营改增对交通运输业上市公司绩效影响的实证分析

发布时间：2020-08-10 11:17

【摘要】：营改增是我国现在新实施的结构性减税举措,主要是依靠在短期取得较少财政收入,从而实现财政收入长久发展,有助于我国经济的持续性发展,对供给侧结构改革也起到很好的作用。这一政策实行后,虽然整体税负降低了,但是部分行业却有升高迹象,特别是交通运输业,然而有人却提出这是正常的,是因为营改增的时滞性,在以后年度会有好转。尽管很多文章分析了营改增对交通运输业的公司绩效影响,然而却没有从整体税负和公司绩效分别分析,也鲜有文章分析滞后性。现在是营改增实行的第7年,本文采用计量经济学研究的主流方法之一DID模型(双重差分模型),分析营改增对交通运输业的影响,同时也检验了政策的滞后性。运用这一方法可以有效规避一些无法排除的共时性因素的影响,从而测算净效应。本文仔细整理交通运输业的相关文献,选取最新研究课题。本文从三个方面推导出上市公司的综合绩效,从上市公司的整体税负和综合绩效,利用DID模型研究营改增政策的效果。实证研究中选取了沪深上市的71家交通运输公司,得到公司2010年到2016年的面板数据,通过双重差分的方法得到政策净效应,得到的结论是营改增对交通运输业上市公司存在滞后性,营改增在当年对公司存在负效应,在以后年度逐渐变好。最后对营改增中存在的问题,提出具体应对措施。
【学位授予单位】：西北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F812.42;F512.6
【图文】：

研究路线图

能够激发企业积极竞争，同时绩效也增加，经济的发展带来了广泛的税基。在图2.1 中的“拉弗曲线”可以清楚看到 C 点和 D 点，这两个点虽然得到的税收是相等的，但是面对的税负却是一高一低，因此对于政府来说，一味提高税率并非会使税收增加，税率需要经过严密分析研究，这样才会有利于税收。图 2.1 拉弗曲线

4.3.3 描述性统计分析通过EXCEL2007与STATA12.0进行分析，将收集到的面板数据进行仔细研究，得出表 4.12 中统计变量，同时也得到图 4.1 和图 4.2 中的曲线图。表 4.12 变量的描述性统计变量 变量符号 样本量 均值 最大值 最小值 标准差公司总税负率 TTAX 71 0.027 0.402 -0.254 0.051公司综合绩效 Z 71 0.816 8.224 0.158 0.841净资产收益率 IFAR 71 0.300 14.753 -31.840 1.819可抵扣占比 BVC 71 0.969 1.188 0.809 0.033公司规模（Ln） SIZE 71 23.143 26.135 19.585 1.396下面利用折线图来初步说明营改增政策实施前后，公司总体税负率的变化情况和公司综合绩效的变化情况。

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

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本文编号：2788011