劉嫦 張莉莉 李慶德

【摘要】2014年， 我國對《預(yù)算法》進行了首次修改， 深化了財稅體制改革， 因此評估其實施效果意義重大。 本文從企業(yè)稅負粘性角度出發(fā)， 基于2008 ～ 2017年滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)， 檢驗2014年修訂的《預(yù)算法》實施對稅負粘性的影響及其作用機制。 研究發(fā)現(xiàn)： 《預(yù)算法》實施可以顯著增加企業(yè)的稅負粘性， 在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗后仍然成立; 《預(yù)算法》實施影響稅負粘性的作用機理主要在于抑制企業(yè)內(nèi)部避稅行為。 進一步分析表明， 《預(yù)算法》實施效果在不同情境下具有差異，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為非國有、外部治理環(huán)境較差、地方政府財政壓力較小和稅收征管力度較弱時， 實施效果更加明顯。 研究結(jié)論不僅為評價《預(yù)算法》實施的政策效果提供了經(jīng)驗證據(jù)支持， 也為深化預(yù)算改革和財稅體制改革提供了一定的參考啟示。

【關(guān)鍵詞】《預(yù)算法》; 稅負粘性; 稅收規(guī)避; 稅收征管

【中圖分類號】F275;F832.5? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2022）19-0125-10

一、引言

1994年我國頒布《預(yù)算法》， 這對于規(guī)范預(yù)算管理、加強財政宏觀調(diào)控發(fā)揮著重要作用。 隨著我國經(jīng)濟體制的逐步建立完善， 舊《預(yù)算法》中的預(yù)算編制、執(zhí)行和監(jiān)督等規(guī)定存在的問題開始顯現(xiàn)， 使得“財政管理體制等相關(guān)制度的規(guī)范性和健全性不足”[1] 問題成為全社會關(guān)注的熱點。 其中， 舊《預(yù)算法》將收支平衡作為預(yù)算審查的重點， 使得在面臨稅收指標的考核硬性約束下， 地方政府將視經(jīng)濟形勢的差異對稅務(wù)征收部門采取不同的稅收行為， 并進一步導(dǎo)致預(yù)算執(zhí)行順周期效應(yīng)， 從而影響到經(jīng)濟的正常運行。 2014年8月31日， 全國人大常委會通過了關(guān)于修改《預(yù)算法》的決定， 并于2015年1月1日開始實施。

2014年修訂的《預(yù)算法》為建立健全全面規(guī)范、公開透明的預(yù)算制度提供了新的法律依據(jù)和遵循。 此后， 該政策的實施效果引起學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。 目前， 學(xué)者們主要從規(guī)范研究視角闡述了《預(yù)算法》的頒布實施對我國財稅體制改革和預(yù)算體系完善的理論意義。 部分學(xué)者采取實證研究致力于從財政透明度、地方政府預(yù)決算、地方政府債券市場化、財政政策逆周期等維度評價《預(yù)算法》的實施效果。 從上述研究可以看出， 《預(yù)算法》提出的跨年度預(yù)算平衡機制允許地方財政增列赤字， 這一規(guī)定有助于規(guī)范各級政府的收支行為， 也有助于強化地方政府“依法征稅”的意識和行為。 但是， 《預(yù)算法》實施是否會對各級稅務(wù)機關(guān)征稅產(chǎn)生影響并影響微觀企業(yè)的稅負問題， 目前并沒有獲得較多的關(guān)注。

近年來， 為激活經(jīng)濟發(fā)展活力， 降低市場主體稅負， 我國頻頻頒布減稅降費政策， 但宏觀上企業(yè)稅負仍然保持較快速度增長[2] ， 稅負痛感仍然較重。 關(guān)于經(jīng)濟下行時期企業(yè)稅收負擔(dān)增強的問題研究， 干勝道等[3] 從粘性角度出發(fā)， 探討了企業(yè)稅負呈現(xiàn)雙維度變化的規(guī)律。 王百強等[4] 首次提出了稅負粘性概念， 他們認為稅負粘性是指企業(yè)稅負與營業(yè)收入的非對稱變動現(xiàn)象。 稅負作為一項成本費用， 不僅受到企業(yè)日常經(jīng)營活動的影響， 也會受到稅務(wù)部門的影響。 那么， 《預(yù)算法》的實施是否真的削弱了地方政府視經(jīng)濟形勢差異進行征稅導(dǎo)致的預(yù)算執(zhí)行“順周期”效應(yīng)， 并強化稅務(wù)部門依法征稅行為？ 本文從企業(yè)稅負粘性角度出發(fā)， 基于2014年修訂的《預(yù)算法》， 探究其實施對企業(yè)稅負粘性的影響及其作用機理， 并考慮不同企業(yè)特征和政府行為取向下《預(yù)算法》實施對稅負粘性影響的差異性問題， 進而為評估《預(yù)算法》實施效果提供一定的經(jīng)驗證據(jù)支持， 豐富了《預(yù)算法》和稅負粘性相關(guān)研究。

本文以2008 ～ 2017年A股上市公司作為研究樣本， 通過對《預(yù)算法》實施與企業(yè)稅負粘性關(guān)系的研究， 表明《預(yù)算法》實施顯著增強了企業(yè)的稅負粘性， 在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性測試之后該結(jié)論仍然成立。 作用機制檢驗表明， 避稅行為是《預(yù)算法》實施影響稅負粘性的作用渠道。 基于不同企業(yè)特征和政府行為的異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn)， 在非國有企業(yè)、外部治理環(huán)境較差、地方政府財政壓力較小和稅收征管力度較弱的企業(yè)中， 《預(yù)算法》實施對企業(yè)稅負粘性的正向影響更加顯著。

本文的主要貢獻在于： 第一， 現(xiàn)有關(guān)于《預(yù)算法》實施效果的研究主要集中于地方財政透明度、地方債券市場化進程、地方政府預(yù)決算偏離度和債務(wù)使用績效以及財政政策等方面， 尚未考慮到其對地方政府稅收征管行為和企業(yè)稅負的影響。 本文考察了《預(yù)算法》實施對企業(yè)稅負粘性的影響， 將《預(yù)算法》實施經(jīng)濟后果研究由地方政府層面擴展至微觀企業(yè)層面， 為評價《預(yù)算法》這一政策的實施效果提供經(jīng)驗證據(jù)支持。 第二， 已有關(guān)于稅負粘性影響因素的研究主要集中于宏觀政府和微觀企業(yè)兩個方面， 分別從征稅努力、財政收入分權(quán)、稅收競爭、股權(quán)性質(zhì)、政治關(guān)聯(lián)、避稅行為、股權(quán)激勵和管理者自利等因素進行了探討， 而鮮有從宏觀經(jīng)濟政策出發(fā)， 關(guān)注《預(yù)算法》實施對企業(yè)稅負粘性的影響， 本文從宏觀政策角度拓展了企業(yè)稅負粘性影響因素的研究范疇。 第三， 企業(yè)稅負粘性是對成本粘性研究的進一步延伸， 探討《預(yù)算法》實施對企業(yè)稅負粘性的影響有助于厘清《預(yù)算法》與企業(yè)稅負粘性之間的關(guān)系， 為企業(yè)調(diào)整稅負與營業(yè)收入的關(guān)系以及完善《預(yù)算法》相關(guān)制度提供一定的啟示與參考。

二、制度背景、理論分析與研究假設(shè)

（一）制度背景

針對舊《預(yù)算法》中存在的問題， 我國于2014年8月31日重新對《預(yù)算法》進行了修訂與完善。 與舊《預(yù)算法》相比， 2014年修訂的《預(yù)算法》主要發(fā)生了以下幾點變化： 一是為避免順周期效應(yīng)對經(jīng)濟帶來的不利影響， 《預(yù)算法》提出“跨年度預(yù)算平衡機制”， 用經(jīng)濟形勢較好時取得的超收收入彌補經(jīng)濟下行時期的收入赤字; 二是可以列示財政赤字， 當(dāng)預(yù)算年度執(zhí)行出現(xiàn)短收、不能實現(xiàn)收支平衡時， 報本級人大批準后增列赤字; 三是強化了稅務(wù)征收部門要依法開展工作， 明確指出上級政府應(yīng)當(dāng)加強預(yù)算執(zhí)行， 不得下達收入指標， 不得多征、提前征收。

（二）理論分析與研究假設(shè)

稅負粘性反映了稅負在營業(yè)收入上升和下降時變動的不對稱性， 自王百強等[4] 首次提出納稅支出粘性概念以來， 學(xué)者們分別從稅收制度觀和政府行為觀闡述稅負粘性動因。 稅收制度觀認為， 我國稅制結(jié)構(gòu)存在剛性特征， 包括采用稅款抵扣制度的流轉(zhuǎn)稅和固定性質(zhì)稅費。 由于營業(yè)收入下降時， 流轉(zhuǎn)稅稅負轉(zhuǎn)嫁困難， 固定成本性質(zhì)稅費與生產(chǎn)規(guī)模相關(guān)， 短期之內(nèi)不能迅速反應(yīng)降低產(chǎn)能， 導(dǎo)致稅負與營業(yè)收入的下降變動不同步， 呈粘性特征。 政府行為觀則認為， 我國稅收計劃的剛性和財政壓力導(dǎo)致地方政府在經(jīng)濟下行時期加強稅收征管， 進而產(chǎn)生稅負粘性。 通過梳理稅負粘性動因， 本文主要從政府行為觀入手以分析《預(yù)算法》實施對企業(yè)稅負粘性的影響。 一方面， 《預(yù)算法》提出了跨年度預(yù)算平衡機制， 允許財政增列赤字以及規(guī)范各級政府收支行為， 進一步強化“依法征稅”， 減輕地方政府財政創(chuàng)收壓力， 降低稅收征管強度， 增加避稅行為， 進而降低稅負粘性; 另一方面， 《預(yù)算法》實施提高了地方政府財政透明度[5] ， 可以有效抑制稅收征管過程中的腐敗行為， 使得地方政府稅收征管行為更加規(guī)范， 進一步抑制企業(yè)避稅行為， 增加稅負粘性。

1. 《預(yù)算法》實施與企業(yè)稅負粘性： 降低作用。 在《預(yù)算法》實施之前， 我國稅收征管體制屬于按計劃征稅。 每年年初， 上級政府會制定稅收指標并層層下達[4] ， 使得稅務(wù)部門面臨較大的財政創(chuàng)收壓力， 這一壓力在企業(yè)營業(yè)收入下降時期更為明顯; 同時， 政府官員面臨考核制度， 其為了實現(xiàn)順利晉升， 即使在企業(yè)經(jīng)營狀況不佳時， 也會選擇通過增加稅收的方式以實現(xiàn)稅收目標[4] ， 使企業(yè)稅負與營業(yè)收入無法保持同步下降， 稅負粘性隨之上升。 而《預(yù)算法》強化了“依法征稅”， 并通過以下途徑降低稅收征管強度：

（1）《預(yù)算法》通過建立跨年度預(yù)算平衡機制， 實現(xiàn)動態(tài)平衡。 跨年度預(yù)算平衡機制最大的亮點在于通過設(shè)立預(yù)算穩(wěn)定調(diào)節(jié)基金以維持經(jīng)濟下行時期政府支出需要， 減輕了稅務(wù)部門財政創(chuàng)收壓力與地方政府官員面臨的考核壓力， 在企業(yè)經(jīng)營狀況不佳時， 稅務(wù)部門完成稅收任務(wù)的動機有所下降， 相應(yīng)地， 會降低稅收征管強度。

（2）《預(yù)算法》第六十六條增加了允許增列財政赤字的規(guī)定， 在此之前， 財政出現(xiàn)赤字幾乎不被允許， 在明確提出地方政府可以列示赤字后， 地方政府對于財政赤字的消極態(tài)度發(fā)生了轉(zhuǎn)變， 面臨的稅收壓力減小， 為了實現(xiàn)稅收收入而征收“過頭稅”的動機減弱， 縮小了稅收部門增加征稅努力的彈性操作空間， 稅收征管強度降低。

（3）《預(yù)算法》第五十五條明確了各級政府應(yīng)當(dāng)依法組織預(yù)算收入， 不得向稅務(wù)征收部門下達指標。 這一規(guī)定強化了“依法征稅”特征， 更改了以往“按計劃征稅”， 從法律層面確立了對稅收指標的“禁令”， 避免了地方政府隨意給稅務(wù)部門加任務(wù)的現(xiàn)象， 應(yīng)當(dāng)嚴格按照實際情況進行征收， 不征收“過頭稅”， 減少稅務(wù)部門面臨的財政創(chuàng)收壓力， 相應(yīng)地降低了稅收征管強度。

稅收征管作為外部治理機制， 可以發(fā)揮治理效應(yīng)。 稅收征管強度較大時， 由于稅收管理更加規(guī)范嚴格， 企業(yè)進行避稅的實施空間較小， 因此稅收規(guī)避行為減少; 反之， 企業(yè)面臨的稅收征管環(huán)境較為寬松時， 避稅產(chǎn)生的收益大于成本， 因此企業(yè)有動機進行避稅。 《預(yù)算法》實施降低了稅收征管強度， 會導(dǎo)致避稅行為的增加， 企業(yè)通過避稅減少稅負支出， 從而緩解資金壓力， 使稅負與業(yè)績下降更趨于一致。 具體來說， 當(dāng)企業(yè)面臨的外部環(huán)境較好時， 企業(yè)經(jīng)營業(yè)績較佳， 《預(yù)算法》的規(guī)定減小了地方政府財政創(chuàng)收壓力和稅收征管強度， 擴大了企業(yè)的避稅空間， 使得其實際稅負支出減少， 縮小了稅負隨業(yè)績變化時的非對稱變動幅度， 稅負粘性隨之下降; 相反， 若企業(yè)所處經(jīng)濟環(huán)境處于下行時期， 企業(yè)業(yè)績不佳就會采取更多的避稅行為， 此時稅負支出更少， 稅負支出隨業(yè)績下降， 稅負粘性降低。

2. 《預(yù)算法》實施與企業(yè)稅負粘性： 加劇作用。 《預(yù)算法》實施能夠促進預(yù)算信息的公開和透明， 提高財政信息透明度[5] 。 財政信息透明度的提高有助于強化居民納稅意識， 為居民行使納稅監(jiān)督權(quán)提供便利， 有效抑制稅收征管過程中的腐敗行為， 使稅收征管行為更加規(guī)范。 稅收征管規(guī)范化可以從如下角度抑制企業(yè)內(nèi)部避稅行為：

（1）企業(yè)避稅行為取決于管理層對避稅收益與成本的權(quán)衡。 稅收征管行為更加規(guī)范時， 對企業(yè)稅務(wù)征收行為的查處會更加嚴格， 從而提高了稅務(wù)機關(guān)發(fā)現(xiàn)企業(yè)課稅狀況異常的概率; 同時， 規(guī)范化稅收征管有助于發(fā)現(xiàn)企業(yè)避稅過程中存在的利益侵占和操縱等行為。 此時， 公司進行避稅面臨的罰金、行政處罰和聲譽損失等成本增加， 管理層通過權(quán)衡避稅成本與收益， 為避免自身利益受損， 會減少避稅行為。

（2）規(guī)范化稅收征管行為能夠有效約束企業(yè)通過向官員行賄獲得稅收優(yōu)惠進而減少稅負支出的行為， 降低稅務(wù)征收部門為實現(xiàn)自身收益而進行操縱、給予企業(yè)稅收優(yōu)惠的行為， 限制稅務(wù)征收部門和納稅企業(yè)合謀進行尋租的空間， 進而抑制企業(yè)避稅行為。

《預(yù)算法》實施之前， 企業(yè)為緩解內(nèi)部融資約束、減少納稅支出， 有動機進行稅收籌劃和規(guī)避行為， 此時企業(yè)避稅程度較高， 以減少實際稅負支出， 降低稅負粘性。 尤其是業(yè)績下降時， 企業(yè)面臨更大的經(jīng)營壓力以及連續(xù)兩年凈利潤虧損被特別處理的風(fēng)險， 此時企業(yè)采取避稅方式減少支出的動機更加強烈。 因此， 與營業(yè)收入上升時相比， 營業(yè)收入下降時， 企業(yè)進行避稅的動機更加強烈。 而《預(yù)算法》實施后抑制了企業(yè)稅收規(guī)避， 增加了企業(yè)尤其是在經(jīng)營狀況不佳時的實際稅負支出， 導(dǎo)致企業(yè)稅負支出無法與營業(yè)收入保持同步下降， 從而加大稅收粘性。 具體來說， 當(dāng)外部環(huán)境較好時， 《預(yù)算法》實施之后， 企業(yè)由于減少避稅， 進而加大稅負隨營業(yè)收入變化的非對稱變動幅度， 稅負粘性隨之上升; 相反， 當(dāng)經(jīng)濟環(huán)境處于下行時期， 企業(yè)業(yè)績較差， 《預(yù)算法》實施之后， 使政府的稅收征管行為更加規(guī)范， 有效地約束企業(yè)避稅行為， 使之前通過避稅效應(yīng)減少的稅負支出無法下降， 從而增加稅負粘性。

綜上所述， 一方面， 《預(yù)算法》通過提出跨年度預(yù)算平衡機制、允許增列財政赤字和規(guī)范預(yù)算收入征收部門收支行為， 強化依法征稅， 削弱地方政府面臨的財政創(chuàng)收壓力與完成稅收指標的動機， 降低稅收征管強度， 為企業(yè)稅收規(guī)避行為提供了空間， 從而降低稅負粘性。 另一方面， 《預(yù)算法》實施提高了地方政府財政透明度， 使稅收征管行為更加規(guī)范， 抑制企業(yè)稅收規(guī)避行為， 進而增加稅負粘性。 基于此， 本文認為《預(yù)算法》實施可能會降低抑或增加企業(yè)稅負粘性， 因此提出競爭性假設(shè)：

H1a： 《預(yù)算法》實施降低了企業(yè)稅負粘性。

H1b： 《預(yù)算法》實施增加了企業(yè)稅負粘性。

內(nèi)在邏輯框架如圖1所示。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)的來源

由于2008年起企業(yè)所得稅稅率由33%變更為25%， 因此本文選擇2008年作為研究樣本起點。 由于本文在構(gòu)建“類政策實驗”強度DID時采取地方政府財政透明度作為分組變量， 受到財政透明度數(shù)據(jù)的限制， 并為避免2018年二次修訂的《預(yù)算法》對政策凈效應(yīng)的影響， 樣本期間止于2017年， 最終選擇2008 ～ 2017年A股上市公司作為研究樣本。 然后進行如下處理： ①剔除金融業(yè)公司; ②剔除被特殊處理（ST、PT）的公司; ③剔除資產(chǎn)負債率異常的樣本; ④剔除主要變量存在缺失值的樣本; ⑤剔除企業(yè)當(dāng)期總稅負小于0的樣本。 最后， 進行上下1%水平的縮尾處理以避免極端值影響。 最終， 得到14855個觀測值。 財政透明度數(shù)據(jù)來源于《中國財政透明度報告》， 其他數(shù)據(jù)均來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫， 使用的統(tǒng)計軟件為Stata 16。

（二）變量定義及其衡量

1. 被解釋變量： 總稅負變化（LnTB）。 我國稅收主要包括流轉(zhuǎn)稅和所得稅， 由于本文考察的是總稅負， 因此借鑒程宏偉和吳曉娟[6] 、杜劍等[7] ， 用支付的各項稅費減去收到的稅費返還加上應(yīng)交稅費期末余額再減去應(yīng)交稅費期初余額計算得到的數(shù)值作為企業(yè)當(dāng)期總稅負代理變量。 總稅負變化計算如下：

LnTB=ln（taxi，t/taxi，t-1）

其中： taxi，t和taxi，t-1分別為企業(yè)i第t期和第t-1期的總稅負支出， taxi，t/taxi，t-1表示企業(yè)t-1期到t期的稅負變化率。

2. 解釋變量。

（1）營業(yè)收入變化（LnREV）。 在檢驗稅負變動是否存在粘性現(xiàn)象時， 主要考察稅負變動與業(yè)績變動的非對稱現(xiàn)象， 業(yè)績變動的表達方式較多， 本文借鑒程宏偉和吳曉娟[6] 的研究， 以營業(yè)收入變化作為企業(yè)業(yè)績變動的代理變量， 用當(dāng)期營業(yè)收入除以上一期營業(yè)收入得到營業(yè)收入變化， 并取其對數(shù)。

（2）營業(yè)收入下降（D）。 與上期相比， 企業(yè)當(dāng)期營業(yè)收入有所下降時， 取值為1; 反之， 取值為0。

（3）《預(yù)算法》實施（Treat和Post）。 《預(yù)算法》政策的實施是面向全國的， 但對于不同地區(qū)， 《預(yù)算法》具體實施效果有所不同。 如果該地區(qū)財政信息本就比較透明， 《預(yù)算法》實施對該地區(qū)政府的稅收征管行為影響相對較小[7]? ， 對企業(yè)稅負粘性影響效果甚微; 財政透明度較低時， 則正好相反。 因此， 借鑒李建軍和劉媛[8] 的研究， 本文設(shè)置虛擬變量Treat和Post， 構(gòu)造“類政策實驗”強度DID， 將《預(yù)算法》實施前樣本地區(qū)財政透明度作為政策沖擊“處理強度”的指標。 2009 ～ 2012年的《中國財政透明度報告》評估的是2006 ～ 2009年省級財政透明度數(shù)據(jù)， 2013 ～ 2019年的《中國財政透明度報告》則評估的是2011 ～ 2017年的省級財政透明度數(shù)據(jù)， 因此本文利用2009年和2011年省級財政透明度的平均值作為2010年數(shù)據(jù)的近似替代值。 借鑒溫來成和馬昀[9] 的研究， 以《預(yù)算法》實施前一年各省財政透明度中位數(shù)作為分組標準， 企業(yè)所在地區(qū)地方政府財政透明度小于中位數(shù)時， 作為處理組， Treat取值為1; 反之， 作為控制組。 Post為時間虛擬變量， 《預(yù)算法》實施當(dāng)年及之后的年份取值為1。

3. 其他控制變量。 借鑒程宏偉和吳曉娟[6] 、杜劍等[7] 的研究， 本文選取公司基本面因素以及GDP增長率（Gdpg）和無形資產(chǎn)密集度（Intanint）等作為控制變量， 并控制了行業(yè)和年份。 所有變量及其定義如表1所示。

（三）實證模型

本文借鑒王百強等[4] 、程宏偉和吳曉娟[6] 和李建軍和劉媛[8] 等的研究， 構(gòu)建“類政策實驗”強度DID模型檢驗《預(yù)算法》這一外生政策實施對企業(yè)稅負粘性的影響。 設(shè)定雙重差分模型如下：

LnTBi，t=β0+β1LnREVi，t+β2Di，t×LnREVi，t+

β3Di，t×LnREVi，t×Treati，t×Posti，t+β4Treati，t×Posti，t+β5Controli，t+?Year+?Industry+εi，t （1）

在式（1）中， β1反映企業(yè)稅負相對業(yè)績增加的變化幅度， 當(dāng)企業(yè)業(yè)績上升時， Di，t取值為0， 營業(yè)收入上升1%， 則稅負上升β1%; β2反映企業(yè)稅負相對業(yè)績下降的變化幅度， 如果營業(yè)收入下降， Di，t則為1， 營業(yè)收入下降1%， 稅負下降幅度為β1%+β2%。 如果β2小于0， 那么β1%>β1%+β2%， 即營業(yè)收入等額下降時的稅負減少幅度小于營業(yè)收入上升帶來的稅負增加幅度， 從而說明企業(yè)稅負變動存在粘性特征。 本文主要觀察四項交乘變量（D×LnREV×Treat×Post）的系數(shù)β3， 若β3小于0， 說明在營業(yè)收入下降時， 《預(yù)算法》實施帶來的稅負減少額β1%+β2%+β3%小于《預(yù)算法》實施之前稅負減少額β1%+β2%， 表明《預(yù)算法》實施提高了企業(yè)稅負粘性; 若β3大于0， 表明《預(yù)算法》實施降低了稅負粘性。

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計

各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。 結(jié)果顯示： REV的均值為1.220， 標準差為0.585， 說明上市公司營業(yè)收入呈上升狀態(tài)， 平均上升幅度為22%。 TB的均值為1.475， 標準差為1.721， 說明企業(yè)稅負整體呈上升趨勢， 并且稅負上升幅度大于營業(yè)收入上升幅度。 其他控制變量的描述性統(tǒng)計與以往文獻類似， 表明樣本選擇較為合理。

（二）回歸結(jié)果分析

首先， 檢驗了企業(yè)是否存在稅負粘性， 結(jié)果列示在表3列（1）（3）（5）， 依次是沒有加入控制變量、沒有控制行業(yè)與年份、加入控制變量且控制行業(yè)與年份的回歸結(jié)果。 可以看出， 企業(yè)營業(yè)收入變化LnREV和D×LnREV與企業(yè)稅負變化LnTB的回歸系數(shù)分別為1.006和-0.188且顯著。 說明企業(yè)營業(yè)收入上升1%， 稅負增加幅度為1.006%; 營業(yè)收入下降1%， 減少的稅負為0.188%， 即企業(yè)營業(yè)收入上升時稅負增加額大于營業(yè)收入等額下降時稅負減少額， 即我國上市公司稅負存在粘性特征。

其次， 對式（1）進行回歸以檢驗《預(yù)算法》實施對稅負粘性的影響， 結(jié)果如表3列（2）（4）（6）所示。 加入了《預(yù)算法》實施及其與稅負粘性的交乘項， 發(fā)現(xiàn)D×LnREV×Treat×Post的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為負。 列（6）中加入控制變量且控制了行業(yè)與年份， 發(fā)現(xiàn)D×LnREV×Treat×Post的回歸系數(shù)為-0.339， 與LnTB在5%的水平上顯著負相關(guān)， 說明《預(yù)算法》實施加劇了企業(yè)稅負與營業(yè)收入的非對稱變動幅度， 即《預(yù)算法》實施顯著增加了企業(yè)稅負粘性， 驗證了假設(shè)H1b。

（三）穩(wěn)健性檢驗

穩(wěn)健性檢驗結(jié)果見表4。

1. 安慰劑檢驗。 本文參考已有研究[10，11] ， 通過構(gòu)造《預(yù)算法》實施的偽時間點， 代替處理效應(yīng)發(fā)生年份， 檢驗《預(yù)算法》實施對稅負粘性的影響。 如果企業(yè)稅負粘性沒有發(fā)生變化， 說明本文的主要結(jié)果是穩(wěn)健的。 本文將《預(yù)算法》實施時間提前至2009年重新進行回歸， 以考察隨機效果。 列（1）結(jié)果表明， 變量D×LnREV×Treat×Post1的回歸系數(shù)不顯著， 且與主回歸系數(shù)相比有大幅下降， 說明稅負粘性的增加是由實施《預(yù)算法》導(dǎo)致的， 而非其他因素。

2. 剔除虧損企業(yè)樣本。 若企業(yè)發(fā)生虧損， 則不需要繳納所得稅。 因此， 本文剔除1252個虧損類企業(yè)樣本， 重新進行回歸， 列（2）報告了剔除虧損企業(yè)后《預(yù)算法》實施對稅負粘性的影響， 研究結(jié)論仍然成立。

3. 限定為制造業(yè)企業(yè)。 由于制造業(yè)企業(yè)占上市公司比重較大， 涉及的稅種比較全面， 具有一定的代表性， 因此本文將樣本控制在制造業(yè)企業(yè)， 重新進行回歸， 結(jié)果見列（3）， 結(jié)果仍然穩(wěn)健。

4. 更換樣本期間。 考慮到2008年發(fā)生了全球金融危機， 上市公司財務(wù)指標波動較大， 因此， 本文借鑒程宏偉和楊義東[12] 的做法， 將樣本期間縮小至2010 ～ 2017年， 重新檢驗《預(yù)算法》對企業(yè)稅負粘性的影響， 結(jié)果見列（4）， 研究結(jié)論仍成立。

5. 更換變量度量方法。 在基本回歸中， 本文以營業(yè)收入波動情況來反映企業(yè)營業(yè)收入是否下降， 為了增強基準回歸結(jié)果的穩(wěn)健性， 借鑒王百強等[4] 和孔墨奇等[13] 的研究， 用稅前利潤即利潤總額與資產(chǎn)減值損失之和度量企業(yè)營業(yè)收入變化以及營業(yè)收入下降， 結(jié)果見列（5）。 可以發(fā)現(xiàn)， 《預(yù)算法》實施D1×LnEBT×Treat×Post與LnTB仍呈顯著負相關(guān)， 說明上述研究結(jié)論穩(wěn)健。

6. 不同分組方式。 為了避免基準回歸結(jié)果是由相對處理組造成的， 本文參考李建軍和劉媛[8] 的做法， 采取不同的分組方式， 重新劃分處理組和控制組。 將財政透明度小于《預(yù)算法》實施前一年各個省份財政透明度75%分位數(shù)的地區(qū)作為處理組， 取值為1， 其余地區(qū)作為控制組， 取值為0。 在新劃分方式下， 對式（1）重新進行回歸， 結(jié)果見列（6）。 四項交乘項的回歸系數(shù)顯著為負， 與主回歸結(jié)果一致， 研究結(jié)論仍然穩(wěn)健。

7. 排除其他可能性解釋。 考慮到在2015年的時候除了實施《預(yù)算法》， 還出臺了一系列減稅降費政策， 也可能會對稅負粘性產(chǎn)生影響， 因此本文刪除了2015年和2016年的樣本觀測值， 結(jié)果見列（7）， 研究結(jié)論仍然成立。

五、進一步分析

（一）作用機制檢驗

本文繼續(xù)考慮《預(yù)算法》實施影響企業(yè)稅負粘性的作用渠道。 《預(yù)算法》實施前， 在我國稅收征管體制不健全的情況下， 企業(yè)避稅較為普遍， 主要通過避稅減少稅負支出， 弱化稅負粘性[12] 。 而2014年修訂的《預(yù)算法》使得財政信息更加透明[5] ， 有助于規(guī)范稅收征管行為。 規(guī)范化的稅收征管行為增加了企業(yè)避稅面臨的成本與損失， 同時也約束了納稅企業(yè)與稅務(wù)部門之間的尋租行為， 進而抑制避稅行為。 當(dāng)企業(yè)營業(yè)收入上升時， 企業(yè)避稅行為的減少使得稅負支出增加; 當(dāng)企業(yè)收入下降時， 企業(yè)避稅行為更為強烈， 《預(yù)算法》通過抑制避稅導(dǎo)致企業(yè)不能順利地通過避稅緩解稅負支出壓力， 與實施之前相比， 稅負支出有所增加， 強化了營業(yè)收入上升與下降時稅負的非對稱變動幅度， 增加了稅負粘性。

為了檢驗這一渠道， 本文將會計—稅收差異（BTD）作為企業(yè)避稅程度的代理變量， 通過設(shè)置虛擬變量的方式， 根據(jù)中位數(shù)將樣本分為避稅程度較高和避稅程度較低兩組進行分組檢驗。 如果四項交乘項的回歸系數(shù)在兩組樣本中存在顯著差異， 說明《預(yù)算法》實施通過影響企業(yè)避稅行為進而影響稅負粘性。 再次對式（1）進行回歸， 回歸結(jié)果如表5所示。 《預(yù)算法》實施對于企業(yè)稅負粘性的回歸系數(shù)分別在1%和5%的水平上顯著， 進一步進行組間差異系數(shù)檢驗， 發(fā)現(xiàn)《預(yù)算法》實施對于企業(yè)稅負粘性的影響在企業(yè)避稅程度較高樣本組中更為顯著， 即《預(yù)算法》的實施通過規(guī)范稅收征管行為， 減少避稅行為， 進而造成稅負粘性的增加。 該結(jié)果驗證了避稅行為是《預(yù)算法》實施影響稅負粘性的重要作用渠道。

（二）異質(zhì)性檢驗

《預(yù)算法》實施通過提高政府財政信息透明度， 使得稅收更加規(guī)范， 能有效抑制企業(yè)避稅行為， 進而加劇稅負粘性。 為進一步了解《預(yù)算法》實施具體效果， 同時考慮到企業(yè)避稅行為受到不同企業(yè)特征和政府行為的影響， 本文從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、外部治理環(huán)境、地方政府財政壓力以及稅收征管力度方面進行分析， 以深入探討在不同環(huán)境下， 《預(yù)算法》實施對稅負粘性的異質(zhì)性影響。

1. 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。 由于我國上市公司存在產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性特征， 國有企業(yè)和非國有企業(yè)的經(jīng)營目標和治理情況不同[14] ， 使其面臨的稅收籌劃和稅收征管存在差異[6] ， 因此， 對于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同的企業(yè)來說， 《預(yù)算法》實施與稅負粘性的關(guān)系可能存在差別。 一方面， 從稅收籌劃來看， 國有企業(yè)主要是由政府管理， 且存在復(fù)雜的委托代理問題， 其更傾向于追求與政績關(guān)聯(lián)更大的收入目標[13] ; 另一方面， 從稅收征管來看， 由于國有企業(yè)與地方政府存在聯(lián)系， 國有企業(yè)面臨的稅收征管環(huán)境更加寬松。 綜上所述， 國有企業(yè)通過避稅減少稅收增加利潤的動機較弱， 同時以往的許多研究也認為非國有企業(yè)避稅行為更為普遍[15] 。 因此， 相對于國有企業(yè)， 非國有企業(yè)進行避稅行為的傾向和機會更大， 本文預(yù)測《預(yù)算法》實施對稅負粘性的正向作用在非國有企業(yè)中更為顯著。

本文對式（1）進行分組回歸， 從表6列（1）和列（2）可以看出， 在非國有企業(yè)樣本中， 《預(yù)算法》實施對稅負粘性的正向影響更加顯著， 與預(yù)期相符。

2. 外部治理環(huán)境。 企業(yè)所在地區(qū)外部治理環(huán)境也會影響到避稅行為。 與外部治理環(huán)境較完善的地區(qū)相比， 外部治理環(huán)境薄弱地區(qū)的法律制度更加薄弱， 腐敗程度也更高， 地方官員稅收征管空間較大， 給稅務(wù)機關(guān)帶來較大的自由裁量權(quán)， 為企業(yè)通過尋租方式與地方政府聯(lián)合避稅提供了條件， 企業(yè)避稅程度較高。 相反， 在外部治理環(huán)境較完善的地區(qū)， 金融發(fā)展水平較高， 法律制度相對健全， 政府對企業(yè)干預(yù)減少[16] ; 同時， 稅務(wù)征收等一系列業(yè)務(wù)處理均通過金融機構(gòu)進行交易， 交易信息公開透明， 為企業(yè)進行避稅增加了難度[17] ， 縮減了企業(yè)避稅的實施空間。 因此， 本文預(yù)測在外部治理環(huán)境較差時， 地方政府腐敗程度更高， 企業(yè)會進行更多避稅行為， 《預(yù)算法》實施與稅負粘性的正相關(guān)關(guān)系更為顯著。

本文借鑒干勝道等[3] 的研究， 以市場化程度衡量外部治理環(huán)境， 將年度樣本中位數(shù)作為分組標準， 分為外部治理環(huán)境較好樣本組與較差樣本組， 對式（1）重新進行回歸， 回歸結(jié)果如表6列（3）和列（4）所示。 在列（3）中， 外部治理環(huán)境較完善時， 《預(yù)算法》實施與企業(yè)稅負粘性的回歸系數(shù)為-0.305， 但不顯著; 在列（4）中， 回歸系數(shù)在10%的水平上顯著負相關(guān)， 說明《預(yù)算法》實施對于企業(yè)稅負粘性的正向影響在外部治理環(huán)境較差時更顯著。

3. 地方政府財政壓力。 已有文獻指出， 當(dāng)?shù)胤秸媾R較大的財政壓力時， 企業(yè)為維護政企關(guān)系[18] 、在稀缺資源獲取中擁有競爭優(yōu)勢[19] ， 企業(yè)會主動迎合地方政府財政需求， 減少稅收規(guī)避。 但李維安和徐業(yè)坤[20] 的研究指出， 由于地區(qū)間的稅收競爭， 政府可能會進行“敲竹杠”行為， 將財政壓力轉(zhuǎn)嫁給與政府具有良好關(guān)系的企業(yè)。 此時， 企業(yè)處于弱勢地位， 有足夠動機去實施避稅。 因此， 地方政府財政壓力如何影響企業(yè)避稅行為從而影響《預(yù)算法》實施與稅負粘性的關(guān)系有待進一步檢驗。

借鑒王術(shù)華[21] 的研究， 本文采用財政支出與財政收入的差額除以GDP度量地方政府財政壓力。 根據(jù)年度中位數(shù)， 將樣本分為兩組進行回歸。 回歸結(jié)果列示在表7列（1）和列（2）， 可以發(fā)現(xiàn)在地方政府財政壓力較小的樣本中， D×LnREV×Treat×Post的回歸系數(shù)顯著為負， 說明地方政府面臨財政壓力較小時， 稅務(wù)部門的稅收征管強度降低， 公司則會進行更多的避稅行為， 《預(yù)算法》實施通過規(guī)范稅收征管行為， 減少避稅， 增加稅負粘性更為顯著。

4. 稅收征管力度。 由于我國實行稅收計劃征管體制， 并且稅務(wù)機關(guān)具有自由裁量權(quán)[22] ， 稅務(wù)機關(guān)為了完成稅收指標， 會加強稅收征管強度， 通過稅務(wù)稽查、納稅檢查等方式提高稅收努力， 防止稅源流失[23] 。 較強的稅收征管力度意味著更加規(guī)范的稅收管理和嚴格的稅收檢查， 減少稅務(wù)征收過程中的征管漏洞， 企業(yè)實施避稅的難度提高[24] ; 同時， 稅務(wù)機關(guān)對避稅行為的容忍度較低， 如果避稅行為被發(fā)現(xiàn)， 帶來的聲譽損失以及處罰成本都會增加， 使企業(yè)在權(quán)衡收益與成本權(quán)衡之后， 減少避稅活動。 相反， 稅收征管力度較弱時， 企業(yè)避稅行為被查處的可能性較小， 此時通過避稅獲得的收益大于成本， 企業(yè)則會選擇避稅以減少納稅支出。 因此， 本文認為《預(yù)算法》實施對稅負粘性的正向影響在稅收征管力度較弱的樣本組中更加顯著。

借鑒Lotz和Morss[25] 和陳德球等[26] 的研究， 本文采用稅收努力指標度量地區(qū)稅收征管力度， 實際稅收負擔(dān)除以預(yù)期稅收負擔(dān)計算得到稅收征管力度。 根據(jù)年度中位數(shù)將全樣本分為稅收征管力度較強與較弱兩組進行回歸， 回歸結(jié)果如表7列（3）和列（4）所示。 可以發(fā)現(xiàn)， 在列（3）中， D×LnREV×Treat×Post的回歸系數(shù)為-0.168， 但并不顯著; 而在列（4）稅收征管力度較弱樣本中， D×LnREV×Treat×Post與LnTB在1%的水平上顯著負相關(guān)。 說明在稅收征管力度較弱的企業(yè)中， 《預(yù)算法》實施對稅負粘性的正向增加作用更加顯著。

六、結(jié)論

在舊《預(yù)算法》以收支平衡作為預(yù)算審查重點下， 出現(xiàn)了經(jīng)濟順周期問題。 因此， 2014年《預(yù)算法》的頒布為建立健全全面公開、規(guī)范透明的預(yù)算制度提供了法律依據(jù)， 其政策效果不容忽視。 本文從稅負粘性角度出發(fā)， 研究《預(yù)算法》實施是否會影響各級稅務(wù)機關(guān)征稅行為進而影響微觀企業(yè)稅負。 實證研究發(fā)現(xiàn)： 《預(yù)算法》實施顯著增強了企業(yè)的稅負粘性。 這一關(guān)系在非國有企業(yè)、外部治理環(huán)境較差、地方政府財政壓力較小和稅收征管力度較弱企業(yè)中更加明顯。 機制檢驗表明， 《預(yù)算法》實施影響稅負粘性的作用機理主要在于減少企業(yè)內(nèi)部避稅行為， 說明《預(yù)算法》主要通過影響政府行為使稅收征管行為更加規(guī)范， 進而抑制企業(yè)避稅行為， 增加稅負粘性。 研究結(jié)論不僅明晰了《預(yù)算法》實施影響企業(yè)稅負粘性的作用機理， 也豐富了相關(guān)領(lǐng)域研究。

本文可能的啟示在于： 一是現(xiàn)階段， 我國經(jīng)濟下行壓力較大， 一方面， 為避免經(jīng)濟大幅度波動， 應(yīng)當(dāng)保持宏觀環(huán)境相對平穩(wěn)， 繼續(xù)完善《預(yù)算法》等相關(guān)法規(guī)， 將跨年度預(yù)算平衡機制落實到位， 做好宏觀政策調(diào)控與銜接。 另一方面， 需要更高質(zhì)量地落實《預(yù)算法》中的允許增列赤字和不得向下級稅收部門下達任務(wù)指標等規(guī)定， 改變“唯任務(wù)論”對稅務(wù)機關(guān)的考核標準， 真正做到“依法征稅”。 二是繼續(xù)做好財政信息公開工作， 細化稅收收入支出內(nèi)容， 使地方政府財政信息更加透明、公開， 減少政府與企業(yè)之間由于信息不透明導(dǎo)致在征納過程中產(chǎn)生的摩擦， 同時也要建立健全社會公眾參與機制， 便于納稅人行使監(jiān)督權(quán)， 減少稅收征管過程中的腐敗行為， 避免稅務(wù)機關(guān)和企業(yè)通過合謀進行尋租， 使稅收征管更加規(guī)范。 三是在減少征收“過頭稅”、降低企業(yè)稅收負擔(dān)的同時， 應(yīng)當(dāng)合理正確地看待稅負粘性， 堅持公平原則， 減少企業(yè)納稅支出過程中的不合理行為以及政府對企業(yè)實施的不合理干預(yù)。 四是由于研究發(fā)現(xiàn)， 《預(yù)算法》實施與稅負粘性的關(guān)系受到產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響， 與國有企業(yè)需要承擔(dān)社會性負擔(dān)相比， 非國有企業(yè)有更強的避稅動機， 《預(yù)算法》實施對非國有企業(yè)稅負粘性影響更顯著。 對此， 國有企業(yè)應(yīng)剝離不必要的社會職能; 非國有企業(yè)則應(yīng)提高經(jīng)理人的職業(yè)管理能力， 減少機會主義行為， 可以通過設(shè)置稅收激勵等方式， 提高非國有企業(yè)納稅人的納稅意識， 使稅收征管更加規(guī)范。

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【基金項目】國家自然科學(xué)基金項目（項目編號：72062027;71762024）

【作者單位】1.石河子大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院， 新疆石河子 832003;2.石河子大學(xué)公司治理與管理創(chuàng)新研究中心， 新疆石河子 832003