減稅如何影響企業高質量創新？

陳志勇 張春雨 陳思霞

摘 要：以高質量創新促進中國經濟高質量發展是貫徹新發展理念的重要途徑，企業是市場的主體也應當成為技術創新的主體。近年來的減稅政策是否推動企業高質量創新成為值得關注的議題?；?011-2019年滬深A股上市公司面板數據，采用漸進式雙重差分模型，以固定資產加速折舊政策為例，探究了減稅對企業高質量創新產生的影響。研究表明：（1）減稅顯著推動了企業高質量創新的發展，該結論經過一系列穩健性檢驗后依舊成立;（2）減稅主要通過“外延擴張”推動企業高質量創新，政策實施后新增的創新產出數量是推動企業創新質量提升的主要機制，但該政策未能“縱向深化”原有創新的質量，平均專利質量并未提升;（3）減稅對企業高質量創新的影響存在異質性效果，其對非制造、規模較大以及存續時間較長企業的激勵效果更佳。鑒于此，政府應繼續實施減稅政策，同時為了發揮更為廣泛的激勵效應，也應做出諸如增強減稅普惠性、分層次有針對性地優惠以及注重政策組合效應等調整。

關鍵詞：減稅;高質量創新;雙重差分模型

一、引言

2020年10月，黨的十九屆五中全會通過了關于“十四五”規劃和“2035遠景目標”的建議，文件明確提出要“堅持創新驅動發展，堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位”，并且“到2035年要基本實現社會主義現代化遠景目標，進入創新型國家前列”。以高質量創新引領高質量發展是全面提升我國經濟發展質量和效益的重要驅動力量。[觀點來自人民網：http：//theory.people.com.cn/big5/n1/2020/1229/c40531-31982995.html。]據世界知識產權組織（WIPO）統計，2011-2020年中國專利申請量由16398件增加至68720件，世界排名穩居前五，且至2019年起位居榜首。而國家創新指數僅從 46.43分提高至53.28分，排名由第29位上升至第14位，未能進入前十，上述趨勢詳見圖1。[ 為明晰近年來我國創新發展情況，我們從數量和質量兩個角度，選取世界公認的創新型國家（英國、瑞士、瑞典、美國、荷蘭）與其進行對比，圖1中左圖為各國PCT專利申請數量的變化趨勢，右圖為各國創新指數變化趨勢。其中，以PCT專利申請數量表示創新數量，以國家創新指數表示創新質量，數據皆來源于世界知識產權組織官方網站，具體為：2011-2020年各年度《專利合作條約年度回顧》與《創新發展指數（GII）》。對比發現，十年間我國創新數量激增，且于近年趕超美國，榮居榜首，但創新質量與創新型國家仍有較大差距;反觀所選創新型國家，除美國外，其他國家專利申請數量較低，均在10000件以下，但其創新發展指數卻穩居前列，說明其整體創新質量較高。]趨勢表明，我國雖在創新數量層面取得了巨大優勢，但創新質量未達到理想水平，與典型的創新型國家仍存在一定差距。企業作為我國市場活動的基本經濟組織，其創新質量與國家創新發展水平息息相關。近年來，我國為減輕企業的經濟負擔推行了大量的減稅政策，這種減稅是否具有及如何產生高質量創新效應？其效應的強度及特點如何？這是本文研究的核心內容。

企業的創新行為及創新質量受多種因素影響，包括：企業治理結構（Balsmeier 等，2017）、所處經濟周期的階段（Makridis 和 Mcguire，2020）、知識在國家或地區的溢出效應（Kwon 等，2020;Duan 等，2021）、專利發明者的特征（Criscuolo 和 Verspagen，2008）以及相關法律規定（李建強、趙西亮，2020）等。近年來，更多的文獻開始關注產學研合作（劉斐然等，2020）、環境規制（胡江峰等，2020）、國家級開發區設置（楊波、李波，2021）以及研發補貼（白旭云等，2019）等國家政策對企業高質量創新的影響，稅收政策作為國家宏觀調控的主要工具，也是不可忽視的重要因素。一類文獻以減稅或企業稅費返還總額衡量減稅的總體效果并以此為研究對象，探究減稅與企業創新之間的關系。部分學者認為減稅能夠降低企業的研發成本，顯著促進企業的創新行為，李香菊、楊歡（2019）以創新投入為切入點，發現減稅對企業短期和長期的技術創新均可發揮激勵效用;伍紅、鄭家興（2021）則以創新效率為關注點，發現減稅降費可以正向且顯著地影響企業的創新效率。當然，也有學者認為稅收優惠政策會對創新產生擠出效應，反而抑制了企業創新的提升（張濟建、章祥，2010）。另一類文獻以政策沖擊或稅制改革代表減稅效應，探究減稅政策或改革的沖擊對企業創新產生的作用。一方面，王桂軍、曹平（2018），賀康等（2020），高正斌等（2020）以及石紹賓等（2020）分別利用“營改增”稅制改革、“研發加計扣除”政策、“企業所得稅分享”改革以及“固定資產加速折舊”政策探究了減稅對企業創新行為的影響，發現上述減稅政策皆正向且顯著地激勵了企業的創新行為。此外，國外學者Czarnitzki 等（2011）也對加拿大“R&D稅收抵免”政策進行了探討，發現稅收抵免增加了企業層面的創新投入，由此引發的R&D活動也對創新產出產生了顯著的正向影響。另一方面，也有部分學者對此持否定意見。韓仁月、馬海濤（2019）在分析不同稅收優惠方式對企業研發投入的影響時發現，固定資產加速折舊政策并未顯著促進實驗組企業的創新投入;王瑤等（2021）從企業創新效率角度分析，認為“營改增”稅制改革雖然在一定程度上促進了企業增加研發投入，但卻未能使其創新產出數量得到同步增長，最終導致其創新效率的下降。由此觀之，減稅究竟對企業的創新行為和創新水平產生何種影響，學術界尚未得出統一結論。同時，上述文獻大多以創新投入、創新產出數量或創新效率衡量企業創新，雖然也有文獻以“創新質量”命名，但其仍采用不同類型的專利產出數量或占比進行測算，并不能準確地反映企業創新質量水平。創新質量是創新活動的后置環節，也是對創新主體創新有效性的衡量。高質量創新通常用來形容創新產出成果，是指具有高溢出效應及應用價值的成果（趙玉林等，2021），利益關注者對創新成果的認可度是評價其的重要標準。因此，應使用能夠體現出企業創新外溢性和成果被認可度的指標對其進行測度。那么，中國減稅政策對企業高質量創新究竟產生了何種影響？目前，該方面的研究還較為薄弱，值得加以深入探討。gzslib202204012143

在本文的研究中，我們基于全面實施減稅降費政策的背景，借助了一項企業所得稅減稅政策，評估了減稅對企業高質量創新的影響。具體而言，本文借助2014年和2015年實施的固定加速折舊政策，以2011-2019年滬深A股上市公司為樣本，構建面板數據的漸進式雙重差分模型，從理論和實證方面探究上述問題。研究表明，該減稅政策顯著提升了試點企業的創新質量。該政策主要通過“外延擴張”推動企業高質量創新，但遺憾的是該政策未能“縱向深化”已有創新產出的質量，試點企業創新質量的提升主要依賴于政策實施后的新增專利。另外，該政策對企業高質量創新的激勵效應受企業規模、年限以及行業類型等特征的影響，充分考慮企業異質性特征也為未來細化政策提供了借鑒意義。

本文的邊際貢獻主要體現在以下三個方面：第一，從創新質量視角，豐富了減稅對企業創新影響的相關研究。已有研究多以研發投入、專利數量或不同類型專利占比衡量企業創新，未能真正反映企業的高質量創新水平。本文以創新質量為切入點，評估減稅對企業高質量創新的影響。第二，進一步明確了企業創新質量的測度方法，使研究結論更具準確性。關于創新質量的研究，已有文獻多以不同類型的專利數量或占比進行測度，這實際仍可歸類為創新數量層面，且結論容易受到"策略性"創新的影響。因此，本文使用專利被引用數代表企業的創新質量，該指標可在一定程度上體現出企業創新的外溢性以及創新成果的被認可度，以此測算所得出的結論具有可靠性。第三，完善了減稅推動企業高質量創新的機制路徑?，F有文獻大多分析減稅對創新投入或創新數量的影響路徑，本文在已有研究的基礎上，進一步延伸減稅對企業創新影響的內在機制，發現其主要通過“外延擴張”推動企業的高質量創新。

本文后續結構安排如下：第二部分主要介紹了固定資產加速折舊政策減稅的制度背景，并結合相關理論分析提出研究假設;第三部分是實證方案設定與說明;第四部分為實證結果的匯報與分析;最后為結論與建議。

二、制度背景與研究假設

（一）制度背景

為實現建設創新型國家的目標，截至2019年，相關部門共推出了89項稅收優惠措施。其中，固定資產加速折舊政策（簡稱加速折舊政策）是一項具有代表性的稅收激勵政策。2014年10月，財政部和國家稅務總局聯合發文《財政部 國家稅務總局關于完善固定資產加速折舊企業所得稅政策的通知》（財稅〔2014〕75號），正式頒布并實施了“固定資產加速折舊”政策。該政策為非強制性政策，允許試點行業內的企業根據自身購置固定資產的情況，選擇是否采用以加速折舊或縮短年限的方法對實施時點后的新購固定資產進行加速折舊。隨后，為進一步擴大該政策的影響力度，有關部門又于2015年9月和2019年4月頒布進一步擴大政策適用范圍的通告——財稅〔2015〕106號和財稅〔2019〕66號文，[ 《財政部 國家稅務總局關于進一步完善固定資產加速折舊企業所得稅政策的通知》（財稅〔2015〕106號）;《財政部 國家稅務總局關于擴大固定資產加速折舊優惠政策適用范圍的公告》（財稅〔2019〕66號）。]將六類行業擴大至十類，隨后擴展至整個制造業，演進過程詳見表1。為保證所選樣本在政策實施前后的可比性，本文主要探究2014年和2015年固定資產加速折舊政策對企業高質量創新的影響。

減稅是一種通過減輕企業的納稅負擔或延遲企業納稅義務給予企業支持的事后激勵政策（胡華夏等，2017），固定資產加速折舊政策是政府支持企業技術創新的重要減稅政策之一，其發揮作用的模式主要是后者。該政策通過對企業固定資產折舊層面的優惠條款，實現對企業技術升級的支持。依據會計核算準則可知，折舊年限和折舊方法是影響固定資產每年計提折舊金額的主要因素。

從折舊年限方面看，折舊年限雖無法改變固定資產計提折舊的總額，但原值相同的固定資產會因其存在的差異產生年折舊額度的不同。通常，年限越長，每年可計提的折舊額度就越低，可抵扣的稅額也越少，進而其可享受到的減稅優惠相對較低。固定資產加速折舊政策中的一項優惠條款便是允許試點企業對其在政策實施時點后新購置的固定資產縮短年限進行折舊。從折舊方法來看，除企業通常采用的“直線法”以外，會計準則中還明確提出了“雙倍余額遞減法”和“年數總和法”兩種加速折舊的方法，使用該類方法雖不能增加固定資產折舊的總額，但可以改變折舊額度的時間分布，提升固定資產前期計提折舊額度，降低其投資風險，這也是固定資產加速折舊的優惠條款之一。上述兩方面說明，固定資產加速折舊政策雖并未影響累計折舊總額，但可以通過改變企業年折舊額來影響企業對應時期的稅負水平，緩解企業固定資產投資初期的資金壓力，降低投資風險，激勵企業加快設備更新換代，并以此提升企業的創新技術水平。

實際上，上述減稅效應是在考慮貨幣時間價值時產生的，現舉例說明實施該政策可使企業獲得的稅收優惠額度。假設所得稅適用稅率為25%的企業購進原值200萬元、預計凈殘值為0、使用年限為5年的固定資產，借鑒Zwick 和 Mahon（2017）以及劉啟仁等（2019）的經驗，我們將貼現率設定為7%，計算得出企業采用不同折舊方法最終所能獲得可抵稅額的現值，詳見表2。

相較于“直線法”，其他三種加速折舊方法可以獲得額外稅收優惠的現值分別為：2.16萬元、1.98萬元和2.94萬元。我們將以上事例轉化為適用于普遍情況的計算式（詳見式（1））。

Pa-s=∑Mt=111+rt-1×Dat×T-∑Mt=111+rt-1×Dst×T=∑Mt=111+rt-1×Dat-∑Mt=111+rt-1×Dst×T（1）

其中，Pa-s為使用直線法計提折舊與使用加速折舊法計提折舊產生的可抵稅額的現值差異;M為企業購進的M類固定資產;t為時間;Dst和Dat分別為第t年使用“直線法”和加速折舊法計提的年折舊額;T為企業所得稅率。顯然，加速程度越高，初期稅負壓力越小;且折現率和所得稅率越高，企業獲得的額外減稅紅利就越大。因此，該政策的實施可以有效緩解企業的資金負擔，激勵企業增加其創新投入。gzslib202204012143

（二）研究假設

正如前文所述，固定資產加速折舊政策實際上是通過改變稅負分布和獲取額外可抵稅額現值紅利來激勵企業的創新行為。該政策不僅可以使企業降低固定資產購置初期的課稅負擔，讓政府成為企業的投資合伙人與風險共擔者，還能夠從現值角度為企業獲得額外的減稅優惠，在一定程度上緩解企業的資金負擔，增加現金流量降低融資約束，使企業擁有增加先進設備和專業技術人才等創新投入的自主權。創新投入是高質量創新的開端，且更為先進的設備和具有專業素質的人才正是提升企業創新產出質量的必要條件。因此，我們認為該減稅政策以創新投入為切入點，可以促進企業的創新產出，提升企業的創新質量。據此，我們提出本文的基本假設：

假設1：減稅對企業的高質量創新產生激勵作用。

創新投入是創新產出的基礎，那么，創新投入又將通過何種機制推動企業的高質量創新發展？企業會做出何種創新策略選擇？我們認為，主要存在以下兩種創新策略可供企業選擇，外延擴張策略（Extensive Strategy）和縱向深化策略（Intensive Strategy）。

一方面，企業創新質量的提升可能源于其創新數量的增長，我們將以數量增長推動質量提升的策略稱為“外延擴張”策略。雖然，創新投入是一項具有高風險、長周期特征的企業投資活動，但大量且有針對性的增加創新投入可以相應促進其創新產出數量。為提升企業發展水平，管理者往往會根據市場需求進行開源式的創新，彌補既有領域中技術創新的空缺或進軍新領域尋找創新突破口，并將政策提供的“無息貸款”投資于此。由于新增區域未有技術與之對比，其對創新成果的包容性相對較強，使企業申請專利的可能性增大，并由此激發其新增專利的數量，創新質量也隨之得到提升。同時，新領域的創新突破往往能提升企業在同行業中的地位，由新技術衍生的產品更能得到消費者的青睞，其他企業也會增加對其的關注，其專利被引數也可得到相應的增加。

據此，我們提出以下假設：

假設2a：減稅可以通過“外延擴張”推動企業的高質量創新。

另一方面，企業創新質量的提升也可能源于其對已有創新產出的再深化，我們將以深化原有創新產出提高創新質量的策略稱為“縱向深化”策略。相較于技術空缺區域或新開發領域，企業更加熟悉自身原有專利與技術，且擁有與之對應的、相對完善的人力資本與基礎設施。并且，通常企業已有的創新產出往往與其主營業務或主營產品密切相關。因此，利用減稅紅利購置更為先進的設備，增大對原有專利技術的創新投入，對其進行再優化，從而增加企業專利的平均被引次數，也是企業提升其創新質量水平的重要途徑之一。

據此，我們提出以下假設：

假設2b：減稅可以通過“縱向深化”推動企業的高質量創新。

三、樣本選擇與模型設定

（一）樣本選擇與數據來源

考慮到樣本數據的可及性和完整性，本文以滬深A股上市公司為研究樣本，設定2011-2019年為總體樣本期間。由于政策實施與企業創新質量提升之間存在時滯性，故創新質量指標的實質樣本期間為2012-2019年，其他變量均以2011-2018年為樣本期間。本文所使用的樣本數據總體來源于中國研究數據服務平臺（CNRDS）、國泰安數據庫（CSMAR）和萬得數據庫（Wind）。其中，關于企業創新行為（投入、數量、質量）的相關數據主要來源于國泰安數據庫，缺失數據由中國研究數據服務平臺和萬得數據庫進行補充;行業環境與企業財務數據主要來源于國泰安數據庫。

進一步，為確保研究數據的質量，本文對所使用的數據進行如下處理：（1）為避免異常狀態企業的相關數據對本文實證結果產生影響，剔除樣本期間內ST、ST*和PT狀態的企業;（2）由于金融類企業使用不同的會計準則規范，出于樣本指標可比性的考慮，剔除金融類企業;（3）出于對樣本完整性的考慮，剔除2014年后上市及數據嚴重缺失的企業;（4）為降低異常值對研究結果的影響，本文對所有連續性變量在小于1%和大于99%的水平上進行縮尾處理。

（二）變量選擇與測度

1.被解釋變量

本文研究的主要問題是減稅對企業高質量創新的影響，因此，本文以企業高質量創新為被解釋變量?，F有文獻大多以發明專利或實用新型專利申請量（王宗軍等，2019）、發明專利授權量或授權率（施建軍、栗曉云，2019;俞立平，2020）衡量企業創新質量，但是這些指標的代表性具有一定的爭議。部分學者認為使用該類指標對高質量創新進行衡量有失偏頗，我國部分專利產出存在“策略性”迎合的可能，應選擇可以體現出專利外溢效應的指標（鄧向榮、馮學良，2021），使用該類指標也能夠在一定程上反映出企業創新成果的被認可度。為此，我們借鑒Aldieri（2014）的做法，以企業專利被引用次數測度創新質量，同時，考慮政策發揮效應存在時滯性且企業專利從申請至被引用也需一定的周期，故本文最終選擇以“t+1期企業專利被引用次數+1的自然對數”（Quality）為衡量被解釋變量的指標。

2.主要解釋變量

本文主要以2014年和2015年固定資產加速折舊政策為例，研究減稅與企業高質量創新之間的關系。為此，本文的主要解釋變量為表示“企業是否受2014年或2015年固定資產加速折舊影響”的虛擬變量（DID）。當樣本企業屬于政策試點行業范圍且處于政策實施時點以后，DID賦值為1，設為實驗組;其余情況賦值為0，設為對照組。其中，劃分上市公司行業分類的《上市公司行業分類指引》（證監會〔2012〕31號）雖參照《國民經濟行業分類》（GB/T4754-2011）制定，但由于兩個文件在分類方面的詳略程度存在差異，因此，我們依據企業主營業務范圍和主營產品對無法直接識別的中類行業進行手動篩選。[文教、工美、體育和娛樂用品制造業（C24），化學原料和化學制品制造業（C26），醫藥制造業（C27）以及橡膠和塑料制品業（C29）大類下各企業的中類分類均采用手工識別的方式，并根據識別結果劃分其所屬組別。]gzslib202204012144

3.機制變量

本文一共設置了融資約束、創新投入和創新數量三項機制變量，探究減稅政策對企業高質量創新的影響路徑。其中，借鑒學者先前的研究，我們分別以“KZ指數”（魏志華等，2014）、“當期研發投入/當期期末總資產”（李香菊、楊歡，2019）和“當期專利申請數+1的自然對數”（石紹賓、姚淼，2020）測度上述變量。

4.控制變量

考慮到影響企業創新質量的因素較多，本文借鑒學者先前的經驗，選取了一系列控制變量，包括：企業規模（Size）、股東持股（Share）、財務杠桿（Lev）、凈資產收益率（ROE）、總資產增長率（Growth）、現金持有（Cash）以及行業競爭度（HHI）。同時，為了考察政策對相關變量收斂性的影響，我們在不同的回歸模型中引入趨勢控制變量（Var_base_trend），在后文相應部分會有詳細說明。以上所述變量的具體測算方法和描述性統計結果詳見表3。

（三）模型設定

1.基準回歸模型設定

固定資產加速折舊政策屬于漸進推行的政策，各行業實施該政策的時點存在差異，由于該政策是由國家相關部門制定并頒布，并非企業內部行為，因此，其屬于外生政策沖擊的范疇?；诖?，我們將該政策視為準自然實驗，為盡量避免由內生性問題導致的結論偏誤，本文采用漸進式雙重差分模型探究該政策是否促進企業高質量創新的發展，設定的基準回歸模型如下：

Qualityit=β0+β1DIDit+∑kβkControlkit+ui+ut+εit（2）

其中，i表示企業，t表示時間;Controlit為除趨勢變量以外的控制變量，同時考慮到企業創新質量可能存在收斂效應，因此模型中我們也加入了創新質量的時間趨勢控制項（Quality_base_trend）;ui和ut為固定效應虛擬變量，分別控制個體和時間效應;模型中涉及的其他變量含義如前所述。由于我們使用的數據為面板數據，表示企業組別（實驗組或對照組）和政策實施前后的虛擬變量分別被ui和ut吸收，所以，我們只需在模型中引入其交互項DIDit。在上述模型中，我們關注的是主要解釋變量的系數β1，結合理論分析，預期其顯著為正。

2.平行趨勢檢驗

實驗組和對照組在政策前存在“共同趨勢”是雙重差分模型估計結果具有可靠性的基本假設，如果在固定資產加速折舊政策實施前，實驗組和對照組企業的創新質量水平已存在非平行的發展趨勢，那么以此模型得到的結論是不具備準確性的。為此，我們首先對所設定的基準回歸模型進行平行趨勢檢驗，具體檢驗方法如下：

Qualityit=β0+∑3τ=-3βτI（I=1，if t=treatyear+τ）+∑kβkControlkit+ui+ut+εit（3）

其中，控制變量以及固定效應的設置與基準回歸模型保持一致。τ表示政策前后的各個時點，treatyear表示企業實施固定資產加速折舊的時間，若當年是該企業實施固定資產加速折舊的前一年（τ=-1） ，則 I 賦值為 1，否則為 0;依次類推。在此，我們著重關注政策實施前三期到實施后三期的動態趨勢（加速折舊政策實施三年之后的年份全部納入實施后的第三期），同時，將政策實施前一期作為基期，如果基準回歸模型滿足平行趨勢檢驗的要求，則政策前期的系數應無法通過顯著性檢驗?；谝陨戏治?，本文對模型（3）進行估計，并將結果繪制成圖2。

圖2結果表明，在固定資產加速折舊政策實施以前，實驗組企業和對照組企業的創新質量水平并不存在顯著的差異，政策前期的估計系數并未通過顯著性檢驗，基準模型滿足平行趨勢假設，可有效降低由內生性問題帶來的結論偏誤。值得注意的是，加速折舊政策的實施當期和后一期，雖然其系數為正，但并未通過顯著性檢驗，說明政策的實施與產生效應之間存在時滯性，這符合我們的預期。改革后兩期系數則顯著為正，先上升后下降，說明政策對企業高質量創新開始發揮其正向激勵效用，但效用達到一定的峰值后將會逐漸減弱，持續性較短。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸分析

根據前文理論分析與模型設定，我們采用模型（2）實證分析固定資產加速折舊政策對企業高質量創新所產生的影響，具體結果詳見表4：列（1）中，我們未對全樣本進行任何控制，其估計結果顯著為正;列（2）和列（3）中，我們逐步加入企業個體和時間的固定效應，其結果依舊顯著為正;列（4）中，為更加準確地考察政策對企業創新質量產生的影響，我們以2011年各企業創新質量水平為基期，構造其與趨勢的交互項（Quality_base_trend）并將其置于回歸模型中，[我們以年份為依據構造時間趨勢指標Trend，將2011-2018年分別賦值為1～8（后文中所涉及的趨勢指標構建方法皆同，不再贅述），并將其與以2011年各企業創新質量水平為基期構建的創新質量基期指標Quality _ base做交互項，得到創新質量趨勢控制變量Quality_base_trend（后文中所涉及的趨勢控制變量構建方法皆同，不再贅述）。]其系數顯著為負，但我們所關注的關鍵系數仍顯著為正;列（5）中，我們將所有的控制條件放入模型中，所得關鍵系數為正且通過顯著性檢驗。以上五列檢驗中，關鍵系數均在1%或5%的水平下顯著為正。

結果表明，固定資產加速折舊政策顯著提升了試點企業的創新質量，該政策對企業實現其高質量創新發揮了激勵作用，基本假設得以驗證。其中，趨勢控制變量系數顯著為負，表明企業創新質量本身也存在一定的收斂性，基期前創新質量較高的企業隨著時間的發展，其質量提升幅度相對較小;而基期前創新質量較低的企業則反之。

（二）穩健性檢驗

在基準回歸檢驗中，我們發現固定資產加速折舊這一減稅政策對企業高質量創新發展存在顯著的激勵效應。為保證上述結果的準確性與可靠性，我們將采用以下六種方式對基準回歸結果進行穩健性檢驗。gzslib202204012144

1.縮短樣本區間

自2016年5月起，國家有關部門相繼發布了一系列政策文件，全面推進“營改增”稅制改革，為盡量降低此次改革對基準回歸結果產生的政策混雜效應，我們將研究區間縮短至2015年，結果列示于表5的列（1）中。結果顯示，縮短樣本區間并未改變關鍵系數的顯著性與方向，皆與基準回歸結果保持一致，說明基準估計結果具有一定的穩健性，“營改增”稅制改革并不影響本文所得到的基準結論。

2.縮減樣本企業

固定資產加速折舊政策是一類系列政策，該政策由2014年提出，又分別于2015年和2019年擴大其試點行業范圍。由于我們使用“t+1期企業專利被引用次數+1的自然對數”衡量企業創新質量水平，該變量的實際樣本區間為2012-2019年，因此，基準回歸所得結論可能會在一定程度上受到2019年政策擴圍的影響，產生系列政策內部的混雜效應。為此，我們剔除了2019年新增試點行業中包含的企業，再次進行回歸，結果列示于表5的列（2）中，該結果仍顯著為正，說明基準回歸結果是具有可靠性的，2019年固定資產加速折舊政策擴圍并不影響基準結論。

3.加入控制變量與政策實施前后年份虛擬變量的交互項

考慮到企業或行業的特征可能在政策實施前后對企業創新行為的影響存在差異，在此我們定義變量Post為政策實施前后年份的虛擬變量。將政策實施前的年份賦值為0，實施后的年份賦值為1，并將其與除趨勢外的其他控制變量做交互項（Control×Post）加入模型中，結果如表5列（3）所示，關鍵系數的方向與顯著性保持不變。

4.加入政策前控制變量均值與時間趨勢的交互項

政策實施前的企業特征也可能會對企業的創新行為產生差異性影響，存在一些時間層面上的趨勢?；诖瞬孪?，我們將政策前控制變量的均值（Control_mean）與時間趨勢做交互項（Control_mean×Trend），并將其納入原本模型中，詳見表5中第（4）列結果，關鍵系數顯著為正，基準回歸結果具有準確性。

5.更換被解釋變量

技術進步是企業高質量創新的重要表現之一，為進一步驗證基準回歸模型結果的準確性，借鑒劉維剛、倪紅福（2018）的觀點，我們以全要素生產率（TFP）代表企業技術進步，并將其作為基準模型中被解釋變量的替換變量，再次進行回歸，詳見表5第（5）列。替換被解釋變量后的回歸結果再次證明，基準回歸所得結論依然成立。

6.變換模型設定形式

受所處行業的影響，政府可能會在不同的時點出臺針對某類行業的細化政策，對企業創新質量的提升產生一定效用，影響本文基準回歸所得結論。為此，我們更換模型的設定形式，加入行業固定效應（uj）和時間固定效應的交互項（uj×ut），在更嚴苛的固定條件下對基本結論繼續進行檢驗，結果匯報于表5列（6），政策變量的估計系數依舊為正向且顯著。這在一定程度上緩解了由遺漏變量導致的內生性問題，基準回歸所得結論是具有穩健性的。

（三）機制檢驗

1.融資約束與創新投入

正如理論分析部分所述，固定資產加速折舊政策可以通過改變企業固定資產的折舊年限和折舊方法影響企業的稅負分布，相當于給予企業一筆“無息貸款”，緩解企業投資初期的資金負擔。在考慮貨幣時間價值的條件下，該政策還會為企業帶來一定的稅收優惠激勵，增加企業現金流，緩解企業融資約束和資金壓力，成為促進企業創新投入的動力之一，而創新投入的增加是企業高質量創新的開端。接下來，我們采用漸進式雙重差分模型，以企業創新投入（RD）為被解釋變量，檢驗固定資產加速折舊政策對企業創新投入激勵效應的作用路徑，具體如下：

RDit=α0+α1DIDit+α2KZit×DIDit+α3KZit+∑kβkControlkit+ui+ut+εit（4）

在上述模型中，我們借鑒魏志華等（2014）的方式，以KZ指數衡量企業的融資約束程度，計算公式為：KZ= -10.93074×經營性凈現金流/上期總資產-34.11533×現金股利/上期總資產-5.081387×現金持有/上期總資產+4.746103×資產負債率+0.5463714×托賓Q。并且 ，以此為基礎構建了政策沖擊的虛擬變量與融資約束的交互項（KZ×DID），其余各變量含義與前文一致，回歸結果列于表6。

在列（1）中，我們主要考察固定加速折舊政策對企業創新投入的直接影響，主要關注政策評估系數，其結果顯著為正。后面幾列我們著重檢驗該政策是否可以通過緩解企業融資約束從而激勵其創新投入，主要關注交互項的估計系數。在列（2）中，我們未置入任何控制條件;列（3）至列（5）中，逐步加入時間固定效應、個體固定效應以及控制變量，其結果都在1%或5%水平下顯著為正。結果表明，固定資產加速折舊政策可以通過“無息貸款”緩解企業融資約束，降低其資金負擔，使得企業擁有更多地投資自主權，增加創新投入。

2.創新投入與創新數量

在上一部分中，我們驗證了固定資產加速折舊政策對企業創新投入的激勵效應。創新投入是創新數量增加的基礎，而創新數量的增加是提升企業創新質量水平的重要因素。接下來，我們將借助中介效應模型，實證探索加速折舊政策激勵企業創新數量增加的路徑，具體模式設定如下：

Patentit=a0+a1DIDit+∑kakControlkit+ui+ut+εit

RDit=b0+b1DIDit+∑kbkControlkit+ui+ut+εit

Patentit=c0+c1DIDit+c2RDit+∑kckControlkit+ui+ut+εit（5）

模型（5）中，我們以創新產出數量（Patent）為被解釋變量，政策沖擊（DID）為解釋變量，創新投入（RD）為中介變量，其余變量含義與前保持一致，結果詳見表7。gzslib202204012144

列（1）所示結果說明固定資產加速折舊政策對企業創新數量具有正向顯著影響;列（2）和列（4）所得結果均可表明固定資產加速折舊政策可顯著促進企業創新投入的增加，這與上一小節中所得結論一致。然而，當我們將創新投入作為中介變量置入模型時，可以發現，列（3）和列（5）中的關鍵系數并不顯著，這說明當各企業創新投入情況相同時，政策對企業創新數量的增加難以發揮作用，其創新數量的增加主要依賴于企業新增的創新投入。從上述檢驗中我們可以發現，該減稅政策的實施確實可以調動企業技術創新的積極性，激勵企業更理性地、有針對性地新增創新投入來實現其創新數量的增加。

3.創新數量與創新質量

企業創新數量的增加能否推動其創新質量的提升？固定資產加速折舊政策激勵企業實現高質量創新的最終路徑是什么？為了解決上述問題，我們再次借助中介變量模型進行實證檢驗。此模型中，企業創新質量指標（Quality）為被解釋變量，是否受到政策沖擊（DID）為解釋變量，創新數量指標（Patent）為中介變量，其余變量含義不變。

Qualityit=d0+d1DIDit+∑kdkControlkit+ui+ut+εit

Patentit=e0+e1DIDit+∑kekControlkit+ui+ut+εit

Qualityit=f0+f1DIDit+f2Patentit+∑kfkControlkit+ui+ut+εit（6）

表8中結果的結構與表7近似，列（1）、列（2）、列（4）的結果充分說明固定資產加速折舊政策對企業創新質量和創新數量產生積極影響;而在模型中置入中介變量后，關鍵系數未通過顯著性檢驗，說明

企業原有的創新產出并未獲得質量的提升?？赡苁鞘艿绞袌鲂枨蠹皩Ξa品包容性的影響，該減稅政策主要是通過推動企業新增創新數量彌補既有領域中技術創新的空缺或進軍新領域尋找創新突破口，即通過“外延擴張”策略來實現其創新質量的提升，至此假設2a得到驗證。

（四）異質性檢驗

前文研究主要是從整體視角，以固定資產加速折舊為例，探究減稅對企業高質量創新的影響，實質上忽略了企業特征、行業特征等異質性的影響。為使研究內容更全面，結論更準確，我們有必要進一步分析該減稅政策在不同特征下子樣本中的異質性效果。

1.行業異質性

分析固定資產加速折舊政策試點行業范圍可以發現，其主要包括制造業及信息傳輸、軟件和信息技術服務業，那么，政策對不同行業企業的創新質量作用效果一致嗎？為此，我們根據樣本企業所屬的行業代碼將其劃分為制造業和非制造業兩個子樣本，并進行回歸，結果列示于表9中列（1）和列（2）?？梢园l現，非制造業組企業關鍵系數在1%水平下顯著為正，而制造業組系數為負且未通過顯著性檢驗，這表明在行業特征影響下，固定資產加速折舊政策僅能提升非制造企業的創新質量。造成上述結果可能的原因是：一方面，制造企業以生產和制造產品為其主要業務活動，相較于非制造企業，制造企業受主營業務需求的影響，在政策實施前便已擁有較多固定資產，因此該政策為其帶來的邊際收益較小，非制造企業則反之。另一方面，相較于軟件、信息技術等服務業，多數制造企業對員工素質要求較低，在人才結構層面難以滿足將政策帶來的紅利轉化為高質量創新產出的條件，而試點行業中的非制造企業往往相反，其大多屬于知識密集型或技術密集型企業，人員素質相對較高，在政策紅利下，其輔以更先進的設備對實現企業高質量創新能夠產生更顯著的效果。

2.企業規模異質性

根據企業總資產規模，我們將樣本企業劃分為大規模企業和小規模企業兩個子樣本，[我們以企業期末總資產自然對數的均值（22.44632）為界，將期末總資產大于等于其均值的企業劃分為大規模企業，其余劃分為小規模企業。]再次進行回歸檢驗，結果詳見表9中列（3）和列（4）。結果顯示，固定資產加速折舊政策對提升大規模試點企業創新質量發揮積極正向影響，而小規模試點企業組的關鍵系數卻未能通過顯著性檢驗，這表明大規模試點企業對政策變動的靈敏度更高?？赡艿脑蚴牵和ǔ?，大規模企業擁有更強的研發創新能力、更合理的人才層次和更完善的配套設施，使其增加的創新投入更有機會成功創造出高質量的專利;而規模相對較小的企業可能相對缺乏持續性的信息、資金和高素質勞動力等要素的供應，故其研發創新活動能力相對較弱，難以滿足高質量創新產出所需條件。

3.企業存續時間異質性

一方面，相較于存續時間短的試點企業，存續時間長的試點企業擁有相對豐富的資源和更穩健的風險應對能力，其更傾向于將稅收優惠政策帶來的“無息貸款”投資于具有高風險性的創新項目;同時，由于存續時間較長，使得該類企業享受政策帶來紅利的時間也較長，享受的紅利也更多，從而可以用于創新項目的資金更為雄厚，而存續時間短的企業則反之。另一方面，存續時間長的企業具有相對豐富的創新經驗，由固定資產加速折舊政策所增加的創新投入更可能轉化為高質量的產出;而存續時間較短的企業可能會由于對市場了解不全面或缺乏經驗，使其面臨的創新風險會相對較大，創新投入與高質量創新產出之間的轉化率也相對較低。由此，我們推論固定資產加速折舊政策在存續時間較長的企業中，更能發揮其對高質量創新的激勵效應。將全樣本根據企業成立年限劃分為兩個子樣本進行回歸分析，[我們以“研究年份與企業成立年份之差的自然對數”測算企業存續時間，將存續時間大于等于2的企業劃分為存續年限長組，其余劃分為存續年限短組。]結果列于表9中最后兩列，存續年限長的企業，其關鍵系數顯著為正，而存續年限較短的企業系數為負且未通過顯著性檢驗，表明我們的推論具有一定的合理性。

（五）拓展性分析

在前面的實證部分中，我們構造了漸進式雙重差分模型，以“t+1期企業專利被引用數+1的自然對數”衡量企業創新質量，發現固定資產加速折舊政策可以通過“外延擴張”對企業高質量創新發展發揮積極且正向的效應。那么，該減稅政策是否可以通過“縱向深化”推動企業高質量創新？企業原本已有的專利，是否可以得到質量的再優化？為了解決上述疑惑，我們以"Ln（企業t+1期被引專利次數+1）/Ln（t期專利申請數量+1）"測算企業的平均專利被引用數（Quality/Patent），并作為被解釋變量引入模型中，結果列示于表10中，在此我們著重關注政策沖擊項的估計系數。gzslib202204012145

列（1）中，未置入任何控制條件，此列中關鍵系數在1%水平下顯著為正;列（2）中，控制了個體固定效應和時間固定效應，此時關鍵系數的顯著性已下降至10%且方向發生變化;列（3）中，進一步加入控制變量，關鍵系數的方向與列（2）一致為負，但未通過顯著性檢驗。為了保證實證結果的可比性以及所得結論的可靠性，在此我們主要關注列（3）中顯示的結果，遺憾的是該減稅政策并未促進企業的平均專利被引數，企業原有的專利并未因此政策實現再優化，假設2b未能通過檢驗。出現該結果可能的原因是：一方面，受市場需求的不斷變化，企業原有的專利產出難以滿足當前市場的需求，因此企業未將創新質量提升的重心放置于優化已有專利;另一方面，部分企業可能存在政策迎合行為，為享受政策紅利，更多關注對專利包容性高的新領域，放棄相對難以繼續攻克的已有專利，而這部分專利中也不乏仍具有現實意義的項目，從這一層面看，該政策還存在進一步提升與完善的空間。

五、結論與建議

創新是我國經濟高質量發展的重要驅動力，也是促進建設“雙循環”新發展格局的加速器。建立創新型國家和實現質量強國的目標離不開高質量技術創新的支持（閆坤、張鵬，2019）。稅收作為國家宏觀調控的重要手段，其與企業創新之間的關系是我國經濟社會發展中值得關注的問題。本文基于滬、深兩市A股上市公司2011-2019年的面板數據，采用漸進式雙重差分模型，以固定資產加速折舊政策為例，探究了減稅對企業高質量創新的影響。

研究表明：（1）該減稅政策對企業高質量創新產生正向積極作用，該結論經過消除政策混雜效應、縮短樣本期間、增加控制變量以及更換模型設定形式等一系列穩健性檢驗后依然成立。（2）該減稅政策對企業高質量創新發揮激勵效應的路徑起始于其“無息貸款”對試點企業融資約束的緩解，經過對企業新增創新投入的促進，最終依賴于“外延擴張”策略實現創新質量的提升。（3）該減稅政策對企業創新質量的影響存在顯著的異質性，其在非制造行業、規模較大以及存續時間較長企業中激勵作用更加顯著。（4）該減稅政策在現階段僅能通過豐富企業創新領域，增加創新數量實現其對企業高質量創新的促進作用，未能“縱向深化”原有創新產出的質量，無法提高平均專利產出的被引用數?？傮w而言，減稅對企業高質量創新的促進作用是顯著存在的，因此，持續實施該類政策具有必要性，但仍需進一步完善。

本文的研究對于豐富稅收層面的科技創新政策體系具有有益的啟示。為了更加有效且持續地發揮其激勵效應，固定資產加速折舊政策也需做出適當的調整：（1）增強政策的普惠性，進一步擴大固定資產加速折舊政策適用范圍。2019年4月，財政部和國家稅務總局頒布財稅〔2019〕66號文件，將試點范圍擴大至整個制造業，然而根據本文的研究結論，該政策對非制造業企業的創新質量能產生更積極的促進作用。因此，有關部門可以著重考慮將該政策的適用范圍進一步擴大，惠及更多非制造業行業。（2）以平均專利被引數為標準，達標企業可享受進一步的減稅優惠。根據本文所得結論，目前該減稅政策僅通過“外延擴張”促進了企業的高質量創新發展，而未能強化原有專利質量。為此，有關部門可權衡利弊，以企業專利平均被引數制定不同層級的標準，當企業達到較高層級后可享受更高層次的減稅優惠，以此激勵企業從“縱向深化”層面繼續提升企業創新質量，而非僅依賴于新增專利。（3）針對行業或企業特征，設計更具針對性的減稅條款。以固定資產加速折舊政策為例，該政策并非強制性政策且其以“無息貸款”形成的紅利并未明文規定用途，可由企業自主確定。因此，為有效實現該政策促進企業技術升級的目標，有關部門應當根據不同行業中企業的特征進一步細化條款，使不同類型的企業皆可按自身情況享受到實質性的減稅優惠，從而積極引導企業運用政策優惠將投資重心置于技術創新項目。（4）發揮政策的組合效應，打出“政策組合拳”。為提高企業技術創新水平，我國出臺了一系列稅收優惠政策，固定資產加速折舊僅是其中一項，還有諸如“研發加計扣除”、“降低高新技術行業所得稅率”、“減免關稅”以及“部分行業增值稅即征即退”等政策。在充分權衡財政能力與創新發展需要的基礎上，有關部門可以制定更為具體的條款，明確允許企業根據自身實際考慮政策之間的交互作用綜合利用各種減稅政策，弱化政策之間的沖抵效應，強化政策的集聚功能，增強對企業創新活動的促進力度。

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How Does Tax Reduction Affect High Quality Innovation of Companies？gzslib202204012145

—An Empirical Research on Chinese Listed Companies

Chen Zhiyong， Zhang Chunyu and Chen Sixia

（School of Finance and Taxation， Zhongnan University of Economics and Law）

Abstract：Promoting the high quality development of the China's economic with high quality innovation is an important way to implement the new development concept. As the major body of the market， companies should also become the major body in technological innovation. Whether the tax reduction policies in recent years have promoted high quality innovation of companies has become a topic of concern. Based on the panel data of A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2011 to 2019， this paper adopts the progressive difference-in-differences mode and taking the accelerated depreciation policy of fixed assets as an example， this paper explores the impact of tax reduction on high quality innovation of companies. The research shows that ：（1） Tax reduction significantly promotes the development of high quality innovation and this conclusion is still valid after a series of robustness tests; （2） Tax reduction mainly promotes high quality innovation of companies through "extensive strategy". The number of new innovation outputs after the implementation of the policy is the main mechanism to promote the improvement of innovation quality of companies， the policy failed to improve the quality of existing innovations through "intensive strategy"， and the average patent quality has not been improved; （3） Tax reduction has a heterogeneous effect on high quality innovation， and it has a better incentive effect on non-manufacturing， large-scale and long-term companies. In view of this， the government should continue to implement the tax reduction policy. At the same time， in order to give play to a wider incentive effect， the government should also make adjustments such as enhancing the universality of tax reduction， making hierarchical and targeted concessions and paying closer attention to the effect of policy combination.

Key Words：tax reduction; high quality innovation; difference-in-differences model