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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

摇 摇 (三)模型构建 与 茁 、茁 一致,意味着两类政策之间存在着互补
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为了检验 H1 提出的税收优惠强度对企业创新 作用,反之则为替代作用。

产出存在着显著的激励作用,本文构建了模型一: Patent(Patenti) = 茁 + 茁 Deduction + 茁 Taxrate +
i,t
i,t
i,t
2
1
0
Patent(Patenti) i,t = 茁 + 茁 Tax i,t + 茁 Taxrate 伊 Deduction + 移 Controls + 着 i,t (9)
i,t
3
1
0
移 Controls + 着 i,t (6) 四、实证分析
(一)描述性统计
其中,Patent 和 Patenti 分别代表创新产出的
描述性统计结果(见表 4)显示:创新产出中,
创新效果和创新质量,Tax 代表税收优惠强度,茁
1
创新效果( Patent) 的均值为 3郾 670 4,标准差为
为待估计的回归系数,茁 是常数项,着 是残差项。
0 1郾 328 7,可以看出不同企业间的创新效果差距较
若回归结果中 茁 系数显著为正则可以说明税收
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大,整体创新水平较低。 创新质量(Patenti) 的均
优惠强度有效激励了企业创新产出的增加。
值为 2郾 772 4,表明企业的创新质量水平低于创新
为了检验 H2a 提出的研发费用加计扣除政
效果,非发明专利依旧占有一定比重。 税收优惠
策对企业创新产出的促进作用,本文构建了模
强度(Tax)的均值为 18郾 052 6,中位数为 18郾 100 2,表
型二:
明样本企业整体享受到较高的税收优惠政策扶
Patent(Patenti) i,t = 茁 + 茁 Deduction i,t +
1
0
持力度。 最小值出现 0郾 000 0 的原因可能是企
移 Controls + 着 i,t (7) 业当年未开展研发创新活动,因而无法享受到
为了检验 H2b 提出的优惠税率政策对企业 研发支出的税负节约额。 研发费用加计扣除政
创新产出的促进作用,本文构建了模型三: 策( Deduction) 的 最 小 值 为 0郾 000 0, 最 大 值 为
Patent (Patenti) i,t = 茁 + 茁 Taxrate i,t + 22郾 434 9,数据间的差异性说明不同企业享受到
1
0
移 Controls + 着 i,t (8) 的研发费用加计扣除的力度是不同的。 优惠税
为了检验假设 H2c 提出的研发费用加计扣 率政策( Taxrate) 的均值是 16郾 517 1,标准差为
除政策与优惠税率政策的相互作用对企业创新产 2郾 432 9,较大的标准差表明数据间存在一定的
出的影响,本文构建了模型四,若交互项系数 茁 波动性。
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表 4摇 主要变量的描述性统计表
变量名称 平均值 中位数 标准差 最小值 最大值
Patent 3郾 670 4 3郾 610 9 1郾 328 7 0郾 693 1 8郾 962 4
Patenti 2郾 772 4 2郾 708 1 1郾 403 9 0郾 000 0 8郾 787 5
Tax 18郾 052 6 18郾 100 2 1郾 964 8 0郾 000 0 24郾 952 6
Deduction 15郾 552 8 15郾 582 5 1郾 805 7 0郾 000 0 22郾 434 9
Taxrate 16郾 517 1 16郾 740 0 2郾 432 9 0郾 000 0 22郾 716 9
Cash 0郾 173 7 0郾 143 3 0郾 111 7 0郾 002 9 0郾 778 0
Roa 0郾 038 5 0郾 034 9 0郾 075 8 - 2郾 834 1 0郾 339 9
Lev 0郾 425 7 0郾 416 7 0郾 189 4 0郾 008 0 1郾 303 5
Age 2郾 712 4 2郾 772 6 0郾 357 1 1郾 386 3 3郾 737 7
S 0郾 866 6 0郾 699 3 0郾 746 4 0郾 022 6 8郾 056 4
Indir 0郾 369 0 0郾 333 3 0郾 052 6 0郾 250 0 0郾 714 3
MS 15郾 306 1 15郾 257 0 0郾 677 8 13郾 044 8 18郾 225 0

摇 摇 (二) 税收优惠强度、研发费用加计扣除政策 出的回归结果。 税收优惠强度对企业创新质量的
以及优惠税率政策的创新激励效应分析 回归系数是 0郾 148,在 1% 的水平上显著。 税收优
表 5 中模型一展示了税收优惠强度对创新产 惠强度对企业创新效果的回归系数是 0郾 145,在

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