宋清，杨雪
（天津科技大学经济与管理学院，天津300457）
摘要：基于2009—2019年创业板678家上市公司面板数据，结合中国经济区域的分类，实证检验了总样本和分区域样本税收优惠影响企业创新绩效的路径以及营商环境的调节作用。研究结果表明：税收优惠对企业创新绩效具有显著正向影响，研发投入在两者关系中起到部分中介作用；营商环境在税收优惠影响创新绩效的直接路径中的调节作用不显著，在中介效应的前、后半路径中均起正向的调节作用；税收优惠对研发投入和创新绩效的影响具有地区差异性，其中东部地区企业与总样本企业的分析一致，而中部地区企业税收优惠对创新绩效的促进作用不显著，西部地区企业税收优惠对研发投入和创新绩效的促进作用均不显著。本文研究结果对于加大税收优惠力度和优化营商环境，进一步提升企业的创新绩效具有一定的借鉴意义。
关键词：税收优惠；研发投入；创新绩效；营商环境；中介与调节效应
中图分类号：F276.6文献标识码：A
Doing Business,Tax Incentives and Enterprise Innovation Performance
Song Qing,Yang Xue
(School of Economics and Management，Tianjin University of Science and Technology，Tianjin300457，China)
'"J i.ic:Based on the panel data of678companies listed on GEM during2009——2019and combining with the classification of China's economic regions,this paper uses an empirical test on the ways in which the tax incentives of the total sample and the sub-sample affect the innovation performance of enterprises and the regulating effect of the business environment.The results are as follows.Firstly,tax incentives have a significant positive impact on enterprise innovation performance，and R&D investment plays a partial mediating role in the relationship between the two.Secondly,doing business plays an insignificant regulating role in the direct path of tax incentives affecting innovation performance，and plays a positive and negative regulating role in the front and back half paths of the mediating effect respectively.Thirdly,the effect of tax incentives on R&D investment and innovation performance varies from region to region.The eastern region is consistent with the analysis of the total sample，while the promotion effect of tax incentives on innovation performance of enterprises in central region is not significant,while that of western region is not significant.The research results of this paper have certain reference significance for increasing the intensity of tax incentives，optimizing
the doing business and further improving the innovation performance of enterprises.
Key words:Tax incentive；R&D investment；Innovation performance；Doing business；Mediating and regulating effect
基金项目：天津市哲学社会科学规划研究项目“营商环境、融资约束与科技型孵化企业成长研究”（TJGL20-014）
收稿日期：2020-07-21
作者简介：宋清（1965-），男，内蒙古赤峰人，博士、教授、硕士生导师，研究方向为科技金融与财务管理。
通信作者：杨雪
0引言
党的十八大提出实施创新驱动发展战略，强调科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑。随着国家创新战略的实施，我国科技经费投入力度进一步加大，我国的R&D经费总量自2013年以来一直稳居世界第二。2018年，我国R&D投入的三大主体中企业对R&D经费增长的贡献为75.9%，企业依然是拉动
全社会R&D经费增长的主要力量，创新型企业是创新型国家建设的基础［1］。因此，提高企业创新绩效是加快建设创新型国家的重要途径之一［2］。
国内外学者对企业创新绩效及其影响因素进行了大量研究。研究表明，除了企业自身研发条件，企业所处的外部环境也是影响企业创新绩效的重要因素［3-6］。目前中国企业开展创新活动面临着多重阻碍。一方面，创新活动本身具有高投入、高风险、长周期的特点，面临融资难的问题［7］。另一方面，不健全的行政环境、金融环境和法治环境成为企业创新的外部制约因素。因此，企业创新绩效的提高离不开政策支持，我国推出一系列的财税激励政策引导企业开展创新活动［1］，税收优惠的寻租风险较低，因此它被经济学家视为补偿外部性的有效手段之一⑻。诸多学者围绕税收优惠与企业创新绩效进行了理论和实证研究，由于研究视角不同以及研究样本和研究方法选择的差异，学者对两者之间的关系得岀不同结论。多数学者［10-11］认为税收优惠通过缓解企业的研发投资融资压力来提高企业的创新绩效⑼。所得税税率优惠和研发费用加计扣除政策均能够激励企业加大研发投入、提高创新产出。相反，相关研究认为税收优惠对企业创新绩效的提升无显著的促进作用［12-13］。同时，不断有学者将调节变量引入税收优惠与企业创新绩效之间关系的研究中。区域经济发展水平、企业规模、国有产权比例和知识技术密集度均会对政府税收优惠政策与企业创新的相关关系产生影响［14］。
目前学界对税收优惠与企业创新绩效之间的关系进行了较为全面的理论和实证分析，但仍然存在以下不足：①实证检验税收优惠与企业创新绩效的直接相关关系，忽略了税收优惠对企业创新绩效存在复杂的
中介激励过程。②探讨外部环境差异在税收优惠对企业创新绩效直接影响中的调节作用，很少讨论其参与中介影响机制的情况，关于营商环境对税收优惠与创新绩效关系的调节作用的研究也比较少。
近年来党中央、国务院高度重视优化营商环境，做岀一系列关于优化营商环境的重大部署。2018年7月国务院成立了推进政府职能转变和“放管服”改革协调小组，下设优化营商环境专题组；2019年10月23日国务院发布《优化营商环境条例》（国令第722号）。此前的研究表明，良好营商环境是企业顺利开展创新活动的重要保障之一，有利于减税降费政策的实施，缓解企业的研发融资压力［15］。马骆茹等［16］认为企业自身所处的营商环境在很大程度上决定了企业的研发决策行为模式。基于以上分析，本文将营商环境引入研究模型，探究其在税收优惠影响创新绩效的直接路径和中介路径中的调节效应，逻辑结构如图1所示。
图1本文研究逻辑
本文的主要贡献体现在：①选取研发投入为中介变量，将税收优惠对企业创新绩效的影响划分为直接效应和中介效应进行考察。厘清税收优惠对企业创新绩效的影响机制，进一步丰富和拓展了企业创新绩效及影响因素的研究内容。②将总体样本按照所属经济区域分成东部、中部、西部样本，分别研究3个经济区域样本税收优惠对研发投入和创新绩效的影响。③选取营商环境作为调节变量，探究营商环境在直接路径和中介路径中是否对税收优惠与创新绩效的关系产生影响。本研究对政府制定激励企业创新的税
收政策和优化营商环境提供理论支撑，有利于促进企业加大研发投入，进而提升企业的创新绩效，对加快建设创新型国家具有现实意义
。
1理论分析与研究假设
1.1税收优惠与企业创新绩效的关系
企业与投资者之间的信息不对称以及创新的正外部性导致从事创新活动面临着融资约束。税收优惠作为企业研发活动的一种外部融资资金，减少企业的现金流支出，降低企业研发活动成本，提高企业预期收益率，补偿创新外部性带来的成本与收益风险，因此理论上当企业有更充足的现金流时，其创新活动将更有保障。同时，税收优惠可以充实企业创新资金，降低企业创新风险。研究表明，当企业面临资金困境，无力承担研发风险，会造成研发投入不足。政府的税收优惠政策可确保资源配置有效性，为企业顺利开展创新活动提供政策支持［17］。基于以上分析，提出假设1：税收优惠对企业创新绩效具有显著正向影响。1.2研发投入的中介作用
税收优惠政策降低了企业开展创新活动的成本，激励企业加大研发投入［11］。Bronwyn［18］A Hall 等［19］研究均得出税收优惠政策对研发投入存在促进作用。政府在研发领域的税收优惠对上市公司的研发投入具有一定的补偿作用妙］。周克清等［21］、宋清等［22］的研究表明加计扣除优惠和综合税收优惠对创业板上市企业研发投入起到激励效果。根据经济人假设，企业所进行的一切活动都是为了获得收益并增加企业的价值，企业的研发投入最终会转化为企业的新产品和专利。多数研究［23］证明，创新投入是企业进行研发创新的首要条件，税收优惠对企业创新投入的激励作用能够提高企业的创新绩效。只有不断地进行研发创新活动并进行创新成果的转化，才能形成以创新为引领的企业发展模式，提高可持续发展能力。基于以上分析，提出假设2：税收优惠对研发投入具有显著正向影响；假设3：研发
投入对企业创新绩效具有显著正向影响。
根据前文所述，税收优惠对企业研发投入具有正向影响作用，当企业研发投入加大时，其创新绩效也会得到提升，即税收优惠通过影响其研发投入作用于企业创新绩效。李维安等［24］和孙莹［25］的研究也得出研发投入在税收优惠提升企业创新绩效的影响中起到中介作用。基于以上分析，提出假设4：研发投入在税收优惠与企业创新绩效关系间起中介作用。
1.3营商环境对税收优惠与创新绩效关系的调节作用
在上述假设基础上，进一步讨论营商环境在直接路径和中介路径中对税收优惠与创新绩效的关系产生的影响。当一个地区的营商环境呈现稳定公平，政府干预逐渐减少，企业所获得的税收优惠也更透明且可预期，这有利于创新成果的保护和转化，企业则更愿意将因税收优惠而增加的现金流投入企业的创新活动，提升企业的创新绩效，加强自身竞争优势；夏后学等［26］的研究得岀优化营商环境有助于消除寻租影响、促进创新的结论。基于以上分析，提出假设5：良好营商环境正向调节了税收优惠与创新绩效之间的关系。
信号传递理论认为，企业通过公众认可的信号向外界传递公司的积极信息，在一定程度上解决信息不对称问题［27］，栗新等［28］研究发现企业R&D投入、财政补贴信号向投资者传递积极的信息。企业所获得的税收优惠有利于缓解企业投资的融资约束，扩宽融资渠道，降低企业进行创新活动的融资风险［
15］o一个地区的营商环境对提高企业的研发强度起到重要作用［29］。依据公共选择理论，政府持续优化营商环境，简化各项审批流程，从而降低政府创新资源浪费和效率损失［30］，促进税收优惠政策的落实，提高企业创新的信心和积极性。基于以上分析，提出假设6：良好营商环境正向调节了税收优惠与研发投入之间的关系。
营商环境的优化为企业提供良好创新氛围和法治环境。法治环境的改善尤其是产权保护力度的加强，抑制了竞争者的模仿和逆向工程等“搭便车”行为［31］，有助于企业创新绩效的提高。徐浩等［30］研究发现营商环境的优化有助于降低地方政府的“经济人”利益动机，进而塑造更加公正公平的市场竞争环境，使企业的研发投入流向更有效率的创新项目，同时加快创新成果的转化，研发投入对企业创新绩效的促进作用得到提升。基于以上分析，提出假设7：良好的营商环境正向调节研发投入与创新绩效之间的关系。
2研究设计
2.1样本选取及数据来源
相较而言，我国创业板上市公司会更加重视
创新发展，其创新绩效更能体现企业的竞争力和价值，创新活动频繁且有一定的创新绩效。由于王小鲁
、樊纲等人编制的市场化指数自2008年后采用新的统计口径，同时考虑到营商环境对企业创新绩效的滞后影响。因此，本文选取2009—2019年我国创业板上市公司数据进行计量分析更具可比性和连续性，结果也更具说服力。为了增加样本的可比性，删除以下对回归结果有影响的干扰因素：①剔除ST、*ST企业；②剔除金融、保险类企业；③有变量缺失、数据残缺不全的样本。为消除极端值的影响，本文对所有连续变量进行1%的缩尾处理，最终筛选出符合条件的678家企业，样本观测总数为3286个。研究涉及的变量数据来自CSMAR与WIND数据库，部分缺失的数据通过巨潮资讯网披露的年报获得，采用Stata15软件对样本数据进行统计分析与实证检验。
2.2变量定义与测度
（1）被解释变量：创新绩效（Patent）。对于企业创新绩效常见的测度指标有发明专利数量、新产品产值等。新产品产值受市场化因素影响较大，不能很好地代表创新绩效。本文借鉴多数学者的观点，用企业当年专利申请数量来度量企业的创新绩效，其中删除专利权无效、专利权终止、专利申请撤回和专利申请被驳回的情况，按申请日期统计整理得到。
（2）中介变量：研发投入（R&D）。目前文献中主要用研发投入强度和研发投入总量两种方法衡量企业的研发投入。研发投入强度即研发投入与营业收入的比值，由于营业收入受到多种因素的影响，本文采用研发投入总量即研发投入规模来度量研发投入。
（3）解释变量：税收优惠（Tax）。创业板上市公司因所得税税率调整而获得税收优惠占比较大。根据郑春美［32］、李维安等［24］的研究，本文采用高新技术企业因所得税税率调整而获得的税收优惠，并将其加1且取对数来度量税收优惠。
（4）调节变量：营商环境（DB）。对营商环境的衡量主要有以下几种观点：何冰等［34］采用世界银行2012年关于中国企业的调查数据来衡量营商环境；有学者认为世界银行关于营商环境的评价指标体系不适合中国城市的现状。马骆茹等［16］、谢众等［33］用樊纲和王小鲁编制的《中国分省份市场化指数报告》中的市场化指数作为营商环境的衡量指标；考虑数据的连续性和影响的滞后性，本文使用前一年度的市场化指数来衡量营商环境。
（5）控制变量。为了保证研究模型的合理性和结果的稳健性，本文参考胡海青等［6］和陈红等［1］的相关研究，选取的控制变量包括企业规模（Size）、企业年龄（Age）、财务杠杆（Lev）、企业成长性（Growth）。本文对年份和行业进行了控制。有关变量具体内容见表1。
表1研究变量的度量及计算方法
变量类型变量名称变量符号变量说明
被解释变量创新绩效Patent当年专利申请数量
中介变量研发投入R&D研发投入总额的自然对数解释变量税收优惠Tax
因所得税税率调整而获得
的税收优惠，加1取自然
对数
调节变量营商环境DB前一年度的市场化指数
控制变量
企业规模Size期末总资产的自然对数
企业年龄Age
企业成立至当年时间的自
然对数
财务杠杆Lev
期末负债总额/期末资产
总额
企业成长性Growth营业收入增长率
年度变量Year虚拟变量
行业变量Industry虚拟变量
2.3模型设定
本文根据温忠麟等［35］等提出的检验方法，通过回归分析逐一检验中介效应和调节效应，构建以下模型。在中介效应和调节效应模型中Tax i，和RD i t分别表示第i个样本在第t时期的税收优惠和研发投入，DB jt-1表示第j个中心城市在第t—1时期营商环境，XControls i，表示表1所列示的控制变量与相应回归系数的乘积之和。
（1）中介效应模型。为了检验税收优惠与创新绩效的直接效应以及研发投入的中介作用，建立模型可表示为：
RD it=a0+a1Ta%+a2-6z Controls+ Z Year+Z Industry+6
Pa^t t=0o+01Ta%+02-6z Controls.+ Z Year+Z Industry+说
P atent u = Y 0 + Y 1 Ta% + Y 2 R D it + y 3_7 y Controls +
\
Year +
\
Industry +
it
(2)调节效应模型。为了检验营商环境在直接
效应和中介效应中是否起到调节作用，建立模型 可表示为：
RD * =“o +“1 Tax it +“2
DB a _
1 +“3 Tax it X
DB"_1 +“4_8 Controls it + Year +
工 Industry +
匂
P atent U 二仇 + 卩 1 RD it + 卩2DB j t_ 1 + 卩3RD it X
DBj t_1 +“4_8 Controls it + Year +
工 Industry + &、
3实证分析
3.1描述性统计分析
根据《中国区域经济统计年鉴》，将全国31个 省份分为东、中、西三大地区。通过对不同经济
区域变量进行描述，观察区域因素对税收优惠、 研发投入和创新绩效的影响，见表2o 由表2可
知，东部和中部创新绩效的均值分别为32.379、 39.404，均高于西部。同时，东部和中部的研发投
入均值分别为17.459、17.242，亦高于西部地区，
说明西部创新投入和创新成果转化率较低。从营
商环境看，东中西部营商环境均值相差较大，说
明我国三大地区的营商环境差距较大，中西部营
商环境较差，有待进一步优化。3.2相关性分析
本文主要研究变量的相关系数矩阵见表3o 由
表3可知，税收优惠与创新绩效和研发投入均在
1%的水平上存在显著的正相关关系，可以初步验
证假设1和假设2；研发投入与创新绩效在1%的
水平上存在正相关关系，可以初步验证假设3o 各
控制变量之间相关系数均小于0.5，表明控制变量
选取得当，控制变量之间不存在严重共线性问题,
不需要更换或剔除某些变量。
表2各区域变量的描述性统计
变量
东部
中部西部
平均值
最大值最小值平均值最大值最小值
平均值最大值最小值
Tax
14.533
18.375
0.000
14.49118.375
0. 00014. 71618.3750. 000RD 17.45919. 65515.57717.242
19.65515. 57717. 054
19. 555
15. 577Patent
32. 379
263.000 1.00039.404263.000
1. 000
21. 964263. 000 1. 000DB 9.01711.088
4.310 6.685
8. 516 4. 510 6. 0229. 230
4. 100
Size
21. 189
23.39919.82621. 16323.39919. 82621. 10323. 39919. 826
Age 14.09227.000 3.000
13.64027. 000
3. 00013.332
25.000 3. 000Lev 0. 2740.689
0.0330.2690. 6890. 0330. 2780.6890. 033Growth
0.381
3.711-0. 497
0.352
3. 711
-0. 497
0. 401
3.711
-0. 497
表3各变量的Pearson 相关性
变量Patent Tax RD DB Size Age Lev Growth
Patent
1.000
Tax 0. 068 * 1.000
RD 0. 461 ***0. 056 *** 1.000
DB 0. 110***-0. 041 **
0. 293 *** 1.000Size
0. 437 ***0. 0080. 707 ***0. 165*** 1.000Age 0. 047 **0. 0070. 170***0. 256 ***0. 157*** 1.000Lev 0. 238 *汗-0. 081***0. 321 ***0. 155***0. 487***0. 173 ***
1.000Growth
0.031*
-0. 040 **
0. 081***
-0. 028
0. 085***
0. 032 *
0. 077 ***
1. 000
注：*、**和*"分别表示在10%、5%和1%的水平上显著，下同。
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