科技补贴、税收激励与企业技术创新

侯尚法 朱德贵

摘要：企業技术创新是实施科技兴国战略、提升经济发展质量的推动力，政府对其实行的科技补贴与税收激励政策发挥着重要的调节作用。基于2010—2020年中国上市企业面板数据，以激励理论为起点，研究科技补贴、税收激励对企业技术创新的因果影响，可以发现：科技补贴与税收激励形异质同，均显著地促进了企业技术创新；在同等的科技补贴与税收激励政策环境下，规模型企业创新效率更优，创新人才作用更大；企业外部的影响因素也会对企业技术创新产生正向激励作用。研究还表明，科技补贴和税收激励显著地提升了高新技术企业和国有企业的技术创新水平。因此，政府要加大科技补贴和税收激励力度，减轻创新型企业的税费压力；避免企业对现有技术创新路径的过度依赖，促使企业实现自我革新；完善创新型高管及技术人才培育政策；结合国内外宏观经济环境的变化，强化企业技术创新激励的制度绩效管理。

关键词：政府补贴；税收激励；企业技术创新；研发创新

基金项目：国家社会科学基金特别委托项目“中国税收通史”（22@ZH006）

中图分类号：F810文献标识码：A文章编号：1003-854X（2023）11-0021-08

一、问题的提出

党的二十大报告提出：“提升科技投入效能，深化财政科技经费分配使用机制改革，激发创新活力。加强企业主导的产学研深度融合，强化目标导向，提高科技成果转化和产业化水平。”事实上，我国政府一直非常重视科技创新投入，2022年国家投入R&D经费3.09万亿元，占GDP的2.55%。同时，我国出台了相应的科技补贴和税收激励政策，以此促进企业技术创新。从一定程度上讲，企业技术创新支撑了国家经济社会的发展，这需要完善的经费配套机制和相应的激励制度。本文以Laffont的激励理论为起点（1），利用2010—2020年我国A股上市企业面板数据考察了科技补贴、税收激励对企业技术创新的因果影响，为科学调整与企业技术创新相关的科技补贴及税收激励政策提供决策依据。

二、理论分析与研究假设

Prahalad 和 Hamel认为，企业能够抢占市场主动权，产品能够持续满足消费者不断变化的需求且不易被人模仿，其最关键的核心竞争力来自企业技术创新（2）。为此，各国政府为提升国家经济发展实力，会采取多种激励手段支持企业技术创新，其中最主流的政策调节工具是科技补贴与税收激励。聚焦上述政策工具对企业技术创新影响的相关研究很丰富，但未能形成统一的认识。Bloom 使用1979—1997年9个国家的数据分析发现，税收激励能够有效提高研发强度（3）。而Bronzini 和 Piselli发现，意大利的科技补贴有利于增加企业专利申请活动（4） 。Berube 和 Mohnen则发现，与只受益于税收激励的企业相比，同时受益于税收激励与科技补贴的加拿大企业技术创新的积极性更高，政策激励效应更显著（5） 。储德银等使用2010—2014年我国上市的战略性新兴产业企业数据分析发现，财政补贴与税收激励对战略性新兴企业研发费用投入作用基本相同，均产生了正向激励效应（6） 。

综上，提出假设H1：在其他影响因素既定时，在激励理论视角下科技补贴和税收激励均有利于促进企业技术创新。

假若H1成立，则会产生一个新问题，科技补贴与税收激励究竟是谁对企业技术创新更有效？由于两者都具有一定的门槛，企业需要达到一定的条件才可以享受，否则无法享受。科技补贴主要是针对企业研发投入的事后补偿机制，通常是政府一次性补贴给申请企业。而税收激励制度则不同，在技术创新过程中均有不同的激励（7） 。在创新产出前，企业的研发投入享受加计扣除优惠，可以抵减收益，降低税收成本；在创新产出后，可以享受研发投入加计摊销，并有资格申请高新技术企业认定，再享受15%的税率优待（8） 。因此，考虑到二者的补偿机制有差异，在激励特征上，科技补贴具有补贴对象门槛性和资金到位时间的滞后性，税收激励则具有普惠性和门槛性。

综上，提出假设H2：与税收激励相比，科技补贴更有助于企业增加研发投入，税收激励则更有利于企业提升创新产出。

假若H2成立，还会产生一个疑问，两者对不类型的企业技术创新的激励作用是否相同？显然，不同企业在不同发展期的科研投入和产出会存在差异性（9） 。我国企业类型有多种划分标准。其中，按控制权属不同可分为国有企业和民营企业，按是否具有高新技术企业资格可分为高新技术企业和非高新技术企业。企业权属性质不同，两种激励的敏感度也会有差异（10） 。

综上，提出假设H3：从科技补贴与税收激励的边际效应上看，民营企业强于国有企业，非高新技术企业优于高新技术企业。

与已有文献相比，本文可能的边际贡献在于：一是精准挖掘了政府补助中与科技创新直接相关的补贴，并按与科研的相关性细分为科技补贴和非科技补贴；二是从会计视角精算了税收激励数值。鉴于科技补贴和非科技补贴对企业技术创新有非对称影响，科技补贴影响呈现倒U型，非科技补贴也具有积极影响（11），为进一步探究科技补贴的效用，本文将政府补贴细分为科技补贴和非科技补贴，作更精准的对比分析。

其优点在于，前述第一点可以降低非科技补贴噪音影响，拓展不同类型补贴对企业技术创新的测度方式，证实了科技补贴更具有“彩头”影响，其他补贴可能会有锦上添花之效。第二点可以创新税收优惠额的测算方法，改进已有文献直接用利润总额与名义实际税率之差相乘计算所得税优惠额的做法。具体做法如下：

加计扣除的税收激励政策可以使企业减少所得税支出，对冲研发投入引起的资金不足。国家排除了六大不适宜激励的行业，如烟草制造业、批零销售业、租赁及商务服务业、房地产和娱乐行业。据此计算税收加计扣除时，需要剔除此六个行业数值。本文将应纳税所得额计算口径调整为税务口径，建立以下计算模型：

（1）

（2）

（3）

其中，taxin表示企业实缴的企业所得税额，T表示名义税率，t表示实际税率，rdinv表示研发支出，tax表示税收激励额，P1表示税率降低引起的所得税优惠额，P2表示加计扣除引起的所得税优惠额，P3为增值税优惠额，P4为税费返还额。

三、实证研究设计

（一）数据采集说明

本文以A股上市企业为样本进行了数据采集，样本选取区间为2010—2020年。本文主要以Wind数据库为基础，结合使用了国家统计年鉴和中国市场化指数数据库等多个经济数据库，同时还参照了历年全国科技经费投入统计公报等报告类文献资料。考虑到金融类企业执行金融企业报告准则的差异性和数据的可靠性，本文对所用原始数据进行了如下清洗：（1）清除所有金融企业；（2）清除样本期内所有PT类、ST和*ST类上市企业；（3）清除当年退市和IPO企业。最终获取的研究样本为非平衡面板（企业-年度）数据，包含3690家上市企业、11个年度、20个变量、40590个观测值。本文还运用Winsorize方法对各个变量进行1%和 99%百分位缩尾处理，以降低极端值对回归结果的影响。

（二）实证模型的设定

为检验税收激励和科技补贴对企业技术创新的影响 ，本文设计如下计量模型：

（4）

公式（4）中，i为样本企业，t为年度。因变量分别为企业技术创新（linnova）、研发投入（rdinv）。自变量分别为科技补贴（scin）、企业接受的税收激励（tax）、其他所有可能的控制变量（controls）、公司个体固定效应（Firm）、年份固定效应（Year）、误差项（εit）。

考虑到企业空间视角的不受时间影响因素（企业是否国有、是否为高新技术企业等）和时间视角不受企业个体变化的双重冲击（如市场化程度、GDP增速、产业结构、地方金融活跃度、省份人口受教育年限、宏观经济发展等），加入企业个体固定效应和年份固定效应，构建双向固定效应模型为基本计量模型。

（三）变量定义与描述性统计

1. 企業技术创新（linnova）：以创新产出为被解释变量对企业技术创新的绩效进行测度。结合已有文献的常用处理方法，选取企业年度内所申请到的专利（发明、实用新型和外观设计）总量为基础数据指标，取自然对数处理。

2. 研发投入（rdinv）：用创新研发费用支出衡量企业研发投入的强度。鉴于企业技术创新的最终目标是增加收入，故选用企业研发费用与销售额的比值表示其研发投入强度。还参考了前人的通常做法，用总资产代替销售额进行取值表示，可以对上述实证结果进行稳健性检验。

3. 科技补贴（scin）：用科技创新补贴占销售收入总额的百分数表示。科研创新补贴来自于上市企业财务报告中“政府补助”科目下，用“文本筛选”的方法在其明细项目中进行科技补贴相关的关键词检索，再逐年分类汇总各个样本企业数据。为了比较研究，用政府补助总额扣除科技补贴后得到非科技补贴（unscin）变量数值。在对科技补贴筛选时，本文借鉴了郭玥的做法（12），针对文本中涉及技术创新、专利及创新主题词、创新人才工程类词、新技术或新产业专用词等进行特征提取、聚类、汇总，最终得到3690家样本企业数据。

4. 税收激励（tax）：用公式（3）计算得出的金额占销售额的百分数表示。

5. 控制变量（controls）：由于变量可能会存在遗漏和内生性等问题，故增加相关控制变量缓解这一问题，提升回归估计效率。将主要控制变量分为三类：第一，企业单位属性特征相关变量：国有企业（owned）、高新技术企业（htech）、企业年龄（firmage）、CEO任期（ceot）、金额前三的高管薪酬（lexc）。其中，国有（owned）和高新技术企业（htech）为二项分类变量，是为1，否为0。企业年龄（firmage）为从企业成立年份开始的年数。CEO任期（ceot）为CEO的任职年数，金额前三的高管薪酬（lexc）为金额排名前三的高管薪酬之和的自然对数。第二，企业财务属性特征相关变量：企业规模（lnzc）、固定资产规模（fixed）、总资产净利率（jroa）、企业销售净利率（npm）。其中，企业规模（lnzc）为总资产额的自然对数，固定资产规模（fixed）为固定资产总额的自然对数，总资产净利率（jroa）=净利润/总资产，企业销售净利率（npm）=净利润/销售额，非科技补贴（unscin）用非科技创新补贴与销售收入总额之比的百分数表示。第三，宏观经济评价相关变量：省份市场化综合指标（mark）、产业结构（inds）、技术市场交易额占GDP比（tmark）、省份人口受教育年限（eduy）、省份GDP增长速度（gdpg）。其中，省份市场化综合指标（mark）取自中国分省份市场化指数报告数据库，产业结构（inds）=第三产业产值/GDP，技术市场交易额占GDP比=技术合同成交额/GDP，赫芬达尔—赫希曼指数（hii）=业内市场主体所占总量百分比的平方和，即主体规模离散度，省份人口受教育年限（eduy）为各省份人均受教育的年数，省份GDP增长速度（gdpg）=报告期的GDP增长额/基期GDP。

主要变量的描述性统计结果，如表1所示。

四、实证结果分析

（一）全样本基准回归结果

表2中1、3列报告了因变量为企业技术创新（linnova）的基准回归结果，2、4列报告了因变量为研发投入（rdinv）的基准回归结果。总体上看，科技补贴对企业技术创新的投入与产出的影响显著为正，这说明科技补贴能够促进企业进行技术创新。具体来看，科技补贴的金额占销售额的比例每上升1个百分点，能使企业技术创新产出平均提升约0.11个百分点，还能刺激企业研发投入平均增加约0.03个百分点。同时，税收激励呈现了较好的显著性水平。税收激励对企业技术创新的影响显著为正，进一步看，税收激励占销售额的比例每上升1个百分点，能使企业技术创新产出平均上升约4.96个百分点，从而验证了假设H1。

但是，税收激励对研发投入的影响不显著，恰恰说明研发经费带有投资风险特性，研发收益不确定性明显，即便有了收益也有很强的滞后性。此阶段，税收激励仅起减轻税负作用，而且企业所得税优惠需在次年汇缴时才可以体现，缺少前期诱导性。然而，当研发成果产出后，不仅可以享受到科技补贴，而且企业收益会显著增加，税收激励强度也会相应增大。此时的税收激励却被企业经营利润湮没了其应有的效应，容易造成不显著的假象。由此可知，从刺激研发投入角度分析，税收激励弱于科技补贴，但对企业技术创新产出持有较强的正向激励作用，从而验证了假设H2。

（二）分样本异质性回归结果

1. 高新技术企业与非高新技术企业比较

表3报告了分样本回归结果，其中1、2列为高新技术企业，3、4列为非高新技术企业，1、3列的因变量是企业技术创新，2、4列的因变量为研发投入。结果发现，科技补贴与税收激励对高新技术企业的技术创新和研发投入均有显著的正向激励作用。具体来看，科技补贴每增加1个百分点，能使高新企业平均提高研发技术创新0.1个百分点，提高研发投入0.03个百分点。税收激励每增加1个百分点，可使高新企业技术创新平均提升2.84个百分点，研发投入提高0.7个百分点。同时，两者也对非高新企业技术创新有显著影响，但对其研发投入影响不显著。

导致这一差异出现的可能解释为：其一，研发费用加计扣除主要针对年度企业所得税，带有明显的滞后性；其二，高新技术企业对研发创新有高度依赖性，企业价值相对较高，而非高新企业缺少研发创新条件的资源优势，难以承受过高的研发风险，往往更倾向于技术模仿，从而无法享受更多的税收激励政策。与之不同的是创新产出，企业一旦取得专利即可享受高新技术企业的税收优惠和科技补贴政策。造成前述结果这样的显著性差异可能是税收激励的受益时效前移所致，需要未来进一步研究。不同的是，科技补贴制度具有门槛效应，申请者需要满足设定的资格条件才能享受到科技补贴。换句话说，非高新技术企业投入研发经费时还未能享受科技补贴。当然，科技补贴会给企业技术创新带来很强的敏感性反应。其主要原因有二：一是立即缓解前期資金投入压力，增加企业现金流；二是利用“高新技术企业”标签提升商誉，增加产品附加值，更有利于赢得市场利益。

2.国有企业与民营企业比较

借鉴刘诗源等的做法（13），本文按照实际控制人不同的属性将样本分组，分别在国有企业、民营企业中探求科技补贴、税收激励影响企业技术创新与研发投入的潜在异质性。回归结果如表4所示，1、2列为国有企业，3、4列为民营企业。结果表明，科技补贴和税收激励均显著提高了不同所有制企业的技术创新水平。虽然二者对民营企业的影响相对偏弱，但仍具有显著的正向激励作用。具体地看，科技补贴每增加1个百分点，可以促使国有企业技术创新平均提升0.15个百分点，民营企业技术创新则提升0.11个百分点。同样，税收激励也能正向激励企业技术创新，其每增加1个百分点，可使国有企业平均提升5.91个百分点，民营企业则提升4.54个百分点。然而二者对企业研发投入的影响略有差异，科技补贴每增加1个百分点可使所有企业提高研发投入0.03个百分点，税收激励每增加1个百分点却能够促使民营企业增加0.43个百分点，而对国有企业的影响并不明显。

国有企业和民营企业的产权属性差异对企业技术创新造成了不同的显著影响，其原因主要在于，国有背景给企业带来独厚的资源占有和使用优势；多数国企分布于资源垄断程度较高或行政垄断壁垒较强的行业，资金充盈且利润丰厚；国有企业在政府政策适配、金融信贷、补贴扶持等方面具有强势地位，创新资源较丰富（14）。相反，民营这一身份标签在前述方面会遭受程度不一的潜在“歧视”，虽遇资源不足之约束，但民营企业强烈的市场生存欲会加速企业技术创新的进程。当然，民营企业受创新资源条件约束，其最终的创新产出和研发投入一般会逊色于国有企业，但仍然对科技补贴与税收激励保持较好的弹性。

还需要说明的是，影响系数小的主要原因是研究样本均为上市企业，存在规模经济效应，科技补贴和税收激励金额与资产或销售总额相比差异过大，但两者都具有非常强的信号引导作用。无论是全样本还是分样本回归结果都可以看出，科技补贴和税收激励均可显著地促进企业技术创新活动，与假设H1一致。不同企业对这两者的反应敏感度会有差异，甚至会出现少数异常现象。但对税收激励的边际效应而言，民营企业强于国有企业，非高新技术企业优于高新技术企业，验证了假设H2和H3。科技补贴与税收激励的显著性表现，验证了“给钱”总比“交钱”要好的认知。

在实践中，企业可以获得各种政府补贴，其中存在与科技创新无关的补贴，这或许成为科技补贴对技术创新的混杂噪声，可能会干扰正确的结果。而从税收角度看，不同企业对税收激励的敏感性存在差异即企业的反应和行为表现会有所不同。影响税收激励的主要税种是企业所得税，而企业所得税受纳税调整项目和以前年度亏损的影响较大，成为干扰结果的因素。正因为这些噪声因素吸附了税收激励强度，导致企业创新受到的税收激励评价出现了偏误，这可能是造成结论不一的重要影响因素之一。为此，若能清除这些噪声可使回归结果更加精确，研究结论更加稳健。同时，不同的制度安排可以使经济增长绩效发生明显变化（15），还会使科技补贴和税收激励更能正向促进企业技术创新。

五、稳健性检验结果

为降低遗漏变量对结果造成的影响，在上述回归中使用了双向固定效应模型，并用不同的因变量识别相互影响关系，可以有效控制变量内生性及可能的选择性偏误。为了对未能观测变量的异质性实施有效控制，进一步使用Hausman检验、倾向得分匹配法和指标替换法，充分验证以增强结论的稳健性和可靠性。

1. Hausman检验

为确定选择固定效应模型的合理性，运用Hausman检验对随机效应和固定效应进行识别，无论是固定效应还是随机效应都不影响回归结果的显著性，故使用固定效应模型。由于内生性问题的存在，还使用了修正后的Hausman检验和过度识别的方法进行检验，检验结果与研究结论保持一致，稳健可信。

2. 倾向得分匹配法检验

为处理样本选择引起的内生性问题，用倾向得分匹配法（PSM）进行回归估计做稳健性检验，验证前述结果的准确性，再次剖析科技补贴、税收激励和企业技术创新的因果关联程度。以企业技术创新（linnova）为因变量的匹配计算结果，如表5所示。与匹配前的结果相比，匹配后的解释变量和大多数控制变量的标准化偏差均明显缩小至10%以下，并且t检验结果多数较为显著，能够有效降低匹配的总偏误和样本的组间差异性。尽管存在个别控制变量的standardized bias超过了10%，但没有超出可接受范围。处理组和控制组匹配变量间无显著性差异，表明匹配能够满足平衡性假设是可取的，此假设下的倾向得分匹配估计结果是可信的。

用倾向得分匹配法估计科技补贴、税收激励政策对企业技术创新的平均处理效应结果如表6所示。估计系数差异不大，显著性水平没有发生根本性变化，维持了前述回归结果。

3.指标替换法检验

在中国当前的财税政策下，企业只要满足高新技术认定条件即可享受科技补贴和税收激励優待。这种背景下，企业管理层往往表现出有限理性的特征，急于追求专利数量而忽视专利质量（16）。这使得仅用专利申请总数难以全面衡量企业技术创新的能力，需要增加其他方法补充说明。因此，保持科技补贴（scin）和税收激励（tax）不变，通过替换其他控制变量，构建新的模型进一步验证前述结论的可靠性，回归结果如表7所示。

可以看出，在调整部分控制变量情况下的回归结果仍然显著。在维持经济意义有效的前提下，借助机器学习和随机抽取控制变量的方法进行指标变量替换，替换后回归结果仍具有较好的显著性水平。实证结果与主回归结果高度一致，再次验证了企业技术创新实证结论稳健可靠，也说明指标替换法检验有效。

六、研究结论与政策建议

科技补贴和税收激励是当前各国推进企业技术创新，抢占科技前沿阵地，参与国际技术竞争的重要举措，但关于科技补贴和税收激励对企业技术创新究竟发挥何种作用，是雪中送炭，还是锦上添花？学界对此尚未形成系统的理论认知，这使政府在实践中激励企业技术创新的政策缺乏有力的理论支撑。鉴于此，本文从激励理论出发，选取A股上市企业2010—2020年的面板数据，围绕科技补贴、税收激励对企业技术创新的因果影响进行了实证检验，得出如下结论和政策建议：

（一）研究结论

第一，当前各国实施的有关企业技术创新的补贴和税收激励政策形异质同，科技补贴和税收激励均有助于企业技术创新。对不同类型企业而言，二者表现存在差异，甚至个别企业出现异常现象，但企业由此产生的收益是递增的。而且国家在申请条件和享受标准上设立了门槛，企业为此也存有交易成本，但总体上看，科技补贴和税收激励以不同的形式对企业技术创新发挥着不同程度的促进作用，是政府鼓励企业创新的优惠政策。

第二，规模型企业技术创新效率更优。从回归分析可知，在科技补贴和税收激励政策既定的条件下，资产规模和企业年龄是影响企业技术创新的内部决定因素。通常，企业成立时间越长，规模越大，资产积累也越多，更具备企业技术创新的资源禀赋优势。主要原因在于，研发投入资金需求庞大，研发产出风险性高，研发技术迭代速度快和研发收益不确定性强。这些因素往往会导致资产规模小，成立时间短且竞争力不强的企业研发工作难以为继。

第三，企业技术创新的关键是人才战略。研究发现，创新型企业高管在企业技术创新中能够发挥“头雁效应”，其任期长短、教育背景、薪酬水平会影响科技补贴、税收激励与企业技术创新的关系。企业高管的认知格局和偏好会影响企业技术创新团队的能力边界，同时培育一个优质的技术创新团队也离不开高效的管理层支持。科技补贴和税收激励有效地促进了创新人才团队建设，有利于发挥创新人才作用，进而推动了企业技术创新。

第四，企业外部的影响因素会对企业技术创新产生正向激励作用。研究表明，科技补贴和税收激励能够对企业技术创新发挥更好的促进作用，离不开企业外部影响因素的适配。换言之，决定企业技术创新的宏观经济影响因素也很重要，如地区经济发展水平、产业结构、产权保护水平、技术市场活跃程度、劳动力受教育水平、金融市场的发达程度等外部关键因素，积极地影响着科技补贴和税收激励对企业技术创新的刺激程度。

第五，从分样本来看，科技补贴与税收激励显著地提高了高新技术企业和国有企业的技术创新水平，而对非高新技术企业和民营企业技术创新的影响相对偏弱，但仍有正向作用。

（二）政策建议

根据前述研究结论，本文提出如下政策建议：

第一，加大科技补贴和税收激励力度，减轻创新型企业的税费压力。具体而言，政府需出台更具倾向性的科技补贴和税收激励政策，加大对企业技术创新的金融扶持力度，建立科研创新的专项保险制度。

第二，避免企业对既有技术创新路径的过度依赖，促使企业实现自我革新。在路径依赖下，技术创新先行者通常会实现收益递增和自我强化从而垄断市场，可能导致后期更先进的类似技术难以发展。因此，企业必须逐步降低对现有技术路径的依赖程度，不断实现自我创新。

第三，完善培育政策，提升企业开创性技术突破的能力，积极培养创新型高管及技术人才队伍。企业应专设激励分配方案，提高企业创新技术人才和高管的科技津贴，扩展创新团队的能力边界，使企业技术创新团队充满活力。政府也应重视企业家创新精神的培植，发挥其“扩散效应”和“溢出效应”，激发更多的创新内驱力。

第四，科技补贴和税收激励要顺应国内外宏观经济环境的变化，进行倾向性调节和远期规划，引导企业有效地进行技术创新。

第五，加强科技补贴和税收激励的制度绩效管理。政府应完善科技补贴申领制度和税收激励政策，增容扩面，公平对待。不仅要支持重点项目和重点企业，还要加强培育中小企业，全面推进企业技术创新，从而实现经济高质量发展。

注释：

（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） 储德银、 杨姗、宋根苗：《财政补贴、税收优惠与战略性新兴产业创新投入》，《财贸研究》 2016年第5期。

（7） 侯尚法：《税收激励、创新补贴与文化企业技术创新》，《深圳大学学报》（人文社会科学版）2022年第5期。

（8） 侯尚法、朱德贵：《对一则合同违约金引发的税务执法问题的思考》，《税务研究》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、刘淑琳、 黄亮雄：《经济增长压力与地区创新——来自经济增长目标设定的经验证据》，《经济学（季刊）》2021年第4期。

（11） 吴伟伟、张天一：《非研发补贴与研发补贴对新创企业创新产出的非对称影响研究》，《管理世界》2021年第3期。

（12） 郭玥：《政府创新补助的信号传递机制与企业创新》，《中国工业经济》2018年第9期。

（13） 刘诗源、林志帆、冷志鹏：《税收激励提高企业创新水平了吗？——基于企业生命周期理论的检验》，《经济研究》2020年第6期。

（14） 张栋、 胡文龙、毛新述：《研发背景高管权力与公司创新》，《中国工业经济》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） 黄少安、韦倩：《合作与经济增长》，《经济研究》2011年第8期。

（16） 黎文靖、郑曼妮：《实质性创新还是策略性创新？——宏观产业政策对微观企业创新的影响》， 《经济研究》2016年第4期。

作者简介：侯尚法，山东农业大学经济管理学院副教授，山东泰安，271018；朱德贵，通讯作者，哈尔滨商业大学财政与公共管理学院教授、博士生导师，黑龙江哈尔滨，150028。

（责任编辑 李灯强）