周思佳 邹佳纹 文佩

（长沙工业学院，湖南 长沙410200）

摘要：为探究减税降费政策对专精特新“小巨人”企业创新的作用机制与异质性特征，以2019-2024年国家级及省级专精特新“小巨人”企业为研究样本，运用多期双重差分模型及中介效应模型，实证检验政策对企业创新质量的影响。研究表明：减税降费政策显著促进专精特新“小巨人”企业创新质量提升；融资约束在政策与企业创新之间发挥部分中介作用，政策通过缓解企业融资约束间接推动创新；政策效应存在显著异质性，对大型企业、技术密集型企业及东部地区企业的促进作用更为突出。

关键词：专精特新“小巨人”企业；减税降费；融资约束；企业创新

2018年工信部启动专精特新“小巨人”企业培育工作，这类企业聚焦新一代信息技术、高端装备制造等中高端产业领域，凭借专业化发展战略与技术优势，在细分市场占据核心地位，成为增强产业链韧性、推动产业升级的关键力量。截至2024年，我国累计培育国家级“小巨人”企业1.4万家，但这类企业普遍面临创新投入周期长、融资渠道狭窄、抗风险能力较弱等发展瓶颈，创新活动的持续性与高质量性受到制约。

为破解企业创新困境，国家持续加码财税支持政策，通过研发费用加计扣除比例提升、增值税留抵退税等定向措施，形成对“小巨人”企业创新的精准支持。2022年全国新增减税超2.5万亿元，其中科技型中小企业研发费用加计扣除比例提至100%，政策红利持续释放。目前，众多研究认为，旨在减轻企业负担的减税降费政策，作为供给侧结构性改革的关键措施，有效地激发了企业的创新活力，并引导企业增加创新投资^[1][2][3][4]。减税降费政策显著提升了企业的研发积极性，增加了企业的研发投入并促进了专利数量的增长^[5]，还在一定程度上刺激了新技术的产生^[6][7][8]。然而，针对减税降费政策对专精特新“小巨人”企业创新行为的研究较少。

税收激励理论认为，税负调整会改变企业成本收益结构，进而影响创新决策。减税降费政策通过改变企业资源约束间接影响创新行为，对面临融资约束的“小巨人”企业而言，政策带来的资金增量可能通过直接投入和缓解融资约束两条路径促进创新^[9]。基于此，本文以专精特新“小巨人”企业为研究对象，系统分析减税降费政策的创新效应、中介机制及异质性特征，既能丰富财税政策与企业创新领域的研究成果，又能为政策优化提供精准的实证依据，具有重要的理论和实践意义。

一、理论分析与研究假设

（一）减税降费政策与企业创新

减税降费政策通过研发费用加计扣除、增值税留抵退税等具体措施，直接降低了专精特新“小巨人”企业的创新成本。对“小巨人”企业而言，创新活动具有高投入、高风险特征，且普遍面临融资约束，政策带来的可支配现金流增量能够直接投入核心技术研发、高端人才引进等创新环节，有效缓解研发资金短缺困境^[10]。基于此，本文提出如下假设：

H1：减税降费政策显著促进专精特新“小巨人”企业创新质量提升

（二）融资约束的中介作用

融资约束是制约“小巨人”企业创新的关键因素，这类企业由于缺乏充足抵押物、创新项目回报周期长等原因，难以获得稳定的外部融资^[11]。减税降费政策通过两种路径缓解融资约束：一方面，政策直接增加企业内部现金流，减少对外部融资的依赖；另一方面，税收优惠提升了企业盈利能力和偿债能力，改善了企业信用状况，降低了外部融资成本。融资约束的缓解使企业能够将更多资源投入创新活动，进而促进创新质量提升。基于此，本文提出如下假设：

H2：融资约束在减税降费政策与专精特新“小巨人”企业创新质量提升之间发挥部分中介作用

二、研究设计

（一）样本与数据来源

本文选取2019-2024年国家级和省级专精特新“小巨人”企业作为研究样本，并做如下处理：剔除金融行业企业、ST企业及财务数据异常与缺失的企业。研究所需数据中，企业财务指标、专利数据等基础信息来自CSMAR数据库；减税降费政策认定数据来自国家级及省级专精特新企业公示名单；控制变量中的企业年龄、规模等数据通过数据库整理计算得出；融资约束相关数据基于SA指数测算得出。为避免极端值影响，对所有连续变量进行了1%和99%分位的缩尾处理，最终得到18384个观测值。

（二）变量选取

1.被解释变量

创新质量（PATQ）。参考现有研究^[10]，采用企业发明专利申请量（剔除外观设计和实用新型专利）加一取对数作为代理变量，该指标能有效反映企业的高质量创新成果。

2.核心解释变量

减税降费政策（DID）。采用多期双重差分法，将获评国家级/省级“小巨人”企业的年份作为政策时点，若企业为处理组且处于政策实施后年份，取值为1，否则为0^[3]。

3.中介变量

融资约束（SA_abs）：参考现有研究^[9]，采用SA指数的绝对值衡量，SA_abs值越大，表明企业融资约束程度越严重。

4.控制变量

参考现有研究，选取企业规模（SIZE，员工数量对数）、净资产收益率（ROE）、资产负债率（LEV）、企业年龄（AGE，企业成立年限取对数）作为控制变量，以排除其他因素对企业创新的干扰。

（三）模型构建

本文构建以下模型以检验假设:

1.基准回归模型：为检验减税降费政策对企业创新的影响，构建多期双重差分模型如下：

三、实证结果与分析

（一）描述性统计与相关性分析

表1显示主要变量的分布特征，创新质量（PATQ）均值为2.383，标准差为1.495，最大值8.839与最小值0差距较大，说明不同企业创新质量差异显著；减税降费政策（DID）均值为0.09，意味着处理组企业在样本中占比约9%；融资约束（SA_abs）均值为3.925，标准差为0.266，反映企业面临的融资约束程度存在一定差异。

表1 描述性统计

表2相关性分析显示，减税降费政策（DID）与创新质量（PATQ）在1%水平上显著正相关，初步支持假设H1。企业规模（SIZE）与创新质量显著正相关，表明规模较大的企业创新资源更充足；净资产收益率（ROE）与创新质量呈正相关，反映盈利能力强的企业更有能力投入创新。

表2 相关性分析

注：本文所有***表示p<0.01,**表示p<0.05,and*表示p<0.1，下表同。

（二）多重共线性检验

表3多重共线性检验结果显示，各变量的方差膨胀因子（VIF）均小于10，其中AGE的VIF值最高为4.204，DID的VIF值最低为1.059，平均VIF为2.215。表明模型中各变量间不存在严重多重共线性问题。

表3 多重共线性检验

（三）基准回归结果分析

表4基准回归结果显示，核心解释变量减税降费政策（DID）的系数在四个模型中均显著为正。模型（1）中DID系数为0.241（p<0.01），模型（2）中系数为0.698（p<0.01），模型（3）和（4）中系数分别为0.193和0.131（均p<0.01），表明获评“小巨人”企业并享受定向减税降费政策后，企业创新质量显著提升，假设H1得到充分验证。

控制变量方面，企业规模（SIZE）系数显著为正，说明大企业凭借资源、技术优势在创新活动中更具竞争力；净资产收益率（ROE）在模型（2）中显著为正，表明盈利能力强的企业创新质量更高；企业年龄（AGE）系数为负，提示年轻企业可能更具创新活力。

表4 基准回归结果

（四）稳健性检验

1.PSM-DID法

表5呈现了相关平衡性检验结果。在未匹配时，各控制变量在处理组与对照组之间存在一定差异。例如，企业规模（SIZE）的均值在处理组为7.7526，对照组为6.6843，偏差百分比为-105.1，绝对值较大，说明两组企业在规模上存在明显不同。而经过匹配后，各变量的偏差百分比绝对值均大幅减小，如SIZE的偏差百分比降至2.3，且t检验的p值大多不显著，表明处理组和对照组在各控制变量上的差异在匹配后得到有效消除。

表5 倾向得分匹配（PSM）平衡性检验结果

2.解释变量滞后一期

将核心解释变量滞后一期（L_DID）重新回归，系数仍显著为正（p<0.01），表明政策对企业创新质量的促进作用具有持续性。

表6 解释变量滞后一期

（五）中介效应检验结果分析

表7中介效应检验结果显示：第一步回归中，DID系数为0.131（p<0.01），政策对创新质量的直接促进作用显著；第二步回归中，DID系数为-0.024（p<0.01），表明减税降费政策能有效降低企业融资约束；控制变量中，资产负债率（LEV）和企业年龄（AGE）的系数均在1%的显著性水平上显著，LEV系数为负，AGE系数也为负，说明负债水平较高和成立时间较长的企业，其融资约束绝对值相对更低，可能与企业的信用积累和市场地位有关。第三步回归中，DID系数为0.120（p<0.01），SA_abs系数为-0.490（p<0.05），说明融资约束发挥部分中介作用，假设H2得到验证。即减税降费政策既直接促进创新质量提升，又通过缓解融资约束间接助力创新。

表7 中介效应检验结果

（六）异质性分析

1.企业规模异质性

将样本企业划分为大型、中型和小型企业，结果显示政策对大型企业创新质量的促进作用显著（系数0.132，p<0.01），对中小型企业影响不显著。这表明减税降费政策对大型“小巨人”企业的创新促进作用更为显著，原因可能是大型“小巨人”企业具备更完善的研发体系和资源整合能力，能更高效地利用政策红利。

2.行业异质性

按行业属性划分为技术密集型、资产密集型和劳动密集型企业，政策对技术密集型企业的激励效应最显著（系数0.173，p<0.01），这类企业研发投入需求大、创新依赖度高，政策资金能更直接地转化为创新动力。

3.区域异质性

将样本分为东部、中部和西部地区企业，政策对东部地区企业的促进作用最显著（系数0.110，p<0.01），中部地区次之（系数0.228，p<0.1），西部地区不显著。这与东部地区创新基础好、市场环境完善的发展现状相关。

表8  异质性回归结果

四、研究结论与政策建议

本文以2019-2024年专精特新“小巨人”企业为样本，运用多期双重差分模型、中介效应模型，系统探究了减税降费政策对企业创新的影响，得出以下结论：

第一，减税降费政策显著促进专精特新“小巨人”企业创新质量提升和研发投入强度增加，该结论经过多重稳健性检验依然成立，表明政策对“小巨人”企业创新具有稳定的正向激励作用。

第二，融资约束在减税降费政策与专精特新“小巨人”企业创新之间发挥部分中介作用。减税降费政策政策通过增加企业内部现金流、改善信用状况缓解融资约束，进而间接促进创新质量提升。

第三，减税降费政策的创新效应存在显著异质性。政策对大型、技术密集型、东部地区“小巨人”企业的影响最为明显。

基于上述研究结论，提出如下政策建议：

第一，优化政策精准度，强化差异化支持。加大对大型“小巨人”企业研发费用加计扣除力度，简化小型企业税收申报流程；重点向技术密集型企业倾斜优惠政策，扩大研发费用加计扣除范围；对中西部地区实施更具力度的税收减免，弥补区域创新资源差距。

第二，完善融资协同机制，强化中介效应。建立减税降费与融资支持的联动机制，将享受税收优惠的“小巨人”企业纳入重点融资支持名单；开发专属融资产品，重点支持研发阶段资金需求，进一步缓解融资约束。

第三，加强政策落实监督，确保红利直达。建立政策落实跟踪机制，定期排查执行堵点；优化申报流程，提高政策享受便捷性；引导企业将节省的税收成本专项用于研发创新，通过定期报告、专项审计确保资金使用效率。

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基金项目：湖南省教育厅科学研究一般项目《减税降费还是财政奖补？财税政策对专精特新“小巨人”企业创新的影响研究》（24C1359）