_营改增_是否促进了分工_来自中国上市公司的证据_陈钊

“营改增”是否促进了分工：来自中国上市公司的证据中国宏观经济论坛

“营改增”是否促进了分工：

*

来自中国上市公司的证据

□陈

钊

王

旸

摘要：本文利用2008~2014年中国上市公司的数据，使用双重差分的方法检验了“营改增”改革促进专业化分工的两种可能。首先，利用企业经营范围的变化，我们发现部分制造业企业由原来自给自足提供生产性服务变为对外经营该业务，其营业收入也相应增加。其次，部分服务业企业的营业收入在改革后明显上升，说明这些企业获得了来自制造业企业更多的业务外包，这也是专业化分工的体现。对不同类型“营改增”行业的异质性分析结果进一步验证了上述机制，我们也通过检验实际税负的变化排除了企业混业经营（避税）的动机，安慰剂检验的结果也证实经营范围的变化的确是“营改增”改革的结果。

关键词：营改增

专业化分工

经营范围

一、引言

经国务院批准，营业税改征增值税（以下简称“营改增”）的改革在上海的交通运输业和部分现代服务业于2012年1月1日起试点实施，并逐渐在全国推广。这项改革由于能够解决营业税导致的重复征税问题，早已被各界寄予了厚望，并被认为能够起到专业化分工的作用，有利于完善和延伸第二、三产业增值税抵扣链条，促进第二、三产业融合发展①，将为中国的经济结构调整做出相应的贡献（王金霞，2009；平新乔等，2010；陈晓光，2013；财政部财政科学研究所，2013；高培勇，2013）。

然而，这项改革实施至今，除了有限的案例研究之外（胡怡建、田志伟，2014；薛昭顺、宋朋来，2014），现有文献却没有对其是否真正促进了专业化分工②提供经验证据。现有的对“营改增”政策的评估主要集中于以下几个方面：第一，改革前后企业税负的变化（潘文轩，2012；王玉兰、李雅坤，2014；王新红、云佳，2014）；第二，“营改增”对企业投资、研发或全要素生产率的影响（李成、张玉霞，2015；袁从帅等，2015）；第三，“营改增”对政府税收收入、消费者福利和经济增长的影响（程子建，2011；田志伟、胡怡建，2014；孙正、张志超，2015）。这些研究为我们全面了解“营改增”改革的效果提供了很好的角度，但却没有涉及促进专业化分工这一视角。而我们认为，针对后者的经验检验是尤为重要的，因为这才是政策设计的初衷所在，并且其他的效应如果存在的话，促进专业化分工也应当是极为重要的中间机制。本文准备投稿之际，我们注意到范子英、彭飞（2015）的工作论文也考察了“营改增”的分工效应。该研究利用企业增加值占比度量分工程度，认为，上下游产业互联程度越高，则“营改增”改革越能促进下游企业的分工。相比本文的工作，我们认为，该文所利用的“产业互联程度”这个变量，本身就由分工程度所决定，因而用它来识别分工效应并不是最好的选择。此外，利用增加值占比来度量分工，并不能从微观层面上提供企业从选择不分工转为选择分工的证

资助项目（中国经济的转型、发展与长期增长）与复旦大学“当代中国经济与社会工作室”的系列研究成果之一。作者感谢陈斌开、陈晓光、范子英、兰小欢、刘冲、刘志阔、陆铭、马光荣、王永钦、吴建峰、杨汝岱、张晏等人的评论与建议。当然，文责自负。

王旸为本文通讯作者。

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据，而本文的方法则也能同时区分这种广延边际（extensive margin ）意义上的专业化分工。

与本文相关的另一支文献是专业化分工理论。分工可以从不同角度加以定义。近年来，关于分工的文献多集中于国际分工（戴翔、金碚，2014；刘明宇、芮明杰，2012；Minutti-Meza ，2013；Pack and Saggi ，2001）和产品内分工（杨高举、黄先海，2013；唐海燕、张会清，2009；卢锋，2004）。这些文献都研究了国家层面和产业层面的国际分工地位和价值链升级问题，没有直接涉及企业层面的专业化分工。本文则推进了企业间专业化分工的研究。文献中关于专业化分工的影响因素有以下几种：Stigler （1951）认为，企业专业化分工程度的不同，受到所处产业周期不同阶段的影响。Ippolito （1977）、Garicano 和Hubbard （2003）认为市场规模有利于专业化分工。而Coase （1937）关于交易成本的经典理论则认为企业面临的市场交易成本是决定企业专业化分工程度的重要因素。还有Harler （2000）、Arnold （2000）、Roberts （2001）等人的文献，也都支持交易成本是实施专业化分工的首要动力。本文借助“营改增”改革对部分企业间的交易成本的降低，检验了交易成本对专业化分工的促进。在这一点上，与本文相关的是唐东波（2013）的研究。该研究基于中国工业企业数据对影响垂直专业化分工的两个因素（市场规模和交易成本）进行了检验，其中的交易成本由省级层面的市场化指数来度量。相比而言，本文对交易成本的度量具有明确的微观基础。

综上，本文的主要创新在于，借助上市公司“营改增”改革前后企业经营范围的变化为专业化分工的促进提供了相应的经验证据。其背后的逻辑可简单概括如下：在“营改增”改革之前，企业为了避免被二次征税需要自己提供部分中间投入品或服务。改革后，重复征税的问题得以克服，部分企业就不必再以自营的方式提供中间投入品。从另一个角度来说，一些原来仅为自己生产的中间品在“营改增”之后，就能够同时也为其他企业生产或提供了，这就需要原先并不对外经营这些业务的企业增加相应的经营范围。我们针对上市公司的双重差分模型恰恰证明了，与不受改革影响的行业（控制组）相比，受影响行业内的企业的确更可能在改

革后增加属于新增“营改增”范围的经营业务。为了使上述分析更为严格，我们也同时排除了其他可能干扰本文结论的可能，并进行了相应的安慰剂检验。此外，我们也检验了另一种形式的专业化分工，即提供“营改增”相关服务的企业在改革后的市场需求也将扩大，因而能够为其他企业提供更多的服务。

本文接下来的安排如下：第二部分是在介绍“营改增”改革背景的基础上，提出相应的研究假说，说明数据来源，提出计量策略。第三部分是实证检验结果。最后是简短的结论。

二、制度背景与研究设计

（一）制度背景

自1994年颁布《中华人民共和国增值税暂行条例》起，中国的工商税制形成了增值税与营业税并行的局面，商品的销售和修理修配劳务征增值税，其他劳务征营业税。营业税依据销售额全额征税，而增值税实行抵扣制，仅就商品或劳务在本环节增值的部分征税。然而，这一两税并行的税制安排并不利于社会分工的细化。举例来说，如图1所示，图中虚线的箭头表示机床公司需要软件公司提供机床控制程序的编程服务，这是一种分工的状态。但是，前者在销售数控机床时依照制造业交增值税，而后者作为软件服务交营业税，按规定，该软件服务由于未征收过增值税就不能作为机床公司未来缴纳增值税时的抵扣项目，这就导致对软件服务的重复征税。制造业企业需要外购的中间服务价值越高，其承担的不合理税负也越高。为了避免被重复征税，机床公司就可能为自己提供自营软件服务，这是自给自足的模式，阻碍了专业化分工。上述例子表明，重复征税将导致生产性服务业难以从先进制造业中充分剥离出来，先进制造业的发展也会由于生产性服务业的专业化分工不足而受到限制。随着产品生产链的延长以及生产复杂度的提高（吴三忙、李善同，2013），重复征税导致的这一不利影响也会更为严重。而“营改增”改革就是将生产性服务业改为缴纳增值税，使其能够与下游的制造业形成完整的增值税抵扣链条，

图1

重复征税可能导致分工不充分

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避免了对中间投入品的重复征税，从而促进社会分工和提高专业化程度。

值得注意的是，即使在“营改增”改革之前，也并不是所有的生产性服务业都存在重复征税问题。依据《中华人民共和国增值税暂行条例》，购进或者销售货物以及在生产经营过程中支付运输费用的，按照运输费用结算单据上注明的运输费用金额和7%的扣除率计算，可作为进项税额扣除。如图1中的运输物流业，由于该行业的发票在改革前就可以抵扣，原本就不存在重复征税，因此不会因为“营改增”而改变该行业与下游行业的专业化分工程度。这本身也为我们后面的识别提供了极好的安慰剂检验的机会。

中国的“营改增”改革是在地区和行业两个层面逐步推开的。依据经国务院批准，财政部、国家税务总局联合下发的营业税改增值税试点方案，上海于2012年1月1日起在交通运输业和部分现代服

③务业（简称为“1+6”行业）开始了“营改增”的改革

group ）则应当是主营业务缴纳营业税的企业。因为这些企业既不直接涉及“营改增”改革，也不能享受改革评估中可行的对照组④。

本文将利用表1中“1+6”行业“营改增”改革实施在时间与空间上的差异对这项政策的效果进行评估。这样做的理由如下：（1）“1+6”行业是这项改革的首批试点行业，其推进在时间与空间上同时存在差异，而后来新增两个行业的改革则在全国各地同时推出。因此，这样做能够较好地捕捉政策实施效果的可能差异；（2）“1+6”行业包括了绝大部分的“营改增”行业，这一阶段的试点改革打通了相当一部分的增值税抵扣链条，因此如果“营改增”改革的确对促进分工有作用，那么在针对“1+6”行业的改革试点中应当首先能够被我们识别出来⑤；（3）依据Raff 和Marc （2007）构建的制造业和生产性服务业的空间分布模型，生产性服务业在空间上表现出明显的追随下游制造业的倾向。也就是说，得益于上游生产性服务业“营改增”改革的主要是本地的下游制造业，因此对政策效果的评估也应限定在本地范围之内。但由于除上海（2012年1月1日）外其他各地“1+6”行业改革的时间均在下半年，部分地区改革时间接近年底，这可能导致改革效果在改革发生当年无法显现。因此在后续实证中，除上海外其他各地改革时间规定为实际发生年份的后一年，上海改革时间仍为2012年。

接下来的问题是：如何对专业化分工进行度量与评估？与现有研究使用投入产出表测算中国行业层面的垂直专业化程度的做法（胡怡建、李天祥，2011；臧旭恒、赵明亮，2011；谢锐、刘岑婕，2015）所不同，本文将尝试完全不同的分析思路。我们将先进行理论上的推理，然后据此提出有待检验的研究假说。

仍以上文中的机床公司与软件公司为例。如果“营改增”改革的确促进了上下游企业间的分工，那么现实中可能以图2所描绘的两种情形得以体现。第一，如图中标①的箭头所示，机床公司将原本由自身提供的生产性服务业务直接外包给软件公司。这种情形在机床企业自身的

图2“营改增”后促进分工的两种可能

购入“营改增”服务带来的税收抵扣的好处，是这项

试点，具体的改革时间表如表1所示。（二）理论假说

通常类似于表1所反映的政策实施在地区与行业上的差异都能够构成利用双重差分模型进行政策评估的依据。但“营改增”政策却并非如此，因为受益于“营改增”改革的不只是表中所列的那些“改革行业”。例如，制造业企业一直就缴纳增值税，因而不属于表中的改革行业，但研发企业则属于表中的“1+6”行业。但是，从产业链的角度来讲，处于下游的制造业企业却受益于研发企业的“营改增”改革，因而在这项政策评估中，下游的制造业企业也应当列入这项改革的实验组或处理组（treatment group ）。因此，在本文研究中，主营业务属于缴纳增业改为缴纳增值税，那么它们都能从中受益。

相应地，这项改革的控制组或对照组（control

表1“营改增”改革时间表

改革开始时间改革行业

1+6”行业1+6”行业1+6”行业1+6”行业1+6”行业1+6”行业广播影视服务铁路运输业、邮政业电信业

改革地区

上海市北京市

江苏省、安徽省福建省、广东省天津市、湖北省、浙江省全国（除试点地区外）全国全国全国

值税的企业都将被作为处理组，只要它们的上游行

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生产性服务业务量较小，未形成核心竞争力时，更有可能发生。第二，如图中标②的两个箭头所示，机床公司除了仍给自己提供软件服务之外，也开始向市场上的其他机床公司提供软件服务（生产性服务业）。这种情况在机床公司业务量较大，已经在生产性服务业上形成一定的比较优势时，更可能发生。现实中，这两种情形很可能同时存在，下文中我们会分别加以检验。

接下来需要考虑的是，如果上述专业化分工的深化的确发生，那么我们能否对此加以检验？这正是本文将尝试进行的创新。我们先重点围绕公司经营范围的变化，对图2中由②所标示的情形加以检验。由于本文实证研究所利用的是上市公司数据，上市公司通常是行业内规模较大，更有效率的企业，我们更倾向于认为上市公司中的制造业企业如果在“营改增”后深化了上下游企业间的分工，那么更应该属于前述第二种情形。因此，我们循着上述第二种情形进一步推理。此时，机床公司要对外提供软件服务的话，就必须得新增这一经营范围⑥。为此，我们提出以下假说1。

“营改增”之后，主营业务交增值税的实验组企业，经营范围中含有“营改增”所涉及业务显著增加。

当然，也不排除在“营改增”前机床企业就已经对外经营软件服务的可能，此时“营改增”后专业化分工的深化就体现在机床企业的对外软件服务业务量的增加，这是集约（或内涵）意义上的专业化分工。而假说1所识别的，则是广延（或外延）意义上的专业化分工。因此，上述可能只会导致我们对政策效果的低估。

考虑到增加经营范围并不会给企业造成明显的成本开支，我们也需要排除企业出于其他可能的目的而增加“营改增”所涉的经营范围，但并没有实质性的业务开展。反过来说，如果经营范围的增加所对应的的确是相应业务的开展，那么我们应当能够看到如下的假说1a 成立。加，企业的营业收入也将相应提高。

H1a ：“营改增”后，随着“营改增”经营范围的增我们也需要排除导致假说1看起来能够成立的另一种可能性，即混业经营的动机。“营改增”改革为企业带来了混业经营的可能，即纳税人经营同税

H1：与主营业务交营业税的对照组企业相比，

种不同税率的业务。由于“营改增”税率以6%和11%为主，低于改革前一般的增值税税率17%。企业若意图通过调整不同项目之间的收入（将高税率出现增加“营改增”经营范围的现象，但这并不是专业化分工的体现。为此，我们需要对企业在“营改增”改革之后可能出现的混业经营的效果进行检验，如果混业经营带来实际税负的显著减少，则不能排除通过混业经营而进行偷税的动机，若实际税负没有显著减少，则能够排除偷税动机，进一步验证专业化分工效果的存在。为此我们需要检验假说1b 。

负并未显著减少。

H1b ：“营改增”后，出现混业经营的企业实际税最后，我们也需要对图2中由箭头①所示的这种专业化分工的可能性加以考察。理论上而言，如果这种形式的专业化分工是存在的，那么“营改增”改革之后，将有更多的机床公司把软件业务外包给外部的软件公司。更为一般地，我们应当能够看到假说2的成立。

行业的企业营业收入将显著增加。需要注意的是假说2只针对“一部分”行业成立，这是因为对于物流运输这样的行业，没有二次征税来阻碍分工的存在，因此“营改增”后这类行业内的企业主营业务收入并不必然明显增加。不同行业的这种异质性表现，本身也为我们进一步刻画实证结果背后的理论机制提供了更多的可能，我们在接下来的实证工作中也将对此加以分析。（三）数据与计量策略

本文使用的数据来自国泰安数据库（CSMAR ）和万德数据库（Wind ），包括了沪深两市2008~2014年期间上市公司基本情况数据库，以及财务报表及附注数据库。本文涉及的主要变量描述性统计如表2所示，说明如下。

对上市公司基本情况数据库中截至每年末的经营范围信息，我们可以根据“营改增”行业所涉及的关键词⑦，对上述经营范围信息进行文本分析，从而为每家上市公司自身的经营范围以及其关联公司的经营范围生成变量Scope （dum ）和Scope （sum ）。当经营范围中包含“营改增”行业关键词

H2：“营改增”后，主营业务为“营改增”所涉及的应税收入记到低税率的收入中）进行避税，也会

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Scope(dum)Scope(sum)Treat Policy Service Estate Sales(万亿元) Asset(万亿元) Equity(万亿元) Profit(万亿元)

Taxrate

表2主要变量描述性统计

此时，ηTreati 就会被吸收掉。

在上述双重差分模型（DID ）中，Treat i 的系数η代表实验组与对照组的平均差异。Policy pt 的系数σ表示改革前后对照组的平均差异。我们所关注的是交叉项Treat i ·Policypt 的系数γ，该系数表示实验组由于改革而产生的变化。若该交叉项系数显著为正，则说明假说1成立⑧。

对假说H1a 的检验如以下公式（2）所示，被解释变量Ln sales ipt 指p 省的i 公司在第t 年的营业收入的对数，核心解释变量Newscope it 表示i 公司第t 年经营范围中包含的“营改增”行业的个数（或是否新增了“营改增”的经营范围）。这里，不同公司出现新增“营改增”经营范围的时间点是不同的。虽然回归方程中的Newscope it 并没有以交互项的形式出现，但其系数所反映的却是类似于双重差分的含义，即处理组公司在增加了“营改增”经营范围前后其营业收入变化相对于作为控制组的未增加“营改增”经营范围的公司的差异。

Ln sales ipt =γNewscope it +τt +ρp +πi +Y eartrend p +εipt

时，Scope （dum ）取值为1，否则取值为0。Scope （sum ）表示经营范围中包含“营改增”行业关键词的个数。当样本公司所属证监会行业属于缴纳增值税（一直交增值税而非营改增）的行业时，Treat 取值为1；样本公司所属证监会行业属于缴纳营业税（一直缴纳营业税而非营改增）的行业时，Treat 取值为0。当时间处在改革前时，Policy 取值为0；当时间处在改革后时，Policy 取值为1。Service 表示经营范围中是否含有居民服务业（一直缴纳营业税的餐饮、旅游业等），含有则取值为1，不含则取值为0。Es⁃tate 表示经营范围中是否含有房地产业，含有则取值为1，不含则取值为0。Sales 是企业的营业收入。Asset 表示企业的资产总额。Equity 表示企业的所有者权益。Profit 表示企业的利润总额。Taxrate 表示企业的流转税的实际税率。

对假说H1的实证检验采用了如下式所示的OLS 回归模型：

Scope ipt =σPolicypt +ηTreati +γTreati ∙Policy pt

（2）

对假说H1b 的检验首先需要我们对企业的流转税进行度量。由于增值税是价外税，企业的财务报表没有提供当年缴纳增值税的信息。除少量文献直接使用调查问卷中的企业缴纳增值税数据外（潘文轩，2013），大部分文献使用间接的办法对企业实纳流转税进行推测。现有文献采取的第一种做法是，使用《中国2007年投入产出表》的数据，计算各个行业中间投入的比重和各个行业来源于纳入增值税范围的外购商品和服务的比重，从而得出改革后流转税负担率的变化（姜明耀，2011；潘文轩，2012）。但这种方法只能够计算各个行业的平均税负，不能估计每一个公司的税负。文献采取的第二种做法是，用本年度销售收入来计算本年应交增值税的销项，用上年度中间品外购的比例来推算本年可抵扣项目占本年应税收入的比例（许晓丽，2014）。但这种估计方法存在以下问题。第一，当不同，尤其是在“营改增”后，多档税率的情况更加普遍。此时，统一用17%的税率来估算会导致销项税低估。第二，有些业务涉及出口退免税或者法定免税、税率优惠等，因此销售收入和增值税不是简公司经营多种业务时，销售收入对应的税率⑨可能

+τt +ρp +Y eartrend p +εipt

（1）

被解释变量Scope ipt 表示p 省i 公司在t 年（t =2008，2009，……，2014）的经营范围中包含“营改示p 省在t 年是否已实施“营改增”改革（是则取值为1，否则取值为0）。Treat i 则代表了我们对于实验组和对照组的区分。如果i 公司主营业务缴纳增值税，则Treat i 取值为1，缴纳营业税则取值为0。这是因为，上市公司经营的业务范围较广，主营业务行业不交增值税的企业更不可能受“营改增”政策的影响。τt 和ρp 分别代表年份和省份固定效应，表示我们允许影响企业选择经营范围的因素可以在省份和年份上有所差异。Yeartrend p 表示我们允许不同省份随时间有不同的线性变化趋势。我们也将在固定效应模型中控制公司层面的固定效应（πi ），增”行业的个数（或有无“营改增”行业）。Policy pt 表

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单的比例关系。第三，除了外购中间品之外，购置固定资产等也能够抵扣进项。第四，也是最为重要的一点，用改革前外购比例作为改革后外购比例的估计，就忽略了“营改增”改革对企业外购比例的影响，导致了进项税额计算不正确。

现有文献的第三种做法是，用其他可知的税收额进行倒推。例如，王新红、云佳（2014）等研究使用城建税倒推流转税。城建税是依据当期企业实纳增值税、营业税和消费税三大流转税之和乘以城建税的税率来计算的。文献中假设所有城建税税率都是7%。但事实上城建税税率会因为销售产品产地不同而有1%、5%、7%的区分⑩，且现有企业数据较难按不同的标准加以推算。此外，王新红、云佳（2014）使用城建税倒推流转税时，并没有对消费税加以扣除。

与上述做法不同，本文将首次利用教育费附加更为准确地倒推企业实际缴纳的增值税，这也是本文对涉及“营改增”的政策评估研究的一个贡献。

按规定 ，教育费附加等于企业当年实纳增值税、营

取值为1，如果i 公司主营业务缴纳营业税则取值为0。其他解释变量定义与公式（1）中的相同。交互改增”行业进行分样本的回归，并基于不同行业的特征对回归结果进行分析。

Ln sales ipt =σPolicypt +ηTreati +γTreati ∙Policy pt +τt +ρp +Y eartrend p +εipt

项的系数γ是我们所关心的，我们也将分不同的“营

（4）

三、实证检验

（一）基本结果

表3是对假说1的检验结果，其中方程（1）~（3）是OLS 模型，方程（4）~（5）是固定效应模型，被解释变量为上市公司的经营范围中“营改增”行业的个数。我们所关注的是Treat 与Policy 交互项的系数，表中可见，随着我们控制更多的固定效应，该交互项系数仍然保持显著为正，说明与对照组相比，实验组的上市公司在“营改增”改革后，的确更可能增加属于“营改增”的经营范围。这就验证了假说1。具体而言，剔除那些由对照组所表示的与“营改增”改革无关的影响因素之后，实验组上市公司在“营改增”改革之后，其经营范围中包括的“营改增”行业个数增加约0.2个。

表4是对假说1的进一步检验。表4方程（1）与表3方程（5）完全相同，报告了控制最为严格的固定效应模型的回归结果，被解释变量为该上市公司当年的经营范围中包含的有“营改增”行业的个数。表4方程（2）中，我们将被解释变量换成上市公司当年经营范围中是否含有“营改增”行业的关

表3上市公司是否增加“营改增”经营范围：基本回归

是

是是

业税和消费税之和的3%。按国泰安数据库（CS⁃MAR ）沪深两市2008~2014年上市公司营业税金及业税和消费税，我们可以较为准确地倒推出企业当

年实际缴纳的增值税税额 。

附加明细项目中列示的本年缴纳的教育费附加、营

在确定了企业实缴增值税额之后，在对假说H1b 的检验中，我们将区分“混业经营”与“非混业经营”的上市公司，然后比较两者在实际缴纳增值税上的变化有无显著差异。由于上市公司出现混业经营的时点存在差异，因此对假说H1b 的实证检验将采用如下式所示的回归模型，上市公司i 一旦t 年出现混业经营，则mix it 取值为1，否则取值为0：

Tax ipt =γMixit +τt +ρp +πi +Y eartrend p +εipt （3）

Treat Policy

公式（3）中的Tax ipt 为上市公司的实际税负。γ是我们所关心的回归系数。γ反映的仍是类似双重差分的含义：处理组企业在混业前后的表现是一重差分，而当年没有发生混业经营的企业在该时点前后的表现成为了对照组的表现，两者的进一步比较则构成了第二重差分。

对假说2的检验则采取公式（4）的形式。其中，Lnsales ipt 仍为p 省的i 公司在第t 年的营业收入的对数，如果i 公司主营业务为“营改增”行业，则Treat i

Treat·Policy

年份固定效应是省份·时间趋势是公司固定效应是是

常数项

组内R 注：（1）括号中数值为标准误，***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平；所有的结果都使用省级层面的聚类稳健标准误（下同）。（2）对照组为证监会代码一直属于营业税行业的上市公司。由于除上海（2012年1月改革）外参与“营改增”试点的时间地区改革时间都在一年之中的下半年，改革的效应可能在当年无法显现，因此在回归中将改革的时间滞后一期（上海除外）。

是

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键词。回归结果显示，“营改增”改革的效果相当于让实验组上市公司的经营范围中含有“营改增”行业的可能性增加5个百分点。

由于部分上市公司在公告经营范围时，也包括了集团内部其他公司的经营范围信息，为避免测量误差造成的影响，表4中回归方程（3）在方程（1）的基础上，仅保留了明确为“本公司”经营范围的子样

本 。该回归结果同样支持假说1。

大类中的具体某一类别。我们预期，“研发信息技术”类似于前述例子中的软件公司经营业务，在“营改增”改革之后，可能会出现如图2中机制②所刻画的专业化分工模式。而交通运输物流辅助行业，由于二次征税在改革前就不存在，我们就不应该看到类似的政策效果。表5中的回归方程（1）、（2）的确验证了我们的判断。表5中回归方程（3）的交互项虽然系数为正，但并不显著，这可能是因为，对于文化创意鉴证咨询行业与下游行业的联系不如研发与信息技术行业与下游的联系紧密，因而“营改增”改革后分工的深化更可能以图2中的机制①的形式

得以体现 。我们将在假说2的检验中对相关机制

表4中的回归方程（4）进一步考察制造业企业受改革的影响。如前面的图2所示，“营改增”改革对于专业化分工的促进会在主营业务交增值税的企业（不含“营改增”），特别是制造业企业上有明显的体现。因此表3回归方程（4）在方程（3）的基础上进一步将样本限制为制造业企业。可以看到，我们所关心的交互项系数仍然显著为正。

接下来，我们在表4回归方程（2）的基础上，进一步去考察上市公司增加的是哪类“营改增”的经营范围。我们将前述“1+6”所涉及的7类“营改增”行业分类组合成“研发信息技术”、“交通运输物流辅助”、“文化创意鉴证咨询”这三大类，表5中的被解释变量为，上市公司的经营范围中是否包含这三

表4上市公司是否增加“营改增”经营范围：进一步考察

“营改增”行业数是是有无“营改增”

本公司

经营范围是是是是制造业是是加以进一步考察。

表6是对假说1a 的检验。回归方程（1）~（3）表明，上市公司新增加“营改增”行业的经营范围之后，其经营收入的确也显著上升，其幅度约为5.7%。回归方程（4）~（6）则表明，上市公司每增加一个“营改增”行业的经营范围，其经营收入将增加确给企业带来了实质性的改变，营业收入的增加与假说一的机制也是一致的，即上市公司开始向市场上的其他企业提供新增“营改增”范围所涉及的服务业务。

在检验假说1b 之前，我们需要指出，除了小规模纳税主体之外，理论上增加“营改增”经营范围并不会降低企业的实际流转税税负。首先，需要区分税率和税负。税率是计算销项税额时使用的比率。税负是指抵扣了进项税额后，每单位的销售收入实际负担的增值税。其次，我们所说的“减税”是指企业的实际税负下降。“营改增”对于小规模纳税人带来的确实是直接的减税效果，由交营业税时的3%/（1-3%）或5%/（1-5%），改为交

新增“营改增”行业增加一个“营改增”行业Newscope

年份固定效应是是是是省份·时间趋势是是公司固定效应是是是是是是

常数项

组内R 注：（1）前3列Newscope 相当于有无“营改增”哑变量与是否处理组的交互，后3列相当于“营改增”行业个数与是否处理组的交互。（2）被解释变量均为营业收入的对数。

约2.6%。这一结果说明，增加“营改增”经营范围的

Policy Treat·Policy年份固定效应

省份·时间趋势常数项组内R 研发交通运输文化创意信息技术物流辅助鉴证咨询

Policy

Treat·Policy

年份固定效应是是是公司固定效应是是是

常数项

注：这里不使用有形动产租赁业的原因是无法依据行业代码将其与房屋租赁区分开来。另外，仅依据证监会代码很难将“研发”与“信息技术”、“文化创意”与“鉴证咨询”、“交通运输”与“物流辅助”分开，于是将它们合并在一起考虑。

表5上市公司增加了哪类“营改增”经营范围

表6增加“营改增”经营范围的企业收入是否增加

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《管理世界》(月刊)

增值税时的3%，税负下降。而对于一般纳税人来说，减税与否与各个企业外购可抵扣商品或服务的多少有关。各个行业仍然需要遵循税收中性的原则，目前不同行业的税率不同原因主要是其可抵扣项目的多少在行业间有很大差异，为了使税负差异尽可能小，必须设置不同税率。最后，在排除了避税行为之后，混业经营本身可能增加了来源于不同税率行业的收入，但税负不应有很大变化。

表7是对假说1b 的检验结果。可以看到，无论是在OLS 模型，还是固定效应模型中，不论是否控制年份固定效应、不同省份的不同时间趋势，在混业经营之后，公司的税负都没有显著的下降。这就排除了上市公司仅仅出于避税的目的而增加“营改增”经营范围的可能性。

以上，我们通过对假说1a 与假说1b 的检验进一步说明，假说1中企业“营改增”经营范围的增加的确是由于专业化分工导致的。循此逻辑，结合表5的回归方程（1），我们就应该能够看到，“营改增”后增加“研发与信息技术”的上市公司应该是那些在研发上更具有比较优势的企业。

为此，我们根据2008~2011年4年间上市公司有研发投入的年数（i ）生成哑变量R&Di，i =0，1，2，3，4，并将其与营改增的政策变量进行交互，利用主营业务为增值税行业的样本进行如表8所示的回归检验。

表8回归方程（1）显示，改革前在R&D上支出较多的企业在改革后更可能增加“研发和信息技术”行业的经营范围，且随着企业R&D投入年数的增加系数变得更大更为显著。这说明越是有研发比较优势的企业就越可能增加“研发与信息技术”的经营范围。这与假说1是一致的。

更进一步地，表8第（2）、（3）列我们将被解释变量换为其他“营改增”行业的关键字，做了一组安

Mix

年份固定效应是是是省份·时间趋势是公司固定效应是是

常数项

Policy R&D1·PolicyR&D2·PolicyR&D3·PolicyR&D4·Policy年份固定效应

省份·时间趋势公司固定效应

常数项组内R 慰剂检验。结果发现，交叉项要么不显著，要么出现负的显著。这进一步说明，有研发比较优势的企业在改革后增加“研发”这一经营范围，是由于企业将本业越做越大，而不是增加了一般意义上的“营改增”的经营范围。

对假说2的检验如表9所示。我们分别考察了在“营改增”改革之前主营业务是表5的三大类别之一的上市公司，其经营收入在“营改增”改革之后的变化。表9回归方程（1）表明，主营业务为研发信息技术的上市公司，在“营改增”改革之后经营收入的确显著增加，这也就验证了前面图2中促进专业化分工的机制①。如我们判断的那样，由于交通运输物流辅助行业在改革前已经充分实现的专业化分工，因此“营改增”改革并不能显著增加这些行业与下游服务需求方的专业化分工程度，这在表9的回归方程（2）中表现为交互项的系数并不显著。表9回归方程（3）的系数显著为正，结合表5回归方程（3）的结果，这表明对于文化创意鉴证咨询这样的行业，“营改增”改革对专业化分工的促进作用，主要体现为图2中的机制①而非

表8研发有优势的企业更倾向于增加“研发”经营范围

研发信息技术是是是研发信息技术是是是交通运输物流辅助是是是交通运输物流辅助是是是文化创意鉴证咨询是是是文化创意鉴证咨询是是是表9主营业务是“营改增”行业的企业收入增加了吗？

表7避税动机的检验

是是是Policy Treat·Policy年份固定效应省份·时间趋势公司固定效应

常数项组内R -43-

“营改增”是否促进了分工：来自中国上市公司的证据中国宏观经济论坛

机制②，即：“营改增”改革之后，原先以自给自足的方式提供服务的企业，开始将服务业务外包给其他企业。这是专业化分工的另一种表现形式。（二）稳健性检验

我们先从安慰剂试验的角度对假说1的基本结果进行稳健检验。之前我们发现不能在统计上拒绝假说1的存在。但这里还存在一点疑问，那就是假说1体现的机制是否的确产生于“营改增”的政策？有没有可能上市公司在“营改增”改革之后普遍增加了属于服务业性质的经营范围，但这并不必然与“营改增”改革有关，只不过“营改增”改革碰巧是针对服务业而已？对此，我们选取在样本期间尚

居民服务业

Treat

Treat·Policy

年份固定效应是是省份·时间趋势是公司固定效应是是是

常数项

组内R 是是是未划入“营改增”范围的房地产行业和居民服务业作为安慰剂试验。我们需要检验的是：在“营改增”改革之后，与对照组相比，实验组上市公司的经营范围中，是否也显著增加上述两个行业的业务？这相当于是对假说1的安慰剂试验，只不过我们考察的是属于房地产行业或居民服务业的经营范围，结果如表10所示。

表10中的回归方程与表3中的类似。这里我们所考察的是上市公司在“营改增”改革之后，是否显著增加了涉及居民服务业（包括：餐饮、旅游、娱乐、酒店和住宿）或房地产业的经营范围。结果显示，交互项的系数并不显著，也就是说，显著增加经营范围的效应只存在于“营改增”改革所涉及的相关行业，这就进一步证明假说1的成立是由于“营改增”改革，而不是更为一般地上市公司增加了服务业的经营范围。

我们也选取了不同的样本范围进行稳健性检验。其中，表11的第（2）列与表3的最后一列完全相同，使用的数据以2008年为起点。表11的第（1）列和第（3）列分别使用2007年和2009年作为样本的起始年份。比较可知，交互项的系数始终显著为正。

最后，我们加入了公司层面的控制变量进行稳健性检验。前面所有的表格中，我们使用固定效应模型，控制了所有公司层面不随时间变化的因素和各个省份的时间趋势。表12在表3的基础上加入了公司层面随时间变化的控制变量：总资产、所有者权益、营业收入和利润总额。比较可知，交互项的系数始终显著为正，与表3各项系数差异较小。

表10稳健性检验：安慰剂试验

是是

是是是是是是是是是房地产业是

表11稳健性检验：不同的样本范围

Policy Treat·Policy年份固定效应

省份·时间趋势公司固定效应

常数项组内R 表12稳健性检验：增加公司特征控制变量

四、结论

利用沪深两市2008~2014年期间上市公司基本情况数据库、财务报表及其附注数据库，本文为“营改增”改革促进专业化分工这一长期以来理论上的猜测提供了经验证据。我们发现“营改增”改革之后出现了两种不同形式的专业化分工：其一，一部分上市公司在改革后能够对外经营原先仅自给自足的业务；其二，一部分改革前经营“营改增”业务的上市公司在改革后经营收入显著增加，这是来自其他企业的服务外包需求扩大的结果。对“营改增”所涉及的不同细分行业的异质性分析的结果，

Treat Policy Treat·Policy

Asset Equity Sales Profit 常数项组内R -44-

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也与我们从不同行业特征出发对专业化分工的理论判断相一致。我们也进一步排除了上市公司为避税而进行混业经营这种将干扰上述结论的可能性。安慰剂试验也表明，对尚未划入“营改增”范围的房地产业或居民服务业，上述政策效果并不存在。

本文选取了经营范围变化作为分析的切入，是为了在更为微观的角度对“营改增”的分工效应进行政策评估。如果未来能够利用企业采购中间投入品的信息，则将能够提供更为直接的证据。

（作者单位：复旦大学中国社会主义市场经济研究中心；责任编辑：蒋东生）

注释

①例如，重复征税问题解决后，生产性服务业就更可能从制造业中分离出来。这样，生产性服务业借助专业化分工的深化而得到更好发展，同时也能更好地服务于制造业。

②专业化分工在各类文献中的定义和表述都比较多样。近年来关于专业化分工的较为完善的理论体系是杨小凯等（2000）利用“超边际分析法”构建的以“专业化分工”为核心的新兴古典经济学。其中专业化分工体现为：个体或组织集中生产其具有优势的商品，购买其他商品（例如中间品和其他消费品）。分工的深化意味着交易次数的增加。这与本文中使用的专业化分工想表达的意思类似。专业化分工可能有很多具体的表现形式，例如外包等。

③这里交通运输业包括：陆路运输、水路运输、航空运输和管道运输，不含铁路运输。部分现代服务业包括：研发和技术服务、信息技术服务、文化创意服务、物流辅助服务、有形动产租赁服务、鉴证咨询服务。“1+6”行业的说法最早出现在上海市市长韩正于2012年1月13日在上海市人代会的发言中。之后各地政府、媒体和学界也沿用这一说法，也被称做“6+1”行业。这“1+6”改革中的“信息技术服务”就包括了本文图1的例子中所涉及的“软件服务”。

④当然，也存在类似于主营业务是缴纳营业税的企业也经营增值税业务的可能，但只会导致我们对政策效果的低估。

⑤从识别上来说，如果“6+1”改革没有实际效果，那么不论此后新增两个行业的“营改增”改革有无效果，按本文对政策时点的设定，我们都不会在实证上看到政策效果的显著存在。

⑥在企业仅为自己提供软件服务时，不必将该业务列入其经营范围。

⑦这些关键词可以从财政部、国家税务总局《关于在全国开展交通运输业和部分现代服务业营业税改征增值税试点税收政策的通知》中所涉及的“营改增”行业摘录整理出来。我们提取的这些关键词包括：研发、技术转让、技术咨询、合同能源管理、工程勘察、工程勘探、软件、电路设计、电路测试、信息系统、业务流程管理、信息技术、设计、商标、著作权、知识产权、专利、广告、会议展览、会展、文化创意、航空地面服务、航空服务、港口、码头、场站、票务、打捞、救助、货代、货物运输代理、代理报关、仓储、装卸、搬运、收派、物流辅助、认证服务、鉴证服务、财务咨询、税收咨询、法律咨询、管理咨询、业务运作、流程管理、鉴证咨询、广播、影视、运输、货运、邮政、电信。

⑧如果“营改增”改革前，上下游的分工也是存在的，那么

“营改增”的效果就不会由增加经营范围而体现出来。从这一

意义而言，假说1对政策效果的识别只可能存在低估。

⑨“营改增”前不同商品或服务涉及的税率可能包括17%、13%，绝大多数为17%；而改革后“营改增”行业对应的税率（除有形动产租赁业为17%外）为11%和6%。

⑩税率按纳税人所在地分别规定为：市区7%，县城和镇5%，乡村1%。大中型工矿企业所在地不在城市市区、县城、建制镇的，税率为1%。

2005年国务院 《关于修改〈征收教育费附加的暂行规定〉的决定》规定从2005年10月起，教育费附加率提高为3%，分别与增值税、营业税、消费税同时缴纳。教育费附加作为专项收入，由教育部门统筹安排使用。此外，一些地方政府为发展地方教育事业，还根据教育法的规定，开征了“地方教育费附加”，通常为2%。

计算中由于列报的原因， 部分公司教育费附加和地方教育费附加没有分开列报，我们按照教育费附加和地方教育费附加合计占流转税的比例5%来计算。其中有些公司单独公布了合计的税率如：4%、4.5%、5%等，此时依据单独公告的税率进行计算。综上，选取税率的原则是：两者分开公布的，流转税的3%为教育费附加；两者合并公布的，有公布税率的按照公布的税率计算，未公布税率的按照通常的5%来计算。

数据库中部分样本明确指出经营范围包括 “集团公司”或“本公司及其子公司”，部分样本标明是“本公司”的经营范围，还有部分样本未明确表示经营范围是指本公司自身经营范围还是集团公司的经营范围。表2方程（3）中的样本是明确标示经营范围属于“本公司”的。另外，可能由于数据采集中的问题，部分上市公司某些年度公告的经营范围未明确说明来源属性，对于这种情况，只要该公司其余年份标明其经营范围是“本公司”，则默认所有年份的经营范围均为本公司。

举例来说， 广告公司能够承接更为广泛的业务类型，其通用性较强，而研发服务则具有更强的针对性。

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