實體企業金融化對稅收激進的影響研究

戴羅仙 王崇陽 霍 艷

一、引 言

黨的十九屆五中全會明確提出，要堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，構建金融有效支持實體經濟的體制機制。目前，在國際貿易摩擦不斷升級和國內產業結構調整的雙重壓力下，金融行業的迅猛發展使得越來越多的實體企業將資金投資于金融資產，實體企業金融化成為我國經濟社會發展普遍存在的現象。具體來說，實體企業金融化是指非金融類企業為了獲取更多的利益，不斷增加對金融資產的投資，使金融資產占總資產的比重越來越高，而傳統實體產業的投資額占企業總資產的比重卻不斷下降。實體企業保持適當的金融化程度有助于維持資金的流動性、提高資金的利用效率。但是，如果實體企業持有過多的金融資產則會造成經濟“脫實向虛”，使風險在實體經濟和虛擬經濟之間進行跨業態交叉傳遞，嚴重制約我國經濟的健康發展。

學術界對企業金融化的研究主要圍繞正向的“蓄水池效應”和負向的“替代效應”展開。部分學者對實體企業的金融化行為持積極態度，認為企業將資金投資于金融資產具有“儲蓄效應”，當企業面臨資金問題時，可以通過賣出短期金融資產來獲取現金，解決企業的資金難題（Ding et al.，2013）[1]，且金融化行為還能更有效地保護企業的主營業務，促進企業創新和平滑企業的投資波動（Demir，2009；劉貫春，2019）[2，3]。另一部分學者則從替代關系的角度進行考慮，對實體企業的金融化行為持消極態度。他們認為，實體企業金融化程度的提高會顯著降低企業對傳統實體產業的投資（張成思、張步曇，2016）[4]，阻礙企業創新（王紅建等，2017）[5]，不利于經濟的發展。當前，學術界對企業金融化經濟后果的探討并未得出一致的結論，企業金融化對稅收激進的影響也是一個亟待厘清的問題。

稅收激進是指企業通過稅務規劃或稅收籌劃活動減少納稅支出的管理行為。納稅意味著現金流出，企業為了減少因稅款繳納而產生的現金流出，會經常發生稅收激進行為。企業金融化程度的提高，將增加企業的財務風險，企業出于預防動機，傾向于通過稅收激進行為提高現金持有水平，此外，管理者的機會主義傾向也使企業更易發生稅收激進行為。稅收是國家財政收入的最重要來源，稅收激進行為帶來的稅收流失問題影響著社會公平、經濟秩序、國家穩定等多個方面，研究實體企業金融化與企業稅收激進的關系對于促進社會公平、調控宏觀經濟等具有重要意義。

基于此，本文選擇我國滬深A 股非金融類上市公司作為研究樣本，在分析企業金融化對稅收激進影響機理的基礎上，實證檢驗實體企業金融化對稅收激進的影響，并進一步考察融資約束、稅收征管對兩者關系的調節作用。

二、理論分析與研究假設

（一）實體企業金融化與稅收激進

金融化行為使實體企業偏離了傳統實體產業，將更多的資金投資于金融資產，這會減少企業正常經營資金投入，給企業帶來財務風險（于建玲等，2021）[6]。為降低財務風險，企業傾向于持有較多現金，而稅收激進是一種行之有效的增加現金持有水平的方式（Cai & Liu，2009）[7]。除了風險方面的考慮，實體企業還會出于“資本逐利”的目的而配置金融資產，這有助于提高企業的短期業績，增加管理者的業績報酬（陽旸等，2021）[8]。但隨著金融化程度的提高，企業的業績波動會加大，經營的不確定性也隨之增加，管理者為了掩蓋這些負面信息，往往會對其進行粉飾和加工，從而降低信息披露質量（鄧超、彭斌，2021）[9]。信息質量下降使利益相關者難以準確評估企業真實經營情況，也使大股東難以對企業進行有效監督，這就為管理者利用信息優勢，通過稅收激進為自身牟利提供了條件和空間。管理者實施的稅收激進行為通常較為隱蔽，這使得稅收激進行為較難被發現，隨著企業金融化程度的提高，管理者有更大的空間借助信息優勢，通過提高企業稅收激進程度來獲取私利。

基于以上分析，提出本文假設1：實體企業金融化會顯著提高企業稅收激進程度，即實體企業金融化程度越高，企業稅收激進程度就越高。

（二）融資約束的調節作用

企業面臨的融資約束會影響企業金融化行為，當實體企業面臨的融資約束程度較高時，持有金融資產的主要目的就是延續資金鏈和維持企業正常運轉，企業傾向于投資持有期限較短、易于變現的金融資產。這在短期內能夠緩解企業財務困境，但由于“影子銀行”的利率通常高于銀行利率，企業長期借助金融資產融資，會使“融資難”問題轉變為“融資貴”問題，加重企業債務負擔。隨著金融資產配置水平的提高，融資約束程度較高的企業更容易感知到自由現金流的壓力，為了應對未來可能出現的融資約束，實體企業更傾向于增加現金儲備（Chang et al.，2014）[10]，從而提高企業稅收激進程度。相反，當實體企業面臨的融資約束程度較低時，金融化行為能夠發揮“儲蓄”作用，實體企業的資金量較為充裕，融資成本較低，融資需求較弱，這有利于企業開展正常的生產經營活動，維持企業正常運轉。隨著金融化程度的提高，足夠的資金和實力使企業擁有較強的風險承擔能力，企業實施稅收激進行為的傾向將會降低。

鑒于此，提出本文假設2：實體企業面臨的融資約束程度越高，企業金融化與稅收激進程度的正相關關系越顯著。

（三）稅收征管力度的調節作用

根據有效稅收理論，企業在對實施稅收激進行為時，要權衡收益和成本。收益主要是指企業經營現金流量的增加以及企業能從稅收激進行為中獲得的利益，而成本包括稅收激進行為被政府部門查處后，企業所遭受的聲譽和經濟損失，這意味著企業實施的稅收激進行為會受到稅收征管的影響。在我國，不同地區的稅收征管力度存在差異，當稅收征管力度較大時，企業稅收激進行為被政府部門查處的概率較大，稅收激進成本也較高。在稅收征管過程中，政府部門會通過檢查企業財務賬目、監控企業運營情況等方式抑制侵害企業資源的“抽租”行為（曾亞敏、張俊生，2009）[11]。嚴格的稅收征管能夠有效緩解企業代理問題，抑制管理者的自利行為（朱凱、孫紅，2014）[12]。隨著企業金融化程度的提高，處在稅收征管力度較大地區的實體企業將面臨政府部門嚴格的稅收征管，更高的稅收激進成本會降低企業的稅收激進程度。而在稅收征管力度較弱的地區，政府部門對金融化程度較高的實體企業的監督力度較小，這給管理者實施稅收激進行為提供了機會，從而提高企業的稅收激進程度。

據此，提出本文假設3：在稅收征管力度越小的地區，實體企業金融化與稅收激進程度的正相關關系越顯著。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文以2012-2020年我國滬深兩市A 股非金融類上市公司為研究樣本，按照以下步驟進行篩選：（1）剔除ST 類上市公司；（2）剔除部分變量數據缺失的公司；（3）參考吳聯生（2009）[13]的研究，刪除稅前利潤小于0、有效稅率小于0 和大于1 的公司。為了減少由于極端值所導致的回歸結果偏誤，本文對所有連續變量進行了1%的winsorize 處理，最終共得到6993 個樣本觀測值。本文的名義所得稅率來源于WIND 數據庫，計算各地區稅收征管力度的數據來源于《中國統計年鑒》，其他財務數據均來自于國泰安（CSMAR）數據庫。

（二）變量定義

1．被解釋變量

本文的被解釋變量是稅收激進程度（TAX_AG G）。Slemrod（2004）[14]在稅收籌劃的基礎上提出了“稅收激進”概念，認為稅收激進是指對負有納稅義務的企業、單位或個人來說，盡管他們的行為已經超越了合法的界限，但并沒有達到違法的范疇，是一種介于合法與不合法之間的避稅行為。學術界通常將合法的節稅行為和僅具有不違法性的避稅行為統稱為稅收激進行為。本文所指的“稅收激進”即為節稅和避稅行為。

回顧已有研究成果，稅收激進程度常用的衡量指標有兩種，一種是實際稅率，第二種是會計稅收差異。我國的稅收政策具有獨特性，不同類型的企業適用的稅率可能并不相同，同時還不同程度地享受國家給予的稅收優惠政策，因此使用第一種衡量指標不能很好地衡量稅收激進程度，并且在稅收征管實務中，政府部門也常使用第二種指標來衡量稅收激進程度。綜上考慮，本文選擇使用最為廣泛的會計稅收差異來度量實體企業稅收激進程度。

（1）會計稅收差異（BTD）

會計賬面與實際稅負差異（BTD）的數值越大，意味著實體企業稅收激進程度越高。具體來說，BTD＝（稅前會計利潤-應納稅所得額）／上一年末資產總額，應納稅所得額＝（所得稅費用-遞延所得稅費用）／名義所得稅率。

（2）扣除應計利潤后的會計稅收差異（DDBTD）

上述BTD 指標還可能受到其他影響因素的干擾，例如制度差異、盈余管理等，因此本文借鑒Desai& Dharmapala（2006）[15]的研究成果，用剔除應計利潤影響后的會計稅收差異來衡量稅收激進程度，并應用固定效應殘差法對BTD 指標進行改進。其計算公式為：

在計算公式（1）和（2）中，TAi,t為總應計利潤，總應計利潤=（稅后利潤-經營活動現金流量凈額）/上一年末資產總額；μi為BTD 中不跟隨時間變化的固有屬性部分；δi,t表示BTD 中隨時間變動的部分。DDBTD 值越大，表示實體企業的稅收激進程度越高。

2．解釋變量

本文的解釋變量是企業金融化（FIN）。實體企業金融化是指實體企業（主要指非金融類企業）的資本運作傾向增加，企業持有的金融資產占總資產的比重日益增加，對傳統實體產業的投資逐漸減少。這意味著企業將投資重心放在金融領域而非傳統實體產業領域，企業利潤來源中金融渠道的獲利逐步占據主導地位。實體企業的資產配置結構能夠反映企業金融化程度，本文使用金融資產與資產總額的比值來衡量實體企業的金融化水平，具體計算公式為：

FIN=（持有至到期投資+金融衍生工具+交易性金融資產+可供出售金融資產+投資性房地產+發放貸款及墊款）/資產總額

3．調節變量

（1）融資約束（SA）

參考劉莉亞等（2015）[16]的研究，本文采用Hadlock 和Pierce 構建的SA 指數來度量企業面臨的融資約束程度。該指標是目前學術界主流的一種衡量融資約束的指標，它不考慮具有內生性特征融資變量的影響，計算較為方便，且較為穩定。具體的計算公式為：

其中，Size 為資產總額的自然對數，Age 為企業的上市年限。

（2）稅收征管力度（TE）

本文借鑒曾亞敏和張俊生的研究成果[11]，用各地征稅的實際金額與預期金額的比值來衡量企業所面臨的稅收征管力度，并依據下列模型來估算我國各省、自治區及直轄市預期能夠征收的稅款總額：

在計算公式（3）中，Ti,t為我國各省、自治區及直轄市當年末的本地稅收收入；IND1i,t為我國各省、自治區及直轄市當年末的第一產業產值；IND2i,t為我國各省、自治區及直轄市當年末的第二產業產值；OPENi,t為我國各省、自治區及直轄市當年末的進出口總額；GDPi,t為我國各省、自治區及直轄市當年末的國內生產總值。

通過計算公式（3）的擬合，可以得出各地預測的稅款征收金額（Ti,t/GDPi,t_EST）。企業面臨的稅收征管力度這一變量是真實的Ti,t/GDPi,t和擬合的Ti,t/GDPi,t_EST 的比值。該指標越大，意味著企業面臨的稅收征管力度越大。

4．控制變量

參考已有研究，本文使用獨立董事比例（DIR）、企業規模（SIZE）、固定資產比率（GM）、企業成長性（EG）、股權集中度（FIRST）、資產收益率（ROA）、存貨密集度（INVENT）、流動比率（LR）、虧損狀況（LOSS）、市賬比（MB）等作為控制變量。為了避免行業、年度等因素對回歸模型的干擾，本文還設置了年度和行業的虛擬變量。具體變量說明見表1。

表1 變量設計

（三）模型構建

在運用面板數據進行回歸分析之前，通過F 檢驗和豪斯曼檢驗發現，本文適合應用固定效應模型，同時構建如下三個模型。

首先，為了驗證假設1，構建以下待檢驗的回歸模型（4）：

其次，為了驗證假設2，構建以下待檢驗的回歸模型（5），在模型（4）的基礎上，進一步研究融資約束是否會對企業金融化與稅收激進的關系產生調節作用。

最后，為了驗證假設3，本文構建回歸模型（6），在模型（4）的基礎上，進一步研究實體企業面臨的稅收征管力度是否會對企業金融化與稅收激進的關系產生調節作用。

四、實證分析

（一）描述性統計分析

為了觀察各變量樣本數據的主要分布情況和差異程度，本文進行描述性分析，具體結果見表2。由表2 可知，稅收激進變量的最小值與最大值間的差距較大，表明我國不同公司間的稅收激進程度存在較大差距；兩個稅收激進指標的均值分別為-0.028和-0.016，這兩者均為負值，是因為我國稅法對企業應納稅所得額的判定較為嚴格，企業會計利潤小于企業應納稅所得額，且兩者的絕對值較小，意味著我國大多數企業存在稅收激進行為；企業金融化的最大值為32.5%，最小值為0%，意味著不同實體企業會進行不同程度的金融資產投資。通過對融資約束統計結果的觀察發現，實體企業所遭遇的融資約束程度是不同的。稅收征管力度的最大值和最小值分別為1.482 和0.68，說明我國不同地區稅收征管的嚴格程度存在差異，有的地區稅收征管力度較弱，而有的地區稅收征管力度較強，存在較大的差異。其他變量的統計結果均處于合理的范圍內。

表2 描述性統計結果

（二）基本回歸結果

運用模型（4）對假設1 進行驗證，實證結果如表3 所示。其中，運用基本會計稅收差異（BTD）衡量稅收激進的結果顯示，企業金融化（FIN）的系數為0.0342，具有顯著性；當運用剔除應計利潤影響后的會計稅收差異（DDBTD）衡量稅收激進時，回歸結果顯示企業金融化（FIN）的系數為0.0302，具有顯著性。兩個結果均表明企業金融化程度的提高會使實體企業的稅收激進程度顯著提高，假設1 得到驗證。

表3 實體企業金融化與稅收激進的回歸結果

注：括號內的數值是統計量的t 值；***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平（下同）。

（三）融資約束的調節作用

為了檢驗融資約束的調節作用，運用模型（5）檢驗假設2，具體回歸結果如表4 所示。從回歸結果來看，無論是運用基本會計稅收差異衡量稅收激進，還是運用剔除應計利潤影響后的會計稅收差異衡量稅收激進，兩者的實證結果均具有顯著性，即企業金融化（FIN）的系數均顯著為正，交乘項（FIN*SA）的回歸系數也顯著為正，結果與預期相同，說明融資約束會強化實體企業金融化與稅收激進之間的正向作用，假設2 得到驗證。

表4 實體企業金融化、融資約束與稅收激進的回歸結果

（四）稅收征管的調節作用

除融資約束外，稅收征管也會影響實體企業金融化與稅收激進之間的關系。本文運用模型（6）檢驗稅收征管的調節作用，回歸結果如表5 所示。在運用基本會計稅收差異衡量稅收激進的回歸結果中，企業金融化（FIN）的系數為0.141，具有顯著性，企業金融化與稅收征管力度交乘項（FIN*TE）的系數為-0.108，也具有顯著性；在運用剔除應計利潤影響后的會計稅收差異衡量稅收激進的回歸結果中，企業金融化（FIN）的系數為0.153，企業金融化與稅收征管力度交乘項（FIN*TE）的系數為-0.124，均具有顯著性，結果與預期相同，說明稅收征管力度會抑制企業金融化對稅收激進的影響，支持了本文假設3。

表5 實體企業金融化、稅收征管力度與稅收激進的回歸結果

（五）穩健性檢驗

為了檢驗上述實證結果的穩健性，本文用替換解釋變量的方式進行穩健性檢驗。參考張昭等（2018）[17]的做法，將投資性房地產剔除后重新構建實體企業金融化的衡量指標（Fin），考察其對企業稅收激進程度的影響。檢驗結果與基準回歸一致，如表6 所示。

表6 穩健性檢驗回歸分析結果

五、結論與建議

（一）研究結論

通過以上研究，本文得出如下結論。

1．實體企業金融化程度越高，稅收激進程度越大。一方面，隨著實體企業金融化程度的提高，企業面臨的風險越來越高，為了應對風險，企業傾向于提高稅收激進程度；另一方面，隨著實體企業金融化程度的提高，企業信息質量下降，這給管理者通過稅收激進行為為自身牟利提供了便利，導致企業稅收激進程度提高。

2．融資約束能夠強化實體企業金融化與稅收激進之間的正向作用。隨著企業金融資產配置水平的提高，融資約束程度較高的實體企業更容易感知到現金流壓力，從而傾向于通過提高稅收激進程度的方式增加企業現金儲備。

3．實體企業金融化對稅收激進的影響會隨著稅收征管力度的減弱而加劇。在稅收征管力度較低的地區，政府部門對實體企業的監督力度較小，給管理者實施稅收激進行為提供了機會，導致實體企業金融化與稅收激進程度的正相關關系愈加顯著。

（二）政策建議

基于以上結論，為促進企業健康發展，保障國家利益不被侵害，有必要進一步加強監管，完善相關政策。

1．依據實體企業金融化程度鎖定稅收激進企業。政府部門可以根據實體企業的金融化程度，鎖定稅收激進程度較高的企業，再對這些企業實施專門稅務檢查，及時糾正企業的不合理甚至違法避稅行為。政府部門可以利用金稅四期信息系統，評價實體企業金融化程度，將金融化程度較高的實體企業列為重點關注對象。

2．加強對實體企業金融投資行為的管控。一方面，政府部門應要求實體企業加強對金融資產配置情況的披露，如要求實體企業在財務報表附注中增加對金融資產投資情況的數據披露，對需要聲明的金融資產投資單列金融投資公告；另一方面，政府部門可以制定關于實體企業金融化行為的法律文件，允許實體企業在規定的范圍內進行金融資產投資，對違反規定的實體企業給予一定的處罰。

3．制定提高企業流動性的稅收激勵政策。政府部門可以制定適當的稅收政策，激勵實體企業提高自身的流動性。例如，對實體企業發生的存貨減值損失、應收賬款壞賬等，在實體企業繳稅時允許更大程度的稅前扣除。在這種稅收政策的激勵下，實體企業不僅可以提高流動性，弱化融資約束的負面影響，還能更好地適應外部融資環境。

4．完善延期繳稅制度。為了減少融資約束帶來的負面影響，政府部門可以在保障國家稅款足額征收的前提下，完善延期繳稅制度。雖然我國《稅收征收管理法》規定，如果納稅人存在特殊困難，可以申請延期繳納稅款。但是，在現實操作中存在兩個問題：一方面，政府部門對上述特殊困難的認定具有較強的主觀性，很難實現制度的目標；另一方面，企業需要提交的材料較多，辦理手續較為復雜，申請成本也較高。所以，建議政府部門利用金稅四期系統，完善財務模塊，增加對實體企業財務狀況、融資約束等情況的評價估量，利用系統的篩選功能，幫助政府部門快速判斷滿足特殊困難條件的企業，從而減少政府部門主觀評價的影響，簡化企業申請延期納稅的手續，降低申請成本。