孙琳/中国社会科学院

    内容提要：随着中国经济由要素驱动向创新驱动转型，税收优惠作为一种激励企业创新的工具被广泛应用，税收激励的实际效率成为学界和决策层关注的重要问题。近二十年来，国内涌现了一大批关于税收优惠政策与企业创新之间关系的研究，本文选取其中具有代表性的实证文献，共79篇加以梳理。发现现有实证研究在税收优惠对企业创新的作用方向、作用力度、作用机制等方面并未取得具有压倒性优势的一致看法，以至于现有研究难以对当前的税收公共政策提出合理建议。我们试图从研究所选取的对象、样本数量、时间跨度、变量的替代定义和实证方法的视角来解释造成这些差异的可能原因。为了进一步厘清税收优惠政策对企业创新的影响，我们提出了一系列其重要性尚未得到充分认识的问题，希冀推动未来该领域做出更具说服力、可信度和政策指向更强的实证研究。

    关键词：税收优惠  创新  研发投入

    一、引言

    创新作为企业发展的内在驱动力，对经济增长的促进作用不言而喻。为了鼓励企业创新，税收优惠政策越来越受各国政府的青睐，我国亦不例外。2017年，国务院发布《十三五国家科技创新规划》，明确指出，“把科技创新摆在更加重要位置，优化科技事业发展总体布局，让创新成为国家和全社会的共同行动，在新的历史起点上开创国家创新发展新局面，开启建设世界科技强国新征程”。为促进实体经济发展、支持“大众创业、万众创新”，2015年支持“双创”的税收优惠政策减免税3000亿元以上。其中，促进创新的税收优惠减免1400多亿。2016年促进创新的优惠政策新增减税约800亿。2017年，高新技术企业、小微企业享受各类税收优惠政策共减税超过4000亿。[①]2018年以来，我国财税部门先后出台了20余项税收优惠政策。截至2018年8月，我国支持高新技术企业发展和固定资产加速折旧等各项税收优惠政策共减税3948亿元，同比增长27.7%；支持小微企业发展税收优惠政策共减税1289亿元，同比增长29.1%。在此之后，又将企业研发费用加计扣除比例提高至75%的政策适用范围扩大至所有企业，减税力度再次增强。[②]由此可见，税收优惠已然成为我国促进企业创新的主要工具。然而，如此大规模的财政投入是否真正值得？税收优惠对企业创新发挥着锦上添花还是举足轻重的作用？这一问题引发了我们对现有税收优惠政策与企业创新之间关系问题的思考，因而本文重点关注现有研究在这一问题上说了什么，有哪些值得重视的改进空间，从而共同推动更有说服力和可信度的政策研究。

    关于税收优惠是否促进了企业创新，学界多抱持肯定态度。主要基于以下理由：一是税收优惠可以内化创新的外部性。由于技术投资具有明显的公共品特性，溢出效应导致企业研发创新的意愿不强，而税收优惠政策能够有效矫正创新的外部性。二是税收优惠可以分散企业创新的风险。企业创新具有不确定性，政府制定的税收优惠政策允许企业进行抵免或税前扣除，这能够降低企业创新的风险。三是国家可以通过任务导向来创造市场。区别于政府干预解决企业创新市场失灵问题的目的，国家利用一系列的税收优惠政策来培育创新市场，追求创新的“理性”增长（Lundvall，1992；Freeman，1995；Mariana，2016）。然而，部分学者不以为然，他们认为税收优惠政策对创新的激励作用有限，税收优惠的高成本在解决技术创新市场失灵的问题上是无效率的（Fazzari & Herzon，1995；Busom，2000）。

    为了验证税收优惠政策对激励企业研发创新是否有效，国内外学者做了大量的实证研究。相比国外研究（Blank & Stigler，1957），在评估税收优惠与企业创新之间关系的实证研究方面，国内学者起步相对较晚（始自2001年）。梳理近二十年的主要文献，我们发现各类研究经验证据不一，所得结论莫衷一是，政策指导性不强。究其原因，可能在于研究中所选择的地区、样本数量、行业、时间跨度、变量和实证方法存在差异。本文基于我国税收优惠与企业创新的主要实证文献，探求现有研究的未尽之处，并明确该领域需要进一步探索的问题，以期推动我国税收优惠与企业创新关系的后续研究。本文的内容安排如下：第二部分为实证文献回顾，并对各类研究进行详细对比；三部分从五个角度系统探讨税收优惠与企业创新之间结论差异的原因所在；第四部分总结并阐释我们对未来研究的相关建议。

    二、文献回顾

    从现有研究来看，陈晓、方保荣（2001）对我国税收优惠与科研创新关系的实证分析是目前国内最早的相关研究。他们指出，“生产型”增值税对研发投入并无显著的负面影响。可以说，此论证在当时开启了我国相关领域的探索。为了更好地对这一主题进行分析，我们系统地梳理了近二十年来相关的代表性实证研究，共囊括79篇，其中涵盖作者、发表时间、研究行业、样本数量、时间跨度、变量、实证方法及主要发现等内容。此外，我们还对相关研究是否涵盖企业享受税收优惠的历史、具体的时滞结构（长短期影响）、融资约束、竞争、企业家精神和税收优惠方式等内容进行了区分。

    通过对上述文献的分析，我们得到一些初步的总体印象：（1）主要的实证研究开始于2010年（79篇中的66篇），2010之前的研究多集中于探讨增值税转型对企业创新的实质性影响，且多以全国省级数据为主要研究对象；而后研究重心逐步向所得税优惠政策转移，近年来，越来越多的研究关注所得税各项优惠对企业创新的实质性影响。（2）随着时间的推移，实证模型中的变量更加丰富，尤其是解释变量和控制变量，但被解释变量方面基本上没有太大的变化，仍然集中于企业研发投入数量或专利产出数量。（3）相关研究方法越来越多元化，由最初的问卷调查和回归方法逐渐转向倾向得分匹配、随机前沿等方法，但回归分析法依然最为常用，多数文献基于线性方法对税收优惠与企业创新的关系进行研究。

    具体来说，现有实证文献具有以下几方面的突出特点：第一，各类研究所得出的实证结论多种多样，但并未得出“压倒性”的结论。到底何种结论可以真正准确地指导政策实践，这是值得我们深思的一大问题。部分研究支持激励假设，即税收优惠政策有助于激励企业进行研发创新活动。亦有部分研究则表明二者间并无显著关联或存在混合效应[③]。仅有一篇研究认为二者间是抑制阻碍作用。

    第二，相关研究对象主要集中于行业层面，约占二分之一。其中，高新技术产业和战略性新兴产业是研究较为密集的两个行业。

    第三，绝大多数的研究采用微观层面的公司数据，约占研究总数的80%。在此，参照Mansfield & Switzer(1984)、David等（2000）、Francisco（2012）等人的研究，我们亦提倡公司层面的研究，原因在于高度聚合的行业研究无法解释企业间的异质性，而公司层面的研究在这方面则具有较为明显的优势。

    第四，大部分研究探讨税收优惠与企业创新之间的即期影响效应，而国外研究经验表明公共政策对私人研发的影响通常不是即时的，而是分布在较长的时期内。为解决此问题，横截面数据并不适用于此类研究，需要公司级的纵向面板数据。

    第五，各类研究主要围绕所得税和增值税优惠展开，其中所得税优惠（以实际税率衡量）的研究相对较多。对于税收分项作用的研究相对匮乏，仅有7篇，约占研究数量的8.8%。

    为了进行更为细致的分析，我们将现有文献划归为两类。一类仅将税收优惠政策作为核心解释变量（共53篇），另一类则将税收优惠和财政补贴两种政策作为核心解释变量（共26篇），列于表1。

表1  税收优惠对企业创新的实证研究结果总结

注：小括号内是以税收优惠和财政补贴两种政策为核心解释变量的研究文献数量，中括号内是研究占比。

    我们先按照研究结论将文献分为“激励”、“抑制”、“无显著效应”和“混合效应”四类，而后依据研究样本分属上市公司、行业和国家/地区进行分组。从表1中可以看出，结论明确支持税收优惠对企业创新发挥正向激励作用的文章约占59%，约28%的研究认为存在混合效应，约11%的研究认为二者之间不存在明确的指向关系，1%的研究认为起反向抑制作用。这一结果表明，约39%的现有实证研究不能确定性地支持税收优惠对企业创新的正向激励效应，而在那些支持性结论中，有一部分研究并不可信。其中，某些研究的结论虽支持正向激励，也通过了显著性检验，但激励效果甚微，将其归入正向结论内，显然，这并不十分具有说服力。由此，不支持激励效应的比例还将更高，有可能接近50%。这样的结果并不足以支持现实政策中使用大规模的税收优惠，除非研究提供更准确且有说服力的证据。

    而反观实际，在与企业高管的实地访谈调研中，我们发现，企业创新的动力主要有以下几点：（1）竞争，市场激烈的竞争对企业选择创新活动具有极大影响，创新所带来的利润空间越大，创新的驱动力也越强，迫使企业不断研发新产品、新工艺；（2）企业家精神，领导者对企业创新起着决定性的作用，破旧立新的管理模式和管理制度需要领导者有足够长远的战略眼光，创新与企业提供的宽容环境和领导者决策是密不可分的；（3）知识产权保护，健全的法律体系是促进企业技术创新的有力保障，其可以从根本上遏制同行的恶意仿造，提高企业的创新积极性和能动性，真正促进“中国制造”走向“中国智造”。（4）文化，对失败的包容、开放且充满好奇心的社会文化，加之接受新思想、新事物的社会心态能够促使创新者敢于尝试，不断激发创新精神。如上，在影响企业创新的各类因素中，政府实施的税收优惠政策，可能并非是企业创新的主导因素，相较于上述决定性因素，我们认为税收优惠对企业创新仅起着锦上添花的作用。而且，在国外的同类研究中，亦不乏得出政府税收优惠等政策与企业创新之间具有不确定性或者抑制性的结论（例如Eisner，1983；Mamuneas & Nadiri，1996；Busom，2000；Wallsten，2000；Falk，2004等）。以上考虑激发我们思考税收优惠实际上是否促进了企业创新，并进而产生了对现有文献结论差异的好奇心。我们关心到底是何种原因导致了我国实证结论与实际以及国外同类研究结论的差异，以及这些差异地对于改进现有研究的意义。下面我们将进行详细的分析。

    三、结果差异的原因分析

    综观上述研究，我们发现，实证研究路线及其过程之中的差异，包括：各个研究所选的对象、样本数量、时间跨度、变量的替代定义和实证方法等都各有不同，这是导致实证结果不相一致的重要根源所在。

    第一，从研究对象的角度分析。目前的研究涵盖了高新技术企业（国家和省级）、上市公司（沪两市A股、深交所创业板和中小板等）、战略性新兴产业、制造业、工业企业（大中型工业企业、装备制造业大中型企业、各省份工业企业）以及全国31个省、市、自治区和直辖市等，研究对象相对全面。然而，截至目前，在我国针对创业创新的主要环节和关键领域所推出的70余项税收优惠政策中，部分政策具有较强的行业针对性。举例来说，高新技术企业减按10%的税率征收企业所得税、动漫企业进口免征进口环境增值税、大型客机和大型客机发动机整机设计制造企业免征房产税和城镇土地使用税等优惠政策。如此，当选择的考察对象不同，以全国各省市企业和高新技术企业为例的研究（例如林洲钰等，2013；王玺、张嘉怡，2015；李彦龙，2018），前者的研究范围较广，将不享受任何税收优惠或仅享受普惠式税收优惠的企业纳入其中，而后者则仅以高新技术企业为研究重心。显然，不同行业间的税收优惠差异势必会对实证结论有所影响。

    第二，从样本时间跨度的角度分析。大多数研究基于时间段，仅有少数研究基于时间点。事实上，企业所处的时期不同，其享受税收及自主创新的能力亦不相同。例如，实证研究中所选的企业部分可能处于初创期，此时的企业所能享受的税收优惠政策较少，但却可能极具创造力。部分企业可能处于成长期抑或成熟期，其享受的税收优惠政策相对较多，创新能力反而不强。尤为值得注意的是，企业获得高新认证前后，诸如此类的问题可能更为严重。税收优惠与企业创新之间可能存在一定的时间错配，而这种时间错配往往是导致研究结果差异的主要原因（如陈晓、方保荣，2001；邓晓兰、唐海燕，2008；孔淑红，2010）。如上所述，分类分期的研究结论可信度也许相对更高，而不加区分的笼统研究结论难免引人质疑。

    第三，从样本数量的角度分析，研究所选的样本分析数量存在非常大的差异，任一两篇研究的样本数量不尽相同。不同的研究对象加之不同的样本数量可能使得结论产生更大的差异，即使基于同一研究对象，例如各省市大中型工业企业，戴晨、刘怡（2008）、梁彤缨等（2012）和冯海红等（2015）选取的样本企业数量分别为124、150和364。前两篇文章的实证结果认为税收优惠对企业研发经费投入具有显著的激励作用，而后者则认为只有在一定的范围内，税收优惠政策对企业研发投入才发挥正向的促进作用。由此可见，样本及其数量选择在实证研究中占据着非常重要的位置，其不一致性往往易使实证研究缺乏可重复性。究其原因，主要是囿限于数据的可获得性。其一，部分数据库尚未对外公开，部分已公开的数据库（如《中国科技统计年鉴》）尚不完善，存在数据缺失的情况。其二，部分研究者对共享研究数据抱持疑虑，出于各种原因，多数研究者不愿公开数据。上述原因导致文献所取样本数据具有一定的随意性，未能形成连续的跟踪实证。

    第四，从核心变量的替代和度量角度分析。在因变量的指标选取中，我们发现研究者通常从两个方面来衡量企业的创新能力。一方面，基于投入端，即企业R&D经费和研发人员数量；另一方面，基于产出端，即专利数量。通过对比，不难看出，大多数的研究选择投入端变量，原因可能在于此类变量的数据获取相对容易。在实际的研究过程中，依附于投入端变量衍生出多种替代变量形式，包括企业新增R&D支出、研发强度、企业自筹R&D经费等。其中，同一变量存在多种度量方法，以研发强度为例，主要包括研发支出/营业收入（刘圻等，2012；李维安，2016）、研发支出/销售收入（王敏、李亮，2014）、当期研发支出/当期营业收入（李欣洁等，2015）、研发支出/主营业务收入（陈海声、陶羽华，2016）。少数研究选择产出端变量代表企业创新，即发明专利、实用新型、外观设计等指标，区别仅在于部分学者选取三者授予总数（匡小平、肖建华，2007）、部分选择三者的变化数量（林洲钰等，2013），部分选择申请数量（程曦、蔡秀云，2017；李彦龙，2018）。此外，唯数不多的研究者，另辟奚径，选择新产品销售收入、技术成果商业化率、创新利润、创新新颖度提升、研发创新的广延边际和集约边际等来代表企业的创新能力。由此，在寻找企业创新能力的替代变量方面，学者们并未达成一致。

    在此，反观税收优惠与企业创新的关系，到底何为创新？应如何准确地衡量企业的创新能力？这是实证研究工作必须要解决的首要问题。事实上，创新是一个极易被混淆的概念。按照熊彼特的定义，创新（Innovation）是与企业经济效益紧密相连的，未达到新产品、新工艺、新服务、新材料和新市场阶段的研发成果不算创新。由此可见，创新通常是一个狭义的概念，其与一定的既成结果相关联，这区别于我们传统思维中与过去的思路、做法不一样即为创新的理解。现有研究中所采用的投入端变量—企业R&D经费和研发人员数量。一定程度上，它们只是企业创新的必要条件，而非充分条件，其间仍存在创新转化率等问题。多投入并不必然意味着多创新产出，如若仅将投入视作衡量一个企业创新能力强弱的指标，忽略成果转化等相关问题，所得结论难免有失公允。很多学者认为产出端变量（专利）可以用作反映企业创新能力的指标。然而，早于20世纪60年代，学者Jakob Schmookler指出，“专利是创新‘活动’的较好指标，但不能反映创新活动的实际经济产出。”在实践中，多数重要创新并未申请专利。一方面，多数重要创新是创意的组合，其中有些创意是新颖的、可申请专利的设计，而有些创意则不是。另一方面，对于很多种类型的创新而言，专利所获得的收益不足以抵消成本，因而一些公司并未对此类创新申请专利。那些未申请专利的创新活动未被视为创新，尽管其中很多创新活动给用户带来很大的效益（Jeffrey Funk，2018，Beyond Patents）。除此之外，许多专利也不代表重要创新。因此，在众多的替代变量选择中，我们必须要明确的问题是何种指标能真实地反映出企业的创新能力。

    在自变量的指标选择中，各类研究对税收优惠的度量亦是千差万别。基于不同角度，主要的指标包括所得税税率差异所带来的税收减免额、研发支出加计扣除优惠强度、所得税负担、总税收减免率、B指数[④]、是否享受税收优惠虚拟变量、实际税率等等。税收优惠指标的不同选择影响着实证结果中回归系数的大小，即代表着激励/抑制/无影响作用大小。而此种大小差异直接影响着政策的制定，以正向激励结论为例，如若回归系数较小，意味着税收优惠政策的现实意义可能并不大；系数较大，实施税收优惠政策才可能更有意义。

    模型中控制变量的添加，无可厚非，而且通常也是非常必要的。在税收优惠与企业创新的实证研究中，各类控制变量主要包括企业规模、财务杠杆、托宾Q值、所有权属性、所属地区、行业、盈利能力、存货周围率、董事会规模、产品竞争度、公司成长率、产业集聚度、短期债务等等。然而，控制变量与因变量的相关程度以及控制变量的选择数量将在一定程度上影响税收优惠主变量的实证结果。例如，在增加了竞争这一重要控制变量后，部分研究认为税收优惠仅在一定程度上对企业研发和专利产生正向激励作用，或二者呈倒“U”型关系（林洲钰等，2013；熊维勤，2011；邹晓单，2016），这恰与大多数未添加竞争这一控制变量的研究结论相反。

    第五，从实证方法的角度分析，绝大多数研究惯用线性回归模型（最小二乘法OLS）。只有少数研究采用广义矩估计（GMM）、门限回归（TRM）、双重差分（DID）、随机前沿分析（SFA）、数据包括分析（DEA）、粗糙精准匹配（CEM）、倾向得分匹配、问卷调查等实证方法。对比中我们发现，与多数结论（正向激励）不一致的文献大多都未采用OLS方法（如孔淑红（2010）、张信东等（2014）、冯海红等（2015）、张俊瑞等（2016）、王春元和叶伟巍（2018）、方重和赵静（2011）和马玉琪等（2017））。究其原因，可能在于各类方法的假设条件、适用性及其本身所固有的缺陷不同。实际上，受制于企业所有制、规模、阶段等因素影响，税收优惠与企业创新之间可能并非存在简单的线性关系。在税收优惠与企业创新问题中运用的回归分析、效率测算及问卷调查等方法确实从多方面丰富了实证研究，但运用哪种方法更能得出接近于事实的结论？目前，我们仍不得而知。在国外的同类研究中，除上述方法外，还不乏应用价格弹性分析[⑤]和收益—成本分析方法（Hines，1993；Koga，2003；Paff，2005；Rao，2013；Mulkay & Mairesse，2013），这两类方法在一定程度上规避了回归模型所固有的部分缺陷。而且，国外学者对这一问题的跟踪持续性研究较强，（Billings等，1999和2001；Mulkay & Mairesse，2003、2008和2013），这在一定程度上有助于强化此问题的实证结论，值得国内学者借鉴。

    再者，在税收优惠与企业创新能力的调查问卷设计，问题和答案往往是固定的，不具伸缩性，难以了解复杂多变的实际情况。而且所收集的数据真实性有待考量，其原因在于税收问题相较专业，问卷需企业财务或高层管理人员认真填写才有可能获得较为真实的数据，应付差事及隐瞒偏好式的填写往往使数据失真。而当研究者使用失真数据分析问题时，甚至可能会得出与实际情况相反的结论。

    第六，在论文的实际数据操作层面，实证研究是否存在非显著性的公司数据被剔除，仅仅显著性数据被纳入统计范围的问题，我们不能妄加揣测。但笔者曾向若干位作者请求共享数据，均未得到回复。然而，这往往也是导致结果差异的重要原因之一。

    四、结论

    综上，实证研究路线及其过程中的差异，导致研究未能形成一致的结论，以至理论研究尚不能准确地指导税收优惠实践工作。我们从以下几个方面进行反思，以优化现有实证研究工作。

    1.在研究对象及时间选择上，应尽量对企业样本加以细分，将初创期、成长期和成熟期的企业进行详细分类，以取得更为细致、更为真实的研究结论。

    2.囿限于数据库的公开性，样本数量的改善空间较小。我们提议，国家及相关数据提供单位适当公开部分数据，例如税务调查数据。在扩充实证研究的同时，亦可对现有研究进行检验。

    3.变量的替代存在较大的改善空间。为了更加真实的反映企业创新能力，参照国外同类研究（Wang Jue，2018；Howell，2017），可以使用专利被引用数、专利的分类子类数或引用率加权后的专利数作为创新指数，采用企业获得风险投资的概率指标衡量企业创新成果转化，以更好地反映技术的重要性及其潜在的经济价值。对于控制变量，需增加如竞争、企业家精神[⑥]及知识产权保护等重要影响变量，突破当下仅就税收优惠谈论企业创新的局限性。

    4.实证方法亦存在一定的改善空间。可以适当运用国外较为常用的价格—弹性分析和收益—成本分析方法，弥补现有研究的空缺。此外，我们也提议可将部分现有研究方法结合起来，从而提高评估的准确性。

    值得肯定的是，税收优惠政策对企业创新的潜在影响问题已在众多研究者的不懈努力下取得了丰硕的成果，但该领域的许多重要问题尚未得到有效地解答。当下的研究主要致力于探寻税收优惠对企业创新的影响效果，而忽视了部分其他重要问题，如税收优惠方式（税基式、税率式和税额式优惠）、税收优惠导向（事前优惠和事后优惠）、时间滞后影响（即税收优惠如何随时间分配潜在地影响企业研发创新活动）、税收优惠历史（企业获得税收优惠的历史如何影响其研发创新水平）；研发组成部分（即税收优惠对企业研究和开发活动所分别发挥的作用及其大小）、竞争以及知识产权和企业家精神等外在影响因素。我们认为这也仅是未来研究的一部分，尚有许多未提出的问题值得进一步探讨。如我们期冀，本文所提出的问题可以在不久的将来激发更多有价值的研究。

参考文献：

〔1〕Aerts, K. and Thorwarth, S. (2008) Additionality effects of public R&D funding: ‘R’ versus ‘D’. FBE Research Report MSI No 0811. Katholieke Universiteit Leuven. Belgium.

〔2〕Billings, B.A., Fried, Y., 1999. The effects of taxes and organizational variables onresearch and development intensity. R&D Manage. 29 (3), 289–301.

〔3〕Freeman, C. (1995). The ‘National System of Innovation’ in Historical Perspective. Cambridge Journalof Economics 19 (1), 5–24.

〔4〕Lichtenberg, F.R. (1984) The relationship between federal contract R&D and company R&D. American Economic Review 74(2): 73–78.

〔5〕Mansfield, E. and Switzer, L. (1984) Effects of federal support on company-financed R and D: the case of energy. Management Science 30(5): 562–571.

〔6〕Stiglitz, J. (1988) Economics of the Public Sector. New York: W.W. Norton and Company.

〔7〕陈林，朱卫平.出口退税和创新补贴政策效应研究[J].经济研究.2008（11）.

〔8〕陈涛.中关村自主创新税收优惠政策效应分析[J].税务研究.2016（06）.

〔9〕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[J].财贸研究.2016（05）.

〔10〕邓子基，杨志宏.财税政策激励企业技术创新的理论与实证分析[J].财贸经济.2011（05）.

〔11〕李林木，郭存芝.巨额减免税是否有效促进中国高新技术产业发展[J].财贸经济.2014（05）.

〔12〕李万福，林斌，杜静.中国税收优惠政策的激励效应研究[J].管理世界.2013（06）.

〔13〕李彦龙.税收优惠政策与高技术产业创新效率[J].数量经济技术经济研究.2018（01）.

〔14〕林洲钰，林汉川，邓兴华.所得税改革与中国企业技术创新[J].中国工业经济.2013（03）.

〔15〕柳光强.税收优惠、财政补贴政策的激励效应分析—基于信息不对称理论视角的实证研究[J].管理世界.2016（10）.

〔16〕王春元，叶伟巍.税收优惠与企业自主创新：融资约束的视角[J].科研管理.2018（03）.

〔17〕王玺，张嘉怡.税收优惠对企业创新的经济效果评价[J].财政研究.2015（01）.

〔18〕杨旭东.环境不确定性、税收优惠与技术创新—基于我国中小上市公司的实证分析[J].税务研究.2018（03）.

〔19〕朱平芳，徐伟民.政府的科技激励政策对大中型工业企业R&D投入及其专利产出的影响—上海市的实证研究[J].经济研究.2003（06）.