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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

F 统计量远大于 10,表明工具变量的选取是合理 用加计扣除政策及优惠税率政策对企业创新产出
的。 在控制内生性问题后,税收优惠强度、研发费 仍具有显著的激励作用,研究结论是稳健的。

表 8摇 税收优惠政策与企业创新质量的内生性检验
模型一 模型二 模型三
第一阶段 第二阶段 第一阶段 第二阶段 第一阶段 第二阶段
Tax Patent Deduction Patent Taxrate Patent
***
0郾 503
Z鄄Tax
( 6郾 27)
***
0郾 253
Tax
(4郾 64 )
***
0郾 528
Z鄄Deduction
(7郾 06)
***
0郾 301
Deduction
(5郾 30)
***
0郾 679
Z鄄Taxrate
( 14郾 57 )
***
0郾 172
Taxrate
( 8郾 61)
其他控制变量 是 是 是 是 是 是
0郾 347 - 11郾 894 *** - 0郾 792 - 11郾 283 *** - 0郾 187 - 11郾 036 ***
常数项
(0郾 46) ( - 19郾 03) ( - 1郾 27) ( - 18郾 74) ( - 0郾 26) ( - 17郾 56 )
样本量 2 739 2 739 2 739 2 739 2 739 2 739
2
R 0郾 458 0郾 257 0郾 495 0郾 273 0郾 630 0郾 257
F 值 39郾 362 *** 169郾 221 *** 49郾 907 *** 204郾 802 *** 212郾 425 *** 172郾 003 ***
摇 摇 注: *** 、 ** 和 * 分别表示在 1% 、5% 和 10% 的水平下显著;括号内为 T 值;Z - 表示变量滞后一期。
摇 摇 2郾 更换计量模型 制度环境异质以及企业特征异质展开进一步的分
考虑到企业专利数量为非负的连续整数,符 组回归分析。 研究发现,税收优惠强度对企业的
合离散型计数模型的特点,本文采用负二项回归 创新产出存在正向的激励作用,其中对创新质量
模型重新进行估计。 回归结果显示,各模型的 LR 的激励效果更为明显。 研发费用加计扣除政策和
统计量显著不为 0,表明存在过度分散,模型的构 优惠税率政策的实施均能够显著提升企业的创新
建是合理的。 税收优惠强度、研发费用加计扣除 产出,作为间接优惠代表的研发费用加计扣除政
政策及优惠税率政策的创新激励效应依旧存在, 策的创新激励效果要优于优惠税率政策,且两种
没有因模型估计方式的改变发生变化。 政策在对创新产出的影响上存在互补效应。 基于
3郾 替换企业创新产出的度量指标 制度环境异质性视角分析,在政府对市场干预程
此外,本文还以全部专利授权数作为衡量企 度更高、法制环境更完善的地区,税收优惠强度和
业创新效果的替代变量,以发明专利授权数量作 具体税收优惠政策的激励效应更加明显。 基于企
为衡量企业创新质量的替代变量进行了稳健性检 业特征异质性分析,税收优惠对大规模企业技术
验。 回归结果表明,在更换了企业创新产出的度 创新产出的激励作用更大,但不同税收优惠政策
量方法后,文章主要结论与前文基本一致。 这表 的激励作用存在产权性质上的差异,整体而言在

明研究结论具有稳健性。 非国有企业起到更加有效的激励作用。
五、研究结论与政策启示 (二) 政策启示
(一)研究结论 本文的研究结论对于理解我国宏观经济政策
本文实证检验了整体税收优惠强度和具体税 如何促进企业创新具有重要的指导意义。 一是强
收优惠政策对企业创新产出的激励作用,并基于 化税收优惠政策对企业高质量创新的导向性。 相

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