本文的数据主要来源于：创新数据来自 Csmar 上市公司研发创新数据库，使用专利授权量作为企业创新产出的代理变量；企业研发投入数据、解释变量和控制变量的数据取自 Wind 数据库。
研发投入用企业研发投入强度（RD）来衡量。创新产出上，借鉴 Changetal（2015）的做法，将企业当年申请当年授权的专利量作为创新产出的代理变量。原因有以下两点：①研发投入数据的披露遵循自愿原则，因此数据披露情况不能准确反映企业研发创新情况。使用该项数据面临衡量偏误问题；同时会受到财务会计准则变更的干扰。②数据可得性上，专利数据属于公开信息，数据质量更好。具体地，分别使用企业当年申请三类专利授权总量，发明专利、实用新型专利及外观设计专利授权量度量。此外，基于单位研发支出转化的专利授权量，构建创新效率度量指标，考察税收优惠和财政补贴对企业创新效率的影响。
第六章 结论和建议
6.1 主要研究结论
本文在对现行高端装备制造业财政补贴和税收优惠政策进行充分梳理和挖掘问题的基础上，通过运用沪深 118 家 A 股高端装备制造业上市公司的微观数据进行实证分析，得出以下结论。
一、财政补贴和税收优惠都对高端装备制造业具有创新激励作用。二者都能显著提高企业的研发创新投入，且在一定程度上促进企业创新产出的增加和创新效率的提升。
二、财政补贴和税收优惠对企业的创新激励效果不同。在创新投入激励上，财政补贴的效果优于税收优惠。在创新成果产出激励上，财政补贴的总体效果优于税收优惠，但税收优惠更能提高代表较高创新技术的发明专利产出。在创新效率激励上，税收优惠和财政补贴的效果都不显著。
三、一系列稳健性检验、异质性分析均表明结论是稳健和可靠的。特别地，税收优惠和财政补贴对非国有企业创新的正向影响更为明显。税收优惠对于卫星及应用产业和智能装备制造业企业创新的正向激励作用更强，财政补贴则更能激励智能装备制造业和航空装备产业企业的创新。
四、根据本文进一步的传导机制分析，税收优惠和财政补贴均通过提高企业研发投入水平的途径，促进企业技术创新。创新投入作为中介变量，在税收优惠与企业创新产出之间的正向传导促进作用更强。
参考文献（略）
