Tax Incentives and Corporate Digital Transformation: A Quasi-natural Experiment Based on Accelerated Depreciation Policy for Fixed Assets
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摘要: 税收政策工具会对数字经济时代下的实体企业发展产生重要影响。基于上市企业2007—2020年的数据分析固定资产加速折旧政策对企业数字化转型的影响，发现加速折旧政策有助于推动企业数字化转型，特别是对于资本密集度高、大规模企业以及东部地区企业政策效果更为明显；机制研究发现，固定资产加速折旧政策能够有效改善企业的财务状况、激发其创新活力、优化企业市场预期，进而为企业数字化转型提供有效动力。较好的外部市场化环境是发挥固定资产加速折旧政策创新转型驱动力的重要基础条件。本文为理解税收政策工具的有效性和作用机制提供了新的经验证据，也为“政府工具-市场环境”相结合以服务企业数字化转型提供了新的分析视角。Abstract: Tax policy tools can have a significant impact on the development of entity enterprises in the era of digital economy. This paper analyzes the impact of accelerated depreciation policy for fixed assets on the digital transformation of enterprises based on the data of listed enterprises from 2007 to 2020. It is found that accelerated depreciation policy for fixed assets can help promote the digital transformation of enterprises, more significant especially for enterprises with high capital intensity and large scale as well as enterprises in the eastern region. The mechanism study shows that accelerated depreciation policy can effectively improve the financial situation of enterprises, stimulate their innovation, optimize their market expectations, and thus provide effective impetus for digital transformation. A better external market-based environment is an important basic condition for exerting driving force of accelerated depreciation policy in innovation and transformation. This paper provides new empirical evidence for understanding the effectiveness and mechanism of tax policy tools, and a new analytical perspective for the "government-market" combination.
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表 1 固定资产加速折旧政策与企业数字化转型：基准回归
变量 (1)
Digital(2)
DigitalTreat × Post 0.268***(8.28) 0.246***(7.65) LnAsset 0.104***(3.17) LnIncome 0.125***(4.55) Lev -0.138(-1.37) Age -0.157(-1.15) Tobin Q 0.023***(2.84) BM -0.069***(-3.88) Mega 0.006(0.20) First-hold -0.003(-1.47) ROE 0.032(0.31) QFII -0.024(-1.60) Opin 0.066(1.15) _cons 2.645***(109.34) -1.836***(-2.60) 时间固定效应 控制 控制 个体固定效应 控制 控制 N 21 522 20 587 R2 0.406 3 0.414 9 注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的统计显著性；括号内为经过聚类稳健标准误调整后的t统计量。下表同。 
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表 2 稳健性检验：核心指标结构化分类
变量 (1)
Digital_A(2)
Digital_B(3)
Digital_C(4)
Digital_D(5)
Digital_UseTreat × Post 0.058**(2.33) 0.009**(2.48) 0.127***(4.39) 0.047***(3.39) 0.286***(8.55) 控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 时间固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 个体固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 N 20 587 20 592 20 587 20 587 20 587 R2 0.429 9 0.065 8 0.124 5 0.075 0 0.352 0
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表 3 稳健性检验：排除其他竞争性解释
变量 (1)
数字经济(2)
政府数字化关注(3)
研发加计扣除政策(4)
宽带试点城市政策(5)
综合Treat × Post 0.136***(5.17) 0.223***(7.53) 0.175***(4.30) 0.186***(6.12) 0.125***(3.46) Digital_eco 0.630***(4.02) 0.310(1.62) GOV_dig 0.005***(5.25) 0.004***(3.57) R & D_policy 0.152***(4.82) 0.112***(3.84) Broadband 0.123***(4.00) 0.098***(3.26) 时间固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 个体固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 N 14 373 19 485 12 270 19 329 8 627 R2 0.394 1 0.393 7 0.374 7 0.418 4 0.368 2
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表 4 稳健性检验：剔除部分因素
变量 (1)
内部控制信息披露指数
(大于中位数)(2)
信息披露考核评估
(A、B级)(3)
被分析师关注度
(大于中位数)Treat × Post 0.203***(5.51) 0.251***(7.76) 0.250***(5.75) 控制变量 控制 控制 控制 时间固定效应 控制 控制 控制 个体固定效应 控制 控制 控制 N 10 293 18 453 10 103 R2 0.397 7 0.414 4 0.414 3
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表 5 稳健性检验：PSM+DID
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 马氏匹配 半径匹配 近邻匹配 Treat × Post 0.190*** 0.170*** 0.267*** 0.233*** 0.228*** 0.191*** (5.28) (4.73) (8.10) (7.08) (6.24) (5.26) 控制变量 未控制 控制 未控制 控制 未控制 控制 时间固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 个体固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 N 13 151 13 151 20 531 20 531 14 756 14 756 R2 0.348 3 0.386 8 0.368 0 0.392 7 0.348 8 0.384 8
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表 6 异质性检验
变量 (1)
密集度高(2)
密集度低(3)
大规模(4)
小规模(5)
东部(6)
中西部资本密集度 企业规模 区域 Treat × Post 0.273*** 0.148*** 0.328*** 0.140** 0.267*** 0.190*** (5.89) (3.31) (4.91) (2.05) (7.19) (3.08) 控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 时间固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 个体固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 N 10 244 10 343 5 453 4 780 14 278 6 309 R2 0.336 1 0.453 2 0.383 2 0.215 1 0.423 7 0.407 6
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表 7 财务机制识别检验：融资约束与财务风险
变量 (1)
SA(2)
RiskTreat × Post -0.030***(-8.19) -0.041**(-2.04) 控制变量 控制 控制 时间固定效应 控制 控制 个体固定效应 控制 控制 N 20 640 20 673 R2 0.868 9 0.852 1
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表 8 创新机制识别检验：研发支出强度与创新产出
变量 (1)
R & D(2)
LnpatiTreat × Post 0.010***(12.09) 0.073**(2.41) 控制变量 控制 控制 时间固定效应 控制 控制 个体固定效应 控制 控制 N 20 673 20 673 R2 0.172 8 0.064 0
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表 9 预期机制识别检验：年报正向语调与报刊新闻负面评价
变量 (1)
Tone-P(2)
News-NTreat × Post 0.002***(6.05) -0.016***(-3.49) 控制变量 控制 控制 时间固定效应 控制 控制 个体固定效应 控制 控制 N 20 303 20 545 R2 0.391 2 0.065 2
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图(3) / 表(9)
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