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中山大学学报（社会科学版） 2021 年第 3 期

e
ATR it = α + β g Gini it + β a ACR it + τ′X it + μ i + ε it ， （3）
其中，因变量 ATR it 为 t时期 i地区的工业企业实际平均税率水平，代表地方政府征税的努力程度。自变
e
量 Gini it （专业化集聚指数）代表 t时期 i地区的产业 Gini系数，度量地区产业结构的专业化程度。ACR it 为
t 时期 i 地区反映地方产业集中度和产业关联度的影响力集聚指数。X it 代表 t 时期 i 地区影响企业税率
的其他相关变量（详见表1第1列第4—10行）。

2. 模型II
建立如下空间滞后面板数据模型：
N
ATR it = ρ ∑ j ≠ i w i，j ATR it + β g Gini it + β a ACR it + τ′X it + μ i + ε it ， （4）
e
其中， ρ为税收竞争反应系数，度量相邻地区税率水平对本地区的影响程度， w i，j 为空间邻接矩阵的第i行
第j列元素，其他符号含义与模型I相同。

3. 模型III
构建如下双门槛空间滞后门槛面板数据模型：
ATR it = ρ ∑ j ≠ i w i，j ATR it + θ 1 Z it I (q it ≤ γ) + θ 2 Z it I (γ 1 < q it ≤ γ 2 ) + θ 3 Z it I (q it > γ) + μ i + ε it ， （5）
N
e
其中， Z it = (Gini it ，ACR it ，X′ it )′，门槛变量 q it = GDP ― pc it ，参数向量为( ρ，θ′)′ = ( ρ，θ′ 1 ，θ′ 2 ，θ′ 3 )′。双门槛 γ 1 和 γ 2
划分出三个区制。各区制的示性函数为： I (q it ≤ γ 1 )、 I (γ 1 < q it ≤ γ 2 )和I (q it > γ 2 )。
另外，为探索地方政府对不同税种的空间竞争关系和门槛效应，本文将构建三种税率（增值税率
VAT、所得税率 INCT和营业税及附加比率 OPT）与解释变量 Z的空间滞后门槛回归，模型结构与公式（5）
I
相似，被解释变量分别为VAT、NCT和OPT。

五、统计检验和实证分析

（一）统计检验
1. 空间相关性检验
本文采用 Moran’ I统计量度量模型中可能存在的空间相关性。在地理空间邻接矩阵设计下，各年
s
Moran’ I 统计量显著，说明企业实际税负在地理分布上显著相关。本文还构造了似然比检验统计量
s
（Likelihood Ratio，LR）以检验面板数据模型是否存在空间滞后效应。经计算，模型II和模型III的混合面
板估计模型、固定效应面板模型和随机效应面板模型的 LR 统计量 p 值均为 0。固定效应模型的拟合优
度最高，随机效应假设被拒绝（Hausman 检验卡方值 51. 89，p 值为 0）。以上结果说明，空间模型解释力
度更强，数据更适合固定效应模型。由于个体固定效应模型结果优于时间固定效应，拟合参数在符号和
大小与双向固定效应相似，为保留更多的自由度水平，本文最终以个体固定效应展示结果。
2. 门槛效应及个数检验
门槛效应检验用于检验样本中是否存在显著的截断特征。本文借鉴 Hansen（1996）的思想，进行了
门槛效应检验 。经过门槛效应存在性检验，得到 F 统计量为 175. 3147，P 值为 0，说明空间滞后模型未
①
能解释数据中显著的截断特征，地方企业实际税负和经济变量的关系存在非线性特征。经过双门槛效
应检验，得到 F统计量为 175. 3147，P值均为 0，说明空间回归模型至少存在两个门槛。为控制经济问题
的解释复杂度，本文不再扩张门槛个数，以双门槛（三区制）空间滞后模型结果列示。
（二）实证结果分析
表 2列示了普通面板模型（模型 I）、空间滞后面板模型（模型 II）和以人均 GDP 为门槛变量的三区制

① 出于篇幅限制，此处省略门槛效应及个数检验的步骤描述。
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