【企业避税对融资能力的影响实证分析9900字（论文）】

企业避税对融资能力的影响实证分析目录一、引言 1二、文献回顾和假设提出 3（一）避税活动对银行借款的影响 3（二）会计信息透明度的调节作用 4三、研究设计 5（一）数据来源和样本筛选 5（二）变量衡量和回归模型 5四、研究结果与分析 9（一）描述性统计 9（二）相关性分析 9（三）多元回归结果 10五、稳健性检验 14（一）用实际所得税率法衡量解释变量 14（二）用分析师关注度衡量会计信息透明度 15六、研究结论 16参考文献 18一、引言税收规避一直以来都是企业财务管理工作的重要内容，也是国内外学者研究上市公司财务活动的重点话题。企业为减轻纳税负担，往往预先通过合法或不合法的手段统筹安排各种涉税业务，而这一行为会给企业同时带来收益和风险。以往对企业避税后果的研究聚焦在避税与企业价值的关系上。Phillips（2003）指出企业通过避税减少应缴纳政府的税额，节约了现金支出，相当于将政府的资源转移到企业；企业有更多的资金用于经营和投资，有利于提升企业价值、增长股东财富。国内也有学者研究企业避税的积极影响，如王跃堂等（2009）基于有效市场理论进行实证研究，发现我国股市会对成功避税的企业给予正面反应，具体来说公司有效税率的降低会增加公司股票的回报率。莫佳雯（2018）实证检验我国沪市A股上市公司的情况，发现公司的避税行为对企业价值有促进作用，且这一作用在避税动机较强的民营企业更加明显。另一种观点认为避税并不能提升企业价值，反而会给企业带来许多负面影响。Desaietal.（2009）在研究企业避税与企业价值之间的关系时发现，对于大部分企业来说，避税对企业价值的提高作用并不显著；而这主要是因为避税活动会增加企业管理者的机会主义行为，使他们更多地利用避税为自己谋私利，影响了企业价值的提升；他们进一步研究证明只有在公司治理结构和监督机制比较完善的企业，避税活动才能发挥积极作用。无独有偶，Kim、Li和Zhang（2010）也认为企业避税会为管理层的机会主义行为提供工具、伪装和理由，这促进了“坏消息”的积累，而当“坏消息”积累到临界点时会引起公司股价的暴跌；文中实证检验了美国上市公司15年间的样本数据，结果表明企业避税与公司特定的股价暴跌风险存在正相关关系，验证了他们的假设。此外，Rego和Wilson（2012）指出激进的避税行为会在降低企业纳税负担的同时增加被监管部门审查的风险，一旦被国税局识别并惩罚，会极大地降低企业声誉，从而影响投资者对企业的评价。然而，国内外对企业避税后果的研究，主要是站在投资者的角度，研究避税对股票价格、资本回报、股东权益等的影响，而从银行等债权人决策和企业债务融资角度出发考虑企业避税影响的研究较少。Isin（2018）考察美国银团贷款市场，发现企业避税程度与贷款利差（Loanspreads）正相关，这必然会影响信贷市场中债权人的决策和债务人的融资结果。而对于我国来说，银行借款仍然是我国企业最重要的外源融资途径之一，与股票融资和债券融资相比，具有融资成本低、融资效率高等优点。然而企业与银行等债权人之间的矛盾会影响企业银行借款融资能力。一方面，企业需要以较低的利率水平来获得足够多的银行借款，以拥有充足的资金用于日常经营和投资；另一方面，银行等金融机构作为债权人会全方位评估企业的信贷风险，以此做出信贷决策。参照前文学者的研究，企业的避税行为除了影响股东外，也可能向银行等债权人发送某些有关企业财务状况的积极或消极的信号，从而影响债权人的信贷决策，最终影响企业获得银行借款的能力。因此，本文实证检验我国沪深A股上市公司的样本数据，旨在探索企业避税对银行借款融资能力的影响，以丰富和补充企业避税后果的相关研究；并且鉴于会计信息是银行等债权人了解企业的主要途径，而会计信息透明度是衡量会计信息质量的重要指标，我进一步检验了会计信息透明度在企业避税与银行借款融资能力间的调节作用。本文的研究结果对企业合理开展避税活动以及解决融资问题有重要指导意义。下一节通过详细的理论分析，阐述了上述影响和调节作用的产生机制，在此基础上提出了本文的研究假设。

二、文献回顾和假设提出（一）避税活动对银行借款的影响因为企业总是寻求以较低的债务融资成本获得足够的银行借款，所以本文将企业银行借款融资能力定义为企业借款规模的大小和相应资本成本的高低。企业的银行借款规模越大，相应的成本越低，银行借款融资能力越强。银行在与企业签订贷款合同时，会充分考虑企业的经营状况、盈利能力、资产规模和负债水平等情况，从而评估企业的信贷风险水平。相比于股东来说，本金加利息的固定收益模式使得债权人成为低风险偏好者；这就导致债权人对企业避税所减少现金流出等收益并不敏感，而更关心避税活动所引发的企业风险。首先，上文说道，Desaietal.（2009）的研究发现，因为避税行为的复杂性和隐蔽性，它往往伴随着企业管理层的机会主义行为，管理层通过避税为自己谋取私利，甚至转移公司资产，侵犯股东权益，而外部股东并不能很好的识别出这些行为，从而增加了委托代理成本。国内学者叶康涛和刘行（2014）借鉴Desaietal.的研究，实证检验发现我国上市公司避税行为会增加企业内部代理成本，而这最终对企业价值产生负面影响。企业避税活动下高管的违法违规行为无疑会增加企业的经营风险，加上内部代理成本的提高，公司未来经营状况和公司价值不确定性增强，进而危及债权人的利益。其次，Balakrishnanetal.（2013）在研究企业财务报告质量时发现，企业避税行为的模糊性和复杂性会明显降低企业的财务报告的披露质量，这势必加剧企业与债权人之间信息不对称问题的严重程度，使得银行等债权人的信贷决策成本增加，甚至无法及时保护自己的利益，降低了贷款的安全性，贷款政策趋向于保守。此外，避税活动必然会加剧企业的税务审计风险，并产生一系列的额外成本。Wilson（2009）在研究美国上市公司避税行为影响时发现，避税行为被美国国税局发现的企业不仅会补缴欠缺的税款，还会面临平均上千万美元的罚款，远远高于避税行为所节约的资金；再加上其它附加成本，如高额的诉讼费用和公关费用、企业声誉降低、未来面对的更严格财务审查等，使得避税行为成为公司治理水平较低企业的不明智选择。所以，避税活动所提高的税务审计风险使得企业的未来现金流并不稳定，从而增加了企业偿付银行借款本金和利息的不确定性，提高了违约风险。以上分析表明银行等债权人在信贷决策中可能会将企业的避税活动作为信贷风险增加的信号，基于贷款资金的安全性考虑，会缩减贷款规模、提高贷款利率，从而使得高避税程度企业的银行借款融资能力下降，所以本文提出假设1：H1:企业避税活动对银行借款融资能力有显著负面影响（企业避税程度与银行借款规模显著负相关、与银行借款成本显著正相关）。（二）会计信息透明度的调节作用企业会计信息是银行等债权人在进行信贷决策时的主要参考资料。杨梅（2015）研究发现会计信息透明度较高的企业，外部股东、债权人等利益相关者的决策效率会更高，债权人也能更及时有效地发挥对企业的约束作用。提高会计信息的透明度，使得银行等债权人能够准确分析企业目前的财务状况、经营成果和偿债能力等信息，也能及时捕捉到企业不正当不合理的行为。银行等债权人对企业会计信息的获取能力和掌握程度提高，有效缓解了由于避税产生的信息不对称问题，提高了银行对企业的信任程度，增强了贷款的安全性，从而避免银行的信贷政策过于保守，减轻了避税对企业银行借款能力的约束。另一方面，Bushman（2005）指出会计信息透明度是公司治理效率的一个重要标志，也与企业在资本市场中的运行效率息息相关。刘国立和杜莹（2003）在研究中发现企业会计信息透明度越高，公司治理水平越高，并且指出较高的公司治理水平有助于减轻包括股东、债权人在内的企业利益相关方所面临的不确定性风险。会计信息透明度更高的企业，内部治理水平更高，各方面的监督机制更完善，可以有效制约管理层在企业避税活动下的机会主义行为，降低委托代理成本；也可以使企业管理层将避税活动限制在合理的范围内，从而降低税务审计的风险，使得避税行为更多发挥正面效应，增加企业未来现金流的稳定性，减少避税活动给债权人带来的不确定性风险。基于以上分析，本文提出假设2：H2：提高会计信息透明度能显著减弱避税活动对企业银行借款融资能力的负面影响。

三、研究设计（一）数据来源和样本筛选首先，本文选择我国沪深A股上市公司为研究对象，所有数据均选取于国泰安CSMAR数据库，财务报表上的数据均取自于合并财务报表，使用的实证分析软件为Stata14.0。其次，我国从2008年起执行新的企业所得税法及其实施条例，法定税率、税前扣除标准等都有重大改变。所以，为了避免税法变化对企业避税活动的影响，确保研究数据和结果的可比性，数据期间选择在2009~2019年。为进一步加强回归结果可靠性，本文去除了符合下列条件的数据：上市公司所处行业为金融保险类；数据期间内被ST或*ST的公司；税前利润总额小于等于0、实际所得税率小于0或大于1、债务融资成本小于0；任一变量存在缺失值。数据筛选后共得到10775个公司-年份样本值。最后，为了减少异常值影响，对所有参与回归的连续型变量进行缩尾处理，小于1%分位数与大于99%分位数的，令其分别等于1%分位数和99%分位数。（二）变量衡量和回归模型1.被解释变量——银行借款规模和成本的衡量本文沿用前人对银行借款的研究，采用期末银行借款余额除以总资产来衡量公司银行借款规模大小Loan_amount，该值越大表明公司银行借款的规模越大，其中银行借款余额指期末财报中短期借款、长期借款以及一年内到期长期负债余额之和。借鉴Pittman和Fortin（2003）、蒋琰（2009）对债务融资总成本的研究，以及姚立杰和夏冬林（2009）对银行借款债务成本的衡量标准，本文采用公司当期偿付利息所支付现金与平均含息负债（期初含息负债和期末含息负债的平均值）的比值来衡量银行借款成本Loan_cost，该值越大表明公司银行借款的融资成本越高。.2.解释变量——避税活动的衡量考虑到数据获取的难度，本文研究的公司避税活动主要指对所得税的规避。在国内外的研究中，学者们普遍采用会计—税收差异BTD来衡量公司规避所得税的程度。根据伍利娜和李蕙伶（2007）以及叶康涛和刘行的研究，会计—税收差异BTD=（税前会计利润-企业应纳税所得额）/总资产。其中税前会计利润选取公司利润表中当期利润总额；应纳税所得额=（所得税费用-当期递延所得税费用）/法定所得税税率，当期递延所得税费用为递延所得税负债增加额与递延所得税资产减少额之和。在模型中首先采用会计—税收差异BTD为解释变量，将其定义为Tax1。另外，这里参考Desaietal.（2005）的研究模型以及叶康涛和刘行对它的改进，将会计—税收差异BTD剔除应计利润的影响，并将结果定义为Tax2，计算模型为：TACCi,t=（TPi,t-CFi,t）/TAi,t （1）BTDi,t=βTACCi,t+μi+εi,t （2）Tax2i,t=μi+εi,t （3）其中，TACC为总应计利润，等于利润总额TP减去经营活动产生净现金流量CF的差除以总资产TA；公式（2）是将BTD作为因变量、TACC作为自变量，以公司分组进行滚动回归；μi为公司i在样本期间2009~2019年间的残差平均值，εi，t为公司i在t年的残差对残差平均值的偏离量，两者之和为消除应计利润影响后的会计税收差异Tax2。本文分别采用以上两种方法对解释变量进行衡量，它们的值越大，代表公司的避税程度越高。3.调节变量—会计信息透明度的衡量根据王艳艳和陈汉文（2006）对我国上市公司审计质量和会计信息透明度的研究，衡量会计信息透明度或者说财务信息披露质量的指标，主要有会计信息稳健性、及时性和盈余激进度EA。本文将盈余激进度EA作为调节变量度量会计信息透明度，它指公司管理层利用权责发生制下会计政策选择的空间进行盈余管理，对报表项目进行粉饰而扭曲会计信息的程度，计算EA的公式为：ACi,t=ΔCAi,t-ΔCLi,t-ΔCashi,t+ΔLLIYi,t-DEPi,t+ΔTPi,t （4）EAi,t=-ACi,t/TAi,t （5）其中，AC为公司应计项目，TA为总资产。ΔCA为流动资产增加额，ΔCL为流动负债增加额，ΔCash为货币资金增加额，ΔLLIY为一年内到期的长期负债增加额，DEP为折旧和摊销费用，ΔITP为应交所得税增加额。最后计算盈余激进度时将EA乘以-1，而后EA值越大代表会计信息越透明。4.模型建立为了检验假设1，本文构建第一个模型如公式（6）所示，其中的解释变量Tax由两个指标衡量。若避税程度与银行借款规模的回归结果中α1显著大于0，则表明避税程度与银行借款规模负相关；若避税程度与银行借款成本的回归结果中α1显著小于0，则表明避税程度与银行借款成本正相关；两者同时表明公司避税活动会减弱公司的银行借款融资能力，假设1得以验证。Loani,t=α0+α1Taxi,t+α2Sizei,t+α3Agei,t+α4Top1i,t+α5PPEi,t+α6Growthi,t+α7CFi,t+Yeari,t+Industryi,t+μi,t （6）为了检验假设2，本文构建第二个模型如公式（7）所示，其中的解释变量为消除盈余管理影响后的会计—税收差异Tax2，调节变量为EA代表会计信息透明度，Tax2*EA为避税程度和会计信息透明度的交乘项。若对于Loan_amount为因变量的模型，回归结果中β2显著大于0，则表明公司会计信息透明度越高，银行借款规模越大；而对于Loan_cost为因变量的模型，回归结果中β2显著小于0，则表明会计信息透明度越高，银行借款成本越低。若交乘项β3显著且与β1符号相反，则表明提高会计信息透明度，有助于减弱避税活动对公司的银行借款融资能力的负面影响，假设2得以验证。Loani,t=β0+β1Tax2i,t+β2EAi,t+β3Tax2i,t*EAi,t+β4Sizei,t+β5Agei,t+β6Top1i,t+β7PPEi,t+β8Growthi,t+β9CFi,t+Year+Industry+εi,t （7）参考前人研究，本文确定如下控制变量：公司规模Size、上市年龄Age、股权集中度Top1、固定资产比率PPE、企业成长性Growth、经营现金流CF，并对公司所处行业Industry和报告期间Year进行了控制。以上两个模型均为面板数据线性回归模型，所有参与回归的变量如表1所示。表1回归变量及说明变量性质变量含义变量名称衡量指标被解释变量银行借款规模LoanLoan_amount期末银行借款余额/总资产银行借款成本Loan_cost当期偿付利息所支付现金/平均含息负债续表1变量性质变量含义变量名称衡量指标解释变量避税程度TaxTax1会计—税收差异法Tax2扣除盈余管理影响后的会计税收差异调节变量会计信息透明度EA盈余激进度的负值控制变量公司规模Size总资产的自然对数上市年龄Age上市年龄+1的自然对数股权集中度Top1第一大股东股份占比固定资产比率PPE期末固定资产/总资产企业成长性Growth营业收入增值率经营现金流CF经营活动产生的现金流量净额/总资产

四、研究结果与分析（一）描述性统计如表2所示，为参与回归的所有变量的描述性统计结果，所有数值均取小数点后三位。其中，银行借款规模均值为0.226，中位数为0.21，说明银行等金融机构的长短期借款仍然是我国上市公司主要融资手段，符合我国实际情况。解释变量Tax1和Tax2的均值和中位数都分别为0.002和0.001，说明我国上市公司普遍存在税收规避行为，但数值相对较小，可能是因为会计—税收差异法衡量避税程度无法消除制度差异造成的结果；两者的标准差都为0.026，表明样本间的波动性较小。在控制变量中，企业规模Size、上市年龄Age和营业收入增长率Growth的标准差较大，其中企业规模的标准差超过1，表明我国不同上市公司在资产规模、发展时间和发展能力方面存在较大差异；在股权集中度方面，最小值为0.081，最大值为0.796，极差较大，呈现两极分化现象。表2变量描述性统计结果变量最小值均值中位数最大值标准差样本数Loan_amount0.0010.2260.210.6720.13810775Loan_cost0.0050.1280.0890.6230.10610775Tax1-0.1010.0020.0010.1340.02610755Tax2-0.1030.0020.0010.1160.02610586EA-0.5980.1650.1450.7090.210775Size19.8622.722.5427.391.32910775Age1.6092.5942.7083.3670.44110775Top10.0810.3540.3360.7960.15110775PPE0.0010.2470.2140.7980.18510775Growth-0.6330.2250.1187.6190.58710775CF-0.2240.0460.0470.2730.06810775（二）相关性分析如表3，为模型中主要变量的相关性检验结果。根据Person检验结果，银行借款规模与避税程度的两个指标均在1%水平上显著负相关，银行借款成本与避税程度的两个指标均在1%水平上显著正相关，表明公司避税活动会显著影响公司的银行借款融资能力，初步证明了假设1。衡量会计信息透明度的指标EA与银行借款规模在1%水平线显著正相关，说明提高会计信息透明度有利于扩大银行借款的融资规模；EA与银行借款成本的相关系数为-0.014，表明提高会计信息透明度可能有利于减少融资成本，但是结果并不显著，需要后面进一步的证明。表3主要变量相关性检验结果Loan_amountLoan_costTax1Tax2EALoan_amount1Loan_cost-0.447***1Tax1-0.080***0.097***1Tax2-0.047***0.076***0.802***1EA0.117***-0.0140.031***0.075***1（三）多元回归结果1.企业避税程度对银行借款的影响表4是公式（6）的回归结果。可以看到，避税程度无论是采用会计—税收差异的原始指标Tax1还是消除盈余管理影响后的会计—税收差异指标Tax2，均在1%水平上，分别与银行借款规模Loan_amount显著负相关，与银行借款成本Loan_cost显著正相关。这说明在其他条件不变的情况下，上市公司的避税程度越高，公司向银行等金融机构的借款规模就越小，相应的借款成本也越高，公司对银行借款的融资能力越弱，假设1得以验证。控制变量方面，公司规模Size和上市年龄Age与银行借款规模显著正相关、与银行借款成本显著负相关，说明资产规模越大、上市年龄越久的公司越容易在较低融资成本下获得更大规模的银行借款；企业成长性Growth与银行借款成本显著负相关，说明营业收入增长率越高的公司获得的银行借款成本越低；经营活动产生的现金净流CF与银行借款规模显著负相关，可能是因为现金流较好的公司对外筹资需求量会比较低。表4避税程度与银行借款的多元回归结果变量Loan_amountLoan_costTax1-0.368***(-7.71)0.372***(9.57)Tax2-0.204***(-4.32)0.276***(7.25)Size0.024***(23.51)0.024***(23.23)-0.005***(-5.59)-0.005***(-6.13)Age0.012***(4.10)0.011***(3.80)-0.018***(-7.43)-0.018***(-7.75)Top1-0.029***(-3.49)-0.029***(-3.41)0.048***(7.01)0.047***(6.84)PPE0.261***(34.88)0.262***(34.64)-0.109***(-17.91)-0.098***(-17.04)Growth0.001(0.63)0.001(0.70)-0.008***(-4.72)-0.009***(-5.11)CF-0.401***(-20.84)-0.402***(-20.56)0.351***(22.43)0.356***(22.50)YearandIndustry控制控制控制控制Constant-0.363***(-15.45)-0.365***(-15.26)0.261***(13.63)0.260***(14.49)Observations10755105861075510586R-squared0.2030.1980.1000.089F101.2996.344.3360.48前文分析，虽然避税活动会减少企业的现金流出而使管理层有更多的资金用于投资盈利较好的项目，但同时会增加企业与债权人（银行等金融机构）之间的信息不对称程度，使得银行为降低信贷风险，发放贷款时更加谨慎，倾向于减少高避税程度企业的贷款规模，提高其贷款成本；而提高会计信息的透明度有助于加强企业信息披露质量，减少企业与债权人之间的信息不对称程度，从而缓解避税活动对银行借款融资的负面影响。因此，在验证了假设1的基础上，进一步检验会计信息透明度对两者相关性的调节作用。2.会计信息透明度对企业避税程度与银行借款相关关系的调节作用由表5可知，企业避税程度Tax2与银行借款规模Loan_amount之间显著负相关、与银行借款成本Loan_cost显著正相关，仍然符合假设1。会计信息透明度的衡量指标盈余激进度EA与银行借款规模Loan_amount之间的回归系数为0.02，在1%水平上显著为正，证明会计信息透明度越高，银行借款规模越大；Tax2与EA的交乘项在1%的水平上显著正相关，说明提高会计信息透明度有效地缓解了企业避税对银行借款规模的削弱作用，符合假设2。EA与银行借款成本Loan_amount之间的回归系数为-0.031，在5%水平上显著为负，证明会计信息透明度越高，银行借款成本越低；Tax2与EA的交乘项在10%的水平上显著负相关，代表提高会计信息透明度释放了良好的信号，有效降低了企业与银行间信息不对称程度，减弱了避税活动对银行借款成本的增加作用，符合假设2。有上述分析可知，假设2成立，即提高会计信息透明度能够有效调节避税对银行借款的负面效应。表5避税程度、会计信息透明度与银行借款的多元回归结果变量Loan_amountLoan_costTax2-0.419***(-6.97)0.273***(5.66)EA0.02***(2.67)-0.031**(-2.26)Tax2*EA0.922***(4.03)-0.363*(-1.77)Size0.025***(24.45)-0.005***(-6.17)Age0.017***(5.87)-0.018***(-7.56)Top1-0.027***(-3.22)0.048***(6.94)续表5变量Loan_amountLoan_costPPE0.215***(26.38)-0.093***(-14.24)Growth0.002(1.14)-0.009***(-5.05)CF-0.434***(-21.27)0.362***(22.10)YearandIndustry控制控制Constant-0.364***(-16.26)0.260***(14.44)Observations1058610586R-squared0.1770.089F119.8954.23五、稳健性检验（一）用实际所得税率法衡量解释变量在上文中，解释变量企业避税程度采用的衡量方法为会计—税收差异法，为了保证实证检验结果的稳健性，这里运用国内外学者度量避税行为的其他指标——实际所得税税率法来替换解释变量。首先依据Porcano（1986）和吴联生（2009）的研究，实际所得税率计算公式为（所得税费用-递延所得税费用）/税前利润，其中递延所得税费用为递延所得税负债增加额加上递延所得税资产减少额。其次，因为我国不同类企业享有的名义所得税税率和税收优惠政策不同，所以参考叶康涛和刘行的做法，将名义所得税率减去计算出的实际所得税率，用得出的差额来衡量避税程度，该值越大代表避税程度越高。本文将其定义为Tax3，分别代入模型（6）和（7）中，进行回归检验。稳健性检验结果如表6所示，Tax3与Loan_amount的回归系数为负、与Loan_cost的回归系数为正，且均在1%水平上显著，与上文回归结果相同，再次验证了假设1。第3列中交乘项Tax3EA的回归系数在5%水平上显著为正，最后一列中Tax3EA的回归系数在5%水平显著为负，这都与前文结果一致，再次验证了假设2。表6实际所得税率法衡量的解释变量与银行借款的多元回归结果变量Loan_amountLoan_costLoan_amountLoan_costTax3-0.074***(-9.42)0.056***(8.69)-0.076***(-7.04)0.062***(7.30)EA0.134***(18.62)-0.056***(-9.75)Tax3EA0.100**(2.35)-0.078**(-2.30)Size0.024***(23.52)-0.005***(-5.70)0.026***(24.28)-0.005***(-6.47)Age0.011***(3.84)-0.017***(-7.05)0.009***(3.01)-0.016***(-6.58)续表6变量Loan_amountLoan_costLoan_amountLoan_costTop1-0.028***(-3.28)0.047***(6.90)-0.023**(-2.57)0.045***(6.50)Growth0.002(0.81)-0.008***(-4.87)-0.004*(-1.78)-0.006***(-3.49)CF-0.400***(-20.84)0.354***(22.61)-0.325***(-15.97)0.321***(19.90)PPE0.262***(35.07)-0.110***(-18.11)0.244（29.80）-0.103（-15.45）YearandIndustry控制控制控制控制Constant-0.362***(-15.47)0.264***(13.83)-0.348***(-14.28)0.257***(13.30)Observations10775107751077510775R-squared0.2050.0990.1420.080F102.6443.9663.4333.54（二）用分析师关注度衡量会计信息透明度根据Bushmanetal.（2004）的研究，财务透明度的一个衡量指标为企业财务信息被分析师及媒体分析解读并传播的程度。为了保证假设2检验结果的稳健性，本文在这里采用关注企业财报并作出解读的分析师数量来侧面度量企业会计信息透明度，分析师关注度越高，会计信息透明度越高。将分析师关注度Analyst代替模型（7）中的EA作为新的调节变量，结果发现交乘项系数在银行借款规模模型中显著为正，在银行借款成本模型中显著为负，表明分析师关注度（侧面反映会计信息透明度）的增加可以有效减轻避税对企业银行借款融资能力的负面效应，符合假设2，说明实证结果具有稳健性。鉴于篇幅原因，稳健性检验结果表在这里省略。六、研究结论本文实证研究了2009~2019年我国沪深A股上市公司的财务数据，首先发现企业的避税活动对其银行借款融资能力具有显著的负面效应。具体来说，基于减轻纳税负担、节约现金流支出，以实现企业价值最大化的目标，我国企业普遍存在避税活动；但避税在给企业带来效益的同时会产生相应的风险。企业避税活动会掩盖管理层的机会主义行为，提高内部代理成本；产生企业管理层与其他利益相关者间的信息不对称问题，增加其他利益相关者的分析决策成本；高避税程度的企业还面临被税务机关审查处罚的风险。因此，长期来看，避税活动给企业带来的风险和增加的成本会高于其收益。而银行等债权人只享有本金加利息的固定收益，相比于股东来说，更加厌恶风险。这就使得银行在面对企业避税活动所引发的信贷风险时，决策偏向保守，如采用缩减贷款规模、缩短贷款期限、提高贷款利率、增加限制性条款等方式来保护自己的利益，这时避税程度越高的企业，其以银行借款为主的债务融资能力会降低。其次，本文通过进一步研究发现提高会计信息透明度有助于减轻企业避税活动对银行借款融资能力的负面影响。因为会计信息透明度的提高缓解了企业管理层与债权人之间的信息不对称问题，降低代理成本，使得债权人能更快更准确地进行决策，减少了避税引发的信贷风险；而企业信息透明度较高也意味着高程度的公司治理水平和监督水平，抑制了管理层的机会主义行为，降低了避税引起的审查风险，有利于保护债权人的利益。本文从企业债务融资的角度丰富了避税活动后果的研究，拓展了有关企业避税的研究范围。而研究结果也启示我国企业在开展避税活动时要综合考虑其所带来的收益和风险，以免过于激进的避税行为增加企业的债务融资难度、加剧融资约束，从而降低企业的经营和投资效率。同时，启示我国企业在开展避税活动时要注重提高会计信息透明度，增加会计信息披露的数量和质量，与银行等债权人达成充分的理解和沟通，以缓解避税引发的信贷问题，改善信贷环境。本文研究也有许多不足之处，如因为收集数据比较困难，只考虑了企业对所得税的规避，而没有考虑企业对流转税等税种的规避；采用会计—税收差异法和实际所得税率法衡量企业避税程度均有以偏概全之嫌（曾姝，2017）；在衡量企业银行借款融资能力时，也只给出规模和成本两个指标，而没有从更广的层面考虑贷款担保、限制性条款、债务期限等内容；也没有实证检验避税对银行借款融资产生影响的传导过程等等，这些问题都需要未来进一步的研究解决。

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