企业资本结构选择中的税盾效应

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摘要：内容提要：企业在构建资本结构时，税盾效应经常是重要影响因素。本文通过多元线性回归模型的设定、运用计量软件，实证分析中国224家A股上市公司的税盾效应对资本结构的影响以及行业差异。实证分析发现：债务税盾与企业资本结构显著正相关，非債务税盾与企业

　　内容提要：企业在构建资本结构时，税盾效应经常是重要影响因素。本文通过多元线性回归模型的设定、运用计量软件，实证分析中国224家A股上市公司的税盾效应对资本结构的影响以及行业差异。实证分析发现：债务税盾与企业资本结构显著正相关，非債务税盾与企业资本结构显著负相关，税盾效应与不同行业资本结构特性密切相关。后“疫情”时期，在不侵蚀企业所得税税基的前提下，国家应通过税制设计为企业提供更多税盾工具，激励企业优化投资结构、加速经济恢复。

　　关键词：企业所得税;资本结构;税盾效应

　　作者：高艳荣

　　企业所得税作为企业的主体税种，影响着企业资本结构的选择。现代资本结构理论认为企业最优资本结构是在平衡债务利息抵税效应与财务困境成本的基础上形成的，其中债务利息的抵税效应被称为债务税盾;除债务以外的其他税收工具的抵税效应被称为非债务税盾。根据我国《企业所得税法》相关规定，企业税前可扣除的项目不同，纳税人获得的节税效应也存在差异，既有债务税盾也有非债务税盾。非债务税盾的税收减免效应对债务税盾的税收减免效应具有挤出作用，所以企业资本结构的选择会综合考虑债务税盾和非债务税盾综合效应。由于企业所得税的税盾效应会降低企业所得税税负，税盾工具的过度使用会侵蚀企业经济利益，即存在“税收耗损状态”①。可见，税盾是企业构建资本结构过程中不可回避的重要影响因素，其理论研究具有重要的现实意义。

　　一、文献回顾

　　(一)债务税盾与企业资本结构间关系

　　债务税盾与企业资本结构关系的研究肇始于MM理论。美国经济学家Modigliani和Miller(1963)在修正的MM理论中最先关注这一领域。由于约束条件较多，该理论在后续研究中被多次修订。Modigliani和Miller(1963)首次放松了“税收”这一假设条件，将企业所得税引入MM理论模型，认为基于负债利息的抵税价值，企业最优的资本结构是负债率100%[1]。Robichek和Myers(1966)进一步放宽假设条件后又提出“权衡理论”[2]。Kraus和Litzenberger(1973)通过融资状态偏好模型权衡债务利息，认为企业最优的资本结构是负债小于100%[3]。Scott(1976)通过实证分析证明当企业负债刚好使得资本成本最小时，企业价值最大[4]。Mackie-Mason(1990)研究发现企业税率越高，企业债务抵税效益越大，其资本结构选择中越倾向于增加负债[5]。Doina和Michael (2010)针对德国2008年企业所得税改革进行研究，论证了税率降低时，企业的负债率有所下降[6]。

　　国内有关税盾效应与企业资本结构选择间关系的研究中，实证分析相对较多。从债务税盾方面看，吴联生和岳衡(2006)在研究税率与企业资本结构间关系时，发现企业税率提高，资产负债率也随之提高[7]。王跃堂(2010)等研究发现企业所得税改革后税率下降的企业明显降低了资产负债率， 即所得税率与企业资产负债率正相关[8]。樊勇(2014)研究发现中国上市公司债务税盾效应显著存在[9]。可见企业在资本结构选择过程中，债务税盾是重要影响因素。

　　(二)非债务税盾与企业资本结构选择间关系

　　Deangelo和Masulis(1980)在对Miller(1977)模型的扩展研究中最早关注这一领域，他们构建了一个最优资本结构模型，认为非债务税盾与资产负债率负相关。由于“非债务税盾”的增加会降低企业边际税率，进而降低债务的“税盾价值”，将导致企业负债意愿减弱[10-11]。Graham和Tucker(2006)也提出非债务税盾与债务税盾存在负相关关系[12]。可见“债务税盾”与“非债务税盾”两者间存在“替代效应”。这一观点也为“负债过低之谜”②做出了解释[13]。也有学者如Dammon和Senbet(1988)提出非债务税盾与债务税盾存在着相互促进关系，认为非债务税盾的增加会促使企业提高负债水平[14]。

　　国内学者曹建新和邹俊(2010)通过多元回归分析，认为非债务税盾与企业资产负债率负相关[15]。王亮亮和王跃堂(2015)认为企业研发投入形成的非债务税盾与资产负债率显著负相关[16]。蔡继荣(2018)实证分析证明非债务税盾与资本结构的交互影响显著，非债务税盾对企业资本结构具有调节作用。也有学者如刘行等(2017)认为企业的非债务税盾效应未必适用于中国资本市场[17]。

　　(三)债务税盾与非债务税盾间存在“替代效应”

　　有学者拓宽了非债务税盾范畴，如Graham和Lang (2004)将员工股票期权作为一种非债务税盾，实证研究发现员工的期权扣除带来大量的企业所得税减免，部分取代了公司资本结构决策中的利息扣除[18]。Zaman等人(2017)也主张废除对企业债务激励而转向股权激励[19]。Jose和Francisco (2018)研究发现西班牙上市公司没能充分利用债务税盾价值是由于非债务税盾的可用性[20]。DeAngelo和Masulis(1980)认为在企业资本结构构建中，非债务税盾与债务税盾之间存在“替代效应”，认为企业的负债抵税收益会被非债务税盾挤压[10]。Hope和Thomas(2013)也认为非债务税盾在一定程度上抵消了债务税盾可能形成的高负债[21]。

　　国内有学者认为当企业举债能力和违约风险积累到一定程度，非债务税盾被视为调整资本结构并维持原有债务税盾收益的有效工具。特别是当“税耗状态—过度负债”以及“税耗状态—利润率低”两种情况共存时，用非债务费用替代债务费用提供了维持节税收益、减少现金流出，并避免企业过度依赖财务杠杆的途径，成为“越接近税耗状态、替代效应越显著”的重要原因。

　　(四)关于税盾效应存在行业差异

　　在非债务税盾研究中，有学者按行业进行了对比分析。余显财和桑翔宇(2019)认为非债务税盾对债务税盾有挤出效应，这一特点在资产比重较大的行业中表现更为明显[22]。姚宇韬和王跃堂(2019)验证了“营改增”政策的实施提高了企业固定资产投资的积极性，由企业资产投资构成的“非债务税盾”显著降低了企业的债务水平。 武羿(2011)、岳树民和肖春明(2017)等学者认为，在公用事业、建筑、批发零售、房地产等行业，非债务税盾和资产负债率显著负相关。一些实施了“营改增”行业如交通运输、现代服务、邮政业等行业，在税盾的作用下，所得税税负越低，债务水平越低。可见在不同行业企业中，税盾与资本结构选择之间存在差异。债务水平伴随企业所得税税负下降呈下降趋势，但下降幅度相差较大。

　　综合来看，由于国内外制度环境存在差异，研究结论不一，并鲜见涉及行业分类的税盾效应计量分析。现实经济运行中，由于不同行业的实际税率、加速折旧等非债务形式的税前扣除方法、适用条件不同，使得不同行业所得税政策的税盾效应也存在差异。本文引入行业因素进行分类研究，验证了债务税盾、非债务税盾在企业资本结构选择中的弹性系数，丰富了宏观与微观行为中税盾与资本结构变动关系研究的学术内容，为经济恢复时期税收优惠政策选择提供了计量依据。

　　二、研究设计

　　(一)研究假设

　　首先，根据“权衡理论”，企业可以通过增加负债来增加自身价值。原因是企业所得税的存在，使利息具有抵税作用，负债利息的税前扣除可以增加企业的税后现金流量。拥有负债的企业价值高于没有负债的企业价值，高出的这部分价值就是负债利息抵税节约的价值。由于债务利息具有抵税效应，企业面临的所得税税率越高，该企业借款利息费用扣除的抵税效应越大，企业越倾向于高负债，即越多使用债务税盾。据此，提出以下假设。

　　假设1：企业资本结构与债务税盾效应间存在正相关关系。

　　其次，根据前述Deangelo和Msulis的分析，企业最优的资本结构是在债务利息抵税收益和由此带来的破产成本两者之间相互平衡的结果。从负债增加会导致企业财务风险增加的角度，企业的负债不可能没有限制的增加。企业的非债务税盾会影响到企业债务利息抵税的效益，即对债务税盾具有替代效应。企业可利用的非债务税盾越多，企业越倾向减少使用债务税盾。据此，提出以下假设。

　　假设2：企业资本结构与非债务税盾效应间存在负相关关系，且非债务税盾对债务税盾具有替代效应。

　　最后，根据前述武羿等学者研究成果，我国不同行业企业中，税盾与资本结构选择之间存在差异。债务水平的下降与企业所得税税负的下降趋势相同，但各行业的下降幅度相差较大。而且，税盾效应与非税盾效应在不同行业的表现也有所不同。据此，提出以下假设。

　　假设3：企业的债务税盾效应与非债务税盾效应存在行业差异。

　　(二)样本选择

　　截至2017年12月31日，我国A股上市公司共有3563家。在此基础上，对样本按照如下顺序进行剔除：剔除上市日期在2002年1月1日(含)后的公司2422家;按照中國证监会行业分类，剔除金融保险类公司和综合类公司共91家;剔除交易状态不正常(包括*ST、ST、S*ST、SST、PT、S、退市、临时停牌等)的上市公司188家;剔除财务指标缺失或者异常值企业共638家。

　　研究样本为进行数据清洗后的2002—2017年224家上市公司，数据来源于国泰安数据库(CSMAR)。

　　(三)模型与变量

　　1.为了验证前述假设，建立以下平衡面版模型：

　　DAR=βο+β1ETR+β2NDTS+β3SIZE+β4AS+β5ROA+β6GROW+β7CASH+β8CA+β9Z+βi∑INDi+ε

　　2.变量定义。模型中包含1个被解释变量、2个解释变量和8个控制变量，相关变量说明见表1。

　　表1中，被解释变量为资产负债率(DAR)，用于衡量企业资本结构，即DAR=负债总额/资产总额。这一指标在衡量企业债务水平时使用最多，是衡量债务水平的综合性指标。解释变量为实际税率(ETR)和非债务税盾(NDTS)。其中：实际税率(ETR)作为债务税盾的代理变量，衡量企业的债务税盾效应，即ETR=所得税费用/税前利润总额。从现有研究文献来看，实际税率更能真实反映企业的所得税税负，因此本文以此作为债务税盾的代理变量。非债务税盾(NDTS)是衡量企业除债务利息之外的其他费用的变量，如折旧、摊销等，即NDTS=折旧/总资产。本文选取行业虚拟变量IND，按照中国证监会行业分类(CSRC)对不同的行业进行控制，分析行业税盾效应。

　　三、实证检验与结果分析

　　(一)描述性统计

　　在对相关变量全样本下进行描述性统计分析后，从表2可以看出，在样本数据中，被解释变量资产负债率DAR的平均值为47%，且最大值和最小值之间差距较大;解释变量ETR的平均值为22%，低于法定税率25%，说明借款费用利息扣除具有债务税盾效应。解释变量NDTS的平均值为2%，最大值为13.45%，最小值为0.02%，说明不同行业的非债务税盾效应存在着较大的差异。其他变量均为控制变量，具体见表2。

　　此外，按照中国证监会标准，对行业虚拟变量进行分类，共分为12大类，并分别统计其样本数、企业数和百分比(具体行业分类情况限于篇幅未做报告，如有需要请向作者索取)。其中五个行业样本量占全样本量比重高达九成，具有代表意义。

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