房地产业营改增对企业财务效率的影响

房地产业营改增对企业财务效率的影响房地产企业改革对企业财务效率的影响。关键词：房地产业，企业融资，效率，影响力，企业改革与增长房地产业营改增对企业财务效率的影响本文简介：摘要：基于数据包络分析(DEA)的BCC模型，测度中国房地产业上市公司在“营改增”前后时期的企业综合财务效率，同时以在2016年5月1日后没有新开工项目的房地产业企业为对照组，通过双重差分模型衡量2016年国家对房地产业施行“营改增”对企业财务效率的政策效果。研究表明：针对房地产业的“营改增”政策对房地产业营改增对企业财务效率的影响本文内容：摘要：基于数据包络分析(DEA)的BCC模型，测度中国房地产业上市公司在“营改增”前后时期的企业综合财务效率，同时以在2016年5月1日后没有新开工项目的房地产业企业为对照组，通过双重差分模型衡量2016年国家对房地产业施行“营改增”对企业财务效率的政策效果。研究表明：针对房地产业的“营改增”政策对企业财务效率有显著的促进作用，政策效果初步显现。但相关部门仍需要不断完善和调整政策，也需要跟踪研究“营改增”对相关行业的长期政策效应。关键词：营改增；房地产业；税收政策效果；DEA模型；双重差分模型一、问题提出“十三五”时期，我国推行“营业税改征增值税”，是税收制度的重大变革。2016年5月1日开始，“营业税改征增值税”政策开始推广至房地产等行业。“营改增”主要目的是减轻企业税收负担，通过税收制度调整，激发市场活力，从制度层面解决“道道征收，全额征收”的重复征税问题。而作为2016年“营改增”改革重点之一的房地产业，其兴衰关乎人民生活质量，是民生问题之重。那么，2016年5月1日开始施行的房地产业“营业税改征增值税”政策是否达到了改革要求？是否能够真正促进企业财务绩效增长？近年来，有学者提出中国赋税过重，可能会引发企业倒闭的质疑。事实上，中国宏观税负近年来一直稳中有降，而“营改增”正是管理部门对企业减负做出的努力。当然，减负并不是“营改增”效果的唯一评价标准。相关管理部门希望借“营改增”减税之力，推动税制改革与完善，为政府精准调控提供前提。“营改增”在推动供给侧改革、税制完善以及倒逼企业管理创新、供应链监管等方面的作用更是功在千秋。基于此，本文在“营改增”对企业财务绩效和财务效率的影响效果方面进行尝试性探索。随着“营改增”政策深入推进，学术界相关研究也逐渐增多，但大多集中于“营改增”政策的定性描述及政策设计，具体包括如下几个方面：①定性分析“营改增”的制度设计。例如郭月梅(2013)[1]探索“营改增”背景下地方税体系的完善思路，他提出抓住“营改增”契机，从短期缓解地方财政压力、中期完善地方主体税种以及长期地方税重构三方面进行建议；张炜(2014)[2]定性分析“营改增”改革过程中的摩擦成本、规划成本、实施成本和其他成本。他认为应该从补偿纳税人以解决营改增“投入”与“产出”的时滞问题、化解中央与地方财政压力、解决税收征管缺位等方面进行成本控制。以上研究对完善“营业税改征增值税”政策以及税收政策体系提供了很多思路。②营改增对中央及地方财政、中国宏观经济发展的影响。田志伟和胡怡建(2014)[3]采用可计算一般均衡(CGE)模型，研究“营改增”的综合宏观经济效应，结果发现“1+7”扩围后国家宏观税负下降，而且“营改增”在服务业内的改革直接或间接拉动工业的发展；姜竹和马文强(2013)[4]研究发现试点地区的“营改增”政策对地方财政长期稳定性有促进作用，并提出财力扩容、确立地方主体税种等要求。③“营改增”对相关行业企业的影响。这类研究大多通过定性分析和定量描述进行分析。例如李永友和严岑(2018)[5]分析发现针对服务业的“营改增政策”能够带动制造业的产业转型，实现制造业的行业减税效应；王桂军和曹平(2018)[6]发现，“营改增”政策的实施，降低了制造业企业的自主创新意愿，提高了企业技术引进水平，在一定程度上促进了专业化分工。当然，也有学者采用双重差分模型进行“营改增”政策效果分析，例如王珮等(2014)[7]以双重差分法检验交通运输业的“营改增”政策效果，发现政策降低了相应税负，且行业规模有所扩张，但样本企业的业绩水平并未有显著改变。④实务层面的政策应对方案及“营改增”效果分析。例如王甲国(2016)[8]分析了税收征管实务中发票管理机制不完善、增值税抵扣链条不完整、会计核算难度大以及行业“潜规则”的影响等问题，进而提出建筑业企业做好衔接工作、合理确定服务价格、梳理供应商等建议。由于建筑行业与房地产业关联较密切，其建议亦能够为企业适应房地产业“营改增”所用。上述几类研究，大部分结果能够证明“营改增”对结构调整、产业转型、企业减负等方面的积极作用(许晖，岳树民，2018)[9]。但前人研究关于房地产业“营改增”的定性及定量分析相对较少，研究内容也多局限于“营改增”对房地产行业企业利润和行业整体税负的影响，或是在实务层面对房地产行业“营改增”效果进行分析，很少涉及房地产业实行“营改增”的政策效果、“营改增”对企业发展综合效应的数据验证、实证分析。基于此，本文从定量分析的角度进行研究，旨在求证2016年5月1日后“营业税改征增值税”对房地产行业财务效率的影响，为中国完善“营改增”政策提供数据支持。具体来说，本文从企业微观视角出发，构建理论分析框架，尝试性探索房地产业营改增政策效果分析的逻辑思路，提出分析假设；在此基础上，以中国2015—2017年间国有房地产业的财务指标为条件，构建以投入-产出关系为主要框架的DEA数据包络模型，将计算得到的企业财务效率作为刻画企业综合经营效果的主要变量，并通过双重差分模型(DID)探索2016年中国房地产业“营业税改征增值税”对企业财务投入产出效率的影响，进而对本文的假说进行实证检验。相比现有研究成果，本文有以下几点特色：①借用科学的效率分析模型，借鉴Charnes、Cooper和Rhodes等学者提出的数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis，简化为DEA)模型，综合测算房地产业以及双重差分模型分析对照组的财务效率；②紧跟时代热点，通过分析房地产业的财务数据，使用双重差分方法测算“营改增”的政策效果，为税收制度调整和房地产业“营改增”向纵深推进提供资料和证据。二、理论分析与研究假设(一)“营改增”政策效果的理论分析进入21世纪以来，国家出台了众多宏观调控的政策措施(杨庆育，2016)[10]，“营改增”是结构性减税政策的重要一环，对相关企业有较强的减税作用，也能够促进企业发展和经营，实现较好的财务绩效。原因如下：①减少重复征税，降低企业税负。例如，营业税时期，房地产行业按照5%的税率及销售金额缴纳营业税，房地产转让次数多，重复纳税也多。但增值税与营业税之间存在很大的核算差别。增值税作为价外税，计税依据为纳税人生产经营活动产生的法定增值额，纳税人购买增值税应税项目(产品)时缴纳的增值税可以在销售应税项目(产品)时全额抵扣，而只针对本环节增加值缴纳增值税。由此来看，增值税更能避免重复纳税，减少企业税负；②助推结构优化，完善上下游链条。“营改增”完善增值税征收体系，通过统一税制，消除重复征税，能够对抵扣项目扩围。长期来看，“营改增”既能保证各行业服务链条的完整，保证国家对其税收监督，又能完善企业增值税的抵扣链条，助推企业结构优化；③提高企业管理水平，助推企业绩效。企业为适应“营改增”政策，会重构内部控制制度及管理方案，完善企业的合同管理、票据管理、核算方法及核算工具。(二)研究假设前文理论分析表明，“营改增”政策对房地产业的发展存在促进作用，能够减轻企业税负压力，提高企业经营效率和财务绩效。本文预期“营改增”政策对房地产业企业财务效率的影响系数为正。据此，本文提出以下假设：H1：房地产业“营改增”政策能够促进企业财务效率的提升。三、数据来源及说明为验证本文假设，探究“营业税改征增值税”的政策效果，本文使用国泰安数据库(CSMAR数据库)作为DEA模型和双重差分模型原始财务数据的来源。该数据库能够较为详细地提供相关行业各季度的财务数据，也能够保证原始数据的准确可靠。为确保数据质量和研究设计质量，增强实证分析的可靠性，本文对原始数据进行如下筛选：①在进行研究之前，本文先剔除原始数据中存在数据缺失严重、缺少相关指标、研究期间内被评为ST、ST*的企业；②进行DEA模型数据计算的前提条件为所有输入数据为非负数，故本文剔除投入指标(企业总资产、营业总成本)和产出指标(净利润、营业总收入)为负值的样本；③除以上两点外，本文重点考虑上海证券交易所、深圳证券交易所主板上市的企业。这是因为本文旨在验证房地产业“营业税改征增值税”的政策效果，而其他版块上市企业在“营改增”之前由于享受地方政策优惠、纳税流程不规范和征管不到位等原因，可能会因为“营改增”政策的实施加大调整成本，而这些成本并非“营改增”本身带来的负面作用，故房地产业整体情况只作为辅助参考，而本文实证重点为研究有政策代表性的主板上市样本；④本文通过企业2016年年报及半年报统计该企业是否在2016年5月1日后有新开工的项目，执行增值税政策。经过筛选，本文得到观测样本为843个、时间跨度为2015-2017年(部分季度)的面板数据。四、研究设计(一)数据包络分析(DEA)数据包络分析(DEA理论)是评价决策单元相对有效性的方法(魏权龄，2004)[11]，是系统分析最常用的工具之一。该理论所构建出的相对效率决策方法，已广泛用于业绩评价。例如梅昌新(2017)[12]以DEA模型评价吉林省“营改增”的政策效果；朱南和谭德彬(2015)[13]以DEA模型探索公司财务绩效水平和财务治理效率。本文借鉴前人研究思路，采用此方法对财务效率进行衡量。由于DEA模型本身有计算和规划权重，能够尽可能避免人为干扰，保证科学合理的进行政策效果分析。1978年，Charnes等人(1987)[14]提出CCR模型(数据包络分析方法的第一个模型)，假设存在N个样本(决策单元)，且每一个样本(决策单元)的综合效率都有m种投入指标(人力、资金等)和s种产出指标(产品、效果、获得的资金等)来衡量。该模型的等价数据包络形式如下。其中，θ是一个标量，计算后的θ值是第i个决策单元的效率值(根据Farrell的定义，θ≦1)，λ是N×1的常数向量，X为投入矩阵(m×N)，Y为产出矩阵(s×N)，用以表示N个决策单元的数据。最终计算结果越大，则该样本的决策越有效，效率最优。由于规模报酬不变(CRS)的严格假设不能满足①[注]，通过学者的不断修正，DEA模型在衡量效率时，基于帕累托有效观念，衍生出规模报酬不变、规模报酬可变和规模报酬非增三种类型。本文在研究设计时，参考朱南和谭德彬(2015)[13]的研究思路，选择规模报酬可变(VRS)模型(BCC)来计算综合财务效率。通过BCC模型，可分离出企业财务数据的纯技术效率与规模效率，进而可计算出该公司财务绩效的综合效率。其综合效率(又称为技术效率)值为纯技术效率值与规模效率值的乘积。根据上文DEA基本模型，本文构建财务绩效综合效率DEA模型。在满足DEA模型基本假设的前提下，得到如下BCC计算公式其中，m为DEA模型中投入指标的个数，s为DEA模型中产出指标的个数(本文设定m=2，s=2)，xij0和yrj0表示j0企业的输入指标i和输出指标r，sr和si为松弛变量。合理的定义投入与产出指标是正确利用DEA考核企业绩效的关键。由于BCC模型的投入产出指标设定具有主观性，且考虑到各项财务指标计算误差，为保证分析的准确，故本文在拟定BCC模型投入产出指标时，参考Kumar等人(2016)[15]的研究，选择资产负债表及利润表中的原始财务数据作为投入和产出指标进行设定如下：①投入指标。总资产能够反映企业规模大小，又能反映企业为经营活动进行的投入，该指标从整体反映不动产行业企业经营基础。营业总成本反映相关企业为进行经营活动所花费的成本代价，其高低决定经营效率高低，该指标反映企业的资产运用能力。②产出指标。净利润反映公司总体盈利状况，能够