現階段我國企業研發結構失衡的動因與破解策略
——基于馬克維茨投資組合模型的應用及實證檢驗

姜 安，黃惠丹，吳松彬

(1.深圳大學 馬克思主義學院；2.深圳大學 經濟學院，廣東 深圳 518060)

0 引言

技術創新是產業結構優化升級和經濟發展的重要源泉[1]。然而，有學者發現，我國在科技創新方面大規模投入并未促進全要素生產率提升，科技創新陷入困境[2-3]。其中一個非常關鍵的問題是我國研發結構存在嚴重缺陷。作為經濟增長的基礎動力，研發，特別是其結構特征，反映一國經濟發展的內在驅動力和未來經濟增長的內在穩定機制[4]，對于激發企業活力和科技創新至關重要。因此，如何優化研發結構是優化企業生產要素、推進經濟高質量發展亟待關注的議題。

本文潛在貢獻主要有以下幾點：①在理論研究上，首次運用馬克維茨投資組合模型從理論上揭示企業開展低質量創新的動因，加深了對企業研發結構失衡動因的理解；②在研究視角上，重點研究了政策對企業研發結構的作用，拓展了政策有效性的相關研究；③在研究內容上，首次實證檢驗了研發加計扣除政策和高新技術企業15%稅率式優惠政策對基礎研究、應用研究和試驗發展支出的激勵效應，為回答現階段企業研發結構是否失衡，以及政府“一刀切”的研發稅式扶持政策是否抑制我國企業研發結構優化提供了經驗證據，拓展了政府創新政策和企業微觀行為研究，也為政府如何精準實施研發扶持政策、優化企業研發結構提供了政策方向。

1 理論模型設計

鑒于利潤最大化的理性企業傾向于風險小、短期收益大的試驗發展支出，忽視風險大、短期收益低的基礎研究投入，而馬克維茨投資組合模型[5]正是刻畫收益與風險權衡取舍關系的經典模型，本文將不同風險的研發支出視作不同風險的投資，將馬克維茨投資組合模型應用于企業研發投資組合中，嘗試對企業避險趨利行為進行刻畫，從理論上揭示我國企業研發結構現狀和動態演繹風險收益不匹配是企業研發結構失衡的重要原因。

馬克維茨投資組合模型刻畫的是投資過程中廣泛存在的風險收益權衡取舍問題。考慮到企業基礎研究、應用研究和試驗發展支出的風險與收益異質性，本文嘗試將3種研發支出納入馬克維茨投資組合模型中，在給定符合事實參數(收益率和風險參數)的條件下，求解3類研發投資最佳組合權重，同時驗證微觀企業研發結構失衡現狀和原因。遵循馬克維茨模型框架，本文將企業R&D投資分為基礎研究、應用研究和試驗發展，對應的收益率和風險符號定義為：

(1)

(2)

利用拉格朗日乘子法求得3種R&D投資比重，大小分別為：

(3)

其中，由于基礎研究、應用研究和試驗發展比重由3類研發支出的風險參數組成，難以看出3種研發投資比重變動關系。因此，為更直觀揭示3種研發投資比重的動態關系，在變動企業預期收益率(μp)的基礎上，本文嘗試將基礎研究、應用研究和試驗發展的歷史收益率和波動率賦予符合基本事實的常數，并對方程求解，再觀察企業研發結構變動情況。考慮到基礎研究、應用研究和試驗發展支出的收益逐漸遞增，而風險逐步遞減(由企業短期利潤最大化屬性決定)，本文分別設置3類研發支出歷史收益率為0.03、0.05和0.06，歷史波動率分別為0.8、0.7和0.6，相關參數見第3行(參數賦值行)。為揭示我國企業研發結構現狀，本文運用MATLAB 2015b軟件分別計算3種R&D支出的投資比重，結果見表1。

表1 基礎研究、應用研究和試驗發展投資比重動態變化

在給定上述參數(波動率和歷史收益率)基礎上發現，基礎研究投資比重隨著預期收益率(μp)增加(從0.049 06不斷上升至0.057 57)而下降(從0.025 388逐步下降至0.000 0)，試驗發展投資比重則隨著預期收益率增加而提高(從0.413 26上升至0.756 78)。如圖1所示，隨著預期收益率增加，企業會更青睞風險小、收益高的試驗發展支出，而忽視風險大、收益低的基礎研究，從而導致企業研發結構失衡。這在一定程度反映出我國企業研發結構確實存在失衡問題。由于基礎研究和應用研究的風險—收益不匹配，增加風險較小而短期收益較大的試驗發展投資比重是企業最佳研發投資策略，這也直接造成微觀企業研發結構局部失衡現象。

為驗證風險—收益不匹配是企業研發結構失衡的原因，本文互換基礎研究和試驗發展收益率，在保持其它參數(歷史收益率和波動率)不變的情況下，觀察3種研發支出的投資比重變動情況(見表2)。結果顯示，隨著預期收益率提升，基礎研究投資比重由0.319 96上升至0.698 07，試驗發展研究支出比重則隨預期收益率增加而下降(從0.339 32下降至0.000 0)。如圖2所示，當風險與收益匹配時，保持其它參數不變，基礎研究投資比重隨著預期收益率(μp)增加呈上升態勢，企業研發結構得到優化。這間接印證了風險收益不匹配是我國企業研發結構失衡的原因，同時也預示著在風險不變的情況下，提高基礎研究收益率可優化企業研發結構。為驗證仿真結果的穩健性，考慮到基礎研究、應用研究和試驗發展具有一定相關性，即三者各自收益率的相關系數不為零，在保持收益率和風險系數不變的前提下，運用MATLAB軟件求解最優投資組合，結果顯示，基本理論結果并未發生實質性改變，具體結果見圖3、4。

圖1 風險收益不匹配情境下3類研發支出投資比重動態變化

圖2 風險收益匹配情境下3類研發支出投資比重動態變化

表2 1種研發支出投資比重動態變化(僅互換基礎研究和試驗發展支出收益率)

圖3 考慮相關性后3種研發支出投資比重動態變化

圖4 考慮相關性后3種研發支出投資比重動態變化(僅互換基礎研究與試驗發展支出收益率)

2 研究策略

本文將馬克維茨投資組合模型應用于企業研發投資組合中，從理論上揭示企業研發結構失衡，同時驗證了研發支出的風險收益不匹配是企業研發投入結構失衡的原因。而回答我國政府“一刀切”的R&D稅式扶持政策加劇還是抑制了企業研發結構失衡以及如何優化則成為破解我國研發結構失衡的關鍵。鑒于我國R&D稅式減免來源于當期研發支出，可將企業因當期研發支出獲得的R&D稅式減免額看作當期研發支出收益。因而，本文通過考察R&D稅式扶持政策的減稅效應，分析不同風險研發支出的收益，間接揭示企業各研發支出所獲收益和自身所需承擔風險程度，以及我國企業研發支出風險收益是否匹配。那么，同等單位的稅收減免額對不同研發支出的激勵效應一樣嗎？據此，本文通過實證分析R&D稅式扶持政策的激勵效應，探討不同風險研發支出投資情況，考察政府R&D稅式扶持政策是否抑制了我國企業研發結構失衡。

2.1 模型設定

2.1.1 政府R&D稅式扶持政策的減稅效應模型設定

政府R&D稅式扶持政策的減稅效應反映了企業參與研發活動的收益情況，間接揭示了政府替企業分擔研發風險的程度或企業自身所需承擔研發支出風險的程度。由于研發加計扣除和高新技術企業15%稅率式優惠是目前中國兩個典型的稅式激勵方式，本文主要考察研發加計扣除和高新技術企業15%稅率式優惠對基礎研究、應用研究和試驗發展支出的減稅效應。雙向固定效應面板模型設定如下：

lgrdtax=β0+βi×yi+year+ε,i=1,2,3

(4)

lgtax=β0+βi×yi+year+ε,i=4,5,6

(5)

式(4)揭示了研發加計扣除稅式優惠政策對不同研發活動的減稅效應，yi(i=1,2,3)分別代表基礎研究、應用研究和試驗發展科技活動支出的自然對數，分別記作lgbasic、lgappied和lgexp。式(5)揭示了高新技術15%稅率式優惠政策對不同研發活動的減稅效應，yi(i=4,5,6)分別代表基礎研究、應用研究和試驗發展科技活動支出的自然對數，也分別記作lgbasic、lgappied和lgexp。估計系數β1、β2、β3和β4、β5、β6的經濟解釋是，基礎研究、應用研究和試驗發展支出每增加1單位，對應因變量研發加計扣除稅收減免(lgrdtax)和高新技術企業所得稅減免(lgtax)將會分別增加β1、β2、β3和β4、β5、β6個單位。

2.1.2 政府R&D稅式扶持政策的激勵效應模型設定

政府R&D稅式扶持政策的激勵效應揭示了不同風險研發支出的投資情況，其衡量的是政府1單位R&D稅式減免將帶來多少研發支出。若試驗發展支出變動量高于非試驗發展支出，則意味著政府加劇企業研發結構失衡，反之則優化。為緩解政府R&D稅式激勵與企業研發支出雙向因果導致的內生性問題，本文參考Thomson(2017)的模型設定，設置6個動態面板回歸模型，分別驗證兩種R&D稅式扶持政策對企業基礎研究、應用研究和試驗發展支出的激勵效應。動態面板回歸方程如下：

lgy=α0+α8L.lgy+αiL.lgrdtax+Θ×Controls+ε，i=1,2,3

(6)

lgy=α0+α7L.lgy+αiL.lgtax+Θ×Controls+ε,i=4,5,6

(7)

其中，lgy代表累計基礎研究(lgsumbasic)、累計應用研究(lgsumappied)和累計試驗發展(lgsumexp)的自然對數，其衡量的是各省份3類研發資本存量。參考白俊紅(2011)的研究，累計基礎研究、應用研究和試驗發展支出計算公式如下：

yt=(1-δ)×yt-1+basict/appliedt/expt

(8)

其中，δ代表研發資本折舊率，參考已有研究，本文設定δ為10%。yt代表t時刻的累計基礎研究、累計應用研究和累計試驗發展實際支出，符號分別記作lgsumbasic、lgsumappied和lgsumexp。符號basict、appliedt和expt分別對應t時刻的基礎研究、應用研究和試驗發展實際支出。方程分別揭示了研發加計扣除和高新技術企業15%稅率式優惠政策對基礎研究、應用研究和試驗發展支出的激勵效應。

為防止遺漏變量問題，本文引入個體異質性、時間效應(刻畫宏觀政策效應)作為虛擬變量，符號記作Dum。同時，考慮到企業規模(lgas)、盈利能力(roa)、所有制(ownership)和制度環境(market)也是影響企業研發投入的重要因素，因此控制變量Θ×Controls的線性組合形式如下：

Θ×Controls=θ1lgas+θ2roa+θ3ownership+θ4market+Dum

(9)

2.2 變量測度

2.2.1 核心變量測度

(1)基礎研究和應用研究支出。研究支出包含基礎研究、應用研究和試驗發展支出。目前尚無專有數據庫統計工業企業基礎研究、應用研究等研發細項支出。《中國科技統計年鑒》是目前統計工業企業科技活動最為權威的數據來源之一，但也只統計了規上工業企業當年合計基礎研究、應用研究支出。由于工業企業研發支出中試驗發展支出占研發支出95%以上，該年鑒統計了規上工業企業分省份試驗發展支出，而各省份規上工業企業基礎研究和應用研究支出只能通過估算得到。本文估算步驟如下：首先，利用年鑒中總研發支出和試驗發展支出，計算出每年各省份基礎研究和應用研究總支出；然后，根據年鑒中規上工業企業基礎研究和應用研究占比，進一步推算出各省份每年的基礎研究和應用研究實際支出金額。此外，為防止異方差和奇異值問題，本文對基礎研究和應用研究支出分別加1取對數，符號分別記作lgbasic和lgapplied。

(2)試驗發展支出。各省份規模以上企業試驗發展支出可直接通過《中國科技統計年鑒》查詢獲得。為避免異方差和奇異值問題，本文對應用研究支出加1取對數處理，符號記作lgexp。

(3)政府R&D稅式扶持變量。研發加計扣除和高新技術企業15%稅率式優惠政策是中國政府R&D稅式扶持政策的典型代表。已有研究多通過設置虛擬變量衡量R&D稅式激勵，而單一虛擬變量無法刻畫R&D稅式激勵與企業研發支出的線性關系，也無法捕捉中國多樣化R&D稅式扶持政策的真實作用效果。因此，本文選取真實的R&D稅式減免額作為R&D稅式支持變量的衡量指標。考慮政策典型性和數據可獲得性，本文采取研發加計扣除和高新技術企業15%稅率式優惠兩種典型稅式支持政策。《工業企業科技活動統計年鑒》詳細統計了規上工業企業兩種R&D稅式減免數據，由于R&D稅式支持政策從2008年開始，因而相關R&D減免數據在2009年才被《工業企業科技活動統計年鑒》收錄，而目前該年鑒更新至2016年(2015年數據)，因此數據區間選自2009—2016年。為避免奇異值和異方差問題，本文分別將兩種R&D稅收減免加1取自然對數，作為高新技術企業15%稅率式優惠和研發加計扣除支持政策的替代變量，分別記作lgtax和lgrdtax，同時在實證模型中，均滯后一期。變量定義及計算方式見表3。

2.2.2 控制變量測度

規模(size)反映地區研發實力基礎。熊彼特認為，企業規模越大，研發支出越多。而研發支出越多，越容易提升研發成功率。借鑒吳松彬等(2018)的研究，本文選取各省份總資產作為樣本省份規模變量衡量指標。盈利能力(roa)是企業創新投入的重要影響因素。企業研發支出主要有外部資金來源和內部資金供給，較高的盈利能力一定程度上能保障企業內部研發資金供給，間接影響企業研發成功率。借鑒孫早等(2016)的做法，本文將各省份銷售收入與總資產之比作為盈利水平高低的衡量指標。在中國情境下，所有制屬性是不容忽視的因素。國有企業因代理問題造成研發支出意愿不足直接影響研發成功率。借鑒馬文聰等(2017)的研究，采用各省份國有企業銷售收入與總銷售收入之比測度企業經濟所有制屬性。市場化程度(market)決定地區營商環境的好壞，該變量通過分省份市場化指數測度。相關數據分別來自各年份《中國統計年鑒》和《中國分省份市場化指數報告(2016)》。

2.3 數據說明

目前R&D稅式支持數據獲取渠道主要有估算[12]、稅收調查數據[13-14]和《工業企業科技活動統計年鑒》[15]。由于關于政府異質性科技扶持(同時包含政府事前R&D補貼、事中研發加計扣除和事后激勵的企業所得稅減免)的微觀數據難以獲得，但《工業企業科技活動統計年鑒》統計了規模以上企業的政府異質性R&D扶持政策宏觀數據。鑒于此，本文采用《工業企業科技活動統計年鑒》數據實證檢驗中國政府R&D稅式扶持政策的減稅和激勵效應。考慮《工業企業科技活動統計年鑒》中研發費用加計扣除減免稅、高新技術企業減免稅指標從2009年開始統計，為保持研究時間一致性，本文選取2010—2016年(2009—2015年實際發生數據)作為研究對象。因此，本文的政府R&D稅式扶持數據來自2010—2016年《工業企業科技活動統計年鑒》省級數據。其中，各省份總資產、國有企業利潤等省級創新指標均來自《工業企業科技活動統計年鑒》。此外，基礎研究、應用研究由《中國科技統計年鑒》中規模以上企業試驗發展數據估算所得。由于西藏部分統計指標缺失嚴重，予以剔除，最終研究樣本為2010—2016年我國內地30個省(直轄市、自治區)210個觀測樣本。計算結果如表5所示。

表3 變量定義及計算

3 政府研發稅式優惠政策的減稅效應

根據理論分析和模型設定，本文通過實證考察研發稅式優惠政策的減稅效應，分析不同風險研發支出收益和企業各研發支出自身所需承擔風險程度，揭示我國企業研發支出風險收益匹配情況。表4報告了政府R&D稅式扶持對不同研發支出的減稅效應。其中，第1～3列顯示了研發加計扣除政策對基礎研究、應用研究和試驗發展支出的減稅效應。第1列結果顯示，基礎研究變量的估計系數為正，但不顯著，說明研發加計扣除政策對基礎研究支出并未產生顯著減稅效應，企業進行高風險的基礎研發活動并未得到政府稅式資金減免和風險分擔，企業自身將承擔基礎研究支出的全部風險。第2列結果顯示，應用研究支出變量的估計系數為0.116，且在10%的置信水平上顯著為正，其經濟意義是，應用研究每多增加10單位，企業會得到政府1.16單位的研發加計扣除稅收減免和風險分擔，企業自身會承擔8.84單位的應用支出研發風險。第3列結果顯示，試驗發展支出變量的估計系數為0.846，在1%的置信水平上顯著，即試驗發展每多支持10單位，企業將得到政府8.46單位的研發加計扣除稅收減免和風險分擔，企業自身將承擔1.54單位的試驗發展支出研發風險。可見，研發加計扣除政策對試驗發展的減稅效應顯著高于基礎研究和應用研究，而企業自身承擔的基礎研究風險高于應用研究和試驗發展支出。第4～6列顯示了高新技術企業15%稅率式優惠對基礎研究、應用研究和試驗發展支出的減稅效應，結果顯示，3類研發支出的估計系數均不顯著，說明企業進行3類研發支出并未增加高新技術企業15%稅率式減免。上述結論在不同區域內也顯著成立。

表4 政府R&D稅式扶持政策的減稅效應

4 政府研發稅式優惠政策的短期激勵效應

上述實證分析了政府研發稅式優惠政策的減稅效應，考察了不同風險研發支出收益和企業各研發支出自身所需承擔風險程度，揭示了我國企業研發支出風險收益匹配情況。后續實證擬通過分析研發稅式優惠政策的激勵效應考察不同風險研發支出的投資情況，驗證我國企業研發投入結構是否失衡以及風險收益不匹配是否帶來研發結構失衡。最后考察政府研發稅式優惠政策對我國企業現有研發投入結構的影響，同時進一步討論激勵效應是否受區域影響。

4.1 短期激勵效應基本回歸結果

表5～7報告了政府不同R&D稅式扶持對企業基礎研究、應用研究和試驗發展支出的短期激勵效應。表5報告了政府不同R&D稅式扶持對企業基礎研究活動支出的短期激勵效應。結果顯示，研發加計扣除政策變量的估計系數雖普遍為正，但均不顯著，說明研發加計扣除政策未能促進企業基礎研究投入。原因可能是現有R&D稅式扶持政策尚處于調整和優化階段，還未制定專門激勵企業基礎研究投入的政策，且基礎研究主要由研發人員完成，而涉及研發人員相關費用的研發加計扣除條例于2016年才被正式提出，本文研究區間為2009—2015年，因此在研究區間內研發加計扣除政策并未對基礎研究真正發揮效力。高新技術企業15%稅率式優惠變量的估計系數均為負，且部分列(第4、7列)的回歸系數在10%的置信水平上顯著，說明高新技術企業15%稅率式優惠可能會抑制基礎研究投入。原因可能是基礎研究短期內并不能夠幫助企業占據更多行業市場份額，因此企業受限于融資約束，不會將過多資金用于基礎研究。

表5 政府不同R&D稅式扶持政策對基礎研究活動支出的短期激勵效應(SYS-GMM)

表6報告了不同R&D稅式扶持對應用研究支出的短期激勵效應。結果顯示，第2～7列中，變量L.lgrdtax的估計系數在0.09上下浮動，且均在1%的置信水平上顯著，說明研發加計扣除減免對企業應用研究活動支出具有較強的激勵效應，即研發加計扣除政策有利于提升企業應用研究活動支出，一定程度上有助于緩解企業研發結構失衡。第2～7列中，變量L.lgtax的估計系數雖為正，但均不顯著，說明15%稅率式優惠對企業應用研究活動支出的激勵效應不顯著。原因可能是享受高新技術15%稅率式優惠政策的企業多為國家級高新技術企業，這類企業普遍與科研機構、高校建立了良好的合作關系，這種開放式創新模式間接抑制了企業應用研究投入。

表7報告了不同R&D稅式扶持對試驗發展支出的短期激勵效應。第7列中，變量L.lgrdtax和L.lgtax的估計系數均在1%置信水平上顯著為正，分別為0.0478和0.0236，說明研發加計扣除和高新技術企業15%稅率式優惠對試驗發展支出均具有顯著正效應。原因可能是試驗發展支出處于研發鏈條末端，該環節研發失敗的可能性較低，不論是享受15%稅率式優惠的國家級高新技術企業，還是享受研發加計扣除的中小型企業，都熱衷參加此類研發活動。因此，兩種政策對試驗發展支出的激勵效應均較為顯著。

4.2 短期激勵效應區域異質性討論

為進一步檢驗政府R&D稅式扶持政策的短期激勵效應，本文將樣本分為東中和西北部兩組，考察政府R&D稅式扶持政策對不同區域企業研發投入的影響差異，結果見表8。研究發現，研發加計扣除政策對東中部地區3類研發支出均有顯著促進作用，且該政策對基礎研究(系數為0.193)和應用研究(系數為0.146)的激勵效應顯著高于試驗發展(系數為0.036 4)，這表明研發加計扣除政策一定程度上可優化東中部地區企業研發結構。高新技術企業15%稅率式優惠僅對西北部地區企業的試驗發展有促進作用，不利于西北部地區企業研發結構優化。

表6 政府不同R&D稅式扶持政策對應用研究活動支出的短期激勵效應(SYS-GMM)

表7 政府不同R&D稅式扶持政策對試驗發展活動支出的短期激勵效應(SYS-GMM)

綜上所述，無論是整體還是分區域，研發加計扣除政策均有利于企業研發結構優化。短期激勵效應基本回歸結果顯示，短期內研發加計扣除政策對基礎研究投入雖然沒有顯著激勵效應，但對應用研究和試驗發展支出具有顯著正效應，且前者的估計系數(0.09)顯著高于后者(0.01)，說明該政策通過激勵企業加大應用研究投入從而優化企業研發結構。分區域看，研發加計扣除政策對東中部企業基礎研究和應用研究的激勵效應顯著高于試驗發展，印證了該政策可優化企業研發結構的觀點。基本回歸結果顯示，高新技術企業15%稅率式優惠僅對試驗發展支出具有顯著正效應，分區域看，該政策僅對西北部地區企業試驗發展支出具有促進作用。這表明高新技術企業15%稅率式優惠一定程度上不利于企業研發結構優化。該政策作用對象是國家級高新技術企業，該類企業理應優化企業研發結構，帶動整體科技水平提升，而實證表明政策效果與政府制定政策初衷偏離，使政府讓渡資金使用效率降低。

表8 政府不同R&D稅式扶持政策在不同區域的短期激勵效應(SYS-GMM)

5 結論與政策啟示

緩解企業研發結構失衡是政府踐行創新驅動發展戰略、緩解經濟下行壓力、推進經濟高質量發展的關鍵。本文首次將馬克維茨投資組合模型應用于不同風險研發投資中，從理論上揭示了風險收益不平衡是影響企業研發結構失衡的關鍵因素，進而通過實證測算、比較政府研發稅式支持對基礎研究、應用研究和試驗發展支出的減稅和激勵效應。研究發現，無論理論推導還是實證檢驗均表明，現階段我國企業研發結構存在失衡，且研發支出的風險收益不匹配是企業研發結構失衡的根本原因。即政府研發稅式支持對風險較小的試驗發展具有較強的減稅效應，而對風險較大的基礎研究減稅效應不足。政府“一刀切”的研發稅式支持政策通過促進企業加大試驗發展而抑制了企業研發結構優化。區域異質性分析結果表明，研發加計扣除政策利于優化企業研發結構，而高新技術企業15%稅率式優惠一定程度上加劇了企業研發結構失衡程度。

研究表明，我國企業研發投入結構存在失衡,且研發支出風險收益不匹配是企業研發投入結構失衡的根本原因。即風險較大的基礎研究和應用研究短期收益較小，而風險較小的試驗發展卻具有較高的短期收益率。因此，緩解企業研發支出風險收益不匹配是破解中國企業研發投入結構失衡的關鍵。Arrow[16]指出，企業需要政府研發扶持彌補企業基礎研究支出收益不足，因此政府要對企業不同風險研發支出實施不同激勵力度的研發稅式扶持政策，根據研發支出風險大小，嘗試設置支持力度梯級遞減的研發支持體系，間接提升風險較大的研發支出收益，緩解企業研發支出風險收益不匹配，進而優化企業研發結構。

2019年政府出臺的最新研發稅式扶持政策仍停留在提高研發支持力度層面，如研發加計扣除政策的加計扣除比例由先前的150%上升至225%，尚未根據不同研發風險制定相應研發扶持政策。我國經驗數據和實證結果顯示，增加企業基礎研究投入是優化我國企業研發結構的重要抓手。因此，政府應出臺專門作用于基礎研究和應用研究支出的研發稅式支持政策，同時加大基礎研究的研發加計扣除比例，適當提升高新技術企業所得稅法定優惠稅率。此外，制度環境也是優化企業研發結構不容忽視的重要因素。實證結果表明，無論短期還是長期，兩種稅式扶持政策對西北部地區基礎研究、應用研究和試驗發展支出影響均不顯著。這表明政府在出臺研發稅式扶持政策和調整力度的同時，還應完善地區營商環境和制度體系，營造良好的創新生態環境和創新系統，充分釋放創新紅利。