管考磊 朱海寧

(江西財(cái)經(jīng)大學(xué)會計(jì)學(xué)院/會計(jì)發(fā)展研究中心，江西 南昌 330013)

一、引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)的加速創(chuàng)新和廣泛應(yīng)用，當(dāng)今世界已全面進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以數(shù)字化的知識和信息為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，已逐漸成為我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎(陳劍等，2020)。黨的十九屆五中全會指出，我國要大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。在新的時代背景和宏觀政策的驅(qū)動下，作為微觀經(jīng)濟(jì)主體的企業(yè)積極把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的契機(jī)，推動數(shù)字技術(shù)與各類生產(chǎn)要素深入融合，有效突破傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的資源約束邊界，進(jìn)而促使企業(yè)價值得到極大提升(肖紅軍等，2021)。埃森哲發(fā)布的《2021中國企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)》顯示，2021年我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的平均得分首次突破50分，標(biāo)志著我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在穩(wěn)步推進(jìn)。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速融合的背景下，探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其財(cái)務(wù)行為決策的影響具有重要的理論價值和現(xiàn)實(shí)意義。

稅收是企業(yè)經(jīng)營過程中的一項(xiàng)法律義務(wù)和重要成本支出，直接影響著企業(yè)現(xiàn)金流和利潤規(guī)模，同時也是政府參與企業(yè)成果分配的一種經(jīng)濟(jì)手段，并由此實(shí)現(xiàn)了對企業(yè)現(xiàn)金流的強(qiáng)制分享(周美華等，2021)。企業(yè)為了減少納稅義務(wù)而實(shí)施一系列稅收規(guī)避行為已成為全球范圍內(nèi)的一種普遍現(xiàn)象(Hanlon and Heitzman，2010)。稅收規(guī)避將本應(yīng)上交國家的資源轉(zhuǎn)而留存企業(yè)并用于自身發(fā)展，直接減少了企業(yè)現(xiàn)金流出和增加了企業(yè)凈利潤(周美華等，2021)。但是，稅收規(guī)避是一把“雙刃劍”，在節(jié)約稅費(fèi)成本的同時，也會為企業(yè)帶來巨大的潛在成本，一旦稅收規(guī)避被稅務(wù)機(jī)關(guān)發(fā)現(xiàn)和查處，企業(yè)需要補(bǔ)交稅金和繳納巨額罰款(Rego and Wilson，2012)。同時，稅收是各級政府獲得財(cái)政收入的重要源泉(張守文，2015)，企業(yè)稅收規(guī)避行為會減少政府財(cái)政收入，加劇政府財(cái)政壓力，降低公共資源配置效率(葉康濤和劉行，2014)。因此，稅收規(guī)避對企業(yè)價值、政府履職和政企關(guān)系具有重要影響，是政府、實(shí)務(wù)界和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的熱點(diǎn)話題。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的技術(shù)創(chuàng)新催生了新的企業(yè)治理手段，為利益相關(guān)者參與企業(yè)治理提供了便利條件，能夠有效提升企業(yè)治理鏈上的信息透明度(戚聿東和肖旭，2020)，對企業(yè)經(jīng)營管理行為產(chǎn)生重大影響(祁懷錦等，2020)。稅收規(guī)避實(shí)際上是企業(yè)進(jìn)行成本和收益權(quán)衡之后的結(jié)果，已成為企業(yè)經(jīng)營管理過程中的重要決策之一(Hanlon and Heitzman，2010；Badertscher et al.，2013)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在完善信息環(huán)境和治理體系的同時是否也會影響其稅收規(guī)避行為決策？這一影響的作用機(jī)制是什么？對這一問題的探究有助于評估企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施效果，從稅收規(guī)避的視角進(jìn)一步加深對數(shù)字化賦能企業(yè)治理的理解，為政府積極推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

基于此，本文以2007—2020年滬深A(yù)股主板上市公司為樣本，考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對稅收規(guī)避行為的影響，并進(jìn)一步研究其作用機(jī)制、異質(zhì)性和經(jīng)濟(jì)后果。本文的貢獻(xiàn)主要在以下三個方面：第一，在全面建設(shè)“數(shù)字中國”的背景下，從企業(yè)稅收規(guī)避這一微觀視角拓展并深化了數(shù)字化對微觀企業(yè)財(cái)務(wù)行為影響的認(rèn)識，豐富了有關(guān)企業(yè)數(shù)字化經(jīng)濟(jì)后果的研究，為政府大力推動企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)；第二，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角分析了企業(yè)戰(zhàn)略決策對稅收規(guī)避行為的影響，豐富了有關(guān)企業(yè)稅收規(guī)避行為影響因素的研究，為提升國家稅收征管水平提供借鑒；第三，從融資約束和信息透明度的視角考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響稅收規(guī)避的作用機(jī)制，打開了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和稅收規(guī)避之間的“黑箱”，為洞悉兩者之間的邏輯關(guān)系提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

二、文獻(xiàn)回顧與假說發(fā)展

(一)文獻(xiàn)回顧

關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)后果，現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升企業(yè)專業(yè)化分工水平，降低企業(yè)人工成本規(guī)模，但會提高平均人工成本(袁淳等，2021；陳夢根和周元任，2021)；有助于降低企業(yè)信息不對稱程度，進(jìn)而降低企業(yè)審計(jì)費(fèi)用和提升股票流動性水平(張永坤等，2021；吳非等，2021)；有助于促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新效率，提高經(jīng)營績效和改善財(cái)務(wù)狀況(陳劍等，2020；高雨辰等，2021)；還有助于促進(jìn)企業(yè)社會責(zé)任承擔(dān)(肖紅軍等，2021)；最終有助于提升企業(yè)價值(趙宸宇等，2021；黃大禹等，2021)。

關(guān)于企業(yè)稅收規(guī)避行為的影響因素，現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，董事會結(jié)構(gòu)、股權(quán)結(jié)構(gòu)和內(nèi)部控制等企業(yè)內(nèi)部治理機(jī)制均會影響企業(yè)稅收規(guī)避(Rego and Wilson，2012；Badertscher et al.，2013；李成等，2016)；媒體關(guān)注和社會信任作為重要的企業(yè)外部治理機(jī)制，會抑制企業(yè)稅收規(guī)避(田高良等，2016；曹越等，2018)；高管任職經(jīng)歷和海外經(jīng)歷等高管個體特征也會影響企業(yè)稅收規(guī)避行為(劉繼紅，2018；Wen et al.，2020)。此外，部分文獻(xiàn)從宏觀環(huán)境層面研究了政策不確定性、產(chǎn)業(yè)政策和資本市場開放對企業(yè)稅收規(guī)避的影響(陳德球等，2016；張婷婷等，2021；支曉強(qiáng)等，2021)。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果的研究主要集中在經(jīng)營績效、財(cái)務(wù)狀況和企業(yè)價值等方面，沒有關(guān)注其對企業(yè)稅收規(guī)避這一重要行為決策的影響；對企業(yè)稅收規(guī)避行為影響因素的研究主要集中在企業(yè)內(nèi)外部治理機(jī)制和高管特征方面，忽略了數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一企業(yè)戰(zhàn)略決策對稅收規(guī)避的影響。因此，本文對數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)稅收規(guī)避這一重要問題進(jìn)行研究。

(二)假說發(fā)展

作為推動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要微觀主體，企業(yè)積極促使數(shù)字技術(shù)與各類生產(chǎn)要素深度融合，以數(shù)字驅(qū)動生產(chǎn)經(jīng)營管理全過程(Vial，2019)，從而影響包括稅收規(guī)避在內(nèi)的企業(yè)各種經(jīng)營和財(cái)務(wù)決策行為。企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，向資本市場傳遞出一種具有長期增長潛力的積極信號，更容易得到資本市場的青睞。同時，數(shù)字化情景也有助于企業(yè)與債權(quán)人之間快速匹配信息，幫助債權(quán)人對企業(yè)建立深度信用評價體系，降低債權(quán)人的搜尋成本、監(jiān)督成本和信用風(fēng)險，促使債權(quán)人提供更多低成本資金，滿足企業(yè)外部融資需求和降低融資約束程度。由于稅收規(guī)避能夠減少企業(yè)現(xiàn)金流出和增加企業(yè)凈利潤，面臨嚴(yán)重融資約束的企業(yè)往往具有更大的動機(jī)實(shí)施稅收規(guī)避行為(王亮亮，2016；陳作華和方紅星，2018)。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)融資約束問題的緩解，不僅有效削弱了企業(yè)進(jìn)行稅收規(guī)避的動機(jī)，而且減少了企業(yè)進(jìn)行稅收規(guī)避的邊際收益，降低了企業(yè)稅收規(guī)避程度。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能夠利用數(shù)字技術(shù)將企業(yè)內(nèi)外部產(chǎn)生的海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)化信息，極大提升了信息的規(guī)模和可利用度(吳非等，2021)，而且通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺連通企業(yè)內(nèi)外部“信息孤島”，提高了信息傳播的速度和便利度，使外部利益相關(guān)者能夠及時掌握更多企業(yè)經(jīng)營和財(cái)務(wù)信息，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)與外部利益相關(guān)者間的高效溝通(張永坤等，2021)。進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)往往更容易吸引分析師關(guān)注和媒體報(bào)道，而分析師和媒體作為專業(yè)的信息中介，通過對企業(yè)相關(guān)信息的解讀、加工和傳播，能將更多和更準(zhǔn)確的企業(yè)信息及時傳遞給外部利益相關(guān)者。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型大大降低了信息不對稱程度，進(jìn)而提升了包括稅務(wù)部門在內(nèi)的外部利益相關(guān)者對企業(yè)的監(jiān)控能力，使得企業(yè)利用信息優(yōu)勢實(shí)施的稅收規(guī)避活動難以隱藏，增加了企業(yè)稅收規(guī)避被發(fā)現(xiàn)的可能性，致使企業(yè)實(shí)施稅收規(guī)避行為的邊際成本大幅增加(田高良等，2016)。如此一來，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效抑制管理層自利動機(jī)下避稅活動的發(fā)生，降低企業(yè)稅收規(guī)避程度?；谝陨戏治?，本文提出如下假說：

H1：在其他條件相同的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著降低稅收規(guī)避程度。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型順應(yīng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代發(fā)展潮流，與當(dāng)前做強(qiáng)做優(yōu)做大我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的宏觀政策導(dǎo)向相一致，市場投資者會對此類企業(yè)未來的發(fā)展前景作出向好預(yù)期，因此，實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)往往受到投資者和債權(quán)人的青睞和追捧，進(jìn)而更容易以較低成本獲得大量外部融資(吳非等，2021；王守海等，2022)。同時，作為企業(yè)向“專精特新”方向邁進(jìn)的有效手段和實(shí)現(xiàn)路徑，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助企業(yè)獲得更多政府財(cái)政補(bǔ)貼、政策傾斜和資源支持，不僅直接增加了企業(yè)現(xiàn)金流，而且改善了企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，間接有助于企業(yè)獲得更多外部融資。進(jìn)一步地，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化企業(yè)整個經(jīng)營管理體系，進(jìn)而能夠更好地實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)財(cái)融合和財(cái)務(wù)集約統(tǒng)籌管控，驅(qū)動企業(yè)在有限的財(cái)務(wù)資源約束下將資金配置效率達(dá)到最優(yōu)擴(kuò)展邊界，從而實(shí)現(xiàn)資金使用效率最大化，為企業(yè)營造一個良好健康的財(cái)務(wù)環(huán)境(易露霞等，2021)。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)外部資源獲取能力和內(nèi)部資金使用效率，進(jìn)而有效降低融資約束程度。根據(jù)企業(yè)稅收規(guī)避的“現(xiàn)金流效應(yīng)”理論，企業(yè)實(shí)施稅收規(guī)避的主要動機(jī)在于將大量現(xiàn)金留存在企業(yè)內(nèi)部以緩解融資約束問題，因而面臨較小融資約束的企業(yè)通過稅收規(guī)避節(jié)約現(xiàn)金流所產(chǎn)生的邊際收益會顯著下降，大大弱化企業(yè)實(shí)施稅收規(guī)避行為的動機(jī)，進(jìn)而能夠有效降低企業(yè)稅收規(guī)避程度(Edwards et al.，2016，王亮亮，2016)。如此一來，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠緩解融資約束，進(jìn)而有效抑制企業(yè)稅收規(guī)避行為?；谝陨戏治?，本文提出如下假說：

H2：在其他條件相同的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束能夠降低稅收規(guī)避程度。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依托大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等前沿技術(shù)對企業(yè)產(chǎn)生的海量信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和標(biāo)準(zhǔn)化處理(吳非等，2021)，有效實(shí)現(xiàn)信息跨平臺整合，促使企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)流程日趨透明化，不斷提升信息挖掘能力和傳播效率，能夠向外部利益相關(guān)者“推送”更多信息，從而拓寬了雙方之間的信息透明空間(張永坤等，2021)。同時，企業(yè)信息披露體系在數(shù)字技術(shù)驅(qū)動下也得到全方位重塑，從而有效提升利益相關(guān)者的信息搜集和分析能力，大大提高企業(yè)信息透明度。企業(yè)稅收規(guī)避行為具有隱藏性，復(fù)雜的交易活動和不透明的信息環(huán)境為企業(yè)實(shí)施稅收規(guī)避提供了空間，增加了企業(yè)出于自利動機(jī)進(jìn)行稅收規(guī)避的可能性(Desai and Dharmapala，2006；Chen and Lin，2017)。較高的信息透明度有效壓縮了企業(yè)利用信息優(yōu)勢實(shí)施機(jī)會主義行為的空間，提高了包括稅務(wù)監(jiān)管機(jī)構(gòu)在內(nèi)的外部利益相關(guān)者的監(jiān)督效率，增加了企業(yè)稅收規(guī)避行為被發(fā)現(xiàn)的可能性，使得企業(yè)避稅難度和避稅風(fēng)險顯著增加，大大提高了企業(yè)實(shí)施稅收規(guī)避行為所帶來的邊際成本，有效削弱了企業(yè)的避稅意愿，最終能夠降低企業(yè)稅收規(guī)避程度(Chen and Lin，2017；李青原和王露萌，2019；Kerr，2019)。如此一來，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高信息透明度，進(jìn)而有效抑制企業(yè)稅收規(guī)避行為?；谏鲜龇治觯疚奶岢鋈缦录僬f：

在其他條件相同的情況下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高信息透明度能夠降低稅收規(guī)避程度。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

鑒于2006年會計(jì)準(zhǔn)則修訂對中國上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的影響，本文選取2007—2020年滬深A(yù)股主板上市公司作為研究樣本，并進(jìn)行了如下篩選：(1)剔除金融保險類公司；(2)剔除當(dāng)年IPO的公司；(3)剔除被證券交易所特殊處理的公司；(4)剔除稅前利潤小于等于0、實(shí)際所得稅率小于0和大于1，以及所得稅費(fèi)用小于0的公司；(5)剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司。最終得到20767個樣本觀測值。上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)來自深交所和上交所官網(wǎng)，名義稅率數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫(Wind)，其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。此外，為了控制極端值的影響，本文對所有連續(xù)變量在1%和99%水平上進(jìn)行了縮尾處理。

(二)變量定義與模型設(shè)計(jì)

一是稅收規(guī)避。本文借鑒Desai and Dharmapala(2006)、葉康濤和劉行(2014)、李青原和王露萌(2019)的做法，使用會計(jì)-稅收差異()來衡量企業(yè)稅收規(guī)避程度，具體而言，=(稅前會計(jì)利潤—應(yīng)納稅所得額)/資產(chǎn)總額，其中應(yīng)納稅所得額=當(dāng)期所得稅費(fèi)用/名義稅率。越大，企業(yè)稅收規(guī)避程度越高。為便于呈現(xiàn)回歸結(jié)果，本文將乘以100。

二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本文借鑒吳非等(2021)、黃大禹等(2021)的做法，使用上市企業(yè)年報(bào)中涉及“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的詞頻數(shù)量來衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。鑒于詞頻數(shù)量呈右偏態(tài)分布，本文使用詞頻數(shù)量加1的自然對數(shù)來衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度()。

三是融資約束程度。本文借鑒Kaplan and Zingales(1997)、王雄元等(2018)的做法，使用KZ指數(shù)來衡量企業(yè)融資約束程度()。越大，企業(yè)面臨的融資約束程度越高。

四是信息透明度。本文借鑒Zhong(2018)的做法，使用盈余質(zhì)量、信息披露考評結(jié)果、分析師跟蹤人數(shù)、分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確度和審計(jì)質(zhì)量五個變量百分等級的平均值，構(gòu)建綜合指標(biāo)來衡量企業(yè)信息透明度()。越大，企業(yè)信息透明度越高。

本文借鑒王雄元等(2018)、李青原和王露萌(2019)的做法，構(gòu)建模型(1)研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對稅收規(guī)避的影響。同時，采用溫忠麟等(2004)提出的“中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序”，構(gòu)建模型(1)～(3)進(jìn)一步研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響稅收規(guī)避的作用機(jī)制。

其中，是指企業(yè)稅收規(guī)避程度，是指企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是指融資約束程度，是指信息透明度。為了克服遺漏變量偏誤，本文參考王雄元等(2018)、李青原和王露萌(2019)的研究，選擇以下控制變量()：企業(yè)規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿、盈利能力、成長能力、投資機(jī)會、股權(quán)集中度、固定資產(chǎn)比例、無形資產(chǎn)比例、兩職合一和經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量。此外，本文還控制了行業(yè)和時間固定效應(yīng)。各變量的定義如表1所示。

表1 變量定義

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)與單變量分析

表2列示了變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。樣本企業(yè)的均值為0.044，表明平均而言樣本企業(yè)的會計(jì)利潤大于應(yīng)納稅所得額，稅收規(guī)避行為是一種普遍現(xiàn)象。樣本企業(yè)的均值為0.798，最大值為4.407，最小值為0，表明樣本企業(yè)數(shù)字化程度存在較大差異，部分企業(yè)尚未進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。樣本企業(yè)的均值為0.369，的均值為0.378。另外，平均而言，樣本企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿水平為44.9%，盈利能力和成長能力水平分別為0.05和0.195，賬面市值比為0.642，股權(quán)集中度為36.4%，固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量占資產(chǎn)總額的比重分別為23.3%、4.7%和5.5%。同時，在樣本企業(yè)中，21.5%的企業(yè)由一人擔(dān)任董事長和總經(jīng)理。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

本文按照的年度行業(yè)中值，把樣本企業(yè)分為數(shù)字化程度高低兩組，表3列示了兩組樣本的單變量分析結(jié)果。結(jié)果表明，無論均值檢驗(yàn)還是中值Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，相對于數(shù)字化程度低的企業(yè)，數(shù)字化程度高的企業(yè)稅收規(guī)避程度更低。這表明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低稅收規(guī)避程度，本文假說1得到初步驗(yàn)證。

表3 單變量分析結(jié)果

(二)回歸結(jié)果分析

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了數(shù)字技術(shù)與企業(yè)經(jīng)營管理過程的深入融合，對企業(yè)各種經(jīng)營和財(cái)務(wù)決策產(chǎn)生了重要影響(Vial，2019)；稅收規(guī)避作為企業(yè)為了減少納稅義務(wù)所實(shí)施的一項(xiàng)財(cái)務(wù)活動，也勢必受到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。因此，為了考察企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否會影響其稅收規(guī)避行為決策，本文使用模型(1)將作為解釋變量對進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表4所示。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論是否加入控制變量，與均存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，則企業(yè)稅收規(guī)避程度越低。這表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于抑制企業(yè)稅收規(guī)避行為，降低了企業(yè)稅收規(guī)避程度，假說1得到驗(yàn)證。

表4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)稅收規(guī)避的回歸結(jié)果

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠緩解融資約束和提高信息透明度，而較低的融資約束和較高的信息透明度能夠抑制企業(yè)稅收規(guī)避行為，因此，融資約束和信息透明度可能構(gòu)成了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響稅收規(guī)避的兩個作用機(jī)制。鑒于此，本文使用模型(1)～(3)對融資約束和信息透明度這兩個作用機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表5所示。可以看出，當(dāng)反映企業(yè)融資約束程度的作為被解釋變量時，的系數(shù)顯著為負(fù)；當(dāng)反映企業(yè)稅收規(guī)避程度的作為被解釋變量時，的系數(shù)顯著為負(fù)，的系數(shù)顯著為正。這表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低融資約束程度，同時較低的融資約束又會降低企業(yè)稅收規(guī)避程度，由此，融資約束構(gòu)成了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響稅收規(guī)避的作用機(jī)制之一，假說2得到驗(yàn)證。當(dāng)反映企業(yè)信息透明度的作為被解釋變量時，的系數(shù)顯著為正；當(dāng)反映企業(yè)稅收規(guī)避程度的作為被解釋變量時，的系數(shù)顯著為負(fù)，的系數(shù)顯著為負(fù)。這表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高信息透明度，較高的信息透明度又會降低企業(yè)稅收規(guī)避程度。因此，信息透明度是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響稅收規(guī)避的作用機(jī)制之一，假說3得到驗(yàn)證。

表5 作用機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

稅收規(guī)避有助于提升企業(yè)盈利水平和減少現(xiàn)金流出，進(jìn)而可能反過來影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策，因此，前文的研究結(jié)論可能存在互為因果所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。本文借鑒趙宸宇等(2021)的做法，采用工具變量法來緩解這一問題，并且選擇核心解釋變量()的一階和二階滯后項(xiàng)、城市移動電話數(shù)量、城市互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)以及城市郵政業(yè)務(wù)總量作為工具變量，對企業(yè)稅收規(guī)避程度進(jìn)行兩階段回歸，第二階段回歸結(jié)果如表6第(1)列所示。在控制了內(nèi)生性問題之后，與之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系仍未發(fā)生改變，前文的研究結(jié)論依然成立。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策會受到許多內(nèi)外部因素的影響，這些因素可能同時也會影響企業(yè)稅收規(guī)避行為，因此，前文的研究結(jié)論可能存在一定的自選擇問題。本文借鑒高雨辰等(2021)的做法，采用處理效應(yīng)模型來緩解這一問題。處理效應(yīng)模型的第一階段采用Probit回歸，本文選擇企業(yè)規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿、盈利能力、固定資產(chǎn)比例、無形資產(chǎn)比例、兩職合一、資本密集度、城市互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)和互聯(lián)網(wǎng)普及率作為影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策的因素，對企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一虛擬變量進(jìn)行回歸，計(jì)算出內(nèi)生選擇偏差調(diào)整項(xiàng)，第二階段將作為控制變量加入到模型(1)中進(jìn)行回歸。第二階段回歸結(jié)果如表6第(2)列所示，表明在控制了自選擇問題之后，與之間仍顯著負(fù)相關(guān)，前文的研究結(jié)論依然成立。

企業(yè)在信息披露過程中可能存在夸大正面消息的信息操縱行為，因此，前文研究結(jié)論可能受到企業(yè)策略性信息披露行為的影響。為了排除這種可能的解釋，本文借鑒袁淳等(2021)的做法進(jìn)行了如下檢驗(yàn)：(1)剔除樣本期內(nèi)因信息違規(guī)披露等問題而受到監(jiān)管部門處罰的企業(yè)后重新進(jìn)行回歸；(2)僅保留信息披露考評結(jié)果為優(yōu)秀和良好的企業(yè)重新進(jìn)行回歸；(3)構(gòu)建模型估計(jì)企業(yè)數(shù)字化信息的正常披露次數(shù)，并使用該模型的殘差表示異常披露次數(shù)，剔除異常披露次數(shù)大于0的企業(yè)重新進(jìn)行回歸。上述回歸結(jié)果如表6第(3)～(5)列所示，表明在排除了企業(yè)策略性信息披露行為的影響之后，與之間仍顯著負(fù)相關(guān)，前文的研究結(jié)論依然成立。

為了保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文還進(jìn)行了其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)：

第一，改變關(guān)鍵變量的衡量方法。本文對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行虛擬化處理，若企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型取值為1，否則為0；使用扣除應(yīng)計(jì)利潤影響之后的會計(jì)-稅收差異()、名義稅率與實(shí)際稅率之差()重新衡量企業(yè)稅收規(guī)避程度，回歸結(jié)果如表7第(1)～(3)列所示。

第二，改變樣本區(qū)間。鑒于2007年企業(yè)所得稅改革和2020年新冠疫情對企業(yè)稅收規(guī)避行為產(chǎn)生較大影響，本文剔除2007年和2020年的樣本重新進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表7第(4)列所示。

第三，改變樣本范圍。由于高科技企業(yè)研發(fā)投入普遍較高，具備更高的數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)和可能性，本文剔除高科技企業(yè)重新進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表7第(5)列所示。

第四，延長觀測窗口?？紤]到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時滯效應(yīng)，本文將分別滯后一期和兩期重新進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表7第(6)～(7)列所示。

第五，增加控制變量?？紤]到稅收征管力度和研發(fā)投入對企業(yè)稅收規(guī)避行為的影響，本文在模型(1)中加入稅收征管力度()和研發(fā)支出()變量重新進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表7第(8)列所示。

表7 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表明，前文研究結(jié)論并未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變，本文研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

五、進(jìn)一步分析

(一)異質(zhì)性分析

現(xiàn)代企業(yè)的所有權(quán)與控制權(quán)發(fā)生了分離，從而造成股東和管理層之間利益不一致，產(chǎn)生了委托代理問題，企業(yè)為了解決這一問題所發(fā)生的成本即為代理成本。相較于代理成本低的企業(yè)，代理成本高的企業(yè)存在更加嚴(yán)重的委托代理問題，管理層具有更強(qiáng)烈的動機(jī)通過避稅活動來謀取私利(李春濤等，2021)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型則有助于實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外部信息的互聯(lián)互通，提高企業(yè)信息透明度，增加管理層通過避稅活動攫取私利的邊際成本，從而能夠在更大程度上有效弱化代理成本較高企業(yè)管理層進(jìn)行稅收規(guī)避的動機(jī)(Kerr，2019)，如此一來，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對具有較高代理成本企業(yè)的稅收規(guī)避行為具有更為顯著的邊際影響。因此，較高的代理成本強(qiáng)化了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對稅收規(guī)避行為的抑制作用。

鑒于此，本文借鑒葉康濤和劉行(2014)的做法，使用經(jīng)營費(fèi)用率來衡量企業(yè)代理成本()，具體而言，等于管理費(fèi)用和銷售費(fèi)用之和與營業(yè)收入的比值。本文按照是否高于企業(yè)所處年度行業(yè)中值將樣本分為高代理成本和低代理成本兩組，分別使用模型(1)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表8第(1)～(2)列所示。結(jié)果顯示，對于代理成本較高的企業(yè)，與顯著負(fù)相關(guān)；而對于代理成本較低的企業(yè)，與不存在顯著相關(guān)關(guān)系，且組間系數(shù)差異檢驗(yàn)值為0.041。這表明，相對于代理成本低的企業(yè)，代理成本高的企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對稅收規(guī)避行為的影響更為顯著。

表8 異質(zhì)性分析結(jié)果

作為一項(xiàng)重要的外部治理機(jī)制，媒體通過收集、加工和傳播企業(yè)相關(guān)信息，將企業(yè)內(nèi)部狀況最大程度地暴露在外部利益相關(guān)者面前，發(fā)揮著積極的外部監(jiān)督作用(田高良等，2016)。相較于媒體關(guān)注度高的企業(yè)，媒體關(guān)注度低的企業(yè)具有更高的信息不對稱程度，這種不透明的信息環(huán)境為企業(yè)實(shí)施稅收規(guī)避行為創(chuàng)造了更大空間(Chen and Lin，2017)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高信息透明度，能夠使企業(yè)激進(jìn)的避稅行為更容易被發(fā)現(xiàn)，進(jìn)而能夠在更大程度上降低媒體關(guān)注度較低的企業(yè)實(shí)施稅收規(guī)避行為的可能性，對媒體關(guān)注度較低的企業(yè)的稅收規(guī)避行為具有更顯著的邊際影響。因此，較低的媒體關(guān)注強(qiáng)化了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對稅收規(guī)避行為的抑制作用。

本文借鑒田高良等(2016)的做法，用網(wǎng)絡(luò)新聞標(biāo)題出現(xiàn)樣本企業(yè)的次數(shù)衡量媒體關(guān)注度()，并按照是否高于企業(yè)所處年度行業(yè)中值，將樣本分為低媒體關(guān)注度和高媒體關(guān)注度兩組，分別使用模型(1)進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果見表8第(3)～(4)列。結(jié)果顯示，媒體關(guān)注度較低的企業(yè)的與顯著負(fù)相關(guān)；而媒體關(guān)注度較高的企業(yè)，與不存在顯著相關(guān)關(guān)系，且組間系數(shù)差異檢驗(yàn)值為0.015。這表明，相對于媒體關(guān)注度高的企業(yè)，媒體關(guān)注度低的企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對稅收規(guī)避行為的影響更顯著。

(二)經(jīng)濟(jì)后果分析

關(guān)于稅收規(guī)避與企業(yè)價值之間的關(guān)系，存在兩種不同的觀點(diǎn)：一種觀點(diǎn)認(rèn)為企業(yè)稅收規(guī)避行為可以增加企業(yè)現(xiàn)金流，進(jìn)而提升企業(yè)價值(Graham and Tucker，2006)；另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為企業(yè)稅收規(guī)避行為會增加信息不對稱程度，為管理層謀取私利提供了便利，進(jìn)而損害了企業(yè)價值(Desai and Dharmapala，2006；Hanlon and Heitzman，2010)。同時，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過優(yōu)化人力資本結(jié)構(gòu)、降低經(jīng)營成本和促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新來提升企業(yè)價值(趙宸宇等，2021；黃大禹等，2021)，因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對稅收規(guī)避的抑制作用可能進(jìn)一步提升企業(yè)價值。本文對這一問題加以分析。借鑒Firth et al.(2013)的做法，本文采用經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的第期至+2期的衡量企業(yè)價值，回歸結(jié)果如表9所示。結(jié)果顯示，交互項(xiàng)×與第期至+2期的企業(yè)價值均顯著正相關(guān)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效弱化稅收規(guī)避對企業(yè)價值的損害。這表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過抑制稅收規(guī)避行為，顯著提升企業(yè)價值。

表9 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、稅收規(guī)避與企業(yè)價值

六、結(jié)論與建議

本文以2007—2020年滬深A(yù)股主板上市公司為樣本，考察了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對稅收規(guī)避行為的影響。研究結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束和提高信息透明度能夠顯著抑制稅收規(guī)避行為。進(jìn)一步研究表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對稅收規(guī)避行為的抑制作用在不同代理成本和媒體關(guān)注度的企業(yè)中呈現(xiàn)明顯的異質(zhì)性；同時，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過抑制稅收規(guī)避行為顯著提升了企業(yè)價值。本文的研究不僅拓展和深化了對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和稅收規(guī)避的理論認(rèn)識，而且為政府助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提升稅務(wù)監(jiān)管能力提供了借鑒。

基于實(shí)證結(jié)果，本文提出以下政策建議：

首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效抑制企業(yè)稅收規(guī)避行為，稅務(wù)監(jiān)管部門應(yīng)利用數(shù)字技術(shù)，打造與企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)互聯(lián)互通的動態(tài)信息披露平臺和監(jiān)督平臺，實(shí)現(xiàn)信息的跨平臺整合，對企業(yè)納稅行為進(jìn)行全過程和全天候監(jiān)控，大幅壓縮企業(yè)進(jìn)行稅收規(guī)避的空間，提高國家稅收征管水平。

其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過抑制企業(yè)稅收規(guī)避行為顯著提升企業(yè)價值，應(yīng)將鼓勵、支持、引導(dǎo)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型納入政府工作重點(diǎn)，為企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型營造良好的外部環(huán)境，企業(yè)自身也應(yīng)把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的機(jī)遇，積極進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，減少稅收規(guī)避行為，提升自身價值，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)稅收規(guī)避行為的抑制作用是通過緩解融資約束和提高信息透明度實(shí)現(xiàn)的，金融監(jiān)管部門不僅要繼續(xù)深化金融市場化改革，切實(shí)有效解決企業(yè)融資約束問題，而且要健全信息披露制度，進(jìn)一步壓實(shí)企業(yè)和中介機(jī)構(gòu)信息披露責(zé)任，提高企業(yè)信息透明度，從而抑制企業(yè)通過稅收規(guī)避攫取私利行為的發(fā)生。 ■

注釋

1. 由于在實(shí)證研究中難以對企業(yè)稅收規(guī)避的合法性加以清晰地界定與量化，以及借鑒Hanlon and Heitzman(2010)[8]、曹越等(2018)[15]的做法，本文并未區(qū)分合法稅收規(guī)避與非法稅收規(guī)避。

2. 數(shù)字化的特征詞庫以人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)以及數(shù)字技術(shù)運(yùn)用為基礎(chǔ)進(jìn)行構(gòu)建，共包含76個特征詞，限于篇幅，留存?zhèn)渌鳌?/p>

3. 盈余質(zhì)量參考Dechow and Dichev(2002)[1]的方法計(jì)算并乘以-1進(jìn)行衡量；針對上市公司信息披露考評結(jié)果A、B、C、D四個等級，分別賦值4、3、2、1進(jìn)行衡量；審計(jì)質(zhì)量使用審計(jì)師是否來自國際四大會計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行衡量。同時，若上市公司其中一個或多個透明度變量缺失，則信息透明度等于其余變量百分等級的均值。