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      投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對公司稅收規(guī)避的監(jiān)督效應(yīng)

      2021-12-30 08:28:44范合君王思雨
      中國注冊會計師 2021年12期
      關(guān)鍵詞:關(guān)注度高新技術(shù)投資者

      范合君 王思雨

      一、引言

      2021年3月,中共中央辦公廳和國務(wù)院辦公廳聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于進(jìn)一步深化稅收征管改革的意見》(下文簡稱《意見》),文件明確提出:“對隱瞞收入、虛列成本、轉(zhuǎn)移利潤以及利用‘稅收洼地’‘陰陽合同’和關(guān)聯(lián)交易等逃避稅行為,加強(qiáng)預(yù)防性制度建設(shè),加大依法防控和監(jiān)督檢查力度?!蔽募从沉斯镜亩愂找?guī)避行為將面臨嚴(yán)格稽查監(jiān)管的趨勢。同時《意見》還指出:“通過加強(qiáng)社會協(xié)同來持續(xù)深化拓展稅收共治格局”,將投資者作為參與公司外部治理的一類規(guī)模龐大的社會群體,履行外部監(jiān)督職責(zé)。2019年,中國投資者數(shù)量超過1.5億人,其中自然人投資者數(shù)量占比為99.76%。投資者通過質(zhì)疑公司的異常行為以引起監(jiān)管部門的關(guān)注,例如2017年凱迪生態(tài)董事會違規(guī)轉(zhuǎn)讓資產(chǎn)、2020年貴州茅臺違規(guī)巨額捐贈等事件。中國互聯(lián)網(wǎng)普及率于2020年12月底達(dá)到70.4%,互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用為投資者掌握公司動態(tài)、獲取大量信息提供了便捷渠道。那么,投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注是否能夠成為一種有效監(jiān)督公司稅收規(guī)避行為的非正式制度呢?

      已有研究證實,外部審計、機(jī)構(gòu)投資者、媒體和分析師(金鑫等,2011;李昊洋等,2018;嚴(yán)若森等,2018)都是有效抑制公司稅收規(guī)避行為的重要監(jiān)督主體。但是,這些研究忽視了個體投資者在監(jiān)督公司稅收規(guī)避行為方面的作用。個體投資者對公司的關(guān)注可以通過網(wǎng)絡(luò)搜索行為來反映(Da等,2011),它具有兩個方面的作用:一方面是信息獲取,個體投資者通過搜索公司股票信息,提高信息解讀效率,促進(jìn)信息傳遞,進(jìn)而緩解信息不對稱性;另一方面是情緒傳播,個體投資者關(guān)注加劇了情緒因素對資產(chǎn)價格的影響(江婕等,2020),誘發(fā)投資者決策羊群行為,引起公司股價波動。所以,投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注能夠引起管理層、審計師等的注意,并采取應(yīng)對措施。研究表明,投資者關(guān)注有利于激勵公司創(chuàng)新(鄧向榮等,2020),幫助審計師提高審計收費(fèi)(喻凱等,2021)。而稅收規(guī)避可能意味著公司存在財務(wù)舞弊問題,面臨著監(jiān)管處罰的風(fēng)險,投資者關(guān)注是否對公司稅收規(guī)避行為發(fā)揮監(jiān)督效應(yīng)有待進(jìn)一步實證檢驗。

      基于此,本文以2011年至2019年滬深A(yù)股上市公司為研究對象,探討投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注對公司稅收規(guī)避行為的影響。研究結(jié)果表明,投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越高,越能有效抑制公司的稅收規(guī)避行為;投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對公司稅收規(guī)避的抑制作用在高新技術(shù)企業(yè)和非國有企業(yè)中更加顯著。與現(xiàn)有研究相比,本文可能的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在:一是豐富了公司稅收規(guī)避的影響因素相關(guān)研究,以個體投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的視角探討對公司稅收規(guī)避行為的監(jiān)督效應(yīng);二是拓展了投資者關(guān)注的經(jīng)濟(jì)后果研究,證實了投資者是協(xié)同稅務(wù)部門監(jiān)管的重要社會公眾力量。

      二、研究假說

      投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注對公司稅收規(guī)避行為的監(jiān)督效應(yīng)分為直接監(jiān)督效應(yīng)和間接監(jiān)督效應(yīng)。投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的直接監(jiān)督效應(yīng)表現(xiàn)在三個方面:一是降低了公司信息不對稱程度。稅收規(guī)避程度高的公司具有較低的信息透明度和較高的財務(wù)復(fù)雜度(Balakrishnan 等,2019)。管理層經(jīng)常設(shè)計復(fù)雜隱蔽的交易形式以降低被稅務(wù)機(jī)關(guān)查處的風(fēng)險(蔡宏標(biāo)等,2015)。然而,互聯(lián)網(wǎng)為投資者提供了及時、便捷、廉價的信息渠道,信息環(huán)境的改變導(dǎo)致管理層盈余操縱受到約束(權(quán)小鋒等,2012),難以實施復(fù)雜的交易方案,提高了公司信息透明度。二是提高了管理層監(jiān)管壓力。投資者對上市公司高頻率的搜索會使公司負(fù)面問題曝光的可能性增加,也使投資者在網(wǎng)絡(luò)上對上市公司相關(guān)問題的討論熱度持續(xù)上升,即,互聯(lián)網(wǎng)促使投資者之間的信息傳播速度加快和情緒傳染力增強(qiáng)。鑒于管理者做出的決策面臨著投資者的監(jiān)督,和可能承受的網(wǎng)絡(luò)輿論壓力,所以需要對其行為后果謹(jǐn)慎評估。三是增加了管理層的違規(guī)成本。稅收規(guī)避行為在獲得稅收收益的同時也給公司帶來了損失,譬如公司債務(wù)融資成本上升(Hasan I 等,2014)、公司風(fēng)險增加(張新民等,2019)以及公司價值受損(周曉光等,2019)。而且,投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度提高了管理層稅收規(guī)避行為被識別的風(fēng)險,從而導(dǎo)致公司股價波動,引起公司未來股價崩盤風(fēng)險的增加(唐斯圓等,2018),這使得管理者必須權(quán)衡稅收規(guī)避行為的成本收益。

      投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的間接監(jiān)督效應(yīng)體現(xiàn)在,其能夠吸引其他外部監(jiān)督主體注意力,從而提高公司的稅收規(guī)避成本。投資者的高度關(guān)注會提高對上市公司重要事項的討論熱度,隨之可能會吸引媒體、中介組織、監(jiān)管部門等其他外部監(jiān)督主體的注意力。而且,投資者關(guān)注提高了潛在審計風(fēng)險被挖掘的可能性,從而導(dǎo)致審計師更傾向于出具非標(biāo)準(zhǔn)審計意見(呂敏康等,2015)以及提高審計收費(fèi)(Donohoe 等,2014)。因此,投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度強(qiáng)化了對公司的外部監(jiān)管力度,有助于抑制管理者的自利行為,從而減少公司稅收規(guī)避。基于此,提出以下假說:

      表1 變量定義表

      H1:投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越高,對公司稅收規(guī)避的抑制作用越強(qiáng)。

      高新技術(shù)企業(yè)享有減按15%稅率繳納所得稅、研發(fā)費(fèi)用加計扣除等稅收優(yōu)惠政策,然而,這一稅收優(yōu)惠政策給高新技術(shù)企業(yè)提供了操縱納稅金額的空間。一方面,高新技術(shù)企業(yè)資質(zhì)認(rèn)定申請時,傾向于采取激進(jìn)的收入確認(rèn)(張子余等,2015)和費(fèi)用操縱(張子余等,2019)手段,以獲取更多的“節(jié)稅收益”。高新技術(shù)企業(yè)每隔三年需要進(jìn)行資質(zhì)復(fù)審,可能具有復(fù)審不合格等風(fēng)險,這一情況進(jìn)一步誘使高新技術(shù)企業(yè)操縱會計信息,以享有更多稅收優(yōu)惠。另一方面,高新技術(shù)企業(yè)在歸集研發(fā)費(fèi)用時經(jīng)常將研發(fā)費(fèi)用和其他相關(guān)費(fèi)用混淆,導(dǎo)致研發(fā)成本虛增(包曉蕓等,2017)。還有部分高新技術(shù)企業(yè)利用研發(fā)費(fèi)用加計扣除的稅收優(yōu)惠政策作為“稅盾”,而非專注于提高創(chuàng)新產(chǎn)出(李維安等,2016)。因此,防范和治理“偽高新技術(shù)企業(yè)”是稅務(wù)部門的重要治理工作內(nèi)容。

      創(chuàng)新研發(fā)作為公司一項重要的經(jīng)營活動,投資者給予高度關(guān)注。由于高新技術(shù)企業(yè)兼具高收益和高風(fēng)險,從而投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對其產(chǎn)生更明顯的創(chuàng)新激勵效應(yīng)(鄧向榮等,2020)。投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注可以降低信息不對稱程度,促使高新技術(shù)企業(yè)更為詳細(xì)地披露與創(chuàng)新研發(fā)有關(guān)的信息,這有助于識別和判斷高新技術(shù)企業(yè)的財務(wù)信息披露質(zhì)量。對于企業(yè)不合理的收入、費(fèi)用等,投資者較高的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注會使消息迅速傳播擴(kuò)散,引起稅務(wù)部門、審計署等監(jiān)督機(jī)構(gòu)的監(jiān)管介入。進(jìn)而,企業(yè)發(fā)生稅務(wù)風(fēng)險不僅會影響市場品牌聲譽(yù),還會面臨喪失享受高新技術(shù)企業(yè)稅收優(yōu)惠的資格等處罰危機(jī)。基于此,提出以下假說:

      H2:行業(yè)異質(zhì)性在投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對公司稅收規(guī)避的影響中具有調(diào)節(jié)作用。

      非國有企業(yè)比國有企業(yè)具有更強(qiáng)的避稅動機(jī)。首先,國有企業(yè)和非國有企業(yè)的經(jīng)營目標(biāo)不同。國有企業(yè)需要兼顧經(jīng)濟(jì)價值目標(biāo)與稅收、就業(yè)等政治和社會目標(biāo)(文雯等,2019),而非國有企業(yè)以經(jīng)濟(jì)利益為主要目標(biāo),實現(xiàn)股東價值最大化。因此,與國有企業(yè)相比,非國有企業(yè)面臨更大的經(jīng)營業(yè)績壓力(張新民等,2019)。并且,非國有企業(yè)貸款利率較高,融資難度較大,融資約束問題進(jìn)一步誘發(fā)了管理層強(qiáng)烈的避稅動機(jī)(張銘洪等,2018)。其次,信息不對稱程度不同。由于政府直接監(jiān)督考核國有企業(yè),所以國有企業(yè)的信息不對稱程度較低;而非國有企業(yè)的管理層與股東之間信息不對稱程度較高(嚴(yán)若森等,2018),因此非國有企業(yè)對管理層自利行為的監(jiān)管力度偏弱。

      投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注是一種非正式監(jiān)督方式。投資者從網(wǎng)絡(luò)上及時獲取公司信息,對于非國有企業(yè)為規(guī)避稅收所設(shè)計的復(fù)雜交易方案及其潛在風(fēng)險都可能隨時提出疑問,這促使企業(yè)披露更多的相關(guān)細(xì)節(jié)。而當(dāng)投資者對公司的交易行為或回復(fù)等表現(xiàn)出負(fù)面情緒或做出消極評價時,也會通過互聯(lián)網(wǎng)在投資者之間相互傳染,從而影響公司聲譽(yù)。非國有企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展更依賴于企業(yè)聲譽(yù),所以對公司稅收規(guī)避行為具有顯著的抑制作用(馬德功等,2019)。此外,非國有企業(yè)的稅收規(guī)避行為也會給公司價值帶來更大的損害(張新民等,2019;周曉光等,2019),一旦被投資者識別,更容易引起公司股價波動并且影響公司長期發(fā)展?;诖?,提出以下假說:

      H3:產(chǎn)權(quán)性質(zhì)在投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對公司稅收規(guī)避的影響中具有調(diào)節(jié)作用。

      三、研究設(shè)計

      (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

      以2011年至2019年滬深A(yù)股上市公司為初始樣本。投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)來源于CNRDS數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)庫提供了自2011年起我國上市公司網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)值,該指標(biāo)根據(jù)新聞輿情等信息來反映網(wǎng)民情緒、公司搜索熱度等行為。其他數(shù)據(jù)均來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫。樣本處理流程如下:(1)剔除金融類上市公司;(2)數(shù)據(jù)缺失的樣本;(3)ST、*ST等特殊類型公司;(4)剔除當(dāng)期稅前利潤小于0的樣本;(5)剔除實際稅率小于0或大于1的樣本。為減少異常值的影響,對所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。最終獲得12217個觀測值。

      (二)變量定義

      1.被解釋變量。借鑒金鑫等(2011)的研究,采用以下兩種方式衡量稅收規(guī)避:(1)以會計賬面與實際稅負(fù)差異(BTD)來衡量,BTD=[利潤總額-(所得稅費(fèi)用-遞延所得稅費(fèi)用)/年末所得稅率]/上一年資產(chǎn)總額;(2)以扣除應(yīng)計項目影響后的會計賬面與實際稅負(fù)差異(DDBTD)來衡量。該指標(biāo)采用固定效應(yīng)殘差法計算,根據(jù)BTDi,t=α×TACCi,t+μi+εi,t,其中,BTD為上述(1)中的會計賬面與實際稅負(fù)差異;TACC 為公司總應(yīng)計項目,即:(凈利潤-經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額)/上一年度資產(chǎn)總額;μi為公司的稅負(fù)不隨時間變化的固定特征部分;εi,t為公司稅負(fù)差異的變動特征部分;DD_BTD為μi+εi,t。BTD和DD_BTD 越大,公司稅收規(guī)避程度越高。

      2.解釋變量。參考鄧向榮等(2020),投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度(SVI)是以第t年投資者對公司i的網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)值加1并且取對數(shù)來衡量。其中網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)值根據(jù)股票代碼、公司簡稱、公司全稱三種關(guān)鍵字搜索指數(shù)值之和所得。

      3.調(diào)節(jié)變量。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)是國有企業(yè)取值為1,非國有企業(yè)取值為0;行業(yè)異質(zhì)性(Tech)是上市公司被認(rèn)證為高新技術(shù)企業(yè)為1,否則為0。

      4.控制變量。參考嚴(yán)若森等(2018)、馬德功等(2019)的研究選取以下變量:公司規(guī)模(SIZE)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、資產(chǎn)收益率(ROA)、成長性(Growth)、固定資產(chǎn)比率(PPE)、無形資產(chǎn)比率(INTA)、存貨密集度(INVINT)、股權(quán)集中度(TOP1)、股權(quán)制衡度(H10)、兩職合一(DUAL)。并且,本文還控制了年度固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)。

      (三)模型設(shè)定

      為檢驗投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對公司稅收規(guī)避的影響,本文構(gòu)建模型(1):

      為驗證行業(yè)異質(zhì)性的調(diào)節(jié)效應(yīng),在模型(1)的基礎(chǔ)上加入交互項SVIi,t×Techi,t,構(gòu)建模型(2):

      為驗證產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)效應(yīng),在模型(1)的基礎(chǔ)上加入交互項SVIi,t×SOEi,t,構(gòu)建模型(3):

      四、實證結(jié)果分析

      (一)描述性統(tǒng)計

      表2是樣本描述性統(tǒng)計結(jié)果。BTD的均值為-0.036,標(biāo)準(zhǔn)差為0.078;DDBTD的均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為0.078。這表明大部分上市公司的會計利潤和應(yīng)納稅所得額具有一定的差異,并且各個公司之間的稅收規(guī)避程度存在較大差別。SVI的均值為12.79,標(biāo)準(zhǔn)差為0.675,這反映了公司獲得投資者的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度普遍較高,而且不同企業(yè)的投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度差異較大。

      表2 描述性統(tǒng)計

      (二)分組檢驗

      表3匯報了分組檢驗結(jié)果。本文將投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度高于樣本均值的歸入投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度高組,將低于樣本均值的歸入投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度低組。其中,高組樣本量為5503,低組的樣本量為6714。在高組中,BTD和DDBTD的均值以及中位數(shù)都小于低組,并且均值差異t檢驗和中位數(shù)檢驗全部在1%水平上顯著。這表明投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度較高時,公司稅收規(guī)避程度越低。

      表3 分組檢驗

      (三)回歸分析

      1.投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與公司稅收規(guī)避。表4列示了投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對公司稅收規(guī)避的回歸結(jié)果。第(1)列以BTD為稅收規(guī)避代理變量,投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度(SVI)在1%水平上顯著為負(fù)。第(2)列以DDBTD為稅收規(guī)避代理變量,投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度(SVI)的回歸系數(shù)同樣在1%水平上顯著為負(fù)。這一結(jié)果表明,投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越高,對公司稅收規(guī)避的抑制作用越強(qiáng)。投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越高,公司的信息不對稱程度減少,管理層風(fēng)險感知增強(qiáng),其自利行為受到監(jiān)督,難以通過設(shè)計復(fù)雜的交易活動來進(jìn)行稅收規(guī)避。假說H1得到驗證。

      表4 投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對公司稅收規(guī)避的回歸結(jié)果

      2.行業(yè)異質(zhì)性的調(diào)節(jié)效應(yīng)。表5第(1)列和第(2)列檢驗了行業(yè)異質(zhì)性的調(diào)節(jié)效應(yīng)。第(1)列以BTD為稅收規(guī)避代理變量,交互項SVI×Tech的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)。第(2)列以DDBTD為稅收規(guī)避代理變量,交互項SVI×Tech回歸系數(shù)也實現(xiàn)了5%水平上顯著為負(fù)。上述結(jié)果說明相較于非高新技術(shù)企業(yè),投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對公司稅收規(guī)避的抑制作用在高新技術(shù)企業(yè)中更顯著。投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越高,高新技術(shù)企業(yè)的財務(wù)信息操縱越容易被識別,提高了公司聲譽(yù)損失風(fēng)險和違規(guī)處罰風(fēng)險,從而有效抑制公司稅收規(guī)避動機(jī)。假說H2得到驗證。

      表5 行業(yè)異質(zhì)性和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

      3.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。表5第(3)列和第(4)列檢驗了行業(yè)異質(zhì)性的調(diào)節(jié)效應(yīng)。第(3)列以BTD為稅收規(guī)避代理變量,交互項SVI×SOE的回歸系數(shù)在10%水平上顯著為正。第(2)列以DDBTD為稅收規(guī)避代理變量,交互項SVI×SOE的回歸系數(shù)同樣在10%水平上顯著正相關(guān)。上述結(jié)果說明相較于國有企業(yè),投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對公司稅收規(guī)避的抑制作用在非國有企業(yè)中更顯著。投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度增加了非國有企業(yè)因稅收規(guī)避所承擔(dān)的經(jīng)濟(jì)后果的嚴(yán)重性,彌補(bǔ)了公司內(nèi)部治理監(jiān)督不足,提高了信息透明度,減少了稅收規(guī)避行為。假說H3得到驗證。

      (四)穩(wěn)健性檢驗

      1.替換被解釋變量。根據(jù)金鑫等(2011)總結(jié)稅收規(guī)避的測度方式,本文以有效稅率(ETR)為代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。有效稅率(ETR)的計算公式為ETR=(所得稅費(fèi)用-遞延所得稅費(fèi)用)/稅前利潤。有效稅率(ETR)越小,稅收規(guī)避程度越高。如表6第(1)列結(jié)果所示,SVI回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正。這一結(jié)果表明投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越高,公司稅收規(guī)避程度越低。

      表6 穩(wěn)健性檢驗

      2.替換解釋變量。一是以僅用股票代碼為搜索關(guān)鍵詞計算的投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度(SVI_Code)為代理變量。相比于輸入公司簡稱,投資者以股票代碼進(jìn)行搜索表明其對公司財務(wù)信息和投資前景信息關(guān)注度更高(胡瑋佳等,2019)。表6第(2)列和第(3)列表明SVI_Code的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)。二是以超額投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度(SVI_Above)為代理變量。投資者對公司所處行業(yè)給予較高的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注,可能使得公司獲得較高的投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度。所以,采取經(jīng)年度-行業(yè)調(diào)整后的投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進(jìn)行檢驗,即SVI_Above是根據(jù)第t年投資者對公司的搜索指數(shù)值與同行業(yè)同年度均值之比加1并取對數(shù)所得。表6第(4)列和第(5)列結(jié)果顯示SVI_Above的回歸系數(shù)均為負(fù),并且在1%水平上顯著。這同樣驗證了假說H1。

      3.滯后一期檢驗。由于公司稅收規(guī)避可能促使投資者更高的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度,所以本文將投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度滯后一期(SVIt-1)進(jìn)行檢驗。表7第(1)列和第(2)列中SVIt-1回歸系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù),這說明投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對公司稅收規(guī)避具有抑制作用。

      表7 滯后一期檢驗和工具變量法

      4.工具變量法。參考張淑惠等(2020)研究,單個公司的稅收規(guī)避行為不受同行業(yè)平均投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響,而公司的投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與行業(yè)平均投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度有關(guān)。所以采取投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的同年度同行業(yè)均值(mean_SVI)作為工具變量進(jìn)行2SLS回歸。結(jié)果如表6第(4)列和第(6)列,投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注(SVI)的回歸系數(shù)均為負(fù)并且在5%水平上顯著,這表明假說H1結(jié)論穩(wěn)健。

      五、研究結(jié)論與研究啟示

      本文以2011年至2019年滬深A(yù)股上市公司為樣本,研究投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度對公司避稅行為的影響。研究發(fā)現(xiàn):(1)投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度越高,對公司稅收規(guī)避行為的監(jiān)督效應(yīng)越顯著;(2)相較于非高新技術(shù)企業(yè),投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在高新技術(shù)企業(yè)中對公司稅收規(guī)避行為的監(jiān)督效應(yīng)更強(qiáng);(3)相較于國有企業(yè),投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度在非國有企業(yè)中對公司稅收規(guī)避行為的監(jiān)督效應(yīng)更有效。

      根據(jù)上述結(jié)論得出以下研究啟示:(1)稅務(wù)部門應(yīng)當(dāng)利用大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)及時了解投資者對上市公司的輿論。稅務(wù)部門通過加強(qiáng)對上市公司的輿情監(jiān)控,匯總分析投資者對上市公司的評論、股票交易等信息反饋內(nèi)容,便于及時掌握上市公司的動向,以及關(guān)注影響公司納稅的重要事項。這有助于緩解稅務(wù)部門與上市公司之間的信息不對稱問題,獲取上市公司在納稅申報材料之外所披露的稅務(wù)信息,從而進(jìn)行針對性地審核監(jiān)督。(2)稅務(wù)部門需要重點(diǎn)監(jiān)測高新技術(shù)行業(yè)中投資者對上市公司稅收行為的關(guān)注度。當(dāng)高新技術(shù)企業(yè)的投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度偏低時,其外部監(jiān)管環(huán)境相對寬松,由此可能導(dǎo)致高新技術(shù)企業(yè)利用稅收優(yōu)惠政策進(jìn)行的會計操縱或異常研發(fā)費(fèi)用核算等問題未被及時察覺。所以,對于關(guān)注度較低的高新技術(shù)企業(yè),稅務(wù)部門應(yīng)適當(dāng)加大監(jiān)管投入力度。例如通過開展不定期的抽查監(jiān)督,告誡高新技術(shù)企業(yè)主動履行納稅義務(wù),同時提醒投資者關(guān)注這類企業(yè)的稅務(wù)風(fēng)險問題。(3)上市公司應(yīng)當(dāng)積極主動利用網(wǎng)絡(luò)、微博、微信等渠道向投資者披露稅務(wù)信息。公司應(yīng)該提供滿足投資者利益需求的稅務(wù)信息,編制服務(wù)于投資者決策的稅務(wù)報表。結(jié)合公司享有的稅收優(yōu)惠政策、所處行業(yè)特點(diǎn)以及重大經(jīng)營事項等,向投資者做出專門的稅務(wù)風(fēng)險提示。公司通過自覺披露詳細(xì)地稅務(wù)信息,有利于形成積極納稅的公司聲譽(yù),塑造主動履行社會責(zé)任的良好形象。

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