商業信用影響企業避稅行為嗎

李佳藝，劉穎男，余 威

（寧波大學 商學院，浙江 寧波 315211）

一、引言

企業的避稅問題一直是學術界與實務界探討的重點話題。避稅是指企業通過隱瞞收入、夸大支出、轉讓定價等方式減少向政府繳納稅款（Lin 等，2014）[1]，從而增加企業內部自由現金流水平。企業避稅相關文獻主要研究企業避稅對企業價值、投融資行為和公司治理等方面產生的影響（Kim 等，2011[2]；劉行和葉康濤，2013[3]；Richardson 等，2015[4]；劉行和呂長江，2018[5]；王亮亮，2021[6]），以及管理層特征、內部控制、稅收征管、股票市場（Kubick 等，2015[7]；Bauer，2016[8]；Law 和Mills，2017[9]；張茵等，2017[10]；Aburajab 等，2019[11]；楊興哲和周翔翼，2020[12]；杜鵬程等，2021[13]）等對企業避稅的影響。

結合眾多學者的研究發現，企業避稅行為受內外部多種因素影響，但究其根本，企業現金流是最為直接的因素（劉行和葉康濤，2014；Law 和Mills，2015；Edwards 等，2016；Goh 等，2016）[14-17]。結合供應鏈背景，企業在上下游的經濟活動中也存在著現金流的變化，這一變化則體現在商業信用經濟概念中。供應鏈中商業信用涉及“上游供應商—企業”以及“企業—下游客戶”之間的交互關系，在供應鏈上游，企業扮演著商業信用獲取者這一角色，進行“商業信用融資”；在供應鏈下游，企業則扮演著商業信用提供者這一角色，進行“商業信用供給”（方明月，2014）[18]。商業信用融資與供給使得企業自身現金流也發生著相應變化，那么商業信用能否通過影響企業現金流從而對企業避稅行為產生一定的作用呢？本文將商業信用分為商業信用融資與供給兩部分，分別探究其對企業避稅行為的影響，然后再引入融資約束及市場監督變量進行機制檢驗，探究在這兩種情況下商業信用對于企業避稅行為的影響。

二、理論分析與研究假設

企業避稅行為是管理層權衡成本和收益后的結果（Scholes 等，2004）[19]。其中，成本是指稅務咨詢費用、潛在的企業聲譽損失、企業內部代理成本、企業避稅行為被稅務當局查處并處罰的代價等（Desai，2006；Kang 和Ko，2014）[20-21]，而收益則是企業通過會計政策等手段當期減少繳納稅收帶來的收益。企業管理者可能將原來上繳國家的資金一部分留在企業內，用于緩解企業的財務壓力，擴大經營規模，牟取個人利益等（程博等，2021）[22]。通常而言，企業現金流是影響避稅行為最為直接的因素（劉行和葉康濤，2014；Law 和Mills，2015；Edwards 等，2016；Goh等，2016）[14-17]。當企業現金流極其緊張時，避稅帶給企業的收益就顯得尤為明顯，此時，企業就更有意愿避稅；當企業現金流相對充裕時，避稅帶給企業的增量收益相對較弱，而此時成本就顯得突出，因此，此時企業避稅意愿就明顯降低。

商業信用融資是指企業通過供應鏈的買賣支付方式獲得額外的現金流支持，能夠增加企業現金流水平，那么根據上述現金流對于避稅行為的影響分析，它可能會削弱企業的避稅意愿，體現在較低的避稅程度；此外，企業通常基于信息獲取、控制買方和抵押品價值這三大優勢向買方客戶提供商業信用（Petersen 和Rajan，1997）[23]，其作為企業提供給供應鏈下游客戶的延遲付款信用，應收、預付等科目增加了企業對現金流的依賴程度，同時在一定程度上擠占了企業自身自由現金流；并且企業商業信用供給決策通常是在賒銷擴大銷售收入以及滿足內部現金流動性這兩者的權衡之下（陳勝藍和劉曉玲，2018）[26]，那么當企業提供商業信用是基于銷售收益高于流動性需求的動機時，意味著企業內部現金流水平不足以滿足其內部需求，此時，企業想要通過經營活動削減現金流以維持商業信用供給，避稅是企業削減現金支出的一種手段，會成為管理層應對商業信用供給的一種方式。換言之，當企業提供商業信用時，避稅的收益被放大，此時，權衡天平就朝著企業避稅傾斜。因此，我們提出研究假設：

假設1：企業商業信用融資越多，避稅程度越低；商業信用供給越多，避稅程度越高。

三、研究設計

（一）樣本選擇

本文以2007—2020 年滬深A 股上市公司為樣本進行研究，剔除了金融類、ST 和*ST、財務數據缺失、數據不符合會計原則的樣本，并對所有連續變量在1%和99%水平上進行縮尾處理，最終獲得30 983 個觀測值。研究數據來源于CSMAR 數據庫，使用Stata 14.0 進行后續數據分析。

（二）變量定義

1.被解釋變量。借鑒劉行和葉康濤（2014）[14]、Wen 等（2020）[28]的研究，本文采用稅會差異BTD 來衡量企業避稅程度，BTD 值越大，表明企業避稅程度越高。

2.解釋變量。借鑒陸正飛和楊德明（2011）[24]、張新民等（2012）[25]、陳勝藍和劉曉玲（2018）[26]的研究，本文首先計算出企業凈商業信用，計算公式為：（應付賬款+應付票據+預收賬款）-（應收賬款+應收票據+預付賬款），再用總資產進行標準化，第二步，考慮到企業在供應鏈中既可能進行商業信用融資，也可能進行商業信用供給，因此若凈商業信用大于零，即代表企業商業信用融資多，小于零即表示企業商業信用供給多。

3.控制變量。參考企業避稅現有研究（劉行和趙曉陽，2019）[27]，本文控制變量包括企業規模（Size）、上市年限（Age）、盈利能力（ROA）、償債能力（Lev）、現金流（Cash）、固定資產比（PPE）、無形資產比（Intang）、企業性質（SOE）、賬面市值比（BM）、第一大股東持股比（First）。變量定義如表1 所示。

表1 變量定義

（三）模型構建

為檢驗商業信用對企業避稅行為的影響，本文構建如下模型：

在上述模型中，模型（1）檢驗商業信用融資對企業避稅的影響，模型（2）檢驗商業信用供給對企業避稅的影響。被解釋變量BTD 代表企業避稅程度，解釋變量AR 代表商業信用供給，AP 代表商業信用融資，Controls 代表控制變量集合，ε 表示隨機擾動項。按照預期，若AP 的回歸系數顯著為負，說明企業獲得商業信用融資后，其避稅會明顯降低；若AR的回歸系數顯著為正，說明企業向關聯方提供商業信用后，其避稅會明顯提高。

四、實證檢驗

（一）描述性統計

如表2 所示，BTD 均值為0.023，說明我國企業確實有避稅行為的發生，而均值接近于零說明相對而言我國企業避稅程度較低。最小值為-0.490，而最大值達到0.262，說明企業避稅水平普遍存在差異。AP 的均值為0.098，表明企業商業信用融資在我國的平均水平為9.8%，最小值為0，最大值為0.706，說明我國不同企業商業信用融資水平存在較大差異。AR 的均值為0.1，這表明我國企業的平均商業信用供給水平為10%，而最小值是0，最大值達到0.692，說明我國企業的商業信用供給水平仍存在一定差異。其他變量指標均與相關文獻統計特征相符，具體數據如表2 所示。

表2 描述性統計

（二）相關性分析

從表3 相關系數來看，商業信用融資、商業信用供給、企業規模、現金流、盈利能力、企業性質和第一大股東持股比均與企業避稅程度呈現正相關關系，且均在1%的水平上顯著。其中商業信用融資與企業避稅程度之間的相關系數符號與預期不同，但這僅僅考慮了兩個變量之間的關系，未考慮其他變量的影響，需要進一步在后續回歸檢驗中加入其他控制變量進行回歸分析。

表3 相關系數檢驗

（三）回歸分析

表4 為商業信用與企業避稅的回歸結果。由第（1）列可知，AP 的系數為-0.016，且在10%置信水平上顯著，這說明企業商業信用融資越多，避稅程度越低；由第（2）列可知，AR 的系數為0.021，且在5%置信水平上顯著，這說明企業商業信用供給越多，避稅程度越高，因此本文假設1 得到驗證。

表4 商業信用與企業避稅

控制變量方面，Size 的系數為負，表明公司的經營規模越大，其避稅行為越趨保守。ROA 的系數為正，表明獲利越高的企業越有避稅傾向。Lev 的系數為負，說明高負債公司避稅程度相對較低。其余控制變量均與前期文獻統計特征相似。

（四）穩健性檢驗

1.工具變量回歸。本文選擇“年度行業企業的平均商業信用融資與供給水平”分別作為商業信用融資與供給的工具變量（IV），采用兩階段模型進行穩健性檢驗。表5 第（1）列、第（3）列報告工具變量回歸第一階段結果，顯示AP、AR 與IV 顯著正相關，符合理論預期。由第（2）列、第（4）列可知，AP 與BTD 的系數在10%水平上顯著為負，AR 與BTD 的系數在5%水平上顯著為正。基于以上檢驗，主假設結論依然成立。

表5 工具變量檢驗結果

2.Heckman 兩階段回歸。本文采用Heckman 兩階段模型進行穩健性檢驗。第一階段，以“年度行業企業的平均商業信用水平”作為工具變量，運用Probit回歸估計逆米爾斯比率（IMR）。第二階段，將IMR加入模型（1），重新估計BTD 的回歸系數。如表6 第（1）列所示，IMR 和BTD 的系數顯著為負，說明表4第（1）列實證結果受樣本自選擇偏差的影響，AP 與BTD 的回歸系數顯著為負，說明通過Heckman 兩階段模型校正后，商業信用融資降低企業避稅程度的結論依然成立。從表6 第（2）列報告結果可知，IMR 與BTD 的回歸系數不顯著，說明模型并不存在樣本自選擇偏差問題，AR 與BTD 顯著正相關，這表明經Heckman 模型檢驗，商業信用供給加劇企業避稅的結論仍然成立。

3.替換被解釋變量。本文借鑒劉行和葉康濤（2014）[14]、Wen 等（2020）[28]的研究，使用名義所得稅率與現金所得稅率之差（TRD）作為企業避稅的代理指標。其中，TRD=名義所得稅率-現金所得稅率，現金所得稅率=（所得稅費用-遞延所得稅費用）/（稅前利潤-遞延所得稅費用/ 法定稅率）。由表6第（3）列可知，AP 與TRD 系數顯著為正，說明企業商業信用融資越多，避稅程度越低；由第（4）列可知，AP 與TRD 的系數為0.338（接近10%水平的顯著性檢驗），說明企業商業信用供給越多，避稅程度越高，驗證了本文主假設。

表6 Heckman 檢驗與替換被解釋變量

（五）機制檢驗

1.商業信用、融資約束與企業避稅。當企業通過內源融資無法滿足自身的正常經營和投資需要時，通常會采用外源融資，但由于內部和外部信息不對稱，交易成本較高，企業對外融資往往要付出高額的資金，從而導致其無力承擔，衍生出企業融資約束問題（Fazzari 等，1988）[29]。當企業面對外部融資成本高、難度大等問題時，企業對于內部現金流依賴程度更高，此時往往以強化內部流動性來緩解現金流緊張的局面，那么避稅作為一種替代性的內源融資方式，具備快速削減現金支出的優勢，可以幫助企業緩解融資約束。因此，對于融資約束程度較高的企業而言，商業信用融資帶來現金流增量作用較為薄弱，此時，企業仍傾向于采取避稅手段，使得避稅程度提高，而商業信用供給帶來的現金流損失則更加明顯，此時，避稅程度會明顯提高。本文預期：在融資約束嚴重的企業內，商業信用融資削弱企業避稅的作用相對較弱，而商業信用供給加劇企業避稅的作用相對較強。

在上述分析基礎上，本文將FC 指數作為融資約束的衡量指標，當FC 指數的絕對值越大，說明公司所面對的融資約束則越大。本文以該值是否高于樣本中位數將樣本分為兩組，檢驗在不同融資約束程度下，商業信用對企業避稅的影響是否存在差異。表7 顯示了實證結果，其中第（1）列和第（3）列表示融資約束低組的檢驗結果，第（2）列和第（4）列表示融資約束高組的檢驗結果。從表格數據來看，在第（1）列中AP 的系數是-0.037，在10%水平上顯著，在第（2）列中是-0.004，且并不顯著，這說明融資約束程度越高，商業信用融資對企業避稅行為的抑制作用越弱。AR 在第（3）列的系數為0.015 且不顯著，在第（4）列的系數為0.041，且在5%水平上顯著，這說明融資約束程度越高，商業信用供給加劇企業避稅行為的作用越強，以上結果均與預期一致。

表7 融資約束分組檢驗

2.商業信用、市場監督與企業避稅。企業采取避稅行為縱然會給企業自身帶來收益，但也存在著不可忽視的成本以及被稅務機關查處的風險。市場監督機制完善的地區，法治水平也相對較高，相關的規章制度較為完善和健全，各個企業都處于更加嚴苛的法律約束環境中，則其從事的違規行為被發現揭露的風險就會增大，同時也會受到相關行政主管部門嚴厲的處罰，提高其違規行為的機會成本（曹越等，2018）[30]。所以對處于高水平市場監督下的企業而言，其違規行為的處罰成本相對而言則更高，因此其對企業避稅行為的約束也相對較強（陳冬和羅祎，2015）[31]。總之，在市場監督機制影響下，企業普遍避稅意愿較低。因此本文預期：處于高水平市場監督下的企業，商業信用融資削弱企業避稅和商業信用供給加劇企業避稅的作用均相對較弱。

基于以上分析，本文使用王小魯和樊綱等《中國分省份市場化指數報告（2018）》（2019—2020 年數據采用外推得到）刻畫公司所處地區的市場化進程，該值越高表明公司外部治理機制越健全。我們以該值是否高于樣本中位數將樣本分為兩組，檢驗在不同市場監督程度下，商業信用對企業避稅的影響是否存在差異。表8 報告了回歸結果，其中第（1）列和第（3）列表示市場監督水平低組的檢驗結果，第（2）列和第（4）列表示市場監督水平高組的檢驗結果。根據回歸結果，AP 在第（1）列中系數為-0.029，在5%水平顯著為負，在第（2）列中是-0.004，且并不顯著，這說明市場監督能夠減弱商業信用融資對企業避稅行為的抑制作用。AR 在第（3）列中的系數是0.024，在5%水平上顯著，在第（4）列中是0.015，且并不顯著，這表明，市場監管削弱了商業信用供給對避稅行為的加劇作用，上述結論均與預期相符。

表8 市場監督分組檢驗

五、結論與建議

（一）研究結論

基于2007—2020 年滬深A 股非金融類上市公司數據，本文實證檢驗了商業信用與企業避稅行為之間的關系，結果表明，商業信用融資多的企業避稅程度明顯更輕，商業信用供給多的企業避稅程度明顯更重。進一步檢驗發現：在融資約束嚴重的企業內，商業信用融資削弱企業避稅的作用相對較弱，而商業信用供給加劇企業避稅的作用相對較強；在市場監督嚴格的環境內，商業信用融資削弱企業避稅和商業信用供給加劇企業避稅的作用均相對較弱。

（二）政策建議

在當前企業經營管理活動與市場經濟環境復雜等經濟背景下，根據企業避稅的影響因素，從企業自身以及外部監管機構角度來建立良好的避稅行為規范機制尤為重要。根據研究結論，本文提出如下政策建議：

（1）對于企業而言，身處供應鏈中，尤其要注重與上游、下游客戶之間的關系，通過應付款項及拓展其他多渠道積極獲取商業信用融資。為保證自身在融資過程中的良好信譽水平以及提高自身商業信用融資能力，企業更應當建立與市場匹配的信用評級、保證財務數據充分披露、注重信息公開透明等，從而通過商業信用融資增強現金流水平，降低避稅成本與風險。同時，企業也應當謹慎進行商業信用供給，在提供商業信用前充分考慮自身現金流水平以及商業信用提供對象的信用水平，自身現金流充沛且提供對象可靠時適當進行商業信用供給，才能發揮商業信用供給的最佳效用，否則只會給企業徒增避稅成本與風險。此外，在商業信用供給后，企業應當加強商業信用有關賬目款項的管理力度，充分利用大數據進行自身商業信用供給情況勘察與系統整合，以便及時對壞賬予以處理，以及為制定下一步商業信用供給決策提供參考。

（2）對于稅務部門而言，通過本文上述基于外部監管的機制檢驗，無論企業是商業信用融資多還是供給多，在外部監督嚴格的環境內，其避稅意愿普遍較低，因此稅務部門首先應當加大稅收征管強度，提高稅收征管執法力度，建立健全稅收征管法律體系，從外部監管的角度對企業避稅行為進行嚴格把控，并且通過加強執法發揮稅務機關的管控職能。其次，在企業納稅時，應當做好企業稅收繳納記錄與稅收數字化管理，重點關注稅收上繳變動異常的企業，及時進行追蹤與監管。最后，建立避稅預警機制也是嚴格監管企業避稅行為的有效方法，依據本文研究結論，當企業商業信用供給較多或融資約束程度較高時，其避稅程度也相對較高，因此稅務機關可重點關注此類企業，加強避稅行為監管與約束，將其避稅行為從源頭阻斷。