《表1 变量定义与描述性统计》

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《所得税负担会影响地区全要素生产率吗——基于省际面板数据的实证分析》

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被解释变量：在全要素生产率的测算方面，所包括的指标主要有各省份地区生产总值Y，以各省份2003年的地区生产总值为基期，并利用各省份的CPI价格指数进行平减以剔除通货膨胀的影响；物质资本存量K，指标借鉴张军和施少华[30]的方法，利用公式：Kit=Kit-1（1-δit）+Iit，其中i指第i个省份，t指时间，K为资本存量，Iit为i省份t年的投资，δit为各省份的固定资本形成额的总折旧率，假定δ为9.6%，在估计一个基准年后运用永续盘存法按不变价格计算各省区市的资本存量；劳动投入采用绝大多数文献通用的衡量指标：社会从业人数L。测算全要素生产率的方法，本文主要借鉴郭庆旺和贾俊雪[31]，利用上述3个指标，采用非参数DEA?Malmquist指数方法估算出2003—2017年中国各省份间的全要素生产率水平。核心解释变量：本文借鉴孔翠英和白钰如[32]，利用所得税/总税收（Tax）来衡量所得税对企业资本投入和个人投资、消费能力的影响；用个人所得税/总税收（persontax）来衡量人力资本要素的税收负担，用企业所得税/总税收（corportax）来衡量资本要素的税收负担，对基准回归进行双向固定效应回归，以考察其对全要素生产率的影响。控制变量：（1）一个地区的经济发展水平会显著地影响这个地区的全要素生产率水平，故利用人均GDP（pergdp）衡量各地区的经济发展水平；(2）地区政府对科学技术的投入也会影响地区的全要素生产率水平，本文采用地区科学技术投入占地区政府总支出的比率（tech）来衡量；（3）地区产业结构（Indstru）也是衡量一个地区经济发展效率的重要指标，产业结构越优化，越有利于要素资源的合理配置，从而能够带动这个地区的全要素生产率水平，本文借鉴于斌斌[33]利用第三产业与第二产业的比值来衡量一个地区的产业结构优化水平；（4）人力资本积累（human）会显著影响一个地区的全要素生产率水平，本文借鉴钱雪亚和缪仁余[34]，用社会从业人员平均受教育年限来表示人力资本水平，，受教育层次分为7类，j=1，2，…，7，分别对应未上小学、小学、初中、高中、专科、本科和研究生及以上，他们相应的学习年限mj为0、6、9、12、15、16和19年，ait j为t年i地区就业人员中j教育层次劳动力所占比例，数据来自历年《中国劳动统计年鉴》；（5）一个地区的对外贸易水平（trade），本文利用进出口总额占GDP的比重衡量一个地区的对外开放水平；（6）一个地区的信息化水平（lninf）越高，往往会为这个地区的经济发展带来更大的经济活力，效率更快，从而可能会提高地区全要素生产率水平，本文借鉴刘生龙和胡鞍钢[35]，采用邮电业务总量这一个比较综合的指标来反映各地区的信息基础设施存量。本文的基础数据如不加已说明均来源于中国历年统计年鉴、各省历年统计年鉴，各变量的描述性统计见表1。