FDI)代表，进口率以各行业进口额与本行业主营业务收入之比来表示，出口率以各行业出口额与本行业工业增加值比重来表示，外资进入程度以各行业外商主营业务收入占本行业主营业务收入之比来表示。若“污染避难所”效应存在，预计出口和外资进入程度与污染排放之间呈现正相关关系，而进口则与污染排放之间呈现负相关关系。

相关数据来源于2002-2014年的《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《中国科技统计年鉴》，进出口数据来源于联合国贸发委数据库，并根据盛斌(2002)[注]盛斌：《中国对外贸易政策的政治经济分析》，上海：上海人民出版社，2002年版，第517-529页。的方法，对SITC分类下3位码商品的进出口额进行汇总。

五、实证结果与分析

(一)静态面板的估计结果

本文利用stata12.0软件对回归方程进行估计，F检验、LM检验与Hausman检验的结果显示应采用固定效应模型，估计结果见表2。方程(1)-(5)分别报告的是以TFP、TE、EFF、SE、PE为自变量的回归结果，分析如下：

表2 静态面板的固定效应模型估计结果

注：①()内数值为回归系数的标准误，[]内数值为相应检验统计量的p值，***、**、*分别代表1%、5%和10%的显著性水平。②F检验的原假设为在固定效应与混合回归之间，应选择混合回归，LM检验的原假设为在随机效应与混合回归之间，应选择混合回归，Hausman检验的原假设为在随机效应与固定效应之间，应选择随机回归模型。

首先，所有回归方程结果均显示环境规制的回归系数为负，且在不同显著性水平上显著，这与预期相符，表明环境规制越严厉，污染排放越少。其次，TFP指数与环境规制变量交互项的回归系数为负，且在10%的显著性水平上显著，表明我国各工业行业TFP的进步有利于污染排放的下降，与预期相符。再次，TE指数与环境规制变量交互项的回归系数为正，且在5%的显著性水平上显著，表明目前我国各工业行业的技术进步仍存在污染偏向。技术进步具有路径依赖性，而合理的环境管制能够转变技术进步的方向，引导其进入绿色的轨道，当前我国的环境规制水平还未能促使技术进步突破污染偏向性的路径依赖，不利于工业的绿色发展。最后，EFF指数与环境规制变量交互项的回归系数为负，且在5%的显著性水平上显著，表明环境规制提高了能源利用效率，降低了污染排放。通过对EFF指数进行分解可以看出，SE指数与环境规制变量交互项的回归系数在10%的显著性水平上为负，这可能是因为近年来，我国密集出台了一系列的环保改革措施，加速了对于落后产能的淘汰，实现了工业结构的调整与升级，从而降低了污染排放。而在环境规制下，PE指数与污染排放之间关系却不显著，表明我国工业企业的管理效率尤其是污染治理能力仍有待提高。

表2还汇报了各控制变量的回归结果，首先，人均实际收入的一次项与环境污染之间呈现出显著的正相关关系，而二次项与污染排放之间的关系却不明显，库兹涅茨曲线假说没有得到验证。其次，能源强度与污染排放之间表现为显著的正相关关系，单位产值的能源消耗量越大，污染排放越多，这与预期相符。再次，研发强度与污染排放之间在1%的显著性水平上高度负相关，表明加大绿色技术的研发投入有助于降低污染排放。最后，无论是进口率、出口率还是外资进入程度与污染排放之间的关系均不显著，“污染避难所”假说并未得到验证。

(二)动态面板的估计结果

本文采用系统GMM方法对模型进行动态估计，Sargan检验的结果表明工具变量的选取是有效的，Arellano-Bond残差序列相关检验显示差分方程不存在二阶自相关，接受模型扰动项不存在自相关的原假设，因此可以认为系统GMM的估计结果是可靠的。

表3 动态面板的系统GMM估计结果

注：①()内数值为回归系数的标准误，[]内数值为相应检验统计量的p值，***、**、*分别代表1%、5%和10%的显著性水平。②Arellano-Bond检验的零假设是模型扰动项不存在自相关，系统GMM的估计结果要求差分方程不存在二阶自相关，但允许一阶自相关，因此上表只报告了AR(2)的结果。Sargan检验的零假设是所有工具变量均有效。

从表3的回归结果来看，首先，将污染排放的滞后一期与滞后二期作为解释变量纳入回归方程中，两者与环境污染之间均呈现出显著的正相关关系，表明污染排放确实存在动态持续变化的特征。其次，环境规制变量与污染排放之间继续保持高度的负相关关系，加大环境规制力度依旧是实现我国节能减排的主要措施和手段。TFP指数、TE指数、EFF指数与环境规制变量交互项的回归系数分别为负、正与负，这与静态面板的估计结果一致，表明TFP的提高有利于污染排放的下降，而TFP的减排效应主要来自于技术效率的改善，而技术进步由于污染偏向性的路径依赖反而进一步恶化了环境。EFF指数的减排效应主要得益于规模效率SE的提高，而PE指数和环境规制的交互项与污染排放之间的关系依旧不显著。最后，各控制变量与污染排放之间的关系与静态估计结果基本一致，只是系数稍有变化，说明估计结果是稳健的。

(三)稳健性检验

为了继续考察估计结果的可靠性，本文采用下列方法进行稳健性检验，首先在回归方程中依次加入各解释变量，结果显示各变量的系数及显著性没有明显变化；其次对废水排放达标率、二氧化硫去除率、烟尘去除率、粉尘去除率和固体废物综合利用率5个单项指标进行标准化，以此作为环境规制的替代变量，结果显示尽管回归系数值略有变化，但未改变所有系数的符号，表明本文的实证结果是稳健的。

六、主要研究结论

本文以2003-2013年中国34个工业行业为研究对象，分别利用固定效应模型和系统GMM方法，在对TFP进行测算和分解的基础上，实证检验了环境规制影响中国污染排放的作用机制，并得出以下结论：第一，无论是静态分析还是动态分析，结果均显示环境规制有效地促进污染排放的减少，环境规制仍然是促进中国节能减排的主要推动力。第二，环境规制显著地提升了各行业的全要素生产率水平，而TFP的提高反过来将有助于污染排放的减少，环境规制与经济增长已步入了协同发展的良性轨道。第三，TFP提升引起的减排效应主要来自于技术效率的改善，更进一步而言，是得益于规模效率的提升。纯技术效率指数与污染排放之间的关系并不显著，表明我国工业企业的管理效率尤其是污染治理能力仍有待提高。第四，由环境规制引致的技术进步并未显著地降低污染排放，表明当前我国工业行业的技术进步仍以污染偏向为主，环境规制水平尚未能促使技术进步突破路径依赖，进入绿色发展的轨道。

上述结论对于进一步完善环境政策，协同推动环境与经济的协调可持续发展具有重要意义，基于此，本文提出以下政策建议：第一，环境规制仍是当前中国节能减排的主要动力，要继续强化环境规制，同时根据不同行业的污染密集度差异，适时调整行业间的环境规制力度，鼓励各地区因地制宜地实施符合本地区发展的环境政策，推进跨地区间的污染联防联控。第二，研究结论显示，规模效率的提升对于TFP增长的促进效应较为明显，要进一步促进我国产业结构的调整与优化，推动生产要素加速流向更有效率的部门与企业，继续扩大规模效应，提升规模效率。同时要进一步提高我国工业企业的管理效率，吸收国外先进的污染管理经验，促进污染管理效率的提升，进而通过推动TFP增长促进污染排放的减少。第三，要积极引导技术进步突破原有的路径依赖，由污染偏向逐步转向以绿色偏向为主，设定严格的环保技术标准，加速淘汰污染技术，同时加大对企业绿色技术研发行为的财政支持，如给予研发补贴，实施研发减税等。