文章来源：《山东宏观经济》2026年第1期
适配创新生态系统的税制优化路径及保障机制研究
李为人
中国社会科学院大学
摘要：税制是调节创新收益预期和资源配置方向的重要工具，也是塑造创新生态制度环境、赋能新质生产力发展的重要制度安排。我国现行税制在激励企业研发投入和促进科技进步方面已取得积极成效，但其制度逻辑总体仍偏重于对单一主体、单一环节和当期投入的支持，尚难充分适应创新生态系统所要求的多主体协同、多要素耦合、长周期演化和风险共担。基于创新生态系统理论分析发现，我国现行税制在协同创新激励、数据要素配置、创新人才激励和研发风险覆盖等方面存在适配性缺口，应当从网络化协同、要素配置、人力资本传承与风险共担等四个维度进行优化，构建多部门协同治理、动态评估调整和数字化风险防控相结合的实施保障机制，以期为提升税制与创新生态系统的适配水平、更好赋能新质生产力发展提供理论参考。
关键词：税制优化；创新生态系统；创新；新质生产力；协同创新；数据要素
一、引言
当前，我国经济发展正由传统要素驱动向创新驱动加快转变，创新成为引领发展的第一动力，科技创新则是发展新质生产力的核心要素。习近平总书记指出，"发展新质生产力，必须进一步全面深化改革，形成与之相适应的新型生产关系"，并强调"要深化经济体制、科技体制等改革，着力打通束缚新质生产力发展的堵点卡点"。这表明，发展新质生产力不仅要求强化科技创新的核心支撑作用，也要求加快构建与之相适应的制度体系。因此，围绕创新驱动完善制度供给，既是推动高质量发展、加快培育和发展新质生产力的内在要求，也是提升国家创新体系整体效能的重要保障。
（一）研究背景与问题提出
随着创新活动的组织方式、资源配置方式和成果转化方式不断演进，创新已不再主要表现为单一主体内部的线性研发过程，而是呈现出多主体协同、多要素耦合、多环节联动的系统性特征。传统以单一主体或单一环节为中心的分析框架，已难以充分解释创新活动的现实运行逻辑。在数字经济发展与产业深度融合的背景下，创新生态系统理论在揭示创新活动生态化、系统化特征，以及审视相关制度安排对协同创新支撑作用方面，表现出更强的解释力。该理论强调，创新并非孤立主体的个体行为，而是企业、高校、科研机构、投资机构、中介组织、用户及政府等多元主体在开放网络中共同参与、协同演化的动态过程。与线性创新观相比，创新生态系统更强调创新网络的连通性、创新要素的流动性、创新链条的协同性以及制度环境的适配性。税收制度作为国家宏观调控的重要工具，在激励研发投入、引导资源配置、促进成果转化和塑造创新环境等方面具有重要作用。经过多年改革完善，我国已逐步形成以研发费用加计扣除、高新技术企业税率优惠等为代表的创新税制体系，为增强企业创新能力提供了有力支撑。然而，从创新生态系统的运行要求看，既有税制体系仍主要围绕企业内部研发活动展开，其制度逻辑更偏向于"点状激励"和"线性支持"，与创新生态系统所要求的网络协同、要素流动、长期演化和风险共担之间仍存在一定张力。因此，如何推动税制从"单点激励"走向"生态赋能"，实现制度供给与创新生态需求的有效适配，已成为税制改革亟待回应的重要问题。
（二）文献综述
关于税制与创新生态的关联研究，已取得较为丰富的成果。国际经验表明，税制优化与政策精准相结合是支持创新发展和优化创新环境的重要路径。国内研究大体沿着"制度构建-工具验证-协同治理"的脉络不断深化。在税制层面，已有研究既关注绿色税制体系的构建，也探讨税收通过收入分配调节、资源配置优化赋能新质生产力发展的作用机理，并对相关制度效应的区域异质性进行了分析。在政策工具层面，既有研究对固定资产加速折旧、环保税等政策的微观激励效果进行了检验。随着数字经济发展，研究视角进一步延伸至建立税制架构与政策工具的"宏观-微观"协同机制，以及税制与征管的数字化适配问题。总体来看，现有研究为理解税制支持创新的作用机理奠定了重要基础，但若从创新生态系统的运行逻辑出发，相关讨论仍有进一步深化空间。其一，既有研究多围绕税制架构或具体政策工具展开，尚未在宏观制度设计与微观激励效应之间形成统一的分析框架，对于税制如何适应多主体协同、多要素耦合以及创新全周期演化的系统考察仍显不足。其二，现有研究的关注重点仍集中于生产端和供给端激励，对于税制如何回应创新活动中的高风险、长周期成本，并进一步发挥风险分担和市场托底功能，关注相对有限。其三，在政策实施层面，现有研究对多部门协同联动的讨论尚不充分，尤其缺乏对跨部门认定、信息共享如何影响制度性交易成本的深入分析。基于此，本文立足创新生态系统的运行特征，不再将税制仅仅理解为激励企业研发投入的单一工具，而是将其视为塑造创新网络、引导要素升级、支持人才积累并分担创新风险的重要制度安排。围绕现行税制的适配性缺口，本文将进一步探讨税制优化路径及其实施保障机制，以期为优化税收支持创新的制度设计、提升税制与创新生态系统的适配水平提供理论参考。
二、创新生态系统视角下的税制适配性缺口
创新生态系统理论由美国学者詹姆斯・F・摩尔于1993年提出。该理论突破了线性创新观，强调创新是多元主体共同参与、协同演化的动态过程。作为理解数字经济时代协同创新的重要分析框架，该理论为审视创新政策的系统适配性提供了新视角。在这一框架下，对于支持创新的制度适配性判断，不能仅停留于其对企业研发投入的激励强度，还应进一步考察多元主体的稳定协同、创新要素的高效配置、知识与能力的积累传承，以及必要制度安排等因素。我国现行创新税制体系以研发费用加计扣除、高新技术企业税率优惠等为核心，在激励企业加大研发投入方面发挥了积极作用。但从创新生态系统的运行要求看，现行税制在理念设定与制度设计上仍较多延续"点状激励"和"线性支持"的路径，与创新生态所要求的网络协同、要素流动、持续演化和风险共担之间仍存在不适配性。
（一）激励对象的"单点化"与协同创新的网络化要求不匹配
创新生态系统的核心特征之一，在于创新不再主要依赖单一主体的封闭式研发，而是建立于知识溢出、联合研发、交叉授权和开放合作基础上的网络化协同。然而，我国现行创新税制的基本激励逻辑仍聚焦于单一企业内部研发活动。无论是研发费用加计扣除，还是高新技术企业认定，其制度设计与适用对象均以单体企业为中心。这种"点状激励"式的制度设计，与创新协同的网络化要求存在明显偏离。在产权归属复杂、成果收益共享的联合研发活动中，相关支出在税收优惠适用中往往面临更高的认定门槛和合规风险，客观上提高了企业参与开放式创新与协同研发的制度成本。现行税制虽然能够激励企业增加内部研发投入，却难以对跨主体协同创新形成有力引导，甚至在一定程度上抑制创新网络的生成与扩展。从实践成效来看，现行税制更偏重对研发投入"量"的激励，而对于通过主体间协同互动实现创新"质"的提升——尤其是知识整合与突破性创新的实现，支持仍显欠缺。
（二）要素激励的"同质化"与数据要素的异质性不匹配
从创新生态系统的运行逻辑看，数据要素的有效流动和高质量转化，是连接创新主体、促进知识扩散和提升系统协同效率的重要基础。在新质生产力框架下，数据已由一般性资源上升为关键生产要素。与传统资本、劳动要素不同，数据要素具有显著的场景依赖性、非竞争性和层级累积性，原始数据、脱敏数据、模型化数据、知识化数据等不同形态数据在价值密度和经济效用上也存在明显差异。然而，现行税收政策（主要体现为企业所得税中无形资产摊销与收益征税）对数据要素的税务处理，仍主要沿用针对传统专利、版权等无形资产的"同质化"模式，在成本摊销年限、收益确认方式与适用税率等方面未做区分。这种"一刀切"的税收处理方式，可能引发逆向选择与激励不足问题。企业开展数据清洗、标注、建模以及高质量数据集构建等高附加值活动，与仅进行原始数据简单采集、存储的低附加值活动，在税收成本抵扣与收益税负层面并未形成差别化待遇。这使得部分企业的投资更倾向于停留在数据要素价值链低端环节，因为向价值链高端攀升难以获得相应的税收边际收益。其后果是，我国数据要素市场长期处于低水平均衡状态，数据荒与数据堆现象并存，制约了数据产业向高价值、知识密集型阶段升级演进。
（三）人才激励的"单一化"与人力资本代际传承的要求不匹配
创新归根结底依赖于人的创造性活动，创新生态的可持续运行有赖于核心人力资本的持续积累与代际传承。现代人力资本理论认为，创新人才的价值实现通常包括当期劳务回报与长期知识资本化收益两个渠道。然而，现行人才税收优惠政策大多集中于前者，主要针对薪资、补贴等劳务性收入给予减免，而对于科技成果作价投资、股权奖励、成果转化收益等知识资本化所得，则缺乏系统性、持续性的激励安排。此外，现行税制对创新活动中的传承行为支持不足。培育青年创新人才、技能转移传递等具有长期价值的活动，难以转化为可抵扣的税收成本或可享受奖励的支出。这种激励维度的"单一化"导致了制度上的扭曲效应。其一，长周期价值创造型科研人员，尤其是从事基础研究和前沿探索的科研人员，因其价值实现往往更多依赖长期积累后的成果转化，而非当期薪酬收入，现行单一的劳务收入税收优惠难以匹配其价值实现模式，因此具有较强的实际税负感。其二，现行税制对知识传承和人才培养缺乏回应，削弱了资深人才培育接续力量的激励效应，加剧了关键隐性知识"人走技失"的风险，损害创新生态的可持续性基础。
（四）风险覆盖的"短期化"与长周期创新的不确定性不匹配
熊彼特创新理论指出，突破性创新本质上属于创造性破坏过程，伴生着极高的不确定性与失败风险。对于未来能源、量子科技、具身智能等未来产业而言，其技术研发周期往往较长，技术路线亦存在较大不确定性。我国现行税制在风险覆盖方面仍呈现明显的"短期化"特征。其一，相关税收激励主要作用于盈利企业，而对处于长期投入、持续亏损阶段的前沿科技企业，激励效应较为有限。其二，现行亏损结转年限（目前最长年限为10年）制度，难以充分覆盖企业长期甚至超长期研发的亏损成本。其三，现行税制尚未针对"研发失败"这一创新活动中的关键风险事件设计相应的补偿或抵免机制，致使沉没成本主要由企业自行承担，缺乏有效的风险分担渠道。这种风险覆盖的"短期化"特征，产生了明显的创新抑制效应。企业开展前沿技术探索的预期净收益，会因极高的试错税收成本而大幅降低，部分企业的决策会倾向于规避此类高风险、长周期的创新项目，导致市场在原始创新和前沿技术领域容易出现持续性的投资不足现象。这一现状与我国抢占未来科技制高点、培育发展新质生产力的战略需求存在差距，不利于创新生态的长期健康发展。
三、适配创新生态系统的税制优化路径
针对前述结构性适配缺口，有必要超越碎片化的政策修补，构建内在统一的"生态赋能型"税收制度体系。立足创新生态系统对多样性、连通性、动态性与可持续性的内在要求，本文从网络化协同、要素配置、人力资本传承、风险共担等四个维度，提出促进创新生态整体效能提升的税制优化路径。
（一）引入创新协同积分机制，增强创新制度激励
针对现行税制激励对象"单点化"而难以有效支持协同创新的问题，有必要探索引入创新协同积分机制。其核心逻辑是将税收优惠的激励对象，由企业内部研发行为适度拓展至跨主体协作行为，通过制度化方式显化并补偿协同过程中产生的正外部性与交易成本。该制度设计需聚焦三类知识溢出效应较强的协同场景。其一，产学研深度研发合作。可依据科技成果市场转化收入计提积分，并向高校、科研院所等知识供给方适度倾斜，以补偿其基础研究投入。其二，大企业技术开放。可依据中小企业使用大企业开放专利或技术后形成的增量收益计提积分，引导大企业发挥创新策源与扩散功能，强化其在生态中的枢纽作用。其三，数据要素共享。可依据共享数据资源的数量、质量及价值层级计提积分，促进高价值数据要素流动和再利用。积分可在合作主体之间按照协议进行分配，并在特定规则下实现有限流转，从而形成具有一定激励功能的"协同资产"。其中，企业获得的积分可用于抵减应纳税额，高校等非营利机构则可据此获得科研设备采购退税或财政补助配套支持。其制度意义在于，通过创设可识别、可分配、可转化的协同激励载体，将原本难以直接货币化的协同贡献转化为可兑现的税收利益，从而降低创新网络构建与维持的制度性交易成本，增强多元主体参与协同创新的内生动力。
（二）实施数据要素分级税收优惠机制，提升要素配置效率
针对现行税制对数据要素激励"同质化"而难以回应数据价值分层特征的问题，有必要建立数据要素分级税收优惠机制，依据数据要素的价值密度、处理深度和应用广度，实施分类税收安排。具体而言，可由具备公信力的第三方机构对符合高价值标准的数据要素进行认定，例如用于算法训练的高质量标注数据集、经过深度清洗和建模的行业数据库，以及合规的跨境流通数据包等。经认定的数据要素，可在成本端和收益端享受双重税收激励。在成本端，允许企业购置或开发支出适用较短摊销年限或加速折旧政策，以加快投资回收；在收益端，对企业超额收益（相对于行业平均水平）给予一定期限的所得税减免。对于一般性的数据存储和处理活动，则维持现行中性税收安排。其制度逻辑在于矫正信息不对称和外部性导致的要素市场失灵。高价值数据要素通常具有高固定成本、低边际复制成本的特征，且社会收益往往显著高于私人收益。分级税收优惠实质上是对这一正外部性的制度性补偿，以提高企业投资高价值数据的边际回报，促使其由低层次数据囤积转向高附加值的数据治理与知识化开发，进而推动数据要素市场向价值链高端演进。
（三）推行创新人才双层激励机制，统筹长期回报与知识传承
针对人才激励"单一化"问题，有必要构建覆盖人才价值实现与知识传承全周期的双层税收激励体系。其一，建立创新收益分层激励机制，着力缓解高价值创新人才长期回报税负感较强的问题。对于科技成果转化收入，可在遵循税收公平原则的基础上实施差异化激励，借鉴超额累进税率原理但实施反向调节，对符合条件的高水平创新收益适度降低实际有效税负，并对国家级创新荣誉的奖金收入给予免税待遇。其制度意义在于，通过税制确认创新人才对其智力成果的合理收益权，强化其创新回报预期，从而提升税收制度对突破性创新活动的激励强度。其二，建立技术传承税收抵免机制，着力回应隐性知识代际转移激励不足的问题。对于在培养青年科技人才、优化研发团队年龄结构、推动关键技能和经验传承等方面发挥显著作用的研发带头人，可允许其按照一定标准享受个人所得税抵免。其实质在于，将"传帮带"等知识传承行为纳入税收激励范围，通过制度化补偿内化其正外部性，增强资深创新人才培养接续力量的内生动力。
（四）设计长周期研发抵免机制，强化创新风险共担
针对现行税制风险覆盖"短期化"的制度短板，有必要围绕核心技术攻关，探索建立长周期研发抵免机制。该制度设计的关键在于建立与研发活动高风险特征相匹配的税收支持规则。其一，可根据项目技术难度、研发周期和战略重要性，设置差异化抵免比例。其二，对符合研发费用加计扣除范围的失败项目支出允许纳入抵免范围，形成对创新试错成本的制度性补偿。其三，适度延长抵免额度结转期限，并探索在符合条件的企业内部实行有限转移，以提高长期亏损状态下科技企业对税收优惠的可及性。这一路径的设计，基于风险共担与期权价值理论。政府通过税收工具分担部分研发风险，降低前沿技术探索的试错和沉没成本，从而改善企业对颠覆性创新项目的收益预期，实质上是为社会获取未来战略性产业的看涨期权支付权利金。
四、推动税制优化路径实现的保障机制
为确保上述税制优化路径能够有效嵌入创新生态系统并持续发挥制度效能，有必要同步构建与之相适应的实施保障体系。
（一）完善多部门协同治理机制
创新活动的跨领域、跨主体特征决定了税制创新必然涉及科技、工信、教育、知识产权和税务等多个部门。为此，应完善"数据共享、标准互认、协同治理"的征管机制。依托全国统一政务数据平台，健全创新税制协同管理模块，实现企业研发项目备案、协同协议存证、数据资产认定等关键数据的跨部门核验与分类调用。建立跨部门联合认定与裁定机制，对创新协同积分效力、高价值数据资产资格认定、长周期研发项目属性等复杂事项实行协同审核和集中处理，以降低企业制度性遵从成本，提高政策执行的准确性与一致性，防止税制创新在实施环节出现偏差或失真。
（二）建立动态评估与调整机制
创新生态系统始终处于动态演化之中，税制作为其制度环境的重要组成部分，也应具备相应的动态调适能力。为此，应建立嵌入政策全生命周期的"监测-评估-反馈-优化"闭环机制。在各项创新税制设计之初即设定明确、可量化的目标，如协同研发占比提升、高价值数据投资增长、人才集聚效应增强等，并由独立第三方机构定期开展政策绩效评估，重点关注政策对创新网络结构、要素配置效率、人才流动方向等生态性指标的中长期影响。建立公开透明的参数调整机制，根据评估结果对积分兑换规则、适用范围、抵免比例等关键制度参数进行适时优化，以增强税制对创新环境变化的响应能力，避免制度僵化和政策失灵。
（三）健全数字化风险防控机制
激励性税制的强化往往伴随着政策套利和合规风险的上升。为此，应运用数字技术，构建覆盖事前预警、事中监控与事后核查的全链条风险防控机制。运用区块链技术对创新协同积分、数据资产交易凭证等关键信息进行存证和流转追溯，提升信息真实性、完整性和可核验性。运用人工智能模型辅助识别研发费用归集的相关性、协同行为的真实性等复杂问题，提高风险识别和审核效率。依托大数据完善纳税人创新行为画像与信用评价体系，对异常申报、虚假协同、违规套利等行为实施智能预警和分级响应。将风险防控嵌入税收征管全过程，以提升对投机套利行为的精准识别和有效治理，维护税收公平、财政可持续性及创新生态的良性运行。
（本文为节选，原文载《山东宏观经济》2026年第1期）
