融资约束、R&D税收优惠政策与研发投入
——基于战略性新兴产业的实证研究

■/田中禾 王丽茗

融资约束、R&D税收优惠政策与研发投入
——基于战略性新兴产业的实证研究

■/田中禾 王丽茗

以2009年—2014年战略性新兴产业107家上市公司为研究样本，采用PVAR模型对融资约束、R&D税收优惠政策与研发投入的关系进行了实证研究。结果表明：融资约束有利于R&D税收优惠政策发挥效用，同时R&D税收优惠政策对于研发投入具有激励作用；融资约束制约了企业的研发投入且随着研发投入水平的增强，融资约束程度也越高。通过格兰杰因果检验可知，融资约束、R&D税收优惠政策与研发投入三者之间存在单项的因果关系。

融资约束 R&D税收优惠政策 研发投入

一、研究背景及意义

在全面深化改革的深水区、攻坚期与瓶颈期，为了加快转变经济发展方式、推动产业结构调整，我国将发展战略性新兴产业作为推动经济又好又快发展的重要突破口。对于战略性新兴产业而言，只有依靠科技创新，加大研发投入力度才能保证其在高压的竞争环境下持续健康的发展。但是，研发投入具有投资周期长、收益不确定、风险高等特点，而且目前我国的股市低迷，企业难以通过增发股票的形式为研发投入提供资金。此外，银企双方信息不对称的现象比较严重，使得企业通过银行融资的方式获取资金也步履维艰。因此，仅靠市场力量无法使企业研发投入达到最优状态，这时政府采取相关促进措施就显得至关重要。税收激励与政府直接资助是最常用的激励方式，也就是说，政府可以通过税收激励的方式，给予纳税对象一定的税收减免，通过采购或政府补贴的方式直接给予企业在研发方面的资金支持。目前，国内外学者倾向于研究政府补贴与研发投入之间的关系，而本文通过对R&D税收优惠政策对研发投入的影响进行实证研究，以期为政府制定相关税收激励政策提供政策依据。

战略性新兴产业的R&D不仅与R&D税收优惠政策有关，也与产业所处的融资约束环境密切相关。FHP（1988）将融资约束定义为：在不完善的资本市场条件下，由于内外部融资成本存在差异，使企业倾向于使用融资成本低的内部融资，外部融资受到限制，企业难以融到持续的资金从而制约其发展。目前，关于融资约束、R&D税收优惠政策与研发投入三者之间的关系很少有学者研究，究其原因是三者之间两两相互影响，具有内生性，传统的面板分析无法剔除三者之间的动态影响。

因此，本文采用PVAR模型对融资约束、R&D税收优惠与研发投入的关系进行实证研究，该模型的优势在于综合了面板数据与时间序列的特点，避免了内生性的影响。并且，本文在实证研究的基础上，进一步分析了融资约束、R&D税收优惠政策与研发投入之间的内生因果关系，进而提出实现战略性新兴产业持续健康发展的一些相关政策建议。

二、理论基础与研究假设

（一）融资约束与R&D税收优惠政策的关系

莫迪格利尼和米勒提出的MM理论（1958）开启了对融资理论的一个新的认识，该理论认为在完全的资本市场中企业内外部资金可以相互替代，企业内部的融资决策与投资决策的相关性不大，故项目所产生的资本边际成本几乎一致。然而，现实中并不存在完全的有效市场，对此，迈尔斯和马吉洛夫提出了优序融资理论（1984），根据优序融资理论，企业一般会优先选择融资成本较低的内源融资，加之现实资本市场由于存在代理问题等因素，使得企业大多不愿公开研发信息以防其技术成果被窃取，从而降低研发信息披露的质量，诸如这样的一些信息不对称的问题，给外源融资增加了难度。当企业内部资金不足外部资金又无法持续供给的情况下导致融资约束的产生，一些好的研发项目就会被放弃。而如果政府对企业的研发给予一定的税收优惠，就会弱化企业的融资约束，从而提高企业从事R&D的资金投入，使得一些风险较大，周期较长的好的研发项目得以实现；同时，政府给予企业政策支持在一定程度上是对企业研发能力的认可，政策支持的溢出效应能吸引更多的外部投资，从而缓解企业的融资现状。但是，另一方面，如果企业的融资约束过强，渠道过于狭窄，即便是政府对企业研发活动在税收上给予优惠，企业也很可能会将R&D税收优惠政策所节省的资金用于其它风险低且能使企业获得较大收益的项目上。因此，融资约束程度过高，反而会降低企业从事R&D活动的可能性。基于以上分析，本文提出：

假设1：R&D税收优惠政策力度越大，越能缓解融资约束程度。但是融资约束的程度同时也对R&D税收优惠政策的效果产生影响，融资约束程度过强，R&D税收优惠政策效果反而会减弱。

（二）融资约束与研发投入的关系

关于融资约束与研发投入的关系很多学者都做了相关研究。谢家智、刘思亚等（2014）基于121个城市的12400家企业数据实证研究，结果显示：政企双重身份的企业高管对企业研发投资具有消极影响，并且强化融资约束对企业研发投资具有消极影响。李长青等（2015）基于异质企业的视角对8万多组企业绿色技术含量数据进行验证，得出结论：融资约束在研发投入对绿色技术的效果上起调节作用，且仅在私有控股企业与非污染密集企业中作用显著。徐莲，王玉东（2015）利用第一批创业板上市前后的企业数据研究发现企业初始登录创业板，融资约束对研发投入强度有促进，随着上市公司的时间越长融资约束对研发投入强度的正向作用越明显。基于国内外相关文献，本文提出以下观点：根据信息不对称理论，管理者在了解企业研发需求、获取研发相关信息等方面相较投资者更有优势，而研发活动相较于一般投资活动信息不对称程度更深，归因于以下两点：一是企业研发本质是为了提高自身的竞争力，故为了保持其本身的独特性，研发项目在企业内部甚至市场都很难找到相关参照对象，导致投资者难以准确地获得关于研发项目回收期、收益与风险等相关指标；二是基于对研发成果的保护，研发产生的实际投入、产出等信息无法通过一个直观的数据显示出来。基于以上特征，企业对研发投入的贴水相较于普通投资更多，且银行在贷款时偏向于以固定资产为主的实物为抵押，对于研发这一类的无形资产放贷支持力度也不大。因此，企业的研发投入很容易受到融资约束的影响，且随着融资约束程度的加强，企业从外部获取资金的成本越高，将可能导致资金链断裂对研发活动产生致命的影响，导致投资者对研发投入活动更加谨慎。基于以上分析，本文提出：

假设2：融资约束对研发投入产生影响，融资约束程度越高，研发投入力度越低；同时，随着研发投入水平的升高融资约束程度也越高。

（三）R&D税收优惠政策与研发投入的关系

关于促进研发投入的支持政策国内外学者都做了大量的研究，普遍认同的两种方式是财政补贴和税收优惠。财政补贴通过研发费用补贴手段支持企业的研发活动；税收优惠通过加计扣除、税率优惠等方式间接影响企业的研发投入。Lokshin和Mohnen（2007）对荷兰企业R&D税收优惠政策的激励效果进行实证研究发现，该政策的实施有效的降低了企业的研发成本。刘怡、戴晨（2008）先从理论上分析了财税工具对研发活动的影响机制，之后测算出了新旧两种企业所得税法下的B指数，最后运用实证分析得出税收优惠比政府补贴有更强的激励作用。Dirk Czarnitzki（2011）研究了近3500家企业研发税收抵免对研发投入的影响得出结论，受到研发税收抵免的企业相对来说具有更明显的优势，故研发税收抵免对研发投入具有一定的促进作用。王玺等（2015）以高新技术企业4年的数据为样本结果显示，税收优惠政策每增加1单位对内部研发支出增长产生投入端的直接引导作用为0.74单位。综上可知，相对于政府补贴，税收优惠以一种事后奖励的方式更为长期、高效地扶持企业的研发活动，能够有效避免政府失灵的产生，因而普遍被各国政府所采用。R&D税收优惠政策的实施最直接的效果是降低了企业研发的成本，从而激活了企业研发投入的动力，使企业能够积极参与研发活动，促进了企业研发投入。同时，企业加大研发投入的目的是为了增加利润，税收优惠政策常以税收抵免的方式进行激励，更大的研发投入力度就意味着更多的R&D税收优惠。基于以上分析，本文提出：

假设3：R&D税收优惠政策对研发投入产生影响，税收优惠政策力度越大越能促进研发投入；同时，随着研发投入水平的升高R&D税收优惠政策效果也越明显。

三、实证研究设计

（一）样本选择和数据来源

战略性新兴产业是指知识技术密集、成长潜力大，对未来经济社会具有引领作用的一类企业的总称，其研发投资活动具有代表性，能够为其它企业提供参考。因此本文筛选出截止2014年12月31日A股上市的107家战略性新兴产业企业为研究样本，研究区间为2009年—2014年，并按照以下原则逐次对其样本进行剔除：第一，2009年以后上市的战略性新兴产业；第二，没有对研发投入进行披露的样本；第三，2009年—2014年利润总额、所得税费用小于0的公司；第四，剔除总资产缺失、利息保障倍数缺失、资产负债率大于1的观测值；第五，剔除金融类上市公司；第六，剔除ST、PT等特殊样本（包括财务报告附表中披露发生重大变故的企业）；第七，剔除重要解释变量缺失的样本，最后得到样本数642个。同时，为了降低样本的离群值影响，对样本数据在1%分位上采用Winsorize处理，数据来源于wind、国泰安数据库以及上市公司年报。

（二）分析变量

1.融资约束程度。国内外学者对融资约束程度的度量主要有两种方法，一种是单一指标；另一种是综合指标法。单一指标法多采用资产总额、净利润、利息保障倍数等作为评价融资约束程度的指标；综合指标法是采用多个指标构造融资约束指数来衡量融资约束程度。本文在借鉴况学文等（2010）的研究模型基础上，先将每年的样本数据按照公司规模的大小进行排列，排在前33%的为低融资约束组，后33%的为高融资约束组，并构造低融资约束组为0，高融资约束组为1的二元离散变量，然后利用Logistic回归，从企业偿债能力、盈利能力以及投资价值的角度选取流动比率（lr）、净资产收益率（roe）和资产负债率（lev）、托宾q值（q）共四个指标构造融资约束指数进行分析。表1结果显示四个指标的系数均显著，进而预测整个方程显著，故可以用方程的拟合值（fc）来估计每家企业的融资约束程度。

表1 对融资约束程度的l o g i t回归结果

2.R&D税收优惠政策。各国政府采取的税收优惠政策的种类有很多，最常用的两种是税前抵免和税收抵免。根据阅读文献资料发现，对于R&D税收优惠强度的测量大多数学者都借鉴了Warda（1996）建立的B-index模型。本文也借鉴B-index模型进行研究，该模型的实际含义是企业消耗了研发投入成本以及相应所得税成本之后的企业成本，简而言之就是剔除了不同国家或地区税率差异之后的企业税后成本。B-index模型计算公式为：

其中，ATC指企业研发投资每投入一单位扣除税收优惠后的净成本，r指企业法定所得税税率，B指数越大说明R&D的税后成本越高，税收激励的效果越不明显，X指税前扣除率。X值的计算参考OECD（经合组织）不同种类研发投入支出占总研发投入支出比值的平均值得出（具体参照表2）。由于B指数反应结果与税收优惠成反比关系，为了方便后续研究本文使用1-B指数来评价R&D税收优惠强度，1-B越大说明R&D税收优惠强度越大。

表2 税前扣除率X的计算值

3.研发投入。企业为了提升自身的竞争力进行研发投资活动，研发投入的目的是为了提高经济效益，最终提高企业的营业收入，参考众多文献资料本文采取相对指标法加之考虑到研发活动周期长的因素，本期研发投入不会立即对营业收入产生效果，故用研发投入/上一期营业收入来衡量。相关数据通过搜集年报数据以及董事会报告获得。

（三）PVAR模型构建

由于研发投资活动中税收优惠政策的传导，研发投入产生效果并最终作用于营业收入都需要一定的时间，由前面部分的分析可知，融资约束、R&D税收优惠政策与研发投入间的关系可能是交互的，并不仅仅是单向的相关关系，因此研究时应该考虑自身以及其他变量滞后的影响，并且由于各个地区的税收优惠政策有所差异可能会对数据的结果造成影响，故本文采用PVAR方法来建立模型，该模型既考虑了时间效应又考虑了个体效应，能够较好的反应三者之间的关系，模型的具体公式如下：

yit=（fc、taxp、rd）是融资约束的拟合值（fc）、R&D税收优惠政策（taxp）、研发投入（rd）构成的3×1的面板向量，i代表企业，t代表年份，α0代表截距常系数向量，γ为3×3的系数矩阵为各期yit滞后项的加总，k为滞后阶数，βi是3×1的个体固定效应向量，χi是3×1的时间效应向量，εit为独立同分布的随机扰动项。

四、实证与结果分析

（一）变量平稳性检验

如果变量是不存在协整关系的非平稳变量，就会导致对结果进行分析时产生“伪回归”现象，降低研究结果的准确性，故应首先检验变量的平稳性。本文采用LLC和IPS两种方法来检验变量的平稳性，结果（参见表3）显示，2009年—2014年融资约束（fc）、R&D税收优惠政策（taxp）与研发投入（rd）均是平稳的。

表3 平稳性检验

（二）描述性统计

由表4可知，拟合后的融资约束指数（fc）的均值为0.4852，标准差为0.3681，最大值为0.9999，最小值为0.0004，融资约束指数越接近于1说明融资约束程度越高，由数据分析可知企业间的融资约束程度差距很大。R&D税收优惠政策（taxp）的均值为0.0957，标准差为0.0309；研发投入（rd）均值为0.0278，标准差为0.0327。

表4 描述性统计分析

（三）滞后阶数的选择

对于PAAR模型来说滞后阶数的确定是其重要环节，选取滞后阶数时一方面要考虑足够大的滞后阶数以保证模型能较好的反应变量间的动态关系，另一方面滞后阶数太大会导致模型所估计的参数过多从而降低模型的自由度，因此本文从AIC、BIC、HQIC三个准则来选取模型的滞后阶数，为了谨慎期间选取了滞后四阶来考虑。

表5 滞后阶数估计

由表5可知，滞后一阶的AIC、BIC、HQIC均小于其他滞后阶，故选择滞后一阶来进行模型估计比较合理。

（四）GMM估计结果

表6 G M M估计结果

由表6可知，战略性新兴产业企业滞后一阶的融资约束程度对当期融资约束的系数为0.4177，两者呈显著的正相关关系；滞后一阶的税收优惠政策对当期融资约束的系数为-1.2310，两者为负相关关系但不显著；滞后一阶的研发投入对当期融资约束的系数为0.1880，两者为正相关关系但不显著。战略性新兴产业企业滞后一阶融资约束对当期R&D税收优惠政策的系数为0.5237，两者呈显著的正相关关系；滞后一阶的税收优惠政策对当期税收优惠政策的系数为0.2768，两者呈显著的正相关关系；滞后一阶的研发投入对当期税收优惠政策的系数为0.0203，两者为正相关关系但不显著。战略性新兴产业企业滞后一阶的融资约束程度对当期研发投入的系数为-0.9072，两者呈显著的负相关关系；滞后一阶的税收优惠政策对当期研发投入的系数为0.8067，两者呈显著的正相关关系；滞后一阶的研发投入对当期研发投入的系数为0.3701，两者呈显著的正相关关系。

综上所述，首先，税收优惠对融资约束产生负向影响但不显著，融资约束对税收优惠产生显著的正向影响，假设1并没有得到验证，也就是说税收优惠政策虽然在一定程度上减缓了企业的融资约束，但其效果并不显著，究其原因，可能是一方面由于融资约束程度较高的企业，更容易得到政府的税收优惠政策；另一方面，企业的融资约束程度过高，反而减少了得到政府税收优惠政策的可能性，这两种结果的相互抵销，使得其效果不太明显；其次，融资约束对研发投入显著负相关，研发投入对融资约束正相关但不显著，假设2部分得到验证，也就是说，融资约束程度越高，企业对研发投入的力度越低；此外，虽然从长期来看，较大的研发投入会提高产品或技术的研发成功的可能性，从而有可能改善企业的融资约束程度，但在短期内并不能改善企业的融资约束程度。另外，税收优惠政策对研发投入显著正相关，即上期的税收优惠增加1%，企业的研发成本便降低1%，可使企业增加0.7067%左右的研发投入。研发投入对税收优惠产生正相关关系但不显著，假设3部分得到验证，也就是说，政府对企业的研发赋予的税收优惠政策对企业加大研发投入起到了显著的激励作用；但是，另一方面，企业加大研发投入并不能提高得到政府税收优惠政策的可能性，其原因可能是政府在选定税收优惠政策的优惠对象时，考虑更多的是诸如企业的经营现状等因素。

（五）格兰杰因果检验

本文还采用了PVAR面板格兰杰因果检验法，从另一个角度解释了融资约束、税收优惠政策与研发投入之间的因果关系，实证结果表明融资约束、税收优惠政策与研发投入存在单向因果关系（参见表7）。

具体地讲，融资约束是税收优惠政策的格兰杰原因，融资约束程度增强会限制税收优惠政策的实行效果，同时，融资约束也是研发投入的格兰杰原因，融资约束程度越高的企业对研发的投入程度越低；税收优惠政策也是研发投入的格兰杰原因，所以恰当的税收优惠政策会激励企业增加研发投入。

表7 面板格兰杰因果检验结果

五、结论与对策建议

通过运用PVAR模型并基于战略性新兴产业企业2009年——2014年的面板数据对融资约束、R&D税收优惠政策以及研发投入三者之间关系进行分析检验，结果表明：融资约束、税收优惠政策与研发投入存在单向因果关系，而且得到了两个重要的结果，第一，企业的融资约束程度越高，对研发投入的力度越低；第二，也是本文最重要的结论，即政府对企业的研发所实施的税收优惠政策对企业加大研发投入起到了显著的激励作用。这说明，要想加大战略性新兴企业的研发力度，政府要在制定政策时全面衡量融资约束、税收优惠政策以及研发投入三者之间的关系，充分利用税收优惠政策刺激企业加大研发投入，同时还要通过其它途径缓解企业的融资约束，来促进企业加大研发投入，使得税收优惠政策能够将其效用达到更佳。

基于以上的分析结果，为了完善促进战略性新兴产业的研发投入，激励企业积极展开研发活动，本文提出了以下建议：第一，政府应调整税收优惠方向，加大对研发过程的税收激励，目前我国研发税收政策的优惠对象主要是已获得研发收益的企业，即侧重于对研发成果转化的优惠，而对于前期实验、测试等研发过程的实际激励意义不大。前期研发投入环节直接影响着企业日后能否顺利进入到生产和销售环节，因此，税收优惠的侧重点应逐步从研发成果向研发过程转变；第二，缓解融资约束有利于促进战略性新兴产业研发与科技投入，战略性新兴产业应加强对管理层人员的监督并制定相关的项目评价体系，使研发资金能够得到合理的利用，进而缓解融资约束。

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◇作者信息：兰州大学管理学院教授 兰州大学管理学院硕士研究生，研究方向：财务管理

◇责任编辑：刘小梅

◇责任校对：刘小梅

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：1004-6070（2017）04-0022-07