增值税筹划
建筑业“营改增”后税负变化 可用数学模型量化分析
添加日期：2015年08月04日
作为“营改增”改革的收官之作，建筑行业改征增值税是此次改革的“重头戏”之一。分析建筑业在“营改增”前后的税负变化及财政承受能力，对于推进建筑业“营改增”工作显得尤为重要。
建筑业“营改增”后税负变化分析
(一)小规模纳税人税负变化分析
“营改增”后按小规模纳税人管理的建筑企业将按不含税应税收入的3%计征税款。与固定税率的营业税征收方式相比，可以进行量化比较。在此不再赘述。
(二)一般纳税人税负变化分析
笔者基于投入产出表对建筑业一般纳税人“营改增”后的理论税负进行测算，如果建筑企业能够充分取得进项，且充分抵扣，其增值税税负水平会明显下降。但实际情况下多数建筑企业的税负未必能达到理论数值。为此，本文以数学模型进行精确分析。共选取24户样本企业提供的数据 (系企业自主提供，未对数据进行评估和调整)。上述样本的企业既有大型建筑企业，也少量安排了部分中小型建筑企业，以使得样本分析结果更趋近实际。以目前的样本企业财务管理和核算水平，假设在“营改增”后没有新的提高，则各行业的货劳税负多数有所上升。
房屋建筑业：经计算，预测“营改增”后，税负预计为3.04%。
土木工程建筑业：测算“营改增”后税负为3.78%。
建筑安装业：测算“营改增”后税负为4.48%。
建筑装饰业：测算“营改增”后税负为4.42%。
(三)税负平衡点分析
为找到引起税负变化的关键因素，采取多元回归分析方法进行分析。
1.变量选取与计量模型
从整体上以税收负担率为因变量，以施工毛利、劳务、可抵扣材料费(含设备租赁支出)、不可抵扣材料费、商品混凝土、其他费用等为自变量从而建立线性回归方程，进行回归分析。
TAX=a×SGML+b×CLY+d×CLW+e×SH+f×QT+G+?
SGML-施工毛利，LW-劳务，CLY-可抵扣材料费，CLW-不可抵扣材料费，SH-商品混凝土，QT-其他费用，G-常数，?-随机误差项。a、b、c、d等为SPSS21.0运算的系数。
2.实证分析
通过运算，LW、CLW和QT与TAX没有明显的线性关系。由于存在影响赋税变化的多个自变量，而其中有些因素对赋税的影响可能不是很大，故采用逐步回归方法，将各个自变量逐步引入回归方程，以估计各个自变量是否与因变量有显著线性关系，剔除非显著变量。
见本文附表：模型汇总e
a.预测变量:(常量)，CLY。
b.预测变量:(常量)，CLY，SH。
c.预测变量:(常量)，CLY，SH，SG。
d.预测变量:(常量)，CLY，SH，SG，CLW。
e.因变量:TAX
由上图所示，逐步引入各个变量，直到R方的更改不再明显，且保证Sig值小于0.05，再增加任何一个变量(如LW和QT)，均不能保证上述两点，故LW和QT被剔除。
可得到如下模型：
TAX=6.547SG-12.114CLY+0.862CLW-5.205SH+8.769
见本文附表：相关性
**.在.01水平(双侧)上显著相关。
*.在0.05水平(双侧)上显著相关。
由于上述模型采用逐步回归方法建立，方法本身保证每个变量的引入都保证可决系数R方的提高和Sig值的显著，且通过上述各个自变量的相关系数表可知，各个自变量的相关性并不高，因而从很大程度上避免了自变量之间的多重共线性。
结论和启示
在其他条件不变的情况下，CLY每减少1个单位，TAX增加约XXX个单位(此数据暂不宜公开)。而我们知道，实际CLY的减少必然导致CLW的等量增加，故总的TAX增量即可推定。
根据推算，当样本企业的材料费中不可抵扣部分(以无法取得发票为主)占总成本的比例在2%左右时，“营改增”后的增值税税负维持在3%左右，与“营改增”之前大致近似。利用模型可以得出结论，“营改增”后影响建筑企业增值税税负的关键在于加强建筑企业的财务核算水平，提高合法有效材料发票的收取率。
因此，在“营改增”过程中，各级税务机关需要通过各种宣传手段强化建筑企业收取发票的意识。在进行税源管理时，也要有针对性地加强增值税、企业所得税管理，使得少数企业通过不收或少收发票，换取材料价格降低的手段无利可图。就能迫使一些建筑业企业为获得增值税的抵扣额，去倒逼其上下游相关企业开具合法发票。从而让增值税链条趋向闭合完整。
建筑业“营改增”后税负变化分析
(一)小规模纳税人税负变化分析
“营改增”后按小规模纳税人管理的建筑企业将按不含税应税收入的3%计征税款。与固定税率的营业税征收方式相比，可以进行量化比较。在此不再赘述。
(二)一般纳税人税负变化分析
笔者基于投入产出表对建筑业一般纳税人“营改增”后的理论税负进行测算，如果建筑企业能够充分取得进项，且充分抵扣，其增值税税负水平会明显下降。但实际情况下多数建筑企业的税负未必能达到理论数值。为此，本文以数学模型进行精确分析。共选取24户样本企业提供的数据 (系企业自主提供，未对数据进行评估和调整)。上述样本的企业既有大型建筑企业，也少量安排了部分中小型建筑企业，以使得样本分析结果更趋近实际。以目前的样本企业财务管理和核算水平，假设在“营改增”后没有新的提高，则各行业的货劳税负多数有所上升。
房屋建筑业：经计算，预测“营改增”后，税负预计为3.04%。
土木工程建筑业：测算“营改增”后税负为3.78%。
建筑安装业：测算“营改增”后税负为4.48%。
建筑装饰业：测算“营改增”后税负为4.42%。
(三)税负平衡点分析
为找到引起税负变化的关键因素，采取多元回归分析方法进行分析。
1.变量选取与计量模型
从整体上以税收负担率为因变量，以施工毛利、劳务、可抵扣材料费(含设备租赁支出)、不可抵扣材料费、商品混凝土、其他费用等为自变量从而建立线性回归方程，进行回归分析。
TAX=a×SGML+b×CLY+d×CLW+e×SH+f×QT+G+?
SGML-施工毛利，LW-劳务，CLY-可抵扣材料费，CLW-不可抵扣材料费，SH-商品混凝土，QT-其他费用，G-常数，?-随机误差项。a、b、c、d等为SPSS21.0运算的系数。
2.实证分析
通过运算，LW、CLW和QT与TAX没有明显的线性关系。由于存在影响赋税变化的多个自变量，而其中有些因素对赋税的影响可能不是很大，故采用逐步回归方法，将各个自变量逐步引入回归方程，以估计各个自变量是否与因变量有显著线性关系，剔除非显著变量。
见本文附表：模型汇总e
a.预测变量:(常量)，CLY。
b.预测变量:(常量)，CLY，SH。
c.预测变量:(常量)，CLY，SH，SG。
d.预测变量:(常量)，CLY，SH，SG，CLW。
e.因变量:TAX
由上图所示，逐步引入各个变量，直到R方的更改不再明显，且保证Sig值小于0.05，再增加任何一个变量(如LW和QT)，均不能保证上述两点，故LW和QT被剔除。
可得到如下模型：
TAX=6.547SG-12.114CLY+0.862CLW-5.205SH+8.769
见本文附表：相关性
**.在.01水平(双侧)上显著相关。
*.在0.05水平(双侧)上显著相关。
由于上述模型采用逐步回归方法建立，方法本身保证每个变量的引入都保证可决系数R方的提高和Sig值的显著，且通过上述各个自变量的相关系数表可知，各个自变量的相关性并不高，因而从很大程度上避免了自变量之间的多重共线性。
结论和启示
在其他条件不变的情况下，CLY每减少1个单位，TAX增加约XXX个单位(此数据暂不宜公开)。而我们知道，实际CLY的减少必然导致CLW的等量增加，故总的TAX增量即可推定。
根据推算，当样本企业的材料费中不可抵扣部分(以无法取得发票为主)占总成本的比例在2%左右时，“营改增”后的增值税税负维持在3%左右，与“营改增”之前大致近似。利用模型可以得出结论，“营改增”后影响建筑企业增值税税负的关键在于加强建筑企业的财务核算水平，提高合法有效材料发票的收取率。
因此，在“营改增”过程中，各级税务机关需要通过各种宣传手段强化建筑企业收取发票的意识。在进行税源管理时，也要有针对性地加强增值税、企业所得税管理，使得少数企业通过不收或少收发票，换取材料价格降低的手段无利可图。就能迫使一些建筑业企业为获得增值税的抵扣额，去倒逼其上下游相关企业开具合法发票。从而让增值税链条趋向闭合完整。
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