“營改增”對制造業企業全要素生產率影響的實證研究

朱方政

[摘 要] “營改增”本是消除重復征稅的政策，但由于政策實施過程中存在弊端，破壞了稅收中性原則，造成生產效率損失。通過運用雙重差分模型考察了“營改增”政策對上市制造業企業全要素生產率的影響。研究發現：“營改增”顯著降低了制造業企業的全要素生產率，在采用安慰劑檢驗、傾向得分匹配與雙重差分法檢驗后，這一結論依然成立。最后，依據結論提出減少增值稅率檔數及加強進項抵扣等政策建議。

[關鍵詞] 營改增;全要素生產率;雙重差分法

[中圖分類號] F741[文獻標識碼] A[文章編號] 1009-6043（2020）03-0150-02

一、引言

（一）背景及意義

2012年1月1日，上海率先進行“營改增”試點改革，涉改行業主要為1+6行業。“營改增”消除了重復征稅問題，而減稅并不是最終目的，在中國經濟處于新常態的當下，我們關注的是“營改增”政策是否可以提高企業的生產效率、增強經濟發展的質量。因此，探究“營改增”政策對制造業企業生產效率的影響尤為重要。

從政策初衷看，“營改增”后，制造業企業在購買服務業企業產品時可以抵扣增值稅，從而降低了購入中間產品及服務的成本。這有利于實現專業化生產，最終提高企業的生產效率。然而，“營改增”后稅率檔數增多，這不免造成稅率差異。根據“稅率差異導致效率損失”這一經濟法則，“營改增”的實施有可能導致企業生產效率下降。另一方面，“營改增”后出現了地區及行業間稅收不公平的現象，這可能導致管理者把更多的資源放在避稅上面（如尋租等活動），造成生產及研發投入的不足。這種資源配置的扭曲會抑制企業生產效率的提高。因而，“營改增”對制造業企業生產率產生何種影響有待進一步論證。

（二）文獻綜述

1.“營改增”生產率效應。李永友和嚴岑（2018）通過區分純制造業企業與混業經營制造業企業，發現服務業營改增使得制造業企業的非制造業務占比下降，并提高了勞動生產率與資本生產率[1]。而陳曉光（2013）則認為“營改增”由于呈現出增值稅率多檔化的趨勢造成了稅收差異及由此帶來的效率損失[2]。

2.“營改增”減稅效應。范子英和彭飛（2017）認為“營改增”的減稅效應與分工效應嚴重依賴于上下游企業之間的產業互聯度，平均而言“營改增”的減稅及分工效應并不顯著[3]。彭飛和毛德鳳（2018）研究發現，對于行業關聯度較高的企業，“營改增”顯著降低了企業的出口成本，實現了企業出口收入的增加及出口利潤的深化[4]。

二、研究設計

（一）模型設定

本文選取雙重差分（DID）模型評估“營改增”的政策效應。由于“營改增”在2016年全面推廣，在2017年及之后，所有行業都會受到“營改增”影響。為確保控制組不受政策沖擊，本文將研究時間設為2009-2016年。而2016年之前房地產、建筑及生活服務業不會受到“營改增”的沖擊，本文將選用房地產、建筑及部分生活服務業作為控制組，并選用制造業企業作為處理組。

為了考察“營改增”對制造業企業全要素生產率的影響，本文構建模型：

Tfpit=β0+β1Reformit+β2 χit+ηt+δi+εit

其中Reform表示制造業企業，在“營改增”之前取0，“營改增”之后取0。本文將2009-2012年定義為0，2012-2016年定義為1。這是因為“營改增”最初開始試點改革是在2012年進行的。χ為一系列控制變量，本文還加入了行業虛擬變量。η與δ分別表示時間固定效應與企業個體固定效應。β1是本文關注的重點，它反映了“營改增”政策對制造業企業全要素生產率的影響。

（二）變量選取

本文主要變量選取說明如下：

1.全要素生產率（Tfp）。由于LP法可以解決內生性和樣本選擇等問題，因此，本文使用LP法估計全要素生產率。在估算過程中，年末固定資產凈額作為資本投入的指標;企業員工人數作為勞動投入的指標;中間投入的計算方法如下：

中間投入=銷售成本+各項費用-折舊費用-應付職工薪酬

2.控制變量。本文借鑒已有文獻，選取以下指標作為控制變量：資產負債率（Lev）、盈利能力（Roa）、企業規模（Size）和代理成本（Ac）。其中，本文以管理費用占營業總收入的比重衡量代理成本。

（二）樣本與數據

本文選取中國上市公司2009-2016年的面板數據作為研究樣本。本文剔除了重要指標缺失、ST及*ST公司的樣本，并對連續變量在1%和99%分位做了縮尾處理，共獲得1082個企業樣本，此外，為防止價格因素的干擾，還采用固定資產投資系數（FAI）和按消費者價格指數衡量的通貨膨脹率（CPI）對相關數據進行平減。本文的實證數據來自國泰安數據庫（CSMAR）數據庫和國家統計局年度數據，并交叉核對。

三、實證結果及分析

（一）平行趨勢檢驗

使用雙重差分模型的一個前提條件是處理組與控制組在“營改增”之前具有同趨勢性。本文進行平行趨勢檢驗，結果顯示，處理組與控制組企業的全要素生產率在2009-2012年間的趨勢基本一致，且2012年后處理組的全要素生產率上升趨勢受到了明顯抑制，由此說明本文的平行趨勢假設基本得到滿足。限于篇幅，趨勢檢驗圖不再報告。

（二）“營改增”政策效應基本檢驗結果

本文使用雙重差分模型考察“營改增”對制造業全要素生產率的影響，結果如下表所示（限于篇幅，控制變量不再報告）。第（1）列為DID模型的回歸結果，其中Reform的回歸系數在1%水平上顯著為負，說明“營改增”政策的實施顯著降低了制造業企業的全要素生產率。

為了確保回歸結果的穩健性，本文使用PSM-DID模型進一步回歸檢驗，以企業資產負債率（Lev）、凈資產收益率（Roa）、代理成本（Ac）以及企業規模（Size）作為匹配變量進行傾向得分匹配。第（2）列即PSM-DID模型的回歸結果，Reform的回歸系數在1%水平上顯著為負，進一步說明了“營改增”顯著降低制造業企業全要素生產率結果的可靠性。

為進一步確保穩健性，本文通過構造虛假處理組和虛假“營改增”實施年份這兩種方法進行安慰劑檢驗。本文改變處理組與控制組劃分法，將實際并未受到“營改增”政策影響的房地產行業作為處理組，選取建筑業與部分生活服務業作為控制組。如果回歸結果Reform的系數依然顯著則說明安慰劑檢驗不能通過，DID模型檢驗結果不具穩健性。下表中第（3）列結果顯示，虛假處理組的Reform回歸系數并不顯著，說明了“營改增”政策沒有對虛假處理組產生顯著影響，側面證明了基準回歸結果的可靠性。

另外，本文假定如果企業全要素生產率的的變化是企業經營能力及市場環境改變所引起的。為了排除這種影響，本文假設政策實施年份為2010年，通過構建虛假政策實施年份進行安慰劑檢驗。進行安慰劑檢驗。結果如下表中第（4）列所示，Reform回歸系數并不顯著，側面證明了基準回歸結果的可靠性。

本文認為“營改增”之所以降低了制造業企業全要素生產率在于兩方面。一方面，不同企業與上游“營改增”企業的產業關聯度不同。如果制造業企業與上游“營改增”企業關聯較小，其進項抵扣也會不足，在其銷項稅額比較高的情況下，稅制改革帶來的成本提高也會對企業全要素生產率產生抑制效應。另一方面，增值稅率檔數會顯著抑制全要素生產率的提高，“營改增”后增值稅率檔數明顯增多，這使得同一行業不同的企業將會受到多檔稅率的影響，進一步導致稅率差異，而稅率的差異會導致生產效率的損失（如果一個行業內企業的間接稅率不同，生產要素就會更多地流入間接稅率較低的企業，破壞稅收中性，產生資源錯配，使得企業規模過大或者過小，不利于企業全要素生產率的提高）。

四、結論與政策建議

（一）結論

本文考察了“營改增”政策對制造業企業全要素生產率的影響。研究發現：“營改增”政策顯著抑制了中國制造業企業全要素生產率的增長。這可能是由于政策逐步實施、多檔稅率的弊端。此外，“營改增”帶有結構性減稅的特征，與服務行業產業關聯度低的企業其進行抵扣比例較小，此次改革并沒有使這部分企業普遍收益。

（二）政策建議

基于以上研究結論，本文為進一步深化稅制改革提出以下建議：

1.逐步減少增值稅率檔數

“營改增”初期，我國增設了多檔增值稅率并逐步試點推廣，破壞了抵扣鏈條的完整性，造成效率損失，稅檔設置復雜化不僅會增加稅收征管的難度，而且容易造成資源的扭曲配置，進而阻礙全要素生產率的增長。因此，當前重要的是加快新政策方案的制定，逐步減少增值稅率檔數。

2.完善稅收征管、加強進項抵扣

在實際稅收征管過程中，應加快各稅務管理部門信息的交流與暢通，加強征管信息共享等，為企業增值稅的征繳打下制度基礎。同時也要推進稅收籌劃的宣傳培訓，以促進企業合理利用新政策加強進項抵扣，進一步降低其中間品投入的成本，推進分工水平的提高。

[參考文獻]

[1]李永友，嚴岑.服務業“營改增”能帶動制造業升級嗎？[J].經濟研究，2018，53（4）：18-31.

[2]陳曉光.增值稅有效稅率差異與效率損失——兼議對“營改增”的啟示[J].中國社會科學，2013（8）：67-84，205-206.

[3]范子英，彭飛.“營改增”的減稅效應和分工效應：基于產業互聯的視角[J].經濟研究，2017，52（2）：82-95.

[4]彭飛，毛德鳳.“營改增”的出口效應和生產率效應——基于行業關聯的解釋[J].產業經濟研究，2018（1）：52-64，89.

[5]劉建民，唐紅李，吳金光.營改增全面實施對企業盈利能力、投資與專業化分工的影響效應——基于湖南省上市公司PSM-DID模型的分析[J].財政研究，2017（12）：75-88.

[責任編輯：潘洪志]