“营改增”后现代服务业税负变化影响因素研究——以福建为例

邹 芳，刘欢欢，陈 希

(1.集美大学诚毅学院， 福建 厦门 361000； 2.厦门市政府办公厅， 福建 厦门 361000；3.国家税务总局福建省税务局， 福州 350000)

作为“营改增”试点改革先锋，迄今为止福建省“营改增”政策已经实施了整整6个年头，经历了先后4次扩围，覆盖了交通运输业、邮政业、电信业及部分现代服务业等。在此期间，作为结构性减税政策的“营改增”对福建省现代服务业企业的影响效率如何尚缺乏实证分析来量化其对相关企业税负变化的实际效益。基于此，本文以2010—2017年度福建71家现代服务业上市公司年报数据为样本，构建“营改增”前后企业面板数据模型，实证分析引起企业税负变化的影响因素，以期在此基础上提出更有针对性的税收政策以进一步促进福建现代服务业发展。

1 文献综述

自我国开展“营改增”试点改革以来，学界对“营改增”后的现代服务业减税效应研究主要集中在三方面。一是结合某具体现代服务业行业或上市公司数据对其税负进行实证分析。杨默如、叶慕青[1]以最早纳入“营改增”试点的交通运输业和部分现代服务业上市公司为样本，分别从改革带来的整体税负变动及对企业绩效影响两个角度分行业分析。杨志安、李宝锋[2]对“营改增”后交通运输业整体税负及财务影响进行测算后发现“营改增”并未使交通运输业整体税负明显降低，甚至还有提高。余学斌、童雅怡[3]分析了“营改增”对鉴证咨询服务业的税负影响；二是从整体经济视角分析其减税效应。杨志安，李宝锋[4]基于整个产业链视角，对税改企业及下游客户的总体税负及利润进行测算，发现总体上营改增具有明显的减税效应，但不同纳税人身份下的减税效应不同，其对各行业的具体影响也不同，既有降也有升。赵静[5]从增值税抵扣链条的视角实证检验了“营改增”改革对服务业企业发展的影响。三是从不同地域角度出发探究减税效应。盛安琪等[6]结合江苏南部和北部第三产业的发展情况对 “营改增”后现代服务业企业税负影响差异进行研究。曹越等[7]发现“营改增”使得试点公司的所得税税负在上海、8省市试点地区均略有上升，而在全国性试点地区略有下降。王家永等[8]对大连在交通运输业、现代服务业、邮政业和电信业4个试点行业全面推行“营改增”后的行业运营、竞争力和税负等方面进行实证分析。李远慧等[9]以2010—2016年度北京A股上市公司数据为样本，对营改增减税效应进行了实证检验，结果表明“营改增”后北京上市公司流转税税负、所得税税负和总税负显著降低。综上可见，前人对“营改增”的减税效应进行了深入研究，但针对“营改增”对福建现代服务业企业税负的影响效率分析则尚未见报道。

2 实证分析

本文通过对2010—2017年期间和福建省71家现代服务业上市公司两个方向上连续观测所得到的面板数据分别构建3个模型，反映相关上市公司资产总额、资产负债率、资本密集度、总资产净利率、政策变量等因素对企业流转税税负、企业所得税税负、企业总税负的变化规律及其影响效率。

2.1 样本变量选取

为保证研究的可靠性和客观性，本文对福建115家A股上市公司逐一筛选，从中选取了符合研究要求的现代服务业上市公司共71家，最终确定568个福建现代服务业上市公司2010—2017年混合横截面样本数据。

被解释变量为企业流转税税负(tax turnover)、企业所得税税负(tax income)和企业总税负(tax total)，由于上市公司年报缺乏实际税种缴交数据，因此以上3个税负都由测算近似可得：企业流转税=支付的各项税费—收到的税收返还—当期所得税费用，企业流转税税负=企业流转税/营业总收入，企业所得税税负=当期所得税费用/资产总额，企业总税负=(企业流转税+当期所得税费用)/营业总收入。解释变量为“营改增”政策Policy，“营改增”前取值为0，“营改增”后取值为1；另根据已有参考文献[9]引入企业年报中已有数据：资产总额(SIZE)、资产负债率(LEV)、资本密集度(CAPINT)、总资产净利率(ROA)为控制变量。

为了较为全面地反映出研究变量的数值特征，在进行具体的模型构建之前，首先对样本中全部研究变量进行统计特征的描述分析。本文分别计算了变量的样本均值、标准差以及不同水平下的分位数和最值。如表1所示，Policy政策变量均值较大，说明其对568个样本量的影响量达62.5%。3个企业税负均值与实际情况相符。综合来看，所有变量的详细数值特征都较为合理，符合预期。

表1 描述统计

注：表中数值变量均经过首尾1%的缩尾处理(winsorize)以减小潜在异常值的影响；25%和75%分别代表对应等级下的分位数

更进一步地，本文给出了“营改增”政策改革前后企业税负的对比情况，结果如表2所示。流转税税负和总税负在改革后均有着一定程度的上升，而所得税税负则表现出了相应幅度的下降。从具体数值来看：流转税改革前后相差0.011 9个单位(增加幅度39.93%)，所得税前后相差-0.014 1个单位(下降幅度7.52%)，税负总额相差0.006 9个单位(增加幅度11.63%)。

表2 改革前后税负对比

2.2 相关分析

在描述统计的基础上，本文进一步利用皮尔逊相关分析对因变量和自变量之间的线性关系进行了考察，表3给出了具体的相关系数估计结果，可以看出：① 企业流转税税负与总税负高度相关，相关系数高达0.882(p<0.01)。这与现实一致，符合预期。“营改增”政策改革、企业规模、资本密集度以及ROA等因素与企业流转税负之间也表现出了不同程度的相关关系，相关系数分别为0.130(p<0.01)、0.198(p<0.01)、0.315(p<0.01)和-0.097(p<0.05)。② 企业的所得税税负与总税负相关系数相对较小，仅为0.078(p<0.10)。企业规模与资产负债率与所得税税负相关系数相对较高，分别达到了0.175(p<0.01)和0.123(p<0.01)。③ 企业总税负仅与企业规模和资本密集度因素呈线性相关关系，分别为0.189(p<0.01)和0.474(p<0.01)。

除此之外，其他解释变量之间也存在一定程度的相关关系，其相关系数通过了不同水平的显著性检验。但值得注意的是：尽管表3中的相关分析表明不同的解释变量之间存在着一定的线性相关关系，但它们之间的相关系数绝对值并未大于0.6或以上，这从某种程度上表明控制变量之间不存在共线性问题。

表3 相关分析

注：*、**和***分别代表相关系数在10%、5%、1%的水平下显著不等于0

2.3 单位根检验

上述分析虽然初步论证了各变量的数值特征和彼此之间的相关关系，但由于研究采用的数据是长时间特征的面板数据，因此研究变量是否平稳对后续研究有着重大的影响。只有在回归变量平稳的前提下，本文建立的面板回归模型才可以避免“伪回归”产生的虚假结果。

本文根据面板数据的特征选择了IPS、LLC以及Fisher ADF等检验模型。由表4可见：各个面板单位根检验结果均在不同的置信水平下拒绝了原假设，这说明研究所采用的被解释变量、解释变量均不存在单位根过程，为平稳变量。

表4 面板单位根检验

注：*、**和***分别代表对应统计量在10%、5%以及1%的显著性水平下大于对应的临界值，即拒绝存在单位根的原假设；各个检验统计量的滞后阶数根据最小AIC准则选取

2.4 面板回归分析

为检验不同企业特征因素对各类型税负的影响，结合样本数据的面板特征，本文将研究模型设定如下：

TAXi,t=α+β1POLICYi,t+β2SIZEi,t+

β3LEVi,t+β4CAPINTi,t+

β5ROAi,t+ηi+εi,t

其中：TAX分别对应企业流转税负、企业所得税负和企业总税负；ηi代表企业个体截面固定效应；εi,t代表随机扰动项。需要注意的是：在最终估计模型的选择上，本文采用了豪斯曼方法进行了检验，比较了固定效应模型和随机效应模型。当豪斯曼检验的卡方统计量对应的P值小于0.05(0.01或0.10)时，则采用固定效应模型估计量作为最终模型参数估计结果。

2.4.1企业流转税税负面板回归模型

表5给出了企业流转税负的面板回归估计结果：在模型形式的检验上，豪斯曼卡方统计量为20.035 2，大于1%水平下的卡方临界值，显示固定效应估计量最优。结果显示：至少在5%的水平下，企业的规模、资本密集度、ROA以及“营改增”政策对企业的流转税表现出了显著性的正向影响，具体系数估计值分别为0.004 1、0.006 1、0.075 1和0.007 6。

表5 企业流转税负的面板回归估计结果

注：括号内数值为参数估计值对应的稳健标准误；*、**、***分别代表回归系数在10%、5%以及1%的水平下显著。

由此可见，解释变量Policy“营改增”政策实施之后对福建现代服务业企业流转税税负的影响是不降反增，带来了0.76%流转税税负的增长。这与政策预期值背道而驰。而已有研究表明：“营改增”的减税效应严重依赖于企业的产业互联程度和上游企业的增值税税率，只有在具备产业互联的企业内，才具有减税效应，且产业互联程度越高，改革效应越突出；反之，如果不考虑企业的产业互联，“营改增”的减税效应不显著。这就为正向影响关系提供了合理解释。另外，由于福建早在2012年11月即开始“营改增”试点，而在试点阶段的增值税专用发票抵扣链条是缺失的，只有改革试点地区的“1+6：交通运输+现代服务业”才能得到进项抵扣，这就造成福建现代服务业企业购入非试点地区现代服务业产品时，必定无法获得增值税专用发票进行抵扣，而与此同时税率从原来营业税适用的5%增加到增值税适用的6%，从而导致流转税税负不降反增。再次，根据已有研究[10]，“营改增”政策对不同行业的减税效应均不相同，如金融保险、文体、旅游、邮政与房地产等现代服务业由于进项抵扣比例较低，税负下降程度均低于5%，而交通运输业和租赁业由于固定资产更新周期较长，税负则显著上升。在本文选取的样本数据中，福建现代服务业上市公司大多由以上行业企业组成，这就不难得出流转税负不降反增的结论了。

2.4.2企业所得税税负面板回归模型

同理，表6给出了企业所得税负的面板回归模型估计结果：在1%的水平下，豪斯曼检验的结果拒绝了原假设，显示出固定效应模型更优。结果显示：“营改增”政策虚拟变量的系数估计值显著为负，达到了-0.012 4(p<0.05)，表明“营改增”促进了企业所得税负的下降。此外，企业的资产负债率、资本密集度则表现出对所得税负的负向影响关系，影响程度分别为-0.0739(p<0.05)和-0.011 2(p<0.01)。

表6 企业所得税负的面板回归估计结果

注：括号内数值为参数估计值对应的稳健标准误；*、**、***分别代表回归系数在10%、5%以及1%的水平下显著

由此可见，解释变量Policy“营改增”政策实施之后，在控制变量的影响下，福建现代服务业企业受到结构性减税政策刺激，通过增加投资、扩大企业规模、加快固定资产更新换代、追加信息服务采购量、引进高层次人才等方式，增加企业所得税前抵扣项目，使所得税税负降低了1.24%。但从该数据不难看出：福建现代服务业减税效应较为微弱。

2.4.3企业总税负面板回归模型

表7报告了企业总税负的面板回归模型估计结果，需要注意的是：在模型形式的检验中，豪斯曼检验未能在最低显著性水平10%的基础上显著，表明在企业总税负的建模中随机效应模型能够更好地拟合样本数据。

表7 企业总税负的面板回归估计结果

注：括号内数值为参数估计值对应的稳健标准误；*、**、***分别代表回归系数在10%、5%以及1%的水平下显著

结果显示：“营改增”未能对企业的总税负产生显著性的影响，其系数估计值为0.003 6(p>0.10)；而企业的规模、资产负债率、资本密集度以及ROA等因素则对企业的税负总额有着显著性的影响，其中资产负债率表现出了负向影响，为-0.032 6(p<0.01)，而其他因素均为正向影响，SIZE为0.003 5(p<0.01)，CAPINT为0.008 0(p<0.01)，ROA为0.088 6(p<0.01)。

根据变量测算公式“企业总税负=(企业流转税+当期所得税费用)/营业总收入”可知：企业总税负取决于企业流转税与所得税额。根据前文分析，企业流转税负与所得税负受“营改增”政策的影响效应为一增一减，二者互抵后导致“营改增”未能对福建现代服务业上市企业总税负产生显著性影响。

3 结论与建议

综上所述，“营改增”后福建现代服务业税负变化并不尽如人意。究其原因，一是与“分步式”改革策略带来的弊端分不开，从一定程度上抵消了结构性减税政策的效应；二是与行业特点相关，对诸如缺乏进项抵扣项目的金融保险业与固定资产更新周期长的交通运输业而言，无法实现减税效应，甚至带来税负明显增长；三是流转税与所得税存在冲抵现象，削弱企业总体税负的减税效应。

但正如刘尚希指出：仅从减税的角度来看待“营改增”是不够的，更应该看到其作为一项牵一发而动全身的综合性改革带来的体制机制性变化。值得肯定的是，“营改增”政策为福建现代服务业企业注入新的动力，刺激企业做出增加投资、扩大规模、加快固定资产更新、追加金融信息等现代服务采购量、引进高层次人才等举措，对加快产业转型升级、转变经营方式仍有深远影响。

由此，为更有针对性地促进福建现代服务业持续发展，本文提出如下财税政策建议：

1) 后“营改增”时代应进一步完善增值税制度改革的精细化程度。一方面强化对金融保险、文化创意、旅游、邮政与房地产、交通运输、租赁行业的政策倾斜，弥补其进项抵扣项目的缺失及固定资产更新周期长的问题，设定更加科学、合理的税率与抵扣办法，进一步加强政策红利的释放；另一方面针对现代服务业行业多样化的特点，建立健全税务机关实时税务监控系统，通过更全面、更清晰、更及时的数据变化跟踪，反映实时减税效应，为制定更有针对性的增值税制度改革方案提供技术保证。

2) 应结合福建地域特点，找准现代服务业发展路径，提高财税政策瞄准效率。清理涉企收费政策，对不合法、不合理的收费项目一律取消，对收费标准过高的项目按照程序和管理权限降低标准，切实减轻现代服务业企业负担。聚焦金融、旅游、科技服务、文化创意等福建重点发展领域和优势行业，在地方财税政策制定中精准对接服务供给和需求，构建现代服务业创新服务平台，引入绩效考核机制，对符合要求的技术含量高、知识密度高的现代服务业推优升级，按等级分别给予财政补助和贷款贴息，加快打造福建现代服务业产业体系。

3) 发挥福建各地市财政补助和税收优惠政策在人才供给方面的作用，加大财政投入。通过对高层次人才本人取得各类奖金减免个人所得税，对引进高层次人才的单位取得财政资金、创业企业投资研发和技术成果转让减免企业所得税，对科技企业孵化器、创新科技园区减免房产税、城镇土地使用税等方式，一方面吸引国内外现代服务业高端专业人才流入，一方面创新人才培养模式，引导产学研项目融合发展，扩展专业化人才建设渠道，助力跨越式提升福建现代服务业发展水平。

4) 发挥地方财政性资金引导作用，整合现代服务业发展专项资金，重点对科技创新服务业加大财政投入力度。重点推动福建以云计算、大数据、移动互联网、物联网和新型终端技术等为代表的新一代信息技术服务发展，重点支持现代物流业、金融业、港口服务、养老服务业、会展服务业、旅游休闲业、新网工程和文化创意产业等领域发展。对省内高新技术企业和技术先进型服务企业加大税收优惠力度，提高科技支出比重，支持科技研发产业发展，通过“政银担”、贷款贴息、财政奖补及时兑现等方式创新财政投入方式，切实拓宽企业融资渠道，及时为科技创新服务业注入资金血液。

5) 利用地方财税资源，优化现代服务业发展环境，积极推进企业主辅业分离，主导运用“互联网+”经济、数字经济、共享经济等平台、模式创新，促进现代服务业各行业、各企业间实现“跨界融合”。在互联网思维深入渗透的经济发展背景下，强化地方财税政策扶持，结合福建特色，充分发挥福建地域优势，引导有实力的现代服务企业主辅业分离，鼓励企业聚焦信息技术型核心业务，向价值链高端发展。把握产业跨界融合发展的重点趋势，找准产业跨界融合发展现代服务业的重点领域，以技术融合为依托、以市场需求为导向，着重将高端服务业和先进制造业的融合发展作为推动产业结构优化升级的重要战略选择。以现代服务业集聚区和示范区建设为载体，打造跨界融合的产业链和产业集群，打造具有福建特色的高端业态集聚的新型现代服务业商业模式。