宋霞 邹希佳
【摘 要】 以我国2006—2017年沪深两市A股上市公司数据为样本,探索避税行为是否会导致企业投资结构偏向问题,并在此基础上进行了产权保护制度、企业性质的异质性分析。研究表明,避税行为导致了企业投资结构偏向权益性投资,且这种偏向现象在民营企业更加显著,而强产权保护可以削弱这种偏向;2008年企业所得税改革可以削弱企业避税与投资结构偏向的关系。文章为企业避税行为与投资结构关系的研究提供了新证据,对优化企业投资结构,加强企业税收监管具有重要的实践参考意义。
【关键词】 企业避税; 企业投资结构; 代理理论
【中图分类号】 F275 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2019)05-0043-05
一、引言
自2012年以来,我国民间投资占全社会固定资产投资的比重高达60%及以上,贡献了80%以上的就业、60%以上的GDP增速和50%的税收。随着市场经济的迅速发展,我国企业的投资结构发生了显著变化,权益性投资的发展尤为迅速[1]。2006年,我国上市企业权益性投资支出与固定资产投资支出比值平均为6.93,而到2017年该比值平均高达31.76,显示出我国上市企业的投资结构显著偏向权益性投资。尽管这种企业投资偏向现象十分常见,但是鲜有研究对其出现的原因进行探索,尤其是以企业避税为视角,目前尚未有文献进行实证分析。因此,本文基于代理理论,选取2006—2017年A股上市企业数据,探讨了如下问题:企业避税是否导致了投资结构的偏向?那么对固定资产投资和权益性投资影响的表现分别是什么?异质性条件对避税和企业投资结构偏向的关系产生了什么影响?
本文的主要贡献如下:基于代理理论,考察避税行为对企业投资结构偏向的影响,构建了“企业避税—代理冲突—企业投资结构权益性投资偏向”的完整逻辑框架;将产权保护进程引入对企業避税和企业投资偏向关系的考察之中,以往投资研究往往会忽视地区产权保护制度差异带来的影响,但实际上产权保护是企业投资的重要刺激因素;本文结论立足微观企业投资视角,为企业投资结构升级、对企业的税收监管和政府税收政策的制定提供一定的实证证据和实践参考。
二、理论分析与研究假设
企业投资一直是学术界最重要的研究对象之一,研究发现企业投资的重要影响因素之一是信息不对称,主要是来源于经理人道德风险的升高和对其监督难度的增大[2],而企业避税正是加剧内部信息不对称的重要原因[3]。避税通常被界定为企业的一项复杂财务活动,存在避税动机的企业会通过降低财务信息质量躲避税务当局的监管[4-6]。已有文献研究发现税收激励对企业权益性投资的促进作用要显著大于固定资产投资,也有研究得出相反的结论[7]:毛德凤等[8]检验了企业所得税改革和企业新增总体投资水平之间的正向关系,但企业所得税改革对企业研发投资的影响比较小。
本文的理论分析从代理理论出发,认为由于企业避税行为会同时增加内部的信息不对称程度和自由现金流[9-10],所以经理人决策会偏离所有者的企业价值最大化目标,经理人甚至会因道德风险而产生过度扩张的动机。这种经理人行为不仅体现在企业投资总体增长,还可能会增加企业并购活动[11],这将表现为权益性投资的快速增长。从风险角度分析,企业避税本身是一项风险活动,虽然强调避税是利用税法与会计准则之间的差异进行的财务活动,但是如果被证监部门或税务部门裁定为避税行为,必然影响企业的声誉与股价,甚至造成处罚等损失,经理人成本会相应地增加。因此,为了规避公司行为引发的个人风险,经理人选择将更多资金投入回报率较高的权益性投资,以期在未来获取更多的回报。基于此,提出假设。
H:企业的避税程度越高,企业的权益性投资支出越多。
需要注意的是,企业偏向权益性投资的投资结构可能与我国制度背景有很大关联,因此存在两个替代性解释:企业受到地方政府税收竞争的影响,投资需要在当地建立具有法人资格的子公司,会以股权投资的形式体现;我国税收政策给予企业权益性投资所产生的关联投资收益免税优惠,企业会因此更多地进行权益性投资。本文将在稳健性检验中排除这两种解释。
三、研究设计
(一)数据来源
选择我国2006—2017年沪深两市A股上市企业作为研究对象,并进行以下样本筛选:主要变量值缺失的样本;金融行业样本;样本期间内ST等不正常企业样本;当年亏损企业样本。最后,共得到7 387个企业年度观测样本,并对主要变量按1%进行缩尾处理。名义所得税税率来自Wind数据库,其他数据均来源于国泰安数据库,研究采用Stata 14软件进行数据分析。
(二)变量定义
1.被解释变量:将企业投资结构分为固定资产投资和权益性投资[1],并采用其对数形式进行衡量。Ln Invest 1为固定资产投资支出,Ln Invest 2为权益性投资支出,均以自然对数形式表示。
2.解释变量:采用会计—税收差异(Btd)衡量企业的避税程度[12]。Btd根据企业会计准则与税法要求之间的差异,按两者分别计算出的应纳税所得额之间的差异作为避税指标。同时,也采用剔除应计利润之后的会计—税收差异变量(DDBtd)衡量企业避税程度,采用总应计利润对会计—税收差异变量回归所得的残差平均值,DDBtd表示的是Btd中不能被应计利润解释的部分。
3.控制变量:首先,控制了与企业投资行为相关的变量[13],其中期初货币资金的自然对数(FCF)来表示企业的自由现金流状况,销售增长率(Salesrate)作为决定企业投资的关键因素也被作为控制变量。其次,控制了一般公司特征变量,包括资产负债率(Lev)、资产收益率(ROA)、托宾Q (Tobin's Q)、企业规模(Size)和企业年龄(Age)。此外,本文控制了上市企业的所得税税率(Rate)反映企业税务决策情况的重要依据。最后,控制了年度(Year)和行业(Industry)变量。具体变量定义见表1。