“營改增”對文化產業全要素生產率的影響

曹瀝偉 周凱

摘要：文章基于國家實施的營改增的稅費改革實踐，從員工薪酬激勵的視角，研究了營業稅改增值稅對文化產業類企業績效的影響。實證研究上，文章將實施“營改增”的文化產業類企業作為處理組，選擇未實施營改增的制造業企業作為對照組，利用PSM-DID方法，分析了“營改增”對員工薪酬激勵作用，進而對企業全要素生產率的影響。研究表明，“營改增”提高了企業對員工薪酬的激勵水平，從而提升了文化企業的全要素生產率。基于以上實證分析，文章從降低稅率、擴大稅收抵扣范圍、補全稅收抵扣產業鏈、加強稅收制度建設等方面提出了相關政策建議。

關鍵詞：“營改增”;薪酬激勵;文化產業;PSM-DID

中圖分類號：F272.5? ? 文獻標志碼：A? ? 文章編號：1001-862X（2022）03-0082-008

一、引 言

隨著經濟的發展，文化產業在第三產業中的比重越來越大。2020年全國文化及相關產業增加值為44945億元，比上年增長1.3%，占國內生產總值（GDP）的比重為4.43%。文化作為一種國家軟實力的象征，在助力第三產業轉型升級、促進國民經濟的發展、解決民生就業及提升國際形象方面發揮著重要的作用。然而與發達國家相比，我國文化產業的發展水平仍顯不足，美國文化產業增加值在2013年就占到了GDP的 11.3%，英國、日本、意大利等發達國家的文化傳媒產業增加值占GDP的比重均在7%以上。鑒于此，習近平總書記指出，要推動文化產業高質量發展，健全現代文化產業體系和市場體系，推動各類文化市場主體發展壯大。這為推動文化產業轉型升級、實現高質量發展指明了方向、明確了路徑。“十四五”期間，文化產業的發展將成為推動第三產業轉型升級、促進我國經濟高質量發展的重中之重。良好的宏觀經濟政策是文化產業可持續發展的前提，而稅收政策對企業的發展起著至關重要的作用。因此，本文選擇文化產業類企業為研究對象，從“營改增”對企業員工薪酬激勵的角度入手，研究“營改增”對企業全要素生產率的影響。

現有的關于“營改增”的研究主要集中在其對企業的減稅抵扣效應的影響方面，但缺乏政策對企業激勵效果的影響研究。雖然一些學者研究了“營改增”對價格與收入分配的影響，但這些研究都是從宏觀層面測度稅收制度改革的價格效應與收入效應，很少有從微觀視角探究“營改增”對企業內部員工的收入的影響。當代，對于公司所有權和經營權分離的股份制企業來說，實現有效的企業管理，激勵員工努力工作，是企業良好運營的關鍵。許多學者就員工的薪酬激勵對企業績效的影響進行了分析。曲亮等（2016）研究發現薪酬與國有企業績效之間存在正相關關系。[1]趙睿（2012）研究發現薪酬差距與企業績效二者之間呈現倒“U”型的關系，存在一個最優的員工薪酬水平。[2]但是，國內學者對稅收變動對企業激勵的影響這一主題還缺乏探討。這方面，國外學者做了相應的研究。這些學者主要是從稅收對企業“委托—代理”關系影響的角度進行考察的。Helmut M（2013）等將工資獎金稅納入一個“委托—代理”模型，最終發現如果代理人是風險厭惡型的，那么稅收的增加將會降低員工的工作努力度。[3]Wang Huan（2021）等將委托—代理模型融入一個連續時間的動態優化模型中，分析了工資稅對市場主體的影響。研究表明，工資稅的增加減少了企業員工的效用，但企業利潤未必減少，這取決于企業委托人與員工之間的效用函數關系。[4]然而，國外學者關于稅收制度變動對員工激勵的影響的研究還比較缺乏。根據稅收激勵理論中的 “雙因素理論”，企業承擔的各稅負水平的變動會直接影響員工的工資水平，進而影響員工的工作態度和努力程度，最終影響企業績效。對此，本文提出以下假設：

假設1：“營改增”提升了文化產業類企業員工的薪酬激勵水平。

假設2：員工薪酬激勵水平的提升促進了文化產業企業全要素生產率的提升。

二、研究設計

（一）樣本選擇與實驗設計

如前所述，文化產業中的部分企業屬于現代服務業，已于2012年底開始了“營改增”試點，2013年廣播電視業被納入“營改增”范疇，至此，文化產業類企業全部完成“營改增”。鑒于制造業企業不在“營改增”政策試點范圍內，沒有直接受到營改增政策的沖擊，因此本文選取 2009—2020 年為樣本區間，選取全部 A 股上市公司中被列入“營改增”試點的文化產業類企業作為處理組樣本，參考2012年證監會關于文化產業的分類標準，這些企業包括新聞出版業、廣播電視電影業、文化藝術業、文化信息服務業等類型。同時，以該時間段內的制造業企業為對照組樣本。本文的數據主要來源于 CSMAR 數據庫，部分缺失數據通過手動搜索網絡企業年報獲得。參照盛明泉等學者（2019）的做法對所得樣本進行如下處理：（1）剔除 ST、* ST 公司;（2）剔除數值缺失的公司;（3）為了避免離群值的影響，對主要變量進行了 1%和99%的縮尾處理。[5]

（二）模型設定

“營改增”作為一項分批在試點地區開展實施的稅收政策，類似于一個“準自然實驗”，為此本文首先運用傾向匹配得分法（PSM）來解決可能由于樣本選擇偏誤所帶來的內生性問題，在此基礎上，使用雙重差分方法（DID）來估計“營改增”對文化產業企業員工薪酬激勵水平及全要素生產率的影響。具體來說分為以下模型：

1.雙重差分模型

為檢驗“營改增”對文化產業企業全要素生產率的影響，構建如下模型：

TFPit=α0+α1treati+α2postt+α3（treat×post）it+α4controlsit+εit（1）

如上式（1），下標i表示企業i，t表示年度， treat 為受到政策沖擊影響的虛擬變量，處理組的文化產業企業為1，對照組的制造業企業為 0;post 表示文化產業企業進行“營改增”的時間。鑒于受到政策影響產生效果有一定時滯效應，同時直到2013年8月，文化產業類企業才全部完成“營改增”，因此post虛擬變量2013 年前為 0，2013 年及以后為 1; controls 表示控制變量，依據本文研究的內在理論基礎，參照以往學者的相關研究，控制了企業規模（size）、資產負債率（Lev）、資本密集度（CI）、投資支出比（invest）、股權集中度（SC）、市場勢力（market power）、企業年齡（Age）、經營性現金流（Cash）。依據雙重差分的定義可知，treat×post前的系數α3反映了政策的凈效果。

2.中介效應模型

當自變量X通過變量M來影響Y時，M被稱為中介變量。為了研究“營改增”對企業員工薪酬激勵水平的影響，進而對企業全要素生產率的影響，本文構建如下中介效應模型：

Wageit=β0+β1treati+β2postt+β3（treat×post）it+β4controlsit+εit（2）

TFPit=γ0+γ1wageit+γ2treati+γ3postt+γ4（treat×post）it+γ5controlsit+εit（3）

如上式，Wage為企業員工的薪酬激勵水平，其他變量與（1）式變量含義相同。

傳統的中介效應檢驗方法是逐步回歸法。本文采用的中介效應檢驗參照逐步回歸檢驗法，檢驗步驟如下：

（1）檢驗“營改增”政策對企業全要素生產率的影響。

（2）檢驗“營改增”對企業員工薪資水平的影響。

（3）將企業全要素生產率、“營改增”政策、員工薪資水平同時放入回歸模型，觀察 treat×post 前系數及員工薪資水平變量前系數的顯著性及數值大小。

如果（1）、（2）檢驗中系數顯著，且（3）中員工薪資水平變量前的系數顯著，則表明存在中介效應。若 treat×post變量前系數仍顯著，表明是部分中介效應。如果 treat×post變量前系數不顯著，則為完全中介效應。如果（2）（3）回歸結果有一個不顯著，則改用Bootstrap方法進行檢驗。

3.變量選擇

（1）被解釋變量

被解釋變量為全要素生產率（TFP），用以衡量企業的生產率，由于半參數估計能夠很好地解決模型的內生性問題和樣本選擇問題，因此本文參Levinsohn 等（2003）學者的研究思路，采用半參數法當中的LP方法估計全要素生產率。[6]具體方法如下：選用柯布-道格拉斯函數作為企業的生產函數并取對數，以企業的主營業務收入的自然對數作為企業的產出，以企業的固定資產作為企業的資本存量，以企業的員工數量作為企業的勞動投入量，以企業購買商品勞務所支付的現金作為企業中間投入的代理變量。其中，員工人數的自然對數、年度變量為自由變量，企業的固定資產為狀態變量。

（2）中介變量

中介變量為企業員工的薪酬激勵水平。這里，我們將企業員工薪酬激勵用員工平均薪資水平的自然對數來衡量。參考黎文靖、胡玉明 （2012）的做法[7]，企業員工凈薪資總額用企業支付給職工以及為職工所支付的現金減去企業為職工所支付的養老保險金等社會基本保障費用后得到企業員工凈薪酬來衡量，即支付給職工的現金/1.56-董事、監事及薪酬年度報酬總額。在此基礎上，員工年平均薪酬=員工凈薪酬/（員工總人數-高管人數-監事人數-董事人數）。

（3）控制變量

參照許多學者已有研究的普遍做法，本文選取了以下控制變量：企業規模（size），以企業資產總額的對數形式衡量;投資支出比（invest），用固定資產、無形資產以及其他長期資產與總資產之比來衡量;資產負債率（Lev），用企業年末總負債與總資產之比來衡量;股權集中度（SC），用前三大股東持股數與總股本之比來衡量;資本密集度（CI），用企業年末固定資產凈值與總資產之比來衡量;經營性現金流（Cash），用企業經營活動產生的現金流量凈額與年末總資產之比來衡量;市場勢力（power），用營業收入減去營業成本再除以營業收入衡量;企業年齡，用企業年份減去企業成立年度衡量。

三、實證結果分析

（一）描述性統計

本文的主要變量的描述性統計結果如表1所示。全要素生產率（TFP）均值為16.374，最大值為20.426，最小值為13.579，可知不同企業的全要素生產率存在較大差異。企業員工薪酬平均值為10.997，最大值為13.852，最小值為9.032。考慮到這是員工平均薪酬的對數值，可知企業內部不同人員薪資激勵水平差異較大。

本文對文化產業內部相關行業的異質性描述統計的結果如表2所示。表2中羅列了相關類別的均值。從產權角度看，國有企業的全要素生產率的對數值略高于民營企業的全要素生產率的對數值。這表明在文化產業內部，不同產權性質的企業可能存在顯著性的差異。這種差異來源于國有企業獲得的稅收、政策、資金的支持要強于民營企業，但是民營企業的員工薪酬水平要高于國有企業。由此初步判斷，不同產權性質的企業對于“營改增”的薪酬激勵的效果可能存在差異。從文化產業內部看，文化信息服務業的全要素生產率最高，新聞出版業最低。而薪酬水平上，廣播電視電影業薪酬水平最低，文化信息服務業最高。這表明不同行業的企業薪酬水平存在較大差異，不同行業的“營改增”激勵效應可能存在較大差異。

（二）PSM方法匹配結果

為了解決樣本的“自選擇”效應，使得回歸結果更加穩健，本文通過傾向得分匹配法（PSM）進行“反事實”推斷。參照已有學者研究方法，本文的匹配變量選取了可能影響“營改增”試點的企業因素，即企業的個體特征變量：企業規模（size）、資本密集度（CI）、資產負債率（Lev）、股權集中度（SC）、投資支出比（invest）、市場勢力（power）、企業年齡（Age）。匹配方法上，本文選用1對1近鄰匹配的方法，構造了匹配后的樣本。為滿足共同支撐（common support）假設，本文刪除了非重合區域的樣本，并進行了平衡性檢驗，由表3可知，除了股權集中度（SC），處理組與控制組匹配后的主要變量的標準偏差絕對值均小于 10% ，匹配后的各變量 t 檢驗對應的p值均不顯著，這表明匹配后的各變量在處理組與控制組之間不存在顯著差異。總體檢驗中，匹配后的似然比檢驗（LR）對應的p值為0.366，這同樣表明匹配后的各變量總體來說在處理組與控制組之間不存在顯著差異，匹配結果良好。

（三）“營改增”對全要素生產率的影響：PSM-DID回歸結果

表4呈現了基于傾向得分匹配后的雙重差分回歸結果，用以測度“營改增”對文化產業全要素生產率的影響。其中，（1）、（2）列為控制了行業效應、年份效應和的OLS異方差穩健標準誤回歸。（3）、（4）為控制了個體效應的固定效應模型（在選擇固定效應模型還是隨機效應模型時，本文首先進行了豪斯曼檢驗，拒絕了原假設，故而采用固定效應模型），同時采用異方差穩健標準誤回歸以消除異方差性。（2）、（4）列加入了控制變量。由表4可知，無論采用哪種回歸方法，treat×post前的系數均顯著為正。這說明“營改增”顯著提升了文化產業企業的全要素生產率。

（四）“營改增”對文化產業企業全要素生產率的影響——基于產權性質及行業性質的進一步分析

為進一步分析“營改增”對不同產權性質的文化產業企業及文化產業內部不同行業的全要素生產率的影響，本文仍采用PSM-DID方法，運用固定效應模型進行了分組回歸，結果見表5：如（1）、（2）所示，“營改增”提升了民營企業的全要素生產率，而國有企業僅僅在10%的水平上顯著。與此同時，本文參考證監會2012年對文化產業的細分標準，將文化產業涉及“營改增”政策影響的服務領域的產業細分為：新聞出版業、廣播電視電影業、文化藝術業、文化信息服務業這四種類型。實證結果表明“營改增”對廣播電視電影業和文化藝術業的全要素生產率的提升較為明顯，但對文化信息服務業提升效果不顯著，對新聞出版業的影響效果一般。眾所周知，按照增值稅“銷項-進項”的核算方式，如果企業所處的產業鏈上游的企業具有一般增值稅納稅人資格，且增加值較高，那么上游企業越多，企業與整個產業能進行的抵扣稅額也越多，政策效果就越明顯。文化產業中，廣播電視電影業與文化藝術業上游具有大量的制造業企業，因此二者受到的“政策效應”影響最顯著。

（五）企業薪酬激勵的中介效應機制

依據稅收激勵理論與效率工資理論，企業稅負水平的降低會促使企業工資水平的提升，因為企業家往往愿意在成本節約的情況下通過提高員工工資水平，促使員工更努力地為企業工作，最終提升企業績效。許多學者的實證研究也表明，提高員工資水平，能促進員工努力工作，提升企業績效。本文將員工平均薪酬水平作為中介變量，考察宏觀稅負變動對員工薪酬水平和全要素生產率的影響。本文采用回歸檢驗法，檢驗結果如表6所示。

由表6分析可知，（1）中結果與“基準回歸”結果相同。（2）、（3）中，“營改增”的稅收政策對文化產業企業全要素生產率的回歸系數為0.375，系數顯著，這說明“營改增”使得文化產業企業員工的工資水平得到了提升。同時，將自變量、中介變量及因變量全部放入后發現，“營改增”對企業員工薪資水平的影響仍然顯著，為0.306，然而此時“營改增”對企業全要素生產率的影響的顯著性降低，為0.103，且只在10%的顯著性水平上顯著，這表明，“營改增”對企業全要素生產率的影響有相當大程度是通過提升企業員工薪資水平的中介效應實現的。如前所述，“營改增”降低了企業的各類成本，使得企業通過實行薪酬激勵來促進員工更努力地為企業工作，進而提升了企業績效。

（五）穩健性檢驗

為確保結果的穩健性，本文進行如下的穩健性檢驗。

1.平行趨勢檢驗

使用雙重差分法的前提是政策實施前，處理組與對照組企業的全要素生產率具有相同的變化趨勢。為了驗證這一點，參考以往學者做法，引入政策實施變量與政策實施以前年度虛擬變量的交乘項進行系數的顯著性檢驗，即treat×year2010 、treat×year2011、 treat×year2012前系數的顯著性。如表7所示，treat×year2013前的系數均不顯著，這說明2013年以前，處理組和控制組呈現相同的增長趨勢，符合平行趨勢檢驗要求。從2014年開始，二者增長趨勢呈現顯著差異，這意味著“營改增”一段時間后，文化產業企業的全要素增長率呈現加快增長勢頭。

2.安慰劑檢驗

為了判斷處理組和對照組趨勢的變化是否受到了其他政策或者隨機性因素的影響，本文將“營改增”試點的時間提前至 2009年與2010年，分別構造相應的虛擬變量進行雙重差分回歸，如果政策與時間交互項的系數在虛假政策設定中均不顯著，則表明文化產業企業的全要素生產率的提升確實由“營改增”政策引起的。如表8可知，無論虛擬政策時間提前至2009年還是2010年，treat×post前的系數均不顯著，這表明營改增政策影響的“真實性”。

3.更換匹配方式檢驗

本文對初始樣本重新進行核匹配與帶卡尺的半徑匹配，發現無論是核匹配估計結果還是帶卡尺的半近匹配估計結果，均滿足平衡性檢驗要求。匹配之后進行了雙重差分估計，發現“營改增”通過提升普通員工薪酬水平進而提升企業全要素生產率的效應依然顯著。

4.更換被解釋變量和中介變量

本文使用了資產回報率（ROA）、托賓Q（TobinQ）等其他反映企業績效的指標來測度“營改增”的政策效果，在運用PSM-DID回歸后，發現效果依然顯著。進一步，本文更換了中介變量測度方式：借鑒南星恒（2019）等人的思路，將其定義為：（應付職工薪酬年末數-應付職工薪酬年初數+支付給職工以及為職工支付的現金-公司董事、監事及高級管理人員薪酬總額）/（員工總人數-公司董事、監事及高級管理人員總人數），并取自然對數。[8]更換了中介變量測度方式后進行相關檢驗，發現直接效應與中介效應依然顯著。

四、結論與政策建議

作為現代服務業的重要組成部分，文化產業已成為我國“十四五”時期深化供給側改革，推進國內國外“雙循環”的重要支柱產業之一，如何促進文化產業高質量發展更是長期以來學者們關注的焦點。作為新時期財稅制度改革的重點內容，通過以上實證分析，本文得出如下幾個結論：第一，從總效應上看，“營改增”提升了文化產業企業的全要素生產率水平。第二，從行業細分的角度看，“營改增”對于民營文化產業企業的全要素生產率的提升有著顯著的促進作用，而對國有文化產業企業全要素生產率的提升效果不明顯。同時，該稅改政策對于廣播電視電影業及文化藝術業的全要素生產率的提升效果比較明顯，對新聞出版業和文化信息服務業的政策效果并不明顯。第三，從企業激勵視角看，“營改增”降低了企業的稅負水平，減輕了企業的負擔，從而促使企業有更大的空間提升企業普通員工的薪資水平，從而改善企業績效。因此，可以把“營改增”的宏觀經濟政策看成是對企業的一項有利的“供給沖擊”：通過增強企業稅收抵扣，間接增加了企業對要素市場的勞動需求，從而提升了普通員工的薪酬水平。通過提升普通員工的薪資，企業能夠提升企業員工的工作積極性，促使其更努力地為企業工作。這一切效應反映在指標上，就是企業全要素生產率的提升。基于此，本文提出如下政策建議：

（一）加大增值稅減稅力度，進一步減輕文化產業企業的負擔。參考發達國家做法，分步驟在各省開展政策試點，進一步下調文化產業的增值稅稅率，減輕企業負擔，在進一步降低一般納稅人的準入門檻基礎上，推廣一般納稅人的正常抵扣機制。結合文化產業本身的特點，政府應提高文化產業的企業中小規模納稅人企業的起征點，使得“營改增”的稅收政策能最大限度惠及中小企業。在秉持“稅收中性”的原則基礎上，要進一步擴大即征即退部分的稅額優惠范圍，進一步簡并稅率和征收率檔次，為企業營造一個良好的宏觀稅負環境。

（二）擴大稅收進項抵扣范圍，平衡文化產業中不同行業間的稅負差異，推進稅負負擔的合理均衡化。如前所述，“營改增”對于文化產業內部不同行業的影響是不同的，高度專業化、分工化的行業較其他行業能夠享受更多的政策紅利。因此，要考慮文化產業內部不同行業間投入產出關聯的強弱差異，對于關聯程度、產業鏈復雜程度相對較低的新聞出版業及文化信息服務業，要加大財政補貼力度，在稅率上給予更多優惠。對于關聯程度高、產業鏈復雜程度高的廣播電視電影及文化藝術業，要進一步簡化其上游文化制造業企業稅收的征管流程，降低其稅率標準。同時，完善有形資產全面抵扣，并將無形資產轉讓納入可抵扣范圍，從而進一步助力行業發展，促進文化產業專業化分工的提高及全要素生產率的提升。

（三）積極探索個人工薪勞務所得抵扣新方式，補全抵扣環節鏈。要積極探索增值稅在個人薪資上的抵扣新方式，以宏觀政策促進企業的普通員工的薪酬激勵水平的提升，做到“以政策促激勵”，從根本上促進企業與產業的發展。具體來說，對于員工薪酬，可以依據其在企業營業收入增加值中的占比不同，實施不同的稅率，從而促使企業能夠提升員工的薪酬水平。通過提高整體的薪酬水平，國家可實現企業效益、國家稅收互相促進的良性發展局面。

（四）強化財務和稅收制度建設，提高征管效率。由于文化產業服務業具有行業多樣化、業務內容差異化和稅務管理復雜化的特點，國家應當規范征收的環節和步驟，加強稅收制度建設，避免“尋租行為”出現，盡可能在減輕企業稅負的同時避免“非稅收負擔”的增加，使得“營改增”的政策效果能最大范圍落到實處。同時，國家要積極解決中小企業和個體工商戶票據不規范，無法獲得合法抵扣票據的困境，為企業提供積極的稅務服務指導，促進文化制造業與文化服務業的深度融合。

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（責任編輯 吳曉妹）