研發費用加計扣除政策激勵醫藥制造企業的創新效應研究

【摘" 要】研發費用加計扣除政策作為國家鼓勵科技創新的重要政策抓手，在鼓勵研發方面發揮了積極作用。論文以醫藥制造業A股上市公司為樣本，實證研究表明加計扣除政策對醫藥制造企業的創新產出具有顯著的激勵作用，研發投入發揮著顯著的中介效應，且該激勵效應存在明顯的異質性。基于此，論文對進一步優化稅收政策、促進醫藥制造企業技術創新提出建議。

【關鍵詞】研發費用加計扣除；研發投入；創新產出；中介效應

【中圖分類號】F812.42；F273.1" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）05-0066-03

1 引言

新冠疫情以來，人民健康意識增強和國家醫療水平提升，醫藥制造業在中國經濟中所占比重增加，醫藥創新技術的提升有助于我國實現高質量發展。研發費用加計扣除政策作為國家鼓勵科技創新的重要政策抓手，多次加大支持力度，在企業研發方面發揮著積極作用。目前學術界關于加計扣除政策的研究呈擴大趨勢，但少有學者關注到其在醫藥制造領域的影響。因此，本文以醫藥制造企業為研究對象，探討加計扣除政策的創新激勵效應。

2 研究機理和待檢驗命題

研發費用加計扣除政策能夠減少企業稅收，增加現金流，若企業將該流動資金用于醫藥研發投入，不僅可以降低研發成本，還能激勵企業更多地增加醫藥創新投入，形成良好的研發投入循環。另外，醫藥創新的高度不確定性導致企業無法避免地存在創新風險。而加計扣除政策通過減少稅收能夠對企業研發活動的損失提供一些補償，有效地轉移企業部分研發風險，提高風險承受能力，進而激勵企業增加創新投入。同時，由于醫藥制造業創新活動的高風險性和高投入性，使得企業依靠自有資金維持創新活動的動力不足[1]。而加計扣除政策向外界釋放了一種鼓勵創新的利好信號，引導社會資本向創新企業傾斜，提高了資本市場對醫藥創新活動的支持力度。

研發投入增加帶來的優勢能幫助企業吸納更多高素質人才，提高科研水平，提升企業整體創新能力，為產出增長提供持續動力。另外，企業可以積累技術、儲備知識，這些技術和知識將增加企業產品研發經驗和技術含量，有利于推動實現創新產出。

最后，企業能夠引進更多的新設備，優化生產效率，從而提升企業的創新效率[2]。

根據以上理論分析，本文提出以下假設：

假設（1）：研發費用加計扣除對創新產出有激勵效應。

假設（2）：研發費用加計扣除對研發投入有激勵效應。

假設（3）：研發投入在研發費用加計扣除與創新產出之間發揮了中介效應。

3 實證分析

3.1 模型設定

本文參考溫忠麟和葉寶娟[3]提出的中介效應模型，構建模型如下：

模型（1）：Innovationit=ɑ0+ɑ1Deductionit+ɑ2∑Controlit+εit

模型（2）：RDit=β0+β1Deductionit+β2∑Controlit+εit

模型（3）：Innovationit=γ0+γ1Deductionit+γ2RDit+

γ3∑Controlit+εit

其中，Control為控制變量，ε為隨機誤差項，i代表醫藥制造企業，t代表年份。

3.2 變量選擇

變量名稱及衡量標準如表1所示。

3.3 數據來源和描述性統計

本文選取了2015-2022年醫藥制造業A股上市公司數據為研究樣本，其中專利申請數據來源于中國研究數據服務平臺（CNRDS），其他數據來源于國泰安數據庫（CSMAR）。通過對數據進行處理，本文最終保留了相關數據較完整的137家上市公司，共1 096個觀測數據。

表2描述性統計結果顯示，從專利申請數量來看，樣本企業之間的創新產出水平差異較大，整體創新水平不高。從研發費用加計扣除強度來看，樣本企業享受加計扣除政策的優惠程度差異較小，表明加計扣除政策在醫藥制造業中具有普惠性的特點。從研發投入強度來看，樣本企業之間研發投入差距大，且平均研發投入力度較低。從各控制變量來看，樣本企業資產負債率較低，償債能力較強且財務風險低；樣本企業凈資產收益率和營業收入增長率較低，盈利能力較差，且企業之間差距較大；樣本企業資本密集度較高，資本要素投入較多，資本成本較高且風險較大，但各企業之間有一定的差距；樣本企業之間規模差距較小，企業競爭相對較小。

3.4 實證結果分析

中介效應回歸結果如表3所示，模型（1）回歸結果顯示，企業創新產出數量與研發費用加計扣除強度的回歸系數ɑ1在1%的水平上顯著，說明研發費用加計扣除政策對醫藥制造企業創新產出的增加產生了顯著的激勵效應，假設（1）得到驗證。凈資產收益率與創新產出在1%的水平上顯著正相關，說明企業在凈資產收益率較高的情況下，研發投入的投資收益高，研發產出增加；資本密集度與創新產出在5%的水平上顯著負相關，表明醫藥制造企業資本周轉效率越低，限制了企業在創新方面的產出；企業規模與創新產出在1%的水平上顯著正相關，是因為企業規模越大，有更專業的研發團隊和更雄厚的資金支持，越有利于創新產出。

模型（2）回歸結果顯示，企業研發投入強度與研發費用加計扣除強度的回歸系數β1在1%的水平上顯著，說明研發費用加計扣除政策對醫藥制造企業研發投入的增加有顯著的激勵效應，假設（2）成立。資產負債率與研發投入在1%的水平上顯著負相關，表明企業在受到外部融資約束時，不愿將債務資金用于研發創新；凈資產收益率與研發投入在1%的水平上顯著負相關，說明對于凈資產收益率較低的醫藥制造企業，盈利能力較弱，可用于投入研發的資金相對較少；資本密集度與研發投入在1%的水平上顯著正相關，說明醫藥制造企業可能通過加大研發投入實現創新升級，從而降低資本密集度；企業規模與研發投入強度在1%的水平上顯著負相關，表明企業在有了一定的市場份額和競爭優勢后會減少對研發創新的依賴，從而限制研發投入。

模型（3）回歸結果顯示，在控制研發費用加計扣除強度影響下，研發投入對于創新產出的回歸系數γ2在1%的水平上顯著，說明研發投入在研發費用加計扣除政策和創新產出之間發揮了顯著的中介效應，假設（3）成立。其余控制變量的回歸系數符號及顯著性均與模型（1）一致。

4 穩健性檢驗與異質性分析

4.1 穩健性檢驗

本文采用企業當年的專利獲得數量替換專利申請數量衡量創新產出作為被解釋變量。表4回歸結果顯示，研發費用加計扣除優惠強度對專利獲得數量和研發投入的增加起到了顯著的促進作用，且在1%的水平上顯著。在控制了研發投入的影響之后，政策對企業專利獲得數的直接效應為正，且在1%的水平上顯著；在控制了該政策的影響之后，研發投入對專利獲得數的效應也顯著為正，但顯著性檢驗并未通過。于是借鑒溫忠麟和葉寶娟[3]提出的bootstrap檢驗法，基于上述回歸數據進行進一步檢驗。表5中的檢驗結果顯示，間接效應_bs_1在95%的置信區間內不包含0，從而說明研發投入的中介效應是成立的。這與前文的實證分析結果一致，說明本文的研究結論具有穩定性。

4.2 異質性分析

從產權性質回歸來看，研發費用加計扣除政策對非國有醫藥制造企業的創新激勵效應在1%的水平上顯著，而對國有醫藥制造企業沒有明顯的激勵效應。這是因為與國有企業相比，非國有企業融資壓力更大，抗風險能力更低，面對激烈的市場競爭，它需要不斷改進技術，研發新產品，因此對加計扣除政策的敏感度更高。而國有企業在很大的程度上承擔著重要的政治責任，創新和研發并不是其的首要目標和必需指標。所以，研發費用加計扣除政策對非國有醫藥制造企業的創新激勵效應更明顯。

從地區回歸結果來看，在1%的顯著性水平下，加計扣除政策對東部地區的醫藥制造企業創新產出具有正向激勵效應，而對中、西部地區企業的激勵效應顯著性不通過。這是因為東部地區經濟發達，企業所面臨的市場化進程更快，競爭壓力更大。為了在競爭中取得相對優勢，東部企業更注重技術創新和創新效率。反觀中西部企業可能面臨雖有加大研發投入的主觀意愿，但客觀條件難以支撐的困難局面，政策效應難以實現。所以，研發費用加計扣除政策對東部地區醫藥制造企業的創新激勵作用更顯著。

5 結論及建議

本文以A股醫藥制造企業上市公司為研究樣本，研究討論了研發費用加計扣除政策對我國醫藥制造企業創新的影響及研發投入的中介作用機制，得出如下結論：第一，研發費用加計扣除政策對醫藥制造企業的創新產出具有顯著的激勵作用；第二，研發投入在加計扣除政策與醫藥制造企業創新產出之間起著顯著的中介作用，即加計扣除政策通過鼓勵企業增加研發投入，進而促進企業創新產出的提升；第三，加計扣除政策對不同產權、不同地區的醫藥制造企業產生的創新激勵效應存在異質性，即加計扣除政策對非國有醫藥制造企業和東部地區醫藥制造企業的創新激勵效應更明顯。

基于上述研究結論，本文提出以下建議：第一，政府應進一步完善加計扣除政策，提高扣除比例，擴大適用范圍，鼓勵醫藥制造企業將更多的資金投入到研發活動中，從而促進企業創新產出的增加；第二，政府對于非國有醫藥制造企業需加強政策扶持和服務力度，提高企業對加計扣除政策的應用能力，進一步推動企業創新產出的增長，而國有醫藥制造企業應按時核算，積極申報，提高加計扣除政策的使用效率；第三，政府可根據東中西部地區醫藥制造企業的差異，“因企制宜”，有針對性地制定差異化的加計扣除政策，提高政策實施的精準性和有效性。

【參考文獻】

【1】彭華濤，吳瑤.研發費用加計扣除、融資約束與創業企業研發投入強度：基于中國新能源行業的研究[J].科技進步與對策，2021，38（15）：100-108.

【2】劉志強，盧崇煜.地區市場異質性、研發投入對企業創新績效的影響[J].科技進步與對策，2018，35（12）：99-106.

【3】溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發展[J].心理科學進展，2014，22（05）：731-745.