賀亞楠，楊紫瓊，郝盼盼

(山西財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院，山西 太原 030006)

0 引言

為了鼓勵企業(yè)進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新活動，中國相繼出臺一系列研發(fā)費(fèi)用加計扣除政策。R&D費(fèi)用加計扣除政策最初起始于1996年，政策最初僅限于工業(yè)企業(yè)，之后在2003—2007年享受主體由工業(yè)企業(yè)逐步擴(kuò)大到內(nèi)外資企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)等。2008年之后中國的加計扣除政策才逐步系統(tǒng)化，企業(yè)發(fā)生的R&D費(fèi)用在據(jù)實扣除的基礎(chǔ)上，按實際發(fā)生額的50%抵扣當(dāng)年應(yīng)納稅所得額或者按照所形成無形資產(chǎn)成本的150%在稅前進(jìn)行攤銷。2017年科技型中小企業(yè)開發(fā)新技術(shù)、新產(chǎn)品、新工藝實際發(fā)生的R&D費(fèi)用加計扣除比例由50%提高到75%，2018年提高R&D費(fèi)用扣除比例的政策全面鋪開。這些政策的修改和制定都體現(xiàn)了政府期望通過減少R&D成本以促進(jìn)企業(yè)R&D支出、進(jìn)行創(chuàng)新活動的意愿。

加計扣除政策對于企業(yè)來說是一項力度較強(qiáng)的普惠性政策，目前對此政策的研究大多聚焦于其實施效果，并融合了企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)[1-2]、類型[3]、所處地區(qū)[4]等的差異，總體肯定了加計扣除的積極效果[5-6]，但也有研究指出在實施的過程中其效果并不理想，實施效果也需要進(jìn)一步檢驗[7]。雖然當(dāng)前加計扣除的研究內(nèi)容日漸豐富，但是從真實盈余管理角度對加計扣除政策效果進(jìn)行分析的文獻(xiàn)并不多。本文考慮到研發(fā)活動具有風(fēng)險高、周期長的特點(diǎn)，在加計扣除政策下，利用R&D費(fèi)用可能成為管理層進(jìn)行真實盈余管理來獲得政策優(yōu)惠的重要手段?；诖耍疚牧⒆鉘&D費(fèi)用操縱視角研究加計扣除政策對真實盈余管理的影響。

本文的理論貢獻(xiàn)為：①對加計扣除政策實施效果的評價。目前學(xué)者大都提供了支持性結(jié)論，本文則探討加計扣除政策的潛在負(fù)面效果，有助于提供加計扣除政策效果的客觀研判。②對R&D操縱的研究。以往研究大多關(guān)注向下的R&D操縱，本文則對企業(yè)可能向上的R&D操縱進(jìn)行剖析，拓展了對R&D操縱的認(rèn)識。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 加計扣除對R&D操縱的影響

本文對于加計扣除對R&D操縱的影響從4個方面展開分析。

(1)加計扣除政策旨在促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行研發(fā)活動，而研發(fā)活動具有風(fēng)險高、周期長、收益不確定的特點(diǎn)[8-9]，通過虛增R&D費(fèi)用來進(jìn)行真實盈余管理，隱蔽性較強(qiáng)，難以被監(jiān)管部門發(fā)現(xiàn)。因此，對企業(yè)而言，隨著制度環(huán)境不斷改善，企業(yè)將偏好使用R&D費(fèi)用來進(jìn)行真實盈余管理，即增加當(dāng)期R&D費(fèi)用的可支配支出，如購買未投入營運(yùn)的設(shè)備等，使得R&D費(fèi)用激增[10-11]。

(2)加計扣除政策的實施可以降低研發(fā)活動成本，根據(jù)契約理論和信息不對稱理論，由于存在“溝通阻滯”，企業(yè)管理人員為了平滑利潤、避免利潤下降會在研發(fā)活動中采用不透明的交易行為從而增加R&D費(fèi)用，以此獲得較好的稅收優(yōu)惠，即利用R&D操縱來實現(xiàn)自身利益最大化[12]。

(3)加計扣除政策的多變性可能誘導(dǎo)企業(yè)R&D操縱行為，近些年中國政府非常重視創(chuàng)新，政策出臺更新較快。一方面，政策頻繁變動可能使企業(yè)跟不上政策的步伐，由于知識溢出效應(yīng)的存在，即使企業(yè)對研發(fā)活動的需求不高，出于對政策的支持，也可能虛增R&D投入[13]；另一方面，研究表明稅率變動會引發(fā)企業(yè)的盈余管理行為[14-15]，也有研究表明會計利潤與應(yīng)稅所得差額越大，企業(yè)盈余管理程度越大[16]。因此，加計扣除政策下，企業(yè)進(jìn)行R&D操縱有利于其實現(xiàn)避稅。

(4)中國法律執(zhí)行力度較低，監(jiān)管部門往往缺乏實質(zhì)性的審查，這也會縱容企業(yè)的機(jī)會主義行為[17]。

綜上所述，加計扣除政策會促使企業(yè)通過增加R&D費(fèi)用進(jìn)行真實盈余管理。據(jù)此，提出假設(shè)H1：加計扣除政策會使企業(yè)進(jìn)行向上的R&D操控。

1.2 加計扣除政策調(diào)整的影響

基于對上述理論的分析，本文認(rèn)為2018年將加計扣除比例增加到75%的政策范圍擴(kuò)大到所有企業(yè)會影響企業(yè)的R&D操縱行為。加計扣除政策作為一種稅收優(yōu)惠政策，可以使企業(yè)達(dá)到避稅效果[18]，對于之前未享受該政策的企業(yè)而言，虛增R&D費(fèi)用進(jìn)行真實盈余管理將有助于獲得稅收優(yōu)惠。同時，2018年重新修訂的《企業(yè)所得稅優(yōu)惠政策事項辦理辦法》中提到，企業(yè)無需履行備案手續(xù)，也無需報送備案資料就可以享受稅收優(yōu)惠?？梢钥闯?，企業(yè)目前可以自主地對R&D費(fèi)用進(jìn)行申報、扣除，這種更加寬松的政策環(huán)境為企業(yè)R&D操縱提供了可能。綜上所述，政策環(huán)境和加計扣除范圍的擴(kuò)大會使企業(yè)的R&D操縱程度更大。據(jù)此，提出假設(shè)H2：2018年加計扣除政策調(diào)整后，企業(yè)向上的R&D操縱程度更大。

1.3 R&D費(fèi)用操縱方向的影響

對于企業(yè)而言，有向上和向下的R&D操縱兩種R&D操縱方式。向上的R&D操縱將不屬于研發(fā)活動的支出歸類為R&D費(fèi)用或者刻意加大不必要的R&D投資，造成R&D支出的虛增，以此來增加可稅前扣除的R&D費(fèi)用達(dá)到避稅的目的；而向下的R&D操縱則是通過減少正常的R&D投入，降低費(fèi)用支出，達(dá)到虛增利潤的目的。這兩種相反的R&D操縱方式都可以帶來企業(yè)當(dāng)期利潤的增加[19]。那么，現(xiàn)實中加計扣除政策會怎樣影響這兩種相反的操縱方式呢？本文認(rèn)為，對于研發(fā)活動投資不足或業(yè)績不佳的企業(yè)而言，加計扣除政策在降低研發(fā)風(fēng)險的同時緩解了企業(yè)利益與稅收征管之間的沖突，有利于企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[20-21]。因此，加計扣除政策會使得這些企業(yè)愿意投入更多的資本用于創(chuàng)新，其對盈余管理行為起到良好的治理作用。但對于R&D支出本身較高的企業(yè)而言，這項政策的激勵效果可能無法凸顯，反之可能為企業(yè)利用“虛假”創(chuàng)新來進(jìn)行避稅的行為提供動機(jī)，但不會提升企業(yè)的創(chuàng)新能力。據(jù)此，提出假設(shè)H3：加計扣除政策對向下的R&D操縱表現(xiàn)為抑制作用；H4：加計扣除政策對向上的R&D操縱表現(xiàn)為促進(jìn)作用。

1.4 行業(yè)異質(zhì)性的影響

研發(fā)活動往往具有行業(yè)特征，尤其是高新技術(shù)企業(yè)只有不斷地開展研發(fā)活動進(jìn)行創(chuàng)新，才能保證核心競爭優(yōu)勢，相比較于非高新技術(shù)企業(yè)，其R&D投入占比更大，周期更長[22]。已有研究表明加計扣除政策對高新技術(shù)企業(yè)的激勵效果不及非高新企業(yè)[3]。那么在加計扣除政策下高新技術(shù)企業(yè)向上的R&D操縱行為會少于非高新技術(shù)企業(yè)么？本文認(rèn)為雖然高新技術(shù)企業(yè)的研發(fā)活動相比于非高新技術(shù)企業(yè)更為頻繁，但是如果進(jìn)行R&D操縱，必將會影響到企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展，為了避免真實盈余管理帶來的不利影響，管理層進(jìn)行R&D操縱相較于非高新技術(shù)企業(yè)將更為謹(jǐn)慎。同時，高新技術(shù)企業(yè)享受15%的所得稅優(yōu)惠政策，這使得在同等R&D加計扣除額水平上，其實際稅額節(jié)約低于非高新技術(shù)企業(yè)。因此，本文認(rèn)為加計扣除政策下，高新技術(shù)企業(yè)要比非高新技術(shù)企業(yè)進(jìn)行R&D操縱的動機(jī)小。據(jù)此，提出假設(shè)H5：加計扣除政策下，與高新技術(shù)企業(yè)相比，非高新技術(shù)企業(yè)的R&D操縱行為更強(qiáng)。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本選取及數(shù)據(jù)來源

本文選取2008—2018年中國A股上市公司為研究樣本，為了獲取企業(yè)精確的R&D費(fèi)用加計扣除數(shù)據(jù)，本文通過手工查找企業(yè)年度財務(wù)報告中“所得稅費(fèi)用”項目注釋中“會計利潤與所得稅費(fèi)用調(diào)整過程”明細(xì)項進(jìn)行篩選判斷，具體如“研發(fā)費(fèi)用加計扣除數(shù)”“科研經(jīng)費(fèi)加計扣除的影響”等，未披露則視為企業(yè)未享受此政策。其他所需數(shù)據(jù)來自于國泰安數(shù)據(jù)庫。

對上述樣本做如下處理：①剔除ST類上市公司；②剔除金融保險類上市公司；③剔除數(shù)據(jù)不全的上市公司；④為了保證后續(xù)分行業(yè)回歸樣本充足性，對每年同一行業(yè)內(nèi)企業(yè)數(shù)不足15的進(jìn)行刪除；⑤為了克服極端值的影響，對主要變量進(jìn)行winsorize縮尾處理，最終得到有效樣本14981，其中披露R&D費(fèi)用加計扣除具體數(shù)額的觀測值為3902。

2.2 變量說明

(1)被解釋變量：異常性R&D費(fèi)用(EMRD)。參考Roychowdhury[23]方法中包含R&D費(fèi)用的酌量性費(fèi)用期望模型，借鑒Bereskin等[24]、Gunny[25]以及胡元木等[26]的研究設(shè)計，構(gòu)建R&D費(fèi)用估計模型，可表示為：

R&Di,t/Ai,t-1=α0+α1(1/Ai,t-1)+α2(Si,t-1/

Ai,t-1)+ei,t

(1)

式中，R&Di,t為公司i第t年的R&D費(fèi)用，Ai,t-1為公司i第t-1年的年末總資產(chǎn)，Si,t-1為公司i第t-1年的銷售收入。對模型(1)進(jìn)行分年度分行業(yè)回歸，得到模型系數(shù)的估計值，以此來計算正常性R&D費(fèi)用的估計值。

估計異常性R&D費(fèi)用是用公司的實際R&D費(fèi)用計算出實際值與正常值的差額，模型可表示為：

EMRDi,t=R&Di,t/Ai,t-1-[α0+α1(1/Ai,t-1)+α2(Si,t-1/Ai,t-1)]

(2)

通過對模型(2)的回歸，可得到異常性R&D費(fèi)用(EMRD)，當(dāng)企業(yè)通過R&D費(fèi)用進(jìn)行真實盈余管理時，R&D費(fèi)用的實際值會偏離正常值，當(dāng)EMRD>0，說明企業(yè)進(jìn)行了向上的R&D操縱，反之亦然。

(2)解釋變量：R&D費(fèi)用加計扣除。為了衡量企業(yè)實際獲得的稅收優(yōu)惠程度，構(gòu)造連續(xù)變量CREDITR1；為了判別企業(yè)是否享受加計扣除政策，構(gòu)造虛擬變量CREDITR2。

(3)控制變量：公司基本特征用公司規(guī)模(SIZE)表示，公司業(yè)績用資產(chǎn)收益率(ROA)和償債能力(LEV)表示，公司治理結(jié)構(gòu)用股權(quán)集中度(HLD_5)、高管持股比例(MGT)、董事會規(guī)模(BSIZE)、獨(dú)立董事比例(IND)表示，企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)用控制類型(CONS)表示。

具體變量說明見表1。

表1 變量定義

2.3 模型構(gòu)建

根據(jù)前文提出的假設(shè)并且結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文構(gòu)建如下多元回歸模型進(jìn)行驗證。如果解釋變量(CREDITR1,CREDITR2)的系數(shù)β1顯著為正，則本文觀點(diǎn)得以證實。

EMRDi,t=β0+β1CREDITR1i,t+β2SIZEi,t+β3ROAi,t+β4LEVi,t+β5HLD_5i,t+β6CONSi,t+β7MGTi,t+β8BSIZEi,t+β9INDi,t+∑YEAR+

∑INDUSTRY+εi,t

(3)

EMRDi,t=β0+β1CREDITR2i,t+β2SIZEi,t+β3ROAi,t+β4LEVi,t+β5HLD_5i,t+β6CONSi,t+β7MGTi,t+β8BSIZEi,t+β9INDi,t+∑YEAR+∑INDUSTRY+εi,t

(4)

3 實證分析結(jié)果

3.1 描述性統(tǒng)計分析

變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。由表2可知，EMRD的最大值和最小值分別為0.1294和-0.0652，說明企業(yè)存在向上和向下的R&D操縱的行為，中位數(shù)為0.0125，說明一半以上的企業(yè)存在向上的R&D操控。加計扣除率的最小值和最大值分別為0.0017和0.8697，且標(biāo)準(zhǔn)差為0.183，說明企業(yè)之間享受加計扣除的比例差異比較大，其他變量統(tǒng)計值基本符合已有結(jié)論。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

3.2 相關(guān)性分析

變量之間的相關(guān)性見表3。異常性R&D費(fèi)用(EMRD)與加計扣除率(CREDITR1)之間相關(guān)系數(shù)為正，相關(guān)系數(shù)為0.299，且在1%的顯著性水平上顯著，符合前文提出的假設(shè)。初步認(rèn)為企業(yè)R&D費(fèi)用加計扣除與R&D操縱呈正相關(guān)關(guān)系，需要進(jìn)一步的回歸結(jié)果驗證。

表3 主要變量相關(guān)性結(jié)果

3.3 回歸分析

(1)加計扣除政策對R&D操縱的影響。模型(3)(4)同期和滯后1期的回歸結(jié)果見表4。從回歸結(jié)果看，在未設(shè)置虛擬變量時加計扣除率(CREDITR1)與EMRD呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，系數(shù)為0.0156，在1%的水平上顯著。說明隨著加計扣除政策的優(yōu)惠力度增加，企業(yè)增加R&D費(fèi)用進(jìn)行向上的R&D操縱，前文的假設(shè)H1得到驗證。在采用是否享受加計扣除政策的虛擬變量(CREDITR2)后，回歸系數(shù)同樣正向顯著，得到了支持性結(jié)論，說明享受加計扣除的企業(yè)比未享受加計扣除的企業(yè)，進(jìn)行向上的R&D費(fèi)用操控的可能性要大。為了緩解內(nèi)生性的影響，本文在對解釋變量滯后1期后，回歸結(jié)果仍然顯著，進(jìn)一步證明了假設(shè)H1。

表4 驗證R&D費(fèi)用加計扣除對R&D操縱的影響

(2)加計扣除政策調(diào)整的影響。選用2018年作為時間節(jié)點(diǎn)，分別對2018年前后數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸得到的結(jié)果見表5?；貧w結(jié)果表明，加計扣除政策對R&D操縱在2018年前和2018年都有顯著的影響。當(dāng)加計扣除政策使用企業(yè)實際扣除率CREDITR1來衡量時，2018年政策調(diào)整后CREDITR1的系數(shù)比調(diào)整前增加了0.0296；當(dāng)使用是否享受加計扣除政策這一虛擬變量時，政策調(diào)整前CREDITR2的系數(shù)為0.0014，政策調(diào)整后增加為0.0040，組間系數(shù)差異檢驗進(jìn)一步證實了上述差異在統(tǒng)計上的顯著性，對應(yīng)的p值分別為0.0826、0.0618?；貧w結(jié)果表明，在2018年政策力度變大后，享受加計扣除政策的企業(yè)進(jìn)行R&D費(fèi)用操縱程度更大，假設(shè)H2得以驗證。

表5 2018年前后加計扣除政策對R&D操縱的影響

(3)R&D費(fèi)用操縱方向的影響。加計扣除政策對不同方向R&D操縱的作用效果見表6。由表6可知，對于異常性R&D費(fèi)用(EMRD)<0的企業(yè)來說，CREDITR1、CREDITR2的系數(shù)均呈現(xiàn)正向顯著，表明加計扣除政策在一定程度上抑制了這些企業(yè)真實盈余管理的發(fā)生，表現(xiàn)出促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新投入的積極效果，假設(shè)H3得以驗證。對于EMRD>0的企業(yè)而言，CREDITR1的回歸系數(shù)為0.0165，在1%的水平上顯著，說明對于本身就存在向上R&D操控行為的企業(yè)來講，R&D費(fèi)用加計扣除率越高，R&D操控的程度越大；回歸結(jié)果中CREDITR2的系數(shù)雖然為正，但并不顯著，表明加計扣除程度會影響其進(jìn)行向上R&D操縱，但是否享受加計扣除政策對這一行為的影響并不穩(wěn)健，總體看，假設(shè)H4基本得以驗證。

表6 加計扣除政策對不同方向R&D操縱的影響

(4)行業(yè)異質(zhì)性的影響。對樣本進(jìn)行行業(yè)分類分組回歸的結(jié)果見表7。由表7可知，加計扣除率(CREDITR1)與R&D操縱程度的關(guān)系都顯著為正，但是相比于高新技術(shù)企業(yè)，非高新技術(shù)企業(yè)CREDITR1的系數(shù)更大，同時系數(shù)的組間差異檢驗p值為0.0766，說明加計扣除政策下，加計扣除率越高，非高新技術(shù)企業(yè)進(jìn)行R&D費(fèi)用操縱的程度越大，驗證了假設(shè)H5。當(dāng)使用是否享受加計扣除政策(CREDITR2)這一虛擬變量后，回歸結(jié)果顯示，是否享受加計扣除政策對非高新技術(shù)企業(yè)具有顯著影響，此時CREDITR2系數(shù)為0.0030，在1%的水平上顯著；對于高新技術(shù)企業(yè)而言，其回歸結(jié)果并不顯著，進(jìn)一步說明了加計扣除政策對非高新技術(shù)企業(yè)進(jìn)行R&D操縱的影響更大。

表7 加計扣除政策下高新和非高新技術(shù)企業(yè)R&D操縱的差異

3.4 穩(wěn)健性檢驗

對前文研究結(jié)論的穩(wěn)健性進(jìn)行以下檢驗。

(1)為了緩解潛在的內(nèi)生性問題，本文采取逐年的傾向得分匹配方法(Propensity Score Matching，PSM)進(jìn)行穩(wěn)健性研究。由于本文研究的是R&D費(fèi)用加計扣除政策實施對真實盈余管理行為的影響，重點(diǎn)在于實施政策對真實盈余管理的影響，因此選用享受加計扣除政策的企業(yè)為實驗組，令CREDITR2=1；未享受加計扣除政策的企業(yè)為對照組，令CREDITR2=0，采取核匹配的方法，將2008—2018年的樣本數(shù)據(jù)分年度進(jìn)行匹配，基于匹配結(jié)果對EMRD進(jìn)行加權(quán)后作為被解釋變量(EMRDW)重新進(jìn)行回歸，相關(guān)結(jié)果見表8。由表8可知，全樣本中CREDITR2的系數(shù)為0.0013，且在1%的水平上正向顯著；以2018年為時間點(diǎn)分組回歸后，CREDITR2的系數(shù)在政策調(diào)整后明顯大于政策調(diào)整前，且均在1%的水平上顯著，組間系數(shù)差異檢驗具有顯著統(tǒng)計性，佐證了前文結(jié)論，即政策調(diào)整后享受加計扣除的企業(yè)進(jìn)行R&D操縱的動機(jī)加大；區(qū)分R&D操縱的方向后分組回歸得到的結(jié)果與前文表6結(jié)果類似；區(qū)分是否為高新技術(shù)企業(yè)后，CREDITR2的系數(shù)僅在非高新技術(shù)企業(yè)中正向顯著，進(jìn)一步支持了前文假設(shè)H5?？傮w看，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與前文基本一致。

表8 傾向得分匹配后的回歸結(jié)果

(2)替換被解釋變量。將異?？刹倏vR&D費(fèi)用(EMRD)替換成專利申請數(shù)(APPLY)重新檢驗，以驗證對于不同方向的R&D操縱，加計扣除的實施效果有差異。由于專利從申請到獲得授權(quán)需要通過的周期較長，基于此，本文采用T+3期的專利申請數(shù)(APPLY)分別基于不同方向R&D操縱的樣本進(jìn)行泊松(Poisson)回歸，結(jié)果見表9。由表9可知，對于EMRD<0的企業(yè)，加計扣除政策對創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)為正向促進(jìn)，而對于EMRD>0的企業(yè)，加計扣除政策表現(xiàn)出明顯的消極作用，減少了創(chuàng)新產(chǎn)出。此結(jié)果符合前文的邏輯，即對于EMRD<0的企業(yè)，加計扣除抑制R&D操作，有利于創(chuàng)新產(chǎn)出，而對于EMRD>0的企業(yè)，加計扣除刺激了R&D操縱，不利于創(chuàng)新產(chǎn)出。

表9 替換被解釋變量的回歸結(jié)果

(3)改變異常性R&D費(fèi)用的估計方法。借鑒Gunny(2010)的模型估計異常性R&D費(fèi)用(GEMRD)，模型可表示為：

(5)

表10 改變異常性R&D費(fèi)用估計方法的回歸結(jié)果

4 研究結(jié)論和建議

本文以2008—2018年中國A股上市公司為樣本，從R&D操縱這一視角，檢驗加計扣除政策對真實盈余管理的影響，得出以下結(jié)論。

(1)加計扣除政策扣除率越大，企業(yè)利用R&D費(fèi)用進(jìn)行真實盈余管理的可能性越大，且表現(xiàn)為向上的R&D操縱。

(2)2018年加計扣除政策范圍進(jìn)一步擴(kuò)大后，上市公司增加R&D費(fèi)用來進(jìn)行真實盈余管理的程度有所增加，并且享受加計扣除政策的公司在政策力度大時更有動機(jī)進(jìn)行R&D操縱。

(3)在對異常R&D操縱分類后，表明加計扣除政策有抑制企業(yè)進(jìn)行向下操縱R&D費(fèi)用的效果，但是，對于有向上R&D操縱行為的企業(yè)影響不大。研究結(jié)果還表明，R&D費(fèi)用加計扣除率越大，對向下的R&D操縱抑制效果越強(qiáng)，而對向上的R&D操縱沒有抑制作用表現(xiàn)為促進(jìn)。

(4)區(qū)分行業(yè)異質(zhì)性后發(fā)現(xiàn)，隨著加計扣除比例的增加，在上市公司中，高新技術(shù)企業(yè)的R&D操縱程度要比非高新技術(shù)企業(yè)的小，并且還發(fā)現(xiàn)對于非高新技術(shù)企業(yè)而言，享受加計扣除政策使其更有動機(jī)進(jìn)行R&D操縱，而對高新技術(shù)企業(yè)來講，是否享受加計扣除政策與其進(jìn)行R&D操縱之間的關(guān)系不明顯，不同行業(yè)性質(zhì)的對比反差，反映出由于高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新具有復(fù)雜性，如果過度進(jìn)行R&D操縱，可能會影響企業(yè)正常的創(chuàng)新活動。

基于此，為了使加計扣除政策更好地發(fā)揮促進(jìn)上市公司研發(fā)創(chuàng)新的積極作用，本文的政策建議如下。

(1)在政策制定角度可以探索針對不同主體設(shè)置差異化的加計扣除政策。目前加計扣除政策呈現(xiàn)“一刀切”的局面，企業(yè)的選擇性弱。在前文的研究中表明，同時享受15%稅率式優(yōu)惠的高新技術(shù)企業(yè)，其進(jìn)行R&D操縱的動機(jī)和程度都要小于非高新技術(shù)企業(yè)，可以看出加計扣除政策與稅率式優(yōu)惠政策疊加使用時，加計扣除政策對企業(yè)創(chuàng)新僅起到“錦上添花”的激勵作用。在中國多層次資本市場中，既有接納大型成熟企業(yè)的主板市場，又有接納中小微企業(yè)的新三板、服務(wù)成長型創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)業(yè)板，由于不同企業(yè)的創(chuàng)新模式、創(chuàng)新路徑有所差異，其享受到的相關(guān)政策優(yōu)惠亦有所不同?；诖?，可以考慮在制定與實施加計扣除政策時，根據(jù)不同企業(yè)的性質(zhì)及已有激勵政策，探索細(xì)化的扣除方式、優(yōu)惠力度、實施程序，通過此方法來建立具有定向性和針對性的結(jié)構(gòu)性稅收優(yōu)惠政策體系，以此促進(jìn)上市公司創(chuàng)新，助力于資本市場健康發(fā)展。

(2)在政策執(zhí)行角度建議充分利用上市公司披露信息加強(qiáng)事后監(jiān)督機(jī)制。企業(yè)有操縱R&D費(fèi)用來獲取稅收優(yōu)惠的動機(jī)，很大程度是由于信息不對稱。目前，為了進(jìn)一步促進(jìn)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新，加計扣除比例已由50%變成75%，并且執(zhí)行程序已由事前審核變成事后監(jiān)督，在優(yōu)惠申請簡化及約束機(jī)制放松的情況下，相關(guān)部門深入了解企業(yè)的創(chuàng)新動態(tài)進(jìn)而去準(zhǔn)確評估政策實施效果有一定的難度，前文的實證結(jié)果也表明非高新技術(shù)企業(yè)和異常性R&D較高的企業(yè)，隨著加計扣除比例的增加，企業(yè)盈余管理程度也在增強(qiáng)。上市公司作為資本市場的主體，是加計扣除政策廣泛的受眾群體，其充分的信息披露有助于正確衡量公司增長潛力和樹立投資者信心。因此，建議政府相關(guān)部門結(jié)合上市公司披露的稅收優(yōu)惠享受信息，從加強(qiáng)事后監(jiān)督機(jī)制入手，特別是對非高新技術(shù)企業(yè)和異常性R&D操縱較高的企業(yè)，相關(guān)機(jī)構(gòu)可以重點(diǎn)加強(qiáng)其后續(xù)監(jiān)督，每年抽取其中一部分企業(yè)進(jìn)行審查，確保該政策的積極效果，以此達(dá)到政府實現(xiàn)政策制定初衷、企業(yè)釋放創(chuàng)新活力的雙贏局面。