研发费用加计扣除政策与研发投入的实证研究

文/刘梦晗 （昆明理工大学 管理与经济学院）

一、引言

“十四五”规划中提出要坚持创新驱动发展，当前我国正经历从高速发展向高质量发展的转变，而企业的技术研发和创新则对企业创新的积极性有一定的影响，因此，政府采取一系列的补偿政策促进企业的创新。加计扣除是企业所得税的一种税基式优惠方试，一般是指按照税法规定在实际发生支出数额的基础上，再加成一定的比例，作为计算应纳税所得额时的扣除数额。

我国实施研发费用加计扣除政策起始于1996年，财政部、国家税务总局联合下发了《财政部国家税务总局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），首次明确了研发费用加计扣除政策的相关问题。为了进一步促进社会主义市场经济的健康发展，2003年将该政策适用的主体范围扩大至“所有财务核算制度健全，实行查账征收企业所得税的各种所有制的工业企业”[1]。2008年将该税收优惠政策以法律形式予以确认，并明确规定企业为开发产品产生的研发费用，在据实扣除的基础上按照其发生额的50%在计算企业所得税前进行加计扣除[2]，同时将该政策实施主体确认为高新技术企业。2015年放宽了享受该优惠政策的企业研发活动及研发费用的范围，并首次明确提出负面清单制度，同时将政策主体扩围至除负面清单以外的企业。2017年科技型中小企业加计扣除的比例由50%提高至75%[3]。2018年加计扣除比例提高至75%的主体由科技型中小企业扩大至除负面清单以外的企业。2020年研发费用加计扣除政策再次得到完善，将制造业的加计扣除比例由75%提高至100%。

本文则基于2015年政府对研发费用加计扣除政策的全面实施这一外生事件的冲击，构建PSM-DID模型，评价R&D税收优惠政策对研发投入产生的效果，进一步扩展该领域的研究内容。

二、理论假设

通过对国内外文献的梳理发现，大多数学者通过对研发费用加计扣除政策与企业研发投入之间的关系进行分析，结果发现二者之间存在显著的正向相关关系。Sterlacchini、Venturini（2019）[4]以法、意、英和西班牙四国公司为研究对象，实证结果表明，除西班牙之外税收优惠政策的实施能够激励企业加大研发投入。Brown Krull（2008）[5]以1992-2002年的美国企业作为样本公司进行了实证分析，研究结果显示，税收优惠政策对企业（特别是未亏损型企业）的研发投入激励效果显著。李宜航（2022）[6]根据断点-双重差分模型进行实证分析，结果显示，政府实施研发费用加计扣除政策有效地激励了制造业企业进一步加大研发投入。彭华涛等（2020）[7]利用新能源行业创业企业披露的数据，构建模型进行评估，结果显示企业利用加计扣除政策，通过刺激研发投入来进一步促进创业企业成长。李静祎（2020）[8]发现，政府可以通过实施研发费用加计扣除政策提升高新技术企业的创新投入，同时税收征管能够对加计扣除与创新投入之间的相关性起到正向调节的效果。王登礼等（2018）[9]探究发现研发费用加计扣除政策能够有效促进研发，对战略性新兴产业产生正向的税收激励效应。

但仍有部分学者持相反的意见。万源星等（2020）[10]研究表明，企业过度加大研发投入的金额可能会抑制研发费用加计扣除政策对企业的激励作用。李刚等（2018）[11]以深交所创业板上市的企业为样本，结果表明，研发费用加计扣除政策对该类企业不会产生正向效果。曾繁英等（2018）[12]研究表明，2013年扩大试点范围之前研发费用加计扣除政策的实施不会对研发投入产生激励作用，甚至会产生负向影响。

研发费用加计扣除政策作为政府激励企业进行创新活动的工具之一，能够为企业带来创新绩效的提升和研发投入的加大。为进一步分析加计扣除政策与企业研发投入之间的关系，文章提出假设：

H1:研发费用加计扣除政策的实施能够对企业加大研发投入产生激励效果。

三、研究设计

倾向得分匹配法（PSM），是当前经济学界用来处理自选择偏误的一项重要方法，它经常和双重差分法（DID）进行组合使用（PSM-DID）。该方法就是将观测到的样本数据人为划分为对照组和实验组，利用匹配的思想，将对照组的个体按照其特性与实验组个体相近的方法进行匹配，这就使得匹配后的样本除是否受到处理外并无显著差异，一定程度上缓解了自选择偏误带来的问题。因此，本文构建以下模型对样本数据进行匹配：

其中DID为被解释变量，i表示2015年以后实施研发费用加计扣除政策的企业为1，否则为0。解释变量分别为总资产周转率（TAT）、流动比率（CR）、企业规模（size）、营业收入增长率（Growth）、资产负债率（Lev）、企业年龄（AGE）、企业性质（Own）。

本文选取研发投入（RD）作为被解释变量，即研发费用与营业总收入的比值。以研发费用加计扣除政策效应（treat*time）为解释变量，政策实施后的treat值取1，否则为0，2015年及之后的年份time值取1，否则为0。上述解释变量为控制变量，构建双重差分模型：

四、实证分析

（一）描述性统计分析

本文选取2012-2018年中国A股上市公司为样本数据，剔除了负面清单所列举的行业，剔除了ST、*ST行业和样本数据存在大量缺失值的企业，并对剩余的样本进行倾向得分匹配，剔除掉匹配不成功的样本，共得到5174个样本观测值。

对样本数据进行描述性统计分析，依次观察其平均值、中位数、标准差及最小值和最大值，统计结果如下表1所示。被解释变量RD的标准差为0.052，平均值为0.008，说明整体数据波动性不大，最小值为0，说明有些企业没有研发投入。解释变量政策实施效果的平均值为0.285，说明2015年之前未受到该政策影响的企业所占比例较高。

表1 描述性统计分析

（二）基准回归分析

下面运用DID模型对样本数据进行基准回归分析，评估结果如表2所示。表2中第（1）列的评估结果为去掉控制变量进行的基准回归，从该结果可以观察到交互项的系数为0.006，且在10%的水平上显著；第（2）列为加入控制变量进行回归的结果，通过观察可以发现交互项的系数为0.004，且在5%的水平上显著，将两列进行对比发现，是否加入控制变量不会影响基准回归结果，说明回归结果是有效且可靠的。同时，该结果验证了假设1，即研发费用加计扣除政策的实施能够对企业加大研发投入产生激励效果。原因可能是由于加计扣除的对象是企业具体的研发支出项目，项目支出金额越大，得到的税收优惠越多，因此可以针对性的鼓励企业加大创新。

（三）稳健性检验

文章选取PSM-DID模型，分析加计扣除政策对研发投入的影响效果的前提是实验组和对照组企业之间具有可比性，即假设不存在政府实施加计扣除政策，样本企业的研发投入不会随时间变化而变化。鉴于此，本文根据这一假设进行反事实检验，分别假设这一政策的实施是从2013年和2014年实施的，回归结果见表2。

表2 基准回归结果和安慰剂检验

表2的第（3）列为将政策时间前提至2014年的估计结果，通过观察发现交互项的系数为-0.045，且不显著；第（4）列为将政策时间前提至2013年的估计结果，交互项系数为-0.006，同样不显著。说明上述基准回归结果不是随时间变化产生安慰剂效应，即上述结论通过了稳健性检验。

五、结论与建议

（一）结论

文章选取2012-2018年中国A股上市公司的数据作为样本，探究政府实施研发费用加计扣除政策是否能够对企业的研发投入产生激励效果。通过构建PSM-DID模型，并使用stata16软件进行基准回归，验证了本文提出的假设，即加计扣除政策的实施能够有效激励企业加大研发投入，提升企业创新的积极性，有效提升企业绩效。

（二）建议

首先，政府应当加大政策的实施力度。要想进一步加大研发费用加计扣除政策的落实效果，政府不应当仅仅充当政策制定者的角色，还应当在企业整个的业务活动中起到监督和指导的作用。对于该项政策在企业中具体的落实情况需要相关人员进行有效的监督和检查，确保企业将研发费用合理合法的落实到科研项目中，防止出现只存在享受优惠没有真正的研发成果的现象。

其次，政府应当完善相应的专利保护制度。专利的不可模仿性成为企业的竞争优势，而研发成果本身具有公共产品属性，不完善的保护制度将导致产品市场仿制品泛滥，进行研发活动的企业将面临技术风险，严重打击企业进一步研发的动力。政府税收优惠政策的有效实施能够缓解创新活动的外部性影响，同时通过不断完善专利保护制度及相关法律法规保护企业的研发成果。因此，政府应当完善专利保护制度和相关法律，进一步促进企业加大研发投入。

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