江笑云，汪 沖，高蒙蒙

（1. 上海理工大學 管理學院，上海 200093；2. 上海財經(jīng)大學 公共經(jīng)濟與管理學院，上海 200433）

一、引 言

近年來，我國大力實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略和創(chuàng)新型國家建設。實施這一戰(zhàn)略目標對創(chuàng)新支持政策體系提出了明確要求，而鼓勵企業(yè)實施創(chuàng)新的稅收政策無疑是其中重要的政策脈絡之一。目前，企業(yè)研發(fā)稅收優(yōu)惠政策的研究集中于研發(fā)成本、研發(fā)產出、創(chuàng)新績效、技術外溢等主題。①這方面研究非常豐富，相關研究綜述可參見 Atkinson（2007）、Cappelen 等（2012）、Castellacci和 Lie（2015）等?，F(xiàn)有理論中，關于融資約束與企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新，以及稅收優(yōu)惠與融資約束的研究相對較多，但是研究中關于稅收優(yōu)惠的區(qū)分較為粗略，專門針對研發(fā)稅收減免這一與企業(yè)研發(fā)活動密切相關的、具有直接影響的稅收優(yōu)惠政策展開的研究則相對較少。融資約束是制約當前我國經(jīng)濟轉型和升級的重要瓶頸之一。融資約束造成企業(yè)投資風險難以通過市場分散，企業(yè)的投資機會缺乏外部資金支持（Whited和Wu，2006），而研發(fā)投資相對于其他領域投資具有更為明顯的不確定性、契約不完備、信息不對稱和不透明，這使得企業(yè)的研發(fā)活動往往面臨更為嚴重的融資約束（Czarnitzki，2006；Hall等，2016），制約了企業(yè)投資和成長（Carpenter和 Petersen，2002；Brown 等，2009）。①一些研究重點關注融資約束的理論內涵（連玉君和程建，2007），以及融資約束對公司業(yè)績、企業(yè)出口、研發(fā)投入、民營經(jīng)濟發(fā)展、宏觀經(jīng)濟等方面的影響（李科和徐龍炳，2011；屈文洲等，2011；孫靈燕和李榮林，2012；盧馨等，2013；柳光強，2016），另一些研究則分析了融資約束的影響因素，包括股權結構（鄭江淮等，2001）、高管的金融業(yè)從業(yè)經(jīng)驗（鄧建平和曾勇，2011）、政府干預（鄧可斌和曾海艦，2014）等。還有一些研究討論了融資約束下企業(yè)的行為反應，如建立政治關聯(lián)（于蔚等，2012）、使用非正規(guī)金融形式的商業(yè)信用（張杰等，2012）等。具體原因涉及研發(fā)投資具有高風險性（特別是存在不確定性結果的長期研發(fā)項目更是如此）；企業(yè)出于知識產權保護目的不愿意詳盡公開其項目信息，這種信息摩擦對企業(yè)高風險項目融資產生了不利影響。另外，不同于企業(yè)有形資產投資往往會增強其借貸能力，研發(fā)投資形成的無形資產難于用作擔保品（Chiao，2002），不易產生企業(yè)擴張的乘數(shù)效應（Almeida和 Campello，2004）。因此，在當前我國創(chuàng)新驅動發(fā)展的大背景下，研究研發(fā)稅收減免能否緩解企業(yè)的融資約束，促進企業(yè)投資無疑是一個非常有意義的話題。

通過對融資約束理論發(fā)展現(xiàn)狀的梳理，本文首先論證了分析研發(fā)稅收減免影響融資約束這一問題時可采用的理論視角和代理變量的選擇?；谫Y產規(guī)模是決定企業(yè)融資約束的“強內生變量”，故而將前者作為后者的代理變量，并從以下三個層面剖析其作用機制和影響特征：（1）研發(fā)稅收減免政策對企業(yè)投資和資產規(guī)模具有非線性函數(shù)的影響趨勢。（2）研發(fā)稅收減免政策對企業(yè)投資和資產規(guī)模具有加速影響。（3）企業(yè)研發(fā)活動內生于研發(fā)稅收減免政策，這使得減免的條件和要求也可能會制約企業(yè)投資和資產規(guī)模擴張，進而加劇了融資約束。研究中結合研發(fā)稅收減免政策的特征和現(xiàn)有融資約束理論的主要觀點，考察了研發(fā)稅收減免率，以及（扣除非經(jīng)常性損益后的）盈利性和資產報酬率、（流動與非流動）資產增長率、杠桿變動率、營收規(guī)模等對企業(yè)資產規(guī)模以及融資約束的影響。研究不僅發(fā)現(xiàn)了研發(fā)稅收減免對企業(yè)資產規(guī)模擴張的顯著、穩(wěn)健影響，同時也發(fā)現(xiàn)了研發(fā)稅收減免削弱企業(yè)資產規(guī)模擴張的作用變量，這意味著現(xiàn)有研發(fā)稅收減免政策也存在加劇企業(yè)融資約束的負面影響，而且，通過減免率與資產規(guī)模之間的三次多項式反應函數(shù)分析，也證實了研發(fā)稅收減免對企業(yè)投資的非單調變化影響。

整體而言，本文的主要貢獻體現(xiàn)在三個方面。第一，本文研究揭示了研發(fā)減免產生的資產規(guī)模非線性變化趨勢和研發(fā)加速器產生的資產規(guī)模效應。第二，本文實證研究所發(fā)現(xiàn)的研發(fā)稅收減免劑量與企業(yè)資產規(guī)模之間的非線性函數(shù)關系，對融資約束理論提出了有益佐證與補充。第三，本文對研發(fā)稅收減免影響企業(yè)資產規(guī)模的作用機制展開了較為全面的分析。最重要的發(fā)現(xiàn)是，研發(fā)稅收減免在總體對資產規(guī)模及融資約束產生積極影響之外，也會通過若干變量制約企業(yè)資產規(guī)模的擴張。

二、文獻回歸與理論框架

（一）融資約束理論發(fā)展現(xiàn)狀。古典公司投資理論假定資本市場上具有完全信息，投資主體的目標是實現(xiàn)價值最大化，最優(yōu)資本存量取決于新增投資是否對公司價值發(fā)揮積極作用。在新古典主義廠商投資理論的完全信息框架下，稅收政策通過影響利率、加速折舊、資本收益免稅等措施對企業(yè)投資需求產生強有力的調節(jié)作用。但是，由于信息不對稱所導致的資本市場不完善（Stiglitz和Weiss，1981），信貸風險和信息不對稱（道德風險和逆向選擇問題）或者是造成資金價格高于最優(yōu)水平，或者是信貸不合理化。Myers和Majluf（1984）認為信息不對稱導致內、外部資金成本差異，公司無法以與自有資金相同的成本籌集到外部資金，其投資支出高度依賴內部融資而出現(xiàn)投資不足。這種企業(yè)內源籌資和外部融資之間的“楔子”，會產生融資優(yōu)序問題，阻礙了企業(yè)投資和企業(yè)成長。

目前，融資約束理論發(fā)展的前沿和焦點在于如何衡量融資約束。融資約束作為一個抽象概念，需要使用代理變量并構建能夠識別、衡量約束程度的指標。現(xiàn)有理論對企業(yè)融資約束指數(shù)進行了持續(xù)研究與反復檢驗，包括ICFS指數(shù)（Fazzari等，1988）、KZ指數(shù)（Kaplan 和 Zingales，1997；Lamont等，2001）、ACW指數(shù)（Almeida等，2004）、WW指數(shù)（Whited 和 Wu，2006）、MS指數(shù)（Musso和 Schiavo，2008）、SA指數(shù)（Hadlock 和 Pierce，2010），以及對SA指數(shù)的進一步精煉（Carreira和Silva，2013）。理論越來越指向盈余發(fā)放、現(xiàn)金存量、資產規(guī)模這三個共識要素，其原因在于這些變量具有更強的融資約束內生屬性（Hadlock和Pierce，2010）。

（二）本文選擇的融資約束研究視角及代理變量?，F(xiàn)有理論發(fā)展對本文研究提供了良好的啟示，也直接影響了本文的研究視角。從研究結論看，除了評級和企業(yè)自我評估等間接手段之外，現(xiàn)有研究普遍公認盈余發(fā)放率、現(xiàn)金存量和資產規(guī)模是反映企業(yè)融資約束程度的核心變量，或者稱之為“強內生變量”。由于對大樣本微觀企業(yè)而言并非都會涉及股息政策，因此從這一角度衡量企業(yè)融資約束并檢驗企業(yè)研發(fā)稅收減免的影響存在現(xiàn)實制約。

同時，基于現(xiàn)金流角度研究企業(yè)研發(fā)稅收減免的融資約束影響需要識別、控制企業(yè)研發(fā)活動的諸多流動性管理因素，這極易造成理論邏輯上的干擾，甚至可能會產生概念上的混淆。現(xiàn)有研究認為，企業(yè)出于以下三個原因會對研發(fā)活動進行流動性管理：（1）由于缺乏擔保品和信息不對稱問題使得研發(fā)活動的金融摩擦問題更為突出；（2）對絕大多數(shù)企業(yè)而言，研發(fā)是由不穩(wěn)定的現(xiàn)金流和現(xiàn)金存量所支撐的，具有獨占性；（3）研發(fā)具有人力資本投資屬性。高素質、高技能勞動力的高昂雇傭和培訓成本，以及防止創(chuàng)新成果和專有技術信息外泄的保護成本，使得企業(yè)很難調整研發(fā)活動規(guī)模以應對財務沖擊（Brown和Petersen，2011）。換言之，研發(fā)活動相對高昂的調整成本，迫使企業(yè)建立和管理一個流動性緩沖池，以保持一個相對平滑的研發(fā)支出路徑。這樣，基于現(xiàn)金流視角研究研發(fā)稅收投資激勵存在的邏輯干擾是，企業(yè)持有較高的現(xiàn)金儲備是為了平滑企業(yè)研發(fā)支出路徑，而非不存在融資約束。事實上，正是因為存在融資約束，才需要持有更多現(xiàn)金及等價物。Brown等（2012）針對近年來美國和歐洲高科技企業(yè)普遍持有巨額現(xiàn)金的現(xiàn)象，利用歐洲國家的大樣本數(shù)據(jù)，在控制企業(yè)內部研發(fā)支出平滑行為和外部股權籌資行為之后，發(fā)現(xiàn)了企業(yè)研發(fā)活動存在融資約束的穩(wěn)健證據(jù)。Hall等（2016）將上述觀點進行了總結，認為企業(yè)內部的研發(fā)支出平滑和針對預期現(xiàn)金流的研發(fā)調整，使得現(xiàn)金流研究思路下很難精確估計企業(yè)研發(fā)投資的歐拉方程或差分模型。

上述理論和現(xiàn)實依據(jù)促使本文將研究視角聚焦于資產規(guī)模。資產規(guī)模始終是現(xiàn)有各類型融資約束指數(shù)中的核心變量。借鑒Carreira和Silva（2010）的研究，對這一發(fā)展作如下概述。作為最早提出的理論，F(xiàn)azzari等（1988）研究中針對投資資本存量比與現(xiàn)金流資本存量比展開回歸，研究發(fā)現(xiàn)低股息企業(yè)組的投資現(xiàn)金流系數(shù)估計值更高，并且在統(tǒng)計上顯著區(qū)別于高股息企業(yè)組。這意味著低股息公司比高股息公司將更多的現(xiàn)金用于投資。投資?現(xiàn)金流敏感度的隱含理論邏輯在于“企業(yè)為了給超出內部現(xiàn)金流的投資進行籌資需要保留所有能夠產生的低成本自有資金，所以才會進行較低的派息活動”（Carreira和Silva，2010）。這一觀點產生兩方面的爭議。一是在理論邏輯上，融資約束并非導致投資對現(xiàn)金流敏感的唯一原因?，F(xiàn)金流除了包含企業(yè)投資機會的信息之外，還包括預防性儲蓄和風險規(guī)避行為，以及不確定條件下中小企業(yè)成長前景的驅動（Kaplan和Zingales，1997），這就使得企業(yè)即使不存在融資約束，也會存在一個相對較高的投資現(xiàn)金流敏感性。二是在實證策略上，研究存在假設條件過于嚴格和實證偏誤問題（Hall等，2016）。Lamont等（2001）按照（Kaplan 和 Zingales，1997）的思路，使用Logit回歸模型構造了KZ指數(shù)，構成變量包括一系列以資本存量作為分母衡量的變量，如現(xiàn)金流、債務和紅利等比率。Almeida等（2004）提出了“公司從現(xiàn)金流中結余現(xiàn)金的傾向”這一思路，將現(xiàn)金的現(xiàn)金流敏感性（Cash-flow Sensitivity of Cash）作為流動性約束的一個代理變量，在對受約束企業(yè)分類時也重點考慮了資產規(guī)模。研究發(fā)現(xiàn)按照資產等4種變量構造的融資束緊和非束緊企業(yè)分組研究的結論是一致的，唯獨按照KZ指數(shù)分類的實證結果與其他四種分類具有不一致。在Whited和Wu（2006）的WW指數(shù)構造中，基于歐拉方程構造的廣義矩回歸模型估算外部資金的影子價值，使用的變量也包括規(guī)模（總資產對數(shù)值）、用資本存量衡量的現(xiàn)金流量、債務、是否支付股息等比率，以及企業(yè)的銷售增長。Musso和Schiavo（2008）基于以下因素構建融資約束指數(shù)：規(guī)模（總資產）、盈利能力、流動性（流動資產除以流動負債），產生現(xiàn)金流的能力（即企業(yè)可以自籌資金的最大量）、償付能力（自有資金與總負債比），交易信貸總資產、償債能力（債務現(xiàn)金流比率）。Hadlock和Pierce（2010）指出資產規(guī)模和年齡作為衡量融資約束水平的核心變量，并提出了SA指數(shù)（size和age）。該研究發(fā)現(xiàn)SA指數(shù)與KZ指數(shù)的相關性很低，但是，當SA指數(shù)中引入資產規(guī)模后與WW指數(shù)具有了高度相關性。這一方面提供了不支持KZ指數(shù)的證據(jù)，另一方面也證明了資產規(guī)模在WW指數(shù)構造中的重要地位。正因為如此，其認為資產規(guī)模應該在融資約束的認識中占據(jù)更突出的位置。Carreira和Silva（2013）也進一步檢驗了資產規(guī)模、企業(yè)年齡和股息政策三者誰才是更為合適的融資約束的代理變量，研究結果并不支持年齡變量，但支持資產規(guī)模變量。

可以看出，資產規(guī)模是決定企業(yè)融資約束水平的最為基礎的核心變量之一。二者之間具有穩(wěn)健的負相關關系，即企業(yè)資產規(guī)模越大，融資約束水平越低。

（三）研發(fā)稅收減免影響企業(yè)融資約束的作用機制和影響特征。如果使用企業(yè)資產規(guī)模作為融資約束的代理變量，并進一步研究研發(fā)稅收減免的影響時，需要從理論上判別研發(fā)稅收減免影響企業(yè)融資約束的作用機制及相應的影響特征。

首先，研發(fā)稅收減免政策會對企業(yè)投資和資產規(guī)模產生非線性函數(shù)的影響趨勢。企業(yè)資產規(guī)模固然是決定企業(yè)融資約束程度的核心變量，但融資約束是僅僅是影響企業(yè)投資和資產規(guī)模的因素之一。為了識別減免產生的影響，需要界定稅收減免、企業(yè)投資和資產規(guī)模三者的關系。一方面，企業(yè)投資和融資約束之間呈U形二次函數(shù)關系。這種二次函數(shù)關系的理論邏輯在于，當企業(yè)擁有較高的自有資金，即融資約束程度較低時，企業(yè)具有相對較高的投資激勵；當企業(yè)自有資金低于特定水平時企業(yè)將會面臨違約風險，此時，出于投資收益預期或者是降低企業(yè)違約風險考慮，即便企業(yè)的融資約束程度相對較高，也會具有相對較高的投資傾向。①參見 Cleary 等（2007）、Lyandres（2007）、Guariglia（2008）、Carreira 和 Silva（2013）的研究。研發(fā)稅收減免會增加企業(yè)資金，構成企業(yè)投資的籌資渠道之一。受上述觀點啟發(fā)，稅收減免程度與企業(yè)投資傾向之間也不能排除非單調變化的二次函數(shù)關系。另一方面，Cooley和Quadrini（2001）從金融市場摩擦、Cabral和Mata（2003）從異質性企業(yè)家角度提出了理論觀點，證明受到融資約束的影響，大量的中小企業(yè)難以成長為更大規(guī)模的企業(yè)，市場中存在大量的中小企業(yè)和極少數(shù)的大企業(yè)，從而使得企業(yè)資產規(guī)模呈偏斜分布而非正態(tài)分布。②參見 Faggiolo 和 Luzzi（2006）、Desai等（2007）等提供的實證證據(jù)。這說明企業(yè)投資與資產規(guī)模之間亦非簡單的線性關系。稅收減免（形成自有資金）?企業(yè)投資?資產規(guī)模三者組合成為一個理論鏈條時，需要考慮到研發(fā)稅收減免與企業(yè)資產規(guī)模之間會存在復雜的高階函數(shù)關系，甚至不能排除三次多項式函數(shù)類型的影響趨勢。因此，基于融資約束下的企業(yè)投資風險偏好和企業(yè)投資與資產規(guī)模之間的關系，本文形成第一個研究假說。

研究假說一：研發(fā)稅收減免程度會產生三次函數(shù)類型的資產規(guī)模變化趨勢，從而使得企業(yè)融資約束呈現(xiàn)非線性特征。

其次，研發(fā)稅收減免政策會對企業(yè)投資和資產規(guī)模產生加速影響。在投資理論中，稅收政策通過影響利率、加速折舊、資本收益免稅等措施對企業(yè)投資需求產生強有力的調節(jié)作用。資本需求由產出資本彈性、產出價格與資本的使用者成本之比以及產出水平三者共同構成，而稅收優(yōu)惠作為資本需求函數(shù)中的一個作用變量，將會使公司銷售收入的變化引發(fā)企業(yè)投資支出的擴張（Hall和Jorgenson，2009）。研發(fā)稅收減免會因為鼓勵企業(yè)新產品的研制、新技術和新工藝的運用產生更高的營收增長，進而促進企業(yè)的投資擴張。另一潛在渠道是杠桿率。Chaio（2002）發(fā)現(xiàn)，債務是企業(yè)實物投資和研發(fā)投資的籌資渠道。研發(fā)稅收減免會促使企業(yè)通過債務融資手段進行投資。還有一個渠道是流動資產和非流動資產的全面增長，而非局限在知識產權這樣的無形資產。在稅收減免政策的激勵下，企業(yè)研發(fā)活動將帶動流動資產和非流動資產增長，這種企業(yè)資產規(guī)模的變化意味著企業(yè)融資約束程度的緩解。因此，基于上述判斷，本文形成第二個研究假說。

研究假說二：研發(fā)稅收減免會通過企業(yè)營收規(guī)模和資產增長率等對企業(yè)資產規(guī)模擴張產生正向激勵作用，從而產生了研發(fā)加速器效應。

最后，研發(fā)稅收減免政策的條件和要求也可能會制約企業(yè)資產規(guī)模、加劇企業(yè)融資約束。在肯定資產規(guī)模非線性變化趨勢和研發(fā)加速器產生的資產規(guī)模效應的同時，也需要注意稅收減免政策也可能會對融資約束產生負面影響。這是因為企業(yè)研發(fā)投入內生于稅收減免政策而非外生沖擊，稅收減免政策的條件和要求也會使企業(yè)產生稅收遵從成本。面對研發(fā)稅收減免，企業(yè)必須對創(chuàng)新活動，包括產品、工藝流程、創(chuàng)新成果、生產組織等方面加以改進以獲得實際減免，這固然會推動企業(yè)成長，包括企業(yè)的生產能力、營業(yè)額、資產或創(chuàng)新成果的增長。但是，這種稅收減免條件也會使本已屬高風險的企業(yè)研發(fā)活動面臨更大的不確定性和風險。在稅收減免政策的條件與要求下，企業(yè)不僅需要承擔與研發(fā)相關的直接經(jīng)濟成本，如提高研發(fā)支出、擴大研發(fā)隊伍和研發(fā)人力投入、擴張有形和無形資產規(guī)模、通過獨占許可獲得各種自主知識產權等，也需要承擔為新產品、新技術的市場調研、研發(fā)、生產、營銷等形成的管理費用、財務費用和銷售費用，還需承擔能否獲得研發(fā)稅收優(yōu)惠的不確定性導致的研發(fā)成本不能全部補償風險，甚至可能還包括為了滿足認定條件和審核要求而發(fā)生的稅務籌劃成本和財務“粉飾”成本。例如，現(xiàn)有研究（楊國超等，2017；Xu等，2017）均發(fā)現(xiàn)，為了達到高新技術企業(yè)資格認定的要求，企業(yè)會通過盈余管理甚至財務舞弊的方式以爭取達標。因此，研發(fā)的經(jīng)濟代價并不局限于稅收機關最終核定的研發(fā)費用或者其他認可的稅收待遇方面，而是散落于各種形式的營業(yè)和營業(yè)外支出以及企業(yè)管理費用、財務費用和銷售費用等方面。這些為了滿足準入條件和要求而發(fā)生的直接和間接經(jīng)濟代價無疑都會損耗企業(yè)的凈利潤。這樣，盡管企業(yè)可能因為稅收減免政策驅動的研發(fā)投入、過程和產出規(guī)定獲得相對較高的企業(yè)生產效率和新創(chuàng)價值，但是對企業(yè)的盈利能力的推動作用則存在不確定性，甚至可能因為各種類型的經(jīng)濟代價而使企業(yè)盈利方面的表現(xiàn)滯后于企業(yè)資產規(guī)模的擴張，這無疑會影響企業(yè)以同期資產收益率或者營收利潤率表示的盈利水平，并對融資約束產生進一步的負面影響?；谶@些原因，本文形成第三個研究假說。

研究假說三：研發(fā)稅收減免也會通過企業(yè)勞動報酬、人員規(guī)模等、企業(yè)當期盈利能力等對企業(yè)資產規(guī)模擴張和投資產生負面影響，強化了企業(yè)融資約束。

基于本文的理論框架和三個研究假說，本文將資產規(guī)模這一衡量企業(yè)融資約束的強內生變量或代理變量，使用一個具有20多萬個觀測值的微觀數(shù)據(jù)庫，利用包含三次多項式“劑量?反應”函數(shù)和異質性反應變量的內生處理效應模型，分析研發(fā)稅收減免對企業(yè)融資約束的影響。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)與變量。數(shù)據(jù)來源于東部某省“十二五”期間包括國地稅系統(tǒng)在內的企業(yè)稅收減免數(shù)據(jù)庫。從中選取所有“高新技術減免”大類（政策代碼“02”）的減免數(shù)據(jù)，進而利用該省的稅收調查數(shù)據(jù)，將企業(yè)稅收減免數(shù)據(jù)庫與稅調數(shù)據(jù)匹配，按照企業(yè)進行合并，構成了本研究所使用的微觀企業(yè)樣本。表1和表2報告了變量的定義和描述性統(tǒng)計結果。

表1 變量含義及名稱

表2 變量名稱及描述性統(tǒng)計結果

（二）回歸模型?，F(xiàn)有研究普遍認為研發(fā)補貼和研發(fā)稅收優(yōu)惠都會內生于企業(yè)研發(fā)活動（Cappelen等，2012），這使研發(fā)稅收優(yōu)惠成為了一個內生處理過程而非外生沖擊。從理論上說，這種內生性除了源自反向因果關系，還可能是遺漏變量導致的不可觀測異質性反應?，F(xiàn)有研究已經(jīng)證實，除了模型中已經(jīng)考慮的企業(yè)所有制結構（李春濤和宋敏，2010）和企業(yè)國地稅屬性，以及行業(yè)、年度和地區(qū)固定效應之外，諸如關系資本和政治關聯(lián)（羅明新等，2013；謝家志等，2014；袁建國等，2015）等都可能構成了企業(yè)能否獲得研發(fā)稅收減免的內在機制。因此，本文的機制識別模型需要控制減免的因果關聯(lián)和存在不可觀測異質性反應時的內生性偏誤。按照Cerulli（2014）的方法，以是否獲得研發(fā)稅收減免（即變量jm1）區(qū)分處理組和對照組企業(yè)，定義如下回歸模型來識別相應的機制：

上述模型的特征在于同時考慮了減免的反向因果關系和不可觀測的異質性。不可觀測的異質性意味著減免與否這兩種潛在結果方程的殘差項這將導致這一內生性問題。為此，Cerulli（2014）基于 Wooldridge（2010）提出的Heckman模型估計思路，建立了一個Probit-OLS-Probit-OLS估計程序。（2）式中和分別是兩種潛在結果（是否得到減免）的殘差與處理殘差的相關系數(shù)和的表達式分別為和和為密度函數(shù)和累積分布函數(shù)。分別表示年末總資產、流動資產和非流動資產規(guī)模。變量的定義詳見表1，模型中還控制了行業(yè)、時間、國地稅管理、企業(yè)注冊地和所有制類型等多種固定效應。此外，為了控制研發(fā)稅收減免慣性的影響，參考Busom等（2017）的做法在模型中加入了企業(yè)上一年度是否得到減免的變量inertia。ATE表示研發(fā)稅收減免的平均處理效應。在第一階段選擇效應模型中，通過Probit-OLS回歸以處理減免變量的反向因果式內生性問題；在第二階段估計程序中，針對不可觀測的異質性，先通過Probit回歸得到兩個潛在結果方程的和再按照（2）式展開OLS估計，并對是否存在不可觀測的異質性展開t檢驗，原假設為在模型（2）中異質性反應的估計中的系數(shù)估計向量是控制了反應變量平均趨勢后處理組企業(yè)的額外變化，從而反映了處理組（得到研發(fā)稅收減免的企業(yè)）相對于對照組（未得到研發(fā)稅收減免的企業(yè)）的異質性反應。此外，出于穩(wěn)健性考慮，使用企業(yè)固定資產規(guī)模、流動資產規(guī)模替換了企業(yè)資產總規(guī)模這一變量。同時，盡管限于篇幅未予報告，本文還使用了Probit?2SLS、Heckman?OLS等回歸方法對模型結果進行佐證。

研發(fā)稅收減免率是模型中的“劑量”變量，減免率的具體公式為研發(fā)稅收減免額/（研發(fā)稅收減免額+應交稅費合計）之比（%）。按照前文的理論分析，除了采用一次項函數(shù)之外，還分別考慮了減免率的三次、二次多項式函數(shù)構造，從而可以控制減免程度上的差異對企業(yè)融資約束的影響。

在相應的機制分析中，按照融資約束理論的框架，參考了現(xiàn)有各類型融資約束衡量指數(shù)中的關鍵變量，并且，基于“劑量?反應”函數(shù)法的特征，將這些融資約束指數(shù)中的關鍵變量作為反應變量，以檢驗獲得減免企業(yè)相對未獲得減免的企業(yè)會通過何種渠道發(fā)生企業(yè)資產規(guī)模方面的變化，從而驗證研發(fā)稅收減免對企業(yè)融資約束的作用機制。具體包括如下。

借鑒MS指標關于企業(yè)盈利能力的考慮，使用了三種盈利性指標，一是扣除非經(jīng)常性損益（包括投資收益、公允價值變動凈收益等）之后的凈利潤與營收規(guī)模的比率（以下簡稱扣非凈利潤率）；另一則是非經(jīng)常性損益與營收規(guī)模的比率。付文林和趙永輝（2014）發(fā)現(xiàn)中國的稅收激勵會使企業(yè)投資導向發(fā)生偏離，稅收優(yōu)惠對企業(yè)權益性投資的促進作用要顯著大于固定資產投資。由這一發(fā)現(xiàn)可以推斷，企業(yè)投資偏好將會是研發(fā)稅收優(yōu)惠影響企業(yè)投資的作用環(huán)節(jié)之一。為此，本文特意區(qū)分了投資性收益和主營收益，將這兩種營業(yè)利潤率作為異質性反應變量。最后一個盈利性指標是扣除非經(jīng)常損益之后的凈利潤與企業(yè)年內平均凈資產的比率（以下簡稱扣非凈資產收益率），以從資產收益角度反映企業(yè)盈利能力是否存在特殊影響。

WW指數(shù)和MS指數(shù)構造中均考慮了杠桿率，同時，杠桿率也是Carreira和Silva（2010）發(fā)現(xiàn)的能夠直接反映企業(yè)融資約束程度的核心變量之一。因此，除了將年內的利息凈利潤比（即企業(yè)利息支出與扣非凈利潤的比率）作為異質性反應變量，還將企業(yè)杠桿率的變動情況作為異質性反應變量加以考慮，具體是企業(yè)本年末相對于上年末的杠桿變動率ΔLEV。

資產類變量是WW指標、MS指標和SA指標的核心因素，并且，Hadlock和Pierce（2010）發(fā)現(xiàn)當SA指標中引入公司資產規(guī)模后與WW指標具有了高度相關性。除了將年末企業(yè)各類型資產規(guī)模作為被解釋變量，考慮到資產增長率也是我國高新技術企業(yè)資格認定過程中評價企業(yè)成長性的核心指標，將企業(yè)當年的流動資產和非流動資產增長率ΔLS及ΔNS也作為反應變量，以檢驗獲得減免企業(yè)相對于未獲得減免企業(yè)是否存在顯著差異。

WW指數(shù)還考慮了行業(yè)和企業(yè)的銷售增長。這一思路不僅均有加速器理論和融資約束理論的特征，同時，中國研發(fā)稅收減免的制度安排和政策設計可能使這一變量具有重要意義。研發(fā)稅收減免對企業(yè)設置了嚴格的研發(fā)活動的門檻條件和持續(xù)性要求。以高新技術企業(yè)為例，具體包括當年研發(fā)人員占職工總數(shù)和學歷結構、三年內研發(fā)費用占銷售收入比重、年度高新技術產品（服務）收入占企業(yè)總收入比重、是否具有自主知識產權等。為此，這里也將企業(yè)營收規(guī)模、企業(yè)人員規(guī)模、勞動要素支付作為反應變量檢驗其是否會對資產規(guī)模產生異質性反應。

四、實證結果與分析

表3報告了回歸結果。是否可以獲得減免的Probit模型回歸結果證實了研發(fā)稅收減免與企業(yè)資產規(guī)模之間顯著存在互為因果關系，并且三種資產變量回歸模型中的F檢驗結果均能夠發(fā)現(xiàn)存在不可觀測選擇效應，這說明采用本文估計程序的必要性。為節(jié)省篇幅，表3省略了Probit?OLS?Probit回歸結果，僅報告了最后一步的OLS回歸結果。由表3基準部分的回歸結果看，絕大多數(shù)具有顯著相關性。具體而言，過往一年曾獲得研發(fā)稅收減免對當期資產規(guī)模會有顯著為正的影響。企業(yè)人員規(guī)模越大、成立時間越長，相應的資產規(guī)模也會越大。勞動要素報酬支付水平越高，企業(yè)營收規(guī)模越大，相應的企業(yè)各類型資產規(guī)模也會越大。非經(jīng)常性損益營收比與各類型資產呈正相關意味著企業(yè)資產規(guī)模越大，投資性收益能力也越強；而營業(yè)扣除非凈利潤率與各類型資產規(guī)模的負相關則說明主營業(yè)務的盈利能力隨資產規(guī)模的擴張而遞減?？鄢莾糍Y產收益率反映了單位資產的報酬率，杠桿變動率衡量的是負債/資產比的年內變化，因此這二者與各類型資產規(guī)模均呈反比。非流動資產增長率不僅與年末總資產呈顯著正相關，同時也和非流動資產規(guī)模與流動資產規(guī)模正相關。

表3 包含選擇效應和劑量反應的內生處理效應模型估計結果

續(xù)表 3 包含選擇效應和劑量反應的內生處理效應模型估計結果

不僅如此，表3中劑量變量的系數(shù)估計值在三種類型資產回歸模型中均為正，并均在1%水平上顯著，減免劑量產生了具有統(tǒng)計顯著性的資產規(guī)模影響，這說明減免率越大，越能夠緩解企業(yè)融資約束。進一步，放松模型（2）中劑量變量的一次函數(shù)設置，將模型（2）中均值差分形式的減免劑量異質性反應變量替換為三次多項式函數(shù)變量，分別表示為和重新展開回歸。回歸結果不僅與表3結果高度一致，而且三種類型資產規(guī)?；貧w模型中均顯著存在三次函數(shù)趨勢。圖1至圖2以企業(yè)總資產規(guī)模為例，分別報告了減免劑量的資產規(guī)模異質性反應函數(shù)及其邊際反應函數(shù)。圖1顯示，隨減免劑量的變化，研發(fā)稅收減免對企業(yè)總資產規(guī)模的劑量異質性反應為0.2?0.4之間，總體呈鮮明的三次函數(shù)趨勢。圖2報告了減免劑量的資產規(guī)模邊際反應函數(shù)。呈倒U形的趨勢說明，研發(fā)稅收減免劑量的加大對企業(yè)投資（以企業(yè)資產規(guī)模的一階導數(shù)函數(shù)表示）呈先上升后下降的影響，這說明研發(fā)稅收減免程度對企業(yè)投資的影響存在一個門檻值?？傮w上看，研發(fā)稅收減免程度（即減免劑量）會產生三次函數(shù)類型的資產規(guī)模變化趨勢，從而使企業(yè)融資約束呈現(xiàn)非線性特征，這證實了研究假說一。

圖1 減免劑量的資產規(guī)模反應函數(shù)

圖2 減免劑量的資產規(guī)模邊際反應函數(shù)

同時，實證結果也證實了研究假說三。表3結果表明，減免會通過勞動要素報酬、人員規(guī)模和當期盈利能力對資產規(guī)模產生負面影響，這預示著研發(fā)稅收減免對企業(yè)融資約束的惡化。三種資產類型回歸模型中，勞動要素報酬規(guī)模，即全年計提的工資獎金對數(shù)的反應系數(shù)估計值均顯著為負，這說明研發(fā)稅收減免企業(yè)存在顯著的勞動報酬制約資產規(guī)模擴張的負面影響。不僅如此，在非流動資產回歸模型中，企業(yè)人員規(guī)模反應系數(shù)的估計值還具有顯著為負的統(tǒng)計顯著性。這說明，從勞動要素使用的廣度（擴張企業(yè)勞動力數(shù)量）和深度（加大勞動要素支付，特別是高素質、高技術勞動力的使用）看，獲得稅收減免的企業(yè)都存在勞動要素投入對企業(yè)資產規(guī)模（特別是非流動資產）有顯著的負面影響。從機制角度看，企業(yè)研發(fā)過程中不可避免地會擴大使用勞動規(guī)模、更多使用高素質、高技能勞動力，這一因素既幫助企業(yè)實現(xiàn)研發(fā)稅收減免的政策要求，促進企業(yè)獲得稅收減免（模型（1）的Probit回歸結果可以佐證這一點），同時又因為占用了企業(yè)自有資金而制約了企業(yè)的投資和資產規(guī)模。因此，上述實證結論預示著研發(fā)稅收減免也會通過勞動要素對企業(yè)融資約束產生負面影響。

同樣具有統(tǒng)計顯著為負影響的機制還包括企業(yè)當期的盈利性?；貧w結果顯示，三種資產回歸模型中，分別反映主營業(yè)務收益和投資性收益的扣非凈利潤率和非經(jīng)常損益凈利潤之比這二者的反應系數(shù)估計值均為負數(shù)。不僅如此，在非流動資產回歸模型中，凈資產扣除非收益率的反應系數(shù)估計值也為負。上述結果說明，相對于未獲得稅收減免的企業(yè)，獲得研發(fā)稅收減免的企業(yè)會因企業(yè)當期的盈利性（凈利潤與營收規(guī)模之比）制約企業(yè)資產規(guī)模擴張。從深層次原因看，由于加速器效應的存在，企業(yè)研發(fā)產生的營收規(guī)模擴張帶動了企業(yè)資產規(guī)模的擴張，這進而又將緩解企業(yè)融資約束。但是，企業(yè)研發(fā)帶來的當期凈利潤增長可能滯后于企業(yè)營收規(guī)模和資產規(guī)模的擴張，這不僅使當期的盈利出現(xiàn)下降，而且，這種相對盈利能力的下降又會因為減少企業(yè)自有資金而惡化企業(yè)的融資約束。

五、結論與啟示

在創(chuàng)新驅動發(fā)展這一大背景下，本文基于融資約束理論的分析框架，吸收并使用前沿視角和觀點，根據(jù)資產規(guī)模是決定企業(yè)融資約束程度的最為基礎的“強內生變量”這一思路，將資產規(guī)模作為融資約束的代理變量，實證研究了研發(fā)稅收減免的相應影響及其作用機制。最重要的發(fā)現(xiàn)在于，研發(fā)稅收減免通過杠桿變動率、流動和非流動資產增長率對企業(yè)資產規(guī)模擴張產生正向激勵作用，緩解了企業(yè)融資約束。不僅如此，研發(fā)稅收減免率還產生了三次多項式函數(shù)類型的資產規(guī)模變化趨勢。但是，研發(fā)稅收減免也通過企業(yè)勞動要素報酬和人員規(guī)模，以及企業(yè)當期盈利能力（以凈利潤與營收規(guī)模之比表示）對資產規(guī)模擴張和企業(yè)投資產生了負面影響。這是現(xiàn)有研究中尚未發(fā)現(xiàn)的理論觀點和作用機制。

本文對研發(fā)稅收減免政策的改革與完善提供了有益啟示。研究結果證實了研發(fā)稅收減免產生了企業(yè)資產規(guī)模擴張方面的顯著影響，從而也預示了總體上研發(fā)稅收減免具有緩解企業(yè)融資約束和激勵企業(yè)投資的作用。但是，研究也發(fā)現(xiàn)了研發(fā)稅收減免產生負面影響的若干變量，典型如減免通過勞動要素支付和勞動力規(guī)模，以及企業(yè)當期盈利能力（凈利潤與營收規(guī)模之比）對資產規(guī)模擴張產生具有統(tǒng)計顯著性的負面影響。上述結論除了為近年來我國研發(fā)費用加計扣除政策和高新技術企業(yè)認定管理的改革提供了證據(jù)支持之外，也提出了一些補充。包括合理降低對企業(yè)研發(fā)投入、過程和產出的要求，特別是與研發(fā)人力投入，包括勞動力數(shù)量、勞動要素報酬支付相“掛鉤”的相關條件，以及進一步擴大研發(fā)人力投入中可減免的范圍和比例；降低企業(yè)研發(fā)風險和不確定性，給予企業(yè)更大的反應空間和調整時間；在保證認定與審核的真實、準確基礎上，通過優(yōu)化認定與審核程序，完善認定與審核服務，降低企業(yè)的遵從成本。