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      政府稅收激勵(lì)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響

      2023-05-30 06:20:31陳和黃依婷楊永聰梁曉儀
      關(guān)鍵詞:企業(yè)創(chuàng)新數(shù)字化轉(zhuǎn)型

      陳和 黃依婷 楊永聰 梁曉儀

      關(guān)鍵詞:稅收激勵(lì);固定資產(chǎn)加速折舊政策;數(shù)字化轉(zhuǎn)型;企業(yè)創(chuàng)新

      一、引言

      當(dāng)前,迅猛發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)推動(dòng)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深度融合,數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為驅(qū)動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要引擎。十九屆五中全會(huì)明確提出了要“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”?!丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》(國發(fā)〔2021〕29號(hào))更是將數(shù)字化轉(zhuǎn)型上升為國家發(fā)展戰(zhàn)略,明確指出推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化需要依托企業(yè)來實(shí)現(xiàn)。2020年,新冠肺炎疫情導(dǎo)致許多國家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)嚴(yán)重衰退,而數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的企業(yè)遭受疫情沖擊的負(fù)向影響較小,甚至出現(xiàn)逆勢(shì)增長。由此可見,數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是應(yīng)對(duì)外部不確定性的關(guān)鍵策略,還是企業(yè)提質(zhì)降本增效的重要舉措,更能賦能中國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。因此,企業(yè)作為微觀經(jīng)濟(jì)主體,應(yīng)牢牢把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì),加快搭建數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心架構(gòu),推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      依據(jù)埃森哲最新發(fā)布的《2021中國企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)研究》,2021年轉(zhuǎn)型成效顯著的中國企業(yè)僅有16%,表明盡管已有部分企業(yè)抓住了轉(zhuǎn)型窗口期,將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為發(fā)展戰(zhàn)略核心,但卻少有企業(yè)能夠駛?cè)霐?shù)字化快車道,實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效。其主要原因可歸結(jié)為以下三個(gè)方面:一是缺乏前沿的技術(shù)支撐和必要的硬件配置致使創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的模式難以維繼,同時(shí)在沒有相應(yīng)補(bǔ)償激勵(lì)的情況下,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的外部性特征將會(huì)致使數(shù)字化轉(zhuǎn)型陷入“低水平均衡”陷阱;二是轉(zhuǎn)型初期投入成本高昂,而市場在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期所存在的摩擦,致使金融資源配置失當(dāng),無法覆蓋企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入與風(fēng)險(xiǎn);三是較長的“成本—收益”失衡的陣痛期大大降低企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上的主觀能動(dòng)性。由此可見,我國市場機(jī)制的不盡完善掣肘了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。那么,為了更好地引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的變革與重構(gòu),政府的稅收政策工具作為撬動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要杠桿之一(陳玥卓等,2021),勢(shì)必要發(fā)揮其重要的調(diào)控作用。政府通過稅收激勵(lì)加大對(duì)企業(yè)的扶持力度,減輕企業(yè)的稅收負(fù)擔(dān)、提高對(duì)企業(yè)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)的分擔(dān)程度(馮海波和劉勝,2017),激勵(lì)企業(yè)開拓?cái)?shù)字技術(shù)前沿領(lǐng)域,推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,對(duì)實(shí)現(xiàn)“數(shù)字中國”戰(zhàn)略目標(biāo)具有重要意義。

      為克服市場失靈并驅(qū)動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展,近年來我國出臺(tái)了不少稅收激勵(lì)政策和政府補(bǔ)貼政策。相比具有選擇性、差異性特征的政府補(bǔ)貼,具有“事前激勵(lì)”特征的稅收激勵(lì)政策所能覆蓋的范圍更為廣泛,是政府激勵(lì)企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要政策工具。在眾多的稅收優(yōu)惠政策中,固定資產(chǎn)加速折舊政策是一種間接稅收優(yōu)惠政策,雖然不影響整體稅負(fù),但是減輕了企業(yè)前期的稅負(fù)壓力,有助于幫助企業(yè)打破資源邊界以及解決投資不足問題,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造積極條件。因此,固定資產(chǎn)加速折舊政策理應(yīng)能較好助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一方面,固定資產(chǎn)加速折舊政策通過“前期計(jì)提較多折舊,后期計(jì)提較少折舊”的方式在企業(yè)購置資產(chǎn)早期以加速折舊扣除企業(yè)應(yīng)納稅額,即增加了前期的稅后利潤,加快了資金回流,優(yōu)化了企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況,激勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入、進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新,為數(shù)字化轉(zhuǎn)型夯實(shí)硬件匹配基礎(chǔ)。另一方面,受固定資產(chǎn)加速折舊政策支持的企業(yè)能傳遞出受政府“扶持認(rèn)證”的利好信號(hào)(曹越和陳文瑞,2017;范文林和胡明生,2020;鄧峰和楊國歌,2021),使得企業(yè)在資本市場上備受青睞,從而降低企業(yè)融資成本、緩解其融資約束,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供資金支持。但值得注意的是,固定資產(chǎn)加速折舊政策可能并沒有明顯提升企業(yè)進(jìn)行突破性創(chuàng)新的意愿,甚至?xí)T發(fā)企業(yè)的“迎合”行為,扭曲企業(yè)創(chuàng)新的軌跡。由此可見,現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于固定資產(chǎn)加速折舊政策與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因果邏輯與作用機(jī)制的研究并不充分,有必要對(duì)固定資產(chǎn)加速折舊政策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型二者間的關(guān)系進(jìn)行深入研究,為探索適配企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的高效的稅收激勵(lì)政策提供參考與建議。

      文章可能的邊際貢獻(xiàn)在于:第一,研究固定資產(chǎn)加速折舊政策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系,從微觀主體視角拓展對(duì)稅收工具的認(rèn)識(shí),豐富了政府稅收工具在引導(dǎo)微觀企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的研究;第二,從“緩解融資約束與降低財(cái)務(wù)費(fèi)用”“加大研發(fā)投入與提高創(chuàng)新產(chǎn)出”兩個(gè)機(jī)制出發(fā),為探索適配企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政府稅收工具提供了新視角;第三,從企業(yè)成長性、行業(yè)競爭程度、地區(qū)市場化程度等角度出發(fā),多維度解讀固定資產(chǎn)加速折舊政策影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的異質(zhì)性,為充分闡述固定資產(chǎn)加速折舊政策驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供根植中國本土邏輯的證據(jù)。

      二、政策背景與研究假說

      (一)政策背景

      為驅(qū)動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展,財(cái)政部和稅務(wù)總局于2014年10月發(fā)布了《關(guān)于完善固定資產(chǎn)加速折舊企業(yè)所得稅政策的通知》(財(cái)稅〔2014〕75號(hào))。通知允許生物藥品制造業(yè),專用設(shè)備制造業(yè),鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè),計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè),儀器儀表制造業(yè),信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)6個(gè)試點(diǎn)行業(yè)的企業(yè)可縮短折舊年限或加速折舊新購進(jìn)的固定資產(chǎn)。財(cái)政部和稅務(wù)總局于2015年9月進(jìn)一步完善固定資產(chǎn)加速折舊企業(yè)所得稅政策,發(fā)布《關(guān)于進(jìn)一步完善固定資產(chǎn)加速折舊企業(yè)所得稅政策的通知》(財(cái)稅〔2015〕106號(hào)),允許輕工、紡織、機(jī)械、汽車4個(gè)領(lǐng)域重點(diǎn)行業(yè)的企業(yè)縮短折舊年限或加速折舊新購進(jìn)的固定資產(chǎn)。這兩項(xiàng)政策所覆蓋的6個(gè)重點(diǎn)行業(yè)、4個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域所有的固定資產(chǎn)均可縮短折舊年限或加速折舊,可以全方位提振企業(yè)創(chuàng)新意愿,幫助企業(yè)不斷增強(qiáng)轉(zhuǎn)型升級(jí)的動(dòng)力。

      (二)理論分析與研究假說

      在數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的實(shí)踐過程中,多數(shù)企業(yè)會(huì)出現(xiàn)轉(zhuǎn)型瓶頸,無法實(shí)現(xiàn)徹底的商業(yè)模式變革和數(shù)字化進(jìn)階。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一場系統(tǒng)性、持續(xù)性的變革創(chuàng)新,具有長周期(李輝和梁丹丹,2020)、信息不對(duì)稱、風(fēng)險(xiǎn)性大(Shepherdetal.,2017)、失敗率高以及正外部性(涂心語和嚴(yán)曉玲,2022)等特征,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中存在市場失靈現(xiàn)象,將抑制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī),此時(shí)就需要政府發(fā)揮其“有形之手”的作用,通過實(shí)施相應(yīng)激勵(lì)政策,激勵(lì)并指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化變革。本文以2014年和2015年的固定資產(chǎn)加速折舊政策作為準(zhǔn)實(shí)驗(yàn),對(duì)稅收激勵(lì)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型二者之間的關(guān)系進(jìn)行研究。我們認(rèn)為,固定資產(chǎn)加速折舊政策能夠激勵(lì)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,具體表現(xiàn)為:第一,固定資產(chǎn)加速折舊政策具有政策靶向性,能夠鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行投資,從而為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了較好的技術(shù)支持與硬件支撐。在固定資產(chǎn)加速折舊政策實(shí)施后,企業(yè)可以通過購置新固定資產(chǎn)的方式相應(yīng)減少所得稅費(fèi)用,這就相當(dāng)于企業(yè)獲得了一筆短期“無息貸款”(劉行等,2019),緩解了其內(nèi)源性融資約束,使得企業(yè)能夠?qū)⒏嗟馁Y金投向研發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新,從而為數(shù)字化深度轉(zhuǎn)型提供技術(shù)支持和必要的硬件支撐。第二,固定資產(chǎn)加速折舊政策本身所具有的信號(hào)傳遞作用能夠幫助企業(yè)降低融資成本、緩解外部融資約束,激勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入與提升創(chuàng)新產(chǎn)出,甚至是數(shù)字化轉(zhuǎn)型?;诖?,本文從“財(cái)務(wù)優(yōu)化”和“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”兩個(gè)維度出發(fā),探討固定資產(chǎn)加速折舊政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制。

      從財(cái)務(wù)狀況視角來看,固定資產(chǎn)加速折舊政策能傳遞積極信號(hào),降低企業(yè)融資成本和緩解企業(yè)融資約束,改善企業(yè)財(cái)務(wù)狀況,進(jìn)而為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供資金支持。首先,固定資產(chǎn)加速折舊政策能向外部投資者傳遞出企業(yè)“發(fā)展態(tài)勢(shì)強(qiáng)勁”“信譽(yù)良好”等吸引外部投資者進(jìn)入的積極信號(hào)(曹越和陳文瑞;2017),有利于吸引外部投資者對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供資金支持。其次,銀行信貸仍是緩解企業(yè)外部融資約束的主要渠道(張琦等,2021)。受固定資產(chǎn)加速折舊政策扶持的企業(yè)相當(dāng)于有了政府的信譽(yù)“背書”,使得銀行等金融機(jī)構(gòu)降低對(duì)企業(yè)的信貸門檻,因而企業(yè)更容易獲取信貸資源,緩解融資壓力,優(yōu)化企業(yè)財(cái)務(wù)狀況,為數(shù)字化轉(zhuǎn)型打下基礎(chǔ)。最后,固定資產(chǎn)加速折舊政策有助于企業(yè)嫁接政府資源促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。獲得固定資產(chǎn)加速折舊政策支持的企業(yè)更容易得到政府的青睞,企業(yè)通過與政府的良性互動(dòng),更容易接近政府資源(鄧峰和楊國歌,2021),從而減輕企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的資金壓力,改善財(cái)務(wù)狀況,從而為企業(yè)的生產(chǎn)發(fā)展?fàn)I造一個(gè)更為寬松的環(huán)境,使企業(yè)可以進(jìn)行一些如數(shù)字化轉(zhuǎn)型等關(guān)乎企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的高風(fēng)險(xiǎn)、高投入活動(dòng)。

      從創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)視角來看,固定資產(chǎn)加速折舊政策能夠推動(dòng)企業(yè)加大研發(fā)投入、促進(jìn)企業(yè)專利創(chuàng)新活動(dòng)的增長(王宗軍等,2019),從而營造有效的數(shù)字化創(chuàng)新環(huán)境,驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。首先,固定資產(chǎn)加速折舊政策變相降低了試點(diǎn)行業(yè)企業(yè)研發(fā)成本,相當(dāng)于直接充盈企業(yè)的現(xiàn)金流,緩解企業(yè)內(nèi)源性融資約束(童錦治等,2020),激勵(lì)企業(yè)增加研發(fā)投入和促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出。充足的研發(fā)投入是企業(yè)進(jìn)行數(shù)字技術(shù)變革的必要的投入要素(唐松等,2022),激發(fā)了試點(diǎn)行業(yè)企業(yè)不斷增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用和技術(shù)設(shè)備的數(shù)字化改造,驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時(shí),創(chuàng)新產(chǎn)出的提升為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型夯實(shí)硬件配置基底。隨著企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新“投入—產(chǎn)出”雙重維度的提升,企業(yè)更能夠明確自身科技水平的優(yōu)勢(shì)所在,并能夠清晰且快速地把握前沿科技方向,加強(qiáng)信息資源整合,用信息技術(shù)重塑和調(diào)整業(yè)務(wù)形態(tài),加快實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其次,政府的行政指導(dǎo)與固定資產(chǎn)加速折舊政策的信號(hào)傳遞功能所帶來的創(chuàng)新資源,能夠有效糾正企業(yè)管理者的短視行為,使之更加關(guān)注企業(yè)的成長性與未來戰(zhàn)略導(dǎo)向,對(duì)科技前沿的敏感度也隨之提升,從而將更多的資源轉(zhuǎn)移到長期的創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)中,促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出,增強(qiáng)數(shù)字化創(chuàng)新實(shí)力,為驅(qū)動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)支撐和必要的硬件配置,提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。綜合上述討論,本文提出以下假說:

      假說H1:固定資產(chǎn)加速折舊政策能顯著促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      假說H2:固定資產(chǎn)加速折舊政策通過“財(cái)務(wù)優(yōu)化”和“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”來促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      三、研究設(shè)計(jì)

      (一)數(shù)據(jù)來源與樣本選取

      本文以2011—2017年滬深A(yù)股上市公司為樣本,通過構(gòu)建兩期雙重差分模型,對(duì)2014年、2015年兩次公布的固定資產(chǎn)加速折舊政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響進(jìn)行考察。選擇該樣本區(qū)間的原因是2018年和2019年相繼擴(kuò)大了固定資產(chǎn)加速折舊政策的優(yōu)惠范圍。本文財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫,將CSMAR數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出數(shù)據(jù)與Wind數(shù)據(jù)庫比對(duì),若出現(xiàn)不一致情況則查閱公司年報(bào)進(jìn)行校正。本文對(duì)樣本進(jìn)行了以下處理:剔除金融保險(xiǎn)行業(yè)樣本、剔除數(shù)據(jù)缺失樣本、剔除企業(yè)上市年限小于1的樣本以及剔除ST、PT上市公司,對(duì)所有連續(xù)型變量進(jìn)行1%和99%分位數(shù)的縮尾處理。

      (二)模型設(shè)定

      1.基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定

      根據(jù)前文的理論分析,我們構(gòu)建如下DID模型對(duì)固定資產(chǎn)加速折舊政策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn):

      2.中介效應(yīng)模型設(shè)定

      我們借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)的研究,在基準(zhǔn)模型(1)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步設(shè)定如下中介效應(yīng)模型:

      傳統(tǒng)的中介效應(yīng)模型是由Baron等(1986)提出的逐步法,雖然溫忠麟和葉寶娟(2014)對(duì)其進(jìn)行了改良,但不少學(xué)者對(duì)此也存在質(zhì)疑(江艇,2022)。逐步法不可避免存在的問題是:當(dāng)中介效應(yīng)模型包含多個(gè)中介變量,第一類統(tǒng)計(jì)推斷錯(cuò)誤出現(xiàn)的概率較高,同時(shí)每個(gè)獨(dú)立方程并沒有考慮到方程之間的關(guān)聯(lián),故而導(dǎo)致估計(jì)偏差。因此,為了更加嚴(yán)格地探索固定資產(chǎn)加速折舊政策對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制,在對(duì)模型(1)-(3)進(jìn)行回歸估計(jì)的基礎(chǔ)上,我們進(jìn)一步構(gòu)建了經(jīng)非參數(shù)Bootstrapping方法調(diào)整估計(jì)偏差的結(jié)構(gòu)方程中介(間接)模型,從財(cái)務(wù)狀況優(yōu)化和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)兩個(gè)視角研究固定資產(chǎn)加速折舊政策影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介機(jī)制,從而進(jìn)一步剖析固定資產(chǎn)加速折舊政策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的因果邏輯。

      (三)變量設(shè)定

      1.被解釋變量

      數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(lnDT)。本文以《廣東金融學(xué)院·中國上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》公布的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻的對(duì)數(shù)化指標(biāo)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量指標(biāo)。廣東金融學(xué)院研究團(tuán)隊(duì)利用Python爬取滬深A(yù)股上市公司的年度報(bào)告文本,并通過JavaPDFbox庫提取數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞,將關(guān)鍵詞加總得到中國上市企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)。其中,關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞的選取,廣東金融學(xué)院研究團(tuán)隊(duì)將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型細(xì)分為“底層技術(shù)”和“實(shí)踐應(yīng)用”(見圖1)。為減少內(nèi)生性問題,我們將被解釋變量進(jìn)行滯后一期處理。

      2.核心解釋變量

      固定資產(chǎn)加速折舊政策(Pilotrt)。我們參照吳非和黎偉(2022)的研究,將屬于財(cái)稅〔2014〕75號(hào)文規(guī)定的6個(gè)重點(diǎn)行業(yè)的企業(yè)在2014年及之后Pilotrt取1,將屬于財(cái)稅〔2015〕106號(hào)文規(guī)定的4個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域的企業(yè)在2015年及之后Pilotrt取1,不在政策規(guī)定行業(yè)的企業(yè)以及政策實(shí)施前Pilotrt均取0。

      3.機(jī)制變量

      (1)財(cái)務(wù)狀況優(yōu)化。包括融資約束緩解(RFC)和財(cái)務(wù)費(fèi)用降低(RFE)。其中,我們對(duì)SA指數(shù)取絕對(duì)值后將其作為融資約束緩解(RFC)的表征變量;財(cái)務(wù)費(fèi)用降低(RFE)用經(jīng)過反向處理的凈財(cái)務(wù)費(fèi)用與總負(fù)債之比進(jìn)行衡量。(2)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。涵蓋研發(fā)投入(RD)和創(chuàng)新產(chǎn)出(lnpatent)。其中,以研發(fā)投入占營業(yè)收入比重來衡量企業(yè)的研發(fā)投入(RD);企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出(lnpatent)用企業(yè)專利申請(qǐng)的對(duì)數(shù)進(jìn)行衡量。為減少內(nèi)生性問題,將機(jī)制變量均進(jìn)行滯后一期處理。

      4.控制變量

      我們選取的控制變量(VCs)有:托賓Q值(TobinsQ,企業(yè)當(dāng)年市值與期末總資產(chǎn)的比值)、總資產(chǎn)報(bào)酬率(ROA,凈利潤與期末總資產(chǎn)的比值)、經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量(OCF,經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量與期初總資產(chǎn)的比值)、公司規(guī)模(SIZE,期末總資產(chǎn)取自然對(duì)數(shù))、營業(yè)收入增長率(GROW,當(dāng)年?duì)I業(yè)收入增長額與期初營業(yè)收入的比值)、公司年齡(AGE,企業(yè)成立年份到當(dāng)年的時(shí)間加1取對(duì)數(shù))、獨(dú)立董事占比(INDIR,當(dāng)年獨(dú)立董事人數(shù)占董事會(huì)人數(shù)比例),同時(shí)還控制了行業(yè)、年度和企業(yè)固定效應(yīng)等,并且在證券代碼層面進(jìn)行聚類分析。

      四、實(shí)證分析結(jié)果

      (一)描述性統(tǒng)計(jì)

      變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1??梢园l(fā)現(xiàn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(lnDT)的標(biāo)準(zhǔn)差為1.3451,這揭示了企業(yè)間數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平存在顯著差距。固定資產(chǎn)加速折舊政策的均值為0.2661,說明在樣本期間內(nèi)受固定資產(chǎn)加速折舊政策支持的企業(yè)總數(shù)僅占總樣本的26.61%。其他變量結(jié)果與現(xiàn)有文獻(xiàn)一致,不再贅述。

      (二)基準(zhǔn)回歸

      為考察固定資產(chǎn)加速折舊政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響,本文采用雙重差分法進(jìn)行回歸分析。表2前兩列為模型(1)的全樣本回歸結(jié)果,在同時(shí)考慮了時(shí)間固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)與企業(yè)固定效應(yīng)且在證券代碼層面進(jìn)行聚類后,無論是否控制變量,固定資產(chǎn)加速折舊政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響均在1%的水平上顯著為正,說明國家對(duì)特定行業(yè)的稅收激勵(lì)顯著促進(jìn)了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,這印證了假說H1。

      文章認(rèn)為,固定資產(chǎn)加速折舊政策具有較好的政策靶向性,該政策所釋放的稅收紅利能夠直接補(bǔ)充企業(yè)的研發(fā)資源,激勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入、進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新,夯實(shí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的硬件配置,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其次,固定資產(chǎn)加速折舊政策具有積極的信號(hào)傳遞作用,能夠使企業(yè)更容易受到外部投資者與銀行等金融機(jī)構(gòu)的青睞,能夠獲取更多的外部創(chuàng)新資源,從而驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      1.替換被解釋變量

      將被解釋變量替換為TD,即(數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總詞數(shù)/年報(bào)總詞數(shù))×1000。為了減少內(nèi)生性問題,將TD滯后一期再代入模型(1)進(jìn)行回歸?;貧w結(jié)果如表2的列(3)、(4)所示。可以看到Pilotrt的回歸估計(jì)系數(shù)依然在1%的水平上顯著為正,這表明基準(zhǔn)回歸的結(jié)果是穩(wěn)健的。

      2.排除早期政策可能存在的長期影響

      由于東北三省于2004年就實(shí)施了固定資產(chǎn)加速折舊政策,為了防止早期政策對(duì)實(shí)驗(yàn)的干擾,文章刪除屬于東北三省的企業(yè)樣本后再重新進(jìn)行回歸估計(jì),其估計(jì)結(jié)果如表2的列(5)、(6)所示,Pilotrt的回歸估計(jì)系數(shù)未發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化,說明基準(zhǔn)回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

      3.平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

      在運(yùn)用雙重差分法進(jìn)行回歸之前需要確保實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在政策發(fā)生前應(yīng)具有嚴(yán)格的平行趨勢(shì)。本文采用事件分析的方法,以t-1作為基期,對(duì)雙重差分法平行趨勢(shì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。圖2為各年度回歸系數(shù)與95%的置信區(qū)間,可以發(fā)現(xiàn)政策實(shí)施前的95%的置信區(qū)間均包含0,而在政策實(shí)施后系數(shù)均顯著為正且95%的置信區(qū)間不包含0,這表明平行趨勢(shì)假設(shè)得到驗(yàn)證。

      4.傾向得分匹配的雙重差分法

      固定資產(chǎn)加速折舊政策可能存在自選擇問題,因此我們參照趙燦和劉啟仁(2021)的研究,進(jìn)一步使用傾向得分匹配—雙重差分法(PSM—DID)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。我們采用的是有放回的近鄰匹配法進(jìn)行匹配。PSM模型中的相關(guān)預(yù)測變量為基準(zhǔn)回歸中的所有控制變量,利用Probit模型估計(jì)傾向匹配得分。1∶1近鄰匹配的平衡性檢驗(yàn)見表3的PanelA。所有匹配變量均顯著,而且所有配對(duì)變量的偏差絕對(duì)值均低于10%,t檢驗(yàn)顯示除TOBINQ和SIZE外,處理組和控制組在10%的置信水平上無顯著差異,說明平衡性檢驗(yàn)通過,樣本匹配效果較好。出于穩(wěn)健性考慮,我們還采用了1∶2和1∶3的近鄰匹配,回歸結(jié)果見表3的PanelB。Pilotrt的回歸估計(jì)系數(shù)均在1%的置信水平上顯著為正,這表明基準(zhǔn)回歸的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

      5.安慰劑檢驗(yàn)

      考慮到其他隨機(jī)因素可能會(huì)影響估計(jì)結(jié)果,我們借鑒王永進(jìn)和侯韞韜(2022)的做法,在所有實(shí)驗(yàn)?zāi)攴葜须S機(jī)產(chǎn)生一個(gè)事件發(fā)生時(shí)間,并且在所有企業(yè)中隨機(jī)產(chǎn)生一組處理組,重復(fù)500次隨機(jī)抽樣。其好處在于同時(shí)隨機(jī)選擇政策沖擊發(fā)生的時(shí)間與處理組,充分考慮到各種可能虛擬結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的差異,提高回歸結(jié)果的可信度。結(jié)果如圖3所示??梢园l(fā)現(xiàn),估計(jì)系數(shù)的分布及其相關(guān)的p值分布均在0附近,且大部分p值都大于0.1,表明安慰劑檢驗(yàn)通過,可以認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實(shí)是由固定資產(chǎn)加速折舊政策導(dǎo)致的,并非實(shí)驗(yàn)安排的偶然事件。

      五、機(jī)制檢驗(yàn)

      上文研究表明,固定資產(chǎn)加速折舊政策所釋放的稅收紅利能夠驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。下面本文將嘗試回答兩個(gè)問題:①固定資產(chǎn)加速折舊政策是否通過優(yōu)化企業(yè)財(cái)務(wù)狀況來助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?②固定資產(chǎn)加速折舊政策是否通過驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新來促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?下文將通過對(duì)這兩個(gè)問題的檢驗(yàn),進(jìn)一步剖析固定資產(chǎn)加速折舊政策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型二者之間的內(nèi)在聯(lián)系。

      我們對(duì)模型(2)-(3)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn),回歸結(jié)果如表4的PanelA所示。列(1)、(3)、(5)和(7)表明固定資產(chǎn)加速折舊政策的實(shí)施能夠顯著降低試點(diǎn)行業(yè)的企業(yè)的融資約束和財(cái)務(wù)費(fèi)用,以及激勵(lì)試點(diǎn)行業(yè)的企業(yè)加大研發(fā)投入和提升創(chuàng)新產(chǎn)出;列(2)、(4)、(6)和(8)可以看出,在控制固定資產(chǎn)加速折舊政策和其他影響因素的情況下,融資約束放松、財(cái)務(wù)費(fèi)用降低、研發(fā)投入增加和創(chuàng)新產(chǎn)出提升均顯著促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,且Pilotrt估計(jì)系數(shù)要小于模型(1)中Pilotrt估計(jì)系數(shù)。由此,不難發(fā)現(xiàn)融資約束放松、財(cái)務(wù)費(fèi)用降低、研發(fā)投入增加和創(chuàng)新產(chǎn)出提升是固定資產(chǎn)加速折舊政策影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介渠道。

      為更嚴(yán)格地驗(yàn)證固定資產(chǎn)加速折舊政策影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介路徑,本文采用了中介效應(yīng)(間接效應(yīng))的結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)一步進(jìn)行檢驗(yàn)。由于中介效應(yīng)的非線性分布特征,我們采用非參數(shù)Bootstrapping方法調(diào)整估計(jì)偏差(MacKinnonetal.,2004;劉春林和田玲,2021)。對(duì)此,表4的PanelB給出了相應(yīng)的實(shí)證結(jié)果。結(jié)果顯示:(1)直接效應(yīng)系數(shù)為25.7503%,置信區(qū)間(BCinterval95%)為[19.5977%33.6159%],不包含0,說明固定資產(chǎn)加速折舊政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接效應(yīng)顯著;(2)融資約束放松的中介效應(yīng)系數(shù)為0.8707%,置信區(qū)間(BCinterval95%)為[0.4481%1.4056%],不包含0,說明融資約束放松是固定資產(chǎn)加速折舊政策驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要機(jī)制;(3)財(cái)務(wù)費(fèi)用降低的中介效應(yīng)系數(shù)為1.0391%,置信區(qū)間(BCinterval95%)為[0.4534%1.5717%],不包含0,說明財(cái)務(wù)費(fèi)用降低是固定資產(chǎn)加速折舊政策驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要機(jī)制;(4)研發(fā)投入增加的中介效應(yīng)系數(shù)為13.6408%,置信區(qū)間(BCinterval95%)為[10.2727%16.5646%],不包含0,說明固定資產(chǎn)加速折舊政策確實(shí)能通過激勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入來驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型;(5)創(chuàng)新產(chǎn)出提升的中介效應(yīng)系數(shù)為10.6571%,置信區(qū)間(BCinterval95%)為[9.1012%12.7957%],不包含0,說明固定資產(chǎn)加速折舊政策確實(shí)能通過激勵(lì)企業(yè)提升創(chuàng)新產(chǎn)出來助推企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。以上分析進(jìn)一步說明,融資約束放松與財(cái)務(wù)費(fèi)用降低、研發(fā)投入增加和創(chuàng)新產(chǎn)出提升均為固定資產(chǎn)加速折舊政策影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介路徑。至此,固定資產(chǎn)加速折舊政策對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制得到全面的剖析,即假說H2得到驗(yàn)證:固定資產(chǎn)加速折舊政策的確通過改善企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和驅(qū)動(dòng)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新來助推企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      表4的證據(jù)表明,固定資產(chǎn)加速折舊政策所形成的稅收激勵(lì)將通過改善企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和驅(qū)動(dòng)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新來助推企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一方面,受到固定資產(chǎn)加速折舊政策支持的企業(yè)相當(dāng)于有了政府的“認(rèn)證”(曹越和陳文瑞,2017;范文林和胡明生,2020;鄧峰和楊國歌,2021),即受到固定資產(chǎn)加速折舊政策支持的企業(yè),能夠在市場中形成聲譽(yù),吸引外部投資者的進(jìn)入,同時(shí)也會(huì)降低銀行對(duì)企業(yè)的信貸門檻,從而降低企業(yè)融資成本、緩解企業(yè)融資約束、優(yōu)化企業(yè)財(cái)務(wù)狀況。另一方面,固定資產(chǎn)加速折舊政策直接降低企業(yè)研發(fā)成本,分散企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn),激勵(lì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新,同時(shí)固定資產(chǎn)加速折舊政策所具有的信號(hào)傳導(dǎo)機(jī)制,能夠?yàn)槠髽I(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入撬動(dòng)更多創(chuàng)新資源。企業(yè)的“財(cái)務(wù)優(yōu)化”和“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”能夠?yàn)槠髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一項(xiàng)系統(tǒng)工程夯實(shí)堅(jiān)實(shí)底基,使企業(yè)能進(jìn)一步探索數(shù)字前沿技術(shù),實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      六、進(jìn)一步討論:政策效果的異質(zhì)性分析

      為進(jìn)一步考察固定資產(chǎn)加速折舊政策的作用機(jī)理,我們根據(jù)企業(yè)成長屬性、行業(yè)競爭程度與地區(qū)市場化水平從企業(yè)、行業(yè)和地區(qū)三個(gè)維度來劃分樣本,引入特征虛擬變量,對(duì)模型(4)、(5)、和(6)進(jìn)行回歸檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

      其中,Grow為企業(yè)成長性啞變量,參照楊興全和張照南(2008)的研究,主營業(yè)務(wù)收入增長率高于中位數(shù)的企業(yè),Grow取1,否則為0。HHI為赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)啞變量,赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)低于行業(yè)年度中位數(shù)時(shí),HHI取值1,否則為0。Market為地區(qū)市場化水平啞變量,我們采用樊綱市場化指數(shù)進(jìn)行分類,若市場化指數(shù)大于當(dāng)年的中位數(shù),則定義1,否則為0。

      (一)企業(yè)成長性異質(zhì)性

      不同生命周期的企業(yè)所面臨的外部環(huán)境與其所采取的發(fā)展策略往往有所差異,而這些都是影響企業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要原因。根據(jù)表5的回歸結(jié)果,固定資產(chǎn)加速折舊政策與企業(yè)成長性的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正,表明固定資產(chǎn)加速折舊政策更能激勵(lì)成長性較高的企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型??赡艿慕忉寔碜云髽I(yè)生命周期理論,成長性較高的企業(yè)大多處于初創(chuàng)期與成長期,較高的融資約束使得企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為對(duì)固定資產(chǎn)加速折舊政策更加敏感;成長性較低的企業(yè)往往處于成熟期,該時(shí)期的企業(yè)較強(qiáng)的盈利能力保證其內(nèi)源性資金充足(劉詩源等,2020),因此,即使固定資產(chǎn)加速折舊政策能夠進(jìn)一步充盈企業(yè)的現(xiàn)金流,對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的激勵(lì)效果也有限。

      (二)行業(yè)競爭程度異質(zhì)性

      在不同競爭程度的行業(yè)中,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型受固定資產(chǎn)加速折舊政策影響的程度可能存在差異。據(jù)表5的回歸結(jié)果,固定資產(chǎn)加速折舊政策與行業(yè)競爭程度的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正。這表明相較于競爭程度較低的行業(yè),競爭程度越高的行業(yè)中的企業(yè)為了搶占市場份額、提升企業(yè)的核心競爭力,將更加愿意加速實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展(劉斐然,2022)。因而,固定資產(chǎn)加速折舊政策更能助推行業(yè)競爭程度較高的企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      (三)地區(qū)市場化水平異質(zhì)性

      地區(qū)市場化發(fā)展水平也會(huì)影響固定資產(chǎn)加速折舊政策與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系。根據(jù)表5的回歸結(jié)果,固定資產(chǎn)加速折舊政策與地區(qū)市場化水平的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正。這表明相對(duì)于市場化程度較低的地區(qū),市場化程度較高的地區(qū)市場發(fā)育健全,具有產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢(shì),要素資源的流動(dòng)性較大(莊旭東和王仁曾,2022),故而企業(yè)獲取創(chuàng)新資源所付出的交易成本較小,更能夠激勵(lì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為。因此,固定資產(chǎn)加速折舊政策更能夠激勵(lì)市場化程度較高地區(qū)的企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      七、結(jié)論與政策建議

      本文通過構(gòu)建雙重差分模型考察了固定資產(chǎn)加速折舊政策如何影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。研究表明:(1)固定資產(chǎn)加速折舊政策能夠顯著激勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,且經(jīng)多重穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立;(2)固定資產(chǎn)加速折舊政策主要通過“融資約束放松與財(cái)務(wù)費(fèi)用降低”“研發(fā)投入增加與創(chuàng)新產(chǎn)出提高”來促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型;(3)固定資產(chǎn)加速折舊政策對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的激勵(lì)作用存在異質(zhì)性,能夠顯著激勵(lì)成長性較好的企業(yè)、行業(yè)競爭程度較高的企業(yè)和地區(qū)市場化水平較高的企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      本文具有如下政策啟示:第一,完善稅收激勵(lì)體系,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。研究結(jié)果表明,固定資產(chǎn)加速折舊政策能夠顯著促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此,要構(gòu)建以企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為導(dǎo)向的長效稅收激勵(lì)機(jī)制,優(yōu)化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的稅收激勵(lì)體系,使政策精準(zhǔn)發(fā)力,最大限度地以稅收激勵(lì)助推企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第二,采取差異化稅收激勵(lì)政策以深化不同階段的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的激勵(lì)效果。研究結(jié)果顯示,固定資產(chǎn)加速折舊政策能夠促進(jìn)成長性較好的企業(yè)、行業(yè)競爭程度較高的企業(yè)和地區(qū)市場化水平較高的企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此,應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步細(xì)化稅收激勵(lì)政策,針對(duì)不同成長階段、不同行業(yè)競爭程度與不同市場化程度的企業(yè)施行差異化的稅收激勵(lì)政策,同時(shí)根據(jù)政策的實(shí)施效果不斷進(jìn)行調(diào)整,使得各類企業(yè)都能受到稅收激勵(lì),實(shí)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新技術(shù)能力的飛躍,進(jìn)而推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第三,實(shí)施以資金和技術(shù)等為著力點(diǎn)的稅收激勵(lì)政策,并完善市場機(jī)制與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。首先,政府應(yīng)加大對(duì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型支持力度,為進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)提供更多的轉(zhuǎn)型經(jīng)費(fèi)以助力企業(yè)緩解其轉(zhuǎn)型初期所面臨的成本壓力。同時(shí),實(shí)施更多針對(duì)技術(shù)的稅收激勵(lì)政策,以稅收激勵(lì)鼓勵(lì)企業(yè)自主搭建數(shù)字化平臺(tái)、加強(qiáng)企業(yè)間的數(shù)字化合作與共享。最后,進(jìn)一步完善市場機(jī)制與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,加快數(shù)據(jù)要素市場建設(shè),為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型夯實(shí)基礎(chǔ),以更好提振企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)能。

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