3.3 实证方法与数据说明

3.3.1 计量方法

政策效应分析的一般思路是通过将受政策影响的个体设定为实验组，将不受政策影响的个体设定为控制组（或参照组），然后比较政策实施后实验组与控制组在特定方面出现的差异（该差异就是政策效应）。但是，由于实验组与控制组往往不是随机划分的，因而会产生所谓的选择偏误（selection bias）：实验组与控制组之间出现的差异并不是政策效应，而是实验组与控制组之间存在的系统性差异的作用结果。

为此，我们采用基于趋势评分和匹配对比的方法，以控制选择偏误，并提高实验组与控制组的比较精度。其原理如下：

首先，借助某些特征变量（X），估计出每家企业受政策影响的概率，即趋势评分p _i （X）=Pr（D _i =1｜X _i ）=F（h（X _i ））；其中，D _i 是政策哑变量（D _i =1表示第i家企业是受政策影响的实验组，D _i =0表示第i家企业是不受政策影响的控制组），F（·）为Logistic分布函数，h（·）为第i家企业特征变量（X _i ）的线性函数。

其次，检验上述趋势评分是否满足平衡性（balancing property）。根据袁诚和陆挺（2005），平衡性是指满足该属性时，以pi（X）为条件将样本企业划分为若干组，在每一组里，实验组和控制组企业的划分是随机的，此时的选择偏误可消除。

最后，基于趋势评分结果（仅保留通过平衡性检验的结果），使用最小邻域匹配、核匹配和分层匹配3种常见的匹配方法来匹配实验组和控制组企业，并比较实施增值税全面转型改革后这两类企业在固定资产投资和吸纳就业方面出现的差异。经匹配后，由于差异较大的比较对象被剔除，因此比较精度更高。

根据相关政策的具体规定，本章以未纳入试点范围的增值税一般纳税人作为实验组，以非增值税纳税人、增值税小规模纳税人、纳入试点范围的增值税一般纳税人以及属于外商投资企业的增值税一般纳税人作为控制组。理由如下：非增值税纳税人以及增值税小规模纳税人在全面转型后仍无法享受固定资产投资进项税额抵扣政策，因此不受改革影响；转型试点企业以及外商投资企业在2009年全面转型改革之前，就已享受到固定资产投资进项税额抵扣的政策（通过免税或退税等方式），因此全面转型对其影响微弱。

3.3.2 数据来源与变量设置

1.样本数据的说明

我们所用的数据来自2008—2009年全国税收调查的抽样调查企业数据，采用分层随机抽样方法，每年抽取约12万家样本企业。这套数据来自财税部门每年一度的全国税收调查，由各地财税机关负责具体的数据调查工作。由于有财税机关的统一管理与监督核实，全国税收调查的数据质量比较高。此外，全国税收调查覆盖了国民经济所有行业的纳税人，其样本代表性也要好于中国工业企业数据库等其他微观数据。

样本数据的基本信息见表3—1。由表3—1可知，样本企业数量众多，覆盖各种类型的增值税纳税人以及非增值税纳税人。此外，样本既包含为数不少的重点调查企业（规模较大、纳税金额较多的企业），又有大量中小企业（抽样调查但不是重点调查的企业），因此具有较好的代表性。另外，样本中的大部分企业处于正常营业状态，因而其投资和就业吸纳决策可以较好地反映企业的正常行为。

2.变量设置

下述实证分析的核心变量是企业的固定资产投资和吸纳就业。一方面，以企业当年新增固定资产投资来反映企业固定资产投资的情况。其中，当年新增固定资产投资包括当年新增的生产经营用机器设备类固定资产以及在建工程购入的生产经营机器设备。需要说明的是，除了石油化工业和电力业之外，大部分行业不同规模企业的固定资产投资水平差异迥然。为了控制规模因素的影响，对于这些行业，将上述变量除以“固定资产年末数”，也就是使用相关变量的占比数值来反映企业固定资产投资活动。另一方面，以全年平均职工人数的年度增长数量来反映企业吸纳就业的情况。

3.趋势评分使用的企业特征变量

我们选取利润总额等二十多项指标作为特征变量进行趋势评分，结果见表3—2。由表3—2可知：①包含特定行业企业（装备制造业等直接受增值税全面转型改革影响的8个行业）的样本数据均通过了平衡性检验；②全样本或包含所有工业部门企业的样本数据，无论如何选取特征变量，均未通过平衡性检验。

这说明抽样调查企业数据不适合对包含较多行业的样本进行分析，因此下面分析增值税全面转型改革对特定行业投资和吸纳就业的具体影响。