税收负担对物流业发展规模的影响研究

夏 季

（贵州财经大学，贵阳 550025）

一、引言

进入新时代，我国的经济增长走到了优化产业结构、转换发展动力的新时期。物流业作为连接生产端和消费端的渠道，一直被认为是现代经济持续健康发展的基础性和支撑性产业。在国家经济社会“十四五”规划中，物流业被反复提及，“十四五”规划要求物流业服务于国家现代化建设战略，并且高效融入构建新发展格局，这无疑是将物流业的发展提高到了国家战略的层面。因此，研究影响物流业发展的各种因素，具有重大的现实意义和社会意义。

税收作为调节国民经济的重要工具，在引导物流业持续健康发展中发挥了不可替代的作用，从2012 年上海将交通运输业列入“营改增”试点，到2013 年试点范围推广到全国，再到2016 年全国全范围实行“营改增”，税收政策对于物流业的发展一直都发挥着重要的作用。

近些年来，学界关于税收对物流业发展影响的研究也比较多，主要分为三类：一是宏观行业层面的理论研究：周灵[1]分析了我国“营改增”后出现的物流业税收断层现象；汪鸣[2]等深度解读“十四五”物流发展新要求新格局；贺登才[3]提出现代物流业的六种路径选择。二是宏观行业层面的量化研究：王聪[4]对2004—2019 年我国物流业及其子行业的所涉税种、税收规模和税收负担进行研究；王赟杰[5]研究了2008—2014 年我国物流行业总体的税收负担。三是“营改增”前后微观物流企业层面的研究：杨志安[6]等对某运输企业“营改增”前后的税收负担进行测算，发现“营改增”后该企业的税收负担有所提高；孙莹[7]运用双重差分法进行研究，发现“营改增”后航空运输业和水上运输业的税收负担都有所下降；邹筱[8]跟踪测算了我国49 家上市物流企业的税收负担。

综上所述，现有文献主要集中于“营改增”对物流业税收负担的影响，关于物流业税收负担对物流业发展影响的定量研究很少，而研究税收当然是要重点研究税收如何影响行业发展的，基于此，本研究收集2009—2019 年我国物流行业的数据，定量测算我国物流业的税收负担，然后重点研究物流业的税收负担对物流业发展规模的影响，最后根据研究结论提出政策建议。本文有助于研究税收负担对于物流业到底有怎样的影响，充实我国物流业的研究文献，具有一定的社会意义和学术意义。

二、研究设计

（一）理论基础

税收负担是一定时间内纳税人因国家课税而承受的经济负担，对于物流行业来说，税收负担指整个物流业由于国家课税而承受的经济负担，亦即征税对物流行业造成的经济利益流出。税收对物流业的协调作用机制主要通过税收的收入效应和替代效应来实现。税收的收入效应指纳税人由于纳税增加了经济负担，倾向于增加劳动以弥补经济损失的一种趋势。替代效应则与之相反，由于政府征税降低了纳税人的积极性，纳税人会倾向于减少劳动。

在物流行业中，若是收入效应占主导地位，那么税收负担的提高会促进物流业的发展，若是替代效应占主导地位，那么税收负担的提高会抑制物流业的发展。本研究将通过实证分析确定物流业中税收发挥作用究竟是收入效应还是替代效应主导，及探究税收负担对物流业有怎样的影响。

（二）物流业涉税情况分析

物流业增加值反映了物流产业对国内生产总值的贡献，是反映物流业发展状况的核心指标，如图1 所示，我国物流业增加值从2009 年不足2 万亿到2019 年突破4 万亿。物流业增加值的数据表明我国的物流行业总体上是在稳定持续发展的，那么在此过程中，税收发挥了怎样的作用呢？

图1 2009—2019 年物流业增加值

物流业的税收总额是国家每年在物流行业取得税收收入的总和，如图2 所示，我国物流业税收总额从2009 年的不足1500 亿元，一路稳步增长，到2018 年已突破3500 亿元，这是我国物流行业规模不断增长的必然结果。再看历年物流业税收总额的增长率，可以得到更多有用的信息。图3 描述的是我国2009－2019 年物流业税收总额的增长率，除了2009 年增长率为负，后面十年均为正向增长。2009 年税收总额增长率为负主要是受到次贷危机的影响，随后的2010－2011 年的增长率都突破了20%，2012－2015 年税收总额增长率都保持在较低的水平，这是2012 年开始的结构性减税政策发挥作用；从2015 年到2018 年税收总额增长率又不断提升，这是我国物流业规模增长速度大于结构性减税速度的结果；2019 年税收总额增长率又降到0.5%，这是因为实施了一系列普惠性减税政策，物流业中占主导地位的交通运输业增值税税率从11%降到了9%，在这样大幅度的减税政策面前，物流业的税收总额还能保持正向增长，足以表明我国物流业发展的势头之猛。

图2 2009—2019 年物流业税收总额

图3 2009—2019 年税收总额增长率

（三）研究假设

本研究主要是探讨物流业税收负担对物流业发展规模的影响，因此提出如下假设：

H1：税收负担的提高能显著促进物流业规模增长。

H2：税收负担的提高不能显著促进物流业规模增长。

（四）模型构建

使用Stata 软件构建多元线性回归模型，将我国物流业2009－2019 年的税收负担作为自变量，同时期的社会物流总额作为因变量，再取物流业固定资产投资总额作为控制变量，探究物流业税收负担对行业发展规模的影响。

关于税收负担的评价指标，本研究参考王聪[4]的测算方法，用物流业税收总额与物流业增加值之比来衡量物流业的税收负担。2009－2019 年物流业税收总额和物流业增加值的数据分别来自《中国税务年鉴》和《中国统计年鉴》。社会物流总额的数据来自《中国物流统计年鉴》，物流业固定资产投资总额的数据来自《中国统计年鉴》。

三、实证结果分析

（一）实证结果

将社会物流总额作为因变量、税收负担为自变量，固定资产投资为控制变量构建的线性模型回归结果如表1 所示，t 值表示t 检验的统计量值，P 值代表显著性。回归模型调整后的R 方为0.9583，说明模型的拟合程度较高。对于自变量税收负担，系数为3145.567 大于0，t 值为2.76，P 值为0.025 小于0.5，说明税收负担的提高显著促进了社会物流总额的增长。物流行业固定资产投资系数大于0，P值为0.000 小于0.01，说明物流行业固定资产投资的增长显著促进物流业规模增长。回归方程为：

表1 社会物流总额和税收负担、固定资产投资

社会物流总额=3145.567*税收负担+0.004449*物流行业固定资产投资-272.123

实证结果说明：收入效应在物流业的税收协调机制中占主导地位，即税收负担的提高显著促进了物流业规模的增长。

（二）稳健性检验

为使实证结果更具信服力，接下来替换因变量做稳健性检验。将衡量物流业发展规模的指标由社会物流总额替换为社会物流费用，自变量和控制变量均保持不变，重新构建多元线性回归模型。

替换因变量重新构建线性回归模型的结果如表2 所示：t 值表示t 检验的统计量值，P 值则代表显著性。调整后的R 方为0.9323，说明模型的拟合程度较高。自变量税收负担的系数仍然为正数，t 值为2.85，P 值0.022 小于0.05，说明税收负担的提高显著促进了社会物流总费用的增长。

表2 社会物流费用和税收负担、固定资产投资

重新构建回归模型的实证结论不变，仍然说明收入效应在物流业的税收协调机制中占主导地位，税收负担的提高促进了物流业规模的增长。

四、结论与建议

（一）结论

2009－2019 年间，我国的物流业发展规模不断增长，物流业的税收总额绝对值也在不断增长，但物流业税收总额增长率和税收负担在波动中不断变化，这与我国多年来实行的一系列结构性减税和普惠性减税紧密相关。

实证结果证明：收入效应在物流业的税收协调机制中占据主导地位，随着税收负担提高，流出物流行业的经济利益增加，各物流企业为了弥补纳税造成的经济损失，会投入更多的资源，扩大规模，以获得更多利润。

虽然本研究的实证结果认为收入效应占主导作用，但并不赞成取消物流行业的税收优惠会增加物流行业税收负担的观点，相反还要继续帮助物流业减轻税收负担。因为根据拉弗曲线中税率和税收收入关系的解释，当税收负担在某个限度之内时，收入效应占主导地位，税收负担提高会激励市场主体投入更多资源扩大规模，一旦超过这个限度，替代效用就会占据主导地位，提高税收负担只会抑制行业的发展。就目前情况来看，物流行业的税收负担已经接近收入效应主导转变为替代效应主导的临界点，因此政府近些年来才会出台一系列减税降费措施，帮助行业减轻税收负担，以促进行业持续健康发展。

（二）建议

由以上结论，综合我国物流业发展的实际情况，提出以下建议：

第一，扩大增值税进项税额的可抵扣范围。作为劳动密集型产业，人工劳务占据了物流业成本的很大一部分，但这一部分却不能作为进项税额抵扣，无疑给物流行业带来较大负担。所以可以出台具体的针对物流业特别是邮政快递行业的税收优惠，允许将人工劳务成本纳入增值税进项税额抵扣范围。

第二，鼓励物流企业的创新和研发。现代化的物流产业应该是技术密集型产业，而不是劳动密集型产业，因此鼓励物流企业的创新和研发，促进产业转型升级，就显得尤为重要。在增值税方面，不但可以把企业创新研发的成本费用全部计入进项税额抵扣范围，还可以加计扣除一个较高的比例。在企业所得税方面，对于能将大数据、人工智能等高新技术应用于实际并取得良好效果的企业给予特殊的税收优惠。