免征车辆购置税政策与新能源汽车企业绿色创新——基于双重差分法的实证分析

管治华,夏宇祥

(安徽大学 经济学院,安徽 合肥 230031)

1 研究现状

在全球环境问题日益严峻的大背景下,绿色低碳发展已经成为世界各国的共识,习近平总书记提出的“双碳”目标,给我国各个领域的持续发展指明了方向。“双碳”目标的实现,需要构建政府、企业、个人共同参与的全面机制[1]。政府需要以市场机制为出发点构建绿色低碳制度引导体系[2],实现宏观层面的统筹规划;企业应主动承担社会责任,充分展现环境意识与创新精神,践行低碳生产方式,研发清洁环保的新型产品;个人可以通过购买并使用节能产品等方式减少日常生活的碳排放量,争取实现清洁化能源、电气化生活和低碳化消费等[3]。企业绿色创新能够将个人的低碳生活方式和企业的低碳生产方式有机链接,在“双碳”目标实现道路上发挥核心作用。

鉴于企业绿色创新能力的重要性,诸多学者从内外两个层面对如何提高企业的绿色创新能力进行了探讨。在企业外部政策方面,舒利敏等[4]从绿色产业与绿色信贷出发,分析得出绿色信贷政策可以引导企业的创新倾向和金融资源的配置倾向,从而促进企业绿色创新。在企业内部条件方面,Amore、曲小瑜等[5-6]分别从公司治理能力和财力人力资源的角度,深度剖析了制造业绿色技术创新的驱动力,验证了公司治理能力和财力人力资源的正向作用。新能源汽车产业是国家的战略发展方向之一,因此,与企业绿色创新的概括性研究不同,大多学者对其创新推动力的研究集中在政策效应领域。针对政策性质,刘和旺等[7]利用双重差分法对“门槛性”和“扶持性”等政策进行了微观角度的分析,认为二者在互补关系的基础上共同促进了新能源汽车企业的技术创新,同时绿色技术创新受到的影响相对强烈。针对政策作用方式,胡登峰等[8]对新能源汽车产业中后期发展阶段的创新业态进行了研究,发现此阶段的国家政策更多体现在市场引导方面,旨在通过推动技术、产品与市场相匹配的方式加快技术创新。由此可见,大多学者对国家政策的引导作用给予了肯定。

税收政策作为宏观调控的重要工具,应积极发挥其引导调节作用。国内外学者从宏观角度解读了税收政策的调控效能。曲一申、张莉等[9-10]结合当前“双碳”目标的政策导向,认为税收政策应通过其本身的强制性和固定性发挥一定的绿色低碳效用。Cappelen等[11]通过对挪威企业的研究,得出对应领域的税收抵免政策可以有效促进企业对新专利的研发投入。孙健夫等[12]运用传统数据包络分析法和动态面板模型验证了财税支持政策可以促进新能源汽车企业的研发创新。刘中军等[13]运用系统广义矩估计法证实了绿色税收可以引导技术创新和经济增长。细化到车辆购置税,当前大多数学者认为,其发展方向应朝着引导绿色发展进行,但少有学者具体研究车辆购置税对企业绿色创新的引导能力。在消费引导层面,周波等[14]结合车辆购置税税负分析了其价格传导机制,阐述了车辆购置税税率的变动对消费意愿和环境保护的正向引导作用。在企业生产层面,史明霞等[15]以扩展环境影响评估模型为基础架构,运用差分广义矩估计方法,研究得出税制绿化能够通过“倒逼减排”效应显著抑制碳排放量的结论。

以上研究表明,在企业创新推动力中,国家政策是具有积极引导作用的重要因素;税收政策作为宏观调控的重要环节,同样发挥着引导调节效能;车辆购置税基于自身的产品针对性,具有绿色调控效用。在概括性研究较为全面的基础上,车辆购置税及其优惠政策的绿色创新引导能力却没有得到具体验证,车辆购置税及其优惠政策如何体现引导效用的问题也亟待回答。自2014年免征车辆购置税政策实施以来,中国汽车工业协会的数据显示,2014年和2015年,我国新能源汽车的销量同比增长了323.8%和342.9%,此后一直保持着稳中有进的趋势;到2022年,我国新能源汽车市场占有率已经达到了25.6%。由此可见,新能源汽车免征车辆购置税政策通过降低个人支出的方式在消费端体现了一定的绿色效能,但作为汽车行业的绿色创新主体,新能源汽车企业在该政策的引导下是否会提高绿色创新能力,是值得探讨的问题。

基于此,本文利用双重差分法(DID)研究免征车辆购置税政策对新能源汽车企业绿色创新的影响。DID方法将政策实施视为准自然实验,通过对比未受政策影响的对照组和受政策影响的实验组在政策实施前后的差异,估计政策实施的效果,常用于评估政策效应。本文将汽车整车行业A股上市企业分为新能源汽车企业与传统汽车企业,以2014年免征车辆购置税政策的实施为准自然实验,构建DID模型,同时探究免征车辆购置税政策与企业绿色创新之间的影响机制,并根据企业特征的不同进一步分析免征车辆购置税政策的差异化绿色效用,以期为持续推进汽车产业绿色税制改革提供政策思考。

2 研究假设

对于企业而言,一方面,绿色创新通过工艺流程升级和节能产品研发能够在生产端和消费端对整体环境起到低碳绿色效用,并非仅有企业自身受益;另一方面,绿色创新的成果会使得其他竞争企业争相模仿,使得其他企业的研发成本降低。因此,绿色创新具有明显的双重正外部性[16]。但是,显著的正外部性可能导致市场失灵,企业绿色创新难以获得足额的自身经济效益,企业可能会因此丧失绿色创新的积极性[17]。在税收制度的层面上,国家的宏观调控需要适时推出各类优惠政策,以矫正外部性对市场的影响,争取实现帕累托最优。新能源汽车免征车辆购置税政策拥有较强的产品针对性。在消费端,免征车辆购置税政策针对的是新能源汽车企业。因此,相比传统汽车企业,免征车辆购置税政策对新能源汽车企业绿色创新能够起到更强的促进效用。

基于此,本文提出假设1:免征车辆购置税政策对新能源汽车企业绿色创新的促进效用优于传统汽车企业。

创新往往意味着较为高额的成本投入以及较为迟滞的经济产出。资产规模较小的企业可能难以承担研发的风险和投入,而资产规模较大的企业则拥有足够的体量承担创新的风险与投入,因此企业资产规模的大小显著影响了企业的创新决策[18]。汽车作为生活非必需品,需求价格弹性大于1,其需求量对于价格的变化较为敏感。新能源汽车和传统汽车互为替代品,而消费者出于节约自身资金的目的,在优惠政策的引导下,可能会倾向于选择新能源汽车。同时,消费者的绿色观念逐渐日常化,这也提升了对节能产品的认可程度。在供需关系的影响下,消费者对新能源汽车需求的扩大可以带动新能源汽车销量的增加,企业进而得以占据更大的市场,企业资产规模获得了绿色创新的正向反馈。企业资产规模与绿色创新之间一旦构建起了良性循环体系,企业便会拥有更多资金与动力为绿色创新投入更多资源。因此,免征车辆购置税政策的实施能够使得企业资产规模扩大,进而促进新能源汽车企业加强自身的绿色创新。

基于此,本文提出假设2:企业资产规模在免征车辆购置税政策与新能源汽车企业绿色创新之间起到了中介作用。

3 研究设计

3.1 变量选取

被解释变量。本文选取的被解释变量为绿色创新(lnGrePat)。参考李青原 、马永强等[19-20]的研究,使用上市企业每年申请的绿色专利与绿色实用新型专利数量来衡量企业的绿色创新能力。鉴于部分企业在部分年度并未申请绿色专利与绿色实用新型专利,因此,将企业每年申请的绿色专利与绿色实用新型专利数量加1后再取自然对数。

解释变量。本文选取的解释变量为新能源汽车免征车辆购置税政策(treat×policy),通过个体虚拟变量(treat)与时间虚拟变量(policy)的交乘项体现。若企业为新能源汽车企业,则treat取值为1,否则取值为0;若观测值的年度属于2014年之前,则policy取值为1,否则取值为0。

控制变量。参考李远慧、李晓红等[21-22]的研究,本文选取了总资产报酬率(ROA)、存货占比(INV)、董事会规模(Board)、企业成长性(Growth)和现金流比率(CashFlow)作为控制变量。其中,总资产报酬率等于净利润除以总资产的平均余额,体现了企业的资产利用能力;存货占比等于存货净额除以总资产,体现了企业的存货销售能力;董事会规模等于董事会人数取自然对数,体现了企业的决策能力;企业成长性等于本年营业收入除以上年营业收入再减1,体现了企业的成长能力;现金流比率等于经营活动现金流量净额除以总资产。

中介变量。本文选取的中介变量为企业资产规模(lnAsset)。由于企业资产的绝对数额较大,因此,将各企业每年年末的资产总额取自然对数用以衡量企业资产规模。

虚拟变量。本文选取了3个虚拟变量:企业地区(Area),如果企业位于东部地区则Area=1,否则Area=0;企业所有权性质(SOE),如果企业属于国有控股企业则SOE=1,否则SOE=0;企业ESG评级(ESG),即企业的环境、社会和公司治理评级,如果企业的ESG评级高于行业平均水平则ESG=1,否则ESG=0。

上述变量的数据来自同花顺数据库、国泰安数据库、Wind数据库、中国研究数据服务平台、各企业财务报告、国家统计局等。

3.2 模型设定

利用双重差分法,将2014年新能源汽车免征车辆购置税政策的实施视作一项准自然实验,研究该政策的实施对新能源汽车企业绿色创新的影响。参考同花顺、东方财富网等证券网站对于汽车整车行业的分类,剔除了部分上市时间较晚的企业,最终保留了23家企业作为研究样本,时间跨度为2006年至2021年。本文以企业在2014年以前是否涉足新能源汽车领域为标准,将其中15家企业划分为新能源汽车企业,作为实验组;8家企业划分为传统汽车企业,作为控制组。除此之外,本文还对研究对象进行了得分倾向匹配,运用得分倾向匹配后的双重差分法(PSM-DID)强化实证研究的稳健性。在对个体效应和时间效应进行双向固定之后,具体构建模型如下:

lnGrePati,t=α+β1(treati×policyt)+

β2Xi,t+γi+δt+εi,t

(1)

模型(1)中,i为各企业;t为各年度;α为常数项,表示在不受变量影响的情况下企业的绿色创新;β1是treati×policyt的系数;Xi,t为各个控制变量;β2是控制变量的系数;γi和δt分别表示个体固定效应和时间固定效应;εi,t为其他扰动项。

为了通过中介效应分析政策的作用机制,在基准回归模型的基础上,本文构建了模型(2)和模型(3):

lnAsseti,t=η+θ1(treati×policyt)+

θ2Xi,t+γi+δt+εi,t

(2)

lnGrePati,t=α+β1(treati×policyt)+

β2Xi,t+β3lnAsseti,t+γi+δt+εi,t

(3)

模型(2)考察了新能源汽车企业资产规模与免征车辆购置税政策实施之间的联系,lnAsseti,t在此式中表示被解释变量;η为常数项,表示在不受变量影响的情况下企业的资产规模;θ1和θ2分别是交乘项和控制变量的系数。模型(3)是分析中介效应的主要模型,lnAsseti,t在此式中表示中介变量;β3是中介变量的系数。

4 实证分析

4.1 DID和PSM-DID回归分析

首先,在不考虑控制变量的情况下对模型(1)进行基准回归,结果如表1中第(1)列所示。由表1可知,在不排除其他重要影响因素的前提下,免征车辆购置税政策对treat×policy的系数在1%的水平上起到了显著的正向效用。加入控制变量,降低其他非政策因素的影响后,再次对模型(1)进行回归,回归结果如表1中第(2)列所示:treat×policy的系数在1%的水平上与免征车辆购置税政策的实施显著正相关。除此之外,控制变量ROA和Growth分别在10%和5%的显著水平上与lnGrePat正相关,INV和Cashflow在5%的显著水平上与lnGrePat负相关,Board与lnGrePat并不存在显著关联。这表明:总资产报酬率和企业成长性对企业绿色创新起到了显著的促进作用,存货占比和现金流比率对企业绿色创新起到了显著的抑制作用。

在此基础上,以企业成熟度、股权制衡度和独立董事占比作为协变量,对研究对象进行倾向得分匹配。企业成熟度反映企业在行业内积累经验的丰富程度,侧面体现了企业对于行业内政策风向的敏感性;股权制衡度以第二到第五大股东持股比例之和与第一大股东持股比例的比值来衡量;独立董事占比是指独立董事在企业全体董事中所占的比例。股权制衡度和独立董事占比共同体现了企业决策阶层结构的合理性。上述3个协变量一般不会因政策影响发生剧烈变动,以它们为依据进行得分倾向匹配,可以削弱企业战略眼光的差距对本文实证结果产生的影响。PSM-DID方法的回归结果如表1中第(3)列所示。三列回归结果的R2依次变大,表明控制变量、得分倾向匹配对于回归拟合程度的提升。控制变量Growth在5%的显著水平上与lnGrePat正相关,INV在1%的显著水平上与lnGrePat负相关。这表明:在更稳健的结果中,企业成长性对企业绿色创新起到了显著促进作用;存货占比对企业绿色创新起到了显著抑制作用。treat×policy的系数在PSM-DID回归中依然在1%的水平上保持着显著。由此可以判断,免征车辆购置税政策对新能源汽车企业绿色创新的促进效用显著高于传统汽车企业,假设1成立。

表1 DID和PSM-DID 回归结果

注:*、** 、*** 分别代表在 10% 、5% 和 1% 的水平上显著,括号内的数值为 t 统计值;表2—表6同。

4.2 中介效应分析

在绿色创新、免征车辆购置税政策的实施与企业资产规模之间运用分步回归法进行检验,对中介效应的存在与否作出初步判断,结果如表2所示。第一步回归即本文中的基准DID回归,结果如表1所示,treat×policy的系数为0.987,在1%水平上显著;第二步回归是对模型(2)进行的回归分析,结果如表2中第(1)列所示,treat×policy的系数为0.345,在10%水平上显著;第三步回归是对模型(3)进行的回归分析,结果如表2中第(2)列所示,lnAsset和treat×policy均在5%水平上显著,系数分别为0.672和0.755。三步回归中,lnAsset和treat×policy的系数全程保持显著性,可以初步验证lnAsset的中介效应。同时,模型(3)与模型(1)相比,添加了中介变量lnAsset,则treat×policy的系数随之变为0.755,低于模型(1)中的系数0.987,表明lnAsset发挥的是部分中介效应。

为了对结果进行进一步验证,本文又运用PSM-DID方法再次进行了分步回归,结果如表2中第(3)和第(4)列所示。与(1)(2)列相比,(3)(4)列中lnAsset和treat×policy系数的数值发生了略微变动,但是系数的大小关系和显著性不存在差异,与上文得出的结论一致。基于上述分析,可以初步认为,企业资产规模在绿色创新与政策实施之间起到了部分中介作用。除此之外,在两种方法的第二步回归中,企业成长性对资产规模扩大起到了显著促进作用,存货占比对资产规模扩大起到了显著抑制作用;在第三步回归中,仅有基准方法下的现金流比率对企业绿色创新起到了显著抑制作用。

表2 DID和PSM-DID的中介效应分步回归结果

随后,本文又分别运用DID和PSM-DID方法进行了边缘检验(Sobel),进一步验证该中介效应的存在与否,并计算了中介效应占总影响效应的比例。Sobel检验的结果如表3所示。表3中第(1)列显示了DID方法下的Sobel检验结果:在1%显著水平上,企业资产规模在绿色创新与免征车辆购置税政策实施之间起到的中介效应占总效应的23.5%。表3中第(2)列是PSM-DID方法下的Sobel检验结果:其显著性程度与DID方法下的检验结果相同,但是企业资产规模发挥的中介效应占总效应的比例略有下降,为22.4%。Sobel检验要求严格的正态分布,因此本文又进行了自举法检验(Bootstrap),用以核实前文的判断。两种方法下的Bootstrap检验都顺利通过,证实了中介效应的存在。综上所述,假设2成立。

4.3 异质性分析

4.3.1 是否位于东部地区

东部地区作为我国对外开放和现代化进程的先行者,国际接轨能力、政策适应水平、绿色创新意识都较高,前期技术储备也较为丰富,经济发展水平与科研开拓能力也一直保持在领先地位。尽管免征车辆购置税政策的适用范围包括所有区域,但是不同的区域特质可能会使政策的实施效果呈现地区异质性。本文参考孙博文等[23]对绿色创新地域区别的研究,分析空间差异是否会影响政策对新能源汽车企业绿色创新的效用。

将控制组企业与实验组企业依照是否位于东部地区进行分组并进行基准回归和PSM后的回归,探究免征车辆购置税政策对新能源汽车企业绿色创新的地区差异化影响,结果如表4所示。其中,(1)(2)列是DID方法下的异质性结果,(3)(4)列是PSM-DID方法下的异质性结果。相较于控制组企业,免征车辆购置税政策的实施在两种方法下均以5%水平对东部地区的新能源汽车企业的绿色创新起到了显著促进效用;至于非东部地区的新能源汽车企业,在DID分析中,其绿色创新在10%的水平上受到正向引导,但是在PSM-DID方法下,政策实施与其并不存在显著的内含联系。

表3 DID和PSM-DID的Sobel检验结果

表4 异质性分析:是否位于东部地区

4.3.2 ESG平均评级是否高于行业平均水平

ESG评级是衡量企业的环境绩效、社会绩效和公司治理绩效水平的一项参考指标。ESG理念认为,环境绩效、社会绩效与企业经济可持续绩效是相互依存的[24]。此时,企业不再单纯地将企业价值最大化作为最终目标,而是把协调社会整体价值与企业经济利益放在经营管理目标的首位[25]。

通过Wind数据库搜集了被研究企业的华证ESG评级,并将从C级到AAA级的9个等级数量化,依次赋值为数字1到9。以企业各年度平均评级是否低于行业平均水平为标准,将上述企业划分为两组,旨在探究政策效用是否会因为企业ESG评级的差距而产生差异。分组后进行两种方法的回归,回归结果如表5所示。表5中(1)(3)列的结果表明,无论是否进行得分倾向匹配,ESG平均评级高于行业平均水平的新能源汽车企业都在5%的水平上受到免征车辆购置税政策的积极影响,相较于传统汽车企业能够更积极地提升自身的绿色创新能力。而表5中(2)(4)列的结果则表明,对于ESG平均评级低于行业平均水平的新能源汽车企业,其受到车辆购置税政策影响的程度与传统汽车企业相比并没有显著差异。

表5 异质性分析:ESG平均评级是否高于行业平均水平

4.3.3 是否属于国有控股企业

国有控股企业是国家参与市场经济的一种手段,是国家治理体系和治理能力现代化的具体体现[26]。因此,国有控股企业本身具有一定的政府遵从属性,企业目标与国家战略布局和宏观目标保持高度一致性。新能源汽车免征车辆购置税政策一定程度上体现了国家绿色低碳高质量发展的宏观战略,国有性质的新能源汽车企业作为政府在新能源汽车市场中的重要调控环节,应当凸显其对于国家政策导向的敏感性和对于社会整体效益的责任感,应更加主动地提升企业的绿色创新能力。

为了研究国有控股企业是否更为积极地响应了国家政策,根据上述企业的所有权性质将其划分为国有控股企业和非国有控股企业两组,随后运用DID和PSM-DID方法对这两组企业进行回归分析,结果如表6所示。由(1)(3)列可知,在两次回归中,国有控股新能源汽车企业的绿色创新都在1%的水平上受到政策的显著正向影响;由(2)(4)列可知,非国有控股新能源汽车企业绿色创新的增长与免征车辆购置税政策的实施并不存在显著关联。

表6 异质性分析:是否属于国有企业

5 稳健性检验

5.1 平行趋势检验

DID实证方法要求实验组与控制组的被解释变量在政策实施之前具有相近的发展趋势,如果该趋势并不相近,则表明在政策实施之前就已经存在其他影响因素可以大幅度影响被解释变量。图1绘制了两组企业的绿色创新随时间推进的变化趋势。在2014年之前,无论是新能源汽车企业还是传统汽车企业,其绿色创新都随着时间的变化呈现出上升的趋势,并且两组企业之间的差距保持了相对的稳定;在2014年之后,控制组企业的绿色创新有所下滑,随后继续上升,而实验组企业的绿色创新一直呈现上升趋势,二者之间的差距逐步扩大。原因可能是,政策的出台给不同发展方向的汽车企业划分了更明确的赛道,政策实施前已经从事新能源汽车研发与生产的企业受到政策激励,通过进一步推进绿色创新获得了更高的行业竞争能力;而传统汽车企业没有受到该政策的激励,并且新能源汽车市场被进一步占据,其绿色创新积极性受到一定的削弱。

图1 绿色创新时间趋势图

在时间趋势较为合理的基础上,再次引入2012年至2017年6个年度的年份虚拟变量并创建其与个体虚拟变量的交互项,通过对交互项进行回归,进一步验证平行趋势检验的可信度,结果如图2所示。图2中,2014年之前交互项系数的变化趋势较为平缓,而在政策实施之后,系数的变化幅度变大,这表明政策的实施对新能源汽车企业的绿色创新造成了较强烈的影响。因此,可以基本判定通过了平行趋势检验。

图2 平行趋势检验结果

5.2 安慰剂检验

通过随机抽取被研究企业和随机设置政策实施年份以随机实验的方式进行安慰剂检验,进一步验证研究结果是否受其他非政策因素的影响。为了确保检验的可靠性与结论的稳健性,本文随机抽取125条数据进行实验,并将随机实验过程重复进行了500次,根据实验结果将treat×policy的估计系数绘制成分布图,如图3所示。由图3可以看到,模型的估计系数大致上符合以0为中心的正态分布,即估计系数集中分布在0周围,这表明本文的模型设定并未遗漏重大的影响因素。

图3 安慰剂检验系数分布图

6 结论与建议

6.1 研究结论

本文通过理论分析与实证研究得出了以下结论。一是新能源汽车免征车辆购置税政策的实施,对新能源汽车企业绿色创新的促进作用优于传统汽车企业。二是新能源汽车免征车辆购置税政策通过影响供需关系进而促进新能源汽车企业销售额的增加,从而以持续扩大的资产规模刺激新能源汽车企业继续投入绿色技术的创新研发。三是在保证稳健性的前提下,控制变量中的企业成长性对企业绿色创新和企业资产规模起到了显著促进作用,存货占比对企业绿色创新和企业资产规模起到了显著抑制作用。四是免征车辆购置税政策对于不同特征的新能源汽车企业的促进程度存在差异。其中,东部地区的企业受政策影响的程度显著高于其他地区的企业,ESG评级高于行业平均水平的企业受政策影响的程度显著高于ESG评级低于行业平均水平的企业,国有控股企业受政策影响的程度显著高于非国有控股企业。

6.2 政策建议

首先,优化现行汽车产业绿色税收制度。适用免征车辆购置税政策的汽车,车辆购置税税率为0,本质上是一种差别税率。因此,可以优化车辆购置税税率设置,根据碳排放量划分税率等级并对应设置差别税率,通过多级差别税率进一步强化车辆购置税所起到的绿色低碳效用。一方面以绿色税制思想引导消费观念低碳化,高效发挥资产规模的中介机制;另一方面提高税收政策对新能源汽车企业绿色创新的引导效能,同时以行业竞争倒逼传统汽车企业绿色转型。

其次,激励汽车企业积极响应政府政策,充分发挥政府政策的产业引导效用。第一,运用财税优惠政策引导企业加快产品销售,降低企业的存货占比,增强企业的成长性,进一步发挥政策的绿色创新引导作用和企业资产规模的中介效用。第二,为了减少地域局限性导致的政策效果差异,可以构建地域差别化的税收优惠体系,推动新能源汽车产业链的全面化布局。第三,政府可以为践行ESG理念的企业提供优惠政策支持,辅以教育、宣传等手段,引导企业认可ESG发展理念,增强政策的积极性。第四,可以通过财税补贴等方式削减民营企业对新能源汽车领域的投资顾虑,为民营企业的绿色创新提供政策帮扶和资源配给,同时继续强化税收优惠的引导效能,进一步发挥国有控股企业的桥梁作用。