“营改增”对交通运输业税负影响的实证分析
2019-04-02孙莹
孙 莹
从2012年1月1日起,“营改增”首先在上海试点,交通运输业的“营改增”范围包括航空运输业、水路运输业以及公路运输业;从2012年8月起,交通运输业在北京市、天津市、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、湖北省、广东省8个省、直辖市和宁波市、厦门市、深圳市3个计划单列市展开,“营改增”范围包括航空运输业、水路运输业、公路运输业;至2014年1月1日起,“营改增”在全国范围内展开,交通运输业“营改增”范围包括航空运输业、水路运输业、公路运输业以及铁路运输业。
“营改增”的结构性减税效果凸显,比如服务业,在“营改增”之前属于营业税范围,适用营业税税率5%。而“营改增”之后,属于增值税范围,适用增值税税率6%,虽然税率上升一个百分点,但是增值税可以在税前抵扣进项税额,在此情况下,税率上升带来的增加税负小于因抵扣减少的税负。因此,在“营改增”政策实施之后,对于服务业等行业,起到了明显的减税效果。相比之下,对于交通运输业,在“营改增”之前 ,营业税税率为3%,而“营改增”之后,增值税税率为11%,税率大幅度提高,税负不下降反而上升。原因在于大部分交通运输企业是资本密集型企业,运营成本中的折旧和摊销比重大,进项税额的抵扣对企业税负的影响很大。
一、“营改增”对交通运输业税负影响的成因
交通运输行业传统的概念指的是国民经济中专门从事运送货物和旅客的社会生产部门,属于生产行业的范畴。它是一个集合,是所有运输经济活动的集合,包括个人、组织和企业。交通运输业包括陆路运输、水路运输、航空运输、管道运输和装卸搬运5大类。
(一) “营改增”对交通运输业一般纳税人税负的影响
从事交通运输业的一般纳税人,“营改增”之前适用3%的营业税税率征税,“营改增”后适用11%的增值税税率征税。
若税率既定时,纳税人税负的轻重取决于可抵扣进项成本与收入的占比。因此,纳税人在一个平衡的抵扣率上(可抵扣进项成本/不含税销售额),无论缴纳营业税还是增值税,税负都是相当的。
这里增值税额统一设定为17%,代入上述公式中,得出交通运输业抵扣平衡点为46.53%。当其他条件既定时,纳税人的实际可抵扣进项税成本占销售额的比重高于46.53%时,税收负担下降,反之则上升。
(二)“营改增”对交通运输业小规模纳税人税负的影响
从事交通运输业的小规模纳税人“营改增”前后的适用税率都是3%,在税率方面,“营改增”前后对交通运输业小规模纳税人的影响微乎其微。但是另一方面,“营改增”之后,交通运输业的小规模纳税人可以申请代开增值税专用发票,对于一项业务购买方的小规模纳税人来说,可以获得代开的增值税专用发票,从而使得“营改增”后的交通运输业小规模纳税人的税收负担小幅下降。
(三)上下游企业对交通运输业税负的影响
我国交通运输企业的上游企业主要包括交通运输设备和原材料的供给商,以及各种大大小小的加油站等。下游企业主要是消费交通运输服务的企业。而上下游企业在增值税链条上所处的位置不同,所以上下游企业对交通运输业的影响也不同。
1.上游企业对交通运输业税负的影响
表1 双重差分基本模型与原理
表3 主要变量描述性统计
“营改增”后,上游企业对交通运输业的影响主要在于增值税专用发票的开具和管理。由于购进货物的企业要想抵扣进项税额,必须提供真实充分的资料才能取得销售方开具的增值税专用发票。而“营改增”之前交通运输业不存在获得增值税专用发票这一环节,也就不能抵扣进项税额,所以“营改增”后,交通运输企业会尽可能多地要求上游企业开具增值税专用发票,以便降低税收负担。与此同时,对上游企业的发票管理也起到一定的完善和监管作用。
2.下游企业对交通运输业税负的影响
“营改增”后,下游企业对交通运输业的影响主要在于深化交通运输企业的分工和产品价格的下降。由于增值税是在生产、批发、零售的每一个周转环节对流通中的商品和劳务而征收的一种流转税。所谓道道征收 ,在增值税链条上的每一个节点都征税,如果上一个环节出现漏税或者逃税,那么下一个环节就不能抵扣进项税额,所以企业的分工对于进项税额的抵扣起到关键作用。例如,在“营改增”之前,外购的运输服务所缴纳的营业税不能税前抵扣,所以大部分的企业不愿意外购运输服务;“营改增”之后,外购的运输服务划入增值税,符合条件的进项税额可以在税前抵扣,而且极大促进企业效率,企业更愿意以层层外包的方式来深化企业分工。
另一方面,由于“营改增”的结构性减税效果凸显,在企业利益不变时,企业为了提高竞争力,可以适当降低产品价格。而且进项税额可以抵扣,降低企业的经营成本,在一定程度上也会降低企业产品价格,最终受益的是产品的消费者。
二、“营改增”对交通运输业税收负担影响的实证分析
(一)计量模型设定
1.模型设定
“营改增”政策对交通运输业上市公司的税负是否有影响,有何影响,可以通过比对“营改增”前后上市公司在税负等方面的变化加以衡量。而双重差分模型最重要的前提是实验组的虚拟变量而不是内生变量,所以可以通过比对实验组和控制组在“营改增”这一政策实施前后的变化来检验“营改增”对交通运输业上市公司在税负方面的影响。因此,选择双重差分模型进行实证分析,将是否“营改增”作为实证的核心变量来解释政策效应的影响,另外选取其他控制变量来共同解释“营改增”对交通运输企业税收负担的影响。
表4 营改增对企业税负的影响
表5 双重差分分行业回归结果
DID(difference-indifference)即双重差分模型的简称,可以有效应用于评估政府政策的影响效果。本文选取 yit为被解释变量,指代总税负,设置treatt和yeart两个虚拟变量,分别表示样本企业是否是实验组以及何时进入实验组,即样本企业在“营改增”试点地区以及试点的年份后时,treatt和yeart取值1,否则为0。由于我国 “营改增”采用的是逐步推进的方式,不同地区不同类别的试点开始时间不同,所以本文采用了双重差分的一般化模型。
Dit为交互项,虚拟变量 Dit取值为1时表明在t年实验组企业开始进行“营改增”,否则为0;γi代表企业的个体效应, ut代表时间效应,从而使模型具有了面板数据回归的根基。另外, Xit的控制变量,可以凸显样本企业个体效应而造成相关指标的变化。由于交通运输业“营改增”的时间不一致,因此在该模型中所有在t年还未纳入“营改增”试点的企业不管其在t年及其以后是否有可能被纳入“营改增”试点,在t年都作为控制组,从而使所有回归年份中都存在控制组和实验组。
实验组和控制组的组别差异以及时间趋势的影响由β1和β2分别表示。在基本模型中的交互项 tr eatt与 y eart乘积前的系数则体现了“营改增”实施的实际效果。若其显著为正,则表示“营改增”后对解释变量y为正效应,否则为负。双重差分的基本模型如表1。
2.变量选取
对于一般纳税人而言,“营改增”影响企业的增值税变化,连带着城市建设维护税、教育费附加、地方教育附加、企业所得税等税种都会产生变化。所以,本文参考刘骏和刘峰(2014)中的方法,选择企业总税负率为衡量企业税负变化的指标。
企业税费净支出=支付的各项税费-收到的税费返还
企业总税负率=(企业税费净支出/主营业务收入)* 100 %
(1)被解释变量
总税负:反映总税负水平的指标
(2)核心变量
解释变量中的交互项,核心变量Dit赋值为1时表示样本企业所在地属于试点省份,且在该试点省份改革年份及以后,若在之前则赋值0。另外对于不受试点影响及一直都未参加试点的交通运输业上市公司而言, itD 赋值为0。
(3)控制变量
结合其他参考文献研究分析,本文选取以下变量:
资产负债率:衡量企业风险大小,该指标越小,说明总资产中负债所占的比例越小,企业举债能力越强。
总资产:控制规模效应,该指标越大,说明企业规模越大。
成立年限:控制时间效应,企业成立初期,利润较小,对于政策变动的影响反映更为激烈。
另外,对资产负债率及企业总资产选取滞后一期的数据防止系统系偏误,来控制变量间的内生性;取总资产和成立年限的自然对数来防止数据偏大而造成的结果偏差。相关变量解释如表2。
从事交通运输业的小规模纳税人“营改增”前后的适用税率都是3%,在税率方面,“营改增”前后对交通运输业小规模纳税人的影响微乎其微。但是另一方面,“营改增”之后,交通运输业的小规模纳税人可以申请代开增值税专用发票,对于一项业务购买方的小规模纳税人来说,可以获得代开的增值税专用发票,从而使得“营改增”后的交通运输业小规模纳税人的税收负担小幅下降。
(二)样本选取及描述性统计
1.样本选取
本文选取了2012—2016年在沪深两市上市的交通运输企业共30家(其中道路运输业10家、水上运输业10家、航空运输业10家) 的公开财务数据,所有数据都来自CSMAR数据库。
2.描述性统计分析
本文所采用的数据来自于样本上市公司年度报表以及国泰安数据库,数据描述下统计分析如表3。
由表3可知,样本企业总税负的平均值为9.285%,其中山东高速在2016年总税负最大为20.76%;天津港在2016年总税负最小为0.23%。
对样本公司数据进行回归分析前,利用交通运输业上市公司年度报表的财务数据,按试点时间分行业对样本公司的总税负率取均值,利用EXCEL软件绘成税负六年来的基本走势,得出“营改增”政策实行前后对交通运输业上市公司税负的宏观影响(图1-3)。
根据图1所示,从2012年到2016年,道路运输业中的样本企业的总税负先呈现下降趋势,从2014年开始,逐渐呈现上升趋势。
根据图2所示,从2012年到2016年,水路运输业中的样本企业的总税负先呈现下降趋势,在2014年有一个稍微上升现象,之后一直呈现下降趋势。总体而言,“营改增”这一政策的实施对水路运输企业税负呈现明显的结构性减税效应。
根据图3所示,从2012年到2016年,航空运输业中的样本企业的总税负呈现出一升一降的趋势,特别是2013到2014年,相较于其他几年的变化而言,下降的趋势尤为明显。
综合上述分析,对于“营改增”试点企业而言,在政策实行当期,各行业的总税负有不同程度的增加,但随年份推移,总税负呈现下降走势。而对于 “营改增”的部分道路运输业而言,税负变化相对缓和。因此,样本企业个体效应以及时间趋势效应不容忽视,在双重差分模型中需要对两者进行控制。
(三)实证结果
本文利用Stata软件对样本数据进行双重差分的回归,并控制了时间效应和个体效应,同时输入Cluster命令得出各变量稳健标准误。表4是“营改增”对交通运输业上市公司税负影响实证检验的具体结果,对总税负率做两次双重差分,以检验模型的稳健性,其中模型1只加入了核心变量dummy(是否试点),而模型2则不仅加入了核心变量dummy(是否试点),还加入了控制变量leverage(滞后一期的资产负债率)、ln size(滞后一期总资产的自然对数)、ln age(公司成立年限的自然对数),从而检验核心变量系数的稳定性,以此进行对比检验。
1.双重差分检验及稳健性检验
从表4可知,“营改增”的核心变量dummy(是否试点)对交通运输业上市公司总税负率的影响为-0.00481,即“营改增”后样本企业的总税负平均下降了0.481%,并且通过了1%的显著性检验;模型1和模型2中的核心变量dummy(是否试点)为负,表明“营改增”对于企业总税负也有下降的作用,并且核心变量dummy(是否试点)都通过了1%的显著性检验,说明“营改增”对于企业总税负有显著的影响;
另外,在两次差分中,模型1和模型2的核心变量dummy(是否试点)系数无明显变化,因此该核心变量的系数在经济意义上较为稳定,以此验证了该模型的稳健性。
从表4中还能得出,公司规模ln size与税收负担呈正相关关系,且通过了1%的显著性检验,表明公司的规模越大,企业的税收负担越重;企业的成立年限ln age与税收负担呈反相关关系,企业成立初期尚处不稳定时期,随着年限的增长,盈利能力较为平稳。
2.分行业回归结果
表5依次将3个实验组分别进行回归,即将道路运输业、水路运输业和航空运输业分别进行回归分析,发现回归后解释变量系数分别为11.0823961、-0.07380092和-0.07129993,且具有一定程度的显著性,由此得出“营改增”在一定程度上增加了道路运输业上市公司的税负;对于水路运输业和航空运输业税负的影响都为下降作用。
综上所述,从“营改增”政策2012年开始试点至2016年,降低了交通运输企业一定程度的税负。由此说明,在政策逐步试点的过程中,“营改增”对于交通运输行业总体而言,起到了减轻税费的作用。但是对于特定行业,“营改增”反而增加了企业税收负担。
四、结论及政策建议
在上述实证分析的30家企业中可以看出,“营改增”后企业的税负是有所下降,但下降的幅度较小。从企业本身来看,大部分的企业税收负担下降,但仍有少数企业的税负上升,且上升的幅度差异较大。从本文交通运输业所分行业来看,道路运输行业的税负在全面营改增后呈现上升趋势,而水路运输业和航空运输业在全面营改增后呈现下降趋势,即各个子行业间税负的变化趋势和变化程度不一样。
综上所述,随着“营改增”的全面推进,一方面大部分企业的税收负担有所下降,但下降的幅度偏小,与“营改增”的初始政策目标还有较大差距。另一方面,交通运输业各个子行业间的受“营改增”影响的差距较大。
企业的增值税税负和整体税负受运营成本中可抵扣固定资产的进项税额比重的影响巨大。特别是对于那些已经完成投资建设的交通运输企业,由于其以前购置的交通运输设备的进项税额不能在税前抵扣,而增值税税率的上升使得企业的税收负担加重,这不符合“营改增”的初衷。针对这些情况的交通运输企业,适当增加其进项税额的可抵扣范围,使得“营改增”达到相应的政策效果,这样有利于符合税收的公平原则。