高新技术企业认定对企业创新及财务绩效的影响——基于断点回归方法

徐 晔 蔡奇翰

(复旦大学 经济学院，上海 200433)

创新是经济社会发展的动力源泉。十九大报告指出，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。对于国家来说，创新能力是国家竞争力的核心。一个国家只有拥有强大的创新能力，才能在激烈的国际竞争中把握先机、赢得主动。自21世纪以来，美国、德国和日本等发达国家都已经把创新驱动发展列入国家重要战略；对于企业来说，创新是企业核心竞争力的来源，可以让企业获得持续发展的能力。统计数据显示，截至2018年年底，在全球市值排名前十的企业中，有7家是创新型企业，如苹果、微软、阿里巴巴、腾讯等知名公司都在名单之列。

企业创新水平的提高是国家整体创新发展的必要条件，然而由于企业研发和创新活动具有正外部性和高风险性的特点，企业可能缺乏足够的动力开展研发，使得企业私人研发投入小于社会最优研发投入。为了实现社会福利最大化，提升国家整体科技竞争力，就需要发挥政府“无形的手”的作用。各国政府的普遍做法是通过税收优惠、财政补贴和金融扶持等措施来降低企业可能承受的风险，降低企业研发成本，鼓励企业进行研发创新。而税收优惠政策一直以来都是政府激励企业创新的有力的政策工具。

与传统企业相比，高新技术企业具有知识密集、技术密集等特点，往往能持续进行研究开发和技术成果转化。高新技术企业作为企业创新的主体，其健康发展对整个国家的创新水平和经济增长都具有重大影响。为了鼓励创新，扶持我国的高新技术企业的发展，科技部、财政部与国家税务总局于2008年和2016年出台和修订了《高新技术企业认定管理办法》(下面简称《办法》)，对高新技术企业认定和确认程序进行了规范。满足《办法》规定条件的企业便可以申请高新技术企业认定，从而可以享受中央以及地方配套的各项政策优惠待遇，如税收减免、地方财政资金支持、行业扶持等。

政府设立该项政策的目的是加大对科技型企业的政策扶持，激励高新技术企业创新，同时促进其发展。然而，在巨大的优惠待遇的吸引下，这项政策却存在被一些企业“滥用”的可能性。一方面，由于信息不对称，政府设立的高新技术企业认定机构难以甄别企业相关申报材料的真实性；另一方面，不可否认也存在寻租行为，导致虚假认定的产生。媒体上报道的伪高新技术企业的案件屡见不鲜，也印证了这一点。除此之外，那些真实地具有高新技术资质的企业在获得认定后是否真正受益也是值得探讨的。本文试图探寻高新技术企业认定政策真实效果到底如何，是否真正达到了预期的促进企业创新以及提高企业财务绩效的效果？准确评估高新技术企业认定政策的效力，对于后期相关政策的有效实施和推动我国高新技术企业的发展都具有重要意义。因此，本文希望通过实证研究的方法在微观层面探讨该项政策的实际效果，为评估政策效用提供一定的思路，进而为政府制定科技财税政策提供有价值的建议。

一、 文献回顾、研究假说及创新之处

(一) 文献回顾

符合《办法》规定的各项条件的企业获得高新技术企业认定之后，在3年的认定有效期内可以享受10%的税收优惠，这相当于政府给予高新技术企业的财政补贴。由于专门研究高新技术企业认定政策的文献数量不多，本文同时梳理了研究有关税收优惠和财政补贴对企业创新以及财务绩效的影响的文献，以全面了解该项政策的作用和研究现状，从而展开进一步研究。

1. 高新技术企业认定对企业创新的影响

大多数研究显示，政府财政补贴或税收优惠有利于促进企业创新。Lin等人(2010)研究发现，政府的创新支持政策能够激励企业创新投入更多。(1)LinC, LinP, SonF, “Poperty Rght Srotection and Crporate R&D: Evidence from China,” Journal of Development Economics 93.1 (2010): 49-62.Arqué-Castells(2013)利用1998年到2009年西班牙工业企业的数据分析发现，政府补助对企业研发创新具有促进作用。(2)Pere Arqué-Castells, “Persistence in R&D Performance and Its Implications for the Granting of Subsidies,” Review of Industrial Organization 43.3(2013): 193-220.李传喜等(2016)以深交所上市公司为研究对象，构建随机效应面板数据模型，发现税收优惠与政府补助均能促进企业研发投入，且两种政策工具具备协同效应。(3)李传喜、赵讯：《我国高新技术企业财税激励研发投入效应研究》，《税务研究》2016年第2期。张俊瑞等(2016)在对陕西省的195家企业的调研的基础上，运用随机前沿分析方法得到了所得税优惠政策可以提高高新技术企业的创新效率的结论。(4)张俊瑞、陈怡欣、汪方军：《所得税优惠政策对企业创新效率影响评价研究》，《科研管理》2016年第37期。陈远燕等(2017)使用双重差分模型，研究了中关村自主创新示范区高新技术企业税收优惠政策的作用，发现该项政策对企业研发投入有显著促进作用，享受该政策的企业研发投入平均增长了34%。(5)陈远燕、何明俊、冯文芸：《中关村鼓励创新税收优惠政策效果评估——基于双重差分模型的实证分析》，《税务研究》2017年第10期。彭红星等(2017)研究发现，当公司高管具有研发技术背景或政治关联背景时，高科技公司可以获得更多创新补贴资源，高管研发技术背景可以有效增加高科技公司研发投入，但政治关联背景无法提升研发投入。(6)彭红星、毛新述：《政府创新补贴、公司高管背景与研发投入——来自我国高科技行业的经验证据》，《财贸经济》2017年第3期。石绍宾等(2017)利用2015年A股上市公司数据对企业研发的所得税优惠政策的激励效应进行了测度，发现无论是倾向得分(PSM)方法还是多元线性回归模型，都验证了企业所得税优惠政策对企业研发投入及产出的激励效应。(7)石绍宾、周根根、秦丽华：《税收优惠对我国企业研发投入和产出的激励效应》，《税务研究》2017年第3期。雷根强等(2018)采用倾向得分匹配方法研究发现，企业被认定为高新技术企业后享受一系列优惠政策会对其研发投入和研发产出，特别是实质性创新都有显著的正向激励作用。(8)雷根强、郭玥：《高新技术企业被认定后企业创新能力提升了吗?——来自中国上市公司的经验证据》，《财政研究》2018年第9期。

与此同时，也有学者的研究发现政策效果不显著。杨国超等(2017)研究发现存在研发操纵行为，与政策制定者的初衷不同，研发激励政策会激励公司进行研发操纵，最终导致公司研发绩效下降。(9)杨国超、刘静、廉鹏、芮萌：《减税激励、研发操纵与研发绩效》，《经济研究》2017年第8期。曾婧婧等(2018)以工业企业为研究对象，运用双重差分模型对高新技术企业认定政策的绩效进行评估，发现高新技术企业认定政策对企业研发投入的增长影响并不显著。(10)曾婧婧、龚启慧、王庆：《中国高新技术企业认定政策绩效评估——基于双重差分模型的实证分析》，《科技进步与对策》2018年第8期。

2. 高新技术企业认定对企业财务绩效的影响

不少学者的研究发现财政补贴或税收优惠对企业财务绩效的影响是积极的。Colombo等(2011)发现，有选择性的政府研发补贴会提高高新技术新创公司的全要素生产率。(11)Colombo M G, Grilli L, Murtinu S, “R&D Subsidies and the Performance of Hi-Tech Start-ups,” Economics Letters 112.1 (2011): 97-99.魏志华等(2015)以A股上市公司为研究对象，发现财政补贴总体而言其对公司业绩具有显著正向影响，尤其是在那些融资约束水平较高、过度投资水平较低的公司中，财政补贴的积极作用更为突出。(12)魏志华、赵悦如、吴育辉：《财政补贴:“馅饼”还是“陷阱”?——基于融资约束VS过度投资视角的实证研究》，《财政研究》2015年第12期。许玲玲(2016)的研究发现高新技术企业认定对企业财务绩效不仅有直接影响，还有间接影响。(13)许玲玲：《高新技术企业认定的经济后果》，武汉大学博士论文，2016年。柳光强(2016)使用多元线性回归方法研究发现，税收优惠、财政补贴政策可以激发企业盈利能力，但在不同产业间、不同政策目标之间的激励效应存在差异。(14)柳光强：《税收优惠、财政补贴政策的激励效应分析——基于信息不对称理论视角的实证研究》，《管理世界》2016年第10期。谢海洋等(2017)使用双重差分PSM方法实证检验了高科技资质认定政策的有效性，研究结果表明，在其他条件不变的情况下，高科技资质认定政策有利于企业财务绩效的提升。(15)谢海洋、曹少鹏、高敏：《高科技资质认定政策有效性研究——基于双重差分PSM方法的检验》，《现代经济探讨》 2017年第9期。张帆等(2018)运用固定效应、系统-GMM分析方法识别了财政补贴、税收优惠政策对企业经营绩效的影响，研究发现，竞争性领域的财政补贴和税收优惠对上市公司总收入增长率和总资产净利润率均存在显著的正向影响。(16)张帆、张友斗：《竞争性领域财政补贴、税收优惠政策对企业经营绩效的影响》，《财贸研究》2018年第3期。

然而也有学者得到了相反的结论。张同斌等(2012)构建了高新技术产业的可计算一般均衡(CGE) 模型，发现税收优惠作用下，虽然高新技术的应用能够发挥农业和消费品工业劳动密集的比较优势，但高新技术产业对工业资本要素生产率的提升小于相对要素价格上升导致的成本增加，对原材料工业、装备制造业和建筑业的增加值增长产生了负的影响。(17)张同斌、高铁梅：《财税政策激励、高新技术产业发展与产业结构调整》，《经济研究》2012年第5期。张杰等(2015)使用实证方法研究政府补贴对中国企业出口产品质量的影响。研究发现，政府补贴会造成企业对补贴的依赖，从而对企业出口产品质量造成抑制效应。(18)张杰、翟福昕、周晓艳：《政府补贴、市场竞争与出口产品质量》，《数量经济技术经济研究》2015年第4期。冯发贵等(2017)运用非平衡面板模型对产业政策实施过程中财政补贴的作用与效果进行实证研究，发现产业政策支持背景下财政补贴不能显著提升企业的绩效。(19)冯发贵、李隋：《产业政策实施过程中财政补贴与税收优惠的作用与效果》，《税务研究》2017年第5期。

(二) 研究假说

高新技术企业认定政策对于企业的研发人员和研发投入占比都有明确的规定，这会在一定程度上激励企业为达到要求而在研发上投入更多的资金，进行自主创新。在获得高新技术企业认定之后，企业也会有更多的资金和动力进行创新。原因有以下几点：第一，税收优惠可以降低创新风险。获得认定的企业的所得税税率降低10%，同时研发费用的税前扣除比例也高于一般企业，这可以减轻高新技术企业的税收负担，也可以降低研发投入的成本，使其有更多的资金来投入研发；第二，更容易获得财政补贴和风险投资。高新技术企业认定是获得地方政府、行业组织对企业实施优惠政策和资金扶持的重要条件，也使其更具有吸引风险投资的实力，从而可以让企业获得充足的资金来进行创新活动；第三，一次高新技术企业认定有三年有效期，企业为了能享受持续的优惠待遇将会有足够的动力保证自身研发水平，维持研发和创新投入。虽然不同学者对于高新技术企业认定的创新激励作用并没有得出统一的结论，但是通过以上分析，本文提出假设一：

H1：高新技术企业认定能有效激励企业创新

高新技术企业认定具有品牌效应。获得认定的企业相当于获得了国家认可，这可以提高企业声誉和影响力，自然也会提升采购商的关注度和企业自身的议价能力，因此将会对企业的市场表现产生正面影响。而且，高新技术企业认定可以帮助企业获得资源，比如财政扶持和融资便利，这会对企业财务绩效产生直接的促进作用。除此之外，企业在研发创新上的投入将为企业赢得产品优势，从而使企业在市场竞争中处于有利地位，企业的财务绩效也应当会有所提升。因此，本文提出假设二：

H2：高新技术企业认定能有效提高企业财务绩效

(三) 创新之处

第一，现有文献大多使用理论分析方法。使用实证方法进行研究的则多采用双重差分方法(DID)，该方法的缺陷是可能存在选择偏差(Selection Bias)，比如获得高新技术企业认定的企业可能本身就是研发创新能力比较强的，这就可能影响最后结论的准确性。此外，使用双重差分法的一个重要前提是样本满足平行趋势假设，但是在现实中这一假设往往难以成立。断点回归方法则可以解决内生性问题，而且不需要严格的前提假设，弥补了双重差分法的缺陷。本文使用断点回归方法对政策效果进行分析，具有一定的创新意义。

第二，在衡量企业创新水平的时候，以往的文献多用与研发投入相关的指标来衡量企业的创新活动强度。考虑到企业的研发投入不一定会转化成创新成果，而且虚增研发费用也是常见的财务造假的手段之一，故使用研发投入这一数据不一定能够准确反映企业的创新活动。而专利与政府机构相关，具有权威性和很高的可信度，能更加稳定、可靠地反映企业的创新成果。因此，本文采用专利数量相关指标来代表企业创新水平，也属于创新之处。

第三，本文在全样本分析的基础上进行了差异化分析，研究最终控制人背景、企业规模和企业所在区位不同对该项政策实施效果的影响。这丰富了研究结论，同时增强了研究成果的适用性，从而可以为政府制定政策提供更为精准的建议。

二、 研究设计

(一) 研究方法

断点回归方法(Regression Discontinuity Design，简称RDD)被评价为是仅次于随机实验且能有效利用现实约束条件分析变量之间因果关系的实证方法。在使用断点回归的情况下，存在一个变量，如果该变量大于一个临界值时，个体接受处置，而在该变量小于临界值时，个体不接受处置。断点回归可以分为两类：第一类，临界值是确定的(Sharp)，即在临界值一侧的所有的观测点都接受了处置；反之，在临界值另一侧的所有观测点都没有接受处置。第二类，临界点是模糊的(Fussy)，即在临界值附近，接受处置的概率是单调变化的。由于在临界值两端的个体是非常接近的，所以在该临界值出现的“跳跃”就是该项处置对于经济变量的作用。

高新技术企业认定政策是在2008年首次出台的，考虑到一项政策通常需要一定的时间才能体现出效果，而2016年距离现在时间较短，故本文研究的是2008年首次出台的该项政策，以此来分析高新技术企业认定政策的实际效果。本文以2008年首次通过高新技术企业认定的企业为研究对象，对于这些公司就存在一个政策时间断点。在2008年以前，这些公司不能享受政策优惠，在2008年以后，这些公司都受到了政策作用，这也就是清晰断点(Sharp RD)。由于在通过认定前后企业并没有发生特别大的变化，那么在没有外生冲击的情况下，企业的创新及财务绩效指标应该是平滑变动的。而如果这两个指标在2008年前后出现了结构性变化，则可以说明发生的差异是该项政策引起的。

(二) 变量定义与模型建立

1. 结果变量

企业创新的代理变量。专利相关指标包括专利申请数和专利授予数。考虑到专利授予数会受到年费、申请周期等因素的影响，本文使用专利申请数作为测度企业创新活动的指标。专利包括三种类型：发明专利、实用新型专利和外观设计专利。为了全面反映企业创新成果，本文将这三种专利申请数加总求和得到专利申请总数，同时为了消除异方差进行了取对数处理。

企业财务绩效的代理变量。用于测度企业财务绩效的指标有很多，如总资产收益率、净资产收益率、每股收益等。由于高新技术企业的资本结构都不一样，故净资产收益率更能反映企业的盈利水平。而如果使用每股收益则存在会因股数变动而导致指标变动的可能性，因此本文使用净资产收益率来衡量企业的财务绩效。

2. 处理变量

高新技术企业认定。本文将高新技术企业认定作为虚拟变量，观测当年取值为1，否则为0。具体如下所示：

其中，k代表公司，t代表时间。

3. 控制变量和其他变量

由于企业的经营状况会对企业创新和财务绩效产生直接影响，本文首先从财务分析指标体系入手，选取分别反映企业偿债能力、营运能力和成长能力的最常用的几个指标作为控制变量，即资产负债率、总资产周转率和销售收入增长率。其次，根据许玲玲(2016)(20)许玲玲：《高新技术企业认定的经济后果》，武汉大学博士论文，2016年。、师博(2018)(21)师博、张瀚禹：《“营改增”的创新效应:基于模糊断点回归的经验证据》，《财经科学》2018年第11期。的研究，企业规模和产权性质也会对企业创新和财务绩效产生间接影响，因此将这两个指标也纳入控制变量中。最后，本文同时控制了时间固定效应。

表1 变量及其定义

4. 模型建立

断点回归估计有参数和非参数两种方法，本文使用非参数法进行估计。根据断点回归中有关局部实验效应的估计方法(Imbens and Lemieux，2008)(22)G.Imbens, and T.Lemieux, “Regression Discontinuity Designs: A Guide to Practice,” Journal of Econometrics 142.2(2008): 615-635.，本文得到如下断点回归模型：

其中Yk,t代表被解释变量，即公司k在第t年的专利授予数或者净资产收益率；t代表年份；c为2008年；α、β、γ为系数；Dk,t为第t年的高新技术企业认定变量；τ即为政策的影响系数，也是本次研究的核心系数；Xi,k,t代表公司k在第t年第i个控制变量的值，其中μi代表该控制变量的影响系数；φk,t为时间效应；εk,t表示随机误差；h代表带宽，表示样本数据的时间区域。

在断点回归方法中，带宽h(Bandwidth)的选择与结果有一定相关性。h越小，则偏差越小，但是由于样本太少会导致方差变大；反之，h越大，则方差越小，偏差变大。本文使用Imbens和Kalyanaraman(2009)(23)G.Imbens, and K.Kalyanaraman, “Optimal Bandwidth Choice for the Regression Discontinuity Estimator,” NBER Working Paper 2009.提出的通过最小化两个回归函数的断点处的均方误差(MSE)的方法来选择最优带宽：

其中，m1(x)≡E(y1|x)，m0(x)≡E(y0|x)。

5. 样本选择与数据来源

本文的研究对象是沪深A股上市公司中于2008年首次通过高新技术企业认定的企业。同时考虑到金融类公司、ST公司的特殊性，将这些企业剔除。本文预估的断点出现时间是2008年，因此数据的时间跨度是2002年至2013年，进而剔除了在这个时间段中部分年度数据缺失的公司以及退市的公司，由此选取了104家上市公司、1248个观测值作为本次研究的样本。在资质认定和研发创新数据的处理上，由于有些公司是由上市公司的子公司获得的高新技术企业认定，而子公司也会对上市公司本身产生一定的影响，故本文将其作合并处理，即子公司获得的高新技术企业认定也看成是上市公司获得的资质，同时将子公司与上市公司获得的专利数量进行合并统计。本文使用的财务数据均来自国泰安(CSMAR)数据库，其中创新数据来自研发与创新数据库、专利数据库。本文使用Excel 2010和Stata 15.0软件进行数据处理。

三、 实证检验

(一) 描述性统计

各变量的描述性统计如表2所示。可以发现，在高新技术企业认定政策出台前后，样本企业的各项财务指标均值发生了一些变化，比如专利申请数、总资产周转率、销售收入增长率和企业规模这几项指标都出现了一定程度的增长，这与本文之前的预期相符，即高新技术企业认定将对企业的创新和财务情况产生积极影响。而净资产收益率在政策实施前后的均值出现了下滑，这与之前的预期不符。当然仅通过描述性统计并不能得到准确结果，具体结论还需要通过进一步分析才能得到。

表2 各变量描述性统计

(二) 结果分析

1. 基本回归分析

由于在回归中加入控制变量可以使模型的残差平方降低，使得解释效率增加，但控制变量系数的估计误差也会影响估计效率(24)徐娜、张莉琴：《高校扩招对高等教育机会平等的影响——基于断点回归设计的经验证据》，《教育科学》2018年第2期。，所以本文在结果分析中包括了无控制变量和有控制变量两种情况。

本文使用Stata中提供的MSE方法来计算最优带宽，得到本次断点回归的最优带宽大约为4年。在最优带宽的情况下进行断点回归，得到的回归结果如表3所示。首先分析高新技术企业认定对企业创新的影响。从回归系数中可以看到，无论是在有控制变量还是无控制变量的情况下，高新技术企业认定政策对企业专利申请数的影响系数在1%的水平下都是显著为正的，这说明通过高新技术企业认定将会对企业的创新能力产生明显的促进作用。这与假设H1相吻合。对比无控制变量的情况(1)和有控制变量的情况(2)，可以看到影响系数变小而R2增大了，这是因为加入控制变量以后更接近现实情况，使系数估计的更加准确，同时使模型的解释力增强。然后分析高新技术企业认定对财务绩效的影响。断点回归结果如(3)和(4)列所示。系数显示通过高新技术企业认定对企业的财务绩效影响并不显著，可能的原因是在该项政策的激励作用下，企业研发活动更加活跃，但是企业的研发创新活动需要巨额的投入，这会对企业造成一定的资金压力和融资约束，从而导致企业经营业绩下滑。而且研发活动风险极大，一旦出现研发失败，就会对企业的经营产生负面影响。虽然该政策为企业提供了诸多利好，但研发成本和风险造成的消极影响更大。故假设H2不成立。

表3 最佳带宽下全样本断点回归结果

因变量ZLROE(1)无控制变量(2)有控制变量(3)无控制变量(4)有控制变量D1.690∗∗∗(0.268)1.195∗∗∗(0.220)-0.027(0.082)-0.057(0.058)Lev---0.444∗∗∗(0.056)---0.422(0.317)TAT--0.454∗∗∗(0.081)--0.120(0.119)Growth--0.001(0.003)--0.001(0.001)Size--0.002∗∗∗(0.001)--0.000(0.001)SOE---0.0496(0.085)---0.07(0.055)是否控制时间效应YesYesYesYesN936930936930R20.16660.28630.00030.0052

注：*表示在10%水平下显著，**表示在5%水平下显著，***表示在1%水平下显著；括号内的数字代表标准误，下同。

2. 差异化样本分析

在进行全样本分析之后，考虑到不同类型的企业对于政策的敏感度可能不同，接下来本文将按样本特征区分之后进行差别化分析。区分的要素有三点：控制人背景、企业规模大小和企业所属区域。

(1) 不同控制人背景

本文按照样本公司的控制人不同将其分为国有企业和民营企业。从创新角度上看，一般来说国有企业比民营企业资金更充沛，也有更多的人员配备，在研发创新上具有一定优势，但由于企业创新需要较长的周期，国企的高管很可能因为任期和政绩等因素而不愿意在创新上投入过多；而民营企业则具有较强的灵活性，同时，民营企业面临着较大的市场竞争和压力，因此也会有更加强烈的创新动机，更希望通过研发创新获得竞争优势，以此获得市场领先地位。从财务绩效上看，由于民营企业需要更多地参与市场竞争，为了提升竞争力，它们也有更多的动力去提高自身盈利水平。

本文同样也在最优带宽的情况下对不同控制人样本进行断点回归。模型控制了除了产权性质SOE以外的所有控制变量，回归结果如表4的(1)(2)(3)(4)列所示。可以看到，从创新能力的提高上看，获得高新技术企业认定对国有和民营企业的影响系数都在1%的水平下显著，其中对民营企业创新能力的提高作用高于对国有企业的作用，说明民营企业在获得高新技术企业认定后研发创新活动强度更高。在财务绩效上，高新技术企业认定对国有企业的作用不显著，而对民营企业的作用在10%水平下显著为正，这和全样本条件下得到的结论不同。原因可能是相比于国有企业，民营企业更加注重成本控制，创新成果也更有效，因此研发创新活动可以为它们创造更多的财富，从而提升财务绩效。

(2) 不同企业规模

企业规模也可能会影响政策的作用效果。在创新上，大规模厂商比较容易取得外部资金，同时具有规模经济优势，而且大企业往往更有能力负担巨额的研发支出。而从另一个角度看，大企业在竞争中处于优势地位，中小企业为了改变不利地位就会有更多的动力进行研发创新。在财务绩效上，处于激烈竞争中的中小企业可能会更加主动地去抓住高新技术企业认定这个政策优惠来提升经营水平。考虑到样本企业多为工业企业，本文根据工信部联企业〔2011〕300号《关于印发中小企业划型标准规定的通知》中的划分标准，将样本公司中2011年同时满足营业收入超过40000万元和从业人员超过1000人两个条件的归为大型企业，反之则归为中小型企业，从而得到104家样本公司中有大型企业66家、中小型企业38家。

在最优带宽情况下对不同规模样本分别进行断点回归分析，如表4的(5)(6)(7)(8)列所示。从创新角度上看，高新技术企业认定对不同规模企业创新的影响都在1%水平下显著，而且对大型企业的创新激励作用高于对中小型企业的作用。研发活动需要大量的资金和人力物力，而且需要企业承担比较大的风险，中小企业往往无法负担，大型企业因此更加具有优势。在财务绩效上，可以看到回归结果均不显著，这和全样本情况下的分析结果一致。

(3) 不同区域

我国区域之间发展不平衡，区域因素也可能会影响到企业的创新及财务绩效。东部地区的经济发展水平高于西部地区，产业链条更完善，因此为企业提供了更加便利的经营环境，而且东部地区集聚了更多的高素质人才，这对企业的创新及财务绩效都会产生正面影响。与此同时，中西部地区拥有较好的人才和资本原始积累，地方政府也更加愿意为当地企业提供人才和财政支持，这些因素对企业来说也是有利的。本文按照从CSMAR数据库中获取的样本企业的办公地点所在地将其分为东部企业和中西部企业，其中东部地区包括了河北省、北京市、天津市、辽宁省、山东省、江苏省、上海市、浙江省、福建省、广东省和海南省(25)参见国家统计局网站上的划分标准。，其他地区则归为中西部地区，得到样本企业中有东部企业65家、中西部企业39家。

在最优带宽下进行断点回归分析，得到的结果如表4的(9)(10)(11)(12)列所示。可以看到，在创新上，该项政策对东部企业和西部企业的作用均在1%的水平下显著，且对东部企业的激励作用更为明显。原因可能是：东部地区对外开放程度较大，相比于西部企业，东部企业普遍具有更加积极的创新意识；同时，东部地区有着较为完善的外部创新环境，创新融资渠道比较丰富，这为企业的创新提供了便利。因此，该项政策更能激励东部企业的研发创新。在财务绩效上，回归结果均不显著，这和前文的分析结果一致。不同要素的差异化分析的结果进一步证明，高新技术企业认定政策对企业财务绩效的影响并不显著。

表4 差异化样本分析断点回归结果

注：回归均是在有控制变量的情况下进行的，且控制了时间效应。

四、 有效性检验、稳健性检验和安慰剂检验

(一) 有效性检验

断点回归中的控制变量需要满足平滑性假设，即控制变量不应在断点处出现突变。如果控制变量在断点处出现突变，则会导致结果变量的“跳跃”不能完全由处理变量解释。本文采用刘生龙等(2016)(26)刘生龙、周绍杰、胡鞍钢：《义务教育法与中国城镇教育回报率:基于断点回归设计》，《经济研究》2016年第2期。使用的方法来检验控制变量的连续性，即使用局部线性回归的方法，将控制变量代替断点回归模型中的结果变量进行回归分析，结果如表5所示。

表5 控制变量的连续性检验

结果显示，这些控制变量的系数均不显著，说明没有出现明显断点，也就是说这些控制变量的连续性较好，模型通过有效性检验。

(二) 稳健性检验

由于断点回归会受到带宽选择的影响，所以在稳健性检验部分，本文使用了1.5倍和0.5倍最优带宽分别进行断点回归分析。结果如表6所示，在改变带宽的情况下，高新技术企业认定对企业创新的影响仍然在1%水平下显著，而对于财务绩效的影响除了在0.5倍最优带宽、无控制变量的情况下均不显著。由于有控制变量的情况是比较符合现实的，此时的系数均不显著，与之前得到的结论相符，说明断点回归模型是稳健的。

表6 稳健性检验

注：回归结果控制了时间效应，其中(1)(3)(5)(7)表示无控制变量，(2)(4)(6)(8)表示有控制变量，下同。

(三) 安慰剂检验

为了保证结论的可信度，本文进一步进行了安慰剂检验。基本思想是：如果在其他假定的政策断点年份处，结果变量也出现了显著的跳跃，则说明原断点回归模型的结果并不可靠。因此，本文在原政策断点年份前后各取一个假定的断点，即2007年和2009年，进行断点回归分析，结果如表7所示。

表7 安慰剂检验

注：使用Stata得到2007年为断点时的最优带宽为3年，2009年为断点时的最优带宽为4年。

可以看到，在最优带宽的情况下，改变断点位置以后回归结果均不显著，这证明了断点确实出现在2008年，故原断点回归模型得到的结论具有统计上的可靠性。

五、 结论及建议

(一) 结论

为了评估高新技术企业认定政策对企业创新以及财务绩效的影响，本文以沪深A股上市公司中于2008年首次通过高新技术企业认定的公司为样本，运用各公司财务数据和专利申请数据，使用断点回归方法进行实证分析，得到以下结论：

1. 高新技术企业认定对企业创新水平的提升具有显著作用，不同企业的作用不一样

研究显示，高新技术企业认定对企业创新水平有显著作用，其中对民营企业的作用强于对国有企业的作用，对大型企业的作用强于对中小企业的作用，对东部企业的作用强于对中西部企业的作用。首先，为了获得高新技术企业资质，企业会在研发创新上投入更多的精力以满足指标要求，这在一定程度上就会促进企业的创新。其次，获得高新技术企业认定的企业将有更多机会获得地方财政支持和其他融资便利，那么这些企业就会有更多的资金投入研发创新活动，形成良性循环。除此之外，高新技术企业资质的三年有效期会产生激励机制，促使企业不断投入研发，维持甚至提升自身创新能力。本文通过研究还发现，民营企业、大型企业和东部企业受到该项政策影响的程度更大，这可能是因为民营企业有着更好的创新活力，大型企业具备更强的资金实力和风险承担能力，东部企业则有着较好的内外部创新条件，因此该项政策对它们的影响效果更加突出。

2. 高新技术企业对企业财务绩效的提升作用不明显

本文在研究中发现，只有在对民营企业进行断点回归分析时政策效果是在10%水平下显著的，在其他情况下效果均不显著，而且在改变带宽的情况下政策影响依然不显著，这说明了结论比较稳健，即高新技术企业认定政策在提升企业财务绩效上的作用比较有限。出现这种情况的原因是：企业的研发活动需要巨大的固定资产投入，也伴随着很高的失败率，因此属于高风险投资。一方面，如果出现研发失败，就很有可能会对企业财务水平产生负面影响；另一方面，即使研发成功，如果研发成果的效益无法覆盖研发投入，也会导致企业财务绩效的恶化。现行高新技术企业认定政策下提供的优惠可能还无法弥补研发风险成本。

(二) 建议

我国经济正处于转变发展方式、转换增长动力的攻关期，创新驱动发展是关键。高新技术企业具有强大的研发创新实力，是企业技术创新的主力军，因此政府也格外重视高新技术企业，不断出台政策以支持和规范其发展。通过以上研究，本文对高新技术企业认定政策提出以下建议，以有效地促进该项政策的实施，推动企业研发创新和发展。

1. 扩大国家重点支持的高新技术领域范围

通过实证研究发现，高新技术企业认定确实具有提升企业创新能力的作用。现行政策主要针对的是一些特定行业，覆盖面还不是很广。为了让该项政策发挥更为明显的作用，建议进一步扩大与优化高新技术领域范围，把一些新兴领域和关系民生和国家发展的领域纳入支持范围，促进这些领域内企业的创新和发展，从而促进经济增长。

2. 进一步完善高新技术企业认定标准，提高认定含金量，同时完善资质审核机制

在高新技术企业认定政策巨大的优惠待遇的吸引下，可能存在部分企业通过伪造材料等手段获得高新技术企业认定的现象。针对这种情况，一方面需要完善认定标准，防范虚假行为；另一方面需要认定机构严格把关，确保企业申报资料真实可靠。在外部创新资源有限的情况下，采取切实措施，让民营企业和中小型企业获得更实在的创新支持，促进其发展。

3． 适当加大政策的税收优惠力度

高新技术企业研发活动较为活跃，承担了更大的研发风险，因此更加需要政策扶持。本文通过研究发现，高新技术企业认定对企业财务绩效的提升并不显著，这意味着该项政策并没有使高新技术企业得到足够的优惠。以美国为代表，如今世界各国普遍都在降低所得税税率。在此背景下，政府可以考虑进一步降低高新技术企业税负，让企业获得更多的政策红利，助力企业发展，进而使其为我国的经济发展做出更多的贡献。

4． 政府在制定科技政策时应当坚持所有制中性原则

本文研究表明，高新技术企业认定政策对民营企业的激励作用更为明显，那么政府更应该助力民营企业充分发挥创新潜力，实现创新性发展。而实际上，由于体制等原因，国有企业所享受到的创新资源往往更加丰富。因此，政府应该更加注重效率，为不同所有制企业的创新发展提供公平的竞争环境。

5． 为中西部企业提供更多创新支持

本文研究发现，该项政策对中西部企业的创新激励作用不如对东部企业的作用。为了缩小地区发展差距，应当鼓励中西部地方政府采取政策，激发当地企业的创新意识，培养和吸引高端科技人才；同时，在制定科技政策时可以向中西部企业提供更多的优惠待遇和政策扶持，实现创新资源的优化配置，促进区域协调发展。