减税降费能否有效促进经济增长与技术创新

曹玲玲 印言

摘要：本文通过实证研究，发现减税降费能在一定程度上促进经济增长，但对技术创新的促进作用不明显。本文分析了出现这种现象可能的原因，并建议加大减税降费向重点税种倾斜力度，进一步落实普惠性减税降费政策，以及构建减税降费评估体系并及时跟踪评估。

关键词：减税降费  经济增长  技术创新  脉冲响应函数

我国自2012年实施结构性减税政策以来，减税降费幅度逐年上升。2018年实现减税降费总规模约1.3万亿元;2019年普惠性减税和结构性减税并举，预计减税降费总规模将达2万亿元。

作为积极财政政策的主要手段，减税降费可减轻企业和居民的负担，促进投资和消费。理论上，在经济换挡转型期，实施大规模的减税降费政策有利于稳定经济增长、优化产业结构，有利于降低企业运营成本、激发企业技术创新活力。但在实践中，减税降费政策是否真正促进了我国经济增长与技术创新？这一问题值得研究。

文献回顾与理论假设

在减税降费、经济增长和技术创新三者之间，学术界对其中的两两关系研究成果较为丰富，主要集中在以下几个方面。

（一）减税降费与经济增长

基于边际税率的供给学派和基于有效需求的凯恩斯学派对降低税费能够促进经济增长已达成共识（Chamley，1981;Lucas，1990）。但部分学者认为减税会引发市场利率上扬，进而抑制消费，造成总产出降低（Aiyagari，Christiano and Eichenbaum，1992）。税收政策的调整往往伴随着政策目标的调整，不同政策目标还会导致不同经济变量的调整，税收政策和经济增长存在双向影响关系（李戎、张凯强、吕冰洋，2018）。在关于减税对经济增长促进效应的研究中，多数学者基于实证分析证实了减税能够刺激经济增长（Adkisson and Mohammed，2014;李涛、黄纯纯、周业安，2011;马光荣、郭庆旺、刘畅，2016），但也有部分学者认为税率的变动对经济的影响不显著（Mendoza and Asea，1997）。马拴友（2001）验证了我国税收对经济的影响，指出对劳动和资本征税会在很大程度上降低经济增长率，但对消费征税对经济增长的影响很不显著。

综合现有研究成果，本文提出假设1：减税降费对经济增长具有正向促进效应。

（二）技术创新与经济增长

技术创新能有效促进经济增长及经济转型，这一观点得到了国内外学者的一致认可（Groshby，2000;黄智淋、俞培果，2007;李苗苗、肖洪钧、赵爽，2015）。刘禹君和刘雅君（2018）基于我国省级面板数据得出技术创新对经济增长具有正向促进作用。宗刚和高瑀（2017）基于内生增长联立模型同样得出技术创新对经济增长具有正向促进作用，且二者呈现倒U形关系。

由此，本文提出假设2：技术创新对经济增长具有正向促进效应。

（三）减税降费与技术创新

关于减税降费对技术创新的影响效应，学术界尚未达成一致。部分学者认为税收优惠能够在短期内直接或间接地刺激企业的研发投入（Rao，2016;Kasahara，Shimotsu and Suzuki，2014）;还有部分学者基于微观企业数据证实了税收优化不但不会刺激企业进行技术创新，还会在一定程度上抑制技术创新（李香菊、贺娜，2019;Brown， Martinsson and Petersen，2017）。Mukherjee（2017）认为税收和技术创新之间有不对称性，增加税收会抑制企业技术创新，但是降低税收不一定能促进企业技术创新。

综合现有研究成果，本文提出假设3：减税降费对技术创新具有正向促进效应。

从国内外现有文献看，鲜有学者同时将减税降费、经济增长和技术创新三个变量放在一起进行研究，本文将对此进行尝试并验证三个变量之间的因果关系。

变量指标与数据来源

（一）变量指标的选取

由于中小微企业科技创新能力相对较弱，如将所有企业都纳入考察范围，则不能较好地凸显企业的技术创新能力，因此本文基于规模以上企业进行研究。对于减税降费、经济增长和技术创新三个变量，本文选取指标如下：

1.减税降费

现有文献关于税费主要采用实际有效税率或宏观税负成本，这些指标虽在一定程度上能够反映税收优惠政策的实施情况，但在对微观主体进行研究时过于粗糙。因此，本文特对税费指标进行均值化处理，采用“规模以上企业实际有效税费/（规模以上企业数量×规模以上企业营业收入）”衡量企业税负成本，用表示。

2.经济增长

本文选用规模以上企业经济增加值增速来衡量经济增长水平。其中，为了消除价格水平的影响，规模以上企业经济增加值采用价格平减序列，用表示。

3.技術创新

发明专利是目前文献中衡量企业技术创新能力最常用的指标，因此本文选取规模以上企业有效发明专利的平均数量作为技术创新这一变量的指标，用表示。

（二）数据来源

本文涉及的数据包括规模以上企业数量、规模以上企业实际有效税费、规模以上企业营业收入、规模以上企业经济增加值、居民消费价格指数（CPI）、规模以上企业实际有效发明专利数量等6个。数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国税务年鉴》及国家知识产权局官方网站。由于年度数据相对较少，统计分析容易造成误差过大，因此本文選取2000—2018年的季度数据。为了使指标数据趋势线性化并消除时间序列数据存在异方差的现象，本文对非比例数据进行了对数化处理。

实证分析过程

（一）平稳性检验

为避免变量指标的非平稳性造成伪回归现象，需对选取的三个指标对数序列进行ADF单位根检验。受篇幅所限，具体检验过程和检验值不在此列示。最终检验结果表明，、和均为一阶单整时间序列。

（二）VAR模型的构建和Johansen协整检验

向量自回归模型（VAR模型）综合考虑了变量之间的相互影响关系，将每一个内生变量都作为所有内生变量滞后值的函数进行拟合。由于ADF单位根检验显示、和均为一阶单整时间序列，因此本文采用、和三个指标的一阶差分序列构建VAR模型。同时，基于信息量最小原则，本文确定VAR模型的滞后阶数为2。然后进行AR单位根检验，结果显示所有的特征根均在单位圆内部，说明构建的VAR模型稳定。

为了进一步检验三个变量之间的因果关系，还需要确定它们之间存在长期均衡关系，这就需要进行协整检验。Johansen协整检验结果显示，减税降费、经济增长和技术创新三个变量存在长期均衡稳定关系。

（三）Granger因果关系检验

在确定三个变量存在长期均衡关系后，即可进一步确定变量之间的因果关系，本文采用常用的Granger因果关系检验方法，同样选择滞后阶数为2。

最终检验结果显示：（1）减税降费与经济增长、技术创新与经济增长之间均存在单向因果关系，即减税降费和技术创新均能有效促进经济增长，这与本文提出的假设1和假设2高度吻合;（2）技术创新与减税降费两变量之间的因果关系较弱，即减税降费对技术创新的推动较弱，这与假设3不符。

（四）脉冲响应函数和方差分解分析

Granger因果关系能够简单描述变量之间的因果关系，但是由于其与随机噪音项具有相关性，线性回归可能丢失部分信息，也就是说Granger因果关系不完全准确地代表实际因果关系。为了进一步研究变量之间的相互作用，本文采用脉冲响应函数和方差分解做进一步探究。

1.脉冲响应函数分析

给予每个变量正的冲击，利用正交脉冲响应函数衡量噪音项的标准差对内生变量当期值和未来值的具体影响程度。本文选取最大滞后期数为10，结果显示：（1）经济增长对自身当期形成正向冲击，在第2期形成较大程度的负向冲击，从第4期开始回调为正向冲击并趋于平稳;（2）经济增长对减税降费在开始时形成较小幅度的负向冲击，从第2期开始调整方向为正向冲击，从第4期开始又形成负向冲击并趋于平稳;（3）经济增长对技术创新在开始时形成小规模的正向冲击，随即在第3期回调并趋于平稳;（4）减税降费对经济增长在开始时有较大幅度的正向冲击，并且速度回调平稳，在第5期又形成短暂的小幅度负向冲击，并在第7期趋于平稳，这与假设1和Granger因果关系检验结果基本吻合;（5）减税降费对自身当期形成较大幅度的负向冲击并在第3期趋于平稳;（6）减税降费对技术创新的冲击较小，在前期短暂的负向冲击后迅速回调并趋于平稳;（7）技术创新对经济增长在短期内形成较大幅度的正向冲击，从第3期开始趋于平稳;（8）技术创新对减税降费当期形成短暂的正向冲击，在第2期形成负向冲击，从第3期开始趋于平稳，这与前文Granger因果关系检验结果一致;（9）技术创新对自身有短暂的负向冲击，之后迅速趋于平稳。

可见，减税降费、经济增长和技术创新三个变量在波动幅度和相互影响方向上存在较大差异。基于脉冲效应的时间效应来看，所有变量受到冲击的时间都相对较短，同时存在一定的滞后现象，但是在5期之后均能回调到平稳状态。

2.方差分解分析

分别以三个变量作为响应变量进行方差分解，结果显示：（1）經济增长短期受自身影响程度较大，前4期贡献值均在85%以上，从第5期开始受自身影响程度逐步降低。此时经济受减税降费和技术创新的影响逐步显现，其中受减税降费影响的程度上升明显，贡献值从第4期的6%上升到第7期的49%左右，后期逐渐趋于平稳;技术创新对经济增长的效应贡献值相对较低。（2）减税降费在短期内受自身影响程度较大，贡献值均在70%以上，受经济增长的影响程度较低。但减税降费受到技术创新一定程度的影响，整体呈现出小幅度上升趋势，前期影响较大，在第2期呈现较大程度的影响（贡献值为36%），之后迅速回调到贡献值只有26%，然后趋于平稳。（3）技术创新受自身影响程度较大，短期贡献值最高可达86%，长期贡献值维持在48%左右。技术创新受减税降费和经济增长影响效果相对不显著，减税降费政策没能有效促进企业加强技术创新。

原因分析与政策建议

（一）原因分析

上述实证结果与假设不相符的，是减税降费不能有效促进技术创新。造成这种情况的原因可能是：

首先，减税降费政策最终受益者不清晰。虽然我国在减税降费政策上不断加大支持力度，但是政策的最终受益者尚不清晰。近年国家的减税降费政策主要体现在增值税上，但多数规模以上企业来料较多，流转环节产生的增值额相对有限，其能够享受到的税负减免额度相对较低，从而影响了其研发投入的增加。

其次，本文研究对象在考察期内并非都享受到减税降费政策。2019年我国普惠性减税和结构性减税并举，但在这之前主要是对高新技术型企业进行税收优惠和补贴，因此规模以上企业并非都享受到了减税降费政策。此外，“营改增”税收政策实施后，不同企业外购产品与服务的价值及比例结构差异较大，造成部分规模以上企业不但税负水平没有降低，经营成本还在一定程度上有所增加，限制了科技创新的投入。

最后，减税降费政策向中微观主体传导不及时和精准度不够。对于生产和销售周期间隔较久的企业而言，需要企业先行垫付大量成本，但是税收政策并未充分考虑此情况。我国减税降费政策主要是制度性的，从中央向地方传导时还需结合地方财政实力来推动，大规模的减税降费将对地方财政的稳定性造成压力，从而容易导致政策从地方政府向中微观主体的传导效果被打折扣。

（二）政策建议

其一，加大减税降费向重点税种的倾斜力度。从我国历年减税降费的推动情况来看，对所得税税率进行调整的频率较高、幅度较大，而现实情况是，2018年我国增值税收入占全国税收总收入的比重达50%以上，因此建议未来下调增值税税率水平，从源头上降低企业生产、运营成本。信息化是企业进行技术创新的主要推动力量，建议将减税降费政策与企业信息技术创新和信息化水平结合起来，鼓励企业加大科研投入力度，并根据科技创新成果适时调整减税降费幅度。

其二，进一步落实普惠性减税降费政策。相比结构性减税降费而言，建议大规模实行普惠性减税，确保我国大范围的中小企业享受到减税降费的实惠。这将对我国实现稳就业、稳预期的目标具有积极作用。

其三，构建减税降费评估体系并及时跟踪评估。减税降费政策从中央到地方再到中微观主体，传导途径较长。同时在现有税收体系下，中央也不能及时、精准地掌握哪些产业和企业是最终受益者。构建减税降费评估体系，有利于决策部门确定改革方向和改革步伐。

作者单位：曹玲玲  宿迁学院商学院

印  言  招商银行

责任编辑：周  舟  罗邦敏

参考文献

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