任燦燦，郭澤光，田智文

（1.山西財經(jīng)大學 會計學院，山西 太原030006；2.上海紅星美凱龍房地產(chǎn)集團有限公司 太原分公司，山西 太原030000）

一、引 言

2014年5月，習近平總書記提出中國經(jīng)濟進入“新常態(tài)”，傳統(tǒng)、粗放的增長模式不再適應經(jīng)濟發(fā)展的要求。黨的十九大報告也明確指出，我國經(jīng)濟正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結構、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關期，這意味著我國經(jīng)濟發(fā)展開始更加強調(diào)質(zhì)量提升和效率變革。微觀經(jīng)濟是整個社會經(jīng)濟的基礎，不僅決定著市場經(jīng)濟的發(fā)展狀況，而且決定著社會經(jīng)濟活動的生機和活力。因此，實現(xiàn)國家層面經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展不能忽略企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

按照新經(jīng)濟增長理論，企業(yè)總產(chǎn)出是在資本、勞動等有形要素投入的基礎上，通過投入技術、組織管理等無形要素所形成的產(chǎn)出總量，全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）則衡量各類要素綜合投入下單位投入的產(chǎn)出水平（Baier，2006）［1］。全要素生產(chǎn)率受規(guī)模效應、技術進步和管理模式的影響，而技術創(chuàng)新是全要素生產(chǎn)率提升的核心和關鍵驅(qū)動力（程惠芳和陸嘉俊，2014；李廉水等，2020）［2-3］。為鼓勵企業(yè)創(chuàng)新，我國政府出臺了一系列優(yōu)惠政策，研發(fā)費用加計扣除政策是直接針對企業(yè)研發(fā)活動的稅收抵減政策，已有二十多年的推行歷史，2013年至今政策得到進一步深化，如2015年明確50%的加計扣除額度，2017年科技型中小企業(yè)扣除比例提升至75%，2018年將研發(fā)費用加計扣除75%的政策覆蓋到幾乎所有企業(yè)。政策法規(guī)的陸續(xù)出臺表明政府對企業(yè)創(chuàng)新的重視程度日漸提高，政策作用也成為研究的熱門話題。已有文獻主要從研發(fā)投入視角分析其經(jīng)濟后果，普遍發(fā)現(xiàn)研發(fā)費用加計扣除對促進企業(yè)研發(fā)投入具有顯著激勵效應（Rumina，2015；李 新 等，2019；姚 維 保 等，2020）［4-6］。但研發(fā)投入只有轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出和生產(chǎn)力才能真正提升企業(yè)市場競爭力（Claudio，2013）［7］。相關研究較少且結論不統(tǒng)一，有研究表明加計扣除政策實施后，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新效率顯著提升（賀康等，2020）［8］，但也有學者認為其對創(chuàng)新產(chǎn)出的作用不顯著（馮澤等，2019）［9］。薛剛等（2019）［10］的研究雖然肯定了研發(fā)費用加計扣除對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的積極作用，但缺乏對影響路徑的檢驗，研究系統(tǒng)性不足。此外，薛剛等（2019）［10］僅從企業(yè)技術密集度視角分析了政策影響效果的差異［10］，而研發(fā)費用加計扣除可能受到企業(yè)其他特征的影響，規(guī)模效應和代理問題都可能導致政策實施效果不同。研發(fā)費用加計扣除政策如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平及在不同企業(yè)情境中存在哪些差異等問題尚未得到驗證。

為此，本文以2014—2018年中小企業(yè)為研究對象，探究研發(fā)費用加計扣除對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響及傳導路徑，并進一步檢驗企業(yè)規(guī)模、代理問題對兩者關系的調(diào)節(jié)效應。本文創(chuàng)新點在于：①以往文獻大多分析研發(fā)費用加計扣除政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響，但能否進一步帶動生產(chǎn)率水平提升尚未得到充分檢驗。本文的研究結論豐富了研發(fā)費用加計扣除政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的文獻，彌補了相關領域研究的不足。②雖然個別學者初步檢驗了兩者的關系，但對于其通過何種路徑產(chǎn)生效應尚未作出回答。本文檢驗了研發(fā)費用加計扣除政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響路徑，構建了“研發(fā)費用加計扣除政策——研發(fā)投入——創(chuàng)新產(chǎn)出——全要素生產(chǎn)率”的研究鏈條和框架，使研究內(nèi)容更完整。

二、理論分析及研究假設

（一）研發(fā)費用加計扣除對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響分析

研發(fā)費用加計扣除政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響主要包括以下兩方面：

（1）企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)等各項活動都離不開要素資源的支持。無論是企業(yè)層面還是市場層面，資源配置不當都易導致效率降低和全要素生產(chǎn)率的折損（Hsieh 和Klenow，2009；蓋慶恩等，2015）［11-12］。作為一項稅收優(yōu)惠政策，研發(fā)費用加計扣除會引導資源的流向。政策實施后，開展研發(fā)活動的企業(yè)相比政策實施前能增大稅前抵扣額度，減少稅負。為享受這一政策帶來的紅利，企業(yè)更愿意將部分閑置資金投資于能進行稅前加計抵扣的項目，即增加研發(fā)投入、研發(fā)人員培養(yǎng)等影響企業(yè)創(chuàng)新的項目，減少非效率投資（Rego 和Wilson，2012）［13］。政策的實施引導企業(yè)內(nèi)部資源的合理流動，研發(fā)投入的增加和研發(fā)人員的培養(yǎng)為企業(yè)生產(chǎn)率水平的提升形成儲備力量和長期穩(wěn)定的驅(qū)動力（程惠芳和陸嘉俊，2014；張勇，2020）［2，14］，進而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

（2）研發(fā)費用加計扣除政策的實施有利于提高企業(yè)稅后凈收益，為企業(yè)擴大再生產(chǎn)和開展研發(fā)活動提供資金支持（鄭寶紅和張兆國，2018）［15］。2015年的研發(fā)費用加計扣除政策明確規(guī)定，企業(yè)開展研發(fā)活動中實際發(fā)生的研發(fā)費用，未形成無形資產(chǎn)計入當期損益的，在按規(guī)定據(jù)實扣除的基礎上，按照本年度實際發(fā)生額的50%從本年度應納稅所得額中扣除；形成無形資產(chǎn)的，按照無形資產(chǎn)成本的150%在稅前攤銷。2017 年將科技型中小企業(yè)的稅前抵扣比例提高至75%。這就意味著，受研發(fā)費用加計扣除的影響，企業(yè)應納稅所得額相應減少了加計扣除額度，政策規(guī)定的比例越高，企業(yè)可抵扣份額越大，需繳納的所得稅相比政策實施之前也越少。因此，政策變化使企業(yè)現(xiàn)金流出減少，現(xiàn)金持有量增加，企業(yè)經(jīng)營和研發(fā)等各項活動所必須的資金壓力減少，充足的資金支持會激勵企業(yè)增加要素投入進行擴大再生產(chǎn)（黃賢環(huán)和王瑤，2019）［16］，以獲得更多的收益，從而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。因此，本文提出假設1。

H1：研發(fā)費用加計扣除能顯著提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

（二）創(chuàng)新對研發(fā)費用加計扣除與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響路徑分析

1.研發(fā)投入的中介效應分析

研發(fā)投入是企業(yè)技術進步的前提和基礎，對提高全要素生產(chǎn)率具有關鍵意義。但研發(fā)投入需要投入大量資金，并且具有較高風險和收益滯后性（Galasso 和Simcoe，2011）［17］。企業(yè)往往由于資金短缺，激勵機制不完善和風險規(guī)避等因素，導致研發(fā)投入不足，影響全要素生產(chǎn)率的提升（任曙明和呂鐲，2014）［18］。研發(fā)投入在研發(fā)費用加計扣除政策與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的中介效應主要體現(xiàn)在：開展研發(fā)活動的企業(yè)因受研發(fā)費用加計扣除政策的影響而減少了應納稅所得額，企業(yè)凈利潤和現(xiàn)金流相應增多，資金環(huán)境得以改善。在承擔研發(fā)風險的同時又享有增加稅前抵扣額度的優(yōu)惠，一定程度降低了企業(yè)因開展研發(fā)活動而可能承擔的風險和損失，進而提高企業(yè)研發(fā)決策的積極性（Muker?jee，2017）［19］。與此同時，管理層基于契約關系負責企業(yè)的經(jīng)營和決策活動，股東對管理層的業(yè)績進行考核和評價，因此，管理層有一定的業(yè)績壓力。為達到業(yè)績考核和現(xiàn)金流考核的目標，管理層也可能出于自利動機，通過加大研發(fā)投入的決策進行真實性盈余管理，從而達到減稅的目的（賀亞楠等，2019；Bing，2019）［20-21］。無論基于主觀動機還是客觀效果，研發(fā)投入的增加都為企業(yè)技術進步提供了資金支持，一定程度上能帶動企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。因此，本文提出假設2。

H2：研發(fā)費用加計扣除通過增加研發(fā)投入提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

2.創(chuàng)新產(chǎn)出的中介效應分析

研發(fā)活動是一項創(chuàng)新活動，具有轉(zhuǎn)化能力，能帶來新知識、新技術和新產(chǎn)品等創(chuàng)新成果的出現(xiàn)，能夠為企業(yè)開創(chuàng)新業(yè)務、開辟新市場、尋求新發(fā)展創(chuàng)造機遇，進而提高企業(yè)績效和企業(yè)全要素生產(chǎn)率（Claudio，2013）［7］。研發(fā)費用加計扣除政策在促進研發(fā)投入增加的基礎上，進一步帶動創(chuàng)新成果的形成。一方面，研發(fā)投入的增加為創(chuàng)新產(chǎn)出提供了資金支持，形成企業(yè)內(nèi)部研發(fā)技能、經(jīng)驗和知識的積累，逐漸形成創(chuàng)新成果的根基，產(chǎn)生從投入到產(chǎn)出的轉(zhuǎn)化（王璽和劉萌，2020）［22］；另一方面，研發(fā)投入的增加也增強了研發(fā)部門人員的信心，間接激勵其研發(fā)熱情，從而提高創(chuàng)新產(chǎn)出的效率（Narjess，2020）［23］。衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的一個重要標志就是專利數(shù)量。專利的類型包括發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利，其中，發(fā)明專利在三種專利類型中對技術的要求相對更高，更能為企業(yè)開辟新市場、開創(chuàng)新業(yè)務、尋求新發(fā)展提供有價值的技術支持，從而提高企業(yè)核心競爭力和生產(chǎn)率水平。因此，本文提出假設3和假設4。

H3：研發(fā)費用加計扣除通過形成創(chuàng)新產(chǎn)出提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率；

H4：相比其他專利，發(fā)明專利在研發(fā)費用加計扣除與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關系中有更強的中介效應。

三、研究設計

（一）模型設計

為驗證研發(fā)費用加計扣除對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文構建模型（1）：

其中：被解釋變量為TFPi，j，表示企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平；解釋變量為Deducti，j-1，包含兩個含義，分別為企業(yè)是否受到研發(fā)費用加計扣除政策的影響（DID）及影響強度（DED）；Controlsi，j-1為其他控制變量。

為進一步檢驗研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的中介效應，借鑒溫忠麟等（2014）［24］提出的中介效應檢驗方法，本文在模型（1）的基礎上構建遞歸模型（2）和（3）依次檢驗：

模型（2）和（3）中，INNOVi，j為企業(yè)創(chuàng)新變量，包括研發(fā)投入（R&D）和創(chuàng)新產(chǎn)出（Patent）兩個方面。中介效應檢驗的步驟如下：第一步，對模型（2）進行回歸，檢驗Deducti，j-1與INNOVi，j的回歸系數(shù)β1。若β1顯著為正，說明研發(fā)費用加計扣除政策的實施對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生顯著影響。第二步，對模型（3）進行回歸，并將回歸系數(shù)δ1與模型（1）的α1進行對比。若INNOVi，j對應的系數(shù)δ2顯著為正，而解釋變量系數(shù)δ1不顯著，說明企業(yè)創(chuàng)新表現(xiàn)為完全中介效應；若δ2顯著為正，而δ1相比α1變小且顯著性減弱，說明企業(yè)創(chuàng)新具有部分中介效應，否則未體現(xiàn)中介效應。

（二）變量定義

1.被解釋變量：企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFPi，j）

本文借鑒魯曉東和連玉君（2012）［25］的研究，假設企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)滿足模型（4）的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，對樣本分年度分行業(yè)回歸。其中：Y為年度總產(chǎn)出，用上市公司年度“營業(yè)總收入”衡量；K為資本，以年末“固定資產(chǎn)凈額”表示；L表示勞動力，以企業(yè)當年員工總數(shù)表示；M表示中間投入，用企業(yè)當年“購買商品、接受勞務支付的現(xiàn)金”衡量。本文采用LP法計算的企業(yè)全要素生產(chǎn)率進行實證檢驗，以OLS法計算的企業(yè)全要素生產(chǎn)率進行穩(wěn)健性檢驗。

2.解釋變量

解釋變量分為兩個層面：其一為0-1 虛擬變量，衡量企業(yè)是否受到研發(fā)費用加計扣除政策的影響，用DID表示；其二為連續(xù)變量，衡量加計扣除強度，用DED表示。在企業(yè)年度報告中專門列示了會計利潤與所得稅費用的調(diào)整過程（見表1），其中包含研發(fā)費用加計扣除對所得稅費用的調(diào)整額度。因此，對于DID 變量，本文將年報中披露了研發(fā)費用加計扣除影響的企業(yè)取值為1，其他取值為0；對于DED變量，根據(jù)年報所列示的金額，用資產(chǎn)總額進行標準化處理，具體計算方法為DED=研發(fā)費用加計扣除的影響額/（期末資產(chǎn)總額/100）。

3.中介變量

本文以企業(yè)創(chuàng)新為主要中介變量，包含兩個層面。其一為研發(fā)投入變量（R&D），參考解維敏和方紅星（2011）［26］的做法，以企業(yè)當期研發(fā)支出總額衡量研發(fā)投入強度，并用企業(yè)總資產(chǎn)進行標準化處理；其二為創(chuàng)新產(chǎn)出變量（Patent），參考Hall和Har?hoff（2012）［27］的做法，以企業(yè)當年獲得的專利授權數(shù)來衡量，具體衡量方法為專利授權數(shù)加1的自然對數(shù)。進一步地，由于企業(yè)的專利成果又可細分為發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利，本文對創(chuàng)新產(chǎn)出變量也根據(jù)專利類型進行區(qū)分。

4.控制變量

參考鄭寶紅和張兆國（2018）［15］的研究，選取企業(yè)規(guī)模（Size）、財務杠桿（Lev）、產(chǎn)權性質(zhì)（SOE）、高管薪酬（Lnpay）等控制變量。

具體變量定義見表2所列。

表2 變量定義

（三）樣本選取

本文以2014—2018年中小板上市企業(yè)為研究樣本，并對數(shù)據(jù)進行如下處理：①剔除金融保險行業(yè)企業(yè)。金融保險行業(yè)企業(yè)的經(jīng)營活動和財務特征與其他普通企業(yè)存在較大差異，金融保險業(yè)也不是研發(fā)費用加計扣除政策的主要目標群體，因此刪除此類樣本。②剔除ST、ST*企業(yè)和數(shù)據(jù)有缺失的企業(yè)樣本。持續(xù)虧損和存在退市風險的企業(yè)具有經(jīng)營不善的特點，其財務數(shù)據(jù)較特殊，財務指標不符合正態(tài)分布，影響實證結果準確性，因此刪除此類樣本。③對所有連續(xù)變量進行1%和99%雙側(cè)縮尾處理。經(jīng)處理最終得到3 192 個觀測值。本文有關研發(fā)費用加計扣除的數(shù)據(jù)通過閱讀企業(yè)年報手工整理獲得，其他數(shù)據(jù)主要來源于WIND金融數(shù)據(jù)庫和CSMAR 數(shù)據(jù)庫。所有解釋變量滯后一期。

四、實證檢驗

（一）描述性統(tǒng)計

表3 為描述性統(tǒng)計結果。由表3 可知，被解釋變量TFP 均值為15.36，標準差為0.90，最小值為11.91，中位數(shù)為15.30，最大值為19.73，說明各中小企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平差距較大。該統(tǒng)計結果與前人研究基本一致（蓋慶恩等，2015）［12］。自變量DID 為0-1 虛擬變量，均值為0.42，標準差為0.49，說明有42%的中小企業(yè)樣本受到研發(fā)費用加計扣除政策的影響，該政策影響范圍仍然較小。自變量DED為連續(xù)變量，表示研發(fā)費用加計扣除政策對樣本企業(yè)的影響強度，該變量均值為0.06，標準差為0.10，說明中小企業(yè)樣本受到研發(fā)費用加計扣除政策影響的強度整體偏小，企業(yè)間差距較小。此外是對控制變量的描述性統(tǒng)計結果。從公司基本信息看，規(guī)模變量Size 最大值為25.98，最小值為18.43，說明中小企業(yè)規(guī)模存在較大差異；資產(chǎn)負債率Lev最大值為0.98，最小值為0.01，均值為0.38，說明中小企業(yè)資產(chǎn)負債率水平整體偏低，這可能是由于中小企業(yè)通過金融機構借款存在一定融資約束導致的；Age 變量最大值為3.61，最小值為1.79，均值為2.80，說明中小企業(yè)成立時間均較短，仍處于發(fā)展初期；SOE 變量均值為0.17，說明中小企業(yè)中非國企占比83%，比例較高。從公司治理結構看，第一大股東持股比例Bigshare 最大值為0.89，最小值為0.04，說明中小企業(yè)間第一大股東持股比例差異較大，股權集中度較高；高管薪酬Lnpay 最小值為3.51，最大值為8.80，中位數(shù)為6.02，說明中小企業(yè)高管薪酬水平較為平均；獨立董事比例Outdir最小值為0.20，最大值為0.67，平均值達到0.37。公司治理相關指標表明，中小企業(yè)公司治理水平差別較小，且有較大的改善空間。從盈利狀況看，現(xiàn)金持有CH最小值為0，中位數(shù)為0.12，均值為0.15，而資產(chǎn)收益率ROA最小值為-2.83，最大值為0.86，中位數(shù)為0.04，說明中小企業(yè)現(xiàn)金持有整體偏低，且盈利能力都偏弱。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計

（二）回歸分析

1.主回歸結果檢驗

表4 為分別以DID 和DED 為自變量進行檢驗得到的主回歸結果。第（1）列結果顯示，DID 與被解釋變量TFP的回歸系數(shù)為0.050，在5%的水平上顯著為正。該結果初步驗證了假設1，表明研發(fā)費用加計扣除政策實施顯著提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。進一步檢驗研發(fā)費用加計扣除強度差異對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，結果見表4第（2）列，顯示DED與被解釋變量TFP的回歸系數(shù)為0.718，在1%水平上顯著為正，說明研發(fā)費用加計扣除強度每提高1%，企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高0.718%，加計扣除額度的增加對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升有顯著效應，進一步驗證了假設1。從控制變量來看，規(guī)模變量Size 的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明企業(yè)規(guī)模越大，越能發(fā)揮在生產(chǎn)過程中的規(guī)模效應，進而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率；資產(chǎn)負債率越高，企業(yè)全要素生產(chǎn)率越高；Bigshare的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，第一大股東持股比例越高，股權越集中，越有利于大股東對管理層的監(jiān)督，進而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率；SOE 的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負，說明相比國有企業(yè)，非國有企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平更高；Lnpay 的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，越高的薪酬激勵越有利于實現(xiàn)高管和企業(yè)利益趨同，促使高管決策與企業(yè)利益相一致，從而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。控制變量的回歸結果與其他文獻基本一致。

表4 主回歸結果

2.研發(fā)投入的中介效應檢驗

表5為研發(fā)投入作為中介變量時的檢驗結果。第（1）列結果顯示，自變量DID 與研發(fā)投入變量R&D在5%水平上顯著正相關，說明實施研發(fā)費用加計扣除政策后企業(yè)的研發(fā)投入顯著提高。將自變量DID 和研發(fā)投入變量R&D 同時放入模型（3）進行檢驗后，結果見第（2）列。此時，變量R&D 的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，自變量DID 的回歸系數(shù)0.049 相比表4 第（1）列0.050 變小，且調(diào)整后的R2為0.644，相比表4 第（1）列調(diào)整后的R2變大，說明增加研發(fā)投入變量后，模型的解釋力度變強，且研發(fā)投入在其中呈部分中介效應。第（3）列結果顯示，自變量DED與研發(fā)投入變量R&D在1%水平上顯著正相關，研發(fā)費用加計扣除額度每增加1%，企業(yè)研發(fā)投入增加0.025%，說明隨著加計扣除比例和強度的增大，企業(yè)研發(fā)投入也隨之提升。將自變量DED 和研發(fā)投入變量R&D 同時放入模型（3）進行檢驗后，結果見第（4）列。此時，自變量和中介變量都顯著，但自變量DED 的回歸系數(shù)0.596相比表4第（2）列自變量的回歸系數(shù)0.718變小，且調(diào)整后的R2為0.648，相比表4第（2）列調(diào)整后的R2變大，說明模型解釋力度變強。上述結果表明，研發(fā)投入在研發(fā)費用加計扣除與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關系中起部分中介效應。表5 的結果驗證了假設2的猜想。

表5 研發(fā)投入的中介效應

3.創(chuàng)新產(chǎn)出的中介效應檢驗

表6至表8為創(chuàng)新產(chǎn)出作為中介變量時的檢驗結果（1）。表6第（2）列結果顯示，自變量DID與創(chuàng)新產(chǎn)出變量Patent 在1%水平上顯著正相關，說明研發(fā)費用加計扣除政策實施后，企業(yè)專利授權數(shù)量顯著提高。將DID 和Patent 同時放入模型（3）進行檢驗后，結果見第（3）列。此時，Patent 的回歸系數(shù)顯著為正，創(chuàng)新產(chǎn)出與企業(yè)全要素生產(chǎn)率顯著正相關，而自變量不再顯著，自變量DID的系數(shù)0.019相比第（1）列DID 的系數(shù)變小，且調(diào)整后的R2為0.640，相比第（1）列調(diào)整后的R2（0.630）變大，表明增加創(chuàng)新產(chǎn)出變量后，模型解釋力度變強。（1）至（3）列的結果說明，創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量的多少在是否受到研發(fā)費用加計扣除政策影響與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關系中起中介效應。第（5）列結果顯示，自變量DED與創(chuàng)新產(chǎn)出變量Patent在1%水平上顯著正相關，且當研發(fā)費用加計扣除額度每增加1%時，企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量增加1.021%。將DED 和Patent同時放入模型（3）后，檢驗結果見第（6）列。此時，自變量和中介變量都顯著，但自變量DED 的系數(shù)0.498 相比第（4）列DED 的系數(shù)0.524 變小，且調(diào)整后的R2為0.643，相比第（4）列調(diào)整后的R2（0.634）變大，說明增加創(chuàng)新產(chǎn)出變量后，模型解釋力度變強。上述結果表明，創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)量在研發(fā)費用加計扣除強度與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關系中起部分中介效應。表6的結果驗證了假設3。

表6 創(chuàng)新產(chǎn)出的中介效應檢驗

續(xù)表6

表7 和表8 依次為以DID 和DED 作為自變量時對各類專利創(chuàng)新的中介效應檢驗結果。第（1）列結果顯示，自變量DID 與發(fā)明創(chuàng)新Patent_a 在1%水平上顯著正相關，說明研發(fā)費用加計扣除政策促進了企業(yè)發(fā)明創(chuàng)新的形成。將DID 和Patent_a 同時放入模型（3）進行檢驗發(fā)現(xiàn)，發(fā)明創(chuàng)新Patent_a的回歸系數(shù)顯著為正，而自變量DID 不再顯著，回歸系數(shù)相比表6第（1）列也變小，且第（2）列調(diào)整后的R2為0.658，相比表6 第（1）列調(diào)整后的R2變大，說明增加Patent_a 變量后，模型解釋力度變強。該結果表明，研發(fā)費用加計扣除政策通過提升企業(yè)發(fā)明創(chuàng)新水平改善全要素生產(chǎn)率。同理分析表7 第（3）至（6）列發(fā)現(xiàn)，實用型專利創(chuàng)新Patent_b對研發(fā)費用加計扣除與企業(yè)全要素生產(chǎn)率起到部分中介效應，而外觀設計創(chuàng)新Patent_c 與TFP 的回歸系數(shù)不顯著，未體現(xiàn)出中介效應。進一步對比表7 第（2）（4）（6）列發(fā)現(xiàn)，變量Patent_a 與TFP 的回歸系數(shù)相比其他兩列最大，顯著性也最高。上述結果驗證了假設4，表明創(chuàng)新產(chǎn)出在研發(fā)費用加計扣除強度與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關系中起中介效應，且三種專利的中介效應影響程度從大到小依次為發(fā)明創(chuàng)新、實用性專利創(chuàng)新、外觀設計創(chuàng)新。表8 的實證結果與表7一致，進一步驗證了假設4。

表7 各類專利的中介效應程度（一）

續(xù)表7

表8 各類專利的中介效應程度（二）

續(xù)表8

（三）進一步分析

1.規(guī)模差異的調(diào)節(jié)效應

根據(jù)規(guī)模經(jīng)濟理論，規(guī)?；a(chǎn)有利于企業(yè)內(nèi)部合理分工和資源的充分利用，產(chǎn)生規(guī)模效應（賀康等，2020）［8］。當實現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)時，單位產(chǎn)品所負擔的攤銷額度明顯減少，即產(chǎn)品成本降低。研發(fā)費用加計扣除的政策優(yōu)惠激勵企業(yè)提升全要素生產(chǎn)率，當企業(yè)規(guī)模存在差異時，這種激勵效應同樣也具有差異。為檢驗企業(yè)規(guī)模差異對研發(fā)費用加計扣除政策效應的影響，本文構建規(guī)模變量Size與自變量DID、DED 的交乘變量Size×DID 和Size×DED作為調(diào)節(jié)變量，并同時將自變量和調(diào)節(jié)變量放入模型中進行多元線性回歸，結果見表9所列。第（1）和（2）列結果顯示，交乘項Size×DID 和Size×DED 的回歸系數(shù)分別為0.057 和0.368，均在1%水平上顯著為正，說明企業(yè)規(guī)模對研發(fā)費用加計扣除與企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)效應。

2.代理問題的調(diào)節(jié)效應

研發(fā)決策的主體為企業(yè)高管。代理問題的存在可能導致高管做出違背企業(yè)利潤最大化目的的決策（Jensen 和Meckling，1976）［28］。當政府提出研發(fā)費用加計扣除政策時，代理問題較弱的企業(yè)能及時抓住政策紅利機會，積極投入研發(fā)活動，從而提高稅后凈收益，增加現(xiàn)金流，促進企業(yè)長期可持續(xù)發(fā)展。相反，在代理問題嚴重的企業(yè)中，當研發(fā)投入與管理層績效考核等指標相沖突時，管理層可能更關注眼下利益而非長遠發(fā)展，或者利用這一契機謀取自利，導致研發(fā)資金的損失，或投資活動無效，此時研發(fā)費用加計扣除政策對提高全要素生產(chǎn)率的作用降低，因此代理問題可能負向調(diào)節(jié)兩者關系。為驗證其調(diào)節(jié)效應，以企業(yè)當期發(fā)生的管理費用除以營業(yè)總收入的比值衡量代理問題Agence，并構建Agence 與自變量DID、DED 的交乘變量Agence×DID和Agence×DED進行多元線性回歸，結果見表9所列。第（3）和（4）列結果顯示，交乘變量Agence×DID 和Agence×DED 的回歸系數(shù)分別為-2.538和-8.713，均在1%水平上顯著為負，說明股東與管理層之間的代理問題越嚴重，越可能抑制研發(fā)費用加計扣除政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用，代理成本每高出1%，政策效應減弱8.713%。

表9 規(guī)模差異效應和代理問題差異效應檢驗

（四）穩(wěn)健性檢驗

為保證結果可靠，本文進行如下穩(wěn)健性檢驗：①傾向得分匹配（PSM）。根據(jù)DID 變量將樣本分為實驗組和控制組，以企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負債率、現(xiàn)金持有、第一大股東持股比例、產(chǎn)權性質(zhì)為特征變量進行一對一傾向得分匹配，將匹配后的樣本進行重新回歸。②改變關鍵變量衡量方法。用OLS 法計算的TFP值衡量企業(yè)全要素生產(chǎn)率，用創(chuàng)新效率作為中介變量進行路徑檢驗。對于創(chuàng)新效率指標，參考賀康等（2020）［8］的研究，用專利申請或授權數(shù)量與研發(fā)投入的比重來衡量。穩(wěn)健性檢驗結果與正文一致。限于篇幅，未列示相應結果。

五、研究結論

提高全要素生產(chǎn)率是進入“新常態(tài)”后我國經(jīng)濟發(fā)展的重要戰(zhàn)略目標。本文以2014—2018年中小板上市公司為研究樣本，檢驗了研發(fā)費用加計扣除與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關系及影響路徑。研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)費用加計扣除能促進企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出，進而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。其中，發(fā)明創(chuàng)新在其中的中介效應最強，而外觀設計創(chuàng)新的作用不顯著。進一步研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)規(guī)模和代理問題差異會影響研發(fā)費用加計扣除的政策效應。

根據(jù)研究結論，本文提出如下政策建議：

第一，政府應加大對企業(yè)研發(fā)活動的扶持力度。研發(fā)費用加計扣除政策的頒布有利于引導企業(yè)資金流向研發(fā)領域，帶動企業(yè)創(chuàng)新和效率提升。因此，應進一步擴大政策覆蓋面，提高加計扣除強度。同時，創(chuàng)新產(chǎn)品的技術含量差異導致其對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效果不同，為激勵企業(yè)技術進步，研發(fā)費用加計扣除政策應適度向高技術含量的研發(fā)活動傾斜。

第二，規(guī)模效應的存在導致研發(fā)費用加計扣除政策在大規(guī)模企業(yè)的實施效果更好。因此，應鼓勵產(chǎn)業(yè)集聚和區(qū)域整合，或鼓勵企業(yè)將部分業(yè)務外包，促進企業(yè)間相互融合和規(guī)?；a(chǎn)，從而減少因小規(guī)模生產(chǎn)導致的資源損耗和效率低下現(xiàn)象。

第三，股東與管理層代理問題會抑制研發(fā)費用加計扣除與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的正向關系。因此，建議企業(yè)積極完善公司治理結構，通過股權激勵、長期業(yè)績考核等手段加強對管理層的監(jiān)督激勵，督促管理層以企業(yè)長期價值最大化為出發(fā)點開展決策活動。

注 釋：

（1）截止論文完稿時，企業(yè)的專利申請和授權相關數(shù)據(jù)僅更新至2017年，由于樣本量和樣本期間影響回歸結果，為了進行中介效應檢驗和系數(shù)對比，本文縮短樣本時間，以2014—2017年的樣本對假設1重新檢驗，結果見表6第（1）和（4）列，與表5回歸結果基本一致。