杜劍 王肇 楊楊

摘要：基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的BCC模型，測度中國房地產(chǎn)業(yè)上市公司在“營改增”前后時期的企業(yè)綜合財務效率，同時以在2016年5月1日后沒有新開工項目的房地產(chǎn)業(yè)企業(yè)為對照組，通過雙重差分模型衡量2016年國家對房地產(chǎn)業(yè)施行“營改增”對企業(yè)財務效率的政策效果。研究表明：針對房地產(chǎn)業(yè)的“營改增”政策對企業(yè)財務效率有顯著的促進作用，政策效果初步顯現(xiàn)。但相關(guān)部門仍需要不斷完善和調(diào)整政策，也需要跟蹤研究“營改增”對相關(guān)行業(yè)的長期政策效應。

關(guān)鍵詞：營改增；房地產(chǎn)業(yè)；稅收政策效果；DEA模型；雙重差分模型

文章編號：2095-5960（2018）06-0072-09；中圖分類號：F230；文獻標識碼：A

一 、問題提出

“十三五”時期，我國推行“營業(yè)稅改征增值稅”，是稅收制度的重大變革。2016年5月1日開始，“營業(yè)稅改征增值稅”政策開始推廣至房地產(chǎn)等行業(yè)?！盃I改增”主要目的是減輕企業(yè)稅收負擔，通過稅收制度調(diào)整，激發(fā)市場活力，從制度層面解決“道道征收，全額征收”的重復征稅問題。而作為2016年“營改增”改革重點之一的房地產(chǎn)業(yè)，其興衰關(guān)乎人民生活質(zhì)量，是民生問題之重。那么，2016年5月1日開始施行的房地產(chǎn)業(yè)“營業(yè)稅改征增值稅”政策是否達到了改革要求？是否能夠真正促進企業(yè)財務績效增長？

近年來，有學者提出中國賦稅過重，可能會引發(fā)企業(yè)倒閉的質(zhì)疑。事實上，中國宏觀稅負近年來一直穩(wěn)中有降，而“營改增”正是管理部門對企業(yè)減負做出的努力。當然，減負并不是“營改增”效果的唯一評價標準。相關(guān)管理部門希望借“營改增”減稅之力，推動稅制改革與完善，為政府精準調(diào)控提供前提。“營改增”在推動供給側(cè)改革、稅制完善以及倒逼企業(yè)管理創(chuàng)新、供應鏈監(jiān)管等方面的作用更是功在千秋。基于此，本文在“營改增”對企業(yè)財務績效和財務效率的影響效果方面進行嘗試性探索。

隨著“營改增”政策深入推進，學術(shù)界相關(guān)研究也逐漸增多，但大多集中于“營改增”政策的定性描述及政策設(shè)計，具體包括如下幾個方面：①定性分析“營改增”的制度設(shè)計。例如郭月梅（2013）[1]探索“營改增”背景下地方稅體系的完善思路，他提出抓住“營改增”契機，從短期緩解地方財政壓力、中期完善地方主體稅種以及長期地方稅重構(gòu)三方面進行建議；張煒（2014）[2]定性分析“營改增”改革過程中的摩擦成本、規(guī)劃成本、實施成本和其他成本。他認為應該從補償納稅人以解決營改增“投入”與“產(chǎn)出”的時滯問題、化解中央與地方財政壓力、解決稅收征管缺位等方面進行成本控制。以上研究對完善“營業(yè)稅改征增值稅”政策以及稅收政策體系提供了很多思路。②營改增對中央及地方財政、中國宏觀經(jīng)濟發(fā)展的影響。田志偉和胡怡建（2014）[3]采用可計算一般均衡（CGE）模型，研究“營改增”的綜合宏觀經(jīng)濟效應，結(jié)果發(fā)現(xiàn)“1+7”擴圍后國家宏觀稅負下降，而且“營改增”在服務業(yè)內(nèi)的改革直接或間接拉動工業(yè)的發(fā)展；姜竹和馬文強（2013）[4]研究發(fā)現(xiàn)試點地區(qū)的“營改增”政策對地方財政長期穩(wěn)定性有促進作用，并提出財力擴容、確立地方主體稅種等要求。③“營改增”對相關(guān)行業(yè)企業(yè)的影響。這類研究大多通過定性分析和定量描述進行分析。例如李永友和嚴岑（2018）[5]分析發(fā)現(xiàn)針對服務業(yè)的“營改增政策”能夠帶動制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)制造業(yè)的行業(yè)減稅效應；王桂軍和曹平（2018）[6]發(fā)現(xiàn)，“營改增”政策的實施，降低了制造業(yè)企業(yè)的自主創(chuàng)新意愿，提高了企業(yè)技術(shù)引進水平，在一定程度上促進了專業(yè)化分工。當然，也有學者采用雙重差分模型進行“營改增”政策效果分析，例如王珮等（2014）[7]以雙重差分法檢驗交通運輸業(yè)的“營改增”政策效果，發(fā)現(xiàn)政策降低了相應稅負，且行業(yè)規(guī)模有所擴張，但樣本企業(yè)的業(yè)績水平并未有顯著改變。④實務層面的政策應對方案及“營改增”效果分析。例如王甲國（2016）[8]分析了稅收征管實務中發(fā)票管理機制不完善、增值稅抵扣鏈條不完整、會計核算難度大以及行業(yè)“潛規(guī)則”的影響等問題，進而提出建筑業(yè)企業(yè)做好銜接工作、合理確定服務價格、梳理供應商等建議。由于建筑行業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)較密切，其建議亦能夠為企業(yè)適應房地產(chǎn)業(yè)“營改增”所用。上述幾類研究，大部分結(jié)果能夠證明“營改增”對結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、企業(yè)減負等方面的積極作用（許暉，岳樹民，2018）[9]。但前人研究關(guān)于房地產(chǎn)業(yè)“營改增”的定性及定量分析相對較少，研究內(nèi)容也多局限于“營改增”對房地產(chǎn)行業(yè)企業(yè)利潤和行業(yè)整體稅負的影響，或是在實務層面對房地產(chǎn)行業(yè)“營改增”效果進行分析，很少涉及房地產(chǎn)業(yè)實行“營改增”的政策效果、“營改增”對企業(yè)發(fā)展綜合效應的數(shù)據(jù)驗證、實證分析。

基于此，本文從定量分析的角度進行研究，旨在求證2016年5月1日后“營業(yè)稅改征增值稅”對房地產(chǎn)行業(yè)財務效率的影響，為中國完善“營改增”政策提供數(shù)據(jù)支持。具體來說，本文從企業(yè)微觀視角出發(fā)，構(gòu)建理論分析框架，嘗試性探索房地產(chǎn)業(yè)營改增政策效果分析的邏輯思路，提出分析假設(shè)；在此基礎(chǔ)上，以中國2015—2017年間國有房地產(chǎn)業(yè)的財務指標為條件，構(gòu)建以投入-產(chǎn)出關(guān)系為主要框架的DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)模型，將計算得到的企業(yè)財務效率作為刻畫企業(yè)綜合經(jīng)營效果的主要變量，并通過雙重差分模型（DID）探索2016年中國房地產(chǎn)業(yè)“營業(yè)稅改征增值稅”對企業(yè)財務投入產(chǎn)出效率的影響，進而對本文的假說進行實證檢驗。

相比現(xiàn)有研究成果，本文有以下幾點特色：①借用科學的效率分析模型，借鑒Charnes、Cooper和Rhodes等學者提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，簡化為DEA）模型，綜合測算房地產(chǎn)業(yè)以及雙重差分模型分析對照組的財務效率；②緊跟時代熱點，通過分析房地產(chǎn)業(yè)的財務數(shù)據(jù)，使用雙重差分方法測算“營改增”的政策效果，為稅收制度調(diào)整和房地產(chǎn)業(yè)“營改增”向縱深推進提供資料和證據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）“營改增”政策效果的理論分析

進入21世紀以來，國家出臺了眾多宏觀調(diào)控的政策措施（楊慶育，2016）[10]，“營改增”是結(jié)構(gòu)性減稅政策的重要一環(huán)，對相關(guān)企業(yè)有較強的減稅作用，也能夠促進企業(yè)發(fā)展和經(jīng)營，實現(xiàn)較好的財務績效。原因如下：①減少重復征稅，降低企業(yè)稅負。例如，營業(yè)稅時期，房地產(chǎn)行業(yè)按照5%的稅率及銷售金額繳納營業(yè)稅，房地產(chǎn)轉(zhuǎn)讓次數(shù)多，重復納稅也多。但增值稅與營業(yè)稅之間存在很大的核算差別。增值稅作為價外稅，計稅依據(jù)為納稅人生產(chǎn)經(jīng)營活動產(chǎn)生的法定增值額，納稅人購買增值稅應稅項目（產(chǎn)品）時繳納的增值稅可以在銷售應稅項目（產(chǎn)品）時全額抵扣，而只針對本環(huán)節(jié)增加值繳納增值稅。由此來看，增值稅更能避免重復納稅，減少企業(yè)稅負；②助推結(jié)構(gòu)優(yōu)化，完善上下游鏈條?！盃I改增”完善增值稅征收體系，通過統(tǒng)一稅制，消除重復征稅，能夠?qū)Φ挚垌椖繑U圍。長期來看，“營改增”既能保證各行業(yè)服務鏈條的完整，保證國家對其稅收監(jiān)督，又能完善企業(yè)增值稅的抵扣鏈條，助推企業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化；③提高企業(yè)管理水平，助推企業(yè)績效。企業(yè)為適應“營改增”政策，會重構(gòu)內(nèi)部控制制度及管理方案，完善企業(yè)的合同管理、票據(jù)管理、核算方法及核算工具。

（二）研究假設(shè)

前文理論分析表明，“營改增”政策對房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展存在促進作用，能夠減輕企業(yè)稅負壓力，提高企業(yè)經(jīng)營效率和財務績效。本文預期“營改增”政策對房地產(chǎn)業(yè)企業(yè)財務效率的影響系數(shù)為正。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H1：房地產(chǎn)業(yè)“營改增”政策能夠促進企業(yè)財務效率的提升。

三、數(shù)據(jù)來源及說明

為驗證本文假設(shè)，探究“營業(yè)稅改征增值稅”的政策效果，本文使用國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR數(shù)據(jù)庫）作為DEA模型和雙重差分模型原始財務數(shù)據(jù)的來源。該數(shù)據(jù)庫能夠較為詳細地提供相關(guān)行業(yè)各季度的財務數(shù)據(jù)，也能夠保證原始數(shù)據(jù)的準確可靠。

為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和研究設(shè)計質(zhì)量，增強實證分析的可靠性，本文對原始數(shù)據(jù)進行如下篩選：①在進行研究之前，本文先剔除原始數(shù)據(jù)中存在數(shù)據(jù)缺失嚴重、缺少相關(guān)指標、研究期間內(nèi)被評為ST、ST*的企業(yè)；②進行DEA模型數(shù)據(jù)計算的前提條件為所有輸入數(shù)據(jù)為非負數(shù)，故本文剔除投入指標（企業(yè)總資產(chǎn)、營業(yè)總成本）和產(chǎn)出指標（凈利潤、營業(yè)總收入）為負值的樣本；③除以上兩點外，本文重點考慮上海證券交易所、深圳證券交易所主板上市的企業(yè)。這是因為本文旨在驗證房地產(chǎn)業(yè)“營業(yè)稅改征增值稅”的政策效果，而其他版塊上市企業(yè)在“營改增”之前由于享受地方政策優(yōu)惠、納稅流程不規(guī)范和征管不到位等原因，可能會因為“營改增”政策的實施加大調(diào)整成本，而這些成本并非“營改增”本身帶來的負面作用，故房地產(chǎn)業(yè)整體情況只作為輔助參考，而本文實證重點為研究有政策代表性的主板上市樣本；④本文通過企業(yè)2016年年報及半年報統(tǒng)計該企業(yè)是否在2016年5月1日后有新開工的項目，執(zhí)行增值稅政策。經(jīng)過篩選，本文得到觀測樣本為843個、時間跨度為2015-2017年（部分季度）的面板數(shù)據(jù)。

四、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA理論）是評價決策單元相對有效性的方法（魏權(quán)齡，2004）[11]，是系統(tǒng)分析最常用的工具之一。該理論所構(gòu)建出的相對效率決策方法，已廣泛用于業(yè)績評價。例如梅昌新（2017）[12]以DEA模型評價吉林省“營改增”的政策效果；朱南和譚德彬（2015）[13]以DEA模型探索公司財務績效水平和財務治理效率。本文借鑒前人研究思路，采用此方法對財務效率進行衡量。由于DEA模型本身有計算和規(guī)劃權(quán)重，能夠盡可能避免人為干擾，保證科學合理的進行政策效果分析。

1978年，Charnes 等人（1987）[14]提出CCR模型（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的第一個模型），假設(shè)存在N個樣本（決策單元），且每一個樣本（決策單元）的綜合效率都有m種投入指標（人力、資金等）和s種產(chǎn)出指標（產(chǎn)品、效果、獲得的資金等）來衡量。該模型的等價數(shù)據(jù)包絡(luò)形式如下。其中，θ是一個標量，計算后的θ值是第i個決策單元的效率值（根據(jù)Farrell的定義，θ≦1），λ是N×1的常數(shù)向量，X為投入矩陣（m×N），Y為產(chǎn)出矩陣（s×N），用以表示N個決策單元的數(shù)據(jù)。最終計算結(jié)果越大，則該樣本的決策越有效，效率最優(yōu)。

S.t. minθ，λθ

-yi+Yλ≥0

θxi-Xλ≥0

λ≥0，i=1，2，…N（1）

由于規(guī)模報酬不變（CRS）的嚴格假設(shè)不能滿足①①假設(shè)要求企業(yè)規(guī)模大小不影響其投入產(chǎn)出效率，但實際上政策限制、經(jīng)濟環(huán)境等因素都可能影響樣本企業(yè)的運行。這會影響模型的測算。Banker（1984）等人提出CRS模型的改進方案，即規(guī)模報酬可變的BCC模型。 ，通過學者的不斷修正，DEA模型在衡量效率時，基于帕累托有效觀念，衍生出規(guī)模報酬不變、規(guī)模報酬可變和規(guī)模報酬非增三種類型。本文在研究設(shè)計時，參考朱南和譚德彬（2015）[13]的研究思路，選擇規(guī)模報酬可變（VRS）模型（BCC）來計算綜合財務效率。通過BCC模型，可分離出企業(yè)財務數(shù)據(jù)的純技術(shù)效率與規(guī)模效率，進而可計算出該公司財務績效的綜合效率。其綜合效率（又稱為技術(shù)效率）值為純技術(shù)效率值與規(guī)模效率值的乘積。根據(jù)上文DEA基本模型，本文構(gòu)建財務績效綜合效率DEA模型。在滿足DEA模型基本假設(shè)的前提下，得到如下BCC計算公式：

S.t.minθ - ε∑mi = 1S-i + ∑sr = 1S + r

∑nj = 1xij λj + s-i = θxij0 ，i∈（1，2，...m）

∑nj = 1yrj λj -s + r = yrj0 ，r∈（1，2，...s）

∑nj = 1λj = 1

θ，λj ，s-i ，s + r ≥0，j = 1，2，...n （2）

其中，m為DEA模型中投入指標的個數(shù)，s為DEA模型中產(chǎn)出指標的個數(shù)（本文設(shè)定m=2，s=2），xij0和yrj0表示j0企業(yè)的輸入指標i和輸出指標r，sr和si為松弛變量。合理的定義投入與產(chǎn)出指標是正確利用DEA考核企業(yè)績效的關(guān)鍵。由于BCC模型的投入產(chǎn)出指標設(shè)定具有主觀性，且考慮到各項財務指標計算誤差，為保證分析的準確，故本文在擬定BCC模型投入產(chǎn)出指標時，參考Kumar等人（2016）[15]的研究，選擇資產(chǎn)負債表及利潤表中的原始財務數(shù)據(jù)作為投入和產(chǎn)出指標進行設(shè)定如下：①投入指標?？傎Y產(chǎn)能夠反映企業(yè)規(guī)模大小，又能反映企業(yè)為經(jīng)營活動進行的投入，該指標從整體反映不動產(chǎn)行業(yè)企業(yè)經(jīng)營基礎(chǔ)。營業(yè)總成本反映相關(guān)企業(yè)為進行經(jīng)營活動所花費的成本代價，其高低決定經(jīng)營效率高低，該指標反映企業(yè)的資產(chǎn)運用能力。②產(chǎn)出指標。凈利潤反映公司總體盈利狀況，能夠代表企業(yè)的財務績效成果。營業(yè)總收入反映企業(yè)經(jīng)營活動的成果，其高低是衡量企業(yè)經(jīng)營效率的主要衡量指標。根據(jù)前人研究經(jīng)驗，所研究樣本數(shù)至少大于DEA模型選定投入、產(chǎn)出參數(shù)之和的兩倍。本文選擇的投入產(chǎn)出指標數(shù)量及樣本數(shù)量能夠滿足要求。另外，為降低投入產(chǎn)出指標設(shè)定主觀性對研究的影響，本文參考朱南和譚德彬（2015）[13]的研究思路，對投入產(chǎn)出指標設(shè)定進行檢驗以保證以下兩點條件：①投入指標與產(chǎn)出指標應顯著相關(guān)②投入產(chǎn)出指標之間滿足等幅擴張性要求，即投入與產(chǎn)出應呈現(xiàn)正相關(guān)。本文借用STATA軟件對DEA模型的投入產(chǎn)出指標進行PEARSON相關(guān)性檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)所有指標均呈現(xiàn)1%以內(nèi)的顯著正相關(guān)，說明指標選擇合理，可以采用。

根據(jù)以上分析，本文設(shè)定BCC模型中的投入指標為總資產(chǎn)和營業(yè)總成本，產(chǎn)出指標為凈利潤和營業(yè)總收入，所有計算通過DEAP2.0軟件進行，最終結(jié)果選擇純技術(shù)效率值（VRSTE）作為房地產(chǎn)業(yè)綜合財務效率的量化標準（純技術(shù)效率值測度的是規(guī)模報酬可變時樣本企業(yè)與生產(chǎn)前沿面之間的距離，是考慮規(guī)模收益時的技術(shù)效率）。

（二）雙重差分法（DID）

在進行隨機試驗和自然實驗時，需要通過一段時間的連續(xù)統(tǒng)計來充分展現(xiàn)實驗的效果。通過實驗前后兩期的面板數(shù)據(jù)分析來展現(xiàn)被解釋變量實驗前后的變化，即為雙重差分法的邏輯構(gòu)成。具體來說，考慮以下兩期面板數(shù)據(jù)：

yit=β0+β1Dt+β2Xit+ui+εit（i=1，...，n；t=1，2） （3）

D作為是否為試驗期的衡量指標（D為虛擬變量，若t=1，則D=0；若t=2，則D=1），X作為是否適用于政策的判斷指標（若t=2且樣本屬于實驗組，則X=1；其他情況X=0），u為不可觀測到的個體特征。如果實驗過程中摻雜人為因素而未做到完全隨機，則可能X與u之間存在相關(guān)關(guān)系，影響OLS回歸結(jié)果，導致實驗偏差。而通過面板數(shù)據(jù)進行差分，將t=2時的數(shù)據(jù)與t=1時的數(shù)據(jù)二者相減，即可消除u的影響。得到如下方程：

Δyi=β1+β2Xi2+Δεi（4）

在此基礎(chǔ)上進行OLS回歸便可得到一致估計。同樣，進行與差分估計量相同思路的計算，便可得到差分的估計量：

β∧OLS=Δtreated-Δcontrols（5）

這個差分估計量反映了處理組的平均變化與對照組的平均變化之差，經(jīng)過兩次差分，已經(jīng)剔除回歸結(jié)果受到處理組與對照組之間在實驗前由于自有特征而存在差異的影響。雙重差分法由于同時控制分組效應和時間效應，所以被廣泛應用于政策效果分析。雖然諸多文獻如聶輝華（2009）[16]在進行雙重差分模型分析時，提及雙重差分對模型內(nèi)生性問題的有效修正。但為保證本文思路的完整，參考陳林[17]（2015）對中國學者運用雙重差分法進行政策效果研究的現(xiàn)狀與潛在問題的分析，完善本文對模型內(nèi)生性問題的控制。他認為，在運用雙重差分過程中，要做到保證控制組受政策影響較小、保證處理組與對照組的同質(zhì)性、保證樣本處理的隨機性三點。因此，本文在控制誤差設(shè)計時，參考其建議，擴大樣本，選擇合理的估計方法，增加控制變量以保證實驗的可靠性。當然，從政策本身來看，“營改增”事件對于相關(guān)行業(yè)的企業(yè)屬于外生事件，是“自然實驗”的范疇（王珮等，2014）[18]。

本文在進行設(shè)計時，參考陳林（2015）[17]的分析，將對照組選擇為在2016年5月1日后沒有新開工項目的房地產(chǎn)業(yè)企業(yè)。記經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后的處理組（房地產(chǎn)業(yè)）樣本虛擬變量treated=1，記經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后獲得的對照組（2016年5月1日后沒有新開工項目的房地產(chǎn)企業(yè)）treated=0。同時，設(shè)定時間虛擬變量t，令樣本數(shù)據(jù)處在房地產(chǎn)業(yè)正式實施“營業(yè)稅改征增值稅”（2016年5月1日）日期之前，t=0，在該日期之后，t=1。

根據(jù)上述思路，本文基于雙重差分法設(shè)定如下回歸模型，以檢驗前文假設(shè)：

FEit=β0+β1treatedit+β2tit+β3treatedit×tit+β4controlsit+εit（6）

其中，F(xiàn)Eit衡量企業(yè)i在第t期的財務效率，是通過DEA模型進行綜合測算得出的結(jié)果，投入變量設(shè)定為總資產(chǎn)及營業(yè)總成本，產(chǎn)出變量為凈利潤及營業(yè)總收入。Controls是一組能夠觀測得到的對企業(yè)財務績效及經(jīng)營能夠產(chǎn)生影響的控制變量。這里結(jié)合上述模型及雙重差分模型進行分析，不難看出，對于處理組（treated=1）來說，“營業(yè)稅改征增值稅”政策正式實施前后的企業(yè)績效波動分別為β0+β1和β0+β1+β2+β3，二者之間的差異為diff1=β2+β3，此差異包含“營業(yè)稅改征增值稅”的政策影響效果β3以及時間差異β2。對于對照組（treated=0）來說，企業(yè)綜合財務績效在“營業(yè)稅改征增值稅”政策實施前后的波動效果分別為β0和β0+β2。不受“營改增”影響的對照組樣本在政策實施前后的企業(yè)綜合財務績效差異為diff0=β2。所以，企業(yè)實行“營改增”對企業(yè)財務績效的凈影響效果為diff=diff1-diff0=β3。結(jié)合上述原始模型來看，β3作為雙重差分（DID）的估計量，是模型關(guān)注的重點系數(shù)，也是探索2016年房地產(chǎn)業(yè)“營改增”政策對企業(yè)財務績效影響的政策效果的關(guān)鍵。根據(jù)上文的論述，理論上“營改增”能夠提高企業(yè)綜合財務效率，獲得良好的政策效果，促進企業(yè)發(fā)展，那么β3的系數(shù)應該為正。借鑒已有文獻的一般做法，本文為模型設(shè)定以下控制變量：①流動比率（CR），用以衡量企業(yè)償債能力；②資產(chǎn)負債率（RISK），用以衡量企業(yè)財務風險和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)；③總資產(chǎn)凈利潤率（ROA），用以衡量企業(yè)盈利能力；④總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TAT），用以衡量企業(yè)經(jīng)營能力。

對于模型變量的選取及衡量方法，詳見下表：

表1變量定義與度量

變量名稱變量代碼變量定義企業(yè)財務效率FE企業(yè)財務純技術(shù)效率，由DEA模型計算得到是否為處理組treated若為房地產(chǎn)業(yè)，則記為1，否則記為0是否處于“營改增時期”t若樣本時間為2016年5月1日以后，則記為1，否則為0交乘項t×treated雙重差分模型的政策交乘項流動比率CR流動資產(chǎn)/流動負債資產(chǎn)負債率RISK負債合計/資產(chǎn)總計總資產(chǎn)凈利潤率ROA凈利潤/總資產(chǎn)余額總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率TAT營業(yè)收入/資產(chǎn)總額期末余額五、“營改增”對房地產(chǎn)業(yè)企業(yè)績效的影響實證分析

本文在對DEA模型下房地產(chǎn)業(yè)2015—2017年企業(yè)財務績效綜合效率進行描述分析的基礎(chǔ)上，利用雙重差分模型進行實證分析，進一步探討“營改增”對企業(yè)財務績效的影響。

（一）描述性統(tǒng)計

本文對房地產(chǎn)業(yè)“營改增”政策效果模型進行描述性統(tǒng)計，如下表所示。通過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)業(yè)的企業(yè)財務效率（FE）最大值為1，均值為06454，中位數(shù)為06260，偏向于1，最小值為0091，最大值已達到綜合效率的最高值。說明相關(guān)樣本的財務效率較高；本行業(yè)的經(jīng)營能力指標——總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TAT）在00009-14933之間，幅度較大，說明樣本之間經(jīng)營水平不同，受政策影響情況也不盡相同?？傮w均值在01303附近，中位數(shù)為00966，說明整體樣本的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率低于均值；流動比率（CR）最大值為210517，最小值為00605，均值在21355附近，中位數(shù)為19378，說明多數(shù)樣本的流動比率小于21355；企業(yè)財務杠桿率（RISK）最大值09409，最小值為00417，均值為06574，中位數(shù)為06904，說明整體樣本的財務杠桿率處于比較合理但偏高的水平，也能夠反映出房地產(chǎn)企業(yè)普遍存在較高財務風險的現(xiàn)狀；樣本的盈利能力指標——總資產(chǎn)凈利潤率（ROA）最大值01488，最小值接近0，均值為00166，中位數(shù)為00104，說明多數(shù)樣本的盈利能力水平低于均值。

（二）Pearson相關(guān)性分析

本文對統(tǒng)計樣本中各項指標間關(guān)系進行探究，通過stata進行相關(guān)性分析，結(jié)果如下表。結(jié)合Pearson相關(guān)性分析，本文發(fā)現(xiàn)處理組變量（treated）、時間變量（t）與企業(yè)財務效率（FE）呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，本文的關(guān)鍵指標政策效果變量（t×treated）與企業(yè)財務效率（FE）呈顯著的正相關(guān)關(guān)系?？紤]到單獨兩個變量之間的相關(guān)關(guān)系與回歸結(jié)果之間可能存在誤差，仍需要通過對模型的回歸分析和穩(wěn)健性檢驗進行系統(tǒng)分析。除此之外，本文通過相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)償債能力指標——流動比率（CR）與企業(yè)財務效率呈顯著的負相關(guān)關(guān)系。流動比率越大，企業(yè)現(xiàn)金流動越強，房地產(chǎn)企業(yè)的財務效率越低；經(jīng)營能力指標——總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TAT）、資本結(jié)構(gòu)指標——資產(chǎn)負債率（RISK）、盈利能力指標——總資產(chǎn)凈利潤率（ROA）與企業(yè)財務效率（FE）呈顯著正相關(guān)關(guān)系。

（三）雙重差分檢驗

根據(jù)前文假設(shè)，本文在通過Hausman檢驗后對樣本數(shù)據(jù)進行隨機效應面板回歸，結(jié)果如下表所示。觀察回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①本文通過實證，證明政策效果變量（t*treated） 與企業(yè)財務效率（FE）有顯著的正相關(guān)關(guān)系，處理組變量（treated）與企業(yè)財務效率（FE）呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，說明2016年5月1日后針對房地產(chǎn)行業(yè)“營改增”政策已經(jīng)產(chǎn)生一定效果，對于企業(yè)的財務績效已經(jīng)起到促進作用。但“營改增”政策時間變量（t）與企業(yè)財務效率（FE）呈不顯著的負相關(guān)關(guān)系。這與樣本的時間選擇、數(shù)量選擇有一定關(guān)系，當然也與“營改增”導致樣本企業(yè)在政策過渡時期（2016年第一、二季度）的管理費用有所增加、政策效果并未完全顯現(xiàn)以及增值稅抵扣鏈條并未完全搭建有關(guān)；②對于控制變量，本文發(fā)現(xiàn)流動比率（CR）與企業(yè)財務效率呈不顯著的負相關(guān)關(guān)系，說明資金流動性越強的房地產(chǎn)企業(yè)，其財務效率越低；資產(chǎn)負債率（RISK）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TAT）、總資產(chǎn)凈利潤率（ROA）與企業(yè)財務效率（FE）呈正相關(guān)關(guān)系，說明財務風險越大，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度越快、企業(yè)盈利能力越強，則企業(yè)財務效率越高；③整個模型Wald chi2 值達到1558.97，說明模型比較穩(wěn)健，R2 為0.5164，說明模型設(shè)定較好?？偟膩碚f，本文借助雙重差分模型進行回歸，能夠證明中國房地產(chǎn)行業(yè)在“營改增”政策背景下獲得財務效率的提升，說明“營改增”在促進企業(yè)發(fā)展方面的政策效果已經(jīng)初步顯現(xiàn)。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為保證政策效果研究的準確性，本文從以下途徑進行數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性檢驗。①變換樣本，調(diào)整樣本時間。本文將樣本的時間跨度進行調(diào)整，刪除2016年5月1日前后兩個季度（“營改增”政策適應期）的樣本進行回歸，DEA模型處理方式與上文實證處理方式相同，回歸結(jié)果如（1）所示；②變換回歸方法。本文直接采用OLS最小二乘法對全樣本及刪除“營改增”政策過渡時期的樣本進行線性回歸數(shù)據(jù)處理，結(jié)果如（2）、（3）所示；③本文選擇混合最小二乘法控制時間進行穩(wěn)健性檢驗，與最小二乘法回歸結(jié)果無實質(zhì)性差異，故不再列示。

通過穩(wěn)健性檢驗，本文發(fā)現(xiàn)：（1）“營改增”政策效果已經(jīng)初步顯現(xiàn)。本文按照變換樣本、變換回歸方法等方式進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果仍然能夠證明政策效果分析的關(guān)鍵變量交乘項（t×treated）與企業(yè)財務效率（FE）呈顯著的正相關(guān)關(guān)系?？紤]到樣本跨期短，對于“營改增”政策效果初步實施階段來說，已達到預期效果；（2）“營改增”政策效果雖然有所顯現(xiàn)，但若要向縱深推進、實現(xiàn)更好的政策效果仍需對企業(yè)發(fā)展情況保持跟蹤，不斷修正和完善相應政策。雖然政策變量（t×treated）達到預期，與企業(yè)財務效率呈正相關(guān)關(guān)系，但相關(guān)關(guān)系仍不夠顯著，這與企業(yè)為適應“營改增”增加非經(jīng)營性投入（如相關(guān)培訓、管理制度調(diào)整導致管理費用增加）、增值稅抵扣鏈條不完整而增加成本、樣本跨期短（企業(yè)購進固定資產(chǎn)稅金可抵扣等政策效果尚不明顯）等原因有關(guān)。綜上所述，本文的雙重差分回歸效果比較穩(wěn)健，能夠證明“營改增”對企業(yè)的財務效率有較好的政策效果，并隨著時間推移，其政策效果能夠更突出的顯現(xiàn)。

六、結(jié)論與啟示

本文通過構(gòu)建數(shù)據(jù)包絡(luò)（DEA）模型及雙重差分模型，以2016年5月1日之后沒有新開工項目的房地產(chǎn)企業(yè)為對照組，分析“營改增”對中國房地產(chǎn)企業(yè)財務效率的影響。實證研究發(fā)現(xiàn)：①對于內(nèi)部管理規(guī)范、稅收政策管理水平較高的企業(yè)，“營改增”的實施，已經(jīng)初步顯現(xiàn)出在倒逼企業(yè)提高效率、管理創(chuàng)新以及加強財務管理方面的作用。②實證結(jié)果仍未能達到最好的效果預期，說明“營改增”的政策效果仍需要通過時間檢驗，仍存在政策調(diào)整的空間與可能。

據(jù)此，本文為政策實施提供以下幾點建議，以供參考：①雖然“營改增”的政策效果已經(jīng)初步顯現(xiàn)，確實能夠倒逼企業(yè)提高效率，但仍需在下一步政策完善工作中，著重針對相關(guān)行業(yè)在政策調(diào)整期進行政策優(yōu)惠，減少政策的負面效應和改革成本?？紤]到“營改增”后稅收的征管系統(tǒng)日臻完善，稅收制度應與相關(guān)企業(yè)的增值稅抵扣鏈條系統(tǒng)相適應，避免部分企業(yè)因政策變動因素導致無法抵扣而增加稅收負擔；②進一步做好房地產(chǎn)企業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析工作，構(gòu)建政策效果反饋機制。“營改增”政策改革力度較大，應避免因社會負面?zhèn)髀動绊懻唔樌麑嵤┖蜕鐣袛?。應該以官方途徑對政策效果進行反饋，科學合理地完善政策。

最后，本文的研究僅是在“營改增”實施后政策效果的初步探索，仍存在一些不足，但也是下一步研究方向：①由于數(shù)據(jù)的限制，本文的樣本局限于“營改增”后兩個季度的財務數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，在未來更長的時間維度上可以進一步跟蹤檢驗“營改增”的長期政策效果，為“營改增”政策的進一步完善提供數(shù)據(jù)依據(jù)；②本文針對財務效率進行初步研究。在此基礎(chǔ)上，考慮“營改增”對企業(yè)管理的綜合政策效應是下一步研究的方向。

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Research on the Impact of Real Estate Industry's Reform of Replacing Business

Tax for VAT on Corporate Financial Efficiency-an Empirical Test Based on DEA Model

DU Jian1，WANG Zhao2， YANG Yang3

（1.School of Accounting， Guizhou University of Finance and Economics， Guiyang Guizhou， 550025， China；

2.School of Accounting， Capital University of Economics and Business， Beijing， 100070， China；

3.School of Economics，Guizhou University of Finance and Economics， Guiyang Guizhou， 550025， China）

Abstract：In this paper， we measure the enterprise comprehensive financial efficiency in the real estate industry listed companies in China between the period before and after the reform. We use the BCC model which is modified and based on data envelopment analysis （DEA） model.At the same time in state-owned listed wholesaling and retailing enterprise.Furthermore， we measure the policy effect which is used by difference-in-differences model on real estate industry enterprises comprehensive financial efficiency. Research shows that： in view of the Reform of Replacing Business Tax for VAT on the real estate industry has significantly promote effect on the enterprise financial efficiency， policy effect is starting to show.But state still need to constantly improve and adjust the related policy，we still need to follow the research in the relevant industry policy effect for a long time.

Key words：the reform of replacing business tax for VAT；the real estate industry； the tax policy effect；DEA model；difference-in-differences model

責任編輯：張士斌吳錦丹蕭敏娜常明明張士斌