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税收创新激励政策如何影响企业人力资本结构——基于研发费用加计扣除政策“资本-技术互补”效应

于海峰 葛立宇 苏晓琛

于海峰, 葛立宇, 苏晓琛. 税收创新激励政策如何影响企业人力资本结构——基于研发费用加计扣除政策“资本-技术互补”效应[J]. 广东财经大学学报, 2023, 38(4): 37-50.
引用本文: 于海峰, 葛立宇, 苏晓琛. 税收创新激励政策如何影响企业人力资本结构——基于研发费用加计扣除政策“资本-技术互补”效应[J]. 广东财经大学学报, 2023, 38(4): 37-50.
YU Hai-feng, GE Li-yu, SU Xiao-chen. The Impact of Tax Innovation Incentive Policies on the Human Capital Structure of Enterprises: Based on the 'Capital-technology Complementarity' Effect under the R&D Expense Super Deduction Policy[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2023, 38(4): 37-50.
Citation: YU Hai-feng, GE Li-yu, SU Xiao-chen. The Impact of Tax Innovation Incentive Policies on the Human Capital Structure of Enterprises: Based on the "Capital-technology Complementarity" Effect under the R&D Expense Super Deduction Policy[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2023, 38(4): 37-50.

税收创新激励政策如何影响企业人力资本结构——基于研发费用加计扣除政策“资本-技术互补”效应

基金项目: 

国家社会科学基金重大项目 22&ZD091

广东省哲学社会科学规划一般项目 GD21CYJ24

广东财经大学广东省财税大数据重点实验室项目 2019B121203012

详细信息
    作者简介:

    于海峰(1965-),男,内蒙古赤峰人,广东财经大学校长,教授,博士生导师

    葛立宇(1979-),男,江苏兴化人,广东财经大学财政税务学院讲师, 硕士生导师

    通讯作者:

    苏晓琛(1999-)(通讯作者),女,广东潮州人,广东财经大学财政税务学院研究生

  • 中图分类号: F810.422;F126.1

The Impact of Tax Innovation Incentive Policies on the Human Capital Structure of Enterprises: Based on the "Capital-technology Complementarity" Effect under the R&D Expense Super Deduction Policy

  • 摘要: 人力资本是创新活动中最活跃的要素,税收创新激励政策能否以及如何推动企业人力资本结构升级以满足企业的创新需求值得重点关注。基于2013—2021年中国A股上市公司数据,以2015年研发费用加计扣除政策改革作为税收创新激励政策的准自然实验,实证检验该政策对企业人力资本结构升级的影响。研究发现:研发费用加计扣除政策能显著促进高学历员工以及研发人员占比,进而推动企业人力资本结构升级,并通过激励企业增加先进物质资本投入、技术创新以及“资本-技术互补”效应促进企业人力资本结构升级;此外,对于规模小、非国有、资本密集度高的企业以及制造业企业,政策激励的效果更加显著。本研究为有效制定和完善税收创新激励政策提供了启示。
  • 图  1  研发创新水平与高学历高技术人力资本结构趋势图

    注:资料来源于《中国劳动统计年鉴》《中国统计年鉴》(2011—2021)。

    图  2  作用机制传导图

    图  3  平行趋势检验结果

    表  1  变量说明

    类别 名称 标识 变量说明
    被解释变量 人力资本结构 HEDU 研究生学历人数占员工总数比例
    MEDU 本科生学历以上人数占员工总数比例
    HTECH 研发人员占员工总数比例
    解释变量 政策冲击 Treat×Post Treat:属于负面清单行业的企业取0,否则取1
    Post: 2016年前取0,2016年后取1
    控制变量 企业规模 SIZE 企业总资产的对数值
    资产负债率 LEV 负债总额/资产总额
    工资水平 PWAGE (企业当年支付给职工以及为职工支付的现金/职工总数)的对数值
    净资产收益率 ROE 归属母公司股东净利润/加权平均归属母公司股东的权益
    企业成长性 GROW 主营业务收入增长率
    产权性质 NATURE 国有企业赋值为1,非国有企业赋值为0
    现金流 CASHFLOW 当期经营活动产生的现金流量净额/营业总收入
    前十大股东持股比 TOP10 前十大股东持股比之和
    所得税费用率 TAX 所得税费用/主营业务收入
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    表  2  描述性统计结果

    变量 观测值个数 平均值 标准差 最小值 最大值
    HEDU 17 606 0.032 8 0.047 2 0.000 0 0.251 3
    MEDU 17 606 0.272 7 0.201 5 0.000 0 0.859 6
    HTECH 17 606 0.187 8 0.534 2 0.000 0 0.789 7
    Treat 17 606 0.855 4 0.351 6 0.000 0 1.000 0
    Post 17 606 0.666 6 0.471 4 0.000 0 1.000 0
    Treat×Post 17 606 0.570 3 0.495 1 0.000 0 1.000 0
    SIZE 17 606 22.446 9 1.338 1 19.693 9 26.401 0
    LEV 17 606 0.452 0 0.207 4 0.061 4 0.926 4
    PWAGE 17 606 11.570 9 0.473 4 10.525 2 12.922 0
    ROE 17 606 0.030 3 0.149 3 -0.774 8 0.354 7
    GROW 17 606 0.161 2 0.452 7 -0.593 0 3.005 2
    NATURE 17 606 0.479 4 0.499 6 0.000 0 1.000 0
    CASHFLOW 17 606 0.100 6 0.187 6 -0.627 3 0.765 5
    TOP10 17 606 0.569 3 0.155 5 0.219 9 0.902 7
    TAX 17 606 0.193 1 0.024 4 -0.026 5 0.328 1
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    表  3  基准回归结果

    变量 HEDU L.HEDU
    (1) (2) (3) (4)
    Treat×Post 0.014 2***(2.57) 0.013 8**(2.89) 0.013 2**(2.57) 0.012 8**(2.28)
    控制变量
    常数项 0.287 6*** 2.986 1*** 2.340 9* 2.091 2**
    Ind
    Year
    City
    N 17 606 17 606 17 606 17 606
    R2 0.832 1 0.882 1 0.857 1 0.801 2
    注:* * ** **分别表示在1%、5%、10% 的水平上显著,括号内为标准误。下表同。
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    表  4  倾向性得分匹配+双重差分检验结果

    变量 马氏匹配 半径匹配 近邻匹配
    (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    Treat×Post 0.011 9**(2.12) 0.012 5***(3.98) 0.022 1***(4.78) 0.017 3***(4.65) 0.013 2***(3.98) 0.016 6**(4.01)
    控制变量
    常数项 0.209 9* -2.109 0** 0.326 9** -0.289 7* 0.309 8** -0.439 8*
    Ind
    Year
    City
    N 10 344 10 344 15 122 15 122 11 232 11 232
    R2 0.818 1 0.800 7 0.871 1 0.787 6 0.812 3 0.789 8
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    表  5  替换因变量回归结果

    变量 MEDU HTECH
    (1) (2) (3) (4)
    Treat×Post 0.012 1**(2.32) 0.011 2***(3.) 0.142 0***(5.32) 0.131 0***(4.14)
    控制变量
    常数项 0.232 1* -2.212 3** 0.432 1** -0.321 9*
    Ind
    Year
    City
    N 17 606 17 606 17 606 17 606
    R2 0.823 2 0.881 4 0.821 9 0.782 3
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    表  6  控制宏观政策环境的回归结果

    变量 HEDU MEDU HTECH
    (1) (2) (3)
    Treat×Post 0.010 9***(2.12) 0.013 1***(2.65) 0.012 7***(2.98)
    Policy 0.001 2*(3.12) 0.009 1*(2.09) 0.004 3*(3.23)
    控制变量
    常数项 -2.214 5** -2.109 8** -2.980 1***
    Pro
    Pro×Year
    Ind
    Year
    City
    N 17 606 17 606 17 606
    R2 0.832 1 0.765 1 0.889 9
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    表  7  作用机制检验

    变量 HEDU AS TECH HEDU HEDU HEDU
    (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    Treat×Post×RD 0.041 2***(3.23) 0.511 1**(3.21) 0.409 8**(3.09) 0.013 2**(4.78) 0.027 8***(6.21) 0.016 5*(4.87)
    Treat×Post 0.010 6**(3.22) 0.532 1*(4.21) 0.491 2*(4.21) 0.009 8**(2.56) 0.010 1*(2.32) 0.009 1**(4.87)
    RD 0.023 1*(7.23) 0.520 1**(5.98) 0.210 9**(4.12) 0.010 1*(5.21) 0.010 9*(5.32) 0.0076*(4.98)
    AS 0.009 8*(4.23) 0.006 5*(3.09)
    TECH 0.006 7**(4.12) 0.005 8**(5.27)
    AS×TECH 0.017 8***(5.21)
    控制变量
    常数项 -2.679 2* -1.563 2* -1.215 6* -1.987 6 -2.452 3** -5.568 9
    Ind
    Year
    City
    N 17 606 17 606 17 606 17 606 17 606 17 606
    R2 0.831 2 0.883 4 0.718 9 0.764 5 0.809 7 0.883 4
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    表  8  分组回归结果

    分组 企业规模 产权性质 资产密集度 是否属于制造业
    (1)
    (2)
    (3)
    非国有
    (4)
    国有
    (5)
    (6)
    (7)
    (8)
    Treat×Post 0.035 3***
    (3.89)
    0.006 2*
    (1.23)
    0.021 1**
    (3.45)
    0.003 4
    (0.47)
    0.006 7*
    (1.03)
    0.034 5***
    (3.65)
    0.056 7***
    (4.03)
    0.004 9*
    (0.78)
    控制变量
    常数项 -2.342 1 -2.231 9** -2.321 6* -2.432 1 -1.897 2* -1.321 9** -1.309 2* -2.432 1**
    Ind
    Year
    City
    N 9 070 8 536 9 166 8 440 8 784 8 822 7 916 9 690
    R2 0.783 2 0.876 9 0.891 2 0.765 4 0.798 8 0.821 3 0.812 2 0.760 1
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-04-13
  • 网络出版日期:  2023-08-17
  • 刊出日期:  2023-07-28

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