基于税收数据的新质生产力评价指数构建与应用
作者：
闻传国（国家税务总局大连市税务局）
韩燕晖（国家税务总局大连市税务局）
张 柳（国家税务总局大连市税务局）
习近平总书记2023年9月在黑龙江考察调研时指出，要“整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力”。新质生产力代表了生产力的跃迁，是科技创新在其中发挥主导作用的生产力。它的提出，是我国在推进社会主义现代化建设过程中对生产力发展规律的新认识，是马克思主义生产力理论在中国实践的新发展。
众多学者对新质生产力的形成、内涵、测度以及对经济增长的作用进行了研究。周文 等（2023）认为，新质生产力强调科技创新的关键性突破，代表着生产力的新质态，它不仅包括新技术、新经济、新业态，还涵盖了数字时代更具融合性、更体现新内涵的生产力。新质生产力的提出，是马克思主义生产力理论的发展和创新，是中国特色社会主义政治经济学的重要理论命题。孙丽伟 等（2024）基于新质生产力内涵，构建了评价指标体系，测度了2007—2021年我国新质生产力发展水平，并运用Dagum基尼系数、σ收敛模型以及障碍因子诊断模型剖析地区差异、敛散性和障碍因子。朱富显 等（2024）则从新质劳动者、新质劳动资料和新质劳动对象三个维度构建了新质生产力水平指标测度体系，并采用投影寻踪模型进行了测度。韩文龙 等（2024）的研究发现，新质生产力通过优化要素配置和提高产业竞争力等作用机制可以促进经济的显著增长。此外，新质生产力还具有显著的空间溢出效应，意味着某个区域新质生产力的提升可以带动相邻区域的经济增长。
尽管新质生产力已经成为引领经济高质量发展的重要推动力，学术界对新质生产力的内涵和统计的研究日渐丰富，但从统计实践看，新质生产力统计与评价所需的基础数据严重缺乏。而税收数据涵盖了各个行业和地区，能够提供宏观经济层面的全面信息，而且数据的颗粒度能够满足对新质生产力的发展变化和趋势进行动态监测，如税收数据中的企业研发投入、高新技术产品销售收入等指标，可以直接反映企业的创新能力和新质生产力的培育情况。因此，本文从税收视角出发，将税收数据与统计数据相结合，构建可监测、可预测的新质生产力评价指数，度量新质生产力发展现状。构建基于税收数据的新质生产力评价指数，可以更好地反映经济结构的优化和增长动力的转换，促进经济实现质的有效提升和量的合理增长。
新质生产力是一个综合性概念，它代表着生产力发展的新阶段。特别是在科技创新日新月异的当下，新质生产力的形成和发展对于推动经济结构优化、增长动力转换具有重要意义。新质生产力并非传统生产力要素的简单叠加，而是一种全新的生产活动方式，其中创新是其核心驱动力。新质生产力的核心在于“新”，体现在生产要素的整合、研发创新活动的激发、科技成果的应用以及价值实现的全过程中。创新主体以市场需求为导向的创新活动，不仅仅是对现有技术的改进，更是对新技术的探索和创新。这种创新活动不是孤立的，而是在前期创新成果的基础上进行的，形成了一种持续的、动态的创新链条。那么，如何评价新质生产力的形成与发展现状？本文试图在深刻理解新质生产力内涵的基础上，通过使用税收数据与统计数据构建新质生产力评价指数来回答上述问题。
在构建基于税收数据的新质生产力评价指数时，需要从多个维度进行考量。一是要素整合。要素整合涉及人才、资金、技术、设备等关键生产要素的优化组合。这些要素的有效整合是激发创新活动的基础。比如，人才的培养和引进、资金的合理配置、技术的研发和更新、设备的维护和升级，都是要素整合的重要组成部分。二是研发创新。研发创新是新质生产力的关键环节。通过研发创新，可以不断产生新的科技成果，推动科技进步和产业升级。研发投入的强度、科研项目的数量和质量、专利的申请和授权等，都是衡量研发创新能力的重要指标。三是成果应用。成果应用是将研发成果转化为实际生产力的过程。这一环节的效率直接影响到新质生产力的形成和发展。成果应用的广度和深度、产品的市场竞争力、技术的更新换代速度，都是评价成果应用效果的重要指标。四是价值实现。价值实现是新质生产力的最终目标。通过前面的要素整合、研发创新和成果应用，最终要实现的是经济价值、社会价值和生态价值等的最大化。企业的盈利能力、市场占有情况、品牌影响力、对生态环境的保护等，都是价值实现的具体体现。
在构建基于税收数据的新质生产力评价指数时，本文采用了“1+4+16+46”的四层级结构（详见表1，略）。这种结构不仅涵盖了新质生产力的主要方面，而且通过细分指标，可以更准确地衡量和评价新质生产力的发展水平。取自税收数据、统计数据的46个四级指标作为基础指标，计算合成16个三级指标，三级指标计算合成4个二级指标，二级指标最终计算合成1个一级指标。在这个体系中，还特别设定了一个循环指标，即上期的价值实现子指数作为本期新质生产力形成的评价指标之一。这种设计体现了新质生产力发展的可持续性，强调了时间维度上的连续性和累积效应。通过这样的指标体系，可以全面、系统地监测和评价新质生产力的发展状况，为政策制定者提供科学的决策依据，为企业和研究机构提供明确的发展导向。同时，这也有助于推动社会各界对新质生产力重要性的认识，形成共同推动新质生产力发展合力的形成。
二、新质生产力水平的测算（略）
（一）从宏观角度看：大连新质生产力发展整体趋好
从发展趋势上看，大连新质生产力整体向上，2022年大连市基于税收数据的新质生产力评价指数为0.505 4，比2019年的0.454 7增加0.050 7，但受近年国内外经济环境影响呈现大幅波动。四个环节发展参差不齐，价值实现相对薄弱。2022年要素整合、研发创新、成果应用和价值实现指数分别为0.553 8、0.484 0、0.467 9和0.462 1，前三个环节分别比2021年增加0.011 0、0.191 2、0.089 3，而最后一个环节比2021年下降0.133 7。
（二）从中观角度看：民营经济发展较好，高技术行业好于传统制造业，高新园区强于开发区
1.选取民营企业与全市企业进行比对分析，结果显示，民营经济新质生产力的发展短板主要是资金、人力、设备等要素投入不足，优势主要在创新转化效率高、带动效应好等方面，体现出民营经济在运用成熟科技产品转化为新质生产力方面，具有“体量小、加速快、易显效”的优势。
2022年，大连市民营经济基于税收数据的新质生产力评价指数为0.519 9，比全市整体高0.014 5。其中，要素整合环节中的资金要素、人力要素、设备要素以及研发创新环节中的外部依赖等子指数分别比全市整体低0.238 3、0.167 1、0.202 1和0.114 2，表明大连市民营经济在前期要素整合和研发创新投入不多，但数字化、智能化转型投入高于全市整体水平，带动要素整合环节中的技术要素子指数比全市整体高0.057 1。价值实现环节指数比全市整体高0.127 2，其中企业提质子指数、社会效应子指数、生态效应子指数分别比全市整体高0.151 1、0.070 0和0.065 3，透视出民营经济在创新成果转化为新质生产力的过程中的高效率、高回报、高质量特点。
2.选取全市高技术行业与传统制造业进行对比分析，从中观上反映大连市新质生产力发展状况。结果显示：高技术服务业无论在要素整合和价值实现环节，均体现出投入低、效率高、回报大的特征；高技术制造业初期投入高、资产负担重，盈利能力暂未实现较快突破；传统制造业在人力要素和设备要素方面尚有较大差距，发展动力不足。
2022年，大连市高技术制造业、高技术服务业和传统制造业基于税收数据的新质生产力评价指数分别为0.487 5、0.470 1和0.456 7，分别同比提高0.014 6、0.032 2和下降0.011 9。高技术行业新质生产力发展质量显著高于传统制造业。要素整合环节，高技术服务业增长最快，同比提高0.049 6；而传统制造业下降0.027 8，其中人力要素子指数下降0.328 6，人才逐渐向高技术行业聚集。研发创新环节，高技术制造业增长最快，同比提高0.130 7；而高技术服务业同高技术制造业差距达到0.147 5，其中企业创新子指数下降0.147 0，差距进一步拉大，高技术服务业创新投入明显偏弱。成果应用环节，高技术制造业最高，但仍小幅下降0.007 1；传统制造业下降0.090 5，其中商品创收子指数下降0.177 7，在科技成果应用方面有明显短板。价值实现环节，高技术服务业增长最快；而高技术制造业企业提质子指数分别低于高技术服务业和传统制造业0.081 3和0.049 6，资产经营效率和盈利水平亟待提升。
3.选取大连市高新园区与大连市开发区进行对比分析。对比显示，开发区基于税收数据的新质生产力评价指数比高新园区低0.000 9，四个环节中仅在研发创新环节领先。作为我国第一个国家级开发区，大连市开发区经过三十余年的快速发展，政策、人力等昔日发展红利不断衰减，目前正面临着前所未有的转型压力。而高新园区定位就在于“又高又新”，辖区高技术企业占比较高，受政策红利等影响较深，新质生产力的发展呈现蓬勃之势。
2022年，大连市高新园区基于税收数据的新质生产力评价指数为0.516 6，比全市整体高0.011 2；开发区基于税收数据的新质生产力评价指数为0.510 7，比全市整体高0.005 3。要素整合环节，高新园区较开发区领先0.038 4，其中，人力要素高0.092 8，技术要素高0.076 7，高新园区的高等院校及软件等高技术产业集聚的区位优势明显。研发创新环节，开发区领先高新园区0.206 5，其中，社会创新和辅助活动分别高0.214 4和0.246 8，开发区作为国家级新区在政府支持和产业配套上更有优势。成果应用环节，高新园区领先开发区0.030 3，其中，商品创收的价值效应更为显著，高0.110 8，高新园区的高附加值产业结构和科研创收能力更佳。价值实现环节，高新园区领先开发区0.059 3，其中：社会效应高0.091 5，创新为区域整体带来的收益更大；企业提质高0.037 2，企业经营效率和盈利能力更强。
（三）从微观角度看：新质生产力决定企业发展
本文选取未通过国家级专精特新复核的企业——大连某电子股份有限公司为样本，利用基于税收数据的新质生产力评价指数开展微观分析，验证新质生产力对企业发展的影响。分析结果显示，该样本企业在新质生产力评价指数四个环节全部同比下降，特别是要素整合和价值实现环节萎缩严重，发展乏力，致使企业整体发展滞后。
2022年，样本企业基于税收数据的新质生产力评价指数为0.348 3，同比下降0.169 9。其中：要素整合环节指数同比下降0.173 3，集中体现在人力要素子指数下滑，研发人员数量同比下降31.6%，五年年均下降17.1%，且多年未聘用外部研发人员，研发人力资源严重不足；研发创新环节指数同比下降0.040 3，主要集中在企业创新子指数同比下降0.135 6，企业自主研发投入同比下降30.5%，研发直接投入占比下降24.6%，折旧及无形资产摊销占比过高，创新研发活力不足；成果应用环节指数同比下降0.064 8，高技术产品销售收入同比下降48.4%，五年平均下降8.2%，高技术产品人均产出同比下降24.7%，技术创收能力下滑；价值实现环节指数下滑最为严重，同比下降0.372 2。企业利润总额同比下降74.8%，五年平均下降19.1%，营业利润率同比减半，资产周转率仅为2021年同期的43.2%。
（一）强化要素整合提潜能，在优化创新机制上求突破
一是推动企业研发主体作用发挥，鼓励引导企业发挥要素整合者、市场开拓者、创新推动者作用，加大前瞻性原创性研发投入。二是坚持系统观念引领创新投入，发挥财政资金杠杆放大效应，设立创新引导基金，拓宽项目融资渠道；畅通协调反馈机制，发挥税务部门同企业联系紧密的优势，为供给侧与需求侧搭建沟通平台。三是打造高标准人才聚集新高地，推动高水平研发人才培养，创新人才机制，提升人才待遇，使我国人力资源成为新质生产力发展的有效推助力。四是构建税收激励政策体系，通过税收调节，引导要素流向创新领域，强化新质生产力形成过程中的要素支撑。
（二）强化研发创新提动能，在产业升级迭代上求突破
一是发挥国家自主创新示范区高端产业集聚、产业配套齐全以及科研创收能力强的优势，围绕核心产业，组织实施一批科技创新大项目，形成具备持续竞争优势的产业集群。二是强化产业前端科研创新，加大对基础研究的支持力度，引导高校、科研院所与企业开展联合创新，鼓励企业从预研阶段积极参与科研项目。三是推进产业链结构转型升级，聚焦精细化工、洁净能源、电子信息、高端装备制造等重点产业方向和优势科研领域，开展科技攻关，优化产业结构，助力经济高质量发展。
（三）强化成果应用提技能，在推动产业创新上求突破
一是发挥科技创新策源能力，推动传统制造业转型升级。二是加快实践创新应用推广，加强科技成果跟踪管理，实行清单化管理、跟踪式服务，推动更多科技成果转化和产业化。三是大力推进产学研用协同，推动逐步激活高校、科研院所存量专利资源，增强科研成果与市场需求适配度，加快把科教和产业优势转化为发展优势。四是聚焦研发成果应用过程中的断点和堵点，提升税收优惠政策强度和精准度，促使重大研发成果加快转化落地。
（四）强化价值实现提效能，在完善创新生态上求突破
一是发展数据服务产业，加快建设数字化基础设施，大力培育数据要素市场，充分发挥数据驱动主体创新的基础资源和引擎作用。二是积极培育专精特新企业、高新技术企业，提高民营企业获得创新资源的公平性和便利性。三是完善有利于企业科技创新的生态环境，增强鼓励创新政策的系统性、协调性、一致性和稳定性。
（本文为节选，原文刊发于《税务研究》2024年第9期。）
欢迎按以下格式引用：
闻传国，韩燕晖，张柳.基于税收数据的新质生产力评价指数构建与应用[J].税务研究，2024（9）：30-36.
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●税收视角下民营经济高质量发展研究——基于福建传承弘扬“晋江经验”的探索与实践
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