印花税税率上调对我国股市不同行业的影响

　　摘要：本文利用ARCH/GARCH模型检验并比较了2007年5月30日印花税税率上调对我国股市不同行业波动性的影响，发现对房地产业波动性的影响最大，对运输物流业波动性的影响最小。
　　关键词：印花税；行业波动；GARCH模型
　　一、引言
　　本文研究的印花税是指证券交易印花税，是印花税的一种，属于行为税，目前只对卖方从价计征，税率为1‰。
　　因为证券市场属于虚拟经济，必然要建立在由不同行业组成的实体经济之上。股票价格很大程度上反映的是实体经济资产的价格，印花税税率只有一档，而实体经济中各行业都有自己的特点。从1990年到2008年，我国印花税税率调整超过10次，由此可见，没有一个税种像印花税这样调整如此频繁。对印花税税率的调整是否真正达到了目的呢？在多大程度上达到目的呢？对股市中的不同行业调整的效果是否一致呢？这就是本文要研究的问题。
　　二、文献综述
　　王晓玲（2009）采用GARCH模型对证券交易印花税税率调整给股市波动带来的风险进行估计，发现印花税税率与各行业股票收益波动率正相关，不同行业股票收益波动率对印花税税率调整的敏感度各不相同。罗磊（2008）运用正态检验，以上证和深证为研究对象，选取税率变动宣布日前后90个交易日为样本区间，发现短期内提高证券交易印花税税率会显著影响股市波动性，而降低税率则不必然引起波动性在统计意义上的显著变化。姚涛，杨欣彦（2008）运用GARCH模型，以2007年5月30日证券交易印花税调整前后60日、120日数据为研究对象，发现证券交易印花税税率上调对股价波动性在短期内有较强影响，而在长期影响有限。
　　前人的研究角度主要有： 一，研究历次印花税税率调整对同一指数波动性的影响；二，就印花税税率的某一次调整，研究其对不同指数波动性的影响；三，研究历次印花税税率调整对不同指数波动性的影响。大部分学者关注的是股市价格指数，鲜有学者分行业研究印花税税率调整对股市波动性的影响。然而在股市中，“量”、“价”地位同等重要，本文的创新之处就在于以成交额而不是收盘价为研究对象，研究单次印花税税率上调，对沪深两市中不同行业的波动性影响，以期发现不同行业对印花税税率调整的不同敏感度，为广大投资者预防股市风险提供帮助。
　　三、研究方法与数据选取
　　（一）主要研究方法
　　1、ARCH-LM检验
　　2、ARCH/GARCH模型
　　（二）数据选取
　　大智慧软件将沪深两市的上市公司分成了工程建筑、电力等共31个行业，行业指数正是本文的研究对象。由于券商和保险的数据不全，本文在研究时予以剔除。
　　前面已提到，印花税是一种从价税，所以本文选取成交额作为研究对象。成交额与成交量是不同的。成交额是指某一特定时期内，在交易所交易市场成交的某种股票的金额，其单位以人民币“元”计算。成交量是指某一特定时期内，在交易所交易市场成交的某种股票的数量，其单位以某种股票的股数计算。
　　样本区间为每个行业2007年2月28日到2007年8月22日共121个交易日各个行业指数的成交额数据。
　　本文检验结果由Excel2007和Eviews5.1得出。
　　四、 结果与分析
　　（一）检验结果
　　1、ADF单位根检验
　　表1 ADF单位根检验结果
　　注：“***”表示在1%的置信水平下显著；“**”表示在5%的置信水平下显著；“*”表示在10%的置信水平下显著（下同）。
　　由以上检验结果可知，纺织服装、教育传媒、外贸、仪电仪表、造纸印刷、通信、银行这几个行业的数据不含单位根，是平稳序列。除以上行业外，其他行业的数据均不能拒绝原假设，即都含有一个单位根。
　　2、相关分析
　　有相关分析可知，所有行业的数据都是自相关的。
　　3、 回归分析
　　表2 回归分析检验结果
　　由以上结果可知：
　　（1）整体上来看，由于所有行业虚拟变量dl的t检验值都是负的，所以所有行业的虚拟变量都没有通过t检验，即虚拟变量dl不显著，也就是说，此次印花税税率上调对所有行业的影响都是不显著的，这也与现实情况相吻合。
　　（2）换个角度，如果不考虑t检验值的影响，单从相伴概率来看，可以粗略地估计此次印花税税率上调对不同行业影响的相对大小。按相伴概率大小，可以把所有行业分成两类六小组：第Ⅰ组只有有色金属；第Ⅱ组有仪电仪表和银行类；第Ⅲ组有房地产、工程建筑、化工化纤、外贸；第Ⅳ组有电力、电器、纺织服装、供水供气、机械、建材、造纸印刷、其他行业；第Ⅴ组有电子信息、钢铁、交通工具、交通设施、教育传媒、旅游酒店、煤炭石油、酿酒食品、农林牧渔、商业连锁、医药、运输物流；第Ⅵ组有通信和计算机。其中，前三组是一类，相伴概率均大于0.1，后三组是一类，相伴概率均小于0.1。这六小组按影响大小排序为Ⅰ<Ⅱ<Ⅲ<Ⅳ<Ⅴ<Ⅵ。
　　4、ARCH-LM检验结果
　　表3 ARCH-LM检验结果
　　由以上结果可知，其数据具有超过3阶的高阶ARCH效应的行业有：1%置信水平下有房地产、农林牧渔、通信、教育传媒、电器、煤炭石油、造纸印刷；5%的置信水平下有商业连锁、有色金属、供水供气、其他行业、外贸、酿酒食品、医药；10%的置信水平下有工程建筑、电子信息、交通设施。以上行业数据可以建立GARCH模型。而电力、机械、交通工具、旅游酒店、仪电仪表、运输物流、化工化纤、纺织服装、计算机、银行类、钢铁、建材不具有高阶ARCH效应。
　　5、ARCH/GARCH模型检验汇总结果
　　由于所有行业常数项的系数都极小，可以忽略不计，且对本文的结论没有影响，因此，本文只计算了ARCH项和GARCH项系数之和。上表已按照第三列的数据按从大到小的顺序进行排序。

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