MBA论文最新实证模型Bunching-DID的应用及六种数据收集方法

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今天分享的文章是作者冯晨等团队围绕国家税收优惠政策对企业行为的影响开展的研究，这篇文章采用了Bunching-DID这一新的实证策略评估了减税政策对小微企业投资的影响，因为该方法在国内文献中应用较少，并且研究的问题较为重要，于是选择这篇文章来分享。1、双重差分有隐患？近年来，随着双重差分法（DiD）在经济学领域的应用和发展，越来越多的研究使用这一方法来克服内生性隐患，但DiD 估计也存在潜在的问题，即样本企业在面对具体的政策要求时会产生企业的政策自选择行为（杨国超等，2017；陈等，2021）。2、举个例子以针对我国小微企业的研究为例，李昊楠和郭彦男（2021）以我国小微企业所得税优惠政策为准自然实验，采用 DiD 策略探讨了减税政策对企业纳税遵从行为的作用，但樊勇等（2020）、王伟同等（2020）却发现，在该政策规定的企业应纳税所得额减半征收标准下，那些略高于政策优惠门槛处的企业具有动机通过改变自身应税所得额来享受优惠，即这部分企业会从对照组流动至实验组，从而导致 DiD 估计结果存在偏差。因此，有必要通过构造更为合理的因果识别工具来科学评估减税政策与企业投资之间的因果效应。3、主角Bunching-DiD登场基于上述可能存在的缺陷，本文借助我国小微企业所得税优惠政策，使用了一种全新的估计方法——群聚—双重差分法（Bunching-DiD），识别了减税激励对于小微企业投资行为的真实影响。群聚法（Bunching）是针对这种群聚行为背后的政策效果进行估计的一种新兴手段，该方法通过高阶回归模拟门槛附近的反事实分布，进而为我们提供局部估计的平均处理效应，因此在因果识别中更加精确。但 Bunching 方法仍存在一定不足，它只能估计政策门槛处局部的政策效应，而不能估计远离门槛的其他样本个体，因此所得结论的外部有效性有限。在此基础上，我们借鉴了岑吉兹等（2019）的解决思路，通过将 Bunching 与 DiD 实证策略相结合的方法，能够在二者统一的框架下识别远离群聚门槛处样本的政策效应，从而得到更具有外部有效性的结论。4、文章主要内容本文主要关注了我国小微企业所得税优惠政策的变动，利用“全国企业税收调查数据”中2010~2015年小微企业数据并结合Bunching-DiD，研究了小微企业所得税减半征收政策对企业投资的影响。本文采用了三个步骤进行识别：第一步，我们对小微企业在优惠间断点处是否存在群聚现象进行识别，即利用群聚法（Bunching）估计群聚值的显著性；其次，若第一步得到减半政策确实伴随着企业操纵行为，则第二步中我们将采用群聚区间内的企业样本，估计减税激励对群聚区间内企业投资的影响；最后，我们在第三步中估计了减税激励对群聚区间外企业投资的影响，以尽可能地排除群聚区间内企业操纵行为给政策评估结果带来的偏误。实证结果部分截图展示：

5、研究结论（1）减税政策会促使部分超过政策门槛的企业群体在门槛附近形成群聚；（2）针对小微企业的减税激励政策会对小微企业投资产生积极影响，而对群聚企业不存在实质作用；（3）就投资性质而言，减税激励促进了小微企业的经营性固定资产投资，而对非经营性固定资产投资及研发投入等不具备明显作用；（4）本文进一步发现此轮针对小微企业的大规模减税降费政策具有明显的普惠性特征，不仅有效激励了企业投资，而且对企业生产率、就业规模以及经营绩效也产生了积极影响。原文摘自：冯晨,刘冰,叶永卫. 减税激励与异质性投资反应：来自小微企业的证据 [J]. 管理世界, 2023, 39 (11): 38-62.

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