增值税留抵退税能否提升企业全要素生产率.pdf
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1、 68(双月刊)2023年第3期(总第139期)增值税留抵退税能否提升企业全要素生产率*刘 畅 石雪莹 张凯旋内容提要:提升全要素生产率是摆脱“中等收入”陷阱、推动产业转型升级的重要保障。文章以财税 201870号文为政策背景,利用 A 股上市公司 20102019 年的财务数据,围绕增值税留抵退税政策能否促进企业全要素生产率提升展开剖析。研究表明,增值税留抵退税政策可通过缓解融资约束、增加高质量固定资产投资等路径提升企业全要素生产率,且对国有企业、小规模企业和东部地区企业的促进效应更为明显。基于此,文章认为可适当放宽小微企业和民营企业留抵退税准入门槛,扩大全额退还适用范围,同时完善税收征管程
2、序,为企业转型升级和经济高质量发展提供有力政策支持。关键词:留抵退税;全要素生产率;高质量发展中图分类号:F812.423 文献标识码:A 文章编号:2095-1280(2023)03-0068-10 一、引言当前全球经济增长放缓,国际政治经济环境日趋复杂,我国亦受到需求收缩、供给冲击和预期转弱三重压力叠加交错影响。在经济向高质量发展迈进的关键阶段,稳住市场主体预期,探寻经济增长长效机制就显得至关重要。党的二十大报告指出,“加快建设现代化经济体系,着力提高全要素生产率”。经济增长更多有赖于要素使用质效提升而非简单的规模扩增,全要素生产率提升有助于加快实施创新驱动发展战略,改变传统以要素投入为主
3、的粗放型经济增长模式,助力经济稳健可持续发展。企业作为激发市场经济活力的微观主体,其生存样貌事关经济社会的长远发展。为此,如何充分利用现有制度优势,激发市场经济主体的内生动力,实现技术创新和资源优化配置,继而有效提升全要素生产率,成为当前重要而紧迫的现实问题。提升全要素生产率有利于提高企业产能利用率和企业运营效率,增强企业应对市场需求变化的调整能力,从而驱动高质量供给,以微观活力焕发宏观动力,进而实现经济结构优化(朱沛华和陈林,2020)。既有研究显示,融资约束、投资效率和公司治理水平是影响企业全要素生产率的重要因素(郑宝红和张兆国,2018;钱雪松等,2018)。与此同时,外部环境同样扰动企
4、业全要素生产率,税收作为政府调控经济的重要工具,是优化微观主体行为决策不容忽视的因素(李政等,2019)。减税降费政策致力于用政府收入的“减法”换取企业效益的“加法”,在助力企业“提质增效”、激活经济“一盘棋”等方面取得显著成效。“十三五”以来我国累计减税降费规模超过 8.6 万亿元,*基金项目:天津市哲学社会科学规划青年项目“减税降费背景下天津市财政高质量发展路径研究”(项目编号:TJYJ21-022)。作者简介:刘 畅,女,天津财经大学财税与公共管理学院讲师,经济学博士;石雪莹,女,天津财经大学财税与公共管理学院硕士研究生;张凯旋,女,天津财经大学财税与公共管理学院硕士研究生。69 Tax
5、 and Economic Research在减轻企业税收负担、激发企业发展潜力等方面成效斐然。由此,减税降费政策对企业全要素生产率的施力影响引起了学界的广泛关注。部分研究发现,税收优惠政策通过引导企业加大创新投入、扩大生产规模等路径提升企业全要素生产率(燕洪国和潘翠英,2022)。其中,降低企业所得税税率政策通过直击企业税负缓解融资约束,激励企业创新创业活动,促进了全要素生产率的提升(郑宝红和张兆国,2018);研发费用加计扣除政策通过加快技术进步促进企业全要素生产率提升;税收返还政策通过增加企业外源性融资促进全要素生产率提升(杨宇婷和贾建宇,2020)。2022年我国实行了新的组合式税费支
6、持政策,全年新增减税降费及退税缓税缓费超4.2万亿元,其中增值税留抵退税规模达到 2.46 万亿。增值税留抵退税政策的作用机理在于通过留抵税额的退还增加企业现金流缓解融资约束(朱江涛,2022;俞杰和万陈梦,2022),继而刺激投资并激发创新研发热情(刘金科等,2020;蔡伟贤等,2022),实现企业价值的提升(吴怡俐等,2021)。本文的边际贡献在于:第一,针对留抵退税政策,现有研究多关注其政策原理和制度优化,对微观企业的影响则聚焦于企业创新效应与投资效应,鲜有学者挖掘其对企业全要素生产率的影响;第二,在留抵退税与企业全要素生产率的探讨中,既有研究选取季度数据作为样本单元,本文则以企业年度数
7、据作为研究样本,同时关注政策对企业全要素生产率这一综合性指标的影响,研究结论相对更具宏观意义;第三,在研究留抵退税政策对企业全要素生产率的影响时,将微观主体因素与宏观层面影响因素均纳入模型考量,使得研究结果更为客观科学。二、理论分析与研究假设(一)留抵退税政策与企业全要素生产率留抵退税政策可能从两方面对企业全要素生产率产生施力影响。一方面,信号传递理论认为在信息不对称的市场中,处于信息优势的一方通过发出信号,将信息传递给信息劣势方来实现预期目标。政策作为政府向市场主体发布的凸显性较高的信号,同样具有一定导向性。我国自 2011 年试点增值税留抵税额退还以来,相继出台了一系列相关政策,不断扩大政
8、策实施范围、加快退税进度。财政部 税务总局关于 2018 年退还部分行业增值税留抵税额有关税收政策的通知(以下简称“财税201870 号文”)将期末留抵税额的退还范围扩大到装备制造业等 18 个行业大类。2022 年 4月起,留抵税额的退还不再局限于增量部分,存量留抵税额也允许一次性退还。政策的不断深化向各市场主体传递了利好信号,在提振企业信心的同时也提升了外部投资机构对企业的信赖度,通过缓解融资约束促进企业生产效率和全要素生产率的提升(刘金科等,2020)。另一方面,扩大再生产理论认为规模经营可以提高劳动生产率。将留抵税额退还企业,使其拥有足够的周转资金用以扩大再生产,增加投资规模可有效提升
9、投资效率和企业专业化水平(俞杰和万陈梦,2022)。企业可支配资金增加也有助于降低融资成本,增加企业研发创新积极性和研发资金投入,进而提高企业全要素生产率(吴怡俐等,2021;蔡伟贤等,2022;何杨等,2019)。基于以上分析,本文提出研究假设 H1:增值税留抵退税政策对于企业全要素生产率提升具有显著的激励效应。(二)留抵退税政策、融资约束与企业全要素生产率稳定资金流与企业生存和发展休戚相关。一方面,资金流如同企业的“血液”,资金周转速度和回笼时间决定了供血量,资金流量不足生产经营就难以为继,遑论规模扩增及高质量发展。另一方面,资金流决定着企业发展的上限。企业实现跨越式发展需要广泛吸收社会资
10、金,通过资金运作实现扩大再生产。对于流动性遇阻的企业,纵然有较好的发展机遇也较难落地实现。投资承担企业资金“造血”功能,本身又是一项极具风险性的活动,在信息不对称的情境下,银行等外部投资者很难合理评估企业经营状况和偿债能力,出于风险规避会产生惜贷心理,尤其是对一些经营规模小、还款能力差的成长型中小企业。融资难融资贵、资金周转不畅等也成为诸多企业生存发展的瓶颈所在。留抵退税政策将期末留抵的进项税额退还纳税人,盘活了企业层面的沉淀资金,将账面数字真 70 正兑成可供使用的“真金白银”,直接增加了企业现金流。就企业生存而言,增加的现金流为持续经营创造了有利条件,疏通了经营融资的“任督二脉”,有助于提
11、高生存能力,发掘企业应对风险挑战的潜力。此外,融资约束的缓减为企业增加了多元化的选择空间,通过优化资源配置提高企业生产效率,继而推动全要素生产率提升(郑宝红和张兆国,2018)。由此,提出研究假设 H2:留抵退税政策通过缓解融资约束提高企业全要素生产率。(三)留抵退税政策、高质量固定资产投资与企业全要素生产率有研究表明,当税负减轻时企业会优先选择增加固定资产投资(庞凤喜和刘畅,2019)。财税201870 号文规定,留抵退税政策适用范围为先进制造业、现代服务业和电网企业,其引导固定资产投资聚焦于装备制造业、信息技术服务业等促进我国经济高质量发展的重要领域,起到了精准灌溉的效果。当企业购进大型机
12、器设备等固定资产时,所形成的进项税额及时退还,有助于企业扩大投资规模,实现规模化高效生产。此外,留抵退税政策对纳税人信用等级的要求,有助于推动企业提高专业化水平,促进全要素生产率提升。财税201870 号文规定适用对象纳税信用评级为 A级或 B 级,为享受政策红利,被纳入政策实施范围但又不满足条件的企业,将参照政策要求进行优化管理,根据纳税信用考核指标进行自我约束,进一步提高纳税遵从度。在守信激励原则之下,信用状况较好的企业在招投标、融资领域也更具竞争力,其纳税信用可有效转化为融资资本,通过缓解融资约束实现与高质量固定资产投资的良性循环,进而实现投资效益和企业全要素生产率的同步提升。由此提出研
13、究假设 H3:留抵退税政策通过推动高质量固定资产投资提高企业全要素生产率。三、研究设计(一)数据来源与样本筛选本文以 20102019 年 A 股上市公司为研究对象,并进行如下处理:第一,剔除 ST、*ST 股票以及终止上市、上市中断公司数据;第二,剔除存在异常值或缺失值的样本;第三,剔除 2012 证监会行业分类标准下属于金融行业的公司数据。总计得到3219家样本企业数据(其中对照组1100个,处理组 2119 个)。为避免数据离群值对实证结果的干扰,对变量在 5%水平上进行缩尾处理。(二)模型设定为了检验留抵退税政策对企业全要素生产率的影响,本文构建如下双重差分模型:,012,=+i ti
14、ti tjti tTFPaa PolicyPerioda Control (1)其中,TFPi,t是企业全要素生产率,PolicyiPeriodt表示政策虚拟变量和时间变量的交互项。Controli,t为控制变量,j为行业固定效应,t为时间固定效应,i,t为随机扰动项。1.被解释变量。被解释变量是企业全要素生产率(TFP)。企业全要素生产率常用的估计方法有 LP 法和 OP 法,LP 法能有效解决 OLS 估计中的内生性问题,而 OP 法存在代理变量不能完全响应生产率变化的弊端(龚关和胡关亮,2013)。因此,本文选用 LP 法来测算企业全要素生产率。测算模型如式(2)所示,下文还将以 OP
15、法估计的全要素生产率进行稳健性检验。(2)其中,Y 表示公司产出,用营业收入衡量;K 表示资本投入,用年末固定资产净额衡量;L 表示劳动投入,用企业员工数量来衡量;P 表示中间产品投入,用购买商品和劳务支付的现金来衡量。2.解释变量。本文的核心解释变量为 PolicyiPeriodt(后文用 DID 表示),其系数是双重差分估计量,表示增值税留抵退税政策对试点企业全要素生产率的影响。Periodt表示时间虚拟变量,2018 年之后的样本取值为 1,2018 年之前的样本取值为 0。Policyi为政策虚拟变量,表示个体是否受到留抵退税政策优惠,企业若享受政策取值为 1,否则取值为 0。3.控制
16、变量。控制变量的设定包括企业层面和省域层面的变量。前者包括资产负债率(Lev)、刘 畅 石雪莹 张凯旋 增值税留抵退税能否提升企业全要素生产率 71 Tax and Economic Research企业经营年限(Age)、资产周转率(AT)、营业收入增长率(Rev)、净资产收益率(Roe)和股权集中度(Her);后者包括财政支出(Eepend)和就业结构(Exploy)。各变量具体情况说明见表 1。表 1 变量说明变量类别变量名称衡量标准被解释变量企业全要素生产率LP 方法测算解释变量是否享受留抵退税政策试点行业企业=1 非试点行业企业=0控制变量资产负债率(Lev)企业负债/企业总资产企业
17、经营年限(Age)当年年份-企业成立年份+1营业收入增长率(Rev)营业收入增长额/上年营业收入总额 100%净资产收益率(Roe)净利润/平均股东权益资产周转率(AT)营业收入/年均总资产股权集中度(Her)前十大股东持股比例/企业总股本的 100%财政支出(Eepend)省份一般公共预算支出/该省生产总值 100%就业结构(Exploy)省份第二产业就业人数/第三产业就业人数中介变量融资约束(KZ)KZ 指数法投资规模(Invest)企业固定资产的净增加额/上期期末资本存量各变量的描述性统计分析结果如表 2 所示。企业全要素生产率标准差为 1.005,表明不同上市企业之间全要素生产率存在明
18、显差异,可能受到企业之间创新性、专业化水平的异质性影响。企业股权集中度的标准差为 14.200,表明企业之间控制权差异较大。表 2 描述性统计变量名称观测值平均值标准差最小值最大值TFP-LP1979016.0641.0058.55521.010Eepend1979018.7975.83812.00633.974Exploy197900.9760.4520.2551.949Lev197900.3970.1920.0970.751Roe197900.0790.075-0.0930.228AT197900.6540.3610.1861.561Age1979017.8445.8171.00062.0
19、00Her1979059.32514.20032.88082.180Rev197900.1540.246-0.2380.761四、实证分析(一)基准回归分析留抵退税政策对企业全要素生产率的回归结果如表3所示,模型均控制了时间和行业固定效应。其中,列(1)未加入控制变量,DID 系数在 1%水平上显著为正,表明享受留抵退税政策优惠的企业全要素生产率较之其他企业显著提升。列(2)和列(3)分别加入了企业和省域层面控制变量。DID 系数仍在 1%水平上显著为正,证明假设 H1 成立。表 3 基准回归结果变量TFP-LP(1)TFP-LP(2)TFP-LP(3)DID0.077*(0.013)0.08
20、1*(0.015)0.081*(0.010)Lev0.734*(0.025)0.733*(0.055)Her0.003*(0.0003)0.003*(0.001)Rev0.228*(0.011)0.228*(0.015)72 Roe0.598*(0.046)0.599*(0.079)AT1.042*(0.015)1.042*(0.041)Age0.005(0.011)-0.001*(0.0002)Eepend0.002(0.003)Exploy-0.007(0.016)Constant16.016*(0.453)14.481*(0.386)14.454*(0.387)时间固定效应YESYESY
21、ES行业固定效应YESYESYES个体固定效应YESYESYESN197901979019790R20.2840.5490.550F35.8629.9229.79注:*、*、*分别表示在 1%、5%、10%的置信水平上显著;括号内为标准误,下同。(二)稳健性检验1.PSM-DID 检验为了使实证结论更加可靠,本部分采用双重差分倾向匹配得分(PSM-DID)方法进行稳健性检验,以避免可能存在的样本选择偏差风险。据图 1 所示,左图为匹配前的得分分布情况,右图为匹配后的得分分布情况。显然匹配后实验组和控制组分布都相对更加集中,并且二者之间在分布上的差异缩小。表明倾向得分匹配在一定程度上修正了实验组
22、和控制组的得分偏差,实现了匹配优化。图 1 倾向得分概率分布(左:匹配前;右:匹配后)图 2 为各变量标准化误差图,倾向得分匹配后变量的偏离度均在 10%以内,其中企业资产负债率(Lev)、资产周转率(AT)、经营年限(Age)、财政支出(Expend)的偏离程度明显缩小。图 2 各变量标准化误差 刘 畅 石雪莹 张凯旋 增值税留抵退税能否提升企业全要素生产率 73 Tax and Economic Research表 4 列(1)-(3)分别列示了不添加控制变量、加入企业控制变量和加入全部控制变量的回归结果。可以看出在 1%显著性水平下,留抵退税政策对企业全要素生产率产生正向影响。同时,其他
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