研發費用加計扣除政策對上市公司績效的影響分析

李慧（博士） 陳雪莎

（湖南第一師范學院商學院 湖南長沙 410205）

一、引言

改革開放以來，我國在各個領域都取得了卓越成績。在科技創新領域，我國的科技創新能力不斷提升，逐漸成為世界上具有重要影響力的科技大國。黨的二十大提出要“完善科技創新體系，堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位”。目前，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，激勵各企業積極開展研發活動、加大研發投入從而提升國家自主創新水平至關重要。然而，企業的研究開發與創新活動往往伴隨著高投入與高風險，這會在很大程度上削弱企業開展研發活動的積極性。

為了激勵企業加大研發投入，各國都實施了一系列措施。其中運用政策補貼和合理的稅收優惠政策從而激勵企業加大研發投入是激勵政策的重要選擇。而研發費用加計扣除政策又是各種稅收優惠政策中備受矚目的一種。我國在1996 年開始推行研發費用加計扣除政策，此后經歷了多次政策變動與調整，逐步優化，演變成為一項擁有完善的系統性、規范的程序性和廣泛的普及性的政策。對政策實施效果的研究也受到了我國諸多學者的高度關注。萬敏（2022）通過研究發現：稅收優惠政策的實施和政府補助提高了企業研發投入和研發產出的強度，研發費用加計扣除政策和政府補助的效果更為明顯。其他學者的研究也證實了研發費用加計扣除政策在鼓勵企業加大研發投入、提高創新能力和創新效率等方面具有積極作用（甘小武等，2020；張華等，2023）。由于國家鼓勵企業加大投入進行研發創新的根本目的在于將科技成果轉化為生產力、推動企業高質量發展，從而促進國家經濟平穩健康發展，政府對企業研發活動的相關優惠舉措最終會落實到通過創新活動提升企業的生產效益和經濟效益，促進企業的經濟績效提高。因此，通過實證檢驗研發費用加計扣除政策對上市公司績效的影響可以從經濟績效的視角驗證其政策效果。

二、政策沿革與理論假設

（一）政策沿革

我國的研發費用加計扣除政策自初始實施至今，經歷了幾次重大的政策調整。從政策的調整過程來看，總的可以分為四大階段。

第一階段是研發費用加計扣除政策的起步階段。為了貫徹落實黨中央、國務院關于促進經濟增長方式轉變、提升企業績效的決定，研發費用稅前加計扣除政策在1996 年首次出臺，但僅限于國有企業和集體工業企業研發費用增長10%以上時才適用，所得稅前加計扣除的比例為實際發生額的50%。

第二階段是政策的推動階段。為進一步增加科技投入和促進企業間的公平競爭，2003 年，國家將該政策的適用主體進行了擴圍，不再區分所有制，財務核算制度健全并實行查賬征收企業所得稅的所有工業企業均可享受研發費用的加計扣除；2006 年，內外資企業和科研機構、高等院校等主體也都囊括其中。這一階段，管理方式也有所簡化，取消了審核批準制度，改由企業自主申報。

第三階段是依法提升階段。2008 年，《中華人民共和國企業所得稅法》及其實施條例的出臺使得研發費用加計扣除政策在法律層面得到確認。此階段還出臺了《國家重點支持的高新技術領域》和《當前優先發展的高技術產業重點領域指南》以便更清晰地識別此政策的適用對象。

第四階段是持續完善階段。首先，2015 年，國家首次明確負面清單制度，該制度規定的政策適用于除煙草制造業、住宿和餐飲業、批發和零售業、房地產業、租賃和商務服務業、娛樂業之外的企業，適用范圍進一步擴大。其次，科技型中小企業加計扣除比例有兩次提升，2017 年比例從50%提升至75%，2022 年由75%提升至100%。再次，除科技型中小企業之外的其他符合條件行業的企業加計扣除比例也經歷了2018 年由50%提高到75%、2023 年從75%提高到100%兩次提升。

通過以上的政策梳理，可以發現：研發費用加計扣除政策從起步階段開始步步擴圍、持續優化、不斷完善，這使得該項政策的實施能夠順利進行，對支持企業加大研發投入、鼓勵科技創新起到了重要作用。在整個政策的推進過程中，2016 年1 月1 日開始實行的負面清單制度將不適用的主體明確劃分出來，規范了政策的受惠對象、統一了政策執行口徑，為后續的政策優化和完善明確了政策發揮作用的邊界、穩定了企業預期，意義重大。因此，本文將此項政策變動作為研究基礎。

（二）理論假設

以市場失靈理論為基礎，科技創新等研發活動受正外部性、公共性和高風險性等特征的制約，存在企業創新動力不足的可能性。而研發費用加計扣除政策正是政府針對這一現象推出的舉措：研發費用加計扣除政策的使用可以使企業擴大其所得稅計算的計稅基礎，從而通過所得稅優惠的形式緩解稅收支出的資金壓力，激勵企業增加研發投入；而企業增強其研發投入可以通過產生新技術來不斷改進其產品性能和產品質量，這些新技術和新產品帶來的競爭優勢會驅動企業擴大市場份額或制定更具競爭力的市價，同時稅收優惠又降低了企業研發成本。綜合而言，以上影響都將不斷提升企業的績效水平。據此提出假設1。

H1：研發費用加計扣除政策對企業績效水平產生正向影響效果。

企業之間存在異質性。企業的產權性質不同，其經營理念、資源配置與經營模式都會有所不同，甚至大相徑庭。由于國有企業肩負更多的社會責任，在經營方面往往受到更多的約束；另一方面，國有企業面對高風險高成本的經營活動時往往會更加謹慎，在面對不確定性較大的投資和研發活動時，表現不太主動。相反，非國有企業的市場競爭激烈，為保持較強的競爭力，對政策的執行效率及政策對獲利能力的影響都十分重視，其減稅動機也會十分強烈，相應的便會著重關注稅收優惠政策的變更。正因如此，相對于國有企業，非國有企業受研發費用加計扣除政策的影響將更為顯著。據此提出假設2。

H2：在控制其他條件的情況下，非國有企業受政策的影響更為顯著。

三、研究設計

（一）樣本選擇和數據來源

本文選取了2013—2020 年滬深兩市A 股上市公司為研究樣本。實證研究所應用的數據來源于國泰安數據庫。對樣本數據進行了以下處理：初步篩除不適用稅前加計扣除政策的行業樣本，包括煙草制造業、住宿和餐飲業、批發和零售業、房地產業、租賃和商務服務業及娛樂業；剔除金融行業企業樣本、ST 企業樣本和存有缺失值的樣本。然后，篩選出對照組和實驗組樣本數據：參照王璽等（2020）的樣本處理方式，依據《國家重點支持的高新技術領域》和《當期優先發展的高技術產業化重點領域指南》政策規定的行業，將國泰安數據庫中在2016 年之前通過了相關資質認定的上市公司篩選出來作為對照組；并利用傾向匹配得分法選取匹配的上市公司作為實驗組，最終得到1 479 家上市公司的11 832 條觀測值。

（二）變量定義

實證相關變量具體定義如表1 所示。

表1 變量定義

本文所選取的被解釋變量為企業績效，借鑒余華東等（2017）、劉婷婷等（2019）的做法，企業績效的測度指標定為托賓Q 值。托賓Q 值在一定程度上避開了人為操縱的影響，在反映上市公司的實際績效方面相較于其他指標相對全面。

本文主要研究研發費用加計扣除政策主體范圍擴大后企業績效受到的影響，因此核心解釋變量用Treat 和Period 的交互項結果揭示政策的凈效應。本文以2016 年政策適用主體范圍擴大后樣本公司是否開始享受該政策為依據將樣本劃分為兩組：若樣本公司從2016 年開始享受加計扣除政策，則為對照組，Treat 取值為1，反之為實驗組，取值為0； 2016 年之前Period 取值為0，之后取值為1。

考慮到其他因素對企業績效的影響，控制變量的選取參考王璽等（2020）、吳建祖等（2016）的相關研究，選取了凈資產收益率、企業規模、資產負債率、企業上市年齡、高管薪酬與高管持股比例6 個變量。

（三）模型建構

基于研發費用加計扣除政策對企業績效的影響的考察目的，建立雙重差分法（DID）模型：

其中，Tobin_Qi，t是被解釋變量，其含義為上市公司i在t 年的托賓Q 值，用以衡量企業績效水平；Treati，t是上市公司i 是否在2016 年享受加計扣除政策的虛擬變量，若上市公司i 從2016 年開始享受政策優惠，則取值為1，反之取值為0；Periodi，t是時期虛擬變量，若t 是2016 年之前的年份，取值為0，反之取值為1；這兩者的交互項是本文的核心解釋變量；controli，t是其他對上市公司績效有影響的控制變量，φi，t為誤差值。

四、實證分析結果

（一）描述性統計分析

在回歸分析之前，運用Stata 15.1 軟件對全樣本數據進行描述性分析。通過對樣本數據的匹配、計算和匯總，所得到的樣本描述性統計分析結果如表2 所示。

表2 全樣本描述性分析

全樣本上市公司的企業績效（Tobin_Q）的均值為2.527，最大值為729.6，最小值為0.691，數值表明滬深兩市的A 股上市公司之間的企業績效存在較大差異；政策虛擬變量（Treat）的均值為0.241，說明約有25%的樣本數據受到政策沖擊，2016 年開始享受研發費用加計扣除政策；時期虛擬變量（Period）均值為0.625，說明觀測值在政策實施前后基本一致，樣本區間相對平衡。

（二）基準回歸分析

根據本文所建的雙重差分模型，通過Stata 15.1 進行回歸分析，結果如表3 所示。

表3 基準回歸結果

逐步加入控制變量后，進行回歸分析得到各列結果，觀察各列Treat*Period 系數變化結果，控制變量逐步加入后，Treat*Period 的回歸系數與顯著性水平未發生顯著的變化，說明此次回歸結果是相對可靠的。

列（7）是研發費用加計扣除政策對企業績效影響的整體回歸結果。觀察核心變量Treat*Period，可發現其系數為正，為0.654，表示研發費用加計扣除政策能使企業績效提高0.654 個單位，且在5%的水平上顯著。說明從整體看來，研發費用加計扣除政策在提高我國企業績效、促進企業良性發展方面起到了促進作用。因此，假設1 得以驗證。

觀察控制變量與因變量之間的關系，可知，凈資產收益率與因變量呈現正相關，凈資產收益率提高對企業的績效水平有促進作用但影響不顯著；企業規模結果在1%的水平上顯著，反映企業規模會對企業的經營效益產生顯著性影響；資產負債率的系數為正值，但在此樣本中對企業績效的影響不顯著；企業上市年齡與企業績效呈顯著正相關，說明樣本區間內的企業上市年齡和企業績效是正向促進關系；高管薪酬與企業績效之間也是正向關系，說明高管薪酬可以促進企業提高績效水平；高管持股比例對企業績效為顯著負向影響，這符合Morok 等（1988）的研究發現：高管持股在5%—25%時，高管持股不利于企業績效提升。

（三）異質性分析

當企業的產權性質不同時，受研發費用加計扣除政策的影響也是不同的。企業產權異質性的分析結果如下頁表4 所示。

表4 異質性分析結果

觀察核心變量Treat*Period，國有企業和非國有企業的系數均為正，兩者均在10%的水平上顯著，系數分為0.165和0.815，表示研發費用加計扣除政策能使國有企業績效提高0.165 個單位，而使非國有企業績效提高0.815 個單位。此項結果表明，受研發費用加計扣除政策影響，國有企業與非國有企業的企業績效水平均顯著提升。而相對國有企業，政策對非國有企業績效的促進作用更顯著。所以，假設2 得以驗證。

（四） 穩健性檢驗

本文運用安慰劑檢驗的方法進行穩健性檢驗。具體方法是隨機設定一個政策實施年份對樣本進行分析。本文將政策實施年份定在2015 年，將2013—2014 年擬定為對照組，2015—2020 年擬定為實驗組進行回歸分析，回歸結果如表5。

表5 穩健性檢驗結果

根據分析結果可以發現，假定政策實施年份為2015 年后，Treat*Period 結果不再顯著，研究結論進一步被證實。

五、研究結論與政策建議

（一）主要研究結論

本文以2016 年研發費用加計扣除政策適用主體擴圍這一事件為準自然實驗，通過分析滬深兩市A 股上市公司2013—2020 年的相關數據，得到研究結論：研發費用加計扣除政策在2015 年調整后，適用主體范圍擴大，適用企業的績效水平相應提升。同時，受企業產權異質性的影響，非國有企業受研發費用加計扣除政策的績效提升影響更大。

（二）政策建議

目前，我國的研發費用加計扣除政策已經相對完善，未來可以根據執行過程中顯現的具體問題進行進一步的修正和細化。在政策執行層面，應該加大政策的宣傳力度，并簡化操作流程。充分利用現代化信息渠道，通過傳統媒體和新媒體開展政策的宣傳、解讀等，對編制操作流程等開展線上培訓答疑，促進政策的實施。靈活利用信息化手段，建立線上操作平臺，將申報與審批流程簡化，線上線下結合，為企業提供更多便利渠道。