財稅激勵政策對高精尖產業發展的效用研究

春雨童，王傳生，劉玉成，2

(1.首都經濟貿易大學 管理工程學院，北京 100070；2.南京財經大學 國家重點實驗室，江蘇 南京 210003)

一、問題提出

財政補貼和稅收優惠是政府在經濟領域中經常使用的財稅激勵政策，是政府實施經濟監管的重要手段。為促進“高精尖”產業的發展，北京市加強了對相關企業的財稅激勵政策扶持力度，例如批準設立“高精尖”產業發展基金和科技創新基金，采用PPP 模式支持投資建設北京市大數據研究平臺，制定有利于創新驅動的中關村國家自主創新示范區稅收政策等[1]。然而，財稅激勵政策與企業發展之間的關系是復雜的，前者對后者可能存在擠入和擠出兩種截然相反的作用。財稅激勵政策在合理范圍內，會促進企業的科技研發和創新，產生擠入作用；而政策力度超過一定閾值，會使得企業依賴于政策補償而喪失發展活力，產生擠出作用。財稅激勵政策是政府對市場進行調控的重要手段，特別是在國家重點發展和培育的領域使用財稅激勵政策具有必然性。本文針對北京市“高精尖”產業發展情況，定量分析財政補貼和稅收優惠兩項財稅激勵政策對企業經營績效的影響，并根據相應的實證結果提出優化財政補貼和稅收優惠政策的建議。

二、文獻回顧

針對政府對“高精尖”產業的扶持政策，學者們提出了不同的觀點。一方面，有學者認為政府應當逐步減少對“高精尖”產業的資金支持，而增加對民生的支出。高培勇(2011)認為在中國轉變經濟發展方式不斷向高質量增長轉變的初期，受迫于資源環境的約束和面對經濟“新常態”，政府應更多地使資金流入民生領域而不應過度干預市場[2]。賈康(2013)認為在財政支出領域，政府應積極探索將減稅和免稅納入預算管理的“稅收支出”新模式，不斷改善財稅支出結構。對于財政支出新模式的探索并不意味著金融業絕對退出“高精尖”產業領域，而是對金融業采取“進而有度，退而有序”的方式進行引導。其中，“進而有度”要反映國家的財稅激勵政策對“高精尖”產業領域轉型升級的主導地位；“退而有序”是要確保政府與市場之間的無縫銜接，從而對一些企業的騙補、尋租等不公平競爭行為進行打擊，這也有利于政府合理實行職權，避免其缺位越位[3]。另一方面，有學者認為政府應將財政支出投入經濟發展中的薄弱環節，這就需要相應的法律法規保證財稅激勵政策的規范使用。賈康等(2009)提出在“高精尖”產業領域中，財政支出應當能夠緩解企業等市場主體的融資約束，從而增強企業的競爭力[4]。孔東民等(2013)提出政府應減少對那些具有一定市場競爭力的企業等市場主體的干預，特別是應降低對它們的財稅激勵強度，這有利于發揮市場的基礎性作用，實現優勝劣汰，對于優化資源配置能夠起到很好的促進作用[5]。張學功(2013)提出財政補貼要體現其競爭性的原則，嚴格遵循相應的補貼程序，從而實現其鼓勵創新的最初目的，避免尋租、騙補等現象的出現[6]。余明桂等(2010)提出要對政府的財政補貼行為進行嚴格的審計和監督，防止尋租、政企合謀等不公平現象，從而維護市場的公平競爭。

另外，學者關于財稅激勵政策對企業經營績效影響的研究結論不盡相同[7]。針對財政補貼政策對企業經營績效的影響，部分學者認為在促進企業等市場主體的技術水平提升方面，政府的財政補貼毋庸置疑地產生了推動作用[8-9]。王等人(Wang et al.，2015)指出財政補貼能夠對企業等市場主體的技術水平提升起到推動作用，原因主要是財政補貼大大降低了企業的研發資金約束[10]。研發資金的增加，能夠激發企業進行技術創新的積極性，在提高和增加生產率和產出的同時，還能夠進一步提升企業的內在價值[11]。技術水平提升的最主要目的是提高企業的投資回報率，財政補貼對企業進入良性的技術推動過程具有很強的支撐作用[12]。企業等市場主體的研發積極性多源自政府財政補貼的激勵，財政補貼對企業等市場主體內部的研發支出也能起到一定的激勵作用[13-14]。除了積極的影響外，有學者認為財政補貼會給企業經營帶來消極影響。邵敏和包群(2012)發現政府的補貼對象往往是“弱者”[15]。盡管此類企業能夠在短期內緩解融資約束、提升營利能力，但可能因此更加缺乏改善經營發展方式的動力，導致這種增長不可持續[16]。宋麗穎和楊潭(2016)分析了財政補貼對新能源上市公司的影響，發現財政補貼政策對企業規模、效率和技術進步的影響是顯而易見的，但卻不能提高企業的利潤率[17]。張洪輝(2014)分析了財政補貼的行業差異，發現財政補貼能夠提高紡織業、木材家具業和金屬非金屬制品業的營利能力，但卻對農業、造紙業和交通運輸業的營利能力產生了顯著的抑制作用[18]。

針對稅收優惠政策對企業經營績效的影響，部分學者在分析稅收優惠政策對中小上市公司的經營績效的影響時發現，所得稅的稅收優惠政策可以提高中小企業的營利和投資能力，但增值稅的稅收優惠政策卻不利于企業營利能力的提高，而這種負效應將隨時間的增加而逐漸減弱[19-21]。楊楊等(2014)認為造成這種影響的主要原因是中小企業獲得的稅收優惠政策不能增加現有企業的價值，但從長遠來看，它卻可以增強其內在價值[22]。秦夷飛和崔滿紅(2016)比較了財政補貼和稅收優惠政策對中小企業利潤的影響，發現稅收優惠的政策效果更加明顯[23]。還有學者分析發現企業研發投入強度與財政補貼之間呈現倒U型的非線性關系[24]。柳光強等(2015)在研究信息產業領域的上市公司時，發現財政補貼的政策效果要劣于稅收優惠[25]。馬玉琪等(2016)認為這兩項財稅激勵政策都有利于提高企業，特別是中小企業在初期階段的經營能力，但這種影響是不可持續的，而且財政補貼政策本身也會“失靈”。因此，從長遠來看，財稅激勵政策并不一定能提高企業的發展能力[26]。

根據對現有文獻的梳理可以發現，以財稅激勵政策為視角對產業或行業進行研究的成果已經較為豐富，但很少有文獻從微觀視角研究財政補貼和稅收優惠政策對“高精尖”產業企業經營績效的影響。本文選取屬于“高精尖”產業的北京市上市公司為樣本，從定量的角度運用固定效應模型分析財政補貼和稅收優惠政策對企業經營績效的影響，并采用廣義傾向得分匹配方法檢驗結果的穩健性。

三、研究設計

(一)變量選擇與定義

1.核心變量

(1)凈資產收益率(roe)。該指標是指公司稅后利潤除以凈資產得到的百分率，反映股東權益的收益水平，用以衡量公司運用自有資本的效率。凈資產收益率體現了自有資本獲得凈收益的能力。該指標值越高，說明投資帶來的收益越高。

(2)生產率(te)。該指標是指一個系統的總產出量與全部生產要素真實投入量之比，反映企業的投入產出效率。這里的生產率采用基于參數法的隨機前沿模型來進行估計，其中以營業總收入作為產出，企業員工數與固定資產總額作為投入。

(3)營業收入增長率(lnrevenue)。營業收入增長率反映了上市公司的發展速度變化特征，該指標體現了上市公司經營活動變化的業績情況，用營業總收入的自然對數表示。

(4)財政補貼(subsidy)和稅收優惠(ssyh)。財政補貼以上市公司非經常性損益項目中的“政府補助”數據作為代理變量。政府補助主要指企業從政府無償取得的貨幣性資產或非貨幣性資產，但不包括政府作為企業所有者投入的資本。稅收優惠以上市公司現金流量表中的“收到的各項稅費返還”數據作為代理變量。

2.相關控制變量

營利能力(yynl)為企業的凈利潤與營業總收入的比值；管理能力(manage)為企業的管理費用與營業總收入的比值；資產負債率(zcfzl)為企業負債總額與資產總額的比值；資產流動性(zc_ldx)為流動資產與流動負債之差占總資產的比重。

(二)模型構建

本文根據研究數據對固定效應模型和隨機效應模型進行了豪斯曼(Hausman)檢驗，結果顯示P值在10%的顯著性水平下拒絕原假設，因此選用固定效應模型進行回歸分析。

基準回歸模型設定如下:

roejt=α0+α1lnsubsidyjt+α2lnsubsidy_sqjt+α3∑Xjt+μj+γt+εjt

(1)

tejt=α0+α1lnsubsidyjt+α2lnsubsidy_sqjt+α3∑Xjt+μj+γt+εjt

(2)

lnrevenuejt=α0+α1lnsubsidyjt+α2lnsubsidy_sqjt+α3∑Xjt+μj+γt+εjt

(3)

roejt=α0+α1lnssyhjt+α2lnssyh_sqjt+α3∑Xjt+μj+γt+εjt

(4)

tejt=α0+α1lnssyhjt+α2lnssyh_sqjt+α3∑Xjt+μj+γt+εjt

(5)

lnrevenuejt=α0+α1lnssyhjt+α2lnssyh_sqjt+α3∑Xjt+μj+γt+εjt

(6)

式(1)至式(6)中，roejt、tejt、lnrevenuejt分別代表企業的凈資產收益率、生產率和營業收入增長率，lnsubsidyjt、lnssyhjt分別代表上市公司獲得的財政補貼和稅收優惠的自然對數。考慮企業經營績效與政府的財稅激勵政策之間可能存在非線性關系，因此在模型中分別加入財政補貼和稅收優惠自然對數的平方項lnsubsidy_sqjt和lnssyh_sqjt。Xjt為一系列控制變量，μj代表固定個體效應，即不隨時間改變的影響因素，γt代表時間效應，用于控制隨時間改變的影響因素，εjt為隨機擾動項。

四、實證分析

(一)數據來源

本文的相關數據來源于北京市上市公司年度財務會計報表。根據北京市《加快科技創新發展新一代信息技術等十個“高精尖”產業的指導意見》中對“高精尖”產業的分類，將北京市319個上市公司及其所屬行業類別與《北京市高新企業名錄庫》(截至2018年12月)中的企業名稱和所屬行業類別進行比對，最終保留112個上市公司。選取這些上市公司2007—2017年的相關指標，分別分析兩種財稅激勵政策效果。

(二)描述性統計分析

表1為相關變量的描述性統計。從表1可知，就核心變量而言，第一，凈資產收益率的均值為14.63，標準差達到46.39，說明雖同為“高精尖”產業，但各公司運用自有資本獲得凈收益的能力之間差異很大。第二，企業生產率均值與標準差都很小，說明各企業的投入產出效率雖相差不大，但水平都不高，“高精尖”產業將技術投入轉換為實際產出的能力需要加強。第三，營業收入增長率均值較高，標準差較小，說明“高精尖”產業總體發展水平較高，各企業之間差距不大，體現了產業優勢。第四，財政補貼與稅收優惠兩項政策的均值與標準差均相差不大，說明北京市政府通過兩項政策給予“高精尖”產業的激勵力度大體相當。就控制變量而言，“高精尖”產業中各企業營利能力、管理能力和資產負債率之間差距較大，資產流動性總體水平不高，體現出“高精尖”產業內部發展不平衡、資產流動性差的特點。根據以上分析可知，北京市“高精尖”產業的總體發展勢頭良好，但是各企業的發展水平參差不齊，政府應根據各企業的特點有針對性地給予財稅激勵。

表1 各變量的描述性統計

(三)回歸分析

表2和表3為運用固定效應模型進行回歸分析的結果。根據表2列(1)可知，北京市“高精尖”產業上市公司生產率與財政補貼和稅收優惠之間均呈現顯著的倒U型非線性關系，即在一定的財政補貼和稅收優惠強度下，財稅激勵政策能夠顯著促進生產率提升，而當超過某一臨界值時將抑制生產率提升。可以算出財政補貼和稅收優惠的臨界值分別為9.04、9.91，根據計算結果約有99.67%和98.99%的樣本點處于財稅優惠政策會抑制企業生產率的階段。根據表2中的列(2)、列(4)可以發現，北京市“高精尖”產業上市公司凈資產收益率與財政補貼之間呈現顯著的倒U型非線性關系，同理約有98.93%的樣本點處于財政補貼會抑制企業凈資產收益率的階段，而企業凈資產收益率與稅收優惠之間不存在倒U型非線性關系。但是，根據表3列(1)可以發現，企業凈資產收益率與稅收優惠之間存在顯著的負相關關系，即稅收優惠會抑制企業凈資產收益率的增長。表3列(2)、列(3)顯示，營業收入增長率與財政補貼和稅收優惠之間均呈現U型的非線性關系，根據計算結果，分別約有99.67%、98.82%的樣本點處于財稅優惠政策能夠促進企業收入增長的階段。

表2 基準回歸結果(a)

表3 基準回歸結果(b)

此外，從控制變量角度看，資產流動性能夠顯著影響生產率，流動性越強，生產率越高。企業凈資產收益率與營利能力和資產流動性在1%的水平上顯著正相關，說明企業營利能力和資產流動性越強，企業凈資產收益率越高。而從相關回歸結果看，企業營業收入增長率與營利能力、管理能力、資產負債率和資產流動性都顯著負相關。

(四)穩健性檢驗

由于政府財政補貼與稅收優惠不是隨機事件，本文采用廣義傾向得分匹配方法(generalized propensity score matching，GPSM)進行“反事實分析”。使用GPSM能夠處理連續變量的效應評估[31]，可以避免因觀測變量不隨機導致的結果偏誤，更適合財政補貼與稅收優惠對企業經濟效應影響的效應評估。

根據改進的GPSM[32]，本文分三個步驟檢驗上述基準回歸結果的穩健性。

第一步，控制匹配變量Xj后，估計財政補貼與稅收優惠強度的條件分布。由于財政補貼與稅收優惠強度的分布是有偏的，故本文用Logistic分布函數來觀察財政補貼與稅收優惠強度的分布特征。假定對于觀測地區j，給定匹配變量Xj時，財政補貼與稅收優惠強度的條件期望為：

E(subsidyj|Xj)=F(Xjβ) ，E(ssyhj|Xj)=F(Xjβ)

(7)

式(7)中，對于所有的Xjβ∈R，有0≤F(Xjβ)≤1，并保證subsidyj、ssyhj的取值區間為[0，1]。假定Logistic分布函數F(·)的計算公式如下：

(8)

又由于subsidyj、ssyhj的取值區間為[0，1]，本文借鑒瓦格納(Wagner，2003)[33]的做法，采用帕普克和沃爾德里奇(Papk and Wooldridge，1996)[34]提出的模型來估計財政補貼與稅收優惠強度的概率。在廣義線性模型框架下用極大似然估計法得出β。其中，最大化伯努利對數似然函數為：

(9)

(10)

第二步，用財政補貼與稅收優惠強度及其概率構造出企業凈資產收益率、生產率與營業收入增長率的條件期望模型：

(11)

第三步，在式(11)的基礎上，利用估計出的系數計算每一個財政補貼與稅收優惠強度對應的企業凈資產收益率、生產率與營業收入增長率均值：

(12)

E(Δd1d2)=E[te(d2)-te(d1)]，d1、d2∈[0，1]

E(Δd1d2)=E[roe(d2)-roe(d1)]，d1、d2∈[0，1]

E(Δd1d2)=E[lnrevenue(d2)-lnrevenue(d1)]，d1、d2∈[0，1]

(13)

結合本文研究的具體問題，在d1=0，0

E(Δ0d2)=E[te(d2)-te(0)]，d2∈[0，1]

E(Δ0d2)=E[roe(d2)-roe(0)]，d2∈[0，1]

E(Δ0d2)=E[lnrevenue(d2)-lnrevenue(0)]，d2∈[0，1]

(14)

使用式(14)即可衡量任意一個財政補貼與稅收優惠強度水平給企業凈資產收益率、生產率與營業收入增長率帶來多大的凈影響。參照改進的GPSM[32]，本文通過引導程序(Bootstrap)法來計算式(12)—式(14)估計量的標準差。

在運用GPSM獲得財政補貼與稅收優惠強度對企業凈資產收益率、生產率與營業收入增長率的作用效應估計時，首先需要對地區進行匹配，以滿足平行趨勢條件假設，而這就要求選取合適的匹配變量X以保證式(11)的成立。此處的匹配變量為基準模型中的控制變量。要滿足平行趨勢條件假設，除了要選取合適的匹配變量外，還需要對樣本進行合適的分組。因此，本文根據按照三分位法將企業獲得的財政補貼與稅收優惠強度劃分為三個區間。

表4 穩健性檢驗結果

根據表4可知，情形1-6的結果與基準回歸結果的趨勢是一致的，只是系數略有不同。根據計算結果，約有93.03%和90.95%的樣本點處于財稅激勵政策抑制企業生產率的階段，約有56.78%的樣本點處于財政補貼抑制企業凈資產收益率的階段，約有89.94%和88.76%的樣本點處于財稅激勵政策促進企業營業收入增長率的階段，所得結果均小于基準回歸結果，說明采用GPSM所得的結果更加科學，且基準回歸的結果是穩健的。

根據式(12)，將變量subsidy、ssyh的取值范圍劃分為s個子區間，估計在每個子區間內財政補貼與稅收優惠強度對企業凈資產收益率、生產率與營業收入增長率變化的平均任用效應。圖1顯示了各子區間的平均作用效應的連線及其上界線和下界線，代表全樣本區間內企業凈資產收益率、生產率與營業收入增長率與財政補貼與稅收優惠強度的函數關系。根據曲線的變化趨勢可以發現，在圖1(a)中企業的生產率、凈資產收益率與財政補貼呈倒U型非線性關系，營業收入增長率與財政補貼呈U型非線性關系。在圖1(b)中企業生產率與稅收優惠呈倒U型非線性關系，營業收入與稅收優惠增長率呈U型非線性關系。可以看出，企業凈資產收益率、生產率與營業收入增長率與財政補貼之間，企業生產率與營業收入增長率與稅收優惠之間呈現出明顯的非線性關系。

圖1 財稅激勵政策與企業經營績效的函數關系

(五)異質性分析

上文僅檢驗了財稅激勵政策對企業凈資產收益率、生產率和營業收入增長率的總體影響。北京市“高精尖”產業涉及的每個產業都有其特殊性，財稅激勵政策對不同產業的企業經營績效有著不同的影響程度。根據北京市“高精尖”產業上市公司所屬行業的分類，所有樣本分屬如下六個行業：電子與信息、環保技術、生物工程和新醫藥、先進制造技術、新材料及應用技術、新能源與高效節能。因此，本文將全樣本劃分為六個“高精尖”行業子樣本分別進行回歸分析(結果見表5)。

表5 行業異質性分析

表(5)續

根據表5的異質性分析結果可以發現：(1)對于生產率而言，環保技術產業與財政補貼之間呈倒U型非線性關系，且有約84.09%的樣本點處于財政補貼抑制企業生產率的階段，而先進制造技術產業與財政補貼之間呈U型非線性關系，約有45.51%的樣本點處于抑制生產率的階段；電子信息、先進制造技術產業與稅收優惠之間呈倒U型非線性關系，均有99%以上的樣本點處于抑制生產率的階段。此外，稅收優惠對環保技術、生物工程、新材料、新能源產業的生產率產生抑制作用。總的來看財政補貼政策不利于企業生產率的增長，而稅收優惠的抑制作用更加突出。(2)對于企業的凈資產收益率而言，電子與信息、生物工程產業領域的企業凈資產收益率與財政補貼之間呈倒U型的非線性關系，且分別約有94.23%、74.63%的樣本點處于抑制企業凈資產收益率的階段；財政補貼對環保技術、新材料產業的凈資產收益率產生促進作用，而對先進制造技術產業的凈資產收益率產生抑制作用。稅收優惠對電子與信息、生物工程產業的凈資產收益率產生抑制作用。(3)對于企業的營業收入增長率而言，電子信息產業的營業收入增長率與財政補貼呈U型非線性關系，且約有97.25%的樣本點處于促進營業收入增長率提升的階段，同時，財政補貼對環保技術、生物工程、新材料產業的營業收入增長率產生促進作用。電子信息、先進制造技術產業的營業收入增長率與稅收優惠之間呈U型非線性關系，而新能源產業的營業收入增長率與稅收優惠之間呈倒U型的非線性關系，分別約有99.21%、98.63%、80%的樣本點處于促進營業收入增長率提升的階段。總的來看，財稅激勵政策對企業的營業收入增長率產生了較明顯的促進作用。

綜上所述，財稅激勵政策對企業生產率和凈資產收益率的抑制作用較為明顯，而對企業營業收入增長率的促進作用較為明顯，但對于不同產業領域企業的影響不盡相同。

五、結論與建議

(一)結論

本文以2007—2017年滬深證券交易所中北京市上市公司的非平衡面板數據為研究樣本，運用固定效應回歸方法實證分析了北京市“高精尖”產業領域的財政補貼和稅收優惠政策對企業凈資產收益率和生產率的影響。結果表明：

企業生產率與財政補貼和稅收優惠均呈現顯著的倒U型非線性關系，即在一定的財政補貼和稅收優惠強度下，財稅激勵政策能夠顯著促進企業生產率的提升，而當超過臨界值時將抑制企業的生產率提升。根據計算約有93.03%和90.95%的樣本點處于財稅優惠政策會抑制企業生產率的階段。此外，資產流動性能夠顯著影響企業生產率，流動性越強，生產率越高。

企業凈資產收益率與財政補貼呈現顯著的倒U型非線性關系，約有56.78%的樣本點處于財政補貼抑制企業凈資產收益率的階段，而企業凈資產收益率與稅收優惠存在顯著的負相關關系，即稅收優惠會抑制企業凈資產收益率的增長。此外，企業盈利能力和資產流動性顯著正相關，企業盈利能力和資產流動性越強，企業凈資產收益率越高。

營業收入增長率與財政補貼和稅收優惠之間均呈現U型的非線性關系，約有89.94%和88.76%的樣本處于財稅激勵政策促進企業營業收入增長率的階段，財政補貼和稅收優惠對企業營業收入增長率產生促進作用。此外，企業營業收入增長率與盈利能力、管理能力、資產負債率和資產流動性都呈現顯著負相關，以上幾個領域發展越快，越會限制企業的發展速度。

財政補貼和稅收優惠對不同產業領域中企業的經營績效影響存在較大的異質性。總體來看，兩種激勵政策對企業生產率和凈資產收益率的抑制作用較為明顯，而對企業營業收入增長率的促進作用較為明顯。

(二)建議

發展“高精尖”產業是各核心城市實現產業升級與調整的重要方式，是北京市盡快疏解非首都功能、加快建設全國科技創新中心的必然要求。本文的結論對北京市以至全國運用財稅激勵政策激勵“高精尖”產業具有重要的現實意義。為規范財稅激勵政策運行，提高激勵效果，本文從目標確立，正確實施和效果評估三個方面對財稅激勵政策提出建議:

明確補貼目標，針對企業發展的不同階段制定有區別的財稅激勵政策。根據本文的研究結果可知，財政補貼和稅收優惠會對企業的生產率、營業收入增長率和凈資產收益率產生不同的影響。因此，政府需要根據企業的不同發展階段，制定不同的激勵政策。在企業的發展上升期，政府應給予更多的財稅激勵政策，提升企業的營業收入增長率，實現企業的快速發展。而在企業發展中后期，則應減少激勵力度，提高企業的投入產出效率和資本凈資產收益率。

政策分類實施，根據不同產業類型實施差異化財稅激勵政策。由于不同行業類別的企業具有不同的特性及發展目標，對兩種政策的接受程度以及作用機制都是不同的。因此，政府在選擇政策工具時應充分考慮不同行業類別企業的實際需求，針對不同企業的經營目標給予差異化的政策支持。就不同產業而言，要實現企業生產率的增長，需要減少財政補貼和稅收優惠的激勵幅度，但對先進制造技術產業可以適當地增加財政補貼的力度；要實現企業凈資產收益率的增長，也需要減少財稅激勵措施的強度，但對環保技術和新材料產業可以增加財政補貼力度；要實現營業收入增長率的增加需要進一步加強財稅激勵措施的強度。

建立評估機制，確保財稅激勵政策取得預期效果。在財稅激勵政策的不斷扶持下，北京市的“高精尖”產業得到了良好的發展，但仍存在個別產業發展質量不高，創新產品難以實際落地等問題。而“高精尖”產業發展的最終目的是推動產業結構的不斷升級，轉變經濟增長方式，以上問題說明政府的激勵政策沒有達到最理想的預期。因此，除了在激勵政策實施前和過程中進行合理規劃，政府還應完善財政補貼和稅收優惠的績效評價體系，建立合理的績效評價指標，適時對兩項政策的實施效果進行評估。通過評估，政府不僅能及時獲悉企業發展的實際問題，有針對性地給予政策幫扶，同時能夠提升政策的實施效率，讓激勵政策切實發揮促進產業發展的實效。