“营改增”是否提升了服务业资本配置效率?

2018-12-20陈旭东

中国软科学 2018年11期

孙正，陈旭东

(1.天津财经大学经济学院，天津 300202； 2.中国社会科学院工业经济研究所，北京 100044)

一、引言

“营改增”是我国税制改革史上的重要举措，对于服务业资本配置效率具有重要影响。1994年实行的分税制改革，基本确定了当前我国的税制结构框架。“十九大”报告指出我国经济已经由高速增长阶段转变为高质量发展阶段，要实现经济发展的质量变革、效率变革、动力变革。过去粗放型的经济发展模式已经达到环境承受能力的极限，过度投资造成的资本边际报酬递减，使经济高速增长的模式已经不可持续。在经济转型与结构转型的大背景下，服务业成为未来经济新的增长点，加快发展服务业，是向结构调整要动力、促进经济稳定增长的重大举措，引领产业向价值链高端提升，其核心就是提升服务业资本配置效率。依据资本运行的规律可知，税收成本是影响资本配置效率的重要因素。生产性服务业属于中间投入，而非最终产品，具有增值性和关联性特点，很好地契合了“营改增”政策的作用基础。“营改增”所带来增值税抵扣链条的完善，大幅降低了生产性服务业作为制造业中间投入品的税收成本，进一步促进了生产性服务业与制造业之间的产业分工，理顺了投入产出关系。“营改增”加快了经济服务化向制造业价值链两端衍生，对资本在服务业与制造业之间的重新配置产生重要影响，为服务业资本配置效率提升提供了因势利导的制度支持，是服务业资本配置效率提升的重要推动力。但鲜有学者重视“营改增”影响服务业资本配置效率的经济学含义。2017年，服务业增加值占我国GDP比重为51.6%，而美国服务业增加值所占比重超过80%，从数量上看，中国服务业增加值也仅为美国的40%左右。因此，提升服务业资本配置效率，助推产业结构转型升级对于促进经济高质量增长具有重要意义。

资本配置效率一直是国内外学者研究的重点与热点问题。那么，资本配置效率提升的驱动因素是什么？税收负担与税制结构无疑是影响企业利润的重要体制性因素，也是影响资本配置效率的关键因素。依据国税总局2018年数据统计，以“营改增”为主线索的新一轮流转税改革，累计减税规模超过2.1万亿，不但直接降低了企业税负，而且对于企业的投资结构以及资本收益产生深远影响，是影响资本配置效率的核心因素。鉴于营业税与增值税的税种属性，以“营改增”为主线索的流转税改革对服务业资本配置效率影响最大。因此我们需要思考，“营改增”影响服务业资本配置效率的微观基础是什么？通过什么路径影响服务业资本配置效率？从长期来看，“营改增”影响服务业资本配置效率的长效机制是什么？在新时代经济高质量增长的大背景下，充分发挥税制改革的“定向诱导”功能，提升服务业资本配置效率，对上述问题的研究和探讨就显得十分必要和迫切。

资本配置效率的相关研究十分丰富，通过对已有文献进行梳理可以发现，主要集中于两个领域：一部分学者对资本配置效率进行定量测算；另有一部分学者考察资本配置效率的决定因素及其影响机制。资本配置效率的测算方法可以概括为两类：一类是以经验公式或者是生产函数，如新古典经济增长模型、柯布道格拉斯生产函数为基础，以资本的边际产出均等为原则，以不同的指标来衡量资本配置效率的方法[1]；另一类方法则是绕开生产函数，直接从投入和产出的视角来分析资本配置效率的方法。主要包括两种，一种是通过考虑全要素生产率的变化率来计算资本配置效率的方法，这种方法将Malmquist指数(全要素生产率增长)分解为资本生产效率变化和其他投入要素效率变化[2-4]。另外一种，则是利用投入产出反映系数来衡量资本配置效率的Wurgler经典范式，这种方法也是近年来国内学者广泛采用的一种方法，鉴于Wurgler模型的自身特点，学者运用Wurgler经典模型定量测度资本配置效率的同时，系统全面考察资本配置效率的决定因素及其影响机制。此后，国内外多位学者借鉴 Wurgler 的资本配置效率模型，从金融结构的视角讨论了资本配置效率与金融结构及外源融资之间的关系[5-9]。在国内，韩立岩等(2005)[10]、方军雄(2006)[11]、蒲艳萍(2014)[12]等学者将Wurgler模型方法用于我国总体、行业、区域以及省际间资本配置效率的分析。此后，部分学者还单独分析了信贷资本或FDI 等不同资本在我国整体及区域资本配置效率的影响机制[13]。而曾五一和赵楠(2007)则从固定资本形成的角度出发，将历史事件、企业盈利情况、金融机构贷款、政府税收的支持意愿、其他自发投资等影响因素纳入，扩展了 Wurgler的模型，分析了我国各区域、省市、行业的资本配置效率及资本形成的影响因素[14]。此外，还有部分学者参考Wurgler的模型，利用上市公司的数据考察了我国证券市场、股票市场、高管薪酬对资本配置效率的影响[2,15-16]。柏培文和许捷(2017)对现有宏观层面测算资本回报率的方法进行改进，分两个层面考察了过度投资与资本回报率之间的关系[17]。

税制改革政策效果的评估一直是国内外学者持续跟踪的热点问题，Ferede等(2012)考察了资本所得税改革的动态经济效率，并对其宏观经济效应进行了定量分析[18]。多位学者分别考察了不同国家税制改革所带来的动态经济效率，并探讨了资本税改革对国民福利的帕累托改进[19-21]。Desgranges等(1996)研究发现如果消除增值税税率之间的差异，在不改变国民福利的条件下，对国民收入增加的影响[22]。Piggott等(1998)研究发现增值税扩围到第三产业以后，由于第三产业非正式部门增多造成的动态经济效率损失，并测算了零售税改为增值税时其对公共产出的动态影响[23]。随着“营改增”彻底推广到全行业，国内学者开始对“营改增”政策效果进行评估。部分学者考察了“营改增”对企业流转税税负的影响[24-25]。范子英和彭飞(2017)基于中国135个行业的投入产出表，运用三重差分法(DDD)评估了“营改增”对企业减税和生产分工的作用效果，研究发现“营改增”有效的推动了跨地区的分工与协作，提高了企业的技术水平[26]。倪红福等(2016)采用中国家庭追踪调查和2012年中国投入产出表数据，计量检验了“营改增”的收入分配效应和短期价格效应[27]。陈晓光(2013)[28]基于企业层面微观数据，在改进Hsieh等(2009)[29]模型基础上，定量测算了增值税有效税率差别所造成的效率损失，研究发现“营改增”改革可以减少这种效率损失。田志伟等(2014)采用CGE模型，考察了“营改增”政策实施过程中对我国财政经济的动态影响[30]。孙正(2016)运用面板向量自回归(PVAR)模型，实证检验“营改增”改革对我国产业结构升级演进的影响[31]。

在这种背景下，本文探究“营改增”对服务业资本配置效率的作用机制及其提升路径具有一定的理论和实践意义。本文第一个具体工作就是探讨“营改增”影响服务业资本配置效率的理论机制，考察以“营改增”为主线索的流转税改革是不是显著提升了服务业资本配置效率。已有的研究表明，“营改增”在企业税负、国民收入分配、企业研发以及制造业升级等方面具有积极作用，而这些都有可能对服务业资本配置效率产生影响。因此，本文的第二个具体工作就是计量检验“营改增”提升服务业资本配置效率的作用路径及其微观机制。“营改增”作为近年来我国税制重大改革，基本触及到我国体制改革的深水区，政策试点范围彻底推广到全行业花费时间超过四年，其对服务业资本配置效率的影响是长期的。当前大部分学者仅对“营改增”的短期政策效应进行评估，很少有学者全面考察“营改增”的长期政策效应。鉴于“营改增”是逐渐扩展到全部省份、并扩围到全行业，这将表现在两个方面：①当年“营改增”政策对此后若干年的服务业资本配置效率仍具有积极作用，称之为滞后效应；②“营改增”实施过程中，在当期政策和前期政策滞后效应影响下，服务业资本配置效率将进一步提高，称之为叠加效应。滞后效应和叠加效应的联动反应我们称之为长效机制，本文第三个具体工作就是结合“营改增”对服务业资本配置效率的作用路径及微观基础，对其长效机制进行检验。

与已有文献相比，本文的边际贡献主要体现在：首先，基于对我国税制的深刻认知，深入探讨“营改增”提升服务业资本配置效率的作用机制及微观基础，本文提供关于“营改增”影响服务业资本配置效率新的理论视角，并丰富税制改革领域的文献研究。其次，鉴于“营改增”彻底推广到全行业的时间并不长，由于政策全面实施时间上的局限性，几乎没有学者全面评价其对服务业资本配置效率的影响。本文从基准检验、机制检验、长效性检验等三个层面，实证分析“营改增”对服务业资本配置效率提升的影响，研究发现“营改增”显著提升了服务业资本配置效率，并通过提高资本回报率、改善全要素生产率、促进资本深化以及增加企业科技研发投入等中介效应来提升服务业资本配置效率。“营改增”对服务业资本配置效率提升的政策效应具有滞后性，这种滞后性随着时间的延续保持稳定。文章剩余部分安排如下：第二部分是“营改增”影响服务业资本配置效率的理论分析与研究假设；第三部分对中介效应模型及相关数据进行说明；第四部分从基准检验、机制检验、长效性三个维度进行了实证分析；最后是结论与政策启示。

二、理论分析与研究假设

本文核心议题为“营改增”对服务业资本配置效率的影响，首先我们对“营改增”影响服务业资本配置效率的作用机制进行深入考察。在考察理论机制的过程中，提出相应假说，为后续实证分析奠定理论基础。

(一)“营改增”影响服务业资本配置效率的作用机制

“营改增”政策的作用基础为服务业，《营业税改征增值税试点方案》(财税[2011]110号)规定的基本原则之一就是“改革试点行业总体税负不增加或略有下降，基本消除重复征税”。后续“营改增”试点方案设计基本遵循了这个原则。原先二元流转税体制使税收存在行业的互补性，实现了全行业商品和服务的课税，但增值税抵扣链条不完善，造成了产品或行业之间有效税率的差异性。“营改增”完善了增值税抵扣链条，消除了制造业与服务业之间有效税率的差异。这种有效税率的差异主要来源于中间投入中不同行业中营业税缴纳比重的不同，营业税缴纳比重较高、生产环节较多的企业，其有效税负也就越重；反之，则有效税负也就越轻。“营改增”试点政策彻底推广到全行业以后，完善了增值税实际征收中的抵扣机制。同时，有效税率差异的消除有利于减少税收对企业生产经营决策造成的扭曲，为服务业发展营造了更为公平的税收环境，保证服务业市场主体与制造业市场主体在相同的税收制度环境中进行公平竞争，税制的优化进一步释放了市场在经济活动中的作用和活力。

从“营改增”的税制设计和政策定位来看，在总体税负降低的前提条件下，企业既可以对本身的进项税进行抵扣，同时上下游企业之间也可以形成完整的抵扣链条，形成了增值税抵扣的双重效应。降低企业实际流转税税负，等于变相获得了一部分税收补贴，改善了政府征税所带来的价格扭曲效应，去除了企业融资约束，并在一定程度上降低了服务业的税收成本，为服务业资本配置效率的提升带来“制度红利”。依据增值税的核算方式，随着抵扣链条的完善，中间投入品的税负被核减，“营改增”实施六年多以来，累计减税规模超过2.1万亿。“营改增”的减税效应不但降低了企业税收成本，增强了企业活力，更为重要的是改善社会预期，提振市场信心，给企业带来了政府稳定经济、发展服务业的良好预期。短期来看，税收成本的降低促进产业分工与协作水平，清除制度性障碍，推动效率变革，最终提升服务业资本配置效率。基于短期时间维度，本文据此提出假设1：

假设1：“营改增”对服务业资本配置效率产生直接影响，提升了服务业资本配置效率。

“营改增”全面实施以来，理顺了制造业与服务业之间的投入产出关系，切实降低了产业转型升级的不确定性。“营改增”实施之前，服务业相关企业的税收成本没有进入到增值税抵扣链条，上游企业如果为服务业，并进行专业分工，会加重自身税收负担，影响到资本配置效率。“营改增”实施以后，完善了增值税抵扣链条，消除了制造业与服务业之间有效税率的差异，降低了服务业的税收成本，提高服务业整体的绩效水平，有力纠正了资本在行业之间的错配，有利于更多的资本流向服务业，提高服务业的资本深化程度，促进产业结构升级与新业态融合发展，提升服务业资本配置效率。税收优惠或者财政补贴政策对某些企业或某类产业的研发投入的影响具有一定的局限性，而“营改增”允许企业研发投入的税收负担进入增值税抵扣链条，基础研发、技术咨询等科技研发投入可以抵扣一部分进项税，其政策效果具有长期性和全面性[33]。随着时间的延续，科技研发投入的提高又带来全要素生产率的改善，有利于服务业资本配置效率的提升，形成了“营改增”影响整个经济体的财税制度基础[34]。同时，金融业实行“营改增”以后，提高了金融业为实体经济服务的能力，促进了金融深化，金融业作为服务业的重中之重，金融深化必然带来自身和其他行业资本配置效率的提升。长期来看，“营改增”通过这些中介变量提升服务业资本配置效率。据此，提出假说2：

假设2：“营改增”通过行业间税负、全要素生产率、资本投向和规模、资本回报率、科技研发投入以及金融深化等中介变量，对服务业资本配置效率产生间接影响。

(二)“营改增”影响服务业资本配置效率的长效机制

2012年1月，“营改增”开始在上海试点，2016年5月彻底推行到全行业，2017年7月的增值税税率减并，包括增值税税率的下调，都可以看作是“营改增”政策的延续。以“营改增”为主线索的新一轮流转会改革触及到我国体制改革的深水区，其政策效果取决于税收制度变迁对市场主体行为选择的复合影响，这种影响是长期的，而非短期的[35]。“营改增”推广到全行业的过程中，不但降低了当期企业的税收成本，且形成上下游产业增值税抵扣的联动反应，持续降低了企业的税收成本，对此后若干期服务业资本配置效率的提升仍具有积极作用，我们称之为“营改增”政策效果的滞后效应。此外，随着“营改增”全面实施，越来越多的省份、行业被纳入到试点领域，几乎所有的企业都被纳入到增值税抵扣链条。不同省份“营改增”政策效应趋同形成政策效果的“外溢效应”，以及不同行业政策趋同形成政策效果的“规模经济”效应，最终形成“营改增”政策效果的叠加效应。那么，相应的政策含义可以解读为，长期来看，随着营业税彻底退出历史舞台，“营改增”所带来投入产出关系、企业、行业以及宏观税负的改变，优化了资本配置结构，提升了服务业资本配置效率。在此基础上，本文提出假说3：

假设3：“营改增”所引致的税制变迁产生长期衍生影响，通过滞后效应和叠加效应对服务业资本配置效率提升产生长期持续性的影响。

三、计量模型、变量与数据说明

“营改增”是影响服务业资本配置效率的重要因素，为进一步深入考察“营改增”对服务业资本配置效率的影响，本文尝试建立中介效应模型，检验“营改增”与服务业资本配置效率之间的内在经济逻辑。

(一)“营改增”与服务业资本配置效率

1．“营改增”影响服务业资本配置效率的基准检验。在前述简单理论分析基础上，本文构建如下基准模型：

(1)

其中，i代表省份，t代表年度，公式(1)中，caeffit为模型的被解释变量服务业资本配置效率。系数β、θ是待估计参数，系数β为本文关注的核心参数，若该系数显著大于0，则说明“营改增”能够影响服务业资本配置效率，μit为随机误差项，εi为时间效应列向量，νt表示地区效应列向量。同时考虑到“营改增”对不同地区服务业资本配置效率影响的异质性，我们在模型中引入fi变量，代表以固定效应形式反应各个截面个体的差异性。bcvatit表示核心解释变量，Xit为影响服务业资本配置效率的其他控制变量。

2．“营改增”影响服务业资本配置效率效应的机制检验。本文继续通过中介效应模型，考察“营改增”影响服务业资本配置效率的作用机制。参照Baron等(1986)提出的方法[36]，我们建立如下中介效应模型：

caeffit=a0+aitbcvatit+υ1it

(2)

tfpit=b0+bitbcvatit+υ2it

(3)

recapit=c0+citbcvatit+υ3it

(4)

innoiit=d0+ditbcvatit+υ4it

(5)

capdit=e0+eitbcvatit+υ5it

(6)

finadit=f0+fitbcvatit+υ6it

(7)

caeffit=g0+g1itbcvatit+g2ittfpit+g3itrecapit

+g4itinnoiit+g5itcapdit+g6itfinadit++υ7it

(8)

为更好地衡量“营改增”通过中介效应模型对服务业资本配置效率的影响，本部分我们将bcvatit设定为增值税变量与营业税变量的比值。将公式(2)-(7)中代入公式(8)，可得：

recapit=(g0+g2itb0+g3itc0+g4itd0+g5ite0+g6itf0)+(g1it+g2itbit+g3itcit+g4itdit+g5iteit+g6itfit)bcvatit+υ8it

(9)

公式(9)中，g1it衡量“营改增”对服务业资本配置效率的直接效应。g2itbit衡量的是“营改增”通过改善全要素生产率来提升服务业资本配置效率的中介效应。g3itcit衡量“营改增”通过提高资本回报率提升服务业资本配置效率的中介效应。g4itdit衡量“营改增”通过降低企业研发投入的税收成本，增加企业的自主创新、技术引进与消化吸收资金投入来提升服务业资本配置效率的中介效应。g5iteit衡量“营改增”通过资本深化来提升服务业资本配置效率的中介效应。g6itfit衡量“营改增”通过金融深化来提升服务业资本配置效率的中介效应。

3．“营改增”影响服务业资本配置效率的长效机制检验。“营改增”作为新一轮财税改革的重头戏，是当前深化体制改革的一种长效政策激励，其对服务业资本配置效率既有直接影响，同时也有长期影响。为检验这种长效机制，我们在公式(1)的基础上建立如下滞后期模型：

(10)

(二)变量与数据

1．变量设定与说明

被解释变量caeffit：服务业资本配置效率。通过前述文献对资本配置效率测算方法的对比可知，Wurgler(2001)经典模型及其拓展是国内学术界测度资本配置效率应用最广泛的方法[37]。借鉴Wurgler模型中资本配置效率可以用资本关于产出变化的弹性来表示，本文将Wurgler模型拓展如下：

(11)

公式(11)中，gfcapit表示服务业固定资本形成总额，并按照固定投资价格指数平减；savalit表示服务业增加值，同时也按照通货膨胀指数进行平减；loanit为该省份所获得银行贷款数量；practit为从业人员数量。gfcapit/gfcapit-1为服务业固定资产资本形成总额的增长率，savalit/savalit-1为服务业增加值的增长率。γi、βi、φi分别反映了第i个省份过去历史事件、金融机构贷款以及从业人员对资本形成总额影响的弹性值。截距项αi综合反映了未进入模型的其他外生影响因素对地区固定资本形成的作用力度。公式(11)所用的估计方法为常规的系统GMM方法。i表示地区编号，t表示年份。η表示服务业资本配置效率，η为正且数值越大，表明该地区投资增减对效率变动的反应越敏感，资本配置效率越高。上述经济学逻辑的研究已获得学术界的认可，并见诸于许多文献的实证研究中。

核心解释变量：公式(11)中将bcvatit设定为核心解释变量，主要包括营业税(stit)、增值税(vatit)两个变量，通过中介效应进行机制检验时我们将bcvatit设定为增值税变量与营业税变量。中介变量：①全要素生产率(tfpit)，测度方法主要依据余泳泽(2017)文中方法计算获得[38]。②资本回报率(recapit)，我们主要借鉴方文全(2012)方法核算资本回报率[39]。③资本深化(capdit)。④科技创新投入(innoiit)。⑤金融深化(finadit)。控制变量组：对于影响我国服务业资本配置效率的其他系统性因素，参考已有的相关文献[40]，我们主要主要关注以下几个方面：①高等教育水平(humcit)，②制度环境(inseit)，③经济开放度(eopenit)，④资本密度(capdenit)，⑤外商投资水平(ifinvit)等。

表1为各个变量统计性描述，并依据前述相关说明进行了处理。依据统计性描述结果可以看出，各样本省份服务业资本配置效率的均值为0.18，通过对其变动趋势的分析可以看出，近几年我国服务业资本配置效率呈现下降趋势。营业税均值为增值税均值两倍，2016年5月1日以后，“营改增”彻底推广到全行业，增值税彻底取代营业税，这也从侧面反映“营改增”改革力度之大。我国资本产出比不到70%，投入产出比相对较低。科技创新、技术引进投入仅占GDP的比重的1.07%，即使与发展中国家相比，我国的科技创新投入水平也比较低。受过大专以上高等教育的人口增长较快，均值接近总人口的10%。

2．数据来源

本文主要考察“营改增”对服务业资本配置效率的影响，2012年1月，上海市开始“营改增”试点，2016年5月彻底推广到建筑业、房地产业、金融业、生活服务业，政策改革持续四年多。鉴于我国2007年前后实行过增值税转型试点改革，为了消除增值税转型试点改革的影响，更有效地评估“营改增”的政策效果，我们将样本区间定为2009-2016年。同时，将西藏从样本中剔除。服务业资本配置效率变量主要依照前述方法计算得来，相应指标的数据来源于《中国国内生产总值核算历史资料：1952-1995》、《中国国内生产总值核算历史资料：1952-2004》和历年《中国统计年鉴》、《中国固定资产投资统计年鉴》等。营业税、增值税数据主要来源于2010-2017年《中国税务年鉴》、《中国财政年鉴》及wind数据库，中介变量与控制变量组数据主要来源于wind数据库、2010-2017年《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国工业经济年鉴》以及《新中国60年统计资料汇编》，制度环境变量采用王小鲁、樊纲(2011、2016)编著的《中国市场化指数报告》中披露的的市场化指数，部分年份缺失的数据依据其方法计算得来。

表1 各变量说明与统计性描述

资料来源：依据2007-2016年《中国统计年鉴》以及wind数据库等整理。

四、实证分析

检验“营改增”对服务业资本配置效率的政策冲击效应，实证分析的核心为“营改增”变量的设定。为更好地刻画“营改增”对服务业资本配置效率的影响，基准效应与长效机制检验我们将营业税、增值税占国民生产总值的比重设置为核心解释变量，机制效应检验将增值税与营业税比值设定为“营改增”变量。另外，计量检验主要运用系统GMM方法，稳健性检验主要采用固定效应面板方法。随着“营改增”政策的有序推进，营业税、增值税收入占GDP的比重必然受到这次改革的影响而发生改变，不同税种税负的改变必然通过减税效应、投入产出、产业分工等影响服务业资本配置效率。

(一)“营改增”影响服务业资本配置效率的基准检验

“营改增”影响服务业资本配置效率的基准检验结果，主要依据公式(1)获取，具体实证结果见表2。方程(1)为没有控制地区、时间效应，未加入控制变量组的简单分析结果，可以看出营业税、增值税两个变量系数都通过了10%的显著性检验，并且营业税系数符号为负，增值税系数符号为正，这说明“营改增”显著提升了服务业资本配置效率。继续加入控制变量对其进行稳健性检验。方程(2)-(3)为加入不同控制变量的检验结果，实证结果显示，营业税变量系数增大，但是显著性变化不大，增值税变量系数略微下降，且两个变量都通过了显著性检验。这说明加入影响服务业资本配置效率的其他系统性影响因素以后，本文的结论依然十分稳健。鉴于不同地区经济发展状况的差异，服务业资本配置效率在不同省份存在时间与地区差异，方程(4)-(5)分别为加入地区与时间固定效应以后的检验结果。相对于方程(1)，营业税与增值税两个变量的系数显著性提高，计量检验结果通过了1%的显著性检验，这说明控制了地区和时间固定效应以后，“营改增”仍然能够显著提升服务业资本配置效率。控制变量组方面，制度环境、高等教育水平两个变量对服务业资本配置效率提升具有正向影响，外商投资水平、资本密度两个变量对服务业资本配置效率具有负向影响，而经济开放度对服务业资本配置效率没有显著影响。综上所述，基准检验结果显示，以“营改增”为主线索的新一轮流转税改革显著提升了我国服务业资本配置效率，假说1得到验证。

表2 基准检验结果

注：括号内数字为T统计量，***、**和*表示在0.01、0.05、0.10的水平显著。

考虑到不同地区“营改增”政策效果的异质性，为进一步验证“营改增”对服务业资本配置效率的影响，依据“营改增”试点省份时间的先后顺序先后进行分组检验。2012年1月，“营改增”开始在上海试点，之后有序推进到北京、江苏、安徽、福建、广东、天津、浙江、湖北8个省份，2013年8月在全国范围内推行，到2016年5月彻底推广到全行业。那么，我们依据“营改增”试点地区时间的先后，将样本省份分为两组子样本，一组子样本为2012年试点的九个省份，另一组子样本包括余下省份，同时使用固定效应面板方法进行回归，对公式(1)重新进行稳健性估计，同时也将计量检验结果与表2中估计结果做对比，检验前述实证分析结果是否稳健，基准回归的稳健性检验结果如表3所示，篇幅所限，控制变量的实证结果没有一一列出。进一步回归结果显示，营业税、增值税两个变量的系数符号，与表2中实证分析结果一致。

(二)基于中介效应模型的“营改增”影响服务业资本配置效率的机制检验

中介效应模型的回归结果参照表4，依据前述变量设定可知，本部分“营改增”变量设定为增值税与营业税的比值。主要考察“营改增”影响服务业资本配置效率的作用路径，第(1)列计量检验结果主要来自于公式(2)，第(2)-(6)列的计量检验结果主要来自公式(3)-(7)的回归结果。可以看出，“营改增”对服务业资本配置效率具有比较显著的正向综合影响，且全要素生产率、资本回报率、科技创新投入和资本深化等四个变量均通过了10%的显著性检验，这表明“营改增”主要通过改善全要素生产率，提高资本回报率，促进企业科技研发投入，增加资本深化程度，来提升服务业资本配置效率。但是，关于公式(7)的回归结果显示，金融深化系数不显著，也就是说“营改增”对金融深化没有影响。综合上述分析结果可知，“营改增”对服务业资本配置效率提升产生了直接积极的影响，并且通过全要素生产率、资本回报率、科技创新投入以及资本深化等中介变量提升服务业资本配置效率。

在初步分析的基础上，继续通过公式(8)对中介变量的作用路径进行验证，也就是对“营改增”通过中介变量影响服务业资本配置效率的作用路径做进一步研究。依据温忠麟(2004)、任曙明和吕镯(2014)的检验程序[41-42]，参考既有研究(于新亮，2017)[43]，对中介效应进行计量检验，计量检验结果如表4中方程(7)所示。依据表4实证分析结果，方程(7)的实证结果主要来自于公式(8)，“营改增”与全要素生产率、资本回报率、科技创新投入以及资本深化四个变量的相关性在统计上都通过显著性检验，但金融深化变量没有通过显著性检验，这也从侧面验证了方程(1)-方程(6)的实证结果。综合方程(1)-方程(7)的计量检验结果，“营改增”除了直接提升服务业资本配置效率外，还通过改善全要素生产率，提高资本回报率、增加科技创新投入，促进资本深化等中介变量提升服务业资本配置效率。但是金融深化的系数符号不显著，表示“营改增”改革并没有通过金融深化影响服务业资本配置效率。上述对中介效应的分析结果，支持了假说2。

表3 基准回归的稳健性估计结果

注：括号内数字为T统计量，***、**和*表示在0.01、0.05、0.10的水平显著。上半部分为第一组样本省份实证结果，下半部分为第二组实证分析结果。