管理層過度樂觀非理性預期對企業避稅的影響
——基于2010-2020年滬深A股上市公司的實證分析

■/ 李凌宇 吳 清

一、引言

近年來，關于公司治理的研究越來越偏向關注管理者的個人特質，其中包括管理者學歷背景、海外經歷、能力、性格、情緒等（吳國通等，2019）。其研究靈感大多源自行為金融學理論發展對傳統經濟學中“理性經濟人”假設的沖擊，高層梯隊理論提到，期望企業管理者按照理性假設關注企業內外環境做出一切決策是幾乎不可能的，其對企業事項的判斷與處理方式是因人而異的。個人特質、個人能力會對企業管理者的戰略選擇有深刻影響，其能夠通過企業的各項經營決策進一步表現出來。避稅作為一種具有風險的企業行為，易被企業管理人員的主觀意識所左右。當管理層對未來的企業前景、管理團隊運營能力、監管環境認知的預期出現偏差時，企業風險承擔水平、戰略選擇與決策謹慎性自然會受到影響，這很可能成為企業做出避稅行為的誘因。少數國內外研究者已對該視角進行相關論述，但由于管理層預期難以被觀測、企業信息透明度不足等，論述多屬理論性淺談，缺乏相關實證。而隨著我國上市公司信息披露內容與格式規則不斷完善，文本信息分析技術不斷進步，資本市場參與者可以愈發準確地了解及掌握管理層的情感表述（苗霞，2021），從中量化管理層經營上市公司時做出決策的預期樂觀程度?；谏鲜龇治?，本文將從管理層過度樂觀非理性預期這一角度切入，著力探究其對公司避稅水平的影響與作用機制，以期能夠豐富公司避稅行為影響因素的相關研究，并提出針對性建議。

二、理論分析和研究假設

公司金融領域學者指出，管理者在企業避稅決策中扮演著關鍵角色，即使管理者不會直接做出這項決策，但其擁有的權力及影響力足以形成相應的管理基調間接作用于避稅行為（Dyreng et al，2010）。而管理層做出決策的激進程度則因管理層對決策風險與回報的預期判斷而異，對于避稅決策而言，這種判斷是建立在管理層對企業承擔的避稅風險預期、經營狀況預期與由自身成長經歷、實踐經驗而鑄造的管理風格基礎上的，預期與管理風格的差異會促使不同企業管理層產生決策偏差，形成激進避稅的主觀動力（張明等，2020）。

管理層對企業發展環境及經營表現預期過度樂觀，傾向于引導企業做出高于自身風險承擔能力的決策（Malmendier et al，2011），這也是心理學上的“情緒漣漪效應”的真實寫照，這種效應讓管理者對風險過度樂觀的心理偏差“泛化”到整個企業中，這種風險偏好通常表現在管理層更愿意采取與行業平均水平有相當持有差異的經營投資戰略。公司戰略正向差異越大，戰略越激進，融資需求也就越大。戰略激進的企業往往存在多元投資與研發創新資金缺口（周蘭和唐潔寧，2019），所選擇高風險高回報項目也有著較長回報周期，無任何稅收籌劃的情況下，所得稅接近公司利潤的1/4，管理層可能以能夠減輕巨額支出以緩解融資難為由做出避稅決策。同時，在樂觀情緒的支持下，管理層更傾向于相信較強的經營創新理念、新產品而產生的新聲譽、新回報能夠一定程度上掩飾避稅失敗的不良影響，因此更加支持避稅行為。據此提出如下假設：

H1a：管理層過度樂觀非理性預期與公司避稅水平顯著正相關。

H1b：管理層過度樂觀非理性預期會促使企業戰略差異度提高，從而影響公司避稅決策。

為了制約激進避稅這種負面行為，監管部門也對上市企業經營做出了多種規范，其中包括提高上市公司年報披露要求、審計質量要求、以及企業治理結構要求等，使機構投資者通過這類規范所提供的信息，能夠對企業進行一定程度的分析以保障自身利益，每年度機構投資者、分析師會對企業信息透明度做出評級，為投資風險判斷提供依據。而避稅行為的發生往往伴隨著復雜程度較高的交易操縱可能，隱藏交易實質，降低企業信息披露透明度（李燕，2016）。上市企業為穩定融資能力，有關注并保持這一評級的需要，因此管理層在做出過度樂觀決策時可能為保持信息透明程度而更加謹慎，降低避稅行為掩蓋經營真實水平，從而引發信息披露評級下降帶來的市場風險。據此提出如下假設：

H2：企業信息披露透明度在管理層過度樂觀非理性預期下，對避稅水平的影響能夠發揮負向調節效應。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本研究選取2010-2020 年上海和深圳交易所A 股上市公司為研究樣本。樣本企業涉及的行業種類數及名義稅率相關數據取自Wind 數據終端，管理層討論與分析（MD&A）內容從中國研究數據服務平臺獲取，其他使用到的基礎財務數據均來自國泰安（CSMAR）數據庫。數據獲取后，統一剔除金融行業、附有ST標志的公司樣本，同時為避免后續研究受到極端值、異常值的影響，研究中對所有連續型變量在上下1%水平進行縮尾處理。

（二）變量定義

1.因變量。避稅程度。參考劉行和葉康濤（2013）、田高良等（2019）的研究，本文將避稅指標衡量方法劃分為有效稅率法和會稅差異法。因我國上市公司存在著眾多稅收優惠、退返情形，采用有效稅率法衡量避稅行為的準確度受限，因此本文以會計—稅收差異（BTD）為基礎衡量企業避稅行為。

同時，為提高BTD 指標準確程度，使用固定殘差法，去除應計利潤影響得到殘差以度量企業的稅收激進水平（DDBTD）。

其中，TACC 為應計利潤，等于（凈利潤-經營凈現金流）÷總資產，μi為i 公司在樣本期間內殘差均值；εi，t為t 年度殘差較公司殘差μi均值的偏離度；DDBTD=μi+εi，t為當年BTD 中無法用應計利潤解釋部分。

2.自變量。管理層過度樂觀非理性預期。本文將上市公司年報中披露的前瞻性文本（MD&A）作為信息來源，這一文本是年報中管理層討論與分析中未來展望部分。蔣艷輝和馮楚建（2014）研究表明管理層試圖通過MD&A與信息需求者溝通，一定程度上會向市場傳遞自己對未來公司價值的態度、感情與預期。借鑒王華杰和王克敏（2018）、苗霞（2021）的做法，本文通過管理層披露文本情感用詞的詞頻來衡量管理層的過度樂觀語調，作為管理層過度樂觀非理性預期的替代變量。

首先，構建情感詞匯“詞袋”：參考Loughran and McDonald（2011）的研究，將其中正負面英文詞匯進行中文翻譯、參考常用的中文情感詞典、人工翻閱年報前瞻性文本信息并篩選情感詞匯。正面詞匯包括積極、繁榮、龍頭等，負面詞匯包括脆弱、低沉、惡化等。語調詞頻提取與分析采用python3.9完成，根據正負面詞數量化凈樂觀語調（Tone），具體如模型（2）所示，Posmda 表示文本中提取出的樂觀語調詞數，Negmda則代表悲觀語調詞數。

其次，在取得凈樂觀語調的基礎上，建立語調影響因素模型（3），將凈樂觀語調切分為正常語調和超額語調兩部分，正常語調即基于企業業績回報、企業價值等客觀影響因素理性預期而發聲部分，具體因素包括ROA（總資產收益率）、LERET（股票累積異常收益率）、SIZE（總資產規模取自然對數）、BTM（賬面市值比）、LEV（資產負債率）、STD_RET（股票收益率標準差）、STD_ROA（總資產收益率三年標準差）、AGE（公司上市時長）、DIN（企業主營業務所涉行業數）、LOSS（虧損狀況）、ΔEARN（與去年比，本年盈利變動），殘差則為超額語調，用以表示管理層在非理性情感指引下產生預期而發聲的部分。最后，僅保留殘差為正值的樣本，表示超額樂觀部分，將殘差記為ABTone以衡量管理層超額樂觀非理性預期，殘差計算模型如下：

3.中介變量。企業戰略差異度。參照葉康濤、張姍姍等（2014）使用的方法，以企業戰略偏離行業的程度來衡量企業戰略差異度：

首先，計算企業在6個戰略維度的資源分配狀況。①宣傳投入=銷售費用÷營業收入；②研發投入=無形資產凈值÷營業收入；③資本密集度=固定資產÷員工人數；④固定資產更新程度=固定資產凈值÷固定資產原值；⑤管理費用投入=管理費用÷營業收入；⑥企業財務杠桿=（短期借款+長期借款+應付債券）÷權益賬面價值。

其次，用每一企業的戰略維度指標減當年同行業該指標的平均值，除以該指標的標準差予以標準化得到各企業在每一戰略維度上偏離行業平均的程度。最后，對各企業標準化后的六個戰略指標取平均值，得到戰略差異度指標AS。由于本文側重于分析戰略激進度發揮的中介效應，僅保留企業戰略差異值為正數據，該指標越大，代表企業戰略越激進。

4.調節變量。企業信息披露透明度。根據以往研究，本文參考張曉林（2017）、王雄元和管考磊（2006）的做法，采用深交所、上交所發布的上市企業信息披露評價結果為信息披露透明度的替代變量，用Trans表示。依據信息披露評價結果賦值，評價為優秀，Trans=4；評價為良好，Trans=3；評價為及格，Trans=2；評價不及格，Trans=1。

5.控制變量。本文在完成回歸假設檢驗時還控制了稅收征管強度、董事會規模、大股東持股狀況、現金流比率、審計質量、管理層持股、股利分配等影響企業避稅活動的有關變量，具體解釋見表1。其中稅收征管強度根據曾亞敏和張俊生（2009）方法計算，使用模型（4）進行估計。

其中，Tax 為各地區（省、直轄市、自治區）當年稅收收入，GDP 為各地當年國內生產總值，Lngdp為各地區人均GDP 對數值，Ind1 為各地區第一產業占國內生產總值比例，Ind2 為第二產業占國內生產總值比例，通過此模型估計出各地稅負比重，在此基礎上，用實際稅負程度與預期稅負程度的差值來衡量各地稅收征管強度，得到稅收征管強度（TE）。

變量具體定義見表1。

表1 變量定義表

（三）主回歸與中介效應回歸模型構建

本文參考已有實證研究使用的中介效應檢驗方法，采用遞歸模型檢驗管理層過度樂觀非理性預期是否激發了公司的避稅活動以及企業戰略差異度在兩者間發揮的中介效應。

（四）調節效應回歸模型構建

四、實證分析

（一）描述性統計分析

表2為所有變量的描述性統計結果，可以發現因變量（DDBTD）最小值為0.0000，標準差為0.019，最大值為0.0996，中位數約為0.0131，說明避稅行為在企業中廣泛存在且存在激進程度顯著較高的少量企業。自變量管理層過度樂觀非理性預期（ABTone）均值等于0.0984，中位數等于0.0820，最大值等于0.4091，說明過度樂觀的程度在不同企業間存在明顯差別。而企業戰略差異度（AS）均值為0.6739，最大值等于2.6353，中位數僅為0.5624，說明少量企業戰略激進度極高，與行業平均水平有較大差距，調節變量信息披露透明度（Trans）中位數為3，說明絕大多數企業注重維護企業信息披露質量，獲得較高評價。其他控制變量均在正常參考范圍內，與以往研究相差不大。

表2 描述性統計結果

（二）回歸分析

1.主回歸分析與中介效應檢驗。采用回歸模型三階段法展現管理層過度樂觀的非理性預期是否以及如何影響企業避稅，表3 為檢驗結果。首先，在模型（5）中對管理層過度樂觀非理性預期是否能夠提升企業避稅激進度進行了驗證，得到ABTone 的系數為0.0096，并且在5%的水平上顯著為正，說明管理層過度樂觀非理性預期能顯著提高企業避稅激進度，H1a 得到了驗證。模型（6）檢驗中介變量與自變量的關系，管理層過度樂觀非理性預期（ABTone）與企業戰略差異度（AS）在1%的水平上顯著為正，說明管理層過度樂觀非理性預期可以推動企業戰略差異度的上升。隨后在模型（7）中，將中介變量企業戰略差異度（AS）加入模型（5）中，結果顯示，管理層過度樂觀非理性預期（ABTone）和企業避稅程度（DDBTD）的系數仍然在5%水平上顯著為正，且中介變量企業戰略差異度（AS）與企業避稅程度（DDBTD）在1%水平上顯著為正，這說明企業戰略差異度在管理層過度樂觀預期對公司避稅行為的影響中發揮一定的中介作用。本文還采用了Sobel 檢驗法，結果表明Z 值也在5%的水平上顯著，中介效應假設H1b 得到驗證。

2.調節效應檢驗。將調節變量信息披露透明度（Trans）與自變量組成交乘項ABTone×Trans代入主回歸模型中，檢驗公司信息披露透明度在管理層過度樂觀非理性預期與企業避稅程度關系中的調節作用。結果如表3 模型（8）和模型（9）所示，管理層過度樂觀非理性預期與企業信息透明度的交互項（ABTone×Trans）系數顯著為負（β=-0.0068，p＜0.05），表明上市公司信息透明度評價指標能夠顯著抑制管理層過度樂觀非理性預期發揮的負面效應，即上市公司管理層為維持信息透明度，可能會對自己的言行做出較為謹慎的管理，間接減少了做出風險較高、較為激進的戰略決策的可能，從而降低激進避稅的可能性，假設H2得到驗證。

表3 主回歸、中介效應與調節效應檢驗結果

（三）穩健性檢驗

本文使用以下兩種方法完成主回歸效應的穩健性檢驗：一方面，上述回歸分析中衡量管理層過度樂觀非理性預期時未控制公司未來盈余，由于年報披露時通常已接近或進入下一經營年度，因此不考慮未來年度盈余影響而衡量出的管理層過度樂觀非理性預期可能不夠準確，因此本文另采用控制公司未來盈余后的管理層過度樂觀非理性預期（ABTone_FE）作為自變量代入原有回歸模型;除此之外，為避免管理層語調方式衡量過度樂觀非理性預期的單一性，本文又用管理層業績報告中的盈利預測偏差度（Pforecast）來衡量管理層的預期樂觀程度，帶入回歸模型中。

1.在本文模型（3）中加入FEARN（未來一期總資產報酬率）這一影響因素，建立模型（10）并取其殘差得到新的過度樂觀非理性預期（ABTone_FE），作為穩健性檢驗解釋變量。

2.管理層業績報告中的盈利預測偏差度計算方法。參照姜付秀，張敏等（2009）做法，選擇2010-2020年披露了季報與年報盈利預測的企業，統計了根據盈利預測預虧，預盈，預增，減虧和預降等類型。盈利預測信息，并視在樣本期內至少有一次實際的盈利水平低于預測的盈利水平公司的管理者預期為過度樂觀。主要分為2 種情況：預盈，實際虧損;預增，實際下降或增長水平小于預測的水平，用1表示過度樂觀樣本，0表示非過度樂觀樣本。若預測信息披露時間在披露對象期間結束之前，則定義為預測：如果預測信息披露在披露對象期間結束之后，則認定屬于預告信息，預告信息是在管理層已經獲知實際盈利情況，不能反映管理層對未來預期，因此剔除這類樣本。

另一方面，本文僅采用了會稅差異方式度量企業稅收規避行為，可能存在無法全面反映企業避稅激進度的情形，因此本文再次采用有效稅率法衡量企業避稅行為，即替換名義和實際稅率的差異（Ratediff）為因變量進行穩健性檢驗。結果如表4所示，經過穩健性檢驗的結果均與主回歸檢驗結論相符。

表4 主回歸穩健性檢驗結果

（四）拓展性檢驗

已有研究認為管理層所在企業產權性質的異質性會對管理層個人行為傾向作用的發揮產生重大影響（李丹蒙等，2018）。本文將按照管理層所屬上市企業的產權性質，加入Nature 變量，國有企業賦值為1，非國有企業賦值為0，以添加交乘項的方式檢驗調節效應。結果如表5，管理層過度樂觀非理性預期與企業產權性質的交互項（ABTONE×Nature）系數顯著為正（β=0.0335，p＜0.05），說明相對于非國有企業，國有產權背景下管理層過度樂觀非理性預期程度對避稅程度影響更顯著，推斷原因如下：國有上市企業雖受到各級國資委、政府監督，但在交叉控制決策的背景下反而催生了與其產生政治關聯的風險（李維安等，2013），這種關聯優勢使管理層主觀上可能弱化避稅的風險成本。因此相對于民營企業，國有企業風險承擔傾向更高，更有可能做出避稅行為以節約資金。此外，本質上國有企業的稅收和部分利潤最終會流向政府（王躍堂等，2010），持有過度樂觀非理性預期的管理層更傾向于弱化企業將兩者等同化的風險，認為兩者只是國家財富增加的不同形式，而企業凈利潤與現金流的增加更能展現自己的經營能力，對其個人在國有企業的制度環境中的立足與發展更加有利。因而更注重通過隱蔽的行為來開拓現金流，做出有影響力的避稅決策。

表5 產權性質的異質性檢驗結果

五、結論與建議

（一）結論

本文以2010-2020 年滬深A 股上市公司為樣本，考察管理層過度樂觀非理性預期與企業避稅水平之間的關系。研究結果表明：1.管理層過度樂觀非理性預期顯著激發了企業避稅行為；2.管理層過度樂觀非理性預期通過提升企業戰略差異度作用于企業避稅行為，即企業戰略激進度在管理層非理性預期與企業避稅水平間具有中介效應；3.進一步檢驗得出，企業的信息透明度能夠在管理層過度樂觀非理性預期對公司避稅行為的作用過程中發揮調節效應，具體表現為企業信息透明度較高可以抑制管理層非理性預期對公司避稅行為的影響。此外，企業產權性質不同時，由于政治關聯等因素，管理層非理性預期對避稅行為的影響在國有企業中更為明顯。

（二）建議

1.提升企業對管理層情緒狀態及所影響的職業判斷的關注度。日常管理中，有必要將管理層過度樂觀因素納入企業監督評估設計中，加強對市場前景、企業經營狀況過度樂觀情況的控制，建立管理層戰略差異風險預警機制，防止過度高估戰略定位和生產投資潛能，注意調整管理層組成結構，穩固人力資源優勢，弱化管理層過度樂觀對避稅行為等企業風險決策的不利影響。

2.進一步改善企業信息披露機制，充分發揮信息透明度抑制管理層過度樂觀非理性風險的作用。減少投資者及其他行使監督治理職能人員的盲區，例如，提升研發支出中研發可行性橫縱向指標披露有助于降低研發操縱水平，提升關聯方主營業務交易全產業鏈披露可以增強外部關注者對交易實質的認可程度等，從而減少避稅機會，促使管理層形成戰略設定與執行的理性預期，分散監督治理層面的潛在風險。

3.健全政府部門及其他外部監管機構監管制度。合理引導國有企業的管理理念與方式，規范政府人員的商業關聯行為，推動國有企業積極履行納稅義務與社會責任，從個性化角度設定減輕治理風險的辦法，例如，針對壟斷性能源、資源、通信、基礎設施等行業開展定期核查的專項納稅整治活動，定期調整管理人員任職結構、定期更換無關聯治理層等，以營造廉潔奉公的治理氛圍，間接對非國有企業形成良性影響。