原文信息：
Akcigit U, Grigsby J, Nicholas T, et al. Taxation and Innovation in the Twentieth Century[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2022, 137(1): 329-385.
01
研究背景
美国2017年颁布的《减税与就业法案》对税法进行了重大改革，这重新引发了一个长期问题的探讨——税收会影响创新吗？当提起历史上具有开创性的超级发明家时，如华莱士·卡罗瑟斯（杜邦公司）、埃德温·兰德（宝丽来公司）或威廉·肖克利（贝尔实验室和肖克利半导体公司），人们通常想象到的是勤奋和上进的科学家，他们忽视经济激励，只追求智力成就。但对于更一般的人而言，当科研发明具有一定的目的性，税收作为成本的一部分，将会影响到创新带来的净收益，那么税收的变动必然会对创新的一系列行为造成影响。在微观层面，就个人而言，是否会影响到发明家创新的数量、质量、居住位置以及为公司服务的职业选择；就公司而言，是否会影响研发资源的分配以及科研人员雇佣的数量；在宏观层面，就州而言，个人和公司的创新行为究竟会带来怎样的整体影响，以上都是值得深入探究的公共政策问题。
结合已有文献研究，本文对以下几支文献进行了拓展。首先，本文自变量为税收，具体而言分为个人所得税和企业所得税。与之相关的文献有两个方面，其一，个人收入、财富税收带来影响的实证研究，例如，微观方面，对公司合同签订、寻租行为、慈善捐款行为等方面的影响，以及宏观方面对总体经济活动的影响。其二，公司相关税收变化带来的影响，例如，微观方面，股息减税的影响、资本利得税对风险投资活动和创业精神的影响；以及宏观层面，州一级企业税变化对企业所有者、工人和土地所有者的影响。其次，本文因变量为创新，具体分为专利申请数量、质量、发明家区位等方面。已有研究认为，创新是经济增长的核心引擎、对于社会具有正向的溢出效应。与此同时，移民决策的相关文献认为，丹麦1992年实施的优惠税收计划，对于高收入外国人选择在丹麦居住具有很显著的影响；对富人征收更高税收对美国各州的移民具有较小影响；与本文关系最密切的是，Moretti and Wilson（2014）和Moretti and Wilson（2017）研究认为，税收对美国各州明星科学家迁移的影响非常显著。再次，关于税收对创新因果链条的方面，已有文献研究了研发税收抵免等政策对创新的影响。研究表明税收激励措施对短期和长期研发强度水平都有积极影响，当激励措施出现空间差异时，也将导致知识产权被转移到企业避税天堂。最后，本文对于创新影响因素的研究理论具有一定贡献，最近的研究展示了发明家年龄、发明家的跨机构合作、发明家的父母背景等因素对于创新的作用。
基于社会现实和已有理论研究，本文的贡献主要在以下两个方面。其一，本文利用三个已有数据集，构建了二十世纪发明者个人的面板数据集和公司研发活动的数据集。发明家的个人面板数据能够用于长期跟踪发明家，观察其创新数量、引用量、居住地、技术领域以及他们将专利分配给的公司。而公司研发数据集将用于收集实验室运营状况和雇佣研究人员的数量。最后将以上两个数据库与州层面企业所得税历史数据集和个人所得税税率数据库结合起来，形成最终面板数据，弥补了现有的数据缺陷。其二，本文通过构建概念框架以及利用实证分析，从微观和宏观两个角度说明税收对于创新的影响，为创新的影响因素、税收的影响以及移民政策等相关文献做出了理论贡献。
数据构建
02
本文构造了三个新的数据集，分别为发明家个人的面板数据、公司层面的研发面板数据以及历史税务数据集，具体包括企业所得税和个人所得税两类税种。
（一）发明家个人面板数据
发明者信息的数据来源是Akcigit, Grigsby, and Nicholas(2017)详细描述的自1836年以来的数字化专利记录（以下简称AGN）。这些数据包含了自1836年以来美国专利商标局(USPTO)授予的几乎每一项专利信息，具体内容为专利中第一发明者的家庭住址、专利申请年份和专利技术类别。1920年以后，专利数据信息包含了所有发明人的姓名以及专利授予的公司。利用发明者的家庭住址，将专利数据与联邦人口普查数据相匹配，增添了人口统计信息。本文借鉴Lai et al.(2014)的机器学习算法消除了发明家重名的歧义，将专利数据转换为发明者个人的面板数据集，在640万项专利数据集中识别出490万名独立发明人。研究将国别限制为美国，时间区间限定为1940年至2000年，最终保留了195万发明家和280万项专利。与此同时，借鉴 Hall et al.(2001)的方法，利用简单对数线性回归调整专利的原始引用数量，作为创新质量的衡量指标，并合并到数据集中。表1提供了关于发明者的描述性统计。“州数”、“专利数”、“总引用数”和“类别数”指发明人整个职业生涯的统计数据，而“每年专利数”和“每年引用数”指发明人职业生涯中每年平均数量。
（二）公司研发面板数据
美国公司研发活动的信息来源于美国国家研究委员会（NRC）对美国工业研究实验室（IRLUS）的调查，通过NRC向企业直接发送调查问卷的方式收集。本文利用所有调查的信息，手工输入了特定年份IRLUS卷中所有公司的数据，所需指标为每家公司雇佣的研究人员总数以及研发实验室的数量和位置。将IRLUS卷中的研发公司与美国专利数据中的受让公司作为依据，进行手工数据合并。图1的四个面板（Panel A-Panel D）展示了随着时间的推移，实验室、专利数量、引用数量以及每个实验室的研究人员的变化情况。
（三）历史税收数据
个人所得税信息来源于Jon Bakija提供的州和联邦层面的个人所得税，其中包含1900年至2014年各州的法定边际税率和税率等级。联邦税收数据来自美国国税局的个人所得税申报表出版物，州税收数据来自各州所得税表。开征个人所得税的州，数量在1920年至1940年间急剧增加，直到20世纪70年代才停滞不前。起初大多数州仅针对于高收入群体征收，因此，本文分析将主要集中在1940年之后的时期。我们还使用了Bakija（2017）提供的税收计算程序，纳入了联邦税收抵扣和其他考虑因素。具体指标为：第90百分位收入边际税率（MTR90）、第90百分位收入平均税率（ATR90）、收入中位数边际税率（MTR50）、收入中位数平均税率(ATR50)。
公司所得税来源于多种美国税收手册和法律法规。本文收集了所有的企业所得税税率，净收入特许经营税(因为与企业所得税非常相似)，以及任何对净收入征收的临时附加税和附加费。本文对州级企业税收的衡量将是最高企业税率，同时，也将最高联邦企业税率以及州和联邦税收抵扣考虑在内，计算了总税率用于回归分析。
03
概念框架
本文提供了简单的模型，用以说明个人和企业所得税影响企业和个人发明家创新的内在机制。
成本投入方面，发明家层面创新需要两类的投入，分别为主观努力（ei）和物质投入（ri)，其成本分别为hi(ei)和m(ri)。公司层面提供的创新投入记为Ri，国家层面提供的创新基础设施和经济政策框架，记为XS。创新的数量k和质量q依赖于发明者、公司以及国家的政策和资源投入。因此创新的数量和质量记为：
（如果发明家是个体经营者，其创新将不依赖于公司投入Rj）
创新收益方面，发明家通过创新产出将会获得两类收益，分别为成就感（bi）和物质回报（π）。其中，成就感（bi）是创新质量和数量的增函数，即bi=（ki，qi）；物质回报取决于创新数量、质量、国家政策和市场结构，即π（ki，qi，XS）。两者分别赋予不同权重，成就感权重为gi，物质回报权重为（1-gi）。
征税方面，发明者可以成立公司，也可以保持个体经营，这意味着创新收益可能在不同的税基中征税。为了考虑到所有可能的组合，为收益拆分为公司税基和个人税基两部分并赋予权重。前者权重为
，后者权重为
。
从净收益等于总收益减去成本的思路考虑，自主发明家收益为（其中公司所得税率为
，个人所得税率为
）：
将专利授予企业的发明家净收益主要分为专利自主收益以及受让收益，假设公司和每个工人进行纳什议价，每个工人议价权为α。公司提供一个或几个空缺职位，每个空缺的成本记为γj。因此，被雇佣发明家的物质净收益公式表示为：
被雇佣发明家的总净收益分为物质净收益和成就感净收益两个方面，公式表示为：
与此相对应的公司净收益仅有物质净收益，公式表示为：
发明家根据
和
两者的衡量，选择是否将专利受让于公司。
结合以上理论分析，本文提出如下假设：
1. 个人所得税和企业所得税对公司和发明者都有影响，这是由于盈余将在两者之间分配，创新收益有转移到任何一个税基的可能性。
2. 税收作为成本中的组成部分，技术参数的不同将会影响创新对税收变动的弹性，例如创新质量和数量对发明家和企业的努力和资源成本的反应参数不同，数量可能对投入非常敏感，但质量却不是。
3. 税收弹性取决于创新所需投入对净回报的敏感程度。例如创新需要定向的投入，并且净回报对投入很敏感，我们就会预期创新对税收的反应会更强烈。
4. 自主发明家和受让公司发明家可能会表现出不同的反应。
5. 当涉及到地点选择时，发明家可能会选择更高的税收来换取其他因素——例如，更喜欢留在发明家更多的地方，以受益于相互交流和相关便利设施。这种“集聚”效应可能通过X直接进入生产函数，并提高任何给定创新投入的生产率。
以上模型分析仅属于静态分析，但是税收变化对创新成果影响之间可能存在时间滞后，这取决于从投入到完成创新的所需时间。因此，基准分析中，本文使用滞后税率、三年窗口期和专利申请日期来拟合时间滞后问题，利用事件研究法和案例分析进行动态分析。
回归结果
04
（一）宏观层面
本文利用1940年至2000年期间样本数据，探究个人所得税和公司所得税为各州带来的宏观层面影响。考虑到在实践中，有几个州允许联邦税收的扣除，因此在基准回归中，分别对于个人所得总税率（
）和公司所得总税率（
）进行计算，公式如下：
其中，
分别表示为州个人所得税率、州公司所得税率；
分别表示为联邦个人所得税率和联邦公司所得税率；
为虚拟变量，若州允许联邦税收扣除，虚拟变量赋值为1。
基准回归公式如下：
Yst是第t年s州的创新产出指标（创新数量、创新质量、居住在该州的发明家人数、受让公司的创新份额），
是s州收入群体j（中位数或第90百分位数）的滞后个人所得税税率（平均税率或边际税率），
是滞后的企业所得税率。δt和δs分别为年份固定效应和州一级的个体固定效应。Xst是控制变量，包括滞后人口密度、实际人均GDP和研发税收抵免，旨在捕捉州一级城市化、经济活动和研发激励计划的影响。基准回归结果如表2所示。
表2的面板A每一列代表了各州不同的创新衡量指标，个人所得税和公司所得税的税率都与各州创新指标呈现显著负相关。MTR90每增加一个百分点，专利数量、引用数量和发明人数量就会下降4%左右。MTR50的效果类似，但数值较大。平均个人所得税税率相比于边际税率的负向影响更大。企业所得税税率对创新也具有显著负向影响，其税率每提高一个百分点，就会导致专利数量减少6.3%，引用数量减少5.9%，发明人数量减少5.1%。
基准回归的暗含前提是州级税率的变化与影响创新的其他政策或经济状况不相关，而州级税率的控制变量和固定效应作用有限。我们将使用工具变量和相邻区县两种识别策略来放松这个假设。
1. 工具变量识别策略
本文工具变量借鉴了Gruber and Saez (2002) 的构造方式，具体而言，利用州级个人所得税率或公司所得税税率自t - k年以来没有变化（k允许变化），但联邦税收发生了变化的时期，来进行工具变量税率的构造。此时工具变量税率的变化完全是由联邦税收变化驱动的，而联邦税收变化与州的其他政策及经济状况无关，满足外生性。与此同时，工具变量税率是由州税收计算公式得到，满足相关性。具体公式如下：
如表2 的Panel B所示，利用工具变量的估计值非常显著，尽管绝对值略高，但是与OLS估计值差距很小。
2. 相邻区县识别策略
本文选取了不同州的相邻县，由于县相邻，可能会受到类似的经济状况和政策冲击，但因为处于不同州，税收政策将会不同。由此达到州级税收变化与该州经济状况不相关的假设要求，将相邻县的对应指标做差放入回归方程。与此同时，我们还可以与工具变量识别策略结合起来，从而比较邻近县的创新成果。公式如下：
估计结果如表3面板A所示，个人所得税和企业所得税的估计影响显著为负，与表2的基准回归结果非常相似。将工具变量和相邻区县相结合的回归结果，系数围绕相邻县OLS（表3）或IV结果（表2）估计系数而变化，甚至系数更大。由此可见，OLS基准回归结果估计稳健，与应用工具变量和相邻区县的识别策略结果相一致。
估计系数和显著性显示了各个州税收对于创新的影响，而其影响可能部分是其他州的正面或负面溢出效应造成的，因为商业窃取以及生产要素和需求可能出现跨州转移。尽管对每个州都有影响，但这些影响汇总到联邦层面可能并不会产生净额外价值。因此，本文删除所有曾经迁移过州的发明家，调整样本后再次进行回归。结果如表4所示，OLS回归（面板A）和相邻区县回归结果（面板B）显示，估计系数仅是轻微地降低。使用工具变量识别策略进行回归，结果同样稳健。
总体而言，即使剔除溢出效应，税收的净影响仍呈现持续和系统性的负面影响。大约50%可以解释为税率对净创新的真正影响，而剩下的50%可以解释为跨州的溢出效应。
为了研究税收的动态影响并提供清晰的可视化证据，我们使用20世纪发生的大型改革进行了事件研究分析。本方法中，事件界定为份额占前10%的税收增加或减少，窗口期界定为9年。回归结果如图2所示，在t=0时，税收已经产生轻微负面影响，与本文使用滞后税率的基准回归结果一致，税收对创新的影响存在滞后。最强烈的影响出现在第三年，而后稳定。
本文还对纽约州、特拉华州和密歇根州全面税制改革的三个特殊时期进行了案例分析，从具体事例的角度提供税收对创新影响的证据。
（二）微观层面
1. 发明家个人层面
如表5所示，在发明家个人层面，税率每提高一个百分点，在未来3年内获得专利的可能性就会降低0.63个百分点（相对于76%的平均值）。同样，拥有超过10次引用的高质量专利可能性降低了0.6个百分点。相比于企业所得税，发明家似乎对个人所得税税率更为敏感。因为公司所得税率变化对于发明家个人更加间接，多通过与公司共享收益的方式受到影响。经过工具变量识别策略，回归结果与表5回归系数相似，结果稳健。
本文对于公司发明家的界定为——如果发明家在他的职业生涯中至少有一项专利被分配给了一个公司，他就被定义为公司发明家。如表7所示，通过引入税率与是否为公司发明家的交互项，估计系数显示公司所得税对公司发明家有强烈而显著的负面影响，对非公司发明家有轻微的积极影响。
本文对于集聚力程度的界定为——某一年内，该州其他居民在该发明人所属技术类别中申请的专利数量。如表8所示，发明家所居住的州若在其技术领域有更多的创新，集聚力更强，则对税收敏感度较低。
2. 公司层面
公司所得税税率对公司每年产生的专利数量、引用数量和研究人员数量有显著负向影响。公司所得税税率每降低一个百分点，专利数量就会增加4%，引用数量会增加3.5%左右。个人所得税税率也会影响企业层面的创新成果，但是以一种非线性方式，而且相对于公司所得税影响较小。
05
结论
本文通过构建一系列新数据集，研究了20世纪美国个人所得税和企业所得税对创新的影响，实证分析了税收在宏观（州）和微观（发明家、公司）层面的影响。研究发现，个人所得税税率和公司所得税税率对创新各方面都具有显著负向影响。创新的数量、质量和位置都将会受到税收制度的影响。在今后的研究中，将美国的经验与历史上和同时代的其他国家进行比较将是有价值的。
Abstract
This paper studies the effect of corporate and personal taxes on innovation in the United States over the twentieth century. We use three new datasets: a panel of the universe of inventors who patent since 1920; a dataset of the employment, location and patents of firms active in R&D since 1921; and a historical state-level corporate tax database since 1900, which we link to an existing database on state-level personal income taxes. Our analysis focuses on the impact of taxes on individual inventors and firms (the micro level) and on states over time (the macro level). We propose several identification strategies, all of which yield consistent results: i) OLS with fixed effects, including inventor and state-times-year fixed effects, which make use of differences between tax brackets within a state-year cell and which absorb heterogeneity and contemporaneous changes in economic conditions; ii) an instrumental variable approach, which predicts changes in an individual or firm's total tax rate with changes in the federal tax rate only; iii) event studies, synthetic cohort case studies, and a border county strategy, which exploits tax variation across neighboring counties in different states. We find that taxes matter for innovation: higher personal and corporate income taxes negatively affect the quantity and quality of inventive activity and shift its location at the macro and micro levels. At the macro level, cross-state spillovers or business-stealing from one state to another are important, but do not account for all of the effect. Agglomeration effects from local innovation clusters tend to weaken responsiveness to taxation. Corporate inventors respond more strongly to taxes than their non-corporate counterparts.
转自：“香樟经济学术圈”微信公众号
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