客户集中与企业税收筹划

陈茂南

【摘要】在企业价值管理和税收筹划中，企业社会关系网络往往承担着重要作用。企业社会关系网络有着诸多分支，其中以企业客户集中程度为媒介的企业——客户关系是重要的一部分。本文选择以企业客户集中程度作为切入点，以我国2010～2016年全部制造业上市公司数据为依据，通过研究企业客户集中程度高低与企业实际税负之间的关系，揭示了企业客户管理策略选择与企业实际税负的关系。研究结果表明，随着企业客户集中程度的提高，企业的实际税负得到了显著减少。在进一步研究中，本文发现了企业客户的转换成本对于客户集中程度与实际税负关系的正向调节效应。本文的研究结果补充了企业社会关系网络的相关研究，对企业税收筹划有着一定的借鉴作用。

【关键词】企业客户集中程度；企业避税；有效税率

（ETR）；有效税率之差（ETRD）

【中图分类号】F275

一、引言

在企业日常经营中，所得税费用是企业不可避免的重大支出项目。企业为了将资源更多的保留在企业内部，会进行一系列税收筹划活动或执行那些能减低企业税负的战略。企业与客户的关系作为企业的重要对外关系之一，在企业避税与税收筹划中有着重要作用。企业客户集中程度以及其在企业税收筹划中所起到的重要作用，值得我们去研究和探讨。

上市公司避税问题经历了较多的研究，已有的学术文献表明上市公司的实际税负水平受到CEO权利、筹资方式、财政转移支付、高管性格特征以及产权特征等因素的影响。在涉及企业客户集中程度与企业实际税负之间的关系时，已有的研究文献更多的是将客户集中程度与CEO权利、客户议价能力结合分析，如李晓玲（2016）。针对企业客户集中程度，李欢（2018）的研究表明，企业的客户集中度越高，企业所拥有的大客户尤其是其中的优质客户能够以声誉和交易记录为企业提供收入保障和实力认证，因此在银行看来拥有大客户的企业是值得投资和给予信贷额度的，企业信贷能力也相应越强。

二、理论分析与研究假设

（一）企业客户集中程度与企业避税

在现代公司治理理论中，企业客户是企业管理中最为重要的外部利益相关者之一，已有文献表明客户能对企业施加相当大程度的影响，例如在企业股利政策、企业现金持有水平、资本成本、企业年度审计师选择等方面。

李晓玲认为，企业与客户关系越紧密，企业与客户之间原本存在的信息不对称程度会减少。随着频繁的交易往来，客户越来越容易涉及到企业的日常经营过程中，因此客户对企业的经营决策的影响程度逐渐加深。企业的客户为保持自身货源供应的平稳，会对企业进行更为严格的监督，从而对企业高管的权力形成了制约，企业高管想实施较为激进的避税行为将变得困难。而Hui（2012）研究进一步表明，为应对客户的监督与增强客户的信任感，在市场上营造更为可靠的企业形象，与客户关系紧密的公司更倾向于报告更为保守的财务数据，并且相对于一般公司而言较少运用激进避税手段和实施激进商业决策。

但是以上仅是客户对企业影响的一方面。在实际交易过程中，客户集中程度高的企业，由于日常中彼此更为频繁的往来与交易，更容易建立起与客户稳固的合作伙伴关系。吕运福认为联系紧密的企业彼此之间可以更容易的使用租赁避税法、合作模式改变法（如正常销售变代销）、政策优选法等方法进行税收筹划与避税。因此相对于那些客户集中程度较低的企业，客户集中程度高的企业更容易使用多种途径减低自己的实际税负。

另外，张志、张敏进一步认为，客户集中程度高的企业更有保持较强财务流动性的理由。一方面，为维持与客户的紧密关系，企业相应的针对该客户的专有投资是必不可少的。而这些专有投资大多数以固定资产或特殊资产的形式存在，一旦企业陷入财务困境，这些资产就毫无价值。另一方面，企业维持与客户的紧密关系的基础就是表露其有较强的财务能力，而较强的财务能力的重要获得途径之一就是通过避税和税收筹划获取相对于其他企业较多的盈余或现金。这种类似于倒逼机制的作用形式，能够使处于紧密关系中的企业的实际税负相对较低。而从企业交易成本的角度考量，企业客户集中程度越高，与客户往来越频繁、关系越紧密，企业与客户的交易成本和相互筛选成本越低，这其中就包括税费。当企业的客户集中程度达到100%时，即某一客户的销售额占企业的销售额的100%时，企业和客户的關系已经不再是市场上的交易活动，而是组织内部的资源流转（内部化优势）。

从经营风险的角度考量，较高的企业客户集中程度使该类型的企业更加依赖于较少的客户，实质上提升了企业风险：首先，如果特定客户遭受财务困境甚至破产，企业应收账款或者租赁租金将很难收回；由于关系紧密往来频繁，此类数额往往较为巨大，会对企业营运能力产生重大影响。其次，如果特定客户转向其他供应商，对致力于维持亲密关系的企业来说不仅将损失重大的销售份额，还有用于专有资产投资的那部分资金。因此，该类企业会从其他途径获得备用盈余或者执行税负较低的战略，以便应对潜在风险，减少企业负担。在现实情况中，这样的企业往往会通过合理的税收筹划提升财务能力。在Ling Cen（2016）的研究中也表明了这样的观点：拥有关键客户的企业的避税强度相对较高。因此基于以上理论，本文提出假设1：

H1：企业客户集中程度越高，企业避税强度越高。

（二）产权对企业客户集中度与企业实际税负关系的影响

企业产权对于企业实际税负有着影响：蔡昌（2017）的研究表明，国有企业的财务绩效显著逊色于非国有企业，但是国有企业实际税收负担高于非国有企业。其原因是国有企业的复杂委托代理关系使得国有企业避税变得困难。由于国有企业的特殊经济角色，随着社会主义市场经济的发展，其必须承担更多的社会责任（更高的社会负担支出）以及面临更严格的税收监管。因此我们合理的提出假设2：

H2：企业客户集中程度与企业税负的显著负相关关系只有在非国有企业中才成立。

（三）企业客户的转换成本的调节作用

企业避税情况往往不是单一受客户集中程度影响，还会受到企业客户转换成本的调节作用。企业客户的转换成本就是客户转换供应商所需要负担的成本，转换成本越高，企业转换供应商就越难。企业客户转换成本高意味着企业的市场地位强势，而强势地位的企业在商务谈判中会获得一定主动权。在同等客户集中程度下，市场地位强的企业相对于市场地位弱的企业更容易获得税收上的优惠。一方面，客户转换成本高的企业在供求链条上占据着强势地位，更容易用自己的策略影响客户或是使客户在税收筹划中配合自己的行动。另一方面，这样的企业往往在经营范围上更广或提供的产品有独到之处，客户与该类企业进行交易会获得更多的产品附加值。面对较高的转换成本，客户转换供应商的可能性较低，因为其他供应商往往提供不了相应层次服务，企业客户也不倾向于承担过高的转换成本。因此为保障自身货源的稳定性，客户会倾向于配合企业税收规划策略来换取强势企业的“好感”。本文基于以上逻辑，合理的提出假设3：

H3：企业客户转换成本对客户集中程度与避税情况之间的关系有调节作用，并且这种调节作用是正向的。即企业客户的转换成本越高，企业在同等客户集中程度下实际税负越小。

三、样本选取与研究模型

（一）样本选取

本文的样本是2010～2016年我国所有制造业上市公司年度数据，并对样本数据进行了如下处理：（1）剔除ST、PT企业观测值；（2）剔除名义税率为0、利润总额≤0、所得税费用<0的企业观测值；（3）剔除ETR>1或ETR<0的企业观测值；（4）剔除存在数据缺失的企业的观测值；（5）对样本中所有连续型变量进行了上下1%分位的缩尾处理，处理后共获得样本7 953个。企业名义税率和上市天数来自WIND数据库，其余数据来自CSMAR数据库。

（二）研究模型

为了检验假设1，借鉴吴联生（2009）、魏春燕（2014）和邹萍（2018）的基础上，企业避税程度可用以下指标衡量：（1）实际税率ETR=所得税费用/利润总额，（2）有效税率之差ETRD=企业名义税率-ETR。具体而言，如果企业实际税率越低，企业税程度越高；相似的，企业有效税率之差越大，说明企业避税程度越高。在借鉴李晓玲（2016）、汪苗（2018）的基础上，构建了如下模型：

其中，变量SALES代表企业客户集中程度，以“企业向前五大客户销售的比例”为基准衡量企业客户集中程度，企业向前五大客户销售的比例之和越高，我们就认为企业客户集中程度越高。此外，参照已有文献做法（吴联生（2009））在模型中加入公司年龄（AGE）、公司成长性（GROWTH）、第一大股东持股比例（SHARE）、托宾Q（TQ）、企业周转经营能力（TURNOVER）、企业规模（SIZE）、企业杠杆（LEV）、企业资产负债率（D/A）以及企业盈利能力（ROA）作为控制变量，同时控制年份固定效应。变量的详细说明见表1。

四、实证结果及分析

（一）描述性统计

各主要变量的描述性统计可见表2。

总体上来看，由于税收制度不断完善和税务稽核的持续推进，加之学术界对企业税收研究问题不断深入探讨，虽然上市公司能利用税收筹划获得短期的资源保留，但我国制造业上市公司在长期上已经不存在较大程度的税收规避：公司ETR均值为0.18，已经和样本公司的名义所得税的均值较为接近，而ETRD均值为-0.01，说明我国制造业上市企业普遍上的名义税率与实际税率的差异已经不大。但不同企业的避税指标均有较大程度的差异，ETR最小值为0，而最大值为0.68；说明即使同为制造业上市公司，在总体税收规避较小的大环境下，不同企业的避税情况也存在着巨大差异，许多企业依然能通过避税获得一定的资源保留。ETRD的描述性统计也证实了这样的观点。

同时我们注意到，不同企业客户集中程度存在较大差别，前五大客户销售之和均值为0.3，最小值为0.03，最大值为0.91，明显表示出某些制造业企业客户集中程度很高，与客户保持着密切关系；而有的企业则不存在所谓的大客户。此外我们还注意到，我国制造业上市公司第一大股东持股比例的均值为0.36，这也验证了已有文献中所提到的我国上市公司中普遍存在着“一股独大”的股权持有情况。

變量之间的相关系数可见表3。从表中我们可以看到，被解释变量与解释变量之间、解释变量相互之间的相关系数绝大多数都小于0.5。由此我们可以得出结论，本文模型的变量间不存在严重的共线性问题。

（二）多元回归结果及分析

表4体现了关于模型（1）与（2）的回归结果。从表中可以看到，在回归中企业客户集中程度与企业ETR在1%的水平上显著负相关。这很好的验证了我们所提出的假设1，即企业客户集中程度越高，企业更容易与客户建立紧密关系，从而更好地利用税收筹划手段或相互合作的方式进行避税，使企业避税强度提高。在以ETRD为被解释变量的回归中，我们得到的结论与上文相同。而大多数控制变量在回归中都与被解释变量呈现显著相关，说明控制变量的选择不存在太大问题。

五、进一步研究

（一）分组回归结果

为考察产权性质对主模型结论的影响，当企业为国有企业时标记为1，企业为民营企业时标记为0，对主模型进行分组回归。回归结果如表5所示：无论在何种企业中，企业客户集中度与企业实际税负都是负相关关系；但是只有在民营企业中回归系数才是显著的，从而假设2得到验证。这种情况的原因是国有企业本身就肩负着控制国家经济命脉以及为政府创造税收的责任，因此国有企业面临的税收监管环境更为完善和严格。即使国有企业拥有较大的客户集中度，将其运用于避税目的的可能性也较小。

（二）企业客户转换成本的调节作用

参考Dhaliwal（2016）的做法，本文以企业营业收入占行业所有企业营业收入的比例来衡量当年企业客户的转换成本，记为COST；该份额越大，企业客户转换成本相应也越高。从数据中可知，我国制造业内部不同上市公司的客户转换成本有显著差异：最大值为0.0125333，而最小值为0.0000189。本文通过构建如下模型来检验调节作用是否存在及其方向：

回归检验结果如表6所示：在以ETR为被解释变量的回归中，企业客户转换成本和客户紧密程度的交乘项与ETR在1%的显著性水平下负相关——企业客户转换成本越高，企业更能与在客户的关系中占据主导地位，从而实现更高程度上的税收规避。以ETRD为被解释变量的回归中，企业客户转换成本和客户紧密程度的交乘项也与ETRD在5%的水平下正相关，这也充分证明了前文提出的假设2。

六、内生性问题

（一）双重差分模型

在实际中，企业客户集中程度与企业避税强度之间可能存在着内生性。在税收筹划方面有着较多经验或本身拥有着独特税收筹划技能、渠道的企业，通过税收筹划活动获取了一定盈余后，当没有合适的投资增值机会时，往往会把剩余资金用作发放股利、改善客户关系或参加社会公益等方面。避税水平高的企业运用避税盈余加大对于改善客户关系的投入后，使客户享受到了商业交往中的附加价值，客户因此会考虑维持或扩大在该企业的采购份额。而避税程度较差的企业，相对缺乏这种盈余来进行客户关系的维持与改善，从而其客户可能不会倾向于扩大其采购份额，甚至会转向其他避税程度较高、有能力进行客户关系维持的企业，以求在商业交往中获得更多附加价值。在这种存在客户自主选择的情况下，避税水平高的企业客户集中程度会提高，而缺乏税收规避技能的企业客户集中程度会降低。

为缓解企业客户集中程度与企业避税水平之间的内生性问题，检验企业客户集中程度的变化是否对企业的避税情况产生影响，参照李春涛（2018）的经验，本文通过设置如下双重差分模型，来探究企业客户集中程度变化对企业实际税负程度的影响：

其中，treated为分组虚拟变量，如果一家公司的客户集中度在某年相较于前一年度增加了25%以上，那么该变量取1，说明该企业客户集中度显著提高，该企业为实验组；对于企业客户集中度的变动位于减少25%与增加25%之间的，我们认为是企业的正常经营波动或者市场环境合理变动而造成的，这些客户集中度相对稳定的企业作为对照组，treated取0。而time为时间虚拟变量，在企业的客户集中程度增加前取0；由于企业与客户的关系的变化在当年就会对企业各方面造成影响，并非仅是在客户集中程度改变的下一年产生作用，所以为囊括客户集中度变化对企业所产生的影响，时间虚拟变量time在企业客户集中程度改变当年及以后年度后取1。time*treated為分组虚拟变量与时间虚拟变量的交互项，其系数是企业客户集中度的增加对企业避税情况的净效应，也是该模型最为关注的地方。在进行双重差分检验时，为避免缺乏连贯性而造成的干扰，因此剔除2010～2016年企业客户集中程度发生了多次变动的企业以及数据缺失值；以及要求实验组都需要至少变动前一年及变动当年连续两年的样本，而对照组需要至少连续两年的样本。经过处理后，共获得样本2 274个。

（二）安慰剂检验

为检验双重差分模型的结论是否可靠，本文采用调整对照组的方法进行安慰剂检验。将观测期间发生过客户集中度显著减少的企业（某一年相较前一年减少超过25%）也加入对照组进行回归检验，同样要求发生减少的企业至少有变动前一年及变动当年连续两年的数据。通过处理后，共获得样本2 694个。再次进行双重差分的检验结果如表8所示：前文的结论依然成立，客户集中度增加相对于客户集中度减少及维持稳定不变的净效应和企业实际税负在1%的显著性水平下负相关。

七、稳健性检验

为使研究结论更加准确可靠，避免结果的偶然性，本文做了如下稳健性检验。

（一）滞后一期的稳健性检验

企业客户集中程度往往影响的不仅是企业当年避税程度，还会因为当年频繁业务往来而影响下一年度企业相关情况；双方往往会倾向与之前关系频繁的交易伙伴继续保持紧密联系。即使下一年客户集中程度下降，企业也会因为以往密切交往的基础，能相对于之前客户集中程度较低的个体获得更多的避税上的优惠。结合上文的多元回归结果，本文提出假设4：

H4：企业客户集中程度在某一年较高，其在第二年会因前一年度较高的客户集中程度获益，从而使当年企业实际税负降低。如果假设4成立，则从侧面验证了企业客户集中度与企业实际税负的负相关关系。

本文构造如下模型：

用滞后一期的模型进行回归，该模型回归结果如表9所示：在以ETR为被解释变量的回归中，前一年客户集中程度与企业实际税负呈现出1%水平上的显著负相关。在以ETRD为被解释变量的回归中，前一年的客户集中程度与企业实际税负呈现出1%水平上显著负相关。利用滞后一期的被解释变量回归结果与前文做出的假设相一致：企业上一年度客户集中程度越大，企业下一年度实际税负越低。

（二）更换控制变量的稳健性检验

本文将主模型中的控制变量进行替换：将企业资产负债率更换为企业产权比例（RATIO），将企业财务杠杆更换为企业综合杠杆（CLEV），将资产收益率更换为净资产收益率（ROE）及将净利润增长率更换为营业利润增长率，再进行回归。该模型回归结果与主模型仍然一致：企业客户集中度与两个被解释变量在1%水平上显著相关，如表10所示。

（三）调整分组比例的稳健性检验

将双重差分分组比例调整为客户集中度增减15%再进行上文的双重差分检验步骤及安慰剂检验，发现得到的结论与上文结论完全一致：控制组与实验组在差分前没有显著的区别，客户集中度增加的净效应与企业的实际税负显著负相关。限于篇幅，本文未列示相关检验结果。

八、结论与启示

已有文献对企业客户关系在企业避税中的作用得出的结论并不完全一致。本文以公司的客户集中程度为衡量指标，考察了企业避税程度强度与其的关系。实证研究结果表明，企业的客户集中程度与企业的避税强度呈现显著的负相关关系，得出了企业的销售集中程度越高，企业的实际税负程度越小的结论。由于客户关系受企业的客户管理政策以及销售策略的影响，而本文的研究内容将企业客户关系与企业避税结合，丰富了公司治理的研究范围。

综上所述，本文的启示如下：（1）出于税收筹划的考量，企业在日常经营时，要在经济条件和企业所属行业性质可行的条件下，尽量增加企业客户集中程度，尽量与客户建立紧密商业合作关系。（2）企业避税程度的影响因素不仅是企业单纯的税收规避活动的选择与外部法律法规，企业社会网络关系中有许多的因素都与企业避税程度相关；在进行税收筹划时，要考虑企业日常经营决策及外部利益相关者对企业避税的影响，而本文的研究主要内容就是探究企业避税情况与其重要的外部利益相关者——客户之间的关系。

本文的研究还存在一些不足之处：本文的样本选自制造业上市公司，得出的是针对制造业而言的企业客户集中程度与企业避税的影响的相应结论。对于某些特定的行业，因行业特殊性质及国家政策法律法规的影响，会使本文的结论在该行业的适用性受到影响。针对此问题，未来可以寻找待研究的行业数据，针对该行业特定情况进行实证研究。

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