多要素生产率的计算方法

根据以上整理所得1996—2014年的时间序列数据,本书建立以下实证检验方程:

其中ηt为随机误差项。这里由于对企业征税、总体税负和货劳税三种税负率如果都加入回归方程,可能导致数据上出现一定程度的相关性现象,因此这里只使用对企业的资本性税率和总体税率（比较全面反映边际税负情况）,即一个分税种税率和一个总体税率这两个变量加入回归方程。使用Eviews6.0软件,对该回归方程进行拟合,得到回归结果如表3-3所示^[4]。

表3-3　实证检验结果

注:***、*分别表示在1%和10%显著性水平下通过检验

根据表3-3结果可以看出,理论模型设定的全要素生产率的三个参数结果均显著。此外,模型的R2＝0.7195,而调整后R2＝0.6634；D.W.＝1.6931。因此模型的总体回归效果较为理想。

接下来我们分析表3-3中各回归系数的情况。首先来看资本与全要素生产率的回归系数,γ1的符号为负,但结果并不显著。这样的回归结果符合前文中的预期,即目前中国的发展尚处于增长阶段而非收敛的平衡路径,因此资本积累对创新和全要素生产率的影响方向不明确。但从目前我国所处阶段和国家未来政策导向来看,我国企业是需要通过加大资本存量乃至人力资本投入来促进创新研发,进而促进全要素生产率增长的。因为没有掌握更微观层面的企业数据,未来在进一步研究过程中,期望能通过更微观的企业层面数据的分析,来试图明确过度资本存量积累与全要素生产率提升之间是否存在反向关系。

第二是回归结果显示,资本税的边际税率与全要素生产率的关系为负相关,且检验结果显著。这表明前文中命题二的假设得到了支持,即对资本征收高边际税率不利于提升全要素生产率。这里的分析表明,新古典框架下同样能够得到拉姆齐框架中认为资本税具有负面作用的结论,同时也明确了在政策实践中,对企业征收较高的资本税是不利于全要素生产率增长的。

第三是政府的生产性支出占比与全要素生产率的回归系数显著为负。这表明命题三的观点也得到了实证结果的支持,即政府的生产性支出过高未必有助于提升我国企业的全要素生产率。本书认为,政府的生产性支出投入不能对全要素生产率起到正面作用,表明政府无法替代企业的创新活动,政府投入的转化效率可能并不高,而过多的政府生产性投入反而也是不利于企业的创新活动和提升生产率的研发活动的,其中可能存在一定的挤出。因此,这一分析结果对未来政府在创新研发方面的投入方向和投入比例方面,具有一定的指导意义。

除了对三个命题的分析外,本书还发现,总体上的税负水平和全要素生产率之间存在显著的正向关系。虽然无法做出因果关系上的判断,但这可能意味着政府提供的一般性公共服务和公共品的正面意义,以及政府的总体税收分成与生产率的提升之间存在同步增减的现象。

但如果将γ4和γ2的系数检验结合起来看,本书认为,当企业通过创新活动带来全要素生产率提高,进而可能带来总体产出增加的情况下,根据回归关系,此时对资本征收的边际税率会相对低,而货劳税征收的边际税率会相对高,从而总体边际税负担率也呈现增长。这里还是体现了我国以商品流通环节为主要税基的征收特点。但政府作为公共品的最终提供者,若真正做到财政收入取之于民用之于民,那么对我国全社会的全要素生产率提高还是具有正向作用的。