稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響研究
發(fā)布時間:2021-09-30 19:54
習(xí)近平總書記在黨的十九大報告中提出,創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力,是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。企業(yè)是創(chuàng)新體系的重要力量之一。然而,企業(yè)的研發(fā)活動具有正外部性和不確定性,這導(dǎo)致了市場失靈的問題。要解決這一問題,需要政府對其提供支持與激勵。稅收政策作為政府參與宏觀調(diào)控的重要工具之一,在激勵企業(yè)進(jìn)行研發(fā)活動中發(fā)揮著重要的作用。因此,探究我國實行稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)研發(fā)活動的激勵效果,對于優(yōu)化我國稅收優(yōu)惠政策具有重要意義,也有利于加快我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新型國家的建設(shè)。本文基于我國實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的背景,探究稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響。首先闡述了選題的現(xiàn)實背景和意義,從四個方面梳理了國內(nèi)外相關(guān)研究的文獻(xiàn)綜述,明確了本文的研究方法、存在的創(chuàng)新和不足。然后分析了稅收優(yōu)惠政策影響企業(yè)研發(fā)活動的理論基礎(chǔ),從企業(yè)研發(fā)活動的正外部性、企業(yè)研發(fā)活動自身的缺陷這兩個方面,闡述了政府激勵企業(yè)研發(fā)活動的邏輯起點;從稅收優(yōu)惠政策能激勵企業(yè)提高研發(fā)收益預(yù)期和減輕企業(yè)研發(fā)活動風(fēng)險兩個角度,闡述了稅收優(yōu)惠政策激勵研發(fā)活動的理論基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上闡述了我國研發(fā)活動、稅收優(yōu)惠政策的現(xiàn)狀,以及根據(jù)現(xiàn)有的稅收優(yōu)惠政策總結(jié)...
【文章來源】:江西財經(jīng)大學(xué)江西省
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
R&D人員總量變化趨勢圖(2010-2018年)
第3章我國研發(fā)活動、稅收優(yōu)惠政策現(xiàn)狀況23圖3-3基儲應(yīng)用研究和試驗發(fā)展變化趨勢圖(2010-2018年)(2)我國研發(fā)人力投入強(qiáng)度與發(fā)達(dá)國家的差距繼續(xù)縮小從人員投入規(guī)?矗袊腞&D人員和R&D研究人員全時當(dāng)量已穩(wěn)居全球首位。2017年美國R&D研究人員全時當(dāng)量為143.4萬人年,在全球發(fā)達(dá)國家中的規(guī)模最大。除中國和美國外,研發(fā)人力投入較大的國家還有日本、俄羅斯、德國和韓國,這4國的R&D人員均超過50萬人年,R&D研究人員均超過40萬人年。表3.52018年R&D人員總量超過10萬人年的國家國家年份R&D人員(萬人年)R&D人員數(shù)(人年/萬人)R&D研究人員(萬人年)R&D研究人員數(shù)(人年/萬人)中國2018438.156.5186.624.1日本201889.7130.267.898.4俄羅斯201875.8104.840.656.1法國201845.1160.330.6108.8德國201870.7157.643.396.6英國201847.0144.830.995.3意大利201831.2123.114.055.2韓國201850.1188.140.8153.3荷蘭201815.7168.89.6102.6波蘭201816.299.011.872.0西班牙201822.6113.414.070.4土耳其201715.455.111.240.1美國2017————143.492.3數(shù)據(jù)據(jù)來源:OECD,MainScienceandTechnologyIndicators2019-2.
稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響研究24根據(jù)我國科技統(tǒng)計報告的數(shù)據(jù),我國R&D人力投入強(qiáng)度近年來保持持續(xù)增長,每萬人中R&D人員數(shù)由2010年的33.6人年/萬人增長到2018年的56.5人年/萬人,綜合年均增長率6.7%。每萬人中R&D研究人員數(shù)由2010年的15.9人年/萬人增長到2018年的56.5人年/萬人,綜合年均增長率5.3%。雖然我國R&D人力投入強(qiáng)度取得了較快增長,但與其他各國相比,我國仍處于相對落后的水平。2018年,在所有R&D人員總量超過10萬人年的國家中,我國每萬人中的R&D人員數(shù)僅略高于土耳其,多數(shù)發(fā)達(dá)國家的每萬名就業(yè)人員的R&D人員數(shù)量是中國的2倍以上;而每萬人中R&D人員數(shù),我國更是排在底部,而多數(shù)發(fā)達(dá)國家這一指標(biāo)值約為中國的4倍。也就是說,盡管我國研發(fā)人員的總數(shù)是占有優(yōu)勢的,但研發(fā)人力投入強(qiáng)度仍落后于國際水平。3.1.3我國研發(fā)活動的產(chǎn)出現(xiàn)狀創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略提出后,我國政府在科技創(chuàng)新領(lǐng)域的支持力度大大提高,近年來我國的專利申請數(shù)量有了較大幅度的增加。從圖3-4和圖3-5可以看到,2018年我國專利申請量達(dá)到432.3萬件,比上年增長16.9%。其中,發(fā)明類專利申請量154.2件,比上年增長11.6%,占專利申請總量的35.7%;實用新型類專利申請量207.2萬件,比上年相比增長22.7%;外觀設(shè)計類專利申請量70.9萬件,比上年相比下降12.7%。2018年我國專利授權(quán)量達(dá)233.5萬件,比上年增長35.7%。其中發(fā)明專利授權(quán)量34.6萬件,比上年增長5.8%;實用新型專利授權(quán)量147.2萬件,比上年增長52.1%;外觀設(shè)計專利授權(quán)量51.8萬件,比上年上升21.4%?梢钥闯,盡管我國的專利申請數(shù)量增長迅速,但我國整體專利申請質(zhì)量偏低,我國的專利申請結(jié)構(gòu)不合理現(xiàn)象也不容忽視。圖3-4我國歷年各專利申請類型數(shù)量及結(jié)構(gòu)單位:萬件
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]房價上漲、投資性房地產(chǎn)與企業(yè)創(chuàng)新[J]. 王重潤,溫禮瑤. 金融與經(jīng)濟(jì). 2019(10)
[2]稅收優(yōu)惠方式與企業(yè)研發(fā)投入——基于雙重差分模型的實證檢驗[J]. 韓仁月,馬海濤. 中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報. 2019(03)
[3]企業(yè)異質(zhì)性因素、研發(fā)稅收激勵與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出[J]. 蘭貴良,張友棠. 財會月刊. 2018(14)
[4]企業(yè)異質(zhì)性與加計扣除政策研發(fā)激勵:來自中國高新技術(shù)企業(yè)的實證[J]. 張凱,吳松彬. 科技進(jìn)步與對策. 2018(17)
[5]環(huán)境不確定性、稅收優(yōu)惠與技術(shù)創(chuàng)新——基于我國中小上市公司的實證分析[J]. 楊旭東. 稅務(wù)研究. 2018(03)
[6]稅收優(yōu)惠對企業(yè)研發(fā)投入的政策效應(yīng)研究[J]. 程瑤,閆慧慧. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2018(02)
[7]稅收激勵、制度環(huán)境與企業(yè)研發(fā)支出[J]. 胡凱,吳清. 財貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2018(01)
[8]中關(guān)村鼓勵創(chuàng)新稅收優(yōu)惠政策效果評估——基于雙重差分模型的實證分析[J]. 陳遠(yuǎn)燕,何明俊,馮文蕓. 稅務(wù)研究. 2017(10)
[9]高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)證是否促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新?——基于A股上市公司數(shù)據(jù)的斷點回歸分析[J]. 徐長生,孔令文. 華東經(jīng)濟(jì)管理. 2017(10)
[10]減稅激勵、研發(fā)操縱與研發(fā)績效[J]. 楊國超,劉靜,廉鵬,芮萌. 經(jīng)濟(jì)研究. 2017(08)
本文編號:3416538
【文章來源】:江西財經(jīng)大學(xué)江西省
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
R&D人員總量變化趨勢圖(2010-2018年)
第3章我國研發(fā)活動、稅收優(yōu)惠政策現(xiàn)狀況23圖3-3基儲應(yīng)用研究和試驗發(fā)展變化趨勢圖(2010-2018年)(2)我國研發(fā)人力投入強(qiáng)度與發(fā)達(dá)國家的差距繼續(xù)縮小從人員投入規(guī)?矗袊腞&D人員和R&D研究人員全時當(dāng)量已穩(wěn)居全球首位。2017年美國R&D研究人員全時當(dāng)量為143.4萬人年,在全球發(fā)達(dá)國家中的規(guī)模最大。除中國和美國外,研發(fā)人力投入較大的國家還有日本、俄羅斯、德國和韓國,這4國的R&D人員均超過50萬人年,R&D研究人員均超過40萬人年。表3.52018年R&D人員總量超過10萬人年的國家國家年份R&D人員(萬人年)R&D人員數(shù)(人年/萬人)R&D研究人員(萬人年)R&D研究人員數(shù)(人年/萬人)中國2018438.156.5186.624.1日本201889.7130.267.898.4俄羅斯201875.8104.840.656.1法國201845.1160.330.6108.8德國201870.7157.643.396.6英國201847.0144.830.995.3意大利201831.2123.114.055.2韓國201850.1188.140.8153.3荷蘭201815.7168.89.6102.6波蘭201816.299.011.872.0西班牙201822.6113.414.070.4土耳其201715.455.111.240.1美國2017————143.492.3數(shù)據(jù)據(jù)來源:OECD,MainScienceandTechnologyIndicators2019-2.
稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響研究24根據(jù)我國科技統(tǒng)計報告的數(shù)據(jù),我國R&D人力投入強(qiáng)度近年來保持持續(xù)增長,每萬人中R&D人員數(shù)由2010年的33.6人年/萬人增長到2018年的56.5人年/萬人,綜合年均增長率6.7%。每萬人中R&D研究人員數(shù)由2010年的15.9人年/萬人增長到2018年的56.5人年/萬人,綜合年均增長率5.3%。雖然我國R&D人力投入強(qiáng)度取得了較快增長,但與其他各國相比,我國仍處于相對落后的水平。2018年,在所有R&D人員總量超過10萬人年的國家中,我國每萬人中的R&D人員數(shù)僅略高于土耳其,多數(shù)發(fā)達(dá)國家的每萬名就業(yè)人員的R&D人員數(shù)量是中國的2倍以上;而每萬人中R&D人員數(shù),我國更是排在底部,而多數(shù)發(fā)達(dá)國家這一指標(biāo)值約為中國的4倍。也就是說,盡管我國研發(fā)人員的總數(shù)是占有優(yōu)勢的,但研發(fā)人力投入強(qiáng)度仍落后于國際水平。3.1.3我國研發(fā)活動的產(chǎn)出現(xiàn)狀創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略提出后,我國政府在科技創(chuàng)新領(lǐng)域的支持力度大大提高,近年來我國的專利申請數(shù)量有了較大幅度的增加。從圖3-4和圖3-5可以看到,2018年我國專利申請量達(dá)到432.3萬件,比上年增長16.9%。其中,發(fā)明類專利申請量154.2件,比上年增長11.6%,占專利申請總量的35.7%;實用新型類專利申請量207.2萬件,比上年相比增長22.7%;外觀設(shè)計類專利申請量70.9萬件,比上年相比下降12.7%。2018年我國專利授權(quán)量達(dá)233.5萬件,比上年增長35.7%。其中發(fā)明專利授權(quán)量34.6萬件,比上年增長5.8%;實用新型專利授權(quán)量147.2萬件,比上年增長52.1%;外觀設(shè)計專利授權(quán)量51.8萬件,比上年上升21.4%?梢钥闯,盡管我國的專利申請數(shù)量增長迅速,但我國整體專利申請質(zhì)量偏低,我國的專利申請結(jié)構(gòu)不合理現(xiàn)象也不容忽視。圖3-4我國歷年各專利申請類型數(shù)量及結(jié)構(gòu)單位:萬件
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[5]環(huán)境不確定性、稅收優(yōu)惠與技術(shù)創(chuàng)新——基于我國中小上市公司的實證分析[J]. 楊旭東. 稅務(wù)研究. 2018(03)
[6]稅收優(yōu)惠對企業(yè)研發(fā)投入的政策效應(yīng)研究[J]. 程瑤,閆慧慧. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2018(02)
[7]稅收激勵、制度環(huán)境與企業(yè)研發(fā)支出[J]. 胡凱,吳清. 財貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2018(01)
[8]中關(guān)村鼓勵創(chuàng)新稅收優(yōu)惠政策效果評估——基于雙重差分模型的實證分析[J]. 陳遠(yuǎn)燕,何明俊,馮文蕓. 稅務(wù)研究. 2017(10)
[9]高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)證是否促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新?——基于A股上市公司數(shù)據(jù)的斷點回歸分析[J]. 徐長生,孔令文. 華東經(jīng)濟(jì)管理. 2017(10)
[10]減稅激勵、研發(fā)操縱與研發(fā)績效[J]. 楊國超,劉靜,廉鵬,芮萌. 經(jīng)濟(jì)研究. 2017(08)
本文編號:3416538
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