科技補貼、稅收激勵與企業技術創新

侯尚法 朱德貴

摘要：企業技術創新是實施科技興國戰略、提升經濟發展質量的推動力，政府對其實行的科技補貼與稅收激勵政策發揮著重要的調節作用。基于2010—2020年中國上市企業面板數據，以激勵理論為起點，研究科技補貼、稅收激勵對企業技術創新的因果影響，可以發現：科技補貼與稅收激勵形異質同，均顯著地促進了企業技術創新；在同等的科技補貼與稅收激勵政策環境下，規模型企業創新效率更優，創新人才作用更大；企業外部的影響因素也會對企業技術創新產生正向激勵作用。研究還表明，科技補貼和稅收激勵顯著地提升了高新技術企業和國有企業的技術創新水平。因此，政府要加大科技補貼和稅收激勵力度，減輕創新型企業的稅費壓力；避免企業對現有技術創新路徑的過度依賴，促使企業實現自我革新；完善創新型高管及技術人才培育政策；結合國內外宏觀經濟環境的變化，強化企業技術創新激勵的制度績效管理。

關鍵詞：政府補貼；稅收激勵；企業技術創新；研發創新

基金項目：國家社會科學基金特別委托項目“中國稅收通史”（22@ZH006）

中圖分類號：F810文獻標識碼：A文章編號：1003-854X（2023）11-0021-08

一、問題的提出

黨的二十大報告提出：“提升科技投入效能，深化財政科技經費分配使用機制改革，激發創新活力。加強企業主導的產學研深度融合，強化目標導向，提高科技成果轉化和產業化水平。”事實上，我國政府一直非常重視科技創新投入，2022年國家投入R&D經費3.09萬億元，占GDP的2.55%。同時，我國出臺了相應的科技補貼和稅收激勵政策，以此促進企業技術創新。從一定程度上講，企業技術創新支撐了國家經濟社會的發展，這需要完善的經費配套機制和相應的激勵制度。本文以Laffont的激勵理論為起點（1），利用2010—2020年我國A股上市企業面板數據考察了科技補貼、稅收激勵對企業技術創新的因果影響，為科學調整與企業技術創新相關的科技補貼及稅收激勵政策提供決策依據。

二、理論分析與研究假設

Prahalad 和 Hamel認為，企業能夠搶占市場主動權，產品能夠持續滿足消費者不斷變化的需求且不易被人模仿，其最關鍵的核心競爭力來自企業技術創新（2）。為此，各國政府為提升國家經濟發展實力，會采取多種激勵手段支持企業技術創新，其中最主流的政策調節工具是科技補貼與稅收激勵。聚焦上述政策工具對企業技術創新影響的相關研究很豐富，但未能形成統一的認識。Bloom 使用1979—1997年9個國家的數據分析發現，稅收激勵能夠有效提高研發強度（3）。而Bronzini 和 Piselli發現，意大利的科技補貼有利于增加企業專利申請活動（4） 。Berube 和 Mohnen則發現，與只受益于稅收激勵的企業相比，同時受益于稅收激勵與科技補貼的加拿大企業技術創新的積極性更高，政策激勵效應更顯著（5） 。儲德銀等使用2010—2014年我國上市的戰略性新興產業企業數據分析發現，財政補貼與稅收激勵對戰略性新興企業研發費用投入作用基本相同，均產生了正向激勵效應（6） 。

綜上，提出假設H1：在其他影響因素既定時，在激勵理論視角下科技補貼和稅收激勵均有利于促進企業技術創新。

假若H1成立，則會產生一個新問題，科技補貼與稅收激勵究竟是誰對企業技術創新更有效？由于兩者都具有一定的門檻，企業需要達到一定的條件才可以享受，否則無法享受。科技補貼主要是針對企業研發投入的事后補償機制，通常是政府一次性補貼給申請企業。而稅收激勵制度則不同，在技術創新過程中均有不同的激勵（7） 。在創新產出前，企業的研發投入享受加計扣除優惠，可以抵減收益，降低稅收成本；在創新產出后，可以享受研發投入加計攤銷，并有資格申請高新技術企業認定，再享受15%的稅率優待（8） 。因此，考慮到二者的補償機制有差異，在激勵特征上，科技補貼具有補貼對象門檻性和資金到位時間的滯后性，稅收激勵則具有普惠性和門檻性。

綜上，提出假設H2：與稅收激勵相比，科技補貼更有助于企業增加研發投入，稅收激勵則更有利于企業提升創新產出。

假若H2成立，還會產生一個疑問，兩者對不類型的企業技術創新的激勵作用是否相同？顯然，不同企業在不同發展期的科研投入和產出會存在差異性（9） 。我國企業類型有多種劃分標準。其中，按控制權屬不同可分為國有企業和民營企業，按是否具有高新技術企業資格可分為高新技術企業和非高新技術企業。企業權屬性質不同，兩種激勵的敏感度也會有差異（10） 。

綜上，提出假設H3：從科技補貼與稅收激勵的邊際效應上看，民營企業強于國有企業，非高新技術企業優于高新技術企業。

與已有文獻相比，本文可能的邊際貢獻在于：一是精準挖掘了政府補助中與科技創新直接相關的補貼，并按與科研的相關性細分為科技補貼和非科技補貼；二是從會計視角精算了稅收激勵數值。鑒于科技補貼和非科技補貼對企業技術創新有非對稱影響，科技補貼影響呈現倒U型，非科技補貼也具有積極影響（11），為進一步探究科技補貼的效用，本文將政府補貼細分為科技補貼和非科技補貼，作更精準的對比分析。

其優點在于，前述第一點可以降低非科技補貼噪音影響，拓展不同類型補貼對企業技術創新的測度方式，證實了科技補貼更具有“彩頭”影響，其他補貼可能會有錦上添花之效。第二點可以創新稅收優惠額的測算方法，改進已有文獻直接用利潤總額與名義實際稅率之差相乘計算所得稅優惠額的做法。具體做法如下：

加計扣除的稅收激勵政策可以使企業減少所得稅支出，對沖研發投入引起的資金不足。國家排除了六大不適宜激勵的行業，如煙草制造業、批零銷售業、租賃及商務服務業、房地產和娛樂行業。據此計算稅收加計扣除時，需要剔除此六個行業數值。本文將應納稅所得額計算口徑調整為稅務口徑，建立以下計算模型：

（1）

（2）

（3）

其中，taxin表示企業實繳的企業所得稅額，T表示名義稅率，t表示實際稅率，rdinv表示研發支出，tax表示稅收激勵額，P1表示稅率降低引起的所得稅優惠額，P2表示加計扣除引起的所得稅優惠額，P3為增值稅優惠額，P4為稅費返還額。

三、實證研究設計

（一）數據采集說明

本文以A股上市企業為樣本進行了數據采集，樣本選取區間為2010—2020年。本文主要以Wind數據庫為基礎，結合使用了國家統計年鑒和中國市場化指數數據庫等多個經濟數據庫，同時還參照了歷年全國科技經費投入統計公報等報告類文獻資料。考慮到金融類企業執行金融企業報告準則的差異性和數據的可靠性，本文對所用原始數據進行了如下清洗：（1）清除所有金融企業；（2）清除樣本期內所有PT類、ST和*ST類上市企業；（3）清除當年退市和IPO企業。最終獲取的研究樣本為非平衡面板（企業-年度）數據，包含3690家上市企業、11個年度、20個變量、40590個觀測值。本文還運用Winsorize方法對各個變量進行1%和 99%百分位縮尾處理，以降低極端值對回歸結果的影響。

（二）實證模型的設定

為檢驗稅收激勵和科技補貼對企業技術創新的影響 ，本文設計如下計量模型：

（4）

公式（4）中，i為樣本企業，t為年度。因變量分別為企業技術創新（linnova）、研發投入（rdinv）。自變量分別為科技補貼（scin）、企業接受的稅收激勵（tax）、其他所有可能的控制變量（controls）、公司個體固定效應（Firm）、年份固定效應（Year）、誤差項（εit）。

考慮到企業空間視角的不受時間影響因素（企業是否國有、是否為高新技術企業等）和時間視角不受企業個體變化的雙重沖擊（如市場化程度、GDP增速、產業結構、地方金融活躍度、省份人口受教育年限、宏觀經濟發展等），加入企業個體固定效應和年份固定效應，構建雙向固定效應模型為基本計量模型。

（三）變量定義與描述性統計

1. 企業技術創新（linnova）：以創新產出為被解釋變量對企業技術創新的績效進行測度。結合已有文獻的常用處理方法，選取企業年度內所申請到的專利（發明、實用新型和外觀設計）總量為基礎數據指標，取自然對數處理。

2. 研發投入（rdinv）：用創新研發費用支出衡量企業研發投入的強度。鑒于企業技術創新的最終目標是增加收入，故選用企業研發費用與銷售額的比值表示其研發投入強度。還參考了前人的通常做法，用總資產代替銷售額進行取值表示，可以對上述實證結果進行穩健性檢驗。

3. 科技補貼（scin）：用科技創新補貼占銷售收入總額的百分數表示。科研創新補貼來自于上市企業財務報告中“政府補助”科目下，用“文本篩選”的方法在其明細項目中進行科技補貼相關的關鍵詞檢索，再逐年分類匯總各個樣本企業數據。為了比較研究，用政府補助總額扣除科技補貼后得到非科技補貼（unscin）變量數值。在對科技補貼篩選時，本文借鑒了郭玥的做法（12），針對文本中涉及技術創新、專利及創新主題詞、創新人才工程類詞、新技術或新產業專用詞等進行特征提取、聚類、匯總，最終得到3690家樣本企業數據。

4. 稅收激勵（tax）：用公式（3）計算得出的金額占銷售額的百分數表示。

5. 控制變量（controls）：由于變量可能會存在遺漏和內生性等問題，故增加相關控制變量緩解這一問題，提升回歸估計效率。將主要控制變量分為三類：第一，企業單位屬性特征相關變量：國有企業（owned）、高新技術企業（htech）、企業年齡（firmage）、CEO任期（ceot）、金額前三的高管薪酬（lexc）。其中，國有（owned）和高新技術企業（htech）為二項分類變量，是為1，否為0。企業年齡（firmage）為從企業成立年份開始的年數。CEO任期（ceot）為CEO的任職年數，金額前三的高管薪酬（lexc）為金額排名前三的高管薪酬之和的自然對數。第二，企業財務屬性特征相關變量：企業規模（lnzc）、固定資產規模（fixed）、總資產凈利率（jroa）、企業銷售凈利率（npm）。其中，企業規模（lnzc）為總資產額的自然對數，固定資產規模（fixed）為固定資產總額的自然對數，總資產凈利率（jroa）=凈利潤/總資產，企業銷售凈利率（npm）=凈利潤/銷售額，非科技補貼（unscin）用非科技創新補貼與銷售收入總額之比的百分數表示。第三，宏觀經濟評價相關變量：省份市場化綜合指標（mark）、產業結構（inds）、技術市場交易額占GDP比（tmark）、省份人口受教育年限（eduy）、省份GDP增長速度（gdpg）。其中，省份市場化綜合指標（mark）取自中國分省份市場化指數報告數據庫，產業結構（inds）=第三產業產值/GDP，技術市場交易額占GDP比=技術合同成交額/GDP，赫芬達爾—赫希曼指數（hii）=業內市場主體所占總量百分比的平方和，即主體規模離散度，省份人口受教育年限（eduy）為各省份人均受教育的年數，省份GDP增長速度（gdpg）=報告期的GDP增長額/基期GDP。

主要變量的描述性統計結果，如表1所示。

四、實證結果分析

（一）全樣本基準回歸結果

表2中1、3列報告了因變量為企業技術創新（linnova）的基準回歸結果，2、4列報告了因變量為研發投入（rdinv）的基準回歸結果。總體上看，科技補貼對企業技術創新的投入與產出的影響顯著為正，這說明科技補貼能夠促進企業進行技術創新。具體來看，科技補貼的金額占銷售額的比例每上升1個百分點，能使企業技術創新產出平均提升約0.11個百分點，還能刺激企業研發投入平均增加約0.03個百分點。同時，稅收激勵呈現了較好的顯著性水平。稅收激勵對企業技術創新的影響顯著為正，進一步看，稅收激勵占銷售額的比例每上升1個百分點，能使企業技術創新產出平均上升約4.96個百分點，從而驗證了假設H1。

但是，稅收激勵對研發投入的影響不顯著，恰恰說明研發經費帶有投資風險特性，研發收益不確定性明顯，即便有了收益也有很強的滯后性。此階段，稅收激勵僅起減輕稅負作用，而且企業所得稅優惠需在次年匯繳時才可以體現，缺少前期誘導性。然而，當研發成果產出后，不僅可以享受到科技補貼，而且企業收益會顯著增加，稅收激勵強度也會相應增大。此時的稅收激勵卻被企業經營利潤湮沒了其應有的效應，容易造成不顯著的假象。由此可知，從刺激研發投入角度分析，稅收激勵弱于科技補貼，但對企業技術創新產出持有較強的正向激勵作用，從而驗證了假設H2。

（二）分樣本異質性回歸結果

1. 高新技術企業與非高新技術企業比較

表3報告了分樣本回歸結果，其中1、2列為高新技術企業，3、4列為非高新技術企業，1、3列的因變量是企業技術創新，2、4列的因變量為研發投入。結果發現，科技補貼與稅收激勵對高新技術企業的技術創新和研發投入均有顯著的正向激勵作用。具體來看，科技補貼每增加1個百分點，能使高新企業平均提高研發技術創新0.1個百分點，提高研發投入0.03個百分點。稅收激勵每增加1個百分點，可使高新企業技術創新平均提升2.84個百分點，研發投入提高0.7個百分點。同時，兩者也對非高新企業技術創新有顯著影響，但對其研發投入影響不顯著。

導致這一差異出現的可能解釋為：其一，研發費用加計扣除主要針對年度企業所得稅，帶有明顯的滯后性；其二，高新技術企業對研發創新有高度依賴性，企業價值相對較高，而非高新企業缺少研發創新條件的資源優勢，難以承受過高的研發風險，往往更傾向于技術模仿，從而無法享受更多的稅收激勵政策。與之不同的是創新產出，企業一旦取得專利即可享受高新技術企業的稅收優惠和科技補貼政策。造成前述結果這樣的顯著性差異可能是稅收激勵的受益時效前移所致，需要未來進一步研究。不同的是，科技補貼制度具有門檻效應，申請者需要滿足設定的資格條件才能享受到科技補貼。換句話說，非高新技術企業投入研發經費時還未能享受科技補貼。當然，科技補貼會給企業技術創新帶來很強的敏感性反應。其主要原因有二：一是立即緩解前期資金投入壓力，增加企業現金流；二是利用“高新技術企業”標簽提升商譽，增加產品附加值，更有利于贏得市場利益。

2.國有企業與民營企業比較

借鑒劉詩源等的做法（13），本文按照實際控制人不同的屬性將樣本分組，分別在國有企業、民營企業中探求科技補貼、稅收激勵影響企業技術創新與研發投入的潛在異質性。回歸結果如表4所示，1、2列為國有企業，3、4列為民營企業。結果表明，科技補貼和稅收激勵均顯著提高了不同所有制企業的技術創新水平。雖然二者對民營企業的影響相對偏弱，但仍具有顯著的正向激勵作用。具體地看，科技補貼每增加1個百分點，可以促使國有企業技術創新平均提升0.15個百分點，民營企業技術創新則提升0.11個百分點。同樣，稅收激勵也能正向激勵企業技術創新，其每增加1個百分點，可使國有企業平均提升5.91個百分點，民營企業則提升4.54個百分點。然而二者對企業研發投入的影響略有差異，科技補貼每增加1個百分點可使所有企業提高研發投入0.03個百分點，稅收激勵每增加1個百分點卻能夠促使民營企業增加0.43個百分點，而對國有企業的影響并不明顯。

國有企業和民營企業的產權屬性差異對企業技術創新造成了不同的顯著影響，其原因主要在于，國有背景給企業帶來獨厚的資源占有和使用優勢；多數國企分布于資源壟斷程度較高或行政壟斷壁壘較強的行業，資金充盈且利潤豐厚；國有企業在政府政策適配、金融信貸、補貼扶持等方面具有強勢地位，創新資源較豐富（14）。相反，民營這一身份標簽在前述方面會遭受程度不一的潛在“歧視”，雖遇資源不足之約束，但民營企業強烈的市場生存欲會加速企業技術創新的進程。當然，民營企業受創新資源條件約束，其最終的創新產出和研發投入一般會遜色于國有企業，但仍然對科技補貼與稅收激勵保持較好的彈性。

還需要說明的是，影響系數小的主要原因是研究樣本均為上市企業，存在規模經濟效應，科技補貼和稅收激勵金額與資產或銷售總額相比差異過大，但兩者都具有非常強的信號引導作用。無論是全樣本還是分樣本回歸結果都可以看出，科技補貼和稅收激勵均可顯著地促進企業技術創新活動，與假設H1一致。不同企業對這兩者的反應敏感度會有差異，甚至會出現少數異常現象。但對稅收激勵的邊際效應而言，民營企業強于國有企業，非高新技術企業優于高新技術企業，驗證了假設H2和H3。科技補貼與稅收激勵的顯著性表現，驗證了“給錢”總比“交錢”要好的認知。

在實踐中，企業可以獲得各種政府補貼，其中存在與科技創新無關的補貼，這或許成為科技補貼對技術創新的混雜噪聲，可能會干擾正確的結果。而從稅收角度看，不同企業對稅收激勵的敏感性存在差異即企業的反應和行為表現會有所不同。影響稅收激勵的主要稅種是企業所得稅，而企業所得稅受納稅調整項目和以前年度虧損的影響較大，成為干擾結果的因素。正因為這些噪聲因素吸附了稅收激勵強度，導致企業創新受到的稅收激勵評價出現了偏誤，這可能是造成結論不一的重要影響因素之一。為此，若能清除這些噪聲可使回歸結果更加精確，研究結論更加穩健。同時，不同的制度安排可以使經濟增長績效發生明顯變化（15），還會使科技補貼和稅收激勵更能正向促進企業技術創新。

五、穩健性檢驗結果

為降低遺漏變量對結果造成的影響，在上述回歸中使用了雙向固定效應模型，并用不同的因變量識別相互影響關系，可以有效控制變量內生性及可能的選擇性偏誤。為了對未能觀測變量的異質性實施有效控制，進一步使用Hausman檢驗、傾向得分匹配法和指標替換法，充分驗證以增強結論的穩健性和可靠性。

1. Hausman檢驗

為確定選擇固定效應模型的合理性，運用Hausman檢驗對隨機效應和固定效應進行識別，無論是固定效應還是隨機效應都不影響回歸結果的顯著性，故使用固定效應模型。由于內生性問題的存在，還使用了修正后的Hausman檢驗和過度識別的方法進行檢驗，檢驗結果與研究結論保持一致，穩健可信。

2. 傾向得分匹配法檢驗

為處理樣本選擇引起的內生性問題，用傾向得分匹配法（PSM）進行回歸估計做穩健性檢驗，驗證前述結果的準確性，再次剖析科技補貼、稅收激勵和企業技術創新的因果關聯程度。以企業技術創新（linnova）為因變量的匹配計算結果，如表5所示。與匹配前的結果相比，匹配后的解釋變量和大多數控制變量的標準化偏差均明顯縮小至10%以下，并且t檢驗結果多數較為顯著，能夠有效降低匹配的總偏誤和樣本的組間差異性。盡管存在個別控制變量的standardized bias超過了10%，但沒有超出可接受范圍。處理組和控制組匹配變量間無顯著性差異，表明匹配能夠滿足平衡性假設是可取的，此假設下的傾向得分匹配估計結果是可信的。

用傾向得分匹配法估計科技補貼、稅收激勵政策對企業技術創新的平均處理效應結果如表6所示。估計系數差異不大，顯著性水平沒有發生根本性變化，維持了前述回歸結果。

3.指標替換法檢驗

在中國當前的財稅政策下，企業只要滿足高新技術認定條件即可享受科技補貼和稅收激勵優待。這種背景下，企業管理層往往表現出有限理性的特征，急于追求專利數量而忽視專利質量（16）。這使得僅用專利申請總數難以全面衡量企業技術創新的能力，需要增加其他方法補充說明。因此，保持科技補貼（scin）和稅收激勵（tax）不變，通過替換其他控制變量，構建新的模型進一步驗證前述結論的可靠性，回歸結果如表7所示。

可以看出，在調整部分控制變量情況下的回歸結果仍然顯著。在維持經濟意義有效的前提下，借助機器學習和隨機抽取控制變量的方法進行指標變量替換，替換后回歸結果仍具有較好的顯著性水平。實證結果與主回歸結果高度一致，再次驗證了企業技術創新實證結論穩健可靠，也說明指標替換法檢驗有效。

六、研究結論與政策建議

科技補貼和稅收激勵是當前各國推進企業技術創新，搶占科技前沿陣地，參與國際技術競爭的重要舉措，但關于科技補貼和稅收激勵對企業技術創新究竟發揮何種作用，是雪中送炭，還是錦上添花？學界對此尚未形成系統的理論認知，這使政府在實踐中激勵企業技術創新的政策缺乏有力的理論支撐。鑒于此，本文從激勵理論出發，選取A股上市企業2010—2020年的面板數據，圍繞科技補貼、稅收激勵對企業技術創新的因果影響進行了實證檢驗，得出如下結論和政策建議：

（一）研究結論

第一，當前各國實施的有關企業技術創新的補貼和稅收激勵政策形異質同，科技補貼和稅收激勵均有助于企業技術創新。對不同類型企業而言，二者表現存在差異，甚至個別企業出現異常現象，但企業由此產生的收益是遞增的。而且國家在申請條件和享受標準上設立了門檻，企業為此也存有交易成本，但總體上看，科技補貼和稅收激勵以不同的形式對企業技術創新發揮著不同程度的促進作用，是政府鼓勵企業創新的優惠政策。

第二，規模型企業技術創新效率更優。從回歸分析可知，在科技補貼和稅收激勵政策既定的條件下，資產規模和企業年齡是影響企業技術創新的內部決定因素。通常，企業成立時間越長，規模越大，資產積累也越多，更具備企業技術創新的資源稟賦優勢。主要原因在于，研發投入資金需求龐大，研發產出風險性高，研發技術迭代速度快和研發收益不確定性強。這些因素往往會導致資產規模小，成立時間短且競爭力不強的企業研發工作難以為繼。

第三，企業技術創新的關鍵是人才戰略。研究發現，創新型企業高管在企業技術創新中能夠發揮“頭雁效應”，其任期長短、教育背景、薪酬水平會影響科技補貼、稅收激勵與企業技術創新的關系。企業高管的認知格局和偏好會影響企業技術創新團隊的能力邊界，同時培育一個優質的技術創新團隊也離不開高效的管理層支持。科技補貼和稅收激勵有效地促進了創新人才團隊建設，有利于發揮創新人才作用，進而推動了企業技術創新。

第四，企業外部的影響因素會對企業技術創新產生正向激勵作用。研究表明，科技補貼和稅收激勵能夠對企業技術創新發揮更好的促進作用，離不開企業外部影響因素的適配。換言之，決定企業技術創新的宏觀經濟影響因素也很重要，如地區經濟發展水平、產業結構、產權保護水平、技術市場活躍程度、勞動力受教育水平、金融市場的發達程度等外部關鍵因素，積極地影響著科技補貼和稅收激勵對企業技術創新的刺激程度。

第五，從分樣本來看，科技補貼與稅收激勵顯著地提高了高新技術企業和國有企業的技術創新水平，而對非高新技術企業和民營企業技術創新的影響相對偏弱，但仍有正向作用。

（二）政策建議

根據前述研究結論，本文提出如下政策建議：

第一，加大科技補貼和稅收激勵力度，減輕創新型企業的稅費壓力。具體而言，政府需出臺更具傾向性的科技補貼和稅收激勵政策，加大對企業技術創新的金融扶持力度，建立科研創新的專項保險制度。

第二，避免企業對既有技術創新路徑的過度依賴，促使企業實現自我革新。在路徑依賴下，技術創新先行者通常會實現收益遞增和自我強化從而壟斷市場，可能導致后期更先進的類似技術難以發展。因此，企業必須逐步降低對現有技術路徑的依賴程度，不斷實現自我創新。

第三，完善培育政策，提升企業開創性技術突破的能力，積極培養創新型高管及技術人才隊伍。企業應專設激勵分配方案，提高企業創新技術人才和高管的科技津貼，擴展創新團隊的能力邊界，使企業技術創新團隊充滿活力。政府也應重視企業家創新精神的培植，發揮其“擴散效應”和“溢出效應”，激發更多的創新內驅力。

第四，科技補貼和稅收激勵要順應國內外宏觀經濟環境的變化，進行傾向性調節和遠期規劃，引導企業有效地進行技術創新。

第五，加強科技補貼和稅收激勵的制度績效管理。政府應完善科技補貼申領制度和稅收激勵政策，增容擴面，公平對待。不僅要支持重點項目和重點企業，還要加強培育中小企業，全面推進企業技術創新，從而實現經濟高質量發展。

注釋：

（1） J. J. Laffont， Theoretical Incentive Theory， Peking University Press， 2001， pp.86-110.

（2） C. K. Prahalad， G.Hamel， The Core Competence of the Corporation， Harvard Business Review， 1990， 68（3）， pp.79-91.

（3） N. Bloom， R. Griffith， J. V. Reenen， Do R&D Tax Credits Work？ Evidence from a Panel of Countries 1979-1997， Journal of Public Economics， 2002， 85（1）， pp.1-31.

（4） R. Bronzini， P. Piselli， The Impact of R&D Subsidies on Firm Innovation， Research Policy， 2016， 45（2）， pp.442-457.

（5） C. Bérubé， P. Mohnen， Are Firms that Receive R&D Subsidies more Innovative？ Canadian Journal of Economics-Revue Canadienne D Economique， 2009， 42（1）， pp.206-225.

（6） 儲德銀、 楊姍、宋根苗：《財政補貼、稅收優惠與戰略性新興產業創新投入》，《財貿研究》 2016年第5期。

（7） 侯尚法：《稅收激勵、創新補貼與文化企業技術創新》，《深圳大學學報》（人文社會科學版）2022年第5期。

（8） 侯尚法、朱德貴：《對一則合同違約金引發的稅務執法問題的思考》，《稅務研究》2023年第2期。

（9） M. Jose， R. Sharma， M. Dhanora， R&D Tax Incentive Scheme and In-House R&D Expenditure： Evidences from Indian Firms， Journal of Advances in Management Research， 2020， 17（3）， pp.333-349.

（10） 王賢彬、劉淑琳、 黃亮雄：《經濟增長壓力與地區創新——來自經濟增長目標設定的經驗證據》，《經濟學（季刊）》2021年第4期。

（11） 吳偉偉、張天一：《非研發補貼與研發補貼對新創企業創新產出的非對稱影響研究》，《管理世界》2021年第3期。

（12） 郭玥：《政府創新補助的信號傳遞機制與企業創新》，《中國工業經濟》2018年第9期。

（13） 劉詩源、林志帆、冷志鵬：《稅收激勵提高企業創新水平了嗎？——基于企業生命周期理論的檢驗》，《經濟研究》2020年第6期。

（14） 張棟、 胡文龍、毛新述：《研發背景高管權力與公司創新》，《中國工業經濟》2021年第4期；J. Jia， G. Ma， Do R&D Tax Incentives Work？ Firm-Level Evidence from China， China Economic Review， 2017， 46， pp.50-66.

（15） 黃少安、韋倩：《合作與經濟增長》，《經濟研究》2011年第8期。

（16） 黎文靖、鄭曼妮：《實質性創新還是策略性創新？——宏觀產業政策對微觀企業創新的影響》， 《經濟研究》2016年第4期。

作者簡介：侯尚法，山東農業大學經濟管理學院副教授，山東泰安，271018；朱德貴，通訊作者，哈爾濱商業大學財政與公共管理學院教授、博士生導師，黑龍江哈爾濱，150028。

（責任編輯 李燈強）