中国社会科学院

 

内容提要：使用2011—2012年全国税收调查的企业数据，测算了“营改增”改革后服务业企业的税负变化，并从增值税抵扣链条的视角，实证检验了“营改增”改革对服务业企业发展的影响。结果表明：改革减轻了交通运输业和部分现代服务业的行业税负；改革打通了增值税抵扣链条，使服务业企业的服务供给增加，来自制造业企业的服务需求也增加，进而提高服务业企业的营业收入，促进其发展；改革也有益于转变“大而全”的制造业，促进分工专业化。因此，应坚定推进“营改增”改革，确保改革措施落地。

关键词：营改增  服务业企业  增值税  抵扣链条  税负

 

一、研究背景

服务业的营业税改征增值税改革（简称“营改增”改革，也称“增值税扩围”改革），是中国结构性减税改革的重要组成部分，也符合当今世界潮流（Keen和Lockwood，2010）。2011年，中国政府发布《营业税改征增值税试点方案》（财税[2011]110号）。2012年1月1日，上海率先对交通运输业和部分现代服务业[①]实施了“营改增”改革。随后，试点进一步扩大到北京和江苏等地，并于2013年8月1日推广至全国（见表1）。自2014年开始，“营改增”改革覆盖的行业不断增加，包括铁路运输业、邮政业、电信业、建筑业、房地产业、金融业和生活服务业。到2016年的5月1日，营业税彻底退出历史舞台。

表1  交通运输业和部分现代服务业实施“营改增”改革的时间表

 

政府实施“营改增”改革的目的，在于促进服务业发展，进而优化经济结构、转变经济发展方式。其影响途径主要有两方面：一是只对增值额征税，减少服务业企业的税负；二是打通增值税抵扣链条，使服务业成为链条的中间环节，从服务业和制造业产业互联的角度，促进服务业企业的发展。然而，自“营改增”改革实施伊始，“税负不降反升”的声音不断。近期在生活服务业等多行业全面推进的改革，也出现了企业误解改革的情况（李万甫，2016）。在此背景下，系统评估“营改增”改革对服务业企业发展的影响，具有重要的现实意义，有助于推动近期改革的顺利进行。

已有研究大多从税负角度讨论“营改增”改革的影响，而且结论不一。与此不同，在测算并比较税负变化之后，本文重点从增值税抵扣链条的视角出发，不仅分析打通链条对服务业企业行为的影响，也分析制造业企业由此产生的行为反应，进而探讨服务业企业与上下游制造业企业的联动效应，从产业互联的层面上研究“营改增”改革对服务业发展的影响，这不仅增进对改革影响的全面理解，也可为改革提供理论支撑和经验证据。

二、文献回顾

在“营改增”改革实施后，改革的政策效应受到很多学者的关注。不过，大部分研究都集中于改革的税负效应。其中，宏观层面的研究往往认为，改革有减税效应，并进一步探讨了改革对地方税体系和财税体制的影响（郭月梅，2013；田志伟和胡怡建，2014；张新和安体富，2013）。这些研究的结论，与宏观统计数据一致。最早实施改革的上海，当年减税效应最明显，减幅达210.3亿元；年底才实施改革的福建等地，虽然当年经历改革的时间只有1-2个月，但也产生了一定的减税效果。

然而，微观层面的研究，并未得到统一的结论。杨宏伟等（2014）通过测算示例，发现“营改增”改革提高了文化创意服务业的税负水平。同样是使用上市公司的数据，王玉兰和李雅坤（2014）发现“营改增”之后交通运输企业的税负增加了，而李伟和李卫平（2016）却发现“营改增”对交通运输业有明显的减税效应。这与研究所用样本的数量和代表性有关。潘文轩（2013）指出，“税负不减反增”只是部分试点企业的情况，不应过分夸大，也不应只以税负变化来作为“营改增”成效的评判标准。

目前，从打通增值税抵扣链条的视角来评价“营改增”改革影响的研究，相对较少。少量研究使用试点服务业的上市公司数据，分析了“营改增”改革对企业固定资产投资、雇员数量和其他投入等因素的影响（袁从帅等，2015；李成和张玉霞，2015；李春瑜，2016）。但这些研究缺乏对改革背后影响机制的讨论，只分析了改革对服务业企业行为的影响，忽视了改革对制造业企业行为的影响，而制造业企业的行为反应也会影响服务业企业的发展。换言之，现有实证研究只看到了服务业与上游制造业的联系（增加固定资产投资等），而没有将服务业视为增值税抵扣链条的中间环节，没有考虑下游制造业的反应。

同时，由于企业层面的数据获取难度较大，上述研究都采用了部分上市公司的公开数据。但是，上市公司只是试点企业的一个特殊子集。改革对上市公司的影响，是否能代表改革对整个服务业发展的影响，值得商榷。

潘文轩（2013）认为，除了减轻服务业税负以外，“营改增”改革还有更深层次的意义，即促进服务业与制造业的融合。古建芹等（2012）指出，在营业税制下，工业部门对生产性服务业的需求减少，进而对生产性服务业产生了抑制。魏陆（2013）也指出，在“营改增”改革前，由于增值税和营业税并存导致增值税抵扣链条中断，制造业企业更愿意自己提供生产性服务（如交通运输），改革之后，制造业与服务业的分离和融合不再受税制的束缚。因此，从这一点来看，改革有利于服务业的发展。虽然这些学者指出了改革在打通增值税抵扣链条、增加下游制造业企业的服务需求、促进制造业和服务业融合进而推动服务业发展方面的意义，但都是定性分析，没有提供数量证据。

综合上述分析，从已有研究成果来看，大多数研究主要关注“营改增”改革的税负效应，而且结论不一。仅有少数研究从增值税抵扣链条的视角分析改革对服务业发展的影响，而且分析尚不完整、全面。这体现在：已有研究大多讨论服务业与上游制造业之间的关联，以服务业的上市公司为样本，分析其采购、投资行为的变化及其进一步导致的其他经营指标的变化；探讨服务业与下游制造业联动的研究，基本都是定性分析，没有进行实证检验。

本文认为：第一，对“营改增”改革的政策效应有较全面的考量，不仅需要测算税负变化，也要从增值税抵扣链条的角度进行评价，分析服务业与上游和下游制造业的联动反应对服务业发展的影响；第二，在对影响机制进行理论分析的基础上，要进行实证检验；第三，实证研究所用样本应不局限于服务业的上市公司，也应包括服务业的普通企业和制造业企业。鉴于此，本文利用2011—2012年的全国税收调查数据，实证检验2012年实施的“营改增”改革对服务业企业行为和制造业企业行为的影响，以期为当前改革的继续深入提供依据。

三、理论分析与研究假说

（一）“营改增”改革对服务业企业税负的影响

在“营改增”改革之后，根据应税服务销售额的高低，原营业税纳税人被划分成增值税一般纳税人和增值税小规模纳税人。2012年，根据政策规定，对于“营改增”的一般纳税人，交通运输业服务的税率是11%，有形动产租赁服务的税率是17%，其他现代服务业的税率是6%；“营改增”的小规模纳税人，其征收率是3%[②]。同时，由于营业税是价内税而增值税是价外税，所以，营业税的实际税率与政策规定税率相同，而增值税的实际税率（或实际征收率）低于政策规定值[③]。

表2显示了2012年“营改增”试点行业的税率变化。从表2可以看出：第一，“营改增”改革后，小规模纳税人的税率（征收率）下降，从3%或5%降至2.9%。小规模纳税人采用简易计税方法计税，没有进项税抵扣，所以，可直接得出税负减少的结论。第二，“营改增”改革后，一般纳税人的税率提高。根据税收计算公式，一般纳税人的增值税销项税高于原来应交的营业税。但考虑到一般纳税人可以享受进项税抵扣，其最后应交的增值税未必高于原来应交的营业税，这取决于“税率提高效应”和“进项税抵扣效应”的相对大小。对于交通运输业和有形动产租赁服务，其税率在“营改增”后提高较多，但这两个行业购置和使用的固定资产也较多，因而可抵扣的进项税较多；其他现代服务业的税率变化，相对较小。此外，启动改革后，政府还实施了一系列的税收优惠过渡政策[④]。综合上述分析以及宏观统计数据所反映的情况，本文提出假设1。

假设1：从小规模纳税人和一般纳税人整体来看，“营改增”改革减少了服务业企业的税负。

表2  2012年“营改增”试点行业的税率变化

            单位：%

 

（二）“营改增”改革、增值税抵扣链条与服务业发展

“营改增”改革不仅对企业税负产生影响，也打通了增值税抵扣链条，在税制上将服务业与制造业连接起来。

图2显示了改革前后增值税抵扣链条的简单示意图。改革前，由于服务业征收营业税，增值税抵扣链条在服务业企业处断裂，不能形成完整的抵扣链条（如虚线所示）。征收增值税的制造品无法作为服务业的进项进行营业税抵扣，服务业提供的服务也无法作为制造业的进项予以增值税抵扣。

改革后，服务业企业位于增值税抵扣链条的中间环节，也是制造业产业链中的一环，与上游和下游的制造业企业都产生了关联（如实线所示）。不过，这种关联主要体现为服务业“营改增”一般纳税人和制造业一般纳税人之间的互联。这是因为：作为货物或服务的购买方，一般纳税人可以抵扣进项税，小规模纳税人不可以抵扣；作为货物或服务的销售方，一般纳税人可以开具增值税专用发票作为接收方的进项税抵扣依据，而小规模纳税人一般只能开具增值税普通发票，接收方不能抵扣，除非小规模纳税人到主管税务机关申请代开增值税专用发票，接收方才能抵扣。所以，从增值税抵扣链条的视角来看，主要是一般纳税人受到影响，小规模纳税人受到的影响较小。因此，下文从增值税抵扣链条的视角对改革影响进行的分析，主要针对一般纳税人展开。

具体而言，对于一般纳税人，一方面，服务业企业从上游制造业企业购买的制造品（如设备和原材料等），可以作为服务业企业的进项进行增值税抵扣，这相当于降低了制造品的价格，促使服务业企业提高购买量，进而扩大经营规模，增加服务的供给；另一方面，下游制造业企业从服务业企业购买的服务（如交通运输、研发设计和广告服务等），可以作为下游制造业企业的进项进行增值税抵扣，这减少了制造业企业从外部购买服务的成本，促使其将服务外包，转变“自给自足”、“大而全”的生产方式，增加对服务业企业的服务需求。

综上，“营改增”改革使增值税抵扣链条变得完整，服务业从链条外移动到了链条的中间位置。通过与上下游制造业企业的联动，服务业企业不仅自身服务供给增加，面临的服务需求也增加。供给与需求同时变动，使服务业企业的产出（即营业收入）增加。据此，本文提出假设2。

假设2：“营改增”改革增加服务业一般纳税人的营业收入。

从服务业企业的服务供给增加角度（即服务业企业与上游制造业企业的关联），本文提出假设3。

假设3：“营改增”改革增加服务业一般纳税人对设备和原材料的购买[⑦]。

当设备和原材料增加时，服务业企业的雇佣人数如何变动？这取决于两方面因素：一方面，设备和原材料等制造品的价格下降，会产生收入效应，这会促使企业增加雇佣人数；另一方面，由于劳动力成本并不作为进项抵扣增值税，劳动力相对于其他生产要素的价格提高，这会产生替代效应，企业会更多地使用制造品，减少劳动投入。最终服务业企业会增员、减员还是保持雇佣人数不变，取决于收入效应和替代效应的相对大小。考虑到服务业的资本密集度一般低于制造业，并且服务业吸纳就业的能力相对较强，本文提出假设4。

假设4：“营改增”改革促使服务业一般纳税人增加雇佣人数。

从制造业企业的服务需求增加角度（即服务业企业与下游制造业企业的关联），本文提出假设5。

假设5：制造业一般纳税人外购试点服务的概率提高，外购试点服务的规模扩大。

四、模型与数据

（一）模型设定

为了检验前文提出的理论假设，本文采用如下双重差分模型（difference-in-differences model）进行实证分析：

根据已有研究（周黎安和陈烨，2005），利用双重差分模型研究税制改革的政策效果，是国内外政策评估领域的普遍做法；双重差分模型可以控制试点和非试点在改革前的差异，进而识别出改革所产生的影响。

Y是被解释变量，是反映“营改增”改革效果的变量，包括服务业企业的营业收入、服务业企业的服务供给和制造业企业的服务需求。

根据前文理论分析，当i表示服务业企业时，Y分别是营业收入的对数（ln(income)）、外购设备费用的对数（ln(equipment)）、外购原材料费用的对数（ln(materials)）、职工变动情况的虚拟变量（recruit：增员取值为1，否则为0）。在分析改革对外购设备（反映资本情况）和职工变动（反映劳动力情况）的影响的基础上，本文还探讨了改革对资本密集度的影响，此时Y是年末资本密集度的对数（ln(K/L)）。

当i表示制造业企业时，Y分别是外购试点服务的选择（outsource：外购取值为1，否则为0）、外购试点服务的总费用的对数（ln(outservice)）、外购货物运输费用的对数（ln(outtransport)）、外购部分现代服务业的服务费用的对数（ln(outmodern)）。

treat和time的交叉项，是双重差分统计量（以下简称DID）。其系数β₁反映了改革对效果变量（Y）的影响，是本文主要关心的系数。具体来看，treat是反映企业是否在试点地区的变量，在试点地区的企业取值为1，非试点地区的企业取值为0；time是反映改革时间的变量，改革当年和此后（即2012年及以后）取值为1，改革前取值为0。据此，改革后试点企业和非试点企业的差异为：Y₁₁-Y₀₁=（β₁+β₂+β₃）-β₃=β₁+β₂。改革前试点企业和非试点企业的差异为：Y₁₀-Y₀₀=β₂。因此，改革的影响是改革后的差异（β₁+β₂）扣除改革前的原有差异（β₂），即为β₁。

当i表示服务业企业时，如果前文的假设2~假设4成立，预期β₁为正。当i表示制造业企业时，若假设5成立，仍预期β₁为正。

Z是一组控制变量。由于企业规模、所有制性质、年龄和所在行业会影响服务业企业的供给和制造业企业的需求，本文在式（1）中控制了这些企业特征的影响。具体而言，本文用企业年初职工人数的对数和企业年初固定资产数的对数来衡量企业的规模，将企业所有制划分为国有企业、民营企业和外资企业（含港澳台企业）三种类型，控制企业年龄的对数，行业特征用细分的四位数行业代码来表示。此外，式（1）还加入了企业固定效应，以控制难以观测的企业固定特征。

（二）数据说明

所用数据来自2011—2012年全国税收调查的抽样调查企业数据，样本覆盖全国31个省（直辖市、自治区），具有全国代表性。

在测算试点服务业（交通运输业和部分现代服务业）企业的税负变化时，使用这些企业2012年（改革当年）的数据，包括“营改增”小规模纳税人和一般纳税人[⑧]，剔除关键变量（应纳增值税和销项税等）缺失的观测，共4778个样本。

实证检验改革在增值税抵扣链条方面的影响时，使用2011—2012年的面板数据。对服务业企业进行实证分析时，样本包括交通运输业和部分现代服务业中的试点企业（“营改增”一般纳税人）和非试点企业，共2000多观测，40.3%是试点企业[⑨]。其中，国有企业、民营企业和外资企业的占比分别为18.5%、54.7%和26.8%。

对制造业企业进行实证分析时，样本包括“营改增”改革试点地区的制造业一般纳税人和非试点地区的一般纳税人，共30000多观测，60.7%位于试点地区。其中，国有企业、民营企业和外资企业的占比分别为4.6%、72.5%和22.9%。

在实证分析样本中，服务业企业和制造业企业的主要变量的描述性统计见表3。这里不再赘述。

表3  主要变量的描述性统计（2011-2012年）

行业	变量	定义	均值	标准差	最小值	最大值
交通运输业和部分现代服务业	ln(income)	营业收入的对数	13.136	1.993	4.317	19.197
	ln(equipment)	外购设备费用的对数	6.244	4.589	0	17.176
	ln(materials)	外购原材料费用的对数	7.482	4.663	0.693	17.416
	recruit	职工变动情况： 增员为1 减员或不变为0	0.710	0.454	0	1
	ln(K/L)	年末资本密集度（年末固定资产数/年末职工数）的对数	5.576	2.257	-0.465	15.029
	ln(size)	年初职工数的对数	5.969	1.800	1.386	11.787
	ln(initialcapital)	年初固定资产数的对数	11.839	2.534	6.912	19.531
	ln(age)	企业年龄的对数	2.169	0.708	0	4.060
制造业	outsource	外购试点服务的选择： 有外购为1 无外购为0	0.606	0.489	0	1
	ln(outservice)	外购试点服务的总费用的对数[⑩]	7.486	2.698	0.693	15.764
	ln(outtransport)	外购货物运输费用的对数	7.445	2.495	0.693	14.984
	ln(outmodern)	外购部分现代服务业的服务费用的对数	6.686	2.752	0.693	15.622
	ln(size)	年初职工数的对数	5.110	1.761	1.386	16.941
	ln(initialcapital)	年初固定资产数的对数	10.655	1.965	6.909	18.366
	ln(age)	企业年龄的对数	2.009	0.716	0	4.331

五、实证分析

（一）服务业企业的税负变化

对于“营改增”试点企业（含小规模纳税人和一般纳税人），根据其汇报的增值税销项税（一般纳税人）和应交增值税（小规模纳税人），倒算出含税销售额，进而计算出在原有营业税制下应交的营业税，并将应交营业税与应交增值税进行比较。

表4列示了“营改增”试点企业的税负变化。从表4可以看出，对于各试点行业，从行业平均水平来看，应交增值税都小于不实施改革时应交的营业税，改革后流转税的税负减轻，但不同行业减税程度不同。

这说明，对于各试点行业，“税率提高效应”都小于“进项税抵扣效应”，因此税负下降。这支持了假设1。另外，鉴证咨询服务的税负下降程度较小。这是因为：与其他行业（特别是交通运输业、物流辅助服务和有形动产租赁服务）相比，鉴证咨询服务使用人力相对较多，所需设备相对较少，所以，“进项税抵扣效应”较小，减税效果较弱。

 

表4  2012年“营改增”试点企业的税负变化

注：税收变化幅度=应交增值税-应交营业税，税收变化比例=税收变化幅度/应交营业税。

 

（二）服务业企业样本的实证结果

表5列示了交通运输业和部分现代服务业企业（不含小规模纳税人）的回归结果。表5中：模型1的被解释变量是营业收入的对数，采用面板数据的固定效应模型进行估计；模型2的被解释变量是外购设备的对数，反映了新增设备的规模，由于部分企业当年没有新增设备，该变量有一些零值，本文采用Tobit模型进行估计，以处理这种被解释变量有删截数据的情况；模型3的被解释变量是外购原材料的对数，采用面板数据的固定效应模型进行估计；模型4的被解释变量是反映增员与否的0-1虚拟变量，采用Probit模型进行估计，汇报的是边际效应；模型5的被解释变量是资本密集度的对数，采用面板数据的固定效应模型进行估计。

从表5可以看出，在模型1~模型5中，双重差分统计量（DID）的系数显著为正，这说明“营改增”改革对被解释变量都有显著正向的影响。具体而言，第一，改革显著增加了试点企业的营业收入，增加的程度约为11.3%，这有效地支持了假设2。

第二，服务业企业改征增值税以后，试点企业外购设备和原材料都显著增加，这支持了假设3。

第三，改革也显著提高了试点企业增加雇佣人数的概率。在样本企业中，71%的企业增员，29%的企业减员或保持雇佣人数不变。实证结果显示，改革使企业增员的概率提高了7.5个百分点，与样本平均水平（71%）相比，这是很大的变动。该结果支持了假设4。

第四，改革实施后，试点企业的资本密集度提高了13.5%。从理论上看，改革同时增加试点企业的资本（设备）投入和劳动力投入，那么资本密集度的变化方向是不确定的，取决于资本和劳动力的相对变化幅度。实证结果显示，改革实施后，试点企业的资本增加幅度超过了劳动力增加幅度，导致资本密集度提高。而根据已有研究（胡宗彪和王恕立，2014），提高资本密集度，对服务业生产率有显著促进作用。

上述实证结果与前文的理论假设2~假设4十分一致。这表明，“营改增”改革加强了服务业企业与上游制造业企业的关联，使服务业企业的服务供给增加，即设备、原材料和雇佣人数增加，同时也使资本密集度提高，最终营业收入增加。因此，从增值税抵扣链条的上段来看，改革促进了服务业企业的发展。

 

表5  交通运输业和部分现代服务业企业的回归结果

注：括号内的数值是估计系数的异方差稳健标准差；“^*”“^**”和“^***”分别表示在10%、5%和1%的水平下显著；企业所有制性质的基准是国有企业。

 

（三）制造业企业样本的实证结果

表6列示了制造业企业（仅含一般纳税人）的回归结果。表6中：模型6的被解释变量是反映企业是否外购试点服务的0-1虚拟变量，本文采用Probit模型进行估计，汇报的是边际效应；模型7~模型9的被解释变量分别反映了外购试点服务的总规模、其中外购货物运输服务的规模、其中外购部分现代服务业服务的规模，均采用面板数据的固定效应模型进行估计。

从表6可以看出，在模型6~模型9中，DID的系数均显著为正，这说明“营改增”改革对被解释变量有显著正向的影响。具体表现为：第一，改革显著提高了试点地区的制造业企业将服务外包给服务业企业的概率。改革实施后，在试点地区，制造业企业外购试点服务的概率提高了3.2个百分点。

第二，对于已经有外购试点服务行为的制造业企业，改革使其外购试点服务的总规模增加33.8%。从外购试点服务的细项来看，改革使外购货物运输费用增加12.9%，外购部分现代服务业的服务费用增加26.4%。

上述实证结果表明：一方面，“营改增”改革提高了制造业企业外购试点服务的概率，使更多的制造业企业将服务外包，而不是由企业内部提供；另一方面，对于已经外购试点服务的制造业企业，改革进一步扩大了这些企业的外购规模，这种影响不仅体现在货物运输服务方面，也体现在部分现代服务业上，如研发、广告和咨询等。

因此，实证结果有效地支持了假设5。这说明，“营改增”改革确实增强了服务业企业与下游制造业企业的关联，使制造业企业的服务需求增加，进而提高服务业企业的营业收入。

综上，从增值税抵扣链条的下段来看，改革促进了服务业企业的发展。同时，针对服务业企业的这项改革，也给制造业企业带来了好处，促进了分工专业化，促使制造业企业的模式从“大而全”向“精而专”转变，这也有利于制造业企业的发展。

 

表6  制造业企业的回归结果

解释变量	模型6 被解释变量： outsource	模型7 被解释变量： ln(outservice)	模型8 被解释变量： ln(outtransport)	模型9 被解释变量： ln(outmodern)
DID	0.032** （0.015）	0.338*** （0.085）	0.129*** （0.043）	0.264* （0.156）
ln(size)	0.086*** （0.003）	0.039 （0.118）	0.155*** （0.053）	0.151 （0.168）
ln(initialcapital)	0.026*** （0.002）	0.066* （0.041）	0.119*** （0.030）	0.174 （0.109）
ln(age)	-0.011** （0.005）	0.066 （0.129）	-0.082 （0.089）	-0.426 （0.290）
民营企业	0.074*** （0.016）	0.116 （0.511）	0.035 （0.140）	0.595 （0.615）
外资企业	0.128*** （0.015）	-0.060 （0.564）	0.079 （0.212）	0.633 （0.814）
所在行业	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是
城市固定效应	是	是	是	是
年份固定效应	是	是	是	是
R2	0.218	0.109	0.075	0.104
样本数	32506	19823	17714	11517

注：括号内的数值是估计系数的异方差稳健标准差；“^*”“^**”和“^***”分别表示在10%、5%和1%的水平下显著；企业所有制性质的基准是国有企业。

 

（四）稳健性检验

2012年“营改增”改革的试点地区大多位于东部，这使得试点地区的企业和非试点地区的企业可能本身就存在巨大差异，发展趋势也有所不同，这可能会导致双重差分模型的估计结果出现偏误。虽然前文在回归中已经控制了企业固定效应和城市固定效应以消除这种固有差异，但是，为了进一步检验实证结果不受试点地区和非试点地区可比性的影响，消除企业间的系统性差异，提高比较精度，本文采用倾向得分匹配（PSM）方法估计改革的影响，估计结果见表7。

从表7可以看出，在进行倾向得分匹配时，无论采用最近邻匹配方法（nearest neighbor matching），还是核匹配方法（kernel matching），改革基本都对结果变量有显著正向的影响。具体而言，改革增加了试点服务业企业的营业收入、服务供给（设备、原材料和雇佣人数）以及资本密集度；同时，改革也提高了试点地区的制造业企业外购试点服务的概率，扩大了外购试点服务的规模，包括总规模、外购货物运输服务的规模和外购部分现代服务业服务的规模。这与前文结果十分一致。

从表7还可以看出，对于一些结果变量，用倾向得分匹配方法估计得到的平均处理效应（ATT），大于双重差分模型估计得到的DID系数。这说明，前文结果并未夸大、高估改革的影响。上述分析表明，本文的实证结果较为可靠。

 

表7  倾向得分匹配的估计结果

行业	结果变量（outcome）	最近邻匹配	核匹配
交通运输业和部分现代服务业企业	ln(income)	0.646*** （0.131）	0.430*** （0.093）
	ln(equipment)	1.116*** （0.332）	1.054*** （0.246）
	ln(materials)	1.067*** （0.318）	0.805*** （0.230）
	recruit	0.210* （0.122）	0.049 （0.086）
	ln(K/L)	0.513** （0.225）	0.225* （0.124）
制造业企业	outsource	0.084*** （0.011）	0.092*** （0.008）
	ln(outservice)	0.201** （0.089）	0.187*** （0.058）
	ln(outtransport)	0.135*** （0.055）	0.059* （0.031）
	ln(outmodern)	0.380*** （0.113）	0.312*** （0.080）

注：结果变量与表5和表6的被解释变量相同；括号外的数值是试点企业的平均处理效应（ATT）；括号内的数值是平均处理效应的标准差；“^*”“^**”和“^***”分别表示在10%、5%和1%的水平下显著。

 

六、结论与启示

本文使用2011—2012年全国税收调查数据，测算了“营改增”改革后试点服务业企业的税负变化，并着重从增值税抵扣链条的视角，实证检验了“营改增”改革对服务业企业发展的影响。结果显示：第一，综合一般纳税人和小规模纳税人的情况来看，“营改增”改革减轻了交通运输业和部分现代服务业中各行业的流转税税负，但不同行业减负程度存在差异，可抵扣的进项税较少的鉴证咨询服务业的减负程度较小；第二，从增值税抵扣链条中服务业企业与上游制造业企业的关联来看，“营改增”改革增加了服务业企业的服务供给，表现为购买的设备和原材料增加，同时增员的概率和资本密集度也提高；第三，从增值税抵扣链条中服务业企业与下游制造业企业的关联来看，“营改增”改革增加了制造业企业的服务需求，不仅外购服务的概率提高，外购服务的规模也明显扩大；第四，从整个增值税抵扣链条的视角来看，由于“营改增”改革同时增加了服务业企业的服务供给及其面临的服务需求，所以，改革显著提高了服务业企业的营业收入，促进其发展。

本文研究的启示是：首先，在评价“营改增”改革的政策效应时，不仅要考虑服务业企业的税负变化，还要从增值税抵扣链条的视角，考虑服务业企业在链条中的位置变化及其产生的影响，进而对改革影响有较为全面的考量；其次，从行业层面考虑小规模纳税人和一般纳税人的整体情况，“营改增”改革并未提高某个行业的税负，“税负不降反升”应是个别企业的情况，并未形成行业现象；再次，即使是“税负不降反升”的企业，也从改革中获得了好处，即供给和需求都增加，这有利于企业的长远发展；最后，“营改增”改革打通了增值税抵扣链条，促进了服务业与制造业的互联和融合，这不仅会推动服务业发展，也有益于制造业从“大而全”到“精而专”的转型，进而促进分工专业化和产业结构升级。因此，应坚定推进“营改增”改革，向企业讲解改革的益处，避免误解和抵触，采取积极措施推动改革顺利进行。

 

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