税率下降期间的纳税筹划行为研究

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1、税率下降期间的纳税筹划行为研究一、引言纳税筹划是纳税人在纳税行为发生前,通过选择会计核算方法、选取机构设置形式、利用优惠政策等方法来达到减轻税负目的的一系列行为。目前国内的研究多集中在税务筹划经济动因研究以及税务筹划的方法研究。税务筹划经济动因方面的研究有:张玉兰(2007)从纳税人理性行为选择角度认为税务筹划是纳税人的必然选择;张荣荣、张燕(2006)运用税收契约理论,通过合作契约形成企业间合作模式、调整投资方式降低不确定性情形下税负等纳税筹划措施,企业可以在投资决策中进行有效的纳税筹划,实现股东财富最大化的目标。关

2、于税务筹划方法的研究很多,如任志宏(2004)就企业发展阶段论述了税务筹划的方法,周夏飞(2001)从契约理论角度论述了税务筹划的形成机制与实现手段。在实践中,税务筹划也是一个庞大的市场,每年有大量税务筹划的专著出版,众多税务师事务所有纳税筹划业务。然而我们对公司进行税务筹划所考虑因素知之甚少,首先以往的研究并没有考虑税务筹划的成本;其次以往的研究没有考虑契约成本,企业的税务筹划是由管理层实施的,而企业是由投资者、管理层、债权人等利益相关者的一系列契约所构成。在这些背景下,管理层出于最大化自身利益的目的还会进行税务筹划

3、吗?2008年1月1日实施新的所得税法,公司所得税率由33%降到25%,这为我们提供了一个研究机会,如果税务筹划在公司中是重要的,那么公司将递延收益到2008年以减少企业整体税负,并且公司进行税务筹划的力度应和影响公司税务筹划的因素有关。本文以1123家上市公司2006年和2007年数据,通过单因素方差分析和多元统计分析,研究了上市公司在面临所得税率下降时的税务筹划行为,为税务筹划的存在以及影响因素提供经验证据。本文的研究对我们深入理解税务筹划影响因素,以及进行税务筹划公司的特征提供了实证证据,对税务机关进行税务监管有

4、一定的政策意义,并拓展了有关税务筹划的研究文献。二、税务筹划的非税成本:一个分析框架如果经济能够在没有交易成本、信息对称以及契约完全的条件下进行,经济世界将会更加易于了解,然而现实中交易成本、信息不对称和契约不完全无处不在。Scholes和1iβ4EM2iβ5lnSizeiβ6lnDefertaxiξi其中:Taxi:公司i2007年度现金所得税占税前会计利润的比率,该变量刻画了公司进行税务筹划的状况,该指标越低说明公司进行了越多的税务筹划,即将2007年税负推迟到2008年及以后年度;1i:刻画公司i盈余管理动机的虚

5、拟变量,如果本年度税前利润为负则为1,否则为0,公司税前利润为负,为避免将来被ST,所以公司有大清洗动机,即扩大亏损,所以我们预期该变量与Taxi之间负相关;EM2i:刻画公司i盈余管理动机的虚拟变量,如果公司盈利超同行业均值,等于1,否则为0,因为公司盈利超预期,所以有调低利润的动机,我们预期该变量与Taxi成负相关关系;lnSizei:公司i2007年度期末总资产的对数,刻画公司规模的变量,公司规模越大越容易受到各方面的监管,所以有调低利润的动机,我们预期该变量与Taxi之间成正相关关系;lnDefertaxi:公

6、司2007年度期末递延所得税负债的对数,我们预期该变量与Taxi正相关。四、实证结果及对结果的分析(一)样本与数据选择单因素方差分析我们选择2006年和2007年的A股非金融类上市公司,多元回归分析以2007年A股上市公司为样本,剔除以下公司:金融类上市公司;中小企业板上市公司;2008年以前适用低税率的公司;数据不全的公司。表1描述了样本情况:(二)单因素方差分析结果表2列示了单因素方差分析的结果,2006年现金所得税占税前利润比率为25.65%,2007年该比率为18.46%,F值为38.32,显著性水平为1%,初

7、步验证了我们的分析,即2007年上市公司确实进行了税务筹划,将应税收益递延至新税法实施以后。(三)多元统计分析结果表3列示了影响2007年企业税务筹划因素的多元统计分析结果。模型调整R2为5.2%,F值为9.42,且在1%水平上显著,说明模型具有一定的解释力。1变量系数为-0.364,t值为-5.857,在1%水平上显著,说明上市公司在进行税务筹划时要考虑公司大清洗的动机,因为公司如果亏损,则不如扩大亏损以增加未来年度盈利的可能。EM2变量系数为-0.029,t值为-2.066,在1%水平上显著,该变量刻画了公司利润平

8、滑的动机,盈利较好的公司通常希望将当年的盈利递延至后期,以避免未来年度盈利下滑,公司这样做的同时也可能将应税收益递延至后期。EM1和EM2两个变量反映上市公司进行税务筹划时要考虑披露动机因素。lnSize变量刻画了公司的契约成本,公司规模越大,越容易受到税务部门的监管,所以大公司的税务筹划力度比较小,即大公司的实际税率较高,该变量

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