制造业上市公司税负实证分析
— — 总体趋势、影响因素与差异比较
李春瑜
(中国社会科学院工业经济研究所，北京 100836)
经济与管理评论
财政金融研究
[摘 要] 以1191家制造业上市公司为样本计算了2009年至2014年税负情况，结果表明：中国制造业上市
公司以营业收入为基数的税负水平基本稳定，但以利润为基数的税负水平快速上升，中国制造业税负总体很重；毛
利率是影响税负的最显著因素；“营改增”对制造业减负并没有产生显著作用；税收杠杆对产业结构调整作用明显；
市场化程度和企业税负关系密切。建议：将 “减税减负”作为制造业转型升级关键；全面和深入推进“营改增”；针
对性开展“减税”活动；坚持以税收为杠杆推进产业结构调整。
[关键词] 制造业；税负；影响因素；差异比较
[DOI编码] 10．13962／j．enki．37—1486／f．2016．04．01 1
[中图分类号]F222 [文献标识码]A [文章编号]2095—3410(2016)04—0087—07
一
、 引言
“减税”是近年来财税体制改革的重要内容，中
国企业税负过重也是国内外学界和实践界较为普遍
的共识。2006年底，世界银行与普华永道联合公布了
全球纳税成本的调查报告，在 175个受调查国家(地
区)中，我国内地纳税成本高居第八位。2011年美国
财经杂志《福布斯》编制的“全球税负痛苦指数”排行
榜中，我国排名高居全球第二(杜莹芬，2o14)¨J。
在现代服务业和互联网等新兴产业蓬勃发展之
际，中国制造业企业却面临着诸如产能过剩、创新不
足、出口遇阻、成本上升、效益下滑等一系列挑战。
在经济结构调整和转型升级的内在压力下，税负的
调整变化将会直接影响着企业在“中国制造 2025”
这一新型工业化道路上的路径选择和发展方向。
本文致力于回答三个问题：一是中国制造业上
市公司税负的总体水平和变动趋势到底如何?二是
影响税负的因素有哪些，这些因素的影响程度有何
差别?三是不同产业间、不同性质、不同地区问制造
业税负差别如何?通过这些研究，分析近年来财税
体制改革政策效果 ，提出深化改革相关建议。
对照已有的税负研究，本文将研究聚焦在制造
业上市公司这一特殊群体上，采用 2009年到 2014
年大时间跨度的最新数据进行分析，从宏观(例如
营改增政策、产业特征)、微观等多个因素去综合考
量制造业上市公司税负，在研究视角、变量应用和研
究时效性方面都有所创新。
二、样本选择、变量设置和分析模型
1．样本选择
截至2014年底，WIND数据库中制造业上市公
司共计 1828家，我们选择了2009年至 2014年相关
数据均健全的上市公司，剔除了sT类上市公司及个
别数据异常公司，得到了 1191家上市公司样本，占
到制造业上市公司总数的 65．15％。样本公司包括
A股620家、非 A股(中小板、创业板)571家；国有
控股上市公司484家，非国有控股上市公司707家；
东部上市公司 803家，中西部上市公司家 388家。
样本公司涵盖了证监会行业分类中制造业所属的从
“农副食品加工业”到“金属制品、机械和设备修理
[基金项目]本文是中国社会科学院创新工程基金项目“中国工业企业税负研究”(项目编号：14BJY067)的阶段性成果 。
[作者简介]李春瑜(1973- )，男，北京人，中国社会科学院工业经济研究所副研究员，财务会计研究室副主任，管理学博
士。主要研究方向：工业企业税负、内部控制、风险管理、自然资源环境核算、自然资源监测与考评。
· 87 ·
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财政金融研究
业”31个分行业。样本公司情况上大体上可以反映
出全部制造业上市公司的全貌。
基于 1191家样本公司 6年的数据，得到 7146
个检测样本。
2．税负衡量
税负额，以上市公司现金流量表上“本年缴纳
的各项税额”减掉“本年收到的各项税收返还”来计
算。税负高低衡量上，采用两个角度，一个是收入税
负(即税负占营业收人的比重)，一个是利润税负，
(即税负占利润总额的比重)。
收入税负=
本年缴纳的各项税额一本年收到的税收返还
本年营业收入
利润税负=
本年缴纳的各项税额一本年收到的税收返还
本年利润总额
3．税负影响因素
税负的影响因素一般包括宏观和微观两个层
面。
宏观层面因素，一是产业特征。不同的产业结
构、产业发展模式和产业政策会对产业内企业税负
产 生 不 同 的 影 响。 (Feeny，Ha~is，Gillman
(2002)[21；申嫦娥(2006) )；二是区域特征。区域
发展程度、区域配套环境、区域经济结构等都会影响
区域内企业税负(郭健(2006) ；林颖(2009) )；
三是产权性质。外资和内资之间，国有和民营之间
会有明显的税负差别(刘骏，刘峰(2014)E61；赵丽
芬，赵杨(2011) )。四是税收政策。例如大的税
制改革 、税务征管方式和征管力度等，都会影响税负
(Shevlin，Sue Po~er(1992) ；吴 联 生，李 辰 (
2007) ；王延明(2002)) 。
微观层面因素，包括企业规模、资本结构、盈利
能力、资产质量、流动性水平等。(Manzon，Smith
(1994) 11]；Gupta，Newberry(1997) 。 ；曹书军，窦
魁(2005)⋯ ；谭康 (2008)E14]；王素 荣，徐 明 玉
(2012)¨ ；刘建民，李桂英，吴金光(2013) 161)。
综合已有的研究，本文设定了税负影响的宏观
因素变量和微观因素变量。
(1)宏观因素变量
产业特征变量：根据 目前制造业产业结构调整
- RR ·
的一些基本政策导向，本文设置了 3个产业特征变
量。一是技术水平变量(哑变量)(industry—ts)，上
市公司属于高新技术行业，该变量为 1，否则为 0。
高新技术行业范围界定上，本文采用国家统计局发
布的《中国统计年鉴》的标准，包括医药、通用设备、
汽车等运输设备制造业、电气机械和器材制造业、计
算机通讯和其他电子设备制造业、仪器仪表制造业
等7个行业；二是耗能水平变量(哑变量)(industry—
ec)，上市公司属于高耗能行业，该变量为 1，否则为
0。42010年国民经济和社会发展统计报告》中，将
6个行业界定为高耗能行业 ：化学原料及化学制品
制造业、非金属矿物制造业、黑色金属冶炼及压延加
工业、有色金属冶炼及压延加工业、石油加工炼焦及
核燃料加工业、电力热力的生产和供应业。本文选
择该标准为耗能水平变量赋值；三是产能过剩程度
变量(industry—pe)。上市公司属于生产过剩行业，
该变量为 1，否则为 0。本文产能过剩行业的确定，
借鉴了李晓华(2013) 171的研究方法，以中国统计年
鉴中提供的该行业规模以上企业产出(收入)和固
定资产净值之比的年度变化来衡量产能过剩程度，
将 201 1年到 2014年该指标持续下降的行业定义为
相对产能过剩行业。经计算，包括煤炭开采和洗选
业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、石油和
天然气开采业、木材加工和木竹藤棕草制品业 、造纸
及纸制品业 、石油加工炼焦和核燃料加工业、黑色金
属冶炼和压延加工业、化学纤维制造业、专用设备制
造业、酒饮料和精制茶制造业、有色金属冶炼和压延
加工业 12个行业。
区域特征变量(east)：哑变量。本文按照上市
公司的注册地，将上市公司分为东部上市公司和中
西部上市公司，属于前者的，该变量为 1，否则为0。
产权性质变量(sh)：哑变量。本文将上市公司
分为国有控股型上市公司和非国有控股型上市公司
两类，属于前者的，该变量为 1，否则为 0。
税收政策变量：该类变量设定 2个。一是所得
税税率变量(rate～i)。以上市公司报表附注里披露
的所得税适用税率来衡量；二是“营改增”变量(vat—
C)。2009年到 2014年，中国税务改革最大的动作
就是“营改增”，“营改增”后，制造业可以从为其提
供服务的生产性服务业取得增值税发票进行抵扣，
“营改增”势必对制造业的税负产生影响。该变量
为哑变量，“营改增”从 2012年进行试点，如果样本
数据所处的年份在“营改增”跨度的 2012年到2014
年，该变量就为 1，否则为 0。
上市公司类型变量：哑变量(stock—a)。A股上
市公司相对于中小版和创业板，具有规模大、公司治
理水平相对高和盈利能力相对稳定的特点，如果样
本公司属于 A股公司，变量为 1，否则为 0。
(2)微观因素变量
盈利能力变量：选择毛利率(gm)、销售利润率
(spm)、净资产收益率(roe)、经营活动现金净流人
占营业收入比重(bcr)四个变量来衡量企业盈利能
力。
资产与负债结构变量：选择资产负债率(alr)、
固定资产净值占总资产比重(fir)两个变量。
运营周转能力(运营效率)变量：选择固定资产
周转率(营业收 期末固定资产净值)(击)、每名员
工收入(营业收／ 期末员工数量)(rlT)两个变量。
企业规模变量：以期末资产的对数来衡量(1na)
4．分析模型
建立税负及其影响因素之问的OSL回归模型，
来考察并比较各项因素对税负的影响程度，以及比
较不同类型样本企业的税负差异。模型如下：
税负=常数项+∑各影响因素回归系数×各影响
因素变量+残差项
回归模型中，总税负为因变量，各影响因素为自
变量。
三、分析过程和结果
1．税负及企业绩效情况
按照年份分别计算了 1191家样本公司税负变
量以及关键绩效变量的均值。结果如表 1。
从税负情况看 ，2009年至 2014年，制造业上市
公司税负占营业收入的比重(收入税负)在 5．40％一
6．15％之间小幅波动，无 明显 的降低或升高趋势。
但税负占利润总额的比例(利润税负)上升趋势明
显，由2009年的63．64％直至2014年的94．37％。根
据世界银行近期公布的世界各国企业税率排名，中
国企业总税额占商业利润的比例为 64．60％，全球排
名第 l9位。如果这一数字可靠，本文的计算结果则
表明，制造业上市公司税负还要远远高于平均水平。
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财政金融研究
表 1 历年来样本公司税负和关键绩效指标情况
变量 20o9卑 2010卑 2011车 2012生 2013阜 2014生
收入税负(％) 6．15 5．56 5．41 5．46 5．40 5．54
利润税负(％) 63．64 72．57 73．8O 86．10 93．74 94．37
毛利率(％) 26．15 26．2O 25．O9 24．38 24．59 24．84
销售利润率(％) l1 16 9．OO 8．98 7．6O 6．52 6．17
净资产收益率(％) 13．59 1O_82 9．38 6．98 6．58 5．96
资产负债率(％) 46-30 41．61 42．26 42．99 43．37 43．63
营业收入／固定资产 2．95 3．o4 2．90 2．57 2．41 2．36
资产对数 20．98 21．19 21．51 21．67 21．79 21．92
收人税负基本稳定，而利润税负直线上升的根
本原因，是制造业效益的持续下滑。上表显示，制造
业上市公司的毛利率和资产规模均没有很明显的变
化，但是反映盈利水平的销售利润率和净资产收益
率、反映生产能力利用水平的固定资产周转率，均基
本处于持续下降状态。近年来制造业上市公司和制
造业总体特征是一致的：产能利用水平下降，同时效
益下降。
2．税负影响因素及影响程度差异
以 1192家上市公司6年共计 7146组数据为检
测样本，税负为因变量，可能影响税负的各备选影响
因素为自变量，利用上文设定 的回归模型，进行回
归。回归结果显示，当收入税负为因变量时，回归方
程的拟合程度较好，达到了 0．569，但利润税负为因
变量时，回归方程的拟合度只有 0．126，这说明利润
税负的影响因素更为复杂，目前现有备选影响因素
变量还不能充分对利润税负的变化进行解释，鉴于
此，本文以下分析中的税负，均指收入税负。
表 2是收入税负为因变量的回归结果，分析工
具为 SPSS17．0，各自变量以“enter”方式进入回归方
程 。
回归方程拟合程度较好，调整后的 R平方法达
到 0．569，F值达到 555．21，在 l％置信水平上显著有
效。回归结果表明，本文选择的大部分税负影响备
选因素，都在 5％或 1％置信水平上对税负产生了显
著影响。影响不显著的包括：宏观备选影响因素中
的“营改增政策(vat—c)”，微观备选影响因素中的
“经营活动现金净流人占营业收入比重(ber)”以及
“固定资产占总资产比例(flr)”。
为了进一步比较各影响因素对税负影响程度的
大小，同时也为了避免各税负影响因素在线性回归
时可能产生“多重共线形”而对回归造成不良影响，
· 89·
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财政金融研究
表 2 各税负影响因素自变量对税负因变量的线-陛回归结果一回归系数(enter进入回归方程)
非标 准， 匕系数 标准 系数
t Sig．
B 标准 误差 试 用版
(常量) -0．075 O．O10 —7．65l 0．000
行 业技 术水平(indust~一ts) 一0．005 0．001 -0．040 —3．734 0．000
行 业耗 能水平(indust~一ec) 0．005 0．OOl 0．034 3．491 0．000
产能过剩程 度(indust~一pe) O．O17 0．OOl O．114 12．436 0 0O0
地区特征(eas[) 一O．O13 O．O01 —0．1O3 —12．489 0．000
产权性质(sh) 0．003 O．O01 0．026 2．8】6 0．005
上市公司类型(stock—a) O．009 O．O01 0．076 7．766 0．000
所得税率(ra[e—i) 0．002 0．000 0．142 l6．662 0．000
营改增政策(vat—c) 一O．001 O．001 —0．008 一O．928 0．353
毛利率(gm) 0．286 0．004 0．79l 79．200 0．000
销售利润率(spin) -0．027 0．003 -0．088 —9．434 0 000
净资产收益率(roe) 0．009 0．002 0．035 4．160 0 000
资产负债率(a Jr) 一O．Ol0 0．003 -0 036 —3．656 0 000
经营现金流收入比(bcr) 0．004 0．003 0．0l1 1．280 0．20l
固定资产周转率(rrr) 一0．001 0．000 —0．032 —3．598 0．000
营业收入员工比(m ) 0．000 0．000 0．022 2．632 0 009
资产规模(1na) 0．002 0．000 0．034 3．468 O．001
固定资产比总资产(ffr) 一0．002 0．003 -0．009 —0．888 0．375
我们改变各 自变量进入回归方程的方式，采用“逐
步进入法(Stepwise)。“逐步进入法”按照自变量对
因变量影响程度的大小，将显著性概率值(sig)小于
0．05的自变量进入回归方程，然后再根据向后剔除
法(backward)，将回归参数的显著性检验值(F)最
小且显著性概率值(s )大于 0．10的变量剔除出模
型。“逐步进入法(Stepwise)”下，最后留在回归方
程中的变量 ，均是显著性水平符合要求的变量。在
“逐步进入法”下，各 自变量进入 回归方程的顺序，
就是各自变量对因变量影响程度的大小顺序。当各
自变量按照影响程度顺序进入回归方程时，方程拟
合度(调整后的 R平方)变动，就是自变量对因变量
影响程度的衡量。
“逐步进入法”下，各影响因素进入回归方程的
依次顺序为：毛利率(gm)、所得税率(rate—i)、产业
产能过剩程度(indust~一pe)、上市类型(stoek—a)、区
域特征(east)、产业技术水平(indust~一ts)、销售利
润率(spin)、产业耗能水平 (indust~一ec)、资产对数
(1na)、净资产收益率(roe)、单位固定资产对应营业
收入( )、单位员工对应营业收入(rrr)、产权性质
(sh)、资产负债率(alr)。
各因素顺序进入回归方程对方程拟合度的影响
情况见表3．．
． 90 ．
表 3 (Stepwise)下各自变量按顺序进入
回归方程引发的拟合度变化
模型汇总
模型 R R 方 调 整 R方 标 准 估计的误差
1 0．688a 0．474 0．474 0．0430988
2 0．714b O．5l0 0．510 0．0415949
3 O．73lc 0．534 0．534 0．04058l2
4 0．743d 0．551 O．551 0．0398 l07
5 0．747e 0．558 0．558 0．0395132
6 0．750f 0．562 0．561 O．0393496
7 0．752g 0．565 0．564 0．0392l67
8 0．752h 0．566 0．565 0．039l769
9 0．753i 0．567 0．566 0．0391439
1O 0．753j 0．567 0．567 0．039l1O6
11 0．754k 0．568 0．567 0．0390788
12 0．7541 0．569 0．568 0．0390584
l3 0．754m 0．569 0．568 0．039039 l
14 0．755n 0．570 0．569 0．0390228
上表中，预测变量基于影响程度大小依次进入
回归方程，每次进入都形成不同的预测模型：模型 1
中的预测变量是毛利率；模型 2中的预测变量是毛
利率、所得税率；模型 3的预测变量为毛利率、所得
税率、产能过剩程度；⋯⋯．模型 l4中则包括全部 14
个回归显著的预测变量。
基于每个回归模型“调整后的 R方”变化，可以
知道每个预测变量对税负因变量的解释程度 ：毛利
率变动对税负变动的解释程度达到 47．4％，所得税
率为 3．6％(0．51O减 0．474)，产能过剩程度为 2．4％
(0．534减 0．510)，上市类型为 1．7％(0．551减 0．
534)，其他影响因素的解释程度都在 1％以下。毛
利率是影响税负的最主要因素。
3．不同类型间企业税负比较
产业产能过剩程度 (industry—pe)、上市类型
(stock—a)、区域特征(east)、产业技术水平(industry
— ts)、产业耗能水平(industry—pe)、产权性质(sh)几
个变量对税负都产生了显著影响。基于几个变量的
赋值方式，我们可以就不同类型企业的税负高低做
出比较。
产业产能过剩(industry—pe)在 1％置信水平上
对税负产生了显著的正向影响(回归系数为正)，说
明产能过剩行业的税负高于非产能过剩行业。
上市类型(stock—a)在 1％置信水平上对税负产
生了显著的正向影响(回归系数为正)，说明 A股上
市公司相对于中小板和创业板公司，税负更高。
区域特征(east)在 1％置信水平上对税负产生
了显著的负向影响(回归系数为负)，说明东部上市
公司比中西部上市公司的税负要低。
产业技术水平(industry—ts)在 1％置信水平上
对税负产生了显著的负向影响(回归系数为负)，说
明高技术行业上市公司的税负要低于其他公司。
产业耗能水平(industry—pe)在 1％置信水平上
对税负产生了显著的正向影响(回归系数为正)，说
明高耗能行业上市公司的税负要高于其他公司。
产权性质(sh)在5％置信水平上对税负产生了
显著的正向影响(回归系数为负)，说明国有上市公
司税负高于非国有企业。
以上是在控制了企业规模、盈利水平等微观和
其他宏观因素的基础上进行的统计比较，相对于纯
粹的均值数字比较，更为准确。
四、结论及解析
根据第三部分的分析结果，我们有以下主要结
论 ：
第一，中国制造业企业以营业收入为基数的税
负水平基本稳定，但以利润为基数的税负水平快速
上升，中国制造业税负确实很重。在制造业收益能
力逐年下滑的背景下，税负占利润的比例逐年上升，
2014年达到 94．37％，税负水平基本和企业利润额
相当，中国企业尤其是制造业企业税负过高不言而
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喻。
第二，相对于宏观因素和其他微观因素，毛利率
是影响税负的最显著因素。根据李春瑜(2015) 引，
毛利率对以收入为基数的增值税税负影响程度最
大，而在我国工业企业总体税负结构中，增值税的比
重一直是第一(2014年占到 38．08％)。按逻辑，毛
利率对整体税负的影响也应该是最大的。本文的数
据分析验证了这一点。
第三，“营改增”对制造业减负并没有产生显著
作用。“营改增”作为一项重大税改措施，“减负”是
重要 目标。希望通过“营改增”，打通服务业和制造
业税收抵扣链条，在减轻上游服务业税负同时，加大
下游制造业税收抵扣力度，从而减轻制造业税负，
“改在服务业，利在制造业”。本文实证结果表明，
2012年实施“营改增”后制造业整体税负并没有明
显下降，统计回归时增值税政策变量对税负的影响
也不显著，预期的减税效应并没有体现出来。可能
的原因，一是 “营改增”2012年在个别地 区试点，
2013年 9月才全面推开，政策效应显现可能有时间
滞后性；二是“营改增”的范围还没有全覆盖，尤其
是对制造业影响较大的金融业、建筑施工和房地产
业还未实施“营改增”，减税效应没有充分体现出
来。
第四，在制造业产业结构调整进程中，税收的杠
杆作用体现明显。税收是重要的经济杠杆之一，是
促进国民经济发展和产业结构调整的重要工具和手
段。本文的实证结果表明：国家鼓励发展的高新技
术企业，税负水平较低。限制发展的产能过剩企业
和控制过快增长的高耗能企业则税负相对较高。A
股上市公司税负高于中小板和创业板上市公司，可
能很大程度也是因为中小板和创业板集中了更多的
高科技、高成长性企业。税收的杠杆作用在产业结
构调整中充分体现。
第五，市场化程度和企业税负关系密切。本文
的实证结果表明：市场化程度较高的东部上市公司
税负低于中西部上市公司，市场化程度较低的国有
上市公司税负高于其他非国有上市公司。我们推测
市场化程度的提高有助于降低企业税负。可能的原
因，一方面市场化程度高的企业有更强的税务筹划
意识，另一方面市场化程度高地区的税务征管随意
· 91．
2016年第4期
财政金融研究
性相对较低，不会因为经济下滑而过分加大税务征
管力度。
五、相关建议
第一，将 “减税减负”作为制造业转型升级的关
键。制造业是国家创新的源泉，是服务业等其他产
业发展的重要依托，是国民经济的根本所寄。在大
力发展互联网等新型服务业的同时，必须牢记“皮
之不存，毛将焉附”的古训，将制造业升级转型作为
一 切行业发展的基础工程来抓。制造业连年效益下
滑应该引起高度重视，为负重前行的制造业“减税
减负”已经刻不容缓。税务和财政相关部门应该意
识到“减税减负”必要性和迫切性，大力推进这一项
工作。
第二，全面和深入推进“营改增”，切实减轻企
业税负。要尽快将“营改增”推广到金融业、建筑施
工、房地产和其他生活服务业，彻底打通服务业与制
造业的抵扣联条。制造业能够在贷款利息支出、房
屋建筑物构建支出方面抵扣增值税，减税效应就会
大大呈现出来，“营改增”作用才能更好得以发挥。
不能因为经济下滑、房地产行业萧条而动摇全面推
进营改增的信心和决心。
第三，认真分析影响企业税负的关键因素，针对
性开展“减税”活动。为减税而实施的税改或颁布
的税务新政，一定要避免盲 目性和主观臆断。要在
大量数据基础上进行统计分析，找到“减税”的关键
点和突破 口。要就影响税负的主要税种——增值
税、所得税 、消费税等分别进行全面的影响因素分
析，实施科学、精确的各因素影响程度测算，找到税
负和相关经济因素之间的逻辑和数量关联，将税改
和税政建立在科学、合理基础上。
第四，坚持税收杠杆推进产业结构调整的基本
方向。制造业的发展，全面减税只是税收杠杆发挥
作用的一个方面，更重要的是结构性减税。对于制
造业 ，减税不是搞各行业的普惠制，而是要在十八届
三中全会经济体制改革框架下，在“中国制造2025”
确定的基本方向上，通过有效的税政设计 ，让统一的
税收政策在不同行业起到不同的作用，有增有减，有
奖有罚，让税收这一杠杆成为真正的产业结构调整
利器。
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经济与管理评论
财政金融研究
(责任编辑：刘 军)
Empirical Analysis of the Tax Burden of Manufacturing Listing Corporations
— — the Overall Trend．the Impact Factors and the Difference
．
LI Chunyu
(Institute of Industrial Economics，Chinese Academy of Social Sciences，Beifing 100836，China)
Abstract：The tax burden of the Sample Firms from 2009 to 2014 is calculated by using 1 191 manufacturing listing Corporations as the
sample．Results reveal that the tax burden based Oil operating income keeps stable，but the tax burden based on profit rises rapidly，and
the total tax burden of Chinese manufacturing industry is really serious；The gross margin is the most significant influencing factor to tax
burden；The policy of”business tax converting to VAT’’has no obvious effect on manufacturing industry S tax burden；The adjustment
role of the tax leverage's playing in industrial structure is evident；The level of privatization has a negative relation with the tax burden．
The policy recommendations include：Making reduction of”tax burden”as the key to the SUCCESS of the transformation and upgrading of
the manufacturing industry；Promoting the”business tax conve~ing to VA ；Carrying out the specified”tax reduction”activities；Ad—
hering to the tax leverage S role in adjusting the industrial structure．
Key W ords：Manufacturing industry；Tax burden；Infl uencing factors；Comparison
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