企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對稅費(fèi)成本的影響

潘孝珍　潘汪哲

內(nèi)容提要：推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是打造我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢的重要路徑。文章基于上市公司微觀視角，使用文本分析法刻畫企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)稅費(fèi)成本的影響效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型會顯著降低企業(yè)稅費(fèi)成本，且主要是降低企業(yè)所得稅成本和其他稅費(fèi)成本，但對增值稅成本的影響效應(yīng)不顯著。進(jìn)一步研究表明，在股權(quán)性質(zhì)為國有企業(yè)、地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的內(nèi)外部條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)稅費(fèi)成本的降低效應(yīng)更強(qiáng)。本研究為企業(yè)如何控制稅費(fèi)成本、優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)提供了新思路，也為數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的稅收征管工作提供了啟示。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；稅費(fèi)成本；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)

中圖分類號：F812.42? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 文章編號：2095-1280（2023）02-0036-12

一、引言

2021年，我國《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出了“加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國”的重要目標(biāo)，要促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，打造我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢。在這一目標(biāo)引領(lǐng)下，國內(nèi)眾多企業(yè)加快了推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。埃森哲與國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心聯(lián)合發(fā)布的《中國企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)研究》顯示，2021年中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平穩(wěn)步提升，平均得分首次突破50分，轉(zhuǎn)型成效顯著的企業(yè)比例由上年度的11%躍升至16%。我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程正在穩(wěn)步推進(jìn)，但轉(zhuǎn)型成效顯著的企業(yè)仍不足20%，要實(shí)現(xiàn)我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢仍然任重道遠(yuǎn)。面對需求收縮的壓力，企業(yè)經(jīng)營收入隨之降低，“降成本”成為維持企業(yè)生產(chǎn)和發(fā)展、激發(fā)企業(yè)活力的新選擇。而“降成本”的關(guān)鍵不僅在于外部政策環(huán)境，更依賴于企業(yè)自身成本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的背景下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否降低稅費(fèi)成本，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)企業(yè)“降成本”的目標(biāo)？

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)利用大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)及區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)，對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動進(jìn)行智能化改造，實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)賦能企業(yè)創(chuàng)新鏈、供應(yīng)鏈、價(jià)值鏈的全方位管理模式變革?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要圍繞企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動因、路徑和影響效應(yīng)等方面展開研究。Mikalef和Patel（2017）發(fā)現(xiàn)，提高生產(chǎn)服務(wù)效率是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要?jiǎng)右颍琀anelt et al.（2021）則認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以分成技術(shù)影響、分部適應(yīng)、系統(tǒng)變化和整體數(shù)字化四個(gè)階段。戚聿東等（2021）認(rèn)為，“定位機(jī)制—映射機(jī)制”的“外循環(huán)”和國有資本戰(zhàn)略定位的“內(nèi)銜接”是實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩大路徑。封偉毅（2020）認(rèn)為傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，既要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和生產(chǎn)流程的數(shù)字化改造，也要適應(yīng)基于數(shù)字化思維的傳統(tǒng)制造業(yè)發(fā)展新方向。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對內(nèi)能提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率（趙宸宇等，2021）、提升創(chuàng)新效率（Wu et al.，2016）、減少審計(jì)費(fèi)用（張永坤等，2021）、加強(qiáng)商業(yè)模式創(chuàng)新（張振剛等，2022）等，對外能提高股票流動性（吳非等，2021）、降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)（王守海等，2022）等。

企業(yè)稅費(fèi)成本相關(guān)文獻(xiàn)的研究視角主要集中在實(shí)際稅負(fù)測度、稅負(fù)影響因素、減稅降費(fèi)經(jīng)濟(jì)后果等方面。桂俊煜（2018）研究表明，近年來我國上市公司稅負(fù)水平持續(xù)降低，但行業(yè)間差異較大。環(huán)保投資（楊旭東等，2020）、納稅聲譽(yù)（郭玲等，2022）、稅收征管經(jīng)歷獨(dú)董（趙純祥等，2019）等因素，都會降低企業(yè)稅負(fù)水平。從經(jīng)濟(jì)后果來看，減稅降費(fèi)有助于提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（馬金華等，2021）、提升企業(yè)投資水平（肖志超等，2021）。

目前關(guān)于數(shù)字化與企業(yè)稅費(fèi)的相關(guān)文獻(xiàn)，大多基于稅務(wù)機(jī)關(guān)的視角展開研究，例如黃英（2021）探討了稅務(wù)機(jī)關(guān)如何完善數(shù)字化稅收征管工作，李艷等（2020）分析了數(shù)字化稅收征管對企業(yè)稅費(fèi)負(fù)擔(dān)的影響，王競達(dá)等（2021）研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對稅收征管帶來的挑戰(zhàn)和解決路徑。但是，少有文獻(xiàn)從企業(yè)視角，分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對稅費(fèi)成本的影響效應(yīng)。本文以2011—2020年中國滬深A(yù)股上市公司為樣本，利用文本分析法測度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否降低我國企業(yè)稅費(fèi)成本，以及企業(yè)股權(quán)性質(zhì)和地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)，并通過分解具體稅種來分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)不同稅費(fèi)成本的具體影響。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于，從企業(yè)視角論證數(shù)字技術(shù)發(fā)展給企業(yè)稅費(fèi)成本帶來的影響，為企業(yè)成本結(jié)構(gòu)調(diào)整提供新思路，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的稅收征管政策調(diào)整提供新啟示。

二、理論分析與假設(shè)提出

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)稅費(fèi)成本的影響效應(yīng)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)了企業(yè)節(jié)稅能力。節(jié)稅是指企業(yè)充分利用國家制定的稅收優(yōu)惠政策來降低稅費(fèi)成本，具體體現(xiàn)在當(dāng)存在多種稅收政策和計(jì)稅方法可供選擇時(shí)，納稅人以稅費(fèi)負(fù)擔(dān)最低化為目標(biāo)對企業(yè)經(jīng)營活動的涉稅行為進(jìn)行選擇。數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)企業(yè)節(jié)稅能力主要體現(xiàn)在：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)字化管理。財(cái)務(wù)數(shù)字化管理是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的切入點(diǎn)與連接點(diǎn)，企業(yè)可以利用數(shù)字技術(shù)構(gòu)建數(shù)字化財(cái)稅信息平臺，實(shí)現(xiàn)涉稅相關(guān)財(cái)務(wù)工作與數(shù)字技術(shù)的深度融合。這有利于企業(yè)實(shí)時(shí)掌握最新的稅收政策，并根據(jù)稅收政策變化及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營活動和財(cái)務(wù)決策。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了企業(yè)的業(yè)財(cái)稅融合。企業(yè)在有效實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型后，可以利用數(shù)字技術(shù)處理生產(chǎn)經(jīng)營過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，提取對經(jīng)營決策有用的信息（Liu et al.，2011），由此開展企業(yè)稅務(wù)大數(shù)據(jù)分析，加強(qiáng)稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控，助推“業(yè)財(cái)稅一體化”進(jìn)程，提升企業(yè)節(jié)稅能力（蔡昌和王道慶，2020）。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了企業(yè)的數(shù)字技術(shù)投資。企業(yè)數(shù)字技術(shù)投資包括數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字技術(shù)研發(fā)、數(shù)字技術(shù)要素投入等方面，具體表現(xiàn)為企業(yè)建立數(shù)字信息系統(tǒng)，招聘數(shù)字化人才，加大數(shù)字技術(shù)研發(fā)資金投入，購入數(shù)字化相關(guān)軟件和硬件設(shè)施，實(shí)現(xiàn)與數(shù)字技術(shù)匹配的固定資產(chǎn)“大換血”等（盧寶周等，2022）。因此，在整個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的較長時(shí)期內(nèi)，企業(yè)可以通過調(diào)整數(shù)字技術(shù)投資水平，實(shí)現(xiàn)賬面利潤的跨年度調(diào)控，再加上研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除、無形資產(chǎn)加計(jì)攤銷等稅收優(yōu)惠政策，使得企業(yè)在稅費(fèi)成本上有了更大的籌劃空間，節(jié)稅能力隨之增強(qiáng)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)了企業(yè)稅負(fù)轉(zhuǎn)嫁能力。稅負(fù)轉(zhuǎn)嫁是指企業(yè)將所繳納的稅款通過各種方式轉(zhuǎn)由其他經(jīng)濟(jì)主體負(fù)擔(dān)的行為和過程，主要發(fā)生在以增值稅為代表的間接稅上。當(dāng)增值稅抵扣鏈條完全打通時(shí)，企業(yè)繳納的增值稅相當(dāng)于“提前代付”，并不構(gòu)成企業(yè)實(shí)際稅收負(fù)擔(dān)（劉怡等，2017）。但現(xiàn)實(shí)情況是，并非所有企業(yè)都能實(shí)現(xiàn)間接稅稅負(fù)的完全轉(zhuǎn)嫁。蘇國燦等（2020）研究發(fā)現(xiàn)，中國企業(yè)繳納的間接稅并未完全轉(zhuǎn)嫁，而是由企業(yè)和消費(fèi)者共同負(fù)擔(dān)，甚至企業(yè)負(fù)擔(dān)了其中的70.9%。實(shí)際上，產(chǎn)品議價(jià)能力是企業(yè)實(shí)現(xiàn)稅負(fù)轉(zhuǎn)嫁的關(guān)鍵所在（艾華等，2019），數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提高企業(yè)產(chǎn)品議價(jià)能力。具體表現(xiàn)在：一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提高產(chǎn)品個(gè)性化。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)，可以迅速掌握外部市場和客戶信息（張振剛等，2022）。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。企業(yè)可以利用數(shù)字技術(shù)，建立自動采集數(shù)據(jù)并及時(shí)反饋與調(diào)整的閉環(huán)管理系統(tǒng)，通過生產(chǎn)流程優(yōu)化來改善產(chǎn)品生產(chǎn)效率與質(zhì)量（Westerman et al.，2014）?？梢?，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)產(chǎn)品議價(jià)能力，進(jìn)而增強(qiáng)稅負(fù)轉(zhuǎn)嫁能力。

綜上所述，數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)了企業(yè)的節(jié)稅能力和稅負(fù)轉(zhuǎn)嫁能力，在企業(yè)營業(yè)收入一定的條件下減少稅費(fèi)繳納規(guī)模，從而降低整體稅費(fèi)負(fù)擔(dān)水平。因此，提出假設(shè)H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會顯著降低企業(yè)稅費(fèi)成本。

（二）股權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用

近年來，我國積極推動國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，2020年國資委發(fā)布《關(guān)于加快推進(jìn)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》，為國有企業(yè)開展數(shù)字化改革提供政策指引。國有企業(yè)是促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中堅(jiān)力量，理應(yīng)率先推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并在此過程中承擔(dān)更多的探索性責(zé)任。在企業(yè)稅費(fèi)成本上，國有企業(yè)也有其獨(dú)特性，往往會因政策性負(fù)擔(dān)而承擔(dān)更多稅收任務(wù)，并由于管理層的職業(yè)晉升追求而產(chǎn)生繳納更多稅款的動機(jī)。劉駿和劉峰（2014）等研究表明，國有企業(yè)避稅動機(jī)較弱，導(dǎo)致其稅費(fèi)負(fù)擔(dān)往往較重。因此，股權(quán)性質(zhì)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)稅費(fèi)成本的影響效應(yīng)中可能發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。首先，國有企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，利用數(shù)字技術(shù)建立標(biāo)準(zhǔn)化涉稅信息系統(tǒng)，規(guī)范企業(yè)運(yùn)營流程并約束管理層行為，使得國有企業(yè)遵循依法納稅原則，不必考慮因國企身份帶來的政策性負(fù)擔(dān)。并且，由于國有企業(yè)本身較高的稅負(fù)水平，數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低企業(yè)稅費(fèi)成本的效應(yīng)空間也就更大。其次，與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)在公司治理中往往存在諸如產(chǎn)權(quán)主體缺位、內(nèi)部人控制嚴(yán)重、管理層過度追求政治目標(biāo)而忽視經(jīng)濟(jì)績效等問題。數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得企業(yè)信息披露體系得到重塑（Hinings et al.，2018），具體表現(xiàn)在：提高內(nèi)部控制信息披露效率、實(shí)現(xiàn)管理決策動態(tài)反饋與評估、加強(qiáng)與外部利益相關(guān)方的交流等，進(jìn)而從對外增進(jìn)信息披露、對內(nèi)抑制機(jī)會主義兩個(gè)方面，緩解國有企業(yè)的內(nèi)部代理問題，抑制國有企業(yè)管理層為實(shí)現(xiàn)政治目標(biāo)而多繳稅的動機(jī)，有效降低國有企業(yè)的稅費(fèi)成本。最后，國有企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中擁有充足的內(nèi)外部資源，具備多層次、全流程的核心能力，為深度數(shù)字化變革提供有力保障。國有企業(yè)肩負(fù)的經(jīng)濟(jì)、政治和社會責(zé)任，為其數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了更強(qiáng)的內(nèi)生動力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的稅費(fèi)成本降低效應(yīng)也就更加顯著。

因此，本文提出假設(shè)H2：在股權(quán)性質(zhì)為國有企業(yè)的內(nèi)部條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)稅費(fèi)成本的降低效應(yīng)更強(qiáng)。

（三）地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的調(diào)節(jié)作用

我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)空間上的區(qū)域不均衡特征（趙新偉和王琦，2021），給各地區(qū)企業(yè)的具體市場行為帶來了深遠(yuǎn)影響。袁徽文和高波（2022）研究發(fā)現(xiàn)，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平能有效提升高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新效率。張嘉偉等（2022）研究表明，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平能顯著抑制企業(yè)的真實(shí)盈余管理，緩解管理層短視行為。地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)稅費(fèi)成本的影響效應(yīng)中也能發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)，企業(yè)需要為數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入更多的資本性支出。一方面，這些地區(qū)的企業(yè)大多處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的起步階段，可以享受數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期大規(guī)模投資帶來的減稅紅利；另一方面，這些地區(qū)配套的數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施不完善，企業(yè)需要為自行完善基礎(chǔ)設(shè)施投入更多資金。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能更顯著地提高節(jié)稅能力。其次，地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響稅務(wù)機(jī)關(guān)的稅收征管能力。與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)相比，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低地區(qū)的稅務(wù)機(jī)關(guān)更少關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)與數(shù)據(jù)服務(wù)，且稅務(wù)機(jī)關(guān)自身的數(shù)字化稅收征管能力較弱，導(dǎo)致涉稅信息不對稱，此時(shí)企業(yè)更容易利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型來實(shí)施避稅活動。最后，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地區(qū)，企業(yè)的供應(yīng)商與客戶的數(shù)字化水平較低，產(chǎn)業(yè)競爭水平低且信息透明度低，此時(shí)企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠獲得更加突出的競爭優(yōu)勢，由此顯著提升企業(yè)產(chǎn)品議價(jià)能力，增強(qiáng)稅負(fù)轉(zhuǎn)嫁能力。

因此，本文提出假設(shè)H3：在地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的外部條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)稅費(fèi)成本的降低效應(yīng)更強(qiáng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

選取2011—2020年滬深A(yù)股上市公司作為樣本，并參照慣例對數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：（1）剔除金融業(yè)上市公司樣本；（2）剔除ST和退市處理的上市公司樣本；（3）剔除存在缺失值的上市公司樣本；（4）為緩解極端值的不利影響，對所有微觀層面的連續(xù)型變量進(jìn)行臨界值為1%的Winsor縮尾處理。構(gòu)造數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)的年報(bào)文本來自深圳證券交易所和上海證券交易所官方網(wǎng)站，其他財(cái)務(wù)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫。

（二）變量設(shè)定

1.被解釋變量

被解釋變量為企業(yè)稅費(fèi)成本Alltax，具體包括如下三個(gè)衡量指標(biāo)。首先，將現(xiàn)金流量表中企業(yè)支付的各項(xiàng)稅費(fèi)除以當(dāng)期營業(yè)總收入，獲得第一個(gè)衡量指標(biāo)Alltax1。其次，考慮到企業(yè)收到的稅收返還也是影響企業(yè)實(shí)際稅費(fèi)負(fù)擔(dān)的重要因素，參照郭玲等（2022）等文獻(xiàn)，根據(jù)“（支付的各項(xiàng)稅費(fèi)－收到的稅費(fèi)返還）/營業(yè)總收入”計(jì)算得到第二個(gè)衡量指標(biāo)Alltax2。最后，考慮到上述兩個(gè)指標(biāo)只是從現(xiàn)金流視角衡量企業(yè)稅費(fèi)成本，忽略了本期應(yīng)交未交的稅費(fèi)負(fù)擔(dān)情況，參照蘇宏通（2019）等文獻(xiàn)，以權(quán)責(zé)發(fā)生制為基礎(chǔ)，根據(jù)“（支付的各項(xiàng)稅費(fèi)+本期變化的應(yīng)交稅費(fèi)－收到的稅費(fèi)返還）/營業(yè)總收入”計(jì)算得到第三個(gè)衡量指標(biāo)Alltax3。

2.解釋變量

解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度Dcg，參考吳非等（2021）與肖紅軍等（2021），使用文本分析法抓取上市公司年報(bào)中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞頻來測度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。具體做法為：首先，下載2011—2020年滬深A(yù)股上市公司年報(bào)；其次，參考吳非等（2021）所使用的數(shù)字化轉(zhuǎn)型結(jié)構(gòu)化特征詞圖譜來構(gòu)建關(guān)鍵詞詞庫，詞庫包含“大數(shù)據(jù)”“云計(jì)算”“人工智能”“數(shù)字貨幣”等關(guān)鍵詞；最后，使用Python軟件從年報(bào)中抓取數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞并統(tǒng)計(jì)其詞頻，作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度Dcg的衡量指標(biāo)。

3.控制變量

參考趙純祥等（2019）、潘孝珍和陳僑東（2021）等的方法，從企業(yè)特征、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、營收狀況等方面，使用企業(yè)規(guī)模Ln_size、股權(quán)性質(zhì)Soe、股權(quán)集中度Top1、資產(chǎn)負(fù)債率Lev、固定資產(chǎn)比重Ppe、無形資產(chǎn)比重Intangible、存貨比重Inventory、現(xiàn)金比重Cash、營業(yè)利潤率Profit、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率Rev等作為控制變量，并控制了行業(yè)效應(yīng)和年度效應(yīng)。具體變量定義如表1所示。

（三）模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)上述研究假設(shè)，設(shè)定如下計(jì)量模型：

Alltax=β0+β1Dcg+β2Ln_size+β3Soe+β4Top1+β5Lev+β6PPE+β7Intangible+β8Inventory+

β9Cash+β10Profit+β11Rev+γ∑Industry+δ∑Year+ε （1）

Alltax=β0+β1Dcg+β2Soe+β3Dcg×Soe+β4Ln_size+β5Top1+β6Lev+β7Ppe+β8Intangible+

β9Inventory+β10Cash+β11Profit+β12Rev+γ∑Industry+δ∑Year+ε （2）

Alltax=β0+β1Dcg+β2Dige+β3Dcg×Dige+β4Ln_size+β5Soe+β6Top1+β7Lev+β8Ppe+β9Intangible+

β10Inventory+β11Cash+β12Profit+β13Rev+γ∑Industry+δ∑Year+ε （3）

模型（1）的被解釋變量是企業(yè)稅費(fèi)成本Alltax，具體包括Alltax1、Alltax2和Alltax3三個(gè)衡量指標(biāo)，解釋變量為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度Dcg，用以檢驗(yàn)研究假設(shè)H1。模型（2）是在模型（1）的基礎(chǔ)上，加入了數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與股權(quán)性質(zhì)的交互項(xiàng)Dcg×Soe，用以檢驗(yàn)研究假設(shè)H2；模型（3）是在模型（1）的基礎(chǔ)上，加入了地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Dige以及它與地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的交互項(xiàng)Dcg×Dige，用以檢驗(yàn)研究假設(shè)H3。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。企業(yè)稅費(fèi)成本Alltax1、Alltax2和Alltax3的均值分別為7.214、6.051和6.251，其中：Alltax1的最小值為0.512，最大值為30.176；Alltax2的最小值為-5.71，最大值為29.637；Alltax3的最小值為-6.103，最大值為30.769，表明我國上市公司的稅費(fèi)成本差異較大。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度Dcg的平均值為10.099，最小值為0，最大值為147，表明我國上市公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平也存在較大差異，且中位數(shù)為2表明大部分上市公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平非常低。此外，控制變量也都存在較大的樣本間差異。

（二）回歸結(jié)果

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)稅費(fèi)成本的影響效應(yīng)檢驗(yàn)

對模型（1）進(jìn)行最小二乘估計(jì)，結(jié)果如表3所示。其中：列（1）（3）和（5）未加入控制變量，列（2）（4）和（6）加入了所有控制變量。列（1）和列（2）的被解釋變量為Alltax1，此時(shí)Dcg的系數(shù)分別為-0.008和-0.004，且都在1%的水平上顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效降低了企業(yè)稅費(fèi)成本。列（3）和列（4）的被解釋變量為Alltax2，此時(shí)Dcg的系數(shù)分別為-0.015和-0.011，也都在1%的水平上顯著，表明在企業(yè)稅費(fèi)成本中考慮稅費(fèi)返還因素后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然有效降低了企業(yè)稅費(fèi)成本。列（5）和列（6）的被解釋變量為Alltax3，此時(shí)Dcg的系數(shù)分別為-0.015和-0.011，也都在1%的水平上顯著，表明進(jìn)一步基于權(quán)責(zé)發(fā)生制對企業(yè)稅費(fèi)成本指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整后，實(shí)證結(jié)果依然保持一致。綜上，研究假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

2.股權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用

對模型（2）進(jìn)行最小二乘估計(jì)，結(jié)果如表4所示。由列（1）至列（3）的回歸結(jié)果可見，當(dāng)企業(yè)稅費(fèi)成本的衡量指標(biāo)分別為Alltax1、Alltax2和Alltax3時(shí)，交互項(xiàng)Dcg×Soe的系數(shù)分別為-0.024、-0.022和-0.024，且均在1%的水平上顯著。這表明在股權(quán)性質(zhì)為國有企業(yè)的條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)稅費(fèi)成本的降低效應(yīng)更強(qiáng)，證明假設(shè)H2成立。

3.地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的調(diào)節(jié)作用

參照趙濤等（2020）的研究，使用主成分分析法測度省級層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。具體而言，主要從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字金融普惠兩方面，對各省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測度。其中，在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方面選取互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)從業(yè)人數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)出、移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)和互聯(lián)網(wǎng)普及率作為衡量指標(biāo)，在數(shù)字金融發(fā)展方面選取北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)共同編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)作為衡量指標(biāo)。最后，通過主成分分析方法，將上述5個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后降維處理，得到省級層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)Dige，該指標(biāo)數(shù)值越大說明地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高。對模型（3）進(jìn)行最小二乘估計(jì)，結(jié)果如表5所示。由列（1）至列（3）的回歸結(jié)果可見，當(dāng)企業(yè)稅費(fèi)成本的衡量指標(biāo)分別為Alltax1、Alltax2和Alltax3時(shí)，交互項(xiàng)Dcg×Dige的系數(shù)分別為0.002、0.004和0.003，且均在1%的水平上顯著。這表明在地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)稅費(fèi)成本的降低效應(yīng)更強(qiáng)，證明假設(shè)H3成立。

（三）基于分稅種的進(jìn)一步分析

為了比較數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)不同稅費(fèi)成本項(xiàng)目的具體影響效應(yīng)，進(jìn)一步將企業(yè)稅費(fèi)成本分解成增值稅成本、企業(yè)所得稅成本和其他稅費(fèi)成本三項(xiàng)進(jìn)行分稅種檢驗(yàn)。增值稅成本參照倪娟等（2019）等文獻(xiàn)，將現(xiàn)金流量表中“支付的各項(xiàng)稅費(fèi)”調(diào)整為按權(quán)責(zé)發(fā)生制當(dāng)期應(yīng)承擔(dān)的總體稅費(fèi)負(fù)擔(dān)后，逐項(xiàng)扣除企業(yè)所得稅、稅金及附加，以及管理費(fèi)用中涉及的各項(xiàng)稅費(fèi)，具體公式為“（支付的各項(xiàng)稅費(fèi)+應(yīng)交稅費(fèi)年末年初差額－所得稅費(fèi)用－稅金及附加－管理費(fèi)用明細(xì)項(xiàng)中稅費(fèi)有關(guān)金額）/營業(yè)總收入”。企業(yè)所得稅成本用“（所得稅費(fèi)用－遞延所得稅資產(chǎn)減少－遞延所得稅負(fù)債增加）/營業(yè)總收入”進(jìn)行衡量，其他稅費(fèi)成本用“稅金及附加/營業(yè)總收入”進(jìn)行衡量。

表6報(bào)告了分稅種回歸的估計(jì)結(jié)果，列（1）至列（3）的被解釋變量分別為增值稅成本Vat、企業(yè)所得稅成本Incometax和其他稅費(fèi)成本Othertax。列（1）中Dcg的系數(shù)為0.001，且未通過顯著性檢驗(yàn)，列（2）和列（3）中Dcg的系數(shù)均為負(fù)數(shù)，且都在1%的水平上顯著?？梢姡瑪?shù)字化轉(zhuǎn)型并未影響企業(yè)的增值稅成本，但能顯著降低企業(yè)所得稅成本和其他稅費(fèi)成本?？赡艿脑蛟谟冢涸鲋刀愂俏覈?cái)政收入的第一大稅種，不僅受到“以票控稅”模式的嚴(yán)格監(jiān)管（郭玲等，2022），且以社會財(cái)富增加額作為稅基的特點(diǎn)，使得只要企業(yè)經(jīng)營收入在增長，其增值稅應(yīng)納稅額也會隨之同步增長，增值稅稅負(fù)水平始終保持穩(wěn)定。而企業(yè)所得稅成本和其他稅費(fèi)成本，由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的企業(yè)節(jié)稅能力和稅負(fù)轉(zhuǎn)嫁能力的提高，稅費(fèi)成本隨之降低?？梢?，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)稅費(fèi)成本影響效應(yīng)具有明顯的稅種異質(zhì)性。

五、穩(wěn)健性分析

（一）工具變量法

由于稅費(fèi)成本較低的企業(yè)往往擁有更加充裕的現(xiàn)金流，也就更有財(cái)力開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可能存在雙向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。嘗試采用工具變量法來緩解該內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)，具體參照趙宸宇等（2021），使用城市人均郵政業(yè)務(wù)量Post和每萬人移動電話數(shù)量Mobile作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量。原因在于：城市人均郵政業(yè)務(wù)量和每萬人移動電話數(shù)量為當(dāng)?shù)仄髽I(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了基礎(chǔ)條件，符合工具變量的相關(guān)性要求；但是，它們并不會對企業(yè)稅費(fèi)成本產(chǎn)生直接影響，符合工具變量的外生性要求。表7列示了工具變量法的回歸結(jié)果。其中，列（1）為第一階段回歸結(jié)果，弱工具變量檢驗(yàn)顯示F值為18.87，且Post和Mobile的系數(shù)都在1%的水平上顯著，表明不存在弱工具變量問題。列（2）至列（4）為第二階段的回歸結(jié)果，對應(yīng)的過度識別檢驗(yàn)的概率分別為0.176、0.808和0.758，接受所有工具變量都是外生變量的原假設(shè)。根據(jù)工具變量法的估計(jì)結(jié)果，在控制可能存在的內(nèi)生性問題后，Dcg的系數(shù)分別為-0.355、-0.628和-0.638，且仍然都在1%的水平上顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型會降低企業(yè)稅費(fèi)成本的研究結(jié)論具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

（二）替換解釋變量的衡量方法

一方面，參照王守海等（2022），僅對企業(yè)年報(bào)中的管理層討論與分析（MD&A）部分進(jìn)行文本分析，將解釋變量替換為Dcg1，使用管理層討論與分析中的數(shù)字化相關(guān)詞頻除以該部分總字?jǐn)?shù)進(jìn)行衡量。另一方面，參照祁懷錦等（2020）等，將解釋變量替換為Dcg2，由無形資產(chǎn)附注中披露的數(shù)字技術(shù)相關(guān)資產(chǎn)除以資產(chǎn)總額進(jìn)行衡量。具體地，當(dāng)無形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)包含“網(wǎng)絡(luò)”“客戶端”“軟件”“管理系統(tǒng)”“移動”等與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的關(guān)鍵詞時(shí)，將該明細(xì)項(xiàng)目界定為數(shù)字技術(shù)相關(guān)資產(chǎn)。表8報(bào)告了替換解釋變量衡量方法后的模型回歸結(jié)果，其中列（1）至列（3）的解釋變量為Dcg1，列（4）至列（6）的解釋變量為Dcg2，它們的系數(shù)仍然都在1%的水平上顯著為負(fù)?？梢?，在替換企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的衡量方法后，實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果依然與前文保持一致，研究結(jié)論具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

（三）傾向得分匹配

為解決可能存在的樣本選擇偏差問題，采用傾向得分匹配法在樣本配對后再進(jìn)行回歸。首先，構(gòu)造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的啞變量D_Dcg，當(dāng)樣本企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度大于中位數(shù)時(shí)取值為1，否則取值為0。其次，將企業(yè)規(guī)模Ln-size、股權(quán)性質(zhì)Soe、股權(quán)集中度Top1、資產(chǎn)負(fù)債率Lev、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率Rev等作為協(xié)變量，使用Logit模型進(jìn)行估計(jì)并計(jì)算每個(gè)樣本的傾向得分，采用1：1近鄰匹配方法進(jìn)行樣本匹配。最后，使用匹配后的樣本對模型（1）進(jìn)行回歸，結(jié)果如表9所示?？梢姡趯颖具M(jìn)行傾向得分匹配后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型Dcg的系數(shù)依然都在1%水平上顯著為負(fù)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍會降低企業(yè)稅費(fèi)成本，研究結(jié)論保持穩(wěn)健。

六、結(jié)論與啟示

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是我國未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要方向，推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為實(shí)現(xiàn)我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字技術(shù)深度融合過程中不可或缺的一環(huán)。本文研究結(jié)果表明：（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低企業(yè)稅費(fèi)成本，該結(jié)論在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立；（2）在股權(quán)性質(zhì)為國有企業(yè)、地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的內(nèi)外部條件下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)稅費(fèi)成本的降低效應(yīng)更強(qiáng)；（3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要降低企業(yè)所得稅成本和其他稅費(fèi)成本，對增值稅成本的影響不顯著。

基于上述研究結(jié)論，本文具有以下啟示：第一，從企業(yè)角度來看，應(yīng)當(dāng)抓住當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的歷史機(jī)遇，積極調(diào)整自身成本結(jié)構(gòu)。為了從根本上實(shí)現(xiàn)“降成本”目標(biāo)，企業(yè)應(yīng)堅(jiān)定推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并合法合理地通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型來降低稅費(fèi)成本，提高自身稅務(wù)管理水平，加強(qiáng)節(jié)稅能力和稅負(fù)轉(zhuǎn)嫁能力。第二，從政府角度來看，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)稅收治理。在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的現(xiàn)實(shí)背景下，稅務(wù)部門應(yīng)該切實(shí)加強(qiáng)數(shù)字化稅收征管能力建設(shè)，滿足數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要。在積極借鑒與吸收各國數(shù)字經(jīng)濟(jì)稅收征管經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)，堅(jiān)持稅收法定原則，強(qiáng)化“數(shù)字+稅收”協(xié)同共治，更好地推動我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

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[21]肖志超，鄭國堅(jiān)，蔡貴龍.企業(yè)稅負(fù)、投資擠出與經(jīng)濟(jì)增長[J].會計(jì)研究，2021，（6）.

[22]楊旭東，沈彥杰，彭晨宸.環(huán)保投資會影響企業(yè)實(shí)際稅負(fù)嗎？——來自重污染行業(yè)的證據(jù)[J].會計(jì)研究，2020，（5）.

[23]張嘉偉，胡丹丹，周? 磊.數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否緩解管理層短視行為？——來自真實(shí)盈余管理的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)管理，2022，（1）.

[24]趙宸宇，王文春，李雪松.數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2021，（7）.

[25]趙? 濤，張? 智，梁上坤.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展——來自中國城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理世界，2020，（10）.

（責(zé)任編輯：盛楨）

*基金項(xiàng)目：國家社科基金后期資助項(xiàng)目“中國企業(yè)社會責(zé)任的空間互動、影響因素與推進(jìn)機(jī)制研究”（項(xiàng)目編號：21FJYB034）。

作者簡介：潘孝珍，男，杭州電子科技大學(xué)會計(jì)學(xué)院教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士；潘汪哲，男，杭州電子科技大學(xué)會計(jì)學(xué)院碩士研究生。