税收优惠与财政补贴：孰能促进企业创新*

宋 建 包 辰

一、引言

当今世界各国综合国力的竞争已经表现为创新力的竞争。在激烈的国际竞争面前，我国未来的发展对加快创新提出了更为迫切的要求。习近平总书记在党的二十大报告中强调完善科技创新体系，加快实施创新驱动发展战略。在创新驱动发展战略的具体实践中，我国将企业置于创新的主体地位，并构建了以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的先进创新体系。为推动大众创业、万众创新向更大范围、更高层次和更深程度推进，近年来，财税部门先后出台了一系列以税收优惠及财政补贴为主要抓手的财税政策。然而，政策为企业创新带来的激励效果如何，对于不同产权性质及不同行业的企业创新是否具有差异化影响，税收优惠与财政补贴政策间的相互作用关系如何等是学术界颇为关注的重点问题。

现有研究对两种激励政策都各自展开了深入的研究，并且学者们从不同角度出发来探索、对比分析两种政策的创新激励效果。研究比较两种政策在不同情况下的激励效果，有利于政府在促进企业技术创新时根据企业的产权性质、企业所属行业、企业规模、企业所在地区等不同而实行不同的激励政策，这样不仅可以节省经济资源，而且可以提高政策效率。本文利用2011～2019年A股上市公司的数据，构建了双向固定效应模型，实证检验税收优惠与财政补贴在企业创新中的激励作用，同时本文在实证中构建了税收优惠与财政补贴的交互项，来探究两种政策在实行过程中的相互作用关系。研究发现，不论是税收优惠政策还是财政补贴政策对于企业的创新研发投入都具有显著的激励作用，并且两种政策间也具有相互促进的关系。在此基础上进行异质性分析发现，税收优惠政策对于国有企业与非国有企业的创新激励作用并无差异，但是对于高技术行业企业的创新激励效果要优于非高技术行业企业；财政补贴对于国有企业以及高技术行业企业的创新均具有更强的激励作用。

本文的边际贡献在于：第一，拓展了创新视角，本文从加入税收优惠与财政补贴的交互作用视角入手，探究了税收优惠与财政补贴对于企业创新的激励作用。与现有的基于两类财税政策分别研究的做法不同，本文结论更接近于现实情况。第二，综合考虑税收优惠政策对于企业创新能力的影响。现有的研究主要落脚点在于单个税种，尤其是增值税和所得税带来的减税效应，如研发费用加计扣除和企业所得税低税率优惠等。但是单一税种税负的变化往往还会辐射其他税种税负产生相应变动(李林木和汪冲，2017)。如增值税的税收优惠政策会影响以增值税为依据的相关税费(城建税、教育费附加等)，而这些税费又属于可以在企业所得税和土地增值税税前扣除的项目，因此它们又进一步影响了企业所得税、土地增值税等其他税种。因此，只有从企业总体层面获得的税收优惠加以考虑，才能准确地揭示税收优惠对于企业创新的影响。

二、文献述评

政府在激励企业创新时，通常会给予企业一定的税收优惠或者财政补贴，这两种手段的作用效果一直都是学术界讨论的热点，本文系统梳理了税收与补贴的政策效应。

首先，从税收优惠的创新激励效果来看，对于税收优惠的创新激励效果，学者们的意见基本一致。从David等(2000)发现1美元的税收优惠可以带来1美元研发投入的增长再到Bloom等(2002)发现税收优惠能够激励企业显著地增加研发投入，都证实了税收优惠对于企业增加研发投入的正向促进作用。刘诗源等(2020)的研究发现税收激励不仅可以促使企业增加研发资金投入而且能提高企业创新产出的数量和质量。另外，一些学者进一步发现对于不同规模、不同产权性质的企业，税收优惠政策的创新激励效果也存在差异。例如，Lokshin和Mohnen(2012)认为税收激励对研发投入具有积极作用，并且对小型企业的激励作用更大。在企业所有制层面，余明桂等(2016)认为和国有企业相比，税收优惠对私营企业研发投入的促进作用更大，这在Jia和Ma(2017)随后的研究中得到了印证。在企业生命周期阶段层面，刘诗源等(2020)发现税收激励显著提高了处于成熟期的民营企业、高科技企业和制造业企业的研发创新水平。但对于处于成长期和衰退期的企业，税收优惠的激励效果并不明显。在经济区域层面，崔也光等(2017)研究发现不同的经济区域对税收优惠的敏感程度不一样，税收优惠政策在东部地区的创新激励效果比中西部地区表现得要好。林洲钰等(2013)还发现税收激励强度存在某一最优临界值，一开始税收的创新激励效果会随着激励强度的增强而变得越来越好，并在税收激励强度的临界值达到最好，如果达到临界值以后继续增加税收激励强度，反而会起到抑制企业创新的作用。

其次，从财政补贴的创新激励效果来看，一些学者认为财政补贴具有挤出效应，会挤出一部分私人投资，不利于企业自主创新。而另外一些学者则认为财政补贴会在一定程度上激励企业自主创新。以Görg和Strobl(2007)、肖兴志和王伊攀(2014)为代表的学者认为企业在获得财政补贴以后会降低自筹研发资金的积极性、挤出部分私人研发投入、减少企业的创新自主投资，这会在一定程度上减弱财政补贴的创新激励效果。但以Czarnitzki等(2007)为代表的学者支持财政补贴能够促进企业技术创新的观点；刘虹等(2012)的研究结果也验证了财政补贴对企业创新的正向激励作用，并且发现只有在财政补贴达到某一具体值之前，企业研发投入强度才会随着财政补贴的增加而增加。在此基础上，毛其淋和许家云(2015)发现只有在适度区间内的补贴才可以显著激励企业创新，当补贴金额过高时反而达不到理想的创新激励效果。随着研究的不断深入，学者们进一步发现补贴的激励效果会随着企业的性质、企业所处地区等因素不同而存在差异。在知识产权保护程度层面，张杰等(2015)发现企业所在地区的知识产权保护程度越弱，财政补贴越能够表现出比较大的创新激励效果。在产权性质层面，杨洋等(2015)发现财政补贴对民营企业的创新激励效果比国有企业要大。

最后，从税收优惠与财政补贴的关系来看，一些学者通过研究发现税收优惠与财政补贴政策对企业创新的激励作用具有非线性关系。朱平芳和徐伟民(2003)研究发现：两种政策在激励企业创新时具有相辅相成的作用，增加财政补贴的强度，税收优惠的创新激励效果也会随之增加；而林洲钰等(2013)的研究发现税率降低政策和研发费用抵扣政策对于企业技术创新的影响存在互补关系。但是对于税收优惠与财政补贴在促进企业自主创新时的作用关系，林洲钰等(2013)认为税收优惠政策与财政补贴政策效应具有相互抵消的现象，而不是相辅相成的现象；而李传喜和赵讯(2016)认为这两种政策之间具备协同效应，而不存在相互抵消的现象。

综上所述，关于税收优惠与财政补贴政策影响企业创新的相关文献虽然从不同的视角得出了一定的研究结论，但不管是整体财税政策的创新效应，还是分解到具体财政和税收的政策工具的创新效应，各学者并没有达成一致观点。在促进企业创新时，要基于企业的产权性质、企业规模、企业所处地区等因素而实施有差别的政策。鉴于各个角度研究结论之间交叉融合，政府在促进企业创新时，应该考虑两种政策相互配合，显著促进企业创新。现有研究对两种激励政策都各自展开了深入的研究，并且学者们从不同角度对比分析了税收优惠与财政补贴政策的创新激励效果，但是有关于这两种政策手段在促进企业创新时如何相互作用、相互影响方面的文献还需要补充丰富。从决策者角度看，政府实施税收优惠或财政补贴，抑或政策组合，旨在减轻市场失灵，激励企业自主创新。从企业自身角度看，一种政策工具抑或政策工具组合是否能够有效地纠正市场失灵和缓解融资约束以促进创新还有待进一步验证。本文试图从政策制定到企业创新实施间搭建一座桥梁，为政策制定者提供更有价值的决策信息。

三、研究设计

(一)样本选择、模型构建与变量定义

1.样本选择

考虑到上市企业的信息披露相较于其他企业而言更为标准和完善，因此，本文选用2011～2019年中国A股上市公司数据作为分析样本，数据源自国泰安数据库。为了消除异常值以及缺失值对于本文分析的影响，本文剔除了ST股、金融股以及存在缺失值的企业。同时对总资产净利率、资产负债率、资本密集度进行了1%的缩尾处理，来消除部分极端值对于回归结果的影响。同时，样本包含了国有企业、民营企业、外资企业以及其他企业等异质性企业类型，并且覆盖面涉及商业、工业、制造业、房地产业等行业，使本文研究的完整性以及回归结果的可靠性有一定保障。

2.模型构建

本文参考Tan等(2014)、Tong等(2014)的方法设计了如下模型。

为探究税收优惠对企业研发投入的作用，构建模型：

RDSit=a0+a1Taxit+a2controls+θi+μt+εit

(1)

为探究财政补贴对企业研发投入的作用，构建模型：

RDSit=b0+b1Subit+b2controls+θi+μt+εit

(2)

为了探究税收优惠与财政补贴对企业研发投入的作用差异，构建模型：

RDSit=c0+c1Taxit+c2Subit+c3controls+θi+μt+εit

(3)

为探究税收优惠与财政补贴的相互作用，构建模型：

RDSit=d0+d1Subit+d2Taxit+d3Taxit×Subit+d4controls+θi+μt+εit

(4)

四个模型中的自变量均为企业i在第t年享受到的政策，由于该数据的数值过大，为了消除其可能造成的对回归结果的影响，我们对其进行了对数处理。RDSit表示企业研发投入，Taxit表示税收优惠，Subit表示财政补贴。模型中的controls为控制变量，具体包括总资产净利率、企业年龄、股权集中程度、资产负债率、资本密集度、公司规模等。θi表示企业固定效应，μt表示企业时间效应，ε为随机扰动项。

3.变量定义

被解释变量。对企业创新活动的衡量分为产出和投入两个方面，鉴于企业专利数据不易获得，本文从研发投入角度来衡量企业的创新活动，采用企业研发资金投入作为本文的被解释变量，并将其定义为企业研发支出加1后取自然对数。

解释变量。(1)税收优惠强度。参考李林木和汪冲(2017)、陈强远等(2020)的研究，本文采用国家对企业税收优惠及返还的金额作为税收优惠的测度指标予以反映。因为：第一，可以增强税收优惠政策在不同企业之间的横向可比性。国家实施税收优惠政策的目标是激励企业的创新活动，但是由于企业本身异质性，税收优惠对于企业创新的补偿作用和对创新成果转化的激励作用存在不确定性，所以需要建立统一的标准进行分析。第二，单一税种税负的变化往往还会辐射其他税种税负产生相应变动(李林木和汪冲，2017)。如增值税的税收优惠政策会影响以增值税为依据的相关税费(城建税、教育费附加等)，而这些税费又属于可以在企业所得税和土地增值税税前扣除的项目，因此它们又进一步影响了企业所得税、土地增值税等其他税种。因此，只有从企业总体层面对获得的税收优惠加以考虑，才能准确地揭示税收优惠对于企业创新的影响。(2)财政补贴强度。政府对创新型企业提供研发资金补助，有利于减轻企业的研发成本负担。因此，本文将财政补贴强度作为核心解释变量，并将其定义为补贴金额加1后取自然对数。

控制变量。参考Tong等(2014)、杨国超和芮萌(2020)的研究，本文分别采用总资产净利率、企业年龄、股权集中程度、资产负债率、资本密集度、企业规模等作为控制变量。同时，因为本文在创新链的不同环节对于企业创新能力的测度指标不同，考虑影响不同的测度指标的因素会存在差异，在针对不同的被解释变量进行回归时，除了上述控制变量外，有针对性地加入了其他不同控制变量。如针对企业研发资金投入，参考陈强远等(2020)的做法，加入了能表征企业盈利能力的控制变量ope(企业营业收入的自然对数)和表征企业负债规模的控制变量fz(企业负债年末数的对数)；针对企业专利申请数量，本文参考李林木等(2017)的做法，加入了企业劳动密集度作为控制变量。由于理性人都存在趋利行为，上市企业股东对于风险存在规避行为，因此企业股权的集中程度会影响企业的创新决策；企业年龄一定程度上意味着企业拥有的资金、人才、技术等是否足以支持企业创新，规模大的企业，相应会有更加雄厚的物资，更先进的技术，更顶尖的创新型人才以及更加优良的设备，从而会更有利于其创新活动的开展；企业的资产负债率表示企业的总负债均值与总资产均值的比值，反映了一个企业的资本结构，如果企业拥有的负债过多就会使企业容易陷入财务困境之中，从而缺乏创新动力，但是如果企业拥有的负债太少就代表了企业未能够充分地利用财务杠杆的功能，从而会降低企业的盈利能力乃至限制企业发展潜力。变量定义如表1所示。

表1 变量描述

(二)变量描述性统计

如表2所示，为了消除异方差问题对于回归结果的准确性的影响，本文对部分变量进行了对数处理。上市公司研发投入的自然对数的平均值为17.720，这说明上市公司对于创新活动的研发投入还是普遍较多的。同时研发投入的自然对数的标准差是1.557，说明该数据在不同企业间波动较小，体现了上市公司对于创新活动总体上还是持积极心态的。其中，上市公司的研发投入的自然对数最大值为25.030，最小值为5.094。因为对研发投入做了对数处理，但是仍可以看出，企业研发资金投入最大值与最小值之间的差异还是比较大的。其原因可能是受到企业自身资本积累以及企业规模和年龄等的限制。

企业获得税收优惠的自然对数的平均值是16.080，标准差是2.358，最大值是23.030，最小值是4.021。这说明国家实施的税收优惠政策可以使得企业普遍获益，也体现了国家对于企业创新的重视程度，为了实现创新型国家的发展远景，我国切实实施了不少政策支持。企业获得的财政补贴的自然对数的最大值为13.530，最小值为0。可见不同企业间的财政补贴金额也存在一定的差异，这可能是由于专项补贴的存在而产生的。

表2 变量描述性统计

四、实证检验

(一)相关性分析

根据相关性分析结果(见表3)可知，企业年龄和资本密集度与企业研发投入强度呈负相关关系。这可能是因为年老企业会面临组织僵化、消极对待革新性研发项目投资等问题。资本密集度是人力资本密集度和物质资本密集度加总而成的。资本密集度越大，风险越高，企业对于创新的投入会越谨慎。企业研发投入强度与税收优惠强度、财政补贴强度都在1%的水平上呈显著正相关，表明税收优惠与财政补贴对企业研发投入都具有显著的促进作用。因此我们可以看到，税收优惠与财政补贴对于企业的创新是有实质性影响的，这在很大程度上体现了我国实行税收优惠与财政补贴政策的必要性、利好性。

(二)基准回归

为了避免内生性问题对于实证回归结果的影响，本文通过豪斯曼检验，选取了双向固定效应模型进行实证分析，结果如表4所示。根据第(1)列和第(2)列的回归结果可知，研发投入强度与税收优惠强度和财政补贴强度均呈显著正相关，回归系数分别为0.020和0.045，均在1%的水平上显著为正。这说明在控制其他影响企业研发投入强度的因素以后，企业在一年中享受的税收优惠越多，得到的财政补贴越多，研发经费的投入就越高。根据第(3)列回归结果可知，税收优惠强度和财政补贴强度的回归系数分别为0.019和0.036，说明财政补贴对企业创新的激励作用更大。根据第(4)列回归结果可知，税收优惠和财政补贴的交互项的回归系数在5%的水平上显著为正，说明税收优惠和财政补贴会互相促进对方的创新激励作用。四个回归方程的控制变量都较为显著，说明模型拟合效果较好，具有很好的稳健性。

表4 双向固定效应回归结果

续表

(三)内生性检验

本文的核心解释变量为企业享受的税收优惠和财政补贴，因不同企业的资源禀赋不同，对财税政策带来的红利的感知会有一定的差异，从而可能产生核心解释变量税收优惠与被解释变量企业创新能力之间的联立性问题。同时，本文在基础回归部分虽然控制了时间效应和固定效应，但是依然可能存在遗漏变量的问题。

为了能够解决可能存在的联立性偏误、遗漏变量和测量误差等产生的内生性问题造成的估计偏误，本文采用工具变量法进行检验。参考Fisman和Svensson(2007)、于文超等(2018)、李建军等(2019)、刘铠豪和王雪芳(2020)的思路和方法，我们使用同城市其他企业的税收优惠与财政补贴均值作为工具变量。同城市企业税收优惠与财政补贴均值主要受城市及行业特征等的影响，与企业个体不可观测的因素无关(李建军等，2019)，满足外生性条件；特定企业的税收优惠又与该企业同城市企业平均税收优惠水平相关，满足工具变量的相关性要求。值得注意的是，本文选取的同城市其他企业的税收优惠与财政补贴均值是地区层面控制变量，而地区层面的控制变量都可以由地区固定效应来线性表示(刘铠豪和王雪芳，2020)。如果在回归中加入地区层面固定效应，工具变量的影响就会被抵消。因此，本文在引入同城市其他企业的税收优惠与财政补贴均值作为工具变量时，要剔除城市固定效应。为了弥补带来的损失，本文借鉴黄玖立和冯志艳(2017)、刘铠豪和王雪芳(2020)的做法，引入城市人均GDP作为城市层面的控制变量进行分析，结果如表5所示：工具变量模型中的弱工具变量Wald F统计量的值都远大于显著性水平10%所对应的值，说明此工具变量的选择在统计上是有效的。从回归结果来看，第(1)列为税收优惠对于企业创新资金投入的影响，与基础回归的结果一致；第(2)列表示财政补贴对企业创新资金投入在1%水平上产生正向影响，与基础回归结果一致。

表5 工具变量估计结果

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(四)稳健性检验

为了保证研究结果的稳健性，本文采用更换回归模型方法来进行稳健性检验。在基础回归阶段，我们采用双向固定效应模型，通过控制不随个体变化但随时间变化的遗漏变量以及不随时间变化但是随个体变化的遗漏变量，实证分析了税收优惠与财政补贴对于企业创新的激励作用。但是在上述分析中仍然可能存在遗漏变量的情况。因此，本文采用高维固定效应回归模型、泊松模型以及负二项回归模型进行稳健性检验。可以看出(见表6)，在高维固定效应模型中各创新指标所对应的样本量均有所下降，说明存在某些企业随着经营时间增加出现改变行业或经营地点的现象。在回归中我们对此进行控制，使回归结果更具说服力和稳健性。

表6 高维固定效应回归结果

因为我们用到的被解释变量多为计数变量，此时用传统的线性回归模型得到的结果的精确性有待提高。因此，在面对计数变量时，我们通常采用泊松回归与负二项回归的方法来进行检验。如表7所示，在泊松模型中税收优惠和财政补贴对企业创新资金的投入都起到了显著的促进作用。这与之前的结论是一致的，进一步验证了结论的稳健性。

表7 泊松模型回归结果

由表8可知，税收优惠与财政补贴对企业创新研发资金投入都有显著的促进作用。第(1)列和第(2)列分别表示税收优惠政策与财政补贴对企业创新的激励作用，与基础回归结果一致，二者都在1%显著性水平上呈正向促进作用。第(3)列与第(4)列分别是将税收优惠与财政补贴共同回归和生成二者交互项的回归结果，如表所示，税收优惠的系数为0.006，财政补贴的系数为0.011，税收优惠更能够促进企业的创新投入，同时两大财税政策具有正向的相互促进作用。

表8 负二项回归模型回归结果

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(五)异质性分析

1.企业产权性质异质性

国有企业是我国国民经济的支柱，且对经济具有重要的战略支撑作用。同时，国有企业与政府联系的紧密性也使国有企业相对容易享受财税优惠政策(Tong et al.，2014；黎文靖和郑曼妮，2016)。相较于国有企业而言，非国有企业则直接面向市场，应对更加激烈的竞争。为了分析财税政策的作用机制，本文参考黎文靖和郑曼妮(2016)、谢红军等(2021)的分组方法，将样本按照企业产权性质分为两组，生成代表企业产权性质的虚拟变量Ownership，当取值为1时代表国有企业，取值为0时代表非国有企业。按如下模型进行回归，结果如表9所示。

RDSit=f0+f1Taxit+f2Taxit×Ownership+f3Ownership+f4controls+θi+μt+εit

(5)

RDSit=g0+g1Subit+g2Subit×Ownership+g3Ownership+g4controls+θi+μt+εit

(6)

其中，RDSit为企业i在第t年的企业创新资金投入；Taxit×Ownership为企业享受的税收优惠与企业产权性质虚拟变量的交互项，Subit×Ownership为企业享受的财政补贴与企业产权性质虚拟变量的交互项。θi、μt、εit分别为固定效应、时间效应以及随机扰动项。

由表9可知，税收优惠政策对于企业研发资金投入在国有企业与非国有企业之间并无显著差异。不论是国有企业还是非国有企业，均有利用优惠资金增加研发创新的动力(贾洪文和程星，2022)。国有企业往往具有更多技术优势，但是非国有企业在资源配置的有效性方面更具优势。所以对于企业的创新绩效而言，税收优惠产生的影响可能并不显著。对于财政补贴政策而言，其对于国有企业的创新激励作用更为显著。因为相较于非国有企业，国有企业更容易获得财政补贴，因而较容易缓解企业融资约束带来的创新无力现象。

表9 企业产权性质异质性回归结果

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2.企业所属行业异质性

高技术行业是知识与技术密集型行业，技术更迭迅速，企业想要占据更多市场份额需要拥有高质量的前沿创造(Zucker & Darby，2007)。为了分析财税政策对于不同行业企业创新的影响机制，本文参考黎文靖和郑曼妮(2016)、彭红星等(2020)的分组方法，借鉴《战略性新兴产业分类(2018)》、经济合作与发展组织相关文件，对照《上市公司行业分类指引》(2012年修订)，确定高技术行业上市公司行业代码。将样本按照企业是否属于高技术行业分为两组，生成代表企业所属行业的虚拟变量gxjs，当取值为1时代表企业属于高技术行业，取值为0时代表企业属于非高技术行业。特别地，为控制会影响地区经济发展的变量对结果的影响，本文加入城市人均GDP作为地区层面的虚拟变量。按如下模型进行回归，结果如表10所示。

RDSit=h0+h1Taxit+h2Taxit×gxjs+h3gxjs+h4controls+θi+μt+εit

(7)

RDSit=i0+i1Subit+i2Subit×gxjs+i3gxjs+i4controls+θi+μt+εit

(8)

其中，RDSit为企业i在第t年的企业创新资金投入；Taxit×gxjs为企业享受的税收优惠与企业所属行业虚拟变量的交互项，Subit×gxjs为企业享受的财政补贴与企业所属行业虚拟变量的交互项。controls为控制变量，在对企业所处行业划分时，考虑到可能存在影响地区经济发展的遗漏变量，此处我们加入城市人均GDP作为地区层面的控制变量。θi、μt、εit分别为固定效应、时间效应以及随机扰动项。

如表10所示，相较于非高技术行业的企业，税收优惠与财政补贴政策对于高技术行业企业在创新资金投入激励效果方面都更加显著。其原因可能是，非高技术行业的企业试图通过创新抢占市场份额并提升企业竞争力的意愿相对较低。

表10 企业所属行业异质性回归结果

五、结论与政策启示

研究税收优惠与财政补贴如何激励企业创新，对促进经济高质量发展有一定的理论和现实意义。本文主要采用双向固定效应模型实证分析了税收优惠与财政补贴对企业创新的激励作用，并得出以下主要结论：(1)税收优惠和财政补贴对企业增加研发投入都具有正向激励作用；(2)税收优惠与财政补贴会互相促进对方的激励作用；(3)税收优惠政策对于国有与非国有企业的创新激励作用并无差异，但是对于高技术行业企业的创新激励效果要优于非高技术行业企业；(4)财政补贴对于国有企业以及高技术行业企业的创新均具有更强的激励作用。

基于以上结论，本文从以下几个方面提出政策建议。第一，继续进一步降低企业的实际税费负担率，同时加大财政补贴力度。因为由实证检验结果可知，税收优惠与财政补贴对于企业创新具有显著的促进作用，且两种政策效果相互促进。党的二十大报告也强调，营造有利于科技型中小微企业成长的良好环境，因此，政府应进一步加大对企业的税收优惠与财政补贴力度。第二，针对企业所处创新链不同的阶段，有针对性地制定税收优惠政策，以提高政策效应。在创新链投入端，企业需要更多的资金支持，政府可以采用直接税收优惠的方式，如减税降费、税收抵免等政策，有效激发企业创新的活力。在创新链产出端，政府应提升税收优惠在整个财税政策中的比重，如根据企业的创新能力等作为高新技术企业的认定标准、形成无形资产的资本化的研发费用可以按150%进行摊销等，以企业的创新绩效作为获得税收优惠的依据，提高企业创新意愿，促进企业创新成果转化，通过实质性成果促进高质量发展，为构建开放经济体系和现代化产业升级汇聚力量。第三，加大对非高技术行业企业的税收优惠与财政补贴力度。对有一定创新活动的企业，进行合理引导与适当激励。同时，在后期创新链产出端对企业创新成果加大甄别力度，调高创新成果标准，提升整个行业的创新质量。通过新发展格局下的财税政策，激励企业在各自领域技术创新，加快提升各行业的现代化水平，实现推动经济质的有效提升与量的合理增长，促进经济高质量发展。