纳税信用评级与中小企业债务融资

刘京焕 朱泓锟 谢立成

(1.中南财经政法大学 财政税务学院, 湖北 武汉 430073; 2.上海财经大学 公共经济与管理学院， 上海 200433)

一、引言

充满活力的中小企业是保持中国经济韧性的重要保障，在释放市场活力和促进就业方面，中小企业发挥着重要作用。《2020年中国中小企业市场分析报告》数据显示，我国中小企业具有“五六七八九”的典型特征，即贡献了50%以上的税收，60%以上的GDP，70%以上的技术创新，80%以上的城镇劳动就业，90%以上的企业数量，是国民经济和社会发展的生力军。但中小企业在创新发展中面临的重大障碍就是融资难问题，尤其是在当前宏观经济下行和新冠疫情影响下，要做到“六稳六保”更需要为中小企业发展助力，而如何为中小企业在资本市场提升融资能力是实现中小企业可持续发展亟待解决的问题。

较高的纳税信用有助于企业进行债务融资，但在实践中，诚信纳税能否转化为企业债务融资的信用担保取决于金融机构对企业纳税信息的掌握程度。为缓解中小企业的融资难问题，强化企业诚信纳税意识，2014年国家税务总局实施了纳税信用等级评定披露制度①，对纳税信用高的企业提供相关政策支持融资便利。在纳税信用等级的管理和评定上，每年选取一定指标对企业进行年度动态评级。实施初期，将纳税信用等级划分为 A、B、C、D四个信用等级，联合多个部门，在投资、金融、贸易、环保等多个领域实现纳税信用的联合激励目标。同等条件下，被评为A级纳税人的企业可以通过参与银税合作的银行获取最近2年平均实缴税额的4～7倍贷款，各地根据税务机关与银行的合作情况会略有不同。在2018年新增M级纳税信用级别，纳税信用级别由四等变为五等。与以往“惩恶”性的税务稽查相比，纳税信用评级更倾向“扬善”性征管激励，通过激发企业诚信纳税，进而为企业信用背书，在提高企业纳税积极性的同时，帮助企业缓解融资困难问题。随着纳税信用评级制度的逐渐完善，更多的金融机构将纳税信用评级作为其授信贷款的重要参考依据，等级越高的纳税人也获得了越多的融资便利，获得现金流量的同时，受到纳税企业的一致好评。

基于中国资本市场中小板上市企业信贷融资数据，本文绘制了自2014年纳税信用评级制度实施后A级纳税人占比趋势图(图1)。从图1可以看出，中小企业对纳税信用越来越重视，A级纳税的占比也在逐年提高。

图1 企业中A级纳税人占比趋势(数据来源：Wind数据库)

那么，纳税信用评级制度的实施能否提高企业的债务融资能力呢？诚信纳税又是如何影响企业的融资能力呢？这需要进一步给出经验证据。识别纳税信用评级与中小企业的债务融资的一大困难在于企业样本的选择。一方面，考虑到数据可得性，从国家税务总局官网上仅能查询到A级纳税人企业名单；另一方面，在构建企业融资约束指标以及在匹配过程中需要涉及企业的相关财务数据。中小企业的显著特点就是资产规模较小，从业人员较少，融资能力较低，行业差异较大，这与我国中小板企业的特点相近，中小板定位是为主业突出、具有成长性和科技含量的中小企业提供融资渠道和发展平台。基于此，本文尝试以纳税信用评级制度的实施为准自然实验，以2011—2019年中小板上市企业为研究样本，采用多时点双重差分法考察诚信纳税对中小企业融资的影响。

二、文献回顾

企业融资一直是学者研究的重要话题。自Modigliani和Miller提出MM 理论以来，学者们尝试放松该理论的适用前提后研究发现，制度摩擦和信息不对称会导致企业外部融资难。Myers提出企业融资遵循先内后外的原则。对于中小企业来说，其规模小、抗风险能力差，加之制度歧视和资本市场门槛高，因此其融资渠道主要还是依赖金融机构。影响企业融资的因素有内外之分。在内部因素中，Kebin Deng等和宁博等认为大规模企业由于在融资渠道和信用担保等方面更具有优势，从而会增加债务融资[3][4]。卢亚娟等认为外部因素主要是融资环境，如金融供给主体目标的改变[5]。黄玉英等认为外部因素还有社会信用体系的建立[6]以及黄益平等认为外部因素还有科技的发展[7]，这些因素都能影响金融机构增加对中小企业授信规模，从而促进企业融资。

企业融资不畅的一个重要原因是银行与企业之间存在信息不对称。方军雄认为打破借贷双方之间信息壁垒，改革金融错配体制是解决该问题的重要途径[1]。庄芹芹和司登奎认为企业债务融资能力的影响因素既包括企业可控因素，如社会信用水平(人品)、财务稳健性(产品)和企业规模(抵押品)等，也包括不可控因素，如宏观政策、债务的异质性和研发投入等[2]。近年来关于纳税信用的研究层出不穷，大多是评估纳税信用评级披露制度的短期效果。如孙雪娇等利用2015的纳税等级披露结果研究发现该政策可以显著降低企业融资约束[8]。在企业的其他研究方面，孙红莉和雷根强、冀云阳和高跃从企业创新和生产率视角说明了该政策的积极效果[9][10]，陶东杰等利用双重差分法发现纳税信用评级可以降低企业逃税从而提高企业纳税遵从[11]。更有部分学者从债券市场反应、审计定价、企业税负水平等角度进行了研究[12][13][14]。

关于诚信纳税与企业融资的关系可以从微观和宏观层面进行研究。在微观层面，学者主要研究了纳税遵从对企业融资结构的影响。程小可等认为，为了增加企业财务的流动性，企业可能会暂时降低纳税信用等级，从而让投资者对企业财务状况作出积极评价，更容易获得外源融资[15]。杨龙见等基于2015—2017年的小微企业月度数据发现，“银税互动”政策通过降低信息不对称和交易成本显著提高小微企业平均的银行贷款可得性与贷款额度[16]。在宏观层面，学者主要研究了税收征管如何影响企业融资。潘越等发现税收征管可以缓解企业的融资约束[17],而于文超等认为强制性税收征管加剧了企业融资约束程度[18]。纳税信用评级制度被认为是一种柔性税收征管，是税收治理现代化的表现形式之一。近年来围绕纳税信用研究如何解决中小企业融资难问题，有观点认为政府应该扮演关键角色，卢占凤认为政府应充当企业与金融机构的调和者和信息沟通者，政府应对为中小企业提供担保的企业给予财政支持[19]。

以往研究对企业纳税信用评级做了大量研究，这为本文进一步从企业融资视角考察纳税信用评级的影响提供了研究基础。综观上述关于纳税信用评级的文献，可以发现多数应用的是A股主板上市公司样本，没有考虑到中小企业这一特殊企业群体，且在样本选择方面没有考虑企业的退出对研究结论的影响。与现有研究相比，本文的可能的贡献体现在：一是将研究视角聚焦于中小板企业的融资约束。以往有关纳税信用的实证研究采用我国A股主板上市公司数据，而中小企业样本在经营规模和融资渠道方面更具有代表性。二是从长期视角出发，采用多期双重差分法，考虑纳税信用评级披露对企业融资的累积效应，研究诚信纳税对企业债务融资能力的影响，通过检验企业内部和外部多重机制，丰富了诚信纳税对企业债务融资作用机制的研究。

三、理论分析与研究假设

从纳税信用评级披露与企业融资方面看，一方面，诚信纳税意味着企业现金流出，现金流出导致企业流动资金减少，产生负面影响。另一方面，钟凯等认为诚信纳税会提高企业纳税信用等级，提高企业的社会信用，从提升融资规模和改善融资环境两个方面促进企业债务融资[20]。李君平和徐龙炳认为对企业而言，相对于其他融资方式，银行信贷融资是首选[21]。纳税信用评级政策实施的初衷就是通过给予诚信纳税的企业纳税激励，降低征管成本。从“柔性”征管角度来看，通过联合多个部门，在促进信息共享的同时，降低征管成本，更好地为企业提供纳税服务。从企业角度来看，以政府信用为企业背书，在依法纳税的同时享受相应的融资和纳税服务，从而推动社会信用体系的建设。对于中小企业来说，其最大的融资困难就是因为企业盈利能力较低，对于银行等金融机构而言，信贷风险较高，因此对这一类型企业在贷款额度及渠道上多有限制。随着纳税信用评级政策的实施，纳税信用等级越高，获得政府的信用认可度越高，在政府的信用担保下，金融机构更愿意授信贷款，从而增加企业的债务融资。因此，本文提出研究假设1。

H1：较高的纳税信用有利于降低企业的融资约束，提高其债务融资能力。

纳税信用等级的提升并不直接降低融资约束、增强企业债务融资能力，纳税信用评级制度只是政府为企业信用背书的措施。本文认为纳税信用对企业债务融资的影响主要通过三条路径实现：降低银企信息不对称、改善企业声誉和强化企业治理。卢太平和张东旭认为信息不对称机制是指企业纳税信用等级的提升，其信息披露将更加规范，内部控制以及财务报表的合规性以及真实性得到了保障，使得债权人对其经营情况和财务状况更加熟悉，强化了债权人的贷款意愿，从而提高了企业的债务融资便利度[22]。顾奋玲和解角羊认为声誉机制是指随着企业纳税信用等级的提升，使得债权人对于那些内控治理相对较差的企业的发展前景更有信心，从而企业更容易获得贷款[23]。所谓企业治理机制是指随着企业内部资金借贷的管理成本降低，从而同样的管理成本即可获得更多的融资，缓解融资约束，提高债务融资能力。基于上述分析，本文提出研究假设2。

H2：较高的纳税信用通过降低借贷双方信息不对称、改善企业声誉和强化企业治理的方式降低企业融资约束，提升企业的债务融资能力。

纳税信用评级制度的实施有利于促进企业的债务融资，但对于不同的地区以及不同性质的企业该效应是否存在差异呢？从地区层面来看，因我国地理区位差异明显，不同地区的金融发展水平有差异，企业面临的融资渠道和融资规模不同，这可能会导致诚信纳税对企业的债务融资的影响因为地区而存在异质性。另外已有学者发现，地区征管水平的不同也会导致制度的效应存在差异，如潘越等认为，税收征管的加强有利于提高公司信息透明度，提高企业的声誉，赢得债权人的信任[17]；李建军和范源源认为在低税收征管水平的地方效应更显著[24]。从微观层面来说，郭玲和郝琳娜等学者研究发现纳税信用等级制度对企业的影响因企业性质和企业规模存在差异[14][25]，为此需要进一步验证。基于上述分析，本文提出研究假设3。

H3：纳税信用评级对企业债务融资的影响在地区、地方征管水平、企业性质和企业规模方面存在差异。

四、研究设计

(一)样本数据来源

本文研究样本为我国资本市场2011—2019年中小板企业②，之所以选择中小板企业作为中小企业的代表样本，一方面是基于企业数据的可得性，尤其是要与A级纳税人名单相匹配。另一方面，中小板定位是为主业突出、具有成长性和科技含量的中小企业提供融资渠道和发展平台，促进中小企业快速成长和发展，是解决中小企业发展瓶颈的重要探索。财务数据来自母公司合并报表。为确保数据的平衡性和可靠性，本文对样本数据做了如下处理：剔除了银行业等金融机构，剔除了ST类型的企业，剔除了资产总计小于固定资产，负债合计小于长期负债等财务指标的异常样本。考虑到纳税等级非连续的企业会在对照组和处理组之间跳跃，故在样本中剔除纳税等级不连续的企业，具体来说，将样本区间内一直未获得A级纳税人的企业设置为对照组，处理组的样本为至少有1年以上连续获得A级纳税人的企业，为了降低非连续评定对被解释变量的影响，其他情况的企业样本从处理组中剔除。在此基础上，运用Winsorize 对连续变量进行上下1%分位的缩尾处理，来消除极端值的影响，经过处理之后，样本内共有738家企业。本文使用的上市公司纳税信用评级数据源于国家税务总局官网，时间跨度为2014—2019年。企业层面的微观财务指标数据和机制分析中涉及的变量数据源于Wind 数据库以及巨潮网上公布的中小板上市公司年报。数据处理软件主要借助了Stata 16和Excel。

(二)模型设定

识别诚信纳税对企业债务融资影响的关键是变量内生性问题，为解决该问题并克服纳税信用评级时间的自选择偏误，结合纳税信用评级制度实施的阶段性，本文采用多时点双重差分法(Time-Varying Differences-in-Differences，TVDID)设定实证模型。在纳税信用评级制度下，评级制度实施动态管理，因此对处理组需要精准分类与识别。参照Bertrand和Mullainathan的研究思路并借鉴郭峰和熊瑞祥的做法[26][27]，本文构建以下多时点双重差分模型，考察企业纳税信用评级对企业融资的影响。

loani,t=α0+α1ratingi,t+α2ttnd+α3Zi,t+δi+μt+φs+εi,t

(1)

式(1)中，被解释变量loan表示企业i在第t年的银行债务融资占比，以企业财务报表中的债务融资额(短期借款+长期借款)占企业总负债的比例来衡量。由于国家税务总局披露的仅有A级纳税人名单，故本文的核心解释变量为哑变量，如果企业当年属于A级纳税人则为1，否则为0。在进行样本筛选之后，样本内的处理组企业至少存在1年的连续期。核心解释变量ratingi,t表示企业i在第t年是否被评为A级纳税人，如果是则为1，否则取值为0。ttnd表示连续获评为A级纳税人年限，最小取值为0，最大为5，α2衡量该政策的动态效应对企业债务融资能力的影响。Z是其他控制变量，包括公司规模、资产负债率、企业成长性、流动比率和发展阶段等。δi是公司个体固定效应，μt是个体时间趋势，φs是行业固定效应，εi,t是随机误差项，α1为我们关心的系数。由于纳税信用评级是动态的，因此，模型(1)中的变量rating实际上就等同单时点双重差分模型中的交互项 Treat×Post，所以纳税信用评级政策对企业融资能力的影响体现在变量rating的系数α1上。

(三)变量定义

本文中各变量的名称和定义如下(表1)。

表1 变量定义表

五、实证结果与分析

(一)描述性统计

表2列出了本文主要变量的描述性统计的结果，可以发现企业银行债务融资的比例(loan)的平均值为0.271，说明总体的企业债务融资规模较小，这从侧面印证了中小企业融资困难。从解释变量纳税信用等级(rating)来看，其平均数为0.439，表明数据样本中目前43.9%的中小板企业为A级纳税人。从企业的净资产收益率来看(roe)，样本极值差异较大且均值较低，仅为10.4%。在企业规模方面(size)可以发现样本企业平均规模较小。从现金流看，无论是在经营净现金流(cfo)还是在流动比率方面(cr)，可以发现不同企业间的现金流或流动资产占比有很大差距，均值较小。这些描述性结果与中小企业规模特点相符合，也从侧面佐证了本文样本选择的代表性与合理性。

表2 描述性统计结果

(二)回归结果与讨论

以企业的纳税信用等级(rating)作为核心解释变量，以中小企业的债务融资能力(loan)作为被解释变量，得到的回归结果如表3所示。表3报告了诚信纳税与企业的债务融资间关系的基本回归结果。列(1)和列(2)是混合OLS和固定效应模型下的回归结果，核心解释变量rating系数不稳定。在继续控制了行业固定效应后，采用双向固定效应模型，得到列(3)的回归结果。可以看出rating的系数为0.019，在5%水平上显著为正且拟合优度有所提升，表明评为A级纳税人对中小企业债务融资比例的影响显著增强。为进一步考察面板数据的灵活性和提升结果解释力，在(3)模型估计的基础上本文进行了时间和行业的交互固定效应回归，采用多维固定效应模型，结果见表3列(4)，可以看出，交互效应模型的整体解释力(R2)有了明显的提高，核心解释变量rating的系数为0.018，依然在5%水平上显著，表明诚信纳税对企业融资有显著的促进效应，企业的债务融资能力平均提高了36.7%(0.018/0.27)。考察纳税信用等级评定制度对于企业债务融资是否具有时间滞后效应，本文采用纳税信用A级的滞后一期为核心解释变量回归分析，列(5)结果显示，滞后一期的纳税信用评级的回归结果为0.013，依旧显著为正，这也证明了诚信纳税对企业融资能力的促进效应。

表3 基准回归结果

(三)机制检验

为回答“诚信纳税是如何影响中小企业债务融资”的问题，我们尝试检验了企业被评为A级纳税人对降低信息不对称、提高企业声誉和强化企业治理三个机制。在机制检验方面，本文采用三种机制检验方法，第一种是典型的分组回归法；第二种是替换被解释变量，观察纳税信用评级制度对其机制的影响；第三种是参考温忠麟和叶宝娟的逐步回归方法[28]，引入模型(2)和(3)来检验，其中，mediator是待检验的中介变量，其他设定均与基准回归保持一致。模型(2)用来检验纳税信用评级制度对中介变量的影响，模型(3)则主要检验在基准回归模型(1)中加入该中介变量后，纳税信用等级对企业融资的影响。我们最关心的是系数β1、γ1和γ2的方向与显著性水平，如果三个系数均非常显著且符号与理论预期相同，那么可以认为纳税信用评级通过作用于mediator进而影响企业融资约束，此时mediator只发挥了部分中介效应，其效应衡量值为β1γ2/α1，如果β1和γ2的系数非常显著，但γ1并不显著，则表明mediator发挥了全部的中介效应。

mediatori,t=β0+β1ratingi,t+β2ttnd+β3Zi,t+δi+μt+φs+εi,t

(2)

loani,t=γ0+γ1ratingi,t+γ2mediatori,t+γ3Zi,t+δi+μt+φs+εi,t

(3)

1.信息不对称机制。在信息不对称机制下，我们引入两个指标检验，分别是分析师关注度和信息披露质量，试图检验诚信纳税是否可以通过降低企业的信息不对称程度提高企业的债务融资能力。首先我们参考姜付秀等的做法，引入分析师关注度指标，认为在一定程度上纳税信用评级制度会降低分析师关注度，从而具有一定的替代作用，降低债权人与有融资需求企业的信息不对称情况，从而提高债务融资能力[29]。在信息披露质量的指标选择方面，参考丁汀和钱晓东的研究[30]，使用kv指数来衡量企业的信息披露质量。根据该指标的构造原理，kv指数越小，表示企业的信息披露质量越高。再参照姜付秀等的做法，依据信息披露质量的值按照年度和均值进行分组。最后为了更好地探究其作用机理，我们采用多种方法对该机制进行检验。回归结果如表4所示。

表4 机制检验——信息不对称机制

从列(1)～(2)的回归结果来看，纳税信用等级制度对分析师关注有显著的抑制作用，这主要是因为纳税信用评级本身就有利于为企业信用背书，从而降低分析师关注度，在政策的推行下，提高了企业的债务融资能力。在将分析师关注度加入到模型(1)的基准回归中之后，我们发现rating的结果为-0.875，也会变得不显著。根据逐步回归法的理论，结合回归系数的显著性和方向，我们认为此处分析师关注度发挥了完全中介效应，也具有较强的机制代表性。从列(3)～(4)的结果可以看出，在kv指数较高即企业的信息披露质量较低的组中，回归结果为0.022，在5%的水平上显著为正。即纳税信用评级政策对企业的提高企业的债务融资能力有显著的促进作用。说明诚信纳税有助于缓解信息不对称的程度，从而提高企业的债务融资能力。通过将以上两个指标作为信息不对称的代理变量，回归结果验证了纳税信用评级披露制度通过降低纳税人企业的信息不对称程度，从而增强其债务融资能力的假设。

2.企业声誉。企业较好的声誉可以降低企业的融资成本[31]，A级纳税人是政府给予的纳税名誉激励，在此信用背书下，可能会让中小企业更加愿意纳税，以此维持纳税信用等级。企业声誉是希望验证纳税信用评级是否会提高银行等金融机构对中小企业的认可度，从而更加愿意为企业授信贷款，提高企业的债务融资。参考其他学者的做法，本文选取和讯网的企业社会责任评分(score)和迪博的内控指数(index)作为企业声誉的代理变量。其中和讯网的企业社会责任评分主要是针对上市公司履行社会责任的总体概况，为众多学者引用,例如王清刚和徐欣宇、文雯和宋建波[32][33]。本文在引用其评分同时，采用逐步回归法对该机制进行检验。理论上认为纳税信用等级对该得分情况有一定的代替作用，故其系数预期为负。较高的内控质量更容易赢得债权人的信任，提高企业融资能力，因此受到企业管理层的关注。本文参考汤晓建等的研究[34]，按照年度和均值的大小进行取值和分组，具体的回归结果见表5。

表5 声誉机制和公司治理机制检验结果

表5的列(1)～(2)为企业的社会责任评分代表的声誉机制检验，正如前文预期的结果，由于纳税信用等级带来的声誉提升度与社会责任评分带来的效应有一定的替代作用，故在第(1)列中，rating系数值为-1.199，显著为负，在加入到基准回归模型中后，score的系数依旧显著，故我们认为企业的社会责任评分发挥了部分中介作用，其带来的间接效应约占总效应的2.62%。根据列(3)～(4)回归结果，可以看出相比于内控质量比较高的企业，由于纳税信用评级政策rating释放了强有力的声誉信号；内控质量比较低的企业系数值为0.032，在1%的水平上显著为正，说明纳税信用评级制度提高了这些企业声誉，扩大了融资规模，缓解了融资约束。通过以上检验结果，本文认为纳税信用评级政策通过提升纳税人企业声誉，进而提高企业债务融资。

3.企业治理机制。Fazzari等认为融资约束产生的一个重要原因是代理成本[35]。从企业治理的角度看，李建军和范源源认为税收征管具有一定的公司治理效应[24]，诚信纳税也有助于提高企业的企业治理水平，从而提高企业的资金利用效率。为验证企业治理效应的存在，本文构建管理费用率(management)指标，对rating进行回归。具体回归结果见表5列(5)。从表5列(5)的回归结果来看，rating的回归结果为-0.003，在5%的水平上显著为负，表明诚信纳税显著降低了企业中股东与管理层之间的管理费用和代理成本，从而提高了债务融资能力。通过以上机制检验，证明纳税信用等级披露通过降低借贷双方信息不对称、改善企业声誉以及强化企业治理的方式，提升了企业的债务融资能力，证实了研究假设2。

(四)异质性分析

由于企业面临的融资需求和融资的内外部环境不同，纳税信用评级制度对企业的融资影响也显现出一定的差异。接下来本文将从宏观和微观两个层面分析诚信纳税与中小企业融资关系的异质性。宏观层面的异质性要素包括地理区位、地区税收征管水平，微观层面要素包括企业所有权和企业规模。

1.地区经济发展状况异质性。我国地理区位优势差异明显，导致不同地区的企业可利用的资源和外部环境也有差别，比如地区基础设施、营商环境等。纳税信用等级对企业债务融资能力的影响是否会因所属的地区的不同而存在差异呢？对此，我们根据企业所在地所属省份进行区域分类以及样本分组以探讨异质性，回归结果如表6列(1)～(3)所示。表中显示，纳税信用评级政策对企业的债务融资能力的影响程度在不同地区存在差异，东部地区和中部地区的回归结果分别为0.019和0.040，可以得出其影响系数至少在5%的水平上显著，可以理解为东部和中部区位优势明显，从资金的供给方来说，金融机构较为集中，纳税信用等级提高了中小企业的借款范围以及信贷额度，使得企业融资需求增加。

2.地区税收征管水平。Kim等认为，复杂的避税措施和税收筹划为企业隐瞒相关不利信息奠定基础[36]，这在一定程度上可能会影响企业的融资渠道和融资规模。对于企业来说，潘越等认为，税收征管的加强有利于提高公司信息透明度，提高企业的声誉，赢得债权人的信任[17]。本文地区税收征管力度借鉴江轩宇的做法[37]，用税柄法计算税收征管力度，如果税收征管力度大于或等于按年度和城市分类计算的均值，则取值为1，否则为0，进行分组回归，得到结果见表6列(4)～(5)，可以发现在征管水平较低的城市，其回归结果为0.025，诚信纳税对企业债务融资的效用在5%的水平上显著。说明纳税信用评级较高的企业在一定程度可以代替严征管导致的外部治理效应，进而促进企业的债务融资。

3.产权异质性。胡亚茹等和余明桂等认为，与民营企业相比，国有企业可以从政府获得更多的经济资源和政治支持，且国有企业股东多为政府机构，故融资渠道更为多元[38][39]，因而国有企业在融资时具有产权上的优势，更易得到债权人的青睐，获得较多融资。因此对国有企业与非国有企业的区别有展开探索的必要，其具体分组回归结果见表6列(6)～(7)。根据表6的第(6)～(7)列回归结果，非国有企业的回归结果为0.025，在1%的水平上显著为正。即非国有企业对纳税信用评级制度的实施更加敏感，从而对企业融资的影响效果更显著，更有利于提高企业的债务融资能力。

4.企业资产规模。根据前文所述，企业规模是银行等金融机构授信贷款时的重要评估标准，对此我们根据企业的总资产规模按照年度和中位数进行分组，进行分组回归，来探究其异质性。分组回归结果如表6列(8)～(9)所示，可以发现在企业规模较小的公司，回归结果为0.030，其效应在5%的水平上显著为正。这主要是因为中小企业的规模相对较小而融资需求较高，因此亟需外部融资来满足需求。信用评级政策的信誉背书，能够将企业的经济效益在更大程度上转化为企业的经营利益，故诚信纳税更有利于缓解融资约束，扩大融资规模。

表6 异质性分析

(五)稳健性检验

1.平行趋势假定检验。Roberts 和Whited认为，双重差分法估计方程使用的前提是处理组与对照组在政策实施前呈平行趋势[40]，因此，本文进行了双重差分的平行趋势假定检验。如果在纳税信用评级披露之前，对照组和处理组的差异系数不存在显著差异则认为满足平行趋势假设检验。由于每个企业获评为A级纳税人的年份不统一，无法使用传统 DID的平行趋势检验方法，因此本文参照 Bertrand和 Mullainathan的方法，进行平行趋势检验[26]。

图2展示了平行趋势假定检验结果，从图中可以看到在制度实施前的几年，是否获评为A级纳税人在对照组和处理组之间无显著差异，即满足平行趋势假设；而在政策实施之后的年度，差异系数为正且呈现上升的趋势，说明纳税信用评级制度实施后，随着纳税信用等级的提升，企业的债务融资能力提高。根据平行趋势假设检验的结果，债务融资能力变化是由纳税信用等级制度实施带来的制度红利，而不是时间效应，进一步验证了基准回归结论的稳健性。

图2 平行趋势检验图

2.安慰剂检验。为进一步保证以上回归结果和讨论的稳健性，避免因偶然回归以及其他因素导致的制度效应估计偏误，需要进行安慰剂检验。参考以往文献，本文采用以下两种安慰剂检验方法进行稳健性检验。

(1)为每个样本对象随机抽取样本期作为其政策发生时间。为排除因为时间趋势而非特定政策实施年份导致的估计偏差，本文在2011—2019年之间随机选择一个年份作为其政策发生时间，然后再进行随机回归，利用随机处理后的政策冲击逐个进行回归，在此基础上统计所有结果的回归系数和显著性水平。如果回归的结果表明生成的虚拟解释变量不显著，即可认为纳税信用评级的披露确实可以增加企业债务融资能力。在同样的安慰剂检验思路下重复500次，得到图3所示的系数估计值核密度分布图。

图3 随机处理后的密度分布

图4 随机处理后的密度分布

六、研究结论与政策建议

本文以纳税信用评级披露为准自然实验，基于我国2011—2019年中小板上市公司样本，采用多时点双重差分方法实证考察了纳税信用评级披露制度对企业债务融资能力的影响，并进一步分析了纳税信用评级影响企业债务融资的作用机制和异质性。研究发现：(1)纳税信用评级披露政策有利于促进中小企业债务融资，进而缓解融资约束，这与现有文献结论一致，且该影响具有长期效应。(2)从影响机制来看，纳税信用评级通过降低银企双方的信息不对称、改善企业声誉以及强化企业治理显著提高企业的债务融资能力，使得银行等金融机构更愿意对企业授信融资。(3)纳税信用评级披露的影响因地区、城市征管水平、企业性质和规模而存在异质性。具体来说，该影响在中东部地区、低税收征管水平地区、非国有企业和小规模企业中更为显著。基于以上研究结论，本文提出以下政策建议：

第一，完善纳税信用评级政策，增强其透明性。对于纳税信用评级披露政策，在现行税制的设计的征管方面，征管方的自由裁量权产生的行政负担方面还存在不足。因此，建议除现有公布的评级依据和A级纳税人名单外，还应探索开放其他纳税信用等级为B、C、D的企业名单，充分加强与银行等金融机构的信息互通，持续为中小企业提供更为方便的融资渠道与融资服务。

第二，重视传导机制，改善企业声誉。对于企业来说，要认识到提高声誉以及缓解信息不对称对提高债务融资的重要性。在日常经营中要规范经营，重视年度审计报告，加强与审计机构以及金融机构的沟通，同时要加强企业治理，降低管理成本，提高资金的使用效率，提高社会关注度，增强社会责任感，从而实现诚信纳税和企业经营绩效提高的共赢。

第三，有的放矢，促进社会公平。除了完善纳税信用评级政策外，还需要根据企业的区域位置，产权性质以及企业发展阶段出台相关的配套政策，重点偏向中西部地区以及民营企业，保证该政策能够真正落到实处，促进社会公平的同时实现企业效益的最大化。

注释：

①根据国家税务总局2014年第40号公告，该政策从2014年10月开始试行，故2015年开始对2014的企业纳税信用等级进行披露，考虑到样本区间以及纳税等级披露时间，本文的政策冲击开始时间设定为2015年，这一点在后续平行趋势检验也会做出说明。

②不同国家、不同经济发展的阶段、不同行业对其界定的标准不尽相同。2011年6月18日，我国工业和信息化部、国家统计局、国家发展和改革委员会、财政部联合印发了《关于印发中小企业划型标准规定的通知》，对中小企业进行了定义，本文参照此定义界定研究范围。

③kv指数构造过程如下：

Pt是第t日的收盘价。volt为第t日的交易量(股数)。Vol0为研究期间所有交易日的平均日交易量。采用普通最小二乘法针对每家上市公司回归得到的λ值构建指数 (不考虑λ为负的情况)，λ越小说明信息披露越充分，因此越低的kv值代表企业的信息披露质量越高。

④ 此外，稳健性检验部分还采用SA指数替代被解释变量进行回归，其结果显著为负，与预期结果一致。篇幅所限，此处不汇报替换变量的稳健性检验回归结果，作者将依读者所需提供。