我国商业银行是否存在转移所得税负担的行为:基于82家商业银行面板数据的实证分析_银行论文

中国商业银行存在转嫁所得税负担行为吗——基于82家商业银行面板数据的实证分析,本文主要内容关键词为:商业银行论文,实证论文,所得税论文,中国论文,面板论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

一、引言

银行体系的发展和完善有利于维护金融体系和经济系统的稳定,商业银行在我国金融体系中居于主导地位。但是,我国银行业一直面临着比较严峻的税收环境,极大地阻碍了商业银行体系的发展(薛薇,2011)[1]。尽管2008年新《企业所得税法》的实施将中国商业银行企业所得税税率由33%降为25%,所得税税率偏高的问题基本得到解决,但考虑到严格的税前扣除标准,银行的所得税负担仍然很重(闫先东,2009)[2]。

税收负担会对商业银行行为和功能产生重要影响,甚至可能会导致银行行为和功能的扭曲(Caminal,2003)[3]。商业银行在资源配置中具有关键性作用,其任何形式的行为和功能扭曲都可能给经济系统带来严重的负面影响,因此,商业银行税收负担过重可能会产生巨大的社会成本。然而,征税是否会造成银行行为和功能的扭曲主要在于银行缴纳的税额由谁承担(Albertazzi和Gambacorta,2010)[4],也就是说,商业银行的税负转嫁能力越强,征税对银行行为和功能的影响越小。

虽然我国商业银行面临较重的税收负担,但税收能否对商业银行的行为和功能产生影响,还要取决于银行转嫁税收负担的行为和能力。因此,研究我国商业银行转嫁税收负担的行为和能力,不仅可以更好地分析我国银行业的税收标准是否合理以及税收制度是否有利于银行体系的发展,而且对于政府部门制定科学合理的银行税收制度具有重要的参考价值。那么,面对严峻的税收环境,我国商业银行是否存在转嫁税收负担的行为呢?如果存在,银行转嫁税负的途径有哪些?税收负担又会对银行行为产生什么影响?目前这些问题并没有引起国内学者的关注和重视。

本文试图回答上述问题。首先,使用我国商业银行2003—2011年的面板数据构建动态面板数据模型,并运用系统广义矩估计方法,通过考察企业所得税与银行税前利润和净利润之间的关系来分析商业银行是否存在转嫁所得税负担的行为;其次,通过将银行利润分解为净利息收入、非利息收入、营业成本和贷款损失准备,来考察商业银行转嫁所得税负担的途径和所得税负担对银行行为产生的影响;最后,将商业银行分为国有及股份制银行、城市商业银行,考察两类商业银行之间转嫁所得税负担的行为和途径是否存在差异。

本文期望通过研究达到两个目的:在理论方面,为商业银行税负转嫁领域的研究提供中国银行业的经验证据,考察不同类型银行的税负转嫁行为;在实践方面,从新的视角揭示我国商业银行税收制度存在的问题,为正确认识和理解我国现行的银行税收制度提供新的经验证据,同时为政府部门制定科学合理的银行税收政策提供决策参考。

本文结构安排如下:第二部分为文献综述,第三部分介绍数据来源、变量选择和实证模型,第四部分给出回归分析结果,第五部分是结论及政策建议。

二、文献综述

目前只有少数文献探讨了对商业银行征税的合理性及税收对商业银行行为产生的影响。关于是否应该对商业银行征税,部分学者从直接效用、相对价格、交易成本和税负公平等角度进行了探讨。Grubert和Mackie(1999)、Chia和Whalley(1999)认为商业银行最终的金融服务本身并没有给消费者直接提供效用,所以不应该征税[5,6]。Huizinga(2011)认为资金融通是商业银行的核心活动,银行通过资金融通获得的利润不应该被征税[7]。Atkeson等(1999)[8]通过放松假设拓展了Chamley(1986)[9]的模型,发现应该避免对商业银行资本收入征税。Boadway和Keen(2003)[10]通过拓展Diamond和Mirrlees(1971)[11]的金融服务理论模型也得出了相似结论。Jack(2000)[12]认为应该对固定费用的最终金融服务征收商品税,对以利差形式收费的最终金融服务应免于征收商品税。Auerbach和Gordon(2002)[13]则认为只有使用了实际资源的最终金融服务才应该课税。Zee(2004)[14]则从公平角度考察了对商业银行金融服务征税的合理性,他认为对商业银行的所有金融服务都应该征收商品税。

此外,还有部分学者考察了向商业银行征税对银行经营行为产生的影响。Demirgüc-Kunt和Harry(1999)[15]考察了1988~1995年80多个国家商业银行向外转嫁所得税的行为,发现商业银行几乎可以将所得税负担完全转嫁给客户,且当所得税增加时,商业银行往往会提高贷款利率和金融服务价格。Caminal(2003)[3]通过建立商业银行税收一般均衡模型,发现对商业银行征税不仅会扭曲投资者的最优存款行为,而且在不完全竞争条件下还会出现税负转嫁的现象。Cardoso(2003)[16]通过考察1994~2001年巴西贷款和存款之间传播的平均速率,发现无论是直接税还是间接税,商业银行都可以直接转嫁给客户。Albertazzi和Gambacorta(2010)[4]通过建立一个考虑所得税对银行利润和银行行为影响的MontiKlein模型,发现企业所得税率的增加主要影响贷款利率,而不会影响存款利率,高税率会导致企业部门投资减少及银行贷款需求下降。他们还运用美国等主要工业化国家和地区1983~2003年的银行数据对上述结论进行了检验,结果发现,商业银行有能力转嫁至少90%的所得税负担。Chiorazzo和Milani(2011)[17]通过考察1990~2005年欧盟15国商业银行转嫁税收负担的能力,发现企业所得税和增值税的增加不仅会影响商业银行的服务价格,而且最终还会使得资金配置无效率,并导致贷款和金融服务数量下降。Gunther和Havrylahyka(2013)[18]通过考察1992~2008年1411家欧洲商业银行将税收负担转嫁给消费者的能力,发现如果商业银行能够将税收转嫁给消费者,那么税负上升只会增加企业和借款人的成本,对银行利润则没有影响。

还有部分学者考察了税收对外资银行经营行为的影响。Demirgüc-Kunt和Harry(2001)[19]通过建立外资银行税收抵免和利润转移机会模型,发现与东道国商业银行相比,外资银行的税前利润对东道国税率的敏感性更低,东道国商业银行的税前利润对税率的敏感性更高。他们认为,这可能是因为外资银行可以使用国外税收抵免进行利润转移。模型还显示,东道国税率的上升增强了外资银行向国外转移利润的动机,并运用1988~1995年80多个发达国家和发展中国家的银行数据从实证角度进一步证明了模型结论的可靠性。然而,Harry和Johannes(2011)[20]使用美国、日本和欧洲国家1985~2004年的面板数据,发现国际双重征税可以削弱外资银行向国外转移利润的机会。

目前国内学者对商业银行税负转嫁行为的研究尚未展开。薛薇(2011)[1]以Caminal(2003)[3]建立的商业银行税收一般均衡模型为基础,使用产业组织理论方法和非对称信息经济学方法研究了存款利息税和营业税对存款人行为的影响。研究发现,在存款利息官定利率的情况下,存款人会成为利息税的最终承担者,而营业税则扭曲了商业银行的最优贷款行为。但是,该文主要分析了营业税和利息税对银行行为的影响,并没有考察企业所得税对银行行为造成的影响,更没有进行严格的计量分析。李文宏(2005)[21]通过建立理论模型考察了税收对银行行为的影响,发现所得税对最优存贷款没有影响。但是,该文并未对商业银行转嫁所得税的行为给予足够的关注,其研究视野尚可进一步拓宽。

上述文献虽然为正确认识商业银行税收与利润的关系及商业银行的税负转嫁行为提供了一些素材,并得出了有意义的结论,但仍然遗留了重要问题尚待进一步探索。本文主要针对以下三个现实中存在的重要问题进行研究:第一,已有文献主要使用跨国数据进行研究,而我国商业银行面临的经济制度和税收环境都具有自己的特殊性,使用国外数据得出的结论不一定能够反映我国商业银行的实际情况,对此本文首次使用中国商业银行的面板数据考察了商业银行转嫁所得税负担的行为;第二,现有研究多为全样本分析,鲜有文献对不同类型的商业银行进行分类研究,不能识别不同类型商业银行之间的税负转嫁行为和能力差异,为此,本文将我国商业银行分为国有及股份制银行、城市商业银行进行比较研究;第三,现有文献主要使用线性模型进行研究,鲜有文献考察所得税与银行利润及其成分之间的非线性关系,本文使用所得税的平方项捕捉变量之间可能存在的非线性关系。

三、数据、变量和模型

(一)样本选择与数据来源

本文的研究样本为我国四大国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行,数据类型为我国2003~2011年宏观经济数据和银行业面板数据。宏观经济数据根据《中国统计年鉴》和《中国金融年鉴》相关统计数据整理计算得到,银行业面板数据来源于我国商业银行2003~2011年报和BankScope数据库。在样本时间段的选择上,由于2000年之前中国银行业还没有摆脱以前的体制,市场结构主要是由于历史原因造成的,因此本文将样本起始时间定为2003年。此外,本文根据以下原则对统计数据中存在的少数异常值进行了处理:(1)剔除所得税为负值的观测值;(2)剔除银行资本金为负值的观测值;(2)剔除变量箱线图中超出上下“篱笆”的异常观测值;(4)剔除观测值年度在4年以下的样本。①最后,经过处理后总共得到82家样本银行551个观测值。

(二)变量选择

1.被解释变量。为了考察商业银行转嫁所得税负担的行为,本文借鉴已有文献(Albertazzi和Gambacorta,2010;Chiorazzo和Milani,2011)[4][17]的做法,使用银行利润总额和净利润作为被解释变量,并将银行利润分解为净利息收入、非利息收入、营业成本和资产损失准备等变量,以考察商业银行转嫁所得税负担的方式。由于无法获得部分商业银行的资产损失准备数据,因此,本文使用商业银行贷款损失准备代替资产损失准备。

2.核心解释变量。借鉴已有文献(Chiorazzo和Milani,2011)[17],使用商业银行所得税负担作为核心解释变量,并将其定义为商业银行所得税费占银行资产总额的百分比。为了检验商业银行转嫁所得税负担行为的非线性效应,本文也将商业银行所得税负担的平方项设置为核心解释变量。

3.控制变量。本文将反映商业银行特征和经济基本面的变量作为控制变量。商业银行特征变量包括:反映银行规模的变量,使用银行资产总额来刻画,并取自然对数形式;反映银行管理效率和质量的变量,使用成本收入比来刻画(Fiordelisi和Molyneux,2010)[22];反映银行资本与风险水平的变量,使用银行资本充足率来刻画(王擎等,2012)[13]。经济基本面的变量包括:反映资本市场发展的变量,使用上证A股市值与国内生产总值的百分比来刻画;反映通货膨胀率的变量,使用居民消费价格指数的变化率来刻画;反映经济周期的变量,使用实际国内生产总值增长率来刻画;反映人均收入的变量,使用实际人均GDP来刻画,并取自然对数形式。考虑到被解释变量与银行资产之间可能存在的非线性关系,并避免对其他使用银行资产计算的变量产生干扰,本文借鉴Chiorazzo和Milani(2011)[17]的方法,仅在方程中放入资产的平方项。各变量的符号和计算方法如表1所示。

(三)模型设定与估计方法

本文在Chiorazzo和Milani(2011)[17]模型基础之上,设立商业银行转嫁所得税的基准模型。基准模型形式如下:

为了分析所得税与被解释变量之间可能存在的非线性关系,在基准模型的基础上加入所得税的平方项,进一步将基准模型扩展为如下形式:

本文使用广义矩估计(GMM)方法估计方程(1)和(2)。第一,方程中被解释变量的滞后项、核心解释变量与被解释变量之间可能存在联立性,同时模型可能遗漏了重要变量,使其不可避免地出现内生性问题,在难以从模型外部找到工具变量的情况下,使用GMM方法从模型内部寻找合适的工具变量是一个可行的选择。第二,本文样本数据具有时间跨度相对于截面数较小的特征,适宜使用GMM进行处理(Roodman,2009)[24]。为了得到一致估计,Arellano和 Bond(1991)[25]提出了差分GMM方法,但该方法会损失较大的样本信息量,且当解释变量的时间跨度较长时,工具变量的有效性会减弱。对此,Arellano和 Bover(1995)[26]、Bundell和Bond(1998)[27]提出了系统GMM估计方法。系统GMM方法的优点是工具变量有效性更强,而且有效处理了非时变遗漏变量和测量误差带来的内生性问题(Caselli等,1996)[28]。因此,本文主要使用系统GMM方法对方程(1)和方程(2)进行估计。为了克服截面相依性对估计结果的影响,本文在估计过程中加入了年度虚拟变量。

一般情况下,使用系统GMM估计需要对工具变量的有效性进行检验。第一,通过Hansen过度识别约束检验对工具变量的整体有效性进行检验,其原假设为所有工具变量都是外生的。第二,通过 Arellano-Bond序列相关检验对差分方程随机误差项的二阶序列相关进行检验,其原假设是差分后的随机误差项存在一阶序列相关,但不存在二阶序列相关。

四、计量分析

(一)基于全样本的回归分析

表2给出了商业银行转嫁所得税负担行为基准模型和扩展模型的估计结果。在模型2和模型4中,所得税负担线性项的系数为正值,平方项系数为负值,且均通过了1%水平的显著性检验,说明所得税负担与银行利润总额及净利润呈显著的倒U型关系。这表明,在其他因素不变的条件下,随着所得税负担的增加,商业银行税前利润和净利润会经历一个先上升经过拐点后再下降的过程。根据回归结果,两个拐点分别为0.650和1.185。本文大部分的样本点位于0.650的右侧,但几乎所有的样本点均位于1.845左侧,这意味着对于大部分商业银行而言,在当前所得税政策条件下,所得税负担增加不会对商业银行净利润产生负面影响,这为我国商业银行在样本期间内存在转嫁所得税的行为提供了较好的解释。

表3给出了商业银行转嫁所得税负担方式模型的估计结果。模型1中所得税负担系数在1%的显著性水平上为正值。模型2在加入所得税负担平方项后,其系数没有通过10%水平的显著性检验,说明所得税负担与净利息收入是正向线性关系。由此可知,在目前所得税政策条件下,随着所得税负担的增加,银行净利息收入也会上升。这意味着,商业银行可能会通过提高贷款利率的方式转嫁所得税负担。因为长期以来,中国银行业的收入一直依赖于存贷利差(黄隽等,2010)[29],加之民营企业强烈的外部资金需求,导致银行贷款需求价格弹性过低,这为商业银行通过提高贷款利率转嫁所得税负担提供了机会和空间。

模型3和模型4中,所得税负担及其平方项系数均未通过10%水平的显著性检验,说明所得税负担与非利息收入之间不存在统计意义上的相关性,意味着商业银行不会通过非利息收入转嫁所得税。之所以出现这种情况,可能是因为我国商业银行中间业务发展落后,虽然近年来银行非利息收入增长速度大大超过利息收入的增长速度(郑荣年等,2007)[30],但非利息收入占银行总收入的比重仍然较低。即使商业银行有意通过非利息收入转嫁所得税,向外转嫁的数额也是微乎其微。

模型5中企业所得税负担系数没有通过显著性检验,但在模型6加入所得税负担的平方项后,所得税负担的线性项和平方项系数均通过了5%水平的显著性检验,且线性项系数为负值,平方项系数为正值,说明所得税负担与营业成本之间呈显著的U型关系,在拐点左侧所得税与营业成本负相关,在拐点右侧所得税与营业成本正相关。根据回归结果计算其拐点为2.247,本文中所有样本点均位于拐点左侧,说明所得税负担上升将会导致银行营业成本下降,这意味着在当前税收政策条件下,所得税负担增加将会迫使商业银行提高经营效率,以降低营业成本。

模型8中所得税负担线性项和平方项的系数均通过了1%水平的显著性检验,且线性项系数为负值,平方项系数为正值,说明所得税与贷款损失准备呈显著的U型关系,其拐点为3.746。本文所有样本点均位于拐点左侧,说明所得税负担增加会导致商业银行贷款损失准备下降。这可能是因为我国商业银行大多数具有国有性质(江伟,2011)[31],受到政府的隐性担保,无需担心银行倒闭等问题,加之所有者缺失造成监管困难,使得银行经营者为了弥补所得税造成的利润流失,不惜降低贷款损失准备,弱化自身的清偿能力和稳健性。

为了更加具体地了解不同类型商业银行转嫁所得税负担的行为,本文将全样本细分为国有及股份制商业银行、城市商业银行两个子样本分别进行考察。

(二)基于国有及股份制银行样本的回归分析

表4给出了国有及股份制银行转嫁所得税负担模型的估计结果。模型1中所得税负担系数在1%的显著性水平上为正值,模型2中所得税负担线性项和平方项的系数均没有通过10%水平的显著性检验,说明所得税负担与银行税前利润之间呈正向线性关系,所得税负担的增加伴随着税前利润的上升。模型3和模型4中所得税负担线性项和平方项的系数均未通过10%水平的显著性检验,说明所得税与银行净利润之间不存在明显的相关性,表明国有及股份制商业银行所得税负担的增加不会导致银行净利润的减少。研究结果表明,国有及股份制商业银行存在转嫁所得税负担的行为。

表5报告了国有及股份制商业银行转嫁所得税负担方式模型的估计结果。模型1和模型2中,所得税负担线性项和平方项系数均未通过10%水平的显著性检验,说明所得税负担与净利息收入不存在统计意义上的相关性,意味着国有及股份制商业银行不会通过提高贷款利率的方式转嫁所得税负担,这与全样本的回归结果不一致。原因可能在于,国有及股份制商业银行处于垄断地位,税后转嫁税负的行为容易受到社会关注,因此有能力和压力使其在税收开征之前率先将税收负担转嫁出去,实现利润最大化,而税后则无需再通过提高贷款利率向外转嫁所得税负担。

模型3和模型4中所得税负担的线性项和平方项系数在10%的显著性水平上不显著,说明所得税负担与非利息收入之间不存在显著关系,这与全样本的估计结果相同。

模型5和模型7中所得税负担系数均没有通过显著性检验,在模型6和模型8加入所得税负担平方项后,所得税负担线性项和平方项的系数均通过了10%水平的显著性检验,且所得税负担线性项系数为正值,平方项系数为负值,说明所得税负担与营业成本及贷款损失准备呈显著的倒U型关系。根据回归结果,拐点分别为2.524和2.209。本文所有样本点均位于拐点左侧,与全样本回归结果不同,国有及股份制商业银行所得税负担与营业成本和贷款损失准备正相关。

(三)基于城市商业的回归分析

表6列示了城市商业银行转嫁所得税负担模型的估计结果。模型1中所得税负担系数在1%的显著性水平上为正值,模型2中所得税负担平方项系数没有通过显著性检验,说明城市商业银行所得税负担与税前利润呈正向线性关系。模型4中所得税负担线性项在1%的显著性水平上为正值,平方项系数在10%的显著性水平上为负值,这意味着所得税负担与银行净利润之间呈倒U型关系。该倒U型曲线的拐点为0.853,城市商业银行中位于拐点两侧的样本数量基本相同,说明提高所得税负担只有一部分城市商业银行的净利润会增加。这表明在当前所得税政策条件下,只有一部分商业银行存在转嫁所得税负担的行为。

表7列示了城市商业银行转嫁所得税负担方式模型的估计结果。模型1中所得税负担系数在1%的水平上显著为正值,模型2中所得税负担线性项系数没有通过10%水平的显著性检验,但平方项系数为正且通过了5%水平的显著性检验,说明所得税负担与净利息收入呈U型关系。其拐点为2.059,所有城市商业银行的样本点均位于拐点左侧,说明城市商业银行中所得税负担增加会减少银行净利息收入,意味着城市商业银行不会通过提高贷款利率的方式转嫁所得税负担。这可能是由于城市商业银行规模较小,没有能力通过提高贷款利率的方式转嫁所得税负担。由模型3和模型4可知,所得税负担与非利息收入之间存在显著的负相关关系,这一结果与国有及股份制银行的情形不同。

模型6和模型8显示,城市商业银行所得税负担与营业成本、贷款损失准备之间存在显著的U型关系,拐点分别为1.953和2.722。城市商业银行中所有样本点均在拐点左侧,说明在当前所得税政策条件下,所得税增加将会迫使商业银行提高经营效率,降低营业成本,同时会使商业银行降低贷款损失准备,这与全样本的回归结果相同。

(四)稳健性检验

为了进一步增强对于估计结果的信心,我们进行如下的稳健性检验:(1)借鉴Chiorazzo和Milani(2011)[17]的方法,使用剔除营业外收入净额后的税前利润和净利润替代原来的税前利润和净利润;(2)为了减少数据缺失对估计结果的影响,使用线性差值方法②对数据集中的缺失数据进行填补。结果发现,上述检验结果的回归系数符号基本不变,说明本文结论具有较好的稳健性。

五、研究结论及政策建议

本文运用2003~2011年中国82家商业银行的面板数据构建动态面板数据模型,利用系统广义矩估计方法实证考察了中国商业银行转嫁所得税负担的行为。实证结果发现:国有及股份制商业银行和城市商业银行均存在转嫁所得税负担的行为,但是二者转嫁所得税负担的方式不同。国有及股份制银行可以凭借其垄断地位在征税之前将所得税负担转嫁出去,而城市商业银行则主要通过提高经营效率和降低贷款损失准备等方式弥补所得税负担。研究还发现,在国有及股份制商业银行中,所得税负担与净利息收入、非利息收入不具有统计相关性,与营业成本和贷款损失准备存在显著的倒U型关系;在城市商业银行中,所得税与净利息收入、营业成本、贷款损失准备存在显著的U型关系,与非利息收入存在负相关关系。

本文的主要贡献在于:第一,与现有文献相比,本文不仅对中国商业银行转嫁所得税的行为进行了定量研究,而且考察了不同类型商业银行转嫁所得税行为的差异,弥补了现有研究的一些缺失,有助于更好地理解税收制度对不同类型银行行为的影响;第二,与已有研究不同,本文在计量模型中加入所得税负担的平方项,有效地考察了商业银行转嫁所得税负担过程中可能存在的非线性效应,研究成果为政府部门制定合理的商业银行所得税制度提供了参考依据。当然,由于数据和篇幅所限,本文并没有考虑地域差异、外资股权和市场竞争等因素对商业银行转嫁所得税行为的影响,也没有考察商业银行对营业税等间接税种的转嫁行为以及农村信用社、村镇银行转嫁税负的行为,这些问题可以作为未来进一步研究的方向。

本文的研究成果对进一步深化中国商业银行税制改革具有重要的政策含义。首先,我们的研究表明,商业银行所得税制度是影响我国商业银行经营行为的重要因素。从对商业银行营业成本和贷款损失准备的影响来看,商业银行所得税制度对银行效率和风险的不合理影响依然存在。因此,应改革和完善商业银行所得税制度,实现所得税制度对商业银行行为的良性作用。根据本文的研究结论,我们提出以下政策建议:(1)在竞争环境方面,建立健全相关法律制度和累进所得税制,扶植中小商业银行特别是城市商业银行,促进商业银行之间的公平竞争,打破国有及股份制商业银行的垄断地位;(2)在市场监督方面,加强中国人民银行、银监会和社会对商业银行的监督,防止商业银行通过各种途径转嫁所得税,避免所得税政策失效;(3)在计税标准方面,放宽贷款损失准备税前扣除标准,鼓励商业银行特别是中小型银行及时提取足够的贷款损失准备,使商业银行保持充足的清偿能力;(4)针对不同类型的商业银行实施差别化的税收政策,对于城市商业银行建立专项准备税收减免制度,以鼓励银行提足贷款损失准备,维护我国银行体系的健康和稳定。

注释:

①由于本文使用的是动态面板数据模型,系统广义矩估计主要利用差分滞后二阶及以上变量作为水平变量的工具变量,因而使用观测值年度在4年以下的样本可能不会产生足够合理的工具变量。

②Stata软件中线性插值法的命令为ipolate,我们使用该命令对所有存在缺失数值的变量进行填充,这样做的优点是使样本变大且时间趋势不改变一致性。

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