摘 要：基于金稅三期分批上線的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，利用2009—2021年我國A股非金融類上市公司數(shù)據(jù)，構(gòu)建多期雙重差分模型考察稅收征管數(shù)字化升級(jí)對企業(yè)杠桿操縱的影響。研究發(fā)現(xiàn)：金稅三期上線帶來的稅收征管數(shù)字化升級(jí)顯著降低了企業(yè)杠桿操縱的程度，在一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)下結(jié)論保持穩(wěn)健；進(jìn)一步，在企業(yè)管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好較高、股權(quán)制衡度較低，以及企業(yè)所在地區(qū)法治化水平較高的情況下，稅收征管數(shù)字化升級(jí)對企業(yè)杠桿操縱的治理效應(yīng)更加明顯。研究結(jié)論有助于理解稅收征管對于公司治理以及防范金融風(fēng)險(xiǎn)的積極意義并提供了有益的政策啟示。

關(guān)鍵詞：企業(yè)杠桿操縱；金稅三期；稅收征管；數(shù)字化升級(jí)

中圖分類號(hào)：F832.51；F812.42 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1672-626X（2024）06-0044-13

一、引言

企業(yè)為了滿足自身融資需求或政策合規(guī)需要，經(jīng)常通過表外負(fù)債、名股實(shí)債等隱蔽操作粉飾財(cái)務(wù)報(bào)表中的杠桿率，這一機(jī)會(huì)主義行為被稱為企業(yè)杠桿操縱[1]。企業(yè)杠桿操縱行為不僅會(huì)增加企業(yè)代理成本，損害投資者權(quán)益，甚至?xí)哟笳麄€(gè)金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，威脅國家的金融穩(wěn)定[2～4]。其背后的邏輯十分清晰，如果企業(yè)進(jìn)行了大量的杠桿操縱，進(jìn)而獲得了額外融資，則其財(cái)務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)必然會(huì)放大，由此可能引發(fā)的連鎖反應(yīng)，將會(huì)傳導(dǎo)至其他企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)，甚至整個(gè)金融系統(tǒng)。如何有效治理企業(yè)杠桿操縱行為，是近年來我國政府和金融監(jiān)管部門重大關(guān)切問題。

由于信息不對稱和監(jiān)管資源的限制，稅務(wù)部門和金融監(jiān)管部門難以有效發(fā)現(xiàn)并制止企業(yè)通過會(huì)計(jì)手段進(jìn)行杠桿操縱的行為。近年來，我國以金稅三期為代表的稅收征管數(shù)字化升級(jí)，在治理企業(yè)逃稅[5]、公司財(cái)務(wù)舞弊[6～7]、降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[8]等方面發(fā)揮了積極作用，充分體現(xiàn)了稅收征管數(shù)字化升級(jí)抑制公司機(jī)會(huì)主義行為的重要意義?；诖髷?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的監(jiān)管模式，金稅三期能對企業(yè)資產(chǎn)、負(fù)債、收入、利潤等賬戶進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控并對異常狀態(tài)發(fā)出警報(bào)[9]，因此稅務(wù)部門能夠更快速、更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對企業(yè)的杠桿操縱行為，同時(shí)通過金稅三期搭建的跨部門信息共享機(jī)制，能聯(lián)合金融監(jiān)管部門提升對企業(yè)杠桿操縱的監(jiān)管能力。但無論是基于改革實(shí)踐的敘事性分析，還是基于微觀數(shù)據(jù)的實(shí)證研究，鮮有文獻(xiàn)深入考察稅收征管數(shù)字化升級(jí)對企業(yè)杠桿操縱的治理效應(yīng)。本文基于金稅三期在全國各省份分批上線形成的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，利用2009—2021年間我國A股非金融類上市公司的年度面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建多期雙重差分模型進(jìn)行實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)，稅收征管數(shù)字化升級(jí)有效抑制了企業(yè)杠桿操縱行為。在企業(yè)管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好較高、股權(quán)制衡度較低，以及當(dāng)企業(yè)所在地區(qū)法治化水平較高的情況下，稅收征管數(shù)字化升級(jí)對企業(yè)杠桿操縱的治理效應(yīng)更加明顯。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)有以下兩點(diǎn)：首先，拓寬了企業(yè)杠桿操縱的影響因素與治理路徑的研究視角。已有文獻(xiàn)沿用許曉芳等（2020）提供的理論框架和測度方法[1]，考察了諸多影響企業(yè)杠桿操縱的因素，包括企業(yè)發(fā)行新債[10]、銀行競爭[11]、資本市場開放[12]、ESG表現(xiàn)[13]等。然而，已有文獻(xiàn)集中于從融資約束的視角基于降低企業(yè)杠桿操縱需求的邏輯開展研究，從企業(yè)機(jī)會(huì)主義行為治理視角的研究很少。本文基于稅收征管的公司治理效應(yīng)這一基本邏輯，對已有文獻(xiàn)形成了有益的補(bǔ)充。其次，豐富了稅收征管的公司治理效應(yīng)的研究。已有大量文獻(xiàn)表明，稅收征管不僅能打擊企業(yè)逃避稅[14～15]，并且能夠發(fā)揮其他公司治理效應(yīng)，包括有效遏制大股東侵占行為[16]、調(diào)和管理層與股東之間的代理沖突[17]、遏制公司盈余管理行為[9][18]、減少企業(yè)避稅活動(dòng)[19]等等。然而，鮮有文獻(xiàn)涉及稅收征管對企業(yè)杠桿操縱這一機(jī)會(huì)主義行為的影響，本文則提供了來自企業(yè)杠桿操縱的新視角。

二、制度背景和研究假設(shè)

（一）制度背景

自改革開放以來，中國稅收征管經(jīng)歷了從“以人管稅”的專員管理模式過渡到“以票控稅”的信息化管理模式。金稅工程是我國稅收信息化的重要載體。金稅一期工程的核心是增值稅專用發(fā)票防偽控系統(tǒng)。隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的逐步發(fā)展，我國自1998年啟動(dòng)了金稅二期工程，構(gòu)建了以企業(yè)申報(bào)信息、發(fā)票信息為主要內(nèi)容的增值稅稽核系統(tǒng)。相對而言，金稅二期使得征納雙方的信息更加對稱，但未能解決不同部門與稅務(wù)系統(tǒng)信息共享的問題，即使在稅務(wù)系統(tǒng)內(nèi)部也存在不同業(yè)務(wù)部門之間的信息不暢。

自2013年起，國家開始試點(diǎn)金稅三期工程，全面推進(jìn)稅收征管的信息化、便捷化和高效化。通過搭建統(tǒng)一的技術(shù)平臺(tái)、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中處理、覆蓋各稅種和工作環(huán)節(jié)，金稅三期工程大幅提升了稅收征管能力。利用大數(shù)據(jù)與云計(jì)算技術(shù)，稅務(wù)信息在各部門暢通流轉(zhuǎn)，增強(qiáng)了監(jiān)管能力，提高了征稅雙方的信息透明度，有效推進(jìn)了依法征稅。我國的稅收征管模式也從“以票控稅”步入“以數(shù)治稅”階段。當(dāng)前我國正在試點(diǎn)上線金稅四期工程，打造智慧稅務(wù)系統(tǒng)。隨著數(shù)字技術(shù)進(jìn)步，稅務(wù)、金融監(jiān)管部門都將持續(xù)進(jìn)行數(shù)字化升級(jí)，因此，本文不僅是針對金稅三期工程臨時(shí)性的政策效應(yīng)評(píng)估，更是具有持續(xù)性的理論與政策價(jià)值。從因果識(shí)別的要求來看，金稅三期工程經(jīng)歷了從分批次試點(diǎn)到全國覆蓋的過程（如表1所示），為使用多期雙重差分模型進(jìn)行實(shí)證評(píng)估提供了良好的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)契機(jī)。

金稅三期工程的實(shí)施不僅進(jìn)一步降低了征納雙方的信息不對稱程度，更是實(shí)現(xiàn)了跨部門信息共享。這使得金稅三期工程所發(fā)揮的功能不僅限于稅務(wù)部門打擊逃避稅，在其他領(lǐng)域也有所體現(xiàn)。比如，在金稅三期工程實(shí)施后，政府部門對企業(yè)涉稅信息的獲取能力得到了明顯提升，進(jìn)而促進(jìn)了企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量[6]。這表明，稅收征管數(shù)字化升級(jí)可能從整體上有助于公司治理，包括對企業(yè)機(jī)會(huì)主義行為可能產(chǎn)生的抑制效應(yīng)。

（二）研究假設(shè)

許曉芳等（2020）[1]為企業(yè)杠桿操縱行為搭建了一個(gè)系統(tǒng)的理論分析框架，厘清了其動(dòng)機(jī)、手段和經(jīng)濟(jì)后果。在這個(gè)框架中，企業(yè)進(jìn)行杠桿操縱的動(dòng)機(jī)通常包括迎合政策和監(jiān)管要求、粉飾企業(yè)杠桿狀況以增強(qiáng)企業(yè)投融資能力，而杠桿操縱的手段則涵蓋了表外負(fù)債、名股實(shí)債以及其他會(huì)計(jì)操縱行為。顯然，有效治理企業(yè)杠桿操縱至少基于兩個(gè)邏輯出發(fā)點(diǎn)，一是通過緩解企業(yè)融資約束，降低企業(yè)杠桿操縱動(dòng)機(jī)[11～12]；二是增強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部治理能力與外部監(jiān)管能力，提高企業(yè)杠桿操縱的機(jī)會(huì)成本，壓縮企業(yè)杠桿操縱空間[9]。本文將金稅三期工程代表的稅收征管數(shù)字化升級(jí)納入該理論框架，從抑制動(dòng)機(jī)、阻礙行動(dòng)兩個(gè)維度分析其對企業(yè)杠桿操縱可能的抑制效應(yīng)。

首先，稅收征管數(shù)字化升級(jí)可能抑制企業(yè)杠桿操縱的需求。公司杠桿率被視為其償債能力和借款風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)之一，它不僅直接影響著債權(quán)人是否愿意提供融資以及提供融資的成本，還在評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)評(píng)定公司信用等級(jí)和其他市場參與者做出投資決策時(shí)發(fā)揮著重要作用。因此，企業(yè)常常采取各種手段操縱和粉飾其杠桿率，以提高融資能力。一般意義上來說，稅收征管強(qiáng)化會(huì)提升企業(yè)稅負(fù)，加劇內(nèi)源性融資約束，可能增強(qiáng)企業(yè)進(jìn)行杠桿操縱的動(dòng)機(jī)[20]。不過，區(qū)別于一般意義的稅收征管，金稅三期代表的稅收征管數(shù)字化升級(jí)，在信息獲取和信息共享方面發(fā)揮了獨(dú)特作用，為“信用+風(fēng)險(xiǎn)”的新型稅收征管模式奠定了基礎(chǔ)。在這種情況下，稅收征管數(shù)字化升級(jí)不僅有助于降低政府和企業(yè)之間的信息不對稱，還間接打通了融資方與資金方之間的信息不對稱壁壘，可以有效發(fā)揮“橋梁效應(yīng)”，即降低融資方的自證成本和資金方的核查成本，從而減輕融資方的融資約束[21～22]。因此，稅收征管數(shù)字化升級(jí)可能抑制企業(yè)杠桿操縱的需求。

其次，稅收征管數(shù)字化升級(jí)可能壓縮企業(yè)進(jìn)行杠桿操縱的行動(dòng)空間。公司股東與管理層之間存在的委托代理問題，是公司內(nèi)部治理的核心問題。當(dāng)企業(yè)管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好較高、股權(quán)制衡度較低時(shí)，股東與管理者之間的委托代理問題更加嚴(yán)重，企業(yè)機(jī)會(huì)主義行為動(dòng)機(jī)更強(qiáng)[23]。加強(qiáng)公司內(nèi)部治理固然是緩解代理問題的有效路徑，但外部治理機(jī)制同樣不可或缺。從政府的角度來看，政府可以被視為企業(yè)的特別“股東”，有確保企業(yè)保持良好治理狀態(tài)的強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)，包括確保企業(yè)財(cái)務(wù)信息的透明度和準(zhǔn)確性[24]。理論上，稅收征管被一致認(rèn)為是一種有效的企業(yè)外部治理機(jī)制，能夠發(fā)揮公司治理效應(yīng)[25～26]。因此，推測稅收征管數(shù)字化升級(jí)能夠更好地發(fā)揮公司治理效應(yīng)，從而壓縮企業(yè)杠桿操縱等機(jī)會(huì)主義行為的空間。

綜合以上分析，提出有待實(shí)證檢驗(yàn)的研究假說：金稅三期工程實(shí)施帶來的稅收征管數(shù)字化升級(jí)能夠有效抑制企業(yè)杠桿操縱。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）計(jì)量模型

本文基于金稅三期在全國不同省份和5個(gè)計(jì)劃單列市分批上線提供的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，利用企業(yè)面板數(shù)據(jù)，采用多期雙重差分模型（Staggered DID）進(jìn)行回歸分析。計(jì)量模型如式（1）所示。

[LEVMipt=β0+β1GTPpt+γkControlipt+σi+?t+εipt] （1）

其中，[i]、[p]、[t]分別為企業(yè)、省份和年份的指示符號(hào)，[LEVM]是被解釋變量——企業(yè)杠桿操縱程度。[GTP]是核心解釋變量，表示金稅三期工程的上線。具體地，當(dāng)企業(yè)所在的省份金稅三期工程上線的當(dāng)年以及以后年份，將其賦值為1，否則為0。對于在下半年（7月之后）上線的地區(qū)，將下一年作為上線年份。系數(shù)[β1]反映了稅收征管對企業(yè)杠桿操縱行為的凈效應(yīng)。同時(shí)，引入一組控制變量[Control]。企業(yè)規(guī)模（[SIZE]），即公司期末資產(chǎn)總額的自然對數(shù)；賬面杠桿率（[LEVB]）用以反映企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)程度，即期末負(fù)債總額與期末資產(chǎn)總額之比；成長性（[GROWTH]），通過計(jì)算本期營業(yè)收入相較于上期的增長率來衡量；盈利能力（[ROA]），即營業(yè)利潤與期末資產(chǎn)總額的比值，體現(xiàn)公司的盈利水平；經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流（[CFO]），代表公司經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量與期末資產(chǎn)總額的比值，反映企業(yè)現(xiàn)金流動(dòng)性；股權(quán)結(jié)構(gòu)（[FIRST]），即第一大股東的持股比例，體現(xiàn)公司股權(quán)的集中度；非執(zhí)行董事占比（[INDP]），為董事會(huì)中獨(dú)立董事的占比，體現(xiàn)公司治理結(jié)構(gòu)的合理性；市場競爭力（[MSHARE]），即公司營業(yè)收入在同行業(yè)公司營業(yè)收入中的占比，反映企業(yè)在市場中的競爭地位；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（[SOE]），其中1代表國有控股公司，0代表非國有控股公司，用以區(qū)分企業(yè)的所有制類型。此外，還考慮了省份層面的宏觀經(jīng)濟(jì)因素，包括人均GDP對數(shù)（[LNGDP]）、第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重（[TIGDP]）以及第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重（[SIGDP]）。[σi]和[?t]分別表示企業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，[εipt]是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（二）企業(yè)杠桿操縱的指標(biāo)構(gòu)建

企業(yè)管理層常常通過表外負(fù)債、名股實(shí)債等手段掩蓋企業(yè)的真實(shí)財(cái)務(wù)狀況，使得企業(yè)的賬面杠桿率小于實(shí)際杠桿率，以便于獲取更多的融資。為了清晰揭示企業(yè)杠桿操縱的程度，許曉芳等（2020）[1]提出[XLT-LEVM]法，構(gòu)建指標(biāo)[LEVM]。其基本思路是，計(jì)算出真實(shí)的企業(yè)杠桿率，再減去賬面企業(yè)杠桿率，得到[LEVM]，如果[LEVM]值大于0，意味著企業(yè)進(jìn)行了杠桿操縱行為，[LEVM]的數(shù)值代表了企業(yè)杠桿操縱的程度。賬面企業(yè)杠桿率來自企業(yè)報(bào)表，等于賬面總負(fù)債除以總資產(chǎn)。然而，想要計(jì)算真實(shí)的企業(yè)杠桿率，需要將企業(yè)表外負(fù)債以及名股實(shí)債而隱藏的利息負(fù)債都計(jì)入總負(fù)債與總資產(chǎn)，如式（2）所示。

[LEVMit=（DEBTB_TOTALit+DEBT_OBit+DEBT_NSRDit）/（ASSETB_TOTALit+DEBT_OBit）-LEVBit] （2）

其中，[LEVM]代表企業(yè)杠桿操縱程度，[DEBTB_TOTAL]代表企業(yè)賬面負(fù)債的總額，[DEBT_OB]代表企業(yè)表外負(fù)債的總額，[DEBT_NSRD]代表企業(yè)名股實(shí)債的總額，[ASSETB_TOTAL]代表企業(yè)賬面資產(chǎn)的總額，[LEVB]為企業(yè)的賬面杠桿率。由于表外負(fù)債總額[DEBT_OB]和名股實(shí)債總額[DEBT_NSRD]兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)沒有直接報(bào)告于財(cái)務(wù)報(bào)表，因此，本文借鑒許曉芳等（2020）[1]提出的“預(yù)期模型法”對其進(jìn)行合理預(yù)測。

1. 表外負(fù)債總額[DEBT_OB]的預(yù)測

基本原理是，表外負(fù)債最終會(huì)形成表外資產(chǎn)，因此可用表外資產(chǎn)來估測表外負(fù)債，而表外資產(chǎn)等于真實(shí)總資產(chǎn)（預(yù)期總資產(chǎn)）減去賬面總資產(chǎn)。具體操作分為兩步：

第一步，預(yù)測真實(shí)的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率[TURNOVER*]。利用式（3）所示的計(jì)量模型，按照年度和行業(yè)進(jìn)行分樣本Tobit回歸。[TURNOVER*]為企業(yè)賬面總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，解釋變量[PROFIT_SALE]為營業(yè)利潤與營業(yè)收入之比，[NONEXEPER]為外部董事中減去獨(dú)立董事人數(shù)后與董事會(huì)總?cè)藬?shù)之比，其余變量定義見表2。回歸得到的被解釋變量擬合值就是“預(yù)期的企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率”，被認(rèn)為是真實(shí)的企業(yè)總資產(chǎn)率[TURNOVERit=β0+β1LEVBit+β2SIZEit+β3PROFIT_SALEit+β4SOEit+β5FIRSTit+β6GROWTHit+β7MSHAREit+β8NONEXEPERit+ε] （3）

第二步，測算表外負(fù)債總額[DEBT_OB]。使用式（4）計(jì)算企業(yè)表外負(fù)債，基本思路是，企業(yè)表外負(fù)債等于表外資產(chǎn)[ASSET_AB]，后者等于企業(yè)真實(shí)總資產(chǎn)[ASSET_T]減去企業(yè)賬面總資產(chǎn)[ASSET_B]。而這里的企業(yè)真實(shí)總資產(chǎn)[ASSET_T]等于企業(yè)銷售收入[INCOME]除以第一步得到的企業(yè)真實(shí)的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率[TURNOVER*]。[DEBT_OBit=ASSET_ABit=ASSET_Tit-ASSET_Bit=INCOMEit/TURNOVER*it-ASSET_Bit] （4）

需要注意的是，只有當(dāng)企業(yè)賬面總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率大于預(yù)期的企業(yè)真實(shí)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率時(shí)，也就是第一步回歸得到的殘差大于0時(shí)，計(jì)算出的表外負(fù)債才是正數(shù)。而當(dāng)殘差小于0時(shí)，則將表外負(fù)債水平直接賦值為0。

2. 名股實(shí)債總額[DEBT_NSRD]的預(yù)測

基本原理是，企業(yè)如果使用名股實(shí)債手段，那么賬面支付的利息必然會(huì)高于真實(shí)的應(yīng)支付利息。因此，使用回歸的方法預(yù)測出企業(yè)真實(shí)的有息負(fù)債利息率，進(jìn)而計(jì)算得到企業(yè)真實(shí)的總負(fù)債，最后將其減去賬面總負(fù)債，即可得到名股實(shí)債總額。具體操作分為兩步：

第一步，回歸預(yù)測真實(shí)的有息負(fù)債利息率[IR*]。利用式（5）所示的計(jì)量模型，按照年度和行業(yè)進(jìn)行分樣本Tobit回歸，得到被解釋變量的擬合值，即[IR*]。從而得出預(yù)期的企業(yè)真實(shí)有息負(fù)債利息率[IR*]。[PPE]為公司期末固定資產(chǎn)占期末資產(chǎn)總額的比例，[CASHNEED]表示公司現(xiàn)金凈流量和投資活動(dòng)的現(xiàn)金凈流量的差異與期末資產(chǎn)總額的比值，[CURRENT]為期末流動(dòng)資產(chǎn)與期末流動(dòng)負(fù)債之比，[FIRMAGE]則表示公司上市年數(shù)，[LOAN]為短期借款與長期借款之和與期末資產(chǎn)總額的比值，其余變量定義見表2。[IRit=β0+β1LEVBit+β2SIZEit+β3CFOit+β4SOEit+β5ROAit+β6GROWTHit+β7MSHAREit+β8PPEit+β9CASHNEEDit+β10CURRENTit+β11FIRMAGEit+β12LOANit+εit] （5）

第二步，計(jì)算名股實(shí)債總額[DEBT_NSRD]。如式（6）所示，名股實(shí)債總額等于真實(shí)有息負(fù)債總額[DEBT_BOOK]減去賬面有息負(fù)債總額[DEBT_BI]，而真實(shí)有息負(fù)債總額[DEBT_BOOK]等于賬面支付利息[IE_BOOK]除以真實(shí)的有息負(fù)債利息率[IR*]。

[DEBT_NSRDit=DEBT_BOOKit-DEBT_BIit=IE_BOOKit/IR*it-DEBT_BIit] （6）

需要注意的是，只有計(jì)算出的名股實(shí)債總額大于0時(shí)，結(jié)果才代表名股實(shí)債的水平。反之，如果計(jì)算出的結(jié)果小于或等于0，則賦值為0。直接影響該結(jié)果的因素是，預(yù)測的真實(shí)有息負(fù)債利息率[IR*]與賬面的有息負(fù)債利息率[IR]之間的相對大小。顯然，只有當(dāng)[IR]大于[IR*]時(shí)，才表示有異常的利息支出，指向有名股實(shí)債的可能。換言之，當(dāng)?shù)谝徊交貧w得到的殘差大于0時(shí)，可使用[IR*]代入后續(xù)公式計(jì)算出名股實(shí)債水平，當(dāng)殘差小于0時(shí)，則直接將名股實(shí)債水平賦值為0。

上述方法被稱為“預(yù)期模型法”，是指基于同行業(yè)同年份的企業(yè)數(shù)據(jù)，回歸得到預(yù)期的（真實(shí)的）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率[TURNOVER*]和有息負(fù)債利息率[IR*]，然后代入相應(yīng)的測算公式得到表外負(fù)債和名股實(shí)債的水平。當(dāng)然，還存在一些替代性的預(yù)測方法，可以用來預(yù)測總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率[TURNOVER*]和有息負(fù)債利息率[IR*]，如直接使用行業(yè)中位數(shù)作為預(yù)測值。顯然，直接使用行業(yè)中位數(shù)進(jìn)行預(yù)測，忽視了企業(yè)的經(jīng)營特征，容易造成更大的偏差。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，使用這種替代的方法構(gòu)建出的指標(biāo)作為驗(yàn)證。

（三）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文旨在分析金稅三期工程對企業(yè)杠桿操縱行為的影響，使用的樣本為2009—2021年我國A股非金融類上市公司的年度數(shù)據(jù)，匹配省級(jí)層面的面板數(shù)據(jù)。其中，地區(qū)法治化指數(shù)取自《中國分省份市場化指數(shù)報(bào)告（2016）》[27]，其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。而上市公司的核心財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)則來源于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。為確保研究數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，遵循以下篩選標(biāo)準(zhǔn)：（1）排除了金融行業(yè)公司的樣本；（2）剔除了證券簡稱中包含ST、*ST的公司以及負(fù)債率超過100%的異常公司，以避免極端值對結(jié)果的影響；（3）刪除了主要研究變量的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性；（4）剔除了年初和年末均存在有息負(fù)債但當(dāng)年未支出利息的樣本，以及當(dāng)年有利息支出但年末無利息負(fù)債的樣本，以消除數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)；（5）為了進(jìn)一步消除異常值可能帶來的干擾，采用Winsor處理，在1%和99%分位數(shù)水平上對所有的連續(xù)型變量進(jìn)行調(diào)整。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，獲取了進(jìn)入回歸分析的樣本，共包含26055個(gè)觀測值，主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

[變量名 變量構(gòu)建 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 中位數(shù) 最小值 最大值 [LEVM] 詳見正文 0.083 0.111 0.032 0 0.499 [GTP] 金稅三期上線=1，否則=0 0.663 0.473 1 0 1 [SIZE] 期末資產(chǎn)總額的自然對數(shù) 22.30 1.278 22.11 18.63 26.43 [LEVB] 期末負(fù)債總額/期末資產(chǎn)總額 0.443 0.195 0.435 0.060 0.980 [GROWTH] 營業(yè)收入/L.營業(yè)收入-1 0.183 0.424 0.116 -0.759 6.732 [ROA] 營業(yè)利潤/期末資產(chǎn)總額 0.041 0.068 0.040 -0.429 0.258 [CFO] 經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量/期末資產(chǎn)總額 0.048 0.067 0.047 -0.205 0.339 [FIRST] 第一大股東的持股比例 0.345 0.150 0.323 0.081 0.759 [INDP] 獨(dú)立董事/董事人數(shù) 0.375 0.054 0.357 0.250 0.600 [MSHARE] 營業(yè)收入/同行業(yè)公司營業(yè)收入總和 0.006 0.018 0.001 0 0.227 [SOE] 國有控股公司=1，否則=0 0.383 0.486 0 0 1 [LNGDP] 人均GDP的對數(shù) 11.16 0.488 11.21 9.463 12.12 [TIGDP] 第三產(chǎn)業(yè)增加值/GDP 0.522 0.118 0.510 0.286 0.839 [SIGDP] 第二產(chǎn)業(yè)增加值/GDP 0.414 0.092 0.429 0.158 0.590 ]

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。首先，在第（1）列，僅納入核心解釋變量[GTP]，以及年度和公司的雙向固定效應(yīng)。結(jié)果顯示，[GTP]的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)。第（2）列在第（1）列的基礎(chǔ)上加入公司層面的控制變量；第（3）列在第（2）列的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入省份層面的控制變量。最后，在第（4）列中，將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類在省級(jí)層面。在不斷增加控制變量和增加模型約束的過程中，[GTP]的估計(jì)系數(shù)始終在1%的水平下顯著為負(fù)。結(jié)果表明，金稅三期工程的實(shí)施有效降低了企業(yè)的杠桿操縱程度，印證了理論假說。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 平行趨勢檢驗(yàn)

本文借鑒Ferrara等（2012）[28]的方法，將各地區(qū)試點(diǎn)金稅三期工程實(shí)施的第1～4年以及實(shí)施前的第1～4年分別看作獨(dú)立的政策沖擊，構(gòu)建一系列虛擬變量作為解釋變量，政策實(shí)施當(dāng)年賦值為1，否則為0。金稅三期工程實(shí)施前的第5年及以前作為基準(zhǔn)參照組。將這些虛擬變量替換[GTP]，構(gòu)建如式（7）所示的計(jì)量模型。

[LEVMipt=α+j=-4j=4ΛGTPj+ΦXit+θZpt+σi+τt+εipt] （7）

如果金稅三期工程實(shí)施之前的虛擬變量估計(jì)系數(shù)顯著，那么這暗示著企業(yè)杠桿操縱程度的降低可能并非單純由金稅三期工程實(shí)施所致，而可能是受到了其他因素的干擾。反之，如果金稅三期工程實(shí)施前，這些虛擬變量的估計(jì)系數(shù)不顯著，那么可以推斷，在工程實(shí)施之前，實(shí)驗(yàn)組與控制組的企業(yè)在降低杠桿操縱程度上已經(jīng)呈現(xiàn)出相似的趨勢，即滿足了共同趨勢的假設(shè)。本文將估計(jì)系數(shù)及其95%置信區(qū)間繪制于圖1中?？梢钥吹?，在政策實(shí)施前的第1～4年，虛擬變量的估計(jì)系數(shù)都不顯著。而在金稅三期工程實(shí)施的第1～4年，虛擬變量的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)。證明實(shí)驗(yàn)組與控制組之間的平行趨勢得到了滿足，同時(shí)可以進(jìn)一步證明，金稅三期工程實(shí)施顯著降低了企業(yè)杠桿操縱程度，且效應(yīng)具有持續(xù)性。

2. 安慰劑檢驗(yàn)

本文借鑒Li等（2016）[29]的研究方法，采用隨機(jī)置換法進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。具體操作流程如下：首先，為了模擬金稅三期工程實(shí)際實(shí)施時(shí)間的隨機(jī)性，為各地區(qū)隨機(jī)分配了實(shí)施時(shí)間點(diǎn)。隨后，基于這些隨機(jī)生成的時(shí)間點(diǎn)，為[GTP]變量賦予了相應(yīng)的值。通過這一系列的隨機(jī)置換操作，能夠更全面地評(píng)估遺漏變量對基準(zhǔn)回歸結(jié)果可能產(chǎn)生的潛在影響。為了進(jìn)一步確保金稅三期工程實(shí)施時(shí)間的隨機(jī)性，并增強(qiáng)安慰劑檢驗(yàn)的可靠性，本文進(jìn)行了500次獨(dú)立的隨機(jī)模擬，用以模擬金稅三期工程實(shí)施時(shí)間的分配。如果基準(zhǔn)結(jié)果確實(shí)受到未考慮變量的干擾，那么這些模擬生成的安慰劑檢驗(yàn)中的[GTP]估計(jì)系數(shù)應(yīng)當(dāng)不會(huì)聚集在0附近，而應(yīng)像基準(zhǔn)結(jié)果那樣顯著地偏離0。如果情況并非如此，那就表明遺漏變量對基準(zhǔn)結(jié)果的影響并不顯著。如圖2所示，隨機(jī)模擬的估計(jì)系數(shù)在0附近分布，而本文的估計(jì)系數(shù)是-0.0082，遠(yuǎn)離隨機(jī)產(chǎn)生的估計(jì)系數(shù)分布的中心，排除了實(shí)證結(jié)果的偶然性。

3. 控制更多行業(yè)與地區(qū)層面因素

在基準(zhǔn)回歸模型中，加入企業(yè)層面和三個(gè)地區(qū)層面的控制變量。為了排除來自行業(yè)和地區(qū)的不可觀測因素可能帶來的競爭性解釋，在基準(zhǔn)回歸模型的基礎(chǔ)上逐步加入行業(yè)與年份的交互項(xiàng)、省份與年份的交互項(xiàng)以及城市與年份的交互項(xiàng)，用來控制更多不可觀測的行業(yè)與地區(qū)層面的干擾因素，尤其是樣本期間內(nèi)的各類其他政策沖擊?；貧w結(jié)果如表4所示，可以看到，在控制了行業(yè)和地區(qū)層面的不可觀測因素之后，[GTP]的估計(jì)系數(shù)仍然在5%的顯著性水平上顯著為負(fù)，且估計(jì)系數(shù)的大小與基準(zhǔn)回歸相比沒有明顯變化。結(jié)果表明，基準(zhǔn)回歸結(jié)果未受到行業(yè)性和地區(qū)性不可觀測因素的干擾，基本結(jié)論保持了穩(wěn)健。

4. 局部平衡面板

在基準(zhǔn)回歸的樣本中，上市公司的存續(xù)時(shí)間必須覆蓋所在地區(qū)金稅三期實(shí)施前與實(shí)施后的年份，確保每家上市公司都受到政策沖擊。考慮到有部分上市公司是在金稅三期工程試點(diǎn)過程中上市的，而新上市公司在企業(yè)杠桿操縱行為上可能與老上市公司之間存在系統(tǒng)性差異，并且這些新上市公司的數(shù)量在不同地區(qū)可能也存在較大差異。為了排除樣本的非平衡性帶來的潛在干擾，采用局部平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。局部平衡面板數(shù)據(jù)要求，上市公司必須擁有金稅三期工程從最初試點(diǎn)（2013年）到全國覆蓋的時(shí)間區(qū)間（2016年）的連續(xù)觀測。經(jīng)過篩選，共有1782家企業(yè)，總計(jì)18658個(gè)觀測值進(jìn)入該樣本。回歸結(jié)果列示在表5中。第（1）列中[GTP]的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。第（2）列和第（3）列在加入企業(yè)層面和地區(qū)層面控制變量后，[GTP]的估計(jì)系數(shù)仍然在5%的水平上顯著為負(fù)。以上結(jié)果表明，在考慮樣本進(jìn)入退出可能造成的干擾之后，基本結(jié)論保持穩(wěn)健。

5. 替換被解釋變量[LEVM]的測度方法

基本回歸中被解釋變量[LEVM]的測算方法是“預(yù)期模型法”，是用回歸來預(yù)測企業(yè)真實(shí)的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率[TURNOVER*]和有息負(fù)債利息率[IR*]，進(jìn)而用于測算企業(yè)的表外負(fù)債和名股實(shí)債。許曉芳等（2020）[1]將其定義為狹義的企業(yè)杠桿操縱。在這個(gè)框架下，也可以簡單地使用行業(yè)中位數(shù)作為企業(yè)真實(shí)的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率[TURNOVER*]和有息負(fù)債利息率[IR*]的預(yù)測，后面的步驟保持不變，得到指標(biāo)[LEVM_I]。當(dāng)然，考慮到企業(yè)杠桿操縱的手段除了表外負(fù)債和名股實(shí)債之外，還有其他會(huì)計(jì)手段，許曉芳等（2020）[1]提供了擴(kuò)展的“預(yù)期模型法”，包括擴(kuò)展的[XLT-LEVM]直接法（只考慮固定資產(chǎn)折舊和研發(fā)支出資本化會(huì)計(jì)手段），以及擴(kuò)展的[XLT-LEVM]間接法（考慮所有會(huì)計(jì)操縱手段）。沿用文獻(xiàn)的做法，測算得到[ExpLEVM_I]、[ExpLEVMI_I]兩個(gè)指標(biāo)。在替換被解釋變量的測度方法之后，回歸結(jié)果顯示，估計(jì)系數(shù)在5%的顯著性水平上仍然顯著為負(fù)，表明基本結(jié)論沒有受到被解釋變量測算方法調(diào)整的影響，保持了穩(wěn)健。

（三）異質(zhì)性分析

從公司內(nèi)部因素而言，稅收征管這一外部治理機(jī)制的有效性可能與企業(yè)內(nèi)部治理機(jī)制的強(qiáng)弱有關(guān)；而從公司外部因素而言，稅收征管數(shù)字化升級(jí)對企業(yè)杠桿操縱形成治理效應(yīng)的前提是該機(jī)會(huì)主義行為會(huì)面臨強(qiáng)有力的法治約束。為了考察稅收征管數(shù)字化升級(jí)對企業(yè)杠桿操縱影響邊界，并為理論機(jī)制提供部分經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，從公司管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好、股權(quán)制衡度以及地區(qū)法治化水平三個(gè)角度進(jìn)行異質(zhì)性分析。

1. 管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好

在資源有限性和契約不完全性的約束下，企業(yè)管理者作為代理方，可能會(huì)利用信息不對稱實(shí)施機(jī)會(huì)主義行為，掩蓋企業(yè)的真實(shí)財(cái)務(wù)狀況。尤其對于風(fēng)險(xiǎn)承受能力較強(qiáng)的管理者而言，其財(cái)務(wù)操作可能更加激進(jìn)，增加企業(yè)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[23]。這種情況無疑給企業(yè)內(nèi)部治理帶來更大的挑戰(zhàn)，同時(shí)也意味著稅收征管數(shù)字化升級(jí)可能發(fā)揮更加明顯的補(bǔ)充性外部治理效果[25-26][30]?；谏鲜龇治觯茰y在管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好較高的企業(yè)中，稅收征管更能發(fā)揮外部治理效應(yīng)，進(jìn)而抑制企業(yè)杠桿操縱行為。

為驗(yàn)證這一推測，采用風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)作為衡量管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好的指標(biāo)：風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)=（應(yīng)收賬款凈額+交易性金融資產(chǎn)+投資性房地產(chǎn)凈額+債券投資+其他債權(quán)投資+其他權(quán)益工具投資）/期末資產(chǎn)總額①。首先，逐年分行業(yè)計(jì)算樣本的管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好的中位數(shù)，以此為界將樣本劃分為管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好較低和管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好較高兩組。接著，利用計(jì)量模型（1）對這兩組子樣本分別進(jìn)行回歸分析，表7的第（1）（2）列展示了分組回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，在管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好較低的組中，[GTP]的估計(jì)系數(shù)并不顯著。然而，在管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好較高的組中，[GTP]的估計(jì)系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)。兩組回歸的估計(jì)系數(shù)大小也具有明顯的差異。異質(zhì)性證據(jù)表明，當(dāng)企業(yè)管理者的風(fēng)險(xiǎn)偏好較高時(shí)，稅收征管數(shù)字化升級(jí)對企業(yè)杠桿操縱行為的治理具有更明顯的效果，印證了理論推測。

2. 股權(quán)制衡度

在公司杠桿操縱行為的治理中，內(nèi)部治理機(jī)制起到了基礎(chǔ)性作用，外部治理機(jī)制是重要的補(bǔ)充。股東間的相互制衡是治理公司杠桿操縱行為的核心內(nèi)部機(jī)制之一[31]?；诖?，推測在其他股東對大股東制衡較弱的企業(yè)中，稅收征管數(shù)字化升級(jí)對企業(yè)杠桿操縱行為的影響可能更加凸顯。為驗(yàn)證這一推測，采用第二大股東至第十大股東持股比例之和與第一大股東持股比例的比值作為股權(quán)制衡度的衡量指標(biāo)，并進(jìn)行了分樣本回歸。具體而言，逐年分行業(yè)以該比值的中位數(shù)為界限，將樣本劃分為股權(quán)制衡度較低和股權(quán)制衡度較高兩組，隨后運(yùn)用計(jì)量模型（1）對兩組子樣本分別進(jìn)行回歸分析。表7的第（3）（4）列展示了分組回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，在股權(quán)制衡度較低的組中，[GTP]的估計(jì)系數(shù)為在5%的水平上顯著為負(fù)，而在股權(quán)制衡度較高的組中，[GTP]的估計(jì)系數(shù)并不顯著。兩組回歸的估計(jì)系數(shù)大小也存在明顯差距。結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了理論推測，即在股權(quán)制衡度較低的企業(yè)中，稅收征管數(shù)字化升級(jí)對企業(yè)杠桿操縱行為治理效應(yīng)更加突出。

3. 地區(qū)法治化水平

企業(yè)操縱杠桿率通常是使用大量會(huì)計(jì)操縱手段實(shí)現(xiàn)的，這些行為隱藏了許多財(cái)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，特別是稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。如果企業(yè)財(cái)務(wù)或稅務(wù)違規(guī)行為能得到強(qiáng)有力的執(zhí)法處置，企業(yè)杠桿操縱的機(jī)會(huì)成本自然上升。企業(yè)所在地區(qū)的法治化水平是各類違規(guī)行為治理效果能否充分發(fā)揮的關(guān)鍵因素，在企業(yè)避稅[32]、企業(yè)關(guān)聯(lián)交易[33]、企業(yè)財(cái)務(wù)舞弊[34]等方面得到了大量的支撐證據(jù)。因此可以合理推測，在法治化水平較高的地區(qū)，稅收征管數(shù)字化升級(jí)能夠更好地發(fā)揮對企業(yè)杠桿操縱行為的抑制作用。

為了驗(yàn)證這一推測，首先根據(jù)樣本企業(yè)所在地區(qū)的法治化水平進(jìn)行分組，利用《中國分省份市場化指數(shù)報(bào)告（2016）》中的“中介組織發(fā)育和法律得分”作為衡量指標(biāo)②。隨后，分別對法治化水平較低和法治化水平較高兩組進(jìn)行了回歸分析，結(jié)果展示于表8。第（1）列是低法治化水平組，[GTP]的估計(jì)系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)；第（2）列是高法治化水平組，[GTP]的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，且估計(jì)系數(shù)的絕對值相對較大。進(jìn)一步通過Bootstrap組間系數(shù)差異檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)[GTP]的估計(jì)系數(shù)在兩組之間存在顯著差異?；诜ㄖ位降漠愘|(zhì)性分析表明，當(dāng)?shù)貐^(qū)法治化水平較高時(shí)，稅收征管數(shù)字化升級(jí)對企業(yè)杠桿操縱的治理效應(yīng)更加明顯，印證了理論推測。

五、結(jié)論與政策啟示

稅收征管作為重要的企業(yè)外部治理因素，可能對企業(yè)杠桿操縱行為發(fā)揮重要的治理效應(yīng)。本文利用2009—2021年間A股非金融類上市公司的數(shù)據(jù)，采用多期雙重差分模型研究了金稅三期對企業(yè)杠桿操縱行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)，通過引入大數(shù)據(jù)征管技術(shù)，稅務(wù)部門顯著提升了對企業(yè)的監(jiān)管能力、數(shù)據(jù)分析能力以及協(xié)同治稅的效率，從而構(gòu)建了一種有效的外部治理機(jī)制，有力地抑制了上市公司杠桿操縱的行為。進(jìn)一步，在企業(yè)管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好較高、股權(quán)制衡度較低等內(nèi)部治理難度較大，以及當(dāng)企業(yè)所在地區(qū)法治化水平較高的情況下，稅收征管數(shù)字化升級(jí)對企業(yè)杠桿操縱的治理效應(yīng)更加明顯。

研究結(jié)論衍生的政策啟示主要有以下三點(diǎn)。首先，基本結(jié)論表明，稅收征管數(shù)字化升級(jí)能夠有效抑制企業(yè)杠桿操縱這種機(jī)會(huì)主義行為，因此，建議加快推進(jìn)稅收征管數(shù)字化升級(jí)，特別要重視稅務(wù)部門與金融機(jī)構(gòu)、市場監(jiān)管等其他部門的信息共享與協(xié)作，健全以“信用+風(fēng)險(xiǎn)”的新型監(jiān)管機(jī)制，通過大數(shù)據(jù)分析，強(qiáng)化對高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的監(jiān)管，增強(qiáng)企業(yè)機(jī)會(huì)主義行為的治理能力。其次，基本結(jié)論在管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好、企業(yè)股權(quán)制衡度上存在異質(zhì)性，因此，建議在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)監(jiān)管企業(yè)杠桿操縱時(shí)，采取適當(dāng)差異化的行動(dòng)策略。對于風(fēng)險(xiǎn)偏好較高的企業(yè)，可以增加抽查頻率，強(qiáng)化財(cái)務(wù)報(bào)告的審查，以及提高信息披露等要求。對于股權(quán)制衡度較高的企業(yè)，稅務(wù)部門應(yīng)重點(diǎn)監(jiān)管其財(cái)務(wù)透明度和杠桿情況，防范過度借貸和風(fēng)險(xiǎn)積累；而對于股權(quán)制衡度較低的企業(yè)，稅務(wù)部門應(yīng)加強(qiáng)對小股東權(quán)益的保護(hù)，避免控股股東利用控制地位進(jìn)行杠桿操縱損害小股東利益。此外，相關(guān)政策應(yīng)引導(dǎo)幫助企業(yè)優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)內(nèi)部制衡機(jī)制，提高公司治理水平，從而降低企業(yè)杠桿操縱的動(dòng)機(jī)。最后，提高地區(qū)法治化水平能夠增強(qiáng)稅收征管數(shù)字化升級(jí)對企業(yè)杠桿操縱的抑制效應(yīng)，表明應(yīng)加快地方法治化建設(shè)的進(jìn)程。一方面要加強(qiáng)法律法規(guī)的宣傳，增強(qiáng)企業(yè)的合法合規(guī)意識(shí)；另一方面要建立健全監(jiān)督和問責(zé)機(jī)制，強(qiáng)化地方監(jiān)管部門治理企業(yè)杠桿操縱的激勵(lì)與約束，進(jìn)一步提升其治理能力。

注 釋：

① 2017年財(cái)政部修訂的《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第22號(hào)——金融工具確認(rèn)和計(jì)量》中，金融資產(chǎn)的分類和計(jì)量方法發(fā)生了變化，原先的“持有至到期投資”和“可供出售金融資產(chǎn)”分類被取消，引入了新的分類標(biāo)準(zhǔn)。因此，在計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)時(shí)，對2017年之前的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了追溯調(diào)整，使其符合新準(zhǔn)則的要求。具體來說，“持有至到期投資凈額”和“可供出售金融資產(chǎn)凈額”在新準(zhǔn)則下被重新分類為“債券投資”“其他債權(quán)投資”“其他權(quán)益工具投資”等項(xiàng)目。由于是逐年分行業(yè)計(jì)算的管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好指標(biāo)并進(jìn)行分樣本回歸，計(jì)算公式的細(xì)微差別不會(huì)對考察組間差異產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響。

② 為了得到穩(wěn)定的樣本分組，使用了單年度的法治化水平指數(shù)作為依據(jù)。從歷年《中國分省份市場化指數(shù)報(bào)告（2016）》可以看出，省份之間的相對排名，尤其是中位數(shù)上下的省份集合幾乎沒有隨時(shí)間發(fā)生明顯的變化。背后的原因是法治化水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政能力之間存在路徑依賴，很難在短期內(nèi)改變相對水平（陶東杰等，2022）[35]。

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