研发费用加计扣除对传统能源企业R&D的激励效应——来自我国传统能源上市企业面板数据实证检验

姚维保，张翼飞，李淑一

(广东财经大学财政税务学院，广东广州 510320)

“创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑”，这是党的十九大对创新的新定位。企业的技术研发是推动我国产业结构转型升级的重要力量，但研发投入会面临资金、人才和管理等困难。为了鼓励企业积极研发，我国出台了一系列促进企业研发的税收优惠政策，包括研发费用加计扣除、研发专用设备加速折旧、研发新产品销售收入减免税等等。从激励企业研发投入的视角，企业研发费用扣除分别于2013年和2015年进行了修订及完善，提高了研发费用税收扣除标准，

研发费用加计扣除优惠政策对企业研发投入激励效果，学界从不同角度进行了分析探讨，主要以高新技术企业、小微企业和战略新兴企业(如IT信息技术和新能源企业)为样本。研发加计扣除政策适用性方面，由于优惠政策侧重于国家重点扶持的企业，未能实现全覆盖，且在激励节能环保企业发展仍不够突出(张桂玲等[1]、李丽青[2])。从企业层面来看，研发加计扣除政策还存在不确定性，申报起来有诸多影响因素，制约了优惠政策落实效果(Hall B[3])。部分学者坚持税收激励应有针对性地分期实施，灵活调整(方重等[4])，也有观点强调实行普惠性的激励政策，更能促进企业的研发投入(孙亚华等[5]、孙隆英[6]、王嘉岳等[7])。

通过研发加计扣除与其他税收优惠政策的比较分析，在激励效果方面，通常认为加计扣除政策效果最强，税率优惠其次，加速折旧最弱，因此有必要扩大税率式减免范围，但各项税收优惠政策的落实力度容易受到企业盈利能力影响，且对成熟度较低的企业来说激励效果较弱(吴松彬等[8])，尝试制定组合式税收优惠政策不失为激励企业创新的良方(Christina Elschner等[9])，比如对新的企业产品营收减免税款和研发加计扣除(吴祖光等[10])、税式支出和财政补贴(梁彤缨等[11])、研发加计扣除和税额抵免(Berube等[12])。研发费用加计扣除对企业研发投入的激励效果，实际上常常会受企业异质性因素影响(夏梦雪等[13])，从企业研发支出增长率上看，研发费用加计扣除对部分从事特殊行业的企业激励效果较弱(Eisner等[14])，民营集团公司一般比非集团公司更重视研发(倪婷婷等[15])；就经营而言，运营稳定时，财政补贴的激励作用先增后减(Guellec D等[16])。

研究测算发现，能源企业研发力度在1%～3%时，能显著提升企业的创新绩效(李闻一等[17])。我国能源企业研发费用加计扣除方面，目前仅新能源企业和以矿物燃料采掘为主业的企业研发投入较多，而能源加工与供应企业的研发投入较少(魏晓平等[18])。目前有关研发费用加计扣除对传统能源企业研发投入激励效应的研究较少，而且企业的异质性也会让研发费用加计扣除对不同传统能源企业研发激励效果存在差异。

本文的研究贡献主要包含三个方面：第一，选择亟待转型的传统能源上市企业为样本，通过面板数据实证检验研发费用加计扣除政策对传统能源企业研发投入的激励效果。第二，将传统能源企业按明细行业进行了细分，包括传统能源辅助、一次能源、二次能源和能源化工四类企业，目的在于分行业分类别了解传统能源企业的研发投入状况，旨在更加深入地探讨研发费用加计扣除对传统能源不同类型企业研发投入的激励效果差异性。第三，选取了上市的传统能源企业为样本，搜集了2015—2017年逐步完善研发费用加计扣除政策后的企业数据，有利于探究研发加计扣除对传统能源企业激励效果的时间变化。第四，本文发现，我国传统能源企业研发投入变化不仅与研发费用加计扣除等政策有关，还与企业自身经营状况与管理水平相关，因此本文的研究结果也为传统产能过剩企业的转型升级提供了理论与经验支持。

1 理论分析与研究假设

研发费用加计扣除是按照税法规定，在开发新技术、新产品、新工艺发生的研究开发费用的实际发生额基础上，再加成一定比例，作为计算应纳税所得额时的扣除数额的一种税收优惠政策。我国的研发费用加计扣除政策始于1996年，起初范围仅限国有和集体工业企业，后经过不断修订和完善，享受优惠的主体和范围不断扩大。2013年9月的《财政部、国家税务总局关于研究开发费用税前加计扣除有关政策问题的通知》大幅度提升了企业研发费用的扣除范围，规定企业与研发投入相关的费用均可在税前扣除。2015年11月的《财政部、国家税务总局、科技部关于完善研究开发费用税前加计扣除政策的通知》进一步放宽了享受税收优惠政策的研发活动范围，明确了部分不适合计入的研发活动除外，其他的都可以作为加计扣除的研发活动享受优惠政策。2017年5月的《财政部、国家税务总局、部关于提高科技型中小企业研究开发费用税前力除比例的通知》着重强调了关于进一步激励中小型加大研发投入的优惠，规定从2017年1月1日至2019年12月31日，科技型中小企业开发新技术、新产品工艺实际发生的研发费用加计扣除比例由50%到75% 。2018年9月新出台的财税〔2018〕99号文更进一步扩大享受加计扣除优惠的企业范围，所有从事研发投入的企业均符合要求，规定企业开展研发活动中实际发生的研发费用，未形成无形资产计入当期损益的，在2018年1月1日—2020年12月31日期间，按规定据实扣除的基础上，再按实际发生额的75%在税前加计扣除；形成无形资产的，在上述期间按照无形资产成本的175%在税前摊销。

研发费用加计扣除优惠政策不断升级利好，主要原因在于该项政策对企业研发投入的激励效应最为显著，不同税收优惠方式对企业研发投入的激励效应排序通常为：研发费用加计扣除>税率优惠>固定资产加速折旧(韩仁月等[19])。

本研究的假设主要分为纵向和横向两个维度分析研发费用加计扣除优惠政策对传统能源企业的激励效果，纵向角度是按照时间的顺序来分析传统能源企业的研发投入情况；横向角度则将传统能源企业按其所属明细行业进行细分，因此，本文提出以下假设：

假设1：研发费用加计扣除宏观上有效促进传统能源企业加大研发投入。

国内外已有文献研究认为，税收优惠政策对企业研发具有正向激励效应，研发投入时的税收优惠，能缩小企业应税所得额计税依据，降低企业所得税税负，使企业有更多可支配资金，有利于企业加大研发投入，不过激励政策具有一定的时间滞后性(陈海声等[20]、周克清等[21]、赵月红等[22]、刘放等[23])，从不同税收优惠效果的角度研究，研发加计扣除的激励效应获得了普遍认可(王春元[24]、陆雅雯[25])。

假设2：研发费用加计扣除对传统能源企业研发投入的激励效应逐年扩展。

实现经济的高质量发展一直以来都是我国政府的目标，政府希望通过促进产业转型升级，尽可能投入最少的生产要素取得最大的经济与社会效益(武剑等[26])。为推动我国经济从高速度发展迈向高质量发展，撬动企业创新的禀赋，政府采取税收激励政策来提升企业R&D的投入,短期内R&D税收激励每减免10%，企业研发强度将增加1.98%(Rao[27])，尤其是中小型企业，税收激励效应更好(Lokshin等[28])。 加计扣除政策具有诱导效应(Han 等[29])，从2013年起，我国的研发费用税前加计扣除政策进入了不断修订和完善新阶段，经过历次改革，研发支出的归集口径逐步得到了细化，优惠范围由过去的“正列举”改为了“负列举”，这不但有利于降低企业享受加计扣除政策时面临的涉税风险，还能唤起企业的研发意识和战略意识，意识到技术开发能减轻企业税负，技术创新是企业发展的不竭动力。2015年起，有研发投入的传统能源上市企业比2014年增加了近70家，增幅明显。

假设3：传统能源企业异质性因素影响加计扣除激励效果。

企业存在的异质性因素影响研发费用加计扣除政策的激励效果，与企业生命周期、企业行业特征及的企业所处的外部市场环境密切相关，对处于成熟期的企业而言，加计扣除激励效果最佳，但市场化程度高低影响激励效果，市场化程度越高，加计扣除政策激励效果反而表现较差(李万福等[30]、任海云等[31])。传统能源企业，包括生产和加工煤、石油、天然气等不可再生能源的企业，对我国经济发展起着支撑作用。传统能源按明细行业又可分为四类：第一类是一次能源企业，如炼油厂、探矿厂，以煤炭、石油和天然气的开采和加工为主，并将产成品供应给下游企业；第二类是二次能源企业，如火电厂、水电厂，与一次能源联系紧密，原料多来自一次能源，但产出的能源形态发生了质的改变；第三类是能源化工企业，主要用传统能源生产化工原料；第四类是能源辅助企业，如勘探机、钻井设备制造厂，主营能源勘采设备、运输、装卸和管理等服务，与交通运输和现代服务业联系密切。对于不同行业、不同组织形式的企业，财务状况和经营成果可能存在显著差异。

2 数据来源、变量设定和模型构建

2.1 数据来源

本研究所需的相关数据均选自Wind数据库和国泰安数据库。2015年，有研发投入的传统能源上市企业比2014年增加了近70个，增幅明显，且2018年加计扣除政策发生了变动，因此本文选取了2015—2017年传统能源上市企业信息，初始样本数量为181个。以下是样本筛选的过程。

首先，对于个别指标缺失的企业，研究前搜集了东方财富网中披露的上市公司财务报表附注信息来查找研发支出情况，对仍无法获取有效信息的样本予以剔除；其次，为了能在同一水平上量化企业的研发投入力度，研究前将3年内出现无研发支出、适用免征企业所得税和企业所得税税率发生改变的样本企业予以剔除；第三，样本中排除了ST和*ST企业，以及3年内出现过销售毛利率为负值的企业，保证样本对象均处于正常的生产经营状态；最后，为了统一各样本企业享受的加计扣除优惠比例，样本中不再考虑科技型中小企业。经过筛选，最终得到了145个传统能源企业有效样本的435条观测值。

2.2 变量设定

本研究参考了王登礼等[32]学者采用的研发费用加计扣除对研发投入激励的量化方法，将变量划分了因变量、自变量和控制变量，具体划分如表1所示。

表1 变量的定义和说明

因变量：企业的研发投入力度(R&D)，即企业当年的研发支出总额与当年营业收入的比重。企业研发投入的最终目的，是要创造更多的收入和利润，使企业价值最大化。

自变量：研发费用加计扣除50%的优惠乘以企业所得税税率，即为企业因发生研发费用加计扣除而享受到的企业所得税税额减免。为了解决研发强度和解释变量本身潜在的内生性问题，研究中采用所得优惠额除以期末资产总额的方式衡量加计扣除优惠力度(PDI)。

控制变量：结合企业的偿债能力、营运能力和盈利能力衡量指标，一共设置了企业规模(Size)、资产负债率(DAR)、存货周转率(ITR)、销售毛利率(OPM)和营业成本率(OCR)五个指标，衡量企业的财务状况和经营成果。

哑变量：按照传统能源上市企业所属明细行业(Ind)，将样本企业划分为四类：一次能源企业、二次能源企业、能源化工企业和能源辅助企业。

2.3 模型构建

本文构建了多变量回归模型，表达式如下：

R&D=α+β1PDI+β2Size+β3DAR+β4ITR+β5OPM+β6OCR+β7Ind2+β8Ind3+β9Ind4+ε

模型中，R&D量化企业研发投入力度，α为常数项，β1-9为相关系数，其中系数β1的经济含义是在其他因素保持不变的情况下，每增加1单位的加计扣除优惠对企业研发投入力度的改变量，ε为残差项。

3 实证分析

3.1 变量的描述性统计

表2所列示的是对样本对象的总体描述性统计结果。从表中可以得出，样本企业的总体研发投入力度达到了3.642，研发费用加计扣除优惠力度达到了0.162。但在比较极值后发现，样本企业的研发力度最大为20.215，最小仅为0.001，说明样本企业的研发投入力度差距大；加计扣除优惠力度最低为0，最高为1.967，相差近20 000倍。从偿债能力、营运能力和盈利能力分析，企业资产负债率、存货周转率、销售毛利率和营业成本率的分布不均匀，其中资产负债率的标准差达到了19.808，差异较为明显；而企业规模的平均值虽然达到了21.437，但标准差比较小，仅为2.508，说明样本企业的规模差异较小。

表2 变量的描述性统计

3.2 变量的相关性分析

表3 变量的Spearman相关性分析

3.3 样本的回归分析

经过Hausman检验后，样本总体的P值低于0.1，因此本文采用固定效应模型，并按时间顺序和明细行业，进行了分组稳健回归，得到了研发投入的回归系数，如表4所示。样本的R2值在0.656～0.755之间，模型的拟合度较高；F值最低为27.41，统计效果较为显著；VIF值最高不超过1.82，表明回归中不存在多重共线性问题。

从样本总体回归结果可以得出，加计扣除优惠力度每提升1个单位，即可促进企业增加6.957个单位的研发投入，呈显著的正向激励作用，说明加计扣除优惠总体上能有效促进传统能源上市企业加大研发力度，假设1得到了证明。

将样本按分年度进行回归后发现，研发加计扣除政策对样本企业的研发投入在2015—2017年间均为正向激励，且力度逐年上升，在2017年时激励系数达到了9.305。查阅相关资料后发现，2015—2017年，我国正逐步落实“大众创业、万众创新”发展战略的相关财政政策，并在税收上进一步细化并完善了研发费用税前加计扣除的归集口径，这对研发投入具有积极的作用，假设2由此得到了验证。进一步分析发现，企业规模对企业研发投入力度的制约作用逐年减弱，但资产负债率的负作用有逐年上升的趋势。

将样本按明细行业进行回归后发现，加计扣除政策对一次能源企业研发的激励系数仅为3.844，明显低于总体样本的系数6.957；政策对能源辅助企业的激励效应为14.9、对二次能源企业为12.58，说明研发费用加计扣除的激励效果受企业异质性因素影响，假设3得以验证。分析控制变量相关系数后发现，一次能源企业规模每增加1个单位，激励效应系数会降低0.26，说明企业规模会限制某些企业的研发投入；营运能力中，提高存货周转率可能对一次能源企业和二次能源企业的研发投入有一定的抑制作用；分析能源辅助企业、二次能源企业和能源化工企业盈利能力的回归系数后可判断：营业成本率对企业研发投入呈现显著的正相关性，表明营业成本率不一定能降低企业的研发投入；销售毛利率对研发投入也有一定的激励作用。

表4 样本的稳健回归

注：*P<0.05；**P <0.01；***P <0.001，下同。

3.4 模型的稳健性检验

本模型采用GMM(Gaussian mixture model)回归的方法来进行稳健性检验。通过表5的GMM回归与稳健回归结果的比较后发现，除了加计扣除优惠力度系数有一定的上升、企业规模系数略有下降外，其他系数基本保持一致，模型通过了稳健性检验。

表5 GMM回归和稳健回归结果对比

4 研究结论与政策启示

本文利用2015—2017年145家传统能源上市企业的数据，以研发费用加计扣除力度为重点，同时结合企业规模、资产负债率、存货周转率、营业成本率等重要因素，通过描述性统计、相关性分析、回归分析和稳健性检验后，归纳并总结出了以下结论和政策启示：

第一，研发费用加计扣除优惠有利于传统能源企业加大研发投入，但激励效果受企业异质性因素影响。对于规模型一次能源企业，研发会面临以下困难：首先，企业内部有大量的低技术生产设备待报废、劳动力素质待提升；其次，经营者对潜在的研发风险和利润较敏感，以及对税收优惠实际“减负”效用的疑虑和担忧。国家不应对传统能源企业进行“一刀切”式的“增负”， 而应深入了解传统能源各行业的生产经营情况，有针对地出台一些优惠措施，具体方案可从以下三个角度探索：研发投入环节，税收优惠侧重加大对传统能源企业的研发费用加计扣除比例。通过缩小企业所得税税基来降低税负，为企业“开源”“节流”，让企业有更多的自有资金来支持长期的研发投入。但加计扣除政策并非侧重成果产出，过高的加计扣除比例不一定能促进企业将投入转化为成果，所以加计比例的提升比例应结合研发过程和成果。研发过程中，优惠应进一步明确企业研发支出明细项目支出限额或比例。尤其是研发过程中发生的差旅费、招待费、手续费和佣金等支出，明显偏高的比例不仅影响提高研发的积极性，还容易使得企业利用优惠政策来逃、漏税，进而造成税收流失。因此它们应当被限制在一个合理的扣除范围内，通过限额管理，促进企业研发质量的提高。研发成果销售时，税收优惠应侧重对新技术节能环保产品收入的减免税政策。企业从加大研发投入，到研发的新产品进入市场之初的导入期，可能会长时间亏损，且新产品被消费者接受，需要一定的时间的积累。若将“自取得第一笔收入起减免税”递延至“自获利年度起减免税”，既能充分发挥亏损弥补政策的优惠作用，又有利于传统能源企业切实享受到收入的税收优惠，对促进研发积极性具有积极意义。

第二，资产负债率和存货周转率对于传统能源企业研发投入存在不利影响。传统能源企业通过增加债务融资来扩大规模，这会增加企业还本付息的压力；企业决策时若不充分考虑市场和消费者需求，会导致供求失衡，既影响存货质量，也降低了营运效率。

因此，本文提出了下列建议：一是经营管理重视质量和效率。企业应提升生产运营能力，充分理解供给侧结构性改革“去杠杆、降成本、补短板”的内涵，把握可持续发展导向，通过内部生产经营物力和人力资源的调整，降低营运成本，提高运营效率。二是存货应满足流转需求。市场在资源配置资源中起决定作用，政府能对市场进行强有力的宏观调控。2018年新实施的环境保护税，旨在通过增加企业的排污成本来引导企业转型升级，这要求企业充分调研市场需求，了解最新税收政策，深入学习新生产和管理技术，将“供大于求”的生产成本用于研发，用优化资金供给的方法来解决研发投入困难的问题，使企业有更充足的资金用于研发投入。三是加强“产学研”合作。企业应当充分发挥高等院校和研究机构的科研资源，更好地发挥企业出场地设备、高校和研究所人才资源上的优势，加强与它们的人才联合培养和交流。同时，企业要加强日常财务管理，对研发支出进行独立核算，尤其要合理划分内部实际研发支出和委托研发支出，并加强核算管理，降低并消除涉税风险。

总之，研发费用加计扣除政策若真正发挥对研发投入的激励作用，国家财政和税收政策的扶持和企业内部决策与管理的调整优化，缺一不可。税收决策者继续完善研发费用加计扣除政策，将研发优惠过程全覆盖，切实提升企业的认同感和获得感；企业加强内控管理，做好生产经营和财务管理上的“加法”和“减法”，有力弥补目前企业的存货周转率和资产负债率等短板，真正体会到研发投入的国家支持和长远发展，让传统能源行业焕发生机，让能源行业真正实现绿色发展，加快“中国制造”迈向“2025中国创造”的步伐。