【中圖分類號(hào)】F273.1；F272.5 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A【文章編號(hào)】1673-1069（2025）05-0067-03

【基金項(xiàng)目】2022年校級(jí)科學(xué)研究項(xiàng)目：研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)遼寧省制造業(yè)上市企業(yè)研發(fā)投入的影響研究（項(xiàng)目編號(hào)：2022XJLXYB04）。

【作者簡(jiǎn)介】楊子鋒（1994-），男，遼寧錦州人，助教，研究方向：稅務(wù)理論與實(shí)務(wù)。

通信作者】李紫妍（1998-），女，內(nèi)蒙古呼倫貝爾人，助教，研究方向：數(shù)字化轉(zhuǎn)型、資本成本。

1引言

科技創(chuàng)新是培育新質(zhì)生產(chǎn)力的基礎(chǔ)，科技創(chuàng)新的源動(dòng)力既有內(nèi)涵式又有外延式。研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除稅收政策旨在推動(dòng)企業(yè)加快對(duì)新產(chǎn)品、新技術(shù)、新工藝的投人，助力企業(yè)科技創(chuàng)新，提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。國(guó)家稅務(wù)總局在2008年出臺(tái)的《中華人民共和國(guó)企業(yè)所得稅法》及其實(shí)施條例中，第一次以法律形式確認(rèn)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策，開(kāi)啟了研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策促進(jìn)企業(yè)科技轉(zhuǎn)型的篇章。在財(cái)政部、稅務(wù)總局2023年第7號(hào)文件中，企業(yè)研發(fā)費(fèi)用稅前加計(jì)扣除比例由之前的 75% 提高至 100% ，加計(jì)扣除比例提高了 25%¹³ ，促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，提高企業(yè)的績(jī)效水平。為此，本文以2018-2022年中國(guó)A股上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，選取相關(guān)變量以實(shí)證分析的方式檢驗(yàn)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系。實(shí)證研究結(jié)果旨在為企業(yè)提供數(shù)據(jù)證明研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響是正向的，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)涵式科技創(chuàng)新。

2理論分析與研究假設(shè)

2.1研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除與企業(yè)績(jī)效

研發(fā)費(fèi)用是一個(gè)廣義的詞匯，具體指的是企業(yè)在\"三新”，即新產(chǎn)品、新技術(shù)、新工藝方面投入的費(fèi)用。目前最新的稅收優(yōu)惠政策將加計(jì)扣除的比例提高至 100% ，這樣會(huì)激勵(lì)企業(yè)在\"三新\"方面提高投人。企業(yè)在“三新\"方面的研發(fā)費(fèi)用投入得多，企業(yè)自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力也越大，對(duì)企業(yè)績(jī)效的正向提高作用也越好。為此，本文提出了第一個(gè)假設(shè)：

H₁ ：在其他條件相同的情況下，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除與企業(yè)績(jī)效之間呈正相關(guān)，即研發(fā)費(fèi)用越大，越有助于提高企業(yè)績(jī)效。

2.2研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除與融資約束

研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策會(huì)減少企業(yè)所得稅的應(yīng)納稅所得額，進(jìn)而減少企業(yè)所得稅的應(yīng)納稅額，這樣會(huì)間接提高企業(yè)用于日常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的現(xiàn)金流量?，F(xiàn)金流量如果比較少，企業(yè)會(huì)通過(guò)股權(quán)或債權(quán)方式進(jìn)行融資，進(jìn)而提高融資成本。研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)企業(yè)提高現(xiàn)金流量有正向的幫助作用，進(jìn)而降低企業(yè)的融資約束。為此，本文提出了第二個(gè)假設(shè)：

H₂ ：在其他條件相同的情況下，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除與融資約束之間呈負(fù)相關(guān)，即研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除會(huì)增加企業(yè)的現(xiàn)金流，降低企業(yè)的融資約束。

3樣本數(shù)據(jù)與研究設(shè)計(jì)

3.1樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取的研究樣本為中國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度為2018-2022年。在選取樣本數(shù)據(jù)時(shí)，剔除了金融類、ST、*ST類數(shù)據(jù)，最終得到樣本數(shù)量為2974個(gè)，14870個(gè)觀測(cè)值。本文的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)。本文數(shù)據(jù)采用Excel和Stata16.0軟件進(jìn)行整理計(jì)算與分析。

3.2變量定義

3.2.1被解釋變量

本文研究的是研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，企業(yè)績(jī)效是一個(gè)宏觀詞匯，其涵蓋了財(cái)務(wù)績(jī)效與非財(cái)務(wù)績(jī)效。對(duì)于企業(yè)績(jī)效相關(guān)的實(shí)證研究，多數(shù)學(xué)者選擇托賓Q值去衡量企業(yè)績(jī)效。托賓Q值能夠比較客觀、真實(shí)地反映企業(yè)績(jī)效水平，因此本文也選用托賓Q值衡量企業(yè)績(jī)效。

3.2.2解釋變量

針對(duì)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策，大多數(shù)學(xué)者采用絕對(duì)數(shù)或者相對(duì)數(shù)去衡量，本文引用彭華濤等量化研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除指標(biāo)，即使用加計(jì)扣除優(yōu)惠的強(qiáng)度來(lái)研究其對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除優(yōu)惠（RDED）的強(qiáng)度，即研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除的絕對(duì)值與資產(chǎn)總價(jià)值的比率。其具體計(jì)算公式為：

研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除強(qiáng)度 研發(fā)支出×扣除比例×企業(yè)所得 稅率/總資產(chǎn)

3.2.3中介變量

本文選取融資約束（SA）為中介變量。上市公司的融資約束程度對(duì)企業(yè)績(jī)效發(fā)揮著重要影響。一般地，上市公司的融資約束水平越低，企業(yè)績(jī)效往往越好。

3.2.4控制變量

為不疏漏其他影響實(shí)證研究的因素，本文選取了7個(gè)控制變量，分別是公司規(guī)模、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、固定資產(chǎn)比率、無(wú)形資產(chǎn)比率、股權(quán)集中度、留存收益率，并控制年份（Year）。

3.3研究模型

基于以上變量，為驗(yàn)證假設(shè) H₁ ，本文構(gòu)建模型（1），以檢驗(yàn)研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，模型中Control為本文選取的控制變量。

為檢驗(yàn)融資約束的中介效應(yīng)，本文采用依次檢驗(yàn)法構(gòu)建模型（2）和模型（3）。

SA_u=α₀+α₁RDED_ii+α_iΣControl_ii+ε_ii

4實(shí)證分析

4.1描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文在對(duì)選取的2974個(gè)變量數(shù)據(jù)做實(shí)證分析之前，先對(duì)樣本數(shù)據(jù)做了描述性統(tǒng)計(jì)分析，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，被解釋變量托賓Q值的均值為1.957，標(biāo)準(zhǔn)差為1.496，最小值為0.625，最大值為29.167，說(shuō)明不同的上市公司的企業(yè)績(jī)效相差較大。解釋變量的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除優(yōu)惠的強(qiáng)度，均值為0.013，標(biāo)準(zhǔn)差為0.013，最小值為0，最大值為0.727，證明不同企業(yè)的研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除強(qiáng)度差異較大。中介變量融資約束的均值為3.926，標(biāo)準(zhǔn)差為0.265，最小值為2.094，最大值為5.798，說(shuō)明不同企業(yè)的融資約束相差較大。

4.2變量相關(guān)性分析

經(jīng)Pearson相關(guān)檢驗(yàn)，各變量之間基本均在 1% 水平上顯著相關(guān)。其中，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策（RDED）在 1% 水平上與企業(yè)績(jī)效（TBQ）顯著正相關(guān)，這初步表明企業(yè)績(jī)效會(huì)因研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的實(shí)施做出正向反應(yīng)，與假設(shè) H₁ 基本一致。此外，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策、企業(yè)績(jī)效均在 1% 水平上與融資約束（SA）顯著負(fù)相關(guān)，這說(shuō)明融資約束會(huì)抑制企業(yè)績(jī)效的提升，融資約束的中介效應(yīng)也可能成立，與假設(shè) H₂ 相符合。

4.3多元回歸分析

基于模型（1），表1中列（1）和列（2）展示了研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策與企業(yè)績(jī)效的OLS回歸結(jié)果，在不加人控制變量與加入控制變量的回歸中，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策始終與企業(yè)績(jī)效在 1% 水平上呈顯著正相關(guān)關(guān)系，表示研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)企業(yè)績(jī)效具有賦能效應(yīng)，即研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策使企業(yè)加大對(duì)研發(fā)費(fèi)用的投人，企業(yè)自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力隨之增強(qiáng)，從而提升企業(yè)績(jī)效，驗(yàn)證了假設(shè) H_1°

表1多元回歸結(jié)果

注 Ψ_t statistics in parentheses， ^*plt;0.05 ^**plt;0.01 。下同。

針對(duì)融資約束的中介效應(yīng)，本文采用依次檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)，對(duì)模型（2）和模型（3）進(jìn)行回歸，表1的列（3）表示，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)融資約束的影響系數(shù)為-2.000，在 1% 水平上顯著，表明研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策利于緩解企業(yè)的融資約束。納入融資約束中介變量后的結(jié)果如列（4）所示，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響系數(shù)變?yōu)?9.80，依然在 1% 水平下顯著，且融資約束與企業(yè)績(jī)效也在 1% 水平上顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明融資約束在研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策與企業(yè)績(jī)效之間產(chǎn)生部分中介效應(yīng)。這意味著，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的實(shí)施有助于企業(yè)提高現(xiàn)金流量，獲得更多資源，緩解融資約束，對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生正向作用，假設(shè) H₂ 得到驗(yàn)證。

5穩(wěn)健性檢驗(yàn)

基于樣本測(cè)度的多樣性，本文選擇替換被解釋變量的方法重新驗(yàn)證假設(shè) H₁₀ 借鑒孫玉忠等的做法，采用總資產(chǎn)收益率（R0A）作為企業(yè)績(jī)效替代變量，對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸?；貧w結(jié)果如表2列（1）和列（2）所示，在不加人控制變量與加人控制變量的回歸結(jié)果中，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策始終與企業(yè)績(jī)效替代變量（ROA）在 1% 水平上呈顯著正相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，針對(duì)樣本中存在部分企業(yè)未公開(kāi)績(jī)效指標(biāo)或績(jī)效值恒為零的觀測(cè)值，研究在基準(zhǔn)模型（1）框架下引入Tobit回歸模型，并替換被解釋變量，回歸結(jié)果如表2列（3）和列（4）所示，在不加入控制變量與加入控制變量的回歸結(jié)果中，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)企業(yè)績(jī)效的促進(jìn)效應(yīng)依然穩(wěn)健。

表2穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

為嚴(yán)謹(jǐn)驗(yàn)證融資約束的中介機(jī)制，本研究采用Bootstrap法實(shí)施中介效應(yīng)檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，在 95% 置信水平下，融資約束變量的中介效應(yīng)置信區(qū)間不包括0。該結(jié)果不僅在計(jì)量層面驗(yàn)證了融資約束的中介傳導(dǎo)路徑，更從實(shí)證維度強(qiáng)化了政策效應(yīng)通過(guò)緩解資金掣肘實(shí)現(xiàn)績(jī)效提升的理論邏輯，為假設(shè) H₂ 提供了雙重驗(yàn)證支撐。

表3融資約束中介效應(yīng)檢驗(yàn)

6結(jié)論與建議

6.1研究結(jié)論

本文以我國(guó)2018-2022年A股上市公司為研究樣本，探究研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。研究發(fā)現(xiàn)： ① 研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著提升作用，并通過(guò)改變衡量測(cè)度、Tobit模型回歸等方式驗(yàn)證了此種賦能效應(yīng)，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策通過(guò)提升企業(yè)自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力有效促進(jìn)了企業(yè)績(jī)效； ② 研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策通過(guò)緩解融資約束來(lái)提升企業(yè)績(jī)效，說(shuō)明研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的實(shí)施對(duì)于企業(yè)提高現(xiàn)金流量、獲得更多資源、緩解融資約束具有顯著作用； ③ 異質(zhì)性分析結(jié)果表明，在非國(guó)有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)的樣本中研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策對(duì)企業(yè)績(jī)效的促進(jìn)效應(yīng)更明顯。對(duì)于非國(guó)有企業(yè)來(lái)說(shuō)，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策通過(guò)降低研發(fā)投入的稅負(fù)成本，緩解了非國(guó)有企業(yè)的現(xiàn)金流壓力，獲得了當(dāng)期稅負(fù)節(jié)約與長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的雙重優(yōu)勢(shì)；對(duì)于大規(guī)模企業(yè)來(lái)說(shuō)，研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的實(shí)施能夠使其更快地將稅負(fù)的減少轉(zhuǎn)換為收益。

6.2對(duì)策建議

第一，在優(yōu)化研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策的過(guò)程中，構(gòu)建\"普惠性”與“精準(zhǔn)性\"協(xié)同發(fā)力的政策體系。建議政府建立需求響應(yīng)型調(diào)整機(jī)制，通過(guò)動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)扣除比例梯度、差異化設(shè)置行業(yè)適用標(biāo)準(zhǔn)，使政策工具精準(zhǔn)匹配企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的實(shí)際痛點(diǎn)。這種雙向調(diào)節(jié)機(jī)制既能維持基礎(chǔ)性創(chuàng)新激勵(lì)的覆蓋廣度，又可通過(guò)靶向施策提升重點(diǎn)領(lǐng)域的技術(shù)突破效能，最終形成稅收優(yōu)惠政策紅利向企業(yè)績(jī)效的高效轉(zhuǎn)化路徑。

第二，提升企業(yè)的研發(fā)投入力度。在當(dāng)前研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除政策實(shí)施的過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)根據(jù)企業(yè)自身特點(diǎn)適當(dāng)增加研發(fā)投人，提升企業(yè)自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力，但不能盲目加大研發(fā)投入，尤其是對(duì)于非國(guó)有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)，可以更加關(guān)注當(dāng)前的政策，增加研發(fā)投入。

第三，推動(dòng)企業(yè)研發(fā)管理規(guī)范化。鼓勵(lì)企業(yè)建立研發(fā)管理會(huì)計(jì)制度，設(shè)置輔助賬簿，對(duì)同時(shí)用于研發(fā)和非研發(fā)活動(dòng)的設(shè)備、人員實(shí)施工時(shí)制分?jǐn)?。定期開(kāi)展研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除專項(xiàng)審計(jì)，將審計(jì)結(jié)果納入企業(yè)信用評(píng)價(jià)體系，對(duì)合規(guī)企業(yè)給予綠色通道待遇。

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