蔡艷萍 祝雪恬

［摘 要］ 當前我國企業(yè)的風(fēng)險承擔處于較低水平，這給企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和國家的長期繁榮帶來了極大的挑戰(zhàn)。借助“金稅三期”工程這一準自然實驗，采用多期雙重差分法研究了大數(shù)據(jù)稅收征管對企業(yè)風(fēng)險承擔的影響及作用機制，研究表明：大數(shù)據(jù)稅收征管對企業(yè)風(fēng)險承擔具有顯著促進作用。機制檢驗發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)稅收征管通過抑制代理行為、緩解融資約束、增進稅負公平、優(yōu)化營商環(huán)境來促進企業(yè)風(fēng)險承擔。進一步的分析表明，大數(shù)據(jù)稅收征管對非國有企業(yè)和有產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)風(fēng)險承擔的促進作用更大。

［關(guān)鍵詞］ 大數(shù)據(jù)稅收征管；稅收治理；企業(yè)風(fēng)險承擔；多期雙重差分

［中圖分類號］? F275．4??? ［文獻標識碼］ Ａ?? ［文章編號］ 1008-1763（2024）03-0064-10

Research on the Influence of Big Data Tax Collection on Enterprise Risk-Taking

CAI Yanping，ZHU Xuetian

（Business School ，Hunan University ，Changsha 410082 ，China）

Abstract：At present， the risk-taking of enterprises in China is at a relatively low level， which poses a great challenge to the sustainable development of enterprises and the long-term prosperity of the country. This paper investigates the impact of big data tax collection and administration on enterprises' risk taking and its mechanism of action by means of a quasi-natural experiment， the Golden Tax? Ⅲ? project， using a multi-period double-difference method. The study shows that big data tax administration has a significant? promoting effect? to enterprises risk-taking. The mechanism test finds that big data tax administration promotes enterprise risk-taking by inhibiting agency behaviour， alleviating financing constraints， enhancing tax equity and optimising the business environment. Further analysis shows that big data tax administration has a greater effect on risk-taking by non-state enterprises and enterprises supported by industrial policies.

Key words： big data tax collection；tax administration；enterprise risk-taking；multiphase difference-difference method

一 引 言

黨的二十大報告指出必須“推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化”?！敖鸲惾凇惫こ汤么髷?shù)據(jù)、云計算等新技術(shù)，催生了“程序管人”的新型管理方式，實現(xiàn)事前預(yù)警、事中監(jiān)督、事后分級管理，既能夠提高稅收征管能力，又可以規(guī)范企業(yè)經(jīng)營行為[1]，是稅收治理現(xiàn)代化改革的重要成果之一，有助于提升國家治理水平。

企業(yè)風(fēng)險承擔對企業(yè)創(chuàng)新起著重要推動作用，可以提升企業(yè)競爭力、提高社會生產(chǎn)率、促進社會經(jīng)濟增長[2]。然而，目前我國企業(yè)的風(fēng)險承擔能力相對較弱，缺乏主動防范和化解風(fēng)險的能力，這一問題已成為制約中國企業(yè)提升競爭力的障礙之一。大數(shù)據(jù)稅收征管為企業(yè)提供了更加精準、全面的風(fēng)險識別和預(yù)警服務(wù)，有助于企業(yè)更好地了解自身的經(jīng)營情況和市場變化，在較短的時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，及時采取措施進行風(fēng)險控制和防范[3]。此外，大數(shù)據(jù)稅收征管強化了政府監(jiān)管能力[1]，通過加強對管理層隱瞞和操縱代理行為的監(jiān)督，有效抑制了企業(yè)的代理問題，也進一步驗證了企業(yè)數(shù)據(jù)的真實性，降低了金融服務(wù)門檻和成本，有效緩解了企業(yè)的融資約束[4]。

在中國數(shù)字經(jīng)濟迅猛發(fā)展、大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷優(yōu)化革新、國家積極籌備“金稅四期”建設(shè)的背景下，將大數(shù)據(jù)稅收征管和企業(yè)風(fēng)險承擔納入同一個研究框架兼具理論與實踐價值，可以為企業(yè)和政府提供有針對性的建議，以提高企業(yè)風(fēng)險承擔水平，推動企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展和稅收征管改革的深化。本文借助“金稅三期”工程這一準自然實驗，基于2008-2020年中國Ａ股上市公司數(shù)據(jù)，利用多期雙重差分模型，考察了大數(shù)據(jù)稅收征管對企業(yè)風(fēng)險承擔的影響。本文的研究貢獻體現(xiàn)在以下四方面：一是鮮有文獻從企業(yè)風(fēng)險承擔的角度揭示大數(shù)據(jù)稅收征管的經(jīng)濟后果，本文從企業(yè)內(nèi)部治理和外部環(huán)境治理雙重路徑，揭示了大數(shù)據(jù)稅收征管對企業(yè)風(fēng)險承擔的影響機制，對大數(shù)據(jù)稅收治理理論進行一定的完善，豐富了大數(shù)據(jù)稅收征管經(jīng)濟后果的相關(guān)研究。二是現(xiàn)有研究較少從大數(shù)據(jù)稅收征管這一作為企業(yè)內(nèi)部治理補充機制的外部政策的角度探討促進企業(yè)風(fēng)險承擔的有效途徑，本文結(jié)論拓展了企業(yè)風(fēng)險承擔影響因素的相關(guān)研究。三是在計量模型的構(gòu)建上，本文未采用以往研究較多采用的傳統(tǒng)DID，而采用多期DID，該方法能夠檢驗多個時間點的影響，更準確地反映大數(shù)據(jù)稅收征管的實際情況。四是本文研究聚焦企業(yè)風(fēng)險管理，有助于企業(yè)管理者合理投資決策，避免過低或過高的風(fēng)險承擔所帶來的經(jīng)濟后果，也為深化我國稅收征管的數(shù)字化改革，以及在數(shù)字經(jīng)濟時代取得競爭優(yōu)勢提供了有益參考。

二 文獻綜述

目前，學(xué)者們一致認為大數(shù)據(jù)稅收征管通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、人工智能等手段，提高了稅收征管的效率和質(zhì)量，催生出了新的管理模式。具體到大數(shù)據(jù)稅收征管的實際效應(yīng)，一方面，大數(shù)據(jù)稅收征管對企業(yè)具有“征稅效應(yīng)”。大數(shù)據(jù)稅收征管使稅務(wù)部門收集和分析企業(yè)涉稅信息的能力有了很大的提高，以提升稅收管理和監(jiān)督效率，從而抑制偷逃稅行為，促進企業(yè)更高的納稅遵從度[5]。與此同時，企業(yè)逃避稅收的難度變得更大[6]，相當于壓縮了企業(yè)避稅空間，“A-S 逃稅模型”理論以及漸進雙重差分模型也證實了這一點[2]。進一步研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)避稅空間的壓縮加重了實際稅收負擔。但是，許多學(xué)者對“征稅效應(yīng)”提出質(zhì)疑，他們研究發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)稅收征管不一定會提高企業(yè)的實際稅負，雖然企業(yè)的銷項稅和進項稅繳納水平有了明顯提高，但兩者相抵后增值稅的總體稅負沒有顯著變化[7]，同時大數(shù)據(jù)稅收征管又能夠有效地推動稅收優(yōu)惠政策的實施，使企業(yè)整體稅負沒有顯著變化[8]。另一方面，隨著研究的逐步推進，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)稅收征管對企業(yè)具有“治理效應(yīng)”。一是企業(yè)內(nèi)部治理效應(yīng)，大數(shù)據(jù)稅收征管通過強化監(jiān)管提高企業(yè)信息透明度，降低管理層的利益驅(qū)動，緩解企業(yè)的代理問題，對企業(yè)的經(jīng)營活動產(chǎn)生了一系列的影響，包括約束管理者自利行為[9]以及限制不當投資[10]等。二是外部環(huán)境治理效應(yīng)，“跑冒滴漏”空間受到了有效的限制，促進了公平稅收體制的建設(shè)[7]，同時借助先進系統(tǒng)，可以提高辦稅的便捷性，營造優(yōu)質(zhì)稅收政策和市場環(huán)境，并且有效降低外部環(huán)境帶來的不確定性和風(fēng)險[11]。

企業(yè)風(fēng)險承擔是企業(yè)在追求利潤過程中對風(fēng)險性項目的選擇。企業(yè)外部環(huán)境，包括政策、經(jīng)濟、法律、文化等，都會對企業(yè)的經(jīng)營決策產(chǎn)生重要影響。企業(yè)生存發(fā)展與國家政策緊密相關(guān)，研究發(fā)現(xiàn)通過實施稅收激勵措施，企業(yè)的風(fēng)險承擔水平得到了顯著提高[12]。從地方政府經(jīng)濟增長目標的角度來說，隨著地方經(jīng)濟增長目標的提升，企業(yè)的風(fēng)險承擔水平也不斷上升[13]。法律由于其強制性和約束性成了影響企業(yè)風(fēng)險承擔的重要因素，比如固定資產(chǎn)占比較低的企業(yè)在《物權(quán)法》實施后表現(xiàn)出了更高的風(fēng)險承擔水平[14]。文化作為一種非正式制度，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)的風(fēng)險承擔能力與高管的文化價值觀呈正相關(guān)關(guān)系[15]。此外，企業(yè)層面如股權(quán)結(jié)構(gòu)和管理者特征等也會影響企業(yè)的經(jīng)營決策。股權(quán)結(jié)構(gòu)對企業(yè)的決策產(chǎn)生重大影響，特別是在風(fēng)險偏好方面，在混合所有制改革的大背景下，引入國有資本參股可以顯著提升民營企業(yè)的風(fēng)險承擔能力[16]。學(xué)歷和能力水平越高的管理層，越有可能提高企業(yè)的長期風(fēng)險承擔水平[17]。

現(xiàn)有文獻雖然分析了大數(shù)據(jù)稅收征管的不同效應(yīng)，但少有研究關(guān)注“征稅效應(yīng)”與“治理效應(yīng)”同時存在時對企業(yè)發(fā)揮的作用，大數(shù)據(jù)稅收征管對企業(yè)行為的影響及作用機理還有待進一步探討，且涉及企業(yè)風(fēng)險承擔這一重要企業(yè)活動的研究較少，對指導(dǎo)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的作用不強；同時，對企業(yè)風(fēng)險承擔的影響因素展開研究時很少涉及大數(shù)據(jù)稅收征管這一作為企業(yè)內(nèi)部治理補充機制的外部政策，特別是在大數(shù)據(jù)的時代背景下，稅收征管方式發(fā)生重大變革，探討大數(shù)據(jù)稅收征管對企業(yè)風(fēng)險承擔的作用具有重要的理論意義和實踐意義。因此，本文從大數(shù)據(jù)稅收征管的實際效應(yīng)入手，研究大數(shù)據(jù)稅收征管與企業(yè)風(fēng)險承擔之間的關(guān)系及其作用機制。

三 理論分析與研究假設(shè)

大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)的創(chuàng)新作為大數(shù)據(jù)稅收征管的基礎(chǔ)，整合了企業(yè)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、稅務(wù)機關(guān)數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)了涉稅信息監(jiān)管能力的飛躍，顯著提高了稅務(wù)部門擁有的企業(yè)信息數(shù)量和質(zhì)量，以“以數(shù)治稅，數(shù)據(jù)賦能”推進了稅收征管現(xiàn)代化改革。本文認為，大數(shù)據(jù)稅收征管作為對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動有重大影響的重要機制，可以從企業(yè)內(nèi)部治理以及外部環(huán)境治理的途徑發(fā)揮效應(yīng)，直接或間接促進企業(yè)風(fēng)險承擔。

首先，大數(shù)據(jù)稅收征管可以抑制代理行為。在大數(shù)據(jù)稅收征管強力監(jiān)管下，管理層必須全面及時地披露企業(yè)信息，這樣便提高了信息透明度，同時為股東監(jiān)管管理層行為創(chuàng)造了有利條件，避免了“監(jiān)管真空”，有效抑制了管理層機會主義行為。同時，大數(shù)據(jù)稅收征管中決策支持模塊可以對企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)進行分析與評估，建立稅務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，快速捕捉企業(yè)出現(xiàn)的納稅異常情況，因此管理者在避稅掩蓋下從事代理行為的難度加大。其次，大數(shù)據(jù)稅收征管可以緩解融資約束。大數(shù)據(jù)稅收征管使得稅務(wù)部門能夠從多種渠道獲取數(shù)據(jù)并進行海量數(shù)據(jù)驗證，改善了企業(yè)的信息環(huán)境，從而直接緩解了企業(yè)的融資約束[18]。同時，大數(shù)據(jù)稅收征管實時動態(tài)檢查并分析公司的財務(wù)賬目以保護稅源，在事實上也保護了投資者的權(quán)益，有利于企業(yè)獲得投資者的信任這一“無形資源”，進而獲取投資者更多的“有形資源”支持，進一步緩解企業(yè)融資約束。再次，大數(shù)據(jù)稅收征管可以增進稅負公平。大數(shù)據(jù)稅收征管實現(xiàn)了程序管人模式，提高了稅收執(zhí)法標準的統(tǒng)一性，減輕了地方政府的稅收指標和征納雙方利益博弈對企業(yè)造成的稅收負擔，從而促進了不同區(qū)域間稅負公平的實現(xiàn)[19]。大數(shù)據(jù)稅收征管帶來了管理模式的數(shù)字化升級，企業(yè)信息和政府稅收政策變得公開透明，傳統(tǒng)征管模式下違規(guī)獲得稅收優(yōu)惠的企業(yè)暴露風(fēng)險提高，有效降低稅負差異，增進稅負公平。最后，大數(shù)據(jù)稅收征管可以優(yōu)化營商環(huán)境。大數(shù)據(jù)稅收征管實現(xiàn)業(yè)務(wù)和人員的統(tǒng)一管理，提升管理透明度和規(guī)范性；通過追蹤稅務(wù)人員行為并考核監(jiān)督，減少不規(guī)范行為，降低腐敗風(fēng)險，削減非正規(guī)支出；通過稅收調(diào)整對資本和勞動力施加影響，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和資源分配，維護社會秩序和公平。柔性執(zhí)法方法體現(xiàn)人文溫度，建立“信用+風(fēng)險”監(jiān)管機制，指導(dǎo)納稅人行為，鼓勵提高納稅信用，提供支撐優(yōu)化稅企關(guān)系。

通過降低代理成本，企業(yè)不僅能夠提高經(jīng)營效率和投資效率，還能夠獲得更高的會計收益和股東回報，提升企業(yè)風(fēng)險承擔能力。通過緩解企業(yè)融資約束，有助于獲取投資者對于企業(yè)風(fēng)險水平較高、投資周期較長項目的資源支持，提升企業(yè)風(fēng)險承擔能力。同時，企業(yè)為獲取更多的“有形資源”，會積極提高資源配置效率、提高風(fēng)險承擔意愿，通過增進稅負公平，節(jié)約企業(yè)非正規(guī)稅負支出，并使企業(yè)充分享受稅收政策帶來的紅利。這不僅可以為企業(yè)選擇的風(fēng)險投資項目提供前期資金支持，還能夠讓企業(yè)有充足的資金以應(yīng)對不利投資情況的發(fā)生；通過優(yōu)化營商環(huán)境，不僅減少了企業(yè)的制度性交易成本，還增強了企業(yè)的信息獲取能力，使得企業(yè)更易于感知市場和政府的政策變化，有利于企業(yè)集中資源投入風(fēng)險活動。

綜上所述，大數(shù)據(jù)稅收征管通過抑制代理行為、緩解融資約束、增進稅負公平、優(yōu)化營商環(huán)境來促進企業(yè)風(fēng)險承擔。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H1：大數(shù)據(jù)稅收征管顯著促進了企業(yè)風(fēng)險承擔；

H1a：大數(shù)據(jù)稅收征管通過抑制代理行為促進了企業(yè)風(fēng)險承擔；

H1b：大數(shù)據(jù)稅收征管通過緩解融資約束促進了企業(yè)風(fēng)險承擔；

H1c：大數(shù)據(jù)稅收征管通過增進稅負公平促進了企業(yè)風(fēng)險承擔；

H1d：大數(shù)據(jù)稅收征管通過優(yōu)化營商環(huán)境促進了企業(yè)風(fēng)險承擔。

四 實證設(shè)計

（一）主要變量定義

1.企業(yè)風(fēng)險承擔

我國大部分學(xué)者選取總資產(chǎn)收益率（ROA）的波動性來衡量企業(yè)風(fēng)險承擔，本文參考Faccio等[20]和王會娟等[21]的做法，用企業(yè)息稅前利潤除以年末資產(chǎn)總額來測度ROA，并對其進行年度行業(yè)均值調(diào)整，具體見式（1）。

ADJ_ROAi，t=EBITi，tASSETi，t－1X∑Xi=1EBITi，tASSETi，t（1）

其中，下標i表示企業(yè)，t表示年份，X表示所處行業(yè)中企業(yè)的數(shù)量。然后，以（t，t+2）共三年的經(jīng)調(diào)整的ROA的標準差和極差評估企業(yè)風(fēng)險承擔，具體見式（2）和式（3）。

RISK1.i，t=σ（ADJ_ROAi，t，ADJ_ROAi，t+2）（2）

RISK2，i，t=MAX（ADJ_ROAi，t，ADJ_ROAi，t+1，ADJ_ROA，t+2）-MIN（ADJ_ROAi，t，ADJ_ROAi，t+1，ADJ_ROAi，t+2）?（3）

2.大數(shù)據(jù)稅收征管

本文借鑒李艷等[22]的方法，構(gòu)建大數(shù)據(jù)稅收征管虛擬變量REFORM。具體而言，以“金稅三期”工程在各地稅務(wù)局公布的時間作為上線時間，并將大數(shù)據(jù)稅收征管變量REFORM在第t年已經(jīng)上線的賦值為1，否則為0。鑒于“金稅三期”工程上線后需要花時間來對接、調(diào)整和維護，對企業(yè)的效果不會立馬顯現(xiàn)，因此參考唐博等[23]的做法，將實施時間在上半年的地區(qū)視為當年實施，將實施時間在下半年的地區(qū)視為次年實施。

3.控制變量

本文借鑒徐捍軍[24]的做法，選取與企業(yè)基本狀況、盈利能力以及治理狀況相關(guān)的變量作為控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（SIZE）、上市年限（AGE）、財務(wù)杠桿（LEV）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（ATO）、現(xiàn)金流比率（CF）、成長能力（GROWTH）、董事人數(shù)（BOARD）、董事會獨立性（INDEP）、第一大股東持股比例（TOP1）、股權(quán)制衡度（BALANCE）、機構(gòu)投資者持股比例（INST）、審計質(zhì)量（BIG4），還控制了年度（YEAR）和行業(yè)（INDUSTRY）雙向固定效應(yīng)，具體變量定義如表1所示。

根據(jù)2001年證監(jiān)會頒布的行業(yè)分類標準劃分，其中制造業(yè)按二級分類，其他行業(yè)按一級分類

（二）模型構(gòu)建

1.基礎(chǔ)回歸模型

本文參考張克中等[2]、徐捍軍[24]的做法，采用多期DID，構(gòu)建模型（4），檢驗大數(shù)據(jù)稅收征管對企業(yè)風(fēng)險承擔的影響。

RISKi，t=α0+α1REFORMi，t+αkCONTROLSi，t+θt+h+εi，t （4）

其中，RISK和REFORM的定義見上文。θt和h分別代表控制年度（YEAR）和行業(yè)（INDUSTRY）固定效應(yīng)，εi，t為隨機擾動項。依據(jù)假設(shè)H1，本文預(yù)期α1顯著為正，即大數(shù)據(jù)稅收征管能夠促進企業(yè)風(fēng)險承擔。

2.中介效應(yīng)模型

本文在模型（4）的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了中介效應(yīng)模型（5）和（6），具體如下：

IVi，t=α0+α1REFORMi，t+αkCONTROLSi，t+θt+h+εi，t（5）

RISKi，t=α0+α1REFORMi，t+α2IVi，t+αkCONTROLSi，t+θt+h+εi，t（6）

其中，IVi，t代表本文所選用的中介變量，具體變量定義在影響機制檢驗部分解釋。CONTROLSi，t代表本文所選用的控制變量。

（三）樣本選取及數(shù)據(jù)來源

本文以2008年至2020年的A股上市公司為樣本，剔除了金融類、ST和ST*類以及數(shù)據(jù)嚴重缺失的企業(yè)。鑒于第t年的企業(yè)風(fēng)險承擔水平需要通過第t至t+2年的數(shù)據(jù)來測度，因此本文將2008至2018年作為后續(xù)假設(shè)檢驗的樣本年度，以便更準確地評估企業(yè)風(fēng)險承擔。經(jīng)過上述篩選，實際得到20397個數(shù)據(jù)，并對連續(xù)變量進行上下1%的縮尾處理。本文數(shù)據(jù)來自WIND和CSMAR數(shù)據(jù)庫。

五 實證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。大數(shù)據(jù)稅收征管變量REFORM的均值為0.362，說明有36.2%的樣本受到了大數(shù)據(jù)稅收征管的影響，李增福等[25]的研究結(jié)果與此基本吻合。RISK1和RISK2的均值分別為0.046和0.087，最小值分別為0.003和0.005，中位數(shù)分別為0.028和0.053，最大值分別為0.304和0.562，表明企業(yè)風(fēng)險承擔水平在樣本企業(yè)之間差異比較明顯，與陳小輝等的相關(guān)研究基本一致[26]。在控制變量方面，LEV的均值為0.432，GROWTH的均值為0.192，INDEP的均值為0.373，INST的均值為0.393，說明企業(yè)普遍存在負債比例較高、收入增長較慢、董事會獨立性不夠、機構(gòu)投資者持股的比重較大的情況。

（二）基準回歸結(jié)果分析

為檢驗大數(shù)據(jù)稅收征管對企業(yè)風(fēng)險承擔的影響，對模型（4）進行回歸分析，結(jié)果如表3所示。結(jié)果顯示，在列（1）和列（2）中，REFORM對RISK1和RISK2的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著，分別為0.004和0.008，初步支持了假設(shè)H1。加入控制變量后，REFORM對RISK1和RISK2的回歸系數(shù)仍在1%的水平上顯著，分別為0.004和0.007，并且R2都為0.121，擬合優(yōu)度較為理想，這一實證結(jié)果說明相較于未實施大數(shù)據(jù)稅收征管的企業(yè)，實施大數(shù)據(jù)稅收征管的企業(yè)的風(fēng)險承擔水平有了顯著提升。因此，本文的假設(shè)H1得到驗證，即大數(shù)據(jù)稅收征管能夠促進企業(yè)風(fēng)險承擔。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

多期DID需要遵循平行趨勢假設(shè)，即在政策實施前，對照組和處理組應(yīng)該具有相似的風(fēng)險承擔時間趨勢。本文借鑒張克中等[2]的做法進行平行趨勢檢驗，具體模型如模型（7）所示：

RISKi，t=∑n=5n=-9;n≠-1αnREFORMn+αkCONTROLSi，t+θt+h+εi，t（7）

本文選擇了實施前一年（n-1）為基年，以REFORMn表示第n年的稅收征管情況，若n<-1，且此系數(shù)在政策執(zhí)行前與0無顯著差異，說明平行趨勢假設(shè)成立。由圖1和圖2可知，在大數(shù)據(jù)稅收征管實施前，兩組樣本的風(fēng)險承擔在統(tǒng)計上無顯著差異。大數(shù)據(jù)稅收征管實施后，持續(xù)5年的系數(shù)均顯著為正，隨著時間的推移，企業(yè)風(fēng)險承擔的水平也在逐漸提高。因此，平行趨勢假設(shè)成立，企業(yè)風(fēng)險承擔的促進并非由于其他因素，而正是大數(shù)據(jù)稅收征管所致。

2.傾向得分匹配法檢驗

為進一步減少樣本選擇偏差，本文借助傾向得分匹配法，選擇企業(yè)規(guī)模、財務(wù)杠桿、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金流比率、成長能力和董事人數(shù)作為協(xié)變量，通過一對一最近鄰匹配方法，成功獲得了9724個有效樣本。值得注意的是，在協(xié)變量匹配后，標準差顯著減小，所有協(xié)變量的標準差均小于10%，處理組和對照組大部分均值差異不顯著，表明樣本匹配是有效的?；貧w結(jié)果如表4所示，REFORM的回歸系數(shù)分別在5%和1%的水平上顯著，分別為0.004和0.009，表明本研究的結(jié)論在通過傾向得分匹配法消除異質(zhì)性差異之后，與前文結(jié)論一致。

3.替換被解釋變量檢驗

借鑒申丹琳[27]的研究成果，以每5年（t-2年至 t+2年）為一個觀察期，分別計算經(jīng)調(diào)整ROA的標準差（RISK3）和極差（RISK4）?；貧w結(jié)果如表4所示，雖然對被解釋變量進行了替換，但是REFORM的回歸系數(shù)仍均在10%的水平上顯著，分別為0.433和0.953，說明采用新的方法重新衡量企業(yè)風(fēng)險承擔水平之后并沒有影響本文的結(jié)論。

4.安慰劑檢驗

為了增強研究結(jié)論的穩(wěn)健性，有效避免干擾因素的影響，本文使用三種不同的安慰劑檢驗方法：第一，縮小樣本時間范圍。為減少潛在的干擾，本文將樣本時間從2008年至2018年縮短至2011年至2017年?；貧w結(jié)果如表5列（1）（2）所示，REFORM的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為正，大數(shù)據(jù)稅收征管仍顯著促進了企業(yè)風(fēng)險承擔。第二，排除“營改增”政策影響。“營改增”政策逐步推行的時間點恰好和“金稅三期”工程的時間相重合，這不得不懷疑企業(yè)風(fēng)險承擔的改變受到“營改增”政策的影響。受“營改增”政策影響最主要的行業(yè)是各類服務(wù)業(yè)，因此本文將“營改增”涉及的行業(yè)樣本剔除后，回歸結(jié)果如表5列（3）（4）所示，REFORM的回歸系數(shù)均在5％的水平上顯著為正，回歸結(jié)果在排除“營改增”干擾后仍然顯著。第三，提前政策實施時間。為進一步排除經(jīng)歷“金稅三期”工程試點地區(qū)的其他特征導(dǎo)致目前結(jié)果的可能性，本文分別將政策實施時間提前一年和提前兩年，回歸結(jié)果如表5列（5）至列（8）所示。REFORM1和REFORM2的回歸系數(shù)均不顯著，再次證明了企業(yè)風(fēng)險承擔水平的提升確實受大數(shù)據(jù)稅收征管的影響，驗證了上述結(jié)論的穩(wěn)健性。

（四）影響機制檢驗

上文回歸結(jié)果顯示，大數(shù)據(jù)稅收征管能夠顯著促進企業(yè)風(fēng)險承擔，但其具體的影響機制尚未得到充分驗證。一是代理行為。運用蘭竹虹等[28]的研究方法，用管理費用除以營業(yè)收入得出管理費用率（MFEE）這一指標，用其來衡量企業(yè)代理問題，該指標越高，代表企業(yè)的代理成本越高，代理問題也就越嚴重；二是融資約束。參考杜素珍等[29]的研究，用SA指數(shù)（-0.737Size+0.043Size2-0.040Age）來衡量企業(yè)融資約束，該指數(shù)絕對值越大，說明企業(yè)融資約束越高；三是稅負公平。借鑒李艷等[22]的做法，構(gòu)建稅負標準差（SDTAX）這一指標，其計算方法為：企業(yè)稅收負擔率=企業(yè)應(yīng)納稅總額/營業(yè)總收入，稅負標準差=每個省內(nèi)所有企業(yè)稅收負擔率的標準差。SDTAX反映了稅負分布的均衡程度，可以用于評估當?shù)仄髽I(yè)稅負的公平程度；四是營商環(huán)境。采用市場化水平指標[30]來度量企業(yè)所在省份的營商環(huán)境（BE），該指標為正向指標。表6展示了大數(shù)據(jù)稅收征管對代理行為和融資約束的機制檢驗結(jié)果，表7展示了大數(shù)據(jù)稅收征管對稅負公平和營商環(huán)境的機制檢驗結(jié)果。

由表6可知，REFORM對MFEE和SA的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負，并且與列（7）（8）相比，列（3）至列（6）中REFORM對RISK1和RISK2的回歸系數(shù)大小和顯著性沒有明顯改變，而中介變量的系數(shù)顯著為負，說明代理行為、融資約束是部分中介變量，大數(shù)據(jù)稅收征管通過抑制代理行為、緩解融資約束來促進企業(yè)風(fēng)險承擔。因此，假設(shè)H1a、H1b得到驗證。由表7可知，REFORM對SDTAX和BE的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，并且與列（7）（8）相比，列（3）至列（6）中REFORM對RISK1和RISK2的回歸系數(shù)大小和顯著性沒有明顯改變，而中介變量的系數(shù)顯著為正，說明稅負公平、營商環(huán)境是部分中介變量，大數(shù)據(jù)稅收征管通過增進稅負公平、優(yōu)化營商環(huán)境來促進企業(yè)風(fēng)險承擔。因此，假設(shè)H1c、H1d得到驗證。

（五）異質(zhì)性檢驗

1.企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的資源稟賦差異使得不同企業(yè)內(nèi)部資源配置情況與經(jīng)營行為有較大區(qū)別。國有企業(yè)獲得了金融機構(gòu)更多的融資支持，因為政府和銀行等預(yù)算支持體系通過稅收、財政補貼和貸款等方式向這些企業(yè)提供救助，以緩解它們的融資壓力，政治動機和“父愛主義”等因素的干預(yù)，在一定程度上制約了大數(shù)據(jù)稅收征管的治理效果，而非國有企業(yè)通常面臨抵御風(fēng)險能力和融資約束的限制，所以面對投資項目更加保守。因此，大數(shù)據(jù)稅收征管的治理效應(yīng)有助于其節(jié)約經(jīng)營成本、獲得資源供給，從而投資高風(fēng)險、長周期類型的項目。本文根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將全樣本分為兩個子樣本——國有企業(yè)和非國有企業(yè)，分組回歸結(jié)果如表8所示。結(jié)果顯示國有企業(yè)的REFORM的回歸系數(shù)無統(tǒng)計意義，而非國有企業(yè)的REFORM的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著，表明大數(shù)據(jù)稅收征管對非國有企業(yè)風(fēng)險承擔起到了更大的促進作用。

2.產(chǎn)業(yè)政策扶持

產(chǎn)業(yè)政策扶持可以幫助企業(yè)了解產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢和政策取向，獲取更多政策優(yōu)惠，如稅收優(yōu)惠政策等，可以降低企業(yè)的稅負和創(chuàng)新成本。大數(shù)據(jù)稅收征管有助于將稅收優(yōu)惠政策落到實處，使其與國家發(fā)展規(guī)劃更好掛鉤，讓產(chǎn)業(yè)政策扶持的企業(yè)獲得更多稅收優(yōu)惠，提高企業(yè)的風(fēng)險承擔能力和意愿，從而使企業(yè)投入更多資源進行風(fēng)險活動，對無產(chǎn)業(yè)政策扶持和不合規(guī)的企業(yè)來說獲得稅收優(yōu)惠則需要投入更多資源，促使其積極轉(zhuǎn)型發(fā)展和改善內(nèi)部治理環(huán)境。參考吳倩等[31]的做法，根據(jù)企業(yè)所屬行業(yè)的二級分類，若國家“十一五”至“十三五”規(guī)劃政策文件中出現(xiàn)關(guān)于“發(fā)展”等字樣的描述，則將其視為受到政策扶持企業(yè)，本文借此將全樣本分為兩個子樣本：有產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)和無產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)。分組回歸結(jié)果如表9所示。結(jié)果顯示，無產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的REFORM的回歸系數(shù)無統(tǒng)計意義，而有產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的REFORM的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著，表明大數(shù)據(jù)稅收征管對有產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)風(fēng)險承擔起到了更大的促進作用。

六 研究結(jié)論與啟示

我國稅收征管正向“以數(shù)治稅”階段邁進，本文以“金稅三期”工程為例，研究了大數(shù)據(jù)稅收征管與企業(yè)風(fēng)險承擔的關(guān)系，對深入了解金稅工程的政策效應(yīng)、激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新動力和投資活力、推動我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義[32]。本文實證得出以下結(jié)論：一是從直接效應(yīng)來看，大數(shù)據(jù)稅收征管能夠顯著促進企業(yè)風(fēng)險承擔。二是從影響機制來看，大數(shù)據(jù)稅收征管發(fā)揮了企業(yè)內(nèi)部治理效應(yīng)和外部環(huán)境治理效應(yīng)，通過抑制代理行為、緩解融資約束、增進稅負公平、優(yōu)化營商環(huán)境來促進企業(yè)風(fēng)險承擔。三是從異質(zhì)性效應(yīng)來看。大數(shù)據(jù)稅收征管對非國有企業(yè)和有產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的治理效應(yīng)得到增強，對上述兩種企業(yè)風(fēng)險承擔的促進作用更大。

本文的研究結(jié)論為“金稅四期”的建設(shè)和發(fā)展、推進稅收治理現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型、企業(yè)風(fēng)險決策的實施提供了有益參考?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文得出以下啟示：

第一，推動稅收征管信息化建設(shè)，拓展稅收大數(shù)據(jù)共享范圍。我國一方面利用云計算和大數(shù)據(jù)等建立全國統(tǒng)一的稅務(wù)信息化平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、協(xié)同辦稅和風(fēng)險防范；另一方面建立完善的稅收大數(shù)據(jù)平臺，運用數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)深入管理稅收數(shù)據(jù)。第二，推動大數(shù)據(jù)稅收治理能力，預(yù)警和指導(dǎo)企業(yè)經(jīng)營活動。未來“金稅四期”需擴大數(shù)據(jù)源范圍、增強數(shù)據(jù)可視化與自動化處理能力，準確及時了解企業(yè)涉稅信息、經(jīng)營狀況，提高涉稅風(fēng)險預(yù)警和數(shù)據(jù)分析精度。第三，健全企業(yè)內(nèi)部監(jiān)督機制，增強企業(yè)風(fēng)險管理能力。本研究發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)稅收征管能發(fā)揮企業(yè)內(nèi)部治理效應(yīng)，通過抑制代理行為、緩解融資約束來促進企業(yè)風(fēng)險承擔。企業(yè)需加強內(nèi)控、規(guī)范流程、內(nèi)部監(jiān)督確保合規(guī)，利用大數(shù)據(jù)稅收征管等外部監(jiān)督系統(tǒng)加強合規(guī)與風(fēng)險管理；同時，提高信息透明度，利用政府對接、評價機制提供更多信息，減輕融資壓力，獲取外部資源，積極參與社會公共事務(wù)，提升企業(yè)形象、品牌影響力，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。第四，加快企業(yè)分級管理制度建設(shè)，因企制宜實現(xiàn)資源精準調(diào)配。本文研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)稅收征管對不同企業(yè)發(fā)揮的治理效應(yīng)不同。政府應(yīng)建立企業(yè)分級管理制度和平臺，根據(jù)規(guī)模、行業(yè)、管理水平等因素劃分企業(yè)，實行差異化管理和服務(wù)；同時，根據(jù)企業(yè)情況，采取分類管理和分級管理，制定相應(yīng)稅收政策和服務(wù)策略，提供個性化、差異化的稅收服務(wù)。

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［基金項目］ 湖南省社會科學(xué)基金立項課題：基于銀稅企數(shù)智耦合的湖南專精特新企業(yè)培育機制研究（23YBA038）

［作者簡介］ 蔡艷萍（1972—），女，湖南邵陽人，湖南大學(xué)工商管理學(xué)院副教授，博士，研究方向：金融工程與財務(wù)管理。