摘 要：基于2008-2021年A股上市公司數(shù)據(jù)，實證研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅程度的影響，以及融資約束在兩者之間的作用機制。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)避稅程度呈顯著負相關(guān)關(guān)系，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了企業(yè)避稅程度；數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解了融資約束，進而降低了企業(yè)避稅程度；數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅程度的抑制作用在規(guī)模較小、市場化程度較高以及國有企業(yè)中更明顯。研究結(jié)論拓展了對數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟后果的討論，豐富了企業(yè)避稅程度影響因素的研究，為政府助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及稅務(wù)部門從融資約束視角制定相關(guān)稅收政策提供了建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；企業(yè)避稅程度；融資約束

中圖分類號：F812.42；F832.51文獻標識碼：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202407055

Digital Transformation and Corporate Tax Evasion：From the Perspective of Financing Constraints

Abstract：Based on the data of A-share listed companies from 2008 to 2021， this paper empirically studies the impact of digital transformation on the degree of corporate tax avoidance， and the mechanism of financing constraints between the two. The results show that： there is a significant negative correlation between digital transformation and the degree of corporate tax avoidance， that is， digital transformation reduces the degree of corporate tax avoidance; Digital transformation alleviates financing constraints， thereby reducing the degree of tax avoidance of enterprises; The inhibition effect of digital transformation on the degree of tax avoidance of enterprises is more obvious in smaller scale， higher degree of marketization and state-owned enterprises. The conclusions of this study expand the discussion on the economic consequences of digital transformation， enrich the research on the influencing factors of corporate tax avoidance， and provide suggestions for the government to help enterprises digitally transform and the tax authorities to formulate relevant tax policies from the perspective of financing constraints.

Key Words：Digital Transformation; The Degree of Corporate tax Avoidance; Financing Constraints

0 引言

黨的二十大報告和國務(wù)院發(fā)布的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》均著重強調(diào)，需加速數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的深度融合，以推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級提供動力。2022年，國家發(fā)改委發(fā)布《關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展情況的報告》，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、公共服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)安全、國際合作5個角度，全面展示了中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的成果。此外，據(jù)國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展報告（2022）》顯示，2022年我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模已突破1.57萬億元，同比增長高達18%。同時，我國數(shù)字經(jīng)濟總規(guī)模已達到50.2萬億元，同比名義增長10.3%，占GDP比重高達41.5%，充分彰顯了數(shù)字經(jīng)濟在國民經(jīng)濟中的重要地位。埃森哲公司發(fā)布的《2022中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)報告》進一步指出，我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐明顯加快，從2018年的37分提升至2022年的52分。2023年3月，國家數(shù)據(jù)局的正式組建成為我國推進數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度建設(shè)和數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要保障。以上都表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為我國企業(yè)發(fā)展的重要趨勢。在科技的推動和政策的引導下，企業(yè)不可避免地需要進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這是其生存和長期發(fā)展的必然選擇。數(shù)字化技術(shù)的廣泛應(yīng)用正在以前所未有的方式不斷深入拓展，對企業(yè)運營管理的各個方面產(chǎn)生著巨大的影響[1]。

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速推進，學者們對該領(lǐng)域的研究也越來越多，有學者通過發(fā)放調(diào)查問卷研究企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的原因，調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)行業(yè)競爭是其開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要動機[2]。而企業(yè)作為市場經(jīng)濟中的微觀基礎(chǔ)，通過開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升傳統(tǒng)動能和培育新動能，從而促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展[3]。在對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究中，大多都集中其帶來的經(jīng)濟后果，比如數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助企業(yè)提升資源配置效率[4]和財務(wù)績效[5]，有效降低股價崩盤風險[6]和融資成本[7]，還有助于促進企業(yè)創(chuàng)新[8]等。

于企業(yè)而言，數(shù)字技術(shù)幫助企業(yè)評估融資風險，減少融資失敗率，降低損失[9]，也有效降低了企業(yè)內(nèi)外部信息摩擦[10]，不僅降低了融資成本，而且為企業(yè)創(chuàng)造了外部融資機會，使得融資約束問題得到有效解決。有實證研究表明，不受融資約束的企業(yè)避稅程度要低于受融資約束的企業(yè)[11]。也就是說處于融資困境中的企業(yè)，更有可能采用避稅的方式來應(yīng)對融資問題[12]。避稅可以幫助企業(yè)降低稅負、提高競爭力，從而促進經(jīng)濟發(fā)展；但也存在風險，過激的避稅行為可能會讓企業(yè)受到法律制裁，損害其形象和聲譽，失去公眾信任，反而得不償失。研究企業(yè)避稅可以幫助政府改進稅收政策和監(jiān)管措施，保護國家財政收入，減少部分企業(yè)的激進避稅行為。因此，深入研究數(shù)字經(jīng)濟背景下影響企業(yè)避稅因素的重要性不容忽視。學者們對企業(yè)避稅的影響因素已經(jīng)有了豐富的研究結(jié)果，從外部環(huán)境[13]、公司治理[14]以及環(huán)境規(guī)制[15]等方面進行了深入分析。此外，部分學者分析了不同避稅機制下企業(yè)的避稅動機[16]。

從現(xiàn)有的文獻中發(fā)現(xiàn)，目前關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)避稅程度三者關(guān)系的系統(tǒng)研究相對較少。而在數(shù)字經(jīng)濟的背景下，深入理解三者的關(guān)系作用，于企業(yè)和稅務(wù)行政機關(guān)都具有重要意義。基于此，選取2008-2021年中國Ａ股上市公司為研究對象，檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅程度的影響以及融資約束在兩者之間的作用?？赡艿倪呺H貢獻有以下兩點：第一，在數(shù)字經(jīng)濟迅猛發(fā)展的當下，從企業(yè)避稅程度的微觀視角出發(fā)，深入探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)決策行為的影響，進一步豐富了關(guān)于企業(yè)避稅程度影響因素及其數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟后果的研究領(lǐng)域，同時通過機制檢驗，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束和企業(yè)避稅程度之間的關(guān)系，揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)行為決策的影響，擴展了對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)行為之間關(guān)系的理解。第二，在政府助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中給予經(jīng)驗依據(jù)，為稅務(wù)部門開展相關(guān)工作、制定相關(guān)政策規(guī)定提供借鑒，也幫助企業(yè)作出最優(yōu)決策行為，促進企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)避稅程度

企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過數(shù)字技術(shù)處理大量的數(shù)據(jù)信息，應(yīng)對管理中出現(xiàn)的問題，創(chuàng)造了高效率、高質(zhì)量的優(yōu)勢。對過去的研究結(jié)論進行回顧可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟的影響主要有以下幾個方面：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升企業(yè)價值。企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)融資能力，緩解融資約束[7]，并提升企業(yè)績效[17]和全要素生產(chǎn)率[18]，這種提升最終體現(xiàn)在企業(yè)價值中。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠改善企業(yè)內(nèi)外部信息的不對稱情況。企業(yè)在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，應(yīng)用數(shù)字技術(shù)處理內(nèi)部數(shù)據(jù)信息，向市場參與者傳遞可靠且準確的信息。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于改善企業(yè)治理狀況。在企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，減少了管理者的非理性決策行為，決策治理得到改善，從而提高了企業(yè)治理水平[19]。第四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)創(chuàng)新[9]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠緩解企業(yè)的代理問題和融資約束[20]，為企業(yè)創(chuàng)新活動提供資金保障。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟的影響是多方面的。越來越多的企業(yè)積極推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展的趨勢，從中獲得更多的機遇和收益。從數(shù)字化轉(zhuǎn)型在實體經(jīng)濟中所起的重要作用來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的技術(shù)優(yōu)勢會對企業(yè)避稅程度產(chǎn)生一定的影響。

企業(yè)避稅是企業(yè)在遵循國家稅收政策的前提下，運用各種合法的方式，減少稅收負擔、降低成本，從而提升效益的一種行為。在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時，企業(yè)對數(shù)據(jù)的挖掘能力也得到了極大的提高，把各種非結(jié)構(gòu)化的、復雜的信息轉(zhuǎn)化為易于理解的、標準化的信息，使得信息在公司內(nèi)部流通更加順暢[21]，同時使企業(yè)的信息規(guī)模擴大和信息可用性提升[22]。企業(yè)的會計信息披露質(zhì)量提高，對管理層行為的監(jiān)督更加有效，減少了機會主義行為，使其更加謹慎地進行財務(wù)決策，降低了企業(yè)避稅程度[23]。企業(yè)避稅涉及到采購、生產(chǎn)和銷售等多個方面，因此需要多個部門相互配合。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)內(nèi)部各項業(yè)務(wù)的流程環(huán)節(jié)都變得清晰透明，信息傳遞效率得到提高[24]。信息透明度越高，企業(yè)外部利益相關(guān)者的監(jiān)控能力就越強，避稅更困難，避稅成本提高，從而降低了避稅程度。比如對于稅務(wù)部門而言，企業(yè)信息越透明，其稅收工作則做的越準確公正，使得企業(yè)可進行稅收規(guī)避的地方越少。企業(yè)避稅的成本與難度增加，使其避稅程度下降。

基于以上分析，提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低企業(yè)避稅程度。

1.2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)避稅程度

企業(yè)避稅最主要的目的是降低納稅義務(wù)，從而獲取更多的現(xiàn)金流入和投資者財富。當企業(yè)面臨外部融資困境時，避稅作為一種潛在的融資方式，可以作為企業(yè)暫時的資金來源渠道。因此，企業(yè)受融資約束的強弱是影響其避稅程度高低的重要因素。Edwards等[25]研究發(fā)現(xiàn)，當企業(yè)受外部融資約束時，會選擇稅收籌劃的方式增加企業(yè)內(nèi)部資金，以此紓解融資困難。有研究發(fā)現(xiàn)處于融資困境中的企業(yè)相比那些沒有融資問題的企業(yè)更容易避稅[26]。這意味著，當一個企業(yè)受到的融資約束程度越高，其避稅程度也就越高[27]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)創(chuàng)造了更多的融資機會，通過數(shù)字化渠道可以輕松獲取資金支持，新興的融資方式也為企業(yè)提供了更多選擇。而融資約束可能會限制企業(yè)融資渠道，降低其資金周轉(zhuǎn)能力，使得經(jīng)營效率下降，影響稅務(wù)籌劃。

在數(shù)字經(jīng)濟高速發(fā)展的大趨勢下，投資者會對正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)抱有較高的期望，認為其具有良好的發(fā)展前景。企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)高效管理和運營各個環(huán)節(jié)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型也能夠幫助企業(yè)深入了解市場需求，從而更好地滿足客戶需求，提供個性化的產(chǎn)品和服務(wù)。這種創(chuàng)新和競爭優(yōu)勢將進一步增加企業(yè)的市場份額，吸引更多的投資者和資本市場的關(guān)注，從而以較低的成本獲得融資。數(shù)字化轉(zhuǎn)型也促使企業(yè)在社會責任履行上更加積極[28]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助企業(yè)高效管理資源、優(yōu)化生產(chǎn)流程和提升產(chǎn)品質(zhì)量，減少對環(huán)境的影響，實現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進，政府等監(jiān)管部門對企業(yè)的管理和發(fā)展狀況也更加關(guān)注，給予一定的財政補貼和政策傾斜，增加了企業(yè)現(xiàn)金流，有助于企業(yè)獲得更多的外部融資[29]。再者，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以對企業(yè)的整體經(jīng)營管理系統(tǒng)進行優(yōu)化，幫助企業(yè)在資源有限的情況下，達到資本最優(yōu)分配和資金利用率最大，營造良好、健康的財務(wù)環(huán)境[4]，有效降低融資約束程度。

企業(yè)在面臨融資約束程度較高的情況下，可能會采取一些手段來降低融資成本和增加資金來源。這時，企業(yè)可能會更加重視避稅行為，通過避稅途徑來減少稅負，從而增加資金流入企業(yè)。而當融資約束程度較低時，企業(yè)的融資環(huán)境更加寬松，進而減少了出現(xiàn)融資壓力導致的對稅收規(guī)避的需求。此外，融資約束的減少也使企業(yè)在融資渠道和融資方式上有更多的選擇，如通過股權(quán)融資、債務(wù)融資等。多樣化的融資方式能夠提供更多靈活性和優(yōu)勢，從而減少了企業(yè)在融資過程中可能面臨的困擾，企業(yè)更有能力合理地進行財務(wù)規(guī)劃和稅務(wù)管理，進而降低了其避稅程度。融資約束的緩解還可以提高企業(yè)的長期發(fā)展能力，從而減少了對避稅行為的依賴。當企業(yè)面臨融資約束時，往往會更加關(guān)注短期利潤和現(xiàn)金流，以滿足資金需求。然而，一旦企業(yè)能夠獲得更多的外部融資，可以更加專注于長期發(fā)展，降低企業(yè)避稅程度。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解了融資約束，從而降低了企業(yè)避稅程度。

基于以上分析，提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過緩解融資約束降低企業(yè)避稅程度。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

由于我國在2008年對企業(yè)所得稅制進行了重大改革，所以選取2008-2021年A股上市公司作為研究對象，數(shù)據(jù)來源于CSMAR。依據(jù)以下原則對初始樣本做了處理：①剔除金融業(yè)和保險業(yè)企業(yè)；②剔除ST、*ST企業(yè)；③剔除稅前利潤額小于等于0的樣本；④剔除了企業(yè)實際所得稅率小于0和大于1的樣本；⑤剔除數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)樣本，最終得到26 670個樣本。同時對所有連續(xù)變量進行縮尾處理。

2.2 變量說明

2.2.1 被解釋變量

現(xiàn)有文獻中度量企業(yè)避稅程度的方式主要有名義稅率與實際稅率的差額、會計-稅收差異（BTD）以及剔除制度差異和企業(yè)盈余管理影響之后的會計-稅收差異（DDBTD）。借鑒葉康濤等[30]、李青原等[31]的方法，采用會計-稅收差異以及剔除應(yīng)計利潤影響的會計-稅收差異來衡量企業(yè)避稅程度。會計-稅收差異（BTD、DDBTD）更符合我國不同企業(yè)適用不同稅率的所得稅制度[32]，并且還對企業(yè)利用遞延稅項進行稅收籌劃的可能性進行了進一步分析。該值越大，企業(yè)避稅程度越高。

2.2.2 解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度采用國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）統(tǒng)計的上市公司年報中“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)的詞頻來衡量。由于詞頻數(shù)呈右偏分布，用總詞頻數(shù)加1的自然對數(shù)衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，所以DT=ln（五類詞頻總和+1）。

2.2.3 中介變量

對融資約束的衡量方式主要有SA指數(shù)、KZ 指數(shù)和WW 指數(shù)等。參考鞠曉生等[34]的方法，選取SA指數(shù)衡量融資約束水平。SA指數(shù)相比KZ指數(shù)和WW指數(shù)，不存在內(nèi)生性問題，能夠保證結(jié)果的穩(wěn)健性。SA指數(shù)的絕對值越大，企業(yè)受融資約束的程度越高。

2.2.4 控制變量

參考段華友等[9]、管考磊和朱海寧[29]的研究，選擇以下控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size）、第一大股東持股比例（Firsthold）、是否為四大會計事務(wù)所（Big4）、成長能力（Growth）、無形資產(chǎn)比例（IA）、托賓Q值（TobinQ）、獨立董事比例（Indp）、賬面市值比（BM）、盈利能力（ROA）和經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量（CFO）。

2.3 模型設(shè)計

2.3.1 基準模型

依據(jù)前文對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)避稅程度關(guān)系的理論分析，構(gòu)建基準模型（1）驗證假設(shè)H1：

BTDi，t/DDBTDi，t=α0+α1DTi，t+∑kαkControlsk，i，t+∑year+∑Ind+εi，t（1）

其中，BTDi，t和DDBTDi，t表示在i企業(yè)t年的企業(yè)避稅程度，DTi，t表示i企業(yè)t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。系數(shù)α1表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT）對企業(yè)避稅程度的影響。Controls是選取的控制標量集合，year和Ind是時間與行業(yè)的固定效應(yīng)，εi，t 為誤差項。

2.3.2 中介效應(yīng)模型

為進一步分析融資約束的中介作用，在模型（1）的基礎(chǔ)上借鑒溫忠麟等[34]的研究，構(gòu)建中介效應(yīng)模型（2）和（3），驗證假設(shè)H2：

SAi，t=β0+β1DTi，t+∑kβkControlsk，i，t+∑year+∑Ind+εi，t（2）

BTDi，t/DDBTDi，t=γ0+γ1DTi，t+γ2SAi，t+∑kγkControlsk，i，t+∑year+∑Ind+εi，t（3）

其中，中介變量SA為融資約束，系數(shù)β1測度數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資約束（SA）的影響。模型（2）檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對融資約束的作用，模型（3）中，系數(shù)γ1表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅程度的直接影響，γ2表示中介變量效應(yīng)大小，其余變量說明同上。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

從表2描述性統(tǒng)計的結(jié)果可以看出，企業(yè)會計-稅收差異BTD和DDBTD的均值分別為0.097和0.077，標準差分別為2.549和2.583，表明樣本企業(yè)的會計利潤大于應(yīng)納稅所得額。BTD和DDBTD的最大值與最小值都相差較大，說明企業(yè)避稅程度存在一定的個體差異，可能是因為不同行業(yè)的企業(yè)所面臨的稅收制度和政策不同，一些行業(yè)可能享受稅收優(yōu)惠政策，而另一些行業(yè)可能面臨更高的稅負。同時，企業(yè)的規(guī)模和結(jié)構(gòu)也會對其避稅程度產(chǎn)生影響。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT）的均值為1.213，中位數(shù)為0.693，標準差為1.348，說明樣本企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度相對較低，分布比較離散。DT的最大值為4.913，最小值為0，表明樣本兩端的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差異較大，有部分企業(yè)未進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型?？赡苁且驗椴煌袠I(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求不同，例如科技、電子商務(wù)和金融等行業(yè)，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型更為迫切，因此在這些行業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度可能相對較高。而一些傳統(tǒng)行業(yè)例如制造業(yè)和零售業(yè)等，可能由于技術(shù)應(yīng)用和商業(yè)模式的限制，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度相對較低。

融資約束（SA）的均值為3.731，中位數(shù)為3.733，均值與中位數(shù)很接近，表明樣本接近于正態(tài)分布。最大值和最小值分別為1.455和5.543，表明各企業(yè)之間的融資約束存在明顯差異?？赡苁且驗槠髽I(yè)的規(guī)模、行業(yè)和發(fā)展階段不同，規(guī)模大、屬于新興行業(yè)和處于成熟階段的企業(yè)很少存在融資難的問題，相反規(guī)模小、難以發(fā)展的行業(yè)和處于成長期或衰退期的企業(yè)通常會受到融資約束的影響。

3.2 回歸結(jié)果分析

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的決策行為產(chǎn)生了重要影響，同時增強了企業(yè)各項決策的科學合理性。避稅作為企業(yè)的決策行為之一，必定會受到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。為探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅程度的影響，利用模型（1）進行回歸檢驗。如表3的回歸結(jié)果中，增加控制變量前后，DT都分別與BTD、DDBTD的相關(guān)性在1%的水平上相關(guān)，呈顯著負相關(guān)關(guān)系，驗證了假設(shè)H1。表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)避稅程度越低，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過數(shù)字技術(shù)為企業(yè)減少了數(shù)據(jù)信息處理的復雜性與錯誤率，提高了信息透明度，使得企業(yè)內(nèi)外部的監(jiān)督與管理更加有效，從而降低其避稅程度。

3.3 機制分析

根據(jù)前文分析，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能緩解融資約束，從而降低企業(yè)避稅程度。因此，融資約束可能是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)避稅程度的作用機制。通過模型（1）-（3）對融資約束進行機制檢驗。進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型后的企業(yè)，經(jīng)營管理系統(tǒng)優(yōu)化，更受市場和政府的青睞，在融資方面受到的限制較少，使得它們避稅程度較低。因此，從融資約束的角度出發(fā)，對“數(shù)字化轉(zhuǎn)型→融資約束→企業(yè)避稅程度”的作用路徑進行檢驗。

機制檢驗結(jié)果如表4所示，表中（1）列表示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT）與融資約束（SA）呈顯著負相關(guān)關(guān)系，說明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解了融資約束。表4的（2）、（3）列表示所采用的兩種衡量企業(yè)避稅程度的方式下，加入了中介變量的回歸結(jié)果，結(jié)果均呈顯著負相關(guān)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)受融資約束程度越低，避稅程度就越低。因此，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型→（緩解）融資約束→（降低）企業(yè)避稅程度”的作用機制成立，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型減輕了融資約束程度，從而降低了企業(yè)的避稅程度，假設(shè)H2得到驗證。

3.4 內(nèi)生性檢驗

3.4.1 傾向得分匹配（PSM）

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其避稅程度。因此，研究結(jié)論可能存在樣本自選擇的問題。通過傾向得分匹配法（PSM）檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅程度影響的內(nèi)生性。最后得到的回歸結(jié)果如表5第（1）、（2）列，DT與BTD、DDBTD仍然呈顯著負相關(guān)關(guān)系。

3.4.2 解釋變量滯后

考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅程度的影響可能有一定的時間滯后性，對DT的數(shù)據(jù)進行滯后一期和兩期的處理，重新檢驗DT對BTD和DDBTD的影響，表5中（3）、（4）列是對解釋變量滯后一期的回歸結(jié)果，（5）、（6）列是對解釋變量滯后兩期的回歸結(jié)果，其回歸結(jié)果與原假設(shè)一致。

3.5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

第一，替換解釋變量。構(gòu)建0-1虛擬變量（dummy1）：將年報中提及到的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞的樣本設(shè)為1，否則為0，生成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的虛擬變量?；貧w結(jié)果如表6第（1）、（2）所示。

第二，改變樣本區(qū)間?？紤]到2020年新冠肺炎疫情可能對企業(yè)避稅行為產(chǎn)生影響，剔除2020年的企業(yè)樣本，重新檢驗，結(jié)果如表6的（3）、（4）列所示，結(jié)果依然與原假設(shè)相同。即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與其避稅程度的關(guān)系并不會受某一年環(huán)境變化的影響而改變。

第三，改變樣本范圍。計算機通信行業(yè)的年報中與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的關(guān)鍵詞詞頻高于其他行業(yè)，本身數(shù)字化程度就高，所以剔除計算機通信的行業(yè)樣本重新回歸，回歸結(jié)果如表6（5）、（6）列所示。表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅程度的影響不僅僅體現(xiàn)在高新技術(shù)的行業(yè)中，對其他行業(yè)具有同樣的作用效果。

3.6 異質(zhì)性分析

3.6.1 企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性

從企業(yè)規(guī)模來看，不同規(guī)模的企業(yè)在資源基礎(chǔ)、轉(zhuǎn)型程度等方面存在差異，對其避稅程度的影響也存在差異，以企業(yè)規(guī)模的中位數(shù)為標準分組。

表7結(jié)果顯示，較小規(guī)模的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對避稅程度的抑制作用是顯著的，而在較大規(guī)模的一組中不顯著，說明隨著企業(yè)規(guī)模的增大，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其避稅程度的抑制效果是逐漸減弱的?？赡艿脑蚴窍鄬τ诖笮推髽I(yè)，小規(guī)模企業(yè)資金、技術(shù)和人力等方面都較為短缺，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難度也較大。但是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)管理和運營的效率，同時降低企業(yè)納稅成本。因此，對于規(guī)模較小的企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠更好地帶動企業(yè)發(fā)展以及信息透明度的提升。因而對于小規(guī)模企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對降低企業(yè)的避稅程度具有更明顯的作用。

3.6.2 市場化程度異質(zhì)性

企業(yè)外部環(huán)境不同，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅程度的影響可能有所差異。以企業(yè)所在地市場化程度的中位數(shù)作為標準分組。

表8結(jié)果顯示，市場化程度較高的組相較于較低的組，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅程度的抑制作用更顯著?？赡艿脑蚴翘幱谑袌龌潭容^高環(huán)境的企業(yè)，往往具有更為透明的經(jīng)營環(huán)境和更完善的監(jiān)管機制。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升企業(yè)的財務(wù)透明度，使其財務(wù)狀況和交易流程更加可追溯，從而難以避稅。同時，在市場化程度較高的環(huán)境中，企業(yè)往往享有更大的經(jīng)營決策權(quán)和自主性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提升企業(yè)的信息處理和決策能力，使企業(yè)更加獨立地進行財務(wù)管理和稅務(wù)決策。企業(yè)能夠更加客觀和準確地評估避稅風險，并采取相應(yīng)的措施降低避稅程度。

3.6.3 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性

國有企業(yè)與非國有企業(yè)在資源稟賦、治理機制等方面都存在差距，因此基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進行分組檢驗。

表9結(jié)果顯示，國有企業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對避稅程度的抑制作用是顯著的，而非國企顯著性較低，說明國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其自身避稅程度的抑制作用更為明顯?？赡艿脑蚴菄衅髽I(yè)通常作為國家的重要經(jīng)濟支柱，承擔著更多的社會責任，為了維護企業(yè)形象和社會信譽，國有企業(yè)更加注重合法經(jīng)營，不愿冒險避稅。

而國有企業(yè)作為政府直接管理的實體，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往也受到更為嚴格的監(jiān)管。同時，國有企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，通常會加強對風險管理和合規(guī)性的關(guān)注。數(shù)字化系統(tǒng)可以提供更多的數(shù)據(jù)分析和預警功能，幫助企業(yè)更好地識別和管理潛在風險，從而降低了企業(yè)的避稅程度。

4 結(jié)論與啟示

4.1 研究結(jié)論

以2008-2021年中國A股上市公司為研究樣本，通過理論分析與實證方法檢驗了數(shù)字化轉(zhuǎn)型、融資約束與企業(yè)避稅程度三者的關(guān)系。結(jié)果表明：數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)避稅程度呈顯著負相關(guān)關(guān)系，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，企業(yè)避稅程度越低；作用機制分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過緩解融資約束來降低企業(yè)避稅程度；數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅程度的抑制作用在規(guī)模較小、市場化程度較高以及國有企業(yè)中更加明顯。

4.2 管理啟示

4.2.1 深化合作以加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型

企業(yè)應(yīng)加強內(nèi)外部合作，同數(shù)字化領(lǐng)先者建立合作關(guān)系，獲得前沿的數(shù)字化技術(shù)、先進的解決方案以及豐富的行業(yè)經(jīng)驗，共同探索如何利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等先進技術(shù)優(yōu)化稅務(wù)管理流程，以加強自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型，有效利用數(shù)字化工具和技術(shù)，精準識別潛在的避稅風險點，提前制定應(yīng)對策略，幫助企業(yè)分析和預測可能存在的避稅風險，及時采取措施進行調(diào)整和規(guī)避。

4.2.2 智能化執(zhí)法與跨部門協(xié)作

稅務(wù)機關(guān)可以借助智能化的執(zhí)法工具，快速、準確地讀取企業(yè)數(shù)據(jù)，通過引入先進的數(shù)據(jù)分析、機器學習等技術(shù)，稅務(wù)機關(guān)能夠快速、準確地讀取并解析企業(yè)提交的各類數(shù)據(jù)，自動篩查異常交易、識別潛在的逃稅行為，從而大大提高監(jiān)管的針對性和有效性。此外，稅務(wù)機關(guān)還應(yīng)積極推動跨部門的數(shù)據(jù)共享與協(xié)作機制建設(shè)，比如與海關(guān)、銀行、市場監(jiān)管等部門建立緊密的信息交換渠道，實現(xiàn)稅務(wù)數(shù)據(jù)與其他經(jīng)濟數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，建立起跨部門的信息交換和協(xié)同機制，提高行政執(zhí)法的效率與準確性。

4.2.3 政府多措施并舉助力企業(yè)轉(zhuǎn)型升級

政府應(yīng)加大對企業(yè)技術(shù)升級的支持力度，提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型的財政支持，通過設(shè)立專項基金、提供科研補貼或研發(fā)稅收優(yōu)惠等措施，鼓勵企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，幫助企業(yè)緩解融資約束，減少對外部融資的需求。同時，政府應(yīng)建立健全數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)體系，為企業(yè)提供技術(shù)咨詢、培訓指導等全方位的支持；同時加強監(jiān)管與評估工作，確保各項政策措施落到實處、取得實效。

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