[摘要]本我国的外商直接投资分为来自港台地区的fdi和来自西方发达国家和地区的fdi两大类,本文通过数据分析表明,来自港台地区的fdi对我国税收优惠较为敏感,而来自西方发达国家的fdi对税收优惠敏感度较低。故得出“两税并轨”政策的实施对我国引进外商直接投资可能造成的负面影响将会非常有限的结论。
[关键词]外商直接投资 两税并轨 税收优惠

一、前言
两税并轨是指将《企业所得税暂行条例》和《中华人民共和国中外合资经营企业所得税法》两部法律法规统一成一部所得税法,在税率等方面对内资企业和外资企业一视同仁,结束长时期以来外资企业在所得税方面所享受的“超国民待遇”。在改革开放初期,为了吸引更多的外商投资以发展我国的经济,我国对内外资企业分别实行了《企业所得税暂行条例》和《中国人民共和国中外合资经营企业所得税法》,内外资企业分别享受不同的税收优惠待遇。当前我国经济社会情况已经发生了重大的变化原来的内外资企业所得税制度在执行的过程中也暴露出了一些严重的问题,已不再适应我国现在形势的要求。十届人大五次会议通过了《中华人民共和国所得税法》,将内外资企业的所得税税率统一规定为25%,该法自2008年1月1日起正式实施。两税并轨是否会影响外商在华直接投资的数量和质量,目前尚无定论。本文将重点分析现行税收优惠制度对不同类型外商投资的影响,从而合理预测两税并轨后我国吸引外资可能受到的冲击。
二、税收优惠对我国fdi影响的研究综述
1988-1995年我国29个省份的相关数据检验外商直接投资在各省市的分布情况,结果发现是否享有税收优惠政策成为影响吸引外商直接投资的显著因素。locaLHOst另一部分学者的研究则表明税收优惠对fdi的影响并不显着。从魏后凯(2000)的回归分析结果看,尽管从东中西部三大地带的区际差异来看,中西部较高的工业平均税负水平影响了外商制造业的投资,但是税收对欧美日在华制造业投资的区位选择并没有显着的影响。
三、两税并轨对中国利用外商直接投资的影响分析
根据国内现有的研究,本文初步初步分析得出:来自港台的外资对税收优惠政策的敏感度更高。但由于影响fdi的因素众多,且东西部的差别不仅仅在于税收优惠程度的不同,因此还需要进一步做多因素的回归分析,以便更准确的认识税收优惠政策对不同类型fdi的影响,从而进一步预测“两税并轨”对我国吸引外资的影响。
本文拟选择36个城市作为分析样本,其中包括:4个经济特区、14个沿海开放城市和18个省会城市,利用上述城市1987-2006年的相关数据进行回归分析。本文的数据主要来自各期《中国城市统计年鉴》及《中国对外经济贸易年鉴》。
因变量:本文主要研究税收优惠政策对fdi的影响,因此各地fdi的规模是本文的因变量。本文采用各省市的合同利用外商直接投资金额进行回归分析(一类为港台fdi,另一类为美日等发达国家fdi)。
解释变量:(1)税收优惠(tax preference,tp),我国对外商直接投资的税收优惠主要体现为区域性的所得税优惠政策,在优惠区域的选择上经历了由东南沿海扩大到整个东部沿海,在扩展到沿江省份,最终包括几乎所有内陆省份的演变过程。在对各地税收优惠程度的度量上,本文借鉴sylvie demurger等(2002)所采用的建立各省市优惠政策指数的方法计算各省市各年度的相对税收优惠指数。
以1992年作为分界点,1992年以前,经济特区的税收优惠指数为2,沿海港口城市的税收优惠指数为1,内陆省会城市为0。1991年外资企业所得税合并,考虑到税收优惠政策激励作用的滞后效应,从政策调整的下一年,即1992年起,经济特区和沿海港口城市的虚拟变量值增加1。1992年进一步开放了内陆省会城市,因此,1993年起内陆省会城市的税收优惠指数从0增加到1.2001年配合西部大开发战略,给予西部地区更优惠的税收待遇,因此,2002年起西部省会城市的税收优惠指数增加到2。
(2)该地区经济发展水平(gdp):诸多实证研究表明,外商直接投资与东道国的国内市场规模直接的联系非常紧密。本文选取各城市国内生产总值作为反映其市场规模的指标。
(3)对外开放程度(open):衡量一个国家对外开放的指标通常是该国的国际贸易水平,本文利用对外贸易依存度来大体反映市场的开放程度(对外贸易依存度=进出口贸易额/gdp)。
(4)劳动力成本(wage):通常认为,发展中国家吸引外商直接投资的主要原因在于较低的工资水平,因此,本文选取各城市的在职职工的平均工资水平作为劳动力成本的代表性指标,来考察其对各地利用外商直接投资的影响。
(5)基础建设状况(inf):完善的基础建设对于吸引外商进行直接投资具有积极的作用。由于交通状况是基础设施完善与否的一个重要方面,因此,本文用各地每百万平方公里的国土面积内的公路里程数来考察基础建设状况对各地利用外商直接投资的影响。
根据以上对各种经济变量的解释,研究模型如下:
(公式下的正负号表示自变量对因变量的预测影响)
模型的建立及回归结果分析:为了使fdi和各影响因素直接的关系更接近线性,我们对取值为绝对值的变量取了自然对数,以ln表示。由于某些城市在某些年份的税收优惠指数为零,无法去对数形式,因此我们采取对优惠指数统一加1来处理。
根据以上分析,我们设定本文的回归模型为:
由于面板数据含有时间序列,而时间序列数据可能会由于单位根的存在而呈现出非平稳性,因此,在做回归之前我们需要对变量进行单位根检验,以检验时间序列的平稳性,避免伪回归的出现。表1为各变量的原序列及一阶差分序列的单位根的检验结果。

[1] [2] 下一页