增值税减税能否提高制造业企业全要素生产率? ——基于增值税税率下调事件的经验研究

制造业是国民经济的基础,制造业企业生产效率水平是衡量我国经济发展质量的重要标准。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出,要增强制造业竞争优势,推动制造业高质量发展,深入实施制造强国战略。制造业高质量发展的核心是提高全要素生产率。全要素生产率综合反映了企业的投入产出效率,现已成为学者们衡量制造业企业实质发展能力的常用指标[1]。目前,我国制造业全要素生产率仍处于较低水平,与发达国家相比存在较大的差距,并且资本和劳动力这两大要素资源的配置扭曲仍在不断侵蚀制造业的传统比较优势[2]。在经济增速下行与发展模式亟待转型的双重压力下,提升制造业生产效率,改变大而不强、全而不优的发展局面,已经成为我国经济发展过程中必须应对的一项重大战略任务。

作为国家宏观调控的有力工具,税收制度是影响企业全要素生产率的重要因素。税制调整会直接影响企业税负成本,继而引起全要素生产率发生变化[3]。在分档计税制度下,制造业承担着最高档次的增值税税率,而较高的税收负担会压缩企业的整体利润,扭曲资源配置,降低全要素生产率[4]。同时,行业间的税率差异造成增值税抵扣链条不完善,导致制造业增值税存在明显的“高征低扣”现象。总体而言,较高的增值税税率以及行业间的税率差异提升了制造业企业的中间要素投入价格,成为制约我国制造业企业高质量发展的重要因素[5-6]。

基于这一现实背景,国家启动了增值税税率调整工作。先是在2017年7月对增值税税率档次进行简并,将原先适用于13%税率的商品简并至11%税率档次。此后,在2018年5月将17%和11%档次的税率分别下调至16%和10%。2019年4月,又将16%和10%档次的税率分别下调至13%和9%。2019年税制调整的主要目的在于减轻以制造业为主体的高税负行业的税负压力,实现社会资源向制造业企业转移,从而提高生产效率,尽快构建制造业发展新格局。数据①显示,2019年增值税税率下调累计减税8 609亿元人民币,其中制造业及其下游的批发业受益最大,占减税总额的68.85%(约5 927亿元人民币)。受此影响,全行业企业的营业收入、利润率和出口额分别同比增长5.07%、0.23%和2.27%。本文也发现,2019年增值税税率下调显著减轻了制造业企业负担②。理论上讲,随着减税利好的持续释放,企业的综合生产成本将不断降低,原本流出企业的资金可以被配置到技术研发、人才引进等项目中去,为提高生产效率创造有利的条件。当然,仅凭理论推断是远远不够的,增值税税率下调与制造业企业全要素生产率的关系还需要严谨的实证检验进行验证。

现有文献对增值税改革与企业全要素生产率的关系已经进行了一定程度的探讨,研究表明增值税转型和“营改增”能够提升企业全要素生产率[7-10]。需要说明的是,增值税转型和“营改增”主要侧重于理顺增值税的抵扣链条,而本次增值税税率下调旨在减轻相关企业税负压力,减税效果也远大于前两次增值税改革[11]。还有文献关注了增值税整体税负对生产效率的影响,并得出增值税负担与制造业企业全要素生产率显著负相关的结论[12]。但选用增值税税负指标难以避免内生性偏误,如效率较高的企业可能享受更多的税收优惠,这种双向因果关系可能会降低实证结果的可靠性。另外,部分学者通过构建理论模型研究了增值税税率差异对企业效率的影响,结果表明,较大的税率差异扭曲了企业行为,损害了全要素生产率[5-6]。这类研究证明了增值税税率差异是影响企业全要素生产率的关键因素,为本文提供了理论基础,但增值税税率下调是否影响以及如何影响企业效率依然有待考察。

有鉴于此,本文基于增值税税率下调事件,实证检验了增值税减税对制造业企业全要素生产率的影响。考虑到减税效果与企业特征和制度环境密切相关,本文进一步考察了市场竞争地位、产权性质、所处生命周期、市场化程度等宏微观背景特征下增值税减税对企业全要素生产率的异质性影响。此外,本文还对增值税减税与制造业企业全要素生产率的作用渠道展开了分析。

本文的增量贡献体现在以下几点。第一,本文拓展了增值税改革经济后果的研究领域。以往对增值税改革的研究主要集中在增值税转型[7]和“营改增”[10]领域,鲜有文献关注增值税税率下调的实施效果。本文基于2018年和2019年增值税税率下调考察增值税减税对制造业企业全要素生产率的影响,为理解增值税税制改革在制造业高质量发展中的作用提供了新视角,弥补了现有研究的不足。第二,本文证实了增值税减税对企业效率的提升作用主要源于研发投入效应、人力资本投入效应和资本配置效应,明确了增值税税率下调对企业创新的作用机制。研究还发现减税政策对生产效率的提升作用因企业市场竞争地位、产权性质、所处生命周期和市场化程度的不同而存在差异。本文的研究结论为进一步优化减税降费方案、制定制造业高质量发展扶持政策提供了可借鉴的思路。

二、理论分析与研究假说

制造业是国民经济的根基,提升制造业企业的生产效率是我国经济实现高质量发展的重要路径。长期以来,制造业承担了最高等级的增值税税率,由此产生的行业间有效税率差异破坏了增值税税收中性、扭曲了资源配置[5],并成为制约制造业企业健康发展的因素之一。增值税减税是提高我国经济发展质量的一项制度红利,其影响制造业企业全要素生产率的基本逻辑在于:一方面,降低了企业的增值税税负,减少了经济利益的流出;另一方面,缩小了制造业与其他行业之间的税率差距,减少了行业间的资源要素错配,使更多的要素资源配置到制造业企业。总体而言,减税对扩大制造业企业发展空间和提升企业价值均具有积极意义。在理论层面,增值税减税可以通过以下四条路径提升制造业企业的全要素生产率。

首先,增值税减税改善了制造业企业的经营预期,可以通过增资扩产使企业获得规模效益。规模经济是企业降低成本、扩大竞争优势的重要路径。在单位产品增值额不变的情形下,增值税税率下调意味着制造业企业生产要素的边际产出增加,进而可以提升企业价值。此外,增值税减税可以降低产品最后售价,这有助于增加下游客户的产品需求,利润水平也将获得提升。随着综合成本的下降、盈利和需求的上升,减税引发的规模效应逐渐显现。此时,企业可以通过增资扩产的方式形成规模经济,这有助于优化单位产品的投入产出比,提升企业的价值创造能力[13-14]。

其次,增值税减税有利于企业增加研发投入,走技术创新路线。技术创新对传统生产要素投入具有明显的替代作用[15]。技术创新可以降低生产要素成本、提高整体生产效率,已成为提升企业核心竞争力的主要方式之一。但技术创新活动具有投入大、风险高、回报周期长的特点,金融机构一般不愿为企业技术创新活动提供资金支持。相比之下,内源性资金才是企业开展技术创新的主要资金来源[16]。减税提升了企业的内源融资能力,为获取更多的市场份额,企业有动机增加研发投入[13,17]。不断提升的技术创新能力则进一步为提升全要素生产率提供支持。

再次,增值税减税提升了企业盈利能力,增加了企业优化人力资本的主动性。新经济增长理论认为,人力资本与技术能力、物质资本是驱动经济长期增长的三大核心因素[18]。随着减税政策的推进,企业的可支配利润逐渐增加,此时企业为更好地实现转型升级,有动机提高员工薪资,增加高水平人才引进力度,进一步优化人力资本存量。员工在获得满意的薪酬待遇后会更加勤勉地做好本职工作、提升自身技能,企业整体效率有望获得提升。比如,Chang et al. [19]发现,增加人力资本投入可以显著提升企业全要素生产率,并且这一研究结论也得到了国内学者的证实[17]。

最后,增值税减税有利于提高企业的资本配置效率,进而提升全要素生产率。融资约束会制约企业的资本配置效率,钝化资本进入和退出行为,致使实际投资偏离最优水平[20]。在现实经营环境中,企业往往会因为缺乏资金而不得不放弃高收益投资项目,这显然对提高企业效率具有不利影响。而且,制造业企业税负重、利润薄,出于风险规避的考虑,更有可能延缓或取消投资项目。增值税减税在一定程度上扭转了这一困境,减税节约的现金流对企业投资活动的资金储备形成了补充,并且政策利好也进一步改善了企业的盈利预期,有助于企业获得更多的外部资金支持。随着融资约束的缓解,企业资本配置能力大大增强,更多的资金将投向高净现值的投资项目,整体效率也有望获得提升。

基于以上分析,本文认为增值税减税有助于提升企业的全要素生产率,并且扩大产能、加大技术创新和人力资本投入力度、提高资本配置效率是可能的作用路径。由此,提出如下假说。

H1:在其他条件不变的情况下,增值税减税能够显著提升制造业企业全要素生产率。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

本文选取2016—2020年③中国沪深A股上市公司为样本,借鉴相关研究[21],采用PSM-DID方法对2018年和2019年增值税减税对全要素生产率的影响展开研究,将制造业企业作为处理组,服务业企业作为对照组④。基本原理如下:第一,采用PSM方法对处理组样本与对照组样本进行匹配,可以减弱行业层面的系统性差异;第二,采用DID方法可以检验政策出台前后两类样本的全要素生产率是否存在显著差异。本文对样本数据进行了如下筛选:(1)剔除金融行业样本;(2)剔除上市时间晚于政策实施年份的样本;(3)剔除ST 和*ST样本;(4)对所有连续变量在1%和99%分位点进行缩尾。初始研究样本包括2 082家上市公司,共10 935个观测值,经过PSM匹配之后最终确认的观测值数量为3 584。公司财务数据全部来源于国泰安(CSMAR)数据库。

(二)变量定义

被解释变量为全要素生产率(TFP)。本文选择OP法估算全要素生产率进行基准回归检验,并使用LP法计算的结果进行稳健性检验。本文选取主营业务收入的自然对数值作为产出变量,选取购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金净额的自然对数值作为投资变量,选取固定资产净额的自然对数值作为资本投入变量,选取员工人数的自然对数值作为劳动投入变量。

解释变量为增值税减税(Treat×Post)。为度量增值税税率下调的影响,设置企业分组变量Treat用以反映减税政策冲击带来的变化,按照行业分类,制造业企业取值为1,服务业企业取值为0。同时,设置时间分组变量Post,当样本企业所在年份为2018年及以后时取值为1,否则为0。

借鉴李政等[14]的研究,本文选取以下控制变量:企业性质(State)、企业规模(Size)、资产负债率(Lev)、盈利能力(Roa)、现金持有水平(Cash)、固定资产水平(Ppe)、股权集中度(Top10)、成立时间(Age)、企业成长性(Growth)、经营活动现金流量(Ocf)。

具体变量定义详见表1。

(三)模型构建

为检验增值税减税与全要素生产率之间的关系,本文设定基准模型如下:

其中,TFP代表上市公司的全要素生产率,Treat×Post代表增值税减税政策,Controls为一系列控制变量,ε为残差项。此外,本文还控制了年份和个体固定效应。如果系数α1显著为正,就表明增值税减税提升了制造业企业的全要素生产率。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计分析

主要变量的描述性统计结果见表2。结果显示,采用OP法计算的全要素生产率(TFP)的均值为16.103,最大值和最小值分别为18.282和14.567,标准差为0.780,这一结果与现有文献[12]基本一致。企业分组(Treat)的均值为0.833,表明有83.3%的样本公司为制造业企业,这与上市公司中制造业企业占比较大的现实情况相符。时间分组(Post)的均值为0.662,说明有66.2%的样本为2018年及之后的样本,样本的年度分布较为均衡。另外,控制变量的统计特征也与现有文献保持一致,并且均值与中位数基本相当,表明这些控制变量呈现正态分布。

(二)基准回归结果分析

本文首先进行PSM匹配以降低处理组与对照组之间固有的样本特征差异。选取控制变量作为影响全要素生产率的协变量,采用1∶2的比例进行有放回的最近邻匹配。协变量匹配差异检验结果⑤显示,处理组和对照组在匹配后,协变量的偏差显著降低且不存在显著差异,匹配效果较好。在验证基准回归之前,本文还进行了单变量分析检验。结果⑥表明,与对照组相比,处理组的全要素生产率在减税政策实施后有了明显提升,说明增值税减税政策的实施确实对制造业企业全要素生产率起到了提升作用。

本文利用模型(1)检验增值税减税对制造业企业全要素生产率的影响,实证结果如表3所示。其中,列(1)报告了未加入控制变量条件下的回归结果,Treat×Post在10%的水平下显著且回归系数为正。列(2)加入了全部控制变量,Treat×Post在5%的水平下显著且回归系数为0.067。列(1)和列(2)的结果均说明,增值税减税确实减轻了制造业企业负担,对全要素生产率起到了提升作用,H1得到验证。

另外,控制变量的显著性和系数符号也与已有文献基本一致。其中,企业规模(Size)、盈利能力(Roa)、成立时间(Age)、企业成长性(Growth)、经营活动现金流量(Ocf)与全要素生产率显著正相关,说明企业的规模越大、盈利能力越强、成立时间越久、成长性越高、经营活动现金流量越充裕,其全要素生产率就越高;企业性质(State)、固定资产水平(Ppe)、股权集中度(Top10)与全要素生产率显著负相关,说明非国有性质、固定资产占比较低、股权相对分散的企业,其全要素生产率相对较高。

(三)稳健性检验

1.平行趋势检验

进行DID的前提是处理组和对照组在政策发生前具有平行趋势,即处理组和对照组的结果变量在增值税税率下调政策实施之前具有相同的变动趋势。而且,基准回归结果反映的是减税对全要素生产率的平均影响,这一检验结果并不能反映处理组与对照组在政策实施前后不同时间段内受影响的差异,基准回归结果也有可能是由其他因素造成的。为验证基准回归结果的稳健性,本文参考Jacobson et al.[22]所采用的事件研究法进行检验,并构建以下模型。

其中,在观测年时Post取值为1,否则为0。本文以政策实施前的2017年作为基准年,估计系数βt表示第t年处理组与对照组之间全要素生产率的差异相对于2017年差异的大小。如表4的列(1)所示,Treat×Post2016不显著,说明处理组和对照组在减税政策实施前并不存在明显的差异,即满足平行趋势假设。相比之下,Treat×Post2018、Treat×Post2019以及Treat×Post2020分别在1%、10%和1%的水平下显著且回归系数均为正,并且Treat×Post2020的系数值明显高于之前年份,意味着增值税减税不仅提升了制造业企业全要素生产率,还表明2019年增值税税率的下调进一步强化了增值税减税效果。

本文采用反事实方法将真实的政策变动时间提前一年,即令2017年为虚拟的增值税税率下调变动时点,然后检验Treat×Post。Treat×Post如果显著且系数为正,说明构造的虚拟处理效应是存在的,即基准回归中企业全要素生产率的变化是由其他偶然因素所导致的;Treat×Post如果不显著,说明2018年启动的增值税税率下调政策的实际效应是可信的。表4的列(2)展示了安慰剂检验的回归结果,其中Treat×Post的系数为正但变量不显著,说明基准回归结果是可信的。

3.更换被解释变量

基准回归中,全要素生产率采用OP方法计算,本部分采用LP法计算的全要素生产率(TFP_lp)进行稳健性检验。需要说明的是,匹配后的观测值为3 682,大于基准回归中的3 584,原因是采用OP法计算的全要素生产率剔除了“购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金净额”小于等于0的样本⑦。LP法使用购买商品、接受劳务支付的现金净额的自然对数值来测度中间品投入,该值一般为正,不易造成样本损失,故而采用LP法的观测值略大于OP法。如表4的列(3)所示,Treat×Post依然在10%的水平下显著且回归系数为正,说明本文的研究结论不受全要素生产率计算方式变更的影响。

4.改变PSM匹配方式

基准回归采用1∶2最近邻匹配方式对处理组与对照组进行匹配,在稳健性检验部分改变匹配方式,采用1∶1最近邻匹配方式进行匹配。结果如表4的列(4)所示,Treat×Post在10%的水平下显著且回归系数为正,说明在改变样本匹配方式的情况下,增值税减税对制造业企业全要素生产率依然具有提升效应。

5.剔除2016年样本

2016年5月,“营改增”在全国范围内全面推开,该事件可能会对企业当年的增值税税负造成影响,进而影响全要素生产率。为避免本文的研究结论受到“营改增”事件的干扰,本文将2016年数据剔除,仅保留2017—2020年数据。如表4的列(5)所示,Treat×Post依然在1%的水平下显著且回归系数为正,表明排除“营改增”事件的影响后,研究结论依然成立。

6.调整回归模型

基准回归采用的是控制年份—个体的方法,为保证数据结果的稳健性,本文对模型(1)进行调整,采用控制年份—行业的方法对数据进行重新回归。新设立的模型如下:

表5的列(1)展示了未加入控制变量的回归结果,其中交乘项Treat×Post的回归系数为正,变量显著性水平接近10%(T值为1.610)。列(2)中加入了控制变量之后,Treat×Post在1%的水平下显著且回归系数为正。这说明调整回归模型后,检验结果不变。

基准回归采用PSM-DID方法进行实证检验,但PSM可能天然存在样本选择问题,为保证结论的稳健性,我们利用原始数据直接进行DID检验。如果结论依然成立,则说明基准回归的研究结论不受PSM样本选择问题的影响。

表5的列(3)和列(4)展示了DID的回归结果。当未加入控制变量时,列(3)中Treat×Post在5%的水平下显著且回归系数为正。在列(4)加入控制变量之后,Treat×Post的回归系数为正,变量显著性水平接近10%(T值为1.636)。总体而言,基准回归的研究结论是稳健的。

五、进一步分析

(一)异质性分析

前文实证检验结果表明,增值税减税提升了制造业企业全要素生产率。然而我国经济系统中企业类别多样,而且减税之前各类企业原本承受的税收负担或者遭遇的发展瓶颈存在差异[9],这意味着减税对不同类别企业的影响效果可能会有所不同。因而,要了解减税对于微观主体的提振作用,提出有针对性的政策建议,就有必要精准掌握减税对企业全要素生产率的异质性影响。

1.基于市场竞争地位的异质性分析

增值税的税负可以在上下游企业之间转嫁,而竞争地位正是影响企业税负转嫁能力的核心因素。竞争地位实质上代表了企业在上下游产业链条上的“定价权”,竞争地位高的企业更有可能享受到丰厚的减税成果。比如,童锦治等[23]发现,在减税之后,行业中竞争力大的企业可以通过提高销售价格或降低采购价格的方式将增值税税负转嫁给下游或上游企业,从而获得更大的减税收益。由此看来,企业的竞争地位越高,就越容易享受增值税减税带来的红利。

本文选用勒纳指数衡量企业市场竞争地位。勒纳指数的度量方式为:(营业收入-营业成本-销售费用-管理费用)/营业收入。勒纳指数越大说明企业在行业内的定价能力越强,竞争地位越高。本文按照“年度—行业”中位数将勒纳指数划分为两组,将高于“年度—行业”中位数的样本定义为高竞争地位企业,否则定义为低竞争地位企业。

如表6的列(1)和列(2)显示,Treat×Post在高竞争地位企业中显著且回归系数为正,在低竞争地位企业中回归系数为正,但变量不显著。这一结果说明,企业能够获取减税红利的大小与其所处产业链环节的市场势力密切相关。基于市场化原则,在减税政策发生之后,市场势力较强的企业有动机迫使产业链中市场势力较弱的企业让渡减税红利,因而增值税减税对全要素生产率的提升作用主要表现在竞争地位高的企业中。

2.基于产权性质的异质性分析

增值税减税对全要素生产率的提升作用可能在不同产权性质的企业之间存在差异。本文将产权性质按照实际控制人性质分为国有企业和非国有企业。回归结果如表6的列(3)和列(4)所示。国有企业样本中,Treat×Post在5%的水平下显著且回归系数为正,但是在非国有企业样本中却不显著,说明增值税减税对全要素生产率的提升作用主要存在于国有企业样本中。这一结论与申广军等[9]的发现相同,即增值税税率下降对企业效率的提升效应仅在国有企业中显著。

产生这一结果的原因可能包括以下三点。第一,增值税减税存在“税费替代”效应,面对减税造成的财政压力,地方政府有动机加强非税收入弥补财政缺口,并且这一行为对非国有企业影响更大。一方面,非税收入征收的弹性空间更大[24];另一方面,国有企业可以通过参与政府政策和法规制定,为企业谋求有利的发展环境,在地方政府强化非税收入征管的背景下,国有企业有能力获得更多的减免。赵仁杰、范子英[24]和彭飞等[25]分别基于增值税转型和“营改增”对企业非税负担的影响展开研究,结果表明增值税改革所带来的税收收入下降会导致地方政府强化非税收入征管,并且加剧了非政治关联企业和中小初创企业的非税负担。第二,国有企业经济实力雄厚,更容易获得商业贷款、政府补贴等经济资源,在上下游产业链中一般居于主导地位,具有较高的议价能力,更有可能享受到实质性的减税成果。相比之下,非国有企业一般处于竞争激烈的市场环境之中,在上下游产业链中议价能力较弱,不得不采取让渡经济利益的方式保持原有的合作关系。第三,非国有企业的全要素生产率高于国有企业,意味着国有企业全要素生产率有着更大的上升空间。比如申广军等[9]就发现,与非国有企业相比,减税对国有企业资本和劳动的产出效率的提升作用更强。

3.基于企业生命周期的异质性分析

根据企业生命周期理论,企业的组织结构、现金流量、经营风格等因素会因发展阶段的不同而表现不一。据此推断,增值税减税对全要素生产率的提升效应会在企业的不同生命周期呈现不同的状态。本文采用现金流模式法将企业生命周期划分为成长期、成熟期和衰退期三类。

回归结果如表7的列(1)～列(3)所示,在成长期和衰退期企业中,Treat×Post的回归系数为正,但变量不显著;在成熟期企业中,Treat×Post在1%的水平下显著且回归系数为正,说明增值税减税显著提升了成熟期企业的全要素生产率。成长期企业由于进入市场的时间较短,并不具备较强的议价能力,而且企业正处于扩张阶段,经营尚不稳定,资源投入产出效率较低。而衰退期企业的销售额、利润、周转率等经营状况面临下滑,在供应链中逐渐丧失定价话语权;并且组织结构逐渐僵化,市场反应迟缓,对资源的利用效果不佳。上述因素造成减税对成长期和衰退期企业生产效率的提升效果不明显。与之相比,成熟期企业经营稳定、组织结构完善、利润充足,在产业链中一般占据优势地位,加之成熟期企业对产品市场日趋熟悉,研发和生产效率较高,因此,成熟期企业能够更为高效地利用好减税释放的政策红利,提升自身全要素生产率。

4.基于区域市场化程度的异质性分析

微观企业全要素生产率的提高由两方面因素构成,一是企业内部微观生产率的提高,二是企业间资源的优化配置。而企业间资源要素的配置效率会受到市场化程度的影响,高市场化地区经济资源错配的扭曲程度相对较小,减税带来的财富资源更容易被企业获取,对企业效率的提升作用也可能更明显。

本文采用王小鲁等[26]编著的《中国分省份市场化指数报告(2018)》中各省份的市场化得分数据,根据“年度—地区市场化得分”进行分类。其中,“年度—地区市场化得分”排名前1/3地区的样本定义为高市场化地区样本,处于介于前1/3地区与后1/3地区之间的样本定义为中市场化地区样本,处于排名后1/3地区的样本定义为低市场化地区样本。

表7的列(4)～列(6)展示了基于市场化程度分组的回归结果。在高市场化地区的样本中,Treat×Post在10%的水平下显著且回归系数为正;中市场化和低市场化地区样本中,Treat×Post的回归系数为正,但变量不显著,说明增值税减税对全要素生产率的提升效应主要存在于高市场化地区的样本之中。

(二)渠道检验

前文理论分析提到,增值税减税有助于增加企业当期的经营活动现金流入,并可以通过增资扩产、增加研发投入、增加人力资本投入、提高资本配置效率等渠道提升企业全要素生产率。本文利用分组方法来检验前三个作用渠道,并构建“投资—投资机会”敏感性模型来验证资本配置效应。

企业的要素投入主要受当期资金充裕程度的影响。作为一项全国性法规,增值税减税增加了企业当期经营现金净流量,可以在一定程度上弥补制造业企业因资金缺乏所导致的要素投入不足,充分挖掘产出规模、技术研发、人力资本投入不足的企业的效率提升潜能。对于前三个渠道检验而言,如果减税所带来的效率提升效应在要素投入不足的企业样本中更显著,就可以验证增值税减税通过增加企业在这些领域的要素投入,进而提高全要素生产率的理论分析,与之对应的作用渠道也将得到检验。

1.产出规模效应

减税在一定程度上能够弥补企业扩大产能所产生的资金缺口,激励原本低产出规模的企业扩大产能,从而实现全要素生产率提升。为验证这一逻辑,本文采用主营业务收入的自然对数值来衡量企业的产出规模。本文将企业样本按照产出规模的“年度—行业”中位数分为两组,将高于“年度—行业”中位数的样本定义为高产出规模企业,否则为低产出规模企业。

表8的列(1)和列(2)展示了产出规模效应的分组检验结果。可以看出,Treat×Post均在5%的水平下显著且回归系数均为正。为验证这两组Treat×Post的回归系数是否存在明显差异,本文采用了Bootstrap组间系数差异检验方法(设定模拟实验次数为1 000次)进行检验。结果显示,组间系数差异检验的p值为0.356,意味着两组交乘项的回归系数不存在显著差异。以上结果显示,产出规模效应并未得到验证。可能的原因是,在经济转型的大背景下,单纯依靠规模经济来提升全要素生产率的发展模式已无法适应当前的市场需求,这可能促使制造业企业转从其他渠道提升全要素生产率。

2.研发投入效应

增值税减税还可能通过研发投入效应提升企业全要素生产率。当企业获得减税所带来的额外现金流时,研发投入较低的企业更易实现研发投入的增长,全要素生产率的提升空间也更大。本文采用研发投入与主营业务收入的比值来衡量研发投入。同样地,将企业样本根据研发投入的“年度—行业”中位数进行分组,将高于“年度—行业”中位数的样本定义为高研发投入企业,否则为低研发投入企业。

研发投入效应的回归结果如表8的列(3)和列(4)所示。结果显示,在高研发投入的企业样本中,Treat×Post不显著;在低研发投入的企业样本中,Treat×Post在5%的水平下显著且回归系数为正。这一结果表明,增值税减税对于低研发投入企业的全要素生产率具有更加明显的提升作用,研发投入效应得到了验证。

3.人力资本投入效应

人力资本是影响企业全要素生产率的重要因素,企业效率的提升依赖人力资本投入。本文认为,受资金和发展规模等因素的限制,低人力资本投入企业的人才储备存在失衡现象,人力资本效率具有较大的提升空间。为验证这一分析逻辑,本文采用企业支付的人均工资的自然对数值来衡量人力资本投入,并按照人力资本投入的“年度—行业”中位数将企业样本分为两组,将高于“年度—行业”中位数的样本定义为高人力资本投入企业,否则为低人力资本投入企业。

表8的列(5)和列(6)展示了人力资本投入效应的分组回归结果。如列(5)所示,在高人力资本投入企业中,Treat×Post的回归系数为正,但并不具有统计意义上的显著性。相比之下,列(6)的回归结果显示,Treat×Post在1%的水平下显著且回归系数为正,说明在低人力资本投入的企业中,增值税减税对企业全要素生产率的提升效应更加显著,人力资本投入效应得到了验证。

4.资本配置效应

增值税减税有助于缓解制造业企业的资金约束,相比于减税之前,减税之后的企业更有可能把握投资机会,提高资本配置效率,最终提升全要素生产率。参考钱雪松等[27]的研究,使用“投资—投资机会”敏感性模型来验证资本配置效率路径。具体模型构建如下:

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

其中, Invest表示当期投资水平,以(购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付现金-处置固定资产、无形资产和其他长期资产回收的现金)/期末总资产度量;Tobin’q表示企业当期的投资机会;三次项Treat×Post×Tobin’q的系数δ1测度了增值税减税对企业投资效率的影响。结果如表8的列(7)所示,Treat×Post×Tobin’q在5%的水平下显著且回归系数为正,表明减税提升了企业内部资本配置效率,资本配置效应得到了验证。

六、研究结论与启示

深化财税体制改革是我国制造业转型升级的重要手段。本文利用2016—2020年我国A股上市公司数据,实证检验了2018年和2019年增值税减税对制造业企业全要素生产率的影响。研究得出以下结论。第一,增值税减税显著提升了制造业企业的全要素生产率,经过一系列稳健性检验后结论依然成立,说明增值税减税为我国制造业企业高质量发展提供了制度红利。第二,异质性分析发现,不同类型企业对增值税减税政策的敏感度存在差异,具体表现为减税对全要素生产率的提升效果在高市场竞争地位、国有产权、成熟期以及高市场化区域的样本中显著。第三,渠道分析表明,增值税减税对企业全要素生产率的提升作用主要影响低研发投入和低人力资本投入的企业,并且减税显著提升了企业内部资本配置效率,说明增值税减税的效率提升作用主要源于研发投入效应、人力资本投入效应和资本配置效应。

本文的政策建议如下。第一,应不断深化增值税税制改革,优化增值税税率结构,持续降低制造业企业的增值税有效税负。本文研究结论表明,降低增值税税率能够减轻制造业企业的纳税负担,最终提升企业全要素生产率。但也应认识到,税率下调并未彻底改变增值税多档次税率的现状,并且制造业依然承担着最高档次的税率。一方面,政府应着力研究进一步降低制造业增值税税率的可能性,继续深化税制改革,缩小制造业与其他行业间的税率差异;另一方面,应继续完善增值税减免、留抵退税等制度,特别是扩大留抵退税制度的覆盖范围、降低退税门槛、提升退返效率,保持增值税的税收中性。第二,应根据企业的异质性特征制定差异化扶持政策。本文发现增值税减税对制造业企业全要素生产率的提升效果呈现非均衡状态,部分企业较难享受到减税红利。在全面推进减税降费的同时,政府应加快金融体系改革,为不同议价能力的企业提供差异化的财政和金融工具,如税收减免、财政补贴等,有针对性地引导企业利用研发创新、人才引进等手段提升效率,尽可能使政策红利惠及更多微观主体。此外,要继续优化融资环境,鼓励银行业金融机构为这些弱势企业提供专项贷款。第三,应持续出台利好政策,引导制造业企业加大技术创新和人力资本投入力度,提升核心竞争力。渠道检验结果显示,增值税减税通过研发投入效应、人力资本投入效应对企业全要素生产率产生积极影响,说明对制造业企业给予相关政策优惠可以激励其增加技术创新和人才培养方面的要素投入,加快制造业企业转型升级。因此,政府应继续完善研发投入方面的政策支持力度,灵活运用费用抵扣、加计扣除、低息(贴息)贷款等引导制造业企业增加创新投入。另外,政府要不断出台制造业创新创业扶持政策,吸引人才、资本、技术等要素向制造业企业集聚,鼓励企业提高研发人员的福利待遇,提升对创新人才的吸引力。

①数据源自上海财经大学发布的《中国深化增值税改革实施效应2019年度分析报告》。

②本文利用国泰安数据进行测算,结果显示,我国制造业上市公司增值税税负均值(实缴增值税/营业收入)由2017年的4.43%降低至2019年的3.65%,在所有行业中降幅最大,说明2018年和2019年增值税税率下调显著降低了制造业企业的增值税负担。

③2016年5月1日“营改增”试点在全国推开,以2016年为研究节点可以避免研究结论受“营改增”事件的影响,同时本文在稳健性检验部分也剔除了2016年数据,研究结论不变。

④2018年和2019年增值税税率下调未涉及税率为6%的服务业企业,这为验证减税对制造业企业全要素生产率的影响提供了对照样本。

⑤⑥因篇幅所限,结果未列示,留存备索。作者邮箱:liuzh_hello@sina.com。

⑦这属于计算全要素生产率的通用做法。并且就本文数据结构而言,采用OP法中剔除的投资变量小于等于0的样本数量为319个,仅占总样本量的2.9%,因而不存在严重的自选择偏误。

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增值税减税能否提高制造业企业全要素生产率?
——基于增值税税率下调事件的经验研究

一、问题的提出

二、理论分析与研究假说

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

(二)变量定义

(三)模型构建

四、实证结果与分析

(一)描述性统计分析

(二)基准回归结果分析

(三)稳健性检验

五、进一步分析

(一)异质性分析

(二)渠道检验

六、研究结论与启示

Can VAT Rate Reduction Improve the Total Factor Productivity of Manufacturing Enterprises?
——Based on Policies of VAT Rate Reduction

增值税减税能否提高制造业企业全要素生产率?——基于增值税税率下调事件的经验研究

一、问题的提出

二、理论分析与研究假说

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

(二)变量定义

(三)模型构建

四、实证结果与分析

(一)描述性统计分析

(二)基准回归结果分析

(三)稳健性检验

五、进一步分析

(一)异质性分析

(二)渠道检验

六、研究结论与启示

Can VAT Rate Reduction Improve the Total Factor Productivity of Manufacturing Enterprises?——Based on Policies of VAT Rate Reduction

增值税减税能否提高制造业企业全要素生产率?
——基于增值税税率下调事件的经验研究

Can VAT Rate Reduction Improve the Total Factor Productivity of Manufacturing Enterprises?
——Based on Policies of VAT Rate Reduction