曹越陈文瑞张肖飞

(1.湖南大学工商管理学院，湖南 长沙 410082；2.河南财经政法大学会计学院，河南 郑州 450002)

引言

税制改革牵一发而动全身，税收制度创新是加快形成有利于我国产业结构转型、促进服务业发展的重要突破口。其中，增值税征收范围的改革与调整是所有征收增值税的国家都面临的挑战(Ebrill et al., 2001)[7]。我国现行税收制度对服务业及中小企业的税收歧视一方面使服务业与制造业发展脱节，另一方面抑制了服务业及中小企业的发展与结构升级(平新乔等，2010)[25]，显然不利于我国产业结构转型。因此，为促进经济平稳有力向上发展，我国全面推行营业税改征增值税(以下简称“营改增”)改革，这是继1994年分税制改革后的一项重大税制改革，也是结构性改革的重大举措。2016年3月24日，财政部、国家税务总局发布《关于全面推开营业税改征增值税试点的通知》(财税[2016]36号，以下简称《通知》)，规定自2016年5月1日起，在全国范围内全面推开“营改增”试点，建筑业、房地产业、金融业、生活服务业全部纳入试点范围，由缴纳营业税改为缴纳增值税。自2012年1月1日上海市的交通运输业和部分现代服务业开展试点工作以来，“营改增”的效应已经或正在凸显。

关于“营改增”，现有文献集中在评估试点实践效应，侧重关注“营改增”试点的宏观直接效应、微观直接效应和产业波及效应等方面。宏观直接效应指从试点政策的落实现状出发，考察试点产业的结构性减税效应与其财政经济效应。学者发现，交通运输业存在税率设计偏高、可抵扣项目较少、一般纳税人界定有漏洞等问题(王如燕等，2013)[29]，电信业(高萍和徐娜，2014)[17]与物流业(刘成龙，2013)[23]也因该问题引起税负不降反增。学者一般采用CGE模型来分析(Piggott and Whalley,2001; Giesecke and Nhi, 2010)[12][9]税制改革的财政经济效应。胡怡建和田志伟(2014)[20]通过宏观数据利用CGE模型剖析了“营改增”对企业税负、经济增长、结构调整、产业转型和居民福利的影响。微观直接效应是指“营改增”对企业投资(李成和张玉霞，2015)[21]、劳动雇佣、研发(袁从帅等，2015)[30]、企业成长性(赵连伟，2015)[27]、企业规模、企业议价能力(童锦治，2015)[26]和财务业绩(郭均英和刘慕岚，2015)[19]的影响。波及效应又称“产业因果分析”，“营改增”将增值税的抵扣链条打通后，各行业联系更加紧密，从而影响整个市场交易进而影响企业成本，具体包括“营改增”的虹吸与波及效应(李嘉明等，2015)[22]以及波及效应的放大路径(周振华，2013)[28]。

上述文献为本文奠定了重要基础，但有关“营改增”的经验文献有待进一步推进：一是拓宽研究范围。据国家税务总局统计，《通知》中的扩围行业包括建筑业、房地产业、金融业与生活服务业，涉及营业税税额约1.6万亿元，占营业税税收收入总额的67%，在整个营业税中占有重要地位，现有文献并未关注《通知》对资本市场的影响。二是关注“营改增”的微观减税效果。“营改增”的基本原则是结构性减税，企业层面税负的变化是各方关注的焦点。现有文献侧重关注“营改增”的宏观经济效应，有关“营改增”微观经济效应的讨论并未集中于除上海之外的8省市和全国性试点地区试点公司流转税税负和所得税税负的变化。三是丰富研究方法。有关“营改增”的研究方法较为单一，宏观层面的分析一般使用CGE模型，微观层面的分析一般采用双重差分模型，而针对该税制改革的事件研究方法并未引起学者关注。

本文基于《通知》(财税[2016]36号)这一制度变迁背景，旨在考察“营改增”的市场反应及影响因素。主要贡献在于：一是利用事件研究法考察“营改增”全面铺开给扩围行业带来的市场反应，即考察资本市场是否认同“营改增”可以提升扩围行业的企业价值；二是从税收敏感度、雇佣和固定资产密度三个维度探寻“营改增”市场反应的影响因素，即发掘具有哪些特征的企业，“营改增”的市场反应更强烈。

理论分析与研究假设

作为市场经济中的重要主体，企业是“营改增”政策的承担者和实施者。面对宏观税收政策的改变，经营者会基于企业现有资源禀赋采取不同的应对策略来最大化企业价值。针对“营改增”的新政策，企业能否迅速通过调整组织形式和控制方式、在产业或地域上合理布局生产资源和生产能力以及变革经营流程来适应经济结构调整，对企业未来长远发展具有重大影响。税收敏感度是衡量企业在受税收政策变革影响的情势下迅速制定或调整自身发展战略的能力。资本和劳动是市场经济中最重要的生产要素，企业在资本与劳动雇佣上的投入也决定着企业的价值。因此，本文首先考察“营改增”的市场反应，进而从税收敏感度、劳动雇佣及固定资产投入三个维度探究市场反应的影响因素。

一、“营改增”与市场反应

增值税具有中性税收、逐环节征税扣税、征收普遍性和连续性等特点，可以避免重复征税，因而在世界各国广泛推行(郭均英，2015)[19]。无论是从理论还是各国的实践看，推行“营改增”十分必要。在中央强调结构性改革，更加侧重内需消费的背景下，此次扩围囊括了建筑业、房地产业、金融业与生活服务业，该四个行业营业税收入约占营业税税收总额的三分之二。从整体效应而言，“营改增”的出发点是促进经济结构调整，避免重复征税，促进现代服务业发展。《营业税改征增值税试点方案》(财税[2011]110号)规定，“营改增”的基本原则之一是“改革试点行业总体税负不增加或略有下降，基本消除重复征税”。财政部和国家税务总局(2016)总结的“营改增”的重大意义有：一是基本消除了重复征税，打通了增值税抵扣链条，消除了服务业与制造业的税制隔阂，促进了社会分工协作，为服务业发展和制造业转型升级提供了有力支撑；二是更加公平、中性的税制环境有助于推动产业转型、结构优化、消费升级、创新创业和深化供给侧结构性改革；三是将不动产纳入抵扣范围，确立了较为规范的消费型增值税制度，进一步减轻了企业税负，有助于促进企业扩大投资、增强经营活力。可见，“营改增”有打通抵扣链条、减轻企业税负、促进产业分工细化、扩大企业投资和推动产业转型等多方面的作用。这无疑向市场参与者传递出一种信号：(1)通过结构性减税措施及税制环境的优化，“营改增”将会提高各行业发展的动力和积极性；(2)企业依据“营改增”政策调整组织形式和控制方式、在产业或地域合理布局生产资源和生产能力以及再造经营流程之后，可以实现产业转型和从战略层面推进节税工程的双重利好，这对于企业的可持续发展和价值增值是大有裨益的。因此，整体而言，可以预期投资者会认定“营改增”为利好消息，资本市场将出现显著为正的市场反应。但是，整体市场反应是由多种因素叠加而成，无法分离出各行业的市场反应。由于扩围的行业特点不同，“营改增”的影响效应也很可能不同：(1)建筑业。建筑业原营业税率为3%，扩围后增值税率为11%。鉴于营业税与增值税税基不同，因此不能仅从税率变化判断“营改增”对建筑业企业的冲击。从建筑业自身特点看，建筑业是货物劳务型行业，业务繁杂，且整个行业存在着根深蒂固的“潜规则”：管理方面，如未备案的层层转包与分包、承包企业资质参差不齐；发票方面，建筑业的供应商大多为个体工商户和农民等小规模纳税人，除了钢材购进可以取得增值税专用发票之外，建筑类企业获取的发票中主要是无法抵扣的增值税普通发票，这种销项税额与进项税额不对称的现象增加了建筑业税负升高的可能性。当然，“营改增”也可能会对建筑行业带来一系列的冲击，倒逼建筑行业改革，促进企业规范内部管理、业务承包等流程。上述分析表明，管理混乱以及税负可能升高容易引起投资者形成利空预期。(2)房地产业。房地产业作为原营业税下税收规模最大的行业，原营业税率为5%，改革后增值税率为11%，若为小规模纳税人或一般纳税人销售自行开发的房地产老项目可以选择适用简易计税方法，征收率为5%，与之前持平，但不得抵扣进项税额。本次改革允许扣除土地成本、建安费用等占行业总成本比例较高的成本项目，加之房地产行业预收款由之前的5%缴纳营业税转变为按3%预缴增值税，可使企业拥有更多可支配的现金流量。因此，这些改革力度重大的措施对于房地产业无疑是利好消息。(3)金融业。国内外对于金融业如何征税以及是否征税众说纷纭。实施“营改增”之后，金融业原营业税率为5%，改革后增值税率为6%，对于原有免除营业税的优惠项目仍予以保留，同时购买符合规定条件的无形资产与不动产也可以抵扣。但对于小型金融企业能够予以抵扣的无形资产与不动产几乎没有，这类企业的流转税税负比改革前或许更高。因而，资本市场的投资者对金融业“营改增”效应很可能持观望态度。(4)生活服务业。生活服务业的税率同样由之前的5%营业税率转变为6%的增值税率，同时小规模纳税人的增值税率为3%。鉴于生活服务业的人工成本和地租占比很高，而这两项成本一般又不能抵扣进项，加之生活服务业所涉及行业较多且行业特点不同，因此衡量其减税受益效应较为困难。资本市场的投资者对生活服务业“营改增”效应很可能持观望态度。据此，提出假设1：

假设1：在《通知》颁布期间，资本市场会出现显著正向的市场反应，且各行业市场反应不尽相同。

二、“营改增”与税收敏感度

税制改革会影响企业绩效，但对于不同企业的影响程度不同。换言之，对于“营改增”改革，不同企业的敏感度不同。税收敏感度高的企业较容易受税收政策影响，并能够及时针对税收政策改革做出反应，保持或使业绩有所上升；税收敏感度低的企业对税收政策改变不敏感，即“营改增”政策对这类企业影响不明显。根据市场有效理论，资本市场能够识别企业税收敏感度差异，即对企业是否能够利用税改来提升企业业绩进而提升企业价值做出判断。据此，提出假设2：

假设2：在《通知》颁布期间，与税收敏感度低的公司相比，税收敏感度高的公司具有较高的累计超额收益率。

三、“营改增”与劳动雇佣

随着我国经济增速放缓、产业结构升级导致传统支柱产业企业改革重组加快、部分传统行业低迷，造成了结构性失业与转型性失业，就业难度加大。较之其他政策，以税收政策为主要工具的财税政策在解决就业问题上的作用更直接和明显。因此，通过采用税收优惠、减免税收等形式给企业减负，一定程度上可以缓解当前的就业压力。因此，相较于冗员企业，未冗员公司能够在公司可承受范围内容纳更多的剩余劳动力，政府或市场则对未冗员公司予以更多关注。另一方面，由于人工成本暂未纳入增值税抵扣范围，因此劳动力成本对于增值税并没有税盾效应，反而会增加企业的负担。鉴于此次扩围试点企业的人工成本占总成本比重较大，因此公司雇员规模越大，累计超额收益率越低。据此，提出假设3和假设4：

假设3：在《通知》颁布期间，与超额雇佣的公司相比，非超额雇佣的公司具有较高的累计超额收益率。

假设4：公司雇员规模与累计超额收益率负相关。

四、税收政策与固定资产密度

“营改增”允许将新增不动产纳入抵扣范围，增加进项抵扣，加大企业减负力度。固定资产密度高的企业对固定资产的依赖程度高，“营改增”有利于企业扩大有效投资。因此，“营改增”对固定资产占比高的企业是利好消息；另一方面，“营改增”带来的节税效应有利于增加企业内部积累，缓解外部融资约束，企业尽可能多地使用内部融资，在一定程度上降低了资本成本，因此企业会增加资本投入。值得注意的是，2008年11月10日公布的《中华人民共和国增值税暂行条例》规定，自2009年1月1日起，企业购入的生产经营用固定资产允许纳入抵扣范围，本次扩围将企业购入的不动产纳入抵扣范围可能不会引起资本市场对固定资产投资的关注，毕竟企业不可能将购买不动产视为一项经常性支出。另外由于节税效应虽增加了企业内部积累但提升能力有限，固定资产投入成本一般较高且回报期长，因此企业可能倾向于投资劳动雇佣或研发创新等。据此，提出假设5：

假设5：固定资产密度对累计超额收益率无显著影响。

研究设计

一、研究方法

本文采用事件研究法和多元回归法。首先以2016年3月24日财政部、国家税务总局发布《通知》为事件日，口[-t, t]内的累计超额收益率，然后着重从税收敏感度、雇佣和固定资产密度三个维度建立多元回归模型分析累计超额收益率的影响因素。

1. 事件研究法

事件研究法用于评估某一事件的发生或信息的发布是否会改变投资人的决策，进而影响股票价格或交易量的变化。该方法起源于上世纪30年代，Ball and Brown(1968)[3]和Fama等(1969)[8]运用该方法分别研究了会计盈余报告和股票分割的市场反应。本文通过事件研究法来考察《通知》颁布期间的短期市场反应。具体步骤如下：(1)时间窗口的选择。国内外文献中对于事件日的选择并没有统一的标准。Campbell et al.(1997)[5]认为如果事件窗口在(-30,+30)以内，估计窗口可以选择多于120天。Kothari and Warner(2004)[10]把事件窗口的研究分为检验市场有效性或公司业绩的长事件窗口研究和检验某一事件公告反应的短事件窗口的研究。对于短事件窗口研究，事件窗口长度的设定从[-10, +10]前后共21天(陈汉文等，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。综上，本文以2016年3月24日为事件日，选取[-130, -6]为估计期，[-5，+5]为事件期。(2)估计正常报酬率。估计正常收益率有均值模型、市场调整模型与市场模型(又称风险调整模型)。其中，均值模型常用于股价与市场行情相关度较低的情况，但在中国这样一个新兴市场国家，股价波动跟随大盘同涨同跌的现象远高于发达市场国家(Morck, 2000)[11]，市场因素对于股票价值影响较大，事件期处于空头市场，而估计期并不是，因此，扣除市场因素的均值模型不适用。本文采用市场模型，同时在稳健性检验中采用市场调整模型。对于市场收益率，文献中通常选择主要综合指数，鉴于本文聚焦于扩围行业超额收益率分析，故选用行业指数，即沪市样本选择上证行业指数、深市样本选择深证行业指数。(3)计算日平均超额收益率。(4)计算事件期内的累计超额收益率。

2. 多元回归法

基于扩围行业的“营改增”市场效应，本文根据行业特点从税收敏感度、固定资产密度和劳动雇佣三个维度建立多元回归模型分析累计超额收益率(CAR)的影响因素，模型如下：

被解释变量CAR_id是事件研究法中时间窗内计算的上市公司股票的累计超额收益率，解释变量是固定资产密度(Capint)、公司雇员规模(Rate)；分组变量包括超额雇员(Overlab)、税收敏感度(Ts)；控制变量包括企业规模(Size)、财务杠杆(Lev)、盈利能力(Mpg)、成长能力(Growth)、市场风险(Beta)、机构投资者(Ins)和行业(Ind)等；ε代表残差。

二、变量定义与度量

1. 累计超额收益率

按照上文分析，本文以2016年3月24日为事件日，选取[-130, -6]为估计期，[-5，+5]为事件期。估计正常报酬率时，采用市场模型即

其中，Rit为估计期的个股回报率，Rmt为市场回报率，此处为行业指数回报率，通过回归得到每支股票αi和βi，将事件期的市场回报率代入即可求得股票的期望报酬率。然后计算异常报酬率ARit：

同时，计算市场整体的日平均异常报酬率AAR：

进一步计算样本在事件期(-5，+5)之间的累计超额收益率：

最后，计算市场整体的累计超额收益率CAR：

2. 税收敏感度

税收敏感度指企业对政府可征税收和各项税收优惠政策的反应程度。借鉴周振华(2013)[28]将宏观税收弹性微观化的思路，根据企业净利润对税负变化的弹性来衡量税收敏感度。鉴于扩围行业“营改增”前流转税负主要为营业税，本文用营业税收敏感度来衡量企业税收敏感度。

其中，∆NP为净利润变化率，∆T为实际税负变化率(此处为营业税金及附加变化率)。然后按中位数分组，高于中位数TS取1，反之取0。

3. 劳动雇佣

本文通过公司雇佣规模及超额雇佣来衡量企业的劳动雇佣水平。

(1)公司雇佣规模。借鉴曾庆生(2006)[31]、曹书军(2009)[15]的研究，选择相对雇员指标衡量企业的公司雇佣规模。

其中Income为营业总收入，Employee_num为公司雇员数量。

(2)超额雇佣。借鉴董晓媛和Putterman(2002)[16]、曹书军(2009)[15]的方法，本文利用Cobb-Douglas生产函数计算企业是否存在超额雇佣。

其中i为企业样本，t为年份，Y表示产出，用主营业务收入度量；K表示资本投入，用固定资产净值度量；L衡量劳动力水平，用现金流量表中“支付给职工以及为职工支付的现金”一栏表示；E为省份设置虚拟变量。通过对数变换，计算出，最终计算出超额雇用变量即：

Overlab＞1表示存在超额雇佣，反之则表示不存在超额雇佣。

4. 固定资产密度

固定资产密度即年末固定资产净值占总资产的比重。

5. 其他控制变量

表1 变量定义

表2 主要变量描述性统计

表3 连续变量的相关系数

参考Ayers et al. (2002)[2]和曾亚敏等(2005)[18]的文献，本文控制了上市公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、账面市值比(BM)、盈利能力(Mpg)、成长能力(Growth)、市场风险(Beta)等变量，并引入行业、机构投资者虚拟变量来对累计超额收益率影响因素予以控制。具体变量定义如表1所述。

三、数据来源和样本选择

本文研究样本为A股中隶属于建筑业、金融业、房地产业、生活服务业的上市公司共434家，剔除ST与*ST公司以及窗口期内数据不完整的样本，共计得到有效样本276个。本文涉及的相关财务数据为2015年年报数据，个股回报率与2015年财务数据来源于CSMAR数据库；行业指数收益率与Beta值来源于Wind数据库。同时为了控制异常值的影响，各连续型变量均按1%分位数和99%分位数进行了缩尾处理。

实证结果与分析

一、变量描述性统计及相关系数分析

表2列示了所有连续变量的描述性统计。结果显示，累计超额收益率(CAR_id)的均值为0.022，中位数为0.011，据此可初步判断在《通知》发布期间，时间窗口内上市公司总体的累计超额回报率为正。固定资产密度(Capint)最小值为0.0002，最大值为0.5483，标准差为0.1192，说明在扩围行业中的各公司之间固定资产密度差异较大。从标准差看，样本公司之间的企业规模(Size)、雇员规模(Rate)有较大差异。

表3列示了连续变量的相关系数。可以发现，各公司累计超额收益率(CAR_id)与固定资产密集度(Capint)、公司雇员规模(Rate)的相关系数在1%的置信水平显著。这在一定程度上说明本文选取的变量具有较好的代表性。此外，鉴于上市公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、账面市值比(BM)三者存在较强的共线性问题，采用中心化处理可以有效地控制多重共线性且不失变量解释的一般性，是一种良好的模型优化方法(Cohen et al., 2003；陈晓萍等，2008；唐跃军，2009)[6][14][24]，下文回归分析中将对上市公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、账面市值比(BM)采用中心化处理。

表4 全样本窗口期AAR与CAR变动趋势

图1 全样本[-5,+5] CAR变化趋势

二、财税[2016]36号颁布期间累计超额收益分析

下文我们分析了《通知》发布期间市场的整体走势，以及按行业、税收敏感度、超额雇员指标分类子样本在《通知》颁布期间[-5, +5]的累计超额收益率及其走势。

1. 全样本分析

结合表4和图1来看，《通知》公告前五个交易日中有四日的AAR显著为正，且异常收益率趋于平缓，说明《通知》颁布的消息可能已经泄露，部分投资者提前获悉。DATE=-4日与DATE=2日AAR显著为正，但是在随后出现的一个交易日AAR显著为负，说明投资者对先前过高的预期做了一定程度的反向修正。通过图1可以验证这一点，修正的累计超额收益率曲线呈平滑上升趋势，表明投资者将颁布《通知》视为对扩围行业股价的利好消息。公告日的累计异常收益率为1.8981%，之后上升到2.5644%最高点之后又回落至2.2366%，说明“营改增”扩围这一消息逐步被市场消化。上述结果支持了假设1，即在《通知》颁布期间资本市场出现了显著正向的市场反应。

表5 分行业窗口期AR与CAR变动趋势

表6 分行业窗口期AR与CAR变动趋势

图2 分行业[-5,+5] CAR变化趋势

2. 行业分样本

图2报告了《通知》颁布期间不同行业子样本的CAR走势。可以直观发现，除建筑业外的三大行业的累计超额收益率均大于0。根据表5、表6可知，建筑业事件日前三个交易日到事件日后五个交易日这段时间的累计超额收益率显著低于0，且日平均超额收益率在事件日后虽连续三天有积极的市场反应，但是到第四、第五天仍处于下降趋势。房地产业与金融业总体趋势相同：都有积极的市场反应且累计超额收益率均显著大于0。具体来说，房地产业的累计超额收益率呈现一种先慢后快的上升趋势，且在事件日前一天(DATE=1)发生转折。根据有效市场理论以及现实中存在信息“泄露”的倾向分析，市场及投资者前期并未预知到房地产业会在此次扩围行业范围内。相反，金融业呈现一种先快后慢的上升趋势，转折点在事件日前的第三个交易日，这说明投资者已预期到金融业即将进行“营改增”，并视之为利好消息。但随着时间推移，该消息逐步被市场消化并趋于平缓。对于生活服务业，累计超额收益率虽略有下降但整体走势平缓，通过表6可知累计超额收益率的t值并不显著。综上，上述结果直接验证了假设1，即各行业的市场反应不尽相同。概括来说，投资者视房地产与金融业的“营改增”为利好消息，视建筑业“营改增”为利空消息，对生活服务业“营改增”持观望态度。值得注意的是，投资者前期预期中并未将金融业“营改增”视为利好消息，而是持观望的态度，可能的原因有：(1)由于中国是对金融行业征收增值税的少数几个国家之一，同时国内外对金融行业是否要征税论证结果不一，因此无法对其做出判断，但是出于“营改增”能促进企业转型升级、细化分工、减负等作用的整体考虑，市场将金融业“营改增”视为利好消息；(2)金融行业上市公司一般规模较大，“营改增”后可以抵扣购进不动产或无形资产的进项税额，这会降低公司流转税税负，因此，市场将金融行业“营改增”视为利好消息。

表7 税收敏感度分样本窗口期AR与CAR变动趋势

图3 税收敏感度子样本[-5,+5] CAR变化趋势

3. 税收敏感度分样本

从图3可以直观显示高税收敏感组(Ts=1)在《通知》颁布期间的市场反应在波动中上升，累计超额收益率在[-5, +5]为3.6072%，低税收敏感组(Ts=0)在窗口期内的累计超额收益率仅为0.7195%且上升趋势不明显。结合表7可知，高税收敏感度的日累计超额收益率均显著异于0，低税收敏感度并不具有显著性。高税收敏感度组在事件日前五个交易日，日平均异常报酬率都为正，但事件日以及随后交易日中的平均异常报酬率普遍低于事件日前，出现了三次对收益率的反向修正。这说明：一方面高税收敏感组对税收变动反映敏感，市场提前预期到“营改增”，出现了信息泄露；另一方面先快后慢的增幅说明消息正在被市场消化，但还是有投资者选择建仓，因此会导致事件日后还是有小幅上升。这一结果也直接验证了假设2，即在《通知》颁布期间，相较于税收敏感度低的公司，税收敏感度高的公司具有较高的累计超额收益率。

表8 是否超额雇佣分样本窗口期AR与CAR变动趋势

图4 超额雇佣子样本[-5,+5] CAR变化趋势

4. 超额雇佣分样本

图4刻画了超额雇佣组和非超额雇佣组累计超额收益率的波动趋势。结果显示，非超额雇佣组在波动中上升，根据表8可知，超额雇佣组显著的市场反应积极性低于非超额雇佣组。对于超额雇佣组，事件期的累计超额收益率从第一日的1.0564%仅增长至1.6888%，非超额雇佣组则由0.9807%增长至2.8699%。从日平均超额收益率来看，超额雇佣组在事件日前仅出现了1次负超额收益率，在事件日后两个交易日出现了负超额收益率，说明市场对“营改增”前期反应较为激烈，后又对之前的预期做了反向修正，超额收益率有所回落。对于非超额雇佣组，市场一直予以积极回应：窗口期的11个交易日中仅出现了两个负超额收益率，并且趋势仍是向上的。这一结果也直接验证了假设3，即在《通知》颁布期间，与超额雇佣的公司相比，非超额雇佣的公司具有较高的累计超额收益率。

表9 “营改增”市场反应多元回归结果（市场模型）

三、多元回归

为了获得更深入的经验证据，本文进一步从税收敏感度、劳动雇佣及固定资产密度三个维度对累计超额收益率进行多元回归分析。

回归结果如表9所示，第(1)栏包括全部样本，第(2)、(3)栏按税收敏感度高、低分组，第(4)、(5)栏按是否超额雇佣分组。本文用公司雇佣规模及超额雇佣来衡量企业的劳动雇佣水平，因此在分析是否超额雇佣子样本多元回归时，未将企业雇员规模(Rate)纳入模型中。表中结果显示：在全样本回归中固定资产密度对累计超额收益率无显著影响，公司雇员规模与累计超额收益率负相关并且在5%置信水平显著，企业税收敏感度与累计超额收益率正相关并且在10%置信水平显著。上述结果支持了假设2、假设4与假设5。另外，本文根据样本公司的税收敏感度将全样本分为高税收敏感度和低税收敏感度子样本，结果形成第(2)、(3)栏。结果显示：在税收敏感度高组(Ts=1)，固定资产密度(Capint)结果仍不显著；公司雇员规模(Rate)在1%置信水平上与累计超额收益率负相关；在税收敏感度低组(Ts=0)，固定资产密度(Capint)与公司雇员规模(Rate)均不显著。同时，本文对分组回归系数整体是否存在显著差异也进行了检验，税收敏感度组间系数差异检验结果显示，F值为5.63，在1%置信水平上显著。上述结果说明：一是无论税收敏感度高低与否，固定资产密度对累计超额收益率无显著影响；二是在税收敏感度高的条件下，公司雇员规模(Rate)与累计超额收益率显著负相关；三是与低税收敏感度组相比，高税收敏感度组中的雇员规模与累计超额收益率的负向关系更强。

为了进一步验证劳动雇佣对累计超额收益率的影响，文章选用了是否超额雇佣(Overlab)来替代公司雇员规模(Rate)，并进行分组检验。结果显示：对于存在超额雇佣的公司，固定资产密度与累计超额收益率负在5%的置信水平显著负相关；在非超额雇佣的公司，固定资产密度对累计超额收益率无显著影响。这说明，资本密集型企业通常对固定资产需求较高，因此会大量购买固定资产，虽购置涉及的增值税可用于进项抵扣，但投资者或许意识不到固定资产的税盾效应，而理解成一种资本支出，对其投资的效率做出了负向判断。超额雇佣组间系数差异检验结果显示，F值为5.43且在1%的置信水平显著，说明与非超额雇佣相比，超额雇佣组的固定资产密度与累计超额收益率的负向关系更强。上述结果支持了假设3。

稳健性检验

本文采用市场调整模型对累计超额收益率的影响因素进行稳健性检验，仍采用[-5, +5]的11天窗口期，衡量市场收益率时仍采用行业指数(限于篇幅数据略)。

回归结果显示：在全样本回归中固定资产密度对累计超额收益率无显著影响，公司雇员规模与累计超额收益率负相关并且在5%置信水平显著，企业税收敏感度与累计超额收益率正相关并且在10%置信水平显著。上述结果支持了假设2、假设4与假设5。另外，按照税收敏感度高低分组做进一步分析，结果显示：在税收敏感度高组(Ts=1)，固定资产密度(Capint)结果仍不显著；公司雇员规模(Rate)在10%置信水平上与累计超额收益率负相关；在税收敏感度低组(Ts=0)，固定资产密度(Capint)与公司雇员规模(Rate)均不显著。同时，本文对分组回归系数整体是否存在显著差异也进行了检验，税收敏感度组间系数差异检验结果显示，F值为3.11，P值为0.0002。

进一步验证劳动雇佣对累计超额收益率的影响，稳健性分析中按照企业是否超额雇佣进行分组检验。结果显示：对于存在超额雇佣的公司，固定资产密度与累计超额收益率负在5%的置信水平显著负相关；在非超额雇佣的公司，固定资产密度对累计超额收益率无显著影响。超额雇佣组间系数整体差异检验结果显示，F值为3.23，P值为0.0001，即超额雇佣分组组间有显著差异。综上可见，结论与前文保持一致，表明本文结果具有较好的稳健性。

研究结论

本文运用事件研究法和多元回归法考察了“营改增”全面铺开给扩围行业带来的市场反应，并从税收敏感度、雇佣和固定资产三个维度分析了影响市场反应的影响因素。结论如下：第一，市场认同“营改增”能够提升企业价值，即将扩围行业施行“营改增”视为利好消息，产生了显著为正的累计超额收益率。鉴于扩围试点企业的行业特征差异，不同行业表现出不同的市场反应：投资者视房地产业与金融业为利好消息，视建筑业为利空消息，对生活服务业持观望态度。第二，税收敏感度不同的企业，对“营改增”的市场反应也有差异：高税收敏感度企业能够及时对税改政策做出反应，市场反应要高于低税收敏感度组。第三，考虑到非超额雇佣企业在其可承受范围内能够容纳更多就业岗位，与超额雇佣组相比，市场对非超额雇佣组的反应更高。第四，分析影响市场反应的影响因素时，公司雇员规模与累计超额收益率显著负相关，但固定资产密度与累计超额收益率无显著相关性。税收敏感度分组和超额雇佣分组整体上存在组间差异的结果说明，投资者可以识别“营改增”对不同特征的企业带来的影响，进而形成具有异质性的市场反应。