證券交易印花稅調整效應的實證分析

摘要:證券交易印花稅的調整可能對證券市場產生多方面的影響，從我國開征證券交易印花稅到如今，短短19年間我國對印花稅稅率做了12次調整，如此頻繁的變化不利于整個市場的長期發展。本文主要對2007年5月30日及2008年4月25日我國證券交易印花稅率的兩次調整的效應進實證分析，通過波動性、流動性效應的研究檢驗我國證券印花稅作為政府調控證券市場工具的可行性和有效性。

關鍵詞:證券交易印花稅;波動性;流動性

本文擬采用方差相等檢驗，ARCH族模型檢驗2007年5月30日及2008年4月25日的兩次證券交易印花稅變動對滬、深股市及對財政收入的影響。

一、印花稅對證券市場波動性的短期影響

1、方差相等檢驗(Variance Equality Test)

大量實證研究表明，金融市場時間序列數據尤其是股票收益率的分布往往較大地偏離正態分布。我們在運用F檢驗方法來檢驗兩組樣本的方差是否相等時忽略了F檢驗需正態分布這一假設條件。因此，我們應對樣本的分布進行正態性檢驗。

為了充分反映兩次印花稅調整對A股市場波動性的影響，本文對每次調整前后10、30、45、60個交易日的收益率波動分別進行方差分析，以檢驗印花稅率調整是否對我國A股市場波動性產生顯著影響。本文采用市場收益率序列的標準差作為波動率的估計。市場收益率以相鄰營業日收盤股價指數的對數一階差分再乘以100來表示，即:Rt=1n(Pt / Pt-1)×100

其中Rt為大盤第t個交易日的收益率，Pt為大盤第t個交易日的收盤價，Pt-1是第t-1個交易日的收盤價，大盤指數選用上海證券綜合指數和深圳證券成分指數。數據來源于國泰安研究服務中心的CSMAR數據庫。

2、正態分布檢驗——偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)及夏皮洛-威爾克(Shapiro-Wilk)檢驗

表1是兩市分別在2007年5月30日和2008年4月25日兩次稅率變化前后的n個交易日的樣本正態性檢驗結果。對2007年5月30日的調整，15、30、45、60日的樣本分布呈左偏態，峰度方面，除深圳A股在15日的樣本外，其余數據均顯著出尖峰態，不符合正態分布。同時，Shapiro-wilk檢驗的結果也都很顯著地拒絕了正態分布的虛擬假設。對2008年4月25日的調整，除上證A股在變化前后15日的樣本分布，其余的樣本分布均呈右偏態，同時各樣本區間均呈現尖峰態，粗略得看也不符合正態分布。但從Shapiro-wilk檢驗的結果都接受了正態分布的虛擬假設，因此對于2008年的調整，兩市的收益率服從正態分布。對于服從正態分布的時間序列數據，我們可以用F檢驗來檢驗其同方差性;對于不服從正態分布的時間序列數據，不能用F檢驗檢驗其同方差性。

3、Levene統計量與修正后的Levene統計量

表2和表3分別為兩次調整前后N各交易日的Levene檢驗結果。2007年5月30日的稅率上調，其中對于上證A股，當n=15時，Levene檢驗結果都很不顯著，當n=45，60時Levene檢驗結果顯著。對于深證A股，當n=30，45，60時，Levene檢驗結果都很顯著。2008年4月25日的稅率下調，當n=30時，兩市的p值均在5%上顯著，這表明，在稅率下降后的30個交易日中，兩市的收益率方差存在顯著差異，這表明股市存在明顯的波動。除此之外，在15天、45天、60天的檢驗結果都不顯著，說明兩市的波動性不存在明顯的變化。

二、印花稅對證券市場波動性的長期影響

本文選擇ARCH類模型來研究證券市場的波動性。

1、建模的方法與步驟

鑒于兩次調整間隔不到1年，而且2008年后我國股票市場收到眾多因素的影響，導致股市出現猛烈的波動，我們分析2007年5月的印花稅調整效應時，樣本區間為2007年3月3日(調整前300個交易日)到2007年12月31日(共448個交易日);在分析2008年4月的印花稅調整效應時，樣本區間取2008年1月1日到2009年5月18日(共335個交易日)。

建模的步驟如下:對數據進行平穩性檢驗→選定合適的均值方程→ARCH效應檢驗→擬合方程。

2、平穩性檢驗

本文采用單位根檢驗方法來檢驗序列的平穩性。表4顯示，兩次調整中，上證A股和深圳A股的檢驗結果p值都為0，因此，我們可以顯著拒絕原假設，得出結論:序列是平穩的。

3、均值方程形式的確定

從兩市兩次調整印花稅的收益率曲線圖中可以看到兩市的收益率序列都存在收益集群性的特征(限于篇幅，僅列出2007年5月30日圖)，這表明收益率存在著隨時間變化的方差因素。

除此之外，我們還應考慮收益率序列是否具有自相關性，這關系到我們在確定均值方程時是否需要引入自相關的描述部分。從自相關-偏自相關圖來分析，我們可以發現，{Rt｝不存在顯著的自相關性。因而在均值方程形式的確定中不需加入自相關性的描述部分。于是，我們采用的均值方程為: Rt=c+εt

4、ARCH檢驗

下面我們用LM檢驗來判斷時間序列中是否存在ARCH現象。

從上表可以看到，2007年5月30日上證A股的LM統計量到3階時為9.267583，p值為0.025653，小于0.05;深證A股的LM統計量到14階時為40.36806，P值為0.000223，遠小于0.01，這說明無論是滬市還是深市，εt都存在明顯的ARCH效應。2008年4月25日上證A股的LM1階統計量為2.501121，p值為0.113765，深證A股的LM統計量到32階時為41.49772，p值為0.121356，εt不具有ARCH效應。

5、擬合GARCH模型

(1)模型比較

我們構建GARCH(1，1)、GARCH(1，2)、GARCH(2，1)模型，比較它們的擬合效果，選取適合的GARCH模型的階數，然后將GARCH模型與EGARCH模型進行比較，選擇最佳模型。

從上表結果顯示，用GARCH(1，2)和GARCH(2，1)模型來擬合結果都造成了參數檢驗的不顯著。例如，對于2007年5月30日的調整，上證A股GARCH(1，2)模型中的α1、α2及GARCH(2，1)中的α0、α1都不顯著;深證A股GARCH(1，2)模型中的α2及GARCH(2，1)中的β1都不顯著。這表明，用GARCH(1，1)模型即可擬合rt。

接著，我們來比較GARCH(1，1)和EGARCH(1，1)的擬合效果。從表中結果可以看到，無論是上證A股還是深證A股，兩次調整的參數γ的檢驗都不顯著，這表明，GARCH(1，1)模型是描述證券市場樣本區間波動性的最佳模型。

(2)結果分析

為檢驗交易成本變化對證券市場波動性的影響，我們在GARCH(1，1)的條件方差中加入虛擬變量Dt，該變量在調整前的交易日取0，在調整后的交易日取1，通過檢驗其系數，可以檢驗調整證券交易印花稅對條件方差或者大盤收益率波動性是否具有顯著的影響，以及影響的大小。

2007.5.30滬市實證結果:

Rt=0.241598+εt

(0.0050)

ht=0.045978+0.072066ε2t-1+0.920741ht-1+0.001029Dt

(0.0832)(0.0000)(0.0000) (0.9801)

2007.5.30深市實證結果:

Rt=0.296278+εt

(0.0015)

ht=0.067198+0.066251ε2t-1+0.921470ht+0.002188Dt

(0.0890)(0.0000)(0.0000)(0.9667)

2008.4.25滬市實證結果:

Rt=0.060692+εt

(0.6622)

ht=0.614087+0.042533ε2t-1+0.906135ht-1+0.299209Dt

(0.0208) (0.0354) (0.0000) (0.0301)

2008.4.25深市實證結果:

Rt=0.074425+εt

(0.6219)

ht=0.869422+0.022036ε2t-1+0.909698ht-1+0.378077Dt

(0.0710) (0.2791)(0.0000) (0.0680)

從以上結果我們可以看出，滬深兩市GARCH(1，1)模型的α+β之和都小于1(滬市，分別為0.992807，0.948668;深市0.987991，0.931734)。這說明，模型是平穩的，可以進行各項檢驗。

從上表可知，對于2007年5月30日調整的GARCH(1，1)模型里的虛擬變量Dt的參數檢驗都不顯著，這表明，印花稅率的上升并沒有使我國A股市場的波動性產生顯著的變化。而對于2008年4月25日GARCH(1，1)模型中Dt的參數檢驗都顯著，這表明印花稅率的下降使我國A股市場的波動性產生了明顯的變化。

三、證券交易印花稅對證券市場流動性的影響

1、流動性指標

印花稅稅率調整的影響會快速反應在股票價格和交易量上，因此在印花稅稅率調整后相對較短的一段時期內，證券市場上的股票價格和交易量會發生顯著的變化，從而影響證券市場的流動性。

對于流動性指標的選擇，劉海龍，仲黎明，吳沖鋒(2003)曾經提出一種新的流動性指標——有效流速。設p1(△t)表示期間△t為的最高成交價格，p2(△t)表示期間△t為的最低成交價格，h表示最小價格變動單位，這時市場有效流速EL(△t)可以表示為:

EL(△t)=T(△t)VR(△t);其中，波動幅度

股票的流動性是換手率T(△t)的增函數，是波動幅度的減函數。由于證券日換手率數據難以取得，因此我們采用指數的成交額代替換手率，因此，流動性實際為:

liqt=M(△t)VR(△t)，其中M(△t)為成交額。

2、數據分析

我們就印花稅調整對兩市在5到20個交易日內的影響進行了研究，根據上文所述的流動性指標的選擇及計算方法，我們計算出兩市在兩次印花稅調整后5到20個交易日的流動性及兩市的正常流動性。如表9。

從表中可以看到，流動性對印花稅調整有比較敏感的反映，2007年的印花稅稅率上調造成了兩市流動性的下降，2008年印花稅稅率的下調造成了兩市流動性的增加。從5到20日分別的數值來看，印花稅上調時，隨著時間的推移，流動性的減少量逐步減少;印花稅下調時，流動性的增加量也逐步減少。

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(作者單位:中央財經大學)