企业纳税与银行信贷资源配置

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企业纳税与银行信贷资源配置：诚信纳税能为企业带来“真金白银”吗？
张勇
(南京林业大学 经济管理学院，江苏 南京 210037)
摘 要： 利用从国家税务总局网站收集的2014-2017年被评为纳税信用A级的上市公司名单，本文考察了获评纳税信用A级所代表的诚信纳税是否有助于企业获得更多的银行信用借款。研究发现，与未获评纳税信用A级的企业相比，获评纳税信用A级的企业所取得的银行信用借款比例更高。进一步研究证实，获评纳税信用A级能够有效缓解非国有企业产权性质、较差的地区金融生态环境以及较低的地区诚信环境水平对企业银行信用借款的负面影响。
关键词： 纳税信用A级； 银行信用借款； 产权性质； 金融生态环境； 诚信环境
一、引言
为了加强税务领域信用分类管理，发挥信用评定差异对纳税人的奖惩作用，提升纳税人的税法遵从度，国家税务总局于2014年发布了《纳税信用管理办法(试行)》，明确税务机关将所有纳税企业纳入信用管理，通过对企业纳税信用信息的按月采集和年度评价等方式，将年度企业纳税信用级别划分为A、B、C、D四级(2018年4月起增设了M级)。基于“守信激励、失信惩戒”的原则，税务机关针对处于不同纳税信用级别的企业实行分类服务和管理，并主动向社会公布A级纳税人名单及相关信息，同时将纳税信用信息与相关部门共享，做到“征信互认”，借以发挥纳税信用评级在行政许可、政府采购、招投标、劳动就业、社会保障、科研管理、干部选拔任用和管理监督、申请政府资金支持等方面的资源配置作用。比如，2016年由国家发改委、人民银行、银监会等29个部委联合制定的《关于对纳税信用A级纳税人实施联合激励措施的合作备忘录》中，对纳税信用为A级的纳税人共计给予了包括融资便利化、财政资金使用等在内的18项联合激励措施，从而使纳税信用扮演着市场配置资源的重要考量因素角色。其中，纳税信用A级作为银行授信融资的重要参考条件以及作为优良信用记录记入金融信用信息基础数据库而备受社会关注。在此背景下，实务中关于“纳税信用”能够换来“真金白银”的新闻报道屡见不鲜。比如，围绕纳税信用的增值应用，2015年国家税务总局、银监会及银行业金融机构联合开展了以共享纳税信用评价结果为核心的“征信互认、银税互动”项目，该银税合作机制下的银行业金融机构“税易贷”“税信贷”“纳税e贷”等产品为诚信纳税人提供了诸多“增信”渠道，有效缓解了企业融资难问题。
上述“以信换贷”(以纳税信用换取银行贷款)彰显了诚信纳税(获评纳税信用A级)的激励作用。但是，以若干“以信换贷”个体案例来推断诚信纳税在整个经济社会中是否具有激励效应的总体特征难免会有偏误。遗憾的是，限于数据的可获得性，目前学术界尚无文献利用大样本数据实证检验获评纳税信用A级能否为企业换来“真金白银”这一当前经济社会中的热点问题。根据新闻报道中的“以信换贷”案例和袁淳等(2010)[1]、陈德球等(2013)[2]的研究，本文从上市公司年报附注中整理了企业年度信用借款和担保借款信息，形成了上市公司贷款性质结构数据，并利用Python爬取和人工查询方式从国家税务总局网站收集了2014-2017年被评为纳税信用A级的上市公司名单数据，进而基于信用借款视角检验了获评纳税信用A级能否为企业换来“真金白银”这一命题。进一步地，本文还将考察获评纳税信用A级能否有效缓解非国有企业产权性质、较差的地区金融生态环境以及较低的地区诚信环境水平等微观个体特征、宏观制度环境对企业银行信用借款的负面影响。
通过梳理国内外相关文献，本研究为既有纳税信用管理经济后果和银行信用借款影响因素的理论与实务研究做出了以下增量贡献：(1)弥补了现有纳税信用评级披露经济后果研究的不足。目前理论界对纳税信用评级制度的研究相对较少，且限于数据的可获得性，基本上局限于规范研究，即为纳税信用评级披露经济后果提供经验证据的文献严重匮乏。既有少量文献证实诚信纳税能够显著降低审计收费[3]，纳税信用评级披露有助于提升企业税收遵从度[4]。然而，对于政府相关部门及实务界普遍认同和关注的纳税信用评级制度在银行信贷资源配置中的激励作用却缺乏大样本经验证据的检验。从这个角度讲，本文首次运用大样本数据检验诚信纳税是否有助于企业获得更多的银行信用借款，缓解了我国纳税信用评级披露经验研究严重不足的现状。(2)拓展了国内外既有银行借款影响因素研究的视角。既有文献主要从反映企业偿债能力和财务风险的财务特征[5]、财务会计信息披露质量[6-10]，包括实际控制人性质、股权集中度、董事会规模在内的公司治理特征[11-12,1,13]，诸如政治联系、银行关联、独董网络、供应链关系的社会关系网络[14-18]以及法制环境、劳动保护制度、金融发展、绿色信贷政策在内的外部制度环境[19-22]等视角考察影响企业银行借款能力的因素。本研究则关注由税务机关发布的企业纳税信用A级这一非财务信息能否对银行授信决策行为产生影响，从而极大地拓展了既有的企业债务融资理论分析框架。
二、理论分析与研究假设
(一)获评纳税信用A级与银行信用借款
银行贷款是企业最主要的外部融资方式[2]。就贷款性质结构而言，存在着信用、抵押、质押、保证等形式，反映着不同的贷款合约宽松程度。在我国，抵押、质押及保证贷款统称为担保贷款。其中，抵押、质押贷款需要借款企业或第三方提供一定数量的财产、动产或权利作为抵押物和质押物，如果借款企业到期无法履行合约，那么银行对上述抵押物和质押物具有优先处置权。保证贷款则需要第三方承诺在借款企业无法还贷时就贷款偿还义务承担保证、连带责任。由此可见，抵押、质押和保证贷款都可以最大限度地降低银行的信贷风险、保证贷款的相对安全，但会削弱借款企业的财务弹性，降低其未来融资能力。同时，针对抵押物和质押物，贷款合约中也会设置诸多限制性条款，从而间接增加了借款企业的融资成本。相比之下，基于借款企业信誉所发放的信用贷款因不需要提供任何担保物而对借款企业最为有利，但此时银行成为最终的信贷风险承担者[1,9]。综上，不同的贷款性质结构反映了风险承担对象的差异性。相对于抵押、质押和保证贷款，信用贷款因无任何担保物而会使银行面临最大的信贷风险，因而银行在信用贷款决策中会对贷款申请企业的财务状况、会计信息和社会信誉更加敏感，并会全面分析上述特征以最大限度降低信贷风险。从这个角度来看，企业获得信用借款的情况可以使我们更好地观测诚信纳税(获评纳税信用A级)能否真正地发挥激励作用，从而较好地落实前述《关于对纳税信用A级纳税人实施联合激励措施的合作备忘录》中，对纳税信用为A级的纳税人所给予的融资便利化这一联合激励措施。本文认为，缓解银企之间信息不对称程度与提升企业诚实守信良好声誉、增进银企之间信任度是获评纳税信用A级影响企业银行信用借款的两条路径。具体地，本文分述如下。
第一，企业被认定为纳税信用A级能够有效缓解企业与银行之间的信息不对称程度，从而有助于企业获得更多的信用借款。表现在：一是较高等级的纳税信用客观上促使企业提供高质量的财务报告资料。根据银监会发布的《商业银行授信工作尽职指引》，财务信息是银行做出信用贷款授予决策的重要依据。前述《纳税信用管理办法(试行)》第十九条明确指出，未按会计制度规定设置账簿并准确核算的企业不能被评为纳税信用A级。在用于具体等级评定工作的《纳税信用评价指标和评价方式(试行)》中，“税务内部信息”下的一级评价指标“04.登记与账簿信息”和二级评价指标“0105.未按规定报送相关涉税资料”就纳税人未按规定设置保管会计账簿，未及时报送财务会计资料、会计核算软件、关联方交易业务信息，以及会计账目混乱、提供虚假涉税资料(包括会计报表)等情形做出了明确、严厉的扣分规定。出于获取较高纳税信用等级所带来的各种激励措施下的政策福利(如前述29个部委联合制定的18项联合激励措施)这一目的，企业势必会严格遵守相关会计准则制度的规定，对外提供高质量的财务报告资料。同时，偷税漏税行为可直接导致企业被判定为较低等级的纳税信用(D级)。因此，企业为了获得纳税信用A级这项“信用资产”，势必会降低其避税程度，而避税动因的降低则有利于提高企业的财务报告质量和信息透明度[23-26]。综合上述角度来看，纳税信用A级认定可以缓解企业与银行间的信息不对称程度。二是获评纳税信用A级本质上对企业的财务报告质量起到了权威鉴证和担保的作用。前已述及，财务会计相关资料的质量在纳税信用的评定中占据着较大的权重比例。根据信号传递理论，税务机关面向社会公开纳税信用A级企业名单，客观上向企业外部包括银行在内的利益相关者们传递了“企业财务报表真实、可靠”这一利好信号。因此，纳税信用A级名单的公布具有丰富的信息含量，会形成信息溢出效应，从而使银企间的信息不对称问题得到有效缓解。上述纳税信用A级认定能够缓解企业与银行之间信息不对称程度的影响机制，会增进银企双方的了解、信任关系，进而有利于企业获得信用借款。
第二，根据银监会发布的《商业银行授信工作尽职指引》中“非财务因素分析风险提示”，银行在授信管理中应重点考核贷款申请企业管理者的人品、道德水准与诚信度。显然，被认定为纳税信用A级是国家税务机关对企业诚实守信这一市场经济中弥足珍贵品质的权威鉴证，极大地提高了企业的社会声誉并帮助企业塑造了良好的社会形象，能够成为企业重要的“信用资产”[27]。根据人民银行《贷款通则》，信用贷款是以借款人的信誉发放的贷款。获评纳税信用A级无疑会提升企业信誉，增进银行对其信任的程度，进而促使银行愿意提供没有担保的信用贷款。从根本上来说，信用贷款的提供反映了银行对贷款申请企业偿还意愿和能力的高度信任。本文认为，较高等级的纳税信用可以提高银企之间的信任度。首先，根据《纳税信用管理办法(试行)》《纳税信用评价指标和评价方式(试行)》，税务机关需按月采集纳税人的纳税信用信息，并且本年纳税信用评定要参考上年纳税信用评级结果(如上年被评为D级的，则本年不能评为A级)。因此，企业获评纳税信用A级是税务机关对企业诚实守信品质的持续监控与认定，具有很强的连续性。其次，根据上述规定，税务机关可以从银行、工商、海关、质检、环保等外部部门以及新闻媒体或媒介获取纳税人的信用历史信息并用于信用等级评判。如果企业有严重失信问题或者违法行为，则无法获得较高等级的纳税信用，甚至不能参加本期评价。因此，获评纳税信用A级意味着企业的诚实守信、合法经营品质得到了政府相关监管部门多方位、全面的高度认可，这无疑会提高企业的声誉和形象。根据声誉的信号传递功能，纳税信用评级高的企业极为容易与外部利益相关者之间建立相互信任的合作关系，即产生基于声誉的信任[28]。信任是银行信用借款产生的前提与基础，既有文献甚至将地区信用借款规模作为该地区社会信任水平的度量指标[29]。因此，从上述逻辑来看，纳税信用A级所蕴含的企业诚实守信品质可以使银行相信其提供的无担保信用贷款会在信贷合同约定的时间内安全地被收回，故获评纳税信用A级应该有助于企业获得更多的银行信用借款。综上，本文提出第一个研究假设。
H1 与未获评纳税信用A级的企业相比，获评纳税信用A级的企业所取得的银行信用借款比例更高。
(二)产权性质、获评纳税信用A级与银行信用借款
产权性质已被诸多经验研究证实能够显著影响企业的债务融资能力。在现阶段以国有银行为主的我国金融体系中，具有天然政治背景的国有企业因政府作为其无形的“担保人”，能够使银行更加信任其还款意愿和偿债能力。即便国有企业陷入财务困境而无力偿还贷款，出于“父爱效应”和考虑到国有企业承担的诸多政策性负担(如增加就业机会、维护社会稳定等)，政府也会采取追加投资、提供补贴及其他优惠政策来帮助企业偿还银行贷款[12,30]，即政府为国有企业所提供的诸多优惠政策实质上已成为国企贷款的隐性担保，这能够最大限度地降低银行的信贷风险，从而强化了国有企业的信贷优势。因此，就债务履约能力而言，国有企业更容易获得银行的信任，企业的国有产权性质也被诸多经验研究证实会正向促进其银行信用借款效率，表现在国有企业比民营企业具有更高的信用借款比例[1,9]。相反，因不具备国有企业天然的政治优势，非国有企业备受信贷歧视，对于银行而言不具备较高的信任度，并且在非国有企业遭遇财务危机而无法偿还债务时，也很难及时得到政府的救助。出于规避信用风险考虑，银行会对非国有企业的授信资质进行更为严格的审查，导致与国企相比，非国企的信用借款比例较低[1,9,31]。前已述及，较高等级的纳税信用客观上促使企业提供高质量的财务报告资料，而财务信息是银行做出信用贷款授予决策的重要依据。此外，获评纳税信用A级本质上对企业的财务报告质量起到了权威鉴证和担保的作用。因此，如果非国有企业被评为纳税信用A级，那么其与银行间的信息不对称问题会得到有效缓解，从而有助于提升信用借款获取能力。同时，获评纳税信用A级意味着非国有企业的诚实守信品质得到了税务机关的权威鉴证，这会提高非国有企业的声誉和形象，并产生基于声誉的信任[28]。在此情境下，纳税信用A级所蕴含的非国有企业诚实守信品质会使银行相信其提供的信用贷款会在约定的时间内安全收回，即诚信纳税的信息溢出效应可以有效缓解非国有企业产权性质对企业信用借款的负面影响。综上，本文提出研究假设2。
H2 获评纳税信用A级能够有效缓解非国有企业产权性质对其信用借款的负面影响。
(三)金融生态环境、获评纳税信用A级与银行信用借款
根据李扬等(2005)[32]的研究，金融生态环境是指金融主体生成、运行和发展的经济、社会、法治、文化、习俗等体制、制度和传统环境，主要包括法治环境、经济发展、地方政府公共服务、社会诚信环境、社会保障体系、金融中介机构和自律机构、地方金融发展等诸多要素。李扬等(2005)[32]认为，较差的地区金融生态环境具有如下特点：一是作为基础性环境，法治环境较差。经济生活中的金融业务最终体现为合同的签订与执行，在此过程中，法律制度的监督与约束功能具有重要的保障和推动作用。较差的法治环境(如司法公正性、效率性较低，法院执行力和银行法律诉讼债权回收率不高)将直接导致金融活动中过高的交易费用、交易风险以及较低的交易效率。二是在政府治理方面，地方政府对经济干预程度较高，政府办事效率和态度较差。三是地区信用环境不佳，表现在地方政府诚信度不高、个人信用水平较低、政府对本地区信用建设的支持力度不高以及地方征信体系建设不够健全。四是金融发展水平不高，这意味着当地金融业市场处于欠发达、体系不健全、金融交易规模不大以及竞争度较低的状态。从上可以看出，在金融生态环境较差的地区中，政府治理效率较低，政府对金融活动的干预程度较高，加剧了金融运行风险；对债权人的法律保护程度不高，处在该区域的企业信用水平较低，而较差的法治环境和信用环境非常不利于金融机构及其金融活动形成理性预期，提高了银行信贷契约履行和监督的成本，使其很难愿意提供没有担保的信用借款。与此同时，金融市场的不发达会导致有限的信贷资源更加稀缺，特别是信用贷款的供给量更少[33]。罗党论和甄丽明(2008)[34]研究发现，银行在信贷中遇到的信息不对称及道德风险问题在金融市场化程度低的地区中更为严重。五是合格的金融人才在金融生态环境较差地区的银行较为缺乏，因此贷前信贷风险控制能力和贷后监督能力对于所处地区金融生态环境较差的银行来说均相对较弱[30]，为了规避信贷风险，银行也会减少信用贷款的供给量。综上所述，较差的地区金融生态环境会对该区域企业的信用借款行为产生负面影响。在此情境下，如果处于金融生态环境较差地区的企业被税务机关评为纳税信用A级，那么这项“信用资产”无疑会成为信用借款中的重要声誉和隐性担保机制，并在银行授信过程中被赋予更多的决策权重，能够有效缓解前述较差金融生态环境给银行信用贷款带来的诸多不利影响，使得银行相信其贷款本金和利息能够按期收回，从而愿意向所处地区金融生态环境较差的纳税信用A级企业提供信用贷款。藉此，本文提出第三个研究假设。
H3 获评纳税信用A级能够有效缓解较差地区金融生态环境对其区域内企业信用借款的负面影响。
(四)诚信环境、获评纳税信用A级与银行信用借款
诚信是市场经济中各个签约方对契约和承诺的遵守[35]。在市场经济中，具有诚信品质的企业可以稳定交易各方对其行为的预期。从这个角度来看，诚信因能降低交易的不确定性而长期以来被理论研究者普遍视为一种社会资本[35]。作为非正式制度环境之一，我国各地区的诚信文化水平参差不齐。银行将信用贷款授予所处地区诚信环境水平不同的企业时，所面临的信用风险水平也具有较大差异。处于诚信环境水平较高地区的企业所具有的诚信意识能够降低双方契约不完备性所带来的各种机会主义、不确定性及违约风险，银行在不需投入过多的契约监督和执行成本的情况下就可以安全、及时收回信用贷款，即便企业与银行之间出现交易摩擦，也能本着相互信任、谅解的原则，最大限度地采用正规、高效的途径予以解决。总之，较高的地区诚信环境水平可以提高契约的执行效率，降低交易成本[36-37]。相反，如果企业所处地区诚信水平不高，由于现实中双方签订的契约很难描述交易的各种情形，即存在契约的不完备性，为了阻止对方的欺诈等机会主义行为和道德风险，银行可能会投入巨大的资源监督合约的履行，由此带来的高昂交易成本会使银行对该地区的企业做出提供较少额度、甚至不予提供信用贷款的决策。钱先航和曹春方(2013)[38]的研究证实，较低的地区信任度会导致城市商业银行在该地区发放较少的信用贷款。因此，所处地区诚信环境水平越低的企业，其获得的信用借款的比例也越低。根据前文研究，如果处于诚信环境水平较低地区的企业获评纳税信用A级，则意味着企业的诚实守信品质得到了税务机关的权威鉴证，这会提高企业的声誉和形象，并产生基于声誉的信任[28]。此时，银行会因纳税信用A级所蕴含的企业诚实守信品质而降低由较差诚信环境带来的对企业还款意愿和能力的担忧，进而愿意提供基于企业信誉的信用贷款。在此过程中，纳税信用A级起到了类似抵押品的功能。综上，本文提出研究假设4。
H4 获评纳税信用A级能够有效缓解较低的地区诚信环境水平对企业信用借款的负面影响。
三、研究设计
(一)变量定义与回归模型设定
1.企业诚信纳税的度量
根据国家税务总局于2014年发布的《纳税信用管理办法(试行)》，企业年度纳税信用级别可被评定为A、B、C、D四级(2018年4月起增设了M级)。现阶段税务机关主动向社会公布纳税信用A级(年度评价指标得分90分以上)纳税人名单及相关信息，并且2016年由29个国家部委联合制定的《关于对纳税信用A级纳税人实施联合激励措施的合作备忘录》也仅针对纳税信用为A级的纳税人给予包括融资便利化、财政资金使用等在内的18项联合激励措施。因此，鉴于上述我国目前纳税信用等级信息的披露现状及相关信用激励政策规定，本文设置企业诚信纳税虚拟变量Grade A，若年度企业纳税信用情况被税务机关评为A级，则赋值为1，否则为0。
2.企业银行信用借款的度量
借鉴袁淳等(2010)[1]、刘浩等(2010)[9]、陈德球等(2013)[2]及程六兵和刘峰(2013)[31]的做法，本文以信用贷款比例来度量企业当年从银行获得信用借款的情况。其原因在于，与担保贷款(含抵押、质押和保证贷款)相比，信用贷款无需担保，更能反映银行对借款人的信任程度。此外，袁淳等(2010)[1]认为，期末短期贷款均为年度企业新增加的借款，其中信用贷款比例能够恰当地度量企业当年的银行借款状况。具体地，本文设置如下两个变量：一是全部银行贷款中的信用贷款比例CreditLoan，等于(短期信用借款+长期信用借款)/(短期信用借款+短期担保借款+长期信用借款+长期担保借款)；二是短期信用贷款比例CreditLoan_s，等于短期信用借款/(短期信用借款+短期担保借款)。
3.企业产权性质的度量
根据既有研究的普遍做法，本文以最终控制人类型代表企业产权性质NonState，若企业为非国有控股企业则赋值为1，否则为0。
4.地区金融生态环境水平的度量
与张敏等(2014)[39]的做法一致，本文使用中国社会科学院金融研究所王国刚和冯光华(2015)[35]发布的《中国地区金融生态环境综合评分(2013-2014年)》中的“综合得分”分项指标来度量我国各地区(省级层面)的金融生态环境水平。上述金融生态环境评分是目前能够度量我国各地区金融生态环境水平最新的数据。在该评价体系中，我国各地区的金融生态环境由地方政府债务对金融稳定的影响、地区经济基础、金融发展及制度等要素构成。鉴于金融生态环境由经济、社会、法治、文化、习俗等体制、制度和传统环境构成，其演变是一个缓慢的过程，因此该评分适用于本文的研究样本区间。为了与前文假设的提法保持一致(即纳税信用A级能够缓解较差的金融生态环境对信用贷款的负面影响)，对上述地区金融生态环境指数取相反数，将其定义为FinEnvProv。显然，FinEnvProv数值越大表示该地区金融生态环境越差。
5.各地区诚信环境水平的度量
本文利用上述中国社会科学院金融研究所王国刚和冯光华(2015)[35]发布的《中国地区金融生态环境综合评分(2013-2014年)》中的“制度与诚信文化”分项得分度量我国各地区的诚信环境水平。上述分项得分是通过对各地区政府诚信、个人信用文化、地方政府对诚信文化建设的支持及地方征信体系建设的评价得来的。虽然该评分自2015年后便没有更新，但各地区的诚信文化形成是一个长期、缓慢的演变进程，因此在本文的研究样本期间内各地区的诚信环境水平不会有太大的变化。为了与前文假设的提法保持一致(即纳税信用A级能够缓解较低的诚信环境水平对银行信用贷款的负面影响)，本文对诚信文化指数取相反数，将其定义为地区诚信环境水平TrustProv，数值越大表示该地区诚信水平越低。
表1 变量定义

6.回归模型
本文构建如下模型(1)检验获评纳税信用A级对企业信用借款比例的影响(假设1)，预期GradeA的回归系数符号显著为正；模型(2)至(4)用于进一步检验获评纳税信用A级能否有效缓解非国有企业产权性质、较差的地区金融生态环境以及较低的地区诚信环境水平对企业信用借款比例的负面影响(假设2至假设4)，预期交乘项GradeA*NonState、GradeA*FinEnvProv及GradeA*TrustProv的回归系数符号显著为正。
CreditLoan/CreditLoan_s=α+β×GradeA+Σλi×Controli+ε
(1)
CreditLoan/CreditLoan_s=α+β×GradeA+γ×NonState+χ×GradeA*NonState+Σλi×Controli+ξ
(2)
CreditLoan/CreditLoan_s=α+β×GradeA+γ×FinEnvProv+χ×GradeA*FinEnvProv+Σλi×Controli+ξ
(3)
CreditLoan/CreditLoan_s=α+β×GradeA+γ×TrustProv+χ×GradeA*TrustProv+Σλi×Controli+ξ
(4)
借鉴袁淳等(2010)[1]、刘浩等(2010)[9]、陈德球等(2013)[2]关于银行信用借款影响因素的研究，本文在上述模型中设置了反映企业财务状况和公司治理特征的控制变量(Control)以及年度、行业虚拟变量。详细变量定义过程参见表1。
(二)数据来源与样本选择
从国家税务总局网站收集了2014-2017年评价年度纳税信用被评为A级的沪深A股非金融保险业上市公司名单。该网站是通过输入、检索“纳税人识别号”或“纳税人名称”的方式查询某个企业是否被评为纳税信用A级。本文的数据收集工作按以下优先顺序进行：(1)根据国家税务总局《关于修订纳税人识别号代码标准的公告》，已取得统一社会信用代码的法人和组织，其纳税人识别号为“统一社会信用代码”。我国统一社会信用代码制度于2015年开始实施。本文利用从WIND资讯金融终端取得的沪深A股非金融保险业上市公司统一社会信用代码和Python软件从国税总局网站爬取了纳税信用被评为A级的沪深A股非金融保险业上市公司名单(第一轮)；(2)上述统一社会信用代码制度于2015年开始逐步实施，故2014年全部纳税人识别号、2015年和2016年的部分纳税人识别号仍为之前的“税务登记号码”。本文利用从国泰安CSMAR数据库的上市公司基本信息变更表中取得的部分上市公司税务登记号码和Python软件在国税总局网站对第(1)轮中没有出现在纳税信用A级名单中的上市公司进行了第二次爬取工作，并得到了纳税信用被评为A级的沪深A股非金融保险业上市公司名单(第二轮)；(3)对于经过前两轮爬取工作、仍未出现在纳税信用A级名单的上市公司，本文从WIND资讯金融终端、国泰安CSMAR数据库及锐思数据库中取得了上述公司的中文名全称(包括现在、历史曾用名)。利用上述公司全称和Python软件，在国税总局网站对第一、二轮中没有出现在纳税信用A级名单中的上市公司进行了第三次爬取工作，并得到了纳税信用被评为A级的沪深A股非金融保险业上市公司名单(第三轮)；(4)对于经过上述三轮爬取工作而没有出现在纳税信用A级名单的上市公司，本文采取了人工交叉核对的方式予以确定。最终，将经过上述四轮数据收集工作得来的纳税信用A级名单进行了合并，得到了2014-2017年评价年度纳税信用被评为A级的沪深A股非金融保险业上市公司名单。
银行信用借款数据是本文根据上市公司财务报表附注整理而来，原始数据来自于国泰安CSMAR数据库中的财务报表附注里面的借款抵押子库。根据附注中披露的长短期借款具体明细项目，本文严格地将上市公司短期借款、长期借款均划分为信用借款部分和担保借款部分(包括抵押、质押和保证借款)。需要特别说明的是，为了保证信用借款数据的准确性，本文做了如下两项工作：一是一般每年企业长短期借款的明细构成有多笔，本文要求每笔借款性质能够区分。如果年度企业有部分借款(即便仅有一笔)性质无法精准判断是信用或担保，那么将该年度该企业所有的借款样本删除；二是在第一步基础上，将整理后的长短期信用借款、担保借款进行累加求和，再分别与资产负债表中的短期借款、长期借款金额进行交叉核对，确保二者完全相等。由此，本文保证了信用借款数据的准确性。
鉴于本年度银行进行信用贷款授予决策的依据是上年度的企业纳税信用状况、财务及公司治理状况，因此2014-2017年评价年度纳税信用A级影响的是2015-2018年的企业信用借款情况。据此，本文的研究样本区间是2015-2018年沪深A股非金融保险业上市公司。本文计算省级层面金融生态环境水平、诚信环境水平的数据来自于中国社会科学院金融研究所王国刚和冯光华(2015)[35]发布的《中国地区金融生态环境综合评分(2013-2014年)》中的“综合得分”分项指标、“制度与诚信文化”分项指标。除了判断企业产权性质的最终控制人类型数据来自于CCER经济金融数据库、WIND资讯金融终端之外，其他指标计算所需的原始数据取自国泰安CSMAR数据库。本文剔除了后续实证检验所需相关财务、公司治理特征等数据缺失的年度观测样本。在后续实证检验中，参与回归的连续变量均经过了上下1%的缩尾处理。
四、实证检验与结果分析
(一)主要变量的描述性统计与相关性分析
如表2所示，纳税信用A级GradeA的均值为0.568，这表明样本期间内平均有56.8%的上市公司被税务机关评定为纳税信用A级；全部信用借款比例CreditLoan、短期信用借款比例CreditLoan_s的均值分别为0.343、0.393，这说明样本期间内我国上市公司的信用借款仅占全部借款的三分之一强，中位数分别为0.172、0.231，这也说明大部分上市公司的信用借款比例并不高。产权性质NonState的均值为0.682，这代表着样本中约有68.2%的非国有企业。主要因变量、自变量及调节变量间的相关系数显示，全部信用借款比例CreditLoan、短期信用借款比例CreditLoan_s与纳税信用A级GradeA均在1%水平上显著正相关，这说明诚信纳税(获评纳税信用A级)的确有助于企业获得更多的信用借款；相反，CreditLoan、CreditLoan_s与产权性质NonState均在1%水平上显著负相关，这证实非国有企业在获取银行信用借款方面的确具有劣势。金融生态环境FinEnvProv与全部信用借款比例CreditLoan、短期信用借款比例CreditLoan_s呈负相关关系，地区诚信环境TrustProv也与CreditLoan、CreditLoan_s之间表现出负相关关系，并在1%水平上显著，这说明较差的金融生态环境和较低的诚信环境水平的确不利于该区域内企业获得银行信用贷款。
表2 主要变量描述性统计与相关系数表

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。
(二)多元回归分析
表3是利用模型(1)对企业获评纳税信用A级会显著提升其银行信用借款比例这一研究假设进行回归检验的结果。如表所示，在其他条件相同的情况下，列(1)和列(4)中，获评纳税信用A级GradeA与全部信用借款比例CreditLoan、短期信用借款比例CreditLoan_s均在1%水平上显著正相关，这说明获评纳税信用A级能够有效缓解银企间的信息不对称程度，提升企业诚实守信的良好声誉，增进银企间信任度，从而有助于企业获得更多的银行信用借款，具体表现在与没有被税务机关评为纳税信用A级的企业相比，获评纳税信用A级的企业，其银行信用借款比例相对较高，该回归结果验证了假设1，即获评纳税信用A级所代表的诚信纳税的确会显著提升企业的银行信用借款比例，这也说明我国施行的纳税信用管理办法在企业融资方面已经显现了激励效应。
表4给出了利用模型(2)对假设2，即诚信纳税(获评纳税信用A级)能够有效缓解非国有企业产权性质对企业信用借款负面影响的检验结果。列(2)-(4)、列(6)-(8)显示，产权性质NonState的回归系数均在1%水平上显著为负，这表明非国有企业产权性质的确不利于企业获得银行信用借款，我国金融领域存在一定的“信贷歧视”现象，国有企业具备天然的“信贷优势”。列(4)和列(8)纳税信用A级与产权性质的交乘项GradeA*NonState的回归系数分别为0.041 3、0.046 5，且均在5%水平上显著，这说明较高等级纳税信用所代表的非国有企业高质量财务会计信息会降低银企间的信息不对称程度，获评纳税信用A级所蕴含的诚实守信品质会显著提升非国有企业的社会声誉，这两方面积极效应能够有效缓解非国有企业产权性质对企业银行信用借款的负面影响。因此，本文提出的假设2得以验证。
表3 获评纳税信用A级与银行信用借款

注：T值经过公司层面的聚类(cluster)调整；***、**、*分别为1%、5%、10%水平上显著。
表5是利用模型(3)对假设3，即获评纳税信用A级能够有效缓解较差的地区金融生态环境对企业银行信用借款负面影响的检验结果。列(2)-(4)、列(6)-(8)显示，金融生态环境FinEnvProv对全部信用借款比例CreditLoan、短期信用借款比例CreditLoan_s的回归系数均在1%水平上显著为负，这说明地区金融生态环境越差，处在该区域内的企业所获得的银行贷款中信用借款额度越少，这与前文的理论分析一致。列(4)和列(8)中，代表诚信纳税的纳税信用A级GradeA与金融生态环境FinEnvProv的交乘项GradeA*FinEnvProv的回归系数分别为0.282 5、0.321 7，且均在1%水平上高度显著。从上述回归结果来看，虽然较差的地区金融生态环境不利于区域内企业获得银行信用借款，但是如果区域内的信贷申请企业被评定为纳税信用A级，那么此项“信用资产”所蕴含的守信品质会成为企业银行信用借款中重要的声誉和隐性担保机制，起到了类似抵押品的功能，并在银行稀缺信用贷款资源配置决策中得到更多的倚重，这可以有效缓解较差的地区金融生态环境对区域内企业银行信用借款的负面影响。因此，本文提出的假设3得以验证。
表4 产权性质、获评纳税信用A级与银行信用借款

注：限于篇幅，本表仅列示自变量与因变量之间的回归结果，控制变量同上文。括号内为t值并经过公司层面的聚类(cluster)调整；***、**、*分别为1%、5%、10%水平上显著。下同。
表5 金融生态环境、获评纳税信用A级与银行信用借款

表6给出了利用模型(4)对假设4，即获评纳税信用A级能够缓解较低的地区诚信环境水平对企业信用借款的负面影响的检验结果。列(2)-(4)、列(6)-(8)回归结果显示，在其他条件相同的情况下，地区诚信环境水平TrustProv的回归系数为负且在1%水平上高度显著，这说明银行为了应对较差地区诚信环境中的各种贷款欺诈等机会主义行为和道德风险，会对该地区的企业做出提供较少额度、甚至不予提供信用贷款的决策，即较差的诚信环境的确不利于区域内企业开展银行信用借款活动。纳税信用A级GradeA与诚信环境水平TrustProv的交乘项GradeA*TrustProv的回归系数为0.163、0.186 3，且均在5%水平上显著。这表明，虽然较差的宏观地区诚信环境会给该地区企业信用借款活动带来显著的负面影响，但是经过税务机关权威鉴证的纳税信用A级所体现出来的企业诚实守信这一微观个体品质特征会大幅度提升企业的良好社会声誉和形象，并使银行产生基于企业良好声誉的信任，这会缓解银行对较差诚信环境中企业还款意愿和能力的担忧，降低银行对能否安全收回信用贷款的疑虑程度，进而促使银行愿意向该地区企业提供基于信誉的信用贷款，并最终提升企业银行借款中信用借款部分的比例，即获评纳税信用A级的信息溢出效应可以有效缓解较低的地区诚信环境水平对该地区企业银行信用借款的负面影响。因此，前文提出的研究假设4获得了经验证据的有效验证。
表6 地区诚信环境、获评纳税信用A级与银行信用借款

(三)稳健性检验
1.重新计算企业是否获得信用借款CreditYN、短期信用借款CreditYN_s
具体地，如果企业当年获得了银行信用借款，则将CreditYN赋值为1，否则为0；同理，若企业当年获得了短期信用借款，则将CreditYN_s赋值为1，否则为0。因CreditYN、CreditYN_s为虚拟变量，故本文设置以下Logit回归模型(控制变量同前文模型)进行检验。回归结果显示，前文所取得的实证研究结论仍旧成立。实证结果见表7。
Logit(CreditYN/CreditYN_s)=α+β×GradeA+Σλi×Controli+ε
(5)
Logit(CreditYN/CreditYN_s)=α+β×GradeA+γ×NonState+χ×GradeA*NonState+Σλi×Controli+ε
(6)
Logit(CreditYN/CreditYN_s)=α+β×GradeA+γ×FinEnvProv+χ×GradeA*FinEnvProv+Σλi×Controli+ε
(7)
Logit(CreditYN/CreditYN_s)=α+β×GradeA+γ×TrustProv+χ×GradeA*TrustProv+Σλi×Controli+ε
(8)
表7 稳健性检验：是否获得银行信用借款(因变量为CreditYN、CreditYN_s)

注：限于篇幅，本表仅列示自变量与因变量之间的回归结果，控制变量同上文。括号内为z值并经过公司层面的聚类(cluster)调整；***、**、*分别为1%、5%、10%水平上显著。
2.重新度量城市层面的金融生态环境水平
前文度量的是省级层面的地区金融生态环境水平。为了更为精确地度量企业所在区域的金融生态环境状况，本文使用中国社会科学院金融研究所王国刚和冯光华(2015)[35]发布的《中国247个城市金融生态环境评价排名(2013-2014年)》中的“综合得分”分项指标。与上文一致，这里仍对247个城市的金融生态环境得分取相反数，将其定义为城市层面的金融生态环境水平FinEnvCity，数值越大表示该城市金融生态环境水平越低。将上述FinEnvCity代入原相关模型重新回归检验，原有研究结论依然保持不变。回归结果如表8所示。
3.重新度量城市层面的诚信环境水平
前文主回归中使用的是省级层面的地区诚信环境水平。同样为了更为精确地度量企业所在区域的诚信环境状况，本文使用中国社会科学院金融研究所王国刚和冯光华(2015)[35]发布的《中国247个城市金融生态环境评价排名(2013-2014年)》中的“制度与诚信文化”分项得分，从市级层面度量上市公司所在地区的诚信环境水平。与前文思路一致，对247个城市的诚信文化指数取相反数，将其定义为城市层面的诚信环境水平TrustCity，数值越大表示该城市诚信水平越低。将上述TrustCity替代原省级层面诚信环境水平变量TrustProv，并使用原模型重新进行检验，原有研究结论仍然存在。实证检验结果如表9所示。
表8 稳健性检验：城市层面金融生态环境、获评纳税信用A级与银行信用借款

表9 稳健性检验：城市层面诚信环境、获评纳税信用A级与银行信用借款

4.重新度量地区诚信环境水平TrustOpenvir
前文主回归中，本文使用的是《中国地区金融生态环境综合评分(2013-2014年)》中的“制度与诚信文化”分项得分度量我国各省份的诚信环境水平。此外，既有文献还使用王小鲁等(2013)[40]发布的《中国分省企业经营环境指数报告(2013)》中的“经营诚信社会环境指数”度量各省份诚信环境水平的高低。与既有研究一致，本文也使用该指数度量各地区的诚信环境水平。2013年发布的该指数中，距离本文研究期间最近的是2012年各个省份的诚信社会环境指数。鉴于诚信文化形成是一个长期、缓慢的演变进程，因此本文认为2012年的诚信社会环境指数可以度量本文研究期间各地区的诚信环境水平。与前文思路一致，对各省份的诚信社会环境指数取相反数，将其定义为各省份诚信环境水平TrustOpenvir，数值越大表示地区诚信水平越低。将上述诚信环境水平TrustOpenvir代入原模型重新回归检验，原有研究结论依然保持不变。回归结果如表10所示。
综合以上实证结果，可以得知本文的研究结论十分稳健。
表10 稳健性检验：企业经营的诚信社会环境、获评纳税信用A级与银行信用借款

五、结论与启示
在我国新时期纳税信用管理制度背景下，将“纳税信用”与“贷款信用”挂钩，使其成为企业的“信用资产”，从而提升企业银行借款能力是我国《纳税信用管理办法(试行)》、29个部委联合制定的《关于对纳税信用A级纳税人实施联合激励措施的合作备忘录》等制度规定对获评纳税信用A级企业所给予的融资便利化激励措施，凸显了诚信纳税的激励效应。实务中，“征信互认、银税互动”的税务机关与银行之间纳税信用信息共享机制使诚信纳税能为企业带来“真金白银”成为金融领域新近出现的态势。然而，以若干新闻报道中的“以信换贷”个体案例来推断诚信纳税在整个经济社会中是否具有激励效应的总体特征难免会有偏误。目前，尚无文献利用大样本经验证据，从学术研究的角度检验我国上市公司获评纳税信用A级是否能够为其信用借款融资带来便利性。本文利用手工收集的2014年至2017年上市公司获评纳税信用A级数据，考察了诚信纳税是否有助于企业获得银行信用借款,即获评纳税信用A级在企业信贷融资上是否具有激励效应。主要研究结论如下：(1)以获评纳税信用A级为代表的诚信纳税的确会显著提升企业的信用借款比例，表现在与未获评纳税信用A级的企业相比，获评纳税信用A级的企业所取得的银行信用借款比例更高。这说明，我国纳税信用评级制度在企业信贷融资中发挥了预期的激励作用。(2)后续研究证实，诚信纳税(获评纳税信用A级)能够有效缓解非国有企业产权性质、较差的地区金融生态环境以及较低的地区诚信环境水平对企业银行信用借款的负面影响。
本文的理论分析和经验发现不但弥补了既有纳税信用评级披露经济后果经验研究的严重不足，丰富了现有银行信用借款影响因素的研究文献，而且能够从实践和政策层面为企业管理层、税务机关、金融机构及资本市场监管者提供如下饶有价值的启示：(1)对企业管理层的启示。本文研究证实，获评纳税信用A级的确有助于企业取得较为稀缺的信用贷款资源，并且能够缓解非国有企业产权性质、较差的地区金融生态环境及较低的地区诚信环境水平对信用贷款的负面影响。这提示企业管理层要不断提高自身的税法遵从度和诚信自律意识，通过获评纳税信用A级为其申请银行信用贷款提供“信用资产”。特别是对于非国有企业，所处地区金融生态环境、诚信环境较差的企业来说，更要重视新时期纳税信用管理制度下诚信纳税在外部融资活动中的重要激励作用。(2)对税务机关、金融机构的启示。本文验证了诚信纳税有助于企业获得“真金白银”，因此税务机关和金融机构应进一步大力宣传诚信纳税的各种激励措施，继续完善“征信互认、银税互动”机制，同时银行应积极创新服务产品的内容和形式(如“税易贷”“税信贷”“纳税e贷”等)，进而推动纳税信用评价信息在我国金融领域的增值应用。(3)对资本市场监管者的启示。本文揭示诚信纳税能够提高上市公司的信贷融资效率，因此资本市场监管部门应充分认识到纳税信用评级制度在资本市场资源配置中的重要作用，加强与税务机关、金融机构的协作互动，积极参与、推动上市公司的纳税信用管理工作，从而构建优良的资本市场信用环境。
参考文献
[1]袁淳，荆新，廖冠民．国有公司的信贷优惠：信贷干预还是隐性担保？基于信用贷款的实证检验[J]．会计研究，2010(8)：49-54．
[2]陈德球，肖泽忠，董志勇．家族控制权结构与银行信贷合约：寻租还是效率？[J]．管理世界，2013(9)：130-142．
[3]耿艳丽，鲁桂华．企业诚信影响审计收费吗？基于纳税诚信的经验研究[J]．审计研究，2018(1)：68-77．
[4]陶东杰，李成，蔡红英．纳税信用评级披露与企业税收遵从[J]．税务研究，2019(9)：101-108．
[5]饶艳超，胡奕明．银行信贷中会计信息的使用情况调查与分析[J]．会计研究，2005(4)：36-41．
[6]GRAHAM J R, LI S, QIU J P. Corporate misreporting and bank loan contracting [J]. Journal of Financial Economics, 2007, 89(1): 44-61.
[7]BHARATH S T, SUNDER J, SUNDER S V. Accounting quality and debt contracting [J]. The Accounting Review, 2008, 83(1): 1-28.
[8]CHEN H W, CHEN J Z, LOBO G J, et al. Association between borrower and lender state ownership and accounting conservatism [J]. Journal of Accounting Research, 2010, 48(5): 973-1014.
[9]刘浩，彭一浩，张静．谁能获得“信用贷款”？贷款性质结构与会计信息质量关系研究[J]．财贸经济，2010(7)：26-34．
[10]赵刚，梁上坤，王玉涛．会计稳健性与银行借款契约[J]．会计研究，2014(12)：18-24．
[11]BRANDT L, LI H B. Bank discrimination in transition economics: ideology, information, or incentives? [J]. Journal of Comparative Economics, 2003,31(3):387-413.
[12]ALLEN F, QIAN J, QIAN M J. Law, finance and economic growth in China [J]. Journal of Financial Economics, 2004, 77(1): 57-116.
[13]胡国强，盖地．高管股权激励与银行信贷决策[J]．会计研究，2014(4)：58-65．
[14]LU Z F, ZHU J G, ZHANG W N. Bank discrimination, holding bank ownership, and economic consequences: evidence from China [J]. Journal of Banking and Finance, 2011, 36(2): 341-354.
[15]余明桂，潘红波．政治关系、制度环境与民营企业银行贷款[J]．管理世界，2008(8)：9-20．
[16]刘浩，唐松，楼俊．独立董事：监督还是咨询？银行背景独立董事对企业信贷融资影响研究[J]．管理世界，2012(1)：141-155．
[17]祝继高，韩非池，陆正飞．产业政策、银行关联与企业债务融资[J]．金融研究，2015(3)：176-190．
[18]王迪，刘祖基，赵泽朋．供应链关系与银行借款[J]．会计研究，2016(10)：42-49．
[19]BAE K H, GOYAL V K. Creditor rights, enforcement and bank loans [J]. Journal of Finance, 2009, 64(2):823-860.
[20]陈德球，胡晴，梁媛．劳动保护经营弹性与银行借款契约[J]．财经研究，2014(9)：62-71．
[21]邓路，刘瑞琪，廖明情．宏观环境、所有制与公司超额银行借款[J]．管理世界，2016(9)：149-159．
[22]蔡海静，汪祥耀，谭超．绿色信贷政策、企业新增银行借款与环保效应[J]．会计研究，2019(3)：88-95．
[23]DESAI M A, DHARMAPALA D. Corporate tax avoidance and high-powered incentives [J]. Journal of Financial Economics, 2005, 79(1):145-179.
[24]王跃堂，王亮亮，贡彩萍．所得税改革、盈余管理及其经济后果[J]．经济研究，2009(3)：86-97．
[25]李增福，郑友环．避税动因的盈余管理方式比较——基于应计项目操控和真实活动操[J]．财经研究，2010(6)：80-89．
[26]陈冬，唐建新．高管薪酬避税寻租与会计信息披露[J]．经济管理，2012(5)：114-121．
[27]刘威威．“银税互动”助解融资难题——访国家税务总局纳税服务司副司长韩国荣[J]．中国税务，2016(8)：10-12．
[28]刘凤委，李琳，薛云奎．信任、交易成本与商业信用模式[J]．经济研究，2009(8)：60-72．
[29]申丹琳．社会信任与企业风险承担[J]．经济管理，2019(8)：147-161．
[30]谢德仁，陈运森．金融生态环境、产权性质与负债的治理效应[J]．经济研究，2009(5)：118-129.
[31]程六兵，刘峰．银行监管与信贷歧视——从会计稳健性的视角[J]．会计研究，2013(1)：28-34．
[32]李扬，王国刚，刘煜辉．中国城市金融生态环境评价[M]．北京：人民出版社，2005．
[33]魏志华，王贞洁，吴育辉，等．金融生态环境、审计意见与债务融资成本[J]．审计研究，2012(3)：98-105．
[34]罗党论，甄丽明．民营控制、政治关系与企业融资约束[J]．金融研究，2008(12)：164-178．
[35]王国刚，冯光华. 中国地区金融生态环境评价(2013-2014)[M].北京：社会科学文献出版社，2015.
[36]赵家章，池建宇．信任正式制度与中国对外贸易发展[J]．中国软科学，2014(1)：43-53．
[37]葛鹏，魏婧恬，王健．诚信环境制度依赖度与产业的比较优势[J]．财经研究，2016(9)：99-109．
[38]钱先航，曹春方．信用环境影响银行贷款组合吗——基于城市商业银行的实证研究[J]．金融研究，2013(4)：57-70．
[39]张敏，张雯，马黎珺．金融生态环境、外资持股与商业银行的关联贷款[J]．金融研究，2014(12)：102-116．
[40]王小鲁，余静文，樊纲．中国分省企业经营环境指数报告(2013)[M]．北京：中信出版社，2013．
Firms Tax Payment and Bank Credit Resource Allocation: Can Trustworthiness in Paying Tax Bring “Real Gold and Silver” To Firms?
ZHANG Yong
(College of Economics and Management, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China)
Abstract：Using the list of listed A-level tax-paying credit companies in 2014-2017 collected from the website of the State Administration of Taxation, this paper examines whether trustworthiness in paying tax (with A-level tax-paying credit) could help firms gain more bank credit debts. It is found that compared with firms without A-level tax credit rating, firms with A-level tax credit rating obtained a higher proportion of bank credit debts. Further research confirmed that obtaining A-level tax credit could effectively alleviate the negative impact of property right nature of non-state-owned enterprises, the poor regional financial ecological environment and the low level of regional credit environment on firms’ bank credit debts.
Key words：tax-paying credit rating A, bank credit debts, nature of property right, financial ecological environment, credit environment
中图分类号：F812.42
文献标识码：A
文章编号：1005-1007(2020)07-0054-17
收稿日期：2019-12-17
基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目(19YJC630223)。
作者简介：张勇，男，南京林业大学经济管理学院副教授，会计学博士，主要从事税收、上市公司融资研究。
责任编辑 杨萍