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user: 3. 研究设计 3.1. 样本选取 本文所使用的数据大部分来自国泰安CSMAR数据库。因避税效果具有相对滞后性及较长期影响性，因变量需要观察后续三年的变化以体现长期影响性，加上我国于2008年起实施新企业所得税法，因此样本选取为2008~2011年所有A股主板上市家族企业 1 。剔除以下样本：1) 实际控制人为非自然人或家族的上市公司；2) 金融企业；3) PT，ST样本；4) 当年税前利润或所得税费用为负的样本；5) 数据缺失的样本。共得到公司–年份的面板数据样本2818个。数据处理及回归分析采用SPSS21.0统计分析软件(见表1)。 3.2. 模型设计及变量界定 为检验上述假设，本文构建如下模型： (1) (2) (3) 模型中的被解释变量是税收规避程度(Residual-BTD和Cash-ETR)。根据Hanlon和Heitzman (2010) [ 2 ] 的综述，主要有四种衡量税收规避程度的指标：所得税费用负担率(ETR)，现金所得税费用负担率(Cash-ETR)，税会差异(BTD)，税会差异的残差项(Residual-BTD)。所得税费用负担率反映了税会差异的永久性差异部分(如坏账准备，优惠税率等)，但无法反映暂时性差异。现金所得税费用负担率同时反映了永久性差异和暂时性差异，不受应计制会计影响，因此可以在一定程度上避免盈余管理的成分，避免前者对有效税率的高估。税会差异除了有管理层避税筹划的部分，还包括了会计准则与税法差异的制度性差异成分，以及管理层盈余管理的成分。用该指标来衡量避税筹划导致的操纵性差异存在一定的误差。税会差异的残差项是Desai和Dharmapala (2006， 2009) [ 1 ] [ 3 ] 提出的计量指标，其利用税会差异回归总应计项目，将回归的残差部分作为无法被盈余管理行为所解释的税会差异。综上，本文选取税会差异的残差项作为避税程度的衡量指标，该指标越大，说明企业避税程度越高。具体计算如下：应计项目总额 2 = 非常项目前利润 − 经营活动现金流量净额。非常项目主要包括减值、投资净收益及营业外收支净额。建立回归模型： ，取 值为回归残差项。考虑到避税效果具有相对滞后性及较长期影响性，用后续三年平均值来加以衡量，即税会差异残差项 = 。同时为了避免规模影响，所取得的值再除以总资产。 模型中的解释变量包括： 1) 政治联系(PI)：本文首先从实际控制人的角度来界定家族企业的政治联系，即当家族企业实际控制人是历任或现任人大代表、政协委员、党代表或实职干部时为具有政治联系，记1，否则为0。考虑到家族企业高管政治联系的复杂性，如单纯地以实际控制人是否具有政治联系为切入点来分析其对企业避税的影响可能无法得出比较客观的结论。有些学者对政治联系进行了进一步的分类，如将政治联系进一步分为人大代表(包括政协委员)和实职干部两类，探讨政治联系类型与大股东资金占用的关系(杜兴强等，2010) [ 4 ] ；政治联系层级与中国民营上市公司真实业绩之间的关系(杜兴强等，2009) [ 5 ] ；有学者构建了政治联系指数，以反映政治联系的多层次及复杂性以及对公司绩效的影响(李维安，邱艾超，2010) [ 6 ] 。鉴于此，本文综合政治联系类型及层级因素，借鉴罗党论(2012) [ 7 ] 中建立的政治联系指数，构建反映政 Table 1 Detail table of sample selectio 原有总样本 剔除的样本 合计 剔除实际控制人为非自然人或家族的公司 金融类 PT， ST 税前利润为负或所得税费用为负的或免税的 数据缺失 2008 701 145 4 80 89 2 383 2009 822 143 3 79 64 0 533 2010 1118 139 3 91 49 2 835 2011 1332 119 3 87 55 1 1067 合计 3973 546 13 337 257 5 2818 表1. 样本删选明细表 治联系强度的连续变量。首先将政治联系分为区级及以下、市级、省级、全国级四个层级，每一级中又分普通代表、常委、主席或主任三级，从低到高依次取值1至12，实职干部比照赋值。 2) 地方税收监管强度(TS)：这里用《中国税务稽查年鉴》(2008版)中各省统计数据中的税收检查面、税收查补率、税收处罚率和税收流失率来衡量，这四个指标都取国税地税之和，然后按各组四分位数分别分为四组，税收检查面、税收查补率、税收处罚率从高到低依次赋值为4，3，2，1；税收流失率从高到低依次赋值1，2，3，4。再将四个税收监管强度指标进行加总，得到综合税收监管强度指标TS。 模型中控制变量包括： 1) 适用税率(Taxrate)：企业适用税率的高低直接影响到企业应纳税额及避税动机的强弱。国家为了平衡地区发展水平及优化产业结构的考虑，设计了各种形式的税收优惠政策，比如：在经济特区、经济开发区、西部省份等实行地域优惠，享受15%的优惠税率；对高新技术产业、基础设施建设和重点生产企业、农业等实行行业优惠等。有些文献里分别设置了地区变量和行业哑变量(吴文锋等，2009) [ 8 ] ，考虑到适用税率已较好地反映了地区及行业优惠，因此这里用适用税率代替。 2) 盈利能力(Roe)：这里用净资产收益率作为企业盈利能力的代表变量，盈利能力强的企业将会有更强的避税动机。Manzon和Plesko (2002) [ 9 ] 研究发现盈利能力强的公司更容易获取税收减免、返还等优惠的好处，而且所得税前利润越高的公司越有动机做出避税安排。 3) 财务杠杆(Lev)：企业的平均资产负债率，由于借款利息具有抵税作用，财务杠杆与企业避税存在密切的关系(Graham and Tucker， 2006)。 4) 公司规模(Size)：这里用公司规模作为成长性的代表变量，取公司资产总额的自然对数。成长性公司可能会更多地投资于有税收优惠的资产(Chen et al.， 2010) [ 10 ] ，从而导致不同的税负及税会差异。 5) 资本密集度(Capital)：用固定资产与无形资产之和占总资产的比例来标示，该指标越大，说明有越多的固定资产可用于加速折旧以及越多的无形资产可摊销来减轻税收负担，因此避税程度会越轻。 3.3. 描述性统计及单变量分析 为控制异常值对研究结论的可能影响，所有变量均在样本下1%和上99%分位数的位置做了极值截尾处理。表2报告了所有变量描述性及单变量分析结果。从表中结果可见：税会差异残差项的均值及中位数分别为0.0162和0.0141元，说明家族上市公司普遍进行了避税管理，但低于均值的公司占多数，税收激进的公司相对较少。将样本公司按实际控制人是否存在政治联系分成两类，统计发现存在政治联系的样本公司的税会差异残差项高于没有政治联系的样本公司，但在统计上不显著。 Table 2 Descriptive statistics and univariate analysis tabl Panel A：主要变量描述性统计 变量 样本数 均值 中位数 标准差 最小值 最大值 Residual-BTD 2818 0.0162 0.0141 0.0406 −0.5355 0.2699 PI (是否) 2818 0.3444 0 0.4753 0 1 PI (程度) 2818 2.2310 0 3.4740 0 11 TS 2818 10.5941 11 1.5285 7 13 Taxrate 2818 0.1790 0.15 0.0496 0.02 0.25 Roe 2818 0.1056 0.0866 0.0765 −0.1616 0.749 Lev 2818 0.3562 0.3427 0.2069 0.0071 1.1233 Size 2818 21.2047 21.049 0.9440 18.6794 24.9072 Capital 2818 0.2321 0.2064 0.1554 0.0001 0.9418 Panel B：单变量分析 样本数 均值 标准差 T值 Residual-BTD 有政治联系 979 0.0166 0.0613 1.9612 无政治联系 1839 0.0159 0.0399 表2. 描述性统计及单变量分析表