2.1　稅收激勵與企業技術創新的衡量和分類

2.1.1　企業技術創新的衡量和分類

關于企業技術創新的衡量，已有文獻通常將研發投入強度和專利產出情況作為代理變量（Faleye et al.，2014；袁建國等，2015；Balsmeier et al.，2017）［43-45］，其中關于研發投入強度的研究最為突出，通常采用企業研發投入與營業收入之比來表示。研發投入一般以強度不足研究為主（王玉澤等，2019）［46］，但也有少量研究指出可能存在過度投資。Fudenberg和Tirole（1987）［47］曾指出企業在尋求創新競爭優勢的過程中存在過度投入。Fedyk和Khimich（2018）［48］認為當研發支出是主要價值驅動力時，企業往往會過度投資，而研發投入的過度投資會導致企業未來業績不佳。專利產出指標則根據研究內容的側重點不同可發生多種變化，例如，采用專利申請數據、有效專利數據、專利授權數據等（Fang et al.，2014；張勁帆等，2017；龍小寧、林菡馨，2018；虞義華等，2018）［49-52］，還有采用發明、實用新型、外觀設計三種專利類型數據分別研究的（林志帆、龍曉旋，2019）［53］。不同代理變量各有利弊，周煊等（2012）［54］、Tong等（2014）［55］、孔東民等（2017）［56］傾向于采用專利申請數據，因為專利申請數據比授權數據更能反映相對真實水平，專利授權量受較多因素影響存在不確定性和不穩定性，專利申請數據比專利授予數據更可靠和及時。Amore等（2013）［57］從專利數量和質量兩方面進行研究，其中，關于創新質量普遍采用專利中含金量較高的發明專利占比或引用次數作為代理變量（Hashmi and Rafique，2013；Chang et al.，2015；許昊等，2017；Haucap et al.，2019）［58-61］。但龍小寧和王俊（2015）［62］認為發明專利占比指標存在局限性，因為不同發明專利質量存在差別，故選擇專利授權率、專利續期率等指標作為專利質量的代理變量。有研究開始采用專利所屬技術領域數量、家族規模等指標來表示創新質量（Akcigit et al.，2016）［63］。還有一些研究通過調查問卷方式，設置相關問題來實現企業技術創新的衡量（Huergo and Jaumandreu，2004）［64］。

隨著企業技術創新相關研究的深化，有學者從不同角度對企業技術創新進行了分類研究。Duguet（2006）［65］根據創新的技術差異，將其分為產品創新和工藝創新或者過程創新。張杰等（2016）［66］、Hirshleifer等（2017）［67］從專利的不同類型角度對企業創新進行研究。鐘騰和汪昌云（2017）［68］根據創新含量的不同將企業創新產出分為“增量創新”和“激進創新”，其中增量創新是微小的改進，而激進創新是革命性的變化。還有一些將科技研發分為科學研究（research）與技術開發（development）兩種類型，而科學研究又可細分為基礎研究和應用研究（Clausen，2009；嚴成樑、龔六堂，2013；葉祥松、劉敬，2018）［69-71］。企業技術創新其實是一個動態過程，可分為研發決策、研發投入等多個階段，有研究對企業技術創新研發決策（Lin et al.，2009）［72］和最終產出（溫軍、馮根福，2018）［73］等不同階段進行探索，但往往將專利產出作為最終產出階段。在生態環境保護越來越被人們重視的情況下，企業技術創新的研究不斷向綠化性發展，即關于企業綠色技術創新的研究越來越多，例如，Lambertini等（2017）［74］、羅良文和梁圣蓉（2016）［75］、徐建中和王曼曼（2018）［76］等。除此之外，技術創新效率、溢出效應等也是重要的研究對象，創新效率方面已有文獻主要采用隨機前沿、DEA等方法對企業技術創新的效率進行測度，并圍繞創新效率展開相關研究，如Nasierowski和Arcelus（2003）［77］采用非參數方法對45個國家的創新技術效率進行研究，屈國俊等（2018）［78］基于三階段DEA模型對我國上市企業技術創新效率進行評估，發現企業技術創新受到不利環境的影響。肖仁橋等（2018）［79］利用共同前沿理論，構建并聯網絡DEA模型，對中國2007—2015年高新技術制造業創新效率進行測算，發現不同地區和各行業效率損失存在較大差異。Lucking等（2018）［80］研究企業技術創新的溢出效應對企業市場價值、研發支出、生產率等的影響，發現技術密集型企業存在較大的正溢出性，但競爭對手研發對企業知識產出卻具有負影響。