新能源企业增值税政策的规模效应与创新效应_孙传旺.pdf

新能源企业增值税政策的规模效应与创新效应*孙传旺占妍泓林伯强内容提要:推动新能源产业的大规模发展与核心技术攻关，不仅是产业高质量发展的内在要求，更是实现中国碳中和目标的关键路径。本文以增值税优惠政策为例，通过构建理论与实证模型探讨了新能源税收激励、规模扩张与技术创新三者之间的关系，并进一步对政策激励下规模扩张与技术创新的内在联系进行了分解剖析。研究有三点重要发现:第一，增值税激励有助于促进新能源企业规模扩张，但未能同时推动企业技术创新。结果是受惠新能源企业的产能规模在政策实施之后明显提升，但专利数量却有所下降。第二，增值税激励一方面通过对产出规模的正向激励，间接推动企业技术升级，即产出效应;另一方面通过抬升研发的相对成本，造成规模扩张对技术创新的替代，即替代效应，且替代效应的作用更强。第三，异质性分析表明，当新能源企业拥有较强的内部创新基础与较好的外部创新环境时，销售端增值税激励对新能源企业规模扩张和技术创新的影响均较弱。本文的政策启示是:注重新能源税收激励政策优化方向，既要着力于产业规模化发展，更要落点到关键技术创新;充分重视规模扩张与技术创新的内在联系，通过政策的精准调控不断增强规模扩张的正向影响并削弱其对技术创新的负向替代;为新能源企业创新成果的转化创造有利空间，促进新能源产业实现高质量发展。关键词:新能源税收激励规模扩张企业创新高质量发展*孙传旺，厦门大学经济学院中国能源经济研究中心、厦门大学计量经济学教育部重点实验室，邮政编码:361005，电子信箱:cw_sun foxmail com;占妍泓，厦门大学经济学院中国能源经济研究中心，邮政编码:361005，电子信箱:yanhong_zhan foxmailcom;林伯强(通讯作者)，厦门大学管理学院中国能源政策研究院，邮政编码:361005，电子信箱:bqlin xmu edu cn。本研究得到国家社会科学基金重大项目(21ZD109)的资助。作者感谢匿名审稿专家的宝贵建议。文责自负。一、引言加快新能源产业的规模化发展与核心技术突破，对于实现中国碳达峰碳中和意义重大。作为新能源发展的两大战略目标，规模扩张为新能源的产业化发展奠定前提基础，而技术创新则为新能源的可持续发展提供内在动力。典型事实表明，在早期发展阶段，美国、德国、日本等发达国家主要采取税收优惠、财政补贴、低息贷款等着力于规模扩张的激励政策对新能源产业进行引导与扶持。与此同时，这种激励政策也通过产出效应和替代效应，影响和改变了规模扩张与技术创新的内在关联。一方面，产业扩张过程中的规模经济效应和市场竞争效应会加快技术外溢，提高企业的创新动力和潜在的创新收益，因而有利于促进新能源企业技术创新;另一方面，由于新能源技术创新活动天然具有正外部性和高风险性(王宏伟等，2022)，规模扩张型激励政策也可能在短期内或中期内加剧新能源企业的“寻租”和“生产性掠夺”行为。在产业扩张过程中，随着低端产品市场空间的扩大，企业出于利润最大化的考虑，可能更倾向于在低技术水平上增资扩产以谋求更多财税补贴，进而造成规模扩张对技术创新的替代。如何通过政策体系的有效调控同时促进新能源产业在规模与技术上实现共同成长?对这一问题的回答，不仅是政策制定者关注的重点内容，也是本文研究新能源产业高质量发展的主要出发点。64孙传旺等:新能源企业增值税政策的规模效应与创新效应在中国，新能源产业受到了政府的一系列财税激励。其中，以增值税优惠政策为代表的税收优惠是激励我国新能源产业规模化发展的重要手段之一(Sun et al，2020)。作为中国现行复合税制体系下的最大税种和企业税收负担的主要构成，增值税的变化，尤其是国内环节增值税政策的变动会对微观企业的经济活动产生显著影响(许伟和陈斌开，2016)。那么，这种市场扩张型的增值税激励究竟如何影响我国新能源企业规模扩张、技术创新及其二者之间的内在联系?从规模与创新的双重视角对新能源财税激励政策进行评估，不仅有利于构建新能源产业高质量发展的政策体系，而且对于其他新兴产业的政策设计也具有重要的参考意义。然而，目前尚缺乏在新能源发展领域内将税收激励、企业规模扩张与技术创新三者置于统一分析框架的专门研究，更鲜有文献基于增值税激励政策探究新能源企业规模扩张与技术创新的内在关系演变。从现有研究来看，文献主要集中于探讨税收政策与新能源产业规模或技术创新之间的单一联系。多数学者认为，政府出台的财税扶持政策往往能够促进新能源企业缩减成本、增加投资(Uyterlinde et al，2007;Metcalf，2010)，因而有利于促进节能改造、提高新能源使用比例，从而扩大新能源产业规模(Chien Hu，2007;Johnstone et al，2010;Villca-Pozo Gonzales-Bustos，2019);另一部分相关研究则表明，税收激励是企业技术创新的重要影响因素。它可以显著降低企业的研发成本，但政策监管的行政成本、激励制度的不同设计以及技术外溢的“搭便车”效应可能会在一定程度上削弱税收优惠对于研发活动的正向激励(Bloom et al，2002;Cappelen et al，2012;Ernst et al，2014)。面向高质量发展的内在要求，新能源产业的发展需要同时兼顾量上的规模扩张与质上的技术突破。仅仅关注产业扶持政策对于质或量的单一影响，不仅难以对政策效应形成深刻理解和全面认识，而且可能容易忽略新能源产业规模扩张与技术创新之间的内在关联。为此，本文以财政部和国家税务总局于 2008 年出台的新能源增值税激励政策为例，通过理论分析与实证研究探讨增值税优惠政策、新能源企业规模扩张与技术创新三者之间的关系，尤其是对政策作用下规模扩张和技术创新的内在联系与作用机制进行重点分析。相较于已有文献，本文可能的创新点和边际贡献主要有三点:第一，在研究设计上，重点从产出效应与替代效应的角度就增值税激励对技术创新的影响进行分解，将差异化的税收负担引入理论模型的构建与分析，从理论上推导了增值税作用环节的影响机制，揭示了新能源企业规模扩张与技术创新之间的内在关联。第二，在实证研究中，通过识别和匹配中国工业企业数据库的新能源企业及其相关数据，在企业层面检验了税收激励效果及规模扩张的产出效应，并进一步从异质性分析的视角对如何降低销售端增值税激励引致的替代效应进行讨论，为新能源增值税激励的影响效应和作用机制提供了更加全面的微观解释。第三，在研究意义上，本文从质与量两个角度开展的政策有效性研究与有限性分析，尤其是对于规模扩张与技术创新之间的关系探讨，不仅有利于理解当前中国新能源产业发展过程中的税收政策设计及其实际作用，而且为优化未来新能源产业发展的激励政策，推动新能源产业从低技术扩张转向高质量发展提供了学理支持和实践启示。本文其余结构安排如下:第二部分为政策背景介绍;第三部分是理论模型与研究假说;第四部分为实证设计与样本选取;第五部分是实证检验与结果分析;第六部分进一步检验了规模扩张的产出效应及税收激励政策的异质性效应;第七部分给出结论性评述和政策建议。二、政策背景促进产业规模扩张与技术水平提升是推动新能源高质量发展的两个重要目标。近年来，中国能源发展战略规划对新能源产业规模化发展的重视程度日益加深。从“十一五”规划到“十四五”规划，我国非化石能源消费占比的定量发展目标由 8.1%提升至 20%。与此同时，随着新能源产业规模和市场化程度的不断提高，国内外的核心竞争日趋激烈，技术创新对于新能源产业高质量发展742022 年第 9 期的意义愈发凸显。面向碳达峰碳中和目标，如何借助政策手段推动新能源产业实现规模与技术并进的高质量发展，已经成为产业政策设计的重要问题。从历年我国新能源产业支持政策来看，2005 年颁布并实施的 可再生能源法 是促进新能源发展的重要法律基础。此后，一系列支持新能源产业的政策相继落地。其中，以增值税优惠为代表的税收激励是我国运用财税工具支持新能源产业发展的主要手段之一。2008 年，财政部和国家税务总局连续颁布了针对核电企业的增值税先征后退政策(财税 2008 38 号文件)与针对风电企业生产的电力产品实行增值税即征即退 50%的优惠政策(财税 2008 156 号文件)。此后时隔 5 年，直到 2013 年财政部和国家税务总局才进一步将光伏企业和新能源汽车企业纳入新能源增值税政策的激励范畴(财税 2013 66 号文件)。概括而言，新能源产业各项增值税激励政策的起始时间和主要内容如表 1 所示。可以看出，我国新能源增值税优惠具有以下两个明显特点:其一，增值税优惠政策以销售端税收激励为主，主要作用于新能源电力产品的销售过程。如财税 2008 38 号文件的第一项第 1 条“核力发电企业生产销售电力产品，统一实行增值税先征后退政策，返还比例分三个阶段逐级递减”;又如财税 2008 156 号文件第四项第5 条提及的对“销售利用风力生产的电力实现的增值税实行即征即退 50%的政策”等等。可见，风电、核电与光伏企业等新能源增值税激励政策的作用环节主要在于电力产品的销售端，而较少关注到对新能源电力上网输配及其使用环节的相应激励。此外，与其他行业(如软件产业、集成电路产业、煤层气抽采业等)的税收激励不仅用于扩大再生产，且用于研究开发不同，新能源产业的税收优惠政策相对缺乏与研究创新、技术开发或技术服务等创新环节直接相关的激励举措。其二，增值税激励在新能源产业内部具有明显的时间差异和行业差异。如表 1 所示，增值税优惠在不同的新能源产业部门中存在两个明显的年份节点:自 2008 年起，核电与风电产业就开始享受增值税优惠政策，而新能源汽车和光伏发电产业的增值税优惠则从 2013 年起才陆续实施。增值税激励政策的推出在时点与行业上的差异，为本文进一步评估其影响效应创造了良好条件。需要说明的是，尽管同一时期新能源产业也享受了企业所得税、关税和进口环节增值税等其他税种的优惠措施，但企业所得税优惠在新能源产业内的实行时间均始于 2008 年，且政策优惠对象涵盖整个新能源产业，并未区分不同产业。此外，关税和进口环节增值税的优惠对象也可以近似看作是新能源产业主体，尽管 20082009 年间两类税种仅对风电产业实行优惠政策，但由于所退税款只能转作国家资本金，实际上对单个企业的影响并不大。表 1中国新能源产业的增值税激励政策新能源产业类别起始时间主要内容核电2008.01核电产品增值税先征后退，15 年内按比例返还风电2008.07风电产品增值税即征即退 50%新能源汽车2013.08新能源汽车企业所取得的财政补贴不征收增值税光伏发电2013.10太阳能电力产品增值税即征即退 50%资料来源:作者根据财政部和国家税务总局的公开政策文件整理。84孙传旺等:新能源企业增值税政策的规模效应与创新效应在软件产业、集成电路、煤层气抽采等产业发展的早期阶段，我国政府采取了降低税率、即征即退、先征后退等多种税收手段用以扶持产业发展。在相关政策文件中，如 国务院关于印发鼓励软件产业和集成电路产业发展若干政策的通知(国发2000 18 号)财政部、国家税务总局关于进一步鼓励软件产业和集成电路产业发展税收政策的通知(财税 2002 70 号)财政部、国家税务总局关于加快煤层气抽采有关税收政策问题的通知(财税 2007 16 号)等等，均明文规定了税收优惠政策的所退税款不仅用于扩大再生产，而且用于企业的研究开发。三、理论模型与研究假说新能源增值税激励主要发生在 2008 年以后，该时期是中国新能源产业发展的较早阶段，具有需求市场不稳定、价格水平波动、技术发展不成熟且创新难度较大等显著特点(韩秀云，2012;Zhang et al，2013;齐绍洲等，2017)。将新能源产业的发展实情与税收优惠的作用特点相结合，对于准确分析税收政策对新能源企业行为的影响至关重要。因此，本文结合发展阶段特征和增值税政策内容，对理论模型进行了两个关键设定。第一，为从理论上直观考察增值税激励对新能源企业生产扩张和研发创新的影响，将增值税按作用环节划分为两类:一是作用于一般产品流转环节(tq);二是作用于创新专用的技术产品或服务流转环节(tr)。第二，为了综合评估新能源增值税激励的规模效应和创新效应，本文借鉴 Lee(2003)、周亚虹等(2015)的研究经验，将税收激励、规模扩张与技术创新三者置于统一理论框架，设定新能源企业的利润最大化行为由生产销售和研发决策共同决定。上述设定一方面通过将差异化的税收负担引入理论模型的构建与分析，从税收作用环节的识别和分解上改进了周亚虹等(2015)提出的新能源企业行为反应模型，将新能源税收激励政策推进到了更加微观的研究层面;另一方面也拓展了税收激励下规模扩张与技术创新二者关系的研究，弥补了基于博弈分析、收入转移或需求拉动等分析框架探讨税收优惠与产业规模关系或税收优惠与技术创新关系的研究不足(Cullen Gordon，2007;贾俊雪，2014)。具体而言，假定新能源产业内的异质性企业 i(i=1，2，3，N)基于以下利润最大化原则同时进行产销与研发决策:maxP，Ki=Piyiy0ci(i，Ki，Li)dy+tqyi(1+tr)i0I，i(tq，tr)ds t yi Fi(，K，L，pinput)(1)其中，Pi为单位产品价格，i、Ki、Li分别为企业 i 的研发、资本和劳动投入，yi为企业生产的产品数量。其中，K 和 L 作为实际的生产要素投入，则通过改善要素投入组合和生产效率作用于最终产出，pinput为要素投入的价格。设定产品的边际生产成本(主要指要素投入成本)ci=ci(i，Ki，Li);tq为企业 i 生产、销售单位产品的实际税负，tr为企业 i 单位创新投入的实际税负(如引进创新专用性产品、提供技术服务等创新过程产生的增值税税费)，I，i(tq，tr)为企业产品达到技术水平Ti(，M)可以获得的边际创新收益(如高技术产品可能带来的高价利润、科研成果奖励以及专利费等)，I，i同时取决于不同环节的实际增值税率。进一步地，假定该利润函数具有拟凹性(quasi-concave)，规模效应和创新效应可以降低异质性企业 i 的边际生产成本，且单位产品税率的降低可以通过提高研发的期望税后收益从而激励研发。即有:yy/0、yKy/K 0;cc/0、cKc/K 0;ItqI/tq0、ItrI/tr0。考虑到对处于产业发展初期的新能源企业而言，其需求市场往往面临较大的不确定性。因此，令yi=SiE(Y)(2)其中，Si为新能源企业 i 的市场份额，E(Y)为企业对市场总需求的期望值。且有:Si=Si(Pi，Pi，Ti，Ti，N)且 Si(Pi)0，Si(Ti)0，Si(N)0(3)942022 年第 9 期如引进创新专用性设备、提供技术服务等涉及创新过程的增值税税费。企业的研发创新既可能通过提高生产效率以降低边际生产成本，也有可能通过提高产品质量以提高价格。因此，生产销售端的产品税负也会对企业研发产生影响，单位产品税率的降低可以通过提高研发的期望税后收益从而激励研发。为了求解的直观性，本文在后续模型推导和条件设定的过程中，不再对 L 进行讨论。即企业 i 所能拥有的市场份额大小受到企业 i 的定价水平 Pi、同行业内其他竞争企业的定价水平 P i、企业 i 的产品技术 Ti、其他同类产品技术水平 T i以及行业内新能源企业总数 N 的影响。出于简便性与合理性的考虑，本文假设对于市场总需求 Y，每个新能源企业都有一致的先验估计(y)=Pro(Yy)。此外，考虑到创新本身具有较大的不确定性，同时研发过程可能会受到其他因素的影响，因此本文将企业从事研发活动后所能达到的技术水平进一步表示为:Ti=Ti(i，Mi)(4)其中，Mi为可能影响企业研发创新过程的其他因素(如企业本身的技术能力、企业所处的创新环境等)，且有 TT/0。基于上述假定，可以得到利润最大化条件下新能源企业 i 的期望利润:maxP，KE(i)=E Piyiy0ci(i，Ki，Li)dy+tqyi(1+tr)i0I，i(tq，tr)d=E(Pi tq)SiE(Y)y0ci(i，Ki，Li)dy(1+tr)i0I，i(tq，tr)d(5)结合式(1)(5)可知，企业利润最大化决策问题实际上转化为确定最优的价格水平 P*i和最优的研发决策*i(由*i可进一步获得最优创新产出 T*i)，从而获取最大的市场份额 S*i以最大化销售利润，企业的最优生产投入 K*i则取决于 P*i、*i以及对生产函数形式的估计。根据一阶条件和约束条件，可得:E(i)Pi=E(i)i=E(i)Ki=0(6)yi=Fi(，K，L，pinput)=SiE(Y)(7)由此，可以解得企业的最优化决策集为*i=P*i，*i，K*i。其中，最优定价水平为:P*i=(ci+tq)spi(spi+1)(8)最优创新投入为:*i=(ci+tq)(1+tr)I，i(tq，tr)+c，iS*iE(Y)srispi+()1S*iE(Y)(9)其中，spS(P)PS0 为市场份额对产品价格的弹性(sp1)，srS()S0 为市场份额对创新投入的弹性。因此，企业的最优定价水平 P*i主要取决于单位产品的生产成本、单位产品在生产销售过程中的税收负担以及市场份额对于产品价格的弹性;而最优研发投入*i则取决于创新的净边际成本、生产销售过程和创新过程的税收负担、创新成功的收益及市场份额对于产品创新和产品价格的弹性。根据式(4)所表示的创新投入与创新产出的关系，可得最优创新产出:T*i=T*i(*i，Mi)(10)基于 P*i和*i，根据式(3)和式(4)可进一步得到最优市场份额:S*i=Si(P*i，*i)(11)05孙传旺等:新能源企业增值税政策的规模效应与创新效应sp和 sr反映市场上的消费者对产品价格和产品质量(即产品技术水平)的偏好。市场份额对产品价格弹性的绝对值大于 1，是企业获得合理利润的前提。因此，最优生产投入为:K*i=Fi(y*i;*i)=Fi S*iE(Y);*i=i(P*i，*i)(12)其中，Fi()为生产函数 Fi()的反函数。最优产出规模 y*i为 S*i与 E(Y)的乘积。由于专门针对新能源企业的增值税优惠主要集中在电力产品销售端，作用环节属于一般产品流转过程而非研发创新。因此，本文重点讨论 tq变动对于企业生产规模和研发投入的影响。1 tq变动对产出规模的影响令企业产品的总边际生产成本为 MCi=ci(i，Ki，Li)+tq。在其他因素不变的情况下，tq变动对产出 Y 的影响取决于 tq变动对企业总边际成本结构 MC 的影响。即当 tq下降时，若总边际成本下降，产出将有所增加。因此signyit()q=signMCit()q 0(13)由此可见，即使企业保持原有的研发投入和技术水平，产品销售端的实际税率 tq下降也有利于直接激励企业扩大产出规模。2 tq变动对研发投入的影响由谢泼德引理(Shephard s Lemma)可知，在利润最大化的情况下，研发投入的需求函数与其条件需求函数等价(Nagatani，1978;Nie et al，2010)。即i(Pi，pinput，tq，tr)=i(y*i，pinput，tq，tr)(14)故有 i tq总效应=*i tqy*i替代效应+*i y*i y*i t q产出效应(15)即销售端税负下降对企业研发投入的影响由替代效应和产出效应共同决定。进一步地，本文围绕这两种效应的方向分别进行讨论:(1)替代效应。由式(9)可得*i tqy*i=i+Itq(tq，tr)(ci+tq)2i(srsp+1)S*iE(Y)=i+i2i符号不确定(srsp+1 )0S*iE(Y)0(16)其中，i=(1+tr)I，i(tq，tr)+c，iS*iE(Y)0，代表企业单位研发投入的成本与收益之差，可以反映新能源企业研发的净边际成本。i=Itq(tq，tr)(ci+tq)，且i 0(设定Itq 0)，表示tq下降带来的额外边际创新收益(这一收益体现为对产品总边际生产成本的抵消)。又因为sp+1 0，sr0，且2i0，S*iE(Y)0，因此有:sign*i tqy*()i=sign(i+i)(17)152022 年第 9 期本文讨论的增值税优惠主要是专门针对新能源产业的特定减税政策。诚然，当前我国已经有部分针对企业技术创新的相关所得税优惠政策，如降低部分高新技术企业的所得税税率、研发费用加计扣除等等。但这些政策的适用对象和适用范围更广，尤其是研发费用加计扣除政策，几乎面向新能源企业在内的所有企业。换言之，本文所研究的新能源企业都受到了相同力度的研发费用加计扣除政策，在理论模型中省略对企业所得税负的分析，不会影响到模型的基本分析结果。在后续的实证分析中，本文进一步对企业的所得税率进行了控制，以剔除相关因素对实证结果的干扰。研发的总收益来自于两个方面:一是技术升级的直接收益，如技术转让收益等;二是通过生产效率的改善降低单位产品的边际生产成本。注意此处的c，i0，故成本下降带来的额外收益为 c，iS*iE(Y)。当|i|i|，替代效应为正，增值税激励通过抬升研发的相对成本导致销售端实际税负与企业研发投入水平同向变动;反之，当|i|i|，替代效应为零或负值，意味着销售端税负下降可能带来研发投入的增加。(2)产出效应。由生产函数的设定可知，*iy*i 0;结合式(13)，可知y*itq 0，故产出效应为负，即*i y*i y*i tq 0(18)式(18)实际上也体现了在税收激励影响技术创新过程中，产出规模会产生积极的间接影响。即产品销售端税率的下降可以通过产出效应提升企业的研发投入，有利于推动企业技术升级。因此，销售端增值税激励一方面通过改变研发的相对成本，影响规模扩张与技术创新之间的替代关系(即替代效应);另一方面通过对产出规模的正向激励，间接推动企业技术升级(即产出效应)。但综合来看，tq下降对于企业研发投入i的总效应具有不确定性。当替代效应为正时，总效应取决于替代效应和产出效应的相对大小;当替代效应为零或负值时，tq下降会提高企业研发投入i。同样地，tq下降对企业技术水平Ti(i，Mi)的影响也具有双重属性。从现实情况来看，新能源企业通过规模扩张来获取政策收益可能更为容易和直接。尤其是对处于快速发展阶段的新能源企业而言，成功创新的高成本与低概率，以及短期内市场对创新投入的不敏感性有可能在一定程度上导致研发不足(周亚虹等，2015)。仅销售端增值税率下降所带来的额外创新收益可能很难抵消研发成本，因此较大概率会出现|i|i|(即替代效应为正)，从而增值税激励产生了对新能源企业创新活动的挤出。相关的逻辑思路如图 1 所示。图 1增值税激励下的新能源企业行为基于上述分析，本文提出两个假设:假设 1销售端增值税激励有利于促进新能源企业扩大产出规模;假设 2销售端增值税激励对新能源企业创新的影响兼具替代效应和产出效应的双重属性:a)在技术和成本约束下，替代效应可能表现为对研发创新的挤出，并在两种效应中占据主导地位，由此导致税收激励与新能源企业技术创新产生负向关联;b)产出效应表现为对研发创新的激励，即销售端增值税优惠可以通过促进企业规模扩张，间接推动新能源企业技术升级。25孙传旺等:新能源企业增值税政策的规模效应与创新效应四、实证设计与样本选取(一)模型设计如表 1 所示和前文分析，中国现行新能源增值税优惠政策在四个主要的新能源子产业中存在两个明显的实施节点:风电产业与核电产业从 2008 年起就开始享受增值税优惠，而光伏产业和新能源汽车产业则从 2013 年起才享有相关激励政策。这意味着在 20082012 年间，只有风电企业与核电企业受到了增值税优惠政策影响，这为本文利用双重差分法识别政策效应提供了良好条件。通过将风电与核电企业视为新能源增值税激励的处理组，将光伏企业、新能源汽车企业以及其他新能源企业视为对照组，可以借助比较两个组别之间的差异来考察增值税激励对新能源企业规模扩张和技术创新的影响效应。为此，本文设定以下的实证模型:yit=1+2Gi Dt+3Xit+i+jt+it(19)其中，下标 i 和 t 分别代表企业和年份;yit为因变量，作为企业产出规模和技术创新的代理变量;个体分组变量Gi和时期分组变量Dt的交互项Gi Dt是本文关注的核心解释变量，用以刻画企业i 在年份 t 是否受到增值税激励政策影响。它的系数2测度了新能源增值税激励政策对于企业规模扩张和技术创新的实际效应。Xit为控制变量向量。同时，引入个体固定效应i以控制样本企业不随时间变化且不能被观测到的个体特征;引入产业 年份固定效应jt以控制因变量在不同行业维度上随时间推移所产生的变动。(二)变量选取被解释变量方面，本文选取工业总产值(ind_output)和营业收入(revenue)两项指标衡量新能源企业的产出规模，选取总专利申请数(patent)、非发明专利数(patentud)与发明专利数(patenti)三项指标衡量新能源企业的技术创新水平。这主要是考虑到企业的总专利包含不同类型，而不同的专利类别在创新难度、专利价值以及审核流程上存在较大差异。本文参考黎文靖和郑曼妮(2016)的做法，将创新程度较低、研发较为容易且专利价值较低的实用新型专利和外观设计两类非发明专利与创新难度高、专利价值大以及审核流程严格的发明专利作了进一步区分，用以验证增值税激励对新能源企业不同创新行为的影响。本文的核心解释变量为增值税激励政策(Gi Dt)，即上述方程中个体分组变量(Gi)和时期分组变量(Dt)的交互项。关于控制变量，本文参考蔡竞和董艳(2016)、张杰和郑文平(2018)的做法，分别从企业、产业和地区层面进行选择。企业层面的变量主要包括资产投入、资本结构、企业年龄及股权结构等，产业层面的变量主要为行业集中度，地区层面的变量包括省份人均 GDP 以及各产业 GDP 占比等。主要变量含义及描述性统计如表 2 所示。需要说明的是，本文还尽量控制了共时性政策的影响，主要包括以下三类:(1)可再生能源标杆上网电价政策(FIT)。为了促进可再生能源的开发利用，国家发改委于 2006 年起陆续实施清洁能源发电标杆上网电价政策。若新能源企业 i 在 t 时期受到相应的标杆电价政策影响，则 FIT 取1，否则为0。(2)增值税转型政策(VAT_reform)。自2004 年7 月起，我国开始在东北三省的八大行业实施增值税转型改革试点。此后，试点范围逐步扩大，并于 2009 年 1 月起在全国的所有行业内全面推行。若某地区企业 i 在 t 时期受到增值税政策影响，则 VAT_reform 取 1，否则为 0。(3)研发费用加计扣除政策(CIT_ratio)。按 企业所得税法 规定，与技术创新相关的研发费用可以在计算企业应纳税所得额时加计扣除。由于工业企业数据库中研发费用数据缺失较为严重，无法直接获取与研发费用加计扣除相关的所得税信息，因此本文用企业所得税率进行替代，以控制与企业技术创新相关的所得税优惠政策影响。352022 年第 9 期表 2主要变量及描述性统计变量名含义观测值均值标准差ind_output企业工业总产值(千元)的自然对数1744211.1691.623revenue企业营业收入(千元)的自然对数1904611.0881.672patent(企业当年专利数+1)取自然对数190460.4830.954patentud(企业当年非发明专利数+1)取自然对数190460.4090.852patenti(企业当年发明专利数+1)取自然对数190460.1980.585Gi Dt若企业 i 属于风电或核电产业，且在时期 t 享受增值税激励政策，则Gi Dt=1，否则Gi Dt=0190460.1220.328asset资产总额(千元)的自然对数1904610.9481.818debt_ratio负债总额/资产总额 100%190460.5530.257LTdebt_ratio长期负债总额/资产总额 100%176640.05460.206FA_ratio固定资产总额/资产总额 100%190340.3260.237age(对应年份 成立年份+1)取自然对数190461.9670.670ownership若企业的国有注册资本比重超过 50%，则为国有企业，取值为1，否则为 0190460.05150.221exit若企业在下期退出，则取 1，否则为 0190460.1440.352hhi_revenue同一子产业的每个企业销售份额的平方和190460.1170.0910per_GDP2002 年不变价 GDP 取自然对数1904610.2070.543GDP_ratio_1第一产业 GDP/总 GDP 100%190460.08380.0431GDP_ratio_2第二产业 GDP/总 GDP 100%190460.5150.0523(三)数据来源及新能源企业样本识别由于早期新能源企业数目较少且规模较小，同时相关数据缺失较为严重(Zhao et al，2016)，而且 2013 年起增值税优惠政策已逐步推广至其他新能源产业部门，因此本文将研究区间限定为20032012 年。本文所使用的企业和产业层面数据主要来源于中国工业企业数据库和中国专利数据库。其中，企业的基本信息和财务数据来自中国工业企业数据库，专利数据来源于中国专利数据库。地区层面的数据来源于 中国统计年鉴(2013)。考虑到新能源企业多数集中于电力、热力的生产和供应业、通用设备制造业、汽车制造业、电气机械和器材制造业以及通信设备、计算机及其他电子设备制造业五大领域内(周亚虹等，2015)，本文参考石旻等(2016)的研究经验，结合新能源领域关键词从上述五大行业中识别出风电、核电、太阳能(光伏)、生物质能以及新能源汽车产业的相关企业。通过剔除资产总额、营业收入、利润总额等涉及统计数据准确性的关键指标的异常值，本文最终得到 20032012 年间共计 4671 家样本企业的非平衡面板数据，其中处理组企业 1040 家，对照组企业 3631 家，涉及专利 57114 项。其中，有1783 家新能源企业在 20032012 年间申请过专利，占样本内新能源企业总数的 38.17%。五、实证检验及结果分析(一)新能源增值税激励政策的规模效应与创新效应1 增值税激励对新能源企业规模扩张的影响在利用计量回归模型分析政策效应的过程中，合理的控制变量有助于提高模型估计的准确度，45孙传旺等:新能源企业增值税政策的规模效应与创新效应考虑到 2010 年数据存在较为严重的数据质量问题，出于严谨性考虑，本文在具体回归过程中剔除了 2010 年数据。但对不合理控制变量的选择却有可能导致估计系数的不一致。特别地，对于微观企业研究而言，由于政策发生后的事后变量可能同时受到政策影响，若对企业层面的事后变量进行控制，可能会因选择偏误而导致“坏控制变量”问题(Angrist Pischke，2009)。因此，本文参考陈登科(2020)和陈诗一等(2021)的做法，对于控制变量中的企业变量，采取其在政策实施前一年(2007 年)的取值(即前定变量)与时间趋势项 f(t)交乘的形式进行控制。相应的回归结果报告在表 3 中。可以看出，在不同的固定效应控制层级中，政策交互项Gi Dt的系数均显著为正。这一结果说明，相比对照组企业，处理组企业的工业总产值和营业收入在增值税激励政策的作用下明显增加。以表 3 的第(2)列和第(4)列为基准回归结果，增值税激励政策的实施使处理组新能源企业的工业总产值(ind_output)增加了 6.77%，营业收入(revenue)增加了 6.39%。与理论模型的推导结果一致，销售端增值税激励直接促进了新能源企业产出规模的扩张。2 增值税激励对新能源企业技术创新的影响本文在理论模型的研究分析中指出，销售端增值税激励对企业技术创新的影响由替代效应和产出效应共同决定。表 4 第(1)(2)列报告了以企业总专利数量(patent)作为被解释变量的回归结果。Gi Dt的系数均为负值，且在第(2)列的基准回归结果中，Gi Dt的系数在 5%的水平上显著。相比对照组企业，处理组新能源企业的总专利在增值税优惠政策实施之后下降了 5.33%。这一结果支持了较强的正向替代效应，即研发创新水平与销售端实际税负下降的同向变动，在增值税激励影响新能源企业技术创新的总效应中占据主导地位。其最终结果是，替代效应所带来的创新下降超过了产出效应带来的创新增长，导致激励政策表现为对于技术创新的不利影响。进一步区分增值税激励政策对新能源企业非发明专利(patentud)与发明专利(patenti)的影响，政策项Gi Dt的系数依然为负，且至少都在 10%的水平上显著。从行业的整体创新水平来看，增值税激励并不能发挥促进新能源企业技术创新的作用，反而可能因为替代效应的存在而挤出企业的创新活动。表 3增值税激励对新能源企业规模扩张的影响ind_outputrevenue(1)(2)(3)(4)Gi Dt0.0728 (0.0263)0.0677(0.0289)0.0801 (0.0252)0.0639(0.0291)_const8.494 (2.944)9.170 (2.904)10.904 (3.038)12.267 (3.221)控制变量是是是是个体 FE是是是是年份 FE是否是否产业 年份 FE否是否是552022 年第 9 期即企业资产投入(asset)、企业资产负债比(debt_ratio)、企业长期负债比(LTdebt_ratio)、企业固定资产占比(FA_ratio)、企业所有制(ownership)、企业退出虚拟变量(exit)以及企业所得税率(CIT_ratio)。采用政策实施前一年的取值作为前定变量的衡量方式，是既有文献的常见做法。为了避免前定变量衡量方式带来的可能偏误，本文还在稳健性检验中采用了变量在观测期初的取值、变量在政策前的各观测期均值等方式进行检验。续表 3ind_outputrevenue(1)(2)(3)(4)N1267812634140801403020.8920.8930.8850.887注:括号内为聚类到新能源行业 年份层面的稳健标准误;_const 为常数项;N 为观测值;、和*分别表示在 1%、5%和10%的水平上显著。以下各表若无特别说明，均同此注。表 4增值税激励对新能源企业技术创新的影响变量patentpatenudpatenti(1)(2)(3)(4)(5)(6)Gi Dt0.0476(0.0290)0.0533(0.0263)0.0449*(0.0262)0.0489*(0.0251)0.0321*(0.0168)0.0344(0.0171)_const8.554 (3.046)9.514 (3.197)5.876(2.681)6.635(2.854)9.243 (2.129)9.861 (2.171)控制变量是是是是是是个体 FE是是是是是是年份 FE是否是否是否产业 年份 FE否是否是否是N14080140301408014030140801403020.6000.6000.5710.5720.5350.535上述实证结果验证了假设 1 和假设 2 的成立，即增值税激励有利于促进新能源企业扩大生产规模，但难以同时激励新能源企业提升创新产出。本文分析认为:一方面，销售端而非技术端实际税负的下降在无形中抬升了技术创新的相对成本;另一方面，也与产业发展初期新能源企业普遍面临创新难度大、创新意愿低，以及相关配套机制不完善等问题密切相关。在这种情况下，着眼于销售端的生产性税收激励可能进一步诱发企业的创新惰性，即新能源企业在政策作用下更倾向于直接进行规模扩张而不增加创新投入，并由此对新能源企业的创新产出造成不利影响。(二)内生性问题探讨1 遗漏变量偏差从解释变量来看，增值税激励政策的优惠力度、优惠方式均由政府直接规定，而非企业自主选择，与具体的单个企业利益目标并没有直接关联，因此相对企业而言是外生政策;从控制变量来看，表 3 和表 4 已经控制了一系列可能影响企业规模扩张与技术创新的基本信息和共时性政策，包括资产投入