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⛳ Stata 系列推文:
作者: 金钊(中山大学岭南学院)
邮箱: jinzh27@mail.sysu.edu.cn
注: 本文是如下论文的中文推介版本,特此致谢! Source: Liu, Yongzheng, and Jie Mao. 2019. “How Do Tax Incentives Affect Investment and Productivity? Firm-Level Evidence from China.” American Economic Journal: Economic Policy, 11 (3): 261-91. -Link-, -PDF-
本文的主要方法:
目录
2004年,中国政府颁布了一项重大的关于资本品税收的增值税(Value-Added Tax)改革,并于2009年完成。这篇文章运用中国微观企业2005-2012年的数据,基于准自然实验方法研究了增值税改革对企业投资和生产率的影响。研究结果显示,增值税改革可以有效地提升企业的投资与生产率,特别是对于融资约束较高的企业。此外,增值税改革通过促进企业创新、现金流、资本品的市场规模和市场竞争来提升其劳动生产率。在进行一系列的稳健性检验与安慰剂检验之后,增值税改革的激励作用依旧稳健。鉴于增值税改革是分行业、分地区渐进推行的,本文使用了事件分析方法(Event Study)进行了平行趋势检验,并分析了改革不同阶段的效果。本推文将详细介绍文章的制度背景、数据结构、实证设计和稳健性检验。
20世纪80年代初,中国开始在部分省市的特定行业中开始试行增值税。1994年,全国所有行业都开始推行该制度。该制度的重要特征表现为定义了两类增值税纳税人:增值税一般纳税人,即年应税销售额超过财政部规定标准的企业、企业性单位及个体工商户等;增值税小规模纳税人,应税销售额达不到以上标准的企业、企业性单位及个体工商户等。增值税一般纳税人的税基是总销售额和采购材料投入成本之间的差额,即“进项抵扣”原则。增值税小规模纳税人的税基为不扣除任何材料投入成本的销售额。此外,二者适用税率不同。一般纳税人税率为17%,对于一些特殊产品,税率可以低至13%。而小规模纳税人,标准税率为6%或4%,具体取决于所涉及的行业。
与消费型增值税政策不同,中国推行的是生产型增值税政策,这就使得资本品的购买没法满足“进项抵扣”原则。也就是说,资本品面临“二次扣税”的困境:对于生产方,作为最终产品进行扣税;对于使用方,作为中间产品投入进行扣税。生产型增值税削弱了企业的投资激励,导致企业降低设备使用,减少创新研发,最终引致企业市场效率低下。有鉴于此,政府2004年开始改革生产型增值税,并于2009年完成改革。
此次改革的目标是把生产型增值税向消费型增值税进行转型,即允许扣除购买资本货物的成本。以期该税收改革可以有效降低企业的资本使用成本,从而提高对固定资产的投资,进而加速技术进步和提升劳动生产率。在第一阶段(2004.07-2007.06),这项改革在东北三省的八个制造业开始试点。对于这些试点行业,所有与固定投资设备的购买、安装和运输相关的成本都可以按销售额的总价值申请抵免。在第二阶段(2007.07-2008.07),该改革的试点扩大到6个中部省市的26个城市的8个行业。在第三阶段(2008.07-2008.12),该改革的试点继续扩大到其他城市的8个行业,以及受汶川地震影响的51个县的几乎所有制造业的纳税人。在最终阶段(2009.01-至今)由于2008年国际金融危机的影响,该改革正式在全国所有行业进行推行。
需要指出两点:(1)增值税改革只是针对一般纳税人,小规模纳税人不适用。因此,在以下的回归中,对照组也只包含一般纳税人,小规模纳税人被剔除了。(2)增值税改革适用于一般资本品投资,但排除两类:房屋(工厂)建设和进口资产品购买。
本文章的企业层面的数据来自全国税收调查数据库(NTSD,National Tax Survey Database)。这套数据主要用于科学监测税源变动和企业纳税情况,每年包含来自中国大陆31个省份、283个地级市、2805个县区级地区的约12万家抽样调查企业的经营、财务和纳税等数据信息。这个数据库由中国国家税务总局和中国财政部基于分层随机抽样的方法收集的数据集,以期让中国当局更好地控制税基信息,并评估税收政策的影响。
该数据库建于1985年,本文选取了2005-2012年的数据。作者对原始数据进行了如下处理:(1)统一行业代码。2011年,中国行业代码进行了改革。为了使得样本期间的行业可比性,把2011年之后的行业安装之前的行业进行重新命名。(2)剔除异常值。包括:零雇佣,负总资产、负固定资产,负产出。(3)对所有连续变量分布两端进行了 1% 的缩尾处理。
本文章的主要被解释变量如下:
其中,
然而,由于选择偏误(selection biases)和同时性(simultaneity),(1)式的估计可能是有偏且不一致的。同时性是指(1)式估计的残差可能与企业的投入相关。例如,由于当下和对未来高收益的预期,高生产率企业可能会倾向于雇佣更多人。选择偏误在于低生产率的企业更容易退出市场,留下的都是高生产率的企业。
为了解决这些偏误, Olley and Pakes (1996) 提出了一种半参估计方法(OP法),引入企业的投资水平作为不可观测生产率冲击的代理变量。然而,OP法要求投资与生产率之间单调递增,投资额为零的样本被丢掉了。为此, Levinsohn and Petrin (2003)提出了类似的LP法,区别在于不是用投资水平,而是代之以中间品投入作为代理变量。遗憾的是,以上两种方法只能解决同时性偏差问题,无法解决选择性偏差的问题。为此,本文在主回归中使用OP法,稳健性检验中使用LP法。
图1显示了本文主要变量的统计性描述
根据前文的研究背景介绍可知,在改革的前三个阶段,减税政策只在部分地区的部分产业中试点,只有第四阶段才推广到所有地区和所有行业。基于此,本文构建了以下DID模型:
与传统的DID不同,本文的DID结合了事件分析识别(event-time specification)(Jacobson and Sullivan 1993)。具体地,传统的DID要求具有相同的政策干预点,也就是说(3)式中的政策虚拟变量下标没有时间t。然而,本文的政策没有统一的政策时点。为此,可以在(3)式中引入一系列时间变量,观测政策的动态效果。具体地:
图2显示了主要的估计结果。Panel A和Panel B是企业投资的估计结果,Panel C是生产率的估计结果。第一列是不加控制变量的估计结果,第二列是加控制变量的估计结果,第三列是加时间与行业、税收人特征交互项的估计结果。第三列第一行的系数0.384表示相对于对照组,增值税改革是的处理组企业得投资上升了38.4个对数点(log points)。第三列第三行的系数说明,增值税改革之后,相比于对照组,处理组企业的投资占比平均上升了1.309个百分点。第三列第五行的系数说明,增值税改革之后,相比于对照组,处理组企业的全要素生产率平均上升了8.9个对数点。
图3是事件分析的点估计结果和95%的置信区间,即把图2的第三列的回归中的增值税改革变量替换成时间虚拟变量组。从图3可以看出,在改革之前,企业的投资和生产效率几乎没有任何趋势,而改革之后,企业的投资和生产率立刻上升。这说明处理组和对照组在进行改革之前没有其他无法观测的因素引起的非平行趋势。
接下来,本文进一步分析了不同阶段改革推进对总改革效应的贡献程度。图4 显示了不同的改革阶段的效果。很显然,在三个中,增值税改革都显著促进了处理组的企业的投资和生产率。2009年的点估计图形走势与图3的最为相近,这是因为这一年有大量的企业称为处理组。2008年的估计值最大,这是因为这次的改革包含了汶川地震影响的51个县,这些县市的企业需要购买大量的设备进行重建。作为对比,由于地震对企业生产率的破坏,2008年生产率的回归系数并不显著。总的来说,三个阶段的图可以发现,企业的投资和生产率在改革后都有显著提升。
为了保证结果的可靠性,本文进行了以下安慰剂检验:
为了保证结果的稳定性,本文进行了以下敏感性分析:
本文进一步讨论了企业异质性对增值税改革的影响。具体地,本文区分了融资约束高和低的两类企业,区分标准为:
增值税改革对企业投资的促进作用非常直观,即其增加了企业的固定资产投资。但是,增值税改革对企业生产率的影响机制则表现为:
本文运用独特的企业层面的数据检验了中国增值税改革对企业投资和生产率的异质性影响。本文的贡献主要体现在:(1)补充了发展中国家税收激励有效性的相关研究。证实了税收政策的重要性,尤其针对经济下行的发展中国家(2)强调了税收激励政策对融资约束较高企业的有效性。尤其是对于发展中国家,针对放松中小企业的融资约束的政策对经济增长具有重要的作用。
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