高管家乡认同、数字税收征管与企业避税.pdf
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1、会 计 之 友 2023 年 第 18 期一、引言党的二十大报告强调,要加快建设网络强国、数字中国,推动经济实现质的有效提升和量的合理增长。数字税收征管正是利用网络技术构建集约高效的现代税收征管方式,不仅有效实现了统一税收征管标准、加强税务管理等,而且通过加快税收现代化建设推动我国经济实现质的有效提升和量的合理增长。随着向“以数治税”时代的迈进,大量逃税避税行为被曝光。企业激进的避税行为不仅会削弱当地财政收入,降低政府提供公共服务的能力,而且会阻碍国家经济的发展与繁荣1。因此,深入挖掘在数字化时代影响企业避税行为的因素是现阶段迫切需要解决的问题。以往有关企业避税影响因素的研究主要聚焦企业声誉、
2、股权结构等特征,随着高阶理论的兴起和不断深化,学者逐渐关注到高管个人特质的影响。主要从高管的人口统计学特征和心理特征两个视角展开研究。其中人口特征主要集中在高管年龄、性别、受教育程度等,心理特征主要关注高管过度自信和自恋。有小部分学者发现高管家乡认同感与企业避税行为的相关关系。但目前研究较少聚焦数字税收征管时代背景,探讨高管团队家乡认同对企业避税的影响。高管家乡认同是高管团队成员出于对出生地的情感偏袒和复杂的认知结构而产生的。基于高阶理论,在为企业做经营决策的过程中高管并非是完全理性的,可能会受出生地的特殊情感影响。已有研究表明高管对其出生地具有深厚的情感,受其影响企业更愿做出环境友好、慈善捐
3、赠等塑造自身或企业良好形象和有利于当地发展的决策行为2。随着全国统一的数字化信息平台的搭建,使我国税收征管方式发生了巨大转变,增加了避税企业的风险成本,进而可能对高管家乡认同和企业避税间关系产生影响。因此,本文立足数字税收征管,探究其在高管团队家乡认同影响企业避税过程中产生的调节效应。二、理论分析与研究假设(一)理论框架高阶理论认为受高管过往经历、认知等因素的影响,企业战略的制定和实施并非是完全理性的。家乡认同是人们在认知和情感上对家乡产生的依恋、归属和认同感,影响着人们的价值观念和行为方式。因此,从高阶理论视角,家乡认同作为高管的一种个人特征,可能会影响其对【作者简介】范亚东(1966),男
4、,黑龙江兰西人,博士,东北农业大学经济管理学院教授、博士生导师,研究方向:财税理论与税收政策、税务管理;许鑫婕(1996),女,黑龙江哈尔滨人,东北农业大学经济管理学院硕士研究生,研究方向:税务管理;张琦(1992),女,黑龙江齐齐哈尔人,博士,哈尔滨工业大学(威海)经济管理学院讲师,研究方向:智能会计、税务管理张琦为通讯作者。【摘要】税收是国家发展和建设的根本保障,数字税收征管使我国税收发生重大变革。基于高阶理论,探究高管团队家乡认同对企业避税行为的影响,并将数字税收征管纳入考虑,研究其对二者关系的权变效应。以 20102020 年我国沪深 A 股上市公司为研究样本,实证结果发现,高管团队家
5、乡认同程度越强,对企业避税行为的抑制作用越明显,尤其在实施数字税收征管的地区会增强这种抑制效应。进一步研究发现,在非国有企业、中西部地区和大规模企业中,数字税收征管强化了高管家乡认同与企业避税间的抑制作用。研究拓宽了高管团队家乡认同与企业避税效应的边界条件,并为政府数字税收征管工作和企业降低税务风险等提供了参考。【关键词】家乡认同;数字税收征管;企业避税【中图分类号】F812.42;F272.91【文献标识码】A【文章编号】1004-5937(2023)18-0038-07范亚东1许鑫婕1张琦21.东北农业大学经济管理学院2.哈尔滨工业大学(威海)经济管理学院38企业战略信息的洞察及税收选择。
6、尤其当企业所在地与高管家乡地一致时,高管可能出于对家乡的情感偏袒和对企业、自身乃至家族声誉的维护,而减少企业激进的避税行为。此外,高管的决策和行为不仅受到高管自身认知结构的影响,而且外部治理机制对其认知效果的发挥也产生重要作用。数字税收征管是国家税务局借助统一的数字信息系统将各行政管理部门、各税种和所有工作环节进行数字化信息交汇,在规范企业业务流程的同时,通过大数据评估和云计算对企业的纳税行为进行监督,是一种新的税收征管方式3。通过增加企业所受舆论压力和改善税收治理环境等,可能增强高管家乡认同对企业避税的正向调节作用。(二)研究假设家乡认同是从“地方认同”概念中衍生出来的,指人们在认知和情感上
7、与家乡所在地建立某种特殊的联系。家乡是人们出生成长的地方,研究表明出生在本地的居民比出生在其他地区的居民对当地的偏爱程度更高、认同感更强。环境心理学家 Proshansky4认为人地之间这种特殊情感会有意识或无意识地影响人们的行为倾向,将个人身份与地方联系起来。高管团队家乡认同能够影响其价值观和行为意愿,进而影响企业的纳税决策。一方面,具有家乡认同的高管更易受到舆论压力或隐形社会压力影响,更重视对长期自身声誉维护或家族信誉的保卫,具有较少的机会主义行为动机,从而表现出较少从事影响企业长期价值的违规行为,做出更多对家乡有利的行为决策5-6,因此不愿意进行避税行为。另一方面,具有家乡认同的高管对其
8、出生地拥有天然感情,或出于对家乡人际关系、社会网络产生的情感偏袒,具有更高的自我驱动性7,表现出更愿意收购和投资本地企业8、推动企业绿色创新9和环境治理10等一系列回馈家乡的行为,而非利用家乡庞大的社会网络关系进行寻租11。因此,高管团队拥有家乡认同感,出于对声誉的维护或回馈家乡的心理,往往做出有利于家乡发展的行为,进而减少避税增加纳税。据此,提出以下假设:H1:高管团队家乡认同对企业避税具有抑制作用。数字税收征管主要通过金税三期来实现,即通过搭建全国统一的税收数字信息系统实现我国税收征管方式的数字化转变。首先,金税三期的实施引起社会各界对企业纳税行为的关注12。高管更加担心企业避税行为被曝光
9、对自身声誉带来负面影响,出于对个人声誉和家族信誉的维护,便会降低利己机会主义情感和实施避税活动的意愿,做出更多积极的纳税行为13。在塑造企业良好形象的同时促进地区经济增长,进而强化了高管团队家乡认同抑制企业避税行为的作用发挥。其次,数字化税收征管通过更加规范化的管理14,减少了对企业进行税收征管过程中存在的税务人员工作问题漏洞以及增强了税源管理规范化、专业化,不再是依据个人经验对企业进行管理,进一步优化纳税服务15,强化了高管的配合度和满意度。数字税收征管通过改善税收治理环境,从而增强具有家乡认同的高管回馈家乡的动机,更倾向于为家乡的繁荣和发展献力,企业的避税行为得到进一步抑制。最后,数字税收
10、征管利用统一的信息系统通过对企业收入等信息进行全过程跟踪和大数据比对分析,使企业的涉税信息更加透明化,并缩小了企业隐匿销售收入等行为的空间,加大了企业避税行为被发现的风险3,企业出于对制度性惩罚的规避,在大数据征管模式下企业高管往往减少利用政策漏洞进行过激的避税行为。据此,提出以下假设:H2:数字税收征管能够强化高管团队家乡认同对企业避税的抑制作用。三、研究设计(一)样本选取与数据来源以 20102020 年作为样本期间,剔除 A 股上市公司中 ST 类和金融类企业,并删除研究变量数据缺失的样本,共选取了 8 231 个有效样本,涉及 1 239 家企业。为避免极端值和消除多重共线性的影响,对
11、所有连续变量、交互项分别缩尾和去中心化处理。数据主要来源于 CSMAR数据库和 中国统计年鉴。(二)变量设定1.被解释变量企业的避税程度(ETR)。我国税收政策与国外不同,享受广泛的税收优惠,各公司的名义税率不尽相同。因此本文借鉴 Porcano16的做法,采取实际有效税率方法衡量企业避税程度。ETR 越小,意味着企业越有可能从事避税活动。2.解释变量高管家乡认同(POB)。借鉴胡珺等2的做法,用高管39会 计 之 友 2023 年 第 18 期部分研究未对出生地和籍贯地区分,本文参照 公安部关于启用新的常住人口登记表和居民户口簿有关事项的通知(公通字 1995 91 号)中关于常住人口登记表
12、和居民户口簿填写说明,出生地是填写本人出生的实际地点,籍贯是填写本人祖父的居住地,考虑到家乡是人们出生成长的地方,本文选取出生地来衡量家乡认同。的出生地与企业注册地一致衡量高管家乡认同,当上市公司的注册地与高管出生地所在省份相同时,具有家乡认同,取值为 1,否则为 0。3.调节变量调节变量为数字税收征管(GTP)。其中,以是否实施了数字化税收征管作为本文数字税收征管的代理变量,参考刘慧龙等17的方法,若企业所在地在第 t 年成为金税三期工程的试点地区,该地区所对应观测值的 GTP 在第 t年及以后年份取值为 1,否则为 0。4.控制变量在控制变量的选取上,借鉴陈德球等18的做法,选取一系列有关
13、变量进行控制,相关变量说明见表 1。(三)研究模型为检验高管团队家乡认同对企业避税的影响(H1),本文构建如下回归模型:ETRi,t=茁0+茁1POBi,t+茁2CONTROLSi,t+IND+YEAR+着i,t(1)为检验数字税收征管对高管团队家乡认同与企业避税关系的调节作用(H2),构建如下回归模型:ETRi,t=茁0+茁1POBi,t+茁2GTPi,t+茁3POBi,t GTPi,t+茁4CONTROLSi,t+IND+YEAR+着i,t(2)四、实证结果与分析(一)描述性统计表 2 为变量的描述性统计结果。企业避税的均值为0.205,即企业实际缴纳的所得税平均税率为 20.5%,低于2
14、5%的企业所得税法定税率。家乡认同均值为 0.522,表明样本公司中广泛存在本地高管。其他各变量的指标都在可接受范围内。且方差膨胀因子 VIF 值小于 10,不存在严重的多重共线性。(二)回归分析表 3 列(1)为高管团队家乡认同与企业避税的回归结果。家乡认同(POB)回归系数在 1%的水平上显著为正(茁1=0.031),说明高管团队家乡认同感越强,企业避税程度越低。支持了H1,即高管团队家乡认同对企业避税具有抑制作用。为验证数字税收征管的调节效应,构建了模型(2),即在模型(1)的基础上加入了家乡认同(POB)与数字税收征管(GTF)的交互项。表 3 列(2)显示,该交互项回归系数在 1%水
15、平上显著为正(茁3=0.020),说明数字税收征管对二者间的关系起到正向调节作用,即在数字税收征管的地区,高管团队家乡认同对企业避税行为的抑制效应更为显著,验证了 H2。为进一步直观解释上文的回归结果,绘制了数字税收征管对高管团队家乡认同与企业避税之间的关系。由调节效应图(图 1)可知,高管家乡认同抑制企业的避税行为,在家乡认同相同的条件下,实施数字税收征管能够进一步抑制企业的避税行为,即数字税收征管强化了高管家乡认同对企业避税行为的抑制作用。变量类型变量符号变量定义被解释变量ETR(所得税费用-递延所得税费用)/税前利润解释变量POB虚拟变量,高管出生地与企业注册地一致取 1,不一致取 0调
16、节变量GTP虚拟变量,企业所在地在第 t 年实施金税三期工程的地区,该地区在第 t 年及以后年份取值为 1,否则为 0YEAR虚拟变量,样本属于该年份取值为 1,否则为 0变量名称企业避税家乡认同数字税收征管年度无形资产密集度INT年末无形资产净额/年末总资产存货密集度INV年末存货净额/年末总资产现金持有水平CASH经营现金净流量/总股本数行业IND虚拟变量,按 2012 年证监会分类,样本属于该行业取值为 1,否则为 0控制变量SIZE企业资产账面价值的自然对数公司规模资产负债率LEV总负债与总资产的比率盈利能力ROA净利润与总资产的比率固定资产密集度CAP年末固定资产净额/年末总资产表
17、1变量说明40图 1调节效应ETR(1)ETR(2)POB0.031*0.022*(11.55)(6.29)GTF-0.005R20.2080.209(-0.76)0.020*IND/YEARYESYESN8 2318 231ROA-0.448*-0.443*(-15.75)(-15.58)CAP-0.022*-0.022*(-1.78)(-1.83)0.0160.015INT(0.53)(0.50)INV0.071*0.070*(4.93)(4.87)CASH-0.010-0.010(-0.87)(-0.85)Constant-0.184*-0.179*(-5.31)(-5.15)POB伊G
18、TF(3.90)SIZE0.006*0.006*(5.18)(5.01)LEV0.065*0.065*(6.86)(6.89)表 3回归结果注:*、*、*分别表示在 1%、5%、10%的水平上显著,括号内为 t 值(下表同)。(三)稳健性检验1.内生性讨论仅以披露高管出生地信息的企业为研究样本进行回归分析,可能存在选择偏差进而导致内生性问题。为解决内生性给实证结果带来的估计偏误,本文采用 Heckman两阶段模型处理潜在的内生性问题。企业所在地区环境质量的好坏可能作为高管选择就业地和家庭居住的影响因素之一,而企业避税程度和当地环境质量没有直接关联。鉴于此,本文运用主成分分析法对我国 20082
19、020 年间各省环境综合指数进行测算,以年度均值(ECI)作为工具变量。在第一阶段,选取家乡认同与环境综合指数构造 Probit 二值回归模型,借助第一阶段的回归结果计算出误差调整项;在第二阶段,将误差调整项作为控制变量加入原模型进行回归。表 4 为 Heckman 检验结果。第一阶段结果显示,环境综合指数与家乡认同显著正相关(0.166),且本文仅使用一个工具变量,不存在过度识别的问题,因此选取的工具变量有效。在处理内生性问题后重新进行回归分析,检验结果与原回归结果一致,进一步保障了回归结果的准确性。2.替换被解释变量为了保证结论的可靠性,借鉴 Desai 和 Dharmaplal19的方法
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- 家乡 认同 数字 税收 征管 企业 避税
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