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AEJ | 逐底竞争?地方税收优惠竞争与企业选址

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2022/04/15 06:58发布
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邀您一起回顾经典论文——AEJ|逐底竞争?地方税收优惠竞争与企业选址

一、主要内容与贡献       

       本文通过构建理论模型,研究了地方政府间的税收竞争对于企业获得的税收减免以及企业选址的影响。得到的主要结论是:更激烈的税收竞争使企业获得了更多税收优惠,但税收竞争对于企业的选址无显著影响。

        区别于以往关于税收竞争的研究,本文将研究聚焦于一个较小地理范围内(美国纽约州内各县、镇的税收竞争),在该情境中每个地方政府可以根据每个企业制定不同的税收优惠协议(firm-specific),并且作者着重关注了地方政府的税收竞争对企业选址决策行为的影响。

        本文的贡献在于:在一个统一的框架下,同时考察了税收竞争对税收优惠以及企业选址的影响,为“Bid for Firms”税收竞争模型提供了实证检验。

 

二、制度背景   

       美国地方政府(州及以下)为促进地方经济发展、保障就业岗位,每年会给予企业大量税收优惠以吸引、留住企业(约450亿美元每年),并且这些税收优惠的提供是高度分权化的。

        本文考察的是2013年纽约州内的县(county)与镇(town)为企业提供不动产税(property tax)税收减免的情况。在这里,Industrial Development Agencies (后文简称IDA)是代表县政府或镇政府,向企业提供不动产税税收减免协议的机构。每个县和镇均可自主设立IDA,2013年纽约州共有107个IDA,包括全部56个县和51个镇(纽约州共有1096个镇,没有成立IDA的镇由所属县的IDA 代为行使与企业谈判税收减免协议的职能)。2013年,纽约州的全部IDA为4709个项目提供了总计6.6亿美元的税收减免,收到税收减免的企业约占全体企业的1%。在排除了非私有、非盈利性企业,并剔除了农业、交通运输、通信、电力行业的企业后(这些企业选址通常不受税收优惠影响),余下共2649份协议,总计收到4.79亿美元税收减免。此即为本文研究所用到的企业与税收减免的数据。

 

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三、更激烈的竞争导致更多税收优惠?

       此部分并非本文重点,该实证研究的意义在于为后面理论模型的参数估计提供了一个辅助回归。

        本文实证检验了税收竞争强度与企业获得税收减免情况的因果效应,模型设定如下:

 

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        其中被解释变量为镇(town)内企业获得的税收优惠,有两种度量方式:第一,该镇是否有企业收到税收优惠的哑变量;第二,该镇企业收到税收优惠总额(对数值)。核心解释变量为:25km内IDA(包括县和镇)的数目。控制变量为镇的异质性特征,包括商业活动、人口特征、地理特征,并且回归方程中控制了县(county)的固定效应。

        为缓解由于镇可以自主设立IDA所带来的内生性问题,作者使用了工具变量法,用“该镇25km内county数量”(如图3所示),作为“该镇25km内IDA数量”的IV。

 

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        实证结果表明,在中位水平的边际效应为5.7个百分点,即25km内额外增加一个IDA使该镇至少有一个企业获得税收优惠的概率提高24.8%-30.5%。

 

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      随后作者改变税收竞争的考察范围,将地理距离从25km分别调整至20km、30km、35km和40km。结果显示(见Table4):20km与25km的回归结果相差不大,25km以上随距离增加,税收竞争对税收减免的效果减弱。此结果反映了税收竞争存在地理范围上的局部性。

 

四、理论模型框架

       本文借鉴了Greenstone and Moretti (2003)的“bidding for firms”模型,来刻画地方IDA通过提供税收减免来竞争企业的均衡结果。该模型可简单理解为一个“一价拍卖”,其中竞拍者为各个地方政府(IDA),竞拍标的物为企业,出价则为各IDA为企业提供的税收减免。

        对该模型框架的一个简述如下:

      企业f选址于镇以最大化利润:

 

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其中alpha_fk为企业f选址在镇k可以获得的利润(公共信息,可被观测),b_fk为镇k给企业f的税收优惠报价。

       镇k则选择报价策略b_fk(给定其他镇的报价策略b_f(-k)),以最大化自己的期望收益:

 

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        其中,

 

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        则v_fk为企业𝑓落脚在镇𝑘给镇𝑘带来的私人收益。

        由此可以计算得到Bayes-Nash均衡下镇k的最优均衡报价策略b_fk^*:

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       两个启示:第一,企业𝑓给镇𝑘带来的收益 越高,镇𝑘最优税收优惠报价也越高;额外竞争者(IDA)的引入会降低镇𝑘赢得竞争的概率, 使最优报价更高。

 

五、模型具体设定与参数估计

       首先校准企业事前最为偏好地点的生成方式:定义镇 是企业事前最为偏好地点的概率

 

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       该概率等于2013年镇 新成立的未受补贴企业数,占企业𝑓在现实中实际位置方圆40km内新成立企业总数的比例(镇若在40km外,定义概率为0)。

        在随机确定一个事前最为偏好的镇𝑗后,企业𝑓选址镇𝑘时的利润:

 

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      其中beta_dist,beta_tax为模型的待估参数(均为负, 将beta_tax标准化为-1),beta_dist系数含义为“企业偏离最偏好地点1km,需要得到的税收补偿”。

        对于镇𝑘,定义企业𝑓落脚带来的收益:

 

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    其中k_prop,k_emp为待估参数,分别衡量企业带来的不动产增值和就业增加的相对重要性。

       对于上述结构模型,本文采用间接推断法(indirect inference)来估计全部三个待估参数:beta_dist,k_prop,k_emp。

    辅助参数为:gamma_x={gamma_25,gamma_30,gamma_35,gamma_40} (用Reduced-form进行IV估计得到)。

       对于一组给定的待估参数值,模拟数据的生成步骤如下:

        第一,根据每个企业选址偏好概率,随机生成其最为偏好的镇;

       第二,对于每个IDA,计算该IDA对每个企业在均衡时税收优惠报价;

       第三,对于每个企业,根据其最偏好地点以及各IDA的税收优惠报价,得到企业的最终选址。

       最后,用上述生成的数据进行IV估计得到gamma_x^,目标是找到一组待估参数 beta_dist,k_prop,k_emp使得gamma_x^与gamma_x差距最小。参数估计的结果如Table5所示。

       系数估计结果解读:beta_dist为-1.637, 意味着镇需要在15年内给企业0.164%的property tax税收减免,以让企业偏离其最偏好的地点1km。而纽约州平均不动产税率为2.9%,故镇最多吸引企业偏离其最偏好地点18km。k_prop为0.292, 意味着镇认为企业带来的不动产增值约为其带来税收的三分之二。k_emp为43500, 意味着镇认为额外一个就业岗位的价值为43500美元。

        另外作者在三种反事实情形下模拟了企业的选址情况:基准情形、排除镇IDA、排除所有IDA。结果发现,在三种情形下企业选址位置相同的企业约占80%以上。这说明:允许地方政府进行税收竞争并不会显著影响企业的选址决策,而税收竞争只会让企业获得更多的税收优惠,造成税收流失。

 

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六、总结

      本文实证检验了税收竞争强度与企业获得税收减免总额的因果效应,并提供了一个分析税收竞争的模型,同时刻画了税收竞争对税收减免总额以及企业选址的影响。本文结果表明:25km内每增加一个竞争者(IDA)会使得该镇至少一个企业获得税收减免的概率显著提升30%。但与此同时,税收竞争对企业在局部地区选址的影响有限。

        文研究的局限在于:第一,没有考虑税收对产出、就业等一般均衡影响,也没有考虑对企业动态的影响;第二,本文研究对象局限于较小的地理范围,没有考虑企业在全国范围选址的税收竞争。

 

 

 

*文章来源:财经论文撷英

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