财政压力、税收征管与研发支出

孙雁冰

一、问题的提出

供给侧结构性改革是我国现阶段经济发展的必然要求，税收作为宏观调控的政策工具，是供给侧结构性改革的重要举措。 供给学派指出，合理的减税有助于优化资源配置，提升实际供给水平，缓解供给约束。 降低边际税率可减少企业税收负担，提升企业资金流动性，增加企业自主创新可用资金。 供给侧结构性改革下的减税政策，一方面是完善税制，矫正资源配置的扭曲，尽可能实现“税收中性”；另一方面，减税是“降成本”的有效措施，减轻企业负担，放水养鱼，增加投资，提高资本回报率，促进经济增长。 税收政策的效果，除了制定环节，还有执行环节，也就是税收征管，税收征管是影响税收政策实施效果的重要环节。

我国经济进入新常态，财政收入增速下滑，新型冠状病毒疫情下，经济进一步下行，在此经济形势下，我国实行积极的财政政策，财政支出刚性增长，财政收支矛盾突出。 在财政压力下，地方政府会对税务部门施压，税务部门为完成税收收入任务，会加大税收征管力度。 税收征管力度增加意味着征管流程更规范，征收核查更细致，稽查工作更严格。 一般意义上，加强税收征管与减税政策是不冲突的，加强税收征管可以保障减税政策的执行。 税务部门开展纳税评估、财务审计、税务稽查等活动，打击各种违法乱纪的偷逃骗税行为，规范征管流程，保障合法税收入库、非法收入没收，为减税政策清理屏障，使其准确落实到位。 然而，在经济下行、税源减少的情况下，税务部门受税收计划和地方财政压力影响， 有可能会采取擦边球的措施，比如延期落实减免税优惠，这些导致企业税负加重，与减税政策的目的背道而驰，不利于经济回暖(赵福军，2015)[1]。

财政压力影响税收征管强度，税收征管强弱会影响到企业的科技创新。 党的十八大明确提出，科技创新处于国家发展的核心地位，是提高综合国力的重要战略。 中国要发展、要强大，必须实施创新驱动战略，必须走自主创新道路。 税收征管强度对科技创新的影响如何呢? 本文研究财政压力下，税收征管与研发支出的关系。

二、理论分析与研究假设

财政收支情况是地方政府关注的重要内容，因为合理的财政收支安排是地方政府资源配置(提供公共物品、吸引人力资本等)、发展地区经济和维护社会和谐稳定的重要保障，而政府职责的履行情况是官员政绩的重要衡量标准(祝志勇和高扬志，2010)[2]。 分税制改革后，财权与事权的不匹配使地方政府财政压力增大，一些地方政府为了保障财政收入规模，往往给地税部门下达任务指标。 垂直管理的国税部门也会受到影响，由于共享税的分成，国税收入的一部分要纳入地方财政，当地方政府面临收支压力时，也会对国税部门施压，由于国税部门在日常工作中需要地方政府的协调配合，所以也会尽力完成地方政府的税收任务(于文超等，2018)[3]。

税务机关在征税时有一定的自主决策空间(Hawley 和 Lipsky，1997)[4]，这种权利贯穿到纳税申请、税收评估、税务处罚等多个环节。 我国现行税制设计之初，由于征收率较低，必须预留出很大的“征管空间”，宽打窄用(高培勇，2006)[5]。税收征管空间能持续很长时间，中央政府和地方征管均有动力提高征税能力(吕冰洋和郭庆旺，2011)[6]。 税收征管空间有三个决定因素:纳税能力、征税能力和税收努力。 总体税收征管能力存在边际递减规律。 1998—2007 年，税收征管能力主要依赖纳税能力和征税能力的提升，2008 年之后，更多依赖税收努力(刘金东和王生发，2014)[7]。 所以，当税务部门面临地方政府的税收计划时，经常通过消极或积极征管来完成任务。

当前，存在地方融资平台已被整顿、“营改增”分步扩围已全部完成、转移支付制度不够规范等问题。 在此情况下，地方政府缺乏自主、稳定的财力来源。 地方政府财政压力较大，税务机关通过加大税收征管力度来完成税收计划，缓解地方财政压力。 同时，区域间竞争会加重这种影响，区域间企业竞争程度越高，税收征管力度受地方财政压力影响越大(陈晓光，2016)[8]。 综合上述分析，本文提出假设1。

假设1:地方财政压力越大，税收征管活动强度越大。

熊彼特[9]提出，创新是设立一种新的生产方式，人力、物力、财力投入后用新的生产条件和生产技术重新拟合，实现创新利润。 原有的生产模式被打破，创新后形成新的投资，新的资本扩张。经济从一个均衡到另一个均衡状态，创新打破原有传统的落后的均衡状态，形成相对先进的均衡状态。 经济发展就是一个不断创新的动态均衡过程。 Solow[10]研究储蓄、资本积累和经济增长的关系，在技术水平和人口增长率不变的情况下，经济增长的路径是稳态。 内生经济增长理论认为，物质生产要素的边际生产率是递减的，而知识生产要素的边际生产率是递增的，技术创新是经济发展的根本(Romer，1986；Lucas，1988)[11－12]。 从宏观层面来看，税收调控(例如税收征管和税收优惠政策)能调动企业技术研发和创新的积极性，提升企业核心竞争力，进而优化社会资源配置，实现经济增长。

加强税收征管，为研究创新支出创造条件。加强税收征管，能为企业防控潜在风险。 在税收征管力度强的地区，上市公司发生关联交易或大股东占用资金的情况出现较少，企业利润和股息收益较多(曾亚敏和张俊生，2009)[13]。 税收征管可以改善公司治理，约束经理人的投机行为，降低税收激进行为，防止股价大幅下跌风险，有利于企业长久稳定发展(江轩宇，2013)[14]。 加强税收征管可规范企业的生产经营活动，提升公司管理水平，投资者更容易掌握企业的运营情况，以便实行更有效的监督管理。 加强税收征管，使企业能更理性分析资金投放项目，因此，税收征管的强化可提升企业投资效率(张玲和朱婷婷，2015)[15]。 企业的纳税遵从度高，企业财务账目清楚、票据完整、操作规范，税务机关征收便利，对企业的影响降低到最小，从而提高企业经营效率(童锦治等，2016)[16]。 由于税务机关与企业存在信息不对称，又加上税务机关对企业研究领域专业知识的匮乏，研发支出的复杂性及会计处理的人为操作会加大税务机关对研发费用的确认难度，这为企业多确认研发支出提供了条件(Alm 和Torgler，2011；Rao，2016)[17－18]。 综合以上分析，本文提出假设2。

假设2:加强税收征管，可以提升研发水平。

从公共产品的外部性来看，企业研发新产品和新技术具有较强的正外部性，知识外溢效应带来社会效益。 企业投入的成本与获得收益不匹配，产生市场失灵，市场失灵难以实现研发资源的有效配置，研发增长率往往低于社会平均增长率(Tassey，2004)[19]，研发投资不足现象时有发生(Romer，1990；Guellec，2003)[20－21]。

加强税收征管意味着税务机关的服务咨询、征收监控、税务稽查和行政执法更加规范，税务机关对企业的财务信息了解更充分，此时，企业的避税活动受到影响，税收负担增加，税负增加会减少资金的流动性。 由于研究创新活动具有周期长、投入高的特性，充足的资金有助于研究活动长期稳定的开展，也有利于规避经营风险等不确定因素的冲击。 强化税收征管，会增加企业税收支出和隐性支出，减少企业利润，减少研发支出的可用资金(Brown 等，2009)[22]。 而税收优惠政策减少企业的税收支出，增加资金流动性，利于研发资金投入(Griffith，1995)[23]。 梁彤缨等人(2012)[24]也提出税式支出对研发经费和人员投入有促进作用。

现金流对企业投资的影响较大，税负增加带来的现金流减少会挤出研究开发支出(Hovakimian，2009)[25]。 Brown 等(2012)[26]发现，研发支出较多的企业，对现金流管理多采取积极有效的手段，防止外部冲击引起资金链断裂。 税收征管强化使企业现金流出，降低企业的资金储备水平和供给能力，有可能会造成研发支出的资金短缺问题。Sasaki(2016)[27]也发现，研发支出对现金流变化反应敏感，现金流较少会降低研发投入水平。 企业缴纳税款的金额和时间有一定的刚性，因此，相较于其他债务，税收的资金约束力更强。 随着税收征管强度增加，税收支出增加，企业需要充分考虑现金流的流出情况，可用资金减少，研发投入受到限制。 所以，税收征管强化对研发支出产生抑制作用。 基于此，本文提出假设3。

假设3:加强税收征管，降低研发水平。

三、研究设计

(一)计量模型

1.财政压力对税收征管影响的计量模型

本文选取中国31 个省(市、自治区)1998—2019 年的面板数据，模型设计如下:

TAit为被解释变量，代表第i省t期税收征管强度；Fit为解释变量，代表第i省t期财政压力；α1为解释变量的系数；Xit代表一组控制变量，主要从经济发展水平、教育层次、营业收入、就业情况和税收前期增长五个方面选取。 模型还考虑个体效应μi和时间效应νt，个体效应解决不随时间而变但随个体而异的遗漏变量问题，时间效应解决不随个体而变但随时间而变的遗漏变量问题；最后一项εit为误差项。

计量模型存在内生性问题:第一，财政压力与税收征管相互影响。 地方政府存在收支缺口时，会对税务部门下达税收计划，影响税收征管强度；反过来，因为税制设计之初，存在较大的征管空间，税收征管力度的强弱直接影响地方财政收入。第二，有可能存在遗漏变量。 虽然本文尽可能考虑全面，但也有可能存在遗漏变量，遗漏变量与模型中的变量相关，引发内生性问题。 基于此，本文选择工具变量法解决。 Fölster 和Henrekson(1999)[28]提出用内生变量的滞后值作为工具变量，Agell et al.(1999)[29]指出用内生变量的滞后二期和三期作为工具变量更为合理。 所以，本文选取解释变量的滞后变量作为工具变量。

2.税收征管对研发支出影响的计量模型

参照公式(1)，模型设计如下:

Rit为被解释变量，代表第i省t期研发支出；TAit为解释变量，代表第i省t期税收征管强度；β1为解释变量的系数；Cit代表一组控制变量，包括经济发展水平、教育水平、金融支持、产业结构和研发人员投入情况。

(二)变量定义及说明

1.主要变量

(1)财政压力。 财政压力是指财政收入无法及时支付财政支出。 财政压力源于财政收支不匹配，财政收入取决于经济发展水平、税收制度设计、税收征管强度等因素，具有一定的弹性。 财政支出取决于政府职能，存在一定的刚性。 财政压力过大，导致政府无法履行职能，诱发财政危机，进而演变为经济、社会危机。 本文选取赤字率来衡量财政压力，赤字率等于(财政支出－财政收入)/GDP。

(2)税收征管强度。 参考Lotz 和Morss(1967)[30]、Newlyn(2002)[31]、陈德球(2016)[32]等人的文章，用两个指标表示税收征管强度。 第一是实际税收收入/GDP 与估计的税收收入/GDP 的差额；第二是实际税收收入/GDP 与估计的税收收入/GDP的比值。 估算公式如(3)。

其中，Tit为第i省t期税收收入，GDPit为第i省t期地区生产总值，IND1it为各地第一产业增加值，IND2it为各地第二产业增加值，OPENit为各地进出口总额。 用公式(3)估计，得到各地预测的用实际的减去预测的，得到税收征管强度TA1，差额越小，代表地方税收征管强度越小；差额越大，代表地方税收征管强度越大。 用实际的比预测的，得到税收征管强度TA2，比值越小，地方税收征管强度越小；比值越大，地方税收征管强度越大。

(3)研发支出。 研发支出用各地区研究与试验发展(R＆D)经费内部支出(取对数)来衡量。R＆D 是衡量一个地区科技研发水平的重要指标，成果主要是自主知识产权。 R＆D 活动包括基础研究、应用研究和试验发展三类活动。 R＆D 经费支出分为内部支出和外部支出，内部支出是指为开展R＆D 活动实际用于本单位内的全部支出；外部支出是指委托外单位进行R＆D 活动所实际支付的费用。 为避免重复计算，经费统计口径是实施单位开展R＆D 活动的内部支出。 R＆D 经费内部支出具体包括政府资金、企业资金、国外资金和其他资金，更能代表一个地区的科技研发支出水平。

(4)税收负担。 税收负担用地方政府的税收收入(取对数)来衡量。 税收征管强度和研发支出对税收负担产生影响。 过高的税收负担会制约经济发展，过低的税收负担，无法实现政府职能，不利于经济健康稳定。

2.其他变量

(1)经济发展水平。 用人均GDP(取对数)来表示。 经济发展水平会影响税收征管和研究创新。

(2)教育水平。 用普通高等学校毕(结)业生数来衡量。 教育水平反映纳税人的纳税意识水平和征税人员的素质、专业技术，反映对研究创新的认识和人才储备情况。

(3)营业收入。 用规模以上工业企业主营业务收入来衡量。 收入规模越大，需要的征管资源就越多，对征管强度产生影响。

(4)就业情况。 用城镇登记失业人数来衡量，侧面反映就业情况。 就业良好，产出增加，社会稳定，税收征管强度相应调整。

(5)税收增加情况。 税务部门制定税收征管计划时，会考虑上一年度的税收征收情况，用税收增长率来反映税收增加情况。

(6)金融支持。 用金融机构贷款余额(取对数)来表示，金融通过融资需求，转移资源配置，对研发支出资金产生影响。

(7)产业结构。 用第三产业占国内生产总值的比重来衡量。

(8)人力资本。 用R＆D 人员全时当量来表示。 R＆D 人员全时当量是指R＆D 全时人员工作量与非全时人员折算的工作量之和，是衡量研发人力资本投入的指标。

本文选取样本是1998—2019 年中国 31 个省、直辖市、自治区(不包括港、澳、台地区)的面板数据。 关于数据选择，有几点需要说明:其一，以1998 年为起始端。 由于四川和重庆在1997 年之后税收分开，所以选取1998 年为数据起始年份。 其二，以 2019 为结束端。 2019 年发生的新型冠状病毒肺炎疫情，对经济产生了巨大冲击，由于疫情爆发于12 月，对经济的影响主要体现在2020 年，所以，统计区间仍包含 2019 年。 其三，《中国统计年鉴》中的地方税收数据统计的是地方政府的税收收入，中央税和中央地方共享税分成给地方的税收并没有计入，比如没有消费税。无论中央税、地方税、中央地方共享税，最终都是由纳税人承担，所以本文选用《中国税务年鉴》中包含国税、地税的全国各地市税收收入，以便真实反映税收负担。 另外，所有变量数据来自《中国税务年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国统计年鉴》，定义方法和基本统计量见表1。

表1 变量的基本统计量

四、计量结果及分析

(一)财政压力对税收征管影响的计量分析

选取1998—2019 年的省级面板数据，分析财政压力对税收征管的影响。 当税收征管强度为TA1 时，普通OLS 回归和固定效应模型的结果如表2 第2—3 列所示，因为前两个模型未考虑内生性问题，用工具变量法解决该问题，选取滞后2期、3 期和4 期的赤字率作为解释变量的工具变量。 检验结果如表3，识别不足检验的 P 值为0.0000，高度拒绝原假设，也就证明工具变量与解释变量相关，但不能证明高度相关；弱工具变量检验，134.288 在5%和10%区间不能拒绝原假设，证明工具变量与内生变量有较强相关性；过度识别检验的P 值为0.3610，接受原假设，工具变量合理。 由以上分析看出，选取的工具变量是有效的。 用工具变量法进行估计，结果如表2 第4 列所示，赤字率越大，TA1 越大，表示税收征管强度越大。

表3 工具变量检验结果

如表2 第5—7 列所示，当税收征管强度为TA2 时，分析思路与之前相同，得出结论:赤字率与TA2 呈正相关，赤字率越大，实际税收收入/GDP 与估计的税收收入/GDP 的比值越大，税收征管强度越大。 观察TA1 和TA2 的结果，表达的结论是一致的，证明假设1 合理。

控制变量对税收征管的影响解释如下:第一，经济增长与税收征管强度负相关，这是因为经济发展好，税基变大，税收收入增加；同时，政府也不需要投入高额的支出调控经济。 税务部门压力小，所以税收征管强度较低。 第二，教育水平与税收征管负相关。 随着全社会教育层次的提高以及税务机关对税收知识的宣传，“依法纳税”观念逐步深入人心；同时，税收征管技术现代化以及征税人员的专业水平提升，税收征管更加规范化，所以税收征管强度降低。 第三，营业收入与税收征管强度正相关。 产出增多，营业收入增加，税收征管面对更多的账务核查，强度增大。 第四，就业人数与税收征管强度正相关。 表2 显示，失业人数与税收征管强度负相关，那么，就业人数与税收征管强度正相关。 比如个人所得税，就业率高，纳税人增多，应纳税所得额增加，带来税收征管强度增大。 第五，滞后一期税收增长率与税收征管强度正相关。 上一年税收增长情况会影响当年的税收征管，上一年税收增长率高，税务机关为保证当年的税收任务，会加大税收征管强度。

表2 财政压力对税收征管的影响结果

(二)税收征管对研发支出影响的计量分析

考察税收征管对研发支出的影响，检验假设2 和假设3 的成立，回归结果如表4 所示。 第2—4 列报告了解释变量为TA1 的回归结果，结果显示，在混合OLS 回归和固定效应模型下，税收征管强度与研发支出关系不显著。 考虑内生性问题，选取滞后1 期、2 期和3 期的 TA1 作为工具变量，工具变量均通过识别不足检验、弱工具变量检验和过度识别检验。 结果显示，税收征管强度与研发支出正相关。 加大税收征管力度，规范企业行为，可为企业防范风险，节约资金，保障研发资金的充足性。 表4 第5—7 列是报告解释变量TA2 的回归结果，混合OLS 回归和固定效应模型结果显示，TA2 与研发支出关系不显著。 工具变量法结果显示，TA2 与研发支出正相关，这说明，实际税收收入/GDP 与估计税收收入/GDP 的比值越大，税收征管强度越大，研发支出越多；反之，比值越小，税收征管强度越小，研发支出越少。 解释变量TA1 和TA2的结论一致，都是税收征管强度与研发支出正相关，证明假设2 合理。

表4 税收征管对研发支出的影响结果

控制变量对研发支出的影响解释如下:第一，经济发展水平与研发支出正相关。 随着经济发展和社会进步，人们对科技产品的需求不断提升；同时，国家也认识到科技创新的重要性，出台了“创新驱动战略”“大众创新、万众创业”等一系列措施鼓励科技研发，当前供给侧结构性改革的关键也是创新。 可以看出，从需求和供给层面都体现了科技创新的重要性，所以，研发支出增多。 第二，教育水平与研发支出正相关。 教育层次体现人力资本储备情况，教育水平越高，研发能力越强，研发支出增多，研发成果增加。 第三，金融发展与研发支出正相关。 金融通过信贷市场和资本市场影响资源配置，金融越发达，为技术研发和创新提供更多的资金支持，科技创新有融资保障，研发支出增多。 第四，R＆D 人员全时当量与研发支出正相关。 该指标更科学的反映科技人员的研究投入情况，投入多，伴随着的物力、财力资源支出增多，研发支出增加。 第五，产业结构优化升级与研发支出正相关。 产业结构升级既包括三大产业的合理配比，也包括产业内部的技术创新，技术创新必然带来研发支出的增加。

五、拓展性研究

(一)宏观经济变动产生的影响

本文选取1998—2019 年的省级面板数据，在这期间，我国经济增速发生了较大的变化。1998—2007 年，我国经济增长率呈上升趋势，2007 年达到了14.7%，从2008 年开始，经济增速开始下滑，2018 和2019 年下降为6.6%和6.1%，宏观经济形势发生变化，税基变动，税收也会发生变动。 经济转入中高速增长，财政吃紧，税收征管强度也会受到影响。 为了分析宏观经济形势对研究结论的影响，本文将样本分为1998—2007 年和2008—2019 年两个样本进行检验，仍然用工具变量法回归。 税收征管强度选用TA1 指标，回归结果如表5 和表 6 所示。 在 1998—2007 年样本区间，财政压力与税收征管正相关，税收征管与研发支出正相关；在2008—2019 年样本区间，财政压力与税收征管正相关，税收征管与研发支出正相关。

表5 财政压力对税收征管的影响结果

表6 税收征管对研发支出的影响结果

分析回归结果:第一，1998—2007 年，财政压力对税收征管的影响系数为0.2815，而2008—2016 年的影响系数是2.2388。 随着经济增速放缓，财政压力对税收征管的影响力增加，也就是当经济下行，财政收支矛盾突出，财政压力增大，税收征管强度增大。 第二，1998—2007 年，税收征管对研发支出的影响系数是2.2388，而2008—2016年的影响系数是1.1875，税收征管强度增大，可以激励研发支出，但随着经济增速放缓，税收征管对研发支出的激励作用下降。

(二)税收征管与研发支出对税收负担的影响

税收征管强度直接影响税收负担。 税收征管强度增加，税务机关能更多地掌握企业信息，防止企业的税收激励活动，进而影响税收负担。 同时，我国企业所得税法规定，对研究开发费用实行加计扣除，这项优惠政策鼓励企业增加研发支出来减免税负，有助于降低税收负担。 参照模型(1)(2)，构建模型(4)，仍然用工具变量法分析税收征管与研发支出对税收负担的影响。

Tit为被解释变量，代表第i省t期税收收入；Mit为解释变量，包括税收征管强度TA2 和R＆D经费内部支出，γ1为解释变量的系数；Wit代表一组控制变量，包括经济发展水平、教育水平、金融支持和产业结构。

回归结果如表7 所示。 税收征管强度增加，税负增加，回归系数为0.3146；研发支出增加，税负下降，回归系数为－0.3314。 这说明，税收负担随着征管强度提升而增加，随着研发投入增多而下降。 税收征管和研发支出分别从正反两个方面影响税收负担。 相比较而言，研发支出的影响更大，研发支出的避税效果要高于征管加强后的增税效果。 当前，我国经济下行、产业结构失衡，在税收征管强度深化的同时，研发支出的避税效果可以引导企业技术创新，助推新旧动能转换，促进产业结构优化升级。

表7 税收征管、研发支出对税收负担的影响结果

六、结论与启示

(一)结论

本文研究发现:第一，财政压力增大，会提高税收征管强度，随着经济增速放缓，财政压力对税收征管的影响力增强；第二，税收征管强度增加，会激励研发支出，随着经济下行，税收征管对研发支出的激励作用在下降；第三，税收征管会加重税收负担，但研发支出可减轻税负，研发支出对税负的影响力高于税收征管对税负的影响力。

本文主要贡献有以下几个方面:第一，研究视角创新。 现有文献多从税收政策的制定环节考量，研究税收政策对研发支出的影响。 本文分析税收政策的执行环节——税收征管对研发支出的影响。 第二，思路创新。 现有文献多认为加强税收征管不利于研发投入。 本文结论显示，税收征管强化可促进研发投入，这不仅改变了人们的传统想法，也为我国税收征管体制改革提供了理论依据。 第三，考虑到财政压力、税收征管和研发支出的内生性问题，本文用工具变量法来解决。

(二)启示

1.地方政府应合理运用税收调控手段

税收是宏观调控的重要手段，中央政府制定和执行税收政策，中央政府针对某些税种列出浮动区间，地方政府可根据地方经济发展水平，确定具体的征收标准。 比如契税实行3%~5%的幅度税率，地方政府在此范围内，按地区的实际情况确定税率。 地方政府应合法合理的运用权限内的税收调控工具，而不是干扰税务机关的征收管理。税收征管应遵循征管流程，依据纳税人的生产经营情况纳税，不应受到地方政府税收任务的影响。

2.规范税收征管

税收征管是税收政策的执行环节，规范税收征管可保证税收政策的实施效果。 当经济波动时，税收政策本身就有“自动稳定器”的作用，税收征管的收紧或放松会偏离政策制定的初衷。 再者，从本文结论可以看出，税收征管强化会促进研究创新。 规范税收征管，可以改善公司治理，增加研发投入，提高企业竞争力，保障企业可持续发展。

3.鼓励研究创新

科技创新是社会进步和发展的重要动力。 在中国鼓励创新的大环境下，只有创新，才有未来。我国的税收政策，应进一步加大对研发费用、成果转化及中小企业创新等的支出扣除力度，全面提升科技创新能力。 深化税收征管体制改革，营造有利于创新的生态环境。