婁揚（博士） 王怡博 Brian Wright（副教授/博導）

（1西交利物浦大學國際商學院 江蘇蘇州 215100 2寧夏大學前沿交叉學院 寧夏銀川 750004）

一、引言

會稅差異是指企業(yè)財務利潤與納稅利潤之間的差距。李國強（2018）研究了某上市公司如何通過合并財務報表和納稅報表來進行稅收規(guī)避，即通過合并報表，將集團下屬各子公司的利潤合并在母公司的報表上。假設(shè)子公司B盈利120 萬元，子公司C 虧損130 萬元，合并之后母公司的利潤為-10萬元，合并后的財務報表中利潤雖然降低了，但卻無需繳納企業(yè)所得稅，同時虧損的10萬元可以在未來三年內(nèi)抵減企業(yè)所得稅。在對企業(yè)所得稅的相關(guān)研究中，將這種避稅方式稱為會稅一致避稅（Conforming tax avoidance），是指企業(yè)通過稅收規(guī)避策略使會計利潤和應納稅所得額同時下降，但不產(chǎn)生會稅差異。會稅一致避稅的最大成本在于增加了企業(yè)的財務報告成本（Henry and Sansing，2018），因為這種避稅方式同時也會降低企業(yè)的會計利潤。企業(yè)另一種避稅方式是非會稅一致避稅，是指在保持稅前會計利潤不變的前提下，通過加速企業(yè)的稅法折舊等措施使企業(yè)的應納稅所得額下降（謝香兵，2015）。這種避稅方式會產(chǎn)生較大的會稅差異，容易引起稅務機關(guān)的注意。本文根據(jù)Desai and Dharmapala（2006）的研究，使用異常會稅差異來衡量非會稅一致避稅。

已有對企業(yè)所得稅進行的研究中，大多僅針對其中一種避稅方式進行研究，較少探討兩種避稅方式之間的關(guān)系。Badertscher et al.（2019）提出了會稅一致避稅的衡量方式，但是該模型假設(shè)會稅一致避稅和非會稅一致避稅是正交關(guān)系，二者不相關(guān)。本文所提出的會稅一致避稅模型假設(shè)會稅一致避稅與稅收優(yōu)惠（而非非會稅一致避稅）是正交的，彌補了Badertscher et al.（2019）模型的不足，可以用來研究其與非會稅一致避稅之間的關(guān)系①本文研究的是企業(yè)所得稅避稅，并沒有考慮增值稅。。本文主要對上市公司數(shù)據(jù)進行研究。

二、文獻綜述與研究假設(shè)

（一）異常會稅差異

避稅和盈余管理均可產(chǎn)生會稅差異，例如將未來會計收入加速到本期。為了消除應計盈余管理的影響，Desai and Dharmapala（2006）提出通過回歸將應計盈余管理從會稅差異中剔除，以殘差表示異常會稅差異，用來衡量非會稅一致避稅。本文結(jié)合我國會計準則和企業(yè)所得稅法的典型差異，同時控制應計盈余管理，通過回歸模型將會稅差異分為正常和異常會稅差異，以更好地研究會稅一致避稅和非會稅一致避稅的關(guān)系。

（二）會稅一致避稅

Badertscher et al.（2019）通過回歸將企業(yè)總避稅分為會稅一致和非會稅一致避稅，并使用會稅差異衡量非會稅一致避稅，將殘差視為會稅一致避稅，該模型隱性假設(shè)二者是正交關(guān)系。李青原等（2017）將此模型應用到我國資本市場后發(fā)現(xiàn)，與上市公司相比，非上市公司更傾向于采用會稅一致避稅，因為其沒有財務報告的壓力。本文從稅收優(yōu)惠和隱性稅的角度出發(fā)，提出一種衡量會稅一致避稅的新方法，彌補了Badertscher et al.（2019）衡量方法的不足。隱性稅是指由于企業(yè)受到稅收優(yōu)惠（tax preference）的影響，如投資免稅國債或者享受研發(fā)所得稅扣除，企業(yè)的稅前回報率會下降，下降的部分即企業(yè)繳納的隱性稅（Wright，2001）。換言之，隱性稅會降低企業(yè)的稅前回報率（鹿美遙，2005），從而降低稅后回報率。本文假設(shè)企業(yè)稅前利潤或稅前回報率的降低由兩種情況導致：一種是由于會稅一致避稅導致的稅前利潤變化（ΔCon），另一種則是由于稅收優(yōu)惠導致的（TP），用公式（1）表示②E為expectation，文中是一種符號化的表達。，其中t為上市公司披露的企業(yè)所得稅稅率。

對公式（1）進行移項，兩邊同乘以（-1），得到公式（2）：

（三）異常會稅差異與會稅一致避稅間的關(guān)系

已有文獻對非會稅一致避稅（即異常會稅差異）與會稅一致避稅之間關(guān)系的研究較少。在會計實操中，企業(yè)可能只采取了一種避稅策略，如利用會計準則和稅法的永久性差異進行稅收籌劃，從而減少企業(yè)所得稅（李琳，2022）。也可能同時采取了非會稅一致避稅和會稅一致避稅兩種策略，例如格潤牧業(yè)在2015—2017年間銷售雞蛋未計入收入約10.5萬元（隱匿收入——會稅一致避稅），這部分未繳納企業(yè)所得稅；同時在2015 年，該公司計提資產(chǎn)減值損失約51 萬元，在申報年度企業(yè)所得稅時只調(diào)增了約42.7 萬元（非會稅一致避稅制造了會計差異）。安居寶在2009—2012 年利用企業(yè)所得稅減免（非會稅一致避稅）以及多列廣告費和管理費用（會稅一致避稅）進行了企業(yè)所得稅稅前抵扣，最終補繳三年應交企業(yè)所得稅。中構(gòu)新材的子公司也在2017—2020年間通過個人銀行賬戶收取貨款，而在財務報表上未列入或少列收入，未申報收入（會稅一致避稅）。同時在2020 年對2019 年12 月購買的固定資產(chǎn)折舊進行了兩次稅前扣除，導致了企業(yè)所得稅損失（非會稅一致避稅）。以上三個上市公司的真實案例表明，與采用一種避稅方式相比，會稅和非會稅一致避稅相結(jié)合的綜合避稅方式可以使兩種避稅方式互為補充，企業(yè)可以少繳納所得稅。因此，本文預測異常會稅差異與會稅一致避稅存在正相關(guān)關(guān)系，即一個企業(yè)會同時采取兩種避稅方式，且二者是互補而不是替代關(guān)系。例如，企業(yè)可以通過加速折舊來進行非會稅一致避稅，從而降低應納稅所得額，但這也會導致會稅差異擴大，引起稅務機關(guān)的審查。因此，企業(yè)可能需要同時采取會稅一致避稅策略來進一步降低所得稅，例如將未來的研發(fā)費用和管理費用提前到當前會計期間，同時限制會稅差異的增長。綜上所述，會稅一致避稅和非會稅一致避稅策略之間存在互補關(guān)系，并且這兩種策略結(jié)合起來可以最大程度地降低企業(yè)的所得稅負擔。

綜上，本文假設(shè)：異常會稅差異和會稅一致避稅呈正相關(guān)關(guān)系。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文從國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫收集了2009—2020年我國A 股上市公司年度面板數(shù)據(jù)，并依據(jù)上期資產(chǎn)總額對所有變量都進行了調(diào)整。同時，剔除了金融和公用事業(yè)企業(yè)，以避免會計分錄和主營業(yè)務收入的差異帶來的影響。對于所有回歸，本文對連續(xù)變量進行了1%前后的截尾處理，并采用固定效應模型（公司、行業(yè)和年份）來控制不隨時間變化的公司因素、行業(yè)因素和宏觀政策因素的影響，且標準差在公司層面聚類。本文還剔除了連續(xù)三年數(shù)據(jù)缺失的樣本以及核心和控制變量的缺失值。最終樣本容量為14 482，上頁表1列出了所有變量的定義和測量方式。

表1 變量定義及說明

（二）異常會稅差異

模型（3）中的每一個自變量都代表一種具體的會稅差異（見表2）③本文僅列出與模型（3）有關(guān)的會稅差異來源。其他會稅差異來源，如預付費用、應計費用和出售資產(chǎn)收益等，由于上市公司未公開披露相關(guān)數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)缺失過多，未納入模型中。，例如ΔIntang 代表無形資產(chǎn)攤銷額在財務會計和稅法中不同的計量標準。由于我國A股上市公司沒有公開披露稅收損失結(jié)轉(zhuǎn)的情況，本文采用Ying et al.（2017）提出的方法，引入稅前利潤（pti）的前兩期變量（ptii，t-1，ptii，t-2）來捕捉稅收損失對于應納稅所得額的影響，并添加營業(yè)收入的變化量（ΔRei，t）來控制企業(yè)效益對會稅差異的影響（Tang and Firth，2011）。此外，還控制了盈余管理（DisA）④盈余管理（也稱為可操縱性應計）是指按照經(jīng)過調(diào)整的Jones 模型計算的殘差值，，其數(shù)據(jù)可以直接從CSMAR獲得。，模型（3）的殘差被認為是異常會稅差異，用來衡量非會稅一致避稅的程度，不包含盈余管理。

表2 會稅差異來源

（三）會稅一致避稅

本文采用粟立鐘等（2022）提出的衡量方式，使用本期企業(yè)收到的稅收返還與稅前利潤的比值來計算企業(yè)的稅收優(yōu)惠程度。其中，NI 為稅后（凈利潤）回報率，Pretax 為稅前回報率，efficiency 是指企業(yè)經(jīng)營效率⑤根據(jù)李青原等（2017）的研究，企業(yè)運營效率=當期營業(yè)收入/凈運營資產(chǎn)，其中凈運營資產(chǎn)=股東權(quán)益+短期負債+長期負債-現(xiàn)金-短期投資。。基于上文推導，模型（4）中的殘差是會稅一致避稅的衡量方式，即，同時也是對會稅一致避稅的反向衡量，即殘差越小，會稅一致避稅的程度越大。本文預測β1為負值，因為稅收優(yōu)惠會使得企業(yè)稅前回報率下降。

（四）異常會稅差異與會稅一致避稅

Frank et al.（2009）使用聯(lián)立方程組檢驗了財務報告激進性和稅收報告激進性的關(guān)系，本文同樣采用聯(lián)立方程組來衡量異常會稅差異（非會稅一致避稅）和會稅一致避稅之間的關(guān)系，因為異常會稅差異與會稅一致避稅存在互為逆反的內(nèi)生性問題（simultaneity）。此外，本文的控制變量可分為兩類：第一類與公司特征相關(guān)，包括公司規(guī)模（Size）、企業(yè)效益（Eco）、債務水平（Debtlevel）、托賓Q 值（Tq）和審計事務所是否為“四大”之一（Auditor）等五個指標。第二類與公司治理相關(guān)，包括機構(gòu)持股比例（Insti）、董事長和首席執(zhí)行官二元性（CEO）以及是否為國有企業(yè)（type）等三個指標。此外，本文預測β1小于0，因為ABTD 越大表示企業(yè)進行非會稅一致避稅的程度越大；而Conforming越小，表示會稅一致避稅程度越大。因此，負值的β1表示Conforming 和ABTD存在正相關(guān)關(guān)系。

四、結(jié)果分析

（一）異常會稅差異的衡量

從下頁表3 的Panel A 可以看出，會稅差異（BTD）的均值為-0.0199，這可能是由于本文保留了非盈利樣本的原因所致。固定資產(chǎn)變化值（ΔPPE）、無形資產(chǎn)變化值（ΔIntang）及營業(yè)收入變化值（ΔRe）的均值均為正值，表明樣本企業(yè)的銷售業(yè)績以及投資狀態(tài)呈現(xiàn)增長趨勢，與稅前利潤（pti）的均值相互對應。在Panel B 中，模型（3）的相關(guān)系數(shù)表明會稅差異與所有的會計因素均具有顯著的相關(guān)性。而在Panel C中，回歸結(jié)果顯示除了ΔPPE和ΔRe之外，其他解釋變量都與被解釋變量BTD 具有顯著性關(guān)系。以可操縱性應計（DisA）為例，其系數(shù)是0.0203，表示在其他因素不變的情況下，可操縱性應計每增加一個百分比，會稅差異顯著性增加0.0203 個百分比。此外，調(diào)節(jié)R2為0.3084，說明近31%的BTD變化可以由回歸模型來解釋說明，表明該模型的解釋能力較強。VIF值小于10，說明不存在多重共線性。該模型的殘差是異常會稅差異（ABTD），用來表示非會稅一致避稅。

表3 異常會稅差異

續(xù)表3

續(xù)表3

（二）會稅一致避稅的衡量

在下頁表4 的Panel A 中，稅收優(yōu)惠（TP）的均值為0.1929，企業(yè)經(jīng)營效率的均值為0.776，這表明企業(yè)的運營效率相對較高。稅后回報率（NI）的均值為0.0458，稅前回報率（Pretax）的均值為0.0567，高于稅后回報率的均值。Panel B 中的相關(guān)性分析顯示，所有相關(guān)性系數(shù)在1%的置信水平上均顯著。從Panel C可以看出，TP的回歸系數(shù)為-0.0017，說明在保持其他條件不變的情況下，稅收優(yōu)惠每增加一個百分比，樣本企業(yè)的稅前回報率就下降0.0017個百分比，與本文的預期一致。efficiency 和NI 都與Pretax 呈顯著性相關(guān)關(guān)系。此外，VIF的均值是4.66小于10，說明不存在多重共線性。由于本文使用模型（4）對企業(yè)的稅前回報率進行了分割，所以稅后與稅前回報率的高度相關(guān)性不影響本文將殘差作為衡量會稅一致避稅的指標。

表4 會稅一致避稅

續(xù)表4

續(xù)表4

（三）會稅一致避稅與異常會稅差異

在下頁表5 中，對會稅一致避稅和異常會稅差異之間的關(guān)系進行了描述性統(tǒng)計。其中，會稅一致避稅（Conforming）和異常會稅差異（ABTD）的均值均為0，因為二者都是回歸方程的殘差。異常會稅差異的標準差大于會稅一致避稅的標準差，表明企業(yè)的非會稅一致避稅波動性較大。托賓Q值（Tq）的均值為2.19，ROA的均值為正，表明樣本企業(yè)的效益較好。而樣本企業(yè)平均的長期負債水平（Debtlevel）為8.5%。

表5 會稅一致避稅與異常會稅差異描述性統(tǒng)計

下頁表6 為會稅一致避稅和非會稅一致避稅（異常會稅差異）之間的相關(guān)系數(shù)。結(jié)果表明，會稅一致避稅和異常會稅差異呈顯著性正相關(guān)（負系數(shù)表示正相關(guān)關(guān)系）。此外，由于正常會稅差異（NBTD）反映了企業(yè)所得稅法與企業(yè)會計準則之間的制度性差異，因此與會稅一致避稅和異常會稅差異之間并沒有顯著的相關(guān)性。

表6 會稅一致避稅與異常會稅差異相關(guān)性系數(shù)

下頁表7 為異常會稅差異和會稅一致避稅之間的關(guān)系。在模型（5）中，ABTD 的系數(shù)為-0.0482，表明在保持其他因素不變的情況下，當非會稅一致避稅程度增加1%時，會稅一致避稅程度將顯著增加0.048個百分點（Conforming越小，會稅一致避稅程度越大）。換言之，企業(yè)進行非會稅一致避稅時，也可能同時進行會稅一致避稅，但會稅一致避稅的幅度低于非會稅一致避稅。此外，當異常會稅差異為因變量時（模型6），會稅一致避稅的系數(shù)為-2.520，這意味著在保持其他因素不變的情況下，會稅一致避稅每增加一個百分比，異常會稅差異則會顯著性增加2.520個百分比。進一步地，這意味著企業(yè)在進行會稅一致避稅的同時，也可能進行非會稅一致避稅，但非會稅一致避稅的程度要大于會稅一致避稅的程度，從而驗證了本文提出的假設(shè)。模型（5）和（6）的調(diào)節(jié)R2均為11.8%左右，表明模型具有相對較強的解釋能力。VIF小于10，說明模型不存在多重共線性。

表7 會稅一致避稅與異常會稅差異回歸結(jié)果

五、穩(wěn)健性檢測

針對會稅一致避稅和非會稅一致避稅的關(guān)系，本文除了用聯(lián)立方程組之外，還選取了企業(yè)凈資產(chǎn)回報率（ROA）和股票增發(fā)（St）作為工具變量，采用兩階段最小二乘法對模型（5）和（6）進行進一步分析。下頁表8列出了兩階段回歸結(jié)果⑥表8中并未列出調(diào)節(jié)R2，因為在兩階段最小回歸中，調(diào)節(jié)R2并沒有統(tǒng)計性意義。。針對兩個工具變量，本文通過Sargan卡方統(tǒng)計值進行過度識別檢驗，結(jié)果顯示卡方統(tǒng)計值對應的P 值為0.1168和0.1199，都大于0.05，因此無法拒絕工具變量為外生變量的原假設(shè)。同時，本文通過Wald F統(tǒng)計值來檢驗兩個工具變量是否為弱工具變量，F(xiàn) 結(jié)果顯示F-統(tǒng)計值為39.79和83.35，大于Lee et al.（2015）建議的13.68，因此兩個工具變量也不是弱工具變量。在第二階段回歸結(jié)果中，模型（5）中的異常會稅差異為自變量，異常會稅差異的預測值與會稅一致避稅依然呈顯著正相關(guān)關(guān)系（回歸系數(shù)為負值意味著正相關(guān)），與前文聯(lián)立方程組的回歸結(jié)果一致（系數(shù)符號和顯著性）。在模型（6）中會稅一致避稅為自變量，第一階段中會稅一致避稅的預測值與異常會稅差異依然呈顯著性正相關(guān)關(guān)系（回歸系數(shù)為負值意味著正相關(guān)），也與前文的回歸結(jié)果一致（系數(shù)符號和顯著性），因此本文的假設(shè)進一步得到了驗證。

表8 兩階段回歸結(jié)果

六、結(jié)論與展望

本文使用異常會稅差異衡量非會稅一致避稅，旨在探究非會稅一致避稅和會稅一致避稅之間的關(guān)系。實證結(jié)果表明二者存在顯著正相關(guān)關(guān)系，表明企業(yè)在進行非會稅一致避稅的同時也可以進行會稅一致避稅，且二者不存在替代關(guān)系。此外，根據(jù)異常會稅差異與會稅一致避稅的回歸系數(shù)，企業(yè)進行非會稅一致避稅的程度大于會稅一致避稅，這是因為非會稅一致避稅所引發(fā)的財務報告成本要小于會稅一致避稅所引發(fā)的財務報告成本（如企業(yè)稅前利潤的下降）。這些研究結(jié)果具有重要實際意義：對政府監(jiān)管者而言，稅務機關(guān)可以使用本文建立的模型來判斷目標企業(yè)的總體避稅程度。對投資者而言，本文提供了一種新的企業(yè)所得稅分析思路，即企業(yè)稅前利潤的下降部分是否是由會稅一致避稅所導致的。對企業(yè)管理者而言，綜合運用兩種避稅方式，即非會稅一致避稅和會稅一致避稅，可以更有效地進行企業(yè)所得稅籌劃，而不是僅采用其中一種方式。因為僅采用非會稅一致避稅容易引起監(jiān)管者的注意，僅采用會稅一致避稅則會增加企業(yè)的財務報告成本。

未來的研究可以在本文的基礎(chǔ)上加入企業(yè)增值稅避稅，以探究我國上市公司和非上市公司的整體避稅情況（如會稅一致避稅、非會稅一致避稅與增值稅避稅相結(jié)合）。此外，還可以單獨將應計盈余管理提取出來，探究會稅一致避稅和財務報告積極性之間的關(guān)系。