增值税留抵退税能否提升企业全要素生产率.pdf

68（双月刊）2023年第3期（总第139期）增值税留抵退税能否提升企业全要素生产率*刘 畅 石雪莹 张凯旋内容提要：提升全要素生产率是摆脱“中等收入”陷阱、推动产业转型升级的重要保障。文章以财税 201870号文为政策背景，利用 A 股上市公司 20102019 年的财务数据，围绕增值税留抵退税政策能否促进企业全要素生产率提升展开剖析。研究表明，增值税留抵退税政策可通过缓解融资约束、增加高质量固定资产投资等路径提升企业全要素生产率，且对国有企业、小规模企业和东部地区企业的促进效应更为明显。基于此，文章认为可适当放宽小微企业和民营企业留抵退税准入门槛，扩大全额退还适用范围，同时完善税收征管程序，为企业转型升级和经济高质量发展提供有力政策支持。关键词：留抵退税；全要素生产率；高质量发展中图分类号：F812.423 文献标识码：A 文章编号：2095-1280(2023)03-0068-10 一、引言当前全球经济增长放缓，国际政治经济环境日趋复杂，我国亦受到需求收缩、供给冲击和预期转弱三重压力叠加交错影响。在经济向高质量发展迈进的关键阶段，稳住市场主体预期，探寻经济增长长效机制就显得至关重要。党的二十大报告指出，“加快建设现代化经济体系，着力提高全要素生产率”。经济增长更多有赖于要素使用质效提升而非简单的规模扩增，全要素生产率提升有助于加快实施创新驱动发展战略，改变传统以要素投入为主的粗放型经济增长模式，助力经济稳健可持续发展。企业作为激发市场经济活力的微观主体，其生存样貌事关经济社会的长远发展。为此，如何充分利用现有制度优势，激发市场经济主体的内生动力，实现技术创新和资源优化配置，继而有效提升全要素生产率，成为当前重要而紧迫的现实问题。提升全要素生产率有利于提高企业产能利用率和企业运营效率，增强企业应对市场需求变化的调整能力，从而驱动高质量供给，以微观活力焕发宏观动力，进而实现经济结构优化（朱沛华和陈林，2020）。既有研究显示，融资约束、投资效率和公司治理水平是影响企业全要素生产率的重要因素（郑宝红和张兆国，2018；钱雪松等，2018）。与此同时，外部环境同样扰动企业全要素生产率，税收作为政府调控经济的重要工具，是优化微观主体行为决策不容忽视的因素（李政等，2019）。减税降费政策致力于用政府收入的“减法”换取企业效益的“加法”，在助力企业“提质增效”、激活经济“一盘棋”等方面取得显著成效。“十三五”以来我国累计减税降费规模超过 8.6 万亿元，*基金项目：天津市哲学社会科学规划青年项目“减税降费背景下天津市财政高质量发展路径研究”（项目编号：TJYJ21-022）。作者简介：刘 畅，女，天津财经大学财税与公共管理学院讲师，经济学博士；石雪莹，女，天津财经大学财税与公共管理学院硕士研究生；张凯旋，女，天津财经大学财税与公共管理学院硕士研究生。69 Tax and Economic Research在减轻企业税收负担、激发企业发展潜力等方面成效斐然。由此，减税降费政策对企业全要素生产率的施力影响引起了学界的广泛关注。部分研究发现，税收优惠政策通过引导企业加大创新投入、扩大生产规模等路径提升企业全要素生产率（燕洪国和潘翠英，2022）。其中，降低企业所得税税率政策通过直击企业税负缓解融资约束，激励企业创新创业活动，促进了全要素生产率的提升（郑宝红和张兆国，2018）；研发费用加计扣除政策通过加快技术进步促进企业全要素生产率提升；税收返还政策通过增加企业外源性融资促进全要素生产率提升（杨宇婷和贾建宇，2020）。2022年我国实行了新的组合式税费支持政策，全年新增减税降费及退税缓税缓费超4.2万亿元，其中增值税留抵退税规模达到 2.46 万亿。增值税留抵退税政策的作用机理在于通过留抵税额的退还增加企业现金流缓解融资约束（朱江涛，2022；俞杰和万陈梦，2022），继而刺激投资并激发创新研发热情（刘金科等，2020；蔡伟贤等，2022），实现企业价值的提升（吴怡俐等，2021）。本文的边际贡献在于：第一，针对留抵退税政策，现有研究多关注其政策原理和制度优化，对微观企业的影响则聚焦于企业创新效应与投资效应，鲜有学者挖掘其对企业全要素生产率的影响；第二，在留抵退税与企业全要素生产率的探讨中，既有研究选取季度数据作为样本单元，本文则以企业年度数据作为研究样本，同时关注政策对企业全要素生产率这一综合性指标的影响，研究结论相对更具宏观意义；第三，在研究留抵退税政策对企业全要素生产率的影响时，将微观主体因素与宏观层面影响因素均纳入模型考量，使得研究结果更为客观科学。二、理论分析与研究假设（一）留抵退税政策与企业全要素生产率留抵退税政策可能从两方面对企业全要素生产率产生施力影响。一方面，信号传递理论认为在信息不对称的市场中，处于信息优势的一方通过发出信号，将信息传递给信息劣势方来实现预期目标。政策作为政府向市场主体发布的凸显性较高的信号，同样具有一定导向性。我国自 2011 年试点增值税留抵税额退还以来，相继出台了一系列相关政策，不断扩大政策实施范围、加快退税进度。财政部 税务总局关于 2018 年退还部分行业增值税留抵税额有关税收政策的通知（以下简称“财税201870 号文”）将期末留抵税额的退还范围扩大到装备制造业等 18 个行业大类。2022 年 4月起，留抵税额的退还不再局限于增量部分，存量留抵税额也允许一次性退还。政策的不断深化向各市场主体传递了利好信号，在提振企业信心的同时也提升了外部投资机构对企业的信赖度，通过缓解融资约束促进企业生产效率和全要素生产率的提升（刘金科等，2020）。另一方面，扩大再生产理论认为规模经营可以提高劳动生产率。将留抵税额退还企业，使其拥有足够的周转资金用以扩大再生产，增加投资规模可有效提升投资效率和企业专业化水平（俞杰和万陈梦，2022）。企业可支配资金增加也有助于降低融资成本，增加企业研发创新积极性和研发资金投入，进而提高企业全要素生产率（吴怡俐等，2021；蔡伟贤等，2022；何杨等，2019）。基于以上分析，本文提出研究假设 H1：增值税留抵退税政策对于企业全要素生产率提升具有显著的激励效应。（二）留抵退税政策、融资约束与企业全要素生产率稳定资金流与企业生存和发展休戚相关。一方面，资金流如同企业的“血液”，资金周转速度和回笼时间决定了供血量，资金流量不足生产经营就难以为继，遑论规模扩增及高质量发展。另一方面，资金流决定着企业发展的上限。企业实现跨越式发展需要广泛吸收社会资金，通过资金运作实现扩大再生产。对于流动性遇阻的企业，纵然有较好的发展机遇也较难落地实现。投资承担企业资金“造血”功能，本身又是一项极具风险性的活动，在信息不对称的情境下，银行等外部投资者很难合理评估企业经营状况和偿债能力，出于风险规避会产生惜贷心理，尤其是对一些经营规模小、还款能力差的成长型中小企业。融资难融资贵、资金周转不畅等也成为诸多企业生存发展的瓶颈所在。留抵退税政策将期末留抵的进项税额退还纳税人，盘活了企业层面的沉淀资金，将账面数字真 70 正兑成可供使用的“真金白银”，直接增加了企业现金流。就企业生存而言，增加的现金流为持续经营创造了有利条件，疏通了经营融资的“任督二脉”，有助于提高生存能力，发掘企业应对风险挑战的潜力。此外，融资约束的缓减为企业增加了多元化的选择空间，通过优化资源配置提高企业生产效率，继而推动全要素生产率提升（郑宝红和张兆国，2018）。由此，提出研究假设 H2：留抵退税政策通过缓解融资约束提高企业全要素生产率。（三）留抵退税政策、高质量固定资产投资与企业全要素生产率有研究表明，当税负减轻时企业会优先选择增加固定资产投资（庞凤喜和刘畅，2019）。财税201870 号文规定，留抵退税政策适用范围为先进制造业、现代服务业和电网企业，其引导固定资产投资聚焦于装备制造业、信息技术服务业等促进我国经济高质量发展的重要领域，起到了精准灌溉的效果。当企业购进大型机器设备等固定资产时，所形成的进项税额及时退还，有助于企业扩大投资规模，实现规模化高效生产。此外，留抵退税政策对纳税人信用等级的要求，有助于推动企业提高专业化水平，促进全要素生产率提升。财税201870 号文规定适用对象纳税信用评级为 A级或 B 级，为享受政策红利，被纳入政策实施范围但又不满足条件的企业，将参照政策要求进行优化管理，根据纳税信用考核指标进行自我约束，进一步提高纳税遵从度。在守信激励原则之下，信用状况较好的企业在招投标、融资领域也更具竞争力，其纳税信用可有效转化为融资资本，通过缓解融资约束实现与高质量固定资产投资的良性循环，进而实现投资效益和企业全要素生产率的同步提升。由此提出研究假设 H3：留抵退税政策通过推动高质量固定资产投资提高企业全要素生产率。三、研究设计（一）数据来源与样本筛选本文以 20102019 年 A 股上市公司为研究对象，并进行如下处理：第一，剔除 ST、*ST 股票以及终止上市、上市中断公司数据；第二，剔除存在异常值或缺失值的样本；第三，剔除 2012 证监会行业分类标准下属于金融行业的公司数据。总计得到3219家样本企业数据（其中对照组1100个，处理组 2119 个）。为避免数据离群值对实证结果的干扰，对变量在 5%水平上进行缩尾处理。（二）模型设定为了检验留抵退税政策对企业全要素生产率的影响，本文构建如下双重差分模型：,012,=+i titi tjti tTFPaa PolicyPerioda Control （1）其中，TFPi,t是企业全要素生产率，PolicyiPeriodt表示政策虚拟变量和时间变量的交互项。Controli,t为控制变量，j为行业固定效应，t为时间固定效应，i,t为随机扰动项。1.被解释变量。被解释变量是企业全要素生产率（TFP）。企业全要素生产率常用的估计方法有 LP 法和 OP 法，LP 法能有效解决 OLS 估计中的内生性问题，而 OP 法存在代理变量不能完全响应生产率变化的弊端（龚关和胡关亮，2013）。因此，本文选用 LP 法来测算企业全要素生产率。测算模型如式（2）所示，下文还将以 OP 法估计的全要素生产率进行稳健性检验。（2）其中，Y 表示公司产出，用营业收入衡量；K 表示资本投入，用年末固定资产净额衡量；L 表示劳动投入，用企业员工数量来衡量；P 表示中间产品投入，用购买商品和劳务支付的现金来衡量。2.解释变量。本文的核心解释变量为 PolicyiPeriodt（后文用 DID 表示），其系数是双重差分估计量，表示增值税留抵退税政策对试点企业全要素生产率的影响。Periodt表示时间虚拟变量，2018 年之后的样本取值为 1，2018 年之前的样本取值为 0。Policyi为政策虚拟变量，表示个体是否受到留抵退税政策优惠，企业若享受政策取值为 1，否则取值为 0。3.控制变量。控制变量的设定包括企业层面和省域层面的变量。前者包括资产负债率（Lev）、刘 畅 石雪莹 张凯旋 增值税留抵退税能否提升企业全要素生产率 71 Tax and Economic Research企业经营年限（Age）、资产周转率（AT）、营业收入增长率（Rev）、净资产收益率（Roe）和股权集中度（Her）；后者包括财政支出（Eepend）和就业结构（Exploy）。各变量具体情况说明见表 1。表 1 变量说明变量类别变量名称衡量标准被解释变量企业全要素生产率LP 方法测算解释变量是否享受留抵退税政策试点行业企业=1 非试点行业企业=0控制变量资产负债率(Lev）企业负债/企业总资产企业经营年限（Age）当年年份-企业成立年份+1营业收入增长率（Rev）营业收入增长额/上年营业收入总额 100%净资产收益率（Roe）净利润/平均股东权益资产周转率（AT）营业收入/年均总资产股权集中度（Her）前十大股东持股比例/企业总股本的 100%财政支出（Eepend）省份一般公共预算支出/该省生产总值 100%就业结构（Exploy）省份第二产业就业人数/第三产业就业人数中介变量融资约束（KZ）KZ 指数法投资规模（Invest）企业固定资产的净增加额/上期期末资本存量各变量的描述性统计分析结果如表 2 所示。企业全要素生产率标准差为 1.005，表明不同上市企业之间全要素生产率存在明显差异，可能受到企业之间创新性、专业化水平的异质性影响。企业股权集中度的标准差为 14.200，表明企业之间控制权差异较大。表 2 描述性统计变量名称观测值平均值标准差最小值最大值TFP-LP1979016.0641.0058.55521.010Eepend1979018.7975.83812.00633.974Exploy197900.9760.4520.2551.949Lev197900.3970.1920.0970.751Roe197900.0790.075-0.0930.228AT197900.6540.3610.1861.561Age1979017.8445.8171.00062.000Her1979059.32514.20032.88082.180Rev197900.1540.246-0.2380.761四、实证分析（一）基准回归分析留抵退税政策对企业全要素生产率的回归结果如表3所示，模型均控制了时间和行业固定效应。其中，列（1）未加入控制变量，DID 系数在 1%水平上显著为正，表明享受留抵退税政策优惠的企业全要素生产率较之其他企业显著提升。列（2）和列（3）分别加入了企业和省域层面控制变量。DID 系数仍在 1%水平上显著为正，证明假设 H1 成立。表 3 基准回归结果变量TFP-LP（1）TFP-LP（2）TFP-LP（3）DID0.077*（0.013）0.081*（0.015）0.081*（0.010）Lev0.734*（0.025）0.733*（0.055）Her0.003*（0.0003）0.003*（0.001）Rev0.228*（0.011）0.228*（0.015）72 Roe0.598*（0.046）0.599*（0.079）AT1.042*（0.015）1.042*（0.041）Age0.005（0.011）-0.001*（0.0002）Eepend0.002（0.003）Exploy-0.007（0.016）Constant16.016*（0.453）14.481*（0.386）14.454*（0.387）时间固定效应YESYESYES行业固定效应YESYESYES个体固定效应YESYESYESN197901979019790R20.2840.5490.550F35.8629.9229.79注：*、*、*分别表示在 1%、5%、10%的置信水平上显著；括号内为标准误，下同。（二）稳健性检验1.PSM-DID 检验为了使实证结论更加可靠，本部分采用双重差分倾向匹配得分（PSM-DID）方法进行稳健性检验，以避免可能存在的样本选择偏差风险。据图 1 所示，左图为匹配前的得分分布情况，右图为匹配后的得分分布情况。显然匹配后实验组和控制组分布都相对更加集中，并且二者之间在分布上的差异缩小。表明倾向得分匹配在一定程度上修正了实验组和控制组的得分偏差，实现了匹配优化。图 1 倾向得分概率分布（左：匹配前；右：匹配后）图 2 为各变量标准化误差图，倾向得分匹配后变量的偏离度均在 10%以内，其中企业资产负债率（Lev）、资产周转率（AT）、经营年限（Age）、财政支出（Expend）的偏离程度明显缩小。图 2 各变量标准化误差 刘 畅 石雪莹 张凯旋 增值税留抵退税能否提升企业全要素生产率 73 Tax and Economic Research表 4 列（1）-（3）分别列示了不添加控制变量、加入企业控制变量和加入全部控制变量的回归结果。可以看出在 1%显著性水平下，留抵退税政策对企业全要素生产率产生正向影响。同时，其他控制变量的作用效应与基准回归结果基本一致。2.替换被解释变量以基准回归模型为基础，用 OP 法计算样本企业全要素生产率，回归结果如表 4 中列（4）-（6）所示。结果显示，政策仍对企业全要素生产率有显著的促进效应。表 4 稳健性检验变量PSM-DIDTFP-OP（1）（2）（3）（4）（5）（6）DID0.067*（0.025）0.087*（0.020）0.086*（0.020）0.359*（0.031）0.369*（0.031）0.371*（0.031）Lev0.758*（0.079）0.753*（0.080）0.347*（0.076）0.007（0.047）Her0.003*（0.001）0.003*（0.001）0.002（0.001）0.002*（0.001）Rev0.244*（0.023）0.226*（0.025）0.220*（0.023）0.220*（0.023）Roe0.524*（0.104）0.521*（0.104）0.566*（0.132）0.559*（0.132）AT1.023*（0.055）1.024*（0.055）0.629*（0.063）0.628*（0.063）Age0.002（0.001）0.0006（0.001）-0.056*（0.001）-0.056*（0.002）Eepend0.008*（0.005）0.007（0.005）Exploy-0.001（0.025）0.047（0.030）Constant15.974*（0.205）14.517*（0.194）14.359*（0.216）14.213*（0.214）14.012*（0.238）13.869*（0.248）时间固定效应YESYESYESYESYESYES行业固定效应YESYESYESYESYESYES个体固定效应YESYESYESYESYESYESN956895689568197901979019790R20.2570.5200.5210.0970.1650.165（三）机制检验1.留抵退税政策的融资约束机制本文参考李君平和徐龙炳（2015）的做法构建 KZ 指数来衡量企业融资约束程度。经计算，样本企业 KZ 指数计算公式为：KZ=-13.370CFi,t/Ai,t-14.238DIVi,t/Ai,t-1.404Ci,t/Ai,t+7.390Levi,t+2.271Qi,t 本部分同样通过构建双重差分模型来检验留抵退税政策对企业融资约束的影响，模型如公式（3）所示：（3）其中，KZi,t表示企业融资约束程度，KZ 指数越大表明企业面临的融资约束越严重，反之则较小。其他变量含义与前文一致，回归结果如表 5 所示。由结果可知，列（4）中留抵退税政策系数为负且在 1%水平上显著，表明留抵退税政策可以降低企业融资约束程度，由此假设 H2 得证。受篇幅所限，KZ 指数构建过程省略备索。74 表 5 留抵退税政策对企业融资约束的影响变量KZ（1）KZ（2）KZ（3）KZ（4）DID-1.019*（0.088）-0.134（0.129）-0.398*（0.121）-0.397*（0.121）Lev7.829*（0.314）7.833*（0.315）Her-0.027*（0.004）-0.027*（0.004）Rev0.413*（0.124）0.411*（0.124）Roe2.196*（0.685）2.196*（0.685）AT1.105*（0.189）1.108*（0.189）Age-0.101*（0.017）-0.098*（0.019）Eepend-0.012（0.022）Exploy0.005（0.132）Constant7.286*（2.000）8.357*（1.730）6.979*（1.672）7.093*（1.702）时间固定效应NOYESYESYES行业固定效应YESYESYESYES个体固定效应YESYESYESYESN8018801880188018R20.0230.2710.3650.365F9.0893.29120.99113.632.留抵退税政策的投资机制本文借鉴吴怡俐等（2021）的做法，构建如下双重差分模型进行检验：,01,2,=+i ti ti tjti tInvestDIDControls （4）,1/=i tti tInvestInvestK （5）,1,=+i ti ti ti tKKI （6）,01,2,3,4,=+i ti ti ti ti ti tjti tTFPDIDInvestDIDInvestControls（7）其中，Investi,t表示企业在t期的新增投资，Investt表示企业当期固定资产净增加额，Ki,t表示第t期资本存量，Ii,t表示第t期新增投资，i,t表示企业t期折旧额。对于第一期的固定资产新增投资，我们按照当年各省份固定资产投资价格指数（以 2000 年为基期，即 2000=1）将其折算成2000 年的实际值作为企业初始资本存量。对于之后几期的新增投资，首先根据相邻两年企业固定资产净值之差，计算出企业当年的名义投资额；其次，用各省份观测年度的固定资产投资价格指数，将企业名义投资额和当年折旧额均折算为 2000 年的实际值，并根据公式（6）计算出所有企业的年度实际资本存量。最后，根据公式（5）求出企业当年新增固定资产投资，其他变量含义与前文一致。构建模型（7）来考察固定资产投资的调节效应，交互项的系数3是主要观测对象。在分析政策对企业固定资产投资的影响时，选择样本为 20112019 年的沪深 A 股上市企业，最终得到 1681 家企业数据，包含对照组 686 个，实验组 995 个。留抵退税政策对企业高质量固定资产投资的影响结果如表 6 所示，回归均控制了时间和行业固 刘 畅 石雪莹 张凯旋 增值税留抵退税能否提升企业全要素生产率 75 Tax and Economic Research定效应。列（1）-（3）中核心解释变量 DID 系数始终显著为正，表明政策可以有效促进企业固定资产投资。固定资产投资在留抵退税政策与企业全要素生产之间的调节效应结果如列（4）所示。DID 系数为 0.063，交互项 DIDInvest 系数为 0.079，且两者均在 1%水平上显著为正，表明高质量固定资产投资在留抵退税政策与企业全要素生产率间具有显著的促进效果。假设 H3 得证。表 6 留抵退税政策对企业高质量固定资产投资的影响变量Invest（1）Invest（2）Invest（3）TFP（4）DID0.041*（0.024）0.039*（0.024）0.039*（0.024）0.063*（0.013）Invest-0.043*（0.005）DIDInvest0.079*（0.013）Lev0.115*（0.031）0.119*（0.031）0.941*（0.032）Her0.003*（0.0004）0.003*（0.0004）0.007*（0.0004）Rev0.541*（0.024）0.540*（0.024）0.213*（0.014）Roe0.332*（0.079）0.330*（0.079）0.714*（0.054）AT-0.101*（0.016）-0.101*（0.016）1.162*（0.019）Age-0.006*（0.001）-0.006*（0.001）-0.001（0.002）Eepend-0.0007（0.001）0.004*（0.002）Exploy0.004（0.020）-0.031*（0.016）Constant0.323*（0.045）0.108*（0.052）0.118*（0.066）13.856*（0.116）时间固定效应YESYESYESYES行业固定效应YESYESYESYES个体固定效应YESYESYESYESN13149131491314913131R20.0110.0690.0690.553F6.530.5528.78400.32（四）进一步研究为进一步考察留抵退税政策对企业全要素生产率的影响是否因企业产权性质、规模大小、所在地区的差异而有所不同，本部分展开分组对比考察，异质性检验结果如表 7 所示。1.产权性质检验较之于非国有企业，国有企业具备天然的政治资源优势和信用保障，较易满足留抵退税政策的实施条件，退税释放充裕的现金流使其有更多资金进行研发创新活动，有条件选择回报率较高的投资活动，进而提升企业全要素生产率。而非国有企业受限于自身条件，更可能被留抵退税政策拒之门外，难以享受政策优惠，不利于企业全要素生产率提升。结果如表 7 列（1）-（2）所示，国有企业组的政策效应系数在 1%水平上显著为正，且明显优于非国有企业组，表明留抵退税政策对国有企业全要素生产率的提升效果更明显。2.企业规模异质性检验受益于规模效应，大型企业更易实现扩大再生产和生产效率提升。小规模企业则更易受外部环 76 境影响，因而对政策的敏感度相应更高。本部分将企业规模设定为各样本企业年末总资产的对数值。将规模大于年度样本均值的企业划归大规模企业组，反之则为小规模企业。结果如表 7 列（3）-（4）所示，大小规模企业组系数均在 1%的水平上显著，表明政策都对让所有企业都有正向影响，但从系数看，政策对小规模企业全要素生产率的促进效果更为明显，说明小规模企业对政策的反馈更强。3.地区异质性检验留抵退税政策的传导机制和实施效果一定程度上会受到企业所在地区经济发展状况、市场化水平、制度环境等因素影响。对于经济发展状况较好的地区，制度体系相对完善，改革推进可能相对更为顺利。本文借鉴沈小波等（2021）对地区的划分方法，将我国 31 个省市自治区划分为东、中、西部三个地区进行分组回归，结果如表 7 列（5）-（7）所示。不难看出，东部地区组的政策效应系数在 1%水平上显著为正，西部地区的显著水平（5%）略有降低，中部地区则仅在 10%的水平上显著。表明东部地区企业对政策最为敏感，企业全要素生产率提升效果最为明显。表 7 异质性检验变量产权性质企业规模地区国有非国有大规模小规模东部中部西部（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）DID0.095*（0.024）0.032*（0.194）0.061*（0.016）0.092*（0.021）0.086*（0.018）0.065*（0.036）0.080*（0.038）Constant14.471*（0.164）12.99*（0.222）14.877*（0.122）14.124*（0.177）14.583*（0.180）12.963*（0.330）13.511*（0.444）时间固定效应YESYESYESYESYESYESYES行业固定效应YESYESYESYESYESYESYES个体固定效应YESYESYESYESYESYESYESN6982126088932108581384931912750R20.5430.5500.5770.5000.5520.6070.533五、结论与政策启示本文以财税 201870号文所实施的留抵退税政策为研究背景，以 20102019 年 A 股上市公司为研究样本构建双重差分模型，围绕增值税留抵退税政策对企业全要素生产率的引致影响展开分析。研究发现，留抵退税政策总体上显著促进了企业全要素生产率提升，且该政策对国有企业、小规模企业、东部地区企业的促进效应更为显著，这种促进作用可以通过缓解企业融资约束、增加企业固定资产投资来实现。基于以上结论，提出如下政策建议：第一，适当降低留抵退税政策对小微企业和非国有企业的适用门槛。在 2018 年颁布的部分行业留抵退税政策中，要求纳税人“连续六个月增量留抵税额大于零，且第六个月不低于 50 万元”方可享受退税政策。而在 2022 年 3 月财政部和税务总局发布的 14 号文中尽管已取消这一退税门槛，但要求纳税人信用等级必须为 A 级或 B 级，这一条件对于一些尚处于初创期的小微企业和非国有企业而言相对较为严苛。小微企业和非国有企业在纳税信用等级评定方面处于相对弱势地位，往往面临着更严格的融资约束，该类群体恰为留抵退税政策首要帮扶对象和主要惠及主体。但受信用等级评定掣肘，难以享受留抵退税政策优惠，从而也不利于企业全要素生产率提升。因此，该信用限制门槛在一定程度上会影响政策实施效果，应当适当放宽对小微企业和非国有企业的留抵退税条件，增加企业用于投融资活动的现金流，助力企业全要素生产率提升。第二，适当提高留抵退税政策对中西部地区企业的退税比例。留抵退税政策可以显著提升各地区企业的全要素生产率，且对东部地区企业的影响效果较好。可能的原因在于，东部地区经济发展水平相对较高，税务部门对国家政策的贯彻力度更大、执行与反馈效果更好。相对而言，中西部地 刘 畅 石雪莹 张凯旋 增值税留抵退税能否提升企业全要素生产率 77 Tax and Economic Research区企业进行创新研发和投融资活动受到的制约因素更多，投资回报率较低。因此，可在合理范围内，适度放宽对中西部地区企业的退税条件和适用范围，改善企业融资环境，吸引更多外部资源向中西部地区集聚，充分发掘中西部地区企业发展潜力，提升企业全要素生产率。同时，留抵退税政策向中西部地区倾斜有助于引导制造业在内的政策重点支持产业向中西部地区有序转移，带动区域经济发展，有助于缓解东西部地区经济发展不均衡引发的系列社会问题。第三，加强税收征管，规范退税制度。留抵退税政策的实行有助于激励企业投资，但其大规模实行容易引致虚开发票、虚假申报等恶意骗取留抵退税的相关涉税风险。因此，有关部门应当加强申请退税企业的“事前事中事后”闭环式监督，对造假骗税企业从严查办，打造公正法治的税收营商环境，为提升企业全要素生产率提供扎实的制度土壤。参考文献：1 蔡伟贤,沈小源,李炳财,柴美华.增值税留抵退税政策的创新激励效应 J.财政研究，2022,(5).2 龚 关,胡关亮.中国制造业资源配置效率与全要素生产率 J.经济研究,2013,(4).3 何 杨,邓粞元,朱云轩.增值税留抵退税政策对企业价值的影响研究基于我国上市公司的实证分析 J.财政研究,2019,(5).4 李 政,杨思莹,路京京.政府补贴对制造企业全要素生产率的异质性影响 J.经济管理,2019,(3).5 刘金科,邓明欢,肖 翊.增值税留抵退税与企业投资兼谈完善现代增值税制度 J.税务研究，2020,(9).6 李君平,徐龙炳.资本市场错误定价、融资约束与公司融资方式选择 J.金融研究,2015,(12).7 庞凤喜,刘 畅.企业税负、虚拟经济发展与工业企业金融化来自 A 股上市公司的证据 J.经济理论与经济管理,2019,(3).8 钱雪松,康 瑾,唐英伦,曹夏平.产业政策、资本配置效率与企业全要素生产率基于中国 2009年十大产业振兴规划自然实验的经验研究 J.中国工业经济,2018,(8).9 沈小波,陈 语,林伯强.技术进步和产业结构扭曲对中国能源强度的影响 J.经济研究,2021,(2).10 吴怡俐,吕长江,倪晨凯.增值税的税收中性、企业投资和企业价值基于“留抵退税”改革的研究 J.管理世界,2021,(8).11 燕洪国,潘翠英.税收优惠、创新要素投入与企业全要素生产率 J.经济与管理评论,2022,(2).12 杨宇婷,贾建宇.税费返还、外源性融资与企业市值基于 20132018 年上市公司财务数据的分析 J.中国流通经济,2020,(8).13 俞 杰,万陈梦.增值税留抵退税、融资约束与企业全要素生产率 J.财政科学,2022,(1).14 郑宝红,张兆国.企业所得税率降低会影响全要素生产率吗?来自我国上市公司的经验证据 J.会计研究,2018,(5).15 朱江涛.增值税留抵退税政策探析与建议 J.税务研究,2022,(8).16 朱沛华,陈 林.工业增加值与全要素生产率估计基于中国制造业的拟蒙特卡洛实验 J.中国工业经济,2020,(7).（责任编辑：子奕）