稅收征管數字化升級對企業新質生產力的影響研究

【摘 要】 文章選取2010—2023年我國A股上市公司為研究樣本，以“金稅三期”工程的試點作為一項準自然實驗，基于雙重差分模型探討稅收征管數字化升級影響企業新質生產力的作用機制和異質情況。實證研究發現，稅收征管數字化升級可顯著提升企業新質生產力水平。作用機制驗證表明，稅收征管數字化升級主要通過優化資源配置與緩解融資約束提升企業新質生產力水平。異質性檢驗顯示，當企業產權性質為非國有、所處地區位于東部以及具備高科技屬性時，稅收征管數字化升級提升企業新質生產力水平的效果更顯著。研究不僅有助于利益相關者更加全面準確地解讀企業的新質生產力狀況以及稅收征管數字化升級在這一行為過程中的作用，而且有助于增強企業對金稅工程的重視與高效融合，以在未來抓住“金稅四期”工程的時代機遇，實現企業高效能高質量發展。

【關鍵詞】 稅收征管； 數字化升級； 金稅工程； 新質生產力

【中圖分類號】 F810.42" 【文獻標識碼】 A" 【文章編號】 1004-5937（2025）14-0018-10

一、引言

2023年9月，習近平總書記在新時代推動東北全面振興座談會上指出要“積極培育新能源、新材料、先進制造、電子信息等戰略性新興產業，積極培育未來產業，加快形成新質生產力，增強發展新動能”，隨后在聽取黑龍江省委和省政府工作匯報時再次強調新質生產力。新質生產力這一概念的提出，賦予生產力新的時代內涵，為經濟社會高質量發展提供了與時俱進的生產力理論指導，因此在高質量發展的時代背景下，有必要深入探析新質生產力的影響因素。

目前關于新質生產力影響因素的研究主要集中于數字技術[ 1-2 ]、綠色技術[ 3 ]和數字經濟[ 4-6 ]等方面，而關注稅收征管數字化升級對企業新質生產力影響的研究鮮少。稅收征管數字化升級主要通過“金稅三期”工程的試點來體現，是利用大數據技術與云計算平臺，使用現代化手段監管和征收所有稅種。該方法改變了傳統的“人管人”模式，實現了“程序管人”的現代化管理模式[ 7 ]，既能夠提升企業投資規模[ 8 ]、全要素生產率和社會責任履行程度[ 9 ]，又能夠降低融資約束程度[ 10 ]和投融資期限錯配程度[ 11 ]。那么一個自然的邏輯，稅收征管數字化升級能否影響企業新質生產力水平？若該影響得以證實，其作用機制與異質性又是什么？本文在概述新質生產力基本內涵與影響因素的基礎上，探討稅收征管數字化升級對企業新質生產力影響的程度、作用機制，同時提出稅收征管數字化升級助力企業新質生產力形成與發展的政策建議。

二、文獻綜述

從學術界來看，學者主要從新質生產力的內涵及其影響因素視角展開研究。第一，在科學內涵上，新質生產力是以科技創新發揮主導作用的一種生產力的躍遷，具備高效能，體現高質量，是擺脫了傳統增長路徑、符合高質量發展要求且更具融合性、更能體現新內涵的生產力[ 12 ]。準確理解新質生產力的內涵特征，需要從“新”和“質”兩個方面把握?！靶隆北憩F在充分發揮科技創新的驅動作用，以創新引領變革，通過生產技術、生產方式、生產模式的創新，突破傳統生產方式的局限，實現生產力新的飛躍；“質”強調將技術的顛覆性突破作為創新驅動力，通過數字技術與先進制造技術的深度融合，全面提升生產效率，優化生產流程和管理方式等，體現了高效能和高質量。新質生產力是“創新驅動”與“質量牽引”以及二者協同演化的生產力發展新模式[ 13 ]。第二，關于新質生產力的影響因素，學者主要從數字技術、綠色技術和數字經濟等方面進行研究。首先，在數字技術不斷發展的背景下新一代信息技術變革催生的新質勞動資料成為新質生產力的重要構成要素和根本特征[ 1 ]，并通過帶動企業內部的管理創新促進新質生產力的涌現與提升[ 2 ]。其次，綠色技術創新對新質生產力的形成有正向促進作用，能夠推動形成新型勞動者、新型勞動資料、新型勞動對象，以大力發展更具創新性、融合性和高級化的新質生產力[ 3 ]。最后，數字經濟既是新質生產力形成和發展的原因也是必然結果[ 4 ]，它從需求側、供給側與環境側緩解新質生產力面臨的約束[ 5 ]，通過推動數字產業化與加快產業數字化促進新質生產力的形成[ 6 ]。

學者對稅收征管數字化升級影響后果的研究主要集中在以下方面：第一，稅收征管數字化升級與企業投融資。劉鎧豪[ 8 ]實證發現“金稅三期”工程提高了企業對外投資的可能性，增加了企業對外投資規模；蔡昌等[ 10 ]認為“金稅三期”工程從總體上緩解了企業融資約束程度。當學者聚焦投融資期限錯配時，存在截然相反的兩種觀點，一種認為稅收征管數字化升級抑制了企業投融資期限錯配[ 11 ]，另一種認為稅收征管數字化升級加劇了企業投融資期限錯配程度[ 14 ]。第二，稅收征管數字化升級與企業全要素生產率。稅收征管在數字化升級后有助于打破信息孤島，促進數據的使用，從而提高企業全要素生產率。但部分學者持不同意見。李建軍和王冰潔[ 15 ]指出“金稅三期”工程依托抑制技術創新和弱化企業資本配置效率的路徑降低企業全要素生產率，吳斌和舒竹語[ 16 ]也認同“金稅三期”工程會抑制企業全要素生產率。第三，稅收征管數字化升級與企業社會責任?！敖鸲惾凇惫こ痰膶嵤┫拗屏似髽I的避稅行為，打破了企業與政府之間“以捐避稅”的隱性契約，進而降低了企業社會責任的履行[ 17 ]和慈善捐贈水平[ 18 ]。但也有學者[ 9 ]得出了不同的觀點，即“金稅三期”工程的實行促進了稅收優惠政策的落實，進而提升了企業慈善捐贈的規模，并通過產業結構、技術創新和稅收結構降低了碳排放。

不難看出，目前鮮有學者圍繞稅收征管數字化升級賦能新質生產力發展進行深入研究。在新時代背景下，稅收征管數字化升級創新引領傳統生產力發生躍遷，賦能新質生產力發展成為必然趨勢。那么如何利用稅收征管數字化升級賦能新質生產力發展，兩者之間的作用機制和異質情況又如何，是值得深入研究的關鍵問題。

三、理論分析與研究假設

稅收與生產力天然密切關聯。陶然等[ 19 ]指出服務新質生產力的形成與發展，是稅收現代化服務中國式現代化的應有之義。稅務機關可以借助當今信息化和數字化的稅收征管平臺，促進形成新質生產力[ 20 ]。與此同時，地方稅務局推出的稅收“菜單式”政策包、“一企一策”稅收服務，助力提升企業產業鏈實力與自主創新能力，持續為企業新質生產力發展賦能。綜合上述觀點與實踐，本文認為稅收征管數字化升級能顯著提升企業新質生產力水平。

稅收征管數字化升級能夠優化資源配置。首先，稅收征管數字化升級提升了企業對數據匯集、處理的能力以及納稅效率，極大地降低了人工成本。一方面，深化大數據共享應用，企業能更便捷地獲取與提交相關信息，減少了數據收集與處理的工作量，同時對歷年納稅情況進行分析管理能減輕企業在稅務籌劃方面的人力負擔；另一方面，暢通辦稅過程，電子發票等的申領、開具、交付、查驗等流程自動化簡化了納稅人的數據處理流程，減少了人工操作的需要，人工成本的節約可以釋放冗余資源，減少資源誤置，從而加速實現生產要素的升級和配置效率的優化。其次，稅收征管數字化構建了一套嚴格并覆蓋所有企業的監管系統，將企業基礎信息、與各有關方來往信息、納稅信用等級信息等囊括在內，降低了控股股東侵占利益行為和管理層機會主義行為發生概率[ 7 ]，有效減少了資源在管理層的浪費與不合理使用。同時，稅收征管數字化升級明顯加強了征管力度，較強的稅收征管力度可以更大程度抑制企業內部人的自利行為，緩解企業內外部代理沖突，從而改善公司治理水平，提高企業價值，保障企業的清償能力和中小股東的利益，使企業資源得到合理利用與分配[ 21 ]。

稅收征管數字化升級能夠緩解融資約束。首先，基于企業內部視角，稅收征管數字化升級通過消除信息不對稱減少了企業融資的負面影響。融資約束產生的重要原因之一是外部資金提供者與資金需求者之間存在信息不對稱[ 22 ]，而稅收征管數字化升級建立的業務信息交流與共享平臺打破了外部資金提供方的信息壁壘，使他們能安全可靠地了解企業各方面情況并作出客觀評估，易于企業獲得更多融資[ 7 ]。同時，通過數字技術進行綜合分析，使不同部門之間使用同一稅收數據源，遏制了企業出于不同目的而向利益相關方提供不同數據的行為，減少了數據在信息傳遞過程中被損害、篡改的風險，保證了數據的透明度與真實性，從而緩解因信息不對稱帶來的融資約束。其次，基于企業外部視角，稅收征管數字化升級通過外界賦予的聲譽機制給企業融資帶來了正向效應。稅收征管數字化升級會對社會公布納稅信用評價等級為A的納稅人名單，這向社會各界傳達了一個官方認可的積極信號，顯著增加了A級納稅企業的聲譽和曝光度[ 23 ]。聲譽理論認為聲譽機制能夠以較低的成本維持交易秩序，因此納稅信用評級的公布，即聲譽機制的發揮會影響企業的融資規模[ 10 ]，對納稅信用評級為A的企業，銀行更愿意提供貸款[ 22 ]，供應商對其提供的商業信用融資規模也更大[ 24 ]。

資源配置優化與融資約束緩解后，提升了企業的新質生產力水平。第一，優化資源配置與緩解融資約束驅動企業技術創新，賦予生產力“新”的內涵。新質生產力以創新起主導作用，企業內部的技術創新是新質生產力提升的重要來源[ 2 ]。一方面，優化資源配置從企業內部出發，減少企業因資源錯配導致的資源浪費，使企業內部資金得到合理的規劃與利用，促使各類優質要素向創新領域聚集；另一方面，緩解融資約束從企業外部出發，不斷吸引新的資本進入企業，保障了企業用于創新研發資金鏈的連續性。二者均為企業技術創新提供了條件，使企業擁有充足的資金與完備的規模體系用于生產技術、生產方式、生產模式的研發與創新，即賦予生產力“新”的內涵。第二，優化資源配置與緩解融資約束驅動企業生產效率提高，推動生產力實現“質”的飛躍。加快培育和發展新質生產力，實質是提升生產要素的使用效率[ 1 ]。一方面，資源配置得到優化后能提高資源的流動性和利用率，確保生產要素如勞動力、資本和信息等在企業內部由低效領域轉移到高效領域，從而驅動生產效率的提升，體現了企業向高效能發展；另一方面，融資約束得到緩解后，可實現規模經濟以降低單位成本，可購置先進設備與優質材料以提高產品質量，也可擁有充足的流動資金以應對生產突發情況，進而優化生產流程，驅動企業生產高質量發展。二者通過提高企業生產效率來驅動企業高效能、高質量發展，而高效能、高質量作為新質生產力“質”的必然要義，恰恰體現了生產力的飛躍。

基于以上分析，提出如下研究假設。

H1：稅收征管數字化升級能顯著提升企業新質生產力水平。

H2：稅收征管數字化升級通過優化資源配置提升企業新質生產力水平。

H3：稅收征管數字化升級通過緩解融資約束提升企業新質生產力水平。

四、變量說明與模型設定

（一）樣本選擇與數據來源

“金稅三期”工程于2013年逐步上線并推廣實施，至2016年實現全覆蓋。基于本文的研究內容和數據的可得性以及對政策實施時間跨度的考慮，本文選取2010—2023年我國A股上市公司為研究樣本，并對相關數據進行如下處理：（1）剔除金融行業的樣本；（2）剔除經營不善的ST和*ST上市公司樣本；（3）剔除數據缺失樣本；（4）為消除極端值影響，對樣本數據執行上下1%的縮尾處理。最終得到34 282個觀測值。本文所使用的研究數據來源于國泰安數據庫（CSMAR），數據處理與研究軟件為Stata18.0。

（二）變量說明

1.被解釋變量

被解釋變量為企業的新質生產力（Npro）。參照宋佳等[ 25 ]的做法，以創新為核心，基于生產力二要素理論，從勞動力和生產工具兩個層面構建指標體系，考慮勞動對象在生產過程中的作用和價值，利用熵值法計算各指標的權重，從而形成企業新質生產力指標。

2.解釋變量

解釋變量為稅收征管數字化升級（Gtp）。稅收征管數字化升級以“金稅三期”工程的實施來衡量。“金稅三期”工程采用分批試點、逐步實施的方式來推進：2013年在重慶、山西、山東實現單軌運行；2014年在廣州、河南、內蒙古正式上線；2015年在河北、安徽、吉林等14省展開推廣；2016年在江西、北京、陜西等省市完成全面建設。因此，本文構建虛擬變量Gtp，當企業所在的地區在該年試點“金稅三期”工程后，賦值為1，否則為0。

3.中介變量

中介變量包括企業的資源配置（Ineff）和融資約束（WW）。本文度量資源配置借鑒Richardson的方法估計，該數值越大，意味著企業過度投資或投資不足的程度越嚴重，資源配置效率越低。吳秋生和黃賢環[ 26 ]將現有文獻度量企業融資約束的方法劃分為以下四種：一是單指標測度，如企業規模、年齡；二是借助模型系數，如投資—現金流敏感系數、現金—現金流敏感系數；三是構建相關指數，如KZ指數、ZFC指數、WW指數、SA指數；四是基于企業信貸融資狀況或者管理層融資約束自我感知的調查數據進行判別。WW指數法評價企業融資約束具有易于計算、結果全面、精確度高且兼顧自身財務特征與外部行業特征的優勢，因此本文選擇該方法衡量企業融資約束，該值越大表明企業受融資約束的程度越高。

4.控制變量

控制變量包括企業規模（Size）、股權集中度（Top10）、獨董占比（Bi）、董事會規模（Boa）、兩職合一（Dua）、資產負債率（Lev）、盈利能力（Roa）、經營性現金流量（Cashflow）、無形資產占比（Intangible）、有形資產占比（Tangible）、營業收入增長率（Growth）、固定資產占比（Fixed）、企業效應（Symbol）、時間效應（Year）、行業效應（Industry）和地區效應（Province）。

主要變量的說明如表1所示。

（三）模型設定

為考察稅收征管數字化升級對企業新質生產力的影響，構建以下雙重差分模型來檢驗假設：

其中，回歸模型的被解釋變量Nproit是企業新質生產力，解釋變量Gtpct為企業稅收征管數字化升級情況，Controlit表示在企業和地區層面控制變量的集合，Symboli為企業固定效應，Yeart為時間固定效應，Industryj為行業固定效應，Provincec為地區固定效應，？著是隨機干擾項，下標i、t、j、c分別代表企業、年份、行業和省份。

五、實證分析

（一）描述性統計

表2列示了變量的描述性統計結果。被解釋變量Npro的最大值為15.570，最小值為0.696，標準差為2.778，說明各樣本企業不同年份的新質生產力水平差距懸殊。解釋變量Gtp的均值為0.771，表明有77.1%的樣本試點“金稅三期”政策，即受到稅收征管數字化升級的影響。控制變量層面，Size的均值與標準差統計值分別為8.267與1.381，體現了樣本企業的資產規模存在顯著差異；Top10最大值為0.906，最小值為0.234；Bi的標準差為0.053，反映各樣本企業間獨立董事在董事會中所占比例相差無幾；Boa的最小值1.609與最大值2.639相差近一倍，體現樣本企業董事會規模大小各異；Dua的均值為0.327，表明樣本區間內的大部分企業董事長與總經理兩職由不同人員擔任；Lev的最大值是0.870，最小值是0.047，說明部分樣本企業存在資產負債率過低或過高等不合理現象；Roa的最大值為0.197，最小值為負數；Cashflow的最大值為0.592，最小值為-0.403；Intangible與Tangible的標準差均小于0.1，表明不同樣本企業間無形資產、有形資產占比數值接近；Growth的平均值是0.156；Fixed的最大值是0.640，最小值是0.004，表明樣本中不同類型的企業對固定資產需求差異明顯。

（二）基準回歸

表3列示了稅收征管數字化升級對企業新質生產力影響的回歸結果。列（1）為稅收征管數字化升級與企業新質生產力的直接回歸結果，列（2）固定了企業效應、行業效應、時間效應與地區效應，列（3）在上述基礎上加入了控制變量進行回歸。結果顯示，解釋變量Gtp對被解釋變量Npro的回歸系數在加入固定效應、控制變量前后均為正值，且至少在5%的水平上顯著，有效表明稅收征管數字化升級對促進企業新質生產力水平的提升具有顯著的正向效應，H1得到驗證。

（三）機制研究

借鑒孫雪嬌等[ 22 ]的做法，檢驗在資源配置效率低、融資約束程度嚴重的情況下，稅收征管數字化升級是否對企業新質生產力水平的促進作用更明顯，從而驗證作用機制。

1.優化資源配置

本文設定變量Ineff檢驗稅收征管數字化升級通過優化資源配置提升企業新質生產力水平的作用路徑一。根據企業資源配置效率（Ineff）將樣本分成兩組，若Ineff高于中位數定義為低組，賦值為1；否則定義為高組，賦值為0。將兩組樣本分別運用模型（1）進行回歸，傳導機制回歸結果如表4列（1）、列（2）所示。結果顯示，在資源配置效率低組，解釋變量Gtp的回歸系數為正，且通過10%水平的顯著性檢驗；在資源配置效率高組，其回歸系數不顯著。這說明對于資源配置效率較低的企業，稅收征管數字化升級對企業新質生產力水平的提升作用更顯著，即資源配置作為稅收征管數字化升級影響新質生產力的中介是成立的，H2得到驗證。

2.緩解融資約束

本文設定變量WW檢驗稅收征管數字化升級通過緩解融資約束提升企業新質生產力水平的作用路徑二。根據企業融資約束程度（WW）將樣本分成兩組，若WW大于中位數定義為高組，賦值為1；否則定義為低組，賦值為0。將兩組樣本分別運用模型（1）進行回歸，傳導機制回歸結果如表4列（3）、列（4）所示。結果顯示，在融資約束程度高組，解釋變量Gtp的回歸系數為正，且通過5%水平的顯著性檢驗；在融資約束程度低組，其回歸系數不顯著。這說明對于融資約束程度較高的企業，稅收征管數字化升級對企業新質生產力水平的提升作用更顯著，即融資約束作為稅收征管數字化升級影響新質生產力的中介是成立的，H3得到驗證。

（四）穩健性分析

1.平行趨勢檢驗

政策實施前后實驗組與對照組滿足平行趨勢檢驗是運用雙重差分模型的前提，即在稅收征管數字化升級之前所有樣本企業的新質生產力水平具有相似的時間變化趨勢，而在稅收征管數字化升級之后新質生產力水平在實驗組與對照組之間呈現明顯的趨勢變化差異。為了排除實驗組與對照組自身差異對實證結果的影響，本文構建模型（2）進行平行趨勢檢驗：

其中，Gtpyearct表示企業稅收征管數字化升級的時間，構建政策實施前三年（PRE3）、實施前兩年（PRE2）、實施前一年（PRE1）、實施當年（CUR0）、實施后一年（AFT1）、實施后兩年（AFT2）和實施后三年（AFT3）的虛擬變量，選取實施前一年（PRE1）為基準年，運用模型（2）進行回歸，回歸結果如表5所示。結果顯示，企業在稅收征管數字化升級之前的回歸系數PRE3、PRE2均不顯著，說明政策實施前實驗組與對照組樣本的新質生產力水平無顯著差異；企業在稅收征管數字化升級以后的回歸系數CUR0、AFT1、AFT2、AFT3均在1%的水平上顯著為正，表明政策實施后企業新質生產力水平得到顯著提升，并且政策影響效果長期穩定，再次驗證了H1。以上結果滿足平行趨勢檢驗要求。

2.傾向得分匹配（PSM）

為進一步緩解樣本遺漏變量、樣本自選擇給實證結果帶來的誤差，本文采用傾向得分匹配法為每一個實驗組樣本尋找最為相近的對照組樣本，并基于匹配后的樣本集執行模型估計。具體而言，本文選取獨董占比（Bi）、董事會規模（Boa）、兩職合一（Dua）、經營性現金流量（Cashflow）、無形資產占比（Intangible）為協變量，使用logit模型計算傾向得分，然后進行卡尺為0.05的1：1近鄰匹配，共得到34 266個有效樣本，其中有26 419個樣本得以匹配，回歸結果如表6所示?？梢钥吹?，實驗組與對照組在匹配后的均值大致相同，各協變量匹配后的標準化偏差得到明顯的縮小且均在1%以內，這說明實驗組的樣本得到有效匹配。同時，匹配后的t值均不再顯著，PSM有效，排除了樣本偏差給實證結果帶來的影響，穩健性得到保障。

3.安慰劑檢驗

為了排除本文的實證結果并非偶然性事件或不可觀測因素所致的，通過隨機選定稅收征管數字化升級的實施年份來進行安慰劑檢驗，即各試點省份在2010至2023年中隨機選取任一年作為“金稅三期”工程的實施年份，構建“偽”試點時間。由于“偽”試點時間是隨機生成的，則此時稅收征管數字化升級不會對企業新質生產力帶來影響，估計系數應該在0附近，否則不能排除實證結果與模型的偏差。本文進行500次的隨機回歸估計，圖1為估計系數核密度分布圖。結果顯示，稅收征管數字化升級的平均估計系數接近于0，與基準回歸得到的實際估計系數0.1420相差甚遠；同時，p值大部分集中在0.1以上。上述結果有效說明稅收征管數字化升級對企業新質生產力的影響并非偶然事件引發的，實證結果展現出穩健性與可靠性。

（五）異質性分析

前文實證部分表明，稅收征管數字化升級主要通過優化資源配置與緩解融資約束來促進企業新質生產力水平的提升，下面區分企業產權性質、地區屬性及科技屬性的不同，進一步考察稅收征管數字化升級對企業新質生產力影響的異質情況。

1.區分產權性質

產權性質決定了企業的運行模式、經營目標與肩負的社會責任范疇，為檢驗其對研究結論帶來的差異，本文將樣本區分為國有企業和非國有企業進行回歸，結果見表7列（1）、列（2）?？梢钥闯觯菄衅髽I的Gtp系數顯著為正，而國有企業的Gtp系數并不顯著，這說明稅收征管數字化升級促進企業新質生產力水平提升在非國有企業中更能發揮作用?？赡艿脑蚴?，一方面國有企業肩負著國民經濟調控的重任，承擔著更多的社會責任，具有完善的運營方針與嚴格的監管制度，在稅務合規、數據處理、信息披露等環節有清晰規劃，有效避免了人工成本高昂與代理問題，即資源得到合理規劃與配置；另一方面國有企業通常擁有公開透明的信息交流與共享平臺以保障數據的透明度與真實性，且外界對其聲譽機制具有長期穩定的認可度與信賴度，使其獲得融資的難度低于非國有企業。因此，稅收征管數字化升級促進新質生產力水平提升的作用在非國有企業樣本中能發揮更大的作用。

2.區分地區屬性

習近平總書記強調要因地制宜發展新質生產力，表明不同地區發展新質生產力的基礎不同?！敖鸲惾凇惫こ滩捎梅峙圏c的推進方式使處于不同省份的企業間存在稅收征管數字化升級的時間差異，從而為新質生產力帶來不同影響。本文將企業樣本劃分為東部地區企業與中西部地區企業①，回歸結果如表7列（3）、列（4）所示。稅收征管數字化升級在東部地區企業的回歸系數為0.2152，且在1%水平上顯著，在中西部地區企業的回歸系數則不顯著。可能的原因在于從“金稅三期”政策實施時間分析，東部地區的省份整體上具有先發優勢，處于該地區的樣本企業與稅收征管數字化升級深度融合，對新質生產力的積極作用較為明顯。

3.區分科技屬性

新質生產力是以科技創新發揮主導作用的生產力，強調顛覆性突破性技術創新對新質生產力的推動作用，因此本文推測企業的科技屬性不同，將導致稅收征管數字化升級對企業新質生產力產生差異化影響。為驗證該猜測，參照姚凱和王亞娟[ 27 ]的做法②，將樣本企業區分為高科技企業、非高科技企業兩組進行回歸，回歸結果如表7列（5）、列（6）。列（5）的Gtp回歸系數為0.3627，并通過了1%水平的顯著性檢驗，說明在高科技企業中，稅收征管數字化升級每提升一個單位，企業新質生產力水平將提升36.27%個單位，列（6）的Gtp回歸系數則沒有通過顯著性檢驗。以上結果表明，企業的高科技屬性能夠增強稅收征管數字化升級對企業新質生產力水平的提升效應。可能的原因在于高科技企業具有技術與人才優勢，能更高效地將稅收征管數字化升級與企業相融合，進而促進企業新質生產力水平的提升。

六、研究結論與政策建議

（一）研究結論

本文將“金稅三期”工程視為準自然實驗，選取2010—2023年我國A股上市公司為研究樣本，運用雙重差分模型考察稅收征管數字化升級對企業新質生產力的作用機制和異質情況。實證研究發現，稅收征管數字化升級可顯著提升企業新質生產力水平。作用機制驗證表明，稅收征管數字化升級主要通過優化資源配置與緩解融資約束的作用路徑來提升企業新質生產力水平。異質性檢驗顯示，當企業產權性質為非國有、所處地區為東部以及具備高科技屬性時，稅收征管數字化升級提升企業新質生產力水平的效果更顯著。

（二）政策建議

基于上述研究結論，本文提出以下政策建議：

對政府而言，制定稅收征管政策應綜合考慮地區屬性、行業屬性與企業產權屬性等要素，抓住宏觀經濟市場變化趨勢推陳出新，因地制宜對政策進行調整與完善，發揮好優質企業的帶頭作用與政策對市場的治理作用。其中尤其強調稅務部門的作用，一方面要運用好稅收征管數字化平臺的資源優勢對企業納稅申報、結果查驗、信息披露等環節展開監督以建立良好的信息環境，另一方面要聚焦下階段稅收征管數字化升級工作，加快構建與推進發揮主導作用的“金稅四期”工程，為新質生產力的全面提升持續賦能。

對企業而言，首先應嚴格遵守稅收法律法規，關注自身在數據處理、稅務合規、信息監管方面的能力，加強內部控制以抑制信息不對稱、管理層機會主義等現象，合理運用稅收征管數字化平臺。其次要清晰全面地認識稅收征管數字化升級發揮企業治理效應與推動新質生產力水平提升的理論依據、作用機制與實現路徑。通過前文研究可知，稅收征管數字化升級通過優化資源配置與緩解融資約束進而提升企業新質生產力水平，這有助于企業全面客觀地評價稅收征管數字化升級對企業新質生產力的積極作用。最后要抓住“金稅四期”工程與其他稅收政策的時代契機，充分利用這些政策促進企業高效能高質量發展，為企業新質生產力水平的提升注入源源不斷的動力。

【參考文獻】

［1］ 宋虹橋，張夏恒.數字化轉型賦能新質生產力：機理、挑戰與路徑選擇［J］.北京理工大學學報（社會科學版），2024，26（6）：1-12.

［2］ 張慧智，李犀堯.數字化轉型對企業新質生產力的影響［J］.工業技術經濟，2024（6）：12-19.

［3］ 孫小婷，李敏.綠色技術創新、新質生產力與低碳經濟高質量發展［J］.統計與決策，2024（14）：29-34.

［4］ 李政，廖曉東.發展“新質生產力”的理論、歷史和現實“三重”邏輯［J］.政治經濟學評論，2023，14（6）：146-159.

［5］ 張森，溫軍.數字經濟賦能新質生產力：一個分析框架［J］.當代經濟管理，2024，46（7）：1-9.

［6］ 焦方義，杜瑄.論數字經濟推動新質生產力形成的路徑［J］.工業技術經濟，2024（3）：3-13.

［7］ 許江波，徐夢潔，張智越. 數字化稅收征管與企業投融資期限錯配：基于“金稅三期”的準自然實驗［J］.財會月刊，2023（9）：19-26.

［8］ 劉鎧豪.稅收征管與企業對外投資：來自“金稅工程三期”的證據［J］.南方經濟，2021（12）：37-57.

［9］ 魏升民，李沛倫，楊彩婷.稅收征管數字化提高了企業慈善捐贈嗎：基于“金稅三期工程”準自然實驗的研究［J］.貴州財經大學學報，2024（1）：62-70.

［10］ 蔡昌，林高怡，王卉喬.稅收征管與企業融資約束：基于金稅三期的政策效應分析［J］.會計研究，2021（5）：107-120.

［11］ 翟淑萍，范潤，趙玉潔.稅收征管與企業投融資期限錯配［J］.現代財經（天津財經大學學報），2023（6）：37-55.

［12］ 周文，許凌云.論新質生產力：內涵特征與重要著力點［J］.改革，2023（10）：1-13.

［13］ 鈔小靜，王清.新質生產力驅動高質量發展的邏輯與路徑［J］.西安財經大學學報，2024，37（1）：12-20.

［14］ 申明浩，龐鈺標，楊永聰.稅收征管數字化與企業投融資期限錯配［J］.商業研究，2023（6）：48-58.

［15］ 李建軍，王冰潔.稅收征管、企業稅負與全要素生產率：來自“金稅三期”準自然實驗的證據［J］.經濟學報，2022，9（4）：167-192.

［16］ 吳斌，舒竹語.稅收征管對企業全要素生產率的影響機制分析：來自金稅三期工程準自然實驗的證據［J］.華東理工大學學報（社會科學版），2023，38（5）：125-148.

［17］ 金智，黃承浩.稅收征管與企業社會責任：基于“金稅三期”的證據［J］.會計研究，2022（10）：71-84.

［18］ 陳怡欣，池賦煒，林奕皓.稅收征管數字化與企業慈善捐贈：基于金稅三期工程的準自然實驗［J］.財經論叢，2023（11）：25-35.

［19］ 陶然，柳華平，周可芝.稅收助力新質生產力形成與發展的思考［J］.稅務研究，2023（12）：16-21.

［20］ 王雙彥.稅收政策助推新質生產力高質量發展的挑戰及對策研究［J］.產業創新研究，2024（8）：1-3.

［21］ 陳麗，徐榮華.融資約束、稅收征管與審計意見購買［J］.生產力研究，2024（1）：154-160.

［22］ 孫雪嬌，翟淑萍，于蘇.柔性稅收征管能否緩解企業融資約束：來自納稅信用評級披露自然實驗的證據［J］.中國工業經濟，2019（3）：81-99.

［23］ 王亞男，王帥，王玉婷，等.納稅信用評級制度與企業商業信用融資：基于激勵效應視角的研究［J］.經濟科學，2023（6）：124-143.

［24］ 陸正飛，楊德明.商業信用：替代性融資，還是買方市場？［J］.管理世界，2011（4）：6-14.

［25］ 宋佳，張金昌，潘藝.ESG發展對企業新質生產力影響的研究：來自中國A股上市企業的經驗證據［J］.當代經濟管理，2024，46（6）：1-11.

［26］ 吳秋生，黃賢環.財務公司的職能配置與集團成員上市公司融資約束緩解［J］.中國工業經濟，2017（9）：156-173.

［27］ 姚凱，王亞娟.海歸高管與企業國際化：基于我國高科技上市公司的實證研究［J］.經濟理論與經濟管理，2020（11）：55-71.