一、 引言

中国经济正处于转型升级的关键时期，旧的增长动能不断弱化，新的增长点还未明朗，“新常态”下的发展动力要从传统的要素驱动转向创新驱动。为了激发微观主体活力和推动产业结构优化升级，2014年10月20日中国发布了《关于完善固定资产加速折旧企业所得税政策的通知》(下文简称“新政”)。新政是激发微观主体活力，推动“中国制造”走向“精品制造”和“中国创造”的一项重要政策，有利于补供给不足短板、补技术创新短板和补产业优化短板。然而，政策普惠性是影响新政经济效应发挥(有效性)的关键因素。如果企业应用未形成规模效应，新政预期目标就难以实现。为此，本文选取“世界工厂”东莞为抽样地，调查研究新政在多大范围内惠及企业以及在多大程度上影响企业利益和行为，发现新政的实施普惠度和企业满意度均低于预期；进而利用问卷数据，实证分析样本企业对新政应用度和评价度的门槛效应，借此探究新政实施效果不佳的微观原因。在当前供给侧结构性改革和创新驱动转型的重要时期，以上问题受到财税学界和政策制定者的特别关注。

现行大多数税收优惠设有较高准入门槛，企业应用度在很大程度上取决于自身资质条件和税务部门审批结论，即使企业有很强的申请意愿(“不由自主”)。比如高新技术企业优惠税率，期望享受的企业总是多于实际享受的企业。因此，研究传统税收优惠的企业应用度没有太大意义，国内相关文献也确实很少。然而不同的是，固定资产加速折旧新政并未带来实质的减税效果，只能延迟纳税；政策门槛相对较低，大多数企业可以仅凭意愿(权衡利弊)、自主选择是否申请。新政用户更多是市场性选择而非政策制定者遴选，因此企业对新政的行为反应差异不乏研究价值。

但是，固定资产加速折旧新政实施未久(2014纳税年度)，学者对此研究极少。有则大多采用定性分析、案例分析，仅从理论上探讨新政对企业净利润、所得税、现金流量的影响机理以及享受政策的涉税会计处理。文献多数认为加速折旧新政具有显著的税收优惠效果，对企业的固定资产投资和研发投入能产生有效激励(河北省国税局固定资产加速折旧课题组，2015)。但是，现有文献大多缺乏以微观数据为基础的计量分析，这是国内外研究企业对公共政策选择或偏好的主流方法。实证回归时，学者们通常将税收优惠变量设置为二元哑变量(Swenson，1992；Castellacci and Lie, 2015)。同样地，本文将利用离散变量Logit模型(汇报几率比)揭示微观企业对固定资产加速折旧新政的应用度和满意度差异。

本文在以下几方面略有贡献：(1) 固定资产加速折旧是一项重要的供给侧结构性改革和创新驱动政策，但因优惠力度小、享受成本高等原因而备受质疑，政策效果存有争议。目前尚无基于微观调查的实证文献提供证据。本文可在一定程度予以回应，为政策的事后评价、管理服务及其后续应变调整提供指引和参考。(2) 抽样地东莞市曾有“世界工厂”之称，近年在“倒闭潮”、“搬迁潮”、“用工荒”等危机下艰难转型。东莞放大就是“新常态”下的整个中国。本文通过问卷调查和实地访谈取得了第一手微观数据，基于此的研究结论应可推及全国(具有代表性意义)。(3) 尝试从政企两方面(外因与内因)搭建影响企业应用新政的因素指标体系，其中内因包括企业的内在特征、经营条件、政策认知。这一理论框架可作为同类公共政策研究的参考范式。

二、 政策背景与政策意图

制造业是国民经济的主体。但是近年来，受整体下行环境的冲击，我国制造业逐渐进入中高速增长的“新常态”^①。存在的主要问题有：(1) 结构性问题凸显^②。有效需求不足，产能过剩严重，比如中国汽车行业产能利用率，从2009年的100%下降至2015年的70%；有效供给偏离持续升级的消费结构，先进制造业、高技术制造业相对滞后，投资增长乏力，外资高端制造业有回流本土的趋势。(2) 内部人力成本和运营成本不断攀升。受益于人口红利的“中国制造”劳工成本优势不再，传统劳动密集型制造业面临东南亚和发展中经济体的低成本竞争。加工制造企业经营效益不佳，资金回笼压力大，融资难、融资贵，停、减产企业明显增多。(3) 自主创新能力薄弱，产品处于价值链低端。企业技术创新的正外部性、高风险性以及长周期特性，使得现实中的企业虽有科技创新意识但却积极性不高。有调查发现，受宏观经济下行和资金来源不足等负面影响，企业未来创新动力不足，创新投入较前几年更为谨慎(中国企业家调查系统，2015)。

①《2015年中国制造业发展现状剖析》，e-works数字化企业网(郑倩)，2016年3月，http://articles.e-works.net.cn/erpoverview/Article127405_1.htm。

②《2016全球制造业竞争力指数》是德勤有限公司(德勤全球)和美国竞争力委员会于2016年4月联合发布。

因此，我国出台固定资产加速折旧新政对实体工业发展有重要意义，是“中国制造”转型升级的迫切需要，尤其是对以民营经济为主体、以出口为导向、以劳动密集型为主导的东部加工产业带而言。政策惠及企业“新购”和“持有”的固定资产，并按所属行业、企业规模、仪器设备用途和价格进行差异性的定向鼓励，以利于调结构。政策同时带有创新激励功能，是我国当前创新支持政策体系的重要一环，有助于增强企业创新投入意愿，推动企业成为“技术创新决策、研发投入、科研组织、成果转化的主体”来自中国习近平总书记2016年5月30日在全国科技创新大会、两院院士大会、中国科协第九次全国代表大会上的讲话。。政策目标可归结为：(1) 鼓励新兴行业企业增加固定资产投资，扩大产能，优化产业结构；(2) 鼓励所有企业加强研发固定资产投资，促进技术升级与自主创新，从制造环节向“微笑曲线”两端延伸，实现更高的产品附加值；(3) 通过缓纳企业所得税来释放现金流，减轻融资压力，降低“三角债”资金链的断裂风险。

本文余下内容安排为：第三部分论证东莞样本在全国范围的代表性，介绍企业问卷调查过程，通过描述性统计量化反映固定资产加速折旧新政在东莞制造业的实施情况；第四部分首先从理论层面分析新政普惠度的影响机制，并基于新政作用机理和先验认识提出关于企业应用度的研究假说；然后利用Logit模型进行实证检验，从内在特征、经营条件、政策认知三方面识别企业应用新政的门槛效应，揭示新政普惠度低下的微观原因；第五部分进一步探讨企业对新政未来影响的预期差异(满意度分析)，借此预测新政目标的可实现程度；第六部分是小结与启示。

三、 研究数据和基本发现 (一) 东莞样本：从“世界工厂”到“中国经济转型升级的缩影”

东莞是改革开放的前沿阵地，它从实施“三来一补”加工贸易(来料加工、来样加工、来件装配和补偿贸易)起步，利用廉价劳动力大力发展劳动密集型产业，曾被外界称为“世界工厂”和“‘中国制造’的象征”^①。然而从2008年国际金融危机开始，东莞企业面临欧美订单萎缩、产能严重过剩、原材料和人工成本攀升的重重压力，“倒闭潮”^②、“搬迁潮”、“用工荒”等各类质疑不断。东莞问题引发社会广泛的担忧和关注，因为东莞放大就是整个中国，东莞的发展模式是中国大部分城市的发展模式，东莞问题也是其它地方正在上演或即将面对的共性难题。

① 民间甚至有说法：“东莞塞车，全球缺货”。以智能手机为例，东莞汇聚了华为、OPPO、金立等知名品牌，2015年出货量2.6亿部，占全球市场份额的17%。《东莞奏响“春之声”》，经济日报，2016年2月，http://paper.ce.cn/jjrb/html/2016-02/16/content_291968.htm。

② 2008年东莞有857家外资企业关停，占外资企业总数的7.1%。《东莞制造的救赎之路》，中国经济时报，2015年11月，http://finance.jrj.com.cn/2015/11/04225820027305.shtml。下同。

在“新常态”下行压力的倒逼之下，东莞经济结构逐步升级优化，总体呈现出“新陈代谢”的两极分化(“腾笼换鸟”)：一方面，受人工成本上升的影响，大量劳动密集型的低端代工企业关停或外迁^③，保留企业也正经历“机器换人”的变革，努力从“制造”向“智造”转型。2015年完成工业技术性改造投资231.2亿元，同比增长85.6%，拉动全市工业固定投资26.8个百分点^④；另一方面，先进制造业、高技术制造业、高端信息产业等技术密集型现代产业快速发展。根据东莞市统计局数据，2015年规模以上工业增加值2711.09亿元，其中先进制造业占比47%，达1299.13亿元，增长8.5%；高技术制造业占比36%，达1008.51亿元，增长10.2%^⑤。东莞转型之路可谓是中国经济转型升级进程的缩影，加之固定资产加速折旧新政在全国各地的实施无差异，因而本文选取东莞市作为代表样本，所得实证结论应可推广至全国。

③ 2014年东莞有428家外资企业倒闭，其中有67.1%是劳动密集型的传统加工贸易企业，如手机产业链、电子行业。

④ 数据来源：《东莞市2015年国民经济和社会发展计划执行情况与2016年计划草案的报告》，东莞市政府，2016年3月3日。

⑤ 东莞的工业机器人研发及生产企业达70家，约占全国10%；智能装备制造企业达400多家，2015年实现工业总产值约260亿元，预计2016年总产值超过350亿元。《东莞“机器换人”项目申报1485个，可减少8万用工》，21世纪经济报道，2016年11月，http://m.21jingji.com/article/20161129/herald/8064c0d38e61fa828281ee2b8e3c1103.html。

(二) 实地访谈与问卷调查

2015年7月1日开始(2014年度企业所得税汇算清缴完成1个月后)，笔者单位和东莞市地税局集中访谈了东莞15家代表性企业。为了多方面了解企业对固定资产加速折旧新政的评价，其中10家企业已申请享受新政，另5家尚未申请享受。访谈发现不同企业对加速折旧新政的应用度和满意度存在明显差异。具体原因将在下文阐述。

根据访谈认识确定问卷调查的逻辑框架。而且考虑到企业不同层级人员可能存在认知差异，我们专门设计两套问卷：一份由企业财务会计负责人填写，另一份由企业高层管理人员(董事长、董事会成员、正副总裁、正副总经理、财务总监等)填写。然后依托东莞市地税局法规科调查了东莞地区1000家企业的内在基本特征、科技创新表现、企业所得税缴纳、新政评价与享受情况等数据。其中，内在基本特征包括经济性质(国有、民营、外资(含港澳台)、其他)、所属行业(是否属于六个特定行业)、企业年龄(从首次领取工商营业执照所属月份算起)、是否已上市(海内外均可，包括“新三板”)、资产规模(总资产)、固定资产规模(固定资产总额)、人员规模(总员工人数，含劳务派遣)；科技创新表现包括研究开发费用、研发人员数(含劳务派遣)、拥有自主知识产权的数量；企业所得税缴纳的相关数据有主营业务收入、应纳税所得额、企业所得税。在原始数据基础上，计算一些间接指标：研发费用投入强度，是研究开发费用占当年主营业务收入之比；研发人员占比，是科技研发人员数量占员工总数(含劳务派遣)之比；企业所得税实际税率，是企业所得税缴纳金额占应纳税所得额之比；税后主营业务利润率，是应纳税所得额减去企业所得税缴纳金额后的净额占主营业务收入之比；固定资产密度，是以总员工人数计算的人均固定资产存量。

由于实施调查时固定资产加速折旧新政的申请户数不多，随机抽样可能使受惠样本缺失或成为“稀有事件”，无法实证考察企业应用度。故而样本选取采用有选择性的半随机抽样方案：(1) 每个区镇选取户数按照当地管户的相对规模(占全市之比)进行分配；(2) 选取管户时尽可能覆盖不同规模、行业、所有制、年龄等特征属性。通过部分未填写问卷与填写问卷企业的对比分析，未发现存在系统性偏差。下面计量分析也将引入企业基本特征作为影响变量，可以有效纠正非随机抽样可能产生的选择性偏误。问卷由东莞地税局下属的基层分局以邮寄方式派送和回收，允许企业匿名填写，这可以促使企业认真对待并尽可能提供真实信息。最终实际收回问卷967份。

(三) 描述性分析

表 1显示了967户样本企业的基本情况，表 2是对268户应用新政企业的描述统计。根据政策内容，其中六个特定行业包括：生物药品制造业(2760)、专用设备制造业(35)、铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业(37)、计算机、通信和其他电子设备制造业(39)、仪器仪表制造业(40)、电力、热力、燃气及水生产和供应业(44-46)，括号内是行业代码。高新技术企业是指有享受“高企”15%优惠税率的样本企业。小微企业是指有享受小型微利企业所得税优惠的样本企业。发生研发行为是指企业有列支研发费用。部分企业的企业所得税实际税率为0，可能是当年发生亏损，也可能是弥补以前年度亏损或享受加计扣除、固定资产加速折旧等税收优惠之后使得当年的企业所得税应纳税额为零。

从表 1中可看出，调查样本中只有27.71%的企业已经享受或计划申请新政，可见固定资产加速折旧新政的普惠度(或申请率)仍然偏低。而且调研发现，大多数企业对加速折旧新政尚处在“浅尝辄止”的初步阶段，只是应用“单位价值不超过5000元的固定资产允许一次性扣除”条款。政策总体惠及面窄，应用深度不足，使得新政效果尚不明显。我们从对代表性企业的实地访谈中发现，有些企业还处在理解和消化阶段(反应时滞)，有些企业因未达到享受门槛而无法申请(购置时间、单位价值、资产用途不符合申报条件)，有部分企业则认为政策激励方向不符合本企业的发展战略需要(不太可能为了享受新政而特意改变)，也有部分企业因政策频繁变更而选择观望和等待(更大优惠)。但是企业普遍反映的“不愿申请的主要原因”是：新政无实质性减税效果，只能延迟纳税，不能降低纳税总额，申请企业只能获取税金的时间价值，整体优惠力度太小。这与河北省国税局固定资产加速折旧课题组(2015) 的观点一致。

从表 1和表 2还可看出，只有24.92%的企业从税局税管员获知税收政策，其它企业大多是从税务部门提供的网络途径(网站、微信等)自行了解；44.26%的企业高管层十分关注新政，47.57的企业财务部门专门讨论过新政对本企业的适用性及可能影响，但是只有10.13%的企业熟悉新政内容及其相应的会计操作细则；即使是已申请享受的企业，也只有19.03%认为自己“熟悉”；企业对新政预期效果普遍较为悲观，全部样本企业和已申请企业中，各只有11.17%和23.13%认为新政对本企业未来发展很有帮助，大多数企业认为新政对缓解资金压力的作用不大，且不会较大改变本企业未来固定资产投资和研发投入的计划。由此可以预见的是，决策部门赋予加速折旧新政的三个目标(促投资、促研发、释放现金流)将有较大的实现难度，未来显现的政策效果将十分有限。

有关企业申请率的进一步统计：在全部的967个调查样本中，外商投资企业的申请率是27.62%，六个特定行业企业的申请率是47.31%，上市企业的申请率是35.42%，高新技术企业的申请率是47.69，资产规模3000万以上的企业申请率是30.58%，小微企业的申请率是29.57%，年龄10年以上的企业申请率是26.36%，熟悉新政的企业申请率为52.04%，资金短缺企业的申请率为24.24%，税管员主动告知的企业申请率为32.78%，高管层对新政十分关注的企业申请率为35.05%，财务部门专门讨论过新政的企业申请率为39.13%。

四、 企业应用度的影响因素分析 (一) 理论框架与研究假设

我们引入社会心理学家Lewin(1976)在大量实验基础上所提出的“Lewin行为模型”：B=F(P-P1, P2, …, Pn; E-E1, E2, …, En)。式中B(behavior)表示个体行为，P(personal)表示个体的内在条件和内在特征，P-P1, P2, …, Pn表示构成个体内在条件的各种因素；E(environment)表示个体所处的外部环境，E-E1, E2, …, En表示构成外部环境的各种因素(王建明，2013；黄湛冰、刘磊，2016)。该模型表明，个体行为是自身与外部环境相互作用的结果；行为的方式、指向和强度，主要受到个体内在特征和外部环境因素的影响(薛求知等，2003)。据此逻辑，企业对加速折旧新政的行为反应取决于两个因素：一是外在的税收政策环境。包括政策规定条款能否为企业节约税收成本或增加预期收益，优惠红利是否足以激励企业偏离行为路径依赖，享受门槛是否偏高。基层税务部门对政策的宣传、审批、管理、服务是否到位。二是企业的内在特征、经营条件和政策认知。其中内在特征包括行业、规模、所有制、发展阶段、是否上市等，经营条件包括企业的资金压力、经营业绩、税收负担等，政策认知包括对政策的获知途径、认知水平、重视程度等。

基于上述认识，图 1勾画出各种内外因素影响企业行为反应(应用度)、进而影响新政实施效果(普惠度)的闭环传导路径。阶段① 的政策输出与过程管理由基层税务部门负责执行；阶段② 通过利益驱动机制实现，只是不同企业对新政的利益预期或价值判断有所区别，这一点将在本文第五部分予以验证。固定资产加速折旧新政的诱导力非均质，对特定企业的触动较为显著。在既定的统一税收政策环境下，企业的内在特征、经营条件和政策认知会影响其对新政的应用倾向。针对这一问题，本部分将重点分析样本企业对加速折旧新政的应用度差异；阶段③ 显示了，政策能否达到预期效果，取决于企业在政策冲击下是否做出及时的行为反应，将生产经营决策调整至符合政策意图的轨道上。理论上新政可能促使受惠企业增加固定资产投资和研发费用投入，产生投资效应和创新效应，但这在短期中是不可观测的，需在较长时段内才可显现(存在滞后性)，因而本文关注的政策实施效果为新政普惠度；阶段④ 是中央政策制定部门根据新政实施效果的评判进行更新调整。

根据财税〔2014〕75号文，新政以固定资产加速折旧为主要内容，而且为了促进产业结构调整，第一条款对六个特定行业及其小型微利企业有专门优惠规定。其中六个特定行业以设备、电子、能源为主要内容，对固定资产加速折旧的诉求相对较强。

由此提出待检验的研究假说1：固定资产密集型(比劳动密集型)、六个特定行业(比其它行业)、小型微利企业(比中大规模企业)申请新政的概率相对更高。

固定资产加速折旧新政作为一项供给侧的创新驱动政策，对企业更新研发固定资产有特别激励。研发仪器、设备的购置费用虽不计入研发费用^①，但是根据财企[2007]194号文，其折旧费以及相关的运行维护、维修等费用可以计入研发费用。因此当新政与研发费用加计扣除同时享受时，会带来间接减税效果：企业专门用于研发活动的仪器、设备已享受加速折旧政策的，可以对已进行会计处理的折旧、费用等研发费用金额进行加计扣除(国税发〔2008〕116号和财税〔2013〕70号)。此外，在“技术研发期→成果转化期→初步产业化→规模市场化”的创新链条中，创新企业最需扶持的不是后期的产品量产阶段，而是前期的研发阶段。固定资产加速折旧新政属于间接税收优惠(税基式优惠)，侧重于科技创新的前期扶持，在研发过程产生“事间激励”；而且当个纳税年度即可兑现优惠红利，较快弥补创新风险。

① 根据《财政部国家税务总局关于企业所得税若干优惠政策的通知》(财税[2008]1号)的规定，《财政部国家税务总局关于企业技术创新有关企业所得税优惠政策的通知》(财税[2006]88号)关于“30万元以下设备仪器可一次计入研发费用”的规定，自2008年1月1日起废止执行。

由此提出待检验的研究假说2：相比无研发企业，创新企业对新政有更高偏好。

固定资产加速折旧，符合一般生产仪器、设备在使用寿命内加速(物理、技术、经济)损耗而不是匀速损耗的自然事实；也符合企业在生产周期内购置固定资产(初始沉没投入)先于产品形成的发展规律，享受政策可使新办企业(初创期)或扩张企业(成长期)的前期税负向后推移，形成先购置使用、后纳税的时间差。因此新政在激励企业投资方面具有“先天”优势。黄志斌等(2014)将折旧率引入新古典投资模型，发现在税率、利率等其它条件既定时，提高折旧率可以增加资产折旧现值，从而降低企业投资的资本成本。新政所规定的三种折旧方法(或扣除政策)：加速折旧、缩短折旧年限和当年一次性扣除，任一方法的折旧率和折旧现值均高于传统的直线折旧法^②。综上分析，应用加速折旧新政对企业加大固定资产投资力度是有利的。

② 大多数情况下，当年一次性扣除的折旧现值大于缩短折旧年限，后者又大于加速折旧。

由此提出待检验的研究假说3：初创期或成长期企业对新政的应用度强于成熟期企业。

享受新政将使财会差异长期存在，可能出现税前扣除与财务核算的固定资产折旧费用不相同。政策相关文件明确要求，享受新政的企业应将购进固定资产的发票、记账凭证等有关资料留存备查，并建立管理台账，准确反映税法与会计差异情况。这将大大增加企业财务人员的会计核算工作量并使新政受到直接抵制。而且，长达数年的固定资产核算周期，也会加大会计账务调整难度和各种无知性、程序性税务风险(不遵从)。所以享受加速折旧新政必将造成额外成本，尤其是固定资产规模较大的上市公司与大规模企业。此外，固定资产加速折旧会降低企业的短期会计利润表现，对上市公司、大型企业集团的年度业绩披露和高管层经营效益考核有负面影响，因而这些企业申请新政的意愿不强(河北省国税局固定资产加速折旧课题组，2015)。

由此提出待检验的研究假说4：上市公司与大规模企业应用新政的积极性相对较弱。

加速折旧、缩短折旧年限或当年一次性扣除可以使固定资产在使用期限内，前期税前扣除的折旧多，应纳税所得额减少；后期税前扣除的折旧少或无折旧，应纳税所得额增加。虽然纳税总额不变，但是税负前轻后重，实现了纳税时间的向后推移(企业税负的纵向调整)。这一变化对于高利润率企业和高税负企业有调节和缓冲作用，而对亏损企业和处于减免期的企业则是无用的。

由此提出待检验的研究假说5：高利润率企业和高实际税率企业对固定资产加速折旧新政有更强的应用倾向。

根据实地访谈的先验认识，提出待检验的研究假说6：新政出台未久，信息传递可能存在阻滞，所以政策认知亦会影响企业应用度。

(二) 实证检验

图 1显示了，新政实施效果取决于作用对象(企业)的政策偏好及其行为反应，企业行为反应取决于制定者(政策设计)、执行者(宣传、审批、管理、服务是否到位)和企业自身。为了解释加速折旧新政普惠度不高的实施现状，下面将实证分析企业对新政应用度的影响机制，探究各类企业不愿申请新政的现实原因。

在税收政策环境(制定和执行)给定的条件下，企业的内在特征、经营条件和政策认知决定着其对新政的应用度(阶段②)。据此建立一个截面Logit模型，所有变量统一设定为二元哑变量，有助于最大程度克服异方差。因变量是“新政应用度”哑变量，根据问卷中对于“企业是否申请享受固定资产加速折旧优惠政策”的提问，回答“A.已享受”或“B.准备申请”的取值为1，回答“C.符合条件但不打算申请”或“D.不符合条件”的取值为0。自变量分为三组：一是企业内在基本特征(属性标签)，包括企业年龄、经济性质、是否上市、资产规模、所属行业、固定资产密度、是否“高企”7个变量；二是企业实际经营条件，包括资金压力(流动性约束)、税后主营业务利润率、企业所得税实际税率、创新投入、创新产出5个变量；三是企业对政策认知，包括税管员主动告知、高层关注度、对政策了解程度、专门组织讨论4个变量。哑变量的赋值方法见表 3。表 4报告的是事件几率比而非系数，这对企业行为离散变量的解释力度更强(陈强，2014)。

表 4回归结果验证了前面六个研究假说，说明企业应用度存在显著的门槛效应：

(1)“固定资产密度”、“所属行业”的估计几率比均显著大于1，“资产规模”的估计几率比显著小于1(除了模型(1))，这说明固定资产密集型企业、6个特定行业企业、较小规模企业(资产1000万以下)申请应用新政的意愿更强。原因是上述企业受到针对性鼓励，新政对于它们更有应用价值或更加适用。这一结果恰好印证了研究假说1。(2)“是否‘高企’”的估计几率比均显著大于1，说明高新技术企业对新政的应用度高于其它企业。原因是，研发固定资产加速折旧可使“高企”获得实质性减税优惠，助其增强创新能力，提高创新水平。该实证结果验证了研究假说2。(3)“企业年龄”的估计几率比在4个模型中均显著小于1，表明成熟期企业对新政的应用倾向弱于初创期和成长期企业。经济学解释是，企业自然扩张路径一般从规模经济开始，年轻企业新购固定资产(以开发生产能力)的动力更强；但随着规模经济逐渐减弱(长期平均成本趋于最低点)，企业对固定资产加速折旧的需求递减，此时企业生产规模趋于稳定(成熟定型)。研究假说3因此得证。(4)“是否上市”的估计几率比不显著，“资产规模”的估计几率比显著小于1(除了模型(1))，说明上市企业与大规模企业对新政也无显著偏好。上市企业和大规模企业大多是经营模式成熟、内部管理规范的经营群体，核算业务较为复杂，财务核算体系都已成型且相对固定，大多不会为了获得延迟纳税而轻易改变。相比应用新政，这些企业更看重会计核算的连续性与稳定性。问卷调查也有发现，个别企业担心应用新政会影响高管层的年终绩效考核，不利于实现最大化的薪酬激励(巩娜、刘清源，2015)和股权激励(孙菁等，2016)。研究假说4由此得证。(5)“税后主营业务利润率(大等于0.02)”的估计几率比显著大于1，“企业所得税实际税率(小于0.1)”的估计几率比显著小于1，这表明高利润率企业和高实际税率企业对新政的行为反应更积极。那是因为两类企业从延期纳税中获益更多，进行加速折旧核算的动机更强；相比之下，低利润率企业(含亏损企业)和低实际税率企业(含享受定期减免企业，如“2免3减半”)申请新政的意义不大，甚至可能带来负面影响。比如亏损企业若运用新政将加大亏损额，可能无法在5年内全部弥补(河北省国税局固定资产加速折旧课题组，2015)。研究假说5也得证。(6)“高层关注度”、“对政策了解程度”、“专门组织讨论”的估计几率比均显著大于1，说明企业的关注度与认知度对应用新政倾向有显著的正向影响。调研发现有些企业(尤其是小微企业)因对新政不知情而未申请，有些企业因不熟悉新政的税会处理、折旧计算、操作程序、申请表格填写而放弃申请；企业是否申请新政在很大程度上取决于高管层态度(重视程度)。研究假说6由此得证。(7)“经济性质”的估计几率比均不显著，说明外商投资企业对新政并无显著偏好。原因可能是，样本中大量外资企业是“三来一补”的贴牌代加工厂，研发和固定资产投资大多由国外总部统筹进行^①，因而没有太大需要申请应用加速折旧新政。(8) 新政意图之一是通过延期纳税释放流动性，增加企业当期可用资金。但是回归结果显示，资金压力并没有提高企业应用新政的几率比，或者说未构成企业应用新政的显著诱因。暨南大学和东莞地税局对企业实地访谈发现，资金紧张的企业并不在乎加速折旧所能腾出的少量税金，也不指望通过享受新政来缓解资金压力。原因是政策诱惑力不足或者申请成本太高，又或者是企业担心延迟纳税可能加剧未来纳税年度的资金困难和涉税风险，给企业未来发展留下隐患(“只顾眼前，不理长远”)。

① 由外商出资、出技术和机器设备，当地出劳动力、土地和厂房。

进行一系列稳健性检验和安慰剂检验：

(1) 修改模型形式。使用LPM模型、Logit模型、Probit模型回归并显示估计系数，结果与表 4基本一致。比如模型(4) 的LMP估计得到，企业年龄(-0.068^**)、资产规模(-0.086^***)、企业所得税实际税率(-0.155^***)等变量的系数显著为负，所属行业(0.191^***)、固定资产密度(0.066^**)、是否“高企”(0.121^*)、税后主营业务利润率(0.071^**)等变量的系数显著为正，表 4中不显著的变量此时仍然不显著。(2) 变换因变量的赋值标准：“选择‘A.已享受’的取值为1，其它选项均为0”。重新估计模型(4) 得到，所属行业(3.293^***)、固定资产密度(1.576^*)、是否“高企”(2.093^**)等变量的几率比仍然显著大于1，税管员主动告知的几率比变得显著(1.685^**)。(3) 调整自变量的赋值标准。资产规模改为“小于500万取值为1，否则为0”，估计结果恰好相反(1.904^***)；固定资产密度改为“人均固定资产存量超过10取值为1，否则为0”，估计几率比仍然显著大于1(1.389^*)；资金压力改为“选择‘A.资金短缺’的取值为1，其它选项均为0”，估计几率比仍然不显著；企业所得税实际税率改为“大等于0.2则赋值1，否则为0”，估计结果亦恰好相反(1.489^**)；对政策了解程度改为“选择‘A.熟悉’或‘B.基本了解’赋值1，其它赋值0”，估计几率比仍然显著大于1(1.854^***)；将经济性质修改为“国有企业取值1，其它企业取值0”，估计4个模型发现国有企业应用新政的几率比均不显著。由于国企领导实行任期制考核^②，一方面，出于任期内以经济利益为目标的“薪酬激励”(洪正、郭培俊，2012)和任期后以政治利益为目标的“晋升激励”(王曾等，2014)，国企领导更关注短期利润业绩最大化，而固定资产加速折旧却会影响企业生产经营成果的反映(与研究假说4中的上市企业、大规模企业相同)；另一方面，国企领导也期望通过应用新政将企业税负后推至下任领导，以增加任内可支配资源。因此国有企业对新政反应取决于国企高管在上述两方面的轻重权衡。笔者还尝试了将固定资产密度、税后主营业务利润率等4个离散自变量换为连续变量，关键变量的回归结果无显著差异。以上估计表明，我们的实证检验结果不是特定计量方法的产物，也不取决于变量的特定形式，具有较高稳健性。

② 2015年6月2日，中共中央办公厅印发的《事业单位领导人员管理暂行规定》。

五、 进一步的分析：企业对新政的满意度差异

基于组织行为学的理论，企业的政策评价与应用倾向并非完全一致：应用新政的企业并不一定对新政满意，二者不完全等价。表 1和表 2的描述分析得出，不管是全部样本企业还是受惠企业，大多预期加速折旧新政对自身未来发展的作用有限，在缓解资金压力、促进固定资产投资和研发投入等方面难有作为。为了进行量化分析，我们引入4个关于新政未来效果评价(企业满意度)的因变量，它们均是二元哑变量：(1)“利于未来发展”，根据问卷中“您预期该政策对贵企业的未来发展”的提问，回答“A.很有帮助”或“B.略有帮助”的取值为1，其它为0。(2)“缓解资金压力”，根据问卷中“政策是否有助于缓解贵企业的资金压力”的提问，回答“A.有很大帮助”或“B.有所帮助”的取值为1，其它为0。(3)“影响未来固定资产投资”，根据问卷中“该项政策对贵企业未来增加固定资产投资计划的影响”，回答“A.有很大影响”或“B.有所影响”的取值为1，其它为0。(4)“影响未来研发投入”，根据问卷中“该项政策对贵企业未来增加研发投入计划的影响”，回答“A.有很大影响”或“B.有所影响”的取值为1，其它为0。

表 5显示了企业对新政的预期效果差异：(1)“所属行业”的估计几率比在4个模型中均显著大于1，说明六个特定行业企业对加速折旧新政的未来价值判断优于其它企业。正因此，它们对新政的应用度也显著更高(研究假说1和表 4)。(2) 除了模型(7)，“是否‘高企’”的估计几率比均显著大于1，说明高新技术企业对加速折旧新政的价值评价较高，认可其对缓解资金压力和未来增加研发投入的正向作用，这亦是“高企”倾向应用新政(研究假说2和表 4)的内在动力。(3) 相反的是，“经济性质”的估计几率比在模型(6) 和(8) 中显著小于1，说明外资企业并不看好新政在改善现金流和促进研发方面的作用，因此它们对新政并无显著偏好(表 4)。综上，样本企业对加速折旧新政的满意度存在明显的门槛效应(组间差异)。除了六个特定行业和高新技术企业，其它企业总体上对新政的满意度不高，它们并不认为自身未来的投资行为和创新行为会因为新政实施而积极向好改变(或者不认为存在显著正向影响)，这与新政预定目标不符。因此认为，固定资产加速折旧新政很难在较大程度上撬动固定资产投资和激励创新投入。

此外，我们分别使用Logit模型(显示估计系数)、双变量Probit模型(与表 4中的模型(1) 联合回归)、多项Logit模型(选项A、B、C、D分别赋值4、3、2、1，回归时以选项D为参照方案)进行稳健性检验，所得回归结果没有明显变化，不再赘述。

六、 结论与启示

广东东莞曾有“世界工厂”之称，近年经历着“倒闭潮”“搬迁潮”“用工荒”等种种危机，但却逐渐摸索出以“机器换人”、自主创新为显著特征的转型之路，可谓是中国经济转型升级进程的缩影。本文以东莞作为全国的浓缩样本，问卷调查发现固定资产加速折旧新政的普惠度低下，市场主体反应平淡。因而有必要从微观层面了解新政目标群体的政策偏好。实证分析得出，企业应用度取决于企业自身的内在特征、经营条件和政策认知。新政受众群体具有年轻化、资产规模小、行业聚集、固定资产密集型、创新活力强、利润率高、企业所得税实际税负重等显著特征。六个特定行业和高新技术企业对新政是显著满意的，其它企业对新政的满意度不高。企业即使应用新政，也不一定会对未来的固定资产投资和研发投入计划进行扩张调整。所以不难预测，加速折旧新政只能产生有限的投资激励和创新激励。

大力推动供给侧结构性改革和创新驱动发展，实现“新常态”下的经济转型升级，这是中国经济当下的重中之重。为了提升固定资产加速折旧新政的普惠度，根据本文结论得出两点启示：(1) 根据表 4的实证结果，基层税务机关应先识别新政的用户特征，并对特征范围内的企业进行纳税服务资源的优先配置；加强对固定资产加速折旧会计处理方法的培训，减少无知性或程序性税务风险(不遵从)；对于应用度较低的企业类别，应当注重政策宣传，防止政策信息链条中断或传递失真，避免有企业因不了解新政而放弃享受，提高应用新政的积极性。(2) 据本次调研的诉求反馈，仍有大量企业虽有申请意愿却被排除在政策范围之外。因此建议在6个特定行业(财税[2014]75号)和四个领域重点行业(财税[2015]106号)的基础上进一步扩围，促使更多企业基于自身利益提高固定资产投资力度和创新活力。“作为技术创新的主体，要让更多企业普遍受惠，受到激励”(李克强，2015)^①，这样方与“万众创新”的本意相契合。比如，可考虑将所有行业“研发和生产经营共用”的仪器、设备纳入受惠范围(放宽“专用于研发”的条件限制)，进一步扩大政策惠及面。

① 《“积极财政”持续发力带给企业更多“获得感”》，央广网，2015年10月，http://finance.cnr.cn/jjpl/20151022/t20151022_520233241.shtml。