2016年
财会月刊(33期)
财政与税务
基于DID模型的交通运输业“营改增”跟进研究

作  者
宋丽平(教授),张 琛

作者单位
哈尔滨理工大学经济学院,哈尔滨150080

摘  要

   【摘要】“营改增”试点之初,交通运输业的税负不减反增,当时已有学者预计政策的影响存在一定的滞后效应,认为随着改革的深入,通过增强发展动力与后劲,企业的状况会有根本性好转。根据我国“营改增”分地区逐步推进的特点,本文选择各批次55家交通运输业上市公司为样本,采集企业2010 ~ 2015年的面板数据,构建DID(双重差分)模型回归方程,实证分析后得出:预期的滞后效应存在并仍会影响交通运输业一般纳税人的经营状态,“营改增”是利国利企的一项重大税制改革举措,政策的方向性与合理性均不容置疑。
【关键词】滞后效应;DID模型;虚拟变量;可抵扣占比;总体税负率
【中图分类号】F810.42           【文献标识码】A           【文章编号】1004-0994(2016)33-0063-5一、引言
2016年5月1日,我国迎来“营改增”的收官之战,此次“营改增”实施范围和抵扣范围“双扩”,新增建筑、房地产、金融和生活服务4个行业约1000多万户纳税人,并将不动产同时纳入抵扣范围,为此每年将为企业减税5000亿元。本次新增试点行业的营业税约占原营业税总收入的80%,通过统一税制,实行增值税全覆盖,贯通服务业与第二、三产业之间的抵扣链条,从制度上消除重复征税,进一步完善我国的财税体制。
回顾我国“营改增”试点历程,全国范围内整体减税效果明显,但不是所有的行业都享受到改革所带来的好处。对于交通运输业的一般纳税人而言,试点期间普遍无法适应新税制带来的变化。由于开始阶段抵扣不充分,在收入和其他成本费用没有重大变化的情况下,必然会对企业绩效产生负面影响。国家税务总局局长王军在一次访谈中指出,增值税改革后,有95%的企业在不同程度上税负降低,另有5%的企业税负不降反增,而这些税负增加的企业大部分是交通运输企业。面对这场改革给交通运输业所带来的实际效果,社会各界的看法比较谨慎,有学者(李贤玲,2014;周政,2014)提出滞后效应:“营改增”具有一举多得的政策效应,可以有力促进企业设备更新、改造升级,推进产业分工优化,最后达到减轻税负、提高绩效的目的。
“营改增”试点已过去四年,改革对交通运输业的影响到底如何,税负不减反增是短暂还是持久的?这是一个极其重要的问题,其结果不但能为有关部门进一步制定“营改增”的改革细则提供有力的数据支撑,也将为新增的4个扩围行业提供参考。然而,现有研究主要分为两类:一种是基于营业税与增值税的特点对改革效果做出的定性分析与模拟预测;另一种是采用上市公司的财务数据建立多元线性回归方程,应用最小二乘法求解回归系数,这种方法虽然可以用多个变量同时解释因变量,但对于克服模型内部自变量与因变量之间相互影响的内生性问题却无能为力。从严格的实证角度看,仅仅比较改革前后的差异最多只能说明“营改增”与企业税负及绩效变动的相关性,而无法找出关于这场改革效应的因果关系。因为其他一些政策或经济变化也可能引起企业税负和绩效的变化,从而导致“营改增”与企业税负变化之间的“假相关”。此外,这种简单的比较也未能控制地区间的诸多差异,进而影响到对改革效果的准确判断。
本文试图对交通运输业一般纳税人的“营改增”效果进行严格的实证研究。在数据上,运用样本企业2010 ~ 2015年的面板数据;在方法上,利用我国“营改增”分地区逐步推进的特征,借鉴计量经济学的“自然实验”和双重差分模型(DID)的方法,分析“营改增”对企业税负与绩效所产生的因果效应。此处利用双重差分模型的基本思路是,“营改增”一方面诱发了试点地区企业税负改革前后的差异,另一方面又诱发了在同一时间点上试点地区和非试点地区的差异,基于此双重差异展开的分析可有效控制其他共时性政策的影响和试点地区与非试点地区的事前差异,进而识别政策所带来的净因果效应。
二、改革进程与简要回顾
营业税和增值税同属于我国的流转税。营业税计税依据为全部营业额,只要纳税人发生了营业行为,就对每个流转环节全额征税,其优点是计税简单并易于操作,缺点是实行多环节课税,存在重复性征收。增值税依据增值额计税,增值额是企业提供商品和服务的销项额和进项额之差,这种计税法不仅消除了双重征税的问题,也保持了它的中性特点。基于以上原因,我国在1994年税制改革时权衡利弊,依然在第三产业保留了营业税,并且作为地方税种存在,以调动地方发展第三产业的积极性。随着我国工业化进程的不断加快,企业的经营方式越来越国际化、多样化,使得货物和劳务的界限日趋模糊、混合销售与兼营的行为难以确定,两税并存的弊端越来越明显。经过综合考虑,我国决定在第三产业实行增值税扩围改革,通过营业税改征增值税,达到结构性减税的目的。
2012年1月起,“营改增”试点率先在上海交通运输业和部分现代服务业启动,在取得一定的经验后,逐步扩大到北京、江苏等9个省市,2013年8月正式在全国范围推开。大部分国家在一开始征收增值税时就把交通运输企业划入了增值税的征收范围,因此我国增值税的扩围改革具有中国特色。
纵观国内研究,代表性的文献有:喻均林(2008)研究了我国交通运输企业的营业税,得出整个服务业都应包含在增值税征收范围内的结论,同时提出了有关行业征收增值税的相关建议。赵爱玲(2012)通过统计数据分析发现,“营改增”给小规模纳税人带来的直接利益尤为明显,一般纳税人根据各行业的不同抵扣情况税负有增有减。潘文轩(2013)认为“营改增”过程中,部分试点企业税负不减反增并非反常。因为增值税不同于营业税,增值税税负的高低与设备更新频率、适用税率和获取增值税专用发票难易程度等多个因素有关,“营改增”政策正是以有减有增的“双重效应”来对产业结构进行调整的。
魏陆(2013)认为实施“营改增”的企业减税效果明显,绝大多数行业的税负是下降的;对产业发展的联动效应正逐渐显现,从制度层面解决了影响服务业发展的税收瓶颈问题。王新红(2014)选取50家交通运输企业上市公司为样本研究后得出:改革后的2012年比改革前的2011年平均流转税负上升1.27%。陈建萍(2015)以34家交通运输企业上市公司数据作为样本,得出2010 ~ 2014年的流转税负平均值是下降的结论。
综上所述,由于角度不同、方法各异,结果没有定论。交通运输业具有基础性和先导性,作为“营改增”试点的先锋,其改革的效果不仅是对税改政策方向性与合理性的检验,也直接关系到“营改增”下一步的战略部署和顺利实施。尽管我国学者关于“营改增”对交通运输企业政策效果的研究一直未曾停止,但对预期出现的滞后效应的跟进研究却未有涉及。
以双重差分模型研究税制改革的政策效果在国外经济学文献中是较为普遍的一种方法,但在我国的经济学相关研究中应用较少。在国内文献中,周黎安和陈烨(2005) 首次利用双重差分模型的思路对农村税费改革政策效果进行了评估;聂辉华等(2009)也用双重差分模型对增值税转型改革问题进行了实证分析。为了检验“营改增”政策对交通运输业影响的真正效果以及对预期的滞后效应进行跟进分析,本文借鉴了已有的研究方法构建双重差分回归模型进行实证研究。
三、基于DID模型的实证研究
1. DID模型的设计。DID模型是当前计量经济学界克服模型内生性影响的主流方法之一,可以有效评估政府政策的影响效果。借鉴自然科学的“自然实验”方法,将调查样本分为两组:一组是政策作用对象,即事件组;另一组是非政策作用对象,即对照组。设置虚拟变量P和Y分别表征是否为事件组以及何时进入事件组,当作用对象在政策试点地区以及试点年份之后时,两个虚拟变量取值为1,否则取值为0,由此得到双重差分的基本模型与原理:
y=β0+β1P×Y+β2P+β3Y+ε (1)

 

 

 

第一次差分分别得到了两个组在事件前后的差异,第二次差分有效消除了两个组的事件前后差异,从而准确地识别出特定政策带来的净效应。β2与β3分别表征事件组与对照组的组别差异以及时间对两组共同的影响,而基本模型交互项的系数β1是我们真正感兴趣的变量,它恰恰体现了政策实施的真实效果。如果其显著为正,说明政策对因变量y的效应为正向,反之则为负向。
使用双重差分模型有一个重要的前提条件就是政策必须是外生的,这一假定主要是为了保证研究样本进入事件组和对照组是随机的。通常有两种情况会对双重差分模型的分析效果产生影响:第一,如果存在某一不可观测的因素影响因变量同时影响样本是否进入事件组,那么没有受到政策影响的样本此时已经不能作为对照组,因为这种情况下处理组和对照组的因变量未来发展趋势不同,进一步造成政策“净效应”的估计结果偏大或偏小;第二,如果政策实施后某些研究样本可以自我选择进入事件组或处理组,即政策本身产生了一些内生反应,出现这种情形时使用双重差分模型是不正确的。本文研究的“营改增”政策不存在上述问题,对各批次企业而言,试点政策是一个完全外生的事件。此外,本文的研究样本中也不存在样本企业变更注册地的情形,因此适合采用双重差分模型进行分析。
基本的双重差分模型要求对样本设置两个统一的虚拟变量,而我国“营改增”采用逐步推进的方式,不同省份与直辖市的试点时间各不相同,因此无法进行上述统一的设定。在实际应用中,除政策影响和事前差异两个主要因素外,还存在许多其他确定的以及不确定的影响因素需要控制,因此得到双重差分的一般化方程:
yit=β0+β1P×Y+βi+βt+β′Xit+εit (2)
其中:yit为被解释变量;P×Y为交互项,当在t年事件组企业i受到政策的影响,则虚拟变量P×Y取值为1,反之则为0。同时模型加入了代表企业个体效应与时间效应的βi与βt,使其具有了面板数据回归的基础。此外,控制变量Xit的加入,可以捕捉因为企业个体差异所造成的感兴趣指标的变化。εit为随机扰动项,代表其他不可预知的无法控制的因素。
2. 变量选取与模型建立。要对一般化方程进行回归,需要选择相应的变量。根据本文的研究目的,被解释变量分别选择企业的总体税负率和净资产收益率作为企业税负和绩效的衡量指标。由于增值税是价外税,财务报表并不披露,本文根据现金流量表中披露的“销售商品、提供劳务收到的现金”和“购买商品、接受劳务支付的现金”两者之差除以(1+11%)再乘以11%计算求得。因为大部分企业皆存在混业经营的现象,企业在“营改增”前后均有增值税税额和营业税税额,故在计算中,将增值税和营业税加总计算流转税税负影响。因此,总体税负率=[(应纳增值税额+应纳营业税额+所得税额)/主营业务收入]×100%。因为可抵扣占比在财务报表中也不做分类列示,此处根据营业总成本减去现金流量表中发生的职工薪酬、路桥费和保险费等计算得出。
由于样本企业的个体特征可能会对被解释变量造成影响,因此选择4类描述企业个体特征的变量进行控制,分别为企业固定资产增长率、企业成本可抵扣占比率、公司规模(企业总资产的自然对数)和财务杠杆(数值上等于资产负债率)。此外,为跟进考察各批次“营改增”后的改革效果,加入了年度哑变量。各个变量的具体定义如表2所示:

 

 

 

 

 

 

根据选定的变量,构建双重差分模型:
yit=β0+β1P×Y+β2BVA+β3BVC+β4SIZE+β5LEV+εit (3)
3. 样本选取与数据来源。根据证监会行业分类指引选取2011 ~ 2015年在沪深上市的交通运输公司,并剔除标记ST、ST∗、PT的企业,最终得到55家样本。基于“营改增”试点采用逐步推进的方式,各省份的试点时间不尽相同,不过试点时间大多集中在第四季度,可供企业适应政策及调整经营的时间较短,本文将其试点开始时间定为下一年,由此将全部样本分为四个批次:

 

 

 

 


其中第四批次的设置依据为:该批次样本企业虽然属于道路运输业,但主营业务收入为路桥费,而该笔收入目前还只征收营业税,因此并没有受到“营改增”的影响或所受影响极小,因此可以一直作为其他事件组的对照组。为减少误差,应使事件组与对照组各方面尽可能一致,由于前三个批次的子行业均含有陆海空运输业,而第四批次只含有道路运输业,所以当第一批次为事件组时,其他三个批次均为对照组;第一、二批次同为事件组时,第三、四批次为对照组;其他依此类推。
本文采集各样本公司2010 ~ 2015年的面板数据,数据来源于国泰安数据库及各公司年报。
4. 描述性统计分析。应用Excel 2003与Eviews 6.0对面板数据进行相关分析运算,得到表4的主要变量的描述性统计,以及图1、图2的变化曲线。

 

 

 


从图1看出,各批次试点样本在“营改增”当年企业的总体税负率都有大幅度上升,与上文提及的交通运输业税负不减反增相吻合。但随着改革的不断推进,税负均呈递减趋势,特别值得一提的是第一批次样本企业,已经实现减负经营,而第二、三批次的企业税负也在逐渐走低。图2 的曲线走势说明“营改增”当年企业的绩效都出现下滑,但后期呈恢复状态,三个批次的企业绩效都已经超出了改革前的水平。比较之下,“营改增”政策对企业绩效的影响更加积极和显著,直说明政策的效果不仅是要达到减轻税负的目的,更主要的是促进企业的转型升级,提升核心竞争力。纵观TTAX与ROE指标六年内的大致走向,可以发现确实存在着不容忽视的时间效应,因此需要在模型中对年份进行控制。

 

 

 

 

 

 

 

 


5. 面板双重差分回归。利用Eviews 6.0进行面板双重差分的回归,并对个体效应与年份效应进行控制,得到表5的差分结果。其中单数模型没有加入控制变量,只加入了虚拟变量来检验“营改增”政策效果;在双数模型中加入了控制变量,以此检验虚拟变量系数的稳定性。

 

 

 

 

 

 

 

 


回归结果表明,代表“营改增”的虚拟变量P×Y对企业总体税负率的影响为0.259,即“营改增”使企业的税负增加了25.9%,且该系数通过了5%的显著性检验。模型(3)和模型(4)中的虚拟变量系数为负,说明改革后企业的绩效出现下滑。模型(3)中虚拟变量系数接近显著,t值绝对值超过了1,在模型(4)中加入了控制变量后,虚拟变量显著性得到提高,通过了10%的显著性检验。在加入控制变量后,模型(2)和模型(4)的虚拟变量系数并没有太大的变化,表明该系数在经济意义上相对稳定。
表5中控制变量固定资产投资与生产成本的可抵扣占比对企业税负的影响系数分别为-0.132和-0.163,且均通过了5%的显著性检验,说明在“营改增”后,这两项指标直接为企业减负。此两项控制变量对企业绩效的影响系数分别为0.158和0.179,可以看出政策对绩效的影响更为积极。
通过回归分析我们还发现总体税负率与公司规模呈正向相关关系,公司规模越大,税收负担也越重,这一关系通过了5%的显著性检验。此外,模型(2)中的财务杠杆系数为负且有一定的显著性,暗示了税盾效应的存在,即企业资产负债率越高,总体税负率越低。
为了进一步分析“营改增”政策在不同年度的影响,下面针对试点后不同年度构造了不同的虚拟变量。表6表明“营改增”政策对企业税负和绩效的影响是逐步显现的,基本表现为试点当年变化最大,而后逐渐平缓。

 

 

 

 


四、结论与建议
1. 结论。
(1)“营改增”政策对交通运输业一般纳税人总体税负率和绩效的影响在改革当年变化最大,都是负向效应,三个批次平均税负增加23.3%,绩效下降13.1%。但随着改革的深入,改革效果逐年好转。到改革全面推开的第三年,率先试点的上海市,在税负和绩效两个指标上已经优于改革之前,全国其他省份的情况也逐渐好转,这就是改革之初学者们预期的滞后效应。该效应充分影响并将持续影响交通运输业的经营状态,对全国范围内的“营改增”都将产生深远的影响。由于该政策对绩效的影响相对税负而言更加积极,滞后效应充分诠释了“营改增”政策对企业的影响不仅是表现在为企业减轻税负方面,更深层次的影响是发挥对经济转型升级的强大“助推器”作用,促进产业分工优化,加快我国财税体制的完善。
(2)图1与图2揭示出每个批次,特别是对照组第四批次在没有受到“营改增”政策影响的情况下税负也呈上升趋势。这说明面对国际经济复苏乏力和国内经济下行压力,国家采取更加积极的财税政策,通过“放水养鱼”的措施增强企业的发展动力和后劲相对正确,“营改增”是利国利企的一项重大税制改革举措,政策的方向性与合理性均不容置疑。
2. 建议。由上述分析可知,虽然第一批次的情况比较乐观,但第二、三批次样本企业的税负仍处在不减反增的状态。从地理位置上进行解析,第三批次的企业多位于东北和中西部,相比之下这些地区多处于山地高原,虽然资源丰富,但经济基础比较薄弱,难以吸引人才,人员素质有待提高。这些因素决定了“营改增”之前各批次企业的税负和绩效已经存在差异。为使“营改增”政策真正落到实处,应加强政策效应在不同行业、不同类型企业的调查和分析研究。尤其是对“营改增”后税负增加的行业和地区,要加大调研力度,分析客观和主观原因,采取变通手段来针对性地解决问题,本文认为可以围绕以下三点采取应对措施:
(1)适当降低一般纳税人标准。交通运输企业增值税纳税人分为一般纳税人和小规模纳税人两类。一般纳税人税率为11%,采用一般计税法,使用增值税专用发票,处在增值税抵扣的链条之中;小规模纳税人税率为3%,采用简易计税法,使用增值税普通发票,不能实行进项抵扣。小规模纳税人简易征收的制度造成了增值税链条的断裂。一般纳税人的界定标准是年营业额为 500万元, 根据交通部门的统计数据显示,大约70%的交通运输业纳税人年营业额在100万元左右。参考现有工商企业一般纳税人的标准为50万元,建议在“营改增”的后期,将一般纳税人的标准调整到50万元到100万元之间,从而使目前一部分小规模纳税人身份转化成为一般纳税人,进一步促进中小企业的发展。
(2)建立增值税征收留抵制度。交通运输企业的固定资产全部采用直线折旧法,陆路运输企业的固定资产使用年限一般为5 ~ 10 年,水路运输企业的固定资产使用年限为10 年左右,航空运输企业的固定资产使用年限一般为15 ~ 25年。对于一个处在成熟期的大中型企业而言,短期内不会购置新的运输工具。在本文的研究年限内,税负不减反增的一个根本原因是“营改增”后企业固定资产大规模更新改造的周期尚未到来,购置固定资产可以进项抵扣的因素还没有发挥作用。由于交通运输业固定资产价值高、使用年限长的特点,实践中会出现当期抵扣余额,即本期的进项税额超出销项税额的情况。建议参照企业所得税的留抵制度,并借鉴国外的成功经验,将当期抵扣的余额留到下期继续抵扣。
(3)继续提高可抵扣占比。国务院已经决定,2016年5月1日之后继续进行“营改增”的双扩围,即将“营改增”改革扩围到建筑业、房地产业、金融业和部分生活服务业,并将不动产纳入可抵扣范围,从制度上消除营业税。这对各行各业无疑是一个利好,但可抵扣占比在实践中与理论始终存在差距,由于增值税专用发票的获得难度与小规模纳税人的因素,抵扣不充分的问题仍然得不到解决。因此,在将不动产纳入抵扣范围后,还应开辟其他的渠道。基于人工费与路桥费在实践中控制作弊难度较大,建议将占有一定比例的保险费也纳入到抵扣范围。

主要参考文献:
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喻均林.对我国增值税征收范围的思考[J].财会月刊,2008(19).
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魏陆.上海“营改增”试点政策效应的分析及完善[J].税务研究,2013(4).
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