數字化稅收征管能降低財務舞弊風險嗎

牛彪 于林希 尹琪 胡舒揚

[摘要]在數字經濟時代背景下，將數字技術與稅收征管體系深度融合已經成為數字化政府的重要治理工具。以2007—2021年滬深A股上市公司為樣本，借助“金稅三期”工程試點的外生沖擊，分析并展示這一政策沖擊對上市公司財務舞弊風險的影響。研究表明：保持其他條件不變，數字化稅收征管對上市公司的財務舞弊風險具有顯著降低作用。數字化稅收征管通過改善信息環境和優化公司治理可有效降低上市公司的財務舞弊風險?；谕卣剐苑治霭l現，數字化稅收征管對財務舞弊風險的降低作用在內部治理水平高、行業競爭程度激烈和金融監管強度大的企業中更為顯著。由此提出加強數字政府建設、推進治理能力現代化、更有針對性地服務資本市場健康發展的建議。

[關鍵詞]金稅三期；數字化稅收征管；財務舞弊風險；治理效應；資本市場

一、 引言

黨的二十大報告強調，健全資本市場功能，依法規范和引導資本健康發展。由于信息不對稱和代理問題的存在，企業管理層有強烈的動機操縱年報信息，損害投資者合法利益，是證券監管部門的重點關注對象之一。如何有效抑制上市公司的財務舞弊行為？客觀上講，外部治理環境對上市公司治理具有重要影響，除了監管部門的直接監管，其他政府部門、金融機構和行業協會的相關政策制度也在其中扮演重要角色[1-4]。在此情景下，數字化稅收征管作為一種將大數據技術與稅收征管體系深度融合的外部治理機制，能夠達到從外部治理層面為上市公司高質量發展保駕護航的效果?；谡邔用?，我國在2002年將金稅工程納入我國電子政務建設“十二期”工程，開始實施金稅三期工程。相較于金稅一期和二期工程，金稅三期工程依托大數據技術，在數據處理、共享和應用方面取得巨大突破，是我國稅收征管數字化升級的一次重大變革，為深化提升國家治理能力提供了可推廣的成功經驗。那么金稅三期工程的政策效應發揮如何？試點建設能否助推上市公司治理，其中的影響機制又是什么？

有鑒于此，本文以財務舞弊風險為切入點，探討數字化稅收征管政策如何作用于上市公司治理，以期對加強數字政府建設、構建數字治理新格局提供有意義的參考。本文可能的邊際貢獻在于：其一，研究視角創新。目前少有文獻直接探究數字化稅收征管下上市公司的財務舞弊風險，本文創新性地以金稅三期工程為切入點，并以此作為外生沖擊凸顯政策變革對財務舞弊風險的政策效果和作用路徑。其二，研究框架創新。本文從“改善信息環境”和“優化公司治理”等不同的路徑出發，分析數字化稅收征管作用于財務舞弊風險的機制路徑，并從資本市場監管的角度為完善上市公司治理提供新的思路。

二、 理論分析與研究假設

財務舞弊是指使用財務欺詐等違法違規手段給舞弊人帶來個人利益，而最終導致他人受到損害或傷害的故意行為。通過財務舞弊，管理層以虛假信息隱藏企業真實信息，導致投資者對上市公司的高估或低估，誤導投資者，從而達到個人目的[5-6]。財務舞弊違反了資本市場公平、公正、公開原則，我國通過立法予以禁止，例如《證券法》第5條規定：證券的發行、交易活動，必須遵守法律、行政法規；禁止欺詐、內幕交易和操縱證券市場的行為。如何有效識別和防范財務舞弊風險，將有助于提升監管效果、推動資本市場健康發展。然而，由于企業與外界天然的信息不對稱，為上市公司監管帶來巨大挑戰，單靠企業自身的力量難以從根本上解決該問題，這在一定程度上凸顯政府參與治理的重要意義。其中，數字化稅收征管作為促進大數據技術與稅收征管體系深度融合的一系列譜系政策，理論上能夠更好地補足現有治理機制的缺陷，降低上市公司監管所面臨的困境[7-10]。本文認為，數字化稅收征管可以通過信息效應和公司治理效應，進而有效降低財務舞弊風險。

一方面，從信息效應來看，數字化稅收征管通過改善信息環境降低上市公司財務舞弊風險。上市公司與外界天然的信息不對稱是財務舞弊的主要誘因，由于信息不對稱的存在，股東與監管機構無法精準評價管理層的努力程度，這增加管理層通過財務舞弊謀求個人利益的機會主義動機[11-12]。數字化稅收征管可以顯著改善上市公司的信息環境，具體而言，數字化稅收征管通過稅務征管系統拓寬上市公司可用信息的廣度和深度，并通過及時有效的處理，增強可用信息的可靠性，與上市公司財務信息相互印證，降低上市公司與外界的信息不對稱程度，提高了信息披露質量，從而發揮改善信息環境的作用；信息環境的改善，提高財務舞弊的成本，壓縮了可操縱空間，降低財務舞弊的被稽查難度，從而降低財務舞弊風險。

另一方面，從公司治理效應來看，數字化稅收征管通過優化公司治理降低上市公司財務舞弊風險。管理層與股東之間的代理沖突是另一主要誘因，由于代理成本的存在，管理層有更強烈的動機為維護個人私利而進行財務舞弊，提高了財務舞弊動機。數字化稅收征管作為一種有效的外部治理機制，能夠彌補現有治理機制的不足，通過持續性的強監管，將事后監管調整為事前、事中監管[13-14]。同時，借助大數據技術，稅收征管可以發揮稅務部門和監管部門的協同治理效果，當管理層進行財務舞弊時，能夠通過大數據技術、更有效率地識別和處理，實現對上市公司的全過程治理，提高財務舞弊的風險和成本，更有效地降低代理沖突，從而降低財務舞弊風險。因此，本文提出如下研究假設。

假設1：數字化稅收征管能夠降低財務舞弊風險。

三、 研究設計

1. 數據來源說明

考慮到2007年上市公司會計準則改革，本文將初始樣本年份定位2007年，終點為2021年。本文的“金稅三期”工程試點始于2013年，在全國分批實施，至2016年除港澳臺以外的全國其他地區均上線了金稅三期工程。具體而言，2013年，在重慶市、山西、山東省國稅局、地稅局上線運行；2014年，系統優化完善后在廣東、河南、內蒙古上線運行，完成了第一階段工程綜合驗收；2015年，在吉林、海南、西藏等14省、自治區上線運行；2016年，先后在上海、北京、江蘇、浙江等16個省市上線運行，從而實現了金稅三期的“全覆蓋”和“大合籠”。

本文將研究區間的樣本按屬地標準加以區分，所在地區為試點省份的上市公司為實驗組，否則為對照組，同時通過雙重差分模型中的時間變量將政策試點的時間加以區分，以分析金稅三期試點政策是否存在對企業財務舞弊風險的凈效應。為了保障研究結果的有效性，本文剔除了出現指標異常、ST類和金融類樣本，并進行對數化處理。

2. 模型設定與變量選取

本文構建如下模型對金稅三期工程試點的政策效果加以檢驗：

[Fscorei，t=β0+β1Treati，t+β2Posti，t+β3Treat*Posti，t+β4Agei，t+β5Levi，t+β6Roei，t+β7Size+β8Shri，t+β9GDPgrowth+β10AInten+β11EInten+εi，t] （1）

模型（1）中，Fscorei，t代表企業財務舞弊風險，參考葉康濤和劉金洋[5]、蔡利和張凌翼[6]的研究，本文基于財務與非財務非對稱性衡量財務舞弊風險。從企業生產經營角度出發，財務數據與非財務數據存在高度協同性，也存在一定程度的不一致性，由于非財務信息的可操作性與可驗證難度較高，相對客觀，且這種計量方式不涉及復雜的專業判斷。財務信息往往涉及大量的管理層會計估計和自由裁量權，可操作性更高，因此非財務信息的可驗證性、操縱難度和相對客觀性為利益相關者識別財務舞弊風險提供了較好的研究場景。理論研究和審計實踐經驗也證實當企業財務指標與非財務指標存在顯著差異時，財務舞弊風險更高，因此本文選取上市公司最具代表性的收入增長率和強制披露的非財務數據，包括生產增長率、銷售增長率、銷售員工人數等增長率差異的絕對值來表征財務指標與非財務指標的非對稱性。財務指標與非財務指標的非對稱性越大，其財務舞弊風險（Fscore）越高，計算方法見模型（2）。

[Fscorei，t=%Revenuei，t-%RelatedNonfinanciali，t] （2）

Treat為虛擬變量，反映企業所在地區是否納入“金稅三期”工程試點，如果當年所在地區納入“金稅三期”工程試點取值為1，否則為0；Post為虛擬變量，如果企業所在年份實施金稅三期工程試點取值為1，否則取值為0，下標i，t分別代表企業和年份。根據雙重差分模型，Treat[×]Post的系數[β3]表示數字化稅收征管對財務舞弊風險的影響，反映相較于非試點企業，試點企業隨數字化稅收征管政策的實施而產生的作用效果。

四、 實證分析

1. 基準回歸

在表1中，本文探討數字化稅收征管對財務舞弊風險的作用。由表1結果可知，無論是固定效應的模型（1）還是將控制變量納入研究的模型（2），Treat[×]Post的回歸結果均顯著為負?？梢越忉尀?，隨著“金稅三期”試點政策的推廣，數字化稅收征管政策顯著降低屬地企業的財務舞弊風險。此外，為了更好地觀測此治理效應的長期效果，在“金稅三期”工程試點的當年、滯后1年至滯后3年都設置對應的時間虛擬變量，同時實施結果發現，在延長觀測期后當年以及滯后項的回歸系數均顯著為負。可以解釋為，數字化稅收征管政策對企業財務舞弊風險的治理效應具有一定的時間滯后效果，研究結論支持本文的研究預期，驗證了假設1。

2. 穩健性檢驗

第一，平行趨勢檢驗。需要說明的是，采用雙重差分模型在識別政策實施的因果效應時要確保處理組和對照組在政策實施之前存在相同的趨勢特征，否則研究結論可能是失真的?；诖耍诒?中加入（Treat[×]Post），選取政策實施前后1—3期進行檢驗。結果如表2所示，試點城市政策實施前的虛擬變量并不顯著，從而排除了研究處理組與對照組存在差異的可能，同時回歸系數的回歸項呈顯著負相關，與前文的研究結論一致。由結果可以看出，在“金稅三期”政策實施前數字化稅收征管對財務舞弊風險的抑制作用并不顯著，而在“金稅三期”政策實施后數字化稅收征管對財務舞弊風險的抑制作用顯著且呈持續擴大趨勢，保證了研究結論的穩健性。

第二，安慰劑檢驗。為了進一步保證研究結論的穩健性，本文進行了安慰劑檢驗。假定金稅三期工程試點時間提前兩年，改變Post變量，其余變量保持不變，對研究樣本進行重新驗證，回歸結果如表3所示。根據表3結果顯示，Treat[×]Post回歸系數不顯著，在一定程度上說明研究結論并非受到其他不可觀測因素的影響，本文的研究結論是穩健的。

第三，PSM檢驗。為了減少內生性問題對研究結論的干擾，本文采取傾向得分匹配法（PSM）對樣本進行一比一最近鄰匹配，對于匹配后的樣本進行雙重差分估計，回歸結果如表3所示。根據表3結果顯示，Treat[×]Post回歸系數在1%水平上顯著為負，進一步說明數字化稅收征管對財務舞弊風險具有顯著的抑制作用，驗證了研究結論的穩健性。

第四，改變樣本范圍。為了減少樣本選擇對研究結論的干擾，本文將金稅三期試點當年和次年的數據剔除后再次進行檢驗，回歸結果如表3所示。表3結果顯示，，Treat[×]Post回歸系數在1%水平上顯著為負，與前文研究結論保持一致，進一步證明數字化稅收征管對財務舞弊風險確實有顯著的抑制作用。

五、 數字化稅收征管對財務舞弊風險的傳導路徑研究

在前述部分中，本文就金稅三期工程試點對財務舞弊風險的影響進行了研究，為解讀數字化稅收征管的政策效應提供了經驗證據。然而，數字化稅收政策與企業財務舞弊風險之間的傳導路徑尚不明確，基于此，本部分旨在系統探討兩者之間的傳導路徑，并通過逐步回歸法加以驗證。

本文認為，數字化稅收征管對財務舞弊的治理作用，首先體現在數字化稅收征管能夠改善信息環境（IE），充分發揮在信息收集、處理和分析中的優勢，以降低財務舞弊風險[14]?；诖耍疚倪x取會計信息透明度為代表變量，進行中介效應檢驗。表4模型（1）至模型（3）展示了影響路徑——“改善信息環境”的檢驗結果。結果顯示：數字化稅收征管對財務舞弊風險的回歸系數在1%水平上顯著為負，說明數字化稅收征管對財務舞弊風險具有顯著的抑制作用；數字化稅收征管對會計信息質量的回歸系數在5%水平上顯著為正，說明數字化稅收征管對會計信息質量具有顯著的促進作用；在控制數字化稅收征管變量后，會計信息質量對財務舞弊風險的回歸系數在1%水平上顯著為負，說明會計信息質量在對財務舞弊風險的影響上發揮部分中介作用。由此可知，數字化稅收征管可以通過提高會計信息質量改善信息環境，從而降低財務舞弊風險。

其次，數字化稅收征管能夠發揮優化公司治理的作用，通過降低代理成本，增加管理層機會主義行為的成本和風險，以降低財務舞弊風險?；诖?，本文選取高管超額薪酬為公司治理（CG）的代表變量，進行中介效應檢驗。一般而言，高管超額薪酬反映高管利用自身地位謀求私利的行為，此時高管超額薪酬的出發點在于自利動機而非激勵動機，反映管理層與股東之間的代理問題[13]。表4模型（4）至模型（6）展示了影響路徑——“優化公司治理”的檢驗結果。結果顯示：數字化稅收征管對財務舞弊風險的回歸系數在1%水平上顯著為負，說明數字化稅收征管對財務舞弊風險具有顯著的抑制作用；數字化稅收征管對高管超額薪酬的回歸系數在1%水平上顯著為負，說明數字化稅收征管對高管超額薪酬具有顯著的抑制作用；在控制數字化稅收征管變量后，高管超額薪酬對財務舞弊風險的回歸系數在5%水平上顯著為負，說明高管超額薪酬在對財務舞弊風險的影響上發揮部分中介作用。由此可知，數字化稅收征管可以通過抑制高管超額薪酬優化公司治理，從而降低財務舞弊風險。

六、 拓展性分析

1. 數字化稅收征管、內部治理水平與財務舞弊風險

企業內部治理水平越高，代表內部監督機制越健全和完善，股東更容易發揮對管理層的監督作用，降低管理層與股東之間的代理成本。同時，公司內部治理水平越高，從長遠角度越能提升財務報告的質量，而具有財務舞弊動機企業的財務報告質量不高，因此從信號效應來看，良好的內部治理水平能夠向投資者傳遞財務信息的可靠性，從而提高財務舞弊的成本和風險，進而降低財務舞弊風險[15-18]。因此從這種角度來看，企業內部治理水平越高，數字化稅收征管對財務舞弊風險的降低作用越大。當然，存在另一種角度，企業內部治理水平越低，越需要外部治理機制的補充作用，因此，企業內部治理水平越低，數字化稅收征管對財務舞弊風險的降低作用越大。

基于此，本文選取迪博數據庫的上市公司內部控制指數（IC）衡量其內部治理水平[19]，通過交乘項加以檢驗。表5模型（1）至模型（2）結果顯示，數字化稅收征管對財務舞弊風險的回歸系數在1%水平上顯著為負，同時數字化稅收征管與內部控制質量的交乘項在1%水平上顯著為負，反映了企業內部治理水平越高，數字化稅收征管對上市公司財務舞弊風險的降低作用越顯著，驗證了第一個研究預期，即數字化稅收征管與公司內部治理呈互補關系，而非替代關系。

2. 數字化稅收征管、行業競爭程度與財務舞弊風險

行業競爭程度越高，代表企業所在行業競爭越激烈，企業面臨更高的行業競爭壓力，債權人和股東出于個人利益的追求，更有意愿和動機監督管理層勤勉盡責，改善企業的市場經營環境。從投融資角度來看，競爭越激烈的行業，產品競爭壓力越大，企業的融資壓力也相應增大，管理層可供操縱的空間變小，其更有意愿主動接受稅務部門的監管。根據信號效應，主動接受稅務部門監管可以向資本市場釋放信號，提高企業社會聲譽，緩解融資約束壓力，降低管理層與股東之間的信息不對稱程度，贏得股東支持，進而降低舞弊動機[20]。因此，相較于低競爭行業，數字化稅收征管對財務舞弊風險的影響在高競爭行業更加顯著。

基于此，本文選取赫芬達爾指數（HHI）衡量行業競爭程度，HHI指數反映了某行業內相關市場前N家最大的企業所占市場份額總和，指數越小代表行業集中度越高、行業競爭程度越激烈，可以通過加入交乘項檢驗。表5模型（3）至模型（4）列示了行業競爭程度調節效應下數字化稅收征管對財務舞弊風險影響的檢驗結果，檢驗結果表明：數字化稅收征管對財務舞弊風險的回歸系數在1%水平上顯著為負，同時行業競爭程度與數字化稅收征管交乘項的回歸系數在1%水平上顯著為負，說明行業競爭程度越激烈，數字化稅收征管對財務舞弊風險的降低作用越顯著。

3. 數字化稅收征管、金融監管強度與財務舞弊風險

數字化稅收征管對財務舞弊風險的影響可能受到外部監管強度的影響。上市公司財務舞弊需要監管層的重點關注和監督核查，相較于數字化稅收征管這種外部監管，金融監管更直接地反映了一個地區對資本市場的外部監督力度[21]，因此研究不同金融監管強度對數字化稅收征管與財務舞弊風險關系是很有必要的。至于數字化稅收征管與金融監管的關系到底是互補還是替代，存在兩種解釋：第一種是金融監管強度越高，越可以有效地改善信息環境，優化公司治理，為數字化稅收征管的治理效應提供支持，因此數字化稅收征管與金融監管強度的關系為互補作用。另一種是金融監管強度越低，外部金融環境越薄弱，越需要數字化稅收征管的外部治理作用，因此數字化稅收征管與金融監管強度的關系為替代關系。

基于以上考慮，本文在數字化稅收征管政策效應的研究范式中進一步探究金融監管強度的作用效果。為了更加有效地反映企業所在地區的金融監管強度（FR），本文選取企業所在地區金融監管支出與地區金融業增加值的比值來衡量FR，比值越大說明企業所在地區的金融監管強度越大[21]。表5模型（5）至模型（6）列示了金融監管強度調節效應下數字化稅收征管對財務舞弊風險的檢驗結果，通過在模型中加入交乘項進行回歸分析。檢驗結果表明：數字化稅收征管對財務舞弊風險的回歸系數在1%水平上顯著為負，同時金融監管強度與數字化稅收征管交乘項的回歸系數在5%水平上顯著為負，說明金融監管強度程度越高，數字化稅收征管對財務舞弊風險的降低作用越顯著，即數字化稅收征管與外部金融監管在對財務舞弊風險的影響上為互補關系。

七、 結論與政策建議

本文采用2007—2021年滬深A股上市公司數據作為樣本，以金稅三期工程為外生政策沖擊，通過構建多期DID模型探究數字化稅收征管對財務舞弊風險的影響，主要結論如下：第一，數字化稅收征管能夠顯著降低上市公司的財務舞弊風險，金稅三期工程試點之后，試點企業財務舞弊風險顯著下降，并通過穩健性檢驗驗證了這一結論。第二，信息環境和公司治理均在數字化稅收征管對財務舞弊風險的影響中起到部分中介作用。數字化稅收征管可以改善信息環境，優化公司治理，進而有助于降低上市公司財務舞弊風險。第三，基于拓展性分析可以發現，數字化稅收征管對內部控制質量高、行業競爭程度高和金融監管強度高的企業財務舞弊風險的影響更為顯著。

根據以上研究結論，本文提出如下政策建議：第一，推進稅收征管數字化建設，提升數字經濟賦能作用。監管部門應以“數字經濟服務實體經濟”戰略為宗旨，加速推進稅收征管數字化建設，充分發揮數字經濟賦能作用，助力上市公司高質量發展。稅務部門可以依托大數據技術、互聯網等現代信息技術搭建大數據稅收治理平臺，建立集收集、處理、分析、服務、檢測于一體的“信息大腦”，通過提高稅務信息應用推動上市公司治理。上市公司可以依托數字基礎設施建設服務于自身治理，強化利益相關者和信息使用者對上市公司的監督作用，提升上市公司經營管理水平，降低財務舞弊風險。

第二，制定差異化戰略，精準布局數字治理機制。監管部門應著力制定差異化發展戰略，精準布局數字治理機制，弱化數字經濟賦能上市公司高質量發展的地區、行業、企業間失衡現象。稅務部門可基于黨中央國務院關于資本市場治理的重大決策，以信息披露治理引領上市公司高質量發展為核心，制定差異化機制，為改善上市公司治理有效賦能。對內部控制質量高、行業競爭程度高和金融監管強度高的企業，數字化稅收征管的微觀治理效應更加顯著，因此上市公司的利益相關者應當把握所在不同地區、行業和自身內部治理特點，針對性制定外部治理機制，進而改善上市公司治理現狀，降低財務舞弊風險。

第三，發揮稅收征管的微觀作用路徑，深化上市公司治理。作為稅務部門不僅應關注數字化技術對稅收征管的征稅效果，還應重視對企業的信息治理效應，以及與金融監管的協同關系，降低財務舞弊風險，實現企業高質量發展。作為企業應當重視大數據稅收治理平臺在改善自身信息環境中的作用，積極接受監督，向外界發出積極信號，進而改善企業治理現狀，降低財務舞弊風險，有效制約管理層機會主義行為對財務信息質量的不利影響。上市公司的利益相關者應積極發生作用，為如何充分發揮稅務信息的外部治理效果建言獻策，進一步完善上市公司治理機制，推動中國資本市場健康可持續發展。

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基金項目：國家社會科學基金一般項目“健康中國戰略下企業創新藥研發激勵與政策優化研究”（項目編號：18BGL045）。

作者簡介：牛彪（1990-），男，中國財政科學研究院博士研究生，研究方向為資本市場財務與會計；于林希（1999-），通訊作者，女，中國財政科學研究院碩士研究生，研究方向為會計理論與政策；尹琪（2000-），女，天津財經大學會計學院碩士研究生，研究方向為公司治理；胡舒揚（1987-），男，博士，中國財政科學研究院博士后，遼寧省葫蘆島市財政局副局長（掛職），研究方向為財稅理論與政策。

（收稿日期：2023-05-04? 責任編輯：蘇子寵）