题 目 对“营改增”问题的研究——基于 交通运输业上市公司面板数据外文翻译资料

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本科生毕业论文(设计)

题 目 对“营改增”问题的研究——基于

交通运输业上市公司面板数据

学生姓名 鲁学倩

学 号 20151339049

学 院 商学院

专 业 财务管理

指导教师 钟念

二Ｏ一 九年二月十六日

对营改增问题的研究

——基于交通运输业上市公司面板数据

Ran Yin

摘要：自2012年实施营业税改增值税开始，已过去了3年，这期间取得了很大的成功。交通运输业不仅仅是一个基础服务行业，更是社会生产和消费之间的“桥梁”，因此它成为“营改增”规划的重点和先导产业。在2016年全体行业实行“营改增”综合方案的情况下（以下简称“方案”），本文试图通过DID（Different-in-Different model）模型来探讨该方案对交通运输业的影响和关于税收发生率方面的原因。在此基础上，进一步对政策的完善和可解决方案提出相关建议和思考。

关键词：营改增方案；交通运输业；税收发生率；建议

1. 绪论

营改增的首次提出是在2011年11月16日；2012年1月1日，上海率先在交通运输业和部分现代服务业进行试点。在同年的12月1日，营改增范围扩大到广州等八个省，2013年5月24日，该项目再次升级，并且扩大到全国范围。随着金融改革的不断完善，2016年我国将在建设、金融服务等方面实现这一规划的整体变革。2014年，铁路运输被纳入试点范围，交通运输业开始全面实施营改增方案。

交通运输业作为改革的先行者，其改革的好坏不仅关系到国家试点工作的走向，而且直接关系到国家下一步战略规划和试点工作的顺利实施。为了评价其有效性，目前的研究主要体现了两个问题，一是研究该方案实施的必要性，二是研究运输企业税负问题的变化。更多的讨论集中在第二个，例如徐大昌和邵宇(2012)在港口方面进行了计算。该数据对影响结论的公司税案例进行了估算，得出了影响结论的增值税转扣款。杨军(2013)在对具体业务的测算和取得一定数额的进项税额方面取得了成就，进项税额其占税收收入的6.89%，目的就是使“本方案”推行改革后减轻企业税负。

本文选取了2011-2013年交通运输业上市公司数据为样本。另外，该模型是基于税收负担(营业税)、净资产收益率、政策变量、固定资产收益率、公司规模和公司设立代表自然对数变量的年数，通过双重差分即DID模型（Different-in-Different），并分析行业分工的具体运输企业在不同行业的税收负担,以此来深入分析对运输业务效率的影响。本文的目的还在于为整个行业的创新提供经验和借鉴，并帮助其他行业充分利用这一方案减轻税负，实现企业价值最大化的目标。

本文提供了第二部分的文献综述和研究假设，以及第三部分的研究设计，第四部分的实证分析给出了实证结果，第五部分分析了原因，并给出了本文的相关结论和启示。

二、研究设计

1. 假设

从本文的角度来看，具体到各个独立行业的进项税可抵扣成本，将会对公司的税收变动产生影响，同时也会影响本方案在交通运输业实施的效果。上述研究中提到的税负增加是否只是由于进项税额减免制度不完善而造成的短期内的税负增加，又或者如上述部分学者所说，从长远来看,税收负担需要被减轻,那么，这个项目的最终目标是减少营业税。因此，我们提出第一个假设：

H1：本方案使运输业上市公司税负减轻。同时，该方案在运输业实施后，可以显著促进行业设备更新改造，提高运输效率，提高运输质量，从而提升企业经营绩效。该方案实施后，随着企业税负的减轻和现金流出的相应减少，将促进企业绩效的提高。对于道路运输经营者来说，改革后的公司税务增加了，尽管税负增加了，但增值税链条将会更加完整，因此对公司的经营有很大的好处。它的运行可能会导致增长，即使短期增长不明显，而从长期来看，运行的结果将预示着明显的增长。基于以上分析，本文提出了第二种研究假设。

H2:本方案将提高上市公司的运输运营绩效。

（二）研究方法

由于该方案相当于一项“自然实验”，因此可以将改革视为外生事件。本文将采用DID双重差分模型进行分析。强调模型的优点是为了更好地避免选择性偏差、反向因果关系的偏见、时间固定效应和缺乏一个截面固定效应和其他内生变量的偏见,让它们有效地控制了其他不同的影响，同时推进试点地区和非试点地区自发的政策,使其有更准确的识别。

（三）变量设计

在本文，我选择使用DID模型集。从表1中你们可以看出我对变量的选择和解释，选择相同的样本，选择营业税和增值税两种税来衡量企业税负政策的变化。表2具体给出了选择税值的选取。

（四）样本选取

本文选取2011 - 2013年交通运输上市公司作为研究对象。由于该方案于2012年1月1日在上海实施，并逐渐扩展到全国，各地实施情况存在差异。适应环境和适宜时机也会影响企业税收变化以及经营效益变化的结果。一般认为，适应的时间越长，公司对一些变化的反应就会越快。政策的变化将会对企业的经营产生影响，所以我们选择2013年8月作为切入点。

最后我选取66家上市公司作为样本，样本数据来源于Wind资讯和上市公司年报，其中行业数据来源于中国商会上市公司财务指标指数，统计分析使用STATA 12.0软件处理，同时回归分析使用EViews 7.2软件。

（五）模型

通过以上讨论可以得出，把所有到2013年的运输作为“时间点”，并以P表示。P=1表示2013年业务，P = 0表示2012年业务。并于2013年全面实施省内相同项目一项后，称为实验组；本方案第一次在当地交通中的其余部分实现为0，作为对照组，用D表示。将P*D作为一个虚拟跨期变量年虚拟变量处理。面板双差回归方程为：

y = b gP*D cLNTA dDFA fLNAGE e

其中，y为因变量，分别反映企业税负(Tax)和净资产收益率(ROE)。P*D为关键解释变量，称为“本方案”政策变量，LNTA、DFA、LNAGE控制变量分别表示企业规模的自然对数、固定资产增长率、公司成立年份的自然对数，e表示误差项。

表一 变量的选择和解释

表二 选择纳税价值的选择

（六）统计分析

有四种情形：

1、第一种情况是P = 1, D = 0，表示2013年对照组区域的税收和营业情况；第二种情况为P = 1, D = 1，表示2012年的税负和处理区域的经营情况；第三种情况为P = 0， D = 0，2013年的税负和经营情况为非区域集团，表示为0；第四种情况是P = 0, D = 1，未处理组代表区域2013年的税收和经营情况。因此会产生几种不同的情况，第一种情况和第二种情况的差异显示了2013年该地区在对照组和实验组的变化以及该地区的税收运行情况；

2、第一种情况与第二种情况在对照组三种情况变化中的差异，可能反映在地区公司税务和经营状况；

3、第二种情况与第四种情况的不同之处在于，上述政策的变化是由于情况的变化而对待区域税收和经营状况的不同；

4、除2013年外，对照组处理了区外税收业务条件的变化和第三、第四种情况的代表性差异。

“本方案”最终将体现在跨项系数g区域和年份两个虚拟变量中，即采用双重差分模型对两家试点企业“本方案”的效果进行了评价，同时也对改革试点企业与非试点企业的效果进行了评价。

三、文献综述与研究假设

一般来说，从这个项目的目的来看，交通运输的最终目的是减轻企业的税收负担。一些学者的研究证明了这一结论。Wei Lu, Uribe Zhang(2013)总结出2012年徐汇区交通运输整体税收效应明显下降，并且总体税收负担下降，统计信息披露。更多学者证明小规模纳税人是最大的受益群体。通过Zhu Gedan (2013)的研究，他发现自上海改革试点以来，小规模纳税人的交通税下降非常显著，其发展环境得到了显著改善。Ma Xiuli(2013)注意力集中在在小规模纳税人身上，结果发现只有当运输和附加值率不到43.38%时，可以降低税收负担,结果将直接影响小型和微型企业税收负担的价值比例变革，包括对不同行业的影响以及大小不同的影响。

然而，一些研究表明，在这一改革方案实施后，交通运输企业的税负有所增加。Meng Xianguo (2012) )对32家试点企业进行了调查，填写了一份交通运输服务企业问卷，得出40%以上的一般纳税人税负明显增加。

但更多学者认为，该方案对交通运输税的影响尚未确定。试点实施时间、行业成本扣除实施情况、纳税人类型、固定资产价值高低等因素都可能是改革的重要因素。正如Zhu Hui (2013)、Yang Jun (2013)所指出的，运输税的变化主要取决于进项税额可抵扣业务的比例，如果比例大于47.6%，企业税负就会减轻。Li Zhijian (2013)认为，由于本次改革方案对不同交通运输企业进项税额所占比例的影响，其成本也会有所不同。Su Shanjiang、 Fan Yao Lu、 Wang Western Cape (2014) 通过成本分析和各个部门不同比例的分析，得出抵销成本的结果，例如税负的增加或减少，是有所不同的。公路运输业的抵销成本和可抵扣成本，铁路运输、海上运输、航空运输的比例行业分担不同，行业税负的变化也不同，本方案的改革使航空运输和水运企业税负减轻，公路运输和铁路运输企业税负增加。

虽然实证结果并不统一，但从理论分析来看，改革有利于公平征税和企业之间的公平竞争，同时更有利于交通运输企业相关的上下游企业“走出去”，使企业处于竞争地位。由于交通运输业是基本的社会经济和服务行业，早在该计划实施之前，企业就已经按标准运费7%的增值税抵扣率抵销，而运输等相关发票抵扣凭证的管理也变得更加完善。此方案实施后，适用的运输税率为11%。需要特别说明的是，由于这个方案，税率只涉及营业税和增值税，所以本文将营业税和增值税的总和作为税负。

1. 实证分析
2. 描述性统计

模型中各变量的统计结果如图所示。通过比较2011 - 2013年“实验组”试点地区样本企业与“对照组”非试点地区样本企业税负变化(具体结果如下)，可以看出：

1、实验组显示，自2012年以来，由于一些地区改革政策的实施，交通运输试点地区的上市公司的负担也减少，尽管2013年交通运输行业上市公司的税务负担上升，但在2013年与正在进行的的改革试点地区作为一个整体还是低于税收增加之前的。

2、对于对照组来说，他们的税收负担一直在增加，在2012年，也就是实行政策改革的一年，试点地区上市公司的交通运输税负有所下降，而非试点地区的税负仍呈上升趋势，存在明显差异。你可以从图1和表3中看到统计描述的结果。

图一 2011-2013的税收变化

表三 统计描述的结果

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