數字經濟、稅收征管與企業納稅行為

侯尚法，張 微，朱德貴

（哈爾濱商業大學 財政與公共管理學院，黑龍江 哈爾濱 150028）

一、引言

為適應數字經濟的發展，提升稅收征管能力，經濟合作與發展組織（OECD）提出了稅收征管3.0 理念，即稅務機關直接調用納稅人財務數據，將稅收征管規則融入信息數據處理系統，實現涉稅交易行為與稅收征管信息實時同步。為解決數字經濟帶來的稅收挑戰，2021年G20/OECD 包容性框架成員國召開第十三次會議，會后發布《關于應對經濟數字化稅收挑戰“雙支柱”方案的聲明》，提出了應對數字經濟和打擊避稅行為的主張。可見，經濟數字化發展既有利于稅收征管“嵌入式”應用實施，又利于規范征稅行為。然而，如何使納稅人主動參與稅收征管數字化轉型，征納雙方均享受轉型紅利，并順利推進稅收共治新格局，是當前亟需解決的現實問題。為此，我國于2021年3 月發布《關于進一步深化稅收征管改革的意見》，旨在全面推進征管數字化升級和智能化改造。隨即國家稅務總局發布了稅總發〔2021〕21號文件，計劃于2025年實現稅收征管與大數據智能化應用深度融合，基本實現發票全要素無紙化和稅收大數據共享協調機制。數字技術的實施直接影響稅收征管技術與管理強度，深化數字經濟、稅收征管強度與企業避稅行為三者之間關系的研究，可以為促進企業稅務合規和現代稅制改革提供理論支撐和價值參考。

伴隨著數字經濟的崛起，企業數字化轉型進入加速期，不僅有助于促進企業增加研發投入與創新產出，而且有利于提升企業財務穩定性和企業價值①劉同洲，李萬甫：《基于數據增值的稅收征管數字化轉型路徑研究》，《財政研究》，2022年第4期。。換言之，數字經濟賦予了企業發展的新動能，有助于提升企業生產率和改善組織結構，從而推動企業高質量發展。但是，數字經濟在改善信息不對稱和強化市場機制方面產生了一系列負面影響，在一定程度上縮減了企業利潤加成，加劇了企業間競爭，加大了企業成本轉嫁壓力①柏培文，喻理：《數字經濟發展與企業價格加成：理論機制與經驗事實》，《中國工業經濟》，2021年第11期。。這一影響會驅使企業采取主動避稅等措施，以減輕實際稅收負擔，以期增加企業收益。企業實施避稅行為的前提條件之一是政府稅收體系存在一些“法律空子”，有合乎法規的行為策略供選擇，從而可以采取最適合的納稅行動方案②王永培，晏維龍：《產業集聚的避稅效應——來自中國制造業企業的經驗證據》，《中國工業經濟》，2014年第12期。。當前，地方政府財政收入不均衡，財政壓力各有不同，政府之間的稅收競爭較為激烈。有部分地方政府通過放松稅收征管強度、返還地方財政收入和其他激勵政策等手段吸引更多的稅源流向自己的管轄區域。有學者認為，地方政府的征管強度和爭搶稅源的行為差異，正是制造這些“法律空子”的重要原因之一③Dubin J. A.，Graetz M. J.，Wilde L. L. The Effect of Audit Rates on the Federal Individual Income Tax，1977-1986，National Tax Journal，Vol.43，No.4，1990，pp.395-409.。正因如此，納稅企業有了更大的避稅空間和利益驅動，反而使其避稅的機會成本降低，避稅收益大大增加，刺激企業采取更多的避稅行為④Slemrod J.，Blumenthal M.，Christian C. Taxpayer Response to an Increased Probability of Audit：Evidence from a Controlled Experiment in Minnesota ，Journal of public economics，Vol.79，No.3，2001，pp.455-483.。在當前數字經濟蓬勃發展態勢下，稅收征管技術水平不斷提高，稅收征管強度也不斷變革，這將對企業納稅行為產生何種影響？顯然，這一影響已成為政府和納稅企業共同關注的熱點話題。

有鑒于此，本文選取2010—2021年中國A 股上市企業的微觀數據，利用雙向固定效應模型和工具變量等實證方法，考察數字經濟、稅收征管強度與企業避稅行為的關聯效應，旨在為提升稅收征管數字化轉型和反避稅行為提供理論參考和經驗證據。本研究拓展并深化了現有研究成果，邊際貢獻主要體現在以下三個方面：（1）將數字經濟與稅收征管強度聯系起來研究，為數字經濟有效促進稅收征管數字化、智能化與稅務合規發展提供了路徑解釋；（2）將大數據技術和算力影響引入反避稅行為研究領域，豐富并發展了貝葉斯決策理論關于稅收征管制度環境的相關研究；（3）數字技術變革和數字征管政策可以更好地實現企業稅收的公平與效率，助力企業稅收合規，實現數字稅收體系的可持續性。

二、文獻回顧

合規的企業避稅符合基本的稅法遵從規則，包括利用稅收優惠政策、降低稅基、合理使用稅務籌劃等方式，能夠以最小化的成本獲得最大化的收益⑤王艷，陳鴻葉，王得力：《民營企業減少合理避稅就能獲取政府補助嗎——企業納稅動機的一種解釋》，《廣東財經大學學報》，2021年第4期。。通常而言，企業在經營中處于不同程度的資金壓力考慮，經常會在納稅和避稅行為策略之間不斷地權衡與博弈，做出最優選擇。企業避稅的首要前提是行為符合稅法規定，避稅的主要動因在于企業內外干擾因素的影響。其中，內部因素主要有稅負影響、經營資金壓力和高管激勵，外部因素則主要有地方政府間稅收競爭環境、稅收征管強度和政策空間。杜鵬程等研究發現，提升稅收征管強度能夠導致企業降低避稅程度，提高勞動收入份額⑥杜鵬程，王姝勛，徐舒：《稅收征管、企業避稅與勞動收入份額——來自所得稅征管范圍改革的證據》，《管理世界》，2021第7期。。而稅收征管強度面臨數字經濟發展的新挑戰，進而影響企業避稅⑦張乾，葛國慶，薛健：《數字經濟促進了企業避稅嗎——基于電子商務示范城市創建的準自然實驗》，《會計研究》，2022年第4期。。尤其是近年來現代數字技術的深度應用，如人工智能、大數據、區塊鏈、移動互聯網、云計算等技術在稅收征管中的應用，驅使稅收征管不斷地進行制度創新和業務數字化轉型①侯尚法，朱德貴：《科技補貼、稅收激勵與企業技術創新》，《江漢論壇》，2023年第11期。。伴隨著稅收大數據云平臺的應用和完善，涉稅數據信息逐步實現共享和稅收智能化數據分析②任國哲：《大數據時代完善稅收征管制度體系的思考》，《稅務研究》，2019年第9期。。這些數字技術不僅壓縮了信息不對稱的空間，提升了稅收征管的數字化強度，而且有效打擊了諸多企業稅收不合規行為，如少計收入、多列成本、利用關聯方交易轉移利潤、假借“稅收洼地”“出口一日游”和“陰陽合同”等逃避稅收行為。與此同時，稅收大數據技術的深度應用，不僅可以有效打擊虛開發票、虛假申報、虛假出口騙取退稅、賬外賬等涉稅違法行為，而且正在加速推進稅收共同治理體系建設和稅收現代化改革進程。

誠然，企業避稅行為受制于多種因素的影響，如企業財務規劃能力、資金壓力、企業股權控制屬性、高管激勵強度、企業文化、CEO 內部債務持有、外部債務壓力、產業集聚、政策不確定性以及其他外部利益誘導等。這些因素從理論上會受到委托代理模型和逆向選擇問題的約束，有研究證明企業高管激勵強度與企業避稅水平呈反向關系③Bauer A. M.，Tax Avoidance and the Implications of Weak Internal Controls，Contemporary Accounting Research，Vol.33，No.2，2016，pp.449-486.，企業高管實際得到的激勵越大，其利用避稅尋租的動機則越弱④McGuire S.T.，Wang D.，Wilson R.J.，Dual Class Ownership and Tax Avoidance，The Accounting Review，Vol.89，No.4，2014，pp.1487-1516.，進而降低企業避稅行為。更直接的是，政府提升稅收征管強度，不僅可以降低企業避稅程度，推進企業稅收合規，還可以從長遠角度提升企業價值⑤Desai M.A.，Dyck A.，Zingales L.，Theft and Taxes，Journal of financial economics，Vol.84，No.3，2007，pp.591-623.。此外，Balakrishnan et al. 研究發現，企業避稅程度與信息不透明度呈正向關系，信息越透明，企業避稅程度則越低⑥Balakrishnan K.，Blouin J. L.，Guay W. R.，Tax Aggressiveness and Corporate Transparency，Accounting Review，Vol.94，No.1，2019，pp.45-69.。顯然，數字技術能夠改變信息不對稱的現狀，催生新一輪的稅收征管數字化改革，并通過以數治稅提升稅收征管效率，進而促進企業稅收合規。

數字經濟究竟對稅收征管與企業稅收合規行為影響幾何？這三者之間的相互關系如何？這些問題已經成為實務界和學界關注的熱點話題。然而，鮮有學者系統探究數字經濟背景下稅收征管強度的變革對企業納稅行為決策的影響。具體來看，數字經濟主要是以數據要素為資源利用數字技術通過互聯網進行傳導信息從而實現經濟高質量發展的新經濟業態。但對數字經濟發展指標的度量，尚未形成統一標準。依照國發〔2021〕29 號文件，在“十四五”時期衡量數字經濟發展的主要指標有以下3 類：互聯網用戶數、交易規模和互聯網普及率。其中，互聯網用戶數主要為IPv6活躍、千兆寬帶和在線政務服務等接口數；交易規模主要是指電子商務交易額、網上零售額、數字經濟核心產業增加值和軟件及信息技術服務業規模；普及率主要是指工業互聯網平臺應用普及率。本文在黃群慧等和陳曉紅等的研究基礎上，結合數據的可得性做了相應改進⑦黃群慧，余泳澤，張松林：《互聯網發展與制造業生產率提升：內在機制與中國經驗》，《中國工業經濟》，2019年第8期；陳曉紅，李楊揚，宋麗潔，汪陽潔：《數字經濟理論體系與研究展望》，《管理世界》，2022年第2期。，選用互聯網接入端口密度、普及率和信息化從業人員所占比重為互聯網基礎指標，選用寬帶和移動互聯網用戶人數占比為互聯網影響指標。通過互聯網的基礎指標和影響指標，利用線性插值的方法，對各年份間部分缺失值進行填充，得到基礎數據。本文在將基礎數據做標準化和降維處理后，利用熵權法求加權平均值，得到數字經濟綜合評價指標數據。

數字化技術的深度應用正在不斷引發新商業模式并改變納稅人的行為方式，為稅收治理數字化適配帶來新機遇。樊軼俠和王卿比較分析了數字經濟體量排名靠前的國家，提出了以數字經濟價值創造為起點建設中國的數字稅制①樊軼俠，王卿：《數字服務課稅模式比較研究及其啟示》，《財政研究》，2020年第12期。。馮俏彬基于數據基本生產要素理論，認為數字經濟將會影響稅收制度②馮俏彬：《數字經濟時代稅收制度框架的前瞻性研究——基于生產要素決定稅收制度的理論視角》，《財政研究》，2021年第6期。。在不遠的未來，不僅會改革現有稅種，還會創設數據資源稅，尤其是對自然納稅人的管理以及稅收管轄權與區域間稅收分配制度都會產生新的變化和調整要求③Hou S.，Wang J.，Zhu D.，Has the Newly Imposed Property Tax Controlled Housing Prices？An Analysis of China's 2009-2020 Interprovincial Panel Data，Sustainability，Vol.22，No.22，pp.14872.。與此同時，數字經濟將會推進稅收征管體制改革方向從“以票管稅”轉向“以數治稅”，還將會與OECD 數字經濟稅改方案保持步調一致，重構國際稅收新規則。因此，稅收征管體制需要做出新調整以應對數字經濟對傳統稅收征管工作模式的沖擊和全球稅收治理模式革新的影響。另外，數字經濟正在引發企業管理變革，不僅促進了企業創新治理結構的轉變，而且還加速了企業經營管理模式的數字化轉型。

與數字經濟相比，稅收征管強度對企業經營決策行為的影響是多重的。稅收征管力度的增強可以有效壓縮企業避稅空間，打擊偷逃稅等涉稅違法犯罪行為，縮小名義稅率與實際稅率的差異④侯尚法：《稅收激勵、創新補貼與文化企業技術創新》，《深圳大學學報》（人文社會科學版），2022年第5期。。同時，強有力的稅收征管可以保障稅收收入的可持續性，不僅有利于改善稅收治理環境，而且有益于稅收職能置于服務國家治理領域中統籌推進⑤謝貞發，范子英：《中國式分稅制、中央稅收征管權集中與稅收競爭》，《經濟研究》，2015年第4期；李艷，楊婉昕，陳斌開：《稅收征管、稅負水平與稅負公平》，《中國工業經濟》，2020年第11期。。對于嚴格遵守稅法的企業來講，強化稅收征管可以維護稅負橫向公平，不會讓誠實納稅的“老實人”吃虧。并且，基于數字技術的稅收征管，還可以實現“低稅率—強征管”的減稅路徑，堵塞“減稅難降負”等漏洞⑥張克中，歐陽潔，李文健：《緣何“減稅難降負”：信息技術、征稅能力與企業逃稅》，《經濟研究》，2020年第3期。。

三、理論分析與研究命題

我國自分稅制改革以來，相繼啟動金稅工程建設，致力于完善科學有效的稅收征管體系。進入數字經濟時代，數字經濟在稅收上的應用主要體現在金稅工程上。從金稅工程的歷史演進過程來看，始于1994年4 月的金稅一期主要是引入網絡技術監控增值稅專用發票使用，以期打擊涉票犯罪，保障增值稅的征收管理。2001年7月開通的金稅二期修正了一期的不足，加強了增值稅納稅與發票管理，有效打擊了偷稅、騙稅等犯罪活動，提升了稅收征管效率和稽查質量。在金稅工程的推行下，2003年1月起，我國在全國范圍內結束了手寫版增值稅專用發票的使用歷史。由報稅軟盤到IC 金稅卡（16KB），由16KB、32KB 到64KB，至2014年停止發售金稅卡IC 卡，再至現行的稅控服務器、稅控盤組、稅務Ukey、稅務查驗平臺，無疑是一個數碼技術的演進過程。隨著網絡信息化技術的升級，互聯網網速和普及率飛速進步。并且伴隨著大數據、人工智能和云計算更加廣泛的應用，稅收征管水平也發生了顯著改善。金稅三期在整合二期系統的基礎上，進一步推動技術升級換代，業務處理和數據優化能力顯著提升，CTAIS⑦CTAIS 是金稅三期的主體軟件中國稅務信息管理系統，該系統建立了管理、征收、稽查、處罰、執行、救濟、監控七大子系統，每個系統下又分不同的模塊，共35個模塊。顯著強化了稅收征管功能。2020年11 月，國家稅務總局集中采購中心發布了金稅四期采購公告，標志著“以數治稅”新時代的正式開啟。與三期工程不同的是，金稅四期借助大數據等新技術手段，以數字化、智慧化和智能化為轉型特征，深化數字嵌入式征管制度改革，高質量推進稅收征管現代化建設。

不難發現，金稅工程的演進歷程也是數字經濟的技術進步史。但是由此引發一個新思考，如何選擇數字經濟與稅收征管強度的研究數據？我們認為，主要考慮三個方面的影響：一是數字經濟的技術基礎，自2010年開始，我國啟動寬帶提速工程，實施“光進銅退”改造，用光纖替代銅線傳輸數據，這不僅為大數據傳輸和算力升級提供了基本技術條件，而且為企業數字化轉型和稅收征管數字化應用奠定了物質基礎；二是考慮到2008年推出的兩大重要稅制改革，即兩稅合并與增值稅改革由生產型轉向消費型，鑒于稅收新政執行中存在新舊政策過渡問題，有可能會對研究數據產生偏誤，特別是對按年度計算匯繳的企業所得稅影響更大；三是金稅三期自2005年9 月立項以來，以2009年10 月國稅發〔2009〕143 號文為標志，稅收征管數字化建設進入全面實施階段。鑒于這些考慮，本研究數據選擇從2010年開始。

顯然，金稅工程的推行旨在提升稅收征管效率與公平，實質上也是數字技術應用的不斷升級和演進。尤其是實施金稅三期工程以來，突破了增值稅監管的局限，實現全稅種監管，加上信息監管技術的升級應用，數字征管力度更加顯著。對此，學者們進行了廣泛研究，如張克中等借鑒傳統“A-S 逃稅模型”分析，發現在信息技術監管下，納稅人報稅收入較之前有了明顯提高，降低了企業避稅程度①張克中，歐陽潔，李文健：《緣何“減稅難降負”：信息技術、征稅能力與企業逃稅》，《經濟研究》，2020年第3期。。金稅四期的推進，將會促進現代化稅收征管系統數字化進程，發票信息將全部電子化，將實現稅務與企業財務數據接口相通共享和嵌入式稅收征管智能化管理。為充分落實“十四五”數字經濟發展規劃中提出的數字經濟、數字稅收和數字治理的要求，自2022年6 月21 日起，繼廣東之后，浙江、山東、北京三地稅務局開始全面推行以數治稅的電子發票，大力推進“票、單、表、證”智能化、數字化改革。

然而，各個稅種都存有合理避稅的可能，企業避稅行為是隱蔽的，也有企業抱有僥幸心理進行盲目避稅，而且被稽查到的概率也有不確定性。同時，部分地方政府僅考慮本地經濟發展和財政收入而進行政府間的稅收競爭，通過稅收園區優惠、地方財政收入返還和征管強度調節等方式給企業創造“避稅空間”。在此背景下，企業主動避稅得到了“稅收利益”，減輕了實際稅收負擔，節省出資金發展經營。“合理避稅”雖然有助于涵養本地區稅源，卻犧牲了國家稅收利益。然而，企業避稅行為的直接后果是降低了當地稅收收入，沖擊了地方政府公共品供給能力，并且給其他合規企業制造了新的不公平。依照這些理論邏輯，我們推斷數字經濟深度應用提高稅收征管強度的理論機制如下：首先，數字經濟深度應用是建立在大數據和強有力的算法基礎之上的，在數據與算力支撐下，稅收征管效率與強度均得到顯著提高，有效打擊和威懾了企業偷逃稅行為，顯著降低了企業避稅行為，實際稅率有所提升；其次，在當前以數治稅改革背景下，企業利用政策“漏洞”進行避稅的概率會有明顯降低。其中，受影響最大的是企業所得稅，虛列成本隱匿收入的做法將難以在大數據面前通行，相反只可能是稅收征管強度越大避稅程度越低。基于上述理論分析，本文提出如下命題，以待檢驗：

命題1：數字經濟的發展引致稅收征管強度增加，提升了實際稅率，進而降低了企業避稅程度。

命題1 旨在說明稅收征管強度與實際稅率存在同向變動關系，且與企業避稅程度成反向變動關系。即稅收征管強度的增加會引起實際稅率的提高，否則會導致實際稅率的降低。同理，實際稅率越高，說明企業避稅程度越低。若命題1成立，則可以提出命題2，以待檢驗。

命題2：數字經濟的發展導致企業避稅空間縮減，提高了實際稅率，進而提升了稅收征管效率和強度。

命題2 重在強調數字經濟技術實施的意義，從大數據和算力視角解決了以往涉稅信息不對稱和信息滯后嚴重等問題，從技術上堵塞了避稅漏洞，企業幾乎無避稅空間可利用，在實際稅率水平得到提高的同時提升了稅收征管效率與強度。由于國有企業資產屬于國家所有，稅收收入也同樣屬于國家所有。因此，通過避稅節省的利益對國有企業而言，有沒有誘惑力？民營企業又會表現如何？為解決這個疑問，提出待驗證的第三個命題。

命題3：數字經濟的快速發展導致稅收征管強度增加，推動國有企業更加規范納稅，減少避稅行為，而民營企業則表現偏弱。

基于以上理論機制和命題，本文將利用相關數據進行實證檢驗。

四、實證研究設計

（一）研究模型設定

為檢驗數字經濟背景下稅收征管強度對企業避稅的影響，推斷三者之間的因果關系，本文設定如下計量模型：

在上述模型中，i表示企業，t表示年份。因變量Y為企業避稅程度，分別為會計稅收差異1（Atdiff）、會計稅收差異2（Datdiff）、名實稅率差異（Taxrd）和近五年的名義與實際稅率差異均值（Ltaxrd）。核心自變量為數字經濟（Digeco）、稅收征管強度（Taxcm）。控制變量（controls）包括除數字經濟和稅收征管強度以外其他可能的自變量，Code和Year分別表示企業個體固定效應和時間固定效應①由于數字經濟和稅收征管強度主要是以企業所在地所屬省市地區數據，同類指標時企業個體固定效應，與省份固定效應具有同等含義。，ε為隨機誤差項。

（二）變量構造說明

1. 會計稅收差異1（Atdiff）：稅后會計利潤/期末資產總額。其中，稅后會計利潤=稅前會計利潤－應納稅所得額。應納稅所得=（所得稅費用－遞延所得稅費用）/名義所得稅率。

2. 會計稅收差異2（Datdiff）：為了更好地反應企業避稅行為，本文在Atdiff的基礎上剔除應計利潤的差異殘差來刻畫企業避稅程度。同時，在Desai and Dharmapata、范子英和田彬彬、葉康濤和劉行②Desai M. A.，Dharmapala D.，Corporate Tax Avoidance and High-powered Incentives，Journal of financial Economics，Vol.79，No.1，2006，pp.145-179；范子英，田彬彬：《稅收競爭、稅收執法與企業避稅》，《經濟研究》，2013年第9期；葉康濤，劉行：《公司避稅活動與內部代理成本》，《金融研究》，2014年第9期。的研究基礎上進行了改進，利用以下模型計算得到此數據：

其中，Tac為扣除經營性現金凈流量后的利潤額占總資產的比重，d為企業避稅程度，λ 為殘差平均值，ε為殘差偏離度。

3. 名實稅率差異（Taxrd）：用所得稅的名義稅率與實際稅率之差來衡量企業的避稅程度。

4. 近五年的名義與實際稅率差異均值（Ltaxrd）：考慮到taxrd會有個別缺失造成干擾，使用近五年的名義稅率稅率和實際稅率之差并進行相應處理來反映企業避稅程度。

5. 數字經濟（Digeco）：選用企業所在地互聯網接入端口密度、普及率和信息化從業人員所占比重、寬帶和移動互聯網用戶人數占比為三級指標。利用熵權法等方法計算得到數字經濟綜合評價指標數據。

6. 稅收征管強度（Taxcm）：在Mertens 和Xu et al①Mertens J.B.，Measuring Tax Effort in Central and Eastern Europe，Public Finance & Management，Vol.21，No.3，2003，pp. 59-72；Xu W.，Zeng Y.，Zhang J.，Tax Enforcement as a Corporate Governance Mechanism：Empirical Evidence from China，Corporate Governance An International Review，Vol.19，No.1，2011，pp.25-40.等學者做法的基礎上加以改進，使用模型（6）進行估算企業所在地稅收收入，并用模型（7）即稅收入占GDP的比重與預測值計算稅收征管強度。具體模型為：

其中，taxit為企業所在地區的稅收收入，ind1it、ind2it分別為企業所在地區的第一、二產業產值，openit為企業所在地區的年未進出口總額，代表地方政府的開放度，pretaxit為預測的稅收收入值。

7. 控制變量（Controls）：考慮到變量不可避免的遺漏和內生性等問題，提升回歸估計效率，故增加相關控制變量緩解此問題。按照影響企業納稅行為的程度，首先選擇了單位屬性的變量：企業年齡（Lnage）為企業成立年限，取自然對數；企業規模（Size）為企業總資產取自然對數；第一大股東持股比重（Largesh）為第一大股東持股/總股數、獨立董事比例（Indepd），用獨立董事人數/董事總人數表示；是否國有企業（Owned），國有企業是為1，否為0；董事長和總經理兩職是否合一（Chairman），兩職合一為1，否為0。其次，選取了企業財務特征的相關變量：財務杠桿（Finalev），用企業負債總額/資產總額表示；盈利能力（Profitab），用凈利潤/資產總額表示；資產獲利能力（Roa），用凈利潤/總資產平均余額表示；現金比率（Cash），用現金持有量/資產總額表示。此外，還選擇了企業外部影響變量為基礎控制變量，如環境規制強度（Regulation），用工業污染治理完成投資/第二產業增加值表示。

在此基礎上，采用了經驗法、相關系數檢驗法等診斷方法，通過剔除變量、增大樣本量等方式解決多重共線性問題。主要變量描述和定義見表1。

表1 主要變量描述及計算公式

（三）數據說明

本文以2010—2021年我國A 股上市企業為研究樣本進行數據采集。上市企業微觀數據主要來源于Wind 數據庫和CSMAR 數據庫，省份及行業宏觀數據來源于中經網統計數據庫和國研網數據庫，并且結合使用了中國稅務年鑒、中國財政年鑒等數據庫。為了確保數據的可適用性和研究結論的正確性，進行了相應的數據清洗：（1）基于金融行業報表數據的特殊性，剔除了屬于金融行業的上市企業；（2）考慮到ST、*ST、SST 狀態的企業數據的特殊性，剔除了ST、*ST、SST 狀態中的上市企業；（3）剔除了稅前利潤總額小于等于0 的樣本；（4）剔除了企業實際所得稅率異常的樣本，保持實際所得稅率區間大于0小于1。為消除極端值影響，對連續性變量前后1%百分位進行了Winsorize 處理。考慮到部分企業個別年份數據缺失，最終研究樣本為非平衡面板（企業—年度）數據，共獲得24642個有效樣本。

主要變量的描述性統計見表2。

表2 主要變量描述性統計

五、實證結果分析

（一）基準回歸結果

表3 報告了模型（1）和模型（2）的結果，其中第（1）列和第（2）列分別是數字經濟對稅收征管強度和企業避稅行為的影響，第（3）列是稅收征管對企業避稅行為的影響。從整體上來看，模型的回歸結果顯著性水平較好。數字經濟的發展對稅收征管強度和企業避稅行為均產生了積極影響，而且稅收征管強度也在影響企業避稅行為。具體來看，數字經濟發展水平每提高1個百分點，不僅可以促使稅收征管強度增加0.86 個百分點，而且還可以促使企業避稅行為降低6.12 個百分點。進一步來看，稅收征管強度每增加1 個百分點，可以促使企業避稅行為降低0.07 個百分點。這恰好證明了命題1和命題2，與“十四”數字經濟發展規劃要求是一致的。在數字經濟快速發展的時代背景下，國家稅務總局實施了金稅四期工程，穩步推行以數治稅和數字稅收等一系列改革。這些改革措施通過人工智能、數字化技術和超強的大數據算法等工具在稅收層面的深度應用，不僅提升了稅收征管技術水平，增強了政府稅收治理能力，而且有效規范了企業合理避稅行為。此外，從控制變量回歸結果來看，企業規模的大小、負債水平、第一大股東持股比例、獨立董事人數和現金持有水平均會對政府稅收征管強度和企業避稅行為產生不同程度的顯著性水平。換言之，稅收征管強度大小是根據納稅企業的實際情況而確定的，因為不同的企業對企業避稅行為的行為策略有所不同。無論是在稅務機關的征收管理中，還是在企業納稅行為中，數字經濟的快速發展使得征納雙方之間的信息交換更為便捷透明，信息傳遞的時效性得以更好發揮，有效降低了信息交換成本。這樣以來，從技術層面上來看，稅收征管強度得以增強，實際稅率得到了提高，企業避稅程度得以降低。與此同時，數字經濟的快速發展有效彌補了過去涉稅信息不對稱和傳遞時效差等不足，并且壓縮了企業避稅空間，最終結果是實際稅率有所增加且稅收征管效率和強度都得到了提高，由此命題1和命題2得證。

表3 數字經濟對稅收征管強度與企業避稅行為的影響

表4 報告了模型（3）的基準回歸結果，因變量為用稅務會計差異法計算得出的企業避稅指標。其中，1、2列避稅指標分別為名實稅率差異和近5年的名實稅率差異均值。從總體來看，數字經濟、稅收征管強度對企業避稅行為的影響在1%水平上顯著。即數字技術的深度應用對企業避稅的抑制作用顯著，并且稅收征管強度的增加也顯著降低了企業避稅行為的發生。這一回歸結果與前文的理論預期基本吻合，再次說明數字技術的實施不僅促進了稅收征管技術的發展，而且促使征管強度的增加，從而有效壓縮了企業的避稅空間，命題1 得以證實。具體來看，以企業所得稅名義稅率和實際稅率差額為因變量，數字技術應用的深度每增加1 個百分點，可以降低企業避稅0.97 個百分點，并且，稅收征管強度每提升1 個百分點，可以減少企業避稅4.33 個百分點。以近5年的名實稅率均值為因變量，數字經濟應用深度每增加1個百分點，可以降低企業避稅0.63個百分點，并且，稅收征管強度每提升1 個百分點，可以減少企業避稅3.48 個百分點。這一回歸結果與理論預期一致，再次證明了命題1。

表4 數字經濟、稅收征管強度與企業避稅行為：基準回歸

此外，由控制變量的回歸結果顯示，企業負債率水平的高低會直接影響企業避稅動機的大小，負債率越高，避稅動機傾向性越大。這與理論預期基本相符，恰好驗證了經濟現象的馬太效應，即企業經營越困難，企業逃避稅的內生動力越強，反之越低。這說明財務狀況的好壞影響企業的避稅行為決策，具有較好財務狀況的企業會更加注重稅收的合規性。同時發現，企業規模和獨立董事人數比例的大小對企業避稅行為也會產生一定影響：企業規模越大，企業稅收合規性越好；獨立董事的人數也會影響企業避稅行為決策發揮著積極的正向作用。除了以上內生驅動因素外，稅收征管數據分析和算力等技術手段也在一定程度上制約著征管強度。在數字技術的應用水平差異、地方政府間的稅收利益之爭等因素的影響下，我國稅收制度環境存在較大的避稅空間，使得企業避稅行為“有機可乘”。如果用逆向思維分析表4 所示的結果，可以看出企業避稅空間會因為數字技術的深度應用而受到壓縮，致使實際稅率水平變大，這說明數字經濟技術的實施從技術層面上提升了稅收征管的效率與強度，恰好證明命題2的推斷正確，符合經驗常理。

（二）分樣本分析

在異質性分組時，考慮到數字經濟基礎設施區域差異、地方財政壓力和行業差異等因素會對數字經濟與稅收征管強度造成一定程度的影響，由于本研究重點探討不同企業間避稅行為的差異性，由此將企業根據權屬性質進行了分組比對。與國有企業相比，民營企業的資源約束更大，金融約束更強，營運資金可持續性較弱。而且，國有企業在財政資金扶持、金融信貸、土地政策傾斜、行政審批和人才引進等政策支持方面享有優先權，要素資源充盈。為此，常有國企高管認為國有企業的資產屬于國有資產、稅金也是國家的，如果逃避稅卻會導致企業高管個人承擔不必要的法律風險。而民營企業則不同，對企業資金收支變動比較敏感，市場反應速度較快。民營企業在一定程度上合理避稅可以節省資金，甚至出現鋌而走險超出法律允許限度過度逃避稅的行為，乃至頻現涉稅犯罪案件。為此，按企業權屬不同進行分組比較，檢驗數字經濟與稅收征管強度對企業避稅行為是否存在潛在異質性。估計結果如表5所示。

表5 數字經濟、稅收征管強度與企業避稅行為：國有企業與民營企業

總體而言，回歸結果顯示，隨著數字技術的深度應用和稅收征管數字化的推進，國有企業納稅行為得以規范，有效抑制了國有企業逃避稅行為。國有企業是國民經濟的重要支柱，在經濟社會發展中扮演著十分重要的角色。國有企業不會違反相關稅收法律法規激進地逃避納稅義務。從經濟人角度來看，國企高管也不會為了追逐企業逃避稅利益而承擔過大的涉稅風險。從回歸結果來看，民營企業對數字經濟和稅收征管的敏感性表現偏弱。不難發現，民營企業無國有企業的資源優勢，常以企業生存為基本需求，且以追求企業利益最大化為目標。為此，民營企業對避稅行為會更加激進一些。盡管回歸結果顯著性并不強烈，但整體上驗證了命題3 的合理性。至于顯著性水平偏弱，可能的解釋是當前數字技術雖然不斷地升級迭代，但距離完全執行大數據監控和超強算力還需要一條較長的路要走。需要特別說明的是，本研究重在強調數字經濟背景下新技術的發展和應用通過推進稅收征管水平的提升，進而影響企業納稅行為，這一目標的實現是個漸進的歷史過程，其底層邏輯是發揮預防效應和聯動效應。盡管本文的回歸結果數值偏小，但符合稅收實踐。有理由相信，隨著“東數西算”工程的全面實施，這一難題很快就能得到解決，屆時統計數值可能會更加理想。這不僅從側面反映出我國稅收征管體制中存在的問題，急需加強用大數據治理稅收，征管與打擊違法并行，完善稅收科技征管制度。而且也恰好切合了稅收征管數字化和智能化升級改造的目標，并且與稅總發〔2021〕21號文件以及“十四五”時期稅收征管改革的要求相吻合。

六、穩健性檢驗

為加強驗證前述計量結果的穩健性，減少遺漏變量的影響，本文在計量回歸中使用了多種處理方法，同時也利用了不同因變量識別影響關系，對可能存在控制變量內生性及選擇性偏誤進行了較好的控制。另外，考慮到對未能觀測變量異質性有效控制問題的影響，本文進一步使用工具變量內生性檢驗、替換因變量和自變量的衡量指標和使用調節效應及檢驗，再次充分驗證以增強結論的穩健性和可信度。

（一）內生性檢驗

難以回避且需要應對的三個內生性問題是遺漏變量、逆向因果和度量誤差。為緩解這些問題，本文試圖使用工具變量兩階段最小二乘法進行內生性檢驗以識別數字經濟發展、稅收征管強度對企業避稅行為影響的凈效應。本文在柏培文和喻理、黃慧群等①柏培文，喻理：《數字經濟發展與企業價格加成：理論機制與經驗事實》，《中國工業經濟》，2021年第11期；黃群慧，余泳澤，張松林：《互聯網發展與制造業生產率提升：內在機制與中國經驗》，《中國工業經濟》，2019年第8 期。的研究基礎上進行了改進，選取企業所在地城市1984年的郵局與固定電話數量分別與研究期年度的互聯網接入端口數相乘作為工具變量（yjiv和ghiv）。

這一選擇的邏輯基礎主要在于：從基于互聯網的數字建設技術發展史來看，互聯網接入技術從PSTN電話線拔號接入、ISDN窄帶接入、ADSL寬帶接入到光纖寬帶逐步升級換代，數據信號傳輸速率越來越高，穩定性和抗干擾能力也不斷提升。由此可見，固定電話的普及是互聯網技術發展的基礎。并且可以推斷，凡是固定電話普及率高的地區很有可能是互聯網應用早、普及廣的地區。另外，現代信息溝通方式起步于郵局系統，尤其是普及固定電話以來，郵局承擔著架設固定電話線路的業務。因此從一定程度上來看，郵局的地理位置和數量影響了固定電話網絡的布局，進而決定著互聯網的前期推廣。同時，郵局的業務開展范圍和執行力度也在一定程度上影響著對互聯網技術的認知和接受程度，對于互聯網應用的普及和發展發揮了重要作用。由此可見，互聯網發展指數作為數字經濟重要的評價指標，本文選取1984年郵局和固定電話數量為工具變量，可以滿足相關性要求。由于郵局和固定電話數量對數字經濟建設的影響正在消失，當前數字技術的升級轉型也會使兩者難以產生影響。因此，在其他變量得到控制后，兩者作為工具變量也能滿足外生性要求。因為前述研究樣本為面板數據，基準模型是雙向固定效應，而1984年每百萬人郵局和百人固定電話數量這兩個工具變量為截面數據，會產生難以度量之困。所以本文借鑒前人的做法構造了兩者與各企業所在地歸屬省份省會城市的互聯網接入端口數（與時間有關）的交互項，作為數字經濟發展指標的工具變量。

誠然，當期的擾動項不可能影響上述兩個工具變量，這不僅使工具變量與因變量之間保持明顯的相關性，還能夠有效地避免弱工具變量的問題。因此，本文選用二者為工具變量以滿足外生性和相關性之約束條件。檢驗結果如表6所示，可以看出，選用上述兩個工具變量對可能產生的內生性問題加以控制后，回歸系數仍然為負，顯著性水平也未發生改變。結果顯示，數字技術的深度應用顯著降低了企業避稅行為，而且稅收征管強度的增加同樣具有顯著抑制企業逃避稅的作用。郵局和固定電話數量對企業避稅行為仍呈現顯著的負向抑制作用。這一結果再次維持了前述研究結論，說明研究結果穩健可靠。本文還發現，其他控制變量對企業避稅行為在不同程度上表現出抑制作用，甚至個別變量出現了異常。因為這些不是核心變量，也并未影響核心變量的結果，本文未對造成這一影響的噪聲因素進行處理。若能進一步消除這些噪音影響，可能還會使推斷結果更加準確，結論更加可靠。

表6 工具變量兩階段最小二乘法

（二）替換被解釋變量進行穩健性檢驗

為了避免因變量選擇問題導致回歸結果出現偶然現象，本文利用會計稅收差額占資產總額的比率和模型（3）中的殘差來衡量企業避稅程度。替代名實稅率差額指標，執行回歸以驗證結論的可靠性和相關的穩健性檢驗。經豪斯曼檢驗后，使用企業個體固定和時間固定雙向固定效應進行回歸，結果如表7所示。

表7 數字經濟、稅收征管強度與企業避稅行為：穩健性檢驗

從總體上來看，數字經濟、稅收征管強度的提升顯著降低了企業避稅行為。此外，本文還使用相同的方法逐步替換不同的控制變量，均得到了同樣的回歸結果，結論一致。據此可以認定前述回歸結果具有較強的穩定性，再次驗證了結果的可靠性，提升了研究結論的可信度。

（三）傾向得分匹配法

為更好地揭示數字經濟、稅收征管強度與企業避稅行為的因果影響，確保上述結論的可信性，本文再次使用傾向得分匹配法進行穩健性檢驗。具體使用logit 回歸進行了1：4 近鄰匹配，檢驗結果如表8所示，可以看出匹配后各變量的標準化偏差都小于5%，即匹配滿足了平衡性假設，傾向得分匹配估計結果是可信的。

表8 匹配樣本的平行條件假設檢驗

本文用傾向得分匹配法估計數字經濟、稅收征管強度對企業避稅行為的平均處理效應結果，如表9所示。發現估計系數方向和顯著性水平并未發生實質性改變，維持了前述回歸結果，也再次驗證了本文機理分析和研究發現的可靠性。

表9 數字經濟、稅收征管強度對企業避稅行為的平均處理效應

七、結論與政策含義

在數字經濟背景下，如何提高稅收征管強度，有效降低企業避稅行為，實現稅收公平與效率的統一，促進企業稅收合規是當前亟待解決的現實問題。本文以“十四五”時期數字經濟轉向深化應用、規范發展、普惠共享的新階段為邏輯起點，利用2010—2021年A 股上市企業面板數據，實證分析了數字經濟、稅收征管強度與企業避稅行為三者之間的因果關系。結論如下：（1）從總體上來看，數字經濟工程的實施不僅提升了稅收征管科技化水平，還從技術上緩沖了涉稅信息不對稱的風險。隨著大數據和算力的不斷提升，這一風險將會逐漸化解。數字經濟快速發展顯著增加了稅收征管強度，進而有效降低了企業逃避稅行為，從而引致納稅企業實際稅率有所提高。（2）從邏輯上來看，企業避稅成功與否以及避稅程度均取決于稅法的“空子”和稅收征管強度的大小。數字技術的深度應用猶如“螺旋CT”一樣可以多方位掃描企業涉稅行為，從而能夠壓縮企業避稅空間，推動稅收征管效率和強度的不斷提升。對于影響企業避稅程度而言，數字技術是核心影響因素；另外，地方政府的稅收治理環境和稅收征管強度亦是尤為關鍵的影響因素，不容忽視。（3）從分樣本來看，在數字經濟全面發展的大環境下，稅收征管改革正在向數字化、智能化方向不斷深化，促使企業更加重視稅收合規性問題，顯著抑制了國有企業的避稅行為。簡言之，數字經濟既有利于“簡稅制、寬稅基、低稅負、嚴征管”稅制改革總體思路的完善，也有助于企業稅務依法合規體系建設。實證結果還發現，民營企業對數字經濟和稅收征管的敏感性表現偏弱，但其避稅行為卻更為激進。根據上述研究結論，本研究的政策含義有以下三個方面：

第一，堅定數字經濟和以數治稅融合發展的總思路不能變。這有利于實現企業稅收公平與效率的統一。為了更好地配合“東數西算”工程的實施，全電發票已經在全國范圍內開展受票試點工作①全電發票是全面數字化的電子發票的簡稱。2022年3月至6月，先后有廣東（不含深圳）、內蒙古、四川、上海、浙江、山東（不含青島）、江蘇、北京、廣東等省市自治區開展全面數字化的電子發票試點工作。依照中辦、國辦關于穩步實施發票電子化改革的部署安排，全電發票推行工作將陸續在全國范圍內推行。，數字化稅收征管的實施提供了必要條件。在嚴格稅收征管與有效打擊涉稅犯罪行為的當下，應建立健全稅收科技稅收征管制度，加快推動稅收數字化和智能化升級，實現稅收應收盡收和稅負公平。

第二，堅持減稅降費與嚴格征管并重的思想不動搖。減稅降費的目的是減輕企業稅負水平，尤其是保護和促進民營企業的健康成長。在數字經濟時代，嚴格征管就是要以數字經濟發展為契機，提升稅收征管技術水平，對稅收違法行為要依法嚴厲打擊。盡管國有企業與民營企業的避稅激進程度不同，但稅務合規是兩者都需面對的問題，也是稅收嚴格征管的理論邏輯。

第三，為了提高稅收征管工作的有效性與精準度，在制定抑制企業避稅的稅收征管政策時，既要考慮大數據和算力的影響，也要將地方政府間的稅收競爭和稅收征管執法力度考慮在內。這不僅可以避免出現有些地方政府因稅源充盈而放松稅收征管強度的現象，而且還可以避免有些地方政府因財政“吃緊”而“緊吃”企業，致使征管強度超出標準，打擊企業經營積極性等現象的發生。