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摘 要：税制改革是我国经济转型与供给侧结构性改革的重要组成部分。本文基于中国工业企业数据库的微观企业数据，利用2012年“营改增”扩大试点的政策实施变化，使用DID双重差分模型分析了“营改增”政策实施对企业税负和杠杆水平的影响。研究发现，“营改增”减轻了工业企业的税负，同时降低了企业的资产负债率和流动负债率水平，对长期负债率的影响不够显著并表现出不同类型企业的异质性特征。可考虑合理促进企业长期负债率的提升，为产业转型升级和技术升级提供更为长期稳定的资金支持。
关键词：“营改增”政策;去杠杆;长期负债率;流动负债率
中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2019）10-0047-07
DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.10.007
一、引言及文献综述
我国经济步入新常态以来，“高杠杆”问题一直备受学者们的关注，社科院发布的数据显示，中国全社会总体杠杆率由2008的170%快速攀升至2015年的249%。而社会总体杠杆中，非金融企业的贡献程度相对较高，债务问题也更为突出，2016年非金融企业部门杠杆率达到了141%，相较2010年提高了36个百分点。社会杠杆率的过度提升，使得本服务于实体经济的金融资金在金融体系内部进行自我循环，在提升金融系统性风险的同时，对经济发展造成了伤害。从企业层面来看，杠杆率的过度提升在导致金融资源错配的同时，增大了企业债务违约的概率，导致企业短期债务危机，进而对生产经营产生负面影响，企业杠杆率过高还会导致投资不足（Kini等，2017） 。去杠杆是亟待完成的经济金融任务，但去杠杆面临着高杠杆在多个层面存在结构性差异特征的现实状况，比如金融业和周期性行业杠杆率处于高位，新兴产业和消费服务业资产负债率较低（任泽平和冯赟，2016）;国有企业资产负债率的提高是非金融企业杠杆率提升的主要因素，而大部分非国有企业的杠杆率一直逐渐下降（钟宁桦等，2016）;部分研究发现，位于西部地区的企业杠杆率最高，其次为沿海地区和中部地区（施康和王立升，2016）。结构性差异特征的存在需要我们尽量避免一刀切的政策实施，也对尽量全面分析政策效应并精准施策提出了更高要求。
2012年以来，适应供给侧结构性改革的要求，中国不断加快经济发展方式转型和产业结构优化升级的步伐，从战略高度作出了有序推进营业税改征增值税的重大部署。2012年1月1日起，为更好地实施经济结构战略调整和结构性减税政策，在上海市交通运输业和部分现代服务业开展营业税改征增值税试点;2012年9月1日起，由上海市分批扩大至北京、天津、广东等8个省、直辖市;其后“营改增”试点持续推进，至2016年5月1日全面推开，增值税改革成为促进经济发展转型和实施减税政策的重大战略措施。近年来，国内有较多学者围绕“营改增”对企业经营行为和绩效的影响进行了研究评估。师博、张瀚禹（2018）利用模糊断点回归分析了“营改增”带来的企业创新效应，发现“营改增”的实施在提升企业创新数量的同时，也有利于企业创新质量的提高。还有学者认为“营改增”总体上降低了上市公司的税负水平，提高了上市公司外购产品或服务的税收抵扣效应，但降低了生产经营用固定资产的税收抵扣效应，对公司经营绩效的影响并不明显（吴楠等，2018）。部分学者从产业结构的中观层面分析认为，“营改增”对产业结构升级的驱动效益显著，而对国家价值链塑造升级驱动效应显得相对脆弱（丁胜红和曾峻，2014）;以“营改增”为主线索的流转税改革降低了国民经济中第二产业占比，提高了国民经济中第三产业占比，促进了产业结构优化（孙正，2016）。在“营改增”政策实施对企业杠杆水平的影响方面，主要集中在通过分析企业固定资产投资的变化进而影响企业的杠杆水平。比如，“营改增”政策的实施提高了企业固定资产投资以及研发投资的积极性，由企业资产投资构成的“非债务税盾”显著降低了企业的债务水平（姚宇韬和王跃堂，2019）。
与已有的文献相比，本文的一个特点是将“营改增”政策实施和企业去杠杆这两大经济供给侧结构性改革的重要组成部分进行了相互结合并进行实证分析。“营改增”这一减税政策会如何影响企业杠杆率呢？本文在探讨“营改增”对企业有效税率影响的基础上，进一步将企业杠杆水平分为流动负债率和长期负债率，同时从企业异质性的角度分析了“营改增”政策实施带来的影响，为制定具体的减税政策、更有针对性地改善企业债务结构提供了经验证据。本文的剩余结构安排如下：第二部分为数据选择与描述性统计;第三部分为模型设定与实证分析;第四部分为结论与启示。
二、数据选择与描述性统计
（一）数据选择
本文主要使用中国工业企业数据库的企业数据进行实证分析。中国工业企业数据全称为“全部国有及规模以上非国有工业企业数据”，数据来源于国家统计局依据《工业统计报表制度》而进行的工业调查统计。其统计内容包含工业企业产销状况、财务状况、成本费用情况、主要工业产品销售、库存和生产能力以及企业生产经营景气状况等方面。1998—2013年，中国工业企业数据一共包括了400多万个观测企业。中国工业数据库的数据特点主要体现在以下三个方面：（1）时间跨度长，可提供1998—2013年16年的数据，可以描述企业不同阶段的发展状态;（2）企業涉及广，16年观测期内大约有90万家企业出现，是一个巨大的非平衡面板数据;（3）指标数量多，约有200个指标出现在16年的观测期中，包含了企业的财务指标和生产经营信息，可以从各方面反映企业的短期和长期偿债行为。
考虑到2012年9月1日起扩大了“营改增”试点，我们主要选择2011—2013年的数据来评估，并使用2008、2009、2011年的数据来进行稳健性检验。对于关键信息如总资产、负债总额、成立日期等缺失的样本变量进行了剔除。同时，为了避免异常值的干扰，本文对核心变量和虚拟变量之外的控制变量两端进行了1%的缩尾处理。 （二）变量定义和描述性统计
本文的研究对象为2012年“营改增”扩大试点范围前后企业杠杆率的变化，分别用资产负债率（负债总额/资产总额）、流动负债率（流动负债/资产总额）和长期负债率（长期负债/资产总额）来进行衡量。从表1的主要变量描述性统计来看，样本企业的資产负债率均值为52.17%，且负债以流动负债为主，达到47.38%，是长期负债的10.6倍。
本文的核心解释变量为“营改增”政策实施对企业影响的虚拟变量，当企业受到“营改增”试点影响时赋值为1，否则为0。具体来说，2012年9月1日起，“营改增”试点由上海扩大至北京、天津、江苏、浙江、安徽、福建、湖北、广东等8个省、直辖市，因此企业位于试点地区，则为处理组，否则为对照组。由于上海一直处于试点地区，为了运用DID双重差分的计量思维进行实证分析，我们将位于上海地区的企业样本进行了剔除。
本文引入了一组控制变量来衡量企业特征和绩效，企业特征和绩效往往是影响企业债务结构不可忽视的重要因素，主要包括：企业规模，用企业总资产对数进行衡量;企业成立年限;盈利能力，用资产收益率即利润总额与总资产的比重来衡量;资本劳动比，用物质资本存量与企业从业人员数的比值来衡量，用以控制技术进步对企业资本结构的影响;是否出口变量，相较于非出口企业，出口企业往往面临着出口退税等能够促进企业发展的优惠政策，本文设置为二维虚拟变量，出口企业赋值为1，非出口企业赋值为0;开放程度，采用企业的微观数据即企业出口交货值与工业销售值的比来衡量。
在双重差分进行实证分析之前，首先对处理组和对照组的税率和杠杆率进行差分比较。Panel A显示“营改增”试点前处理组的有效税率高于对照组1.3个百分点，而在“营改增”试点后处理组要低于对照组0.37个百分点。这是因为，“营改增”试点后，对照组企业的有效税率仅降低了0.46个百分点，而处理组企业降低了2.13个百分点。Panel B以同样的方法分析了“营改增”前后两组企业的资产负债率情况。“营改增”试点前，处理组高于对照组9.14个百分点，“营改增”试点后高出8.25个百分点，前后下降了0.89个百分点。这是因为，“营改增”试点后，处理组企业的资产负债率下降了0.31个百分点，而对照组的资产负债率反而上升了0.49个百分点。
三、模型设定与实证分析
（一）“营改增”政策实施对企业有效税率的影响
本文通过“营改增”转型试点来考察减税对企业杠杆率水平的影响，所以首先来分析“营改增”转型试点对企业主营业务有效税率的影响。为此，我们选用2011—2013年的工业企业数据来分析“营改增”政策实施对企业主营业务有效税率的影响。模型的具体公式如下：
其中，[VATratei，t]为企业主营业务有效税率，为营业税金及附加、应交增值税、相关税金之和与营业收入的比值。[vatfyi，t]为“营改增”实施地区[vattfi，t]和“营改增”实施年份[vatyeari，t]的交互项，即[vatfyi，t=vattfi，t×vatyeari，t]。“营改增”实施地区[vattfi，t]和“营改增”实施年份[vatyeari，t]均为二维虚拟变量，位于“营改增”政策实施地区的赋值为1，否则为0。由于“营改增”政策实施扩大试点始于2012年9月，并于2013年8月1日推广到全国试行。因此，扩大试点地区后的企业受“营改增”的政策影响达一年之久。考虑到“营改增”后涉及不得从销项税额抵扣进项税额的情形达20种之多，企业需要一段时间来进行相应调整和适应，“营改增”产生的企业财务数据层面的减税效应存在一定的时间滞后。因此，我们假设“营改增”在全国推广后至2013年底的4个月内未对试点地区之外的企业产生实质性影响，并将2013年赋值为1，2011和2012年份赋值为0。[Xi，t]为一组控制变量，包括企业规模、企业年龄、盈利能力、资本劳动比、开放程度等。
表3为按照逐步回归的方法实证分析“营改增”政策实施对企业主营业务有效税率影响的回归结果。模型（1）的基本分析结果显示，营改增政策试点的系数为负，并通过了1%水平的显著性检验。考虑到基本回归结果中的遗漏变量问题，模型（2）—模型（5）分别加入了衡量企业特征的控制变量，但“营改增”政策试点的回归系数仍然显著为负，表明“营改增”政策试点确实降低了企业主营业务的有效税率。以模型（5）为例，“营改增”政策试点使企业主营业务有效税率降低了0.68个百分点，相当于均值（3.57%）的19%。上述实证结果也表明，“营改增”政策试点对企业主营业务有效税率的影响不仅在统计上非常显著，而且还具有很强的经济意义。在使用双重差分模型进行实证分析过程中，为避免回归结果可能仅是企业主营业务有效税率变动的结果，而不是“营改增”政策试点的结果，进行安慰剂检验。本文假设“营改增”试点发生在2009年，采用2008、2009、2011年的数据进行了回归分析，结果如模型（6）所示。模型（6）中“营改增”政策试点的系数虽然为负，但未通过显著性水平检验，表明模型（1）—模型（5）的回归结果中蕴藏了“营改增”政策试点带来的影响效果，“营改增”对企业主营业务有效税率产生了显著的负向影响。从其他控制变量的分析结果来看，企业资产规模、资本劳动比等变量系数未通过显著性检验，企业年龄、盈利能力与企业主营业务有效税率呈显著的正向关系，而出口型企业一般具有较低的主营业务税率，并在统计上较为显著。
（二）“营改增”政策实施对企业杠杆率的影响
“营改增”政策实施一定程度上降低了企业的主营业务有效税率，那么“营改增”政策实施又会对企业杠杆率产生怎样的影响呢？本部分进一步通过DID双重差分法实证分析“营改增”政策试点对企业杠杆率的影响，具体模型如下：
[leveragei，t]为企业i在t年的资产负债率水平，同时本文进一步将企业杠杆水平分为长期负债率和流动负债率。其他变量与公式（1）中的一致。 表4第1列结果显示，“营改增”政策实施对企业整体资产负债率具有显著的负向影响，并在5%的水平下通过显著性检验。考虑到企业负债包括长期负债和流动负债，第2、3列进一步分析了对企业杠杆结构的影响，其中流动负债率的系数在1%的水平下高度显著。总体来看，“营改增”政策实施以后，企業的总体负债率降低了0.31个百分点，流动负债率降低了0.67个百分点，而对长期负债率的影响未通过显著性水平检验。综上，“营改增”政策试点对企业债务结构产生了重要影响，对企业短期负债的影响更为突出和显著，而对长期负债率的影响未显现，由于企业短期负债的比重相对较高，因此“营改增”政策试点对企业总体资产负债水平也产生了显著的负向作用。
从其他控制变量的回归结果来看：（1）企业资产规模对资产负债率和长期负债率的影响显著为正，对流动负债率的影响显著为负。资产规模较大的企业，具有更为稳定的经营现金流，在应对短期资金需求中更可能通过自有资金来实现，而在中长期投资的规模扩张中更有可能通过负债的形式来实现。（2）企业年龄对资产负债率、流动负债率、长期负债率均具有显著的正向作用，表明存续时间较长的企业一般具有较好的资信和发展状况，其获得外部融资的能力也会较强。（3）盈利能力较强的企业具有较低的资产负债率和流动负债率水平，但长期负债率相对较高。按照优序融资理论，企业内部资金是企业第一融资意愿来源，盈利能力较强使得企业更愿意通过自有资金来满足短期资金需求，而盈利能力较强的企业也更容易获得外部融资从而服务于企业扩大生产经营投资。（4）资本劳动比较高的企业具有较低的流动负债率和较高的长期负债率，但影响系数相对较小。（5）出口企业具有较高的流动负债率和较低的长期负债率。出口企业一般以从事产品加工为主，巨大的中间投入品需要以贸易融资为代表的短期债务支撑。另外，出口企业一般以劳动密集型企业为主，对长期投资引致的长期负债需求相对较低。
（三）影响的异质性分析
考虑到不同类型企业的初始税率禀赋不同和“营改增”政策实施对不同性质企业债务结构的不同影响，我们进一步从国有和私营、大型和中小、出口和非出口三个维度分析了“营改增”政策实施对不同性质企业的影响。表5的实证分析结果表明，“营改增”政策实施对企业资产负债率和流动负债率具有显著的负向作用，这与表4的分析相一致。但从长期负债率来看，“营改增”政策实施后，国有企业、大型企业的长期负债率有所提升，这反映出“营改增”政策的实施，在降低企业税负的同时，也一定程度上促进了国有大型企业的长期投资，从而提高了企业的长期债务比重。而“营改增”政策实施对私营企业、中小企业的长期债务水平未产生显著性影响，民营企业的投资促进效应还未显现。而对于出口企业来讲，由于一般面临着出口退税的优惠政策，“营改增”政策的实施对其影响较弱，无论是资产负债率、长期负债率还是短期负债率，均未产生显著影响。
（四）稳健性检验
稳健性检验通过两种方式进行：一是安慰剂检验，类似于“营改增”政策试点对企业有效税率的影响部分，本文同样采用2008、2009、2011年的数据进行了回归分析，结果显示“营改增”政策试点对资产负债率、流动负债率和长期负债率的影响均未通过显著性检验，从而避免了回归结果可能仅是企业自身债务结构变动的结果，而不是“营改增”政策试点的结果。二是将试点地区扩大至所有地区，一定程度上减少“营改增”政策本身的内生性问题，比如试点地区的区域特征可能影响着企业杠杆率的变化，而将所有地区确定为试点地区，则会避免区域特征所带来的影响。回归结果如表6的4—6列所示，“营改增”政策实施对企业资产负债率和流动负债率具有显著的负向作用，而长期负债率的系数为正，但未通过显著性检验。
四、结论与启示
本文利用2008—2013年的中国工业企业数据库的微观数据，通过DID双重差分模型进行了实证分析，研究结果发现，“营改增”政策实施降低了试点地区企业的主营业务有效税率，并对企业债务结构产生了重要影响，对企业短期负债的影响更为突出和显著，而对长期负债率的影响未得到显现;由于企业短期负债的比重相对较高，“营改增”政策实施对企业总体资产负债水平也产生了显著的负向作用。从进一步分析来看，“营改增”政策实施在降低企业有效税率的同时，提升了企业的内源融资能力而降低了自身的流动负债率，但通过鼓励长期投资进而提高长期负债率的路径效果还未能显现。异质性分析发现，“营改增”政策实施促进了国有大型企业的长期投资，从而提高了企业的长期债务比重，而对中小私营企业的投资促进效应还未显现。对于出口企业来讲，由于一般面临着出口退税的优惠政策，无论是资产负债率、长期负债率还是短期负债率，均未产生显著影响。
本文以上的实证分析结果具有一定的现实意义。第一，“营改增”政策实施带来的减税效应对企业债务结构产生了较大影响，能够显著降低企业整体的杠杆水平和短期负债率水平。结构性去杠杆是金融供给侧结构性改革的重要组成部分，2018年中央经济工作会议和2019年政府工作报告进一步提出，打好防范化解重大风险攻坚战，要强化底线思维，坚持结构性去杠杆。目前来看，企业短期负债率对“营改增”减税的敏感性较强，但对企业长期负债率还未产生足够的影响，减税政策需要保持足够的定力。第二，异质性分析发现，不同类型的企业对“营改增”政策试点的反应不尽相同。从实证分析结果来看，所有企业对“营改增”政策实施带来的短期负债率减税效应较为敏感，但在长期负债率的减税效应中，中小民营企业与大型国有企业存在较大差异。因此，对这些企业减税以降低企业杠杆水平的同时，更应该合理促进企业长期负债率的提升，从而为产业转型升级和技术升级提供更为长期稳定的资金支持。
参考文献：
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关键词：“营改增”政策;去杠杆;长期负债率;流动负债率
中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2019）10-0047-07
DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.10.007
一、引言及文献综述
我国经济步入新常态以来，“高杠杆”问题一直备受学者们的关注，社科院发布的数据显示，中国全社会总体杠杆率由2008的170%快速攀升至2015年的249%。而社会总体杠杆中，非金融企业的贡献程度相对较高，债务问题也更为突出，2016年非金融企业部门杠杆率达到了141%，相较2010年提高了36个百分点。社会杠杆率的过度提升，使得本服务于实体经济的金融资金在金融体系内部进行自我循环，在提升金融系统性风险的同时，对经济发展造成了伤害。从企业层面来看，杠杆率的过度提升在导致金融资源错配的同时，增大了企业债务违约的概率，导致企业短期债务危机，进而对生产经营产生负面影响，企业杠杆率过高还会导致投资不足（Kini等，2017） 。去杠杆是亟待完成的经济金融任务，但去杠杆面临着高杠杆在多个层面存在结构性差异特征的现实状况，比如金融业和周期性行业杠杆率处于高位，新兴产业和消费服务业资产负债率较低（任泽平和冯赟，2016）;国有企业资产负债率的提高是非金融企业杠杆率提升的主要因素，而大部分非国有企业的杠杆率一直逐渐下降（钟宁桦等，2016）;部分研究发现，位于西部地区的企业杠杆率最高，其次为沿海地区和中部地区（施康和王立升，2016）。结构性差异特征的存在需要我们尽量避免一刀切的政策实施，也对尽量全面分析政策效应并精准施策提出了更高要求。
2012年以来，适应供给侧结构性改革的要求，中国不断加快经济发展方式转型和产业结构优化升级的步伐，从战略高度作出了有序推进营业税改征增值税的重大部署。2012年1月1日起，为更好地实施经济结构战略调整和结构性减税政策，在上海市交通运输业和部分现代服务业开展营业税改征增值税试点;2012年9月1日起，由上海市分批扩大至北京、天津、广东等8个省、直辖市;其后“营改增”试点持续推进，至2016年5月1日全面推开，增值税改革成为促进经济发展转型和实施减税政策的重大战略措施。近年来，国内有较多学者围绕“营改增”对企业经营行为和绩效的影响进行了研究评估。师博、张瀚禹（2018）利用模糊断点回归分析了“营改增”带来的企业创新效应，发现“营改增”的实施在提升企业创新数量的同时，也有利于企业创新质量的提高。还有学者认为“营改增”总体上降低了上市公司的税负水平，提高了上市公司外购产品或服务的税收抵扣效应，但降低了生产经营用固定资产的税收抵扣效应，对公司经营绩效的影响并不明显（吴楠等，2018）。部分学者从产业结构的中观层面分析认为，“营改增”对产业结构升级的驱动效益显著，而对国家价值链塑造升级驱动效应显得相对脆弱（丁胜红和曾峻，2014）;以“营改增”为主线索的流转税改革降低了国民经济中第二产业占比，提高了国民经济中第三产业占比，促进了产业结构优化（孙正，2016）。在“营改增”政策实施对企业杠杆水平的影响方面，主要集中在通过分析企业固定资产投资的变化进而影响企业的杠杆水平。比如，“营改增”政策的实施提高了企业固定资产投资以及研发投资的积极性，由企业资产投资构成的“非债务税盾”显著降低了企业的债务水平（姚宇韬和王跃堂，2019）。
与已有的文献相比，本文的一个特点是将“营改增”政策实施和企业去杠杆这两大经济供给侧结构性改革的重要组成部分进行了相互结合并进行实证分析。“营改增”这一减税政策会如何影响企业杠杆率呢？本文在探讨“营改增”对企业有效税率影响的基础上，进一步将企业杠杆水平分为流动负债率和长期负债率，同时从企业异质性的角度分析了“营改增”政策实施带来的影响，为制定具体的减税政策、更有针对性地改善企业债务结构提供了经验证据。本文的剩余结构安排如下：第二部分为数据选择与描述性统计;第三部分为模型设定与实证分析;第四部分为结论与启示。
二、数据选择与描述性统计
（一）数据选择
本文主要使用中国工业企业数据库的企业数据进行实证分析。中国工业企业数据全称为“全部国有及规模以上非国有工业企业数据”，数据来源于国家统计局依据《工业统计报表制度》而进行的工业调查统计。其统计内容包含工业企业产销状况、财务状况、成本费用情况、主要工业产品销售、库存和生产能力以及企业生产经营景气状况等方面。1998—2013年，中国工业企业数据一共包括了400多万个观测企业。中国工业数据库的数据特点主要体现在以下三个方面：（1）时间跨度长，可提供1998—2013年16年的数据，可以描述企业不同阶段的发展状态;（2）企業涉及广，16年观测期内大约有90万家企业出现，是一个巨大的非平衡面板数据;（3）指标数量多，约有200个指标出现在16年的观测期中，包含了企业的财务指标和生产经营信息，可以从各方面反映企业的短期和长期偿债行为。
考虑到2012年9月1日起扩大了“营改增”试点，我们主要选择2011—2013年的数据来评估，并使用2008、2009、2011年的数据来进行稳健性检验。对于关键信息如总资产、负债总额、成立日期等缺失的样本变量进行了剔除。同时，为了避免异常值的干扰，本文对核心变量和虚拟变量之外的控制变量两端进行了1%的缩尾处理。 （二）变量定义和描述性统计
本文的研究对象为2012年“营改增”扩大试点范围前后企业杠杆率的变化，分别用资产负债率（负债总额/资产总额）、流动负债率（流动负债/资产总额）和长期负债率（长期负债/资产总额）来进行衡量。从表1的主要变量描述性统计来看，样本企业的資产负债率均值为52.17%，且负债以流动负债为主，达到47.38%，是长期负债的10.6倍。
本文的核心解释变量为“营改增”政策实施对企业影响的虚拟变量，当企业受到“营改增”试点影响时赋值为1，否则为0。具体来说，2012年9月1日起，“营改增”试点由上海扩大至北京、天津、江苏、浙江、安徽、福建、湖北、广东等8个省、直辖市，因此企业位于试点地区，则为处理组，否则为对照组。由于上海一直处于试点地区，为了运用DID双重差分的计量思维进行实证分析，我们将位于上海地区的企业样本进行了剔除。
本文引入了一组控制变量来衡量企业特征和绩效，企业特征和绩效往往是影响企业债务结构不可忽视的重要因素，主要包括：企业规模，用企业总资产对数进行衡量;企业成立年限;盈利能力，用资产收益率即利润总额与总资产的比重来衡量;资本劳动比，用物质资本存量与企业从业人员数的比值来衡量，用以控制技术进步对企业资本结构的影响;是否出口变量，相较于非出口企业，出口企业往往面临着出口退税等能够促进企业发展的优惠政策，本文设置为二维虚拟变量，出口企业赋值为1，非出口企业赋值为0;开放程度，采用企业的微观数据即企业出口交货值与工业销售值的比来衡量。
在双重差分进行实证分析之前，首先对处理组和对照组的税率和杠杆率进行差分比较。Panel A显示“营改增”试点前处理组的有效税率高于对照组1.3个百分点，而在“营改增”试点后处理组要低于对照组0.37个百分点。这是因为，“营改增”试点后，对照组企业的有效税率仅降低了0.46个百分点，而处理组企业降低了2.13个百分点。Panel B以同样的方法分析了“营改增”前后两组企业的资产负债率情况。“营改增”试点前，处理组高于对照组9.14个百分点，“营改增”试点后高出8.25个百分点，前后下降了0.89个百分点。这是因为，“营改增”试点后，处理组企业的资产负债率下降了0.31个百分点，而对照组的资产负债率反而上升了0.49个百分点。
三、模型设定与实证分析
（一）“营改增”政策实施对企业有效税率的影响
本文通过“营改增”转型试点来考察减税对企业杠杆率水平的影响，所以首先来分析“营改增”转型试点对企业主营业务有效税率的影响。为此，我们选用2011—2013年的工业企业数据来分析“营改增”政策实施对企业主营业务有效税率的影响。模型的具体公式如下：
其中，[VATratei，t]为企业主营业务有效税率，为营业税金及附加、应交增值税、相关税金之和与营业收入的比值。[vatfyi，t]为“营改增”实施地区[vattfi，t]和“营改增”实施年份[vatyeari，t]的交互项，即[vatfyi，t=vattfi，t×vatyeari，t]。“营改增”实施地区[vattfi，t]和“营改增”实施年份[vatyeari，t]均为二维虚拟变量，位于“营改增”政策实施地区的赋值为1，否则为0。由于“营改增”政策实施扩大试点始于2012年9月，并于2013年8月1日推广到全国试行。因此，扩大试点地区后的企业受“营改增”的政策影响达一年之久。考虑到“营改增”后涉及不得从销项税额抵扣进项税额的情形达20种之多，企业需要一段时间来进行相应调整和适应，“营改增”产生的企业财务数据层面的减税效应存在一定的时间滞后。因此，我们假设“营改增”在全国推广后至2013年底的4个月内未对试点地区之外的企业产生实质性影响，并将2013年赋值为1，2011和2012年份赋值为0。[Xi，t]为一组控制变量，包括企业规模、企业年龄、盈利能力、资本劳动比、开放程度等。
表3为按照逐步回归的方法实证分析“营改增”政策实施对企业主营业务有效税率影响的回归结果。模型（1）的基本分析结果显示，营改增政策试点的系数为负，并通过了1%水平的显著性检验。考虑到基本回归结果中的遗漏变量问题，模型（2）—模型（5）分别加入了衡量企业特征的控制变量，但“营改增”政策试点的回归系数仍然显著为负，表明“营改增”政策试点确实降低了企业主营业务的有效税率。以模型（5）为例，“营改增”政策试点使企业主营业务有效税率降低了0.68个百分点，相当于均值（3.57%）的19%。上述实证结果也表明，“营改增”政策试点对企业主营业务有效税率的影响不仅在统计上非常显著，而且还具有很强的经济意义。在使用双重差分模型进行实证分析过程中，为避免回归结果可能仅是企业主营业务有效税率变动的结果，而不是“营改增”政策试点的结果，进行安慰剂检验。本文假设“营改增”试点发生在2009年，采用2008、2009、2011年的数据进行了回归分析，结果如模型（6）所示。模型（6）中“营改增”政策试点的系数虽然为负，但未通过显著性水平检验，表明模型（1）—模型（5）的回归结果中蕴藏了“营改增”政策试点带来的影响效果，“营改增”对企业主营业务有效税率产生了显著的负向影响。从其他控制变量的分析结果来看，企业资产规模、资本劳动比等变量系数未通过显著性检验，企业年龄、盈利能力与企业主营业务有效税率呈显著的正向关系，而出口型企业一般具有较低的主营业务税率，并在统计上较为显著。
（二）“营改增”政策实施对企业杠杆率的影响
“营改增”政策实施一定程度上降低了企业的主营业务有效税率，那么“营改增”政策实施又会对企业杠杆率产生怎样的影响呢？本部分进一步通过DID双重差分法实证分析“营改增”政策试点对企业杠杆率的影响，具体模型如下：
[leveragei，t]为企业i在t年的资产负债率水平，同时本文进一步将企业杠杆水平分为长期负债率和流动负债率。其他变量与公式（1）中的一致。 表4第1列结果显示，“营改增”政策实施对企业整体资产负债率具有显著的负向影响，并在5%的水平下通过显著性检验。考虑到企业负债包括长期负债和流动负债，第2、3列进一步分析了对企业杠杆结构的影响，其中流动负债率的系数在1%的水平下高度显著。总体来看，“营改增”政策实施以后，企業的总体负债率降低了0.31个百分点，流动负债率降低了0.67个百分点，而对长期负债率的影响未通过显著性水平检验。综上，“营改增”政策试点对企业债务结构产生了重要影响，对企业短期负债的影响更为突出和显著，而对长期负债率的影响未显现，由于企业短期负债的比重相对较高，因此“营改增”政策试点对企业总体资产负债水平也产生了显著的负向作用。
从其他控制变量的回归结果来看：（1）企业资产规模对资产负债率和长期负债率的影响显著为正，对流动负债率的影响显著为负。资产规模较大的企业，具有更为稳定的经营现金流，在应对短期资金需求中更可能通过自有资金来实现，而在中长期投资的规模扩张中更有可能通过负债的形式来实现。（2）企业年龄对资产负债率、流动负债率、长期负债率均具有显著的正向作用，表明存续时间较长的企业一般具有较好的资信和发展状况，其获得外部融资的能力也会较强。（3）盈利能力较强的企业具有较低的资产负债率和流动负债率水平，但长期负债率相对较高。按照优序融资理论，企业内部资金是企业第一融资意愿来源，盈利能力较强使得企业更愿意通过自有资金来满足短期资金需求，而盈利能力较强的企业也更容易获得外部融资从而服务于企业扩大生产经营投资。（4）资本劳动比较高的企业具有较低的流动负债率和较高的长期负债率，但影响系数相对较小。（5）出口企业具有较高的流动负债率和较低的长期负债率。出口企业一般以从事产品加工为主，巨大的中间投入品需要以贸易融资为代表的短期债务支撑。另外，出口企业一般以劳动密集型企业为主，对长期投资引致的长期负债需求相对较低。
（三）影响的异质性分析
考虑到不同类型企业的初始税率禀赋不同和“营改增”政策实施对不同性质企业债务结构的不同影响，我们进一步从国有和私营、大型和中小、出口和非出口三个维度分析了“营改增”政策实施对不同性质企业的影响。表5的实证分析结果表明，“营改增”政策实施对企业资产负债率和流动负债率具有显著的负向作用，这与表4的分析相一致。但从长期负债率来看，“营改增”政策实施后，国有企业、大型企业的长期负债率有所提升，这反映出“营改增”政策的实施，在降低企业税负的同时，也一定程度上促进了国有大型企业的长期投资，从而提高了企业的长期债务比重。而“营改增”政策实施对私营企业、中小企业的长期债务水平未产生显著性影响，民营企业的投资促进效应还未显现。而对于出口企业来讲，由于一般面临着出口退税的优惠政策，“营改增”政策的实施对其影响较弱，无论是资产负债率、长期负债率还是短期负债率，均未产生显著影响。
（四）稳健性检验
稳健性检验通过两种方式进行：一是安慰剂检验，类似于“营改增”政策试点对企业有效税率的影响部分，本文同样采用2008、2009、2011年的数据进行了回归分析，结果显示“营改增”政策试点对资产负债率、流动负债率和长期负债率的影响均未通过显著性检验，从而避免了回归结果可能仅是企业自身债务结构变动的结果，而不是“营改增”政策试点的结果。二是将试点地区扩大至所有地区，一定程度上减少“营改增”政策本身的内生性问题，比如试点地区的区域特征可能影响着企业杠杆率的变化，而将所有地区确定为试点地区，则会避免区域特征所带来的影响。回归结果如表6的4—6列所示，“营改增”政策实施对企业资产负债率和流动负债率具有显著的负向作用，而长期负债率的系数为正，但未通过显著性检验。
四、结论与启示
本文利用2008—2013年的中国工业企业数据库的微观数据，通过DID双重差分模型进行了实证分析，研究结果发现，“营改增”政策实施降低了试点地区企业的主营业务有效税率，并对企业债务结构产生了重要影响，对企业短期负债的影响更为突出和显著，而对长期负债率的影响未得到显现;由于企业短期负债的比重相对较高，“营改增”政策实施对企业总体资产负债水平也产生了显著的负向作用。从进一步分析来看，“营改增”政策实施在降低企业有效税率的同时，提升了企业的内源融资能力而降低了自身的流动负债率，但通过鼓励长期投资进而提高长期负债率的路径效果还未能显现。异质性分析发现，“营改增”政策实施促进了国有大型企业的长期投资，从而提高了企业的长期债务比重，而对中小私营企业的投资促进效应还未显现。对于出口企业来讲，由于一般面临着出口退税的优惠政策，无论是资产负债率、长期负债率还是短期负债率，均未产生显著影响。
本文以上的实证分析结果具有一定的现实意义。第一，“营改增”政策实施带来的减税效应对企业债务结构产生了较大影响，能够显著降低企业整体的杠杆水平和短期负债率水平。结构性去杠杆是金融供给侧结构性改革的重要组成部分，2018年中央经济工作会议和2019年政府工作报告进一步提出，打好防范化解重大风险攻坚战，要强化底线思维，坚持结构性去杠杆。目前来看，企业短期负债率对“营改增”减税的敏感性较强，但对企业长期负债率还未产生足够的影响，减税政策需要保持足够的定力。第二，异质性分析发现，不同类型的企业对“营改增”政策试点的反应不尽相同。从实证分析结果来看，所有企业对“营改增”政策实施带来的短期负债率减税效应较为敏感，但在长期负债率的减税效应中，中小民营企业与大型国有企业存在较大差异。因此，对这些企业减税以降低企业杠杆水平的同时，更应该合理促进企业长期负债率的提升，从而为产业转型升级和技术升级提供更为长期稳定的资金支持。
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