【中圖分類號】F49；F812.42【文獻標志碼】A

【文章編號】1673-1069（2025）05-0036-03

1引言

隨著數(shù)字經(jīng)濟的迅速發(fā)展，在大數(shù)據(jù)、云計算等新型信息技術(shù)的推動下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型極大地拓展了實體經(jīng)濟的能力，促進了各行各業(yè)的發(fā)展和升級。黨的二十大報告提出，加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是當今企業(yè)界的熱門話題，從生產(chǎn)流程的智能化改造，到供應(yīng)鏈管理的數(shù)字化升級，再到客戶服務(wù)的精準化提升，數(shù)字化轉(zhuǎn)型貫穿了企業(yè)運營的各個環(huán)節(jié)。同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也對企業(yè)稅務(wù)管理產(chǎn)生了深遠且復(fù)雜的影響，使得稅務(wù)管理的內(nèi)涵和外延不斷拓展，管理模式和方法不斷創(chuàng)新。

稅收是我國財政收入的重要組成部分，2024年我國稅收收入為174972億元，占一般公共預(yù)算收入（219702億元）的約 79.6% 。企業(yè)依法納稅是本來義務(wù)所需，但是很多企業(yè)，特別是民營企業(yè)常常采用各種手段進行稅收規(guī)避，這樣會造成國家稅收收人的流失，研究企業(yè)避稅的影響因素顯得尤為必要。已有的研究文獻主要從高管背景特征、媒體關(guān)注度、稅收征管模式等因素來分析其對企業(yè)避稅的影響。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)避稅的相關(guān)研究較少，有鑒于此，本文選取2007-2022年滬深A(yù)股長江三角區(qū)上市公司為研究樣本，實證分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅的影響。本文的潛在貢獻主要體現(xiàn)在： ① 深入剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅的影響及其作用機制，為后續(xù)相關(guān)研究提供了新的視角和思路； ② 為監(jiān)管機構(gòu)和企業(yè)在推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略過程中提供了理論依據(jù)和決策參考。

2研究假設(shè)

一方面，王守海等認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促進企業(yè)避稅，這是因為政府正在推動數(shù)字化建設(shè)項目，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施更有可能由政府機構(gòu)提供資金。政府的支持可以成為一種有效的間接擔保機制，它可以間接減少企業(yè)的風險評估和信貸約束，降低銀行和其他公司的風險。與數(shù)字化相關(guān)的產(chǎn)業(yè)整合正在模糊傳統(tǒng)企業(yè)之間的界限，并改善他們之間的信息交流。此外，數(shù)字化能夠提高企業(yè)對數(shù)據(jù)的抓取以及分析能力，使企業(yè)能夠高效地獲取和處理信息，將非結(jié)構(gòu)化和去規(guī)范化數(shù)據(jù)（如圖像和難以識別的音頻數(shù)據(jù)）處理為更詳細和規(guī)范化的數(shù)據(jù)。另一方面，企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要投入大量資金，并且部署周期長。數(shù)字化改造需要長期配置專業(yè)技術(shù)人員并持續(xù)采購數(shù)字化設(shè)備，包括安裝智能終端設(shè)備、構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)以及搭建智能分析平臺等。這些環(huán)節(jié)不僅涉及初始建設(shè)階段的固定資產(chǎn)投入，更需持續(xù)支付系統(tǒng)維護與升級費用，這對公司的資源需求產(chǎn)生了重大影響，進而提升了公司避稅的需求。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改變企業(yè)價值創(chuàng)造模式，客觀上增加了稅務(wù)籌劃的操作空間。具體而言，當企業(yè)將核心業(yè)務(wù)遷移至數(shù)字平臺時，云端服務(wù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)等新型生產(chǎn)要素因缺乏實體形態(tài)且交易記錄不清晰，導(dǎo)致會計賬簿難以準確反映其真實價值。這種“賬實分離\"現(xiàn)象使得稅務(wù)機關(guān)在核定企業(yè)利潤時面臨技術(shù)盲區(qū)，企業(yè)得以在合規(guī)范圍內(nèi)調(diào)整收入確認時點與成本分攤方式，從而降低實際稅負。

綜上分析，提出假設(shè)1：H₁ ：數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)避稅程度。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化企業(yè)信息治理架構(gòu)，顯著降低征納雙方的信息摩擦，從而約束非合規(guī)稅收操作空間。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型重構(gòu)了企業(yè)數(shù)據(jù)價值鏈，通過部署ERP系統(tǒng)與區(qū)塊鏈存證技術(shù)，實現(xiàn)采購、生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)的全鏈路溯源監(jiān)控。這種數(shù)字化治理模式不僅標準化了業(yè)務(wù)操作流程，更通過消除部門間信息孤島，顯著提升運營數(shù)據(jù)的真實性、完整性及可追溯性，形成抑制財務(wù)錯報的內(nèi)生約束力。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能夠助力企業(yè)借助數(shù)字信息技術(shù)，深入挖掘、剖析各環(huán)節(jié)的復(fù)雜數(shù)據(jù)，高效處理后及時傳輸共享，不僅實現(xiàn)了企業(yè)運營流程的智能化重構(gòu)，更催生了多維度管理協(xié)同效應(yīng)?；谌溌窋?shù)字孿生系統(tǒng)的部署，組織內(nèi)部構(gòu)建起實時信息交互網(wǎng)絡(luò)，由此形成的穿透式監(jiān)管架構(gòu)顯著壓縮了信息尋租空間，進而通過決策軌跡可溯化機制有效抑制管理層的機會主義稅收規(guī)避傾向。與此同時，數(shù)字技術(shù)賦能的動態(tài)風險態(tài)勢感知系統(tǒng)，推動企業(yè)構(gòu)建起涵蓋風險識別、評估、響應(yīng)的三維管控矩陣，實現(xiàn)合規(guī)管理體系的范式躍遷。合規(guī)合法的內(nèi)部控制體系可有效防范稅務(wù)風險，降低不合理避稅行為。另一方面，通過API直連企業(yè)稅務(wù)數(shù)字化系統(tǒng)與稅務(wù)機關(guān)征管平臺，雙方建立了實時信息協(xié)同機制。依托大數(shù)據(jù)交叉驗證和智能風險掃描技術(shù)，稅務(wù)監(jiān)管部門可動態(tài)監(jiān)測資金流、票據(jù)流和貨物流的匹配情況，大幅降低了企業(yè)非常規(guī)交易安排的隱蔽性。

綜上分析，提出假設(shè)2：

H₂ ：數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低企業(yè)避稅程度。

3研究設(shè)計

3.1樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2007-2022年長江三角區(qū)（江浙滬皖）上市公司為研究樣本，并對樣本進行篩選，篩選條件如下：剔除企業(yè)實際稅率（ETR）小于0和大于1的樣本；剔除研究涉及變量缺失的樣本；剔除由于稅前會計利潤虧損而導(dǎo)致實際稅率計算方式不適用的樣本。所有數(shù)據(jù)來源于國泰安（CSMAR）。

3.2變量定義

解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本文依據(jù)仝自強等、吳非等做法，在上市公司年報里選取與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有關(guān)的關(guān)鍵詞，首先以其出現(xiàn)的頻率作為衡量，主要關(guān)鍵詞為大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)、人工智能技術(shù)等；其次對其進行對數(shù)化處理（加1取對數(shù)），得到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型解釋變量（Digital）。

被解釋變量：企業(yè)避稅程度。實際稅率反映了公司的實際稅負，可以反映公司的暫時性和永久性避稅。而構(gòu)建企業(yè)避稅行為測度體系時，本文選取實際所得稅稅率（ETR）作為核心量化指標來衡量企業(yè)避稅程度，該指標越大，則說明企業(yè)避稅程度越低。

具體變量定義如表1所示。

表1變量定義

3.3模型構(gòu)建

為探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅有如何影響，本文構(gòu)建以下模型：

ETR_i，t=α+β₁Digital_i，t+β_jControls_i，t+ε_i，t

其中， ETR_i，t 表示第 χ_i 個企業(yè)在時間 χ_t 的有效稅率（EffectiveTaxRate），表示企業(yè)避稅程度； α 表示常數(shù)項或截距項，表示當所有自變量（包括控制變量）都為零時，ETR的期望值： ??β₁ 數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Digital）的回歸系數(shù)，表示數(shù)字化程度每變化一個單位時，有效稅率的期望變化量;Digitalu為第 i 個企業(yè)在時間 Φ_t 的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度： ?_：βj 控制變量的回歸系數(shù)，表示控制變量的索引，即不同的控制變量； Controls_i，t 則代表第i個企業(yè)在時間t的一組控制變量，如市賬比（MTB）企業(yè)規(guī)模（Size）、盈利能力（ROA）、投資收益（ROI）、資產(chǎn)負債率（Leverage）、無形資本密集度（Intang）、有形資本密集度（PPE）。

4實證結(jié)果與分析

4.1描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示，根據(jù)表2中的數(shù)據(jù)，ETR的平均值為0.174，這說明樣本的平均實際所得稅率為17.4% ，標準差為0.113。Digital的均值為1.47，表明長江三角區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度偏低。整體標準差為0.904，最小值為0.693，最大值為6.021，說明在上市企業(yè)之間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平差異較大，部分企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚處于起步階段，尚未實現(xiàn)深度推進。

表2描述性統(tǒng)計結(jié)果

4.2相關(guān)性分析

表3列出了各變量間相關(guān)系數(shù)及其顯著性。其中數(shù)字化

表3相關(guān)性分析

表5穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

注：、**、***分別表示在 10%.5% 和 1% 的顯著性水平上顯著，括號內(nèi)為 P 值。轉(zhuǎn)型（Digital）與企業(yè)避稅程度（ETR）的相關(guān)系數(shù)為-0.045，并且在 1% 的置信水平上顯著。這表示隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提高，企業(yè)避稅程度降低。

4.3回歸結(jié)果分析

表4是本文的基準回歸結(jié)果。其中列（1）并未控制相關(guān)控制變量，此時Digital的回歸系數(shù)在 1% 顯著性水平下呈現(xiàn)負向影響。列（2）控制了其他相關(guān)控制變量，此時Digital系數(shù)由0.006變?yōu)?.004，同時仍然在 1% 的水平上顯著為負，這一系數(shù)變化表明，在控制潛在干擾因素后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)避稅行為的抑制作用依然穩(wěn)健，且作用強度未發(fā)生實質(zhì)性改變。研究結(jié)論有效支持了理論假設(shè) H₂ ，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過增強稅收遵從透明度降低了企業(yè)激進避稅動機。

4.4穩(wěn)健性分析

在穩(wěn)健性檢驗中，本文對被解釋變量的衡量方法進行替換，以實際稅率法（ETR）替換為賬稅差異法（BTD），計算方法如下：

BTD O= （會計利潤總 額-應(yīng)納稅所得額） ÷ 期 末總資產(chǎn)

表4回歸結(jié)果

應(yīng)納稅所得額=（所 的稅費用-遞延所得稅費 用） ? 名義所得稅

穩(wěn)健性結(jié)果如表5所示，在考慮控制變量之前和之后，企業(yè)數(shù)字

注：、**、***分別表示在 10%.5% 和 1% 的顯著性水平上顯著，括號內(nèi)為 Φ_t 值。下同。

化轉(zhuǎn)型（Digital）與企業(yè)避稅行為

（BTD）的回歸系數(shù)分別為-0.008和-0.005，同時仍然在 1% 的水平上顯著為負。因此實證結(jié)果依然穩(wěn)健，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠抑制企業(yè)避稅。

5研究結(jié)論與政策建議

本研究選取2007-2022年滬深A(yù)股長江三角區(qū)的上市公司為樣本進行實證分析，驗證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升企業(yè)信息透明度、降低征納雙方信息不對稱，進而壓縮稅務(wù)籌劃空間并抑制企業(yè)避稅。這一發(fā)現(xiàn)不僅豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)避稅領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究，也為該領(lǐng)域的未來研究方向提供了有益參考。

基于以上研究發(fā)現(xiàn)，本文提出如下政策建議： ① 制度供給維度方面。首先，制定全周期轉(zhuǎn)型支持政策，明確技術(shù)升級路徑；其次，加快完善數(shù)據(jù)安全監(jiān)管體系，形成包含數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲全鏈條的合規(guī)標準；最后，實施差異化稅收激勵，對關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)給予稅收優(yōu)惠，形成政策引導(dǎo)、安全保障、稅收激勵的三維支撐框架。 ② 企業(yè)行動層面。企業(yè)應(yīng)構(gòu)建數(shù)字化監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)稅務(wù)管理與技術(shù)趨勢的深度融合，利用智能財稅平臺推動業(yè)財稅協(xié)同，重點強化技術(shù)響應(yīng)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和稅務(wù)風控能力，最終形成\"環(huán)境感知-戰(zhàn)略調(diào)整-管理升級”的動態(tài)優(yōu)化閉環(huán)。

【參考文獻】

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【3]吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)一一來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)[J].管理世界，2021，37（07）：130-144+10.