税收优惠促进生产性服务业生产率提升了吗
发布时间：2021-01-18 00:29
税收优惠是政府调节产业发展的重要手段。基于生产性服务业上市公司2008—2018年的数据,运用分位数回归模型探究税收优惠对生产性服务业全要素生产率的影响。结果显示:税收优惠能促进生产性服务业全要素生产率的提升,但在产业整体估计中,生产率较高时激励效应会减弱;在分产业层次和产权性质估计中,税收优惠对于高端生产性服务业生产率的激励作用大于低端产业,对于国有生产性服务业企业生产率的促进作用小于非国有企业;此外,稳健性检验还发现,税收优惠对于东部地区生产性服务业生产率的促进作用小于中西部地区。研究结论将为扶持生产性服务业发展的税收政策体系的优化提供依据。
【文章来源】：税收经济研究. 2020,25(04)北大核心
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
整体分位数回归税收优惠系数
由于不同行业在市场竞争环境、技术创新手段、产品盈利水平等方面存在差异,所以有必要从产业层次视角探讨税收优惠对生产性服务业TFP的影响。本文借鉴宣烨和余泳泽(2017)、于斌斌(2017)的划分标准,并结合研究目的和实际情况,将生产性服务业各细分行业划分为高端和低端两种相对的产业类型,将研发设计与其他技术服务、生产性支持服务、信息服务、节能与环保服务归为高端生产性服务业,将货物运输、仓储和邮政快递服务、生产性租赁服务、人力资源管理与培训服务、商务服务、批发经纪代理服务归为低端生产性服务业,表3和表4中的列(1)、(3)、(5)、(7)、(9)、(11)和(2)、(4)、(6)、(8)、(10)、(12)分别为高、低端产业的回归结果。对比回归结果,可发现:在高、低端产业OLS和分位数回归中税收优惠(lnTax)系数均显著为正,且均在25%分位点处系数最大,在90%分位点处系数最小,说明税收优惠对TFP处于中低水平的生产性服务业激励作用更大,从高、低端产业税收优惠的分位数回归系数图也可以看出(见图2)。此外,对比高、低端产业税收优惠的回归系数可以发现,高端产业均大于低端产业,说明税收优惠更能激励高端生产性服务业TFP的增长。可能的原因是:我国现行的税收优惠政策审批标准更注重企业自主研发,例如高新技术企业、信息服务企业在所得税率上的优惠,研发费用加计扣除等,这些方式有利于创新能力突出的高端产业的企业通过审批,享受优惠政策,进而也就更能促进我国高端生产性服务业的发展。
表5 税收优惠对生产性服务业TFP影响的分产权性质估计(一) 变量 OLS Q0.10 Q0.25 国有 非国有 国有 非国有 国有 非国有 (1) (2) (3) (4) (5) (6) lnTax 0.102***(3.40) 0.197***(8.29) 0.145***(3.91) 0.219***(6.89) 0.081*(1.94) 0.231***(7.48) Size 0.405***(14.62) 0.063**(2.02) 0.490***(13.79) 0.082**(1.98) 0.493***(12.82) 0.126***(2.90) Age 0.013*(1.83) -0.011*(-1.89) 0.000(0.04) -0.004(-0.57) 0.005(0.71) -0.017**(-2.30) Export 0.121*(1.83) 0.112**(2.50) 0.250***(2.82) 0.268***(4.24) 0.007(0.07) 0.154***(2.99) Apro 2.440***(2.79) -0.082(-0.21) 3.453***(2.97) 1.387*(1.90) 4.668***(3.47) -0.222(-0.43) Lev 1.710***(7.70) 2.198***(13.06) 0.916***(3.54) 1.297***(5.69) 1.698***(5.97) 1.539***(8.05) Kl 0.114***(3.40) -0.046*(-1.67) 0.124***(2.74) -0.019(-0.56) 0.069(1.63) -0.001(-0.04) Tspten 0.926***(3.45) 0.804***(4.64) 0.162(0.47) 0.024(0.11) 0.759**(2.29) 0.283(1.25) 常数项 9.572***(22.72) 12.355***(26.91) 8.028***(13.10) 11.260***(16.12) 9.390***(16.03) 11.276***(19.27) 年份 YES YES YES YES YES YES 行业 YES YES YES YES YES YES 观测值 633 886 633 886 633 886 R2 0.705 0.673 0.499 0.333 0.469 0.335此外,对比国有、非国有企业的回归系数大小可发现,非国有企业大于国有企业,说明税收优惠对非国有企业的激励作用更大。这可能是由于非国有企业在其所属的行业中竞争处于弱势,融资约束问题严重,税收优惠政策可有效缓解资金短缺,并且非国有企业运营灵活高效,而国有企业依靠与政府的特殊关系,体制内缺乏危机感,创新意识也不足,因而导致税收优惠对国有企业的促进作用不如非国有企业。
【参考文献】：
期刊论文
[1]经济新常态与中国商业银行效率变化研究——基于风险约束Malmquist全要素生产率指数的实证研究[J]. 罗春婵,王璐璐. 金融监管研究. 2020(01)
[2]中国信息通信技术产业的全要素生产率变化与发展模式——基于ICT细分行业增长来源核算的实证分析[J]. 牛新星,蔡跃洲. 学术研究. 2019(11)
[3]研发加计税收优惠对企业全要素生产率的激励效应[J]. 薛钢,张道远,王薇. 云南财经大学学报. 2019(08)
[4]财政R&D补贴、税收优惠激励制造业企业实质性创新了吗?——基于倾向得分匹配及样本分位数回归的研究[J]. 杨晓妹,刘文龙. 产经评论. 2019(03)
[5]企业所得税减免、融资结构与全要素生产率——基于2012—2016年全国税收调查数据的实证研究[J]. 林小玲,张凯. 当代财经. 2019(04)
[6]政府补贴对制造企业全要素生产率的异质性影响[J]. 李政,杨思莹,路京京. 经济管理. 2019(03)
[7]产业政策如何更有效:中国制造业生产率与加成率的证据[J]. 戴小勇,成力为. 世界经济. 2019(03)
[8]财政补贴、税收优惠与企业创新产出结构——来自中国高新技术上市公司的证据[J]. 陈远燕,何明俊,张鑫媛. 税务研究. 2018(12)
[9]企业所得税率降低会影响全要素生产率吗?——来自我国上市公司的经验证据[J]. 郑宝红,张兆国. 会计研究. 2018(05)
[10]中国物流业绿色全要素生产率的时空演化及动因分析[J]. 刘战豫,孙夏令. 软科学. 2018(04)
本文编号：2983898
【文章来源】：税收经济研究. 2020,25(04)北大核心
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
整体分位数回归税收优惠系数
由于不同行业在市场竞争环境、技术创新手段、产品盈利水平等方面存在差异,所以有必要从产业层次视角探讨税收优惠对生产性服务业TFP的影响。本文借鉴宣烨和余泳泽(2017)、于斌斌(2017)的划分标准,并结合研究目的和实际情况,将生产性服务业各细分行业划分为高端和低端两种相对的产业类型,将研发设计与其他技术服务、生产性支持服务、信息服务、节能与环保服务归为高端生产性服务业,将货物运输、仓储和邮政快递服务、生产性租赁服务、人力资源管理与培训服务、商务服务、批发经纪代理服务归为低端生产性服务业,表3和表4中的列(1)、(3)、(5)、(7)、(9)、(11)和(2)、(4)、(6)、(8)、(10)、(12)分别为高、低端产业的回归结果。对比回归结果,可发现:在高、低端产业OLS和分位数回归中税收优惠(lnTax)系数均显著为正,且均在25%分位点处系数最大,在90%分位点处系数最小,说明税收优惠对TFP处于中低水平的生产性服务业激励作用更大,从高、低端产业税收优惠的分位数回归系数图也可以看出(见图2)。此外,对比高、低端产业税收优惠的回归系数可以发现,高端产业均大于低端产业,说明税收优惠更能激励高端生产性服务业TFP的增长。可能的原因是:我国现行的税收优惠政策审批标准更注重企业自主研发,例如高新技术企业、信息服务企业在所得税率上的优惠,研发费用加计扣除等,这些方式有利于创新能力突出的高端产业的企业通过审批,享受优惠政策,进而也就更能促进我国高端生产性服务业的发展。
表5 税收优惠对生产性服务业TFP影响的分产权性质估计(一) 变量 OLS Q0.10 Q0.25 国有 非国有 国有 非国有 国有 非国有 (1) (2) (3) (4) (5) (6) lnTax 0.102***(3.40) 0.197***(8.29) 0.145***(3.91) 0.219***(6.89) 0.081*(1.94) 0.231***(7.48) Size 0.405***(14.62) 0.063**(2.02) 0.490***(13.79) 0.082**(1.98) 0.493***(12.82) 0.126***(2.90) Age 0.013*(1.83) -0.011*(-1.89) 0.000(0.04) -0.004(-0.57) 0.005(0.71) -0.017**(-2.30) Export 0.121*(1.83) 0.112**(2.50) 0.250***(2.82) 0.268***(4.24) 0.007(0.07) 0.154***(2.99) Apro 2.440***(2.79) -0.082(-0.21) 3.453***(2.97) 1.387*(1.90) 4.668***(3.47) -0.222(-0.43) Lev 1.710***(7.70) 2.198***(13.06) 0.916***(3.54) 1.297***(5.69) 1.698***(5.97) 1.539***(8.05) Kl 0.114***(3.40) -0.046*(-1.67) 0.124***(2.74) -0.019(-0.56) 0.069(1.63) -0.001(-0.04) Tspten 0.926***(3.45) 0.804***(4.64) 0.162(0.47) 0.024(0.11) 0.759**(2.29) 0.283(1.25) 常数项 9.572***(22.72) 12.355***(26.91) 8.028***(13.10) 11.260***(16.12) 9.390***(16.03) 11.276***(19.27) 年份 YES YES YES YES YES YES 行业 YES YES YES YES YES YES 观测值 633 886 633 886 633 886 R2 0.705 0.673 0.499 0.333 0.469 0.335此外,对比国有、非国有企业的回归系数大小可发现,非国有企业大于国有企业,说明税收优惠对非国有企业的激励作用更大。这可能是由于非国有企业在其所属的行业中竞争处于弱势,融资约束问题严重,税收优惠政策可有效缓解资金短缺,并且非国有企业运营灵活高效,而国有企业依靠与政府的特殊关系,体制内缺乏危机感,创新意识也不足,因而导致税收优惠对国有企业的促进作用不如非国有企业。
【参考文献】：
期刊论文
[1]经济新常态与中国商业银行效率变化研究——基于风险约束Malmquist全要素生产率指数的实证研究[J]. 罗春婵,王璐璐. 金融监管研究. 2020(01)
[2]中国信息通信技术产业的全要素生产率变化与发展模式——基于ICT细分行业增长来源核算的实证分析[J]. 牛新星,蔡跃洲. 学术研究. 2019(11)
[3]研发加计税收优惠对企业全要素生产率的激励效应[J]. 薛钢,张道远,王薇. 云南财经大学学报. 2019(08)
[4]财政R&D补贴、税收优惠激励制造业企业实质性创新了吗?——基于倾向得分匹配及样本分位数回归的研究[J]. 杨晓妹,刘文龙. 产经评论. 2019(03)
[5]企业所得税减免、融资结构与全要素生产率——基于2012—2016年全国税收调查数据的实证研究[J]. 林小玲,张凯. 当代财经. 2019(04)
[6]政府补贴对制造企业全要素生产率的异质性影响[J]. 李政,杨思莹,路京京. 经济管理. 2019(03)
[7]产业政策如何更有效:中国制造业生产率与加成率的证据[J]. 戴小勇,成力为. 世界经济. 2019(03)
[8]财政补贴、税收优惠与企业创新产出结构——来自中国高新技术上市公司的证据[J]. 陈远燕,何明俊,张鑫媛. 税务研究. 2018(12)
[9]企业所得税率降低会影响全要素生产率吗?——来自我国上市公司的经验证据[J]. 郑宝红,张兆国. 会计研究. 2018(05)
[10]中国物流业绿色全要素生产率的时空演化及动因分析[J]. 刘战豫,孙夏令. 软科学. 2018(04)
本文编号：2983898
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