留抵退稅能否助力制造業升級*
——基于增值稅留抵退稅政策的準自然實驗

◆秦海林 ◆劉 巖

內容提要：留抵退稅政策短期內助企紓困成效顯著，而能否在長期內促進制造業升級則需要進一步研究。文章利用2012—2021年1298家A股上市的制造業公司的11391個樣本非平衡面板數據，構造雙重差分模型檢驗增值稅留抵退稅政策能否有效促進制造業升級。研究發現:增值稅留抵退稅政策能夠顯著推動制造業升級，通過一系列穩健性檢驗后該結論依然成立。機制分析發現:留抵退稅政策通過緩解企業融資約束、提高研發創新投入的途徑助力制造業升級。異質性研究發現:增值稅留抵退稅政策促進制造業升級的作用效果在重資產、低存貨周轉的中小民營企業間更為顯著。研究結論揭示了“留抵退稅政策—緩解融資約束—激勵研發創新—助力制造業升級”的作用路徑。在實施大規模留抵退稅的過程中，應該積極引導企業將紓困資金更多的用于研發創新，重點關注中小微民營企業，將短期紓困效應轉變成長期政策紅利，助力中國制造業轉型升級和經濟高質量發展。

一、引言

自2010年以來，中國的制造業規模位居世界第一，然而中國制造業依然沒有擺脫高投入、高耗能、高排放的“三高”發展模式。與此同時，能源、資源和環境等約束日益凸顯，以往較為粗放的經濟發展方式已經不再適合我國需要。此外，伴隨著國內勞動力等生產要素成本持續上升，中國制造業的低成本優勢也在消失。在此背景下，加快制造業轉型升級成為推動經濟發展質量變革、效率變革和動力變革的關鍵。2016年我國提出供給側結構性改革，中國制造業進入新的發展階段。然而，面對貿易保護主義、單邊主義抬頭，加之新冠肺炎疫情沖擊，中國企業要在全球產業鏈重構中突圍困難重重。因此，我國出臺了一系列的減稅降費措施為企業減壓力增活力。特別地，為提振市場主體信心和激發市場主體活力，2022年3月21日，財政部和稅務總局聯合發布《財政部 稅務總局關于進一步加大增值稅期末留抵退稅政策實施力度的公告》，明確了小微企業和制造業等行業留抵退稅政策，增值稅留抵退稅成為減稅降費的“重頭戲”。在此背景下，探討增值稅留抵退稅政策能否在助企紓困的同時促進制造業升級，將具有重要的理論意義和實踐價值。

增值稅留抵稅額出現在企業進項稅額大于銷項稅額的情況下，留抵資金被占用無疑會加大企業的成本、扭曲資源配置和抑制企業創新。近年來，伴隨著留抵退稅政策的試點，越來越多的學者開始關注增值稅留抵退稅的政策效果。劉金科等（2020）研究發現留抵退稅政策不僅可以直接增加企業的現金流,還有助于企業進一步采取債務融資等方式獲取投資所需的資金。何楊等（2019）認為增值稅留抵退稅政策可以通過降低企業資本成本和增加企業當期現金流的方式促進研發投入。在此基礎上，吳怡俐等（2021）發現留抵退稅雖然會增加企業的現金流，但是能否促進企業投資機會的實現受到投資機會的影響，只有增加投資才能夠提高企業的價值。俞杰和萬陳夢（2022）從緩解企業融資約束的角度研究發現短期內增值稅留抵退稅政策可以顯著提高企業的全要素生產率。可以看出，留抵退稅政策有助于增值稅發揮稅收中性特點，保障市場在資源配置中起決定性作用，進而帶來一系列的退稅效果。

從現有文獻來看，雖然并未有學者直接探究增值稅留抵退稅政策能否促進制造業轉型升級，但減稅降費背景下的企業全要素生產率和高質量發展的有關研究仍可以為本文提供參考。段姝等（2022）以2016年全面營改增作準自然實驗研究發現減稅政策可顯著提高企業的全要素生產率。田磊和陸雪琴（2021）認為減稅雖然能夠在一定程度上提高全要素生產率水平和總產出,但也會降低企業的退出率。李真和李茂林（2021）從企業金融化的角度探究減稅降費政策與高質量發展之間的關系，他們認為減稅降費可以有效弱化企業的金融偏向性，促進社會資本回歸實體領域。楊默如與楊令儀（2022）和王業斌與許雪芳（2019）分別以高科技企業和中小微企業為樣本，研究發現減稅降費政策能夠提高經濟發展質量。鄭寶紅和張兆國（2018）研究發現降低企業所得稅率能夠通過優化資源配置、緩解融資約束、增加研發投入和人力資本投入的路徑來提高全要素生產率。

留抵退稅這場“及時雨”無疑可以在短期內有效緩解企業的“燃眉急”，在此基礎上，將稅款以“真金白銀”的形式實實在在地退還給企業，這能否在長期內促進中國制造業轉型升級？具體的影響機制又是怎樣的？留抵退稅政策在不同企業間的影響效果是否具有異質性？深入回答這些問題，不僅可以評估前期留抵退稅政策試點的效果，為大規模留抵退稅政策的實施提供參考借鑒，而且能夠為如何將短期紓困效應轉變成長期政策紅利提供政策啟示，借留抵退稅的“東風”助力中國制造業轉型升級。

與以往的研究相比，本文的邊際貢獻如下：第一，在我國大規模留抵退稅政策全面實施以及推進制造業轉型升級的背景下，本文探究增值稅留抵退稅政策是否可以助力制造業升級，具有重要的理論意義和實踐價值。第二，在“留抵退稅—緩解融資約束—促進制造業升級”的邏輯主線上，通過調節效應檢驗研發創新在“緩解融資約束與促進制造業升級”之間起到“橋梁作用”。第三，充分考慮到企業進行固定資產投資和銷售存貨對增值稅進項稅額和銷項稅額的影響，以及規模效應對企業技術升級的影響，補充固定資產和周轉率、產權性質和企業規模的異質性分析。

二、理論分析與研究假說

（一）留抵退稅和制造業升級

隨著中國經濟從高速增長階段轉向高質量發展階段，制造業進入提質增效的關鍵時期，促進制造業轉型升級迫在眉睫。科技創新、改善效率和規模效應是影響企業技術進步的主要因素，其中，科技創新尤為關鍵（Comin和Hobijn，2010）。然而，考慮到科技創新往往具有較強的正外部性，企業研發投入的邊際收益因此而小于社會的邊際收益（張耀輝，2011）。此外，企業研發創新需要投入大量的人力、物力和財力，時間跨度長，不確定性貫穿于研發活動的每個環節，企業時刻面臨著“竹籃打水一場空”的風險。在技術創新“正外部性”和不確定性的交互影響下，企業的創新意愿無疑會大打折扣。尤其是面對經濟下行壓力時，由于風險承擔能力受制于自身的資源儲備，企業更不愿意在研發創新等高風險項目上投入大量資金（鄧磊等，2019）。

根據資源依賴理論，企業為了生存勢必更需要從環境中獲取資源，而稅收政策恰恰可以起到資源配置的作用，政府可以通過減稅降費緩解企業的融資約束和激勵企業創新行為（儲德銀等，2016）。最直接的體現就是，增值稅留抵退稅可以減少稅收對企業資金的占用，增加企業內部現金流和提升企業的風險承擔能力，引導企業購進先進設備、新建廠房和加大研發投入，從而實現技術進步（Gordon，1998）。此外，實施增值稅留抵退稅等積極的財政政策可以通過間接信號作用為企業喚來資金支持，對制造業的扶持可以吸引銀行等金融機構的資金進入，信貸可得性的提高以及融資成本的降低能夠有效提高企業的創新意愿（楊莎莉等，2019）。

增值稅留抵退稅具有短期臨時性特征，將稅款以“真金白銀”的形式實實在在地退還給企業無疑可以助企紓困，但是促使制造業從產值型、速度型和數量型的增長轉向效益型、結構型和質量型的發展是一個長期的過程，考慮到研發創新的風險和收益，企業是否會在外部資源的支持下加大研發投入具有異質性。因此，增值稅留抵退稅政策能否真正地促進制造業升級最終仍受到企業決策的影響，只有在企業真心實意地進行研發創新的情況下，短期紓困政策才能夠轉換成促進制造業轉型升級的長期制度性紅利。

基于以上分析，本文提出如下研究假說：

H1：增值稅留抵退稅可以緩解企業的融資約束進而促進制造業升級。

H2：增值稅留抵退稅促進制造業升級的最終效果受到企業研發創新投入的影響。

（二）異質性分析

考慮到增值稅抵扣機制的特點，留抵退稅對制造業升級的影響效果容易受到企業固定資產和存貨周轉率的影響。企業在建造廠房、購買設備等固定資產投資期間沒有收入、集中采購材料和存貨尚未全部實現銷售等情況下可能導致該期間的進項稅額大于銷項稅額，從而產生留抵稅額。在沒有實行增值稅留抵退稅政策之前，企業產生的留抵稅額只能結轉下期，部分資金被占用無疑會加重企業的負擔；而在實行留抵退稅政策之后，增量留抵稅額被退還給企業將大大緩解企業的資金壓力。由于固定資產投資會占用大量的資金，這無疑會加大企業的財務風險，因此，經濟政策不確定性會對企業固定資產投資產生抑制作用（劉貫春等，2019）；類似的，存貨的投資和較低的存貨周轉率也會占用公司的現金流（王竹泉等，2011）。稅收紅利可以緩解企業的融資約束從而激勵企業加大設備等固定資產投資和促進企業轉型升級（陳玥卓等，2021），因此，對于固定資產投資較多、存貨周轉速度較低的企業而言，留抵退稅帶來的影響效果將會更為顯著。

基于以上分析，提出如下研究假說：

H3：增值稅留抵退稅促進制造業升級的影響效果在固定資產投資較多或存貨周轉速度較低的企業中更為顯著。

此外，熊彼特（1939）認為，除了投入勞動和資本要素外，創新是驅動經濟快速發展的動力，它是建立一種新的生產函數以實現對生產要素或生產條件的“新組合”。由于創新是在生產過程中內生的，故進一步從企業規模和產權性質兩個方面進行留抵退稅影響制造業升級的異質性分析。對于小規模企業和民營企業而言，其較低的市場地位往往使得其盈利能力不足，信貸配給則會進一步加重其融資約束，因此，小規模企業和民營企業對稅收優惠的需求程度更高（劉斌等，2015）；而大規模企業或國有企業的資金相對雄厚，某種程度上，增值稅留抵退稅政策只是拓展了其融資渠道（蔡昌等，2017）。此外，國有企業管理體制相對僵化，導致其對稅收優惠并不敏感，因而減稅效應在國有企業中可能并不明顯（方明月，2014）。

基于以上分析，提出如下研究假說：

H4：增值稅留抵退稅促進制造業升級的影響效果在小規模企業或民營企業中更為顯著。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文使用的數據來自CSMAR數據庫。以我國2012—2021年A股上市的制造業公司數據為初始樣本，進行如下處理：（1）考慮到主要變量的完整性，剔除2012年及之后IPO的公司樣本；（2）刪除ST、ST*上市公司；（3）刪除異常值；（4）借鑒前人的研究方法，對股票崩盤風險等連續性變量進行1%和99%分位的縮尾處理。經過處理后，本文所用數據共包括1298家上市公司的11391個樣本。經過以上處理后，本文最終得到的為非平衡面板數據。

（二）雙重差分模型

本文以增值稅留抵退稅試點為準自然實驗，采用雙重差分（DID）方法來進行因果識別。具體地，財政部和國家稅務總局決定，于2018年對裝備制造等先進制造業和研發等現代服務業包括專用設備制造業、研究和試驗發展等18個大類行業增值稅期末留抵稅額予以退還。此外，退還期末留抵稅額納稅人的納稅信用等級須為A級或B級。因此，本文借鑒俞杰和萬陳夢（2022）的做法，將納稅信用等級為A級或B級的先進制造業企業劃分為實驗組，將納稅信用等級不是A級或B級的先進制造業企業以及非先進制造業企業劃分為對照組；此外，本文以2018年為時間節點。借鑒Bertrand和Mullainathan（1999）的方法，構造雙重差分模型。

其中，下標i代表樣本企業，t代表2012—2021年間的每個年度。被解釋變量TFPi,t體現了t時期i企業的技術進步率，DIDi,t為實驗組（Treat）與政策時點（Time）的交互項，Controli,t為本文一系列的相關控制變量，σi和δi分別為時間固定效應和行業固定效應，ηi為企業個體固定效應，εi,t為隨機誤差項。

（三）主要變量的定義與度量

1.解釋變量

（1）時間變量（Time）。Time為虛擬變量。本文以2018年為時間節點，如果樣本在2018年之前（不包含2018年）就賦值為0，2018年及其之后則賦值為1。

（2）處理變量（Treat）。Treat為虛擬變量，享受到增值稅留抵退稅優惠的企業作為實驗組設為1，否則控制組設為0。

（3）處理變量*時間變量（DID）。該變量是處理變量（Treat）和時間變量（Time）的交叉項，用來檢驗增值稅留抵退稅對處理組樣本的政策凈效應。

2.被解釋變量

技術進步率。借鑒劉維剛和倪紅福（2018）研究，本文使用企業全要素生產率刻畫企業技術進步率。討論制造業升級最終需要落實到具體企業層面，以全要素生產率來表示企業的技術進步率，進而反映整個制造業升級是已有文獻的主流做法（余淼杰，2010）。具體而言，利用柯布-道格拉斯生產函數估計資本、勞動、中間投入要素等對企業產出的貢獻度，把各投入要素對產出不能解釋的部分記為全要素生產率，即技術進步率。企業全要素生產率的測度方法主要有FE、GMM、OP和LP等方法（魯曉東和連玉君，2012）。參考Levinsohn和Petrin（2003）的方法，本文以LP方法測算的全要素生產率（TFP1）為核心解釋變量，以OP法、FE法和GMM法測算的全要素生產率（TFP2、TFP3和TFP4）作替換變量進行穩健性檢驗。

計算方法如下：

首先，建立修正后的柯布-道格拉斯生產函數：

然后，兩邊取對數：

其中，Y為產出，用營業收入衡量；L為勞動投入，用員工數量衡量；K為資本投入，用固定資產凈額衡量；M為中間品投入，用購買商品、接受勞務支付的現金衡量。

3.機制變量

參考劉貫春等（2019）文獻，構造了度量上市公司融資約束程度指標（WW），WW指數越大，表明企業面臨的融資約束程度越高。

4.控制變量

借鑒已有的研究，在模型（1）中加入以下控制變量：盈利能力（PRO）、固定資產占比（FA）、高管薪酬（WAGE）、資產收益率（ROA）、賬面市值比（BM）、融資約束（SA）、被分析師關注度（ATT）、會計信息（ACC）和過度負責程度（D）。相關變量的定義見表1。

表1 變量定義

（四）描述性統計分析

表2為本文主要數據的描述性統計。可以看出，通過LP法和OP法計算的企業全要素生產率TFP1和TFP2幾乎一致，均值為15.45，標準差為0.957，最大值和最小值分別為13.21和17.95，這在一定程度上說明本文所使用的數據是穩健的；相比TFP1和TFP2，以FE法計算的TFP3數值在均值、方差和最值上均有一定的提高；而以GMM法測算的TFP4則相對偏小。江紅莉和蔣鵬程（2021）基于中國上市公司數據測算的企業全要素生產率均值為17.385，標準差為1.127，介于本文測算的TFP1、TFP2與TFP3之間，這進一步說明本文使用的數據是可靠的。其他變量的均值、標準差和最值均與已有文獻的數據相近。

表2 描述性統計

TFP4 6.371 0.698 4.793 5.905 6.314 6.783 8.500 WW -1.026 0.166 -13.67 -1.066 -1.022 -0.976 -0.574 PRO 0.0310 0.0620 -0.248 0.00900 0.0300 0.0600 0.195 FA 0.244 0.146 0.0230 0.133 0.215 0.331 0.657 WAGE 0.186 0.220 0.00300 0.0510 0.115 0.233 1.331 ROA 2.118 0.728 1.500 1.500 1.500 2.973 3.236 BM 0.321 0.161 0.00500 0.208 0.302 0.416 0.785 SA -3.816 0.234 -4.395 -3.970 -3.824 -3.665 -3.222 ATT 10.62 10.59 1 3 7 15 48 ACC -0.0110 0.00700 -0.0460 -0.0130 -0.00900 -0.00700 -0.00400 D 0.00600 0.157 -0.332 -0.103 0.00200 0.108 0.454 FC 0.446 0.272 0 0.204 0.455 0.682 0.982 APL 19.29 1.579 10.80 18.29 19.25 20.28 24.92 RD 4.182 5.768 0 1.960 3.450 4.960 342.3

四、實證結果與分析

（一）傾向值匹配

為了避免選擇性偏誤，在使用雙重差分模型之前，先進行傾向得分匹配。本文利用半徑匹配法將主要變量在實驗組和控制組之間進行匹配。參照Smith和Todd（2005）的理論研究成果，傾向得分匹配后各變量的標準偏差絕對值越小，匹配實際效果越好。匹配后主要變量的偏離度均保持在5%以內，這表明本文選擇的匹配方法和匹配變量是有效的，匹配結果可靠。

（二）基準回歸結果及其分析

為保證主回歸結果的穩健性，采用嵌套回歸進行實證檢驗。第（1）列顯示，在不添加任何控制變量的情況下，增值稅留抵退稅可以在1%的統計水平上顯著的促進制造業升級；第（2）—（4）列顯示，在依次加入控制變量后，回歸模型的擬合度逐漸提高，增值稅留抵退稅仍然可以顯著提高企業的技術進步率，即留抵退稅政策可以助力制造業升級。該結論初步證明假設H1的合理性。

表3 基準回歸結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平下顯著；括號內為t統計量（下同）。

（三）穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

使用雙重差分模型需滿足共同趨勢假設，即政策之前處理組與控制組之間不存在顯著差異。為此，本文采用Bertrand和Mullainathan（2003）提出的平行趨勢檢驗方法檢驗本研究的合理性以及分組結果的有效性，具體模型如下：

其中，TFP為制造業企業的技術進步率，Before3-Before1都是虛擬變量，如果樣本分別屬于受到政策影響的前1—3年，則該指標分別賦值為1，反之則賦值為0；如果樣本就在受到政策影響的當年，則Current賦值為1，反之則為0；而當樣本位于受到政策影響后的第1年和第2年，After1-After2分別賦值為1，否則就為0，Control為本文的控制變量。

表4 平行趨勢檢驗

雙重差分平行趨勢檢驗結果如表5所示，Before3-Before1的系數均不具有統計顯著性，而After1-After2的系數顯著為負，這意味著，平行趨勢假設已經滿足，可以繼續進行雙重差分檢驗。

由平行趨勢檢驗圖可以更為直觀地觀測到企業技術進步在增值稅留抵退稅實施前后的變化情況。在增值稅留抵退稅實施之前年份中，制造業企業的技術進步率在0周圍上下波動，即說明處理組與控制組企業之間的技術進步率并不存在顯著差異；但是，在增值稅留抵退稅實施其后的兩年內，處理組企業的技術進步率表現出明顯的上升趨勢。這證明了本文研究設計的合理性，使用雙重差分進行實證分析是可行的。

2.更換被解釋變量

為保證文章結論的可靠性，本文以替換被解釋變量的方式繼續進行穩健性檢驗。在以LP方法測算的全要素生產率（TFP1）為核心解釋變量的基礎之上，以OP法、FE法和GMM法測算的全要素生產率（TFP2、TFP3和TFP4）作為替換變量進行穩健性檢驗。

表5為替換被解釋變量的回歸結果。第（2）和（3）列顯示增值稅留抵退稅可以在1%的統計水平上顯著提高企業的技術進步率；第（4）列顯示增值稅留抵退稅對企業技術進步率的影響不具有顯著性，這可能與GMM法測算的全要素生產率存在偏差有關。

表5 更換被解釋變量后的回歸結果

3.安慰劑檢驗

安慰劑檢驗核心思想就是虛構處理組或者虛構政策時間進行估計，如果不同虛構方式下的估計量的回歸結果依然顯著，那么就說明原來的估計結果很有可能出現了偏誤，被解釋變量的變動很有可能是受到了其他政策變革或者隨機性因素的影響。相反，如果實證結果不顯著，則可以證實政策效應的穩健性。

借鑒相關研究（劉瑞明和趙仁杰，2015），首先，本文采用關于政策實施時間的安慰劑檢驗，將政策時間設置到2016年，通過虛構政策時間進行穩健性檢驗。其次，本文采用虛構處理組的安慰劑檢驗，具體而言，就是隨機構造處理組和實驗組。最后，通過改變模型設定的方法繼續進行穩健性檢驗，在2018年增值稅留抵退稅試點的基礎上，2019年開始實施的深化增值稅改革更是將制造業等行業退稅范圍擴大，基于此，將政策時間推移到2019年后，留抵退稅對企業技術升級的作用效果應該更為顯著。

如表6所示，第（2）和（3）列的回歸結果顯示，虛構政策時間和虛構處理組后留抵退稅試點并不能帶來顯著的影響，這說明本文的研究設計是可行的，研究結果是可靠的。第（4）列顯示，增值稅留抵退稅仍然可以在1%的統計水平上顯著提高企業的技術進步率，且回歸系數有所提高，這恰好說明更大范圍、更大力度地實施增值稅留抵退稅可以顯著提高企業的技術進步率。

表6 安慰劑檢驗回歸結果

五、進一步分析

（一）影響機制檢驗

前文的研究結果表明，增值稅留抵退稅可以有效緩解企業的融資約束，進而助力制造業企業技術進步。借鑒楊國超（2020）的做法，基于模型（5）分別進行全樣本回歸和分組回歸（按照技術進步率的高低分組）檢驗增值稅留抵退稅是否可以緩解企業的融資約束進而助力制造業技術升級。如果在高技術進步率的樣本組內留抵退稅可以顯著緩解企業的融資約束，而在低技術進步率的樣本組內留抵退稅無法顯著緩解企業的融資約束，則說明緩解融資約束在增值稅留抵退稅促進制造業技術升級的過程中發揮內在作用。

如表7所示，第（1）列展示了全樣本的回歸結果，即增值稅留抵退稅可以在1%統計水平顯著的緩解企業的融資約束；第（2）和（3）列展示了分組回歸的結果，相比于低技術進步率的樣本組中留抵退稅無法顯著緩解企業的融資約束，在高技術進步率的樣本組，實施留抵退稅可以在1%的統計水平上顯著緩解企業的融資約束。以上回歸結果證明緩解企業的融資約束在留抵退稅助力制造業技術升級的過程中發揮重要的影響作用。

表7 影響機制檢驗回歸結果

在機制檢驗的基礎上，本文分別引入研發投入對融資約束、留抵退稅政策的調節效應分析，以進一步檢驗研究假說H1和H2。

如表8所示，第（1）和（2）列分別為融資約束影響技術進步的回歸結果以及加入研發投入的調節效應回歸結果。可以看到，融資約束與技術進步之間成反比，融資約束可以在1%統計水平顯著抑制企業的技術進步，而研發投入與融資約束的交互項在1%統計水平顯著為正，這說明研發投入能夠有效緩解融資約束對技術進步的抑制作用。第（3）列為基準回歸，第（4）列則加入了研發投入的調節效應，可以看到，研發投入與留抵退稅政策的交互項在5%統計水平顯著為正，這說明研發投入能夠顯著促進技術進步。該回歸結果進一步證明研究假說H1和H2是可靠的。

表8 研發投入的調節效應回歸結果

（二）異質性分析

1.固定資產和周轉率異質性

如表9所示，在重資產和存貨周轉率較低的企業樣本中，留抵退稅政策的回歸系數在1%統計水平顯著為正，而在輕資產和存貨周轉率較高的企業樣本中，留抵退稅政策的回歸系數并不具有顯著性。可能的原因是，相比于輕資產企業，重資產企業建造廠房、購買設備等固定資產投資往往在當期產生較大的進項稅額；而相比于高存貨周轉率的企業，低存貨周轉率的企業往往不能夠在當期實現全部銷售，存貨積壓使得公司的銷項稅額較小。無論是較大的進項稅額還是較小的銷項稅額，都可能會產生大量的留抵稅額。因此，留抵退稅政策對此類企業的紓困效果將更為明顯。以上結論驗證了前文的研究假說H3。

表9 異質性回歸結果

2.產權性質和企業規模異質性

如表10所示，在民營企業和規模企業樣本中，留抵退稅政策的回歸系數在1%統計水平顯著為正，而在國有企業和小規模企業樣本中，留抵退稅政策的回歸系數并不具有顯著性。可能的原因是，相對于國有企業和規模企業，民營企業和中小企業的市場優勢不足，往往容易面臨融資約束問題，留抵稅額占用了企業相當部分的現金流，將留抵稅額提前退還給民營企業和中小企業將極大緩解其資金緊缺的問題。以上結論驗證了前文的研究假說H4。

表10 異質性檢驗回歸結果

六、研究結論和啟示

本文基于2012—2021年中國A股制造業上市公司的非平衡面板數據，將2018年增值稅留抵退稅試點政策當作一次準自然實驗，實證檢驗了增值稅留抵退稅對制造業技術升級的影響。研究結果表明：（1）增值稅留抵退稅可以顯著緩解企業的融資約束，進而助力制造業技術升級。（2）影響機制檢驗證明，企業只有不斷加大研發投入才能將短期紓困效應轉化為長期政策紅利。（3）就異質性分析而言，留抵退稅政策對技術升級的促進作用在重資產、低存貨周轉的中小民營企業中更為顯著。

基于以上研究結論，可以得出如下政策啟示：

第一，面對經濟下行壓力，實施大規模留抵退稅政策有其必要性。當前我國面臨新的經濟下行壓力，保持經濟平穩運行難度加大，留抵退稅作為組合式稅費支持政策的重頭戲，能夠有效緩解企業的資金壓力；與此同時，留抵稅額退給企業之后，企業會有更多的資金進行技術改造或者增加研發創新投入，這不僅能夠增強企業發展的信心和預期，更能夠在長期內助力企業轉型升級。

第二，激勵企業研發創新投入，助力制造業轉型升級。實現制造業從產值型、速度型和數量型的增長轉向效益型、結構型和質量型的發展，關鍵在于提高企業的科技創新能力。作為減稅降費的重要舉措，增值稅留抵退稅可以在很大程度上緩解企業的資金壓力。但是，只有激勵企業將紓困資金更多的用于研發創新，才能夠盡快實現制造業轉型升級。

第三，重點關注中小微民營企業，擴大退稅范圍和給予其更為寬松的退稅政策。中小微民營企業抗風險能力較差，并且受疫情沖擊較大，與此同時，中小微民營企業是保就業的重要載體。作為減稅降費的大頭，留抵退稅自然要重點關注中小微民營企業。研究發現，留抵退稅政策紓困效果在中小微民營企業中更為顯著，應該在前期重點支持制造業等行業的基礎上，向服務業等其他中小微企業占比較高的行業傾斜，并給予中小微民營企業更為寬松的退稅政策。