周密

摘要：以“营改增”为代表的财税体制改革是当前供给侧结构性改革的突破口，通过调整税基优化企业支出结构、激励企业加大研发投入，在减轻企业税收负担的同时提高企业竞争能力。从微观数据分析出发，对比“营改增”前后企业生产函数中税收对企业研发创新的影响，利用2009—2016年wind数据库上市企业年报数据以及CSMAR上市企业系列数据，采用双重差分固定效应模型评估“营改增”对企业研发创新的政策效应。研究显示：“营改增”显著激励了企业研发投入，并且随着时间推移的政策效应更加明显。政策效应因企业异质性存在差异，东部地区、特大城市的民营企业的政策效应更强，完善企业研发费用抵扣制度是“营改增”政策促进企业研发创新的未来发展方向。

关键词：“营改增”;研发投入;双重差分固定效应模型（DID）

中图分类号：F275;F812.42   文献标识码：A   文章编号：1007-2101（2018）05-0018-08

一、引言

“营改增”是中国1994年分税制改革以来最重要的税制改革，1994年开始实施的分税制框架中设置了增值税和营业税两种不同的税制，其中增值税的缴纳基准为增加值，而营业税的缴纳基准为销售额，两种税制同属流转税，因此造成某些行业重复征税问题存在，加重行业内企业负担。为了解决该问题，经国务院批准，营业税改征增值税（以下统称为“营改增”）的改革自2012年1月1日起在上海试点实施并于2016年全国推广。通过税基改变，降低企业税收负担，促进企业研发创新，激发企业经济活力，深化了产业结构转型发展，因此“营改增”已经成为当前供给侧结构性改革的助推器（王志刚，2016）。

由Romer（1990）、Grossman和Helpman（1990）、Aghion和Howitt（1992）等学者开创的新增长理论认为创新是企业为实现盈利目的的内生行为。在“营改增”政策的激励下，企业有可能将更多的资金应用于技术创新活动，有可能激发企业重置固定资产意愿，增加企业采用自主研发与技术引进相结合的方式促进企业技术进步，释放制度红利，将更多的利润保留在企业内部。已有研究显示税收收入与企业研发投入之间存在负相关，减税会降低企业研发成本，从而促进企业研发投入（Bernstein，1986;Guellec 和Van Pottelsberghe，2003），并且减税带来的长期促进效应明显高于短期激励效应（Bloom et al.，2002）。但是，也有研究显示，增值税比重的上升对于平均技术效率有显著的副作用，主要原因在于研发高风险的性质，而增值税并没有因其高风险而给予税收优惠。增值税的使用要求存在产业链的完整以及稳定，一旦产业链发生变化，将会对产业链上的企业产生负面影响，因此增值税将打击非正规经济部门运行（Piggott和Whalley，2001;Keen，2008）。

“营改增”政策通过进项税扣除项目对企业研发创新释放了积极的改革效应。一方面企业通过购买含有进项税抵扣项目的服务和货物，降低企业研发成本;另一方面，通过加强产业链上的联动效应，促进企业服务外包需求，推动企业研发创新市场化。《增值税暂行条例》中明确指出“直接用于科学研究、科学试验和教学的进口仪、设备”免征增值税。在一定程度降低了企业的税收负担，在这个过程中，国家通过减税的形式成为企业进行技术创新的“隐形合作人”，降低企业技术创新风险，鼓励企业加大科技研发投入，实现产业转型升级。同时已有研究显示，税收激励政策由于高透明度以及可預期性，是政府鼓励企业开展技术创新的重要政策形式（Hall，Van Reenen，2000），二者之间是显著正相关（Jiang，2014），但是有可能不利于企业技术效率的提升，原因在于增值税的缴纳过程中，增加固定资产投资不仅仅可以增加企业的盈利能力，同时可以享受增值税的抵扣减免项目，但是企业研发活动的高风险性质并没有得到增值税补贴或者减免，因此导致增值税对企业技术效率提升的效应不明显。

关于“营改增”政策效应的研究有两类：第一类是中观层面的研究。国内比较有代表性的是基于CGE模型的分析（胡怡建，2016）。第二类是微观层面的研究（曹越等，2017;李成和张玉霞，2015;陈钊和王旸，2016等）。曹越等（2017）研究了“营改增”对上市企业税收的影响，结果发现“营改增”政策对企业的所得税无显著影响，“营改增”使得试点公司的所得税税负在上海等8省市试点地区均略有上升，而在全国性试点地区略有下降;“营改增”使得交通运输业和现代服务业试点公司所得税税负在上海略有上升，而在其他试点省市中略有下降。李成和张玉霞（2015）研究发现“营改增”有可能加大企业的固定资产投资、通过加大技术要素投入提升全要素生产率。陈钊和王旸（2016）研究发现“营改增”之后重复征税问题得到解决，企业开始不再自己提供中间投入品，催生了一系列提供中间产品的企业，加速了企业间的专业化分工。

较之以上研究本文的创新之处在于理论和实证两个层面。首先，本文基于厂商理论构建包含企业税收的生产函数，对比分析营业税和增值税征收情况下，企业研发对利润变动的影响。其次，聚焦“营改增”对企业研发投入的长短期效应分析，选取了双重差分方法对“营改增”促进企业研发投入的相关研究假设进行实证检验，使用中国证券市场A股上市公司2009—2016年面板数据，综合考虑了企业所在地的城市以及企业属性的异质性影响来验证结论的稳健性。

二、研究理论模型及假设

公式（3）描述了“营改增”前后企业利润变化的决定机制。从中可以看到，利润变化函数是流转税率、研发投入中物耗和人耗的比重、产品销售价格和销售量、生产成本等的函数。根据现行的所得税政策（一般企业所得税率为25%），我们假定公式（3）中的所得税率为25%，Δπ的符号方向是流转税率、增值税缴纳时研发投入中物耗的比重、企业生产成本、企业产量和销售价格等的复杂函数。在其他因素既定的情况下，“营改增”企业生产的最终产品越多，增值税缴纳时研发投入中物耗的比重越高，那么企业“营改增”后利润增加的可能性就越大。在这些因素中，我们更加关注流转税率、研发投入中物耗和人耗的比重对企业利润变化的影响，对公式（3）中β₁、β₂、β₃求偏导数，有：

公式（7）、（8）衡量的是企业“营改增”增值税税率对企业利润的影响。进项税率对企业“营改增”后利润的增加具有单调的正向作用。而增值税率对“营改增”后企业利润的作用符合方向取决于（7）大括号内的符号方向，与企业增值税缴纳时物耗在研发投入中比重、增值税率、进项税率、企业物耗总投入、生产数量及销售价格相关。在给定其他假定条件不变时，符合进项抵扣范围的物耗比重越大，物耗在企业生产中比重越大，越有利于增值税缴纳时企业利润增加。由此，我们推测“营改增”后对于物耗大的企业更有利。

根据《营业税改征增值税试点实施办法》第二十四条对进项税额抵扣部分界定为“进项税额是指纳税人购进货物、加工修理修配劳务、服务、无形资产或者不动产，支付或者负担的增值税额”、《增值税暂行条例》中第十五条免征增值税中“（四）直接用于科学研究、科学试验和教学的进口仪器、设备”，“营改增”企业研发抵扣与研发中的物耗抵扣、物耗占比都相关，因此，对公式（7）、（8）中β₂求偏导数有：

综合公式（4）-（10），在其他条件不变的情况下，“营改增”前，企业利润差对研发投入的偏导数小于零，企业研发行为与利润增加之间是负向关系。“营改增”后，企业研发投入越多，研发投入中物耗的比重越大，企业利润增加的几率也越大，并且，企业研发中物耗比重加大在增值税情况下具有放大效应。究其原因在于，纳入“营改增”范畴的企业，在缴纳营业税和增值税情况下进行研发创新活动所承担的风险是相对固定的，风险外生于市场和企业所处的技术水平，而营业税和增值税的差异在于税基不一致，企业缴纳营业税情况下，税基为全部营业收入，收入越多缴纳的税收越多;而增值税的税基为增加值，存在研发创新相关抵扣项，总收入扣掉以研发抵扣等进项抵扣后的增加值为税基。在这种情况下，研发创新将成为企业长期目标或者短期目标的内生理性选择，而随着企业研发创新的增加，企业利润更大几率得到有效提升，二者之间的内生促进关系将进一步激发企业研发热情，提高企业研发技术水平，提升企业竞争力。另一方面，“营改增“对企业创新投入的影响还与Ck相关，Ck由于企业所处的行业、地区以及企业自身属性的不同而不同。因此，我们提出本文的研究假设：

同一企业的研发风险相对固定时，“营改增”后税基中研发抵扣项的存在促使企业更加重视研发创新行为，通过提高研发投入中的物耗水平，增加企业研发投入，促进企业利润上升。同时由于企业属性及所在区域的异质会导致“营改增”对企业研发投入作用的差异。

三、计量模型构造及计量结果

（一）计量模型说明

在理论分析框架的基础上，本文采用双重差分固定效应模型来检验“营改增”对企业研发投入的影响。双重差分估计是处理组差分与控制组差分之差，该方法一方面可以控制“营改增”前后的时间效应，另一方面也可以控制“营改增”实施企业与非实施企业之间的个体异质性效应。最早由Ashenfelter（1978）引入经济学进行政策效应分析，国内最早应用的是周黎安和陈烨（2005）。“营改增”政策的实施是先试点后推广逐步展开进行的（见表1），这种分批分步骤可视为一种“自然实验”，符合双重差分模型的要求，同时上市企业的经营状况并不会受到“营改增”政策的实施而进行迁移，也不会因为所处的地理位置受到差异性影响，可以视为上市企业的行为符合外生性要求。因此，本文采用双重差分模型识别“营改增”对企业研发投入的影响。

在构建模型的过程中，采用上市企业的年份和行业两类虚拟变量进行分组区分。其中treat變量来识别上市企业中“营改增”的实验组和对照组，treat=1表示实验组，即纳入“营改增”范围的企业，treat=0表示对照组，没有纳入“营改增”范围的企业;time变量用于区分“营改增”政策实施的时间先后顺序，time=1表示企业已经处于“营改增”试点及其以后，time=0表示企业处于“营改增”试点之前，具体的时间节点选择，参考范子英和彭飞（2017）的处理方法，试点实施开始前赋值为0，试点实施开始当年赋值为1，如上海、北京、天津等9省市区在研究中统一以2012年为改革开始日期，2012年后的年份为处理组样本。考虑到“营改增”政策的实施是先试点后逐步推广的过程，本文的研究采用双向固定效应模型，即在一般双重差分模型的基础上加入个体效应和时间效应，以及其他控制变量。

根据上述假设，构建本研究的计量模型为：

y_it=α₀+α₁×treat_i×time_t+δ×X_it+γ_it+θ_it+ε_it（1）

其中，i代表企业，t代表年份（t=2009，2010，…2016），time是年份的dummy变量，因为政策实施是一个逐渐试点推广的过程，因此年份的dummy变量的系数值α₁视为双重差分固定效应模型的政策效应项，衡量“营改增”对企业研发投入的影响，X为控制变量集合，Y为上市企业的研发投入，λ_it为上市企业固定效应，θ_it为年份固定效应，ε_it为扰动项。在本研究中以上市企业公布年报中的研发投入为基础，当年年报中研发投入的缺失项根据后续年份中公布进行推算。关于控制变量集合，本研究参考已有的研究（刘俊和刘峰，2014;范子英和彭飞，2017），做如下处理：1.企业规模，采用上市企业总资产规模的对数衡量，考虑到企业规模对企业研发投入影响的二次型，本文分别引入企业规模和企业规模的平方项;2.企业的年龄，采用样本研究年份减去企业注册年份①。

（二）样本数据说明

本文使用的企业研发数据来自WIND数据库上市企业年报，包括沪深两市2009—2016年期间上市公司基本情况数据、财务报表、附注数据以及公布的上市公司年报。考虑到“营改增”是试点时间和范围的逐步扩大，在时间节点的选择上，基于范子英和彭飞（2017）的处理方法，以实施年份为改革开始，如上海、北京、天津等9省市区在研究中统一以2012年为改革开始日期，2012年后的年份为处理组样本，而铁路运输和邮政业、电信业的改革年份均为2014年。

样本数据筛选处理如下：剔除借壳上市样本，ST上市样本，B股上市样本，固定资产比率等于0的样本，试点期间上市企业注册地发生迁移样本，借壳上市企业样本，2017年上市的企业样本以及银行业、房地产业和建筑业的样本。

（三）实证结果

针对前文的研究假设以及计量模型，本文主要采用DID模型探究“营改增”对上市企业研发投入。首先，采用模型（1）验证“营改增”对企业研发投入的促进作用，考虑到“营改增”在地区和行业的逐步试点以及研发投入累积的性质，分别采用“营改增”实施年限以及实施前的年限分析政策效应以及动态效应;其次，双重差分模型的核心假设是实验组和对照组具有相同的时间趋势，本文采用安慰剂方法检验计量检验结果佐证DID方法的适用性;最后，采用异质性分析检验“营改增”政策效应的差异性，为地区“营改增”完善配套措施提供理论建议。

1. “营改增“实施对企业研发投入的促进效应。根据计量模型（1）检验“营改增”政策对企业研发投入的总效应结果如表3的2、3列所示，列2、列3分别为加入控制变量和不加入控制变量时的结果，结果显示“营改增”对企业研发投入有显著的正向影响。“营改增”的实施使得实验组企业相对于对照组企业的研发投入分别增加9.79%，且企业规模对研发投入存在倒U型的影响关系，企业年龄的估计结果不具有统计学意义。

由于“营改增”政策实施的时间和行业范围是一个逐渐的过程，因此采用年份与实验组的交叉项来衡量政策效应情况，同时由于企业研发行为是一个长期连续的累积过程，“营改增”实施时间变化对企业研发投入的影响是否也会存在逐渐增强呢？基于此，为了考察2012年以来“营改增”逐渐试点的影响，本文将计量模型（1）中treat_i×time_t变换成以下形式：

其中，β₁、β₂、β₃、β₄、β₅分别表示“营改增”政策实施当年、第2年、第3年、第4年、第5年对企业研发投入的影响系数。其他变量与模型（1）保持一致。表3中第4列汇报了计量模型（2）的实证结果，“营改增”实施年限所代表的政策效应估计系数均在10%以上的水平显著为正，“营改增”政策效应当年放大后经历短暂回落继而上升，具体为实施当年的影响估计系数为0.224，随后有所下降到0.148，而后继续保持持续上升，到政策实施第5年影响系数达到0.472。可见，“营改增”对企业研发投入影响的强度具有显著的短期冲击效应和长期持续效应，而且长期效应更明显。

2. “营改增”对企业研发投入的动态影响。为了检验“营改增”对企业研发投入作用的动态变化，在计量模型（1）中加入进行实施前后的年份。回归结果如表4所示。表4第2列显示加入实施前2年和后3年的回归结果，政策实施前两年企业研发投入显著为负，政策实施当年为正，而后作用方向不显著;第3列显示加入实施前2年和后5年的回归结果，政策实施当年开始显著为正，一直实施后第四年政策效应再次显著为正。

3. 安慰剂（placebo）效应检验。双重差分模型只有满足“营改增”政策冲击前实验组和对照组的研发投入没有显著差异的条件下，即满足平行性假定条件，得到的双重差分估计量才是无偏的。对于上述结果，如果实施“营改增”与非“营改增”企业的研发投入在事前存在时间趋势差异，那么企业研发投入的变化就有可能不是“营改增”政策实施所导致，而是由于事前时间趋势的不同引起的。为了验证“营改增”政策实施前，“营改增”与非“营改增”企业的研发投入是否存在平行趋势，我们分别将“营改增”政策实施提前1年和2年考察企业的研发投入情况，回归结果如表5所示。從回归结果来看，“营改增”政策实施分别提前1年和2年企业研发投入的政策效应不存在显著影响。因此，在“营改增”政策实施之前企业的研发投入并没有显著增加，这说明“营改增”政策确实对企业的研发投入产生了作用。

4. 异质性分析。本文的异质性分析主要关注三个方面：一是企业所处地理区位;二是企业所在城市规模;三是企业自身所有权属性。通过异质性分析我们试图比较“营改增”对东、中、西、东北哪个地区的企业研发投入的促进作用更大，对哪种规模城市的企业促进作用更大，对哪种所有制企业的促进作用更大？

考虑到中国区域差异，以公司注册地所在省份将研究样本划分为东部、中部、西部和东北地区，分别分析“营改增”实施时间对上市企业研发投入的影响。表6计算出“营改增”对上市企业投入影响的区域差异性，“营改增”激励企业的研发强度逐渐增加，并且存在区域差异性，中部和东部地区的激励作用最显著，东北地区在“营改增”实施的第四年达到最大激励效应，对西部地区促进作用为正向但是不显著。

根据最新城市分类，包括35个大中城市、70个大中城市（35个大中城市除外）②以及其他城市，此处主要检验城市规模异质性对企业研发投入的影响。表7得出基于城市类型异质性的回归结果，“营改增”后所有城市的企业研发投入在不同程度上有促进作用，其中第2列是35个大中城市的回归结果，“营改增”显著提高了注册地为35个大中城市的企业研发投入，并且这种促进作用随着时间而增大。第2-3列是注册地为70个大中城市（35个大中城市除外）和其他类型城市的影响为正，但是不显著。

从WIND数据库中提取企业属性数据，根据企业所有制类型将样本企业化分为中央国有企业、地方国有企业、外资企业、民营企业等，表8得出四类属性企业的回归结果，“营改增”显著促进了民营企业研发强度的增强。“营改增”促进了地方国有企业和外资企业的研究投入，对中央国有企业的影响存在滞后性。

四、结论与政策建议

“营改增”是中国自1994年税改以来中国又一轮税改的重要举措，也是中国转型期发展的重要决策。通过改变税制结构，引导市场资源的重新配置，从而实现经济结构转型调整。“营改增”改革预期能减轻税负、促进研发创新、提升企业竞争能力、加速产业结构转型。政策评估研究发现，第一，“营改增”显著促进了企业研发投入的增加，政策实施时间越长，其促进效应越强;第二，政策实施前企业对“营改增”政策实施存在预期，这种预期会促使企业在政策实施前1、2年降低研发投入，企业研发投入在政策实施后会得到大量增加以赚取“政策红利”;第三，企业所在地区、城市规模以及所有权属性的异质使得“营改增”对企业研发投入促进作用的差异性明显，其中“营改增”对东中部地区、35个大中城市、民营企业的政策效应更强。也就是说，企业在行业分布、实施年限上的差异，“营改增”对不同类企业带来不同影响，有可能产生差异性作用，弱化了“营改增”政策实施的初衷。

本文结论为“营改增”的进一步完善提供了有力论证，完善“营改增”政策着重思考如下问题：首先，企业研发创新是长期高风险高成本的活动，虽然当前税法已经给予企业一定的税收优惠政策，但是由于统计口径以及《增值税暂行条例》规定，企业还有部分研发投入未进入进项抵扣范围，需进一步加大扩大研发投入统计范畴;其次，“营改增”后上市企业的研发投资行为加大了固定资产类投资，而研发活动的实施主体为人，如何调节人力资本和资本投入之间的关系是需要进一步考虑的问题;第三，“营改增”对企业研发投入的影响差异性有可能与企业注册地所处的宏观环境相关，政府如何提升自身的治理能力来营造有利企业研发创新环境，引导企业研发创新，并最终提高企业研发创新能力值得关注。

注释：

①其他的影响企业研发投入的因素（如盈利能力、固定资产比率等）均考虑到“营改增”税收激励的内生性没有入选。

②35个大中城市是指直辖市、计划单列市及省会城市的集合。70个大中城市是指从2005年开始，在35个大中城市基础上增加的经济发展较快的其他35个城市，增加的城市具体包括唐山、秦皇岛、包头、丹东、锦州、吉林、牡丹江、无锡、扬州、徐州、温州、金华、蚌埠、安庆、泉州、九江、赣州、烟台、济宁、洛阳、平顶山、宜昌、襄樊、岳阳、常德、惠州、湛江、韶关、桂林、北海、三亚、泸州、南充、遵义、大理。

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Whether VAT Promoting R&D Investment？

Zhou Mi1，2

（1.School of Guanghua Management， Peking University， Beijing 100871， China;

2.School of Management， HuNan City of University， Yiyang 413000， China）

Abstract： The fiscal and taxation system reform represented by "replacing the BT with a VAT" is the breakthrough of the current supply-side structural reform. By adjusting the tax base to optimize the structure of enterprise expenditures， enterprises are encouraged to increase their R & D investment so as to reduce their tax burden and improve the competitiveness of enterprises. Taking the Chinese listed firms between 2009-2016 as samples， the annual data of wind database and CSMAR database， we adopted DID model to investigates the policy effect of "replacing the BT with a VAT" on R & D innovation of enterprises. The results show that "replacing the BT with a VAT" significantly stimulated the R & D investment of enterprises， and the policy effect became more obvious over time. Because of the heterogeneity of the regions， the policy effect of private enterprises in the eastern region and megalopolises are stronger. Based on the analysis conclusions， It is the future development direction of "replacing business tax with value-added tax" policy to improve the system of enterprise R&D deduction.

Key words： Value-Added Tax， R&D investment， difference-in-difference fixed effect model