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研发费用加计扣除政策对企业全要素生产率的影响效应思考

日期:2021年09月24日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:674
论文价格:150元/篇 论文编号:lw202109152247561093 论文字数:26565 所属栏目:财政论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis
相关标签:财政论文

本文是一篇财政论文,本文将这一政策视为准自然实验,以沪深两市 A 股上市企业 2013-2018 年的数据为样本,运用PSM-DID 模型分析了该政策对企业全要素生产率的影响,从多个企业异质性视角进行了分析,并且进一步探索了研发费用加计扣除政策影响全要素生产率的作用机制,从而深化了目前关于研发费用加计扣除政策效果评估的研究。


1 绪论


1.1 研究背景与研究意义

1.1.1 研究背景

进入“新常态”之后的中国经济,增长速度趋于放缓、经济结构也亟待调整。我国在这个时期的经济增速也由高速增长转换为中高速增长,经济增长方式也在发生转变,资源配置方式从前期以政府干预为主过渡到政府辅助、市场引导。面对转型中的中国经济,为了应对各种风险与挑战,并且充分应对近些年来经济下行压力,习近平总书记提出了“供给侧结构性改革”的目标①。众所周知,全要素生产率(Total Factor Productivity,全文以下简称 TFP)的提升是改革总目标之一,通常又是衡量我国经济增长质量的重要指标。为了切实地为我国中小企业减轻税负,鼓励企业开展研发活动,一系列降低企业成本的措施相继出台,当然,减税政策是其中最重要的方面。2016 年国务院印发的《降低实体经济企业成本工作方案》提出,政府要加大减税力度,确保所有行业的税负只减不增,争取实现年减税额 5000 亿元以上的目标②。2019 年 3 月,李克强总理在《政府工作报告》又提出全面减轻企业税收和社保缴费负担 2 万亿元③。因此,深刻了解我国实施的减税政策的经济效应、对全要素生产率的作用效果、影响路径具有重要意义。

企业总产出的不断增加是宏观经济增长的源泉,它有两个重要方式:增加生产要素的投入和提高生产效率。众所周知,增加生产要素的投入所带来的经济产出增长是无法持续的,提高全要素生产率是企业可持续发展的源泉(吴易风和朱勇,1998)。提高全要素生产率是转变经济发展方式的必然要求,也是实现经济高质量发展的重要路径,企业全要素生产率的增长也是宏观全要素生产率增长的源泉。

通过梳理国内外研究文献,发现:该政策可以通过激励企业增加研发方面的支出、开展创新活动、创新绩效带来的技术进步来促进全要素生产率的提升。在总结梳理的基础上,笔者试图探究该政策对全要素生产率的影响效应和作用机制,提出如下问题:现实中该政策是否能够显著提升企业的全要素生产率,由于不同的企业特征及所处的市场环境,该政策对全要素生产率的影响是否产生异质性差异?研发费用加计扣除政策对全要素生产效率的作用机制又是什么?这都将成为本文的研究重点,笔者将在理论假设的基础上通过实证方法来获得结论,并提出优化研发费用加计扣除政策的建议。

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1.2 文献综述

目前,学术界对全要素生产率与减税政策效应的研究成果颇丰,尤其自党的十九大以来,学术界对全要素生产率进行了大量的理论和实证研究,丰富了现有的研究成果,对优化提升全要素生产率的财税激励政策有重要的指导意义。通过梳理归纳现有成果,可以发现学者对该领域的研究主要围绕三个方面进行:一是减税政策的经济效应;二是税收政策对全要素生产率的影响;三是研发费用加计扣除政策作用机理、激励效应及影响因素。

1.2.1 减税政策的经济效应

马拴友(2001)运用实证方法分析了我国税收优惠与投资之间的关系,得出了税收优惠可以促进非国有经济投资的结论。林洲钰等(2013)把我国企业所得税改革当作一个外生政策冲击事件,深入研究了税收政策对企业创新活动的影响,发现降低税率和研发加计抵扣政策能够产生有效的政策效应,共同促进企业技术创新。申广军,陈斌开等(2016)以 2009 年增值税改革为背景,将该项改革视为是一项政策冲击,从工业企业微观数据出发,深入研究了企业如何受到增值税税税率变化的影响,发现减税可以在短期内刺激总需求,在长期内改善供给效率,进而得出了减税在短期和长期都能提振经济的结论。程瑶和闫慧慧(2018)从 A 股主板面板数据出发,采用 PSM 方法实证分析了税式优惠方式是否会激励企业增加研发投入,进行了比较梳理之后,发现税式优惠方式能够很有效地促使企业增加研发投入量,从而企业研发投入强度也会相应增强。李彦龙(2018)通过构建 SFA 模型测度了高新技术产业的创新效率,从而发现税式优惠对企业研发效率有显著影响。刘啟仁等(2019)基于 A 股上市公司数据,运用 DID 的方法研究固定资产加速折旧政策对企业固定资产投资行为的影响机制,发现资产结构越偏长期税收优惠越大。

图 1.1 研究思路与技术路线图

图 1.1 研究思路与技术路线图

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2 政策背景与研究假设


2.1 政策背景

通过梳理政策的调整历程,我们可以把研发费用加计扣除政策的调整演进过程划分为四个阶段。按照学界公认的划分方法,第一阶段是 1996-2002 年,这一阶段该政策仅适用于国有和集体工业企业,实行的是需要主管税务机关先进行审核批准的制度,通过增量法判断这些主体是否适用研发费用加计扣除;第二阶段是 2003-2007 年,这一阶段的适用主体不断扩大,适用主体为很狭小的范围①,在相关的管理办法上也表现出简化的趋势,值得一提的是,从 2004 年起,税务部门修改了规定,由从前的审批制改为纳税人自主申报扣除制,后来也就是从2006 年开始,改为了按研发费用绝对量法判断,这种方法一直延续至今;第三阶段是 2008-2012 年,此阶段的研发费用加计扣除政策以法律形式呈现②;第四阶段是 2013 年至今,这一阶段有三大调整,一是从 2013 年初开始逐步地将加计扣除范围推广至全国,二是采用负面清单制度明确不适用行业③,扩大了政策适用主体的范围,三是 2017 年进一步加大针对科技型中小企业的优惠力度,将其适用的加计扣除比例从 50%提高到 75%④。四是 2021 年 4 月进一步加大对制造业研发支持力度,对制造业(除负面清单以外的行业)将其适用加计扣除比例从 75%提高到 100%⑤。

图 2.1 1998—2019 年研发费用投入增长趋势图

图 2.1 1998—2019 年研发费用投入增长趋势图

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2.2 研究假设

2.2.1 研发费用加计扣除政策对全要素生产率的影响

根据市场失灵理论,企业研发创新行为会产生外溢性,进而对企业自身以外的其他经济主体产生正向影响,存在较强的正外部性,因此,在这种情况下,个体边际收益低于社会边际收益,就会出现企业创新积极性不高、研发投入相对不足的问题。在此情况下,企业宁可把有限资金投入到生产中去,也不会去搞研发,也没有很强的动力去搞技术创新。如果企业都是这样的态度,那企业研发不足就会成为一个长期困扰我国经济发展、企业升级改造的瓶颈。要有好的发展,必须鼓励研发。必须从顶层设计、制度优化上,作出有利于企业研发的机制设计。而该政策是对这一问题的纠正,通过享受该政策,企业少交了所得税,企业就这样获得了节税收益,研发成本也就降低,资金压力得到了缓解,企业创新能力得到了增强,经济效益自然也会得到显著地提升。据此,提出假设 1。

假设 1:研发费用加计扣除政策能够有效提升企业全要素生产率。

2.2.2 企业产权性质对政策效应的影响

企业的产权性质在很大程度上决定了获得资源的难易程度,同时不同的企业性质,对其如何去经营和如何去开拓市场等方面也有不同的影响。对产权性质不同的企业,该政策产生的影响程度就会不同。比如说,一般来讲,国有企业本身规模就很大,很多企业处于自然垄断地位,有着天然的市场竞争优势,又有技术创新能力,在获取资源以及多项政策的适用方面具有优越性,因此,仅这一项政策可能对国有企业研发活动的激励效果并不突出,而对非国有企业来说,本身财力就非常有限,通常又没有规模优势,在市场竞争中没有强势的地位,又没有核心技术上,面对市场波动,自身又比较脆弱,获取信贷资金等资源的能力相对较弱,因此该类单一的政策对非国有企业可能会有更显著的研发激励作用,进而更显著地提升全要素生产率。据此,提出假设 2。

假设 2:研发费用加计扣除政策对不同所有制企业的全要素生产率的提升效应存在差异。

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3 研究设计与变量选取........................................17

3.1 样本选择与数据来源.................................... 17

3.2 研究方法与模型设定........................... 17

4 实证结果与分析............................20

4.1 描述性统计........................... 20

4.2 PSM 匹配结果分析.............................. 20

5 结论与建议....................................32

5.1 研究结论...................................... 32

5.2 政策优化建议...................... 32


4 实证结果与分析


4.1 描述性统计

表 4.1 各变量描述性统计

表 4.1 各变量描述性统计

表 4.1 报告了各变量在全样本、处理组样本和对照组样本中的描述性统计。使用 ACF 法测算的 TFP 均值为 12.08,中位数为 12.02,比较接近于已有文献对TFP 的描述性统计(任曙明和孙飞,2014);SOE 的均值为 0.290,说明大概有29%的企业样本性质为国有企业样本;SA 均值为 3.750,中位数为 3.520,非常接近于已有文献对 SA 指数的描述性