税收创新激励政策助力新质生产力发展：来自研发费用加计扣除的证据

[摘要]税收创新激励政策作为支持市场主体开展创新活动的关键动力，对于新质生产力发展具有重要的推动作用。以2010—2022年1829家沪深A股上市企业为研究样本，将研发费用加计扣除设为一项准自然实验，使用双重差分模型、中介效应模型实证检验税收创新激励政策与新质生产力发展的内在关联及作用机制。结果证实，基于研发费用加计扣除的税收创新激励政策可正向推动新质生产力发展，且该结论经过平行趋势及动态效应、倾向得分匹配-双重差分法、排除固定资产加速折旧的政策干扰、样本数据筛选在内的系列稳健性检验后仍然成立。分类异质性检验发现，相较于制造企业与资本密集型、劳动密集型企业，税收创新激励政策对制造企业、技术密集型企业的新质生产力的促进作用更为显著。作用机制检验发现，融资约束、技术创新在税收创新激励政策促进新质生产力发展的过程中发挥中介作用。结合上述结论，政府部门及产业企业应从统筹推进研发费用加计扣除政策提质增效、培育技术创新发展动能、推动传统要素密集型企业转型升级着手，加速发展新质生产力。

[关键词]税收创新激励政策；新质生产力；研发费用加计扣除；融资约束；技术创新

一、 问题的提出

新质生产力与传统生产力相比具有本质差异，其属于依托科技创新、融合数字经济的变革产物，是摆脱资源能源依赖型、传统要素依附性的高效能生产力。新质生产力的形成与发展不仅有利于抢占发展制高点，也有助于培育竞争新优势，更可助力蓄积发展新动能，为社会经济高质量发展注入澎湃动能[1]。2024年1月，习近平总书记聚焦发展新质生产力作出系统部署，强调“加快发展新质生产力，扎实推进高质量发展”1，指明新质生产力发展的急迫性。全球产业革命的实践证明，科技创新可稳步促进生产力的结构功能与效率变革，是催生新质生产力的核心支撑。2023年12月，中央经济工作会议强调“以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力”2。随后，习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时进一步指出，“科技创新能够催生新产业、新模式、新动能，是发展新质生产力的核心要素”3。作为推动科技创新的核心财政手段，税收创新激励政策综合采用补助、基金、贴息等方式即期降低企业支出负担，为科技创新活动开展注入经费支撑的源头活水。在持续探索下，政府部门已基本形成一套创新链、产业链、资金链、人才链的多税种与全流程税收创新激励政策体系，充分满足了新发展阶段国内科技创新发展的形势与要求。在系列税收创新激励政策中，研发费用加计扣除属于税基减免优惠方式，即在企业实际发生研发支出的基础上加成一定比例，于核算应纳税额时进行扣减。在一定程度上，研发费用加计扣除政策包括扩大适用范围、降低政策门槛和提高加计扣除比例，属于一项普惠型税收创新激励政策，覆盖范围广泛且支持力度较大，为深化创新驱动战略、提高创新效率提供了有力支持[2]，有力推动了新质生产力发展。基于这一理论推断，本文尝试以研发费用加计扣除为准自然实验，实证检验税收创新激励政策与新质生产力发展的内在联系，以期为各方主体加速推动新质生产力发展提供有益参考。

二、 文献梳理与评述

研发费用加计扣除作为税收创新激励政策体系的重要构成，自提出以来就有诸多学者关注其创新驱动效应与结构升级效应。其一，有学者提出研发费用加计扣除可促进技术创新。李宜航等[3]研究证实，研发费用加计扣除政策可正向促进企业研发投入，激励各类市场主体积极参与创新。靳卫东等[4]进一步证实研发费用加计扣除政策不仅可以促进研发投入，更可提升创新产出、增加创新收益，充分激励企业创新。其二，有学者提出研发费用加计扣除可推动企业结构转型。柳雅君等[5]研究证实，研发费用加计扣除可通过提升创新产出、缓解债务风险与优化融资环境，助力企业数字化转型。王晓亮等[6]研究发现，研发费用加计扣除政策可通过缓解金融资产“蓄水池”动机与金融资产“投资替代”动机抑制企业金融化，促进企业结构升级。

马克思在《资本论》中强调，“科学的发展水平和它在工艺上应用的程度是决定劳动生产力的核心构成要素”1。可以认为，新质生产力是科技创新驱动下马克思生产力理论中国化衍生的产物。一方面，科技创新可持续催生新产业、新业态与新模式，形成引领经济发展的新动能，助力新质生产力发展[7]。另一方面，科技创新可同其他生产要素深度结合并渗透于生产环节，以此提高全要素生产率，驱动新质生产力发展[8]。此外，还有学者聚焦新质生产力发展的其他驱动因素展开研究，为本研究提供了有益借鉴。其一，数字经济可提升企业创新能力、促进产业链与创新链融通，助力新质生产力发展[9]。其二，新兴产业可催动生产要素协同集聚，驱动创新链、产业链、资金链和人才链融合发展，推动新质生产力涌现与发展[10]。

作为创新激励的重要政策制度抓手，税收创新激励政策可促进新质生产力发展的观点已得到学界初步认可，为后续研究提供了有益参考。税收创新激励政策的直接作用表现为降低市场主体研发创新成本，助力市场主体深化科技研发投入，动态掌握关键核心技术，进而赋能新质生产力发展[11]。同时，税收创新激励政策可有效优化资本配置效率，通过人才流动、知识转移和风险缓解促进新质生产力涌现[12]。然而，上述研究均属于理论层面的推断，鲜有实证研究为二者关系提供充足经验证据，税收创新激励政策与新质生产力发展的内在联系尚未得到明确验证。

基于上述文献梳理与评述，本文尝试从以下维度着手作出创新性贡献：第一，聚集研发费用加计扣除这一典型代表政策视角，利用双重差分模型实证检验税收创新激励政策与新质生产力发展的关系，以此拓展研发费用加计扣除的政策效应与新质生产力发展的驱动因素研究边界。第二，以资本要素配置扭曲、新型数字基础设施为中介变量，深度探讨税收创新激励政策对新质生产力发展的影响路径，为政府部门、市场主体聚焦新质生产力发展合理部署提供经验参考。第三，以财政科技支出为调节变量，探讨税收创新激励政策与财政科技支出的协同作用对新质生产力的作用是否加强，为政府部门合理调剂财政科技支出与税收创新激励政策提供经验参鉴。

三、 政策背景与理论假设

1. 政策背景

2008年1月，第十届全国人民代表大会第五次会议审议通过《中华人民共和国企业所得税法》，以法律形式确立了研发费用加计扣除的税收创新激励制度。2015年11月，财政部联合税务总局、科技部印发《关于完善研究开发费用税前加计扣除政策的通知》，大幅放宽享受优惠的研发活动与研发费用范围，充分激发了创新主体活力。随后，财政、税务、科技三部于2017年5月印发《关于提高科技型中小企业研究开发费用税前加计扣除比例的通知》，将符合条件的科技型中小企业加计扣除比例由50%提升至75%，充分释放了税收创新激励政策效能。2018年9月，财政部等三部门将75%的研发费用加计扣除范围拓展至全部行业企业。在此基础上，财政部等三部门分别于2021年3月、2022年3月将制造业企业、科技型中小企业的研发费用加计扣除提升至100%。根据国家税务总局2023年度企业所得税汇算清缴数据显示，2023年62.9万户企业享受研发费用加计扣除共3.45万亿元1，持续释放研发费用加计扣除这一税收创新激励政策的正向效应，为新质生产力发展注入了充足动能。

2. 理论假设

税收创新激励政策与新质生产力发展。一方面，税收创新激励政策通过释放结构性减税的替代效应，驱动新质生产力发展。基于研发费用加计扣除的税收创新激励政策施行加计扣除，以税基优惠形式促使技术研发与资源要素投入的相对价格变更，引导行业企业增加科技创新投入规模、降低资源要素使用强度[13]，以科技创新驱动生产力布局优化，助力新质生产力发展。另一方面，税收创新激励政策通过释放成果应用性的转化效应，驱动新质生产力发展。与高等院校、科研机构需要促进创新链和产业链精准对接的复杂流程不同，税收创新激励政策直接加计扣除市场主体研发费用支出，有效促进了市场主体开展针对性创新活动。在此基础上，市场主体可直接将创新成果应用于生产环节，缩减创新转化流程，催动创新性成果直接转化为现实生产力，加速推动新质生产力涌现。基于上述理论分析，本文提出如下假设：

假设H1：基于研发费用加计扣除的实施背景，税收创新激励政策可正向驱动新质生产力发展。

税收创新激励政策、融资约束与新质生产力发展。理论上来看，为避免创新活动的收益不确定性干扰金融稳定，金融机构会将资金优先配置于生产项目，这导致企业微观层面面临严重融资约束，研发资本投入不足及创新产出锐减，阻碍了新质生产力的形成与发展。基于研发费用加计扣除的实施背景，税收创新激励政策允许市场主体据实加计扣除研发活动支出，以减少应纳税额、增加现金容量，缓解了市场主体融资约束。同时，税收创新激励政策可向外界释放创新支持信号，引导金融机构将更多金融资本配置于市场主体创新范畴，缓解企业融资约束。在企业融资约束得以缓解的基础上，市场主体可以通过获取资本市场风险容忍度与概念认同度互相匹配的投资，弥补市场主体创新研发与技术设施引进的投入短板，驱动新质生产力发展。另外，税收创新激励政策亦可激励金融机构开发基于科技成果资本化的直接融资方式，以未来收益即期变现的方式在需求端孵化更多创新意愿[14]，进而催动新质生产力发展。基于以上理论推断，本文提出如下假设：

假设H2：基于研发费用加计扣除的实施背景，税收创新激励政策可通过缓解融资约束，间接促进新质生产力发展。

税收创新激励政策、技术创新与新质生产力发展。依据前文所述，基于研发费用加计扣除的税收创新激励政策可降低市场主体成本支出，引导市场主体增加创新投入，以技术创新促进新质生产力发展。研发费用加计扣除范围规定市场主体用于研发活动的仪器、设备，均可被划为加计扣除折旧部分，这进一步激发了市场主体引进先进研发活动仪器、设备的动力。先进的研发仪器、设备是提升关键软件技术创新和供给能力、突破共性关键技术壁垒的重要支撑，可促进传统产业技术改造与设备更新，催生新业态、新产业，是新质生产力涌现与发展的核心底座。同时，技术创新应用可显著提高生产效率、降低生产成本，并引发生产方式的变革和劳动形态的演变，进而推动生产关系的调整，加速推动新质生产力发展。基于以上理论剖析，本文提出如下假设：

假设H3：基于研发费用加计扣除的实施背景，税收创新激励政策可通过促进技术创新，间接促进新质生产力发展。

四、 实证设计

1. 模型设计

研发费用加计扣除为研究探讨税收创新激励政策与新质生产力发展提供了一项良好的准自然实验，故本文设计双重差分模型进行实证检验，公式如下：

[NQPFSit=α0+α1DIDit+α2CONTROLit+ϕi+γt+εit] （1）

式（1）中，[NQPFS]表征被解释变量新质生产力；下标[i]、[t]依次表征企业与年份；[DID]表征解释变量税收创新激励政策，即研发费用加计扣除的虚拟变量；[CONTROL]表征可能影响研究结果的多个控制变量，包括企业微观层面与宏观环境层面共10个变量；[ϕi]、[γt]、[εit]依次表征企业固定效应、时间固定效应及随机扰动项；[α0]、[α1]、[α2]依次表征截距项、政策冲击回归系数与控制变量回归系数。

为充分验证融资约束、技术创新是否在税收创新激励政策与新质生产力发展之间发起中介作用，本文结合江艇[15]的中介效应操作建议，构建如下中介效应检验模型：

[Mit=θ0+θ1DIDit+θ2CONTROLit+ϕi+γt+εit] （2）

式（2）中，[M]表征中介变量，包括融资约束、技术创新；其余变量含义均同式（1）。

2. 变量设计

被解释变量：新质生产力（[NQPFS]）。习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时强调，“新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态”1。这一论述揭示了新质生产力的内涵特征，为系统衡量新质生产力提供了根本遵循。结合以上国家领导人讲话并借鉴已有研究[16-17]，本文以高科技、高效能、高质量特征为切入点建立新质生产力综合指标评价体系，如表1所示。需要强调的是，指标体系中的市场分割指数使用相对价格法测算得到，具体过程参鉴了兰静等[18]的研究。在此基础上，本文采用熵权TOPSIS法测算得到新质生产力指数。

解释变量：税收创新激励政策（[DID]）。本研究以研发费用加计扣除政策作为准自然实验，系统分析税收创新激励政策对新质生产力的影响效应。因此，设定研发费用加计扣除政策的虚拟变量作为税收创新激励政策的衡量指标。具体而言，当企业[i]在[t]年适用研发费用加计扣除政策，将[t]年以后的税收创新激励政策指数赋值为1；[t]年之前的税收创新激励政策指数赋值为0。

中介变量：融资约束（[FGCS]）与技术创新（[TLIN]）。沿袭已有研究思路[19]，本文使用公司经营性净现金流、现金股利、现金持有、资产负债率与托宾Q值等财务指标构建融资约束指数。对应指数越高，意味着企业面临的融资约束程度越高。针对另一中介变量技术创新，本文使用企业技术专利申请数量衡量。

控制变量。为避免其他变量可能对研究产生影响，同步控制企业微观层面与宏观环境层面变量。其中，企业微观层面控制变量包括：企业规模（[ESLE]），使用企业固定资产总值的对数衡量；企业年龄（[EAGE]），使用企业所处年份-成立年份+1后取对数得到；企业负债（[CLES]），使用企业负债规模的对数衡量；企业所有权性质（[NOIP]），使用虚拟赋值表示，0为民营企业，1为国有企业（混合所有制企业按照股份占比衡量，国有占比大于50%算作国有企业，低于50%算作民营企业）；企业利润增长率（[EPGR]），使用企业本期营业收入与上期营业收入的差占上期营业收入的比重计算得到。

宏观环境层面控制变量包括：金融信贷支持结构（[OFCSS]），使用居民贷款余额与企业贷款余额的比值衡量；教育财政支撑（[FSFEN]），使用教育财政支出的对数表示；技术流动便利化（[FOTMY]），使用技术市场成交额的对数代表；人工智能水平（[AICEL]），使用工业机器人装机总量的对数作为代理指标；产业集聚发展（[IADNT]），基于就业人数的第三产业区位熵得到。

3. 样本说明

自2018年9月起，财政部、税务总局、科技部将研发费用加计扣除范围拓展至全部行业企业。基于数据可得性与样本连续性，本文设定2010—2022年1829家沪深A股上市企业为研究样本。为确保数据质量，对初始样本做如下处理：第一，剔除金融行业以及标注ST、*ST、PT的上市企业；第二，剔除部分关键指标数据连续3年缺失的样本。考虑到准自然实验回归检验涉及实验组、控制组划分，本文将样本期内连续享受研发费用加计扣除政策的企业设为实验组，将住宿和餐饮业、批发和零售业、房地产业、租赁和商务服务业、娱乐业等负面清单行业作为控制组。需说明的是，烟草制造业虽属于研发费用加计扣除负面清单行业，但考虑到烟草制造业数据可得性受限，不将其纳入控制组范围。由此，共计获得23777个观测值。研究数据主要来自CSMAR与WIND数据库，部分数据来自《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及《数字中国发展报告》。针对部分企业关键变量断层问题，使用线性插值法进行补齐。需要说明的是，本文解释变量为微观企业虚拟变量，而被解释变量为宏观区域虚拟变量，存在量纲差异可能干扰研究结果。因此，在回归过程中使用‌one-to-many的合并方法，即通过增加区域代码，‌将企业层面的数据与区域层面的数据进行匹配，以确保回归结果的准确性与科学性。

五、 实证分析

1. 税收创新激励政策与新质生产力发展的关系检验

基于式（1）进行税收创新激励政策与新质生产力发展的关系检验，结果见表2。表2中列（1）为不考虑控制变量与固定效应的回归结果，列（2）为仅考虑固定效应的回归结果，列（3）为同时纳入各控制变量与固定效应的回归结果。观察各列基准回归结果可知，税收创新激励政策无论在何种条件下对新质生产力发展的影响系数始终在1%水平上显著为正，说明税收创新激励政策可以正向促进新质生产力发展，假设H1得到初步验证。究其根本，以研发费用加计扣除为代表的税收创新激励政策从根本上降低了市场主体成本支出，助力市场主体盘活现金存量、持续深化科技创新投入，进而充分推动新质生产力发展。同时，该政策也可促使研发投入较多的企业部门享受更多结构性减税，利于引导企业部门形成“政策支持—研发投入—效益提升—加大研发投入”的良性循环发展模式，助力加速新质生产力培育。

2. 结论稳健性检验

平行趋势及动态效应检验。双重差分模型检验结果有效需要满足平行趋势假设成立这一前提条件。引申进此次研究，即指研发费用加计扣除这一税收创新激励政策实施之前实验组与控制组的新质生产力并不存在显著差异。是以，本研究构建“前6、当期、后6”合计13个年份的虚拟变量，并构设其同税收创新激励政策的虚拟变量交互项进行平行趋势及动态效应检验，结果详见表3列（1）。表中数据显示，前6期的税收创新激励政策回归系数均不显著，说明未受到研发费用加计扣除这一税收创新激励政策冲击之前，实验组、控制组的新质生产力发展水平之间不具有显著差异，通过平行趋势检验。此外，税收创新激励政策当期（[DID×POST0]）回归系数并不显著，而后6期的回归系数显著为正，说明税收创新激励政策的效应显现具有迟滞性。

倾向得分匹配-双重差分法检验。为充分避免系统样本选择的偏差促使实证设计更加接近“自然实验”，本研究应用倾向得分匹配-双重差分法（PSM-DID）开展检验。具体而言，以基准回归分析设定的10个控制变量为匹配变量进行匹配，随后使用Probit模型估计样本的倾向得分值。在此基础上，依据倾向得分值进行无放回1∶1的最近邻匹配并开展双重差分估计，结果见表3列（2）。可以知悉，税收创新激励政策的回归系数为1.183，仍在1%的水平上显著为正，充分证实了基准回归结果具有稳健性。

排除政策干扰。2014年10月，财政部和税务总局印发《关于完善固定资产加速折旧企业所得税政策的通知》，允许生物药品制造业、专用设备制造业、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、信息传输（软件和信息技术）服务业在内的6个行业享受固定资产加速折旧的税收创新激励政策。为避免这一政策干扰，本研究进一步剔除样本范围内属于上述行业的企业，以规避固定资产加速折旧的政策干扰。检验结果发现，排除固定资产加速折旧的政策干扰之后，以研发费用加计扣除为代表的税收创新激励政策仍在1%水平上显著为正，假设H1成立。另外，财政科技支出也是创新激励的重要政策，因此，本文沿袭前述做法将享受财政科技支出的企业样本排除后进行回归检验，以规避财政科技支出政策干扰。结果显示，排除财政科技支出的政策干扰后税收创新激励政策仍在1%水平上显著为正，再次证实假设H1。

样本数据筛选。为避免样本极端值对基准回归产生干扰，本文对主要变量数据作1%与5%截尾处理后重新回归，结果见表3列（5）。依据估计结果可以发现，剔除极端值后税收创新激励政策的系数估计值仍在1%水平上显著为正，与基准回归结果基本一致，假设H1成立。

3. 分类异质性检验

制造企业与非制造企业的分类异质性检验。相较于非制造企业，制造企业在催生新质生产力的过程中创新需求较高、资源投入较大，更需要税收创新激励政策支持。由此引发的思考是，税收创新激励政策是否会对制造企业与非制造企业产生不同影响效应？本文将所选样本企业按照制造企业、非制造企业进行分类，并在此基础上进行异质性检验，结果见表4列（1）（2）。对比回归结果可知，基于研发费用加计扣除这一准自然实验，税收创新激励政策对制造企业新质生产力发展的影响系数为1.482，在1%水平上通过显著性检验；对非制造企业新质生产力发展的影响系数为0.924，在5%水平上通过显著性检验，说明税收创新激励政策对制造企业新质生产力的促进作用更为显著。究其原因，研发费用加计扣除这一税收创新激励政策可有效增加制造企业现金存量，缓解制造企业固定资产投入与高额研发费用造成的融资约束，引导制造企业通过传统生产结构升级、技术创新及未来产业扎根布局，助力新质生产力发展。

技术密集型、资本密集型与劳动密集型的分类异质性检验。本文借鉴鲁桐等的研究[20]，以固定资产比重（固定资产净值/总资产）、研发支出比重（研发支出/应付职工薪酬）判断企业要素密集类型。具体而言，若固定资产比重较大，判定其属于资本密集型企业；若研发支出高于职工薪酬，判定其属于技术密集型企业，其余为劳动密集型企业。在此基础上进行要素密集分类异质性检验，结果如表4列（3）至列（5）所示。可以发现，基于研发费用加计扣除这一准自然实验，税收创新激励政策对技术密集型企业新质生产力发展的正向推动作用高于资本密集型与劳动密集型企业。

4. 税收创新激励政策与新质生产力发展的中介机制检验

融资约束的中介效应检验。应用前文所构式（2）开展融资约束的中介效应检验，结果见表5列（1）。回归结果显示，基于研发费用加计扣除的准自然实验，税收创新激励政策对融资约束的影响系数为-0.902，在1%水平上通过显著性检验。可以知悉，税收创新激励政策可通过缓解融资约束间接驱动新质生产力发展，假设H2得到验证。原因可能在于，在传统产业发展模式中，市场主体因创新活动的收益不确定性等因素影响，面临融资约束，阻碍了新质生产力发展。研发费用加计扣除属于针对市场主体创新活动的税收创新激励政策，可以引导金融机构将更多资金配置于企业技术创新活动，有效缓解了企业融资约束，使企业进一步借助科技创新提高全要素生产率和市场竞争优势，助力新质生产力发展。

技术创新的中介效应检验。本文沿用式（2）进行技术创新的中介效应检验，结果见表5列（2）。观察可知，基于研发费用加计扣除这一准自然实验，税收创新激励政策技术创新的影响系数为0.719，在1%水平上显著为正。由此判定，技术创新在税收创新激励政策对新质生产力的发展中发挥中介作用，假设H3得到证实。产生这一现象的原因可能在于，税收创新激励政策是国家政府为支持市场主体科技创新从税基层面直接减免应缴纳税款，通过充盈资金“活水”助力市场主体开展创新活动提供。技术创新是催动新质生产力的核心要素，可凭借技术融合的基础优势，形成覆盖全产业链、全价值链的全新生产和服务体系，加速驱动新质生产力发展。

六、 结论与建议

1. 结论

设定研发费用加计扣除为准自然实验，基于2010—2022年1829家沪深A股上市企业面板数据，实证检验税收创新激励政策对新质生产力的影响效应与作用机制。实证结果表明，税hVwtxLaair3YTv0cFsfTwRbDq1MrP951AkBILa2kPPw=收创新激励政策对新质生产力的影响显著为正，说明税收创新激励政策可正向推动新质生产力发展。这一结论经过平行趋势及动态效应、倾向得分匹配-双重差分法、排除固定资产加速折旧的政策干扰、样本数据筛选在内的系列稳健性检验后依然成立。异质性检验发现，相较于制造企业与资本密集型、劳动密集型企业，税收创新激励政策对制造企业、技术密集型企业新质生产力的促进作用更为显著。作用机制检验发现，税收创新激励政策通过缓解融资约束、促进技术创新间接驱动新质生产力发展。

2. 政策建议

第一，统筹推进研发费用加计扣除政策提质增效。政府部门应在直接技术研发活动100%加计扣除的基础上，逐步取缔“相关费用加计扣除不超过10%”的相关规定，拓展科技创新关联活动及其费用支出的加计扣除范围，促进研发费用加计扣除政策扩容提质。同时，政府部门也可将研发费用加计扣除纳入政务服务平台，搭建企业端、税务端及科技端三方互通渠道，依托税务部门信息管理系统实时跟踪、核实信息，建立疑点数据快速反应机制，对企业应享未享研发费用加计扣除及时进行提醒，夯实新质生产力发展的税收创新激励政策基础。第二，培育技术创新发展动能。地方政府应借力研发费用加计扣除、固定资产加速折旧系列税收创新激励政策，引导行业龙头企业积极开展技术研发与应用创新活动，着力突破前沿技术壁垒，加速新质生产力涌现与发展。同时，政府部门与龙头企业应协同支持中小企业开展基础研发活动，发挥多方协同的积极作用推进共性基础技术研发，筑牢新质生产力发展的技术基石。第三，推动传统要素密集型企业转型升级。政府部门、产业行业要着力推进传统要素密集型企业向知识技术密集型转型升级，充分发挥税收创新激励政策对新质生产力的推动作用。具体而言，政府部门、行业龙头应发挥引导支持作用，鼓励企业在生产环节持续推进工业机器人应用，提升工业机器人行业应用深度和广度，借此提高企业部门生产效率、实现技术密集型转型，进一步催生新质生产力。

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基金项目：辽宁省教育科学规划小组办公室“1+X书证融通背景下应用型高校育人机制研究与实践”（项目编号：JG21DB257）；辽宁省教育厅“数字化赋能辽宁国有企业财务数智转型升级路径研究”（项目编号：LJKMR20221869）。

作者简介：房静，女，博士，辽宁对外经贸学院会计学院教授，研究方向为财务会计与税收政策。

（收稿日期：2024-05-30 责任编辑：苏子宠）