企业避税_信息不对称与管理层在职消费_廖歆欣
企业避税、信息不对称与管理层在职消费*
○ 廖歆欣 刘运国
摘要与工资、奖金等显性薪酬相比，隐性的在职消费更依赖于信息不对称的存在，而企业激进的避税活动能够增加公司经营结构和财务的复杂性及模糊性，提高内部人和外部股东之间的信息不对称程度，为管理层的在职消费提供庇护。本文以2008-2012年①所有A股上市公司为样本，研究了管理层在职消费与企业避税程度之间的关系。研究发现，管理层的在职消费与企业的避税程度正相关，而这一正相关关系随着来自公司内部和外部监管力量的增强而降低。最后，本文用二阶段回归（2SLS）方法和中介变量法进行了稳健性检验，一定程度上消除了因变量和自变量间可能存在的内生性或逆向因果关系对结论的干扰。
关键词在职消费；信息不对称；避税程度；监管
*本文受国家自然科学基金项目（71572197、71372150）资助
引言
薪酬契约一直都被认为是降低代理问题的重要机制，[1]但由于管理层权力和信息不对称的存在，薪酬契约本身反而可能会成为代理问题的一部分。[2,3]与工资、奖金、股票期权、限制性股票和股票增值权等显性薪酬相比，在职消费属于隐性的薪酬契约，因此更具有隐蔽性，对信息不对称的依赖程度也更高。企业进行激进的税务筹划和规避活动能够增加公司经营结构与财务的复杂性、模糊性，[4,5]降低企业的信息透明度，[6,7]为管理层进行隐秘的在职消费活动提供便利。
汉语语境中的避税（Tax Sheltering）活动包括合理避税（Tax Avoidance）和非法避税两种类型，其中合理避税（Tax Avoidance）通常是合法的；[8,9]而避税（Tax Sheltering）这一概念则包括所有降低或逃避缴纳企业所得税的手段，其中部分手段并不具有实质性的经济或商业行为，而仅是为了达到减少纳税的目的，因而被认为是违法的。[10]本文研究的是包括合理避税和非法避税在内的企业避税（Tax Sheltering）程度对管理层在职消费的影响。
本文以2008-2012年所有A股上市公司为样本，研究了管理层的在职消费与企业的避税活动间的关系。根据前人的文献，本文分别用实际税率（E f f e c t iv e T a x R a t e，E T R）[4,11-14]和可操纵的永久账面—应税利润差异（Discretionary Permanent Book-Tax Difference，Disc_ B T D）[5,8]衡量企业的避税程度，管理层在职消费的代理变量规定则采用陈冬华等[15]和卢锐等[16]的方法。
为了考察来自公司内外部的监督力量是否能够对隐藏在企业避税活动中的管理层机会主义行为起到监督和限制作用，本文用内外部的监管力量与管理层的在职消费进行交乘，对此问题进行了研究，其中内、外部监管力量分别用了两个代理变量进行衡量，详见下文变量描述。
本文的实证结果发现，管理层的在职消费与企业的避税程度正相关，而这一正相关关系随着来自公司内外部监管力量的增强而降低。具体看，第一大股东持股比例越高、财务杠杆越高以及所在行业产品市场竞争越激烈的企业，管理层的在职消费与企业的避税程度的正相关关系就越弱，而董事长和总经理二职合一的公司，二者的正相关关系就更强。
在稳健性检验中，本文通过二阶段回归法（2S L S）和工具变量（I V）以及中介变量法，一定程度上消除了因变量和自变量间可能存在的内生性或逆向因果关系对结论的干扰。此外，本文还用超额的管理层在职消费[15,17,18]来代替全额的在职消费、用不同方法来衡量财务杠杆和产品市场竞争，一定程度上降低了变量衡量上
的偏误问题。因此，没有证据表明本文的结果是由于因变量和自变量间的内生性或变量衡量偏误导致的。
本文的结果说明，在中国这种激励薪酬水平极低（不包括民营企业大股东在企业担任管理层的情况）的国家，管理层缺乏足够的动机与股东形成利益一致性（Interest Alignment），因此管理层和股东之间的代理问题非常严重，并且管理层权力越大、受到的监督越弱，这种情况越严重。本文的结果还说明，在一个高度提倡平均主义、公平思想根深蒂固的社会，隐性薪酬（即非货币薪酬），特别是在职消费是管理层寻租的重要组成部分。但是，来自公司内外部的监管能够减轻这样的寻租行为。因此，本文得出结论：在中国这种股东—高管的利益一致性极低的国家，增强包括内外部监督在内的监督机制是保护股东利益的有效手段。
本文的贡献主要有两个：第一，目前国内外关于在职消费的研究主要集中在管理层的动机和经济后果这两方面，如Grossman等、[19]Jensen等、[1]Yermack、[20]罗宏等[21]，但关于在职消费作为代理问题而存在时如何实现的问题仍然是一个黑箱，特别是在国内外企业都高度强调内外部公平，[15]显性、隐性的薪酬差距都受到来自企业内外部监管力量高度关注的情况下，企业高管如何提高在职消费方面的收益以实现自身利益最大化，依然是一个值得关注的问题。本文从企业信息环境的角度入手，探讨了一种可能被企业高管广泛采用的实现方式。第二，自D e s a i等[4]开始，以前研究与企业避税相关的代理问题和管理层机会主义行为的文献基本上都是采用股票市场反应、[22]企业的信息环境[5,6]或给资本市场造成的具体经济后果[7,23,24]等间接地进行研究，这些研究都清楚地描绘了由企业的避税活动引发的管理层机会主义行为所导致的具体经济后果，却并没有指出能引发这些后果的具体的管理层机会主义行为。本文利用在职消费这一具体的管理层机会主义行为对这一问题进行了直接的研究，为二者的关系提供了直接的证据。
一、文献回顾和研究假设
1. 文献回顾
（1）合理避税（Tax Avoidance）和避税（Tax Sheltering）活动及其经济后果
汉语语境里的合理避税（Ta x Avoid a nce）和避税（Tax Sheltering）活动通常难以区分，Hanlon等[9]研究把企业的合理避税（Tax Avoidance）活动定义为减少企业所缴纳税款的活动。这些经济后果通常体现为更高的账面—应税利润差异（Book-Tax Difference，BTD）或更低的实际税率（Effective Tax Rate，ETR），而另一些研究如Desai等[8]则把这种避税活动看成是对负债或折旧等一般节税方式的补充和拓展。因此，合理避税（Tax Avoidance）是指，企业在法律允许情况下以合法手段和方式达到纳税人减少缴纳税款的经济行为。与合理避税（Tax Avoidance）相比，单纯的避税（Tax Sheltering）活动的定义则要宽泛得多，Lisowsky [10]把后者定义为企业所有减少或逃避缴纳所得税行为中最激进的手段，并且这些活动并不一定存在经济活动或商业活动的实质，而仅是为了达到减少纳税的目的，这一部分的避税活动被认为是违法的。因此，通常意义上的避税（T a x Sheltering）活动既包括合理避税（Tax Avoidance），也包括非法避税。基于文章所涉及的具体研究问题和衡量方法，本文的避税（Tax Sheltering）概念也采用这一定义。
研究企业合理避税（Tax Avoidance）和避税（Tax Sheltering）经济后果的文献有很多，如Hanlon[25]发现，暂时的账面—应税利润差异会对企业的收入、应计项目和现金流产生影响。H a n lo n等[9]发现，企业进行合理避税能够通过减少纳税来增加会计盈余和现金流，从而增加企业价值。以此类推，H a n lo n等[26]研究了企业首次把参与避税活动的消息公诸于众之后的股票市场反应，发现当投资者获知这一消息后，股票价格就下降了。
D es ai等[8]采用美国样本研究投资者对企业避税活动的态度发现，只有在公司治理好的公司，避税活动才会为企业带来价值的提升。在这一研究中，D e s a i等[8]以机构投资者的持股比例作为公司治理水平的代理变量，而随后Wilson [13]把代理变量换成公司治理指数，获得了相同的结果，为Desai等[8]的发现提供了新的支持证据。
B a u e r[27]对企业避税程度和与税务相关的内部控制缺陷进行实证检验发现，较高的企业避税程度预示着企业存在内部治理缺陷。
（2）在职消费的代理观
在职消费的代理观认为，当管理层持有的股份较少、公司的股东非常分散时，风险厌恶的管理层通常会选择通过增加其非货币福利来实现自身效用最大化，获得控制权收益，其中一种重要方式就是在职消费。他们认为，在职消费实质上是管理层对公司资源进行侵占和对股东资产和权益进行隐形剥夺的一种手段。[1,19]Y e r m a c k[20]研究了市场对美国公司首次披露C E O使用公司专机的反应，发现市场对这一事件做出了负面反应，并导致了这些公司长期绩效的下降。国内的研究如陈冬华等、[15]卢锐等[16]以及罗宏等[21]也一致发现，国有企业管理层的在职消费与企业绩效负相关。
2. 研究假设
从代理冲突假看，无论是中国还是西方都存在分配公平的理念，认为分配不公会引发不良的后果，中国政府还就此颁布了“限薪令”，②旨在降低企业高管和普通员工之间的薪酬差距。因此，无论在国有企业还是非国有企业，高管们的货币激励都是不足的。此外，在中国，管理层的持股比例通常都比较低，股东和高管之间的利益一致性（Interest Align ment）也相对较低，因此，在缺乏监督的情况下，风险厌恶的管理层更倾向于采用非货币薪酬来实现自身效用的最大化。这部分非货币薪酬又被称为控制权收益，并且控制权收益会随着管理层权力的增大而增加。[2]在众多的非货币薪酬中，在职消费（Perquisite）是最常见的方式之一。[19,28,29]可见，无论是在国有企业还是非国有企业，高管都有动机通过在职消费方式实现自身效用的最大化。
在企业避税方面，Hanlon等、[26]Desai等[8]和Wilson[13]等研究发现，企业的避税活动并不总是对股东有利的，只有在公司治理好的企业或者国家税收监管力度强的地区，[30]企业的避税行为才会提升企业的价值。此外，Desai等[4]发现，提高管理层的激励薪酬能够降低企业避税的激进程度，其原因是管理层的持股行为增强了股东和管理层之间的利益一致性。此外，刘行等[31]基于国内上市公司样本的研究也发现，企业的避税程度与非效率投资额显著正相关，而完善的公司治理机制可以抑制避税对过度投资的影响，这与陈骏等[32]的研究结果相一致。DeB a cker等[33]则从腐败和文化的角度间接研究了企业避税的经济后果，发现如果一家在美国经营的企业，其所有者来自高腐败文化的国家，那么这家公司在美国会具有更高的避税激进度。K i m等[34]从政治联系的角度探讨了企业避税的经济后果，发现政治联系会为企业提供保护，降低税务侦查的风险，同时降低面临企业资本市场对透明度要求的压力，因此，有政治联系的企业可以负担起更复杂和更激进的避税计划，从而具有较高的避税激进度。以上研究表明，企业的避税行为并不总是对股东有利的，企业中存在的代理问题降低了企业避税活动给股东带来的收益。[35]也就是说，管理层可能通过复杂、模糊的避税活动实施机会主义行为以攫取私人收益，损害股东和企业的价值。
Balakrishnan等[6]发现，企业进行税务筹划活动能够通过增加公司经营结构和财务的复杂性，导致信息不对称程度和分析师预测误差提高，降低盈余质量，最终使企业的信息透明度降低。这与Desai等[4,30,36]和D o n o h o e等[23]的结论相一致。他们的研究认为，激进的避税活动能够增加公司经营结构和财务的复杂性和模糊性，降低税务机关的稽查风险，使得一些与企业避税相关的转移企业资源的活动更难以被税务机关检测出来；③同时这些活动复杂性的增加也提高了外部股东对此进行监督的难度。这两股监督力量的同时削弱降低了管理层进行机会主义行为的边际成本。以上证据充分说明，企业的避税活动能够通过增加管理层和股东之间的信息不对称程度，从而加剧管理层和股东间的代理冲突，进而引发管理层的机会主义寻租行为。因此，在中国企业的管理层普遍具有采用在职消费等非货币薪酬实现自身效用最大化动机的情况下，企业复杂而模糊的避税活动为这一行为提供了便利。例如，企业以避税的目的在海外的避税天堂（Tax Haven）设立子公司，空间距离的增加导致投资者的识别风险、信息搜寻成本以及代理成本都得到增大，[23,37,38]这种“信息劣势”导致投资者及监管部门对海外子公司的监督能力大大降低，高管即使在这些子公司建造豪华的办公室，或者借着在海外子公司开展业务之际举办奢华宴会，甚至进行私人旅游，也难以被国内的投资者和监管部门发现。因此，企业设立在海外避税天堂的子公司为高管进行过度的在职消费提供了天然的庇护。
从另一角度来说，在职消费是公司存在自由现金流问题的信号；[38]在这种情况下，公司所持有的现金要多于实际需要。企业进行避税活动能够通过减少纳税来增加税后利润，[9,25]这导致更多的现金被留在公司里由管理层支配。因此，管理层更有可能利用这部分多出来的现金进行在职消费，导致对股东利益的侵占。综上，基于代理冲突假说和自由现金流假说提出假设：H1：管理层的在职消费与企业的避税程度正相关
代理理论和公司治理的研究如Jensen等、[1]Bebchuk 等[39]认为，提高公司治理水平能够提高企业对管理层机会主义行为的检测能力，同时辅之以更严厉的惩罚力度，因而能提高管理层实施机会主义行为的成本，从而达到减少管理层机会主义行为的目的。这些研究还认为，公司治理的核心就是监督和限制高管的权力。此外，在公司内部监督力量存在的情况下，来自公司外部的监督机制也能有效地降低代理成本，在公司的运营过程中起着非常重要的监督作用。[1,40]
如图1所示，包括管理层在职消费在内的管理层机会主义行为属于公司治理信息，外部投资者及监管机构能够从提供给资本市场的报告中获得；而企业避税激进度则属于企业的纳税信息，仅呈现在提供给纳税机构的纳税申报表（Tax Return）上，一般难以被资本市场的
外部投资者及监管机构获得，[4]因此企业的避税行为仅受到来自税务机构（Tax Authority）的监督。[41]也就是说，与包括管理层在职消费在内的管理层机会主义行为相比，企业的避税信息与投资者及监管机构之间存在更强的信息不对称。因此，增强来自企业内外部的监督力量能够有效监督和抑制管理层的在职消费，却无法对企业的避税行为产生影响。也就是说，来自企业内、外部的监管力量能够降低管理层在职消费与企业避税活动间的正相关关系。由此，提出以下假设：
H2a：管理层在职消费与企业避税活动间的正相关关系随着公司内部监管力量的增强而降低。换言之，假设H1中的正相关关系随着CEO权力的降低而降低H2b：管理层在职消费与企业避税活动间的正相关关系随着公司外部监督力量的增强而降低
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二、研究设计和样本选择
1. 假设H1的研究设计
本文用模型（1）来检验假设H1：
Perk=β0+β1TA+Controls+ΣIndustry+ΣYear
+ΣSepczone+ε（1）附表A1列示的是所有变量定义，其中P e r k衡量的是管理层的在职消费，本文构建了两个代理变量：Perk1和Perk2。Perk1是参照陈冬华等[15]的方法，通过把年报中财务报表附注中的“其他与经营活动有关的现金流”表中的办公费、差旅费、业务招待费、通讯费、出国学习费、董事会费、小车费和会议费这八项费用加总，并以营业收入进行标准化计算得到；而P e r k2则参照卢锐等 [16]的方法，把办公费、董事会费和会议费这三项费用从陈冬华等 [15]的方法中消除，只计算其余五项费用的加总，再以营业收入进行标准化。
T A衡量的是企业的避税程度（激进度）（T a x
Sheltering Aggressiveness），文献中存在好几种衡量方法。其中最常用的是实际税率（E T R），这一方法在Zim m er m a n，[11]Gupta等，[12]Wilson，[13]Desai等[4]及R i c h a r d s o n等[14]文献中得到广泛使用。除此之外，许多文献用总账面—应税利润差异（B o o k-T a x D i f f e r e n c e，B T D）、[13,36]永久账面—应税利润差异（Permanent BTD）[13]和可操纵的永久账面—应税利润差异（Discretionary Permanent BTD）[5,13]等来进行衡量。
本文采用两个代理变量来对企业的避税程度进行衡量：D i s c_B T D衡量的是可操纵的永久账面—应税利润差异，用的是Desai等 [8]与Frank等[5]中所采用的方法，通过把企业永久的账面—应税利润差异（用总账面—应税利润差异减去递延费用计算而来）用以下经过滞后一期的总资产标准化后的变量进行回归：（1）流动资产；（2）流动负债；（3）现金；（4）短期投资；（5）短期流动负债；（6）折旧和摊销；（7）商誉和其他无形资产；（8）少数股东权利。此外，由于R&D支出不属于无形资产，同时根据《中华人民共和国税法》又能以150%进行加计扣除或摊销，并且行业属于农业的企业免征企业所得税，这两个因素都能产生永久的账面—应税利润差异，因此本文把（9）R&D支出和（10）农业行业考虑进去作为扣除项。最后，根据模型计算出来的残差ε即为可操纵的永久账面—应税利润差异（Discretionary Permanent BTD，Disc_BTD），代表一些难以被税务机关检测出来的避税水平。
本文用总账面—应税利润差异减去递延费用来计算永久账面—应税利润差异，[4,13,14]应税利润用所得税除以实际税率来计算，这两个数据在年报中都有披露。计算模型如（2）所示，本文分年度、分行业及分特区（特区的定义和分法详见附表A1）进行回归，模型的残差ε即为可操纵的永久账面—应税利润差异Disc_BTD。
Perm_BTD=β0+β1Cur_Asset+β2Cur_Lib+β3Cash
+β4Short_Inv+β5Dep_Amor+β6Int+β7MI+β8C_NOL
+β9RD+β10Agricl+ε （2）本文的另一个衡量企业避税程度的代理变量是实际税率（Effective Tax Rate，ETR），在以前的大量文献中都被广泛使用。[4,13,14]本文控制变量的选取参照前人的研究，对公司特征、行业以及年份因素进行了控制。此外，为了控制住一些系统性的非管理层寻租动机的避税行为对管理层在职消费的影响，还对税收优惠特区进行了控制，详见附表A1。
根据假设H1，D is c_B T D的系数应该显著为正，而ETR的系数应该显著为负。
2. 假设H2a和假设H2b的研究设计
本文采用模型（3）对假设H2a和假设H2b进行检验。
Perk=β0+β1TA+β2TA×MF+β3MF+Controls+ΣIndustry +ΣYear+ΣSepczone+ε （3）模型（3）是在模型（1）的基础上分别增加了监管力量（Monitoring Forces）及其与企业避税程度TA的交乘项TA×MF。
Shleife等[42]认为，大股东的存在能有效地限制管理层追逐私人利益的行为。而往往大股东监督又预示着较弱的C E O权力。[16]因此，本文预测第一大股东存在能有效地约束由企业避税活动引发的管理层在职消费行为，而总经理和董事长两职合一导致C E O权力增大则能加剧这种效应。
Alchian[43]认为，除了来自公司内外部的治理机制外，产品市场竞争可能通过给企业造成生存压力而在约束和激励管理层方面具有积极的作用。市场竞争可以通过促使企业披露更多的信息从而降低管理层偷懒的可能性。[44]李寿喜[45]也发现，产品市场的开放和竞争能够促进公司治理的完善，同时降低代理成本。Jagannathan等[46]通过实证研究发现，企业滥用现金情况在竞争较弱的行业中更严重，同时这些企业的生产效率也更低，间接证明了产品市场竞争对管理层的行为具有监督作用。
代理理论认为，与外部中小股东相比，债权人面临着同样的信息劣势，与管理层之间存在信息不对称和代理冲突，因此他们具有与外部股东相同的动机去监督公司的经营活动以及内部人的行为。[1]Jensen [29]及G r o s s m a n等[19]认为，债务的使用增加了企业破产的可能性，从而减少了内部人对公司自由现金流的滥用，降低了代理成本，因此债务是一种非常关键的公司治理手段。[47]与低负债的企业相比，高负债的企业会受到更多来自债权人的监督，从而提升企业业绩。[40]同时，在引入债权人之后，大股东对小股东利益侵占的程度会有所减缓；并且公司的负债比例越高，控制性股东越有可能支持而不是侵占上市公司。[48]H a r v e y等[49]发现，与低管理层代理成本的公司相比，高管理层代理成本的企业通过负债来缓解代理和信息不对称问题获得的收益更大。总之，债权人有动机也有能力去监督并降低大股东的自利主义行为。
基于以上分析，本文对模型（3）中的内部监管力量（管理层权力）和外部监管力量分别采用了两个代理变量进行衡量：（1）第一大股东的持股比例（T o p1），（2）二职合一（Dual），[39,50,51]（3）产品市场竞争（CR4），[52]④（4）市场财务杠杆（MLev）。[53,54]
根据假设H2a和假设H2b，D i s c_B T D与T o p1和M L e v的交乘项的系数应该分别显著为负，与D u a l和C R4的交乘项的系数分别显著为正，而E T R与这些变量的交乘项的系数方向应该与Disc_BTD的情况相反。
3. 控制变量
与中国第一篇研究管理层在职消费的文章陈冬华等[15]及其他在职消费的研究[55,56]相一致，本文控制了企业规模（Si z e）、资产收益率（R o a）、财务杠杆（L e v）、自由现金流（Fcf）、营业收入增长率（Grow th）、股权分离度（H e r f）、管理层持股（M B O）、国有企业（S o e）、高管薪酬（Salary）、管理层规模（Mratio）、高管—员工薪酬比（RPay）、企业上市时间（Age）、行业因素（ΣIndustry）、年份因素（ΣYear）和特区因素（ΣSpeczone）。详见附表A1。
4. 数据来源和样本选择
管理层在职消费的数据来自所有A股上市公司2008-2012年披露了相关数据的年报，其他数据来自C S M A R数据库。样本从2008年开始是因为中国的所得税政策在2007年经历了重大改革：2007年改革之前，中国分几档适用税率，其中一般企业的企业所得税税率为33%，部分中小企业及外资企业实行27%、18%、24%和15%的优惠税率；2008年起，内外资企业的所得税税率统一为25%，而那些在2007年前享受税收优惠的企业，则在接下来的五年中分别按照18%、20%、22%、24% 和25%的税率逐步过渡到法定税率。考虑到不同地区间的税收优惠差异，本文控制了特区因素（见模型（1）、（3）和模型（2）的回归规则），以控制税收优惠特区对管理层行为产生的系统性影响。
本文的在职消费数据参照陈冬华等[15]和陈信元等 [57]的方法，从年报的财务报表附注中的“其他与经营活动有关的现金流”表中手工收集办公费、差旅费、业务招待费、通讯费、出国学习费、董事会费、小车费和会议费等八项费用进行加总，再以营业收入进行标准化。由于办公费、董事会费和会议费这三项费用具有极大的争议性，因此基于稳健性的考虑，还参照卢锐等 [16]的方法，把这三项费用从以上费用中扣除，仅用剩下的五项进行加总来对管理层在职消费进行衡量。
本文按照以下标准对原始样本进行了剔除：（1）剔除金融和保险行业的上市公司；（2）剔除上市时间不超过一年的上市公司；（3）剔除数据缺失的上市公司。最后得到研究样本2826个。最后还对原始数据进行了1%和99%的Winsorize处理。
三、检验结果
1. 描述性统计
表１ 在职消费各构成项目的描述性统计
Panel A：在职消费各构成项目在营业收入中的占比变量
样本量
平均数 （%）中位数
（%）
标准差
最小值 （%）最大值
（%）
办公费15630.67450.2497 1.62870.012911.7905差旅费17960.79290.3061 1.54820.016811.1690业务招待费16080.74060.2880 2.11660.021318.5436通讯费4100.44000.0992 1.79690.003417.8682出国学习费420.14040.03590.21350.00000.6854董事会费3690.27750.04670.91480.00107.1525小车费640.15550.11380.14430.00000.6627会议费
578
0.5091
0.1084
1.2484
0.0007
7.8559
Panel B：每年在职消费各构成项目在营业收入中的占比
项目
2008
（%）
2009 （%）
2010 （%）
2011 （%）
2012 （%）
办公费0.6128 0.6708 0.7501 0.6531 0.6745 差旅费0.7962 0.7560 0.8013 0.8188 0.7929 业务招待费0.6183 0.7267 0.8002 0.7942 0.7406 通讯费0.3418 0.4516 0.3896 0.5787 0.4400 出国学习费0.1665 0.1497 0.1295 0.0941 0.1404 董事会费0.2830 0.2346 0.2696 0.3267 0.2775 小车费0.1866 0.1261 0.1388 0.1861 0.1555 会议费
0.5256
0.5570
0.4751
0.4782
0.5091
表1是管理层在职消费各构成项目的描述性统计，每个项目都用当年的营业收入进行了标准化处理。从表1的Panel A 可以看出，办公费、差旅费和业务招待费是管理层在职消费的三大主要来源，大部分公司对这三个项目都有披露，并且其均值和中位数也远大于其他五项。从Pa nel B 可以看出，每一年在职消费中的各项目在营业收入中的占比都没有太大变化。
表３ 自变量和因变量分年度的描述性统计
Panel A Perk1和Perk2分年度的描述性统计
Perk1
Perk2
Year Obs Mean Median S.D.Min Max
Obs Mean Median S.D.Min Max 20085350.0179 0.0085 0.0294 0.0006 0.2081 5170.0122 0.0058 0.0191 0.0004 0.1365 20096000.0180 0.0082 0.0307 0.0006 0.2081 5800.0121 0.0059 0.0202 0.0004 0.1365 20106050.0197 0.0083 0.0353 0.0006 0.2081 5950.0128 0.0059 0.0226 0.0004 0.1365 20115850.0184 0.0079 0.0338 0.0006 0.2081 5720.0124 0.0055 0.0221 0.0004 0.1365 20125010.0166 0.0078 0.0292 0.0006 0.2081 4920.0111 0.0057 0.0187 0.0004 0.1365 Total
2826
0.0182
0.0081
0.0319
0.0006
0.2081
2756
0.0122
0.0057
0.0207
0.0004
0.1365
Panel B Disc_BTD和ETR分年度的描述性统计
Disc_BTD
ETR
Year Obs Mean Median S.D.Min Max Obs Mean Median S.D.Min Max 2008400-0.0003 -0.0004 0.0093 -0.0365 0.0289 4350.1923 0.1817 0.1623 -0.1052 0.8107 2009475-0.0010 -0.0001 0.0108 -0.0365 0.0289 5190.1990 0.1872 0.1535 -0.1052 0.8107 2010506-0.0010 -0.0003 0.0089 -0.0365 0.0289 5520.1936 0.1794 0.1467 -0.1052 0.8107 2011488-0.0022 -0.0011 0.0094 -0.0365 0.0289 5190.2071 0.1939 0.1463 -0.1052 0.8107 2012407-0.0021 -0.0009 0.0069 -0.0365 0.0289 4250.2210 0.2070 0.1628 -0.1052 0.8107 Total
2276
-0.0013
-0.0006
0.0091
-0.0365
0.0289
2450
0.2028
0.1904
0.1546
-0.1052
0.8107
表２ 全体变量的描述性统计
Variable
Mean
Median
S.D.
Min
Max
Perk10.0182 0.0081 0.0319 0.0006 0.2081 Perk20.0122 0.0057 0.0207 0.0004 0.1365 Disc_BTD -0.0013 -0.0006 0.0091 -0.0365 0.0289 ETR 0.2028 0.1904 0.1546 -0.1052 0.8107 Size 21.9081 21.8261 1.3932 18.7238 25.7214 Roa 0.0279 0.0288 0.0760 -0.3707 0.2076 Lev 0.2103 0.1915 0.1647 0.0000 0.7242 Fcf 0.0257 0.0493 0.1660 -0.8843 0.3739 Growth 0.2206 0.1091 0.7062 -0.8007 4.5903 Top10.3565 0.3334 0.1580 0.0899 0.7678 Herf 0.6294 0.4141 0.6249 0.0129 3.4404 MBO 0.0032 0.0000 0.0246 0.0000 0.5207 Dual 0.1149 0.0000 0.3189 0.0000 1.0000 Soe
0.6658 1.0000 0.4717 0.0000 1.0000 Salary 12.6898 12.7271 0.8268 9.5466 14.5978 MratioW 0.0111 0.0030 0.0265 0.0001 0.1562 RPayW 5.8062 4.1741 6.0337 0.0000 30.6693 Age 11.9705 12.0000 3.8456 2.0000 22.0000 CR40.0002 0.0000 0.0024 0.0000 0.0451 Mlev
0.1525
0.1214
0.1373
0.0000
0.5741
表2和表3分别是全体变量的描述性统计与自变量和因变量分年度的描述性统计。从表3可以看出，因变量Perk1和Perk2与自变量Disc_BTD 和ETR 在各年的数值基本没有太大变化。
2. 实证结果
表4是管理层在职消费与企业避税程度的回归结果。结果显示，对于因变量Perk1和Perk2，Disc_BTD 的系数分别在1%和5%的显著性水平上显著为正，E T R 的系数则均在1%的水平上显著为负，说明管理层的在
职消费与企业的避税程度正相关，支持假设H1。
表４ 管理层的在职消费与企业的避税程度
(1)(2)(3)(4)
Perk1Perk2Perk1Perk2
_cons 0.0785***
(0.000)
0.0488***
(0.000)
0.0976***
(0.000)
0.0575***
(0.000)
Disc_BTD 0.1601***
(0.002)
0.0891**
(0.011)
ETR -0.0150***
(0.000)
-0.0093***
(0.000)
Size -0.0040***
(0.000)
-0.0028***
(0.000)
-0.0041***
(0.000)
-0.0028***
(0.000)
Roa 0.0585***
(0.000)
0.0362***
(0.000)
0.0566***
(0.000)
0.0313***
(0.001)
Lev 0.0080***
(0.001)
0.0048***
(0.003)
0.0172***
(0.000)
0.0090***
(0.000)
Fcf -0.0019
(0.560)
-0.0020
(0.374)
-0.0046
(0.189)
-0.0044*
(0.065)
Growth -0.0023***
(0.002)
-0.0014***
(0.009)
-0.0030***
(0.000)
-0.0016***
(0.003)
Top1-0.0072
(0.128)
-0.0043
(0.185)
-0.0066
(0.205)
-0.0048
(0.180)
Herf 0.0004
(0.685)
0.0006
(0.397)
0.0016
(0.179)
0.0014*
(0.084)
MBO 0.1738***
(0.000)
0.1217***
(0.000)
0.1523***
(0.000)
0.1095***
(0.000)
Dual 0.0035**
(0.019)
0.0017
(0.106)
0.0051***
(0.002)
0.0027**
(0.014)
Soe -0.0017
(0.137)
-0.0015*
(0.070)
-0.0023*
(0.074)
-0.0017*
(0.051)
Salary 0.0018*
(0.068)
0.0019***
(0.006)
-0.0001
(0.895)
0.0009
(0.223)
Mratio 0.1792***
(0.000)
0.1176***
(0.000)
0.2888***
(0.000)
0.1797***
(0.000)
RPay -0.0004***
(0.000)
-0.0003***
(0.000)
-0.0002*
(0.071)
-0.0002**
(0.020)
Age -0.0003**
(0.044)
-0.0003***
(0.007)
-0.0004***
(0.009)
-0.0003***
(0.002)
Industry Y Y Y Y
Year Y Y Y Y Speczone Y Y Y Y
N1920187220682017
adj. R20.2970.2850.3260.301
注：* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01；表中括号内数字为t值；后表同
表5是加入了管理层权力（即内部监管力量）与企业避税程度的交乘项的回归结果。结果显示，对 Perk1和Perk2，第一大股东持股比例Top1与Disc_BTD的交乘项D_B T D×T o p1的系数均显著为负，E T R×T o p1除P e r k1外，对P e r k2的系数显著为正，而管理层二职合一Dual的情况则与Top1的情况相反，D_BTD×Dual和E T R×D u a l的系数分别显著为正和显著为负。以上结果说明，管理层权力能够增强假设H1中管理层在职消费与企业避税程度两者间的正相关关系，即内部监管力量能对该正相关关系产生约束作用，支持假设H2。
表6是加入了外部监督力量与企业避税程度交乘项的回归结果。结果显示，产品市场竞争C R4与D i s c_ B T D和E T R的交乘项D_B T D×C R4和E T R×C R4的系数分别显著为正和显著为负，市场财务杠杆M L e v的情况则与C R4的情况相反，D_B T D×M L e v和E T R×M L e v 的系数分别显著为负和显著为正，说明外部监督力量能降低假设H1中管理层在职消费与企业避税程度两者间的正相关关系，即外部监管力量能对该正相关关系产生约束作用，支持假设H2b。
四、稳健性检验
本文采用中介变量法，对企业激进的避税活动是否通过增加企业经营结构与财务复杂性和模糊性从而增加企业内外的信息不对称程度，进而为过度在职消费提供掩护这一论点进行检验，并一定程度上排除因变量和自变量间可能存在的内生性或逆向因果关系的可能性。
模型（4）是本文的中介变量模型，其中模型（5）中的因变量I n fo r m a s y m用于衡量企业内外间信息不对称程度，以企业的盈余质量[58,59]作为代理变量（考虑到Ha nlon等、[26]Desai等[8]和Wilson[13]等研究发现，企业的避税行为本身就可以作为信息对二级市场进行传递，因此与股票市场相关的如股价同步性和基于特质风险的标准差在本文中并不适合作为衡量信息不对称程度的代理变量，故并未采用），根据修正琼斯模型中的可操纵应计利润计算得到。实证结果如表7的列（1）-（3）所示。
Perk=β0+β1Disc_BTD（ETR）+β2Size+β3Roa
+β4Lev+β5CFO+β6Top1+β7Growth+β8Salary
+β9Martio+β10RPay+β11Herf+β12Dual+β13Soe
+β14Age+ΣIndustry+ΣYear+ΣSepczone+ε（4）Informasym=β0+β1Disc_BTD（ETR）+β2Size+β3Roa
+β4Lev+β5CFO+β6Top1+β7Growth+β8Salary
+β9Martio+β10RPay+β11Herf+β12Dual+β13Soe
+β14Age+ΣYear+ΣSepczone+ε （5）Perk=β0+β1Disc_BTD（ETR）+β2Informasym+β3Size +β4Roa+β5Lev+β6CFO+β7Top1+β8Growth
+β9Salary+β10Martio+β11RPay+β12Herf+β13Dual
+β14Soe+β15Age+ΣIndustry+ΣYear
+ΣSepczone+ε（6）表7显示，列（1）-（3）的自变量Disc_BTD和列（3）中I n fo r m a s y m的系数均显著为正，说明企业避税程度和管理层在职消费之间的正相关关系部分地通过企业的信息质量进行传递，信息不对称程度是企业避税程度和管理层在职消费间的中介变量，即企业通过激进的避税活动增加了企业内外间的信息不对称程度，从而为过度的在职消费提供掩护。
此外，本文以相似方法检验了在职消费通过增加企业的管理费用这一税前扣除的项目，从而导致企业纳税
表５ 管理层权力对管理层在职消费与企业避税程度两者关系的影响
（１）（２）（３）（４）（５）（６）（７）（８）Ｐｅｒｋ１Ｐｅｒｋ２Ｐｅｒｋ１Ｐｅｒｋ２Ｐｅｒｋ１Ｐｅｒｋ２Ｐｅｒｋ１Ｐｅｒｋ２
_cons 0.0790***0.0491***0.0995***0.0592***0.0790***0.0492***0.0959***0.0563*** (0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)
Disc_BTD 0.5318***0.3316***0.1254**0.0637* (0.000)(0.001)(0.016)(0.076)
ETR -0.0258***-0.0193***-0.0113***-0.0069*** (0.004)(0.001)(0.002)(0.005)
D_BTD×Top1-1.0416***-0.6803** (0.009)(0.013)
ETR×Top10.03100.0290* (0.183)(0.067)
D_BTD×Dual 1.0567***0.7531*** (0.006)(0.004)
ETR×Dual -0.0480***-0.0304*** (0.001)(0.002)
Top1-0.0082*-0.0050-0.0126*-0.0104**-0.0074-0.0045-0.0070-0.0050 (0.086)(0.130)(0.067)(0.027)(0.117)(0.169)(0.175)(0.156)
Size -0.0040***-0.0028***-0.0040***-0.0027***-0.0040***-0.0028***-0.0040***-0.0027*** (0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)
Roa 0.0584***0.0361***0.0553***0.0300***0.0573***0.0354***0.0571***0.0317*** (0.000)(0.000)(0.000)(0.001)(0.000)(0.000)(0.000)(0.001)
Lev 0.0082***0.0049***0.0168***0.0087***0.0081***0.0049***0.0172***0.0090*** (0.001)(0.002)(0.000)(0.000)(0.001)(0.002)(0.000)(0.000)
Fcf -0.0021-0.0021-0.0044-0.0043*-0.0020-0.0020-0.0048-0.0045* (0.517)(0.340)(0.200)(0.071)(0.545)(0.358)(0.168)(0.056)
Growth -0.0022***-0.0013**-0.0030***-0.0016***-0.0023***-0.0014***-0.0029***-0.0016*** (0.005)(0.016)(0.000)(0.004)(0.002)(0.008)(0.000)(0.004)
Herf 0.00050.00070.00160.0014*0.00040.00060.00150.0014* (0.658)(0.382)(0.186)(0.090)(0.745)(0.446)(0.198)(0.092)
MBO 0.1742***0.1219***0.1517***0.1088***0.1751***0.1226***0.1491***0.1074*** (0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)
Dual 0.0036**0.0017*0.0051***0.0027**0.0047***0.0025**0.0136***0.0081*** (0.016)(0.092)(0.001)(0.013)(0.003)(0.018)(0.000)(0.000)
Soe -0.0018-0.0015*-0.0023*-0.0017**-0.0018-0.0015*-0.0023*-0.0017* (0.120)(0.059)(0.074)(0.050)(0.132)(0.068)(0.076)(0.051)
Salary 0.0019*0.0019***-0.00020.00090.0018*0.0019***-0.00020.0009 (0.062)(0.005)(0.877)(0.231)(0.067)(0.006)(0.868)(0.229)
Mratio 0.1799***0.1185***0.2876***0.1787***0.1758***0.1147***0.2816***0.1746*** (0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)
RPay -0.0004***-0.0003***-0.0002*-0.0002**-0.0004***-0.0003***-0.0002*-0.0002** (0.000)(0.000)(0.076)(0.022)(0.000)(0.000)(0.067)(0.018)
Age -0.0003**-0.0003***-0.0004***-0.0003***-0.0003**-0.0003***-0.0004***-0.0003*** (0.035)(0.005)(0.009)(0.002)(0.034)(0.005)(0.008)(0.002)
Industry Y Y Y Y Y Y Y Y Year Y Y Y Y Y Y Y Y Speczone Y Y Y Y Y Y Y Y N19201872206820171920187220682017 adj. R20.2990.2870.3260.3020.2990.2880.3290.304注：* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01
额降低这一可能存在的逆向因果关系存在的可能性，结果如表7的列（4）-（6）所示。结果显示，列（4）-（6）中的在职消费Pe r k1的系数显著为正，但列（6）中的管理费用Ad m in C o st的系数不显著，说明管理费用并不是企业避税程度和管理层在职消费间的中介变量，即企业避税程度和管理层在职消费之间的正相关关系并不是通过管理费用进行传递的，其中的原因可能是管理层的在职消费虽然属于税前扣除项目，但与营业成本相比非常
表６ 外部监督力量对管理层在职消费与企业避税程度两者关系的影响
(5)(6)(7)(8)(5)(6)(7)(8) Perk1Perk2Perk1Perk2Perk1Perk2Perk1Perk2
_cons 0.0830***0.0503***0.1048***0.0600***0.0807***0.0517***0.1143***0.0685*** (0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)
Disc_BTD 0.1449***0.0746**0.3418***0.1816*** (0.005)(0.029)(0.000)(0.001)
ETR -0.0139***-0.0085***-0.0256***-0.0172*** (0.000)(0.000)(0.000)(0.000)
D_BTD×CR4197.9611***127.2232*** (0.003)(0.004)
ETR×CR4-9.7465***-6.3303*** (0.000)(0.000)
D_BTD×MLev -1.9194***-1.0499** (0.001)(0.010)
ETR×MLev 0.0640**0.0477*** (0.014)(0.007)
L_Big10-0.6080**-0.4311** 1.1552***0.7369*** (0.046)(0.031)(0.001)(0.001)
MLev 0.00020.00090.0007-0.0026 (0.962)(0.767)(0.922)(0.603)
Size -0.0041***-0.0028***-0.0043***-0.0029***-0.0037***-0.0027***-0.0040***-0.0028*** (0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)
Roa 0.0611***0.0362***0.0648***0.0346***0.0521***0.0313***0.0586***0.0305*** (0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.001)(0.000)(0.002)
Lev 0.0080***0.0046***0.0186***0.0094*** (0.002)(0.006)(0.000)(0.000)
Fcf -0.0017-0.0020-0.0051-0.0047**-0.0012-0.0016-0.0017-0.0028 (0.610)(0.376)(0.161)(0.047)(0.718)(0.465)(0.628)(0.236)
Growth -0.0020***-0.0013***-0.0026***-0.0014***-0.0020***-0.0012**-0.0026***-0.0014** (0.008)(0.010)(0.001)(0.007)(0.008)(0.020)(0.001)(0.011)
Top1-0.0082-0.0045-0.0085-0.0058-0.0066-0.0039-0.0046-0.0039 (0.100)(0.180)(0.129)(0.117)(0.164)(0.221)(0.382)(0.267)
Herf 0.00020.00050.00150.00130.00060.00070.0025**0.0018** (0.890)(0.484)(0.248)(0.116)(0.548)(0.320)(0.035)(0.025)
MBO 0.2071***0.1341***0.1840***0.1215***0.1775***0.1250***0.1543***0.1118*** (0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)
Dual 0.0032**0.00150.0049***0.0025**0.0026*0.00090.0040**0.0018 (0.045)(0.150)(0.004)(0.025)(0.079)(0.388)(0.015)(0.101)
Soe -0.0016-0.0015*-0.0022-0.0017*-0.0015-0.0012-0.0024*-0.0016* (0.183)(0.075)(0.117)(0.062)(0.192)(0.135)(0.062)(0.061)
Salary 0.0018*0.0020***-0.00040.00080.00140.0016**-0.00120.0002 (0.099)(0.006)(0.707)(0.262)(0.147)(0.021)(0.261)(0.772)
Mratio 0.1725***0.1073***0.2913***0.1702***0.1860***0.1257***0.3107***0.1965*** (0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)
RPay -0.0004***-0.0003***-0.0002-0.0002**-0.0004***-0.0003***-0.0002-0.0002* (0.001)(0.000)(0.155)(0.035)(0.001)(0.001)(0.217)(0.083)
Age -0.0003**-0.0003***-0.0004**-0.0003***-0.0003*-0.0002**-0.0004**-0.0003*** (0.031)(0.004)(0.015)(0.004)(0.068)(0.013)(0.019)(0.006)
Industry Y Y Y Y Y Y Y Y Year Y Y Y Y Y Y Y Y Speczone Y Y Y Y Y Y Y Y N19201872206820171912186420542003 adj. R20.2940.2870.3210.3010.2920.2790.3090.290
表７ 企业避税程度和管理层在职消费的中介变量模型
(1)(2)(3)(4)(5)(6)
Perk1Infor-
masym Perk1Disc_
BTD
Admin
Cost
Disc_
BTD
_cons 0.0795***
(0.000)
-0.0251
(0.583)
0.0797***
(0.000)
-0.0022*
(0.075)
-0.0439
(0.882)
-0.0033
(0.315)
Disc_BTD 0.1507***
(0.003)
0.4398**
(0.014)
0.1451***
(0.005)
Perk1
0.0211**
(0.011)
2.7465***
(0.000)
0.0216**
(0.010)
Informasym 0.0127**
(0.046)
AdminCost
0.0001
(0.710)
Size -0.0040***
(0.000)
0.0002
(0.932)
-0.0040***
(0.000)
0.7021***
(0.000)
Roa 0.0657***
(0.000)
1.1004***
(0.000)
0.0518***
(0.001)
-0.2538
(0.183)
Lev 0.0048**
(0.042)
0.0148*
(0.075)
0.0046*
(0.051)
0.2327***
(0.000)
CFO -0.0145**
(0.026)
-1.1196***
(0.000)
-0.0003
(0.976)
1.0169***
(0.000)
Growth -0.0024***
(0.002)
-0.0127***
(0.000)
-0.0023***
(0.003)
-0.0679***
(0.000)
Salary 0.0019*
(0.062)
0.0021
(0.546)
0.0019*
(0.065)
0.2444***
(0.000)
Mratio 0.1858***
(0.000)
-0.1054
(0.348)
0.1872***
(0.000)
-6.6932***
(0.000)
RPay -0.0003***
(0.004)
-0.0002
(0.678)
-0.0003***
(0.005)
-0.0022
(0.442)
Top1-0.0036
(0.448)
-0.0081
(0.631)
-0.0035
(0.463)
0.0417
(0.711)
Herf 0.0022**
(0.041)
0.0007
(0.848)
0.0022**
(0.042)
0.0098
(0.695)
Dual 0.0069***
(0.000)
-0.0025
(0.631)
0.0069***
(0.000)
0.1273***
(0.000)
Soe -0.0032***
(0.006)
0.0066
(0.106)
-0.0033***
(0.005)
0.1315***
(0.000)
Age -0.0007***
(0.000)
-0.0002
(0.724)
-0.0007***
(0.000)
0.0017
(0.613)
S_curasset
0.0004***
(0.000)
0.0004***
(0.000)
S_curliab
-0.0011***
(0.000)
-0.0011***
(0.000)
S_cash
0.0009
(0.196)
0.0009
(0.194)
S_short inv
0.0064
(0.587)
0.0066
(0.575)
S_depamo
0.0404***
(0.000)
0.0402***
(0.000)
S_inteng
-0.0067***
(0.000)
-0.0067***
(0.000)
S_MI
-0.0061
(0.195)
-0.0060
(0.200)
C_NOL
-0.0019
(0.434)
-0.0019
(0.457)
RD
0.0022
(0.939)
0.0020
(0.945)
Agric
0.0011
(0.488)
0.0011
(0.504)
Industry Y Y Y Y Y Y
Year Y Y Y Y Y Y Speczone Y Y Y Y Y Y
N201420142014235224972352 adj. R20.2850.5680.2860.0700.7890.070
之低（在职消费的两个代理变量Pe r k1和Pe r k2分别仅占营业成本的3.5%和2.4%），因此其变动对企业纳税额的影响较小。因此，一定程度上排除了自变量和因变量间存在逆向因果关系的可能性。
以实际税率E T R作为企业避税程度的代理变量结果与以上结果保持一致，由于篇幅限制而不进行列表显示。
此外，本文还分别采用了二阶段回归方法（2S L S）和工具变量法（I V），一定程度上消除了因变量和自变量间可能存在的内生性或逆向因果关系对本文结论的干扰；本文还用超额的管理层在职消费[18,19,21]来代替全额的在职消费，以及用不同的方法来衡量财务杠杆和产品市场竞争，一定程度上降低了变量衡量上的偏误问题。由于篇幅限制，这些稳健性检验的结果都没有列示出来。基于稳健性检验的结果，可以得出结论，没有证据表明本文的结果是由于因变量和自变量间的内生性或变量衡量偏误导致的。
五、研究结论
有委托人和代理人的地方，就会有代理冲突和信息不对称。在引入税收因素之后，政府就作为第三方，与所有者和管理层共同参与公司利益的分配。然而，公司资源在这三个利益群体之间的转移会受到许多机制的监督，并且这些监督机制会交互地发挥作用，一种机制对一种活动的监督力度增强的同时，其对其他活动的监督力度也随之增强。
基于此，本文研究了管理层侵占和企业避税这两类活动之间的关系，以及来自企业内、外部的监管力量对这两者关系所产生的影响。本文认为，管理层侵占和企业避税活动这两者具有相关性是基于以下原因——复杂而模糊的避税活动使得无论是来自内部还是外部的监管力量都难以发挥监督作用，从而降低管理层侵占活动的边际成本。本文用管理层在职消费作为管理层侵占的代理变量对该问题进行了研究，实证结果支持以上的推断。
本文的实证结果说明：（1）管理层的在职消费与企业的避税程度正相关；（2）这一正相关关系随着来自公司内部和外部的监管力量的增强而降低。
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注释
① 2012年12月4日中共中央政治局发布《关于改进工作作风密
切联系群众的八项规定》之后，多家上市公司对“业务招待费”
这一科目的计量进行重大调整，为保持样本前后一致，故样本年份截止到2012年。此外，本文重要自变量Dis c_B T D的计算过程需要用到企业年报“财务报表附注”中关于各类税收优惠的数据，然而，在2007年改革之前，中国分几档适用税率，其中一般企业的企业所得税税率为33%，部分中小企业及外资企业实行27%、18%、24%和15%的优惠税率；2008年起，内外资企业的所得税税率统一为25%，而那些在2007年前享受税收优惠的企业，则在接下来的五年中分别按照18%、20%、22%、24% 和25%的税率逐步过渡到法定税率。因此，从2013年起，所有企业的法定税率都是25%，这种无差异的税率会使自变量Disc_BTD的计算结果失去效力。因此，从这个角度看，样本也应该截止到2012年。
② 一系列限制高管薪酬的文件，如2009年1月13日颁布的《金
融类国有及国有控股企业绩效评价暂行办法》以及同年9月16
日出台的《中央企业负责人经营业绩考核暂行办法》等。
③ 如D es ai等[4]的发现所说，税务机关对于企业的避税行为和
管理层的机会主义行为的检测能力比一般投资者要强，由于税务机关能够同时获得两份盈余报告：一份是提供给资本市场的报告，一份是纳税申报表，后者投资者是无法获得的。此外，税务机关还有受到专业训练的员工。因此，税务机关和外部投资者及其他监管机构之间的监督作用仅存在单向的溢出效应，即税务机关监督能力的增强能够对公司治理和管理层的机会主义行为产生更好的监督作用，而外部投资者及其他监管机构对企业的避税行为则无此效应。
④行业前四名份额集中度指标，其中行业前四名份额集中度指标
CR4越大（小），表示产品市场竞争越垄断（激烈）。
作者简介?廖歆欣，中山大学管理学院博士研究生，研究方向为公司治理、管理会计、高管激励；刘运国（通讯作者），中山大学管理学院教授、博士生导师、博士，研究方向为公司治理、管理会计、高管激励
Corporate Tax Sheltering Activities, Information Asym-metry and Managerial Perk Consumption
Liao Xinxin, Liu Yunguo
Sun Yat-sen Business School, Sun Yat-sen University
Abstract Compared with explicit incentives such as monetary sal-ary, bonus and stock options, the implicit incentives, which include managerial perk consumption and other sorts of incentives, rely more on the existence of information asymmetry between the insid-er and external stakeholders, due to its difficulty of being observed. As a consequence, firm’s aggressive tax sheltering activities could provide effective shelters for manager’s diversion activities, in the form of managerial perk consumption, by increasing the complexity and ambiguity of firms’ operational and financial activities, which results in even higher information asymmetry and more severe agency problems between the insiders and outside shareholders. Thus, this paper studies the relationship between the extent of man-agerial perk consumption and the aggressiveness of corporate tax sheltering activities, and tries to provide empirical evidences for it, by using the firm-year data of all A-type Share listed firms in China between 2008 and 2012. The empirical results support our entire hypothesis by showing that the level of managerial perk con-sumption is positively related to the extent of a firm’s tax sheltering aggressiveness. In addition, this positive correlation is mitigated by internal corporate governance, supported by the evidences that the positive correlation becomes weaker in firms with higher share-holding ratio of the first majority shareholder, and becomes even stronger in firms with CEO duality, compared with those firms with lower shareholding ratio of the first majority shareholder and those without CEO duality, respectively. What’s more, the positive relation mentioned above is also mitigated by external corporate governance, supported by the evidences that the positive correlation
附表Ａ１ 变量名称与定义变量名称变量定义与计算
因变量Perk1管理层在职消费
年报财务报表附注中的“其他与经营活动有关的现金”中办公费、差旅费、业务招待费、通讯费、出国学习费、董事会费、小车
费和会议费这八项费用加总，再除以营业收入
Perk2管理层在职消费
年报财务报表附注中的“其他与经营活动有关的现金”中差旅费、业务招待费、通讯费、出国学习费和小车费这五项费用加总，
再除以营业收入
自变量Disc_BTD
可操纵的永久账面—应税利润
差异
永久账面—应税利润差异经过与企业避税活动无关又能降低所得税负的活动调整后的残差ETR实际税率所得税总额/税前利润
D_BTD×Top1
可操纵的永久账面—应税利润
差异与第一大股东持股比例的
交乘项
可操纵的永久账面—应税利润差异与第一大股东持股比例的交乘项
ETR×Top1
实际税率与第一大股东持股比
例的交乘项
实际税率与第一大股东持股比例的交乘项
D_BTD×Dual
可操纵的永久账面—应税利润
差异与管理层两职合一的交乘
项
可操纵的永久账面—应税利润差异与管理层两职合一的交乘项
ETR×Dual
实际税率与管理层两职合一的
交乘项
实际税率与管理层两职合一的交乘项
D_BTD×CR4
可操纵的永久账面—应税利润
差异与产品市场竞争的交乘项
可操纵的永久账面—应税利润差异与行业前四名份额集中度指标的交乘项
ETR×CR4
实际税率与产品市场竞争的交
乘项
实际税率与行业前四名份额集中度指标的交乘项
D_
BTD×MLev
可操纵的永久账面—应税利润
差异与市场财务杠杆的交乘项
可操纵的永久账面—应税利润差异与市场财务杠杆的交乘项
ETR×MLev
实际税率与市场财务杠杆的交
乘项
实际税率与市场财务杠杆的交乘项
控制变量Size企业规模企业总资产的自然对数
Roa总资产利润率企业在样本期间年末的利润总额/总资产
Lev财务杠杆企业在样本期间年末的负债总额/总资产
Fcf自由现金流企业自由现金流/总资产
Growth营业收入增长率（当年营业收入-上一年营业收入）/上一年营业收入
Top1第一大股东持股比例第一大股东的持股比例
Herf股权分离度第二至第十大股东持股比例之和/第一大股东持股比例
MBO管理层持股比例管理层持股比例
Dual两职合一董事长和总经理兼任取1，否则取0
Soe国有企业国有企业取1，否则取0
Salary高管薪酬样本期间年末企业高管前三名薪酬总额的自然对数
Mratio管理层规模高管人数/员工人数
Rpay管理层-员工相对薪酬高管前三名薪酬均值/员工薪酬均值
Age上市年限公司上市的年份
CR4产品市场竞争行业前四名份额集中度指标
MLev市场财务杠杆（长期负债+短期负债）/（Tobin Q×资产总计）
Industry行业所在行业取1，否则取0
Year年份当年年份取1，否则取0
Speczone特区
属于1980年设立的经济特区取1，包括深圳、珠海、汕头、厦门和海南；属于1984年设立的14个沿海开放城市取2，包括大连、青
岛、天津、烟台、青岛、连云港、南通、上海、宁波、温州、福州、广州、湛江和北海；属于1985年设立的10个沿海开放经济地区取
3，包括珠江三角洲、长江三角洲、闽南三角洲、辽东半岛、山东半岛、环渤海地区；不属于以上任何地区则取0。若有城市或地
区属于两个或以上特区，统一划到前一类中去
becomes weaker if the firm locates in the areas with higher intense level of product market competition and in the firms with higher total leverage, compared with those firms which locate in the areas with lower intense level of product market competition and with lower total leverage, respectively. Finally, we adopt 2SLS, as well as the method of intermediary variable, to mitigate the problem of reverse causality between the dependent and independent variables and perform several other robustness checks to ensure the robust-ness of our results.
Key Words Managerial Perk Consumption; Information Asymme-try; Tax Sheltering Aggressiveness; Monitoring