企业税负粘性

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计算说明

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变量说明

• 使用企业支付的各项税费(Tax)作为上市公司税收支出的代理变量
• 选用企业当期营业收人(Revenue)作为企业经营状况的代理变量
• 定义D为上市公司营业收入是否下降的虚拟指标，相对于第t-1期，若第t期营业收入下降，取值为1，否则取值为0
  

      使用上市公司2003-2023年营业收入（Revenue）和企业税负支出（Tax）季度数据，运用上述模型对每个上市公司当年及前七年(共八年)的季度数据进行滚动回归，并定义回归系数 为上市公司当年的粘性水平。回归过程中对时间序列数据进行了序列相关性检验，对存在序列相关的观测数据进行FGLS（广义可行最小二乘法）估计，以确保OLS回归结果的有效性。进一步地，根据税负粘性的定义，当回归系数 大于0，回归系数 为负数且显著时，意味着当营业收入下降时，企业税收支出减少幅度低于同等比例的营业收入上升所增加的幅度，且该差异具有统计上的显著性，此时 的值真实反映了企业税负粘性水平。若回归系数 大于0，且回归系数 不显著，意味着随营业收人方向变化，税收支出变化并没有显著性差异，此时企业不存在税负粘性，则税负粘性取值为0。为便于分析，使用取绝对值的粘性结果作为企业税负粘性的度量指标，该值越大，意味着企业税负粘性越高。

之所以从2003年开始，是因为1998 年开始使用现金流量表，提供上市公司每年支付的各项税费数据，然而1998-2002年只有中报和年报数据，2003年之后才有各个季度数据。

参考文献

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魏志华, & 卢沛. (2021). 税收竞争, 征税努力与企业税负粘性. 经济学动态.

数据说明

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• 原始数据区间为2003-2023年，最终计算结果区间为2010-2023年
• 剔除金融类上市公司
• 剔除当期和滞后一期上市公司税费支付、营业收入为负值的样本
• 剔变量缺失的样本
• 要求每个企业至少应包括20个以上的有效观测值并对季度数据进行滚动回归。
• 为避免极端值对回归结果的干扰，对连续变量在1%~99%分位数上进行了缩尾处理。
  
  

结果说明

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数据截图


各年数据量


描述性统计



附件下载

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【优化】上市企业税负粘性计算Stata代码（附2010-2023年数据和结果）.zip
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