中国高新技术企业认定政策绩效评估——基于双重差分模型的实证分析

随着科技全球化发展，科技创新日渐成为经济发展的主要动力，而高新技术企业作为科技创新的主体，其健康发展对于一国经济平稳发展具有举足轻重的影响。为发展我国高新技术产业，1991年，国务院发布《国家高新技术产业开发区高新技术企业认定条件和办法》，规定企业生产的产品为高新技术产品则将该企业认定为高新技术企业，并配套制定了财政、税收、金融、贸易等一系列优惠政策，然而，这一阶段的认定工作尚缺乏规范指导，政策实施效果不尽如人意。直至2008年，为扶持和鼓励高新技术企业发展，科技部、财政部与国家税务总局联合出台《高新技术企业认定管理办法》(以下简称《管理办法》)，对高新技术企业认定条件及程序进行了详细规定，我国高新技术企业认定进入规范化管理阶段。2016年，为加大对科技型企业特别是中小企业的政策扶持，大力推动大众创业、万众创新，再次对《管理办法》进行了修订完善，进一步规范了认定条件和程序。通常一项政策效果需要在该政策实施一段时间后才会显现，而2016年出台的《管理办法》实行时间较短，因此，选择2008年出台的《管理办法》作为研究对象，分析其政策效应对于后期政策的实施以及评估都可能起到参考和借鉴作用。高新技术企业的定义是：持续进行研究开发与技术成果转化，形成企业核心自主知识产权，并以此为基础开展经营活动，在中国境内(不包括港、澳、台地区)注册一年以上的居民企业[1]。高新技术企业认定政策实施初衷是为加大对科技型企业特别是中小企业的政策扶持，鼓励企业开展研发活动，提高企业创新水平。那么，在实际执行中高新技术企业认定政策是否真的实现了其预期目标?进一步，该政策对企业哪些方面产生了影响？这都有待于进一步的评估和分析，这些问题的研究对今后政府进一步完善我国科技政策有着重要的参考价值。准确评估高新技术企业认定政策绩效，对推动我国高新技术企业发展，提高自主创新能力具有重要意义。

由于高新技术企业认定政策出台时间较短，学界对该政策的研究较少，现有文献以高新技术企业认定政策的内容、作用、问题、改进建议以及发展方向等定性研究为主。例如，祝侣、王雪莹等[2]分析了上海市高新技术企业政策落实的主要成效、现状与瓶颈问题；马莹等[3]提出，高新技术企业认定政策存在主要产品(服务)概念不清晰、自主知识产权规定不合理、科技人员和研发人员条件刚性不足等问题；袁国红[4]基于上交所信息技术行业和医药生物行业数据，研究了高新技术企业认定管理办法对R&D披露的影响，而对高新技术企业认定政策绩效的实证研究仍然缺乏。基于此，本文意图采用《中国工业企业数据库》的企业数据，运用双重差分法(Difference in Differences)对2008年出台的高新技术企业认定政策绩效展开研究。

本文边际贡献主要有：①从《中国工业企业数据库》中企业微观数据入手，保证了数据来源的可靠性，扩大了样本容量，使得研究结论更为稳健；②采用近似自然实验的双重差分方法，可以消除不可观测变量对模型的影响效果，从而识别出高新技术企业认定政策对企业经济发展的净效应；③基于实证结果提出相应的政策建议，促进政策完善，以期更好地实现预期目标，发挥该政策对高新技术企业发展的促进作用。

1 文献回顾与研究假设

(1)政府支持企业研发的动因及效果。一方面，政府支持企业研发的动因主要是为提高社会整体福利。由于技术创新的正外部性、收益非独占性、高风险性等特征，使得企业私人研发投入低于社会最优研发投入，从而降低社会整体福利，因此，政府有动机对企业创新投资进行干预和提供支持[5]。在科技活动进行过程中，各环节都离不开相应的政策支持，在应用科学以及科技成果转化方面，能够促进科技成果扩散的政策是核心议题[6]。政府支持企业研发的主要政策工具是政府直接补贴R&D和税收激励，最终目的都是为了实现社会福利最大化[7]。另一方面，政府支持企业研发对企业创新具有显著效果，有利于促进企业研发投入增长、研发效率提升、研发产出数量增加。政府补贴是私人企业研发投资的重要参考因素[8]，政府补贴对私人R&D有显著正向作用[9]；Nola[10]利用1994-2002年爱尔兰和北爱尔兰的数据分析发现，政府资助对企业研发活动、产品改进式创新活动和新产品开发式创新活动产生积极影响；国外许多学者通过研究证实，政府税收优惠政策对于企业研发投入在一定程度上起到刺激作用。王业斌[11]则利用中国高技术产业的行业数据对政府投入、所有制结构与技术创新的关系进行研究，认为政府 R&D资助显著促进了高技术产业研发效率提升，同时，产权结构、企业规模会对政府 R&D资助效果产生显著影响。张俊瑞等(2016)研究认为所得税优惠政策固然对创新投入或者产出数量存在正面影响，但对企业创新效率并没有显著影响，因为该政策给企业提供了无需提升创新研发效率便可节省资金的便利选择，因此，税收优惠幅度必须控制在合理范围内；张同斌和高铁梅[12]通过构建高新技术产业CGE模型，分析了政府补贴、政府采购等财政激励政策和增值税优惠政策幅度变化对高新技术产业发展和产业结构调整的影响，发现就促进高新技术产业产出增长而言，财政激励政策相比税收优惠政策效果更加显著。

(2)高新技术企业认定政策研究。高新技术企业认定政策作为政府支持企业研发创新活动、提高国家自主创新能力的专门性政策之一，对其实施效果进行研究具有重要意义。梳理相关文献发现，目前关于高新技术企业认定政策的研究较少，国外学者的研究更是寥寥无几，特别是缺乏实证研究，并且现有研究尚未达成一致结论。一方面，部分学者研究认为，高新技术企业认定政策的实施对企业研发活动和绩效产生了积极影响。例如，孙慧等(2017)通过研究发现，高新技术企业认定政策显著促进了企业研发投入增加和企业绩效提升；程如华[13]提出，高新技术企业认定政策为企业提供了一定税收优惠，增强了企业研发动力，最终促进了企业经济效益提高；郭研等[14]也通过研究证实发现，高新技术企业认定政策整体上对企业绩效发挥了积极影响，同时，该政策的实施效果与企业性质密切相关，相对于国有企业而言，高新技术企业认定政策对民营中小型企业的影响更大；许玲玲[15]提出，高新技术企业认定政策不仅有利于帮助企业获取研发活动所需资源，降低研发创新风险，而且有利于通过减轻企业税收负担使得企业将更多资金投入到研发活动中。另一方面，也有一部分学者认为，高新技术企业认定政策的实施对企业研发活动和绩效影响并不显著。例如，张国平等(2010)以江苏常熟市为例，对高新技术企业认定政策对我国经济发达县域高新技术企业的影响进行了实证研究，发现该政策并未对高新技术企业研发费用占销售收入的比重、总资产和销售成长性、专利申请数量产生明显积极影响；谭龙等[16]也通过实证研究发现，短期内高新技术企业认定政策并没有促进企业专利申请数量增加；杨国超等[17]研究发现，高新技术企业认定政策的实施使得一些企业通过操纵研发投入以获得政府补助等政策扶持，而实际上并没有促进企业绩效提高。

(3)高新技术企业认定政策作用机理。本文认为，高新技术企业认定政策主要是通过设立高企认定门槛，即研发投入认定阈值，激励企业增加研发投入，从而获得认证并获得税收优惠，在此基础上，提升企业市场价值，并最终提高市场占有率。具体而言，国家、地方政策是影响企业技术创新的主要原因之一，政府可以通过政策补贴方式鼓励企业开展技术创新活动[18]，作为税收优惠政策工具的税率优惠以及R&D费用税前加计扣除标准提高，均能有效地激励企业R&D投资；但另一方面，也有学者指出，高新技术企业所得税优惠政策的施行未与企业创新研发环节挂钩，所得税优惠政策对企业研发投入增长无直接影响。根据高新技术企业认定政策规定，一旦企业获得认定，即可享受15%的优惠税率，这将使企业在税负方面的现金流出减少，从而保障企业技术创新资金供给。基于以上分析，本文提出如下假设：

H1：高新技术企业认定政策对企业研发投入具有正向影响，即高新技术企业认定政策能促进企业研发投入增长。

除可享受税收优惠外，经认定的高新技术企业可凭批准文件和《高新技术企业认定证书》办理享受国家、省、市有关优惠政策，也更容易获得国家、省、市各级科研经费支持和财政拨款；高新技术企业称号是众多政策性资金扶持的一个基本门槛。由此可见，高新技术企业认定政策不仅为企业带来了稳定的资金来源，而且《高新技术企业认定证书》在一定程度上也成为企业的无形战略资产，企业通过获取、控制以及利用有形与无形战略资产获得可持续竞争优势并取得超额利润[19]，最终使得企业在金融市场上的估值不断提高。大量研究表明，R&D投入对企业市场价值具有正向影响[20-21]，同时研发投入作为一种知识资产，可以增加企业在金融市场上的价值。据此，提出如下假设：

H2：高新技术企业认定政策对企业市场价值具有正向影响，即高新技术企业认定政策能促进企业市场价值提升。

产品市场占有量是企业竞争力的直接体现，企业作为市场经济中最重要的主体，要想在激烈的市场竞争中获得竞争优势，归根结底是要通过各种途径不断提高其产品所占市场份额，从而减少竞争对手的市场占有量。高新技术企业认定有效提高了企业科技研发管理水平，并且说明该企业是国家重点支持的高成长性企业，具有较好的潜在经济效益，高新技术企业认定无论对于何种企业都是一个难得的国家级资质认证，具有广泛的社会影响力，为企业带来了光环效应，使得企业不仅可以享受一系列优惠政策，还能在自身品牌宣传中创造有利的舆论环境，这对于企业市场占有量的提高具有重要推动作用。基于以上分析，提出如下假设：

H3：高新技术企业认定政策对企业市场占有量具有正向影响，即高新技术企业认定政策有助于企业市场占有量提高。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

本文以《中国工业企业数据库2007》、《中国工业企业数据库2010》及《中国工业企业数据库2011》为基础进行研究。根据高新技术企业认定管理工作网站公布的统计数据，2008年全国共有11 181家企业通过高新技术企业认定，截至2009年底，通过认定的全国高新技术企业数量为19 147家，截至2010年底通过认定的全国高新技术企业达23 794家(见图1)。因此，选取高新技术企业认定政策开始年份即2008年认定的企业样本作为实验组,选取2008、2009及2010年未通过认定的企业样本作为控制组。基于数据可得性，分别搜集样本企业2007、2010及2011年的数据，主要包括研发投入、全年营业收入、总资产、工业总产值、工业销售产值、固定资产、流动资产、营业利润、利税总额及增值税等。对数据进行如下处理：①鉴于高新技术企业认定政策对研发投入占比的最低标准为3%，将实验组低于这一标准的样本全部剔除；②基于企业研发投入、总资产、工业销售产值、全年营业收入、流动资产、利税总额及增值税等标准，将实验组与控制组进行匹配；③为了避免极端值造成的偏差，对连续变量在99%水平上进行缩尾(winsorize)处理，最终得到590个企业观测样本。

2.2 变量定义

本文研究重点是高新技术企业认定政策对企业经济发展的作用。除此之外，考虑到其它经济因素也会影响企业经济发展，本文还引入了其它控制变量，详见表1。

2.2.1 被解释变量

为了度量高新技术企业发展，本文将企业研发投入、企业市场价值及企业市场占有量作为被解释变量，考虑到数据可获得性，分别为其寻找可度量的代理变量。成力为[22]、张杰[23]、Yasuda[24]均采用企业研发投入与企业销售额之比表示企业研发投入强度，同时，高新技术企业认定政策将企业研发投入占比规定为研发投入占销售收入的比重，因此，将按照这一计算方法得出的企业研发投入强度(rd)作为企业研发投入的代理变量；学术界对企业价值的定义侧重于企业内在价值，企业市场价值则表示企业出售所能够取得的价格，而企业总资产是企业拥有或控制的全部资产，企业总资产越多，企业市场价值越高，因而将企业总资产(ast)作为企业市场价值的代理变量；企业市场占有量表示企业在规划期间(通常为一年)内应该实现的销售收入，而工业销售产值能准确反映企业市场占有情况，因此，将工业销售产值(isv)作为企业市场占有量的代理变量。本文所有原始数据均来源于《中国工业企业数据库》。

数据来源：根据高新技术企业认定管理工作网站(http://www.innocom.gov.cn/)公布数据整理所得

2.2.2 核心解释变量

本文以高新技术企业认定政策实施作为企业经济发展的外生冲击。具体而言，将高新技术企业认定政策(policy)作为虚拟变量，如果企业在2008年受到该政策冲击，即企业在2008年通过认定，则赋值为1；若企业在2008年未受到该政策冲击，即企业在2008年未通过认定，则赋值为0。

在梳理相关企业经济发展理论文献的基础上，本文选择了控制变量。根据李艳[25]、李姝[26]、张振刚[27]和张凯等[28]的研究，本文最终在模型中加入以下控制变量：全年营业收入(alim)、流动资产(tca)、利税总额(ttp)、增值税(vat)。加入这些控制变量，主要是基于以下考虑：首先，全年营业收入能够增强企业创新意愿，营业收入较高的企业资金较为充足，有能力承担企业科技创新所需要的管理成本，从而促使企业增加创新投入，提高企业发展能力；流动资产衡量的是企业偿债能力，企业流动资产越多，表明其偿债能力越强，也更容易在市场竞争中获得信任；通过利税总额与增值税，可以间接反映企业营运及盈利能力。企业的发展能力、偿债能力、营运能力及盈利能力都会对企业绩效产生影响，基于数据可得性，参考以往经典研究，本文选择以上4个控制变量。

为了检验通过本文匹配方法所得控制组与实验组是否存在显著差异，对实验组和控制组间均值与中位数差异进行检验(见表1)。表1结果显示，除变量研发投入强度外，其它变量均无显著性差异。需要说明的是，研发投入强度是高新技术企业认定的一个关键标准，实验组中企业均是在政策实行当年便通过认定，说明这些企业本身对科技创新更为重视，如果没有政策冲击，其研发投入水平也不会有较大变化，而控制组企业可能研发投入水平变化较大，这可能是导致两组企业研发投入强度存在显著差异的原因。总的来看，控制组与实验组匹配结果较好，避免了样本选择不当对实证结果的影响。

2.3 模型设定

为了对高新技术企业认定政策绩效进行评估，探求政策与企业发展之间的因果联系，可以通过比较高新技术企业认定政策实施前后企业经济增长的差异，判断政策对企业经济体的影响效果(单差法)。然而，通过单差法得到的结果可能并不准确：一方面，不同企业在政策发生前可能存在较大差异，因而政策作用于不同企业的效应也会有所差别；另一方面，政策发生前后会有一定的时间差，因而无法判断企业经济增长的原因到底是政策作用还是时间趋势所引起的。这使得度量政策实施对企业影响的因果动态检验较为困难，而双重差分模型(differences-in-differences)为解决这一问题提供了思路。双重差分模型在公共政策和项目实施效果的定量评价中运用广泛[29]，通过对实验组和控制组进行两次差分得到政策的处理效应。两次差分互为补充，其中第一次差分通过比较同一企业在政策前后发生的变化，有效避免了两组不同企业样本之间不可观测差异对结果的影响；第二次差分通过比较两组企业样本在同一时间段的变化，避免了遗漏变量的问题。基于此，本文采用近似自然实验的双重差分模型，从《中国工业企业数据库》中企业微观数据入手，评估高新技术企业认定政策对企业经济发展的影响效果。

在590个企业观测样本中，有308个企业通过了高新技术企业认定，构成了实验组；有282个未通过高新技术企业认定，构成了控制组。观测政策实施前后即2007与2011年企业变化(第一次差分)，并将这一变化在高新技术企业与非高新技术企业之间进行比较(第二次差分)，最终识别出政策绩效。构建双重差分模型，检验高新技术企业认定政策对企业经济发展的净效应：

Yit=β0+β1policyi*yeart+β2policyi+β3yeart+β4Xt+εit

其中，Yit为被解释变量，本文以研发投入强度、企业总资产、工业销售产值3个变量衡量政策对企业经济增长的作用，下标i和t分别代表第i个企业和第t个年份。policy为政策虚拟变量，policy=1代表高新技术企业；policy=0代表非高新技术企业。year为时间虚拟变量，year=1表示高新技术企业认定政策开始之后的年份；year=0表示高新技术企业认定政策开始之前的年份。X代表其它控制变量，包括全年营业收入、流动资产、增值税、利税总额。对于上述模型，政策和时间的交互项系数β1的估计值是关注重点，它度量了政策净效应。如果高新技术企业认定政策确实推动了企业发展，则该系数显著为正。

3 实证结果与分析

3.1 样本描述性统计

为更直观地了解样本企业相关变量变化情况，各变量均未采用对数形式，而使用变量原始数据；同时，由于研发投入强度rd表示研发投入与销售收入之比，因此，将其扩大100倍，以缩小与其它数据之间的差距。表2列出了高新技术企业和非高新技术企业主要变量的描述性统计结果。从中可以看出，高新技术企业总资产、工业增加值以及全年营业收入等均明显高于非高新技术企业，说明高新技术企业发展态势和发展潜力相较于非高新技术企业具有明显优势。就研发投入强度而言，虽然高新技术企业平均值高于非高新技术企业，但差别不大；两组样本的标准差相差较小，表明两组样本的分布较为一致；标准差均小于平均值，说明样本数据满足正态分布。

3.2 主要回归结果

本文运用双重差分检验高新技术企业认定政策绩效，回归结果如表3所示，被解释变量为研发投入强度、企业总资产、工业销售产值，分别用来衡量企业研发投入、企业市场价值以及企业市场占有量。将政策(policy)与年份(year)的交互项定义为gd，因此，交互项gd的系数是关注重点。

如表3所示，回归结果表明，在被解释变量为研发投入强度的情况下，交互项gd的系数为负数(-0.384)，且在统计上不显著。这说明在控制了其它可能影响模型结果的因素后，高新技术企业认定政策未能有效提升企业研发投入，假设H1不成立。高新技术企业认定政策为企业提供了15%的优惠税率，这可以为其节省大量税收支出，因而企业可以将这部分资金用于其它风险较低、回报较快项目的投资，而不仅仅用于增加其创新研发投入。高新技术企业认定政策采用事后利益直接让渡、对企业最终经营成果给予税收优惠的方式，使得该政策对企业创新研发的引导性较差[30]。

当被解释变量为企业总资产和工业销售产值时，在加入控制变量的情况下，交互项gd的回归系数均在5%的置信度下显著为正。这说明高新技术企业认定政策能在一定程度上提高企业市场价值和企业市场占有量。这也基本上验证了假设H2、H3，高新技术企业认定政策确实对企业市场价值、企业市场占有量具有正向影响。

注：括号中为标准误；*、**、***分别表示显著性水平为10%、5%和1%，下同

3.3 动态变化趋势

在对样本数据进行整理的基础上，绘制企业总资产和工业销售产值2007-2011年的动态变化趋势，如图2、图3所示，对高新技术企业认定政策实施前后企业总资产和工业销售产值变化进行直观展示，并预见其未来发展趋势。

图2、图3描绘了通过认定的高新技术企业与未通过认定的非高新技术企业在总资产与工业销售产值方面的差异。从图2、图3中可以看出：①在高新技术企业认定政策实施之前，即2008年以前，实验组和控制组企业的总资产与工业销售产值大致保持相同增长趋势；②在高新技术企业认定政策实施之后，即2008年之后，实验组和控制组企业的总资产与工业销售产值增长趋势出现明显变化，实验组企业总资产与工业销售产值增幅明显变大，表明高新技术企业认定政策发挥了作用。这也证明了高新技术企业认定政策对企业影响结果具有稳健性。

4 进一步分析：不同规模企业政策敏感度

不同规模企业面对高新技术企业认定政策冲击的反应可能有所差别，因为相对于小型企业和中型企业而言，大型企业对于优惠政策具有更强的敏锐性，并且在获得高新技术企业认定后，可能受到更高的社会关注度，因而能获得更多资源和发展机会。据此，本文认为：相对于小型企业和中型企业而言，高新技术企业认定政策对大型企业的冲击更大。参照2008年发布的《高新技术企业认定管理办法》的规定，对企业进行分组研究：最近一年销售收入小于5 000万元的企业称为小型企业；最近一年销售收入在5 000万元～20 000万元的企业称为中型企业；最近一年销售收入在20 000万元以上的企业称为大型企业。分别研究高新技术企业认定政策对不同规模企业的冲击效应。

为验证这一假设，分别比较大中小型企业对高新技术企业认证政策的敏感度，并设置了两个虚拟变量以观察高新技术企业认定政策对不同规模企业的影响差异，其中，将小型企业设置为1，否则为0；将中型企业设置为1，否则为0。表4报告了检验结果，S为小型企业与政策和时间的交乘项，M为中型企业与政策和时间的交互项。从表4可以看出，当解释变量为企业总资产与工业销售产值时，政策与时间的交互项gd的回归系数均在1%的置信度下显著为正，这与前文实证结论一致。S与M的回归系数均在1%的置信度下显著为负，说明相对于小型企业与中型企业，高新技术企业认定政策对大型企业的冲击更加显著，支持了相关假设，也证明研究结论是稳健的。

5 结论与政策启示

高新技术企业认定政策是我国政府支持科技创新政策的重要组成部分，是国家为推动高新技术企业发展、提高我国科技创新水平而出台的重要政策。自2008年开始实行以来，为高新技术企业发展提供了强大的财政支持。其实施效果究竟如何是本文关注的重点，对其绩效进行评估，对优化现有政策、提高科技政策制定的科学性和实用性具有重要意义。本文基于《中国工业企业数据库》，首次运用双重差分模型对高新技术企业认定政策绩效进行评估，得出如下结论：

高新技术企业认定政策对企业市场价值及企业形象都有显著正向影响，但对企业研发投入强度的引导作用较差。这表明，高新技术企业认定政策在提高企业市场价值及企业市场占有量方面绩效显著，发挥了政策价值，实现了预期目标，但在提高研发投入强度方面，政策实施效果有待加强。另外，通过进一步研究发现，高新技术企业认定政策对不同规模企业的冲击存在显著差异，相对于中小型企业而言，高新技术企业认定政策对大型企业的冲击作用更为显著。

通过税收优惠手段引导企业增加研发投入，提高创新能力，以科技创新驱动经济快速发展，是高新技术企业认定政策的主要目标之一，然而，现实情况却有违初衷。虽然2016年出台的《高新技术企业认定管理办法》对2008年颁布的政策进行了修订，但是，在引导企业研发投入方面的具体细则并无较大变化。因此，提出以下政策建议：①通过合理的制度设计，改变以企业最终经营成果为标准的税收优惠方式，探索以企业研发投入产出为标准的补贴方式，将优惠税率与企业研发环节相联系，可能对企业创新的激励作用更为显著；②高新技术企业认定政策制定时应充分考虑不同规模企业对政策优惠的吸收能力，在制度设计上适当向处于成长期的中小型企业倾斜，扶持中小型科技企业发展壮大。通过对政策的进一步优化，提高政策绩效水平，推动我国高新技术产业发展。

本研究还存在以下3个方面的不足：首先，通过企业研发投入、企业市场价值以及企业市场占有量作为高新技术企业认定政策的衡量标准，而衡量标准并不是唯一的；其次，采用企业研发投入强度、企业总资产、工业销售产值分别作为企业研发投入、企业市场价值以及企业市场占有量的代理变量，而代理变量的选取也不是唯一的，还可以选用其它有代表性的变量来衡量，比如用企业申请专利数量、发表论文数量等来反映企业研发投入效果等；最后，企业研发投入占比不低于3%是高新技术企业认定的核心指标，因此，研发投入是本研究的核心解释变量，但受《中国工业企业数据库》的限制，仅能搜集到2007-2010年研发投入数据，使得无法对高新技术企业认定政策实施前后连续几年时间内企业绩效变化进行观测和检验，造成了本研究的缺憾。当然，以上3个方面也是高新技术企业认定政策绩效进一步研究的方向。

[1] 科技部.高新技术企业认定管理办法2008 [EB/OL]. http://www.most.gov.cn/,2008-04-18.

[2] 祝侣,王雪莹,常静,等.上海高新技术企业政策监测与评价[J].科技管理研究,2017(7):50-55.

[3] 马莹,王永琦.高新技术企业认定存在问题及建议[J].经济研究导刊,2012(30):41-42.

[4] 袁国红.高新技术企业认定管理办法与R&D披露的影响研究——基于上交所信息技术行业和医药生物行业[J].会计之友,2012(33):54-57.

[5] ARROW K. Economic welfare and the allocation of resources for invention[J]. The Rate and Direction of Inventive Activity,1962(5):609-626．

[6] GALBRAITH J K. American capitalism: the concept of countervailing power[M]. New York:Houghton Mifflin,1952.

[7] GUELLEC D, VAN POTTELSBERGHE. The impact of public R&D expenditure on business R&D[J]. Economics of Innovation and New Technology, 2003, 12(3):225-243.

[8] LEYDEN DP, LINK A N. Why are governmental R&D and private R&D complements[J]. Applied Economics, 1991,23(10):1673-1681.

[9] GUANGZHOU H A. Ownership, government R&D, private R&D and productivity in Chinese industry[J].Journal of Comparative Economics,2001,29(1):136-157.

[10] NOLA HEWITT DUNDAS, STEPHEN ROPER. Output additionality of public support for innovation: evidence for Irish manufacturing plants[J]. European Planning Studies, 2010(1):107-122．

[11] 王业斌,高炜.政府R&D资助与研发效率——基于高技术产业的实证研究[J].现代管理科学,2013(3):72-74.

[12] 张同斌,高铁梅.财税政策激励、高新技术产业发展与产业结构调整[J].经济研究,2012,47(5):58-70.

[13] 程如华.浅谈高新技术企业认定对企业专利申请战略的影响[J].江苏科技信息,2013(4):34-36.

[14] 郭研，刘一博.高新技术企业研发投入与研发绩效的实证分析——来自中关村的证据[J].经济科学,2011(2):117-128.

[15] 许玲玲.高新技术企业认定的经济后果[D].武汉:武汉大学,2016.

[16] 谭龙,刘文澜,宋赛赛.高新技术企业认定促进专利申请量增长的实证分析[J].技术经济,2013(4):1-6.

[17] 杨国超，刘静，康鹏，等.税收激励、研发操纵与研发绩效[J].经济研究,2017(8):110-124.

[18] FELDMAN M P, LINK A N. Innovation policy in the knowledge-based economy for public policy[M]. Amsterdam: Cluwer Academic Publisher, 2001: 73-74．

[19] RIAHI-BELKAOUI A. Intellectual capital and firm performance of US multinational firms——a study of the resource-based and stakeholder views[J]. Journal of Intellectual Capital, 2003,4(2):215-226.

[20] SCHMOOKLER J. Invention and economic growth[M].Cambridge Mass: Harvard University Press,1966:12-16.

[21] 陈修德,彭玉莲,卢春源.中国上市公司技术创新与企业价值关系的实证研究[J].科学学研究,2011(1):138-146.

[22] 成力为,张东辉,郭园园.辽宁省工业企业研发投入强度及结构特征分析——基于辽宁省1.5万及全国30万个工业企业样本比较[J].金融理论与教学,2014(6):57-62.

[23] 张杰,芦哲.知识产权保护、研发投入与企业利润[J].中国人民大学学报,2012,26(5):88-98.

[24] YASUDA T．Firm growth, size, age and behavior in Japanese manufacturing[J].Small Business Economics,2005,24(1): 1-15．

[25] 李艳,成爱武.西安民营科技企业发展影响因素评价指标体系的建立[J].科技进步与对策,2005(5):139-140.

[26] 李姝,刘殿和.技术引进与自主创新:基于工业行业数据的实证分析[J].财经问题研究,2012(6):21-27.

[27] 张振刚,李云健,王月.企业获取政府科技项目越多越有利于专利产出吗[J].科学学研究,2017,35(4):565-573.

[28] 张凯,林小玲,傅卓荣.增值税减免、企业税负与创新投入——基于2013-2015年调查数据的分析[J].商业研究,2017(11):33-39.

[29] WOOLDRIDGE J M. Introductory econometrics: a modern approach[M]. New York：Second Edition Thomson Learning, 2005.

[30] 张俊瑞，陈怡欣，汪方军.所得税优惠政策对企业创新效率影响评价研究[J].科研管理,2016,30(3):93-100.

中国高新技术企业认定政策绩效评估
——基于双重差分模型的实证分析

0 引言