不同税收水平下我国区域创新能力对经济增长的影响

张永凯，甄 妮

(兰州财经大学 a.农林经济管理学院； b.经济学院，兰州 730020)

提要：随着我国经济进入新常态，创新驱动日益成为经济增长的主要引擎。基于2009—2017年我国31个省级面板数据，利用门槛回归模型，分析了在不同税收水平下我国区域创新能力对经济增长的影响。研究结果表明，在2009—2017年期间，我国区域创新能力对经济增长的影响表现为非线性关系，并呈现出“先下降、后上升”的U形特征。根据门槛模型的测算结果，当税收水平在0～74.81区间时，区域创新能力对经济增长有显著抑制作用；当税收水平在74.81～182.23区间时，负面影响仍然存在，但抑制作用逐渐减弱；当税收水平大于182.23时，我国区域创新能力对经济增长的促进作用开始增强。通过对比我国东、中、西部地区，发现在不同税收水平下，区域创新能力对东部地区经济增长促进作用明显，但对中、西部地区的影响不显著。

一、引言

当今时代，国际竞争愈发激烈，区域创新能力已成为衡量国家和地区高质量发展的重要标尺。随着我国经济由高速增长向高质量发展阶段转变，创新对经济增长的推动作用进一步凸显。目前，创新驱动已经上升为国家重大发展战略。党的十八大做出实施创新驱动发展战略的重大部署，党的十九大强调要坚定实施创新驱动发展战略，指出创新是引领发展的第一动力，是建设现代化体系的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置[1]。因此，只有不断提升自主创新能力，充分发挥创新的引领和带动作用，才能为经济发展注入新动力，确保我国在激烈的国际竞争中赢得主动，抢得先机。

税收作为一项重要的政策工具，不但是国家公共财政收入的主要来源，而且在支持科技创新方面也发挥着不可替代的作用[2]。目前，我国税法中有大量支持企业自主创新、科技成果向现实生产力转换以及促进产业结构优化升级的税收措施，政府通过税收政策的实施，引导企业调整结构，降低运营成本，提高预期收益。在现行的税种中，企业所得税作为我国的主要税种之一，它是对我国境内的企业和其他取得收入的组织的生产经营所得和其他所得征收的一种所得税，可以有效地组织税收、实施宏观调控。鉴于企业所得税力度大、范围广，具有代表性，故本文利用企业所得税的征收规模表征税收水平①，研究不同税收水平下区域创新能力对经济增长的影响。

二、相关研究动态

关于企业创新能力对经济增长影响的研究。有学者认为，创新对经济增长存在一定阻碍作用。Grossman 等研究了在国际知识溢出的背景下，创新的外部性导致创新太少，缩小国际贸易规模的政策会加大创新的供给不足。因此，会导致经济增长太慢[3]。柳卸林基于熊彼特的增长理论角度，借鉴新古典经济增长理论，发现企业对高校、研究机构的研发投入因创新成果的低转化率无法弥补其挤占生产投入产生的机会成本，故而抑制经济增长[4]。同时，也有学者对此持相反意见。赵敏等重新测度创新对城市经济发展的影响，验证了内生的创新进步是国家或区域经济不断增长的源泉[5]。江艳泓等指出，创新能力和溢出对经济的影响是正向的；技术创新对经济的正向影响在技术出现的2年内缓慢增长，然后呈稳定状态，这种影响表现为6年一个周期；创新溢出对经济的影响在10年以内都处于缓慢增长[6]。何兴邦研究发现，一方面技术创新有助于显著增加经济增长效率，优化产业结构，提升绿色发展水平，改善社会福利；另一方面，技术创新加剧了收入分配不平等，扩大了贫富悬殊[7]。王俊岭通过建立耦合协调模型，对技术创新与经济增长的耦合关系进行分析，认为技术创新与经济增长结果表明两者的耦合协调度整体呈上升趋势[8]。严圣艳利用PVAR模型发现，技术创新给区域经济增长带来正向的冲击效应，但是这种效应并不能持久[9]。

关于税收政策对创新能力影响的研究。研究者从税收政策、企业创新等不同角度发现，税收对创新的影响大多为正向。Cappelen等指出，由于研发活动的外部性给企业造成损失，政府应通过扶持政策促进企业R&D活动，从而促进创新，推动经济增长[10]。黄宇虹等认为，补贴与税收优惠显著激励了小微企业增加创新投入，然而补贴容易引发小微企业寻租，导致补贴对促进创新投入的正向作用不如税收优惠[11]。梁俊娇认为，加计扣除优惠方式对企业创新具有更强的激励作用；间接优惠对非国有企业的创新激励性更强，对东部地区企业的创新激励性更强，对制造业和信息技术业的创新激励性更强[12]。杨乐等检验了所得税激励与企业研发投入显著正相关，即加大激励的力度能够促进研发投入的增加，有利于经济的增长；所得税激励均与企业研发产出显著正相关，即加大激励的力度能够促进研发产出的增加，进而促进经济的发展[13]。然而，吴松彬研究发现R&D税收激励与高新制造企业创新投入呈显著的U形关系，与创新产出短期内并无显著的U形或促进作用，但长期内对高新制造企业创新产出具有挤入效应[14]。孔淑红运用逐步回归法就我国税收优惠对科技创新促进作用的政策效应进行总体和分区的实证分析，发现总体上税收优惠对科技创新没有起到明显的促进作用，但中部地区税收优惠对技术市场成交额有显著促进作用[15]。贺康等通过构建双重差分模型，得出加计扣除政策使企业的创新产出和创新效率显著提高；加计扣除政策的激励效果存在异质性，对非国有企业、大规模企业、非高新技术企业和高市场化地区企业的创新产出和创新效率的激励效果更好[16]。

综上所述，已有研究大都沿着企业创新能力对经济增长的影响、税收政策对经济增长影响两条独立的主线展开探讨，鲜有将三者之间有机结合起来进行实证分析。基于此，本文运用门槛模型，分析在不同税收水平下我国区域创新能力对经济增长的影响。

三、数据来源与研究方法

(一)数据来源与变量选择

1.数据来源

根据数据的可获得性，构建基于2009—2017年我国31个省、直辖市、自治区的面板数据。其中，R&D人员全时当量、R&D经费内部支出、专利申请数和专利授权数等数据来源于历年《中国科技统计年鉴》；地方财政企业所得税收入、人均GDP、居民消费水平、进出口、资本水平、教育程度、人口和医疗水平等数据来源于历年《中国统计年鉴》。

2.变量选择

(1)解释变量为创新能力。创新能力是企业在多大程度上能够系统地完成与创新有关的各项活动的能力。区域创新能力包括创新投入能力和创新产出能力，采用R&D人员全时当量和R&D经费内部支出作为创新投入指标；选取专利申请数和专利授权数作为创新产出指标。(2)被解释变量为人均GDP。选择我国各省级行政单元人均地区生产总值，作为衡量经济发展状况的指标。(3)控制变量选取居民消费水平、进出口、资本水平、教育程度、人口和医疗水平。(4)门槛变量为税收水平。鉴于企业所得税政策力度大、范围广，具有代表性，故本文采用企业所得税表征企业税收水平。区域创新能力指标体系构建和相关变量属性如表1、表2所示。

表1 区域创新能力指标体系构建

表2 相关变量属性

对各个变量进行描述统计，结果如表3所示。其中，各变量样本数均为279个，并测算了相应变量的最小值、最大值、平均数和标准差。从标准差来看，各项指标的离散程度较高，表明我国区域差距比较明显。

表3 描述性统计

(二)模型设定

1.固定与随机模型

基于2009—2017年我国31个省级面板数据进行固定与随机分析，其计算过程如下：

(1)

uit=ait+εit。

(2)

ait表示那些不随时间改变的影响因素，如个人的消费习惯、国家的社会制度等，一般称其为个体效应。对个体效应的处理主要有两种方式：一种是视其为不随时间改变的固定性因素，模型为固定效应模型；另一种是随机因素，模型为随机效应模型。

(1)固定效应检验。

yit=ait1T+xitβ+εit。

(3)

其中，ait为固定效应，yit为被解释变量，xit为解释变量，1T是一个所有元素都为1的T×1列向量，εit为残差项，i为地点，t为时间。

设定如下两个基本假设。

H1:E[εit|xit，ait]=0，

H2:Var[εit|xit，ait]=σ2IT。

H1表明残差项εit与解释变量xit的前期观察值、当期观察值和未来观察值均不相关，H2是一般的同方差假设，在此假设下模型的OLS估计是BLUE的。

(2)随机效应检验。对面板数据进行随机效应检验，随机效应可以视为固定效应的扩展，在以上两个假设基础上再加上如下假设。

H4:Cov=(ait，xit)=0；

2.门槛模型

(1)模型设定。根据2009—2017年我国31个省级面板数据，采用门槛回归模型加以测算：

(4)

其中，yit表示被解释变量，xit表示解释变量，qit是门限变量，i为地点，t为时间，εit为残差项，γ为待估计的门槛值。

定义虚拟变量I(γ)=(qit≤γ)，其中I为指示函数，即对于qit≤γ时，I=1，否则I=0。此时，方程组(1)可以用单一方程表示：

yit=ui+βxitI(γ)+εit。

(5)

然后通过最小化残差值的方法估计出门槛值以及参数值。

(2)假设检验。门槛回归模型的显著性检验是检验以门槛值划分的样本间其模型估计参数是否显著不同。设定假设和LM统计量。

H1:β1≠β2，

(6)

然而公式(3)进行统计检验在原假设下无法识别，Hansen(1996)以统计量本身的大样本分布函数来转换，得到大样本的渐进p值。原假设成立则p值统计量的大样本分布为均匀分布。

在H0成立的条件下，系数β1=β2，方程组(1)退化成单一线性回归方程，不存在门槛效果，反之则表示β1和β2在两区间会有不同效果。

(3)置信区间。

H0:γ=γ0。

H0为原假设，似然比检验统计量可表示为

(7)

四、实证分析

为研究不同税收水平下我国区域创新能力对经济增长的影响，首先构建区域创新能力指数，测算我国区域创新能力，然后进行固定与随机回归分析，分析各项指标对经济增长的影响程度，最后运用门槛模型，测算不同税收水平下我国区域创新能力对经济增长的影响程度。

(一)区域创新能力指数测算

为测算区域创新能力指数，首先运用SPSS对数据标准化处理后，进行KMO和Bartlet检验，结果求得KMO值为0.72，Bartlet检验P值<0.001，说明变量之间存在公共因子，然后以方差最大化为准则进行因子正交旋转，可得方差最大化后的共因子方差比及主成分。公共因子代表原有信息量均在90%以上，则所提取的公共因子足以代表原始数据所提供的信息。根据公共因子得分系数矩阵，测算2009—2017年我国31个省份的区域创新能力公共因子得分，并将公共因子得分折算为百分制，计算公式如下：

(8)

其中，xit为区域创新能力公共因子得分，xitmax和xitmin分别为区域创新能力公共因子得分最大值和最小值，i为地点，t为时间。

表4 区域创新能力指数

由表4可知，2009—2017年面板数据的样本数共279个，其中最小值为0，最大值为100，均值为13.58，标准差为17.71。从创新能力指数的均值上看，我国各省份的区域创新能力达到均值水平的仅有32.26%。说明我国企业总体创新能力属于中等偏下水平，创新能力有待提高；从创新能力指数的标准差上看，离散程度较高，说明我国区域创新能力差异较大。其中，东部地区创新能力最高，北京、上海、江苏、浙江、山东、广东6个省份在我国创新能力中历年处于较高水平，中部地区次之，而西部地区创新能力较低，天津、安徽、福建、河南、湖北、湖南、重庆、四川8个省份在近5年中创新能力逐渐提高，达到我国中等创新水平。

(二)固定与随机回归分析

对数据标准化处理后，在固定效应与随机效应检验的基础上，通过Hausman检验， Prob>chi2=0.000 0，随机模型的基本假设得不到满足，面板数据适合固定效应。其中固定效应检验中，各变量的回归系数、t统计量、相应的P值和95%的置信区间，其中门槛变量(Pa)、医疗水平(Medical)没有通过显著检验，其他变量P值均小于0.01，变量显著。进行F检验后，Prob>F=0.000 0，固定效应十分显著，结果如表5 所示。

表5 固定效应检验

由表5可知，我国区域创新能力(Tech)、教育程度(Edu)、居民消费水平(CPI)和资本水平(Invest)的提高对经济增长均有促进作用，教育程度对经济增长的促进作用最大，区域创新能力对经济增长的促进作用仅是教育程度的1/3，因此需要提高区域创新能力对经济增长的促进作用。而进出口总额(Open)和人口数量(People)对经济增长存在明显的负影响，医疗水平(Medical)和税收(Pa)不显著。

(三)门槛模型回归分析

在上述分析中，我国区域创新能力对经济增长整体上有促进作用，但是区域创新能力与经济增长之间存在异质性，因此，以税收作为门槛变量，运用门槛回归分析，对2009—2017年省级面板数据做实证分析，解释变量为创新能力，被解释变量为人均GDP。

首先确定门槛个数，对门槛效应进行分析后求出F值，然后按照自助抽样法反复抽样500次得到的P值。如表6所示，门槛检验在单门槛和双门槛的10%、5%和1%水平上显著，而三门槛不显著，因此实证分析采用双门槛模型。

表6 门槛检验

在双门槛模型中，测算以税收为门槛变量的门槛估计值和95%的置信区间，由表7可得，门槛估计值分别为74.81和182.23，95%的置信区间分别为52.105 0～80.870 0和140.900～185.210，则门槛变量将税收分为3个区间，税收水平在0182.230区间。

表7 门槛估计值与置信区间

在对控制变量进行检验时，其回归系数、t统计量、相应的P值和95%的置信区间，如表8所示，仅有医疗水平(Medical)不显著，而对于其余5个控制变量来说，P值均小于0.01，门槛效应显著。居民消费指数(CPI)、资本水平(Invest)和教育程度(Edu)的回归系数大于0，对经济增长有促进作用，其中，居民消费指数作为我国经济的重要支撑，促进作用最为明显，教育程度和资本水平次之；进出口总额(Open)和人口数(People)的回归系数小于0，对经济增长存在抑制作用，其中，人口对我国经济增长抑制比较明显，人口越多，越不利于我国经济的增长，进出口总额次之。

根据表9可得，当税收水平在0182.23区间时，回归系数为0.976 917 3，我国区域创新能力对经济增长有促进作用。由此可见，我国区域创新能力与经济增长是非线性关系，呈现“先下降，再上升”的U形特征。

表8 单门槛参数检验

表9 门槛区间检验

通常认为，区域创新能力提升对经济发展起到绝对正向促进作用，但测算结果却表明：在税收水平较低的地区，区域创新能力的提升并不一定能够有效促进本地区经济增长；然而，随着税收水平的不断提升，区域创新能力对经济增长的促进作用得以凸显。由此可见，为了有效促进经济增长，不但要提升区域创新能力，而且要积极优化税收政策。

(四)区域差异的实证分析

为分析不同税收水平下我国区域创新能力对经济增长影响的区域差异，将我国31个省级行政单元根据门槛估计值划分为3个不同的区间，如图1所示。

图1 2009—2017年我国不同税收水平省级数量变化图

根据区域来看，在2009—2017年间，处于税收水平在Pa>182.23区间的北京、上海、江苏、浙江、山东和广东6个省份，集中于东部地区，通过提高区域创新能力，可以达到促进经济增长的目的；最初处于税收水平在74.81182.23区间；而最初处于税收水平在0

从2009年到2017年，税收水平在0182.23区间的省份由6个上升至17个。可见，国家对企业的税收政策力度在逐年增大，越来越多的企业借助税收政策，提升本地区税收水平，然后通过提升区域创新能力，促进本地的经济增长。其中，在2009—2012年间，税收水平在0182.23区间的省份数量增加了9个，增速比较明显；2012—2016年间，各税收水平省份数变化不明显，在此期间，“营改增”政策发挥重要的影响，2016—2017年税收水平在Pa>182.23区间省份数量继续增加。

为剔除区域间税收、经济等差异的影响，对全国东、中、西部地区分区进行实证研究，分别考察不同税收水平下区域创新能力对经济增长的影响。首先对东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省份进行门槛检验，在单门槛和双门槛的10%、5%和1%水平上显著，三门槛不显著，结果如表10所示。

表10 东部地区门槛检验

在双门槛模型测算中，以税收为门槛变量的门槛估计值和95%的置信区间(见表11)，门槛估计值分别为381.82和704.86。对控制变量进行检验如表10所示，且当税收水平在0704.86区间时，回归系数为2.087 921，促进作用持续减弱。由此可见，在东部地区，在不同税收水平下，区域创新能力对经济增长的促进作用明显。

接着对中部地区(吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南)8个省份以及西部地区(四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、重庆、广西，宁夏、内蒙古、新疆)12个省份进行门槛检验，门槛不显著，即为线性关系。对两个区域做固定与随机效应检验(如表12和表13所示)。

表12 中部地区税收的影响

表13 西部地区税收的影响

在中部地区，税收水平对区域创新能力和经济增长的影响不显著，在西部地区，税收水平对区域创新能力的影响不显著，但对经济增长的影响是显著的，税收水平与经济增长呈负相关关系，所以税收水平越高，对经济增长的抑制作用越明显。

通过对东、中、西部地区的分区域实证研究，发现在不同的税收水平下，东部地区区域创新能力对经济增长促进作用明显，但对中西部地区的影响不显著。

五、结论与启示

(一)主要结论

从上述分析结果可以看出，在不考虑税收水平的情况下，在2009—2017年期间，我国区域创新能力对经济增长有显著的促进作用，创新能力的回归系数为1.519 7，表明我国区域创新能力对经济增长具有显著的促进作用。当将税收水平作为门槛变量时，在2009—2017年期间，我国区域创新能力对经济增长的影响为非线性关系，并呈现出“先下降、后上升”的U形特征。根据门槛模型的测算结果，税收的门槛估计值为74.81和182.23，当税收水平在0～74.810区间时，回归系数为-18.865 53，区域创新能力对经济增长有显著抑制作用，区域创新能力的提升并不一定能够有效促进本地区经济增长；当税收水平在74.810～182.230区间时，回归系数为-2.505 346，负面影响仍然存在，但抑制作用逐渐减弱，仍须继续提高税收水平，在达到一定税收水平时，提高区域创新能力才能有利于经济的增长。当税收水平大于182.230时，回归系数为0.976 917 3，随着我国区域创新能力的提高，对经济增长的促进作用开始不断增强。通过对我国东、中、西部地区分区域进行实证研究发现，在不同税收水平下区域创新能力对经济增长影响的区域差异明显，区域创新能力对东部地区经济增长促进作用明显，但对中、西部地区的影响不显著。

(二)相关启示

基于上述研究结论，可得出以下两点启示：(1)鉴于我国区域创新能力对经济增长的影响呈现“先下降，后上升”的U形特征，为了促进经济增长，一方面要提升区域创新能力，另一方面要积极优化税收政策，积极实施更多的税收政策，尤其要加大对高新技术产业和新兴行业的企业实施税收优惠，支持和鼓励企业开展研发创新活动，从而推动区域高质量发展。(2)由于我国地域辽阔、区域差异较大，所以在不同税收水平下，政府需要根据地区实际情况，因地制宜，借助税收的杠杆作用，降低企业的税赋，提升企业创新的活力和动力，解决我国区域发展中的不平衡不充分问题。

注 释：

① 本文采用的企业所得税为地方财政企业所得税收入，它体现了企业对地方财政的税收贡献。