【作　　者】
曹 阳（副教授），孟 媛，席晓宇

【作者单位】
中国药科大学国际医药商学院，南京211198

【摘　　要】
   【摘要】本文以沪深两市生物医药上市公司为例，基于2004 ~ 2014年的面板数据，采用双重差分模型，从研发投入和研发产出两个方面探讨了2008年《企业所得税法》税收优惠对战略性新兴产业上市公司研发创新的效果。结果表明，所得税优惠政策显著地促进了企业研发投入即研发费用的增多，但是政策效果会受到企业资金状况的影响，资金状况越好，政策的促进作用越明显；所得税优惠政策能够促进战略性新兴企业的研发产出，并且随着时间的推移，税收优惠对于研发产出的激励作用会愈加显著，但是政策效果会受到同时段其他政策的影响。
【关键词】企业所得税；税收优惠；战略性新兴产业；生物医药企业
【中图分类号】F812.42      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2017）03-0112-6

一、引言
面对新形势下经济增长的压力、资源环境的约束、科技创新的需求，大力发展战略性新兴产业已经成为一种必然的趋势，即以节能环保、生物医药、高端装备制造、新能源、新材料等作为发展的重点产业领域。但是由于存在创新风险的不确定性、创新产出品的专用性和创新利益的外溢性导致了创新市场失灵现象，即企业投资的创新活动数量少于社会最优创新数量，所以政府有必要运用包括税收优惠在内的各种手段激励战略性新兴产业投资创新活动，以推动经济不断增长。
在某种程度上，高新技术产业涵盖了战略性新兴产业的领域，所以针对高新技术产业的税收优惠也适合于大多数战略性新兴产业。 近几年，我国加大了激励战略性新兴产业进行创新活动的力度，颁布了一系列包含税收优惠的法律法规，具体的政策法规如表1所示。
2008年《中华人民共和国企业所得税法》中的税收优惠政策（简称“现行企业所得税优惠政策”），对企业的可持续增长率作用显著，是高新技术产业比较容易获得审批的主要优惠政策之一。对战略性新兴产业税收优惠政策实施成效如何，不仅是对政策的方向性和合理性的检验，也直接关系到下一步对战略性新兴产业研发激励的战略部署和顺利实施。生物医药是战略性新兴产业中对创新格外依赖的典型代表产业，以新药品数目衡量生物医药产业的创新成果可以使评估具有可靠性、统一性和便捷性。因此，本文选取生物医药产业为代表，着重研究现行企业所得税优惠政策对战略性新兴产业的创新激励成效，为我国全面实施创新驱动发展战略提供决策依据。
二、文献综述与研究假设
税收优惠通过减轻企业的税务支出负担来降低企业创新支出的成本和风险，以此达到刺激企业创新的目的。总体来说，税收优惠政策激励企业创新的效果有两种表现形式，一是税收优惠激励企业增加研发投入，二是税收优惠对研发产出有促进作用。
我国关于税收优惠对企业创新作用的研究较多，且这些研究多是选择从研发投入的角度度量税收优惠的效果。匡小平等（2007）认为，针对高新技术产业的税收优惠中，所得税优惠对企业创新投入有显著性激励作用，而流转税的效果欠佳。王玺等（2015）研究发现，政府每让渡1单位的税收收入，会直接或间接刺激高新技术企业创新总投入增加1.06个单位，即我国实施的各项与促进企业研发活动有关的税收优惠政策总体而言是行之有效的。
而国外学者有的是从研发投入角度进行研究，选择了研发产出指标。Mansfield（1986）研究了美国、加拿大、瑞典研发税收优惠政策对企业研发费用支出的影响，分析显示，税收优惠政策使创新投资增长约为1%（最多不超过2%），因此他认为政府对研发投资的激励作用有限。Nick（2002）运用1979 ~ 1997年9个国家的数据，证明政府通过作为市场导向的税收优惠，改变了企业的研发使用成本，达到了有效增加企业创新投入的目的。Fulvio等（2015）从产业角度出发，认为相对于高新技术行业，税收优惠对技术含量较低的行业研发投入的激励作用更为明显。Hanel（2003）则从研发产出的角度出发，认为税收优惠通过增强企业新产品的创新性，使新产品的市场销售份额增加，从而达到一定的激励作用。Czarnitzki（2011）探究了税收优惠对加拿大制造业企业研发产出的作用，衡量创新的指标有新产品数量、销量等，结果证明税收优惠刺激了企业研发，对企业创新产出有额外作用。
综上，我国的研究都是基于研发投入指标来评估税收优惠效果，但是税收优惠政策激励企业创新的效果不仅表现在促进企业加大研发投入上，更重要的是能否成功激励企业研发出新产品，将研发投入成功转化成创新成果。另外，我国多数研究是关于当下整体税收政策的研发绩效研究，并没有对具体某项政策的效果进行评估，也没有考虑随时间变化政策效果的走向。因此本文借鉴国外研究经验，着重研究2008年实施的企业所得税优惠政策对战略性新兴产业的创新激励成效，除了研究税收优惠对战略性新兴产业创新投入的作用效果，还重点研究了税收优惠是否促进了战略性新兴产业的创新产出，并分别以2008年和2009年为时间节点，考察企业所得税优惠政策效果的短期时间走向。
激励企业创新活动的税收优惠政策，通过降低企业创新活动的成本，进而刺激企业扩大研发投资规模，大量的研发投入又可以使企业享受更多的税收优惠金额，如此良性循环刺激企业逐年加大研发投入。而研发投入的不断增加会逐渐提升企业的创新水平，包括增加研发所需的设施设备、引进高技术创新型人才，如此在公司内部就形成了良好氛围，那么企业研发出新产品的概率会大幅增加，而高品质的新产品会迅速占领市场，给企业带来巨大的利益，这样又会促进企业加大研发新产品，所以税收优惠也会促进研发产出的实现。此外，大部分国内外的研究也表明税收优惠会有效刺激研发投入与研发产出的提升。因此，本文提出两个假设：
H1：现行企业所得税优惠政策能够有效激励生物医药产业的研发投入。
H2：现行企业所得税优惠政策能够有效促进生物医药产业的研发产出。
三、研究设计
（一）研究方法
分析税收优惠政策对企业研发激励效果的方法有很多，较为经典的是以研发投入为因变量，以税收优惠政策和其他控制变量作为自变量，进行普通的回归分析，如匡小平（2007）、江希和（2015）、王玺等（2015）。相较于过去的研究，本文在研究方法和因变量指标选取方面进行了创新。
由于政策的效果需要一段时间才能显现出来，而我们关心的是被解释变量税收优惠政策实施前后的differences model），对税收优惠政策激励效果进行分析。双重差分包含两次差分，第一次差分是分析政策实施后与政策实施前之差别，第二次差分是分析实验组的平均变化与控制组的平均变化之差别。DID模型是国际上普遍认可的定量评估公共政策实施效果的分析方法，相对于一般的回归分析，该模型可以剔除实验组与控制组的“实验前差异”，有效控制其他共时性政策的影响以及研究对象间的事前差异，将税收优惠政策影响的真正效果有效分离出来。
在因变量选取方面，除了探究研发投入在企业所得税优惠政策实施前后的变化，本文还以生物医药企业新药注册数为代表的研发产出为因变量来衡量政策的实施效果，由于新药注册数取值为非负整数，表现为事件发生次数的分散型随机变量（多服从右偏态分布）称为计数变量，因此本文选用泊松回归模型（Poisson Regression Model）和负二项回归模型（Negative Binomial Model）对研发产出计数变量进行分析。
（二）数据来源
本文以战略性新兴产业中的生物医药产业为例，相关数据来源于上海和深圳两个证券交易所的2004 ~ 2014年生物医药上市公司年度报告，相较于我国其他研究，本文创造性地运用新药注册数据作为衡量企业研发产出的依据。截至2014年年底，我国沪深证券交易所的生物医药上市公司有181家，由于本文选取研究的时间段为2004 ~ 2014年，所以剔除2014年之后才上市的企业，同时剔除研发投入、产出指标缺失值较多的企业，最终选取的样本为77家企业11年的平衡面板数据。根据年报中“税项”附录披露的信息，从2008年《企业所得税法》实施时开始享受15%高新技术产业税收优惠的企业有60家，一直没有享受的企业有17家。
（三）模型构建与变量定义
本文运用DID模型对企业所得税优惠政策激励效果进行分析。大部分企业在2008年税法实施开始时就享受了15%的高新技术税收优惠，此时实验组为60家享受优惠的企业，对照组为17家没有享受优惠的企业；但是由于政策的时滞性，有小部分企业从2009年才开始享受税收优惠，此时实验组为70家享受优惠的企业，对照组为7家没有享受优惠的企业。所以，本文分别以2008年和2009年为“事件年”，对此进行两次双重差分。构建DID模型如下：
Yi,t=β0+β1P+β2T+δP×T+β3X+εi,t
其中，Yi,t为因变量，本文分别以企业i在t年度内的研发费用（RDI）和新药注册数（RDN）作为因变量来衡量企业的研发投入和研发产出。P、T和P×T为自变量，都是虚拟变量。其中，P是政策虚拟变量，反映的是不考虑现行企业所得税优惠政策的影响，实验组企业与对照组企业本身存在的差异。T是时间虚拟变量，反映的是不考虑税收优惠政策的影响，“事件年”前后两期企业本身存在的差异。最关键的是交互项P×T，只有当P为实验组并且T取值为1，才是真正度量了实验组企业享受税收优惠政策后的政策效应，P×T的系数δ为正值，表示政策对Yi,t（企业研发投入与产出）有正向促进作用，反之表示是负向作用；δ越大，代表政策对Yi,t（企业研发投入与产出）的作用越大，反之则作用越小。X 为一组与绩效相关并可能影响经济绩效的控制变量，本文的控制变量选取企业规模（FS）、企业科技水平（TL）、企业资金约束（LF）、负债率（DR）、利润率（PM）。具体的变量解释见表2，变量的描述性统计见表3。

1. 税收优惠政策对于企业研发投入和研发产出的影响。由表3可知，享受税收优惠的企业（即实验组）的研发投入与研发产出都高于未享受税收优惠的企业（即对照组），2008年与2009年享受税收优惠企业的研发投入分别高出未享受税收优惠企业181.63%和291.58%，研发产出分别高出90.17%和302.23%。同时可以看出，无论是研发投入还是研发产出，2009年（Panel B）实验组与对照组的差距是大于2008年（Panel A）的。此外，无论是以2008年还是以2009年作为“事件年”，表中实验组与对照组中都有一些企业研发产出（RDN）最小值为0，说明无论是否享受税收优惠，有的企业并没有实现研发产出，即税收优惠不是对所有企业的研发产出都产生了积极的促进作用。
2. 税收优惠政策对于企业经济绩效指标的影响。表3中无论是以2008年还是以2009年作为“事件年”，实验组的企业规模、资金约束情况、利润率和负债情况的均值都优于对照组的企业，说明享受税收优惠的企业的资金状况都普遍好于未享受税收优惠的企业。与此同时，对比以2008年和以2009年作为“事件年”的实验组，我们可以发现以2008年作为“事件年”的企业资金约束情况、利润率和负债情况的均值都优于以2009年为“事件年”的企业，即以2008年为“事件年”时资金状况好于以2009年为“事件年”时。
四、实证分析
（一）多重共线性检验和Hausman检验
在进行双重差分之前，在处理面板数据时，为了确定是选择用固定效应模型还是随机效应模型，本文先进行了变量多重共线性检验（见表4），随后还需进行Hausman检验（见表5）。
根据表4，由于以2008年或以2009年为“事件年”，自变量的方差膨胀因子VIF都小于10，容忍度1/VIF都大于0.1，表明本模型中的自变量不存在多重共线性。

Hausman检验的结果如表5所示。从表5可以看出，由于无论是以2008年还是2009年为“事件年”，以研发投入作为因变量时的P值都小于0.05，显著拒绝随机效应模型的原假设，因此采用固定效应模型FE分析面板数据；以研发产出作为因变量时的P值都大于0.1，不能拒绝原假设，因此采用随机效应模型RE分析面板数据。

（二）双重差分回归分析
本文采用Stata软件对上述模型进行DID分析，结果见表6。
1. 税收优惠显著促进了企业研发投入。由表6可知，以研发投入作为因变量时，Panel A和Panel B中P×T的系数分别为0.415和0.240，显著为正，故无论是以2008年为“事件年”还是以2009年为“事件年”，现行企业所得税优惠政策对企业研发投入有显著的促进作用，验证了H1。
2. 税收优惠对企业研发投入的作用受企业资金状况的影响。表6中以2008年为“事件年”时的P×T系数为0.415，以2009年为“事件年”时的系数减小为0.240，由于P×T系数越大表示政策的促进作用越大，即税收优惠对以2008年为“事件年”时企业的促进作用更为显著。究其原因，结合表3显示的以2008年为“事件年”时企业的资金状况好于以2009年为“事件年”时，而企业资金状况的好坏决定了企业对研发投入的多少，所以在同样享受税收优惠的情况下，企业资金状况越好，研发投入越多，政策的促进效果越明显，故优惠政策对企业研发投入的作用受企业资金状况的影响。
3. 税收优惠对企业研发产出具有激励效果，并随着时间的推移其作用更为显著。如表6所示，以研发产出为因变量时，本文分别进行泊松回归和负二项回归分析，因为Panel A和Panel B随机效应负二项回归结果中的Prob>=chibar2=0.000，所以认为负二项回归结果显著优于泊松回归，应使用负二项回归。对随机效应负二项回归结果进行分析可以看出，交互项P×T在以2008年为“事件年”时的系数是-0.414，显著为负，在以2009年为“事件年”时的系数是0.107，不显著为正，即税收优惠在以2008年为“事件年”时显著地抑制了企业研发产出，在以2009年为“事件年”时对企业有不显著的促进作用，这似乎否定了H2，和大多数学者对于税收优惠能促进研发的结论相左。实际上，虽然有其他因素影响了2008年与2009年的研发产出，但是我们发现随着时间的推移，交互项P×T由2008年的负值变为2009年的正值，虽然2009年的系数不显著，但这个趋势也体现了现行企业所得税优惠政策对研发产出是具有正向激励作用的。由于新产品研发的周期性等因素，政策实施后企业增加了研发投入，但是此投入不会即刻转化为新产品，而是需要一段时间，因此数据显示，税收优惠政策在2009年对研发产出的激励效果要优于2008年，由此可以推测，随着时间的推移，税收优惠政策对于研发产出的激励作用会愈加显著。
4. 税收优惠对企业研发产出的作用受同时段其他政策规定影响。在上文第3点中提到因变量是研发产出时，交互项P×T在以2008年和2009年为“事件年”时的系数都不是显著为正的。由于政策的实施效果总是受当时该行业的政策环境等因素的影响，笔者进一步查找了2008年左右与生物医药产业相关的大事件，发现2007年10月1日原国家食品药品监督管理局实施了《药品注册管理办法》（简称《办法》）。《办法》一方面缩小了新药的范围，另一方面强化了注册资料的核查、延长了新药生产的审评时间，使得我国药品注册管理准入门槛更高。据调查，从2007年10月1日到2009年6月底，国家食品药品监督管理局共受理药品注册申请4403件，年申报数量减少2/3左右，同品种申报的比率也从2006年的1∶6下降为2009年的1∶3，药品注册申报总量明显减少。而本文衡量研发产出的指标就是新药注册数，所以受2007年新政策影响，2008年及以后生物医药产业的整体新药注册数相较往年大幅下降，即研发产出大幅下降，导致即使有税收优惠的促进作用，表6中交互项P×T在以2008年和2009年为“事件年”时的系数都不是显著为正的，甚至在《办法》刚实施不久的2008年，交互项P×T的系数是显著为负的。综上，税收优惠政策的实施受到了同时段另一项政策的影响，导致税收优惠对研发产出的作用效果不是十分显著。
五、政策建议
创新是国家经济发展的重中之重，2008年《企业所得税法》实施以来是支持以创新为核心的战略性新兴产业发展的重要阶段，因此研究该法实施的成效十分必要。本文以生物医药产业为例，对现行企业所得税优惠政策的实施效果进行评估，研究结果表明：现行企业所得税优惠政策有效地促进了战略性新兴企业的研发投入，但是税收优惠对企业研发投入的作用受企业资金状况的影响，资金状况越好，政策的促进作用越明显。此外，企业所得税优惠政策能够促进战略性新兴企业的研发产出，并且随着时间的推移，其对于研发产出的激励作用会越加显著，但是由于2007年《药品注册管理办法》的实施，导致药品注册申报数量锐减，使政策效果受到负向影响。
根据研究结论，本文提出以下建议：
第一，现行企业所得税优惠政策对战略性新兴产业的研发投入和研发产出两方面的激励均行之有效，因此为了更好地发挥对企业自主创新的激励与扶持作用，政府应不断完善税收政策与体制，继续加大对战略性新兴产业的税收优惠额度。
第二，企业的资金状况较差导致研发水平较低，使现行企业所得税优惠政策没有较好地发挥其效果，同时，政策的激励效果也会受同期其他政策法规的影响，因此为了鼓励企业更好地加大创新力度和实现创新产出，政府可以多方位地为企业创新提供便利，并出台相应的配套政策，例如可为企业提供更好的资金环境保障，鼓励银行为战略性新兴产业提供创新贷款优惠等。
第三，现行企业所得税优惠政策对创新的激励效果较好，随着时间的推移其效果更为显著，故政府应该继续扩大享受税收优惠政策的企业范围，不断更新高新技术企业认定条件，鼓励企业通过创新获得高新技术企业认定资质，从而享受税收优惠政策。

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