财税政策促进我国纺织产业创新的绩效分析——基于纺织行业上市公司的实证分析

段丁强，杨雨彤，吴 峰

（武汉纺织大学 经济学院，湖北 武汉 430200）

纺织产业是我国重要的民生产业，是打造我国国际竞争新优势的重要产业，同时纺织产业的出口创汇对经济增长和国际收支也起着至关重要的作用。然而近年来，由于受到新冠疫情、贸易保护主义等因素的影响，加之我国劳动力价格的比较优势正在逐渐减弱，我国纺织产业传统发展模式面临巨大压力。2022年3月5日李克强总理在第十三届全国人民代表大会第五次会议中指出：“深入实施创新驱动发展战略，巩固壮大实体经济根基。推进科技创新，促进产业优化升级，突破供给约束堵点，依靠创新提高发展质量。”作为中国最具优势的传统产业，立足创新促进纺织产业高质量发展已经迫在眉睫。[1]

但在创新能力方面，我国纺织产业还存在研发投入强度不高、自主创新能力较弱等许多待解决的问题。据《2020 年全国科技经费投入统计公报》的数据，目前我国纺织产业自主研发创新的能力和研发投入水平较低，在我国制造业企业中，纺织子行业、纺织服装子行业和化纤制造子行业的研发投资强度仅为1%左右，我国纺织企业一半以上的技术来源于简单的模仿或是在模仿的基础上加以创新，自主研发创新的比例不足20%。[2]

学术界对纺织产业创新发展问题也给予了高度关注。不少学者分析了我国纺织产业目前的发展现状以及国际竞争力，如孙春晓、裴小忠（2021）[3]认为，我国纺织产业企业目前仍存在研发水平较低且创新能力不足的问题，张志英（2021）认为这个问题极大地制约了我国纺织行业专利产出的增长。也有很多学者对我国纺织产业中财税政策对企业创新升级的影响进行了多层面的分析和研究，如丁方飞、谢昊翔（2021）发现，税收优惠与财政补贴政策都能提高企业的研发投入，但税收优惠却会抑制企业的高质量创新绩效，只有财政补贴才可以提高企业的高质量创新绩效。另外还有学者结合纺织产业的特点，从加强对纺织产业人才培养（江小鹏、徐政，2021）[4]、加强对民族品牌的知识产权保护（张志英，2021）等方面提出了具体的政策建议。归结起来看，既有研究对纺织产业创新激励政策的优化提供了很好经验和实证依据，但仍存在一些未解决的问题：如鲜有研究证明何种财税政策能够更好地让纺织产业企业吸引并留住人才；现有文献对地理位置、产业集群等因素影响纺织产业高质量发展机制的解析仍不充分。

基于此，本文将在梳理我国现有促进纺织产业创新的财税政策的基础上，通过对财税政策促进纺织产业创新的效果进行实证分析，综合上述实证结果及欧美发达国家政策经验，提出政策优化建议。

1 促进纺织产业创新的财税政策现状

除了新疆、广东、四川等少量省份的地方性政策外，我国并没有专门针对纺织产业创新系统制定财税支持政策。但是，纺织行业产业链条长，涉及纤维、面料、服装的生产、加工，与农产品采购及进出口贸易等环节密切相关，可以广泛适用我国现有的产业支持政策。包括针对农产品的减免税政策、针对小微企业普惠性优惠政策、针对研发经费投入的加计扣除政策、针对特定地区的税率减免政策，还有少量针对特定从业人群的优惠政策，等等。[5]

上述政策都能在一定程度上减轻纺织企业税负、降低生产成本、增加创新投入，促进纺织产业的创新发展，但仍然存在不足：第一，政府的财政性研发投入多以战略性创新产业为主要扶持对象，对纺织企业技术创新的直接资助力度较小。第二，缺少针对性和适用性强的财税政策。纺织产业以中小企业居多，研究投入水平低，但当前的创新支持政策主要是适用于高新技术企业和其他特定企业的，部分纺织类中小企业因为技术创新特征不明显，政策受益程度低。第三，税收优惠政策限制条件多。例如：在研发费用加计扣除政策方面，对研发投入的内容规定有负面清单，部分纺织企业在企业文化、产品创意等方面的创新投入可能无法被认定为研发投入，导致无法享受税收优惠；此外，由于区域差异导致不同省份纺织企业在享受税收优惠时机会不均等，也影响企业研发的积极性。

2 财税政策绩效的实证分析

2.1 模型设定

为分析现有财政补贴、税收优惠政策对纺织产业创新的促进作用，本文将企业研发投入作为被解释变量[6]，以企业所获得的财政补贴和税收优惠作为解释变量，企业净资产收益率、企业资产负债率、企业资产规模和企业存续时间作为控制变量。构建量化分析模型如下：

RDit=β0+β1subit+β2taxit+β3ROEit+β4sizeit+β5levit+β6durit+ui+λt+εit

其中，i代表不同企业，t代表时期。RDit是被解释变量，即研发投入。解释变量subit代表政府补贴，taxit代表税收优惠。ROEit、sizeit、levit和durit分别代表各控制变量。固定效应和随机效应之间最大的不同就在于个体不随时间改变的变量是否与所预测的或自变量相关，固定效应更适合研究样本之间的区别，而随机效应适合由样本来推断总体特征。由于本文需要研究的是样本之间的区别，所以对以上模型采用固定效应回归。ui代表个体固定效应，λt表示年份固定效应，εit为随机扰动项。

2.2 数据来源及指标选取

2.2.1 数据来源

本文选取2016～2020年我纺织行业上市公司相关数据进行回归分析，数据均来源于国泰安CSMAR数据库，所有结果均由stata17.0计算得出。在样本选取的过程中，剔除了缺失数据的企业，并根据所计算的实际税率，剔除实际税率大于1或小于0的企业，由此共获得53家企业的265个样本。

2.2.2 指标选取

研发投入（RD）。本文选用研发投入衡量企业创新水平，为了消除数据的异方差和波动性，对研发投入取自然对数处理。在后续的稳健性检验中，为保证结果的稳健性和准确性，本文选取研发投入与总资产之比作为替代变量加入稳健性检验回归。

财政补贴（sub）。在进行财政补贴指标衡量时，皆选取企业财务报表中财政补贴明细作为衡量财政补贴支持程度的指标，为消除数据异方差和波动性，对财政补贴的数值进行自然对数处理。由于存在样本企业未接受到财政补贴的情况，所以在进行自然对数处理时，以财政补贴加1进行自然对数处理。

税收优惠（tax）。企业在进行缴税时，会由于各种税收优惠补贴政策导致实际税率与法定税率不一致。据此，本文在进行税收优惠衡量指标选取时，采用实际税率进行计算，实际税率的计算公式为所得税费用与息税前利润之比。

控制变量。在控制变量选取方面，需综合考虑企业盈利情况、收入规模以及负债程度等个体因素对研究投入的影响作用。因此本文选取净资产收益率、企业总资产规模、资产负债率和企业存续时间作为控制变量加入回归。由于企业总资产规模和企业存续时间数值较大，同样进行自然对数处理。

各变量的描述性统计结果如表1所示。

表1 变量描述性统计

2.3 基准回归结果

本文将各变量依次引入模型进行回归分析。其中：模型一为财政补贴对企业研发投入的 单 变量 回 归：RDit=β0+β1subit+uit+λit+εit；模型二为税收优惠对企业研发投入的单变量回归:RDit=β0+β2taxit+uit+λit+εit；模型三为财政补贴加控制变量对企业研发投入的回归结果:RDit=β0+β1subit+β3ROEit+β4sizeit+β5levit+β6durit+uit+λit+εit；模型四为全样本回归结果:RDit=β0+β1subit+β2taxit+β3ROEit+β4sizeit+β5levit+β6durit+ui+λt+εit。

表2显示，在以上四个模型中，财政补贴和税收优惠对企业研发投入的相关影响并没有因为加入控制变量而产生变化。从模型的回归结果来看，财政补贴与企业研发投入呈正相关，说明财政补贴可以有效激发企业创新动力，提升创新能力。[7]

税收优惠对研发投入的相关系数为-1.8750，说明样本企业获得的税收优惠未能促进研发投入的增加。对此的解释是：第一，税收优惠的政策目标具有多元性，有纾困目标、有固定资产投资激励、还有研发创新激励。不同类型的企业在获得税收优惠后，资金投向的优先次序并不相同。有的企业可能优先用于补充流动资金，有的企业用于投资扩大生产规模，也有的企业会用于研发，所以，税收优惠并不必然带来研发投入的增加。但是，如果税收优惠政策本身是以研发投入激励为目标的，比如研发投入加计扣除政策，企业要想获得更多税收优惠，必须以增加研发投入为前提，此时，税收优惠才会直接导致企业研发投入增加。表2实证结果反映税收优惠与研发投入负相关，可能是因为国家对纺织企业的税收优惠总体上并没有以研发投入激励作为主要政策目标，也有可能是税收优惠与纺织企业研发投入之间的关系并不是线性而是U型关系。[8]

表2 基准回归结果

2.4 U型关系检验

为验证税收优惠与纺织企业研发投入之间是否存在U型关系，本文创建税收优惠的二次平方项指标，即tax2。模型一、二分别为财政补贴和税收优惠对企业研发投入的单变量回归，模型三为财政补贴加控制变量对企业研发投入的回归结果。从表3列示的模型一到模型三的回归结果可以看出，税收优惠在三个回归结果中依旧表现为显著负相关关系，而税收优惠的二次平方项指标则呈现显著正相关关系。说明税收优惠与企业研发投入之间确实存在U型关系，即企业在转型升级过程中，税收优惠对于企业研发的激励作用会有一个临界值，一旦超过这个临界值，税收优惠对企业研发投入可能会产生积极的影响。

表3 U型关系检验

2.5 稳健性检验

为保证回归结果不存在随机性和偶然性，需进一步进行稳健性回归检验。表4中模型一为25%分位数回归结果，模型二为50%分位数回归结果，模型三为替代变量回归结果。从三种回归的结果来看，财政补贴和税收优惠对企业研发投入均表现出与基准回归相同的显著相关关系，即稳健性检验通过。

表4 稳健性检验

综合以上实证结果，可以发现：财政补贴与研发投入呈正相关，即增加财政补贴可以增加纺织企业对研发投入的热情从而增加相应的资本投入；税收优惠和研发投入之间存在U型关系，即一开始税收优惠会在一定程度上抑制纺织企业的研发投入，当税收优惠达到一定阈值时，税收优惠对于企业研发的正向激励作用就会逐渐明显。由上述实证中税收优惠对研发投入的相关系数为-1.87可以看出，我国的税收优惠政策正处于U型关系的左侧，即因为纺织企业税收优惠受益水平较低，当前税收优惠政策还未起到激励纺织企业增加研发投入的作用，这也从另一个侧面反映了目前纺织产业由于整体利润率薄，资金有限，企业还没有将研发投入作为资金的优先投向，从而制约了纺织产业转型升级发展的速度。

3 美欧促进纺织产业创新的政策经验

梯度转移是纺织产业发展的基本路径，在此过程中，美欧等国家正是通过产业政策激励纺织产业创新实现了转型升级。受生产成本增加、贸易环境恶化等因素影响，我们纺织产业也需要借鉴他国成功经验，加快提升纺织产业链地位，在产业转移浪潮中占据先机。

3.1 美国

在20世纪60—70年代，因工人工资高昂、生产环境差导致生产成本上升，美国纺织产业逐渐开始萎缩，这致使美国很多纺织品依赖于大量进口。对此，美国政府部门非常重视并且出台了大量促进纺织产业创新发展的政策，取得了很好的政策成效。其政策经验主要包括：第一，政府部门积极参与。地方政府积极引导，并由再生能源部提出研究资助规划和技术指导规划。第二，政府部门和行业紧密协作，全美多所高校和科研机构与企业的相关部门开展技术协作。第三，政府将高新技术转让给企业或机构使用，以此鼓励纺织产业进行新产品的研发和创新。

3.2 欧盟

欧盟各国政府也针对纺织行业发展制定了不少财税政策。以法国政府为例，其政策经验主要包括：第一，鼓励大学充分发挥信息技术资源优势，主动为各类纺织企业提供有偿科技咨询服务，以强化在技术创新方面的合作。第二，鼓励有能力的科研院所或大学建立中小企业“孵化器”，为新创建的有一定科学技术水平的纺织企业提供人才与技术相关的服务。第三，设置了专门的技术创新资金，用于帮助纺织企业开发高新技术。

总体来看，美欧国家促进纺织产业创新的共同政策经验就是运用政府的力量为企业技术创新提供制度环境和资金支持，特别是，针对纺织中小企业研发能力弱的特点，重视推动高校及科研院所与纺织企业的协同创新，为技术转化应用消除障碍。

4 政策建议

结合以上实证结论可知，要进一步加快推进纺织产业的高质量发展，必须要结合纺织产业的特点，借鉴国际有益经验，结合纺织产业特性有针对性地制定或优化财税支持政策，让纺织企业广泛均衡受益。

4.1 构建以推动协同创新和技术成果转让为核心的纺织产业创新补贴新机制

目前，我国纺织企业以中小微企业为主，单个企业研发能力有限，且大多集中在三、四线城市，这些地方往往难以吸引并留住人才，这是我国当前纺织产业自主创新能力较弱的根本性原因。因此，政府针对纺织产业创新支持的财政补贴不能单纯依赖纺织企业自主创新，应当采用差异化鼓励政策，除对大型纺织企业鼓励其自主研发创新外，对大多数的中小型纺织产业，应当优先考虑发挥高校、科研院所等专业研究机构的力量，鼓励他们与纺织企业进行技术创新方面的合作，推进政府与纺织企业的技术协作与转让，形成研发创新的利益共同体，运用市场机制，合理分工，建立融研发——转化——应用为一体的创新生态链，以此助推纺织产业的高质量发展。

4.2 优化研发投入负面清单并实施差异化增值税减免以提升纺织企业税收优惠受益水平

目前我国的企业所得税基本税率为25%，居民企业中符合条件的小型微利企业减按20%税率征税，国家重点扶持的高新技术企业减按15%税率征税。据统计，我国纺织行业中小微企业数量占比超过99%，这些企业规模小、利润低、自主研发能力有限，往往无法达到高新技术企业的标准，也无法享受针对高新技术企业的税收优惠。为引导纺织企业将税收优惠收益更高效地转化研发创新投入，政府应进一步优化纾困型税收优惠政策和创新引导型税收优惠政策的结构构成，在做好纾困型优惠政策落地落实的基础性，重点要结合纺织中小企业创新特征，进一步完善以研发费用税前扣除为代表的创新激励政策，通过修订创新投入负面清单，使纺织企业以文化创意为代表的创新投入也能够实际享受到税收优惠。此外，考虑到纺织企业利润水平低，以中小微为主力军的纺织企业从所得税优惠中受益程度有限，政府还应考虑结合创新投入及绩效对中小微企业采取差异化的增值税税率减免政策，使创新投入高的中小微企业能实实在在的减轻税收负担，保护其创新意愿和创新能力。