張建偉

【摘 要】 文章基于2007—2020年上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，借助爬蟲技術(shù)和文本分析，實證研究了稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)稅收優(yōu)惠顯著促進了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，該結(jié)論在經(jīng)過內(nèi)生性和數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標口徑改變的一系列穩(wěn)健性檢驗后依舊成立。考慮企業(yè)異質(zhì)性因素進行的研究發(fā)現(xiàn)，稅收優(yōu)惠對非國有、大型和高新技術(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所產(chǎn)生的促進作用更顯著。文章進一步分析了稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響機制，稅收優(yōu)惠通過緩解融資約束、提升經(jīng)營透明度和加強內(nèi)部控制的途徑促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。該研究為政府如何制定更合理的稅收政策，從而有效促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了政策啟示。

【關(guān)鍵詞】 稅收優(yōu)惠； 數(shù)字化轉(zhuǎn)型； 融資約束； 經(jīng)營透明度； 內(nèi)部控制

【中圖分類號】 F406.7；F832.5? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2023）03-0034-07

一、引言與文獻綜述

根據(jù)2021年發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書》報告，2020年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模已占GDP的38.6%，數(shù)字經(jīng)濟在未來相當長一段時間內(nèi)將成為支撐中國經(jīng)濟可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展的重要力量。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)盈利能力，改善企業(yè)經(jīng)營狀況[ 1 ]。然而，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨巨額資金投入、高素質(zhì)復合型數(shù)字人才缺乏和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正外部性特征，這些問題的存在極大限制了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型[ 2-3 ]。合理的稅收政策將會對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生積極影響[ 4 ]，因而有必要深入研究稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。

與本文研究相關(guān)的文獻主要集中在兩個方面，一個是關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動產(chǎn)生的影響，另一個是稅收優(yōu)惠對企業(yè)產(chǎn)生的影響。

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素相關(guān)研究

Kleer[ 5 ]認為政府對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的財政支持能夠降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本，驅(qū)動企業(yè)加快數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新步伐。吳非等[ 6 ]發(fā)現(xiàn)財政科技支出能夠通過緩解企業(yè)融資約束與降低企業(yè)經(jīng)營風險的途徑促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。湯萱等[ 7 ]認為政府在相關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息的識別、處理和輸出上可能會存在低效乃至偏差，這會降低財政科技支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的績效。史宇鵬等[ 2 ]認為我國數(shù)字產(chǎn)業(yè)基礎薄弱以及政府對數(shù)字產(chǎn)業(yè)扶持力度的不足是制約企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素。王雪冬等[ 8 ]發(fā)現(xiàn)政治關(guān)聯(lián)通過提升企業(yè)政策感知能力和市場感知能力途徑，促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動產(chǎn)生的影響研究

Gregory[ 9 ]認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進數(shù)字資源與現(xiàn)有其他資源的深度融合，從而優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)模式與生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，進而在不改變企業(yè)核心功能的情況下，促進企業(yè)經(jīng)營效率的提升。易露霞等[ 10 ]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過強化企業(yè)內(nèi)部控制和吸引境外機構(gòu)投資者對企業(yè)的長期投資，從而推動企業(yè)經(jīng)營績效水平的提升。吳非等[ 1 ]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過強化市場正面預期、促進企業(yè)創(chuàng)新績效提升和提高財務穩(wěn)定性的途徑改善企業(yè)在資本市場的表現(xiàn)。劉淑春等[ 11 ]發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化投入和企業(yè)生產(chǎn)效率之間存在非線性關(guān)系，數(shù)字化投入的前期生產(chǎn)效率出現(xiàn)一定程度的下降，但是到一定拐點后持續(xù)上升。

（二）稅收優(yōu)惠

目前關(guān)于稅收優(yōu)惠活動對企業(yè)產(chǎn)生影響的相關(guān)文獻，主要集中于探討稅收優(yōu)惠對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生的影響。陳東和邢霂[ 12 ]認為稅收優(yōu)惠能夠降低企業(yè)創(chuàng)新活動的外部性，并降低企業(yè)創(chuàng)新活動的風險，從而促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。陳運森等[ 13 ]認為稅收優(yōu)惠直接降低了企業(yè)稅收成本，增加了企業(yè)現(xiàn)金流，緩解了企業(yè)融資約束，從而激勵企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。Lokshin和Mohnen[ 14 ]認為稅收優(yōu)惠容易導致資源配置效率低下，并且誘導企業(yè)進行尋租活動，從而擾亂企業(yè)正常的創(chuàng)新活動，降低創(chuàng)新效率。Kasahara等[ 15 ]認為由于市場失靈，企業(yè)開展創(chuàng)新活動所產(chǎn)生的私人成本要大于社會成本，而財稅政策的支持則可以減少二者之間的差距，從而激勵企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

綜觀現(xiàn)有文獻，發(fā)現(xiàn)目前還未有學者對稅收優(yōu)惠與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系展開系統(tǒng)研究。有鑒于此，本文基于中國2007—2020年上市企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，實證分析稅收優(yōu)惠對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。本文的研究貢獻在于：第一，從稅收優(yōu)惠的角度探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動力。第二，基于異質(zhì)性視角分析稅收優(yōu)惠對不同類型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的差異影響。本文主要從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、規(guī)模性質(zhì)和創(chuàng)新性質(zhì)角度出發(fā)，探討差異性影響。第三，采用中介效應模型打開“稅收優(yōu)惠—企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的機制暗箱，從融資約束、經(jīng)營透明度和內(nèi)部控制的渠道出發(fā)深入探討。

二、理論分析與假設提出

（一）稅收優(yōu)惠可以彌補企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正外部性損失

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中開發(fā)出的相關(guān)數(shù)字技術(shù)具有同其他技術(shù)創(chuàng)新一樣的正外部性特征。單獨一個企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中開發(fā)出來的相關(guān)數(shù)字技術(shù)成果，容易溢出到別的企業(yè)，這使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)無法全部享有數(shù)字技術(shù)收益，最終使企業(yè)實際數(shù)字技術(shù)開發(fā)水平低于最優(yōu)數(shù)字技術(shù)水平，阻礙了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了降低“市場失靈”，政府有必要采取相關(guān)措施彌補企業(yè)數(shù)字技術(shù)開發(fā)活動的正外部性損失，從而激勵企業(yè)進行數(shù)字技術(shù)開發(fā)。稅收優(yōu)惠能夠有效降低企業(yè)的稅收成本，此時企業(yè)的數(shù)字技術(shù)開發(fā)活動可以被內(nèi)部化[ 15 ]，激勵企業(yè)增加數(shù)字技術(shù)開發(fā)投入，提高企業(yè)的數(shù)字技術(shù)產(chǎn)出，促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。相反，當企業(yè)稅收成本較高時，數(shù)字技術(shù)開發(fā)帶來的稅后利潤就會大幅降低，企業(yè)的數(shù)字技術(shù)開發(fā)動力相應減弱。

（二）稅收優(yōu)惠可以促進數(shù)字化復合型人才在數(shù)字行業(yè)中的集聚

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動的實施主體是以數(shù)字知識為核心的高素質(zhì)復合人才。數(shù)字技術(shù)具有更新?lián)Q代快、與其他產(chǎn)業(yè)融合程度高的特點，因而對數(shù)字化人才提出了較高要求。只有企業(yè)內(nèi)部具備足夠的高端復合型數(shù)字人才，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型才能夠成功。然而，當前高端數(shù)字復合型人才短缺，已經(jīng)成為阻礙中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素。此外，少數(shù)跟數(shù)字技術(shù)密切程度高的科學和工程技術(shù)人員，大量進入具有較高收入的壟斷行業(yè)，而非與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的生產(chǎn)或科技型崗位[ 16 ]。數(shù)字化人才供給的不足和人才的崗位錯配抑制了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。針對企業(yè)的稅收優(yōu)惠，使得企業(yè)的綜合所得稅稅率降低，此時企業(yè)擁有更多的稅后利潤用于激勵優(yōu)秀員工，那些擁有技術(shù)優(yōu)勢企業(yè)的員工工資收入也相應上漲，從而吸引更多的數(shù)字人才到該類企業(yè)工作，降低了人力資本的錯配。

（三）稅收優(yōu)惠能夠緩解信息不對稱

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨正的外部性和較大的不確定性，風險較高，而且需要大量資金的投入，這時候企業(yè)需要尋求外部融資。在擁有數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢時，為了避免技術(shù)信息的泄露，企業(yè)會盡力減少真實信息的披露[ 12 ]，甚至為了順利獲得外部融資，夸大自身數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢，隱藏不利因素。信息不對稱的存在，使得外部資金供給者需要花費較大的成本來識別那些真正能夠順利實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)，而且當企業(yè)順利獲取資金時，由于監(jiān)督困難，容易出現(xiàn)“道德風險”，降低了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功概率。稅收優(yōu)惠能夠向外界傳遞企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的信號，緩解信息不對稱。只有向政府提交企業(yè)經(jīng)營滿足政府減稅要求的信息后，企業(yè)才能順利獲得稅收優(yōu)惠，因而獲得稅收優(yōu)惠的企業(yè)能夠向外界傳遞更多企業(yè)擁有較強數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的信息，從而獲取外部融資，進而更容易實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此外，稅收優(yōu)惠的獲取，表明企業(yè)的經(jīng)營活動積極響應了政府的號召，企業(yè)與政府之間關(guān)系良好，這有助于企業(yè)從其他相關(guān)渠道獲取數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需要的相關(guān)資源，提高企業(yè)數(shù)字技術(shù)研發(fā)資金的投入，從而推動企業(yè)順利實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（四）稅收優(yōu)惠能夠緩解融資約束

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨較大的不確定性，企業(yè)數(shù)字人才不充足、數(shù)字基礎設備缺乏和數(shù)字基礎技能不足等因素都可能導致企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型困難，甚至延長企業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)型周期，從而導致企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的高投入與低回報，這限制了企業(yè)從股權(quán)融資渠道獲取資金的能力，迫使企業(yè)需要依靠大量的債務融資來支持企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。稅收優(yōu)惠能夠直接減少企業(yè)上繳的稅收資金，增加企業(yè)的稅后利潤，使企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流增加，融資約束緩解，從而促進企業(yè)順利實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。此外，稅收優(yōu)惠使企業(yè)稅收負擔減少，有利于企業(yè)減少債務融資，避免了過高的還本付息對企業(yè)數(shù)字技術(shù)開發(fā)的抑制作用。

（五）稅收優(yōu)惠有助于加強企業(yè)內(nèi)部控制

稅收優(yōu)惠能夠直接增加企業(yè)的稅后利潤，相應地企業(yè)內(nèi)部管理人員的薪酬也會上漲。為了繼續(xù)維持自身的高薪酬，管理人員在決定企業(yè)資金的投入時，會更多站在企業(yè)所有者角度，從公司長遠利益出發(fā)，向那些符合國家政策導向的數(shù)字經(jīng)濟領域增加投資[ 17 ]。此外，為了提高相關(guān)數(shù)字技術(shù)開發(fā)的成功率，從而繼續(xù)獲得稅收優(yōu)惠，企業(yè)領導層會積極改善企業(yè)治理結(jié)構(gòu)，提升內(nèi)部控制水平，優(yōu)化內(nèi)部資源配置。高質(zhì)量的內(nèi)部控制，又會要求企業(yè)在制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案的過程中，合理謹慎評估自身的數(shù)字技術(shù)投資，充分考慮數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨的各種風險，從而制定出最合理的措施，并進一步發(fā)揮稅收優(yōu)惠政策對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所產(chǎn)生的積極影響。

綜上分析可知，稅收優(yōu)惠可以彌補企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正外部性損失，促進數(shù)字化復合型人才在數(shù)字行業(yè)中的集聚，緩解信息不對稱和融資約束，加強企業(yè)內(nèi)部控制，這些均會激勵企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此，基于上述討論本文提出研究假設1。

H1：在其他條件不變的情況下，稅收優(yōu)惠將有助于促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

三、研究設計

（一）樣本與數(shù)據(jù)

本文以2007—2020年我國滬深A股上市企業(yè)為樣本，研究稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的影響。為剔除異常值對回歸結(jié)果造成偏差，遵循已有學者的處理方式，首先刪除了ST和資產(chǎn)總規(guī)模小于0的上市企業(yè)數(shù)據(jù)，其次對連續(xù)變量進行上下1%的Winsorize處理。本文所使用上市企業(yè)的財務數(shù)據(jù)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

（二）變量選取

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型

目前關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要包括定性研究和定量研究，而實證研究需要采用定量方法準確測度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。具體測度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的方式包括文本分析法和定量描述法。文本分析法主要借助Python軟件通過對企業(yè)發(fā)布的相關(guān)文件中與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)文字出現(xiàn)頻率的分析，來獲取企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度數(shù)值；而定量描述法則主要通過企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的資金投入和數(shù)字化轉(zhuǎn)型形成的具體成果，間接衡量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度[ 18 ]。本文主要參考吳非等[ 1 ]的文本分析法，通過Python軟件對上市企業(yè)年報中關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征詞進行搜索、匹配和詞頻計數(shù)，在排除掉特征詞前面含有否定前綴的詞后，加總得到總詞頻數(shù)，并最終以總詞頻數(shù)加1取對數(shù)值作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的變量指標（lndltn）。

2.稅收優(yōu)惠

本文借鑒儲德銀等[ 19 ]以及陳東和邢霂[ 12 ]的研究，使用稅收優(yōu)惠額的對數(shù)值來衡量稅收優(yōu)惠程度。其中，稅收優(yōu)惠額=息稅前利潤×（企業(yè)所得稅稅率-企業(yè)實際所得稅率），實際所得稅率=所得稅費用/稅前利潤。

3.控制變量

為了避免因遺漏變量而造成實證精度的降低，本文選取相關(guān)可能影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特征變量。這些變量包括資產(chǎn)負債率（lev）、固定資產(chǎn)比例（fix）、第一大股東持股比例（big）、盈利能力（roa）、企業(yè)經(jīng)營年限（age）、獨立董事占比（indboard）和管理人員持股比例（mnghld）。其中固定資產(chǎn)比例使用固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重衡量，盈利能力使用總資產(chǎn)收益率衡量，企業(yè)經(jīng)營年限使用經(jīng)營年限的對數(shù)值衡量，獨立董事占比使用獨立董事占董事總數(shù)比率來衡量，管理人員持股比例采用管理人員持股數(shù)量占總股數(shù)的比重來衡量。

變量描述性統(tǒng)計見表1。

（三）模型設定與實證策略

首先，本文實證檢驗稅收優(yōu)惠是否促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，具體的基準模型如模型（1）所示：

模型（1）中的被解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型lndltn，核心被解釋變量為稅收優(yōu)惠tax，如果其回歸系數(shù)為正數(shù)，則表明稅收優(yōu)惠能夠促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。X為前述控制變量，為隨機誤差項，為了提升回歸結(jié)果的可靠性，本文進一步在模型（1）中加入了年份效應（year）與行業(yè)效應（ind），從而充分考慮了不可觀測的宏觀與行業(yè)因素對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的影響。

其次，為了進一步識別稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的異質(zhì)性影響，本文從產(chǎn)權(quán)屬性、創(chuàng)新屬性和規(guī)模屬性三個維度進行實證檢驗。為此將基于相關(guān)維度的屬性差異分組進行回歸。

最后，本文將進一步檢驗稅收優(yōu)惠通過何種機制對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響。

為檢驗中介變量在稅收優(yōu)惠影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中所扮演的中介效應，本文構(gòu)建模型（2）與模型（3）。

模型中media代表相關(guān)中介變量，X代表相關(guān)控制變量，基于本項研究假設的相關(guān)討論，分別從融資約束、信息透明度和內(nèi)部控制三個角度進行計量識別。本文采用分析師關(guān)注度來衡量信息透明度（lnanaly）。參照陳峻和鄭惠瓊[ 20 ]的研究，使用FC指數(shù)衡量企業(yè)的融資約束情況。FC指數(shù)的數(shù)值越大，表明企業(yè)面臨的融資約束越嚴重。此外，本文使用內(nèi)部控制質(zhì)量的“迪博內(nèi)部控制指數(shù)/100”來衡量企業(yè)內(nèi)部控制水平（icq）。

四、基準實證結(jié)果與經(jīng)濟解釋

表2為“稅收優(yōu)惠—企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”關(guān)系的檢驗結(jié)果。在列（1）中僅控制年份和行業(yè)效應，未納入控制變量的回歸結(jié)果，在列（2）中則進一步控制相關(guān)控制變量。由列（1）與列（2）發(fā)現(xiàn)，無論是否加入控制變量，稅收優(yōu)惠變量（tax）的回歸系數(shù)均為正數(shù)，且在1%的水平下顯著。這說明，稅收優(yōu)惠確實能夠顯著促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這與本文假設1的結(jié)論相一致。

五、穩(wěn)健性檢驗與內(nèi)生性處理

（一）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型口徑的分解

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括兩大層面，一是底層技術(shù)層面，二是實際應用層面。因此，參考吳非等[ 1 ]的方法在底層技術(shù)層面分別以人工智能（lnait）、區(qū)塊鏈（lnbch）、云計算（lncct）和大數(shù)據(jù)（lnbdt）4個子指標所對應的關(guān)鍵詞對數(shù)值衡量，在實際應用層面則以實際數(shù)字化技術(shù)應用（lndta）的關(guān)鍵詞對數(shù)值衡量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型分層次指標回歸結(jié)果顯示在表3中。由表3發(fā)現(xiàn)稅收優(yōu)惠對不同層次的數(shù)字化轉(zhuǎn)型均產(chǎn)生了顯著的促進作用，這表明核心回歸結(jié)果較為穩(wěn)定。

（二）內(nèi)生性處理

為了進一步降低模型中可能存在的內(nèi)生性問題，本文使用工具變量進行兩階段最小二乘法（2SLS）回歸分析。在工具變量的選取上，參考陳東和邢霂[ 12 ]的方法，使用滯后一期的稅收優(yōu)惠作為工具變量。這是因為對企業(yè)的稅收優(yōu)惠政策往往既有一定的延續(xù)性，當上一期企業(yè)享受稅收優(yōu)惠時，只要稅收政策和企業(yè)的經(jīng)營行為不發(fā)生大的改變，本期企業(yè)依然有較大可能繼續(xù)享受稅收優(yōu)惠，這滿足了工具變量的相關(guān)性要求。進一步，本期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與上一期稅收優(yōu)惠之間的關(guān)系十分微弱，即該工具變量滿足排他性條件。兩階段最小二乘法（2SLS）回歸結(jié)果顯示在表4的列（1）、列（2）中。由表4列（1）發(fā)現(xiàn)工具變量是有效的，列（2）顯示使用工具變量進行回歸后，稅收優(yōu)惠依然顯著促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這進一步驗證了假設1的準確性。

六、異質(zhì)性檢驗

前文的基準回歸與穩(wěn)健性檢驗，已經(jīng)證明了稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進作用，但是這些經(jīng)驗證據(jù)可能忽略了某些異質(zhì)性信息，從而使得研究精度降低，進而無法給出具有針對性的政策建議。為此，本文進一步從產(chǎn)權(quán)屬性、創(chuàng)新屬性和規(guī)模屬性差異角度，分樣本進行回歸分析，回歸結(jié)果顯示在表5中。

由表5的列（1）、列（2）發(fā)現(xiàn)稅收優(yōu)惠對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均產(chǎn)生了顯著促進作用，但是相比之下，對非國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的影響更顯著。國有企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈條中擁有優(yōu)勢市場地位，能夠獲得壟斷利潤，因而企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動力較差。相對于國有企業(yè)的市場壟斷地位，非國有企業(yè)在激烈的市場競爭下面臨較高的被市場淘汰風險，為了維持企業(yè)正常經(jīng)營并盈利，非國有企業(yè)會充分利用稅收優(yōu)惠給企業(yè)帶來的優(yōu)勢，積極推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而讓企業(yè)在未來市場中更富有競爭力。

由表5的列（3）、列（4）發(fā)現(xiàn)稅收優(yōu)惠對不同創(chuàng)新屬性的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均產(chǎn)生了顯著促進作用，但是相比之下，對高新技術(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的影響更顯著。高新技術(shù)企業(yè)主要業(yè)務是基于技術(shù)創(chuàng)新開展的，因而在數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展背景下，高新技術(shù)企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面投入了大量的資金，承擔了較高的風險，稅收優(yōu)惠能夠降低數(shù)字技術(shù)的正外部性，分擔了企業(yè)的部分數(shù)字創(chuàng)新風險，從而更好激勵高新技術(shù)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

表5的列（5）、列（6）關(guān)注稅收優(yōu)惠對不同規(guī)模企業(yè)產(chǎn)生的異質(zhì)性影響。由列（5）、列（6）發(fā)現(xiàn)稅收優(yōu)惠對不同規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均產(chǎn)生了顯著促進作用，但是相比之下，對大型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的影響更顯著。這可能是因為在數(shù)字經(jīng)濟浪潮下，不管企業(yè)規(guī)模多大，企業(yè)都會加大對數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的投入，順應時代潮流，從而維持自身在市場中的競爭優(yōu)勢。但是，由于大型企業(yè)自身往往擁有更強大的技術(shù)創(chuàng)新資源，在稅收優(yōu)惠的進一步激勵下，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效率相對較高。

七、機制識別檢驗

在前述實證分析中，本文已經(jīng)針對“稅收優(yōu)惠—企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”之間的核心關(guān)系進行了驗證，下面將基于理論分析的基礎，驗證稅收優(yōu)惠影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體機制，采用中介效應模型展開識別檢驗。

對融資約束進行中介效應檢驗的結(jié)果顯示在表6中。表6的列（2）結(jié)果顯示稅收優(yōu)惠的系數(shù)顯著為負，表明稅收優(yōu)惠增加了企業(yè)的現(xiàn)金流，降低了企業(yè)的融資約束。進一步，企業(yè)融資約束顯著抑制了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（見列（3）），這是因為當企業(yè)面臨較高的融資約束時，無法將有限的資金投入到那些周期長、風險高的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目中，從而抑制了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。表6的列（1）、列（3）中稅收優(yōu)惠tax的系數(shù)均為正，但是列（1）中的數(shù)值0.0433要大于列（3）中的數(shù)值0.0327，表明控制融資約束后，稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邊際效應有所下降。由此可見，緩解融資約束是稅收優(yōu)惠影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型率的中介渠道。

對信息透明度進行中介效應檢驗的結(jié)果顯示在表7中。表7的列（2）結(jié)果顯示稅收優(yōu)惠的系數(shù)顯著為正，表明稅收優(yōu)惠增加了企業(yè)的透明度，緩解了信息不對稱。進一步，企業(yè)信息透明度提升顯著促進了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（見列（3）），這是因為信息透明度提升有助于緩解企業(yè)與投資者之間的信息不對稱，促進企業(yè)股權(quán)融資，并降低企業(yè)“委托代理”問題，從而更有利于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。表7的列（1）、列（3）中稅收優(yōu)惠tax的系數(shù)均為正，但是列（1）中的數(shù)值0.0433要大于列（3）中的數(shù)值0.0397，表明控制信息透明度后，稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邊際效應有所下降。由此可見，緩解信息不對稱是稅收優(yōu)惠影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型率的中介渠道。

對內(nèi)部控制進行中介效應檢驗的結(jié)果顯示在表8中。表8的列（2）結(jié)果顯示稅收優(yōu)惠的系數(shù)顯著為正，表明稅收優(yōu)惠促進了企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量提升。進一步，內(nèi)部控制顯著促進了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（見列（3）），這是因為內(nèi)部控制的提升，能夠促進企業(yè)更高效利用內(nèi)部各種資源，從而有利于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。表8的列（1）、列（3）中稅收優(yōu)惠tax的系數(shù)均為正，但是列（1）中的數(shù)值0.0433要大于列（3）中的數(shù)值0.0432，表明控制企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量后，稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邊際效應有所下降。由此可見，提升企業(yè)內(nèi)部控制是稅收優(yōu)惠影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中介渠道。

八、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文基于2007—2020年上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)，借助爬蟲技術(shù)和文本分析，實證研究了稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：稅收優(yōu)惠顯著促進了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。該結(jié)論在經(jīng)過了內(nèi)生性和數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標口徑改變后的一系列穩(wěn)健性檢驗后，結(jié)論依舊成立?？紤]企業(yè)異質(zhì)性因素后進行的研究發(fā)現(xiàn)：稅收優(yōu)惠對非國有、大型和高新技術(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所產(chǎn)生的促進作用更顯著。本文進一步分析了稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響機制：稅收優(yōu)惠通過緩解融資約束、提升經(jīng)營透明度和加強內(nèi)部控制的途徑促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（二）研究啟示

通過本文的研究得到如下政策啟示：其一，政府應當合理把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的時機，合理利用稅收優(yōu)惠政策，在各個產(chǎn)業(yè)和相關(guān)地區(qū)合理布置數(shù)字化創(chuàng)新版圖，提升中國經(jīng)濟發(fā)展韌性，助推中國經(jīng)濟可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。其二，對不同類型的企業(yè)應該實行差別化的稅收優(yōu)惠策略，從而高效發(fā)揮稅收優(yōu)惠對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進作用。具體而言，在稅收優(yōu)惠企業(yè)的選擇方面，應當適當優(yōu)先支持非國有、高新技術(shù)和大型企業(yè)，著力緩解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨的融資約束，鼓勵企業(yè)提升經(jīng)營透明度和加強內(nèi)部控制，從而有效助推企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其三，鼓勵地方政府積極優(yōu)化稅收策略，賦予地方政府更多的稅收權(quán)限，使其能夠結(jié)合地方微觀創(chuàng)新主體的特點，制定更加精準的稅收優(yōu)惠策略，從而更高效助推企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加速形成企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型新格局。

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