王 平,徐肇儀

(甘肅政法大學(xué) a.商學(xué)院;b.經(jīng)濟(jì)學(xué)院,蘭州 730070)

引 言

新一輪科技革命催生了產(chǎn)業(yè)的持續(xù)變革,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在新時(shí)代呈現(xiàn)出蓬勃的生命力,展現(xiàn)出巨大的擴(kuò)張勢(shì)頭。國(guó)家發(fā)改委發(fā)布的《關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的報(bào)告》顯示,我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)總體規(guī)模連續(xù)多年位居世界第二,截至2021年我國(guó)云計(jì)算成為全球增速最快的市場(chǎng)之一,2012年以來(lái)年均增速超過(guò)30%。習(xí)近平總書(shū)記在黨的二十大報(bào)告中明確指出:“要加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。”數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的穩(wěn)定器和加速器。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展浪潮下,是否擁抱數(shù)字化已不再是企業(yè)的“選擇題”而是“必修課”。

稅收作為國(guó)家公權(quán)力的體現(xiàn),是國(guó)家籌措財(cái)政資金、調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行及協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)利益的重要資金來(lái)源。企業(yè)作為重要的納稅主體,依法納稅是其踐行經(jīng)濟(jì)責(zé)任和社會(huì)責(zé)任的重要體現(xiàn)。然而,近年來(lái)游走在法律邊緣的企業(yè)避稅行為愈發(fā)嚴(yán)重,甚至偷稅漏稅案件頻發(fā),這不僅損害企業(yè)未來(lái)價(jià)值(熊家財(cái)?shù)?2019)[1],更加劇了政府財(cái)政壓力(孫鈺鵬和苑澤明,2020)[2],阻礙資本市場(chǎng)的健康發(fā)展(于亞潔,2021)[3]。企業(yè)避稅在后安然時(shí)代依舊是懸在政府和監(jiān)管部門(mén)頭頂?shù)摹斑_(dá)摩克利斯”之劍,因此,何種措施能夠有效抑制企業(yè)稅收規(guī)避行為仍是學(xué)術(shù)界與實(shí)務(wù)界亟待解決的理論與現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否是其中的選項(xiàng)?

目前學(xué)界有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要聚焦于其宏觀層面的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)及微觀層面的經(jīng)濟(jì)后果。從宏觀層面的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)來(lái)看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠加速產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈與創(chuàng)新鏈的深度耦合與能力協(xié)同(陽(yáng)鎮(zhèn)等,2022)[4],為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供內(nèi)生動(dòng)力(祝合良和王春娟,2021)[5],賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)并抑制“脫實(shí)向虛”(李萬(wàn)利,2022)[6]。從微觀層面的經(jīng)濟(jì)后果來(lái)看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)股票流動(dòng)性的提升(吳非等,2021)[7]、經(jīng)營(yíng)績(jī)效和商業(yè)模式的改良(Bouwman et al.,2019)[8]及全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的融入與創(chuàng)新績(jī)效的提升(李雪松等,2022)[9]均有積極影響,且能顯著緩解融資約束(王敬勇等,2022)[10],提升內(nèi)部控制質(zhì)量(張欽成和楊明增,2022)[11]?？傮w來(lái)看,現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)層面的研究較為充分,但對(duì)于微觀層面的研究大多集中于經(jīng)濟(jì)后果方面,缺乏其影響企業(yè)經(jīng)濟(jì)行為的具體視角。

企業(yè)稅收規(guī)避作為會(huì)計(jì)學(xué)界和實(shí)務(wù)界一直以來(lái)的重點(diǎn)研究課題,其影響因素到底是什么也一直備受關(guān)注。研究表明:在宏觀層面,企業(yè)稅收規(guī)避主要受經(jīng)濟(jì)政策不確定性(曹越等,2018)[12]、產(chǎn)業(yè)政策(張婷婷等,2021)[13]等因素的影響;在微觀層面,企業(yè)避稅行為主要受融資約束(Edwards et al.,2016)[14]、內(nèi)部控制質(zhì)量(曹越等,2018)[15]、信息披露質(zhì)量(黃昊和趙玲,2021)[16]等因素的影響。鑒于此,我們自然會(huì)思考:隨著數(shù)字化時(shí)代企業(yè)內(nèi)部控制、融資約束、信息披露等內(nèi)外部環(huán)境因素的變化,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)稅收規(guī)避這一關(guān)系到國(guó)家財(cái)政收入、企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)行為是否產(chǎn)生了某種內(nèi)在關(guān)聯(lián),其內(nèi)在機(jī)理是什么,企業(yè)的不同屬性是否會(huì)改變數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避的影響效果,這些問(wèn)題是本文試圖解決的問(wèn)題。

為了解決以上問(wèn)題,本文將在理論分析基礎(chǔ)上,以2007—2021年A股非金融類上市公司為樣本,基于文本數(shù)據(jù)挖掘法,實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)稅收規(guī)避行為的影響,揭示其中內(nèi)部治理與外部監(jiān)督的雙重機(jī)制黑箱,并進(jìn)一步深入研究企業(yè)特征差異的異質(zhì)性。本文與以往研究的區(qū)別主要表現(xiàn)為:(1)在理論層面,緊密貼合我國(guó)大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略導(dǎo)向,厘清數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)稅收規(guī)避的影響機(jī)理,打開(kāi)其中的雙重機(jī)制黑箱,擴(kuò)充了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)具體經(jīng)濟(jì)行為的微觀視角,豐富了稅收規(guī)避影響因素的時(shí)代印跡;(2)在實(shí)踐層面,通過(guò)大數(shù)據(jù)文本挖掘技術(shù)的運(yùn)用,充實(shí)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型測(cè)度的研究,并基于內(nèi)部治理和外部監(jiān)督的雙重視角驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與稅收規(guī)避間關(guān)系的作用機(jī)制,有助于為政府及監(jiān)管部門(mén)的稅收治理賦能,為企業(yè)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)責(zé)任的協(xié)同創(chuàng)造提供有益經(jīng)驗(yàn)借鑒。

一、理論分析與研究假設(shè)

(一)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與稅收規(guī)避

人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)成為企業(yè)提升經(jīng)濟(jì)效益、改善經(jīng)營(yíng)效率的新引擎。隨著中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,數(shù)字技術(shù)也被賦予了完善企業(yè)內(nèi)部治理、協(xié)助社會(huì)治理的新使命,數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)新形勢(shì)下的一種經(jīng)濟(jì)行為選擇;納稅遵從作為企業(yè)參與社會(huì)治理的關(guān)鍵途徑,也是在中國(guó)特色社會(huì)主義稅收體系下的一種經(jīng)濟(jì)行為選擇。因此,二者共存于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略框架之下。

從經(jīng)濟(jì)行為動(dòng)機(jī)來(lái)看:一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型利用數(shù)字技術(shù)深度嵌入企業(yè)內(nèi)部治理環(huán)節(jié),使企業(yè)內(nèi)部治理范式不斷演進(jìn),提高企業(yè)信息透明度和流轉(zhuǎn)效率,降低稅收監(jiān)管難度,有效遏制管理層避稅尋租的動(dòng)機(jī),緩解代理問(wèn)題,為抑制企業(yè)激進(jìn)避稅行為的產(chǎn)生創(chuàng)造條件;數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效破解企業(yè)由于“信息孤島”效應(yīng)造成的融資困境(王敬勇等,2022)[10],優(yōu)化資源配置與經(jīng)營(yíng)效率(曾皓,2022)[17],對(duì)籌措到的資金能夠?qū)崿F(xiàn)效益最大化,外部現(xiàn)金流的加持和避稅的高風(fēng)險(xiǎn)性使稅收規(guī)避的邊際收益對(duì)企業(yè)的吸引力大大削弱。

從經(jīng)濟(jì)行為結(jié)果來(lái)看:一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以增強(qiáng)企業(yè)對(duì)社會(huì)議題的敏銳度,重構(gòu)企業(yè)與社會(huì)間的關(guān)系,促進(jìn)社會(huì)責(zé)任的履行(肖紅軍等,2021)[18],進(jìn)而推動(dòng)納稅義務(wù)和公益捐贈(zèng)行為的履行,提高企業(yè)納稅遵從度;另一方面,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)(陳慶江,2021)[19]可以加強(qiáng)企業(yè)的集體主義傾向,通過(guò)同行業(yè)、同地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其他企業(yè)的帶動(dòng)作用,聚焦企業(yè)可持續(xù)發(fā)展,進(jìn)而形成企業(yè)反激進(jìn)避稅的同群效應(yīng)。

綜上所述,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以從客觀與主觀兩方面深化企業(yè)納稅遵從度,抑制企業(yè)稅收規(guī)避行為,為企業(yè)參與社會(huì)價(jià)值共創(chuàng)創(chuàng)造條件。基于此,本文提出如下研究假設(shè):

H1:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效抑制企業(yè)稅收規(guī)避行為

(二)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響稅收規(guī)避的機(jī)制分析

1．內(nèi)部治理機(jī)制:內(nèi)控優(yōu)化路徑與黨組織嵌入治理

內(nèi)部控制水平的提高對(duì)強(qiáng)化內(nèi)部監(jiān)督機(jī)制、優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部治理有著重要意義。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層邏輯是將數(shù)字技術(shù)嵌入企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié),通過(guò)整合碎片化信息以促進(jìn)各環(huán)節(jié)的互聯(lián)互通,從而優(yōu)化資源要素配置。數(shù)字技術(shù)的不斷下沉可以幫助企業(yè)打造全方位監(jiān)控、多時(shí)點(diǎn)跟蹤的內(nèi)部監(jiān)督機(jī)制而為內(nèi)控部門(mén)的深度監(jiān)管賦能,進(jìn)而壓縮管理層避稅尋租的機(jī)會(huì)主義空間。從信息處理方面來(lái)看,數(shù)字化提高了企業(yè)的信息處理效率,從而及時(shí)有效診斷和修復(fù)了內(nèi)部控制的薄弱環(huán)節(jié)(張欽成和楊明增,2022)[20],進(jìn)而提升內(nèi)部控制質(zhì)量;從信息披露方面來(lái)看,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能全面提升內(nèi)部控制跟蹤、檢測(cè)的敏銳度,推動(dòng)內(nèi)部控制體系智能化變革,從而有效平衡與利益相關(guān)者間的利益關(guān)系,提高內(nèi)部控制信息披露質(zhì)量。內(nèi)部控制質(zhì)量的提升可以通過(guò)優(yōu)化信息處理效率和信息披露質(zhì)量進(jìn)而弱化企業(yè)信息風(fēng)險(xiǎn),提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率(楊旭東,2019)[21]、完善企業(yè)內(nèi)部監(jiān)督和懲戒機(jī)制,通過(guò)經(jīng)濟(jì)效益的提升和避稅成本的提高,有效抑制管理層激進(jìn)避稅動(dòng)機(jī)(陳駿和徐玉德,2015)[22],促進(jìn)企業(yè)合規(guī)經(jīng)營(yíng)與可持續(xù)發(fā)展。

除受內(nèi)部控制影響之外,黨組織嵌入內(nèi)部治理也會(huì)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與稅收規(guī)避的作用效果產(chǎn)生影響?；诮M織身份認(rèn)同理論,黨組織成員作為第四方力量嵌入企業(yè)內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)時(shí),其天然的政治屬性有別于傳統(tǒng)董事會(huì)、監(jiān)事會(huì)及高管成員,能夠有效遏制企業(yè)盈余管理和腐敗問(wèn)題的滋生(鐘廷勇等,2022)[23],促使企業(yè)強(qiáng)制性行為自律和自愿性行為自律的協(xié)同實(shí)現(xiàn)(王元芳和馬連福,2021)[24],其對(duì)自身黨員身份的認(rèn)同感會(huì)驅(qū)動(dòng)其將社會(huì)性目標(biāo)融合至企業(yè)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)中,也意味著其將納稅貢獻(xiàn)這一國(guó)家資源向股東利益轉(zhuǎn)移的可能性較小,納稅遵從度較高。尤其是在國(guó)家大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的今天,黨組織作為中國(guó)特色企業(yè)治理結(jié)構(gòu)中的中堅(jiān)力量,其在企業(yè)內(nèi)部的嵌入有助于發(fā)揮其對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)作用,因此,黨組織嵌入內(nèi)部治理會(huì)加強(qiáng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避行為的抑制效應(yīng)。綜上,本文提出如下研究假設(shè):

H2a:數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提升內(nèi)部控制水平抑制企業(yè)稅收規(guī)避行為

H2b:黨組織嵌入內(nèi)部治理強(qiáng)化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避的抑制效應(yīng)

2．外部監(jiān)督機(jī)制:“四大”審計(jì)調(diào)節(jié)作用

審計(jì)作為重要的外部監(jiān)督手段,與企業(yè)稅收規(guī)避行為有著密切聯(lián)系。四大事務(wù)所(以下簡(jiǎn)稱“四大”)作為國(guó)際頂尖會(huì)計(jì)師事務(wù)所,其專業(yè)度可以對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告及經(jīng)濟(jì)行為的失真起到顯著的矯正監(jiān)督作用,表現(xiàn)為“監(jiān)督效應(yīng)”;但出于自身利益考量,“四大”也可能利用其審計(jì)專長(zhǎng)迎合被審計(jì)單位的避稅需求,進(jìn)行避稅協(xié)助,表現(xiàn)為“放任自流”,學(xué)術(shù)界對(duì)此尚未有定論。

從“監(jiān)督效應(yīng)”看,“四大”審計(jì)有著較高的審計(jì)服務(wù)質(zhì)量,專業(yè)能力與審計(jì)獨(dú)立性更強(qiáng),對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)粉飾及套利行為更加敏感(朱杰,2020)[25]。根據(jù)聲譽(yù)理論和 “深口袋”理論,“四大”審計(jì)因與被審計(jì)單位風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān),其出于聲譽(yù)保護(hù)意識(shí)會(huì)自覺(jué)規(guī)避審計(jì)風(fēng)險(xiǎn),顯著減少企業(yè)套利行為,通過(guò)發(fā)揮其審計(jì)監(jiān)督作用有效抑制管理層避稅尋租動(dòng)機(jī)。企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中可以提升信息透明度,提高審計(jì)效率(張永珅等,2021)[26],充分發(fā)揮“四大”審計(jì)的監(jiān)督治理效能,強(qiáng)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)稅收規(guī)避的抑制效應(yīng)。

從“放任自流”看,“四大”為了維護(hù)客戶關(guān)系及自身經(jīng)濟(jì)利益,兜售避稅并被各國(guó)監(jiān)管部門(mén)處罰或約談的現(xiàn)象屢見(jiàn)不鮮。部分學(xué)者針對(duì)“四大”審計(jì)對(duì)企業(yè)稅收規(guī)避的放任行為進(jìn)行了相關(guān)研究,認(rèn)為“四大”審計(jì)不能對(duì)企業(yè)稅收規(guī)避及高管避稅尋租行為發(fā)揮監(jiān)督治理作用(熊家財(cái)?shù)?2019)[1],且“四大”審計(jì)師專長(zhǎng)及稅務(wù)咨詢服務(wù)的提供會(huì)幫助企業(yè)提高避稅水平(周冬華等,2017;陳德球等,2016)[27-28]。特別地,跨國(guó)公司若被“四大”審計(jì)則更易在避稅天堂設(shè)立子公司(Jones et al.,2018)[29]。尤其在數(shù)字技術(shù)飛速發(fā)展的今天,企業(yè)交易事項(xiàng)確認(rèn)、計(jì)量、報(bào)告的手段和方式更加多元,服務(wù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的稅收優(yōu)惠政策也在大力實(shí)施,但審計(jì)監(jiān)管的力度有待加強(qiáng),這些外部因素為“四大”與企業(yè)合謀提供了滋養(yǎng)的溫床,弱化了企業(yè)數(shù)字化對(duì)避稅行為的治理效應(yīng),助長(zhǎng)被審計(jì)單位的避稅激進(jìn)度?；诖?本文提出如下研究假設(shè):

H3a:“四大”審計(jì)強(qiáng)化了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避行為的抑制效應(yīng),即當(dāng)“四大”審計(jì)認(rèn)真履行監(jiān)督責(zé)任、發(fā)揮應(yīng)有的監(jiān)督效應(yīng)時(shí),會(huì)強(qiáng)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)避稅行為的抑制作用

H3b:“四大”審計(jì)弱化了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避行為的抑制效應(yīng),即當(dāng)“四大”審計(jì)放任自流甚至為了自身利益與企業(yè)合謀時(shí),會(huì)弱化數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)避稅行為的抑制作用

二、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

鑒于2007年是我國(guó)上市公司全面執(zhí)行企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則體系的第一年,本文選取2007—2021年我國(guó)A股上市公司作為研究樣本,并執(zhí)行了如下篩選過(guò)程:(1)剔除金融保險(xiǎn)行業(yè)的所有上市公司樣本;(2)剔除被ST、*ST、PT和已退市的上市公司樣本;(3)剔除稅前利潤(rùn)小于等于零的公司樣本;(4)剔除企業(yè)實(shí)際所得稅率異常的公司樣本;(5)剔除當(dāng)年上市和關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)缺失的樣本;(6)為減少極端值的影響,本文對(duì)所有微觀層面的連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%水平上的縮尾處理,最終獲得25 255個(gè)有效觀測(cè)值。本文的上市公司內(nèi)部控制水平數(shù)據(jù)來(lái)源于DIB公司內(nèi)部控制與風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)庫(kù),上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和Wind數(shù)據(jù)庫(kù),黨組織嵌入數(shù)據(jù)通過(guò)手工整理公司年報(bào)和巨潮資訊網(wǎng)所得,數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系由Python軟件從企業(yè)年報(bào)文件中抓取關(guān)鍵詞詞頻構(gòu)建而成,其中企業(yè)年報(bào)文件來(lái)源于巨潮資訊網(wǎng)爬蟲(chóng)所得。

(二)變量選取與說(shuō)明

1．被解釋變量

稅收規(guī)避用稅收激進(jìn)度(BTD)表示。根據(jù)已有研究,會(huì)計(jì)—稅收差異法可以較為準(zhǔn)確地衡量企業(yè)的避稅行為。本文參考葉康濤和劉行(2014)[30]的研究,將會(huì)計(jì)—稅收差異作為衡量企業(yè)稅收規(guī)避程度的代理變量。另外,為便于呈現(xiàn)回歸結(jié)果,將會(huì)計(jì)—稅收差異乘以100。其具體計(jì)算方法為:BTD=(會(huì)計(jì)—稅收差異)×100=(稅前總利潤(rùn)—應(yīng)納稅所得額)/期末總資產(chǎn)×100;其中,應(yīng)納稅所得額=(所得稅費(fèi)用—遞延所得稅費(fèi)用)/企業(yè)名義所得稅率。

2．解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型用數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(DT)測(cè)量。參考吳非等(2021)[7]的做法,構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)體系對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行衡量。具體衡量標(biāo)準(zhǔn)為:將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度分為底層技術(shù)和技術(shù)應(yīng)用兩個(gè)層面,運(yùn)用Python軟件的爬蟲(chóng)技術(shù)對(duì)年報(bào)文本中涉及底層技術(shù)層面的人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)的相關(guān)關(guān)鍵詞及技術(shù)應(yīng)用層面的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用相關(guān)關(guān)鍵詞進(jìn)行識(shí)別和提取,在剔除包含“非”“別”“不”“沒(méi)”“無(wú)”“否”“沒(méi)有”“還沒(méi)”“無(wú)關(guān)”“忽”“莫”“毫無(wú)”“無(wú)需”等否定表述后,對(duì)各個(gè)維度的關(guān)鍵詞詞頻進(jìn)行加總,形成企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的加總詞頻,對(duì)加總詞頻做加1后取對(duì)數(shù)處理,最終形成企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)(DT),指標(biāo)體系如表1所示。

表1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)體系

3．機(jī)制變量

本文的三個(gè)機(jī)制變量分別為企業(yè)內(nèi)部控制水平(IC)、黨組織嵌入(PARTY)、“四大”審計(jì)(BIG4)。其中,對(duì)于內(nèi)部控制水平,參考張欽成和楊明增(2022)[20]的研究,選取DIB公司發(fā)布的內(nèi)部控制指數(shù)除以100作為內(nèi)部控制水平的代理變量,該指標(biāo)越大,表示企業(yè)內(nèi)部控制水平越高;對(duì)于黨組織嵌入,參考陳仕華和盧昌崇(2014)[31]的研究,用黨組織成員是否兼任董事會(huì)、監(jiān)事會(huì)、高管層相關(guān)職務(wù)的虛擬變量作為黨組織嵌入的代理變量,若黨組織成員在董事會(huì)、監(jiān)事會(huì)、高管層至少任職一項(xiàng)則賦值為1,否則賦值為0;對(duì)于“四大”審計(jì),用四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所是否參與該企業(yè)審計(jì)的虛擬變量作為“四大”審計(jì)的代理變量,若企業(yè)的審計(jì)業(yè)務(wù)交由四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所負(fù)責(zé)則賦值為1,否則賦值為0。

4．控制變量

參考張乾等(2022)[32]的研究,選擇企業(yè)規(guī)模(SIZE)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、股權(quán)集中度(TOP5)、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(GROWTH)、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)(ROA)、上市時(shí)間(LIST)、資本密集度(PPE)、存貨密集度(INVENT)、賬面市值比(BM)、獨(dú)立董事比例(INDEP)作為本文的控制變量。另外,本文還控制了年份(YEAR)和行業(yè)(IND)固定效應(yīng)的影響。具體變量定義如表2所示。

表2 變量定義表

(三)模型構(gòu)建

首先,本文構(gòu)建基于穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的雙向固定效應(yīng)模型以驗(yàn)證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避行為的影響效應(yīng),模型如下所示:

BTDit=α0+α1DTit+ΣjαjControlsjit+ut+vi+εit

(1)

其次,參考江艇(2022)[33]提出的機(jī)制變量識(shí)別建議,在理論分析部分充分論證內(nèi)部控制水平對(duì)企業(yè)避稅影響作用的基礎(chǔ)上,構(gòu)建機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ涂疾炱髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)內(nèi)部控制水平的影響,從而克服傳統(tǒng)中介效應(yīng)模型的內(nèi)生性缺陷,驗(yàn)證傳導(dǎo)機(jī)制的存在,模型如下所示:

ICit=β0+β1DTit+ΣjβjControlsjit+ut+vi+εit

(2)

最后,構(gòu)建調(diào)節(jié)效應(yīng)模型考察黨組織嵌入和“四大”審計(jì)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響稅收規(guī)避的作用機(jī)制,模型如下所示:

BTDit=γ0+γ1DTit+γ2DTit×PARTYit+γ3PARTYit+ΣjγjControlsjit+ut+vi+εit

(3)

BTDit=δ0+δ1DTit+δ2DTit×BIG4it+δ3BIG4it+ΣjδjControlsjit+ut+vi+εit

(4)

式(1)-(4)中,BTDit為i企業(yè)在t年度的稅收規(guī)避程度,DTit為i企業(yè)在t年度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,ICit、PARTYit、BIG4it為內(nèi)部控制水平、黨組織嵌入和“四大”審計(jì)三個(gè)機(jī)制變量,Controlsjit為本文選取的10個(gè)控制變量,ut和vi分別為年份固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng),εit為誤差項(xiàng)。

三、實(shí)證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

從表3列示的主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出,企業(yè)避稅程度的均值為0.084,可見(jiàn)稅收規(guī)避是企業(yè)一種較為普遍的行為,其標(biāo)準(zhǔn)差為2.587,最小值為-7.410,最大值為9.130,可見(jiàn)稅收規(guī)避行為可能在企業(yè)個(gè)體、年份、行業(yè)、地區(qū)之間存在著顯著差異;企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)準(zhǔn)差為1.382,均值為1.264,最小值為0.000,最大值為5.030,可見(jiàn)仍有部分企業(yè)沒(méi)有緊跟數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮,且不同企業(yè)間數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在較大差異;內(nèi)部控制水平的最大值為9.010,最小值為3.150,標(biāo)準(zhǔn)差為0.760,均值為6.728,表明不同企業(yè)之間的內(nèi)部控制水平參差不齊;黨組織嵌入的均值為0.570,中位數(shù)為1.000,說(shuō)明樣本中有57%的企業(yè)存在黨組織嵌入公司治理的現(xiàn)象;“四大”審計(jì)的均值為0.068,說(shuō)明約有 6.8%的公司選擇了四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(二)基準(zhǔn)回歸分析

表4為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與稅收規(guī)避的基準(zhǔn)回歸結(jié)果,由列(1)和列(2)可以看出,在不加入控制變量和加入控制變量?jī)煞N情況下,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)分別為-0.035和-0.042,均通過(guò)了至少5%水平上的顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施可以有效抑制企業(yè)稅收規(guī)避行為,假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

表4 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響稅收規(guī)避的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1．內(nèi)生性分析

(1)反向因果問(wèn)題。從理論層面,本文采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行基準(zhǔn)回歸解決了隨年份和行業(yè)變化的遺漏變量問(wèn)題,但仍可能存在反向因果這一內(nèi)生性問(wèn)題,即企業(yè)會(huì)因?yàn)楸芏愐庠付鴮?duì)其是否實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響。因此,為緩解此內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)結(jié)果的干擾,本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型分別滯后一至三期進(jìn)行回歸,由表5列(1)-(3)可以看出,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避行為仍有顯著的抑制效應(yīng),且隨著時(shí)間窗口的延長(zhǎng),抑制效應(yīng)也隨之增強(qiáng),說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)避稅行為的影響在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)具有疊加特征,從而更加抑制企業(yè)激進(jìn)避稅行為的產(chǎn)生;此外,借鑒張寶友和湯曉君(2021)[34]的做法,將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一階滯后項(xiàng)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘回歸(2SLS)來(lái)緩解內(nèi)生性問(wèn)題,由表5第(4)列匯報(bào)結(jié)果可知,Kleibergen-Paap rk LM 統(tǒng)計(jì)量和Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量分別拒絕了識(shí)別不足和弱工具變量的原假設(shè),證明工具變量有效,且數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù),驗(yàn)證了假設(shè)H1的穩(wěn)健性。

表5 內(nèi)生性分析

(2)自選擇問(wèn)題。為緩解內(nèi)生性問(wèn)題可能引發(fā)的自選擇偏誤,本文采用傾向得分匹配法(PSM)進(jìn)行穩(wěn)健性測(cè)試。首先將大于數(shù)字化轉(zhuǎn)型中位數(shù)的樣本賦值為1,反之為0,其次選擇最近相鄰匹配法(k=2),以企業(yè)規(guī)模(SIZE)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、股權(quán)集中度(TOP5)、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(GROWTH)、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)(ROA)、上市時(shí)間(LIST)、資本密集度(PPE)、存貨密集度(INVENT)、賬面市值比(BM)、獨(dú)立董事比例(INDEP)為協(xié)變量進(jìn)行PSM匹配,并通過(guò)了平衡性檢驗(yàn)。匹配后的回歸結(jié)果如表5列(5)所示,說(shuō)明在緩解自選擇問(wèn)題后,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避行為的抑制作用依然存在,證實(shí)了前文研究結(jié)果的可靠性。

2．控制高維固定效應(yīng)

考慮到行業(yè)的時(shí)變特征可能會(huì)使回歸結(jié)果產(chǎn)生偏誤,本文在控制行業(yè)、年份固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制了行業(yè)—年份交互固定效應(yīng),回歸結(jié)果如表6列(1)所示,進(jìn)一步驗(yàn)證了前文研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3．替換變量測(cè)度

本文參考祁懷錦等(2020)[35]的做法,以企業(yè)年度財(cái)務(wù)報(bào)表附注中披露的與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的無(wú)形資產(chǎn)占比(DT’)作為解釋變量的替代指標(biāo)重新進(jìn)行回歸;另外,參考葉康濤和劉行(2014)[30]的做法,以剔除應(yīng)計(jì)盈余管理因素影響的會(huì)計(jì)—稅收差異(DDBTD)作為被解釋變量的替代指標(biāo)重新進(jìn)行回歸,為便于回歸結(jié)果的呈現(xiàn)且與被解釋變量處理一致,做乘以100處理?；貧w結(jié)果如表6列(2)和列(3)所示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)均顯著為負(fù),進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)H1的穩(wěn)健性。

4．縮減樣本區(qū)間

鑒于2020年新冠疫情在我國(guó)的全面爆發(fā)可能對(duì)企業(yè)微觀行為決策產(chǎn)生嚴(yán)重干擾,考慮危機(jī)的后效性,本文將樣本期間縮減至2007—2019年重新進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果如表6列(4)所示,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避的回歸系數(shù)顯著為負(fù),這表明縮減樣本區(qū)間后,企業(yè)數(shù)字化對(duì)企業(yè)稅收規(guī)避的影響并未發(fā)生根本性變化,驗(yàn)證了研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

(四)機(jī)制分析

1．內(nèi)部治理機(jī)制檢驗(yàn)

(1)內(nèi)部控制優(yōu)化路徑。已有權(quán)威文獻(xiàn)充分論證了企業(yè)內(nèi)部控制水平越高對(duì)其激進(jìn)避稅行為的約束效應(yīng)越強(qiáng)[22,36],結(jié)合前文理論分析,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)內(nèi)部控制水平的優(yōu)化作用有利于抑制稅收規(guī)避行為,本文運(yùn)用模型(2)對(duì)其予以驗(yàn)證。表7列(1)的回歸結(jié)果顯示,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,證明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效提升內(nèi)部控制水平,進(jìn)而抑制企業(yè)激進(jìn)避稅行為的產(chǎn)生。假設(shè)H2a得以驗(yàn)證。

表7 機(jī)制檢驗(yàn)回歸結(jié)果

(2)黨組織嵌入調(diào)節(jié)機(jī)制。表7列(3)為黨組織嵌入調(diào)節(jié)機(jī)制檢驗(yàn)的回歸結(jié)果,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù),數(shù)字化轉(zhuǎn)型與黨組織嵌入的交互項(xiàng)系數(shù)也在1%的水平上顯著為負(fù),說(shuō)明黨組織嵌入在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與稅收規(guī)避間發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避的抑制效應(yīng)在黨組織嵌入內(nèi)部治理的企業(yè)中更強(qiáng)。假設(shè)H2b得以驗(yàn)證。

2．外部監(jiān)督機(jī)制檢驗(yàn)

表7列(4)為“四大”審計(jì)調(diào)節(jié)機(jī)制檢驗(yàn)的回歸結(jié)果,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù),數(shù)字化轉(zhuǎn)型與“四大”審計(jì)的交互項(xiàng)系數(shù)在1%的水平上顯著為正,說(shuō)明“四大”審計(jì)負(fù)向調(diào)節(jié)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與稅收規(guī)避之間的關(guān)系,即較之非四大會(huì)計(jì)事務(wù)所參與審計(jì)的企業(yè),“四大”

審計(jì)的企業(yè)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避行為的抑制效應(yīng)更弱,H3b得到了驗(yàn)證。由此可見(jiàn),四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所未對(duì)企業(yè)發(fā)揮應(yīng)有的審計(jì)監(jiān)督作用。

四、進(jìn)一步分析

(一)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與稅收規(guī)避:產(chǎn)權(quán)屬性的異質(zhì)性特征

表8列(1)和列(2)按照產(chǎn)權(quán)屬性將樣本企業(yè)劃分為國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)兩個(gè)組別,對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)稅收規(guī)避影響的差異化特征進(jìn)行研究。國(guó)有企業(yè)組別數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù),非國(guó)有企業(yè)組別數(shù)字化轉(zhuǎn)型與稅收規(guī)避不存在顯著相關(guān)關(guān)系。由此可見(jiàn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)國(guó)企的稅收規(guī)避行為發(fā)揮了抑制效應(yīng)。其原因可能在于:國(guó)有企業(yè)的委托代理鏈條過(guò)于冗長(zhǎng),導(dǎo)致國(guó)企內(nèi)部代理成本過(guò)高,且其長(zhǎng)期存在的“所有者缺位”“內(nèi)部人控制”等問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致管理層易陷入機(jī)會(huì)主義和短視行為,出現(xiàn)預(yù)算軟約束、尋租腐敗等現(xiàn)象,而數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以有效降低國(guó)企內(nèi)部代理成本,改良國(guó)企內(nèi)部治理體系和經(jīng)營(yíng)管理效率,其天然的政治關(guān)聯(lián)屬性加上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的雙重驅(qū)動(dòng),無(wú)疑會(huì)更為有效地抑制其激進(jìn)避稅行為的產(chǎn)生,增加其納稅貢獻(xiàn)。

表8 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與稅收規(guī)避:產(chǎn)權(quán)屬性和科技屬性異質(zhì)性

(二)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與稅收規(guī)避:科技屬性的異質(zhì)性特征

表8列(3)和列(4)按照科技屬性將樣本企業(yè)劃分為高科技企業(yè)與非高科技企業(yè)兩個(gè)組別重新進(jìn)行回歸,發(fā)現(xiàn)高科技企業(yè)組別數(shù)字化轉(zhuǎn)型與稅收規(guī)避不存在顯著關(guān)系,非高科技企業(yè)組別數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。可見(jiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避的抑制效應(yīng)在非高科技企業(yè)中是顯著存在的。其可能原因是:政府為了鼓勵(lì)高科技企業(yè)發(fā)展,往往會(huì)給予較大的稅收優(yōu)惠,其稅收負(fù)擔(dān)相比之下較小,且高科技企業(yè)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的先鋒力量,其具備與數(shù)字技術(shù)深度融合的先發(fā)優(yōu)勢(shì),“數(shù)字紅利”已經(jīng)提前釋放,因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其避稅行為抑制作用的邊際效應(yīng)并不明顯。非高科技的傳統(tǒng)企業(yè)普遍科技創(chuàng)新積累較弱,產(chǎn)品生產(chǎn)的路徑依賴較強(qiáng),導(dǎo)致其數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)生動(dòng)力不強(qiáng),數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代企業(yè)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的主攻方向,非高科技企業(yè)要想實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展必然需要數(shù)字化的推波助瀾。非高科技企業(yè)由于較高的稅收負(fù)擔(dān),其稅收規(guī)避意愿較大,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提高信息透明度加劇了避稅行為被發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而達(dá)到削弱企業(yè)激進(jìn)避稅動(dòng)機(jī)的目的,因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)非高科技企業(yè)避稅行為抑制作用更為明顯。

五、結(jié)論與建議

綜上所述,本文以2007—2021年滬深A(yù)股非金融上市公司為樣本,基于文本數(shù)據(jù)挖掘法,實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)稅收規(guī)避行為的影響效應(yīng),并深入探討了其間的作用機(jī)制。研究結(jié)果表明:(1)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)確實(shí)抑制了中國(guó)企業(yè)的稅收規(guī)避行為。(2)內(nèi)部治理與外部監(jiān)督機(jī)制是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響稅收規(guī)避行為的主要路徑,但實(shí)證結(jié)果表明二者發(fā)揮了差異化作用。從內(nèi)部治理機(jī)制看,數(shù)字化轉(zhuǎn)型由于提高了企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量,進(jìn)而抑制了企業(yè)激進(jìn)避稅行為的產(chǎn)生;鑒于中國(guó)的特殊性和共產(chǎn)黨的先進(jìn)性,黨組織嵌入企業(yè)內(nèi)部治理能正向調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避的抑制效應(yīng),即在有黨組織嵌入的情況下抑制效應(yīng)更加明顯。從外部監(jiān)督機(jī)制看,“四大”審計(jì)并未充分發(fā)揮其審計(jì)監(jiān)督作用,弱化了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避行為的抑制效應(yīng),表現(xiàn)為“放任自流”。(3)進(jìn)一步分析表明,在具有國(guó)有屬性和非高科技屬性的企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)稅收規(guī)避行為發(fā)揮更為明顯的抑制效應(yīng)。

基于此,本文提出如下政策建議:(1)在數(shù)字技術(shù)急速發(fā)展的當(dāng)下,國(guó)家應(yīng)更加重視數(shù)字技術(shù)治理效應(yīng)的發(fā)揮。通過(guò)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)嵌入企業(yè)內(nèi)部治理進(jìn)而釋放社會(huì)治理的巨大效能,在引導(dǎo)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí),為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供頂層設(shè)計(jì)與政策支持,引導(dǎo)企業(yè)積極履行社會(huì)義務(wù)、依法納稅[37],從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)與政府的“雙贏”。(2)在中國(guó)式現(xiàn)代化的新征程中,要更加重視企業(yè)黨組織作用的發(fā)揮。不斷探索黨組織深度嵌入公司內(nèi)部治理的中國(guó)特色治理模式,在不干涉企業(yè)經(jīng)營(yíng)的前提下明確黨組織在上市公司內(nèi)部的監(jiān)督地位,促進(jìn)企業(yè)的合規(guī)經(jīng)營(yíng)和良性發(fā)展,使企業(yè)治理能力不斷提升。(3)建立健全對(duì)會(huì)計(jì)師事務(wù)所等中介機(jī)構(gòu)的監(jiān)督機(jī)制,壓實(shí)企業(yè)外部監(jiān)督的責(zé)任。壓縮會(huì)計(jì)師事務(wù)所等中介機(jī)構(gòu)的套利空間,對(duì)其潛在的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行科學(xué)評(píng)估與預(yù)防,通過(guò)構(gòu)建完善的法律體系加大違法成本,使其發(fā)揮公平、專業(yè)的積極作用。(4)企業(yè)應(yīng)積極擁抱數(shù)字化帶來(lái)的變革,根據(jù)自身的屬性特質(zhì)制定科學(xué)合理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。通過(guò)充分釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“紅利效應(yīng)”抵消“稅負(fù)效應(yīng)”,并以此為契機(jī),促進(jìn)企業(yè)合規(guī)、合法性的提升,為企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)健康發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。