内容提要:在公有企业的产权重组中,政府主体追求财政效益最大化的动机往往是一个重要的推动因素,但迄今对这方面的研究仍很不充分,尤其缺少基于企业数据的验证。本文依据145 户中国工业企业的调查数据就企业改制对政府财政收入的影响进行了检验。我们发现,产权重组显著提高了改制企业的纳税水平和创税效率。这符合政府主体追求财政效益最大化的本性。另外,本文发现产权重组对企业纳税的时间效应具有非线性特征,这是今后这方面研究需要注意的一个方面。

　　关键词:民营化　财政动因　纳税水平

　　一、基本问题

　　20 世纪90 年代以来,学术界关于国企产权重组的研究大致有两个方向:一是研究企业重组的效果,如比较不同产权制度类型对企业绩效的影响,或产权重组前后企业效率水平、产出能力等绩效指标的变化;二是研究企业重组的原因,即哪些因素决定了公有企业产权重组的发生(或不发生)(杨治、路江涌、陶志刚,2007) 。前一类研究在评估民营化的成效方面有重要意义,但在理解民营化过程的本质上却作用有限。因为,解析产权重组与企业绩效的关联有助于检验这种变革的必要性和合理性,其现实着眼点在于探讨是否应该推行民营化。因而这类研究所采用的分析方法可能是实证性的,而其核心论述却是规范性的。但这类研究不涉及发生国企产权重组的可能性和必然性,它无法解释为什么在许多场合下,国有企业的低效率已显而易见,但能改善企业绩效的改制却寸步难行。而后一类研究则不同,它着重分析诱发产权重组过程的社会、经济因素,以揭示影响国企改革可能性的基本原因。

　　Kai Guo and Yang Yao (2005) 的研究显示,国有企业的预算约束强化以及市场自由化是促进民营化的因素,而企业债务和冗员规模则会抑制民营化,而国有企业亏损对财政的压力与民营化的可能性无关。杨治、路江涌、陶志刚(2007) 从企业与政府间的利益分配关系、企业所处的产业环境、企业的行政隶属级别,以及企业所在地区的经济市场化程度这四个角度分析了影响国企产权重组可能性的主要因素。这两项研究为把握中国国企产权重组的动因提供了较广的分析视野,它们的发现富于启发性。但它们都没有把国企产权重组当作一个由政府主导的制度变迁过程来把握,最多只是把政府动机作为会影响企业重组可能性的诸多因素之一来考虑,这使得它们的分析无法凸显中国国企改革过程的社会本质。

　　国有企业的产权重组,俗称民营化,本质上都是作为政府的政治性决策,由政府主体来推动的。①尽管有多种经济的和社会的因素影响着企业重组的可能性,但与政治决策者的改革意愿相比,其他一切因素都处于从属地位,它们只有通过影响政治决策者的成本和收益才能间接地影响企业重组的可能性。因此,分析国企改制的可能性和动因不能忽略对政治决策者动机的把握。

　　一般来讲,政治领导人或政府官员有其自己的目标函数,他们的行为动机和出发点并不必然符合社会的福利目标,能增进社会一般福利的事物未必就是政治决策者施政的着眼点。而国内外大量的研究也证明,在现实生活中,政治家或政府官员很少仅仅为提高企业效率或改善企业绩效而推行民营化。如Ramaurti (1999) 认为,即使民营化政策在经济上是合理的,它的政治魅力仍要取决于随民营化而来的政治成本和政治获益的大小和时机。Campos and Esfahani (1996) 指出,对于政治领导人来讲,核心目标是维护权力,而建立和维护国有企业是他们达到这一目的的手段之一,因而只有当维持国有企业明显不利于其权力的稳固时,政治领导人才会同意实施民营化。所以,是经济效率以外的因素决定着民营化的可能性、性质、速度和范围。Jean Oi (1999 , 2005) 和Oi and Han(2006)发现,如果民营化有可能对官员的利益产生不利影响,他们将拒绝支持民营化;只有当他们对公有企业控制权失去兴趣时,才会支持企业的民营化。Gupta et al (2000) 的实证分析也证实,政府在民营化过程中并非追求静态的帕累托效率目标,而是围绕若干政治性目标展开的。而Shleifer andVishny(1994) 更是从政治家个人效用函数的角度来分析公有企业民营化的可能性及其效果,并认为,有关民营化的决策往往是政府中代表纳税人利益的政治集团和代表政府开支利益的政治集团间彼此竞争的结果。可见,虽然民营化往往显著改善了企业的经营绩效和效率,但这只是民营化的结果,不是民营化的动因。

　　道格拉斯·诺斯和罗伯斯·托马斯(1999) 认为,在中世纪末期的西欧,为使生产率的增长持续高于人口的增长,需要发展不同于庄园制产权安排的私人所有权。而这种私人所有权的成立有赖于政府的有效保护。但只有当这种新所有权能符合政府的财政利益时,政府才会建立和保护这种所有权。“政府的倾向依其财政利益而定”。不过,对于已建立起代议制政体的民主社会来讲,诺斯和托马斯的这一论断已不完全适用。因为在代议制民主社会中,政治决策者的利益受制于选民意愿,选票对政治家的约束要比财政收入的约束更强,更直接。因而有些情况下,为了争取选票,政治决策者宁愿放弃潜在的财政收入(如Jonesa et al ,1999 ; Biais and Perotti ,2002 ,等) 。但对于尚未建立代议制民主政体的社会来讲,由于不存在来自选民的选票约束,掌控尽可能多的经济资源依然是政治决策者的主要利益之所在,因而诺斯和托马斯的分析框架仍具有很强的现实意义。

　　而且,这样的分析视角对于中国制度转型的研究来讲尤为重要。因为改革开放以来,中国的财政分权化改革强化了地方政府的预算约束,有效地激发了地方政府追求经济增长和财政收入最大化的积极性,这成为20 世纪80 年代以来左右各级政府政策取向的主要因素之一(Qian and Roland ,1998 ;Jin et al ,1999 ;Jean Oi ,1992 和1999) 。所以,公有企业的产权重组对财政收入的影响应成为研究中国民营化动因的一个重要视角。

　　然而,目前这方面的研究还相当少,已有的成果还带有一定的不足。如Yarrow(1999) 认为,在促使政府放弃国有企业产权的动因上,财政压力具有举足轻重的影响,但这篇报告没有就这一判断提供实证分析的证明。王红领、李稻葵、雷鼎鸣(2001) 依据681 户中国工业企业的调查数据,检验了国有企业发生产权重组的可能性。他们发现,当国有企业中的历史遗留债务要由政府来承担时,会促使政府为摆脱财政负担而对企业实施民营化。由此他们断言,政府“放弃”国企产权的动机是“收入最大化”。但这个因素缺乏一般性,许多国有企业中并不存在要由政府承担的债务责任,但也在政府的推动下实施了民营化;而且,回避偿债责任与“政府收入最大化”并不直接同义,如果承担债务能使政府获得更大的收益,则不“放弃”国有企业同样是符合收入最大化逻辑的。朱恒鹏(2004) 运用1994 —2002 年中国省级财政收入和经济结构数据证明,各省市自治区中非国有经济比重的上升能显著提高地区的财政自给率。他由此推断,中国各级政府在上世纪90 年代中广泛推行国有企业产权重组是出于财政收入扩张动机。这一解释合乎逻辑且具有说服力,但这是基于宏观数据的检验,尚缺乏企业层面数据的支持。而且,尽管这两项研究的主要目的在于证明财政收入最大化是政府推行国企产权重组的主要动机,但它们都没能直接检验产权重组本身对财政收入水平的影响,因而就其核心论述而言,这两项研究的结论还只是一种间接的推断。

　　总之,从财政收入的角度分析中国民营化的动因是有历史和理论根据的,但迄今这方面的研究还不够深入和系统。本文的目的即从这样的角度入手探讨上世纪90 年代以来中国公有企业大面积产权重组的直接动因。

　　众所周知,在上世纪90 年代中,一般竞争性领域中的国有企业和集体企业出现了大面积的亏损,许多企业资不抵债,无法正常运转,不仅不能向政府交税,甚至还要靠政府救济来维持生存。①在这种情况下,政府为了摆脱财政困难而推动企业改制,其直接着眼点未必是增加税收,也可能是减少补贴。因此,全面把握企业改制对财政状况的影响应同时衡量企业改制对财政收入和财政补贴两个方面的影响。但企业获取财政补贴的数据难以获得,而企业上缴税收的数据则易于收集。一般情况下,无论一家企业在改制前的经营状况如何不好并依赖财政补贴,只要改制确实改善了它的经营状况并显著提高了它的纳税水平,则政府对该企业的财政补贴也会相应减少甚至停止。这样,我们可以合逻辑地假定,企业纳税的增加与其获取补贴的减少是同一过程中并存的两个侧面。

　　因此,可以用企业的纳税水平作为代理指标来反映企业改制对财政状况的影响。我们的基本假设是,公有企业的产权重组有助于减轻政府的财政负担并增加政府收入,它是90 代以来中国各级政府积极推行公有企业产权重组的基本动因之一。我们希望通过检验样本企业在改制前后纳税水平的变化来验证这一点。②

　　迄今,有一些研究成果已经涉及了企业制度因素对企业纳税水平的影响。Cai et al (2005) 的检验发现,与国有企业、混合所有制企业、外商投资企业和港澳台商投资企业相比,集体所有制企业和私有企业在竞争中处于不利地位,因而更愿意隐瞒利润以避税。而La Porta and López2de2Silanes(1999) 的分析证明,由于民营化改善了企业的经营状况,使企业从政府的补贴对象转变为重要的纳税人。但白重恩、路江涌、陶志刚(2006) 的检验却显示,非国有股权比重与企业的纳税水平之间无显著相关性。Cai et al 的研究未涉及对产权重组效果的评估,而后两项研究主要检验了企业股权结构与企业纳税水平的关系,并未验证企业产权重组与企业纳税水平的关系。可以说,就我们文献检索的范围所及,尚未见有人真正检验过产权重组对企业纳税水平的影响。

　　二、分析方法

　　现有评价企业产权重组效果的文献可按其评估方法分为两大类:一类是比较已改制企业和未改制企业之间或者不同所有制企业之间的绩效差异,由此来检验不同产权模式、治理结构类型或重组方式对企业绩效和效率的影响; ③ 另一类是沿时间轴对同一批企业的绩效指标作改制前后的纵向比较,由此来评估产权重组这一事件对同一批企业的影响。

　　第一种方法的主要优点是易于实施。因它所需要的数据都未超出常规企业统计的范围,如企业的各种绩效指标、企业资本(股权) 结构或注册类型等。而且,多数场合下,各企业的制度类型或资本结构不可能完全一致,通过一定方法,总可以比较同一时期内不同企业的绩效差异以检验不同制度类型对企业绩效的影响。所以,这样的比较几乎适用于所有的时期和地区。而这种方法的主要局限在于,它比较的是处于不同制度背景中的不同企业,而不是存在于同一企业中的不同制度,因而不能直接检验制度变革本身对企业绩效的可能影响。而且,虽然多数分析者都注意在分析中控制企业间个体差异因素,但要想完全控制不可观察的个体差异对企业间绩效差异的影响是很难的。而且,这样的比较还常要受到样本选择偏差(selection Bias) 的困扰(Yusuf et al , 2006 , p. 1671) 。

　　第二种方法是比较企业在制度变革前后的绩效水平。由于是企业自己与自己比较,避免了样本选择偏差问题。但是,做这种分析的困难在于数据难得。首先,需要获得一批经历过产权重组的企业样本,并掌握这些企业发生改制的确切时间;其次,需要根据每个企业的改制时点把每个企业的数据序列划分为改制前和改制后两个时段,因而需要有覆盖期较长的企业数据。这两点都不易办到,使得这种分析方法在运用上受到限制。但还是有一些研究者在这方面进行了有益的尝试。Clarke and Cull (1999) 在分析阿根廷国有银行的民营化效果时,对重组前后有关绩效指标作了均值比较,但没有作相关的统计显著性检验。Gupta (2005) 在对印度40 户实施了部分民营化的国有企业作绩效评估时,对企业在改制前和改制后各主要绩效指标进行了均值比较(T 检验) 。胡一帆、宋敏、张俊喜(2006) 通过样本企业在改制前后绩效指标的均值比较证明,盈利能力强、生产效率高和规模较小的企业首先被民营化,但他们没有在自己的回归分析中纳入这样的因素。总的来看,这些比较都较为简单,只是整个研究中的辅助性手段,并没有成为上述研究者整个研究的重点。

　　Megginson et al (1994) 对18 个国家的61 户经历过民营化重组的企业在重组前后的绩效进行了多角度的测度和比较。他们的基本做法是对企业在重组前三年和重组后三年(加上重组当年,共需要覆盖期为7 年的企业数据) 的绩效指标作中值比较,其主要方法是单侧的Wilcoxon 秩和检验。在此基础上,再就重组后绩效指标有明显改善的企业占总样本的比例作二项分布T 检验(BinomialTest) ,以衡量这类企业占总样本的比例是否显著超过了一定的水平(如50 %) 。他们发现,样本企业在重组后的主要绩效指标都有了显著的改善,而且这类企业在样本中的比例显著地超过了半数。

　　这项研究所运用的方法对改制前后企业绩效水平的比较研究产生了很大的影响,后来有不少研究者基于不同的数据沿用了这一方法。① 在这批文献中,改制前后的绩效变化成为整个研究的重点,其基本发现也都肯定民营化显著改善了企业的绩效。但是,简单的中值或均值比较无法控制产权制度变革以外影响企业绩效的因素,因而对于企业绩效和生产率分析这类高度复杂的问题来讲,其结论在可靠性和严谨性上是有很大局限的。

　　Brown et al (2004) 对匈牙利、罗马尼亚、俄罗斯、乌克兰的民营化效果作了比较分析,他们在标准的科布.道格拉斯生产函数中分别加进了两种哑变量。其一,私有股权哑变量(它在企业上年底的控股方为私有主体时取值1 ,否则取值0) ,它被用来测量产权重组(由私有主体控股) 前后企业生产率的变化;其二,以企业发生产权重组的年份为基准年,设立重组前年数哑变量(如重组前1 年、前2 年......) 和重组后年数哑变量(重组后1 年、后2 年......) ,以测度企业在产权重组前后生产率变化的时间模式。他们的主要发现是,产权重组显著地提高了企业的生产率,同时不同国家的民营化在改善企业效率的程度和速度上有差异。宋立刚和姚洋(2005) 在用中国11 个城市683 户企业的数据检验改制效果时,为了控制伴随改制的政策优惠效应和时间趋势效应,也采用了若干类似的年度哑变量。这些哑变量在赋值上都是以企业改制发生年份为界,从该年起往后的各年取值1 ,而该年以前的各年取值0。他们用这些哑变量与股权比例变量(解释变量) 形成交叉项,来检测企业在重组前后的绩效变化。

　　对这样的哑变量,目前学术界尚无明确、统一的名称,我们权且称其为“改制后期间哑变量”(Dummy for Period after Restructuring) 。在回归方程中运用这样的哑变量能分离出企业产权重组这一事件对企业绩效的影响,从而较准确地测度改制本身对企业绩效的影响。但上述这两项研究中,核心的回归模型仍然以企业的股权结构变量为主,因而仍未脱出主流的企业间比较方法范畴,而改制后期间哑变量只是被用作控制变量或被用于一些辅助性回归,以解决一些技术性问题的检验。陆挺、刘小玄(2005) 基于451 户中国工业企业数据分析了改制前后企业绩效的变化,以及不同改制方式对企业改制前后绩效变化的影响。他们的方法是在回归中采用一个改制后期间哑变量(对改制年份以前的各年取值0 ,对自改制年份起往后各年取值1) ,然后结合其它控制变量测度企业在改制前后的绩效变化。这个变量在回归中得出的估计值符合理论预期,并具有统计显著性,但这些估计值的稳定性不够理想。

　　总之,在评估企业产权重组对企业绩效的影响方面,已有文献的主流方法是就同一时期内具有不同制度背景的企业作横向的绩效比较,而不是就相同企业在不同时期的制度差异作纵向的绩效比较。虽已有一些研究者意识到了后一种方法在改制效果评估上的重要性,但迄今这方面的成果和经验都还相当有限,也还没有形成公认的成熟范式。

　　本文在评估产权重组对企业纳税水平的影响时,将循上述第二类分析方法展开。

　　三、数据

　　本文分析的数据来自中国社会科学院经济研究所对中国部分工业企业的两次问卷调查。第一次调查是在2000 年,涉及五个城市(无锡、郑州、江门、杭州、盐城) 的四个工业行业(纺织、机械、电子、化工) ,全部样本包括451 户企业。第二次调查是在2005 年,涉及五个城市(无锡、郑州、江门、成都、沈阳) 的五个行业(纺织、机械、电子、化工、电气) ,全部样本包括1022 户企业。我们对城市的选择主要着眼于其发展和改革的代表性,即它们都既不属于经济最发达、改革最前卫的城市,也不属于在发展和改革上明显落后于全国普遍水平的城市。我们认为,以这样的城市为调查地能获得较符合全国一般状况的样本。我们选择这几个工业行业,主要是考虑这些行业在全国各地的分布较为均衡,没有明显的地域集中倾向,且多为一般竞争性行业,这能使我们的分析较少受经济地理因素和行业专属结构因素的影响。在此基础上,我们对每个城市在控制行业和企业规模分布的基础上,根据当地的企业总数和我们的计划抽样数所形成的比例,对企业名单进行了等间隔抽样。

　　在抽样时控制行业和企业规模分布的理由在于,这些中等城市中,不同行业之间在企业数量和企业规模结构上差异很大,如果在每个城市对这几个行业的全部企业作统一的一次性随机抽样,有可能得到一个在行业分布和企业规模分布上有明显偏向的样本,这不利于我们的分析。因而在抽样中控制行业和企业规模的分布,使所获样本总体的行业分布和规模分布基本符合各城市的实际情况,反而有利于减少一次性随机抽样所可能带来的样本偏差对分析的干扰。

　　我们在这两次调查中都要求每个企业填写三份问卷。第一份问卷是“企业问卷”,它主要由企业内的综合管理部门填写,它的问题主要涉及企业的一般背景性信息,如注册类型、基本的内部体制和组织结构等等。第二份问卷是“经营者问卷”,它要求由企业的第一负责人填写,它的问题主要围绕企业的产权重组情况、经营负责人的个人情况以及他对企业改革和发展的个人判断。第三份问卷是“数据问卷”,这主要由企业会计或统计部门填写,目的是收集企业迄调查年前一年止的若干年基本财务数据和产权结构数据。

　　第一次调查所获数据的覆盖期为1994 年至1999 年的六年,第二次调查所获数据的覆盖期为2000 年至2004 年的五年。两次调查中的前两套问卷,除了像企业注册类型之类的基本信息之外,在问题构成上有很大差异,但两次调查所用的“数据问卷”(由于企业财务制度的统一性) 在基本科目结构上是一致的。

　　由于这两次调查的样本在城市和行业上存在部分重叠,我们通过仔细核对,找出了在两次调查中都进入我们样本的208 户企业。我们把这208 户企业的基本数据对接起来,由此获得了一个208户企业1994 年至2004 年(共11 年) 的面板数据集(panel data set) 。

　　我们的两次调查都要求受调查企业回答两方面的信息: (1) 自20 世纪90 年代以来是否经历过导致产权结构重大变化的企业重组; (2) 如有过这类重组,它发生在哪一年。在这208 户企业中,有45 户企业没有回答这方面的问题,因而无法判断它们是否有过产权重组;还有18 户企业有过产权重组,但其重组时间都在1994 年以前或2003 年以后,这无法满足我们对改制效果作计量检验的需要。因此,我们从样本中剔除了这63 户企业,最后获得了一个有过产权重组经历的145 户企业样本。这个子样本成为本文分析的主要数据基础。由于每个企业的数据覆盖期各有不同,我们的这套数据属于非平衡面板数据(unbalanced panel data) 。

　　四、模型和变量

　　我们在回归中分别采用了两个因变量:

(1) 总纳税额(数值变量) :它是企业应交增值税和应交所得税之和。这个变量反映企业的纳税水平,因而也反映政府的财政收入水平。

(2) 人均总纳税额(数值变量) :它是企业总纳税额与企业从业人数之比。我们用这个变量来反映企业的创税效率。

　　我们的解释变量如下:

(1) 改制后期间(哑变量) :按每个企业的改制年份,从改制当年的下一年起往后各年取值1 ,改制当年起往前各年取值0。根据我们的假设,这个变量的估计系数应为正值。

　　陆挺、刘小玄(2005) 和宋立刚、姚洋(2005) 所采用的改制后期间哑变量都是将企业自改制当年起往后各年取值1 ,其余年份取值0。这是假设企业的产权重组会在当年就对绩效产生显著影响。这是值得商榷的。我们认为,一般来讲,企业的产权重组很难在当年就显著影响企业的行为和绩效,所以我们的改制后期间是从改制发生当年的下一年起计算。

　　变量(2) 至变量(7) 是一组按改制方式细分的改制后期间哑变量,目的在于更细致地考察不同改制方式对企业纳税水平的影响。其赋值原则与变量(1) 相同。

(2) 股份化改制后期间(哑变量) :指单纯的股份化改制。

(3) 企业全体成员集体收购后期间(哑变量) :企业全体成员集体收购企业产权的改制,不包括企业经理层收购企业产权的改制。

(4) 外部私有资本收购后期间(哑变量) :指国内私有企业或个人收购企业产权的改制。

(5) 与外商合资后期间(哑变量) :指由外商(含港澳台商) 投资或收购产权的改制。

(6) 企业经理层收购后期间(哑变量) :指由经营班子集体或企业经营者个人收购企业产权的改制。

(7) 其他方式改制后期间(哑变量) :指上述五种重组方式以外的其它方式,如租赁经营、委托经营、承包经营等等。

(8) 公有资本比率(数值变量) :企业资本中国家资本和集体资本合计所占的比率。所以需要这个变量,是考虑到即使企业通过产权重组实现了产权多元化,仍可能不同程度地保留部分公有资本。而公有股权在企业资本中所占比例的大小会影响企业的治理结构和行为倾向,因而有必要予以控制。我们预期,这个变量的估计系数为负值。

(9) 总纳税额t - 1 (数值变量) :这是第一个因变量(总纳税额) 的滞后一年数据序列。我们的回归中需要这一解释变量主要是因为中国的各级税收机关基本上是按上级下达的税收增长计划进行征税。当其辖区内的实际应缴税额增长率超过上级的计划增长目标时,他们会要求企业少缴税;当其辖区内的实际应缴税额增长率低于上级的计划增长目标时,他们会要求企业多缴税。由此而来,中国各地每年的实际征税水平往往会与各地由法定税率和实际经济状况所决定的应缴税额相背离,而与其上一年的纳税水平密切相关。① 因此,在分析企业的纳税水平时,有必要控制其上一年的纳税水平。我们预期,这个变量的估计系数是正值。

(10) 人均总纳税额t - 1 (数值变量) :它是第二个因变量(人均总纳税额) 的滞后一年数据序列,用于以人均总纳税额为因变量的回归方程。

(11) 改制后年数(数值变量) :这是一个时间趋势变量,它对从企业改制后第一年起至2004 年的各年依次取值1、2、3、⋯⋯,以分别标示改制后第1 年、改制后第2 年、改制后第3 年、......。采用这个变量的考虑是,企业改制对企业纳税水平的影响可能会随时间的长短而变化。如宋立刚和姚洋(2005) 的检测就发现,改制效果最明显的时段是改制后的第二年至第四年。为此我们也在回归中设置了类似的控制变量。②

(12) 改制后年数平方项(数值变量) :这是变量(11) 的平方项。设置这个变量的理由是我们猜测,改制对企业纳税水平的影响在时间上可能是非线性的。变量(11) 和变量(12) 的估计值符号无法预测。

(13) 增加值(数值变量) :企业的增值税以增加值为对象征收,所以回归方程中需要以增加值为解释变量。

(14) 利润总额(数值变量) :企业的所得税以企业利润额为征收对象,所以回归方程中要以利润总额为解释变量。

(15) 固定资产净值年均余额(数值变量) :企业投入要素,反映企业运营规模。

(16) 从业人数(数值变量) :企业投入要素,反映企业运营规模。

(17) C:截距项。

　　除了上述因素外,样本企业还有一些不随时间变化的个体特征可能影响企业的纳税水平,如企业所在地区、所属行业等等。这类因素在理论上被称为“个体固定效应”(individual fixed effects) 。为了控制这类因素的影响,我们的回归采用了最小平方哑变量模型(Least squares dummy variablesmodel , LSDV) (松浦克己とColin McKenzie ,2006 ,第307 —309 页;J . M. 伍德里奇,2003 ,第431 —433页) 。这是面板数据回归中控制个体固定效应的一种方法,其做法是给每个横截面单位设一个哑变量。另外,我们的模型中含有由滞后因变量构成的自变量,因而是一个动态模型,为解决由此而来的自变量内生性问题, 我们在估计方法上采用了可行广义最小二乘法(feasible GLS , FGLS)(Wooldridge ,2002 ,pp. 276 —278) 。最后,所用数据中,凡必要者,都用国家统计局公布的相关价格指数进行了缩减。

　　五、回归结果

　　表1 显示了关于总纳税水平的回归分析结果。在模型一、模型二和模型三当中,改制后期间的估计系数都为正值,且都通过了统计显著性检验。这说明,产权重组确实显著提高了企业的纳税水平。总纳税额t - 1 在四个模型中的估计系数都为正值,且都通过了1 %显著性水平的检验,说明这批企业的年度纳税水平的确与其上年纳税水平高度相关。公有资本比率在四个模型中的系数都为负值,但只有模型二的系数通过了统计显著性检验。这意味着,公有资本比率与企业的纳税水平之间至少没有正相关性,甚至还可能有负相关性。

　　表　1　　　　总纳税额回归的分析结果

　　因变量: 总纳税额(增值税+ 所得税;千元)

　　解释变量 模型一 模型二 模型三 模型四

　　改制后期间 161.645***(2.694) 37.597**(2.495) 88.469*(1.809)

　　公司化改制后期间 - 5.608( - 0.022)

　　企业成员集体收购后期间 111.708**(2.028)

　　外部私有资本收购后期间 285.163**(2.145)

　　与外商合资后期间 42.903(0.180)

　　企业经理层收购后期间 399.197***(3.929)

　　其他方式改制后期间 242.304** (2.550)

　　总纳税额t - 1 (千元)0.769***(32.745) 0.517***(24.060)0.487***(21.365)0.471***(20.353)

　　公有资本比率( %)- 0.815( - 1.331)- 0.603**( - 2.452)- 0.405( -0.934)- 0.093( -0.191)

　　改制后年数(年)- 73.985***( - 2.653) - 49.324*(-1.943)- 68.684**( - 2.514)

　　改制后年数平方项9.760***(3.101) 5.929**(1.998) 7.912*(2.550)

　　增加值(千元) 0.049***(15.803) 0.050***(15.566)0.049***(14.466)

　　利润总额(千元) 0.090***(11.987)0.105***(12.304)0.112***(13.090)

　　固定资产净值(千元) 0.021***(7.259) 0.024***(8.716)0.025***(8.768)

　　从业人数(人) 0.613***(5.525) 0.342**(2.218)0.366**(2.227)

　　C 1289.438***(11.797)-903.250***(-6.479)-843.213***(-5.258)- 879.167***( - 5.169)

　　R2 Adjusted R2 0.875 0.859 0.929 0.919 0.926 0.916 0.928 0.917

　　观察值总数 1294 1275

　　注:***为达到了1 % 水平的统计显著性;**为达到了5 %水平的统计显著性;*为达到了10 %水平的统计显著性。括号中的数值为T检验值。

　　改制后年数及其平方项的估计结果值得玩味。在含有这两个回归元的模型(模型一、模型三和模型四) 当中,改制后年数的估计系数都为负值,而其平方项的估计系数都为正值,并且这些系数全部通过了统计显著性检验。这意味着,产权重组对企业纳税水平的时间效应具有非线性趋势的特征。根据J . M. 伍德里奇(2003 ,第178 —182 页) 对二次方程的解释,这样的结果意味着,改制后最初几年里,企业的纳税水平趋低,然后又会转入上升,其转折点大约在改制后的第4 年(按各模型估计系数算出的转折点依次为改制后第3.8 年、第4.2 年、第4.3 年) 。导致这种非线性时间趋势的原因可能有三:其一,一种政策效应,即改制企业在改制后的最初几年里享受了不同程度的税收减免待遇;其二,一种横截面效应,即改制后年数长的企业比改制后年数短的企业纳税水平高;其三,一种经营规模收缩效应,即改制后,企业的经营规模缩小,导致其纳税水平下降,但随后的年纳税额仍呈正向增长,从而在改制后的最初几年里,企业的纳税水平低于改制前,但随着经营规模的扩大和绩效的上升,其纳税水平又会逐步超过改制前水平。由于我们的数据在这方面缺乏更详细的资料,我们尚无法深入解析这一现象。这里只能先确认这种非线性趋势的存在,圆满的解释还有待今后的求证。

　　剩下四个控制变量(增加值、利润总额、固定资产净值、从业人数) 的估计系数都为正值,且都具有很高的统计显著性。这说明,这几个回归元在分析企业纳税水平的回归模型中具有重要意义。但是,它们偏小的估计系数又显示,这几个变量在解释企业纳税水平上的经济显著性较低。如增加值和利润总额本来是决定企业纳税额的业绩基础,但它们的单位增量(千元) 只导致几十元的税收增量。这意味着,企业的纳税水平与增加值和利润总额的实际水平关联不大。

　　模型四中不同改制方式的估计结果合乎一般经验。企业成员集体收购、外部私有资本收购、企业经理层收购、其他方式改制这四种改制方式的估计系数都是正值,且都具有较高的统计显著性。这意味着,以这四种方式进行重组的企业,其纳税水平都能有显著提高。而公司化改制和与外商合资这两种方式的系数一负、一正,但都不具有统计显著性。熟悉中国企业实情的人都清楚,公司化改制和与外商合资这两种方式的实际内涵都相当芜杂,既有换汤不换药的翻牌股份化,也有徒有其名的假合资①,这两类企业在改制前后的纳税水平没有显著变化应属自然。

　　表1 最后几行的参数反映了模型拟合的情况。可以看出,无论是R2 还是调整后的R2 都达到了很高的水平,这当然与我们的自变量中含有145 个横截面哑变量直接有关。但即使不采用横截面哑变量,R2 和调整后R2 仍能达到0.80 以上。

　　四个模型中,全体样本企业在改制后的人均纳税水平都比改制前有显著提高。人均总纳税滞后变量的系数符号与总纳税额回归模型中总纳税额滞后变量的结果一致,且在统计上高度显著。这再次显示了中国企业年度纳税额与上年纳税水平间的强正相关性。这说明,我们的回归模型把握住了中国税务机关主要按行政指令性计划征税的行为特征。

　　四个模型中,公有资本比例的估计系数依然为负值,但统计显著性大大提高。这意味着,从创税效率的角度来衡量,公有资本比率高的企业并无优势。其原因可能是,改制后仍保有较多公有股权的企业中,一方面纳税水平有下降苗头,另一方面人员精简又受到限制,从而导致公有股权比率与人均纳税水平显著负相关。

　　改制后年数及其平方项的估计结果与总纳税额回归的结果略有出入。在模型一中,这两个变量的系数都为正值,但都不具有统计显著性。而在模型三和模型四中,改制后年数的系数虽仍为负值,却不再具有统计显著性。这说明,在人均纳税水平上,改制后年数的非线性时间趋势效应变得模糊了。其具体原因有待进一步的探索。

　　增加值、利润总额、固定资产净值的估计系数与总纳税额回归的结果基本一致,只是其统计显著性与经济显著性的背离变得更为突出:它们的估计系数值就是零,但它们的统计显著性却都相当高。考虑到影响人均纳税水平的因素要比影响总纳税水平的因素更多,更复杂,这里的结果是合乎逻辑的。它进一步凸现了中国企业纳税水平的决定上非绩效因素和非税制因素的重要影响。

　　模型四的重点仍在于检验不同的改制方式。其中,企业成员集体收购产权、企业经理层收购产权和其他方式改制的估计系数与总纳税额回归中模型四的对应结果基本一致,但其余三种改制方式的估计结果与总纳税额回归中的对应结果不同:股份化改制的系数变为不具统计显著性的正值,与外商合资的系数变为具有统计显著性的正值,而被外部私有资本收购的估计系数则变成失去统计显著性的正值。具体原因尚待研究,但至少可以认为,在纳税效应上,这三种改制方式不如另外三种改制方式稳定。

　　人均纳税水平回归结果中的R2 和调整后的R2 比总纳税水平回归中的对应参数略低,但仍然达到了令人满意的水平。因此可以说,我们的检验已证明,产权重组确实显著提高了改制企业的纳税水平和创税效率,而这正符合各级政府追求财政收入最大化的基本动机。

　　六、结　论

　　迄今有关公有企业产权重组的研究主要着眼于揭示不同的制度类型对企业绩效或效率的不同影响,以证明公有企业的民营化有助于改善企业的绩效和效率,但对民营化的基本动因还很少有深入的实证分析。同时,这类研究的主流方法是对不同企业做横向的绩效比较,很少有沿时间轴对同一批企业在改制前后的绩效变化作纵向比较的。本文以145 户经历过产权重组的工业企业为对象,考察了产权重组前后这批企业纳税水平的变化。我们发现,民营化重组的确显著提高了改制企业的纳税水平。这为中国民营化过程的财政收入动因说提供了基于企业数据的直接证明。