税制结构对技术创新水平的影响效应研究——对直接税和间接税的双重考察

田时中，余本洋

(1.安徽大学经济学院，安徽合肥 230601；2.中央财经大学中国财政发展协同创新中心，北京 100081)

一、引言

创新是引领新时代发展的第一动力，为经济高质量发展提供技术支撑，党的十九大报告进一步明确了创新在经济社会发展中的重要地位，要求加快创新型国家建设。为了实现这一战略目标，各地区相继出台了一系列创新举措，如利用税收激励技术创新是地方政府的普遍做法。与此同时，税收会加大企业经营成本，削弱了企业日常现金流，企业会选择相对保守的投资策略，终止研发活动或削减创新投入，使得税收在企业研发投入中的“挤出效应”更为明显[1-2]。在当前构建区域经济协调发展新机制和推进财税体制改革背景下，如何有效发挥税收对企业技术创新的激励作用以提升地区技术创新水平，已成为人们的重大现实关切。因而，研究中国背景下，税制结构对技术创新水平的影响机理，对于优化税制结构和提升技术创新水平，进而驱动区域经济高质量协调发展，具有重要的理论及现实价值。

直接税与技术创新关系的研究方面，Czarnitzki 等[3]以加拿大为样本的实证研究显示，研发税收抵免促进了加拿大制造业技术创新。Cappelen 等[4]的研究表明，研发税收激励对外溢性不强的企业具有显著的促进作用。汪卢俊等[5]采用两步回归法研究税制改革对技术创新的影响，结果发现提高直接税比重有利于促进制造业技术创新，李香菊和贺娜[6]、陈红等[7]的研究支持上述观点。梁俊娇和贾昱晞[8]研究发现企业所得税直接优惠、间接优惠均对企业创新有促进作用，但间接优惠的促进作用更明显。李峄和付晓枫[9]认为企业所得税与企业创新直接相关，且收入较高，适合培育为地方主体税种，而魏紫等[10]研究认为小型微利企业的所得税优惠可以提高企业利润，促进固定资产投资，但并不能促进企业加大创新投入。冯海波和刘胜[11]、严成樑和胡志国[12]的研究发现所得税对创新的影响取决于政府对创新风险的分担程度，个人所得税与企业所得税都不利于技术创新，且个人所得税对创新的负向影响要大于企业所得税，这是因为在创新驱动框架下，与资本所得税相比，劳动所得税对R＆D 部门劳动力选择和经济增长的影响更显著。

对于间接税与技术创新的关系，李林木和汪冲[13]研究指出，间接税的“非中性”特征更加明显。于谦和蒋屏[14]采用上市公司年报数据，实证分析了增值税转型对企业创新的影响，发现增值税转型减少了企业采购固定资产的成本，增加了企业可支配收入，进而增强企业的研发积极性，加大创新投入。范子英和彭飞[15]研究发现“营改增”显著降低了企业税负，促使企业增加固定资产投资及技术创新投入，进而提高了企业的技术创新水平。张璇等[16]运用多时点双重差分模型和倾向得分匹配方法研究“营改增”对企业创新的影响，结果发现“营改增”会降低企业税负，促进企业创新，还进一步指出这种影响在民营企业、中小企业身上更为明显，而王桂军和曹平[17]研究认为“营改增”增强了企业对引进技术的依赖，显著地削弱了制造业企业培育自主创新能力。故而，有效促进技术创新水平的提升，有必要推进税制改革[18-21]。

关于技术创新水平测度与评价，陈广汉和蓝宝江[22]以国内三种专利申请量来衡量技术创新水平。孟庆玺等[23]认为实用新型和外观设计大多是简单地改进现有技术，技术性含量较低，故仅使用发明的申请数量来衡量技术创新。白俊红和卞元超[24]、吴非等[25]指出当前中国专利申请量存在冗余情况，专利申请量不能真实衡量创新产出，以国内三种专利授权量来衡量科技创新更加合理。在技术创新评价方法选择上，熵值法、主成分分析法、数据包络分析法、SFA 与中介变量法等也有运用[26-28]。

综上，现有关于税收与技术创新的研究成果丰硕，具有重要的参考价值，不过，现有研究在如下方面还需进一步拓展:税制结构对地区技术创新水平的影响机理是什么，地区经济水平差异如何扭曲上述机理，技术创新水平测度指标及方法的可操作性等问题有待进一步验证。鉴于此，本研究基于极值熵值法研究中国技术创新水平，从直接税和间接税双重视角构建面板模型，实证检验税制结构对技术创新水平的影响效应。边际贡献包括:(1)选取国内三种专利授权数，以极值熵值法测算技术创新水平综合指数，为衡量中国及地区技术创新水平提供新思路；(2)构建面板Tobit 模型，实证检验直接税、间接税对技术创新水平的影响，而且在“税制结构-创新驱动”研究框架中，引入地区经济发展水平作为门槛变量，运用面板门槛模型，深入阐释税制结构与技术创新水平的非线性关系；(3)研究成果为新时期贯彻创新驱动发展战略与深化财税体制改革提供经验依据和决策参考。

二、税制结构对技术创新水平的影响机理分析

要深入探讨税制结构对技术创新水平的影响，需要对间接税和直接税加以区分。直接税对纳税人直接征收，不可转嫁，其影响路径包括:第一，直接税负担影响企业经营的最终收益率，致使技术创新活动的回报率更低以及具有不确定性。技术创新活动具有明显的公共物品特征，其私人收益通常小于社会收益，而直接税负担会直接降低企业最终利润，资本逐利属性促使企业减少技术创新投入，对技术创新产生负面影响[21]。第二，直接税会直接削减企业资金，增加企业财务风险，对企业研发投入的持续性产生干扰。在税收负担较重的情形下，进行高风险的研发投入并不是企业的理性选择，因为充裕的资金不仅是企业研发投入的保障，更是经营失败时的“风险准备金”，可使濒临破产的企业得以维系生存，此时企业更倾向于较为保守的经营策略，即终止研发活动或减少创新投入[15，18，24]。第三，较重的税收负担会促使企业采取寻租行为。为了获取更高的边际报酬与实现利润最大化，“理性人”属性的企业会将时间、资金等资源分配到回报率更高的活动中。考虑到实际税负较重、税收征管操作空间较大，企业将会策略性地选择寻租行为，在边际收益较高的避税活动上耗费较多的时间与资金，而技术创新活动也随之被挤出。基于此，提出:

假设1:直接税与技术创新水平呈现负相关关系。

虽然企业可将间接税负担转嫁至消费者，但间接税是从生产、流通等中间环节征收，需要企业垫付资金，从而挤占了企业的现金流，影响企业的技术研发投入。技术创新活动一般持续周期长、资金需求量大，而目前中国信贷市场并不完善、融资渠道相对单一，增加了企业外部融资的难度，面对外部融资渠道失效的困境，企业依赖自有资金进行研发活动的压力骤增。间接税负担削减了企业的现金流，直接降低了企业对研发盈利前景的信心和进行技术研发的积极性。事实上，即使企业成功获取外部融资，也会增加企业的技术研发成本，阻滞了企业的研发创新。此外，各税种对技术创新的影响也会有所差异。与直接税在“事后”征收不同，间接税在产品生产、流通等各个环节征收，税负已实际嵌入各类产品和投入要素的价格中，贯穿于企业的整个运营过程，对企业的生产经营产生重要的影响。虽然直接税降低了企业的最终“所得”，挤占了企业用于研发创新的资金，但这不直接对企业生产经营的各中间环节产生扭曲影响[8，14，20]。在税收负担一定的约束下，直接税仅改变预算线的截距，致使预算线平行移动，但是间接税却使预算线的斜率发生改变，其导致的效率损失与超额负担要大于直接税。对于企业而言，间接税具有“非中性”特征，会对投入要素的相对价格产生扭曲，进而降低企业进行技术研发的决策偏好。因此，间接税负担对企业技术研发活动的影响相对较大。基于此，提出:

假设2:间接税与技术创新水平呈现负相关关系，“非中性”特征明显。

三、中国技术创新水平测度与评价

(一)测度指标、数据与方法

对于技术创新水平，现有研究中多基于国内发明、实用新型、外观设计的专利申请数或专利授权数来衡量。考虑到专利申请数存在冗余问题，也不具有代表性与客观性，据此衡量技术创新水平不够精准，本文借鉴已有研究[22，24-25，27]，选取中国大陆31 个省份的三种专利授权数为研究样本(不考虑港、澳、台地区)。在数据方面，由于2007 年推行新一轮财税体制改革，导致部分数据统计口径前后不一，故而将研究样本的时间窗口定为2007—2018 年。各省级行政区三种专利授权数据均来源于《中国统计年鉴》、国家统计局及各省统计局官网。方法上，为避免主观性，以能够客观赋权的极值熵值法测算中国技术创新水平综合指数。极值熵值法基本步骤如下:

数据极值处理为:

计算指标信息熵值为:

计算指标的权重为:

计算技术创新指数为:

其中，Xij为第i年第j项指标的原始数值，Xij′为第i年第j项指标处理后的标准化值，m为年份数，n为评价指标数。技术创新水平综合指数Yi越大，表示技术创新水平提升越快，反之，提升越慢。

(二)技术创新水平评价

运用SPSS21.0、MATLAB 等软件，依据极值熵值法计算公式，即可拟合中国技术创新水平综合指数(2007—2018 年)，为节省篇幅，运算过程省略，结果如表1 所示。

表1 中国技术创新水平综合指数:2007—2018 年

1.时序特征

样本考察期内，中国技术创新水平指数从2007 年的0.008 2 上升至2018 年的0.938 1，整体上呈现逐年上升的时序特征(见图1)。具体来看，中国技术创新水平的提升过程可分为两个阶段:第一阶段为2007—2014 年，技术创新指数从0.008 2提高至0.384 2，这一阶段技术创新水平提升平缓，原因是这一时期各地区主要以粗放型增长模式为主，传统的要素、投资驱动依旧是经济增长的主要动力，地区片面追求经济增长，忽视了对技术创新的培育，导致技术创新水平提升缓慢；第二阶段为2015—2018 年，技术创新水平综合指数从0.624 5迅速提高至0.938 1，同比增长了50.21%，增速较快。究其原因，一方面，近些年国家进一步明确了科技创新在现代化经济体系建设中的支撑作用，贯彻实施创新驱动发展战略，实施结构性减税政策，并加大对技术创新的财政补贴力度，加快地区科研能力的培育与科技成果的转化；另一方面，随着经济增长模式的改变，政府提出去产能、去库存、去杠杆，大力进行供给侧结构性改革，加快产业结构转型升级，取得了一定的成效，一定程度上促进了技术创新水平的提升。

图1 中国技术创新水平时序特征

2.截面特征

截面上看(见图2)，各省份技术创新水平呈现波动性提升，但异质性特征明显，将中国大陆31 个省份的技术创新水平指数均值按降序排列，依次为:山西、辽宁、山东、浙江、上海、湖南、北京、重庆、四川、江苏、安徽、天津、湖北、吉林、海南、内蒙古、新疆、黑龙江、河南、云南、甘肃、河北、福建、广西、贵州、广东、江西、陕西、宁夏、青海、西藏。

图2 中国技术创新水平截面特征

3.区域异质性特征

为进一步研究不同区域技术创新水平差异，依据中国经济区域划分标准，将中国大陆31 个省份划分为东部地区(北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、辽宁、山东、福建、广东和海南)、中部地区(黑龙江、吉林、山西、安徽、河南、江西、湖南和湖北)和西部地区(广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、内蒙古、西藏、青海、宁夏和新疆)，分别计算三大地区技术创新水平指数均值，结果如图3 所示。

图3 中国技术创新水平区域异质性特征

由图3 可以看出，样本考察期内，东、中、西部地区技术创新水平指数均呈上升趋势，东部地区的技术创新水平指数始终高于中国整体平均水平，中部地区约等于平均水平，而西部地区基本低于平均水平，即东部地区＞中部地区≈整体平均＞西部地区，这说明地区间技术创新水平存在异质性特征。此外，2007 年东部地区技术创新水平综合指数为0.010 7，较中部高0.006 2，较西部高0.002 4，而2018 年东部地区技术创新水平指数为0.974 6，较中部高0.051 0，较西部高0.060 2，这说明地区间技术创新水平的差距，随着时间的推移在逐渐扩大。究其原因，东部地区凭借其优越的地理位置、经济基础、资源禀赋等优势，引进高端制造业与高新技术企业，集聚了众多的科研人才，推动了地区技术创新；区位次优的中部，受东部辐射效应，并成功搭上“一带一路”、长江经济带高质量发展战略的“政策便车”，积极承接产业转移，突破科技创新瓶颈，其技术创新水平仅次于东部；而西部深处中国腹地，经济实力不济，高层次人才稀缺，制约了地区技术创新水平的提升。因此，西部需要借鉴东中部的成功经验，扬长避短，探索出一条新型技术创新发展之路，实现跨越式发展。

四、税制结构影响技术创新水平实证解释:Tobit 模型

(一)模型设定

极值熵值法测度的技术创新水平综合指数均介于0～1 之间，说明该变量数值是截断的，不满足线性假设的前提条件。经典假设下最小二乘法(OLS)估计结果可能是有偏且不一致的，而Tobit 回归模型属于受限因变量模型，符合本研究模型的设定条件，故而在确定中国各省级行政区的技术创新水平综合指数(Yit)为被解释变量的基础上，选用面板Tobit 模型，实证检验直接税、间接税对技术创新水平的影响机理，以此来探讨税制结构与技术创新水平的关系，验证假设1 和假设2，基准模型如下:

模型(5)(6)中，Yit为i地区t时期的技术创新水平；direct-taxit与indirect-taxit为核心解释变量，分别表示i地区t时期间接税、直接税负担；Xit为系列控制变量；α0、α1为常数项；β0、β1为核心解释变量回归系数；γ0、γ1为控制变量回归系数；μi、σt分别为地区和时间固定效应，εit为随机扰动项。

(二)变量选取与数据说明

1.核心解释变量

借鉴已有研究[7，17，21]，选取各省直接税负担(direct-tax)、间接税负担(indirect-tax)作为税制结构的衡量指标。考虑到税额负担大小、统计口径不一等因素，部分小税种不予考虑，直接税包含企业所得税、个人所得税、城镇土地使用税与土地增值税，间接税包含营业税、增值税和消费税与城市维护建设税，因“营改增”改革，营业税和增值税合并处理。为减少异方差的影响，对直接税与间接税取对数处理，即:direct-tax=ln(企业所得税+个人所得税+城镇土地使用税+土地增值税)；indirect-tax=ln(营业税+国内增值税+国内消费税+城市维护建设税)。

2.控制变量及数据说明

选取控制变量包括:失业率(syl)、人力资本(rlzb)、产业结构(cyjg)、科技支出(kjzc)、金融规模(jrgm)、对外开放程度(fdi)。为与前文技术创新水平测度的时间跨度一致，选取2007—2018 年中国31 个省份的面板数据为研究样本进行计量分析，样本数据均来源于中国经济统计数据库、《中国统计年鉴》《中国税务年鉴》和各省份统计年鉴，系列控制变量含义及其描述性统计如表2 所示。

表2 描述性统计

3.实证结果分析

运用计量软件STATA15.0，对样本进行处理，Tobit 模型回归结果如表3 所示:

表3 Tobit 回归

(1)表3 报告了Tobit 模型的回归结果，直接税对地区技术创新水平的影响系数为-0.116 1，且在1%水平下显著，表明直接税抑制了地区技术创新水平的提升。直接税负担越重的地区，技术创新水平提升越慢，究其原因:首先，直接税是对纳税者直接征收，税负不可转嫁，直接税负担越重，企业的净利润与个人的可支配收入越少，导致企业的技术研发意愿与科研人员的创新积极性下降，这对企业技术研发活动造成负面效应；其次，直接税直接影响企业的资金量，税负越重，企业的财务压力越大，企业对技术研发的持续性投入可能性越低。考虑到技术创新活动的资金回流速度慢，为了避免因资金问题而破产，对于一些资金实力稍弱的中小企业，往往倾向于减少技术创新投入，转而将资金投入到回流周期短、速度快的生产性活动中，抑制了企业的研发创新。此外，较重的直接税负担会影响企业决策，增强企业寻租行为的偏好意愿。直接税负担越重，企业进行避税的边际收益越高，利益最大化目标将会激励企业积极进行避税活动，此时将会占用企业更多的精力与资源，受企业“寻租”行为的影响，技术创新活动会减少，不利于技术创新水平的提升，验证了假设1 是成立的。

间接税对地区技术创新水平的影响系数为-0.455 3，且在1%水平下显著，表明间接税抑制了地区技术创新水平的提升。间接税负担越重的地区，技术创新水平提升越慢，究其原因:间接税负担虽最终可以转嫁至消费者，但间接税是从企业生产、流通等中间环节征收，需要企业垫付资金，影响了企业现金流。间接税负担越重，现金流压力越大，企业可用于研发投入的资金越少，不利于技术创新水平的提升。并且，在特定时期，企业为提高销售量而压低销售价格，此时间接税负担并不会全部转嫁至消费者，而是由生产者与消费者共同承担，间接税负担越重，企业承担的部分越多，企业财务压力越大，技术创新投入越少。此外，间接税对技术创新水平的影响系数绝对值(0.455 3)大于直接税系数的绝对值(0.116 1)，这说明间接税对技术创新水平的影响效应更大。因为直接税与间接税的征收环节及征收特点不同，直接税是在产品完成各个中间环节后，对扣除成本、损失等后的“所得”征税，而间接税是对各个中间环节征收，中间环节越多，产生的扭曲影响越大，“非中性”特征越明显，进而产生更多的超额负担与效率损失。综上，间接税与技术创新水平的提升呈现负相关关系，“非中性”特征明显，验证了假设2 是成立的。

(2)失业率对地区技术创新水平的影响系数未通过显著性检验，表明失业率与技术创新水平之间的影响关系是模糊的。技术研发活动的人才需求量大、持续周期长，失业率越低，人才流动性越低，越有利于研发活动的有序开展，促进技术创新。但从另一角度来看，当前我国劳动力市场呈现供给基数大、整体素质低的特点，较低的失业率意味着劳动密集型产业众多，这些产业并不需要较高的技术水平，且其存在具有一定的惯性，致使地区对技术研发的重视程度不高，对先进技术的引进力度不够，使得失业率对技术创新水平的影响不显著。

(3)人力资本对地区技术创新水平的影响系数未通过显著性检验，表明人力资本与技术创新水平之间的影响机理还有待深入探讨。人才是创新之源，而R＆D 人员是技术研发的直接参与者，是地区技术创新的主力军，R＆D 人员基数越大，越能推动地区技术创新。但从另一角度来看，目前我国R＆D 人员的质量良莠不齐，在技术研发活动中不能实现高效协作。此外，科研圈内激励机制不完善，R＆D 人员常为经费等问题所困扰，研发活动受条条框框束缚，不利于科研创新水平的提升。因此，需要有效的激励机制，促使人力资本正向推动技术创新水平的提高。

(4)产业结构对地区技术创新水平的影响系数在1%水平下显著为负，表明产业结构不利于技术创新水平的提升。究其原因，近年来各地方政府过度干预市场，盲目招商引资，一些行业的投资行为极不理性，在工业领域表现为“低端化”趋势与严重的产能过剩问题。工业产值在国民经济总量中比重越大，高端制造产业与高端服务业的发展越艰难，越不利于地区技术创新水平的提升。

(5)科技支出对地区技术创新水平的影响系数在1%水平下显著为正，表明科技支出促进地区技术创新水平的提升。究其原因，一方面，财政科技支出规模越大，越能有效解决企业研发资金匮乏问题，降低了企业为研发所承担的融资压力与财务风险，增强了企业对研发活动的盈利信心与投入热情；另一方面，财政科技支出可以反映政府的政治意图，具有一定的导向作用，其规模越大，越能引导社会资源向技术创新方面倾斜，推动地区技术创新水平提升。

(6)金融规模对地区技术创新水平的影响系数在1%水平下显著为正，表明金融规模促进技术创新水平的提升。究其原因，技术研发项目的资金需求量大，企业难以依靠自有资金进行整个研发活动，在研发中经常出现资金周转困难。金融规模越大，企业外部融资成功的可能性越高，越能有效地降低企业资金断裂风险，保证了技术研发活动的持续性，对企业技术创新水平产生正向影响效应。

(7)对外开放程度对地区技术创新水平的影响系数为正，但表3 间接税模型中影响系数未通过10%水平下的显著性检验，且直接税模型中影响系数的显著性并不强。究其原因，地区对外开放程度越高，政府越容易利用财税优惠政策吸引高新技术企业落户，引进先进技术，有利于地方技术进步，但目前我国一些关键领域和核心技术与发达国家仍有较大差距，对外开放程度越高，国际合作与联系越密切，越易依赖外国先进技术，不利于自主研发创新。因此，随着对外开放度的提升，企业更应该注重对核心技术的研发投入，提高技术创新产出，提高企业核心竞争力，与国际接轨。

4.稳健性检验

方法1:变量替换。借鉴已有做法，采用变量替换的方法进行稳健性检验[9，11，22]。以各省份的国内三种专利授权数之和来衡量地区技术创新水平，替换极值熵值法测算的各省技术创新水平综合指数，进行稳健性检验，回归结果见表4 方法1。

方法2:删除不显著的控制变量。表3 回归结果中失业率、人力资本、对外开放程度变量对地区技术创新的影响系数不显著，将失业率、人力资本、对外开放程度变量删除，对其余变量进行检验，回归结果见表4 方法2。

方法3:子样本检验。为确保研究结果稳健，利用子样本进行稳健性检验。考虑到西部地区经济基础薄弱，政府财税决策以及企业投资偏好等与东、中部有较大差异，因此将西部地区的12 个省份剔除，剔除样本占总样本的38.71%，对剩余19 个样本进行稳健性检验，回归结果见表4 方法3。

通过替换变量、删除不显著控制变量、改变样本数三种方式进行稳健性检验，回归结果如表4 所示，可知核心解释变量直接税、间接税的回归系数方向与表3 的回归结果一致，且相关系数通过了显著性检验，此外，间接税回归系数绝对值仍大于直接税回归系数绝对值，系列控制变量系数的显著性与方向存在细微差异，总体上与基准回归保持一致。以上，说明本文的实证分析结果具有稳健性，不存在“伪回归”问题。

表4 稳健性检验

五、税制结构对技术创新水平的影响进一步解释:门槛模型

(一)模型设定

考虑到地区经济水平差异可能会对估计结果产生干扰，使得税制结构与技术创新水平之间可能为非线性相关。因此，引入地区经济水平作为门槛变量，并以地区人均GDP 指标(数据取对数)来衡量，通过构建面板门槛模型进一步验证。因不确定具体门槛数量，先设定单一面板门槛模型，具体模型如下:

其中，α2、α3为截距项；β2、β3、γ2、γ3、ρ1、ρ2、ρ3、ρ4为相应的待估系数；I(·)为示性函数，如括号内的命题为真，则I(·)取值为1，否则为0；pgdpit为门槛变量；δ1、δ2为对应门槛值；εit是随机扰动项，符合独立同分布的标准正态分布；其余符号含义与模型(5)模型(6)相同。

(二)门槛值的确定

借鉴已有研究[21，29]，在门槛个数的检验上，本研究采用Bootstrap 自抽样法来计算相应的F 统计量、P 值及临界值，基于数据特征估计具体门槛值，进而刻画变量之间的非线性关系，门槛效应检验结果见表5。

表5 直接税和间接税的门槛自抽样检验

从表5 可以看出，直接税、间接税单一门槛检验结果的P 值分别在5%、10%水平下显著，而二重门槛检验结果的P 值均未通过显著性检验，这说明直接税与间接税对技术创新水平的影响均存在单一门槛值。

表6 门槛估计值和置信区间

此外，表6 显示了门槛估计值及对应95%置信区间，由此可知直接税的单一门槛值为10.765 9，间接税的单一门槛值为9.635 3。由于对门槛变量数据进行过对数处理，应将上述直接税、间接税门槛值进行处理，最终确定的直接税、间接税门槛值分别为47 377.37 和15 295.29。当地区经济水平跨过相应的门槛值后，直接税、间接税对地区技术创新水平的影响效应会发生变化。具体来说，当地区人均GDP 上升至47 377.37 元门槛时，直接税对技术创新的影响会产生变动；当地区人均GDP 上升至15 295.29 元门槛时，间接税对技术创新的影响会产生变动。

(三)门槛回归结果分析

基于自抽样检验结果，确定本研究适用单一门槛模型，对模型(7)(8)进行回归估计，估计结果如表7 所示。

表7 门槛回归

表7 报告了门槛回归结果，与Tobit 模型估计结果一致，直接税对技术创新水平的影响显著为负，但随着地区经济水平的提高，直接税对技术创新水平的影响效应逐渐减弱。究其原因，当地区经济水平较低时，企业整体规模小，留存收益与现金流量也相对较小，抵御风险能力弱，而直接税是对其“利润”征收且不能转嫁，进一步增加了企业的财务风险与经营压力，促使企业的生存受到威胁，资源有限的企业将会暂时放弃技术研发，转而选择风险较小的其他经营活动；当经济发展水平较高时，企业规模逐渐变大，资本愈加雄厚，抵御风险能力增强，此时直接税对企业生产经营的影响变小，企业也更倾向于培养自己的核心竞争力，加大技术研发。因此，随着经济发展水平的提升，直接税对技术创新水平的影响逐渐减弱。

与Tobit 模型估计结果一致，间接税对技术创新水平的影响显著为负，但随着地区经济水平的提高，间接税对技术创新水平的影响效应呈现出逐渐增强的趋势。究其原因，间接税在企业生产、流通等各个中间环节征收，企业整个生产经营过程都会受到间接税影响。当地区经济水平较低时，企业整体规模小，经营业务较少，中间环节较为简单，致使间接税对企业的影响有限，尤其是小微企业享受财税优惠政策，也在一定程度上削弱了税收对技术创新水平的影响；当经济发展水平较高时，企业规模日趋扩大，业务范围也逐渐变广，中间的经营环节也随之增多，加大了间接税对企业的影响。此外，当企业体量较大时，企业可能为抢占市场份额等经营战略而挤占现金流，此时，间接税对企业研发投入的影响较大。因此，随着经济发展水平的提高，间接税对技术创新水平的影响逐渐增强。

六、结论与建议

(一)研究结论

本文选取2007—2018 年中国31 个省份面板数据为研究样本，从直接税与间接税双重视角，构建了面板Tobit 模型与门槛模型，就中国税制结构对技术创新水平的影响进行实证检验，得出如下研究结论:(1)在样本考察期内，中国技术创新水平整体上呈现逐年上升的时序特征；分地区看，东、中、西部地区技术创新水逐年提升，但地区间技术创新水平存在异质性特征，且地区间差距随着时间的推移在逐渐扩大；(2)直接税与间接税均不利于技术创新水平的提升，但间接税对技术创新水平的负向影响效应更明显；(3)门槛模型估计结果显示直接税和间接税均存在单一门槛，随着地区经济发展水平的提高，直接税对技术创新水平的负向影响效应逐渐减弱，而间接税对技术创新水平的负向影响效应逐渐增强；(4)系列控制变量中，科技支出、金融规模均显著促进了地区技术创新水平的提升，产业结构不利于地区技术创新水平的提升，失业率、人力资本、对外开放程度对技术创新水平的影响不够显著。

(二)政策建议

基于理论及实证研究，提出如下政策建议:

第一，继续推进减税降费。税负挤占了企业现金流，加大了企业的财务风险，因此直接税与间接税均不利于技术创新水平的提升，需要加大减税降费力度，让更多企业享受到普惠性的减税政策。此外，需要精准化与差异化落实减税降费政策，避免“一刀切”的错误倾向，宜在行业间差异化减税降费，对关系技术创新的重点行业与关键领域予以重点关注，增加政策的针对性。将普惠与特惠结合起来，使得税收激励能够精准发力，进一步为减税降费政策提质增效。

第二，进一步优化税制结构，适当提高直接税比重，逐步降低间接税比重。与直接税相比，间接税对技术创新水平的负向影响效应更大，引致的效率损失更多。我国目前税制结构中流转税比重较大，不利于地区技术创新水平的提升。具体措施上，可以考虑适当降低增值税、城市建设税等税种的适用税率，此外，可以间接税优惠替代直接税优惠，减少直接税优惠，并进一步扩大间接税优惠，如扩大增值税优惠范围、提高加计扣除比重等，对于高新技术企业或技术研发活动，税收优惠可以适当倾斜，构建一个科学合理的税收优惠体系，充分发挥其对技术创新水平提升的激励作用。

第三，区域发展协同化。考虑到税收对技术创新水平的影响效果会随地区经济水平差异而变化，各地区技术创新发展要因“地”制宜，精准施策。经济水平较高的东部地区，在鼓励技术创新方面应给予更多的间接税优惠，在技术创新领域发挥好引领作用，经济次优的中部地区需要审时度势，承接一批高质量的产业，力求实现地区科技新突破，而经济落后的西部地区需制定高新技术企业与人才引进计划，给予更多的直接税优惠政策，如降低高新技术企业的认定门槛，出台一系列企业所得税与个人所得税的减免政策，以吸引技术企业的入驻以及技术研发人才的落户。此外，应进一步完善地区间协同发展新机制，如东部省份与西部省份一一对接，“先富”带动“后富”，激励各地区在技术创新方面采取新举措，协同推进技术创新，提高创新水平。