增值稅留抵退稅、融資約束與企業數字化轉型

岳樹民　王慶　樊稼岐

內容提要：文章以數字詞匯和數字化無形資產兩種方式衡量企業數字化轉型水平，利用2015—2021年A股上市企業面板數據，探究增值稅留抵退稅政策對企業數字化轉型的作用。研究發現，增值稅留抵退稅政策促進了企業數字化轉型，該結論在經過多次穩健性檢驗后依然成立。機制檢驗發現，增值稅留抵退稅政策通過緩解企業融資約束促進企業數字化轉型，且融資約束指數每減少1個單位，企業數字化轉型水平提升2.966個百分點。進一步研究發現，增值稅留抵退稅政策與固定資產加速折舊政策在促進企業數字化轉型上不存在政策協同效應；國有企業、低市場占有企業和成長性更低的企業在留抵退稅政策實施后數字化程度獲得更大提升。

關鍵詞：增值稅留抵退稅；融資約束；企業數字化轉型

中圖分類號：F812.422? 文獻標識碼：A? 文章編號：2095-1280（2023）05-0001-13

一、引言

當前，數字技術已全方位融入經濟社會發展。其中，企業數字化轉型體現了數字技術與實體經濟的深度融合，是將數字技術引入企業現有框架，重塑生產方式和經營管理的過程（劉淑春等，2021）；更是深化供給側改革、推動產業結構升級，促進我國經濟高質量發展的重要動力源泉。與此同時，我國企業數字化轉型仍存在挑戰，主要體現在轉型成本偏高、轉型陣痛期較長等方面。此時，通過稅收優惠對沖企業數字化轉型成本與風險，對激勵企業數字化轉型將具有重要意義。而在各項稅收優惠中，增值稅留抵退稅政策備受關注。依據《中華人民共和國增值稅暫行條例》規定，企業當期銷項稅額小于當期進項稅額不足抵扣時，其不足部分結轉至下期繼續抵扣，這部分結轉額即為企業留抵稅額。政府對增值稅留抵稅額的無償占用，不僅直接擠占了企業現金流，還會引致企業加大舉債力度或融資力度，進而推高企業資金成本并加重融資約束（岳樹民等，2023），對企業數字化轉型造成不利影響。為降低增值稅留抵稅額給企業帶來的制度性交易成本，2018年財政部和國家稅務總局聯合發布《關于2018年退還部分行業增值稅留抵稅額有關稅收政策的通知》（財稅〔2018〕70號，下文簡稱70號文件）①，要求退還包括裝備制造等先進制造業、研發等現代服務業和電網企業等的增值稅期末留抵稅額，這標志著我國開始在較大范圍內實行增值稅留抵退稅政策。增值稅留抵退稅政策的實施，為探究稅收優惠對企業數字化轉型的影響提供了契機，其政策效應研究對我國后續使用稅收政策工具助力企業數字化轉型具有一定的參考價值。

二、文獻綜述

企業數字化轉型受諸多內外因素的影響。內部方面，企業研發支出與高學歷員工數量是數字化轉型的基礎動力，企業資產規模、資產負債率和營業成本與企業數字化轉型密切相關（張巍，2022）。從公司決策層方面看，企業高管背景對企業數字化轉型有顯著影響，如具有信息技術背景和學術背景的高管有利于企業數字化轉型（吳育輝等，2022；陽鎮等，2022）。

外部方面，除消費者主權崛起、價值訴求變化以及更高消費期望迫使企業進行數字化轉型外，政府驅動是企業數字化轉型的重要動力。其中，地區數字基礎設施建設是企業數字化轉型的核心條件（張林剛等，2022）；以政府財政科技支出為代表的財政補貼，可以緩解企業融資問題并推動企業數字化轉型（Chen et al.，2021）。另外，企業所處行業環境通過同群效應，促使數字化水平較低的企業模仿和學習數字化水平較高的企業，引致群體數字化水平的趨同。

在對企業數字化轉型驅動因素進行理論分析的同時，一些學者還通過調查問卷等方式，分析了企業數字化轉型面臨的實際困難。如，依托“萬家民營企業評營商環境”和“企業成本”全國性問卷調查，史宇鵬等（2021）發現人才匱乏、技術落后、資金不足與產業基礎薄弱是阻礙企業數字化轉型的主要障礙；陳楠等（2022）通過對多個省市企業的問卷調查，發現數字化轉型前期投入高、回報存在較大不確定性、數字化人才匱乏以及數字化建設資金不足等成為近半數企業數字化轉型的障礙。綜合調查問卷研究結果看，雖然各企業面臨的困難有所差別，但資金問題依然是阻礙企業數字化轉型的一個主要問題。

稅收優惠政策作為撬動企業資金的重要杠桿，可以有效緩解企業融資約束問題，對企業數字化轉型起到激勵作用。曾皓（2022）研究發現，結合前瞻性有效稅率，稅收優惠政策通過“融資約束緩解效應”和“創業導向強化效應”對企業數字化轉型起到了促進作用。成瓊文等（2022）也證實研發費用加計扣除和稅費減免政策均促進了傳統資源型企業的數字化轉型，但二者之間并未產生協同效應。陳和等（2023）則發現固定資產加速折舊能顯著促進企業數字化轉型。

已有研究對企業數字化轉型的理論驅動因素與現實困難進行了較為全面且深入的探析，但關于增值稅留抵退稅政策對企業數字化轉型的作用及機制研究還較少，故本文的邊際貢獻可能在于：（1）研究增值稅留抵退稅政策對企業數字化轉型的作用，從企業微觀視角探究稅收工具對企業數字化轉型的作用；（2）以增值稅留抵退稅政策為工具變量，探究融資約束與企業數字化轉型之間的彈性關系，為使用稅收工具解決企業數字化轉型面臨的資金問題提供新的研究視角；（3）從企業性質、企業競爭能力及企業成長性三個視角出發，探究增值稅留抵退稅政策對企業數字化轉型的異質性影響。

三、理論分析及假設提出

企業數字化轉型的實質是將數字技術應用于企業生產、管理、運營和銷售的全部過程，這必然需要大量資金予以支撐。與企業創新投入相比，數字化轉型具有更強的正外部性和高失敗風險，轉型所產生的企業收益小于社會收益，僅靠市場激勵可能不足以促進數字化轉型。在這種情況下，更需要政府使用“有形之手”撬動企業資金，適當降低企業數字化轉型成本，減少轉型中的資金障礙。增值稅留抵退稅政策對于企業資金的影響可以從增加企業自有資金和緩解企業融資約束兩個方面加以概括。

留抵退稅政策的實施直接增加了企業內部現金流，為企業數字化轉型提供了資金支持。假設企業的進項稅額與銷項稅額在一定時期內保持動態均衡，那么留抵稅額可以被視為政府向企業提供的“無息貸款”，企業所付出的不僅是當期部分生產資金，還包括貨幣的時間價值。留抵退稅政策實施后，增值稅返還鏈條得以暢通，避免了增值稅稅款在企業層面“沉淀”。從存量角度看，企業直接獲得留抵稅款返還，相當于獲得了一筆比外部融資成本更低的自有資金。這意味著，在既定的投資方向下，企業可將更多資金投入到數字化轉型所需的軟硬件設施建設中，以更好地促進企業數字化轉型。從增量角度看，暢通的增值稅返還鏈條可以有效地改善企業預期，打破企業對于數字化轉型的觀望態度，有利于提升企業數字化轉型意愿。

增值稅留抵退稅政策不僅直接增加了企業內部自有現金流，還通過降低外部融資成本緩解了企業融資約束。其一，依據信號傳遞理論，有針對性的優惠政策會向投資者傳達一種信號，即享受政策的產業或企業具有更好的經營前景，具有更好的還款能力，以吸引投資者進行投資（Stephen，2019）。增值稅留抵退稅政策是一個有效的信息載體，主要向投資者釋放了有利的投資信息：政策要求退還期末留抵稅額企業的納稅信用評級必須滿足A級或B級，而向投資者釋放該企業擁有良好信用評級的信號，利于企業獲取投資者青睞；同時，即使企業經營狀況保持不變，實施留抵退稅政策所降低的制度性交易成本相當于縮短企業經營成本回收周期，意味著企業具有更好的償債能力，并吸引投資，降低企業融資約束。其二，留抵退稅政策具有投資導向作用。如，發達國家由于高端產業較多，投資者受現代資產組合理論影響對國民經濟中下一個新的有前景的產業持不同看法，因而常采用投資組合方式。這種方式雖能降低非系統性風險，卻會帶來投資分散的弊端。與之不同的是，中國正處于產業鏈由低端向高端遞進的過程，對于下一個新的有前景產業，大家很容易達成共識。相應地，被“看好”的產業極易出現投資“潮涌現象”，增強了產業內企業獲取外部融資的議價能力，從而會降低融資約束。

綜合上述，增值稅留抵退稅政策不僅直接增加了企業內部自有資金，提升企業即期數字化轉型的意愿，還能夠通過傳達良好的信用信息、償債能力信息來發揮投資導向作用，以緩解企業融資約束的方式為企業數字化轉型提供資金。因此，提出以下假設：

H0：增值稅留抵退稅政策對企業數字化轉型起到促進作用。

H1：增值稅留抵退稅政策會降低企業融資約束。

H2：增值稅留抵退稅政策通過緩解企業融資約束促進企業數字化轉型。

四、研究設計

（一）數據來源

本文研究樣本為中國A股上市公司2015—2021年數據，來源于Wind數據庫與CSMAR數據庫，衡量企業數字化轉型的文本來源于上市公司年報，并進行以下處理：（1）剔除金融保險、ST、ST*類上市公司；（2）剔除員工數量低于100人的公司，這部分公司可能存在信息披露錯誤；（3）剔除2018年之前已經實行留抵退稅的企業；（4）由于所評估的增值稅留抵退稅政策實施的時間為2018年，故剔除在2018年后上市的公司；（5）剔除關鍵變量缺失的樣本。此外，還對所有連續變量在1%水平上進行縮尾處理，最終共獲得2861個有效樣本。

（二）實證模型

為驗證增值稅留抵退稅對企業數字化轉型的作用，構建以下雙重差分模型：

公式（1）中，下標p，j，i，t分別表示省份、行業、企業和時間。主要被解釋變量DTEp，j，i，t為企業數字化水平。policyj是依據增值稅留抵退稅政策實施行業而設置的虛擬變量，政策實驗組賦值為1，控制組賦值為0。postt為政策實施時間的虛擬變量，依據70號文件可知各省財政部門于2018年9月30日前完成退還期末留抵稅額工作，故將2018年及之后年份賦值為1，否則賦值為0。Xp，j，i，t為企業財務特征變量，包括企業資產規模、總資產收益率、資產負債率、現金流比率和托賓Q值。Wp，j，i，t為企業治理控制變量，包括企業年齡、第一大股東持股比例、兩職合一情況和企業是否為國有企業或國有控股企業。μi和λt分別為企業個體固定效應和時間固定效應。由于不同省份的社會經濟發展情況和基礎設施建設差異可能對企業數字化轉型產生潛在影響，會破壞雙重差分模型所依賴的平行趨勢假設，故在模型中加入了省份與年份的交互固定效應pt。εp，j，i，t為隨機擾動項，用以捕捉主要變量之外的信息。

考慮到2019年增值稅留抵退稅政策的全面鋪開，只要滿足條件的企業均可享受留抵退稅政策，因此，2019年的增值稅留抵退稅政策可能會影響到2018年增值稅留抵退稅對企業數字化轉型的評估效果。為了解決這一問題，構建了虛擬變量othetp，j，i，t，若企業不享受2018年留抵退稅政策且處于2019年及以后，賦值為1，否則賦值為0。此外，鑒于已有研究成果中發現企業數字化轉型存在同群效應，并且存在地區與產業兩個維度（杜勇，2023），故實證中均對標準誤在省份—行業層面進行聚類。

公式（1）中的系數a1反映增值稅留抵退稅政策對企業數字化轉型和融資約束程度的凈效應。需要注意的是，該模型反映的是留抵退稅政策對企業數字化轉型的平均處理效應，缺少融資約束這一關鍵中介變量對于企業數字化轉型的彈性估計。因此，將增值稅留抵退稅政策作為企業當期融資約束的工具變量，考察融資約束對企業數字化轉型的彈性。具體構建2SLS模型如公式（2）和（3）所示：

公式（2）和（3）中，FCp，j，i，t為企業融資約束。如理論分析中指出的，增值稅留抵退稅政策直接降低了企業制度性交易成本，增加企業現金流并降低企業融資約束；同時，增值稅留抵退稅政策作為企業融資約束的工具變量，滿足相關性假設。公式（3）中的γ1反映企業融資約束對企業數字化轉型的彈性。

（三）變量定義

1.主要被解釋變量

現有研究對企業數字化轉型的刻畫主要有兩種方式：一是以上市公司年報中“管理層討論與分析”（MD&A）部分出現的數字經濟相關詞匯占比作為企業數字化轉型的代理變量。具體來說，首先利用機器學習與文本分析法，依據數字化轉型相關文獻、重要政策、研究報告以及《政府工作報告》①形成數字化詞典，通過將詞典中的詞匯加入至Python中的Jieba分詞庫中，然后基于機器學習的方法對公司年報中“管理層討論與分析”部分進行文本分析，并計算數字經濟詞匯占“管理層討論與分析”文本比重。所收集數字詞匯共194個，主要數字詞匯見表1。二是使用上市企業財務報告附注中包含與數字經濟技術相關的關鍵詞及專利的年末無形資產明細項，標記該明細項為“數字經濟技術無形資產”，再對同一企業同一年度多項數字經濟技術無形資產進行加總，并以數字無形資產占本年度總無形資產比例來衡量企業數字化轉型。總體來說，MD&A更多注重企業經營的前瞻性信息披露，數字詞頻占比更能反映企業數字化轉型的主觀意愿；而企業年報中無形資產披露是對企業無形資產的客觀衡量，數字化無形資產占比更側重于估計企業當年數字化轉型的客觀水平。兩種測度方法側重點各有不同且互為補充，故本文主要以第一種方式衡量企業數字化轉型水平，并使用第二種方式進行穩健性檢驗。

2.實驗組與控制組虛擬變量

依據70號文件，享受留抵退稅政策的行業有化學原料和化學制品制造業、醫藥制造業、化學纖維制造業、非金屬礦物制品業、金屬制品業、通用設備制造業、專用設備制造業等18個行業，故按照公司年報所披露的營業收入構成確定其主營業務，并以主營業務對照《2017年國民經濟行業分類（GB/T 4754—2017）》劃分其行業分類，再對照70號文件確定企業是否享受留抵退稅政策，享受政策賦值1，否則為0。

3.融資約束

現有研究主要通過兩種方式測度企業融資約束。一是運用企業財務指標，對現金流比率、資產負債率、托賓Q值、現金股利等指標進行邏輯回歸，構建企業融資約束程度指標，具有代表性的是KZ指數（Kaplan，1997）。需要注意的是，KZ指數計算所需的現金流比率、資產負債率等指標本身與企業融資約束高度相關，因而所估算的融資約束指數具有相當的內生性。二是使用與企業融資約束程度相對外生的企業年齡和企業資產規模這兩個變量估算企業融資約束指數，即SA指數（Hadlock et al.，2010）。此外，還有學者在SA指數測算的過程中加入現金股利支付率形成FC指數（顧雷雷等，2020）。為避免可能出現的內生性，本文主要使用Hadlock等人的計算公式①測算企業年度SA指數，SA指數越小則說明企業融資約束越低。參照顧雷雷等（2020）的計算方式計算FC指數作為穩健性檢驗，具體計算流程為：（1）將每一年度企業資產規模、企業年齡及現金股息支付率經過中心化處理后計算均值；（2）建立虛擬變量FC_n，將均值高于66%分位的樣本FC_n賦值為1，均值低于33%分位的樣本FC_n賦值為0；（3）建立Logit模型擬合企業年度融資約束發生的概率P，P值即為企業融資約束代理變量FC。FC的取值范圍在0～1，越接近于1，則說明企業融資約束越大。Logit模型中CashDit為現金股利支付率，具體如下所示：

4.其他控制變量

本文列舉了一系列可能影響企業數字化轉型的基本特征變量與治理結構變量，包括企業規模（Size）、總資產盈利率（ROA）、資產負債率（Lev）、現金流比率（CF）、托賓Q值（TobinQ）、企業年齡（Age）、第一大股東持股比例（Stock）、兩職兼任（Dual）、企業性質（SEO）和技術人員（Tep）。變量符號、定義及其描述性詳見表2。

五、實證結果分析

（一）基準回歸結果

表3報告了基于公式（1）的回歸結果。其中，第（1）-（3）列展示了逐步添加企業財務特征、企業治理特征和省份年份交互項，并將穩健誤聚類到省份—行業層面的回歸結果。

表3中（1）-（3）列可以看出，無論是否加入企業財務特征、企業治理特征和省份年份交互項，policyj×postt系數都在1%水平上顯著為正，說明增值稅留抵退稅政策顯著促進了試點行業內企業數字化轉型，初步驗證了本文假設H0。以第（3）列作為基準回歸結果，增值稅留抵退稅政策的影響系數為0.049，即增值稅留抵退稅政策的實施使數字詞匯占企業年報比重上升了0.049個百分點。需要注意的是，盡管從表面來看這一政策效果是細微的，但結合實驗組企業數字詞匯占比僅為0.58%來看，該政策實際上使實驗組企業數字詞匯占比提升約八個百分點①。此外，總資產盈利率和技術人員數量同企業數字化轉型水平的影響系數分別為0.11和0.026，并在5%水平上顯著，說明企業總資產盈利率和技術人員數量會顯著促進企業數字化轉型水平提高。

“營改增”前，繳納營業稅的納稅人進項稅額不能抵扣，而“營改增”后，進項稅額可以得到抵扣，故“營改增”對企業增值稅進項稅額、留抵稅額均產生一定影響。為了避免“營改增”對模型估計系數造成偏誤，表3中（4）列將數據年限變為2016—2021年。從回歸結果不難看出，在新觀測時段內，增值稅留抵退稅政策顯著促進了企業數字化轉型，其影響系數為0.04。

此外，為檢驗模型的穩健性，還將被解釋變量的計算方式進行改變，即以企業數字化無形資產占總無形資產比重來衡量企業數字化轉型水平，回歸結果見表3第（5）列。回歸結果再次證實增值稅留抵退稅政策對企業數字化轉型的正向作用。

（二）平行趨勢檢驗

由于雙重差分模型的結論依賴于平行趨勢假設的成立，故首先使用事件研究法，以2017年作為基期，對雙重差分模型的平行趨勢進行檢驗，回歸系數與置信區間詳見圖1。從圖1可以發現，政策實施前的95%置信區間均包含0，而政策實施后置信區間不包含0，這說明政策實施前實驗組和對照組擁有相同的時間趨勢。

（三）穩健性檢驗

1.基于傾向得分匹配的雙重差分法

為進一步避免增值稅留抵退稅政策所涵蓋行業的某些固定特征導致雙重差分模型估計結果出現偏誤，故使用傾向得分匹配的方法進行穩健性檢驗。具體而言，采用了有放回的臨近匹配法，將基準回歸中的所有控制變量納入預測變量中，并使用Probit模型估計傾向匹配得分。表4展示了1：3臨近匹配方式的平衡性檢驗。

表5中（1）（2）部分分別為使用1：3和1：5的方式進行臨近匹配，并將標準誤差聚類到行業與省份的交互項上，分別匯報權重不為空的樣本、滿足共同支撐假設的樣本以及考慮到樣本重要性的頻數加權回歸。從回歸結果可以看出，匹配后的policy×post對企業數字化水平的平均處理作用約為0.05，并在10%水平以上顯著，這進一步證明了增值稅留抵退稅政策對企業數字化轉型起到促進作用。

2.安慰劑檢驗

為進一步排除其他潛在因素對企業數字化水平產生重大沖擊的可能，由計算機隨機構建政策對企業數字化轉型的沖擊，并將這一沖擊放入式（1）進行估計。圖2為隨機重復500次安慰劑檢驗的回歸系數分布，發現系數呈正態分布在-0.02到0.02之間，估計系數遠小于真實影響系數的0.049，說明企業數字化水平的提高是由增值稅留抵退稅政策所導致，而不是除政策之外的其他偶然事件。

（四）機制檢驗

享受增值稅留抵退稅政策的企業一方面直接獲得一定時期內未抵扣的增值稅進項稅額，這相當于企業當期直接獲得了一筆額外收入，增加了企業自有資金。此外，增值稅留抵退稅政策所形成的投資導向作用，可以有效降低企業的融資成本。總之，增值稅留抵退稅政策可以增加企業自有資金和降低融資成本，并隨之降低企業融資約束，對企業數字化轉型起到正向促進作用。為了驗證融資約束在增值稅留抵退稅對企業數字化轉型中所起到的中介作用，按照溫忠麟等（2006）的方法構造并進行逐步回歸，回歸結果詳見表6。

從表6的（1）和（2）列回歸結果可知，增值稅留抵退稅政策對企業數字化轉型和SA指數的影響系數在1%水平上顯著，再次說明政策對企業數字化轉型的促進作用，且顯著降低了企業融資約束。第（3）列回歸顯示，加入融資約束作為控制變量后，留抵退稅政策對企業數字化轉型的影響系數減少了0.06，且融資約束對企業數字化轉型存在顯著負向影響，說明融資約束在增值稅留抵退稅政策與企業數字化轉型之間存在部分中介效應。Soble檢驗說明逐步回歸的系數顯著，再次證明了中介效應的存在，故假設H1、H2成立。

（五）彈性估計

盡管機制檢驗已經初步展現出融資約束對企業數字化轉型起到抑制作用，并在增值稅留抵退稅政策實施過程中對企業數字化轉型起到中介作用，但以上估計仍存在以下不足：一是企業融資約束可能與企業數字化轉型存在雙向因果；二是融資約束可能與企業財務特征存在相互影響，并最終導致融資約束對企業數字化轉型的回歸存在內生性問題。增值稅留抵退稅政策作為一項準自然實驗，可以為探究融資約束與企業數字化轉型之間的關系形成一個良好的工具變量，即通過留抵退稅這一外生政策探究融資約束與企業數字化轉型之間的彈性關系，并彌補雙重差分模型對于彈性估計的不足。依據公式（2）與（3）建立了兩階段最小二乘法回歸模型，回歸結果詳見表7。

從表7第（1）和（2）列可以看出，policy×post與SA指數、FC指數的相關系數分別為-0.056、-0.024，均在1%水平上顯著，說明增值稅留抵退稅政策實施后，企業兩種融資約束指數分別降低了0.056與0.024。第一階段F值分別為412.49、2812.16，均顯著高于10，說明以增值稅留抵退稅政策作為企業融資約束的工具變量不存在弱工具變量問題。進一步地，第（3）列顯示SA指數、FC指數與企業數字化水平在1%水平上呈負相關關系，影響系數分別為-2.966與-6.977，即企業SA指數每減少1個單位，企業數字詞匯占比將提升2.966個百分點；FC指數每減少1個單位，企業數字化詞匯占比將提升6.977個百分點。同基準回歸做法相似的是，（4）-（6）列更換了主要被解釋變量，以企業數字化無形資產占比來衡量企業數字化轉型水平。回歸結果依舊顯示，增值稅留抵退稅政策顯著降低了企業融資約束并促進了企業數字化轉型，且彈性估計結論穩健，再次證明H1、H2的事實存在。

（六）進一步討論：是否存在政策協同效應

依據2018年實施的固定資產加速折舊政策，允許輕工、紡織、機械、汽車等四個重點領域的企業在2015年1月1日后新購進的固定資產，可由企業選擇縮短折舊年限或采取加速折舊的方法。已有研究證明，固定資產加速折舊政策不僅緩解了企業融資約束，還對企業數字化轉型具有積極影響。為驗證增值稅留抵退稅政策與固定資產加速折舊政策之間是否存在協同效應，構造以下三重差分模型：

公式（5）中，treatedit為i企業在t時期是否享受固定資產加速折舊政策，系數a2代表兩種政策的協同效應，其余變量同公式（1）保持一致，回歸結果見表8。從表8中（1）列可以看到，三重差分交互項的影響系數為-0.134，在1%水平上顯著，說明固定資產加速折舊政策與增值稅留抵退稅政策未呈現協同效應。為驗證結論的穩健性，將被解釋變量替換為Dig2，與所得結論保持一致。究其原因，一是企業數字化轉型是一個漸進多維過程，而現有測度企業數字化轉型方法難以全方位展現企業數字化轉型；二是伴隨企業數字化轉型投入報酬的邊際遞減，在未將數字化轉型作為直接政策目的時，稅收優惠政策的疊加并不能維持對企業數字化轉型的持續激勵。

（七）異質性檢驗

1.企業性質

在企業數字化轉型過程中，不同性質的企業受增值稅留抵退稅政策影響的程度可能存在差異。具體而言，增值稅留抵退稅政策對民營企業數字化轉型的激勵偏弱，這是由于民營企業以經濟利潤為考量，加之數字化轉型可能存在的成本和風險，導致其數字化轉型動力不足。增值稅留抵退稅政策對國有企業數字化轉型的激勵偏強，皆因國有企業的價值目標不僅包含追求利潤，還包含承擔社會責任和服務國計民生，故更有意愿通過自身數字化轉型帶動經濟社會整體數字化發展。從表9第（1）部分的回歸結果看，在增值稅留抵退稅政策中，國有企業數字化轉型水平值平均提高了0.071，顯著高于民營企業水平值的0.045，這印證增值稅留抵退稅政策更多地促進了國有企業數字化轉型。

2.企業市場占有度

市場占有份額（HHI）系使用企業營業收入占行業內企業總營業收入比重計算得出。不同市場占有度的企業受增值稅留抵退稅政策的影響程度可能存在差異。相對市場占有度較高的企業而言，低市場占有度企業在利潤驅使下會追求更高市場份額，并隨之更可能通過數字化轉型開拓市場、提高企業競爭力。從表9第（2）部分回歸結果看，在增值稅留抵退稅政策實施后，市場占有度較高企業的數字化轉型水平并未發生統計意義上的顯著變化，而市場占有度較低企業在增值稅留抵退稅政策實施后，數字化轉型水平平均卻提升了0.078個百分點，并在5%水平上顯著。這一回歸結果說明了增值稅留抵退稅政策更多地促進了低市場占有度企業數字化轉型。

3.企業成長性

由于不同成長性的企業所面臨的外部環境和所采取的發展策略是不同的，這可能會成為企業數字化轉型的重要影響因素，故以2018—2021年企業營業收入平均增長率（BI）作為企業成長性的代理變量。表9第（3）部分的回歸結果顯示，增值稅留抵退稅政策并不能對高成長性企業的數字化轉型起到顯著促進作用，但對低成長性企業的數字化轉型起到顯著促進作用，其影響系數為0.068。由此不難理解，低成長性企業亟待以數字化轉型提升企業營業收入，故增值稅留抵退稅政策更能促進低成長性企業數字化轉型。

六、結論

本文通過機器學習的方法，測度我國A股上市企業數字化轉型水平，并利用上市公司2015-2021年的觀測數據，實證檢驗增值稅留抵退稅政策的實施對企業數字化轉型的影響效應和作用渠道。研究發現：（1）增值稅留抵退稅政策顯著促進了企業數字化轉型，在更換被解釋變量計算方式后，該結論依舊穩健；（2）增值稅留抵退稅政策不僅通過增加企業內部自有資金促進企業數字化轉型，還通過緩解企業融資約束這一渠道促進企業數字化轉型；（3）以增值稅留抵退稅政策作為工具變量，發現企業融資約束每減少1個單位，企業數字詞匯占比提高2.966個百分點；（4）增值稅留抵退稅政策與固定資產加速折舊政策之間缺乏相互協同作用；（5）增值稅留抵退稅政策對企業數字化轉型的作用在不同類型企業中顯示出顯著差異。其中，國有企業、市場占有度較低企業和成長性較低企業均在政策實施后，數字化轉型水平獲得了相對提升；相反，民營企業、市場占有度較高企業和成長性較高企業在政策實施后，數字化轉型水平提升相對較低或未出現顯著變化。

據此，提出以下政策建議：第一，增值稅留抵退稅政策不僅通過直接退還留抵稅額促進企業數字化轉型，還作為一個有效的信號載體緩解了企業融資約束，促進了企業數字化轉型。因此，應大力推進增值稅改革，不斷完善增值稅抵扣鏈條，切實降低企業制度性交易成本，緩解企業數字化轉型的資金壓力。第二，從實證結果可以看出，固定資產加速折舊政策與增值稅留抵退稅政策的實施對企業數字化轉型起到促進作用但缺少政策之間協同效應。因此，需要政府部門重視并加強不同政策之間的協調，發揮好稅收優惠政策之間的協同作用。第三，從異質性檢驗可以發現，由于增值稅留抵退稅政策對民營企業、市場占有度較高企業和成長性較高企業的數字化轉型激勵有限，可通過經驗輸送、定向支持等措施，增強增值稅留抵退稅政策對上述企業數字化轉型的激勵作用。

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（責任編輯：衍一）

*基金項目：國家社會科學基金重點項目“新發展階段財稅體制促進高質量發展研究”（項目編號：22AZD017）。

作者簡介：岳樹民，男，中國人民大學財政金融學院教授；王? 慶，男，中國人民大學財政金融學院在讀博士研究生，蘭州財經大學教授；樊稼岐，男，蘭州財經大學碩士研究生。

①實際上，我國分別于2011年、2014年和2016年對部分企業實施增值稅留抵退稅，但相比2018年的增值稅留抵退稅政策，之前政策覆蓋的行業、企業規模相對較小。