制造業(yè)稅負及影響因素探究

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【摘要】文章以2015—2019年廣東省制造業(yè)上市公司為樣本，探討了減稅背景下廣東省制造業(yè)稅負情況，進一步實證分析了影響稅負的因素。研究結果表明，產業(yè)特征、政治關聯與稅收征管能力都會影響企業(yè)稅負。高新技術企業(yè)特征能夠顯著降低企業(yè)稅負、一定的政治關聯會提升企業(yè)稅負，而稅收征管能力的提升與企業(yè)稅負呈顯著負相關。研究結論豐富了稅負影響因素的相關文獻，在實踐中加強稅收征管能力和引導制造業(yè)“高新化”轉型升級對企業(yè)充分享受減稅降費具有重要意義。

【關鍵詞】政治關聯；稅收征管；企業(yè)稅負

一、引言

制造業(yè)是國民經濟的主導，是我國經濟增長的重要引擎，是釋放勞動人口紅利、推動城市經濟發(fā)展的主要動力，其發(fā)展狀況直接影響著國民經濟現代化的速度和水平。作為制造業(yè)大省和強省，廣東省2019年實現地區(qū)生產總值107671.07億元，比上年增長6.2%，第二產業(yè)增加值43546.43億元，增長4.7%，對地區(qū)生產總值增長的貢獻率為33.6%?？梢?，制造業(yè)對全省經濟發(fā)展起到了良好的支撐作用。而在現代服務業(yè)等新興產業(yè)蓬勃發(fā)展之際，我國制造業(yè)仍面臨著產能過剩、成本上升等一系列問題，稅負無疑會成為企業(yè)在“中國制造2025”轉型升級道路上的重要影響因素。近幾年，國家頻繁出臺減稅措施，包括稅收減免、降低稅率等直接優(yōu)惠和投資抵免、加計扣除、減計收入等間接優(yōu)惠政策。減稅規(guī)模從2017年的1萬億元增加至2019年的2.36萬億元，旨在降低企業(yè)稅收負擔。然而在宏觀經濟下行壓力不斷加大的同時，稅收仍以一定的速度在增加。2019年廣東省稅收收入總額23789億元，增長0.6%。企業(yè)稅負“痛感”依舊存在，以確保所有行業(yè)稅收只減不增為目標的“營改增”也顯示出企業(yè)獲得感總體不樂觀的結論（李普亮、賈衛(wèi)麗，2017）；文政等（2018）以深圳高新技術企業(yè)為例，測算了“營改增”試點改革下部分企業(yè)實際稅負率不降反增的結論；更有研究表明，“營改增”政策顯著提高了企業(yè)的稅負水平（葉顯、吳非等，2018）。中國企業(yè)研究所2017年發(fā)布的統計資料顯示，“營改增”試點后的2012—2016年，我國制造業(yè)上市公司實際利潤稅負由61.6%上升至74.2%。減稅政策的實際效果與預期目標之間的偏差引起了廣泛關注。因此，探討影響稅負的因素仍具有一定的理論價值和實踐意義。為全面了解廣東省制造業(yè)的稅負現狀，并由此展開對稅負影響因素的分析，本文選取了2015—2019年廣東省制造業(yè)上市公司數據，這一時間跨度涵蓋了如“營改增”、減稅降費等最新稅收政策變化，以期為評價各項減稅政策的實施效果提供一定參考，為深化稅制改革提供微觀層面的證據，以推動廣東省制造業(yè)轉型升級的步伐，優(yōu)化制造業(yè)的長期發(fā)展規(guī)劃，保持廣東省制造業(yè)的核心競爭力，助力制造業(yè)從“廣東制造”向“廣東智造”轉型升級。

二、文獻回顧與假設提出

目前，研究稅負的文獻比較豐富。一是以行業(yè)為樣本進行稅負考察，如包燕萍（2019）測算了房地產行業(yè)的稅負水平，認為房地產行業(yè)宏觀稅負水平居其他行業(yè)之首；汽車制造業(yè)所得稅稅負變化異常（劉建民等，2013）；楊李路（2020）測算了黃河流域地區(qū)的宏觀稅負，發(fā)現地區(qū)間稅負存在較大差距，稅負痛感也“冷暖不均”。二是學者就稅負影響因素進行了一系列的研究，認為宏觀因素如稅制結構、稅收努力、地方經濟增長目標、征稅機構等，微觀因素如企業(yè)規(guī)模、投融資決策、固定資產密度等都會影響企業(yè)稅負。但從現有研究來看，以帶有區(qū)域特征的制造業(yè)為對象的研究不多。另外，由于衡量稅負的指標口徑不相同，也使得研究呈現出不同的結果?！案脑诜諛I(yè)，利在制造業(yè)”的“營改增”政策全覆蓋，使得增值稅抵扣鏈條機制得到很好的貫通。制造業(yè)和服務業(yè)之間的抵扣鏈條打通后，制造業(yè)的進項稅抵扣顯著增加，制造業(yè)成為“營改增”的“凈受益者”，稅負也因此受到影響。在減稅背景下，國家出臺了一系列稅收優(yōu)惠政策，如對基礎制造業(yè)如農產品制造業(yè)給予自產農產品免征增值稅、適用低稅率政策等；對于先進制造業(yè)，如計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)，給予免征或減征企業(yè)所得稅、享受研發(fā)加計扣除、固定資產加速折舊等優(yōu)惠政策；對出口產品制造業(yè)實施增值稅和消費稅的“免、抵、退”優(yōu)惠政策；對交通運輸設備制造業(yè)實施增值稅低稅率政策；對廢棄資源綜合利用制造業(yè)采取增值稅即征即退、企業(yè)所得稅減征的優(yōu)惠政策等。而普通制造業(yè)如通用設備制造業(yè)、紡織業(yè)、皮革業(yè)，高污染制造業(yè)如家具、汽車制造業(yè)，有色金屬、造紙業(yè)等，都無法受益于國家一系列的減稅優(yōu)惠政策，甚至生產應稅消費品的制造業(yè)如煙草制品、酒類制造業(yè)等在消費稅環(huán)節(jié)還被實行加成征收。在目前經濟下行壓力增大的情況下，其稅負下降更是不明顯。符合條件的企業(yè)不僅能享受各類稅收優(yōu)惠政策，且各項政策也能促使企業(yè)產生避稅激勵使企業(yè)稅負下降（吳祖光等，2017）。黃蓉、易陽等（2013）實證檢驗結果表明，高新技術企業(yè)資格的認定可以有效幫助企業(yè)顯著降低稅負水平。而普通企業(yè)和國家限制性制造業(yè)企業(yè)不僅不能享受優(yōu)惠政策，更無政策依據進行稅收籌劃。因此，在其他條件相同的情況下，稅收差異受到企業(yè)產業(yè)特征的影響。據此，本文提出假設1：H1：不同的產業(yè)稅負承擔水平不同。稅收是國家為實現其職能，憑借其政治權力，按照法律規(guī)定的標準，強制無償地取得財政收入的一種方式，企業(yè)稅負因此天然受到政治因素的影響，Epstein（1969）很早就提出“公司已步入政治競爭時代”。政治關聯是政府與企業(yè)之間關系的重要體現，本文中的政治關聯主要是指企業(yè)高級管理人員具有政府背景或者曾經任職于政府而與政府建立的關系。國內外已有研究表明，政治關聯存在于稅收優(yōu)惠、信息披露和經營業(yè)績等多種經濟活動中。我國很多企業(yè)的高管具有政府背景（吳文鋒等，2009）。國有企業(yè)的所有權性質決定了其高管往往是政府委派的，對于民營企業(yè)來說更多的是地區(qū)政府為了樹立優(yōu)秀企業(yè)和企業(yè)家典型而給予企業(yè)主政治榮譽和地位（于蔚等，2012）?！罢纬杀炯僬f”（PoliticalCostHypothesis）認為，有政治關聯的企業(yè)容易成為政府機構的關注企業(yè)，政府會干預其進行稅收籌劃的動機和決策，從而給企業(yè)增加稅費負擔。Hanlon等（2010）認為如果大公司投入資源進行稅務籌劃，會因受到媒體負面關注而帶來損失，產生政治成本，表現出較高的實際稅率。孫錚等（2005）認為，有政治關聯可被視為反映企業(yè)經營表現的一種重要聲譽機制，公司受到公眾關注程度高，實際稅收負擔也越高。國有企業(yè)因其自身復雜的委托代理機制，一方面管理者沒有追求股東利益最大化的動機，另一方面，在經濟下行周期，特別是在減稅降費的背景下，其需要支付更多的稅收以支持當地政府實現穩(wěn)定的財政收入目標，擔負著穩(wěn)定當地稅收的責任，因而承擔更多的稅負（吳聯生，2009）。陳春華、曹偉（2019）研究發(fā)現，積極的稅負承擔有助于增加國有企業(yè)高管的晉升概率。因此，本文提出假設2：H2：一定的政治關聯將提高企業(yè)稅負。分稅制改革以來，我國稅制呈現出的一個重要特點就是“高稅率、疏征管”，稅務機關為完成稅收任務指標，在不同的經濟周期，會選擇不同的稅收征管手段。陳曉光（2016）通過研究財政壓力與稅收征管強度之間的關系，發(fā)現稅收征管強度會受到地方政府財政壓力的影響。在經濟形勢向好、稅源充足時，采取讓利于企業(yè)的方式；在經濟下行時，嚴格執(zhí)行稅費征收，甚至采取征收“過頭稅”等方式提高稅收征管率，確保地方財政收入。2017年國家稅務總局《關于轉變稅收征管方式提高稅收征管效能的指導意見》中提出各級稅務機關按照“放管服”改革要求，以推行納稅人自主申報納稅、提供優(yōu)質便捷辦稅服務為前提，以分類分級管理為基礎，以稅收風險管理為導向，以現代信息技術為依托，推進稅收征管體制、機制和制度創(chuàng)新，努力構建集約高效的現代稅收征管方式。稅收征管充分利用“互聯網+”、大數據、云計算等新興信息技術，強化征管能力，提升征管水平。這在很大程度上不僅縮小了稅務機關及稅收工作人員的自由裁量權，規(guī)范了稅收稽查，而且大大降低了企業(yè)被額外征稅的可能性。李艷等（2020）研究指出，金稅三期增強了稅收征管能力，地方“稅收征管空間”縮小。同時，征管的規(guī)范倒逼企業(yè)提高納稅遵從，引導企業(yè)采用更為科學也更合規(guī)的手段設計業(yè)務流程進行稅收籌劃。因此，本文提出假設3：H3：稅收征管水平的提高可能會降低企業(yè)稅負。

三、研究設計

（一）數據來源與樣本描述

本文選取2015—2019年廣東省制造業(yè)上市公司為樣本，對初始樣本依據以下原則進行篩選：（1）剔除被ST和PT的公司；（2）剔除財務會計數據或者相關指標缺失的公司。本文所使用的上市公司財務數據，有關政治關聯的高管個人資料來源于國泰安數據庫和WIND數據庫。本文所使用的企業(yè)稅負、廣東省各地區(qū)生產總值（GDP）等數據均來自國家統計局。

（二）變量的選擇及度量

1.企業(yè)稅負。如何科學合理地衡量稅負水平，是研究企業(yè)稅負問題的基礎和前提。國內外學者對于實際稅負的衡量指標進行了不同的研究，大部分學者都以企業(yè)所得稅為研究口徑。然而，根據本文對廣東省稅收收入的統計發(fā)現，2019年我國增值稅和營業(yè)稅占全部稅收收入的比重高達46%，而企業(yè)所得稅的占比為19.88%，如表1所示。因此，在研究企業(yè)稅費負擔時，不能只考慮所得稅的影響，應當考察包括流轉稅在內的綜合稅費負擔。本文借鑒劉駿、劉峰（2014）采用的稅負計算指標：Taxburden=TaxNcf/Sales，其中，TaxNcf為企業(yè)支付各項稅費產生的凈現金流出，金額等于“支付的各項稅費-收到的稅費返還”。企業(yè)現金流量表中“支付的各項稅費”項目包含企業(yè)應當交納的各種稅費?！笆盏降亩愘M返還”項目則包含了企業(yè)收到的全部稅費返還。因此兩者之差基本涵蓋企業(yè)當期全部稅費凈支出。Sales的值取自企業(yè)當期利潤表中“營業(yè)收入”項目。2.產業(yè)特征（Industry）。上市公司屬于高新技術行業(yè)，該變量為1，否則為0。3.政治關聯（Political）。目前衡量政治關聯的指標主要包括三種：大股東或高管的政治關聯、大股東或高管與政治家的私人關系以及國有控股或國有股比例?？紤]到我國的實際情況，本文借鑒余明桂等（2008）對政治關聯的定義，即公司董事長、監(jiān)事或總經理曾經在政府部門、銀行等單位任職，或曾經擔任人大代表或政協委員等，即認為公司存在政治關聯，有政治關聯為1，否則為0。4.稅收征管。本文借鑒陳德球、陳冬等的方法，通過計算實際稅費負擔比率與預期稅費負擔比率來衡量稅收征管強度。稅收征管強度=各地區(qū)實際稅費負擔比率/預期稅費負擔比率，該指標越大，表示當地稅收征管力度越大。計算公式如下：其中，Taxfi，t表示i地區(qū)t年的稅收收入，GDPi，t表示i地區(qū)t年的GDP，Ind1i，t表示i地區(qū)t年的第一產業(yè)值，Ind2i，t表示i地區(qū)t年的第二產業(yè)值，Openi，t表示i地區(qū)t年的進出口總額。通過將上述數據代入模型（1）進行回歸，可以得到系數的估計值，計算得出預期的可獲得稅費負擔比率Expecti，t（Taxfi，t/GDPi，t）。5.控制變量。為了控制其他因素對公司稅負的影響，本文借鑒已有研究的控制變量，包括：資產負債率（Lev）、資產報酬率（Roa）、企業(yè)資產規(guī)模（Size）、存貨密集度（Invenint）、資本密集度（Cap）。各變量定義如表2所示。

（三）模型構建

為檢驗上述假設，擬運行如下回歸模型：Taxit=β0+β1Indit+β2Politit+β3Teit+Control+ε（1）其中，β0代表常數，Ind代表產業(yè)特征，Polit代表公司是否存在政治關聯，Te代表稅收征管強度，Control代表各控制變量，ε代表殘差。進一步地，本文還考察了稅收征管和產業(yè)特征的協同效應，并針對企業(yè)的不同政治關聯影響進行分組回歸，擬設置模型（2）：Taxit=β0+β1Indit+β2Politit+β3Teit+β4Teit*Indit+Control+ε（2）

四、實證分析

（一）描述性統計

從表3可以看出，Tax的最大值為1.388，最小值為-1.369，均值為0.048，這說明樣本企業(yè)總體稅負在4.8%的水平。這與李春瑜（2016）對制造業(yè)上市公司2009—2014年稅負測算值5.4%—6.15%和東方財富Choice統計的1374家制造業(yè)上市公司披露的2020年度稅負4.5%，較2019年下降0.48個百分點的水平相當。說明近幾年的減稅政策對降低制造業(yè)總體稅負起到了積極作用，制造業(yè)上市公司分享了減稅降費紅利。表4則報告了有政治關聯和沒有政治關聯、高新技術和非高新技術樣本企業(yè)的描述性統計。檢驗結果表明，沒有政治關聯的企業(yè)稅負均值為0.045，有政治關聯的企業(yè)稅負均值為0.056，沒有政治關聯的企業(yè)稅負低于有政治關聯的企業(yè)，兩者均值顯著性為0.004，說明是否具有政治關聯的上市公司稅負具有顯著差異；非高新技術企業(yè)稅負均值為0.063，高新技術企業(yè)稅負為0.043，均值之間的顯著性為0.037，說明高新技術企業(yè)的稅負低于非高新技術企業(yè)。

（二）回歸結果分析

為了檢驗本文假設，對模型1進行回歸，結果如表5所示。回歸結果表明，在全樣本下，產業(yè)特征與稅負在1%的水平上顯著負相關，表明高新技術企業(yè)因為充分享受各種減稅降費政策，稅負相較于非高新技術企業(yè)而言更低，假設1得到驗證。進而，本文將樣本劃分為有政治關聯和沒有政治關聯企業(yè)分別進行回歸，可以看到，沒有政治關聯企業(yè)的高新技術產業(yè)特征屬性對稅負的影響仍顯著為負，有政治關聯的企業(yè)系數為負但不顯著，意味著產業(yè)特征對稅負的影響在沒有政治關聯企業(yè)中表現得更為突出。政治關聯與稅負在1%的水平上顯著正相關，表明在控制其他變量的情況下，政治關聯有可能提高企業(yè)稅負，驗證了假設2。同樣地，本文將樣本劃分為高新技術企業(yè)和非高新技術企業(yè)分別進行回歸，發(fā)現政治關聯對稅負的正向影響在高新技術企業(yè)中比在非高新技術企業(yè)中更顯著。征管強度與稅負在5%的水平上顯著負相關，即征管強度越大的區(qū)域稅負越低，支持了本文的假設3。而且，稅收征管對稅負的作用相較于存在政治關聯的企業(yè)，在沒有政治關聯企業(yè)中更加明顯。其他變量之間的相關性也有其合理性。例如資產負債率，由于利息具有節(jié)稅作用，資產負債率（Lev）越高，其實際稅負相對要低，因此其與稅負負相關。盈利能力（Roa）與稅負正相關，表明企業(yè)盈利能力越高，企業(yè)承擔的稅負會相應增加；企業(yè)規(guī)模（Size）在全樣本下表現不顯著，但在沒有政治關聯和非高新技術企業(yè)中都呈現顯著負相關，因企業(yè)規(guī)模越大，越容易受到公眾關注，其稅負較高。存貨密集度（Inven）在全樣本下的表現也不顯著，但在有政治關聯和高新技術企業(yè)中呈現顯著負相關。資產密集度（Cap）這一控制變量不顯著，這與之前學者研究得出的結論一致。為了進一步討論稅收征管、產業(yè)特征對稅負的綜合影響，本文對二者進行了交乘回歸，結果如表6所示。上述回歸結果表明，Te*Industry變量估計系數為負且高度顯著，嚴格的稅收征管和高新技術企業(yè)的身份可以顯著降低企業(yè)稅負。這可以解釋為企業(yè)為了達到認定高新技術企業(yè)的標準，其各種制度安排與核算都嚴格按照國家有關規(guī)定進行，稅收征管強度的提升更是對高新技術企業(yè)規(guī)范運行的保護，因此，高新技術企業(yè)的稅負更低，這與前文的結論一致。同時，也可以理解為稅收征管強度的增加會迫使企業(yè)加速對高新技術資格的認定，或者通過進一步創(chuàng)新生產組織形式、商業(yè)模式，延伸服務鏈條，以制造業(yè)為基礎轉變?yōu)橹圃?服務、產品+服務的方式實現獲得高新技術企業(yè)認定，從而降低企業(yè)稅負。具體來看，交乘項（Te*Industry）在沒有政治關聯的企業(yè)中更為顯著。這可以解釋為，稅收征管的規(guī)范、高新技術企業(yè)的資格都削弱了政治關聯對稅負的影響，表明在制度和市場監(jiān)管環(huán)境不斷完善的過程中，政治關聯發(fā)揮的作用越來越小。這一結論豐富和補充了政治關聯與稅負這一非市場力量的作用。

五、結論與啟示

本文在分析廣東省制造業(yè)減稅背景下稅負總體情況的基礎上，以2015—2019年廣東省制造業(yè)上市公司為樣本，探討了影響廣東省制造業(yè)稅負的因素。研究發(fā)現，高新技術特征能顯著降低企業(yè)稅負，政治關聯卻在減稅降費背景下提升了企業(yè)稅負，所在地區(qū)稅收征管強度的提升使稅收征管工作更加規(guī)范，降低了企業(yè)的稅收負擔。通過上述研究可知，高新技術企業(yè)相較于非高新技術企業(yè)充分享受了稅收優(yōu)惠政策的紅利，因此，應繼續(xù)穩(wěn)步推進傳統制造業(yè)供給側改革，使制造業(yè)“高新化”，從要素集約化、技術綠色化、價值鏈攀升、生產智能化四個方面促進制造業(yè)的轉型升級（余東華等，2017）。同時，從制造業(yè)的基礎地位出發(fā)，仍應考慮加大產業(yè)優(yōu)惠，放寬稅收優(yōu)惠標準與門檻，保護基礎類、處于成長期的制造業(yè)企業(yè)，推動社會的平衡發(fā)展，充分體現減稅降費政策的結構性調整作用。另一方面，稅收征管能力的提升對企業(yè)發(fā)展和資源優(yōu)化配置都將起到積極作用，在目前減稅降費的政策背景下，加強稅收征管也是構建公平的現代化財稅體制的一個重要手段，因此，應穩(wěn)步推動金稅四期的實施，加強稅收征管能力，改善企業(yè)的納稅環(huán)境，縮小企業(yè)間的稅負差距。

作者:呂靜宜 吳佳寧 單位:廣州軟件學院財經系