黃惠丹，吳松彬

(深圳大學經(jīng)濟學院，廣東 深圳 518060)

技術創(chuàng)新是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要標志，其對經(jīng)濟可持續(xù)增長的作用不言而喻[1,2]。與政府研發(fā)直接資助相比，間接研發(fā)稅收政策卻因高精準性更能彌補私人收益[2]而得到了企業(yè)的青睞[3]。自2008年以來，15%企業(yè)所得稅稅率 (稅率式減免稅)和研發(fā)加計扣除激勵 (稅基式減免稅)成為我國主要的科技創(chuàng)新稅收支持手段[4]。不少學者關注了稅收優(yōu)惠的激勵作用，但并未形成一致意見，根本原因在于回歸方法[5-7]、變量選擇[8-10]以及稅收政策選擇[11-14]未能保持一致。然而一個很突出的問題是15%企業(yè)所得稅稅率與研發(fā)加計扣除的政策激勵效應究竟如何？政策下一步如何調(diào)整？為回答上述問題，本文在充分考慮歷史研發(fā)存量的基礎上，把企業(yè)最優(yōu)研發(fā)支出的變動視作研發(fā)政策的激勵效應，并運用動態(tài)面板回歸模型實證比較了兩種R&D稅收政策對微觀企業(yè)的異質(zhì)性激勵效應。與既有研究相比，本文優(yōu)勢在于： (1)在充分考慮歷史研發(fā)存量的基礎上，把企業(yè)最優(yōu)研發(fā)支出的變動視作兩種研發(fā)政策的激勵效應，這有助于我們理解和把握研發(fā)稅收優(yōu)惠政策的作用機制； (2)在刻畫政策激勵效應的基礎上，利用稅收調(diào)查數(shù)據(jù)，微觀層面比較分析兩種研發(fā)稅收優(yōu)惠政策的長短期異質(zhì)性激勵效應，其實證結果為政府研發(fā)稅收支持體系調(diào)整提供重要的參考。

1 兩種R&D稅收優(yōu)惠政策效應的理論解析

在考慮企業(yè)研發(fā)投資慣性 (即將歷史研發(fā)投資存量也納入當期生產(chǎn)函數(shù))的基礎上，本文擬構建包含研發(fā)投資存量與當期投入量的柯布-道格拉斯函數(shù)，理論分析兩種政策對企業(yè)最優(yōu)研發(fā)投資的擾動及其影響因素。

1.1 基準模型構建 (未享受兩種R&D稅收優(yōu)惠政策)

考慮歷史研發(fā)投入 (符號記為RDSUMt-1)，本文預設企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)滿足式 (1)中的規(guī)模報酬不變的生產(chǎn)方程，即α+φ=1：

(1)

式中，RDt為企業(yè)當期研發(fā)投入，RDSUMt-1為歷史研發(fā)投入存量，之所以將歷史研發(fā)存量納入生產(chǎn)函數(shù)中，是由于歷史的研發(fā)支出會影響當期研發(fā)投入決策及產(chǎn)出水平。為了分析簡便，本文忽略研發(fā)投入的折舊。當企業(yè)并未享受任何研發(fā)政策，在時刻t企業(yè)為產(chǎn)出最大化，且面臨如下資金約束：

P1×RDt+P2×nonRDt≤λ[It+It0]

(2)

式中，P1和P2分別代表研發(fā)與非研發(fā)投入對應的價格，It0和It分別為上一期的資金存量及當期企業(yè)應稅利潤。為最大化式 (1)，式 (2)為等式約束，基于簡單優(yōu)化知識，易得：

(3)

根據(jù)RDSUMt-1的定義有：

(4)

1.2 兩種R&D稅收優(yōu)惠政策的效應模型構建

我國的15%企業(yè)所得稅稅率政策 (簡稱 “15%EIT”政策)是給予國家認定的高新技術企業(yè)的企業(yè)所得稅稅率為15% (一般企業(yè)該稅率為25%，記作τ)的優(yōu)惠，該優(yōu)惠稅率記為τ*。此時若企業(yè)僅享受15%EIT政策，此時資金運動方程式 (2)將會發(fā)生如下變化：

P1×RDt+P2×nonRDt≤λ[It+It0+(τ-τ*)×

max(It,0)]

(5)

(6)

(7)

我國研發(fā)費用加計扣除政策是將一定比例ε的研發(fā)支出費用化，減少企業(yè)應稅基數(shù)，達到降稅的目的。那么企業(yè)在享受研發(fā)費用加計扣除政策的條件下 (假設加計扣除比例為ε)，此時資金運動方程式 (2)將會發(fā)生如下變化：

P1×RDt+P2×nonRDt≤λ[It+It0]+τεP1×RDt

(8)

(9)

(10)

綜合上述分析以及式 (3)、式 (7)和式 (10)，15%EIT與加計扣除對企業(yè)最優(yōu)投資RDSUM的政策效應如表1所示,即15%EIT的政策效應是αλ×(τ-τ*)max(It,0)/P1單位最優(yōu)研發(fā)投入的變動，加計扣除的政策效應是企業(yè)新增αλ(It+It0)τε/[(1-τε)P1]單位研發(fā)投資。不難看出，兩種研發(fā)稅收優(yōu)惠政策均受企業(yè)盈利能力It影響較大。

2 研究策略

2.1 模型設置和數(shù)據(jù)說明

根據(jù)表 1中的理論分析，本文進一步利用稅收調(diào)查微觀數(shù)據(jù)，實證比較檢驗15%EIT和DEDUCT的政策效應及相關影響因素。實證模型如下所示：

lgRDSUMit=β0lgtaxit+β1lgRDSUMit-1+

ΘXit+εit

(11)

表1 兩種稅收優(yōu)惠方式研發(fā)稅收激勵效應對比表

式 (11)的實證方程式來自表 1，即第i家企業(yè)t時間的累計研發(fā)支出的自然對數(shù)lgRDSUMit由企業(yè)t-1時刻的研發(fā)存量的自然對數(shù)lgRDSUMit-1和企業(yè)t時間的研發(fā)稅收減免額 (分別為兩種研發(fā)稅收的減免額，即15%EIT和DEDUCT政策)的自然對數(shù)lgtaxit共同決定，這種模型設立方式很好緩解了研發(fā)稅收激勵與研發(fā)的內(nèi)生性關系。另外為緩解遺漏變量問題，式 (11)還控制了規(guī)模、盈利水平等因素，表達式如下 (變量定義見表 2)：

ΘXit=θ1lgas+θ2time+θ3ocr+θ4pm+θ4ocr+θ5burden+Dummy

值得注意的是，式 (11)屬于滯后一期的動態(tài)面板模型。為便于比較，本文采取固定效應模型對式 (11)進行估計。

本文兩種研發(fā)稅收數(shù)據(jù)及企業(yè)財務數(shù)據(jù)全部篩選于2008—2015年的全國稅收調(diào)查數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫包含企業(yè)較為齊全的科技創(chuàng)新稅收減免及財務數(shù)據(jù)。本文首先借鑒張杰等[15]對工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)篩選的辦法對調(diào)查數(shù)據(jù)庫進行處理，最后根據(jù)稅收減免碼篩選僅享受15%EIT及DEDUCT政策的樣本。

2.2 主要變量說明

企業(yè)創(chuàng)新的界定：為全面考慮歷史研發(fā)投資 (研發(fā)資本存量)對當期產(chǎn)出的作用，因此借鑒Thomson[16]，本文采取累計研發(fā)支出作為高新技術企業(yè)創(chuàng)新的替代變量，為盡量減小異方差干擾，本文對數(shù)化累計研發(fā)支出，符號記作lgRDSUMit。上一期的研發(fā)存量與當期研發(fā)存量具有較強相關性，故本文還將lgRDSUMit-1納入回歸模型中。

研發(fā)稅收激勵的內(nèi)涵：以往研究多采取問卷調(diào)查、根據(jù)企業(yè)所得稅利率低于25%設置虛擬變量等方式引進研發(fā)稅收激勵變量，上述處理方式對研發(fā)稅收激勵是否促進企業(yè)創(chuàng)新做出粗略回答，然而卻不能回答一單位研發(fā)稅收激勵帶來多少單位研發(fā)支出的增加，雖然有學者陳遠燕[17]利用單個城市的研發(fā)加計扣除的準確數(shù)據(jù)，然而卻并未回答15%EIT與加計扣除哪種政策更能激勵企業(yè)創(chuàng)新，其影響因素又有哪些。故本文利用稅收調(diào)查數(shù)據(jù)集中的15%EIT與DEDUCT政策的稅收免征額作為研發(fā)稅收激勵的替代變量，為消除量綱及異方差影響，本文對數(shù)化稅收免征額，符號記作lgtax。

表2 變量定義和測算

3 實證分析

在考慮了歷史研發(fā)存量 (L.lgRDSUM)以及相關控制變量 (lgas,roa)后，表3中列 (1)、列 (4)分別展示了15%EIT和DEDUCT的政策效應。首先，列 (1)、列 (4)中變量lgtax的估計系數(shù)均顯著 (都在1%的置信水平上顯著)為正，說明15%EIT和DEDUCT兩種方式均發(fā)揮了作用。該結果與 15%EIT并不能促進企業(yè)研發(fā)支出的已有結論似乎存在一定背離之處，其實并不矛盾，以往文獻關注是否享受該政策與企業(yè)研發(fā)二者之間的關系，而本文重點回答15%EIT政策減免越多是否越有利于企業(yè)創(chuàng)新的問題。其次，DEDUCT組的稅收研發(fā)彈性系數(shù)為0.0892，是15%EIT組的3.8倍，說明加計扣除激勵效果顯著高于15%EIT激勵，這直接說明DEDUCT更有效。對這種現(xiàn)象的解釋是DEDUCT的激勵方式無論在廣度和精準度較15%EIT激勵更勝一籌，因而功效更強。

另一方面，兩種政策效應的估計系數(shù)均小于1，若從考慮社會整體資源的使用效率看，政府兩種短期讓渡資金的方式并未真實撬動企業(yè)的研發(fā)支出，即短期內(nèi)，兩種政策均 “失效”。借鑒Russell Thomson[16]中的政策長期效應的計算方式，我們進一步計算了15%EIT和DEDUCT政策的長期效應，分別是0.028 [0.0233/ (1-0.173)]和0.14 [0.0892/ (1-0.117)]，事實上，長期看DEDUCT政策效應較15%EIT更加顯著，前者約為后者的6.42倍，這也說明DEDUCT政策更有利于提高社會創(chuàng)新資源配置效率。綜合上述分析，DEDUCT激勵方式較15%EIT在短期和長期內(nèi)更有利于企業(yè)研發(fā)投入，創(chuàng)新資源的配置效率也更高。但整體而言，兩者的彈性系數(shù)均小于1，這也說明我國的研發(fā)激勵長期內(nèi)并未達到政府的預期效果。上述實證結果與國外的短期政策無效，長期內(nèi)有效的研究結論[5,16]不一致。造成兩種政策長短期均無法發(fā)揮杠桿作用的原因可能有多種。本文認為可能的原因主要有兩點：第一，我國企業(yè)自身研發(fā)實力還需進一步提升，天花板式的研發(fā)投入現(xiàn)狀容易造成政策 “失靈”；第二，研發(fā)政策體系一直處于調(diào)整完善階段，交叉政策的功能互補性和銜接性不夠，企業(yè)預期投入意愿不足，因而政策長短期均無法發(fā)揮杠桿作用。另外在控制變量方面，歷史研發(fā)存量變量L.lgRDSUM的系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正，這在一定程度上說明了實證模型 [方程 (11)]的合理性。為節(jié)約篇幅和突出本文實證重點，本文忽略其他控制變量的估計結果。

理論分析表明盈利能力與兩種政策效應呈正向變動關系。表3的實證結果還對上述假說進行檢驗。結果顯示該假說在DEDU組得到了很好的驗證，即表 3中列 (5)、列 (6)中變量lgtax的估計系數(shù)顯著為正，且后者的系數(shù) (0.192)大小約為前者的2.35倍 (0.0851)。與之截然不同的是，列 (2)、列 (3)的系數(shù)大小與盈利水平呈反向變動，前者的系數(shù) (0.0359)顯著高于后者 (0.00267)，這表明15%EIT激勵對盈利水平較低企業(yè)的效果更為顯著。對該現(xiàn)象的理解可能是處于價值鏈低端的企業(yè)會有更強的研發(fā)動力及意愿，因此企業(yè)會較好利用15%EIT政策。而利潤較大企業(yè)反而會因為自身的市場勢力特征反而喪失部分研發(fā)動力，15%EIT政策作用可能并不顯著。

表3 不同稅收減免扶持政策異質(zhì)性激勵作用的動態(tài)面板檢驗

注：括號內(nèi)為t值，***、**、*分別表示在1%、5%及10%的水平上顯著。

4 結論及建議

在考慮歷史研發(fā)存量基礎上，本文構建兩種研發(fā)稅收優(yōu)惠政策的激勵效應模型，并基于2008—2015年全國高新技術企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，進一步運用動態(tài)面板回歸模型實證比較兩種R&D優(yōu)惠政策對微觀企業(yè)的異質(zhì)性激勵效應。主要發(fā)現(xiàn)：構建的理論模型表明兩種政策均有效，且盈利水平是影響政策效應的決定因素。實證發(fā)現(xiàn)：第一，兩種研發(fā)稅收優(yōu)惠政策長期和短期均未發(fā)揮杠桿作用，而加計扣除政策實施效果均優(yōu)于15%EIT政策：長期和短期內(nèi)，稅收彈性系數(shù)均小于1，說明兩種政策長短期內(nèi)均未發(fā)揮杠桿作用；同時，DEDUCT政策的稅收彈性系數(shù)均高于15%EIT政策，故加計扣除政策的實施效果較好。第二，在影響因素方面，盈利水平雖然弱化15%EIT政策的激勵效果，但會強化加計扣除政策效應。

為了進一步優(yōu)化我國研發(fā)稅收激勵政策體系，實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，本文綜合最新的研發(fā)政策進展和上述實證結果，提出如下建議：第一，建議政府適當提高15%稅率式優(yōu)惠政策的法定優(yōu)惠稅率，充分考慮高新技術企業(yè)盈利能力 (行業(yè)、生命周期等)的微觀異質(zhì)性因素，利用大數(shù)據(jù)、人工智能等科技手段動態(tài)了解企業(yè)研發(fā)需求、資金約束情況，通過降低政策認定門檻的方式，著重提升研發(fā)支出的考核標準，提高政策的普適性和精準性。第二，2019年政府報告[18]指出，提高研發(fā)費用加計扣除比例政策已經(jīng)擴大至所有企業(yè)。為進一步優(yōu)化、完善加計扣除政策，在綜合考慮研發(fā)稅收優(yōu)惠并結合研發(fā)加計扣除政策的異質(zhì)性激勵效應的實證結果基礎上，本文認為在全面提高研發(fā)費用加計扣除比例政策作用面的同時，還應當注重政策的結構性和精準性，例如重點提高盈利能力較低、初創(chuàng)期企業(yè)和高新制造企業(yè)的研發(fā)支出抵扣比例，尤其應當提高加計扣除政策對暫時性虧損的科技企業(yè)的適用性。第三，深入貫徹普惠性減稅和結構性減稅并舉戰(zhàn)略，充分挖掘研發(fā)稅收激勵政策的互補性功能，積極探索研發(fā)激勵政策與其他類型優(yōu)惠政策的組合型激勵體系。單一研發(fā)激勵政策并不能解決所有企業(yè)創(chuàng)新能力不足問題，正如2019年政府報告所述將固定資產(chǎn)加速折舊優(yōu)惠政策擴大至全部制造業(yè)領域。因此在繼續(xù)深入實施15%稅率式激勵與研發(fā)加計扣除政策的同時還應當充分發(fā)揮研發(fā)稅收激勵政策的互補性功能，使得多種激勵政策形成合力，共同推進技術企業(yè)創(chuàng)新，為企業(yè)長效創(chuàng)新發(fā)展提供可靠保證。