趙 燦 劉啟仁 袁 勁

(廣州大學(xué)經(jīng)濟與統(tǒng)計學(xué)院 廣東廣州 510006)

一、引 言

在經(jīng)濟下行壓力加大的背景下，中美經(jīng)貿(mào)摩擦及新冠疫情全球蔓延進(jìn)一步增加了經(jīng)濟不穩(wěn)定和不確定性。不穩(wěn)定的市場環(huán)境直接導(dǎo)致企業(yè)的避險情緒和動機大幅增強，使得企業(yè)會選擇犧牲未來的長期利潤以維持生存，特別是放棄那些預(yù)期回報高但周期較長的風(fēng)險性項目。然而，一味地投資于安全但生產(chǎn)率較低的資產(chǎn)，一方面雖然有助于規(guī)避風(fēng)險，但會導(dǎo)致投資結(jié)構(gòu)過于單一以及資產(chǎn)配置不合理，反而會加劇風(fēng)險發(fā)生的可能性，并減弱未來的風(fēng)險承擔(dān)能力；另一方面導(dǎo)致無法將資金配置至生產(chǎn)率最高的項目，這會內(nèi)生地降低生產(chǎn)率，甚至可能會陷入“生產(chǎn)率低端鎖定” 困局，不利于經(jīng)濟的長期發(fā)展(Acemoglu 和Zilibotti，1997)。相比于低風(fēng)險項目，高風(fēng)險項目能夠為企業(yè)帶來更高的投資回報和更多價值提升的機會，有助于提升企業(yè)經(jīng)濟效益及實現(xiàn)企業(yè)價值最大化，進(jìn)而促進(jìn)整個社會的生產(chǎn)率提升和經(jīng)濟增長(John 等，2008)。

當(dāng)前，在貨幣政策和財政政策可調(diào)整空間有限的情況下，稅收政策作為有效補償企業(yè)投資活動外部性的重要激勵政策，旨在通過降低企業(yè)稅費負(fù)擔(dān)，緩解企業(yè)資金壓力，進(jìn)而增強企業(yè)再投資和風(fēng)險承擔(dān)的能力，成為當(dāng)前政府提振企業(yè)信心、幫助企業(yè)擺脫困境的有力工具。然而，在經(jīng)濟新常態(tài)的背景下，財政收入增速下降也已成為新常態(tài)，維持財政收入穩(wěn)定增長、保障財政收支平衡成為當(dāng)前財政工作的重要任務(wù)，而直接減免稅額、財政補貼等無償轉(zhuǎn)移資金的直接方法無疑會加劇財政收支壓力。那么，應(yīng)如何協(xié)調(diào)稅收激勵政策與財政收支平衡問題? 相比于直接優(yōu)惠方式，固定資產(chǎn)加速折舊政策通過調(diào)整計提折舊方法以延遲納稅義務(wù)發(fā)生時間，相當(dāng)于為企業(yè)提供一筆“無息貸款” (趙燦和劉啟仁，2021)，從而可以增加企業(yè)的可用資金。但是，加速折舊政策并沒有改變固定資產(chǎn)折舊總額和應(yīng)納稅所得額，也沒有在總量上降低國家稅收，是一項“減稅不減收” 的優(yōu)惠政策，故成為當(dāng)前供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要減稅措施。

已有研究表明，固定資產(chǎn)加速折舊政策確實顯著促進(jìn)了試點企業(yè)的固定資產(chǎn)投資(劉啟仁等，2019)。風(fēng)險選擇是企業(yè)投資過程中的一項重要決策(余明桂等，2013a)，那么，一個重要的問題是，加速折舊政策在激勵企業(yè)進(jìn)行固定資產(chǎn)投資的過程中，是否會影響其對風(fēng)險性投資項目的選擇呢? 風(fēng)險承擔(dān)行為是一項資源消耗性活動，需要足夠資源的支持(張敏等，2015)，而已有研究也表明企業(yè)的資金持有量會直接影響企業(yè)對風(fēng)險性投資項目的決策(毛其淋和許家云，2016)。在此邏輯下，一方面，加速折舊通過緩解資金流出速度，為企業(yè)提供一筆無息貸款，有助于增強企業(yè)的投資積極性與投資風(fēng)險偏好，從而直接影響企業(yè)對風(fēng)險性投資項目的選擇；另一方面，加快折舊費用轉(zhuǎn)為成本的速度，有助于加速資金的回收，分散和降低了企業(yè)投資的風(fēng)險，進(jìn)而提高企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險投資的意愿。從長期來看，加速折舊政策能夠通過促進(jìn)高端設(shè)備的更新帶動企業(yè)生產(chǎn)效率提升和產(chǎn)品技術(shù)升級，并獲得市場勢力和超額利潤，從而進(jìn)一步增強企業(yè)承擔(dān)風(fēng)險的能力。

然而，現(xiàn)有研究并沒有針對這一問題提供直接的經(jīng)驗證據(jù)。據(jù)此，本文將2014 年固定資產(chǎn)加速折舊政策出臺視為一項擬自然實驗，基于2010—2017 年中國A 股上市公司數(shù)據(jù)并利用雙重差分法試圖提供加速折舊政策影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的證據(jù)，進(jìn)而拓展企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的研究視角。研究發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)加速折舊政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平確實具有顯著促進(jìn)效應(yīng)，而且這一研究結(jié)果通過了一系列的穩(wěn)健性檢驗。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)加速折舊政策能夠緩解融資約束進(jìn)而增強資本投資及研發(fā)創(chuàng)新投資等活動，提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。此外，稅收激勵政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的促進(jìn)效應(yīng)還會受到企業(yè)外部環(huán)境的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

與本文直接相關(guān)的一支文獻(xiàn)是研究固定資產(chǎn)加速折舊政策對企業(yè)經(jīng)營決策或績效的影響?，F(xiàn)有研究主要從企業(yè)固定資產(chǎn)投資(劉啟仁等，2019)、研發(fā)創(chuàng)新(林志帆和劉詩源，2022)、人力資本升級(劉啟仁和趙燦，2020)、資本勞動比(李建強和趙西亮，2021)、內(nèi)部收入不平等(張克中等，2021)、勞動力就業(yè)(肖人瑞等，2021；謝申祥和王暉，2021)、國際化行為(趙燦和劉啟仁，2021) 等方面評估固定資產(chǎn)加速折舊政策的效果，但鮮有文獻(xiàn)以更深入的視角研究該項稅收激勵政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響。此外，在所得稅政策領(lǐng)域，還有一部分文獻(xiàn)聚焦于創(chuàng)業(yè)投資稅收優(yōu)惠政策。比如，彭濤等(2021) 基于風(fēng)險投資企業(yè)的投資交易數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，投資抵扣稅收優(yōu)惠有助于激勵風(fēng)險投資基金加大對初創(chuàng)科技型企業(yè)的投資規(guī)模。這類文獻(xiàn)可以為本文研究提供相關(guān)文獻(xiàn)支撐，但本文所關(guān)注的固定資產(chǎn)加速折舊政策是否以及如何影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)行為仍有待深入考察。

與本文緊密相關(guān)的另一支文獻(xiàn)則是研究企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響因素。實際上，當(dāng)前針對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平影響因素的研究比較豐富，大致可分為基于企業(yè)內(nèi)部環(huán)境和基于企業(yè)外部環(huán)境兩大類。在企業(yè)內(nèi)部環(huán)境方面，學(xué)者主要從企業(yè)所有權(quán)結(jié)構(gòu)(李文貴和余明桂，2012；Boubakri 等，2013)、管理者特征(余明桂等，2013b；Serfling，2014；Faccio 等，2016；何瑛等，2019)、公司治理(Coles 等，2006；Kini 和Williams，2012)等方面進(jìn)行研究。在企業(yè)外部環(huán)境方面，已有文獻(xiàn)大多圍繞投資者或債權(quán)人保護(hù)制度(John 等，2008；Acharya 等，2011)、契約和產(chǎn)權(quán)制度(楊瑞龍等，2017)、市場化進(jìn)程(李文貴和余明桂，2012)、政策不確定性(錢先航和徐業(yè)坤，2014)、社會網(wǎng)絡(luò)(張敏等，2015)、文化(Hilary 和Hui，2009；Li 等，2013；金智等，2017)、數(shù)字經(jīng)濟(馬連福和杜善重；2021) 等視角展開研究。盡管企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響因素已經(jīng)得到較多學(xué)者的關(guān)注，但是鮮有文獻(xiàn)從稅制改革視角展開相關(guān)研究。

那么，作為緩解企業(yè)資金壓力的一種重要替代資金來源以及具有較強導(dǎo)向性的國家宏觀調(diào)控工具，固定資產(chǎn)加速折舊政策是否會促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升呢? 既有研究尚未針對這一問題給出明確的答案，有鑒于此，本文基于固定資產(chǎn)加速折舊政策背景，試圖對這一問題展開研究。本文的邊際貢獻(xiàn)可能體現(xiàn)在如下幾個方面: 首先，區(qū)別于已有文獻(xiàn)主要聚焦于企業(yè)固定資產(chǎn)投資、全要素生產(chǎn)率以及研發(fā)創(chuàng)新等視角，本文從投資決策中的風(fēng)險承擔(dān)視角深入檢驗加速折舊政策的微觀主體效應(yīng)，豐富和拓展了稅收激勵政策評估的研究文獻(xiàn)，與此同時，還為深入理解企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平變動提供新的思路和證據(jù)。其次，本文以固定資產(chǎn)加速折舊政策為外生沖擊，利用2010—2017 年的中國A 股上市公司為研究樣本，在準(zhǔn)自然實驗框架下檢驗加速折舊政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響，較好地解決了稅收政策評估的內(nèi)生性問題。最后，加速折舊政策是當(dāng)前供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要減稅措施，風(fēng)險承擔(dān)是企業(yè)長期發(fā)展和保持未來盈利能力的重要動力源泉，本文的研究結(jié)論不僅有助于客觀評估加速折舊政策的微觀影響，還為后續(xù)有效利用稅收政策提振企業(yè)經(jīng)營者的投資信心、激活經(jīng)濟增長活力提供有益的政策啟示。

三、制度背景與研究假說

(一) 制度背景

近年來，中國經(jīng)濟發(fā)展步入新階段，經(jīng)濟增速逐漸放緩，企業(yè)發(fā)展也遭遇瓶頸，資金緊張問題日益突出。在此背景下，中國政府先后出臺了一系列稅收優(yōu)惠政策，旨在通過減輕稅費負(fù)擔(dān)，為企業(yè)注入流動性，加快企業(yè)設(shè)備更新，增強經(jīng)濟發(fā)展后勁和活力。2014 年10 月20 日，財政部和國家稅務(wù)總局聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于完善增定資產(chǎn)加速折舊企業(yè)所得稅政策的通知》，允許來自生物藥品制造業(yè)，專用設(shè)備制造業(yè)，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè)，計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，儀器儀表制造業(yè)以及信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)等六大行業(yè)的企業(yè)按照雙倍余額遞減法、年數(shù)總和法或者縮短折舊年限對自2014 年1 月1 日后新購進(jìn)的固定資產(chǎn)進(jìn)行加速折舊。

由于固定資產(chǎn)在投資初期的效率和使用程度較高，磨損程度較快，所創(chuàng)收入也比較高，采用直線法計提折舊一方面不符合收入與費用配比的原則，另一方面會導(dǎo)致固定資產(chǎn)的折舊速度慢、更新周期長，從而阻礙企業(yè)的設(shè)備更新和生產(chǎn)效率的提升。由于固定資產(chǎn)加速折舊具有“稅收擋板” 的作用，相比之下，采用加速折舊方法對固定資產(chǎn)計提折舊更加符合收入與費用配比原則，而且可以加快折舊的速度，幫助企業(yè)快速收回投資資金，相當(dāng)于為企業(yè)提供一筆無息貸款，緩解企業(yè)資金壓力。此外，由于貨幣資金具有時間價值，加速折舊法還可以使企業(yè)獲得延遲繳納稅款的時間價值，進(jìn)一步增強企業(yè)在投資過程中選擇風(fēng)險性項目能力，進(jìn)而提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。

從不同折舊方法下固定資產(chǎn)投資對應(yīng)的稅收優(yōu)惠率及相應(yīng)的最大差距可以看出，對于任一類型固定資產(chǎn)，采用直線法計提折舊所享受的稅收優(yōu)惠率均低于其他三種加速折舊方法。而且，對于短期類型固定資產(chǎn)，如3 年折舊年限類固定資產(chǎn)和4 年折舊年限類固定資產(chǎn)，采用雙倍余額遞減法所享受的稅收優(yōu)惠率最高；對于長期類型固定資產(chǎn)，如10 年折舊年限類固定資產(chǎn)和20 年折舊年限類固定資產(chǎn)，采用縮短年限法所享受的稅收優(yōu)惠率最高。在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步計算了加速折舊法的最大稅收優(yōu)惠率與直線法稅收優(yōu)惠率的差值，即政策帶來的額外稅收優(yōu)惠率。通過比較可以看出，上述差異在長期類型固定資產(chǎn)之間最為明顯，高達(dá)3.5 個百分點，說明相比于直線法，固定資產(chǎn)折舊年限越長，加速折舊法使得企業(yè)所享受的額外稅收優(yōu)惠越大?？傊?，加速折舊政策可以為試點企業(yè)帶來較大的額外稅收優(yōu)惠，這為本文在自然實驗的框架下進(jìn)行稅收激勵政策評估提供了難得的機會。

(二) 研究假說

那么，加速折舊政策是否會影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平呢? 本文認(rèn)為，加速折舊政策可通過如下兩個重要方面影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。第一，加速折舊政策通過緩解融資約束促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。風(fēng)險承擔(dān)行為是一項資源消耗性活動，需要足夠資源的支持(張敏等，2015)，已有研究也表明企業(yè)的資金狀況會直接影響企業(yè)對風(fēng)險性投資項目的決策，一般來說，風(fēng)險性越高的投資對資金的需求越大(毛其淋和許家云，2016)。加速折舊政策可以通過延遲納稅義務(wù)發(fā)生時間的方式減緩企業(yè)資金流出速度，相當(dāng)于為企業(yè)提供一筆無息貸款，并使其獲得資金的時間價值，從而增加企業(yè)的可用資金，有助于緩解企業(yè)的融資約束(趙燦和劉啟仁，2021)。張克中等(2021) 發(fā)現(xiàn)，加速折舊政策使得企業(yè)所得稅降低了5.4%左右，相當(dāng)于900 萬元的稅收費用，占凈利潤大約6%。另外，加速折舊政策通過加快折舊費用轉(zhuǎn)為成本的速度加速資金的回籠，本身也分散和降低了企業(yè)投資的風(fēng)險，從而進(jìn)一步提高企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險投資的意愿。由此可見，加速折舊政策可以緩解融資約束，影響企業(yè)的風(fēng)險選擇及相應(yīng)的風(fēng)險承擔(dān)水平。

第二，加速折舊政策通過激勵企業(yè)進(jìn)行資本投資與研發(fā)創(chuàng)新等風(fēng)險投資活動，帶來企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。固定資產(chǎn)加速折舊政策并不是總括性的政策，而是一項具有明顯資本偏向的稅收政策(李建強和趙西亮，2021)。從本質(zhì)上來講，加速折舊政策的初衷就是有針對性地激發(fā)和調(diào)動企業(yè)再投資和研發(fā)創(chuàng)新的積極性，促進(jìn)企業(yè)設(shè)備更新和技術(shù)升級。既有研究表明，加速折舊政策確實能夠促進(jìn)企業(yè)資本投資(劉啟仁等，2019)；林志帆和劉詩源(2022) 也發(fā)現(xiàn)，加速折舊政策還可以促進(jìn)企業(yè)的研發(fā)投入和創(chuàng)新產(chǎn)出，而資本投資和研發(fā)創(chuàng)新是企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的重要表現(xiàn)形式(周澤將等，2019)。此外，從長期來看，加速折舊政策通過促進(jìn)資本深化帶動企業(yè)生產(chǎn)效率提升(李建強和趙西亮，2021)，進(jìn)而增強企業(yè)承擔(dān)風(fēng)險的能力。本文認(rèn)為，加速折舊政策可能通過促進(jìn)資本投資和研發(fā)創(chuàng)新等風(fēng)險活動提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。

基于上述分析，本文提出如下待檢驗的核心研究假說。

假說1: 固定資產(chǎn)加速折舊政策可以促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。

假說2: 固定資產(chǎn)加速折舊政策有助于緩解融資約束、增強風(fēng)險投資活動進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。

四、研究設(shè)計

(一) 計量模型設(shè)定

為了有效識別稅收激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的因果影響，本文將2014 年固定資產(chǎn)加速折舊政策視為一項擬自然實驗。如前所述，2014 年加速折舊政策僅允許六大試點行業(yè)的企業(yè)進(jìn)行加速折舊，從而在截面維度和時間維度形成雙重差異。鑒于此，本文以2014年固定資產(chǎn)加速折舊政策作為政策沖擊，在自然實驗的框架下，利用雙重差分法檢驗稅收政策激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的因果影響，從而有效解決了稅收政策評估時可能存在的內(nèi)生性問題。雙重差分法的具體模型設(shè)定如下:

其中，、、、分別表示企業(yè)、行業(yè)、省份和年份， RiskT表示企業(yè)在年的風(fēng)險承擔(dān)水平。 Treat表示行業(yè)虛擬變量，當(dāng)企業(yè)屬于六大試點行業(yè)，則將其定義為處理組， Treat＝1；否則，將其定義為對照組， Treat＝0。 Post表示時間虛擬變量，在政策實施前(即2014 年之前)， Post＝0；在政策實施后(即2014 年及以后)， Post＝1。交互項Treat×Post估計系數(shù)反映了加速折舊政策對試點企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響程度，若顯著為正，則表示2014 年稅收激勵確實有利于提升企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平。 Controls表示多個維度的企業(yè)特征，包括企業(yè)規(guī)模()、年齡()、生產(chǎn)率()、現(xiàn)金流()、成長性()、盈利能力()、凈資產(chǎn)收益率()、資產(chǎn)負(fù)債率() 等。 λ為企業(yè)固定效應(yīng)， λ為年份固定效應(yīng)， λ為省份×年份固定效應(yīng)。 ε為隨機擾動項，標(biāo)準(zhǔn)誤聚類至企業(yè)層面。

(二) 數(shù)據(jù)來源和處理

本文所用數(shù)據(jù)主要為同花順數(shù)據(jù)庫(iFinD) 和萬得數(shù)據(jù)庫(Wind) 提供的2010—2019 年中國A 股上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)。上述兩個數(shù)據(jù)庫可以提供指標(biāo)完備且更新及時的微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，在很大程度上緩解了以往微觀數(shù)據(jù)的不可獲得性和樣本跨度的有限性。由于本文以3 年為一個觀測時段計算企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平，所以研究樣本中實際樣本期間為2010—2017 年。本文對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下清洗和篩選: 由于金融類公司的會計準(zhǔn)則和風(fēng)險承擔(dān)行為與一般企業(yè)有所不同，所以剔除金融類公司樣本；剔除上市時間晚于政策實施年份(即2014 年) 的樣本；剔除樣本期間內(nèi)處于ST 和*ST 狀態(tài)的公司；為降低異常值對后續(xù)回歸結(jié)果的影響，對除企業(yè)年齡() 以外的其他所有連續(xù)變量進(jìn)行1%的縮尾處理。

(三) 變量說明①變量描述性統(tǒng)計結(jié)果請見《經(jīng)濟科學(xué)》 官網(wǎng)“附錄與擴展” 中表A1。

(1) 試點行業(yè)(Treat)。參照國家稅務(wù)總局于2014 年發(fā)布的《關(guān)于固定資產(chǎn)加速折舊稅收政策有關(guān)問題的公告》 的規(guī)定，6 個試點行業(yè)為生物藥品制造業(yè)(276)，專用設(shè)備制造業(yè)(35)，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè)(37)，計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)(39)，儀器儀表制造業(yè)(40)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)(I) 等。因此，本文將6 個試點行業(yè)的企業(yè)視為處理組，將樣本中非試點行業(yè)的企業(yè)視為對照組。

(2) 被解釋變量。本文采用盈利波動性表示企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平(RiskT)。企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平體現(xiàn)了企業(yè)在投資決策過程中的風(fēng)險傾向和偏好，一般情況下企業(yè)在投資決策中傾向于承擔(dān)的風(fēng)險性投資項目越多，該企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平越高，進(jìn)而表現(xiàn)為企業(yè)未來收益的波動性越高。以往文獻(xiàn)通常采用盈利波動性(John 等，2008；余明桂等，2013a；毛其淋和許家云，2016；楊瑞龍等，2017) 或者股票回報率波動性(張敏等，2015) 進(jìn)行衡量，然而股票市場的波動程度往往較大，相對而言盈利波動性的應(yīng)用更加廣泛。據(jù)此，遵循已有文獻(xiàn)的常見做法，本文主要采用盈利波動性衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。

具體而言，本文首先根據(jù)息稅前利潤與期末總資產(chǎn)的比率計算企業(yè)層面的總資產(chǎn)收益率(ROA)；然后，將ROA減去2 位碼行業(yè)均值進(jìn)行去均值處理以消除行業(yè)因素的干擾，進(jìn)而得到經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的_(余明桂等，2013a)，如式(2) 所示；最后，本文以每3 年(，+1，+2) 為一個觀測時段，按照式(3) 的方法滾動計算_的標(biāo)準(zhǔn)差，最終獲得以盈利波動性衡量的企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平(RiskT)。

其中，和分別表示企業(yè)和行業(yè)，表示行業(yè)內(nèi)企業(yè)數(shù)量，表示行業(yè)內(nèi)第家企業(yè)。

(3) 控制變量(Controls)。企業(yè)規(guī)模()，采用企業(yè)總資產(chǎn)自然對數(shù)進(jìn)行衡量；企業(yè)生產(chǎn)率()，利用Levinsohn-Petrin 方法(簡稱LP 法) 估計得到的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行衡量；企業(yè)年齡()，根據(jù)相應(yīng)年份減去企業(yè)成立年份的值進(jìn)行衡量；企業(yè)現(xiàn)金流()，定義為當(dāng)期經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與期初固定資產(chǎn)凈值的比值；企業(yè)成長性()，以營業(yè)收入的年增長率進(jìn)行表示；盈利能力()，采用營業(yè)利潤與營業(yè)總收入的比值進(jìn)行衡量；凈資產(chǎn)收益率()，根據(jù)歸屬母公司股東凈利潤與加權(quán)平均歸屬母公司股東的權(quán)益的比值進(jìn)行計算；資產(chǎn)負(fù)債率()，以負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值進(jìn)行衡量；股權(quán)結(jié)構(gòu)采用前十大股東持股比例(10) 表示。

五、實證結(jié)果與分析

(一) 基準(zhǔn)回歸

基于式(1)，我們對稅收激勵與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平二者之間的關(guān)系進(jìn)行了實證檢驗，結(jié)果如表1 所示。其中，第(1) 列僅控制了企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，且沒有納入任一企業(yè)特征變量。在此基礎(chǔ)上，本文在回歸中依次納入表征企業(yè)特征的控制變量。具體而言，第(2) 列納入企業(yè)規(guī)模()、企業(yè)年齡() 和生產(chǎn)率()，第(3) 列進(jìn)一步加入現(xiàn)金流 ()、成長性 ()、盈利能力 ()、凈資產(chǎn)收益率() 和資產(chǎn)負(fù)債率()，第(4) 列控制了企業(yè)的股權(quán)集中度(10)。為了剔除宏觀經(jīng)濟因素對估計結(jié)果的干擾，第(5) 列進(jìn)一步納入省份×年份固定效應(yīng)以吸收省份層面的時間趨勢。如第(5) 列完整回歸結(jié)果所示， Treat×Post的估計系數(shù)顯著為正，表明在控制相關(guān)固定效應(yīng)與企業(yè)特征變量后，處理組風(fēng)險承擔(dān)水平的增長幅度依然要高于對照組，說明固定資產(chǎn)加速折舊政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平確實具有顯著的促進(jìn)效應(yīng)，假說1 得到支持。此外，考慮到企業(yè)特征變量與風(fēng)險承擔(dān)水平之間可能存在非線性關(guān)系，本文進(jìn)一步在第(6) 列納入企業(yè)特征變量的四階多項式。結(jié)果顯示，核心交互項系數(shù)依然顯著為正，進(jìn)一步支持了稅收激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的正向影響，也初步反映了基準(zhǔn)回歸的穩(wěn)健性。

表1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(二) 穩(wěn)健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

利用雙重差分法有效識別稅收激勵對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)影響效應(yīng)的關(guān)鍵在于處理組和對照組的風(fēng)險承擔(dān)水平在政策實施之前滿足平行趨勢假設(shè)。因此，為了檢驗雙重差分法的關(guān)鍵識別條件是否得到滿足，本文借鑒事件研究法的思想構(gòu)建如下計量模型:

其中， Year為年份虛擬變量，在相應(yīng)年Year取值為1，否則取0，其余變量同式(1)。本文采用2010 年為基準(zhǔn)年份，所以式(5) 并未包含交互項。在政策實施前，估計系數(shù)β趨于0，即估計系數(shù)、與并沒有顯著異于0，表明在加速折舊政策實施之前，處理組與對照組之間的風(fēng)險承擔(dān)水平變化趨勢并沒有明顯差異，即平行趨勢假設(shè)成立。在加速折舊政策實施之后，95%的置信區(qū)間并沒有包含0 值，估計系數(shù)、與顯著異于0 且均為正，說明2014 年加速折舊政策顯著促進(jìn)了試點企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。

除此之外，本文還從多個維度對平行趨勢假設(shè)進(jìn)行檢驗。首先，考慮到固定資產(chǎn)加速折舊政策的出臺可能會具有一定的行業(yè)針對性，會使得企業(yè)預(yù)期到該項激勵政策的出臺而提前做出相應(yīng)改變，這種潛在的預(yù)期效應(yīng)會破壞平行趨勢假設(shè)，進(jìn)而影響估計結(jié)果的有效性(劉啟仁等，2019)。針對這一點，本文人為地將加速折舊政策提前至2012 年和2013 年來作進(jìn)一步穩(wěn)健性檢驗。結(jié)果顯示，兩個新交互項的估計系數(shù)均不顯著，而原雙重差分項Treat×Post的估計系數(shù)依然顯著為正，說明處理組樣本并不存在明顯的預(yù)期效應(yīng)并因而影響平行趨勢假設(shè)。為了更為干凈地排除預(yù)期效應(yīng)的影響，本文進(jìn)一步剔除政策實施前一年(即2013 年) 的樣本進(jìn)行重新檢驗。核心解釋變量Treat×Post的系數(shù)符號和顯著性與前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致，再次表明潛在的預(yù)期效應(yīng)并不會對平行趨勢假設(shè)以及前文回歸結(jié)果帶來實質(zhì)性影響。出于穩(wěn)健性的考慮，本文進(jìn)一步基于政策實施前(即2010—2013 年) 樣本進(jìn)行了安慰劑檢驗。假設(shè)2012 年為政策實施年份，如若處理組和對照組滿足事前平行趨勢假設(shè)，而事后分化趨勢確實是由加速折舊政策所引起，則安慰劑檢驗的交互項估計系數(shù)應(yīng)該不顯著。檢驗結(jié)果正如我們所預(yù)期，核心交互項的估計系數(shù)并不顯著，說明在加速折舊政策實施之前，處理組和對照組之間的變化趨勢保持一致，意味著二者的變化趨勢是在政策實施之后才開始產(chǎn)生分化，進(jìn)一步支持了本文的基準(zhǔn)結(jié)論。

2.剔除混雜效應(yīng)的干擾

首先，東北三省(即黑龍江省、遼寧省和吉林省) 在2004 年試點實施了增值稅轉(zhuǎn)型改革和固定資產(chǎn)加速折舊政策，若政策的長期影響仍然存在，那么本文估計結(jié)果可能包含了這兩項稅收政策的影響。為了剔除相似政策的干擾，本文將來自東北三省的企業(yè)樣本從現(xiàn)有研究樣本剔除進(jìn)行重新檢驗。其次，在2015 年，財政部和國家稅務(wù)總局將加速折舊政策的實施范圍進(jìn)一步擴大至輕工、紡織、機械、汽車等四個領(lǐng)域重點行業(yè)，而這一實施范圍的擴大也可能對本文的估計結(jié)果產(chǎn)生干擾。借鑒劉啟仁等(2019) 的做法，本文進(jìn)一步納入新交互項(×) 以及剔除新增四個領(lǐng)域的企業(yè)樣本來控制2015 年的政策影響，進(jìn)而較為干凈地識別2014 年加速折舊政策的影響。為了更為充分地利用稅收政策的沖擊，本文進(jìn)一步通過構(gòu)建漸進(jìn)性雙重差分模型進(jìn)行識別?；貧w結(jié)果顯示，核心解釋變量的估計系數(shù)依然顯著為正，與前文研究結(jié)果保持一致。

此外，2019 年加速折舊政策實施范圍進(jìn)一步擴大至全部制造業(yè)與信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，盡管回歸過程中的實際樣本期間為2010—2017 年，但由于以每3 年(，+1，+2) 為一個觀測時段滾動計算風(fēng)險承擔(dān)水平，所以2017 年企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平還有可能受到 2019 年政策的影響。為此，本文進(jìn)一步將2017 年樣本刪掉，僅基于2010—2016 年樣本進(jìn)行重新回歸。最后，由于盈利波動性通過滾動計算方式而得，部分年份的指標(biāo)計算同時涉及政策前和政策后數(shù)據(jù)，進(jìn)而可能對回歸結(jié)果產(chǎn)生干擾。本文進(jìn)一步刪除同時涉及政策前和政策后數(shù)據(jù)的樣本進(jìn)行重新檢驗，即2012—2013 年的樣本。結(jié)果顯示，核心解釋變量的估計系數(shù)沒有發(fā)生實質(zhì)性改變，說明這一潛在干擾并不會對回歸結(jié)果帶來實質(zhì)性影響。

3.傾向得分匹配—雙重差分法(PSM-DID) 估計

為了盡可能降低系統(tǒng)性選擇偏差，使得實證設(shè)定更加接近“自然實驗”，本文進(jìn)一步采用傾向得分匹配—雙重差分法(PSM-DID) 進(jìn)行檢驗。首先，本文選取企業(yè)規(guī)模()、企業(yè)年齡()、生產(chǎn)率()、現(xiàn)金流()、成長性()、盈利能力()、凈資產(chǎn)收益率()、股權(quán)集中度(10) 作為匹配變量；然后，利用Probit 模型估計樣本的傾向得分值；進(jìn)一步地，本文按照傾向得分值對樣本進(jìn)行無放回、一對一的最近鄰匹配(nearest-neighbour matching)，進(jìn)而為處理組篩選出盡可能相似的對照組，并剔除未能成功匹配的樣本。在此基礎(chǔ)上，本文基于由處理組和成功匹配的對照組構(gòu)成的樣本進(jìn)行雙重差分估計。可以看出，核心解釋變量依然顯著為正，這一結(jié)果可以緩解對系統(tǒng)性選擇偏差的擔(dān)憂。

4.被解釋變量的替代衡量指標(biāo)

為驗證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文還采用多個替代指標(biāo)衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。具體做法是，表2 第(1) 列采用經(jīng)4 位碼行業(yè)調(diào)整的_計算盈利波動性；第(2) 列以每3 年(-1，-2，) 為一個觀測時段計算盈利波動性；第(3) 列改變觀測窗口期長度，以每4 年(，+1，+2，+3) 為一個觀測時段進(jìn)行滾動計算；第(4) 列參考余明桂等(2013a) 的做法，分別計算政策實施之前的觀測時段(2010—2013 年) 和政策實施之后的觀測時段(2015—2017 年) 的風(fēng)險承擔(dān)水平，采用兩期雙重差分法進(jìn)行實證檢驗，控制變量取相應(yīng)觀測時段的第一年期末值；第(5) 列計算相應(yīng)觀測時段的極差。如表2 回歸結(jié)果所示，在采用不同替代衡量指標(biāo)的情況下，核心交互項的估計系數(shù)均顯著為正，再次支持了稅收政策激勵顯著促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平提升的結(jié)論。

表2 被解釋變量替代衡量指標(biāo)的回歸結(jié)果

六、進(jìn)一步討論

(一) 緩解融資約束機制檢驗

如前所述，企業(yè)的資金狀況會直接影響企業(yè)對風(fēng)險性投資項目的決策(毛其淋和許家云，2016)，當(dāng)企業(yè)面臨融資約束較高時，管理層的投資決策會更加謹(jǐn)慎，進(jìn)而使得企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平較低；而加速折舊政策通過延遲納稅義務(wù)發(fā)生方式減緩企業(yè)資金流出速度，相當(dāng)于為企業(yè)提供一筆無息貸款，有助于緩解企業(yè)的融資約束(趙燦和劉啟仁，2021)。按照這一思路，加速折舊政策對融資約束較高企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)提升作用更明顯。鑒于此，本文根據(jù)事前(2013 年) 融資約束程度將樣本分為融資約束較高企業(yè)和融資約束較低企業(yè)進(jìn)行分組檢驗，分組臨界值為中位數(shù)，其中，融資約束程度采用KZ 指數(shù)進(jìn)行衡量。相比于融資約束較低企業(yè)，加速折舊政策對融資約束較高企業(yè)的促進(jìn)作用更加明顯，說明加速折舊政策有助于緩解融資約束進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。進(jìn)一步地，本文還根據(jù)事前現(xiàn)金流狀況將樣本分為現(xiàn)金流較寬松企業(yè)和現(xiàn)金流較緊張企業(yè)進(jìn)行檢驗以說明無息貸款的重要性。相對于現(xiàn)金流較寬松企業(yè)，加速折舊政策對現(xiàn)金流較緊張企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)提升效應(yīng)更明顯，研究假說2 得到支持。

(二) 企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的表現(xiàn)形式

風(fēng)險承擔(dān)水平反映了企業(yè)在投資決策過程中的風(fēng)險偏好和對風(fēng)險性投資項目的選擇，企業(yè)承擔(dān)的風(fēng)險性投資項目越多，其風(fēng)險承擔(dān)水平越高。風(fēng)險性投資活動主要表現(xiàn)為資本投資和研發(fā)創(chuàng)新投資，本文主要從這兩個方面展開進(jìn)一步研究。

在資本投資方面，本文構(gòu)建固定資產(chǎn)投資()、資本性支出() 和并購?fù)顿Y() 三個指標(biāo)衡量企業(yè)的資本投資水平。其中，固定資產(chǎn)投資() 采用本期新增固定資產(chǎn)的自然對數(shù)表示，資本性支出() 采用購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)所支付現(xiàn)金的自然對數(shù)表示，而并購?fù)顿Y() 采用年度并購金額總和的自然對數(shù)表示。結(jié)果顯示，核心解釋變量的估計系數(shù)均顯著為正，表明稅收激勵政策從固定資產(chǎn)投資、資本性支出和并購?fù)顿Y三個方面提高了試點企業(yè)的資本投資水平，進(jìn)而提升了試點企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平。

在研發(fā)創(chuàng)新方面，由于研發(fā)創(chuàng)新具有投資周期長、風(fēng)險高的特征，使得創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)出高度不確定性，進(jìn)而表現(xiàn)為較高的風(fēng)險承擔(dān)水平。本文進(jìn)一步從研發(fā)投入和研發(fā)產(chǎn)出兩方面檢驗稅收激勵政策是否促使企業(yè)進(jìn)行更多的研發(fā)創(chuàng)新投資。其中，研發(fā)投入強度() 采用當(dāng)年研發(fā)支出占總資產(chǎn)的比重進(jìn)行衡量，研發(fā)產(chǎn)出() 采用當(dāng)年專利申請總量的自然對數(shù)衡量。結(jié)果顯示，與非試點企業(yè)相比，試點企業(yè)的研發(fā)投入強度和研發(fā)產(chǎn)出得到顯著提高。通過細(xì)分專利類型進(jìn)行檢驗可以發(fā)現(xiàn)，稅收激勵政策主要對創(chuàng)新成分較高的發(fā)明專利() 具有顯著的正向影響，而對創(chuàng)新成分較低的實用新型專利() 的影響并不顯著。這說明受稅收政策的激勵，企業(yè)會傾向投資于創(chuàng)新成分更高且風(fēng)險更高的研發(fā)創(chuàng)新活動，進(jìn)而提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平，研究假說2 得到進(jìn)一步支持。

(三) 外部環(huán)境的影響

稅收政策的激勵作用通常會受到外部環(huán)境的影響，而良好的外部環(huán)境是稅收政策有效實施的重要外在條件。由于地理、歷史、經(jīng)濟政策等因素，不同地區(qū)之間的外部環(huán)境存在較大差異，進(jìn)而稅收激勵政策的實施效果在不同地區(qū)間存在差異。據(jù)此，本文從市場化程度、經(jīng)濟發(fā)展水平與稅收努力程度三個方面考察外部環(huán)境的影響。

(1) 市場化程度。市場化是衡量地區(qū)經(jīng)濟、制度和法律等外部環(huán)境的綜合指標(biāo)，參考以往文獻(xiàn)的通常做法，本文采用《中國分省份市場化指數(shù)報告(2016) 》 中的市場化指數(shù)衡量地區(qū)市場化程度。然后，根據(jù)各地區(qū)政策實施前(2013 年) 的市場化水平將樣本分為市場化程度較高和市場化程度較低兩類子樣本進(jìn)行分別檢驗，其中，分類臨界值為中位數(shù)。結(jié)果顯示，2014 年的稅收激勵政策在市場化程度較高地區(qū)的促進(jìn)效應(yīng)更顯著，而在市場化程度較低地區(qū)的促進(jìn)作用并不顯著，說明稅收激勵政策的有效實施需要一定的制度環(huán)境為其提供保障，良好的制度環(huán)境會強化稅收激勵政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的促進(jìn)效應(yīng)。

(2) 經(jīng)濟發(fā)展水平。中國地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展非常不均衡，相對而言，東部地區(qū)整體上經(jīng)濟發(fā)展水平較高。為了進(jìn)一步考察外部環(huán)境對稅收激勵政策實施效果的影響，本文基于區(qū)域分布將樣本劃分為東部地區(qū)和中西部地區(qū)兩類子樣本分別進(jìn)行檢驗，結(jié)果顯示，相比于經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)，稅收激勵政策在經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的促進(jìn)效應(yīng)更大，這可能是因為在經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，企業(yè)獲取市場信息、投資項目等資源的可得性和便利性較高，有助于稅收激勵政策發(fā)揮激勵作用，這一結(jié)果再次表明稅收激勵政策的有效實施需要良好外部環(huán)境的支持和保障。

(3) 稅收努力程度。稅收征管環(huán)境是影響稅收政策實施的重要外部環(huán)境之一，本文采用稅收努力程度衡量地區(qū)稅收征管環(huán)境，其中，稅收努力根據(jù)實際稅收收入與潛在稅收收入的比值進(jìn)行計算。類似地，本文將樣本分為稅收努力程度較高和稅收努力程度較低兩類子樣本進(jìn)行回歸檢驗。在稅收努力程度較低的樣本中，稅收激勵政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升具有更為明顯的促進(jìn)效應(yīng)。這反映出嚴(yán)苛的稅收征管環(huán)境會弱化稅收激勵政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的促進(jìn)效應(yīng)，相比之下，寬松的稅收征管環(huán)境會發(fā)揮強化促進(jìn)作用。

七、結(jié) 論

本文基于2014 年固定資產(chǎn)加速折舊政策的擬自然實驗，以2010—2017 年中國A 股上市公司為研究樣本，利用雙重差分法考察稅收激勵政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響。研究發(fā)現(xiàn): 加速折舊政策在提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平方面發(fā)揮了積極促進(jìn)作用，而且這一研究結(jié)果在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗之后依然成立。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，加速折舊政策有助于緩解融資約束，并對固定資產(chǎn)投資、資本性支出、并購?fù)顿Y、研發(fā)投入和研發(fā)產(chǎn)出水平等風(fēng)險投資活動具有顯著的正向影響，說明稅收激勵政策能夠通過緩解融資約束、增強風(fēng)險投資活動等渠道促進(jìn)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的提升。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，良好的制度環(huán)境、寬松的稅收環(huán)境會強化稅收激勵政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平提升的促進(jìn)效應(yīng)，表明稅收激勵政策的有效實施需要良好外部環(huán)境的支持和保障。

本文的研究結(jié)論具有重要的政策含義: 當(dāng)前中國正處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，財政收入面臨較大下行壓力，加速折舊政策既能提振企業(yè)信心并引導(dǎo)其加快設(shè)備更新、加大研發(fā)創(chuàng)新強度，進(jìn)而增加企業(yè)承擔(dān)風(fēng)險的能力，同時亦不會影響國家稅收總量。因此，本文認(rèn)為應(yīng)該重視并加大加速折舊等間接優(yōu)惠政策的實施力度和范圍，有針對性地激發(fā)和調(diào)動企業(yè)從事再投資和研發(fā)創(chuàng)新的動力，引導(dǎo)企業(yè)加強自主創(chuàng)新能力，從而促進(jìn)企業(yè)提質(zhì)增效。此外，本文研究結(jié)果進(jìn)一步說明，2019 年將加速折舊政策的適用范圍擴大至全部制造業(yè)行業(yè)是一項既利當(dāng)前、更惠長遠(yuǎn)的重大措施，既能幫助企業(yè)擺脫自身困境，還能帶動整個制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，進(jìn)而有助于實現(xiàn)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的目標(biāo)。值得注意的是，稅收政策的實施效果會受到外部環(huán)境的影響，因此在貫徹落實減稅降費的同時，還應(yīng)注意加強制度建設(shè)和稅收環(huán)境優(yōu)化。