创新制度视角下的创新政策效应研究&基于我国省级面板数据的分析_面板数据论文

创新系统视角下创新政策效应研究——基于中国省级面板数据的分析，本文主要内容关键词为：中国论文,视角论文,省级论文,效应论文,面板论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       一、引言

       自20世纪50年代以来，伴随着全球经济一体化，国际竞争日趋激烈，国家之间的竞争已经更多地表现为整体创新水平的竞争，创新成为争夺未来发展制高点的新一轮竞赛。据《2013年全球创新指数》报告，中国排名第35位，在“输入分类指数”(国家经济撬动创新活动的因素)中排名第46位，在“输出分类指数”(经济体内创新活动的结果)中排名第25位，在“创新效率”中排名第14位。作为各类科技创新主体紧密联系和有效互动的社会系统，效率无疑是国家创新系统追求的目标。2011-2014年，瑞士的创新指数连续四年高居榜首，促使该国创新能力不断增强的方法很多，其中一项重要措施是建立高效的创新政策体系和运行机制。作为国家创新政策的制定者，政府需要强调公共政策干预对创新效率的影响。为了提高国家创新系统效率，实现创新型国家的目标，我国制定并实施了一系列旨在鼓励创新的政策、法规和计划。然而，我国在全球主要国家的创新政策评价中综合排名仍处于中低级水平。那么，政府创新政策干预在我国建设创新型国家进程中究竟带来的是积极的效应还是消极的影响？在实践中所实施的各种类型的创新政策效果如何？这些对于政府科学制定、不断完善创新政策以及预测政策效果具有重要意义。

       二、文献综述及研究框架设计

       创新政策兴起于20世纪80年代的西欧。随着国际环境的变化，国内外学者对创新政策做了许多探讨，其内涵有了很大的拓展和延伸。虽然目前关于创新政策的定义还未能达成统一的表述，但存在着四点共识：是科技进步与经济发展相互协调的产物；以创新活动作为政策对象；是一个政策体系；是一个整合的概念。创新政策干预的理论依据主要有新古典理论、熊彼特内生增长理论、新马歇尔理论、系统性制度理论和演化理论。从新古典理论到演化理论，对创新的认识经历了从简单的线性创新模式到网络范式的过程，相应地，创新政策从旨在弥补市场失灵发展到解决系统失效。过去十几年的时间里，根源于演化理论的“创新系统”方法越来越受到专家学者的认可和重视。从系统的角度来看，创新活动涉及的主要是各种资源投入转换为产出这样一种直观现象，从而创新政策关注的是经济的整体创新绩效。以伦德瓦尔(Lundvall)为代表的一批学者重点关注系统中的构成要素(组织和制度)以及要素之间的相互关系，从构成要素的视角来探寻导致创新绩效不高的原因。[1]以埃德奎斯特(Edquist)为代表的学者强调系统活动(功能)，从系统功能的角度来诊断系统失效。[2]维佐利克和哈克特(Wieczorek and Hekkert)在一个系统的政策框架里结合要素和功能视角，认为导致创新绩效不高的原因主要是系统存在以下四个问题：创新参与者的缺失或创新参与者的能力不足，参与者之间缺乏互动或互动能力不够，制度缺失或制度效力不足，基础设施缺失或基础设施的质量不高。[3]可见，要实现创新绩效的提升必须具备以下三个条件：第一，创新行为主体有开展创新活动的意愿；第二，创新行为主体具备开展创新活动相应的能力；第三，具备从事创新活动的环境(基础设施和制度)。笔者认为，理论上讲，创新政策可以通过两种途径影响创新系统绩效：一是通过直接影响创新主体创新意愿、创新主体创新能力和创新环境从而影响创新系统绩效；二是通过对创新环境的影响从而间接地影响创新主体的创新意愿和创新能力，最终影响创新系统绩效(见图1)。

      

       图1 基于创新系统的创新政策作用路径模型框架

       从各国的实践来看，创新政策体系主要包括财政政策、金融政策、政府采购政策、知识产权保护政策、人力资本政策、开放政策、基础设施政策方面的内容。现有关于创新政策对创新绩效的影响的证据都是从以上这些方面展开的，关于金融政策、政府采购政策、人力资本政策、基础设施政策效应，学术界的经验研究获得了效应为正的一致结论。

       财政政策主要是通过支持私人研发活动来影响创新绩效的，然而，政府对研发活动的财政激励和企业研发投资之间存在互补和替代的关系，并能够产生溢出效应和挤出效应。虽然学界对财政政策有效性没有形成一致的结论，但财政政策可以有效促进创新的观点还是占了上风，如卡扎尼茨克、亨乃尔和罗莎(Czarnitzki，Hanel and Rosa)、贝吕贝和莫南(Bérubé and Mohnen)、布洛克(Broekel)、匡小平和肖建华、白俊红等人的实证研究。[4][5][6][7][8]

       关于公共采购政策对创新的促进作用，具有代表性的是艾德勒和乔吉奥(Edler and Georghiou)的观点，他们认为使用公共采购来激励创新主要是基于三个理由：第一，公共采购是“本地”需求的重要组成部分，成为影响跨国公司区位选择以及在特定地方进行创新的重要因素；第二，公共采购可以有效纠正阻碍创新产品商品化的市场失灵和系统问题；第三，购买创新成果为改善公共基础设施和公共服务提供了强大的潜力。[9]因而，政府采购对创新行为的促进作用体现在降低创新行为的决策风险、技术水平风险和市场交易风险上。

       关于基础设施对创新的促进作用，一方面，根据新增长理论，基础设施可以通过溢出效应和网络效应提高全要素生产率；另一方面，科技基础设施既是创新的研究平台，又是创新的验证和应用平台，同时还是创新链条的节点，它的发展过程促进和提升了相关领域的创新水平。尤其是一些知识基础设施，是知识创造和创新过程的参与者之间信息交流、沟通和协商的重要渠道，有利于新知识、新想法的传播和扩散。[10]

       关于知识产权保护政策的效应，很多学者关注在发达国家和发展中国家的差异。奥尔雷德和帕克(Allred and Park)认为，发达国家知识产权保护和创新之间存在倒U型关系。[11]陈和菩提塔论(Chen and Puttitanun)认为，发展中国家的创新随着知识产权保护而增加，一个国家最优知识产权水平取决于其发展水平，两者之间存在非线性关系，[12]国内学者王华、彭福扬等人的经验研究也证实了知识产权保护不足或过度都会阻碍技术创新。[13][14]帕克(Park)讨论了理论文献的经验性意义，在可获得的证据基础上对理论文献进行评估，得到如下结论：知识产权保护政策的效应随着初始水平的知识产权和经济发展阶段的不同而不同。对于发展中国家而言，强知识产权保护对研发影响甚微，但对专利产生负向影响；对于发达国家而言，强知识产权保护对相对较弱知识产权国家的创新产生负向影响，对相对较强知识产权国家的创新产生积极正向影响。[15]

       关于开放政策的效应，学术界主要是对FDI进行实证研究，得到两类互相矛盾的观点：一是FDI存在正面的“溢出效应”(即促进论)，认为FDI通过示范和模仿机制、竞争机制、前后向联系机制和人员与信息流动机制等产生技术外溢，进而促进创新，如帕慕克(Pamukcu)、吉尔马和瓦克琳(Girma and Wakelin)、刘和巴克(Liu and Buck)、马天毅等人、王滨的经验研究；[16][17][18][19][20]二是FDI存在负面的“挤出效应”(即抑制论)，认为FDI的负外部性、挤出效应、门槛效应、微弱的溢出效应等不利于东道国的创新，如黄静波和付建、李梅和柳士昌等人的经验研究。[21][22]

       通过对文献的回顾发现，创新政策效应的相关研究存在争议，同时，笔者认为以往的研究还存在以下两个缺陷和不足：第一，相关研究并不是在一个政策体系框架下展开，而是将每一种创新政策从创新政策体系当中分解出来。刘凤朝和孙玉涛、彭纪生等人通过分析我国创新政策的历史演变路径，发现创新政策的发展从单向政策向政策组合转变，综合利用各种政策措施成为目前我国创新政策实施的特点，这就向评价创新政策效应提出了更大的挑战。[23][24]第二，忽略了市场力量的关系。市场与政府的作用是相互补充、相互协调的，在考察政策效应时，应当对政策干预的范围和边界作出判断。针对这两个问题的研究正是本文的创新之处。

       三、研究设计

       (一)计量方法和变量选择

       1.计量方法

       基于上述创新政策效应的理论刻画，本文接下来进一步选用2000-2011年中国30个省、自治区和直辖市(除西藏外)的相关面板数据进行实证分析，深入探究各种不同的创新政策对创新绩效的影响。

       检验创新政策对创新绩效的影响程度的经典方法是将创新绩效的指标变量与政策工具的执行变量进行回归分析。基于计量回归分析方法的因变量只能有一个，本文拟打算采用两步法来保持研究的全面性：第一步采用超效率DEA分析得出每一个决策单元的效率值(SCORE)；第二步将此效率值作为因变量，用创新政策工具的执行变量作为自变量建立面板数据回归模型，从而分析各项创新政策因素对被解释变量的影响。

       2.变量的选择

       (1)创新投入指标设计。对于创新系统，通常采用R&D经费支出和R&D人员投入两个变量来衡量创新活动的财力和人力投入指标。外国直接投资和技术引进是获取外部知识和技术来源的重要渠道，通过溢出效应来提高当地的创新能力和创新绩效。本文采用R&D经费占GDP的比例(RD)、R&D人员全时当量(HRRD)来衡量创新活动的财力和人力投入，采用外国直接投资(FDI)、大中型工业企业购买国内技术经费(EPDT)和大中型工业企业技术引进经费(EAFT)这三个指标来衡量外部技术来源对创新的影响。

       (2)创新产出指标设计。专利和新产品销售收入是我国学者在衡量创新产出时最常选用的指标。专利在某种程度上是科技实力的一种度量，发明、实用新型和外观设计三种专利中，发明专利更能反映一个地区原始创新能力和科技综合实力，[25]本文选用发明专利申请授权数(IDPG)来衡量创新的技术产出。新产品销售收入①(NPR)是一个实现了市场价值的指标，该指标几乎代表了所有技术创新投入要素或相关要素相互作用的最终结果。此外，劳动生产率的提高涉及生产过程的累积改进，本文采用劳动生产率(LP)来衡量创新活动所带来的社会整体经济绩效。

       (3)创新政策体系指标设计。本文通过梳理《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》的配套政策和实施细则所涉及的政策工具内容，将我国创新政策体系归纳为财政政策、金融政策、人力资本政策、政府采购政策、知识产权保护政策、开放政策、基础设施政策七个维度，分别选用财政科技拨款占财政总支出的比重(GOVF)和企业研发所得税优惠②(TAX)、科技活动经费筹集额中金融机构贷款(FIN)、财政教育支出占GDP的比例(HR)、实际政府采购额(GP)、知识产权保护强度③(IPR)、贸易开放度(OPEN)和外商直接投资占GDP的比例(FDI)、交通运输仓储和邮电通信业投资占全社会固定资产投资的比重(INFRA)作为各维度政策工具的执行变量。另外，除政策变量外，我们还需要测度创新过程中市场化进程本身的作用，本文选择市场化指数(MAR)代表不同地区的市场机制发达程度，将其作为控制变量加入到回归模型当中。

       3.数据处理

       考虑到所有变量数据的可获得性，本文选取的数据样本为我国除西藏外的其他30个省、自治区和直辖市2000-2011年的相关面板数据。由于创新过程的阶段性特征，从投入到产出有一定时间的时滞，大量的实证研究将此时滞设定为2年～3年。[25][26]本文将科技产出的时滞设定为2年，将经济产出以及社会效益的时滞设定为3年。在创新政策体系的指标中，本文对企业研发所得税优惠(TAX)、科技活动经费筹集额中金融机构贷款(FIN)、实际政府采购额(GP)指标使用以2000年为基期的消费价格指数进行平减运算，消除通货膨胀的影响。

       (二)模型的设定

       根据以上的分析，初步设定面板模型为：

      

       一方面，政府制定创新政策弥补市场失灵，解决系统失效，另一方面，政府本身的行为也有其内在局限性，也会存在失灵现象。因而在实证分析创新政策效应时，还应该考虑创新政策干预和市场力量在创新系统绩效中的关系，因此本文进一步构建以下两组实证计量模型：

      

       四、实证结果与分析

       (一)各地区创新系统绩效的实证分析

       本文使用MaxDEA Pro6.2软件测算各决策单元的超效率值。我国各省、直辖市、自治区(除西藏外)的创新系统绩效计算结果详见表1。整体而言，我国各个地区的创新系统绩效虽然呈增长态势，然而普遍没有实现最优效率。由表1可知，2000-2008年，只有5个地区其创新绩效均值在1之上，超过一半以上的地区其创新系统绩效均值在0.6以下。绝大多数年度处于绩效前沿面的地区有北京、天津、上海、海南、贵州、青海、宁夏和新疆，占所有地区的26.67％，青海和新疆同一年度在不同视窗内的绩效得分波动幅度较大，相对而言稳定性较差。广东的创新绩效增长最为迅速，增幅最大，其创新绩效得分从2000年的0.1557迅猛增长到2008年的1.0814，增幅达到5.95倍。河北、安徽和江西3省的创新系统绩效最差，其创新绩效得分从未达到0.3。

      

       (二)创新政策效应的实证分析

       1.Panel单位根检验

       为了避免面板数据的时间序列非平稳导致的伪回归问题，确保估计结果的有效性，面板数据在回归前有必要进行平稳性检验。本文使用Eviews6.0软件，采用LLC，Fisher-ADF和Fisher-PP三种方法分别对模型中使用的各个指标序列进行平稳性检验，并对照Breitung方法的结果检验单位根。如表2所示，无论采用哪种检验方法，绝大多数变量都以1％的显著性水平拒绝单位根的原假设。虽然财政教育支出占GDP的比例(HR)和贸易开放度(OPEN)未能显著拒绝个体单位根的原假设，但都拒绝了共同单位根的原假设。由于变量采用的是2000-2008年9年的数据，时期跨度太短，加之采用不同的检验方法，未能获得完全一致的结论。但总体而言，根据四种方法的单位根检验结果，仍然可以以较大可信度判断各变量无论是原序列还是对数形式序列都是平稳序列。

      

       2.模型回归结果分析

       从表3可以看出，三个模型的效果都较好，但是模型(1)的效果优于模型(2)和模型(3)，表明政府财政科技拨款、政府采购政策、知识产权保护政策与我国创新系统绩效呈显著正相关关系；研发税收优惠政策、金融支持政策、基础设施政策与我国创新系统绩效之间无显著的相关关系；教育投入政策、开放政策与我国创新系统绩效之间有显著负相关关系，其中外商直接投资与我国创新系统绩效之间呈显著负相关关系，而贸易开放度的系数不显著。

      

       在模型(2)中，政府财政科技拨款、政府采购政策、知识产权保护政策的效应显著为正，加入市场力量的影响，政府财政科技拨款、政府采购政策的正向效应被加强。教育投入政策和开放政策的效应显著为负，加入市场力量之后，教育投入政策的负向效应被加强。在模型(3)中，市场化进程对创新系统绩效产生了显著的正向影响，但由于加入了政策干预的相关变量，市场机制的效应由显著为正变为显著为负，表明我国在创新政策执行的过程中，存在过度干预的现象，即政府对市场机制能够发挥作用的领域进行了政策干预。

       研发税收优惠政策与创新系统绩效之间无显著相关关系，导致这一结果的原因可能在于：第一，我国对研发的税收激励总量不足。2011年，法国、加拿大、韩国对企业研发活动的税收激励占GDP的比例都超过了20％，而我国这一比例仅为5％。第二，目前我国的税收优惠政策更多地运用在创新价值链的“下游”，存在重产品轻投入、重成果轻转化、重结果轻过程的偏差。第三，现行税收激励政策最重要的体现在于所得税的减免或抵扣，对于高新技术企业来说，所得税优惠显得门槛过高，优惠期限较短，从而达不到促进企业从事研发、提高创新能力的效果。第四，从政策协调的角度来看，如高新技术企业与双软企业、技术先进型服务企业之间的界限不明确，造成不同相关税收政策的优惠对象重叠，而政策门槛高低不一，从而使得有关税收优惠政策之间不协调，影响了政策的激励效果。

       金融支持政策与我国创新系统绩效之间无显著相关关系，这反映出了两个问题：一是在贷款融资占主导地位的金融市场中，建设创新型国家所需要的融资多元化需求得不到满足；二是我国金融发展相对滞后，显现不出对创新支持的作用。我国的金融体系主要由大型国有银行掌握，其主要业务是向大型国有企业提供贷款，占企业总数不过5％的国有企业获得了银行将近70％的贷款，民营企业从金融机构获得的商业贷款比率远远低于其对GDP的贡献率。我国65％的发明专利、74％以上的技术创新是由中小企业获得的，82％以上的新产品开发是由中小企业创造的。[29]然而，中小企业本来就存在融资渠道相对单一、融资难的问题，加之科技金融贷款的比例在逐年降低，这些都束缚了中小企业创新的步伐，对国家创新系统绩效产生不利影响。现实情况是，往往是政府的需要支配银行的贷款行为，在引发众多政府腐败行为的同时，导致资源利用效率低下，即银行贷款行为偏离了效率的要求，无法对真正具有技术创新、管理创新特征的企业提供有效的资金支持。[30]从根本上来讲，我国银行贷款的数量远远不能满足科技型企业的融资需要。

       基础设施政策与我国创新系统绩效之间无显著相关关系，表明虽然21世纪以来我国基础设施建设进入了全面快速发展阶段，但基础设施建设的覆盖不足以对创新活动的扩散产生直接有效的影响。产生这一结果的原因主要在于：第一，从总供给能力的角度来看，我国基础设施供给小于创新型国家建设的需要；第二，从供给结构的角度来看，我国基础设施供给的区域性矛盾突出，主要体现在东部、中部、西部之间的地域差异以及城市、农村之间的差别；城镇与农村的固定资产投资比重的差距在逐年扩大，2000年该比重分别为79.66％和20.34％，到2010年变为86.81％和13.19％。④

       对于教育投入政策而言，一方面，教育投资是一项长期投资，收益评估至少需要10年及以上，这种长期的战略性投资在短期内难以显现出其应有的效果；另一方面，我国教育经费支出也存在以下几个方面的问题，导致其对创新系统绩效的影响出现负向影响：我国教育经费支出规模远远落后于其他国家；财政对三级教育的投入存在失衡问题，基础教育投入偏低，高等教育投入偏高；人才培养体制中过分强调正规学历的教育，而缺少一些职业培训、继续教育、终身教育等。[31]虽然财政教育支出偏向高等教育，但支持人力资源方面的规划和激励存在重科学而轻技能的偏见，致使我国高层次自主创新人才十分短缺。

       开放政策与我国创新系统绩效之间存在显著的负相关关系，说明我国用市场换技术的策略没有达到预期的效果。FDI对东道国创新系统绩效的影响是诸多因素综合作用的结果，这些因素包括经济发展状况、人才技术状况、人才流动状况、内外资企业在管理能力和技术能力上的差距、东道国企业吸收和创新能力等。一方面，我国目前不仅面临着人力资本积累不足、人才流失、本地企业创新能力弱等问题，而且在外资的利用过程中还存在过分偏重技术引进、忽视消化吸收和创新的倾向；另一方面，尽管我国一系列外资吸引政策推动了跨国公司在华生产、销售以及技术转移，也使得跨国公司增加其在中国的研发投入，但关键的研发活动仍然在它们本国开展。[32]

       五、结论与政策启示

       通过对创新政策对国家创新系统绩效的影响效应进行实证分析，得到的主要研究结论有：(1)政府财政科技拨款、政府采购政策、知识产权保护政策的效应显著为正；(2)研发税收优惠政策、金融支持政策、基础设施政策与我国创新系统绩效之间无显著的相关关系；(3)教育投入政策、开放政策与我国创新系统绩效之间有显著负相关关系，其中外商直接投资与我国创新系统绩效之间呈显著负相关关系，而贸易开放度的系数不显著；(4)一方面，创新政策干预使市场化进程与创新系统绩效之间由正相关变为负相关关系，另一方面市场力量加强了政府财政科技拨款、政府采购政策对创新系统绩效的正向影响，也加强了教育投入政策对创新系统绩效的负向影响。

       这些研究结论对我国走自主创新道路，坚定市场决定性作用和更好发挥政府作用具有明确的政策含义。

       第一，加大政府研发支持规模，优化科技投入结构。根据2013年全国公共财政支出决算统计，基础研究在科技投入中所占比重只有8％，而美国的这一比例在2008年达到了17％。因此，我国应该适当加大科技研发投入规模，更加重视对基础研究的投入。

       第二，扩大税收优惠适用范围，优化税收优惠结构和税收优惠方式。我国应当取消研发领域限制，弥补我国创新政策体系中“普惠性”激励政策缺位，按照事前扶持与事后奖励相结合的原则给企业提供税收优惠政策。同时，借鉴发达国家的成功经验，一方面，扩大并细化可加计扣除的研发费用范围，将税收激励的方向更多地转向创新价值链的“上游”；另一方面，将税收优惠政策向中小企业尤其是科技型中小企业倾斜。

       第三，创新金融支持体系，充分发挥融资体系对创新的支持作用。首先，要最大限度地发挥政府资金和政策性金融机构资金的“杠杆效应”，确保政策性金融机构资源配置、风险管理等功能的实现。其次，针对科技型中小企业贷款难的问题，整合政府与市场各方资源，构建和完善多层次资本市场体系，拓宽创新企业的直接融资渠道。资本体系要立足于支持衍生企业创建的第一步，鼓励风险投资行业提供种子资金。

       第四，加强政府采购政策的创新支持功能。一方面要改变政策采购结构偏向工程项目的现状，应把对本国高科技产业的扶持作为一个重要的政策目标。通过采购价格、采购数量、采购标准等，加强政府采购对高科技产业的导向和支持力度，建立政府采购自主创新产品制度。另一方面，完善政府采购公开招标制度。借鉴WTO《政府采购协议》、联合国贸易委员会《货物、工程和服务采购示范法》、世界银行《采购指南》以及西方发达国家政府采购制度的成功立法与实践经验，从供应商资格预审、招标代理机构、评标方法、供应商质疑或投诉处理等方面推动我国政府采购公开招标制度的完善与发展。

       第五，依托知识产权战略，促进自主创新科学发展。加强政府对知识产权建设的主导作用，深入推进体制、机制改革，健全知识产权保护体系；加快推进我国企业知识产权战略建设。要建立与企业直接沟通的渠道和预警机制，建立企业知识产权评议机制，加强对知识产权国际纠纷的帮助与指导，突破发达国家和跨国公司对我国企业知识产权的封锁与垄断；积极参与知识产权国际事务谈判与磋商，加强知识产权国际战略合作。

       第六，实行有序适度的基础设施投资策略，营造有利于创新网络知识流动的环境。扩大基础设施供给，消除基础设施供给的区域性矛盾，建立在利益共享基础上的资源整合。地方政府还应该大力培育和扶持区域内各类中介服务组织，以满足创新过程不同阶段的不同需要。在区域创新网络建设过程中，政府应该注重地区间创新资源互补，在最大化效益的基础上协调分配我国的创新资源。

       第七，用战略的眼光审视人力资本政策效应，始终将人才培养作为一项基本国策。对教育投入政策的改善需要有明确的制度安排，进一步扩大公共教育经费支出规模，保证教育经费投入的稳定增长；同时杜绝浪费教育资源，实现教育资源在三级教育、区域、城乡之间的配置均衡；进一步完善人才发展机制，实施全民终身教育计划，培育尊重知识、尊重人才、尊重创造的价值观；进一步规范各类职业教育、继续教育，注重培养专业技术人才；加大高层次创新创业人才引进和培养力度，不断进行制度创新，减少人才流失。

       第八，调整开放战略，立足于实现自主创新。在新一轮的改革过程中，政府应当在内外资企业合作与竞争过程中主要行使监督权，针对目前进一步开放国有经济的趋势，政府应当保证符合国有经济战略性调整的布局和国家产业政策的要求，及时制止FDI过程中的不良行为，同时建立引导外资投资流向的合理机制，建立符合国际规范的公司治理等，最大限度地利用内外资企业之间的模仿效应、学习效应，促进溢出效应。如今，跨国公司在我国投资也注重产业链的构建，我们必须根据外资的产业归属和技术特征，安排不同产业的开放战略和FDI战略，促进产业结构的优化与升级。

       注释：

       ①根据《中国科技统计年鉴》，2006年以前此指标的测量值是由新产品销售收入/产品销售收入计算得到，2006年及以后是由新产品销售收入/主营业务收入计算得到。

       ②本文使用B指数来衡量企业所得税优惠，具体的计算公式为：(1-B)×企业研发支出，本文关于B指数来源于戴晨和刘怡(2008)的测算值：原企业所得税法下我国大型企业的(1-B)指数为0.1970，中型企业的(1-B)指数为0.1479。由于《中国科技统计年鉴》中统计的是大中型工业企业的R&D经费内部支出，故本文设定原企业所得税法下我国大中型工业企业的(1-B)指数取上述数值的平均值，即为0.1725；2008年以后的新企业所得税法对一般型企业实行统一的税率，本文设定新企业所得税法下我国大中型工业企业的(1-B)指数为0.1333。[27]

       ③2001-2008年的数据来源于浙江大学2012年陈丽静博士学位论文《知识产权保护、技术创新与贸易结构优化》，2000年的数据根据该论文提出的方法计算得出。[28]

       ④数据来源于2013年的《中国统计年鉴》。

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