如何识别R&D税收激励效应？——从创新数量与质量视角说起

姜 安，黄惠丹，吴松彬

(深圳大学 a.马克思主义学院;b.经济学院,广东 深圳 518060)

一、引言

R&D税收激励是政府通过税收抵扣(R&D tax allowance)、抵免(R&D tax credits)或免征以及其他优惠方式增强企业的税后自有资金，保障企业下一生产周期能够有充足资金提升R&D投入(Mansfield，1986[1])。技术创新是新常态下供给侧改革补短板的核心力量，也是经济高质量持续发展的主要标志，其对经济增长的重要性早被古典经济增长理论和内生经济增长理论所强调和认可(Arrow，1962[2];Romer，1986[3])。我国创新正处于数量激增到质量攀升的阶段，是唯一的横跨“创新鸿沟”的中等收入经济体，这和中国强有力的创新激励政策分不开(1)摘自国家知识产权局的报告。网址：http://www.sipo.gov.cn/mtsd/1126208.htm。。有数据(2)2009—2015年《工业企业科技活动统计年鉴》中的加计扣除及企业所得税减免总减免额从2009年的410.96亿元上升至2015年的1151.61亿元。表明，随着我国R&D税收减免规模不断攀升，特别是在当前经济下行压力剧增和实体经济人口红利减少的背景下，2019年政府工作报告发布力度空前的减税降费政策，直击实体经济的痛点和难点，着眼企业发展后劲和财政可持续。可见，减税对宏观经济持续稳定和高质量发展的重要性不言而喻。

然而大规模的R&D税收优惠政策是否有效激励了企业创新，引发了政策制定者和研究人员的广泛讨论和质疑。无论是国外的经验研究抑或国内的假说检验，研究结论莫衷一是。多数实证研究表明R&D税收优惠对企业创新具有正效应。国外学者代表如Mansfield(1986)[1]早在1986年就为R&D税收激励的挤入效应提供了经验证据。Bloom等(2002)[4]用跨国数据进一步检验并支持了R&D税收优惠的长短期正向激励效应的假说。而较新研究代表Thomson(2017)[5]承认R&D税收抵免短期内的激励效应，但质疑并认为其长期内对企业的R&D投入的挤入效应并不明显。国内研究同样颇具争议。王春元(2017)[6]、郑宝红和张兆国(2018)[7]实证结果符合预期，为R&D税收优惠正效应提供了有力说明。与之相反，杨国超等(2017)[8]、徐长生和孔令文(2017)[9]以及黎文靖和郑曼妮(2016)[10]研究结果相似，认为可能存在创新假象和研发泡沫，R&D税收优惠并未带来研发投入的增加。基于此，一个迫切研究的问题需要回答：到底是什么原因造成其结果众说纷纭，究竟如何有效识别R&D税收优惠政策的激励效应？

本文通过梳理文献发现，与研究结论相左的原因主要有三点：第一，解决内生性问题的方式异同造成R&D税收激励效应的差异。内生性是研究R&D税收激励效应时无法避免的关键问题，其来源主要是核心解释变量R&D税收激励和因变量R&D支出互为因果带来所谓的即时性(simultaneity)(Thomson，2017[5])和自选择特性(Rao，2016[11])。为解决该问题，学者们主要通过引入R&D使用成本(User Cost)(Jorgenson，1963[12])的概念，抑或使用研发强度与R&D税收激励力度进行回归来缓解内生性。第二，指标选取的差异。在核心解释变量R&D税收激励方面，以往的企业数据库很难找到R&D税收优惠金额、税收优惠种类等相关数据，这给准确评估R&D税收激励政策效应带来一定挑战。在解释变量R&D支出方面，学者集中从研发投入(胡凯和吴清,2018[13])、研发产出(黎文靖和郑曼妮,2016[10])测度企业创新，不同的测量指标造成R&D税收激励效应的异同。第三，R&D税收激励政策的动态调整给其效应评估带来一定干扰(汪冲和江笑云,2018[14])。虽然税收优惠额度与开发研究费用的披露力度逐步增强，但从2008—2019年，中国R&D税收激励政策体系仍处于不断调整和优化的过渡期。以广泛实施的研发加计扣除政策为例，在给定2008—2019年的时间跨度内，我们在国家税务总局数据库(3)国家税务总局税收法规库网址：http://hd.chinatax.gov.cn/guoshui/main.jsp。中输入“研发加计扣除”字样，输出结果竟高达13条，其中关于该政策调整的条例共出现7次。另外也有学者(汪冲和江笑云,2018[14])发现高新技术企业资格认定和税收激励共同作用下的企业营收规模扩张显著提高了企业下一年度不能持续获得减免的可能性，因而R&D税收激励政策不断调整和企业享受该政策的间断性一定程度上为揭示R&D税收政策激励效应增加了难度。

本文需着重解决两个需要回答的疑问，即采取何种缓解内生性的处理方式来有效识别R&D税收激励效应以及如何选择合适的变量指标来增加研究结论的信服度。鉴于此，尝试利用2008—2014年全国税收调查数据(包含丰富的R&D税收减免指标)，以R&D增值税优惠政策(财税2011年[100]号增值税政策)作为研究对象，通过筛选出仅享受门槛较低的R&D增值税优惠政策的样本企业的方式构造自然实验，从创新数量和质量视角捕捉R&D增值税优惠政策对企业创新的影响。本文的边际贡献归纳为三点：第一，内生性处理方面，通过数据筛选的方式构建自然实验，排除其他R&D税收激励政策影响及R&D税收激励政策的自选择干扰，即降低了以往研究R&D税收优惠政策效应中的内生性问题，以准确识别R&D税收激励政策的净效应。第二，指标测量方面，以往研究(吴松彬等,2018[15];刘放等,2016[16])多集中探讨R&D税收激励政策与企业创新投入和产出，忽视了我国创新着力点已从创新数量到创新质量的转变事实，而R&D税收激励政策的最终目的不仅是增加创新数量更是提升企业的创新质量。除了考察创新数量，还明确了R&D税收激励政策是否提高了企业创新质量，符合我国创新发展阶段的事实，更能准确识别R&D税收激励效应。第三，研究对象方面，有学者发现企业存在为绕过企业所得税优惠政策门槛而进行策略性创新(杨国超等,2017[8])的行为。而本文将研究对象设定为门槛较低的R&D增值税优惠政策，对进一步思考我国税收优惠政策高门槛存在的必要性具有一定启示。

二、研究对象和作用机制

(一)研究对象说明：R&D增值税激励政策

本文研究对象为实施于软件产业的R&D增值税优惠政策(即财政部和国家税务总局联合发布的[2011]100号文件(4)财税[2011]100号文件网址：http://www.chinatax.gov.cn/n810341/n810765/n812156/n812464/c1186045/content.html。)。该政策主要包括如下三条内容：一是增值税一般纳税人销售其自行开发生产的软件产品，按17%税率征收增值税后，对其增值税实际税负超过3%的部分实行即征即退政策。二是增值税一般纳税人将进口软件产品进行本地化改造后对外销售，其销售的软件产品可享受本条第一款规定的增值税即征即退政策。本地化改造是指对进口软件产品进行重新设计、改进、转换等，但不包括单纯对进口软件产品进行汉字化处理。三是纳税人受托开发软件产品，著作权属于受托方的征收增值税，著作权属于委托方或属于双方共同拥有的不征收增值税；对经过国家版权局注册登记，纳税人在销售时一并转让著作权、所有权的，不征收增值税。整体而言，该政策具有以下特征：一是较低的增值税税负。财税字[1999]273号文件(5)[1999]273号文件的网址：http://www.chinatorch.gov.cn/kjb/zcwj/199911/3fd6ee9b8a374526b8bb4804d082cb2e.shtml。规定软件产品的增值税税负为6%，而财政部和国家税务总局联合发布的[2011]100号文件(6)财税[2011]100号文件网址：http://www.chinatax.gov.cn/n810341/n810765/n812156/n812464/c1186045/content.html。规定R&D增值税优惠政策将软件企业的增值税税负限定在3%以内。较低的增值税税负会提高软件企业进行高质量软件产品开发的动力，在一定程度上消除了软件产业与上下游产业的联通壁垒。二是R&D增值税优惠政策适用于企业自行研发的软件产品，注重企业突破式创新，同时还支持引进改造和再设计国外先进软件技术，兼顾软件企业进行突破式创新。三是有效避免企业重复征税，进一步厘清软件企业的纳税边界。如R&D增值税优惠政策出台后，转让所有权和著作权不缴纳增值税，只需按条例缴纳营业税，进一步厘清了软件企业的纳税边界。四是拓宽了软件产品内涵，进一步明晰了政策作用对象。R&D增值税优惠政策在以往政策的基础上进一步延伸了软件产品定义，借鉴《计算机软件保护条例》(国务院令第399号)(7)国务院令第399号网址：http://www.cqsoft.org/index2.php?c=article&id=118。的规定，将软件产品统一定义为“计算机程序和有关文档”，其主要包括计算机软件产品、信息系统和嵌入式软件产品。且在实际操作中，只要通过相关软件产品审核批准(8)主要有两种审核批准。第一种是取得省级软件产业主管部门认可的软件检测机构出具的检测证明材料；第二种是取得软件产业主管部门颁发的《软件产品登记证书》或著作权行政管理部门颁发的《计算机软件著作权登记证书》。，即可享受该政策。

本文选取实施于软件产业的R&D增值税优惠政策(财税[2011]100号增值税政策)作为研究对象，原因主要有三点：一是软件产业和集成电路产业一直是我国重点支持的产业之一，也是我国税收优惠重点实施对象，其R&D增值税激励政策体系较为成熟，企业迎合政策的动机和可操作性较低，有助于观察该政策的真实激励效应。二是软件产业和集成电路产业的R&D增值税激励政策(财税[2011]100号)的准入门槛较低，普惠性较强，具有较高的税收中性，具有良好的推广价值。如该政策规定具备两证(9)省级软件产业主管部门认可的软件检测机构出具的证明，以及软件产业主管部门颁发的相关证书。的企业即可享受优惠政策。三是软件产业和集成电路产业的R&D增值税激励政策与《企业所得税法》政策不能同时享受。依照财税[2012]27号政策(10)财税[2012]27号政策的网站：http://www.chinatax.gov.cn/n810341/n810765/n812151/n812421/c1083639/content.html。的第二十二条规定，集成电路生产企业、集成电路设计企业和软件企业等企业有机会享受企业所得税优惠政策与其他相同方式优惠政策，则由企业选择一项最优惠政策执行(即企业可选择优惠力度最大的税收政策)，不叠加享受。而作为一个理性个体，企业基于利润最大化视角，会在《企业所得税法》和R&D增值税优惠政策进行权衡，选择最有利于自身发展的政策。政策的不叠加享受有助于本文政策研究效应更为精准。

(二)R&D增值税激励的作用机制分析

R&D增值税激励政策(财税[2011]100号文件)短期内直接增加了企业税后结余资金，中期内提升了企业R&D投入量，长期内软件企业专利数量的显著提升带动创新质量的提高。

首先，在政策初始阶段，R&D增值税优惠政策通过降低企业税负和弥补企业创新要素投入，增加可支配现金流，进而降低创新风险(黄志忠等,2015[17];刘波等,2017[18])。软件开发过程充满一系列的不确定性，而软件行业的高风险和技术溢出性较其他行业更为突出。但也因其高技术含量、高收益、高风险、高成长性和低能耗，激发我国出台一系列R&D税收激励政策扶持软件产业发展。而R&D增值税激励政策通过减征或免征的方式有效地降低了企业增值税税负，使得软件企业的增值税税负长期保持在3%以内，间接增加企业可支配现金流(黄志忠等,2015[17];王君实,2000[19];聂瑾茗,2016[20])，促使企业购买更多的R&D设备和人力资本。另外，降低企业资金短缺、占用和研发费用支出风险，有助于降低软件企业对创新要素的敏感性，增强软件企业创新意愿。

其次，在政策实施中期，R&D增值税激励政策是政府通过税式支出分担企业研发创新的部分投资风险，间接作用于研发活动全程，促进企业加大创新要素投入(江静,2011[21])。软件开发创新活动主要经过研究发明、开发设计、产品调试和软件产业化四个阶段，而其中任何环节的创新要素投入不足都会导致软件产业化失败。在研究发明阶段，R&D增值税激励政策通过鼓励企业进行突破式和渐进性创新降低企业创新的试错成本，引导企业积极开展研发创新。在开发设计阶段，企业通过优势互补、资源共享的方式合作开发软件，共享软件成果著作权和所有权，进而降低企业创新要素投入成本(高金平,2016[22])。在软件产品调试阶段，R&D增值税激励政策保证了企业增值税税负稳定在3%以内，从而增进企业研发资本投入和提升新软件产品质量，激励软件企业加速产品大规模生产。在软件销售阶段，R&D增值税激励政策降低了软件企业对软件产品交易的营业税和增值税的识别风险，通过降低交易成本提高软件产品交易收益，增进软件企业新产品再研发动力。

最后，R&D增值税激励政策通过不断增加创新投入，助推企业创新成果的持续产出，最终提高企业创新数量和创新质量(张文春,2006[23];陶虎等,2013[24])。创新数量和质量的提升主要从以下三个机制实现：一是成本降低机制。R&D增值税优惠降低新软件产品交易成本，提升市场竞争优势，进而增进创新产品销售量和市场份额，即软件产品收益长期内具有较强突破性和辐射性(孙继红等,2013[25])。二是信号机制。R&D增值税的信号作用增进软件企业获取更多外部研发资金支持(如社会资本等)，推动企业研发资金在社会资本和政府减免税政策刺激下爆发式增长，进而提升企业软件开发的成功率和产出规模。而软件企业的创新成果多以新软件产品和专利的形式存在，意味着R&D增值税的信号作用间接增进企业的专利申请量。三是竞争机制。软件行业较其他行业具有较高的竞争性、技术外溢性和模仿性。为继续稳固和拓宽已有的市场份额，软件企业通过调整技术资源结构和重塑创新要素作用关系，拓展新领域内创新成果，增加发明专利或新产品产值，提高企业的行业竞争力以及社会影响力。综合上述分析提出如下假说：

假说H1：R&D增值税激励政策增进企业加大R&D投资。

假说H2：R&D增值税激励政策有效增加企业的创新产出数量和提升企业创新质量。

三、研究策略和数据解释

(一)模型设置和变量测量

结合R&D增值税激励政策作用机制分析，本研究旨在探析R&D增值税激励政策对企业创新的净效应，即R&D增值税激励政策对企业R&D投资和创新产出的影响。而较高普惠性和低门槛特征的R&D增值税激励政策保证了对照组和实验组较为一致的增长趋势。因此，通过筛选出仅享受门槛较低的R&D增值税优惠政策的样本企业的方式构造自然实验，从创新数量和质量视角捕捉R&D增值税优惠政策对企业创新的影响，构建的DID回归模型如下：

yit=β0+β1DIDit+β2Di+γDt+β3area+β4scale+β5owner+εit(i=1，…，n;t=2008，…，2014)

在计量模型中，核心被解释变量yit统一设定为R&D投资和创新产出(创新数量和创新质量)。研究对象为R&D增值税激励政策(财税政策[2011]100号)的样本企业。为捕捉政策实施前后企业的R&D投资变动情况，将数据库中调查企业的R&D投资作为yit的子变量。在创新数量产出方面，学者利用企业的新产品产值和专利作为衡量指标。由于该数据库中并不包含新产品产值，因此手工搜集企业专利申请量作为创新数量产出的替代指标。在创新质量方面，为探讨企业的创新质量在政策实施前后是否发生显著变化，借鉴黎文靖和郑曼妮(2016)[10]的做法，利用发明专利申请量作为创新质量的替代变量。发明专利申请量数据均来源于国家知识产权局(11)专利数据来自国家知识产权局的专利检索及分析网站http://www.pss-system.gov.cn/sipopublicsearch/portal/uiIndex.shtml。，搜集方式为手动搜集。

核心解释变量：双重差分法的要义是组内跨期、组间分别进行两次差分。本研究构造两组虚拟变量，分别为实验组虚拟变量Di和试验组虚拟变量Dt。 如果样本i均属于2011—2014年享受政策的软件企业，Di则为1，否则为0。该变量系数反映享受政策企业与不享受政策企业的yit差异性。如果在政策享受时间内，Dt则为1，否则为0。该变量系数代表yit的时间趋势。交叉项DID的系数是真正度量减免税政策对高新技术企业的政策效应。因此双重差分的优点在于它同时控制了分组效应Di与时间效应Dt。只要政策虚拟变量外生，就可以得到DID系数β1的一致性估计量。

控制变量主要包括企业规模、盈利能力等企业属性。为避免异方差，企业规模用企业总资产的对数表示，符号记作lnas。根据熊彼特的观点，规模是企业进行创新的一个重要影响因素，而企业总资产越大，企业进行创新活动的能力越强。企业盈利能力用资产收益率(roa)、营业成本的对数(lnco)反映。这主要考虑到企业研发投入受企业内部融资约束，而企业盈利能力可缓解企业资金压力，因而企业盈利能力是影响企业研发投入的主要因素。另外，还引入了企业性质哑变量owner、企业地区哑变量area。将企业经济成分划分为国有、私营和外资企业，并引入两个哑变量进行控制。把我国经济区域划分为东部、中部、西部和东北四大地区。除此，还控制了样本企业的时间效应，按照年份生成虚拟变量。变量具体定义和测量见表1。

表1 变量定义与测量

(二)方法说明

双重差分法通过区分增长趋势接近的对照组和实验组样本，在某一个时刻对实验组给予政策冲击，可有效刻画政策效应。该方法的原理是基于一个反事实的框架来评估政策发生和不发生这两种情况下被观测因素的变化。研究的政策对象为门槛较低的R&D增值税激励政策，而该政策的较高普惠性和低门槛特征保证了对照组和实验组具备较为一致的增长趋势。因此，本研究运用双重差分法对R&D增值税激励政策效应进行实证检验。选取双重差分法对R&D增值税激励政策效应进行识别的原因主要有两点：一是以往学者主要通过引入R&D使用成本(User Cost)的概念，抑或使用研发强度与R&D税收激励力度进行回归来缓解内生性，从而无法真正捕捉R&D税收优惠政策的真实激励效应。而本文通过筛选出仅享受门槛较低的R&D增值税优惠政策的样本企业的方式构造自然实验，使得实验组和对照组尽可能满足平行趋势假设(Parallel Assumption)，利于构造双重差分法估计模型来刻画R&D增值税激励政策效应。二是R&D增值税激励政策效应估计结果会受宏观政策干扰，部分学者运用DID模型对大范围R&D激励政策效应进行评估，难以保证政策实施组和对照组在样本分配上的完全随机。本文通过筛选仅享受R&D增值税的企业，排除其他政策干扰，为提升R&D增值税激励政策效应研究的信服力提供支撑。

(三)数据处理和样本选择

本文所用的高新技术企业数据全部来源于2008—2014年的全国高新技术企业税收调查。该数据库具备丰富的税收减免数据和微观企业财务数据，为本文筛选指定样本提供可靠保证。由于数据库多个指标存在异常值，其数据处理过程如下：首先在数据整理阶段，借鉴刘志彪和张杰(2009)[26]，参考其对中国工业企业数据库微观企业数据的处理细节，对2008—2014年高新技术企业数据进行处理：删除主要变量出现缺失的样本，主要变量有总资产、销售收入、营业收入和营业成本；删除一些明显违背常识的统计变量，如企业总资产、研发和销售收入出现负值的样本；删除销售额增长率大于100%或者小于0的企业样本。其次在数据筛选阶段，为构造本文所需要的自然实验，筛选具有可对比的实验组和对照组，尽量确保R&D增值税优惠政策实施的随机性与外生性。最后在样本选择方面，考虑到2011年R&D增值税优惠政策正式实施，筛选出17家仅在2011年享受但2012—2014年不享受该政策的企业作为对照组，而“实验组”则是2008—2010年不享受R&D增值税优惠政策，但财务信息齐全且2011—2014年均享受该政策的35家企业(见表2)。而后续稳健性讨论中平行趋势检验为该筛选方式的合理性提供了有力支撑。另外，为初步确认R&D增值税优惠政策对高新技术企业是否存在显著激励效应，将实验组的高新技术企业和对照组的企业进行对比(见表3)。统计发现实验组和对照组在研发投资、创新数量和质量方面均呈显著性差异，这为双重差分模型运用提供一定依据。

表2 对照组与实验组样本量统计

表3 被解释变量基本统计情况

四、实证结果与稳健性讨论

(一)R&D增值税优惠对企业创新的影响

表4报告了控制企业规模和盈利能力等变量后R&D增值税优惠政策对R&D投资、创新数量产出(专利申请)和创新质量(发明专利申请)的影响。回归结果分别见列(1)、列(2)、列(3)和列(4)。其中变量DID的估计系数为R&D增值税优惠政策的激励效应。列(1)估计结果表明排除其他税收优惠政策干扰后，R&D增值税优惠政策的实施促使企业R&D支出平均增加49901.5元。这与徐长生和孔令文(2017)[9]、杨国超等(2017)[8]研究提及的研发操纵有所差异。可能解释是门槛较低的R&D增值税优惠政策一定程度上削弱了企业为迎合政策门槛而进行研发泡沫的动力，进而为企业增加研发投资、发挥R&D增值税激励效应创造环境。列(2)～(4)是企业实施增值税优惠政策后创新产出变动情况，包括创新数量(企业专利申请)和创新质量产出(发明专利申请量)。其中列(2)、(3)、(4)估计结果展示R&D增值税优惠政策平均增加企业专利申请量2.24(e1.746-1)件(创新数量)、企业发明专利申请量0.65(e0.503-1)件(创新质量)和企业非发明专利申请变量0.26(e0.234-1)件。该发现表明R&D增值税优惠政策对企业创新数量和质量均具有促进效应。不同于黎文靖和郑曼妮(2016)[10]的结论，该结果也间接表明R&D增值税优惠政策并未给企业策略性创新提供契机。除了2008—2014年样本数据跨度期间我国重视企业自主创新和企业研发意识提高以及该研究政策的低门槛特征外，这和本文排除其他财税政策干扰筛选出更加符合“自然实验”的样本分不开，一定程度上提升核心发现的可靠性，间接论证了假说H1和H2的合理性。

表4 R&D增值税优惠政策激励效应检验结果

(二)稳健性分析与讨论

1.平行趋势检验

为保证双重差分法估计结果的准确性，有必要对两组样本进行平行趋势检验。借鉴郑宝红和张兆国(2018)[7]的研究思路，构建政策实施前后的年份虚拟变量，通过观察政策实施前的年份虚拟变量的估计系数是否显著，判断政策实施样本的因变量变化趋势是否一致。本研究将2012年作为R&D增值税激励政策的冲击时间点，2011年享受但2012—2014年不享受的企业作为对照组，2011年开始并在2012—2014年均享受该政策的企业作为实验组，主要通过观察2011—2014年年份虚拟变量估计系数来验证并判断R&D增值税优惠政策激励效应和变化趋势。

表5显示了R&D增值税激励效应的平行趋势检验结果。列(1)展示了R&D增值税优惠政策对企业研发投资的激励效应。列(1)实证显示2009—2012年年份虚拟变量估计系数不显著，从2013年开始直到2014年年份虚拟变量估计系数显著并呈先增后减的态势。其中2013年的年份虚拟变量在1%的置信水平上是显著的，2014年的年份虚拟变量在10%的置信水平上是显著的，验证了R&D税收优惠政策对企业R&D投资的促进效应。同时2012年的年份虚拟变量为正但并不显著，说明了R&D税收优惠政策对企业R&D投资的激励效应具有滞后性。列(2)～(3)展示了R&D增值税优惠政策对企业创新数量(专利申请)和创新质量(发明专利申请)的激励效应。列(2)实证显示2009—2010年年份虚拟变量估计系数不显著，但2011—2014年年份虚拟变量估计系数显著并呈先增后减的趋势，且均在1%的置信水平上显著。列(3)实证显示2012—2014年年份虚拟变量的估计系数分别为0.219、0.439、0.222，估计系数大小先增后减。其中2013年的年份虚拟变量的估计系数在1%的置信水平上显著，而2012和2014年年份虚拟变量的估计系数在10%的置信水平上显著。结果表明R&D增值税优惠政策对企业创新数量和质量均具有正向激励效应，且验证了研究设计(对照组和实验组划分方式)的合理性。

在控制变量方面，企业规模变量(lnas)和盈利能力变量(roa)均为正，这符合经济学基本原理，即规模越大和盈利越好越有可能进行创新活动，而企业的成本变量(lnco)为负，这也与预期相符。

表5(续)

2.排除其他因素影响：金融危机和专利执行保险试点

为进一步确保研究发现的可信度，采取排除金融危机和专利执行保险影响的两种稳健性检验方法。排除金融危机的影响主要考虑到2008年正处于金融危机爆发期，而本文所选取数据时间跨度为2008—2014年。因此剔除2008年样本并采用原回归模型进行排他性检验，发现核心变量DID仍显著为正(见表6)，意味着排除金融危机的影响后，R&D增值税优惠政策对企业R&D投资和企业创新(数量和质量)仍具有显著的激励效应。

龙小宁和林菡馨(2018)[27]认为企业创新质量还会受2012年推行的专利保险试点政策影响。同样思路，本文认为专利保险试点政策也会影响R&D增值税优惠政策激励效应。为尽量排除专利保险试点推行的影响，本文筛选出东部地区企业进行研究。这主要顾虑到东部企业的产权保护等制度环境较好，其受专利保险试点推行政策的影响较小。实证发现DID的系数均显著为正(见表7)，进一步验证了核心发现的可靠性，并为R&D增值税激励政策的有效性提供了支撑。

表6 排除金融危机因素后的R&D增值税优惠政策激励效应稳健性检验

表6(续)

表7 专利保险试点政策排除后的R&D增值税优惠政策激励效应

五、主要结论与政策启示

大规模R&D税收优惠政策是否有效激励了企业创新一直是我国政策制定者和研究人员广泛关注和讨论的现实问题。然而限于内生性解决方式和指标选择异同以及其他政策干扰，无论是国外的经验研究抑或国内的假说检验，研究结论莫衷一是。可见，采取何种缓解内生性的处理方式和如何选择合适的变量指标对有效识别R&D税收激励净效应，提升研究结论的可靠性具有不可估量的作用。鉴于此，本研究尝试利用2008—2014年全国税收调查数据(包含丰富的R&D税收减免指标)，通过筛选出仅享受门槛较低的R&D增值税优惠政策的样本企业的方式构造自然实验，从创新数量和质量视角捕捉R&D增值税优惠政策对企业创新的影响，这为厘清现有文献争议和后续政策完善提供参考。核心研究表明：R&D增值税激励政策有效增进了企业R&D投资，激励企业增加创新数量和提升企业创新质量。稳健性讨论中不管是平行趋势检验，还是排除金融危机影响和专利执行保险试点影响，均支持了该研究结论。

本研究发现符合我国政府R&D税收激励政策实施预期，印证了2019年政府工作报告公布的减税降费政策实施的必要性，对优化现有的R&D税收激励政策提供启示。具体表现：第一，当前中国尚处调整期的R&D税收激励政策体系加剧了企业了解掌握该政策的成本和R&D税收激励推广的难度，阐明了构筑衔接性良好的R&D税收激励政策体系的必要性和重要性。第二，有学者发现部分企业存在为绕过企业所得税优惠政策门槛而进行策略性创新。高门槛的税收优惠政策推动创新资源向重点产业和企业倾斜，而导致研发需求较为旺盛但未满足门槛需求的企业“望洋兴叹”。本研究表明门槛较低的R&D增值税优惠政策增进了企业R&D投资，提高了企业创新数量和质量。诚然，降低R&D税收优惠政策门槛和增强政策的普惠性是优化R&D税收优惠政策、增进创新资源效率和质量提升的有效渠道。第三，本研究发现至少享受2种政策企业占据样本总量的80%以上，即印证了我国高新技术企业享受税收优惠政策的多样性的事实。而多种政策的享受提高了企业管理成本，对各政策的实施效力造成挑战。正如2019年政府工作报告所强调的普惠性减税和结构性减税并举，要注重不同税收优惠政策的协调性和互动性，汇聚政策激励效应合力，推动经济持续高质量发展。