減稅降費推動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的路徑研究

許楠 牛美佳 劉雪琴

【摘 要】 基于信號傳遞理論、創(chuàng)新正外部性理論和社會網(wǎng)絡(luò)理論，以572家受風(fēng)險投資機構(gòu)支持的創(chuàng)業(yè)板上市公司為樣本，分析減稅降費對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，并檢驗投資組合網(wǎng)絡(luò)、創(chuàng)新溢出在其關(guān)系中的鏈?zhǔn)街薪樽饔?。研究發(fā)現(xiàn)：（1）減稅降費能夠顯著推動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；（2）投資組合網(wǎng)絡(luò)、創(chuàng)新溢出分別在減稅降費和企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間起中介作用；（3）投資組合網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)新溢出在減稅降費和企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間起鏈?zhǔn)街薪樽饔?；?）進一步研究投資組合網(wǎng)絡(luò)斷裂對創(chuàng)新溢出的影響發(fā)現(xiàn)，隨著風(fēng)險投資的退出，投資組合網(wǎng)絡(luò)斷裂不再對企業(yè)創(chuàng)新溢出有效。研究結(jié)論豐富了減稅降費影響企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)在機理的研究成果，可為企業(yè)探索高質(zhì)量發(fā)展路徑提供決策參考。

【關(guān)鍵詞】 減稅降費； 企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展； 投資組合網(wǎng)絡(luò)； 創(chuàng)新溢出； 鏈?zhǔn)街薪?/p>

【中圖分類號】 F812.42；F272.5? 【文獻標(biāo)識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2023）03-0018-09

一、引言

黨的十八大以來，我國發(fā)布了一系列舉措助力企業(yè)發(fā)展，持續(xù)性大規(guī)模減稅降費政策是其中的重要組成部分。2021年全年新增減稅降費約1.1萬億元，其中為制造業(yè)中小微企業(yè)辦理緩繳稅費2 162億元，為煤電和供熱企業(yè)辦理“減、退、緩”稅271億元，切實減輕了企業(yè)負擔(dān)①。然而，大規(guī)模減稅降費力度下，一旦減稅降費超過一定程度，部分企業(yè)會對國家扶持政策依賴過大，長此以往，其依靠政策“輸血”按部就班地被動發(fā)展，則與國家經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展這一戰(zhàn)略目標(biāo)相悖。

高質(zhì)量發(fā)展時代，企業(yè)僅僅依靠自有資金和減稅降費讓渡而來的資金是不足以支撐自身創(chuàng)新發(fā)展的。在現(xiàn)實經(jīng)營活動中，并不是所有企業(yè)都會將享受到的減稅降費紅利投放到自身創(chuàng)新活動中去，部分企業(yè)為了避免創(chuàng)新帶來的長期不確定風(fēng)險而將投資目光轉(zhuǎn)移到短期看得見摸得著的利益上。為了有效拓寬融資渠道促進科技創(chuàng)新，近年以風(fēng)險投資機構(gòu)為中心的投資組合網(wǎng)絡(luò)發(fā)展迅速。風(fēng)險投資通過信息篩選和前景分析，以股權(quán)的形式直接注資于被投資企業(yè)，并積極主動、真正切實地參與到被投資企業(yè)的經(jīng)營活動中去；企業(yè)之間通過引入共同的風(fēng)險投資機構(gòu)形成投資組合網(wǎng)絡(luò)進而吸收大量外部創(chuàng)新投資的現(xiàn)象越來越普遍；創(chuàng)新投資的網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展越來越明顯，已逐漸成為助力企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要融資通道。

企業(yè)如何利用減稅降費紅利在進行科技創(chuàng)新活動過程中獲得更多的創(chuàng)新溢出，挖掘出有利于自身發(fā)展的“造血”潛能，為自身發(fā)展提供源源不斷的動力；如何吸引風(fēng)險投資進而形成投資組合網(wǎng)絡(luò)，幫助企業(yè)以較低融資成本獲取較大創(chuàng)新溢出，從而實現(xiàn)企業(yè)長期性的高質(zhì)量發(fā)展，是理論界與實務(wù)界亟需解決的問題。因此，在我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展背景和大規(guī)模減稅降費力度下，本文聚焦減稅降費對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，從投資組合網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新溢出視角探索減稅降費推動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響路徑，旨在進一步深化對減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的認識，為減稅降費賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的理論合理性和現(xiàn)實有效性提供經(jīng)驗證據(jù)。

二、研究基礎(chǔ)與假設(shè)提出

（一）減稅降費對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響

近年來，國家稅務(wù)總局出臺了諸多稅收優(yōu)惠政策推動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。國家稅務(wù)總局統(tǒng)計顯示，2021年全年92.2%的納稅人認為減稅降費對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動產(chǎn)生了積極影響，提振了市場主體信心。企業(yè)“包袱”輕了，新動能加速成長，發(fā)展水平有了質(zhì)的飛躍。

減稅降費政策實施以來，國內(nèi)學(xué)者對其展開了一系列效果評估的研究。企業(yè)稅負的高低會對企業(yè)的現(xiàn)金流和留存收益產(chǎn)生影響，甚至影響企業(yè)對勞動要素和創(chuàng)新研發(fā)等生產(chǎn)活動的投入。通過減稅降費，能夠改變企業(yè)與政府間的財富分配，使企業(yè)擁有更多的留存收益，緩解企業(yè)融資約束，降低企業(yè)負債水平，激勵企業(yè)提高生產(chǎn)率，帶動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級[ 1 ]，在此過程中直接效應(yīng)表現(xiàn)為降低企業(yè)稅負，間接效應(yīng)表現(xiàn)為緩解企業(yè)資金壓力從而提高企業(yè)績效、刺激企業(yè)投資、激勵企業(yè)提升創(chuàng)新水平等[ 2 ]。追根溯源，減稅降費改善了企業(yè)現(xiàn)金流，提供了企業(yè)創(chuàng)新所需的資金支持，幫助企業(yè)專業(yè)化分工，促進了企業(yè)創(chuàng)新，為企業(yè)健康成長提供了發(fā)展動力。減稅降費所特有的高效性和靶向性能夠為企業(yè)持續(xù)成長提供資源保障，逐漸成為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的穩(wěn)態(tài)驅(qū)動器?；诖耍疚奶岢黾僭O(shè)1：

H1：減稅降費能夠促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，減稅降費力度越高，越有利于更多動態(tài)資源流入企業(yè)，賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

（二）減稅降費賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的中介影響機制

1.以投資組合網(wǎng)絡(luò)為中介

企業(yè)僅僅依靠自有資金和減稅降費讓渡而來的資金不足以支撐自身高質(zhì)量發(fā)展。信號傳遞理論認為減稅降費更大的作用在于向外界傳遞積極信號，鼓勵投資和風(fēng)險補償?shù)南嚓P(guān)稅收優(yōu)惠吸引了更多風(fēng)險投資資本流向企業(yè)[ 3 ]。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟時代下，風(fēng)險投資機構(gòu)的一大優(yōu)勢就是匯集網(wǎng)絡(luò)中其他投資者對投資意愿的表態(tài)，起到傳遞相關(guān)信號的“橋梁”作用。投資者與被投資方之間頻繁的直接或間接聯(lián)系，自發(fā)形成一個無形的投資組合網(wǎng)絡(luò)。位于中心高位的風(fēng)險投資機構(gòu)可以控制和解讀信息傳遞的方向、內(nèi)容、頻率等，從而影響投資信息在整個投資組合網(wǎng)絡(luò)中的流動，風(fēng)投的加入不斷提升網(wǎng)內(nèi)知識基礎(chǔ)，降低投資失敗風(fēng)險，使整個投資組合網(wǎng)絡(luò)保持穩(wěn)定。基于此，本文提出假設(shè)2：

H2：減稅降費有利于吸引風(fēng)險投資機構(gòu)形成投資組合網(wǎng)絡(luò)。

任何組織內(nèi)部資源和能力都是有限的，企業(yè)需要克服自身劣勢尋求適宜途徑獲取外部資源，解決資源約束瓶頸。投資網(wǎng)絡(luò)關(guān)系提供了資源流動的最佳渠道，企業(yè)可以利用與其他主體間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系獲取關(guān)鍵技術(shù)、人力資本和管理經(jīng)驗于自身的投資創(chuàng)新活動[ 4 ]。風(fēng)險投資機構(gòu)進入后，可以有效緩解投資者與被投資者之間的信息不對稱問題，促使網(wǎng)內(nèi)企業(yè)突破信息和空間的約束自發(fā)地去交流新知識、新技術(shù)，進而形成投資組合網(wǎng)絡(luò)；而投資組合網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性取決于風(fēng)險投資機構(gòu)的位置，風(fēng)險投資機構(gòu)位于中心高位的投資組合網(wǎng)絡(luò)資源配置更具針對性、適用性和持久性，資源配置效率更高。此外，風(fēng)險投資機構(gòu)參與企業(yè)經(jīng)營活動，對企業(yè)資金流動和經(jīng)營風(fēng)險進行監(jiān)督，使得有風(fēng)投介入的企業(yè)全要素生產(chǎn)率明顯高于無風(fēng)投介入的企業(yè)[ 5 ]。由此可知，在原有條件一定的基礎(chǔ)上，穩(wěn)定的投資組合網(wǎng)絡(luò)能有效規(guī)避投資風(fēng)險，有利于網(wǎng)內(nèi)被投資企業(yè)提高全要素生產(chǎn)率，進而促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?；诖?，本文提出假設(shè)3、假設(shè)4：

H3：投資組合網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有正向影響，投資組合網(wǎng)絡(luò)越穩(wěn)定，越有利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

H4：投資組合網(wǎng)絡(luò)能夠在減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間發(fā)揮中介效應(yīng)。

2.以創(chuàng)新溢出為中介

創(chuàng)新的溢出效應(yīng)是在技術(shù)創(chuàng)新活動過程中，經(jīng)濟組織在不產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新正外部性成本的情況下，客觀地推動其他經(jīng)濟主體享受技術(shù)進步帶來的收益手段[ 6 ]。減稅降費直接彌補了企業(yè)部分研發(fā)資金的支出，以降低企業(yè)研發(fā)成本的方式增加企業(yè)的可支配資金。減稅降費政策為高風(fēng)險和復(fù)雜的科技創(chuàng)新活動提供風(fēng)險補償，同時向市場傳遞政策傾向和扶持方向的信號，促進更多的資金流向創(chuàng)新、研發(fā)，增強企業(yè)的創(chuàng)新風(fēng)險承擔(dān)能力，推動企業(yè)創(chuàng)新活動的多元化開展。企業(yè)開展多元化創(chuàng)新活動如通過技術(shù)學(xué)習(xí)、相互競爭、協(xié)同創(chuàng)新、資源流動和吸收優(yōu)質(zhì)企業(yè)的創(chuàng)新技術(shù)及理念，打破行業(yè)壁壘，以較低的創(chuàng)新成本加快企業(yè)技術(shù)進步的增長，伴隨著企業(yè)間的競爭—模仿—再競爭產(chǎn)生創(chuàng)新溢出效應(yīng)，讓更多企業(yè)獲利?；诖?，本文提出假設(shè)5：

H5：減稅降費產(chǎn)生了企業(yè)創(chuàng)新溢出效應(yīng)，減稅降費程度越高，創(chuàng)新溢出效應(yīng)越顯著。

企業(yè)承擔(dān)的稅負越重，相應(yīng)的創(chuàng)新專利產(chǎn)出水平越低[ 7 ]。這意味著減稅降費的一系列措施對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動有著較強的激勵作用。在創(chuàng)新正外部性理論作用下，同行業(yè)企業(yè)創(chuàng)新技術(shù)溢出有利于加快轉(zhuǎn)型期企業(yè)技術(shù)進步步伐，優(yōu)化創(chuàng)新資源配置[ 8 ]，在不斷更新?lián)Q代中推動企業(yè)由“中國制造”到“中國智造”的新轉(zhuǎn)變，產(chǎn)出大于投入，從而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。結(jié)合創(chuàng)新的正外部性，企業(yè)對外部技術(shù)創(chuàng)新的吸收：一方面可以節(jié)約獨立研發(fā)的資源和時間；另一方面可以充分發(fā)揮不同企業(yè)各自所具有的創(chuàng)新技術(shù)優(yōu)勢，促進跨區(qū)域技術(shù)分工，實現(xiàn)1+1>2的創(chuàng)新溢出效應(yīng)，并進一步減少自主創(chuàng)新的不確定性和高失敗風(fēng)險，促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。基于此，本文提出假設(shè)6、假設(shè)7：

H6：創(chuàng)新溢出效應(yīng)對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有正向影響，創(chuàng)新溢出效應(yīng)越強，企業(yè)整體創(chuàng)新能力越高，越能夠促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

H7：創(chuàng)新溢出在減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間發(fā)揮中介效應(yīng)。

3.投資組合網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新溢出的鏈?zhǔn)街薪?/p>

在有風(fēng)投參與的社會網(wǎng)絡(luò)中，風(fēng)險投資機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中心度越高，企業(yè)的創(chuàng)新能力越強[ 9 ]。第一，“高資歷”企業(yè)最新研發(fā)的技術(shù)、創(chuàng)新發(fā)明的相關(guān)知識和項目經(jīng)驗等信息在投資組合網(wǎng)絡(luò)內(nèi)具有相當(dāng)?shù)墓蚕硇?，在一定程度上可以更快更有效地傳遞給被投資企業(yè)并為其帶來創(chuàng)新溢出效應(yīng)[ 10 ]。第二，中小企業(yè)突破性技術(shù)創(chuàng)新造成的資源差距較大且異質(zhì)性很強，企業(yè)為了縮小資源差距，需要與外界建立充分的聯(lián)系來獲取新的技術(shù)資源，此時通過增加企業(yè)已建立的投資組合中的網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)量，可以有效擴大技術(shù)搜索空間并獲得更多外部合作伙伴。Becker和Dietz[ 11 ]認為，處于網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的企業(yè)有助于獲取多樣化的知識資源儲備，并增加它們實現(xiàn)更高程度創(chuàng)新的可能性。在社會網(wǎng)絡(luò)理論范式下，風(fēng)險投資推動企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的基本邏輯是投資組合網(wǎng)絡(luò)是一個開放的社會網(wǎng)絡(luò)，以風(fēng)險投資機構(gòu)為中心的投資組合網(wǎng)絡(luò)與不同的組織和人員進行信息交換，促進不同學(xué)科知識的相互獲取、整合和重組，推動網(wǎng)內(nèi)被投資企業(yè)以較小成本獲得短期內(nèi)無法實現(xiàn)的創(chuàng)新收益?；诖?，本文提出假設(shè)8、假設(shè)9：

H8：投資組合網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了創(chuàng)新溢出效應(yīng)，投資組合網(wǎng)絡(luò)越穩(wěn)定，越有利于創(chuàng)新知識的整合，創(chuàng)新溢出效應(yīng)越顯著。

H9：投資組合網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新溢出能夠在減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間發(fā)揮鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)。

本文根據(jù)以上理論分析，構(gòu)建如圖1所示的理論模型。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

我國2008年實行大規(guī)模結(jié)構(gòu)性減稅政策，設(shè)定政策執(zhí)行時滯期為1年，初始樣本從下1年開始選取，選取2009—2020年在創(chuàng)業(yè)板上市并且有風(fēng)險投資機構(gòu)支持的623家制造企業(yè)，再剔除ST公司、金融行業(yè)公司，相關(guān)數(shù)據(jù)缺失值以插值法補全，最后得到572家有風(fēng)險投資背景的上市公司作為研究樣本。

投資相關(guān)數(shù)據(jù)來自清科私募通數(shù)據(jù)庫。界定網(wǎng)絡(luò)邊界是構(gòu)建投資組合網(wǎng)絡(luò)的重要步驟，絕大多數(shù)相關(guān)研究采用時間窗來確定網(wǎng)絡(luò)邊界。參照Freeman和Roeder[ 12 ]對時間窗的選擇，選取4年的時間窗確定網(wǎng)絡(luò)邊界，構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)據(jù)的時間跨度為2005年1月—2008年12月，樣本包括314家風(fēng)投對我國境內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)進行的3 424起投資事件，用這些投資事件來構(gòu)建風(fēng)險投資機構(gòu)投資行為的社會網(wǎng)絡(luò)。

本研究所需要的上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。此外還通過國家知識產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站、專利匯網(wǎng)站手工收集了572家樣本企業(yè)2009—2020年間的專利申請記錄。本文實證分析運用Stata15.0、Ucinet、Mplus軟件對數(shù)據(jù)進行處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量

企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是企業(yè)既要追求創(chuàng)造經(jīng)濟價值和社會價值更高水平、更高層次、更高效率的同時又要創(chuàng)造可持續(xù)價值的素質(zhì)能力的一種目標(biāo)狀態(tài)或發(fā)展范式[ 13 ]。衡量企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的方法可分為以全要素生產(chǎn)率為主的定量指標(biāo)法[ 14 ]和以構(gòu)建指標(biāo)體系為主的定性指標(biāo)法[ 15 ]。指標(biāo)體系分析可能存在由于主觀性導(dǎo)致的系統(tǒng)差異性較大的問題，相較而言，全要素生產(chǎn)率是綜合性的量化指標(biāo)，符合本文研究要求。因此本文運用LP法對微觀企業(yè)層面的全要素生產(chǎn)率進行估計，作為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的代理變量。計算公式如下：

lnYit=？琢0+？琢1lnKit+？琢2lnLit+lnMit+？棕it+？著it? （1）

其中，i表示企業(yè)，t表示年份。Y、K、L、M分別為產(chǎn)出（營業(yè)收入）、資本投入（固定資產(chǎn)凈額）、勞動力投入（支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金）和中間投入（購買商品、接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金），以萬元為單位，采用2009年為基期的價格指數(shù)進行平減。？棕it是全要素生產(chǎn)率，？著it表示隨機干擾項。如果公司上述指標(biāo)為0，那么在取對數(shù)時將無法進行，為解決這一問題，本文在取對數(shù)前對上述變量都加1。

2.解釋變量

考慮到本文的研究特點以及數(shù)據(jù)的可獲得性，借鑒鄭春美和李佩[ 16 ]的測度方法，以企業(yè)總體稅費負擔(dān)為核心解釋變量，為方便闡釋經(jīng)濟意義，在此基礎(chǔ)上對指標(biāo)做同向化預(yù)處理，采用總體稅費負擔(dān)的相反數(shù)度量減稅降費力度（Tax）。計算公式如下：

Tax=（支付的各項稅費-收到的稅費返還）/營業(yè)收入? （2）

3.中介變量

（1）投資組合網(wǎng)絡(luò)

通過共享相同的風(fēng)險投資股東形成公司間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，單個公司作為該網(wǎng)絡(luò)的一個節(jié)點（node），共同接受同一風(fēng)險投資機構(gòu)所持股份的行為是節(jié)點之間的構(gòu)成紐帶（tie）。根據(jù)Freeman和Roeder[ 12 ]的中心度理論并結(jié)合曹婷和李婉麗[ 17 ]的研究成果，本文使用企業(yè)i的風(fēng)險投資股東自（t-n）年到t年發(fā)生的投資事件構(gòu)建投資組合網(wǎng)絡(luò)。同時，有大量研究表明，網(wǎng)絡(luò)嵌入能夠有效地保證投資質(zhì)量，因此引入“網(wǎng)絡(luò)中心度”的概念，通過考察風(fēng)投機構(gòu)在投資網(wǎng)絡(luò)中的位置來評價投資組合網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。網(wǎng)絡(luò)中心度通常用接近中心度、中介中心度和程度中心度來進行衡量，基于本文研究的特點，選用“中介中心度”進行衡量。中介中心度（Betweenness）是以經(jīng)過某個節(jié)點的最短路徑數(shù)目來刻畫節(jié)點重要性的指標(biāo)，能夠有效體現(xiàn)風(fēng)險投資作為信息流通中介的重要性。計算公式如下：

Betweenness=■gjk（ni）/gjk? ?（3）

其中，gjk（ni）表示網(wǎng)絡(luò)中點j與點k之間經(jīng)過點i的最短距離，gjk表示網(wǎng)絡(luò)中點j與點k之間路徑的總數(shù)。

首先，運用時間窗的界定原則界定投資組合網(wǎng)絡(luò)邊界，選取2004—2008年所有創(chuàng)業(yè)板上市公司和接受風(fēng)險投資機構(gòu)投資的事件數(shù)據(jù)，構(gòu)成初始網(wǎng)絡(luò)。其次，每年對每個被投資企業(yè)命名一個唯一的標(biāo)識，并且按照投資機構(gòu)整理成被投資企業(yè)—投資機構(gòu)的矩陣A［0，1］。如果接受某一風(fēng)投機構(gòu)投資支持，賦值為1，否則為0。再次，將二模矩陣A［0，1］與其轉(zhuǎn)置矩陣相乘，得到新矩陣B，為了滿足關(guān)系網(wǎng)絡(luò)一模矩陣的要求，本文將對角線值全部賦值為0。對于矩陣中非對角線的參數(shù)，數(shù)值大小對應(yīng)著投資方與被投資方的交集次數(shù)。最后，得到一模矩陣后，運用Ucinet網(wǎng)絡(luò)分析軟件，得到每年每個被投資企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化后的網(wǎng)絡(luò)中心度指標(biāo)。

（2）創(chuàng)新溢出

本文參考Goya[ 18 ]等的衡量方法識別公司的創(chuàng)新溢出效應(yīng)，一個企業(yè)在一年內(nèi)可以獲得的創(chuàng)新溢出水平取決于同行業(yè)其他企業(yè)的創(chuàng)新投入，并在此基礎(chǔ)上以加權(quán)平均的方式對創(chuàng)新溢出指標(biāo)進行優(yōu)化?？紤]到不同行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)所產(chǎn)生的創(chuàng)新影響力不同，以創(chuàng)業(yè)板上市制造企業(yè)各行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)年度授權(quán)專利數(shù)在該行業(yè)的占比A作為該行業(yè)每個公司創(chuàng)新溢出效應(yīng)水平的權(quán)重，進而得出加權(quán)平均的創(chuàng)新溢出指標(biāo)Spillover。其計算公式如下：

Spilloverist=Ajst·■Sjst? ?（4）

其中，Spilloverist為S行業(yè)中的企業(yè)i在t年度所獲得的行業(yè)內(nèi)創(chuàng)新溢出；Ajst為授權(quán)專利權(quán)重，即j公司（標(biāo)桿企業(yè)）在t年度授權(quán)專利數(shù)的行業(yè)占比；■Sjst表示在S行業(yè)中，除了i公司以外的其他所有公司在t年度的研究與開發(fā)投入總和。

4.控制變量

本文借鑒已有研究選取投資收益率、技術(shù)進步率、托賓Q、成長能力、融資約束、財政補貼、股權(quán)集中度、企業(yè)規(guī)模等作為控制變量。變量定義如表1所示。

四、實證分析

本文首先運用逐步法對投資組合網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新溢出的單獨中介效應(yīng)進行檢驗，其次利用自舉法檢驗投資組合網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新溢出的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)。檢驗?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

Betweennessi，t+1=？琢0+？琢Taxi，t+■？琢j0Controli，t+？著i，t

（5）

Spilloveri，t+1=？琢1+？茁Taxi，t+■？琢j1Controli，t+？著i，t （6）

TFPi，t+1=？琢2+？字Taxi，t+■？琢j2Controli，t+？著i，t? （7）

TFPi，t+1=？琢3+？啄Betweennessi，t+■？琢j3Controli，t+？著i，t

（8）

TFPi，t+1=？琢4+？準(zhǔn)Spilloveri，t+■？琢j4Controli，t+？著i，t （9）

TFPi，t+1=？琢5+？漬1Taxi，t+？漬2Betweennessi，t+■？琢j5Controli，t+

？著i，t? ?（10）

TFPi，t+1=？琢6+？滋1Taxi，t+？滋2Spilloveri，t+■？琢j6Controli，t+？著i，t

（11）

TFPi，t+1=？琢7 + ？茲Taxi，t + ？漬2Betweennessi，t + ？滋2Spilloveri，t+

σBetweenness*Spillover+■？琢j7Controli，t+？著i，t （12）

TFPi，t+1為公司i第（t+1）年的企業(yè)發(fā)展質(zhì)量，Betweennessi，t+1為公司i第（t+1）年的投資水平，Spilloveri，t+1為公司i第（t+1）年的創(chuàng)新溢出效應(yīng)。Controli，t代表所有控制變量，？琢i為常數(shù)項，？琢-？茲為解釋變量的回歸系數(shù)，？琢ij為控制變量的回歸系數(shù)，j為控制變量個數(shù)，？著i，t為隨機擾動項。其中：式（5）檢驗減稅降費對投資組合網(wǎng)絡(luò)的影響（模型1）；式（6）檢驗減稅降費對創(chuàng)新溢出的影響（模型2）；式（7）檢驗減稅降費對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的主效應(yīng)（模型3）；式（8）檢驗投資組合網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響（模型4）；式（9）檢驗創(chuàng)新溢出對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響（模型5）；式（10）檢驗投資組合網(wǎng)絡(luò)對主效應(yīng)的中介作用（模型6）；式（11）檢驗創(chuàng)新溢出對主效應(yīng)的中介作用（模型7）；式（12）檢驗投資組合網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)新溢出對主效應(yīng)的鏈?zhǔn)街薪樽饔茫Ｐ?）。

（一）描述性統(tǒng)計及相關(guān)性分析

根據(jù)變量描述性統(tǒng)計，企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的平均值為4.478，標(biāo)準(zhǔn)差為1.752，說明企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平存在一定程度的差異。減稅降費的平均值為3.029，標(biāo)準(zhǔn)差為0.323，說明減稅降費力度比較穩(wěn)定，但也存在減稅降費大幅波動情況。相關(guān)性分析結(jié)果顯示減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展顯著正相關(guān)（0.67，p<0.001），減稅降費與投資組合網(wǎng)絡(luò)、創(chuàng)新溢出顯著正相關(guān)（0.325，p<0.001；0.021，p<0.001），投資組合網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)新溢出顯著正相關(guān)（0.186，p<0.001），為本研究所提出的假設(shè)提供了初步證據(jù)。

（二）假設(shè)檢驗

中介回歸檢驗結(jié)果如表2所示。根據(jù)表2的模型3，減稅降費能夠顯著推動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展（？茁=0.589，p<0.001），支持假設(shè)1。模型1顯示，減稅降費加快投資組合網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建（？茁=0.357，p< 0.001），支持假設(shè)2。模型4顯示，構(gòu)建投資組合網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著正向影響（？茁=0.312，p<0.001），支持假設(shè)3。模型2檢驗減稅降費與創(chuàng)新溢出之間的關(guān)系，結(jié)果表明兩者存在正相關(guān)關(guān)系（？茁=0.144，p<0.001），支持假設(shè)5。模型5表明，創(chuàng)新溢出對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響顯著（？茁=0.737，p<0.001），支持假設(shè)6。模型6與模型7分別檢驗投資組合網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新溢出的中介作用，結(jié)果表明投資組合網(wǎng)絡(luò)（加入投資組合網(wǎng)絡(luò)后，減稅降費影響企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的系數(shù)顯著變小，由0.589變?yōu)?.211）和創(chuàng)新溢出（加入創(chuàng)新溢出后，減稅降費影響企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的系數(shù)顯著變小，由0.589變?yōu)?.268）在減稅降費和企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間分別起部分中介作用，支持假設(shè)4、假設(shè)7。

為了進一步檢驗中介的有效性，本文采用偏差校正非參數(shù)百分比Bootstrap檢驗，對投資組合網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新溢出的中介效應(yīng)進行檢驗，重復(fù)抽樣5 000次并構(gòu)建95%的無偏差校正置信區(qū)間，按照溫忠麟和葉寶娟[ 19 ]提出的中介效應(yīng)檢驗流程，利用Mplus軟件對提出的假設(shè)進行實證檢驗，結(jié)果如表3所示。在路徑一中投資組合網(wǎng)絡(luò)的中介效應(yīng)為0.202，95%的置信區(qū)間為［0.102，0.211］，置信區(qū)間不包括0，說明中介效應(yīng)顯著，即投資組合網(wǎng)絡(luò)在減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間發(fā)揮中介作用；同理，在路徑二中創(chuàng)新溢出的中介效應(yīng)顯著，即創(chuàng)新溢出在減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間發(fā)揮中介作用。進一步對投資組合網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新溢出的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)進行檢驗。根據(jù)Bootstrap檢驗結(jié)果（見表4），減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間存在1條直接路徑（路徑三）和3條間接路徑（路徑四、路徑五、路徑六）。路徑三減稅降費對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的直接效應(yīng)為0.317，90%的置信區(qū)間為［0.220，0.397］，置信區(qū)間不包括0，直接效應(yīng)顯著，進一步支持假設(shè)1。路徑六投資組合網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新溢出在減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的鏈?zhǔn)街薪樾?yīng)為0.043，90%的置信區(qū)間為［0.038，0.163］，置信區(qū)間不包括0，中介效應(yīng)顯著，支持假設(shè)9。同理，根據(jù)表4可知，投資組合網(wǎng)絡(luò)、創(chuàng)新溢出的中介效應(yīng)均顯著（路徑四、路徑五），結(jié)果進一步支持假設(shè)4、假設(shè)7。

（三）進一步分析

根據(jù)2005年上市公司股權(quán)分置改革的方案，風(fēng)險投資在企業(yè)順利上市后經(jīng)歷3年左右的鎖定期，就可以通過二級市場退出。那么，在投資機構(gòu)退出之后，被投資企業(yè)還能否繼續(xù)借助網(wǎng)絡(luò)的溢出效應(yīng)產(chǎn)生創(chuàng)新的溢出效應(yīng)呢？本文進一步討論投資組合的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系斷裂對企業(yè)創(chuàng)新溢出效應(yīng)的影響，將風(fēng)投的退出定義為退出上市公司前十大股東，據(jù)此，共得到167個風(fēng)險投資退出樣本，并對退出樣本進行回歸。為了保證結(jié)論的穩(wěn)健性，在回歸模型中依次加入投資組合網(wǎng)絡(luò)的中介中心度（Betweenness）、接近中心度②（Closeness）和程度中心性③（Degree）?；貧w結(jié)果顯示，風(fēng)投退出之后，投資組合網(wǎng)絡(luò)三個中心度指標(biāo)都不再對企業(yè)的創(chuàng)新溢出有顯著的正向影響，如表5所示。隨著風(fēng)險投資的退出，公司之間獲取知識和信息的聯(lián)系被切斷，企業(yè)很難再依靠投資組合網(wǎng)絡(luò)的溝通渠道在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)獲得積極的創(chuàng)新收益，即投資組合網(wǎng)絡(luò)斷裂之后不再對公司創(chuàng)新溢出產(chǎn)生有效影響。

（四）穩(wěn)健性檢驗

1.傾向得分匹配檢驗

本文采用傾向得分匹配法進行穩(wěn)健性檢驗，將樣本分為實驗組和對照組，減稅降費力度中位數(shù)以上的為實驗組，中位數(shù)以下的為對照組。將減稅降費設(shè)置為虛擬變量，實驗組為1，對照組為0；以投資收益率、技術(shù)進步率、托賓Q、成長能力、融資約束、財政補貼、股權(quán)集中度、企業(yè)規(guī)模等企業(yè)特征變量為匹配變量。

由表6所示的樣本均衡性檢驗結(jié)果可知，核心變量和部分匹配變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差的絕對值（%bias）在匹配后縮小并且小于10，這表明樣本均衡性水平較好，而且在95%的置信水平下，實驗組與對照組的t值均不存在顯著性差異，通過了實驗組與對照組無系統(tǒng)差別的原假設(shè)，均衡性檢驗的條件得到滿足。進一步地，對2 654個全樣本數(shù)據(jù)使用不同方法得到的共同支撐檢驗結(jié)果顯示，2 257家實驗組企業(yè)中2 236家以及397家對照組企業(yè)中389家的匹配得分均在共同取值范圍內(nèi)，表明在使用傾向得分匹配方法時大量樣本是有效的，僅存在一小部分樣本因不滿足條件而被剔除，原則上滿足共同支撐假設(shè)的設(shè)定。

在前述的實證檢驗結(jié)果基礎(chǔ)上，利用最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配三種匹配方法分別估計減稅降費對高質(zhì)量發(fā)展的平均處理效應(yīng)（ATT值）。依據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果判斷并分析全樣本下減稅降費對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響情況（見表7）可以看出：在采用最近鄰匹配進行配對分析時，減稅降費力度大的企業(yè)發(fā)展質(zhì)量均值是0.621，而減稅降費力度小的企業(yè)發(fā)展質(zhì)量均值是0.194，ATT平均處理效應(yīng)為0.423，在1%的水平上顯著；同樣的，在采用半徑匹配和核匹配進行配對分析時，ATT平均處理效應(yīng)分別為0.321和0.418，在10%和1%的水平上顯著。綜合來看三種檢驗結(jié)果均從統(tǒng)計學(xué)意義上通過實證檢驗，說明減稅降費力度對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的積極效應(yīng)，主假設(shè)研究結(jié)果穩(wěn)健。

2.內(nèi)生性檢驗

投資組合網(wǎng)絡(luò)與被投資企業(yè)創(chuàng)新溢出之間的關(guān)系可能存在逆向因果帶來的潛在內(nèi)生性問題，即被投資企業(yè)創(chuàng)新溢出效應(yīng)的產(chǎn)生并非是由風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)帶來的，而是投資組合網(wǎng)絡(luò)在項目選擇時就會體現(xiàn)出明顯的創(chuàng)新特征偏好，不同行業(yè)類別下不同規(guī)模的企業(yè)創(chuàng)新能力有差異，因此本文針對行業(yè)類別和企業(yè)規(guī)模兩個控制變量進行內(nèi)生性檢驗。參考已有文獻，屬于高新技術(shù)行業(yè)賦值為1，其他行業(yè)賦值為0，采用Heckman選擇模型的極大似然法（以投資組合網(wǎng)絡(luò)為解釋變量，創(chuàng)新溢出為被解釋變量），通過工具變量控制這一內(nèi)生性問題。檢驗結(jié)果表明，若其他條件相同，風(fēng)險投資機構(gòu)傾向投資于高新技術(shù)行業(yè)且更偏好規(guī)模較小的企業(yè)；根據(jù)所引入回歸變量的不同，模型的主要解釋變量結(jié)果保持不變，表明在控制了風(fēng)險投資項目選擇的內(nèi)生性后，投資組合網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)創(chuàng)新溢出仍具有顯著的影響④。

五、結(jié)論

（一）研究結(jié)論

本文引入投資組合網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新溢出兩個影響企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素構(gòu)建減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的鏈?zhǔn)街薪槟Ｐ?，探討減稅降費驅(qū)動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用機理，檢驗投資組合網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新溢出的中介作用。結(jié)果表明：（1）減稅降費對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有顯著促進作用；（2）投資組合網(wǎng)絡(luò)、創(chuàng)新溢出分別在減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間起中介作用；（3）投資組合網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新溢出在減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間起鏈?zhǔn)街薪樽饔?；?）隨著風(fēng)險投資的退出，投資組合網(wǎng)絡(luò)斷裂并不再對企業(yè)創(chuàng)新溢出效應(yīng)有效。

（二）理論貢獻

本文探索出減稅降費對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響的鏈?zhǔn)街薪槁窂?，形成“減稅降費—投資組合網(wǎng)絡(luò)—創(chuàng)新溢出—企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展”的邏輯分析框架。區(qū)別于以往減稅降費與企業(yè)經(jīng)濟后果的主效應(yīng)研究，本文探究了減稅降費賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的中介影響機制，在此過程中跟進了少數(shù)學(xué)者以研發(fā)投入、研發(fā)補貼、融資約束等中介變量的研究成果[ 20 ]，拓展了已有研究，提出減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的鏈?zhǔn)街薪槔碚撃Ｐ停剿鞒鰷p稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的鏈?zhǔn)街薪槁窂?。研究結(jié)論豐富了減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間內(nèi)在作用機理的研究成果，深化了對減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的認識。

（三）管理建議

本文研究的管理建議如下：（1）堅持將減稅降費作為推進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要抓手，加大針對企業(yè)的持續(xù)性減稅降費力度，進一步抓好減稅降費各項工作，實質(zhì)性降低企業(yè)稅費負擔(dān)。（2）企業(yè)要多關(guān)注減稅降費政策的發(fā)布與實施，最大化利用政策紅利節(jié)約資金，使企業(yè)有更多資金投入到研發(fā)和技術(shù)改進中，促進創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化以適應(yīng)動態(tài)的競爭環(huán)境。（3）企業(yè)不僅要依靠減稅降費節(jié)約的資金和自有資金進行創(chuàng)新活動，而且要利用減稅降費政策信號吸引風(fēng)投加入繼而形成投資組合網(wǎng)絡(luò)，獲得大量外部創(chuàng)新資本。（4）投資組合網(wǎng)絡(luò)是一把“雙刃劍”，能夠充分帶動企業(yè)的創(chuàng)新水平，但是當(dāng)投資組合網(wǎng)絡(luò)斷裂也就是風(fēng)險投資機構(gòu)退出時企業(yè)可能會失去原有的創(chuàng)新溢出效應(yīng)，因此要對風(fēng)投機構(gòu)退出做充分的應(yīng)對預(yù)案，維持投資組合網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。

（四）研究局限與未來研究方向

本文研究結(jié)果是基于大樣本實證方法下的普遍規(guī)律，方法的局限性導(dǎo)致研究結(jié)果未能體現(xiàn)出企業(yè)的多樣化和差異化特征。未來考慮在實證研究的基礎(chǔ)上，運用多案例研究，定性分析減稅降費對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響及路徑，實現(xiàn)案例研究與實證研究的“點面結(jié)合”。

本文的關(guān)注點更多集中在主效應(yīng)和中介效應(yīng)的研究上，一定程度上缺乏對主效應(yīng)和中介效應(yīng)作用關(guān)系邊界的考慮，未來研究可以從制度環(huán)境、創(chuàng)新環(huán)境等方面探討促進或者抑制減稅降費與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間主效應(yīng)和投資組合網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)新溢出中介效應(yīng)的因素。

【參考文獻】

［1］ 馬金華，林源，費堃桀.企業(yè)稅費負擔(dān)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響分析：來自我國制造業(yè)的證據(jù)［J］.當(dāng)代財經(jīng)，2021（3）：40-52.

［2］ 姚維保，申晨，李淑一.減稅降費促進了民營經(jīng)濟發(fā)展嗎：基于廣東民營企業(yè)的數(shù)據(jù)實證［J］.會計之友，2020（7）：120-125.

［3］ 劉井建，趙革新，李惠竹.企業(yè)稅收激勵對R&D投資的影響機理及效應(yīng)：時間趨勢、效力邊界與創(chuàng)新產(chǎn)出［J］.科研管理，2020（10）：40-53.

［4］ HITE J M，HESTERLY W S.The evolution of firmnetworks：from emergence to early growth of the firm［J］.Strategic Management Journal，2001，2（3）：275- 286.

［5］ CROCE A，MARTI J.The empact of venture capital on the productivity grow of European entrepreneurial firms："screening" or "valueadded" effect？［J］.Journal of Business Venturing，2018，28（4）：489-510.

［6］ 王敏，辜勝阻.國外關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新溢出的學(xué)術(shù)探究［J］.國外社會科學(xué)，2014（6）：27-37.

［7］ FAER J，HESEN A B.Innovation capabilities of european nations：cross-national analyses of patents and sales of product innovations［J］.Research Policy，2004，33（2）：193-207.

［8］ 吳安兵，黃寰，張燕燕.美國財政政策對中國實體經(jīng)濟的動態(tài)溢出效應(yīng)研究［J］.世界經(jīng)濟研究，2020（8）：117-134.

［9］ DARIN M，PENAS M.Venture capital and innovation strategies［J］.Journal of Accounting and Economics，2017，26（5）：781-800.

［10］ 徐研，劉迪.風(fēng)險投資網(wǎng)絡(luò)能夠促進中小企業(yè)創(chuàng)新能力提升嗎：基于中國風(fēng)投行業(yè)數(shù)據(jù)的實證研究［J］.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2020（3）：85-99.

［11］ BECKER W，DIETZ J.R&D cooperation and innovation activities of firms evidence for the german manufacturing industry［J］.Research Policy，2004，33（2）：209-223.

［12］ FREEMAN L C，ROEDER D.Centrality in social networks：experimental results［J］.Social Networks，1979，2（2）：119-141.

［13］ 黃速建，肖紅軍，王欣.論國有企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2018（10）：19-41.

［14］ 陳昭，劉映曼.政府補貼、企業(yè)創(chuàng)新與制造業(yè)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展［J］.改革，2019（8）：140-151.

［15］ 葉康濤.會計與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展［J］.會計之友，2022（7）：12-16.

［16］ 鄭春美，李佩.政府補助與稅收優(yōu)惠對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響：基于創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)企業(yè)的實證研究［J］.科技進步與對策，2015（16）：83-87.

［17］ 曹婷，李婉麗.投資組合網(wǎng)絡(luò)、競爭性網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)與技術(shù)創(chuàng)新［J］.經(jīng)濟管理，2020（2）：58-74.

［18］ GOYA E，VAY？魣 E，SURI■ACH J.Innovation spillovers and firm performance：micro evidence from Spain（2004-2009）［J］.Journal of Productivity Analysis，2016，45（1）：1-22.

［19］ 溫忠麟，葉寶娟.中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展［J］.心理科學(xué)進展，2014（5）：731-745.

［20］ 段姝，劉霞，殷蓉，等.減稅降費賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展了嗎？［J］.經(jīng)濟問題，2022（1）：20-30.