学术月刊

中国正处于经济高质量转型的重要阶段，传统观点一般将制造业部门产品由低质量向高质量升级作为经济转型成功的重要标志，其中可贸易产品的质量水平更是一个国家产业发展水平和国际竞争力的重要体现。^①总而言之，实现产品质量升级，是保证中国制造业高质量发展和产业链地位的关键环节。^②

另一个同样重要但很少被提及的问题是，制造业产品质量的提升是由什么驱动的？显然，中间投入品质量的升级能够直接促进制造业产品质量的提高，但创新作为技术进步和知识积累的源泉，能够更长效地提升产品质量并推动产业升级^③，最终促进经济高质量转型与可持续发展^④，是一种附加值更高的质量驱动方式。而在国家战略层面，十四五规划强调了“坚持创新驱动发展，巩固壮大实体经济根基”的基本要求，《中国制造2025》纲领更是明确了“创新驱动，质量为先”的制造强国基本方针，即“把创新摆在制造业发展全局的核心位置，把质量作为建设制造强国的生命线”。当前，“创新驱动，质量为先”的制造强国战略已进入攻坚期。

而作为传统制造业的重要组成部分，农产品加工业是由若干制造业行业构成的一个制造业大类门类，作为本文主要研究对象，其具备以下几个特征：（1）根据《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》和《国务院办公厅关于进一步促进农产品加工业发展的意见》要求，进一步推动农产品加工业转型升级，是促进农民增收、实现农业农村经济高质量发展，并最终为乡村振兴提供新动能的关键所在，因此，深入研究增值税对农产品加工业的影响具有重要现实意义。（2）农产品加工业具有比较鲜明的行业特性，在实证研究增值税对农产品加工业产品质量影响的基础上，本文能较容易地利用理论模型结论，推断增值税对农产品加工业产品质量影响的可能主导机制，并进行相应的实证检验。（3）对制造业的讨论而言，农产品加工业涵盖了近一半的制造业门类，在国民经济行业分类（GB/T 4754—2002）的28个CIC二位码行业^⑤中占到13个^⑥，故研究农产品加工业也保留了一定程度的一般性。

另一方面，制造业减负是实施制造强国战略的主要政策措施，但在当下中国进入全面减税降费时期的背景下，随着减税力度的不断提高，财政收支矛盾也逐渐加剧。^⑦而增值税作为对制造业影响最大、同时也是现行税收收入体量最大的税种，如何实施更有效率的增值税减税策略，以最小的税收损失推进“创新驱动，质量为先”的制造强国战略，这是决策层需要考虑的重要问题。在执行层面，由于增值税调整以行业为单位，这意味着明确增值税减税，对哪些行业能够带来创新驱动型质量升级，是当前的重要任务。进一步的，作为传统制造业的重要组成部分，对于农产品加工业的增值税减负，究竟能否推动其进行创新驱动型质量升级，从而服务于农民增收与乡村振兴，也成为一个亟待解决的问题。

回顾现有文献，一方面，在增值税与制造业产品质量相关研究层面，既有文献大都关注的是关税变动如何影响企业产品质量^⑧，却较少关注国内增值税对制造业产品质量的影响，仅有的关注增值税对产品质量影响的文献^⑨，都是基于增值税转型改革的政策评估，但由于增值税转型改革的直接效应是促进企业固定资产投资^⑩，因而不宜用于评估直接的减税政策所产生的影响。另一方面，在增值税与制造业创新相关研究层面，讨论的文献依然有限^⑪，且主要关注企业创新调整本身，并未将其与生产端产品质量相联系。这意味着既有文献尚未能直接回应，怎样的增值税减税策略，能更有效率地服务于“创新驱动，质量为先”的制造强国战略这一重要问题。

鉴于此，本文尝试将增值税、中间投入、创新与产品质量纳入一个统一的理论框架，引入中间投入效应和产品创新效应两个机制来解释增值税对制造企业产品质量的影响。并以农产品加工业为研究对象，利用农产品增值税抵扣管理规范化政策带来的外生变化进行实证研究，尝试从理论与实证的角度分析并回答以下重要问题：（1）增值税有效税率的降低能否真正提高企业的产品质量，如果能，具体的效果有多大？（2）主导机制的分配主要与哪些行业特征有关？增值税影响农产品加工业产品质量的主导机制究竟是中间投入效应，还是附加值更高的产品创新效应？

本文主要的贡献主要体现在三个方面：（1）利用农产品增值税抵扣管理规范化政策带来的外生变化，基于工具变量估计较可靠地研究了增值税对产品质量的影响，研究发现平均而言，有效增值税率降低1个百分点，农产品加工类企业产品质量约增加22%，这提供了减免增值税利于制造业产品质量升级的经验证据。（2）本文将增值税、中间投入、创新与产品质量纳入一个统一的理论框架，引入中间投入效应和产品创新效应两个机制来解释增值税对产品质量的影响，并据此提出了行业间主导机制的分配依据，这是一个新的研究视角和理论贡献。（3）在理论推断的基础上，利用实证设计证明了对农产品加工类制造业而言，主导机制的分配上，增值税对产品质量的影响主要源于产品创新效应，这为优化增值税减税策略，更有效率地服务于“创新驱动，质量为先”的制造强国战略，提供了经验依据。

本文其他内容安排如下：第二部分是制度背景与理论框架，第三部分是研究设计，第四部分是实证结果与拓展性分析，第五部分是中间投入效应和产品创新效应的主导机制检验，最后为结论性评述。

增值税在中国税收组成中占据了至关重要的地位。2019年，中国增值税收入为62347.36亿元，占全国税收总收入的39.46%，是最大的税收来源。中国现行增值税制度以1993年国务院颁布的《中华人民共和国增值税暂行条例》（简称《条例》）为基础。《条例》针对农产品收购的特殊性做出了专门的规定。由于自产农产品免征增值税，农业经营主体手中一般没有从税务机关获得的增值税专用发票，收购农产品的企业因此无法通过增值税发票对增值税额进行抵扣，为了减轻农产品收购企业的负担，完善增值税抵扣链条，国家税务总局采用农产品收购发票作为增值税发票的替代品，即农产品收购企业从当地税务机关申请获取农产品收购发票，按每笔农产品交易的收购数量和金额自行填开收购发票。但由于农产品收购发票并不具备正常增值税发票购销双方互相制约的特点，也不能完全地建立在实际交易的基础上，农产品加工类企业利用这一漏洞，虚增实际采购农产品的交易金额，从而提高增值税抵扣额，以减轻实际缴纳的增值税。^⑫

为强化农产品收购增值税管理，国家税务总局于2005年实施了《国家税务总局关于加强农产品增值税抵扣管理有关问题的通知》（简称《通知》）。首先，《通知》要求地方主管税务机关对大宗农产品收购业务过程进行现场核查，审核收购业务发生的真实性。其次，《通知》要求地方税务机关必须定期对以农产品为主要原料的农产品加工类企业开展增值税纳税评估，根据掌握的企业增值税税负水平，有计划地开展对农产品加工类企业重点税务稽查，确保其增值税税负位于合理水平。总而言之，《通知》在一定程度上规范了农产品增值税抵扣管理，相对其他类制造业而言，农产品加工类制造业的增值税税负在政策后发生了增长，如图1所示。

图  1  其他类与农产品加工类制造业增值税税负差异

本部分将增值税、中间投入、创新与产品质量纳入一个统一的分析框架，并引入中间投入效应和产品创新效应两个机制来解释增值税对企业产品质量的影响。

考察局部均衡情况，市场环境为垄断竞争，即每个行业有若干种异质性产品，每种产品仅由唯一厂商生产，假设同一行业中产品种类是连续的，同种产品存在质量差异，质量水平为连续函数，代表性消费者对每个行业$ j $内产品的偏好为CES形式，行业间的偏好为C-D形式，产品的数量$ q $和产品质量$ \theta $都会对消费者效用产生影响：

其中，行业$ j $产品集合为$ {\mathrm{\Omega }}_{j} $，$ {s}_{j} $为代表性消费者对行业$ j $的总支出份额，而$ q\left(\omega \right) $和$ \theta \left(\omega \right) $分别为行业$ j $内产品$ \omega \in {\mathrm{\Omega }}_{j} $的产量和质量。$ {\sigma }_{j} $为行业$ j $内任意两种产品的替代弹性，且$ {\sigma }_{j} > 1 $。$ {\eta }_{j} $代表行业$ j $内产品质量竞争程度。^⑭于是，代表性消费者对行业$ j $内任意$ \omega \in {\mathrm{\Omega }}_{j} $产品的需求函数如下：

其中，$ p\left(\omega \right) $为行业$ j $内的产品对应价格，而${\upsilon }_{j} = {s}_{j}E{{P}_{j}}^{{\sigma }_{j}-1}$，$ E $为代表性消费者总支出，$P _j = \Bigg[\displaystyle\int_{\omega \in \Omega_j}^a \theta(\omega)^{\eta_j} \cdot p(\omega)^{1 - \sigma_j} d \omega \Bigg]^{\frac{1}{\left(1 - \sigma_j \right)}}$为行业$ j $市场价格指数。

第一，企业技术。企业$ i $使用中间投入品$ \tilde{M} $进行生产，对应的价格$ {P}_{m}\left(Q\right)={P}_{i}^{M}{Q}_{i} $，其中$ {P}_{i}^{M} $为中间投入品$ \tilde{M} $的基准价格，而$ {Q}_{i} $为中间投入品$ \tilde{M} $的质量水平，表明更高的投入品质量对应着更高的投入品质量溢价，于是企业$ i $的成本函数为：

其中，${\varphi }_{i}$为企业$ i $生产率水平。另一方面，企业的产品质量$ {\theta }_{i} $除了由中间投入品$ \tilde{M} $的质量水平$ {Q}_{i} $决定外，还取决于企业对于新产品研发投入$ {I}_{i} $，满足：

其中，$ \delta > 0 $为新产品研发投入$ {I}_{i} $对于企业产品质量的边际影响。值得注意的是，新产品研发投入$ {I}_{i} $的一个特点是它对企业成本的影响与产出$ {q}_{i} $无关，而中间投入品质量水平$ {Q}_{i} $对企业成本的影响则与产出$ {q}_{i} $直接挂钩。最后，考虑企业进行生产所需的固定成本与其产品的质量水平$ {\theta }_{i} $有关且形式为$ {F}_{i}^{C}={f}_{i}{\theta }_{i}^{\;\beta } $，其中$ \;\beta > 0 $。于是，企业利润最大化问题为：

其中$ {\tau }_{i}\left(\gamma \right)=1-{ \tilde{t}}_{i}\left(\gamma \right) $，$ { \tilde{t}}_{i}\left(\gamma \right) $表示企业$ i $面临的实际增值税抵扣率，$ { \tilde{t}}_{i}\left(\gamma \right) $越大则企业能够抵扣的增值税额也越多，对应缴纳的实际增值税就越少，有效增值税率也就越低。$ \gamma $表示税收征管规范化程度，且$ \dfrac{\partial { \tilde{t}}_{i}\left(\gamma \right)}{\partial \gamma } < 0 $。

第二，质量成本决策。可以将企业决策过程视作两个阶段，第一阶段，企业的质量成本决策可表示为：

以上决策问题可以理解为，首先，给定质量水平$ {\theta }_{i} $，确定中间投入品质量水平$ {Q}_{i} $与新产品研发投入$ {I}_{i} $，以最小化企业$ i $的质量成本。之后，在需求函数$ {q}_{i}={\theta }_{i}^{{\eta }_{j}}{p}_{i}^{{-\sigma }_{j}}{\upsilon }_{j} $条件下确定最优的产品定价$ {p}_{i} $、质量水平$ {\theta }_{i} $，以决定市场均衡。为了便于讨论，我们令$ c\left({q}_{i}\right)={q}_{i}^{\delta +1} $并求解一阶条件，中间投入品质量水平$ {Q}_{i} $与新产品研发投入$ {I}_{i} $满足：

进一步的，则企业的质量成本函数$ {C}_{i}\left(\theta \right) $可以表示为：

其中，${B}_{i}={\delta }^{\tfrac{-\delta }{1+\delta }}\left(1+\delta \right){\left(\frac{{P}_{i}^{M}}{{G}_{i}{\phi }_{i}}\right)}^{\tfrac{1}{1+\delta }}$。

第二阶段，进一步将式（2）、（12）代入式（5），并根据利润最大化一阶条件得到$ j $行业的$ i $企业产品定价为：

利用一阶条件并结合$ j $行业消费者偏好$ {q}_{i}={\theta }_{i}^{{\eta }_{j}}{p}_{i}^{{-\sigma }_{j}}{\upsilon }_{j} $，$ j $行业的$ i $企业最优产品质量可以表示为：

其中，$ {A}_{j}=\dfrac{{\upsilon }_{j}}{{\sigma }_{j}}{\left(\dfrac{{\sigma }_{j}}{{\sigma }_{j}-1}\right)}^{1-{\sigma }_{j}} $且$ {\varepsilon }_{j}=\beta -{\eta }_{j}+\dfrac{{\sigma }_{j}-1}{1+\delta } $，内点解存在要求$\; \beta > {\eta }_{j}-\dfrac{{\sigma }_{j}-1}{1+\delta } > 0 $，因而有：

式（15）表明了增值税对企业质量增长率的负面影响，因此，我们可以提出如下命题：

命题1a：保持其他条件不变，随着增值税抵扣的减少，增值税负担对企业的产品质量产生负向影响。

此外，利用式（15），还可以验证如下关系成立：

于是可以提出如下命题：

命题1b：保持其他条件不变，随着增值税抵扣的减少，增值税负担对企业的产品质量产生负向影响，且这种影响在质量竞争程度较大的行业中更强，即对于质量竞争程度越强的行业而言，其产品质量对于增值税的变动更加敏感。

本文同样感兴趣的一个问题是企业产品质量下降的机制，是更多来自中间投入品质量水平$ {Q}_{i} $的降低，还是新产品研发投入$ {I}_{i} $的减少。显然，相较于中间投入品质量水平降低而言，产品创新作为制造业长远竞争力的来源，它的变动是一个更应该关注的问题。且若该结论在不同行业特征的情况下具有异质性，那么对于农产品加工业而言，增值税对其产品质量的影响，主要是由中间投入效应还是产品创新效应产生作用？

根据式（10）、（11），增值税对于中间投入品质量$ {Q}_{i} $与新产品研发投入$ {I}_{i} $的影响，同时由$ {\theta }_{i} $以及$ {q}_{i} $的变动确定。但直觉上可以注意到，在给定$ {\theta }_{i} $的质量成本中，生产规模$ {q}_{i} $实质上构成中间投入品质量$ {Q}_{i} $的相对价格，而新产品研发投入$ {I}_{i} $则相对独立。据此，结合式（2）、（10）、（11）、（13）、（14），可以验证如下关系成立：

容易发现，$ \dfrac{\partial {\mathrm{\Delta }}_{{LnI}_{i}-Ln{Q}_{i}}}{\partial \gamma } $的符号取决于行业$ j $产品的质量竞争程度$ {\eta }_{j} $以及替代弹性$ {\sigma }_{j} $。对于中国农产品加工类制造业而言，其精深加工程度还比较低，尚处于成长期，故市场集中度较低，中小企业比例高，技术水平也普遍较低，同时同一行业产品间又具有一定的可替代性，因此，其产品质量竞争程度$ {\eta }_{j} $相对替代弹性$ {\sigma }_{j} $而言是较小的。^⑮此时考虑$ {\eta }_{j} < {\sigma }_{j}\beta $的情况，显然有$ \dfrac{\partial {\mathrm{\Delta }}_{{LnI}_{i}-Ln{Q}_{i}}}{\partial \gamma } < 0 $。而内涵在于，当质量竞争程度$ {\eta }_{j} $相对其替代弹性$ {\sigma }_{j} $而言较小时，增值税税负的变化，将更多通过冲击农产品加工类企业经营规模，改变中间投入品质量$ {Q}_{i} $与新产品研发投入$ {I}_{i} $的相对成本，从而使得农产品加工类企业产品质量的变化，更多通过改变新产品研发投入$ {I}_{i} $来体现。于是，本文得到以下命题：

命题2：增值税对行业产品质量影响的主导机制分配，取决于行业产品质量竞争程度与替代弹性的相对大小。对于农产品加工类制造业而言，增值税对其产品质量的影响，主要来源于产品创新效应。

本文主要的数据来源由以下几部分构成：一是中国工业企业数据库，该数据库是由国家统计局收集的所有国有企业和规模以上非国有企业的生产经营数据，其主要包含企业层面的生产以及财务信息。本文参照Brand等^⑯，对数据的行业代码等进行了处理，同时参照Cai and Liu的处理方式^⑰，对缺失值、工业增加值等为负的观测值进行了清理。本文主要利用工业企业数据库构建了财务层面的主要变量，如有效增值税率等。二是中国海关总署的产品贸易数据，本文使用的企业产品层面贸易信息来源为中国海关总署产品贸易数据，其主要包含了HS八位码层面的企业进出口数量、价格、贸易方式以及贸易伙伴国等信息，本文将这些信息加总到HS六位码层面，并参照Che and Zhang的方式^⑱，将其与工业企业数据库进行匹配。详细的产品层面信息帮助本文构建了产品质量方面的主要变量。三是中国企业专利申请数据，该数据库是由国家知识产权局发布的所有国有和规模以上工业企业的专利数据，其主要包含企业层面的申请专利类型和数量信息，本文进一步将其与主要数据匹配，用以探讨企业产品创新的变化来源及其异质性。四是本文用到的其他数据，主要包括HS十位码层面的产品出口退税率数据^⑲、全国各区县取消农业税的具体年份清单以及中国投入产出表等。考虑到中国海关总署的产品贸易数据是自2000年开始记录的，且财政部、国家税务总局自2008年开始免征基础性农产品加工业的企业所得税，本文样本年份为2000—2007年。在变量定义上，本文主要变量以及其他控制变量的说明如下。

农产品增值税抵扣管理规范化政策主要针对农产品密集行业，即农产品加工业。具体而言，农产品加工业是指对粮棉油薯、肉禽蛋奶、果蔬茶菌、水产品、林产品和特色农产品等进行工业生产活动的总和，在统计上一般认为农产品加工业包括国民经济行业分类（GB/T 4754—2002）中的农副食品加工业、食品制造业、酒饮料和精制茶制造业、烟草制造业、纺织业、纺织服装服饰业、皮革毛皮羽绒及其制品和制鞋业、木材加工及竹藤棕草制品业、家具制造业、造纸及纸制品业、印刷和记录媒介的复制业、橡胶制品业和塑料制品业等13个大类行业。在此基础上，为了进一步精确定义农产品加工业，本文利用冲击前2002年的中国投入产出表计算CIC二位码行业的农产品密集度，计算公式为:

其中，$ {input}_{nj}^{2002} $为在2002年的投入产出表中，行业$ j $使用来自行业$ n $的中间投入量，$ Agri $为农、林、牧、渔业所构成的行业集合。显然，该指标越高，行业$ j $的中间投入中，直接农产品投入所占比重越大，即行业$ j $有着更高的农产品密集度，最后将各行业农产品密集度用最高的行业农产品密集度$ {AD\_intensity}^{max} $进行归一化，具体计算结果如图2所示。

图  2  各制造业农产品密集度

结合图2，首先将上文提到的13个大类行业中农产品密集度较低的CIC二位码行业删除，主要包括纺织服装服饰业、印刷和记录媒介的复制业、塑料制品业等行业，此外由于医药制造业中的中药饮品加工、中成药生产等农产品密集度较高，故将其纳入农产品加工业统计范畴。综上，本文最终界定的农产品加工业包括11个CIC二位码行业，如图2框线所示。

本文利用需求函数倒推法测算产品质量，将质量定义为一种不可观测的属性，该属性使消费者愿意以相对较高的价格购买相对大量的某特定品种产品。^⑳需要注意，在现有的数据约束下，只有制造业贸易数据具有产品销售额、价格等相关变量以便估计产品质量，因而为了能够获得测算产品质量的有关变量，本文需要结合制造业海关数据进行分析。另一方面，已有研究表明，对外贸易产品质量一般高于国内产品质量^㉑，因此结合贸易数据的产品质量度量，更能体现一个国家制造业的国际竞争力和高质量水平。^㉒具体而言，利用海关统计贸易企业($ i $)、贸易产品($ j $)、贸易伙伴国($ c $)、贸易时间($ t $)维度的详细交易数据，并结合式（2）可以构造本文的产品质量测算方程为：

与式（2）类似，$ {q}_{ijct} $表示出口的产品数量，$ {p}_{ijct} $为出口产品的单位价格。为消除产品层面不随时间变化的固有差异，这里控制了贸易产品固定效应$ {\phi }_{j} $，此外，贸易伙伴国支出水平$ {E}_{ct} $、价格指数$ {P}_{ct} $同样会影响出口产品数量，这里通过目的地—年份固定效应$ {\phi }_{ct} $加以控制。$ \sigma $为替代弹性，本文使用Broda and Weinstein提供的分行业替代弹性。^㉓通过对（19）式进行OLS估计，误差项$ { \varepsilon}_{ijct} $的估计值为$ {\hat{ \varepsilon}}_{ijct}=\left(\sigma -1\right){\hat{\theta }}_{ijct} $，于是产品质量对数的估计值$ {\hat{\theta }}_{ijct} $为$ {quality}_{ijct}={\hat{\theta }}_{ijct}={\hat{ \varepsilon}}_{ijct}/\left(\sigma -1\right) $。

借鉴王永进和施炳展、施炳展和邵文波^㉔，为了将测算的HS六位码层面的产品质量加总到企业层面，本文对政策冲击前的每个HS六位码产品$ j $，定义最小产品质量$ {quality}_{j,min} $和最大产品质量$ {quality}_{j,max} $，在此基础上，企业$ i $的产品$ j $各年度产品质量可以重新表示为$ {quality}_{ij,rsum}=\left({quality}_{ij}-{quality}_{j,min}\right)/ \left({quality}_{j,max}-{quality}_{j,min}\right) $。最后，企业$ i $各年度的产品质量可以表示为$ {quality}_{i,sum}={\sum }_{j}{r}_{ij}{quality}_{ij,rsum} $，其中$ {r}_{ij} $为产品$ j $贸易额占企业$ i $总贸易额的比例。

参照许伟和陈斌开、Fan等^㉕，本文以有效增值税率来衡量企业实际面临的增值税税负水平，有效增值税率的定义方式可以表示为：有效增值税率=企业实际缴纳增值税×100/企业销售额。

此外，本文所使用的其他主要变量具体定义方式及描述性统计结果如表1所示。

首先，为了准确地检验增值税对企业产品质量的影响，本文采用的估计方程为：

其中，$ {quality}_{ijt} $表示属于行业$ j $的企业$ i $在第$ t $年的产品质量对数值；$ {vatax}_{ijt} $为行业$ j $的企业$ i $在第$ t $年的有效增值税率；$ {\alpha }_{i} $表示企业固定效应，用以消除企业层面不随时间变化的变异；$ {\psi }_{t} $为时间固定效应，用以控制不随企业变化的宏观差异；$ {\varepsilon }_{ijt} $为误差项。为了保证本文核心估计系数$\; \beta $成立为一致估计量，首先，不能存在同时影响$ {quality}_{ijt} $和$ {vatax}_{ijt} $的混杂因素，同时，$ {quality}_{ijt} $和$ {vatax}_{ijt} $不能有反向因果问题。很显然，直接估计存在内生性问题，例如，企业对产品质量的调整，可能通过政府税收优惠的变化，进而反过来影响企业的有效增值税率等。

为了准确识别核心估计系数$\; \beta $，本文使用农产品增值税抵扣管理规范化政策作为有效增值税率的工具变量（IV），以识别增值税对企业产品质量的影响。具体而言，本文估计政策实施前后，处理组（农产品加工类制造业）和控制组（其他类制造业）的有效增值税率差异。IV估计的第一阶段方程为：

其中，$ {Api}_{j} $表示企业$ i $的所属行业$ j $是否属于农产品加工业，若属于则取值为1，否则为0；$ {post}_{t} $为政策时间变量，即2005年及以后取值为1，2005年以前取值为0；$ {Z}_{i} $表示政策冲击前的横截面维度上，农产品加工类企业和其他类企业之间可能存在固有差异的一系列变量，包括资产负债比、资产收益率、资本劳动比、国有资本金比例以及投入产出比等等，本文通过控制这些变量与政策变量的交互项$ {Z}_{i}\times {post}_{t} $，从而剔除这些固有差异可能存在的异质性时间趋势；$ {\varepsilon}_{ijt} $为误差项。

表2报告了工具变量的估计结果。首先，面板A报告了简化型估计结果，即直接将工具变量和因变量进行估计，结果如表2第（1）、（2）列所示，可以发现，不论是否引入事前控制变量×Post，工具变量的估计系数都是负向显著的，结果表明，农产品加工类制造业相对于其他类制造业而言，在农产品增值税抵扣管理规范化后产品质量相对降低，这也从直观上说明了工具变量的有效性。而面板B报告了第一阶段的估计结果，如表2第（3）、（4）列所示，不论是否引入事前控制变量×Post，工具变量对有效增值税率的估计系数都显著为正，说明农产品增值税抵扣管理规范化的实施，使得农产品加工类制造业相对于其他类制造业而言，有效增值税率上升，且弱工具变量检验C-D Wald F值以及K-P rk Wald F值均大于10，证明了工具变量的强相关性。最后，本文关注的重点是有效增值税率变化是否影响产品质量，如表2面板C的估计结果，不论是否引入事前控制变量×Post，第二阶段工具变量拟合后的有效增值税率对产品质量都有负向且统计上显著的影响，具体而言，以列（4）为例，有效增值税率下降1个百分点，农产品加工业产品质量约上升22.5%，这也验证了命题1a的结论。我们以表2第（4）列的固定效应及控制变量作为本文其余部分的基准回归设定。

为了进一步保证工具变量是有效的，本文还进行了如下一些检验和估计。

从工具变量估计的本质来讲，简化型估计以及第一阶段估计的一致性，就决定了整体估计的一致性。而单独来看，容易发现不管是简化型估计还是第一阶段估计，其实都是利用双重差分法（DID）在进行识别，而DID识别有效的前提在于“平行趋势”假设，这意味着为了保证整体工具变量估计的一致性，本文需要分别对简化型估计、第一阶段估计的事前平行趋势进行检验，即确保农产品加工类制造业与其他类制造业在事前的产品质量变化趋势一致。具体而言，以2003年为基准年，在方程中其余年份虚拟变量与农产品加工业指标变量的交互项进行事件分析（Event Study），估计方程为：

其中，$ {y}_{ijt} $表示属于行业$ j $的企业$ i $在第$ t $年的有效增值税率、产品质量对数值，图3报告了估计结果。

图  3  平行趋势检验

可以发现，不论对于简化型估计或第一阶段估计，在实施农产品增值税抵扣管理规范化前，农产品加工类制造业和其他类制造业是满足平行趋势的，说明在给定控制变量条件下，处理组和控制组有很好的可比性。而在实施政策后，农产品加工类制造业相对其他类制造业，有效增值税率开始显著增加，而产品质量开始显著下降。这意味着本文的基准回归结果并非由处理组和控制组之间的异质性趋势或其他因素导致，保证了工具变量估计的可靠性。

若存在某些同期发生的外生政策，且还在农产品加工类制造业和其他类制造业之间产生异质性的政策效果，则我们的估计仍可能受到这些政策的影响，主要可能的竞争性政策及其处理为：第一，出口退税机制改革。国务院在2004年调低了大部分行业的出口退税率，在2005年又分期分批调低和取消了部分“高耗能、高污染、资源性”产品的出口退税率，同时提高了重大技术装备、IT产品、生物医药产品的出口退税率。一方面，以上政策带来的出口退税率调整集中在2004年和2005年，与本文的政策时间一致；另一方面，对于出口退税率的调整幅度，若这一调整在农产品加工类制造业和其他类制造业间产生了系统差异，而出口退税率的调整又会直接影响产品质量的话，本文的估计将受影响。利用Brandt等提供的行业调整码^㉖，本文将HS六位码的出口退税率数据加总到了CIC四位码和二位码层面。表3第（1）、（2）列报告了控制出口退税率后的估计结果，剥离出口退税改革影响后，结论依然成立。第二，取消农业税改革。从2004年起，全国各地开始逐步取消农业税，到2005年底，已有28个省免征农业税。^㉗另外，取消农业税可能通过对农产品的某些影响，改变农产品加工类企业的产品质量，进而影响本文结论。为此，我们手工收集整理了全国各主要区县取消农业税的具体时间点，并构造变量$ {Agritax}_{ct} $，即$ c $县若在$ t $年已经取消了农业税则取值为1，否则为0。通过纳入$ {Agritax}_{ct} $及其与农产品加工业指标变量的交互项$ {Agritax}_{ct}\times Api $，以控制取消农业税的影响。表3第（3）、（4）列表明，控制该影响后基准结论依然成立。第三，中国从2004年开始实行由生产型增值税转变为消费型增值税的增值税转型改革。从2004年起，增值税转型试点首先在东北三省的装备制造业、石油化工业等八大行业进行，而直到2007年才将试点范围扩大到中部六省26个老工业基地城市的电力业、采掘业等八大行业。因此，若本文的估计结果主要由增值税转型改革带来的话，政策效应主要应该体现在东北三省的制造业。由此，我们剔除东北三省的制造业以控制增值税转型改革的潜在影响，如表3第（5）列，结果依然稳健。

在前文基础上，我们进一步以行业质量竞争程度作为切入点，考察有效增值税率对产品质量的影响，在不同行业制造业间的异质性。具体而言，我们计算了每个HS六位码行业层面产品质量的标准差，并将其通过中位数的方式加总到CIC四位码行业层面，用以衡量行业质量竞争程度。^㉘表4列（2）表示在基准回归的基础上引入了有效增值税率与行业质量竞争程度的交互项的结果^㉙，而表4第（3）列则引入了离散形式的行业质量竞争程度。^㉚不管哪种形式的设定均表明，有效增值税率的下降（上升）对于企业产品质量造成的正向（负向），在质量竞争程度更高的行业中效果越大，即对于质量竞争程度更高的行业而言，其产品质量对于增值税有效税率的变动更加敏感。这也验证了理论命题1b的结论。

基准回归结果表明，增值税有效税率下降有助于农产品加工类企业的产品质量升级。那么，我们还感兴趣的一个问题是，这种平均意义上的影响，是更多地来自高质量产品生产企业，还是低质量产品生产企业？我们通过工具变量分位数回归来检验有效增值税率对企业产品质量影响的结构性差异^㉛，表5报告了估计结果。可以发现，在90%产品质量分位点处，有效增值税率对产品质量影响最大，系数为−0.437，且在1%的显著性水平上显著，之后，这种影响整体随产品质量分位点的减小而减小，在10%分位点处影响最小。上述结果表明，增值税对企业产品质量的影响存在明显结构性差异，有效增值税率降低对于高质量产品生产企业的产品质量提升效益更大。

在基准回归的基础上，我们还需要回答的重要问题是：增值税对农产品加工业产品质量影响的主导机制是否为产品创新效应？由于无法直接观察到企业层面的投入产品情况，中间投入品质量很难被直接观测。因此，本文将中国海关总署产品贸易数据的进口部分数据与工业企业数据库以及中国企业专利申请数据进行匹配，并基于Bas and Strauss-Kahn的方法度量了中间投入品质量^㉜，在此基础上进行主导机制检验，表6报告了相关估计结果。

面板A：中间投入效应	(1)	(2)	(3)
	中间投入质量对数值$ \mathrm{\sigma }={\mathrm{\sigma }}_{j} $	中间投入质量对数值$ \mathrm{\sigma }=5 $	中间投入质量对数值$ \mathrm{\sigma }=10 $
有效增值税率	−0.087** (0.042)	−0.058 (0.039)	−0.017 (0.038)
Cragg-Donald Wald F-stat	14.369	14.638	15.245
Kleibergen-Paap rk Wald F-stat	12.854	13.110	13.651
样本量	71640	71619	71551
面板B：产品创新效应	(1)	(2)	(3)
	总专利申请对数值	R&D投入对数值	新产品产值对数值
有效增值税率	−0.498*** (0.181)	−0.401** (0.185)	−0.140** (0.058)
Cragg-Donald Wald F-stat	15.935	35.946	33.145
Kleibergen-Paap rk Wald F-stat	14.205	17.819	18.033
样本量	73529	51821	59091
控制变量	Yes	Yes	Yes
注：括号内为聚类到企业层面的稳健标准误。***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。控制变量包括事前控制变量×Post与各固定效应，与基准回归设定保持一致。

表 6  中间投入效应和产品创新效应

首先，表6面板A报告了对于中间投入效应的验证结果，第（1）列使用分行业替代弹性$ \mathrm{\sigma }={\mathrm{\sigma }}_{j} $测算中间投入质量，有效增值税率对中间投入品质量有负向显著的影响，同时，本文分别以文献建议的其他替代弹性$ \mathrm{\sigma }=5 $和$ \mathrm{\sigma }=10 $测算中间投入质量，如（2）、（3）列所示，有效增值税率对中间投入品质量有负向影响但并不显著。而表6面板B报告了对于产品创新效应的验证结果，第（1）、（2）、（3）列分别对应总专利申请对数值^㉝、R&D投入对数值以及新产品产值对数值的估计结果，显然，不管从哪方面来衡量，有效增值税率对产品创新都有负向显著的影响。从上述估计结果可以初步判断，增值税影响农产品加工业产品质量的主导机制应该为产品创新效应。

在上一小节的基础上，我们进一步对产品创新效应的贡献率进行测算，本文选用了一个新的方法−基于工具变量的局部混合机制模型（Partial Confounding Mediation Model with IV），该模型是近年提出的一种结合了工具变量法的应用计量经济学机制分析方法，用于估计一个机制在总体影响中所起到的贡献份额，并且提供了在干预变量和机制变量均存在内生性问题的情况下，仍得到一致估计的解决方案，技术细节见Dippel等。^㉞

实现方面，在利用IVPCM方法进行实证测算时，实际上由两组IV-2SLS估计分别完成。首先，实施产品创新$ {pinnova}_{ijt} $对有效增值税率的外生条件估计（Exogenous Condition Estimation）：

式（23）为外生条件估计IV-2SLS第一阶段回归，用工具变量$ {Api}_{j}\times {post}_{t} $来估计有效增值税率的预测值；第二阶段回归式（24）则通过估计系数$\;{\beta}_{{M}}^{{T}}$得到有效增值税率对产品创新的因果效应。在此基础上，进一步实施条件联合估计（Conditional Joint Estimation）：

式（25）为条件联合估计IV-2SLS第一阶段回归，用工具变量$ {Api}_{j}\times {post}_{t} $和有效增值税率来估计产品创新的预测值；第二阶段回归式（26）则通过估计系数${{\;\beta_Y^T }}$和${\;\beta_Y^M}$得到有效增值税率、产品创新的预测值对农产品加工业产品质量的联合效应。再结合外生条件估计第二阶段回归系数$ {\;\beta}_M^T $。最终可以得到：（1）系数${{\;\beta_Y^T}}$可以解释为剥离掉产品创新效应后，有效增值税率通过中间投入品等渠道对农产品加工类企业产品质量造成的影响。（2）${\;\beta_Y^M}\times {\beta}_M^T$可以解释为有效增值税率通过促进企业进行产品创新，进而对产品质量造成的影响−即产品创新效应。（3）总影响效应可以表示为${\;\beta_Y^T}+{\beta_Y^M}\times {\beta_M^T}$，而本部分重点关注产品创新效应对总影响效应的贡献率。以新产品产值对数值来代理产品创新效应，估计结果如表7所示，可以发现，在增值税对农产品加工业产品质量的影响中，产品创新效应贡献率约为72%（−0.278×0.556/−0.216），这正式说明增值税影响农产品加工业产品质量的主导机制为产品创新效应，验证了命题2的结论。

最后，并非所有类型的产品创新都能有助于制造业长远竞争力的提升，从专利申请类别的角度看，最有助于提升产品竞争力、创造差异化产品的类别为发明专利，其次为实用新型专利，最后才为外观专利。因此，本文按照专利申请类别进行了异质性分析。表8第（1）至（4）列报告了这一估计结果，这表明有效增值税率下降对企业产品质量的影响，主要通过促进产品开发与重构来实现，这也从创新的质量上说明了降低有效增值税率的益处。

基于现行全面减税降费时期，财政收支矛盾逐渐加剧，以及“创新驱动，质量为先”的制造强国战略进入攻坚期的双重现实背景，本文以农产品加工类制造业为研究对象，探讨了增值税与制造业产品质量关系这一重要问题，并尝试从中间投入效应和产品创新效应两个维度对主导机制的分配进行理论分析和实证检验。

首先，本文将增值税、中间投入、创新与产品质量纳入一个统一的分析框架，引入中间投入效应和产品创新效应两个机制来解释增值税对产品质量的影响，据此提出了主导机制的分配依据−行业质量竞争程度参数与替代弹性参数的相对大小，并推断增值税对农产品加工业产品质量的影响，主要通过产品创新效应来驱动。其次，利用农产品增值税抵扣管理规范化政策带来的外生变化，基于工具变量估计实证考察了增值税对企业产品质量的影响，发现平均而言，有效增值税率降低1个百分点，企业产品质量约增加22%，且这种效应在质量水平、质量竞争程度越高的样本中越强。最后，从主导机制检验的结果来看，对农产品加工类制造业而言，主导机制的分配上，增值税对产品质量的影响主要源于产品创新效应。

基于理论与实证的结论，本文可能的政策内涵为：一方面，我们以农产品加工类制造业为研究对象，给出了增值税减负能够促进制造业产品质量升级的实证证据，为进一步巩固拓展减税措施提供了经验支撑。另一方面，为了从行业层面优化增值税减税策略，更经济有效地服务于“创新驱动，质量为先”的制造强国战略，需要明确，对质量竞争程度、替代弹性相对大小不同的行业而言，直接进行增值税减负的边际收益是不同的。因此，为提高整体减税效率，增值税调整应充分考虑行业特征，对于主导机制为中间投入效应的行业，可侧重于通过研发投入为标的的补贴政策等激励方式加以引导，而对以农产品加工业为代表的主导机制为产品创新效应的行业，直接降低增值税税率的激励方式，不仅能提升其产品质量，更可能促进其通过产品创新获得更高附加值和竞争优势，从而最大化增值税减税效益。