金融資源地理鄰近與企業(yè)避稅

內(nèi)容提要：黨的二十屆三中全會強調(diào)要“完善金融機構(gòu)定位和治理，健全服務(wù)實體經(jīng)濟的激勵約束機制”。結(jié)合我國企業(yè)避稅活動日益普遍的現(xiàn)實情境，文章基于放松商業(yè)銀行市場準入引發(fā)的銀行網(wǎng)點地理分布擴張視角，考察其形成的金融資源地理鄰近現(xiàn)象對企業(yè)避稅的影響效應(yīng)及作用機理。研究顯示，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)避稅具有顯著的抑制作用，即企業(yè)周圍分布的商業(yè)銀行網(wǎng)點數(shù)量越多，其避稅程度越低。機制檢驗表明，資金供給改善和監(jiān)督治理增強是商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張抑制企業(yè)避稅的關(guān)鍵所在。拓展性研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)避稅的影響在民營、中小規(guī)模、經(jīng)濟不確定性感知較高、治理效率較低的企業(yè)以及稅收征管力度較弱、數(shù)字金融發(fā)展程度較低的地區(qū)更為凸顯。此外，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張還對企業(yè)價值和經(jīng)營狀況也產(chǎn)生了顯著的積極作用。文章的結(jié)論不僅豐富了金融資源地理布局、銀行網(wǎng)點擴張以及企業(yè)避稅等相關(guān)領(lǐng)域的研究，也對進一步優(yōu)化金融發(fā)展模式、切實引導(dǎo)資金有效支持實體經(jīng)濟發(fā)展提供了有效政策參考。

關(guān)鍵詞：金融資源地理鄰近；銀行網(wǎng)點擴張；企業(yè)避稅；資金供給；監(jiān)督治理

中圖分類號：F812.42" 文獻標識碼：A" 文章編號：2095-1280（2024）04-0073-13

一、引言

稅收是國家財政收入的關(guān)鍵來源，也是達成宏觀調(diào)控目標、促進分配公平以及實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要手段（范子英和田彬彬，2013）。盡管稅收征管的力度和效率在不斷提升，企業(yè)以各種形式逃避納稅義務(wù)的情況在全球范圍內(nèi)仍時常發(fā)生（王百強等，2023），企業(yè)逃避稅問題在我國經(jīng)濟面臨需求收縮、供給沖擊、預(yù)期轉(zhuǎn)弱三重壓力下顯得更為突出。因此，探討如何有效約束企業(yè)避稅行為、實現(xiàn)納稅公平在當下具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。既有文獻對企業(yè)避稅影響因素的探討主要集中在內(nèi)部控制、戰(zhàn)略安排、ESG表現(xiàn)、信息披露等企業(yè)內(nèi)部因素以及機構(gòu)投資者、同行業(yè)競爭者、政府稅收征管等外部監(jiān)管環(huán)境變化方面（范子英和田彬彬，2013；陳駿和徐玉德，2015；蔡宏標和饒品貴，2015；陳德球等，2016；王百強等，2023；耀友福和黃嫣，2023）。整體來看，這些研究深化了對企業(yè)避稅的理論見解，且大多強調(diào)了融資約束和監(jiān)督效率是影響企業(yè)避稅決策的關(guān)鍵因素。但遺憾的是，鮮有文獻從金融供給環(huán)境的視角探討其對企業(yè)避稅的可能及路徑影響。在我國既有的銀行主導(dǎo)型金融體系中，企業(yè)外部融資主要依賴銀行信貸（蔡慶豐等，2020）。銀行物理網(wǎng)點作為提供賬戶開立、信貸業(yè)務(wù)、機構(gòu)業(yè)務(wù)等基礎(chǔ)性金融服務(wù)的載體，于中國企業(yè)而言，就好比一個“信貸資金超市”，其分布位置和密度影響著企業(yè)獲得銀行信貸服務(wù)的概率和成本。如果銀行網(wǎng)點對企業(yè)信貸服務(wù)的覆蓋廣度和滲透效率不足，不僅大量企業(yè)會面臨較為嚴峻的融資約束難題（姜付秀等，2019），還會造成債權(quán)人監(jiān)督有效性問題（李志生和金凌，2021）。

為增強金融服務(wù)輻射功能、提升資本配置效率以及緩解普遍存在的融資約束問題，近年來我國政府致力于推動以銀行為主體的金融供給側(cè)改革，出臺了一系列豐富信貸供給主體和改善金融服務(wù)供給的政策。其中，放松中小商業(yè)銀行異地設(shè)立分支機構(gòu)的市場準入管制是最為矚目的變化之一。在此背景下，股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行等中小型商業(yè)銀行相繼進入各地信貸市場，在擴大銀行業(yè)原有金融服務(wù)邊界的同時，推動了各類銀行加速在全國范圍內(nèi)的網(wǎng)點布局（張俊偉等，2021），使企業(yè)與金融資源供給主體間的距離得到大幅縮短（許和連等，2020）。根據(jù)國家金融監(jiān)督管理總局公開的金融許可證數(shù)據(jù)，國內(nèi)銀行網(wǎng)點覆蓋率不斷擴大，實際數(shù)量從1978年的0.67萬家增加到2022年的22.5萬家①，為銀行提高服務(wù)實體經(jīng)濟能力提供了有效支撐。由此，有待解答的問題是：商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張所形成的金融資源地理鄰近現(xiàn)象，與企業(yè)稅收規(guī)避之間存在何種關(guān)系？其內(nèi)在機理又是什么？對上述問題的回答，不僅可以為抑制企業(yè)避稅提供來自信貸供給方變化的經(jīng)驗證據(jù)，還對進一步深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革并由此推動實體經(jīng)濟平穩(wěn)健康發(fā)展具有重要參考價值。

鑒于此，本文基于銀行網(wǎng)點和企業(yè)經(jīng)緯度信息，通過API地理坐標匹配等方法構(gòu)建企業(yè)周邊銀行網(wǎng)點地理分布的數(shù)據(jù)，實證檢驗銀行網(wǎng)點擴張所形成的金融資源地理鄰近現(xiàn)象對企業(yè)避稅的影響。本文的邊際貢獻主要集中于下述幾個方面：第一，從信貸供給方維度豐富了企業(yè)避稅的影響因素研究。既有文獻側(cè)重于探討政府部門（陳德球等，2016）、同行業(yè)競爭者（李青原和劉葉暢，2019）、機構(gòu)投資者（蔡宏標和饒品貴，2015）等市場參與主體對企業(yè)稅收規(guī)避的影響，但缺乏金融供給主體這一視角的分析。基于此，本文立足于放松銀行市場準入管制的政策背景，檢驗發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張所形成的金融資源地理鄰近現(xiàn)象，對企業(yè)避稅具有顯著的抑制作用，且資金供給改善和監(jiān)督治理增強是這一效應(yīng)產(chǎn)生的關(guān)鍵。這一工作有助于將金融供給主體納入企業(yè)稅收規(guī)避的分析框架中，對現(xiàn)有文獻形成有益補充。第二，有助于更加全面和深入的認識商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張在微觀企業(yè)層面形成的經(jīng)濟效應(yīng)。當前研究考察了銀行網(wǎng)點分布對企業(yè)創(chuàng)新（蔡慶豐等，2020；張俊偉等，2021）、數(shù)字化轉(zhuǎn)型（李劍培等，2023）、勞動投資效率（曹慧平和丁怡帆，2024）以及出口國內(nèi)附加值率（盛斌和王浩，2022）等的影響。與之不同，本文進一步從企業(yè)納稅決策的角度，檢驗發(fā)現(xiàn)了銀行網(wǎng)點擴張在抑制企業(yè)避稅進而助力實體經(jīng)濟健康發(fā)展等方面發(fā)揮的重要作用，從而在為銀行網(wǎng)點擴張微觀經(jīng)濟效應(yīng)提供新證據(jù)的同時，也拓展了相關(guān)領(lǐng)域的研究文獻。第三，本文在拓展性研究中將產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、治理效率、稅收征管強度和數(shù)字金融發(fā)展程度等情境因素納入分析框架，揭示了商業(yè)銀行網(wǎng)點分布擴張對企業(yè)避稅的抑制作用在不同情境下的差異性變化，有助于理解各種因素組合的合力對企業(yè)避稅行為的影響。此外，本文結(jié)論也對進一步深化金融體制改革、引導(dǎo)資金有效支持實體經(jīng)濟發(fā)展提供了有效政策參考。

二、理論機制與研究假設(shè)

由于金融資源在地理空間上有限的流動性和替代性，金融供給方與企業(yè)間的區(qū)域位置和地理距離是影響企業(yè)獲得銀行信貸資源的主要因素之一（Knyazeva和Knyazeva，2012）。自放松銀行管制政策實施以來，我國各類銀行物理網(wǎng)點數(shù)量迅速增加，在優(yōu)化我國銀行結(jié)構(gòu)體系的同時，也改善了金融基礎(chǔ)設(shè)施的地理布局，使更多企業(yè)能夠就近獲取到信貸資源（曹慧平和丁怡帆，2024）。如此，本文認為商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張可能從如下兩個方面影響企業(yè)避稅行為：

（一）基于資金供給效應(yīng)的機制分析

商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張有助于改善企業(yè)外部資金供給，降低信貸成本，進而抑制企業(yè)避稅行為。稅收是企業(yè)一項重要的成本支出，稅收規(guī)避可以節(jié)省經(jīng)營成本，增加企業(yè)現(xiàn)金流，緩解其面臨的資金難題。因此，資金壓力是導(dǎo)致企業(yè)進行稅收規(guī)避的重要動機（范子英和田彬彬，2013）。一方面，銀行網(wǎng)點的迅速擴張有助于優(yōu)化金融供給地理布局，使企業(yè)周圍可以提供信貸服務(wù)的銀行主體數(shù)量增多，銀企間距離大幅縮短。Knyazeva和Knyazeva（2012）的研究指出，為了規(guī)避地理距離引發(fā)的逆向選擇和道德風(fēng)險問題，銀行信貸活動的開展往往不會“舍近求遠”，且當有遠距離信貸業(yè)務(wù)發(fā)生時，銀行也往往會利用更高的貸款利率等手段來進行風(fēng)險補償。由此不難推測，銀企距離的鄰近不僅能夠提高企業(yè)獲取外部資金的可能性，還會減少企業(yè)所需承擔(dān)的信貸成本，從而遏制由外部資金供給情況不佳引發(fā)的企業(yè)避稅行為。另一方面，企業(yè)周圍銀行網(wǎng)點數(shù)量的增加也會使銀行間的信貸競爭程度大幅上升。這一局面的形成不僅有助于擴大信貸供給總量，還能使企業(yè)擺脫依賴少數(shù)銀行的融資困境，通過多方借貸來增加融資機會（張偉俊等，2021），進而緩解資金難題，降低避稅傾向。特別地，競爭性銀行市場結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變也意味著企業(yè)在信貸契約中的議價能力得到了顯著增強。此時，企業(yè)周圍的銀行為了維持或占有更多市場份額和利潤，還會通過推出多元化貸款方案、優(yōu)化貸款流程以及降低貸款利率等方式來吸引企業(yè)客戶（曹慧平和丁怡帆，2024），從而在為企業(yè)提供更多流動資金的同時，降低其融資成本，進而最終遏制由資金問題引發(fā)的企業(yè)避稅行為。

（二）基于監(jiān)督治理效應(yīng)的機制分析

商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張可以增強銀行債權(quán)對企業(yè)的治理效應(yīng)，約束管理層的機會主義行為，進而抑制企業(yè)避稅行為。企業(yè)避稅決策的底層邏輯是經(jīng)理人對避稅收益和避稅成本的審慎權(quán)衡。外部監(jiān)管缺失會造成避稅收益大于避稅成本，從而引發(fā)管理者通過避稅攫取私利的行為（陳駿和徐玉德，2015）。銀行作為企業(yè)最重要的利益相關(guān)者之一，無法像股東一樣獲取與企業(yè)價值相關(guān)的避稅收益，但卻要承擔(dān)避稅行為產(chǎn)生的風(fēng)險。例如，監(jiān)管部門對企業(yè)避稅行為的處罰會直接降低企業(yè)的償債能力，加劇銀行的壞賬風(fēng)險；稅收規(guī)避所引發(fā)的信息不對稱也會加劇管理層與債權(quán)人之間的代理問題，使管理層更有機會將信貸資金投入到高風(fēng)險項目，增加貸款違約風(fēng)險。因此，銀行有一定動機通過負債條款和外部監(jiān)督約束企業(yè)管理層的機會主義行為（李志生和金凌，2021），對遏制企業(yè)稅收規(guī)避起到外部治理的作用。銀行網(wǎng)點擴張有助于發(fā)揮銀行對企業(yè)經(jīng)營行為的監(jiān)督治理作用，增強對企業(yè)避稅的約束能力。一方面，銀企距離的縮短為雙方的深入溝通和了解提供了便利，使銀行能夠以較低成本獲取企業(yè)更多真實信息。這有助于強化銀行對企業(yè)貸后資金運用的約束力度，從而更有效地識別企業(yè)的機會主義行為，遏制企業(yè)的稅收規(guī)避行為。特別地，網(wǎng)點在企業(yè)周圍的聚集也有利于銀行之間、營業(yè)網(wǎng)點之間展開借款企業(yè)經(jīng)營情況的信息交流，從而實現(xiàn)債權(quán)人監(jiān)督力度的乘數(shù)倍增效應(yīng)，使管理層開展稅收規(guī)避的難度陡然上升。另一方面，不同于壟斷市場，在銀行競爭程度較高的市場環(huán)境下，銀行在提供信貸優(yōu)惠的同時也會對借款企業(yè)開展更加全面嚴格的資質(zhì)審查，以規(guī)避風(fēng)險來謀求長期穩(wěn)定發(fā)展（姜付秀等，2019）。此時，企業(yè)若想要持續(xù)獲得信貸資源，就必須通過提高信息披露質(zhì)量、采取相對謹慎的稅收管理策略來滿足銀行更為嚴苛的信貸審查要求（戴美虹，2022），進而增加企業(yè)利用信息優(yōu)勢實施避稅活動的曝光概率和監(jiān)管介入風(fēng)險，遏制企業(yè)的避稅動機。

基于此，本文提出如下假說：

假說1：商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張有利于抑制企業(yè)避稅。

假說2：商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張通過資金供給效應(yīng)和監(jiān)督治理效應(yīng)抑制企業(yè)避稅。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選取與處理

本文選取中國滬深A(yù)股上市企業(yè)2007—2021年度數(shù)據(jù)為樣本并對樣本進行如下篩選：（1）剔除ST以及期間退市的企業(yè)；（2）剔除金融類企業(yè)；（3）剔除實際所得稅率小于0和大于1、資產(chǎn)負債率大于1的異常樣本；（4）剔除主要變量缺失的企業(yè)；（5）為了避免極端值對實證結(jié)果的影響，對所有連續(xù)變量進行了上下1%水平的縮尾處理。本文核心解釋變量數(shù)據(jù)源自國家金融監(jiān)督管理總局金融許可證信息數(shù)據(jù)庫，經(jīng)手工收集整理獲得；其余公司層面的財務(wù)及治理數(shù)據(jù)源自CSMAR和WIND數(shù)據(jù)庫。經(jīng)過上述處理最終得到20769個樣本觀測值。

（二）模型設(shè)定

為探究商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)避稅的影響效應(yīng)，本文構(gòu)建如下模型：

（1）

其中，被解釋變量BTDi，t表示企業(yè)i在第t年的避稅程度。核心解釋變量Banki，t為商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張程度，采用企業(yè)i第t年在相應(yīng)半徑區(qū)域內(nèi)商業(yè)銀行網(wǎng)點數(shù)量加1的自然對數(shù)表示。Controli，t為控制變量，εi，t表示為隨機擾動項。此外，模型中還控制了時間固定效應(yīng)（Year）、行業(yè)固定效應(yīng)（Industry）以及地區(qū)固定效應(yīng)（City），以盡可能地緩解遺漏變量問題，且無特殊說明，后文所有回歸的標準誤差均在企業(yè)層面進行聚類調(diào)整。

（三）變量定義與測度

1.被解釋變量：企業(yè)避稅（BTD）

本文參考許紅梅和李春濤（2020）的研究思路，使用會計—稅收差異（BTD）衡量企業(yè)避稅程度，BTD=（稅前會計利潤-應(yīng)納稅所得額）/期末資產(chǎn)總額，BTD越大，意味著企業(yè)越有可能開展稅收規(guī)避活動。為保證系數(shù)的可觀測性，本文借鑒管考磊和朱海寧（2022）的做法，將BTD乘以100。

2.解釋變量：商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張（Bank）

本文參考蔡慶豐等（2020）、李劍培等（2023）的做法，使用企業(yè)所在地周圍銀行分支機構(gòu)數(shù)衡量銀行網(wǎng)點擴張。首先，基于CSMAR提供的企業(yè)詳細地址以及金融許可證披露的商業(yè)銀行網(wǎng)點詳細地址，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲和API地理坐標匹配技術(shù)抓取地址對應(yīng)的經(jīng)緯度坐標。然后，利用得到的經(jīng)緯度坐標計算出不同年份銀行網(wǎng)點與樣本企業(yè)之間的地理距離，考慮到信貸業(yè)務(wù)具有地域分割性的特征，本文剔除了銀企雙方在不同地級市的樣本。最后，分別統(tǒng)計企業(yè)相應(yīng)半徑范圍內(nèi)銀行網(wǎng)點個數(shù)。特別地，既有研究指出商業(yè)銀行網(wǎng)點對企業(yè)影響的“閾值半徑”為16km～20km（張偉俊等，2021；盛斌和王浩，2022），超出這一距離范圍，銀企之間的信貸聯(lián)系不僅會逐漸減弱，且銀行網(wǎng)點分布數(shù)量這一指標也將開始涵蓋更多混雜因素。因此，本文統(tǒng)計了半徑為5km、10km、15km范圍內(nèi)企業(yè)周邊銀行網(wǎng)點數(shù)量并加1取自然對數(shù)衡量銀行網(wǎng)點擴張，其中，使用5km和10km以內(nèi)銀行網(wǎng)點數(shù)量進行基準回歸，穩(wěn)健性分析中使用15km以內(nèi)銀行網(wǎng)點數(shù)量進行進一步檢驗。

3.控制變量

參考現(xiàn)有研究，本文選取了如下控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size，總資產(chǎn)的自然對數(shù)）、資產(chǎn)負債率（Lev，總負債與總資產(chǎn)之比）、賬面市值比（MB，總資產(chǎn)與市值之比）、企業(yè)成長性（Growth，營業(yè)收入增長率）、有形資產(chǎn)占比（PPE，固定資產(chǎn)凈值與總資產(chǎn)之比）、無形資產(chǎn)占比（INT，無形資產(chǎn)凈值與總資產(chǎn)之比）、營業(yè)收入波動性（Std_Sales，連續(xù)3年營業(yè)收入標準差的自然對數(shù)）、現(xiàn)金流波動性（Std_CFO，連續(xù)3年經(jīng)營現(xiàn)金流量標準差的自然對數(shù)）、企業(yè)年齡（Age，企業(yè)成立年限的自然對數(shù)）、股權(quán)集中度（Top1，第一大股東持股比例）以及董事會規(guī)模（Board，董事會人數(shù)的自然對數(shù)）。

（四）描述性統(tǒng)計

表1報告了本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。其中，BTD中值和均值為0.0424和0.2821，表明大部分樣本企業(yè)中都存在明顯的會計—稅收差異，企業(yè)稅收規(guī)避現(xiàn)象較為普遍，這一統(tǒng)計結(jié)果也與許紅梅和李春濤（2020）、葉康濤和劉行（2014）的計算結(jié)果類似。企業(yè)周圍5km、10km范圍內(nèi)的銀行網(wǎng)點數(shù)量均值分別為3.8895和4.9962，說明企業(yè)周圍普遍存在多個銀行網(wǎng)點，其標準差分別為1.4256和1.3005，即不同企業(yè)周圍銀行網(wǎng)點數(shù)量存在較大差異。控制變量的統(tǒng)計結(jié)果與現(xiàn)有文獻基本一致，不再贅述。

四、實證結(jié)果與分析

（一）基準回歸結(jié)果

表2報告了商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張與企業(yè)避稅的回歸結(jié)果。在納入控制變量但未控制固定效應(yīng)的第（1）-（2）列結(jié)果中，Bank5和Bank10的估計系數(shù)為負，并通過了5%水平上的顯著性檢驗，這初步說明了企業(yè)周圍商業(yè)銀行網(wǎng)點數(shù)量越多，其稅收規(guī)避程度越低。進一步納入年份、行業(yè)和城市固定效應(yīng)的檢驗結(jié)果如第（3）-（4）列所示，Bank5和Bank10的估計系數(shù)依舊顯著為負，估計系數(shù)分別為-0.0549和-0.0865，這表明5公里和10公里范圍的商業(yè)銀行網(wǎng)點數(shù)量增加一個標準差（1.4256/1.3005），企業(yè)稅收規(guī)避程度將分別下降2.97%和4.26%。由此可見，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張顯著抑制了企業(yè)的避稅行為，假說1成立。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.工具變量法

商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張與企業(yè)避稅程度之間的關(guān)系可能會受到雙向因果問題的影響，即企業(yè)避稅程度越低，越容易獲得銀行的放款青睞，進而吸引更多的商業(yè)銀行在其周圍設(shè)置網(wǎng)點。為解決這一潛在內(nèi)生性問題，本文借鑒盛斌和王浩（2022）的研究思路，使用1984年各城市銀行分支機構(gòu)密度與時間線性趨勢組成的交互項（Bank_M）作為工具變量，并進行兩階段最小二乘回歸（2SLS）。這一工具變量的選取原因在于：1984年我國信貸體系以四大國有銀行為主，信貸配置具有計劃經(jīng)濟特征，較大弱化了企業(yè)經(jīng)營狀況對銀行網(wǎng)點入駐或撤退決策的影響。此外，當前銀行網(wǎng)點的地理分布特征一定程度上受到歷史銀行體系的影響，滿足工具變量的相關(guān)性要求。在表3第（2）列和第（4）列中可以看出，解決雙向因果問題后，Bank5和Bank10的估計系數(shù)顯著為負，依舊表明商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張抑制了企業(yè)避稅行為。此外，第（1）列和第（3）列中，Bank_M的估計系數(shù)在1%水平上顯著，且弱工具變量檢驗F值遠大于臨界值，這也在統(tǒng)計學(xué)方面驗證了工具變量的選擇是合理有效的。

2.地理邊界斷點回歸

本文的回歸結(jié)果還可能會受到不可觀測因素的干擾，例如，地理條件優(yōu)勢（交通發(fā)達、資源豐富或勞動力充足等）不僅會吸引更多銀行來設(shè)立分支機構(gòu)，也可能有利于該地區(qū)企業(yè)發(fā)展和政府完善稅收制度，從而減弱企業(yè)規(guī)避稅收的動機。鑒于此，本文借鑒張偉俊等（2021）的做法，采用地理邊界斷點回歸的方法進一步進行因果識別。這一方法的核心邏輯為：交通設(shè)施、經(jīng)濟發(fā)展和社會文化等關(guān)鍵地理特征在同一地理邊界處往往較為相似，故通過控制同一地理邊界能夠有效消除地理特征等引起的不可觀測的混合因素的干擾。具體而言，本文保留了距離地理邊界5km、10km和15km的企業(yè)樣本，然后重新利用計量模型（1）展開回歸。表4第（1）-（6）列的結(jié)果表明，無論地理邊界為何，Bank5和Bank10的估計系數(shù)依舊顯著為負，再次驗證了假說1①。

3.更換變量衡量方式

為進一步證明結(jié)論可靠性，本文更換了關(guān)鍵變量的衡量方法。在被解釋變量方面，借鑒陳德球等（2016）、許紅梅和李春濤（2020）的做法，使用扣除應(yīng)計利潤影響后的會計—稅收差異（DDBTD）衡量企業(yè)的避稅程度，DDBTD越大，企業(yè)避稅程度越高。在解釋變量方面，為進一步確認不同范圍內(nèi)銀行網(wǎng)點數(shù)量對企業(yè)避稅的影響是否一致，本文增加了企業(yè)周圍15km范圍內(nèi)銀行網(wǎng)點數(shù)量進行回歸。表5第（1）-（3）列匯報了更換被解釋變量后的回歸結(jié)果，可以看出Bank5和Bank10的估計系數(shù)均至少在5%的水平上顯著為負，與基準回歸結(jié)果一致。表5第（3）-（4）列匯報了擴大銀行網(wǎng)點數(shù)量統(tǒng)計范圍后的回歸結(jié)果，Bank15的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為負，說明在不同范圍內(nèi)銀行網(wǎng)點數(shù)量對企業(yè)避稅的抑制效應(yīng)依然存在。因此，本文結(jié)論不受關(guān)鍵變量指標選取的影響。

4.其他穩(wěn)健性檢驗

本文進一步補充如下檢驗以保證結(jié)論的可靠性。（1）剔除省會城市和直轄市樣本。（2）剔除金融危機（2008年）和公共衛(wèi)生事件沖擊（2020—2021年）的樣本。（3）使用PSM方法排除樣本選擇問題。檢驗結(jié)果依舊穩(wěn)健，篇幅所限，不再展示，讀者可向作者索取。

（三）機制檢驗

前文實證結(jié)果表明，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張能夠顯著抑制企業(yè)避稅。為進一步厘清二者之間的作用機制，本文提出資金供給效應(yīng)和監(jiān)督治理效應(yīng)兩條機理：從資金供給效應(yīng)來看，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張使銀企距離大幅縮短，銀企間開展信貸業(yè)務(wù)的便利程度和成本均得到改善，從而實現(xiàn)企業(yè)融資成本的下降。同時，銀行網(wǎng)點擴張也會帶來銀行競爭程度的上升，使企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)多方借貸從而提高信貸可得性，從而最終削弱企業(yè)因外部融資不足而產(chǎn)生的避稅動機。從監(jiān)督治理效應(yīng)來看，銀行作為企業(yè)最重要的利益相關(guān)者之一，需要承擔(dān)企業(yè)稅收規(guī)避的風(fēng)險但無法獲取其中收益，故具有約束企業(yè)避稅行為的動機。而商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張使銀行這一外部監(jiān)督機制得到有效發(fā)揮，倒逼企業(yè)采取相對謹慎的經(jīng)營策略、提高信息披露質(zhì)量，從而遏制了由內(nèi)部機會主義行為所引發(fā)的企業(yè)避稅行為。為驗證上述機理，本文參考江艇（2022）的研究，做了以下兩個方面的工作。

1.資金供給效應(yīng)

資金供給效應(yīng)直接表現(xiàn)為企業(yè)融資成本的下降以及信貸可得性的上升。因此，本文首先檢驗商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對融資成本的影響，企業(yè)融資成本（Fcost）使用財務(wù)費用與總負債的比值來衡量，結(jié)果呈現(xiàn)在表6第（1）-（2）列。Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為負，說明商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張有助于降低企業(yè)融資成本，初步驗證了資金供給效應(yīng)。其次，本文檢驗商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對信貸可得性的影響，使用企業(yè)信貸總量與總負債比值的變動來衡量企業(yè)的信貸可得性（Loan），結(jié)果呈現(xiàn)在表6第（3）-（4）列。不難發(fā)現(xiàn)，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為正，說明商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張?zhí)岣吡似髽I(yè)的信貸可得性，進一步證明了資金供給效應(yīng)的存在。最后，本文進一步檢驗了商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)融資約束的影響。借鑒姜付秀等（2019）使用KZ指數(shù)（KZ）度量企業(yè)的融資約束程度。回歸結(jié)果如表6第（5）-（6）列所示，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為負，說明商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張有效緩解了企業(yè)所面臨的融資約束。至此，資金供給效應(yīng)得證。

2.監(jiān)督治理效應(yīng)

監(jiān)督治理效應(yīng)一方面表現(xiàn)為銀行的監(jiān)管抑制了企業(yè)的機會主義行為，另一方面表現(xiàn)為企業(yè)為獲得信貸資金主動提高信息披露質(zhì)量。本文首先檢驗了商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)機會主義行為的影響。借鑒曹慧平和丁怡帆（2024）的做法，利用主成分分析法整合管理費用率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、高管在職消費和其他應(yīng)收款規(guī)模構(gòu)建綜合指標（Agency_Cost）來衡量企業(yè)的機會主義動機，結(jié)果如表7第（1）-（2）列所示。Bank5和Bank10的回歸系數(shù)均顯著為負，說明商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張能夠發(fā)揮監(jiān)督治理效應(yīng)，抑制企業(yè)的機會主義行為。接著，我們使用分析師預(yù)測誤差（Ferror）作為信息不對稱的代理變量，該值越大說明分析師預(yù)測誤差越大，企業(yè)信息不對稱程度高。表7第（3）-（4）列的回歸結(jié)果顯示，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負。上述結(jié)果，充分驗證了商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張確實能夠發(fā)揮監(jiān)督治理效應(yīng)，增強對企業(yè)避稅的約束能力。

綜合上述分析，本文假說2得證。

五、拓展性研究

（一）異質(zhì)性檢驗

1.基于企業(yè)特征的異質(zhì)性檢驗

第一，企業(yè)產(chǎn)權(quán)和規(guī)模的重要性。在我國信貸配給的過程中存在“產(chǎn)權(quán)偏好”和“規(guī)模偏好”現(xiàn)象（盛斌和王浩，2022），導(dǎo)致超額信貸資源聚集于國有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)，而許多民營企業(yè)和中小企業(yè)外部融資短缺的困境（蔡慶豐等，2020）。此外，相較于國有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)，民營企業(yè)和中小企業(yè)的經(jīng)營目標更為單一，內(nèi)部治理效率和外部受到的監(jiān)督關(guān)注均較低，因而有更強烈的避稅意愿（葉康濤和劉行，2014）。本文強調(diào)，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張能夠有效遏制因融資短缺和機會主義所引發(fā)的企業(yè)避稅行為。由此，銀行網(wǎng)點地理分布擴張對民營企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)避稅的抑制作用應(yīng)更為明顯。按照企業(yè)所有制性質(zhì)將樣本劃分為國有企業(yè)和民營企業(yè)，根據(jù)企業(yè)規(guī)模的年度—行業(yè)中位數(shù)將樣本分為大規(guī)模企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)。表8的結(jié)果顯示，在民營企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)樣本中，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)為負，且通過了顯著性檢驗，而在國有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)樣本中缺乏顯著性，即商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對民營企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)避稅的抑制作用更強，同時也從側(cè)面說明了商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張能夠在一定程度上緩解信貸配給中的“產(chǎn)權(quán)偏好”和“規(guī)模偏好”現(xiàn)象。

第二，企業(yè)經(jīng)濟不確定性感知的重要性。經(jīng)濟政策不確定性是企業(yè)對于政策的內(nèi)容、潛在影響等方面不確定性的主觀感知。理論上，在企業(yè)經(jīng)濟政策不確定性感知較高時，企業(yè)會預(yù)期未來存在著較高的融資約束和經(jīng)營風(fēng)險，有理由和動機通過稅收規(guī)避留存更多的利潤以及現(xiàn)金流儲備來應(yīng)對不時之需（劉行和趙曉陽，2019）。而商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張能夠發(fā)揮資金供給效應(yīng)，使企業(yè)即使感知到了較高的經(jīng)濟政策不確定性，也不必為了保持現(xiàn)金流而采取有風(fēng)險的避稅行為。由此我們推測，相對于經(jīng)濟政策不確定性感知較低的企業(yè)，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)避稅的抑制作用在經(jīng)濟政策不確定性感知高的企業(yè)中會更為明顯。為驗證這一猜想，本文采用經(jīng)濟政策不確定性相關(guān)的單詞占總單詞數(shù)的百分比來衡量企業(yè)的經(jīng)濟政策不確定性感知，并依據(jù)是否高于（低于）年份—行業(yè)中位數(shù)進行分組。表9的結(jié)果顯示，經(jīng)濟政策不確定性感知較高的企業(yè)中，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為負，但在經(jīng)濟政策不確定性感知較低的企業(yè)中未通過顯著性檢驗，說明商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)避稅的抑制作用在經(jīng)濟政策不確定性感知較高的企業(yè)樣本中更加明顯。

第三，企業(yè)治理效率的重要性。通常來說，內(nèi)部治理較差的企業(yè)其信息透明度通常較低，這會為管理層通過盈余操縱、關(guān)聯(lián)交易等方式進行避稅創(chuàng)造空間。特別地，銀行的監(jiān)督治理效應(yīng)作為一種外部治理機制能夠為企業(yè)的治理環(huán)境提供保障，有效抑制企業(yè)的避稅行為。本文強調(diào)，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張?zhí)嵘算y行債權(quán)的外部監(jiān)督有效性，在改善銀企間信息不對稱的同時倒逼企業(yè)采取相對謹慎的經(jīng)營策略，從而遏制了由內(nèi)部機會主義行為所引發(fā)的企業(yè)避稅行為。因此，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)避稅的抑制作用理應(yīng)在治理效率較低的企業(yè)中更為明顯。本文選取一系列治理指標進行主成分分析①，并依據(jù)是否高于（低于）年份—行業(yè)中位數(shù)進行分組。表10的結(jié)果顯示，在治理效率低的企業(yè)中，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為負，但在治理效率較高的企業(yè)中顯著性和系數(shù)絕對值出現(xiàn)了大幅下降，說明商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)避稅的抑制作用在治理效率低的企業(yè)中更加凸顯。

2.基于地區(qū)特征的異質(zhì)性檢驗

第一，地區(qū)稅收征管力度的重要性。除了企業(yè)內(nèi)部的治理因素外，企業(yè)避稅決策還受到外部稅收征管環(huán)境的影響。由于幅員遼闊、地區(qū)經(jīng)濟水平的差異等客觀因素，以及地方政府出于稅收競爭干預(yù)稅收執(zhí)法等主觀因素共同造成了我國不同地區(qū)稅收征管強度存在差異。處于高強度稅收征管環(huán)境的企業(yè)往往面臨著更高頻率和強度的稅收檢查，其稅收規(guī)避行為更容易被發(fā)現(xiàn)（陳駿和徐玉德，2015）。相反，在稅收征管強度較低的環(huán)境下，稅收征管活動頻率低，執(zhí)法力度弱，企業(yè)的避稅收益遠遠大于避稅成本。那么，銀行作為企業(yè)的重要債權(quán)人，對企業(yè)的外部監(jiān)督是否可以彌補部分地區(qū)稅收征管力度的不足呢？本文借鑒葉康濤和劉行（2011）的研究，使用各地區(qū)實際稅收收入與預(yù)期稅收收入之比作為當?shù)囟悇?wù)機關(guān)稅收征管力度的代理變量，并根據(jù)該指標中位數(shù)進行分組，回歸結(jié)果呈現(xiàn)在表11。能夠發(fā)現(xiàn)，在稅收征管力度較弱的地區(qū)中，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為負，但在稅收征管力度較大的地區(qū)中顯著性和系數(shù)絕對值均出現(xiàn)了明顯下降，說明商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)避稅的抑制作用在稅收征管力度較弱的地區(qū)中更加凸顯，即商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張所引發(fā)的監(jiān)督治理效應(yīng)可以在一定程度上彌補地區(qū)稅收征管力度的不足。

第二，數(shù)字金融的重要性。數(shù)字金融能夠改善以往信貸市場由于信息不對稱而產(chǎn)生的較高風(fēng)險溢價，并有效糾正傳統(tǒng)金融支持錯配問題，提升金融資源配置效率和風(fēng)險管理能力（郭峰等，2020）。相比較而言，傳統(tǒng)金融是中心化的金融模式，即通過物理網(wǎng)點內(nèi)服務(wù)產(chǎn)品和團隊人才來提供信貸資源。而數(shù)字金融則能克服銀行物理網(wǎng)點的地理局限性，基于數(shù)字平臺將金融服務(wù)傳遞到更遠的地方。換言之，以銀行網(wǎng)點為代表的傳統(tǒng)金融是企業(yè)獲得金融支持和信貸服務(wù)的基礎(chǔ)保障，數(shù)字金融是對傳統(tǒng)金融服務(wù)的深化和拓展（李劍培等，2023）。那么，在抑制企業(yè)避稅方面，傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融能否呈現(xiàn)出互補關(guān)系呢？為檢驗這一問題，本文使用數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平①，并按照中位數(shù)進行分組回歸。表12的回歸結(jié)果顯示，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)在位于數(shù)字金融發(fā)展程度較低地區(qū)的企業(yè)中顯著為負，在位于數(shù)字金融發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)中未通過顯著性檢驗，說明商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)避稅的抑制作用在數(shù)字金融發(fā)展程度較低的地區(qū)中更為明顯，即傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融在抑制企業(yè)避稅中存在互補作用。

（二）經(jīng)濟后果檢驗

既有文獻指出，企業(yè)稅收規(guī)避的背后是一系列具有潛在風(fēng)險的經(jīng)營行為，不合理的避稅活動不僅會損害企業(yè)價值，還隨時可能被稅務(wù)機關(guān)公告或媒體曝光，加劇企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險（管考磊和朱海寧，2022）。而前文發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張可以有效遏制企業(yè)的避稅行為。由此可以推斷，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)的價值提升、經(jīng)營改善也應(yīng)具有積極的推動作用。為驗證這一理論推斷，我們以托賓Q值（TobinQ）來衡量企業(yè)價值，以息稅折舊攤銷前利潤率標準差的累積分布概率（Risk）來衡量企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險，檢驗結(jié)果呈現(xiàn)在表13。對于企業(yè)價值TobinQ，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為正；對于企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險Risk，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為負，這說明得益于企業(yè)避稅行為的減少，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)價值和經(jīng)營狀況也產(chǎn)生了顯著的積極作用。

六、結(jié)論與啟示

本文基于放松銀行分支機構(gòu)市場準入的政策背景，考察商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張所引發(fā)的金融資源地理鄰近對企業(yè)避稅的影響。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)周圍分布的商業(yè)銀行網(wǎng)點數(shù)量越多，其避稅程度越低，這一結(jié)論在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗后依然成立。作用機制檢驗表明，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張通過改善資金供給和增強監(jiān)督治理來抑制企業(yè)避稅。異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)避稅的影響在民營、中小規(guī)模、經(jīng)濟不確定性感知較高、治理效率較差的企業(yè)以及稅收征管力度較弱、數(shù)字金融發(fā)展水平較低的地區(qū)更為凸顯。進一步考察經(jīng)濟后果發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張還會對企業(yè)價值和經(jīng)營狀況產(chǎn)生顯著的積極作用。

本文結(jié)論具有以下啟示：第一，應(yīng)在強化金融監(jiān)管的基礎(chǔ)上，進一步優(yōu)化大、中、小金融機構(gòu)布局的地理空間布局，建立健全覆蓋度和供給效率高的金融資源分布體系，以更好地解決實體經(jīng)濟發(fā)展過程中資金短缺以及治理效率低下等問題，助力金融業(yè)與實體經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展。第二，企業(yè)應(yīng)關(guān)注外部金融市場和融資環(huán)境的變化，自覺提高信息披露質(zhì)量，提高內(nèi)部監(jiān)督治理效率，通過多方借貸等方式獲得更多信貸資金，緩解融資約束。同時應(yīng)當審慎權(quán)衡避稅決策，積極承擔(dān)納稅義務(wù)。第三，本文發(fā)現(xiàn)，銀行網(wǎng)點擴張對企業(yè)避稅的抑制作用會因為企業(yè)特征和地區(qū)特征的差異而產(chǎn)生不同。因此，政府在制定金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革政策時，要注重因企制宜、因地制宜。特別是對于中小規(guī)模、民營、經(jīng)濟不確定性感知較高、治理效率較低的企業(yè)以及稅收征管力度較弱和數(shù)字金融發(fā)展水平欠佳的地區(qū)，應(yīng)引導(dǎo)金融機構(gòu)優(yōu)化網(wǎng)點布局，堅持差異化市場定位，緩解企業(yè)面臨的融資約束，服務(wù)實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

特別地，在數(shù)字技術(shù)高速發(fā)展和深化金融供給側(cè)改革的背景下，學(xué)術(shù)界高度關(guān)注如何建立健全多層次、覆蓋面廣的現(xiàn)代化金融體系以及相關(guān)的實證研究。受限于數(shù)據(jù)的可得性，本文主要使用滬深A(yù)股上市企業(yè)數(shù)據(jù)來考察商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張所引發(fā)的金融資源地理鄰近對企業(yè)避稅的影響。但這一工作無法很好體現(xiàn)商業(yè)銀行網(wǎng)點擴張對中小微企業(yè)經(jīng)營行為的影響，在刻畫金融科技發(fā)展對傳統(tǒng)金融地理鄰近和實體經(jīng)濟之間關(guān)系的影響方面也存在不足。但上述問題可成為未來研究在數(shù)據(jù)可得的情況下嘗試完善和拓展的重要方向。

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（責(zé)任編輯：子奕）