張亞璟 昝志宏 孔翠英
(山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)政與公共經(jīng)濟(jì)學(xué)院,山西 太原 030000)
建設(shè)制造強(qiáng)國離不開高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展(李金華,2019)。隨著新一輪技術(shù)革命的持續(xù)展開,科技在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有越來越重要的地位,加快創(chuàng)新型國家建設(shè)是全球競爭的大勢所趨,推動高新技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展是振興經(jīng)濟(jì)的必經(jīng)之路。高新技術(shù)企業(yè)在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有十分重要的戰(zhàn)略地位,同時也是調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高國際綜合競爭力的生力軍(田立法和張光磊,2015)。
2018年我國高新技術(shù)企業(yè)達(dá)到18.1萬家,R&D支出占GDP比重達(dá)到2.15%,國家綜合創(chuàng)新能力穩(wěn)步提高?;诟咝录夹g(shù)企業(yè)的重要戰(zhàn)略位置,我國出臺了很多稅收政策來鼓勵和支持高新技術(shù)發(fā)展,如減免稅、研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除、固定資產(chǎn)加速折舊等,了解我國現(xiàn)行政策對于微觀主體全要素生產(chǎn)率的激勵程度,對于準(zhǔn)確判斷政府投入與企業(yè)產(chǎn)出的整體情況有著重要意義,有助于政府實(shí)行精準(zhǔn)調(diào)控,推動新常態(tài)下現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。
當(dāng)前我國制造業(yè)發(fā)展受生產(chǎn)要素成本上升、產(chǎn)業(yè)集聚度較低、創(chuàng)新動能不足等因素影響,多數(shù)停留在供應(yīng)鏈低端,不具備國際競爭實(shí)力,為此亟需通過供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革來推動制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級,實(shí)現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。微觀企業(yè)生產(chǎn)率的提升是國民經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率提升的基礎(chǔ),作為創(chuàng)新的領(lǐng)頭羊,如何提升高新技術(shù)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率近年來逐漸成為熱點(diǎn)。如李曉鐘、張軍[3](2008)利用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)估算了5個高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)三資企業(yè)的TFP,研究顯示1996-2006深圳市三資企業(yè)基本上屬于資本投資驅(qū)動型增長,醫(yī)療設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)三資企業(yè)產(chǎn)出增長,但技術(shù)水平反而降低[3]。徐偉民(2006)利用上海市高新技術(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究表明,政府政策中,稅收政策在TFP的增長中起到主導(dǎo)作用,而政府的財(cái)政資助作用則不明顯[4]。紀(jì)培端(2019)利用深圳市高新技術(shù)企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)表明,資本密度抑制TFP的增長[5]。不同的稅收優(yōu)惠形式對企業(yè)的全要素生產(chǎn)率有何影響;技術(shù)創(chuàng)新是提升全要素生產(chǎn)率的重要途徑,其在稅收優(yōu)惠和全要素生產(chǎn)率之間起什么作用;政府應(yīng)如何精準(zhǔn)實(shí)施稅收優(yōu)惠政策。韓仁月和馬景濤[6](2019)認(rèn)為,在研究稅收優(yōu)惠政策的效應(yīng)時不能只關(guān)注綜合效應(yīng),而導(dǎo)致有效的優(yōu)惠方式效果被抵消,也不能僅關(guān)注單個優(yōu)惠方式,會造成模型有偏。因此,本文以高新技術(shù)企業(yè)為樣本,通過構(gòu)造雙重差分模型同時檢驗(yàn)不同稅收優(yōu)惠形式對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的激勵作用,同時從技術(shù)創(chuàng)新的視角進(jìn)一步審視激勵作用,以優(yōu)化稅收優(yōu)惠方式組合。
稅收優(yōu)惠是減稅降費(fèi)的重要內(nèi)容,政府近年來出臺包括稅率優(yōu)惠、研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除、固定資產(chǎn)加速折舊等政策來促進(jìn)創(chuàng)新發(fā)展。文獻(xiàn)表明稅收優(yōu)惠促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新投入,如Fabianis & Sbragiar[7](2014)研究了巴西稅收政策對于技術(shù)型企業(yè)的激勵,發(fā)現(xiàn)稅收優(yōu)惠政策增加了企業(yè)的現(xiàn)金流,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入。陳遠(yuǎn)燕[8](2015)利用某市稅務(wù)局綜合征管系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對于R&D激勵效果顯著,并在規(guī)模和盈利水平方面呈現(xiàn)顯著異質(zhì)性。韓仁月和馬景濤[6](2019)利用雙重差分模型考察了三種主要的稅收優(yōu)惠形式對與研發(fā)投入的影響,研究結(jié)果表明加計(jì)扣除政策的促進(jìn)效果更明顯,多重優(yōu)惠方式并存時存在抵減效應(yīng)。
也有學(xué)者認(rèn)為稅收優(yōu)惠對于研發(fā)投入的激勵效果不明顯,如夏杰長和尚鐵力[9](2006)從理論與現(xiàn)實(shí)的角度分析得出我國的所得稅優(yōu)惠政策沒有顯著促進(jìn)R&D支出,原因在于稅收環(huán)境和稅收制度本身。李林木和郭存芝[10](2014)利用省級面板數(shù)據(jù)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)流轉(zhuǎn)稅比所得稅的創(chuàng)新投入激勵效果更大,減免稅對于高新技術(shù)企業(yè)產(chǎn)出沒有明顯的正效應(yīng)。目前大多文獻(xiàn)是研究稅收優(yōu)惠與R&D投入之間的關(guān)系,但是R&D投入的最終落腳點(diǎn)是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出,更加關(guān)注的是促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出、增加產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度,提升企業(yè)生產(chǎn)率使得企業(yè)具有核心競爭力。
少數(shù)文獻(xiàn)研究了稅收優(yōu)惠與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系[11],賀康等[12](2020)研究了研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對于創(chuàng)新產(chǎn)出和效率的激勵作用,并發(fā)現(xiàn)激勵作用在企業(yè)性質(zhì)、規(guī)模等方面具有異質(zhì)性,文章以專利申請數(shù)量作為創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量,但是由技術(shù)專利向?qū)嶋H生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化過程是我國制造業(yè)創(chuàng)新活動的瓶頸(Guan & Chen,2010)。本文認(rèn)為研究全要素生產(chǎn)率可以更好地了解政策的實(shí)際效果。楊莎莉等[13](2020)利用稅收調(diào)查數(shù)據(jù)考察了(t-1)期稅收優(yōu)惠與主營業(yè)務(wù)收入比值對于TFP影響,研究發(fā)現(xiàn)稅收優(yōu)惠與企業(yè)全要素生產(chǎn)率整體上是一種倒U形曲線關(guān)系,認(rèn)為稅收激勵應(yīng)該適當(dāng)。
綜上所述,學(xué)者從不同的角度對稅收優(yōu)惠的激勵機(jī)制進(jìn)行研究,但仍存在不足之處:第一,大多數(shù)研究停留在稅收優(yōu)惠對研發(fā)投入的影響,沒有深入研究對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的影響,此外對于技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)缺乏深入研究;第二,創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量指標(biāo)存在爭議,比如利用企業(yè)銷售增長[14-16](Ciftci & Cready,2011)、股票收益(龔志文和陳金龍,2011)、新產(chǎn)品值(黃靜等,2010)來衡量經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出,而全要素生產(chǎn)率的提高可以反映技術(shù)進(jìn)步,該技術(shù)進(jìn)步同時包含國內(nèi)技術(shù)開發(fā)和國外技術(shù)引進(jìn),可以更好地衡量發(fā)展中國家的經(jīng)濟(jì)增長機(jī)制[17](傅曉霞和吳利學(xué),2013)。索洛模型表明經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長和生活水平的持續(xù)上升必定來自于技術(shù)進(jìn)步,因此衡量稅收政策是否通過技術(shù)創(chuàng)新來促進(jìn)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出也是至關(guān)重要的。相比于以往的研究,本文的主要貢獻(xiàn)在于:以全要素生產(chǎn)率衡量經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出,同時檢驗(yàn)三種常見的稅收優(yōu)惠形式的激勵效應(yīng),并且創(chuàng)新性地從技術(shù)創(chuàng)新角度系統(tǒng)研究稅收優(yōu)惠政策對于全要素生產(chǎn)率的激勵作用。將范圍縮小至高新技術(shù)企業(yè),為我國全面深化供給結(jié)構(gòu)改革、提升制造業(yè)核心競爭力提供借鑒參考。
本文選取2011-2017年國內(nèi)高新技術(shù)企業(yè)為樣本數(shù)據(jù),并進(jìn)行整理篩選:①剔除被ST或*ST的企業(yè);②剔除利潤總額為負(fù)值的樣本企業(yè);③剔除未披露研發(fā)支出的樣本企業(yè);④剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本企業(yè),最終得到271家企業(yè)樣本。本文的數(shù)據(jù)均來自Csmar數(shù)據(jù)庫,并對連續(xù)型變量數(shù)進(jìn)行 1%水平上的Winsorize縮尾處理來減小極端值對結(jié)果的影響。本文是使用的統(tǒng)計(jì)軟件為Stata15.0,主要變量如下所示。
2.1.1 被解釋變量
本文被解釋變量為企業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)。本文采取LP 法(Levinson & Petrin,2003)計(jì)算企業(yè)全要素生產(chǎn)率[18]。魯曉東和連玉君[19](2012)在研究中發(fā)現(xiàn)LP法和OP法可以更好地處理傳統(tǒng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率估計(jì)方法中同時性偏差和樣本選擇性偏差問題,更進(jìn)一步LP法可以解決OP法中投資變量不為0的情況,因此更加準(zhǔn)確。楊汝岱[20](2015)基于OP、LP法考察中國制造業(yè)TFP動態(tài)變遷過程,測算結(jié)果與魯曉東等相近[20]。借鑒(Giannetti et al.,2015;Krishnan et al.[21-22],2015)相關(guān)研究,本文通過估計(jì)對數(shù)Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù),得到高新技術(shù)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度指標(biāo):
lnYijt=β0jt+β1jtlnKijt+β2jtlnLijt+β3jtlnMijt+εijt
(1)
在模型(1)中,Y、K、L、M分別代表企業(yè)營業(yè)收入、固定資產(chǎn)凈值、職工人數(shù)、中間投入(以企業(yè)“購買商品、接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金”)測度。下標(biāo)i、j、t分別代表第i個個體、行業(yè)、年度。本文將樣本按照行業(yè)和年度進(jìn)行分組回歸,非制造業(yè)行業(yè)按照一級分類,制造業(yè)行業(yè)按照二級分類,計(jì)算出的殘差即為TFP。
2.1.2 主要解釋變量
本文主要研究稅收優(yōu)惠政策對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,本文采用應(yīng)用較為廣泛的三種稅收優(yōu)惠形式:稅率優(yōu)惠、固定資產(chǎn)加速折舊和研發(fā)費(fèi)用的加計(jì)扣除,前者屬于直接優(yōu)惠,后兩者屬于間接優(yōu)惠。
(1)稅率優(yōu)惠。2008年4月,符合《高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理辦法》《國家重點(diǎn)支持的高新技術(shù)領(lǐng)域》認(rèn)定的高新技術(shù)企業(yè)享受15%的稅率優(yōu)惠,并不斷擴(kuò)大高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定范圍。2015年,國家稅務(wù)總局官網(wǎng)發(fā)布 “大眾創(chuàng)業(yè),萬眾創(chuàng)新”稅收優(yōu)惠政策指引指出,軟件和集成電路企業(yè),特別是在國家規(guī)劃布局內(nèi)的重點(diǎn)企業(yè)可享受10%的稅率優(yōu)惠,符合條件的動漫企業(yè)可享受定期減免企業(yè)所得稅等。本文選取的是高新技術(shù)企業(yè),多數(shù)享有15%的稅率優(yōu)惠,但也有部分企業(yè)由于業(yè)務(wù)種類多,因此在實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營活動中的稅率可能高于15%,因此我們把稅率優(yōu)惠給企業(yè)節(jié)省的資金表示為:
Dutyfr=凈利潤×(0.25-tax÷100)
(2)固定資產(chǎn)加速折舊。固定資產(chǎn)加速折舊政策早在1981年開始在外資企業(yè)中開始實(shí)行,2014 年,固定資產(chǎn)加速折舊新政實(shí)施,開始制在制造業(yè)(生物藥品,專用設(shè)備制造業(yè),鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè),計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè),儀器儀表制造業(yè))及部分服務(wù)業(yè)(信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè))實(shí)施,即“5+1”行業(yè),2015年新政又?jǐn)U展了4個制造業(yè)行業(yè),將輕工、紡織、 機(jī)械和汽車納入加速范圍。理論上加速折舊政策對于舊設(shè)備淘汰、提升技術(shù)水平、增加現(xiàn)金流都有促進(jìn)作用,然而在實(shí)踐中實(shí)施該政策的企業(yè)卻不多。對于除這六個類型的其他行業(yè)來說,2014 年的固定資產(chǎn)加速折舊新政相當(dāng)于一個 “實(shí)驗(yàn)”。因此,利用雙重差分模型分析此次固定資產(chǎn)加速折舊新政的效果時,將2014年設(shè)置為政策變更的節(jié)點(diǎn),將政策涉及到的6個行業(yè)企業(yè)設(shè)置為實(shí)驗(yàn)組,其余為對照組企業(yè),故設(shè)定如下變量:
(3)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除。研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策最早可以追溯到1996年,但政策僅適用于國有、集體工業(yè)企業(yè),且對于研發(fā)費(fèi)用的支出規(guī)模有要求。2008年《企業(yè)所得稅法》出臺,研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策得以系統(tǒng)化和體系化,企業(yè)實(shí)際發(fā)生的研發(fā)費(fèi)用允許再按50%在應(yīng)納稅所得額中扣除。2013年1月1日起拓寬研發(fā)費(fèi)用的歸集范圍,調(diào)整力度較大。2015年在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步完善,提出負(fù)面清單制度,2017年將科技型中小企業(yè)的加計(jì)比例提高至75%,2018年所有企業(yè)的加計(jì)比例都調(diào)整至75%。參照鄭榕(2006)、劉圻等[23-24](2012),結(jié)合本研究的時間區(qū)間及所選企業(yè),將研發(fā)費(fèi)用計(jì)扣除產(chǎn)生的稅激勵效應(yīng)表示為:
Deduction=研發(fā)費(fèi)用×50%×企業(yè)所得稅率
2.1.3 控制變量
參照錢雪松等(2018)的相關(guān)研究,選取企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模(Size)、 年齡(Age)、托賓 Q(Tobinq)、所有制屬性(Soe)、杠桿率(Lev)、期初現(xiàn)金持有量(Cash)和盈利能力(Roa)為控制變量[25]??刂谱兞靠梢源笾路譃槿悾旱谝活愂瞧髽I(yè)財(cái)務(wù)狀況(Size、Lev、Cash),第二類是企業(yè)價值(Roa、Tobinq、Age),如表1所示。
表1 定義變量
TFPi,t=α0+α1×Dutyfri,t+α2×Posti,t+α3×Treati,t+α4×posttreati,t+α5×Deductioni,t+Xi,t+μt+μk+εi,t在模型(2)中, i代表符合條件的 271 家上市高新技術(shù)企業(yè);t 代表年份,即 2011—2017 年的7 年;μt為時間效應(yīng);μk為行業(yè)效應(yīng),本文將這271個樣本按照行業(yè)分類分為13個行業(yè),k =1,2,3…13;εi,t為誤差項(xiàng)。樣本的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。
表2 樣本的描述性統(tǒng)計(jì)
表2是本文樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)TFP最大值為1.69,最小值為-0.88,均值略小于0,表明在樣本期內(nèi)企業(yè)TFP存在較大差異。稅率優(yōu)惠給企業(yè)節(jié)省的資金受企業(yè)凈利潤影響,差異較大。post均值接近0.5,說明本文所要評估的政策在時間節(jié)點(diǎn)前后的樣本量大致相等,樣本區(qū)間對稱性較好。研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除強(qiáng)度最小值為0,企業(yè)間差異較大,受企業(yè)創(chuàng)新投入影響較小。其他控制變量中由于企業(yè)個體之間存在較大差異,業(yè)務(wù)范圍、行業(yè)所處宏觀環(huán)境也不盡相同,因此存在較大差異,但整體來看上市公司樣本企業(yè)的Roa均大于1(對數(shù)值大于0),表明上市公司普遍具有一定的盈利能力。
表3報告了控制時間效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)的回歸結(jié)果,第(1)列將影響企業(yè)TFP的企業(yè)財(cái)務(wù)放入模型中,第(2)列將企業(yè)TFP的企業(yè)價值放入模型中,第(3)列將所有變量放入模型中,可以看出在更換控制變量、加入控制變量過程中三項(xiàng)評估政策的回歸系數(shù)正負(fù)號均為發(fā)生變化,因此認(rèn)為模型是穩(wěn)健的。從表3可以看出第(3)列R2最高,將分析此結(jié)果。三個模型中稅率優(yōu)惠都與高新技術(shù)企業(yè)TFP成顯著正相關(guān),回歸系數(shù)為0.113,表明稅率優(yōu)惠每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差,TFP會提高0.113個百分點(diǎn),即稅率優(yōu)惠會促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高。從異質(zhì)性角度分析,無論是在國有、非國有,高盈利還是低盈利組,稅率優(yōu)惠對TFP的促進(jìn)作用都非常顯著。
但是2014年實(shí)施的固定資產(chǎn)加速折舊政策變量與受影響行業(yè)變量的乘積卻不顯著,說明此次新政沒有促進(jìn)高新技術(shù)企業(yè)TFP的增長,此結(jié)論與劉偉江等(2018)、Adkins & Paxson(2013)、Koowattanatianchai et al. ,(2012)的研究結(jié)論一致[26-28]。從異質(zhì)性角度來看,在表4的第(7)列顯示,固定資產(chǎn)加速折舊新政顯著抑制了高盈利組企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高,分析其原因可能是因?yàn)樗捎玫臉颖臼歉咝录夹g(shù)企業(yè)的特征是以知識為核心,固定資產(chǎn)在高新技術(shù)企業(yè)中所占的比重會低于傳統(tǒng)企業(yè),高盈利企業(yè)可能會將加速折舊政策帶來的內(nèi)源資金用于其他非創(chuàng)新性盈利行為,比如資本市場的投資等。
從表3各列可以得出研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對于TFP的影響顯著為正,即研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除明顯促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。但是在進(jìn)行異質(zhì)性分析時,從表4的(4)(5)列可以看出研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除在國有高新技術(shù)企業(yè)中顯著為正,對于非國有企業(yè)的促進(jìn)作用不明顯,這與薛鋼[29](2019)利用上市工業(yè)企業(yè)樣本得出的結(jié)論相反,究其原因是高新技術(shù)國有企業(yè)和傳統(tǒng)國有企業(yè)在創(chuàng)新方面的重視程度有關(guān),高新技術(shù)國有企業(yè)兼“雙重身份”并充分利用稅收政策來促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出。
表3 不同稅收優(yōu)惠政策對于企業(yè)TFP的影響
表4進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn),將企業(yè)資產(chǎn)回報率的平均數(shù)作為劃分盈利高低的依據(jù)。
表4 異質(zhì)性檢驗(yàn)
上文通過構(gòu)建雙重差分模型檢驗(yàn)了不同稅收優(yōu)惠方式對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的激勵作用,結(jié)果表明不同稅收優(yōu)惠方式激勵效果不同。根據(jù)回歸系數(shù)大小顯示:研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除的激勵效果最好,其次為稅率優(yōu)惠,而固定資產(chǎn)加速則沒有明顯的效果。索洛模型表明經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長和生活水平的持續(xù)上升必定來自于技術(shù)進(jìn)步,因此衡量稅收政策是否通過技術(shù)創(chuàng)新來促進(jìn)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出也是至關(guān)重要的。技術(shù)創(chuàng)新在稅收優(yōu)惠政策的激勵效果中的作用機(jī)制,高新技術(shù)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新一般從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出進(jìn)行衡量。李春濤和宋敏(2010)、溫軍和馮根福[30-31](2012)等利用創(chuàng)新投入如R&D投入來衡量技術(shù)創(chuàng)新,創(chuàng)新投入數(shù)據(jù)雖然獲得性強(qiáng),但無法反映投入的實(shí)際效果,對比而言創(chuàng)新產(chǎn)出,如專利授權(quán)數(shù)量、無形資產(chǎn)占比更能反映企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新(王嶺等,2019、Lerner & Wulf[32-33],2007)。因此本文重點(diǎn)利用tech(無形資產(chǎn)凈額占資產(chǎn)總額比值,簡稱“無形資產(chǎn)占比”)表示技術(shù)創(chuàng)新并做進(jìn)一步機(jī)制檢驗(yàn)。
在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)處理時,首先進(jìn)行hausman檢驗(yàn),在固定效應(yīng)(FE)和隨機(jī)效應(yīng)(RE)中進(jìn)行選擇,證實(shí)了研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對全要素生產(chǎn)率的影響最大,其次為稅率優(yōu)惠,而對于技術(shù)創(chuàng)新這一機(jī)制的研究,本文采用中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序分別進(jìn)行分析(溫忠麟和葉寶娟[34],2014),故建立以下兩組模型,模型中的控制變量與DID模型中控制變量一致,μi、λi、εi,t分別表示個體效應(yīng)、時間效應(yīng)和隨機(jī)擾動項(xiàng),回歸結(jié)果如表5所示。
表5 稅率優(yōu)惠中介效應(yīng)檢驗(yàn)回歸表
針對稅率優(yōu)惠的中介效應(yīng)進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)時,tech為中介變量時P值為0.08997676,可在10%的水平下拒絕原假設(shè),即無形資產(chǎn)凈額占比在稅率優(yōu)惠與高新技術(shù)企業(yè)TFP的激勵效應(yīng)中起著部分中介作用。而在研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除的檢驗(yàn)中,技術(shù)創(chuàng)新沒有起到中介作用,即研發(fā)費(fèi)用沒有通過技術(shù)創(chuàng)新來促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率,一般而言研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除必然促進(jìn)研發(fā)費(fèi)用的投入。通過中介效應(yīng)分析可以得出,不同稅收優(yōu)惠形式對于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的作用渠道不同,其中稅率優(yōu)惠對于TFP的激勵作用并非完全通過無形資產(chǎn)凈值占比發(fā)揮作用,也沒有通過增加研發(fā)費(fèi)用支出發(fā)揮作用,仍存在其他尚待挖掘的作用渠道,為以后的研究打下基礎(chǔ)。而研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除對于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的激勵作用沒有通過技術(shù)創(chuàng)新得以實(shí)現(xiàn),因此在研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除措施中,從研發(fā)支出向無形資產(chǎn)轉(zhuǎn)變成為政策發(fā)揮效應(yīng)的關(guān)鍵步驟。本文中介機(jī)制檢驗(yàn)示意如圖所示。
圖1 中介機(jī)制檢驗(yàn)示意圖
從理論和實(shí)證分析都表明稅收政策可以有效地提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率,但同時部分學(xué)者研究表明,稅率式優(yōu)惠會降低企業(yè)的邊際稅率從而削弱研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除的激勵效果,因此高新技術(shù)企業(yè)在選擇多種稅收優(yōu)惠時應(yīng)結(jié)合自身情況進(jìn)行組合搭配,達(dá)到企業(yè)稅收利益最大化。
其次,企業(yè)價值衡量指標(biāo)Tobinq與企業(yè)TFP成負(fù)相關(guān),原因是價值大的企業(yè)短時期內(nèi)研發(fā)投入水平等可能有小幅波動,后逐漸趨于穩(wěn)定,因此政府在實(shí)施政策時要注意政策的連續(xù)有效性,同時加大直接稅收優(yōu)惠力度,固定資產(chǎn)加速折舊政策可考慮發(fā)展為符合條件的企業(yè)購進(jìn)固定資產(chǎn)可進(jìn)行一次性加計(jì)扣除、研發(fā)設(shè)備可按比例直接抵免稅額等。
最后,研究表明不同稅收優(yōu)惠政策在提高企業(yè)TFP的過程中的作用途徑不同,索洛模型表明人均收入的持續(xù)增長必定來自技術(shù)進(jìn)步,同樣稅收優(yōu)惠政策應(yīng)致力于提高技術(shù)進(jìn)步,通過刺激創(chuàng)新產(chǎn)出來提高經(jīng)濟(jì)增長的稅收優(yōu)惠方式更加優(yōu)化。Lopez-Pueyo & Mancebon(2010)在研究過程中也發(fā)現(xiàn)發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展得益于科研效率[35],因此要促進(jìn)研發(fā)投入的知識成果轉(zhuǎn)變,稅收優(yōu)惠政策向科研效率高的高新技術(shù)企業(yè)傾斜,加快完善高新技術(shù)企業(yè)科研效率評價體系,有針對性的對重點(diǎn)高技術(shù)行業(yè)實(shí)行更大力度的稅率優(yōu)惠。