纳税信用评级、融资约束与企业绿色技术创新

2024-01-15 18:23:42徐鹏安曾秋根
国际商务财会 2023年23期
关键词:绿色技术创新融资约束

徐鹏安 曾秋根

【摘要】随着绿色中国战略的提出,在碳中和的背景下,重污染行业是否能够提高自身的绿色创新能力?文章选取2014—2021年重污染行业上市公司作为研究对象,将国家税务总局的纳税信用评级披露制度作为自然实验,利用多时点PSM-DID模型实证检验纳税信用评级制度对企业绿色技术创新的影响。研究结果表明,信用评级连续为A的企业,其绿色技术创新能力显著提高。机制研究表明,纳税信用评级结果为A的企业可以通过降低信息不对称和代理成本,从而缓解融资约束,促进企业绿色技术创新。利用Topsis进行异质性分析,结论表明排污量更大的样本,其纳税信用评级结果对企业绿色技术创新的影响较排污量小的企业作用更加明显。

【关键词】纳税信用评级;融资约束;绿色技术创新;多时点PSM-DID;Topsis

【中图分类号】F812.42

一、引言

一直以来,纳税与税收征管是纳税企业与政府之间长期博弈的结果(孙雪娇等,2019;周韵莎,2021)[1][2]。对于企业而言,高税负往往会导致企业内部留存的现金流减少,资金的短缺不利于企业进行外部竞争以及对竞争对手掠夺型的市场战略进行有效防御从而保住市场份额(Bolton and Scharfstein,1990)[3]。而税收是政府重要的财政手段之一,对于促进社会经济平衡,减少贫富差距等方面具有重要作用,因此,政府通常会采取强制性手段规范企业纳税的行为。例如在反避税稽查中,税务部门通过评估企业风险,核对财务报表、纳税记录等信息以及核验企业账簿、发票等凭据以确定企业是否存在逃税或避税行为。然而即使在强制性税收征管制度下,税收违法行为仍层出不穷。因此,在深化税收制度改革、创新监管方式;推进纳税诚信体系建设,实现企业规范纳税的多重背景下,国家税务总局于2014年7月颁布了《纳税信用管理办法》,目的在于提高纳税人的税收遵从度,加强税务部门的税收管理和监管,营造公平的税收环境。该管理办法核心内容在于:国家税务总局会根据企业的当年纳税情况对企业做出纳税信用评级,将企业分成A、B、C、D四个等级(2018年新增了M级,适用于新设立的未发生《纲税信用管理办法》所列失信行为的企业)(王莎莎,2021)[4]。

纳税信用评级是一项重要的税收管理措施,纳税人的信用等级将直接影响到企业的税收负担、税收优惠政策、融资渠道、市场准入等方面。特别是在中国银行业和资本市场中,纳税信用评级已经成为银行和投资者评价企业信用风险和投资价值的重要指标之一。因此,一个企业的纳税信用评级越高,就越有可能获得更多的融资机会和更优惠的融资条件,从而缓解融资约束。并且融资约束对企业的绿色技术创新能力有着至关重要的影响,由于绿色技术创新需要大量的投入和研发成本,所以企业需要有足够的融资支持才能够开展相关的技术创新工作。然而,由于市场对于绿色技术创新的投资回报周期相对较长,而且投资风险也相对较高,因此很多金融机构对于绿色技术创新项目的融资支持并不积极。为了缓解融资约束,企业通常采取多种措施来提高自身的融资能力和竞争力。其中,纳税信用评级是一项非常重要的措施。纳税信用评级是政府对企业纳税行为的评估和监管,评级结果将直接影响企业的融资能力和信誉度。优秀的纳税信用评级结果可以提高企业的融资信誉度,从而吸引更多的资本,为企业的绿色技术创新提供必要的资金支持,促进企业在绿色技术创新方面的能力提升,从而推动绿色经济的发展,实现可持续发展的目标。

二、文献综述与研究假设

(一)文献综述

2014年,国家税务局发布了《纳税信用管理办法》,并从2015年开始在其官网逐年公布纳税信用评级为A的企业。这一评级制度引起了学者们的关注。2019年,孙雪娇开创了先河,利用纳税信用评级披露制度对柔性税收征管进行了刻画。至此,许多学者纷纷效仿,杜剑(2020)[5]以上市A股公司数据为样本,得出柔性税收征管与企业价值呈负相关的结论,并且企业社会责任能够作为两者间的中介效应。孙红莉等(2020)[6]证明了纳税信用评级结果为A的企业可以通过外源融资机制、营销机制和公司治理机制等渠道促进企业技术创新,此外,研究表明纳税信用评级结果为A对企业创新产出和创新效率均有促进效应,且这一效应在地区税收征管力度较差的地区更为明显。窦程强等(2020)[7]基于2013—2016年1214家A股上市公司的微观数据构造准自然实验,使用双重差分法系统评估纳税信用评级结果披露对上市公司研发投入的影响。结果发现:纳税信用评级结果披露显著增加了上市公司的研发投入。此外,分样本回归发现纳税信用评级结果披露只能对中小型企业和民营企业的研发投入产生促进作用。

创新活动的外部性、不可分割性以及创新结果的不确定性等特征决定了企业研发活动需要大量、稳定的资金投入(Brown and Petersen,2011)[8]。外源融资逐渐成为企业研发创新的重要资金来源,并成为支撑企业创新的关键(Czarnitzki and Hottenrott,2011)[9]。陈志红等(2020)[10]基于欧拉方程投资模型研究发现:中小企业绿色创新存在融资约束;商业信用可以对融资约束下的中小企业绿色创新起到支持作用;缺乏银行关联的中小家族式民营企业更依赖商业信用对绿色创新的支持作用。焦荣杰(2023)[11]研究发现:在企业绿色技术创新影响因素中,融资约束占据核心地位。根据绿色金融理论和信号传递理论,重污染企业的正面环境信息披露向市场传递出积极信号,增加了投资者信心,降低了企业债务融资或者股权融资成本,企业融资约束得到了缓解,从而提高了重污染行業企业的绿色技术创新。

(二)研究假设

信息不对称和代理成本是融资约束产生的重要原因。研发创新活动所需的大量前期投入和沉没成本仅仅靠内源融资是难以维持的,因此,外源融资逐步成为企业研发创新的重要资金来源(张杰,宋宜航,2022)[12]。然而外源融资不参与经营管理,从而加剧债权人与股东之间的风险—收益结构不对称性,并且创新活动的保密性会加剧信息不对称的程度(Stiglitz,1985)[13]。

代理成本是指代理人在代理委托人行事时,由于信息不对称和利益冲突等问题,从而导致代理人可能追求私利而不是代表委托人的利益所产生的成本。在公司融资中,代理成本会导致融资约束的产生。具体来说,代理人可能会将公司的融资用于自己的私利,而不是用于公司的发展和投资。这会使得公司的融资成本增加,从而导致融资约束问题的产生。税收征管的信息中介特征能够降低融资活动信息不对称程度(Guedhamio and Pittman J,2008)[14],原因如下:1.纳税信用评级的结果每年都会公布于国家税务局官网,因此企业评级为A,代表企业纳税信誉程度优越,从而提高公众和投资者对企业的信任度,最终降低企业代理成本。2.纳税信用评级结果可以成为企业融资的重要参考,评级越高,银行以及其他融资机构更愿意向信誉度高的企业提供贷款或融资。3.纳税信用评级要求企业遵守税法和纳税规定,这促使企业建立健全的内部管理和治理机制,从而提高企业管理水平和效率,降低代理成本。

综合以上分析,本文提出以下研究假设:

H1:纳税信用评级制度可以促进企业绿色技术创新;

H2:纳税信用评级制度可以通过缓解融资约束,从而提高企业绿色技术创新。

三、研究设计

(一)样本选取和数据来源

本文选取2014—2021年重污染行业上市公司作为初选样本,根据以往的研究,对样本进行以下处理:(1)剔除财务数据缺失严重的企业样本;(2)剔除保险、银行等金融类企业样本;(3)剔除ST和ST*类上市企业样本;最终筛选出7058個有效的观测值,为避免极端值的影响,本文对所有连续型变量进行了前后1%水平的Winsorize处理。企业绿色专利发明申请数据来源于CNRDS数据库;基于国家税务总局官网,通过公司的统一社会信用代码为检索依据,手动收集了纳税信用评级数据。其他控制变量均来源于CSMAR数据库。

(二)变量说明

1.被解释变量

企业绿色技术创新(GTI)。考虑到绿色专利发明的授权具有一定的时间滞后性,因此本文选取绿色专利发明申请数量对企业绿色技术创新进行度量,并对该指标加1取自然对数以消除量纲的影响。

2.解释变量

Dit为本文的核心解释变量,由treati与postit交乘而得,其表示个体i在时间t是否受到了政策的影响,若个体i在时间t受到纳税信用评级制度政策的影响,则Dit取值为1,否则取值为0。Dit具体的生成过程于模型建立中解释。

3.中介变量

本文中介变量为企业融资约束,对比各种测度而言,SA(Hadlock and Pierce)[15]指数能够更综合全面地反映企业的融资约束程度,SA指数为负且绝对值越大,说明企业受到的融资约束程度越严重(鞠晓生等,2013)[16]。

4.控制变量

借鉴已有的研究,主要参考孙红莉等(2019)[6]的研究设计,决定采用以下10个指标作为控制变量:企业规模(SIZE)、资产负债率(LEV)、速动比率(QUICK)、总资产净利润率(ROA)、第一大股东持股比率(FIRST)、成长性(GROWTH)、企业年龄(AGE)、独立董事比例(INDE)、市场势力(MARKET)、薪酬激励(BSMSALARY)。具体变量定义及说明如表1所示。

(三)多时点PSM-DID模型建立

1.多时点倾向性得分匹配模型

为保证处理组和对照组具有充分的可比性,本文运用逐年倾向性得分匹配法,为处理组寻找相应的对照组。

最后,根据倾向得分值对实验组和非实验组进行匹配,利用forvalus循环语句进行逐年PSM,最终得到与实验组相匹配的控制组,以此减少样本选择的内生性问题。参考孙雪娇等(2019)[1]的做法,本文按照1∶1的匹配比例,以无放回近邻匹配的方式匹配出对照组。

2.双向固定效应下的多时点DID模型

其中,下标i表示个体,下标t表示时期;ui代表个体固定效应,μt代表时间固定效应;被解释变量GTIit表示企业绿色技术创新,Dit为解释变量,由treati与postit交互而得,其含义为个体i在时间t是否受到了政策的影响;controlit表示一系列的控制变量。

传统的双重差分中,核心解释变量由treati*postt度量,由于政策发生时点的一致性,并不需要度量每个个体的政策发生时间,因此在post的下标中并不需要加入个体i。而在多期DID模型中,由于存在多个政策时间点的冲击,个体所受到政策的时间点也不同,因此要求Dit可以度量每个个体受到政策影响的时间。故本文筛选从t年至2021年连续取得A评级结果的样本作为处理组,令treat取值为1,否则取值为0。设置时间虚拟变量post,连续评级结果为A的首年及之后的年份post取值为1,否则取值为0。最后利用交乘项treati*postit生成解释变量Dit,以此衡量每个个体i是否在年份t受到纳税信用评级政策的冲击。

模型(2)中,θ是本文的关注重点,它度量的是纳税信用评级制度对于企业绿色技术创新的净影响,若θ显著为正,则证明《纳税信用管理办法》的实施有助于提高企业绿色技术创新的能力,即验证了本文假说H1的成立。

四、实证结果分析

(一)描述性统计分析

表2为描述性统计的结果,Panel A中取自然对数后的绿色专利发明申请数量(GTI)的极差为3.8287,而均值仅为0.6573,表明本样本中绿色专利发明申请数量存在巨大差异,绿色技术创新能力呈现极端化。纳税信用评级结果(RATING)的均值为0.4742,说明每年仅有不到一半的企业在纳税评级中能够获得A评级,也反映了目前我国重污染行业的纳税信用程度有待提高。

Panel B报告了处理组与对照组之间组内变量均值对比,绿色专利发明申请数量(GTI)的均值在处理组和对照组之间存在差异,并且在1%水平上显著,控制变量企业规模(SIZE)、速動比率(QUICK)、第一大股东持股比率(FIRST)、成长性(GROWTH)、企业年龄(AGE)在处理组和对照组之间均存在显著差异。

(二)回归结果分析

表3展示了实证分析的结果,第一列至第四列为逐步增加控制变量的回归结果。观察第四列的回归结果,核心解释变量Dit与企业绿色技术创新显著相关,并且系数为正,则表明纳税信用评级为A的企业对绿色技术创新确实起着正向的作用,即验证了假设H1成立。除此之外,前三列的回归结果表明大部分的控制变量均有解释力,例如三次的回归结果中,企业规模(SIZE)的系数均显著为正,这说明规模越大的企业,受税务监管程度更高,社会关注度也更广泛,因而企业经营与纳税行为越规范(叶康涛和刘行,2014)[17],进而获得评级A的概率越大,因此正向激励绿色技术的创新活动。

(三)稳健性检验

1.平行趋势检验

进行多期双重差分的前提是处理组和对照组在政策发生时点前的发展趋势呈一致性(Bertrand,2012)[18],为了验证多期双重差分的合理性,本文进行了平行趋势检验。参考(Autor,2003)[19]建立以下回归模型:

其中,若企业i在第t+j期取得了纳税信用评级为A的结果,则Di,t+j取值为1,否则取值为0。j表示政策实施前与实施后的期数,若j取值为-4,则Di,t+j表示政策实施前4年的虚拟变量。若要满足平行趋势检验,就是要求政策实施前的处理组和对照组的绿色技术创新不存在显著差异,即γj(j<0)不显著并且异于0(蔡雨佳,2021)[20]。

表4为平行趋势检验的结果,不难看出,j<0时,γj估计结果均未通过显著性检验,说明在纳税信用评级披露之前,处理组与对照组对融资约束的影响呈现平行趋势;而对于j>0的情况,γj估计结果均显著,结果表明处理组在政策实施前后的融资约束变化是由政策实施引起的,而不是时间效应,因此数据满足构建多期DID模型的平行趋势检验。

2.更改PSM匹配方法与匹配比例

按照 1:2的匹配原则,进行有放回最近邻的匹配方法,且另采用半径匹配、核匹配和局部线性回归匹配的方式重新匹配本文的控制组。

通过循环语句得到2014—2021年间的8份平衡性检验表,由于篇幅原因,仅展示2016年度有放回的最近邻匹配的平衡性检验表,如表5所示,匹配前与匹配后的处理组和对照组的偏差基本均减少70%以上,通过了平衡性检验,大大减少处理组和对照组之间的差异。

将更改匹配方法后而产生的处理组与对照组继续采用多时点DID的方法进行回归,结果如表6所示,可以看到四列回归结果中,解释变量均在10%以下的显著性水平上显著,且符号未变,进一步验证纳税评级为A的企业对绿色技术创新具有促进作用。

3.更改企业绿色技术创新的度量

前文中采取绿色专利发明申请数加1并取自然对数作为衡量企业绿色技术创新的代替变量,借鉴俞露(2022)[21]的研究,本文采取企业绿色实用新型专利申请数(GTI2)作为代替变量重新进行实证研究,并对代替变量加1取自然对数,实证结果如表7所示,结果显示核心变量均显著且符号未改变,所得结论与前文一致。

五、机制分析

本文借鉴鞠晓生(2015)[16]的做法,用SA指数来衡量融资约束,并参考温忠麟等(2014)[22]的Bootstrap检验法,来识别纳税信用评级制度对企业绿色技术创新的作用机制。构建以下递归检验模型:

其中,SAit表示融资约束;GTIit为被解释变量,表示企业绿色技术创新;Dit为解释变量,表示个体i在年份t是否受到纳税信用评级政策的影响;controlit为控制变量。

本文依次进行了500次和1000次抽样,结果表明(见表8):在500次与1000次抽样中置信区间的结果均不包含0,表明融资约束在纳税信用评级制度和企业绿色技术创新中起部分中介作用,且中介作用效应占比约为4.839%。

六、异质性分析

本文采用Topsis(优劣解距离法)对重污染行业的污染指标进行更加细致的评价,再利用评价得分划分样本从而进行分组回归。具体步骤如下:根据中华人民共和国生态环境部公布的中国生态环境统计年报,搜集各样本的污染指标1(总磷排放量;氮氧化物;工业废水处理量等8个指标);对所收集的数据进行正向化处理,并且归一化;最后通过以下公式计算出评价得分。

本文把评分得分划分为五个等级,依此对五个等级的样本进行多时点PSM-DID,结果如表9所示,可以看出位于等级五范围内样本的回归结果要高于等级一、二、三、四的样本回归结果,也就是说对于污染指标得分更小,排放污染量更大的样本,其纳税信用评级对企业绿色技术创新的影響也随之变大。究其原因,本文认为污染量更大的企业不仅仅需要缴纳更多的环境保护税,还会受到环境部门联合的监管,为了减少企业成本以及社会的负面声誉影响,企业不得不进行更多的绿色创新活动。

七、研究结论与政策建议

研究结果表明:(1)取得纳税评级A结果的企业有利于自身进行外源融资,进而通过缓解融资约束达到对企业绿色技术创新的正向影响。(2)从影响机制来看,纳税信用评级制度通过提高企业信誉和信息透明度、优化企业内部管理和治理机制、提高融资机构信任程度以降低投资者与企业的信息不对称和代理成本问题,最终提高绿色技术创新的能力。(3)异质性分析的结果表明,排放污染量更大的样本企业,其纳税信用评级对企业绿色技术创新的影响较排放污染量小的企业作用更加明显。

根据上述研究,对纳税信用评级制度提出以下几点建议:

第一,完善纳税信用评级体系。目前纳税信用评级体系还不够完善,需要进一步细化评级指标和评级标准。国家税务总局官网所公布的评级结果仅仅只有A级的企业,日后还需要揭露获得B、C、D、M等级的企业,从而提高评级的客观性、准确性,让社会各界能够更加全面地了解企业的纳税情况,促进企业之间的竞争,增强纳税信用信息的公开透明度,进而推动整个市场的规范化和健康发展。

第二,建立纳税信用激励机制。作为柔性税收征管政策,应该建立纳税信用激励机制,对纳税信用良好的企业给予一定的优惠政策,财政支持或其他奖励,鼓励企业更加积极地履行纳税义务。

第三,加强对纳税信用评级结果的监管和评估,及时发现和纠正评级中可能存在的不合理或不公正现象,从而确保评级的公正性和可信度,提高其在市场中的权威性和影响力。

第四,纳税信用评级制度已经成为国际上普遍采用的税收征管手段之一。加强纳税信用评级制度建设,不仅有利于提高国内企业的竞争力和国际形象,也有利于与国际接轨,促进税收合作和国际贸易。

主要参考文献:

[1]孙雪娇,翟淑萍,于苏.柔性税收征管能否缓解企业融资约束——来自纳税信用评级披露自然实验的证据[J].中国工业经济,2019(03):81-99.

[2]周韵莎.纳税信用评级披露制度对中小企业融资约束的影响效应研究[D].暨南大学,2021.

[3]Bolton,P.and D.S.Scharfstein,1990,“A Theory of Predation Based on Agency Problems in Financial Contracting”,The American Economic Review,93-106.

[4]王莎莎.纳税信用评级对企业绩效的影响[D].西南财经大学,2021.

[5]杜剑,江美玲,杨杨.地方政府监管能否促进企业绿色创新[J].会计之友,2022(16):52-60.

[6]孙红莉.税收征管对企业创新的影响研究[D].厦门大学,2020.

[7]窦程强,张为杰,王建炜.纳税信用评级结果披露与研发投入[J].技术经济,2020,39(02):55-63.

[8]Brown J R,Petersen B C.Cash holdings and R&Dsmoothing[J].Journal of Corporate Finance,2011,17(3):694-709.

[9]Czarnitzki,D.and Hottenrott,H.,2011,R&D Investment and Financing Constraints of Small and Medium-sized Firms.Small Business Economics,2011,36(1)

[10]陈志红,李健.商业信用有助于中小企业绿色创新吗——基于融资约束视角[J].现代经济探讨,2020(07):70-78.

[11]焦荣杰.融资约束视角下环保费改税对重污染行业企业绿色技术创新的影响研究[J].国际商务财会,2023(19):67-70.

[12]张杰,宋宜航.制造业升级对中国式现代化进程的基础性作用与推动途径[J].学术研究,2022(12):96-106.

[13]Stiglitz P,E. J S. Annual World Bank Conference on Development Economics 1985[M].:1985-04-30.

[14]Guedhamio,Pittman J.The importance of IRS monitoring to debt pricing inprivate firms[J]. Journal of Financial Economics,2008,90(1):38-58

[15]Hadlock,C.J.and J.R.Pierce.New Evidence on Measuring Financial Constraints:Moving Beyond the KZ Index[J].Review of Financial Studies,2010,23(5):1909-1940.

[16]鞠晓生.企业融资约束异质性、金融发展与中国经济增长[J].当代经济研究,2015(10):82-90.

[17]叶康涛,刘行.公司避税活动与内部代理成本[J].金融研究,2014(09):158-176.

[18]Bertrand O,Hakkala K N,Norbck P J,et al. Should Countries Block Foreign Takeovers of R&D Champions and Promote Greenfield Entry [J].Canadian Journal of Economics,2012,45(3):1083-1124.

[19]Autor D H.Outsourcing at will:the contribution of unjust dismissal doctrine to the growth of employment outsourcing[J].Journal of Labor Economics,2003,21(1):1-42.

[20]蔡雨佳.城乡居民大病保险对家庭消费的影响研究[D].山东大学,2021.

[21]俞露.税收柔性征管对企业创新的影响[D].山东大学,2022.

[22]温忠麟,叶宝娟.中介效应分析:方法和模型发展[J].心理科学进展,2014,22(05):731-745.

责编:险峰

1 根据中国生态环境统计年报搜集以下8个污染指标:化学需氧量排放量;氨氮排放量;总磷排放量;二氧化硫排放量;氮氧化物排放量;颗粒物排放量;工业固体废物排放量;工业废水处理量。

猜你喜欢
绿色技术创新融资约束
企业绿色技术创新问题分析与对策研究
国际资本和贸易影响绿色技术创新的机理分析
绿色技术创新驱动经济转型的策略研究
环境规制强度对资源型产业绿色技术创新的影响
六种环境规制对企业绿色技术创新的影响研究
中国市场(2018年3期)2018-01-23 14:51:52
自主研发、技术溢出与我国绿色技术创新
PPP模式下棚户区改造项目的研究
价值工程(2016年32期)2016-12-20 20:09:56
农户融资约束的后果分析
商业经济(2016年11期)2016-12-20 19:19:51
文化传媒企业并购对价与融资方式选择:融资约束、控制权转移与风险分担
商业研究(2016年8期)2016-12-20 13:46:11
融资约束:文献综述与启示
时代金融(2016年23期)2016-10-31 10:45:38