徐銘陽 侯榮新 趙劉磊

（黑龍江工業(yè)學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，黑龍江 雞西 158100）

一、引言

2022 年10 月6 日，習(xí)近平總書記在中國共產(chǎn)黨第二十次全國人民代表大會上提出“要堅(jiān)持以高質(zhì)量發(fā)展為主題，著力提高全要素生產(chǎn)率”。全要素生產(chǎn)率是推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康增長的重要?jiǎng)恿?。近年來，國家為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，推出了一系列供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革措施，而減稅降費(fèi)政策作為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要抓手，對助力企業(yè)提質(zhì)增速起到了重要的作用。黑龍江省也積極貫徹減稅降費(fèi)政策，形成了具有黑龍江省特色的扶持政策和服務(wù)措施。但是，減稅降費(fèi)政策是否真的有助于黑龍江省企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展？減稅降費(fèi)政策能否通過緩解企業(yè)的融資約束，從而促進(jìn)黑龍江省企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升？這些問題還需要進(jìn)一步地實(shí)證研究。

二、相關(guān)理論回顧

1.減稅降費(fèi)

隨著我國減稅降費(fèi)政策相繼出臺，不少國內(nèi)學(xué)者開始投入減稅降費(fèi)的理論研究。楊廣莉等（2020）認(rèn)為減稅會使得經(jīng)濟(jì)成倍增長。李經(jīng)路等（2021）則進(jìn)一步指出了減稅降費(fèi)的未來取向，即要提升直接稅的占比、完善稅收體系、增發(fā)國債、推進(jìn)延遲退休政策等。胡怡建等（2022）也基于長遠(yuǎn)角度，具體指出了減稅降費(fèi)路徑選擇的三個(gè)轉(zhuǎn)變方向，即由政策性轉(zhuǎn)向制度性、效率性轉(zhuǎn)向公平性、普惠性轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)性。

2.融資約束

企業(yè)融資一般有內(nèi)部融資和外部融資兩種渠道。有些學(xué)者認(rèn)為企業(yè)融資約束是指企業(yè)在對外融資時(shí)所受到的限制，企業(yè)融資約束較高，資金籌集難度就會較大，進(jìn)而增加企業(yè)融資成本，易導(dǎo)致企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境。也有一些學(xué)者認(rèn)為企業(yè)內(nèi)外部融資成本的差異所產(chǎn)生的結(jié)果都可以稱之為企業(yè)的融資約束。國內(nèi)對于融資約束的研究多用于金融領(lǐng)域，不少學(xué)者認(rèn)為融資約束是影響企業(yè)發(fā)展的重要因素，會影響企業(yè)創(chuàng)新、企業(yè)績效，以及企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

3.企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

在新發(fā)展理念下，衡量企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的一個(gè)重要指標(biāo)是企業(yè)全要素生產(chǎn)率。全要素生產(chǎn)率是衡量生產(chǎn)效率的指標(biāo)，是對技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合反映。魯曉東等（2012）采用了最小二乘法、固定效應(yīng)法、OP 法和LP 法等方法核算了我國工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。近年來常用的全要素生產(chǎn)率的測算方法主要有OP 和LP 法。另外，在全要素生產(chǎn)率的實(shí)證研究中，學(xué)者們也越發(fā)關(guān)注減稅降費(fèi)、稅收優(yōu)惠、稅收征管與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系。

三、研究假設(shè)

1.減稅降費(fèi)與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系分析

在減稅降費(fèi)對企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的實(shí)證研究中，大部分學(xué)者認(rèn)為減稅降費(fèi)與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有一定的相關(guān)性。楊林等（2021）指出減稅降費(fèi)有利于提升中小企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。段姝等（2022）進(jìn)一步以營改增和養(yǎng)老保險(xiǎn)等稅費(fèi)作為減稅降費(fèi)的代理變量，指出了減稅降費(fèi)能夠提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。從學(xué)者們的研究中可知，減稅降費(fèi)對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升有積極作用?；谏鲜龇治觯疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

H1：減稅降費(fèi)對黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有正向影響。

2.減稅降費(fèi)與融資約束關(guān)系分析

就目前減稅降費(fèi)與企業(yè)融資約束關(guān)系的實(shí)證研究中，學(xué)者們也都認(rèn)為通過降低企業(yè)稅費(fèi)負(fù)擔(dān)，有助于緩解企業(yè)的融資壓力。李傳憲等（2020）指出減稅降費(fèi)能夠降低企業(yè)的債務(wù)資本成本。楊青等（2022）也指出稅費(fèi)負(fù)擔(dān)降低能夠緩解企業(yè)的融資約束?；谏鲜龇治?，本文提出以下假設(shè)：

H2：減稅降費(fèi)與黑龍江省企業(yè)融資約束呈負(fù)相關(guān)。

3.融資約束與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系

根據(jù)前文相關(guān)理論可知，企業(yè)融資約束會影響企業(yè)創(chuàng)新、企業(yè)績效以及企業(yè)全要素生產(chǎn)率。張玉蘭等（2021）認(rèn)為融資約束會直接影響到企業(yè)的財(cái)務(wù)績效，融資約束與企業(yè)財(cái)務(wù)績效呈負(fù)相關(guān)。王世文等（2022）同樣指出融資約束是制約企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵因素。由此看出，融資約束對企業(yè)的整體高質(zhì)量發(fā)展有制約作用。基于以上分析，本文提出以下假設(shè)：

H3：融資約束制約著黑龍江省企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，即融資約束與黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展呈負(fù)相關(guān)。

4.減稅降費(fèi)、融資約束與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系分析

減稅降費(fèi)政策能夠直接降低企業(yè)稅費(fèi)負(fù)擔(dān)，有助于減輕企業(yè)的資金壓力，從而解決企業(yè)融資約束問題。隨著企業(yè)融資約束程度的降低，企業(yè)能夠獲得更多的資金支持以提升生產(chǎn)效率，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展?；谝陨戏治觯疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

H4：減稅降費(fèi)能夠通過抑制企業(yè)融資約束，促進(jìn)黑龍江省企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

四、數(shù)據(jù)來源、模型構(gòu)建與變量測量

1.數(shù)據(jù)來源

本文選取黑龍江省2012—2021 年A 股上市公司為實(shí)證研究樣本，研究減稅降費(fèi)對黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。數(shù)據(jù)來源于CSMAR 數(shù)據(jù)庫，利用Stata17.0 對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。在實(shí)證分析前，對所選擇的樣本數(shù)據(jù)做了以下處理：剔除ST、*ST 和退市的企業(yè)，剔除樣本區(qū)間內(nèi)核心變量缺失的企業(yè)樣本。

2.模型構(gòu)建

為了檢驗(yàn)減稅降費(fèi)力度對黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，本文構(gòu)建基本回歸計(jì)量模型如下：

其中：被解釋變量Tfp_lpi，t表示黑龍江省企業(yè)i 在t 年的全要素生產(chǎn)率，在基本回歸模型中采用LP 法來測算黑龍江省企業(yè)全要素生產(chǎn)率，作為黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指數(shù)；FC表示中介變量，Controls 表示控制變量；ɑ0、ɑ1、ɑ2、ɑ3表示解釋變量的系數(shù)；∑Year 代表年度虛擬變量；∑Industry代表行業(yè)虛擬變量；εi，t代表殘差項(xiàng)。為驗(yàn)證黑龍江省企業(yè)融資約束的中介效應(yīng)，參照中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序，構(gòu)建如下中介效應(yīng)計(jì)量模型：

減稅降費(fèi)力度對黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的總效應(yīng)：

減稅降費(fèi)力度對融資約束的影響：

減稅降費(fèi)力度和融資約束對黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的直接影響：

如果解釋變量系數(shù)β1、γ1和δ2顯著，且與β1相比，δ1的顯著性下降或者數(shù)值下降，則說明存在部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占比為γ1*δ2/β1。

3.變量測量

（1）被解釋變量。目前大部分學(xué)者以全要素生產(chǎn)率作為衡量我國企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)，常用的測算方法有和OP 法。本文以LP 法下的企業(yè)全要素生產(chǎn)率作為衡量企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)，以O(shè)P 法測算下的企業(yè)全要素生產(chǎn)率作為替換指標(biāo)，運(yùn)用在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，并采用C-D 生產(chǎn)函數(shù)對企業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行估算。

（2）核心解釋變量。本文以減稅降費(fèi)力度（Tax）作為核心解釋變量。以“（支付的稅費(fèi)-收到的稅費(fèi)返還）/營業(yè)收入”的相反數(shù)作為衡量黑龍江省減稅降費(fèi)力度的指標(biāo)，該指標(biāo)值越大，說明減稅降費(fèi)力度越大。

（3）中介變量。本文選取企業(yè)融資約束（FC）作為中介變量。本文借鑒Hadlock 等（2010）的做法，以SA 指數(shù)作為衡量企業(yè)融資約束程度的指標(biāo)，SA 指數(shù)的計(jì)算公式為：

從式（5）中可以看出，SA 指數(shù)基本是由企業(yè)規(guī)模貢獻(xiàn)的，即企業(yè)規(guī)模越大，融資約束越小。通過對樣本中企業(yè)規(guī)模的計(jì)算，樣本中企業(yè)規(guī)模的值在該函數(shù)中的單調(diào)遞減區(qū)間內(nèi)，表明SA 指數(shù)值越小，對應(yīng)的企業(yè)規(guī)模值越大，融資約束也就越小，即SA指數(shù)越小，融資約束越小，SA 指數(shù)越大，融資約束越大。在該式中，Size 為企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)，以百萬元為單位，Age 為企業(yè)的上市年限。

（4）控制變量。根據(jù)已有研究，選取資產(chǎn)收益率（ROA）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、企業(yè)現(xiàn)金流（Cash）、政府補(bǔ)助（Subsidy）、企業(yè)年齡（Age）作為控制變量，并引入了年度和行業(yè)虛擬變量。

五、數(shù)據(jù)分析與假設(shè)檢驗(yàn)

1.基本回歸分析

從表1 可以看出，黑龍江省的減稅降費(fèi)力度Tax 的系數(shù)為3.283，在1%水平上顯著。為使回歸結(jié)果更加穩(wěn)健，本文在公司層面進(jìn)行了聚類回歸。黑龍江省的減稅降費(fèi)力度Tax 的系數(shù)仍然保持不變，且都在1%上的水平上顯著，由此驗(yàn)證了本文假設(shè)H1。另外，可以看到企業(yè)的融資約束FC（SA）的系數(shù)為-2.969，在1%水平上顯著，表明FC（SA）指數(shù)值越大即融資約束越大，企業(yè)全要素生產(chǎn)率（Tfp_lp）就越小，說明融資約束與企業(yè)全要素生產(chǎn)率呈顯著的負(fù)相關(guān)，假設(shè)H3 成立。

表1 黑龍江省減稅降費(fèi)力度與企業(yè)全要素生產(chǎn)率

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)與內(nèi)生性討論

（1）穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為驗(yàn)證減稅降費(fèi)力度對黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響以及回歸結(jié)果的可靠性，對實(shí)證回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，減稅降費(fèi)力度與OP 測算法下的企業(yè)全要素生產(chǎn)率間的回歸系數(shù)在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，再次驗(yàn)證假設(shè)H1。為解決異方差和自相關(guān)問題，采用廣義最小二乘法（FGLS）對回歸結(jié)果進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果顯示，減稅降費(fèi)力度、融資約束等關(guān)鍵變量與企業(yè)全要素生產(chǎn)率間的回歸系數(shù)符號以及顯著性水平均未發(fā)生實(shí)質(zhì)性的改變，實(shí)證研究結(jié)果仍然穩(wěn)健。2020—2021 年，面對較為嚴(yán)峻復(fù)雜的形式，黑龍江省為應(yīng)對新冠疫情的嚴(yán)重沖擊，激發(fā)市場主體活力，加強(qiáng)了對減稅降費(fèi)政策落實(shí)落地的重視程度。為了排除該事件對回歸結(jié)果的影響，本文剔除了2020—2021 年兩年的數(shù)據(jù)，重新對模型進(jìn)行了回歸。結(jié)果顯示，減稅降費(fèi)力度（Tax）、融資約束（FC）與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)分比為6.111、-2.654，在1%統(tǒng)計(jì)水平上均顯著，且符號與原始回歸模型保持一致，表明本文的研究結(jié)果穩(wěn)健。

（2）內(nèi)生性討論。高質(zhì)量發(fā)展的企業(yè)可能也會享受到更大的減稅降費(fèi)力度。因此，在基準(zhǔn)回歸分析時(shí)，企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和減稅降費(fèi)力度間可能存在雙向因果關(guān)系，從而產(chǎn)生內(nèi)生性偏誤。本文采用IV-2SLS 兩階段最小二乘法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，解決回歸模型中可能存在的雙向因果關(guān)系，把解釋變量減稅降費(fèi)力度滯后一期作為工具變量進(jìn)行回歸。一階段回歸方程和二階段回歸方程公式如下：

在一階段回歸結(jié)果中，F(xiàn) 值等于128.398，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于10，滿足相關(guān)性的假設(shè)。二階段回歸結(jié)果見表2 第（4）列，減稅降費(fèi)力度系數(shù)為6.111，在1%上的水平上顯著為正，進(jìn)一步驗(yàn)證了黑龍江省減稅降費(fèi)力度對企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展具有積極的促進(jìn)作用。

表2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.中介效應(yīng)檢驗(yàn)

減稅降費(fèi)政策的實(shí)施是否緩解了企業(yè)的融資約束，從而促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的提高？表3 第（1）列檢驗(yàn)了模型（2），從回歸結(jié)果可知，Tax 的回歸系數(shù)為4.533，在1%的水平上顯著為正，說明減稅降費(fèi)政策賦能了黑龍江省企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展；第（2）列中檢驗(yàn)了模型（3），回歸結(jié)果顯示，F(xiàn)C（SA）的系數(shù)為-0.500，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù)，表明減稅降費(fèi)力度越大，該指數(shù)值越小，越有助于抑制企業(yè)融資約束，證明假設(shè)H2 成立；第（3）列檢驗(yàn)了模型（4），可以看出，Tax 與FC（SA）的系數(shù)分別為3.221 和-2.624，在1%的水平上均顯著，表明Tax 值越大即減稅降費(fèi)力度越大，企業(yè)全要素生產(chǎn)率（Tfp_lp）就越大，F(xiàn)C（SA）指數(shù)值越大即融資約束越大，企業(yè)全要素生產(chǎn)率（Tfp_lp）就越小。并且在加入中介變量融資約束后，Tax對Tfp_lp 的回歸系數(shù)依舊顯著為正，且擬合優(yōu)度更好，進(jìn)一步說明融資約束在減稅降費(fèi)賦能黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占比為28.9%。另外，中介效應(yīng)也通過了Sobel 檢驗(yàn)，p 值為0.0175 小于0.05，拒絕原假設(shè)，表明中介效應(yīng)成立。研究假設(shè)H4 得以證實(shí)。

表3 融資約束中介機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

六、結(jié)論與建議

本文基于2012—2021 年黑龍江省企業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了減稅降費(fèi)對黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的差異性影響以及融資約束在其中的機(jī)制作用。研究結(jié)果表明：減稅降費(fèi)與黑龍江省企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間呈顯著的正向相關(guān)關(guān)系；融資約束在減稅降費(fèi)與黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系中起到了部分中介作用，減稅降費(fèi)通過緩解融資約束推動(dòng)黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?；谝陨辖Y(jié)論，本文的研究為減稅降費(fèi)對促進(jìn)黑龍江省企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了思路：黑龍江省不僅要優(yōu)化減稅降費(fèi)政策，還要進(jìn)一步協(xié)調(diào)配套好企業(yè)投融資體制改革，完善黑龍江省的金融體制和金融市場規(guī)則，緩解企業(yè)的融資約束，實(shí)現(xiàn)政策間的協(xié)同效應(yīng)。