达潭枫 刘德宇
内容提要：本文以2021 年研发费用加计扣除政策为准自然实验，选取2019-2021 年A 股制造业上市公司为样本，基于RD-DID 断点双重差分法考察研发费用加计扣除政策对企业价值的影响，并探究融资约束与研发投入的链式中介作用。研究发现：一方面，研发费用加计扣除政策有助于提升企业价值，且其对非国有企业以及中小型企业的企业价值有更加显著的促进效应，对政府干预程度高、要素市场扭曲程度高以及法制环境完善地区制造业的企业价值促进效果尤为明显；
另一方面，企业融资约束与研发投入在研发费用加计扣除政策与企业价值间发挥正向链式中介作用。根据研究结论，本文提出完善研发费用加计扣除税收政策等相关建议。
近年来，我国经济增长速度显著放缓。受疫情冲击、美国等西方国家贸易保护主义抬头和逆全球化思潮重现，西方国家大举加息对抗高通胀所引致的需求锐减、经济衰退等影响，作为我国经济支柱的制造业正面临前所未有的压力和挑战，外部不确定性日益加大，需求收缩、供给冲击和预期转弱的三重压力明显上升。为应对这一挑战和冲击，以习近平同志为核心的党中央及时提出了“坚持扩大内需这个战略基点，加快培育完整内需体系，把实施扩大内需战略同深化供给侧结构性改革有机结合起来，以创新驱动、高质量供给引领和创造新需求”“加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”的战略构想。党的十九届五中全会进一步明确指出，要把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。统计显示，2021 年我国全社会研发投入达2.79 万亿元，而其中76%都来自企业。①金观平：《全方位提升企业创新能力》，《经济日报》2022 年8 月18 日。可见，企业已经成为我国自主创新的主体和生力军。制造业作为我国实体经济的主体，是经济高质量发展的关键，也是我国实施创新驱动发展战略的关键和主体。2022 年8月，科技部、财政部联合印发了《企业技术创新能力提升行动方案（2022-2023 年）》，为我国科技企业发展插上了腾飞的翅膀。强化企业在科技创新方面的主体地位和主体作用，引导支持各类企业将科技创新作为其核心竞争力，对实现我国高水平科技自立自强，促进经济稳定增长和高质量发展无疑具有重要作用。①金观平：《全方位提升企业创新能力》，《经济日报》2022 年8 月18 日。
党的十八大以来，我国制造业核心竞争力显著增强，以新一代信息技术、绿色低碳等为代表的战略性新兴产业技术创新蓬勃发展，“并跑”“领跑”领域加速涌现，产业科技创新水平和能力迈上新台阶，有力支撑和促进了我国经济增长、综合国力的提升和人民生活的改善。②刘坤：《我国制造业发展实现历史性跨越》，《光明日报》2022 年7 月27 日。尽管如此，在研发和创新能力方面，我国制造业仍存在一些明显的短板和问题。例如，对国外先进技术依然存在较高的依赖性，自主创新能力和动力不足，产学研合作效率不高等。③易聊财经：《我国制造业技术创新模式存在的主要问题》，https：//baijiahao.baidu.com/s?id=1708604057986644596。这些不足和问题亟须采取有效措施加以应对和解决。
近年来，为进一步提升我国制造业研发和自主创新能力，推进技术进步和创新良性循环发展，我国不断深化放管服改革，改善营商环境。考虑到减轻税负对企业研发和创新能力的重要影响和积极作用，我国先后制定、出台了一系列减税降费政策，大幅度降低企业税负，激发市场主体活力。同时，还进一步推出、完善了激励企业创新行为的“研发费用加计扣除”政策。该政策自实施以来，不断进行修订和改进，旨在进一步改善企业的创新态度、提高创新能力。2018 年财政部税务总局科技部出台的《关于提高研究开发费用税前加计扣除比例的通知》（财税〔2018〕99 号）明确指出除房地产、烟草和娱乐业等以外的其他行业加计扣除比例提升至75%；
2021 年财政部税务总局出台《关于实施小微企业普惠性税收减免政策的通知》（财税〔2021〕13 号），该政策进一步加大了制造业的扣除比例，增加到100%，表明了政府扶持制造业进行研发创新的决心。
从已有文献来看，研发费用加计扣除政策对企业创新（唐明、旷文雯，2021；
宋清、魏雪，2018；
贺康等，2020）、财务绩效（袁业虎、沈立锦，2020）、企业绩效（王玺、刘萌，2020）和企业价值（王芸、陈蕾，2016）等均有正面的影响。在对创新激励的作用研究中，一方面，研发费用加计扣除政策可以直接降低企业税基，缓解企业资金困境问题，降低企业创新的成本；
另一方面，研发费用加计扣除政策的提出具有政府为导向来调节市场的直接行为意愿，可以为企业研发传递积极的信号。从而该政策可以对企业的创新产生积极的影响（唐明、旷文雯，2021；
宋清、魏雪，2018），进而提高企业创新效率（贺康等，2020）。也有学者认为研发费用加计扣除政策可以对降低企业负债行为（袁业虎、沈立锦，2020）和提高经营成果（王玺、刘萌，2020）产生积极的影响，有效提高企业经济效益。企业进行研发创新需要投入大量的资源和精力，但研发出来的新产品新技术，因存在较强的外部性，容易被竞争对手模仿与使用，使企业研发活动收益小于研发投入成本，降低了企业的研发创新积极性（王玺、刘萌，2020）。此时，政府的主动干预可以帮助纠正市场研究开发资源配置低效的市场失灵现象。政府通过给予企业定向财政补贴和税收优惠政策提高企业进行研发创新的积极性，而税收优惠使企业获得更多的研发自主性，更加有利于发挥市场机制（王芸、陈蕾，2016）。此外，一些学者从研发操作与盈余管理（吴秋生、冯艺，2020；
贺亚楠等，2021）角度指出该政策的负面影响。加计扣除政策的目的在于促进企业研发活动的积极性，而研发活动具有周期长、风险高的特征，使企业通过虚增R&D 费用来进行盈余管理成为可能，而这种行为较难被监管部门发现，从而造成企业虚假研发（贺亚楠等，2021）。因此研发费用加计扣除政策是否能够提高企业价值也是一个值得关注的问题。关于研发费用加计扣除政策对企业价值的影响研究较少。一是相关研究对该政策传导机制分析较为单一，且鲜有对研发费用加计扣除政策的复杂路径作用效果研究。二是政策效果受企业内外部因素影响，研发费用加计扣除政策效果的异质性有待进一步分析。三是已有研究更多集中于此前的加计扣除政策的研究，对当前的研发费用加计扣除政策的微观层面研究较少。四是实证方面，以往文献所选取的研发费用加计扣除强度这一指标可能存在内生性问题，且研究方法上多使用简单多元回归和双重差分（DID）模型，未将企业行为存在季节性波动纳入其中。
基于此，本文以财税〔2021〕13 号文件的颁布为准自然实验，使用2019-2021 年制造业上市公司为研究样本，采用断点-双重差分模型（RD-DID），探究研发费用加计扣除政策对制造业企业价值的影响与作用机制。本文的创新之处在于：就研究内容而言，本文以最新的加计扣除政策为研究对象，对政策效果评估更具有实效性，且区别于以往文献所选取的研发费用加计扣除强度这一指标，选取加计扣除政策这一外生性指标进行衡量，研究其对企业价值的影响作用。此外，已有研究较多关注于加计扣除政策、研发投入与企业价值这一单一作用路径，文章尝试把融资约束和研发投入纳入一个整体理论框架中，借此探索加计扣除政策对企业价值影响的复杂路径。就研究方法而言，对该政策的研究大多使用简单多元回归和双重差分（DID）模型，考虑到企业行为存在季节性波动，本文则借鉴Persson and Rossin-Slater（2022）的研究，利用年度和季度两维度构建断点-双重差分模型（RD-DID）进行实证分析，具有一定的创新性。就异质性分析而言，本文以企业内部自身特性与外部制度环境更为全面地考察了政策作用效果的异质性影响。本文的研究丰富了研发费用加计扣除政策与企业价值作用路径领域的文献，具有一定的理论意义和现实意义。
（一）研发费用加计扣除政策对企业价值的直接作用
企业价值是企业未来各时点创造的财富价值的现值，主要受到市场与投资者对企业未来成长能力和获利能力预期效果的影响（Ohlson，1995）。企业若处于不利的经济状况，可能会放弃给企业预期带来收益的投资机会，企业对未来投资机会的把握程度也会影响企业价值（吴怡俐等，2021）。根据有效市场理论与信号传递理论，政府出台的税收优惠政策具有一定的导向性，会给市场传递受政策扶持的企业具有发展潜力的有利信号（何保国，2019），从而对涉及税收优惠政策的企业股价产生正向影响（王玲、朱占红，2011；
李燕等，2016）。同样的，政府颁布制造业进一步加计扣除研发费用的政策后，投资者预期制造业行业会在未来增加盈利，使相关企业的股价呈正向波动。受到政策红利与市场利好的鼓励，相关企业的管理者和员工的工作热情得以提高，助力企业创造更多的财富价值。基于此，本文提出：
假设1：研发费用加计扣除政策有助于提升制造业企业价值。
（二）研发费用加计扣除政策与企业价值：融资约束的中介效应
首先，制造业企业研发费用扣除额度增加，降低了企业的实际税负，给予企业更多的留存收益。根据优序融资理论，企业为新项目投资时，首先会考虑交易成本最低的内源资金，但从长期效应来看，政策带来的内部盈余并不能有效支撑企业持续的研发支出，而只能作为补充措施引导企业进行高质量的研发创新项目（Alvarez-Ayuso et al.，2018）。其次，该政策不仅给予企业降低企业所得税实际税负的政府补贴，还使企业收到受制度逻辑影响的市场组织的积极反馈（杨洋等，2015）。基于市场主导的制度逻辑（杨洋等，2015），政策的出台向市场发出了制造业行业得到政府认可和扶持的信号。政府作为中介组织畅通了政策试点行业与市场外部的信息传递通道，降低了信息不对称程度。相关企业受到市场资金供应者的了解与青睐，增加了其获得融资的机会。而基于政治主导的制度逻辑（杨洋等，2015），试点企业顺应政府的导向，积极响应政府的号召，表明企业愿意与政府建立良好的合作关系，同时向外部投资者释放有能力使外部资源获得高附加价值的导向信号（Sterlacchini and Venturini，2019），进一步拓展了企业的融资渠道，获得了创新资源。因此，该政策通过增加企业的留存收益与外部融资，缓解了企业的融资约束程度。
融资能力较低的企业会持有更多的现金，避免陷入财务困境，但同时也会形成更严重的委托代理问题，阻碍了企业的长期发展（孙继国等，2020）。根据资本预算理论，企业进行新项目投资时，短期营运资金可循环使用，一般不会增加企业的资金需求；
而资本投入因资金投入与项目创造收益后的资金回笼具有一个长期的时间差，增加了企业的财务预算，加大了企业的资金缺口（刘哲、王虹，2012）。管理者出于自身利益与企业财务压力的考虑会放弃部分投资周期长但会给企业未来带来盈利的项目，从而降低了企业价值。
研发费用加计扣除政策可以适度增加企业的财务松弛度，降低了企业的融资约束，企业更有能力抵御外部冲击，把握更好的投资机会，从而对企业价值产生积极影响。基于上述分析，本文提出：
假设2：研发费用加计扣除政策可通过缓解制造业企业融资约束，推动提升企业价值。
（三）研发费用加计扣除政策与企业价值：研发投入的中介效应
根据市场失灵理论和准公共物品理论，企业进行研发创新会投入大量的资源和精力，但研发出来的新产品新技术，因存在较强的外部性，容易被竞争对手模仿与使用，使企业研发活动收益小于研发投入成本，降低了企业的研发创新积极性（王玺、刘萌，2020）。此时，政府的主动干预可以帮助纠正市场研究开发资源配置低效的市场失灵现象。政府通过给予企业定向财政补贴和税收优惠政策提高企业进行研发创新的积极性，而税收优惠使企业获得更多的研发自主性，更加有利于发挥市场机制（王芸、陈蕾，2016）。曲晓辉等（2022）通过实证证明研发费用加计扣除对企业研发投入激励效应优于固定资产加速折旧与税率优惠。研发费用加计扣除政策主要目的就是刺激制造业企业进行研发创新活动，具有较强的针对性和指向性，能够更有效推动试点企业开展研发创新项目（唐明、旷文雯，2021；
李新等，2019），因此，研发费用加计扣除政策能够对企业的研发投入产生积极影响。
制造业企业研发费用加计扣除的比例进一步提高。之前75%比例的政策针对的是除部分不适用研发投入以外的全行业，而这次仅针对制造业，指向性更强，能够更加有效刺激制造业行业参与研发活动，提高研发投入的比例（李宜航等，2022）。根据技术创新理论，研发创新带来的技术成果能够显著提高企业的经济增加值。但有限的研发投入并不一定能够转化为技术成果（周华伟，2013），或者不能产生足以影响企业价值的技术成果。只有当研发投入达到足够高的比例时，才能对企业价值产生影响（戴小勇、成力为，2013）。
最新的研发费用加计扣除政策通过进一步增加企业的研发投入，使制造业企业的研发投入达到了更高的比例，从而对企业价值产生显著的影响。基于上述分析，本文提出：
假设3：研发费用加计扣除政策可通过提高制造业企业研发投入，推动提升企业价值。
（四）融资约束和研发投入的链式中介作用
研发创新活动因投资周期长、不确定性高，需要企业拥有稳定可靠的充足现金流。企业内源资金的有限性和外部融资的难获取性抑制了企业进行研发活动的热情，阻碍了企业实施研发投资决策（Zhang et al.，2020）。融资约束的缓解可以降低企业的财务风险，推动企业开展更多具有高收益性的创新活动。学者们也一致肯定了融资约束与研发投入的负向关系（康志勇，2013；
Benedicte，2004）。研发费用加计扣除政策通过降低企业所得税实际税负减少了企业研发投入的增量成本（徐倪妮、郭俊华，2022），通过提升外部投资者对企业研发信息的可获得性，从而降低了企业融资约束程度。融资约束的缓解改变了企业对创新的态度（Peng and Luo，2000），增加了企业的研发投入，最终带来企业价值的提升。也就是说，融资约束和研发投入在研发费用加计扣除政策与企业价值关系间发挥了链式递推效应。进而，本文提出：
假设4：研发费用加计扣除政策通过融资约束与研发投入的链式中介作用对企业价值产生正向影响。
基于上述理论分析，本文构建研发费用加计扣除政策对企业价值的链式影响机制模型，如图1所示。
图1 模型框架
（一）模型设计
1.RD-DID 总效应模型
根据财税〔2021〕13 号文件，加计扣除政策仅对制造业企业进行100%加计扣除，因此传统DID模型对样本按行业和年度的维度进行衡量的方法并不适用单一行业间的政策效果比较。本文基于Persson and Rossin-Slater（2022）的断点双重差分RD-DID 方法，并参照李宜航等（2022）的做法，利用年度和季度的差异构造RD-DID 模型。考虑到衡量企业价值指标中企业市场价值受季节因素的影响，不同季度间存在明显的差异性与波动性，本文将政策实施年度即2021 年作为处理组，政策前的年度设置为对照组，通过量化加计扣除政策对同季度企业价值的影响，识别其政策的经济效应。基于1947 家A 股上市的制造业企业，构建如下模型：
其中，Valuei.t.q为被解释变量，代表i 企业第t 年第q 季度的企业价值；
QPostq为标记变量，表示季度差异，处于2019-2021 年任意一年中第四季度（q=4）时，值为1，当处于其他季度（q=1，q=2，q=3）时，值为0；
YPostt为处理组与对照组的识别变量，代表年度差异，当处于政策实施年度（t=2021）时，值为1，否则值为0；
Controli.t.q为控制变量，包括资产负债率（Lev）、总资产收益率（ROA）、企业成长性（Growth）、企业规模（Size）指标；
、ωt、Ψq依次代表企业固定效应、年度固定效应和季度固定效应；
本文还控制了企业×年度固定效应（zi.t）以及企业×季度固定效应（υi.q）；
εi为随机误差项。本文的重点回归系数为β1，表示标记变量与识别变量的交互作用。一方面，它代表2021 年第四季度与同年其他季度间的差异；
另一方面，它代表实施政策年度与其他年度的差异。
2.独立中介效应模型
为检验融资约束和研发投入在加计扣除对企业价值影响中各自所产生的中介效应，本文借鉴温忠麟和叶宝娟（2014）的研究，以直接效应模型为基础，构建如下模型：
其中，FCi.t.q为第i 企业第t 年第q 季度的融资约束，Innoi.t.q为第i 企业第t 年第q 季度的研发投入，其余变量含义与（1）式相同。模型（1）（2）（3）共同构成分析融资约束的独立中介效应模型；
模型（1）（4）（5）共同构成分析研发投入的独立中介效应模型。
3.链式中介效应模型
本文借鉴Allen 等关于工作绩效通过就业选择认知影响离职意向，进一步改变离职行为的研究（Allen，2001），利用链式中介效应模型对融资约束和研发投入的中介效应进一步检验，并考察融资约束和研发投入的链式中介作用，模型如下：
其中各变量含义同（1）-（5）式，模型（1）（2）（6）和（7）共同构成链式中介效应模型。
（二）样本选取与数据来源
本文选取2019-2021 年我国A 股上市制造业企业的季度数据，并对样本进行如下处理：（1）剔除了ST、*ST 样本公司。（2）剔除掉关键数据缺失的样本公司。（3）为保证结果的可靠，只考虑连续经营的企业且存在研发费用，即剔除掉研发费用为0 或小于0 的企业。（4）考虑到财税〔2021〕13 号文件所规定的行业，本文剔除掉烟草公司。为避免样本数据极端化造成的失真，本文对所有连续变量进行了1%和99%水平下的缩尾处理。最终得到23364 个样本观测值。本文的制度环境数据来自王小鲁等编制的《中国分省份市场化指数报告（2021）》，公司财务方面数据均来源于CSMAR 数据库，研发投入数据来源于Wind 数据库。
（三）变量构造
1.被解释变量
企业价值（Value）：借鉴夏立军、方轶强（2005）的研究，本文采用TobinQ 来衡量企业价值，利用企业债务市场价值与权益资本市场价值之和作为企业总市场价值，并除以季末总资产。
2.解释变量
研发费用加计扣除政策（YPost×QPost）：QPostq为标记变量，表示季度差异。根据相关政策，研发费用在10 月份预缴时即可扣除，因此当财务报表处于第四季度（q=4）时，值为1；
当财务报表处于其他季度（q=1，q=2，q=3）时，值为0；
YPostt为处理组与对照组的识别变量，代表年度差异。当处于政策实施年度（t=2021）时，值为1；
当处于其他年度（t=2019，t=2020），值为0。
3.中介变量
融资约束（FC）：现有研究多使用KZ、WW、SA 等指数来衡量融资约束，借鉴刘莉亚等（2015）的研究，为解决内生性问题，本文选用SA 指数来衡量企业融资约束。因为SA 值为负数，本文取其绝对值，即，值越大融资约束程度越高，值越小融资约束程度越低。
研发投入（Inno）：现有学者多采用研发投入金额/营业收入、研发投入金额/ 总资产等指标来衡量研发投入。考虑到营业收入受季节性等因素影响，本文借鉴燕洪国、潘翠英（2022）的研究，利用研发投入金额并用总资产进行标准化来衡量企业研发投入。
4.控制变量
借鉴已有文献（白重恩等，2005；
蔡宏标、饶品贵，2015），考虑到对企业价值存在的影响，本文选取资产负债率（Lev）、总资产收益率（ROA）、企业成长性（Growth）、企业规模（Size）等指标作为控制变量。本文各变量定义如表1 所示。
表1 变量定义
（四）描述性统计分析
各变量描述性统计如表2 所示。企业价值最大值和最小值分别为10.224 和0.462，标准差为1.668，说明所选样本企业差异比较大，可以充分检验政策有效性。加计扣除政策为虚拟变量，因此最大值和最小值为1 和0。融资约束均值为3.908，最大值为4.456，最小值为3.405，说明所选样本企业存在相当的融资约束，但并未存在异常的融资问题。研发投入均值为0.015，说明企业研发投入金额占总资产的比重较小。控制变量方面，资产负债率均值为39.4%，说明企业负债占总资产比一般维持在均衡范围内，但也存在相当的高负债（最大值为82.3%）。总资产收益率标准差为4.1%，说明所选制造业企业样本的单位资产所能产生的净利润较为接近。其他控制变量描述性统计结果表明样本存在一定差异，覆盖面较全。
表2 变量描述性统计
（一）总效应回归结果
1.RD-DID 前提假定检验
为保证结果可靠性，需通过DID 平行趋势检验，笔者通过绘制政策对企业价值影响的平行趋势图发现：在2021 年第四季度之前，置信区间显著包含0 值，说明加计扣除政策实施季度前满足平行趋势假定。而2021 年第四季度，政策影响效果显著异于0 值，且为正数，说明2021 年第四季度政策实施对企业价值产生显著上升的影响。此外，为排除在断点附近存在其他人为因素干扰的可能，剔除观测期内新上市的公司和退市企业，从而保证各年度企业数量不变，不存在跳跃。
2.RD-DID 总效应回归结果
借鉴田晖和冰君（2022）的研究方法，为保证实证结果的稳健性，在总效应检验中，逐步引入控制变量。结果如表3 所示，第（1）列未引入任何控制变量，仅控制企业、年度、季度、企业×年度和企业×季度固定效应，研发费用加计扣除政策的系数为正，表明加计扣除政策促进企业价值的提升。第（2）-（5）列依次加入资产负债率、总资产收益率、企业成长性和企业规模变量，回归系数均显著为正。这一结果验证了假设1，即验证研发费用加计扣除政策会显著促进企业价值的提升。
表3 总效应回归结果
续表
（二）独立中介效应回归结果
1.融资约束的中介效应
本文通过递归模型分析融资约束的中介作用（温忠麟、叶宝娟，2014），回归结果见表4 第（1）（2）和（3）列。结果表明，系数0.196 为加计扣除政策对企业价值的总效应，加计扣除政策对融资约束的影响为-0.002，因此假设2 得以验证。引入中介变量后，经过融资约束变量的间接中介效应为（-0.002）×（-5.087）=0.010，与直接效应0.186 同号，因此加计扣除政策可通过缓解制造业企业融资约束来促进企业价值提升，假设2 得证。
2.研发投入的中介效应
同样采用递归模型，探究研发投入的中介作用，结果见表4 第（1）（4）和（5）列。其中第（4）列，YPost×QPost 的系数为0.001 且显著为正，表明加计扣除政策对制造业企业研发投入具有促进作用。间接中介效应为0.001×16.889=0.017，直接效应为0.190，两者符号相同，这一结果验证了假设3。
表4 独立中介效应回归结果
续表
（三）链式中介效应回归结果
回归结果如表5 所示，第（1）至（4）列分别对应模型（1）（2）（6）和（7）。由第（1）列可知，加计扣除政策对企业价值的影响系数为0.196，具有显著的正向作用。由第（2）列可知，加计扣除政策对融资约束的影响为α1=-0.002，具有显著负向作用，说明加计扣除政策可以缓解企业融资约束问题。根据第（4）列可知γ6=-4.726，因此融资约束的中介效应为α1γ6=（-0.002）×（-4.726）=0.009，显著为正，与递归法所得融资约束中介效应无显著差异。依次观察第（3）列中γ1=0.001、第（4）列中γ7=15.192，两者在1%水平下显著为正，因此研发投入中介效应为γ1γ7=0.001×15.192=0.015，进一步证明研发投入的正向中介作用。在第（3）列中γ2=-0.024，表示在1%水平下负向显著，说明融资约束和研发投入链式中介效应显著且为负向关系，间接效应为α1γ2γ7=（-0.002）×（-0.024）×（15.192）=0.001。此外对比第（4）列的系数γ5=0.181 和第（1）列的系数β1=0.196，两者符号相同且γ5显著小于β1，验证了假设4，即加计扣除政策通过融资约束和研发投入的链式中介作用对企业价值产生正向影响，其链式传导路径系数为0.001。
表5 链式中介效应回归结果
续表
（四）异质性分析
1.企业特质
首先，鉴于中国企业产权性质的差异，为验证研发费用加计扣除政策对企业价值产生的不同影响，本文将样本企业分类为国有企业与非国有企业，分组进行回归，回归结果见表6 第（1）列和第（2）列。实证结果显示，对于国企与非国企，加计扣除政策对企业价值影响均显著为正，但对非国有企业的影响显著高于国企。根据Tian（2001）的研究表明，国有企业存在政府兜底的可能，所以非国企具有比国企更高的融资约束问题，加计扣除政策可以更有效缓解非国企的融资约束问题。此外借鉴杨洋等（2015）的研究，相对于国有企业，非国有企业本身资源匮乏，面临更高的资源和资金约束问题，因此外部融资与外部机会就更能够促进非国有企业进行研发投入。同时，非国有企业通常没有国有企业诸如高度内化的生产系数、冗余员工、政策负担等问题，因而其在研发与发展中具备更高的灵活性与自主性。因此，研发费用加计扣除政策更有助于非国有制造业企业提升企业价值。
其次，为验证加计扣除政策是否会因企业规模的不同而产生不同的影响，本文将样本企业分为大型企业与中小型企业两组，并进行分组回归，结果见表6 第（3）和（4）列。结果表明加计扣除政策对中小企业的价值促进效果更为显著，而对大型企业价值提升无显著影响。从融资约束角度分析，相比于大型企业，中小型企业面临的信息不对称程度更高，融资约束更严重（杨龙见等，2021）。因此，政策信号能够更有效地缓解中小型企业的融资约束。从节税角度分析，大型企业具有更高的利润空间，其节税效果相较于原本的利润而言几乎微乎其微（李鹏，2010），然而中小型企业利润空间有限，税收优惠政策的实施会使其产生更大的节税效果。
表6 异质性分析：企业特质
2.制度环境
在中国市场化改革的进程中，不同地区的市场化程度相差甚远，因此相应制度环境也存在较大差异（王兰芳等，2019）。本文参照王小鲁等（2021）编制的《中国分省份市场化指数报告（2021）》中政府与市场关系指数，以中位数为界限将样本企业地区分为政府对市场干预程度高和政府对市场干预程度低两组，分别进行回归，结果见表7 第（1）和（2）列。结果表明研发费用加计扣除政策对企业价值的影响在政府对市场干预程度高的地区更为有效。在政府对市场干预程度高的地区依靠市场机制往往不能获取足够的资源来进行研发投入，从而很难提升企业价值。税收优惠政策提供了稳定的研发资金，无疑使资源有限的企业“暗室逢灯”，因而对该地区的政策作用效果更为明显（孙自愿等，2020）。
进一步探究制度环境上的异质性，参考市场化指数中的要素市场发育程度指数，以中位数为界限将样本分为要素市场扭曲程度高组与要素市场扭曲程度低组，分别回归，结果见表7 第（3）和（4）列。结果显示要素市场扭曲程度高的地区，研发费用加计扣除政策对企业价值的促进效果更明显。要素市场扭曲程度高的地区，金融业与制造业的信息不对称程度高，导致该地区企业面临较强的融资约束，同时还伴随人力资源供给不足的问题。加计扣除政策向外界传递了积极的政策信号，加强了金融业与制造业的联系，从而使更多的资金流向制造业企业，显著降低其融资约束。此外加计扣除比例的增加进一步降低企业研发投入的增量成本，企业更有意愿花费更多资金聘请高端技术人才，进而促进企业价值的提升。
最后，利用市场化指数中的市场中介组织发育和法制环境指数将样本分组，以中位数为界将样本分为法制环境完善和不完善两组，进行分组回归，结果如表7 第（5）和第（6）列所示。结果表明研发费用加计扣除政策对企业价值的影响在法制环境完善地区更为明显。法制环境完善地区对企业的创新专利等有更为完善的保护体系，避免知识产权的窃取盗用等事件的发生，这有效促进了企业研发投入的意愿，进而提升企业价值。
表7 异质性分析：制度环境
（五）稳健性检验
为检验模型的可靠性，本文依次采用安慰剂检验、缩短样本年限以及替换被解释变量三种方法对模型（1）-（7）进行回归，并检验其稳健性。
1.安慰剂检验
将研发费用加计扣除政策进行虚拟设定，以考察虚拟设定的政策是否依然会对模型产生显著的影响，如果存在显著影响说明模型并不稳健。本文将原政策发生时间虚设为2020 年第四季度，并进行回归，结果如表8 所示。结果表明，虚设的政策对企业价值与研发投入均不显著，对融资约束产生违背原假设的影响，当引入中介效应模型后，结果同样不显著。因此可以证明使用原模型得到的结论具有可靠性。
表8 安慰剂检验
2.缩短样本年限
将原有样本时间跨度由2019 年至2021 年缩短为2020 年至2021 年，重新进行上述回归操作，检验模型是否因为样本年限的缩短而发生改变。结果见表9 所示，当样本年限缩短后，政策效果在各模型中均显著，其稳健性并未有明显的改变。
表9 缩短样本年限
3.替换被解释变量
借鉴杜剑等（2021）的研究，TobinQ 原公式分母为重置成本，因为重置成本难以获取，在实际中多以总资产账面价值来代替，由于无形资产及商誉账面价值与重置成本偏差较高，因此本文将分母用总资产减去无形资产与商誉来代替，并计算出新的TobinQ 进行稳健性检验。结果如表10 所示，当替换被解释变量后，政策效应在各模型中均显著，回归结果未发生改变，本文研究结论依然成立。
表10 替换被解释变量
文章以2021 年研发费用加计扣除政策为准自然实验，选取2019-2021 年A 股制造业上市公司为样本，基于RD-DID 断点双重差分法考察研发费用加计扣除政策对企业价值的影响，并探究融资约束与研发投入的链式中介作用。研究发现：一方面，研发费用加计扣除政策有助于提升企业价值，且其对非国有企业以及中小型企业的企业价值有更加显著的促进效应，对政府干预程度高、要素市场扭曲程度高以及法制环境完善地区制造业的企业价值促进效果尤为明显；
另一方面，企业融资约束与研发投入在研发费用加计扣除政策与企业价值间发挥正向链式中介作用。
根据上述研究结论，本文提出下列几点建议措施：第一，我国应进一步完善研发费用加计扣除政策，更好发挥税收优惠政策的作用。企业应重点关注研发活动带来的生产效果和经济效应，及最终对企业价值的实质影响；
政府应该对企业加计扣除的关键环节进行管理和监督，防止企业骗取加计扣除额度，引导企业真正地进行研发创新。第二，应注重发挥融资约束与研发投入的中介作用。我国应进一步推动市场化进程，处理好政府与市场的关系，实现资源市场化配置，并释放金融市场活力，减少金融市场与实体经济的信息不对称，改善银企关系，舒缓企业的财务紧张度，为企业研发活动提供充足的资金要素。政府通过财税政策激发企业研发热情的同时，需建立配套的保护措施，完善知识产权保护等相关法律，减少研发活动的外溢性与研发成果的准公共物品特性。第三，政府在制定税收优惠政策时，应针对企业的异质性差别化地进行修订和调整，进一步提高政策的精准性。民营企业和中小微企业为我国经济发展和科技创新做出了巨大贡献，且其对研发费用加计扣除政策反应更加灵敏，政策的实施效果更好。然而，较少有专门针对民营企业和中小企业研发创新的优惠政策，因此，政府应加大对民营企业和中小企业研发创新的税收优惠力度，提高其税收优惠获得感，从而鼓励其研发创新并提升自身企业价值。