我国体育产业财税政策工具实施效应研究——基于2008—2018年时间序列数据分析

徐 俊,林向阳

1 问题的提出

体育产业财税政策工具效应是指政府为实现体育产业政策目标而采取的各种财政手段和方法,在社会经济生产活动中所引起的反应和效果[1]。对政策工具效应进行测度分析,有助于政策制定者根据检测结果修订政策目标和重新组合政策工具[2],从而促成体育产业财税政策效益的最大化。自国务院颁布《关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》以来,地方政府纷纷出台相关政策与之对接。其中,财税政策工具作为重要的扶持手段,其效果是否促进了预期目标的达成,是社会各界关注的焦点。1994年,国务院发布的《90年代国家产业政策纲要》明确提出要完善国家产业政策机制,建立政策检查评估制度,促进产业政策健康发展,但至今这一构想仍未得到贯彻落实[3]。如今,我国经济正处在转换增长动力、优化经济结构的高质量发展阶段[4],财税作为国家治理的基础和重要支柱,如何助推体育产业高质量发展,已经成为体育产业政策研究的新主题。

关于财税政策的有效性问题,学界观点各不相同。古典经济学派和供给学派反对政府对宏观经济的干预,主张应充分发挥市场的自我调节机制,认为财税政策无效[5]。新古典综合派和新凯恩斯学派则反对自由主义,主张政府干预,认为财税政策是必要和有效的[6]。国内学者通过实证研究,也证实了财税政策对产业经济的促进作用,但在效应的可持续性上存在分歧[7-8]。与此同时,不同类型的财政政策工具在不同区域、不同时期所展现出的影响效应存在显著差异[9-10]。

目前,国内关于体育产业财税政策的研究相对较少,从研究内容上看,逐渐从支出型财税政策工具研究[11]向收入型及混合型财税政策工具研究深入[12-13];从研究视角来看,有探讨体育产业财税政策的合规问题[14-15],也有分析财税政策工具的选择和组合问题[16-17];从研究方法来看,多采用定性研究方法,极少数采用数据包络、灰色关联度模型等方法进行实证研究[18]。由此可见,前人的研究成果极大丰富了体育产业政策的研究内容,但研究手段不够多样化,大量运用定性方法很难准确判断出政策工具实施的效果,也会影响提升策略的合理性与可行性。鉴于此,本研究以体育产业财税政策工具实施效应为研究对象,运用自向量回归(VAR)模型以及2008—2018年的历史数据,分析不同财税政策工具对体育产业发展的影响,以期为体育产业财税政策实施效果评估提供新的方法论视角。

2 历史演进与理论分析

2.1 历史演进

转型经济背景下,体育产业在我国经济转型发展中的地位越来越重要,习近平总书记更是提出了“体育强则中国强,国运兴则体育兴”的重要论断。为了更好地扶持和鼓励中国体育产业的发展,自1993年国家体委颁布《关于培育体育市场、加速体育产业化进程的意见》以来,国家政府推出一系列体育产业政策文件,为体育产业的可持续发展保驾护航。

目前,我国基本形成了以收入型和支出型为主的体育产业财税政策工具体系[17]。收入型政策工具主要是指一些税费优惠政策;支出型政策工具主要包括体育产业引导资金、贷款贴息、政府购买服务等政策(见表1)。经过多年的发展实践,中国体育产业财税政策工具经历了3个阶段的演进过程:第一个阶段为2010年以前,这个阶段国家在体育产业政策中并没有提出具体的财税扶持措施,只是表达了一些宏观性规划。第二个阶段为2010—2014年,国务院办公厅于2010年颁布的《关于加快发展体育产业的指导意见》首次提及了政府在推动体育产业发展的财税相关要求;2011年国家体育总局颁布的《体育产业“十二五”规划》首次提出了设立体育产业发展引导资金,采用贷款贴息、项目补贴、后期奖励等方式对符合要求的体育企业给予扶持,表现出直接性干预的政策特点。第三个阶段为2016年至今,伴随着“健康中国”战略的逐步实施,我国体育消费需求逐渐上升,体育消费方式变得多层次、多样化,各项体育产业财税优惠政策也随着供求关系的变化而变化。主要表现在以下两个方面:(1)从财政支出政策为主逐渐向降低企业生产成本的税费政策为主的方式转变;(2)改变政府财政的直接作用机制,通过体育产业投资基金及制定购买公共体育服务标准,发挥财政资金的杠杆效应和引导带动作用。因此,这一阶段是政府直接性干预向间接性干预转变的过程。

综上可见,经过多年的发展实践,政府推动体育产业发展的财税政策工具主要包括税收优惠和财政支出。在体育产业发展的不同时期,政策工具呈现出不同的作用特点。为此,本研究以体育财政支出政策工具和体育税收优惠政策工具作为研究对象,分析政策工具效应的发生路径。

表1 1993—2019年中国体育产业财税政策工具表

2.2 理论分析与研究假设

如前所述,政府实施体育产业财税政策的主要政策工具是财政支出和税收优惠。以项目补贴、贷款贴息、政府购买和项目奖励为主的支出型政策工具,以及以税收为主的收入型政策工具,在体育企业成长和体育消费促进方面发挥着巨大作用[17]。这种作用的发挥有赖于对不同类型财税政策工具作用机制的正确认识,以及精准选择和组合。事实上,世界上多数国家通过财政支出(如政府补助)和税收优惠支持企业生产经营的确有着深刻的经济学理论基础。

(1)财政支出政策工具的作用机制可以从财政支出总量和财政支出结构两个角度来思考。从财政支出总量来看,政府通过扩大支出规模,一方面可以拓宽行业融资渠道,增加生产要素供给,不断鼓励企业扩大生产规模;另一方面也能达到引流社会资源向目标产业领域发展的目的。从财政支出结构来看,由于项目支持力度的不同会影响到企业的投资与决策,导致财政支出项目对需求结构的影响差异较大,因此,将财政支出分为生产性支出和非生产性支出两大类。生产性支出可以为目标产业发展提供必要的物质基础,有效扩大社会总需求,直接促进产业结构的优化升级;非生产性支出则为目标产业发展提供稳定安全的经济环境,降低市场主体的交易成本和投资回报的不确定性,间接促进目标产业发展[19]。鉴于此,本研究针对体育财政支出政策工具的作用效应,提出以下研究假设:

H0:体育财政支出政策工具能够促进体育产业发展。

(2)税收优惠政策工具通过降低生产成本提升企业投资效益,并借助收入效应和替代效应助推目标产业的发展。收入效应是指中央政府补助地方政府,增加地方政府可支配收入,帮助地方政府放松开辟自身财源、扩大税收收入的努力,进而通过减少自身财政收入来源影响地方经济发展[20]。这样,企业就有更多的流动资金去扩大企业规模以及提高员工的薪资待遇,进而提高老百姓的可支配收入,促进体育消费。替代效应是指税收优惠通过改变其支持产业产品的相对价格,从而改变消费者的消费偏好,使消费者有能力或者愿意去购买其支持产业的产品[21],进而促进该产业的发展。因此,针对体育税收优惠政策工具的作用效应,提出以下研究假设:

H1:体育税收优惠政策工具能够促进体育产业发展。

(3)一般而言,发展中国家的财政支出在财税政策工具的影响效应中占据更加重要的地位。一方面,与发达国家相比,发展中国家的税收效应受到各个税种地位、作用和关系难以协调,税制结构功能缺失和整体合力不够等因素的影响,其效果并不明显[22];另一方面,由于财政支出具有无偿性特征,相较于收入型政策工具,支出型政策工具对市场主体的影响更为直接[16]。鉴于此,本研究提出以下研究假设:

H2:体育财政支出政策工具的产业效应比体育税收优惠政策工具更为显著。

3 模型设定与变量选取

3.1 模型设定

向量自回归(VAR)模型是由C.A.Sims于1980年提出的动态联立方程模型,主要分析一段时间内所选变量之间可能存在的动态影响关系。区别于传统联立方程模型,该模型不以经济理论为基础,而是依据统计数据建立,因此,不会受到因经济理论不完善而产生诸多复杂问题的影响[23]。本研究在上述理论分析的基础上,建立了体育财政支出、体育税收和体育产业增加值的三元VAR模型,VAR模型的一般表述式为:

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+Hxt+εtt=1,2,…,T

(1)

式中,yt是k维内生变量列变量,p是滞后阶数,T是样本容量,xt是d维外生变量的列向量,At(i=1,2,…,p)和H是带估参数的系数矩阵。

3.2 变量选取

(1)体育产业增加值(ZJZ):该指标反映体育产业发展的规模水平,数据来源于《中国体育及相关产业统计》《2016—2022年中国体育产业市场专项调研及发展前景预测报告》以及国家体育总局网站。

(2)体育财政支出(CZZC):该指标反映政府扶持发展体育产业发展的资金投入情况,具体采用体育公共财政资金作为测量变量,数据来源于中华人民共和国财政部网站。

(3)体育税收(TSS):该指标反映体育企业的税费征收情况,具体采用全国体育系统企业财务报表中的“企业税金及附加”作为测量变量,数据源于《体育事业统计年鉴》。由于没有获取有效的体育税收优惠数据,因此,体育税收总额变化对体育产业的影响趋势应该与体育税收优惠呈现相反的结果,即体育税收的负向影响越小,说明税收优惠政策的正向作用则越大。

本研究采用全国2008—2018年的数据作为研究样本,选择这一区间的原因在于:一是这个阶段是北京奥运举办和金融危机爆发的机遇与挑战并存的特殊时期,政府通过财政金融手段扶持、引导体育产业抓住机遇、应对挑战,能在短期内更好地反映政策效果;二是后奥运时期,政府财政扶持体育产业发展的力度明显增加,体育产业发展的速度明显加快,同时,财税政策措施也经历了3个阶段的变化,不同阶段的财税政策工具对体育产业发挥着一定的调节作用,所以这个阶段更具有研究价值;三是从数据的可获得性考虑选择这一区间。

4 实证结果与分析

4.1 变量描述性统计

4.1.1 中国体育财政支出现状

随着党中央、国务院对我国体育产业发展的重视程度不断加强,体育财政资金投入已有较大幅度提高(见图1)。

图1 2008—2018年中国体育财政支出额变化情况图Figure 1 Changes in China's fiscal expenditure on sports from 2008 to 2018

4.1.2 中国体育税收优惠现状

图2 2008—2018年全国体育企业税费变化情况图Figure 2 Changes of national sports enterprise taxes and fees from 2008 to 2018

4.1.3 中国体育产业发展现状

图3 2008—2018年中国体育产业增加值变化情况图Figure 3 Changes in the added value of China's sports industry from 2008 to 2018

表2 2015年、2018年中国体育产业结构状况表

4.2 模型检验与估计

4.2.1 时间序列平稳性检验

4.2.2 滞后阶数的确定

建模前,首先对滞后期和模型稳定性进行判定,设定不同的滞后期会得到完全不同的结果,因此,选择合适的滞后期数就显得尤为重要。采用LR、FPE、AIC、SC和HQ进行综合判断(Eviews10软件提供评判准则),如表4所示,VAR模型的最优滞后期数为1期。

表3 体育财政支出、体育税收和体育产业 增加值的单位根检验结果表

表4 VAR模型滞后期选择结果表

4.2.3 模型变量外生性检验

一般情况下,模型中的变量哪些属于内生变量,哪些属于外生变量,是由研究者根据自己所考虑的问题,依据先验信息确定的。这种办法虽简单易行,但带有一定的主观判断色彩,有可能出现判断失误[26]。为避免这一问题的产生,可通过VAR模型导出的格兰杰因果关系检验对模型变量的外生性进行判断。

表5 模型变量外生性检验结果表

4.2.4 模型稳定性检验

模型稳定性检验是脉冲响应分析和方差分析的前提,其条件是所有特征根(AR)的绝对值需小于1,即所有AR根(图4中的小圆点)需落在单位圆内[27]。结果显示,全部AR根均位于单位圆内,说明该模型较稳定,可进行下一步分析。

图4 VAR模型的稳定性检验图Figure 4 Stability test of VAR model

4.2.5 脉冲响应函数分析

脉冲响应函数(Impulse Response)主要描述了一个标准单位的冲击发生在一个内生变量上时,对其他内生变量现在和未来的影响作用。它是分析VAR模型估计结果的常用手段,可以较好地反映出变量之间的动态关系[28]。如图5所示,体育财政支出和体育税收对体育产业增加值的影响呈相反作用。体育税收的冲击会给体育产业增加值带来负效应,第2期负效应达到最低值-0.030 531,第3期有所回升,随后负效应持续作用,但影响逐渐减缓,在第9期以后逐渐收敛。

图5 体育财政支出和体育税收的冲击 对体育产业增加值的影响图Figure 5 Impact of sports fiscal expenditure and sports tax on the added value of sports industry

检验结果表明向体育企业征收税费会阻碍体育产业的发展,但随着减税降费政策的实施,很好地抑制了税收带来的负面效应,因此,印证了假设H1:体育税收优惠政策会促进体育产业发展。

对体育财政支出一个标准差的冲击后,体育产业增加值表现出正向反应,并在第2期达到了最高值0.062 992,第3期降到了最低值0.001 315,随后,正效应有所回升并持续作用,但影响逐渐减小,在第8期以后逐渐趋近于零。从长期来看,各期逐渐收敛,最后趋于稳定。结果表明,体育财政支出能对体育产业发展产生促进效应,印证了原假设H0:体育财政支出政策能够促进体育产业发展。但短期内并不稳定,中长期效应逐渐减弱,说明一味地采用扩张性财税政策来推动体育产业发展的方式并不可取,盲目扩张投资容易造成产能过剩,不利于产业的健康发展。值得注意的是,响应曲线在时间上的大幅波动,说明两种政策工具的产业效应在不同时期均存在差异。

4.2.6 方差分解

5 讨 论

根据以上实证分析结果可知,2008—2018年中国体育财政支出、体育税收对体育产业增加值都有短期影响。依据目前我国体育产业高质量发展的主要形势,结合财税体制改革的重要成果,进一步分析这两种财税政策工具效应的具体表现。

5.1 体育财政支出政策工具效应的可持续性不足

模型估计结果显示,2008—2018年中国体育财政支出对体育产业虽有促进作用,但其影响效应并不稳定,持续性不强。从外部环境来看,一方面世界金融危机对我国经济的挫伤和对体育产业影响的不确定性是导致效应较大幅度波动的重要原因;另一方面扩张性财税政策以及北京奥运会带来的社会效应的确推动了体育产业的发展,但是这种效应的产生具有明显的短期性和非市场性,更多的倾向于行政任务属性,并非由现实的体育需求而引致[29]。因此,后奥运时期,体育财政支出对体育产业发展的促进作用整体上呈现下降趋势。

从财税政策工具作用机制来看,以体育产业引导资金为例,目前我国地方体育产业引导资金的投资规模逐渐扩大,据不完全统计,截至2017年底,11个省、区、市体育产业发展引导资金总量累计64.6亿元[31]。其中,江苏省政府从2011年到2015年累计投资4亿元,扶持570个体育产业项目,撬动约240亿元社会投资额[32],乘数效应和示范引领作用显著。但是,目前体育产业引导资金还存在地域分布不平衡、结构不合理的问题。地方体育产业发展引导资金扶持对象主要集中在体育赛事、场馆建设、体育产业基地等领域,资助范围相对分散。竞赛表演以其极强的外部性,能有效串联体育场馆、体育传媒、体育中介、体育表演、体育会展等多个业态,并能进一步激发健身休闲、体育用品和体育旅游市场的消费需求,形成完善的赛事产业链和消费链[33]。但在其他项目的稀释下,财政支持竞赛表演业的集中度逐渐下降,进而无法得到快速、有效的培育。所以,该业态在体育消费链中的核心动力略显疲乏,居民体育消费不振,导致财政支出政策工具效应的持续性不足。与此同时,审计考核和评价监督体系不完善、尚未建立退出机制和退出渠道等问题[31],也是阻碍支出型政策工具效应持续作用的重要因素。

5.2 体育税收优惠政策工具的抑制效应不稳

6 结论与建议

6.1 结 论

利用2008—2018年体育产业的相关数据,通过VAR模型,探讨体育产业财税政策工具对体育产业发展的动态效应关系,主要结论如下:

(1)1993年以来,中国体育产业财税政策工具经历了3个阶段的变化:2010年以前,国家层面的政策文本只有宏观性的制定要求,没有具体的推进措施;2010—2014年,国家制定的财税政策工具表现出政府直接性干预的特点;2016年至今,财税政策工具表现出政府直接性干预向间接性干预转变的特点。

(2)脉冲响应函数显示,体育财政支出对体育产业有短期的促进效应,体育税收优惠通过抑制税收的负面效应间接推动体育产业发展,而且两种政策工具的产业效应在不同时期存在明显的差异。

(3)方差分解显示,体育财政支出的产业效应比体育税收优惠更为显著,说明财税政策的产业效应在不同政策工具之间存在差异。但从长期来看,税收优惠政策对体育产业的促进作用将越来越明显。因此,在新的经济形势下,构建体育税收优惠政策体系显得尤为迫切。

6.2 建 议

6.2.1 持续释放体育财政支出政策的促进效应

(1)从总量效应看,应该充分发挥体育产业引导资金的直接带动作用,加快体育产业专业化、市场化和规范化进程,在拓宽资金来源渠道、创新资金扶持方式的同时,尽快完善对引导资金管理制度的系统建设,经过科学的评审监管和评估考核,探索地方体育产业引导资金的最优支出规模,进而不断提高引导资金的使用效益。(2)从结构效应看,应该充分挖掘体育市场的消费潜力,重视消费性支出的财政支持。同时,着力扶持运动项目产业,围绕核心项目形成完善的产业链和消费链,不断提升竞赛表演业这一核心业态对其他产业的辐射效应和融合互动,从而提高体育财政支出政策工具效应的持续性。

6.2.2 兼顾与巩固体育税收优惠政策的抑制效应

构建基于政策受众回应的政策评价机制:(1)决策部门、执行部门应与政策受众加强沟通与协调以减少执行偏差,提高体育产业政策的认同度;(2)地方政府可设置绿色通道或者奖励机制,鼓励受众积极向有关部门反馈政策执行中的问题、建议和需求;(3)在相关政策研究中应更加重视受众的政策感知和认同。

6.2.3 重视体育产业财税政策工具效应的差异性特征

(1)针对不同地区体育产业发展的阶段特征,地方政府应采用不同的财税政策,与此同时,现代体育财税体制也应该顺应数字经济等全新商业模式的产生和发展;(2)合理搭配财政支出、税收优惠两种政策工具,运用大数据、云计算等现代数字技术探索两种政策工具投入的最优比例,以提高政府资金的使用效率;(3)将体育事业经营性收入(如,体育彩票公益金等)以及体育企业税收优惠作为体育产业引导资金的主要资金来源,重点扶持中小微体育企业的发展。