“营改增”与企业创新型无形资产投资-7页word资料

1、“营改增与企业创新型无形资产投资作为近年来最为重要的税制改革政策,“营改增众多光环中的一个亮点是将局部无形资产归入增值税体系.2021年底,财政部和国家税务总局联合发布的?交通运输业和局部现代效劳业营业税改征增值税试点实施 方法?财税2021111号规定,将专利技术、非专利技术、商誉、商 标、著作权以及软件开发、咨询、维护及测试效劳纳入增值税征收范围.这一政策规定打通了相关效劳业与其他增值税产业的隔膜,使同等重要的 无形资产投资得以像固定资产投资一样可抵扣进项税额,给企业的投资形 势带来新的格局.投资是企业经营和经济开展的重要作用力.“营改增主要的经济效 应便是促进企业合理配置资本和劳动要素,

2、并做强研发,推动转型升级胡怡建、田志伟,2021.而根据CH助法对无形资产的分类,上述“营改 增的无形资产正是大局部属于与研发、版权相关的创新型资产,并涉及 创新较为集中的信息技术产业文豪、李洪月,2021.一、研究方法“营改增于2021年1月1日率先在上海试点,并在下半年扩大至 北京、江苏、安徽、福建含厦门、广东含深圳、天津、浙江含宁 波及湖北等省市,最后于 2021年8月份在全国其他地区实施.这相当 于在全国范围内进行了一次自然实验,对于本文将采用的上市公司样本而 言“营改增政策是完全外生的事件.因此,可以将先行试点地区的企业 看作是“实验组,其他地区看做“对照组.需要说明的是,对于 20

3、21 年下半年试点的样本企业,可供适应政策及调整经营的时间较短,我们将其试点开始时间定为下一年.因此,我们将2021年试点的企业作为实验 组,剩余地区的企业作为对照组.其中,实验组中上海的企业 2021年及 之后为试点年,其他企业 2021年为试点年.用虚拟变量来描述,实验组 企业取值为treat=1 ,对照组企业取值为treat=0 ,企业处于改革年及之 后取值为year=1 ,否那么为year=0.参照周黎安(2005)、聂辉华(2021) 等人的研究,设置我们的面板数据模型为：yit= ?茁 0+?茁 1treatit?yearit+ ?茁 2treatit+ ?茁 3yearit+ ?

4、 茁X+?着 it (1)其中,yit为被解释变量,即创新型无形资产投资,X为限制变量, 着it为误差项.这就是双重差分(DID)模型,被广泛运用于政策效应研 究,其关键变量是treatit?yearit,为实验组与试点时间的交叉项,系数茁1能够反映“营改增对创新型无形资产投资的影响.之所以如此,可 见如下推导：对于实验组,实验前后的差分估计为：E (Y|X, treat=1 , year=1 ) -E (Y|X, treat=1 , year=0) =?茁 1+? 茁 3 (2)其中,茁3是时间因素,对实验组和对照组共同起作用,所以公式(2)的估计并不能精确刻画“营改增政策效应,下一步需要去

5、掉时间 因素的干扰.对于对照组,实验前后的差分估计为：E (Y|X, treat=0 , year=1 ) -E (Y|X, treat=0 , year=0 ) =?茁 3 (3) 估计式(3)得到的正是式(2)所不能别离的时间效应,因此式(2) 减式3得到的结果是茁1,即差分再差分去除了影响两组的一些共同 因素,得到的正是“营改增净效应.接下来,我们便运用面板数据双重差分模型研究“营改增对创新型 无形资产有投资的影响.二、实证分析一变量设置及数据描述基于前面的分析,“营改增过程中创新型无形资产投资最为典型的 行业便是信息技术效劳业,因此我们构建了一个由110家沪深A股信息技术效劳业上市公司

6、20072021年的数据所构成的样本,所有数据均取自 上市公司年报.该样本中第一批“营改增的上市公司有17家,第二批有77家,实验组共94家,对照组16家.需要说明的是,该样本已经剔 除利润长期为负或者发生较大规模兼并重组的公司,并且较早的某些年份 会缺失一些数据.我们的被解释变量为创新型无形资产投资,该数据取自上市公司年报 财务报表附注中的本年新增无形资产原值,并扣除掉土地使用权以及某些 经营权等一般性无形资产,剩余的便是包含专利技术、非专利技术、商标、 著作权以及软件的创新型无形资产.具体指标有两个：创新型无形资产投 资的对数和人均创新型无形资产投资的对数.主要解释变量有表示上市公司规模的

7、资产总计的对数,表示上市公司 经营效益的主营业务利润的对数和主营业务利润率.以上变量除了利润率 外均采用对数的形式,以预防异方差对估计造成的不利影响.另外我们还 限制了年份虚拟变量,以捕捉其他历年不可观测因素对模型的影响.主要变量的统计描述如表 1所示.比照实验组和对照组,各变量的均 值及标准差相差不大,说明两组样本在规模及分布上根本相似,并不存在 差异较大的个体,适合进行双重差分估计.另外,图1和图2还给出了企业创新型无形资产投资在“营改增前 后的变化趋势.图1显示的是以万元为单位的企业创新型无形资产投资额 历年均值情况,从中可以发现,第一批“营改增企业的平均投资额在试 点后第一年和第二年都

8、呈现大幅增加的态势,第二批“营改增企业在试 点后的2021年也出现投资的增长,而对照组的投资额在“营改增政策 出台前后都根本保持平稳.再看图 2的人均创新型无形资产投资,第一批 试点企业在2021和2021年都是大幅增长,第二批试点企业在 2021年出 现一定程度的下降,而对照组在历年时间里依然起伏不大.上述分析大致可以看到“营改增政策似乎促进了企业创新型无形资产投资, 但还需要通过实证结果来进一步验证,接下来我们便通过双重差分模型对“营改增的政策效应进行分析.二主要结果分析“营改增试点明确将专利技术、非专利技术、商誉、商标、著作权 及软件相关效劳等大局部与创新有关的无形资产工程纳入增值税征收

9、范 围,对创新型无形资产投资具有针对性的影响.为测算该影响,我们以信 息技术效劳业上市公司为样本,构建了面板数据双重差分模型,通过检验 选取了固定效应模型进行分析,回归结果如表2所示.模型1中被解释变量是创新型无形资产投资的对数,我们所关心 的变量是“营改增政策,限制变量有企业规模、主营业务利润以及年份虚拟变量.结果显示,“营改增政策对创新型无形资产投资的影响非常 明显,平均使样本企业的投资比试点前提升88.4个百分点,并且系数的显著水平为5.2%.这说明,“营改增后创新型无形资产得以抵扣进项, 大大激发了信息技术效劳业企业的投资欲望,这也解释了为什么图1中试点企业创新型无形资产投资会在试点之

10、后大幅增加,同时也预示着“营改 增政策将会为企业营造一个适宜创新研发和促进转型升级的良好制度 环境.当然,我们的研究样本由规模较大、治理先进、资金雄厚的上市公司构成,可能不具备普遍性.因此,我们在模型1中参加了企业规模与“营改增政策的交叉项,以衡量企业规模对“营改增政策效应的影响,结果在模型2中列示.我们可以发现,规模与政策的交叉项系数为负,也即规模越大政策效应越不明显,不过这个系数并不显著. 这说明,企业规模并不会干扰“营改增对创新型无形资产投资的促进作用,不管 是大企业还是小企业,“营改增都能起到促进投资的作用,并且规模越 小的企业反而具有越强的投资倾向.另外,“营改增之后创新型无形资 产

11、进项税额的抵扣不仅仅限于信息技术效劳业,也同样适应其他行业,因 而,我们的结果具备一定的普遍性.相对于资本总量,人均资本更是提升生产率的关键,我们在模型3中考察了 “营改增对人均创新型无形资产投资的影响.结果显示,“营 改增对人均投资的促进作用也是显著的,在6.6%的显著水平上平均使样本企业的投资增加75.4个百分点,这也符合图2展示的人均投资走势.这说明,“营改增不仅增加了创新型无形资产的总量,而且也提升了样本企业的人均资产拥有量,这对于提升企业的创新研发水平有着重要意义.同样,我们也考察了企业规模对政策效应的影响,模型4的结果显示规模与政策的交叉项同样不显著,这说明“营改增对人均创新型无

12、形资产的影响是普遍的,并不因企业规模而有着明显不同.对于限制变量,企业规模对创新型无形资产投资总量起着促进作用, 但对人均投资却影响并不十分显著.企业的盈利水平都对投资有着正向的 作用,但这种正向影响并不显著.这说明,规模越大的企业越能熟悉到创 新型无形资产投资的重要性,并且这并不取决于其盈利水平.三、结论及建议时至今日,“营改增已经全国铺开,并逐步向更多行业扩展,其对 经济结构转型的影响是复杂和深刻的.我们的研究从创新型无形资产投资 这个点切入,不仅由于该类投资的重要性,也试图以小见大剖析“营改 增影响经济开展的脉络.研究证实,如预想的那样,“营改增明显促进了信息技术效劳业企 业创新型无形资

13、产投资,不仅如此,它也使得人均创新型无形资产显著增 加.也就是说“营改增促进投资的效果是立竿见影的,增值税抵扣链条 的完整性既促进了企业有效投资增加,也在深层次上保证了不同行业得以 协调开展.而且,研究还说明,“营改增对创新型无形资产的促进作用 是普遍性的,并不因企业规模大小而不一致,这有助于塑造创新研发的经 济气氛,对当前形势下的转型升级具有重要意义.我们认为“营改增政策尤为必要,营业税和增值税长期并行的局面 越早被打破,便越有利于产业融合开展和经济结构转型.因此,当前应该认真总结“营改增的前期经验,适当加快改革步伐,将政策尽快推广到 金融、文体等一些尚未改革的行业,让更多的效劳性行业纳入增值