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沈阳市智能制造企业创新的财税激励效果研究

2022-06-02高宏伟殷越

辽宁经济 2022年4期
关键词:智能制造

高宏伟 殷越

〔内容提要〕智能制造成为推进东北老工业基地制造业转型升级的重要方向。财政补贴和税收优惠作为激励企业创新的重要工具,两者激励效果值得关注。以2019—2021年沈阳市智能制造企业为样本,评价财政补贴和税收优惠对智能制造企业创新的激励效果,并对不同所有制、不同业务类型企业进行异质性分析。研究结果表明:财政补贴和税收优惠均能对智能制造企业创新产生正向激励,财政补贴和税收优惠对智能装备类企业创新起到更大激励作用,对智能软件类企业激励作用还有待发挥。税收优惠对智能软件类企业创新更为有效,政府补贴对智能装备类企业创新作用更加突出。不同所有制企业的创新激励效果存在着明显的异质性。其中,税收优惠对非国有企业的激励效果高于国有企业,而财政补贴对国有企业的激励效果最大。

〔关键词〕财税激励 智能制造 老工业基地 沈阳振兴

注:本文受2018年度中央高校基本科研业务费项目“东北产业结构与区域经济特点匹配性及产业结构选择研究(项目编号:N172410003-8)”资助。

一、引言

随着第四次工业革命的到来,以大数据、互联网、移动终端和机器学习等为引领的新一代信息技术开始融入社会生活的各个方面,智能制造成为全球推进制造业转型升级的重要方向,智能制造通过资源的标准化、流程化、数据化和互联化,从形态、性质、价值和结构四个方面改变了企业和产业资源基础特征,推动战略变革进而推动转型升级(肖静华和李文韬,2020)。为了把握新一轮科技革命和产业革命的新机遇,在全球竞争中赢得更大的发展主动权,我国从国家层面积极部署了《中国制造2025》《智能制造发展规划(2016-2020)》与《新一代人工智能发展规划》等一系列战略规划。从地方情况看,“智能制造”作为振兴实体经济、加快工业转型升级的重要突破口,各地区政府尤其是东北地区,加大了对智能制造的财政和税收支持力度,期待通过智能制造改造升级“老字号”,培育壮大“新字号”,推动老工业基地的全面振兴。那么现有的财税政策对智能制造创新的激励效果如何?为加快推动提升智能制造企业的创新能力,现有财税政策应该如何进行适应性调整?这些问题既是理论研究关注的焦点,也对地区政府相关政策的制定具有迫切的重要的现实意义。为此,本文以沈阳市2019—2021年智能制造企业为研究对象,对财税政策对于智能制造企业创新的激励效果进行实证研究并提出相应的对策建议。

二、文献综述

围绕政府补贴与税收优惠能否有效激励企业创新问题,学者们展开了大量研究,但研究结论存在一定的差异。早期研究围绕财税激励政策是否能够提升企业创新绩效展开:一种观点认为,企业创新活动是在不确定性环境下展开的,其创新活动存在较大风险,政府使用财税激励政策能够降低企业的创新风险,引导企业开展创新活动,财税政策对企业创新产生激励效应(白俊红,2011)。另一种观点认为,政府补贴减弱了企业研发投入的动机,产生了财税政策对企业研发的挤出效应(高宏伟,2011;肖美凤等,2012)。近年来,学者们更倾向于接受财税政策的“效应叠加”的观点,即财税政策同时产生“激励效应”和“挤出效应”,财税政策对企业创新的影响是两种效应叠加的结果,总效应受制于知识产权保护力度、要素市场与基础设施建设等一系列制度环境因素(张帆和孙薇,2018;王桂军和张辉,2020)。从实证研究看,学界对财税政策与企业创新之间关系的检验加入更多情境因素,探究财税政策对企业创新影响的差异性,也促进了更为“精细化”的财税政策出现。例如,陈红等(2019)分行业讨论了政府补助和税收优惠对不同生命周期、不同创新类型的激励效果。结果表明,政府补助、税收优惠对企业的利用性、探索性创新绩效均有激励作用,政府补助更有利于激励制造业与服务业成长期企业的开发性创新活动,以及制造业成熟期企业的探索性创新活动;税收优惠更适用于支持制造业成熟期企业的开发性与探索性创新活动。陈强远等(2020)将我国财税政策分成普适性政策、选择性政策和自由裁量政策三种类型,并对不同类型的财税激励政策对企业创新质量和数量的影响进行实证分析。研究发现,以“研发费用加计扣除”为代表的普适性政策促进了企业创新数量,对企业创新质量的影响不显著;以“高新技术企业认定”“高新技术企业所得税减免”为代表的选择性支持政策,同时激励了企业创新质量和创新数量;以“政府科技活动资金投入”为代表的自由裁量政策,对企业创新数量和质量都无影响。张翅(2020)将政府补贴分为事前补贴和事后补贴两大类,对政府补贴与农业企业创新绩效关系进行检验,得到的结论是,事前补贴不利于农业类上市公司未来技術创新,事后补贴有利于农业类上市公司未来技术创新,事后补贴政策激励农业类上市公司技术创新的效果优于事前补贴政策。

综上所述,对财税政策与企业创新之间关系的研究已经从早期“非此即彼”的争论,过渡到“彼此融合”的阶段,对财税政策与企业创新的实证研究也不断地引入了更多、更细致的情境因素,使得财税政策对企业创新影响的研究更为精细化和情境化,极大地丰富了理论研究,也同时帮助地方政府对财税政策优化提供更多理论支撑。当前,关于财税政策与企业创新的研究主要集中于制造业、服务业、高新技术企业,对智能制造企业的实证研究相对不足。基于此,本文以沈阳市2019—2021年智能制造企业为样本,探讨税收优惠和财政补贴对智能制造企业创新的影响,以期对沈阳市出台更为精准的财税政策,促进智能制造企业创新,推动工业结构转型升级提供参考。

三、研究设计

(一)模型构建

lnEXPLORATORYi,t和lnEXPLOITATIONi,t表示样本企业的创新绩效,分别对应探索性创新和利用性创新;TBi,t为税收优惠,SUBi,t为财政补贴,控制变量包括企业年龄AGEi,t,企业规模SIZEi,t,企业净利润PROi,t。

(二)指标选择

1.被解释变量

用发明专利数衡量探索性创新绩效,用实用新型与外观设计专利数衡量开发性创新绩效。考虑到政府激励对企业创新成果产出影响的时间滞后性,本文采用滞后一年期的实用新型与外观设计专利数、发明专利数进行实证分析(陈红等,2019)。

2.核心解释变量

用政府补助额与税收优惠额的对数作为核心解释变量。其中,税收优惠额=利润总额×(名义所得税税率-实际所得税税率)。实际所得税税率为所得税费用与税前利润的比值;政府补助额以企业财务报表中的“政府补助”项作为“政府研发直接补贴”的替代,尽管政府补助的数额可能要大于政府研发直接补贴,但两者的差异不会太大。

3.控制变量

选取对企业创新能力有重要影响的因素作为控制变量,分别是:企业规模、企业年龄、企业净利润。企业规模用企业资产总额衡量,企业年龄用“观测年度-企业成立年份”的对数值表示,企业净利润用观测年度的企业净利润表示。

(三)数据说明

数据来源于沈阳市科技局委托项目“沈阳市高新技术企业调查研究”,选取2019—2021年沈阳市智能制造企业创新等相关数据,样本企业数量为827个,涵盖智能制造(电力装备)、智能制造(增材制造)、智能制造(工业软件)等细分行业,表1为主要的描述性统计结果。

四、实证分析

(一)回归结果

利用Eviews分别对模型1—4进行固定效应的多元面板回归分析,回归结果见表2。其中,模型1和模型2是探索性创新为被解释变量,模型1是考虑控制变量的基准模型,模型2是加入税收优惠和政府补贴后的模型。模型3和模型4是利用性创新为被解释变量,模型4是在模型3基础上加入税收优惠和政府补贴的模型。

结果表明,所选择的4个回归模型不论拟合优度还是F值都较好地通过了显著性检验,拟合程度较为理想。基准模型下,控制变量对被解释变量利用性创新绩效的变化解释程度为制造业0.4599,对探索性创新绩效变化的解释程度为制造业0.4023;加入解释变量之后的模型2和模型4,对被解释变量变化的解释程度显著提高,ΔR2分别为0.4736与0.4192。说明,解释变量能够很好地解释被解释变量的变化,沈阳财税政策对智能制造企业创新产生了较高的激励作用。在模型2中,税收优惠和政府补贴都与智能制造企业创新绩效存在正向相关关系(α1=0.0635,α2=0.1385),说明两个变量都会智能制造企业创新产生正向激励作用,但政府补贴对智能制造企业的利用性创新产生的激励效应更大。同样,在模型4中也反映了这种结果,即政府补贴对智能制造企业的利用性创新起到了更大的激励作用。

考虑到智能制造企业的类型差异,本文将沈阳市智能制造企业分为智能装备类企业和智能软件类企业两种类型,并根据企业类型差异进行分组检验,以检验税收优惠和政府补贴对不同类型智能制造企业的激励效应,见表3。

回归结果显示,税收优惠和财政补贴对智能装备类和智能软件类企业的两种创新都产生了正向激励效果,但是在两种类型智能制造企业中存在一定差异性。具体来说:(1)相较于税收激励,政府补贴对两种类型智能制造企业的激励效果更高,无论是在利用性创新还是在探索性创新上,都反映了同样的结果。(2)相比智能软件类企业,税收优惠和政府补贴对沈阳市智能装备类企业的利用性创新产生更高的激励效果,且政府补贴比税收优惠更为有效;税收优惠和政府补贴对智能软件类企业的探索性创新激励更高,且政府补贴比税收优惠效果更好。(3)从企业创新类型看,政府补贴和税收优惠,对企业利用性创新激励效果要比对企业探索性创新激励更强,原因在于探索性创新比利用性创新具有更大的不确定性和风险,利用性创新更接近企业利益最大化的目标。

将样本企业划分为国有企业、外资企业、民营企业三种类型,并比较不同所有制类型企业创新的财税激励效果,见表4。回归结果显示,(1)税收优惠和政府补贴对所有类型的企业都产生正向激励,但是政府补贴对不同类型企业的激励效果更高。(2)相较于民营企业和外资企业,政府补贴对国有企业创新的激励效果更强,税收优惠对国有企业创新的激励,弱于民营企业和外资企业。(3)从创新类型上看,税收优惠和政府补贴对民营企业的探索性创新产生了更为显著的影响,对国有企业和外资企业的利用性创新影响比民营企业更强。

(二)稳健性检验

运用有限信息最大似然估计法(LIML)进行稳健性检验。表5的回归结果显示,税收优惠和政府补贴的创新激励作用依然非常显著,并且解释变量与控制变量的回归系数与工具变量的回归系数一致,从而验证了回归结果的稳健性。采用工具变量估计后,无论是单行政策还是并行政策,政府补贴与税收优惠对一般性创新的激励作用依然为正,且在1%的水平上显著有效,政府补贴与税收优惠单行政策对实质性创新的激励作用依然为正,且在1%的水平上显著有效,再次验证了财税政策的创新激励作用。财政补贴的系数(0.3183)仍然高于政府补贴(0.1989),再次说明了财政补贴的创新激励效果明显高于税收优惠。究其原因,政府补贴为事前激励,决定了该补贴在发放前已经确定了资金的使用方式。企业基于利益最大化目标,为了稳定获得专项研发资金,势必會将越来越多的资源,如研发人员、专项研发费用、研发所需物料投入到研发活动中。当越来越多的资源在创新环节积聚时,会助推该企业创新能力从最初单纯依靠资源投入迈向质的飞跃,因此政府补贴的激励作用相对较大。

五、研究结论与政策建议

(一)研究结论

本文以2019—2021年沈阳市智能制造企业为研究对象,实证研究财税政策对沈阳智能制造企业创新的激励效果。实证结果发现:(1)税收优惠和政府补贴都对智能制造企业创新产生正向激励作用,对智能制造企业的利用性创新也起到了更大的激励作用,对探索性创新激励效果仍有待加强。(2)财政补贴和税收优惠对智能装备类企业创新起到更大激励作用,对智能软件类企业激励作用还有待发挥。其中,税收优惠对智能软件类企业创新更为有效,政府补贴对智能装备类企业创新作用更加突出。(3)在对不同所有制类型企业进行实证分析时发现,不同所有制企业的创新激励效果存在着明显的异质性。其中,税收优惠对非国有企业的激励效果高于国有企业,而财政补贴对国有企业的激励效果最大。

(二)政策建议

基于本文研究结论,提出以下政策建议。

一是以持续加大财税激励力度为重点推动智能制造财税激励效应的“最大化”。在企业研发费用加計扣除方面,将智能制造企业加计扣除比例从75%提高到100%,进一步围绕智能制造重点领域加大对企业所得税和个人所得税的优惠力度。在政府补贴方面,用好用足中央及地方支持政策,加大对中国科学院、中国工程院等国家级研发机构的政府补贴力度,重点在研发体系建设、核心技术攻关、人才引进与培养等各方面给予全方位政策支持。借鉴天津和青岛等地智能制造发展经验,对已经落户辽宁并组建科研团队、开展智能科技研发工作的国家级、省部级研发中心,提高一次性补助力度(天津补助3000万;青岛补助2000万);对符合条件的项目、平台,按照项目总投资的比例提供资金支持(青岛补助20%),对总投资5亿元以上的重大项目“一事一议”。

二是以财税激励的结构优化为重点推动智能制造财税补贴的“精准化”。加大财税支持力度是激励沈阳智能制造发展的必要条件,要进一步释放财税激励的效果,还必须调整财税激励结构。近些年来,各地区政府都将智能制造作为产业结构调整的重点,但难免陷入财税激励的同质化情境,即普遍采用了政府补贴和税收优惠方式加大对智能制造的支持力度。本文认为,加大财税激励力度只是必要条件,要推动财税激励效果最大化,还必须以“精细化”和“精准化”为重点,优化政府财税激励的结构调整。具体来说,针对智能装备类企业需要强化政府补贴在财税结构中比重,对于智能软件类企业应该加大税收优惠的作用;对国有属性的智能制造企业加大财税政策对探索性创新的支持力度,对民营属性的智能制造企业加大财税政策对利用性创新的支持力度,促进国企国资集中于基础性、风险高、外溢性强的探索性创新领域,民营企业和外资企业集中于应用性强、风险低、市场化强的利用性创新领域,进而形成国有企业、民营企业、外资企业在创新链和产业链上的协同分工,形成和完善智能制造产业创新体系。

三是以人才队伍建设为核心调整智能制造的财税支持导向。把高端人才队伍建设作为智能制造发展的重中之重,现有财税政策应该向智能制造人才队伍建设倾斜。积极拓宽智能制造高层次人才引进、培养渠道,为海内外人才(团队)创新、创业营造优质服务环境;协同省内高校及社会培训机构建立面向中低端产业工人的技能提升教育与培训计划,促使智能制造高技能人才整体素质转变和创新意识增强,并逐步提升他们的社会地位和待遇;支持智能制造龙头企业和科研机构核心技术人才柔性工作,组建智能制造公共服务平台专家队伍,并提高科研人员成果转化收益比例,完善科技成果、知识产权归属和利益分享机制,全面激发科研人员的积极性和创造性。

(作者单位:辽宁大学经济学院)

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