納稅信用等級評定對新三板中小企業融資約束的影響

文/尹力可（北京工商大學經濟學院）

一、引言

一直以來，中小企業是我國經濟的重要組成部分，貢獻了全國80%的就業，為經濟穩定和發展做出了突出的貢獻。徐玉蓮、王玉冬（2015）研究表明，中小企業受規模小、核心競爭力不足、經營風險大等影響，其獲得的金融服務與貢獻等嚴重不匹配，且銀企之間的信息不對稱嚴重。因此融資難、融資貴已經成為我國中小企業發展的長期主要障礙。目前，國家雖然出臺了諸多改善中小企業融資狀況、優化中小企業金融環境的方法，但這一困境至今仍然沒有得到明顯改善。

稅務部門也積極響應國家號召，出臺舉措緩解中小企業融資約束問題，國家自2014年正式啟動納稅信用等級評定后，不斷完善納稅信用體系的建設。學者唐曉鷹等（2016）認為納稅信用是社會信用的重要標尺。我國納稅信用的建設雖取得一定的成績，但仍存在著信用信息不完整等問題，可以通過制定納稅信用體系建設規劃等路徑使納稅信用融入社會信用體系。為助力小微企業發展活動，國家稅務總局從2015年開始提出“銀稅互動”，即通過銀行和稅務局之間的信息共享與信息交換平臺，使稅務局可以獲得中小企業在金融機構的貸款及履約情況。國家稅務總局通過對企業納稅信用等級的評定來對企業開展守信激勵和失信懲戒。其中，守信激勵措施包括：主動向社會公布 A級納稅人的企業信息。國內許多學者圍繞此進行研究。孫雪嬌等（2019）指出柔性稅收征管下納稅信用等級評定制度能夠緩解企業融資約束；張勇（2021）表示獲評納稅信用A級有助于企業獲得更多商業信用。較少學者研究中小企業納稅等級評定對融資約束的影響。本文依托于該背景，將披露納稅信用等級為A級納稅人作為一項激勵措施，與中小企業在發展中融資約束相結合進行分析，對優化我國納稅信用等級評定制度提出相關建議。

二、理論分析與研究假設

Simon（2002）指出，相比強制性的法律約束，建立健全納稅信用體系可以有效防范稅款的無端流失。納稅信用等級評定一定程度上減少企業避稅。孫雪嬌等（2019）采用PSM-DID方法揭示柔性稅收征管通過降低信息不對稱和提高企業聲譽兩條路徑發揮“激勵效應”，緩解企業融資約束。企業要獲得好的納稅信用等級，要減少避稅，提高納稅遵從度。葉康濤等（2011）認為盈余管理和避稅會降低透明度。由于企業減少避稅，企業信息透明度提高，降低了稅務局與企業的信息不對稱。中小企業融資約束受財務指標和一些非財務指標的影響。根據Fazzari（1998）融資次序理論以及彭新育等（2021）聲譽機制分析，聲譽提高能緩解企業融資約束。此外，龍勇等（2010）指出，通過降低委托代理成本以減少信息不對稱的方式能減輕其外部融資約束。

由此，分析得出披露納稅信用等級為A的企業主要通過兩條路徑緩解中小企業融資約束。一是納稅評級制度激勵企業提高納稅遵從度，企業減少避稅及盈余管理，融資需求由內向外轉變，外向融資需求增加。納稅評級制度的激勵效應使企業按規定足額納稅，提高納稅遵從度，由于企業減少避稅，信息透明度提高，進而降低稅務當局與企業的信息不對稱。同時，披露納稅評級為A的企業名單，傳遞好信息，降低了企業與外部投資者的信息不對稱，進而減少外部融資的不確定性，緩解了融資約束。二是融資約束存在的重要原因是代理成本，納稅評級信息披露結果參考許多外部信息，能作為銀行授信融資的重要條件，使企業獲得較高聲譽。而聲譽機制降低企業內部與外部的代理沖突，降低了監督成本，進而緩解融資約束。基于上述兩條路徑，提出假設：納稅信用等級評定緩解了納稅信用評級為A的中小企業的融資約束。

三、數據與模型設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取2009-2020年的新三板中小企業為樣本，同時企業納稅信用評級的各年等級數據來源于國家稅務總局網站上獲取的原始數據。

（二）模型設定

為估計納稅信用等級評定制度對中小企業融資約束的影響，同時為消除時間趨勢對本文結果的影響，本文采用雙向固定效應模型來檢驗本文的假說:

SA=α0+α1A+α2A×POST+∑α K(Control+IND+YEAR)+ε

其中，SA代表融資約束，取絕對值，SA值越高表明企業受融資約束程度越高；A代表納稅信用等級結果；POST表示納稅信用等級結果披露時間。

（三）變量選取與說明

1.被解釋變量

SA指數法不包括內生性變量，能夠避免現金流敏感系數，因此能夠清晰地反映企業融資約束程度。且通常為負，若絕對值越大，則企業受到的融資約束程度越嚴重。因此本文選取SA指數作為衡量中小企業融資約束的被解釋變量。

2.解釋變量

選擇納稅等級評定結果為A的企業作為解釋變量。

3.控制變量

為了控制影響中小企業融資約束的企業特征各類因素，參考吳秋生和黃賢環（2017）、孫雪嬌（2019）等研究方法，控制企業特征變量包括負債能力、盈利能力、公司規模、經營活動凈現金流、流動比率、成長性以及企業成立年限。詳見表1。

表1 變量選取

四、實證結果與檢驗

（一）描述性統計分析

為防止選取的數據指標出現異常值、極端值情況對本文回歸結果產生影響，本文對各數據處理后得出的描述性統計結果如表2所示。由表2可知實驗組和對照組的樣本個數分別為10657與9844個，統計結果表明，實驗組和對照組的各樣本數據的均值相差不大。

表2 統計性描述

（二）回歸結果分析

基本回歸結果如表3所示，模型加入虛擬變量進行回歸。由表3可知模型中的交互項都在1%的水平上顯著且都為負，說明納稅信用等級評定制度對中小企業緩解融資約束產生沖擊作用，顯著降低融資約束。

表3 模型回歸結果

五、研究結論與啟示

本文基于“銀稅互動”視角出發，就納稅信用等級評定對中小企業融資約束的影響進行理論分析，采用雙重差分法進行實證檢驗，并分析了不同產權、行業性質的影響效果。得出結論：納稅信用等級評定顯著降低評定等級為A的中小企業的融資約束。納稅信用評級結果披露后，評級為A的企業，由于信用等級結果良好，稅務局及其他機關對守信納稅人提供相對便利的激勵措施，也為評級為A的中小企業提供更多優質的信息，提高了A級企業的聲譽并降低其信息不對稱。因此，納稅評定等級為A的中小企業融資約束降低。對于未來完善納稅信用管理制度有一定的借鑒意義。

基于以上的結論，得出以下的啟示：

（一）繼續推行和完善納稅信用等級評定制度

目前，納稅信用等級的評定以及修復政策陸續完善和出臺，但應用范圍和社會影響力有限。推行和完善納稅信用等級評定制度對社會信用體系的建設具有重要意義。具體而言，一是擴大納稅信用等級的應用范圍，可以考慮將企業的納稅信用等級與企業融資、房產、土地結合起來，增加納稅信用信息的共享渠道。二是擴大納稅信用的參評企業范圍。2020年，稅務總局出臺第15號公告增加非獨立核算分支機構自愿參與納稅信用評價，未來稅務局可進一步將規模較小的中小微企業及個體工商戶等納入參評企業范圍。

（二）提高納稅信用等級披露程度

目前，國家稅務總局只披露納稅信用等級評定結果為A的企業，希望能夠將B、C、D、M級的企業披露出來。實證結果表明，披露納稅信用等級評定結果一定程度上能緩解中小企業的融資約束，那么披露其他的企業，無形中讓其產生壓力，從而努力提高納稅遵從度。

（三）完善納稅信用等級評定分類管理制度

根據異質性分析，得到非國有性質企業、非制造業的中小企業納稅評定結果對緩解其融資約束作用效果越強。表明稅務機關可以對納稅信用等級進行分類管理，針對產權性質、行業性質不同的企業實施針對性管理，使納稅信用等級評定制度能夠更好地促進中小企業發展。