增值税留抵退税政策的就业效应

黄欣祺

【摘  要】论文以财税〔2018〕70号文的颁布为准自然实验，运用双重差分法，从就业规模和就业结构两方面实证检验增值税留抵退税的就业效应及其影响机制，着重探讨政策效应在两种行业之间的差异。研究发现：留抵退税政策显著增加了试点企业的就业规模并优化了企业就业结构，且相较于制造业企业，政策效应在服务业中更为突出；从影响机制看，留抵退税政策通过增加企业现金流和激励企业专注创新研发两条路径增加了试点企业的就业规模并优化了试点企业的就业结构。

【关键词】留抵退税；就业；制造业；服务业

【中图分类号】F812.42；F249.2                                             【文獻标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2023）06-0166-04

1 引言

就业是最基本的民生，中国政府始终高度重视就业问题。然而，国内外形势的变化使得经济下行压力增大，中国就业总量压力增加，结构性矛盾凸显，“保就业”成为我国亟需完成的任务。2022年《政府工作报告》提出：“财税、金融等政策都要围绕就业优先实施，加大对企业稳岗扩岗的支持力度。”财税政策从企业角度出发，通过扩大企业就业规模和改善企业就业结构，为缓解就业困难问题提供了一个可能的实现路径。

目前，众多学者认同减税政策对企业就业的促进作用，如何代欣[1]提出税收减免有利于促进企业吸纳更多员工就业。从不同税种的角度，聂辉华等[2]学者认为降低增值税税率有利于企业增加就业；更多的学者如杨晓妹[3]认为减免企业所得税对就业有显著激励效果。同时，也有学者对税收的就业激励作用提出了不同看法：邓菊秋和肖苏薇[4]提出，企业综合税费负担与就业规模呈负相关关系；更有学者认为，增值税的减税不仅不能促进就业反而会对就业起到抑制作用[5]。针对增值税留抵退税对就业的影响，刘长庚等[6]认为，增值税留抵退税政策通过缓解融资约束和扩大市场需求显著增加了企业雇佣数量。

本文的边际贡献在于：第一，本文使用包含制造业和服务业企业的同一套微观数据，对比分析制造业和服务业两种企业在留抵退税政策影响下体现出的不同就业效应；第二，本文将就业效应细分为就业规模和就业结构，首次将增值税留抵退税与这二者纳入统一的分析框架之中，为进一步明确该政策的侧重点和方向，有针对性地扩大就业容量、提升就业质量提供参考。

2 制度背景与理论假设

2.1 制度背景

在我国，由于征退税成本等问题，曾长期采取增值税留抵税额结转下期继续抵扣的方式。但是，留抵税款会使增值税税负转嫁链条中断，使税收负担无法通过消费链条转移至消费者，增加企业的税收负担。为了减少税收对企业资金的占用，缓解企业资金问题，促进企业发展，我国出台了一系列相关规定。

2011年起，我国就开始解决部分特殊行业留抵税额问题。2018年，为助力减税降费，财税〔2018〕70号文规定，对装备制造等先进制造业、研发等现代服务业以及电网企业的增值税期末留抵税额予以退还。2019年留抵退税范围进一步拓宽，试行增值税期末留抵退税制度。疫情冲击下，2020-2022年留抵退税行业范围持续扩大，2021年主要针对先进制造业在增量退税上进行扩容，2022年则主要在存量退税方面进行扩容。财税〔2018〕70号文在留抵退税方面第一次涉及多个行业，为本文研究留抵退税政策的影响提供了较好的准自然实验。

2.2 理论假设

留抵退税政策有效缓解了企业资金问题。一方面，留抵税额挤占了纳税人的现金流，而留抵退税将不足抵扣的部分退还给企业，直接增加了企业留存收益，使得企业有更多可支配资金进行经营活动，为企业内源融资提供了资金[7]；另一方面，内源融资的便利使得企业对外源融资的依赖减少，且现金流增加释放了有利的市场信号[8]，有利于企业进行外源融资。当企业面临资金问题时，会减少潜在的就业机会与抑制企业正常规模扩张，从而抑制企业就业规模[9]。留抵退税政策缓解了企业资金问题，提供了便利的融资渠道，为企业扩大生产规模与产出水平创造了可能，从而提高了企业对雇佣员工的需求规模。据此，提出本文的假设：

假设1：留抵退税政策增加了企业现金流，有效缓解了企业资金问题，从而促进企业就业规模的扩大。

留抵退税政策促进企业创新研发，进而影响了企业就业结构。廖开容和陈爽英[10]研究发现，企业在缺少税收优惠支持的情况下，更倾向于投资风险低、获利快的项目而不愿投资风险高、获利慢的创新研发项目，留抵退税政策为企业提供了支持，使得企业有条件专注创新研发。此外，留抵退税政策释放了政府支持创新的信号，具有一定的信息传递功能[11]，吸引外部投资帮助企业突破创新瓶颈。企业创新研发需要吸纳更多高技术劳动力，从而影响企业就业结构。据此，提出以下假设：

假设2：留抵退税政策有效促进了企业创新研发，从而促进企业就业结构的优化。

随着经济增速放缓，经济发展动力从资源和低成本劳动力等转变为创新能力，人力资源为本的服务业迫切需要产业创新。根据国家统计局对高技术产业的最新分类标准，财税〔2018〕70号文涉及的服务业企业全部处于高技术产业，他们往往会受到政府的创新引导和鼓励，有更强的研发创新意愿，且与非高技术产业相比，高技术产业的研发成本与项目风险更多，对现金流周转的要求更高，因此当留抵退税政策提供更多现金流时，这部分企业会更多地雇佣员工与吸纳技术创新的重要资本——技术人员；而财税〔2018〕70号文涉及的制造业企业只有部分为高技术产业，因此企业创新研发的活动密度较低，故政策效果较弱。据此，提出以下假设：

假设3：相比于制造业企业，留抵退税政策在就业规模和就业结构方面对服务业企业发挥更明显效应。

假设4：留抵退税政策使服务业企业增加更多现金流和更多地促进服务业企业创新研发，使得两行业政策效果产生差异。

3 研究设计

3.1 样本选择与数据来源

本文选择2013-2020年A股上市公司数据，主要解释变量为根据财税〔2018〕70号文构造，其他变量来源于CSMAR数据库与Wind数据库。借鉴已有做法，本文对数据进行如下处理：①剔除金融类样本；②剔除ST公司和数据缺失样本；③对样本进行上下1%的缩尾处理。文章使用Stata 17对数据进行处理和实证分析。

3.2 变量定义

3.2.1 企业就业效应有关变量的界定

①参考聂辉华等的做法，选择企业总雇员人数的对数值（lnTEit）来衡量企业i在时期t的就业规模。

②参考尹碧波和伍颖[12]的做法，选择技术员工人数占总雇员人数的比例（Pro-js）衡量企业就业结构。

3.2.2 留抵退税相关变量的界定

本文根据财税〔2018〕70号文构造解释变量（Treati和Postt）。若企业i所在行业属于财税〔2018〕70号文范围内则Treati取1，否则取0；Postt为时间虚拟变量，若t大于等于2018，则Postt取1，否则取0。

3.2.3 控制变量的选择

为了控制其他因素对企业就业效应的影响，本文参考已有文献选择以下变量为控制变量，变量及定义详见表1。

3.2.4 机制变量的选择

参考已有做法，本文选择经营性现金流量净额的对数（lncash）来衡量现金流情况，从而反映企业面临的融资约束。同时参考张栓兴等[13]的做法，使用研发费用占营业收入的比重衡量企业创新研发投入（RD）。

3.3 模型设定

本文以财税〔2018〕70号文的出台为准自然实验，采用双重差分模型评估留抵退税政策对制造业和服务业企业不同的就业效应，构建实证模型如下：

lnTEit=β0+β1Treati×Postt+∑βnControls+μi+λt+εit    （1）

模型（1）中的lnTEit为被解释变量，表示企业i在第t期的雇佣规模，Treati反映企业i是否受到政策冲击，Postt反映政策实施即2018年前后，Treati×Postt为本文主要解释变量。β1反映留抵退税政策对试点企业就业的影响，若其显著为正，表明政策对试点企业就业起到促进作用，反之则不然。Controls为所有的控制变量。本文控制了个体固定效应μi和时间固定效应λt，εit为随机扰动项。同时，为增强回归结果的稳健性，本文选用地区层面聚类标准误。

4 实证分析

4.1 描述性统计

据描述性统计结果，Treat变量均值为0.762，证明了政策冲击涉及范围广的特点。其他被解释变量和控制变量的分布均在合理范围，在此不一一赘述。

4.2 基准回归

本文使用模型（1）分别检验了留抵退税政策对制造业和服务业企业的就业效应，由表2的结果可知，留抵退税政策对制造业和服务业产生了不同的影响：在就业规模方面，制造业显著增加了9.6%，而服务业显著增加了15.2%，服务业的就业规模增加更突出；而在就业结构方面，服务业的技术人员占比提高的幅度远高于制造业。说明在行业特征影响下，留抵退税政策在提升两行业的就业规模和优化两行业就业结构方面都发挥了积极作用，但在服务业企业发挥出更佳的政策效果。使用费舍尔组合检验，经由Bootstrap法得到的经验p值进一步证实了上述差异在统计上的显著性：在两种分组情况下对应的经验p值分别为-0.056、-1.671，均在1%水平上显著，验证了本文假设3。

4.3 机制检验

4.3.1 现金流效应

由前文理论分析可知，资金问题对企业雇佣规模起到抑制作用，而资金短缺意味着企业面临的现金流不足，从而丧失需要可观现金流的投资机会，抑制可能的就业增长。本文以经营性现金流量净额的对数（lncashit）来衡量现金流情况，从而反映企业面临的资金问题。参照黎文靖和李耀淘[14]的做法，设定如下模型检验留抵退税政策对企业就业效应的作用路径：

lncashit=β0+β1Treati×Postt+∑βnControls+μi+λt+εit    （2）

lnTEit=β0+β1Treati×Postt×lncashit+∑βnControls+μi+λt+εit  （3）

式中，Treati×Postt×lncashit為政策冲击的虚拟变量与现金流的交乘项，其余各变量含义与前文一致。表3报告了回归结果。

由结果可见，本文的核心解释变量did的回归系数显著为正，表明留抵退税政策的实施对企业现金流的增加具有促进作用。同时，政策冲击虚拟变量与现金流的交乘项lncash×did的回归系数显著为正，表明留抵退税政策可以通过增加现金流提高试点企业就业规模，验证了本文假设1。

4.3.2 创新研发能力

在前文理论分析中，我们已经论证了企业创新研发可能对企业就业结构产生影响。参考张栓兴等的做法，本文使用研发费用占营业收入的比重衡量企业创新研发投入（RD）。接下来我们将借助如下模型，实证探索留抵退税政策优化企业就业结构的路径：

RDit=β0+β1Treati×Postt+∑βnControls+μi+λt+εit    （4）

lnTEit=β0+β1Treati×Postt×RDit+∑βnControls+μi+λt+εit  （5）

式中，Treati×Postt×RDit为政策冲击的虚拟变量与创新研发的交乘项，Pro-js为技术员工占比，其余各变量含义与前文一致。表4报告了回归结果。

由表4结果可见，本文的核心解释变量did的回归系数显著为正，表明留抵退税政策的实施推动了企业创新研发；而政策冲击虚拟变量与创新研发的交乘项RD×did的回归系数显著为正，表明该变量提高了企业技术人才的占比，优化了企业就业结构，说明留抵退税政策通过促进企业创新研发从而增加企业对高技术人才的需求，本文假设2得到验证。

由机制检验结果也可以看出，留抵退税政策更多地增加了服务业企业现金流、促进服务业创新研发，最终使得其体现出更明显的政策效果，验证了本文假设4。

4.4 稳健性检验

4.4.1 更换被解释变量

企业雇佣人数是衡量企业雇佣规模的一个重要指标，基准回归中采用这一指标进行回归。为进一步验证基准回归结果的准确性，参考何德旭和周中胜[15]的做法，本文使用应付职工薪酬代替企业雇佣人数再次进行回归。

结果表明：改用应付职工薪酬衡量企业雇佣规模时，基准结论仍然成立。

4.4.2 剔除企业增值税税率变动的影响

2013-2020年，国家为减轻企业负担，多次调整增值税税率，影响了企业实际税收负担，从而影响企业就业规模。为剔除企业增值税税率变动对企业就业规模和企业就业结构的影响，本文在原有控制变量的基础上增加增值税税率这一控制变量，结果关键系数仍然显著为正且有所提高，基准回归结果稳健。

4.4.3 控制联合固定效应

为进一步检验基准结果的稳健性，本文参考谢获宝和黄大禹[16]的做法，采取控制联合固定效应的方法，在基准的基础上分别控制了省份和行业与省份和时间联合固定效应。在这种条件下，基准回归的结果依旧成立。

5 结论与政策建议

5.1 研究结论

通过上述分析本文最终得到以下结论：留抵退税政策显著增加了试点企业的就业规模并推动了企业吸纳更多的技术人才，优化了企业就业结构，同时相较于制造业企业，政策效应在服务业中的作用更为突出。

留抵退税政策对试点企业产生就业效应的路径有两条：第一，留抵退税政策增加了企业现金流，有效缓解了企业资金问题，从而促进了企业就业的增长。第二，留抵退税政策为企业提供了支持，使得企业有条件专注创新研发，同时释放了政府支持创新的信号，帮助企业吸引外部投资突破创新瓶颈。

5.2 政策建议

基于以上结论，本文给出以下的政策建议：首先，应当继续保持并加强留抵退税政策在服务业企业中发挥的积极作用。其次，对于政策效应不显著的部分企业应当采取相应措施增强其对于税收政策的敏感性，以期收获显著的政策效应。最后，政府部门要进一步加大退税力度、扩大退税范围，降低享受政策利好的门槛。通过退税为企业营造良好的融资环境，激励企业创造更多的就业机会、更多地专注创新，这不仅有利于政策效果的充分发挥，同时也有利于促进企业充分发挥在经济中的重要作用。

【参考文献】

【1】何代欣.当前保就业的财税政策定位与对策[J].税务研究，2020（10）：29-33.

【2】聂辉华，方明月，李涛.增值税转型对企业行为和绩效的影响——以东北地区为例[J].管理世界，2009，188（05）：17-24+35.

【3】杨晓妹.财政政策就业效应研究[D].成都：西南财经大学，2014.

【4】邓菊秋，肖苏薇.减税降费对高质量就业的影响研究[J].会计之友，2022，686（14）：132-141.

【5】陈烨，张欣，寇恩惠，等.增值税转型对就业负面影响的CGE模拟分析[J].经济研究，2010，45（09）：29-42.

【6】刘长庚，谷阳，张磊，等.增值税留抵退税政策的就业促进效应[J].财政研究，2022（09）：44-57.

【7】岳树民，肖春明.增值税留抵退税能够缓解企业融资约束吗——基于现金-现金流敏感性的实证证据[J].财贸经济，2023，44（01）：51-67.

【8】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，2019，435（05）：104-117.

【9】肖興志，张伟广，朝镛.僵尸企业与就业增长：保护还是排挤？[J].管理世界，2019，35（8）：69-83.

【10】廖开容，陈爽英.制度环境对民营企业研发投入影响的实证研究[J].科学学研究，2011，29（09）：1342-1348.

【11】蔡伟贤，沈小源，李炳财，等.增值税留抵退税政策的创新激励效应[J].财政研究，2022（05）：31-48.

【12】 尹碧波，伍颖.数字普惠金融促进中国制造业就业规模增长和就业结构优化了吗？[J].湘潭大学学报（哲学社会科学版），2022，46（05）：34-41.

【13】张栓兴，邓杨娟，温岩泽.CEO权力、研发投入和企业社会责任[J].生产力研究，2017，304（11）：103-107+161.

【14】黎文靖，李耀淘.产业政策激励了公司投资吗[J].中国工业经济，2014（05）：122-134.

【15】何德旭，周中胜.民营企业的政治联系、劳动雇佣与公司价值[J].数量经济技术经济研究，2011，28（09）：47-60.

【16】谢获宝，黄大禹.财政不平衡与股价崩盘风险[J].西南民族大学学报（人文社科版），2020，41（10）：111-121.