數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)避稅的影響分析

【中圖分類(lèi)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(guó)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(mén)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(guó)財(cái)政收入的重要組成部分，2024年我國(guó)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(lái)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(guó)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(lái)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(guò)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(zhuān)業(yè)技術(shù)人員并持續(xù)采購(gòu)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(guò)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(guò)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(guò)部署ERP系統(tǒng)與區(qū)塊鏈存證技術(shù)，實(shí)現(xiàn)采購(gòu)、生產(chǎn)、銷(xiāo)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(guò)消除部門(mén)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)。基于全鏈路數(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(guò)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(guò)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(mén)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(lái)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(lái)源于國(guó)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(lái)衡量企業(yè)避稅程度，該指標(biāo)越大，則說(shuō)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：

ETR_i，t=α+β₁Digital_i，t+β_jControls_i，t+ε_i，t

其中， ETR_i，t 表示第 χ_i 個(gè)企業(yè)在時(shí)間 χ_t 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 Φ_t 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； Controls_i，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(wú)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(shuō)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(shuō)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(guò)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 Φ_t 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(guò)提升企業(yè)信息透明度、降低征納雙方信息不對(duì)稱(chēng)，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(lái)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)】

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