摘要：本文通过倾向得分匹配模型(PSM)，利用A股上市公司2009-2014年相关数据，检验“营改增”试点对企业技术创新的微观影响效应，进而从所有制和企业规模两个视角将企业进行分类，研究企业异质背景下“营改增”试点影响企业技术创新的微观效应。建议借“营改增”结构性减税改革契机，进一步落实全面减税降费政策，同时充分考虑企业异质性特征，通过深化国有企业市场化改革和对不同规模企业实施差异性化减税政策，激励企业技术创新以推动新经济的发展。
关键词：营改增;企业技术创新;企业异质;PSM模型
一、引言
随着我国经济体量不断增长和参与国际市场竞争不断加深，技术创新对促进创新驱动发展和经济结构优化显得举足轻重。企业创新必将成为打造经济核心竞争力不可或缺的重要基础，为了激励企业加大创新研发，减税始终是重要的政策工具。营业税改征增值税，简称为“营改增”，是经济新常态下中国结构性改革的重要举措，旨在破除服务业重复征税的瓶颈，为服务业企业减税减负，增强企业活力，提高服务效率。2011年，财政部、国家税务总局联合下发了“营改增”的试点方案，从2012年起，上海市率先在交通运输业和部分现代服务业开展营业税改征增值税试点。此次结构性减税改革减税规模空前，试点五年内累计减税规模近2万亿元，全面科学评估“营改增”结构性减税对企业技术创新的影响具有重要意义。
技术创新和企业税负是学者们在政策研究中持续关注的两个重要课题，税收政策对企业技术创新的影响分析在政策研究领域的关注度也越来越高，国内外学者几乎一致认为过高的税负会抑制企业技术创新。Jaimovich等(2009)的研究表明，企业税收增加后创新项目的税后利润下降，可能导致创新者减少对创新活动的努力程度或改变资金的投资方向，从而影响总体创新绩效[1]。税收压力不利于企业创新活动，还可能会增加债务对公司的吸引力[2]，公司会利用税盾效应进行避税，这反过来又不利于公司的创新融资。Mukherjee(2017)还研究了一般公司所得税对企业专利活动和创新产品的影响，利用州级公司税率的交错变化来表明税收增加会减少未来的创新[3]。
减轻有研发投入的公司的税负是激励企业创新的财税政策工具之一，研究减税对技术创新的影响主要集中于税收优惠政策的影响效应，学者们普遍认为税收优惠有利于增加企业的税后利润和减少投资的不确定性，在很大程度上确定了税收优惠对研发投资具有重大影响[4-5]。由于创新带来的回报具有外部性，企业的创新回报与资金成本之间存在不对等的问题[6]，公共政策理论强调政府需要为企业创新提供激励措施，弥补创新回报与创新支出之间的差距，以确保私人部门能够在创新活动上付出最大的努力[7]。此外，经验证据表明，伴随着税收优惠政策的影响，产品市场竞争、金融分析、金融发展、所有权结构、劳动法、企业规模也会影响企业的技术创新。
国内对“营改增”和增值税改革的影响效应研究成果也较多，主要集中于以下两个方面内容：一是研究了“营改增”的减税效应[8-9],认为“营改增”的减税效应与企业性质、上下游产业关联、企业的议价能力有关;二是研究"营改增"的投资和分工效应，申广军等(2016)认为流转税减免有利于促进企业增加固定资产投资[10],陈钊等(2016)发现制造业企业受益于“营改增”后逐步完整的抵扣链条，对外经营生产性服务项目增加，分工效应因此逐步体现[11],范子英等(2017)利用三重差分法(DDD)进一步研究认为“营改增”推动了制造业服务外包、主辅分离以及服务业的跨地区分工与协作[12],刘建民等(2017)利用PSM-DID方法研究发现“营改增”试点对企业总投资水平有显著的促进作用，但是对于不同企业而言存在异质性影响[13]。
许多企业从“营改增”结构性减税中得到了利好，税负降低后拥有了更多的内源融资资金，为了赢得更大的发展优势，企业会将更多的资金投入到技术创新上来，“营改增”改革很可能会对企业的技术创新具有促进效应。学界关于“营改增”影响企业技术创新的研究成果并不多见，孙正(2016)认为“营改增”对产业结构优化产生了积极的影响[14]，同时通过激发企业技术创新投入来提高服务业的资本配置效率[15]，龚强等(2016)的研究发现“营改增”短期能够降低企业税负，长期有利于促进万众创新和产业升级[16]，孙吉乐(2017)以研发和技术服务业、信息技术服务业两类行业为研究对象，发现“营改增”在短期内对企业研发的作用效果并不显著[17]，王桂军等(2018)认为“营改增”政策降低了制造业企业自主创新意愿，但是提高了企业的技术引进水平[18]。当前关于“营改增”对企业技术创新的效应研究还存在不足：一是重视定性研究而忽略了定量研究;二是选择特定行业作为分析对象，对政策效应的评估不够全面;三是没有考虑企业异质性会导致影响效应的不同;四是在研究方法上大部分采用了双重差分模型(简称DID)来考察“营改增”的政策效应，但并未特别关注该方法适用的假设条件而造成内生性问题处理不恰当等问题。本文将尝试在以下两个方面进行创新:(1)利用A股上市公司2009-2014年相关数据，通过倾向得分匹配模型(PSM)，检验“营改增”试点对企业技术创新的微观影响效应;(2)从所有制和企业规模两个视角将企业进行分类，研究企业异质背景下“营改增”试点影响企业技术创新的微观效应，以期得到更为完整的分析。
二、理论分析与研究假设
由于信息不对称、不确定性强等问题，企业的技术创新投入主要依赖于内部资金，很难从外部市场获得。在“营改增”的政策红利下，服务业企业经营绩效的提高会进一步地缓解技术创新活动面临的资金约束，企业将有更多的资金进行技术研发。尽管在适用税率上“营改增”试点企业似乎没有得到政策优惠，但相比于此前以营业额为税基全额征税，“营改增”后仅对增值额征税，税基大幅降低，同时，“营改增”允许服务业外购材料、设备、服务承担的进项增值税在服务销项增值税中抵扣，避免了服务业企业与上游企业之间的重复征税，“营改增”还将抵扣范围扩大到专利技术、非专利技术等无形资产，对企业提供技术转让、开发、咨询等服务免征增值税，这样也可以减轻“营改增”企业的税收负担。
从改革实施情况来看，2012-2017年“营改增”减税成效显著，不仅直接降低了企业税收负担，而且能够助推供给侧结构性改革和企业转型升级，对企业技术创新可能会产生激励效应，因此本文提出假设1：“营改增”能够促进企业技术创新。具体而言，相对于没有纳入“营改增”试点范围的企业，试点企业的创新投入增加;但因为创新活动的效果一般具有时滞性，试点企业的创新产出变化不明显。
在“营改增”这样一个良好的市场环境下，企业管理者会更倾向于做出增加创新投入的经营决策，尤其是非国有企业，相对于国有企业，其本身资金实力有限，同时在融资方面又面临严重的“金融歧视”，这就使得非国有企业创新活动所需资金无法得到可靠的保障。
余明桂等(2016)研究认为政府对信贷直接干预和通过简单判断的补贴扶持[19]，裁量空间比较自由不受约束，可能诱导寻租活动，民营企业在项目资格审批等方面又常受到政策歧视，使得民营企业缺乏发展机会，企业创新激励受到限制。所以，在“营改增”政策效应下，非国有企业的资金压力有所减轻，更可能增加创新投入以获得长期利益。综上分析，本文提出假设2：相对于国有企业，“营改增”对非国有企业技术创新的促进作用更为明显。
此外，企业的规模存在差别，大型企业在产业链中更具有话语权，其议价能力远远高于中小型企业，在“营改增”试点中，大型企业能够利用其在产业链中的地位将增值税顺利转嫁给下游，同时压低上游企业的进项价格，能够充分享受“营改增”带来的减税红利，而中小型企业的议价能力相对较弱，很大程度上是价格接受者，“营改增”试点企业缴纳的增值税不一定能够实现完全转嫁，因此他们获得减税红利就大打折扣。由于企业减税幅度的差异对企业财力的影响不同，进而可能影响到企业的技术创新。
大型企业具有成立时间久、经验丰富、信息渠道广、融资途径多等优势，因而能够较快地根据减税情况调整预期并增加创新投入。相比而言，小微企业虽然具有生机活力，但是也更容易受到外在冲击的影响，缺乏可以帮助自身及时调整投资行为的规模经济或范围经济的优势。大型企业和中小型企业都会在“营改增”政策影响下根据预期来调整自己的投资行为，大型企业因能够比中小型企业享受到更加明显的减税红利，因此更倾向于增加创新投入。根据企业规模不同，本文进一步提出假设3：相对于中小型企业，“营改增”对大型企业技术创新的激励效果更为显著。
三、研究设计
1?模型设定
“营改增”试点相当于一个准自然实验，“营改增”试点并非一个具有完全外生性的政策冲击，因为“营改增”并不是随机选择试点城市。比如第一个试点城市——上海，上海的经济发展和制度环境在全国各城市中居于前列，上海企业的技术创新水平也比大部分其他城市要高，因此不能简单地使用OLS方法或者双重差分法来对比试点城市与非试点城市企业技术创新的差异。为了避免内生性问题，文章采取倾向得分匹配法(PSM)来估计“营改增”政策效果，其思路是将试点组企业和对照组企业根据多维度个体特征进行匹配后，再度量“营改增”试点对企业技术创新的影响效应，对实际效应能够进行较为客观和科学的评估。
本文借鉴MichaelFaulkender(2010)[20]和YujunLian(2011)[21]的方法，应用PSM方法和Bootstrap方法来解决样本选择偏差问题和内生性问题。为了验证文章所提出的假设，本文将样本分类为试点组和对照组：试点组为实施“营改增”试点的企业，对照组则为没有实施“营改增”试点的企业。为了控制样本选择偏差，文章对试点组企业和对照组企业多维度个体特征进行Logit回归，获得试点组和对照组企业个体特征在多维度上的倾向得分值(P_score)，保留倾向得分值较为相近的样本，最终通过对比试点组与对照组来获得两者在技术创新上的差异。
通过以上Logit模型计算得到的倾向得分值(P_score)是匹配依据，倾向得分值p(X)是连续的变量，可根据p(X)对样本进行最近邻匹配、半径匹配或核匹配。本文首先采用的是使用最为广泛的最近邻匹配方法，随后再使用半径匹配与核匹配方法来进行稳健性检验。最近匹配法(nearestneighbormatching)的原理是根据试点组企业的倾向得分值搜索与其倾向得分值最接近的对照组企业来完成匹配，Pi和Pj分别代表试点组企业i(即加入“营改增”试点的企业)与对照组企业j(即没有加入“营改增”试点的企业)的倾向得分值，同时让D(i)表示与试点组企业i之匹配的控制组企业的集合。
匹配后需要进一步度量“营改增”试点对企业技术创新的影响效应，在PSM方法中称为平均处理效应(ATT)。匹配后的每一对公司的个体特征都非常相似，如果仅仅通过上述的个体特征向量X已经不能分辨某一企业是属于试点组还是对照组。在试点组与对照组个体特征趋同的条件下，研究“营改增”试点对企业技术创新的影响效应则能得到更为纯粹的结果。平均处理效应(ATT)即为试点组相对于对照组的企业技术创新差异，即试点组在实施“营改增”试点后的技术创新相对其潜在技术创新的差异。
2?数据来源
我国“营改增”试点是从2012年1月起开始，2016年5月在全国范围全面实施。考虑到2014年“营改增”已经在地域上扩大至全国范围，虽然没有在所有相关行业全面铺开，但是每个省份的企业会直接或间接地受“营改增”的影响，会导致2014以后试点组与对照组的界限变得并不清晰。因此，为了保证对照组能够不受“营改增”政策的影响，本文样本的时间维度选择在2014年截止。
数据来源于2009-2014年A股上市公司数据，取自国泰安数据库(CSMAR)和万德数据库(Wind)。此外，文章删除金融业公司、*ST公司、资不抵债的公司，文中连续性变量进行了缩尾处理(winsor2)，最终保留了4859个公司-年度观测值，其中588个公司-年度观测值是试点组样本，其余4271个公司-年度观测值是对照组样本。
3?变量度量
企业技术创新，即本文的被解释变量，可以从技术创新投入和技术创新产出两个方面来进行度量。一是创新投入，选取研发支出规模和研发支出强度两个指标，参照Wahal和McConnell(2000)的做法[22]，研发支出规模用企业的研发支出的自然对数(lnResearch)来度量，研发支出强度(Researchrate)用研发支出与营业收入的比值来度量;二是企业技术创新产出选取专利产出规模和专利产出质量两个指标，借鉴学界的一般做法[23-24]，选取企业的专利申请总数量(lnPatent)来度量企业技术创新产出总规模，以及企业发明专利(lnInvention)来度量企业创新质量。由各个变量的标准差可以看出，资产负债率(LEV)、资产收益率(ROA)、利润率(profit)、上市年限(age)等变量在不同企业间的差异性非常明显，这些指标与企业的盈利能力高度相关，从而也会影响企业的技术创新资金投入。
四、计量结果与分析
在估计政策效应之前，本文首先将试点组和对照组样本进行了匹配，具体做法是：运用Logit模型对式(2)进行了回归，将表2的匹配变量逐步回归后会筛选出显著影响系数的个体特征变量[25]。Logit模型回归结果的Pseudo-R2和AUC值分别为0?321和0?875，说明模型拟合效果较好。
接着，我们利用Logit模型筛选出的显著匹配变量来计算倾向得分值(PropensityScore)，再根据倾向得分值对样本匹配，匹配后的试点组和对照组核密度函数非常接近，表明两组变量的个体特征差异很小，可以进一步分析“营改增”对企业技术创新的影响效应。
1?“营改增”试点对企业技术创新的影响效应分析
(1)全样本PSM下“营改增”试点对企业技术创新的影响效应
对全样本的试点组和对照组配对后，将“营改增”试点对企业技术创新的影响效应，即全样本PSM的平均处理效应(ATT)进行了估计。从“营改增”对企业技术创新投入来看，研发支出规模(lnResearch)、研发支出强度(Researchrate)两个变量在匹配后的ATT值为正，分别为0?273和3?739，其t值均通过了1%的显著性检验，说明匹配后的试点组比对照组有明显的激励效应，即“营改增”试点显著促进了企业的技术创新投入。
从“营改增”对企业技术创新产出来看，专利产出规模(lnPatent)在匹配后的ATT值没有通过显著性检验，说明“营改增”试点对专利产出规模的影响暂不明显，但是专利产出质量(lnInvention)在匹配后的ATT值在1%水平下显著为正，说明“营改增”试点对企业专利产出质量存在明显的促进作用。
(2)所有权性质差异下“营改增”试点对企业技术创新的影响效应
当企业的所有权性质不同时，“营改增”试点对企业技术创新的影响效应明显不同，国有企业和非国有企业的估计结果如表5所示。A组样本均为国有企业，国有企业匹配后的ATT值的t统计量都不显著，说明国有企业技术创新受“营改增”的影响并不明显。
与A组相对应，B组样本均为非国有企业，非国有企业匹配后其研发支出规模(lnResearch)、研发支出强度(Researchrate)、专利产出质量(lnInvention)的ATT值分别为0?363、4?106、0?410，且都通过了1%的显著性检验，意味着“营改增”试点对非国有企业技术创新有着十分显著的拉动效应，其原因是非国有企业相对于国有企业面临更大的融资约束，对企业技术创新投入的态度较为谨慎，“营改增”的减税效应降低了他们的创新投入成本，因此反应较为明显。
(3)企业规模差异下“营改增”试点对技术创新的影响效应
企业规模有大有小，不同规模企业对“营改增”试点的反应也存在差异。从表6的估计结果可以看出，“营改增”试点对不同规模企业技术创新的影响存在明显的“马太效应”，即“营改增”试点对大型企业技术创新的促进作用较大，而对中小型企业技术创新没有明显的激励效果，在创新影响方面呈现出“强者愈强、弱者愈弱”的情形。A组大型企业匹配后的估计结果显示，大型企业匹配后其研发支出规模(lnResearch)、研发支出强度(Researchrate)、专利产出质量(lnInvention)的ATT值分别为0?285、4?268、0?320，分别通过了1%、1%、5%的著性检验，说明“营改增”试点对大型企业技术创新有着十分显著的促进效应。
反观B组的中小型企业，匹配后的ATT值均没有通过显著性检验，说明中小型企业技术创新并没有因为“营改增”试点而有所加强。究其原因，是因为本文研究的是“营改增”实施初期的政策效应，“营改增”试点是一种结构性减税政策，而非全面减税政策，短期来看，大型企业因为上游采购合同规范，进项抵扣增加，税负下降，为技术创新投入带来更多的资金来源，而中小型企业因为税务漏洞，较少或者没有拿到进项抵扣，税负反而可能增加，这对其创新投入带来更为紧张的资金约束，从而技术创新在短期内没有得到加强。
2?稳健性检验
本研究采用半径匹配方法(radiusmatching)和核匹配方法(kernelmatching)代替最近邻匹配方法，对“营改增”试点对企业技术创新的影响效应重新进行检验。表7是基于全样本的半径匹配和核匹配估计结果，无论是半径匹配估计结果还是核匹配估计结果，研发支出规模(lnResearch)、研发支出强度(Researchrate)、专利产出质量(lnInvention)三个变量在匹配后的ATT值为正，且都通过了显著性检验，说明“营改增”试点对企业技术创新存在明显的促进作用。
对于A组国有企业而言，半径匹配和核匹配的估计结果均不显著;对于B组非国有企业而言，无论是半径匹配还是核匹配，研发支出规模(lnResearch)、研发支出强度(Researchrate)、专利产出质量(lnInvention)三个变量在匹配后的ATT值都显著为正。
对于A组大型企业而言，无论是半径匹配还是核匹配，研发支出规模(lnResearch)、研发支出强度(Researchrate)、专利产出质量(lnInvention)三个变量在匹配后的ATT值都显著为正;对于B组中小型企业而言，半径匹配和核匹配的估计结果均不显著。这与表6的结果一致，基于不同规模企业的检验结果也是非常稳健的。
五、结论与启示
本文发现“营改增”显著地促进了企业技术创新，对企业研发支出规模、研发支出强度、专利产出质量都有明显的激励作用。但是，“营改增”对不同企业技术创新的影响也存在差异性，一是“营改增”促进了非国有企业技术创新，但对国有企业的影响不显著;二是拉动了大型企业技术创新，而对中小型企业没有明显的激励效果，在创新影响方面呈现出“强者愈强、弱者愈弱”的情形。本文通过用半径匹配和核匹配估计方法对以上结果做了稳健性检验，计量结果与以上结果一致。“营改增”不仅为企业减轻了税负，而且为企业技术创新优化了税收营商环境，但是通过研究“营改增”对企业技术创新的影响，今后在激励企业技术创新上还需要关注以下几个方面的问题：
第一，进一步落实全面减税降费政策，激励企业技术创新以推动新经济的发展。合理的税负是各类创新得以萌发的重要条件，因为沉重的税负会抑制创新。“营改增”是结构性减税政策而非全面性减税政策，带来的减税效应是有限的。应借“营改增”契机继续推进全面减税降费，坚持全国一盘棋，中央统筹全国财政收支的可承受范围，针对全国企业出台普惠性减税降费措施，各地方再根据本地区财政状况、政府债务负担等综合考量出台适合本地区配套措施。这样“整体+部分”的改革网络能够最大限度发挥“减税降费”改革合力，全面激发企业技术创新的积极性，充分发挥企业在发展新经济、培育新动能的基础作用。
第二，营改增的政策效应在不同类型企业之间存在差异。因此在制定政策时，相关部门需要考虑企业特性，针对不同类型的产业和微观个体采取不同的政策，切忌一刀切政策。
首先，消除非国有企业在信贷、市场进入和融资等方面的歧视，加强知识产权保护。非国有企业因为风险相对较高、研发创新空间大，对政府的减税政策和财政补贴甚为关注，因此一旦有关于技术创新的减税降费或者税收优惠时，非国有企业收到的财税激励作用更为明显，从而不断提高其研发投入和创新水平。因此，在推动“大众创业、万众创新”过程中，应该在国有企业充分引入市场竞争机制，使国有企业对相关政策的敏感度不断提高。
其次，根据企业规模大小实施差异化减税政策，促进中小型企业技术创新能力的提升。通过“营改增”的影响效应可知，盈利能力强且财务核算规范的大型企业从“营改增”中受益较大，而对于财务核算不健全且盈利能力较弱的中小企业而言，则难以享受到相应红利，这样形成“马太效应”，这导致中小企业更多依赖从外部引进技术，抑制了企业自主创新能力。此外，中小企业尤其是小微企业由于自身实力弱，研发资金实力不够，减税政策对其研发投入的正向激励较大，因此大多数中小型企业对减税降费或税收优惠更为敏感，支持企业技术创新的减税政策应首先针对规模较小、研发实力不足的科技创新型企业，对不同规模的企业实施不同的减税政策，解决减税政策在企业之间存在的不平衡和不充分的问题。
第三，丰富激励企业技术创新税收政策的类型。在英国、德国等国家，税前扣除、直接抵免、现金返还等激励企业技术创新的政策类型较为丰富，更加符合高新科技、装备制造、物流服务等多样化的经济发展需要，可以参考德国和英国的做法，一是在东部沿海地区和西部欠发达地区试点企业研发费用直接抵扣企业所得税的优惠政策，以及税前加计扣除政策“并行”改革;二是要有针对性的调整税收政策权重，对高新技术企业采取以研发费用税收直接抵免政策为主、税前加计扣除为辅的措施，对其他普通企业以加计扣除政策为主，税收直接抵免为辅。
会计师评职论文：新会计制度下财务管理模式探讨
摘要：财务管理是基于统一整体目标背景下，以资产购置、资本融通以及经营过程中的现金流量为对象予以的全面性、合理性的分析和控制，并在此前提下实施的利益分配和管理活动。就企业而言，财务管理在企业中都有着至关重要的作用，属于经济管理工作的范畴，是推动我国企业发展水平持续提升的重要路径。在新会计制度出台与推行的背景下，企业财务管理模式变革势在必行。本文主要就新会计制度下财务管理模式予以讨论。
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