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數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)避稅的影響分析

2025-08-18 00:00:00楊華林文晴
關(guān)鍵詞:轉(zhuǎn)型數(shù)字化企業(yè)

【中圖分類號(hào)】F49;F812.42【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A

【文章編號(hào)】1673-1069(2025)05-0036-03

1引言

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新型信息技術(shù)的推動(dòng)下,數(shù)字化轉(zhuǎn)型極大地拓展了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力,促進(jìn)了各行各業(yè)的發(fā)展和升級(jí)。黨的二十大報(bào)告提出,加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,打造具有國際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是當(dāng)今企業(yè)界的熱門話題,從生產(chǎn)流程的智能化改造,到供應(yīng)鏈管理的數(shù)字化升級(jí),再到客戶服務(wù)的精準(zhǔn)化提升,數(shù)字化轉(zhuǎn)型貫穿了企業(yè)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié)。同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型也對(duì)企業(yè)稅務(wù)管理產(chǎn)生了深遠(yuǎn)且復(fù)雜的影響,使得稅務(wù)管理的內(nèi)涵和外延不斷拓展,管理模式和方法不斷創(chuàng)新。

稅收是我國財(cái)政收入的重要組成部分,2024年我國稅收收入為174972億元,占一般公共預(yù)算收入(219702億元)的約 79.6% 。企業(yè)依法納稅是本來義務(wù)所需,但是很多企業(yè),特別是民營(yíng)企業(yè)常常采用各種手段進(jìn)行稅收規(guī)避,這樣會(huì)造成國家稅收收人的流失,研究企業(yè)避稅的影響因素顯得尤為必要。已有的研究文獻(xiàn)主要從高管背景特征、媒體關(guān)注度、稅收征管模式等因素來分析其對(duì)企業(yè)避稅的影響。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)避稅的相關(guān)研究較少,有鑒于此,本文選取2007-2022年滬深A(yù)股長(zhǎng)江三角區(qū)上市公司為研究樣本,實(shí)證分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)避稅的影響。本文的潛在貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在: ① 深入剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)避稅的影響及其作用機(jī)制,為后續(xù)相關(guān)研究提供了新的視角和思路; ② 為監(jiān)管機(jī)構(gòu)和企業(yè)在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略過程中提供了理論依據(jù)和決策參考。

2研究假設(shè)

一方面,王守海等認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進(jìn)企業(yè)避稅,這是因?yàn)檎谕苿?dòng)數(shù)字化建設(shè)項(xiàng)目,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施更有可能由政府機(jī)構(gòu)提供資金。政府的支持可以成為一種有效的間接擔(dān)保機(jī)制,它可以間接減少企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和信貸約束,降低銀行和其他公司的風(fēng)險(xiǎn)。與數(shù)字化相關(guān)的產(chǎn)業(yè)整合正在模糊傳統(tǒng)企業(yè)之間的界限,并改善他們之間的信息交流。此外,數(shù)字化能夠提高企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的抓取以及分析能力,使企業(yè)能夠高效地獲取和處理信息,將非結(jié)構(gòu)化和去規(guī)范化數(shù)據(jù)(如圖像和難以識(shí)別的音頻數(shù)據(jù))處理為更詳細(xì)和規(guī)范化的數(shù)據(jù)。另一方面,企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要投入大量資金,并且部署周期長(zhǎng)。數(shù)字化改造需要長(zhǎng)期配置專業(yè)技術(shù)人員并持續(xù)采購數(shù)字化設(shè)備,包括安裝智能終端設(shè)備、構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)以及搭建智能分析平臺(tái)等。這些環(huán)節(jié)不僅涉及初始建設(shè)階段的固定資產(chǎn)投入,更需持續(xù)支付系統(tǒng)維護(hù)與升級(jí)費(fèi)用,這對(duì)公司的資源需求產(chǎn)生了重大影響,進(jìn)而提升了公司避稅的需求。最后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改變企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造模式,客觀上增加了稅務(wù)籌劃的操作空間。具體而言,當(dāng)企業(yè)將核心業(yè)務(wù)遷移至數(shù)字平臺(tái)時(shí),云端服務(wù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)等新型生產(chǎn)要素因缺乏實(shí)體形態(tài)且交易記錄不清晰,導(dǎo)致會(huì)計(jì)賬簿難以準(zhǔn)確反映其真實(shí)價(jià)值。這種“賬實(shí)分離\"現(xiàn)象使得稅務(wù)機(jī)關(guān)在核定企業(yè)利潤(rùn)時(shí)面臨技術(shù)盲區(qū),企業(yè)得以在合規(guī)范圍內(nèi)調(diào)整收入確認(rèn)時(shí)點(diǎn)與成本分?jǐn)偡绞?,從而降低?shí)際稅負(fù)。

綜上分析,提出假設(shè)1:H1 :數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)避稅程度。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化企業(yè)信息治理架構(gòu),顯著降低征納雙方的信息摩擦,從而約束非合規(guī)稅收操作空間。一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型重構(gòu)了企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值鏈,通過部署ERP系統(tǒng)與區(qū)塊鏈存證技術(shù),實(shí)現(xiàn)采購、生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)的全鏈路溯源監(jiān)控。這種數(shù)字化治理模式不僅標(biāo)準(zhǔn)化了業(yè)務(wù)操作流程,更通過消除部門間信息孤島,顯著提升運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的真實(shí)性、完整性及可追溯性,形成抑制財(cái)務(wù)錯(cuò)報(bào)的內(nèi)生約束力。此外,數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能夠助力企業(yè)借助數(shù)字信息技術(shù),深入挖掘、剖析各環(huán)節(jié)的復(fù)雜數(shù)據(jù),高效處理后及時(shí)傳輸共享,不僅實(shí)現(xiàn)了企業(yè)運(yùn)營(yíng)流程的智能化重構(gòu),更催生了多維度管理協(xié)同效應(yīng)?;谌溌窋?shù)字孿生系統(tǒng)的部署,組織內(nèi)部構(gòu)建起實(shí)時(shí)信息交互網(wǎng)絡(luò),由此形成的穿透式監(jiān)管架構(gòu)顯著壓縮了信息尋租空間,進(jìn)而通過決策軌跡可溯化機(jī)制有效抑制管理層的機(jī)會(huì)主義稅收規(guī)避傾向。與此同時(shí),數(shù)字技術(shù)賦能的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng),推動(dòng)企業(yè)構(gòu)建起涵蓋風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估、響應(yīng)的三維管控矩陣,實(shí)現(xiàn)合規(guī)管理體系的范式躍遷。合規(guī)合法的內(nèi)部控制體系可有效防范稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn),降低不合理避稅行為。另一方面,通過API直連企業(yè)稅務(wù)數(shù)字化系統(tǒng)與稅務(wù)機(jī)關(guān)征管平臺(tái),雙方建立了實(shí)時(shí)信息協(xié)同機(jī)制。依托大數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證和智能風(fēng)險(xiǎn)掃描技術(shù),稅務(wù)監(jiān)管部門可動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)資金流、票據(jù)流和貨物流的匹配情況,大幅降低了企業(yè)非常規(guī)交易安排的隱蔽性。

綜上分析,提出假設(shè)2:

H2 :數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低企業(yè)避稅程度。

3研究設(shè)計(jì)

3.1樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2007-2022年長(zhǎng)江三角區(qū)(江浙滬皖)上市公司為研究樣本,并對(duì)樣本進(jìn)行篩選,篩選條件如下:剔除企業(yè)實(shí)際稅率(ETR)小于0和大于1的樣本;剔除研究涉及變量缺失的樣本;剔除由于稅前會(huì)計(jì)利潤(rùn)虧損而導(dǎo)致實(shí)際稅率計(jì)算方式不適用的樣本。所有數(shù)據(jù)來源于國泰安(CSMAR)。

3.2變量定義

解釋變量:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本文依據(jù)仝自強(qiáng)等、吳非等做法,在上市公司年報(bào)里選取與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有關(guān)的關(guān)鍵詞,首先以其出現(xiàn)的頻率作為衡量,主要關(guān)鍵詞為大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、人工智能技術(shù)等;其次對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理(加1取對(duì)數(shù)),得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型解釋變量(Digital)。

被解釋變量:企業(yè)避稅程度。實(shí)際稅率反映了公司的實(shí)際稅負(fù),可以反映公司的暫時(shí)性和永久性避稅。而構(gòu)建企業(yè)避稅行為測(cè)度體系時(shí),本文選取實(shí)際所得稅稅率(ETR)作為核心量化指標(biāo)來衡量企業(yè)避稅程度,該指標(biāo)越大,則說明企業(yè)避稅程度越低。

具體變量定義如表1所示。

表1變量定義

3.3模型構(gòu)建

為探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)避稅有如何影響,本文構(gòu)建以下模型:

ETRi,t=α+β1Digitali,tjControlsi,ti,t

其中, ETRi,t 表示第 χi 個(gè)企業(yè)在時(shí)間 χt 的有效稅率(EffectiveTaxRate),表示企業(yè)避稅程度; α 表示常數(shù)項(xiàng)或截距項(xiàng),表示當(dāng)所有自變量(包括控制變量)都為零時(shí),ETR的期望值: ??β1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(Digital)的回歸系數(shù),表示數(shù)字化程度每變化一個(gè)單位時(shí),有效稅率的期望變化量;Digitalu為第 i 個(gè)企業(yè)在時(shí)間 Φt 的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度: ?:βj 控制變量的回歸系數(shù),表示控制變量的索引,即不同的控制變量; Controlsi,t 則代表第i個(gè)企業(yè)在時(shí)間t的一組控制變量,如市賬比(MTB)企業(yè)規(guī)模(Size)、盈利能力(ROA)、投資收益(ROI)、資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)、無形資本密集度(Intang)、有形資本密集度(PPE)。

4實(shí)證結(jié)果與分析

4.1描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示,根據(jù)表2中的數(shù)據(jù),ETR的平均值為0.174,這說明樣本的平均實(shí)際所得稅率為17.4% ,標(biāo)準(zhǔn)差為0.113。Digital的均值為1.47,表明長(zhǎng)江三角區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度偏低。整體標(biāo)準(zhǔn)差為0.904,最小值為0.693,最大值為6.021,說明在上市企業(yè)之間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平差異較大,部分企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚處于起步階段,尚未實(shí)現(xiàn)深度推進(jìn)。

表2描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

4.2相關(guān)性分析

表3列出了各變量間相關(guān)系數(shù)及其顯著性。其中數(shù)字化

表3相關(guān)性分析

表5穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

注:、**、***分別表示在 10%.5% 和 1% 的顯著性水平上顯著,括號(hào)內(nèi)為 P 值。轉(zhuǎn)型(Digital)與企業(yè)避稅程度(ETR)的相關(guān)系數(shù)為-0.045,并且在 1% 的置信水平上顯著。這表示隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提高,企業(yè)避稅程度降低。

4.3回歸結(jié)果分析

表4是本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中列(1)并未控制相關(guān)控制變量,此時(shí)Digital的回歸系數(shù)在 1% 顯著性水平下呈現(xiàn)負(fù)向影響。列(2)控制了其他相關(guān)控制變量,此時(shí)Digital系數(shù)由0.006變?yōu)?.004,同時(shí)仍然在 1% 的水平上顯著為負(fù),這一系數(shù)變化表明,在控制潛在干擾因素后,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)避稅行為的抑制作用依然穩(wěn)健,且作用強(qiáng)度未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變。研究結(jié)論有效支持了理論假設(shè) H2 ,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過增強(qiáng)稅收遵從透明度降低了企業(yè)激進(jìn)避稅動(dòng)機(jī)。

4.4穩(wěn)健性分析

在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中,本文對(duì)被解釋變量的衡量方法進(jìn)行替換,以實(shí)際稅率法(ETR)替換為賬稅差異法(BTD),計(jì)算方法如下:

BTD O= (會(huì)計(jì)利潤(rùn)總 額-應(yīng)納稅所得額) ÷ 期 末總資產(chǎn)

表4回歸結(jié)果

應(yīng)納稅所得額=(所 的稅費(fèi)用-遞延所得稅費(fèi) 用) ? 名義所得稅

穩(wěn)健性結(jié)果如表5所示,在考慮控制變量之前和之后,企業(yè)數(shù)字

注:、**、***分別表示在 10%.5% 和 1% 的顯著性水平上顯著,括號(hào)內(nèi)為 Φt 值。下同。

化轉(zhuǎn)型(Digital)與企業(yè)避稅行為

(BTD)的回歸系數(shù)分別為-0.008和-0.005,同時(shí)仍然在 1% 的水平上顯著為負(fù)。因此實(shí)證結(jié)果依然穩(wěn)健,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠抑制企業(yè)避稅。

5研究結(jié)論與政策建議

本研究選取2007-2022年滬深A(yù)股長(zhǎng)江三角區(qū)的上市公司為樣本進(jìn)行實(shí)證分析,驗(yàn)證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升企業(yè)信息透明度、降低征納雙方信息不對(duì)稱,進(jìn)而壓縮稅務(wù)籌劃空間并抑制企業(yè)避稅。這一發(fā)現(xiàn)不僅豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)避稅領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究,也為該領(lǐng)域的未來研究方向提供了有益參考。

基于以上研究發(fā)現(xiàn),本文提出如下政策建議: ① 制度供給維度方面。首先,制定全周期轉(zhuǎn)型支持政策,明確技術(shù)升級(jí)路徑;其次,加快完善數(shù)據(jù)安全監(jiān)管體系,形成包含數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)全鏈條的合規(guī)標(biāo)準(zhǔn);最后,實(shí)施差異化稅收激勵(lì),對(duì)關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)給予稅收優(yōu)惠,形成政策引導(dǎo)、安全保障、稅收激勵(lì)的三維支撐框架。 ② 企業(yè)行動(dòng)層面。企業(yè)應(yīng)構(gòu)建數(shù)字化監(jiān)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)稅務(wù)管理與技術(shù)趨勢(shì)的深度融合,利用智能財(cái)稅平臺(tái)推動(dòng)業(yè)財(cái)稅協(xié)同,重點(diǎn)強(qiáng)化技術(shù)響應(yīng)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和稅務(wù)風(fēng)控能力,最終形成\"環(huán)境感知-戰(zhàn)略調(diào)整-管理升級(jí)”的動(dòng)態(tài)優(yōu)化閉環(huán)。

【參考文獻(xiàn)】

【1]王守海,徐曉彤,劉燁煒.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)嗎?[J].證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào),2022(4):45-56.

【2]仝自強(qiáng),李補(bǔ)喜,楊磊.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略與價(jià)值創(chuàng)造一一基于企業(yè)生命周期理論的檢驗(yàn)[J].科技進(jìn)步與對(duì)策,2024,41(14):1-10.

【3]吳非,胡慧芷,林慧妍,等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場(chǎng)表現(xiàn)一一來自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理世界,2021,37(07):130-144+10.

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