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北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2020 年摇 第 5 期

件,并结合企业名义税率进行交叉复核。 为进 2颐 1,资本支出中机器和建筑各占 5% 。 其次,仅
一步保证数据的准确性,本文还通过查看高新 基于所得税优惠进行相关计算而不包含其他税
技术企业认定管理工作网上的公示文件以及手 种。 再次,假定企业有足够的利润来完全使用享

工翻阅年报对企业资质进行确认。 受研发税收优惠政策的机会,不考虑结转等问题。
(二)变量定义 最后,不考虑金融成本。 B 指数的计算虽然假设
1郾 被解释变量 严格,但也是基于现实合理的构建,对于衡量一国
目前,学术界对于企业创新产出的衡量指标主 税收优惠强度有着很好的代表性,因此本文使用
要有企业专利申请数、专利授权数、新产品销售收 该指数对税收优惠强度进行评价。
入、新产品产值占总产值的比重以及研发投入产出 B 指数的计算公式如下:
比等 [17 - 18,24] 。 然而,新产品销售收入及产值更多 A
B = (1)
地反映了企业的创新成果产业化绩效,研发投入产 1 - t
出比对研发周期长的项目代表性不足,只有企业的 其中,A 代表企业单位研发投资扣除税收优
专利数直接来源于企业的技术创新活动,能够清晰 惠的税后净成本,t 是企业所得税税率,二者的比
直接地反映出企业的创新产出情况。 此外,黎文靖 值即代表了实现企业保本点收益的单位研发投资
等 [25] 的研究表明,企业发明专利的增加属于高质 的实际成本。 在只考虑企业应税抵扣的情况下,
量的实质性创新,又考虑到专利从申请到授权具有 假定 r 为税前综合扣除率,则 A = 1 - rt。 此时的
一定的时滞性和不确定性,本文参考钟昀珈、陈德 计算公式可以写作:
球 [17] 的做法,用专利申请衡量企业创新,以全部专 1 - rt
B = (2)
利申请数作为衡量企业创新效果的替代变量,以发 1 - t
明专利申请数作为衡量企业创新质量的替代变量。 当 r > 1 时,B < 1,企业创新研发的单位实际
同时,考虑到变量取值为零和数量规模的影响,对 成本减少。 B 指数越低,意味着企业因税收优惠
变量进行加 1 取对数处理。 节约的研发成本越多,因此可以使用 1 - B 来衡
2郾 解释变量 量税收优惠政策的激励强度(当 B < 0 时,该指标
(1) 税 收 优 惠 强 度。 本 文 借 鉴 戴 晨 和 刘 衡量研发投资的税收负担)。 1 - B 越大,表明税
怡 [26] 、王俊 [27] 的研究,利用 Warda [28] 设计的 B 指 收优惠的激励强度越大。
数(B),以企业的研发支出与 1 - B 的乘积来衡量 表 1 和表 2 对加权税前扣除率和 B 指数进
淤
税收优惠强度。 B 指数模型的建立起源于加拿大 行了测算。 可以看出,高新技术企业和普通企业
税收基金会。 对 B 指数的计算有一系列基本的 的 B 指数均小于 1,但高新技术企业相较于普通
前提假设:首先,假定企业的研发支出可划分为经 企业税收优惠政策的激励强度有所下降。

常性支出和资本性支出,分别占比 90% 和 10% 。 鄣B 1 - r
= (3)
其中,经常性支出中工资和其他支出的比例为 鄣t (1 - t) 2
表 1摇 税前扣除率计算
经常性支出 资本性支出
加权税前扣除率
工资 其他 机器设备 建筑物

权重摇 60% 30% 5% 5% -
扣除率 150% 150% 100% 0% 140%

表 2摇 税收优惠激励强度测算

企业类型 高新技术企业 普通企业 企业类型 高新技术企业 普通企业
税前扣除率 140% 140% B 指数 0郾 93 0郾 87
税率 15% 25% 1 - B 0郾 07 0郾 13

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