發(fā)布時(shí)間：2021-09-05 23:15

　　當(dāng)前,國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)復(fù)雜嚴(yán)峻,我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨諸多挑戰(zhàn),經(jīng)濟(jì)增速放緩。自黨的十八大以來(lái),我國(guó)政府出臺(tái)了一系列鼓勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新的稅收優(yōu)惠政策,旨在鼓勵(lì)企業(yè)參與創(chuàng)新活動(dòng),增強(qiáng)其核心競(jìng)爭(zhēng)力。其中,研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策作為一項(xiàng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新針對(duì)性較強(qiáng)的優(yōu)惠政策,近年來(lái)備受社會(huì)和學(xué)界關(guān)注。本文以市場(chǎng)失靈理論及稅收激勵(lì)理論為研究基礎(chǔ),使用2017年新三板掛牌中小企業(yè)作為樣本,利用傾向得分匹配的計(jì)量分析方法,研究了研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除比例由50%提高至75%后,該政策對(duì)中小企業(yè)R&D投入的影響,并根據(jù)企業(yè)所有制、所屬地區(qū)市場(chǎng)化程度差異做了子樣本分析,深入剖析政策效果。研究結(jié)果表明,在享受了更高比例的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除優(yōu)惠后,科技型中小企業(yè)的研發(fā)費(fèi)用投入顯著增加了,這說(shuō)明加計(jì)扣除比例的提高促進(jìn)了企業(yè)研發(fā)投入的增加。子樣本分析的結(jié)果表明,民營(yíng)企業(yè)對(duì)加計(jì)扣除比例提高的反應(yīng)更為明顯;良好的市場(chǎng)化條件也有助于政策發(fā)力。此外,本文還使用了 2015-2017年新三板掛牌中小企業(yè)的數(shù)據(jù)以及雙重差分的計(jì)量分析方法,比較了科技型中小企業(yè)在加計(jì)扣除比例提高前后R&D投入強(qiáng)度的差異,結(jié)果驗(yàn)證了扣除比例提高對(duì)企業(yè)研發(fā)投入... 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖４－１各變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???ＰＱ０???Ｘ?????Ｓ??ｔｅＣｈｅ?：?＾?＊??ｉ??ｇｒｏｗ?＞ｃ?？??｜ｊｑ?????？?？?ｘ?????２＾０?．．．???－ｆｔ?Ｋ???■?？?＊???ｓｉｚｅ?？?ｘ??ｌｅｖ?？??ｘ??？Ｕｎｍａｔｃｈｅｄ??＜?Ｍａｔｃｈｅｄ??－１０?０?１０?２０??Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ?％?ｂｉａｓ?ａｃｒｏｓｓ?ｃｏｖａｒｉａｔｅｓ??圖４－１各變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差??從圖４－２中可以看出，樣本的觀測(cè)值基本全部位于共同取值范圍內(nèi)，樣本損??失量很校??｜ｆｒ｜｜?ｐ？??：：｜；；；！?Ｊ??．３?．４?．５?．６?．７?．８??Ｐｒｏｐｅｎｓｉｔｙ?Ｓｃｏｒｅ??Ｕｎｔｒｅａｔｅｄ：?Ｏｆｆ?ｓｕｐｐｏｒｔ?Ｕｎｔｒｅａｔｅｄ：?Ｏｎ?ｓｕｐｐｏｒｔ??■■■Ｔｒｅａｔｅｄ??圖４－２傾向得分的共同取值范圍??４．１．２結(jié)果分析??表４－３是最近鄰匹配得到的政策處理效應(yīng)。從表４－３中可以看出，科技型中??小企業(yè)的平均處理效應(yīng)為０．０１６，ｔ值為３．１４，在１％的水平上顯著。這意味著，??被認(rèn)定為科技型中小企業(yè)，進(jìn)而享受更高比例的加計(jì)扣除優(yōu)惠會(huì)使企業(yè)的研發(fā)強(qiáng)??３１??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???ｙｎ??ｙｔｒｅａｔ，２??＿?°??，?ｙｃｏｎｔｒｏｌ．２??ｉ?ｉ??ｉ?ｉ??ｉ?ｉ??ｉ?｜??ｉ?｜??ｉ?ｉ??ｉ?ｉ??ｉ?Ｉ???■?？??１?２?ｔ??圖４－３雙重差分估計(jì)量示意圖??雙重差分的優(yōu)點(diǎn)是它同時(shí)控制了時(shí)間效應(yīng)（ｔｉｍｅ－ｓｐｅｃｉｆｉｃｅｆｆｅｃｔｓ，指無(wú)論進(jìn)行??實(shí)驗(yàn)與否都存在的時(shí)間趨勢(shì)）與分組效應(yīng)（ｇｒｏｕｐ－ｓｐｅｃｉｆｉｃｅｆｆｅｃｔｓ，指處理組與控??制組本身的差異），只要政策變化是外生變量，雙重差分估計(jì)量便可得到政策效??應(yīng)的一致估計(jì)。??由以上分析可知，雙重差分要求至少兩期數(shù)據(jù)，因此本文使用了樣本企業(yè)??２０１５至２０１７年的相關(guān)數(shù)據(jù)，縱向檢驗(yàn)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除比例提高的影響。其中，??２０１５和２０１６年為改革前，處理組的科技型中小企業(yè)與控制組的非科技型中小企??業(yè)均享受５０％的加計(jì)扣除比例；２０１７年為改革后，處理組享受７５％的扣除比例，??而控制組保持５０％不變。該政策２０１８年更改為除禁止行業(yè)外的所有企業(yè)都可按??照研發(fā)費(fèi)用實(shí)際發(fā)生額的７５％加計(jì)扣除，處理組和控制組的差別不再存在，因此??數(shù)據(jù)年份截止至２０１７年。各變量設(shè)置和定義與上文ＰＳＭ方法保持一致。在數(shù)據(jù)??清洗時(shí)，剔除掉數(shù)據(jù)異常的個(gè)體，剔除規(guī)則與上文ＰＳＭ方法保持一致。最終得??到３１８３家企業(yè)２０１５至２０１７三年共９５４９個(gè)觀測(cè)值，其中，處理組１８０１家企業(yè)，??控制組１３８２家企業(yè)。表４－１１為Ｓｔａｔａｌ２．０軟件匯報(bào)的雙重差分估計(jì)結(jié)果。??表４－１１雙重差分估計(jì)結(jié)果??改革前?改革后??控制組?２７６４?１３

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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