研發費用加計扣除、融資約束與企業績效研究

高磊 GAO Lei

（安徽財經大學，蚌埠 233030）

0 引言

當前，中國經濟發展開始更加注重質量的提高和效益的提升。而企業作為強化國家創新能力的前沿陣地，就必須全力以赴地推進技術創新，制造業企業更是如此。企業的研發創新活動具有高風險性、長期性、溢出性等特點[5]，使得企業進行研發投入積極性不高。因此，政府通過一些有效措施對公司進行補償。其中之一是研發費用加計扣除政策。它是一種稅收優惠方法[4]，根據稅法規定，在計算應納稅所得額時，將實際發生的費用按一定比例加計扣除。其目的是為了積極促進經濟增長方式的轉變，提高企業的經濟效益。自1996年實行以來，研發費用加計扣除政策經歷了幾次調整。逐步擴大優惠范圍和力度，甚至在2018年，75%的加計扣除被擴展到所有公司[2]。并且從2021年1月1日起，制造企業的研發支出將按實際發生額的100%進行扣除。研發費用加計扣除政策的一貫實施，使中國企業的創新能力迅速提高。中國國家統計局初步數據顯示，2020年中國在研發上的支出將達到國內生產總值的2.4%，創歷史新高。

通過對研發支出的額外扣除來減少公司稅基，減少企業納稅額，緩解企業資金約束，從而促進企業加大研發投入，進而企業的生產力將大大提升，增加企業績效。因此，探究研發費用加計扣除政策對企業績效的激勵效果具有重大意義。目前，關于研發費用加計扣除政策對制造業企業績效的研究較少，且存在一定的局限性。綜合考慮現有研究成果及不足，本文利用2010-2019年中國制造業上市公司數據，試圖從行業角度找到研發費用加計扣除政策與制造業企業績效之間的作用機制。此外，融資約束是企業績效研究的一個重點，本文進一步從融資約束的視角分析，考察融資約束、研發費用加計扣除政策對制造業企業績效的綜合影響。

1 理論分析與研究假設

1.1 研發費用加計扣除政策與制造業企業績效

研發費用加計扣除政策本質上是政府對企業進行研發行為的事后激勵。根據市場失靈相關理論，企業的研發創新行為會對其他企業產生積極有利的影響，而企業無法就這種影響獲得相應的回報，存在一定程度的正外部性，研發費用加計扣除是對這一問題的修正。李志遠和余淼杰[7]從固定資產投入和技術創新出發強調了可以通過減稅政策間接提高企業績效水平。王蕓，洪碧月和陳蕾[8]以創業板上市公司數據為樣本，用研發費用扣除率作為調節變量，從而得出結論研發投入強度對企業的創新績效呈現出一種顯著的正向關系，且稅收政策起到一定的調節作用。據此，提出假設1。

假設1：研發費用加計扣除政策對制造業企業績效有促進作用。

1.2 融資約束與制造業企業績效

委托代理理論和信息不對稱理論認為，在市場經濟中，資本的流通需要成本且存在一定的風險，這使得企業融資成本增加，高融資成本則會阻礙企業的投資行為，從而影響企業績效的提升。減少融資約束是減少貿易政策不確定性以促進企業進口擴張的重要渠道。進一步的研究表明，降低貿易政策的不確定性可以顯著提高企業的生產率，促進產品質量的提高和企業技術的發展，推動企業創新。彭華濤等[1]發現，融資約束對中國新能源行業企業的研發投資強度有負面影響。當融資約束較高時，研發成本加計扣除政策對企業績效的影響會因減少研發投入而減弱；當融資約束較低時，企業更容易獲得更多的資金，充足的資金使企業更有信心進行研發投入，從而享受到成本加計扣除政策的稅收優惠，間接減少企業的生產成本，并提高企業績效。據此，提出假說2和假說3。

假設2：融資約束對制造業企業績效有負向作用。

假設3：制造業企業面臨的融資約束越弱，研發費用加計扣除政策對制造業企業績效的促進作用越強。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數據來源

本文以我國制造業行業上市公司為研究對象，選取2010-2019年相關數據并做一定的處理后進行實證研究。樣本數據來源主要為國泰安和WIND數據庫，部分缺失數據通過公司年報查詢得到?；跇颖居行钥紤]，對樣本做如下處理：剔除2010-2019年關鍵研究數據缺失的企業、煙草制造業、關鍵財務指標有異常以及ST和ST*企業為消除少量極端值的影響，對連續變量進行1%上下水平的縮尾處理。經過篩選，共得到制造業企業2179家，有效觀測值14508個。使用Execl對數據進行簡單的預處理，并運用stata16進行實證分析。

2.2 變量的定義及測度

2.2.1 因變量

根據研究假設，借鑒了吳建祖和肖樹峰[9]的研究成果，公司績效被用作因變量，托賓Q被用作公司績效的衡量指標，托賓Q值（TQ）能較為客觀真實地反映制造業企業的實際績效，不易受企業內部的操控。

2.2.2 自變量

①研發費用加計扣除。對于研發費用加計扣除，大多數學者主要使用絕對數或相對數進行衡量，本文參考彭華濤等[1]對研發費用加計扣除進行量化，即使用加計扣除優惠的強度來研究其對制造企業績效的影響。表示研發費用加上扣除優惠（Ded）的強度，即研發費用加上扣除的絕對值與資產總價值的比率。具體計算公式為：研發支出*扣除比例*企業所得稅率/總資產*100%

②融資約束。關于企業融資約束的度量，代表性的度量指標有3種，分別是KZ指數、SA指數與WW指數，并廣泛用于融資約束與金融發展情況描述。綜合這3種企業融資約束度量方式的優缺點，根據鞠曉生等[6]的計算融資約束方法，采用SA指數來表示企業融資約束。具體計算公式為：-0.737*Size+0.043*Size2-0.040*Age

其中Size為企業規模，取總資產的自然對數，總資產以“元”作為計量單位；Age為企業注冊至當期的時間。計算出SA指數均為正數，且SA取值越大表明企業收到的融資約束越大。

2.2.3 控制變量

為了防止其他幾個變量對研究結果的影響，本文參考已有研究，選取企業年齡（Age）、資產負債率（Lev）、資產收益率（Roa）、股權集中度（Top1）作為控制變量[3]。

2.3 模型的構建

為研究研發費用加計扣除對制造業企業績效是否存在促進作用，即驗證假設1，構建如下回歸模型：

其中，controls表示控制變量集合，包括企業年齡（Age）、資產負債率（Lev）、資產收益率（Roa）、股權集中度（Top1），以控制其他因素對制造業企業績效的影響；i表示制造業企業，t表示時間；εi，t表示隨機誤差項。

為研究融資約束對制造業企業績效是否有負向影響，融資約束對研發費用加計扣除與制造業企業績效之間是否存在調節作用，即驗證假設2、3，構建如下模型：

其中，Dedi，t*SAi，t為研發費用加計扣除優惠強度與融資約束SA指數中心化后的交互項，驗證融資約束的調節作用是否顯著。

3 實證結果與分析

3.1 描述性統計分析

樣本數據部分變量描述性統計分析結果如表1所示，從統計結果來看，樣本企業研發費用加計扣除優惠強度（Ded）平均值為0.0053，最小值為0.0004，最大值為0.0135，表明制造業企業研發費用加計扣除強度存在明顯差異。融資約束程度的SA指數平均值為3.9300，最小值為2.1520，最大值為6.5745。反映出制造業企業面臨嚴重的融資約束且融資約束程度差異較大。除此之外，因變量企業績效TobinQ的均值為1.9903，最小值為1.0337，最大值為4.3665。TobinQ值樣本波動較大，說明同為制造業企業但企業績效有明顯差異。觀察營業收入增長率、資產負債率等控制變量描述性統計結果發現，制造業企業的成長能力，舉債經營能力等差異較大。由于篇幅限制，未給出控制變量相關統計結果（下同）。

表1 主要變量描述性統計結果

3.2 Pearson相關性分析

為判斷變量之間是否會有多重共線性的情況，對變量進行Pearson相關性檢驗，表2為模型中各變量相關系數。從表2可以發現，研發費用加計扣除優惠強度與制造業企業績效代理變量托賓Q值相關系數為0.094，表現出顯著相關性，融資約束SA指數與托賓Q值相關系數為-0.368，表現出顯著相關性，初步驗證了研發費用加計扣除政策、融資約束與制造業企業績效之間的關系。表2中其他變量也有不同程度的相關性，且它們的相關系數均不超過0.5。

表2 Pearson相關性分析

3.3 回歸結果分析

為驗證研發費用加計扣除政策、融資約束與企業績效之間的關系，對制造業上市公司2010-2019年面板數據進行回歸分析。首先，對樣本數據進行Hausman檢驗，其P值小于0.01，說明樣本數據更適合采用固定效應模型進行回歸分析。為了避免融資約束調節效應多重共線性問題，對SA指數和Ded進行中心化處理，并對其生成的交互項進行回歸分析。

研發費用加計扣除優惠強度對企業績效的影響及融資約束的調節效應。以研發費用加計扣除優惠強度為自變量，企業績效為因變量，融資約束為調節變量，逐步回歸如表3所示，研發費用加計扣除與企業績效的主效應以及融資約束在兩者之間的調節效應都在1%水平上顯著。

模型（1）、（2）和模型（3）依次將自變量、調節變量和自變量與調節變量的交互項加入進行分析。模型（1）中研發費用加計扣除優惠強度的回歸系數為28.852，在1%的水平上顯著為正，這說明研發費用加計扣除優惠強度對制造業企業績效有顯著的促進作用，即研發費用加計扣除優惠強度越大，企業的績效就越高，這與假設1保持一致。在模型（2）中加入融資約束SA指數，模型（3）在模型（2）的基礎上加入研發費用加計扣除優惠強度與融資約束的交互項（interact），目的是為了分析融資約束是否能夠調節研發費用加計扣除優惠強度對企業績效的促進作用。模型（2）中研發費用加計扣除優惠強度Ded回歸系數為17.640，比模型（1）中其回歸系數28.852小了11.212，表明融資約束直接作用于研發費用加計扣除優惠強度與企業績效之間的關系，效果顯著。從模型（3）調節效應看出，研發費用加計扣除優惠強度Ded和融資約束SA指數的回歸系數分別為17.066和-0.511，并且在1%的水平上顯著，驗證了假設2。此外，交互項interact系數為5.876，在1%的水平上顯著，說明融資約束的間接作用顯著，但是系數為正，這與假設3不一致，這可能是一方面，融資約束越高，導致企業資金緊張，從而研發費用加計扣除稅收優惠政策減少企業所納稅額，進而提升企業績效；另一方面，研發費用加計扣除政策直接作用于企業研發活動，而企業研發活動往往具有高風險、周期長、信息不對稱程度大等特點，融資約束越高，企業就不會輕易進行研發活動，就不必承擔研發失敗的后果，進而也會提升企業績效。當企業面臨的融資約束程度較低時，輕易的獲得資金會造成管理者過度自信，更有可能進行無效率投資，從而損害企業的成長性和績效。

3.4 穩健性檢驗

為了保證主要回歸結果的穩健性，采用替換變量取值方法進一步進行穩健性檢驗。將被解釋變量托賓Q值的計算方法由（股權市值+凈債務市值）/總資產換為托賓Q值B=（股權市值+凈債務市值）/（總資產-無形資產凈值）?；貧w結果表明主效應與調節效應變量回歸系數的符號沒有發生明顯變化。與前文實證保持一致。

4 結論

本文分別以研發費用加計扣除和融資約束為解釋變量，考察研發費用加計扣除、融資約束與制造業企業績效之間的關系，根據其主效應和調節效應回歸結果得出以下結論：

①研發費用加計扣除優惠強度與制造業企業績效顯著正相關，即研發費用加計扣除優惠強度在一定程度上可以促進制造業企業績效。隨著加計扣除優惠強度的增加，企業的績效也能夠得到相應提升。

②融資約束與制造業企業績效顯著負相關。企業面臨的融資約束越強，企業的績效越不理想。并且制造業企業的融資約束對研發費用加計扣除政策對制造業企業績效的有一定的調節作用。