黃順春， 胡曉潔， 程彥婕

（1.江西理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西 贛州 341000；2.江西財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，南昌 330013）

經(jīng)過(guò)近三十年的高速發(fā)展后，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展正經(jīng)歷新的挑戰(zhàn)：勞動(dòng)力成本上升，資源與環(huán)境等要素約束加大，新經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)影響加深，全球競(jìng)爭(zhēng)日益復(fù)雜。世界各國(guó)制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)益發(fā)激烈，整合資源、開(kāi)拓創(chuàng)新，提升我國(guó)制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力成為了中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要戰(zhàn)略。在影響我國(guó)制造業(yè)發(fā)展的諸多因素中，企業(yè)、學(xué)界和政府立足不同的視角，都做出了相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施。

2016年，玻璃大王曹德旺宣布投資10億美元在美建廠，稱(chēng)“除了人力，中國(guó)什么都比美國(guó)貴”，并特別指出稅收負(fù)擔(dān)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)稅負(fù)）過(guò)重拖垮了中國(guó)制造業(yè)。隨后，飲料大王宗慶后在采訪中也認(rèn)同中國(guó)稅負(fù)過(guò)高，認(rèn)為我國(guó)稅種繁多，繳費(fèi)過(guò)高，表態(tài)支持曹德旺的說(shuō)法[1]?！岸愗?fù)過(guò)重”成為了繼“勞動(dòng)力成本太高”之后的又一壓住中國(guó)制造業(yè)的稻草。學(xué)界天津財(cái)經(jīng)大學(xué)李煒光教授通過(guò)數(shù)據(jù)分析，指出目前我國(guó)企業(yè)實(shí)際稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率接近40%，并冠以“死亡稅率”，呼吁政府建立輕稅機(jī)制[2]。

國(guó)家稅務(wù)總局科學(xué)研究所李萬(wàn)甫否認(rèn)了“死亡稅率”一說(shuō)。指出雖然企業(yè)承擔(dān)了國(guó)家總稅費(fèi)的90%以上，但企業(yè)繳交的稅費(fèi)以間接稅為主，即企業(yè)只是繳納者并非實(shí)際承擔(dān)者，因此，如果說(shuō)企業(yè)稅負(fù)高那也只是虛高；其次，現(xiàn)實(shí)中企業(yè)認(rèn)為稅負(fù)高與其感知相關(guān)，經(jīng)濟(jì)下行壓力下，企業(yè)盈利能力降低，自然感覺(jué)稅負(fù)過(guò)重[3]。

那么，我國(guó)制造業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)受稅負(fù)影響的程度究竟如何？盡管現(xiàn)有研究都肯定了稅負(fù)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性，但對(duì)于稅負(fù)水平對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響程度的研究較少。為此需要我們更深入、具體的進(jìn)行研究，以平衡國(guó)家財(cái)稅需要與企業(yè)可持續(xù)經(jīng)營(yíng)之間的關(guān)系，為當(dāng)前社會(huì)，包括企業(yè)、學(xué)界和政府討論中國(guó)制造業(yè)企業(yè)稅負(fù)及其影響提供有價(jià)值的參考。

一、企業(yè)稅負(fù)對(duì)其經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響探討的文獻(xiàn)回顧

圍繞稅負(fù)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同角度開(kāi)展了研究。

一部分學(xué)者通過(guò)對(duì)不同國(guó)家間稅負(fù)的比較，認(rèn)為稅負(fù)差異會(huì)影響資源的配置[4]，稅收過(guò)重會(huì)阻礙資本和勞動(dòng)力的流動(dòng)[5]，造成企業(yè)經(jīng)營(yíng)壞境的差異，企業(yè)會(huì)調(diào)整其經(jīng)濟(jì)行為。例如投融資結(jié)構(gòu)調(diào)整[6]、研發(fā)創(chuàng)新決策[7-8],甚至?xí)淖児镜淖?cè)地[9]，從而影響了企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效，并且這種影響呈顯著負(fù)相關(guān)性[10]。

另一部分學(xué)者通過(guò)比較稅收政策改變前后的企業(yè)績(jī)效的變化，驗(yàn)證了稅收優(yōu)惠對(duì)企業(yè)績(jī)效的激勵(lì)作用。稅收優(yōu)惠會(huì)降低企業(yè)的稅負(fù)，企業(yè)會(huì)增加創(chuàng)新研發(fā)投入，繼而導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的提升[7,11-13]。其中所得稅優(yōu)惠直接影響著企業(yè)的盈利能力[14]，間接稅的優(yōu)惠政策對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效基本不產(chǎn)生影響[15]，側(cè)面證明了稅負(fù)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

梳理國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究只是在籠統(tǒng)層面指出了企業(yè)稅負(fù)會(huì)對(duì)其經(jīng)營(yíng)績(jī)效產(chǎn)生負(fù)相關(guān)影響，未能量化刻度稅負(fù)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效產(chǎn)生的相應(yīng)影響程度，研究稍顯不足。因此，文章選取2015年中國(guó)上市制造業(yè)公司數(shù)據(jù)，采用傾向得分匹配法（PSM），研究不同稅負(fù)水平對(duì)公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響程度，為科學(xué)合理界定企業(yè)稅負(fù)水平、改善稅制、提升我國(guó)制造業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效和競(jìng)爭(zhēng)力提供量化研究支撐。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）研究模型

為量化稅負(fù)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響程度，以及減少內(nèi)生性誤差產(chǎn)生的估計(jì)偏誤。本文采用傾向得分匹配法研究稅負(fù)的高低對(duì)制造業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響。在非隨機(jī)試驗(yàn)中評(píng)估某個(gè)項(xiàng)目或行為的效果時(shí)，若能找到與處理組盡可能相似的控制組，那么樣本選擇偏誤就可以被有效降低，然而，在尋找控制組過(guò)程中，僅通過(guò)一種特征往往無(wú)法達(dá)到滿意的匹配效果，而多個(gè)特征的匹配卻難以實(shí)現(xiàn)。Rosenbaum和Rubin于1983年提出的傾向得分匹配法 （Propensity Score Matching，簡(jiǎn)稱(chēng)PSM）使得多元匹配成為可能[16]。該方法的基本原理是：在評(píng)估某一行為或者政策的效果時(shí)，通過(guò)特殊方法對(duì)多個(gè)特征指標(biāo)進(jìn)行“降維”處理，濃縮成一個(gè)特征指標(biāo)即傾向得分值（Propensity Score，簡(jiǎn)稱(chēng) PS值），依照傾向得分值的高低，對(duì)研究樣本處理組與控制組進(jìn)行配對(duì)分析，這樣就能有效降低樣本的選擇偏誤，去除匹配變量等可觀察因素對(duì)考察變量的混雜偏移帶來(lái)的影響。

將模型的“處理組（treated）”，記為 Di=1，“控制組（control）”，記為 Di=0。 采用 logit模型對(duì)傾向得分進(jìn)行估計(jì)，模型中獲得樣本接受處理的預(yù)測(cè)概率被視作傾向得分值（PS值），根據(jù)處理組和控制組間P值的相近度進(jìn)行配對(duì)。Xi：匹配變量

得到傾向得分后，在進(jìn)行下一步匹配前需要樣本滿足共同支撐假設(shè)和平衡性檢驗(yàn)。滿足以上兩個(gè)假設(shè)后，采用最近鄰匹配法獲得“被處理單位的平均處理效應(yīng)”（Average Treatment Effect on the Treated，簡(jiǎn)稱(chēng)ATT）估計(jì)稅負(fù)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響，最后通過(guò)半徑匹配法以及核匹配法，驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

Y1：處理組企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效；Y0：控制組企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

文章以2015年制造業(yè)上市公司為分析樣本。數(shù)據(jù)來(lái)源于choice和銳思數(shù)據(jù)庫(kù)，使用stata11.0進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。針對(duì)原始數(shù)據(jù)可能會(huì)出現(xiàn)一些數(shù)據(jù)缺失和異常情況，需要對(duì)樣本進(jìn)行篩選，進(jìn)行如下處理:（1）剔除重復(fù)數(shù)據(jù)；（2）剔除數(shù)據(jù)缺失樣本；（3）剔除 ST、PT 開(kāi)頭的公司；（4）對(duì)異常值進(jìn)行 1%的縮尾處理。經(jīng)過(guò)篩選，得到用于實(shí)證研究的1577個(gè)樣本觀測(cè)值。根據(jù)PSM模型的要求，以及參照李煒光“死亡稅率40%”的說(shuō)法，我們選取實(shí)際稅率大于或等于40%的制造業(yè)上市公司為處理組（69家），相應(yīng)地實(shí)際稅率小于40%的制造業(yè)上市公司為控制組（1508家）。

（三）變量選取與分析

采用實(shí)際稅率 （Effective Tax Rates，簡(jiǎn)稱(chēng)ETR）衡量企業(yè)稅負(fù)。這是因?yàn)槠髽I(yè)的實(shí)際稅負(fù)主要體現(xiàn)為所得稅的負(fù)擔(dān)，但由于稅收優(yōu)惠和合并的情況存在，稅法規(guī)定的所得稅稅率（名義稅率）往往不能代表實(shí)際稅收負(fù)擔(dān)，Modigliani和 Miller于1993年提出ETR指標(biāo)[17]，并得到廣泛使用[18-21]。

參考學(xué)者對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的研究，基于數(shù)據(jù)可取性和數(shù)據(jù)模型的可操作性原則，本文最終選取凈資產(chǎn)收益率（ROE）指標(biāo)代表公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效。選取公司規(guī)模（Size）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Totassrat）、權(quán)益乘數(shù)（EM）、 投 資 回 報(bào) 率 （Invest）、 營(yíng) 業(yè) 利 潤(rùn) 率（Operating）、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率同比增長(zhǎng)率（Oprgrow）、員工薪酬（Pay）、代理成本（AC）這 8個(gè)指標(biāo)作為匹配變量。

綜上，文章相關(guān)變量的定義與度量見(jiàn)表1。

表1 相關(guān)變量的定義與度量

三、實(shí)證分析

運(yùn)用Logit模型計(jì)算“控制組”企業(yè)進(jìn)入“處理組”的概率，即傾向得分值（PS值）。從表2回歸結(jié)果可以看出，企業(yè)的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、公司規(guī)模、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)同比增長(zhǎng)率、權(quán)益乘數(shù)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、代理成本與稅負(fù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；而員工薪酬、投資回報(bào)率與稅負(fù)呈正相關(guān)關(guān)系。

這是因?yàn)楣疽?guī)模大，盈利能力強(qiáng)、成長(zhǎng)性高的企業(yè)、代理成本多的公司有更多的資源、能力與意愿進(jìn)行稅收籌劃，稅負(fù)自然也就降低[6,18]；權(quán)益乘數(shù)大，則公司負(fù)債多，由于債務(wù)的稅盾效應(yīng)，導(dǎo)致稅負(fù)降低[21]；員工薪酬高表明勞動(dòng)力成本高，直接增加公司成本，盈利能力降低，稅收籌劃意愿減弱，稅負(fù)增加；而投資回報(bào)率高，導(dǎo)致企業(yè)利潤(rùn)增加，引起所得稅增加，與營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率影響不同的原因可能是由于相對(duì)固定的抵稅金額都無(wú)法與當(dāng)期所得等比例增加，所以稅負(fù)增加[22]。

表2 Logit回歸結(jié)果

（一）檢驗(yàn)匹配效果

1．共同支撐假設(shè)

圖1為最近鄰匹配下處理組與控制組的PS值在匹配前后的核密度圖。匹配前，兩組PS值概率分布存在明顯差異；而匹配后，重疊區(qū)域明顯增加，兩組PS值概率分布發(fā)生顯著變化，差異大大降低，匹配的結(jié)果較好，共同支撐假設(shè)得到驗(yàn)證。

2．平衡性檢驗(yàn)

平衡性檢驗(yàn)要求處理組與控制組的匹配變量上不存在顯著差異。如果二者存在顯著差異，則表明匹配變量的選取或匹配方法的選擇不當(dāng)，由表3的主要變量在匹配前后的樣本特征情況以及匹配的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果可知，匹配后每個(gè)變量的偏誤比例的絕對(duì)值都小于20，表明匹配結(jié)果較好[16]。匹配后的兩組差異T值檢驗(yàn)結(jié)果均不顯著，滿足平衡性檢驗(yàn)。

圖1 傾向得分概率分布圖

表3 匹配平衡性檢驗(yàn)

（二）稅負(fù)對(duì)制造業(yè)公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的ATT估計(jì)結(jié)果

上述顯示，匹配結(jié)果滿足共同支撐假設(shè)和平衡性檢驗(yàn)，接著，我們運(yùn)用最近鄰匹配法測(cè)算稅負(fù)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響。如表4所示，最近鄰匹配結(jié)果表明，匹配后，處理組和控制組的ROE均值分別為1.980%和4.404%，ATT值為-2.424，即估算的稅負(fù)對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響的效應(yīng)為-2.424。說(shuō)明過(guò)高的稅負(fù)對(duì)制造業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效有顯著的消極作用，在其他條件一致的情況下，稅負(fù)40%以下的制造業(yè)企業(yè)凈資產(chǎn)收益率（ROE）均值比稅負(fù)40%及以上的制造業(yè)企業(yè)凈資產(chǎn)收益率（ROE）均值高出2.424%。

為驗(yàn)證最近鄰匹配法的結(jié)果，同時(shí)通過(guò)半徑匹配法和核匹配法測(cè)算，結(jié)果表明三種匹配方法的ATT的評(píng)估結(jié)果非常接近，都在1%、5%、10%的水平上顯著小于0，說(shuō)明本文模型的穩(wěn)健型較好，結(jié)果可靠。

表4 稅負(fù)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的ATT估計(jì)結(jié)果

四、結(jié)論及建議

文章以2015年制造業(yè)上市公司為樣本，運(yùn)用傾向得分匹配法，排除了其他因素影響，量化了制造業(yè)企業(yè)稅負(fù)水平對(duì)其經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響程度。研究結(jié)果顯示，匹配后，稅負(fù)40%以下的制造業(yè)企業(yè)凈資產(chǎn)收益率（ROE）均值比稅負(fù)40%及以上的制造業(yè)企業(yè)凈資產(chǎn)收益率（ROE）均值高出2.424%。表明稅負(fù)過(guò)重對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的存在顯著消極影響。這是因?yàn)槠髽I(yè)面臨稅收政策會(huì)調(diào)整其經(jīng)濟(jì)行為從而影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效，其次在財(cái)務(wù)報(bào)表中，稅費(fèi)會(huì)作為計(jì)算凈利潤(rùn)的抵減項(xiàng)，直接影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效。顯然稅負(fù)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響不容忽視。

在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)下行，制造業(yè)萎靡的背景下，為振興中國(guó)制造業(yè)，提高制造業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，迫切需要減少企業(yè)的稅負(fù)。從政府的角度，可以通過(guò)稅制改革完善稅種設(shè)置和稅制結(jié)構(gòu)，實(shí)施稅收減免、稅率優(yōu)惠、稅收返還、加計(jì)折舊等稅收優(yōu)惠政策，以減低或延遲企業(yè)的稅收負(fù)擔(dān)，增強(qiáng)制造業(yè)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力；從企業(yè)的角度，則可以通過(guò)合理的稅收籌劃減少自身稅負(fù)，從而提升績(jī)效，增強(qiáng)活力。

后續(xù)研究可以從以下兩個(gè)方面進(jìn)行更細(xì)致的探討：（1）將制造業(yè)企業(yè)在規(guī)模、地域、類(lèi)型等方面進(jìn)行細(xì)分，研究稅負(fù)水平變動(dòng)對(duì)規(guī)模不同、地域不同、類(lèi)型不同的制造業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響程度；（2）將稅負(fù)水平變動(dòng)細(xì)分化，研究稅負(fù)水平變動(dòng)1%、2%、3%等對(duì)制造業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效變動(dòng)的影響程度。

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