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在华跨国公司避税影响因素的实证的统计研究

2015-07-21 09:12 来源:学术参考网 作者:未知

 本文节选自《财经问题研究》,版权归原作者和原期刊所有。

“避税”一词最早出现在欧美地区,已经有上百年的历史了,发达国家的大公司将其经营活动范围扩展到全球各个角落的同时,也将避税带到其它国家,使发展中国家和不发达经济地区深受其害,形成了全球性问题。改革开放三十多年间,跨国公司在华避税行为比比皆是,防不胜防,使我国税源大量流失。面对这种挑战,有必要从战略角度研究跨国公司避税的影响因素,量化这些因素与税务机关税收征管之间的关系,并且揭示其内在的逻辑关系,从而为国家税务机关采取反避税措施提供建议及意见。
  (四)跨国公司避税影响因素的相关理论综述
  与本文有关的理论主要有三类:第一类研究税收筹划和避税港经营问题,如Fuest和Riedel。
  我们通过第一类理论文献了解税收筹划的策略手段,学习有税收筹划倾向的企业特征有哪些。
  一、文献综述
  对美国跨国公司避税进行实证研究的文献较多,学者们研究公司是否通过利润转移行为最小化其税负,以及转移利润的途径和结果。Fuest和Riedel也指出,在全球化的市场经济中,美国的跨国公司将其在美国和欧洲高税率国家获得的利润转移至避税港。
  在高税率的国家举债融资,利润多流向税率低于10%的国家。Desai等[10]研究跨国公司利用利息支出可从税基中扣除来转移利润,因此在高税率国家的子公司多采用债务融资。
  通过第二类理论文献总结研究方法。如Schwarz[6]采用截面数据回归模型检验美国跨国公司是否通过利润转移行为最小化其税负。Rego[7]采用COMPUSTAT数据集中1990—1997年微观企业面板数据建立回归模型,检验了跨国公司税收筹划与经营范围和经营规模的正相关关系。Mills等[8]通过采用企业3年平均ETR为因变量,采用税收筹划投资(企业税务部工资+税收筹划费用),规模,国外资产虚拟变量,长期负债率(长期负债/总资产),固定资产率,库存集中度等为自变量建立回归模型并得出税收筹划投资多和杠杆比率高与企业ETR低相联系的结论。
  第三类理论文献指出避税企业的报告会计—应税利润差较大,二者相关度高。Manzon 和 Plesko[9]估计了一个固定影响模型,采用企业会计—应税利润差额为因变量,采用有利节税的投资和融资(利润率、亏损经营、销售额变化),随时间变化的投资(厂房设备和其它资产的定期折价/退休福利),永久性差异(1993年前的商誉),偶然因素(亏损额变动、国外经营范围、规模、之后的扩张)等为自变量进行实证分析。Desai 和 Dharmapala[10]利用会计—应税利润差额中不能解释的部分作为避税代理指标进行固定影响模型分析。因变量采用递延收入对会计—应税利润差额回归残差做Y,自变量包括激励补偿和管理变量。
  二、数据来源及统计分析
  1.在华跨国公司相关数据来源
  实证研究数据来源于某省国家税务局税收征管信息系统。本文采集了某省国家税务局2011年管辖范围内,申报财务报表的营业收入10万元以上的A类外商投资、2 424户独资企业所得税纳税人截面数据①。采集数据范围包括企业类纳税人税务登记信息、税收申报表信息、财务报表信息以及对企业实施稽查后制作的《税务处理决定书》等二十余项企业报告及税务检查信息。在此基础上剔除报告信息缺失或造成变量计算错误的企业样本,得到参与模型估计的有效样本企业1 999户。剔除的样本企业包括:总资产小于等于0或未填报者;总负债小于等于0或未填报者;固定资产大于等于总资产者;总负债大于等于总资产者。
  2.在华跨国公司样本的统计分析
  按照营业收入划分企业规模及户均实际缴纳企业所得税来看,两者成正相关关系。有效样本企业统计分析情况,如表1所示。 A类企业所得税纳税人为查账征收企业,B类企业所得税纳税人为核定征收企业,与A类纳税人相比,企业规模相对较小、报告数据资料少,因而不做为本文实证研究的考察对象。
从表1中可以看出,在1 999户企业所得税纳税人中,营业收入在10亿元以上的特大型企业64户,占样本企业总户数的3.20%,缴纳企业所得税510 399万元,占总数的67.36%。营业收入在3 000万元—10亿元之间的大型企业713户,占样本企业总户数的35.67%,缴纳企业所得税237 973万元,占总数的31.40%。营业收入在3 000万元以下的中小型企业1 222户,占样本企业总户数的61.13%,缴纳企业所得税9 392万元,占总数的1.24%。
  企业的亏损面与企业规模呈负相关关系,营业收入在3 000万元以下的中小型企业的亏损面最大,达到57.28%。报告研发支出的企业户数仅占总数的2.50%,研发企业随企业规模增大而增多,支出金额也逐渐增加。税务机关对企业近年的税收遵从情况检查结果显示,企业的不遵从户数比重达到9.80%。不遵从户数比重随企业规模增加而增加。
  3.在华跨国公司样本统计分析的结果
  有效样本企业中,户数最多的三个行业分别为非金属矿物制品业195户、房地产业150户和纺织服装、服饰业146户。户均实际缴纳企业所得税最多的三个行业分别为汽车制造业3 625.63万元、房地产业1 261.21万元和金属制品业346.88万元。盈利企业占行业户数最多的三个行业分别为汽车制造业71.76%、金属制品业65.69%和电气机械和器材制造业59.14%。亏损企业占行业户数超过50%的行业 分别为批发业、农副食品加工业和纺织服装、服饰业。在亏损企业中,户均亏损额最多的三个行业分别为房地产业1 917.24万元、汽车制造业1 214.39万元和非金属矿物制品业852.98万元。
  三、跨国公司避税影响因素的实证分析
  1.估计模型的变量定义
  本文借用Rego[7] 和Dyreng等[11]等文献的实证研究方法,首先,定义因变量1,即Y1为有效税率变量(Effective Tax Rate,ETR)。且ETR=实缴所得税/税前会计利润。
  如果两个企业税前会计收入相等,缴税少的企业有效税率低,可视为税收筹划更加有效。所以,政策制定者和学者们均把ETR做为衡量企业税收负担的重要指标。Levenson 认为,股票市场把企业缴纳税收多少做为衡量企业控制成本能力的衡量指标。因此,ETR是众多股东关注的重要企业表现指标。实际计算时,如果企业亏损的话,变量值取0。
  其次,定义因变量2,即Y2为企业报告会计—应税利润差额(Book-Tax Difference,BTD)。指标值为企业报告会计利润总额与应纳税所得额之间的差额,如果差额为0,指标取值0,其它情况下将差额的数量级取自然对数进行缩减。会计—应税利润差额是Lisowsky 等[14]采用的避税代理指标,也是Chen等 [15]采用的4个避税代理指标之一。 Chen等[15]实证研究采用的因变量分别为:GAAP ETRs,CASH ETRs,全部会计—应税利润差额和非正常的会计—应税利润差额。
  最后,定义因变量3,即Y3为企业负债率(Long-Run Leverage)。界定跨国企业收入转移存在难度,跨国公司分支机构一般共享企业独特的资源,如品牌或技术,这些商品极少与第三方进行交易,因此难以取得其定价标准,也难以对其子公司利润分配的真实性、客观性予以证实。现有的实证研究多关注收入转移的动因及规模,一方面从动机出发,如看企业负债情况,研究其它因素相同的情况下,跨国公司是否在高税率地区有更多负债;另一方面研究转移定价和无形资产的属地问题。因Y3在因变量为Y1、Y2的模型估计中充当自变量,定义参见下文的自变量定义。
  2.估计模型的自变量定义
  模型估计采用的自变量定义如下:
  企业规模(Size):企业的营业收入取自然对数值。在美国国内经营和跨国经营的总体样本中,规模较大的企业,ETR也较高,这与Zimmerman[16]和 Omer等[17]关于大企业与小企业相比承担了更多的政治成本的结论一致。跨国企业扩张地域越广泛,其ETR与国内企业相比越小,所以说企业经济规模与税收筹划相关。
  利润率(Profit):企业报告会计利润总额/营业收入。Grubert和 Mutti [2] 估计美国跨国公司在税率为40%的国家报告平均税前利润率(税前利润/销售收入)为9.30%,在税率为20%的国家报告平均税前利润率为15.75%,由此推断存在由节税驱动的利润转移现象。从收入转移的动因出发,企业会把利润率高的项目放在低税率地区进行。因此,在一定的假设前提下,如果企业规模相同的话,可以推断利润多的企业因为筹划意识强而避税更多,ETR相对较小。
  亏损企业虚拟变量(Loss): 当企业利润总额<0时,变量值为1,其它情况下变量值为0。亏损企业税负低,并且在税收征管实践中也通常被认为避税嫌疑大,所以,该变量与企业避税正相关。
  企业亏损额(Net Operation Loss,NOL):当企业亏损额>0时,变量值取ln(亏损额),其它情况下变量值为0。Dyreng等[11]认为,如果亏损额增加的话,企业可能采取避税行动,本文采用该指标模拟企业避税额度的差别。但是也有观点认为,因为亏损企业无税收负担,跨国企业有动机将利润转移至亏损子公司进行避税。所以,该变量与企业避税的关系尚无定论。
 企业广告和业务宣传费支出:广告和业务宣传费支出/总资产。企业公众可见度越高,避税越少。Dyreng等[11]采用该指标做公众可见度的代理指标,所以,该变量与企业避税负相关。
  企业研发支出:研发支出/总资产×100。Hanlon等[18]指出研发支出可进行税收扣除,并且Dyreng等[11]认为它代表无形资产,为企业进行税收筹划提供更多的机会,所以,该变量与企业避税正相关。
  固定资产比率:固定资产/总资产。Mills等[8]指出资本密集型企业有多种税收筹划方法,包括资产是购买还是租赁取得、购买和处置的时间等,所以,该变量与企业避税正相关。
  无形资产比率:无形资产/总资产。Dyreng等[11]认为,无形资产价值可做为企业转移收入难易的衡量指标。一个极端的例子是,没有实物资产的企业,摆脱了固定资产的负担,可以轻易的易址至税收优惠地区,所以,该变量与企业避税正相关。
  负债率:长期负债/总资产。债务利息可税前扣除,降低企业税负,举债融资是跨国公司在高税率国家常用的避税手段。另外,债务融资能力也是企业在当地政治力的一种体现。Dyreng等[11]将其做为企业财务复杂性的代理指标,所以,该变量与企业避税正相关。
  3.估计模型的行业虚拟变量定义
  行业虚拟变量 (Industry Dummy):当某行业企业超过40户时,对该行业赋予一个虚拟变量。例如当企业为房地产业时,I2变量值为1,其它企业I2变量值为0。依此类推,共12个,如表2所示。指标可解释为在控制了以上变量变化的同时,某些行业的税负高,某些行业的税负低。
  从变量的统计描述可以看到,样本企业平均有效税率15%,低于我国标准企业所得税率10个百分点,企业利润率较低,亏损情况较严重,研发支出少,企业自主研发能力不强,可持续发展性较差。由于企业避税手段相对于逃税方式更加隐蔽,不易被发现,税务机关通过稽查方式发现的不遵从企业数量较多,而通过反避税工作发现的不遵从企业数量较少,这从一个侧面反映了反避税工作的艰巨性和复杂性。
  模型估计前进行变量相关性检验,发现自变量LOSS与NOL变量高度相关,相关系数达到0.97。因此,在模型估计时,将两者替换使用。其余变量之间的相关系数均低于0.70,保证了模型估计不存在多重 共线性问题。
  四、研究跨国公司避税的影响因素的结论与应用
  从模型估计结果来看,避税与规模呈负相关关系,但显著性较低,与以往研究结论相反。说明企业越大,避税额越小。这与税务机关对大规模企业的关注程度高、管理监控严格到位不无关系。企业利润率越高,进行税收筹划的可用资源越多,从而避税的可能性越大。由于亏损企业无税收负担,亏损额越多,企业避税动机越小,因而亏损额与避税呈负相关关系。
  企业研发支出可申报免税收入加计扣除,因而研发支出与避税呈正相关。固定资产和无形资产比率高,均为企业避税提供了更多便利,此两项与避税呈正相关。利息支出可税前扣除,因而负债率高的企业避税额大。税务机关对企业前期避税检查有效减少了企业后期的避税额度,但该变量的显著性较低。广告支出和前期税务稽查行为对避税均无显著影响。一般来讲,广告宣传费越多,企业知名度越高,企业避税一旦被发现,由于声誉受损而产生的成本较高。Gallemore等 [20]提到,美国国内税务局(IRS)局长指出,“过度避税”(tax aggressiveness)战略会对企业声誉造成显著的风险,但实证证据很少。但Gallemore等[19]实证分析了一组因过度避税而被税务机关查处的大企业样本,采用多指标衡量声誉成本,包括管理层轮换率、营业利润、广告费用改变、财富杂志等媒体排名,实证研究结果与人们的直觉相悖,企业避税对其声誉无显著影响。
  本文的实证研究结论也证实了这一点。前期税务稽查对企业税收遵从行为的影响尚无定论,本文研究结果表明,税务稽查对企业税收遵从行为无显著影响,印证了税收法律“棍棒”对遵从行为没有明显影响。
  在控制了以上诸多自变量影响的基础上,房地产业和农副食品加工业企业避税额显著高于其它行业,而金属制品业企业避税额显著低于其它行业,但变量显著性较低。
  综上所述,本文实证研究得到的基本结论是:影响在华跨国企业避税额的主要因素有利润率、亏损额、企业的研发支出、固定资产、无形资产比率等。企业利润率越高、研发支出越多、固定资产、无形资产比率越高、长期负债率越高,避税越多;企业亏损额越多,避税越少,税务机关前期对企业的反避税检查工作在一定程度上抑制了企业后期的避税行为。本文实证研究采用的数据无法获知企业国外母公司及其它分公司的属地、税收政策法规、税率及企业经营情况,使实证研究难以鉴别企业是否存在避税港经营等某些重要的避税决定因素。
  暂时性和永久性差额估计,转移定价不会造成会计—应税利润差额,暂时性和永久性差额也不都造成会计—应税利润差额。因此,在可获得更丰富的数据指标的情况下,研究不应局限于ETR和造成会计—应税利润差额方面。使用财务报表数据的局限在于衡量避税的指标,以及遵从与不遵从避税之间的区别。并且避税的影响因素还不局限于此,各因素之间的相互作用也产生一定的影响。
  由于会计与税法的差异,两者不可比,申报表只能提供跨国企业在我国境内的经营情况,市场调查数据也很必要,此外,鉴于企业逃税、避税的普遍性,税收申报表也不能反应全部事实。因为
  税务机关已发现的逃税企业变量值是随时间变化而变化的,随时间推移逃税企业虚拟变量可能发生改变。税务机关对企业的税务检查发生在企业经济活动结束后的2—3年,而本文仅采用了2011年检查发现的逃税企业虚拟变量,因而在一定程度上也会限制该变量对企业避税影响的检验。

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