作者：胡宜享 张忠祥 马乾远 席中镪
来源：《商场现代化》2022年第18期
摘 要：培育“专精特新”企业和各种具有世界竞争力的“隐形冠军”，是针对供给侧的补链强链的具体举措，是在新发展阶段运用新发展理念，加快推动形成新发展格局的具体行动。2018年后，我国加快了减税降费的步伐，持续释放企业活力。为探讨减税降费对专精特新企业的影响，本文基于中国 2016年—2020五年的江苏省专精特新企业面板数据，利用双重差分模型评估减税降费政策对专精特新企业高质量发展的影响，并运用双重差分倾向得分匹配法（PSM-DID）进一步进行了验证。实验结果表明，减税降费政策显著增加了企业创新成果的产出。因此，进一步提高减税降费的针对性，增强税收优惠的科技投入率是当前减税降费政策需要关注的举措。 关键词：减税降费;专精特新;高质量发展;双重差分
一、引言
“专精特新”是国家为了引导中小企业走出一条具有中国特的专业化、精细化、特化、新颖化的发展道路，增强企业的自主创新能力和核心竞争力，促进中小企业转型升级、高质量发展而实施的重大工程。专精特新“小巨人”企业具备专业化、精细化、特化、新颖化四大优势，是专注于细分市场、创新能力强、市场占有率高、掌握关键核心技术、
质量效益优的排头兵企业。减税降费政策减税降费是配合供给侧结构性改革，促进经济增长，重新激发市场活力的一项重要举措。稳定和完善经济政策要进一步减税降费，减轻企业负担。政府出台减税降费政策的最终目的是搞活经济，解决和适应经济新常态下出现的新问题，尤其是要支持企业，通过减税降费最终实现稳增长、调结构、惠民生。那么减税降费政策是否对专精特新企业的创新活动产生作用？鉴于此，本文采用双重差分模型，以江苏省小微企业为例，探讨减税降费政策对专精特新企业高质量发展的影响。本文的研究意义在于：首先，补充减税降费政策对企业创新活动的研究，将受政策影响的企业具体到具有发展潜力的专精特新“小巨人”，弥补了以往对该领域研究的空白。其次，为探讨企业的创新活动提供新的视角，以外部的宏观经济政策为影响企业创新活动的因素考察企业的研发投入与创新成果，而不是简单地描述企业各方面的特征，为评估企业创新决策提供新的切入点。最后，通过研究减税减费政策对专精特新企业的创新活动影响，为专精特新企业高质量发展提供可靠借鉴，使其能更有效地发挥其补链强链，稳定经济的运行的作用，促进我国产业链与供应链完善。
二、研究设计
1.模型选择与研究假设
本文拟采用双重差分模型（Difference-In-Difference，简称DID模型）对减税降费对“专精特新”中小企业高质量发展的影响进行实证分析。DID模型多用于计量经济学中对于政策或项目实施效果的定量评估，通过DID模型，能清晰分析出减税降费对“专精特新”中小企业发展的影响。衡量专精特新企业能力的重要指标是“新”，这也是国家大力扶持其发展的重要原因。本文主要从两个方面来衡量企业创新能力，一个是企业创新投入度的大小，反映企业创新的动力需求;另一个为企业专利发明数量，反映企业的创新绩效。由此，本文提出假设 H1：
减税降费能够促进专精特新企业加大创新投入。
当企业加大研发投入，提高研发效率，更多的专利产出将被创造。与此同时，减税降费政策大力鼓励、支持创新成果丰富，创新绩效良好的企业，这势必增强企业的专利产出决心，基于此，提出假设H2：
减税降费能够促进专精特新企业增加创新产出。
2.样本选择与数据来源
自国家经济新常态以来，减税降费政策便一直为企业增质减负创造活力。但2018年以来，增值税改革步伐加快，各项税率均有所降低，税收结构更加合理，税收优惠政策的普惠性明显增强。2017年，江苏省确立了第一批“专精特新”小巨人企业，考虑到政策实施的时效性与企业信息披露的迟滞性，本文搜集2016年-2020年小巨人企业的面板数据作为样本研究对象，并将2018年视为政策实施时点。公司的各项基本指标来自CSMAR和WIND数据库以及笔者通过东方财富网手工整理而成，公司的专利信息来自天眼查网站并在国家专利统计局中进行了验证。
3.模型构建与变量说明
为探讨减税降费对专精特新企业高质量发展的影响，本文主要检验受到減税降费政策影响的企业是否增加了创新投入与创新成果。具体地，本文采用的DID模型方程结构为：
RD/LnAP=β0+β1comp+β2time+β3comp*time+β4ROE+
β5ALR+β6TAT+µt+λi+£i
两个假设所用的模型解释变量一致，其中，RD、LnAP为模型被解释变量，分别表示
企业的研发投入与研发成果。RD为企业研发费用与营业收入比值，作为创新投入的代理变量;LnAP为企业已有的发明专利的对数值。考虑到专利的实际质量，本文选择的发明专利是已投入实际使用的有效专利数量。为最大程度避免潜在的内生性问题，参考标准的DID模型的变量设定，本文模型以2018年为实验时点，自变量comp定义为当该企业在样本期内受到减税降费政策影响时，comp取值为 1，否则为 0;time为受到减税降费政策影响之后年度的虚拟变量，受到认定为 1，否则为 0。comp*time是年份与企业的交互项，其系数β3是本文重点关注的系数。µt为时间固定效应，λi为企业个体固定效应。ROE、ALR、TAT为控制变量，分别表示为净资产收益率，资产负债率以及资产周转次数。在实际中，衡量企业发展经营情况的指标是多样的，本文从中选择净资产收益率，资产负债率以及总资产周转次数三个主要指标作为控制变量，分别对企业的盈利、运营以及偿债三个方面的能力进行量化分析。£i表示随机扰动项。变量的具体定义详见下表1。
4.样本描述性统计
在回归分析之前，先对样本进行简单的描述性统计，具体的数值见下表2。
运用皮尔森相关系数对模型变量进行检验，克服变量之间的多重共线性，皮尔森相关
系数值如下表3。
表3分析的结果表明，各变量的相关系统数均低于0.5，这表明变量之间相互独立，不存在过度多重共线性，能够保障DID实证研究效果，为后续双重差分的实证分析结果的准确性提供了保障。
三、实证结果与分析
1.DID实证结果分析
依次对模型进行双重差分回归，其中，模型（1） （2） 是基于研发投入的回归结果，模型（3） （4） 是基于发明专利的回归结果，（1） （3） 没有添加模型的控制变量，（2） （4） 添加了控制变量回归结果。四个回归分析均控制了时间固定效应与年份固定效应。具体的模型回归结果如下表4。
根据上表结果，DID模型（2） 中，解释变量对被解释变量的影响系数为-0.0037，表明减税降费政策对企业的研发投入有负面影响，意味着平均来讲，减税降费政策使企业的研发投入降低了0.37%，但基准回归均未通过显著性检验，不予采用，因此拒绝原假设H1，
表明减税降费政策并不能对企业研发投入产生直接影响。同时，通过模型（2） 可以看出，减税降费对降低企业资产负债率有显著影响，说明在获得税收优惠后，企业可能更多地将优惠用于减轻负债，稳固运营，而不是投入更多的研发费用，这也验证了模型的回归结果。
模型（4） 的回归系数为1.003，表明在控制变量情况下，减税降费政策对企业的创新产出的增加有正面推动效应。且两个模型都在1%的水平上显著，可以接受原假设H2，认为减税降费能有效增加企业的创新产出。另外，体现企业运营能力的总资产周转次数也因为减税降费显著提高，说明通过减税降费政策的支持，企业能提高自身的营业能力，从而推动创新成果的增加。
2.PSM-DID实证结果分析
考虑到减税降费政策实施前实验组与对照组企业本身便存在创新差异同时避免因样本选择的偏误而导致双重差分估计的偏差，本文拟采用PSM倾向得分匹配双重差方法进行检验。具体地，从匹配前的控制组中寻一组与事前的实验组最为接近的样本作为新的控制组，两个控制组尽可能地相似，采用最近邻匹配法，进行Logit回归并获得观测值的倾向得
分，在得到匹配样本的基础上，和实验组样本再次进行基准模型回归。回归的基本结果如下表。
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