“營改增”政策會降低企業會計信息質量嗎？
——來自交通運輸業上市公司的經驗證據

李彩霞 ，韓 賢

(1.天津農學院 經濟管理學院，天津 300384； 2.天津科技大學 經濟與管理學院，天津 300222)

一、引 言

在現代企業中，高質量的會計信息有利于相關利益主體作出合理決策，對于激勵契約的執行也發揮著良好的媒介作用。趙綱[1]、吳丹[2]、陳一霄[3]實證得出高質量的會計信息會促使公司治理的有效運作，促進資源的合理配置，從而提高公司的治理水平。會計信息披露不充分、失真等問題會嚴重影響眾多會計信息使用者的決策，無法保證其利益的獲得，最終造成資本市場的紊亂。“營改增”政策作為深化財稅體制改革的一項重要舉措，有效地解決了重復征稅問題，在一定程度上降低了企業稅負。而稅負水平、稅收因素和稅制結構會影響會計信息質量的高低，從而影響企業的盈利能力和利益相關者的決策。因此，剖析“營改增”對會計信息質量的影響尤為重要。

目前，國內在研究“營改增”對會計信息質量的影響時，大多基于政策實施前后的報表進行對比分析，側重于理論研究，而實證研究方面的文獻比較有限。為此，本文基于滬深兩市交通運輸業A股和B股76家上市公司2012～2015年的半年報和年報數據，共608個樣本數據，試圖運用理論與實證相結合的方法探討“營改增”對企業會計信息質量是否有影響，并利用多元線性回歸方法檢驗“營改增”對會計信息質量存在反向影響，在此基礎上對未來研究進行展望。

二、文獻綜述

縱觀稅務會計信息質量的研究， 1861年美國頒布的稅務法案開辟了要求公開稅務評估信息的先河。而各個國家對會計信息質量評價標準的規定各有側重，詳見表1。

表1 國外對會計信息質量評價標準的規定比較

資料來源：筆者根據文獻[1]整理繪制。

在我國，葛家澍教授認為，會計信息質量的評價分主要和次要標準，主要標準包括相關性和可靠性，次要標準包括重要性和可比性。國內涉及會計信息質量的研究，主要從準則層面和企業契約層面入手，著重考慮會計信息的可靠性和相關性，比較有代表性的有夏東林[4]、周曉蘇和唐雪松[5]、姚昕昕[6]。

在對會計信息質量的實證研究中，學者們大多從信息披露質量和盈余質量兩個角度建立指標體系。從信息披露質量的角度而言，衡量方法主要有三種：一是直接利用PWC的“不透明指數”、S&P的T&D評級、AIMR的披露指數等。代表性的研究有崔學剛[7]、謝志華和崔學剛[8]、溫日光[9]、崔柳[10]、黃丹等[11]、鄧啟穩[12]。二是以吳國萍等[13]為代表，以證券交易所每年對公司的通報和批評為依據進行評價，建立信息透明度指標。三是通過構造一些指數或指標來代替會計信息質量。Botosan[14]對制造業的122家公司建立了一個自愿披露指數；Vivien Beattie[15]提出了一個會計信息質量的四維分析框架，并通過計算機輔助方法進行分析；鄧啟穩等[16]利用信息披露質量來代替會計信息質量指標，運用面板數據實證檢驗了公司控制權對會計信息質量的影響；李青原[17]、曹巍和金珺[18]分別通過簡單加權法和主成分分析法構造了信息質量指數。

從盈余質量的角度來看，國內外多數學者在實證中用應計質量、盈余平滑度、盈余透明度和盈余穩健性等來衡量會計信息質量。Jones[19]、Dechow和Dichew[20]均提出了基于應計利潤的應計質量模型；陳紅等[21]利用Jones應計利潤模型估計的可操縱盈余作為會計信息質量變量，通過多元線性回歸實證檢驗了表外負債信息的披露對會計信息質量存在顯著的正向影響；史璇等[22]用盈余平滑度替代會計信息質量變量，實證檢驗了會計信息質量對投資效率的影響；曾穎和陸正飛[23]用盈余平滑度替代會計信息質量變量，實證檢驗得出企業信息披露質量與其邊際股權融資成本呈反向變動關系。

在剖析“營改增”對會計信息質量的影響時，國內學者大多從報表層面進行研究。尹珍麗[24]、張義軒[25]均客觀陳述了“營改增”前后公司財務報表數據的變動；穆燕秋[26]、徐阿水[27]、耿貴珍等[281]、汪彩蘭[29]和周茝冰[30]則分別對“營改增”后公司的稅負、凈利潤、會計處理和會計盈余債務合約的有效性等進行了分析與評估。

然而，在研究“營改增”對會計信息質量的影響時，研究成果多以規范性研究法為主，涉及實證研究的較少。為此，本文在前人規范研究的基礎上，通過Pearson分析和多元線性回歸實證研究“營改增”對會計信息質量的影響。

三、理論分析與假設

(一)對會計信息可靠性的影響

在利潤表層面，從營業收入來看，企業的銷售額由之前的不需剔除營業稅改為從收入中分離出增值稅，因此，利潤表中列示的營業收入需要減去增值稅稅額，這與現實中企業收到的貨款中包含增值稅稅款會不一致。同理，從營業成本來看，“營改增”使得之前通過“營業稅金及附加”作為成本在計算應納稅所得額時可扣除的營業稅，改為不可稅前扣除的增值稅。此外，諸如燃油費、電力費等在實施“營改增”之前全部計入變動成本且無任何抵扣，在改革后可以進行部分抵扣。企業支付燃油電力費等時實際支付的價款中包含增值稅，而在利潤表的營業成本中列示時則需要將增值稅分離，這都會降低企業會計信息質量的可靠性。

在資產負債表方面，“營改增”的實施使得交通運輸業的固定資產購買價款中所含的進項稅額可進行抵扣，這會使企業加大資產投資，固定資產入賬價值也會受到影響。此外，應交稅費項目也會發生相應的變動，而應交稅費項目中可能還會涉及部分營業稅金，這可能是部分企業通過銷售不動產或提供應稅勞務等產生營業稅，但在現行會計準則下，未能充分披露應交營業稅金的明細，這必然會對會計信息質量產生影響。

從現金流量表來看，在“營改增”政策實施后，如若初始投資額不變，則支付的增值稅會大幅增加，會使經營現金流量有所下降。而由于“營改增”鼓勵加大投資，這會導致現金支出出現大幅度增長現象，如果企業資金匱乏，其信貸需求會快速增加，則會引起利息支出的增加。但現金流量表中對增值稅明細的披露和由于“營改增”政策導致的利息費用增加等均未進行披露，這會降低企業會計信息的可靠性。

(二)對會計信息相關性的影響

“營改增”會使“應交稅金”項目數值發生較大幅度的變化，而其在財務報表中僅僅是一個靜態的時點指標，無法詳細列示各稅種的明細額，尤其是“營改增”所導致的各明細項的變化。此外，在現金流量表中未能單獨披露“營改增”政策對現金流量的影響，不利于企業將來的稅務管理，進而影響企業的發展，這無疑會降低企業會計信息質量的相關性。

在披露時間上，“營改增”政策的實施在于促進企業轉型發展，而會計信息披露時間集中，未能動態地反映企業的稅務狀況和公司經營活動的變化，管理層也只能對某一靜態時點的狀態進行評價、分析和預測，缺乏長期發展趨勢的監控，易陷入“短視”誤區，相關利益主體不能很好地認識和預測企業當今和未來的發展情況，這會導致企業會計信息缺乏相關性。

此外，從避稅角度而言，“營改增”意味著由之前作為價內稅的營業稅改為現在作為價外稅的增值稅，營業收入會大幅下降，進而導致利潤空間縮小，企業可支配的現金、銀行存款會相應減少，此時企業的避稅意識會增強。而陳東[31]、唐建新等[32]、王少華和吳秋生[33]研究得出公司避稅程度越大，會計信息披露質量越差，會計信息質量越低。因此，“營改增”會降低會計信息質量。

綜上理論分析，本文提出如下假設：在現行增值稅會計處理模式下，“營改增”政策可能會降低企業會計信息質量。

四、研究設計

(一)樣本選取與數據來源

本文選取滬深兩市證監會行業分類中的交通運輸業A股和B股上市公司作為研究樣本。若對樣本僅選擇年報數據，不能比較同一年度內的試點數據和非試點數據，且可能會因為樣本少而造成影響相對較小的結果，不能很好地進行研究。因此。本文所選數據為滬深兩市證監會行業分類的交通運輸業上市公司披露的2012～2015年四年的半年報和年報報表數據。在此基礎上，對數據按如下原則進行處理：

1.被ST的企業在“營改增”實施之前就存在連續兩年財務異常狀況，因此剔除掉該類企業；

2.由于部分上市公司是在所選年度期間上市的，所以剔除掉該類公司；

3.剔除存在數據缺失的上市公司。

根據以上原則，最終選取的樣本包括CSRC分類中的鐵路運輸業3家、道路運輸業30家、水上運輸業31家、航空運輸業12家，共76家交通運輸企業，608個樣本數據。

本文將篩選的數據作為研究樣本，在“營改增”的理論基礎上，通過描述性統計、Pearson分析和多元線性回歸分析實證檢驗交通運輸業上市公司“營改增”對企業會計信息質量的影響程度。文中所選數據均來源于Wind數據庫。

(二)變量選取

1.被解釋變量

目前學者們在對會計信息質量進行實證研究時通常選用的替代指標有：信息披露考評等級指標、盈余管理水平及通過各種方法建立的綜合評價指標等。其中，Jones模型被眾多學者所認同，孫寧[34]、陳紅等[35]、劉怡芳和黃政[36]等在研究會計信息質量時均以Jones模型作為替代變量。因此，本文選用Jones模型，通過應計利潤總額與非可控應計利潤的差額估算盈余管理水平，并以此替代會計信息質量。盈余管理水平與會計信息質量為反向關系，即當盈余管理水平較低時，會計信息質量較高。以DAt表示盈余管理水平，則：

DAt=TAt-NDAt

(1)

其中NDAt可通過如下公式計算：

(2)

式(2)中的α1、α2、α3可以通過式(3)進行OLS回歸得到：

(3)

現有文獻對總應計項目的定義有資產負債表法、收益表法和修訂的收益表法。考慮到Collins 和Hribar[37]研究得出利用資產負債表法計算出的總應計項目會有偏差，且若要利用修訂的收益表法數據獲得比較困難，因此本文對總應計項目根據收益表法進行定義，即：

TAt=OIt-CFOt

(3)式中的變量解釋見表2。

表2 Jones模型變量解釋

資料來源：筆者根據相關文獻[38]整理。

表3 “營改增”試點地區、行業和時間

資料來源：筆者整理。

2.解釋變量

我國交通運輸業(包括道路、水上、航空和管道)“營改增”政策從2012年1月1日起在上海開始實施，隨后擴展到北京、江蘇等八個省市，于2013年8月1日在全國進行試點。2014年1月1日鐵路運輸業被納入“營改增”范圍，交通運輸業實行了全部的“營改增”。各行業各地“營改增”時間見表3。

由表3可知，“營改增”各地試點時間不統一，為剖析其對會計信息質量是否有影響，本文將“營改增”政策(BTV)作為虛擬變量，政策實施前為0，實施后為1。

3.控制變量

(1)公司規模(SIZE)。一般而言，公司規模越大，相關利益主體對高質量會計信息的需求越大。Lang和Lundholm[39]通過實證研究得出企業會計信息披露的評分等級與企業規模呈正相關，考慮到“營改增”政策對營業收入有影響，且在選用Jones模型衡量會計信息質量時已經用上年資產總額對模型進行了修正，這在一定程度上已經排除了資產總額對會計信息質量的影響，所以在此取營業收入的對數來衡量公司規模。

(2)企業盈利情況(EPS)。通常，企業盈利能力與信息披露質量呈同向變動關系，盈利好的企業為了對眾多的投資者更有吸引力，傾向于披露更多更高質量的會計信息。Miller[40]研究得出，企業會計信息披露狀況與盈利呈正方向變動，在此將每股收益(EPS)作為控制變量。

(3)資產周轉率(TURN)。資產周轉率是企業資產運營效率的衡量指標，一般而言，該指標越高，意味著企業資產利用效率越高。由于“營改增”政策實施后，購進固定資產可抵扣進項稅額，多數企業會抓住此機會增加設備。因此，在“營改增”背景下，為反映資產周轉率對會計信息質量的影響程度，增加該項控制變量，用當期營業收入與當期期末資產總額比來表示。

(4)行業變量。研究樣本包括4個行業，為控制行業因素的影響，對4個行業樣本設置3個行業虛擬變量，即STRi(i=1，2，3)用來反映行業間差異。

各變量具體如表4所示。

表4 變量設計

資料來源：筆者整理。

(三)模型構建

由上述理論分析可推斷，在某種意義上，“營改增”對會計信息質量存在影響。為進一步驗證“營改增”對會計信息質量的影響，需要進行實證檢驗。為驗證本文提出的假設，根據學者們已有的研究成果，建立如下的線性回歸模型：

DA=β0+β1BTV+β2SIZE+β3EPS+β4TURN+β5STR1+β6STR2+β7STR3+ε

其中，β0～β7為待估計參數，ε為隨機誤差。

五、實證分析

本文利用Stata12.0對所選的608個樣本進行描述性統計、相關性分析和線性回歸分析。

(一)描述性統計

表5為所選608個樣本主要變量的描述性統計特征，交通運輸業上市公司的盈余管理水平(DA)為負，說明在平均水平上，我國交通運輸業上市公司普遍不存在盈余管理，但從盈余管理水平的最大值和最小值來看，樣本中還是有部分上市公司的盈余管理幅度較大。

表5 主要變量的統計特征

資料來源：筆者根據Stata12.0輸出結果整理。

每股收益(EPS)均值為0.220，由于績優股的每股收益大概為0.3元/股以上，說明在平均水平上，所選上市公司普通股的獲利水平處于一般水平。企業規模(SIZE)的最小值和最大值之間差別較大，按照國家統計局給出的劃分企業規模類型的標準，交通運輸業銷售額在30 000萬元之上為大型企業，這說明所選上市公司處于不同地區，經營規模和市場競爭能力各有上下。資產周轉率(TURN)的均值為0.387，這是由行業決定的，從Wind數據庫中得知，交通運輸業行業總資產周轉率處于0.43左右，這說明交通運輸業的資產周轉速度較慢，但從最小值和最大值來看，仍有公司的資產周轉率大于2，這可能是“營改增”引起的資產投資擴大導致的。

(二)變量間的相關性分析

為了確定所研究的各變量之間是否存在線性關系，本文對主要研究變量進行了兩兩變量之間的相關性分析，并對相關系數的顯著性進行了檢驗。相關性系數矩陣如表6所示。

表6 主要變量的相關性檢驗

注：()內數字為sig值，**表示顯著性水平為1%；資料為筆者根據Stata12.0輸出結果整理。

從表6可以看出，以當期營業收入衡量的公司規模與盈余管理水平呈負相關，且在1%的顯著性水平下通過了檢驗，這與本文提出的假設一致。從表6得出各變量之間在不同程度上存在相關關系，若要知道變量間的關系，還需多元線性回歸分析進行進一步驗證。

(三)回歸分析

本文對會計信息質量、“營改增”政策和諸多控制變量等模型關系進行了線性回歸檢驗，并對回歸系數進行了異方差檢驗和處理，表7為回歸結果。

表7 “營改增”對企業會計信息質量影響的線性回歸結果

資料來源：筆者根據Stata12.0輸出結果整理。

由表7看出， “營改增”政策對盈余管理水平有影響，且回歸系數為正，又由于會計信息質量與盈余管理水平呈反向關系；該變量的sig值為0.048，小于0.05，在95%的置信水平上通過了顯著性檢驗，表明“營改增”與盈余管理水平存在正向顯著的線性關系。因此，在現行會計準則下，“營改增”會降低會計信息質量。

每股收益(EPS)的回歸系數為負，這表明該變量與盈余管理水平呈反向關系，這與前文中的理論闡釋相符，與Miller(2002)實證得出的結論相符。然而，每股收益在95%的置信水平上未通過顯著性檢驗，這表明每股收益與盈余管理水平之間不存在顯著線性關系，這可能是由于控制變量不足，導致其顯著性檢驗未通過。

公司規模與盈余管理水平呈反向關系，驗證了前文所述Lang和Lundom實證研究得出的企業會計信息披露的評分等級與企業規模呈正相關的結論。該變量sig值為0.000，小于0.05，這說明公司規模與會計信息質量呈同向變動關系，與前面理論闡述相符。

從整個回歸方程的擬合效果而言，擬合優度為19.69%，這可能是樣本量太少或是控制變量選取不足而導致的。

(四)穩健性分析

為提高本文研究結果的說服力，本文對各變量進行多重共線性檢驗，以判定模型的穩健性。用Stata12.0對上述回歸模型中的變量進行多重共線性分析，以判定模型的穩健性，結果如表8。

表8 變量的多重共線性

資料來源：筆者根據Stata12.0輸出結果整理。

根據統計學一般原理，當VIF最大值大于10時，即容限度(即VIF的倒數)小于0.1時，便可認為這一變量與其他變量之間的多重共線性超過了容許界限，顯然表中變量間不存在嚴重的多重共線性問題，因此該回歸模型穩健性較好。

六、研究結論與未來展望

本文利用滬深兩市交通運輸業608個樣本，對理論闡述提出的假設進行了實證驗證，剖析了“營改增”對會計信息質量的影響。本文選取Jones模型估計的可操縱應計盈余作為會計信息質量的衡量指標，實證結果表明，“營改增”實施后，交通運輸業上市公司的會計信息質量有所降低。

由于時間有限，本文僅就交通運輸業“營改增”對企業會計信息質量的影響進行了實證研究，文中研究結果不理想的原因可能有以下幾方面，這也是未來研究中需要改進的。

一是由于本文研究樣本企業的披露信息中涉及“營改增”政策的稅種明細披露存在缺失現象，在本文中僅設置了“營改增”一個解釋變量，在今后的研究中可以引入增值稅實際稅率這一解釋變量。李彩霞[41]研究增值稅成本與企業績效時，根據報表中“營業稅金及附加”的明細及報表附注中的相關信息倒推確定增值稅實際稅率。本文在研究過程中未涉及增值稅實際稅率，未來研究中可考慮引入該解釋變量，進一步研究“營改增”實施后增值稅實際稅率對企業會計信息質量的影響。

二是由于各行業各地區的“營改增”時間參差不齊，本文所選數據的樣本期間不太合理，無法進行“營改增”前后的會計信息質量對比研究，樣本數據的選擇也許是造成本文回歸效果不太好的原因之一。且文中僅使用了交通運輸業上市公司608個截面數據，未引入時間變量。在未來的研究中，可以嘗試引入時間變量，對交通運輸業、電信行業和現代服務業等多個行業的面板數據進行實證分析。

三是在對企業會計信息質量衡量時，由于僅有深市對信息披露指數評級有所披露，而所選樣本包含滬深兩市的A股和B股上市公司，這樣利用證券交易所的信息披露指數評級會有難度。選用Jones模型衡量會計信息質量時，陳漢文[42]在對可操縱應計的市場反應的研究中指出利用Jones模型的橫截面數據進行回歸時，應分年度或分季度回歸得出回歸方程的系數，本文由于分年度回歸時數據樣本較少，得不出擬合優度較高的回歸方程，所以將所選年度期間的所有樣本一起回歸得出一個回歸方程，這樣利用得出的可控應計項目衡量會計信息質量進行后文的實證檢驗，可能會導致擬合結果不理想。

本文在理論剖析與實證檢驗的基礎上，得出在現行增值稅會計處理模式下，“營改增”會降低會計信息質量的結論。因此，相關利益主體應關注稅收政策對會計信息質量的影響。“營改增”政策實施后，需要加快完善會計準則，對影響較大的增值稅會計處理問題和會計信息披露問題應該盡快制定規范的會計準則，彌補現行會計準則對增值稅處理方面規定的缺失。對于一些強制性信息的披露要加強監督，落實獎懲措施。由于“營改增”政策的實施，會使企業加大資產投資，這對營業收入、營業成本、經營活動產生的凈現金流量、營業稅金及附加等有很大的影響，所以應加強易發生欺詐業務的會計信息披露，如資產置換、收購、兼并和重組等。在制定準則時，要充分考慮會計信息質量特征中的“謹慎性”原則， 加強對“營改增”政策引起的上市公司可操縱性盈余的管理。

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