企业研发所得税优惠政策激励效应研究

□刘悦欣

一、引言

创新是引领发展的第一动力，技术创新是推动经济增长的动力源泉。当前以4G/5G、人工智能等为代表的新兴技术不断取得突破，为我国经济发展带来了新的挑战和机遇。长期以来，我国坚持创新在国家发展全局中的重要地位，从党的十八大提出创新驱动发展战略到“十四五”规划中强调加快建设科技强国，都充分体现了对科技自立自强的重视和决心。与此同时，我国研发投入总量和增速不断上升，2020 年全国共投入24393.1 亿元作为研究与实验发展经费，对比上年增长10.2%。但与其他国家横向对比，我国企业的研发投入力度和研发能力仍稍显落后。根据《2020 年欧盟工业研发投资排名》，我国企业的研发投入力度略低于欧盟和美国，仅华为、阿里和腾讯三家企业进入全球企业研发投入榜单前50 名。自主创新能力不强、关键核心技术领域尚未完全突破等短板严重制约了我国企业的长久发展。

税收优惠政策形式多样且不会对研发创新活动的具体形式及内容进行过多干预，因此得到广泛实践。近年来我国持续完善各类税收优惠政策，有效引导各类创新资源向企业聚集，“十三五”期间我国鼓励科技创新的税收减免金额年均增长率为28.5%，5 年累积减税金额2.54 万亿元人民币。随着我国税制体系的不断完善，研发税收优惠政策体系也在与时俱进。实践过程中，以企业所得税优惠政策为代表的税收激励能否对企业研发投入产生促进作用以及相应的影响因素还有待进一步研究。

二、文献综述

一方面，考虑到税收优惠政策在多方面的相对优势（OECD，2014），越来越多国家采用对研发创新投入实施税收优惠政策的方法来鼓励企业加大创新投入力度。大多数实证研究肯定了这类税收激励政策的效果（Mazzucato 和Semieniuk，2017；Guceri 和Liu，2019；Bloom 等，2019；Hall 等，2021），但激励效应在不同类型企业中有比较明显的差异。有研究指出，研发支持政策在研发强度较低的地区有更高的净效应，科技创新最先进地区的受支持实体和不受支持实体之间效果差异非常小（Květoň 和Horák，2018）。同时，研发税收激励因为小规模企业通过研发税收优惠达成避税目的的可能性较小，而对其支持作用更强（Bronzini 和Piselli，2016；Sterlacchini 和Venturini，2019）。企业的研发倾向也是重要影响因素，在具有较高研发导向行业中的企业通常也具有较高研发倾向来应用研发财政激励计划，并且具有较强的投入和产出附加效应（Freitas 等，2017）。同时，制度环境和其他政策支持可以与税收政策产生协同。胡凯等（2018）研究发现，研发税收激励对企业的研发支出产生了显著的挤入效应，并与制度环境之间存在互补性。崔杰等（2018）发现税收优惠政策能够对银行信贷和风险投资产生并传递积极信号，在吸引风险投资方面表现出一定的优势。

另一方面，部分学者对税收优惠政策是否能够刺激企业研发投入持怀疑态度。有研究指出，政府通过释放积极信号推动技术变革或出台可推动解决研发经费融资约束问题的国内政策可能比传统的税收激励政策更有效（Thomson，2010；Brown 等，2017）。Cano-Kollmann 等（2017）发现，以税收抵免为代表的货币性鼓励研发政策对该政策实施前有过研发经历企业的影响为负。比如，过去有过成功研发经历的企业已经累积了一定资源，此时研发投入在企业资本结构中就会发挥非债务性税盾的作用，企业就更容易利用税收优惠政策达到避税的目的（王亮亮和王跃堂，2015）。李维安等（2016）还提到，强制度性环境中的企业可能通过主动迎合外部要求而非提升内部效率获得回报，因而税收优惠极有可能被企业视作税收筹划工具。未来税务机关应加强对企业出于避税目的研发操纵行为的甄别和稽查（薛钢等，2019）。

大量国内外已有文献通过不同方法和数据证明税收优惠政策对企业研发创新投入产生了直接或间接影响，且实际效果存在差异。本文在已有研究基础上，进一步深入探讨是否存在最优税收优惠力度区间，并对税收优惠政策的异质性影响进行拓展研究，系统刻画我国当前研发税收优惠政策的作用机理及实际成效。

三、理论分析与研究假设

（一）理论分析

技术进步对经济增长的作用，经历了古典经济学理论到新增长理论的不断探索，其重要性愈发凸显。而政府干预企业创新活动的必要性源于研发活动自身的特点。经合组织（2010）发布的《弗拉斯卡蒂手册》指出，研究与试验发展是以增加知识储备为主要目的而开展的创造性活动以及将储备知识投入新应用创造的过程，不能将其简单地视为一项高风险投资的原因在于知识和技术存在外溢性。在缺少法律对知识产权充分保护的条件下，知识几乎不需要成本就可以被模仿复制。同时，研发活动具有较强的专业性以及伴随巨大的前期投入与风险，信息不对称可能导致创新资源不能得到有效配置。因此，政府有必要适时对研发活动进行干预，以提高创新质量和效率。

1.我国现行研发税收优惠政策特点。税收政策作为政府干预研发活动的一个主要手段，在经历持续变革和完善后逐渐涵盖到创新活动各个环节。总的来看，我国现行的研发税收优惠政策体系具有以下特点：第一，逐渐向普惠型优惠政策转变，政策适用对象认定范围不断扩大，除了直接从事研发活动的企业，还囊括了投资机构等这些为其提供资金支持的其他单位，针对人力资本的优惠也逐渐覆盖到企业技术人员等研发核心人员；第二，呈现产业型优惠趋势，当前优惠行业主要锁定在软件企业、集成电路产业等高科技产业，以及轻工、机械、汽车等亟需创新型转型的传统制造业行业，而面向科技型服务业的税收优惠政策也开始由试点转为向全国推行，突出了社会经济发展的导向性政策意图；第三，形成了以企业所得税为主，流转税和所得税结合的研发税收激励政策体系，不过，其中流转税税收优惠政策的数量和优惠对象都比较少，发挥的作用还比较有限。

2.我国研发活动的所得税优惠政策作用机制。按照企业研发经费投入的来源进行区分，主要包括企业内部的资本投入和外部融资。对于外部投资者，可以按比例抵扣应纳税所得额，从而减小计税基础，获得更高的投资收益率，引导外部资金流向科技型企业。针对企业投入自身资本进行研发的行为，理论上可支配资本的总量是一定的，企业可以将资本投向任何一种投资项目，如何对研发投资和其他投资进行分配取决于净收益率的对比以及预期机会成本的大小。企业所得税优惠政策通过研发费用加价扣除、投资抵免、固定资产加速折旧以及高新技术企业低税率等措施，可以有效降低研发支出的成本，这样就相当于增加了企业可用于研发创新的资金（见下图）。

图 所得税研发税收优惠政策对企业研发投入的作用机制

3.人力资本投入成为我国研发活动中的关键要素。对从事研发创新活动的劳动者给予相应的个人所得税优惠，研发人员的税后收入水平将得到提高，由此激励社会整体的研发人员供给规模扩大。从企业经营发展角度看，其在研发人员上的投入主要包括支付的薪金报酬和职工教育经费，在允许这两项支出加计扣除的情况下，企业的实际用工成本也就下降，在提高人力素质的同时，扩大了创新人才的需求量。研发税收激励从劳动力供给和需求的两端发力，促使研发创新相关人力资本的投入实现更优均衡。从企业内外研发环境来看，税收激励的成效还受到企业规模、成立时间等内部因素与区域位置、权属和所处行业等外部因素的共同影响。

（二）研究假设

1.基于技术进步与经济增长的关系以及研发活动特点与市场失灵的内在逻辑，政府通过财政政策对企业研发活动进行干预的理论已初成体系。企业所得税优惠政策可以通过增加税前可抵扣的研发成本，以此降低企业应纳税所得额以及对经认定高新技术企业和部分制造行业实施优惠税率来降低研发活动的税收支出成本，实际税负的下降使企业能够获得额外的现金流，从而加大企业在研发创新方面的资本和人力投入。由此提出假设1。

假设1：企业所得税研发优惠政策能够降低企业研发成本，有效推动企业开展研发创新活动。

2.企业所得税研发优惠政策能够推动企业增加研发投入，但税收优惠力度过大可能对企业自主投入产生挤出效应。由于存在道德风险，企业可能将税收优惠政策下产生的额外现金流挪作他用，而非用于加大研发投入，同时信息不对称增加政府及时了解企业内部研发活动信息的难度，给部分企业带来策略性创新甚至研发操纵的机会，而过高的税收优惠强度可能进一步放大道德风险和信息不对称带来的负面影响。由此提出假设2：

假设2：企业所得税研发激励强度可能与企业研发强度之间存在非线性关系。

3.我国不同区域的经济发展水平存在较大的差异，地区制度环境和公共服务水平也各有不同。经济发展程度较好的地区，公共资源的竞争性配置程度较高，政府能够充分发挥市场的功能，不滥用税收优惠政策，能够更好地实现政策预期目标。以长三角经济带、珠三角经济带和京津冀地区为代表的科技创新最活跃的地区和经济发展最快的地区都集中在东部，因此，研发税收激励对东部地区的研发创新活动推动作用最强。

假设3：研发税收激励对东部地区企业的激励效应显著为正，且明显高于其他地区。

4.研发税收激励强度对不同权属性质的企业影响程度应有不同。国有企业和非国有企业在激励体系、资源条件、竞争压力和社会责任等方面存在差异，非国有企业对市场竞争的敏感性更强，资本积累有限，且由于信息不对称等原因而无法及时获得外部资金支持，面临的融资约束更大。因此，与国有企业相比，非国有企业受研发税收优惠政策的影响会更大。

假设4：研发税收激励对非国有企业的影响更为显著。

5.高技术产业是研发活动比较活跃的一类行业，它的特征是产品技术含量较高，更新换代的时间较短，产业结构升级较快，属于技术密集型和创新领先的行业。高技术产业为了保证其在产品市场中的优势，必须不断地投入资本和人力到新技术、新产品的研发过程中。因此，高技术产业的研发活动特点与其他行业存在较大差异，由此，研发税收激励的效应也会有所不同。

假设5：税收研发激励效应会因行业的不同而产生差异。

四、研究设计

（一）模型构建

为了验证假说1 和假说2，本文构建的基础模型结构如下：

其中，RDI是企业研发投入强度，Taxin是税收对企业研发创新的激励程度代理变量。考虑到税收激励程度与研发投入强度之间可能存在的非线性关系，在公式（2）中引入了Taxin的平方项，Control指代一组控制变量，ε为随机扰动项，在回归过程中将采取逐一加入相关变量的方法进行检验。同时，为验证假说3-5，在全样本回归之后，将按不同地区、不同产权性质、不同行业特点进行分组或选择加入交互项进行检验。

（二）变量选择与数据说明

1.被解释变量

企业研发投入强度（RDI），是用来衡量企业在研发活动中投入的多少。为了避免因企业的行业、规模等原因而导致绝对值的差异，能更客观地对企业研发投入强度进行判断，参考已有文献（吴祖光等，2017；石绍宾等，2017；梁俊娇和贾昱晞，2019）在相关研究中的处理方式，本文选择相对量指标（研发支出/营业收入）对企业研发投入进行衡量。指标的经济含义是单位营业收入中用于研发的支出。

2.解释变量

核心解释变量是研发税收激励强度。现实中关于税收优惠的直接数据较难获得，部分上市公司会在企业年度财务报告中披露当年研发加计扣除的数据，但整体缺失情况严重，而且研发加计扣除只是众多研发税收激励方式的一种，无法全面而客观地衡量我国现行企业所得税体系研发激励措施的效果。由于本文的研究重点在于企业所得税的研发激励强度，因此采用名义税率和实际税率相比较的方法，实际税率用企业应交税费和利润总额的比值衡量。借鉴已有文献（胡凯和吴清，2018；李增福和徐媛，2010），本文将企业所得税研发激励强度（Taxinc）定义为：

Taxinc=（25%-ETR）/ETR

3.数据来源

本文所选的研究样本为2014—2020 年中国沪深上市公司，所有数据采集自wind 数据库和国泰安数据库，个别关键数据缺失的样本通过手动搜索企业相关年份年度财务报告获得，最后对所有样本随机抽取5%进行手动准确性检验。由于2014 年以前企业的研发投入数据缺失比较严重，考虑到数据可得性，本文选取的研究期从2014—2020 年，共计7 年。其中剔除ST、*ST、关键变量缺失以及经营异常的样本和金融行业样本，最终选取上市公司1675 家，共11725 个样本，并针对数据异常值进行1%和99%水平上的winsor 缩尾处理。

五、所得税激励对企业研发投入效应的实证分析

（一）描述性统计

对所有观测对象进行描述统计，统计结果如下所示，共有1675 个个体进入观测，样本总量为11725。研发投入强度的均值为4.242，即在进入样本观测的上市公司中，研发投入占营业收入比重平均达到4.242%用于研发投入，研发投入强度的最大值可达21.25%。同理，HHI 指数的平均值和最大、最小值之间的差距也说明了行业之间以及企业之间的差异显著，因此有必要进行分组检验（表1）。

表1 变量描述性统计

（二）整体回归结果

通过Hausman 检验，本文选择用固定效应模型进行实证检验，回归结果如表2 所示。

为了验证假设1 和假设2，证明研发投入强度和研发所得税激励强度之间的非线性关系，建立了模型（1）和（2）。模型（1）中，仅包含研发所得税激励强度taxinc 和时间、行业虚拟变量，回归结果显示二者呈显著正相关，但方程的拟合优度很低，只有0.2424。在模型（2）中，加入taxinc 的二次项并再次进行回归，结果显示新加入的二次项变量显著并且与企业的研发投入强度负相关，企业所得税的研发激励强度与企业的研发投入强度之间呈“倒U 型”关系，即在理论上研发税收激励程度存在一个最优值（taxinc=5.974）。根据实证分析数据计算，此时企业的实际有效税率为3.58%，而根据统计描述提供的taxinc 均值可得目前我国A 股上市公司的实际税率均值在18.07%左右。在达到最优值之前，税收激励越大，企业研发投入在营业收入中的占比就越高，而越过峰值，如果税收激励程度继续增大，这时企业研发投入与营业收入占比则反而会比之前下降。其原因是：第一，以高新技术企业为例，在现实中往往同时适用多项税收优惠政策，并且不同行政区域还各自出台了鼓励科技创新的配套政策，这就为企业通过政策叠加实现税收筹划提供了便利，在研发项目的计划投入一定时，企业能够有效通过税收政策的运用控制研发支出的增速，在模型回归结果中就表现为企业所得税的研发激励强度与研发投入强度之间呈非线性关系；第二，不同税收政策的优惠对象虽有差异，但从企业整体角度考虑，如果企业同时享受多项优惠政策，则反而无法充分发挥其各自应有的效果，如固定资产加速折旧和税率优惠的重叠、研发费用加计扣除对适用不同税率的企业影响程度不同，等等。

表2 第（3）列报告了加入代表企业自身特征和财务绩效指标后的回归结果。结果显示，除企业无形资产占比和企业成长能力指标外，其他企业自身特征变量的回归系数几乎都在1%水平显著。其中企业资产规模和年龄均与研发投入强度负相关，即新成立的企业和中小资产规模企业研发积极性更高。无形资产占比与企业研发投入强度呈正相关但回归系数并不显著，研发创新所形成的无形资产价值确实能反映企业以往的研发水平。但在现实中，占据企业账面无形资产大部分价值的资产可能与企业研发能力关系不大。营业收入增长率与研发投入强度正相关，即处于快速发展时期的企业更愿意加大对研发新技术、新产品的投入。资产负债率与研发投入强度负相关，一方面，说明在企业面临较大财务风险时保守投资者会因为风险规避而减少外部融资支持；另一方面，说明企业经营管理者出于风险把控的考虑也不愿意承担更多失败系数较高的研发活动。结合模型回归结果，资产负债率从侧面印证了研发活动易受到融资约束的情况。

表2 样本整体回归结果

引入象征外部环境的变量（包括政府补贴、行业市场集中度和地区经济发展水平指标）后，表2 第（4）列回归结果显示模型的拟合优度提高，同时各个变量的显著性水平改善。政府补贴、市场集中度和地区经济发展水平与研发投入强度正相关，证实了政府扶持对企业自主创新的积极作用。市场集中度越高，企业研发强度就越大，证实了熊彼特创新理论。行业集中度越高，企业从中获得的垄断利润就越多，企业也越拥有充足的资本进行研发活动。同时，为了阻止新的企业进入市场，形成技术壁垒，已有企业的研发创新积极性也会更高。地区经济水平证实了研发创新的决策与所在地区的整体经济发展水平息息相关。

（三）异质性检验

由于不同地区、不同产权性质、不同行业研发活动的特点有所不同，面临的融资约束、制度环境、竞争环境也各有差异。因此，本文对全样本进行了三次分组，通过对比分组回归的结果，找到其中规律。

1.分区域回归结果

表3 给出了研发税收激励政策在东部地区、东北部地区、中部地区和西部地区的不同实施效果（区域划分标准参考国家统计局对我国经济区域的划分标准）。

表3 按不同地区分组的实证结果

对回归结果进行分析，研发税收激励效应在4 个地区均影响显著，区域之间呈现东部>中部>东北部>西部的趋势，具体来看，东部地区的税收政策激励效应最好（主要解释变量的回归系数1.596），与其他地区拉开明显的差距。除了经济领先，东部地区还在金融体系、市场化程度和制度环境等方面都优于其他地区，而多元化的融资渠道、公平竞争的市场和地方政府提供的普惠性公共服务都能助力企业快速成长和发展。西部地区由于存在西部大开发等一系列鼓励相关产业发展的税收优惠政策，一些企业不用申请高新技术企业资质也可以享受15%的优惠税率，这在一定程度上影响研发税收激励政策在西部地区发挥出最大的效果。

2.分权属回归结果

《中华人民共和国企业国有资产法》中国有企业具体可分为国有独资企业、国有独资公司，以及国有资本控股公司、国有资本参股公司。据此，本文在样本分类时将企业性质为“国有企业”“中央国有企业”“地方国有企业”的企业划入国有企业一类。表4 第（3）列展示了在全样本回归中加入交互项之后的结果，其中代表产权性质的虚拟变量以非国有企业为参考组，回归结果如表4 所示。

表4 按不同产权性质分组的实证结果

由表4 可以看出，在加入研发税收强度和企业产权性质的交互项之后，税收激励的主效应为1.397，而产权性质带来的偏效应为-0.042，表示研发税收激励效应显然在非国有企业中发挥了更大的作用，同时可以观察到政府补贴对非国有企业作用更大，而且非国有企业受资产负债率的影响要大于国有企业，这进一步证实了非国有企业受到的融资约束更多这一现实。国有企业相较于非国有企业来说，各种资源要素更加丰富，更不易受到资本投入不足的制约。同时，长期以来国有企业承担了更多维护社会稳定、提供社会服务的责任，对于税收优惠政策的变动没有非国有企业敏感。此外，国有企业由于其特殊的属性和定位，与非国有企业相比，研发创新的动力也相对不足。

3.分行业回归结果

不同行业对研发活动需求不同，研发周期也存在差异。参照《中国高技术产业统计年鉴》中对高技术产业的定义，将总样本划分为高技术产业和其他产业，比较研发税收激励政策在研发创新比较活跃的行业和其他行业之间的不同作用，回归结果见表5 所示。

表5 按不同行业特点分组的实证结果

通过回归结果对比可见，研发税收优惠对高技术产业更有效。事实上，高技术产业具有较高的研发倾向，同时也承受较重的负担和更高的风险，实施配套政策进一步推动了这些企业加大研发创新的支出。表5 同时报告了研发税收激励在高技术制造业和高技术服务业中的效应差异，可以看出相应的税收激励政策对高技术服务业的影响相对更大。我国的研发激励税收体系一直以来支持的主要对象是制造业企业，面向技术先进性服务业的税收优惠政策起步较晚，由试点转向推广的时间也较短，因此政策效应带来的效果还比较明显。同时，这也解释了高技术服务业为何能在近年来迸发出较强的创新积极性。结合我国当前面临的产业结构转型升级，税收政策应及时对这一趋势进行跟进。

（四）稳健性检验

1.考虑用企业研发支出的对数值作为被解释变量研发投入强度的代理，核心变量回归结果如表6 所示，显著性和方向均与前文一致。

表6 稳健性检验结果

2.税收优惠政策为企业开展技术创新和研发提供了支持，激励企业加大研发投入，而创新活动较为活跃的企业通常表现出更大的研发投入力度，享受税收优惠政策的概率和范围更大，此时税收优惠力度也更强，考虑企业研发投入和享受税收优惠力度之间存在的内生性问题，选取行业平均实际税率作为工具变量，使用两阶段最小二乘（2SLS）进行检验，回归结果显著性和方向性均与前文基本一致。

3.企业享受的税收优惠力度与研发投入之间存在一定的时滞性，税收优惠影响了企业的税后利润，因此，企业用于技术创新和研发的资金会存在滞后期，如果将解释变量替换为滞后一期的税收激励程度再次进行实证检验，表6 的回归结果则显示是稳健的。

六、研究结论与政策建议

（一）研究结论

当前国内外经济形势复杂，以创新驱动、高质量供给引领和创造新需求，助力构建新发展格局，是我国当前乃至未来中长期的战略选择。随着新一轮减税降费政策的实行，我国对企业实现创新转型的支持力度也再度加大。本文对我国研发税收优惠政策的实际激励效应展开了理论和实证分析，结论如下：

1.整体来看研发投入强度与企业所得税优惠力度之间呈现“倒U 型”关系，研发投入强度会随着税收优惠力度上升呈现出先上升后下降的趋势。在适当区间范围内，税收优惠力度的增加有助于企业加大研发创新投入，整体来看当前我国研发税收优惠政策的强度尚未达到最优区间，因此结构性减税依然是我国未来激励企业加大创新力度的重要策略，但也应当警惕利用税收优惠政策形成的企业避税“税盾”。

2.企业税收优惠政策对研发投入的激励效应在不同特质企业中产生的实际效果不同：（1）在区域异质性方面，研发税收激励效应在东部地区最为突出，与其他地区拉开明显差距，印证了制度环境和公共服务较好的地方，研发税收激励能够发挥更好的作用，而西部地区由于研发税收优惠政策与其他产业政策叠加，在一定程度上影响了研发税收激励在西部地区发挥出最大的效果；（2）在权属异质性方面，研发税收激励效应在非国有企业中发挥更大的作用，同时政府补贴和资产负债率等指标进一步证实了非国有企业受到的融资约束更多这一现实，税收优惠政策对于非国有企业更能起到缓解研发投入资金约束的效果；（3）在行业异质性方面，高技术产业受税收优惠政策的推动作用更强，区分高技术制造业和高技术服务业后，税收激励政策对高技术服务业边际影响相对更大，近年来高技术服务业展现出巨大的发展潜力和活力，而我国的研发激励税收体系最初以及长期以来主要的支持对象是制造业企业，面向技术先进性服务业的税收优惠政策也处于起步初期，由试点转向推广的时间也较短，因此政策效应产生的效果还比较明显。

（二）政策建议

1.加大研发税收优惠的支持力度

整体来看，我国现行政策下针对企业研发活动的税收优惠政策力度加强了对企业增加研发投入的激励效应，结构性减税依然是未来激励企业加大创新力度的重要策略。具体的政策完善措施可从以下几方面考虑：

（1）扩大研发费用加计扣除政策的适用范围。研发费用加计扣除是目前普惠性激励最主要的手段，现有政策对研发费用加计扣除的行业适用范围采取反列举，对于可适用政策的费用范围采取正列举，因此，未来需要考虑政策适用的范围适当扩大。在具体执行过程中，需以研发项目的实际发生为标准，只要符合研发活动标准，企业与研发相关的合理支出就应允许使用加计扣除处理。

（2）加强对税收优惠政策对基础研究领域的支持，推动产学研全面合作，作为企业与高校、科研机构开展的创新合作项目，可以适当提高加计扣除的比例。

（3）参考世界上多数国家的做法，逐步引入税收抵免政策，以更好地解决研发费用加计扣除受企业税率影响的问题。

2.针对企业痛点和特点灵活设计政策形式

减少优惠政策“一刀切”的设定标准，建立更富弹性的税收优惠政策体系，使激励措施更好地与企业研发痛点和经营特点相匹配。

（1）注重对大型研发项目的事前优惠。我国目前的税收优惠方式主要以税基优惠、事后优惠为主，虽然税法对企业未享受完的税收优惠允许向后结转，但对于本已面对资金约束甚至处在亏损期的企业无法起到明显的激励作用，资金问题无法得到及时有效的缓解。大部分非国有企业、成长初期企业会面临比较严峻的技术风险和财务风险，特别在大型研发项目上尤为凸显。建议针对大型研发项目加大事前优惠力度，比如，针对购入研发设备的费用一次计入企业当期成本的限定标准可以按照企业规模进行梯度划分，通过对企业未享受完的税收优惠按比例给予退税的方式帮助企业缓解资金约束。

（2）调整地区高科技企业的优惠税率，完善并优化支持研发创新活动的各类基础设施和制度环境。设定梯度化的优惠税率，对研发投入强度和新产品销售收入占比进行划分，对创新程度较高的企业可以适当再降低优惠税率。同时，中西部地区应当进一步深化改革，充分发挥各自区域特点和优势，积极培育研发创新型人才和企业，完善市场制度、提高公共服务质量，营造开放、积极的创新环境吸引科技型企业落地。数字技术的进步对我国的产业结构、空间集聚都产生了巨大冲击，使生产要素在区域间流动更加高效便捷，中西部地区应当牢牢把握虚拟互联空间对地区间关系进行重塑的机会。

3.扩大产业税收优惠范围

随着我国产业结构性调整不断推进，信息技术服务业等新兴产业活力不断释放，随之而来的外溢效应也为制造业技术进步提供便利。针对组织形式、运营模式、商业模式等非传统技术领域的创新，可制定专门的创新认定办法，对符合条件的企业也适当给予优惠。同时还可以考虑将固定资产加速折旧的行业适用范围扩大至技术先进型服务业，对技术、知识更新迭代较快的外购无形资产允许加速摊销，通过推动服务业创新与制造业技术进步形成协同效应。

4.提高税收征管效率

税收优惠政策的力度不足就无法对可能的税收风险、财务风险进行缓冲进而撬动企业的研发投入规模，但过多的税收优惠更有可能对企业的研发投入产生挤出效应，偏离鼓励自主研发的本意。要让税收优惠政策发挥其应有的效果，首先，应当保证政策的可行性，便于纳税人理解掌握和应用；其次，税务机关需要警惕可能出现的研发操纵避税现象，避免税收优惠政策滥用带来的征收效率低下和税款流失问题，进一步提高纳税服务和纳税宣传水平；再次，要科学运用信息数字化手段，充分利用“金税四期”构建税收大数据库，通过云计算、区块链等数字技术追踪企业的研发费用使用和活动开展情况，严防通过税收优惠政策进行避税的情况发生；最后，要建立科学的政策效果评价体系，通过及时量化分析，对政策效果开展科学认知，为进一步完善和改进评价体系提供依据。

①本文中“高技术产业”范围：包括医药制造业、航空、航天器及设备制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业、信息化学品制造业，在此基础上，本文还加入了信息技术服务业和科学研究与技术服务业。