一、引 言
在“逆全球化”浪潮席卷全球、贸易保护主义重新抬头、中美经贸摩擦不断的外部环境下,中国能否通过内部改革(如财税政策)提供适当的激励,进而由内及外地实现企业出口表现升级呢?或者说,减轻税收负担能否为提升企业出口表现提供关键的税制动力呢?对于这一问题的探讨极具现实意义。事实上,中国企业税收负担的两个典型化事实已经引起了学术界的广泛关注:一方面,中国企业一直面临着沉重的税收负担。在过去的30多年里,税收收入的增速远远超过GDP的增长速度(陆施予和李光勤,2018),并且90%以上的税收收入是由企业缴纳的,如果不考虑税收转嫁等问题,中国的税收负担基本上是由企业纳税人“独自挑起”的(高培勇,2015)。李炜光和臧建文(2017)提出的“死亡税率”问题,更是引发了学术界关于“中国企业的实际税收负担是否过高”的激烈争论。另一方面,各类特征变量相同的企业在不同地区所缴纳税负存在显著差异是较普遍的现象(汪德华和李琼,2015)。这一典型事实主要是由地方政府之间的税收竞争造成的。在以“经济绩效”作为官员考核重要标准的“政治晋升锦标赛”中,为了招商引资、增强自身吸引生产要素的竞争力,地方政府通过税收优惠、税收先征后返、减免收费等方式变相降低实际税率,从而导致了普遍存在的地区间企业税负差异(龙小宁等,2014)。
在税制全国统一的背景下,税收负担的地区差异会对企业的生产经营决策产生深远影响。例如,基于世界银行2005年中国企业调查数据发现,企业平均税收负担较重的地区,其企业平均出口强度较小;而企业平均税收负担较轻的地区,其企业平均出口强度较大。然而令人遗憾的是,目前直接聚焦税收负担对出口影响的文献少之又少,仅有三篇文章探讨了税制改革对出口的影响。在增值税改革方面,Liu和Lu(2015)基于2004年我国东北地区增值税试点改革这一政策实验,发现增值税改革所导致的税率降低增加了企业致力于提升生产率的投资,进而增加了企业出口的可能性;盛丹和杨慧梅(2020)同样以2004年我国东北地区增值税转型改革试点为“准自然实验”,发现增值税改革显著提升了企业的出口产品品质。在“营改增”改革方面,彭飞和毛德凤(2018)利用“营改增”改革这一政策冲击,研究发现“营改增”改革对企业的出口宽化作用影响相对较小,但在一定程度上降低了企业的出口成本,进而增加了企业出口收入并深化了出口利润。值得一提的是,Federici等(2020)基于意大利的企业数据,探讨了公司税对企业出口选择的影响,发现更高的公司税会增加新企业进入国外市场的可能性,但会降低现有出口企业的出口强度。由此观之,目前并没有文章直接探讨各种类型的税收负担(如税收总额、增值税、消费税、营业税和企业所得税)对中国企业出口行为(如出口倾向、出口规模、出口强度和出口模式)的影响。基于此,本文以世界银行2005年中国企业调查数据为主、世界银行2012年中国企业调查数据为辅,系统地探究了税收负担对企业出口行为的影响作用。研究发现:税收负担对企业出口倾向、出口规模和出口强度均存在显著的负向影响,并且这一负向影响主要源于增值税负担,主要作用于间接出口的企业、非国有企业、轻工业行业、劳动密集型行业、法制环境较差的地区;进一步的机制分析表明,税收负担主要通过影响生产率、融资约束、招待费占比和电子商务使用程度而抑制了企业的出口行为。
本文的边际贡献主要体现在:(1)本文采用世界银行2005年和2012年中国企业调查数据直接探讨了各种税收负担与企业出口行为之间的关系,并为证实税收负担对企业出口行为的实质性影响提供了微观证据。(2)党的十八届三中全会通过的《全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出:“深化税收制度改革,完善地方税体系,逐步提高直接税比重”。本文则从“稳外贸”的视角为这一改革方向的合理性与必要性提供了经验证据。(3)本文通过对比流转税中的增值税、营业税和消费税负担对企业出口行为的影响作用,最终发现在影响企业出口行为方面,增值税负担最大,营业税负担次之,而消费税负担最小,或者说流转税(间接税)负担对企业出口行为的负向影响主要源于增值税。(4)本文补充了关于企业出口模式的经验研究,对比分析了税收负担对企业直接出口和间接出口的差异性影响,并发现税收负担主要影响了间接出口。(5)本文详细地探讨了税收负担影响企业出口行为的路径和渠道,并验证了税收负担主要通过影响生产率、融资约束、招待费占比和电子商务使用程度而抑制了企业的出口行为。
二、理论分析与研究假设
异质性企业贸易理论指出,如果企业从事出口活动,就必须承受一定的固定成本,生产率低的企业因无法承受该固定成本而选择不出口,而生产率高的企业能够承受出口所需的固定成本才选择出口(Melitz,2003)。企业全要素生产率的增长可以分解为技术进步、规模效率和纯技术效率的提升(周燕和蔡宏波,2011),①而税收负担在一定程度上对技术进步、规模效率和纯技术效率均会产生不利影响:(1)在技术进步方面,较高的税收负担会使企业受困于低投资收益率和有限的现金流,不利于研发投入、人力资本、固定资产、人工智能和信息通信技术等投资,进而抑制企业的技术进步和生产率水平;(2)在规模效率方面,在规模报酬递增状态下,无论是研发活动所需的人力和物力增加,还是固定资产投资所带来的资本投入增加,均会增加企业的规模效率,而较高的税收负担减少了企业能够自由支配的经营现金流(陈胜蓝和贾思远,2016),不利于研发活动和固定资产投资所需的资本投入,进而抑制企业的规模效率和生产率水平;(3)在纯技术效率方面,税收负担对于企业纯技术效率的负效应与其他效率类似,也是通过抑制研发投入、人力资本和固定资产等投资而产生负向效应,进而抑制生产率水平。综上所述,税收负担通过抑制技术进步、规模效率和纯技术效率三个路径对生产率产生不利影响,从而抑制企业出口。因此,生产率是税收负担抑制企业出口行为的路径之一。据此,本文提出如下假设:
假设1:税收负担会通过抑制企业的生产率而抑制企业的出口行为。
税收负担主要通过两个路径增加企业的融资约束(邓晓丽和朱彦臻,2019):首先,税收负担减少了企业能够自由支配的经营现金流(陈胜蓝和贾思远,2016)。通常而言,企业需要通过短期借款等方式来融资,以满足生产经营活动的资金需求。面对融资机会长期以来不能完全满足企业融资需求的客观现实,企业向政府缴纳税款所带来的资金流出会在一定程度上增加企业的融资约束。其次,税收负担对企业内源融资和外源融资均会产生不利影响。从企业内源融资的角度来讲,税收负担较重会缩减企业的利润空间,进而使留存收益有所下降,其长期影响就是在一定程度上降低了企业的内源融资能力,进而使企业难以获取生产经营活动所需的内部资金支持;从企业外源融资的角度来讲,较重的税收负担会较大幅度地削减企业的税后利润,进而影响企业的整体盈利表现,从而增大了企业外部融资困难和外部融资成本(吕劲松,2015),因而使企业难以获取生产经营活动所需的外部资金支持。而当一个企业面临融资约束的困境时,融资约束潜在地决定着该企业能否承受出口沉没成本,进而潜在地决定着该企业能否进入出口市场(Chaney,2008)。大量的基于中国的实证研究也表明,融资约束确实降低了中国企业的出口能力(于洪霞等,2011;孙灵燕和李荣林,2012;阳佳余,2012)。因此,税收负担通过增加企业的融资约束而对其出口行为产生负向影响。据此,本文提出如下假设:
假设2:税收负担会通过增加企业的融资约束而抑制企业的出口行为。
依据黄玖立和吴敏(2016)基于世界银行2005年中国企业调查数据的研究,与招待性支出较少的企业相比,招待性支出较多的企业在产品销售的地理分布方面呈现如下显著特征:招待性支出较多的企业将其产品“出口”到其他省区和国外市场的比例相对较低,而在本地市场上的销售比例相对较高。这一典型事实说明,招待性支出抑制了企业产品“走出去”。究其原因,人脉关系网络的“地域性”特征决定了企业在当地构建人脉网络相对容易,而在外省和国际市场则较难。并且,企业的“非正常”支出抑制了企业产品“走出去”这一典型事实先后在肯尼亚(Kimuyu,2007)、非洲国家(Musila和Sigué,2010)以及转型期经济体(Lee和Weng,2013)中得到了证实;而Cai等(2011)的研究也发现,企业的“俘获”行为有助于企业减少自身的实际税负。因此,较高的税收负担会诱使企业为了减轻其实际税负而增加企业的招待性支出,进而抑制企业出口,即招待性支出是税收负担抑制企业出口行为的路径之一。据此,本文提出如下假设:
假设3:税收负担会通过增加企业的招待性支出而抑制企业的出口行为。
当企业的税收负担越重时,该企业的创新能力就越弱,就越不容易开展电子商务。从完全“线上”经营的零售企业,到“线上”经营和实体店经营相结合的零售企业,再到完全“线下”实体店经营的零售企业,其税收负担依次升高,说明税收负担确实不利于企业进行电子商务(姚公安和王晓洁,2016)。张维方(2007)从理论和实证两个方面证实了征税对电子商务发展产生的负面影响,认为电子商务作为一个新兴的产业,其本身发展尚需政府的支持,电子商务还没有成熟到为其他社会公共产品提供成本的程度;而对电子商务这样的新兴产业征税,无异于涸泽而渔。而电子商务作为促进贸易便利化的重要手段,减少了企业出口交易成本,降低了企业出口的门槛,改变了商业运行中的诸多环节,为企业能够进入国际市场提供了有利条件,促进了贸易的发展。电子商务的“贸易促进效应”在国家与行业层面均已得到验证(Moodley,2002;Freund和Weinhold,2004;Wilson等,2005)。茹玉骢和李燕(2014)基于世界银行2005年中国企业调查数据的研究结果表明,电子商务使用程度对企业参与出口的概率和企业出口密集度均会产生显著的正向影响。因此,税收负担通过降低企业的电子商务使用程度而对其出口行为产生负向影响,说明电子商务的使用程度是税收负担抑制企业出口的渠道之一。据此,本文提出如下假设:
假设4:税收负担通过降低企业的电子商务使用程度进而抑制了企业的出口行为。
三、研究设计
(一)模型设定
本文关注的企业出口行为主要包括三个方面,即出口倾向、出口规模和出口强度。因此,本文设定基准回归模型如下:
$Export\_propensit{y_i} = \alpha + \beta tax\_{t_i} + \gamma C{V_i} + cit{y_i} + industr{y_i} + {\varepsilon _i}$ | (1) |
$Export\_scal{e_i} = \alpha + \beta tax\_{t_i} + \gamma C{V_i} + cit{y_i} + industr{y_i} + {\varepsilon _i}$ | (2) |
$Export\_intensit{y_i} = \alpha + \beta tax\_{t_i} + \gamma C{V_i} + cit{y_i} + industr{y_i} + {\varepsilon _i}$ | (3) |
其中,下标
(二)数据描述
鉴于世界银行2005年中国企业调查数据中具有丰富的企业实际缴纳的各种税收额(包括增值税、消费税、营业税、资源税、企业所得税、土地使用税、房产税和其他税)的相关信息,所以本文的研究样本以世界银行2005年中国企业调查数据为主,以世界银行2012年中国企业调查数据为辅。世界银行2005年中国企业调查数据的调查内容有多个模块,涉及企业基本信息、阻碍企业成长的投资环境因素、企业与批发商和零售顾客的关系、企业与原材料供货商的关系、企业员工、内部激励和社保、企业基础设施和服务、企业国际贸易、企业金融状况、企业总经理和董事会信息、企业与政府的关系、企业所有权结构、企业财务和税收信息、企业雇员结构以及所在城市相关指标等信息,共计295个指标变量。城市层面的数据来自《中国区域经济统计年鉴》。各变量的统计性描述如表1所示。
变量名称 | 变量定义(单位) | 计算方法 | 样本数 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
被解释变量 | |||||||
Export_propensity | 出口倾向 | 若无出口则为0,否则为1 | 12 399 | 0.377 | 0.485 | 0.000 | 1.000 |
Export_scale | 出口规模(千元) | 通过计算出口额在销售中的比重与销售收入的乘积,求出企业出口额, 然后将出口额加1后再取对数 |
12 399 | 3.896 | 5.189 | 0.000 | 18.066 |
Export_intensity | 出口强度 | 企业出口额在销售中的比重 | 12 399 | 0.164 | 0.135 | 0.000 | 1.000 |
核心解释变量 | |||||||
tax_t | 税收负担(%) | 企业缴纳税收总额/
主营业务收入×100% |
12 400 | 4.816 | 4.658 | 0.000 | 26.111 |
inc_t | 企业所得税负担(%) | 企业所得税实际缴纳总额/
主营业务收入×100% |
12 400 | 0.658 | 1.141 | 0.000 | 6.220 |
tur_t | 流转税负担(%) | (增值税实际缴纳总额+消费税实际缴纳总额+营业税实际缴纳总额)/
主营业务收入×100% |
12 400 | 3.682 | 3.662 | 0.000 | 19.370 |
val_t | 增值税负担(%) | 增值税实际缴纳总额/
主营业务收入×100% |
12 400 | 3.397 | 3.258 | 0.000 | 15.090 |
cons_t | 消费税负担(%) | 消费税实际缴纳总额/
主营业务收入×100% |
12 400 | 0.106 | 0.660 | 0.000 | 5.306 |
bus_t | 营业税负担(%) | 营业税实际缴纳总额/
主营业务收入×100% |
12 400 | 0.102 | 0.396 | 0.000 | 2.991 |
tax_m | 近三年税收总负担均值(%) | 2002年至2004年企业税收
负担的均值 |
12 400 | 4.395 | 4.688 | 0.007 | 29.706 |
控制变量 | |||||||
lntfp | 生产率水平 | LP法 | 12 242 | 7.407 | 1.354 | 0.302 | 13.013 |
growth | 企业规模增长率(%) | 2004年企业销售额与2003年企业
销售额之比取对数后减1 |
12 388 | −0.767 | 0.431 | −4.391 | 3.736 |
lnwage | 工资水平(元/人) | 平均工资取自然对数 | 12 399 | 6.872 | 0.488 | 3.555 | 9.522 |
age | 企业成立年数(年) | 调查年份减去企业成立年份 | 12 395 | 12.726 | 13.618 | 2.000 | 139.000 |
skill | 人力资本密集度 | 大专及以上雇员所占比例 | 12 398 | 0.184 | 0.178 | 0.000 | 1.000 |
soep | 企业国有股比例 | 国有股所占比例 | 12 400 | 0.134 | 0.316 | 0.000 | 1.000 |
foep | 企业外资股比例 | 外资股所占比例 | 12 400 | 0.146 | 0.317 | 0.000 | 1.000 |
trans | 运输负担 | 企业对运输成本阻碍公司运营的主观评价,分为五个等级:0(没有)、1(低)、2(适中)、3(高)、4(极高) | 12 400 | 0.941 | 1.075 | 0.000 | 4.000 |
lnentry_time | 成立企业所需时间(天) | 所在地区成立企业所需时间取
自然对数 |
12400 | 3.720 | 0.157 | 3.401 | 4.043 |
lndist | 离港距离(公里) | 到港口的距离取自然对数 | 11600 | 5.084 | 2.002 | 0.000 | 8.313 |
lnpgdp | 所在地人均GDP(元) | 所在地人均GDP取自然对数 | 12400 | 9.673 | 0.651 | 8.191 | 11.184 |
四、实证分析
(一)基准回归
为了考察税收负担对企业出口行为的影响作用,本文采用世界银行2005年中国企业调查数据中的企业缴纳税收总额占主营业务收入的比重作为基准的衡量指标。由于企业选择是否出口(即出口倾向)是一个二元离散变量,且数据样本中存在大量非出口企业,企业出口规模和出口强度均为归并数据,因此本文分别采用Probit、Tobit和Tobit估计方法对基准回归模型(1)、模型(2)和模型(3)进行估计,估计结果如表2所示。②回归结果表明,税收负担确实降低了企业出口的可能性,减小了企业的出口规模,降低了企业的出口强度。表2中列(2)、列(4)和列(6)的估计结果显示,一个标准差的税收负担降低企业出口的可能性为2.33%,占出口倾向标准差的4.81%;一个标准差的税收负担减小企业出口的规模为30.56%,占出口规模标准差的5.89%;一个标准差的税收负担降低企业出口的强度为3.17%,占出口强度标准差的23.40%。
出口倾向 | 出口规模 | 出口强度 | ||||||
Probit | Probit | Tobit | Tobit | Tobit | Tobit | |||
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |||
tax_t | −0.008***(−7.106) | −0.005***(−4.776) | −0.106***(−8.079) | −0.066***(−5.262) | −0.009***(−9.504) | −0.007***(−7.827) | ||
lntfp | 0.080***(19.250) | 1.177***(24.315) | 0.031***(12.455) | |||||
lnwage | 0.019*(1.702) | 0.235**(1.969) | −0.004(−0.591) | |||||
age | 0.002***(5.041) | 0.017***(5.099) | 0.001***(3.357) | |||||
growth | −0.013(−1.375) | −0.138(−1.294) | −0.006(−0.930) | |||||
skill | −0.011(−0.412) | −0.249(−0.839) | −0.068***(−4.035) | |||||
soep | 0.009(0.686) | 0.175(1.118) | 0.004(0.449) | |||||
foep | 0.257***(16.751) | 2.545***(18.460) | 0.209***(20.801) | |||||
trans | 0.011***(2.865) | 0.125***(2.881) | 0.002(0.743) | |||||
城市固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | ||
行业固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | ||
Observations | 12 391 | 12 217 | 12 399 | 12 222 | 12 399 | 12 222 | ||
注:(1)所有回归均采用稳健标准误,聚类在区县层面;(2)汇报的估计均为直接回归之后进一步测算的边际效应(不含常数项);(3)***、** 和 * 分别表示在1%、5%和10%的水平上显著,括号内为t值或z值。下同。 |
(二)稳健性检验⑤
1. 两部分模型(Two-part model)。为了证实本文的实证结论不是特定计量方法的结果,我们采用两部分模型再次进行估计。Tobit模型最大的缺陷在于,它在其两个部分的模型(probit和truncreg)中使用的是完全相同的参数;而“双栏模型”(Double hurdle model)允许不同的解释变量出现在Probit这个二值选择模型和之后的断尾回归模型中,因而更加灵活一些。可以说,Tobit模型是Hurdle模型的一个特例,而Hurdle模型是Tobit的一般化。Hurdle模型在文献中主要用于计数型变量(Count data),而对于连续性变量,文献中有专门的程序去处理并且命名为“两部分模型”(Two-part model)。本质上,双栏模型与两部分模型是一样的原理,只不过在因变量的处理上有所区别。当因变量是连续型变量而非计数变量时,现有文献主要采用两部分模型来进行回归。鉴于此,我们采用两部分模型再次进行估计,结果如表3所示,非常稳健。
出口倾向 | 出口规模 | 出口强度 | 出口倾向 | 出口规模 | 出口强度 | |
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
tax_t | −0.024***(−7.896) | −0.112***(−11.211) | −0.011***(−17.241) | −0.018***(−5.263) | −0.069***(−7.456) | −0.008***(−14.367) |
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | |||
城市固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
行业固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 12 391 | 12 391 | 12 391 | 12 217 | 12 217 | 12 217 |
注:限于篇幅,表中没有汇报控制变量的估计结果(备索)。下同。 |
2. Heckman两步法。为了再次证实本文的实证结论不是特定计量方法的结果,我们又采用Heckman两步法再次进行回归。借鉴Wang等(2014)的做法,本文选取企业所在省份成立公司所需要的时间作为影响企业出口决策的识别变量,③取自然对数后引入第一阶段的Probit模型。Heckman两步法估计结果如表4所示,逆米尔斯比率Mills在1%水平上显著,估计结果也与上文一致,相当稳健。因此,采用不同计量方法的估计结果并无显著差异。
出口倾向 | 出口规模 | 出口强度 | 出口倾向 | 出口规模 | 出口强度 | |
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
tax_t | −0.008***(−7.106) | −0.060***(−5.942) | −0.018***(−8.503) | −0.005***(−4.776) | −0.058***(−7.755) | −0.018***(−9.714) |
athrho | −1.121*** | −0.630*** | 0.083*** | 0.240** | ||
waldP值 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0017 | 0.0153 | ||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | |||
城市固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
行业固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 12 391 | 12 217 | 12 399 | 12 222 | 12 399 | 12 222 |
Uncensored obs | 4 672 | 4 611 | 4 672 | 4 611 |
3. 解决潜在的联立性偏误:采用滞后项。当企业出口表现非常好时,其享受到的出口退税(如增值税、消费税)政策的优惠幅度较大,因而其实际税收负担可能相对较低,这种潜在的联立性偏误(或者反向因果)所产生的内生性问题可能会带来估计偏误。对于这种潜在的联立性偏误,本文基于以下两点考虑:首先,世界银行2005年中国企业调查是在2005年询问被调查企业2004年实际缴纳的各种税收额(包括增值税、消费税、营业税、资源税、企业所得税、土地使用税、房产税和其他税)的相关信息,此时出口企业已经大概率地完成了其在2004年应该办理的出口退税手续,因而各个企业填写的2004年所实际缴纳的各种税收额大概率是算上出口退税之后的各种税收额。其次,即使存在个别企业在2005年受访时还没有完成2004年应该办理的出口退税手续并获得相应的出口退税,但这些企业2002年和2003年的出口退税肯定已经到账,所以各个企业在2005年填写的2002年和2003年实际缴纳的各种税收额肯定是算上出口退税之后的各种税收额,而世界银行2005年中国企业调查恰好提供了各个企业在2002年和2003年所缴纳的各种税收额、主营业务收入等财务信息。④这为我们解决潜在的联立性偏误(或者反向因果)提供了可能:即使企业在2004年出口表现非常好时享受到的出口退税(如增值税、消费税)政策的优惠幅度较大,但是它不可能影响企业在2002年和2003年实际缴纳的各种税收。鉴于此,本文采用企业在2002年和2003年实际的税收负担来替换核心解释变量,回归结果表明,估计结果比较稳健。
4. 工具变量法。鉴于潜在的遗漏变量问题、测量误差等均会导致内生性问题,而工具变量法是缓解这一难题的有效手段。借鉴于文超等(2018)的思路和方法,本文使用同城市其他企业的税收负担的均值作为企业税负的工具变量。回归结果表明,即使考虑了遗漏变量和测量误差等可能存在的内生性偏误,估计结果依旧十分稳健。值得注意的是,同城市其他企业的税收负担均值是地区层面变量,而任何地区层面的变量都可由地区固定效应线性表示。由于本文所采用的是截面数据,如果在回归中同时引入地区层面的变量和地区固定效应,那么地区层面变量的影响作用会被地区固定效应吸收掉,导致无法考察地区层面变量对企业出口行为的影响。鉴于此,本文在采用同城市其他企业的税收负担均值作为工具变量时,只能剔除城市固定效应。为了弥补因去掉城市固定效应而带来的损失,本文借鉴黄玖立和冯志艳(2017)的做法,在使用工具变量法时进一步引入了地区特征变量,即企业所在城市的人均国内生产总值(lnpgdp)和到港口的距离(lndist),用以控制城市层面的特征。因此,本文采用工具变量法时,若工具变量是城市层面的变量,则回归就会自动剔除城市固定效应,并进一步引入城市特征变量来控制城市层面的特征。
5. 替换核心解释变量:将企业对税收征管的主观评价作为税收负担的替代变量。由于税收转嫁的客观存在,企业缴纳的税收与实际负担的税收存在一定程度的偏差,这是以(形式上客观的)名义税负作为衡量指标的另一个局限。鉴于此,本文将企业对税收征管的主观评价作为税收负担的替代变量,⑦以克服上述局限。企业所感受到的税收负担一方面与税务机关所征收的客观名义税收额相关,另一方面也与企业自身的税收转嫁能力相关。如果企业能够通过提高价格或收费标准等方法把税负转嫁给下家(或者能够压低进货价而转嫁给上家),即税收转嫁能力较强,那么企业所感受到的税收负担就相对较小;反之亦然。因此,本文认为企业对税收征管的主观评价能够在一定程度上削弱税收转嫁所带来的测量偏误。回归结果表明,即使用企业对税收征管的主观评价作为税收负担的替代变量,估计结果仍然非常稳健;且若采用上文所述的工具变量法再次进行回归,估计结果依旧非常稳健。
6. 替换核心解释变量:三年移动平均处理。考虑到期末留抵税额、企业以前年度亏损弥补、非货币性资产投资所得递延纳税等情形可能造成纳税义务发生年份与实际缴纳年份存在不一致的问题,即企业缴纳税收存在跨期性,这也是以名义税负作为指标的潜在缺陷。鉴于世界银行2005年中国企业调查数据同时提供了样本企业在2002年、2003年和2004年所缴纳的各种税收额、主营业务收入等财务信息,为了削弱缴纳税收存在跨期性这一客观事实所引起的测量误差对估计结果的影响,本文基于这三年的数据求出企业近三年的平均税收负担(即三年移动平均处理)来替换核心解释变量(当年的税收负担)。回归结果表明,即使对核心解释变量进行了三年移动平均处理,估计结果仍然非常稳健。
7. 更换样本。在此之前,本文一直采用的是世界银行2005年中国企业调查数据,现在把样本更换为世界银行2012年中国企业调查数据,以检验估计结果的稳健性。世界银行2012年中国企业调查数据中没有企业缴纳税收总额的数据,但是有企业对税率的主观评价,调查问卷中有关于“税率在多大程度上给企业当前的运营造成障碍”的问题。该问题的选项有“不是障碍”“小的障碍”“中等障碍”“主要障碍”和“非常严重的障碍”,并依次赋值为0、1、2、3和4。企业选择的数值越大,则意味着税负越高(相对于其承受力来说),企业对税率的主观评价能很好地反映税收给企业运营造成的影响和企业对税收的可承受度。当然,采用企业对税率的主观评价来衡量税收负担很容易产生联立性问题,这是因为:当企业出口表现不佳时,企业经营状况往往比较困难,此时企业可能对包括税收在内的成本比较敏感,会感到税收是经营的障碍;而当企业出口表现非常好时,企业经营状况往往比较良好,此时企业税收负担能力较强,一般不会认为税负重或税收是企业经营的障碍。由此可能产生核心解释变量税收负担与被解释变量企业出口行为之间的联立性问题。鉴于此,本文采用同城市其他企业对税率的主观评价的均值作为工具变量。此外,由于世界银行2012年中国企业调查数据中关于企业的所在地有两套样本(Sampling样本和Screener样本),一共有2 700家企业,其中252家企业的Sampling样本和Screener样本不同,其余的两者相同,因此本文分别利用Sampling样本和Screener样本,采用同城市其他企业对税率的主观评价的均值作为工具变量进行回归。回归结果表明,即使更换为2012年的样本,估计结果依然比较稳健。
(三)影响机制检验
经过大量的稳健性检验之后,我们确信税收负担对企业出口行为的负向影响是稳健的。那么,税收负担到底如何影响了企业出口行为呢?或者说,税收负担影响企业出口行为的渠道和路径有哪些呢?为了理清潜在的影响机制,我们基于前文的“理论分析与研究假设”,选取了相应的渠道变量进行逐一检验,检验结果如表5所示。列(1)的回归结果表明,⑪税收负担显著地降低了企业的生产率,从而验证了假设1,并进一步说明税收负担确实是通过降低企业生产率而抑制了企业的出口行为;列(2)的回归结果表明,税收负担显著地增加了企业的融资约束,从而验证了假设2,并进一步说明税收负担确实是通过增加企业的融资约束而对企业的出口行为产生负向影响;列(3)的回归结果显示,税收负担显著地增加了企业的招待费所占比重,从而验证了假设3,并进一步证实了税收负担通过增加企业的招待性支出而抑制了企业的出口行为;列(4)的回归结果显示,税收负担显著地降低了企业的电子商务使用程度,从而验证了假设4,并进一步说明税收负担的确通过降低电子商务的使用程度而对企业的出口行为产生负向影响。综上所述,影响机制检验结果表明,税收负担通过影响生产率、融资约束、招待性支出和电子商务使用程度这四个路径抑制了企业的出口行为。
生产率 | 融资成本占比 | 招待费占比 | 电子商务使用程度 | |
OLS | OLS | OLS | OLS | |
(1) | (2) | (3) | (4) | |
tax_t | −0.038***(−17.414) | 0.020***(3.923) | 0.019***(8.683) | −0.091**(−2.119) |
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
城市固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
行业固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 12 223 | 12 223 | 12 223 | 12 223 |
(四)异质性检验⑮
1. 不同税种。前文已经证实了税收负担对企业出口行为的负向影响。那么,到底是流转税(间接税)负担还是企业所得税(直接税)负担对企业出口行为产生影响作用呢?还是两者同时在起作用呢?为了探究这一问题,本文对流转税(间接税)负担与企业所得税(直接税)负担对企业出口行为的影响作用进行了对比分析。表6的估计结果显示,流转税(间接税)负担对企业出口行为产生了显著的负效应,而企业所得税(直接税)负担对企业出口行为的影响作用在统计上并不显著,即税收负担对企业出口行为的负向影响主要源于间接税。
出口倾向 | 出口规模 | 出口强度 | 出口倾向 | 出口规模 | 出口强度 | |
Probit | Tobit | Tobit | Probit | Tobit | Tobit | |
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
tur_t | −0.009***(−6.316) | −0.113***(−6.867) | −0.009***(−9.116) | |||
inc_t | 0.005(1.328) | 0.054(1.411) | −0.001(−0.248) | |||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
城市固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
行业固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 12 217 | 12 222 | 12 222 | 12 217 | 12 222 | 12 222 |
更为具体地,间接税当中到底是哪一种税在起作用呢?为了进一步揭开影响企业出口行为的真正税种的神秘面纱,本文进行了“ 刨根问底”的探索。表7对比分析了流转税(间接税)中的增值税负担、营业税负担和消费税负担对企业出口行为的影响作用,最终发现在影响企业出口行为方面,增值税负担的影响最大,营业税负担次之,消费税负担最小,或者说,增值税负担在起主要作用。究其原因,在企业生产和运营的诸多环节(如采购设备、购入原材料和销售产品等),增值税通过嵌入各式各样的商品以及要素投入已经升华为“价格构成要素”,这会在一定程度上对企业所面对的价格信号形成扭曲(高培勇,2015)。相比之下,企业所得税只会削减企业经营活动之后的利润所得,不会贯穿于企业生产和经营的诸多环节,是一种“事后收取”(林志帆和刘诗源,2017)。因此,相比于直接税,间接税对企业出口行为的抑制作用也就更大。
出口倾向 | 出口规模 | 出口强度 | 出口倾向 | 出口规模 | 出口强度 | 出口倾向 | 出口规模 | 出口强度 | |
Probit | Tobit | Tobit | Probit | Tobit | Tobit | Probit | Tobit | Tobit | |
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | (9) | |
val_t | −0.010*** (−7.223) |
−0.131*** (−7.867) |
−0.011*** (−11.776) |
||||||
bus_t | −0.010
(−0.957) |
−0.178
(−1.379) |
−0.017** (−2.522) |
||||||
cons_t | −0.006
(−0.702) |
−0.069
(−0.633) |
−0.001
(−0.153) |
||||||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
城市固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
行业固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 12 217 | 12 222 | 12 222 | 12 217 | 12 222 | 12 222 | 12 217 | 12 222 | 12 222 |
2. 不同出口模式。税收负担既然会影响企业的出口行为,那么税收负担到底是影响企业的直接出口还是间接出口呢?虽然世界银行2005年中国企业调查数据中没有企业出口模式(直接出口或间接出口)的相关信息,但世界银行2012年中国企业调查数据中有企业出口模式(直接出口或间接出口)的相关信息,这为我们的探究提供了现实可能,因而探究这一问题时,本文采用的是世界银行2012年中国企业调查数据。诚如前文所说,世界银行2012年中国企业调查数据中并没有企业缴纳税收总额这一用来测算基准衡量指标的相关信息,但是有企业对税率的主观评价。因此,在探讨税收负担到底是影响企业的直接出口还是间接出口时,本文采用企业对税率的主观评价作为税收负担的衡量指标。当然,采用企业对税率的主观评价衡量税收负担很容易产生联立性问题,⑫因此我们采用同城市其他企业对税率的主观评价的均值作为工具变量。回归结果表明,税收负担主要是影响了间接出口,这也与现有的研究结论相吻合。现有研究表明,当考虑中间商行为时,制造业企业的出口行为可以划分为“零出口”“间接出口”和“直接出口”三种基本选择模式。基于这样的现实,国内外的学者们开展了企业生产率与上述三种出口模式之间关系的理论研究(Davies和Jeppesen,2015;马林梅和张群群,2016),主要观点认为,生产率较低的企业服务于国内市场,生产率居中的企业通过中间商出口其商品(即间接出口),而生产率较高的企业则直接出口其商品。由于出售给国内中间商(即间接出口)的固定成本低于直接出口的固定成本,而那些生产率居中、支付不起直接出口固定成本的企业,为了节省固定成本,倾向于选择间接出口模式。而本文之前的影响机制检验部分已经证实了税收负担会降低企业的生产率,因而税收负担主要是抑制了生产率水平居中的从事间接出口的企业。
3. 不同所有制类型的企业。对于不同所有制类型的企业而言,税收负担对企业出口行为的影响作用是否存在差异呢?为了探究这一问题,我们按照企业的所有制类型把样本划分为国有企业和非国有企业两个组别分别进行检验。估计结果表明,税收负担主要是抑制了非国有企业的出口行为,而对国有企业出口行为的影响作用在统计上并不显著。究其原因,可能是因为国有企业往往与政府之间具有较强的“政治关联”,且国有企业的所有权性质本身可能会“弱化”当地政府对国有企业的税收征管强度,甚至存在一定程度的税收优惠或者财政补贴。因此,税收负担对企业出口行为的影响作用在国有企业和非国有企业之间具有一定的差异。
4. 不同行业类型的企业。考虑到税收的转嫁和实际负担会在一定程度上影响企业的生产、销售与投资等决策,进而影响企业的出口决策,而税收可转嫁的程度又与企业所生产产品的特征有关。鉴于此,此处按照企业行业类别将样本数据分为重工业产品组和轻工业产品组分别进行检验,其中重工业产品组包括化工、非金属矿产品、基础金属、电力、机器设备和运输设备等企业样本,轻工业产品组包括食品、纺织、服装、记录媒介复制和塑胶等企业样本。回归结果显示,税收负担对重工业产品组的影响作用相对较小,而对轻工业产品组的影响作用相对较大。究其原因,可能是因为相对于轻工业产品的生产,重工业产品的生产固定投入大,供给弹性相对较小,而当税收负担变动时,企业决策调整的成本高、周期长、难度大,这使得税收负担对重工产品生产企业的出口行为具有相对较小的影响作用。
5. 不同行业:资本密集型与劳动密集型。由于地方政府对不同行业实施差异化的税收政策,导致不同工业行业间的实际税负水平存在显著差异。例如,张伦俊和李淑萍(2012)指出,在增值税税负方面,50%以上行业的税负在12%以上,其中黑色金属矿采选业、煤炭开采和洗选业、电力热力的生产和供应业等5个行业的增值税平均税负更是超过15%;在主营税金税负方面,烟草制品的平均税负超过40%,石油和天然气开采、饮料制造业及非金属矿采选业等行业的平均税负也远高于其他行业。鉴于此,为了进一步探讨税收负担对企业出口行为的影响作用是否存在显著的行业差异,我们按照要素密集度的差异将样本企业分为资本密集型行业和劳动密集型行业两个组别分别进行检验。回归结果表明,税收负担对资本密集型行业的影响作用相对较小,而对劳动密集型行业的影响作用相对较大。通过对比发现,资本密集型行业与重工业产品组的重合比例较高,而劳动密集型行业与轻工业产品组的重合比例较高,这也就不难解释税收负担对企业出口行为的影响作用在资本密集型和劳动密集型两类行业之间的相对差异了。
6. 不同行业:高技术密集型与低技术密集型。为了进一步探讨税收负担对企业出口行为的影响作用是否存在显著的行业差异,我们还按照OECD的技术分类标准将样本企业划分为高技术密集型行业和低技术密集型行业两个组别分别进行检验。回归结果表明,税收负担对高技术密集型行业和低技术密集型行业的影响作用并无显著差异。
7. 不同法制环境。不同法制环境下税收负担对企业出口行为的影响作用也是探究两者异质性关系的重要方面。本文利用世界银行2005年中国企业调查数据中的“在企业所在的省份,当你的企业深陷与供应商、客户和子公司发生商业纠纷时,你有百分之多少的信心认为这种纠纷会在当地法律制度下得到公正的裁决?”这一问卷指标,求出城市层面的“对当地法制公正性的信心指数”,指数越高说明法制环境越好。然后,依据“对当地法制公正性的信心指数”的中位数将样本企业分为法制环境较好地区样本组和法制环境较差地区样本组进行分组检验。估计结果显示,在法制环境较好地区,税收负担对企业出口行为的影响作用相对较小;而在法制环境较差地区,税收负担对企业出口行为的影响作用相对较大。可能的解释是:首先,在法制环境较差的地区,企业除了缴纳显性的“税”“费”之外,还需要支付一系列隐性费用,如税务部门的罚款和摊派、企业为应对检查而付出的人员与时间成本等,这些非正规活动都将会增加企业的经营成本(于文超等,2018),从而对企业的生产和出口活动产生不利影响;而在法制环境较好地区,较好的地方法制环境可以规范税务部门的征管活动,降低企业的非正规活动支出。其次,在法制环境较好地区,良好的法制环境通过提升金融契约执行效率、减少借贷双方的信息不对称而缓解企业的融资约束(Leuz等,2003;于文超和何勤英,2013),这也可以在一定程度上削弱“税收负担通过增加融资约束而抑制企业出口”这一作用机制。
五、结论与启示
在贸易保护主义重新抬头的外部环境下,中国能否通过内部改革(如财税政策改革)提供恰当激励,进而由内及外地实现企业出口表现升级呢?或者说,减轻税收负担能否为提升企业出口表现提供关键的税制动力呢?这对于当前我国实现“稳外贸”的部署极具现实意义。鉴于此,本文以世界银行2005年中国企业调查数据为主、世界银行2012年中国企业调查数据为辅,实证检验了税收负担对企业出口行为的影响作用。研究发现:(1)税收负担对企业出口倾向、出口规模和出口强度均具有显著的负向影响。(2)税收负担主要通过影响生产率、融资约束、招待性支出和电子商务使用程度而抑制了企业的出口行为。(3)税收负担对企业出口行为的影响作用在不同税种、不同出口模式、不同所有制类型、不同行业、不同地区之间有所差异,但在高技术密集型和低技术密集型行业之间不存在明显差异,即这一负向影响主要源于增值税负担,主要作用于间接出口的企业、非国有企业、轻工业行业、劳动密集型行业和法制环境较差的地区。
基于上述研究结论,我们可以得到以下三点政策启示:(1)积极落实减税措施,用“内部减税降费”应对“外部加征关税”,是应对中美经贸摩擦的有效对策。本文的研究结论表明,税收负担确实抑制了企业出口。在贸易保护主义重新抬头的外部环境下,在中美经贸摩擦导致关税居高不下的现实背景下,减轻税收负担可以为提升企业的出口表现提供关键的税制动力,进而由内及外地实现企业出口表现的升级,因而是应对“外部加征关税”的有效手段。(2)调整税收收入结构、逐步提高直接税比重是削弱税收负担对企业出口抑制作用的必由之路。异质性检验显示,不同税种所带来的实际税收负担对企业出口行为的影响作用存在显著差异,相比于直接税,间接税对企业出口行为的抑制作用更大。高培勇(2015)指出,目前中国的间接税与直接税的税收收入之比大约为70∶30,这一税收结构相较于OECD国家所一致公认的均衡税收收入结构而言是严重失衡的。在此现实背景下,在征税目标既定时,适当调整税收收入结构、逐步提高直接税比重有助于缓解税收负担对企业出口行为的抑制作用。(3)优化法治营商环境是削弱“税收负担抑制企业出口”的有效路径,因此要运用法治方式优化营商环境,护航出口企业的健康发展。异质性分析的检验结果表明,在法制环境较好地区,税收负担对企业出口行为的影响作用相对较小;而在法制环境较差地区,税收负担对企业出口行为的影响作用相对较大。且较好的地方法制环境主要通过两个路径削弱税收负担对企业出口的负向影响:一是可以规范税务部门的征管活动,降低企业的非正规活动支出;二是可以通过提升金融契约执行效率、减少借贷双方的信息不对称而缓解企业的融资约束。因此,“法治是最好的营商环境”,通过法治化手段持续优化营商环境,最大限度地削弱税收负担对企业出口的抑制作用,有利于增强微观主体的活力,对于稳就业、促出口具有重要的现实意义。
① 纯技术效率指企业对先进技术的掌握以及利用程度。例如,企业的劳动力对于先进生产技术的掌握程度、熟练程度和运用能力,管理者先进的治理水平等等。
② 本文的基准回归采用Tobit模型而非Heckman模型主要是基于以下考虑:①首先,采用Heckman两步法是为了解决样本选择导致的内生性问题。所谓“样本选择”是指被解释变量是否能够被观测到取决于另一些变量。例如,我们想研究教育程度(x)对工资收入(y)的影响,只能观测到有工作的人的工资收入,没有工作的人就没有工资收入。尽管这些缺少工资收入(y)的样本(即没有工作的人们)的解释变量[教育程度(x)]能被观测到,但这些样本由于被解释变量的缺失而在跑回归时被自动剔除,也就产生了样本选择的问题。而Heckman模型通过从观察到的样本得到一个逆米尔斯比率,进而纠正这个样本的选择性偏差,从而估计出两者之间的关系。②但是,本文所采用的世界银行中国企业调查数据中的企业出口值是可以观测到全部数据的,不存在观测上的选择性问题,因而不必使用Heckman模型。其实,一部分企业出口值为0意味着这部分企业“出口状况”的最优解是边角解(corner solution),即对这部分企业来说最优出口额为0。当出现带有边角解的归并数据(censored data)时,应该采用Tobit模型来得到一致的估计。③当然,为了证实本文的实证结论不是特定计量方法的结果,我们在稳健性检验部分也使用Heckman模型进行了再检验,检验结果非常稳健。
③ 数据来源于2008年《中国营商环境报告》
④ 世界银行2005年中国企业调查是世界银行在2005年对中国120座城市所做的经营环境抽样调查,被调查的企业共计12 400家,该项目调查的是在2004年这一年度的企业相关信息,因而是个横截面数据。但是,对于企业所实际缴纳的各种税收额(包括增值税、消费税、营业税、资源税、企业所得税、土地使用税、房产税和其他税)、主营业务收入等财务信息,受访企业不仅提供了企业在2004年所实际缴纳的各种税收额和主营业务收入,而且还提供了它在2003年和2002年所实际缴纳的各种税收额和主营业务收入。
⑤ 限于篇幅,本部分只报告了部分稳健性检验的回归表格;如有需要,其余未报告结果可向作者索取。
⑥ 限于篇幅,此处省略稳健性检验的回归表格,留存备索。
⑦ 在2005年的调查问卷中有关于“税收征管在多大程度上影响企业运营和成长”的问题,而受访企业根据自身所感受到的“影响的严重程度”给出答案,答案选项依据“影响的严重性从弱到强”设置为依次取值0、1、2、3和4,企业选择的数值大小就代表着企业对税收征管的主观评价。
⑧ 限于篇幅,此处省略稳健性检验的回归表格(备索)。
⑨ 限于篇幅,此处省略稳健性检验的回归表格(备索)。
⑩ 限于篇幅,此处省略稳健性检验的回归表格(备索)。
⑪ 此处检验“税收负担是否影响了生产率”时,生产率是因变量,鉴于同一个变量不能同时出现在回归方程的两侧,所以自变量中删除了生产率这一变量。
⑫ 产生联立性问题的原因如前文所述:当企业出口表现不佳时,经营状况往往会比较困难,此时企业可能对包括税收在内的成本比较敏感,会感到税收是经营的障碍,而企业出口表现非常好时,经营状况往往会比较良好,其税收负担能力强,一般不会认为税负重、税收成为经营的障碍,从而可能产生核心解释变量税收负担与被解释变量企业出口行为之间的联立性问题。
⑬ 限于篇幅,此处省略异质性检验的回归表格,留存备索。
⑭ 限于篇幅,此处省略异质性检验的回归表格,留存备索。
⑮ 限于篇幅,本部分只报告了部分异质性检验的回归表格;如有需要,其余未报告结果可向作者索取。
⑯ 限于篇幅,此处省略异质性检验的回归表格,留存备索。
⑰ 限于篇幅,此处省略异质性检验的回归表格,留存备索。
⑱ 限于篇幅,此处省略异质性检验的回归表格,留存备索。
[1] | 陈胜蓝, 贾思远. 私利侵占抑或生存所迫: 税收规避对现金持有价值的净效应[J]. 上海财经大学学报, 2016(6): 54–65. |
[2] | 邓晓丽, 朱彦臻. 税收负担与企业融资约束——基于世界银行中国企业调查数据的实证分析[J]. 税收经济研究, 2019(4): 38–47,52. DOI:10.3969/j.issn.2095-1280.2019.04.005 |
[3] | 高培勇. 论完善税收制度的新阶段[J]. 经济研究, 2015(2): 4–15. |
[4] | 黄玖立, 吴敏. 腐败有助于扩大产品贸易的市场范围吗?[J]. 世界经济文汇, 2016(4): 18–35. |
[5] | 黄玖立, 冯志艳. 用地成本对企业出口行为的影响及其作用机制[J]. 中国工业经济, 2017(9): 100–118. |
[6] | 李建军, 刘元生, 王冰洁. 税收负担与企业产能过剩——基于世界银行调查数据的经验证据[J]. 财政研究, 2019(1): 103–115. |
[7] | 李炜光, 臧建文. 中国企业税负高低之谜: 寻找合理的企业税负衡量标准[J]. 南方经济, 2017(2): 1–23. DOI:10.3969/j.issn.1000-6249.2017.02.001 |
[8] | 林志帆, 刘诗源. 税收负担与企业研发创新——来自世界银行中国企业调查数据的经验证据[J]. 财政研究, 2017(2): 98–112. |
[9] | 龙小宁, 朱艳丽, 蔡伟贤, 等. 基于空间计量模型的中国县级政府间税收竞争的实证分析[J]. 经济研究, 2014(8): 41–53. |
[10] | 陆施予, 李光勤. 税收负担与企业电子商务——来自世界银行中国企业调查数据的经验证据[J]. 财贸经济, 2018(7): 34–48. DOI:10.3969/j.issn.1002-8102.2018.07.003 |
[11] | 吕劲松. 关于中小企业融资难、融资贵问题的思考[J]. 金融研究, 2015(11): 115–123. |
[12] | 马林梅, 张群群. 企业生产率与出口模式选择——零出口、间接出口与直接出口[J]. 国际经贸探索, 2016(6): 33–47. |
[13] | 彭飞, 毛德凤. “营改增”的出口效应和生产率效应——基于行业关联的解释[J]. 产业经济研究, 2018(1): 52–64. |
[14] | 茹玉骢, 李燕. 电子商务与中国企业出口行为: 基于世界银行微观数据的分析[J]. 国际贸易问题, 2014(12): 3–13. |
[15] | 盛丹, 杨慧梅. 增值税改革与出口产品的品质升级[J]. 财经研究, 2020(6): 79–93. |
[16] | 孙灵燕, 李荣林. 融资约束限制中国企业出口参与吗?[J]. 经济学(季刊), 2012(1): 231–252. |
[17] | 汪德华, 李琼. 宏观税负与企业税负地区间差异之比较——基于工业企业数据计量分解的分析[J]. 财贸经济, 2015(3): 17–29. |
[18] | 阳佳余. 融资约束与企业出口行为: 基于工业企业数据的经验研究[J]. 经济学(季刊), 2012(4): 1503–1524. |
[19] | 姚公安, 王晓洁. 电子商务运用程度对零售企业税收负担的影响研究[J]. 税务与经济, 2016(2): 89–94. |
[20] | 于洪霞, 龚六堂, 陈玉宇. 出口固定成本融资约束与企业出口行为[J]. 经济研究, 2011(4): 55–67. |
[21] | 于文超, 何勤英. 投资者保护、政治联系与资本配置效率[J]. 金融研究, 2013(5): 152–166. |
[22] | 于文超, 殷华, 梁平汉. 税收征管、财政压力与企业融资约束[J]. 中国工业经济, 2018(1): 100–118. |
[23] | 张伦俊, 李淑萍. 规模以上工业企业的行业税负研究[J]. 统计研究, 2012(2): 66–72. DOI:10.3969/j.issn.1002-4565.2012.02.009 |
[24] | 张维方. 电子商务征税的理论和实证研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2007. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10335-2007071132.htm |
[25] | 周燕, 蔡宏波. 中国工业行业全要素生产率增长的决定因素: 1996-2007[J]. 北京师范大学学报(社会科学版), 2011(1): 133–141. DOI:10.3969/j.issn.1002-0209.2011.01.020 |
[26] | Cai H B, Fang H M, Xu L C. Eat, drink, firms, government: An investigation of corruption from the entertainment and travel costs of Chinese firms[J]. Journal of Law and Economics, 2011, 54(1): 55–78. DOI:10.1086/651201 |
[27] | Chaney T. Distorted gravity: The intensive and extensive margins of international trade[J]. American Economic Review, 2008, 98(4): 1707–1721. DOI:10.1257/aer.98.4.1707 |
[28] | Davies R B, Jeppesen T. Export mode, firm heterogeneity, and source country characteristics[J]. Review of World Economics, 2015, 151(2): 169–195. DOI:10.1007/s10290-014-0207-4 |
[29] | Federici D, Parisi V, Ferrante F. Heterogeneous firms, corporate taxes and export behavior: A firm-levelinvestigation for Italy[J]. Economic Modelling, 2020, 88: 98–112. DOI:10.1016/j.econmod.2019.09.012 |
[30] | Freund C L, Weinhold D. The effect of the internet on international trade[J]. Journal of International Economics, 2004, 62(1): 171–189. DOI:10.1016/S0022-1996(03)00059-X |
[31] | Kimuyu P. Corruption, firm growth and export propensity in Kenya[J]. International Journal of Social Economics, 2007, 34(3): 197–217. DOI:10.1108/03068290710726748 |
[32] | Lee S H, Weng D H. Does bribery in the home country promote or dampen firm exports?[J]. Strategic Management Journal, 2013, 34(12): 1472–1487. DOI:10.1002/smj.2075 |
[33] | Leuz C, Nanda D, Wysocki P D. Earnings management and investor protection: An international comparison[J]. Journal of Financial Economics, 2003, 69(3): 505–527. DOI:10.1016/S0304-405X(03)00121-1 |
[34] | Liu Q, Lu Y. Firm investment and exporting: Evidence from China’s value-added tax reform[J]. Journal of International Economics, 2015, 97(2): 392–403. DOI:10.1016/j.jinteco.2015.07.003 |
[35] | Melitz M J. The impact of trade on intra-industry reallocations and aggregate industry productivity[J]. Econometrica, 2003, 71(6): 1695–1725. DOI:10.1111/1468-0262.00467 |
[36] | Moodley S. Global market access in the internet era: South Africa’s wood furniture industry[J]. Internet Research, 2002, 12(1): 31–42. DOI:10.1108/10662240210415808 |
[37] | Musila J W, Sigué S P. Corruption and international trade: An empirical investigation of African countries[J]. The World Economy, 2010, 33(1): 129–146. DOI:10.1111/j.1467-9701.2009.01208.x |
[38] | Wang Y J, Wang Y L, Li K W. Judicial quality, contract intensity and exports: Firm-level evidence[J]. China Economic Review, 2014, 31: 32–42. DOI:10.1016/j.chieco.2014.08.002 |
[39] | Wilson J S, Mann C L, Otsuki T. Assessing the benefits of trade facilitation: A global perspective[J]. The World Economy, 2005, 28(6): 841–871. DOI:10.1111/j.1467-9701.2005.00709.x |