在此，还必须考虑结论的稳健性问题。尽管我们在估计方程中添加了若干控制变量，但并不能保证完全排除试点省与对照省之间存在一些不可观测的随时间变化的系统性差异，即能够被观察到的税改对工业企业服务化的影响可能是由某些不可观测的系统型差异所导致的，而并不一定是由“营改增”实施所造成的，由此为消除签字遗漏变量的问题，本书在表5-6中进行了一组安慰剂检验（placebotest）。

本书选择税改落实前的时段作为样本期，假设性地将“营改增”试点期提前一年，从而我们将2011年第三季度至2012年第二季度作为“伪营改增试点期”，构造了四个“伪营改增虚拟变量”，分别为t（-4）（刻画2011年第三季度），t（-3）（2011年第四季度），t（-2）（2012年第一季度）以及t（-1）（2012年第二季度），四个虚拟变量放入式（18），代替公式中的t进行估计。如果伪虚拟变量系数显著，说明可能存在某些不可观测的系统性因素在“营改增”试行期间也对企业服务化产生了影响。反之我们就可以确信，正是税改试点对于企业服务所造成的影响，而不是由其他系统性差异所导致的，表5-6展示的是纳入控制变量后（即表3中最后一列回归模式）的估计结果，结果显示四个虚拟变量都不显著，且系数值都不大，这就意味着以伪时点进行分割样本是没有意义的，只有在现实的省际试点时刻后两组企业之间才确实出现了服务化水平的变化。安慰剂检验有效地消除了系统性差异有效结论的担忧，从侧面证实了“营改增”试点对于工业企业服务化造成的影响。

表5-6　“营改增”对企业服务的影响：反事实时点变化假设的安慰剂检验

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注：引入伪时点变量后，双重差分项势必延长，结论变得较为复杂。但由于伪时点变量系数不显著，且双重差分项的变化趋势也并非安慰剂检验的重点，因此此处从略。

在实证过程中，为降低DID估计的偏误，本书进一步采用PSM-DID方法对“营改增”政策对制造业服务化的影响进行验证，回归结果与DID模型的实证结果基本一致，再一次验证了假设1。出现这种情况有可能是“营改增”政策满足自然实验的要求，抑或是本书在选择控制组时选择了同为制造业服务化的企业，在选用数据时便在一定程度上减小了偏误。这一回归结果为“营改增”政策能够促进我国制造业服务化上市公司增加研发投入进而促进技术创新提供有力证据。