税收激励、研发外包与突破性技术创新:来自中国上市公司的实证研究

《Economic Analysis and Policy》:Tax Incentives, R&D Outsourcing, and Breakthrough Technological Innovation: Evidence from Chinese Listed Companies

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年07月09日 来源:Economic Analysis and Policy 9.0

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  薛莹莹|金涛兰中国江苏省南京市210023,南京工业职业技术大学经济管理学院摘要本研究采用多期差分法,利用2017年至2023年中国沪深证券交易所A股上市公司的样本数据,分析研发费用加计扣除政策如何影响企业研发外包行为,进而对突破性技术创新产生作用。研究结果表明,研发费用加计扣除

  薛莹莹|金涛兰中国江苏省南京市210023,南京工业职业技术大学经济管理学院摘要本研究采用多期差分法,利用2017年至2023年中国沪深证券交易所A股上市公司的样本数据,分析研发费用加计扣除政策如何影响企业研发外包行为,进而对突破性技术创新产生作用。研究结果表明,研发费用加计扣除政策显著促进了突破性技术创新,且这一效应在中小企业、民营企业、制造业企业以及处于成熟阶段的企业中更为明显。机制检验表明,该政策通过增加研发外包来提升突破性技术创新。本研究的核心贡献在于揭示了研发费用加计扣除税收激励政策推动突破性技术创新的微观机制及异质性特征。未来的政策设计应进一步优化针对研发外包的税收激励措施,从普惠型激励转向精准支持,并强化各类研发税收激励政策的协同效应。引言在创新驱动发展进程中,企业的技术创新是维持长期经济增长的最核心因素(Zhou & Li, 2012)。然而,目前中国企业面临技术创新方面的结构性失衡问题,大多数企业仍将研发投入重点放在现有技术的改进上(Xie et al., 2021)。尽管企业创新的数量大幅增长,但其质量并未显著提升,表现为低影响力成果占比高,技术孤岛现象频发(Fan et al., 2024)。许多企业仍存在关键技术瓶颈,亟需提升技术创新的质量。拥有自主知识产权的核心技术是企业发展的关键所在,为保持这一竞争优势,企业必须主动创新。通过创造更多突破性技术创新,企业可以重塑价值曲线,扩大利润空间(Maine et al., 2014),从而在价值链中巩固地位,并在动态市场中构建可持续的竞争优势(Zheng et al., 2022)。然而,由于创新过程中存在较高的内在风险和不确定性(Teece, 2004)、更复杂的知识需求和技术要求,以及更大的创新投资规模(Conti et al., 2014),突破性技术创新目前仍是中国企业创新能力体系中的薄弱环节(Liu et al., 2022)。仅依靠内部研发往往难以满足突破性技术创新对多元知识、先进技术及持续投入的需求,因此企业需要采用外部化研发模式来弥补内部创新的不足。为确保实现突破性技术创新,企业必须采取更加开放的姿态,打破既有界限,通过开放式创新模式从外部获取创新所需的知识资源(Muoz et al., 2020)。实现突破性技术创新的关键在于吸收和利用外部资源,如新方法或新材料(Flor et al., 2018)。当企业采用开放式创新模式时,所产生的创新往往具有突破性(Lu et al., 2023)。研发外包正是此类开放式创新策略之一,即委托方将其全部或部分研发任务委托给具备更高专业水平和效率的外部机构,以达成预期目标。其核心在于,在内部研发资源受限时,通过协同创新吸收外部知识和技术(David & Amy, 2011)。作为技术创新的重要途径,研发外包能使企业以更低的成本和更小的风险获得必要的知识和技术(Sonenshein, 2014)。同时,它还能有效整合高质量的市场资源,实现知识、技术、人才等要素的深度互补与共享(Srivastava & Gnyawal, 2017),从而加快企业竞争力提升速度(Gil & Ruzzier, 2018),加速知识积累(Qiu & Wan, 2015),并为突破性技术创新奠定坚实基础(Sun et al., 2025)。要提升突破性技术创新水平,为研发外包支出提供适当的激励措施至关重要。尽管研发外包能够有效支撑突破性技术创新,但企业在开展研发外包时仍会面临成本过高、外部溢出效应以及风险不确定等市场缺陷,这就需要政府通过财政和税收政策提供有效的引导和激励。为帮助企业跨越技术创新的门槛,积极的政府往往会为企业提供一定数额的研发财政补贴,或实施研发税收激励政策(Castellacci & Lie, 2015)。由于突破性技术创新具有更强的外部溢出效应,创新带来的潜在风险增加会降低企业的内在创新动力,因此政府有必要实施针对性的激励政策来支持企业的创新努力。与直接的研发补贴相比,研发税收激励的行政成本更低,也不太可能引发不必要的市场扭曲(Rao, 2016)。重要的是,用税收激励替代直接政府补助,可以避免因信息披露和审核机制不完善而导致的财政补贴效率低下问题。不过,现有文献主要研究的是政府补贴对企业突破性技术创新的影响(Zhou & Sun, 2019; Liu et al., 2024),发现高科技产业在财政补贴政策下更倾向于进行突破性技术创新。Jiang等人(2021)研究了在不同财政激励政策下,产学研基础研究合作与企业突破性技术创新之间的关系,结论是此类合作有助于推动突破性技术创新。然而,很少有学者探讨研发税收激励政策是如何具体影响企业突破性技术创新的。目前,中国正在积极推进企业研发税收激励政策框架的改革,尤其是针对研发外包的税收激励政策——研发费用加计扣除政策,已经经历了多次调整和完善。总体而言,中国针对研发外包的税收激励政策经历了以下发展阶段:第一阶段(2008-2015年):符合加计扣除条件的研发外包费用范围有限(参见《国家税务总局关于企业研究开发费用税前加计扣除政策的通知》[2008]第116号);第二阶段(2015-2018年):可享受额外扣除的研发外包费用范围有所扩大,但扣除标准仍较为严格(参见《财政部 国家税务总局关于完善研究开发费用税前加计扣除政策的通知》[2015]第119号);第三阶段(2018年至今):对研发外包费用扣除的限制逐渐放宽,额外扣除比例也逐步提高(参见《财政部 国家税务总局关于完善研究开发费用税前加计扣除政策的通知》[2018]第64号、《财政部 国家税务总局关于进一步优化研究开发费用税前加计扣除政策的通知》[2018]第99号,以及《财政部 税务总局关于研发费用加计扣除政策有关问题的公告》[2023]第7号)。显然,中国针对研发外包支出的税收改革正沿着三个主要方向推进:不断扩展可扣除的范围,逐步放宽资格限制,以及逐步提高扣除标准。在政府税收政策的引导下,企业将调整自身的经营决策。作为重要的研发方式,外包活动也必须随之优化,以适应政策变化带来的连锁反应。基于此,本研究旨在探讨研发费用加计扣除政策的实施是否可以通过刺激企业增加研发外包支出,进而提升突破性技术创新水平。与现有文献相比,本研究的潜在贡献包括:首先,在研究内容方面,虽然有许多研究探讨影响企业突破性技术创新的因素,但很少有研究关注政府研发税收激励政策的作用。本研究通过理论分析结合多期差分实证方法,系统研究了税收激励政策对突破性技术创新的影响,从税收驱动创新的视角为企业有效实现突破性技术创新提供了实践指导。其次,在机制解释方面,本研究从研发外包的具体角度,对税收激励政策如何促进突破性技术创新给出了合理的解释。与现有主要从融资约束或人力资本视角分析突破性技术创新路径的文献不同,本研究以开放式创新理论和中国研发税收激励的实际情况为基础,深入探讨了税收激励如何通过促进研发外包来提升突破性技术创新,这为通过政企互动提升突破性技术创新提供了重要参考价值。第三,在研究指标方面,本研究运用Python技术并结合手工编制,构建了基于研发费用加计扣除和研发外包的税收激励指标。在衡量企业突破性技术创新方面,则利用上市公司提交的发明专利申请的国际专利分类号详细数据,根据每家企业专利所涵盖的IPC二级分类数量手工编制指标。研究片段研发税收激励对突破性技术创新的影响中国的研发导向型税收激励主要以企业所得税中的研发费用加计扣除政策为核心。该政策通过对企业研发支出给予税收优惠,主要是通过减少企业所得税基数,降低研发投资成本,从而起到鼓励企业增加研发投入、提升创新能力、促进创新成果产生的积极作用(Wu & Wang, 2020)。模型本研究以研发费用加计扣除政策的实施作为准自然实验,运用多期差分法评估税收激励对企业突破性技术创新的影响。基准模型如下:Binnovi,t=α+βTreati×Postt+ρXi,t+firmi+yeart+εit在模型(1)中,下标i和t分别表示企业和年份。因变量Binnovi,t代表企业i的突破性技术创新水平。基准回归税收激励能否促进企业突破性技术创新?为回答这一问题,本研究对基准模型(1)进行了估计。表2中第(1)至(4)列的因变量为当年新申请的、且在前四年未出现过的发明专利的二级分类总数的自然对数,用以表示突破性技术创新水平(Binnov)。第(1)列展示了基准估计结果。企业规模的异质性企业规模决定了企业的研发组织模式和风险承受能力,进而影响税收激励在推动突破性技术创新方面的效果。本研究以员工人数的中位数作为划分标准(Zhang et al., 2017),将样本分为大型企业(员工人数大于或等于中位数)和中小企业(员工人数小于中位数)。研究结果与政策启示在中国政府致力于创新驱动发展战略,并持续实施财政和税收激励政策以提升企业原始创新能力和关键核心技术的突破背景下,本研究运用Python技术以及手工编制的2017年至2023年中国A股上市公司样本数据,采用多期差分法,分析了税收政策的影响。研究资金本研究得到了南京工业职业技术大学新锐人才启动基金的支持(资助编号2024SKYJ15)。作者贡献声明薛莹莹:写作——审阅与编辑、写作——初稿撰写、可视化、验证、监督、软件使用、资源获取、项目管理、方法论、调研、资金筹集、正式分析、数据整理、概念构建。金涛兰:可视化、资源获取、调研、数据整理。
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