1. 引言

随着劳动力市场紧缺与用工成本持续上涨，人口红利窗口逐渐关闭，中国不断接近“刘易斯拐点”，伴随着经济下行压力以及老龄化问题的出现，中国宏观经济和企业经营正面临巨大的挑战。就企业经营而言，社会保险是企业用工成本的重要组成部分，企业承担的“五险一金”总费额往往超过企业职工工资的40%，不仅严重影响了企业的竞争力和经营效益，还可能会降低职工工资、增加社会失业，对企业的生产经营和经济的持续发展造成了不容忽视的影响(赵健宇等，2018 [1] ；钱雪亚等，2018 [2] ；唐珏和封进，2020 [3] ；宋弘和封进，2021 [4] )。部分企业面临过高的社保缴费负担，会在成本和收益间进行权衡，可能选择低报费基、瞒报雇工人数等违法途径逃避缴费(封进，2013 [5] ；赵绍阳，2020 [6] ；赵绍阳，2021 [7] )，威胁社保体系的健康运行。

减税降费是发挥市场的效率优势、降低企业经济成本的重要举措和抓手。根据财政部统计数据显示，2019~2021三年间，全国新增减税降费分别高达2.36、2.5、1.1万亿元，减税降费对于降低经济成本，增加社会收入，提高消费和投资水平，有效刺激社会需求有关键作用(杨灿明，2017 [8] ；刘啟仁、黄建忠，2018 [9] ；刘啟仁等，2019 [10] ；王智烜等，2020 [11] )。税收和社保是减税降费的两大方面，在以往的政策中二者往往叠加实行，双管齐下，导致在相关研究中二者的界限比较模糊。但是税收和社保的经济属性和征管制度都不相同，对经济的影响机制也有所差异。本文决定打破税收与经济发展、社会保险与经济发展的传统思路，将税收与社保联系对立起来，探讨企业税负对社会保险负担的影响。同时考虑与传统制造业相比，服务业因其行业特性吸附了更大数量的劳动力，因此面临着更大程度的社保缴费负担和用工成本。本文鉴于服务业对于促进社会就业、提高居民收入和助推产业结构转型升级的重要作用，将服务业企业纳为研究对象。

本文潜在的贡献在于，第一，将“税收”和“社保”联系对立起来，对于梳理税费关系，推动减税降费政策进一步贯彻落实具有重要的理论意义和指导作用；第二，运用详实的财务数据和科学的实证方法，精确地量化了企业税负对社会保险负担的影响，为考察减税政策对企业经营和经济增长的作用提供了经验参考；第三，将服务业作为研究对象，对于促进社会就业与和谐稳定，挽回经济颓势具有重要的现实意义。

本文余下的部分安排为：第二部分为模型、变量和数据介绍，第三、四部分为实证检验和进一步分析，第五部分为研究结论与政策建议。

2. 模型、变量和数据介绍

2.1. 模型设计

本文关注企业税负对社会保险负担的影响，参考已有研究，本文构建了双向固定效应模型。具体的模型设置如下：

${\text{Lnsir}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Lntax}}_{i,t}+{\beta }_2{X}_{i,t}+{\phi }_i+{\mu }_t+{\epsilon }_{i,t}$ (1)

其中，被解释变量 ${\text{Lnsir}}_{i,t}$ 表示i企业在t年度的社会保险负担率的自然对数；解释变量 ${\text{Lntax}}_{i,t}$ 是i企业在t年度的税收负担率的自然对数； $X_{i,t}$ 表示一系列可能直接影响被解释变量的控制变量，具体包括企业规模、薪资水平、资产负债率水平、盈利能力、有形资产担保价值、市盈率等变量； ${\beta }_0$ 代表截距项； ${\phi }_i$ 代表个体固定效应，用来控制企业不随时间变化的因素的影响； ${\mu }_t$ 代表时间固定效应，用来控制特定年份的宏观经济因素和政策变动等随时间变化的因素对企业的影响； ${\epsilon }_{i,t}$ 代表随机扰动项。

2.2. 变量说明

本文关注企业税负的变化对社会保险负担的影响，采用税收负担率的自然对数作为解释变量，来衡量企业的整体税负水平。被接受变量采用社会保险缴费占营业收入的比例的自然对数作为企业社会保险负担的代理变量。此外，本文选取了一系列可能直接影响企业社会保险负担的因素作为控制变量，包括企业规模、薪资水平、资产负债率水平、资产回报率水平、有形资产担保价值、市盈率、托宾Q值、收益留存率、股权集中度、所有权性质、政策冲击等等。表1为各变量的详细说明。

2.3. 数据来源

本文选取CSMAR数据库2015至2019年我国服务业上市公司作为初始样本，在此基础上剔除ST、^*ST上市公司和实际税率异常以及财务数据缺失的上市公司，并对所有连续型变量的分布两端进行1%水平的缩尾处理。

2.4. 描述性统计

主要变量的描述性统计结果见表1。社会保险负担的均值为−3.991，中位数为−3.941，表明有一半以上的企业低于行业社会保险负担的平均水平；标准差为0.865，表明样本企业的社会保险负担率差距不大。从样本企业的税收负担来看，平均值为−3.756，中位数为−3.717，表明同样一半以上的样本企业的税收负担低于平均值；最大值为−0.682，说明部分企业的税收负担较重，有下降空间。资产负债率的中位数为0.402，略低于均值0.425，且标准差较小，说明上市公司的负债水平普遍不高且差异不大。资产回报率的平均值为0.034，中位数为0.039，标准差仅为0.074，说明上市公司的资产回报率较为稳定。有形资产担保价值的中位数为0.182，低于均值0.231，说明半数以上上市公司的存货和固定资产占资产比例低于行业平均水平。企业市盈率的最小值为0.464，最大值为105.172，标准差高达14.437，说明上市公司的股票价格存在较大的差异。托宾Q值的均值为 2.258，中位数为1.713，说明半数以上的企业市值被高估了。股权集中度均值为0.325，中位数为0.301，且标准差较小，说明服务业上市公司股权集中度水平并不是很高。所有权性质均值为0.225，中位数为0，说明样本企业中非国有企业占主要部分。

3. 实证结果与分析

3.1. 基准回归

在具体的实证回归开始前，本文首先进行了豪斯曼检验，验证固定效应模型的合理性。检验结果P值小于0.01，可以在1%的显著性水平上拒绝随机效应。进一步采取过度识别检验，检验结果仍然在1%的置信水平下拒绝随机效应模型。因此，本文采用固定效应进行回归估计是合理的。

随后对模型(1)进行基准回归，回归结果如表2前三列所示。在第(1)列中，我们只控制了核心解释变量；第(2)列中，剔除核心解释变量，只对控制变量进行了回归；第(3)列中，同时纳入核心解释变量和控制变量进行回归估计。

注：基准回归中采用聚类标准差，在企业层面聚类。^***、^**、^*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。下同。

从结果可以看出，在第(1)列和第(3)列中，税收负担率的对数的系数都显著为正，并且都在1%的置信水平下显著。这表明无论是否加入控制变量，企业税负担与社会保险负担都具有显著的正相关关系，企业的社会保险负担会随着税负上涨而上涨。换言之，减税可以有效地缓解企业的社会保险负担。第(3)列可以得知，税收负担率的对数的系数为0.187，表明服务业上市公司的有效税负上涨1%会引起社会保险负担上涨0.187个百分点，说明减税对社会保险负担的缓解作用相当可观。

另外，控制变量的系数方向都符合预期，企业规模、薪资水平、资产负债率水平、资产回报率水平、市盈率和托宾Q值的系数都较为显著，并且企业规模和资产回报率的回归系数都在1%的置信水平下显著。除薪资水平和市盈率系数为正以外，其他四个变量的系数都为负。薪资水平的系数为正，说明薪资水平越高的企业，社会保险负担越重，因为社保缴纳额是以员工薪资作为基数计算的，所以回归结果符合理论预期和现实状况。市盈率系数为正，说明企业的社会保险负担随股价水平同向变动。企业规模、资产负债率水平、资产回报率水平和托宾Q值的系数为负，说明资产雄厚，资金充足，经营效益好的企业可以通过自身经营实力消化并降低社会保险负担。

3.2. 内生性分析

但是前文的回归估计可能受到潜在的内生性威胁，第一，是否还存在某些未控制的因素同时影响企业税负和社会保险负担？第二，解释变量的测量误差是否依然存在？第三，社会保险受到税收优惠政策的支持，那么社会保险缴纳比例越高的企业是否更有可能获取税收优惠，引起企业税负的变化呢？

对于遗漏变量问题，我们在基准回归中已经做了比较细致的处理，一方面控制了企业规模、薪资水平、资产负债率水平、资产回报率水平、有形资产担保价值等可能直接影响企业生产经营的因素；另一方面加入了个体固定效应和时间固定效应，用以控制企业不可观察因素和年份不可观察因素的影响。但是，遗漏变量问题仍然可能存在，比如企业对未来的异质性预期和政策的差异化影响等因素无法进行有效的控制。对于测量误差问题，虽然CSMAR数据来源于上市公司企业年报，但是税费和营业收入等变量仍然可能存在测量偏差，同时企业会倾向于选择延迟税收缴纳时间，以换取更充分的现金流，导致当期税收负担率不能准确反映企业的真实税负。对于双向因果关系问题，社会保险负担与税收负担具有同向变动趋势，并且政府为了降低企业劳动力成本，提升社保缴费效率，可能对社会保险缴纳负担更重的企业给予更多的税收优惠。因此，内生性问题可能会导致基准回归的系数出现偏差。

针对这一问题，本文采用带有工具变量的GMM广义矩估计法进行回归分析，既有利于解决核心变量的内生性问题，又可以为基准回归提供稳健性检验。新的模型设置如下：

${\text{Lnsir}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{Lnsir}}_{i,t-1}+{\beta }_2{\text{Lntax}}_{i,t}+{\beta }_3{X}_{i,t}+{\epsilon }_{i,t}$ (2)

本文借鉴董黎明等人的研究，将Lntax的一阶滞后变量作为工具变量 [12] 。工具变量既满足与内生解释变量相关，同时当期社保缴费不会对过去的税负产生影响，又满足外生性。GMM估计结果如表2第四列所示，解释变量依然在5%的置信水平下显著，回归系数由基准回归的0.187下降为0.100，说明潜在的内生性问题高估了税收负担的作用。就控制变量而言，各变量对被解释变量的影响与基准回归基本一致。GMM估计结果证明，前文的实证结论是可靠的。

3.3. 稳健性分析

本节对上文结论进行一系列稳健性检验。鉴于住房公积金的征缴途径与社会保险相似，本文引入社会保障负担率作为替代指标进行对照检验。稳健性检验结果如表3所示，使用基准面板回归，两个指标的系数都非常显著。

注：回归控制了上述所有控制变量，限于篇幅，仅报告核心解释变量的回归系数。下同。

同时，考虑到估计结果可能受到企业的进入与退出的影响，比如企业上市初期可能迅速扩张，导致财务数据有异常，税收负担与社保缴纳负担的相互影响可能存在偶然性。针对这一问题，我们使用平衡面板数据来解决，仅保留连续存在五年的企业子样本。回归结果如表3第二行所示，回归系数依然显著为正，说明企业的进入与退出对本文的实证结果不会带来实质性的影响。另外，2019年正式推行“社保入税”可能引起企业在社保缴纳和雇佣选择等问题上的决策差异，导致模型分析出现偏差。因此第三行我们剔除了2019年数据，回归结果与前文几乎一致，回归系数在1%的置信水平下显著，说明“社保入税”政策对本文的实证分析并不带来明显的威胁。综上，本文的研究结论是相当稳健的。

4. 进一步分析

4.1. 机制分析

本部分考察企业税负对社会保险负担影响的内在机制。企业的社会保险负担与职工薪酬和经营效益即用工成本有关，这既反映在社保费是用工成本的重要组成，也体现于职工薪酬是社保费的计算基础。因此，本文使用温忠麟等人提出的分步回归法 [13] ，引入企业的薪资收入比衡量用工成本并作为中介变量，构建回归方程：

${\text{Lnsir}}_{i,t}={\beta }_0+c\ast {\text{Lntax}}_{i,t}+{\beta }_2{X}_{i,t}+{\phi }_i+{\mu }_t+{\epsilon }_{i,t}$ (3)

${\text{P\_in}}_{i,t}={\beta }_0+a\ast {\text{Lntax}}_{i,t}+{\beta }_2{X}_{i,t}+{\phi }_i+{\mu }_t+{\epsilon }_{i,t}$ (4)

${\text{Lnsir}}_{i,t}={\beta }_0+c^{\prime }\ast {\text{Lntax}}_{i,t}+b\ast {\text{P\_in}}_{i,t}+{\beta }_2{X}_{i,t}+{\phi }_i+{\mu }_t+{\epsilon }_{i,t}$ (5)

表4为中介效应分析的回归结果。加入中介变量后，税收负担与社会保险负担的显著关系没有发生变化，但是系数相较于之前的0.187显著减小为0.122，并且薪资收入比和被解释变量之间的系数也显著为正，这说明用工成本在税收负担和社会保险负担之间起到了部分中介的作用。这是因为企业的税负水平上升，会在短期内直接提高企业的生产成本，降低企业的经营效益，即营业收入短期内下降，而企业的薪酬支出刚性，结果是薪资收入比将在短期内上涨。企业的社会保险缴费额是以职工薪酬作为计算基础，乘以固定的缴费率。在无重大政策变更的前提下，社保缴费率不变，随着薪酬收入比的上涨，社会保险负担率相应上升，最终导致企业社会保险负担加重。

解释变量的系数仍然为正，说明税收负担对社会保险负担有显著的直接效应。那么税收负担通过什么机制发挥作用? 本文认为是：企业的风险抵抗能力。企业的风险抵抗能力的主要影响因素是企业的收入水平和负债水平。通常，企业的收入越高、负债越低，其抵御未来不确定风险的能力越强，税收负担上涨虽然会带来短期经营效益的下降，但是由于其在商品市场和劳动力市场上的信心，因而税负上涨对其影响会随着风险抵抗能力的提高而逐渐降低。因此本文用营业收入和总负债来衡量企业的风险抵抗能力，回归结果如表5所示。相比于收入水平低、负债水平高的企业，收入水平高、负债水平低的企业的风险抵抗能力更强，其系数明显更小。

4.2. 社保内部分析

在现实经济生活中，由于企业缴纳的社会保险类型不同，缴费比例不一，企业面临的社会保险负担也会略有差异。比如养老、医疗以及失业三类保险是由企业和个人共同缴纳的，但生育和工伤保险是由企业单独承担的。基于这些差异，本文力图检验税收负担是否对所有类型的社会保险缴纳负担都具有显著的正向影响，这一影响存在多大的差异？同时考虑到住房公积金的征缴路径与社会保险类似，本文也将住房公积金纳入被接受变量。根据表6的分组回归结果可知，所有系数均为正，且都较为显著，说明税收负担会加剧每一类型的社会保险负担。并且，税收负担对医疗保险、生育保险、养老保险和住房公积金的影响力度更大，有效税负上涨1%对后者的影响均超过0.2个百分点。

5. 研究结论及政策建议

本文运用服务业上市公司财务数据研究发现，企业税负对社会保险负担具有显著的正向影响。该结论对于不同的模型、不同指标、不同设定都十分稳健，充分说明减税可以有效缓解企业用工成本，降低社会保险负担。机制分析证明，企业税负对社会保险负担的影响主要通过企业的风险抵抗能力发挥直接作用，用工成本充当了两者的一个中介。并且，税收负担对医疗保险、生育保险、养老保险和住房公积金的影响力度更大。

基于该研究结论，本文提出以下政策建议：

第一，降低总体税负水平，促进企业实质性减税。虽然我国几轮减税降费已经取得了不错的成效，但是企业的总体税负水平仍然较高，相关的税收负担依然存在较大的下降空间。税务部门应该在统筹考量企业的总体税负水平的前提下，充分考察不同税收优惠方式和不同税种组合形式对企业用工成本和营业收入的影响，有针对性地补充并完善现行的减税政策。同时应积极简化税收征管形式，鼓励企业通过合法途径进行税收筹划，促进企业实质性减税降负。

第二，优化现有税制结构，强化直接税作用。在我国现行税收征管制度下，企业承担着最为主要的纳税任务。直接取自企业的间接税在税收收入中占有较大比重。虽然理论上企业可以在商品和服务的定价过程中，通过调整价格水平将相关税负转嫁至消费者。但是实际转嫁过程往往非常复杂，且过高的间接税对企业经营所需的现金流具有致命的阻滞作用，导致间接税负担依然是遏制企业发展的关键因素。因此，强化直接税在税收体系中的地位，适当弱化企业直接负担的间接税的比重，是优化现有税制结构的核心任务所在。强化直接税的关键在于，降低税收收入对企业部门的依赖程度，让社会居民更多地融入到税收征管的环节中来，税收收入直接取自居民，进而实现提高直接税的比重、降低间接税的比重，减轻企业纳税负担的目的。最终，在不增加整体税收负担的前提下，保障税收在企业部门和居民部门间的公平分配。

第三，基于服务业企业特征，出台具有针对性的减税政策。首先，进一步强化税收优惠政策对社会保险的支持作用，扩大企业社保支出加计扣除的比例和范围。其次，针对吸附社会就业数额较大且实际缴纳社会保险额度较高的企业，适度采取优惠退税政策。另外，建立大数据信息化技术平台，通过计算机分析服务业企业纳税特点，制定差异化、局部性的税收优惠。最后，建立税收优惠监察评估机制，监督企业合法享受税收优惠政策，打击虚假列支和瞒报收入等以违法途径获取税收优惠的行为，让相关政策“落到实处”。

当然，本文的分析还存在部分局限性。首先，本文关注税收负担对企业社会保险缴纳负担的影响，而近年来中国税制经历了种种的改革，如“营改增”、新个税改革。这些税制变动如何影响企业的生产经营和宏观经济运行，以及不同税种对社保的差异性影响，仍有待深入讨论。其次，在应对经济波动时，尤其是近年新冠疫情的影响下，暂时性的减税政策更灵活。暂时性减税政策能否同样影响企业的社保缴纳负担，还需要更多的研究。最后，本文数据来自于上市公司财务报告，上市公司本身财务制度更为健全、社保缴费更为规范。相同研究成果能否在其他企业，尤其是中小企业中应验，还需要更深入的研究。

参考文献