李 源 王 陽 羅浩泉 陳斐然

一、引言

2018年中國(guó)對(duì)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策進(jìn)行了重大改革，最主要的改革內(nèi)容有兩項(xiàng)：一是提高了加計(jì)扣除比例，由原先的50%提高到75%；二是擴(kuò)大了政策適用范圍，由原先僅適用于科技型中小企業(yè)擴(kuò)大到所有負(fù)面清單之外的企業(yè)。研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策旨在通過為企業(yè)創(chuàng)新減稅，降低企業(yè)創(chuàng)新成本來激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新積極性。在企業(yè)研發(fā)投入和企業(yè)專利及發(fā)明專利申請(qǐng)中，民營(yíng)企業(yè)占比均達(dá)到90%以上，是研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的主要受益群體(1)筆者根據(jù)《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)計(jì)算。。但是，在高加計(jì)扣除政策激勵(lì)之下，部分民營(yíng)企業(yè)存在著操縱會(huì)計(jì)賬目虛高列支研發(fā)費(fèi)用的可能(楊國(guó)超等，2017；萬源星等，2020)。此次改革不僅提高了加計(jì)扣除比例，而且進(jìn)一步增加了政策普惠性，尤其是大量非科技型企業(yè)納入到適用范圍后，為辨別是否會(huì)出現(xiàn)大范圍虛列研發(fā)費(fèi)用的“偽”創(chuàng)新現(xiàn)象，有必要對(duì)其政策實(shí)施效果進(jìn)行細(xì)致的評(píng)估。

目前對(duì)中國(guó)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策實(shí)施效果的研究文獻(xiàn)主要是基于2016年之前的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策，該時(shí)期政策修訂主要集中在調(diào)整歸集口徑范圍和適用主體范圍，未涉及加計(jì)扣除比例的調(diào)整(任海云、宋偉宸，2017；王登禮等，2018；馮澤等，2019；萬源星等，2020；吳秋生、馮藝，2020；劉曄、林陳聃，2021；等)。僅有少量文獻(xiàn)關(guān)注到2018年研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策改革對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。石紹賓、李敏(2021)采用標(biāo)準(zhǔn)DID方法研究發(fā)現(xiàn)，2018年的政策強(qiáng)度提升能夠激勵(lì)制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新，但研究結(jié)論無法排除2015年研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策變化的影響。楊瑞平等(2021)、吳秋生、李官輝(2022)均以高新技術(shù)企業(yè)為研究對(duì)象，采用標(biāo)準(zhǔn)DID方法，研究發(fā)現(xiàn)2018年的政策強(qiáng)度提升顯著降低了高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新投入增長(zhǎng)率，但研究結(jié)論難以有效排除高新技術(shù)企業(yè)所得稅優(yōu)惠政策的影響?？傮w來看，對(duì)于2018年研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策改革對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的研究還不夠豐富、充分和深入。

綜上，本文以民營(yíng)企業(yè)作為研究對(duì)象，選取2016年～2019年A股上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)，采用連續(xù)DID方法，考察2018年研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策改革對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新的影響。同時(shí)考慮企業(yè)的行業(yè)、規(guī)模、技術(shù)類型、生命周期等異質(zhì)性因素均有可能在不同程度上影響政策實(shí)施效果(任海云、宋偉宸，2017；劉詩源等，2020)，實(shí)證檢驗(yàn)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策改革對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新的異質(zhì)性影響。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是實(shí)證考察2018年的政策改革對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新的實(shí)際激勵(lì)效果是否符合預(yù)期。二是豐富了研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度提升對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新影響的研究方法。以2018年研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除比例調(diào)升為契機(jī)，采用連續(xù)DID方法評(píng)估政策強(qiáng)度提升對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新影響，為后續(xù)研究提供有益探索。三是深入考察2018年政策改革對(duì)民營(yíng)企業(yè)激勵(lì)效果的異質(zhì)性，為后續(xù)進(jìn)行更加精準(zhǔn)的政策改革提供實(shí)證支持。

本文其余部分結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是政策改革背景；第三部分是文獻(xiàn)回顧和研究假設(shè)；第四部分是研究設(shè)計(jì)與實(shí)證分析；第五部分是穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第六部分是研究結(jié)論與政策啟示。

二、政策改革背景

我國(guó)從1996年開始頒布實(shí)施研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策，截止到2021年4月，該政策已歷經(jīng)多輪改革(見表1)，而改革表現(xiàn)出了漸進(jìn)式的特征：

表1 中國(guó)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策沿革

(1)政策逐漸系統(tǒng)化和體系化。2008年，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策通過《中華人民共和國(guó)企業(yè)所得稅法》及其實(shí)施條例被以法律形式予以確認(rèn)。(2)適用主體范圍逐漸擴(kuò)大。2003年，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策取消了對(duì)企業(yè)所有制的限制；2006年，主體范圍從工業(yè)企業(yè)擴(kuò)充至財(cái)務(wù)核算制度健全、實(shí)行查賬征稅的內(nèi)外資企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)、大專院校等；2015年，首次提出適用主體范圍的負(fù)面清單制。(3)費(fèi)用扣除口徑逐漸拓寬。2008年首次對(duì)研發(fā)費(fèi)用扣除口徑做出詳細(xì)規(guī)定；2013年和2015年扣除口徑逐步放寬，縮小了與高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定研發(fā)費(fèi)用歸集口徑的差異。(4)扣除比例逐漸提高。2017年科技型中小企業(yè)的扣除比例從50%提升至75%，2018年財(cái)政部、稅務(wù)總局、科技部聯(lián)合出臺(tái)《關(guān)于提高研究開發(fā)費(fèi)用稅前加計(jì)扣除比例的通知》(財(cái)稅〔2018〕99號(hào))，范圍由科技型中小企業(yè)推廣至負(fù)面清單之外的所有企業(yè)，同時(shí)扣除比例由50%上調(diào)至75%。2021年國(guó)家再次調(diào)整政策，將制造業(yè)扣除比例從75%提升至100%。

近年來，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策已成為我國(guó)激勵(lì)企業(yè)科技創(chuàng)新的最為重要的普惠性政策。數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)享受研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的企業(yè)數(shù)由2015年的5.3萬戶攀升至2019年的33.9萬戶，年均增長(zhǎng)59.0%；減稅額由2015年的726億元增加至2019年的3552億元，年均增長(zhǎng)48.7%(2)曾金華,制造業(yè)企業(yè)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除比例提至100%——真金白銀激勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入,經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào), 2021-03-28(04)。。

世界上許多國(guó)家都非常重視研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的制定與實(shí)施，并且各國(guó)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策具有對(duì)象不同、力度不一和配套其他政策組合實(shí)施等特點(diǎn)(Daniel，2021)。例如，英國(guó)的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策主要針對(duì)小型企業(yè)，而土耳其的政策對(duì)象是科技型公司；印度的扣除比例控制在100%～200%之間，而巴西的扣除比例控制在160%～180%之間；愛爾蘭的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策通常是與其他政策一起配套實(shí)施。與世界其他國(guó)家相比，我國(guó)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除比例尚處于中低水平，因此有必要考察2018年政策實(shí)施效果，為后續(xù)政策改革方向提供實(shí)證支持和啟示，例如可否將2021年的政策改革舉措擴(kuò)大到所有負(fù)面清單之外的企業(yè)，可否在此基礎(chǔ)上繼續(xù)提升加計(jì)扣除比例等。

三、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

(一)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策與民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新投入

關(guān)于研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新投入影響的研究結(jié)論并不統(tǒng)一。相關(guān)研究結(jié)論可歸納為三種：(1)政策對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新投入具有激勵(lì)效果。研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策會(huì)通過產(chǎn)生“非債務(wù)稅盾”效應(yīng)降低企業(yè)所得稅負(fù)擔(dān)，增強(qiáng)企業(yè)研發(fā)意愿(Kemsley and Nissim，2002；林洲鈺等，2013；任海云、宋偉宸，2017)。研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策還能夠有效緩解民營(yíng)企業(yè)“融資難”問題(Takalo and Tanayama，2010)。(2)政策對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新投入具有抑制作用。部分民營(yíng)企業(yè)存在研發(fā)活動(dòng)與其他活動(dòng)相互交織的現(xiàn)象，使得各項(xiàng)費(fèi)用難以準(zhǔn)確歸集到相應(yīng)研發(fā)項(xiàng)目中，企業(yè)存在故意增加非研發(fā)費(fèi)用支出用于“偽裝”研發(fā)費(fèi)用的可能(萬源星等，2020)。(3)政策對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新投入的影響不明顯。如果企業(yè)為了達(dá)到滿足研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策條件所付出的成本過高，則可能導(dǎo)致政策的無效率(Guellec and Bruno，2003)。由于政策執(zhí)行存在滯后性和不穩(wěn)定性，導(dǎo)致稅收優(yōu)惠政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的長(zhǎng)期促進(jìn)作用并不顯著(James et al．，2017)。楊瑞平等(2021)實(shí)證發(fā)現(xiàn)2018年研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度提升會(huì)顯著降低高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)投入增長(zhǎng)率，政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的效果在長(zhǎng)期可能不那么明顯。我國(guó)進(jìn)入新時(shí)代，創(chuàng)新成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一動(dòng)力，民營(yíng)企業(yè)只有通過創(chuàng)新才能實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，而我國(guó)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策不斷改革，旨在支持企業(yè)不斷創(chuàng)新。根據(jù)以上分析，提出以下假設(shè)：

H1：研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度提升對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新投入具有激勵(lì)效應(yīng)。

(二)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策與民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出

大多數(shù)文獻(xiàn)結(jié)論支持研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策顯著提升企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量(賀康等，2020；孫自愿等，2020)。政策在一定程度上可以緩解民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新的融資約束，從而激勵(lì)民營(yíng)企業(yè)開發(fā)新技術(shù)和新產(chǎn)品、引進(jìn)新工藝等。然而，也有部分研究發(fā)現(xiàn)，由于民營(yíng)企業(yè)與政府之間存在信息不對(duì)稱，可能引發(fā)企業(yè)采取策略性創(chuàng)新、研發(fā)操縱、迎合政策等尋租行為(黎文靖、鄭曼妮，2016；楊國(guó)超等，2017)。因此，提升研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量可能同時(shí)存在正面和負(fù)面影響。還有部分研究進(jìn)一步考慮了政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量的影響。陳強(qiáng)遠(yuǎn)等(2020)研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量仍存在正面和負(fù)面雙重影響的可能。一方面，企業(yè)受到政策激勵(lì)，可能會(huì)將資源投入到前沿創(chuàng)新活動(dòng)中，從而提高創(chuàng)新質(zhì)量(Takalo and Tanayama，2010；Czarnitzki et al．，2011)。另一方面，由于政府無法具體掌握企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量情況，部分企業(yè)可能存在利用低質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)出來攫取政策紅利的動(dòng)機(jī)，從而導(dǎo)致整體創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量下降(孫剛等，2016；張杰等，2016)。民營(yíng)企業(yè)處于相對(duì)完全競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境中，其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力離不開創(chuàng)新能力，更多的“真”創(chuàng)新(包括創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量)意味著更高的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，民營(yíng)企業(yè)進(jìn)行“真”創(chuàng)新的動(dòng)機(jī)會(huì)更加強(qiáng)烈。據(jù)此，分別提出以下假設(shè)：

3.2 甘露醇口服后不被腸道吸收，在腸道內(nèi)形成高滲環(huán)境，阻止腸內(nèi)水分的吸收并使體液中水分向腸腔內(nèi)轉(zhuǎn)移，刺激腸壁傳入神經(jīng)末梢反射性引起腸蠕動(dòng)，使整段腸腔容積性瀉下，排除腸內(nèi)糞便，從而達(dá)到清潔腸道的目的［5］。由于口服導(dǎo)瀉劑，需要大量飲水，以及導(dǎo)瀉藥本身口感、不良反應(yīng)等，容易導(dǎo)致腹脹、腹痛、水電解質(zhì)紊亂、產(chǎn)生爆炸性氣體，嚴(yán)重時(shí)患者不能耐受，甚至導(dǎo)致腸出血、腸穿孔［6］。甘露醇可在腸道細(xì)菌的作用下產(chǎn)生甲烷等氣體，在行高頻電凝、電切時(shí)有易引起氣體爆炸的危險(xiǎn)［7］。故不宜應(yīng)用于內(nèi)鏡下電切手術(shù)前腸道準(zhǔn)備。

H2：研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度提升對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量具有激勵(lì)效應(yīng)。

H3：研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度提升對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量具有激勵(lì)效應(yīng)。

(三)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策效果的異質(zhì)性特征

1.行業(yè)異質(zhì)性影響

現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，不同行業(yè)的企業(yè)在應(yīng)對(duì)政策改革、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等環(huán)境變化時(shí)所采取的創(chuàng)新策略具有明顯差異(林洲鈺等，2013；任海云、宋偉宸，2017)?？紤]到2021年的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策改革主要是針對(duì)制造業(yè)企業(yè)，為更進(jìn)一步識(shí)別2018年的政策改革對(duì)負(fù)面清單之外民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新的影響，為后續(xù)政策改革提供參考，擬將民營(yíng)企業(yè)樣本劃分為制造業(yè)和非制造業(yè)進(jìn)行行業(yè)異質(zhì)性分析。目前享受研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的企業(yè)不包括租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、娛樂業(yè)、煙草制造等行業(yè)，這些行業(yè)大部分屬于低技術(shù)服務(wù)業(yè)，對(duì)創(chuàng)新的依賴程度較低，因此能夠享受該政策的大多是以信息服務(wù)等為代表的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，而該類服務(wù)業(yè)研發(fā)投入大、創(chuàng)新意識(shí)強(qiáng)(劉詩源等，2020)。此外，我國(guó)制造業(yè)，尤其是生物醫(yī)藥、信息通信等高科技產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效深受美國(guó)對(duì)華出口管制的負(fù)面影響(劉薇、張溪，2019)?；诖?，提出假設(shè)H4。

H4：研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度提升對(duì)非制造業(yè)民企創(chuàng)新投入和產(chǎn)出的激勵(lì)效果更大。

2.規(guī)模異質(zhì)性影響

不同規(guī)模企業(yè)的創(chuàng)新資源、創(chuàng)新意愿不同，對(duì)政策強(qiáng)度提升的敏感程度也不同。大型企業(yè)通常具有更完善的研發(fā)管理流程，能負(fù)擔(dān)巨額研發(fā)費(fèi)用和承擔(dān)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，而非大型企業(yè)創(chuàng)新資源相對(duì)較少，對(duì)研發(fā)失敗的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力相對(duì)較弱(Stock et al．，2002；任海云、宋偉宸，2017)，同時(shí)考慮到當(dāng)前國(guó)家支持中小企業(yè)向“專精特新”方向發(fā)展，更加強(qiáng)調(diào)中小企業(yè)的創(chuàng)新性，若中小企業(yè)享有優(yōu)惠政策，會(huì)更有動(dòng)力加大創(chuàng)新投入?；诖耍岢黾僭O(shè)H5。

H5：研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度提升對(duì)非大型民企創(chuàng)新投入的激勵(lì)效果更大。

3.技術(shù)類型異質(zhì)性影響

相對(duì)于低技術(shù)企業(yè)，高新技術(shù)企業(yè)擁有更強(qiáng)的創(chuàng)新意愿和創(chuàng)新能力(陳遠(yuǎn)燕，2016；王春元，2017)，但同時(shí)由于主要承擔(dān)著高技術(shù)和新技術(shù)的研發(fā)，具有更高的風(fēng)險(xiǎn)性和不確定性，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策有助于降低企業(yè)創(chuàng)新成本，分擔(dān)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，提升政策強(qiáng)度可能更有助于高新技術(shù)企業(yè)加大創(chuàng)新投入力度。此外，2018年前后爆發(fā)中美貿(mào)易摩擦，歐美發(fā)達(dá)國(guó)家實(shí)施關(guān)鍵核心技術(shù)壟斷，我國(guó)高新技術(shù)企業(yè)開始將更多的精力放在攻克關(guān)鍵核心技術(shù)上，在增加創(chuàng)新投入的同時(shí)，短期內(nèi)創(chuàng)新產(chǎn)出變得更為困難。因此，提升政策強(qiáng)度在短期內(nèi)對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響可能會(huì)弱于對(duì)非高新技術(shù)企業(yè)的影響?；诖?，提出假設(shè)H6。

H6：研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度提升對(duì)高新技術(shù)民企創(chuàng)新投入的激勵(lì)效果明顯，但對(duì)非高新技術(shù)民企創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)效果更大。

4.生命周期異質(zhì)性影響

處于不同生命周期的企業(yè)具有不同的特征。處于成長(zhǎng)期的企業(yè)具有融資約束較緊、資本性支出較多等特點(diǎn)，首要目標(biāo)是在行業(yè)中站穩(wěn)腳跟，將資金用于購置機(jī)器設(shè)備、建設(shè)倉庫廠房以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能擴(kuò)大(劉詩源等，2020；楊瑞平等，2021)。而處于成熟期的企業(yè)具有經(jīng)營(yíng)模式成熟、組織架構(gòu)較為完善、銷售網(wǎng)絡(luò)廣泛、盈利模式穩(wěn)定等特點(diǎn)，同時(shí)為避免進(jìn)入衰退期，也需要通過不斷創(chuàng)新以謀求企業(yè)持續(xù)發(fā)展。因此對(duì)成熟期企業(yè)來講，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策增加了可自由支配的現(xiàn)金流，更容易提高創(chuàng)新投入積極性(任海云、宋偉宸，2017)?；诖?，提出假設(shè)H7。

H7：研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度提升對(duì)成熟期民企創(chuàng)新投入的激勵(lì)效果更大。

四、研究設(shè)計(jì)與實(shí)證分析

(一)研究樣本和模型設(shè)定

本文選取2016年～2019年的中國(guó)A股上市民營(yíng)企業(yè)為研究樣本，該時(shí)間段排除了2015年研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策改革的影響。2017年科技型中小企業(yè)的扣除比例從50%提升至75%，2018年才開始推廣到負(fù)面清單以外的全部企業(yè)。由于上市公司樣本中總資產(chǎn)最低的公司超過了科技型中小企業(yè)的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，故上市公司樣本中不含科技型中小企業(yè)，無需考慮2017年試點(diǎn)政策的影響。本文核心解釋變量研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除額從企業(yè)年報(bào)中通過手工獲取，其余數(shù)據(jù)均來源于CSMAR、CNRDS、WIND數(shù)據(jù)庫。參照既有文獻(xiàn)做法，對(duì)原始數(shù)據(jù)做如下處理：(1)剔除ST、*ST、PT企業(yè)；(2)剔除數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)；(3)剔除負(fù)面清單制行業(yè)的企業(yè)。最終得到6173個(gè)觀測(cè)樣本。

在考察評(píng)估研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的效果時(shí)，最普遍的做法是采用標(biāo)準(zhǔn)DID(雙重差分)法，但根據(jù)本研究的目的，難以為實(shí)驗(yàn)組構(gòu)造理想有效的對(duì)照組是最大的困難。采用標(biāo)準(zhǔn)DID法的理想情況是2018年前后實(shí)驗(yàn)組的加計(jì)扣除比例從50%變化為75%，而對(duì)照組的變化應(yīng)是保持50%不變。但由于數(shù)據(jù)受限，本文的研究樣本是2016年～2019年的A股上市民營(yíng)企業(yè)，2018年及以后的對(duì)照組全部變?yōu)閷?shí)驗(yàn)組。為此，本文借鑒Nunn and Qian(2011)的做法，采用連續(xù)DID模型(3)也有文獻(xiàn)稱之為廣義DID、強(qiáng)度DID或“準(zhǔn)”DID。：

RDi,t=α+βlnDei,t*Post+∑γXi,t+μi+ωt+εi,t

(1)

其中，RDi,t代表企業(yè)i第t年的創(chuàng)新水平；lnDei,t代表企業(yè)i第t年所享受的政策強(qiáng)度；Post是政策實(shí)施前后虛擬變量，即2018年及以后為1，否則為0；X為一組控制變量；μi和ωt分別表示企業(yè)和時(shí)間固定效應(yīng)，分別控制企業(yè)層面上的非時(shí)變因素和時(shí)間層面上不隨企業(yè)變化的外部因素；εi,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。上述模型與標(biāo)準(zhǔn)DID模型的區(qū)別在于，不以虛擬變量來區(qū)分處理組和對(duì)照組，而是將企業(yè)所享受的政策強(qiáng)度作為處理強(qiáng)度。

(二)變量選取

變量選取和定義見表2。因變量分別從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量三方面考察。采用企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度來衡量創(chuàng)新投入。強(qiáng)度指標(biāo)是相對(duì)指標(biāo)，與絕對(duì)指標(biāo)相比，可以排除企業(yè)規(guī)模的影響，能更有效地表征企業(yè)研發(fā)投入水平(馮澤等，2019)。分別采用專利申請(qǐng)量和發(fā)明專利申請(qǐng)量來衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的數(shù)量和質(zhì)量。因?yàn)橄啾扔趯＠跈?quán)量，專利申請(qǐng)量更能真實(shí)反映企業(yè)創(chuàng)新水平，在一定程度上避免專利授權(quán)過程的時(shí)滯性影響(Griliches，1990；Annamaria et al．，2013)。企業(yè)發(fā)明專利申請(qǐng)更能夠體現(xiàn)創(chuàng)新的質(zhì)量，屬于實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新，而非發(fā)明專利申請(qǐng)可能是企業(yè)為了達(dá)到政策支持條件而開展的策略性創(chuàng)新(黎文靖、鄭曼妮，2016)。

表2 變量指標(biāo)一覽表

核心解釋變量是政策強(qiáng)度與政策實(shí)施時(shí)間的交互項(xiàng)，其中政策強(qiáng)度采用企業(yè)年報(bào)中披露的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除數(shù)額的對(duì)數(shù)衡量(4)中國(guó)證監(jiān)會(huì)于2014年發(fā)布的《公開發(fā)行證券的公司信息披露編報(bào)規(guī)則第15號(hào)》文件規(guī)定，上市公司必須對(duì)研發(fā)細(xì)節(jié)進(jìn)行公開。此后，中國(guó)上市公司對(duì)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除額等具體信息披露有很大改善。?？刂谱兞縿t選取一系列公司層面的特征變量：(1)企業(yè)規(guī)模，是影響企業(yè)創(chuàng)新的重要因素；(2)企業(yè)年齡，表征企業(yè)所積累的經(jīng)驗(yàn)與資源，會(huì)影響企業(yè)創(chuàng)新(劉詩源等，2020)；(3)利潤(rùn)總額和(4)總資產(chǎn)收益率，衡量企業(yè)盈利能力，是企業(yè)創(chuàng)新的基本保障；(5)總資產(chǎn)負(fù)債率，表征企業(yè)負(fù)債能力；(6)管理層持股比例，在一定門檻條件下會(huì)影響企業(yè)創(chuàng)新(陳金勇等，2015)；(7)研發(fā)人員占比，人才是影響企業(yè)創(chuàng)新的重要因素(Bronzini and Piselli，2016)。變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表3。

表3 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(三)實(shí)證結(jié)果與分析

表4展示了模型(1)的估計(jì)結(jié)果?？梢姡诵慕忉屪兞康南禂?shù)均顯著為正，意味著政策強(qiáng)度提升對(duì)民企創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量均有顯著激勵(lì)效果，H1、H2和H3得證。

表4 研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新影響的回歸結(jié)果

從控制變量的系數(shù)來看：(1)民營(yíng)企業(yè)規(guī)模對(duì)研發(fā)投入強(qiáng)度具有負(fù)向效果，但對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出有正向效果。因?yàn)橐?guī)模較小的民企更具有創(chuàng)新意愿(Stock et al．，2002)，而規(guī)模較大的企業(yè)具有比較完善的研發(fā)體系(George，1996)。(2)民營(yíng)企業(yè)年齡對(duì)創(chuàng)新投入有負(fù)向影響，而對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量有正向影響，但均不顯著。(3)總利潤(rùn)對(duì)民營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新均有顯著的正向效果，符合預(yù)期。(4)總資產(chǎn)收益率對(duì)創(chuàng)新投入有顯著的負(fù)向影響，對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出有正向影響。(5)總資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)創(chuàng)新投入有顯著的負(fù)向效果，因?yàn)楦哓?fù)債率給企業(yè)帶來較大的資金壓力，導(dǎo)致研發(fā)投入降低(陳遠(yuǎn)燕，2016)，但可能會(huì)鞭策民企提高研發(fā)資金轉(zhuǎn)化效率，促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出。(6)管理層持股比例對(duì)民企創(chuàng)新具有正向效果。因?yàn)楣芾韺映止蓵?huì)激勵(lì)管理層為了公司的長(zhǎng)遠(yuǎn)利益與核心競(jìng)爭(zhēng)力而更加積極地支持創(chuàng)新活動(dòng)(陳金勇等，2015)。(7)研發(fā)人員占比對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著正向影響。這與Bronzini and Piselli(2016)的結(jié)論一致。

(四)異質(zhì)性分析

1.區(qū)分行業(yè)特征的回歸結(jié)果

為探索2018年政策強(qiáng)度提升對(duì)不同行業(yè)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新影響的潛在異質(zhì)性，將樣本劃分為制造業(yè)和非制造業(yè)，估計(jì)結(jié)果見表5?？梢?，無論是制造業(yè)還是非制造業(yè)，政策強(qiáng)度提升對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新均具有顯著的正向激勵(lì)作用，且行業(yè)間效果差異顯著。具體地，對(duì)于制造業(yè)民企，保持其他條件不變，政策強(qiáng)度每提升1%，民企創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量分別平均增加約0.005%、0.178%和0.150%。同理，對(duì)于非制造業(yè)民企，保持其他條件不變，政策強(qiáng)度每提升1%，民企創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量分別平均增加約0.014%、0.237%和0.244%。從核心解釋變量的系數(shù)和經(jīng)驗(yàn)P值來看，相對(duì)于制造業(yè)民企，2018年的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度提升對(duì)非制造業(yè)民企的創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量的激勵(lì)效果更大，H4得證。

2.區(qū)分規(guī)模特征的回歸結(jié)果

按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的《統(tǒng)計(jì)上大中小微型企業(yè)劃分辦法(2017)》，將樣本分為大型和非大型兩類，估計(jì)結(jié)果見表6。結(jié)果顯示，政策強(qiáng)度提升對(duì)大型和非大型民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新均具有顯著的正向激勵(lì)作用。具體地，對(duì)于大型民企，保持其他條件不變，政策強(qiáng)度每提升1%，民企創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量分別平均增加約0.006%、0.242%和0.212%。同理，對(duì)于非大型民企，保持其他條件不變，政策強(qiáng)度每提升1%，民企創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量分別平均增加約0.013%、0.211%和0.214%。從核心解釋變量的系數(shù)和經(jīng)驗(yàn)P值來看，政策強(qiáng)度提升對(duì)非大型民企的創(chuàng)新投入激勵(lì)效果較大，而對(duì)不同規(guī)模民企的創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量的效果差異不明顯，H5得證。

表6 政策強(qiáng)度提升對(duì)不同規(guī)模民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新影響的回歸結(jié)果

3.區(qū)分技術(shù)類型的回歸結(jié)果

以高新技術(shù)企業(yè)資格認(rèn)定與否，將樣本劃分為高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)兩類，分別進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表7。可以發(fā)現(xiàn)，政策強(qiáng)度提升對(duì)高新技術(shù)民企和非高新技術(shù)民企創(chuàng)新均具有顯著的正向激勵(lì)作用，且組間效果差異明顯。具體地，對(duì)于前者，保持其他條件不變，政策強(qiáng)度每提升1%，高新技術(shù)民企創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量分別平均增加約0.007%、0.173%和0.158%。同理，對(duì)于后者，保持其他條件不變，政策強(qiáng)度每提升1%，非高新技術(shù)民企創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量分別平均增加約0.006%、0.338%和0.267%。從核心解釋變量的系數(shù)和經(jīng)驗(yàn)P值來看，政策強(qiáng)度提升對(duì)高新技術(shù)民企的創(chuàng)新投入激勵(lì)效果更大，但對(duì)非高新技術(shù)民企創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量的激勵(lì)效果更大，H6得證。

表7 政策強(qiáng)度提升對(duì)不同技術(shù)類型民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新影響的回歸結(jié)果

4.區(qū)分生命周期的回歸結(jié)果

在描述性統(tǒng)計(jì)中(見表3)，企業(yè)年齡均值和中位數(shù)都在18年左右，因此以18年為分界線，將樣本分為成熟期和成長(zhǎng)期兩類，并進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表8?？梢园l(fā)現(xiàn)，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度提升對(duì)成熟期民企和成長(zhǎng)期民企創(chuàng)新同樣具有顯著的正向激勵(lì)作用，但組間效果差異部分顯著。具體地，對(duì)于成熟期民企，保持其他條件不變，政策強(qiáng)度每提升1%，高新技術(shù)民企創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量分別平均增加約0.007%、0.2%和0.177%。同理，對(duì)于后者，保持其他條件不變，政策強(qiáng)度每提升1%，成長(zhǎng)期民企創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量分別平均增加約0.006%、0.273%和0.239%。從核心解釋變量的系數(shù)和經(jīng)驗(yàn)P值來看，政策強(qiáng)度提升對(duì)成熟期民企的創(chuàng)新投入激勵(lì)效果更大，但組間民企的創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量的差異不明顯，H7得證。

表8 政策強(qiáng)度提升對(duì)不同生命周期民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新影響的回歸結(jié)果

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到模型(1)無法排除同時(shí)期其他因素引致的可能，本部分先從其他行業(yè)政策變化和國(guó)內(nèi)國(guó)際宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化兩個(gè)方面探討，再分別用縮短時(shí)間窗口和改變時(shí)間點(diǎn)、替換核心解釋變量、Heckman兩步法和標(biāo)準(zhǔn)DID方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

首先，考慮到可能存在其他行業(yè)政策所帶來的影響，我們搜索了2016年～2019年發(fā)布的促進(jìn)產(chǎn)業(yè)(行業(yè))發(fā)展的支持性政策，發(fā)現(xiàn)2018年～2019年間的財(cái)政政策不多，主要涉及農(nóng)業(yè)企業(yè)，部分關(guān)于新能源行業(yè)企業(yè)的政策主要集中在科研基地建設(shè)方面，比如技術(shù)創(chuàng)新中心建設(shè)、試驗(yàn)區(qū)建設(shè)等；2016年～2017年間的財(cái)政政策較多，也涉及環(huán)保、新能源等行業(yè)，但這些政策在2018年～2019年間仍然有效。因此，我們認(rèn)為其他行業(yè)政策造成影響的可能性不大。

其次，考慮到國(guó)內(nèi)國(guó)際宏觀經(jīng)濟(jì)變化等方面，我們重點(diǎn)考察了中美貿(mào)易摩擦帶來的影響。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)中美貿(mào)易摩擦影響民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新的結(jié)論尚存在爭(zhēng)議。一方面，劉薇、張溪(2019)研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)對(duì)華實(shí)施的出口管制降低了中國(guó)企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效，特別是生物技術(shù)、信息通信、電子等高科技產(chǎn)業(yè)。Xie et al.(2019)研究發(fā)現(xiàn)貿(mào)易壁壘顯著降低企業(yè)研發(fā)投入的強(qiáng)度及持續(xù)性，對(duì)高科技、單一產(chǎn)品企業(yè)的影響尤為顯著。另一方面，馬天月、丁雪辰(2020)通過案例及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，指出我國(guó)企業(yè)在面對(duì)各類貿(mào)易壁壘的打壓中反而更注重自主研發(fā)。因此，我們認(rèn)為以中美貿(mào)易摩擦為主的國(guó)際國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化對(duì)我國(guó)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新的影響存在“正負(fù)相抵”的可能。

(一)縮短時(shí)間窗口和改變時(shí)間點(diǎn)

誠(chéng)然，上述討論仍然不足以排除所有潛在因素影響。下面通過縮短時(shí)間窗口和改變政策時(shí)間點(diǎn)做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。具體地，將研究時(shí)間段縮短為2016年～2017年，再將政策實(shí)施時(shí)間提前到2017年，設(shè)定新的政策實(shí)施時(shí)間虛擬變量NPost，該變量在2017年取1，在2016年取0。結(jié)果如表9所示，lnDe1*NPost系數(shù)不顯著，意味著政策強(qiáng)度提升對(duì)民企創(chuàng)新的效應(yīng)在2018年之前不存在。

表9 縮小時(shí)間窗口和改變時(shí)間點(diǎn)后的回歸結(jié)果

(二)替換核心解釋變量

除了手工搜集企業(yè)年報(bào)中披露的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除額數(shù)據(jù)，另外采用虛擬變量DE替換原來的lnDe1，即有享受研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策時(shí)，DE取值為1，否則為0。表10結(jié)果表明，新的核心解釋變量符號(hào)與前文一致，故結(jié)論依然穩(wěn)健。

表10 替換核心解釋變量后的回歸結(jié)果

(三)Heckman兩步法

考慮到可能存在的自選擇問題，即創(chuàng)新水平較好的企業(yè)更容易享受研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策，導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果存在偏誤(陳遠(yuǎn)燕，2016；陳強(qiáng)遠(yuǎn)等，2020)，采用Heckman兩步法處理：第一步，估計(jì)出企業(yè)享受研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的概率，得到IMR(逆米爾斯比例)；第二步，將IMR作為控制變量放入第二階段的回歸方程，以控制研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策選擇偏誤，并控制企業(yè)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。表11結(jié)果顯示，對(duì)于民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新投入，IMR系數(shù)是顯著的，表明存在自選擇問題，因此使用Heckman兩步法是有必要的。對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，IMR系數(shù)不顯著，意味著不存在自選擇問題。核心解釋變量系數(shù)依然顯著為正，故前文結(jié)論依然成立。

表11 Heckman兩步法結(jié)果

(四)采用標(biāo)準(zhǔn)DID方法

考慮到可能存在的雙向因果問題，仍然嘗試采用標(biāo)準(zhǔn)DID方法。參考錢雪松、方勝(2017)的做法，先計(jì)算2016年～2017年各個(gè)企業(yè)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除額的平均值，再將其按從小到大排序并分成三等分，并且把額度最低的小組定為實(shí)驗(yàn)組，中間的或者最高的小組分別定為對(duì)照組Treat1和Treat2，并采用控制雙向固定效應(yīng)的DID模型進(jìn)行估計(jì)。估計(jì)結(jié)果表12中，Diff系數(shù)主要衡量了2018年研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策強(qiáng)度提升對(duì)民企創(chuàng)新效果?？梢?，政策強(qiáng)度提升對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新投入具有顯著的激勵(lì)作用，而對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)效果基本是正向的。因此，前文結(jié)論依然成立。

表12 標(biāo)準(zhǔn)DID結(jié)果

六、研究結(jié)論與政策啟示

綜上所述，2018年研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策改革對(duì)民營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量和創(chuàng)新產(chǎn)出質(zhì)量均有顯著的正向激勵(lì)效果，并且該結(jié)論在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)之后依然成立。一方面，民營(yíng)企業(yè)處于相對(duì)完全競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境中，在新發(fā)展階段，民營(yíng)企業(yè)能否獲得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，越來越依賴于創(chuàng)新能力，所以民營(yíng)企業(yè)特別是民營(yíng)上市公司更有動(dòng)力進(jìn)行“真”創(chuàng)新。另一方面，政策監(jiān)管體系日益完善，資本市場(chǎng)監(jiān)管越來越規(guī)范，也迫使民營(yíng)上市企業(yè)必須進(jìn)行“真”創(chuàng)新。

進(jìn)一步地，政策改革實(shí)施效果存在行業(yè)、規(guī)模、技術(shù)類型、生命周期等方面的異質(zhì)性：在創(chuàng)新投入方面，對(duì)非大型民營(yíng)企業(yè)、高新技術(shù)民營(yíng)企業(yè)、成熟期民營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新投入激勵(lì)效果更大；在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，對(duì)非高新技術(shù)民營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出激勵(lì)效果更大。而相對(duì)于制造業(yè)民營(yíng)企業(yè)，政策改革對(duì)非制造業(yè)民營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)效果均更大。

本文的研究結(jié)論為研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的后續(xù)改革提供如下政策啟示：(1)本文研究結(jié)果顯示，政策強(qiáng)度提升對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著的激勵(lì)效果，并且政策強(qiáng)度提升對(duì)非大型民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新投入激勵(lì)效果較大。與世界其他國(guó)家相比，我國(guó)的扣除比例處于中低水平。在適當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)，可繼續(xù)提高扣除比例，尤其是對(duì)中小企業(yè)，以促進(jìn)民營(yíng)企業(yè)釋放更大的創(chuàng)新動(dòng)能。(2)本文研究結(jié)果顯示，政策強(qiáng)度提升對(duì)非制造業(yè)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新的激勵(lì)效應(yīng)較大。后續(xù)政策改革可考慮將2021年政策的扣除比例適用范圍擴(kuò)大到負(fù)面清單之外的全部企業(yè)。(3)本文研究結(jié)果顯示，相比于非高新技術(shù)民營(yíng)企業(yè)，政策強(qiáng)度提升對(duì)高新技術(shù)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的激勵(lì)效應(yīng)較小。后續(xù)政策改革可考慮強(qiáng)化對(duì)民營(yíng)企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的導(dǎo)向性，針對(duì)不同類型研發(fā)項(xiàng)目費(fèi)用設(shè)置不同扣除比例，規(guī)定企業(yè)在基礎(chǔ)研究項(xiàng)目中可享受的加計(jì)扣除比例最高，應(yīng)用研究項(xiàng)目其次，試驗(yàn)發(fā)展項(xiàng)目最低。

當(dāng)然，僅僅依靠研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策來激勵(lì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，政府仍需要繼續(xù)優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境，進(jìn)一步緩解民營(yíng)企業(yè)融資約束，鼓勵(lì)人才向民營(yíng)企業(yè)流動(dòng)，通過不斷提高創(chuàng)新政策的系統(tǒng)性、協(xié)調(diào)性，使政策對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新的激勵(lì)效果達(dá)到最優(yōu)。