王亞男 王 帥 王玉婷 孔東民

一、引言

稅收汲取能力是一國(guó)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要基礎(chǔ)，也是國(guó)家政權(quán)得以持續(xù)穩(wěn)定的基本保證。自古以來沒有自愿的納稅人，因此政府會(huì)對(duì)企業(yè)采取各種強(qiáng)制性的征稅措施來規(guī)范納稅人的納稅行為，包括通過稽查、處置、罰款等稅務(wù)征收活動(dòng)治理納稅違法違規(guī)行為(Desai 和Dharmapala，2006)。然而，在強(qiáng)制性稅收征管體系下，企業(yè)出于自身利益的考慮，天然存在偷稅避稅的激勵(lì)(劉行和呂長(zhǎng)江，2018)。究其根本，是因?yàn)檎愂照鞴艿募?lì)低于企業(yè)逃稅避稅的收益，國(guó)家對(duì)于堅(jiān)持納稅、遵守稅法的納稅人缺少明確有效的激勵(lì)措施。

近年來，隨著稅務(wù)領(lǐng)域“放管服” 改革的逐步推進(jìn)，我國(guó)稅收制度改革不斷深化，稅收征管體制持續(xù)優(yōu)化，產(chǎn)生了另一種稅收征管方式:通過非強(qiáng)制性征管活動(dòng)鼓勵(lì)企業(yè)納稅并給予誠(chéng)信納稅企業(yè)激勵(lì)，本文稱之為“激勵(lì)性稅收征管”，比如納稅信用評(píng)級(jí)制度。國(guó)家稅務(wù)總局于2014 年7 月頒布了《納稅信用管理辦法(試行)》，遵循客觀公正、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、分級(jí)分類和動(dòng)態(tài)調(diào)整的原則，根據(jù)企業(yè)當(dāng)年的納稅情況對(duì)企業(yè)做出納稅信用評(píng)級(jí)，將企業(yè)納稅信用分為A、B、C、D 四個(gè)等級(jí)。特別地，對(duì)于信用評(píng)級(jí)為A 的納稅企業(yè)，稅務(wù)機(jī)關(guān)會(huì)主動(dòng)向社會(huì)公告名單，并由中華人民共和國(guó)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)(以下簡(jiǎn)稱“發(fā)改委”)和國(guó)家稅務(wù)總局牽頭聯(lián)合各大部委對(duì)其實(shí)施激勵(lì)措施，使企業(yè)在項(xiàng)目管理、稅收服務(wù)、融資授信、進(jìn)出口等各個(gè)領(lǐng)域享有多項(xiàng)政策優(yōu)惠和綠色通道，而對(duì)于B、C、D 等級(jí)納稅人實(shí)施不同程度的嚴(yán)格的納稅管理。以往的強(qiáng)制性稅收征管方式，通過反避稅稽查活動(dòng)公布企業(yè)的“黑名單” 并進(jìn)行處罰，而納稅信用評(píng)級(jí)制度則是公布納稅信用評(píng)級(jí)為A 的企業(yè)名單，并予以實(shí)施包括融資激勵(lì)在內(nèi)的多項(xiàng)激勵(lì)措施。可見，與強(qiáng)制性稅收征管的“約束性” 不同，納稅信用評(píng)級(jí)制度最大亮點(diǎn)在于其具有明顯的激勵(lì)特征，只為“揚(yáng)善” 不為“懲惡”。因此，本文從激勵(lì)性稅收征管的角度，考察納稅信用評(píng)級(jí)制度是否能夠通過“揚(yáng)善” 對(duì)企業(yè)產(chǎn)生“激勵(lì)效應(yīng)”，以期為推進(jìn)國(guó)家稅收體系現(xiàn)代化提供政策參考。

當(dāng)前我國(guó)正處在優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)換增長(zhǎng)動(dòng)力的攻關(guān)期，在以國(guó)有銀行為主導(dǎo)的金融體系下，中小企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)獲取銀行信貸的難度較大，商業(yè)信用作為銀行貸款的替代性融資方式顯得尤為重要(Brandt 和Li，2003；Ge 和Qiu，2007)?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，較低的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、良好的內(nèi)部控制質(zhì)量、較高的市場(chǎng)地位、良好的企業(yè)聲譽(yù)及企業(yè)信用是供應(yīng)商和客戶為企業(yè)提供商業(yè)信用的主要考慮因素(陸正飛和楊德明，2011；張新民等，2012；王竹泉等，2017)。在此背景下，激勵(lì)性稅收征管是否在增加企業(yè)商業(yè)信用融資方面扮演著重要的角色? 本文從激勵(lì)性稅收征管的角度出發(fā)，考察了納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的影響及作用機(jī)制。

納稅信用評(píng)級(jí)制度如何影響企業(yè)商業(yè)信用融資? 從理論上講，納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用的影響存在兩種競(jìng)爭(zhēng)性假說。一方面，國(guó)家稅務(wù)總局定期向社會(huì)公布納稅信用等級(jí)為A 的企業(yè)名單，并實(shí)施多項(xiàng)聯(lián)合激勵(lì)措施，旨在通過“揚(yáng)善” 發(fā)揮激勵(lì)性作用，以引導(dǎo)企業(yè)規(guī)范納稅。納稅信用評(píng)級(jí)信息的披露，能夠顯著增加A 級(jí)納稅企業(yè)的聲譽(yù)和曝光度，向社會(huì)各界傳達(dá)一個(gè)官方認(rèn)可的積極信號(hào)，有效降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)提高企業(yè)的信息透明度，緩解企業(yè)之間的信息不對(duì)稱，進(jìn)而增加企業(yè)之間的商業(yè)信用融資。因此，納稅信用評(píng)級(jí)制度可能通過降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)企業(yè)聲譽(yù)和改善信息透明度等多種渠道提高企業(yè)商業(yè)信用融資規(guī)模。另一方面，納稅信用評(píng)級(jí)制度也可能對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資產(chǎn)生負(fù)面影響。由于商業(yè)信用融資與銀行信貸融資之間存在顯著的替代關(guān)系(石曉軍和李杰，2009；陸正飛和楊德明，2011)，納稅信用評(píng)級(jí)信息的公布使得A 級(jí)納稅企業(yè)更容易獲取銀行信貸(葉永衛(wèi)等，2021)，從而企業(yè)的商業(yè)信用融資規(guī)?？赡芟陆?。因此，納稅信用評(píng)級(jí)制度能夠通過激勵(lì)效應(yīng)增加企業(yè)商業(yè)信用融資，也可能由于替代效應(yīng)減少商業(yè)信用融資，究竟何種效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位還需要進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)。

基于以上分析，本文利用2014—2019 年國(guó)家稅務(wù)總局公布的A 級(jí)納稅信用企業(yè)名單和上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，考察了納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的影響、異質(zhì)性效果和潛在影響機(jī)制。估計(jì)結(jié)果表明，納稅信用評(píng)級(jí)結(jié)果披露后，A 級(jí)納稅信用企業(yè)的商業(yè)信用融資規(guī)模得以顯著提升，具體表現(xiàn)為:A 級(jí)納稅信用企業(yè)在評(píng)級(jí)披露后應(yīng)付賬款與預(yù)收賬款規(guī)模均顯著提高，表明納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資發(fā)揮了激勵(lì)效應(yīng)。分組檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，這一積極效應(yīng)在融資約束較高的企業(yè)、非國(guó)有控股的企業(yè)以及商業(yè)信用環(huán)境較差的地區(qū)中尤為突出。進(jìn)一步的機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)商業(yè)信用融資產(chǎn)生的激勵(lì)作用主要是通過緩解企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、提升企業(yè)聲譽(yù)和增加企業(yè)信息透明度來實(shí)現(xiàn)的。

和以往文獻(xiàn)相比，本文的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在如下方面:第一，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要關(guān)注強(qiáng)制性稅收征管對(duì)企業(yè)的約束效應(yīng)。例如，陳曉光(2016)發(fā)現(xiàn)強(qiáng)制性稅收征管會(huì)減少企業(yè)避稅行為；葉康濤和劉行(2011)認(rèn)為強(qiáng)制性稅收征管能夠抑制企業(yè)盈余管理行為；劉春和孫亮(2015)認(rèn)為增強(qiáng)稅收征管力度可以促使上市公司及時(shí)向外界公布?jí)南?，進(jìn)而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。與強(qiáng)制性稅收征管的約束效應(yīng)不同，納稅信用評(píng)級(jí)制度秉承“揚(yáng)善” 不“懲惡” 的思想理念，對(duì)納稅情況較好的企業(yè)存在明顯的激勵(lì)效應(yīng)。但現(xiàn)有研究對(duì)納稅信用評(píng)級(jí)制度的關(guān)注較少。孫雪嬌等(2019)發(fā)現(xiàn)，納稅信用評(píng)級(jí)制度這一柔性稅收征管可以緩解企業(yè)融資約束；冀云陽(yáng)和高躍(2020)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)納稅信用評(píng)級(jí)這一現(xiàn)代型稅收治理措施可以提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率；然而鮮有文獻(xiàn)考察納稅信用評(píng)級(jí)制度與企業(yè)商業(yè)信用融資的關(guān)系。本文聚焦于納稅信用評(píng)級(jí)制度，從激勵(lì)性稅收征管這一全新視角，考察納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)商業(yè)信用融資的影響及作用機(jī)制，對(duì)有關(guān)激勵(lì)性稅收征管政策效果的研究進(jìn)行有益補(bǔ)充。第二，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多利用2015 年國(guó)家稅務(wù)總局首次披露的納稅信用A 級(jí)企業(yè)名單構(gòu)造準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)(孫雪嬌等，2019)，該方法能夠保證納稅信用評(píng)級(jí)披露作為一次外生沖擊的純粹性，但忽略了納稅信用評(píng)級(jí)以年度為周期進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整的事實(shí)。每一年企業(yè)納稅信用評(píng)級(jí)都可能發(fā)生變化，因此應(yīng)重視納稅信用評(píng)級(jí)信息的持續(xù)披露效應(yīng)。①根據(jù)《納稅信用管理辦法(試行)》，稅務(wù)部門每年依據(jù)近100 項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)全部企業(yè)納稅人信用狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)，形成了涵蓋信息采集、級(jí)別評(píng)價(jià)、結(jié)果應(yīng)用、異議處理、信用修復(fù)等“全環(huán)節(jié)”的納稅信用制度框架體系，納稅信用由靜態(tài)評(píng)價(jià)向動(dòng)態(tài)管理推進(jìn)?；诖?，本文利用國(guó)家稅務(wù)總局網(wǎng)站連續(xù)公布的納稅信用A級(jí)企業(yè)名單，考察該信息的持續(xù)披露對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的影響。為保證研究結(jié)果的可靠性，本文還采用傾向得分匹配法、基于企業(yè)和稅務(wù)機(jī)關(guān)地理距離構(gòu)造工具變量以及控制潛在遺漏變量等方法緩解內(nèi)生性問題。第三，本文研究發(fā)現(xiàn)納稅信用評(píng)級(jí)制度這一影響企業(yè)商業(yè)信用融資的重要因素，A 級(jí)納稅信用評(píng)級(jí)的披露可以通過降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)企業(yè)聲譽(yù)和改善信息透明度等多種渠道提高企業(yè)商業(yè)信用融資規(guī)模，進(jìn)一步支持了有關(guān)企業(yè)商業(yè)信用影響因素的文獻(xiàn)，也為這類文獻(xiàn)提供了重要補(bǔ)充(張新民等，2012；王竹泉等，2017)。本文的研究結(jié)論為納稅信用評(píng)級(jí)這一新型稅收監(jiān)管方式的激勵(lì)效應(yīng)提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，同時(shí)也為進(jìn)一步推進(jìn)國(guó)家稅收治理體系和稅收治理能力現(xiàn)代化改革提供了理論支持。

二、制度背景與研究假說

(一)制度背景

黨的十九屆四中全會(huì)把“堅(jiān)持和完善中國(guó)特色社會(huì)主義行政體制，構(gòu)建職責(zé)明確、依法行政的政府治理體系” 納入了中國(guó)特色社會(huì)主義制度建設(shè)，要求稅務(wù)部門更好地承擔(dān)起自身職責(zé)，提高治理能力，創(chuàng)新監(jiān)管方式，進(jìn)一步落實(shí)國(guó)務(wù)院“放管服” 改革精神，推進(jìn)社會(huì)信用體系建設(shè)，優(yōu)化稅收營(yíng)商環(huán)境，深化稅收制度改革。為了加快推進(jìn)稅收治理體系治理能力現(xiàn)代化，國(guó)家稅務(wù)總局于2014 年制定和發(fā)布了《納稅信用管理辦法(試行)》，以納稅信用評(píng)級(jí)制度為代表的新型激勵(lì)性稅收征管方式應(yīng)運(yùn)而生。納稅信用評(píng)級(jí)制度旨在規(guī)范納稅信用管理、促進(jìn)納稅人誠(chéng)信自律，褒揚(yáng)誠(chéng)信、懲戒失信，更好地服務(wù)于納稅人。國(guó)家稅務(wù)總局根據(jù)每年所有企業(yè)的納稅情況，采取年度評(píng)價(jià)指標(biāo)得分或者直接定級(jí)的方式，將企業(yè)納稅信用級(jí)別分為A、B、C、D 四個(gè)等級(jí)(2018 年后新增M級(jí))。不同于以往的強(qiáng)制性稅收征管的約束效應(yīng)，納稅信用評(píng)級(jí)制度具有明顯的正向激勵(lì)作用。首先，稅務(wù)機(jī)關(guān)每年4 月確定上一年度納稅信用評(píng)價(jià)結(jié)果，為納稅人提供自我查詢服務(wù)，并主動(dòng)公開A 級(jí)納稅人名單及相關(guān)信息；而對(duì)于B、C、D 級(jí)的納稅人暫時(shí)不向社會(huì)公布名單，從而強(qiáng)化了社會(huì)對(duì)企業(yè)納稅信用的關(guān)注，將企業(yè)形象與納稅信用掛鉤。其次，若當(dāng)年內(nèi)納稅人對(duì)國(guó)家稅務(wù)總局的信用等級(jí)評(píng)定結(jié)果存在異議，可以提供相應(yīng)的證明材料并申請(qǐng)復(fù)評(píng)，相較以往更能體現(xiàn)對(duì)納稅人的公平。最后，對(duì)納稅人實(shí)施分級(jí)管理政策:對(duì)于A 級(jí)納稅人，由國(guó)家稅務(wù)總局聯(lián)合各個(gè)部門同時(shí)實(shí)施聯(lián)合激勵(lì)措施，讓守信企業(yè)在稅收服務(wù)、融資授信、項(xiàng)目管理、進(jìn)出口等領(lǐng)域享受更多優(yōu)惠和便利；對(duì)B 級(jí)納稅人，重點(diǎn)在于加強(qiáng)日常涉稅政策輔導(dǎo)、宣傳等納稅服務(wù)工作，幫助其改進(jìn)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)管理，提高依法納稅水平，提升納稅信用等級(jí)；對(duì)于C 級(jí)納稅人，主管稅務(wù)機(jī)關(guān)依法從嚴(yán)管理，必要時(shí)可以采取嚴(yán)肅追究違法違規(guī)行為有關(guān)責(zé)任并責(zé)令限期改正等相關(guān)措施；對(duì)于D 級(jí)納稅人，除采取上述C 類納稅人的監(jiān)管措施外，主管稅務(wù)機(jī)關(guān)還會(huì)將其列為重點(diǎn)監(jiān)控對(duì)象，與相關(guān)部門實(shí)施聯(lián)合懲戒措施。相較于以往“事后管理” 的強(qiáng)制性稅收征管，納稅信用評(píng)級(jí)制度能夠更好地起到“監(jiān)督” 和“預(yù)防” 的作用，規(guī)范企業(yè)納稅行為，更好地發(fā)揮其激勵(lì)效應(yīng)。

表1 展示了自納稅信用評(píng)級(jí)制度實(shí)施以來，2014—2018 年上市公司的年度納稅信用評(píng)級(jí)分布情況。其中，Panel A 展示了分年度納稅信用評(píng)級(jí)分布情況，Panel B 展示了每年的納稅信用評(píng)級(jí)相比去年的等級(jí)變化情況。從分布情況可以看出，整體上A 級(jí)納稅信用的上市公司數(shù)量在時(shí)間趨勢(shì)上呈現(xiàn)遞增態(tài)勢(shì)。從各年納稅信用評(píng)級(jí)相比上年的等級(jí)變化情況來看，每年均有大約1/4 的企業(yè)降級(jí)為非A 級(jí)納稅信用企業(yè)或者升級(jí)為A 級(jí)納稅信用企業(yè)，表明國(guó)家稅務(wù)總局會(huì)根據(jù)企業(yè)每年的納稅情況對(duì)其納稅信用評(píng)級(jí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

表1 年度納稅信用評(píng)級(jí)分布情況與變化情況

(二)研究假說

納稅信用評(píng)級(jí)制度作為激勵(lì)性稅收征管的代表性舉措，其激勵(lì)性主要體現(xiàn)在提高企業(yè)聲譽(yù)、促進(jìn)企業(yè)納稅、實(shí)施聯(lián)合激勵(lì)措施等方面。第一，國(guó)家稅務(wù)總局于2016 年簽署了首份聯(lián)合激勵(lì)合作備忘錄，納稅信用評(píng)級(jí)高的企業(yè)在項(xiàng)目管理、稅收服務(wù)、融資授信、進(jìn)出口等18 個(gè)領(lǐng)域享有41 項(xiàng)政策優(yōu)惠和綠色通道，因此，納稅信用評(píng)級(jí)制度能夠便利納稅信用A 級(jí)企業(yè)經(jīng)營(yíng)，有效降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。另外，王竹泉等(2017)認(rèn)為，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)高的企業(yè)在運(yùn)營(yíng)中更加難以利用營(yíng)業(yè)活動(dòng)進(jìn)行自發(fā)融資，因而企業(yè)商業(yè)信用規(guī)模越小，面臨的營(yíng)運(yùn)資金融資缺口越大。因此，納稅信用評(píng)級(jí)制度可以降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步擴(kuò)大企業(yè)的商業(yè)信用融資規(guī)模。第二，國(guó)家稅務(wù)總局披露納稅信用評(píng)級(jí)為A 的企業(yè)名單，說明A 級(jí)納稅信用企業(yè)具有良好的納稅信用，相當(dāng)于向外界傳遞了一個(gè)積極的信號(hào)，從而顯著提升了企業(yè)聲譽(yù)(孫雪嬌等，2019)。聲譽(yù)理論認(rèn)為，良好的企業(yè)形象是企業(yè)重要的無形資產(chǎn)，聲譽(yù)機(jī)制能夠以較低的成本維持交易秩序(Tadelis，1999)。與強(qiáng)制性稅收征管處罰的執(zhí)行方式不同，納稅信用評(píng)級(jí)制度這一激勵(lì)性稅收征管方式可以顯著提高A 級(jí)納稅企業(yè)的聲譽(yù)。供應(yīng)商在提供企業(yè)商業(yè)信用時(shí)也會(huì)考察企業(yè)聲譽(yù)，企業(yè)聲譽(yù)越高，商業(yè)信用融資規(guī)模也越大(陸正飛和楊德明，2011)。稅務(wù)機(jī)關(guān)公布企業(yè)納稅信用評(píng)級(jí)為A 可以顯著提升A 級(jí)企業(yè)的聲譽(yù)，而基于聲譽(yù)效應(yīng)納稅信用評(píng)級(jí)制度可以顯著增加企業(yè)商業(yè)信用融資規(guī)模。第三，Desai 和Dharmapala (2006)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)避稅活動(dòng)會(huì)降低企業(yè)信息披露質(zhì)量，降低企業(yè)的信息透明度，稅收規(guī)避與企業(yè)透明度之間存在強(qiáng)烈的負(fù)相關(guān)關(guān)系。國(guó)家稅務(wù)總局在納稅信用評(píng)級(jí)過程中，企業(yè)的反避稅調(diào)查結(jié)果是企業(yè)納稅信用等級(jí)能否評(píng)為A 的重要參考，因此納稅信用評(píng)級(jí)制度可以減少企業(yè)避稅活動(dòng)(陶東杰等，2019)，增加企業(yè)之間的信息透明度(孫雪嬌等，2019)。而企業(yè)之間的信息透明度是影響企業(yè)商業(yè)信用融資規(guī)模的重要因素(Burkart 和Ellingsen，2004)。Burkart 和Ellingsen (2004)發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)商更愿意給長(zhǎng)期合作者提供更多的商業(yè)信用融資，原因是供應(yīng)商與企業(yè)的交易越持久，供應(yīng)商對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況、財(cái)務(wù)信息和市場(chǎng)地位了解得越充分，信息透明度越高。因此，本文認(rèn)為，納稅信用評(píng)級(jí)制度可以提升企業(yè)信息透明度，降低供應(yīng)商與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱程度，進(jìn)而增加商業(yè)信用融資規(guī)模?；谝陨戏治?，納稅信用評(píng)級(jí)制度可以通過降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)企業(yè)聲譽(yù)和改善信息透明度等多種渠道提高企業(yè)商業(yè)信用融資規(guī)模。本文提出納稅信用評(píng)級(jí)制度影響企業(yè)商業(yè)信用融資的激勵(lì)效應(yīng)假說。

假說1a:納稅信用評(píng)級(jí)制度增加了企業(yè)的商業(yè)信用融資。

然而，除上述積極效應(yīng)之外，納稅信用評(píng)級(jí)制度也可能對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資產(chǎn)生負(fù)面影響?，F(xiàn)有文獻(xiàn)表明，企業(yè)的商業(yè)信用與銀行信貸融資之間存在顯著的替代關(guān)系(石曉軍和李杰，2009；陸正飛和楊德明，2011)。2015 年7 月，國(guó)家稅務(wù)總局聯(lián)合原中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)(以下簡(jiǎn)稱“原銀監(jiān)會(huì)”)印發(fā)了《關(guān)于開展“銀稅互動(dòng)” 助力小微企業(yè)發(fā)展活動(dòng)的通知》，稅務(wù)機(jī)關(guān)與銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)在依法合規(guī)的基礎(chǔ)上共享企業(yè)納稅信用評(píng)級(jí)結(jié)果，全面推廣“銀稅互動(dòng)” 合作。在該政策的支持下，納稅信用成為企業(yè)的信用資產(chǎn)，納稅信用評(píng)級(jí)為A 的企業(yè)可以獲取更多的銀行信貸支持(孫雪嬌等，2019；冀云陽(yáng)和高躍，2020)，因此企業(yè)有可能減少商業(yè)信用這一替代性融資的規(guī)模。另外，銀行信貸導(dǎo)致的利息支出可以起到抵稅效果即“稅盾效應(yīng)”，因此，納稅信用評(píng)級(jí)為A 的企業(yè)有動(dòng)機(jī)增加銀行信貸，以減少因納稅帶來的現(xiàn)金流出，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)商業(yè)信用融資需求下降。基于此，納稅信用評(píng)級(jí)制度可能會(huì)增加企業(yè)銀行信貸融資，進(jìn)而降低商業(yè)信用這一替代性融資的規(guī)模。因此，本文提出與上述激勵(lì)效應(yīng)假說相對(duì)立的替代效應(yīng)假說。

假說1b:納稅信用評(píng)級(jí)制度降低了企業(yè)的商業(yè)信用融資。

上述理論推導(dǎo)表明，納稅信用評(píng)級(jí)制度通過激勵(lì)效應(yīng)和替代效應(yīng)這兩個(gè)機(jī)制影響企業(yè)的商業(yè)信用融資，但這兩個(gè)機(jī)制對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的影響迥然不同。圖1 展示了納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的影響機(jī)制。納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的最終影響取決于激勵(lì)效應(yīng)和替代效應(yīng)共同作用下的凈影響。接下來，本文將通過實(shí)證分析對(duì)這一影響進(jìn)行檢驗(yàn)。

圖1 納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的影響機(jī)制

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選取和數(shù)據(jù)來源

本文采用我國(guó)2014—2019 年A 股上市公司為初始研究樣本，將企業(yè)的納稅信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)與上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。參照既有研究，本文對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下預(yù)處理:第一，ST 類上市公司可能會(huì)對(duì)估計(jì)結(jié)果造成干擾，因此我們剔除這類企業(yè)樣本；第二，考慮到金融行業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表的特殊性，剔除了金融類公司樣本；第三，剔除變量存在缺失的觀測(cè)值；第四，為避免數(shù)據(jù)異常值可能造成的估計(jì)結(jié)果偏差，對(duì)所有連續(xù)型變量進(jìn)行了雙側(cè)1%水平的縮尾處理。最終，本文所使用樣本為8 475 個(gè)企業(yè)—年份觀測(cè)值。本文所采用的上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫(kù)。企業(yè)納稅信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)來源于國(guó)家稅務(wù)總局，參照孫雪嬌等(2019)的做法，以公司年報(bào)中披露的統(tǒng)一社會(huì)信用代碼為檢索依據(jù)采用手工收集所得。①本文在搜集數(shù)據(jù)時(shí)，參考孫雪嬌等(2019)的做法，如果國(guó)家稅務(wù)總局披露的上市公司為子公司，則以子公司的納稅信用評(píng)級(jí)結(jié)果作為該上市公司當(dāng)年的納稅信用評(píng)級(jí)結(jié)果；如果上市公司為母公司，則以母公司的納稅信用評(píng)級(jí)結(jié)果作為集團(tuán)的納稅信用評(píng)級(jí)結(jié)果，其財(cái)務(wù)指標(biāo)采用合并報(bào)表數(shù)據(jù)，從而克服那些母公司并非經(jīng)營(yíng)活動(dòng)主體帶來的相關(guān)問題。深圳證券交易所(以下簡(jiǎn)稱“深交所”)信息披露評(píng)分值為作者手工搜集所得。

(二)計(jì)量模型

為了檢驗(yàn)納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的微觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，本文構(gòu)建了如下計(jì)量模型:

其中，下標(biāo)i和t分別代表企業(yè)和年份，被解釋變量Credit代表企業(yè)的商業(yè)信用融資規(guī)模；A為企業(yè)當(dāng)年是否受到政策沖擊的虛擬變量，若企業(yè)當(dāng)年納稅信用評(píng)級(jí)為A則取值1，否則為0?？紤]到納稅信用評(píng)級(jí)變動(dòng)對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的影響存在滯后效應(yīng)，本文對(duì)商業(yè)信用融資Credit做前置一期處理。同時(shí)，本文還控制了企業(yè)層面的一系列特征變量Control，包括企業(yè)規(guī)模Size、財(cái)務(wù)杠桿Lev、盈利能力ROA、企業(yè)成長(zhǎng)性Grow、公司年齡Firmage、銀行信貸規(guī)模Bank、應(yīng)收賬款比例REC、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量Cfo。此外，為了排除難以觀測(cè)的行業(yè)固有特征和時(shí)變的宏觀市場(chǎng)環(huán)境等因素，本文還納入行業(yè)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)FixedEffects。最后，為了剔除異方差性和序列相關(guān)性對(duì)估計(jì)系數(shù)造成的干擾，本文將標(biāo)準(zhǔn)誤在企業(yè)層面進(jìn)行了聚類調(diào)整。ε表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

(三)指標(biāo)選取及度量方式

模型(1)中的被解釋變量是商業(yè)信用融資Credit，商業(yè)信用融資指企業(yè)在買賣商品時(shí)其供應(yīng)商和客戶為其提供的商業(yè)信用，主要途徑包括應(yīng)付賬款、應(yīng)付票據(jù)和預(yù)收賬款。因此，大多數(shù)文獻(xiàn)采用應(yīng)付賬款、應(yīng)付票據(jù)和預(yù)收賬款之和除以總資產(chǎn)來衡量企業(yè)的商業(yè)信用融資(陸正飛和楊德明，2011)。但是，考慮到應(yīng)付票據(jù)同時(shí)包含商業(yè)承兌匯票和銀行承兌匯票，而銀行承兌匯票只涉及銀行信用而非商業(yè)信用，因此在本文的基準(zhǔn)回歸中，商業(yè)信用融資不包括應(yīng)付票據(jù)，而采用應(yīng)付賬款和預(yù)收賬款之和占總資產(chǎn)的比重進(jìn)行度量。此外，為確保結(jié)論的可靠性，本文在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中采取應(yīng)付賬款、應(yīng)付票據(jù)和預(yù)收賬款之和除以總資產(chǎn)等指標(biāo)重新測(cè)度了企業(yè)商業(yè)信用融資。

國(guó)家稅務(wù)總局于2014 年制定了《納稅信用管理辦法(試行)》，并于2014 年開始在全國(guó)范圍內(nèi)按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行企業(yè)納稅信用等級(jí)評(píng)估，同時(shí)在全國(guó)范圍內(nèi)公開納稅信用評(píng)級(jí)為A 的企業(yè)名單，納稅信用等級(jí)不為A 的企業(yè)名單暫不公布。因此，本文構(gòu)建企業(yè)誠(chéng)信納稅的虛擬變量A作為核心解釋變量，若企業(yè)當(dāng)年納稅信用評(píng)級(jí)為A，則賦值為1，否則賦值為0，來考察企業(yè)納稅信用評(píng)級(jí)為A 對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的影響。

為了控制其他影響企業(yè)商業(yè)信用融資的因素，本文參考現(xiàn)有文獻(xiàn)(陸正飛和楊德明，2011；石曉軍和李杰，2009；王竹泉等，2017)，依次納入控制變量:企業(yè)規(guī)模Size，采用企業(yè)總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)衡量；財(cái)務(wù)杠桿Lev，采用企業(yè)負(fù)債總額除以總資產(chǎn)衡量；盈利能力ROA，采用企業(yè)凈利潤(rùn)除以總資產(chǎn)衡量；企業(yè)成長(zhǎng)性Grow，采用營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率衡量；公司年齡Firmage，采用企業(yè)成立年限的自然對(duì)數(shù)值衡量；銀行信貸規(guī)模Bank，采用長(zhǎng)期借款和短期借款之和除以總資產(chǎn)衡量；應(yīng)收賬款比例REC，采用應(yīng)收賬款除以總資產(chǎn)衡量；經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量Cfo，采用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量除以總資產(chǎn)衡量。

(四)描述性統(tǒng)計(jì)

表2 列示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。觀察Panel A 可知，我國(guó)上市公司的商業(yè)信用融資Credit的均值為0.130，說明企業(yè)的商業(yè)信用融資平均占到總資產(chǎn)的13%。Credit最大值為0.492，最小值為0.004，說明不同企業(yè)從上下游獲取的商業(yè)信用融資規(guī)模有明顯的差距。Credit的中位數(shù)為0.105，說明大部分上市公司的商業(yè)信用融資比例并不高。與此同時(shí)，從納稅信用評(píng)級(jí)變量來看，樣本中納稅信用評(píng)級(jí)為A 的樣本企業(yè)約為41.5%，說明我國(guó)企業(yè)的納稅信用等級(jí)仍有待提升。其他變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果與前期文獻(xiàn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果較為一致(陸正飛和楊德明，2011；陶春華等，2021)。進(jìn)一步地，本文依據(jù)納稅信用評(píng)級(jí)虛擬變量A將企業(yè)進(jìn)行分組，Panel B 對(duì)比了企業(yè)特征變量的組間差異。容易看出，相對(duì)于非A 級(jí)納稅信用企業(yè)，A 級(jí)納稅信用企業(yè)有著更大的企業(yè)規(guī)模、更高的資產(chǎn)收益率和更低的杠桿率等。這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果充分表明，企業(yè)間的特征變量存在顯著的組間差異，因此有必要將這些變量納入計(jì)量模型(1)加以控制。

表2 各變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3 匯報(bào)了基于計(jì)量模型(1)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。為了驗(yàn)證檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，在納入核心解釋變量的基礎(chǔ)上，我們采取逐步增加控制變量的方式進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。在第(1)—(8)列中，我們控制了行業(yè)固定效應(yīng)和年度固定效應(yīng)，同時(shí)標(biāo)準(zhǔn)誤差經(jīng)過了公司層面的聚類調(diào)整。在第(1)列中，未加入公司層面的控制變量，核心解釋變量A的估計(jì)系數(shù)顯著為正并且通過了5%水平下的顯著性檢驗(yàn)。在第(2)—(8)列中，我們逐步加入了其他影響商業(yè)信用融資的企業(yè)層面控制變量，不難看出，在控制了其他影響商業(yè)信用的因素后，A的估計(jì)系數(shù)在1%水平下顯著為正。并且，第(1)—(8)列中，隨著控制變量的逐漸加入，模型的解釋能力不斷提高。進(jìn)一步地，我們以納入所有控制變量的第(8)列為例，對(duì)估計(jì)結(jié)果的經(jīng)濟(jì)顯著性進(jìn)行闡釋。其中，核心解釋變量A的估計(jì)系數(shù)為0.007，說明平均而言A 級(jí)納稅信用評(píng)級(jí)的披露使得企業(yè)商業(yè)信用融資規(guī)模顯著提升了5.38%(0.007/0.130)，即納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)上市公司的商業(yè)信用融資規(guī)模產(chǎn)生了顯著的積極影響，研究假說1a 得到實(shí)證支持。

表3 納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(二)納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:企業(yè)所處供應(yīng)鏈的位置

企業(yè)的商業(yè)信用融資由上下游企業(yè)(供應(yīng)商和客戶)共同提供，而兩者相對(duì)企業(yè)而言處于不同的供應(yīng)鏈位置，因此披露企業(yè)納稅信用評(píng)級(jí)對(duì)供應(yīng)商和客戶的商業(yè)信用提供是否會(huì)產(chǎn)生差異化影響，還需進(jìn)一步討論。為此，我們從上游供應(yīng)商和下游客戶這兩個(gè)商業(yè)信用的不同來源，分別以企業(yè)與供應(yīng)商交易中企業(yè)延遲兌付貨款的應(yīng)付賬款與總資產(chǎn)之比(Payable)，以及企業(yè)與客戶交易中延遲交割商品的預(yù)收賬款與總資產(chǎn)之比(Received)來刻畫企業(yè)商業(yè)信用融資，并分別將其作為被解釋變量進(jìn)行回歸，以考察披露納稅信用評(píng)級(jí)對(duì)供應(yīng)商和客戶為企業(yè)提供的商業(yè)信用的不同影響。結(jié)果如表4 所示，A的估計(jì)系數(shù)在各列中均顯著為正，說明A 級(jí)納稅信用企業(yè)在評(píng)級(jí)披露后，供應(yīng)商與客戶均為其提供了更多的商業(yè)信用融資，研究假說1a 得到了進(jìn)一步的實(shí)證支持。

表4 納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:企業(yè)所處供應(yīng)鏈的位置

(三)納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:作用機(jī)制檢驗(yàn)

結(jié)合前文分析可知，企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)聲譽(yù)和企業(yè)信息透明度是納稅信用評(píng)級(jí)制度提升企業(yè)商業(yè)信用融資的潛在渠道。為了驗(yàn)證這一核心邏輯:第一，我們借鑒王竹泉等(2017)的做法，利用企業(yè)過去四年的息稅折舊攤銷前利潤(rùn)率滾動(dòng)取值的標(biāo)準(zhǔn)差衡量經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，由這種計(jì)算方式得到的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)并不服從正態(tài)分布，因此本文計(jì)算了代表經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的息稅折舊攤銷前利潤(rùn)率標(biāo)準(zhǔn)差的累積分布概率(Risk)，并以此來衡量經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。第二，考慮到企業(yè)違規(guī)被罰會(huì)被認(rèn)為有損企業(yè)聲譽(yù)，本文參考謝紅軍等(2017)構(gòu)造企業(yè)聲譽(yù)變量的方法，根據(jù)上市公司違規(guī)處罰信息總表，使用企業(yè)每年違規(guī)處罰次數(shù)(Fnumber)作為企業(yè)聲譽(yù)的代理變量。企業(yè)處罰次數(shù)越多，表明企業(yè)聲譽(yù)越差。第三，借鑒辛清泉等(2014)的做法，本文采用透明度綜合指標(biāo)(Trans)衡量企業(yè)信息透明度，其值為盈余質(zhì)量指標(biāo)(DD)、深交所信息披露考評(píng)分值(Score)、分析師跟蹤人數(shù)(ANALIST)、分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性(ACCURACY)、是否聘請(qǐng)“四大” 作為年報(bào)審計(jì)師(BIG4)這五個(gè)指標(biāo)的樣本百分等級(jí)(percentile rank)的平均值。若上市公司中某個(gè)或多個(gè)透明度變量缺失，則Trans等于剩余變量百分等級(jí)的均值，Trans越大，企業(yè)透明度越高。此外，為了緩解反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文對(duì)Risk、Fnumber和Trans做了前置一期處理；隨后，將Risk、Fnumber和Trans作為被解釋變量，納稅信用評(píng)級(jí)A作為核心解釋變量進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5 所示。結(jié)合納稅信用評(píng)級(jí)A的估計(jì)系數(shù)及其顯著性不難發(fā)現(xiàn)，納稅信用評(píng)級(jí)制度顯著降低了企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)了企業(yè)聲譽(yù)并改善了企業(yè)信息透明度。由此證明，納稅信用評(píng)級(jí)制度主要通過企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)聲譽(yù)和企業(yè)信息透明度作用于企業(yè)商業(yè)信用融資。

表5 納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:作用機(jī)制檢驗(yàn)

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性，本文從傾向得分匹配、工具變量法、考慮可能遺漏的變量以及替換模型設(shè)定形式等多個(gè)維度進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.傾向得分匹配

企業(yè)納稅信用評(píng)級(jí)為A 的企業(yè)可能其本身就是經(jīng)營(yíng)良好、治理完善的上市公司，這類企業(yè)可能原本就擁有較多的商業(yè)信用融資，從而會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性問題。本文采取傾向得分匹配法來緩解該問題，具體而言:在匹配過程中將樣本分為兩組，一組為處理組，包括納稅信用評(píng)級(jí)為A 的樣本；另外一組為對(duì)照組，包括樣本期內(nèi)納稅信用評(píng)級(jí)從未評(píng)為A 的企業(yè)。參考孫雪嬌等(2019)的做法，本文針對(duì)每一家納稅信用評(píng)級(jí)為A 的企業(yè)，按照1 ∶1 的最近鄰匹配方式在同行業(yè)中逐年匹配對(duì)照企業(yè)，用于匹配的協(xié)變量包括表1中所有的控制變量。為了驗(yàn)證匹配結(jié)果的可靠性，本文對(duì)傾向得分匹配得到的樣本進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)。表6 檢驗(yàn)結(jié)果顯示，匹配之后協(xié)變量的絕對(duì)偏差較匹配之前大幅下降，并且匹配之后處理組和控制組均不存在顯著性差異，可以確保匹配后的處理組和控制組在各個(gè)公司特征方面是可比的。

表6 傾向得分匹配平衡性檢驗(yàn)

基于傾向得分匹配我們得到一組與處理組具有類似特征的新的對(duì)照組，并將其重新進(jìn)行模型(1)的回歸，回歸結(jié)果如表7 所示。第(1)、(2)列中，核心解釋變量A的系數(shù)在1%的水平下仍顯著為正，并且各列之間核心解釋變量A的估計(jì)系數(shù)基本無差別，表明傾向得分匹配效果較好。表7 與表3 基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致，表明納稅信用評(píng)級(jí)制度能夠顯著增加企業(yè)的商業(yè)信用融資。

表7 納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:傾向得分匹配

2.工具變量法

國(guó)家稅務(wù)總局在進(jìn)行企業(yè)納稅信用評(píng)級(jí)時(shí)，企業(yè)的避稅程度是重要的評(píng)價(jià)依據(jù)。然而，企業(yè)避稅行為是內(nèi)生決定的，與一系列企業(yè)及高管特征相關(guān)(Davis 等，2016)。為了緩解內(nèi)生性問題，本文參考張敏等(2018)的思路，以企業(yè)為中心搜索距離企業(yè)10 千米以內(nèi)的國(guó)家稅務(wù)機(jī)關(guān)數(shù)量(NUM)作為虛擬變量A的工具變量。Kubick 等(2017)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)申報(bào)納稅稅額與企業(yè)和稅務(wù)局之間的地理距離呈正相關(guān)關(guān)系。企業(yè)與稅務(wù)局之間的距離越近，越容易從稅務(wù)局獲取相關(guān)的納稅信息，因而越有能力在納稅申報(bào)中實(shí)施避稅。張敏等(2018)利用中國(guó)上市公司數(shù)據(jù)也發(fā)現(xiàn)了一致的結(jié)論，企業(yè)與稅務(wù)局距離越近，尋租成本越低，企業(yè)越有動(dòng)機(jī)通過尋租進(jìn)行避稅。因此，這一工具變量(NUM)與企業(yè)納稅信用評(píng)級(jí)(A)負(fù)相關(guān)，并且企業(yè)與稅務(wù)機(jī)關(guān)的地理位置不會(huì)直接影響企業(yè)的商業(yè)信用融資，滿足工具變量的外生性條件。此外，考慮到城市特征對(duì)工具變量估計(jì)的可能影響，本文在回歸中進(jìn)一步控制了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量，包括人均GDP 的對(duì)數(shù)(GDP_Per)、GDP 增速(GDP_Growth)、城市化水平(Urban)和固定資產(chǎn)投資總額的自然對(duì)數(shù)(Invest)。

表8 報(bào)告了基于工具變量的兩階段最小二乘估計(jì)(2SLS)結(jié)果。在第(1)列中，工具變量NUM的系數(shù)在1% 水平上顯著為負(fù)，即距離企業(yè)10 千米以內(nèi)的國(guó)家稅務(wù)總局機(jī)關(guān)的數(shù)量越少，企業(yè)越有可能獲取A 級(jí)的納稅信用等級(jí)，滿足工具變量的相關(guān)性條件。該結(jié)果也與現(xiàn)有文獻(xiàn)一致(張敏等，2018；Kubick 等，2017)，企業(yè)所在地附近稅務(wù)機(jī)關(guān)數(shù)量越少，企業(yè)獲取相關(guān)納稅信息的難度或?qū)ぷ獬杀驹礁撸虼似髽I(yè)避稅程度較低，還提高了納稅信用評(píng)級(jí)被評(píng)為A 的可能性。此外，Kleibergen-Paap WaldF統(tǒng)計(jì)量為20.775，排除弱工具變量的可能性。在第(2)列中，變量At的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，說明控制可能存在的內(nèi)生性問題后，納稅信用評(píng)級(jí)制度仍然對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資存在顯著的激勵(lì)效應(yīng)，納稅信用評(píng)級(jí)為A 能夠顯著增加企業(yè)的商業(yè)信用融資。

表8 納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:工具變量法

需要說明的是，相比于基準(zhǔn)回歸結(jié)果中核心解釋變量A的估計(jì)系數(shù)，工具變量回歸中At估計(jì)系數(shù)明顯增大，這主要由兩方面的原因所致。一方面，工具變量的估計(jì)結(jié)果為局部平均處理效應(yīng)(local average treatment effect，LATE)。當(dāng)納稅信用評(píng)級(jí)的披露對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的激勵(lì)效應(yīng)在不同企業(yè)間存在異質(zhì)性時(shí)，工具變量的估計(jì)結(jié)果可能只包括了部分企業(yè)的平均處理效應(yīng)，即納稅行為對(duì)企業(yè)與稅務(wù)局距離較為敏感的子樣本的平均處理效應(yīng)。相比無論距離稅務(wù)局遠(yuǎn)近都始終誠(chéng)信納稅的企業(yè)和始終非誠(chéng)信納稅的企業(yè)，納稅行為對(duì)稅務(wù)局距離敏感的企業(yè)往往也看重納稅評(píng)級(jí)帶來的激勵(lì)效應(yīng)，因此納稅信用評(píng)級(jí)的披露對(duì)其商業(yè)信用融資的影響也會(huì)更加明顯。由于工具變量模型估計(jì)的是這部分企業(yè)的平均處理效應(yīng)，遠(yuǎn)高于全樣本企業(yè)的平均處理效應(yīng)，從而工具變量模型估計(jì)系數(shù)有所增大。另一方面，弱工具變量也可能導(dǎo)致工具變量估計(jì)系數(shù)膨脹，雖然工具變量的Kleibergen-Paap WaldF統(tǒng)計(jì)量為20.775，通過了弱工具變量檢驗(yàn)，但其估計(jì)系數(shù)也可能會(huì)偏離真實(shí)系數(shù)。①基于工具變量法的估計(jì)系數(shù)與基準(zhǔn)模型估計(jì)系數(shù)方向一致，說明控制內(nèi)生性問題后，納稅信用評(píng)級(jí)制度仍然對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資存在顯著的激勵(lì)效應(yīng)。然而，基于以上兩點(diǎn)導(dǎo)致工具變量系數(shù)膨脹的原因，請(qǐng)讀者謹(jǐn)慎對(duì)待本文工具變量的估計(jì)系數(shù)。

3.考慮可能的遺漏變量

基準(zhǔn)回歸中已經(jīng)控制了一系列公司特征和行業(yè)及年度固定效應(yīng)，接下來我們進(jìn)一步從可觀測(cè)與不可觀測(cè)遺漏變量?jī)蓚€(gè)層面緩解內(nèi)生性問題。第一，參考現(xiàn)有文獻(xiàn)(王竹泉等，2017)，考慮到企業(yè)其他特征和公司治理水平均可能影響企業(yè)商業(yè)信用融資，本文新增了五個(gè)控制變量，包括固定資產(chǎn)占比(PPE)、存貨占比(Inventory)、董事長(zhǎng)和總經(jīng)理兩職合一(Duality)、第一大股東持股比例(Shr1)以及第二至第十大股東持股比例(Shr2to10)。第二，考慮到內(nèi)生性問題可能是由遺漏企業(yè)固定特征所致，那么控制企業(yè)固定效應(yīng)就能夠排除不隨時(shí)間變化的公司特征對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響。因此，為進(jìn)一步控制可能遺漏的不隨時(shí)間改變的企業(yè)固定因素對(duì)回歸結(jié)果的影響，我們剔除樣本中納稅信用評(píng)級(jí)始終為A 或非A 的企業(yè)，并使用企業(yè)固定效應(yīng)模型進(jìn)行重新估計(jì)。第三，考慮到企業(yè)商業(yè)信用融資規(guī)模與所處行業(yè)的時(shí)變特征息息相關(guān)，為了進(jìn)一步控制這些潛在的宏觀遺漏變量，本文在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上進(jìn)一步增加行業(yè)和年度交互固定效應(yīng)、省份和年度交互固定效應(yīng)，相關(guān)回歸結(jié)果如表9 所示。不難看出，在各列中核心解釋變量A的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，說明納稅信用評(píng)級(jí)制度促進(jìn)了企業(yè)商業(yè)信用融資規(guī)模的研究結(jié)論未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變，納稅信用評(píng)級(jí)披露對(duì)上市公司商業(yè)信用融資的激勵(lì)效應(yīng)依然顯著。

4.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

除上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)外，本文還進(jìn)行了如下補(bǔ)充工作:第一，為證實(shí)企業(yè)商業(yè)信用融資的增加確實(shí)是由納稅信用評(píng)級(jí)披露這一政策所引起的，本文參照孫雪嬌等(2019)的方法，將A 級(jí)納稅信用評(píng)級(jí)隨機(jī)賦予樣本企業(yè)，基于隨機(jī)生成的虛擬變量A_new重復(fù)模型(1)的回歸1 000 次，進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。第二，考慮到不同的企業(yè)商業(yè)信用融資定義方式可能對(duì)研究結(jié)論造成影響，本文進(jìn)一步測(cè)試研究結(jié)論對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資度量指標(biāo)的敏感性:首先，借鑒陸正飛和楊德明(2011)的做法，采用企業(yè)的應(yīng)付賬款、應(yīng)付票據(jù)和預(yù)收賬款之和占總資產(chǎn)的比重衡量企業(yè)的商業(yè)信用融資，記為Credit1；其次，參考王竹泉等(2017)的做法，定義企業(yè)的商業(yè)信用凈占用＝ (應(yīng)付賬款＋應(yīng)付票據(jù)＋預(yù)收款項(xiàng)-預(yù)付款項(xiàng)-應(yīng)收賬款-應(yīng)收票據(jù))/資產(chǎn)總計(jì)，記為Credit2；最后，考慮到應(yīng)收票據(jù)和應(yīng)付票據(jù)的具體內(nèi)容以及商業(yè)信用的定義，票據(jù)同時(shí)包含商業(yè)承兌匯票和銀行承兌匯票，而銀行承兌匯票只涉及銀行信用而不是商業(yè)信用，故本文重新定義(應(yīng)付賬款＋預(yù)收款項(xiàng)-預(yù)付款項(xiàng)-應(yīng)收賬款)/資產(chǎn)總計(jì)為企業(yè)的商業(yè)信用凈占用，記為Credit3。與基準(zhǔn)回歸處理方式相同，我們對(duì)所有被解釋變量做前置一期處理進(jìn)而檢驗(yàn)企業(yè)商業(yè)信用融資度量指標(biāo)的敏感性。第三，考慮到激勵(lì)效應(yīng)的發(fā)揮可能需要較長(zhǎng)時(shí)間，我們將基準(zhǔn)回歸中的商業(yè)信用融資取前置兩期，該設(shè)定也能夠進(jìn)一步緩解商業(yè)信用融資與納稅信用評(píng)級(jí)互為因果所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。第四，為了進(jìn)一步克服自相關(guān)和異方差性對(duì)研究結(jié)論的影響，本文參考Kim 等(2011)的做法，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤在個(gè)體和年份上進(jìn)行雙重聚類調(diào)整。相關(guān)結(jié)果如表10 和圖2 所示。結(jié)果表明，在安慰劑檢驗(yàn)、改變企業(yè)商業(yè)信用融資度量方式、被解釋變量前置兩期和采用雙重聚類方式之后，本文的核心結(jié)論未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變。

圖2 激勵(lì)性稅收征管與商業(yè)信用融資:安慰劑檢驗(yàn)

表10 納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:其他穩(wěn)健性測(cè)試

五、異質(zhì)性分析

上述分析為激勵(lì)性稅收征管對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資發(fā)揮的積極作用提供了諸多經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。然而該分析主要聚焦于整體層面，忽略了激勵(lì)性稅收征管與企業(yè)商業(yè)信用融資之間的關(guān)系在不同類型企業(yè)中的異質(zhì)性表現(xiàn)?；诖耍疚膹钠髽I(yè)融資約束、企業(yè)股權(quán)性質(zhì)以及城市商業(yè)信用環(huán)境三個(gè)維度對(duì)激勵(lì)性稅收征管在企業(yè)商業(yè)信用融資中發(fā)揮的積極作用進(jìn)行異質(zhì)性分析。

(一)納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:基于企業(yè)融資約束視角的異質(zhì)性分析

作為發(fā)展中國(guó)家，我國(guó)金融體系尚不健全，商業(yè)信用對(duì)企業(yè)融資的支持可能會(huì)超過銀行貸款(Ge 和Qiu，2007)。當(dāng)企業(yè)得不到商業(yè)銀行貸款時(shí)，即企業(yè)的融資約束較高時(shí)，商業(yè)信用融資作為銀行貸款的替代方式對(duì)企業(yè)至關(guān)重要。因此，本文從企業(yè)融資約束的角度進(jìn)行分組回歸，并預(yù)期對(duì)融資約束較高的企業(yè)而言，由于其更依賴商業(yè)信用這一融資渠道，激勵(lì)性稅收征管對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的促進(jìn)效應(yīng)會(huì)更加明顯。

借鑒鞠曉生等(2013)的做法，本文采用SA 指數(shù)衡量企業(yè)面臨的融資約束程度，計(jì)算方式為:SA＝-0.737×Size＋0.043×Size2-0.040×Age。Size定義同上，Age為企業(yè)成立時(shí)間長(zhǎng)短，SA 指數(shù)具有較好的外生性且相對(duì)穩(wěn)健。為了驗(yàn)證上述判斷，本文按照當(dāng)年中位數(shù)的融資約束程度(SA 指數(shù))將樣本分為融資約束高和低兩組，分別進(jìn)行模型(1)的回歸，結(jié)果如表11 所示。在融資約束較高的組中，核心解釋變量A的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為正；而在融資約束較低的組中，A的估計(jì)系數(shù)為正但不顯著。這說明當(dāng)企業(yè)融資約束較高時(shí)，納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的促進(jìn)作用更加明顯。①為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文還使用WW 指數(shù)與現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感度等指標(biāo)測(cè)度融資約束，發(fā)現(xiàn)了一致的證據(jù)。

表11 納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:基于企業(yè)融資約束視角的異質(zhì)性分析

(二)納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:基于企業(yè)股權(quán)性質(zhì)視角的異質(zhì)性分析

替代性融資理論認(rèn)為，信貸配給是商業(yè)信用產(chǎn)生的根源(江偉和李斌，2006)。在信貸配給條件下，無論企業(yè)愿意支付多高的利息都不可能獲取充足的銀行信貸，此時(shí)商業(yè)信用作為替代性融資渠道應(yīng)運(yùn)而生。在以國(guó)有銀行為主導(dǎo)的金融體系下，國(guó)有銀行的信貸政策不可避免地會(huì)向國(guó)有控股企業(yè)傾斜。大量實(shí)證研究已證實(shí)，相對(duì)于非國(guó)有控股企業(yè)而言，國(guó)有控股企業(yè)在貸款金額、貸款成本、貸款期限等角度都可以享受更多優(yōu)惠(江偉和李斌，2006；Brandt 和Li，2003)。在資本市場(chǎng)信貸歧視的背景下，相比于國(guó)有控股企業(yè)，非國(guó)有控股企業(yè)得到的銀行信貸支持不足，因而更依賴于商業(yè)信用融資。此外，由于政府的隱性擔(dān)保與優(yōu)惠政策，國(guó)有控股企業(yè)具有相對(duì)穩(wěn)定的上下游供應(yīng)鏈，而非國(guó)有控股企業(yè)在與供應(yīng)商和客戶的交易中更注重維護(hù)企業(yè)聲譽(yù)和信用。因此，本文預(yù)期披露納稅信用評(píng)級(jí)信息在非國(guó)有控股企業(yè)中將發(fā)揮更為明顯的激勵(lì)效果。

本文根據(jù)企業(yè)實(shí)際控制人性質(zhì)，將樣本分為國(guó)有控股企業(yè)和非國(guó)有控股企業(yè)。表12展示了納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)不同所有制類型企業(yè)的作用差異。當(dāng)企業(yè)為國(guó)有控股企業(yè)時(shí)，核心解釋變量A的估計(jì)系數(shù)為正，但不顯著；當(dāng)企業(yè)為非國(guó)有控股企業(yè)時(shí)，A的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正。該結(jié)果說明納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的促進(jìn)作用在非國(guó)有控股企業(yè)中更加明顯。

(三)納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:基于城市商業(yè)信用環(huán)境視角的異質(zhì)性分析

為了貫徹落實(shí)黨的十八屆三中全會(huì)決定和2014 年《政府工作報(bào)告》中強(qiáng)調(diào)的“讓守信者一路暢通、讓失信者寸步難行” 的要求，規(guī)范納稅信用管理，促進(jìn)納稅人誠(chéng)信自律，提高稅法遵從度，推進(jìn)社會(huì)信用體系建設(shè)，政府出臺(tái)了納稅信用評(píng)級(jí)制度。而考慮到各城市信用體系功能完備程度不同，納稅信用評(píng)級(jí)對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的提升效果可能會(huì)受到城市商業(yè)信用環(huán)境的影響。對(duì)于信用體系功能較為完備的城市，企業(yè)本身商業(yè)信用融資渠道較為通暢，因此披露納稅信用評(píng)級(jí)對(duì)其商業(yè)信用融資的邊際影響較弱。與之相反，位于信用環(huán)境較差城市的企業(yè)，國(guó)家稅務(wù)總局披露的A 級(jí)納稅信用能夠作為企業(yè)誠(chéng)信納稅的積極信號(hào)，通過增加企業(yè)聲譽(yù)和改善信息透明度來促進(jìn)商業(yè)信用融資，進(jìn)而更好地發(fā)揮激勵(lì)效應(yīng)。

基于此，本文利用中國(guó)管理科學(xué)研究院編制的《中國(guó)城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)藍(lán)皮書》中的“中國(guó)城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)” 來測(cè)度城市商業(yè)信用環(huán)境，并將樣本分為商業(yè)信用環(huán)境較好的地區(qū)和商業(yè)信用環(huán)境較差的地區(qū)，進(jìn)行分組回歸以檢驗(yàn)納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的異質(zhì)性影響。表13 的回歸結(jié)果展示了激勵(lì)性稅收征管對(duì)不同商業(yè)信用環(huán)境的企業(yè)商業(yè)信用融資的作用差異。當(dāng)企業(yè)面臨的商業(yè)信用環(huán)境較差時(shí)，核心解釋變量A的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正；而在商業(yè)信用環(huán)境較好的地區(qū)，A的估計(jì)系數(shù)并不顯著。這說明在商業(yè)信用環(huán)境較差的情況下，納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)的商業(yè)信用融資存在更顯著的積極影響。

表13 納稅信用評(píng)級(jí)與企業(yè)商業(yè)信用融資:基于城市商業(yè)信用環(huán)境視角的異質(zhì)性分析

六、結(jié)語(yǔ)

稅收是國(guó)家治理體系的重要組成部分，深入推進(jìn)稅制改革、加快稅收征管改革，是中國(guó)特色社會(huì)主義新時(shí)代稅收改革的必然要求。本文利用2014—2019 年國(guó)家稅務(wù)總局公布的A 級(jí)納稅企業(yè)名單和上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，考察了以納稅信用評(píng)級(jí)為代表的激勵(lì)性稅收征管對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的影響及作用機(jī)制。

具體而言，本文的研究結(jié)論有以下幾點(diǎn)。第一，實(shí)施納稅信用評(píng)級(jí)稅收治理舉措后，納稅信用等級(jí)為A 的企業(yè)，其商業(yè)信用融資顯著增加，具體表現(xiàn)為:A 級(jí)納稅信用企業(yè)在評(píng)級(jí)披露后應(yīng)付賬款與預(yù)收賬款規(guī)模均顯著提高，說明納稅信用評(píng)級(jí)制度發(fā)揮了激勵(lì)效應(yīng)。第二，異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資的激勵(lì)效應(yīng)在融資約束較高的企業(yè)、非國(guó)有控股企業(yè)以及商業(yè)信用環(huán)境較差的地區(qū)尤為突出。第三，納稅信用評(píng)級(jí)制度主要是通過緩解企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、提升企業(yè)聲譽(yù)和增加企業(yè)信息透明度等渠道提升企業(yè)商業(yè)信用融資規(guī)模。

相比于強(qiáng)制性稅收征管的約束效應(yīng)，以納稅信用評(píng)級(jí)制度為代表的激勵(lì)性稅收征管對(duì)企業(yè)有明顯的激勵(lì)效應(yīng)，納稅信用評(píng)級(jí)制度對(duì)企業(yè)商業(yè)信用融資起到了顯著的積極作用，有助于擴(kuò)展企業(yè)融資渠道，緩解融資約束。“求木之長(zhǎng)者，必固其根本；欲流之遠(yuǎn)者，必浚其泉源?！?提升國(guó)家的稅收治理能力，要大力創(chuàng)新稅收監(jiān)管方式，采取強(qiáng)制性稅收征管和激勵(lì)性稅收征管雙管齊下的措施，共同打造稅收治理新格局，努力構(gòu)建新型稅收征管體系，更好地服務(wù)于企業(yè)，發(fā)揮社會(huì)綜合治理的效能。