一、引　言

党的二十届三中全会明确指出要“推动技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级”。强化关键核心技术攻关和前沿性、颠覆性技术研发是增强国际竞争力、实现高水平科技自立自强的核心支撑，也是加快培育新质生产力、推动经济创新转型的内生动力。由于研发创新具有长期性和风险性特征，市场预期转弱就成为横亘在企业研发创新决策之前的障碍因素。减税降费被普遍视为改善市场预期、强化企业投资信心的重要政策手段。近年来，我国税收优惠政策层出不穷，但设置截止日的税收优惠政策偏多且持续时间普遍偏短。按照发布日到截止日作为优惠预期持续时间，2017—2023年间国家税务总局发布的223个限期优惠政策的平均持续时间为3.338年，2022年压缩到1.374年（见图1）。密集出台的税收优惠政策增加了企业的可支配资金，对企业技术升级与产能扩张具有一定的积极作用（万海远等，2024）。但相对于短期税收优惠政策，长期税收优惠政策更具长期稳定性，更易为市场主体提供持续优惠预期，发挥长期激励作用。本文以持续性优惠预期为研究对象，探讨税收优惠政策发布时的预期持续时长给企业研发投入决策带来的差异化影响。我们推测：一项短期内截止的税收优惠政策即使每次到期前发文续期，其对企业研发创新决策的影响也会与长期有效的税收优惠政策有本质不同。

以增值税加计抵减政策为例，2019年3月20日发布的《财政部税务总局海关总署关于深化增值税改革有关政策的公告》（财政部税务总局海关总署公告2019年第39号）推出了针对邮政、电信、现代和生活四类服务业的加计抵减政策，公布的优惠期限是自2019年4月1日至2021年12月31日。该优惠政策到期两个月以后，2022年3月3日发布的《财政部税务总局关于促进服务业领域困难行业纾困发展有关增值税政策的公告》（财政部税务总局公告2022年第11号）将其执行期限延长至2022年12月31日，实施起始日追溯到2022年1月1日。四类服务业的加计抵减政策在2022年底到期以后，2023年1月9日发布的《财政部税务总局关于明确增值税小规模纳税人减免增值税等政策的公告》（财政部税务总局公告2023年第1号）又在加计抵减比例调减的同时，将该政策延续到2023年12月31日，实施起始日追溯到2023年1月1日。可以看到，该优惠政策始终以临时性优惠政策的形式发布，第一次发布给予纳税人的优惠持续时间共计33个月，两次政策延续虽然都是按照一整个会计年度追溯执行，但两次政策延续的宣告时间都较为滞后，其中第一次政策延续的公告延迟到第二年的3月份才公布，使得其给纳税人的优惠预期持续时间仅为不到10个月。断断续续公布的加计抵减政策也让以四类服务为主营业务的纳税人始终不能形成稳定的优惠预期，对政策未来是否延续执行及延续执行的政策细节是否有调整表现出很大的不确定性。两次政策延续发布前后，各省份税务局12366热点问答栏里都出现了纳税人咨询加计抵减政策是否延续及是否有变动的问题；2023年3月，国家税务总局的纳税辅导问题解答中，一家餐饮公司询问加计抵减政策是否继续执行、上年末加计抵减余额能否在 2023 年继续抵减的典型案例被广泛传播。

近年来，市场预期转弱，企业面临的不确定性加剧，研发创新投入会更加保守，过于谨慎的创新策略选择不利于突破性技术创新。尽管我国连续多年专利申请量位居世界首位，但高质量研发成果相对缺乏，创新“重数量、轻质量”的问题突出（陈强远等，2020）。相对于短期一次性的税收优惠，长期持续实施的税收优惠对企业长期性、风险性研发投入的影响会更加显著。本文通过两类留抵退税政策的交叉对比反映长期优惠预期和短期优惠预期，并探究持续性优惠预期对企业创新行为选择的影响。相对于短期政策，长期税收优惠给予纳税人明确且持续的利好承诺，从而使企业形成未来长时间内能够获得政策支持的稳定预期。这种持续性优惠预期可能会进一步促使企业更加注重长远战略的布局，有能力且有意愿从事投入成本高、研发周期长的高质量创新活动。本文从创新质量和创新数量的双重视角展开分析，旨在揭示企业在“不得不创新”的内在驱动下如何基于外部资源约束进行创新策略选择。本文从市场预期角度考察税收优惠的政策效应，顺应了协同推进政策实施和预期引导的战略需要，同时为政策供给方式的制度设计提供参考。

相对于已有研究，本文可能的边际贡献在于：其一，将预期机制引入税收政策分析框架，本文探讨税收优惠政策传导过程中预期可持续性对企业决策的影响，丰富了政策效果评估视角。现有文献主要围绕税收政策的即时性优惠效应，从减轻税负、增加企业可支配资金等方面展开，鲜有文献从优惠期限视角对比不同类型税收优惠政策的影响差异，其中关注预期持续性的研究则更为少见。其二，借鉴刘金东等（2025）的研究，本文利用财税〔2018〕70号文的存量留抵退税政策和财税〔2019〕84号文的增量留抵退税政策交叉来构建短期税收优惠和长期税收优惠冲击，通过两次双重差分的对比，在识别短期优惠效应的基础上精准分离出长期优惠效应，为持续性优惠预期的量化及实证检验其创新激励效应提供了可行方案。其三，从持续性优惠预期切入，本文揭示了企业创新在“重数量”与“重质量”之间的策略性选择逻辑。本文并未局限于客观上缓解融资约束的创新促进视角，而是从持续性优惠政策下企业主观预期角度探讨其创新行为的选择逻辑，拓展了关于企业创新活动的前因研究，为减税降费政策如何更加高效地赋能企业提供了新的理论支撑。

二、制度背景与研究假设 (一) 制度背景

一般计税方式下，增值税应纳税额=销项税额−进项税额，当差值为正时，为当期应纳税额；当差值为负时，意味着当期销项税额未能将全部进项税额抵扣尽，此时出现了“负税基”的情况，按照国际惯例，可以有“现抵（carryback）”“留抵（carryforward）”两种处理原则。在“现抵”原则下，国家将未抵扣尽的进项税额尽数退还给企业，让企业的税收抵扣收益在当期就能实现；在“留抵”原则下，国家将未抵扣尽的进项税额留到未来时期的销项税额中继续抵扣，此时企业的税收抵扣收益需要等待到未来时期才能实现（Altshuler和Auerbach，1990）。相对而言，“现抵”的税收抵扣收益实现时点更为靠前，也更为确切，同时取得的货币价值也更大，因此能够激发企业的投资倾向。但由于“留抵”原则能够起到维护国库收入充裕性和减少政府工作量的作用，在现实中被大多数国家所采用。我国也并不例外，按照《中华人民共和国增值税暂行条例》（国务院令〔1993〕第134号）规定：“因当期销项税额小于当期进项税额不足抵扣时，其不足部分可以结转下期继续抵扣”，未抵扣尽的进项税额被结转到下期继续抵扣，这部分待抵扣税额就被称为期末留抵税额。大量留抵税额被锁定为企业未来的税收抵扣而非即时可用的流动资金，降低企业资金使用效率，限制了市场对资源的有效配置。增值税留抵退税政策是允许提前退还留抵的进项税额，相较于未来发生时点不定的抵扣，当期即退税可以增强企业实现税收抵扣收益的确定性预期。将留抵税额视作特殊的应收账款，则留抵退税政策在加快应收账款回款速度的同时，消除了可能存在的坏账风险（何杨等，2019）。

2010年后我国陆续出台一系列政策，在小范围内进行留抵退税试点，允许特定领域、特定来源的企业退还留抵税额。国税函〔2010〕1号文，允许部分企业出口货物一次性办理退税；2011—2016年，先后允许退还集成电路企业购进设备（财税〔2011〕107号文）、用于生产乙烯芳香烃的特定化工产品（财税〔2014〕17号文）、从事大型客机及新支线飞机项目（财税〔2016〕141号文）所形成的增值税留抵税额。自2018年起，我国推行规模化留抵退税政策，扩大留抵退税政策的行业适用范围并放宽退税限制。财税〔2018〕70号文，对装备制造业等18个行业及电网企业的增值税期末留抵税额进行一次性退税。财政部、税务总局、海关总署2019年第39号公告开始在全行业实施增量留抵退税，只要同时满足“自2019年4月税款所属期起，连续六个月（按季纳税的，连续两个季度）增量留抵税额均大于零，且第六个月增量留抵税额不低于50万元；纳税信用等级为A级或者B级；申请退税前36个月未发生骗取留抵退税、出口退税或虚开增值税专用发票情形的；申请退税前36个月未因偷税被税务机关处罚两次及以上的；自2019年4月1日起未享受即征即退、先征后返（退）政策的”五个条件，任意行业的任何企业都可以申请增量留抵退税。紧随其后，财税〔2019〕84号文规定，于2019年6月1日起，允许以生产销售非金属矿物制品、通用设备、专用设备及计算机、通信和其他电子设备为主营业务的部分先进制造业纳税人可以享受宽松的增量留抵退税，其退税条件放宽为“增量留抵税额大于零”，即只要当月份有新增留抵税额形成，次月即可申请退税。财税〔2021〕15号文于2021年4月1日起，将财税〔2019〕84号文规定的享受增量留抵退税的4类先进制造业扩围到医药、化学纤维、电气机械和器材等9类先进制造业。此后，财税〔2022〕14号文和财税〔2022〕21号文进一步扩大了留抵退税的适用范围，将按照行业划分的13个大类行业和按照规模划分的全部小型企业、微型企业均纳入留抵退税范围，且能同时享受存量留抵退税和增量留抵退税。

其中，财税〔2018〕70号文是针对18个行业及电网企业的存量留抵退税政策，为解决长期积压留抵税款问题，对企业历史上已形成但尚未抵扣的留抵税额进行一次性退还，规定于2018年9月30日前完成退税工作，属于短期有效的税收优惠，给予企业一次性税收优惠预期。而2019年39号公告和财税〔2019〕84号文、财税〔2021〕15号文均是增量留抵退税政策，不设置政策截止期限，对企业未来年度新产生的增量留抵税额有条件退还。相较于一次性存量留抵退税，增量留抵退税属于长期税收优惠政策，能够给予企业持续性优惠预期。2019年39号公告不限定行业，任何满足5个条件的企业均可以申请增量留抵退税，因此属于针对所有企业样本的一刀切政策，并不干扰以行业划分的准自然实验设定。特别是财税〔2018〕70号文和财税〔2019〕84号文均在新冠疫情发生前下发，分属于存量留抵退税政策和增量留抵退税政策，分别对应于一次性优惠预期和持续性优惠预期，并且财税〔2019〕84号文适用的4个行业恰好是财税〔2018〕70号文中19个适用行业的子集，为区分不同类型的税收优惠效应提供了完美的场景：通过对比仅受2018年政策影响的15个行业和两次政策均不适用的一般行业构建短期政策冲击；通过对比2019年政策适用的4个行业和仅受2018年政策影响的15个行业构建长期政策冲击，精准分离出长短期政策效应，为后文实证检验税收优惠预期的创新激励效应提供了绝佳的条件。2020年及以后的留抵退税政策受到新冠疫情的极大干扰，甚至政策本身就是出于对疫情防控、复工复产的需求而下达的。因此，本文将主要使用2020年新冠疫情暴发以前的企业样本。

(二) 文献回顾与研究假设

1.企业预期的形成逻辑。经济政策主要通过政策确定性和持续性两方面影响企业预期形成：政策确定性程度会影响企业对政策效力以及经济整体形势的感知，而政策持续性程度则关乎企业能否形成长期稳定的预期，进而对未来政策走势产生不同影响。政策不确定性具有政策走向不明确、政策优惠兑现不确定以及政策执法力度不可知的特征（于文超和梁平汉，2019），这会使企业难以准确把握政策何时终止、何时调整以及如何调整（Gulen和Ion，2016）。同时，政策频繁的改弦更张容易向市场主体传递经济下行风险增加的信号，限制企业投资行为并加剧投融资期限错配等问题，增加长期经营风险，不利于企业形成持续稳定的发展预期（刘贯春和叶永卫，2022；李增福等，2022）。确定性作为税收的基本原则之一，要求明确规定纳税人的纳税义务且不可随意变更。一旦税收政策表现出模糊性和可变性，将会显著恶化企业对政策效果的主观预期，加之税收的强制性特征，企业不得不以货币资金等形式预留出未来可能需要承担的纳税额度，从而导致税收政策实际效果的削弱（李华等，2021）。因此，武靖国等（2022）指出，调节市场主体行为需要构建稳定明确的税收政策体系，才能达到稳定市场预期的目的。在政策持续性上，政策进入和政策退出所产生的影响表现出较强的非对称性（刘若鸿和黄玖立，2023）。税收优惠政策的出台在给予政府资源扶持的同时，还向社会释放出被扶持对象是经政策机制筛选、具有发展潜力的积极信号，从而使企业在短期内不仅获得了政府资源支持，还能获得来自市场的外部支持。但如果仅是临时的阶段性刺激政策，政策的过快退出会给企业造成高昂的附加成本，大规模资源在短时间内迅速撤出，在政策实施前后的巨大落差中，企业预期可能严重受挫，加大企业投资回撤幅度，产生政策退出的“超调”效应（田磊，2022；刘洪愧，2025）。相比之下，长期持续性政策冲击使政策对象由优惠前的旧稳态转移到优惠后的新稳态，在维持稳定状态的同时释放出税收优惠效应，更利于企业稳定发展信心。

具体到本文的研究对象，增量留抵退税属于长期优惠政策，在未来每一年度企业均可就新形成的留抵税额申请退税。留抵税额主要是企业因投资支出、研发创新投入等产生的进项税额大于销项税额无法被全数抵扣而形成的。长期留抵退税政策能够提前实现这部分增量留抵税额的税收抵扣收益，相当于政府承担企业的部分进项风险，从税负成本角度降低了企业投资研发活动的不确定性，减少其在生产决策过程中的隐忧。增量留抵退税还能够有效缓解留抵不退的税收非中性问题，有效改善因税收非中性而产生的资源误置，提高企业资源配置效率（谢雁翔等，2022）。万海远等（2024）研究认为，相较于减征免征类优惠政策，税收返还类优惠政策对企业信心的提升效果更显著。长期留抵退税政策能够将税收抵扣收益从未来一个不确定的时间点提前到当期实现，而且不设政策截止日期，在未来任一时期内只要企业形成留抵税额就可以获得政府的持续性退税，相当于给予纳税人明确且持续的优惠承诺，推动企业形成持续性优惠预期。与之相对，短期留抵退税仅在政策实施当年一次性退还存量留抵税额，对企业风险的分担作用较为有限，且因持续时间过短，政策优惠的正向影响尚未充分释放便被终止，其有效性会在一定程度上被政策退出效应所抵消。这种临时性优惠政策会增加税收政策的不稳定性，从而弱化市场预期。

2.企业的创新行为选择。创新能力是企业生存发展、抵抗风险的关键要素，通过创新成果向外界展示自己具有高创新能力是企业获取政策扶持和资本市场青睐的重要方式（黎文靖和郑曼妮，2016），这就驱使企业形成了“不得不创新”的内在动机。与此同时，企业还会受到外在资源条件的约束，从而面临“怎么创新”的最优选择问题。创新数量和创新质量是衡量企业创新能力的两个重要维度。创新数量侧重创新规模的扩张，以迅速获得成果产出为导向，能够在短时间内扩大企业市场份额，实现短期经济效益（闫静波等，2023）。但创新规模的扩张并不意味着创新质量同步提升，仅通过专利数量难以反映企业真正的创新水平（张杰和郑文平，2018）。由于创新数量更为直观可视，最适合作为考核指标，而创新质量则需要后知后觉的实践验证，因此无论是市场投资者还是作为政策供给方的政府，都首要关注企业创新数量，从而造成了企业“重数量”的策略性创新。不讲质量的创新数量堆积虽然不能从根本上提升企业长期竞争力，但能向政府层面和资本市场释放高创新能力的虚假信号，以达到“寻投资”“寻扶持”的短期目标。片面追求数量而产生的“专利泡沫”容易导致技术重复和资源浪费，恶化创新环境，出现技术创新领域的“劣币驱逐良币”现象（毛昊等，2018）。

创新质量关注创新成果的技术先进性及可持续性，目的是建立竞争优势并实现企业长期价值（Jia等，2019；李恩极等，2022）。但高质量创新通常预示着高风险，具有研发结果不确定、研发周期不规律、研发资金投入高的特征（郭玥，2018），需要持续的资金支持。与通常的投资活动不同，创新活动存在明显的正外部性，持续的税收优惠也是有效补偿正外部性、提升研发创新积极性的重要手段。长期优惠政策能够不间断地为企业创新提供有力支撑，使企业形成持续性优惠预期，提高创新稳定性及风险承担偏好，从而与高质量创新的长期性和风险性特征相适配，激励企业的研发创新决策（孙雅慧和罗守贵，2023）。企业只有经过多年持续积累研发经验和资源禀赋，才能达到创新环节的质变点，这需要税收优惠政策的久久为功（蒋兵等，2021）。持续性优惠政策构成政企间的重复博弈，企业为了继续获取政策支持，会克制自身的机会主义行为，专注于高水平研发活动，客观上起到压缩“专利泡沫”的作用（曹虹剑等，2022）。

相比之下，短期税收优惠政策对研发创新的刺激作用是局部或阶段性的，甚至可能是无效的（李林木和汪冲，2017）。当企业面临较高的纳税压力时，创新产生的税后利润下降，创新动力也随之减弱。尤其是创新性强的项目通常投入成本高且风险大，企业囿于资金限制更倾向于在获得资助期间开展研发活动（Caloffi等，2018），一次性优惠显然难以满足激励高质量创新的需要。一旦未来缺乏政策的持续支持，企业将不得不充分考虑经济形势和政策走向，决策趋于风险规避，以更加谨慎的态度开展创新活动（边志强等，2021；陈雨恬等，2024）；并且不确定性更易诱发企业的短视行为，当长期收益无法准确预估、转而寻求短期利益时（张国胜和杜鹏飞，2022），企业则侧重于增加研发难度小、投入少、周期短的数量型创新。“重数量”的创新活动虽然技术含量和附加值较低，但更易实现，在阶段性优惠政策的作用下，企业研发行为容易出现追求短期收益的特征（闫静波等，2023）。企业作为理性个体，也可能基于自利动机进行“重数量”的策略性创新，试图通过最小的成本获取最大的政策支持（孙自愿等，2021），有意迎合“寻扶持”的政策要求并从中套利（黎文靖和郑曼妮，2016）。短期税收优惠下企业偏重数量的创新选择，一定程度上体现了企业对政策体系不连贯的适应性调整。基于此，本文提出如下假设。

H1：长期留抵退税政策能够形成持续性优惠预期，激励企业开展“重质量”的创新活动。

H2：短期留抵退税政策难以形成持续性优惠预期，从而增加企业“重数量”的创新活动。

三、研究设计 (一) 样本选择及数据来源

本文以中国沪深A股上市公司为研究样本，为将政策冲击的时间窗口尽可能缩小，且2019年后因新冠疫情出台了针对疫情防控重点保障物资生产企业的留抵退税政策，其政策适用对象范围较为零散，易对本文基于留抵退税构建的政策冲击形成干扰效应，因此样本区间选择2014—2019年，并进行如下数据预处理：（1）剔除财务指标可比较性较差的金融保险行业样本；（2）剔除ST、^*ST及主要变量数据缺失企业，以降低异常财务状况对结果的影响；（3）对连续型变量进行逐年双边1%的缩尾处理，减少极端值对回归结果的干扰。其中，企业创新数据来自国家知识产权局专利文件及中国研究数据服务平台（CNRDS），控制变量数据来自CSMAR数据库。

(二) 模型设定

为检验长短期留抵退税政策对企业创新行为的影响，构建如下基准回归模型：

$ {Y}_{i,t}={\beta }_{0}+{\beta }_{1} {{Policy\_short}}_{i,t}+{\beta }_{2} {{Controls}}_{i,t}+{\gamma }_{i}+{\mu }_{t}+{\varepsilon }_{i,t} $

(1)

$ {Y}_{i,t}={\beta }_{0}+{\beta }_{1} {{Policy\_long}}_{i,t}+{\beta }_{2} {{Controls}}_{i,t}+{\gamma }_{i}+{\mu }_{t}+{\varepsilon }_{i,t} $

(2)

其中，i表示企业，t表示年份；Y _i,t为企业创新行为，包括企业当年创新质量（InQuality）及创新数量（InQuantity）两方面；式（1）中Policy_short _i,t为短期留抵退税政策冲击，式（2）中Policy_long _i,t为长期留抵退税政策冲击，Controls _i,t是控制变量合集，γ_i为个体固定效应，μ_t为时间固定效应。同时，本文采用企业层面的聚类稳健标准误以修正组内相关性。

基于政策实施的阶段性特征，对长短期留抵退税政策进行两次双重差分，分阶段识别政策效应：针对2018年的短期政策冲击，将两次均未享受过留抵退税政策优惠的一般企业作为对照组，财税〔2018〕70号文涉及的行业作为短期处理组，并剔除其中非金属矿物制品、通用设备等4个同时受财税〔2019〕84号文长期政策冲击的行业以避免干扰，通过双重差分回归检验短期留抵退税的政策效应。对2019年的长期政策冲击，将连续两年受到政策冲击的4个行业作为处理组，仅享受2018年短期留抵退税政策的“14+1”个行业作为对照组，通过双重差分回归消除前期政策对两组样本的共同影响，精准分离出长期留抵退税的政策效应。

(三) 变量说明

1.被解释变量。由于策略性创新和创新泡沫的存在，专利数量不能代表真实的创新水平，现有研究主要基于专利知识宽度和被引次数两种测度指标来衡量创新质量。被引次数与专利申请落地后的年份长短有很大关系，也容易受到某个时期技术进步热点和潮流的干扰，造成纵向可比性较差。同时，引用方为了突出创新性存在虚引、滥引和乱引的现象（陈强远等，2020），被引用方存在自引的可信度真假辨别难题，因此也造成横向可比性较差的问题。相对而言，知识宽度能够更加准确合理地体现创新质量水平（张杰和郑文平，2018）。因此，本文使用专利知识宽度来衡量企业创新质量。基于中国国家知识产权局专利数据，采用赫芬达尔-赫希曼指数（Herfindahl-Hirschman Index）测度逻辑，依据企业专利申请时的IPC分类号信息在大组层面构建知识宽度指标：

$ {Knowledge}\;{{Width}}_{it}=1-{\sum }_{k=1}^{m}{\left(\frac{{C}_{k}}{{C}_{{total}}}\right)}^{2} $

(3)

其中，C_k表示专利i在第t年覆盖的第k个大组分类号的数量，C_total为该专利涵盖的大组分类号总数。指标值域为[0，1]，数值越趋近于1，表明专利技术覆盖领域越多元、知识整合能力越强，代表创新质量就越高，通过中位数法将知识宽度信息加总至企业层面。需要说明的是，由于外观设计专利采用“大类—小类”的独立分类体系，其分类层级不能与发明及实用新型专利的“部—大类—小类—大组—小组”结构兼容，且外观设计专利侧重产品外观特征而非技术深度，因此予以剔除。创新数量方面，采用企业当年发明专利申请数加1取自然对数的方法进行衡量。

2.核心解释变量。本文通过财税〔2018〕70号文和财税〔2019〕84号文交叉构建长短期留抵退税政策冲击。两文件中交集的4个行业同时受到短期和长期政策冲击，为避免政策混淆效应，将这4个行业从短期优惠效应的设定中剔除。2018年留抵退税政策中的“14个行业+电网企业”作为短期优惠效应检验的处理组（Treat_short=1），未享受留抵退税政策的一般行业为对照组（Treat_short=0）；以2019年政策中涉及的4个行业为长期优惠效应检验的处理组（Treat_long=1），“14个行业+电网企业”为长期对照组（Treat_long=0）。引入短期政策时间虚拟变量（Policy_times），短期政策时点以2018年为界，2018年及以后Policy_times取值为1，否则为0；引入长期政策时间虚拟变量（Policy_timel），长期政策时点以2019年为界，2019年及以后Policy_timel取值为1，否则为0。将时间虚拟变量与处理组虚拟变量交乘，分别形成代表长期税收优惠效应和短期税收优惠效应的核心解释变量，分别记为Policy_long和Policy_short。

3.控制变量。为减少遗漏变量偏误，选取如下企业层面指标作为控制变量纳入回归：企业规模以期末总资产对数来衡量；企业年龄以及企业年龄平方，企业年龄以(当前年份−成立年份+1) 衡量；盈利水平以利润总额/营业收入来衡量；资产负债率以总负债/总资产来衡量；融资成本以财务费用/营业收入来衡量；融资约束程度以经营性现金净流量/总资产来衡量；资本密集度以固定资产/总资产来衡量；流动性以(现金及现金等价物余额+0.7×应收账款+0.5×存货−应付账款)/固定资产净额来衡量；股权集中度以第一大股东持股比例来衡量；所有制类型，国有企业为1，否则为0。 ¹

四、实证检验 (一) 基准回归

基于前文的模型设定，分别对长短期留抵退税面板进行基准回归，结果如表1所示。长期留抵退税政策变量（Policy_long）对企业创新质量的回归系数为0.0407，在1%的水平上显著，对企业创新数量的回归系数并不显著；短期留抵退税政策变量（Policy_short）对企业创新数量的回归系数为0.0673，在5%的水平上显著，对企业创新质量的回归系数并不显著。这表明：长期留抵退税政策冲击使得企业在创新上更加“重质量”；短期留抵退税政策冲击使得企业在创新上更加“重数量”，本文的研究假设得到初步证实。短期退返存量留抵税额给予企业资金纾困，但一次性账面资金的增加无法匹配创新活动对长期性、持续性资源输入的需求，因此对创新活动仅起到增量效果而未发挥提质作用。相对而言，长期税收优惠给予纳税人明确且持续的利好承诺，使企业形成未来长时间内能够获得税收政策支持的稳定预期，有意愿且有能力从事投入成本高、研发周期长的创新活动，显著推动企业创新倾向从“重数量”向“重质量”偏移。从资金退还规模看，经年累积的存量留抵退税规模往往高于企业未来某一年度新形成的增量留抵退税规模，但在促进创新质量效果上存量退税政策却不及增量政策，这也从侧面反映了企业基于主观感知形成的持续性优惠预期相较于短期充裕的现金流，对高质量创新发挥的激励效应更为凸显。

(二) 稳健性检验 ²

1.平行趋势检验及敏感性分析。在政策实施之前处理组和对照组的变化趋势需保持一致，即验证政策实施前两组企业创新表现不存在显著差异。平行趋势检验显示两类留抵退税政策冲击前后处理组和对照组均满足平行趋势假设。进一步地，基于Rambachan和Roth（2023）提出的方法进行平行趋势敏感性分析，结果显示即使在一定程度上违反事前的平行趋势假设，长短期留抵退税政策对企业创新行为的影响依然与基准回归结果保持一致，进一步增强了结论稳健性。

2.安慰剂检验。为进一步验证留抵退税政策对企业创新行为的影响不是由其他不可观测的随机因素导致，本文通过随机虚构处理组的方式进行安慰剂检验，均符合预期。

3.PSM-DID回归。为了消除样本选择性偏误，利用倾向得分匹配双重差分法（PSM-DID）进行稳健性检验。财税〔2018〕70号文、财税〔2019〕84号文针对的政策对象均是经过筛选的优质行业，不符合随机选取原则。鉴于此，本文通过倾向得分匹配方法匹配更加合适的对照组，以此消除政策的非随机性和选择性偏误。选取上述控制变量作为协变量，采用半径匹配方法将受到留抵退税政策影响的企业和与其具有相似特征但未受到相应政策冲击的企业进行匹配。PSM-DID回归结果依然与原有结论保持一致。

4.加入高维固定效应。在控制个体与年份固定效应的基础上，进一步引入省份—年份固定效应和行业—省份固定效应，以缓解区域间发展差异、行业技术周期以及政策环境等因素对企业创新行为的潜在干扰。在加入高维固定效应后，原有结论保持不变。

5.排除公司内部治理的影响。考虑到企业创新决策不仅受外部政策激励的影响，也与其内部治理机制相关。不同的公司治理结构可能直接影响资源配置效率和长期战略导向，进而导致政策效果存在差异。为避免公司治理因素的遗漏变量问题，本文将两职是否合一、董事会规模、独立董事占比和管理层持股比例等企业内部治理的相关指标作为控制变量纳入基准回归，原有结论保持不变。同时，本文也尝试以经营费用率、资产周转率衡量股东和管理层之间的第一类代理成本，以资金占用程度衡量控股股东与中小股东间的第二类代理成本并纳入基准回归，原有结论依然保持不变。

6.排除税费退返金额的影响。前文基于企业是否属于长短期留抵退税政策试点行业对其创新行为选择进行了探讨，值得注意的是，所属行业仅构成享受退税的必要非充分条件，企业实际获取退税还需有留抵税额及满足基本的合规性要求。尽管同为政策处理组，但这其中既包括获得大额退税的企业，也包括退税较少甚至是实际未曾获得退税的企业，处理组内部实际退税程度存在较大差异。考虑到实际退税金额的多寡可能也会对企业创新活动产生影响，仅通过基准回归难以准确评估政策效应是否受到退税额度的干扰。因此，本文参考吴怡俐等（2021）的做法，以现金流量表中“收到的税费返还”金额与企业年末总资产的比值来衡量实际获得退税程度，并纳入基准回归以排除税费退返金额的干扰，原有结论依然保持稳健。这说明尽管留抵退税政策增加了企业的现金流，但客观上融资约束程度并不是影响企业创新行为选择的关键因素，企业基于主观感知形成的持续性优惠预期对高质量创新的激励效应更为重要。

7.排除时变控制变量的影响。除企业创新行为外，模型中的各控制变量也可能受到政策冲击的影响并传导至估计结果，造成参数估计偏误。基于此，本文选取首期（2014年）作为企业特征初始值，构建初始值与时间虚拟变量的交互项来替换原有控制变量集合，并代入回归以排除时变控制变量对结果的潜在干扰，回归结论依然保持稳健。

8.补充2020年样本。考虑到2019年长期留抵退税政策实施后只有一年样本可能影响结果的可信度，我们尝试向后延伸样本进行稳健性检验。由于《关于明确先进制造业增值税期末留抵退税政策的公告》（财政部税务总局公告2021年第15号）在财税〔2019〕84号文的基础上，进一步扩大了适用增值税增量留抵退税政策的先进制造业纳税人范围，与本文两类留抵退税政策处理组重叠度非常高、干扰性大，因此只延伸到2020年样本。2020年是新冠疫情暴发的第一年，《财政部税务总局关于支持新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控有关税收政策的公告》（财政部税务总局公告2020年第8号）出台了针对疫情防控重点保障物资生产企业的留抵退税政策。为了排除这一政策的干扰，首先按照每个省份搜索省税务局官网对疫情防控重点保障物资生产企业名录的披露信息，并与上市公司全部子公司名单进行匹配核对，涉及的企业均从样本中剔除。经过子公司逐一匹配，共计有482家公司与对照组上市公司样本的下属子公司形成匹配，其中有较多子公司隶属于同一家上市公司，合并后共计涉及234家对照组上市公司样本，剔除以后的回归结论依然保持不变。由于吉林、浙江、湖北、甘肃、青海、内蒙古、新疆、广西、上海、天津等多个省份并不公布具体的疫情防控重点保障物资生产企业名录，如果将其2020年样本悉数保留，可能带来偏误，我们也尝试进一步删除未完全公布疫情防控重点保障物资生产企业名录的省份样本，回归结论依然保持稳健。

五、机制检验与异质性分析 (一) 机制检验

本文的核心机制检验实际上在短期留抵退税冲击和长期留抵退税冲击的结果对比中就已经体现出来。两种冲击的根本差异在于，一个代表长期可持续的优惠政策宣告，一个代表短期一次性的优惠政策宣告。如果短期冲击不显著而长期冲击显著，本身就反映出长期优惠预期和短期优惠预期的差别化影响。在此基础上，本文也对影响机制进行了辅助验证。由于预期不易量化，本文从蓄水池动机和长期投资意愿视角进行侧面验证。

1.蓄水池动机视角。以预防性储蓄为目的的蓄水池动机反映了企业对未来的审慎预期，在蓄水池动机下，企业偏好于持有流动性强的金融资产以应对可能面临的潜在风险（郭健和王洁怡，2023）。为确保经营连续性、应对突发冲击导致的现金流问题，对未来宏观经济运行、行业发展和竞争环境的不确定性预期会驱使企业主动积累流动性储备，“存钱以防变”。因此，减少不确定性和增强风险抵御能力是降低企业预防性储蓄动机的重要因素。长期留抵退税政策将未来时期不定的税收抵扣收益提前到当期实现，通过持续性退还新形成的增量留抵税额给予企业长期的资金支持和稳定的政策预期，降低企业为未来而储蓄的蓄水池动机，释放原本因为贮藏流动性而被“冻结”的资金用于研发创新活动。考虑到货币资金形式较为狭隘，忽视了理财产品变现能力强且有更高收益率的类货币功能，本文选择更为广义的理财产品持有量占总资产的比重（记为Wma）作为企业蓄水池动机的代理变量，用企业持有理财产品实际水平与行业均值的差额来衡量其超额持有预防性储蓄资产的水平（记为WmaOver）。考虑到本文的样本区间包含了2018年及之后年份，由于2018年实施金融强监管的资管新规政策，更加严格的金融监管要求可能会压缩金融投资渠道，影响企业再投资决策，对机制检验造成干扰。为此，本文构建强度双重差分统计量作为资管新规的代理指标，以排除资管新规政策的干扰。具体而言，用期末企业持有的金融资产（包括交易性金融资产、买入返售金融资产、可供出售金融资产、持有至到期投资和投资性房地产等）与总资产的比值来衡量企业金融化程度，计算资管新规政策实施前4年企业的平均金融化程度（记为PreFin）。Post是时间虚拟变量，2018年及以后年份取值为1，其他年份取值为0。将Post与PreFin相乘得到交互项Post_PreFin作为控制变量代入回归。回归结果如表2第（1）−（4）列所示。长期留抵退税政策降低了企业理财产品持有量及超额预防性资产持有水平，并在10%的水平上显著；而短期留抵退税政策对企业预防性储蓄动机无显著影响，说明长期优惠政策形成的持续性优惠预期能够弱化企业的蓄水池动机，验证了上述推断。

2.长期投资意愿视角。资本性投资往往需要长期持有，代表了企业长期投资水平（刘金东等，2025），如果本文提出的优惠预期可持续性影响企业研发决策的逻辑成立，那么两类留抵退税政策对企业长期投资意愿的影响也将基本保持一致。长期留抵退税政策释放出稳定的政策信号，强化企业对市场环境和持续获得政策支持的预期，提升了企业长期投资信心（吴怡俐等，2021）。同时，未来抵扣收益提前实现的递延式税收优惠可以优化企业的跨期资源配置，进一步将税收红利转化为长期资本积累，形成的耐心资本正好满足突破性技术创新对资金投入持续的需求，激励企业将更多的资源投向高风险、长周期的创新领域，增强了企业核心技术攻关的信心和定力。此处以购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金与处置固定资产、无形资产和其他长期资产所收回的现金差额占总资产的比重（记为Invest）衡量企业的资本性投资规模，反映企业长期投资意愿。用长期投资意愿指标替换基准模型中的被解释变量进行回归，结果如表2第（5）、（6）列所示，长期留抵退税政策显著促进了企业的长期投资意愿，而短期留抵退税政策无此影响。这说明相对于短期优惠政策，长期优惠政策更能激发企业的长期投资意愿，从而满足研发活动的资源需要，对创新质量的提升产生激励作用。

(二) 异质性分析

1.按生命周期阶段分组。不同发展阶段的企业战略目标、资源分配和市场环境存在差异。本文按照生命周期阶段分组探究企业创新策略的演变，根据现金流组合法将其生命周期划分为成长期、成熟期和衰退期三个阶段，回归结果如表3所示。长期留抵退税政策显著提高成熟期企业的创新质量，短期留抵退税政策显著提高成长期企业的创新数量。这可能是因为成长期企业以规模扩张与市场渗透为主要目标，在资源相对有限且竞争压力集中的环境下，倾向于以创新数量优势覆盖多样化市场需求；而成熟期企业已经形成了稳定的市场地位和资源积累，这一阶段更需通过高质量创新优化资源配置效率、巩固竞争优势。因此，随着生命周期阶段的演进，企业的创新重心从“机会探索”向“深化价值”转变。

2.按税收不确定性分组。税收政策环境的不确定性可能会导致企业难以准确判断未来需要承担的纳税义务，在一定程度上增加了决策成本和风险，从而影响政策的实际效果。下面基于税收不确定性进行分组探讨，本文参考许敬轩和王小龙（2022）的做法，以各地市宏观税收负担率的波动程度衡量税收不确定性，基于各地市4期移动标准差求历年均值，按历年均值的中位数进行分组，处于中位数之下的为低税收不确定性地区，反之则为高税收不确定性地区。分组回归结果如表4所示，长期留抵退税政策显著提升了低税收不确定性地区企业的创新质量，短期留抵退税政策显著提高了低税收不确定性地区企业的创新数量；而两类政策在高税收不确定性地区对企业创新行为均无显著影响。税收不确定性对创新促进效应产生负向调节作用，制度环境的模糊性和多变性增加了企业的不确定性预期，一定程度上稀释了税收优惠预期的作用，削弱了留抵退税政策对企业创新行为应有的激励效果，也从侧面反映出主观预期在其中发挥的作用。

3.按市场化程度分组。参考樊纲、王小鲁等构建的市场化指数求各地历年均值，按该均值的中位数划分出低市场化地区和高市场化地区。表5回归结果显示，长短期政策冲击只对高市场化地区企业的创新行为有显著影响，且影响方向与基准结论保持一致，而对低市场化地区的企业创新行为影响并不显著。造成上述差异化结果的原因可能在于：市场化程度较高地区通常拥有更完善的市场机制以及相对成熟的金融市场和知识产权保护体系，这为企业创新提供了良好的外部条件。同时，这些地区往往伴随着更激烈的市场竞争，企业为保持竞争优势，更加注重创新的质量和效率，从而使得税收优惠政策能够更有效地转化为创新成果。更高的市场化程度也让微观市场主体的预期机制更容易发挥积极作用，一旦市场化程度偏低，将遏制微观市场主体良好预期的形成。

4.按知识产权保护水平分组。知识产权保护能够保障企业创新成果权益，促进专利技术的转化与应用。以法律形式赋予企业创新成果排他收益权，提高侵权成本，从而降低了技术外溢风险，增强企业创新的信心和动力。据此推测，在知识产权保护水平较高的地区，税收优惠政策对企业创新行为的激励效应可能更为明显。根据国家知识产权局公开的《全国知识产权发展状况报告》，对各省份的知识产权保护指数逐年求均值，并按历年均值的中位数将其划分为知识产权保护水平较高和较低地区两组样本进行分组回归。表6回归结果显示，长期优惠政策和短期优惠政策只在知识产权保护水平较高地区对企业创新行为有显著影响，而在知识产权保护水平较低地区其影响并不显著。这也表明无论是创新数量还是创新质量，只有保护好研究成果的受益权，才能保证企业的研发积极性。

六、结论与政策建议

本文基于长短期留抵退税政策冲击探究持续性优惠预期对企业创新行为的影响，主要得出以下结论：其一，长期留抵退税政策对企业创新质量具有显著提升作用；而短期留抵退税政策仅能增加企业创新数量，对创新质量无显著影响，实证结果在经过一系列稳健性检验后依然成立。其二，长期留抵退税的政策持续性及风险缓释作用有利于企业形成稳定持续的税收优惠预期，降低企业蓄水池动机并提高长期投资意愿，促进企业高质量研发创新活动。其三，异质性分析表明，短期留抵退税政策对成长期企业创新数量的影响更为显著，长期留抵退税政策对成熟期企业创新质量的影响更为显著；更高的市场化程度、更低的税收不确定性以及更好的知识产权保护都能正向促进优惠政策对企业的创新激励效应。

基于本文的研究结论，提出如下政策建议：其一，税收优惠政策的制定与颁布应注重增强政策稳定性、透明度和可预见性。构建税收优惠长效机制，推动企业形成持续性优惠预期，进而发挥对高质量创新的激励作用。在政策设计中优先构建长期导向、动态适配的政策框架，延长政策周期，优化政策衔接机制，减少短期性政策频繁调整对企业战略规划的干扰，使税收优惠从事后奖励转向预期引导，形成政策稳定—预期明确—持续发展的良性循环，激发企业持续投入高质量研发的内生动力。其二，优化税收营商环境，从税法执行层面降低税收不确定性。完善税务部门的中央垂管机制，逐步取消税务部门办公经费中的地方财政拨款，全部改为中央财政拨款，降低地方政府对税务部门的干预空间，缓解策略性征管行为，确保税收执法的合规性，为市场主体提供稳定可预期的税收营商环境。其三，纵深推进全国统一大市场建设，逐步破除区域壁垒和行业垄断，全面推进要素市场化改革，建立资本、技术和数据等要素自由流动的体制机制，推动形成法治化、透明化和竞争中性化的制度环境，引导市场微观主体形成稳定的市场预期，以增强长期投资信心。

1限于篇幅，描述性统计结果未列示，留存备索。

2限于篇幅，稳健性检验结果未列示，留存备索。