稅收優(yōu)惠、研發(fā)投入與創(chuàng)新績效
——基于Bootstrap研究方法的中介效應(yīng)分析

吳鳳菊（ 副教授） 倪夢嬌 周莎 （ 南京審計大學(xué)金審學(xué)院 江蘇南京 210023）

一、引言

黨的十九大報告強調(diào)，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，要大力支持中小企業(yè)創(chuàng)新。中小企業(yè)由于存在規(guī)模劣勢，普遍面臨著資金短缺的問題，導(dǎo)致創(chuàng)新投入不足。為鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，提升創(chuàng)新績效，政府部門通常采用直接的財政補貼或間接的稅收優(yōu)惠等扶持政策。相比于僅有少數(shù)企業(yè)受益的財政補貼，稅收優(yōu)惠可以降低大多數(shù)企業(yè)的稅收負擔(dān)，對企業(yè)創(chuàng)新的影響更大。目前學(xué)術(shù)界對于稅收優(yōu)惠對企業(yè)創(chuàng)新的影響存在不同的觀點，如李彥龍（2018）認為稅收優(yōu)惠政策對高新技術(shù)企業(yè)的研發(fā)效率有著顯著正影響，而馮海紅（2015）認為稅收優(yōu)惠對于企業(yè)創(chuàng)新是一種有條件的、差異化的激勵，這種激勵作用具有門限效應(yīng)。對于研發(fā)投入與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，學(xué)者普遍認為企業(yè)研發(fā)投入的強度與創(chuàng)新績效具有正相關(guān)性?，F(xiàn)有文獻將稅收優(yōu)惠、研發(fā)投入、創(chuàng)新績效三個變量納入一個邏輯框架進行研究的較少，研究研發(fā)投入在稅收優(yōu)惠和創(chuàng)新績效之間中介效應(yīng)的文獻更是少見。本文在研究稅收優(yōu)惠、研發(fā)投入和企業(yè)創(chuàng)新績效這三個變量之間關(guān)系的基礎(chǔ)上，基于Bootstrap研究方法分析研發(fā)投入在稅收優(yōu)惠與創(chuàng)新績效之間的中介效應(yīng)，研究結(jié)論對政府部門出臺稅收優(yōu)惠政策以提升企業(yè)創(chuàng)新績效可以提供一定的參考依據(jù)。

二、文獻綜述與研究假設(shè)

（一）稅收優(yōu)惠與創(chuàng)新績效的關(guān)系

對于稅收優(yōu)惠與創(chuàng)新績效的關(guān)系，王偉平等（2017）采用結(jié)構(gòu)化文獻綜述方法，發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)界對于稅收優(yōu)惠影響企業(yè)創(chuàng)新績效的實際效果尚未達成一致結(jié)論，但多數(shù)文獻研究表明，稅收優(yōu)惠可以提升企業(yè)創(chuàng)新績效。Valeria Bucci（2019）從研發(fā)投資可能性和促進企業(yè)的研發(fā)支出兩方面入手，發(fā)現(xiàn)以稅收優(yōu)惠為代表的財政激勵可以顯著影響企業(yè)的研發(fā)選擇。朱永明等（2019）認為稅收優(yōu)惠顯著激勵企業(yè)創(chuàng)新，在一定門檻范圍內(nèi)提升了企業(yè)的創(chuàng)新效率。王鳳燕（2020）等發(fā)現(xiàn)稅前加計扣除、降低所得稅稅率等不同的稅收優(yōu)惠政策都可以不同程度上提升企業(yè)的創(chuàng)新績效。鄭婷婷（2020）認為，稅收優(yōu)惠能從數(shù)量增長和結(jié)構(gòu)優(yōu)化上促進企業(yè)創(chuàng)新績效的提高?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：稅收優(yōu)惠對企業(yè)創(chuàng)新績效有正向促進作用。

（二）稅收優(yōu)惠與研發(fā)投入的關(guān)系

稅收優(yōu)惠可以使企業(yè)繳納較低的稅收費用，從而保留更多的資金進行研發(fā)投資。孫瑩（2016）調(diào)查分析了281家我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的創(chuàng)新活動，發(fā)現(xiàn)所得稅優(yōu)惠對企業(yè)創(chuàng)新活動的資金投入具有顯著的正向影響。程曦等（2017）認為，所得稅優(yōu)惠與流轉(zhuǎn)稅優(yōu)惠對上市公司技術(shù)創(chuàng)新投入有顯著的激勵效應(yīng)。Monika Walicka（2015）使用半結(jié)構(gòu)化問卷調(diào)查了275家企業(yè)，發(fā)現(xiàn)大型企業(yè)在研發(fā)投入上更依賴于稅收優(yōu)惠政策，而中小企業(yè)則面臨較多的障礙。黃宇虹（2018）結(jié)合尋租理論，發(fā)現(xiàn)補貼與稅收優(yōu)惠顯著激勵了小微企業(yè)增加創(chuàng)新投入。張興亮等（2020）發(fā)現(xiàn)，江蘇企業(yè)所享受的稅收優(yōu)惠越多，企業(yè)的研發(fā)投入也越多。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：稅收優(yōu)惠對企業(yè)研發(fā)投入有正向促進作用。

（三）研發(fā)投入的中介效應(yīng)

理論上，稅收優(yōu)惠是指政府部門為激勵企業(yè)加大研發(fā)投入而采取的間接補償性措施，研發(fā)投入作為中介變量預(yù)期最終能提升創(chuàng)新績效。賈春香等（2019）運用逐步檢驗法和Bootstrap法對研發(fā)投入的中介效應(yīng)進行檢驗，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入在稅收優(yōu)惠與創(chuàng)新績效間起到完全中介效應(yīng)。馮昊（2020）發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入作為中介因素，能有效地將稅收優(yōu)惠與創(chuàng)新績效正向關(guān)聯(lián)起來。馮套柱等（2019）運用固定效應(yīng)、系統(tǒng)-GMM分析方法進行實證研究，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入能夠強化所得稅優(yōu)惠和流轉(zhuǎn)稅優(yōu)惠對企業(yè)績效的正向激勵，表現(xiàn)出更強的擠入效應(yīng)。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：研發(fā)投入在稅收優(yōu)惠與創(chuàng)新績效之間具有中介效應(yīng)。

三、數(shù)據(jù)選擇與模型設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源及樣本選擇

本文以2015—2019年創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對象，對樣本數(shù)據(jù)按照以下標準進行篩選：（1）由于研究樣本起始年份為2015年，為保障數(shù)據(jù)的完整性，剔除了在2015年后上市的公司；（2）剔除了ST公司和已退市的公司；（3）剔除了變量數(shù)據(jù)缺失和異常的公司。最終得到354家創(chuàng)業(yè)板上市公司，共1 545組數(shù)據(jù)，相關(guān)的財務(wù)數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫等，每年發(fā)明專利申請數(shù)量從國家專利局網(wǎng)站整理得到，利用Excel軟件進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計整理，使用SPSS軟件進行模型回歸分析，采用Bootstrap方法進行中介效應(yīng)檢驗。

（二）變量定義

1.被解釋變量。本文的被解釋變量是創(chuàng)新績效，現(xiàn)有文獻中有多種衡量創(chuàng)新績效的方法，包括新產(chǎn)品的營業(yè)收入、財務(wù)績效和專利的申請數(shù)量等。由于上市公司年報中對新產(chǎn)品營業(yè)收入的披露較少，財務(wù)績效作為企業(yè)整體的經(jīng)營成果也難以準確地代表創(chuàng)新績效，而企業(yè)專利申請數(shù)對于企業(yè)創(chuàng)新績效來說是最直接有效的衡量指標，因此本文參考陳文俊等（2020）的做法，選取專利申請數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新績效衡量指標。專利類型包括發(fā)明專利和實用新型，考慮到外觀設(shè)計并不屬于真正意義上的企業(yè)創(chuàng)新，因此剔除了外觀設(shè)計這一類型，最終選擇企業(yè)專利申請數(shù)量取自然對數(shù)來衡量企業(yè)的創(chuàng)新績效。

2.解釋變量。本文的解釋變量是稅收優(yōu)惠，我國的稅收優(yōu)惠政策主要包括所得稅稅收優(yōu)惠政策和流轉(zhuǎn)稅稅收優(yōu)惠政策。由于流轉(zhuǎn)稅包括增值稅、消費稅等多個稅種，且當(dāng)年發(fā)生數(shù)量無法在上市公司財務(wù)報表中披露，計算方法又過于復(fù)雜。因此，本文借鑒程曦等（2017）的做法，只考慮所得稅的稅收優(yōu)惠額，具體計算公式為：稅收優(yōu)惠=25%-所得稅費用/息稅前利潤。其中25%為企業(yè)的基本稅率，所得稅費用/息稅前利潤代表企業(yè)適用的稅率，兩者的差額表示稅收優(yōu)惠力度。

3.中介變量。為研究稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新績效的影響，一些學(xué)者選取企業(yè)研發(fā)資金投入作為中介變量進行檢驗，但是忽略了研發(fā)人員在其中的作用。本文借鑒張艷茹（2019）、張玉萌（2020）等的做法，將研發(fā)投入分為研發(fā)資金投入和研發(fā)人員投入，中介變量為研發(fā)資金投入強度和研發(fā)人員投入強度。

（1）研發(fā)資金投入強度。研發(fā)資金投入是指在創(chuàng)新研究開發(fā)過程中發(fā)生的各種費用，是介于稅收優(yōu)惠和創(chuàng)新績效之間的中介因素，理論上具有傳遞機制。由于不同經(jīng)營規(guī)模下的企業(yè)研發(fā)資金投入金額有較大差異，因此，為剔除企業(yè)規(guī)模對研發(fā)資金投入的影響，本文以研發(fā)資金投入與當(dāng)年營業(yè)收入的比值來衡量企業(yè)的研發(fā)資金投入強度，以此作為中介變量1。

（2）研發(fā)人員投入強度。研發(fā)人員代表企業(yè)從事研究開發(fā)活動的科技人力資源，理論上稅收優(yōu)惠會促進企業(yè)加大研發(fā)人員投入，從而助推企業(yè)提高創(chuàng)新績效。由于企業(yè)的規(guī)模不同，研發(fā)人員的絕對數(shù)量有較大差異，因此，為剔除企業(yè)規(guī)模對研發(fā)人員投入的影響，本文以研發(fā)人員數(shù)量與企業(yè)員工總數(shù)的比值來衡量研發(fā)人員投入強度，以此作為中介變量2。

4.控制變量。

（1）股權(quán)集中度。企業(yè)研發(fā)投入較高，但是研發(fā)成功率偏低，風(fēng)險較高，未來收益不確定，大股東基于規(guī)避風(fēng)險的原因通常會抑制企業(yè)的創(chuàng)新活動。股權(quán)集中度越高，大股東的話語權(quán)越強，大股東往往缺乏動力去投資風(fēng)險較大的研發(fā)項目，更進一步限制了企業(yè)的研發(fā)投入。因此，本文選擇股權(quán)集中度作為控制變量，以前十大股東持股比例來衡量股權(quán)集中度。

（2）上市年齡。一般來說，上市年齡短的企業(yè)資金有限，缺乏創(chuàng)新技術(shù)和創(chuàng)新資源的積累，更需要政府部門通過稅收優(yōu)惠政策促進其加大研發(fā)投入，從而提高創(chuàng)新產(chǎn)出。因此，本文以“統(tǒng)計年份-公司IPO年份+1”來表示上市年齡，對354家創(chuàng)業(yè)板上市公司進行統(tǒng)計計算，以上市年齡作為控制變量。

（3）成長能力。一般而言，企業(yè)成長能力越強，進行創(chuàng)新的動力越足，未來將會有更多的資金可以投入到創(chuàng)新活動中，從而創(chuàng)新績效越高。因此，本文選擇成長能力作為控制變量，以營業(yè)收入增長率來衡量。

（4）企業(yè)業(yè)績。企業(yè)業(yè)績代表了企業(yè)的盈利能力，盈利能力越強的企業(yè)利潤越高，高利潤為企業(yè)帶來了充裕的現(xiàn)金流，使企業(yè)更有能力進行研發(fā)投入，從而提高創(chuàng)新績效。因此，本文選擇企業(yè)業(yè)績作為控制變量，以資產(chǎn)收益率來衡量。具體變量定義如下頁表1所示。

表1 變量定義表

（三）模型設(shè)計

1.直接效應(yīng)分析。

為檢驗稅收優(yōu)惠與創(chuàng)新績效的關(guān)系，設(shè)定模型：

為檢驗稅收優(yōu)惠與研發(fā)投入的關(guān)系，設(shè)定以下兩個模型：

2.中介效應(yīng)分析。為檢驗研發(fā)資金投入強度、研發(fā)人員投入強度在稅收優(yōu)惠、創(chuàng)新績效之間的中介效應(yīng)，設(shè)定以下兩個模型：

（四）中介效應(yīng)檢驗程序

本文研究了研發(fā)投入在稅收優(yōu)惠與創(chuàng)新績效之間是否存在中介效應(yīng)，參考溫忠麟等（2004）提出的中介效應(yīng)檢驗程序，并結(jié)合 Preacher & Hayes（2004）提出的Bootstrap方法進行中介效應(yīng)檢驗。本文將稅收優(yōu)惠、研發(fā)投入、創(chuàng)新績效三者之間的關(guān)系用以下三個方程來表示：

其中，Y為創(chuàng)新績效、X為稅收優(yōu)惠、M為研發(fā)投入；系數(shù)c為稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新績效的效應(yīng)；系數(shù)a為稅收優(yōu)惠對研發(fā)投入的效應(yīng)；在控制了稅收優(yōu)惠X對創(chuàng)新績效的影響后，系數(shù)b為研發(fā)投入對創(chuàng)新績效的效應(yīng)；在控制了研發(fā)投入對創(chuàng)新績效的影響后，系數(shù)c′為稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新績效的效應(yīng)。中介效應(yīng)的檢驗程序如圖1所示。

圖1 中介效應(yīng)檢驗程序

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

1.描述性統(tǒng)計。描述性統(tǒng)計能夠分析出數(shù)據(jù)的分布趨勢及可能存在的極端值，各變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。表2中不存在標準差遠大于均值的情況，所以數(shù)據(jù)不存在極端值問題。從創(chuàng)新績效來看，兩極值之間的最大差額為6.3767，平均數(shù)為3.08，標準差為1.1815，表明不同企業(yè)之間的創(chuàng)新績效存在一定差異，樣本企業(yè)總體創(chuàng)新程度并不高。從稅收優(yōu)惠來看，各企業(yè)享受的稅收優(yōu)惠存在較大差異，最小值為-0.0937，稅收優(yōu)惠為負值，表明個別企業(yè)在某年的所得稅比率超過25%，沒有獲得稅收優(yōu)惠，平均數(shù)為0.1170，表明大多數(shù)企業(yè)享受到了稅收優(yōu)惠，最大稅收優(yōu)惠為0.2497，表明有的企業(yè)當(dāng)年的所得稅幾乎為0，稅收優(yōu)惠力度較大。從研發(fā)資金投入強度來看，兩極值之間的最大差額為0.7275，平均數(shù)為0.0689，標準差為0.0527，表明不同企業(yè)研發(fā)資金投入強度存在較大差異；從研發(fā)人員投入強度來看，兩極值之間的最大差額為0.9222，平均數(shù)為0.2297，標準差為0.1507，表明不同企業(yè)研發(fā)人員投入強度存在較大差異。上市年齡、成長能力兩個控制變量的標準差和極值之間的差額較大，表明樣本企業(yè)的上市年齡和成長能力存在較大差異。股權(quán)集中度、企業(yè)業(yè)績這兩個控制變量的標準差和極值之間的差額相對較小，表明樣本企業(yè)的股權(quán)集中度和企業(yè)業(yè)績差異不大。

表2 變量描述性統(tǒng)計

2.相關(guān)性分析。為檢驗各個變量之間是否存在多重共線性問題，本文對所有變量進行Spearman檢驗，如表3所示。創(chuàng)新績效與稅收優(yōu)惠及兩個中介變量之間的相關(guān)系數(shù)基本都不超過0.2，控制變量之間的相關(guān)系數(shù)基本不超過0.3，表明對這些變量進行回歸分析不會受到多重共線性的影響。

表3 各變量間的Spearman相關(guān)系數(shù)

創(chuàng)新績效與稅收優(yōu)惠、企業(yè)成長能力之間具有顯著正相關(guān)性，但與其他控制變量相關(guān)性不強。稅收優(yōu)惠與研發(fā)資金投入強度、研發(fā)人員投入強度之間具有顯著正相關(guān)性，與股權(quán)集中度具有顯著負相關(guān)性。中介變量研發(fā)資金投入強度與股權(quán)集中度之間顯著負相關(guān)，與企業(yè)業(yè)績之間顯著正相關(guān)，但與上市年齡和成長能力之間相關(guān)性不強。研發(fā)人員投入強度與股權(quán)集中度、成長能力之間顯著負相關(guān)。四個控制變量之間均具有顯著相關(guān)性。

（二）直接效應(yīng)回歸分析

為進一步驗證稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新績效、稅收優(yōu)惠與研發(fā)投入的關(guān)系，本文基于搜集整理的數(shù)據(jù)，對模型（1）（2）（3）進行了回歸分析，結(jié)果如表4所示。

表4 模型（1）（2）（3）回歸分析結(jié)果

模型（1）的系數(shù)為1.561，且在1%的水平上顯著，表明稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新績效具有明顯的促進作用，證明了假設(shè)1。模型（2）（3）分別以研發(fā)人員投入強度和研發(fā)資金投入強度為被解釋變量，系數(shù)分別為0.106、0.380，且在1%的水平上顯著，表明稅收優(yōu)惠對企業(yè)的研發(fā)投入具有明顯的促進作用。證明了假設(shè)2。

（三）基于Bootstrap研究方法的中介效應(yīng)分析

在上文的回歸分析中，本文驗證了稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新績效具有直接顯著的正向影響、對研發(fā)投入具有直接顯著的正向影響。那么研發(fā)投入作為中介因素，是否在稅收優(yōu)惠和創(chuàng)新績效之間存在傳導(dǎo)機制，本文按照上頁圖1所示的中介效應(yīng)檢驗程序?qū)ρ邪l(fā)投入的兩個中介變量的中介效應(yīng)展開分析。

第一步，檢驗系數(shù)c是否顯著。從表4對模型（1）的回歸結(jié)果來看，稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新績效的回歸系數(shù)為1.561，且在1%的水平上顯著，因此，系數(shù)c顯著。

第二步，檢驗系數(shù)a、b是否顯著。從表4對模型（2） （3）的回歸結(jié)果來看，稅收優(yōu)惠對研發(fā)資金投入強度的回歸系數(shù)為0.106，且在1%的水平上顯著；稅收優(yōu)惠對研發(fā)人員投入強度的回歸系數(shù)為0.380，且在1%的水平上顯著；因此，系數(shù)a顯著。從表5對模型（4）（5）的回歸結(jié)果來看，在控制了稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新績效的影響后，研發(fā)資金投入強度、研發(fā)人員投入強度對創(chuàng)新績效的影響均不顯著，因此，系數(shù)b不顯著。

表5 模型（4）（5）回歸分析結(jié)果

系數(shù)a、b、c顯著性統(tǒng)計如表6所示。

表6 系數(shù)a、b、c顯著性統(tǒng)計表

第三步，由于系數(shù)a顯著，而系數(shù)b不顯著，因此，利用Bootstrap研究方法對中介效應(yīng)展開進一步分析，借助SPSS-PROCESS插件，將抽樣次數(shù)設(shè)置為5 000，置信區(qū)間設(shè)置為95%。

當(dāng)中介變量為研發(fā)資金投入強度時，由上頁表5可知，在控制了研發(fā)資金投入強度對創(chuàng)新績效的影響后，稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新績效的回歸系數(shù)為1.662，且在1%的水平上顯著，因此系數(shù)c′顯著。由表7可知，在進行了Bootstrap分析后，ab的中介效應(yīng)為0.1002，且置信區(qū)間為（0.0214，0.2602），置信區(qū)間不包含0，因此中介效應(yīng)顯著。此外，ab與c′同號，均為正數(shù)，根據(jù)本文圖1可知，研發(fā)資金投入強度的中介效應(yīng)為部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為6.42%（0.1002/1.5616），說明中介效應(yīng)對總效應(yīng)的轉(zhuǎn)化率為6.42%，可能存在其他中介。

表7 中介效應(yīng)分析

當(dāng)中介變量為研發(fā)人員投入強度時，由上頁表5可知，在控制了研發(fā)人員投入強度對創(chuàng)新績效的影響后，稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新績效的回歸系數(shù)為1.650，且在1%的水平上顯著，因此系數(shù)c′顯著。由表7可知，在進行了Bootstrap分析后，ab的中介效應(yīng)為0.0885，且置信區(qū)間為（-0.2550，0.0737），置信區(qū)間包含0，因此中介效應(yīng)不顯著，即研發(fā)人員投入強度在稅收優(yōu)惠與創(chuàng)新績效之間不存在明顯的中介效應(yīng)。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗結(jié)果的可靠性，本文在主檢驗的基礎(chǔ)上進行如下穩(wěn)健性檢驗：（1）不改變其他變量，將被解釋變量創(chuàng)新績效改為用滯后兩年專利申請數(shù)加1后再取對數(shù)來衡量。（2）不改變其他變量，將解釋變量稅收優(yōu)惠的計算改為“25%-所得稅費用/利潤總額”?；貧w分析結(jié)果如表8所示，可知被解釋變量用滯后兩年的專利數(shù)據(jù)替代，或者改變解釋變量稅收優(yōu)惠的計算方法，并不影響回歸分析的結(jié)果，稅收優(yōu)惠的系數(shù)分別為1.675和1.542，且在1%的水平上顯著，可知稅收優(yōu)惠對創(chuàng)新績效仍具有顯著正向促進作用。

表8 穩(wěn)健性檢驗

五、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本文以2015—2019年創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對象，通過數(shù)據(jù)整理和篩選，最終得到354家創(chuàng)業(yè)板上市公司、1 545組觀測值。從直接效應(yīng)和中介效應(yīng)兩個角度，通過回歸分析和基于Bootstrap研究方法的中介效應(yīng)分析，研究了創(chuàng)業(yè)板上市公司的稅收優(yōu)惠、研發(fā)投入與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，得出以下結(jié)論：

1.稅收優(yōu)惠對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向促進作用。稅收優(yōu)惠可減免企業(yè)繳納的稅金，間接地為企業(yè)提供了亟需的研發(fā)資金，從而顯著提升了企業(yè)的創(chuàng)新績效。

2.稅收優(yōu)惠對企業(yè)研發(fā)投入具有顯著正向促進作用。一方面，稅收優(yōu)惠政策通過稅收減免的方式間接為創(chuàng)業(yè)板上市公司的研發(fā)活動提供了資金支持，鼓勵企業(yè)進行自主創(chuàng)新，加大研發(fā)資金投入，另一方面，加計扣除等稅收優(yōu)惠政策可以降低企業(yè)的研發(fā)人力成本，鼓勵企業(yè)加大對研發(fā)人員的引進與投入力度。

3.研發(fā)資金投入強度在稅收優(yōu)惠、創(chuàng)新績效之間具有中介效應(yīng)。研發(fā)資金投入強度作為中介變量可以在稅收優(yōu)惠與創(chuàng)新績效之間起到明顯的傳遞效果，呈現(xiàn)出部分中介效應(yīng)；而研發(fā)人員投入強度的中介傳遞效果則并不明顯。

4.企業(yè)的成長能力與研發(fā)資金投入和創(chuàng)新績效之間呈正相關(guān)性。從模型（1）（2）回歸分析的結(jié)果可知，企業(yè)成長能力對研發(fā)資金投入和創(chuàng)新績效具有顯著正向促進作用。稅收優(yōu)惠政策通常是對已繳稅的企業(yè)減少稅負壓力，如果企業(yè)自身成長能力不強，財務(wù)實力不佳，再優(yōu)惠的稅收政策也不能促使企業(yè)加大研發(fā)投入、提升企業(yè)的創(chuàng)新績效。研發(fā)項目通常需要持續(xù)的高額資金，政府的扶持和稅收優(yōu)惠固然能起到一定的激勵和引導(dǎo)作用，但企業(yè)自身強勁的成長能力和財務(wù)實力才是研發(fā)投入的主要保障。

（二）建議

1.建議國家出臺多種稅收優(yōu)惠措施，實現(xiàn)稅收優(yōu)惠多元化。當(dāng)前相關(guān)的稅收優(yōu)惠政策主要包括研發(fā)費用的加計扣除、稅率優(yōu)惠、減稅、免稅或返還等。一般而言，企業(yè)只有在有利潤繳納稅款的前提下才能享受到較多的稅收優(yōu)惠。如果創(chuàng)業(yè)板上市公司因加大研發(fā)資金投入導(dǎo)致當(dāng)年利潤虧損，所能享受到的稅收優(yōu)惠就很少了，這也是很多企業(yè)不愿進行高額研發(fā)投資的原因之一。為鼓勵企業(yè)加大對研發(fā)資金和研發(fā)人員的投入強度，提升創(chuàng)新績效，建議政府出臺多樣化的稅收優(yōu)惠政策，如對企業(yè)超過一定額度的研發(fā)資金投入可直接抵減當(dāng)年或以后年度的稅收，企業(yè)為研發(fā)人員支付的工資福利費和教育經(jīng)費允許稅前全額扣除，設(shè)立高層次科研人員個人所得稅減免政策等。

2.對制造業(yè)加大稅收優(yōu)惠力度，實現(xiàn)稅收優(yōu)惠在不同行業(yè)間的差異化。據(jù)調(diào)查，對于新能源、人工智能、軟件開發(fā)等新興的高新技術(shù)行業(yè)或項目，政府給予的稅收優(yōu)惠力度較大，而給予傳統(tǒng)制造業(yè)的稅收優(yōu)惠力度相對較小。制造業(yè)普遍存在轉(zhuǎn)型升級的壓力，研發(fā)投資同樣很重要，建議政府加大對傳統(tǒng)制造業(yè)的稅收優(yōu)惠力度。同時注重稅收優(yōu)惠政策在不同行業(yè)間的差異化。對研發(fā)投入較多的高新技術(shù)行業(yè)，稅收優(yōu)惠政策應(yīng)側(cè)重于激勵企業(yè)進行高質(zhì)量的創(chuàng)新產(chǎn)出方面。而對于研發(fā)投入較少的傳統(tǒng)制造業(yè)，稅收優(yōu)惠政策主要側(cè)重于鼓勵企業(yè)加大研發(fā)資金的投入。

3.鼓勵企業(yè)提高研發(fā)人員投入強度，構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新育人平臺。雖然從前文的結(jié)果分析中可知，企業(yè)研發(fā)人員投入強度在稅收優(yōu)惠與創(chuàng)新績效之間的中介傳遞效果并不顯著，但研發(fā)人員作為最具活力和創(chuàng)造力的創(chuàng)新要素，在企業(yè)研發(fā)活動中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。創(chuàng)新績效的形成具有一定的滯后性，從長遠來看，加大企業(yè)高素質(zhì)研發(fā)人員的投入必然會提升創(chuàng)新績效。因此，政府應(yīng)采取多種措施鼓勵企業(yè)提高研發(fā)人員投入強度，如對引進高素質(zhì)研發(fā)人員的企業(yè)提供直接的資金資助，企業(yè)對研發(fā)人員的培訓(xùn)支出實行稅前全額抵扣或直接稅收減免等。同時，鼓勵企業(yè)與高校或研發(fā)機構(gòu)進行緊密合作，構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新育人平臺，最大限度地減少企業(yè)選人、用人的成本，持續(xù)培養(yǎng)和補充企業(yè)需要的研發(fā)人才，不斷提升創(chuàng)新績效。