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一、引 言 近年来，我国颁布了一系列覆盖面更广、优惠力度更大的税收优惠政策。2015 年11 月，《财政部 国家税务总局 科技部关于完善研究开发费用税前加计扣除政策的通知》（财税〔2015〕119 号）放宽了研发活动和研发费用加计扣除的范围，使得企业的研发成本更好得以补偿。此后，营改增的全面推开、科技型中小企业的研发费用加计扣除比例由50% 提高至75% 以及各类税收优惠政策的提出，让高新技术企业能够享受到更多的税收优惠，也为推动经济高质量发展发挥了重要作用。 高新技术企业是实施创新驱动发展战略的核心力量，在优化产业结构、推动经济高质量发展、增强国际竞争力方面发挥了重要作用。高新技术企业虽然具有一定的创新优势和人才优势，但也因其研发活动的不透明性和风险性面临着融资约束的难题，尤其是中小型高新技术企业长期存在融资难、融资贵的问题。税收优惠政策能缓解高新技术企业面临的现金压力，但税收优惠政策需要着力关注高新技术企业哪一方面的需求,中小型高新技术企业能否依托税收优惠政策破除融资难困境、加速推进企业长效发展，这些问题成为当前税收优惠政策施行后值得探讨的重要内容。 企业的融资约束是由市场不完善而产生的信息不对称和代理冲突引发的企业内外部融资成本的差异。对于高新技术企业而言，其信息不对称程度越高，融资约束越明显，外部筹资越困难（屈文洲 等，2011）。已有研究结果发现，高新技术企业的认定（卢君生 等，2018）、税收征管活动的规范化（于文超 等，2018）等能在信贷市场传递质量信号，缓解因信息不对称带来的融资约束。现有文献对于税收优惠产生效应的研究中，更多的是研究税收优惠对创新投入和产出的激励。刘诗源 等（2020）就认为税收优惠对企业提升创新强度具有明显的正向激励作用。刘行 等（2019）认为增值税改革能通过增加可支配的现金流和降低创新投入成本从而促进企业创新。已有研究对税收的激励效果以及如何缓解企业融资约束的研究较多，但研究两者之间的影响及其作用机制的较少或只研究某种特定税收优惠产生的效应。事实上，税收优惠能扩大企业内部融资的来源，降低对外部融资的依赖，同时在财报上体现为企业盈利能力的提高，在市场上传递良好的信号，进而影响企业的融资约束。不同规模的企业对于税收政策的敏感度差异也会在一定程度上影响税收优惠政策效应。因此，在税收优惠政策背景下，本文构建固定效应面板模型探究税收优惠政策对融资约束产生的影响，并进一步探讨该效应在大型高新技术企业和中小型高新技术企业之间是否存在明显差异，以期从税收政策实施的角度，为促进高新技术企业提高融资效率、推动高新技术企业高质量发展带来现实的帮助。 二、理论分析与研究假设 本文主要从研发投入和未分配利润的双重视角研究税收优惠对融资约束的影响机制。为缓解企业面临的融资约束问题可以从两方面进行研究：从外部看，创新成果代表着企业的竞争力，向外部投资者传递着质量信号；从内部看，未分配利润积累体现着企业的盈利能力，代表内部融资来源。 （一）税收优惠、研发投入与融资约束 高新技术企业以持续进行研发活动为主，其核心竞争力为自主知识产权。税收优惠政策的实施不仅有助于补偿企业前期的研发支出，还能在一定程度上促进企业后期的创新成果转化（张继良 等，2014）。由此，税收优惠政策与研发效率显著正相关（李彦龙，2018），且研发形成的新产品、新技术和新工艺能提升企业的核心竞争力，带来营业收入的增长（江笑云 等，2019），也能为企业提升美誉度和知名度，降低信息不对称程度，破除融资约束。但是，因创新成果价值的不确定性，过大的研发投入可能导致投入的成本大于创新成果带来的收益，加剧融资约束，从而抵消一部分税收优惠带来的正效应。因此，税收优惠是否能够通过提高研发投入来缓解高新技术企业融资约束仍需要进一步实证检验。基于此，本文提出第一个研究 假设。 假设1 ：税收优惠激励高新技术企业加大研发投入提高外部融资水平进而缓解融资约束。 （二）税收优惠、利润积累与融资约束 企业享受的税收优惠降低了其运营成本，增加了可分配利润。企业可以选择将利润以现金股利的形式发放给股东，或是将利润用于企业生产经营。已有研究成果表明，税收优惠能够有效促进上市公司增加企业投资（杨杨 等，2020），带动企业投资，对企业扩张产生正向激励（张信东 等， 2019）。企业不仅可以将减少的部分税收支出投资于经营资产，获得经营性的利润，带来规模效应，最终进一步提升企业的营运能力和盈利能力，也可以投资于金融资产获得收益，从而增加企业现金流。同时，企业盈利能力的增长又会促进留存收益的积累，增加内部融资的来源，降低对外部融资的需求，相应地缓解企业的融资约束问题。基于此，本文提出第二个研究假设。 假设2 ：税收优惠促进高新技术企业投资提高盈利水平进而缓解融资约束。 三、研究设计 （一）数据来源 自2016 年起，国家不断扩大减税范围、加大减税力度，实施了一系列税收优惠政策。为对比这一系列税收优惠政策带来的效应，本文选取2010—2020 年A 股上市的高新技术企业作为研究样本，并以2016 年为分界点，作了以下筛选： （1）剔除了金融业、保险业样本；（2）剔除ST、称号××ST 样本以及重要数据缺失的样本；（3）对数据进行了1% 和99% 缩尾处理。最终得到了2 003 家高新技术企业的17 994 条观测值。上述所有数据均来源于国泰安数据库。 （二）变量设定 目前学术界对被解释变量融资约束有多种度量方法，主要利用的是单一变量指标，如利息保障倍数等，也有利用多变量构建指数，如KZ 指数、WW指数和SA指数等。本文利用企业规模和上市年限两个变量构建的SA 指数（Hadlock 等，2010）。SA指数的具体计算见式（1）。  其中，Size 是企业总资产的对数，总资产的度量单位为百万元，Age 是企业的上市年限。为了更直观地观察企业融资约束程度，本文对传统SA 指数取绝对值形成ASA 指数，ASA 指数与SA指数的数值意义相反，ASA指数越大，表示企业面临的融资约束越弱，融资能力越高（罗子嫄 等，2018）。此外，本文构建了虚拟解释变量税收优惠政策（Zc）和企业划分（Treat），因财税〔2015〕119 号文件扩大了研发活动和研发费用的范围，给予了高新技术企业极大的税收优惠，且该政策自2016 年1 月1 日开始执行，故将2016年作为高新技术企业税收优惠政策的时间节点。因此，定义t ≥2016 时，该值取1，否则取0。此外，由于不同规模的企业在企业战略、融资模式、利润分配等方面不尽相同，因而在税收优惠政策实施之后的融资约束也可能存在差异。因此，本文根据《关于印发中小企业划型标准规定的通知》（工信部联企业〔2011〕300 号），对不同行业的中小型高新技术企业进行划分，并定义中小企业为本文核心关注对象，选取中小企业为1，大型企业为0。最后，为进一步研究税收优惠对高新技术企业融资约束的中间传导机制，本文将研发投入（Ria）和未分配利润（Up）作为中间变量，企业的研发投入作为企业的研发成本表现了企业研发的意愿和积极性，并且在一定程度上代表了企业的创新水平。企业的未分配利润作为企业历年净利润的积累，代表企业的盈利能力和内部投资的意愿。为控制其他因素对研究产生的影响，本文参考已有文献，将劳动密集度（Labint）、资本密集度（Capint）、资产周转率（Incm）、营业现金流量（Cf）、总资产收益率（Roa）作为控制变量。具体各个变量的定义见表1。 （三）模型设定 对于政策实施效果的评价，许多学者常采用双重差分模型（DID）进行评估。然而，因财税〔2015〕119 号文件扩大了研发活动和研发费用加计扣除范围，几乎所有企业都享受到了税收优惠政策。因此，难以找到与高新技术企业合适的对照组和控制组来建立DID模型用以验证政策效应，且DID 模型中要求控制组和对照组在政策实施之前的时间变化趋势几乎一致，假设的前提条件过强，故本文采用年份虚拟变量作为解释变量，并设置模型（2）进行回归分析来验证政策效应。   其中，SA:是因变量，下标i表示企业， t表示年份。Zc为年份虛拟变量，t≥2016时，取值为1，否则为0。Controlkit 表示第k个控制变量,EGLt为随机扰动项。此外，根据国家统计局印发的《统计上大中小微型企业划分办法(2017)》 (国统字〔2017〕213 号），引入企业规模（Es）虚拟变量，将高新技术企业划分为大型企业和中小型企业，由于税收优惠政策旨在促进中小企业的融资能力，因此定义大型企业为0，中小企业为1，以此研究税收优惠对融资约束的影响在大型高新技术企业和中小型高新技术企业之间的差异。 为进一步分析税收优惠政策对高新技术企业融资约束的影响路径，本文加入中间变量建立固定效应模型进行面板数据回归，检验税收优惠对研发投入和未分配利润的影响，进而建立了模型（3） 和模型（4）。  四、实证分析 （一）变量的描述性统计 表2 列示了样本主要变量的描述性统计结果。样本总数为17 994 个，其中融资约束（ASA）的平均值为3.473，说明高新技术企业整体的融资约束较大。企业的研发投入最小值为10.822，最大值为24.104，标准差为1.372，意味着高新技术企业之间的研发投入存在较大差异。未分配利润的平均值为0.016，而最大值达到了2.320，说明未分配利润并不均衡，存在少量企业的利润积累较多而多数企业的利润积累较低的现象。  （二）税收优惠政策实施效果总体评价 为有效检验税收优惠政策的实施效果，保证实证结果的准确性，表3 列示了以年份作为虚拟变量并逐步加入控制变量的结果。从列（1）～列（6）可以看出，核心解释变量税收优惠政策（Zc）的系数均为正，且系数大小大致在0.426 左右，并在1% 的显著性水平上显著，说明伴随着税收优惠政策的实施，高新技术企业的融资约束确实有所缓解。 （三）异质性分析  根据国统字〔2017〕213 号文件将高新技术企业划分为大型企业和中小型企业，其中，大型高新技术企业样本观测量为13 043 个，中小型高新技术企业样本观测量为4 951 个。分样本进行回归的回归结果见表4，其中列（3）和列（4）是加入控制变量的回归结果。从回归结果中可以看到，无论是大型高新技术企业还是中小型高新技术企业，税收优惠政策与融资约束都在1%的水平上显著正相关，说明税收优惠政策有助于企业缓解其融资约束。为在控制变量方面，对比表3 的列（6）与表4 的列（3）和列（4）可以发现，全样本和分样本具有强显著相关性的变量主要包括资本密集度、劳动密集度和资产周转率。其中，劳动密集度均对高新技术企业的融资约束有显著的负向效应，资本密集度则对中小型高新技术企业的融资约束具有显著负效应，可能是因为高新技术企业更多是以技术为导向，尤其是中小型企业，单纯提高劳动力和资本未必一定能够缓解企业的融资约束，要结合企业的实际发展需要，调整劳动和资本的结构。同时，资产周转能够有效缓解高新技术企业的融资约束，但仅对大型高新技术企业有正向作用，这是因为中小高新技术企业的融资往往更加困难，资金的积累需要通过大量的资金周转、销售等途径获取，而大型企业往往具有相对较高的资金管理效率，促使产品的生产成本降低，可进一步提高企业融资能力。  （四）机制分析 为进一步探讨税收优惠政策与融资约束之间的作用机制，本文借鉴郑宝红 等（2018）的基本思路，首先将税收优惠政策作为自变量，对研发投入和反映企业利润积累的未分配利润指标进行回归，检验税收优惠政策对研发投入和未分配利润的影响，再检验研发投入和未分配利润对融资约束的影响，最后综合两者的结果进行分析。 其中，表5 的列（1）～列（3）显示了税收优惠政策对于研发投入的回归结果，列（1）核心解释变量税收优惠政策（Zc）的系数在1% 水平上显著为正，说明税收优惠政策能增强高新技术企业研发创新的意愿进而增加研发投入。进一步综合税收优惠政策（Zc）的组间系数差异性检验结果，大型企业的回归系数相较于中小企业更大且具有较强显著性，这意味着受税收优惠政策的影响，大型高新技术企业相较于中小型企业会投入更多的研发成本。表5 的列（4）～列（6）是税收优惠政策对未分配利润的回归结果。可以看到，无论是大型高新技术企业还是中小型高新技术企业，税收优惠政策都能促进企业未分配利润的积累，结合税收优惠政策（Zc）的组间系数差异性检验，大型高新技术企业的未分配利润积累更多。  同时，检验研发投入和未分配利润对融资约束的影响。表6 的列（1）～列（3）是研发投入对于融资约束的回归结果。列（1）中研发投入对于融资约束回归结果显著为正，说明通过研发投入促进创新有助于高新技术企业缓解融资约束。分样本回归中从列（3）可以看到，对于中小型高新技术企业而言，税收优惠政策带来的现金流的增加能促进研发投入，弥补研究各个阶段的资金缺口，维持企业研发活动的顺利进行，进而提升研发创新的成功率，增加成果创新。对于中小型高新技术企业而言，创新成果代表核心竞争力的提升，能在市场上传递良好质量的信号，有利于缓解信息不对称程度进而缓解企业融资约束。而列（2） 中，大型高新技术企业税收优惠政策的回归系数为负，说明创新投入的提升反而加剧了大型企业的融资约束，主要是因为税收优惠政策的施行更容易促使大型企业加大对原来具有较高风险项目的投入力度，可能会因此加剧企业的风险和成本，进一步加大信息不对称和研发失败率，从而增加融资约束。表6 的列（4）～列（6）是企业未分配利润对于融资约束的回归结果。全样本中未分配利润与融资约束的回归系数为负。根据分样本的回归结果可以看出，列（6）中，中小型高新技术企业的未分配利润与融资约束回归系数显著为正，其利润积累有助于企业进行良好的投资盈利，不仅产生了更大的内部融资来源，也提升了企业声誉，可以缓解企业面临的融资约束。然而列（5）中大型高新技术企业未分配利润与融资约束的回归系数为负，一方面是因为大型高新技术企业的未分配利润大量地以固定资产、库存商品等流动性相对较弱的形式存在，导致企业实际偿债能力有所下降，外部债权人会基于此提高资金成本，使企业面临更大的融资约束；另一方面可能是因为大型高新技术企业为获得高利润留存而减少派发股利，会在市场上给投资者传递利淡信号，外部融资能力下降，企业面临的融资约束也更严重。 综上所述，税收优惠政策确实会通过研发投入和未分配利润影响企业的融资约束。对于中小型高新技术企业而言，可以促进其研发投入提高创新水平，也能促进其利润积累提升盈利水平，进而缓解企业面临的融资约束问题。而对于大型高新技术企业而言，过高的研发投入和未分配利润反而会对融资约束产生负向效应。 （五）稳健性检验 1.替换变量。为确保结论更具可靠性，本文替换了中间变量和被解释变量进行检验。用留存收益代替未分配利润，用WW指数代替ASA 指数之后重新回归。其中WW指数越大说明企业面临的融资约束越大。更换变量后得到的回归结果显示，税收优惠政策与WW指数的回归系数显著为负，即税收优惠政策确实能够降低企业的融资约束。用留存收益代替未分配利润进行回归所得到的结果与前文也基本一致，没有发生实质性的变化，因而结果具有较高的稳健性。 2.工具变量。为检验变量是否存在内生性问题，本文进行了Hausman 检验，结果显示卡方值为506.12，p 值为0，因而拒绝了变量外生的原假设，表明中间变量内生。为克服内生性问题，本文使用滞后一期的中间变量作为工具变量进行回归检验分析，得到的结果与上文一致。因此，在采用工具变量法较好地识别变量间的因果关系之后，仍然可以验证相关假设。 3.引入交乘项检验回归系数差异性。为确保Fisher 组合检验的稳健性，参考陈宗胜 等（2021）研究，本文引入变量交乘项检验政策效应、研发投入和未分配利润的作用效应是否在不同规模的高新技术企业具有显著异质性，即在模型中引入Zc×Es、Ria×Es、Up×Es 等变量进行回归分析，研究结果与上文一致，能够确保结果稳健性。1 五、研究结论与政策建议 （一）研究结论 本文基于2010—2020 年的数据，使用变截距固定效应面板数据模型研究税收优惠对于高新技术企业融资约束的作用效果并探究其影响机制。研究发现：（1）税收优惠政策能够显著缓解高新技术企业面临的融资约束问题；（2）税收优惠政策缓解高新技术企业融资约束的效应在大型高新技术企业和中小型高新技术企业之间呈现异质性，即税收优惠缓解中小型高新技术企业融资约束的程度更大；（3）对于中小型高新技术企业而言，税收优惠政策通过作用于企业的研发投入和利润积累来影响企业的融资约束，即税收优惠能促使中小型高新技术企业增加研发投入和利润积累，有效提高成果创新和盈利能力，进而缓解融资约束；（4）对于大型高新技术企业而言，税收优惠带来的现金流则可能会导致企业过度投入研发和过度投资而加剧企业的融资约束。 （二）政策建议 针对上述研究结论，本文提出如下建议。 1.实施新的结构性税收优惠政策，切实降低高新技术企业税负。在推动大规模普惠性减税的同时，应当实施新的结构性税收优惠政策。要注重定向支持，坚持将创新放在我国现代化建设全局中的核心位置，以优化税收结构为目标，实行有增有减的结构性税收优惠政策以切实降低高新技术企业税负，推动高新技术企业着力提高创新能力，破解融资困境，解决发展难题。具体而言，应贯彻“十四五”规划中提出的“实施更大力度的研发费用加计扣除”，配合提出提高研发费用加计扣除比例、增加税前扣除项目、增加专用先进设备种类数目、延长亏损结转年限、延长阶段性政策的年限、实施长期的制度性税收优惠等政策，将更加多元化的税收优惠政策惠及高新技术企业，从而降低高新技术企业的税收负担，缓解其面临的融资约束难题，促进其持续释放活力、增强自主创新能力。 2.对中小型高新技术企业实施研发导向型及经营投资导向型的税收优惠政策。对于中小型高新技术企业的税收优惠政策，要注重引导其进行研发创新活动及日常生产经营投资，针对企业在创新投入和产出过程中的需求，加大关于引进先进设备、引进科研人才、研发费用加计扣除、固定资产加速折旧等政策的范围和程度，推动中小型高新技术企业积极进行研发及经营投资活动，促进创新成果转化，改善盈利能力，缓解其融资约束。中小型高新技术企业要把握好税收优惠政策，可以重点加大研发投入，弥补各个研发阶段的资金不足，以此缓解因资金压力导致的研发困境。此外，中小型高新技术企业可将更多的利润留存进行合理生产经营投资或金融投资，获得持续且稳定的内部现金流，减少企业面临的融资约束问题，破解其发展难题，最终助力经济高质量发展。 3.对大型高新技术企业要严苛税收优惠享受条件。为避免大型高新技术企业为享受税收优惠而盲目进行研发投入和不合理投资行为，政府可以针对大型高新技术企业建立相应的指标，用以细化不同企业能享受到的税收优惠程度及范围。比如，根据企业过去年度的创新投入、创新效率、盈利能力、资产利用率等指标来划分不同高新技术企业下一年度所能享受到的税收优惠程度。通过细化税收优惠的条件，促进大型高新技术企业将享受税收优惠而获得的资金用在推动创新成果的转化及资产配置效率的提升上，缓解融资约束问题。而大型高新技术企业在享受税收优惠政策的同时，也要根据自身战略、所处外部环境及原有资产利用程度等审慎评估长期研发项目的可行性，分析研发活动的风险性和不确定性，避免过多的研发投入产生成本收益不平衡的问题。此外，大型高新技术企业通常资产规模已经较大，要注意避免因过度投资出现未分配利润很高但实际可用现金流很少、企业资产的流动性降低的情况出现，从而使企业失去部分外部融资机会。 [1] 屈文洲，谢雅璐，叶玉妹.信息不对称、融资约束与投资—现金流敏感性：基于市场微观结构理论的实证研究[J].经济研究，2011（6）：105-117. 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