企业税收负担与研发效率——基于Tobit模型的实证研究

王权鼎

(中南民族大学 经济学院,湖北 武汉430074)

0 引言

近几年来,数字经济发展日新月著,从宏观国家战略层面看,加快科技创新,推进高质量发展,是建设社会主义现代化强国的重要环节。从微观企业个体层面看,研发创新是企业提高自身核心竞争力的源泉之一。企业在生产经营过程中研发创新成本不断攀升,导致企业更加重视研发支出的会计处理。从会计准则来看,有关研发支出的会计准则不断完善,但研发支出资本化与费用化的确认与计量需要财务人员进行主观判断,即公司在处理研发支出时具有一定的选择空间。同时,由于费用化研发支出能在税前加计扣除,资本化研发支出能确认为无形资产,因此研发支出不同会计处理能为企业带来不同收益。这种收益差别,不仅表现在个体企业净收益层面,还表现在国家宏观税收层面。因此,探究企业如何运用这一弹性,以及会对研发活动产生什么后果,具有重要意义。本文从研发支出会计确认具有一定弹性这一事实出发,以税收视角切入,探究企业税收负担与研发效率之间的关系。

1 文献综述

目前,研发支出方面的研究围绕两个方面。首先,涉及到研发支出投入受到何种因素影响,以及投入研发支出产生的效用。从高新技术企业来看,我国研发支出加计扣除会计政策对企业研发投入有显著的正向影响,同时政府补贴不利于刺激企业进行更多的研发投入[1]。从企业自身特性和外部环境来看,研发支出的税收激励效果在不同行业、不同所有制,以及不同地区制度环境上有差异[2]。从研发支出所带来的的收益层面来看,公司规模很大程度决定了研发支出收益,并且在可预见的时期内,对未来的收益也有重要影响[3]。其次,研发支出会计政策选择问题。企业规模越大,其研发支出资本化金额越小,并且企业盈利能力与研发支出资本化金额也有同样关系。相反,企业财务杠杆、企业个体层面的贝塔系数以及研发强度与资本化金额存在正向关系[4]。同时,企业会计政策选择受税收影响较大,企业在研发支出核算方面可能因所承担的税收而产生较大的差异,因而从宏观上也会带来不同的税收结果。

有关会计政策研究,现有研究少有考虑单一会计政策层面,大多从与企业整体层面有关的变量考虑。首先,2008年所得税改革,企业所得税税率增加或减少,会增强公司利润调控行为意愿,并且在考虑产权性质后,非国有企业因其企业目标更加单一和一致,其受所得税税率变化的影响更加显著[5];其次,从企业生命周期理论入手,减少企业税收负担,能有效鼓励创业和研发投入[6]。在宏观经济层面,考虑到目前国际形势的复杂性,企业避税动机与经济政策不确定性显著相关,经济不确定性通过促进研发支出、加大融资约束和盈余管理3种途径来影响企业的避税程度[7]。

综上,研发支出与企业税收负担问题受到关注,但是学者将研究视角集中于影响研发支出的因素,少有学者从税收负担角度探究影响研发效率的内在因素和外部环境。鉴于此,本文将企业税负与研发效率相联系,研究二者之间的关系。

2 理论基础与研究假设

2.1 理论基础

传统税收筹划理论以“纳税最小化”为企业税收筹划的目标,这种理论更多的是基于企业税收显性成本。在仅考虑税额情况下,根据2018年后的所得税法规定,假设公司当期共发生研发支出A,适用的企业所得税率为δ,折现率为10%,假如公司将资本化的研发支出在未来10年中进行摊销,研发支出全部资本化可以抵减的所得税费用现值约为1.07Aδ,全部费用化可以抵减的所得税费用现值为1.75Aδ,研发支出资本化处理净收益现值相当于费用化61%。由此可见,费用化处理税收收益更大。

有效税收筹划理论主张企业税收筹划的目标为“税后收益最大化”。区别于传统税收理论,有效税收筹划理论以更广阔的视角,认为在经济活动中,由于信息不对称和交易成本的存在,企业在追求“纳税最小化”的同时,会增大其他非税收成本,因而未能达到企业价值最大化[8]。从企业价值视角来看,上市公司在进行研发支出核算决策时有着较为复杂的权衡。实际上,考虑到不同企业当期面临的环境复杂性,并非所有企业在研发支出满足资本化条件时确认为无形资产。因为研发支出资本化会计处理减少了公司当期的现金流,在一定程度降低了公司价值,但是考虑一个更长的时期,企业资本化研发支出向证券市场传递了企业研发创新取得新成果,企业研发支出资本化程度越高,市场会认为企业在可预见的时期内,盈利能力及成长力会提高。

2.2 研究假设

对于某些研发项目,可能受学术理论或实践经验限制,难以严格区分研发阶段与开发阶段[9],同时由于地方监管强度弱,导致企业有机会利用相关会计政策来进行盈余管理[10]。首先,基于传统税收理论,通过假设测算,可以得知研发支出费用化处理的税收收益更大,在企业税负较大时,研发支出费用化处理的边际收益会更大,进而促使更高税率的公司对研发支出进行费用化处理[11];其次,基于有效税收筹划理论与契约理论,企业在进行税收筹划时还应考虑外界因素对企业的影响,而不是仅仅以“纳税最小化”为目标。同时,会计准则对研发支出资本化要求更高,从会计信息稳健性的角度考虑,企业会偏向于研发支出费用化处理,进而面临的审计压力会更小。企业税负越大,其税收筹划动机越强。此外,企业进行研发支出资本化处理时,会向资本市场传递信号,使企业价值上升,对于税收负担小的企业,研发支出费用化处理的税收收益更小,因而其在这两种收益之间做权衡时,会更加偏向于研发支出资本化带来的市场价值。综上,企业税收负担会对研发支出资本化处理产生影响,也即对研发效率产生影响。因此提出如下假设:

H1:控制其他因素影响下,公司税收负担越高,研发效率越低。

相比而言,国有企业大多具有行业垄断地位,而民营企业面临市场竞争更加激烈,公司当前的财务状况、当期盈利能力可能更加受到其管理层的关注,因而其利用研发支出进行税收筹划的动机更加强烈,研发支出更偏向于费用化处理。其次,非国有企业税收筹划节省收益,相比于国有企业,能落入私人股东手中,因而委托人和代理人的利益更加趋同,非国有企业研发支出更偏向于费用化处理。因此,相比于非国有企业,国有企业高管利用研发支出核算进行税收筹划的动机更弱,研发支出更加偏向于资本化处理。产权性质不同,会使会计政策选择更有可能受到税收动机的影响。综上,提出如下假设:

H2:产权性质在公司税收负担与企业研发效率之间存在调节效应。

首先,研发强度与研发支出资本化间存在正向关系[12],即研发强度高的企业,其研发效率会更高。另外,2008年所得税改革前后,对企业研发强度有较大的影响,企业实际所得税率越低,研发强度越高[12]。因此,研发强度在研发效率与税收负担之间可能存在调节效应。此外,高研发强度的企业,往往是高新技术企业,其获得财政支持、政府补贴相对较多,其研发活动可能存在一定的策略性。同时,其对研发活动投入大,进行税收筹划所获得的税收优惠也大。研发强度高的企业,意味着其在研发方面付出的相对成本更多,因而在研发方面投入更多的企业,更有研发能力与动力,因而其税后筹划动机更弱,研发意愿更强。综上,本文提出如下假设:

H3:研发强度在公司税收负担与企业研发效率之间存在调节效应。

3 研究设计

3.1 数据来源

本文所有数据均来源于国泰安数据库(CSMAR)与Wind数据库,初始样本选取2015-2019年A股全部上市公司,并剔除金融类上市公司;剔除研发支出以及研发支出资本化披露为缺失的公司;剔除ST及ST*公司;剔除回归所需其他数据缺失的公司,得到最终样本,为8 531个“公司-年份”截面数据。

3.2 变量定义

3.2.1 被解释变量

本文研究的被解释变量为企业研发效率。根据我国会计准则,本文选择企业当期资本化研发支出占当期总研发支出的比例作为研发效率的代理变量。

3.2.2 解释变量

解释变量为公司实际所得税税率。对于税收负担的衡量,本文参考王延明[13]的研究,用实际税率即所得税费用除以税前会计利润来衡量企业的税收负担。

3.2.3 控制变量

参考王亮亮[14]的研究,选取公司规模(Size)、债务水平(Lev)、盈利能力(Dar)、管理层薪酬(Mco)、独立董事(Duli)、公司成长能力(Tbq)、公司年龄(Age)作为控制变量,具体变量定义如表1所示。

表1 变量定义

3.2.4 模型构建

构建如下模型(1),以检验企业税收负担与研发效率之间的关系:

Capratioit=α+β1Taxit+∑controlsit+δt+γk+εit

(1)

其中,i,t,k分别表示个体、时间、行业。β1是本文关注的参数,δt表示时间固定效应,γk表示行业固定效应,εit表示随机扰动项。

4 实证分析

4.1 描述性分析

本文选取表2所示的5个方面进行描述性统计。由表2可知,研发效率均值为0.07,并且最小值与中位数相等,均为0,表明Capratio的取值大多数集中于0,存在“截堵”现象,适用于采用Tobit模型进行回归。实际税率Tax均值为0.17,并且方差不大,大致呈正态分布。

表2 各主要变量描述性统计

4.2 回归分析

本文运用tobit模型进行回归,由于企业研发支出资本化比例大多处于0这一个值,因此设置tobit回归左归并点为0,控制年份与行业。表3报告基本回归结果,研发效率与实际税率呈负相关关系,并在5%显著性水平下显著,由此验证了假设1。

表3 基本回归结果

4.3 稳健性检验

4.3.1 替换自变量衡量指标

本文通过变量替换法替换自变量实际税率,使用所得税名义税率进行稳健性检验。其中Notax表示名义税率。采用方法是Tobit回归。根据回归结果可知,企业研发效率与名义税率之间呈负相关,且在1%水平下显著,说明本文结论稳健。

4.3.2 替换自变量数据类型

本文构建研发支出资本化比例与实际税率的线性模型,根据目前研究,暂不能确定二者之间一定为线性关系。鉴于此,本文借鉴王亮亮[14]的做法,定义实际税率虚拟变量Htax,取实际税率上四分位数为1,其余为0。表4第(2)列报告的回归结果,实际税率系数显著为负,说明本文结论稳健。

表4 稳健性检验结果

4.3.3 互为因果问题

企业研发支出资本化比例会对当期税负产生影响,因而本文可能存在互为因果的内生性问题。鉴于此,本文使用工具变量法解决内生性问题。工具变量采用当期同一省份公司实际税率均值,使用两阶段Tobit进行回归。表4第(3)列报告回归结果,实际税率系数均显著为负。同时,工具变量通过弱工具变量检验。

4.3.4 遗漏变量问题

考虑到本文研究可能存在潜在的遗漏变量问题。在选择的控制变量基础上,继续添加调整资本化研发支出后的营业利润(Oiacrd)、研发强度(Rdi)、产权性质(Soe)3个新的控制变量,以削弱潜在的遗漏变量问题。从表4第(4)列报告相应的回归结果,在添加新的控制变量后,实际税率与研发效率的系数显著为负,说明本文结论稳健。

4.3.5 样本选择偏误

考虑到部分上市企业未在其年报中披露其研发支出资本化金额,因而本文研究可能存在样本选择偏误,同时,考虑到可能存在个体方面其他因素,影响了高税率公司与低税率公司在研发支出确认方面的差异,即存在自选择问题。为消除可能存在的样本选择偏误带来的内生性问题,本文分别选择Heckman两步法和PSM倾向得分匹配解决潜在的内生性问题。从表4第(5)列结果看,逆米尔斯比率不显著,说明不存在明显的样本选择偏误问题。此外,本文采用PSM的1:1最近邻匹配,从表4第(6)列的回归结果看,实际税率与研发效率的系数显著为负,说明本文基本结果稳健。

5 机制分析

5.1 产权性质的调节效应

本文在模型(1)的基础上,引入调节变量,构建与Tax交互项,采用Tobit模型进行回归。表5第(1)列报告了相应结果,产权性质与实际税率的交互项系数在1%水平上显著为正,说明国有企业相对于非国有企业,实际税率与研发效率的负向关系减弱,表现为非国有企业有着更加激进的税收筹划动机,而国有企业由于存在税收贡献压力等方面的原因,税收筹划的动机更弱,研发支出资本化比例相对较低。

表5 机制分析结果

5.2 研发强度的调节效应

本文在模型(1)的基础上,定义变量研发强度(Rdi)为企业研发支出与营业收入之比,将其作为调节变量,构建与Tax的交互项。表5第(2)列报告了相应的结果,研发强度与实际税率的交互项系数显著为正,说明相对于研发强度较小的企业,研发强度越大的企业,研发效率与实际税率之间的负向关系越弱。

6 异质性分析

考虑到不同地区市场化程度以及税收政策的差别,企业在进行研发支出相关的税收筹划时,存在一定的区域异质性。本文基于Tobit模型以及似无相关检验(Suest),检验不同地区的异质性。表6报告了相关回归结果,东部地区企业与中部地区企业税收负担与研发效率显著为负,与结论相符,说明东、中部企业在高税负下,研发支出资本化确认动机更强,税收筹划的动机更强。相反,西部地区企业税收负担与研发效率显著为正,由于西部地区企业研发支出高的企业多为高新技术企业和具有较大规模的企业,其本身可能为当地战略型企业或者“税收大户”,其税后负担越高,在缴纳税款时受到当地税务部门关注越多[14],其税收征管成本会更高,从而税收筹划动机也会相对偏小,导致资本化程度反而更高。

表6 异质性分析

7 结论与建议

7.1 研究结论

本文采用2015-2019年A股上市公司作为研究对象,基于Tobit模型,通过实证分析,得到以下结论。首先,企业研发效率与企业实际税收负担呈显著负相关关系,表现为实际税负更高的公司,越倾向于将研发支出费用化,研发效率越低,经过一系列稳健性检验后,结论成立。其次,机制分析发现,企业产权性质与研发强度在上述关系中存在调节作用。相对于非国有企业,国有企业中上述关系会减弱,即国有企业中税负与研发支出资本化比例负向关系较非国有企业弱,表现为国有企业管理层除了企业绩效目标外,还肩负着税收等社会贡献压力,而其税收筹划动机相对较弱。相对于研发强度较小的企业,研发强度越大的企业,研发效率与实际税率之间的负向关系越弱,这与以往研究理论趋同。第三,异质性分析发现,东、中、西部地区企业研发效率与税收负担间存在显著差异,西部地区企业研发与税收负担呈正相关关系,这与东、中部地区企业截然相反。

7.2 政策建议

(1)对于上市公司,需要根据自身税负情况,合理进行税收筹划,尽可能以“税后收益最大化”为目标,在保证会计信息质量以及适当的审计压力情况下,综合考虑更多的外部和潜在成本,争取更多的自身收益。此外,对于短期内财务压力较小的企业,在进行税收筹划时,还应考虑研发支出核算对公司价值增值的影响,即更多的考虑长期的规划和收益。对于国有企业,也应针对自身的税负,平衡好税收筹划的收益和税收贡献收益。

(2)对于财政税务部门,应制定更加详细和规范的研发支出确认计量方式,以保障和约束企业税收筹划行为处于适当且合理的范围;制定更加合理的税收政策,综合考虑企业收益与公共利益,在通过税收促进企业研发创新的同时,保障公共税收等公共利益。