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    投資自由化和稅率變化對外商投資的影響           

    作者:未知

      摘要 投資政策和稅率變化是影響外商投資水平的重要因素,也是政府部門吸引外資的重要政策手段。利用中國2004~2016年細分行業的面板數據分析了稅率變化和投資自由化政策對外商投資的影響。研究結果表明:稅率水平越高的行業,外商投資越低,但是投資政策的放松對外商投資的影響有限。鼓勵措施對提高外商投資水平具有正向影響,但這一影響并不總是顯著,同樣,限制或禁止措施的放開也不能顯著提高外商投資水平。變更衡量指標以及使用雙重差分方法進行估計顯示,該結果依然穩健。這說明各個行業的資本流入更多基于利潤動機,差異化稅收政策有助于外資在各行業合理配置。
      關鍵詞 投資自由化;稅率變化;外商投資;細分行業;GMM;雙重差分
      [中圖分類號]F830 [文獻標識碼] A [文章編號]1673-0461(2019)04-0090-08
      一、引言與文獻綜述
      數十年來,外商直接投資(FDI)在世界范圍內迅猛增長,盡管跨國公司被認為是推動FDI增長的主要動力,但是各國政府的努力也不容忽視。外資流入可以給經濟注入新的活力,提高稅收、工資以及就業水平,所以各國政府均大力招商引資。在一系列吸引外資的政策工具中,稅率舉足輕重,美國政府在2017年12月通過的“減稅和就業法案”規定企業所得稅從2018年1月1日起由35%降至21%,其主要目標就是增加對美國的投資并創造就業機會。根據聯合國貿發會議發布的第48期《全球投資趨勢監測報告》顯示,2017年全球外商直接投資(FDI)下降了16%;盡管2017年上半年中國吸引外資明顯放緩,但相比2016年,2017年全年外資流入約1 440億美元,增長了14%。2017年美國吸引外資約達3 110億美元。在吸引外資的各種政策中,哪種最有效?降低稅率還是取消投資壁壘的投資自由化政策?鼓勵外商投資的政策與限制外商投資的政策,兩者的影響有區別嗎?為了解答上述問題,本文基于2004~2016年我國細分行業的面板數據,采用廣義矩估計(GMM)和雙重差分方法(DID)對投資自由化及稅率變化的影響進行了檢驗。
      中國過去幾十年的經濟增長主要依賴出口和投資,而支撐二者增長的驅動力是制造業的快速發展。黨的十九大報告指出,我國將實行高水平的貿易和投資自由化便利化政策,全面實行準入前國民待遇加負面清單管理制度,大幅度放寬市場準入,擴大服務業對外開放,保護外商投資合法權益。貿易自由化一直以來都是國際經濟學研究的一大熱點,實踐上,全球貿易自由化進程往往伴隨著兩大重要特征,關稅稅率下降和貿易政策不確定性下降(TPU)(Handley和Lim?觔o,2012)[1]。過去幾十年,以關稅稅率下降為代表的貿易自由化得到了深入研究,但是自從Handley和Lim?觔o(2012)[1]提出了貿易政策不確定性的測算方法之后,關于貿易政策不確定性的研究才有所增多。錢學鋒和龔聯梅(2017)[2]采用拓展的引力模型,研究了“區域全面經濟伙伴關系協定”和“跨太平洋伙伴關系協定”對中國帶來的政策不確定性及其對制造業出口的影響,他們發現中國與協定成員國之間的貿易協議降低了中國面臨的貿易政策不確定性,促進了中國制造業的出口。黃亞鈞和汪亞楠(2017)[3]基于中國加入WTO事件,利用2000~2006年工業企業數據庫和海關據庫(僅保留了中國對美國的制造業出口企業的樣本),采用雙重差分方法研究發現,關稅減免對于企業的出口表現作用顯著,貿易政策不確定性提高了企業出口表現對于關稅減免的變化彈性。
      投資自由化與貿易自由化是一個問題的兩個方面,一方管制而另一方完全自由不可能是均衡狀態。Kandogan(2014)[4]通過考慮市場規模和經濟發展水平研究了貿易和投資自由化對空間集聚的影響,該文采用168個國家的數據,發現貿易和投資自由化提高了空間集聚水平。另有很多文獻研究了投資自由化對金融市場的影響(Wu等,2017)[5]以及投資自由化政策實施的相關問題(Cooray等,2014[6];Ghebrihiwet,2017[7];Tanaka和Arita,2016[8])。楊光和孫浦陽(2017)[9]基于上下游產業關聯的視角,分析了外資自由化對下游企業產能利用率的影響,他們發現外資自由化能有效地提高下游企業的產能利用率,并且服務業對下游企業的提升效果更加明顯。孫浦陽等(2015)[10]在異質性貿易理論基礎上解讀了上游外資自由化與技術距離影響下游企業出口的微觀機制,他們認為外資自由化將通過產業關聯關系對下游制造業企業的出口產生促進作用,但這種促進效應更多地被與技術前沿接近的行業與企業獲取。邵海燕等(2016)[11]從投資自由化的定義及內涵、直接經濟影響、間接經濟影響等角度對投資自由化的已有文獻進行了細致的回顧。
      通過梳理以往文獻可以發現,自由化的相關研究多集中在貿易自由化領域,關注投資自由化的研究直到最近幾年才有所增多;在數據方面,很多研究都是基于中國加入WTO這一事實進行分析(如Handley和Lim?觔o,2017[12];黃亞鈞和汪亞楠,2017[3];Feng等,2017[13];汪亞楠和周夢天,2017[14]),因為中國加入WTO的時間是2001年年底,所以基于這一事實進行分析的數據區間最多從2000年截止到2006年,距今也已十多年。Handley和Lim?觔o(2017)[12]基于中國加入WTO這一事實,采用TPU增進的引力方程(TPU-augmented gravity equation)模型,實證研究發現貿易政策不確定性對由中國至美國的出口增長具有正向影響,而對出口價格指數的影響為負。Feng等(2017)[13]在Melitz(2003)[15]的基礎上,建立了引入貿易政策不確定性的異質性企業模型,基于中國加入WTO事件,采用最高可能關稅與該年度實際應用關稅之差衡量不確定性,實證結果發現貿易政策不確定性提高了進入和退出出口市場的企業數量以及產品質量,并降低了相應的價格水平。   政府放松對投資領域的管制,多是從吸引外商投資、提高市場活力的角度出發。雖然傳統的觀點認為投資政策放松必然會帶來外商投資的增加,但其前提是投資未受到其他扭曲。關于投資自由化對外商投資的實證影響的研究仍然較為少見。稅率也是促進國際資本跨國流動的重要驅動力,現有實證研究多證實稅率下降有助于提高FDI流入(如de Mooji和Wderveen,2003[16];Devereux,2007[17];Becker等,2012[18]),Tian(2018)[19]比較了投資成本補貼和降低稅率兩種政策對吸引FDI的影響。不過,很少有文獻從行業層面進行分析。本文利用我國細分行業的面板數據,采用差分GMM、系統GMM以及雙重差分方法考察了投資自由化及稅率變化對我國引入外商投資的影響。本文的研究既可以豐富關于稅收和投資政策對資本流動影響的現有研究成果,也可以彌補運用較新數據研究投資自由化效果的短缺,進而為中國制定適當的外資政策,推動產業結構的調整升級提供經驗數據參考。
      文章第二部分是模型設定、變量選擇及描述性分析;第三部分匯報采用差分和系統GMM模型對稅率和投資自由化影響的估計結果;第四部分通過改變衡量指標及估計方法進行了相應的穩健性檢驗;最后是文章的結論和政策啟示。
      二、模型設定、變量選擇及描述性分析
      (一)模型設定與估計
      根據國內外學者關于外商投資影響因素的分析,將計量模型設定如下:
      式(1)中,i表示行業,t表示時間。FDIit、IPit及taxit分別為外商投資、投資自由化和稅率水平,Xit為一系列其他控制變量,包含:研發投入、產出規模及投資政策與稅率的交互項;μi表示截面效應,反映不隨時間變化的行業特征因素;?啄t表示時間效應,即只隨時間變化的因素;?著it為誤差項。
      文章采用差分GMM和系統GMM方法估計,由Arellano和Bond(1991)[20]提出的差分GMM方法使用內生變量的一階差分的滯后值作為工具變量,緩解了模型的內生性導致的可能偏誤。但差分時消除了非觀測截面個體效應及不隨時間變化的其他變量,且有時變量的滯后值并非理想的工具變量,Blundell和Bond(1998)[21]改進了這一方法并提出系統GMM法。系統GMM相當于聯立了差分方程和原來的水平方程,使用變量的滯后階作為差分方程的工具變量,同時使用差分變量的滯后項作為水平方程的工具變量。
      (二)變量選取、數據說明及描述性統計
      實證研究的樣本為中國工業38個行業2004~2016年的面板數據。由于本文選取的數據涉及Wind、《中國工業經濟統計年鑒》《中國統計年鑒》等不同來源,根據國民經濟行業分類GB/T4754-2017標準標識行業代碼,進而匹配各個變量不同行業及年份數據,剔除無法匹配的行業部門及年份數據,最終得到38個行業的數據。
      由于公開的統計年鑒中未能提供中國工業細分行業的外商直接投資金額,《中國統計年鑒》中按行業分外商直接投資額是按照行業門類進行分類,所以無法以這一指標來測度外資進入程度,必須采用其他替代指標。綜合已有的經驗文獻,本文采用固定資產外商投資完成額來衡量各行業的外商投資情況,數據來源于Wind。
      對計量模型中自變量的指標設定和數據來源說明如下:
      (1)稅率(tax)。由于從公開的統計來源中無法獲得全面的稅費信息,且外商投資進入不同行業的成本有所不同,政府部門也會通過一些行政處罰和經濟杠桿來達到相應的經濟目的(如調整行業結構等),因此本文將采用估計的行業應繳稅率(行業應繳稅收占主營業務收入的比重)作為不同行業稅率的一個代理變量,能在一定程度上綜合反映我國的產業政策、財稅政策、貿易政策和外資政策等措施的規制程度(盛斌和呂越,2012)[22]。其中,行業應繳稅收通過主營業務收入減去主營業務成本和總利潤獲得,數據均來源于Wind。政府征收稅收較高的行業會導致企業生產的成本增加,因此會減弱該行業對外商投資的吸引力,其對因變量的預期符號為負。
      (2)投資自由化。過去幾十年,以關稅稅率下降為代表的貿易自由化得到了深入研究,通過梳理這些文獻,可以發現很多研究都是基于中國加入WTO這一事實進行分析(如黃亞鈞和汪亞楠,2017[3];Handley和Lim?觔o,2017[12];Feng等,2017[13])。2001年12月中國成功加入WTO導致了大范圍的關稅減免以及貿易政策不確定性的下降,但是依據這一事實進行的分析限制了這些研究的數據區間。另一方面,作為與貿易自由化相伴而生的另一個重要的市場開放表現——投資自由化——其相關研究卻比較少見。20世紀90年代,中國禁止或限制外商獨資,而鼓勵中外合資,因為在后一種情況下先進技術的學習成本相對較低。加入WTO之后,根據《與貿易有關的投資措施協議(TRIMs)》規定,中國需要改變原有保守的貿易和投資政策。
      對投資自由化的影響效應進行檢驗所面臨的第一個問題就在于如何對中國的投資自由化程度進行度量。
      聯合國貿易和發展會議(UNCTAD)統計了各國間簽訂的與投資相關的投資協定、貿易協定等,很多學者認為東道國與其他國家簽署雙邊投資協定(BIT),有助于降低跨國公司在東道國的投資壁壘和投資成本,因而紛紛利用東道國是否與他國簽署BIT、簽署BIT的數量、BIT條款的內容等來衡量東道國的投資自由化水平(Egger和Pfaffermayr,2004[23];Egger和Merlo,2007[24]; Yackee,2010[25];宗芳宇等,2012[26];冀相豹,2014[27];邵海燕等,2016[11])。Lesher和Miroudot(2006)[28]根據東道國簽訂貿易協定所包含的投資條款內容來衡量東道國的投資自由化水平;Goh等(2010)[29]采用國際儲備額作為投資自由化政策的代理變量;Poelhekke(2015)[30]利用銀行業的對外直接投資額來衡量一國的投資自由化程度。但是上述指標很多屬于投資自由化的結果。本文直接從中國的外資政策出發,利用中國《外商投資指導目錄》,構建了中國不同行業的投資自由化政策變量。   中國對于外資企業的管理一直實施審批制。自1995年始,《外商投資產業指導目錄》首次發布,其后分別于1997年、2002年、2004年、2007年、2011年、2014年和2017年歷經7次修訂。每一次修訂,國務院會根據我國經濟發展和對外開放需要與上一版執行情況作為判定依據,在上一版本的基礎上,對目錄中外資經營行業進行調整與管理。《外商投資產業指導目錄》中將國民經濟的所有行業和產品劃分為4類:鼓勵、限制、禁止和未注明。目錄中被列入鼓勵的行業或產品,多是我國需要大力發展的新興產業或高技術產業,對于這些行業的外資企業,一般會有一定的優惠措施激勵外資企業進入這些行業。目錄中列入限制或禁止類別的行業,多涉及我國的行業安全,所以限制類別的行業多對外資的持股比例做出限制,政府將對進入這些行業的外資企業進行嚴格篩選和認定,謹慎面對或者嚴格禁止外資企業進入。目錄中未注明的行業,政府既不鼓勵也不限制,外資企業可以自由進入和退出。圖1顯示了歷次《外商投資產業指導目錄》所列出的鼓勵、限制及禁止行業條目數量。
      一般而言,鼓勵政策和限制政策會產生不同的經濟效果,根據《外商投資產業指導目錄》,本文構建兩個變量來衡量投資自由化程度。
      首先,將存在被鼓勵的產品或子類行業的國民經濟大類行業賦值為1,否則取值為0。這種度量方式表明,若指標取1,則該行業的投資自由化程度更高,本文用encour標記該變量。
      其次,將存在被限制或禁止的產品或子類行業的國民經濟大類行業賦值為1,否則取值為0。這種度量方式表明,若指標取1,則該行業的投資自由化程度更低,本文用restri標記。文章假設新的修訂版本頒布之前,各個行業的管制政策并未發生變化。Sheng和Yang(2016)[31]也根據《外商投資產業指導目錄》提取了鼓勵和限制指標兩個變量,研究了機構改革對出口多樣性的影響,但他們的數據僅截止到2007年。
      最后,為保證結果的穩健性,采用OECD外商直接投資管制限制指數(FDI index)中的中國各個行業的數據來衡量不同行業各個層面的限制程度。OECD的FDI指數根據國家FDI的相關規定從4個方面測度了該國對FDI的限制程度:外國股權限制、歧視性篩選或審批機制、對外國人作為主要職員的限制以及其他限制(如對外企設立分支機構、資本匯回以及土地所有權的限制等)。FDI指數取值在0到1之間,0表示該行業對外資完全開放,1表示禁止外資進入該行業。
      (3)研發強度(rd)。選取工業行業的科研創新經費支出占工業銷售產值比重來衡量該指標,研發數據來自Wind。研發強度越高的行業預計將會吸引更多的外商投資。
      (4)工業行業的產出規模(scale)。選取各行業工業銷售產值與各行業企業單位數的比值來表示該變量。行業規模也是影響外商投資的一個重要指標,行業規模越大說明該行業越成熟,運行狀況越穩定,對外資也可能有較高的吸引力;另一方面,規模較小的行業具有較高的成長潛力,也可能更受外商投資的青睞。其中,工業銷售產值及企業單位數均來源于《中國工業經濟統計年鑒》。為減緩數據波動所引起的誤差并消除異方差問題,除投資自由化變量外,在回歸分析前對所有數據進行對數化處理。相關變量的描述性統計如表1所示。
      三、實證結果分析
      (一)基準回歸結果及分析
      為使結果穩健,本文同時列出了差分GMM和系統GMM方法的估計結果(見表2)。模型1和模型4為控制了稅率、encour、個體固定效應及時間固定效應的回歸結果;模型2和模型5為控制了稅率、restri、個體固定效應及時間固定效應的回歸結果;模型3和模型6在上述模型的基礎上,同時引入encour與restri,并控制了時間固定效應的估計結果。就核心解釋變量的回歸結果而言,由表2可知,稅率變量前面的系數都顯著為負,表明稅率上升對各行業吸引外商投資有顯著的負影響。具體而言,稅率每上升1個百分點,將使進入我國該行業的外商投資最多下降0.6%。因此,稅率較低的行業比稅率較高的行業吸引了更多的外商投資。
      值得注意的是,實施了鼓勵政策的行業將會吸引更多的外商投資,而實施了限制或禁止政策的行業對外商投資的影響為負,不過表2的結果表明,這種影響并不顯著。這說明在外商投資的過程中,政府的鼓勵或限制規定雖然會對投資者的選擇有所影響,但并非投資者重點考慮的因素。鼓勵措施會提高某個行業的外商投資水平,限制或禁止措施會降低該行業的投資水平,但這種影響比較有限。
      (二)引入其他變量
      從基準回歸結果中可知,稅率變化會影響進入某行業的外商投資。在封閉經濟體中,即使某行業稅率較低,進入該行業的外商投資也可能不多;而在實施開放政策的行業,稅率較高可能對應較高的外商投資水平。因此,我們繼續探討實施不同投資開放政策的行業稅率變化對外商投資的影響,即在模型中加入稅率與投資自由化的交互項進行回歸,結果見表3。表3中模型1和模型2的回歸結果顯示,稅率(tax)都在10%的水平上顯著為負,而tax×encour前面系數為正,tax×restri前面系數為負,但均不顯著,即稅率與投資自由化的交互項均不顯著。這說明某行業的鼓勵措施會削弱該行業由于稅率提高對外商投資的負向影響,而限制政策會進一步增強該行業由于稅率提高對外商投資的負向影響,但總體而言,這種交互作用并不顯著。行業產出規模以及研發強度也可能會影響外商投資的水平,表3中模型3和模型4為引入這兩個變量之后的回歸結果。可以發現,引入行業規模以及研發強度之后,無論是否考慮個體固定效應,稅率前面的系數均顯著為負,且系數大小與表2相比并無明顯改變。
      四、穩健性檢驗
      為了檢驗上述實證分析結果的穩健性,本文從替換衡量指標和改變研究方法兩個方面出發,重新估計了計量模型。
      (一)替換衡量指標
      本文通過《外商投資產業指導目錄》構建并刻畫了中國的外資自由化進程,這一指標由于可得數據的限制,仍然存在問題:一方面,由于行業劃分口徑不同,可能導致以偏概全與匹配誤差問題;另一方面,除《外商投資產業指導目錄》以外,存在其他一些隱形政策或規定對外商投資進行管理,這并未反映在上述指標體系中,可能會帶來潛在的衡量偏差問題。為盡量避免這一問題對本文因果推斷帶來的影響,本文采用新的衡量指標對投資自由化進行衡量。   不同于前文使用對《外商投資產業指導目錄》中各個行業進行賦值的方法得到投資自由化的指標,表4中投資自由化的衡量指標使用來自OECD的FDI限制指數。回歸結果與采用賦值方法得到投資自由化的表2及表3結果相似,估計結果基本保持穩健。結果顯示,若某個行業的稅率上升1%將會導致該行業的外商投資下降1%左右,而FDI限制指數對外商投資的影響并不顯著。這說明相比行業的開放水平,各個行業的稅收負擔更能影響外商的投資水平。表4模型1和模型2中Sargan統計量分別為17.58和24.66,P值分別為77.96%和74.14%,不能拒絕原假設,說明工具變量不存在過度識別問題。
      (二)改變研究方法
      值得注意的是,雖然本文引入行業規模及研發強度變量,但事實上一些其他無法觀測的變量也可能對外商投資產生潛在影響,即可能存在遺漏變量導致的內生性問題。差分和系統GMM方法緩解了模型的內生性導致的可能偏誤,但是為得到穩健的結論,同時借鑒政策效果評價文獻的常用方法,進一步使用DID模型進行政策評估。具體設定如下模型:
      其中,FDIit代表行業i在第t期的外商投資。Treat表示是否為處理組的虛擬變量,如果該行業屬于《外商投資產業指導目錄》中“鼓勵目錄”(“限制”或“禁止目錄”)則取1,否則取0。由圖1可知,2007年修訂的《外商投資產業指導目錄》變化比較大,當年目錄中的鼓勵條目由原來的256條上升到351條,增加了近100條,而之后的2011、2015及2017年鼓勵條目數量均沒有太大變化。鼓勵條目的增加意味著該行業對外商投資越開放。因為該《指導目錄》于2007年12月1日起施行,所以本文設定Period在2008年及之后取值為1,2008年之前取值為0。taxit表示稅率變量。此外,本文還通過時間固定效應控制了因宏觀環境變化而帶來的差異。系數?姿3估計了雙重差分的結果,如果投資自由化對外商投資起到了積極的影響,那么可以預期?姿3顯著。
      表5報告了外商投資對稅率和投資自由化反映程度的回歸結果。在模型1和模型3中,本文控制了年度固定效應。為了排除行業規模以及研發強度對基本研究結果的影響,本文在模型2和模型4中進一步控制了行業產出規模和研發強度。交互項encour×period的系數反映了相對于非鼓勵指導,外商投資對“鼓勵”的響應程度。結果表明,encour×period的回歸系數在模型1和模型2中均在5%以上的水平上顯著為正(模型1的系數為0.87,t=2.49;模型2的系數為1.06,t=2.71),這說明投資自由化之后,外商企業對處于“鼓勵”條目中的行業增加了投資,而且顯著高于沒有處于“鼓勵”條目中的行業。不過,從模型3和模型4的回歸結果可以看到,交互項restri×period的系數為正且均不顯著(模型3的系數為0.265,t=0.87;模型4的系數為0.384,t=1.22),這說明投資自由化之后,外商企業也增加了對處于“限制”或“禁止”條目中的行業的投資,但并沒有顯著不同于未列入“限制”或“禁止”條目中的行業。
      為了提供進一步的證據加強本文基本研究問題的因果效應,排除事件前后期間設定產生的誤差,以及難以在模型中加以控制的不可觀測的缺失變量對研究結論的干擾,本文借鑒Bakke等(2016)[32]的做法,進行了安慰劑對照測試(Placebo Test)。本文將2012年之前作為事件的前期間,2012年及之后作為事件后期間,參見表5模型5和模型6。在實證檢驗中,本文保持對處理組和控制組的設定。結果表明,交互項encour×period以及restri×period的回歸系數均不顯著①。
      值得注意的是,表5模型1至模型6中,稅率前面的系數均在1%的水平上顯著為負(6個模型中的系數約為-1,t值約為-9),這表明采用雙重差分方法之后,稅率與外商投資仍然顯著負相關,稅率每上升1%,將使該行業的外商投資水平下降1%左右,基本研究結論保持不變。穩健性檢驗結果與前文保持了良好的一致性,進一步驗證了本文結論的可靠性。
      五、主要結論與政策啟示
      本文利用2004~2016年細分行業的面板數據分析了稅率變化和投資自由化對外商投資的影響。研究結果顯示,稅率水平越高的行業,外商投資越低,但是投資政策的放松對外商投資的影響有限。鼓勵措施對提高外商投資水平具有正向影響,但這一影響并不總是顯著,同樣,限制或禁止措施的放開也不能顯著提高外商投資水平。經過一系列檢驗,該結果依然穩健。這說明行業的資本流入更多基于利潤動機,從規避稅收、降低成本的角度考慮,相對來說,行業投資指向性的文件指導或者投資開放并不能很好地起到吸引外資的作用。根據本文的研究結果,可以得到如下政策啟示:
      實施差異化稅收政策,調整和引導外商投資進入高科技、低污染產業領域。相比外資政策的放松,文章的研究表明外商投資對稅收的降低更加敏感,所以應強化外商投資的產業布局,積極鼓勵外資投向國家重點發展的高新技術產業。為此,可以針對不同的行業特征,實施差異化稅收政策,對中國亟待發展的高端技術制造、新能源、新材料、高端電子等產業實施優惠稅收政策;而對高能耗、高污染的落后產業實施較高的稅率。差異化的稅收政策將有助于合理引導外資流向,使我國的產業布局更加合理。
      進一步擴大行業的開放程度,特別是鼓勵外商投資進入的產業可以配合稅費優惠,以強化投資自由化政策的效果。黨的十九大報告明確指出我國要實行高水平的貿易和投資自由化便利化政策,全面實行準入前國民待遇加負面清單管理制度,大幅度放寬市場準入。本文認為在外資開放的過程中,應當注重對外資差異化引導,通過合理的產業稅收政策促使本國企業通過研發創新縮小同國際技術前沿的距離,從而更大程度發揮投資自由化在經濟中的正面效應。[注 釋]① 根據FDI限制指數,中國各行業的外資限制程度在2006年均出現大幅下降,所以本文也設定了Period在2006年及之后取值為1,2006年之前取值為0,估計結果顯示只有稅率變量前面的系數顯著,交互項前面的系數不顯著,因篇幅所限并未列出,感興趣的讀者可向作者索取。   [參考文獻]
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