对高管的股权赠予有哪些涉税问题

本文解析了自然人无偿转让股权给公司高管的涉税问题,包括印花税和个人所得税的具体规定,并参照部分地区税务机关的规定进行了详细说明。

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某自然人甲出资5000万元成立1人有限公司,建设期(无任何收入)内甲觉得外聘的5个公司高管能够和自己创业,就拿出500万元的股权无偿转让(即0转让)或无偿赠予给5个公司高管,每人持股100万元。在这个行为中,涉及纳税问题有哪些?

  答:一、自然人甲向5名高管无偿转让部分股权涉税如下:

  1、 印花税

  《印花税暂行条例施行细则》第五条规定,条例第二条所说的产权转移书据,是指单位和个人产权的买卖、继承、赠与、交换、分割等所立的书据。

  第十八条规定,按金额比例贴花的应纳税凭证,未标明金额的,应按照凭证所载数量及国家牌价计算金额;没有国家牌价的,按市场价格计算金额,然后按规定税率计算应纳税额。

  《国家税务局关于印花税若干具体问题的解释和规定的通知》(国税发〔1991〕155号)规定,“财产所有权”转移书据的征税范围是:经政府管理机关登记注册的动产、不动产的所有权转移所立的书据,以及企业股权转让所立的书据。

  根据上述规定,自然人甲向5个高管无偿赠送股权的协议,属于产权转移书据,应予贴花。自然人甲贴花2500元;5个高管各自贴花500元。

  2、 个人所得税

  自然人甲发生股权转让行为,转让价款为零,属于计税依据明显偏低行为。应按照《国家税务总局关于股权转让所得个人所得税计税依据核定问题的公告》(国家税务总局公告2010年第27号)第二条规定判定,该计税依据明显偏低是否有正当理由。如果有正当理由,自然人甲将股权无偿转让给5名高管不征收个人所得税。如果没有正当理由,税务机关可按该公告第三条的规定,核定自然人甲的股权转让收入,进而确定甲的应纳税所得额,按“财产转让所得”缴纳个人所得税。

  二、受赠方5名高管涉税如下:

  1、印花税

  5名高管应将受赠协议按产权转移书据贴花,贴花金额为500元。

  2、 个人所得税

  目前,税务总局仅对个人无偿取得受赠房屋的个人所得税事项有明确文件规定。但对于个人取得无偿受赠股权的个人所得税问题,总局没有明确文件规定。从原理上,个人取得无偿赠送股权所得,不属于个人所得税应税所得范畴,不需缴纳个人所得税。《个人所得税法实施条例》第八条规定,税法第二条所说的各项个人所得的范围:(十)偶然所得,是指个人得奖、中奖、中彩以及其他偶然性质的所得。个人取得的所得,难以界定应纳税所得项目的,由主管税务机关确定。个人取得无偿受赠股权个人所得税事项,地方税务机关有文件规定的,需按地方主管税务机关规定执行。

  以下地方规定供参考:

  《广东省地方税务局关于加强股权转让所得个人所得税征收管理的通知》(粤地税函〔2009〕940号)第五条规定,加强对个人股权赠与个人所得税的征收管理:(一)个人将股权赠与供养关系、赡养(抚养)关系、继承关系人的,赠与方与受赠方均不征收个人所得税。供养亲属包括配偶、父母、子女、祖父母、外祖父母、孙子女、外孙子女、兄弟姐妹。(二)除上述不征收个人所得税的三种情形外,个人无偿受赠股权的,以赠与合同上标明的赠与股权价格减除赠与过程中受赠人支付的相关税费后的余额为应纳税所得额,按照“财产转让所得”项目,适用20%税率,计算征收个人所得税。《河北省地方税务局转发国家税务总局关于加强股权转让所得征收个人所得税管理的通知》(冀地税函〔2009〕119号)第四条规定,对无偿转让股权行为的管理。一是对于继承、遗产处分、直系亲属之间无偿赠予股权的情况,对当事双方不征收个人所得税。对于其他情形的自然人股东将股权无偿赠与他人的,受赠人因无偿受赠股权取得的受赠所得,按照“财产转让所得”项目缴纳个人所得税,税率为20%。参照上述规定,5名高管(与自然人甲不存在供养关系、赡养(抚养)关系、继承关系)取得无偿受赠公司股权,应按“财产转让所得”缴纳个人所得税,税率20%。


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资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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