增值税留抵退税、融资约束与企业数字化转型

岳树民　王庆　樊稼岐

内容提要：文章以数字词汇和数字化无形资产两种方式衡量企业数字化转型水平，利用2015—2021年A股上市企业面板数据，探究增值税留抵退税政策对企业数字化转型的作用。研究发现，增值税留抵退税政策促进了企业数字化转型，该结论在经过多次稳健性检验后依然成立。机制检验发现，增值税留抵退税政策通过缓解企业融资约束促进企业数字化转型，且融资约束指数每减少1个单位，企业数字化转型水平提升2.966个百分点。进一步研究发现，增值税留抵退税政策与固定资产加速折旧政策在促进企业数字化转型上不存在政策协同效应；国有企业、低市场占有企业和成长性更低的企业在留抵退税政策实施后数字化程度获得更大提升。

关键词：增值税留抵退税；融资约束；企业数字化转型

中图分类号：F812.422  文献标识码：A  文章编号：2095-1280（2023）05-0001-13

一、引言

当前，数字技术已全方位融入经济社会发展。其中，企业数字化转型体现了数字技术与实体经济的深度融合，是将数字技术引入企业现有框架，重塑生产方式和经营管理的过程（刘淑春等，2021）；更是深化供给侧改革、推动产业结构升级，促进我国经济高质量发展的重要动力源泉。与此同时，我国企业数字化转型仍存在挑战，主要体现在转型成本偏高、转型阵痛期较长等方面。此时，通过税收优惠对冲企业数字化转型成本与风险，对激励企业数字化转型将具有重要意义。而在各项税收优惠中，增值税留抵退税政策备受关注。依据《中华人民共和国增值税暂行条例》规定，企业当期销项税额小于当期进项税额不足抵扣时，其不足部分结转至下期继续抵扣，这部分结转额即为企业留抵税额。政府对增值税留抵税额的无偿占用，不仅直接挤占了企业现金流，还会引致企业加大举债力度或融资力度，进而推高企业资金成本并加重融资约束（岳树民等，2023），对企业数字化转型造成不利影响。为降低增值税留抵税额给企业带来的制度性交易成本，2018年财政部和国家税务总局联合发布《关于2018年退还部分行业增值税留抵税额有关税收政策的通知》（财税〔2018〕70号，下文简称70号文件）①，要求退还包括装备制造等先进制造业、研发等现代服务业和电网企业等的增值税期末留抵税额，这标志着我国开始在较大范围内实行增值税留抵退税政策。增值税留抵退税政策的实施，为探究税收优惠对企业数字化转型的影响提供了契机，其政策效应研究对我国后续使用税收政策工具助力企业数字化转型具有一定的参考价值。

二、文献综述

企业数字化转型受诸多内外因素的影响。内部方面，企业研发支出与高学历员工数量是数字化转型的基础动力，企业资产规模、资产负债率和营业成本与企业数字化转型密切相关（张巍，2022）。从公司决策层方面看，企业高管背景对企业数字化转型有显著影响，如具有信息技术背景和学术背景的高管有利于企业数字化转型（吴育辉等，2022；阳镇等，2022）。

外部方面，除消费者主权崛起、价值诉求变化以及更高消费期望迫使企业进行数字化转型外，政府驱动是企业数字化转型的重要动力。其中，地区数字基础设施建设是企业数字化转型的核心条件（张林刚等，2022）；以政府財政科技支出为代表的财政补贴，可以缓解企业融资问题并推动企业数字化转型（Chen et al.，2021）。另外，企业所处行业环境通过同群效应，促使数字化水平较低的企业模仿和学习数字化水平较高的企业，引致群体数字化水平的趋同。

在对企业数字化转型驱动因素进行理论分析的同时，一些学者还通过调查问卷等方式，分析了企业数字化转型面临的实际困难。如，依托“万家民营企业评营商环境”和“企业成本”全国性问卷调查，史宇鹏等（2021）发现人才匮乏、技术落后、资金不足与产业基础薄弱是阻碍企业数字化转型的主要障碍；陈楠等（2022）通过对多个省市企业的问卷调查，发现数字化转型前期投入高、回报存在较大不确定性、数字化人才匮乏以及数字化建设资金不足等成为近半数企业数字化转型的障碍。综合调查问卷研究结果看，虽然各企业面临的困难有所差别，但资金问题依然是阻碍企业数字化转型的一个主要问题。

税收优惠政策作为撬动企业资金的重要杠杆，可以有效缓解企业融资约束问题，对企业数字化转型起到激励作用。曾皓（2022）研究发现，结合前瞻性有效税率，税收优惠政策通过“融资约束缓解效应”和“创业导向强化效应”对企业数字化转型起到了促进作用。成琼文等（2022）也证实研发费用加计扣除和税费减免政策均促进了传统资源型企业的数字化转型，但二者之间并未产生协同效应。陈和等（2023）则发现固定资产加速折旧能显著促进企业数字化转型。

已有研究对企业数字化转型的理论驱动因素与现实困难进行了较为全面且深入的探析，但关于增值税留抵退税政策对企业数字化转型的作用及机制研究还较少，故本文的边际贡献可能在于：（1）研究增值税留抵退税政策对企业数字化转型的作用，从企业微观视角探究税收工具对企业数字化转型的作用；（2）以增值税留抵退税政策为工具变量，探究融资约束与企业数字化转型之间的弹性关系，为使用税收工具解决企业数字化转型面临的资金问题提供新的研究视角；（3）从企业性质、企业竞争能力及企业成长性三个视角出发，探究增值税留抵退税政策对企业数字化转型的异质性影响。

三、理论分析及假设提出

企业数字化转型的实质是将数字技术应用于企业生产、管理、运营和销售的全部过程，这必然需要大量资金予以支撑。与企业创新投入相比，数字化转型具有更强的正外部性和高失败风险，转型所产生的企业收益小于社会收益，仅靠市场激励可能不足以促进数字化转型。在这种情况下，更需要政府使用“有形之手”撬动企业资金，适当降低企业数字化转型成本，减少转型中的资金障碍。增值税留抵退税政策对于企业资金的影响可以从增加企业自有资金和缓解企业融资约束两个方面加以概括。

留抵退税政策的实施直接增加了企业内部现金流，为企业数字化转型提供了资金支持。假设企业的进项税额与销项税额在一定时期内保持动态均衡，那么留抵税额可以被视为政府向企业提供的“无息贷款”，企业所付出的不仅是当期部分生产资金，还包括货币的时间价值。留抵退税政策实施后，增值税返还链条得以畅通，避免了增值税税款在企业层面“沉淀”。从存量角度看，企业直接获得留抵税款返还，相当于获得了一笔比外部融资成本更低的自有资金。这意味着，在既定的投资方向下，企业可将更多资金投入到数字化转型所需的软硬件设施建设中，以更好地促进企业数字化转型。从增量角度看，畅通的增值税返还链条可以有效地改善企业预期，打破企业对于数字化转型的观望态度，有利于提升企业数字化转型意愿。

增值税留抵退税政策不仅直接增加了企业内部自有现金流，还通过降低外部融资成本缓解了企业融资约束。其一，依据信号传递理论，有针对性的优惠政策会向投资者传达一种信号，即享受政策的产业或企业具有更好的经营前景，具有更好的还款能力，以吸引投资者进行投资（Stephen，2019）。增值稅留抵退税政策是一个有效的信息载体，主要向投资者释放了有利的投资信息：政策要求退还期末留抵税额企业的纳税信用评级必须满足A级或B级，而向投资者释放该企业拥有良好信用评级的信号，利于企业获取投资者青睐；同时，即使企业经营状况保持不变，实施留抵退税政策所降低的制度性交易成本相当于缩短企业经营成本回收周期，意味着企业具有更好的偿债能力，并吸引投资，降低企业融资约束。其二，留抵退税政策具有投资导向作用。如，发达国家由于高端产业较多，投资者受现代资产组合理论影响对国民经济中下一个新的有前景的产业持不同看法，因而常采用投资组合方式。这种方式虽能降低非系统性风险，却会带来投资分散的弊端。与之不同的是，中国正处于产业链由低端向高端递进的过程，对于下一个新的有前景产业，大家很容易达成共识。相应地，被“看好”的产业极易出现投资“潮涌现象”，增强了产业内企业获取外部融资的议价能力，从而会降低融资约束。

综合上述，增值税留抵退税政策不仅直接增加了企业内部自有资金，提升企业即期数字化转型的意愿，还能够通过传达良好的信用信息、偿债能力信息来发挥投资导向作用，以缓解企业融资约束的方式为企业数字化转型提供资金。因此，提出以下假设：

H0：增值税留抵退税政策对企业数字化转型起到促进作用。

H1：增值税留抵退税政策会降低企业融资约束。

H2：增值税留抵退税政策通过缓解企业融资约束促进企业数字化转型。

四、研究设计

（一）数据来源

本文研究样本为中国A股上市公司2015—2021年数据，来源于Wind数据库与CSMAR数据库，衡量企业数字化转型的文本来源于上市公司年报，并进行以下处理：（1）剔除金融保险、ST、ST*类上市公司；（2）剔除员工数量低于100人的公司，这部分公司可能存在信息披露错误；（3）剔除2018年之前已经实行留抵退税的企业；（4）由于所评估的增值税留抵退税政策实施的时间为2018年，故剔除在2018年后上市的公司；（5）剔除关键变量缺失的样本。此外，还对所有连续变量在1%水平上进行缩尾处理，最终共获得2861个有效样本。

（二）实证模型

为验证增值税留抵退税对企业数字化转型的作用，构建以下双重差分模型：

公式（1）中，下标p，j，i，t分别表示省份、行业、企业和时间。主要被解释变量DTEp，j，i，t为企业数字化水平。policyj是依据增值税留抵退税政策实施行业而设置的虚拟变量，政策实验组赋值为1，控制组赋值为0。postt为政策实施时间的虚拟变量，依据70号文件可知各省财政部门于2018年9月30日前完成退还期末留抵税额工作，故将2018年及之后年份赋值为1，否则赋值为0。Xp，j，i，t为企业财务特征变量，包括企业资产规模、总资产收益率、资产负债率、现金流比率和托宾Q值。Wp，j，i，t为企业治理控制变量，包括企业年龄、第一大股东持股比例、两职合一情况和企业是否为国有企业或国有控股企业。μi和λt分别为企业个体固定效应和时间固定效应。由于不同省份的社会经济发展情况和基础设施建设差异可能对企业数字化转型产生潜在影响，会破坏双重差分模型所依赖的平行趋势假设，故在模型中加入了省份与年份的交互固定效应pt。εp，j，i，t为随机扰动项，用以捕捉主要变量之外的信息。

考虑到2019年增值税留抵退税政策的全面铺开，只要满足条件的企业均可享受留抵退税政策，因此，2019年的增值税留抵退税政策可能会影响到2018年增值税留抵退税对企业数字化转型的评估效果。为了解决这一问题，构建了虚拟变量othetp，j，i，t，若企业不享受2018年留抵退税政策且处于2019年及以后，赋值为1，否则赋值为0。此外，鉴于已有研究成果中发现企业数字化转型存在同群效应，并且存在地区与产业两个维度（杜勇，2023），故实证中均对标准误在省份—行业层面进行聚类。

公式（1）中的系数a1反映增值税留抵退税政策对企业数字化转型和融资约束程度的净效应。需要注意的是，该模型反映的是留抵退税政策对企业数字化转型的平均处理效应，缺少融资约束这一关键中介变量对于企业数字化转型的弹性估计。因此，将增值税留抵退税政策作为企业当期融资约束的工具变量，考察融资约束对企业数字化转型的弹性。具体构建2SLS模型如公式（2）和（3）所示：

公式（2）和（3）中，FCp，j，i，t为企业融资约束。如理论分析中指出的，增值税留抵退税政策直接降低了企业制度性交易成本，增加企业现金流并降低企业融资约束；同时，增值税留抵退税政策作为企业融资约束的工具变量，满足相关性假设。公式（3）中的γ1反映企业融资约束对企业数字化转型的弹性。

（三）变量定义

1.主要被解释变量

现有研究对企业数字化转型的刻画主要有两种方式：一是以上市公司年报中“管理层讨论与分析”（MD&A）部分出现的数字经济相关词汇占比作为企业数字化转型的代理变量。具体来说，首先利用机器学习与文本分析法，依据数字化转型相关文献、重要政策、研究报告以及《政府工作报告》①形成数字化词典，通过将词典中的词汇加入至Python中的Jieba分词库中，然后基于机器学习的方法对公司年报中“管理层讨论与分析”部分进行文本分析，并计算数字经济词汇占“管理层讨论与分析”文本比重。所收集数字词汇共194个，主要数字词汇见表1。二是使用上市企业财务报告附注中包含与数字经济技术相关的关键词及专利的年末无形资产明细项，标记该明细项为“数字经济技术无形资产”，再对同一企业同一年度多项数字经济技术无形资产进行加总，并以数字无形资产占本年度总无形资产比例来衡量企业数字化转型。总体来说，MD&A更多注重企业经营的前瞻性信息披露，数字词频占比更能反映企业数字化转型的主观意愿；而企业年报中无形资产披露是对企业无形资产的客观衡量，数字化无形资产占比更侧重于估计企业当年数字化转型的客观水平。两种测度方法侧重点各有不同且互为补充，故本文主要以第一种方式衡量企业数字化转型水平，并使用第二种方式进行稳健性检验。

2.实验组与控制组虚拟变量

依据70号文件，享受留抵退税政策的行业有化学原料和化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、非金属矿物制品业、金属制品业、通用设备制造业、专用设备制造业等18个行业，故按照公司年报所披露的营业收入构成确定其主营业务，并以主营业务对照《2017年国民经济行业分类（GB/T 4754—2017）》划分其行业分类，再对照70号文件确定企业是否享受留抵退税政策，享受政策赋值1，否则为0。

3.融资约束

现有研究主要通过两种方式测度企业融资约束。一是运用企业财务指标，对现金流比率、资产负债率、托宾Q值、现金股利等指标进行逻辑回归，构建企业融资约束程度指标，具有代表性的是KZ指数（Kaplan，1997）。需要注意的是，KZ指数计算所需的现金流比率、资产负债率等指标本身与企业融资约束高度相关，因而所估算的融资约束指数具有相当的内生性。二是使用与企业融资约束程度相对外生的企业年龄和企业资产规模这两个变量估算企业融资约束指数，即SA指数（Hadlock et al.，2010）。此外，还有学者在SA指数测算的过程中加入现金股利支付率形成FC指数（顾雷雷等，2020）。为避免可能出现的内生性，本文主要使用Hadlock等人的计算公式①测算企业年度SA指数，SA指数越小则说明企业融资约束越低。参照顾雷雷等（2020）的计算方式计算FC指数作为稳健性检验，具体计算流程为：（1）将每一年度企业资产规模、企业年龄及现金股息支付率经过中心化处理后计算均值；（2）建立虚拟变量FC_n，将均值高于66%分位的样本FC_n赋值为1，均值低于33%分位的样本FC_n赋值为0；（3）建立Logit模型拟合企业年度融资约束发生的概率P，P值即为企业融资约束代理变量FC。FC的取值范围在0～1，越接近于1，则说明企业融资约束越大。Logit模型中CashDit为现金股利支付率，具体如下所示：

4.其他控制变量

本文列举了一系列可能影响企业数字化转型的基本特征变量与治理结构变量，包括企业规模（Size）、总资产盈利率（ROA）、资产负债率（Lev）、现金流比率（CF）、托宾Q值（TobinQ）、企业年龄（Age）、第一大股东持股比例（Stock）、两职兼任（Dual）、企业性质（SEO）和技术人员（Tep）。变量符号、定义及其描述性详见表2。

五、实证结果分析

（一）基准回归结果

表3报告了基于公式（1）的回归结果。其中，第（1）-（3）列展示了逐步添加企业财务特征、企业治理特征和省份年份交互项，并将稳健误聚类到省份—行业层面的回归结果。

表3中（1）-（3）列可以看出，无论是否加入企业财务特征、企业治理特征和省份年份交互项，policyj×postt系数都在1%水平上显著为正，说明增值税留抵退税政策显著促进了试点行业内企业数字化转型，初步验证了本文假设H0。以第（3）列作为基准回归结果，增值税留抵退税政策的影响系数为0.049，即增值税留抵退税政策的实施使数字词汇占企业年报比重上升了0.049个百分点。需要注意的是，尽管从表面来看这一政策效果是细微的，但结合实验组企业数字词汇占比仅为0.58%来看，该政策实际上使实验组企业数字词汇占比提升约八个百分点①。此外，总资产盈利率和技术人员数量同企业数字化转型水平的影响系数分别为0.11和0.026，并在5%水平上显著，说明企业总资产盈利率和技术人员数量会显著促进企业数字化转型水平提高。

“营改增”前，缴纳营业税的纳税人進项税额不能抵扣，而“营改增”后，进项税额可以得到抵扣，故“营改增”对企业增值税进项税额、留抵税额均产生一定影响。为了避免“营改增”对模型估计系数造成偏误，表3中（4）列将数据年限变为2016—2021年。从回归结果不难看出，在新观测时段内，增值税留抵退税政策显著促进了企业数字化转型，其影响系数为0.04。

此外，为检验模型的稳健性，还将被解释变量的计算方式进行改变，即以企业数字化无形资产占总无形资产比重来衡量企业数字化转型水平，回归结果见表3第（5）列。回归结果再次证实增值税留抵退税政策对企业数字化转型的正向作用。

（二）平行趋势检验

由于双重差分模型的结论依赖于平行趋势假设的成立，故首先使用事件研究法，以2017年作为基期，对双重差分模型的平行趋势进行检验，回归系数与置信区间详见图1。从图1可以发现，政策实施前的95%置信区间均包含0，而政策实施后置信区间不包含0，这说明政策实施前实验组和对照组拥有相同的时间趋势。

（三）稳健性检验

1.基于倾向得分匹配的双重差分法

为进一步避免增值税留抵退税政策所涵盖行业的某些固定特征导致双重差分模型估计结果出现偏误，故使用倾向得分匹配的方法进行稳健性检验。具体而言，采用了有放回的临近匹配法，将基准回归中的所有控制变量纳入预测变量中，并使用Probit模型估计倾向匹配得分。表4展示了1：3临近匹配方式的平衡性检验。

表5中（1）（2）部分分别为使用1：3和1：5的方式进行临近匹配，并将标准误差聚类到行业与省份的交互项上，分别汇报权重不为空的样本、满足共同支撑假设的样本以及考虑到样本重要性的频数加权回归。从回归结果可以看出，匹配后的policy×post对企业数字化水平的平均处理作用约为0.05，并在10%水平以上显著，这进一步证明了增值税留抵退税政策对企业数字化转型起到促进作用。

2.安慰剂检验

为进一步排除其他潜在因素对企业数字化水平产生重大冲击的可能，由计算机随机构建政策对企业数字化转型的冲击，并将这一冲击放入式（1）进行估计。图2为随机重复500次安慰剂检验的回归系数分布，发现系数呈正态分布在-0.02到0.02之间，估计系数远小于真实影响系数的0.049，说明企业数字化水平的提高是由增值税留抵退税政策所导致，而不是除政策之外的其他偶然事件。

（四）机制检验

享受增值税留抵退税政策的企业一方面直接获得一定时期内未抵扣的增值税进项税额，这相当于企业当期直接获得了一笔额外收入，增加了企业自有资金。此外，增值税留抵退税政策所形成的投资导向作用，可以有效降低企业的融资成本。总之，增值税留抵退税政策可以增加企业自有资金和降低融资成本，并随之降低企业融资约束，对企业数字化转型起到正向促进作用。为了验证融资约束在增值税留抵退税对企业数字化转型中所起到的中介作用，按照温忠麟等（2006）的方法构造并进行逐步回归，回归结果详见表6。

从表6的（1）和（2）列回归结果可知，增值税留抵退税政策对企业数字化转型和SA指数的影响系数在1%水平上显著，再次说明政策对企业数字化转型的促进作用，且显著降低了企业融资约束。第（3）列回归显示，加入融资约束作为控制变量后，留抵退税政策对企业数字化转型的影响系数减少了0.06，且融资约束对企业数字化转型存在显著负向影响，说明融资约束在增值税留抵退税政策与企业数字化转型之间存在部分中介效应。Soble检验说明逐步回归的系数显著，再次证明了中介效应的存在，故假设H1、H2成立。

（五）弹性估计

尽管机制检验已经初步展现出融资约束对企业数字化转型起到抑制作用，并在增值税留抵退税政策实施过程中对企业数字化转型起到中介作用，但以上估计仍存在以下不足：一是企业融资约束可能与企业数字化转型存在双向因果；二是融资约束可能与企业财务特征存在相互影响，并最终导致融资约束对企业数字化转型的回归存在内生性问题。增值税留抵退税政策作为一项准自然实验，可以为探究融资约束与企业数字化转型之间的关系形成一个良好的工具变量，即通过留抵退税这一外生政策探究融资约束与企业数字化转型之间的弹性关系，并弥补双重差分模型对于弹性估计的不足。依据公式（2）与（3）建立了两阶段最小二乘法回归模型，回归结果详见表7。

从表7第（1）和（2）列可以看出，policy×post与SA指数、FC指数的相关系数分别为-0.056、-0.024，均在1%水平上显著，说明增值税留抵退税政策实施后，企业两种融资约束指数分别降低了0.056与0.024。第一阶段F值分别为412.49、2812.16，均显著高于10，说明以增值税留抵退税政策作为企业融资约束的工具变量不存在弱工具变量问题。进一步地，第（3）列显示SA指数、FC指数与企业数字化水平在1%水平上呈负相关关系，影响系数分别为-2.966与-6.977，即企业SA指数每减少1个单位，企业数字词汇占比将提升2.966个百分点；FC指数每减少1个单位，企业数字化词汇占比将提升6.977个百分点。同基准回归做法相似的是，（4）-（6）列更换了主要被解释变量，以企业数字化无形资产占比来衡量企业数字化转型水平。回归结果依旧显示，增值税留抵退税政策显著降低了企业融资约束并促进了企业数字化转型，且弹性估计结论稳健，再次证明H1、H2的事实存在。

（六）进一步讨论：是否存在政策协同效应

依据2018年实施的固定资产加速折旧政策，允许轻工、纺织、机械、汽车等四个重点领域的企业在2015年1月1日后新购进的固定资产，可由企业选择缩短折旧年限或采取加速折旧的方法。已有研究证明，固定资产加速折旧政策不仅缓解了企业融资约束，还对企业数字化转型具有积极影响。为验证增值税留抵退税政策与固定资产加速折旧政策之间是否存在协同效应，构造以下三重差分模型：

公式（5）中，treatedit为i企业在t时期是否享受固定资产加速折旧政策，系数a2代表两种政策的协同效应，其余变量同公式（1）保持一致，回归结果见表8。从表8中（1）列可以看到，三重差分交互项的影响系数为-0.134，在1%水平上显著，说明固定资产加速折旧政策与增值税留抵退税政策未呈现协同效应。为验证结论的稳健性，将被解释变量替换为Dig2，与所得结论保持一致。究其原因，一是企业数字化转型是一个渐进多维过程，而现有测度企业数字化转型方法难以全方位展现企业数字化转型；二是伴随企业数字化转型投入报酬的边际递减，在未将数字化转型作为直接政策目的时，税收优惠政策的叠加并不能维持对企业数字化转型的持续激励。

（七）异质性检验

1.企业性质

在企业数字化转型过程中，不同性质的企业受增值税留抵退税政策影响的程度可能存在差异。具体而言，增值税留抵退税政策对民营企业数字化转型的激励偏弱，这是由于民营企业以经济利润为考量，加之数字化转型可能存在的成本和风险，导致其数字化转型动力不足。增值税留抵退税政策对国有企业数字化转型的激励偏强，皆因国有企业的价值目标不仅包含追求利润，还包含承担社会责任和服务国计民生，故更有意愿通过自身数字化转型带动经济社会整体数字化发展。从表9第（1）部分的回归结果看，在增值税留抵退税政策中，国有企业数字化转型水平值平均提高了0.071，显著高于民营企业水平值的0.045，这印证增值稅留抵退税政策更多地促进了国有企业数字化转型。

2.企业市场占有度

市场占有份额（HHI）系使用企业营业收入占行业内企业总营业收入比重计算得出。不同市场占有度的企业受增值税留抵退税政策的影响程度可能存在差异。相对市场占有度较高的企业而言，低市场占有度企业在利润驱使下会追求更高市场份额，并随之更可能通过数字化转型开拓市场、提高企业竞争力。从表9第（2）部分回归结果看，在增值税留抵退税政策实施后，市场占有度较高企业的数字化转型水平并未发生统计意义上的显著变化，而市场占有度较低企业在增值税留抵退税政策实施后，数字化转型水平平均却提升了0.078个百分点，并在5%水平上显著。这一回归结果说明了增值税留抵退税政策更多地促进了低市场占有度企业数字化转型。

3.企业成长性

由于不同成长性的企业所面临的外部环境和所采取的发展策略是不同的，这可能会成为企业数字化转型的重要影响因素，故以2018—2021年企业营业收入平均增长率（BI）作为企业成长性的代理变量。表9第（3）部分的回归结果显示，增值税留抵退税政策并不能对高成长性企业的数字化转型起到显著促进作用，但对低成长性企业的数字化转型起到显著促进作用，其影响系数为0.068。由此不难理解，低成长性企业亟待以数字化转型提升企业营业收入，故增值税留抵退税政策更能促进低成长性企业数字化转型。

六、结论

本文通过机器学习的方法，测度我国A股上市企业数字化转型水平，并利用上市公司2015-2021年的观测数据，实证检验增值税留抵退税政策的实施对企业数字化转型的影响效应和作用渠道。研究发现：（1）增值税留抵退税政策显著促进了企业数字化转型，在更换被解释变量计算方式后，该结论依旧稳健；（2）增值税留抵退税政策不仅通过增加企业内部自有资金促进企业数字化转型，还通过缓解企业融资约束这一渠道促进企业数字化转型；（3）以增值税留抵退税政策作为工具变量，发现企业融资约束每减少1个单位，企业数字词汇占比提高2.966个百分点；（4）增值税留抵退税政策与固定资产加速折旧政策之间缺乏相互协同作用；（5）增值税留抵退税政策对企业数字化转型的作用在不同类型企业中显示出显著差异。其中，国有企业、市场占有度较低企业和成长性较低企业均在政策实施后，数字化转型水平获得了相对提升；相反，民营企业、市场占有度较高企业和成长性较高企业在政策实施后，数字化转型水平提升相对较低或未出现显著变化。

据此，提出以下政策建议：第一，增值税留抵退税政策不仅通过直接退还留抵税额促进企业数字化转型，还作为一个有效的信号载体缓解了企业融资约束，促进了企业数字化转型。因此，应大力推进增值税改革，不断完善增值税抵扣链条，切实降低企业制度性交易成本，缓解企业数字化转型的资金压力。第二，从实证结果可以看出，固定资产加速折旧政策与增值税留抵退税政策的实施对企业数字化转型起到促进作用但缺少政策之间协同效应。因此，需要政府部门重视并加强不同政策之间的协调，发挥好税收优惠政策之间的协同作用。第三，从异质性检验可以发现，由于增值税留抵退税政策对民营企业、市场占有度较高企业和成长性较高企业的数字化转型激励有限，可通过经验输送、定向支持等措施，增强增值税留抵退税政策对上述企业数字化转型的激励作用。

参考文献：

[1]曾  皓.税收激励促进了企业数字化转型吗？——基于前瞻性有效税率的经验证据[J].现代财经（天津财经大学学报），2022，（10）.

[2]陈  和，黄依婷，杨永聪，梁晓仪.政府税收激励对企业数字化转型的影响——来自固定资产加速折旧政策的经验证据[J].产业经济评论，2023，（2）.

[3]陈  楠，蔡跃洲，马晔风.制造业数字化转型动机、模式与成效——基于典型案例和问卷调查的实证分析[J].改革，2022，（11）.

[4]成琼文，丁红乙.税收优惠对资源型企业数字化转型的影响研究[J].管理学报，2022，（8）.

[5]杜  勇，娄  靖，胡红燕.供应链共同股权网络下企业数字化转型同群效应研究[J].中国工业经济，2023，（4）.

[6]顾雷雷，郭建鸾，王鸿宇.企业社会责任、融资约束与企业金融化[J].金融研究，2020，（2）.

[7]刘淑春，闫津臣，张思雪，林汉川.企业管理数字化变革能提升投入产出效率吗[J].管理世界，

2021，（5）.

[8]史宇鹏，王  阳，张文韬.我国企业数字化转型：现状、问题与展望[J].经济学家，2021，（12）.

[9]吴育辉，张  腾，秦利宾，鲍珩淼.高管信息技术背景与企业数字化转型[J].经济管理，2022，（12）.

[10]温忠麟，张  雷，侯杰泰.有中介的调节变量和有调节的中介变量[J].心理学报，2006，（3）.

[11]岳树民，肖春明.增值税留抵退税能够缓解企业融资约束吗——基于现金-现金流敏感性的实证证据[J].财贸经济，2023，（1）.

[12]阳  镇，陈  劲，商慧辰.何种经历推动数字化：高管学术经历与企业数字化转型[J].经济问题，

2022，（10）.

[13]张  巍.企业数字化转型关键因素和保障分析——以科创板上市公司为例[J].人民论坛·学术前沿，2022，（18）.

[14]张林刚，戴国庆，熊  焰，耿文月.中国制造业数字化转型评价及影响因素——基于模糊集定性比较分析[J].科技管理研究，2022，（7）.

[15]Charles J.Hadlock，Joshua R.Pierce.New Evidence on Measuring Financial Constraints： Moving Beyond the KZ Index[J].The Review of Financial Studies，2010，（5）.

[16]Chen C L，Lin Y C，Chen W H，Chao C F，Pandia H.Role of Government to Enhance Digital Transformation in Small Service Business[J].Sustainability，2021，（3）.

[17]Kaplan S N，Zingales L.Do Investment-Cash Flow Sensitivities Provide Useful Measures of Financing Constraints？[J].Quarterly Journal of Economics，1997，（1）.

（责任编辑：衍一）

*基金项目：国家社会科学基金重点项目“新发展阶段财税体制促进高质量发展研究”（项目编号：22AZD017）。

作者简介：岳树民，男，中国人民大学财政金融学院教授；王  庆，男，中国人民大学财政金融学院在读博士研究生，兰州财经大学教授；樊稼岐，男，兰州财经大学硕士研究生。

①实际上，我国分别于2011年、2014年和2016年对部分企业实施增值税留抵退税，但相比2018年的增值稅留抵退税政策，之前政策覆盖的行业、企业规模相对较小。