“營改增”的市場反應及影響因素
——來自財稅[2016]36號的經驗證據

曹越陳文瑞張肖飛

(1.湖南大學工商管理學院，湖南 長沙 410082；2.河南財經政法大學會計學院，河南 鄭州 450002)

引言

稅制改革牽一發而動全身，稅收制度創新是加快形成有利于我國產業結構轉型、促進服務業發展的重要突破口。其中，增值稅征收范圍的改革與調整是所有征收增值稅的國家都面臨的挑戰(Ebrill et al., 2001)[7]。我國現行稅收制度對服務業及中小企業的稅收歧視一方面使服務業與制造業發展脫節，另一方面抑制了服務業及中小企業的發展與結構升級(平新喬等，2010)[25]，顯然不利于我國產業結構轉型。因此，為促進經濟平穩有力向上發展，我國全面推行營業稅改征增值稅(以下簡稱“營改增”)改革，這是繼1994年分稅制改革后的一項重大稅制改革，也是結構性改革的重大舉措。2016年3月24日，財政部、國家稅務總局發布《關于全面推開營業稅改征增值稅試點的通知》(財稅[2016]36號，以下簡稱《通知》)，規定自2016年5月1日起，在全國范圍內全面推開“營改增”試點，建筑業、房地產業、金融業、生活服務業全部納入試點范圍，由繳納營業稅改為繳納增值稅。自2012年1月1日上海市的交通運輸業和部分現代服務業開展試點工作以來，“營改增”的效應已經或正在凸顯。

關于“營改增”，現有文獻集中在評估試點實踐效應，側重關注“營改增”試點的宏觀直接效應、微觀直接效應和產業波及效應等方面。宏觀直接效應指從試點政策的落實現狀出發，考察試點產業的結構性減稅效應與其財政經濟效應。學者發現，交通運輸業存在稅率設計偏高、可抵扣項目較少、一般納稅人界定有漏洞等問題(王如燕等，2013)[29]，電信業(高萍和徐娜，2014)[17]與物流業(劉成龍，2013)[23]也因該問題引起稅負不降反增。學者一般采用CGE模型來分析(Piggott and Whalley,2001; Giesecke and Nhi, 2010)[12][9]稅制改革的財政經濟效應。胡怡建和田志偉(2014)[20]通過宏觀數據利用CGE模型剖析了“營改增”對企業稅負、經濟增長、結構調整、產業轉型和居民福利的影響。微觀直接效應是指“營改增”對企業投資(李成和張玉霞，2015)[21]、勞動雇傭、研發(袁從帥等，2015)[30]、企業成長性(趙連偉，2015)[27]、企業規模、企業議價能力(童錦治，2015)[26]和財務業績(郭均英和劉慕嵐，2015)[19]的影響。波及效應又稱“產業因果分析”，“營改增”將增值稅的抵扣鏈條打通后，各行業聯系更加緊密，從而影響整個市場交易進而影響企業成本，具體包括“營改增”的虹吸與波及效應(李嘉明等，2015)[22]以及波及效應的放大路徑(周振華，2013)[28]。

上述文獻為本文奠定了重要基礎，但有關“營改增”的經驗文獻有待進一步推進：一是拓寬研究范圍。據國家稅務總局統計，《通知》中的擴圍行業包括建筑業、房地產業、金融業與生活服務業，涉及營業稅稅額約1.6萬億元，占營業稅稅收收入總額的67%，在整個營業稅中占有重要地位，現有文獻并未關注《通知》對資本市場的影響。二是關注“營改增”的微觀減稅效果?！盃I改增”的基本原則是結構性減稅，企業層面稅負的變化是各方關注的焦點?，F有文獻側重關注“營改增”的宏觀經濟效應，有關“營改增”微觀經濟效應的討論并未集中于除上海之外的8省市和全國性試點地區試點公司流轉稅稅負和所得稅稅負的變化。三是豐富研究方法。有關“營改增”的研究方法較為單一，宏觀層面的分析一般使用CGE模型，微觀層面的分析一般采用雙重差分模型，而針對該稅制改革的事件研究方法并未引起學者關注。

本文基于《通知》(財稅[2016]36號)這一制度變遷背景，旨在考察“營改增”的市場反應及影響因素。主要貢獻在于：一是利用事件研究法考察“營改增”全面鋪開給擴圍行業帶來的市場反應，即考察資本市場是否認同“營改增”可以提升擴圍行業的企業價值；二是從稅收敏感度、雇傭和固定資產密度三個維度探尋“營改增”市場反應的影響因素，即發掘具有哪些特征的企業，“營改增”的市場反應更強烈。

理論分析與研究假設

作為市場經濟中的重要主體，企業是“營改增”政策的承擔者和實施者。面對宏觀稅收政策的改變，經營者會基于企業現有資源稟賦采取不同的應對策略來最大化企業價值。針對“營改增”的新政策，企業能否迅速通過調整組織形式和控制方式、在產業或地域上合理布局生產資源和生產能力以及變革經營流程來適應經濟結構調整，對企業未來長遠發展具有重大影響。稅收敏感度是衡量企業在受稅收政策變革影響的情勢下迅速制定或調整自身發展戰略的能力。資本和勞動是市場經濟中最重要的生產要素，企業在資本與勞動雇傭上的投入也決定著企業的價值。因此，本文首先考察“營改增”的市場反應，進而從稅收敏感度、勞動雇傭及固定資產投入三個維度探究市場反應的影響因素。

一、“營改增”與市場反應

增值稅具有中性稅收、逐環節征稅扣稅、征收普遍性和連續性等特點，可以避免重復征稅，因而在世界各國廣泛推行(郭均英，2015)[19]。無論是從理論還是各國的實踐看，推行“營改增”十分必要。在中央強調結構性改革，更加側重內需消費的背景下，此次擴圍囊括了建筑業、房地產業、金融業與生活服務業，該四個行業營業稅收入約占營業稅稅收總額的三分之二。從整體效應而言，“營改增”的出發點是促進經濟結構調整，避免重復征稅，促進現代服務業發展?！稜I業稅改征增值稅試點方案》(財稅[2011]110號)規定，“營改增”的基本原則之一是“改革試點行業總體稅負不增加或略有下降，基本消除重復征稅”。財政部和國家稅務總局(2016)總結的“營改增”的重大意義有：一是基本消除了重復征稅，打通了增值稅抵扣鏈條，消除了服務業與制造業的稅制隔閡，促進了社會分工協作，為服務業發展和制造業轉型升級提供了有力支撐；二是更加公平、中性的稅制環境有助于推動產業轉型、結構優化、消費升級、創新創業和深化供給側結構性改革；三是將不動產納入抵扣范圍，確立了較為規范的消費型增值稅制度，進一步減輕了企業稅負，有助于促進企業擴大投資、增強經營活力。可見，“營改增”有打通抵扣鏈條、減輕企業稅負、促進產業分工細化、擴大企業投資和推動產業轉型等多方面的作用。這無疑向市場參與者傳遞出一種信號：(1)通過結構性減稅措施及稅制環境的優化，“營改增”將會提高各行業發展的動力和積極性；(2)企業依據“營改增”政策調整組織形式和控制方式、在產業或地域合理布局生產資源和生產能力以及再造經營流程之后，可以實現產業轉型和從戰略層面推進節稅工程的雙重利好，這對于企業的可持續發展和價值增值是大有裨益的。因此，整體而言，可以預期投資者會認定“營改增”為利好消息，資本市場將出現顯著為正的市場反應。但是，整體市場反應是由多種因素疊加而成，無法分離出各行業的市場反應。由于擴圍的行業特點不同，“營改增”的影響效應也很可能不同：(1)建筑業。建筑業原營業稅率為3%，擴圍后增值稅率為11%。鑒于營業稅與增值稅稅基不同，因此不能僅從稅率變化判斷“營改增”對建筑業企業的沖擊。從建筑業自身特點看，建筑業是貨物勞務型行業，業務繁雜，且整個行業存在著根深蒂固的“潛規則”：管理方面，如未備案的層層轉包與分包、承包企業資質參差不齊；發票方面，建筑業的供應商大多為個體工商戶和農民等小規模納稅人，除了鋼材購進可以取得增值稅專用發票之外，建筑類企業獲取的發票中主要是無法抵扣的增值稅普通發票，這種銷項稅額與進項稅額不對稱的現象增加了建筑業稅負升高的可能性。當然，“營改增”也可能會對建筑行業帶來一系列的沖擊，倒逼建筑行業改革，促進企業規范內部管理、業務承包等流程。上述分析表明，管理混亂以及稅負可能升高容易引起投資者形成利空預期。(2)房地產業。房地產業作為原營業稅下稅收規模最大的行業，原營業稅率為5%，改革后增值稅率為11%，若為小規模納稅人或一般納稅人銷售自行開發的房地產老項目可以選擇適用簡易計稅方法，征收率為5%，與之前持平，但不得抵扣進項稅額。本次改革允許扣除土地成本、建安費用等占行業總成本比例較高的成本項目，加之房地產行業預收款由之前的5%繳納營業稅轉變為按3%預繳增值稅，可使企業擁有更多可支配的現金流量。因此，這些改革力度重大的措施對于房地產業無疑是利好消息。(3)金融業。國內外對于金融業如何征稅以及是否征稅眾說紛紜。實施“營改增”之后，金融業原營業稅率為5%，改革后增值稅率為6%，對于原有免除營業稅的優惠項目仍予以保留，同時購買符合規定條件的無形資產與不動產也可以抵扣。但對于小型金融企業能夠予以抵扣的無形資產與不動產幾乎沒有，這類企業的流轉稅稅負比改革前或許更高。因而，資本市場的投資者對金融業“營改增”效應很可能持觀望態度。(4)生活服務業。生活服務業的稅率同樣由之前的5%營業稅率轉變為6%的增值稅率，同時小規模納稅人的增值稅率為3%。鑒于生活服務業的人工成本和地租占比很高，而這兩項成本一般又不能抵扣進項，加之生活服務業所涉及行業較多且行業特點不同，因此衡量其減稅受益效應較為困難。資本市場的投資者對生活服務業“營改增”效應很可能持觀望態度。據此，提出假設1：

假設1：在《通知》頒布期間，資本市場會出現顯著正向的市場反應，且各行業市場反應不盡相同。

二、“營改增”與稅收敏感度

稅制改革會影響企業績效，但對于不同企業的影響程度不同。換言之，對于“營改增”改革，不同企業的敏感度不同。稅收敏感度高的企業較容易受稅收政策影響，并能夠及時針對稅收政策改革做出反應，保持或使業績有所上升；稅收敏感度低的企業對稅收政策改變不敏感，即“營改增”政策對這類企業影響不明顯。根據市場有效理論，資本市場能夠識別企業稅收敏感度差異，即對企業是否能夠利用稅改來提升企業業績進而提升企業價值做出判斷。據此，提出假設2：

假設2：在《通知》頒布期間，與稅收敏感度低的公司相比，稅收敏感度高的公司具有較高的累計超額收益率。

三、“營改增”與勞動雇傭

隨著我國經濟增速放緩、產業結構升級導致傳統支柱產業企業改革重組加快、部分傳統行業低迷，造成了結構性失業與轉型性失業，就業難度加大。較之其他政策，以稅收政策為主要工具的財稅政策在解決就業問題上的作用更直接和明顯。因此，通過采用稅收優惠、減免稅收等形式給企業減負，一定程度上可以緩解當前的就業壓力。因此，相較于冗員企業，未冗員公司能夠在公司可承受范圍內容納更多的剩余勞動力，政府或市場則對未冗員公司予以更多關注。另一方面，由于人工成本暫未納入增值稅抵扣范圍，因此勞動力成本對于增值稅并沒有稅盾效應，反而會增加企業的負擔。鑒于此次擴圍試點企業的人工成本占總成本比重較大，因此公司雇員規模越大，累計超額收益率越低。據此，提出假設3和假設4：

假設3：在《通知》頒布期間，與超額雇傭的公司相比，非超額雇傭的公司具有較高的累計超額收益率。

假設4：公司雇員規模與累計超額收益率負相關。

四、稅收政策與固定資產密度

“營改增”允許將新增不動產納入抵扣范圍，增加進項抵扣，加大企業減負力度。固定資產密度高的企業對固定資產的依賴程度高，“營改增”有利于企業擴大有效投資。因此，“營改增”對固定資產占比高的企業是利好消息；另一方面，“營改增”帶來的節稅效應有利于增加企業內部積累，緩解外部融資約束，企業盡可能多地使用內部融資，在一定程度上降低了資本成本，因此企業會增加資本投入。值得注意的是，2008年11月10日公布的《中華人民共和國增值稅暫行條例》規定，自2009年1月1日起，企業購入的生產經營用固定資產允許納入抵扣范圍，本次擴圍將企業購入的不動產納入抵扣范圍可能不會引起資本市場對固定資產投資的關注，畢竟企業不可能將購買不動產視為一項經常性支出。另外由于節稅效應雖增加了企業內部積累但提升能力有限，固定資產投入成本一般較高且回報期長，因此企業可能傾向于投資勞動雇傭或研發創新等。據此，提出假設5：

假設5：固定資產密度對累計超額收益率無顯著影響。

研究設計

一、研究方法

本文采用事件研究法和多元回歸法。首先以2016年3月24日財政部、國家稅務總局發布《通知》為事件日，口[-t, t]內的累計超額收益率，然后著重從稅收敏感度、雇傭和固定資產密度三個維度建立多元回歸模型分析累計超額收益率的影響因素。

1. 事件研究法

事件研究法用于評估某一事件的發生或信息的發布是否會改變投資人的決策，進而影響股票價格或交易量的變化。該方法起源于上世紀30年代，Ball and Brown(1968)[3]和Fama等(1969)[8]運用該方法分別研究了會計盈余報告和股票分割的市場反應。本文通過事件研究法來考察《通知》頒布期間的短期市場反應。具體步驟如下：(1)時間窗口的選擇。國內外文獻中對于事件日的選擇并沒有統一的標準。Campbell et al.(1997)[5]認為如果事件窗口在(-30,+30)以內，估計窗口可以選擇多于120天。Kothari and Warner(2004)[10]把事件窗口的研究分為檢驗市場有效性或公司業績的長事件窗口研究和檢驗某一事件公告反應的短事件窗口的研究。對于短事件窗口研究，事件窗口長度的設定從[-10, +10]前后共21天(陳漢文等，2002)[13]、[-2, +2]前后共5天(Brown et al,2009)[4]至[-1, +1]前后共3天(Aktas et al, 2009)[1]不等。綜上，本文以2016年3月24日為事件日，選取[-130, -6]為估計期，[-5，+5]為事件期。(2)估計正常報酬率。估計正常收益率有均值模型、市場調整模型與市場模型(又稱風險調整模型)。其中，均值模型常用于股價與市場行情相關度較低的情況，但在中國這樣一個新興市場國家，股價波動跟隨大盤同漲同跌的現象遠高于發達市場國家(Morck, 2000)[11]，市場因素對于股票價值影響較大，事件期處于空頭市場，而估計期并不是，因此，扣除市場因素的均值模型不適用。本文采用市場模型，同時在穩健性檢驗中采用市場調整模型。對于市場收益率，文獻中通常選擇主要綜合指數，鑒于本文聚焦于擴圍行業超額收益率分析，故選用行業指數，即滬市樣本選擇上證行業指數、深市樣本選擇深證行業指數。(3)計算日平均超額收益率。(4)計算事件期內的累計超額收益率。

2. 多元回歸法

基于擴圍行業的“營改增”市場效應，本文根據行業特點從稅收敏感度、固定資產密度和勞動雇傭三個維度建立多元回歸模型分析累計超額收益率(CAR)的影響因素，模型如下：

被解釋變量CAR_id是事件研究法中時間窗內計算的上市公司股票的累計超額收益率，解釋變量是固定資產密度(Capint)、公司雇員規模(Rate)；分組變量包括超額雇員(Overlab)、稅收敏感度(Ts)；控制變量包括企業規模(Size)、財務杠桿(Lev)、盈利能力(Mpg)、成長能力(Growth)、市場風險(Beta)、機構投資者(Ins)和行業(Ind)等；ε代表殘差。

二、變量定義與度量

1. 累計超額收益率

按照上文分析，本文以2016年3月24日為事件日，選取[-130, -6]為估計期，[-5，+5]為事件期。估計正常報酬率時，采用市場模型即

其中，Rit為估計期的個股回報率，Rmt為市場回報率，此處為行業指數回報率，通過回歸得到每支股票αi和βi，將事件期的市場回報率代入即可求得股票的期望報酬率。然后計算異常報酬率ARit：

同時，計算市場整體的日平均異常報酬率AAR：

進一步計算樣本在事件期(-5，+5)之間的累計超額收益率：

最后，計算市場整體的累計超額收益率CAR：

2. 稅收敏感度

稅收敏感度指企業對政府可征稅收和各項稅收優惠政策的反應程度。借鑒周振華(2013)[28]將宏觀稅收彈性微觀化的思路，根據企業凈利潤對稅負變化的彈性來衡量稅收敏感度。鑒于擴圍行業“營改增”前流轉稅負主要為營業稅，本文用營業稅收敏感度來衡量企業稅收敏感度。

其中，?NP為凈利潤變化率，?T為實際稅負變化率(此處為營業稅金及附加變化率)。然后按中位數分組，高于中位數TS取1，反之取0。

3. 勞動雇傭

本文通過公司雇傭規模及超額雇傭來衡量企業的勞動雇傭水平。

(1)公司雇傭規模。借鑒曾慶生(2006)[31]、曹書軍(2009)[15]的研究，選擇相對雇員指標衡量企業的公司雇傭規模。

其中Income為營業總收入，Employee_num為公司雇員數量。

(2)超額雇傭。借鑒董曉媛和Putterman(2002)[16]、曹書軍(2009)[15]的方法，本文利用Cobb-Douglas生產函數計算企業是否存在超額雇傭。

其中i為企業樣本，t為年份，Y表示產出，用主營業務收入度量；K表示資本投入，用固定資產凈值度量；L衡量勞動力水平，用現金流量表中“支付給職工以及為職工支付的現金”一欄表示；E為省份設置虛擬變量。通過對數變換，計算出，最終計算出超額雇用變量即：

Overlab＞1表示存在超額雇傭，反之則表示不存在超額雇傭。

4. 固定資產密度

固定資產密度即年末固定資產凈值占總資產的比重。

5. 其他控制變量

表1 變量定義

表2 主要變量描述性統計

表3 連續變量的相關系數

參考Ayers et al. (2002)[2]和曾亞敏等(2005)[18]的文獻，本文控制了上市公司規模(Size)、資產負債率(Lev)、賬面市值比(BM)、盈利能力(Mpg)、成長能力(Growth)、市場風險(Beta)等變量，并引入行業、機構投資者虛擬變量來對累計超額收益率影響因素予以控制。具體變量定義如表1所述。

三、數據來源和樣本選擇

本文研究樣本為A股中隸屬于建筑業、金融業、房地產業、生活服務業的上市公司共434家，剔除ST與*ST公司以及窗口期內數據不完整的樣本，共計得到有效樣本276個。本文涉及的相關財務數據為2015年年報數據，個股回報率與2015年財務數據來源于CSMAR數據庫；行業指數收益率與Beta值來源于Wind數據庫。同時為了控制異常值的影響，各連續型變量均按1%分位數和99%分位數進行了縮尾處理。

實證結果與分析

一、變量描述性統計及相關系數分析

表2列示了所有連續變量的描述性統計。結果顯示，累計超額收益率(CAR_id)的均值為0.022，中位數為0.011，據此可初步判斷在《通知》發布期間，時間窗口內上市公司總體的累計超額回報率為正。固定資產密度(Capint)最小值為0.0002，最大值為0.5483，標準差為0.1192，說明在擴圍行業中的各公司之間固定資產密度差異較大。從標準差看，樣本公司之間的企業規模(Size)、雇員規模(Rate)有較大差異。

表3列示了連續變量的相關系數?？梢园l現，各公司累計超額收益率(CAR_id)與固定資產密集度(Capint)、公司雇員規模(Rate)的相關系數在1%的置信水平顯著。這在一定程度上說明本文選取的變量具有較好的代表性。此外，鑒于上市公司規模(Size)、資產負債率(Lev)、賬面市值比(BM)三者存在較強的共線性問題，采用中心化處理可以有效地控制多重共線性且不失變量解釋的一般性，是一種良好的模型優化方法(Cohen et al., 2003；陳曉萍等，2008；唐躍軍，2009)[6][14][24]，下文回歸分析中將對上市公司規模(Size)、資產負債率(Lev)、賬面市值比(BM)采用中心化處理。

表4 全樣本窗口期AAR與CAR變動趨勢

圖1 全樣本[-5,+5] CAR變化趨勢

二、財稅[2016]36號頒布期間累計超額收益分析

下文我們分析了《通知》發布期間市場的整體走勢，以及按行業、稅收敏感度、超額雇員指標分類子樣本在《通知》頒布期間[-5, +5]的累計超額收益率及其走勢。

1. 全樣本分析

結合表4和圖1來看，《通知》公告前五個交易日中有四日的AAR顯著為正，且異常收益率趨于平緩，說明《通知》頒布的消息可能已經泄露，部分投資者提前獲悉。DATE=-4日與DATE=2日AAR顯著為正，但是在隨后出現的一個交易日AAR顯著為負，說明投資者對先前過高的預期做了一定程度的反向修正。通過圖1可以驗證這一點，修正的累計超額收益率曲線呈平滑上升趨勢，表明投資者將頒布《通知》視為對擴圍行業股價的利好消息。公告日的累計異常收益率為1.8981%，之后上升到2.5644%最高點之后又回落至2.2366%，說明“營改增”擴圍這一消息逐步被市場消化。上述結果支持了假設1，即在《通知》頒布期間資本市場出現了顯著正向的市場反應。

表5 分行業窗口期AR與CAR變動趨勢

表6 分行業窗口期AR與CAR變動趨勢

圖2 分行業[-5,+5] CAR變化趨勢

2. 行業分樣本

圖2報告了《通知》頒布期間不同行業子樣本的CAR走勢?？梢灾庇^發現，除建筑業外的三大行業的累計超額收益率均大于0。根據表5、表6可知，建筑業事件日前三個交易日到事件日后五個交易日這段時間的累計超額收益率顯著低于0，且日平均超額收益率在事件日后雖連續三天有積極的市場反應，但是到第四、第五天仍處于下降趨勢。房地產業與金融業總體趨勢相同：都有積極的市場反應且累計超額收益率均顯著大于0。具體來說，房地產業的累計超額收益率呈現一種先慢后快的上升趨勢，且在事件日前一天(DATE=1)發生轉折。根據有效市場理論以及現實中存在信息“泄露”的傾向分析，市場及投資者前期并未預知到房地產業會在此次擴圍行業范圍內。相反，金融業呈現一種先快后慢的上升趨勢，轉折點在事件日前的第三個交易日，這說明投資者已預期到金融業即將進行“營改增”，并視之為利好消息。但隨著時間推移，該消息逐步被市場消化并趨于平緩。對于生活服務業，累計超額收益率雖略有下降但整體走勢平緩，通過表6可知累計超額收益率的t值并不顯著。綜上，上述結果直接驗證了假設1，即各行業的市場反應不盡相同。概括來說，投資者視房地產與金融業的“營改增”為利好消息，視建筑業“營改增”為利空消息，對生活服務業“營改增”持觀望態度。值得注意的是，投資者前期預期中并未將金融業“營改增”視為利好消息，而是持觀望的態度，可能的原因有：(1)由于中國是對金融行業征收增值稅的少數幾個國家之一，同時國內外對金融行業是否要征稅論證結果不一，因此無法對其做出判斷，但是出于“營改增”能促進企業轉型升級、細化分工、減負等作用的整體考慮，市場將金融業“營改增”視為利好消息；(2)金融行業上市公司一般規模較大，“營改增”后可以抵扣購進不動產或無形資產的進項稅額，這會降低公司流轉稅稅負，因此，市場將金融行業“營改增”視為利好消息。

表7 稅收敏感度分樣本窗口期AR與CAR變動趨勢

圖3 稅收敏感度子樣本[-5,+5] CAR變化趨勢

3. 稅收敏感度分樣本

從圖3可以直觀顯示高稅收敏感組(Ts=1)在《通知》頒布期間的市場反應在波動中上升，累計超額收益率在[-5, +5]為3.6072%，低稅收敏感組(Ts=0)在窗口期內的累計超額收益率僅為0.7195%且上升趨勢不明顯。結合表7可知，高稅收敏感度的日累計超額收益率均顯著異于0，低稅收敏感度并不具有顯著性。高稅收敏感度組在事件日前五個交易日，日平均異常報酬率都為正，但事件日以及隨后交易日中的平均異常報酬率普遍低于事件日前，出現了三次對收益率的反向修正。這說明：一方面高稅收敏感組對稅收變動反映敏感，市場提前預期到“營改增”，出現了信息泄露；另一方面先快后慢的增幅說明消息正在被市場消化，但還是有投資者選擇建倉，因此會導致事件日后還是有小幅上升。這一結果也直接驗證了假設2，即在《通知》頒布期間，相較于稅收敏感度低的公司，稅收敏感度高的公司具有較高的累計超額收益率。

表8 是否超額雇傭分樣本窗口期AR與CAR變動趨勢

圖4 超額雇傭子樣本[-5,+5] CAR變化趨勢

4. 超額雇傭分樣本

圖4刻畫了超額雇傭組和非超額雇傭組累計超額收益率的波動趨勢。結果顯示，非超額雇傭組在波動中上升，根據表8可知，超額雇傭組顯著的市場反應積極性低于非超額雇傭組。對于超額雇傭組，事件期的累計超額收益率從第一日的1.0564%僅增長至1.6888%，非超額雇傭組則由0.9807%增長至2.8699%。從日平均超額收益率來看，超額雇傭組在事件日前僅出現了1次負超額收益率，在事件日后兩個交易日出現了負超額收益率，說明市場對“營改增”前期反應較為激烈，后又對之前的預期做了反向修正，超額收益率有所回落。對于非超額雇傭組，市場一直予以積極回應：窗口期的11個交易日中僅出現了兩個負超額收益率，并且趨勢仍是向上的。這一結果也直接驗證了假設3，即在《通知》頒布期間，與超額雇傭的公司相比，非超額雇傭的公司具有較高的累計超額收益率。

表9 “營改增”市場反應多元回歸結果（市場模型）

三、多元回歸

為了獲得更深入的經驗證據，本文進一步從稅收敏感度、勞動雇傭及固定資產密度三個維度對累計超額收益率進行多元回歸分析。

回歸結果如表9所示，第(1)欄包括全部樣本，第(2)、(3)欄按稅收敏感度高、低分組，第(4)、(5)欄按是否超額雇傭分組。本文用公司雇傭規模及超額雇傭來衡量企業的勞動雇傭水平，因此在分析是否超額雇傭子樣本多元回歸時，未將企業雇員規模(Rate)納入模型中。表中結果顯示：在全樣本回歸中固定資產密度對累計超額收益率無顯著影響，公司雇員規模與累計超額收益率負相關并且在5%置信水平顯著，企業稅收敏感度與累計超額收益率正相關并且在10%置信水平顯著。上述結果支持了假設2、假設4與假設5。另外，本文根據樣本公司的稅收敏感度將全樣本分為高稅收敏感度和低稅收敏感度子樣本，結果形成第(2)、(3)欄。結果顯示：在稅收敏感度高組(Ts=1)，固定資產密度(Capint)結果仍不顯著；公司雇員規模(Rate)在1%置信水平上與累計超額收益率負相關；在稅收敏感度低組(Ts=0)，固定資產密度(Capint)與公司雇員規模(Rate)均不顯著。同時，本文對分組回歸系數整體是否存在顯著差異也進行了檢驗，稅收敏感度組間系數差異檢驗結果顯示，F值為5.63，在1%置信水平上顯著。上述結果說明：一是無論稅收敏感度高低與否，固定資產密度對累計超額收益率無顯著影響；二是在稅收敏感度高的條件下，公司雇員規模(Rate)與累計超額收益率顯著負相關；三是與低稅收敏感度組相比，高稅收敏感度組中的雇員規模與累計超額收益率的負向關系更強。

為了進一步驗證勞動雇傭對累計超額收益率的影響，文章選用了是否超額雇傭(Overlab)來替代公司雇員規模(Rate)，并進行分組檢驗。結果顯示：對于存在超額雇傭的公司，固定資產密度與累計超額收益率負在5%的置信水平顯著負相關；在非超額雇傭的公司，固定資產密度對累計超額收益率無顯著影響。這說明，資本密集型企業通常對固定資產需求較高，因此會大量購買固定資產，雖購置涉及的增值稅可用于進項抵扣，但投資者或許意識不到固定資產的稅盾效應，而理解成一種資本支出，對其投資的效率做出了負向判斷。超額雇傭組間系數差異檢驗結果顯示，F值為5.43且在1%的置信水平顯著，說明與非超額雇傭相比，超額雇傭組的固定資產密度與累計超額收益率的負向關系更強。上述結果支持了假設3。

穩健性檢驗

本文采用市場調整模型對累計超額收益率的影響因素進行穩健性檢驗，仍采用[-5, +5]的11天窗口期，衡量市場收益率時仍采用行業指數(限于篇幅數據略)。

回歸結果顯示：在全樣本回歸中固定資產密度對累計超額收益率無顯著影響，公司雇員規模與累計超額收益率負相關并且在5%置信水平顯著，企業稅收敏感度與累計超額收益率正相關并且在10%置信水平顯著。上述結果支持了假設2、假設4與假設5。另外，按照稅收敏感度高低分組做進一步分析，結果顯示：在稅收敏感度高組(Ts=1)，固定資產密度(Capint)結果仍不顯著；公司雇員規模(Rate)在10%置信水平上與累計超額收益率負相關；在稅收敏感度低組(Ts=0)，固定資產密度(Capint)與公司雇員規模(Rate)均不顯著。同時，本文對分組回歸系數整體是否存在顯著差異也進行了檢驗，稅收敏感度組間系數差異檢驗結果顯示，F值為3.11，P值為0.0002。

進一步驗證勞動雇傭對累計超額收益率的影響，穩健性分析中按照企業是否超額雇傭進行分組檢驗。結果顯示：對于存在超額雇傭的公司，固定資產密度與累計超額收益率負在5%的置信水平顯著負相關；在非超額雇傭的公司，固定資產密度對累計超額收益率無顯著影響。超額雇傭組間系數整體差異檢驗結果顯示，F值為3.23，P值為0.0001，即超額雇傭分組組間有顯著差異。綜上可見，結論與前文保持一致，表明本文結果具有較好的穩健性。

研究結論

本文運用事件研究法和多元回歸法考察了“營改增”全面鋪開給擴圍行業帶來的市場反應，并從稅收敏感度、雇傭和固定資產三個維度分析了影響市場反應的影響因素。結論如下：第一，市場認同“營改增”能夠提升企業價值，即將擴圍行業施行“營改增”視為利好消息，產生了顯著為正的累計超額收益率。鑒于擴圍試點企業的行業特征差異，不同行業表現出不同的市場反應：投資者視房地產業與金融業為利好消息，視建筑業為利空消息，對生活服務業持觀望態度。第二，稅收敏感度不同的企業，對“營改增”的市場反應也有差異：高稅收敏感度企業能夠及時對稅改政策做出反應，市場反應要高于低稅收敏感度組。第三，考慮到非超額雇傭企業在其可承受范圍內能夠容納更多就業崗位，與超額雇傭組相比，市場對非超額雇傭組的反應更高。第四，分析影響市場反應的影響因素時，公司雇員規模與累計超額收益率顯著負相關，但固定資產密度與累計超額收益率無顯著相關性。稅收敏感度分組和超額雇傭分組整體上存在組間差異的結果說明，投資者可以識別“營改增”對不同特征的企業帶來的影響，進而形成具有異質性的市場反應。