税收优惠与企业创新绩效——基于研发投入和非研发创新投入的双重中介效应

杨艳琳 胡 曦

一 引 言

新一轮的技术革命正在全球范围内掀起蓬勃浪潮，提高科技创新软实力成为当前国家发展的第一要义。面对日益复杂的国际形势，只有把握住技术革命中的重大机遇，才能在国际产业分工中占据优势、在全球经济格局中掌握主动权。2019年5月15日，美国商务部宣布禁止美国公司向华为供应其生产所需的软件和硬件。2020年8月17日，美国商务部工业安全局再次对华为“出手”，进一步加强了对华为及其在“实体名单”上的非美国分支机构使用美国技术和软件的限制，对其所有受出口管理条例约束的项目都增加了许可证要求限制。外国技术来源的中断给中国科技型企业造成不小的打击，因此通过创新促进企业转型升级、提高中国制造的供给质量和效率已成为经济发展的迫切需要。但是技术创新前期投入巨大、见效慢和研发风险较高，企业收益率和企业成本存在严重的失衡，削减了企业的创新动力，所以政府的适度支持和干预对于激励企业创新显得尤为重要(贾春香和王婉莹，2019)[1]。

企业成本主要包括税费负担、人工成本、融资成本、物流成本、制度性交易成本、用能成本等六大类(杨灿明，2017)[2]。在企业创新绩效的诸多影响因素中，税费负担作为政府从企业营收利润中无偿抽取的资金，与企业经营现金流有着密切联系(李林木和汪冲，2017)[3]。《2017中国企业经营者问卷跟踪调查报告》显示，有49.7%的企业家认为企业面临的社保、税费负担过重是当前企业经营发展中遇到的最主要困难。针对这一问题，自十八大以来，在保证必要财政收入的前提下，为了促进供给侧结构性改革、缓解企业资金约束，国家尽量减少税收负担对市场经济的扭曲，降低企业及个人的整体税负。一方面从总量上实施减税降费，为企业提供更加宽松的转型环境。根据国家税务总局公布的数据，2019年度我国释放减税降费金额超过2万亿元，占GDP比重超过2%，带动中国500强企业中的426家增加研发投入大约21.7%。另一方面，通过对特定企业主体或企业行为采取有导向性的税收激励政策，促进研发投入、提高企业创新绩效，实现从要素驱动到创新驱动的转变。同时在2020年“新冠肺炎”爆发后，为了加速企业复工复产，减轻疫情对企业生产经营的负面影响，应对“新冠肺炎”疫情的阶段性减税降费相继出台，截至2020年9月末减税降费金额超2万亿元，有力地支撑了经济增幅由负转正。

税收优惠作为减税降费的重要措施，通过投资扣除、税收抵免等政策增加企业现金流水平，为缓解企业融资约束提供了良好的条件(王春元和叶伟巍，2018)[4]，进而促进企业增加创新投资，提高企业科技创新能力。税收优惠政策一方面可以增加企业内部现金流，使企业可以借助内源渠道为创新融资；另一方面还可以通过信号传递功能向金融机构释放有利信号，降低从外源渠道为创新融资的成本和难度(王鹏等，2020)[5]。Colombo et al.(2012)[6]的研究也表明，研发财税支持可以缓解企业融资约束，这种激励效果对处于种子期和成长期的企业尤为明显。政府通过实施税收优惠政策缓解企业创新资金不足的困境，降低企业的创新成本，提升企业的创新意愿，进而提高了创新效率。现有研究将研发创新(R&D)视作主要的创新途径(Becker和Dietz，2003[7]；杨青峰，2013[8]；薛庆根，2014[9])，大多数学者认为，减免税是通过增加企业的研发投入来提高创新绩效的。但有的研究表明，企业还存在着其他非研发类的创新活动，例如向产业外知识来源学习(Cohen和Levinthal，1989)[10]。大量的创新实践证明，通过引进技术、改造技术和技术消化吸收等非研发创新活动同样能够提高企业的创新水平。那么，税收优惠政策缓解企业融资约束而产生的富余资金是否会被企业用于创新投资？研发创新是不是提高创新绩效的唯一路径？非研发创新投入能否促进创新？创新投资资金如何有效配置？有必要对这些问题作进一步的探索。

目前来看，非研发创新作为一条重要的创新路径，在税收优惠对创新绩效的影响路径研究方面长期被忽视。基于此，与现有研究相比，本文首次将税收优惠、研发投入、非研发创新投入和创新绩效纳入统一分析框架，利用规模以上工业企业的省级面板数据分析不同区域中研发投入和非研发创新投入在税收优惠影响企业创新绩效的中介作用，探究开放式创新条件下自主研发和外源技术路径对创新绩效产生的影响，并进一步分析两条路径之间的协同效应；同时以研发投入和非研发创新投入为门槛变量，探索税收优惠与企业创新绩效的非线性关系，以期合理配置创新资源、探索符合中国国情的创新转型方式和有效多样的创新路径。

本文的结构安排如下：第一部分为引言；第二部分为理论分析与研究假设；第三部分为研究设计，详细介绍本文所使用的数据，以及数据处理和变量构建过程；第四部分为实证分析；第五部分为结论与启示。

二 理论分析和研究假设

(一)税收优惠与创新绩效的关系

税收优惠政策是国家为了补贴特定纳税人、减轻其税收负担并诱导其作出特定行为，而在现有的税制基础上，对纳税人税收负担的各种优惠性调整，从而达到调控企业行为和促进经济发展目的的一种特殊支出。政府通过实施税收优惠政策增加企业内部现金流及可支配收入，缓解企业创新资金不足的困境，配合针对性的创新税收激励手段，提升企业的创新意愿，进而提高创新绩效。作为影响企业创新活动的重要因素，国内外已有大量关于税收优惠政策对企业创新绩效影响的研究。大部分研究表明税收优惠政策对企业创新绩效具有正向激励作用，Czarnitzki et al.(2011)[11]采用倾向得分匹配方法，实证证明研发税收抵免增加了受资助企业的创新产出。李彦龙(2018)[12]构建SFA模型量化高技术产业的创新效率，利用反事实计量分析方法实证验证了税收优惠政策将会使研发效率大约提高8～10个百分点，带来的创新产出占总产出的比重超过10%。Howell (2016)[13]通过分析2004年中国增值税转型改革前后的企业数据，发现在财政约束不断增加的情况下，增值税转型减税能够刺激民营企业新产品的产出和销售。此外，还有学者验证了税收优惠的创新激励效果会因税收优惠力度、企业类型及生命周期的不同而产生效果差异。林洲钰等(2013)[14]发现税收优惠政策从整体上降低企业的创新成本进而影响技术创新效果，这种激励效果不仅依赖于企业能否获得政策优惠，而且取决于企业享受优惠的多少，优惠力度低于某一临界值时，税收优惠政策才会促进企业技术创新；唐书林等(2018)[15]发现政府补贴和税收递延对企业自主创新的影响程度因企业类型而异：对于民营企业，只有税收递延才能激励企业进行创新，与之相对，政府补贴会更多地激励国有企业的创新活动。对于非高新技术企业，政府补贴和税收递延都是有效的创新激励手段，但是对于高新技术企业而言，政府补贴起着更重要的作用。刘诗源等(2020)[16]认为实施减免税政策后，处于成熟期的企业更倾向于增加创新活动，而成长期及衰退期的企业由于其自身的发展需求并不会因为税收激励进行较为明显的创新行为。基于以上分析，本文提出假设1和假设2。

假设1：税收优惠对创新绩效具有正向激励作用。

假设2：税收优惠对创新绩效的正向激励作用并不是一成不变的。

(二)税收优惠、研发投入与创新绩效的关系

研发活动作为一种高风险的企业行为，具有较强外部性，研发项目的高保密性和复杂性会降低企业透明度，信息不对称问题相应产生，从而导致“市场失灵”。税收优惠则通过降低企业研发成本、减少企业创新风险，从而促进了研发投入的增加(Chiang et al.，2012[17]；Kobayashi，2014[18]；杨晓妹和刘文龙，2019[19])。Bler et al.(2015)[20]以挪威1997-2005年的制造业企业为样本，研究发现2002年挪威实施的R&D税收抵免不仅促进了R&D投资，还刺激了中间产品的进口。Rao(2016)[21]研究了1981-1991年间美国联邦研发税收抵免的影响，结果显示在短期内每增加10%的企业税收补贴，企业研发支出占销售收入的比例就会提高19.80%。研发投入的税收激励效果并不是一成不变的，李林木和郭存芝(2014)[22]认为税收减免对研发经费投入的影响效果因税种、区域和企业类型而异，其中所得税的激励作用大于流转税，东部地区企业和外资企业受到的刺激作用更强。研发投入增加有利于提升企业的自主创新能力和创新产出水平，能够显著提高企业创新绩效(Scherer，1965[23]；Hong et al.，2016[24]；孙慧和王慧，2017[25])。目前已有学者就研发投入的这种中介效果展开研究。卢方元和李彦龙(2016)[26]探索了财政补贴和税收优惠政策对中国高技术产业研发效率的影响，实证结果显示政府财政补贴与税收优惠政策对高技术产业的研发效率都有明显的提升作用，并且这种效果与企业R&D投入水平同向变动。李维安等(2016)[27]基于2009-2013年中国上市民营企业的数据探索税收优惠政策对高新技术企业创新绩效的影响，实证结果表明在企业所得税优惠激励企业创新的过程中研发投入起到完全中介作用。杨武等(2019)[28]将研发投入分为资本投入和科研人员投入，研究得出资本投入对创新水平的影响呈倒U型，人员投入对创新水平的促进作用呈正U型。因此认为税收优惠政策对企业科技创新的激励过程可能是间接的，研发投入起到了不完全中介作用。基于此，本文提出假设3。

假设3：研发投入在税收优惠与创新绩效之间发挥中介作用。

(三)税收优惠、非研发创新投入与创新绩效的关系

税收优惠使企业的可支配资金增加，可用于研发和非研发创新的资金也会增加，进而影响企业的创新绩效。但学术界一直以来都将创新定义为自主研发，将其视为唯一的创新手段，忽视了大多数技术较为落后或不具备研发机构的企业所进行的一些其他创新活动。随着传统创新活动向开放式创新的转变，越来越多的企业开展非研发创新活动，而且诸多实践经验证明非研发创新也可以取得很好的创新绩效(Hansen和Serin，1997[29]；Rammer et al.，2009[30]；姬中洋和李彦龙，2019[31])。林毅夫和张鹏飞(2005)[32]认为对于后发国家而言，相较于自主研发，以较低的成本引进成熟的技术是能够更快地实现技术创新的方式。Santamaría et al.(2009)[33]利用西班牙制造业的数据探究正规研发以外的不同创新来源对创新绩效的影响，结果表明非研发创新活动能够显著提高企业的创新产出水平。根据企业非研发创新活动特点，非研发创新投入主要被分为技术改造、引进技术、消化吸收和购买国内技术经费，不同的非研发创新投入对于创新绩效的作用效果不尽相同，而这种作用效果也会因区域而异。谢子远和黄文军(2015)[34]利用1995-2012年中国高技术产业数据进行分析，发现非研发创新投入对创新绩效产生了正向影响，其中购买国内技术费用发挥正向影响，技术改造费用和技术引进费用发挥负向影响，但是当与消化吸收费用产生协同效应时，技术引进费用对创新绩效的正向激励作用就会显现出来。姬中洋和李彦龙(2019)[31]认为非研发创新投入对创新绩效的促进作用存在区域异质性，对东中西部地区的拉动作用呈递减趋势，也正是非研发创新活动的存在进一步拉大了中国区域创新绩效的差距。非研发创新投入一方面可以通过技术引进为企业树立技术创新的标杆，另一方面可以通过技术改造延长现有技术的生命周期，同时相对于自主创新还具有研发周期短、风险低的特点，在某种特定的环境下比自主研发对创新绩效的贡献更大(Hervas-Oliver et al.，2012)[35]。基于此，本文提出假设4。

假设4：非研发创新投入在税收优惠与创新绩效之间发挥中介作用。

(四)研发投入、非研发创新投入与创新绩效的关系

后发国家的创新绩效的知识生产函数既包含自主研发又包含外部技术引进(林毅夫和张鹏飞，2005)[32]，因此对于后发国家而言，研发投入和非研发创新投入都不容忽视。研发投入与非研发创新投入对创新绩效的影响之间既存在互补效应也存在替代效应，哪一种效应占据主导地位取决于企业对于引进外部技术的消化吸收能力。当企业内的研发支出存量和研发人力资本水平较高时，消化吸收能力较强。此时企业自主研发能够与外部技术有效联合、发挥互补效应，形成“引进—创新—再引进—再创新”的良性循环，从而提升技术创新能力。然而，当企业内的研发支出存量和研发人力资本水平较低时，消化吸收能力较差。此时的替代效应占据主导地位，无法有效地消化吸收外来先进技术进行二次创新，有可能陷入“引进—落后—再引进—再落后”的恶性循环，从而降低企业的技术创新能力(肖利平和谢丹阳，2016[36]；保永文，2017[37])。在研发投入和非研发创新投入两条路径对创新绩效的影响研究过程中，Hu et al.(2005)[38]发现，内部研发对国内、国外的技术转让都具有明显的补充作用，这种协同作用对行业创新效率产生正向影响。Hagedoorn et al. (2012)[39]研究表明，内部研发投资水平在内部研发与外部研发之间的交互效应中起到调节作用，当内部研发投资水平较高时，二者呈现出互补效应；反之，二者呈现替代效应。侯建和陈恒(2017)[40]利用2009-2014年中国高技术产业的省际面板数据分析外部知识源化、非研发创新和内部研发对创新绩效的协同效应，结果显示由于现阶段中国整体的创新基础较为薄弱，创新资金分配不均，所以当前三者之间的协同驱动效应并不显著甚至呈弱负向，即使是高技术产业这种创新资源丰富的产业也未能充分发挥多样化创新路径的正向协同效应。基于此，本文提出假设5。

假设5：研发投入和非研发创新投入两条路径存在协同效应。

综上所述，归纳本文的理论逻辑结构，如图1所示。

图1 研究逻辑

三 研究设计

(一)变量选取

1.因变量

专利作为创新活动中最直观和代表性的产出，是创新绩效的重要衡量标准。本文参照侯建和陈恒(2017)[40]的做法，以专利申请量作为创新绩效的衡量指标，专利申请量的数据统计较为稳定、不确定因素较少以及较少受到人为干扰，被学术界认为更能真实地反映创新水平。同时，新产品销售收入(NEW)衡量的是创新成果投入市场之后产生的商业化市场价值，能够衡量创新对于经济发展的贡献程度，本文将其用于实证结果的稳健性检验。

2.自变量

税收优惠是政府通过有针对性的调整税收政策给予特定纳税对象及其生产行为、纳税地区的间接补贴。本文借鉴张玉等(2017)[41]、马文聪等(2019)[42]的做法，用研究开发费用加计扣除减免税和高新技术企业减免税之和来衡量税收优惠力度，研究开发费用加计扣除减免税是指企业将研究开发活动产生的费用在实际发生额的基础上按照一定加成比例在计算应纳所得税额时扣除而获得所得税减免；高新技术企业减免税是指高新技术企业依法享受的企业所得税减免额。

3.中介变量

(1)研发投入。采用企业的R&D经费支出衡量，反映了企业当期的研发投入程度。

(2)非研发创新投入。参照侯建和陈恒(2017)[40]的做法，采用各项非研发创新经费支出的合计数来衡量非研发创新投入，包括技术改造经费支出、引进技术经费支出、消化吸收经费支出和购买国内技术经费支出。

考虑到不管是研发投入还是非研发创新投入，对创新产出的贡献不仅显现在当期，积累的存量对以后期间的创新也有重要作用，因此对创新投入的衡量采用存量指标才更为合理。参照吴延兵(2008)[43]的处理方式，本文采用永续盘存法计算创新投入的资本存量。估计公式如下：

Kit=Ei, t-1+(1-δ)Ki, t-1

(1)

其中，Kit代表研发投入或非研发创新投入的资本存量，Ei, t-1代表R&D经费支出或当期非研发创新投入，δ代表创新投入的折旧率，参照吴延兵(2008)[43]的处理方式，本文将折旧率取为15%。基期创新投入资本存量为：

Ki0=Ei0/(gi+δ)

(2)

其中，gi为2000-2015年R&D经费支出或当期非研发创新投入的平均增长率。

但是在计算之前，需要消除价格变动的影响，因此本文将R&D经费支出价格指数设定为0.55×消费价格指数+0.45×固定资产投资价格指数，将R&D经费支出转换为2000年不变价；非研发创新投入按GDP缩减指数调整为2000年不变价。

4.控制变量

(1)人力资本。与R&D经费支出一样，R&D人员同样是企业拥有的重要创新资源，高质量人力资本具有较高的创新能力和更强的学习能力，是影响创新绩效的重要因素。本文采用R&D活动人员折合全时当量来衡量企业的人力资本水平。

(2)人均GDP。人均GDP反映了区域的经济发展状况，人均GDP较高的地区，企业创新能力较强。

(3)制度环境。制度环境对于企业的创新能力至关重要，本文采用樊纲市场化指数衡量各地区制度环境发展水平和程度。

(4)银行竞争程度。在银行业竞争激烈的地区，企业能以更低的融资成本取得创新活动所需要的资金，从而更多地开展创新活动(蔡竞和董艳，2016[44]；张璇等，2019[45])。所以本文通过计算银行业的赫芬达尔指数来衡量银行业的竞争程度。

此外，本文还控制了时间效应和个体效应的影响。

(二)数据来源

本文使用的数据为2000-2015年中国规模以上工业企业的省级面板数据，主要来自于2000-2015年的《工业企业科技活动统计年鉴》。由于数据缺失，本文分析的区域范围未包括西藏和港澳台地区。所用到的固定资产投资价格指数、消费价格指数和GDP缩减指数来源于2000-2015年的《中国统计年鉴》。银行竞争程度数据手工收集自中国银行保险监督管理委员会官方网站。表1是样本描述性统计分析的结果。同时，经检验，所有变量的方差膨胀因子(VIF)均小于10，不存在共线性问题。

表1 样本描述性统计分析

四 实证分析

(一)模型设计

基于以上分析，本文构建模型(3)-模型(7)分别用来检验假设1、3、4和5。由于企业从创新投入到最终获得创新产出，会经历一个较长的时期，通常不能立刻或者当期获得相应的回报，所以本文对主要解释变量进行了滞后1期处理。

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

其中，i、t分别代表省份和年份，μit，εit，σit，τit，πit表示误差项，Yearit、Regionit分别为年份、地区固定效应。conit代表控制变量，XTit-1是研发投入和非研发创新投入的交互项。参照温忠麟和叶宝娟(2014)[46]的“中介效应的检验与计算”方法，模型估计过程如下：第一步，如果方程(3)中系数β显著，按中介效应立论，否则按遮掩效应立论。第二步，依次检验方程(4)的系数υ和方程(6)中的系数λ是否显著，如果两个都显著，则研发投入的间接效应显著，或者依次检验方程(5)的系数θ和方程(6)中的系数δ是否显著，如果两个都显著，则非研发创新投入的间接效应显著，转到第四步；如果至少一个不显著，进行第三步。第三步，用Bootstrap法直接检验“H0：υλ=0”或“H0：θδ=0”。如果显著则间接效应显著，进行第四步；否则间接效应不显著，停止分析。第四步，检验方程(6)的系数η，如果不显著，即直接效应不显著，只有中介效应；如果显著，即直接效应和间接效应同时存在。同时，方程(7)中加入研发投入和非研发创新投入的交互项，试图证明两个创新路径的交互作用。

(二)中介效应分析

本文使用固定效应模型，考虑了时滞效应，控制了年份和区域固定效应之后得到表2的回归结果。如表2列(5)所示，税收优惠(PRE)的系数为5.771，并在1%的水平上显著。这支持了本文的假设1，说明政府每放弃一亿元的税收，大约可以增加企业577个单位的专利产出。表2列(6)和列(7)的回归结果显示，PRE的系数在1%的水平上显著为正，这说明税收优惠政策使企业产生的富余资金确实会被分别投入到研发创新和非研发创新两个领域之中。表2列(8)中，解释变量同时包含税收优惠(PRE)、研发投入(RD)和非研发创新投入(NON)，且这三个变量的系数都在1%的水平上显著为正。这说明：税收优惠政策既可以直接影响企业的创新绩效，也可以通过研发投入和非研发创新投入这两条中介路径间接促进企业创新绩效的提高。这支持了本文的假设3和假设4。引入研发投入和非研发创新投入的交互项之后，得到表4的结果。交互项系数在1%的水平上显著为正，说明在提升企业创新绩效的过程中这两种创新路径发挥了正向的协同作用。而且加入控制变量和未加入控制变量两种情况下，主要解释变量的系数大小和显著性大体一致，这说明了回归结果的稳健性。

表2 中介效应检验结果

由于回归方程中各个变量的量纲不同，自变量的系数不能直接用于计算和比较，所以本文对上述变量进行标准化之后再回归，得出标准化系数，已知标准化处理并不会改变变量的显著性。由表3可知税收优惠影响创新绩效的总效应为0.81，间接效应(中介效应)为0.26+0.06=0.32，中介效应占比39.5%。其中在中介效应中，研发投入占 81.25%，非研发创新投入占18.75%。这说明了，税收优惠对创新绩效产生的正向影响有60.50%是由税收优惠直接产生的，有39.50%是通过税收优惠促进研发投入和非研发创新投入增加进而促进创新绩效提高的间接路径发挥作用的，其中研发投入的影响效应占比为 81.25%，非研发创新投入的影响效应占比为18.75%。

表3 标准化回归方程

税收优惠政策通过减轻企业的税收负担，间接增加了企业的现金流。配合有针对性的税收激励政策，创造一个更宽松的创新环境，激发企业的创新动力，从而可以提高企业的创新绩效。虽然自主创新、中国创造是目前主要的创新政策导向，但是相较于发达国家，中国的自主创新能力整体偏弱。减负为企业创造的富余资金虽然可以增加企业的创新投入，但是由于自主研发风险较高、周期较长的特点，对于那些本身创新实力较差的企业来说，将资金全部用于自主研发可能并不能带来最优的创新产出。所以将部分资金投资于非研发创新活动，通过技术引进可以弥补企业自主研发的缺陷，通过对国内外技术的消化、吸收、渐进式改良和再创新，可以缩短创新周期，提升技术创新能力，促进本土技术创新。而且这两条路径发挥了正向的协同作用，说明引进国内外先进技术丰富了中国本土企业的技术存量和多样性，专利技术供给企业通过创新也增加了额外的收入，从而提高了它们的创新动力。外源技术经过契合自身实际的再改造再创新，与企业内部技术研发形成互补，带来“引进—创新—再引进—再创新”的良性循环，从而推动企业创新绩效的提升。

表4 协同效应检验结果

(续上表)

(三)区域异质性分析

长期以来，中国经济发展呈现区域不均衡的特点。东部沿海地区借助优越的地理位置、依托长期以来的政策优势，经济发展迅猛，拥有先进的技术水平和高质量的人力资本，企业创新能力较强；而中西部地区由于技术基础薄弱，缺乏产业核心技术，产业结构仍处于转型升级之中，所以在创新能力上与东部沿海地区存在较大差距，这种差距是否会对创新路径产生一定程度的影响有待证明。因此，本文将样本数据分为东部沿海地区和中西部地区分别进行中介效应分析，结果如表5所示。与样本整体相比，分区域分析的结果有所不同。东部沿海地区在系数大小和显著性上与样本总体的分析结果基本一致，对于东部沿海地区而言，税收优惠政策对于企业创新绩效的提升既存在直接效应，也存在间接效应，而间接效应分别通过研发投入和非研发创新投入两条路径发挥作用。这说明东部沿海地区能够较为合理地配置创新投资，发挥自主创新和外源创新的互补作用。中西部地区样本下，逐步回归法得到的结果显示，非研发创新投入这条中介路径不显著。接着使用Bootstrap抽样得到非研发创新投入的95%的中介效应置信区间为[-0.374，0.769]，区间内包含0则表示中介效应不显著，因此对于中西部地区而言，非研发创新投入并没有发挥相应的中介效应。由表5可知，中西部地区企业享受税收优惠政策之后会将产生的富余资金分别用于研发投入和非研发创新投入，税收优惠政策的实施确实促进了企业创新绩效的提升。但是非研发创新投入的中介效应并不显著，也就是说用于非研发创新投入的这部分资金并没有对企业创新绩效提升产生比较明显的推动作用，造成了企业的资源浪费。有研究表明非研发创新投入中的技术改造经费支出、技术引进经费支出、消化吸收经费支出和购买国内技术经费支出对于创新绩效的影响或正或负，各不相同，其中技术引进和消化吸收费用还可能产生协同效应扭转其对创新绩效的影响(谢子远和黄文军，2015[34]；肖利平和谢丹阳，2016[36])。所以中西部地区企业应当结合企业自身的研发水平合理配置非研发创新投入的比例，借鉴东部地区的创新经验，最大化企业的资源利用率。

表5 区域异质性分析

(四)稳健性检验

本文分别从四个方面进行稳健性检验。第一，将创新绩效的衡量指标替换成新产品销售收入(NEW)。第二，将税收优惠的衡量指标替换成税收优惠金额除以主营业务收入(RATE)，转换成比率指标，衡量企业享受的税收优惠占营业收入的比重。第三，由于技术创新是一种耗资巨大的长期活动，所以充裕的资金是企业开展创新活动的基础条件，拥有较高利润水平的企业不仅能够为创新活动提供充裕的资金，同时相对于利润水平较低的企业而言，利润水平较高的企业对企业发展前景具有良好的预期，拥有更强烈的创新意愿以增加企业的竞争力，所以加入利润(PRO)作为控制变量。第四，由于直辖市直属中央政府管理，相对于其他城市在政治、经济和文化等方面占据更加特殊的地位，它们拥有的区位优势和政治经济优势可能对企业创新造成影响，所以本文将北京、上海、天津和重庆四个直辖市剔除之后再次进行回归，验证税收优惠政策对企业创新绩效的促进作用。由表6-表9可以看出，税收优惠仍旧显著促进了企业创新绩效提升，且研发投入和非研发创新投入发挥部分中介效应，结果稳健。

表6 稳健性检验：替换因变量

表7 稳健性检验：替换自变量

(续上表)

表8 稳健性检验：增加控制变量

(续上表)

表9 稳健性检验：去掉直辖市

(五)门槛效应

有大量研究发现税收优惠对创新绩效的影响并不是一成不变的，而是非线性的，受到多种因素的影响(冯海红等，2015[47]；朱永明等，2019[48]；潘孝珍，2019[49])。既然税收优惠对创新绩效的提升效果有一部分是通过研发投入和非研发创新投入传导的，那么当两种创新投入分别是多少时，这种间接的促进效果才能达到最优水平呢？本文选择非研发创新投入和研发投入作为门槛变量来观察税收优惠与创新绩效之间是否存在以及存在何种分段函数关系，根据 Hansen(1999)[50]的研究，本文构建面板门槛模型如下：

PATit=α+η1PERit-1*I(qit-1≤γ1)+η2PERit-1*I(γ1qit-1<γ2)+…+ηnPERit-1*I(γnqit-1)

(8)

其中，qit-1为门槛变量，I(qit-1≤γ1)为虚拟变量，表示该变量在qit-1≤γ1时取值为 1，否则取值为 0。式(8)中其他I(qit-1)式的含义类似。一般情况下，ηn不相同即表明当qit-1取值不同时，税收优惠(PRE)对创新绩效的影响不同。

门槛效应检验结果如表10所示。结果显示：当以研发投入为门槛变量时，门槛效应检验结果不能拒绝单一门槛效应和双重门槛效应的检验，说明采用双重门槛效应模型更合适。当以非研发创新投入为门槛变量时，门槛效应检验结果显示采用单一门槛效应模型更合适。

表10 门槛效应检验结果

表11 门槛估计值及其置信区间

门槛模型估计结果如表12所示。以研发投入作为门槛变量时，税收优惠在第一个区间内的系数为正但是不显著，在第二个和第三个区间内的系数都显著为正且逐渐增大。以非研发创新投入作为门槛变量时，税收优惠在第一个和第二个区间内的系数都显著为正且逐渐增大。这说明，税收优惠对企业创新绩效的促进效果并不是一成不变的，而是随着研发投入和非研发创新投入的逐渐增加呈递增态势，创新投入较高的企业受到税收优惠激励之后，创新绩效提升越明显，这支持了本文的假设2。随着企业创新投入的不断增加，企业面临的研发风险、沉没成本不断增加，此时降低企业投资成本、减轻企业负担以及有侧重性地降低研发成本对企业来说显得格外重要。同时由于创新投入不断增加，企业能够直接或者间接获得的减负效应也就越明显，所以税收优惠政策的创新激励效果更好。

表12 门槛效应估计结果

五 结论及启示

本文利用我国规模以上工业企业的省级面板数据，分析了税收优惠、研发投入、非研发创新投入和企业创新绩效之间的关系。实证分析结果显示：(1)税收优惠政策的实施对企业创新绩效产生了显著的正向影响。通过减轻企业税费负担、缓解企业资金压力的方式确实能够有效地激发企业的创新动力。(2)研究税收优惠影响企业创新绩效的内在传导机制发现，这一正向影响一部分是由税收优惠直接产生的，一部分是通过研发投入和非研发创新投入间接发挥作用的，两者还产生了正向的协同效应，相辅相成，共同提高企业的创新绩效。但是这种内在的传导机制存在着区域异质性，对于东部沿海地区而言，税收优惠对企业创新绩效的作用机制与整体上基本相同；对于中西部地区而言，税收优惠政策显著地提升了企业的非研发创新投入，但是由于中西部地区未有效配置非研发创新投入各种经费支出的比例，导致非研发创新投入并没有间接地促进企业创新绩效的提高。(3)税收优惠与创新绩效之间存在非线性关系。随着研发投入和非研发创新投入的不断增加，企业所享受到的直接和间接税费减负效应越明显，税收优惠对企业创新绩效的利好效果越大。

本文研究结论为利用减免税政策促进企业转型升级，推动中国由传统式创新转变为开放式创新，合理配置企业创新资源提供了重要参考。根据研究结果，得到关于优化财税政策与产业技术政策协调配合的几点启示：

第一，政府应持续加大减免税政策的资助力度，减轻企业负担，为部分企业提供一次性补贴，缓解企业研发资金困境，降低企业创新的资金压力。在持续进行普惠性减税降费的同时，为了引导特定领域创新，强化税收在产业发展中的指导性作用，加大结构性减税降费的实施力度。通过有侧重性的减税政策来有效引导社会资源和各种生产要素的合理分配，实现精准的差异性减税降费，使中国的产业结构逐渐趋于合理化。

第二，探索多元化创新型税收优惠政策。将非研发创新活动纳入到政策激励范围内，建立和完善企业多样化创新路径的引导和监督机制。虽然自主研发是国家倡导的创新主旋律，但目前中国的创新实力相对薄弱且不均衡，尤其是对于中小型企业来说，为了获取政策优惠，盲目扩大自主研发投资，忽视非研发创新投入与企业现有创新资源的互补效果并不能为其带来最优的创新产出。因此在不影响企业自主研发动力的基础上，将税收优惠政策适当性地向非研发创新活动倾斜，可以扩大企业创新资源渠道，加快企业在开放式创新背景下的转型升级进程。

第三，针对创新区域异质性，积极引导不同地区、不同企业合理配置创新资源。在开放式创新背景下，研发创新和非研发创新都是行之有效的创新手段，企业应当考虑多样化创新路径的综合影响。因此，企业在配置创新资源时，应当结合企业自身的技术水平，兼顾两种创新手段的优劣势，探索出适合本企业的独特创新模式，从而提高创新资源的利用率和创新绩效。政府在制定创新鼓励政策时，要切合当地的创新实力，采取相应的举措，避免因一刀切而加剧区域创新水平的不均衡状况，充分发挥非研发创新与自主研发的优势互补效果。