减税降费与制造业企业“脱实向虚”——基于研发费用加计扣除政策的准自然实验

王晓亮 梁丹阳

一 引 言

制造业是立国之本、强国之基，制造业高质量发展是我国经济高质量发展的重中之重。在虚拟经济与实体经济非平衡发展的背景下，大量制造业企业脱离生产流通环节参与金融投资活动，呈现出“脱实向虚”的趋势，使得以制造业为主的实体经济发展停滞、规模萎缩，不仅削弱了实体经济供给社会产品的能力，还使得经济系统性风险积聚，加大了爆发金融危机的风险。十八大以来，习近平总书记反复强调“实体经济是大国的根基，经济不能脱实向虚”。如何引导企业资本向实体经济聚集发力，改变投资拉动的经济增长方式，是当前阶段政府工作的重要任务之一。

为了促进实体经济提质增效，解决实体经济与虚拟经济非平衡发展的问题，我国政府制定并实施了多项减税降费政策。其中，研发费用加计扣除政策规定企业进行研发活动的费用化支出、资本化形成无形资产的摊销额在据实扣除的基础上按一定比例加计扣除，在新一轮的减税降费和供给侧结构性改革中发挥了重要作用。自研发费用加计扣除政策实施以来，很多学者对政策实施效果进行了研究，探讨研发费用加计扣除政策对提高企业创新产出和创新效率、增加企业现金流和研发人员数量、提高企业绩效等方面的作用(贺康等，2020[1]；Duguet，2012[2]；王玺和刘萌，2020[3])。现有文献主要从实体经济的角度评估研发费用加计扣除政策效果，未从虚拟经济的角度讨论研发费用加计扣除政策对企业金融化的影响。但相比于具有特定用途的政府补助，税收优惠是一种事后补偿和期望性收入，有较高的使用自主性(柳光强，2016)[4]，企业可能利用税收优惠带来的现金流进行金融资产投资，使得研发费用加计扣除政策未能较好地起到扭转企业“脱实向虚”趋势的作用。研发费用加计扣除政策是否能够抑制制造业企业金融化趋势及其引导企业“脱虚还实”的机制都是值得探讨的问题。

本文基于我国研发费用加计扣除政策颁布实施的背景，以2013—2020年中国沪深两市制造业上市公司为样本，运用双重差分法分析研发费用加计扣除政策效果和作用机制，探讨在不同所有制、不同地区和不同生命周期企业中政策效果的差异，并进一步分析“还实”效果、政策对企业实体投资和虚拟投资关系的影响。与现有文献相比，本文的贡献主要有：(1)拓展了研发费用加计扣除政策实施效果的相关研究，进一步关注宏观经济政策与微观企业行为之间的关系。以往对研发费用加计扣除政策效果的评估主要集中在促进企业实体投资方面，但企业获得的税收优惠在使用上具有较大自主性，可能存在逆向选择问题，导致企业将税收优惠投资于金融资产，从而未能发挥研发费用加计扣除政策引导企业“脱虚还实”的作用。本文从研发费用加计扣除政策对企业金融化影响的角度出发，为更加全面地评估研发费用加计扣除政策提供经验数据，为进一步完善研发费用加计扣除政策提供借鉴。(2)以往文献将减少金融投资作为企业“脱虚还实”的标准，但金融资产减少并不意味着企业将金融资产投资转向了实体资产投资，也不能代表实现了企业投资结构优化和经济高质量发展。本文从研发费用加计扣除政策抑制企业金融化的同时是否促进经济增长方式转变、实现创新驱动发展，是否能够更好地发挥金融资产反哺实体投资的角度出发，探讨了国家政策对实体经济、虚拟经济的综合影响，更加完整地对研发费用加计扣除政策与经济高质量发展的关系进行研究。本文为进一步理解企业金融化投资动机，多角度评估研发费用加计扣除政策效果，优化政策设计以引导经济增长方式转型、促进经济持续高质量发展提供了一定参考。

二 研发费用加计扣除政策沿革与文献综述

(一)研发费用加计扣除政策沿革

自首次提出研发费用加计扣除政策以来，财政部、税务局对研发费用加计扣除政策先后进行了多次改革，逐步实现政策系统化和体系化。1996年，为了积极推进经济增长方式的转变，提高企业经济效益，财政部、国家税务总局联合下发了《关于促进企业技术进步有关财务税收问题的通知》(财工字〔1996〕41号)，从“国有、集体工业企业”开始施行研发费用加计扣除政策，揭开了研发费用加计扣除政策的序幕。2003年，享受研发费用加计扣除的主体从国有、集体工业企业扩大到“所有财务核算制度健全的工业企业”。2015年11月发布的《关于完善研究开发费用税前加计扣除政策的通知》(财税〔2015〕119号)首次用负面清单的方式对适用研发费用加计扣除政策的企业进行了调整，规定了不适用研发费用加计扣除的行业和企业活动，进一步扩大可加计扣除研发费用的范围。2021年3月1日，在财政部、税务总局联合发布的《关于进一步完善研发费用税前加计扣除政策的公告》(2021年第13号)中，将制造业企业研发费用税前加计扣除比例由75%提升到了100%，进一步显示了国家鼓励制造业企业生产要素向创新聚集，提升企业竞争力和产业整体素质的政策导向，对于应对经济下行风险，构建新发展格局，实现经济高质量发展具有重要意义。

(二)文献综述

1.研发费用加计扣除政策对实体经济的影响

现有研究对研发费用加计扣除政策执行效果的探讨集中在对实体经济的影响上。有学者认为研发费用加计扣除政策可以降低企业研发成本和研发风险，纠正研发创新市场失灵，鼓励了企业创新活动。具体而言，研发费用加计扣除政策会使企业增加创新投入(刘圻等，2012)[5]和研究人员数量(Duguet,2012)[2]。还有学者从创新产出的角度出发，提出研发费用加计扣除政策间接增加资金供给，从而增加企业对高风险创新活动的投资意愿和能力，提高企业创新产出和创新效率(贺康等，2020)[1]。研发费用加计扣除政策不仅直接鼓励企业创新投入和产出，还会对企业生产效率和总体绩效产生影响，能够通过增加企业研发创新投入和产出提高企业全要素生产率(任灿灿等，2021)[6]。还有学者提出研发费用加计扣除能够通过降低经营成本、促进企业创新，增强企业内源融资能力，提升企业绩效(王玺和刘萌，2020)[3]。以往文献对研发费用加计扣除政策的研究主要集中在政策对企业实体投资和企业绩效的影响，较少考虑政策对企业金融投资的影响和作用。而在制造业企业金融化趋势越来越严重的背景下，税收优惠增加的企业现金流并没有规定的用途，企业可能会利用税收红利进行金融资产投资，从而增加系统性风险集聚的可能。在这种情况下，研发费用加计扣除政策转变企业经济增长方式、促进制造业高质量发展的目的就未能完全实现。因此，本文从研发费用加计扣除对企业金融投资行为的影响这一视角，分析研发费用加计扣除政策的实施对制造业企业转型升级和高质量发展的影响，全面评估政策效果，为相关理论和政策的完善提供参考。

2.实体企业金融化的影响因素

宏观层面上，金融化指金融部门的影响力、规模与地位不断升高的现象(Epstein，2006)[7]。企业微观层面上，实体企业金融化主要指非金融企业金融投资比例增加，金融投资收益成为企业利润的重要来源(Orhangazi，2008)[8]。经济过度金融化不仅使资产在金融部门空转，导致产能闲置和经济增长停滞，还会增加失业率、增大贫富差距(Epstein，2006)[7]。以金融为核心的增长方式使得制造业企业生产过剩和增长动力不足的问题更加激化，企业为追求金融资产的短期高收益而偏向金融投资，可能对创新等实体投资产生挤出效应(王红建等，2017[9]；张成思和张步昙，2016[10])，不利于企业的长期发展。

为了探索企业金融化的动机，更好地认识和解决实体企业金融化问题，大量文献对企业金融资产投资的影响因素进行了研究。有学者提出经营收益率低的企业会投资更多的金融资产，实体收益率与金融资产收益率的利差导致了企业金融化(宋军和陆旸，2015)[11]。还有学者从公司治理角度出发，提出机构投资者持股、国有企业引入非国有股东、CEO金融背景等会影响企业的金融化水平(刘伟和曹瑜强，2018[12]；曹丰和谷孝颖，2021[13]；杜勇等，2019[14])。企业决策不仅受到自身情况的影响，还与宏观政策紧密相关。在外部因素方面，部分学者研究了宏观经济状况和宏观政策对企业金融化的影响，提出在实体投资环境不佳时，为了获得高收益，企业会配置金融资产并形成对实体投资的替代，当宏观经济较好时企业则会转而注重实体投资，减少金融资产投资(胡奕明等，2017)[15]。同时，经济政策不确定性上升会加剧金融市场波动，压缩企业金融资产套利空间，从而抑制企业金融化(彭俞超等，2018)[16]。当货币政策趋于宽松时, 企业会显著提高交易性金融资产的配置水平(杨筝等，2017)[17]。宏观经济环境和国家政策作为外部环境的重要组成部分，会改变企业不同投资决策的风险收益，是影响企业投资决策的重要因素。现有研究虽然从宏观层面探讨了外部环境对企业金融化水平的影响，但主要集中在宏观经济整体环境方面，并假设企业面临的外部环境是同质的，缺乏对具体宏观政策对企业金融化水平影响的探讨，更少有文献讨论研发费用加计扣除税收政策对企业金融化的影响。研发费用加计扣除政策在政策实施前后形成实验组和对照组，赋予上市公司异质的政策环境，能够更好地研究国家政策对企业投资决策的影响，对多元化评价国家政策效果、优化国家政策设计具有重要意义。

三 理论分析与研究假设

基于企业持有金融资产的预防性目的和投机性目的，企业进行金融资产投资的主要动机包括为应对生产经营不确定性的“蓄水池”动机和为追求金融资产投资高收益的“投资替代”动机。“蓄水池”理论认为，金融资产相比于固定资产，有流动性高、易于变现的特点，金融资产可以作为企业的流动性储藏。企业持有金融资产主要是出于预防性目的，即保持资产流动性，预防企业未来经营不确定性可能导致的现金需求。“投资替代”理论认为企业配备金融资产的原因主要是实体经济投资回报不足而金融资产的投资收益较高(张成思和张步昙，2016)[10]，管理者为了追求企业短期利润而进行金融资产投资。即当金融资产收益率较高而实体经济回报不足时，企业会以金融资产代替实体资产，反之，当企业实体资产有较好的发展前景和收益时，企业则会以实体资产代替金融资产(Demir，2009)[18]。基于“蓄水池”理论和“投资替代”理论，国家施行研发费用加计扣除政策可能会对制造业企业的金融资产投资产生影响。

研发费用加计扣除政策可能会通过改善企业现金流和提升企业主业业绩抑制企业金融化水平。一方面，研发费用加计扣除政策能够对制造业企业的现金流约束产生影响。基于信号理论，企业外部的利益相关者会依据从各种渠道获得的与企业相关的信息做出决策(Spence，1973)[19]，研发费用加计扣除政策能够向外界传递企业获得政府认可和政策支持的积极信号，从而使得企业更易于获得金融企业和个体投资者等资金供给方的支持，改善企业融资环境，缓解企业融资约束(Kleer，2010)[20]；且研发费用加计扣除政策允许企业研发活动支出在据实扣除的基础上加计扣除，减少企业应纳税所得额，直接增加了企业现金流。企业流动性资金供给的增加会削弱企业配备金融资产作为流动性储存的“蓄水池”动机，从而抑制企业的金融化水平。另一方面，税收作为企业净收益的直接扣减项，较高的税收负担不仅进一步压低了企业实体投资收益率，还会使企业营商环境恶化，资源错配加剧(孙群力和陈海林，2020)[21]。相关研究表明，企业的税收负担越重，越缺乏资金进行技术创新活动和产业升级，进而降低企业绩效，进一步影响企业的再融资能力，不利于企业实现良性循环(Margaret，2003)[22]。研发费用加计扣除政策通过降低企业税负直接增加了企业税后现金流，降低资金使用成本和经营成本(王玺和刘萌，2020)[3]，为企业研发创新、扩大再生产等日常经营活动提供内源资金，有利于企业实现良性发展。“投资替代”理论认为企业金融投资是实体收益不足且金融资产收益较高导致的，研发费用加计扣除政策可以通过提高企业主业业绩抑制企业金融化。

然而，研发费用加计扣除政策也可能提升企业金融化水平。一方面，宏观政策变动导致企业现金流不确定性增加时，管理者会倾向于增加资产的流动性来预防未来资金链断裂对企业生产经营活动带来的风险。宏观政策变动冲击是企业经营不确定性的重要来源之一，有学者运用文本挖掘的方法，通过分析上市公司年报构建企业对政策不确定性感知程度的指标，发现频繁出台经济政策会提高企业感知到的不确定性水平，进而使得企业增加更具有流动性的金融资产的储备以应对这种不确定性(聂辉华等，2020)[23]。基于“蓄水池”理论，金融资产是企业的重要流动性储藏，研发费用加计扣除政策的实施作为重大的政策变动，可能会增加企业感知到的外界不确定性水平，从而使企业增加流动性储备，即提高金融资产投资水平。另一方面，当前中低收入国家中低端制造业不断涌入世界市场，以低价格占据市场份额，对以低成本作为重要竞争优势的中国制造业造成巨大冲击。再加上宏观经济低迷、产品成本上升和资源趋紧等问题，中国制造业企业的实体投资收益率不断下降。而资金不断进入股票和房地产交易市场又导致金融资产收益率不断上升，实体经济和虚拟经济的较大利差促使企业追求短期利润而投资金融资产。研发费用加计扣除政策作为一种税式补贴，没有对企业使用税收优惠的用途作出规定，可能存在企业道德风险和逆向选择问题。在追求短、平、快利润的驱使下，企业可能会利用研发费用加计扣除带来的现金流进行金融资产投资，从而促进企业金融化。

基于以上分析，本文提出竞争性假设H1、H2。

H1：随着研发费用加计扣除政策的实施，企业会减少金融资产投资，即企业金融化趋势会减弱。

H2：随着研发费用加计扣除政策的实施，企业会增加金融资产投资，即企业金融化趋势会增强。

四 研究设计

(一)数据来源

本文以2013—2020年中国沪深两市A股制造业上市公司为研究样本，并对数据进行以下处理：(1)剔除ST、*ST、退市、暂停上市的特殊状态企业样本；(2)剔除数据缺失的样本；(3)剔除金融企业样本；(4)在1%水平上对连续变量进行缩尾处理。制造业企业参照《国民经济行业分类》(GB/T4754-2002)中的规定，企业是否享受研发费用加计扣除政策通过翻阅上市公司年报手工收集，其他数据来自于国泰安数据库，数据分析和处理使用Stata15.0软件。

(二)变量说明

1.企业金融化程度

参考已有研究，本文将企业持有的金融资产与总资产之比作为企业金融化程度的度量指标(陆蓉和兰袁，2020[24]；宋军和陆旸，2015[11]；彭俞超和黄志刚，2018[25])，该指标数值越高说明企业持有的金融资产数量越多，企业金融化程度越高。其中，金融资产包括可供出售金融资产、持有至到期投资、交易性金融资产、买入返售金融资产、金融衍生品、发放贷款及垫款、投资性房地产和长期股权投资。从会计准则上看货币资金也属于金融资产，但货币资金与企业日常生产经营活动紧密相关，而对企业进行投资活动获取增值收益的作用不太明显，故本文未将其列入金融资产。另外，根据会计准则的规定，投资性房地产不属于金融资产，但企业持有投资性房地产主要是为了投机套利而不是进行生产经营活动，所以投资性房地产也包含在本文的金融资产中(彭俞超和黄志刚，2018)[25]。

2.研发费用加计扣除政策

按照双重差分的原理，本文以政策实施年份虚拟变量与实验组虚拟变量的乘积表示研发费用加计扣除政策。研发费用加计扣除政策前后进行了多次改革，2015年11月发布的《关于完善研究开发费用税前加计扣除政策的通知》(财税〔2015〕119号)首次用负面清单的方式对制度进行了体系化调整，放宽了研发费用加计扣除适用的企业范围，是研发费用加计扣除政策改革中最为典型和重要的调整，故本文着重研究这一次政策效果。该政策颁布时间虽然为2015年11月，但实际执行年份为2016年，因此，将2016年作为政策实施年份。企业在本年是否进行了研发费用加计扣除需要在企业财务报表附注中披露，本文通过翻阅企业财务报表附注收集企业是否享受研发费用加计扣除政策的数据。

3.控制变量

企业财务状况和治理结构都可能会对企业金融资产投资产生影响。参考已有研究，本文控制了可能影响企业金融化程度的变量(曹丰和谷孝颖，2021[13]；王红建等，2016[26])，包括企业财务层面的变量：企业年龄(Age)、企业规模(Size)、资产负债率(Leverage)、流动资产周转率(Turnover)、净资产收益率(ROA)、固定资产占比(Tangi)、企业现金流(CFO)、托宾Q值(TobinQ)；企业治理层面的变量：高管持股比例(Hold)、是否两职合一(DUL)。

(三)模型设定

双重差分法的基本思想是将公共政策视为一个自然实验，为了评估出一项政策实施所带来的净影响，将全部样本数据分为两组：一组受到政策影响，即实验组；另一组没有受到同一政策影响，即对照组。根据同一个体政策实施前后(时间)进行第一次差分，消除个体不随时间变化的异质性；再对实验组和对照组进行第二次差分，以消除随时间变化的增量，最终得到政策实施的净效应。双重差分模型被广泛应用于公共政策效果评估中，通过两次差分可以很大程度上解决模型的内生性问题。由于政策相对于微观经济主体而言一般是外生的，还可以有效避免逆向因果问题。

研发费用加计扣除政策施行后存在享受政策的企业和未享受政策的企业，形成准自然实验，参考已有研究，本文运用双重差分模型进行研究(吴秋生和王婉婷，2020[27]；李新等，2019[28])，并将享受政策的企业作为实验组，未享受政策的企业作为对照组。固定效应模型通过固定企业个体效应可以捕捉不随时间改变的个体异质性，通过固定时间效应考虑了时间异质性，可以进一步降低模型遗漏解释变量的可能。因此，本文构建固定效应模型如下：

Finit=α+βTreatit×Periodit+γControlit+μi+μt+εit

(1)

模型(1)中被解释变量Finit为i企业第t期的金融化水平，数值越大表明企业持有的金融资产越多，即金融化水平越高。Treatit×Periodit为政策交乘项，其中Treatit表示企业是否享受研发费用加计扣除政策，享受为1，未享受为0；Periodit为政策实施时间虚拟变量，若时间为2016年及以后为1，否则为0。回归结果中，若政策交乘项的系数β为正则表明研发费用加计扣除政策促进企业金融化，为负则表明抑制企业金融化。本文还考虑企业个体固定效应μi，度量企业不随时间变化的特征，以及年份固定效应μt，度量不随企业变化的时间特征。具体变量定义和计算方式如表1所示。

表1 变量定义及计算方式

五 研发费用加计扣除政策对企业金融化的影响

(一)主要变量描述性统计

表2为主要变量的描述性统计，可以看到：Fin的均值为0.047，即企业持有的金融资产占比均值为4.7%，最小值为0，最大值为40.3%，标准差为0.065，表明企业持有金融资产的比例差距较大，企业金融化程度存在较大的差异。Treat均值为0.382，表明在样本中有38.2%的企业享受了研发费用加计扣除政策。其他变量的描述性统计结果与已有研究基本一致，不再赘述。

表2 变量描述性统计

(二)研发费用加计扣除政策对企业金融化的影响

本文运用双重差分法进行政策效应评估，并采用OLS和固定个体、年份的双重固定效应模型进行估计，能够较好地避免内生性和遗漏变量问题。为了详细检验研发费用加计扣除政策对制造业企业金融化影响的稳健性，本文采用逐步回归方法，结果如表3所示。列(1)为不加入控制变量的基本OLS回归结果，政策交乘项Treat×Period系数为-0.044，且在1%水平下显著，与未受到影响的企业相比，受研发费用加计扣除政策影响的企业持有的金融资产少4.4%，研发费用加计扣除政策能够显著抑制制造业企业的金融化水平。考虑到企业自身特征会影响企业金融化水平，为了防止遗漏变量，列(2)加入企业财务层面控制变量进行回归，Treat×Period系数为-0.038，且在1%水平下显著。列(3)进一步加入企业治理层面控制变量进行回归，Treat×Period系数为-0.038，且在1%水平下显著，说明研发费用加计扣除政策的实施显著降低了制造业企业的金融资产持有量。列(4)Treat×Period系数为-0.008，且在1%水平下显著，受研发费用加计扣除政策影响的企业比未受到影响的企业持有的金融资产少0.8%，研发费用加计扣除政策的实施对制造业企业金融化水平有显著抑制效应，验证了假设H1。

表3 研发费用加计扣除政策对企业金融化的影响

(续上表)

六 稳健性检验

(一)平行趋势检验

双重差分模型假设实验组和对照组满足平行趋势假定，即政策实施前实验组和对照组在金融化程度上具有相同的变化趋势。为了检验样本的平行趋势，本文设定3个年份虚拟变量Year2013、Year2014、Year2015，分别代表研发费用加计扣除政策实施前的三年。再将实验组虚拟变量与年份虚拟变量的乘积纳入模型，交乘项系数表示该年实验组与对照组的金融化差异，若3项乘积的系数均不显著，则表明实验组和对照组企业在政策实施前不存在明显差异，即具有平行趋势。回归结果如表4所示，Treat×Year2013系数为-0.003，Treat×Year2014系数为0.002，Treat×Year2015系数为0.007，且都不显著，表明实验组和对照组企业在政策实施前的金融化水平没有显著差异，满足平行趋势假定。

表4 稳健性检验：平行趋势检验

(二)安慰剂检验

由于实验组和对照组企业的情况并不完全相同，企业金融化程度不同还可能是实验组和对照组企业自身特征和其他不可观测因素导致的，而不是政策实施所致。为了排除这种可能性对研究结果的影响，本文构建反事实组，将研发费用加计扣除政策的实施年份分别提前1年、2年，将2015年和2014年分别作为“虚拟政策实施年”，设定Treat×Period为实验组与虚拟政策实施年份的乘积进行回归。如果交乘项不显著，则表明“虚拟政策实施”对企业金融化没有起到抑制作用，企业金融化水平的不同不是由于实验组与对照组企业个体间存在差异，而是在2016年实施研发费用加计扣除政策导致的。回归结果如表5所示，列(1)是以2015年为“虚拟政策实施年”进行回归的结果，Treat×Period系数为0.004，且不显著；列(2)是以2014年作为“虚拟政策实施年”进行回归的结果，Treat×Period系数为0.002，且不显著。虚拟政策实施对制造业企业金融化水平的影响均不显著，表明企业减少金融资产投资是国家在2016年度执行研发费用加计扣除政策导致的，而不是由于实验组与对照组之间的固有差异或其他因素。

表5 稳健性检验：安慰剂检验

(续上表)

(三)倾向得分匹配法

双重差分法要求实验组和对照组具有共同趋势，即企业之间除是否接受处理外，在其他特征上没有明显差异。倾向得分匹配法通过将对照组个体按照协变量表现出的个体特性与实验组进行匹配，使得匹配后的实验组和对照组个体除是否接受政策处理外，在其他方面没有较大的差异，在一定程度上可以解决自选择所产生的偏误问题。借鉴已有研究，本文以企业年龄(Age)、企业规模(Size)、是否为国有企业(SOE)、盈利能力(ROA)、高管持股比(Hold)、托宾Q值(TobinQ)、资产负债率(Leverage)、企业现金流(CFO)、创新投入与总资产比值(R&D)作为协变量与Treat进行Logistic回归(吴秋生和王婉婷，2020[27]；王艺凯等，2019[29])，并采用最近邻匹配法进行一对一匹配。匹配后的结果如表6所示，各变量的标准化偏差均小于10%，且t检验统计量均不显著，认为匹配效果较好。对匹配后的样本进行双重差分，结果如表7所示，列(1)不加入控制变量进行回归，Treat×Period系数为-0.036，且在1%水平下显著。列(2)加入企业财务层面控制变量进行回归，Treat×Period系数为-0.034，且在1%水平下显著。列(3)加入企业财务和治理层面控制变量进行回归，Treat×Period系数为-0.034，且在1%水平下显著。列(4)为加入企业财务和治理层面控制变量并控制企业个体和年份的固定效应模型，Treat×Period系数为-0.012，且在1%水平下显著，享受研发费用加计扣除政策的企业比未享受的企业持有的金融资产少1.2%，在进行倾向得分匹配后仍发现研发费用加计扣除政策的实施对企业金融化水平有显著抑制效应，表明本文研究结论较为稳健。

表6 匹配后的平衡趋势检验

表7 稳健性检验：PSM-DID回归结果

(四)改变因变量的衡量方式

现有文献对企业金融化的衡量方式尚未形成统一标准，学者对企业持有的金融资产所包含的项目的看法也有所不同，杜勇和邓旭(2020)[30]将企业持有的金融资产定义为可供出售金融资产、持有至到期投资、交易性金融资产、金融衍生品、发放贷款即垫款、投资性房地产，即不包括买入返售资产和长期股权投资，并用企业持有的金融资产总额除以企业总资产作为企业金融化的衡量标准。本文以杜勇和邓旭(2020)[30]对企业金融化的定义衡量企业金融化水平并进行回归，结果如表8所示。列(1)不加入控制变量进行回归，Treat×Period系数为-0.023，且在1%水平下显著。列(2)加入企业财务层面控制变量进行回归，Treat×Period系数为-0.021，且在1%水平下显著。列(3)加入企业财务和治理层面控制变量进行回归，Treat×Period系数为-0.021，且在1%水平下显著。列(4)为加入企业财务和治理层面控制变量并控制企业个体和年份的固定效应模型，Treat×Period系数为-0.005，且在5%水平下显著，享受研发费用加计扣除政策的企业持有的金融资产比未受到政策影响的企业少0.5%，研发费用加计扣除政策的实施对企业金融化水平有显著抑制效应。改变因变量的衡量方式后，研发费用加计扣除政策对企业金融化仍有显著抑制作用，这说明本文研究结论较为稳健。

表8 稳健性检验：改变因变量衡量方式

七 进一步讨论

(一)作用机制检验

1.“蓄水池”动机

“蓄水池”理论认为企业持有金融资产的目的是维持资金流动性，研发费用加计扣除政策可以通过增加企业现金流，缓解企业持有金融资产的“蓄水池”动机，从而使企业减少金融资产投资。为了探讨这一机制，本文采用表示内部现金流充裕度的指标ICA(李连燕和张东廷，2017)[31]作为中介变量进行研究。ICA以经营性现金流与流动负债之比衡量，数值越大表明企业的现金流约束越小。结果如表9列(1)、 列(2)所示，列(1)为企业内部现金流充裕度对政策交乘项进行回归，政策交乘项系数为0.187，且在1%水平下显著，表明研发费用加计扣除政策增加了企业现金流。列(2)以企业金融化水平作为因变量，对政策交乘项和企业内部现金流充裕度进行回归，政策交乘项系数为-0.007，且在5%水平下显著，表明研发费用加计扣除政策能够显著抑制制造业企业金融化水平；ICA系数为-0.012，且在1%水平下显著，表明企业内部现金流充裕度的提升会使企业减少金融资产投资，内部现金流充裕度具有部分中介效应。研发费用加计扣除政策通过增加企业内部现金流充裕度，缓解了企业将金融资产作为流动性储藏的“蓄水池”动机，从而抑制企业金融化水平。

2.“投资替代”动机

基于投资替代理论，在实体投资收益不足的背景下，企业为了获得短期利润、追求金融资产的高收益，会增加金融资产投资，表现为企业“脱实向虚”。研发费用加计扣除政策可能通过提升企业主业业绩减少实体投资收益和金融投资收益的差距，从而弱化企业的投资替代动机。为了探讨研发费用加计扣除政策抑制企业金融化的作用机制，本文将企业主业业绩作为中介变量进行检验。参考已有研究衡量主业业绩的方法(张成思和张步昊，2016)[10]，本文主业业绩度量如下：

(2)

回归结果如表9列(3)、 列(4)所示，列(3)为企业主业业绩对政策交乘项进行回归，政策交乘项系数为0.069，且在5%水平下显著，表明研发费用加计扣除政策对企业主业业绩有显著的提升作用。列(4)为企业金融化水平对政策交乘项和主业业绩进行回归，政策交乘项系数为-0.009，且在5%水平下显著，主业业绩系数为-0.003，且在10%水平下显著，表明研发费用加计扣除政策和主业业绩提升对企业金融化有显著抑制作用，主业业绩具有部分中介作用。研发费用加计扣除政策通过提升主业业绩抑制企业的投资替代动机，从而抑制企业金融化。

表9 中介效应检验

(续上表)

(二)异质性分析

1.研发费用加计扣除、企业产权性质与企业金融化

国有企业和非国有企业在经营目标和资源禀赋等方面存在差异，研发费用加计扣除政策在不同产权性质企业中的实施效果可能不同。本文将研究样本划分为国有企业和非国有企业进行分组固定效应回归，结果如表10所示，列(1)、 列(2)为研发费用加计扣除政策对不同产权性质企业金融化水平的影响。在国有企业中，Treat×Period系数为-0.002，但并不显著，表明研发费用加计扣除政策对国有企业金融化水平的抑制效应并不显著。在非国有企业中，Treat×Period系数为-0.015，且在1%水平下显著，即非国有企业中，享受研发费用加计扣除政策的企业持有的金融资产比未享受政策的企业少1.5%，表明研发费用加计扣除政策对非国有企业金融化水平具有显著抑制效应。

首先，国有企业与非国有企业经营目标有所不同。国有企业在关乎国民经济命脉的关键领域发挥重要作用，很多重大经营决策都要服从国家经济发展和宏观调控的要求，与民营企业相比往往承担更多的社会责任，而不以追求利润为主要目标，导致国有企业以金融资产代替实体投资的投资替代动机较弱。其次，国有企业有国家财政的保障和支持，获得的税收、补贴等政策优惠更多。在国有企业面临亏损时，政府会给予额外资金支持；国有企业具有良好的信誉与形象，更容易获得银行贷款等资金支持，导致预算软约束问题。企业充足的现金流和财政保障使国有企业对研发费用加计扣除政策带来的税收优惠的敏感度不高。

2.研发费用加计扣除、企业地理区位与企业金融化

我国不同地区的资源禀赋、经济发展状况不同，投资环境存在差异，研发费用加计扣除政策对不同地区企业的效果可能不同。为了探讨研发费用加计扣除政策对不同地区企业金融化的影响是否存在差异，本文将样本分为东部地区和非东部地区企业进行回归，结果如表10列(3)、 列(4)所示。列(3)为研发费用加计扣除政策对东部地区企业金融化的影响，Treat×Period系数为-0.007，且在5%水平下显著，即东部地区企业中，享受研发费用加计扣除政策的企业比未享受政策的企业持有的金融资产少0.7%，研发费用加计扣除政策对东部地区企业金融资产投资具有显著的抑制作用。列(4)为研发费用加计扣除政策对非东部地区企业金融化的影响，Treat×Period系数为-0.002，但并不显著，表明研发费用加计扣除政策对非东部地区企业金融资产投资的抑制效果不显著。中国地区发展严重失衡，东部和中西部地区企业在技术型人才数量、制度环境和资源禀赋等方面存在较大差异，东部地区有更加完善的要素市场，资源配置效率更高，为要素转换和融合、实现技术迅速进步提供了有利条件。研发费用加计扣除政策在东部地区的实施能够与东部地区人才、技术等要素禀赋相结合，转化为企业创新产出和生产效率的提升，从而更好地促进企业主业发展，抑制企业金融化。

表10 产权性质和企业地理区位异质性

3.研发费用加计扣除、企业生命周期与企业金融化

根据企业生命周期理论，处于不同生命周期阶段的企业在产品市场、客户偏好、同行业竞争者状况等方面各有特点，研发费用加计扣除政策对企业金融化的影响可能存在差异。参考以往的研究，本文将企业所处生命周期阶段划分为成长期、成熟期和衰退期。已有文献中划分企业生命周期的方式主要包括三种：综合指标法(Anthony和Rames，1992)[32]、单变量法(如选取组织结构、企业年龄、盈利指标等某个指标作为衡量企业生命周期的标准)和现金流量模式法。由于企业在不同生命周期阶段的现金流量模式不同，现金流量模式法利用企业在经营活动、投资活动、筹资活动中不同现金流量净额的正负组合区分企业所处生命周期阶段，这种划分方法可以有效避免主观选取指标带来的偏误，可操作性和客观性较强，本文采用企业现金流模式法区分企业所处生命周期阶段，具体划分方法见表11，基于此划分方式得到处于成长期、成熟期、衰退期的企业样本并进行分组固定效应回归，结果见表12。列(1)为对处于成长期的企业进行回归，Treat×Period系数为-0.008，且在5%水平下显著，即成长期企业中，享受研发费用加计扣除政策的企业比未享受政策的企业持有的金融资产少0.8%。列(2)为对处于成熟期的企业进行回归，Treat×Period系数为-0.009，但并不显著。列(3)为对处于衰退期的企业进行回归，Treat×Period系数为0.018，但不显著。综合表明，研发费用加计扣除政策对成长期企业金融化有显著抑制作用，对成熟期和衰退期企业的效果不显著。

成长期企业前期资金积累较少，规模较小，且难以获得银行等金融机构的支持，导致企业内外资金来源相对不足(黄宏斌等，2016)[33]，现金流较为有限，而该阶段的企业需要大量研发投入以获得市场认可和提升市场地位，企业对研发费用加计扣除政策红利较为敏感；成熟期企业拥有较为稳定的盈利能力，积累了较多的利润，且更容易获得银行贷款、政府补贴及其他政策优惠，企业融资约束较小，采用金融资产作为流动性储藏和投资替代的动机较弱，研发费用加计扣除政策通过改善企业现金流和提升企业业绩抑制金融资产投资的效应并不显著；企业进入衰退期后，经营业绩下降，面临财务状况恶化、经营风险加大、产品销路不佳等问题，顾客对产品的需求减少，产品濒临淘汰，此时管理者倾向于多元化配置资产，并通过增加金融资产投资获取高额收益，企业配置金融资产的逐利动机更加明显，进行研发创新的热情不高，对研发费用加计扣除政策的敏感性也不高。

表11 企业生命周期识别方式

表12 企业生命周期异质性

(三)研发费用加计扣除政策与经济增长方式转变

如果研发费用加计扣除政策只是减少了制造业企业金融资产投资而未激励企业增加在生产领域的投资，那么并不能实现制造业转型和经济增长方式转变，为制造业高质量发展所作的贡献就较为有限。本文在验证研发费用加计扣除政策抑制企业金融投资的基础上，进一步探讨该政策对于引导企业从投资驱动转变为创新驱动，并发挥金融资产反哺实体投资方面的作用。

研发费用加计扣除政策规定企业费用化的研发支出和资本化形成无形资产的摊销在据实扣除的基础上加计扣除，鼓励企业在生产领域进行投资。本文从企业创新投入和固定资产投资两方面探讨该政策对企业实体投资的影响，以企业研发创新支出与总资产之比衡量企业创新投入水平，以“(固定资产+在建工程+工程物资)/总资产”衡量固定资产投资强度。借鉴已有研究，本文以企业规模(Size)、资产负债率(Leverage)、企业现金流(CFO)、营业利润增长率(Growth)、是否为国有企业(SOE)、高管持股比(Hold)和是否两职合一(DUL)作为控制变量进行回归(李新等，2019)[28]。

表13 研发费用加计扣除与企业创新投入、固定资产投资

(续上表)

回归结果如表13所示，列(1)、 列(2)为以企业创新投入为因变量的回归结果。列(1)以研发费用加计扣除政策为自变量进行回归，Treat×Period系数为0.002，且在1%水平下显著，表明研发费用加计扣除政策促进了企业研发创新投入。列(2)加入企业金融化水平和金融化水平与政策交乘项的乘积进行回归，Fin系数为-0.007，且在5%水平下显著，表明企业持有金融资产会对企业创新投入产生挤出效应，Fin×Treat×Period系数为0.034，且在5%水平下显著，表明研发费用加计扣除政策缓解了这种“挤出效应”，使企业金融投资更好地发挥反哺企业创新的作用。

列(3)、 列(4)为以固定资产投资为因变量的回归结果。列(3)以研发费用加计扣除政策交乘项作为自变量进行回归，Treat×Period系数为0.007，但不显著，表明研发费用加计扣除政策对企业固定资产投资的促进作用并不显著。列(4)加入企业金融化水平和金融化水平与政策交乘项的乘积进行回归，Fin系数为-0.243，且在1%水平下显著，表明企业金融资产投资对企业固定资产投资也存在挤出效应，但Fin×Treat×Period系数并不显著，表明研发费用加计扣除政策不能缓解金融资产投资对企业固定资产投资的挤出效应。研发创新活动和固定资产投资都需要企业大量的资金投入并承担较大的风险，研发费用加计扣除政策通过允许企业研发投资资本化和费用化支出加计扣除，减小了企业进行创新活动的纳税基础，直接降低了企业的研发成本，相当于由国家承担了企业进行研发活动的风险，从而激励企业进行创新投资。但该政策对企业固定资产投资成本和风险方面的作用较小，对企业进行固定资产投资的激励作用并不显著。

八 结论与启示

近年来，制造业创新动力不足、产能过剩和金融行业过热并存，制造业企业的金融资产投资呈连年增长趋势，由此带来资金空转、金融系统性风险增加、挤占企业资源等问题，不利于中国经济的健康发展。本文基于我国研发费用加计扣除政策颁布实施的政策背景，以2013—2020年中国沪深两市制造业上市公司为样本，运用双重差分法对研发费用加计扣除政策的实施效果进行研究。结果显示：(1)研发费用加计扣除政策抑制了制造业企业的金融资产投资行为，且这种抑制效应在非国有企业、东部地区企业和成长期企业中更加显著。(2)研发费用加计扣除政策一方面通过增加企业内部现金流，缓解企业将金融资产作为流动性储藏的“蓄水池”动机，抑制了企业金融化；另一方面，通过提升企业主业业绩，缓解企业追逐金融资产高收益的“投资替代”动机，降低了企业金融化水平。(3)企业持有金融资产会挤出企业实体投资，研发费用加计扣除政策能够促进企业创新投入并缓解金融资产投资对企业创新投入的挤出效应，但对企业固定资产投资的影响不显著。本文为进一步理解企业金融化投资动机，多角度评估研发费用加计扣除政策效果，完善国家政策体系、促进制造业转型和高质量发展提供了一定参考。

根据上述研究结论得到的政策启示为：首先，研发费用加计扣除政策对促进制造业企业创新投入、抑制企业“脱实向虚”方面有积极的影响，有利于转变经济增长方式、实现创新驱动的新发展理念、促进制造业高质量发展。要坚持并扩大研发费用加计扣除适用范围，鼓励实体经济发展，加快实施创新驱动发展战略，推动发展质量变革、效率变革、动力变革，实现经济高质量发展。其次，研发费用加计扣除政策在不同类型企业中的实施效果不同，应因地制宜、因企施策，避免政策“一刀切”，实现“一行一政策”“一企一政策”的精细化税收政策；深化国有企业改革，激发国有企业创新动力，发挥国有企业资源优势和模范带头作用；改善西部地区营商环境、创新环境，为中西部地区发展动力变革和转型发展提供支持。最后，由于企业“脱实向虚”进行金融资产投资以投资替代为动机，施行减税降费政策促进实体经济发展的同时也应关注金融体制改革，提升金融监管有效性，强化风险防范机制和风险警示制度，防范系统性金融风险。