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公司避税在世界范围内具有一定普遍性（马光荣和李力行，2012）。学术界的传统观点通常认为公司避税能够减少税收支出，从而有利于提高公司价值。实际上，这种观点隐含的前提条件是避税可以将财富无摩擦、无交易成本地从政府转移到股东。然而，随着研究的不断深入，越来越多的证据表明公司避税不仅会增加公司风险，如税务稽查风险、经营业绩波动以及股价崩盘风险等（Mills，1998；Kim等，2011；Heitzman和Ogneva，2019），而且还会产生一系列非税收成本，如代理成本、政治成本、声誉损失成本以及其他非税收成本等（Mills和Newberry，2001；Scholes等，2002；Desai和Dharmapala，2006；Desai等，2007；Balakrishnan等，2019；Chung等，2019）。可见公司避税并非无摩擦、无交易成本，那么公司避税究竟会带来什么经济后果？资本市场投资者又会如何评价公司避税？针对这些问题，本文基于文献中较少涉及的权益资本成本视角，检验公司避税的经济后果。
事实上，针对上述问题的检验可以丰富公司避税与公司价值关系的文献。早期研究存货会计政策选择问题时，学者们曾考察公司选择“后进先出法”获得税收收益对公司股价的影响，如Biddle和Lindahl（1982）研究发现公司首次采用“后进先出法”所节省的税收支出与股票当期的超额回报率显著正相关，提供了避税增加公司价值的直接证据。此后，关于避税与投资者评价关系的直接检验一直比较匮乏，并且不同情境下的研究结论也不统一。例如，Hanlon和Slemrod（2009）检验公司涉嫌逃税消息的市场反应，结果发现公司股价显著下跌，说明投资者并未对公司逃税给予正面反应。与他们检验逃税消息市场反应的方法不同，Desai和Dharmapala（2009）通过截面回归分析，检验公司托宾Q值与避税程度之间的关系，发现仅当公司治理水平较好时，避税才能提升公司价值，而当公司治理水平较差时，避税与公司价值之间并无明显的相关关系。国内学者王跃堂等（2009）以中国2008年税法改革为研究场景，检验投资者如何评价税法改革前成功避税的公司，结果表明投资者对这些公司给予了正面的市场反应。梳理上述相关文献可知，公司避税与公司价值关系的结论并未统一，二者关系仍是一个需要经验证据回答的命题。
与西方成熟资本市场不同，中国资本市场的监管环境与法律保护仍然相对薄弱，国有企业和非国有企业不同的代理问题以及东亚国家特殊的控制权结构等特征，也造成隐藏在避税“面纱”背后的真实动机更为复杂和难辨，这无疑增加了投资者对公司避税进行价值判断的难度，而针对避税与公司价值关系的研究便显得尤为重要。那么中国资本市场的投资者如何看待公司避税？公司避税又会如何影响权益资本成本？针对这些问题，本文以1999−2017年中国A股市场上市公司为样本，实证检验公司避税与权益资本成本之间的关系，在此基础上，结合产权性质探究国有企业、非国有企业在两者关系上是否存在差异。研究发现：公司避税与权益资本成本显著正相关，表明平均而言，公司避税程度越高，权益融资成本越高；根据产权性质区分为国有企业和非国有企业后发现，相较于非国有企业，国有企业避税对权益资本成本的正向影响显著更高。进一步考察两类公司差异背后的机理发现，相较于非国有企业，国有企业避税节省现金流的边际价值更低；国有企业避税更可能（便于）隐藏或掩饰管理层的第一类代理问题（过度投资），而非控股股东的第二类代理问题；此外，国有企业避税对公司透明度的影响也相对负面。
本文的可能贡献包括：（1）与Goh等（2016）等基于西方资本市场的研究发现不同，本文发现公司避税不仅未能降低权益资本成本，相反还导致更高的权益资本成本。进一步结合中国资本市场的制度特征发现，公司避税对权益资本成本的正向作用主要体现在国有企业样本中。该研究发现提供了中国资本市场公司避税与权益资本成本关系的经验证据，也在一定程度上丰富了公司避税与公司价值关系领域的文献。（2）本文在刘行和叶康涛（2013）、Balakrishnan等（2019）等研究的基础上，进一步考察了国有企业与非国有企业避税经济后果差异的来源，这些发现不仅对理解国有企业与非国有企业避税经济后果差异背后的机理具有启示意义，而且也可以丰富“代理观”视角下公司避税的相关文献。
本文的后续内容安排如下：第二部分在文献回顾的基础上，通过理论分析提出主要研究假说；第三部分为研究设计，包括变量设计、研究模型和样本选择等；第四部分为主要实证结果及其解释；第五部分考察国有企业与非国有企业避税与权益资本成本关系差异的背后机理；第六部分为稳健性检验，最后为结论与启示。
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权益资本成本是资本市场与公司财务的核心概念之一，反映资本市场的定价功能，是投资者评价公司风险与市场风险后要求的报酬率。已有研究表明，公司预期现金流、预期现金流分布以及预期现金流与其他公司的协方差等是影响公司权益资本成本的关键因素（Lambert等，2007）。公司避税不仅直接影响公司现金流水平和现金流分布（风险）（Scholes等，2002），而且还会通过影响公司管理层行为等间接作用于预期现金流（Blaylock，2016；Bauer等，2020），因而公司避税会影响投资者对公司价值的判断，进而影响公司权益资本成本，具体作用机制如下：
其一，公司避税会影响预期现金流，进而影响权益资本成本。随着研究不断深入，学者们发现避税对公司预期现金流既可能产生正向影响，也可能产生负向影响。一方面，对公司来说，避税最直接的收益是节省税收支出，从而提高公司现金流入（Scholes等，2002），而这种节税效应在公司面临融资约束情形下对公司价值的影响尤为明显。除带来直接的税收收益外，避税还能提高公司生产、投资以及产品市场等实际经营决策的效率（刘行和吕长江，2018），与公司实际经营决策之间存在互动效应。Blaylock（2016）发现公司避税程度与未来期间的经营业绩显著正相关，并且避税程度较高的公司，其投资效率往往也较高，该结果表明避税是公司经理层管理才能的一种体现。另一方面，也有学者从代理问题角度探究公司避税背后的行为和动机，发现避税往往需要安排复杂的交易或事项，因而给公司内部人（管理层或实际控制人）的“抽租”行为提供了更为便利的机会，还为他们避免税务稽查提供了“冠冕堂皇”的理由。Desai和Dharmapala（2006）通过分析性模型证明公司避税与“抽租”行为之间存在互补效应，并通过经验研究验证了两者之间的关系。此后，在检验避税与公司价值关系时，他们发现避税对公司价值的正向作用仅存在于公司治理水平较高的公司（Desai和Dharmapala，2009）。更为有趣的是，Desai等（2007）还以俄罗斯石油公司为对象，考察普京总统上任后加强税收征管对公司价值的影响，结果表明税收征管力度加强不仅未损害公司价值，相反还对公司价值提升具有正向作用。后青松等（2016）考察公司避税对银行贷款成本影响的研究也发现，避税潜在的代理成本是影响银行信贷的重要因素。上述研究从侧面表明公司避税背后可能隐含更为严重的第一类或第二类代理问题，而这无疑会降低投资者的预期现金流水平。上述两方面证据表明，公司避税既可能提高公司预期现金流，也可能降低公司预期现金流，因而避税对公司权益资本成本的影响具有不确定性。
其二，公司避税还会影响投资者对公司预期现金流分布（风险）的判断，进而影响权益资本成本。一方面，伴随公司避税程度的提高，税务稽查风险增加。Mills（1998）基于美国国家税务局的内部数据研究发现，反映避税程度的“账税差异”增加会显著提高税务稽查调整程度。Chan等（2010）基于中国上市公司数据同样发现，公司“账税差异”与税务机关抽查风险显著正相关。可见，避税会增加公司税务稽查风险，当期偷税、漏税行为在未来均有可能被追查。若被稽查发现问题，公司则需要补缴税款、滞纳金以及罚款等，因而避税在一定程度上增加了公司未来现金流的不确定性。另一方面，设计复杂的组织结构、安排复杂的交易或事项等是公司实现避税目标的主要途径（Desai和Hines，2002），这会导致公司透明度下降，增加外部投资者、债权人和分析师的分析难度。Balakrishnan等（2019）发现税收筹划激进程度与信息不对称程度、分析师预测误差以及盈余质量具有显著相关性，税收筹划激进公司的信息环境更差、透明度更低。Kim等（2011）还认为避税为管理层隐藏坏消息提供了“面具”和借口，检验发现公司避税程度与股价崩盘风险显著正相关。上述两方面证据表明，避税会增加公司未来现金流的不确定性，降低公司信息透明度，从而增加投资者价值判断的难度，提高公司权益资本成本。
综合公司避税对未来现金流期望和风险两种路径的影响来看，公司避税程度与权益资本成本之间的关系难以直接确定。据此，本文提出如下两个竞争性假说：
假说H1a：控制其他因素影响下，公司避税程度与权益资本成本显著正相关。
假说H1b：控制其他因素影响下，公司避税程度与权益资本成本显著负相关。
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中国上市公司中有相当高比例的实际控制人性质为国有，这是中国资本市场的一个显著特征，由此也衍生一系列重要的研究话题。不过，尚未有学者探讨国有企业与非国有企业在避税经济后果方面的差异。事实上，针对该问题的研究能够在一定程度上为不同产权性质公司避税动机差异的原因提供合理解释。因此，本文试图分析两类企业避税对权益资本成本的影响是否存在差异。对比国有企业与非国有企业，两类企业在预算约束、税收征管环境以及避税动机等方面的差异，均有可能通过影响未来现金流及其风险，进而使得避税对权益资本成本的影响存在差异：
首先，已有研究表明中国国有企业普遍存在预算软约束现象（林毅夫等，2004）。此外，囿于国有商业银行在债务市场的主导地位，而国有商业银行本身也存在预算软约束的状况，因而当前中国经济背景下，政府、国有商业银行和国有企业之间形成了一个双重预算软约束框架（辛清泉和林斌，2006）。在预算硬约束的情形下，如果外部融资环境变差，公司会积极寻求内源融资方式（如避税等）以缓解外部环境恶化造成的冲击。王亮亮（2016）检验2008年金融危机对中国上市公司影响时发现，外部融资环境恶化显著提高了公司避税程度。可见，在外部融资环境较差的情况下，内源融资的价值就会凸显，此时避税节省的现金流支出更具价值，投资者对此也会给予更为正面的反应。对比预算软约束的情形，政府隐性担保的存在降低了国有企业违约风险，政府干预也使得国有商业银行在贷款方面给予国有企业更宽松的条件（方军雄，2007），这些都在一定程度上降低了国有企业对内源融资的需求。对比预算软、硬约束两种情形，外部融资环境的差异决定了公司对内源融资的需求，也会影响内源融资产生现金流的边际价值。
根据前文分析，避税作为一种内源融资方式，可以通过节省现金流支出降低权益资本成本。这种现金流效应（Cash Flow Effect）的大小，还取决于避税节省的现金流支出对公司的边际价值（Goh等，2016）。当公司面临更为严重的融资约束时，其持有现金的价值更高（Denis和Sibilkov, 2010）。而预算软约束一定程度上能够缓解国有企业融资约束程度，因而其通过避税方式节省的现金流支出对公司的边际价值（即现金流效应的大小）要低于预算硬约束公司。根据这一逻辑，相较于非国有企业，国有企业的预算软约束会增强（削弱）公司避税与权益资本成本的正（负）相关关系。
其次，相较于非国有企业，国有企业面临的税收征管力度相对较弱。马光荣和李力行（2012）对比不同所有制企业发现，国有企业利润低报现象最为严重。Chan等（2010）基于中国税务机关的内部稽查数据检验发现，在控制“账税差异”、行业、年限、资本结构等一系列影响因素后，国有股权比例与税务稽查之间存在负相关关系，尽管相关证据并不完全统一，但他们的研究提供了产权性质与税务稽查概率相关性的直接证据。范子英和田彬彬（2013）利用中国税务机关征管体系变化的外部性事件，研究发现相较于国有企业和集体企业，私营企业和混合所有制企业对政策冲击的反应更敏感，间接表明非国有企业更容易受到税务机关执法力度的影响。更为直接地，白云霞等（2019）考察了税收计划下税收征管部门的稽查行为，发现地方税务机关的税务稽查显著提高了非国有企业税负，但对地方国有企业税负没有显著影响。
上述证据表明，相较于非国有企业，国有企业受到的税收执法力度较弱，而这可能从两个方面产生影响：一方面，国有企业面临的税务稽查风险更低，这就意味着国有企业避税程度提高对未来现金流不确定性（风险）的加剧程度更低。从这个角度来看，对于国有企业，避税加剧现金流不确定性导致权益资本成本的提高效应被削弱，从而对权益资本成本的正（负）向影响被削弱（增强）。另一方面，税收征管力度一定程度上能够发挥公司治理的作用，Desai等（2007）分析俄罗斯石油公司的股价表现就很好地说明了该问题，他们发现普京签发加强税收征管的法令后，石油公司股价不仅未下跌，反而上扬，体现出投资者对税收征管加强的正面反应。既然税收征管能发挥公司治理的作用，那么税收执法力度的降低可能会削弱其治理作用的发挥，进而降低公司预期现金流，导致权益资本成本上升。因此，从这个意义上来看，相对宽松的税收征管环境会促使国有企业避税与权益资本成本的正（负）向关系被增强（削弱）。
最后，国有企业与非国有企业的避税动机截然不同。对于非国有企业，私人股东能够从公司避税中获得实际利益，他们的代理人通过避税活动而节省的现金流支出直接为股东创造了财富。不仅如此，高效的避税活动还被看作是经理人才能和效率的象征，因而非国有企业经理人有动机进行避税活动以更出色地扮演“管家”角色（Koester等，2016）。可见，非国有企业“效率观”视角的避税动机相对较强。与此不同，对于国有企业，企业所得税在某种意义上可以看作是对国家股东的分红和对其他股东的成本（Bradshaw等，2019）。此外，国有企业往往还承担一定的政策性负担（林毅夫等，2004），而其中税收贡献是不可或缺的重要组成部分，这些因素都使得国有企业“效率观”视角的避税动机相对较弱。
当然，公司避税往往需要设计复杂的组织结构、安排复杂的交易或事项等，为内部人“抽租”行为提供机会或“面纱”（Desai和Dharmapala，2006；Desai和Dharmapala，2009；Chen等，2010），因而两类企业的内部人也可能基于私利动机进行避税。对于国有企业，通过避税隐藏“抽租”行为的内部人主要是经理人，而非控制人。因为对国有企业控制人而言，避税实质上是不利的，控制人通过避税活动进行“抽租”的动机也相对较弱。陈冬（2014）发现，相较于非国有企业，国有企业高管显性薪酬契约更难以实现激励相容，且所有者缺位导致的监督机制弱化，使得国有企业高管更有可能因为货币性私有收益较低而通过避税交易进行寻租。由此可见，相较于非国有企业，国有企业避税更有可能是基于经理人的机会主义动机，具体体现为激进的财务报告行为、非效率投资等。而从控制权私利角度来看，虽然非国有企业的控制人更有动机通过避税活动隐藏“抽租”行为，但是考虑到私人股东更长的投资期限和价格保护机制的存在（Chen等，2010），非国有企业这方面的动机也未必更强。总之，从避税的“代理观”视角来看，相较于非国有企业，国有企业更有可能基于经理人私利、而非控制人私利进行避税活动。结合公司避税“效率观”和“代理观”两个视角的分析，国有企业的避税动机更可能倾向于“代理观”。正如Goh等（2016）所指出，避税所隐藏的经理人机会主义行为既会降低公司预期现金流，也会增加投资者获得现金流的风险。因此，基于这个角度的分析来看，相较于非国有企业，国有企业避税与权益资本成本之间的正（负）向关系更强（弱）。
综合上述分析，本文提出如下假说：
假说H2：控制其他因素影响下，相比于非国有企业，国有企业避税程度与权益资本成本的正（负）相关关系更明显（被削弱）。
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借鉴Desai和Dharmapala（2006）的研究，本文使用控制盈余管理影响的“账税差异”衡量公司避税程度。在“账税差异”计算中，由于应纳税所得额数据无法直接获得，学者主要使用会计报表中的应纳所得税额除以适用税率间接推算获得。中国企业所得税法的特殊性和会计信息披露的有限性，使得准确判定上市公司的适用税率尤为困难（王亮亮，2014）。本文借鉴王亮亮（2014）的做法衡量企业所得税率：如果纳入合并报表所有公司税率一致，则以统一税率衡量；如果所有公司税率不一致，则保留母公司税前利润占合并报表税前利润的比例高于80%的公司，并以母公司税率衡量②。
首先，构建总的“账税差异”指标：BTDMP=(EBTt−CTEt/ATRt)/TAt−1。其中：EBTt为公司t期的税前会计利润；CTEt为公司t期应缴纳的所得税费用；ATRt为公司t期的适用税率；TAt−1为公司t−1期末的总资产，用于调节规模效应。
其次，基于现金流量法计算公司总应计利润，并结合前文指标BTDMP，构建如下回归模型：
$$ {(BT{D_{MP}})_{i,t}} = {\beta _1}\frac{{TAC{C_{i,t}}}}{{T{A_{i,t - 1}}}} + {\mu _i} + {\varepsilon _{i,t}} $$ (1) 其中：(BTDMP)i,t为公司t期总的“账税差异”；TACCi,t为公司t期的总应计利润；TAi,t−1为公司t−1期末的总资产；μi为公司在样本期间残差的均值；εi,t为公司t期残差相对于样本期间残差均值μi的差异。
最后，基于上述回归模型的残差，构建如下指标(BTDDD)i,t=μi+εi,t，指标值越大，表明公司避税程度越高。
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通常，估计隐含权益资本成本（ICC）需要公司未来盈余预测数据，已有文献主要使用分析师预测数据。本文借鉴Hou等（2012）提出的基于统计模型的估计方法，对样本期间的每一年，使用过去10年的滚动数据估计如下的混合截面模型：
$$ {E_{i,t + \tau }} = \alpha + {\beta _1}T{A_{i,t}} + {\beta _2}Di{v_{i,t}} + {\beta _3}D{D_{i,t}} + {\beta _4}{E_{i,t}} + {\beta _5}Neg{E_{i,t}} + {\beta _6}Ac{c_{i,t}} + {\varepsilon _{i,t + \tau }} $$ (2) 其中：Ei,t+τ表示公司t+τ年的会计盈余（τ=1,2,3,4,5）；TAi,t为公司t年的总资产；Divi,t为公司t年分配的现金股利；DDi,t为公司t年是否支付现金股利的虚拟变量，支付为1，否则为0；当会计盈余为负时，NegEi,t取1，否则为0；Acci,t为公司t年的总应计利润，中国上市公司从1998年开始编制现金流量表，因此1998年以前使用资产负债表法③计算总应计利润，1998年以后使用现金流量表法计算④。为剔除极端值的影响，上述连续型变量均分年度在1st和99th百分位上进行缩尾处理（Winsorize）。本文通过上述模型估计未来1−5年的预测盈余，并基于如下三种方法估计ICC：
（1） GLS模型
Gebhardt等（2001）完善了剩余收益模型，提出如下模型估计隐含权益资本成本：
$$ MV{E_t} = BV{E_t} + \sum\limits_{k = 1}^{11} {\frac{{(FRO{E_{t + k}} - R)\times BV{E_{t + k - 1}}}}{{{{(1 + R)}^k}}} + \frac{{(FRO{E_{t + 12}} - R)\times BV{E_{t + 11}}}}{{R\times {{(1 + R)}^{11}}}}} $$ (3) 其中：MVEt为公司t年6月末的总市值；BVEt为公司t年的净资产；FROEt+k为公司t+k年的净资产收益率。关于FROEt+k的计算分两种情况：第一， t+1至t+3年，FROEt+k=FEt+k/BVEt+k−1，FEt+k为t+k期的预测盈余，BVE基于“干净剩余关系（Clean Surplus Relation）”计算获得，BVEt+k=BVEt+k−1+FEt+k−Dt+k，FEt+k为t+k期的预测盈余，Dt+k为t+k期的现金分红，依据t期的现金分红比例⑤计算获得；第二， t+3年以后，假设公司的FROE向过去10年行业ROE中位数（剔除亏损公司）等差回归。通过矩阵运算求解R值，得到R_GLS。
（2） GGM模型
该模型为Gordan增长模型（Gordon和Gordon，1997），预测区间为5年。
$$ MV{E_t} = \sum\limits_{k = 1}^{T - 1} {\frac{{{D_{t + k}}}}{{{{(1 + R)}^k}}}} + \frac{{F{E_{t + T}}}}{{R\times {{(1 + R)}^{t + T - 1}}}} $$ (4) 其中：MVEt为公司t年6月末的总市值；Dt+k为公司t+k期的预期现金分红，依据t期的现金分红比例计算获得；FEt+T为未来t+T期的公司预测盈余。假设预测区间为5年（T=5），通过矩阵运算求解R值，得到R_GGM。
（3） CT模型
Claus和Thomas（2001）提出一种只使用未来5期数据的剩余收益估值模型：
$$ MV{E_t} = BV{E_t} + \sum\limits_{k = 1}^5 {\frac{{(FRO{E_{t + k}} - R)\times BV{E_{t + k - 1}}}}{{{{(1 + R)}^k}}} + \frac{{(FRO{E_{t + 5}} - R)\times BV{E_{t + 4}}\times (1 + g)}}{{(R - g)\times {{(1 + R)}^5}}}} $$ (5) 其中：MVEt为公司t年6月末的总市值；BVEt为公司t年的净资产；FROEt+k为公司t+k年的净资产收益率，FROEt+k=FEt+k/BVEt+k−1，FEt+k为t+k期的预测盈余，BVE基于“干净剩余关系（Clean Surplus Relation）”计算获得，BVEt+k=BVEt+k−1+FEt+k−Dt+k，FEt+k为t+k期的预测盈余，Dt+k为t+k期的现金分红，依据t期的现金分红比例计算获得；g为公司的长期增长率，g=Rf−3%，实际计算中使用5%代替（沈红波，2007）。通过矩阵运算求解R值，得到R_CT。
需要说明的是，权益资本成本的合理区间应为(0,1]，因此本文对估计的权益资本成本大于1或小于等于0的样本，将其ICC设定为缺省值（Hou等，2012；王亮亮，2013）。
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借鉴Dhaliwal等（2016）、王亮亮（2013）等研究，本文构建如下检验模型：
$$ \begin{split} R\_IC{C_{i,t}} =& \alpha + {\beta _1}{(BT{D_{DD}}{\text{)}}_{i,t}}{{ + }}{\beta _2}BET{A_{i,t}}{{ + }}{\beta _3}SIZ{E_{i,t}}{{ + }}{\beta _4}{{(B} \mathord{\left/ {\vphantom {{(B} M}} \right. } M}{{\text{)}}_{i,t}}{{ + }}{\beta _5}LE{V_{i,t}}{{ + }}{\beta _6}I{V_{i,t}} \\ + & {\beta _7}STDRE{T_{i,t}}{{ + }}{\beta _8}MOMENTU{M_{i,t}}{{ + }}{\beta _9}RO{A_{i,t}}{{ + }}{\beta _{10}}SGT{H_{i,t}}{{ + }}{\gamma _i} + {\mu _t} + {\varepsilon _{i,t}} \end{split} $$ (6) 模型（6）是检验研究假说H1a、H1b的模型。R_ICC为隐含权益资本成本，除使用前文三种方法估计权益资本成本（R_GLS、R_GGM和R_CT）外，本文还使用三种权益资本成本的平均值R_AVG，这与Dhaliwal等（2005）的做法一致⑥。BTDDD衡量公司避税程度，前文已做介绍，不再赘述。其余为控制变量：BETA表示公司β值，本文基于截至当年6月末的60个月（至少24个月）的公司个股回报率与市场回报率，使用市场模型估计得到β系数；SIZE表示公司规模，为公司总市值的自然对数；B/M表示公司账面市值比，为公司上年末权益的账面价值与市场价值的比值；LEV表示公司资本结构，为公司年末负债与权益账面价值的比值；IV表示公司股票异质波动性，本文基于截至当年6月末的60个月（至少24个月）的公司个股回报率与市场回报率，使用市场模型估计得到的残差的标准差衡量；STDRET表示公司股票回报率波动性，为公司上年日股票回报率的标准差；MOMENTUM表示价格惯性，为上年公司股票持有期回报加1的自然对数；ROA表示盈利能力，为公司息税前利润与总资产的比值；SGTH表示公司成长性，为公司销售收入增长率；γ、μ分别表示公司和年份固定效应⑦。所有变量在1st和99th百分位上进行缩尾处理（Winsorize）。
为检验假说H2，本文构建如下模型：
$$ \begin{split} R\_IC{C_{i,t}} =& \alpha + {\beta _1}{(BT{D_{DD}}{\text{)}}_{i,t}}{{ + }}{\beta _2}SO{E_{i,t}}{{ + }}{\beta _3}SO{E_{i,t}}\times {(BT{D_{DD}}{\text{)}}_{i,t}}{{ + }}{\beta _4}BET{A_{i,t}}{{ + }}{\beta _5}SIZ{E_{i,t}}\\{{ + }} & {\beta _6}{({B \mathord{\left/ {\vphantom {B M}} \right. } M}{\text{)}}_{i,t}}{{ + }}{\beta _7}LE{V_{i,t}}{{ + }}{\beta _8}I{V_{i,t}}{{ + }}{\beta _9}STDRE{T_{i,t}}{{ + }}{\beta _{10}}MOMENTU{M_{i,t}} \\{{ + }} & {\beta _{11}}RO{A_{i,t}}{{ + }}{\beta _{12}}SGT{H_{i,t}}{{ + }}{\gamma _i} + {\mu _t} + {\varepsilon _{i,t}} \end{split} $$ (7) 模型（7）在模型（6）的基础上加入产权性质虚拟变量SOE（国有企业为1，非国有企业为0）及其与公司避税变量的交互项SOE×BTDDD，与模型（6）一样，模型（7）使用面板数据固定效应方法进行估计。
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本文初始样本为1999−2017年A股所有上市公司，共计36156个“公司−年”观测值。筛选步骤如下：（1）剔除金融类上市公司，共计595个观测值；（2）剔除根据上文三种估值模型估计的权益资本成本均为缺省值的公司，共计3212个观测值；（3）剔除公司产权性质变量为缺省值的公司，共计474个观测值；（4）一些上市公司适用税率为0或无法判断⑧，另外一些公司不具有足够样本估计异常“账税差异”，导致公司避税变量为缺省值，剔除该类样本，共计14638个观测值；（5）剔除回归所需其他数据为缺省值的公司，共计3034个观测值。经过上述筛选，最终得到14203个样本观测值。本文所用数据主要来自CSMAR和CCER数据库。
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表1报告了变量的描述性统计结果。结果显示，CT方法估算的权益资本成本R_CT相对较高（均值为7.568%），GLS、GGM方法估算的权益资本成本R_GLS、R_GGM比较接近且相对较低（均值分别为4.730%和5.316%），三种方法估算的权益资本成本分布均比较分散，尤其是GGM方法（标准差为3.877%）。R_AVG为三种方法估算的权益资本成本的算术平均值，均值为6.058%，最小值为2.114%，最大值为15.615%。“账税差异”BTDDD的均值为−0.006，最小值为−0.171，最大值为0.103，可见不同公司在避税程度上存在较大差异（标准差为0.045），这也为本文研究提供了数据基础。控制变量的描述性统计结果均在合理范围内，不再赘述。
表 1 描述性统计
变量 N 均值 标准差 最小值 中位数 最大值 R_GLS 14108 4.730 2.487 0.279 4.312 12.969 R_GGM 13025 5.316 3.877 0.162 4.427 17.494 R_CT 13918 7.568 3.303 1.169 6.959 18.265 R_AVG 12997 6.058 2.963 2.114 5.319 15.615 BTDDD 14203 −0.006 0.045 −0.171 0.000 0.103 SOE 14203 0.611 0.487 0.000 1.000 1.000 BETA 14203 1.037 0.261 0.446 1.027 1.876 SIZE 14203 21.988 0.931 20.046 21.910 24.602 B/M 14203 0.406 0.266 0.028 0.344 1.322 LEV 14203 1.335 1.628 0.059 0.869 11.450 IV 14203 0.104 0.036 0.043 0.100 0.239 STDRET 14203 0.029 0.009 0.015 0.027 0.055 MOMENTUM 14203 0.076 0.524 −1.249 0.021 1.445 ROA 14203 0.047 0.065 −0.204 0.046 0.237 SGTH 14203 0.167 0.487 −0.711 0.098 3.246 注：R_GLS、R_GGM、R_CT和R_AVG四个变量单位为%，下同。 -
为检验公司避税与权益资本成本之间的关系（假说H1），本文依据“账税差异”变量（BTDDD）由低（组1）到高（组10）将样本等分成10组，分别计算各组权益资本成本均值，图1列示了不同计算方法下权益资本成本的均值分布。观察图1可知，随着公司避税程度（BTDDD）的提高，权益资本成本呈逐渐增加趋势，表明伴随着公司避税程度的提高，投资者对公司收益率的要求增加，这与假说H1a的理论预期一致。
图 1 公司避税分组下的隐含权益资本成本
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表2报告了公司避税与权益资本成本关系的多元回归检验结果。公司避税变量（BTDDD）的系数在所有模型中均为正，可见结果比较稳定；另外，该变量在列（2）至列（4）中均在0.1%水平上统计显著，本文假说H1a得到验证。结果表明公司“账税差异”越大，即公司避税程度越高，公司从资本市场融资的成本越高。可见，尽管公司避税能够节省直接的税收支出，提高生产、投资等实际经营决策效率，但由于避税会降低公司信息透明度、增加税务稽查风险，而且背后可能隐含内部人的“抽租”行为，而这在法律保护和监管相对薄弱的市场尤其明显，因而中国资本市场投资者并没有给予避税活动正面的市场反应。相反，对于避税程度较高的公司，市场投资者选择“用脚投票”保护自己，因而避税程度较高公司的权益融资成本更高。控制变量的检验结果与已有文献（Hou等，2012；王亮亮，2013）的发现较为一致，不再赘述。
表 2 公司避税与权益资本成本关系的回归结果
变量 R_GLS
（1）R_GGM
（2）R_CT
（3）R_AVG
（4）BTDDD 0.357 5.253**** 6.337**** 2.933**** (0.891) (8.036) (10.694) (5.779) BETA −0.070 −0.348*** −0.420**** −0.198** (−0.959) (−2.984) (−3.920) (−2.196) SIZE −0.533**** −0.935**** −0.248**** −0.729**** (−14.121) (−15.439) (−4.458) (−15.527) B/M 2.808**** 2.181**** 0.126 1.631**** (28.235) (13.750) (0.853) (13.224) LEV 0.079**** 0.231**** 0.250**** 0.206**** (6.138) (11.171) (14.055) (12.676) IV −2.638**** −6.970**** −4.581**** −5.187**** (−3.903) (−6.457) (−4.630) (−6.202) STDRET −14.853**** −12.750** −13.508** −12.712*** (−4.124) (−2.202) (−2.551) (−2.836) MOMENTUM 0.003 −0.206** −0.088 −0.183*** (0.056) (−2.410) (−1.116) (−2.768) ROA 10.200**** 12.573**** 8.821**** 11.048**** (30.220) (22.087) (17.832) (24.911) SGTH 0.221**** 0.355**** 0.316**** 0.279**** (7.525) (7.487) (7.307) (7.566) Intercept 15.842**** 25.464**** 13.977**** 22.418**** (19.250) (18.325) (10.963) (21.809) Firm/Year 控制 控制 控制 控制 N 14108 13025 13918 12997 Within R2 0.440 0.526 0.421 0.514 注：*、**、***、****分别表示在10%、5%、1%、0.1%水平上统计显著，括号内为t值。 -
为进一步检验不同产权性质下公司避税与权益资本成本之间的关系，在前文依据公司避税程度将样本分成10组的基础上，再进一步依据公司产权性质将样本分为国有企业和非国有企业两类，并分别计算不同避税程度分组下权益资本成本的均值。
国有企业和非国有企业样本不同避税程度分组下权益资本成本的分布见图2和图3。观察图2可知，伴随国有企业避税程度的提高，整体而言，权益资本成本呈上升趋势（个别组除外）。观察图3可知，伴随非国有企业避税程度的提高，整体而言，权益资本成本并没有明显的上升或下降趋势，不同权益资本成本衡量方法下的变化趋势也略有不同。上述结果表明，国有企业样本公司避税与权益资本成本之间的关系比较明显，而非国有企业样本中二者之间的关系并不稳定。由此可见，市场投资者对国有企业从事避税活动的反应更为负面，本文的假说H2得到验证。
图 2 国有企业避税程度分组下的ICC
图 3 非国有企业避税程度分组下的ICC
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表3报告了产权性质对公司避税与权益资本成本关系影响的多元回归检验结果。公司避税变量（BTDDD）的系数在列（1）、列（2）和列（4）中为负，而在列（3）中为正；在列（1）和列（4）中显著，在列（2）和列（3）中统计不显著，可见非国有企业避税与权益资本成本之间的关系不稳定。产权性质与公司避税变量交互项（SOE×BTDDD）的系数在所有模型中均为正，且均在0.1%水平上统计显著，本文假说H2得到验证。与非国有企业相比，国有企业避税与权益资本成本显著正相关；进一步检验BTDDD+SOE×BTDDD的系数，发现两者系数之和也均在0.1%水平上显著为正，表明国有企业避税与权益资本成本显著正相关。上述结果表明，市场投资者对国有企业与非国有企业避税给予的反应存在明显差异：相较于非国有企业，市场对国有企业避税给予了相对负面的反应，因此要求了更高的权益风险溢价。可见，虽然国有企业避税的稽查风险更低，但与非国有企业在预算约束、税收征管的公司治理作用以及避税动机等方面的差异，均可能使得国有企业避税面临更高的风险溢价。
表 3 产权性质、公司避税与权益资本成本关系的回归结果
变量 R_GLS
（1）R_GGM
（2）R_CT
（3）R_AVG
（4）BTDDD −3.322**** −1.237 0.563 −2.245*** (−5.729) (−1.286) (0.663) (−2.994) SOE 0.148** 0.350*** 0.297*** 0.211** (2.285) (3.278) (3.111) (2.554) SOE×BTDDD 6.072**** 10.828**** 9.511**** 8.626**** (8.734) (9.142) (9.433) (9.331) CVs 控制 控制 控制 控制 Firm/Year 控制 控制 控制 控制 拟合系数的F−test： BTDDD+SOE×BTDDD 2.750**** 9.590**** 10.074**** 6.381**** (32.114) (141.300) (199.988) (103.671) N 14108 13025 13918 12997 Within R2 0.444 0.530 0.426 0.518 注：*、**、***、****分别表示在10%、5%、1%、0.1%水平上统计显著，括号内为t值；限于篇幅，未报告控制变量的回归结果，资料备索。 -
前文在分析产权性质如何影响公司避税与权益资本成本关系时指出，国有企业与非国有企业在预算约束、税收征管环境以及税收动机等方面的差异，均可能导致两类企业避税产生的“现金流效应”不同，同时也可能对两类企业未来现金流风险造成不同影响，而这均会造成投资者对公司避税的评价不同，从而导致两类公司避税与权益资本成本之间的关系产生差异。为进一步验证产权性质影响公司避税与权益资本成本关系背后的逻辑机理，本文从如下几方面展开检验：
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公司避税的收益至少包含两个层面：第一层面是避税努力程度与收益的关系，即公司避税的“投入−产出”问题；第二层面的收益是避税节省的现金流支出对公司的价值，而这与公司现金流的边际价值相关。已有文献通常采用的避税程度变量多为结果指标⑨，如实际税率、“账税差异”均是反映公司避税活动努力结果（节省所得税费用的大小）的指标，无法反映避税的效率，因而第一层面的收益问题难以考察，本文主要关注第二层面的收益。鉴于公司避税节省现金流的边际价值较难直接衡量，本文主要通过如下模型间接进行检验⑩：
$$ \begin{split} R\_IC{C_{i,t}} =& \alpha + {\beta _1}{(BT{D_{DD}}{\text{)}}_{i,t}}{{ + }}{\beta _2}EF{N_{i,t}}{{ + }}{\beta _3}EF{N_{i,t}}\times {(BT{D_{DD}}{\text{)}}_{i,t}}{\text{ + }}{\beta _4}BET{A_{i,t}}{{ + }}{\beta _5}SIZ{E_{i,t}}\\ {{ + }}& {\beta _6}{({B \mathord{\left/ {\vphantom {B M}} \right. } M}{\text{)}}_{i,t}}{{ + }}{\beta _7}LE{V_{i,t}}{{ + }}{\beta _8}I{V_{i,t}}{\text{ + }}{\beta _9}STDRE{T_{i,t}}{{ + }}{\beta _{10}}MOMENTU{M_{i,t}}\\{{ + }} & {\beta _{11}}RO{A_{i,t}}{{ + }}{\beta _{12}}SGT{H_{i,t}}{\text{ + }}{\gamma _i} + {\mu _t} + {\varepsilon _{i,t}} \end{split} $$ (8) 模型（8）在模型（6）的基础上加入外部融资需求变量（EFN）及其与公司避税变量的交互项EFN×BTDDD。EFN表示公司外部融资需求，借鉴Demirgüç-Kunt和Maksimovic（1998）的方法计算得到⑪，其余变量与模型（6）一致，不再赘述。根据理论预期，当公司自有资金与成长所需资金间的缺口越大、外部融资需求越高时，避税作为一种内源融资方式，其节省现金流支出的边际价值越高，公司权益资本成本的下降越明显。基于该理论预期，本文将样本分为国有企业和非国有企业两组，使用固定效应方法分别检验模型（8），通过对比两类样本估计模型中β3的差异，考察两类公司避税边际收益的差异，相关检验结果见表4。
表 4 外部融资需求、公司避税与权益资本成本：国有企业与非国有企业
变量 R_GLS
（1）R_GGM
（2）R_CT
（3）R_AVG
（4）Panel A：国有企业 BTDDD 0.708 10.873**** 9.093**** 7.140**** (0.794) (7.209) (6.620) (6.115) EFN 0.355**** 0.541**** 0.188** 0.416**** (5.822) (5.324) (2.007) (5.282) EFN×BTDDD 1.773 −4.150* −0.785 −2.621 (1.464) (−1.959) (−0.422) (−1.593) CVs 控制 控制 v控制 控制 N 8612 7878 8492 7860 Within R2 0.469 0.522 0.407 0.505 Panel B：非国有企业 BTDDD 0.423 4.714*** 5.249**** 2.257* (0.378) (2.773) (3.372) (1.712) EFN 0.527**** 0.594**** 0.416**** 0.449**** (6.344) (4.829) (3.648) (4.731) EFN×BTDDD −1.545 −5.803** −3.575* −3.924** (−1.006) (−2.499) (−1.697) (−2.165) CVs 控制 控制 控制 控制 N 5476 5128 5405 5118 Within R2 0.442 0.570 0.488 0.567 注：*、**、***、****分别表示在10%、5%、1%、0.1%水平上统计显著，括号内为t值；限于篇幅，未报告控制变量的回归结果，资料备索。 如表4的Panel A所示，在国有企业样本中，外部融资需求与公司避税变量交互项（EFN×BTDDD）的系数部分为正，部分为负，并且仅在列（2）中统计显著（10%水平上）。可见，在国有企业样本中，伴随公司外部融资需求提高，公司避税对权益资本成本的降低作用不明显，侧面反映国有企业避税节省现金流的边际价值相对较低，即避税的“现金流效应”相对更弱。如表4的Panel B所示，在非国有企业样本中，外部融资需求与公司避税变量交互项（EFN×BTDDD）的系数在所有模型中都为负，除列（1）外，至少均在10%水平上统计显著。可见，在非国有企业样本中，伴随公司外部融资需求提高，公司避税节省的现金流支出能够有效缓解融资需求，进而显著降低公司权益资本成本，侧面反映非国有企业避税节省现金流支出的边际价值更高。本文认为导致上述差异的原因可能在于，国有企业的预算软约束降低了公司对内源融资的需求，进而影响内源融资方式产生现金的价值，从而使得国有企业避税节省现金流支出的边际价值下降。
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“代理观”认为避税活动，尤其是较为激进的避税方式，在通过各种手段极力规避税务机关征管和稽查的同时，往往也为内部人“抽租”行为提供便利，因此也会产生一系列代理成本（Desai和Dharmapala，2006）。那么，国有企业、非国有企业避税经济后果的差异是否由两类企业避税引起的代理成本差异造成？为探究和验证上述问题，本文首先考察两类企业避税导致的第一类代理成本差异，通过投资效率进行检验⑫；其次，鉴于中国资本市场股权相对集中、投资者保护相对较弱，第二类代理成本较为突出（La Porta等，2000）等问题，本文考察两类企业避税导致的第二类代理成本差异，通过资金占用进行检验。
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避税会加剧公司内外部信息不对称程度，并且为管理层非效率经营行为（如过度投资等）提供托词（Kim等，2011），因此可能会引起公司非效率投资行为（刘行和叶康涛，2013）。在刘行和叶康涛（2013）的基础上，本文构建如下模型检验不同产权性质公司避税对非效率投资行为的影响是否存在差异：
$$ \begin{split} INEFFIN{V_{i,t}} =& \alpha + {\beta _1}{(BT{D_{DD}})_{i,t}} + {\beta _2}SO{E_{i,t}} + {\beta _3}SO{E_{i,t}}\times{(BT{D_{DD}})_{i,t}}{{ + }}{\beta _4}{(FC{F_n})_{i,t}}\\{{ + }} & {\beta _5}NE{G_{i,t}}{{ + }}{\beta _6}NE{G_{i,t}}\times {(FC{F_n})_{i,t}}{{ + }}{\beta _7}AG{E_{i,t}}{{ + }}{\beta _8}BOAR{D_{i,t}}{{ + }}{\beta _9}B{I_{i,t}}\\{{ + }} & {\beta _{10}}LNCOM{P_{i,t}}{{ + }}{\beta _{11}}CEOCH{R_{i,t}}{{ + }}{\beta _{12}}MG{T_{i,t}}{{ + }}{\beta _{13}}STP{T_{i,t}}{{ + }}{\gamma _i} + {\mu _t} + {\varepsilon _{i,t}} \end{split} $$ (9) 其中：INEFFINV 为非效率投资变量，参考Richardson（2006）的方法，首先估计企业资本投资的预期值（限于篇幅，未列示估计结果，资料备索） ，然后用实际值减去预期值得到非预期值，再取绝对值后得到非效率投资变量；FCFn表示公司自由现金流，等于公司经营活动现金净流量减去折旧和摊销以及资本投资预期值后的差额除以上年末总资产；NEG为标识自由现金流符号的虚拟变量，若FCFn为负，NEG取值为1，否则为0；BOARD表示董事会规模，为公司董事会总人数；BI表示董事会独立性，为董事会中独立董事的比例；LNCOMP为高管前三名薪酬总额的自然对数；CEOCHR为两职合一变量，董事长和总经理兼任为1，否则为0；MGT为高管持股比例；STPT为标识公司股票是否被特别处理的虚拟变量，是为1，否为0。其余变量与前文一致，不再赘述。
此外，本文还依据资本投资的非预期值（INVO和INVU），将样本分为“过度投资”“投资不足”两组，进一步检验国有、非国有两类企业避税导致的非效率投资行为差异主要体现在“过度投资”还是“投资不足”方面，相关回归检验结果如表5所示。
表 5 产权性质、公司避税与投资效率关系的回归结果
变量 INEFFINV
全样本
（1）INVO
过度投资样本
（2）INVU
投资不足样本
（3）BTD −0.008 −0.093** −0.048**** (−0.507) (−2.062) (−3.544) SOE −0.006*** −0.005 0.005*** (−2.703) (−0.876) (2.945) SOE×BTDDD 0.041** 0.110** 0.002 (2.153) (2.084) (0.144) FCFnet 0.076**** 0.045*** 0.052**** (6.114) (3.191) (10.776) NEG −0.002 (−1.418) NEG×FCFnet −0.126**** (−8.656) CVs 控制 控制 控制 Firm/Year 控制 控制 控制 N 10356 4070 6228 Within R2 0.033 0.035 0.061 注：*、**、***、****分别表示在10%、5%、1%、0.1%水平上统计显著，括号内为t值；限于篇幅，未报告控制变量的回归结果，资料备索。 表5列（1）的被解释变量为非效率投资水平（INEFFINV），SOE×BTDDD的系数为正，且在5%水平上统计显著，表明相较于非国有企业，国有企业避税导致了更大程度的非效率投资。分组检验结果显示：列（2）中SOE×BTDDD的系数为正，且在5%水平上统计显著；列（3）中SOE×BTDDD的系数为正，但统计不显著。这说明国有企业避税导致的更大程度的非效率投资主要体现在“过度投资”上，而在“投资不足”上并不明显。上述结果表明，相较于非国有企业，国有企业避税会导致更大程度的非效率投资，且主要体现在“过度投资”方面，这反映了国有企业经理人更有可能通过避税为其“过度投资”的非效率投资行为提供“面纱”或借口。
表 6 公司避税对资金占用和透明度的影响：国有企业与非国有企业
变量 OCCUPY
（1）|DACC|
（2）BTD −0.132**** −0.446**** (−7.613) (−14.041) SOE −0.001 −0.003 (−0.606) (−0.585) SOE×BTDDD −0.009 0.178**** (−0.453) (4.238) CVs 控制 控制 Firm/Year 控制 控制 N 10102 10047 Within R2 0.161 0.058 注：*、**、***、****分别表示在10%、5%、1%、0.1%水平上统计显著，括号内为t值；限于篇幅，未报告控制变量的回归结果，资料备索。 -
正如La Porta等（1999）所指出，在股权较为集中的情况下，第二类代理成本变得严重。中国资本市场在投资者法律保护方面还较为薄弱，且上市公司存在“金字塔结构”现象，这些均会导致控股股东对中小股东的“掏空”行为。既然公司避税能为内部人“抽租”行为提供机会和“面纱”，那么国有、非国有两类企业避税导致的“掏空”行为是否存在差异？为检验该问题，借鉴已有文献的做法（Jiang等，2010），本文使用关联方资金占用衡量控股股东“掏空”行为，构建如下回归模型：
$$ \begin{split} OCCUP{Y_{i,t}} =& \alpha + {\beta _1}{(BT{D_{DD}})_{i,t}} + {\beta _2}SO{E_{i,t}} + {\beta _3}SO{E_{i,t}}\times{(BT{D_{DD}})_{i,t}}{{ + }}{\beta _4}OCF{A_{i,t}}{{ + }}{\beta _5}BSIZ{E_{i,t}} \\ & {{ + }}{\beta _6}MT{B_{i,t}}{{ + }}{\beta _7}BLE{V_{i,t}}{{ + }}{\beta _8}AG{E_{i,t}}{{ + }}{\beta _9}BOAR{D_{i,t}}{{ + }}{\beta _{10}}B{I_{i,t}}{\text{ + }}{\beta _{11}}LNCOM{P_{i,t}} \\ & {{ + }}{\beta _{12}}CEOCH{R_{i,t}}{{ + }}{\beta _{13}}MG{T_{i,t}}{{ + }}{\beta _{14}}STP{T_{i,t}}{{ + }}{\gamma _i} + {\mu _t} + {\varepsilon _{i,t}} \\[-13pt]\end{split} $$ (10) 其中：OCCUPY表示控股股东“掏空”程度，本文参考罗党论和唐清泉（2007）的研究，以其他应收款与总资产的比值来衡量；其余变量与前文一致，不再赘述。模型（10）同样使用固定效应方法进行估计，检验结果如表6列（1）所示。列（1）的结果显示，SOE×BTDDD的系数为负，统计不显著。这表明相较于非国有企业，国有企业避税并未导致更为严重的控股股东“掏空”行为，即在第二类代理成本方面，避税的经济后果在国有企业与非国有企业之间并无显著差异。
本文认为可能的原因在于，对于国有企业，企业所得税某种意义上对控股股东而言可以看作是分红，而对其他股东而言则是成本。因此，国有企业避税实则不利于其控股股东，国有企业控股股东也不太可能通过避税掩饰或隐藏其“掏空”行为，而这使得国有企业避税并不会引起比非国有企业更为严重的“掏空”程度。当然，虽然非国有企业的控制人更有可能通过避税隐藏“抽租”行为，但是考虑到私人股东更长的投资期限和价格保护机制的存在（Chen等，2010），非国有企业这方面的动机也未必更强。
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Balakrishnan等（2019）认为公司避税在节省税收支出的同时，显著增加了组织结构、交易或事项的复杂性，从而会降低公司透明度。那么国有、非国有两类企业避税引起的公司透明度下降是否存在差异？为检验该问题，本文通过盈余质量衡量公司透明度：首先运用修正Jones模型估计操控性应计利润（Dechow等，1995），并使用操控性应计利润的绝对值（|DACC|）衡量公司透明度。在此基础上，本文构建如下模型检验国有、非国有两类企业避税对公司透明度的影响是否存在差异：
$$ \begin{split} \left| {DAC{C_{i,t}}} \right| =& \alpha + {\beta _1}{(BT{D_{DD}})_{i,t}} + {\beta _2}SO{E_{i,t}} + {\beta _3}SO{E_{i,t}}\times{(BT{D_{DD}})_{i,t}}{{ + }}{\beta _4}BSIZ{E_{i,t}}\\{{ + }} & {\beta _5}MT{B_{i,t}} {{ + }} {\beta _6}BLE{V_{i,t}}{{ + }}{\beta _7}AG{E_{i,t}}{{ + }}{\beta _8}BOAR{D_{i,t}}{{ + }}{\beta _9}B{I_{i,t}}{{ + }}{\beta _{10}}LNCOM{P_{i,t}}\\{{ + }} & {\beta _{11}}CEOCH{R_{i,t}}{{ + }}{\beta _{12}}MG{T_{i,t}}{{ + }}{\beta _{13}}STP{T_{i,t}}{{ + }}{\gamma _i} + {\mu _t} + {\varepsilon _{i,t}} \\ \end{split} $$ (11) 与前文一致，模型（11）使用固定效应方法进行估计，检验结果如表6列（2）所示。SOE×BTDDD的系数为正，且在0.1%水平上统计显著。这表明相较于非国有企业，国有企业避税对公司透明度的负向影响更显著，反映两类企业避税对公司透明度的影响存在差异，即国有企业避税更有可能加剧其激进的财务报告行为。
上述三个方面的检验结果表明：相较于非国有企业，国有企业避税节省的现金流支出的边际价值更低，产生的“现金流效应”相对更弱；国有企业避税导致的代理成本相较于非国有企业更为严重，主要表现在第一类代理成本（过度投资）方面，而非第二类代理成本方面，更为严重的代理成本将导致预期现金流的下降和现金流风险的提高；此外，相较于非国有企业，国有企业避税对公司透明度的负向影响更显著，而这种激进的财务报告行为也会增加公司现金流风险。在上述三个方面路径的共同作用下，相较于非国有企业，国有企业避税导致了更高的权益资本成本。
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1.Fama-MacBeth方法估计结果
行业是影响权益资本成本的重要因素（Fama和French，1997）。考虑到样本期间中国资本市场出台了一系列新政策，资本市场本身也经历了周期性波动，因此有必要控制行业和时间因素的影响。前文已在模型中控制了公司个体效应和年份效应，本文在控制行业因素影响下，借鉴王亮亮和任保全（2014）的研究，使用Fama-MacBeth方法进行估计，结果并未发生实质性改变。
2.权益资本成本替代衡量方法的检验结果
前文在估计隐含权益资本成本时，权益市场价值使用的是当年6月末数据。借鉴已有文献的做法（Dhaliwal等，2005），本文使用12月末数据替代计算各种方法下的隐含权益资本成本，并对前文模型重新进行检验，结果并未发生实质性改变。
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避税如何影响公司价值，这一看似并无争议的问题在Desai和Dharmapala（2006）等从代理成本角度研究避税后变得复杂起来。实际上，从已有研究结论来看，避税与公司价值关系的证据并未统一（Biddle和Lindahl，1982；Desai和Dharmapala，2006；Hanlon和Slemrod，2009；王跃堂等，2009）。为探究避税对公司价值的影响，考察其产生影响的作用路径十分关键。权益资本成本是影响公司价值的决定性因素，从这一角度展开研究显得尤为必要。
鉴于此，本文以1999−2017年中国A股上市公司为样本，实证检验公司避税与权益资本成本的关系以及二者关系的产权异质性。实证结果表明：（1）公司避税与权益资本成本显著正相关，表明中国资本市场上市公司的避税程度越高，权益融资成本越高。（2）国有企业、非国有企业避税与权益资本成本之间的关系存在显著差异，相较于非国有企业，国有企业避税对权益资本成本的正向影响更显著。（3）进一步考察两类企业差异背后的机理发现，相较于非国有企业，国有企业避税节省现金流的边际价值更低，国有企业避税更可能（便于）隐藏或掩饰第一类代理问题（过度投资）而非第二类代理问题，对公司透明度的负向影响更显著。
本文具有如下启示意义：企业管理者需要关注避税的两面性。避税增加现金流入的同时，也增加了现金流风险和信息不对称程度，导致公司权益资本成本上升。因此，企业管理者在税收筹划时，既要关注避税的“阳光面”，也要关注其“阴暗面”，综合权衡避税的成本与收益，以实现公司价值最大化。监管部门需要关注隐藏在企业避税“面纱”背后的“抽租”行为，尤其是通过复杂交易或事项安排的避税活动。在这一点上，相较于非国有企业，对国有企业更需要关注其避税背后的管理层机会主义动机。总之，对于企业避税，监管部门需要加强信息披露监管，切实保障投资者利益。
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摘要:
传统观点通常认为公司避税可以无摩擦地增加股东财富，然而近年来的一系列研究表明避税与公司价值之间关系的结论并未统一。文章从权益资本成本角度研究中国资本市场上市公司避税对投资者评价的影响，结果表明公司避税并未如传统观点预期那样降低权益资本成本，相反增加了权益资本成本。结合中国资本市场的特征发现，上述正相关关系主要体现在国有企业中，即相较于非国有企业，国有企业避税对权益资本成本的正向影响更显著，表明投资者对国有企业避税并未给予正面评价。进一步考察两类公司差异背后的机理发现，上述结果与两类公司避税节省现金流的边际价值、避税导致的代理成本以及对公司透明度的影响等方面的差异有关。研究不仅提供了中国资本市场公司避税与权益资本成本关系的经验证据，而且对于理解国有企业与非国有企业避税经济后果差异背后的机理具有启示意义。
Does Corporate Tax Avoidance Decrease the Cost of Equity Capital? Evidence from Chinese Capital Market
Abstract:Traditional views generally considered corporate tax avoidance could increase shareholders’ wealth frictionlessly, but recent studies indicate that the relationship between tax avoidance and firm value hasn’t been unified. From the perspective of the cost of equity capital, this paper studies the impact of corporate tax avoidance on investors’ evaluation. The results show that tax avoidance of Chinese listed firms does not reduce the cost of equity capital as traditional views considered, but increases it. Taking characteristics of Chinese capital market into consideration, this paper finds that the positive impact of tax avoidance on the cost of equity capital is significantly higher in state-owned enterprises (SOEs) than in non-state-owned enterprises (NSOEs), which indicates that investors do not give a positive evaluation on tax avoidance of SOEs. Further study tests the mechanism underlying differences between SOEs and NSOEs, and finds that the above results are related to differences in the marginal value of cash flow saved by tax avoidance, agency costs caused by tax avoidance and the impact of tax avoidance on corporate transparency. The findings not only provide empirical evidence on the relationship between corporate tax avoidance and the cost of equity capital in Chinese stock market, but also have important implications for the understanding of mechanisms underlying differences in economic consequences of tax avoidance between SOEs and NSOEs.
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Key words:
- corporate tax avoidance /
- cost of equity capital /
- ultimate ownership /
- agency cost
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表 1 描述性统计
变量 N 均值 标准差 最小值 中位数 最大值 R_GLS 14108 4.730 2.487 0.279 4.312 12.969 R_GGM 13025 5.316 3.877 0.162 4.427 17.494 R_CT 13918 7.568 3.303 1.169 6.959 18.265 R_AVG 12997 6.058 2.963 2.114 5.319 15.615 BTDDD 14203 −0.006 0.045 −0.171 0.000 0.103 SOE 14203 0.611 0.487 0.000 1.000 1.000 BETA 14203 1.037 0.261 0.446 1.027 1.876 SIZE 14203 21.988 0.931 20.046 21.910 24.602 B/M 14203 0.406 0.266 0.028 0.344 1.322 LEV 14203 1.335 1.628 0.059 0.869 11.450 IV 14203 0.104 0.036 0.043 0.100 0.239 STDRET 14203 0.029 0.009 0.015 0.027 0.055 MOMENTUM 14203 0.076 0.524 −1.249 0.021 1.445 ROA 14203 0.047 0.065 −0.204 0.046 0.237 SGTH 14203 0.167 0.487 −0.711 0.098 3.246 注：R_GLS、R_GGM、R_CT和R_AVG四个变量单位为%，下同。 
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表 2 公司避税与权益资本成本关系的回归结果
变量 R_GLS
（1）R_GGM
（2）R_CT
（3）R_AVG
（4）BTDDD 0.357 5.253**** 6.337**** 2.933**** (0.891) (8.036) (10.694) (5.779) BETA −0.070 −0.348*** −0.420**** −0.198** (−0.959) (−2.984) (−3.920) (−2.196) SIZE −0.533**** −0.935**** −0.248**** −0.729**** (−14.121) (−15.439) (−4.458) (−15.527) B/M 2.808**** 2.181**** 0.126 1.631**** (28.235) (13.750) (0.853) (13.224) LEV 0.079**** 0.231**** 0.250**** 0.206**** (6.138) (11.171) (14.055) (12.676) IV −2.638**** −6.970**** −4.581**** −5.187**** (−3.903) (−6.457) (−4.630) (−6.202) STDRET −14.853**** −12.750** −13.508** −12.712*** (−4.124) (−2.202) (−2.551) (−2.836) MOMENTUM 0.003 −0.206** −0.088 −0.183*** (0.056) (−2.410) (−1.116) (−2.768) ROA 10.200**** 12.573**** 8.821**** 11.048**** (30.220) (22.087) (17.832) (24.911) SGTH 0.221**** 0.355**** 0.316**** 0.279**** (7.525) (7.487) (7.307) (7.566) Intercept 15.842**** 25.464**** 13.977**** 22.418**** (19.250) (18.325) (10.963) (21.809) Firm/Year 控制 控制 控制 控制 N 14108 13025 13918 12997 Within R2 0.440 0.526 0.421 0.514 注：*、**、***、****分别表示在10%、5%、1%、0.1%水平上统计显著，括号内为t值。
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表 3 产权性质、公司避税与权益资本成本关系的回归结果
变量 R_GLS
（1）R_GGM
（2）R_CT
（3）R_AVG
（4）BTDDD −3.322**** −1.237 0.563 −2.245*** (−5.729) (−1.286) (0.663) (−2.994) SOE 0.148** 0.350*** 0.297*** 0.211** (2.285) (3.278) (3.111) (2.554) SOE×BTDDD 6.072**** 10.828**** 9.511**** 8.626**** (8.734) (9.142) (9.433) (9.331) CVs 控制 控制 控制 控制 Firm/Year 控制 控制 控制 控制 拟合系数的F−test： BTDDD+SOE×BTDDD 2.750**** 9.590**** 10.074**** 6.381**** (32.114) (141.300) (199.988) (103.671) N 14108 13025 13918 12997 Within R2 0.444 0.530 0.426 0.518 注：*、**、***、****分别表示在10%、5%、1%、0.1%水平上统计显著，括号内为t值；限于篇幅，未报告控制变量的回归结果，资料备索。
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表 4 外部融资需求、公司避税与权益资本成本：国有企业与非国有企业
变量 R_GLS
（1）R_GGM
（2）R_CT
（3）R_AVG
（4）Panel A：国有企业 BTDDD 0.708 10.873**** 9.093**** 7.140**** (0.794) (7.209) (6.620) (6.115) EFN 0.355**** 0.541**** 0.188** 0.416**** (5.822) (5.324) (2.007) (5.282) EFN×BTDDD 1.773 −4.150* −0.785 −2.621 (1.464) (−1.959) (−0.422) (−1.593) CVs 控制 控制 v控制 控制 N 8612 7878 8492 7860 Within R2 0.469 0.522 0.407 0.505 Panel B：非国有企业 BTDDD 0.423 4.714*** 5.249**** 2.257* (0.378) (2.773) (3.372) (1.712) EFN 0.527**** 0.594**** 0.416**** 0.449**** (6.344) (4.829) (3.648) (4.731) EFN×BTDDD −1.545 −5.803** −3.575* −3.924** (−1.006) (−2.499) (−1.697) (−2.165) CVs 控制 控制 控制 控制 N 5476 5128 5405 5118 Within R2 0.442 0.570 0.488 0.567 注：*、**、***、****分别表示在10%、5%、1%、0.1%水平上统计显著，括号内为t值；限于篇幅，未报告控制变量的回归结果，资料备索。
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表 5 产权性质、公司避税与投资效率关系的回归结果
变量 INEFFINV
全样本
（1）INVO
过度投资样本
（2）INVU
投资不足样本
（3）BTD −0.008 −0.093** −0.048**** (−0.507) (−2.062) (−3.544) SOE −0.006*** −0.005 0.005*** (−2.703) (−0.876) (2.945) SOE×BTDDD 0.041** 0.110** 0.002 (2.153) (2.084) (0.144) FCFnet 0.076**** 0.045*** 0.052**** (6.114) (3.191) (10.776) NEG −0.002 (−1.418) NEG×FCFnet −0.126**** (−8.656) CVs 控制 控制 控制 Firm/Year 控制 控制 控制 N 10356 4070 6228 Within R2 0.033 0.035 0.061 注：*、**、***、****分别表示在10%、5%、1%、0.1%水平上统计显著，括号内为t值；限于篇幅，未报告控制变量的回归结果，资料备索。
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表 6 公司避税对资金占用和透明度的影响：国有企业与非国有企业
变量 OCCUPY
（1）|DACC|
（2）BTD −0.132**** −0.446**** (−7.613) (−14.041) SOE −0.001 −0.003 (−0.606) (−0.585) SOE×BTDDD −0.009 0.178**** (−0.453) (4.238) CVs 控制 控制 Firm/Year 控制 控制 N 10102 10047 Within R2 0.161 0.058 注：*、**、***、****分别表示在10%、5%、1%、0.1%水平上统计显著，括号内为t值；限于篇幅，未报告控制变量的回归结果，资料备索。
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[1] 白云霞, 唐伟正, 刘刚. 2019. 税收计划与企业税负. 经济研究 (5): 98−112. [2] 陈冬. 2014. 货币性私有收益与避税寻租. 财经理论与实践 (4): 91−97. [3] 范子英, 田彬彬. 2013. 税收竞争、税收执法与企业避税. 经济研究 (9): 99−111. [4] 方军雄. 2007. 所有制、制度环境与信贷资金配置. 经济研究 (12): 82−92. [5] 后青松, 袁建国, 张鹏. 2016. 企业避税行为影响其银行债务契约吗—基于A股上市公司的考察. 南开管理评论 (4): 122−134. doi: 10.3969/j.issn.1008-3448.2016.04.012 [6] 林毅夫, 刘明兴, 章奇. 2004. 政策性负担与企业的预算软约束: 来自中国的实证研究 (8): 81−89. [7] 刘行, 吕长江. 2018. 企业避税的战略效应—基于避税对企业产品市场绩效的影响研究. 金融研究 (7): 158−173. [8] 刘行, 叶康涛. 2013. 企业的避税活动会影响投资效率吗? 会计研究 (6): 47−53. [9] 罗党论, 唐清泉. 2007. 市场环境与控股股东“掏空”行为研究—来自中国上市公司的经验证据. 会计研究 (4): 69−74. doi: 10.3969/j.issn.1003-2886.2007.04.010 [10] 马光荣, 李力行. 2012. 政府规模、地方治理与企业逃税. 世界经济 (6): 93−114. [11] 毛新述, 叶康涛, 张頔. 2012. 上市公司权益资本成本的测度与评价—基于我国证券市场的经验检验. 会计研究 (11): 12−22. doi: 10.3969/j.issn.1003-2886.2012.11.003 [12] 沈红波. 2007. 市场分割、跨境上市与预期资金成本—来自Ohlson-Juettner模型的经验证据. 金融研究 (2): 146−155. [13] 王亮亮, 任保全. 2014. 市场势力、行业结构与价格竞争. 财贸经济 (2): 114−124. [14] 王亮亮. 2013. 真实活动盈余管理与权益资本成本. 管理科学 (5): 87−99. doi: 10.3969/j.issn.1672-0334.2013.05.009 [15] 王亮亮. 2014. 税制改革与利润跨期转移—基于“账税差异”的检验. 管理世界 (9): 105−118. [16] 王亮亮. 2016. 金融危机冲击、融资约束与公司避税. 南开管理评论 (1): 155−168. doi: 10.3969/j.issn.1008-3448.2016.01.014 [17] 王跃堂, 王亮亮, 贡彩萍. 2009. 所得税改革、盈余管理及其经济后果. 经济研究 (3): 86−98. [18] 辛清泉, 林斌. 2006. 债务杠杆与企业投资: 双重预算软约束视角. 财经研究 (7): 73−83. doi: 10.3969/j.issn.1001-9952.2006.07.007 [19] Balakrishnan, K., J. L. Blouin, and W. R. Guay. 2019. Tax aggressiveness and corporate transparency. The Accounting Review 94(1): 45−69. doi: 10.2308/accr-52130 [20] Bauer, A. M., J. Fang, J. Pittman, Y. Zhang, and Y. Zhao. 2020. How aggressive tax planning facilitates the diversion of corporate resources: Evidence from path analysis. Contemporary Accounting Research 37(3): 1882−1913. doi: 10.1111/1911-3846.12563 [21] Biddle, G. C., and F. W. Lindahl. 1982. Stock price reactions to LIFO adoptions: The association between excess returns and LIFO tax savings. Journal of Accounting Research 20(2): 551−588. doi: 10.2307/2490886 [22] Blaylock, B. S. 2016. Is tax avoidance associated with economically significant rent extraction among US. firms? Contemporary Accounting Research 33(3): 1013−1043. doi: 10.1111/1911-3846.12174 [23] Bradshaw, M., G. Liao, and M. S. Ma. 2019. Agency costs and tax planning when the government is a major shareholder. Journal of Accounting and Economics 67(2): 255−277. [24] Chan, K. H., K. Z. Lin, and P. Mo. 2010. Will a departure from tax-based accounting encourage tax noncompliance? Archival evidence from a transition economy. Journal of Accounting and Economics 50(1): 58−73. doi: 10.1016/j.jacceco.2010.02.001 [25] Chen, S., X. Chen, Q. Cheng, and T. Shevlin. 2010. Are family firms more tax aggressive than non-family firms? Journal of Financial Economics 95(1): 41−61. [26] Chung, S. G., B. W. Goh, J. Lee, and T. Shevlin. 2019. Corporate tax aggressiveness and insider trading. Contemporary Accounting Research 36(1): 230−258. doi: 10.1111/1911-3846.12422 [27] Claus, J., and J. Thomas. 2001. Equity premia as low as three percent? Evidence from analysts’ earnings forecasts for domestic and international stock markets. Journal of Finance 56(5): 1629−1666. doi: 10.1111/0022-1082.00384 [28] Dechow, P. M., R. G. Sloan, and A. P. Sweeney. 1995. Detecting earnings management. The Accounting Review 70(2): 193−225. [29] Demirgüç-Kunt, A., and V. Maksimovic. 1998. Law, finance, and firm growth. Journal of Finance 53(6): 2107−2137. doi: 10.1111/0022-1082.00084 [30] Denis, D. J., and V. Sibilkov. 2010. Financial constraints, investment, and the value of cash holdings. The Review of Financial Studies 23(1): 247−269. doi: 10.1093/rfs/hhp031 [31] Desai, M. A., A. Dyck, and L. Zingales. 2007. Theft and taxes. Journal of Financial Economics 84(3): 591−623. doi: 10.1016/j.jfineco.2006.05.005 [32] Desai, M. A., and D. Dharmapala. 2006. Corporate tax avoidance and high-powered incentives. Journal of Financial Economics 79(1): 145−179. doi: 10.1016/j.jfineco.2005.02.002 [33] Desai, M. A., and D. Dharmapala. 2009. Corporate tax avoidance and firm value. The Review of Economics and Statistics 91(3): 537−546. doi: 10.1162/rest.91.3.537 [34] Desai, M., and J. R. Hines. 2002. Expectations and expatriations: Tracing the causes and consequences of corporate inversions. National Tax Journal 55(3): 409−440. doi: 10.17310/ntj.2002.3.03 [35] Dhaliwal, D., J. S. Judd, M. Serfling, and S. Shaikh. 2016. Customer concentration risk and the cost of equity capital. Journal of Accounting and Economics 61(1): 23−48. doi: 10.1016/j.jacceco.2015.03.005 [36] Dhaliwal, D., L. Krull, O. Z. Li, and W. Moser. 2005. Dividend taxes and implied cost of equity capital. Journal of Accounting Research 43(5): 675−708. doi: 10.1111/j.1475-679X.2005.00186.x [37] Durnev, A., and E. H. Kim. 2005. To steal or not to steal: Firm attributes, legal environment, and valuation. The Journal of Finance 60(3): 1461−1493. doi: 10.1111/j.1540-6261.2005.00767.x [38] Fama, E. F., and K. R. French. 1997. Industry costs of equity. Journal of Financial Economics 43(2): 153−193. doi: 10.1016/S0304-405X(96)00896-3 [39] Gebhardt, W. R., C. Lee, and B. Swaminathan. 2001. Toward an implied cost of capital. Journal of Accounting Research 39(1): 135−176. doi: 10.1111/1475-679X.00007 [40] Goh, B. W., J. Lee, C. Y. Lim, and T. Shevlin. 2016. The effect of corporate tax avoidance on the cost of equity. The Accounting Review 91(6): 1647−1670. doi: 10.2308/accr-51432 [41] Gordon, J. R., and M. J. Gordon. 1997. The finite horizon expected return model. Financial Analysts Journal 53(3): 52−61. doi: 10.2469/faj.v53.n3.2084 [42] Guay, W., S. P. Kothari, and S. Shu. 2011. Properties of implied cost of capital using analysts’ forecasts. Australian Journal of Management 36(2): 125−149. doi: 10.1177/0312896211408624 [43] Hanlon, M., and J. Slemrod. 2009. What does tax aggressiveness signal? Evidence from stock price reactions to news about tax shelter involvement. Journal of Public Economics 93(1-2): 126−141. doi: 10.1016/j.jpubeco.2008.09.004 [44] Heitzman, S. M., and M. Ogneva. 2019. Industry tax planning and stock returns. The Accounting Review 94(5): 219−246. doi: 10.2308/accr-52361 [45] Hou, K., M. A. V. Dijk, and Y. Zhang. 2012. The implied cost of capital: A new approach. Journal of Accounting and Economics 53(3): 504−526. doi: 10.1016/j.jacceco.2011.12.001 [46] Jiang, G., C. M. C. Lee, and H. Yue. 2010. Tunneling through intercorporate loans: The China experience. Journal of Financial Economics 98(1): 1−20. doi: 10.1016/j.jfineco.2010.05.002 [47] Kim, J. B., Y. Li, and L. Zhang. 2011. Corporate tax avoidance and stock price crash risk: Firm-level analysis. Journal of Financial Economics 100(3): 639−662. doi: 10.1016/j.jfineco.2010.07.007 [48] Koester, A., T. Shevlin, and D. Wangerin. 2016. The role of managerial ability in corporate tax avoidance. Management Science 63(10): 3285−3310. [49] La Porta, R., F. Lopez De Silanes, and A. Shleifer. 1999. Corporate ownership around the world. The Journal of Finance 54(2): 471−517. doi: 10.1111/0022-1082.00115 [50] La Porta, R., F. Lopez-de-Silanes, A. Shleifer, and R. Vishny. 2000. Investor protection and corporate governance. Journal of Financial Economics 58(1): 3−27. [51] Lambert, R., C. Leuz, and R. E. Verrecchia. 2007. Accounting information, disclosure, and the cost of capital. Journal of Accounting Research 45(2): 385−420. doi: 10.1111/j.1475-679X.2007.00238.x [52] Mills, L. F. 1998. Book-tax differences and internal revenue service adjustments. Journal of Accounting Research 36(2): 343−356. doi: 10.2307/2491481 [53] Mills, L. F., and K. J. Newberry. 2001. The influence of tax and nontax costs on book-tax reporting differences: Public and private firms. Journal of the American Taxation Association 23(1): 1−19. doi: 10.2308/jata.2001.23.1.1 [54] Mills, L., M. M. Erickson, and E. L. Maydew. 1998. Investments in tax planning. Journal of the American Taxation Association 20(1): 1−20. [55] Richardson, S. 2006. Over-investment of free cash flow. Review of Accounting Studies 11(2): 159−189. [56] Scholes, M., M. Wolfson, M. Erickson, E. Maydew, and T. Shevlin. 2002. Taxes and business strategy: A planning approach. Prentice-Hall.
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