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税务系统“放管服”改革能否促进企业数字化转型

姚凤民 王培圣

姚凤民, 王培圣. 税务系统“放管服”改革能否促进企业数字化转型[J]. 广东财经大学学报, 2024, 39(4): 97-108.
引用本文: 姚凤民, 王培圣. 税务系统“放管服”改革能否促进企业数字化转型[J]. 广东财经大学学报, 2024, 39(4): 97-108.
YAO Feng-min, WANG Pei-sheng. Can the Reform of Tax-Related Government Functions Promote Enterprise Digital Transformation[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2024, 39(4): 97-108.
Citation: YAO Feng-min, WANG Pei-sheng. Can the Reform of Tax-Related Government Functions Promote Enterprise Digital Transformation[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2024, 39(4): 97-108.

税务系统“放管服”改革能否促进企业数字化转型

详细信息
    作者简介:

    姚凤民(1964-),男,内蒙古赤峰人,广东财经大学财政税务学院教授,博士生导师

    王培圣(1999-),男,天津人,广东财经大学财政税务学院研究生

  • 中图分类号: F812.2

Can the Reform of Tax-Related Government Functions Promote Enterprise Digital Transformation

  • 摘要: 数字经济背景下企业数字化转型成为必然趋势。税务系统“放管服”改革优化企业的营商软环境,对企业数字化转型产生了深远影响。基于2017、2018年税务系统“放管服”改革,采用多时点双重差分模型,评估税务系统“放管服”改革对企业数字化转型的影响效应及其机制。研究发现,税务系统“放管服”改革显著地促进了企业数字化转型,且主要通过优化营商软环境如制度软环境与人才软环境发挥作用;异质性分析表明,对非国有企业、规模较小企业、服务业企业以及经济发展水平较高地区企业而言,税务系统“放管服”改革对企业数字化转型的正效应更加明显。本研究拓展了税务系统“放管服”改革对微观企业作用的成果,也丰富了财税政策影响企业数字化转型的相关文献,为后续深化改革提供了参考与启示。
  • 图  1  平行趋势检验

    图  2  安慰剂检验

    表  1  主要变量定义

    变量类型 变量名称 变量符号 变量说明
    被解释变量 企业数字化转型 DIG 通过文本分析法得到
    解释变量 税务系统“放管服”改革 Reform 开始试点或者已经推广了税务系统“放管服”改革取值为1,反之为0
    控制变量 托宾Q值 Tobinq 企业市值与账面价值之比
    净资产收益率 Roe 企业净利润/净资产
    资产负债率 Lev 企业总负债/总资产
    股权集中度 LHR 企业第一大股东持股比例
    营业收入增长率 Growth 本年营业收入/上一年营业收入-1
    独立董事比例 IDN 独立董事人数/董事人数
    产权性质 SOE 国有控股企业取值为1,其他为0
    董事会规模 Board 董事会人数
    四大事务所 Big4 由四大会计事务所进行年报审计取1,否则取0
    企业规模 Size 总资产的自然对数
    营业收入 Income 营业收入的自然对数
    企业年龄 Age 当年年份-企业成立年份
    两职合一 Dual 董事长与总经理是同一个人为1,否则为0
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    表  2  主要变量的描述性统计

    变量 样本量 均值 中位数 标准差 最小值 最大值
    DIG 37 811 1.367 1.099 1.401 0.000 6.301
    Reform 37 811 0.365 0.000 0.481 0.000 1.000
    Tobinq 37 811 2.032 1.604 1.315 0.846 8.732
    Roe 37 811 0.056 0.070 0.140 -0.766 0.436
    Lev 37 811 0.413 0.403 0.207 0.053 0.914
    LHR 37 811 34.250 32.060 14.858 8.560 75.000
    Growth 37 811 0.172 0.112 0.389 -0.552 2.343
    IDN 37 811 3.145 3.000 0.548 2.000 5.000
    SOE 37 811 0.332 0.000 0.471 0.000 1.000
    Board 37 811 8.509 9.000 1.675 5.000 15.000
    Big4 37 811 0.059 0.000 0.236 0.000 1.000
    Size 37 811 22.142 21.952 1.302 19.115 26.248
    Income 37 811 21.440 21.292 1.459 18.115 25.618
    Age 37 811 18.017 18.000 6.109 0.000 63.000
    Dual 37 811 0.299 0.000 0.458 0.000 1.000
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    表  3  税务系统“放管服”改革对企业数字化转型的影响

    变量 (1) (2) (3)
    Reform 0.814***(0.018) 0.240***(0.020) 0.086***(0.026)
    Tobinq 0.053***(0.006) 0.028***(0.007)
    Roe -0.231***(0.042) -0.126***(0.042)
    Lev -0.345***(0.066) -0.091(0.072)
    LHR -0.009***(0.001) -0.005***(0.001)
    Growth -0.006(0.012) -0.008(0.013)
    IDN -0.048**(0.023) -0.022(0.024)
    SOE -0.319***(0.038) -0.069(0.048)
    Board 0.016**(0.008) 0.038***(0.008)
    Big4 -0.038(0.051) 0.002(0.058)
    Size 0.261***(0.022) 0.194***(0.026)
    Income 0.068***(0.019) 0.101***(0.021)
    Age 0.064***(0.002) 0.087***(0.003)
    Dual 0.029(0.019) -0.010(0.020)
    常数项 1.101***(0.017) -6.492***(0.341) -6.848***(0.442)
    企业固定效应
    年份固定效应
    N 37 811 37 811 37 811
    R2 0.145 0.320 0.340
    注:括号内数值为稳健标准误;*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下统计显著。下表同。
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    表  4  倾向得分匹配平衡性检验

    变量 样本 平均值 偏差率(%) 偏差降低比率(%) t
    处理组 控制组
    Tobinq 匹配前 1.930 2.090 -12.3 91 -11.42
    匹配后 1.930 1.944 -1.1 -0.99
    Roe 匹配前 0.047 0.060 -8.4 62.2 -8.08
    匹配后 0.047 0.052 -3.2 -2.56
    Lev 匹配前 0.404 0.417 -6 68 -5.61
    匹配后 0.405 0.401 1.9 1.62
    LHR 匹配前 33.203 34.851 -11.1 87.6 -10.40
    匹配后 33.205 33.001 1.4 1.16
    Growth 匹配前 0.154 0.182 -7.2 91.1 -6.72
    匹配后 0.154 0.157 -0.6 -0.54
    IDN 匹配前 3.081 3.181 -18.5 97.5 -17.04
    匹配后 3.081 3.079 0.5 0.41
    SOE 匹配前 0.253 0.376 -26.8 95.5 -24.78
    匹配后 0.253 0.247 1.2 1.06
    Board 匹配前 8.253 8.655 -24.4 98.4 -22.64
    匹配后 8.253 8.259 -0.4 -0.35
    Big4 匹配前 0.075 0.049 10.4 73 10.02
    匹配后 0.074 0.068 2.8 2.19
    Size 匹配前 22.257 22.076 13.8 92.6 13.01
    匹配后 22.257 22.270 -1 -0.83
    Income 匹配前 21.537 21.384 10.5 93.1 9.84
    匹配后 21.537 21.548 -0.7 -0.60
    Age 匹配前 19.798 16.993 47.1 99.2 44.09
    匹配后 19.785 19.764 0.4 0.30
    Dual 匹配前 0.357 0.266 19.9 99.1 18.80
    匹配后 0.357 0.356 0.2 0.15
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    表  5  稳健性检验

    变量 (1) (2) (3) (4) (5)
    Reform 0.088** 0.084*** 0.074*** 0.088*** 0.089***
    (0.038) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026)
    常数项 -6.112*** -6.876*** -6.835*** -6.791*** -6.792***
    (0.597) (0.442) (0.443) (0.444) (0.445)
    控制变量
    企业固定效应
    年份固定效应
    N 19 033 34 359 37 811 37 811 37 811
    R2 0.253 0.345 0.340 0.342 0.340
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    表  6  机制检验结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
    Cost DIG Cash DIG Human DIG Short DIG
    Reform -0.003* 0.110*** 0.014** 0.086*** 0.602** 0.065** -0.044** 0.111***
    (0.001) (0.026) (0.006) (0.026) (0.306) (0.026) (0.018) (0.026)
    Cost -0.594***
    (0.158)
    Cash 0.101***
    (0.028)
    Human 0.007***
    (0.001)
    Short -0.026***
    (0.008)
    常数项 0.550*** 0.174 1.502*** -6.87*** -2.953 -8.081*** 7.418*** -0.984***
    (0.026) (0.106) (0.128) (0.443) (16.19) (0.821) (0.076) (0.133)
    控制变量
    企业固定效应
    年份固定效应
    N 37 810 37 810 37 811 37 811 32 694 32 694 37 810 37 810
    R2 0.436 0.324 0.906 0.341 0.166 0.308 0.256 0.323
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    表  7  异质性检验结果

    变量 (1) (2) (3) (4)
    Reform 0.133*** 0.179*** 0.064** 0.036
    (0.029) (0.032) (0.026) (0.032)
    diff -0.020 0.065** 0.566*** 0.007
    (0.050) (0.026) (0.115) (0.041)
    Reform×diff -0.133*** -0.143*** 0.198*** 0.096***
    (0.037) (0.032) (0.068) (0.037)
    常数项 -6.788*** -6.831*** -6.830*** -6.861***
    (0.441) (0.471) (0.440) (0.439)
    控制变量
    企业固定效应
    年份固定效应
    N 37 811 37 811 37 811 37 811
    R2 0.341 0.341 0.345 0.340
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  • [1] 赵宸宇, 王文春, 李雪松. 数字化转型如何影响企业全要素生产率[J]. 财贸经济, 2021(7): 114-129. doi: 10.3969/j.issn.1002-8102.2021.07.008
    [2] 张夏恒. 中小企业数字化转型障碍、驱动因素及路径依赖——基于对377家第三产业中小企业的调查[J]. 中国流通经济, 2020(12): 72-82. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGLT202012009.htm
    [3] 曹直, 吴非. 税收激励与企业数字化转型——基于固定资产加速折旧政策的准自然实验[J]. 广东财经大学学报, 2023(2): 88-99. http://xb.gdufe.edu.cn/article/id/135fe08c-e879-400d-afcd-ebb7ccd8700f
    [4] 朱颖, 钱本宇, 方观富. 增值税留抵退税与企业数字化转型[J]. 财政研究, 2023(3): 114-128. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CZYJ202303008.htm
    [5] 文茜, 李万利, 申志轩. 地方政府释放财政压力的微观传导机制: 企业盈余管理视角[J]. 世界经济, 2023(10): 91-114. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SJJJ202310005.htm
    [6] 席卫群, 杨青瑜. 减税降费、经济增长与财政压力[J]. 财政科学, 2022(6): 24-38. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CZKX202206003.htm
    [7] 唐飞鹏, 霍文希. 税收营商环境优化与企业创新质量——基于税务系统"放管服"改革的经验证据[J]. 财政研究, 2022(12): 91-106. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CZYJ202212007.htm
    [8] 范源源, 李建军. 税收"放管服"改革能否提高企业税收遵从[J]. 财贸经济, 2023(1): 68-82. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CMJJ202301004.htm
    [9] 薛钢, 董睿. 税收营商环境优化的稳就业效应——基于税收"放管服"改革的准自然实验[J]. 财政研究, 2023(6): 81-95. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CZYJ202306006.htm
    [10] 储德银, 程扬帆. 税收营商环境优化与企业全要素生产率——来自税务系统"放管服"改革的经验证据[J]. 南开经济研究, 2024(4): 45-65. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NKJJ202404003.htm
    [11] 梁平汉, 邹伟, 胡超. 时间就是金钱: 退税无纸化改革、行政负担与企业出口[J]. 世界经济, 2020(10): 52-73. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SJJJ202010004.htm
    [12] YAN W, CAI Z, YANG A. Leading the charge: the impact of executives with R&D backgrounds on corporate digital transformation[J]. Finance Research Letters, 2023, 56: 104118.
    [13] 黄大禹, 谢获宝, 邹梦婷. 金融化抑制了企业数字化转型吗?——证据与机制解释[J]. 现代财经(天津财经大学学报), 2022(7): 57-73. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XCXB202207004.htm
    [14] 毛宁, 孙伟增, 杨运杰, 等. 交通基础设施建设与企业数字化转型——以中国高速铁路为例的实证研究[J]. 数量经济技术经济研究, 2022(10): 47-67. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLJY202210003.htm
    [15] 王海, 闫卓毓, 郭冠宇, 等. 数字基础设施政策与企业数字化转型: "赋能"还是"负能"?[J]. 数量经济技术经济研究, 2023(5): 5-23. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SLJY202305001.htm
    [16] 周洲, 吴馨童. 知识产权保护对企业数字化转型的影响——来自"三审合一"改革的经验证据[J]. 科学学与科学技术管理, 2022(6): 89-109. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXXG202206005.htm
    [17] 史宇鹏, 王阳. 营商环境与企业数字化转型: 影响表现与作用机制[J]. 北京交通大学学报(社会科学版), 2022(2): 14-28. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BFJD202202001.htm
    [18] 周冬华, 万贻健. 企业数字化能提升企业全要素生产率吗?[J]. 统计研究, 2023(12): 106-118. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJYJ202312009.htm
    [19] PENG Y, TAO C. Can digital transformation promote enterprise performance: from the perspective of public policy and innovation[J]. Journal of Innovation & Knowledge, 2022, 7(3): 100198.
    [20] 贺正楚, 潘为华, 潘红玉, 等. 制造企业数字化转型与创新效率: 制造过程与商业模式的异质性分析[J]. 中国软科学, 2023(3): 162-177. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGRK202303014.htm
    [21] HUANG Y, HU M, XU J, et al. Digital transformation and carbon intensity reduction in transportation industry: empirical evidence from a global perspective[J]. Journal of Environmental Management, 2023, 344: 118541.
    [22] 赵春明, 班元浩, 李宏兵, 等. 企业数字化转型与劳动收入份额[J]. 财经研究, 2023(6): 49-63+93. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJYJ202306004.htm
    [23] 王锋波, 钟坚, 刘胜. 数字化转型对制造业服务化的影响: 理论探索与经验辨识[J]. 经济问题探索, 2023(7): 121-141. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJWS202307008.htm
    [24] 李文钊, 翟文康, 刘文璋. "放管服"改革何以优化营商环境?——基于治理结构视角[J]. 管理世界, 2023(9): 104-124. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ202309007.htm
    [25] 张峰, 殷西乐, 丁思琪. 市场化改革与企业创新——基于制度性交易成本的解释[J]. 山西财经大学学报, 2021(4): 32-46. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SXCJ202104004.htm
    [26] 王永进, 冯笑. 行政审批制度改革与企业创新[J]. 中国工业经济, 2018(2): 24-42. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGYY201802003.htm
    [27] 王国松, 李欣宇, 杨彤. 财政收支结构调整与企业数字化转型: "春风化雨"还是"适得其反"?[J]. 经济与管理研究, 2023(11): 3-24. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYG202311001.htm
    [28] 蔡宏波, 汤城建, 韩金镕. 减税激励、供应链溢出与数字化转型[J]. 经济研究, 2023(7): 156-173. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ202307008.htm
    [29] KANE G. The technology fallacy: people are the real key to digital transformation[J]. Research-Technology Management, 2019(6): 44-49.
    [30] 孙伟增, 毛宁, 兰峰, 等. 政策赋能、数字生态与企业数字化转型——基于国家大数据综合试验区的准自然实验[J]. 中国工业经济, 2023(9): 117-135. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGYY202309007.htm
    [31] 卜君, 孙光国. 环境不确定性会影响企业劳动力投资效率吗?[J]. 经济管理, 2020(10): 23-38.
    [32] 李小荣, 韩琳, 马海涛. 内部控制与劳动力投资效率[J]. 财贸经济, 2021(1): 26-43. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CMJJ202101004.htm
    [33] MATT C, HESS T, BENLIAN A. Digital transformation strategies[J]. Business & Information Systems Engineering, 2015, 57: 339-343.
    [34] 王新光. 管理者短视行为阻碍了企业数字化转型吗——基于文本分析和机器学习的经验证据[J]. 现代经济探讨, 2022(6): 103-113. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJTL202206010.htm
    [35] DYCK A, ZINGALES L. Private benefits of control: an international comparison[J]. Journal of Finance, 2004, 59(2): 537-600.
    [36] 吴非, 胡慧芷, 林慧妍, 等. 企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J]. 管理世界, 2021(7): 130-144. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ202107013.htm
    [37] 李雯轩, 李晓华. 全球数字化转型的历程、趋势及中国的推进路径[J]. 经济学家, 2022(5): 36-47. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJXJ202205004.htm
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-03-07
  • 网络出版日期:  2024-08-27
  • 刊出日期:  2024-07-28

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