徐捍軍

（上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，上海 200433）

一、 問(wèn)題提出

自中共十九屆四中全會(huì)首次將“數(shù)據(jù)”增列為生產(chǎn)要素以來(lái)，國(guó)家大力支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，以提升國(guó)家治理現(xiàn)代化水平。稅收治理是國(guó)家治理的重要組成部分，是國(guó)家治理在稅收領(lǐng)域的具體體現(xiàn)（王宏偉，2017）。國(guó)家稅務(wù)總局局長(zhǎng)王軍曾指出：“稅收征管能力是國(guó)家治理能力的重要體現(xiàn)”。2013年，隸屬于我國(guó)電子政務(wù)“十二金”工程的“金稅三期”大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)首次在重慶、山東和山西上線運(yùn)行，并于2016年在全國(guó)范圍內(nèi)推廣實(shí)施。通過(guò)大數(shù)據(jù)稅收征管，稅務(wù)機(jī)關(guān)能夠借助互聯(lián)網(wǎng)信息優(yōu)勢(shì)，更加及時(shí)便利地獲取納稅人或納稅單位的交易情況、財(cái)務(wù)管理和資金運(yùn)行信息，捕捉交易方間接股權(quán)交易等非常規(guī)的涉稅信息，達(dá)到多手段、多渠道和全方位編制納稅信息網(wǎng)的監(jiān)管目的（王宏偉，2017）。隨著“金稅三期”大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)在全國(guó)范圍內(nèi)的上線實(shí)施，已有研究展開(kāi)了對(duì)大數(shù)據(jù)稅收征管經(jīng)濟(jì)后果的政策效應(yīng)檢驗(yàn)。實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)稅收征管提高了企業(yè)的納稅遵從度（唐博和張凌楓，2019）和納稅公平性（李艷等，2020），提高了稅收遵從企業(yè)的社會(huì)福利，打擊了不遵從納稅義務(wù)企業(yè)的避稅行為，但在整體上并未對(duì)總體稅負(fù)產(chǎn)生顯著影響（樊勇和李昊楠，2020）?，F(xiàn)有研究還從其他角度檢驗(yàn)了大數(shù)據(jù)稅收征管的政策溢出效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)稅收征管提高了財(cái)務(wù)報(bào)告的信息質(zhì)量（王雪平，2020），可以將其進(jìn)一步應(yīng)用到識(shí)別防范企業(yè)財(cái)務(wù)舞弊和審計(jì)取證中去。

強(qiáng)有力的稅收征管能夠顯著抑制管理層試圖構(gòu)建復(fù)雜交易掏空企業(yè)價(jià)值的機(jī)會(huì)主義行為（Desai等，2007），抑制管理層操縱盈余、降低會(huì)計(jì)信息質(zhì)量（Chen等，2010），從而最終改善管理層負(fù)面消息的操縱行為，降低公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（江軒宇，2013）。在“金稅三期”系統(tǒng)下，全國(guó)大數(shù)據(jù)稅收征管平臺(tái)能夠真正做到基于稅務(wù)系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)涉稅信息采集和政府部門間共享數(shù)據(jù)系統(tǒng)等廣泛信息源的互相印證、互相比對(duì)。在采集形成廣泛信息源的基礎(chǔ)上，“金稅三期”能夠基于數(shù)學(xué)建模構(gòu)建稅收預(yù)警機(jī)制，通過(guò)企業(yè)縱向納稅信息和同行業(yè)稅收額度橫向?qū)Ρ确治觯梢詮臄?shù)據(jù)分析中加強(qiáng)稅收征管。據(jù)此，本文試圖從大數(shù)據(jù)稅收征管角度，借助“金稅三期”在全國(guó)范圍逐步上線實(shí)施這一準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，嘗試解決以下問(wèn)題：（1）大數(shù)據(jù)稅收征管是否發(fā)揮抑制股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的政策治理效應(yīng)？（2）大數(shù)據(jù)稅收征管發(fā)揮治理效應(yīng)的影響機(jī)制是什么？（3）在不同資本市場(chǎng)宏微觀治理環(huán)境下，大數(shù)據(jù)稅收征管發(fā)揮的治理效應(yīng)是否存在差異？

為解決上述研究問(wèn)題，本文選取2010-2017年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司作為研究樣本，利用“金稅三期”在全國(guó)范圍內(nèi)分批次上線實(shí)施這一天然的“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”場(chǎng)景，采用多期雙重差分模型實(shí)證檢驗(yàn)大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)對(duì)上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究中，借鑒已有文獻(xiàn)做法（Hutton等，2009；許年行等，2013），計(jì)算負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)和收益上下波動(dòng)率作為股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的衡量指標(biāo)。研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)稅收征管顯著抑制了上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步分析，基于代理問(wèn)題和信息不對(duì)稱問(wèn)題的影響機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明，大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)在代理問(wèn)題和信息不對(duì)稱問(wèn)題更嚴(yán)重的樣本組中對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)發(fā)揮了更顯著的抑制效應(yīng)。這表明大數(shù)據(jù)稅收征管通過(guò)抑制管理層代理行為和信息不對(duì)稱程度，降低了上市公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。資本市場(chǎng)宏微觀治理機(jī)制的分情境檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在審計(jì)監(jiān)督較弱和法治環(huán)境較差的樣本組中，大數(shù)據(jù)稅收征管與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的負(fù)向關(guān)聯(lián)更加顯著。分情境檢驗(yàn)進(jìn)一步證實(shí)了大數(shù)據(jù)稅收征管在資本市場(chǎng)治理中的政策溢出效應(yīng)。

與江軒宇（2013）的研究不同，本文選取“金稅三期”系統(tǒng)上線作為外生沖擊事件，利用準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景和多期雙重差分的研究方法探究大數(shù)據(jù)稅收征管的政策效應(yīng)，更好地克服了可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，研究結(jié)論也更具有穩(wěn)健性和說(shuō)服力。本文可能的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾方面：（1）從公司財(cái)務(wù)的角度出發(fā)，檢驗(yàn)大數(shù)據(jù)稅收征管的政策效應(yīng)，為國(guó)家大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)的進(jìn)一步升級(jí)，證券市場(chǎng)監(jiān)管部門更好地監(jiān)督上市公司治理行為，以及進(jìn)一步促進(jìn)資本市場(chǎng)健康有序發(fā)展提供了理論支持和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，同時(shí)也豐富了大數(shù)據(jù)稅收征管經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)理論文獻(xiàn)；（2）立足互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，檢驗(yàn)了國(guó)家治理現(xiàn)代化趨勢(shì)下，新型大數(shù)據(jù)稅務(wù)征管工具對(duì)公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，有助于進(jìn)一步豐富公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響因素的相關(guān)理論，為抑制公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)、保護(hù)中小投資者利益提供了新的努力方向和研究角度；（3）從影響機(jī)制和資本市場(chǎng)宏微觀治理機(jī)制出發(fā)，厘清大數(shù)據(jù)稅收征管發(fā)揮治理效應(yīng)的作用路徑，并分析不同治理環(huán)境下，大數(shù)據(jù)稅收征管治理效應(yīng)的發(fā)揮情況，為提升大數(shù)據(jù)稅收征管治理效應(yīng)、補(bǔ)充完善相關(guān)配套設(shè)施提供了理論依據(jù)。

二、 文獻(xiàn)綜述

（一）大數(shù)據(jù)稅收征管的經(jīng)濟(jì)后果

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步和云端存儲(chǔ)與計(jì)算框架的日益成熟，大數(shù)據(jù)時(shí)代正悄然而至。大數(shù)據(jù)在極大地提升信息獲取便捷度的同時(shí)，也提高了信息獲取的速度，因而也加速了經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行和發(fā)展。目前，世界各國(guó)正不斷完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略布局，加快經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。中國(guó)為適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái)，也正在以運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)提升國(guó)家治理現(xiàn)代化水平作為政府治理的重要戰(zhàn)略目標(biāo)（王葛楊，2020）。在此過(guò)程中，稅務(wù)治理作為推動(dòng)國(guó)家治理現(xiàn)代化的重要組成部分，也正以信息化技術(shù)作為重要工具，推動(dòng)征稅系統(tǒng)的升級(jí)和改進(jìn)。

近年來(lái)，稅收征管的相關(guān)研究主要集中于信息在稅收征管中的作用（Kleven等，2011；Slemrod等，2017）。2013年起，在試點(diǎn)省市上線優(yōu)化并逐步在全國(guó)推廣的“金稅工程”是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化中國(guó)稅收征管的里程碑（許善達(dá)，2009），也是利用信息化技術(shù)推動(dòng)國(guó)家治理現(xiàn)代化中的重要一環(huán)，因此引起了學(xué)者的廣泛研究和探討。張克中等（2020）以“金稅三期”上線為外部沖擊事件，采用雙重差分法實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)稅收征管壓縮了企業(yè)逃稅空間，降低了企業(yè)的逃稅程度。進(jìn)一步的異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在民營(yíng)企業(yè)、征管彈性更大的地稅企業(yè)和信息征管難度更大的征稅合謀企業(yè)中，政策效應(yīng)更加顯著，但信息征管技術(shù)的進(jìn)步降低了企業(yè)的盈利能力，抑制了國(guó)家減稅政策的紅利。從政策實(shí)施效果的角度來(lái)看，大數(shù)據(jù)稅收征管提高了企業(yè)納稅遵從度（唐博和張凌楓，2019），提高了企業(yè)稅收優(yōu)惠政策的享受比例，盡管提高了稅收不遵從企業(yè)的實(shí)際稅率，但是考慮稅收遵從企業(yè)的稅收優(yōu)惠，整體上大數(shù)據(jù)稅收征管并未對(duì)企業(yè)總體稅負(fù)產(chǎn)生顯著影響（樊勇和李昊楠，2020）。從稅負(fù)水平和稅負(fù)公平來(lái)看，大數(shù)據(jù)稅收征管并未提高企業(yè)增值稅總體水平，卻遏制了企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中不開(kāi)發(fā)票的逃稅行為，阻止了小規(guī)模納稅人向一般納稅人企業(yè)的身份轉(zhuǎn)換，提高了企業(yè)納稅規(guī)范性，縮小了企業(yè)間的納稅差距，提高了企業(yè)納稅環(huán)境的公平性（李艷等，2020）?？傮w來(lái)看，經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明，大數(shù)據(jù)稅收征管提高了國(guó)家征稅規(guī)范性，改善了企業(yè)納稅環(huán)境的公平性，但對(duì)企業(yè)稅收負(fù)擔(dān)的增加并不顯著。

此外，已有文獻(xiàn)還發(fā)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)稅收征管的政策溢出效應(yīng)。王雪平（2020）在實(shí)證檢驗(yàn)“金稅三期”改革對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響時(shí)發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)稅收監(jiān)管顯著提升了財(cái)務(wù)報(bào)告信息質(zhì)量，且其信息治理效應(yīng)在公司治理水平較弱、信息透明度更低和融資需求更高的樣本中更為顯著。還有文獻(xiàn)從識(shí)別防范財(cái)務(wù)舞弊和審計(jì)取證模式（魏亞玲和孫玉甫，2018）等角度對(duì)大數(shù)據(jù)稅收監(jiān)管的信息價(jià)值進(jìn)行了拓展。也有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)稅收征管提升了企業(yè)所得稅費(fèi)用的負(fù)擔(dān)率，增加了企業(yè)稅收負(fù)擔(dān)，抑制了企業(yè)的研發(fā)投入和研發(fā)產(chǎn)出，降低了企業(yè)創(chuàng)新效率（吉赟和王貞，2019）。

已有大數(shù)據(jù)稅收征管的文獻(xiàn)大多集中檢驗(yàn)“金稅三期”政策對(duì)企業(yè)稅負(fù)和實(shí)施效率的影響，鮮有文獻(xiàn)關(guān)注其溢出效應(yīng)。需要注意的是，大數(shù)據(jù)稅收征管平臺(tái)不僅會(huì)在直觀上影響企業(yè)稅負(fù)，其背后稅務(wù)稽查和賬務(wù)比對(duì)等功能還會(huì)影響企業(yè)信息的生產(chǎn)和傳遞，因而也會(huì)在公司財(cái)務(wù)領(lǐng)域產(chǎn)生一定的經(jīng)濟(jì)后果。然而，還未有文獻(xiàn)關(guān)注大數(shù)據(jù)稅收監(jiān)管政策對(duì)資本市場(chǎng)的影響，因而從公司財(cái)務(wù)角度展開(kāi)大數(shù)據(jù)稅收征管對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響的研究具有重要的理論意義。

（二）股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響因素

股價(jià)崩盤作為一種金融異象，嚴(yán)重?fù)p害了資本市場(chǎng)中投資者和上市公司的利益，對(duì)資本市場(chǎng)秩序的正常運(yùn)行也產(chǎn)生了極大的影響，也因此引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注和討論。股價(jià)崩盤是指市場(chǎng)股價(jià)在事先毫無(wú)征兆的情況下出現(xiàn)斷崖式下跌的金融現(xiàn)象，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從公司金融層面分析股價(jià)崩盤的形成機(jī)理，Jin和Myers（2006）提出的“管理層捂盤假說(shuō)”認(rèn)為，管理層基于自利動(dòng)機(jī)往往選擇隱藏負(fù)面消息，而隨著公司經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的持續(xù)進(jìn)行，負(fù)面消息無(wú)法被投資者廣泛關(guān)注，股價(jià)也未能真實(shí)反映企業(yè)業(yè)績(jī)狀況且被高估，當(dāng)負(fù)面消息超過(guò)容納上限時(shí)，壞消息就會(huì)集中釋放，從而對(duì)公司股價(jià)造成劇烈的負(fù)面沖擊，由此產(chǎn)生了股價(jià)崩盤。在此之后，許多學(xué)者開(kāi)始從代理理論和信息不對(duì)稱理論出發(fā)，分析和討論股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。

基于代理理論，當(dāng)前文獻(xiàn)認(rèn)為管理層出于“掏空”企業(yè)（Kim等，2011a）、獲取期權(quán)獎(jiǎng)勵(lì)（Kim等，2011b）、謀求職位晉升（Piotroski等，2015）、在職消費(fèi)（Xu等，2014）和利用避稅行為掩蓋股東利益侵占（江軒宇，2013）等自利動(dòng)機(jī)，操縱和抑制企業(yè)利空消息對(duì)外披露，降低企業(yè)信息透明度，利空消息的累積和集中釋放刺破股價(jià)泡沫，導(dǎo)致了企業(yè)的股價(jià)崩盤。而第一大股東（王化成等，2015）和控股股東之外的多個(gè)大股東（姜付秀等，2018）發(fā)揮“監(jiān)督效應(yīng)”、獨(dú)立董事發(fā)揮獨(dú)立性（梁權(quán)熙和曾海艦，2016）和審計(jì)師發(fā)揮監(jiān)督作用（田昆儒和孫瑜，2015）有助于提高公司治理效率，抑制股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)?；谛畔⒉粚?duì)稱理論，已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)企業(yè)的信息透明度越低，盈余管理程度越高，公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)就越大（Jin和Myers，2006；Hutton等，2009；潘越等，2011；Kim和Zhang，2016）。改善公司所處的信息環(huán)境，發(fā)揮媒體報(bào)道的公共監(jiān)督作用（羅進(jìn)輝和杜興強(qiáng)，2014）和中小投資者在互聯(lián)網(wǎng)信息交互網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)輿論監(jiān)督效應(yīng)（朱孟楠等，2020），提高內(nèi)部控制信息披露（葉康濤等，2015），完善企業(yè)社會(huì)責(zé)任信息披露（宋獻(xiàn)中等，2017），有助于顯著降低企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

此外，近期文獻(xiàn)從非正式制度的儒家文化（徐細(xì)雄等，2020）、宗教傳統(tǒng)（曾愛(ài)民和魏志華，2017）和社會(huì)信任（劉寶華等，2016）等視角展開(kāi)研究，發(fā)現(xiàn)非正式制度對(duì)抑制公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正面作用。在正式制度方面，研究發(fā)現(xiàn)加強(qiáng)稅收征管，抑制稅收激進(jìn)程度（江軒宇，2013），加強(qiáng)資本市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放，可以降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（李沁洋和許年行，2019），但中國(guó)式融資融券制度安排卻惡化了上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（褚劍和方軍雄，2016）。

綜上分析，現(xiàn)有研究主要基于代理理論和信息不對(duì)稱理論，沿襲管理層捂盤信息假說(shuō)，從公司維度檢驗(yàn)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。盡管已有研究考慮了管制和正式制度對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，但鮮有文獻(xiàn)從政府大數(shù)據(jù)信息優(yōu)勢(shì)的視角出發(fā)，檢驗(yàn)國(guó)家稅務(wù)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)對(duì)上市公司管理層信息隱匿，進(jìn)而對(duì)公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，得益于信息技術(shù)的迅猛提升，上市公司信息不對(duì)稱程度大幅度降低，管理層信息優(yōu)勢(shì)顯著削弱，這一明顯時(shí)代變遷特征如何作用于資本市場(chǎng)、產(chǎn)生何種經(jīng)濟(jì)后果亟待理論研究和實(shí)證檢驗(yàn)。

三、 理論分析與研究假說(shuō)

已有股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)生成機(jī)理的研究認(rèn)為，導(dǎo)致上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的成因主要是代理問(wèn)題和信息不對(duì)稱問(wèn)題。企業(yè)在避稅過(guò)程中造成了嚴(yán)重的代理問(wèn)題和信息不對(duì)稱問(wèn)題，加劇了上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（Kim等，2011a）。研究發(fā)現(xiàn)，管理層為迷惑稅收征管部門以達(dá)成避稅目標(biāo)，傾向于構(gòu)建復(fù)雜的關(guān)聯(lián)交易，降低財(cái)務(wù)信息透明度，而在復(fù)雜業(yè)務(wù)的掩蓋下，管理層更容易實(shí)現(xiàn)對(duì)股東利益的侵占（Desai等，2007）。廖歆欣和劉運(yùn)國(guó)（2016）發(fā)現(xiàn)，在避稅活動(dòng)掩護(hù)下，管理層從事了更多的在職消費(fèi)。進(jìn)一步地，避稅活動(dòng)為控股股東侵占中小股東利益、實(shí)施掏空行為提供了合理借口，加劇了公司代理問(wèn)題（李星等，2020）。Chen等（2010）的研究表明，激進(jìn)的納稅籌劃增加了組織結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度，抑制了公司的信息透明度，降低了企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告的信息質(zhì)量（葉康濤和劉行，2011；Hanlon等，2014）。公司激進(jìn)的避稅活動(dòng)加劇了代理問(wèn)題和信息不對(duì)稱問(wèn)題，增加了公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，而強(qiáng)有力的稅收征管可以通過(guò)改善公司治理，約束管理層在稅收激進(jìn)活動(dòng)中的機(jī)會(huì)主義行為，從而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（江軒宇，2013）。

在大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)下，企業(yè)代理問(wèn)題和信息不對(duì)稱問(wèn)題可以得到有效抑制。一方面，“金稅三期”系統(tǒng)下的大數(shù)據(jù)稅收征管強(qiáng)化了稅收征管力度，強(qiáng)有力的稅收征管提高了公司管理層利用避稅活動(dòng)掩蓋代理行為的難度，增加了代理行為暴露后的監(jiān)管處罰成本（曾亞敏和張俊生，2009），一定程度上保護(hù)了公司價(jià)值免于被管理層掏空和侵占（Desai等，2007；江軒宇，2013）。研究發(fā)現(xiàn)，隨著企業(yè)外部監(jiān)管力量的加強(qiáng)，企業(yè)避稅活動(dòng)與代理行為之間的正相關(guān)關(guān)系受到有效的削弱，管理層試圖通過(guò)避稅活動(dòng)掩蓋在職消費(fèi)的行為得到有效抑制（廖歆欣和劉運(yùn)國(guó)，2016）。具體地，首先，在“金稅三期”系統(tǒng)下，總局和省局能夠?qū)ι娑愋畔⒓刑幚恚瑢?shí)現(xiàn)跨行業(yè)、跨地區(qū)記錄納稅單位采購(gòu)、生產(chǎn)和銷售信息（張克中等，2020）。企業(yè)試圖通過(guò)構(gòu)建虛假業(yè)務(wù)或關(guān)聯(lián)交易掩蓋代理行為的難度大大增加。其次，“金稅三期”系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的決策支持模塊能夠?qū)⑵髽I(yè)關(guān)鍵性財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)信息和邏輯關(guān)系比對(duì)，建立企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，當(dāng)出現(xiàn)異常情況時(shí)，系統(tǒng)可以及時(shí)鎖定可疑企業(yè)，第一時(shí)間要求其提供詳細(xì)納稅材料。這極大地提高了企業(yè)在避稅活動(dòng)掩蓋下從事代理行為的監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)。最后，大數(shù)據(jù)稅收征管改變了以往基層稅務(wù)官人工核查納稅信息的方式，通過(guò)省局、總局納稅信息集中處理，抑制并降低了因政治關(guān)聯(lián)導(dǎo)致的企業(yè)避稅行為的風(fēng)險(xiǎn)（Kim和Zhang，2015），提高了避稅行為被發(fā)現(xiàn)的概率和與之相應(yīng)的監(jiān)管處罰風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)顯著增加了避稅行為被發(fā)現(xiàn)和處罰的概率，提高了從事代理行為的難度和違法成本。一旦稅務(wù)機(jī)關(guān)查明偷稅漏稅行為，將依據(jù)法律進(jìn)行處罰，其經(jīng)濟(jì)處罰和刑事處罰并重的處罰方式將對(duì)管理層機(jī)會(huì)主義行為產(chǎn)生威懾效應(yīng)?？紤]到其嚴(yán)重的法律后果和經(jīng)濟(jì)后果，管理層基于理性考慮，會(huì)減少避稅等機(jī)會(huì)主義行為。由此可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)可以通過(guò)有效打擊避稅活動(dòng)掩蓋下的代理行為，降低上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

另一方面，大數(shù)據(jù)稅收征管依托廣泛且互相印證的信息源和企業(yè)所在行業(yè)橫向與企業(yè)縱向納稅信息比對(duì)，可以有效抑制管理層盈余管理行為，提高企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量（王雪平，2020）。具體地，首先，大數(shù)據(jù)稅收征管不僅可以識(shí)別電子發(fā)票的金額和稅號(hào)等基礎(chǔ)信息，還能實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)和查驗(yàn)對(duì)比發(fā)票的全要素信息，并基于此模擬企業(yè)庫(kù)存和資產(chǎn)畫像，形成對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況的基本認(rèn)識(shí)。其次，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)以納稅人識(shí)別號(hào)為出發(fā)點(diǎn)，追蹤和比對(duì)同一稅號(hào)下增值稅進(jìn)項(xiàng)稅發(fā)票與銷項(xiàng)稅發(fā)票，這大大增加了以往小企業(yè)虛開(kāi)發(fā)票和發(fā)票造假被發(fā)現(xiàn)的概率，阻止了企業(yè)經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的虛構(gòu)和會(huì)計(jì)信息的造假（李艷等，2020）。最后，大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)增加了商品編碼，企業(yè)商品品目經(jīng)由商品編碼控制，商品數(shù)量經(jīng)由單位編碼控制。利用稅務(wù)系統(tǒng)模塊功能，即可完成企業(yè)庫(kù)存情況和企業(yè)盈利增收狀況的計(jì)算與估計(jì)?？梢钥闯?，信息技術(shù)的進(jìn)步和大數(shù)據(jù)稅收征管的成功運(yùn)用將有效抑制企業(yè)盈余管理行為，降低公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文得出以下假設(shè)：

假說(shuō)：限定其他條件不變，實(shí)行大數(shù)據(jù)稅收征管與公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)。

四、 研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選取

本文選取2010—2017年中國(guó)滬深A(yù)股上市公司作為研究初始樣本，樣本公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、股票交易數(shù)據(jù)和公司治理等數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）和銳思數(shù)據(jù)庫(kù)（RESSET）。本文還按照以下步驟對(duì)樣本公司數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選：（1）剔除金融類上市公司；（2）剔除存在數(shù)據(jù)缺失的上市公司；（3）剔除ST和出現(xiàn)其他特殊情況的公司；（4）為保證股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算的可靠性，本文剔除年度周收益率數(shù)據(jù)少于30個(gè)的上市公司樣本；（5）為避免極端值對(duì)研究結(jié)果的影響，本文對(duì)連續(xù)型變量進(jìn)行了1%和99%分位數(shù)的Winsorize縮尾處理，最終得到了14 331個(gè)有效觀測(cè)樣本數(shù)據(jù)。

（二）關(guān)鍵變量定義

1. 被解釋變量。股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)是本文的被解釋變量，參考已有研究（Hutton等，2009；Kim等，2011a；許年行等，2012；王化成等，2015），本文通過(guò)以下步驟計(jì)算負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）和收益上下波動(dòng)率（DUVOL）作為上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的度量變量。具體步驟如下：

第一步，將個(gè)股每周收益率Ri，t對(duì)股票市場(chǎng)平均市場(chǎng)周收益率Rm，t進(jìn)行回歸。這是因?yàn)閭€(gè)股收益率在衡量上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)時(shí)難以很好地考慮到市場(chǎng)因素的影響，這一步能夠消除經(jīng)濟(jì)周期和其他市場(chǎng)因素對(duì)個(gè)股周收益率的影響，回歸模型如下：

模型（1）中，Ri，t為個(gè)股i在第t周考慮現(xiàn)金紅利再投資的周個(gè)股回報(bào)率，Rm，t為市場(chǎng)第t周經(jīng)周流通市值加權(quán)平均的股票收益率，εi，t為模型的殘差項(xiàng)，表示個(gè)股回報(bào)率中未能被市場(chǎng)股票收益率解釋的部分。由于股票市場(chǎng)收益率和股票市場(chǎng)交易行為之間的非同步性會(huì)在一定程度上影響到模型的度量效果，本文在模型（1）中加入了超前項(xiàng)和滯后項(xiàng)。根據(jù)模型回歸結(jié)果，本文計(jì)算獲得個(gè)股i在第t周的特定周收益率Wi，t=Ln（1+εi，t），其中εi，t為模型（1）中的殘差項(xiàng)。

第二步，根據(jù)第一步計(jì)算得到的特定周收益率Wi，t，計(jì)算負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）和收益上下波動(dòng)率（DUVOL）。計(jì)算公式如下：

模型（2）和模型（3）中，NCSKEWi，t為負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)，DUVOLi，t為收益上下波動(dòng)率，n為個(gè)股i第t年的上市交易周數(shù)，nu與nd分別為個(gè)股i周特有收益率高于或低于其當(dāng)年平均收益率的周數(shù)。NCSKEWi，t衡量個(gè)股的負(fù)向偏離情況，DUVOLi，t衡量個(gè)股收益的上下波動(dòng)率，二者數(shù)值越大，說(shuō)明個(gè)股的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

2. 解釋變量?！敖鸲惾凇贝髷?shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)的上線實(shí)施是本文研究的解釋變量，由于“金稅三期”工程從2013年開(kāi)始，逐步在全國(guó)范圍內(nèi)各省市試點(diǎn)和推廣，因此本文根據(jù)政策實(shí)施情況構(gòu)建Treat_Dumt虛擬變量。當(dāng)省份i在t年上線“金稅三期”系統(tǒng)，則虛擬變量Treat_Dumt取值為1，否則為0。根據(jù)國(guó)家稅務(wù)總局的工作安排，2013年第一批上線“金稅三期”系統(tǒng)的省市包括重慶市、山東省和山西??；第二批“金稅三期”系統(tǒng)優(yōu)化版于2014年在河南省、廣東省和內(nèi)蒙古自治區(qū)上線；第三批“金稅三期”系統(tǒng)于2015年在河北省、湖南省、海南省等省份試點(diǎn)上線；2016年之后“金稅三期”進(jìn)入全面推廣階段，即在北京市、上海市、天津市等省份全面適用。

（三）模型構(gòu)建與變量定義

本文研究依托的“金稅三期”大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)在全國(guó)范圍內(nèi)推廣和實(shí)施是分批次分階段逐步進(jìn)行的，這就導(dǎo)致研究難以確定一個(gè)統(tǒng)一的政策實(shí)施年份，因而也就不能適用傳統(tǒng)雙重差分法。為檢驗(yàn)多個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)前后的政策實(shí)施效果，本文借鑒已有研究（Beck等，2010），采用多期雙重差分法檢驗(yàn)大數(shù)據(jù)稅收征管對(duì)上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，具體模型如下：

模型（4）中，變量下標(biāo)i表示公司，t表示時(shí)間，模型中的被解釋變量為上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（Crash）的代理變量，研究中采用模型（2）和模型（3）度量的負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）和收益上下波動(dòng)率（DUVOL）衡量。解釋變量為虛擬變量Treat_Dum，當(dāng)樣本公司處于某省市政策執(zhí)行之后年份時(shí)取1，否則取0，以此構(gòu)建多期雙重差分模型檢驗(yàn)研究假說(shuō)。若假說(shuō)成立，則虛擬變量Treat_Dum的系數(shù)β1顯著為負(fù)。模型中還分別設(shè)置了年度虛擬變量（αt）和城市虛擬變量（δi），以控制時(shí)間效應(yīng)和城市個(gè)體效應(yīng)對(duì)模型衡量效果的影響。此外，模型（4）還借鑒已有文獻(xiàn)，加入企業(yè)基本財(cái)務(wù)特征、公司治理和股票交易特征等控制變量，以及控制了行業(yè)差異虛擬變量。上述變量的定義與計(jì)算方法詳見(jiàn)表1。

表1 模型變量定義表

（四）描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

表2報(bào)告了本文研究主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表2可知，衡量上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的兩個(gè)指標(biāo)負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)和收益上下波動(dòng)率的均值分別為-0.31和-0.21，中位數(shù)分別為-0.27和-0.21，指標(biāo)的樣本均值和中位數(shù)與許年行等（2012）的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本保持一致。研究的主要變量與其他文獻(xiàn)中相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本保持一致，且均處于合理的范圍之內(nèi)。本文還對(duì)研究中的主要變量進(jìn)行了Pearson系數(shù)相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明解釋變量與控制變量之間系數(shù)相關(guān)性較小，本文模型設(shè)置不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題①因篇幅限制，未報(bào)告系數(shù)相關(guān)性檢驗(yàn)詳細(xì)結(jié)果。。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

五、 實(shí)證分析

（一）主要研究假說(shuō)的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

表3報(bào)告了本文研究主要假說(shuō)的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果。從列（1）和列（2）的結(jié)果來(lái)看，“金稅三期”政策實(shí)施虛擬變量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間存在顯著的負(fù)向關(guān)聯(lián)，且兩者之間在5%的水平上顯著。也就是說(shuō)，相較于未實(shí)施“金稅三期”系統(tǒng)的上市公司，實(shí)施“金稅三期”系統(tǒng)的上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)更低。這表明，大數(shù)據(jù)稅收征管發(fā)揮了外部監(jiān)督效應(yīng)，降低了上市公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。為進(jìn)一步分析“金稅三期”工程對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文借鑒已有研究（江軒宇和許年行，2015），構(gòu)建上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的虛擬變量（Crash_Dum）作為上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的替代變量。具體構(gòu)建方法為，在t年度，當(dāng)個(gè)股周特有收益（Wi，t）滿足一次不等式，Wi，t≤Average（Wi，t）-3.09σi，其中Average（Wi，t）為公司i周特有收益的年度平均值，σi為公司i年度周特有收益的標(biāo)準(zhǔn)差，則股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的虛擬變量（Crash_Dum）取值為1，否則取值為0。列（3）的結(jié)果顯示，采用虛擬變量衡量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)并代入模型（4）進(jìn)行回歸后，“金稅三期”系統(tǒng)實(shí)施與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)仍在10%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，研究結(jié)果表明相較于未上線“金稅三期”系統(tǒng)的企業(yè)，上市公司在施行了以“金稅三期”為代表的大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)后，其股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)得到顯著降低。研究結(jié)果與采用連續(xù)型變量衡量的實(shí)證回歸結(jié)果保持一致，表明了本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

表3 金稅三期與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的多元回歸結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

為保證本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性，避免樣本選擇偏誤和內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)研究結(jié)論的影響，本文還從以下角度展開(kāi)了穩(wěn)健性檢驗(yàn)①穩(wěn)健性檢驗(yàn)因篇幅限制未報(bào)告詳細(xì)結(jié)果。：

1. 樣本選擇偏誤問(wèn)題

本文在設(shè)置政策實(shí)施效果虛擬變量時(shí)，主要以“金稅三期”系統(tǒng)在全國(guó)各省份執(zhí)行的年份作為依據(jù)。但在2014年末于河南省、廣東省和內(nèi)蒙古自治區(qū)上線的“金稅三期”系統(tǒng)優(yōu)化版，由于接近年底上線實(shí)施，其政策效果難以甄別具體的歸屬年份，保留這部分樣本可能會(huì)造成樣本選擇偏誤問(wèn)題。因此，本文采用剔除模糊省份樣本的處理方法，檢驗(yàn)剔除模糊省份樣本后大數(shù)據(jù)稅收征管對(duì)公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。剔除模糊省份樣本后的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與上文主研究假說(shuō)檢驗(yàn)結(jié)果保持一致，即研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

2. 內(nèi)生性問(wèn)題

（1）傾向性得分匹配法。本文采用多期雙重差分模型，檢驗(yàn)政策的經(jīng)濟(jì)后果。盡管從理論上來(lái)看，外生的事件沖擊已經(jīng)能較好解決遺漏變量和反向因果等內(nèi)生性問(wèn)題，但還是可能由于樣本公司本身的異質(zhì)性，導(dǎo)致研究的處理組和對(duì)照組之間存在系統(tǒng)性差異，影響研究結(jié)論的穩(wěn)健性。為控制樣本公司本身可能存在的異質(zhì)性問(wèn)題，本文采用一對(duì)一最近鄰匹配的傾向性得分匹配法（PSM），參考王雪平（2020）的研究方法，選擇公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、盈利能力、公司年齡、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、第一大股東持股比率、獨(dú)立董事占比和賬面市值比等變量作為打分指標(biāo)，據(jù)此使用Logit回歸模型估計(jì)傾向性得分值，并根據(jù)傾向性得分進(jìn)行一對(duì)一最近鄰匹配。最后，根據(jù)最近鄰匹配樣本進(jìn)行多元回歸檢驗(yàn)。采用傾向性得分匹配后的樣本回歸結(jié)果表明，消除異質(zhì)性差異后，本文研究結(jié)論與前文研究保持一致，且依然穩(wěn)健。

（2）安慰劑檢驗(yàn)（Placebo Test）。針對(duì)本文研究設(shè)計(jì)的另一個(gè)擔(dān)心是，本文發(fā)現(xiàn)的研究結(jié)論可能是同期或近期其他宏觀政策的經(jīng)濟(jì)后果，且不同地區(qū)實(shí)施“金稅三期”系統(tǒng)可能并非完全的外生事件，樣本可能存在自選擇問(wèn)題。為消除這一問(wèn)題對(duì)研究結(jié)論的影響，本文借鑒已有研究（Hope等，2017），采用安慰劑檢驗(yàn)（Placebo Test）的方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。具體的做法為，分別選擇政策實(shí)施前一年和后一年作為偽事件（Pseudo-Event）年度，探究在采用擬造的偽事件作為外部事件沖擊后，是否仍然存在本文發(fā)現(xiàn)的研究結(jié)論。安慰劑效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明，采用偽事件窗口檢驗(yàn)的“金稅三期”稅務(wù)系統(tǒng)加強(qiáng)的稅收征管效應(yīng)并未能得到顯著體現(xiàn)，即“金稅三期”系統(tǒng)的上線實(shí)施抑制了上市公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，這說(shuō)明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

六、 進(jìn)一步分析

在主要研究假說(shuō)實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步根據(jù)代理理論和信息不對(duì)稱理論，檢驗(yàn)大數(shù)據(jù)稅收征管抑制公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制和作用機(jī)理，并分情境考察資本市場(chǎng)宏微觀治理對(duì)兩者關(guān)系的影響。

（一）影響機(jī)制的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

1. 檢驗(yàn)代理問(wèn)題的影響機(jī)制?；谇拔睦碚摲治?，本文借鑒王化成等（2015）的做法，采用管理層持股比例作為公司代理問(wèn)題的衡量指標(biāo)。一般認(rèn)為，當(dāng)管理層持股比例越低時(shí)，管理層與股東之間的利益偏離程度越高，公司的代理問(wèn)題越嚴(yán)重。表4報(bào)告了基于代理問(wèn)題的分組回歸結(jié)果，列（1）和列（3）結(jié)果顯示，在管理層持股比例更高的樣本組中，大數(shù)據(jù)稅收征管與公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)關(guān)系并不顯著，列（2）和列（4）的結(jié)果顯示，在管理層持股比例較低的樣本組中，大數(shù)據(jù)稅收征管與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，且這種負(fù)相關(guān)關(guān)系分別在5%和1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。研究結(jié)果表明，在管理層持股比例較低、代理問(wèn)題較為嚴(yán)重的上市公司樣本組中，大數(shù)據(jù)稅收征管更能發(fā)揮代理問(wèn)題的治理效應(yīng)，抑制上市公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。研究結(jié)果為前文研究假設(shè)中的理論機(jī)制也提供了一定的經(jīng)驗(yàn)支撐，表明本文的理論推導(dǎo)機(jī)制存在合理性。

表4 基于代理問(wèn)題的分組回歸結(jié)果

2. 檢驗(yàn)信息不對(duì)稱問(wèn)題的影響機(jī)制。根據(jù)以上理論分析，本文借鑒已有研究（Hutton等，2009；王化成等，2015）的做法，采用修正Jones模型計(jì)算的操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值作為企業(yè)盈余管理程度的代理變量，利用盈余管理程度年度行業(yè)中位數(shù)作為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量高低的分組依據(jù)，并以此來(lái)檢驗(yàn)不同信息不對(duì)稱程度樣本組中大數(shù)據(jù)稅收征管對(duì)公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。表5報(bào)告了基于不同會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的分組檢驗(yàn)情況，根據(jù)列（1）和列（3）顯示的結(jié)果，在會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較高的樣本組中，大數(shù)據(jù)稅收征管對(duì)公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的抑制效應(yīng)并不顯著。相反，在列（2）和列（4）顯示的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較低的樣本組中，大數(shù)據(jù)稅收征管與公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著?；谛畔⒉粚?duì)稱的影響機(jī)制檢驗(yàn)說(shuō)明，在信息質(zhì)量更低的上市公司樣本組中，大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)更能發(fā)揮信息治理優(yōu)勢(shì)，抑制公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。表5結(jié)果證實(shí)本文研究假說(shuō)中提出的大數(shù)據(jù)稅收征管通過(guò)信息不對(duì)稱影響機(jī)制作用于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的理論路徑，為本文理論邏輯提供了一定的數(shù)據(jù)支持。

表5 基于信息不對(duì)稱程度的分組回歸結(jié)果

（二）資本市場(chǎng)治理分情境檢驗(yàn)結(jié)果

1. 資本市場(chǎng)微觀治理的檢驗(yàn)結(jié)果。獨(dú)立審計(jì)監(jiān)督是保持資本市場(chǎng)健康有序運(yùn)行的重要制度安排和微觀治理機(jī)制，作為解決公司代理問(wèn)題的獨(dú)立第三方制度設(shè)計(jì)，為解決股東和代理人之間的代理沖突問(wèn)題提供了較為經(jīng)濟(jì)合理的辦法?，F(xiàn)有研究也發(fā)現(xiàn)了獨(dú)立審計(jì)制度對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用。田昆儒和孫瑜（2015）實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，審計(jì)監(jiān)督在降低非效率投資對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)正向影響中發(fā)揮著重要作用，發(fā)揮審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)（熊家財(cái)，2015），提高審計(jì)質(zhì)量（黃宏斌和尚文華，2019），有助于抑制上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。因此，當(dāng)資本市場(chǎng)微觀治理機(jī)制完善時(shí)，獨(dú)立審計(jì)能夠發(fā)揮良好的監(jiān)督效應(yīng)，提高上市公司信息披露質(zhì)量，緩解管理層代理問(wèn)題，降低上市公司信息不對(duì)稱程度，最終抑制公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)此，本文預(yù)測(cè)相較于資本市場(chǎng)微觀治理機(jī)制更完善的樣本組，當(dāng)微觀治理機(jī)制更不完善，上市公司信息質(zhì)量更低時(shí)，大數(shù)據(jù)稅收征管處理虛假信息披露有更多的治理空間，對(duì)公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用也更加明顯。

根據(jù)前文的理論預(yù)期，本文參考已有研究（漆江娜等，2004；謝盛紋和陶然，2017）選擇上市公司聘請(qǐng)審計(jì)師是否來(lái)自國(guó)際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所作為審計(jì)監(jiān)督效應(yīng)強(qiáng)度的代理變量。當(dāng)審計(jì)師來(lái)源于四大事務(wù)所時(shí)，審計(jì)監(jiān)督效應(yīng)更強(qiáng)，反之審計(jì)監(jiān)督效應(yīng)則更弱。表6報(bào)告了基于審計(jì)監(jiān)督的分組回歸結(jié)果，列（1）和列（3）報(bào)告了審計(jì)監(jiān)督效應(yīng)更強(qiáng)時(shí)，大數(shù)據(jù)稅收征管與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)存在正向關(guān)聯(lián)，但在統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著。列（2）和列（4）報(bào)告了在審計(jì)監(jiān)督較弱的樣本分組中，大數(shù)據(jù)稅收征管與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)存在負(fù)向關(guān)聯(lián)，且兩者關(guān)系在5%的統(tǒng)計(jì)意義上保持顯著。研究結(jié)果與之前理論預(yù)期保持一致，表明在資本市場(chǎng)監(jiān)督治理機(jī)制更弱的樣本組中，更有利于“金稅三期”大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)發(fā)揮打擊管理層代理行為、降低信息不對(duì)稱程度、抑制股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的作用。

表6 基于審計(jì)監(jiān)督的分組回歸結(jié)果

2. 資本市場(chǎng)宏觀治理的檢驗(yàn)結(jié)果?！胺ㄅc金融學(xué)”強(qiáng)調(diào)了法治環(huán)境在約束管理層機(jī)會(huì)主義行為、保護(hù)投資者利益、促進(jìn)資本市場(chǎng)發(fā)展中的重要作用。投資者利益的保護(hù)是國(guó)家或地區(qū)資本市場(chǎng)持續(xù)健康有序發(fā)展的重要因素（La Porta等，1998）。方紅星等（2017）實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)所在地區(qū)的法治環(huán)境對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息可比性具有一定的約束作用，降低供應(yīng)鏈集中度對(duì)會(huì)計(jì)信息可比性的負(fù)面影響。在法治環(huán)境更好的地區(qū)，企業(yè)的可操作性盈余管理程度更低，良好的法治環(huán)境有助于當(dāng)?shù)厣鲜泄拘畔⑴顿|(zhì)量的提高（何平林等，2019）。因此，地區(qū)法治環(huán)境越好，對(duì)投資者的法律保護(hù)越完善，企業(yè)會(huì)更多地披露公司的特質(zhì)信息，可以降低盈余管理程度，使股價(jià)更好地反映企業(yè)真實(shí)經(jīng)營(yíng)狀況，抑制公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（李江輝，2018）。作為資本市場(chǎng)宏觀治理的重要組成部分，法治環(huán)境的優(yōu)劣對(duì)大數(shù)據(jù)稅收征管發(fā)揮抑制股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的作用也會(huì)產(chǎn)生重要影響。具體地，在法治環(huán)境更差的地區(qū)，大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)在發(fā)揮稅務(wù)稽查、打擊稅收規(guī)避等管理層機(jī)會(huì)主義的作用時(shí)擁有更多的發(fā)揮空間，在利用信息化技術(shù)解決傳統(tǒng)稅務(wù)系統(tǒng)難以解決的納稅申報(bào)信息不夠完善、相關(guān)配套設(shè)施不夠健全和打擊企業(yè)偷稅漏稅等違法違規(guī)行為不夠全面等問(wèn)題上擁有更加顯著的作用。據(jù)此，本文預(yù)期在法治環(huán)境較差的地區(qū)，大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)能夠更有效地抑制管理層代理問(wèn)題，降低公司信息不對(duì)稱，最終抑制上市公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

本文參考已有研究（何平林等，2019；李江輝，2018；王蘭芳等，2019）做法，采用王小魯?shù)龋?019）編制的《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告（2018）》中披露的“市場(chǎng)中介組織的發(fā)育和法治環(huán)境排序”作為地區(qū)法治環(huán)境代理變量。根據(jù)地區(qū)法治排序中位數(shù)區(qū)分地區(qū)法治環(huán)境的優(yōu)劣。表7報(bào)告了基于法治環(huán)境的分組回歸結(jié)果，列（1）和列（3）的結(jié)果顯示，在法治環(huán)境較好的樣本組中，大數(shù)據(jù)稅收征管對(duì)公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用不顯著；相反，在法治環(huán)境較差的樣本組中，大數(shù)據(jù)稅收征管與公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系在5%的水平上保持顯著。研究結(jié)果與本文理論預(yù)期保持一致，即在法治環(huán)境更差的地區(qū)，大數(shù)據(jù)稅收征管更容易發(fā)揮稅收征管作用，減少管理層機(jī)會(huì)主義行為，提高公司信息透明度，抑制公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

表7 基于法治環(huán)境的分組回歸結(jié)果

七、 研究結(jié)論與政策啟示

2013年起陸續(xù)在全國(guó)范圍內(nèi)上線實(shí)施的“金稅三期”大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)打擊了企業(yè)利用信息優(yōu)勢(shì)偷稅漏稅的機(jī)會(huì)主義行為，提高了企業(yè)的納稅遵從度，改善了稅收環(huán)境的公平性，促進(jìn)了市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。然而，已有文獻(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)稅收征管在資本市場(chǎng)上的經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)，尤其是對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響鮮有研究。本文從公司金融維度，基于管理層信息捂盤假說(shuō)，實(shí)證檢驗(yàn)了大數(shù)據(jù)稅收征管對(duì)公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，并立足代理理論和信息不對(duì)稱理論，探究了大數(shù)據(jù)稅收征管治理效應(yīng)的作用機(jī)理和影響機(jī)制。此外，本文還從資本市場(chǎng)宏微觀治理角度出發(fā)，分組檢驗(yàn)不同情境下大數(shù)據(jù)稅收征管與公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的作用關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，相較于未實(shí)施“金稅三期”大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)的上市公司，實(shí)施“金稅三期”系統(tǒng)的上市公司未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)更低。本文進(jìn)一步分析結(jié)果顯示，從其影響機(jī)制來(lái)看，在管理層代理問(wèn)題更嚴(yán)重和信息不對(duì)稱程度更高的樣本組中，大數(shù)據(jù)稅收征管發(fā)揮的公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)抑制效應(yīng)更加顯著。大數(shù)據(jù)稅收征管通過(guò)降低上市公司管理層機(jī)會(huì)主義行為，提高了信息質(zhì)量，發(fā)揮了監(jiān)督效應(yīng)。根據(jù)資本市場(chǎng)宏微觀治理情況分組的結(jié)果顯示，在審計(jì)監(jiān)督質(zhì)量更低和法治環(huán)境更差的上市公司樣本組中，大數(shù)據(jù)稅收征管對(duì)公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用更加顯著。

基于以上研究結(jié)論，本文得出如下政策啟示：首先，發(fā)揮大數(shù)據(jù)稅收征管獲取的一手稅務(wù)信息資源優(yōu)勢(shì)，結(jié)合政府部門間信息共享渠道，發(fā)揮稅收征管信息優(yōu)勢(shì)在加強(qiáng)資本市場(chǎng)治理中的重要作用。進(jìn)一步優(yōu)化稅務(wù)信息平臺(tái)，依據(jù)廣泛采集的真實(shí)數(shù)據(jù)源，開(kāi)發(fā)市場(chǎng)治理應(yīng)用模塊。同時(shí)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)公司違法行為或平臺(tái)提供風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)，應(yīng)及時(shí)關(guān)注其持續(xù)經(jīng)營(yíng)問(wèn)題，并在必要時(shí)向證監(jiān)會(huì)等資本市場(chǎng)監(jiān)管部門提供信息提示，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析功能在資本市場(chǎng)治理中的作用。其次，結(jié)合公司外部監(jiān)督機(jī)制，提升大數(shù)據(jù)稅收征管系統(tǒng)精準(zhǔn)治理作用。在已有企業(yè)經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和政府間共享信息的基礎(chǔ)上，關(guān)注審計(jì)報(bào)告等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)的提升作用。利用最新數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)識(shí)別信息化成果，嘗試從圖片、音頻或視頻數(shù)據(jù)等信息源中進(jìn)一步提升信息挖掘能力，提高大數(shù)據(jù)稅收征管的識(shí)別精度。最后，加強(qiáng)法治建設(shè)，營(yíng)造良好法治環(huán)境。在增強(qiáng)投資者利益保護(hù)，提高公司信息質(zhì)量等方面出臺(tái)相關(guān)配套法律法規(guī)。政府部門應(yīng)利用國(guó)家大數(shù)據(jù)信息治理最新成果，加強(qiáng)對(duì)中小投資者利益保護(hù)，及時(shí)披露上市公司違法違規(guī)行為，并利用政務(wù)系統(tǒng)及時(shí)提供風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，減少違法違規(guī)行為導(dǎo)致的股價(jià)暴跌對(duì)中小投資者的利益損害。