數字化轉型與企業避稅的關系分析

摘 要：選取2007—2022年滬深A股上市公司為樣本，實證探究了數字化轉型對企業避稅的影響。發現數字化轉型抑制了企業避稅，且上述結論經過工具變量等系列穩健性檢驗后依然成立。機制檢驗表明，數字化轉型通過改善企業信息披露，從而抑制企業避稅。異質性檢驗發現，數字化轉型對企業避稅水平的抑制作用在國有企業中更明顯。本研究不僅豐富了數字化轉型和企業避稅相關研究，而且為推動我國數字經濟發展提供了有益參考。

關鍵詞：數字化轉型；企業避稅；信息披露質量

一、引言

根據國家互聯網信息辦公室公布的數據，2014—2023年，中國數字經濟規模從16.2萬億元快速上漲至56.1萬億元，對應GDP占比也從25.1%升至44%左右，數字經濟已經成為中國經濟高質量發展的重要助力。在數字經濟快速發展的浪潮下，以人工智能為代表的數字技術運用加速了企業數字化轉型，助力企業適應新冠疫情沖擊后快速變化的環境。一方面，企業數字化轉型通過“數據采集—數據分析—數據決策”的標準化流程，提升企業信息獲取與數據處理能力，進而改善其經營決策。另一方面，數字化轉型需要企業持續投入大量人力與資金資源，這對企業財務資源提出了較高挑戰。與此同時，稅收征管機構也在數字化和智能化升級，如使用數字支付、電子發票和金稅系統為稅務機關提供更多數據，改善了企業稅務信息的透明度，這對公司稅務籌劃產生重要影響。因此，在數字經濟高速發展的背景下，研究數字化轉型對企業避稅行為的影響具有重要的現實意義。

鑒于此，本文基于2007—2022年滬深A股非金融上市公司為研究樣本，實證檢驗了數字化轉型對企業避稅的影響。本文可能的研究貢獻在于：①深入探究了數字化轉型對企業避稅的影響及其中介機制，為后續相關研究提供新思路；②為監管機構和企業穩妥推進數字化轉型戰略提供了理論參考。

二、理論分析與研究假設

數字化轉型通過提升公司數字技術運用水平，改善內部數據收集和處理能力，有效緩解公司內外部信息不對稱程度，進而抑制企業避稅。具體而言，一方面，數字化轉型通過改善公司信息化程度以提升信息透明度，進而抑制公司避稅。數字技術升級不僅改變了企業收集、存儲、分析和傳播信息的方式，規范生產經營管理流程，加強各職能部門間數據共享，從而有效提高企業內部信息的準確性、可靠性和及時性（陳凱和楊亞平，2023），而且可以與稅務機關建立互聯互通網絡，統一整合與稅務相關的信息資源，從而提高財務信息處理效率（Tiantian等，2023），這均可有效改善公司信息透明度，提升稅務稽查和利益相關者監督有效性，進而減少企業激進避稅行為。另一方面，數字化轉型通過優化經營績效以降低信息不對稱，從而抑制公司避稅。數字技術加強了企業與客戶之間的聯系，準確預測客戶需求，智能地轉型和開發其產品和服務，并有效整合和分配現有資源，從而提高業務運營效率，改善公司績效水平（李秀敏等，2024）。這不僅顯著提升管理者回報，而且有效緩解了企業的委托代理問題，進一步降低公司信息不對稱（張詠梅等，2024），從而使得公司避稅變得更加困難，降低公司避稅水平。因此，數字化轉型可以通過提升公司信息透明度，從而減少企業避稅。基于上述分析，本文提出以下假設。

Ha：數字化轉型有助于抑制企業避稅。

數字化轉型可能加劇公司資源約束程度，提升稅務活動復雜度，進而加劇企業避稅。具體地，首先，數字化轉型存在高投入、長周期等特征，顯著增加其對公司資源的需求，提升了公司避稅的需求。企業數字化轉型需要持續性投入人力和資金資源，從資金上看，公司無論是部署傳感器等硬件，還是收集、存儲、加工和分析數據，均需要持續投入足量的財務資源以配置相關軟、硬件，這均顯著加劇了公司資源約束（Chen等，2024），提升其避稅動機。其次，數字化轉型加劇業務復雜度，豐富了公司稅收規避的渠道，進而加劇公司避稅。一方面，數字產品和服務為企業創造價值的方式存在非實質性和高度隱蔽等特征，致使難以通過會計計量確定其公允價值，顯著加劇其應稅收入確認的復雜度，進而提升公司避稅空間（張萌等，2022）。另一方面，數字化轉型降低了企業跨國投資和經營的門檻，促使企業采用跨境云計算等平臺為海外客戶提供服務，使得營業收入呈現多元化和去中心化的特點（伍倫，2023），誘使企業通過稅收優惠和國家間的互惠協議實施避稅行為。最后，數字化轉型通過優化公司納稅籌劃，實現更高程度避稅。公司內部信息不對稱會導致企業偏離最佳避稅水平，數字化轉型通過加強信息收集、促進信息流動并改善信息處理可以減少信息不對稱帶來的摩擦，提高納稅籌劃的精確度（Chen等，2024），從而實現更高水平的避稅活動。因此，數字化轉型會加劇公司資源約束、提升避稅空間并優化納稅籌劃，從而加劇了企業避稅活動。基于上述分析，本文提出以下假設。

Hb：數字化轉型會加劇企業避稅活動。

三、研究設計

1.樣本選擇與數據來源

本文選取2007—2022年滬深A股非金融上市公司為研究樣本，初始區間選擇2007年的原因是剔除股權分置改革和新會計準則對企業避稅行為的影響。參考張詠梅等（2024）的研究，剔除金融行業、ST或PT以及數據缺失的樣本，對所有連續變量進行1%和99%分位的縮尾處理。本文數據主要來自CSMAR和Wind數據庫。

2.變量選擇

（1） 被解釋變量：企業避稅行為（BTD和DDBTD）。參考張萌等（2022）的研究，本文選取會計—稅收差異度量企業稅收規避水平。其中，會計—稅收差異（BTD）的計量為：[利潤總額－（所得稅費用－遞延所得稅費用）/

名義所得稅率]/期末總資產；扣除應計利潤的會計—稅收差異（DDBTD）的計量為：BTD = TACC+μ+ζ，其中，TACC為公司當年總應計利潤，μ是公司稅負差異中不隨時間變化的固有特征，ζ是公司稅負差異的變動特征，DDBTD = μ+ζ為BTD中不能被應計利潤解釋部分。

（2） 解釋變量：數字化轉型（Digit）。借鑒吳非等（2021）的研究，通過識別上市公司年報MD&A中關于企業“數字化轉型”的關鍵詞并統計詞頻，以此衡量企業數字化轉型情況。具體而言，本文選取人工智能、區塊鏈、云計算、大數據和數字技術運用等關鍵詞，構建企業數字化轉型詞庫，結合年報MD&A文本進行關鍵詞檢索與匹配，最終得到數字化轉型關鍵詞詞頻，并將該詞頻加1后取自然對數，以衡量企業的數字化轉型水平。

（3） 控制變量。參考伍倫（2023）的研究，選取控制變量如下：公司規模（Size）、資產負債率（Lev）、盈利能力（Roa）、自由現金流比例（Cashflow）、營收增長率（Growth）、賬市比（BM）、固定資產占比（Fixed）、大股東持股比例（Top1）、董事會規模（Board）、獨董比例（Indep）和兩職合一（Dual），以及年度效應（Year）和行業效應（Industry）。

3.模型設定

根據樣本篩選和變量設定，本文將待檢驗模型設定如式（1） 所示：

（1）

其中，Tax為企業避稅行為；Digit為企業數字化轉型；Ctrls為前文控制變量；Year和Industry分別為年度和行業虛擬變量，ε為殘差項，模型標準誤經公司層面聚類調整。

四、實證結果與分析

1.變量描述性統計

表1報告了主要變量的描述性統計結果。企業避稅程度（BTD和DDBTD）的均值和中位數分別為-0.006、-0.006和-0.002、-0.002，與已有研究數值基本一致；標準差分別為0.055和0.054，說明避稅程度在不同的樣本公司間存在較大差異。企業數字化轉型水平（Digit）的均值為1.274，與已有研究一致，些許差異可能是樣本期間差異所致。其他控制變量的描述性統計結果與現有文獻基本一致，均在合理范圍內。

2.基準回歸分析

表2報告了數字化轉型與企業避稅的回歸結果。其中，第（1） 、第（2） 列報告了僅控制年度和行業固定效應的實證結果，發現數字化轉型水平會在1%的水平上顯著降低企業避稅程度。第（3） 、第（4） 列進一步加入前述控制變量，發現數字化轉型水平與企業避稅程度的回歸系數分別為-0.001和-0.001，且均在1%的水平上顯著，說明數字化轉型水平可以有效抑制企業避稅，驗證了本文假設Ha。就其經濟意義來看，平均而言，數字化轉型水平每提升一個標準差，企業避稅程度預計下降幅度相當于樣本均值的23.02%（-0.001×1.381/-0.006）。上述經濟影響甚至超過了一些重要的財務指標（如總資產收益率Roa）。

3.穩健性檢驗

（1） 工具變量檢驗。參考黃群慧等（2019）的研究，采取工具變量檢驗以緩解潛在的反向因果影響，選取城市人均電話用戶數（Tele）作為企業數字化轉型的工具變量。表3前三列報告了兩階段最小二乘法（2SLS）估計的結果。第一階段的結果發現，工具變量與企業數字化轉型在1%的水平上顯著正相關。第二階段的回歸結果表明，企業數字化轉型與企業避稅程度之間的負相關關系依然顯著，說明在考慮工具變量檢驗后，研究結論依然穩健。

（2） 雙重差分檢驗。參考伍倫（2023）的研究，采用雙重差分法對已實施數字化轉型的處理組和控制組進行檢驗，以此控制公司之間的內在差異和時間趨勢導致的估計偏誤。構建數字化轉型虛擬變量（DID），若企業在研究期間內進行數字化轉型，則在數字化轉型當年及后續年份為1，否則為0。表3第（4）、第（5） 列報告了雙重差分檢驗結果，發現數字化轉型對企業避稅的抑制作用依然保持5%的顯著性，進一步證實前文結論的穩健性。

（3） 敏感性檢驗。首先，本文對公司避稅指標進行敏感性測試。參考伍倫（2023）的研究，選取所得稅費用與稅前會計利潤之比度量企業實際所得稅率（ETR）。從表3第（6） 列可知，企業數字化轉型與企業避稅程度（ETR）在1%的水平上顯著負相關，說明前文研究結論并未因公司避稅指標衡量方式差異而改變。

最后，考慮到數字化轉型對公司避稅的影響可能存在滯后性，故而對公司避稅指標進行提前檢驗。將企業避稅程度提前一期（F_BTD和F_DDBTD），從表3第（7）、第（8） 列可知，數字化轉型與提前一期的企業避稅程度（F_BTD和F_DDBTD）均在1%顯著水平上負相關。因此，上述結論并未因企業避稅程度提前的影響而改變。

4.進一步分析

（1） 信息中介檢驗。前文理論分析指出，數字化轉型通過改善公司信息披露，加強稅收征管機構的監督有效性，進而抑制企業避稅。參考陳遠志和田靖（2021）的研究，選取深交所披露的上市公司信息披露質量（FRQ）度量公司信息披露，表4報告了中介效應檢驗的回歸結果。首先，列（1） 報告了中介效應檢驗第一階段結果；其次，列（2） 報告了中介檢驗第二階段的回歸結果，發現數字化轉型與企業信息披露質量的回歸系數顯著為正，說明數字化轉型顯著改善了企業信息披露質量；最后，列（3） 報告的第三階段檢驗中，數字化轉型的回歸系數依然顯著為負且顯著性水平均低于第一階段，同時企業信息披露質量的回歸系數也均在5%的水平上顯著為負。綜上所述，表4的結果通過了中介效應檢驗，說明數字化轉型通過改善公司信息披露，進而抑制企業避稅。

（2） 產權性質調節檢驗。國有控股企業占據我國經濟較大比重，不同產權性質的企業在數字化轉型影響企業避稅方面可能存在差異。因此，本文將樣本按照產權性質（即國有企業與非國有企業）進行分組回歸，結果如表5所示。發現在國有企業中，數字化轉型與企業避稅程度在1%的水平上負向顯著；在非國有企業中，數字化轉型與企業避稅程度的系數并不顯著。上述結果表明，相較于非國有企業，數字化轉型對企業避稅的抑制作用在國有企業中更明顯。

五、結論與建議

隨著數字技術的快速發展，現有關于數字化轉型對企業避稅行為影響的研究尚存爭議。基于此，本文選取2007—2022年滬深A股上市為樣本，實證檢驗了數字化轉型對企業避稅行為的影響及作用機制。研究發現：數字化轉型抑制了企業避稅，且上述結論經過工具變量等一系列穩健性檢驗后依然成立。機制檢驗表明，數字化轉型改善了企業信息披露，從而抑制了企業避稅。此外，相較于非國有企業，數字化轉型對企業避稅的抑制作用在國有企業中更明顯。

基于上述研究結論，本文提出以下建議：第一，對于上市公司，數字化轉型有助于提升公司信息披露質量，進而顯著改善稅務合規風險，因而企業應持續著力推進數字化轉型，積極優化稅務信息披露質量。第二，對于政府及相關監管部門，應該加強引導并出臺針對性的政策措施，完善企業數字化轉型的相關稅收優惠政策，助力企業積極推進數字化轉型戰略。第三，對于投資者，隨著數字化轉型趨勢的推廣，投資者需要全面關注企業數字化轉型實踐，深化對數字化轉型的理解，以更有效地提升投資效率。

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作者簡介：楊義芳（1992— ），女，貴州思南人，管理學學士，貴州群建精密機械有限公司，會計師，研究方向：公司理財與資金預算。