研发费用加计扣除政策改革促进了民营企业创新吗——基于2018年政策调整的实证研究

李 源 王 阳 罗浩泉 陈斐然

一、引言

2018年中国对研发费用加计扣除政策进行了重大改革，最主要的改革内容有两项：一是提高了加计扣除比例，由原先的50%提高到75%；二是扩大了政策适用范围，由原先仅适用于科技型中小企业扩大到所有负面清单之外的企业。研发费用加计扣除政策旨在通过为企业创新减税，降低企业创新成本来激发企业创新积极性。在企业研发投入和企业专利及发明专利申请中，民营企业占比均达到90%以上，是研发费用加计扣除政策的主要受益群体(1)笔者根据《中国科技统计年鉴》数据计算。。但是，在高加计扣除政策激励之下，部分民营企业存在着操纵会计账目虚高列支研发费用的可能(杨国超等，2017；万源星等，2020)。此次改革不仅提高了加计扣除比例，而且进一步增加了政策普惠性，尤其是大量非科技型企业纳入到适用范围后，为辨别是否会出现大范围虚列研发费用的“伪”创新现象，有必要对其政策实施效果进行细致的评估。

目前对中国研发费用加计扣除政策实施效果的研究文献主要是基于2016年之前的研发费用加计扣除政策，该时期政策修订主要集中在调整归集口径范围和适用主体范围，未涉及加计扣除比例的调整(任海云、宋伟宸，2017；王登礼等，2018；冯泽等，2019；万源星等，2020；吴秋生、冯艺，2020；刘晔、林陈聃，2021；等)。仅有少量文献关注到2018年研发费用加计扣除政策改革对企业创新的影响。石绍宾、李敏(2021)采用标准DID方法研究发现，2018年的政策强度提升能够激励制造业企业创新，但研究结论无法排除2015年研发费用加计扣除政策变化的影响。杨瑞平等(2021)、吴秋生、李官辉(2022)均以高新技术企业为研究对象，采用标准DID方法，研究发现2018年的政策强度提升显著降低了高新技术企业创新投入增长率，但研究结论难以有效排除高新技术企业所得税优惠政策的影响。总体来看，对于2018年研发费用加计扣除政策改革对企业创新影响的研究还不够丰富、充分和深入。

综上，本文以民营企业作为研究对象，选取2016年～2019年A股上市公司相关数据，采用连续DID方法，考察2018年研发费用加计扣除政策改革对民营企业创新的影响。同时考虑企业的行业、规模、技术类型、生命周期等异质性因素均有可能在不同程度上影响政策实施效果(任海云、宋伟宸，2017；刘诗源等，2020)，实证检验研发费用加计扣除政策改革对民营企业创新的异质性影响。

本文的边际贡献主要体现在三个方面：一是实证考察2018年的政策改革对民营企业创新的实际激励效果是否符合预期。二是丰富了研发费用加计扣除政策强度提升对民营企业创新影响的研究方法。以2018年研发费用加计扣除比例调升为契机，采用连续DID方法评估政策强度提升对民营企业创新影响，为后续研究提供有益探索。三是深入考察2018年政策改革对民营企业激励效果的异质性，为后续进行更加精准的政策改革提供实证支持。

本文其余部分结构安排如下：第二部分是政策改革背景；第三部分是文献回顾和研究假设；第四部分是研究设计与实证分析；第五部分是稳健性检验；第六部分是研究结论与政策启示。

二、政策改革背景

我国从1996年开始颁布实施研发费用加计扣除政策，截止到2021年4月，该政策已历经多轮改革(见表1)，而改革表现出了渐进式的特征：

表1 中国研发费用加计扣除政策沿革

(1)政策逐渐系统化和体系化。2008年，研发费用加计扣除政策通过《中华人民共和国企业所得税法》及其实施条例被以法律形式予以确认。(2)适用主体范围逐渐扩大。2003年，研发费用加计扣除政策取消了对企业所有制的限制；2006年，主体范围从工业企业扩充至财务核算制度健全、实行查账征税的内外资企业、科研机构、大专院校等；2015年，首次提出适用主体范围的负面清单制。(3)费用扣除口径逐渐拓宽。2008年首次对研发费用扣除口径做出详细规定；2013年和2015年扣除口径逐步放宽，缩小了与高新技术企业认定研发费用归集口径的差异。(4)扣除比例逐渐提高。2017年科技型中小企业的扣除比例从50%提升至75%，2018年财政部、税务总局、科技部联合出台《关于提高研究开发费用税前加计扣除比例的通知》(财税〔2018〕99号)，范围由科技型中小企业推广至负面清单之外的所有企业，同时扣除比例由50%上调至75%。2021年国家再次调整政策，将制造业扣除比例从75%提升至100%。

近年来，研发费用加计扣除政策已成为我国激励企业科技创新的最为重要的普惠性政策。数据显示，全国享受研发费用加计扣除政策的企业数由2015年的5.3万户攀升至2019年的33.9万户，年均增长59.0%；减税额由2015年的726亿元增加至2019年的3552亿元，年均增长48.7%(2)曾金华,制造业企业研发费用加计扣除比例提至100%——真金白银激励企业加大研发投入,经济日报, 2021-03-28(04)。。

世界上许多国家都非常重视研发费用加计扣除政策的制定与实施，并且各国研发费用加计扣除政策具有对象不同、力度不一和配套其他政策组合实施等特点(Daniel，2021)。例如，英国的研发费用加计扣除政策主要针对小型企业，而土耳其的政策对象是科技型公司；印度的扣除比例控制在100%～200%之间，而巴西的扣除比例控制在160%～180%之间；爱尔兰的研发费用加计扣除政策通常是与其他政策一起配套实施。与世界其他国家相比，我国研发费用加计扣除比例尚处于中低水平，因此有必要考察2018年政策实施效果，为后续政策改革方向提供实证支持和启示，例如可否将2021年的政策改革举措扩大到所有负面清单之外的企业，可否在此基础上继续提升加计扣除比例等。

三、文献回顾与研究假设

(一)研发费用加计扣除政策与民营企业创新投入

关于研发费用加计扣除政策对民营企业创新投入影响的研究结论并不统一。相关研究结论可归纳为三种：(1)政策对民营企业创新投入具有激励效果。研发费用加计扣除政策会通过产生“非债务税盾”效应降低企业所得税负担，增强企业研发意愿(Kemsley and Nissim，2002；林洲钰等，2013；任海云、宋伟宸，2017)。研发费用加计扣除政策还能够有效缓解民营企业“融资难”问题(Takalo and Tanayama，2010)。(2)政策对民营企业创新投入具有抑制作用。部分民营企业存在研发活动与其他活动相互交织的现象，使得各项费用难以准确归集到相应研发项目中，企业存在故意增加非研发费用支出用于“伪装”研发费用的可能(万源星等，2020)。(3)政策对民营企业创新投入的影响不明显。如果企业为了达到满足研发费用加计扣除政策条件所付出的成本过高，则可能导致政策的无效率(Guellec and Bruno，2003)。由于政策执行存在滞后性和不稳定性，导致税收优惠政策对企业创新的长期促进作用并不显著(James et al．，2017)。杨瑞平等(2021)实证发现2018年研发费用加计扣除政策强度提升会显著降低高新技术企业研发投入增长率，政策对企业创新投入的效果在长期可能不那么明显。我国进入新时代，创新成为驱动经济发展的第一动力，民营企业只有通过创新才能实现可持续发展，而我国研发费用加计扣除政策不断改革，旨在支持企业不断创新。根据以上分析，提出以下假设：

H1：研发费用加计扣除政策强度提升对民营企业创新投入具有激励效应。

(二)研发费用加计扣除政策与民营企业创新产出

大多数文献结论支持研发费用加计扣除政策显著提升企业创新产出数量(贺康等，2020；孙自愿等，2020)。政策在一定程度上可以缓解民营企业创新的融资约束，从而激励民营企业开发新技术和新产品、引进新工艺等。然而，也有部分研究发现，由于民营企业与政府之间存在信息不对称，可能引发企业采取策略性创新、研发操纵、迎合政策等寻租行为(黎文靖、郑曼妮，2016；杨国超等，2017)。因此，提升研发费用加计扣除政策强度对民营企业创新产出数量可能同时存在正面和负面影响。还有部分研究进一步考虑了政策对企业创新产出质量的影响。陈强远等(2020)研究发现，研发费用加计扣除政策对企业创新产出质量仍存在正面和负面双重影响的可能。一方面，企业受到政策激励，可能会将资源投入到前沿创新活动中，从而提高创新质量(Takalo and Tanayama，2010；Czarnitzki et al．，2011)。另一方面，由于政府无法具体掌握企业创新产出质量情况，部分企业可能存在利用低质量创新产出来攫取政策红利的动机，从而导致整体创新产出质量下降(孙刚等，2016；张杰等，2016)。民营企业处于相对完全竞争的市场环境中，其市场竞争力离不开创新能力，更多的“真”创新(包括创新产出数量和质量)意味着更高的市场竞争力，民营企业进行“真”创新的动机会更加强烈。据此，分别提出以下假设：

3.2 甘露醇口服后不被肠道吸收，在肠道内形成高渗环境，阻止肠内水分的吸收并使体液中水分向肠腔内转移，刺激肠壁传入神经末梢反射性引起肠蠕动，使整段肠腔容积性泻下，排除肠内粪便，从而达到清洁肠道的目的［5］。由于口服导泻剂，需要大量饮水，以及导泻药本身口感、不良反应等，容易导致腹胀、腹痛、水电解质紊乱、产生爆炸性气体，严重时患者不能耐受，甚至导致肠出血、肠穿孔［6］。甘露醇可在肠道细菌的作用下产生甲烷等气体，在行高频电凝、电切时有易引起气体爆炸的危险［7］。故不宜应用于内镜下电切手术前肠道准备。

H2：研发费用加计扣除政策强度提升对民营企业创新产出数量具有激励效应。

H3：研发费用加计扣除政策强度提升对民营企业创新产出质量具有激励效应。

(三)研发费用加计扣除政策效果的异质性特征

1.行业异质性影响

现有研究发现，不同行业的企业在应对政策改革、市场竞争等环境变化时所采取的创新策略具有明显差异(林洲钰等，2013；任海云、宋伟宸，2017)。考虑到2021年的研发费用加计扣除政策改革主要是针对制造业企业，为更进一步识别2018年的政策改革对负面清单之外民营企业创新的影响，为后续政策改革提供参考，拟将民营企业样本划分为制造业和非制造业进行行业异质性分析。目前享受研发费用加计扣除政策的企业不包括租赁和商务服务业、批发和零售业、房地产业、住宿和餐饮业、娱乐业、烟草制造等行业，这些行业大部分属于低技术服务业，对创新的依赖程度较低，因此能够享受该政策的大多是以信息服务等为代表的现代服务业，而该类服务业研发投入大、创新意识强(刘诗源等，2020)。此外，我国制造业，尤其是生物医药、信息通信等高科技产业的创新绩效深受美国对华出口管制的负面影响(刘薇、张溪，2019)。基于此，提出假设H4。

H4：研发费用加计扣除政策强度提升对非制造业民企创新投入和产出的激励效果更大。

2.规模异质性影响

不同规模企业的创新资源、创新意愿不同，对政策强度提升的敏感程度也不同。大型企业通常具有更完善的研发管理流程，能负担巨额研发费用和承担研发风险，而非大型企业创新资源相对较少，对研发失败的风险承担能力相对较弱(Stock et al．，2002；任海云、宋伟宸，2017)，同时考虑到当前国家支持中小企业向“专精特新”方向发展，更加强调中小企业的创新性，若中小企业享有优惠政策，会更有动力加大创新投入。基于此，提出假设H5。

H5：研发费用加计扣除政策强度提升对非大型民企创新投入的激励效果更大。

3.技术类型异质性影响

相对于低技术企业，高新技术企业拥有更强的创新意愿和创新能力(陈远燕，2016；王春元，2017)，但同时由于主要承担着高技术和新技术的研发，具有更高的风险性和不确定性，研发费用加计扣除政策有助于降低企业创新成本，分担创新风险，提升政策强度可能更有助于高新技术企业加大创新投入力度。此外，2018年前后爆发中美贸易摩擦，欧美发达国家实施关键核心技术垄断，我国高新技术企业开始将更多的精力放在攻克关键核心技术上，在增加创新投入的同时，短期内创新产出变得更为困难。因此，提升政策强度在短期内对高新技术企业创新产出的影响可能会弱于对非高新技术企业的影响。基于此，提出假设H6。

H6：研发费用加计扣除政策强度提升对高新技术民企创新投入的激励效果明显，但对非高新技术民企创新产出的激励效果更大。

4.生命周期异质性影响

处于不同生命周期的企业具有不同的特征。处于成长期的企业具有融资约束较紧、资本性支出较多等特点，首要目标是在行业中站稳脚跟，将资金用于购置机器设备、建设仓库厂房以实现产能扩大(刘诗源等，2020；杨瑞平等，2021)。而处于成熟期的企业具有经营模式成熟、组织架构较为完善、销售网络广泛、盈利模式稳定等特点，同时为避免进入衰退期，也需要通过不断创新以谋求企业持续发展。因此对成熟期企业来讲，研发费用加计扣除政策增加了可自由支配的现金流，更容易提高创新投入积极性(任海云、宋伟宸，2017)。基于此，提出假设H7。

H7：研发费用加计扣除政策强度提升对成熟期民企创新投入的激励效果更大。

四、研究设计与实证分析

(一)研究样本和模型设定

本文选取2016年～2019年的中国A股上市民营企业为研究样本，该时间段排除了2015年研发费用加计扣除政策改革的影响。2017年科技型中小企业的扣除比例从50%提升至75%，2018年才开始推广到负面清单以外的全部企业。由于上市公司样本中总资产最低的公司超过了科技型中小企业的认定标准，故上市公司样本中不含科技型中小企业，无需考虑2017年试点政策的影响。本文核心解释变量研发费用加计扣除额从企业年报中通过手工获取，其余数据均来源于CSMAR、CNRDS、WIND数据库。参照既有文献做法，对原始数据做如下处理：(1)剔除ST、*ST、PT企业；(2)剔除数据缺失的企业；(3)剔除负面清单制行业的企业。最终得到6173个观测样本。

在考察评估研发费用加计扣除政策的效果时，最普遍的做法是采用标准DID(双重差分)法，但根据本研究的目的，难以为实验组构造理想有效的对照组是最大的困难。采用标准DID法的理想情况是2018年前后实验组的加计扣除比例从50%变化为75%，而对照组的变化应是保持50%不变。但由于数据受限，本文的研究样本是2016年～2019年的A股上市民营企业，2018年及以后的对照组全部变为实验组。为此，本文借鉴Nunn and Qian(2011)的做法，采用连续DID模型(3)也有文献称之为广义DID、强度DID或“准”DID。：

RDi,t=α+βlnDei,t*Post+∑γXi,t+μi+ωt+εi,t

(1)

其中，RDi,t代表企业i第t年的创新水平；lnDei,t代表企业i第t年所享受的政策强度；Post是政策实施前后虚拟变量，即2018年及以后为1，否则为0；X为一组控制变量；μi和ωt分别表示企业和时间固定效应，分别控制企业层面上的非时变因素和时间层面上不随企业变化的外部因素；εi,t为随机误差项。上述模型与标准DID模型的区别在于，不以虚拟变量来区分处理组和对照组，而是将企业所享受的政策强度作为处理强度。

(二)变量选取

变量选取和定义见表2。因变量分别从创新投入、创新产出数量和创新产出质量三方面考察。采用企业研发投入强度来衡量创新投入。强度指标是相对指标，与绝对指标相比，可以排除企业规模的影响，能更有效地表征企业研发投入水平(冯泽等，2019)。分别采用专利申请量和发明专利申请量来衡量创新产出的数量和质量。因为相比于专利授权量，专利申请量更能真实反映企业创新水平，在一定程度上避免专利授权过程的时滞性影响(Griliches，1990；Annamaria et al．，2013)。企业发明专利申请更能够体现创新的质量，属于实质性创新，而非发明专利申请可能是企业为了达到政策支持条件而开展的策略性创新(黎文靖、郑曼妮，2016)。

表2 变量指标一览表

核心解释变量是政策强度与政策实施时间的交互项，其中政策强度采用企业年报中披露的研发费用加计扣除数额的对数衡量(4)中国证监会于2014年发布的《公开发行证券的公司信息披露编报规则第15号》文件规定，上市公司必须对研发细节进行公开。此后，中国上市公司对研发费用加计扣除额等具体信息披露有很大改善。。控制变量则选取一系列公司层面的特征变量：(1)企业规模，是影响企业创新的重要因素；(2)企业年龄，表征企业所积累的经验与资源，会影响企业创新(刘诗源等，2020)；(3)利润总额和(4)总资产收益率，衡量企业盈利能力，是企业创新的基本保障；(5)总资产负债率，表征企业负债能力；(6)管理层持股比例，在一定门槛条件下会影响企业创新(陈金勇等，2015)；(7)研发人员占比，人才是影响企业创新的重要因素(Bronzini and Piselli，2016)。变量的描述性统计见表3。

表3 变量的描述性统计

(三)实证结果与分析

表4展示了模型(1)的估计结果。可见，核心解释变量的系数均显著为正，意味着政策强度提升对民企创新投入、创新产出数量和创新产出质量均有显著激励效果，H1、H2和H3得证。

表4 研发费用加计扣除政策对民营企业创新影响的回归结果

从控制变量的系数来看：(1)民营企业规模对研发投入强度具有负向效果，但对创新产出有正向效果。因为规模较小的民企更具有创新意愿(Stock et al．，2002)，而规模较大的企业具有比较完善的研发体系(George，1996)。(2)民营企业年龄对创新投入有负向影响，而对创新产出数量和质量有正向影响，但均不显著。(3)总利润对民营企业的创新均有显著的正向效果，符合预期。(4)总资产收益率对创新投入有显著的负向影响，对创新产出有正向影响。(5)总资产负债率对创新投入有显著的负向效果，因为高负债率给企业带来较大的资金压力，导致研发投入降低(陈远燕，2016)，但可能会鞭策民企提高研发资金转化效率，促进创新产出。(6)管理层持股比例对民企创新具有正向效果。因为管理层持股会激励管理层为了公司的长远利益与核心竞争力而更加积极地支持创新活动(陈金勇等，2015)。(7)研发人员占比对民营企业创新具有显著正向影响。这与Bronzini and Piselli(2016)的结论一致。

(四)异质性分析

1.区分行业特征的回归结果

为探索2018年政策强度提升对不同行业民营企业创新影响的潜在异质性，将样本划分为制造业和非制造业，估计结果见表5。可见，无论是制造业还是非制造业，政策强度提升对民营企业创新均具有显著的正向激励作用，且行业间效果差异显著。具体地，对于制造业民企，保持其他条件不变，政策强度每提升1%，民企创新投入、创新产出数量和质量分别平均增加约0.005%、0.178%和0.150%。同理，对于非制造业民企，保持其他条件不变，政策强度每提升1%，民企创新投入、创新产出数量和质量分别平均增加约0.014%、0.237%和0.244%。从核心解释变量的系数和经验P值来看，相对于制造业民企，2018年的研发费用加计扣除政策强度提升对非制造业民企的创新投入、创新产出数量和创新产出质量的激励效果更大，H4得证。

2.区分规模特征的回归结果

按照国家统计局的《统计上大中小微型企业划分办法(2017)》，将样本分为大型和非大型两类，估计结果见表6。结果显示，政策强度提升对大型和非大型民营企业创新均具有显著的正向激励作用。具体地，对于大型民企，保持其他条件不变，政策强度每提升1%，民企创新投入、创新产出数量和质量分别平均增加约0.006%、0.242%和0.212%。同理，对于非大型民企，保持其他条件不变，政策强度每提升1%，民企创新投入、创新产出数量和质量分别平均增加约0.013%、0.211%和0.214%。从核心解释变量的系数和经验P值来看，政策强度提升对非大型民企的创新投入激励效果较大，而对不同规模民企的创新产出数量和质量的效果差异不明显，H5得证。

表6 政策强度提升对不同规模民营企业创新影响的回归结果

3.区分技术类型的回归结果

以高新技术企业资格认定与否，将样本划分为高新技术企业和非高新技术企业两类，分别进行估计，结果见表7。可以发现，政策强度提升对高新技术民企和非高新技术民企创新均具有显著的正向激励作用，且组间效果差异明显。具体地，对于前者，保持其他条件不变，政策强度每提升1%，高新技术民企创新投入、创新产出数量和质量分别平均增加约0.007%、0.173%和0.158%。同理，对于后者，保持其他条件不变，政策强度每提升1%，非高新技术民企创新投入、创新产出数量和质量分别平均增加约0.006%、0.338%和0.267%。从核心解释变量的系数和经验P值来看，政策强度提升对高新技术民企的创新投入激励效果更大，但对非高新技术民企创新产出数量和质量的激励效果更大，H6得证。

表7 政策强度提升对不同技术类型民营企业创新影响的回归结果

4.区分生命周期的回归结果

在描述性统计中(见表3)，企业年龄均值和中位数都在18年左右，因此以18年为分界线，将样本分为成熟期和成长期两类，并进行估计，结果见表8。可以发现，研发费用加计扣除政策强度提升对成熟期民企和成长期民企创新同样具有显著的正向激励作用，但组间效果差异部分显著。具体地，对于成熟期民企，保持其他条件不变，政策强度每提升1%，高新技术民企创新投入、创新产出数量和质量分别平均增加约0.007%、0.2%和0.177%。同理，对于后者，保持其他条件不变，政策强度每提升1%，成长期民企创新投入、创新产出数量和质量分别平均增加约0.006%、0.273%和0.239%。从核心解释变量的系数和经验P值来看，政策强度提升对成熟期民企的创新投入激励效果更大，但组间民企的创新产出数量和质量的差异不明显，H7得证。

表8 政策强度提升对不同生命周期民营企业创新影响的回归结果

五、稳健性检验

考虑到模型(1)无法排除同时期其他因素引致的可能，本部分先从其他行业政策变化和国内国际宏观经济环境变化两个方面探讨，再分别用缩短时间窗口和改变时间点、替换核心解释变量、Heckman两步法和标准DID方法进行稳健性检验。

首先，考虑到可能存在其他行业政策所带来的影响，我们搜索了2016年～2019年发布的促进产业(行业)发展的支持性政策，发现2018年～2019年间的财政政策不多，主要涉及农业企业，部分关于新能源行业企业的政策主要集中在科研基地建设方面，比如技术创新中心建设、试验区建设等；2016年～2017年间的财政政策较多，也涉及环保、新能源等行业，但这些政策在2018年～2019年间仍然有效。因此，我们认为其他行业政策造成影响的可能性不大。

其次，考虑到国内国际宏观经济变化等方面，我们重点考察了中美贸易摩擦带来的影响。根据相关文献，我们发现中美贸易摩擦影响民营企业创新的结论尚存在争议。一方面，刘薇、张溪(2019)研究发现美国对华实施的出口管制降低了中国企业的创新绩效，特别是生物技术、信息通信、电子等高科技产业。Xie et al.(2019)研究发现贸易壁垒显著降低企业研发投入的强度及持续性，对高科技、单一产品企业的影响尤为显著。另一方面，马天月、丁雪辰(2020)通过案例及统计数据，指出我国企业在面对各类贸易壁垒的打压中反而更注重自主研发。因此，我们认为以中美贸易摩擦为主的国际国内宏观经济形势变化对我国民营企业创新的影响存在“正负相抵”的可能。

(一)缩短时间窗口和改变时间点

诚然，上述讨论仍然不足以排除所有潜在因素影响。下面通过缩短时间窗口和改变政策时间点做稳健性检验。具体地，将研究时间段缩短为2016年～2017年，再将政策实施时间提前到2017年，设定新的政策实施时间虚拟变量NPost，该变量在2017年取1，在2016年取0。结果如表9所示，lnDe1*NPost系数不显著，意味着政策强度提升对民企创新的效应在2018年之前不存在。

表9 缩小时间窗口和改变时间点后的回归结果

(二)替换核心解释变量

除了手工搜集企业年报中披露的研发费用加计扣除额数据，另外采用虚拟变量DE替换原来的lnDe1，即有享受研发费用加计扣除政策时，DE取值为1，否则为0。表10结果表明，新的核心解释变量符号与前文一致，故结论依然稳健。

表10 替换核心解释变量后的回归结果

(三)Heckman两步法

考虑到可能存在的自选择问题，即创新水平较好的企业更容易享受研发费用加计扣除政策，导致估计结果存在偏误(陈远燕，2016；陈强远等，2020)，采用Heckman两步法处理：第一步，估计出企业享受研发费用加计扣除政策的概率，得到IMR(逆米尔斯比例)；第二步，将IMR作为控制变量放入第二阶段的回归方程，以控制研发费用加计扣除政策选择偏误，并控制企业固定效应和时间固定效应。表11结果显示，对于民营企业创新投入，IMR系数是显著的，表明存在自选择问题，因此使用Heckman两步法是有必要的。对于企业创新产出，IMR系数不显著，意味着不存在自选择问题。核心解释变量系数依然显著为正，故前文结论依然成立。

表11 Heckman两步法结果

(四)采用标准DID方法

考虑到可能存在的双向因果问题，仍然尝试采用标准DID方法。参考钱雪松、方胜(2017)的做法，先计算2016年～2017年各个企业研发费用加计扣除额的平均值，再将其按从小到大排序并分成三等分，并且把额度最低的小组定为实验组，中间的或者最高的小组分别定为对照组Treat1和Treat2，并采用控制双向固定效应的DID模型进行估计。估计结果表12中，Diff系数主要衡量了2018年研发费用加计扣除政策强度提升对民企创新效果。可见，政策强度提升对民营企业创新投入具有显著的激励作用，而对民营企业创新产出的激励效果基本是正向的。因此，前文结论依然成立。

表12 标准DID结果

六、研究结论与政策启示

综上所述，2018年研发费用加计扣除政策改革对民营企业的创新投入、创新产出数量和创新产出质量均有显著的正向激励效果，并且该结论在经过一系列稳健性检验之后依然成立。一方面，民营企业处于相对完全竞争的市场环境中，在新发展阶段，民营企业能否获得市场竞争力，越来越依赖于创新能力，所以民营企业特别是民营上市公司更有动力进行“真”创新。另一方面，政策监管体系日益完善，资本市场监管越来越规范，也迫使民营上市企业必须进行“真”创新。

进一步地，政策改革实施效果存在行业、规模、技术类型、生命周期等方面的异质性：在创新投入方面，对非大型民营企业、高新技术民营企业、成熟期民营企业的创新投入激励效果更大；在创新产出方面，对非高新技术民营企业的创新产出激励效果更大。而相对于制造业民营企业，政策改革对非制造业民营企业的创新投入和创新产出的激励效果均更大。

本文的研究结论为研发费用加计扣除政策的后续改革提供如下政策启示：(1)本文研究结果显示，政策强度提升对民营企业创新具有显著的激励效果，并且政策强度提升对非大型民营企业创新投入激励效果较大。与世界其他国家相比，我国的扣除比例处于中低水平。在适当的时机，可继续提高扣除比例，尤其是对中小企业，以促进民营企业释放更大的创新动能。(2)本文研究结果显示，政策强度提升对非制造业民营企业创新的激励效应较大。后续政策改革可考虑将2021年政策的扣除比例适用范围扩大到负面清单之外的全部企业。(3)本文研究结果显示，相比于非高新技术民营企业，政策强度提升对高新技术民营企业创新产出的激励效应较小。后续政策改革可考虑强化对民营企业高质量创新的导向性，针对不同类型研发项目费用设置不同扣除比例，规定企业在基础研究项目中可享受的加计扣除比例最高，应用研究项目其次，试验发展项目最低。

当然，仅仅依靠研发费用加计扣除政策来激励民营企业创新是远远不够的，政府仍需要继续优化营商环境，进一步缓解民营企业融资约束，鼓励人才向民营企业流动，通过不断提高创新政策的系统性、协调性，使政策对民营企业创新的激励效果达到最优。