所得稅優惠、研發投入強度與企業績效

汪慧玲，王 英

(蘭州大學 經濟學院，甘肅 蘭州730000)

一、引言

稅收優惠和財政補助是政府調節市場、優化資源配置的兩大宏觀經濟政策，在激發微觀企業創新活力、提高企業競爭力上發揮了重要作用。張同斌和高鐵梅(2012)[1]研究認為，由于稅收優惠政策引起的資源配置扭曲影響較低，稅收優惠政策的優勢明顯優于財政補貼，因而稅收優惠能更好地促進企業加大創新研發的投入。2018年以來，企業獲得財政補貼的門檻逐漸變高，這源于國家對企業的財政補貼開始收緊。但近年來稅收優惠力度不斷加大，稅收優惠作為一項調節微觀企業行為的重要政策持續發力。

所得稅優惠政策和流轉稅優惠政策是企業稅收優惠政策主要涉及的兩個方面，中國當前的稅收優惠政策著重體現為所得稅優惠，而作為流轉稅優惠主要方面的增值稅優惠相對較少。所得稅優惠政策主要分為稅基減少和低稅率，如研發費用加計扣除政策是在企業研究開發階段以降低稅基的方式來實現所得稅優惠；對一些特殊企業給予低稅率政策，如對特定地區(西部地區)的一些受國家支持類企業的所得稅采用比普通稅率(25%)低近一半的稅率。所得稅優惠政策從減少企業所得稅費用出發，幫助企業增加其凈利潤，企業節省的所得稅支出將成為其可支配資金，企業從而可以進行加大創新、提高經營效率、擴大規模等相關活動，最終提高企業績效。因此本文特選擇研究所得稅優惠對微觀企業績效的影響。

已有相當豐富的文獻關注稅收優惠政策是否有效地促進了企業創新績效或研發投入[2-5]。其中，甄德云和沈坤榮(2020)[2]以互聯網創業企業為研究對象，得出稅收優惠對創新績效有關鍵性促進作用。程曦和蔡秀云(2017)[5]分別從創新投入和創新產出考慮，得到所得稅優惠和流轉稅優惠兩種優惠政策對創新投入的激勵效應均顯著，但對創新產出的激勵效應不顯著。較多學者從企業異質性角度出發，如陳紅等(2019)[6]研究發現企業的生命周期不同，稅收優惠作為自變量對企業創新產生的正向作用的程度有顯著的異質性，當企業逐步邁向成熟階段時，稅收優惠政策才更加有利于企業創新；尚洪濤和祝麗然(2018)[7]從企業股權異質性角度出發，總結出國有企業相較于非國有企業，所得稅優惠政策激發研發投入的增加效果反而較弱；李遠慧和徐一鳴(2021)[4]得出在先進制造業樣本中，增值稅優惠和所得稅優惠在不同地區(東、中、西)對企業一般性創新績效和實質性創新績效的影響程度不同。

但關于研究稅收優惠能否對企業績效產生直接積極影響的文獻甚少，且研究其中作用機制的更少。姚維保和張翼飛(2020)[8]比較了不同所得稅稅收優惠政策對研發創新的影響，以上市醫藥企業為研究樣本，采用廣義最小二乘法得出研發費用加計扣除相比低稅率更加顯著地促進企業的財務績效。王璽和劉萌(2020)[9]采用PSM-DID方法，得出研發費用加計扣除政策在企業生命周期和市場化程度不同時，對企業績效的影響表現出差異性。而將企業績效作為主要研究對象，探討其中的作用機制時主要呈現出兩種做法：一是從調節效應方面考慮，通過加入交互項進行研究，如唐紅祥和李銀昌(2020)[10]以創業板工業企業為樣本，研究企業的營商環境、企業性質的調節效應，得出稅收優惠會受到營商環境和企業性質的調節作用，而對企業績效產生不同的促進作用。二是從中介效應方面考慮，如康麗珍和李竹梅(2018)[11]以創業板高新技術產業為例，采用混合回歸方法進行分析，結果表明，稅收優惠會部分受到研發投入的中介作用，間接作用于企業績效。

從以上文獻綜述可知：首先，當前稅收優惠對企業績效的影響研究多以特殊的行業為樣本，如高新技術產業；或是只考慮單一上市公司市場板塊，如創業板，而較少以更全面的行業為樣本進行研究。其次，現有文獻重點在于研究稅收優惠對當期企業績效的影響，罕有從理論和實證方面論證稅收優惠對企業績效是否具有滯后效應。再次，現有研究通常將流轉稅優惠和所得稅優惠置于統一框架中進行分析研究，鮮有將兩者分開進行研究。最后，目前研究機制的文獻多采用混合回歸的方法，然而每個企業面臨的自身環境和外部環境千差萬別，企業經營發展應該具有其特殊性，因此本文認為使用固定效應模型進行回歸或許更合理?；谝陨险撌?，本文將采用個體固定效應模型，以中國A股上市企業為研究樣本，以稅收優惠中的所得稅優惠為研究重點，探討所得稅優惠當期和滯后期對企業績效的影響，并進一步探究研發投入強度在其中的中介效應，以及其影響的異質性。

二、理論分析與研究假設

已有研究中普遍得出稅收優惠對企業績效會產生促進作用[12]，本節嘗試從理論上分析可能的影響機制。

首先，所得稅優惠政策憑借降低企業實際所得稅以減少企業經營成本，實現企業的經營凈利潤和現金流量的增加，其節省的資金為企業擴大生產規模、改善經營環境提供可能，從而提高企業績效。其次，政府通過因企施策，對不同行業、不同類型企業實施差異化的所得稅優惠政策，在提高市場資源配置效率的同時，微觀企業生產效率也由此得以提高。最后，針對研發階段給予的特定所得稅優惠政策，一定程度上相當于降低了企業的研發風險，促進企業加大自主研發或引進先進技術，從而營造出生氣勃勃的外部創新環境，企業之間研發創新分享將增多，通過各平臺環境交流帶來的知識外溢也將進一步提升各企業技術創新水平，最終體現為企業經營效率提升、企業績效提高。由此，本文提出第一個假設。

假設1：所得稅優惠能夠對企業績效提升起到促進作用。

所得稅優惠一般是在企業經營的一個會計年度結束后通過所得稅匯算清繳最后確定實際所得稅繳納金額。出于謹慎性和規避風險的考慮，以確保所得稅優惠能如期實現，企業更傾向于在所得稅優惠的下一期商討決策如何高效利用該部分資金。因此所得稅優惠政策對企業績效產生的影響應當不僅體現在當期，更有可能體現在下一期。鑒于此，本文提出第二個假設。

假設2：所得稅優惠對下一期企業績效具有顯著的促進作用。

當前所得稅優惠政策重點向國家鼓勵類企業傾斜，多以激勵這類企業進行創新為要點。但由于企業研發創新多數具有周期長、投入成本高、風險大以及正外部性等特點，企業在做研發投入決策時會評估風險與收益后再決定是否加大創新研發，因此在沒有國家政策支持的情況下，企業對創新投入可能會更加保守。而針對研發創新的所得稅優惠政策，對企業科技創新的成本和風險會起到一定的補償作用，從而激勵企業投入研發創新。并且，當企業獲得稅收優惠政策時，可能向潛在投資者傳遞該企業是國家重點支持對象、未來發展前景可觀的信息，從而吸引潛在投資者對該類企業投資，企業由此也將有更充裕的資金用于技術創新。再結合前文假設2中的理論分析，可以得出所得稅優惠對企業的下一期研發支出或許有更強的激勵作用。為此，本文提出第三個假設。

假設3：當期所得稅優惠力度越大則對下一期研發投入的促進作用越強。

由本節前段理論闡述了解到，所得稅優惠可能通過多方面途徑提高企業績效，途徑之一是通過加大研發支出。盡管研發投入增加并不簡單地等同于科技水平的提高，但縱觀研發創新全階段，唯有加強第一階段的技術孵化，才能為后期技術轉化和技術實施提供更多技術成果基礎。因此，更多地投資于創新活動，從中長期來看，應當會提升企業技術水平，通過增加專利、技術轉讓或生產新的產品，企業在市場中能獲得更強勁的競爭力，從而提高企業盈利能力。隨著我國發展方式的轉變，技術創新儼然成為當今企業核心競爭力，國家政策也持續向具有創新技術的企業傾斜，故本文選擇研發投入此途徑，擬探討研發投入在所得稅優惠對企業績效影響過程中的中介效應。于是，本文提出最后一個假設。

假設4：研發投入強度在所得稅優惠促進企業績效中存在中介效應。

三、研究設計

(一)數據來源

本文相較現有研究擴大了研究范圍，不局限于高新技術產業或信息技術產業，最終選擇2015—2019年中國A股上市的多行業企業為研究樣本。在數據處理上，首先剔除ST、金融企業、已經退市的企業以及重要變量缺失的樣本；其次，為避免結果受個別極端值的影響，保證結果的可靠性，本文對變量進行上下1%的縮尾處理。本研究數據主要來源于Wind企業數據庫，對個別需經計算的數據采用手工計算得到。

(二)變量設定

1.被解釋變量：企業績效(roe/roa)。企業績效是對一定經營期間的企業經營效益的評價，通常體現為企業的投入產出效益?，F有研究中，有部分學者從市場價值方面選取衡量企業績效的指標，其中多以托賓Q作為市場價值的指標[13-14]；也有學者選擇財務價值指標來衡量，包括使用單一的指標[15]，如凈資產收益率或者總資產收益率，也有通過構建多指標財務指標體系計算得到一級指標作為企業績效的指標[16]。由于托賓Q在計算中要考慮企業在股票市場上的公允價值，因此其代表性主要依賴于資本市場的完善程度。本文經綜合考慮，最終選取凈資產收益率(roe)、總資產收益率(roa)作為企業績效的指標。各變量定義詳見表1。

表1 變量定義

2.核心解釋變量：所得稅優惠力度(tax)。有學者[11]采用實際所得稅率來衡量稅收優惠水平，實際所得稅率越低表明優惠力度越大，因此采用實際稅率時預期回歸系數為負數。考慮到所得稅優惠力度越強就越可能促進企業績效，本文采用普通企業所得稅稅率(0.25)減去實際所得稅稅率表示所得稅優惠力度(tax),故預期回歸系數為正數。

3.中介變量：企業研發投入強度(RD)。由于本研究樣本企業涉及面廣，其規模有較大差異，故本文采用相對值來表示企業研發投入強度。

4.控制變量：借鑒當前相關文獻普遍選取的控制變量，本文選擇企業年齡、資產負債率、企業規模和股權集中度作為控制變量，同時有學者研究表明，企業面臨的外部市場環境將會對企業績效產生重要影響[8]，因此本文將營商環境加入控制變量。

(1)營商環境(envir)。企業經營狀況不僅受自身企業條件的影響，也會受外部市場環境的影響。

(2)企業年齡(age)。有學者[16]采用企業成立的年份作為起點，但考慮到企業上市前后所面臨的經營環境可能發生重大變化，上市與否企業的經營管理很可能不一樣，因此本文以企業上市的年份作為起點。具體以報告期年份減去上市年份作為企業年齡的指標。

(3)資產負債率(debt)。企業資產負債率對企業經營會產生約束，負債率高的企業，企業管理層將會以更加謹慎的態度對待投資活動，高收益高風險項目往往較難通過企業決策。

(4)企業規模(size)。通常認為企業規模越大，企業擁有的自由支配資金的絕對數越大，企業能更加靈活地進行經營投資，因此企業的競爭優勢可能更強。

(5)股權集中度(top)。股權越集中，股東之間達成一致意見的可能性更高，越可能有利于提高企業決策效率。

(三)模型設定

根據前文分析，并通過下文的模型檢驗，本文將使用面板固定效應模型作為基準回歸進行分析，并根據中介效應的逐步回歸法分別建立以下模型[18]：

roeit=α0+α1taxit+α2Lagtaxit+α3envirit+α4ageit+α5debtit+α6sizeit+α7topit+ui+εit

(1)

RDit=θ0+θ1taxit+θ2Lagtaxit+θ3envirit+θ4ageit+θ5debtit+θ6sizeit+θ7topit+ui+εit

(2)

roeit=δ0+δ1taxit+δ2Lagtaxit+δ3RDit+δ4envirit+δ5ageit+δ6debtit+δ7sizeit+δ8topit+ui+εit

(3)

其中，roeit表示第i家企業在第t年的凈資產收益率，Lagtaxit表示第i家企業滯后一期，即t-1期的所得稅優惠力度。ui表示個體隨機效應，εit為隨機誤差項。根據逐步回歸法判斷中介效應的標準，當α1、θ1、δ3同時顯著時，說明研發投入強度在所得稅優惠力度當期與企業績效之間存在中介效應，當α2、θ2、δ3同時顯著時，說明研發投入強度在所得稅優惠力度滯后一期與企業績效之間存在中介效應。在滿足中介效應條件基礎上，如果δ1或δ2不夠顯著，說明中介變量體現為完全中介效應；如果δ1或δ2顯著，說明中介變量呈現部分中介效應。

四、實證結果與分析

(一)描述性統計

由描述性統計結果表2可知，凈資產收益率最小值為-1.5035，最大值為1.8881，均值為0.0877；總資產收益率最小值為-0.7944，最大值為0.6754，均值為0.0525，說明選取的樣本不具有同質性，核心解釋變量具有變異性；同時注意到這兩個變量的均值與中位數都比較接近，表明變量的分布偏離度較小，均值能夠很好地代表集中趨勢。所得稅優惠力度最小值為-0.5363，均值為0.0730，最大值為0.5175，表明各企業享受的所得稅優惠力度不盡相同，差異較大；且均值幾乎位于最大值與最小值的正中間，說明分布較為均勻。研發投入強度最小值為0，最大值為0.7635，而均值僅為0.0414，表明企業研發投入強度差距較大，有的企業在一些報告年份沒有研發投入，而有的企業研發投入比例較大，整體而言，企業研發投入強度較低。企業營商環境最小值為0.8060，最大值為11.1093，均值為8.6603，表明企業營商環境普遍偏高，這可能與多數上市企業為東部企業、少部分企業為西部企業有關。此外，企業年齡、資產負債率、企業規模、股權集中度這幾個控制變量均有較大的差異性，詳見表2。

表2 描述性統計結果

(二)相關性分析

表3是各變量相關性分析結果，可知除size與debt相關系數大于0.5外，其余變量之間的相關系數均低于0.5，且多數小于0.2，各系數的顯著性水平均在1%以內，因此各變量間存在多重共線性問題可能性較小。

表3 相關性分析

(三)回歸分析

1.模型檢驗

首先，對模型(1)進行普通標準誤下的個體固定效應回歸，F檢驗結果為顯著拒絕原假設，固定效應模型優于混合回歸，故選擇面板固定模型。其次，在豪斯曼檢驗中，結果表明顯著拒絕原假設，故采用固定效應模型而非隨機效應模型。最后，進一步在個體固定效應模型基礎上加入時間固定效應，即雙向固定效應，回歸結果顯示時間固定效應不顯著，故本文最終選擇個體固定效應回歸模型。

根據前文分析得知，所得稅優惠力度理論上對企業績效的影響具有滯后效應。本文相比現有研究的不同之處在于更細致地探討滯后情況，以下將對是否具有滯后效應進行驗證，見表4。

表4展示了是否具有滯后效應的回歸結果，并對比是否加入控制變量的結果，其中第(1)列、第(2)列、第(3)列是未加入控制變量時的結果，第(4)列、第(5)列、第(6)列是加入控制變量后的結果。由第(1)列、第(2)列、第(3)列數據可知，在不加入控制變量的前提下，當期所得稅優惠力度對企業績效影響不顯著，而所得稅優惠力度滯后一期對企業績效有顯著的正向作用，在同時考慮所得稅優惠力度當期和滯后一期對企業績效進行回歸時，得到兩期對企業績效都有促進作用。進一步，第(4)列、第(5)列、第(6)列在加入控制變量后，調整的R2變大，表明加入控制變量后模型的解釋力增加，并且得出的結論與不加控制變量一致。因此，假設2得以驗證，即所得稅優惠力度對企業績效具有正向的滯后效應，故本文采用加入滯后一期的所得稅進行回歸。

表4 固定效應依次回歸結果

2.中介效應回歸結果

根據中介效應檢驗的逐步回歸法，對模型(1)、模型(2)、模型(3)分別進行回歸，得到表5。具體分析如下。

表5 中介效應回歸結果

由表5知，第(1)列中的tax和Lagtax的系數分別在5%和1%顯著性水平下為正，表明所得稅優惠力度對企業績效具有顯著的正向作用，且滯后項的影響更加顯著，假設1和假設2得以驗證；第(2)列是研發投入強度對所得稅優惠力度的回歸，tax的系數雖然為正，但并不顯著，Lagtax系數在10%顯著性水平下為正，表明當期所得稅優惠對當期研發投入強度的正向影響不顯著，而所得稅優惠力度滯后一期對當期研發投入在10%的顯著性水平下為正向影響；第(3)列RD的系數在1%顯著性水平下顯著為負，而tax和Lagtax分別在5%和1%顯著性水平下顯著為正。根據中介效應逐步回歸法判斷方法可知，研發投入強度(RD)在所得稅優惠力度的滯后一期(Lagtax)對企業績效的影響顯示出部分中介效應，而在所得稅優惠力度(tax)當期對企業績效的影響的中介效應不顯著。于是，假設3和假設4得以驗證。

值得注意的是，在第(3)列中RD的系數顯著為負，似乎與有的學者[19]研究得出研發支出會促進企業績效的結論相反，但注意到本文與該類文獻研究的樣本范圍及年份不盡相同，該文獻研究的是2012—2016年制造業，且該類文獻用營業利潤率作為企業績效的代理變量。而本文研究的樣本是2015—2019年A股不分行業的企業，且選取的具體指標不盡相同，故回歸結果與其研究結果有差異。也有部分學者研究發現企業研發投入對企業績效存在負向影響[20-21]，但并未做理論解釋。對此，本文認為，當期研發支出強度越大，表明當期用于研發的支出的資金越多，而研發支出未資本化部分將作為費用列支在利潤表中，對于正在研究開發初期階段的企業而言，研發支出費用比例普遍偏高，因而會減少當期凈利潤，進而減少當期凈資產收益率。技術創新分為三個階段，分別為技術孵化、技術轉化和技術實施，而研發投入通常體現在技術孵化階段，而能真正帶來企業效益的通常是技術實施階段，即將技術實際運用在企業生產經營中。近年來，隨著國家不斷倡導企業研發創新，越來越多的企業意識到要重視創新，更多企業開始自主研發。本文的實證結果可能與近幾年企業研發投入強度增加，但有較多企業處于技術創新的孵化階段有關，因此還未體現出對企業績效的正向影響，而隨著研發進入穩定研發階段，預計終將促進企業績效。對此，未來有待進一步研究。

此外，控制變量中除股權集中度(top)影響不顯著外，其他控制變量均在1%的顯著性水平下顯著。其中，營商環境(envir)顯著為正，表明營商環境越好越能促進企業績效水平提升，營商環境是企業面臨的重要的外部環境，對企業經營活動有著不容忽視的作用。企業年齡(age)顯著為負，表明企業年齡對企業績效有負向影響，這可能是由企業年齡越大、凈利潤越趨于穩定所導致。資產負債率(debt)的系數顯著為負，意味著企業負債過高并不利于提升企業績效，可能的原因之一是負債越高的企業其資金使用受到限制性條件越多，而研究開發屬于高風險投資，因此會抑制企業持續投入研發；原因之二是負債越高，財務費用越高，凈利潤就越低，從而導致凈資產收益率(roe)越低，即體現為對企業績效有負向影響。企業規模(size)為顯著的正向影響，說明隨著企業規模的擴大，企業績效更可能有上升的趨勢，這源于企業總資產越大，企業越有能力投入研發或其他提升企業盈利能力的活動，進而促進企業績效提升。但股權集中度(top)對企業績效的影響并不顯著，表明平均而言，在本文研究區間和研究樣本中，股權集中度對企業績效影響還不夠顯著。

(四)異質性分析

黨的十九大報告提出，“加快建設制造強國，加快發展先進制造業”。本文將區分制造業和非制造業，分別對中介模型進行回歸，以探索兩者的差異。由表6可知，在研究期間內，制造業和非制造業在中介作用上呈現不同的結果。制造業通過上一期所得稅優惠對下一期研發投入有促進作用，最終促進下一期企業績效；而非制造業表現為當期所得稅優惠對當期研發投入有促進作用，即研發投入在當期存在部分中介效應?？赡艿脑蚴侵圃鞓I由于其生產方式的特殊性，其調整生產經營和研發投入的速度相對較慢，故在下一期才更明顯地體現出對研發投入的促進作用；而非制造業較靈活，因此在當期就有促進作用。

表6 行業異質性檢驗

進一步，多數研究表明稅收優惠對企業的激勵效果與產權有關[8]，由于國有企業與非國有企業在企業制度和獲取財稅優惠政策的容易程度上有較大差別，因此在所得稅優惠對企業績效的影響中，兩類企業受到的激勵作用理論上會有所不同。表7是分別對國有企業和非國有企業進行回歸的對比結果。由第(2)列和第(5)列可知，國企在所得稅優惠對研發投入的促進作用上，無論是當期還是下一期均未體現較顯著的正向作用，而在非國有企業中，對下一期有較顯著的促進作用。雖然第(4)列中的Lagtax系數的顯著性水平不低于10%，但其p值為0.103，與10%相差較小，因此綜合而言，非國有企業相比國有企業，研發投入具有較顯著的中介效應，即所得稅優惠對非國有企業的研發投入有一定激勵作用?？赡艿脑蛟谟?，國有企業可以更容易從金融機構獲得貸款，非國有企業比國有企業面臨的融資壓力大，因此所得稅優惠能較好地解決非國有企業一部分融資約束，而對國有企業而言，所得稅優惠不過是錦上添花，并不是雪中送炭，因此激勵效應不如非國有企業。

表7 產權異質性檢驗

續表

(五)穩健性檢驗

1.替換被解釋變量

本文選取總資產收益率(roa)代替前面模型回歸中的被解釋變量(roe)，替換后的實證結果見表8。對比表5和表8易知，核心解釋變量和控制變量系數的方向和顯著性相對于表5均未發生較大改變，故中介效應依然存在，說明前文實證結果的中介效應具有一定的穩健性。

表8 替換被解釋變量后的中介效應

2.Sobel法驗證中介效應

前文通過逐步回歸法得到研發投入強度具有部分中介效應，本文采用Sobel法再次驗證是否具有中介效應，Sobel法驗證結果如下(表9)。根據表9結果顯示可知，在10%顯著性水平下研發投入強度具有中介效應，與前文結果一致，說明中介效應依然具有一定的穩健性。

表9 Sobel檢驗結果

五、研究結論與啟示

(一)研究結論

本文以中國A股上市企業為研究對象，2015—2019年為研究區間，從實證和理論上探討了所得稅優惠對企業績效的影響，并從企業研發投入強度出發，實證分析了企業研發投入強度在所得稅優惠作用于企業績效過程中的中介效應。研究表明：第一，所得稅優惠對企業績效有顯著的直接促進作用，并進一步驗證具有顯著的滯后效應，即所得稅優惠政策在第二期持續促進企業績效。第二，當期所得稅優惠對下一期研發投入強度具有顯著的正向作用，但當期所得稅優惠對當期研發投入強度的正向作用不顯著。第三，所得稅優惠對企業績效除了有直接的正向影響外，也有部分是通過促進企業研發投入強度，最后促進企業績效的間接作用實現，換言之，研發投入強度在兩者之間存在部分中介效應。第四，研究樣本區間內，企業研發投入強度對當期企業績效顯示為顯著的負向作用，可能與企業研發階段有關。第五，企業研發投入強度的中介作用在制造業與非制造業、國有企業與非國有企業中具有異質性，在制造業中表現為對中介的滯后效應，而在非制造業中體現為當期效應；在非國有企業中具有較顯著的中介效應，而在國有企業中中介效應不顯著。

(二)啟示

根據本文的研究結論，得出以下幾點啟示：第一，政府應繼續實施政策為企業稅收減負，特別是在當前新冠肺炎疫情影響下，企業面臨不穩定的市場，經營風險變大，國家應通過加強所得稅優惠政策對重點企業的激勵，并保持政策在一定期間的穩定性，為企業營造在一定階段持續優惠的預期，減少企業風險和資金壓力，從而持續提高企業績效。第二，應加大對研發階段的所得稅優惠政策研究，通過對研發階段實施有效的所得稅優惠激勵，進一步促進企業創新，提高企業自主研發能力；同時，對不符合相關所得稅優惠條件的企業進行嚴格把控，以有效保證真正投入研發創新的企業享受實質性的所得稅優惠政策，減少企業研發風險。第三，應繼續加強對不同行業所得稅優惠政策的研究，加大對制造業技術的創新激勵；適當加強對非國有企業所得稅優惠力度，進一步激活民營企業市場創新活力。第四，企業應把握國家出臺的各項所得稅優惠政策，加大自主研發投入，并規范企業財務核算體系和研發流程，為獲得所得稅優惠提供條件，通過研發創新提高企業競爭力。