稅收優惠影響高新技術企業經營效益的省級面板數據分析

胡本田 高 琿

（安徽大學，安徽 合肥230601）

一、引言

為實施創新驅動經濟發展戰略。我國在2008年正式頒布《高新技術企業認定管理辦法》，對已認定的高新技術企業給予眾多政策性優惠，例如稅收政策優惠。旨在為高新技術企業的發展提供政策性支持，以期實現創新驅動經濟高質量發展。為響應國家創新驅動經濟發展戰略，安徽省通過積極實施創新驅動發展工程來貫徹落實政策，近年來安徽省高新技術企業一直處于穩中有進的發展態勢。具體相關指標增長情況參照圖1。

圖1 2009-2018安徽省高新技術企業主要經濟指標

由圖1得知，從2009年到2018年安徽省高新技術企業增加值由1,093.9億元上升到5,354.4億元，平均增長率高達19.3%。企業增加值占GDP比重由10.9%上升到17.8%，平均增長率為5.6%。企業利潤總額由284.3億元上升到1113.4億元，平均增長率高達16.4%。科技活動投入由136.6億元增長到549.8億元，增長近四倍，平均增長率高達16.7%。高新技術企業的各主要經濟指標都呈增長趨勢，且平均增長率較高。

稅收優惠政策是以減輕企業稅負為目的，是政府重要的經濟干預手段，是對市場化行為的重要補充[1]，能有效調節市場平衡，促進經濟健康和高質量發展。

自減稅降費政策實施以來，針對已認定的高新技術企業稅收優惠政策主要有：減按15%的稅率征收企業所得稅、減征或免征各種應納稅額、研發費用加計扣除、研發人員補貼獎勵、加速折舊等多種優惠政策。近年來安徽省高新技術企業減免稅情況如圖2。

由圖2得隨著減稅降費政策的不斷推進與實施，高新技術企業減免稅額逐年遞增，同時企業減免所得稅額的比重均超過90%，說明高新技術企業的減免稅優惠政策主要是所得稅優惠。

而政府的稅收優惠政策對安徽省高新技術企業經營效益影響如何，對不同經營效益的高新技術企業影響如何，是本文研究的第一個重點。同時稅收優

圖2 2013-2018安徽省高新技術企業減免稅額

二、研究現狀

當前針對稅收優惠政策對高新技術企業產生的影響，學者們展開了一定的研究。主要研究結論有：

杜軍、王晧妍（2013）對常州市高新技術企業面板數據的分析，發現稅率優惠政策顯著提高企業利潤總額[2]。林新為（2020）利用創業板214家上市企業2013-2018年的面板數據,通過研究得出，稅收優惠對企業績效具有顯著的正向影響[3]。崔軍等（2009）通過研究得出，所得稅優惠政策的突出變化有利于高新技術產業區發展[4]。龔益明（2019）運用分位數回歸分析A股上市公司面板數據得出，不同研發強度的企業受到稅收優惠政策的影響不同[5]。

彭靜（2019）通過研究發現稅收優惠政策可提供間接資金支持,提升高新技術的企業研發投入，進而促進技術發展,經檢驗得出，研發投入起部分中介效應[6]。康麗珍,李竹梅（2018）以企業研發投入作為中介變量，結合逐步檢驗法和系數差異法分析得出：高新技術企業研發投入對企業績效具有部分中介效應[7]。閆平、張佳樂（2019）以面板數據分析非國有前十股東持股、管理者持股對經營績效的影響，以研發投入為中介變量，經檢驗，研發投入的中介效應顯著[8]。

當前檢驗中介效應的系數乘積法主要包括Sobel和Boostrap兩種，Sobel檢驗對中介效應項的正態分布要求，往往使得檢驗結果的準確性受到質疑。而Boostrap檢驗對中介效應項的抽樣分布沒有要求，且能得到準確的中介效應估計值的置信區間，統計功效高[9]。

綜上所述，稅收優惠政策對高新技術企業的發展有促進作用。但是研究結論比較籠統，缺乏對不同層次樣本進行分別討論。根據過往研究：研發投入具有一定的中介效應，但是過往研究中介效應方法的科學性值得商榷。探究稅收優惠政策產生的影響，針對不同經營效益企業的對比研究，是本文研究的創新點和重點。本文將在眾多學者研究的基礎上,運用省級面板數據將最小二乘回歸與分位數回歸兩種結果進行對比分析,針對經營效益不同分布企業進行深入研究。同時使用Boostrap法檢驗稅收優惠下企業研發投入對經營效益的中介效應是否顯著，得到更準確的結論。

三、理論分析與研究假設

（一）稅收優惠政策的影響原理

高新技術企業主要以研發創新來促進行業發展，由于行業特性，創新產出（新技術、新產品等）易導致市場壟斷和外部性，使市場失去自我調節作用。壟斷和外部性會使市場這只“看不見的手”失去對資源自我配置的能力，導致市場失靈[10]。高新技術企業經營效益主要來源于企業創新產出，而研發創新產生的技術壟斷和外部性，易導致市場失衡。同時研發活動的高成本和高風險等問題，會進一步加大企業創新發展的阻力，影響國家創新驅動經濟發展戰略的實施。因此需要國家給予高新技術企業一定的支持，通過一定的政策手段來調節市場平衡，提高企業研發投入，刺激經營效益，分擔和轉移企業所面臨的風險。如稅收優惠政策。

稅收優惠等宏觀政策可以調整社會資源的配置,解決有效需求不足,避免市場失衡等問題。發揮政策“內在穩定器”的經濟杠桿作用,調節市場，穩定經濟[11]。不僅使高新技術企業得到一定的財務支持，同時能分擔和轉移企業研發和創新過程中遇到的風險。當前針對高新技術企業的稅收優惠政策主要有：

1.所得稅優惠政策

所得稅優惠政策影響高新技術企業經營效益的方式包括直接和間接，其中企業所得稅優惠的直接影響主要是通過降低企業所得稅率和增加減免稅額度來降低企業當期應納所得稅費，或通過后期退稅來增加企業當期收入。減免所得稅和退稅能直接增加企業的凈利潤，提高企業經營效益，相比退稅，減免所得稅的影響時效性更強，更具研究意義。間接影響有：減免所得稅額可以使企業獲得更多研發資金，加大研發投入，有助于企業獲得更多創新產出（新技術和新產品），獲得更多市場份額，刺激利潤。

2.研發費用加計扣除政策

研發費用加計扣除根據高新技術企業實際研發費用按一定比例（當前為175%）提前扣除的應納所得稅額，減少當期應納所得稅額，可直接增加企業當期財務，同時扣除的應納所得稅額可使企業獲得更多的研發資金，提高創新產出，間接提高企業經營效益。此外研發費用加計扣除還具有一定的風險分擔能力，降低研發失敗給企業帶來的經濟損失，有效分擔了企業研發創新活動的壓力。

本研究將通過面板數據的最小二乘回歸和分位數回歸的對比，分析稅收優惠政策對高新技術企業經營效益的影響。同時探究研發費用的中介效應。

（二）研究假設

當市場失靈和研發過程中面臨的眾多風險，企業僅靠自身難以獨自承擔，需要政府給予一定的政策支持。而稅收優惠政策不僅能有效調節市場，而且可以給予企業財務支持，提高企業經營效益。根據高新技術企業享受的兩大主要稅收優惠政策提出假設：

a1：企業所得稅優惠能有效提高高新技術企業經營效應。

a2：研發費用加計扣除對高新技術企業經營效應有正向影響。

稅收優惠政策是根據企業的經營與研發生產活動的實際發生額而給予的稅收層面上的政策優惠，也就是所得稅優惠和研發費用加計扣除與企業經營效益呈正相關關系。因此提出假設：

b1：經營效益高企業享受所得稅優惠程度高于經營效益低企業。

b2：研發費用加計扣除對經營效益高企業的正向影響高于經營效益低企業。

以往研究表明，稅收優惠政策可以降低企業財務壓力，提高企業經營效益，同時對高新技術企業的研發投入有促進作用，而研發投入能使企業獲得新技術、新產品，進而提高企業經營效益。因此提出假設：

c：所得稅優惠條件下，高新技術企業研發投入對經營效益有中介效應。

本文研究結構見圖3。

圖3研究結構圖

四、實證分析

（一）數據來源及變量選取

1.數據來源

研究數據來源于東方財富網、安徽省稅務局官網和安徽省科技廳官網。刪除非連續企業、指標數據缺失和異常數據的企業，選取2013-2018連續6年145家高新技術企業7個指標共870個樣本數據，部分指標數據通過手工整理得到。

2.變量選取

利潤是企業追逐的本質，企業經營效益的主要指標是企業凈利潤[13]，且企業凈利潤數據易獲取，具有準確性。因此將凈利潤(NP)作為被解釋變量。通過前文分析，高新技術企業的主要稅收優惠政策為所得稅優惠和研發費用加計扣除，而企業減免所得稅額和研發費用加計扣除額易獲取，且具有準確性。故選取企業減免所得稅額（TS）作為解釋變量1，將研發費用加計扣除（RDEPD）作為解釋變量2。根據以往眾多研究將高新技術企業的研發費用（RD）作為中介變量。本文選取的控制變量有：企業研究人員個人所得稅（PITFR）、營業收入（OE）、年末資產（YEA）。

表1回歸分析變量名稱及定義

（二）模型選取和描述性統計分析

1.分位數回歸理論

傳統最小二乘回歸只能描述解釋變量對被解釋變量的均值影響，且最小二乘回歸系數估計值易受極端值影響，特別當樣本數據具有顯著異方差，呈厚尾或尖峰分布時，即使在大樣本條件下，最小二乘回歸結果也缺乏準確性。同時最小二乘回歸對樣本數據誤差項要求較多（正態、獨立、同方差）。相比較而言，分位數回歸可以克服純時間序列數據和純橫截面數據難以發現的問題，研究結論更準確，研究范圍更廣泛。當樣本數據有顯著異方差、呈厚尾或尖峰分布時，分位數回歸更準確。分位數回歸系數估計值不受樣本極端值影響，其回歸系數是利用最小化殘差絕對值加權平均來求得。同時分位數回歸對樣本數據誤差項要求僅為獨立。運用分位數回歸分析樣本數據會得到比傳統最小二乘回歸更準確的結論。

針對面板數據回歸分析，運用條件分位數方程對模型進行分位數回歸估計：

其中x'=（x1i,x2i,……xki）'為解釋變量向量，β(τ)=（β1,β2,……βk）'為第τ分位數對應系數向量，τ∈（0,1），αi為誤差項。

求解分位數回歸系數，使被解釋變量Y的觀測值與擬合值之間加權殘差之和最小來估計自變量系數。方程如下：

對觀察值以下的部分殘差賦予權重τ，而觀察值以上的部分殘差賦予權重（1-τ）。當給定τ值，即可求出對應分位數解釋變量的估計系數向量βτ。由于方程不可微，無法通過微分方程求解，可利用Statal5軟件對最小化加權殘差絕對值之和迭代求解不同分位數下對應的解釋變量系數估計值。

2.模型選取

檢驗研究假設，選取回歸模型如下：方程（3）和（4）檢驗假設a1和a2，方程（4）、（5）、（6）檢驗假設c。其中，a0、b0、c0、d0為截距項，a1、b1、c1、d1為解釋變量回歸數，d2為中介變量回歸系數，αi、βi、ηi、γi為控制變量回歸系數，μi為誤差項。運用Bootstrap檢驗中介效應的標準：檢驗中介效應（c1×d2）估計值的置信區間是否含0，置信區間不含0，則中介效應顯著,否則中介效應不顯著[14]。

3.數據描述性統計分析

各指標描述性統計結果如表2。

根據表2，樣本高新技術企業研發費用均值為4.56，達到營業收入均值的35.73%，反映企業研發投入力度較大。研發費用加計扣除均值為5.33，高于企業研發費用16.9%，企業減免所得稅額均值為2.97，占營業收入均值比重為23.24%，減稅額度大，說明國家對高新技術企業創新發展給予了實際的政策優惠。

（三）樣本數據檢驗與回歸模型檢驗

1.樣本數據檢驗

由White檢驗結果得chi2(27)=767.74，Prob＞chi2=0.000，拒絕原假設，樣本數據存在顯著異方差。

表2描述性統計分析

正態檢驗結果如表3。

表3各變量偏度值和峰度值

根據標準當偏度大于0，峰度大于3時，樣本數據呈現厚尾和尖峰分布。經檢驗所選變量的偏度都大于3，峰度都大于0。表明樣本數據分布不具有正態性。

由White檢驗結果得，樣本數據有顯著的異方差。由表3各變量的偏度值和峰度值，得出變量存在厚尾分布和尖峰分布。傳統最小二乘回歸難以保證結論準確性，應當選擇分位數回歸。

2.模型檢驗與結果分析

（1）最小二乘回歸檢驗與分析

數據標準化處理后，根據Hausman檢驗結果（P=0.000），選取固定效應回歸模型檢驗研究假設，結果如表4，M1檢驗假設a1，M2檢驗假設a2。

表4固定效應回歸結果

根據回檢驗結果擬合回歸方程如下：

通過擬合的回歸方程得：政府的稅收優惠政策對經營績效影響顯著。企業減免所得稅額對企業經營效益的影響系數為0.519，研發費用加計扣除影響企業經營效益系數為0.039，假設和假設成立。個人所得稅對企業經營效益有負向影響，營業收入和年末資產對企業經營效益有正向影響。

（2）分位數回歸檢驗與分析

數據經標準化處理后，經分位數回歸結果如表5和表6。

表5減免所得稅額分位數回歸

由表5可得隨著分位值由低端向高端變動，不同分位值的回歸模型判定系數隨著分位值增大而增大。判定系數越大說明回歸直線解釋樣本數據程度越高，回歸結論越可靠。由分位數回歸結果得，除0.1分位值外其他分位值回歸直線的判定系數均高于最小二乘回歸的判定系數，同時除0.1分位值外，減免所得稅額對企業經營績效影響系數的估計標準差都小于最小二乘回歸的系數估計標準差（0.069），說明分位數回歸結果更可靠。且減免所得稅額的分位數回歸系估計標準差隨分位值提高而減小，回歸系數不斷增加，說明所得稅優惠對經營效益高企業正向影響更大，更準確。假設b1成立。減免所得稅額除在0.1分位值的回歸系數不顯著外，其他分位值回歸系數都顯著，假設a1得到進一步驗證。

由表6得隨著分位值的不斷提高，各分位值回歸方程判定系數逐漸提高。除0.1分位值外，各分位值的判定系數都高于最小二乘回歸方程的判定系數，且研發費用加計扣除在各分位值的系數估計標準差都小于最小二乘回歸系數估計標準差（0.044），進一步驗證分位數回歸的結果的可靠性。而研發費用加計扣除回歸系數在0.25分位值之后逐漸減小，0.9分位值上僅為0.17，說明研發費用加計扣除對中低經營效益企業的正向影響更大，假設b2不成立。 同時各分位值的研發費用加計扣除回歸系數為正，假設a2得到進一步證實。但研發費用加計扣除對企業的直接影響較低，在0.25分位值上最大，僅為0.282。

表6研發費用加計扣除分位數回歸

（3）中介效應檢驗與分析

由檢驗結果得減免所得稅額能顯著提升高新技術企業經營效益，則中介效益檢驗前提條件成立。經數據標準化，中介效益檢驗結果如表7。

經Bootsrap檢驗中介效應項（c1×d2）95%的置信區間為[0.005,7,0.018,7]，不含0，同時M3減免所得稅額系數顯著，說明減免所得稅額顯著正向提高企業研發費用，進一步說明減免所得稅額可以通過提升研發費用來提升經營效益，研發費用中介效益顯著。假設c成立。根據Boostrap檢驗標準，研發費用有顯著部分中介效應，大小為0.02。

表7中介效應檢驗

五、結論與建議

對比成果發現分位回歸結論更可靠。分位數回歸結果表明：減免所得稅額和研發費用加計扣除對不同經營效益的高新技術企業都具有顯著正向影響，說明稅收優惠政策發揮了應有的作用，能提升企業經營效益。但研發費用加計扣除對高經營效益企業的影響系數較低，對中低等經營效益企業影響大于高經營效益企業。

同時經中介效應檢驗結果得知，減免所得稅額可以通過提升研發費用來促進企業經營效益，研發費用起部分中介效應，且中介效應較低僅為0.02。說明減免所得稅額通過研發費用提升企業研發創新到經營效應的轉化率低。而高新技術企業主要以研發創新獲得新技術，進而轉化為新產品，獲得經營效益。研發費用在稅收優惠和企業經營效益間中介作用重要性不言而喻。針對以上問題給出建議如下：

（一）加大政策實施力度和準度

國家通過稅收優惠政策的調節手段，不僅給予高新技術企業財政支持，產生直接影響。還通過促進企業研發投入力度，間接提升企業經營效益，產生間接影響。從最小二乘回歸和分位數回歸結果看，研發費用加計扣除對企業經營效益的正向影響低，雖對中低等經營效益企業的影響較大，但也未達到稅收優惠預期的效果。同時企業研發投入產生的中介效應也未達到令人滿意的效果。對此，可考慮對研發費用加計扣除政策適當的加大實施力度，同時提高政策實施準度。加大政策實施力度，可以使高新技術企業獲得更有多的財政支持，同時進一步轉移和分擔企業在研發過程中的風險所帶來的損失，獲得更多研發費用。加大政策實施準度，國家應當依據企業實際的研發活動實施政策，針對有實際研發活動的企業才能享受政策優惠，避免“鉆政策空子”現象。同時及時檢測政策效果，這對于政策實施者和政策享受者來說是互利共惠的。

（二）提升研發費用的中介效應

研發費用在減免所得稅額和企業經營效益之間起部分中介效應，但效應較低，無法滿足企業發展要求。對此應當引起重視。

從企業自身角度出發，企業要嚴抓研發投入到創新產出的轉化率，通過前文數據分析可得歷年企業的研發費用支出較高，高達營業收入的35.73%。如果高投入不能實現高產出，企業發展無從談起，所以企業要嚴抓研發投入到創新產出轉化率。同時企業不能過分的把目光聚焦在享受稅收優惠上，不能形成對優惠政策的依賴性。自身發展才是硬道理，重點要進行科技研發，追求高效的創新產出，要緊密與市場聯系起來，充分做好研發活動前的市場調研工作，確保研發創新成果滿足市場需求，能有效轉化成企業經營效益。

從政府角度出發，高新技術企業稅收優惠政策屬于事后優惠型政策。沒有對企業研發過程及研發失敗的風險給予考慮,同時 我國當前針對高新技術企業的風險管控機制還不夠成熟,嚴重制約企業的創新與發展。因此,應當針對企業研發過程及研發失敗等環節考慮設計相應的優惠政策,能有效轉移或分擔企業研發活動的風險，降低企業的風險顧慮。比如在企業研發活動前提取一部分資金作為準備金，例如，研發、虧損和失敗準備金等。準備金制度是一種有效的風險分擔機制，可減輕企業對高新技術研發過程中的風險及研發失敗的顧慮，提高企業研發活動的積極性，使企業獲得更多創新產出，實現創新驅動經濟發展。