增值稅稅率下調對制造業(yè)企業(yè)研發(fā)投入的影響研究

葉苗苗（副教授）（湖南理工學(xué)院經(jīng)濟與管理學(xué)院 湖南岳陽(yáng) 414006）

作為實(shí)體經(jīng)濟研發(fā)創(chuàng )新的主體，制造業(yè)的研發(fā)投資已成為我國經(jīng)濟增長(cháng)的微觀(guān)動(dòng)力之一。近年來(lái)，我國制造業(yè)企業(yè)研發(fā)經(jīng)費支出與國內生產(chǎn)總值之比持續平穩增長(cháng)，投入強度增長(cháng)率由2016 的1.01%穩步提升到2021 年的1.46%（國家統計局，2022）。國內學(xué)者通常將其歸因于經(jīng)濟增長(cháng)方式的轉變（劉新同，2007）、政府的扶持（張玉等，2017）、市場(chǎng)競爭的推動(dòng)（沈弋等，2016）、實(shí)體資產(chǎn)配置的作用（張嘉望等，2020）、現代成本動(dòng)因（李華等，2021）等多種因素。而實(shí)際上，企業(yè)盈利能力下降，也是驅使企業(yè)加強研發(fā)的原因之一。2016—2019年，各類(lèi)制造業(yè)企業(yè)披露的合計利潤總額分別為62 397.6億元、66 511.1億元、56 964.5億元、51 903.9 億元（國家統計局，2022）。從總體上看，制造業(yè)企業(yè)利潤總額在經(jīng)歷2017 年增長(cháng)后呈現連續下滑的態(tài)勢。在企業(yè)利潤總額不穩定以及實(shí)體經(jīng)濟增速下滑的壓力下，制造業(yè)企業(yè)通常會(huì )選擇加大創(chuàng )新研發(fā)投入以實(shí)現技術(shù)進(jìn)步。理論上，研發(fā)投資帶來(lái)的技術(shù)、工藝或產(chǎn)品的創(chuàng )新迅速應用到業(yè)務(wù)流程中，一方面可以引導居民消費結構升級，另一方面可以產(chǎn)生出口效應（林左鳴和劉晴晴，2019），市場(chǎng)需求的增長(cháng)必然帶動(dòng)企業(yè)營(yíng)業(yè)收入和利潤的增長(cháng)。

然而，根據創(chuàng )新的外部性理論，企業(yè)在研發(fā)過(guò)程中會(huì )面臨市場(chǎng)失靈、研發(fā)失敗、技術(shù)外溢、私人收益低于公共收益等諸多現實(shí)風(fēng)險，導致企業(yè)對研發(fā)投資活動(dòng)持謹慎態(tài)度，主客觀(guān)負面因素平滑了企業(yè)研發(fā)投入的積極性。尤其是當企業(yè)資金受到融資約束時(shí)，企業(yè)會(huì )將有限的資金用于正常的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，從而對研發(fā)活動(dòng)產(chǎn)生替代效應，擠壓資金需求巨大的研發(fā)投資活動(dòng)。資金困境成為企業(yè)消極研發(fā)的重要因素。

作為企業(yè)創(chuàng )新活動(dòng)的根源，研發(fā)資金投入的規模和強度在很大程度上決定了技術(shù)創(chuàng )新能力的提高程度，以及研發(fā)的技術(shù)和產(chǎn)品是否能夠產(chǎn)生效益。為了緩解企業(yè)研發(fā)資金瓶頸，激勵企業(yè)的創(chuàng )新研發(fā)活力，政府出臺了一系列稅收優(yōu)惠政策，如2009年實(shí)施的生產(chǎn)型增值稅轉為消費型增值稅政策、2014年推廣的固定資產(chǎn)加速折舊政策等。劉行等（2019）、李昊洋等（2017）分別以此為研究視角，檢驗有差別的稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響。但是，鮮有關(guān)于增值稅稅率調整的普惠性?xún)?yōu)惠政策的研究文獻?；诖?，本文以2018年和2019年增值稅稅率下調為切入點(diǎn)，結合企業(yè)的研發(fā)戰略，探討普惠性的稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響效應，為研究稅制改革提供補充性的經(jīng)驗證據。

本文的貢獻主要在于：第一，在現有的有差別的稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)研發(fā)投入的影響研究基礎上，從增值稅稅率下調的視角研究普惠性稅收規制的作用，拓展了制造業(yè)企業(yè)研發(fā)投入驅動(dòng)因素制度層面的研究；
第二，對稅收政策這一現代治理的重要正式規制手段與企業(yè)研發(fā)投入之間的邏輯機理進(jìn)行系統性闡釋?zhuān)迩辶嗽鲋刀惗惵式档褪峭ㄟ^(guò)“投資補貼效應”和“融資成本效應”兩條路徑促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入的規制效應；
第三，稅收優(yōu)惠政策對實(shí)施不同研發(fā)戰略企業(yè)的研發(fā)投入的影響效應存在異質(zhì)性，從研發(fā)戰略角度進(jìn)一步深化了對研發(fā)投入力度加大動(dòng)機的理解，對于我國制造業(yè)企業(yè)創(chuàng )新機制的完善具有重要的實(shí)踐意義。

（一）稅收優(yōu)惠與企業(yè)研發(fā)投入。按照福利經(jīng)濟學(xué)理論，在資本市場(chǎng)不完全競爭條件下，政府干預廣泛存在于企業(yè)的各項經(jīng)濟活動(dòng)中以改變資源的初始分配狀態(tài)。稅收優(yōu)惠可以理解為企業(yè)獲得的一項社會(huì )福利，在微觀(guān)層面，稅收優(yōu)惠對企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的最直接福利主要體現為增加企業(yè)內部現金持有水平和降低企業(yè)研發(fā)資金融資成本，二者共同激勵企業(yè)研發(fā)動(dòng)力，增加研發(fā)資金的投入。

一方面，資金是企業(yè)開(kāi)展研究與開(kāi)發(fā)活動(dòng)的基本要素，也是企業(yè)研發(fā)能否成功的重要動(dòng)因。企業(yè)從初始研發(fā)到實(shí)現商業(yè)價(jià)值具有回收周期長(cháng)、資金需求量大的特征，如從準備研發(fā)實(shí)驗室、采購研發(fā)物資、聘請研發(fā)人員、申請專(zhuān)利等研發(fā)成果到商業(yè)化為企業(yè)收入都依賴(lài)于資金的支持，如果資金中斷，就會(huì )導致研發(fā)失敗等非效率投資。因此，當企業(yè)有更充足的資金流時(shí)，流入到研發(fā)項目中的資金也隨之增加，其創(chuàng )新活動(dòng)將更有保障。稅收優(yōu)惠在本質(zhì)上可以通過(guò)減少企業(yè)的稅收負擔進(jìn)而為創(chuàng )新活動(dòng)提供資金支持。比如，在增值稅稅率為17%、教育費附加和城市維護建設稅稅率合計為10%的情境下，制造業(yè)的當期應納增值稅額為170萬(wàn)元，當增值稅稅率下降為16%時(shí)，制造業(yè)的當期應納增值稅額為160 萬(wàn)元（170 萬(wàn)元/17%×16%），即增值稅稅率每下降1個(gè)百分點(diǎn)，企業(yè)可以節約5.9%（10萬(wàn)元/170萬(wàn)元）的資金，同時(shí)，企業(yè)負擔的城建稅和教育費附加也相應減少資金支出0.59%（5.9%×10%）?？傮w上，增值稅稅率下調增加了企業(yè)內部現金流使用的彈性，給企業(yè)釋放了一部分研發(fā)活動(dòng)資金，通過(guò)緩解融資約束提升企業(yè)的研發(fā)投入能力，形成增值稅稅率下調的投資補貼效應。

另一方面，稅收優(yōu)惠還可以間接降低企業(yè)研發(fā)資金的融資成本。假定企業(yè)研發(fā)投資總額為I，資金分別源自企業(yè)積累、債務(wù)融資和股權融資渠道，單位融資成本分別為C1、C2、C3，三者的權重分別為U1、U2、U3，在不存在通貨膨脹的情境下，則企業(yè)研發(fā)投入資金的融資成本為：C=I×（C1×U1+C2×U2+C3×U3）。

由于內源性資金使用不受外部借貸環(huán)境的制約，企業(yè)在增加研發(fā)投入時(shí)，其融資成本低于外部融資成本。如前所述，稅收優(yōu)惠能夠為企業(yè)提供一定的內部資金，因而，在研發(fā)投資總量不變的情況下，內源資金投資的增加適當會(huì )減少外源資金的使用，并且內源資金的單位融資成本C1小于外源資金的單位融資成本C2、C3。通過(guò)分析，稅收優(yōu)惠總體可以減少對研發(fā)投資的外部資金需求，降低研發(fā)活動(dòng)的融資成本，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)的研發(fā)投入意愿，形成增值稅稅率下調的融資成本效應。

綜合增值稅稅率下降的“投資補貼效應”與“融資成本效應”，本文提出如下假設：

H1：增值稅稅率下降能夠顯著(zhù)提升企業(yè)研發(fā)投入水平。

（二）企業(yè)研發(fā)戰略的調節效應。資金實(shí)力與研發(fā)戰略是影響企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的兩項重要因素。稅收優(yōu)惠為企業(yè)研發(fā)活動(dòng)提供了資金加持效應，企業(yè)能否充分運用該部分資金投入研發(fā)活動(dòng)還取決于公司的研究與開(kāi)發(fā)戰略。研發(fā)戰略是企業(yè)開(kāi)展研發(fā)創(chuàng )新活動(dòng)的整體性謀略?；跇I(yè)務(wù)層戰略的理論框架，綜合考量管理層風(fēng)險承受能力的強弱，公司戰略可以分為進(jìn)取型、防守型、分析型三種類(lèi)型（Benner 和Tushman，2002）。按照研發(fā)創(chuàng )新強度的不同，企業(yè)研發(fā)戰略主要分為進(jìn)取型研發(fā)戰略和保守型研發(fā)戰略（倫蕊，2020），不同類(lèi)型的研發(fā)戰略對稅收政策的反應存在異質(zhì)性。

公司戰略類(lèi)型實(shí)質(zhì)上影射了管理層的經(jīng)營(yíng)理念和個(gè)人偏好，并直接反映在企業(yè)的具體研發(fā)決策上。通常情況下，規避風(fēng)險的管理層會(huì )選擇和執行防守型或分析型研發(fā)戰略，很少會(huì )因增值稅稅率的降低而增加企業(yè)現金投入到研發(fā)活動(dòng)中。但是研發(fā)創(chuàng )新一旦成功，則會(huì )為企業(yè)構建長(cháng)期核心優(yōu)勢，獲得超額回報，受股權和薪酬激勵的冒險型管理層往往傾向于支持和執行進(jìn)取型研發(fā)戰略，即使在嚴重缺乏自有資金的情形下，也會(huì )增加研發(fā)投入力度，形成研發(fā)投資交疊效應。由此本文提出以下假設：

H2：進(jìn)取型研發(fā)戰略能充分發(fā)揮稅收優(yōu)惠對企業(yè)研發(fā)投入的激勵效應，而采取保守型研發(fā)戰略的企業(yè)，稅收優(yōu)惠并不會(huì )對企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生促進(jìn)作用。

（一）樣本選擇與數據來(lái)源。本文以2009－2019 年滬深A 股制造業(yè)上市公司為初始樣本，企業(yè)的微觀(guān)數據主要源自Wind 數據庫以及上市公司發(fā)布的財務(wù)報告。為了保證回歸分析的可靠，本文剔除ST 和PT 的公司樣本以及變量數據缺失的樣本，最終獲得15 518個(gè)符合要求的樣本觀(guān)測值。為緩解極值可能導致的結果偏差，本文對所有的連續變量進(jìn)行雙向1%的縮尾處理。

（二）變量定義。

1.被解釋變量：企業(yè)研發(fā)投入。按照會(huì )計要素確認和計量的要求，企業(yè)當年發(fā)生的研發(fā)投入總額，分別列支于利潤表中的“研發(fā)費用”項目、資產(chǎn)負債表中的“研發(fā)支出”和“無(wú)形資產(chǎn)”項目。因此，研發(fā)投入（RD）可以定義為企業(yè)當年發(fā)生的研發(fā)費用、增加的研發(fā)支出與當年增加的無(wú)形資產(chǎn)之和與當年年末總資產(chǎn)的比例。同時(shí)，借鑒李昊洋等（2017）的研究，在穩健性檢驗中采用研發(fā)費用支出占企業(yè)當年營(yíng)業(yè)收入的比例（RDI）作為研發(fā)投入的代理變量。

2.解釋變量：（1）增值稅稅率。企業(yè)在財務(wù)報告中沒(méi)有披露實(shí)際負擔增值稅額的會(huì )計信息，按照各種方法估計的增值稅有效稅率有偏。因此，為度量增值稅稅率變動(dòng)的影響，我們按照稅務(wù)總局公布的增值稅名義稅率設置了VATR 變量。2009－2017 年，VATR 為17%。2018 年5 月1日開(kāi)始，我國制造業(yè)等行業(yè)增值稅稅率由17%降至16%，2018 年前4 個(gè)月賦予權重1/3，后8 個(gè)月賦予權重2/3，則2018 年VATR 為16.33%（17%×1/3+16%×2/3=16.33%）。2019 年4 月1 日，制造業(yè)等行業(yè)增值稅稅率由16%降至13%，2019年前3個(gè)月賦予權重1/4，后9個(gè)月賦予權重3/4，則2019 年VATR 為13.75%（16%×1/4+13%×3/4=13.75%）。（2）企業(yè)研發(fā)戰略。制造業(yè)企業(yè)結合自身稟賦條件，在綜合考量研發(fā)活動(dòng)的風(fēng)險性與收益性因素后，制定各具特色的進(jìn)取型研發(fā)戰略或保守型研發(fā)戰略。當企業(yè)持續提升研發(fā)強度達到一定程度后，才能構筑差異化競爭優(yōu)勢。借鑒倫蕊等（2020）的研究，當企業(yè)研發(fā)強度超過(guò)5.2%門(mén)限閾值時(shí)，判斷為進(jìn)取型研發(fā)戰略，否則為保守型研發(fā)戰略。

3.控制變量。主要參考王孝松等（2021）、唐曼萍等（2019）、于博等（2017）、潘雄鋒等（2020）的研究，選擇企業(yè)規模、總資產(chǎn)凈利潤率、資產(chǎn)負債率、賬面市值比、企業(yè)成長(cháng)性、第一大股東持股比例、董事人數、獨董比率、產(chǎn)權性質(zhì)等作為控制變量。

本文主要變量定義見(jiàn)表1。

表1 變量定義與說(shuō)明

（三）模型構建。為了檢驗增值稅稅率改革對企業(yè)研發(fā)投入的影響，本文建立以下固定效應模型：

其中，被解釋變量RDi，t為公司i 在t 年的研發(fā)投入規模，VATRi，t為公司i 在t 年的名義增值稅稅率，∑α2Control?si，t表示一系列可能直接影響RDi，t的控制變量。λFIRM、λYEAR分別反映公司和年份的固定效應。α和ε分別表示系數值和誤差項。

為了有效緩解增值稅稅率可能存在的內生性問(wèn)題，借鑒申廣軍等（2016）的研究，本文以2018年增值稅稅率調整的政策性外生沖擊為基礎，構建制造業(yè)增值稅名義稅率的工具變量，以識別減稅與企業(yè)研發(fā)行為之間的因果關(guān)系，設定方程如下：

其中，Zi，t表示工具變量，為增值稅稅率改革的虛擬變量與當期增值稅稅率的乘積（Zi，t=Reform*VATRt），如果企業(yè)受2018年和2019年增值稅稅率改革影響，則Reform=1，反之，則Reform=0。VATRt表示t 年制造業(yè)的增值稅稅率，不受企業(yè)行為的影響。η為工具變量的系數。

為了檢驗不同企業(yè)的研發(fā)戰略對稅收優(yōu)惠政策的反應差異，本文引入了研發(fā)戰略與增值稅稅率的交叉項，建立以下模型：

其中，RDSi，t為企業(yè)研發(fā)戰略的虛擬變量，如果企業(yè)實(shí)施進(jìn)取型研發(fā)戰略，則RDSi，t=1，反之，則RDSi，t=0。

（一）描述性統計。主要變量的描述統計結果如表2所示。企業(yè)研發(fā)投入（RD）的最大值為0.276，最小值為0，說(shuō)明制造業(yè)企業(yè)之間的研發(fā)投入力度差距較大。解釋變量增值稅稅率（VATR）的最大值為0.17，最小值為0.138，說(shuō)明增值稅稅率的波動(dòng)可能會(huì )影響企業(yè)的研發(fā)投入強度?？倶颖局薪忉屪兞科髽I(yè)研發(fā)戰略（RDS）的標準差0.423 遠遠大于平均值0.234，說(shuō)明實(shí)施進(jìn)取型研發(fā)戰略和保守型研發(fā)戰略的企業(yè)在研發(fā)投資規模上的表現不同，從側面進(jìn)一步印證了不同的研發(fā)戰略對增值稅改革的反應程度不同，導致企業(yè)研發(fā)投資效應存在異質(zhì)性。

表2 變量的描述性統計

（二）增值稅稅率下降影響企業(yè)研發(fā)投資的回歸分析。本文利用STATA 16 軟件，采用OLS 方法對模型（1）進(jìn)行雙向固定效應回歸分析，回歸結果如表3所示。結果顯示，增值稅稅率每降低一個(gè)百分點(diǎn)，RD提高0.143個(gè)百分點(diǎn)，RDI提高0.148個(gè)百分點(diǎn)，平均而言，增值稅稅率降低1%，研發(fā)支出率增加0.145%。增值稅名義稅率與研發(fā)支出率的系數分別在1%和5%的水平上顯著(zhù)為負，具有統計顯著(zhù)性?；貧w的結果和已有的文獻研究結論一致，即增值稅稅率下降能夠激勵企業(yè)投資（申廣軍等，2016；
聶輝華等，2009）。

表3 模型（1）基準回歸結果

（三）工具變量分析。為了證明增值稅稅率降低政策調整確實(shí)能激勵企業(yè)研發(fā)投資，引入VATR 的工具變量Zi，t，對模型（2）進(jìn)行2SLS回歸，第一、第二階段的回歸結果如表4所示。

表4 工具變量基準回歸結果

PanelA 報告了第一階段的回歸結果。工具變量（Zi，t）的系數反映政策調整之后增值稅稅率的下降幅度，被解釋變量（RD）和替代變量（RDI）的系數都為-0.120，并且在1%的水平上顯著(zhù)為負，說(shuō)明政策調整前增值稅稅負越重，政策調整的減負效果越明顯?；貧w結果同時(shí)顯示，工具變量的第一階段的F 統計量為645.35，由此判定工具變量的設定是有效的。

PanelB報告了第二階段的回歸結果。與固定效應模型相比，VATR 對RD、RDI 的影響在方向上和顯著(zhù)性上都相同，但增值稅稅率（VATR）的系數的絕對值大幅度增加，增值稅稅率（VATR）降低一個(gè)百分點(diǎn)，RD 提高0.41 個(gè)百分點(diǎn)，RDI提高0.64個(gè)百分點(diǎn)，說(shuō)明潛在的內生性問(wèn)題可能導致減稅的作用被低估?？傮w而言，與固定效應模型相比，減稅對研發(fā)支出的強度和規模效應都顯著(zhù)增加，從而證明了假設1，增值稅稅率與企業(yè)研發(fā)投入負相關(guān)，說(shuō)明減稅的宏觀(guān)政策工具對于微觀(guān)企業(yè)的研發(fā)投資產(chǎn)生了明顯效應。

（四）增值稅稅率、研發(fā)戰略與研發(fā)投入的回歸分析。下頁(yè)表5 全樣本列是對模型（3）使用雙向固定效應回歸的結果。增值稅稅率（VATR）和研發(fā)戰略（RDS）對研發(fā)投入（RD）的回歸系數分別為-0.110和0.021，T值分別為-10.10和5.96，都在1%的水平上顯著(zhù)。

增值稅稅率（VATR）與研發(fā)戰略（RDS）交叉項的回歸系數為-0.060，T 值為-2.73，在5%的水平上顯著(zhù)為負?；貧w結果驗證了企業(yè)研發(fā)戰略（RDS）在增值稅稅率（VATR）下降對企業(yè)研發(fā)投資（RD）的影響中存在1.4%的間接效應，回歸結果證實(shí)了假設2成立。在增值稅稅率（VATR）對企業(yè)研發(fā)投資（RD）的全部影響中，絕大部分影響是通過(guò)增值稅稅率下降直接對企業(yè)研發(fā)支出產(chǎn)生的效應，有小部分影響是通過(guò)公司戰略作為中介傳遞產(chǎn)生的間接效應。

間接效應的計算過(guò)程如下：首先，模型（1）的系數α1（T=-13.87）在1%的水平上顯著(zhù)，說(shuō)明可以進(jìn)入第二步檢驗；
其次，模型（3）的系數β1（T=-10.10）和β2（T=5.96）均在1%的水平上顯著(zhù)，說(shuō)明間接效應明顯，接著(zhù)可以直接對模型（3）中系數β3的顯著(zhù)性進(jìn)行檢驗；
再次，模型（3）中系數β3（T=-2.73）在5%的水平上顯著(zhù)，說(shuō)明直接效應也顯著(zhù)；
最后，由于模型（3）β1*β2=（-0.110）×0.021=-0.002，β1*β2和β3的符號都為負號，說(shuō)明企業(yè)研發(fā)戰略（RDS）在增值稅稅率（VATR）改革對企業(yè)研發(fā)投入（RD）的影響中存在間接效應，該間接效應占總效應的比例為（β1*β2）/α1=（-0.002）/（-0.143）=1.4%。

（五）異質(zhì)性分析。研發(fā)階段不同，每項研發(fā)創(chuàng )新活動(dòng)的特征也會(huì )各不相同，企業(yè)會(huì )采取不同的研發(fā)戰略，這些戰略通常是企業(yè)管理層對經(jīng)濟形勢理性預期的結果。然而，根據有限理性理論假說(shuō)，面對復雜的投資環(huán)境，公司管理層容易受信息不對稱(chēng)、薪酬激勵、個(gè)人閱歷、經(jīng)驗、知識背景以及聲譽(yù)等多維度的影響，對研發(fā)支出偏好不同，實(shí)施進(jìn)取型研發(fā)戰略或其他戰略。本文借鑒倫蕊（2020）及林煜恩等（2019）的做法，將樣本企業(yè)的研發(fā)戰略按照研發(fā)強度劃分為進(jìn)取組和非進(jìn)取組，然后對劃分后的進(jìn)取組和非進(jìn)取組樣本進(jìn)行分組回歸分析。從表5 可以看出，第（2）列和第（3）列展示了該分組回歸的結果。分組后，兩組的估計系數分別在5%和1%的統計水平上顯著(zhù)，但是實(shí)施進(jìn)取研發(fā)戰略企業(yè)的增值稅稅率（VATR）估計系數的絕對值遠大于非進(jìn)取組的估計系數的絕對值?；貧w結果顯示，增值稅稅率（VATR）每下降1%，實(shí)施進(jìn)取研發(fā)戰略企業(yè)的研發(fā)支出率會(huì )提升0.22%，而非進(jìn)取組的研發(fā)支出率會(huì )提升0.10%。以上結果說(shuō)明，研發(fā)項目的推進(jìn)和開(kāi)展不僅會(huì )受增值稅稅率變動(dòng)等政策工具的影響，還取決于公司制定的研發(fā)戰略，采取進(jìn)取型研發(fā)戰略的公司對增值稅稅率下降的政策反應更加強烈，研發(fā)支出力度更大?；貧w結果進(jìn)一步證實(shí)了假設2。

表5 模型（3）及研發(fā)戰略分組的回歸結果

（六）穩健性檢驗。為了解決增值稅稅率下調政策優(yōu)惠與企業(yè)研發(fā)投入之間可能存在的內生性問(wèn)題，保證研究結論的可靠性，本部分依次采用替換核心被解釋變量、樣本選擇偏差檢驗、剔除其他政策沖擊的影響以及最大似然法等方法，進(jìn)行穩健性檢驗。

1.替換核心被解釋變量。對被解釋變量（RD）使用其他指標（RDI）進(jìn)行替換。上頁(yè)表3 最后一列是對模型1 的被解釋變量替換后的回歸結果。增值稅稅率（VATR）對研發(fā)投資（RDI）的回歸系數為-0.148，T 值為-2.36，在5%的水平上顯著(zhù)為負，計量分析的結果與變量替換前的結果基本一致，合理解釋了本文研究結論的穩健性。

2.樣本選擇偏差檢驗。先進(jìn)制造企業(yè)IPO之后的創(chuàng )新投入會(huì )顯著(zhù)增加（賈玉輝等，2020），而增值稅稅率下降優(yōu)惠政策可以有效減少企業(yè)的稅費資金流出?；谘邪l(fā)投資補貼效應最大化的目標訴求，某些企業(yè)選擇在2018 年5 月1日增值稅稅率下調以后首次公開(kāi)發(fā)行股票，上述樣本違背了隨機性原則，為了保證計量結果的穩健性，將2018 年和2019 年IPO 的樣本予以剔除。下頁(yè)表6 第（1）列剔除了2018年以后IPO的制造業(yè)企業(yè)樣本，回歸結果依舊顯著(zhù)。

3.剔除其他政策沖擊的影響。在2009—2019 年這一時(shí)間跨度內，除了稅收優(yōu)惠政策會(huì )對企業(yè)研發(fā)投入水平產(chǎn)生影響以外，其他政策沖擊同樣會(huì )干擾估計結果的準確性。本文基于2012年1月1日開(kāi)始“營(yíng)改增”至2016年5月1 日全面實(shí)施“營(yíng)改增”這一外生沖擊進(jìn)行檢驗評估，刪除2012—2016 年的樣本數據進(jìn)行回歸。如下頁(yè)表6 第（2）列所示，增值稅稅率變動(dòng)與企業(yè)研發(fā)投入水平同樣呈現顯著(zhù)的負相關(guān)關(guān)系。

4.最大似然法。在上述回歸中，本文主要采用OLS 回歸和2SLS工具變量的估計方法，評估增值稅稅率下降對企業(yè)研發(fā)投入的影響。為了提高估計的準確性，進(jìn)一步采用對弱工具變量更不敏感的最大似然法（LIML）進(jìn)行穩健性檢驗。下頁(yè)表6第（3）列顯示，增值稅稅率對研發(fā)投資的回歸系數依然為負，進(jìn)一步佐證了增值稅稅率下降對企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)效應穩健存在。

表6 穩健性檢驗結果

本文以2009—2019 年滬深A 股制造業(yè)上市公司為樣本，以企業(yè)研發(fā)資金投入為視角，分析增值稅稅率下降的經(jīng)濟后果，并進(jìn)一步檢驗上市公司的研發(fā)戰略作為中間變量對增值稅稅率下降與企業(yè)研發(fā)投入關(guān)系的影響。在進(jìn)行實(shí)證研究后得到如下結論與啟示：

第一，增值稅稅率降低顯著(zhù)提升了企業(yè)研發(fā)資金投入的規模。進(jìn)一步，我們檢驗增值稅稅率變革影響企業(yè)研發(fā)投入的路徑，發(fā)現增值稅稅率調整主要通過(guò)“投資補貼效應”和“融資成本效應”兩條路徑，促進(jìn)了企業(yè)研發(fā)創(chuàng )新。

第二，增值稅稅率降低對企業(yè)研發(fā)投入的部分影響是通過(guò)企業(yè)研發(fā)戰略作為中介變量傳遞形成的。企業(yè)管理層應意識到增值稅制度對微觀(guān)企業(yè)研發(fā)投入的影響效力。一方面，企業(yè)管理層可以通過(guò)合理利用增值稅優(yōu)惠為企業(yè)帶來(lái)的資金資源，為企業(yè)研發(fā)投入提供供給補貼；
另一方面，在合理配置增值稅稅率下降給企業(yè)研發(fā)項目帶來(lái)資金的同時(shí)，應確保企業(yè)有效減少融資成本，并以企業(yè)的研發(fā)戰略為媒介，最終促使稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)研發(fā)創(chuàng )新活動(dòng)產(chǎn)生正向疊加效應。

第三，本文的研究檢驗了稅收優(yōu)惠對企業(yè)研發(fā)投資的影響，既有助于政策制定者堅持稅制改革的方向以及制定具體的增值稅減稅方案，也有助于企業(yè)合理利用稅制改革的紅利研發(fā)創(chuàng )新。但是，在研究過(guò)程中僅考慮了研發(fā)戰略間接效應的影響，而研發(fā)戰略又受公司管理層及企業(yè)內外多重因素的影響，因此，在后續研究中，還要綜合企業(yè)層面和公司管理層等異質(zhì)性因素，就稅收優(yōu)惠對企業(yè)研發(fā)投資的影響進(jìn)行持續評價(jià)和修正。