程新生, 劉振華, 修浩鑫

(南開大學 商學院, 天津 300071)

一、問題的提出

制造業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎,制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)效率水平是衡量我國經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的重要標準?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》提出,要增強制造業(yè)競爭優(yōu)勢,推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,深入實施制造強國戰(zhàn)略。制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心是提高全要素生產(chǎn)率。全要素生產(chǎn)率綜合反映了企業(yè)的投入產(chǎn)出效率,現(xiàn)已成為學者們衡量制造業(yè)企業(yè)實質(zhì)發(fā)展能力的常用指標[1]。目前,我國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率仍處于較低水平,與發(fā)達國家相比存在較大的差距,并且資本和勞動力這兩大要素資源的配置扭曲仍在不斷侵蝕制造業(yè)的傳統(tǒng)比較優(yōu)勢[2]。在經(jīng)濟增速下行與發(fā)展模式亟待轉(zhuǎn)型的雙重壓力下,提升制造業(yè)生產(chǎn)效率,改變大而不強、全而不優(yōu)的發(fā)展局面,已經(jīng)成為我國經(jīng)濟發(fā)展過程中必須應對的一項重大戰(zhàn)略任務。

作為國家宏觀調(diào)控的有力工具,稅收制度是影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要因素。稅制調(diào)整會直接影響企業(yè)稅負成本,繼而引起全要素生產(chǎn)率發(fā)生變化[3]。在分檔計稅制度下,制造業(yè)承擔著最高檔次的增值稅稅率,而較高的稅收負擔會壓縮企業(yè)的整體利潤,扭曲資源配置,降低全要素生產(chǎn)率[4]。同時,行業(yè)間的稅率差異造成增值稅抵扣鏈條不完善,導致制造業(yè)增值稅存在明顯的“高征低扣”現(xiàn)象?？傮w而言,較高的增值稅稅率以及行業(yè)間的稅率差異提升了制造業(yè)企業(yè)的中間要素投入價格,成為制約我國制造業(yè)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素[5-6]。

基于這一現(xiàn)實背景,國家啟動了增值稅稅率調(diào)整工作。先是在2017年7月對增值稅稅率檔次進行簡并,將原先適用于13%稅率的商品簡并至11%稅率檔次。此后,在2018年5月將17%和11%檔次的稅率分別下調(diào)至16%和10%。2019年4月,又將16%和10%檔次的稅率分別下調(diào)至13%和9%。2019年稅制調(diào)整的主要目的在于減輕以制造業(yè)為主體的高稅負行業(yè)的稅負壓力,實現(xiàn)社會資源向制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)移,從而提高生產(chǎn)效率,盡快構建制造業(yè)發(fā)展新格局。數(shù)據(jù)①顯示,2019年增值稅稅率下調(diào)累計減稅8 609億元人民幣,其中制造業(yè)及其下游的批發(fā)業(yè)受益最大,占減稅總額的68.85%(約5 927億元人民幣)。受此影響,全行業(yè)企業(yè)的營業(yè)收入、利潤率和出口額分別同比增長5.07%、0.23%和2.27%。本文也發(fā)現(xiàn),2019年增值稅稅率下調(diào)顯著減輕了制造業(yè)企業(yè)負擔②。理論上講,隨著減稅利好的持續(xù)釋放,企業(yè)的綜合生產(chǎn)成本將不斷降低,原本流出企業(yè)的資金可以被配置到技術研發(fā)、人才引進等項目中去,為提高生產(chǎn)效率創(chuàng)造有利的條件。當然,僅憑理論推斷是遠遠不夠的,增值稅稅率下調(diào)與制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關系還需要嚴謹?shù)膶嵶C檢驗進行驗證。

現(xiàn)有文獻對增值稅改革與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關系已經(jīng)進行了一定程度的探討,研究表明增值稅轉(zhuǎn)型和“營改增”能夠提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率[7-10]。需要說明的是,增值稅轉(zhuǎn)型和“營改增”主要側重于理順增值稅的抵扣鏈條,而本次增值稅稅率下調(diào)旨在減輕相關企業(yè)稅負壓力,減稅效果也遠大于前兩次增值稅改革[11]。還有文獻關注了增值稅整體稅負對生產(chǎn)效率的影響,并得出增值稅負擔與制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率顯著負相關的結論[12]。但選用增值稅稅負指標難以避免內(nèi)生性偏誤,如效率較高的企業(yè)可能享受更多的稅收優(yōu)惠,這種雙向因果關系可能會降低實證結果的可靠性。另外,部分學者通過構建理論模型研究了增值稅稅率差異對企業(yè)效率的影響,結果表明,較大的稅率差異扭曲了企業(yè)行為,損害了全要素生產(chǎn)率[5-6]。這類研究證明了增值稅稅率差異是影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關鍵因素,為本文提供了理論基礎,但增值稅稅率下調(diào)是否影響以及如何影響企業(yè)效率依然有待考察。

有鑒于此,本文基于增值稅稅率下調(diào)事件,實證檢驗了增值稅減稅對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響?？紤]到減稅效果與企業(yè)特征和制度環(huán)境密切相關,本文進一步考察了市場競爭地位、產(chǎn)權性質(zhì)、所處生命周期、市場化程度等宏微觀背景特征下增值稅減稅對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性影響。此外,本文還對增值稅減稅與制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用渠道展開了分析。

本文的增量貢獻體現(xiàn)在以下幾點。第一,本文拓展了增值稅改革經(jīng)濟后果的研究領域。以往對增值稅改革的研究主要集中在增值稅轉(zhuǎn)型[7]和“營改增”[10]領域,鮮有文獻關注增值稅稅率下調(diào)的實施效果。本文基于2018年和2019年增值稅稅率下調(diào)考察增值稅減稅對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,為理解增值稅稅制改革在制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中的作用提供了新視角,彌補了現(xiàn)有研究的不足。第二,本文證實了增值稅減稅對企業(yè)效率的提升作用主要源于研發(fā)投入效應、人力資本投入效應和資本配置效應,明確了增值稅稅率下調(diào)對企業(yè)創(chuàng)新的作用機制。研究還發(fā)現(xiàn)減稅政策對生產(chǎn)效率的提升作用因企業(yè)市場競爭地位、產(chǎn)權性質(zhì)、所處生命周期和市場化程度的不同而存在差異。本文的研究結論為進一步優(yōu)化減稅降費方案、制定制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展扶持政策提供了可借鑒的思路。

二、理論分析與研究假說

制造業(yè)是國民經(jīng)濟的根基,提升制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率是我國經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要路徑。長期以來,制造業(yè)承擔了最高等級的增值稅稅率,由此產(chǎn)生的行業(yè)間有效稅率差異破壞了增值稅稅收中性、扭曲了資源配置[5],并成為制約制造業(yè)企業(yè)健康發(fā)展的因素之一。增值稅減稅是提高我國經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的一項制度紅利,其影響制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的基本邏輯在于:一方面,降低了企業(yè)的增值稅稅負,減少了經(jīng)濟利益的流出;另一方面,縮小了制造業(yè)與其他行業(yè)之間的稅率差距,減少了行業(yè)間的資源要素錯配,使更多的要素資源配置到制造業(yè)企業(yè)?？傮w而言,減稅對擴大制造業(yè)企業(yè)發(fā)展空間和提升企業(yè)價值均具有積極意義。在理論層面,增值稅減稅可以通過以下四條路徑提升制造業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

首先,增值稅減稅改善了制造業(yè)企業(yè)的經(jīng)營預期,可以通過增資擴產(chǎn)使企業(yè)獲得規(guī)模效益。規(guī)模經(jīng)濟是企業(yè)降低成本、擴大競爭優(yōu)勢的重要路徑。在單位產(chǎn)品增值額不變的情形下,增值稅稅率下調(diào)意味著制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)要素的邊際產(chǎn)出增加,進而可以提升企業(yè)價值。此外,增值稅減稅可以降低產(chǎn)品最后售價,這有助于增加下游客戶的產(chǎn)品需求,利潤水平也將獲得提升。隨著綜合成本的下降、盈利和需求的上升,減稅引發(fā)的規(guī)模效應逐漸顯現(xiàn)。此時,企業(yè)可以通過增資擴產(chǎn)的方式形成規(guī)模經(jīng)濟,這有助于優(yōu)化單位產(chǎn)品的投入產(chǎn)出比,提升企業(yè)的價值創(chuàng)造能力[13-14]。

其次,增值稅減稅有利于企業(yè)增加研發(fā)投入,走技術創(chuàng)新路線。技術創(chuàng)新對傳統(tǒng)生產(chǎn)要素投入具有明顯的替代作用[15]。技術創(chuàng)新可以降低生產(chǎn)要素成本、提高整體生產(chǎn)效率,已成為提升企業(yè)核心競爭力的主要方式之一。但技術創(chuàng)新活動具有投入大、風險高、回報周期長的特點,金融機構一般不愿為企業(yè)技術創(chuàng)新活動提供資金支持。相比之下,內(nèi)源性資金才是企業(yè)開展技術創(chuàng)新的主要資金來源[16]。減稅提升了企業(yè)的內(nèi)源融資能力,為獲取更多的市場份額,企業(yè)有動機增加研發(fā)投入[13,17]。不斷提升的技術創(chuàng)新能力則進一步為提升全要素生產(chǎn)率提供支持。

再次,增值稅減稅提升了企業(yè)盈利能力,增加了企業(yè)優(yōu)化人力資本的主動性。新經(jīng)濟增長理論認為,人力資本與技術能力、物質(zhì)資本是驅(qū)動經(jīng)濟長期增長的三大核心因素[18]。隨著減稅政策的推進,企業(yè)的可支配利潤逐漸增加,此時企業(yè)為更好地實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級,有動機提高員工薪資,增加高水平人才引進力度,進一步優(yōu)化人力資本存量。員工在獲得滿意的薪酬待遇后會更加勤勉地做好本職工作、提升自身技能,企業(yè)整體效率有望獲得提升。比如,Chang et al.[19]發(fā)現(xiàn),增加人力資本投入可以顯著提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率,并且這一研究結論也得到了國內(nèi)學者的證實[17]。

最后,增值稅減稅有利于提高企業(yè)的資本配置效率,進而提升全要素生產(chǎn)率。融資約束會制約企業(yè)的資本配置效率,鈍化資本進入和退出行為,致使實際投資偏離最優(yōu)水平[20]。在現(xiàn)實經(jīng)營環(huán)境中,企業(yè)往往會因為缺乏資金而不得不放棄高收益投資項目,這顯然對提高企業(yè)效率具有不利影響。而且,制造業(yè)企業(yè)稅負重、利潤薄,出于風險規(guī)避的考慮,更有可能延緩或取消投資項目。增值稅減稅在一定程度上扭轉(zhuǎn)了這一困境,減稅節(jié)約的現(xiàn)金流對企業(yè)投資活動的資金儲備形成了補充,并且政策利好也進一步改善了企業(yè)的盈利預期,有助于企業(yè)獲得更多的外部資金支持。隨著融資約束的緩解,企業(yè)資本配置能力大大增強,更多的資金將投向高凈現(xiàn)值的投資項目,整體效率也有望獲得提升。

基于以上分析,本文認為增值稅減稅有助于提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率,并且擴大產(chǎn)能、加大技術創(chuàng)新和人力資本投入力度、提高資本配置效率是可能的作用路徑。由此,提出如下假說。

H1:在其他條件不變的情況下,增值稅減稅能夠顯著提升制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

三、研究設計

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2016—2020年③中國滬深A股上市公司為樣本,借鑒相關研究[21],采用PSM-DID方法對2018年和2019年增值稅減稅對全要素生產(chǎn)率的影響展開研究,將制造業(yè)企業(yè)作為處理組,服務業(yè)企業(yè)作為對照組④?；驹砣缦?第一,采用PSM方法對處理組樣本與對照組樣本進行匹配,可以減弱行業(yè)層面的系統(tǒng)性差異;第二,采用DID方法可以檢驗政策出臺前后兩類樣本的全要素生產(chǎn)率是否存在顯著差異。本文對樣本數(shù)據(jù)進行了如下篩選:(1)剔除金融行業(yè)樣本;(2)剔除上市時間晚于政策實施年份的樣本;(3)剔除ST 和*ST樣本;(4)對所有連續(xù)變量在1%和99%分位點進行縮尾。初始研究樣本包括2 082家上市公司,共10 935個觀測值,經(jīng)過PSM匹配之后最終確認的觀測值數(shù)量為3 584。公司財務數(shù)據(jù)全部來源于國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫。

(二)變量定義

1.被解釋變量

被解釋變量為全要素生產(chǎn)率(TFP)。本文選擇OP法估算全要素生產(chǎn)率進行基準回歸檢驗,并使用LP法計算的結果進行穩(wěn)健性檢驗。本文選取主營業(yè)務收入的自然對數(shù)值作為產(chǎn)出變量,選取購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金凈額的自然對數(shù)值作為投資變量,選取固定資產(chǎn)凈額的自然對數(shù)值作為資本投入變量,選取員工人數(shù)的自然對數(shù)值作為勞動投入變量。

2.解釋變量

解釋變量為增值稅減稅(Treat×Post)。為度量增值稅稅率下調(diào)的影響,設置企業(yè)分組變量Treat用以反映減稅政策沖擊帶來的變化,按照行業(yè)分類,制造業(yè)企業(yè)取值為1,服務業(yè)企業(yè)取值為0。同時,設置時間分組變量Post,當樣本企業(yè)所在年份為2018年及以后時取值為1,否則為0。

3.控制變量

借鑒李政等[14]的研究,本文選取以下控制變量:企業(yè)性質(zhì)(State)、企業(yè)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負債率(Lev)、盈利能力(Roa)、現(xiàn)金持有水平(Cash)、固定資產(chǎn)水平(Ppe)、股權集中度(Top10)、成立時間(Age)、企業(yè)成長性(Growth)、經(jīng)營活動現(xiàn)金流量(Ocf)。

具體變量定義詳見表1。

表1 主要變量定義

(三)模型構建

為檢驗增值稅減稅與全要素生產(chǎn)率之間的關系,本文設定基準模型如下:

TFPi,t=α0+α1Treati×Postt+A′Controlsi,t+εi,t

(1)

其中,TFP代表上市公司的全要素生產(chǎn)率,Treat×Post代表增值稅減稅政策,Controls為一系列控制變量,ε為殘差項。此外,本文還控制了年份和個體固定效應。如果系數(shù)α1顯著為正,就表明增值稅減稅提升了制造業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

四、實證結果與分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

主要變量的描述性統(tǒng)計結果見表2。結果顯示,采用OP法計算的全要素生產(chǎn)率(TFP)的均值為16.103,最大值和最小值分別為18.282和14.567,標準差為0.780,這一結果與現(xiàn)有文獻[12]基本一致。企業(yè)分組(Treat)的均值為0.833,表明有83.3%的樣本公司為制造業(yè)企業(yè),這與上市公司中制造業(yè)企業(yè)占比較大的現(xiàn)實情況相符。時間分組(Post)的均值為0.662,說明有66.2%的樣本為2018年及之后的樣本,樣本的年度分布較為均衡。另外,控制變量的統(tǒng)計特征也與現(xiàn)有文獻保持一致,并且均值與中位數(shù)基本相當,表明這些控制變量呈現(xiàn)正態(tài)分布。

表2 變量的描述性統(tǒng)計結果

(二)基準回歸結果分析

本文首先進行PSM匹配以降低處理組與對照組之間固有的樣本特征差異。選取控制變量作為影響全要素生產(chǎn)率的協(xié)變量,采用1∶2的比例進行有放回的最近鄰匹配。協(xié)變量匹配差異檢驗結果⑤顯示,處理組和對照組在匹配后,協(xié)變量的偏差顯著降低且不存在顯著差異,匹配效果較好。在驗證基準回歸之前,本文還進行了單變量分析檢驗。結果⑥表明,與對照組相比,處理組的全要素生產(chǎn)率在減稅政策實施后有了明顯提升,說明增值稅減稅政策的實施確實對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率起到了提升作用。

本文利用模型(1)檢驗增值稅減稅對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響,實證結果如表3所示。其中,列(1)報告了未加入控制變量條件下的回歸結果,Treat×Post在10%的水平下顯著且回歸系數(shù)為正。列(2)加入了全部控制變量,Treat×Post在5%的水平下顯著且回歸系數(shù)為0.067。列(1)和列(2)的結果均說明,增值稅減稅確實減輕了制造業(yè)企業(yè)負擔,對全要素生產(chǎn)率起到了提升作用,H1得到驗證。

表3 增值稅減稅影響全要素生產(chǎn)率的基準回歸結果

另外,控制變量的顯著性和系數(shù)符號也與已有文獻基本一致。其中,企業(yè)規(guī)模(Size)、盈利能力(Roa)、成立時間(Age)、企業(yè)成長性(Growth)、經(jīng)營活動現(xiàn)金流量(Ocf)與全要素生產(chǎn)率顯著正相關,說明企業(yè)的規(guī)模越大、盈利能力越強、成立時間越久、成長性越高、經(jīng)營活動現(xiàn)金流量越充裕,其全要素生產(chǎn)率就越高;企業(yè)性質(zhì)(State)、固定資產(chǎn)水平(Ppe)、股權集中度(Top10)與全要素生產(chǎn)率顯著負相關,說明非國有性質(zhì)、固定資產(chǎn)占比較低、股權相對分散的企業(yè),其全要素生產(chǎn)率相對較高。

(三)穩(wěn)健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

進行DID的前提是處理組和對照組在政策發(fā)生前具有平行趨勢,即處理組和對照組的結果變量在增值稅稅率下調(diào)政策實施之前具有相同的變動趨勢。而且,基準回歸結果反映的是減稅對全要素生產(chǎn)率的平均影響,這一檢驗結果并不能反映處理組與對照組在政策實施前后不同時間段內(nèi)受影響的差異,基準回歸結果也有可能是由其他因素造成的。為驗證基準回歸結果的穩(wěn)健性,本文參考Jacobson et al.[22]所采用的事件研究法進行檢驗,并構建以下模型。

(2)

其中,在觀測年時Post取值為1,否則為0。本文以政策實施前的2017年作為基準年,估計系數(shù)βt表示第t年處理組與對照組之間全要素生產(chǎn)率的差異相對于2017年差異的大小。如表4的列(1)所示,Treat×Post2016不顯著,說明處理組和對照組在減稅政策實施前并不存在明顯的差異,即滿足平行趨勢假設。相比之下,Treat×Post2018、Treat×Post2019以及Treat×Post2020分別在1%、10%和1%的水平下顯著且回歸系數(shù)均為正,并且Treat×Post2020的系數(shù)值明顯高于之前年份,意味著增值稅減稅不僅提升了制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率,還表明2019年增值稅稅率的下調(diào)進一步強化了增值稅減稅效果。

表4 穩(wěn)健性檢驗結果

2.安慰劑檢驗

本文采用反事實方法將真實的政策變動時間提前一年,即令2017年為虛擬的增值稅稅率下調(diào)變動時點,然后檢驗Treat×Post。Treat×Post如果顯著且系數(shù)為正,說明構造的虛擬處理效應是存在的,即基準回歸中企業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化是由其他偶然因素所導致的;Treat×Post如果不顯著,說明2018年啟動的增值稅稅率下調(diào)政策的實際效應是可信的。表4的列(2)展示了安慰劑檢驗的回歸結果,其中Treat×Post的系數(shù)為正但變量不顯著,說明基準回歸結果是可信的。

3.更換被解釋變量

基準回歸中,全要素生產(chǎn)率采用OP方法計算,本部分采用LP法計算的全要素生產(chǎn)率(TFP_lp)進行穩(wěn)健性檢驗。需要說明的是,匹配后的觀測值為3 682,大于基準回歸中的3 584,原因是采用OP法計算的全要素生產(chǎn)率剔除了“購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金凈額”小于等于0的樣本⑦。LP法使用購買商品、接受勞務支付的現(xiàn)金凈額的自然對數(shù)值來測度中間品投入,該值一般為正,不易造成樣本損失,故而采用LP法的觀測值略大于OP法。如表4的列(3)所示,Treat×Post依然在10%的水平下顯著且回歸系數(shù)為正,說明本文的研究結論不受全要素生產(chǎn)率計算方式變更的影響。

4.改變PSM匹配方式

基準回歸采用1∶2最近鄰匹配方式對處理組與對照組進行匹配,在穩(wěn)健性檢驗部分改變匹配方式,采用1∶1最近鄰匹配方式進行匹配。結果如表4的列(4)所示,Treat×Post在10%的水平下顯著且回歸系數(shù)為正,說明在改變樣本匹配方式的情況下,增值稅減稅對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率依然具有提升效應。

5.剔除2016年樣本

2016年5月,“營改增”在全國范圍內(nèi)全面推開,該事件可能會對企業(yè)當年的增值稅稅負造成影響,進而影響全要素生產(chǎn)率。為避免本文的研究結論受到“營改增”事件的干擾,本文將2016年數(shù)據(jù)剔除,僅保留2017—2020年數(shù)據(jù)。如表4的列(5)所示,Treat×Post依然在1%的水平下顯著且回歸系數(shù)為正,表明排除“營改增”事件的影響后,研究結論依然成立。

6.調(diào)整回歸模型

基準回歸采用的是控制年份—個體的方法,為保證數(shù)據(jù)結果的穩(wěn)健性,本文對模型(1)進行調(diào)整,采用控制年份—行業(yè)的方法對數(shù)據(jù)進行重新回歸。新設立的模型如下:

TFPi,t=γ0+γ1Treati+γ2Postt+
γ3Treati×Postt+C′Controlsi,t+εi,t

(3)

表5的列(1)展示了未加入控制變量的回歸結果,其中交乘項Treat×Post的回歸系數(shù)為正,變量顯著性水平接近10%(T值為1.610)。列(2)中加入了控制變量之后,Treat×Post在1%的水平下顯著且回歸系數(shù)為正。這說明調(diào)整回歸模型后,檢驗結果不變。

表5 調(diào)整回歸模型與DID的檢驗結果

7.DID檢驗

基準回歸采用PSM-DID方法進行實證檢驗,但PSM可能天然存在樣本選擇問題,為保證結論的穩(wěn)健性,我們利用原始數(shù)據(jù)直接進行DID檢驗。如果結論依然成立,則說明基準回歸的研究結論不受PSM樣本選擇問題的影響。

表5的列(3)和列(4)展示了DID的回歸結果。當未加入控制變量時,列(3)中Treat×Post在5%的水平下顯著且回歸系數(shù)為正。在列(4)加入控制變量之后,Treat×Post的回歸系數(shù)為正,變量顯著性水平接近10%(T值為1.636)?？傮w而言,基準回歸的研究結論是穩(wěn)健的。

五、進一步分析

(一)異質(zhì)性分析

前文實證檢驗結果表明,增值稅減稅提升了制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率。然而我國經(jīng)濟系統(tǒng)中企業(yè)類別多樣,而且減稅之前各類企業(yè)原本承受的稅收負擔或者遭遇的發(fā)展瓶頸存在差異[9],這意味著減稅對不同類別企業(yè)的影響效果可能會有所不同。因而,要了解減稅對于微觀主體的提振作用,提出有針對性的政策建議,就有必要精準掌握減稅對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性影響。

1.基于市場競爭地位的異質(zhì)性分析

增值稅的稅負可以在上下游企業(yè)之間轉(zhuǎn)嫁,而競爭地位正是影響企業(yè)稅負轉(zhuǎn)嫁能力的核心因素。競爭地位實質(zhì)上代表了企業(yè)在上下游產(chǎn)業(yè)鏈條上的“定價權”,競爭地位高的企業(yè)更有可能享受到豐厚的減稅成果。比如,童錦治等[23]發(fā)現(xiàn),在減稅之后,行業(yè)中競爭力大的企業(yè)可以通過提高銷售價格或降低采購價格的方式將增值稅稅負轉(zhuǎn)嫁給下游或上游企業(yè),從而獲得更大的減稅收益。由此看來,企業(yè)的競爭地位越高,就越容易享受增值稅減稅帶來的紅利。

本文選用勒納指數(shù)衡量企業(yè)市場競爭地位。勒納指數(shù)的度量方式為:(營業(yè)收入-營業(yè)成本-銷售費用-管理費用)/營業(yè)收入。勒納指數(shù)越大說明企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的定價能力越強,競爭地位越高。本文按照“年度—行業(yè)”中位數(shù)將勒納指數(shù)劃分為兩組,將高于“年度—行業(yè)”中位數(shù)的樣本定義為高競爭地位企業(yè),否則定義為低競爭地位企業(yè)。

如表6的列(1)和列(2)顯示,Treat×Post在高競爭地位企業(yè)中顯著且回歸系數(shù)為正,在低競爭地位企業(yè)中回歸系數(shù)為正,但變量不顯著。這一結果說明,企業(yè)能夠獲取減稅紅利的大小與其所處產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)的市場勢力密切相關。基于市場化原則,在減稅政策發(fā)生之后,市場勢力較強的企業(yè)有動機迫使產(chǎn)業(yè)鏈中市場勢力較弱的企業(yè)讓渡減稅紅利,因而增值稅減稅對全要素生產(chǎn)率的提升作用主要表現(xiàn)在競爭地位高的企業(yè)中。

表6 基于市場競爭地位和產(chǎn)權性質(zhì)的異質(zhì)性分析檢驗結果

2.基于產(chǎn)權性質(zhì)的異質(zhì)性分析

增值稅減稅對全要素生產(chǎn)率的提升作用可能在不同產(chǎn)權性質(zhì)的企業(yè)之間存在差異。本文將產(chǎn)權性質(zhì)按照實際控制人性質(zhì)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)。回歸結果如表6的列(3)和列(4)所示。國有企業(yè)樣本中,Treat×Post在5%的水平下顯著且回歸系數(shù)為正,但是在非國有企業(yè)樣本中卻不顯著,說明增值稅減稅對全要素生產(chǎn)率的提升作用主要存在于國有企業(yè)樣本中。這一結論與申廣軍等[9]的發(fā)現(xiàn)相同,即增值稅稅率下降對企業(yè)效率的提升效應僅在國有企業(yè)中顯著。

產(chǎn)生這一結果的原因可能包括以下三點。第一,增值稅減稅存在“稅費替代”效應,面對減稅造成的財政壓力,地方政府有動機加強非稅收入彌補財政缺口,并且這一行為對非國有企業(yè)影響更大。一方面,非稅收入征收的彈性空間更大[24];另一方面,國有企業(yè)可以通過參與政府政策和法規(guī)制定,為企業(yè)謀求有利的發(fā)展環(huán)境,在地方政府強化非稅收入征管的背景下,國有企業(yè)有能力獲得更多的減免。趙仁杰、范子英[24]和彭飛等[25]分別基于增值稅轉(zhuǎn)型和“營改增”對企業(yè)非稅負擔的影響展開研究,結果表明增值稅改革所帶來的稅收收入下降會導致地方政府強化非稅收入征管,并且加劇了非政治關聯(lián)企業(yè)和中小初創(chuàng)企業(yè)的非稅負擔。第二,國有企業(yè)經(jīng)濟實力雄厚,更容易獲得商業(yè)貸款、政府補貼等經(jīng)濟資源,在上下游產(chǎn)業(yè)鏈中一般居于主導地位,具有較高的議價能力,更有可能享受到實質(zhì)性的減稅成果。相比之下,非國有企業(yè)一般處于競爭激烈的市場環(huán)境之中,在上下游產(chǎn)業(yè)鏈中議價能力較弱,不得不采取讓渡經(jīng)濟利益的方式保持原有的合作關系。第三,非國有企業(yè)的全要素生產(chǎn)率高于國有企業(yè),意味著國有企業(yè)全要素生產(chǎn)率有著更大的上升空間。比如申廣軍等[9]就發(fā)現(xiàn),與非國有企業(yè)相比,減稅對國有企業(yè)資本和勞動的產(chǎn)出效率的提升作用更強。

3.基于企業(yè)生命周期的異質(zhì)性分析

根據(jù)企業(yè)生命周期理論,企業(yè)的組織結構、現(xiàn)金流量、經(jīng)營風格等因素會因發(fā)展階段的不同而表現(xiàn)不一。據(jù)此推斷,增值稅減稅對全要素生產(chǎn)率的提升效應會在企業(yè)的不同生命周期呈現(xiàn)不同的狀態(tài)。本文采用現(xiàn)金流模式法將企業(yè)生命周期劃分為成長期、成熟期和衰退期三類。

回歸結果如表7的列(1)～列(3)所示,在成長期和衰退期企業(yè)中,Treat×Post的回歸系數(shù)為正,但變量不顯著;在成熟期企業(yè)中,Treat×Post在1%的水平下顯著且回歸系數(shù)為正,說明增值稅減稅顯著提升了成熟期企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。成長期企業(yè)由于進入市場的時間較短,并不具備較強的議價能力,而且企業(yè)正處于擴張階段,經(jīng)營尚不穩(wěn)定,資源投入產(chǎn)出效率較低。而衰退期企業(yè)的銷售額、利潤、周轉(zhuǎn)率等經(jīng)營狀況面臨下滑,在供應鏈中逐漸喪失定價話語權;并且組織結構逐漸僵化,市場反應遲緩,對資源的利用效果不佳。上述因素造成減稅對成長期和衰退期企業(yè)生產(chǎn)效率的提升效果不明顯。與之相比,成熟期企業(yè)經(jīng)營穩(wěn)定、組織結構完善、利潤充足,在產(chǎn)業(yè)鏈中一般占據(jù)優(yōu)勢地位,加之成熟期企業(yè)對產(chǎn)品市場日趨熟悉,研發(fā)和生產(chǎn)效率較高,因此,成熟期企業(yè)能夠更為高效地利用好減稅釋放的政策紅利,提升自身全要素生產(chǎn)率。

4.基于區(qū)域市場化程度的異質(zhì)性分析

微觀企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高由兩方面因素構成,一是企業(yè)內(nèi)部微觀生產(chǎn)率的提高,二是企業(yè)間資源的優(yōu)化配置。而企業(yè)間資源要素的配置效率會受到市場化程度的影響,高市場化地區(qū)經(jīng)濟資源錯配的扭曲程度相對較小,減稅帶來的財富資源更容易被企業(yè)獲取,對企業(yè)效率的提升作用也可能更明顯。

本文采用王小魯?shù)萚26]編著的《中國分省份市場化指數(shù)報告(2018)》中各省份的市場化得分數(shù)據(jù),根據(jù)“年度—地區(qū)市場化得分”進行分類。其中,“年度—地區(qū)市場化得分”排名前1/3地區(qū)的樣本定義為高市場化地區(qū)樣本,處于介于前1/3地區(qū)與后1/3地區(qū)之間的樣本定義為中市場化地區(qū)樣本,處于排名后1/3地區(qū)的樣本定義為低市場化地區(qū)樣本。

表7的列(4)～列(6)展示了基于市場化程度分組的回歸結果。在高市場化地區(qū)的樣本中,Treat×Post在10%的水平下顯著且回歸系數(shù)為正;中市場化和低市場化地區(qū)樣本中,Treat×Post的回歸系數(shù)為正,但變量不顯著,說明增值稅減稅對全要素生產(chǎn)率的提升效應主要存在于高市場化地區(qū)的樣本之中。

(二)渠道檢驗

前文理論分析提到,增值稅減稅有助于增加企業(yè)當期的經(jīng)營活動現(xiàn)金流入,并可以通過增資擴產(chǎn)、增加研發(fā)投入、增加人力資本投入、提高資本配置效率等渠道提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。本文利用分組方法來檢驗前三個作用渠道,并構建“投資—投資機會”敏感性模型來驗證資本配置效應。

企業(yè)的要素投入主要受當期資金充裕程度的影響。作為一項全國性法規(guī),增值稅減稅增加了企業(yè)當期經(jīng)營現(xiàn)金凈流量,可以在一定程度上彌補制造業(yè)企業(yè)因資金缺乏所導致的要素投入不足,充分挖掘產(chǎn)出規(guī)模、技術研發(fā)、人力資本投入不足的企業(yè)的效率提升潛能。對于前三個渠道檢驗而言,如果減稅所帶來的效率提升效應在要素投入不足的企業(yè)樣本中更顯著,就可以驗證增值稅減稅通過增加企業(yè)在這些領域的要素投入,進而提高全要素生產(chǎn)率的理論分析,與之對應的作用渠道也將得到檢驗。

1.產(chǎn)出規(guī)模效應

減稅在一定程度上能夠彌補企業(yè)擴大產(chǎn)能所產(chǎn)生的資金缺口,激勵原本低產(chǎn)出規(guī)模的企業(yè)擴大產(chǎn)能,從而實現(xiàn)全要素生產(chǎn)率提升。為驗證這一邏輯,本文采用主營業(yè)務收入的自然對數(shù)值來衡量企業(yè)的產(chǎn)出規(guī)模。本文將企業(yè)樣本按照產(chǎn)出規(guī)模的“年度—行業(yè)”中位數(shù)分為兩組,將高于“年度—行業(yè)”中位數(shù)的樣本定義為高產(chǎn)出規(guī)模企業(yè),否則為低產(chǎn)出規(guī)模企業(yè)。

表8的列(1)和列(2)展示了產(chǎn)出規(guī)模效應的分組檢驗結果?？梢钥闯?Treat×Post均在5%的水平下顯著且回歸系數(shù)均為正。為驗證這兩組Treat×Post的回歸系數(shù)是否存在明顯差異,本文采用了Bootstrap組間系數(shù)差異檢驗方法(設定模擬實驗次數(shù)為1 000次)進行檢驗。結果顯示,組間系數(shù)差異檢驗的p值為0.356,意味著兩組交乘項的回歸系數(shù)不存在顯著差異。以上結果顯示,產(chǎn)出規(guī)模效應并未得到驗證?？赡艿脑蚴?在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的大背景下,單純依靠規(guī)模經(jīng)濟來提升全要素生產(chǎn)率的發(fā)展模式已無法適應當前的市場需求,這可能促使制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)從其他渠道提升全要素生產(chǎn)率。

表8 渠道分析檢驗結果

2.研發(fā)投入效應

增值稅減稅還可能通過研發(fā)投入效應提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。當企業(yè)獲得減稅所帶來的額外現(xiàn)金流時,研發(fā)投入較低的企業(yè)更易實現(xiàn)研發(fā)投入的增長,全要素生產(chǎn)率的提升空間也更大。本文采用研發(fā)投入與主營業(yè)務收入的比值來衡量研發(fā)投入。同樣地,將企業(yè)樣本根據(jù)研發(fā)投入的“年度—行業(yè)”中位數(shù)進行分組,將高于“年度—行業(yè)”中位數(shù)的樣本定義為高研發(fā)投入企業(yè),否則為低研發(fā)投入企業(yè)。

研發(fā)投入效應的回歸結果如表8的列(3)和列(4)所示。結果顯示,在高研發(fā)投入的企業(yè)樣本中,Treat×Post不顯著;在低研發(fā)投入的企業(yè)樣本中,Treat×Post在5%的水平下顯著且回歸系數(shù)為正。這一結果表明,增值稅減稅對于低研發(fā)投入企業(yè)的全要素生產(chǎn)率具有更加明顯的提升作用,研發(fā)投入效應得到了驗證。

3.人力資本投入效應

人力資本是影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的重要因素,企業(yè)效率的提升依賴人力資本投入。本文認為,受資金和發(fā)展規(guī)模等因素的限制,低人力資本投入企業(yè)的人才儲備存在失衡現(xiàn)象,人力資本效率具有較大的提升空間。為驗證這一分析邏輯,本文采用企業(yè)支付的人均工資的自然對數(shù)值來衡量人力資本投入,并按照人力資本投入的“年度—行業(yè)”中位數(shù)將企業(yè)樣本分為兩組,將高于“年度—行業(yè)”中位數(shù)的樣本定義為高人力資本投入企業(yè),否則為低人力資本投入企業(yè)。

表8的列(5)和列(6)展示了人力資本投入效應的分組回歸結果。如列(5)所示,在高人力資本投入企業(yè)中,Treat×Post的回歸系數(shù)為正,但并不具有統(tǒng)計意義上的顯著性。相比之下,列(6)的回歸結果顯示,Treat×Post在1%的水平下顯著且回歸系數(shù)為正,說明在低人力資本投入的企業(yè)中,增值稅減稅對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效應更加顯著,人力資本投入效應得到了驗證。

4.資本配置效應

增值稅減稅有助于緩解制造業(yè)企業(yè)的資金約束,相比于減稅之前,減稅之后的企業(yè)更有可能把握投資機會,提高資本配置效率,最終提升全要素生產(chǎn)率。參考錢雪松等[27]的研究,使用“投資—投資機會”敏感性模型來驗證資本配置效率路徑。具體模型構建如下:

Investi,t=δ0+δ1Treati,t×Posti,t×Tobin’qi,t+
δ2Treati,t×Posti,t+δ3Tobin’qi,t+
D′Controlsi,t+εi,t

(4)

其中,Invest表示當期投資水平,以(購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付現(xiàn)金-處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)回收的現(xiàn)金)/期末總資產(chǎn)度量;Tobin’q表示企業(yè)當期的投資機會;三次項Treat×Post×Tobin’q的系數(shù)δ1測度了增值稅減稅對企業(yè)投資效率的影響。結果如表8的列(7)所示,Treat×Post×Tobin’q在5%的水平下顯著且回歸系數(shù)為正,表明減稅提升了企業(yè)內(nèi)部資本配置效率,資本配置效應得到了驗證。

六、研究結論與啟示

深化財稅體制改革是我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要手段。本文利用2016—2020年我國A股上市公司數(shù)據(jù),實證檢驗了2018年和2019年增值稅減稅對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。研究得出以下結論。第一,增值稅減稅顯著提升了制造業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率,經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗后結論依然成立,說明增值稅減稅為我國制造業(yè)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了制度紅利。第二,異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),不同類型企業(yè)對增值稅減稅政策的敏感度存在差異,具體表現(xiàn)為減稅對全要素生產(chǎn)率的提升效果在高市場競爭地位、國有產(chǎn)權、成熟期以及高市場化區(qū)域的樣本中顯著。第三,渠道分析表明,增值稅減稅對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用主要影響低研發(fā)投入和低人力資本投入的企業(yè),并且減稅顯著提升了企業(yè)內(nèi)部資本配置效率,說明增值稅減稅的效率提升作用主要源于研發(fā)投入效應、人力資本投入效應和資本配置效應。

本文的政策建議如下。第一,應不斷深化增值稅稅制改革,優(yōu)化增值稅稅率結構,持續(xù)降低制造業(yè)企業(yè)的增值稅有效稅負。本文研究結論表明,降低增值稅稅率能夠減輕制造業(yè)企業(yè)的納稅負擔,最終提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。但也應認識到,稅率下調(diào)并未徹底改變增值稅多檔次稅率的現(xiàn)狀,并且制造業(yè)依然承擔著最高檔次的稅率。一方面,政府應著力研究進一步降低制造業(yè)增值稅稅率的可能性,繼續(xù)深化稅制改革,縮小制造業(yè)與其他行業(yè)間的稅率差異;另一方面,應繼續(xù)完善增值稅減免、留抵退稅等制度,特別是擴大留抵退稅制度的覆蓋范圍、降低退稅門檻、提升退返效率,保持增值稅的稅收中性。第二,應根據(jù)企業(yè)的異質(zhì)性特征制定差異化扶持政策。本文發(fā)現(xiàn)增值稅減稅對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效果呈現(xiàn)非均衡狀態(tài),部分企業(yè)較難享受到減稅紅利。在全面推進減稅降費的同時,政府應加快金融體系改革,為不同議價能力的企業(yè)提供差異化的財政和金融工具,如稅收減免、財政補貼等,有針對性地引導企業(yè)利用研發(fā)創(chuàng)新、人才引進等手段提升效率,盡可能使政策紅利惠及更多微觀主體。此外,要繼續(xù)優(yōu)化融資環(huán)境,鼓勵銀行業(yè)金融機構為這些弱勢企業(yè)提供專項貸款。第三,應持續(xù)出臺利好政策,引導制造業(yè)企業(yè)加大技術創(chuàng)新和人力資本投入力度,提升核心競爭力。渠道檢驗結果顯示,增值稅減稅通過研發(fā)投入效應、人力資本投入效應對企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極影響,說明對制造業(yè)企業(yè)給予相關政策優(yōu)惠可以激勵其增加技術創(chuàng)新和人才培養(yǎng)方面的要素投入,加快制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。因此,政府應繼續(xù)完善研發(fā)投入方面的政策支持力度,靈活運用費用抵扣、加計扣除、低息(貼息)貸款等引導制造業(yè)企業(yè)增加創(chuàng)新投入。另外,政府要不斷出臺制造業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)扶持政策,吸引人才、資本、技術等要素向制造業(yè)企業(yè)集聚,鼓勵企業(yè)提高研發(fā)人員的福利待遇,提升對創(chuàng)新人才的吸引力。

注 釋：

①數(shù)據(jù)源自上海財經(jīng)大學發(fā)布的《中國深化增值稅改革實施效應2019年度分析報告》。

②本文利用國泰安數(shù)據(jù)進行測算,結果顯示,我國制造業(yè)上市公司增值稅稅負均值(實繳增值稅/營業(yè)收入)由2017年的4.43%降低至2019年的3.65%,在所有行業(yè)中降幅最大,說明2018年和2019年增值稅稅率下調(diào)顯著降低了制造業(yè)企業(yè)的增值稅負擔。

③2016年5月1日“營改增”試點在全國推開,以2016年為研究節(jié)點可以避免研究結論受“營改增”事件的影響,同時本文在穩(wěn)健性檢驗部分也剔除了2016年數(shù)據(jù),研究結論不變。

④2018年和2019年增值稅稅率下調(diào)未涉及稅率為6%的服務業(yè)企業(yè),這為驗證減稅對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響提供了對照樣本。

⑤⑥因篇幅所限,結果未列示,留存?zhèn)渌鳌Ｗ髡哙]箱:liuzh_hello@sina.com。

⑦這屬于計算全要素生產(chǎn)率的通用做法。并且就本文數(shù)據(jù)結構而言,采用OP法中剔除的投資變量小于等于0的樣本數(shù)量為319個,僅占總樣本量的2.9%,因而不存在嚴重的自選擇偏誤。