金融資源地理鄰近與企業(yè)避稅

內(nèi)容提要：黨的二十屆三中全會(huì)強(qiáng)調(diào)要“完善金融機(jī)構(gòu)定位和治理，健全服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的激勵(lì)約束機(jī)制”。結(jié)合我國(guó)企業(yè)避稅活動(dòng)日益普遍的現(xiàn)實(shí)情境，文章基于放松商業(yè)銀行市場(chǎng)準(zhǔn)入引發(fā)的銀行網(wǎng)點(diǎn)地理分布擴(kuò)張視角，考察其形成的金融資源地理鄰近現(xiàn)象對(duì)企業(yè)避稅的影響效應(yīng)及作用機(jī)理。研究顯示，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)避稅具有顯著的抑制作用，即企業(yè)周?chē)植嫉纳虡I(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量越多，其避稅程度越低。機(jī)制檢驗(yàn)表明，資金供給改善和監(jiān)督治理增強(qiáng)是商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張抑制企業(yè)避稅的關(guān)鍵所在。拓展性研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)避稅的影響在民營(yíng)、中小規(guī)模、經(jīng)濟(jì)不確定性感知較高、治理效率較低的企業(yè)以及稅收征管力度較弱、數(shù)字金融發(fā)展程度較低的地區(qū)更為凸顯。此外，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張還對(duì)企業(yè)價(jià)值和經(jīng)營(yíng)狀況也產(chǎn)生了顯著的積極作用。文章的結(jié)論不僅豐富了金融資源地理布局、銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張以及企業(yè)避稅等相關(guān)領(lǐng)域的研究，也對(duì)進(jìn)一步優(yōu)化金融發(fā)展模式、切實(shí)引導(dǎo)資金有效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了有效政策參考。

關(guān)鍵詞：金融資源地理鄰近；銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張；企業(yè)避稅；資金供給；監(jiān)督治理

中圖分類號(hào)：F812.42" 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" 文章編號(hào)：2095-1280（2024）04-0073-13

一、引言

稅收是國(guó)家財(cái)政收入的關(guān)鍵來(lái)源，也是達(dá)成宏觀調(diào)控目標(biāo)、促進(jìn)分配公平以及實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要手段（范子英和田彬彬，2013）。盡管稅收征管的力度和效率在不斷提升，企業(yè)以各種形式逃避納稅義務(wù)的情況在全球范圍內(nèi)仍時(shí)常發(fā)生（王百?gòu)?qiáng)等，2023），企業(yè)逃避稅問(wèn)題在我國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨需求收縮、供給沖擊、預(yù)期轉(zhuǎn)弱三重壓力下顯得更為突出。因此，探討如何有效約束企業(yè)避稅行為、實(shí)現(xiàn)納稅公平在當(dāng)下具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。既有文獻(xiàn)對(duì)企業(yè)避稅影響因素的探討主要集中在內(nèi)部控制、戰(zhàn)略安排、ESG表現(xiàn)、信息披露等企業(yè)內(nèi)部因素以及機(jī)構(gòu)投資者、同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者、政府稅收征管等外部監(jiān)管環(huán)境變化方面（范子英和田彬彬，2013；陳駿和徐玉德，2015；蔡宏標(biāo)和饒品貴，2015；陳德球等，2016；王百?gòu)?qiáng)等，2023；耀友福和黃嫣，2023）。整體來(lái)看，這些研究深化了對(duì)企業(yè)避稅的理論見(jiàn)解，且大多強(qiáng)調(diào)了融資約束和監(jiān)督效率是影響企業(yè)避稅決策的關(guān)鍵因素。但遺憾的是，鮮有文獻(xiàn)從金融供給環(huán)境的視角探討其對(duì)企業(yè)避稅的可能及路徑影響。在我國(guó)既有的銀行主導(dǎo)型金融體系中，企業(yè)外部融資主要依賴銀行信貸（蔡慶豐等，2020）。銀行物理網(wǎng)點(diǎn)作為提供賬戶開(kāi)立、信貸業(yè)務(wù)、機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)等基礎(chǔ)性金融服務(wù)的載體，于中國(guó)企業(yè)而言，就好比一個(gè)“信貸資金超市”，其分布位置和密度影響著企業(yè)獲得銀行信貸服務(wù)的概率和成本。如果銀行網(wǎng)點(diǎn)對(duì)企業(yè)信貸服務(wù)的覆蓋廣度和滲透效率不足，不僅大量企業(yè)會(huì)面臨較為嚴(yán)峻的融資約束難題（姜付秀等，2019），還會(huì)造成債權(quán)人監(jiān)督有效性問(wèn)題（李志生和金凌，2021）。

為增強(qiáng)金融服務(wù)輻射功能、提升資本配置效率以及緩解普遍存在的融資約束問(wèn)題，近年來(lái)我國(guó)政府致力于推動(dòng)以銀行為主體的金融供給側(cè)改革，出臺(tái)了一系列豐富信貸供給主體和改善金融服務(wù)供給的政策。其中，放松中小商業(yè)銀行異地設(shè)立分支機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)準(zhǔn)入管制是最為矚目的變化之一。在此背景下，股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行等中小型商業(yè)銀行相繼進(jìn)入各地信貸市場(chǎng)，在擴(kuò)大銀行業(yè)原有金融服務(wù)邊界的同時(shí)，推動(dòng)了各類銀行加速在全國(guó)范圍內(nèi)的網(wǎng)點(diǎn)布局（張俊偉等，2021），使企業(yè)與金融資源供給主體間的距離得到大幅縮短（許和連等，2020）。根據(jù)國(guó)家金融監(jiān)督管理總局公開(kāi)的金融許可證數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)覆蓋率不斷擴(kuò)大，實(shí)際數(shù)量從1978年的0.67萬(wàn)家增加到2022年的22.5萬(wàn)家①，為銀行提高服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力提供了有效支撐。由此，有待解答的問(wèn)題是：商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張所形成的金融資源地理鄰近現(xiàn)象，與企業(yè)稅收規(guī)避之間存在何種關(guān)系？其內(nèi)在機(jī)理又是什么？對(duì)上述問(wèn)題的回答，不僅可以為抑制企業(yè)避稅提供來(lái)自信貸供給方變化的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，還對(duì)進(jìn)一步深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革并由此推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康發(fā)展具有重要參考價(jià)值。

鑒于此，本文基于銀行網(wǎng)點(diǎn)和企業(yè)經(jīng)緯度信息，通過(guò)API地理坐標(biāo)匹配等方法構(gòu)建企業(yè)周邊銀行網(wǎng)點(diǎn)地理分布的數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張所形成的金融資源地理鄰近現(xiàn)象對(duì)企業(yè)避稅的影響。本文的邊際貢獻(xiàn)主要集中于下述幾個(gè)方面：第一，從信貸供給方維度豐富了企業(yè)避稅的影響因素研究。既有文獻(xiàn)側(cè)重于探討政府部門(mén)（陳德球等，2016）、同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者（李青原和劉葉暢，2019）、機(jī)構(gòu)投資者（蔡宏標(biāo)和饒品貴，2015）等市場(chǎng)參與主體對(duì)企業(yè)稅收規(guī)避的影響，但缺乏金融供給主體這一視角的分析。基于此，本文立足于放松銀行市場(chǎng)準(zhǔn)入管制的政策背景，檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張所形成的金融資源地理鄰近現(xiàn)象，對(duì)企業(yè)避稅具有顯著的抑制作用，且資金供給改善和監(jiān)督治理增強(qiáng)是這一效應(yīng)產(chǎn)生的關(guān)鍵。這一工作有助于將金融供給主體納入企業(yè)稅收規(guī)避的分析框架中，對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)形成有益補(bǔ)充。第二，有助于更加全面和深入的認(rèn)識(shí)商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張?jiān)谖⒂^企業(yè)層面形成的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。當(dāng)前研究考察了銀行網(wǎng)點(diǎn)分布對(duì)企業(yè)創(chuàng)新（蔡慶豐等，2020；張俊偉等，2021）、數(shù)字化轉(zhuǎn)型（李劍培等，2023）、勞動(dòng)投資效率（曹慧平和丁怡帆，2024）以及出口國(guó)內(nèi)附加值率（盛斌和王浩，2022）等的影響。與之不同，本文進(jìn)一步從企業(yè)納稅決策的角度，檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)了銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張?jiān)谝种破髽I(yè)避稅進(jìn)而助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展等方面發(fā)揮的重要作用，從而在為銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張微觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)提供新證據(jù)的同時(shí)，也拓展了相關(guān)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)。第三，本文在拓展性研究中將產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、治理效率、稅收征管強(qiáng)度和數(shù)字金融發(fā)展程度等情境因素納入分析框架，揭示了商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)分布擴(kuò)張對(duì)企業(yè)避稅的抑制作用在不同情境下的差異性變化，有助于理解各種因素組合的合力對(duì)企業(yè)避稅行為的影響。此外，本文結(jié)論也對(duì)進(jìn)一步深化金融體制改革、引導(dǎo)資金有效支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了有效政策參考。

二、理論機(jī)制與研究假設(shè)

由于金融資源在地理空間上有限的流動(dòng)性和替代性，金融供給方與企業(yè)間的區(qū)域位置和地理距離是影響企業(yè)獲得銀行信貸資源的主要因素之一（Knyazeva和Knyazeva，2012）。自放松銀行管制政策實(shí)施以來(lái)，我國(guó)各類銀行物理網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量迅速增加，在優(yōu)化我國(guó)銀行結(jié)構(gòu)體系的同時(shí)，也改善了金融基礎(chǔ)設(shè)施的地理布局，使更多企業(yè)能夠就近獲取到信貸資源（曹慧平和丁怡帆，2024）。如此，本文認(rèn)為商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張可能從如下兩個(gè)方面影響企業(yè)避稅行為：

（一）基于資金供給效應(yīng)的機(jī)制分析

商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張有助于改善企業(yè)外部資金供給，降低信貸成本，進(jìn)而抑制企業(yè)避稅行為。稅收是企業(yè)一項(xiàng)重要的成本支出，稅收規(guī)避可以節(jié)省經(jīng)營(yíng)成本，增加企業(yè)現(xiàn)金流，緩解其面臨的資金難題。因此，資金壓力是導(dǎo)致企業(yè)進(jìn)行稅收規(guī)避的重要?jiǎng)訖C(jī)（范子英和田彬彬，2013）。一方面，銀行網(wǎng)點(diǎn)的迅速擴(kuò)張有助于優(yōu)化金融供給地理布局，使企業(yè)周?chē)梢蕴峁┬刨J服務(wù)的銀行主體數(shù)量增多，銀企間距離大幅縮短。Knyazeva和Knyazeva（2012）的研究指出，為了規(guī)避地理距離引發(fā)的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，銀行信貸活動(dòng)的開(kāi)展往往不會(huì)“舍近求遠(yuǎn)”，且當(dāng)有遠(yuǎn)距離信貸業(yè)務(wù)發(fā)生時(shí)，銀行也往往會(huì)利用更高的貸款利率等手段來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。由此不難推測(cè)，銀企距離的鄰近不僅能夠提高企業(yè)獲取外部資金的可能性，還會(huì)減少企業(yè)所需承擔(dān)的信貸成本，從而遏制由外部資金供給情況不佳引發(fā)的企業(yè)避稅行為。另一方面，企業(yè)周?chē)y行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的增加也會(huì)使銀行間的信貸競(jìng)爭(zhēng)程度大幅上升。這一局面的形成不僅有助于擴(kuò)大信貸供給總量，還能使企業(yè)擺脫依賴少數(shù)銀行的融資困境，通過(guò)多方借貸來(lái)增加融資機(jī)會(huì)（張偉俊等，2021），進(jìn)而緩解資金難題，降低避稅傾向。特別地，競(jìng)爭(zhēng)性銀行市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變也意味著企業(yè)在信貸契約中的議價(jià)能力得到了顯著增強(qiáng)。此時(shí)，企業(yè)周?chē)你y行為了維持或占有更多市場(chǎng)份額和利潤(rùn)，還會(huì)通過(guò)推出多元化貸款方案、優(yōu)化貸款流程以及降低貸款利率等方式來(lái)吸引企業(yè)客戶（曹慧平和丁怡帆，2024），從而在為企業(yè)提供更多流動(dòng)資金的同時(shí)，降低其融資成本，進(jìn)而最終遏制由資金問(wèn)題引發(fā)的企業(yè)避稅行為。

（二）基于監(jiān)督治理效應(yīng)的機(jī)制分析

商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張可以增強(qiáng)銀行債權(quán)對(duì)企業(yè)的治理效應(yīng)，約束管理層的機(jī)會(huì)主義行為，進(jìn)而抑制企業(yè)避稅行為。企業(yè)避稅決策的底層邏輯是經(jīng)理人對(duì)避稅收益和避稅成本的審慎權(quán)衡。外部監(jiān)管缺失會(huì)造成避稅收益大于避稅成本，從而引發(fā)管理者通過(guò)避稅攫取私利的行為（陳駿和徐玉德，2015）。銀行作為企業(yè)最重要的利益相關(guān)者之一，無(wú)法像股東一樣獲取與企業(yè)價(jià)值相關(guān)的避稅收益，但卻要承擔(dān)避稅行為產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。例如，監(jiān)管部門(mén)對(duì)企業(yè)避稅行為的處罰會(huì)直接降低企業(yè)的償債能力，加劇銀行的壞賬風(fēng)險(xiǎn)；稅收規(guī)避所引發(fā)的信息不對(duì)稱也會(huì)加劇管理層與債權(quán)人之間的代理問(wèn)題，使管理層更有機(jī)會(huì)將信貸資金投入到高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，增加貸款違約風(fēng)險(xiǎn)。因此，銀行有一定動(dòng)機(jī)通過(guò)負(fù)債條款和外部監(jiān)督約束企業(yè)管理層的機(jī)會(huì)主義行為（李志生和金凌，2021），對(duì)遏制企業(yè)稅收規(guī)避起到外部治理的作用。銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張有助于發(fā)揮銀行對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)行為的監(jiān)督治理作用，增強(qiáng)對(duì)企業(yè)避稅的約束能力。一方面，銀企距離的縮短為雙方的深入溝通和了解提供了便利，使銀行能夠以較低成本獲取企業(yè)更多真實(shí)信息。這有助于強(qiáng)化銀行對(duì)企業(yè)貸后資金運(yùn)用的約束力度，從而更有效地識(shí)別企業(yè)的機(jī)會(huì)主義行為，遏制企業(yè)的稅收規(guī)避行為。特別地，網(wǎng)點(diǎn)在企業(yè)周?chē)木奂灿欣阢y行之間、營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)之間展開(kāi)借款企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況的信息交流，從而實(shí)現(xiàn)債權(quán)人監(jiān)督力度的乘數(shù)倍增效應(yīng)，使管理層開(kāi)展稅收規(guī)避的難度陡然上升。另一方面，不同于壟斷市場(chǎng)，在銀行競(jìng)爭(zhēng)程度較高的市場(chǎng)環(huán)境下，銀行在提供信貸優(yōu)惠的同時(shí)也會(huì)對(duì)借款企業(yè)開(kāi)展更加全面嚴(yán)格的資質(zhì)審查，以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)來(lái)謀求長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展（姜付秀等，2019）。此時(shí)，企業(yè)若想要持續(xù)獲得信貸資源，就必須通過(guò)提高信息披露質(zhì)量、采取相對(duì)謹(jǐn)慎的稅收管理策略來(lái)滿足銀行更為嚴(yán)苛的信貸審查要求（戴美虹，2022），進(jìn)而增加企業(yè)利用信息優(yōu)勢(shì)實(shí)施避稅活動(dòng)的曝光概率和監(jiān)管介入風(fēng)險(xiǎn)，遏制企業(yè)的避稅動(dòng)機(jī)。

基于此，本文提出如下假說(shuō)：

假說(shuō)1：商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張有利于抑制企業(yè)避稅。

假說(shuō)2：商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張通過(guò)資金供給效應(yīng)和監(jiān)督治理效應(yīng)抑制企業(yè)避稅。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與處理

本文選取中國(guó)滬深A(yù)股上市企業(yè)2007—2021年度數(shù)據(jù)為樣本并對(duì)樣本進(jìn)行如下篩選：（1）剔除ST以及期間退市的企業(yè)；（2）剔除金融類企業(yè)；（3）剔除實(shí)際所得稅率小于0和大于1、資產(chǎn)負(fù)債率大于1的異常樣本；（4）剔除主要變量缺失的企業(yè)；（5）為了避免極端值對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%水平的縮尾處理。本文核心解釋變量數(shù)據(jù)源自國(guó)家金融監(jiān)督管理總局金融許可證信息數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)手工收集整理獲得；其余公司層面的財(cái)務(wù)及治理數(shù)據(jù)源自CSMAR和WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。經(jīng)過(guò)上述處理最終得到20769個(gè)樣本觀測(cè)值。

（二）模型設(shè)定

為探究商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)避稅的影響效應(yīng)，本文構(gòu)建如下模型：

（1）

其中，被解釋變量BTDi，t表示企業(yè)i在第t年的避稅程度。核心解釋變量Banki，t為商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張程度，采用企業(yè)i第t年在相應(yīng)半徑區(qū)域內(nèi)商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量加1的自然對(duì)數(shù)表示。Controli，t為控制變量，εi，t表示為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。此外，模型中還控制了時(shí)間固定效應(yīng)（Year）、行業(yè)固定效應(yīng)（Industry）以及地區(qū)固定效應(yīng)（City），以盡可能地緩解遺漏變量問(wèn)題，且無(wú)特殊說(shuō)明，后文所有回歸的標(biāo)準(zhǔn)誤差均在企業(yè)層面進(jìn)行聚類調(diào)整。

（三）變量定義與測(cè)度

1.被解釋變量：企業(yè)避稅（BTD）

本文參考許紅梅和李春濤（2020）的研究思路，使用會(huì)計(jì)—稅收差異（BTD）衡量企業(yè)避稅程度，BTD=（稅前會(huì)計(jì)利潤(rùn)-應(yīng)納稅所得額）/期末資產(chǎn)總額，BTD越大，意味著企業(yè)越有可能開(kāi)展稅收規(guī)避活動(dòng)。為保證系數(shù)的可觀測(cè)性，本文借鑒管考磊和朱海寧（2022）的做法，將BTD乘以100。

2.解釋變量：商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張（Bank）

本文參考蔡慶豐等（2020）、李劍培等（2023）的做法，使用企業(yè)所在地周?chē)y行分支機(jī)構(gòu)數(shù)衡量銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張。首先，基于CSMAR提供的企業(yè)詳細(xì)地址以及金融許可證披露的商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)詳細(xì)地址，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)和API地理坐標(biāo)匹配技術(shù)抓取地址對(duì)應(yīng)的經(jīng)緯度坐標(biāo)。然后，利用得到的經(jīng)緯度坐標(biāo)計(jì)算出不同年份銀行網(wǎng)點(diǎn)與樣本企業(yè)之間的地理距離，考慮到信貸業(yè)務(wù)具有地域分割性的特征，本文剔除了銀企雙方在不同地級(jí)市的樣本。最后，分別統(tǒng)計(jì)企業(yè)相應(yīng)半徑范圍內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)個(gè)數(shù)。特別地，既有研究指出商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)對(duì)企業(yè)影響的“閾值半徑”為16km～20km（張偉俊等，2021；盛斌和王浩，2022），超出這一距離范圍，銀企之間的信貸聯(lián)系不僅會(huì)逐漸減弱，且銀行網(wǎng)點(diǎn)分布數(shù)量這一指標(biāo)也將開(kāi)始涵蓋更多混雜因素。因此，本文統(tǒng)計(jì)了半徑為5km、10km、15km范圍內(nèi)企業(yè)周邊銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量并加1取自然對(duì)數(shù)衡量銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張，其中，使用5km和10km以內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，穩(wěn)健性分析中使用15km以內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。

3.控制變量

參考現(xiàn)有研究，本文選取了如下控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size，總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev，總負(fù)債與總資產(chǎn)之比）、賬面市值比（MB，總資產(chǎn)與市值之比）、企業(yè)成長(zhǎng)性（Growth，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率）、有形資產(chǎn)占比（PPE，固定資產(chǎn)凈值與總資產(chǎn)之比）、無(wú)形資產(chǎn)占比（INT，無(wú)形資產(chǎn)凈值與總資產(chǎn)之比）、營(yíng)業(yè)收入波動(dòng)性（Std_Sales，連續(xù)3年?duì)I業(yè)收入標(biāo)準(zhǔn)差的自然對(duì)數(shù)）、現(xiàn)金流波動(dòng)性（Std_CFO，連續(xù)3年經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量標(biāo)準(zhǔn)差的自然對(duì)數(shù)）、企業(yè)年齡（Age，企業(yè)成立年限的自然對(duì)數(shù)）、股權(quán)集中度（Top1，第一大股東持股比例）以及董事會(huì)規(guī)模（Board，董事會(huì)人數(shù)的自然對(duì)數(shù)）。

（四）描述性統(tǒng)計(jì)

表1報(bào)告了本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中，BTD中值和均值為0.0424和0.2821，表明大部分樣本企業(yè)中都存在明顯的會(huì)計(jì)—稅收差異，企業(yè)稅收規(guī)避現(xiàn)象較為普遍，這一統(tǒng)計(jì)結(jié)果也與許紅梅和李春濤（2020）、葉康濤和劉行（2014）的計(jì)算結(jié)果類似。企業(yè)周?chē)?km、10km范圍內(nèi)的銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量均值分別為3.8895和4.9962，說(shuō)明企業(yè)周?chē)毡榇嬖诙鄠€(gè)銀行網(wǎng)點(diǎn)，其標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.4256和1.3005，即不同企業(yè)周?chē)y行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量存在較大差異。控制變量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果與現(xiàn)有文獻(xiàn)基本一致，不再贅述。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2報(bào)告了商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張與企業(yè)避稅的回歸結(jié)果。在納入控制變量但未控制固定效應(yīng)的第（1）-（2）列結(jié)果中，Bank5和Bank10的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，并通過(guò)了5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，這初步說(shuō)明了企業(yè)周?chē)虡I(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量越多，其稅收規(guī)避程度越低。進(jìn)一步納入年份、行業(yè)和城市固定效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果如第（3）-（4）列所示，Bank5和Bank10的估計(jì)系數(shù)依舊顯著為負(fù)，估計(jì)系數(shù)分別為-0.0549和-0.0865，這表明5公里和10公里范圍的商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差（1.4256/1.3005），企業(yè)稅收規(guī)避程度將分別下降2.97%和4.26%。由此可見(jiàn)，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張顯著抑制了企業(yè)的避稅行為，假說(shuō)1成立。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.工具變量法

商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張與企業(yè)避稅程度之間的關(guān)系可能會(huì)受到雙向因果問(wèn)題的影響，即企業(yè)避稅程度越低，越容易獲得銀行的放款青睞，進(jìn)而吸引更多的商業(yè)銀行在其周?chē)O(shè)置網(wǎng)點(diǎn)。為解決這一潛在內(nèi)生性問(wèn)題，本文借鑒盛斌和王浩（2022）的研究思路，使用1984年各城市銀行分支機(jī)構(gòu)密度與時(shí)間線性趨勢(shì)組成的交互項(xiàng)（Bank_M）作為工具變量，并進(jìn)行兩階段最小二乘回歸（2SLS）。這一工具變量的選取原因在于：1984年我國(guó)信貸體系以四大國(guó)有銀行為主，信貸配置具有計(jì)劃經(jīng)濟(jì)特征，較大弱化了企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況對(duì)銀行網(wǎng)點(diǎn)入駐或撤退決策的影響。此外，當(dāng)前銀行網(wǎng)點(diǎn)的地理分布特征一定程度上受到歷史銀行體系的影響，滿足工具變量的相關(guān)性要求。在表3第（2）列和第（4）列中可以看出，解決雙向因果問(wèn)題后，Bank5和Bank10的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，依舊表明商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張抑制了企業(yè)避稅行為。此外，第（1）列和第（3）列中，Bank_M的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著，且弱工具變量檢驗(yàn)F值遠(yuǎn)大于臨界值，這也在統(tǒng)計(jì)學(xué)方面驗(yàn)證了工具變量的選擇是合理有效的。

2.地理邊界斷點(diǎn)回歸

本文的回歸結(jié)果還可能會(huì)受到不可觀測(cè)因素的干擾，例如，地理?xiàng)l件優(yōu)勢(shì)（交通發(fā)達(dá)、資源豐富或勞動(dòng)力充足等）不僅會(huì)吸引更多銀行來(lái)設(shè)立分支機(jī)構(gòu)，也可能有利于該地區(qū)企業(yè)發(fā)展和政府完善稅收制度，從而減弱企業(yè)規(guī)避稅收的動(dòng)機(jī)。鑒于此，本文借鑒張偉俊等（2021）的做法，采用地理邊界斷點(diǎn)回歸的方法進(jìn)一步進(jìn)行因果識(shí)別。這一方法的核心邏輯為：交通設(shè)施、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)文化等關(guān)鍵地理特征在同一地理邊界處往往較為相似，故通過(guò)控制同一地理邊界能夠有效消除地理特征等引起的不可觀測(cè)的混合因素的干擾。具體而言，本文保留了距離地理邊界5km、10km和15km的企業(yè)樣本，然后重新利用計(jì)量模型（1）展開(kāi)回歸。表4第（1）-（6）列的結(jié)果表明，無(wú)論地理邊界為何，Bank5和Bank10的估計(jì)系數(shù)依舊顯著為負(fù)，再次驗(yàn)證了假說(shuō)1①。

3.更換變量衡量方式

為進(jìn)一步證明結(jié)論可靠性，本文更換了關(guān)鍵變量的衡量方法。在被解釋變量方面，借鑒陳德球等（2016）、許紅梅和李春濤（2020）的做法，使用扣除應(yīng)計(jì)利潤(rùn)影響后的會(huì)計(jì)—稅收差異（DDBTD）衡量企業(yè)的避稅程度，DDBTD越大，企業(yè)避稅程度越高。在解釋變量方面，為進(jìn)一步確認(rèn)不同范圍內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量對(duì)企業(yè)避稅的影響是否一致，本文增加了企業(yè)周?chē)?5km范圍內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行回歸。表5第（1）-（3）列匯報(bào)了更換被解釋變量后的回歸結(jié)果，可以看出Bank5和Bank10的估計(jì)系數(shù)均至少在5%的水平上顯著為負(fù)，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。表5第（3）-（4）列匯報(bào)了擴(kuò)大銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量統(tǒng)計(jì)范圍后的回歸結(jié)果，Bank15的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明在不同范圍內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量對(duì)企業(yè)避稅的抑制效應(yīng)依然存在。因此，本文結(jié)論不受關(guān)鍵變量指標(biāo)選取的影響。

4.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文進(jìn)一步補(bǔ)充如下檢驗(yàn)以保證結(jié)論的可靠性。（1）剔除省會(huì)城市和直轄市樣本。（2）剔除金融危機(jī)（2008年）和公共衛(wèi)生事件沖擊（2020—2021年）的樣本。（3）使用PSM方法排除樣本選擇問(wèn)題。檢驗(yàn)結(jié)果依舊穩(wěn)健，篇幅所限，不再展示，讀者可向作者索取。

（三）機(jī)制檢驗(yàn)

前文實(shí)證結(jié)果表明，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張能夠顯著抑制企業(yè)避稅。為進(jìn)一步厘清二者之間的作用機(jī)制，本文提出資金供給效應(yīng)和監(jiān)督治理效應(yīng)兩條機(jī)理：從資金供給效應(yīng)來(lái)看，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張使銀企距離大幅縮短，銀企間開(kāi)展信貸業(yè)務(wù)的便利程度和成本均得到改善，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)融資成本的下降。同時(shí)，銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張也會(huì)帶來(lái)銀行競(jìng)爭(zhēng)程度的上升，使企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)多方借貸從而提高信貸可得性，從而最終削弱企業(yè)因外部融資不足而產(chǎn)生的避稅動(dòng)機(jī)。從監(jiān)督治理效應(yīng)來(lái)看，銀行作為企業(yè)最重要的利益相關(guān)者之一，需要承擔(dān)企業(yè)稅收規(guī)避的風(fēng)險(xiǎn)但無(wú)法獲取其中收益，故具有約束企業(yè)避稅行為的動(dòng)機(jī)。而商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張使銀行這一外部監(jiān)督機(jī)制得到有效發(fā)揮，倒逼企業(yè)采取相對(duì)謹(jǐn)慎的經(jīng)營(yíng)策略、提高信息披露質(zhì)量，從而遏制了由內(nèi)部機(jī)會(huì)主義行為所引發(fā)的企業(yè)避稅行為。為驗(yàn)證上述機(jī)理，本文參考江艇（2022）的研究，做了以下兩個(gè)方面的工作。

1.資金供給效應(yīng)

資金供給效應(yīng)直接表現(xiàn)為企業(yè)融資成本的下降以及信貸可得性的上升。因此，本文首先檢驗(yàn)商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)融資成本的影響，企業(yè)融資成本（Fcost）使用財(cái)務(wù)費(fèi)用與總負(fù)債的比值來(lái)衡量，結(jié)果呈現(xiàn)在表6第（1）-（2）列。Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張有助于降低企業(yè)融資成本，初步驗(yàn)證了資金供給效應(yīng)。其次，本文檢驗(yàn)商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)信貸可得性的影響，使用企業(yè)信貸總量與總負(fù)債比值的變動(dòng)來(lái)衡量企業(yè)的信貸可得性（Loan），結(jié)果呈現(xiàn)在表6第（3）-（4）列。不難發(fā)現(xiàn)，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張?zhí)岣吡似髽I(yè)的信貸可得性，進(jìn)一步證明了資金供給效應(yīng)的存在。最后，本文進(jìn)一步檢驗(yàn)了商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)融資約束的影響。借鑒姜付秀等（2019）使用KZ指數(shù)（KZ）度量企業(yè)的融資約束程度。回歸結(jié)果如表6第（5）-（6）列所示，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張有效緩解了企業(yè)所面臨的融資約束。至此，資金供給效應(yīng)得證。

2.監(jiān)督治理效應(yīng)

監(jiān)督治理效應(yīng)一方面表現(xiàn)為銀行的監(jiān)管抑制了企業(yè)的機(jī)會(huì)主義行為，另一方面表現(xiàn)為企業(yè)為獲得信貸資金主動(dòng)提高信息披露質(zhì)量。本文首先檢驗(yàn)了商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)機(jī)會(huì)主義行為的影響。借鑒曹慧平和丁怡帆（2024）的做法，利用主成分分析法整合管理費(fèi)用率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、高管在職消費(fèi)和其他應(yīng)收款規(guī)模構(gòu)建綜合指標(biāo)（Agency_Cost）來(lái)衡量企業(yè)的機(jī)會(huì)主義動(dòng)機(jī)，結(jié)果如表7第（1）-（2）列所示。Bank5和Bank10的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張能夠發(fā)揮監(jiān)督治理效應(yīng)，抑制企業(yè)的機(jī)會(huì)主義行為。接著，我們使用分析師預(yù)測(cè)誤差（Ferror）作為信息不對(duì)稱的代理變量，該值越大說(shuō)明分析師預(yù)測(cè)誤差越大，企業(yè)信息不對(duì)稱程度高。表7第（3）-（4）列的回歸結(jié)果顯示，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)。上述結(jié)果，充分驗(yàn)證了商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張確實(shí)能夠發(fā)揮監(jiān)督治理效應(yīng)，增強(qiáng)對(duì)企業(yè)避稅的約束能力。

綜合上述分析，本文假說(shuō)2得證。

五、拓展性研究

（一）異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.基于企業(yè)特征的異質(zhì)性檢驗(yàn)

第一，企業(yè)產(chǎn)權(quán)和規(guī)模的重要性。在我國(guó)信貸配給的過(guò)程中存在“產(chǎn)權(quán)偏好”和“規(guī)模偏好”現(xiàn)象（盛斌和王浩，2022），導(dǎo)致超額信貸資源聚集于國(guó)有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)，而許多民營(yíng)企業(yè)和中小企業(yè)外部融資短缺的困境（蔡慶豐等，2020）。此外，相較于國(guó)有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)，民營(yíng)企業(yè)和中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)更為單一，內(nèi)部治理效率和外部受到的監(jiān)督關(guān)注均較低，因而有更強(qiáng)烈的避稅意愿（葉康濤和劉行，2014）。本文強(qiáng)調(diào)，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張能夠有效遏制因融資短缺和機(jī)會(huì)主義所引發(fā)的企業(yè)避稅行為。由此，銀行網(wǎng)點(diǎn)地理分布擴(kuò)張對(duì)民營(yíng)企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)避稅的抑制作用應(yīng)更為明顯。按照企業(yè)所有制性質(zhì)將樣本劃分為國(guó)有企業(yè)和民營(yíng)企業(yè)，根據(jù)企業(yè)規(guī)模的年度—行業(yè)中位數(shù)將樣本分為大規(guī)模企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)。表8的結(jié)果顯示，在民營(yíng)企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)樣本中，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)為負(fù)，且通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，而在國(guó)有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)樣本中缺乏顯著性，即商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)民營(yíng)企業(yè)和中小規(guī)模企業(yè)避稅的抑制作用更強(qiáng)，同時(shí)也從側(cè)面說(shuō)明了商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張能夠在一定程度上緩解信貸配給中的“產(chǎn)權(quán)偏好”和“規(guī)模偏好”現(xiàn)象。

第二，企業(yè)經(jīng)濟(jì)不確定性感知的重要性。經(jīng)濟(jì)政策不確定性是企業(yè)對(duì)于政策的內(nèi)容、潛在影響等方面不確定性的主觀感知。理論上，在企業(yè)經(jīng)濟(jì)政策不確定性感知較高時(shí)，企業(yè)會(huì)預(yù)期未來(lái)存在著較高的融資約束和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，有理由和動(dòng)機(jī)通過(guò)稅收規(guī)避留存更多的利潤(rùn)以及現(xiàn)金流儲(chǔ)備來(lái)應(yīng)對(duì)不時(shí)之需（劉行和趙曉陽(yáng)，2019）。而商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張能夠發(fā)揮資金供給效應(yīng)，使企業(yè)即使感知到了較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性，也不必為了保持現(xiàn)金流而采取有風(fēng)險(xiǎn)的避稅行為。由此我們推測(cè)，相對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性感知較低的企業(yè)，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)避稅的抑制作用在經(jīng)濟(jì)政策不確定性感知高的企業(yè)中會(huì)更為明顯。為驗(yàn)證這一猜想，本文采用經(jīng)濟(jì)政策不確定性相關(guān)的單詞占總單詞數(shù)的百分比來(lái)衡量企業(yè)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性感知，并依據(jù)是否高于（低于）年份—行業(yè)中位數(shù)進(jìn)行分組。表9的結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性感知較高的企業(yè)中，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，但在經(jīng)濟(jì)政策不確定性感知較低的企業(yè)中未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)避稅的抑制作用在經(jīng)濟(jì)政策不確定性感知較高的企業(yè)樣本中更加明顯。

第三，企業(yè)治理效率的重要性。通常來(lái)說(shuō)，內(nèi)部治理較差的企業(yè)其信息透明度通常較低，這會(huì)為管理層通過(guò)盈余操縱、關(guān)聯(lián)交易等方式進(jìn)行避稅創(chuàng)造空間。特別地，銀行的監(jiān)督治理效應(yīng)作為一種外部治理機(jī)制能夠?yàn)槠髽I(yè)的治理環(huán)境提供保障，有效抑制企業(yè)的避稅行為。本文強(qiáng)調(diào)，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張?zhí)嵘算y行債權(quán)的外部監(jiān)督有效性，在改善銀企間信息不對(duì)稱的同時(shí)倒逼企業(yè)采取相對(duì)謹(jǐn)慎的經(jīng)營(yíng)策略，從而遏制了由內(nèi)部機(jī)會(huì)主義行為所引發(fā)的企業(yè)避稅行為。因此，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)避稅的抑制作用理應(yīng)在治理效率較低的企業(yè)中更為明顯。本文選取一系列治理指標(biāo)進(jìn)行主成分分析①，并依據(jù)是否高于（低于）年份—行業(yè)中位數(shù)進(jìn)行分組。表10的結(jié)果顯示，在治理效率低的企業(yè)中，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，但在治理效率較高的企業(yè)中顯著性和系數(shù)絕對(duì)值出現(xiàn)了大幅下降，說(shuō)明商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)避稅的抑制作用在治理效率低的企業(yè)中更加凸顯。

2.基于地區(qū)特征的異質(zhì)性檢驗(yàn)

第一，地區(qū)稅收征管力度的重要性。除了企業(yè)內(nèi)部的治理因素外，企業(yè)避稅決策還受到外部稅收征管環(huán)境的影響。由于幅員遼闊、地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的差異等客觀因素，以及地方政府出于稅收競(jìng)爭(zhēng)干預(yù)稅收?qǐng)?zhí)法等主觀因素共同造成了我國(guó)不同地區(qū)稅收征管強(qiáng)度存在差異。處于高強(qiáng)度稅收征管環(huán)境的企業(yè)往往面臨著更高頻率和強(qiáng)度的稅收檢查，其稅收規(guī)避行為更容易被發(fā)現(xiàn)（陳駿和徐玉德，2015）。相反，在稅收征管強(qiáng)度較低的環(huán)境下，稅收征管活動(dòng)頻率低，執(zhí)法力度弱，企業(yè)的避稅收益遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于避稅成本。那么，銀行作為企業(yè)的重要債權(quán)人，對(duì)企業(yè)的外部監(jiān)督是否可以彌補(bǔ)部分地區(qū)稅收征管力度的不足呢？本文借鑒葉康濤和劉行（2011）的研究，使用各地區(qū)實(shí)際稅收收入與預(yù)期稅收收入之比作為當(dāng)?shù)囟悇?wù)機(jī)關(guān)稅收征管力度的代理變量，并根據(jù)該指標(biāo)中位數(shù)進(jìn)行分組，回歸結(jié)果呈現(xiàn)在表11。能夠發(fā)現(xiàn)，在稅收征管力度較弱的地區(qū)中，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，但在稅收征管力度較大的地區(qū)中顯著性和系數(shù)絕對(duì)值均出現(xiàn)了明顯下降，說(shuō)明商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)避稅的抑制作用在稅收征管力度較弱的地區(qū)中更加凸顯，即商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張所引發(fā)的監(jiān)督治理效應(yīng)可以在一定程度上彌補(bǔ)地區(qū)稅收征管力度的不足。

第二，數(shù)字金融的重要性。數(shù)字金融能夠改善以往信貸市場(chǎng)由于信息不對(duì)稱而產(chǎn)生的較高風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，并有效糾正傳統(tǒng)金融支持錯(cuò)配問(wèn)題，提升金融資源配置效率和風(fēng)險(xiǎn)管理能力（郭峰等，2020）。相比較而言，傳統(tǒng)金融是中心化的金融模式，即通過(guò)物理網(wǎng)點(diǎn)內(nèi)服務(wù)產(chǎn)品和團(tuán)隊(duì)人才來(lái)提供信貸資源。而數(shù)字金融則能克服銀行物理網(wǎng)點(diǎn)的地理局限性，基于數(shù)字平臺(tái)將金融服務(wù)傳遞到更遠(yuǎn)的地方。換言之，以銀行網(wǎng)點(diǎn)為代表的傳統(tǒng)金融是企業(yè)獲得金融支持和信貸服務(wù)的基礎(chǔ)保障，數(shù)字金融是對(duì)傳統(tǒng)金融服務(wù)的深化和拓展（李劍培等，2023）。那么，在抑制企業(yè)避稅方面，傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融能否呈現(xiàn)出互補(bǔ)關(guān)系呢？為檢驗(yàn)這一問(wèn)題，本文使用數(shù)字普惠金融指數(shù)衡量地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平①，并按照中位數(shù)進(jìn)行分組回歸。表12的回歸結(jié)果顯示，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)在位于數(shù)字金融發(fā)展程度較低地區(qū)的企業(yè)中顯著為負(fù)，在位于數(shù)字金融發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)中未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)避稅的抑制作用在數(shù)字金融發(fā)展程度較低的地區(qū)中更為明顯，即傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融在抑制企業(yè)避稅中存在互補(bǔ)作用。

（二）經(jīng)濟(jì)后果檢驗(yàn)

既有文獻(xiàn)指出，企業(yè)稅收規(guī)避的背后是一系列具有潛在風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)營(yíng)行為，不合理的避稅活動(dòng)不僅會(huì)損害企業(yè)價(jià)值，還隨時(shí)可能被稅務(wù)機(jī)關(guān)公告或媒體曝光，加劇企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)（管考磊和朱海寧，2022）。而前文發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張可以有效遏制企業(yè)的避稅行為。由此可以推斷，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)的價(jià)值提升、經(jīng)營(yíng)改善也應(yīng)具有積極的推動(dòng)作用。為驗(yàn)證這一理論推斷，我們以托賓Q值（TobinQ）來(lái)衡量企業(yè)價(jià)值，以息稅折舊攤銷(xiāo)前利潤(rùn)率標(biāo)準(zhǔn)差的累積分布概率（Risk）來(lái)衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，檢驗(yàn)結(jié)果呈現(xiàn)在表13。對(duì)于企業(yè)價(jià)值TobinQ，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為正；對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)Risk，Bank5和Bank10的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，這說(shuō)明得益于企業(yè)避稅行為的減少，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)價(jià)值和經(jīng)營(yíng)狀況也產(chǎn)生了顯著的積極作用。

六、結(jié)論與啟示

本文基于放松銀行分支機(jī)構(gòu)市場(chǎng)準(zhǔn)入的政策背景，考察商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張所引發(fā)的金融資源地理鄰近對(duì)企業(yè)避稅的影響。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)周?chē)植嫉纳虡I(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量越多，其避稅程度越低，這一結(jié)論在經(jīng)過(guò)一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。作用機(jī)制檢驗(yàn)表明，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張通過(guò)改善資金供給和增強(qiáng)監(jiān)督治理來(lái)抑制企業(yè)避稅。異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)避稅的影響在民營(yíng)、中小規(guī)模、經(jīng)濟(jì)不確定性感知較高、治理效率較差的企業(yè)以及稅收征管力度較弱、數(shù)字金融發(fā)展水平較低的地區(qū)更為凸顯。進(jìn)一步考察經(jīng)濟(jì)后果發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張還會(huì)對(duì)企業(yè)價(jià)值和經(jīng)營(yíng)狀況產(chǎn)生顯著的積極作用。

本文結(jié)論具有以下啟示：第一，應(yīng)在強(qiáng)化金融監(jiān)管的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步優(yōu)化大、中、小金融機(jī)構(gòu)布局的地理空間布局，建立健全覆蓋度和供給效率高的金融資源分布體系，以更好地解決實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中資金短缺以及治理效率低下等問(wèn)題，助力金融業(yè)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展。第二，企業(yè)應(yīng)關(guān)注外部金融市場(chǎng)和融資環(huán)境的變化，自覺(jué)提高信息披露質(zhì)量，提高內(nèi)部監(jiān)督治理效率，通過(guò)多方借貸等方式獲得更多信貸資金，緩解融資約束。同時(shí)應(yīng)當(dāng)審慎權(quán)衡避稅決策，積極承擔(dān)納稅義務(wù)。第三，本文發(fā)現(xiàn)，銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)企業(yè)避稅的抑制作用會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)特征和地區(qū)特征的差異而產(chǎn)生不同。因此，政府在制定金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革政策時(shí)，要注重因企制宜、因地制宜。特別是對(duì)于中小規(guī)模、民營(yíng)、經(jīng)濟(jì)不確定性感知較高、治理效率較低的企業(yè)以及稅收征管力度較弱和數(shù)字金融發(fā)展水平欠佳的地區(qū)，應(yīng)引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局，堅(jiān)持差異化市場(chǎng)定位，緩解企業(yè)面臨的融資約束，服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

特別地，在數(shù)字技術(shù)高速發(fā)展和深化金融供給側(cè)改革的背景下，學(xué)術(shù)界高度關(guān)注如何建立健全多層次、覆蓋面廣的現(xiàn)代化金融體系以及相關(guān)的實(shí)證研究。受限于數(shù)據(jù)的可得性，本文主要使用滬深A(yù)股上市企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)考察商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張所引發(fā)的金融資源地理鄰近對(duì)企業(yè)避稅的影響。但這一工作無(wú)法很好體現(xiàn)商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張對(duì)中小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)行為的影響，在刻畫(huà)金融科技發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)金融地理鄰近和實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間關(guān)系的影響方面也存在不足。但上述問(wèn)題可成為未來(lái)研究在數(shù)據(jù)可得的情況下嘗試完善和拓展的重要方向。

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（責(zé)任編輯：子奕）