研发费用加计扣除与企业全要素生产率

摘 要：探索引领中国经济增长与质量变革的新动力，关键是企业全要素生产率的提升。文章以2015—2021年沪深A股上市公司年度财务数据为研究样本，以2018年1月1日起所有负面清单之外行业研发费用加计扣除比例提高至75%为外生政策冲击（财税〔2018〕99号文件），运用双重差分法及中介效应模型，实证检验了研发费用加计扣除对企业全要素生产率的效应及机制。研究发现：研发费用加计扣除比例提高对企业全要素生产率提升具有显著的促进作用；异质性检验发现，研发费用加计扣除对大型企业和国有企业全要素生产率的影响程度更大；机制检验发现，研发费用加计扣除通过激励企业加大研发投入进而促进全要素生产率实现提升。研究结论及政策建议为研发费用加计扣除政策的完善提供了一定借鉴。

关键词：研发费用加计扣除 全要素生产率 研发投入 双重差分法

中图分类号：F812.42 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2024）09-029-03

一、引言

要推进经济发展质量、效率和动力的三大变革，提高全要素生产率，确保经济的持续和健康发展。企业全要素生产率与追求更高质量和效率、公平性和可持续性、构建现代经济结构有着直接联系。税收政策作为调节宏观经济的重要工具之一，其对全要素生产率的影响，是学界关注和研究的重点。汪卢俊和苏建（2019）[1]研究发现，增值税转型和“营改增”对企业全要素生产率均具有显著的促进作用。谢获宝和惠丽丽（2021）[2]指出，“营改增”通过“财富分配效应”和“价值创造效应”对服务业全要素生产率具有显著促进作用。岳树民等（2023）[3]研究认为，增值税税率调整通过缓解企业融资约束，进而对全要素生产率产生促进作用。

研究开发费用税前加计扣除（简称“研发费用加计扣除”）自1996年实施以来，在激活企业活力、激励企业创新、促进企业发展等方面发挥了重要作用。研发费用加计扣除最直接的效应是激励企业加大研发投入和研发产出。任海云和宋伟宸（2017）[4]研究表明，研发费用加计扣除对企业研发投入具有显著促进作用，且该种激励效果与企业所处生命周期、行业特征、所处外部市场环境有关。甘小武和曹国庆（2020）[5]和李宜航等（2022）[6]分别从高新技术企业和制造业企业验证了研发费用加计扣除对研发投入的促进作用。唐明和旷文雯（2021）[7]研究指出，研发费用加计扣除在显著促进企业创新产出时，存在明显的异质性。包健和李芳迪（2024）[8]发现，研发费用加计扣除可以显著促进高新技术企业创新产出实现“提质增效”。研发费用加计扣除通过对企业研发投入和研发产出产生的激励效应，不仅可以使企业掌握更多的核心技术，增加企业在市场上的产品竞争力，而且还可以进一步促进企业价值实现提升（王芸和陈蕾，2016；洪源和万里，2024）[9-10]和企业经营绩效的持续改进（贾明琪和张宇璐，2017；王玺和刘萌，2020）[11-12]。此外，不同学者从企业人力资本结构升级（于海峰等，2023）[13]、企业发展能力（岳树民和肖春明，2022）[14]、企业降杠杆（袁业虎和沈立锦，2020）[15]、企业创新能力（冯泽等，2019）[16]等多角度研究了研发费用加计扣除的激励效应。

梳理文献发现，关于研发费用加计扣除对企业全要素生产率的影响及机制研究较少，但已有研究为本文研究提供了研究思路和方法。因此，本文以沪深A股上市公司为研究样本，以2018年1月1日起所有负面清单之外行业研发费用加计扣除比例提高至75%为外生政策冲击，在实证检验研发费用加计扣除对企业全要素生产率影响的同时，引入“研发投入”作为中介变量，探讨了研发费用加计扣除对企业全要素生产率的具体影响路径。

二、理论分析与研究假设

研发费用加计扣除作为积极财税政策的重要措施之一，可以显著提升企业创新的积极性。本文从如下三个维度深入分析研发费用加计扣除对企业全要素生产率的影响。第一，研发费用加计扣除通过降低企业税收负担，增加了企业的可支配现金流。可支配现金流为企业加大研发投入提供了资金保障，进而加速企业科技创新进程。科技创新则是全要素生产率提升的重要基础。第二，研发费用加计扣除向外界传递出政府支持特定行业的重要利好信息，通过缓解企业与投资机构之间的信息不对称，进而缓解企业融资约束。企业在获得外源融资的情况下，可以加大研发投入、雇佣更多技术人才，通过促进研发产出进而促进全要素生产率实现提升。第三，从战略角度看，政府的扶持一定程度上会改变企业的短视行为，为充分利用研发费用加计扣除政策红利，企业会重新评估其市场定位和经营策略，会更加注重创新和技术研发。这种基于科技创新的战略选择，会促进全要素生产率实现增长。基于上述分析，提出如下假设H1。

H1：研发费用加计扣除可以显著促进全要素生产率实现提升。

研发费用加计扣除通过减轻企业税收负担，进而减少企业的研发成本、分散研发潜在的风险、向市场传递出鼓励研发的积极信号。一方面企业现金流增加，另一方面企业能获得更多的外源融资，为企业加大研发投入提供了内外源资金保障。研发投入的增加会促进企业研发产出和技术进步（唐明和旷文雯，2021）[7]。同时，企业研发产出增加和技术进步，可以增强企业的市场竞争优势，获得超额利润，进而通过扩大企业规模产生的规模效应，实现对企业全要素生产率的促进作用（任灿灿等，2021）[17]。基于此，提出如下假设H2。

H2：研发费用加计扣除通过加大企业研发投入进而促进全要素生产率提升。

三、研究设计

（一）数据来源与样本选择

本文目的是检验研发费用加计扣除对企业全要素生产率的影响，以财税〔2018〕99号文件的实施为外生政策冲击（即将研发费用加计扣除政策范围扩大至除负面清单以外的所有行业），主要采取双重差分法，将制造业企业作为处理组，负面清单行业企业作为对照组，负面清单行业是指不适用税前加计扣除政策的行业，具体包括烟草制造业、住宿和餐饮业、批发和零售业、房地产业、租赁和商务服务业、娱乐业，以及财政部和国家税务总局规定的其他行业。本文选取2015—2021年沪深A股上市公司年度财务数据，数据主要来源于国泰安数据库（CSMAR）及锐思数据库（RESSET），并对数据进行如下处理：剔除金融业、ST企业以及高新技术企业；剔除未对研发支出进行披露或研发支出为0的企业；剔除连续数据不足7期的样本；剔除主要财务数据异常或缺失的企业。另外，对主要统计变量进行1%的缩尾处理。

（二）变量选取

1.被解释变量：企业全要素生产率（Tfp_op）。由于OP法能够有效应对内生性及样本选择偏差所产生的问题，借鉴鲁晓东等（2012）[18]的研究，选取OP法作为全要素生产率进行测算。

2.解释变量：研发费用加计扣除（Treat×Post）。本文把研发费用加计扣除负面清单行业包括餐饮和住宿业、批发和零售业、租赁业和商务服务业、房地产业、娱乐业和烟草制造业作为控制组，Treat取值为0，制造业取值为1，Post为时间虚拟变量，在2018年及以后Post取值为1，在2018年之前Post取值为0。本文所关注的是Treat×Post的系数，即研发费用扣除对企业全要素生产率的影响。

3.控制变量。根据已有文献，本文选取企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、总资产收益率（Roa）、净资产收益率（Roe）、企业年龄（Age）、净现金流量（Cf）为控制变量。

4.中介变量：研发投入（RD）。用研发支出加1取自然对数表示。详细变量说明见表1。

（三）模型构建

为检验研发费用加计扣除对企业全要素生产率的效应，构建如下固定效应模型：

Tfpit=α0+α1Treatj×Postt+αControlsit+μi+δt+εit（1）

其中，下标i、j、t分别表示企业个体、行业、时间。Tfpit为采取OP法测算的企业全要素生产率。Treatj×Postt为组别虚拟变量与时点虚拟变量的交互项，其系数为研发费用加计扣除对企业全要素生产率的影响程度。Controlsit为表2中列示控制变量组。μi和δt表示个体和时间固定效应，εit表示随机扰动项。

为检验研发费用加计扣除对企业全要素生产率的影响机制，本文参考江艇（2022）[19]的“两步法”构建如下模型：

Tfpit=β0+β1Treatj×Postt+βControlsit+εit（2）

RDit=γ0+γ1Treatj×Postt+γControlit+εit（3）

其中，RDit为企业的研发投入，系数γ1表示研发费用加计扣除对企业研发投入的影响程度。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

表2中（1）（2）列汇报了基准回归结果。第（1）列为只引入研发费用加计扣除政策虚拟变量（Treat×Post）之后的结果，其系数在1%水平下显著为正，说明研发费用加计扣除可以显著促进全要素生产率的提升。第（2）列为同时引入所有控制变量之后的回归结果，政策虚拟变量（Treat×Post）的系数依然在1%水平下显著为正，再次说明研发费用加计扣除对企业全要素生产率的促进作用，因此，本文假设H1得证。

（二）异质性检验

为深入考察研发费用加计扣除对企业全要素生产率影响的差异性，本文从企业产权性质和企业规模两方面进行异质性检验。表2中（3）（4）列为基于产权性质的回归结果，按产权性质将样本企业划分为国有企业和非国有企业，从回归结果可知，研发费用加计扣除对国有企业和非国有企业全要素生产率均有促进作用，但对国有企业全要素生产率的影响程度更大。表4中（5）（6）列为基于企业规模的回归结果，按照企业规模（Size）的中位数将样本企业分为大型企业和小型企业两类，从回归结果看，研发费用加计扣除对大型企业全要素生产率的影响程度要大于对小型企业的影响程度。

（三）机制检验结果

表3中列（1）（2）汇报了机制检验回归结果。本文采取“两步法”进行机制检验，第（1）列为模型（2）的回归结果，政策虚拟变量（Treat×Post）的系数显著为正，再次验证了研发费用加计扣除对企业全要素生产率的促进作用。第（2）列为模型（3）的回归结果，政策虚拟变量（Treat×Post）的系数显著为正，说明研发费用加计扣除可以显著促进企业增加研发投入。结合理论分析可知，通过研发投入这一中介变量，研发费用加计扣除可以催生企业创新动力，进而促进企业全要素生产率提升，因此，本文假设H2得证。

（四）稳健性检验

1.平行趋势检验。双重差分法应用的前提在于通过平行趋势假设检验。这一假设检验的核心是，在政策冲击前，处理组与对照组应保持一致的发展趋势。只有满足该假设，双重差分法才能准确地估计政策对处理组所产生的净效应，从而科学地评价政策效果。本文以2018年为基准期，剔除这一年的数据，并将剩余年份与Treat的交互项纳入回归分析，得到图1。可知在政策实施之前，变量pre_1和pre_2系数并不显著，而在政策实施之后，变量post_1和post_2系数显著为正，说明对照组和处理组在政策实施之前没有显著差异，在政策实施之后却出现了显著变化，符合双重差分法使用的前提。

2.更换被解释变量。本文将被解释变量分别更换为LP法和GMM法测算的全要素生产率，采用模型（1）再次进行回归，回归结果见表3第（3）（4）列。结果显示，无论采取哪种方法测算全要素生产率，政策虚拟变量（Treat×Post）的系数均显著为正，再次证明研发费用加计扣除对企业全要素生产率的促进作用，即可说明本文基准回归结果是可靠的。

五、研究结论与政策建议

本文以2015—2021年沪深A股上市公司年度财务数据为研究样本，以2018年1月1日起所有负面清单之外行业研发费用加计扣除比例提高至75%为外生政策冲击（财税〔2018〕99号文件），运用双重差分法及中介效应模型，实证检验了研发费用加计扣除对企业全要素生产率的效应及机制。研究发现：研发费用加计扣除比例提高对企业全要素生产率提升具有显著的促进作用；异质性检验发现，研发费用加计扣除对大型企业和国有企业全要素生产率的影响程度更大；机制检验发现，研发费用加计扣除通过激励企业加大研发投入进而促进全要素生产率实现提升。

结合本文理论分析及实证结果，提出如下政策建议：

第一，提高研发费用加计扣除比例。政策优惠程度和加计扣除比例有很大关系，提高加计扣除比例不仅能够降低企业在研发过程中的风险，还能有效激发其研发创新的积极性与热情。企业可以将充足的资金投入研发活动，提高研发效率，进而提升企业全要素生产率。随着企业研发活动的深入和成果的不断涌现，企业的盈利能力也会得到增强。企业盈利的增加，其研发支出也会进一步增加，通过技术创新和产品升级来不断提升企业绩效。这种良性循环不仅有助于企业的持续健康发展，还能推动整个社会的进步。

第二，延伸该政策的覆盖范围并且加强政策引导性。目前负面清单行业中的企业也积极开展研发活动，因此，建议适度缩减负面清单行业范围，从而进一步拓宽政策受益范围，让更多企业能够获得研发费用加计扣除的税收优惠待遇，推动我国整体研发实力的提升。鉴于我国目前仍有许多研发活动技术水平较低，针对技术要求较高的研发领域，建议实施较高比例的加计扣除政策，促进资源的优化配置，并且鼓励将研发资金更多地投入到创新力度大的领域。

第三，针对不同特征企业，实行差异化政策。实证表明研发费用加计扣除对国有企业和大规模企业全要素生产率的促进效应更大，然而，这种普惠性税收优惠方式可能导致资源的不合理配置，并且无法针对不同类型企业的具体需求进行有效扶持。因此，在加大研发费用加计扣除力度的同时，要研究建立差异化的研发费用加计扣除政策。对于国有企业和大型企业，由于其研发基础较为雄厚，可以在保持一定比例加计扣除的同时，设立更高的研发投入门槛，鼓励其进行更为前沿和风险较高的研发活动。对于中小型企业，尤其是科技型初创企业，可以提供更高的加计扣除比例，同时简化申请流程，降低政策门槛，以减轻其研发初期的财务压力，促进其技术创新和成长。

[基金项目：2023年山西省哲学社会科学规划课题（2023YJ074）：研发费用加计扣除对企业创新能力影响研究。]

参考文献：

[1] 汪卢俊，苏建.增值税改革促进了中国全要素生产率提高吗？——基于增值税转型和“营改增”改革的研究[J].当代经济研究，2019（04）：95-102.

[2] 谢获宝，惠丽丽.营改增政策提高了服务业企业的全要素生产率吗？[J].管理评论，2021，33（01）：3-12.

[3] 岳树民，肖春明，陈晓光.增值税税率下调、融资约束与企业全要素生产率——理论模型与上市公司实证证据[J].经济理论与经济管理，2023，43（06）：13-26.

[4] 任海云，宋伟宸.企业异质性因素、研发费用加计扣除与R&D投入[J].科学学研究，2017，35（08）：1232-1239.

[5] 甘小武，曹国庆.研发费用加计扣除政策对高新技术企业研发投入的影响分析[J].税务研究，2020（10）：100-106.

[6] 李宜航，许英杰，郭晓，等.52a94227f59a83787408021f8aa706ed2c34868fc8fdd027e68df755852145ad研发费用加计扣除政策对制造业企业研发投入的影响分析[J].税务研究，2022（04）：121-129.

[7] 唐明，旷文雯.研发费用加计扣除是否激励了企业创新产出——基于研发投入中介效应的分析[J].税收经济研究，2021，26（01）：23-33.

[8] 包健，李芳迪.研发费用加计扣除政策对高新技术企业创新产出的影响[J].税务研究，2024（04）：32-41.

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[11] 贾明琪，张宇璐.软件信息业研发投入、研发费用加计扣除与企业绩效实证研发[J].科技进步与对策，2017，34（18）：51-58.

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[13] 于海峰，葛立宇，苏晓琛.税收创新激励政策如何影响企业人力资本结构——基于研发费用加计扣除政策“资本—技术互补”效应[J].广东财经大学学报，2023，38（04）：37-50.

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[15] 袁业虎，沈立锦.研发费用加计扣除政策促进了企业降杠杆吗？——基于医药制造业上市公司双重差分模型的检验[J].税务研究，2020（10）：92-99.

[16] 冯泽，陈凯华，戴小勇.研发费用加计扣除是否提升了企业创新能力？——创新链全视角[J].科研管理，2019，40（10）：73-86.

[17] 任灿灿，郭泽光，田智文.研发费用加计扣除与企业全要素生产率[J].华东经济管理，2021，35（05）：119-128.

[18] 鲁晓东，连玉君.中国工业企业全要素生产率估计：1999—2007[J].经济学（季刊），2012，11（02）：541-558.

[19] 江艇.因果推断经验研究中的中介效应与调节效应[J].中国工业经济，2022（05）：100-120.

（作者单位：山西财经大学财政与公共经济学院 山西太原 030006）

[作者简介：肖春明，山西财经大学财政与公共经济学院副教授，博士，研究方向：财税理论与政策、税收实务；张丽云，山西财经大学财政与公共经济学院硕士研究生，研究方向：税收理论与政策。]

（责编：贾伟）