納稅信用評級與企業投資結構偏向:“投實”抑或“向虛”

閆慧慧

(上海財經大學 公共經濟與管理學院,上海 200433)

一、引言

近年來,隨著經濟自由化與全球化,經濟金融化格局逐漸形成,非金融企業實體投資意愿低迷,固定資產投資占比持續下滑,越來越多的非金融企業偏好投資于金融和房地產,導致我國實體經濟出現了明顯的 “脫實向虛”趨勢[1]。金融資產投資在企業資產配置中的比重不斷提高,一方面不利于金融市場的穩定,另一方面,由于金融資產投資并不能夠提升企業實際生產能力,日益嚴峻的“向虛”趨勢還可能損害實體經濟發展。黨的十九大報告指出,我國“實體經濟水平有待提高”“必須把發展經濟的著力點放在實體經濟上”,只有建立在實體經濟發展的堅實基礎上,我國經濟才能實現持續健康發展。如何調整企業投資結構,引導非金融企業投資回歸固定資產等實體領域,是防范系統性金融風險,促進經濟高質量發展的重要問題。

信用經濟是市場經濟的本質,是以信用形式表現的生產關系,且信用可以加快經濟運轉的節奏,是優化市場競爭環境、促進資本流動的重要因素[2]。近年來,中央政府相繼出臺了《社會信用體系建設規劃綱要(2014—2020年)》《國務院辦公廳關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》《國務院關于建立完善守信聯合激勵和失信聯合懲戒制度加快推進社會誠信建設的指導意見》《中共中央辦公廳 國務院辦公廳關于加快推進失信被執行人信用監督、警示和懲戒機制建設的意見》等一系列文件,加快推進社會信用體系建設。其中,納稅信用是社會信用的重要組成部分,也是企業信用的重要體現。國家稅務總局在2014年7月出臺的《納稅信用管理辦法(試行)》,其核心內容是根據納稅人在一定周期內的納稅情況做出納稅信用評級,將企業納稅信用劃分為A、B、C、D四級(2018年4月起增設了M級),并主動向社會公布A級納稅信用企業名單。與強制性稅收征管相比,納稅信用評級只“揚善”而不“懲惡”,因此也被稱之為“柔性稅收征管”。納稅信用評級制度將企業納稅信用明晰化,是深化稅收征管改革、推進信用建設的重要舉措之一。良好的納稅信用是企業參與市場競爭的重要資源,對于納稅信用為A級的企業,國家稅務總局聯合人民銀行、銀保監會等29個部門和單位,從項目審批、稅收服務、財政資金使用、融資便利等18個領域給予41項政策優惠和綠色通道,體現出了明顯的激勵效應。一方面,評級信息的審核和A級名單的披露,能夠對企業及其管理層形成外部監督和約束,提高企業信息透明度,降低企業盈余操縱,從而抑制企業金融資產投資的逐利性動機;另一方面,一系列的聯合激勵措施在緩解企業融資約束、降低企業實體投資成本等方面也起到了重要的作用,進而影響到企業在金融資產投資和實體投資的配置結構。

事實上,企業無論出于何種動機改變其實體投資和金融資產投資的配置結構,納稅信用評級均能夠發揮重要的調節作用。那么,納稅信用評級作為一種創新性的稅收征管方式,對企業投資結構偏向有什么樣的影響,能否實現企業信用建設和投資結構優化的“雙贏目標”?納稅信用評級作用于企業投資結構偏向的潛在機制是什么?厘清上述問題,不僅有助于正確認識和評估稅收征管改革的政策效果,理解信用建設如何驅動實體企業投資結構的動態演化,還能夠為促進我國經濟實現可持續高質量發展、防范實體經濟過度“虛化”提供微觀證據與實踐參考。

本文基于國家稅務總局公布的納稅信用評級名單,匹配2009—2021年上市公司基本信息和財務數據,探究納稅信用評級制度對企業投資結構偏向的影響及其作用機制。研究結果表明,納稅信用評級披露可以引導A級企業投資結構偏向實體投資,表現為納稅信用評級為A可以顯著促進企業實體投資的增加,并抑制金融資產投資。在經過一系列穩健性檢驗后該結論依然成立。機制分析發現,一是納稅信用評級能夠增加A級企業商業信用融資和銀行信貸融資規模,緩解企業融資約束進而減弱企業持有金融資產的預防性儲蓄動機;二是納稅信用評級披露能夠形成外部監督和約束,降低企業盈余管理,抑制管理層利用金融資產投資進行投機獲利的動機;三是納稅信用評級為A能夠降低實體投資成本,縮小實體投資收益率與金融資產投資收益率的差距,糾正企業逐利性動機;三種路徑共同促使企業投資結構偏向實體投資。并且,在稅收征管強度弱的地區,這一“投實”作用更為顯著,證明納稅信用評級這一柔性稅收征管對強制性稅收征管起到了補充的作用。

與已有研究相比,本文的研究貢獻主要體現在如下幾個方面:一是從研究方法上來看,現有研究多采用混合最小二乘法[3]、固定效應模型[4][5][6]和傳統DID模型[7][8]來評估納稅信用評級披露的政策效果。但混合最小二乘法和固定效應模型不能很好地解決內生性問題,而由于納稅信用等級實施動態調整管理,企業的納稅信用等級會存在間斷式被評為A級的可能,因此傳統雙重差分法也就無法準確確定處理組與對照組。本文通過“首次為A”且“連續為A”兩個條件篩選對照組與處理組,將納稅信用評級披露動態調整視為政策漸進推廣過程,通過構建多時點雙重差分模型來避免政策不延續等混淆因素的干擾,能夠相對準確地評估納稅信用評級披露對企業投資結構偏向的影響,提高研究結論的穩健性。二是以往有關稅收政策與企業投資行為的研究多集中于稅收優惠與稅制改革等方面,本文更關注納稅信用評級這一柔性稅收征管方式對企業投資行為的影響及其作用機制,將柔性稅收征管的經濟后果研究進一步延伸至企業投資結構偏向和“脫虛向實”問題,嘗試探討“信用建設”與優化企業投資結構能否達到“雙贏”的效果,為深化稅收征管改革、利用稅收征管方式引導微觀企業行投資行為提供一定的經驗證據,同時也豐富了有關稅收征管和企業投資結構的相關文獻資料。三是本研究以企業持有金融資產投資的“預防性動機”“投機逐利性動機”理論分析框架作為基礎,對接納稅信用評級的現實功能,提出并驗證了納稅信用評級通過緩解企業融資約束、降低盈余管理和降低實體投資成本等三條影響企業投資結構偏向的路徑,將傳統理論框架與現實實踐功能相連接,為納稅信用評級職能發揮提供更多解釋。

二、文獻回顧與研究假設

(一)文獻回顧

1.企業投資偏向金融資產的動機。從企業金融化的動機來看,現有研究認為企業進行金融資產投資的動機主要有兩種,即預防性動機和投機逐利性動機[1][9]。根據預防性儲蓄理論,企業持有金融資產的預防性動機是指企業為了防止現金流沖擊帶來的資金短缺而持有流動性較高的金融資產[10]。金融資產相比于實體資產,具有較強的流動性和交易的便利性,當企業在經營活動中面臨流動資金短缺和融資約束帶來的風險時,企業可以將持有的金融資產在短時間內變現,緩解企業資金壓力[11][12]。因此,預防性動機也稱為“蓄水池”動機[13][14]。投機逐利性動機可以分為企業和代理人兩個方面。從企業主體來看,逐利動機認為企業是以利潤最大化為經營目標的自然人,當金融投資收益大于實體經濟投資收益時,企業就會選擇投資金融資產來替代實體經濟投資[15];尤其是當企業業績較低,融資能力較差時,為了減少賬面虧損而更有動力投資收益率較高的金融資產[16][17]。從代理人主體來看,兩類代理問題的存在誘使管理層和大股東為了投機套利而增加金融資產投資[18]。在美國等發達國家,企業金融化的動機主要是預防性儲蓄動機[19],但就中國企業而言,由于銀行信貸供給歧視、金融市場不完善等原因,企業金融化的主要動機是逐利動機,而非預防性儲蓄動機[1][20]。

2.納稅信用評級制度及其經濟后果。稅收征管是各項稅收政策有效實施的重要保障。強而有效的稅收征管活動,能夠規范企業納稅行為,抑制企業避稅[21][22];同時,稅收征管能夠降低企業代理成本,降低信息不對稱程度,對企業經營行為起到外部治理的作用,有助于提高企業的投資效率[23][24]。作為強制性稅收征管方式的有益補充,相關研究表明納稅信用評級管理制度已經產生了一系列的經濟效果。以數據共享和稅務信用作為企業貸款的基礎,納稅信用評級管理制度將“納稅信用”轉化為“融資信用”,如聯合激勵中的“銀稅互動”政策顯著提高了小微企業平均銀行貸款可得性與貸款額度[25]。孫雪嬌等首次從柔性稅收征管的視角證實了納稅信用通過降低信息不對稱和提高聲譽的機制緩解了企業的融資約束,實現對傳統強制性稅收征管的有效補充[26]。事實上,納稅信用評級為A的企業相當于得到了政府的信用擔保,更容易得到利益相關者的信任,形成“光環效應”[7];從而能夠更容易獲得商業融資和銀行信用借款[3][4][5];同時,納稅信用評級披露A級名單,弱化了信息不對稱,也降低了企業融資成本[27]。Wang等研究發現企業納稅誠信與企業債務成本顯著負相關,當企業納稅信用評級為A時,其債務成本也會有所降低[28]。在緩解企業融資約束的問題下,孫紅莉和雷根強進一步研究發現納稅信用評級為A可以促進企業創新產出,提高其創新效率[6]。冀云陽和高躍認為納稅信用評級管理制度契合了現代化稅收治理的理念,發揮了“激勵效應”和“約束效應”,能夠顯著提升企業的全要素生產率[8]。林晚發和顧乾坤從債券市場角度也證實了納稅信用評級管理制度存在的“激勵效應”和“治理效應”,其研究表明相比于評級非A的企業,納稅信用評級為A的企業具有較高的債券發行率、較低的信用利差以及較高的信用評級[29]?？傮w上,現有相關研究已經取得了實質性進展,但現有研究更多關注納稅信用評級對企業納稅遵從、融資約束、企業創新及績效方面,鮮有從實體投資和金融投資的配置結構角度去反映納稅信用評級對當前經濟“脫實向虛”趨勢的影響。本文將在這一方面進行有益的補充。

(二)機制分析與研究假設

本文認為納稅信用評級披露有助于緩解企業融資約束、降低盈余管理以及縮小實體投資和金融投資相對收益差距,這三方面因素均是驅動企業投資結構調整的重要因素。

首先,為了應對一定時期內的流動性風險和資金約束問題,企業通常會出于預防性動機而進行交易性金融資產等金融投資,以達到穩定現金流的目的。大量實證研究證實中國企業普遍面臨著明顯的資金約束,而信用評級、制度信用以及商業信用等與融資約束之間存在負向關系,可以緩解企業面臨的資金約束問題[29][30][31]。具體到納稅信用評級管理制度,稅務機關根據采集的納稅人歷年信用信息對其在一定時期內的納稅信用狀況進行評價,并且國家稅務總局主動披露納稅信用評級為A級的企業名單,相當于為企業提供“信用擔?！?。一方面A級企業名單在市場主體之間形成一種“光環效應”,能夠提高供應商和客戶對企業的信任度,有利于企業獲得更大的商業信用融資規模;另一方面,稅務機關連同人民銀行、銀保監會等多個部門對納稅信用評級為A的企業實行融資便利及財政資金優先使用等聯合激勵措施,如稅務局與銀保監會聯合推出的“銀稅互動”,銀行將企業納稅信用評級作為提供貸款的參考,為企業提供融資便利。因此,納稅信用評級為A的企業能夠獲得更大規模的商業信用融資,也更容易從銀行等信貸機構取得信貸融資,融資約束得到緩解,從而降低企業配置金融資產以緩解融資約束的預防性動機。與此同時,資本結構理論指出融資約束的緩解有助于企業采取積極有價值的投資策略。當融資約束不再是制約企業投資決策的瓶頸問題時,企業將精力專注于主業上,會選擇購建固定資產、增加研發創新投入等有利于企業長遠發展的實體投資,激勵企業投資結構更加偏向實體投資。

其次,金融資產在會計確認和計量上較為靈活,且具有較強的流動性和交易的便利性,能夠在短期內獲得大量收益,這為管理層利用金融資產投資進行盈余管理、粉飾企業經營業績提供了較大的空間。一方面,由于我國資產與負債的非活躍市場較為普遍,管理層對以公允價值計量的金融資產配置決策擁有較大的自由裁量權。而管理層作為“自然人”,具有追求高額收益的自利動機,其可以利用這種裁量權調節公允價值變動損益,進而達到操控企業利潤,獲取超額收益的目的。另一方面,上市公司高管薪酬的激勵約束機制存在著對公允價值收益非理性激勵,但對公允價值損失卻懲罰不足的現象,即“重獎輕罰”的不對稱性。當管理層投資于金融資產而產生公允價值變動收益,其薪酬總額會隨之增加,而公允價值損失對高管薪酬不會產生顯著影響[32]。這就進一步刺激了管理層利用金融資產投資獲得收益的動機。因此,相比于周期長、不確定性高的實體投資,管理層更有動機配置更多的金融資產投資。納稅信用評級披露作為一種柔性稅收監管方式,對企業來說是一種外部監督和約束。首先,在納稅信用評級的過程中,稅務機關對企業的涉稅信息、賬簿登記信息、稅務審計信息以及銀行、工商、海關等部分的外部信息進行稽查和評價,識別和監管企業關聯及投機交易,并將評級信息上傳至信息共享平臺,提高了企業信息透明度,管理層利用金融資產投資操縱利潤的盈余管理行為更容易被發現。其次,國家稅務總局主動向社會公布納稅信用評級為A的企業名單,并實行動態更新,增加了企業的曝光率,緩解了企業與市場主體之間的信息不對稱,在約束和監督管理層行為的同時,也增加了企業隱匿負面消息的機會成本,壓縮了管理層利用金融資產投資粉飾業績和謀取私利的盈余管理空間,抑制管理層利用金融資產投資進行投機獲利的動機,進而減少金融資產投資,促使企業管理層更專注于有利企業高質量發展的實體投資業務。

最后,從企業利潤最大化的角度來看,實體投資與金融資產投資的相對收益決定企業資產的配置方式,是影響企業投資結構偏向的重要因素。長期來看,納稅信用評級對企業的實體投資成本會產生重要的影響。國家稅務總局會主動向社會披露納稅信用評級為 A 的納稅人名單,意味著評級為 A 的納稅人對外被披露了更多的高質量信息,具有較高的信用聲譽。一方面,高質量的披露信息和良好聲譽意味著企業違約的風險較低,同時也緩解了外部投資者和企業之間的信息不對稱,降低外部投資者對企業的監督成本,因此,外部投資者會要求較低的風險回報,企業的資本使用者成本相應降低。另一方面,較高的企業誠信度提升了經銷商對企業的經濟滿意度和社交滿意度[33],經銷商更加愿意與企業進行合作,減少了企業之間協商和交易成本。再者,國家稅務總局將納稅信用A級企業名單上傳至全國信用信息共享平臺與其他政府部門和單位進行共享,相關部門在政策上對納稅信用A級企業更為支持,如綠色辦稅通道、優先辦理相關業務、簡化辦理流程等相關便利措施,能夠減少企業非必要的經營性開支以及尋租支出,使企業實體經營成本降低。而實體經營成本的降低改變實體投資和金融投資之間的相對收益,縮小了二者之間的差距。逐利空間的縮小,將會抑制企業配置金融資產的逐利性動機,企業會主動調整其投資結構,逐步回歸有利于其可持續高質量發展的實體投資。

為了更好地了解微網領域某一分支的具體技術脈絡,未來可以針對微網某一特定的技術分支展開可視化分析,更深地挖掘某一技術的發展脈絡。這一系列的分析結果,能為微網領域的發展提供參考性的指導建議。

圖1 納稅信用評級影響企業投資結構偏向的作用機制

基于以上分析,本文提出以下研究假設:

H1:納稅信用評級披露能夠促使企業投資結構偏向實體投資,抑制企業投資結構“脫實向虛”趨勢。

三、研究設計

(一)實證模型設計

為了排除可能存在的內生性問題,本文參考孫雪嬌等[26]的研究,將納稅信用評級管理制度作為一項準自然實驗,采用多期雙重差分法考察納稅信用評級制度對企業投資結構偏向的影響,本文構建了如下計量模型:

Invest_Strui,t+1/Fixassi,t+1/Finassi,t+1=α0+α1Treati×Postt+∑?i,tControlsi,t+yeart+firmi+εi,t

(1)

式(1)中,Invest_Strui,t+1、Fixassi,t+1和Finassi,t+1是本文的被解釋變量,分別為企業投資結構偏向、企業實體投資和金融資產投資的代理變量,下標i代表企業,t代表年份。Treati表示樣本企業是否為處理組的虛擬變量;Postt為納稅信用評級披露時間的虛擬變量;∑Controlsi,t代表企業基本特征和治理結構等一系列控制變量。yeart是年度固定效應,firmi為個體固定效應。在模型(1)中,交乘項Treat×Post的待估系數α1是本文關注的重點,它表示的是納稅信用評級為A對企業投資結構偏向的影響,如果納稅信用評級披露后促使企業投資結構偏向實體投資,則α1的系數顯著大于0。

(二)指標選取及度量方式

本文從企業實體投資、金融資產投資和企業投資結構三個方面來反映納稅信用評級對企業投資偏向的影響。參考徐光偉等[34]、胡奕明等[13]的相關研究,本文采用企業固定資產、在建工程、工程物資以及無形資產之和與企業總資產的比值衡量企業實體投資,即企業投資“投實”的代理變量(Fixassi,t+1);采用貨幣資金、持有至到期投資凈額、交易性金融資產、衍生金融資產、可供出售金融資產凈額、長期股權投資凈額、應收股利凈額、應收利息凈額等之和比上企業總資產衡量企業金融資產投資,即企業投資“向虛”的代理變量(Finassi,t+1)。但單獨考察企業投資的“投實”抑或是“向虛”并不能從整體結構上反映出企業投資結構偏向,因此本文進一步采用企業實體投資與金融投資的比值作為企業投資偏向的代理變量(Invest_Strui,t+1),并進行了取對數處理。該指標越大,說明企業投資結構更加偏向實體投資,即企業投資結構“投實”的程度更大?？紤]到納稅信用評級披露對企業投資結構的影響可能存在一定滯后性,同時也為了進一步消除由于同期數據之間相關而導致的內生性問題,本文將被解釋變量均推后了一期。

本文的核心解釋變量為交乘項Treat×Post。因為《納稅信用管理辦法(試行)》從2014年開始實施,并于2015年4月首次在國家稅務總局網站公布納稅信用評級為A的企業名單,因此本文將2015年視為政策發生年?？紤]到納稅人的納稅信用等級評定后,主管稅務機關實施動態管理,對不符合相應納稅評級等級條件的企業,可以降低其納稅信用等級,因此樣本期間內存在企業間斷式被評為A級的可能,為了更準確地評估納稅信用評級披露對企業投資結構的凈效應,本文構建多時點雙重差分模型。具體來說,在樣本期內如果觀測到企業納稅信用評級為A,則歸為處理組,Treat取值為1;而如果企業納稅信用從未評級為A,則歸為對照組,取值為0。Post為政策虛擬變量,自2009年開始,企業從首次納稅信用評級披露為A級的那一年開始,且后續年份連續納稅信用等級披露為A的取值為1,在首次納稅信用評級為A之前取值為0。由此Treat 與Post 交互形成的處理組企業為特定年份開始連續納稅信用評級披露為A級的企業,而對照組企業則是樣本期納稅信用等級從未是A級的企業,剔除了那些樣本期內間或納稅信用等級為A的樣本,以規避政策不延續等混淆因素,更準確地識別政策效應。

借鑒相關研究,本文控制了企業規模(Size)、企業年齡(Age)、資產負債率(Dar)、發展速度(Growth)以及現金流(Cash)、盈利水平(Roa)、投資機會(TQ)等企業基本特征變量。同時,考慮到企業治理結構對企業投資決策的影響,本文控制了企業產權性質股權集中度(Concent)、獨立董事占比(Indepent)、兩職兼任(Double)和企業性質(Own)。變量定義詳見表1。

表1 變量定義表

(三)數據來源和描述性統計

本文選取2009—2021年中國滬深A股上市公司作為初始研究樣本。根據以往研究經驗,本文按照以下步驟對數據進行了篩選:①剔除金融保險行業和房地產行業;②剔除樣本期內ST、*ST和 PT 等狀態異常的企業;③剔除核心變量和控制變量取值上存在嚴重缺失的樣本;④為了消除極端值的影響,對涉及的連續變量在 1%和99%分位上進行了Winsorize 處理。最后共得到14099個樣本。本文使用的上市公司基本財務數據來源于國泰安CSMAR數據庫。

表2列出了本文主要變量的描述性統計的結果?？梢钥闯?企業投資結構偏向Invest_Stru的平均值為0.2073,最大值為3.2944,最小值為-3.8354,說明不同樣本間投資結構偏向差異較大。其中,實體投資Fixass在總資產中占比均值0.3122,中位數為0.2849,說明企業進行的實體投資規模平均約占總資產的31.22%;金融投資Finass的均值為0.2411,中位數為0.2046,說明相當一部分企業進行了較大規模的金融投資。區分處理組和對照組的虛擬變量Treat均值為0.8047,說明有80.47%的樣本納稅信用等級被評過A級,其余控制變量取值均處于合理區間。

表2 主要變量描述性統計

四、實證結果分析

(一)基準回歸結果

表3第(1)～(3)列為納稅信用評級披露影響企業投資結構偏向的基準回歸結果。從第(1)列可以發現,當不納入任何控制變量時,納稅信用評級為A對企業投資結構偏向的影響系數為0.2095,在1%的水平上顯著為正,表明在不控制其他因素的情況下,納稅信用評級披露對企業投資結構偏向產生正向促進作用,即納稅信用評級披露能夠促進企業投資結構偏向實體投資。第(2)列和第(3)列逐漸加入企業基本特征控制變量和治理結構控制變量,可以發現納稅信用評級交乘項Treat×Post的系數有所下降,但依然在1%的水平上顯著為正,說明排除企業基本特征變量和治理結構變量的影響,納稅信用評級為A與企業投資結構偏向Invest_Stru依然顯著正相關,這意味著納稅信用評級披露促進企業投資結構偏向實體投資的結論具有穩健性。從經濟意義上來說,Invest_Stru用來測量企業投資結構傾向,該指標越大,說明企業投資結構更偏向實體投資。也就是說,相比于納稅信用評級為非A的企業,納稅信用評級為A的企業其投資結構更加偏向實體投資,即納稅信用評級為A具有促進企業投資結構偏向實體投資的作用,驗證了本文的研究假設。

上述回歸結果表明,受到納稅信用評級披露的影響,納稅信用為A級的企業投資結構偏向顯著提高,即投資結構偏向實體投資,但這種提高可能存在以下情形:一是實體投資增加,金融資產投資不變;二是實體投資不變,金融資產投資減少;三是實體投資和金融資產投資都增加,但實體投資增加的幅度相對更大等情形。為了進一步探討納稅信用評級對企業投資結構傾向的內在影響路徑,本文分別考察了納稅信用評級對企業實體投資和金融資產投資的影響。表3中第(4)和第(5)列分別為實體投資和金融資產投資的回歸結果?？梢钥闯?納稅信用評級為A可以顯著激勵企業實體投資,表現為第(4)列Treat×Post回歸系數顯著為正;而納稅信用評級為A對企業金融資產投資具有顯著的抑制作用,表現為第(5)列中Treat×Post的回歸系數在5%的水平下顯著為負。說明納稅評級為A對企業投資結構偏向實體投資的影響主要表現為促進實體投資增加的同時,同時抑制企業金融資產投資。這進一步說明了納稅信用評級為A具有激勵企業投資結構偏向實體投資的效果。

表3 納稅信用評級對企業投資結構偏向的影響

(二)穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗。雙重差分法使用的前提條件是處理組和對照組滿足平行趨勢的假設,即在納稅信用評級披露之前,企業投資結構偏向在處理組與對照組之間應具有共同趨勢。為此,本文將納稅信用評級信息披露的前一年作為基期,將樣本期內年份虛擬變量與Treat的交乘項作為解釋變量進行回歸。從圖2平行趨勢假定的檢驗結果來看,在評級信息披露之前,年份虛擬變量與Treat交乘項的回歸系數不顯著,說明在納稅信用評級披露之前,處理組與對照組的變化趨勢是一致的,不存在顯著差異。而在評級披露之后,年份虛擬變量與Treat交乘項的回歸系數顯著為正,即納稅信用評級披露后評級為A的企業投資結構偏向了實體投資,樣本通過了雙重差分法估計所需的平行趨勢檢驗。這表明,處理組在納稅信用評級信息披露前后的投資結構的變化是由政策實施引起的,而不是單純的時間效應。

2.PSM-DID。企業的納稅信用評級等級是稅務機關根據內部的企業涉稅信息、歷史信用信息以及其他相關部門的外部信息進行綜合評定的?？赡艽嬖谙啾扔诩{稅信用等級非A的企業,A級企業本身實體經營較好,企業內部治理結構良好,因而企業實體投資意愿較強的情況。另外,經營狀況良好的企業參與納稅信用評級申請的主動性也會更高,這就導致納稅信用評級的結果可能并不是隨機的。為了排除這一內生性問題,保證處理組和對照組在各特征變量方面不存在顯著差異,本文采用傾向得分匹配雙重差分法(PSM-DID)對基準結果進行穩健性檢驗?？紤]到2015年納稅信用評級披露的政策效應可能已經出現,本文僅對評級披露影響前的樣本(即2009—2014年的樣本)進行匹配。具體做法如下:以基準回歸中的控制變量作為協變量,采用近鄰匹配(1∶4)、半徑匹配以及核匹配等三種匹配方法進行逐年匹配,并且只保留在各匹配年份均處在共同取值范圍內的樣本點,最后采用基準回歸模型僅對這些位于共同取值范圍內的樣本進行檢驗,回歸結果如表4中第(1)～(3)列所示?？梢钥闯?無論采用何種匹配方法,交乘項Treat×Post的回歸系數均在10%的水平上顯著為正。這說明企業投資結構偏向實體投資,確實是由納稅信用評級為A導致的,而不是源于處理組和對照組內在的差異,證明了本文基準結果的穩健性。

圖2 平行趨勢檢驗

表4 穩健性檢驗(一)

3.反向雙重差分檢驗。納稅信用評級作為一種柔性稅收征管方式,稅務機關不僅對于納稅信用等級為A的納稅人予以實行多項激勵措施,同時對于B、C、D等級納稅人實施不同程度嚴格的納稅管理。尤其是對于D級納稅人,稅務機關與相關部門還對其實施了聯合懲戒措施,如加強出口退稅審核,限量供應增值稅普通發票,政府采購、投融資、資質審核等方面予以限制或禁止。一方面,如果納稅信用評級披露對企業投資結構偏向實體投資的影響是因為對A級企業的激勵機制,那么這種對投資結構的激勵效應對納稅信用非A的企業就不會存在。換句話說,當企業納稅信用等級由A級調整為非A級后,其企業投資結構應該不會有顯著變化,即不會出現“脫實向虛”的現象。另一方面,因為對D級納稅人懲戒措施的存在,企業投資結構偏向實體投資有可能不是因為納稅信用等級為A的激勵作用,而是懲戒措施使得非A級的企業變得“更差”,即其投資結構更加偏向金融資產投資。為了排除上述兩個問題的存在,本文進行了反向雙重差分檢驗。具體做法為:首先,將2015—2021年納稅信用等級一直是A的企業作為對照組,設置Treat_f變量取值為0;而在樣本期內如果觀測到企業納稅信用評級為非A,則歸為處理組,Treat_f取值為1。設置政策虛擬變量Post_f,自2015年開始,從企業納稅信用評級首次為非A的那一年開始,且后續年份連續納稅信用等級為非A的取值為1,在首次納稅信用等級為非A之前取值為0。由此Treat_f與Post_f交互形成的處理組企業為特定年份開始連續納稅信用評級為非A的企業,而對照組企業則是樣本期納稅信用等級一直是A級的企業。然后按照基準回歸模型進行實證檢驗。結果如表4中第(4)列所示,可以看出反向雙重差分交乘項的回歸系數并不顯著。即企業納稅信用等級由A調整為非A并沒有對企業投資結構偏向產生影響,企業投資結構不會因為納稅信用等級為非A而出現“脫實向虛”的現象,排除上述兩種問題的存在,證明了本文實證結果的穩健性。

4.安慰劑檢驗。如果納稅信用為A級的企業其投資結構偏向實體投資確實是由納稅信用評級披露這一原因所導致的,而不是其他任何納稅信用等級都普遍存在的現象,那么在樣本企業中隨機抽取一些企業,將其納稅信用評級設定為A級,進行基準回歸檢驗,將不會出顯著的回歸結果。本文借鑒孫雪嬌等[26]的做法,在研究樣本中隨機抽取納稅信用評級為A的企業,Treat_false賦值為1,其他賦值為0,采用基準回歸模型(1)進行500次重復回歸,回歸結果統計分析見表5和圖3?？梢钥闯?Treat_false×Post系數顯著不為0的情況占比較小,即本文構造的虛擬納稅信用評級為A 的樣本不存在基準回歸的實證結果,說明納稅信用為A的企業其投資結構偏向實體投資確實是由納稅信用評級披露所導致的,而不是來源于其他偶然因素。

表5 虛擬處理效應回歸結果的統計分布

5.考慮異質性處理效應的穩健性檢驗?，F有多時點DID的理論研究指出,多時點DID有一個潛在的問題是異質性處理效應。在雙向固定效應的設定下,多時點DID的估計系數是各個時期效果的加權平均。由于個體處理時點的差異,較早接受處理的樣本很可能作為較晚處理樣本的對照組,從而導致估計系數偏誤[35]。為了解決異質性處理效應問題,首先,本文采用Gardner提出的插補估計量進行異質性穩健檢驗[36],Treat×Post的回歸系數為0.1364,在10%的水平上顯著為正,且與基準回歸結果相接近,說明本文基準回歸結果具有穩健性。其次,本文采用Sun 和Abraham提出的特定群組事件研究回歸法來考察基準回歸結果在考慮異質性處理效應時的平行趨勢與動態影響[37]。結果如圖4所示,企業納稅信用被評為A級前的年份里,處理組與對照組在投資結構偏向上具有相同的趨勢。上述結果表明,本文多期雙重差分法的估計結果不存在明顯偏誤。納稅信用評級為A能夠促進企業投資結構偏向實體投資,回歸結果較為穩健。

圖3 500次安慰劑檢驗結果

圖4 特定群組事件研究圖

6.其他穩健性檢驗。首先,為了檢驗本文核心被解釋變量的度量方式是否影響基準回歸結果,本文借鑒杜勇等[18]采用固定資產、在建工程和工程物資來衡量企業實體投資;同時,參考彭俞超等[20]的研究,將金融資產定義為交易性金融資產、衍生金融資產、持有至到期投資、投資性房地產和可供出售金融資產等五項資產之和。用兩者之比重新構造企業投資結構偏向變量Invest_Stru2,帶入模型(1)進行回歸,回歸結果見表6第(1)列所示。其次,2014年財政部針對“六大行業”和“四大領域”的企業實施了固定資產加速折舊政策,該項政策允許企業新購進的固定資產可采用縮短折舊年限或加速折舊的方法在設備購入初期計提大量折舊,對企業固定資產等實體投資起到了顯著的促進作用[38][39],因此本文的結論可能受到固定資產加速折舊政策的影響。為了排除固定資產加速折舊政策對本文結果的干擾,本文刪除了固定資產加速折舊政策在2014年和2015年所涉及的“六大行業”和“四大領域”,采用剩下的樣本重新對本文的結果進行估計,表6中的第(2)列報告了回歸結果。然后,為了進一步控制處理組和對照組個體間原有的時間趨勢差異,本文在模型(1)的方程中進一步加入納稅信用評級披露之前(即2015年之前)企業主要財務變量均值(包括企業資產負債率、經濟活動現金流、盈利能力、總資產增長率、股權集中度等)與時間固定效應的交叉項,回歸結果見表6第(3)列所示。最后,考慮到不同區域和行業也會出臺一系列產業政策來激勵企業投資,從而有可能導致納稅信用評級對企業投資偏向的影響估計產生偏誤。本文進一步加入省份、省份時間以及行業、行業時間固定效應,來控制不同行業和地區的經濟政策對本文回歸結果的干擾,表6中列(4)匯報了控制高維固定效應的回歸結果?？梢钥闯?無論是替換核心變量指標、排除政策干擾,還是增加控制前定變量時間趨勢、控制高維固定效應,回歸結果均未發生實質性改變,仍然支持本文結論。

表6 穩健性檢驗(二)

五、進一步分析

(一)作用機制檢驗

上述實證結果表明,納稅信用評級披露能夠促進企業投資結構偏向實體投資。為了進一步探討這一結果背后存在的機制解釋,結合本文理論機制分析部分的闡述,本部分從“融資約束緩解”“外部監督”以及“相對收益縮小”這三條路徑出發,探究納稅信用評級對企業投資結構偏向的影響機制。

1.納稅信用評級的融資約束緩解機制。上文分析中指出,納稅信用評級為A所形成的“光環效應”和“聯合激勵”措施能夠增加企業商業信用融資和銀行信貸融資規模,緩解了企業面臨的融資約束問題,進而降低企業配置金融資產的預防性動機。因此,納稅信用評級為A的企業能夠獲得更多的商業信用融資和銀行信貸融資是這一機制的前提條件,有必要對這一前提條件進行檢驗。借鑒已有研究,本文采用企業應付賬款、應付票據及預收賬款三者之和與總資產比值作為衡量企業商業信用融資的替代變量;以企業銀行短期貸款和長期貸款之和占總資產比例作為銀行信貸融資的替代變量,回歸結果如表7中第(1)～(2)列所示,Treat×Post的回歸系數均顯著為正,說明納稅信用評級為A的企業能夠獲取更多的商業信用融資和銀行信貸融資,進而緩解了企業的融資約束,這與劉京煥等[5][29]的研究結果相一致。

為了進一步佐證納稅信用評級為A是否通過緩解融資約束進而促進企業投資結構偏向實體投資,本文采用分組回歸的方式來探究納稅信用評級披露對不同融資約束企業投資結構偏向的影響。如果融資約束緩解是納稅信用評級披露促進企業投資結構偏向實體投資的重要路徑,那么在理論上,納稅信用評級披露對融資約束程度較強企業的投資結構偏向“投實”的促進效應將更為顯著?，F有研究中有關融資約束測量的方法主要有單變量法和綜合指數法。其中,代表性的綜合指數法有 KZ指數、WW指數以及SA指數。相比于KZ指數,WW指數除了考慮企業自身財務特征,還考慮企業外部行業特征,對信貸約束具有較好的代表性,體現了公司外部融資約束程度,與本文研究納稅信用評級通過“信用擔?！?、“銀稅互動”等方式緩解企業外源性融資約束相一致,因此本文采用WW指數測度企業融資約束,并按照分位區間,將高三分之一分位定義為高融資約束企業,低三分之一定義為低融資約束企業?？紤]到WW指數可能存在內生性,本文也采用較強外生性的SA指數衡量融資約束。表7中第(3)～(6)列展示了具體的分組回歸結果,其中H表示高融資約束的公司,L表示低融資約束的公司?？梢钥闯?在高融資約束組,交乘項Treat×Post的回歸系數至少在5%的水平上顯著為正,而在低融資約束組,Treat×Post的回歸系數均不顯著。本文進一步對分組中Treat×Post回歸系數進行組間差異檢驗,經驗p值均通過顯著性檢驗,這說明納稅信用評級對企業投資結構偏向實體投資的促進作用在高融資約束企業中更為顯著,由此證明了納稅信用評級披露存在“激勵效應”,通過緩解企業融資約束促進企業投資結構偏向實體投資。

表7 納稅信用評級的融資約束機制

2.納稅信用評級的外部監督機制。機制分析中指出,納稅信用評級管理通過評級指標審核以及A級名單披露,提高了企業信息透明度,對管理層形成一種外部監督和約束,進而壓縮管理層利用金融資產進行盈余管理的空間,降低企業金融資產投資,最終促進企業投資結構偏向實體投資。為了驗證這一機制,首先,本文檢驗納稅信用評級為A是否降低了企業盈余管理程度?，F有研究中廣泛采用修正的瓊斯模型計算的操縱性應計項目的絕對值來度量盈余管理程度,該值越大,表明企業應計盈余管理程度越高。表8中的第(1)列是納稅信用評級為A與企業盈余管理的回歸結果。結果顯示,Treat×Post的回歸系數在10%的水平下顯著為負,說明納稅信用評級為A可以顯著降低企業盈余管理。

同樣,為了進一步佐證這一機制,本文進行了分組回歸檢驗。盈余管理程度較高的企業,其信息透明度往往較低。如果納稅信用評級存在外部監督機制,那么納稅信用評級對企業投資結構偏向實體投資的促進作用在信息透明度低企業中應更為顯著。本文選取有無分析師追蹤關注和滬深交易所披露的上市公司信息披露質量等級兩種情境來代理企業信息透明度并進行分組回歸。分析師是資本信息市場重要的中介之一,通過挖掘上市公司更多隱秘信息,并對外發布,可以有效降低投資者和管理者之間的信息不對稱程度,起到了外部監督的作用。因此,相比于有分析師追蹤關注的企業(Analyst=1),沒有分析師關注的企業(Analyst=0)信息透明度更低。滬深交易所依據上市公司信息披露質量從高到低劃分為A、B、C、D四個等級,相比于信息披露質量為C級和D級的企業(Trans=0),信息披露質量為A級和B級的企業(Trans=1)信息透明度更高。根據以上兩種情境,本文將樣本分為四組,按照模型(1)分別進行回歸,結果如表8中第(2)～(5)列。結果發現,交乘項Treat×Post系數在無分析師追蹤關注的企業及信息披露質量為C級和D級的企業中顯著為負,而在其他組中不顯著,即納稅信用評級為A對企業投資結構偏向“投實”的促進作用在信息透明度低的企業中更為顯著;且兩組組間系數差異性檢驗的經驗p值均在1%的水平上顯著。上述回歸結果驗證了納稅信用評級為A發揮的外部監督作用,通過提高企業信息透明度,降低企業盈余管理,促進企業投資結構偏向實體投資。

表8 納稅信用評級的企業治理機制

3.納稅信用評級的相對收益機制。如果納稅信用評級披露能夠降低A級企業的實體投資成本,而對金融投資收益沒有顯著影響,那么實體投資相對于金融投資的收益就會有所上升。根據逐利性動機,企業將會選擇投資相對更多的實體投資?；诖?本文借鑒徐光偉等的研究,同時考察納稅信用評級對實體投資成本(Fix_cost)和金融投資收益(Fin_income)兩者的影響[34],以檢驗納稅信用評級為A是否通過降低企業實體投資成本進而影響企業投資結構。檢驗結果如表9中第(1)和第(2)列所示?？梢钥闯?在第(1)列對實體投資成本的回歸中,交乘項Treat×Post系數在5%的水平上顯著為負,說明納稅信用評級披露能夠降低企業實體投資的成本;但在第(2)列對金融投資收益的回歸中,Treat×Post系數并不顯著,納稅信用披露并沒有對企業金融投資收益產生影響。從相對收益差異的角度,借鑒李小林等的研究,本文進一步考察了納稅信用評級披露對實體收益率與金融收益率之差(gap_rev)的影響[40],如表9中第(3)列所示,Treat×Post對gap_rev的回歸系數顯著為正,意味著納稅信用評級披露能夠增加A級企業實體投資相對于金融資產投資的收益,即縮小二者之間的收益差距。這些結果表明,納稅信用評級披露通過降低A級企業實體投資成本,調節了實體投資與金融資產投資之間的相對收益,從而抑制企業從事金融資產投資的逐利性動機,進而“糾正”企業投資結構 “脫實向虛”的趨勢。這在一定程度上與孫紅莉和雷根強[6]、冀云陽和高躍[8]等得出的納稅信用評級有助于企業提高創新效率和全要素生產率,促進經濟高質量發展的結論相一致。

(二)對強制性稅收征管的補充效應

現有研究認為納稅信用評級作為一種柔性稅收征管方式,是對傳統強制性稅收征管方式的有益補充。那么對企業投資結構偏向的影響,是否會存在“柔性”方式對“強制”方式的補充作用?相比于傳統強制性稅收征管所具有的約束作用和治理作用,納稅信用評級管理措施體現了現代稅收的治稅理念。如果納稅信用評級能夠起到對強制性稅收征管的補充作用,那么本文預期納稅信用評級披露對企業投資結構偏向實體投資的促進作用在稅收征管強度較弱的企業中會更為顯著。借鑒諸多學者的做法,采用實際稅收收入與預期稅收收入的比值Taxe①度量各地區稅收征管強度,并將其與納稅信用評級披露(Treat×Post)的交乘項納入計量模型進行回歸,結果如表9中第(4)列所示。交乘項Treat×Post×Taxe系數在1%的水平上顯著為負,說明在稅收征管強度較弱的企業中,納稅信用評級對企業投資結構偏向實體投資的促進作用更加凸顯,意味著當強制性稅收征管措施有所欠缺時,納稅信用評級披露這一柔性稅收征管對強制性稅收征管具有補充作用。

表9 納稅信用評級的相對收益機制以及互補效應

六、研究結論與政策建議

作為傳統強制性稅收征管的有益補充,納稅信用評級管理是我國社會信用建設的重要組成部分。納稅信用建設能否引導經濟“脫虛向實”,實現“雙贏”目標是本文重點探討的問題?；诖?本文以2009—2021年滬深A股非金融企業納稅信用評級數據為基礎,采用多期雙重差分法實證檢驗納稅信用評級披露對企業投資結構偏向的影響。研究結果顯示:第一,納稅信用評級披露可以顯著促進企業投資結構偏向實體投資,表現為納稅信用評級為A激勵企業增加實體投資,并抑制金融資產投資。第二,納稅信用評級披露能夠增加企業商業信用融資和銀行信貸融資,進而通過緩解企業面臨的融資約束,激勵企業投資結構偏向實體投資,具體表現在納稅信用評級對企業投資結構的“投實”影響在融資約束較高的企業中更為顯著。第三,納稅信用評級披露在無分析師關注以及公司信息披露質量等級低的企業中更加凸顯,說明納稅信用評級披露制度能夠發揮一定的外部監督作用,通過提高企業信息透明度,降低企業利用金融資產投資進行盈余操縱行為,促進企業投資結構偏向實體投資。第四,納稅信用評級披露能夠降低企業實體投資成本,縮小實體投資與金融資產投資的收益差距,促進企業投資結構“脫虛向實”。第五,納稅信用評級披露這一柔性稅收征管對強制性稅收征管具有補充作用,當稅收征管強度較弱時,納稅信用評級對企業投資結構偏向的促進作用更為顯著。

基于研究發現,本文提出如下政策建議:一是納稅信用評級披露制度作為傳統稅收征管方式的有益補充,在提高企業納稅遵從度、完善社會信用體系建設的同時,能夠通過激勵效應、外部監督以及聲譽機制進一步引導企業投資結構偏向實體投資,表現出“信用建設”和“脫虛向實 ”的雙贏效果,有利于市場經濟平穩健康發展。因此,稅務部門應當進一步完善納稅信用評級披露制度,科學設置納稅信用評級指標,準確識別企業納稅信用級別。除了目前公布的A級納稅人名單,可以考慮逐步公布B、C、D和M等其他納稅信用級別的企業名單,充分發揮納稅信用評級披露制度的激勵效應和監督作用。同時,將納稅信用評級各項指標得分信息和評級結果作為識別企業納稅信用和風險的“二維碼”,依托大數據擴大納稅信用評級信息的共享和應用范圍,以發揮對企業投資決策行為的更大引導作用。二是在當前非金融企業實體投資持續低迷而金融化趨勢不斷加劇的事實下,如何降低市場主體之間信息不對稱,緩解企業面臨的資金約束,進一步降低實體經營成本是引導經濟“脫虛向實”亟需探討的問題。本文發現納稅信用評級披露制度能夠向市場傳遞一定的企業信用聲譽信息,降低企業與投資者之間的信息不對稱,提高企業商業信用額度和銀行信貸規模,進而影響企業投資者決策。因此,稅務機關及相關政府部門應當進一步增加和多樣化聯合激勵措施,提高聯合激勵的力度,切實發揮納稅信用評級披露的“激勵效應”;同時,擴大納稅信用評級信息的共享主體和應用范圍,要求企業在進行經營交易時披露自身的納稅信用等級,以降低市場主體之間信息不對稱程度。三是對企業自身來說,納稅信用是企業社會信用的重要組成部分,納稅信用評級為A可以緩解企業內部信息不對稱,為企業帶來“光環效應”,獲得更多投資者的關注。企業不僅可以獲得融資便利等“物質”獎勵,同時也可以提升社會聲譽等軟實力。企業應當積極參與納稅信用評級管理,加強自身的信用建設,進一步提升企業的治理水平,建立良好的聲譽形象。尤其當企業面臨較為嚴重的融資約束問題、分析師跟蹤人數少以及信息披露質量評級較低等情境時,企業更應該借助良好的納稅信用評級披露以獲得更多的社會資源和關注度。

注釋：