所得税优惠对高端装备制造企业专利许可的影响研究——基于成本－收益视角

杨 瑾 陈泽长

（西北工业大学公共政策与管理学院，西安 710129）

引 言

我国高端装备制造业作为战略性新兴产业，对制造业创新体系构建具有重大影响。然而，高端装备制造业存在着创新能力不足、核心技术缺失等问题，屡遭国外技术封锁的威胁。而专利作为企业各类发明创造中最具创新性的成果载体，其许可活动已成为科技成果转化的重要方式。以专利许可为代表的国内市场技术交易能够显著推动高端装备制造业的创新资源有效配置。

我国与专利许可相关的所得税优惠政策为高新技术企业所得税优惠政策、技术转让所得税减免政策，但后者的政策条件苛刻，作用效果有限［1］。因此，高新技术企业所得税优惠政策是影响高端装备制造业专利许可的主要政策。本文也将 “所得税优惠”的概念限定为高新技术企业所得税优惠政策。根据科技部披露，2015～2020年间，我国高新技术企业户数年均增长率为29.3%，但有效专利许可率却由9.9%下降至6.3%，专利许可的低迷和高新技术企业所得税优惠政策的蓬勃发展形成鲜明对比。所得税优惠通过何种机制影响专利许可？所得税优惠对专利许可的作用效果如何？现有研究主要依据定性分析和欧洲 “专利盒”政策分析［2］解释上述问题，但对高新技术企业所得税政策和高端装备制造业的理论聚焦尚不充分。本文建立专利许可交易双方的成本收益模型，分析所得税优惠的影响机制，并基于高端装备制造业A股上市公司数据开展实证研究，以期揭示专利许可税收激励的内在机制和高端装备制造业发展方向。

1 文献回顾

1.1 专利许可的影响因素

企业作为科技成果产出与转化的核心主体，其专利许可活动的影响因素复杂多样。专利价值有利于实施专利许可［3］，技术竞争环境和专利许可之间存在倒U型关系［4］，企业技术能力、市场经验等因素抑制专利的排他性许可，专利所处阶段则对专利许可产生增强、倒U型、降低多种影响［5］。

1.2 所得税优惠政策效应

如前文所述，仅有高新技术企业所得税优惠政策对专利许可发挥作用。该政策对企业应纳税所得额实施优惠税率，在微观层面上促进企业创新质量和数量提升［6］，但考虑代理成本、人力资本［7］等中介变量后，该政策可能抑制研发投入和创新成果。在宏观层面上，卢君生等 （2017）［8］指出优惠税率并非最优税率，政策损害了社会福利和就业水平。

1.3 所得税优惠与企业专利许可的关系

国际学术界重点关注 “专利盒”制度对专利许可的作用，该制度直接对企业知识产权交易的各项所得进行税收减免。我国尚无 “专利盒”制度，但高新技术企业所得税优惠政策与欧洲 “专利盒”制度共同接受过BEPS行动的 “关联法”判定，研究者认为高新技术企业所得税优惠政策是一项 “类专利盒” 制度［9］。 “专利盒” 制度研究成果可作为本文研究的重要参考。

国外学者认可 “专利盒”制度对专利许可发挥的促进作用，但该制度在各国之间表现出异质性，并可能抑制跨国专利许可和专利转让［10］。另有研究者将 “专利盒”制度的影响范围拓展到创新投资，其在知识外部性较强时实现社会最优研发投资水平［11］， 或促进外国直接投资增长［12］。 国内研究者聚焦高新技术企业所得税优惠政策的案例分析，认为其只对成果转化产生短期激励［13］，且未能与其他政策配合而形成系统性激励［14］，该政策对专利许可的针对性弱于 “专利盒”制度，也未能包含专利转移过程的全部费用［15］。

综上所述，国际研究者探究了 “专利盒”制度对专利许可的作用，但高端装备制造企业享受的所得税优惠政策在内容上更广泛，其对专利许可的作用机制需要进一步探究；国内研究者对高新技术企业所得税优惠政策对专利许可的作用持负面态度，但现有研究多为定性分析，需要更充分的理论和实证分析。由此建立企业专利许可成本收益模型，弥补相关研究缺乏数学模型的短板，并实证分析高端装备制造企业数据以验证假设。

2 理论模型与研究假设

2.1 专利许可的成本收益分析

Clegg 和 Cross（2000）［16］、 岳贤平等（2007）［17］较早地对专利许可的收益和成本进行系统建模，后续研究者初步探索了所得税优惠对专利许可的作用机制。但现有研究尚未结合高端装备制造业背景开展研究。本文由此建立所得税优惠对高端装备制造企业专利许可影响的成本收益模型。

续 表

许可方是高端装备制造企业，对单个被许可方进行1件专利许可决策，共计对n件专利进行决策，各个被许可方是相互独立的。在许可方未获税收优惠时，双方决策流程为：

（1）高质量专利H和低质量专利L是专利权人的私人信息，专利质量j∈｛H，L｝。被许可方认为高质量专利概率为p。

（2）许可方预期收益是特许权使用费RA。高端装备制造领域专利的产业化风险高，需要风险分担，因此RA通常包含固定费用F和提成费。专利产业化成功概率为θj，且θH＞θL。产业化成功预期收益为RS、失败后为0，提成比例为x，则RA＝F＋xθjRS。被许可方认为产业化成功先验概率（1－p）θL， 被许可方预期收益

成本包括交易费用、风险成本、机会成本。许可方和被许可方交易费用分别为包括信息搜索、配套服务等费用。

风险成本包括：许可方面临技术泄露导致的专利价值下降和市场竞争加剧损失在依赖技术先进性盈利的高端装备制造领域尤其突出；被许可方面临逆向选择损失。高端装备制造企业面对高不确定性的业务时，表现为风险厌恶［18］， 借鉴王崇和肖久灵 （2018）［19］的风险感知函数，风险厌恶的许可方实施第i次专利许可的效用损失 UA（i）＝， k∈（0，1］。 被许可方相互独立，不存在许可数量累积。

（3）根据成本收益条件，许可方的决策模型为：

根据式 （1）、 （2），专利许可的均衡交易数量n∗为：

式 （3）表示当被许可方预期净利润为正时，市场需求量趋于无限，均衡许可数量取决于许可方的最优许可数量；当被许可方预期无净利润时，均衡许可数量为0。

2.2 所得税优惠政策的作用机制

高新技术企业所得税优惠政策是影响专利许可的主要政策。将该政策分为优惠资格认定和优惠金额：优惠资格认定表示企业在资格有效期内享受优惠税率，并公示高新技术企业认证信息；优惠金额表示企业获得了优惠税率（15%）带来的实际收益。

许可方获得优惠资格认定、优惠金额后，将上调预期收益和预期机会成本。许可方主要收益为提成费，但高端装备制造领域专利的初期转化收益低、转化周期长，因此初期提成费低，且优惠资格到期但提成费尚未收讫的可能性较高。许可方的主营业务处于稳定阶段，当期收益增加额更高、优惠期限内的收益更稳定。许可方的专利许可预期收益上升率为λ、预期机会成本上升率为 β， 则。 许可方此时的决策模型为：

优惠资格认定可影响被许可方决策。企业申请优惠资格时需提交专利创新性等信息，其获得所得税优惠资格后，向市场传递企业成果转化价值高的信号。高创新能力企业概率为q，许可高质量专利的企业具备高创新能力的概率为αT，则被许可方的专利产业化成功后验概率由于αT－q＞0通常成立，则

则被许可方此时的决策模型为：

将式（3）与式（6）对比，由于ˉθT＞ˉθ，被许可方受到信号传递机制影响，对专利产生许可意愿的概率提升。将相减，则有：

综上所述，高端装备制造企业获得所得税优惠资格和金额后，被许可方产生许可需求的概率上升。但许可方对每件专利采取许可决策的意愿下降导致最优专利许可数量减少，由于nT∗只取决于许可方的最优许可数量，因此市场的均衡交易数量下降。所得税优惠对高端装备制造企业专利许可的作用机制如图1所示。

图1 所得税优惠对高端装备制造企业专利许可的作用机制

基于前文的专利许可交易数据和理论模型，提出如下假设：

假设1a：所得税优惠金额抑制了高端装备制造企业（许可方）的专利许可决策。

假设1b：所得税优惠资格认定抑制了高端装备制造企业（许可方）的专利许可决策。

假设2a：所得税优惠金额抑制了高端装备制造企业（许可方）的专利许可数量。

假设2b：所得税优惠资格认定抑制了高端装备制造企业（许可方）的专利许可数量。

3 研究设计

3.1 数据来源

本文选择2011～2020年间高端装备制造业A股上市公司中，对其他国内企业实施过专利许可的企业作为样本。学术界对高端装备制造业的界定尚无统一标准，但装备制造业有明确的行业范围。根据装备制造业行业范围和唐孝文等 （2021）［20］的研究成果，确定高端装备制造业包含通用设备制造业、专用设备制造业、电气机械和器材制造业、汽车制造业、铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业、仪器仪表制造业。剔除在统计期内变更行业分类、关键数据缺失和实施过∗ST或ST的企业样本，共获得158家高端装备制造业A股上市公司的面板数据。由于专利技术信息可通过公开电子资料获取，且专利许可的意向达成、合同签订和官方备案全过程均可通过非接触形式完成，因此认为新冠肺炎疫情对专利许可活动无特殊影响，不对2020年数据进行特殊处理。专利许可数据来自国家知识产权局，并使用大为Innojoy专利数据库进行补充。企业其他数据均来自Wind，共获得1574条数据。

3.2 变量定义

选择专利许可决策和专利许可数量作为被解释变量。由于发明专利的创新性特征最符合交易双方的成本收益考量，因此定义专利许可为高端装备制造企业拥有中国发明专利，并和其他国内企业签订专利实施许可合同。专利许可决策即许可方是否进行过专利许可，是则记为1，否则记为0；专利许可数量即许可方专利许可的次数。

选用所得税优惠金额和优惠资格认定作为解释变量。所得税优惠金额即企业获得的所得税减免数额，使用所得税优惠额／总资产衡量；优惠认定即企业是否具备高新技术企业资格，是则记为1，否则记为0。

控制变量选择技术人员比例、营业收入、固定资产和专利申请，分别反映企业科技研发投入、生产经营水平、实物形态资产规模、技术创新能力。专利申请为企业该年度之前3年的专利申请总量，原因是企业的专利申请各阶段平均存在1年以上的时间跨度。各变量的名称、符号和具体含义如表1所示。

表1 变量名称及含义

3.3 实证模型构建

（1）专利许可决策为虚拟变量，适用面板二值选择模型，该模型包括Logit回归和Probit回归。鉴于Probit回归无法估计固定效应，因此构建面板二值选择模型Logit回归：

其中为潜变量，＞0 时将dummyit记为 1，否则记为0；xit为解释变量构成的向量，β为参数向量，ui为企业个体效应，εit为残差项。Hausman检验拒斥混合回归和随机效应，因此引入双向固定效应模型：

其中Λ（·）是εit服从逻辑分布时的累积分布函数，ξt表示年份固定效应。

（2）专利许可数量为面板计数数据，适用面板负二项回归和面板泊松回归。专利许可数量的方差与期望之比为270.7263，数据存在明显的过度分散，且LR检验拒斥面板泊松回归，因此使用面板负二项回归保证模型效率。构建面板泊松回归模型：

将Gamma分布的概率密度代入式 （11）中，即为面板负二项回归的概率密度函数。Hausman检验拒斥混合回归和随机效应，因此控制个体、时间效应，构建双向固定效应模型。

4 实证分析

4.1 描述性统计

数据的描述性统计结果如表2所示①。82.40%的企业样本享受高新技术企业税收优惠，表明高端装备制造企业具备较高的研发投入和产出水平。专利许可决策的发生比例仅为21.28%，说明企业实行专利许可的意愿较低。

表2 描述性统计结果

4.2 所得税优惠对专利许可影响的回归结果

表3列 （1）、（2）为所得税优惠金额、优惠资格认定对专利许可决策的面板二值选择模型Logit回归结果。优惠金额在5%水平上显著为负，证明所得税优惠金额显著抑制许可方的专利许可决策，证实假设1a。优惠资格在1%水平上为负，证明所得税优惠资格认定显著抑制许可方的专利许可决策，证实假设1b。

表3列 （3）、（4）为所得税优惠金额、优惠资格认定对专利许可数量的面板负二项回归结果。优惠金额在1%水平上为负，表明所得税优惠金额显著抑制许可方的专利许可数量，证实假设2a。优惠资格认定在5%水平上显著为负，表明所得税优惠资格认定显著抑制许可方的专利许可数量，证实假设2b。

4.3 分样本回归

东部、非东部企业在市场规模、要素密集度等方面差异明显，因此基于企业地理异质性的分样本回归具备研究意义。回归结果如表4所示，所得税优惠金额仅对东部企业的许可数量、非东部企业的许可决策产生显著抑制，且抑制作用比主回归结果更强。所得税优惠资格认定对专利许可的抑制作用在东部企业中显著，在非东部企业中不显著。分样本回归结果表明，东部与非东部企业的所得税优惠均显著抑制专利许可，但作用路径不同。

表4 所得税优惠对专利许可决策的面板二值选择模型Logit回归结果（基于企业地理区位）

5 稳健性检验

5.1 Heckman两步法检验

所得税优惠政策近似于外生变量，但仍存在样本选择偏差的可能性：创新投入、成果产出高的企业更倾向于申请优惠资格，也更容易获得所得税优惠。本文使用Heckman两步法检验样本选择偏差。借鉴陈强远等 （2020）［6］的方法，引入排他性变量：流动资产（流动资产总额的对数）、无形资产（无形资产总额／总资产），然后在选择方程中使用排他性变量和排他性变量＋控制变量两种方法，对所得税优惠资格、优惠金额进行估计，分别得出逆米尔斯比率（IMR），最后将IMR加入主回归模型中进行估计，检验结论的稳健性。

Heckman两步法检验结果表明②，当IMR在5%水平上显著时，所得税优惠金额在5%的水平上显著抑制专利许可决策，与主回归估计结果一致，证明假设1a的稳健性；所得税优惠资格认定在1%的水平上显著抑制专利许可决策，和主回归估计结果一致，证明假设1b的稳健性。其他各项回归结果的IMR均不显著，表明不存在样本自选择问题。

5.2 面板泊松回归检验

虽然数据过度分散使面板泊松回归不具效率，但面板泊松回归估计结果仍具有一致性，可作为假设2结论的稳健性检验方法，式 （10）即为面板泊松回归。回归结果表明，所得税优惠金额在5%水平上显著为负、优惠资格认定在1%水平上显著为负，表明二者显著抑制许可方的专利许可数量，证明假设2a、假设2b具备稳健性。

6 结论与启示

6.1 研究结论

本文探究了所得税优惠和许可方的专利许可之间的关系，得到如下结论：

（1）所得税优惠金额、优惠资格认定显著抑制高端装备制造企业（许可方）的专利许可决策。优惠金额和优惠资格认定改变了企业专利许可的预期净利润，导致许可方降低专利许可意愿。

（2）所得税优惠金额、优惠资格认定显著抑制高端装备制造企业（许可方）的专利许可数量。优惠金额、优惠资格认定使许可方利润最大化的最优许可数量下降，由于交易数量仅取决于许可方，因此实际专利许可数量下降。

（3）对东部企业而言，所得税优惠显著抑制许可方的专利许可，但非东部企业中仅所得税优惠金额对专利许可决策存在显著抑制。表明东部企业基本符合结论 （1）、（2）的作用机制，但非东部企业仅满足部分作用机制。

6.2 研究贡献

（1）厘清了所得税优惠对专利许可的作用机制。交易双方成本收益模型表明，专利许可的收益模式决定了企业最优许可数量变化，导致所得税优惠政策抑制专利许可，为专利许可的影响路径提供规律性解释。

（2）结合高端装备制造业背景，阐明了所得税优惠在战略性新兴产业中的效果。所得税优惠金额、资格认定抑制专利许可，该结论为现有研究成果提供行业层面的实证补充。

（3）揭示了区域异质性对作用关系的影响。东部、非东部企业的所得税优惠均抑制专利许可，但发挥显著抑制作用的变量完全不同，表明区域特征改变了优惠政策和专利许可之间的影响路径，为区域异质性研究提供参考。

6.3 启示与研究展望

为了提升所得税优惠政策对高端装备制造企业科技成果转化的作用，避免优惠政策产生抑制作用，本文提出下述建议：

（1）调整所得税优惠措施结构，增设高新技术企业所得税优惠政策对专利许可的附加优惠，放宽技术转让所得税减免政策的专利期限和独占性条件；（2）地方部门应具体研究本地区企业专利许可的影响因素，利用实证调查和地区经济数据，形成针对性的区域财税政策；（3）在政策制定过程中关注企业决策机制，利用座谈会、调查量表等方法研究企业成果转化的实际困难，根据企业痛点调整政策。

专利许可仅为科技成果转化的形式之一，后续研究可以拓展其他成果转化形式的分析。此外，在涉及技术转移的税收政策研究中，研究者常探究 “专利盒”制度等财税政策对跨国技术转移、税基侵蚀的影响。针对高端装备制造企业专利许可的所得税优惠政策不与 “专利盒”制度完全对等，但具备实质上的相似性，后续研究可以关注相关政策对跨国技术转移的影响机理。

注释：

①因篇幅限制，省略控制变量的统计结果，下表亦同。

②因篇幅限制，省略稳健性检验的具体实证结果，下文亦同。