“营改增”促进了制造业与生产性服务业协同集聚吗?

唐 荣 李文秀 纪祥裕

一 引 言

“营改增”作为我国税制改革史上的重要举措，对推动制造业与生产性服务业协同集聚发展具有重要影响。1994年分税制改革确立的增值税与营业税分立并行的税制安排，不仅对服务业发展形成约束，且制约了增值税抵扣链条向上和向下两个维度的延伸，带来了资源配置错位，不利于专业化分工与经济结构优化(田彬彬和范子英，2017)[1]。为克服传统税制的负面影响，我国自2012年开始以上海交通运输业和部分现代服务业为试点，推行“营改增”政策，并逐步在地区、行业全面铺开。“营改增”作为供给侧结构性改革的重要举措，其并未单纯定位于为企业减负，而是力争深化产业分工合作，促进产业升级(孙晓华等，2020[2]；倪婷婷等，2020[3])。

生产性服务业所具备的高增值性、强关联性特点，较好切合了“营改增”政策的作用基础(孙正和陈旭东，2018)[4]。“营改增”通过打通二、三产业增值税抵扣链，将使制造业中间投入的税收成本大幅降低，促进产业分工协作(孙晓华等，2020)[2]。那么，面对我国当前推进“两业融合”，追求经济高质量发展的新趋势，“营改增”政策在理顺投入产出关系的同时，能否成为政府促进具有投入产出关联的制造业与生产性服务业协同集聚发展的重要手段？“营改增”政策的实施对不同层次生产性服务业是否存在异质性效果？深化上述问题研究具有重要的理论价值与现实意义。

具体地，本文首先通过一个理论框架揭示了“营改增”影响制造业与生产性服务业协同集聚的内在机理，认为“营改增”主要通过税负效应和专业化分工效应促进制造业与生产性服务业协同集聚。然后，结合2003-2013年中国277个地级及以上城市数据，采用双重差分法，估计了“营改增”对制造业与生产性服务业协同集聚的影响，发现在平均意义上“营改增”能显著增强制造业与生产性服务业协同集聚水平。最后，异质性分析发现，“营改增”尤其促进了中城市组制造业与生产性服务业协同集聚，且对制造业与高端生产性服务业协同集聚的影响效应更强。

“营改增”作为我国税制改革的重点，从试点到全面推开已实施近9年，其政策效果评估一直是经济学和财政学相关领域研究的焦点(范子英和彭飞，2017[5]；Sopranzetti和Ma，2020[6]；苏梽芳等，2021[7]；谢获宝和惠丽丽，2021[8])。已有研究主要从税负效应(Fang et al.，2017[9]；范子英和彭飞，2017[5]；李艳艳等，2020[10])、分工效应(陈钊和王旸，2016[11]；范子英和彭飞，2017[5]；钱晓东，2018[12]) 、企业绩效(李成和张玉霞，2015[13]；袁从帅等，2015[14]；孙正，2020[15]；Sopranzetti和Ma，2020[6])、居民收入(倪红福等，2016[16]；杨玉萍和郭小东，2017[17]；苏梽芳等，2021[7])以及产业转型升级(李永友和严岑，2018[18]；倪婷婷等，2020[3]；黄策等，2020[19])等方面探讨了“营改增”的经济社会效应。但鲜有关于“营改增”对制造业与生产性服务业协同集聚影响的直接考察，本文试图对此进行补充。

制造业与生产性服务业协同集聚的相关文献中，研究者们围绕制造业与生产性服务业协同集聚的推进机理，分别从产业关联(Klaus和Marcel，2005[20]；陈国亮和陈建军，2012[21]；陈曦和朱建华，2018[22])、马歇尔外部性三因素(Ellison et al.，2010[23]；韩清等，2020[24])、城市规模(豆建民和刘叶，2016)[25]、市场化(纪玉俊和孙红梅，2020)[26]、城市首位度(逯苗苗等，2019)[27]、社会信任(周明生和于国栋，2020)[28]等视角展开论证。可见，学界对产业协同集聚形成机制多从产业、空间维度进行考察，尚未涉及“营改增”政策的制度维度。

综上所述，相较于已有研究，本文贡献主要为：(1)理论层面，本文将“营改增”纳入产业协同集聚研究框架，并基于产业层次划分，细致考察“营改增”对制造业与低端生产性服务业协同集聚、制造业与高端生产性服务业协同集聚的差异化影响，丰富与完善了“营改增”及产业协同集聚的相关研究；(2)经验层面，综合运用DID与PSM-DID估计法检验“营改增”对制造业与生产性服务业协同集聚的影响，深化了“营改增”政策评价和产业协同集聚的经验研究。

后文内容安排是：第二部分为理论机制分析；第三部分为数据介绍与研究设计；第四部分是实证结果分析；最后是结论与政策启示。

二 理论机制分析

制造业与生产性服务业协同集聚属于产业集聚研究范畴(张虎等，2017)[29]。产业集聚是同一产业在某地域高度集中、要素资源不断汇聚的过程。传统产业集聚理论主要关注制造业或生产性服务业等单一产业集聚。但现实经济发展过程中，空间范围的产业集聚往往伴随着关联产业在地理空间范围的协同。协同集聚的概念最早由Ellison和Glaeser(1997)[30]提出，用来解释制造业与其他行业的空间集聚现象。制造业与生产性服务业协同集聚表现为“两业”间的协同定位，制造业的发展需要生产性服务业通过纵向或横向关联与之协同集聚，形成“两业”集中连片空间布局。生产性服务业作为“营改增”的关键，其将通过税负效应与分工效应强化制造业与生产性服务业协同集聚现象。

(一)“营改增”和制造业与生产性服务业协同集聚：税负效应

“营改增”政策施行的直接表现便是降低企业税负(1)据《中国民营经济发展报告》显示，我国制造业上市公司的实际利润税负从“营改增”试点前的65.6%，下降至“营改增”全面实施后的61.3%。(孙正，2020[15]；孙晓华等，2020[2])。首先从服务业企业看，“营改增”试点后，一方面对于研发和技术服务、信息技术等现代服务业执行6%的低档税率；另一方面服务业企业中间投入品的进项税额可予以抵扣，降低企业税基，这都有助于减少服务业企业税收成本，致使企业在新技术、新产品和新服务等的研发方面有更多资金，从而促进生产性服务业实现专业化、高端化和集聚化(黄策等，2020)[19]，产生更强的规模经济和范围经济效应，降低单位生产性服务供给价格与成本(顾乃华，2011)[31]，强化制造业企业外购生产性服务的趋势，促进制造业与生产性服务业协同集聚。

其次从制造业企业看，生产性服务业在“营改增”试点前缴纳营业税，制造业企业外购的中间投入服务无法取得增值税专用发票，部分生产性服务在推行“营改增”的“1+6”模式后纳入增值税抵扣链，制造业企业可取得增值税发票进行抵扣，从而减少企业外购服务成本，降低流转税税负。比如“营改增”政策实施前，某电子机器制造企业，其生产过程需从上游软件公司购买一项专利，专利采购按照无形资产转让属性缴纳营业税，无法开具增值税发票用于出口电子产品时抵扣，存在双重纳税问题，加重了电子机器制造企业的税收负担；“营改增”政策实施后，外购的专利便可进行进项税额抵扣，降低了企业税负，使制造企业用于转型升级的资金更多，从而产生更高端的生产性服务业需求和更强的“定向集聚”效应，形成制造业与生产性服务业协同集聚现象。

然而，“营改增”政策主要对我国现代生产性服务业，尤其是分工精细、链条较长的高端生产性服务业产生较明显的减税效应。如众多研究表明“营改增”政策对交通运输业等传统生产性服务业的税负降低效应并不明显(潘文轩，2013[32]；王玉兰和李雅坤，2014[33]；陈钊和王旸，2016[11])。另外，生产性服务业中的商务服务业，其税率从“营改增”试点前的5%上升为之后的6%，且其作为人力资本密集型行业，对产品或服务的购入较少，因此可抵扣的进项税较少。而且，“营改增”政策实施后并非所有行业均适用低税率，如生产性服务业中的有形动产租赁适用17%的高档税率。综上分析可知，“营改增”政策对制造业与高端生产性服务业协同集聚的影响效果更明显，而对制造业与低端生产性服务业协同集聚的影响效果较弱。

(二)“营改增”和制造业与生产性服务业协同集聚：专业化分工效应

“营改增”政策的终极目标并非局限于减税，而是力争协调好产业间的投入产出关系，实现产业分工与协作，强化专业化生产能力(陈钊和王旸，2016)[11]。税制改革前，制造业内“自给自足”式中间品或劳务无需缴纳营业税，而外购或外包的中间品或劳务需缴纳营业税，且交易次数越多企业税负越重，因此为减少对外往来次数以避免重复征税，制造业企业往往倾向于选择“小而全”“大而全”的经营方式，不利于生产性服务业从制造业中专业化分离(范子英和彭飞，2017[5]；黄策等，2020[19])。税制改革后，生产性服务业改缴增值税，使其能与关联制造业形成完整的增值税抵扣链条，从而相同服务不会存在因企业组织形态和历经交易次数的差异而承担不同税负，避免重复征税问题，促使无论是试点还是非试点的下游制造业都向着专业化方向发展，推进社会分工和提高专业化程度(孙晓华等，2020)[2]。而制造业企业出于降低生产及交易成本的考虑，通常有在生产性服务业周围集聚的倾向，形成制造业与生产性服务业协同集聚的现象(刘胜等，2019)[34]。

另外，“营改增”政策更多的有利于高端生产性服务业突破发展的体制约束。因为在税制改革前重复征税的问题并非存在于所有生产性服务业，依据《中华人民共和国增值税暂行条例》，购进或者销售货物以及在生产经营过程中支付运输费用的，按照运输费用结算单据上注明的运输费用金额和7%的扣除率计算进项税额可予以扣除。因此，对于运输物流等类似行业，税制改革前便不存在重复征税，从而“营改增”并不会对该行业与下游行业的专业化分工有较大影响(陈钊和王旸，2016)[11]。即“营改增”的施行主要促进了制造业高端而非低端生产性服务业的分离，从而强化制造业与高端生产性服务业的协同集聚。

基于以上理论分析，本文提出如下研究假说：

假说1：“营改增”政策将促进制造业与生产性服务业协同集聚。

假说2：“营改增”政策对制造业与高端生产性服务业协同集聚的促进效应更强，而“营改增”政策对制造业与低端生产性服务业协同集聚的促进效应较弱。

三 数据介绍与研究设计

(一)数据介绍及变量说明

2012年1月1日，“营改增”首先在上海推行，同年逐步推广至北京、江苏、安徽、福建、广东、天津、湖北及浙江等8大省市，2013年8月扩展至全国。本文选取的研究年限为2003-2013年，以是否进行“营改增”试点为区分标准，将实行“营改增1+6” 的试点地区作为处理组，否则为对照组。考虑到“营改增”政策对制造业与生产性服务业协同集聚的影响并非立杆见影。因此，借鉴刘穷志和罗婵(2019)[35]的研究，将样本期间内除上述9大省市外的其他地区依旧作为控制组。由于“营改增1+6”的9大试点省市均于2012年展开税制改革，因此，本文设定“营改增”政策的实施时点为2012年，即2012年及以后的年份为政策实施期，取值为1，否则为0。

囿于数据的可获性，本研究实证分析的样本涵盖中国277个地级及以上城市，时间跨度为2003-2013年。其中，发明专利授权数据来自国家知识产权局网站，其他变量数据均来自《中国城市统计年鉴》(2004-2014年)的市辖区层面数据。另外，关于市场潜能的测算需要城市间距离数据，本研究在国家基础地理信息系统数据库中获取城市驻地所在经纬度，并采用Matlab软件测算得到城市间的欧式直线距离。根据政策实施情况，本文最终得到85个处理组城市，192个控制组城市。

本文被解释变量包括制造业与生产性服务业协同集聚指数(lncoaggl)、制造业与高端生产性服务业协同集聚指数(lngaoco)以及制造业与低端生产性服务业协同集聚指数(lndico)。对于被解释变量的度量，首先参考顾乃华(2011)[31]的研究界定生产性服务业范畴，然后基于张虎等(2017)[29]的研究构建协同集聚指数。第一步，依次设定制造业与生产性服务业的区位熵指数如下：

magglmj=(lmj/lj)/(lm/l)，sagglsj=(lsj/lj)/(ls/l)

(1)

式(1)中，magglsj表示j城市的制造业m在全国层面的区位熵，sagglsj表示j城市的生产性服务业s在全国层面的区位熵。lmj表示j城市制造业从业人数，lsj表示j城市生产性服务业从业人数，lm为全国制造业从业总人数，ls为全国生产性服务业从业总人数，l为全国所有行业从业总人数。第二步，基于制造业区位熵与生产性服务业区位熵进一步构建制造业与生产性服务业协同集聚指数：

coaggl=[1-|maggl-saggl|/(maggl+saggl)]+|maggl+saggl|

(2)

根据式(2)得到的coaggl值越大，表明制造业与生产性服务业协同集聚程度越高，产业间协同发展越显著。另外，为进一步检验“营改增”政策对不同层次生产性服务业与制造业协同集聚的差异化影响，本文进一步沿用宣烨和余泳泽(2014)[36]的思路，将5大生产性服务业进行高、低端细分，其中高端生产性服务业包括科学研究、技术服务和地质勘查业，信息传输、计算机服务和软件业及金融业；低端生产性服务业包括交通运输、仓储和邮政业，租赁和商业服务业。同样的方法分别构建制造业与高端生产性服务业协同集聚指数(gaoco)、制造业与低端生产性服务业协同集聚指数(dico)：

gaoco=[1-|maggl-gaosaggl|/(maggl+gaosaggl)]+|maggl+gaosaggl|

(3)

dico=[1-|maggl-disaggl|/(maggl+disaggl)]+|maggl+disaggl|

(4)

核心解释变量是“营改增”政策变量，即模型(5)中的TAXi×postt，表示地区分组虚拟变量和时间分组虚拟变量的交互项。其中，TAXi为地区分组虚拟变量，倘若i城市为“营改增1+6”试点地区，则TAXi=1，否则TAXi=0；postt表示时间分组虚拟变量，2012年“营改增”试点前postt取值为0，否则postt取值为1。

表1为主要变量描述性统计结果。据表1可知，被解释变量中，制造业与生产性服务业协同集聚指数(lncoaggl)的均值为0.8542，标准差为0.2476，表明样本城市的协同集聚水平各异；是否为“营改增”试点城市(TAX)的均值为0.3069，表明30.69%的样本城市为试点城市；控制变量中，人均实际GDP(lnPGDP)的均值为2.9913，标准差为2.0247，信息化程度(Inform)的均值为0.0309，标准差为0.0189，表明不同城市经济发展水平存在较大差异，而大部分城市的信息化程度都较为良好。

表1 主要变量统计特征

(二)研究设计

本文的目的在于评估“营改增”政策对制造业与生产性服务业协同集聚的影响，因此，采用政策评估中常用的DID方法(范子英和彭飞，2017[5]；唐荣和黄抒田，2021[39]；苏梽芳等，2021[7])。模型具体构建如下：

yit=βTAXi×postt+γControlit+μi+τt+εit

(5)

式(5)中，被解释变量yit包括coagglit、gaocoit以及dicoit三个，分别表示i城市第t年的制造业与生产性服务业协同集聚程度、制造业与高端生产性服务业协同集聚程度以及制造业与低端生产性服务业协同集聚程度；TAXi×postt表示“营改增”政策虚拟变量，其中，TAXi为地区分组虚拟变量，倘若i城市为“营改增”试点地区，则TAXi取值为1，否则TAXi取值为0；postt为时间虚拟变量，“营改增”试点前postt取值为0，否则postt取值为1；Controlit表示控制变量集，具体包括人均实际GDP(lnPGDP)、信息化程度(Inform)、利用外资水平(FDI)、政府干预(Gov)、城市创新质量(Inno_auth)、科技从业人员比重(RD)、人口规模(lnPop)以及市场发展潜能(MP)等。μi为城市固定效应，以在城市层面剔除不随时间变化因素的干扰。τt为年份固定效应，用来排除特定年份同时影响所有地区外部冲击的干扰。系数β体现了“营改增”政策影响产业协同集聚的净效应。

为验证DID方法的有效性，本文还比较了处理组与控制组政策实施前的时间趋势。从图1可以看到，在“营改增”政策实施前，处理组与控制组制造业与生产性服务业协同集聚水平的变化趋势大致相同，而在“营改增”政策实施后，处理组与控制组制造业与生产性服务业协同集聚水平的变化趋势发生明显改变。可见，本文采用DID方法估计“营改增”对制造业与生产性服务业协同集聚水平的影响，是满足共同趋势前提条件的。

图1 共同趋势检验

虽然DID模型的应用需满足严格的共同趋势假设前提，但由于“营改增”试点城市和非试点城市本就存在各类系统性差异，因此处理组与控制组协同集聚指标差异并不能作为“营改增”政策对制造业与生产性服务业协同集聚的平均处置效应。为此，本文进一步采用PSM-DID模型，在DID前对样本进行匹配，让“营改增”试点城市和非试点城市仅存在“受‘营改增’政策影响与否”这一差别。

根据研究设计，采用Logit模型，从各城市实际人均GDP、信息化程度、利用外资水平、政府干预程度、城市创新质量、科技从业人员比重以及人口规模等7个方面匹配处理组和控制组。得分倾向值估计模型具体如下：

(6)

其中，Xit即匹配变量。根据PSM结果可知(表2)，匹配后的两组城市在实际人均GDP(lnPGDP)、信息化程度(Inform)、利用外资水平(FDI)、政府干预程度(Gov)、城市创新质量(Inno_auth)、科技从业人员比重(RD)以及人口规模(lnPop)等7方面的差异大幅缩小，标准化差异绝对值均不到10%，总体显示匹配效果较好(Rosenbaum和Rubin，1985)[40]。因此，本研究选取的配对指标与匹配法恰当，为后续DID回归提供了较理想的数据样本，从而增强了“营改增”政策效果评估的真实性与可靠性。

表2 Logit回归结果与平衡性假设检验结果

四 实证结果及分析

(一)基准结果分析

表3为DID和PSM-DID的估计结果。结果显示，不论是否纳入控制变量，TAX×Post的估计系数几乎都显著为正，且在加入控制变量后TAX×Post的估计系数值更大，显著性更强。表明在其他条件不变情况下，“营改增”政策实施地区制造业与生产性服务业协同集聚水平要显著高于未实施“营改增”政策的地区，可见“营改增”政策的实施能有效促进“两业”协同集聚，验证了假说1。具体以PSM-DID的估计结果为例，在加入控制变量后，TAX×Post变量的估计系数为0.0854，表明在其他因素不变情况下，“营改增”政策实施地区制造业与生产性服务业协同集聚水平要比未实施“营改增”政策的地区高出8.54%。

表3 “营改增”对制造业与生产性服务业协同集聚的影响

(二)基于城市规模的异质性检验

上述经验分析结果表明，“营改增”政策显著促进了城市制造业与生产性服务业协同集聚。然而，该促进效应在不同规模城市是否存在差异？本文进一步基于上述基本结论，考察城市规模大小带来的异质性影响。关于城市规模的划分，借鉴纪祥裕和顾乃华(2020)[38]的研究，基于2013年各城市人口数归类得到大、中、小三组城市样本(2)其中，大城市组包括大城市、特大城市和超大城市，人口在100万以上；中城市组人口规模在50万至100万之间；小城市组的人口规模在50万以下。，大城市组包括132个城市，中城市组包括102个城市，小城市组包括43个城市。基于城市规模分组的回归结果见表4。

表4为大城市组、中城市组和小城市组的回归结果。结果显示，“营改增”政策的实施能有效促进大城市和中城市组的“两业”协同集聚，对中城市组“两业”协同集聚的促进效应最强，效果最明显，而对小城市组“两业”协同集聚促进效果不明显。具体来看，中城市组“营改增”政策的估计系数在1%水平上显著为正，且其估计系数近乎大城市组的2倍多，而小城市组的估计系数并未通过显著性检验。可能的原因在于：小城市主要以单一产业为主，生产性服务业规模还较小，不论是从基础设施还是从要素供给等方面都不能为“两业”协同集聚发展提供良好平台，使“营改增”政策的实施效果不明显；而大城市本身产业体系完善，生产性服务业发展基础良好，“两业”协同集聚发展水平较为明显，使“营改增”政策的实施效果相对有限；中城市有较多产业部门，产业体系较为完善，但同时也存在生产性服务业发展滞后问题，“营改增”政策的实施恰好能有效改善这一现状，使效果最显著。

(三)基于产业类型的异质性检验结果

在“营改增”政策影响城市制造业与生产性服务业协同集聚“净效应”研究的基础上，本文进一步对生产性服务业进行高、低端细分，考察“营改增”政策对不同层级生产性服务业与制造业协同集聚的差异化影响，验证假说2，具体回归结果见表5。

表5 基于产业类型的异质性检验结果

表5为基于产业类型分组的异质性检验结果。结果显示，加入控制变量后，“营改增”政策在1%的水平上显著促进了制造业与高端生产性服务业的协同集聚，而在低端生产性服务业组，“净效应”估计系数仅通过了5%水平的显著性检验，且在高端生产性服务业组，“营改增”政策的估计系数值更大。表明相对于与制造业无紧密联系的低端生产性服务业而言，“营改增”政策的实施更有助于提升制造业同与其产品有紧密联系的高端生产性服务业的协同集聚水平，验证了假说2。

五 结论与政策启示

本文基于“营改增”政策的准自然实验，选取2003-2013年我国277个城市数据为研究样本，采用倾向得分匹配双重差分法(PSM-DID)，分析了“营改增”政策对制造业与生产性服务业协同集聚的影响效应。主要研究结论为：(1)整体上，“营改增”政策显著推进了制造业与生产性服务业协同集聚；(2)基于城市规模的异质性检验结果表明，“营改增”政策对中城市“两业”协同集聚的促进效应最强，其次为大城市组，而对小城市组“两业”协同集聚促进效果不明显；(3)从不同层级生产性服务业看，“营改增”政策对制造业与高端生产性服务业协同集聚的影响效应更大，而对制造业与低端生产性服务业协同集聚的影响效应较小。

进一步得出如下政策启示：(1)继续加大增值税制度的完善力度，切实降低企业税负。一方面可参照国际上发达国家的通行做法，在逐步推广一般纳税人正常抵扣机制的同时，对民生领域的生产性服务设置一档优惠税率，以减轻企业税收负担，全面覆盖税制改革的政策红利，从而推动生产要素向制造业和生产性服务业协同集聚；(2)城市规模异质性检验结果表明，“营改增”对小城市组的“两业”协同集聚促进效果不明显。本文认为小城市应适当放松生产性服务机构的市场准入门槛及行政审批流程，在大力推进本地生产性服务业发展、完善产业体系的同时，应有序、合理地鼓励有条件的企业建立跨行业、跨领域的产业联盟，多点发力促进“两业”协同集聚生态环境的培育；(3)针对产业类型的异质性检验结果表明，“营改增”政策对制造业与低端生产性服务业协同集聚的影响效应较弱，因此,本文认为政府应适当关注“交通运输物流辅助”等中下游低端生产性服务业，尽快形成与“营改增”配套的财政补偿机制，对“营改增”政策造成税负提高或税负减免力度较小的企业给予适当补贴。