增值税加计抵减政策对数字经济行业企业税负的影响及异质性分析——以信息技术服务业为例.pdf

26财政税收增值税加计抵减政策对数字经济行业企业税负的影响及异质性分析以信息技术服务业为例/朱大浩胡海生 施天骏摘要：文章以信息技术服务业为研究对象，利用我国A股上市公司3 8 8 个样本2 0 1 6-2 0 2 1 年的数据，采用双重差分法研究加计抵减政策对数字经济行业企业税负的影响。研究发现：增值税加计抵减政策实施对信息技术服务业整体减税效果显著。进一步分析发现中小企业减税效果明显，大型企业税负没有得到改善。关键词：加计抵减政策数字经济信息技术服务业双重差分法中图分类号：F812.42文献标识码：A文章编号：1 0 0 4-6 0 7 0(2 0 2 3)0 4-0 0 2 6-5一、引言2019年3 月财政部、国家税务局下发关于深化增值税改革有关政策的公告，允许生产、生活性服务业在原有进项税额基础上加计1 0%，抵减应纳税额，同年1 0 月允许生活性服务业在原有进项税额基础上加计1 5%抵减应纳税额（以下称 加计抵减政策”）。这次税收加计抵减政策有明显的外生性特征，相当于经济学中的“准自然实验”，为准确评估减税降费政策实施效果提供了难得的机会。作为我国双循环新发展格局中不可或缺的一环，数字经济在我国“十四五”规划中促进产业高质量转型升级发挥着引领作用。而数字经济服务业，作为将数字经济与实体经济紧密联合的纽带，在协同推进数字产业化和产业数字化方面扮演着重要角色。基于此，本文以信息技术服务业为研究对象重点考察加计抵减政策对数字经济行业的影响。二、理论分析与研究假设增值税改革对企业税负的影响可以分解为两作者单位：上海理工大学管理学院方面的效应：一是实现进项抵扣，消除重复征税而带来的减税效应。二是因适用税率水平变化而带来的税负变动效应。增值税改革导致信息技术服务业税负上升原因主要有两点：一是税率相比营业税时期有所上升；二是企业可抵扣进项不足。因此在当前税率保持不变的情况下，降低企业税负唯一可行路径就是增加企业进项可抵扣税额。加计抵减政策允许信息技术服务企业在原有可抵扣进项税额基础上加计抵扣1 0%-1 5%，可以一定程度上解决因人力成本不可抵扣和其他行业税率下降导致的企业进项抵扣不足的问题，进而对冲增值税改革后企业税负的上升，降低企业税负。基于此，提出本文假设1。H1：加计抵减政策能提高信息技术服务企业可抵扣进项税额，降低税负。加计抵减政策从开始实施到宣告结束仅有2年多时间，政策红利稍纵即逝。企业若想充分抓住政策红利，就必须在短期内加大对固定资产等可抵27CD（2 0 2 3 年第4 期）财会研扣范围产品的购入，进而在加计抵减政策加持下增加企业进项可抵扣税额，降低企业税负。但是，这种行为受企业规模差异影响较大。在大型企业中，由于公司体系较为成熟，整体经营规模比较稳定，短期内做出大量购人行为会影响企业稳定，不利于企业有序发展，因而政策实施后大型企业在短期内做出大量购人的行为可能性不大，企业进项可抵扣税额增加有限。相反中小企业由于尚处于企业发展的上升阶段，迫切需要扩大企业经营规模，提升企业实力，这就使得这类企业进项可抵扣税额在短期内大量增加，进而使得企业税负相对于大型企业下降更为明显。基于此，提出本文假设2。H2：政策减税效果在中小企业中更加明显。企业所处生命周期的不同必然会导致企业在投融资和固定资产购进等方面存在差异，而企业承担的增值税与以上要素有一定的相关性,因此处于不同生命周期的企业面临的增值税税负可能有所不同。特别是对于初创期企业而言，其在发展初期往往会加大企业投入，做出大量购进固定资产等行为，故在加计抵减政策加持下其增加的可抵扣进项税额要大于成熟期企业。同时增值税作为流转税，其税负转嫁不仅发生在企业与最终消费者身上，还存在于企业与企业之间(Derrick etal,1998)。一般认为，企业盈利能力越强，议价能力越强，当企业销项税额一定的情况下，盈利能力强的企业会利用其议价能力优势压低供应商成本，而成本降低则意味着可抵扣进项税额减少，其承担的增值税税负就会增加。根据以上分析，提出本文假设3。H3：政策减税效果在初创期企业和盈利能力弱的企业中更加明显。三、研究设计（一）样本选择与数据来源本文选择深沪A股9 8 3 家上市公司2 0 1 6-2 0 2 1年数据作为研究样本，基本包括了国民收入核算体系中的信息技术服务业和金融业，其中信息技术服务业为实验组，金融业为控制组。考虑到部分上市公司的财务状况不足以反映企业经营活动和税负水平，本文对样本进行了如下筛选：（1)删除在考察期内被特别处理的上市公司（ST,ST*）。（2)删除考察期内存在重大资产重组的公司。（3)删除数据残缺样本。最后得到3 8 8 家上市公司的5 0 7 6个观察值。本文的企业增值税数据根据企业年报和半年报数据手工整理，控制变量数据均由同花顺数据库整理得到。(二)变量定义1.被解释变量：企业增值税税负。由于企业每年实际缴纳的增值税并不在财务报表中披露，因此不能直接获取数据。本文在参考童锦治等(2 0 1 5)和曹越等(2 0 1 6)的基础上，以企业每年缴纳的教育附加和地方教育费附加之和除以5%作为企业每年实际缴纳的增值税，再将计算得到的增值税与营业收人相除作为企业增值税税负。2.解释变量：加计抵减政策。本文设置Treat和Policy虚拟变量，Treat为样本组虚拟变量，若样本属于实验组，Treat=l,否则为O;Policy为时间虚拟变量，政策实施后Policy=1,否则取0。TP为Treat和Policy的交乘项，作为本文解释变量。3.控制变量。为合理评估加计抵减政策对企业税负的影响，本文在参考范子英等（2 0 1 7)和高利芳等（2 0 1 9)的基础上，选取资产负债率、企业规模、资本密集度和企业年龄作为控制变量。变量具体定义见表1表1变量定义表变量变量类型变量名称变量定义符号被解释变量增值税税负Vat增值税除以营业收入若样本为实验组且享加计抵减解释变量TP受加计抵减政策TP取政策1,否则为0年末资产负债总额：资产负债率Lev年末资产总额年末资产总额的自然企业规模Size对数控制变量（年末总资产：营业收资本密集率Capint人）的自然对数企业成立年数的自然企业年龄Age对数28财政税收(三)模型构建本文构建模型（1)来研究加计抵减政策与企业税负的基本关系：Vat,=+.TP,+,X,+;+T,+8 it(1)模型（1)中下标i表示企业，t表示年份，X为控制变量，表示个体固定效应，T，表示年份固定效应，8，为随机误差项。四、实证分析一）描述性统计分析表2 报告了数据的描述性统计结果，增值税税负（Vat)均值为0.0 6 4，标准差0.1 0 4 较小，说明企业之间税负差异不大，波动较小。控制变量中，资产负债率(Lev)和企业年龄（Age)描述性统计结果较为一致，标准差较小，企业间波动不大。而企业规模（Size）和资本密集度（Capint)标准差均较大，说明样本企业在这两方面存在较大差异。表2描述性统计表变量观察值 平均值标准差最小值中位值最大值Vat50760.0640.104-0.0030.0320.625Lev50760.3570.2430.0040.3040.939Size507613.1251.9719.70812.747 19.973Capint50761.751.093-0.411.5014.94Age50762.9640.3331.9462.9963.611(二)单变量分析表3 比较了实验组和控制组在增值税加计抵表3加计抵减减税效果：单变量值t检验结果增值税标准T检结果变量P值税负误验控制组(1)-0.065政策实施实验组（2)-0.053前(a)Diff(2)-(1)0.0120.0071.74*0.081控制组(1)-0.065政策实施实验组（2)-0.065后(b)Diff(2)-(1)-0.0010.0080.090.931Diff-in-Diff(b)-(a)-0.0130.0081.68*0.093注：*、*、*分别表示在1%、5%、1 0%的水平上显著，表4-7 同。减政策实施前后企业税负的差异变化。可以看出，政策实施以后实验组税负下降0.0 1 2，而控制组税负与政策前保持一致，没有明显变化；同时政策处理效应-0.0 1 3 在1 0%水平上显著。说明与控制组相比，政策实施显著降低了信息技术服务业企业税负。(三）回归分析表4 分别列示了不加控制变量和加人控制变量的回归结果。不加人控制变量单独考察政策实施对信息技术服务业企业税负的影响。结果显示政策回归系数在1%水平上负相关，说明在不考虑其他因素的情况下，政策实施显著降低了企业税负；考虑企业层面因素，加人企业层面控制变量考察政策实施对企业税负的影响。发现资产负债率、企业规模和资本密集度对企业税负均有显著正效应，企业年龄对企业税负有显著负效应；同时政策回归系数在5%水平上显著，虽然减税效应较未加入控制变量有所下降，但这也说明控制变量的加入很好的控制了企业层面可能影响企业税负的因素，结果依然显著，验证了假设H1。表4回归结果变量不加人控制变量加人控制变量-0.013*-0.010*TP(-2.97)(-2.35)0.027*Lev(2.38)0.016*Size(3.89)0.016*Capint(3.04)-0.138*Age(-3.82)0.069*0.254*Cons(35.18)(2.17)YearYesYesIndYesYesN50765076adj.R-sq0.66800.6718（四）异质性分析1.企业规模。陈明艺等（2 0 1 8)研究表明企业规模越大，总税负越低，而流转税税负、综合税负和29CD（2 0 2 3年第4期）财会研究所得税税负越高，说明企业税负在一定程度上受企业规模影响。为了更进一步分析信息技术服务企业规模异质性对政策实施效果的影响，本文参考沈永建等(2 0 19)的做法，以企业规模（size)中位数将企业分为大型企业和中小型企业，结果见表5。由表5可知，大型企业政策系数为正，尽管t值没有通过显著性检验，但也说明政策实施以后大型企业税负并没有降低，甚至出现了轻微上升。而中小型企业政策系数为负且在1%水平上显著，说明政策实施使得中小型企业税负显著下降。同时Chi2检验结果显示，两组样本的回归系数差异在1%的水平上显著，说明加计抵减政策实施受企业规模差异影响较大，对大型企业减税效应较弱，甚至加重企业税负，而对中小型企业则有较好的减税效果，验证了假设H2。表5企业规模对政策效果的影响变量大型企业中小型企业0.005-0.021*TP(0.93)(-6.04)-0.087*0.020*Lev(-8.02)(2.27)0.008*0.007*Size(3.60)(3.15)-0.0030.002Capint(-0.91)(0.81)-0.009-0.001Age(-1.02)(-0.14)0.036-0.037Cons(1.17)(-1.35)YearYESYESIndYESYESChi216.90*N25442532adj.R-sq0.04770.02252.企业生命周期和盈利能力。李旭红等（2 0 19)认为企业税负差异受企业年龄影响显著。为了分析政策在企业不同生命周期中的减税效果，本文根据企业年龄（Age)的中位数将样本企业分为初创期企业和成熟期企业进行分析，结果见表6。由表6 可知，成熟期企业政策系数在10%水平上显著，初创期企业政策系数在5%水平上显著，说明加计抵减政策实施减税效果受企业生命周期影响不明显，对于初创期企业和成熟期企业而言加计抵减政策均能显著降低企业税负。表6企业生命周期和盈利能力对政策效果的影响企业生命周期企业盈利能力变量成熟期初创期高盈利低盈利-0.009*-0.009*-0.012*-0.019*TP(-1.80)(-2.36)(-2.62)(-4.89)-0.065*-0.042*0.002-0.057*Lev(-6.84)(-4.44)(0.13)(-7.89)0.007*0.015*0.027*0.000Size(4.41)(9.66)(13.33)(0.16)0.001-0.019*-0.023*0.015*Capint(0.35)(-7.59)(-6.67)(7.56)-0.0090.0030.0000.003Age(-0.68)(0.42)(0.01)(0.54)0.035-0.096*-0.224*0.037*Cons(0.78)(-4.16)(-9.07)(1.90)YearYESYESYESYESIndYESYESYESYESChi20.312.25N2580249625452531adj.R-sq0.0380.0260.0730.063以相同的方法，根据总资产净利率中位数将企业分为高盈利企业和低盈利企业，结果见表6。结果显示，高低盈利企业均在1%水平上显著，说明政策减税效果受企业盈利能力影响不大。（五）稳健性检验1.随机抽取实验组。为了验证上述实证结果是否受遗漏变量和其余随机因素影响，本文在38 8个样本中随机抽取12 3个样本作为伪实验组”进行安慰剂检验，并将上述随机抽取过程重复50 0 次后再进行回归分析。如果政策回归系数普遍集中在0 附近，意味着模型设定中没有遗漏重要因素，企业减税效果是由加计抵减政策实施带来的。图1汇报了政策回归系数基本分布，可以看出回归系数分布服从正态分布，且紧密集中在0 附近，表明模型设定不存在重要变量遗漏问题。2.改变政策冲击时间。为了排除企业减税效应是否受其他政策实施影响，本文采用反事实法，考察在加计抵减政策未提出时，核心解释变量回归系数是否依然显著。如果系数显著则说明企业税30（责任编辑：张效功）财政税收250.000-200.000150.000100.00050.000-0.000-0.0050.0000.005Estimator图1安慰剂检验负变化是由其他未观测到的因素所影响,反之则说明企业税负变化主要是由加计抵减政策实施带来的，证明结果是可靠的。将政策实施时间提前一年进行回归，结果见表7。政策实施以后系数为-0.0 12，虽然在一定程度上降低了企业税负，但t值仅为1.58未通过显著性检验。因此可以判定模型设定基本符合反事实检验。表7改变政策冲击时间增值税标准T检结果变量P值税负误验控制组(1)-0.065政策前(a)实验组（2)-0.053Diff(2)-(1)0.0120.0071.74*0.085控制组(1)-0.066政策后(b)实验组（2)-0.066Diff(2)-(1)-0.0000.0070.060.952Diff-in-Diff(b)-(a)-0.0120.0071.580.113五、结论和建议本文利用2 0 16 一2 0 2 1年A股上市公司年度半年度数据，研究加计抵减政策对受政策影响的数字经济行业企业的影响。研究发现：（1)加计抵减政策的实施整体上降低了信息技术服务业企业税负。(2)异质性分析发现政策减税效果受企业规模影响较大，企业生命周期和盈利能力差异对减税效果影响不明显。中小企业减税效果显著，大型企业政策实施后税负轻微上升，在中小企业和初创期企业中更好。基于研究结论，本文提出以下政策建议：（1)实行细分行业的差异化政策。增值税改革以来，信息技术服务业等生产、生活性服务业税负不降反增的主要原因是企业经济结构导致企业进项可抵扣税额较少,所以在今后相关政策制定出台时需要考虑各行业不同的经济结构特征，尽量做到“一行一策”,落实行业差异化政策细分，确保政策惠及全行业。（2)加大税收优惠对中小企业支持力度，适度提高大型企业进项加计抵减比例。中小企业正处于企业快速成长阶段，对税收优惠政策的反应更为敏感，政策减税效应能够在此类企业中得到充分释放。参考文献：1 DERRICK F W,SCOTT C E.Sales tax equity whobears the burdenJ.The Quarterly Review of Econom-ics and Finance,1998,38:227-237.2童锦治，苏国灿，魏志华“营改增”、企业议价能力与企业实际流转税税负一基于中国上市公司的实证研究.财贸经济,2 0 15(11):14-2 6.3曹越,李晶“营改增”是否降低了流转税税负一来自中国上市公司的证据 J.财贸经济，2 0 16(11)：6 2-7 6.4范子英，彭飞.“营改增”的减税效应和分工效应：基于产业互联的视角 J.经济研究，2 0 17,52(0 2）：8 2-9 5.5高利芳，张东旭.营改增对企业税负的影响研究 J.税务研究,2 0 19(0 7):8 9-9 5.6陈明艺，李娜，王冬，等.异质类企业税收负担比较研究基于上海上市公司样本 .上海经济研究，2 0 18(03):52-60.7沈永建，于双丽，蒋德权.空气质量改善能降低企业劳动力成本吗?J.管理世界，2 0 19,35(0 6)：16 1-17 8.8李旭红，杨武.增值税税负与企业生命周期关系的实证研究 J.税务研究，2 0 19(0 2）：2 6-32.