融資約束、R&D稅收優惠政策與研發投入
——基于戰略性新興產業的實證研究

■/田中禾 王麗茗

融資約束、R&D稅收優惠政策與研發投入
——基于戰略性新興產業的實證研究

■/田中禾 王麗茗

以2009年—2014年戰略性新興產業107家上市公司為研究樣本，采用PVAR模型對融資約束、R&D稅收優惠政策與研發投入的關系進行了實證研究。結果表明：融資約束有利于R&D稅收優惠政策發揮效用，同時R&D稅收優惠政策對于研發投入具有激勵作用；融資約束制約了企業的研發投入且隨著研發投入水平的增強，融資約束程度也越高。通過格蘭杰因果檢驗可知，融資約束、R&D稅收優惠政策與研發投入三者之間存在單項的因果關系。

融資約束 R&D稅收優惠政策 研發投入

一、研究背景及意義

在全面深化改革的深水區、攻堅期與瓶頸期，為了加快轉變經濟發展方式、推動產業結構調整，我國將發展戰略性新興產業作為推動經濟又好又快發展的重要突破口。對于戰略性新興產業而言，只有依靠科技創新，加大研發投入力度才能保證其在高壓的競爭環境下持續健康的發展。但是，研發投入具有投資周期長、收益不確定、風險高等特點，而且目前我國的股市低迷，企業難以通過增發股票的形式為研發投入提供資金。此外，銀企雙方信息不對稱的現象比較嚴重，使得企業通過銀行融資的方式獲取資金也步履維艱。因此，僅靠市場力量無法使企業研發投入達到最優狀態，這時政府采取相關促進措施就顯得至關重要。稅收激勵與政府直接資助是最常用的激勵方式，也就是說，政府可以通過稅收激勵的方式，給予納稅對象一定的稅收減免，通過采購或政府補貼的方式直接給予企業在研發方面的資金支持。目前，國內外學者傾向于研究政府補貼與研發投入之間的關系，而本文通過對R&D稅收優惠政策對研發投入的影響進行實證研究，以期為政府制定相關稅收激勵政策提供政策依據。

戰略性新興產業的R&D不僅與R&D稅收優惠政策有關，也與產業所處的融資約束環境密切相關。FHP（1988）將融資約束定義為：在不完善的資本市場條件下，由于內外部融資成本存在差異，使企業傾向于使用融資成本低的內部融資，外部融資受到限制，企業難以融到持續的資金從而制約其發展。目前，關于融資約束、R&D稅收優惠政策與研發投入三者之間的關系很少有學者研究，究其原因是三者之間兩兩相互影響，具有內生性，傳統的面板分析無法剔除三者之間的動態影響。

因此，本文采用PVAR模型對融資約束、R&D稅收優惠與研發投入的關系進行實證研究，該模型的優勢在于綜合了面板數據與時間序列的特點，避免了內生性的影響。并且，本文在實證研究的基礎上，進一步分析了融資約束、R&D稅收優惠政策與研發投入之間的內生因果關系，進而提出實現戰略性新興產業持續健康發展的一些相關政策建議。

二、理論基礎與研究假設

（一）融資約束與R&D稅收優惠政策的關系

莫迪格利尼和米勒提出的MM理論（1958）開啟了對融資理論的一個新的認識，該理論認為在完全的資本市場中企業內外部資金可以相互替代，企業內部的融資決策與投資決策的相關性不大，故項目所產生的資本邊際成本幾乎一致。然而，現實中并不存在完全的有效市場，對此，邁爾斯和馬吉洛夫提出了優序融資理論（1984），根據優序融資理論，企業一般會優先選擇融資成本較低的內源融資，加之現實資本市場由于存在代理問題等因素，使得企業大多不愿公開研發信息以防其技術成果被竊取，從而降低研發信息披露的質量，諸如這樣的一些信息不對稱的問題，給外源融資增加了難度。當企業內部資金不足外部資金又無法持續供給的情況下導致融資約束的產生，一些好的研發項目就會被放棄。而如果政府對企業的研發給予一定的稅收優惠，就會弱化企業的融資約束，從而提高企業從事R&D的資金投入，使得一些風險較大，周期較長的好的研發項目得以實現；同時，政府給予企業政策支持在一定程度上是對企業研發能力的認可，政策支持的溢出效應能吸引更多的外部投資，從而緩解企業的融資現狀。但是，另一方面，如果企業的融資約束過強，渠道過于狹窄，即便是政府對企業研發活動在稅收上給予優惠，企業也很可能會將R&D稅收優惠政策所節省的資金用于其它風險低且能使企業獲得較大收益的項目上。因此，融資約束程度過高，反而會降低企業從事R&D活動的可能性。基于以上分析，本文提出：

假設1：R&D稅收優惠政策力度越大，越能緩解融資約束程度。但是融資約束的程度同時也對R&D稅收優惠政策的效果產生影響，融資約束程度過強，R&D稅收優惠政策效果反而會減弱。

（二）融資約束與研發投入的關系

關于融資約束與研發投入的關系很多學者都做了相關研究。謝家智、劉思亞等（2014）基于121個城市的12400家企業數據實證研究，結果顯示：政企雙重身份的企業高管對企業研發投資具有消極影響，并且強化融資約束對企業研發投資具有消極影響。李長青等（2015）基于異質企業的視角對8萬多組企業綠色技術含量數據進行驗證，得出結論：融資約束在研發投入對綠色技術的效果上起調節作用，且僅在私有控股企業與非污染密集企業中作用顯著。徐蓮，王玉東（2015）利用第一批創業板上市前后的企業數據研究發現企業初始登錄創業板，融資約束對研發投入強度有促進，隨著上市公司的時間越長融資約束對研發投入強度的正向作用越明顯。基于國內外相關文獻，本文提出以下觀點：根據信息不對稱理論，管理者在了解企業研發需求、獲取研發相關信息等方面相較投資者更有優勢，而研發活動相較于一般投資活動信息不對稱程度更深，歸因于以下兩點：一是企業研發本質是為了提高自身的競爭力，故為了保持其本身的獨特性，研發項目在企業內部甚至市場都很難找到相關參照對象，導致投資者難以準確地獲得關于研發項目回收期、收益與風險等相關指標；二是基于對研發成果的保護，研發產生的實際投入、產出等信息無法通過一個直觀的數據顯示出來。基于以上特征，企業對研發投入的貼水相較于普通投資更多，且銀行在貸款時偏向于以固定資產為主的實物為抵押，對于研發這一類的無形資產放貸支持力度也不大。因此，企業的研發投入很容易受到融資約束的影響，且隨著融資約束程度的加強，企業從外部獲取資金的成本越高，將可能導致資金鏈斷裂對研發活動產生致命的影響，導致投資者對研發投入活動更加謹慎。基于以上分析，本文提出：

假設2：融資約束對研發投入產生影響，融資約束程度越高，研發投入力度越低；同時，隨著研發投入水平的升高融資約束程度也越高。

（三）R&D稅收優惠政策與研發投入的關系

關于促進研發投入的支持政策國內外學者都做了大量的研究，普遍認同的兩種方式是財政補貼和稅收優惠。財政補貼通過研發費用補貼手段支持企業的研發活動；稅收優惠通過加計扣除、稅率優惠等方式間接影響企業的研發投入。Lokshin和Mohnen（2007）對荷蘭企業R&D稅收優惠政策的激勵效果進行實證研究發現，該政策的實施有效的降低了企業的研發成本。劉怡、戴晨（2008）先從理論上分析了財稅工具對研發活動的影響機制，之后測算出了新舊兩種企業所得稅法下的B指數，最后運用實證分析得出稅收優惠比政府補貼有更強的激勵作用。Dirk Czarnitzki（2011）研究了近3500家企業研發稅收抵免對研發投入的影響得出結論，受到研發稅收抵免的企業相對來說具有更明顯的優勢，故研發稅收抵免對研發投入具有一定的促進作用。王璽等（2015）以高新技術企業4年的數據為樣本結果顯示，稅收優惠政策每增加1單位對內部研發支出增長產生投入端的直接引導作用為0.74單位。綜上可知，相對于政府補貼，稅收優惠以一種事后獎勵的方式更為長期、高效地扶持企業的研發活動，能夠有效避免政府失靈的產生，因而普遍被各國政府所采用。R&D稅收優惠政策的實施最直接的效果是降低了企業研發的成本，從而激活了企業研發投入的動力，使企業能夠積極參與研發活動，促進了企業研發投入。同時，企業加大研發投入的目的是為了增加利潤，稅收優惠政策常以稅收抵免的方式進行激勵，更大的研發投入力度就意味著更多的R&D稅收優惠。基于以上分析，本文提出：

假設3：R&D稅收優惠政策對研發投入產生影響，稅收優惠政策力度越大越能促進研發投入；同時，隨著研發投入水平的升高R&D稅收優惠政策效果也越明顯。

三、實證研究設計

（一）樣本選擇和數據來源

戰略性新興產業是指知識技術密集、成長潛力大，對未來經濟社會具有引領作用的一類企業的總稱，其研發投資活動具有代表性，能夠為其它企業提供參考。因此本文篩選出截止2014年12月31日A股上市的107家戰略性新興產業企業為研究樣本，研究區間為2009年—2014年，并按照以下原則逐次對其樣本進行剔除：第一，2009年以后上市的戰略性新興產業；第二，沒有對研發投入進行披露的樣本；第三，2009年—2014年利潤總額、所得稅費用小于0的公司；第四，剔除總資產缺失、利息保障倍數缺失、資產負債率大于1的觀測值；第五，剔除金融類上市公司；第六，剔除ST、PT等特殊樣本（包括財務報告附表中披露發生重大變故的企業）；第七，剔除重要解釋變量缺失的樣本，最后得到樣本數642個。同時，為了降低樣本的離群值影響，對樣本數據在1%分位上采用Winsorize處理，數據來源于wind、國泰安數據庫以及上市公司年報。

（二）分析變量

1.融資約束程度。國內外學者對融資約束程度的度量主要有兩種方法，一種是單一指標；另一種是綜合指標法。單一指標法多采用資產總額、凈利潤、利息保障倍數等作為評價融資約束程度的指標；綜合指標法是采用多個指標構造融資約束指數來衡量融資約束程度。本文在借鑒況學文等（2010）的研究模型基礎上，先將每年的樣本數據按照公司規模的大小進行排列，排在前33%的為低融資約束組，后33%的為高融資約束組，并構造低融資約束組為0，高融資約束組為1的二元離散變量，然后利用Logistic回歸，從企業償債能力、盈利能力以及投資價值的角度選取流動比率（lr）、凈資產收益率（roe）和資產負債率（lev）、托賓q值（q）共四個指標構造融資約束指數進行分析。表1結果顯示四個指標的系數均顯著，進而預測整個方程顯著，故可以用方程的擬合值（fc）來估計每家企業的融資約束程度。

表1 對融資約束程度的l o g i t回歸結果

2.R&D稅收優惠政策。各國政府采取的稅收優惠政策的種類有很多，最常用的兩種是稅前抵免和稅收抵免。根據閱讀文獻資料發現，對于R&D稅收優惠強度的測量大多數學者都借鑒了Warda（1996）建立的B-index模型。本文也借鑒B-index模型進行研究，該模型的實際含義是企業消耗了研發投入成本以及相應所得稅成本之后的企業成本，簡而言之就是剔除了不同國家或地區稅率差異之后的企業稅后成本。B-index模型計算公式為：

其中，ATC指企業研發投資每投入一單位扣除稅收優惠后的凈成本，r指企業法定所得稅稅率，B指數越大說明R&D的稅后成本越高，稅收激勵的效果越不明顯，X指稅前扣除率。X值的計算參考OECD（經合組織）不同種類研發投入支出占總研發投入支出比值的平均值得出（具體參照表2）。由于B指數反應結果與稅收優惠成反比關系，為了方便后續研究本文使用1-B指數來評價R&D稅收優惠強度，1-B越大說明R&D稅收優惠強度越大。

表2 稅前扣除率X的計算值

3.研發投入。企業為了提升自身的競爭力進行研發投資活動，研發投入的目的是為了提高經濟效益，最終提高企業的營業收入，參考眾多文獻資料本文采取相對指標法加之考慮到研發活動周期長的因素，本期研發投入不會立即對營業收入產生效果，故用研發投入/上一期營業收入來衡量。相關數據通過搜集年報數據以及董事會報告獲得。

（三）PVAR模型構建

由于研發投資活動中稅收優惠政策的傳導，研發投入產生效果并最終作用于營業收入都需要一定的時間，由前面部分的分析可知，融資約束、R&D稅收優惠政策與研發投入間的關系可能是交互的，并不僅僅是單向的相關關系，因此研究時應該考慮自身以及其他變量滯后的影響，并且由于各個地區的稅收優惠政策有所差異可能會對數據的結果造成影響，故本文采用PVAR方法來建立模型，該模型既考慮了時間效應又考慮了個體效應，能夠較好的反應三者之間的關系，模型的具體公式如下：

yit=（fc、taxp、rd）是融資約束的擬合值（fc）、R&D稅收優惠政策（taxp）、研發投入（rd）構成的3×1的面板向量，i代表企業，t代表年份，α0代表截距常系數向量，γ為3×3的系數矩陣為各期yit滯后項的加總，k為滯后階數，βi是3×1的個體固定效應向量，χi是3×1的時間效應向量，εit為獨立同分布的隨機擾動項。

四、實證與結果分析

（一）變量平穩性檢驗

如果變量是不存在協整關系的非平穩變量，就會導致對結果進行分析時產生“偽回歸”現象，降低研究結果的準確性，故應首先檢驗變量的平穩性。本文采用LLC和IPS兩種方法來檢驗變量的平穩性，結果（參見表3）顯示，2009年—2014年融資約束（fc）、R&D稅收優惠政策（taxp）與研發投入（rd）均是平穩的。

表3 平穩性檢驗

（二）描述性統計

由表4可知，擬合后的融資約束指數（fc）的均值為0.4852，標準差為0.3681，最大值為0.9999，最小值為0.0004，融資約束指數越接近于1說明融資約束程度越高，由數據分析可知企業間的融資約束程度差距很大。R&D稅收優惠政策（taxp）的均值為0.0957，標準差為0.0309；研發投入（rd）均值為0.0278，標準差為0.0327。

表4 描述性統計分析

（三）滯后階數的選擇

對于PAAR模型來說滯后階數的確定是其重要環節，選取滯后階數時一方面要考慮足夠大的滯后階數以保證模型能較好的反應變量間的動態關系，另一方面滯后階數太大會導致模型所估計的參數過多從而降低模型的自由度，因此本文從AIC、BIC、HQIC三個準則來選取模型的滯后階數，為了謹慎期間選取了滯后四階來考慮。

表5 滯后階數估計

由表5可知，滯后一階的AIC、BIC、HQIC均小于其他滯后階，故選擇滯后一階來進行模型估計比較合理。

（四）GMM估計結果

表6 G M M估計結果

由表6可知，戰略性新興產業企業滯后一階的融資約束程度對當期融資約束的系數為0.4177，兩者呈顯著的正相關關系；滯后一階的稅收優惠政策對當期融資約束的系數為-1.2310，兩者為負相關關系但不顯著；滯后一階的研發投入對當期融資約束的系數為0.1880，兩者為正相關關系但不顯著。戰略性新興產業企業滯后一階融資約束對當期R&D稅收優惠政策的系數為0.5237，兩者呈顯著的正相關關系；滯后一階的稅收優惠政策對當期稅收優惠政策的系數為0.2768，兩者呈顯著的正相關關系；滯后一階的研發投入對當期稅收優惠政策的系數為0.0203，兩者為正相關關系但不顯著。戰略性新興產業企業滯后一階的融資約束程度對當期研發投入的系數為-0.9072，兩者呈顯著的負相關關系；滯后一階的稅收優惠政策對當期研發投入的系數為0.8067，兩者呈顯著的正相關關系；滯后一階的研發投入對當期研發投入的系數為0.3701，兩者呈顯著的正相關關系。

綜上所述，首先，稅收優惠對融資約束產生負向影響但不顯著，融資約束對稅收優惠產生顯著的正向影響，假設1并沒有得到驗證，也就是說稅收優惠政策雖然在一定程度上減緩了企業的融資約束，但其效果并不顯著，究其原因，可能是一方面由于融資約束程度較高的企業，更容易得到政府的稅收優惠政策；另一方面，企業的融資約束程度過高，反而減少了得到政府稅收優惠政策的可能性，這兩種結果的相互抵銷，使得其效果不太明顯；其次，融資約束對研發投入顯著負相關，研發投入對融資約束正相關但不顯著，假設2部分得到驗證，也就是說，融資約束程度越高，企業對研發投入的力度越低；此外，雖然從長期來看，較大的研發投入會提高產品或技術的研發成功的可能性，從而有可能改善企業的融資約束程度，但在短期內并不能改善企業的融資約束程度。另外，稅收優惠政策對研發投入顯著正相關，即上期的稅收優惠增加1%，企業的研發成本便降低1%，可使企業增加0.7067%左右的研發投入。研發投入對稅收優惠產生正相關關系但不顯著，假設3部分得到驗證，也就是說，政府對企業的研發賦予的稅收優惠政策對企業加大研發投入起到了顯著的激勵作用；但是，另一方面，企業加大研發投入并不能提高得到政府稅收優惠政策的可能性，其原因可能是政府在選定稅收優惠政策的優惠對象時，考慮更多的是諸如企業的經營現狀等因素。

（五）格蘭杰因果檢驗

本文還采用了PVAR面板格蘭杰因果檢驗法，從另一個角度解釋了融資約束、稅收優惠政策與研發投入之間的因果關系，實證結果表明融資約束、稅收優惠政策與研發投入存在單向因果關系（參見表7）。

具體地講，融資約束是稅收優惠政策的格蘭杰原因，融資約束程度增強會限制稅收優惠政策的實行效果，同時，融資約束也是研發投入的格蘭杰原因，融資約束程度越高的企業對研發的投入程度越低；稅收優惠政策也是研發投入的格蘭杰原因，所以恰當的稅收優惠政策會激勵企業增加研發投入。

表7 面板格蘭杰因果檢驗結果

五、結論與對策建議

通過運用PVAR模型并基于戰略性新興產業企業2009年——2014年的面板數據對融資約束、R&D稅收優惠政策以及研發投入三者之間關系進行分析檢驗，結果表明：融資約束、稅收優惠政策與研發投入存在單向因果關系，而且得到了兩個重要的結果，第一，企業的融資約束程度越高，對研發投入的力度越低；第二，也是本文最重要的結論，即政府對企業的研發所實施的稅收優惠政策對企業加大研發投入起到了顯著的激勵作用。這說明，要想加大戰略性新興企業的研發力度，政府要在制定政策時全面衡量融資約束、稅收優惠政策以及研發投入三者之間的關系，充分利用稅收優惠政策刺激企業加大研發投入，同時還要通過其它途徑緩解企業的融資約束，來促進企業加大研發投入，使得稅收優惠政策能夠將其效用達到更佳。

基于以上的分析結果，為了完善促進戰略性新興產業的研發投入，激勵企業積極展開研發活動，本文提出了以下建議：第一，政府應調整稅收優惠方向，加大對研發過程的稅收激勵，目前我國研發稅收政策的優惠對象主要是已獲得研發收益的企業，即側重于對研發成果轉化的優惠，而對于前期實驗、測試等研發過程的實際激勵意義不大。前期研發投入環節直接影響著企業日后能否順利進入到生產和銷售環節，因此，稅收優惠的側重點應逐步從研發成果向研發過程轉變；第二，緩解融資約束有利于促進戰略性新興產業研發與科技投入，戰略性新興產業應加強對管理層人員的監督并制定相關的項目評價體系，使研發資金能夠得到合理的利用，進而緩解融資約束。

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◇作者信息：蘭州大學管理學院教授 蘭州大學管理學院碩士研究生，研究方向：財務管理

◇責任編輯：劉小梅

◇責任校對：劉小梅

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：1004-6070（2017）04-0022-07