《财政研究》双指标测度方法:A股上市公司避税程度数据(2008—2025)整理与说明
企业避税(tax avoidance)一直是公司金融与财税领域的核心议题。如何用可量化、可复现的指标,把中国上市公司每年实际的"避税强度"刻画出来,是大量实证研究的起点。本文整理的数据集,参照《财政研究》近期刊发文献的做法,构建了会计—税收差异(BTD)和剔除应计利润影响后的会计—税收差异(DDBTD)双指标,覆盖2008—2025年中国A股上市公司,可作为宏观政策、数字化转型、ESG、机构持股等议题的稳健被解释变量。
一、数据集概览
下表汇总了数据集的关键参数,方便研究者快速判断是否符合自己的研究需求。
备注:BTD_w、DDBTD_w 分别为对应指标 1%—99% 缩尾后的版本,用于缓解极端值对回归结果的干扰。
二、指标含义与计算公式
避税程度本质上无法被直接观察,因此学界通常以"会计利润—应纳税所得额"之间的差异作为代理变量:差异越大,意味着企业越有可能通过安排交易、转移利润等方式降低实际税负。
2.1 会计—税收差异(BTD)
最基础的代理指标是会计—税收差异(Book-Tax Differences, BTD),其定义如下:
BTD =(利润总额 − 应纳所得税额)/ 期末总资产
其中,应纳所得税额由所得税费用与名义所得税率倒推得到:
应纳所得税额 = 当期所得税费用 / 名义所得税率
BTD 数值越大,会计利润与应纳税所得额之间的差异越显著,企业从事避税活动的可能性越高。
2.2 剔除应计利润后的会计—税收差异(DDBTD)
单纯使用 BTD 容易受到盈余管理的影响——管理层可以通过操纵应计利润来调节会计利润,从而虚增或虚减 BTD。为此,学界进一步在 BTD 基础上剥离出无法被应计利润解释的部分,得到 DDBTD:
• 第一步,估计总应计利润(TACC):TACC =(净利润 − 经营活动产生的现金流量净额)/ 总资产
• 第二步,按年度对 BTD 与 TACC 做 OLS 回归:BTD_{i,t} = α + β × TACC_{i,t} + η_i + ε_{i,t}
• 第三步,将残差 ε_{i,t} 记为 DDBTD_{i,t},即剔除应计利润影响后的会计—税收差异。
DDBTD 捕捉的是 BTD 中无法由应计利润解释的"非常规性"部分,能够更稳健地反映企业的避税行为。
图1 BTD 与 DDBTD 的测算公式示意
三、Python 实现参考
下面给出一段可复现的 Pandas 实现,便于研究者按自己口径快速还原指标。代码涵盖了名义所得税率还原、BTD 计算、TACC 计算,以及按年度分批回归得到 DDBTD 的完整流程。
图2 DDBTD 的 Python 实现参考(按年度 OLS 回归取残差)
图2 DDBTD 的 Python 实现参考(按年度 OLS 回归取残差)
四、数据字段说明
为方便研究者直接对接分析脚本,下表列出数据集中包含的全部字段。
图3 数据集样例:上市公司避税程度指标(部分公司—年度观测)
图3 数据集样例:上市公司避税程度指标(部分公司—年度观测)
五、典型研究场景
基于该数据集,可以延展出多条经验研究线索:
1.避税的影响因素。可考察宏观经济政策(如税收征管数字化、金税工程)、数字化转型、ESG 评级、机构投资者持股、董事会结构、高管薪酬激励等对 BTD / DDBTD 的影响机制。
2.避税的经济后果。可分析避税行为对企业融资约束、投资效率、企业价值、现金持有以及社会责任履行(如捐赠、ESG 评分)的因果效应。
3.公司治理与税收规避。可检验审计质量、内部控制、媒体监督等治理机制对避税的约束效应。
4.制度环境的调节作用。可引入地区法治水平、财政压力、税收征管强度等外生冲击,考察其对避税程度的调节或交互影响。
六、使用建议
•做稳健性检验时,建议同时使用 BTD 与 DDBTD 两个指标:两者侧重点不同,BTD 反映整体差异,DDBTD 反映剥离应计项目后的"真实"避税部分。如果两个指标的回归结果一致,结论会更可信。
•注意控制行业与年份固定效应:税收政策在不同行业、不同时期差异较大,行业—年份联合固定效应通常优于单一固定效应。
•关注缩尾版本(_w):在样本存在极端值时,建议优先使用 BTD_w、DDBTD_w 跑主回归,再用未缩尾版本做稳健性检验。
•剔除样本记得复述:金融业、ST/*ST/PT 公司通常因业务结构异常或财务异常被剔除,建议在论文中明确披露剔除规则以保证可复现性。
七、参考文献
[1] 马恩涛, 王淼. 气候变化如何影响企业纳税行为[J]. 财政研究, 2026, 47(7): 1347-1376.
引用格式:马恩涛, 王淼. 气候变化如何影响企业纳税行为[J]. 财政研究, 2026, 47(7): 1347-1376.
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