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[摘 要]文章以2010—2017年江苏省上市公司数据为样本，研究通货膨胀预期与企业避税、企业融资约束与企业避税的关系以及不同通货膨胀预期水平下，融资约束发挥作用的差异。研究发现，通货膨胀预期越高、企业融资约束越大，企业避税行为越激进。同时，随着通货膨胀预期的加剧，企业融资约束会进一步激发企业的避税行为。上述结论在稳健性检验后依然成立。文章结论拓展了企业避税行为的影响机制，丰富了宏观环境与微观主体的互动关系，有助于政府的政策制定与税务当局的有效监管。
[关键词]通货膨胀预期;融资约束;企业避税
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.02.009
1 引言
近年来，我国实体经济增速放缓，经济形势较为低迷，企业外部生存环境不佳，因此各大企业的经营策略往往会倾向于持有更多的现金以抵御外部风险。而获取现金，提升流动性的方法大致分为两类：一是通过融资增加现金流的流入;二是利用税收筹划等手段减少现金流的流出。
首先是融资约束。在完美市场假设下，企业内部融资成本与外部融资成本相同，无融资约束。然而，在现实世界中，信息不对称、代理问题以及企业性质差异等问题导致企业面临不同程度的融资约束。融资约束低的企业，融资成本较低，往往会通过筹资的方式来缓解融资约束;而融资约束高的企业，融资成本高，这些企业会倾向于选择避税来增加现金流，进而改善流动性。目前，对融资约束的研究主要集中在金融发展、现金持有水平、流动性管理以及投资效率等方面。解维敏，方红星（2011）认为金融发展水平能影響企业获取外部融资的渠道，改变企业的融资约束并促进对R&D项目的投资;王彦超（2009）认为，当选择超额持有现金时，不受融资约束的企业容易发生过度投资，融资受限企业此倾向不明显。
其次是避税。企业所得税作为盈利企业必须承担的税种之一，是政府的主要收入来源之一，同时也是企业的一项重要支出。尽管国家对法定税率有所规定，但企业可以通过避税手段，例如操纵非应税项目等实现对所得税费用的规避，可以将这部分税收支出留在企业内部，增加可用资金（刘行和叶康涛，2013）。企业避税理论包括税务机关外部治理理论、委托代理理论、公司代理机制等。避税对于管理层、股东以及债权人均有潜在的经济效果（Hanlon和Heitzman，2010）。对于企业来说，企业所得税是一项重要支出，如果企业能加强对非应税项目的操纵与控制，就能通过合理避税增加企业可用现金流（刘行和叶康涛，2013）。另有研究表明，治理完善的公司进行避税才有利于提高企业价值，激进避税未必能提升企业价值与股东财富。
通货膨胀预期是当期对未来通货膨胀情况的预测。通货膨胀预期能造成经济状况恶化，严重时会侵蚀股东收益（Nelson，1976），当企业经济效益下降时，可能会通过避税手段来获取收益。汪猛和徐经长（2016）发现，当预期通货膨胀率上升时，企业的经营业绩将会明显下降。将企业的现金流分为经营活动现金流、投资活动现金流以及筹资活动现金流后发现，预期通货膨胀率对经营活动现金流的影响最为显著（饶品贵和张会丽，2015）。
目前对企业避税的研究范围从投资活动、融资活动再到经营活动、股利发放等，研究范围广，研究时间早，但国内研究层次不够深入，对影响机制的研究较少;关于通货膨胀预期的文献大多选取了“通货膨胀预期对微观企业行为的影响”这一角度，但关于通货膨胀预期对企业避税行为的影响并未涉及。而实际上，通货膨胀预期作为宏观经济中的不确定因素，对于企业避税也会造成潜在的深远的影响。
基于此，本研究旨在立足现实经济环境，探究企业对宏观经济的事前管控并结合企业自身特性，据此对自身行为的调整。
其一，本文结合了宏观经济因素与企业微观行为，实现了宏观经济政策与微观层面企业行为的联系与互动，拓展了对宏微观层次结合的研究;其二，已有文献多从改善公司治理环境着手，研究企业短期典型行为，如存货水平、现金持有水平等，本文则通过实证检验了融资约束这一长期内质特性对企业微观行为的影响，丰富了现有的文献;其三，本文通过考察不同预期通货膨胀水平下，融资约束对于企业避税影响程度的大小，呈现了宏观环境变动对影响机制的调节效应，有利于帮助政府更好地制定政策。
2 理论分析和研究假说
当发生通货膨胀时，原材料等生产成本大幅上升。而在市场竞争条件下，企业的提价能力有限，不能完全覆盖上涨的成本。另外，高通货膨胀预期下，资本市场的股票价值处于被低估的状态，企业的税前利润因通货膨胀而降低（Modigliani和Cohn，1979）。通货膨胀侵蚀企业利润，这导致管理者为了自身利益需求或股东层面基于企业未来发展的考虑，通过激进避税的方式增加收益，缓解利润侵蚀。基于上述分析，提出本文的第一个假设：
H1：通货膨胀预期越高，企业避税行为越激进。
当内外部融资成本差异越大时，融资约束程度越大。为了避免错失投资机会，面临外部高昂的融资成本和狭窄的融资渠道，融资约束企业倾向于将较多现金流以现金及现金等价物的方式留在公司内部。而避税可以降低税负，减少现金流出，帮助企业进行流动性管理，缓解融资约束。基于上述分析，提出本文的第二个假设：
H2： 企业融资约束越强，企业避税行为越激进。
预期发生通货膨胀时，企业会加大现在的贷款数目，扩大外部融资金额。当寻求外部融资的企业增多时，银行或市场会提升融资门槛，提高融资成本，寻求更符合条件、更有投资价值的企业。对企业来说，外部融资难度加大，加剧了其融资约束。
当企业预计要发生通货膨胀预期时，它们会提高存货持有水平，以应对未来采购和缺货成本的上升（饶品贵、岳衡、姜国华，2016）。而采购原材料、管理存货等减少了当期的现金持有，增加了资金需求。考虑到通货膨胀预期的存在使得外部融资难度增加，企业会更加依赖内部融资，这进一步加深了企业的融资约束。基于上述分析，提出本文的第三个假设： H3： 高通货膨胀预期会强化融资约束与企业激进避税之间的关系。
3 研究设计
3.1 样本选择与数据来源
我国从2008年1月1日起施行国务院颁布的新企业所得税法实施条例，该条例将企业所得税税率调整至25%，这一变动会给企业避税行为带来显著改变。此外，全球金融危机使得各国经济政策纷纷波动，对通货膨胀预期和企业融资约束影响较大，故本研究以江苏省沪深A股上市公司2010—2017年数据为样本。此外，测量通货膨胀预期指标延伸至前后一期数据，故本研究有关通货膨胀预期的数据为2009—2018年。通过对样本进行如下处理：①剔除ST和 PT类企业样本;②剔除金融行业类样本;③剔除关键数据缺失样本，最终确定106家样本公司10148个观测值。其中控制变量数据来源于CSMAR，其余变量数据来源于Wind，其中宏观数据（INDEX指数、月度CPI）通过国家统计局官网统计年鉴和中国人民银行官网调查问卷结果进行收集。本文对所有多元回归进行了公司层面的Cluster处理，并用Stata对所有连续变量在1%和99%分位进行Winsorize处理。
3.2 变量选取与定义
3.2.1 融资约束
目前学术界大多使用KZ指数、WW指数、SA指数来衡量融资约束。根据我国企业面临的融资约束情况，本文借鉴Lamont（2001）等和张铭洪（2018）等的研究思路，构建KZ指数模型以衡量企业融资约束水平，用FC表示。FC指数值越大，代表企业融资约束程度越高。其中，Cashflow表示报告期内经营活动现金流/期初固定资产，TobinQ表示市场价值B（股权市值+静债务市值）/期末总资产，Leverage代表企业债务（短期借款+应付票据+一年内到期的非流动负债+长期借款+应付票据）/期末总资产，Dividends代表报告期内支付普通股股利/期初固定资产，Cashholdings代表报告期内期末现金及现金等价物/期初固定资产 FC=-1.002cashflow+0.283TobinQ+3.139Leverage-39.368dividents-1.315cashhodings
3.2.2 通货膨胀预期
本文使用的通货膨胀预期的衡量指标为预期通货膨胀率，因为预期通货膨胀率较难测量，且受到许多因素的影响，已有的研究采用了多种衡量方式，没有统一的衡量标准。饶品贵（2013）将未来物价指数（INDEX）模型、简单菲利普斯曲线以及时间序列模型进行比较得出（INDEX）模型测量出的预期通货膨胀率更为稳定和准确。本文参考饶品贵和张会丽（2015）选取（INDEX）模型进行衡量。其中未来物价预期指数反映了居民对下季度物价水平的判断，而月度环比CPI则用于计算实际通货膨胀率。本文选取2009—2018年月度未来物价预期指数以及月度环比CPI（将上个月作为基期=100）计算预期通货膨胀率。具体计算方法如下。①连续相乘月度CPI计算出季度环比CPI;②定义季度实际通货膨胀率为INF，用公式INF =（本季度环比 CPI - 100） /100×100计算出其数值;③为了消除异方差影响将INDEX指数对数化;④根据如下模型进行滚动回归得到预期通货膨胀率，记为EI;最后对季度EI数据结果加总得到年度EI数据。
3.2.3 企业避税
企业避税的衡量指标主要分为两类：实际税率与会计-税收差异。本文采取会计—税收差异（BTD）以及扣除总应计项的会计—税收差异（DD-BTD）作为避税程度衡量的变量，回归模型如下：
BTD=利润总额-应纳税所得额，应纳税所得额=（当期所得税费用-递延所得税费用）/名义所得税率;TA为应计总项，其值为（营业利润-经营活动现金净流量）/期初总资产，DD-BTD为模型 中BTD与TA回归结果的差值。
3.2.4 控制变量
本文借鉴LAW等、刘行和叶康（2013）等和刘慧龙等的研究，选择以下控制变量：Size（年末总资产的自然对数）、PPER（固定资产占比）、INTANGER（无形资产占比）、LEV（资产负债率）、INVENT（存货密集度）、RATE（名义税率）、是否八大（为我国排名前八审计机构审计取1，否则取0）、SOE（是否国企，是取1，否则取0）、INDUSTRY（行业，制造业取1，否则取0）
3.3 模型构建
基于上文变量分析，为了验证本文假设，引入交互项进行混合OLS回归，构建模型（1）：
4 描述性统计
本文被解释变量、解释变量及控制变量的描述统计结果如表3表示。企业避税程度（BTD）均值为0.0515518，说明我国上市公司存在避税行为，但总体上避税程度不高。最大值与最小值两者差异较大，说明我国各上市公司之间的避税程度存在一定差异，且部分上市公司可能未实行避税。通货膨胀预期（EI）均值为0.860%，方差为0.0085992，说明2010—2017年我国上市公司的通货膨胀预期平均水平较低，通货膨胀预期波动不大。融资约束（FC）均值为1.425529，表明有相当一部分上市公司受到融资约束的影响，同时也体现了对上市公司融资约束研究的必要性。各控制变量的均值、最大值与最小值均在恰当范围之中，且与其他相关文献比对均相近。
为了进一步检验通货膨胀预期与企業避税的关系，本文将通货膨胀预期进行排序并划分为高通货膨胀预期组和低通货膨胀预期组，进行均值差异t检验和中位数差异检验。高通货膨胀预期组的避税程度（BTD）均值为0.0479262，低通货膨胀预期组的避税程度均值为0.04668，两组均值差异检验t值为-0.2464，在1%水平上显著，中位数差异检验结果为3.2327，在1%水平上显著。检验结果体现了高低通货膨胀预期组之间的企业避税程度存在显著差异，通货膨胀预期越高，避税程度越高，初步验证H1。 为了进一步检验融资约束与企业避税的关系，本文将融资约束程度从小到大进行排序，将排名靠前33%（包含33%）的划分为弱融资约束公司组，排名靠后33%（包含33%）的划分为强融资约束公司组。用Stata软件进行了均值差异t检验和中位数差异检验，用以比较强弱融资约束公司之间的避税程度差异。强融资约束组的避税程度（BTD）均值为0.0429538，弱融资约束组的避税程度均值为0.0589278，两组均在1%水平上显著。检验结果表明融资约束程度不同，企业避税程度也不同，企业融资约束程度越高，企业避税越激进，初步验证H2。描述性统计见表1。
5 相关性分析
变量之间的相关系数均小于或接近0.5，表明变量之间无多重共线性。企业避税程度（BTD）与通货膨胀预期（EI）呈正相关关系，与假设H1的预期相符，相关系数较小且在1%水平下显著，表明两者不存在明显的共线性。企业避税程度（BTD）与融资约束（FC）呈正相关关系，假设H2得到初步验证，相关系数也较小但不显著，表明两者也不存在明显的共线性。
6 实证检验结果及分析
表2第二列和第五列报告了通货膨胀预期与企业避税的回归结果。当被解释变量为BTD时，通货膨胀预期（EI）的系数为2.234，且在1%的置信水平上显著;当被解释变量为DDBTD时，通货膨胀预期（EI）的系数为2.205，且在1%的置信水平上显著。上述结果表明，通货膨胀预期与企业避税呈正相关关系，通货膨胀预期会激发企业的避税行为，假设H1得到验证。
表2第一列和第四列报告了企业融资约束与企业避税的回归结果。根据该结果，不论是用BTD还是DDBTD衡量避税水平，融资约束（FC）的系数均为0.002，且在1%的置信水平上显著。因此，企业融资约束与企业避税呈正相关关系，企业的融资约束会激发企业的避税行为，假设H2得到验证。
表2第三列和第六列给出了交互项EI×FC与各企业避税水平的回归结果。回归系数均显著为正，由此，可以得出结论：通货膨胀预期越高，企业融资约束对企业避税的促进作用越显著，假设H3得到验证。7 稳健型检验
参考已有文献，衡量融资约束的方法一般有三种：WW指数、SA指数和KZ指数。上文首先使用了KZ指数模型进行回归，在此代入WW指数进行回归检验稳健性;其次，更换衡量通货膨胀预期的指标菲利普斯曲线得到EI2，代替EI进行稳健性检验。得到WW指数的系数在1%和10%的水平上显著为负，同时EI2系数也十分显著。由于篇幅有限，在此不详细列出实证结果。
8 结论
本文采用2010—2017年江苏省上市公司数据为样本，从宏微观结合的角度探究企业的避税行为。研究结果表明：其一，由于通货膨胀会侵蚀企业利润，企业会选择避税的方式增加收益以弥补损失。因此，通货膨胀预期越高，企业的避税行为越激进。其二，为把握投资机会或推进已有项目，在外部融资成本较高的情况下，企业会减少现金流支出以增强内部融资可靠性，缓解融资约束。因此，企业的融资约束会加剧企业的避税行为。其三，通货膨胀预期下，随着外部融资门槛的提升、成本的增加以及企业自身的现金流需求，企业面临更加严峻的融资约束。因此，随着通货膨胀预期的加剧，企业融资约束与避税行为之间的关系更为显著。
本文的研究结论对江苏省政府、税务当局具有一定参考价值。对政府而言，在制定宏观政策时，应当有效管理、引导通货膨胀预期;同时，政府应助力完善金融市场，从政策上帮扶企业的融资约束困境，避免其激进避税的可能。对税务当局而言，在对企业进行税务征管时，关注企业自身所面临的融资约束的同时，也应当注意宏观环境——通货膨胀预期的变化。
参考文献：
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[关键词]通货膨胀预期;融资约束;企业避税
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.02.009
1 引言
近年来，我国实体经济增速放缓，经济形势较为低迷，企业外部生存环境不佳，因此各大企业的经营策略往往会倾向于持有更多的现金以抵御外部风险。而获取现金，提升流动性的方法大致分为两类：一是通过融资增加现金流的流入;二是利用税收筹划等手段减少现金流的流出。
首先是融资约束。在完美市场假设下，企业内部融资成本与外部融资成本相同，无融资约束。然而，在现实世界中，信息不对称、代理问题以及企业性质差异等问题导致企业面临不同程度的融资约束。融资约束低的企业，融资成本较低，往往会通过筹资的方式来缓解融资约束;而融资约束高的企业，融资成本高，这些企业会倾向于选择避税来增加现金流，进而改善流动性。目前，对融资约束的研究主要集中在金融发展、现金持有水平、流动性管理以及投资效率等方面。解维敏，方红星（2011）认为金融发展水平能影響企业获取外部融资的渠道，改变企业的融资约束并促进对R&D项目的投资;王彦超（2009）认为，当选择超额持有现金时，不受融资约束的企业容易发生过度投资，融资受限企业此倾向不明显。
其次是避税。企业所得税作为盈利企业必须承担的税种之一，是政府的主要收入来源之一，同时也是企业的一项重要支出。尽管国家对法定税率有所规定，但企业可以通过避税手段，例如操纵非应税项目等实现对所得税费用的规避，可以将这部分税收支出留在企业内部，增加可用资金（刘行和叶康涛，2013）。企业避税理论包括税务机关外部治理理论、委托代理理论、公司代理机制等。避税对于管理层、股东以及债权人均有潜在的经济效果（Hanlon和Heitzman，2010）。对于企业来说，企业所得税是一项重要支出，如果企业能加强对非应税项目的操纵与控制，就能通过合理避税增加企业可用现金流（刘行和叶康涛，2013）。另有研究表明，治理完善的公司进行避税才有利于提高企业价值，激进避税未必能提升企业价值与股东财富。
通货膨胀预期是当期对未来通货膨胀情况的预测。通货膨胀预期能造成经济状况恶化，严重时会侵蚀股东收益（Nelson，1976），当企业经济效益下降时，可能会通过避税手段来获取收益。汪猛和徐经长（2016）发现，当预期通货膨胀率上升时，企业的经营业绩将会明显下降。将企业的现金流分为经营活动现金流、投资活动现金流以及筹资活动现金流后发现，预期通货膨胀率对经营活动现金流的影响最为显著（饶品贵和张会丽，2015）。
目前对企业避税的研究范围从投资活动、融资活动再到经营活动、股利发放等，研究范围广，研究时间早，但国内研究层次不够深入，对影响机制的研究较少;关于通货膨胀预期的文献大多选取了“通货膨胀预期对微观企业行为的影响”这一角度，但关于通货膨胀预期对企业避税行为的影响并未涉及。而实际上，通货膨胀预期作为宏观经济中的不确定因素，对于企业避税也会造成潜在的深远的影响。
基于此，本研究旨在立足现实经济环境，探究企业对宏观经济的事前管控并结合企业自身特性，据此对自身行为的调整。
其一，本文结合了宏观经济因素与企业微观行为，实现了宏观经济政策与微观层面企业行为的联系与互动，拓展了对宏微观层次结合的研究;其二，已有文献多从改善公司治理环境着手，研究企业短期典型行为，如存货水平、现金持有水平等，本文则通过实证检验了融资约束这一长期内质特性对企业微观行为的影响，丰富了现有的文献;其三，本文通过考察不同预期通货膨胀水平下，融资约束对于企业避税影响程度的大小，呈现了宏观环境变动对影响机制的调节效应，有利于帮助政府更好地制定政策。
2 理论分析和研究假说
当发生通货膨胀时，原材料等生产成本大幅上升。而在市场竞争条件下，企业的提价能力有限，不能完全覆盖上涨的成本。另外，高通货膨胀预期下，资本市场的股票价值处于被低估的状态，企业的税前利润因通货膨胀而降低（Modigliani和Cohn，1979）。通货膨胀侵蚀企业利润，这导致管理者为了自身利益需求或股东层面基于企业未来发展的考虑，通过激进避税的方式增加收益，缓解利润侵蚀。基于上述分析，提出本文的第一个假设：
H1：通货膨胀预期越高，企业避税行为越激进。
当内外部融资成本差异越大时，融资约束程度越大。为了避免错失投资机会，面临外部高昂的融资成本和狭窄的融资渠道，融资约束企业倾向于将较多现金流以现金及现金等价物的方式留在公司内部。而避税可以降低税负，减少现金流出，帮助企业进行流动性管理，缓解融资约束。基于上述分析，提出本文的第二个假设：
H2： 企业融资约束越强，企业避税行为越激进。
预期发生通货膨胀时，企业会加大现在的贷款数目，扩大外部融资金额。当寻求外部融资的企业增多时，银行或市场会提升融资门槛，提高融资成本，寻求更符合条件、更有投资价值的企业。对企业来说，外部融资难度加大，加剧了其融资约束。
当企业预计要发生通货膨胀预期时，它们会提高存货持有水平，以应对未来采购和缺货成本的上升（饶品贵、岳衡、姜国华，2016）。而采购原材料、管理存货等减少了当期的现金持有，增加了资金需求。考虑到通货膨胀预期的存在使得外部融资难度增加，企业会更加依赖内部融资，这进一步加深了企业的融资约束。基于上述分析，提出本文的第三个假设： H3： 高通货膨胀预期会强化融资约束与企业激进避税之间的关系。
3 研究设计
3.1 样本选择与数据来源
我国从2008年1月1日起施行国务院颁布的新企业所得税法实施条例，该条例将企业所得税税率调整至25%，这一变动会给企业避税行为带来显著改变。此外，全球金融危机使得各国经济政策纷纷波动，对通货膨胀预期和企业融资约束影响较大，故本研究以江苏省沪深A股上市公司2010—2017年数据为样本。此外，测量通货膨胀预期指标延伸至前后一期数据，故本研究有关通货膨胀预期的数据为2009—2018年。通过对样本进行如下处理：①剔除ST和 PT类企业样本;②剔除金融行业类样本;③剔除关键数据缺失样本，最终确定106家样本公司10148个观测值。其中控制变量数据来源于CSMAR，其余变量数据来源于Wind，其中宏观数据（INDEX指数、月度CPI）通过国家统计局官网统计年鉴和中国人民银行官网调查问卷结果进行收集。本文对所有多元回归进行了公司层面的Cluster处理，并用Stata对所有连续变量在1%和99%分位进行Winsorize处理。
3.2 变量选取与定义
3.2.1 融资约束
目前学术界大多使用KZ指数、WW指数、SA指数来衡量融资约束。根据我国企业面临的融资约束情况，本文借鉴Lamont（2001）等和张铭洪（2018）等的研究思路，构建KZ指数模型以衡量企业融资约束水平，用FC表示。FC指数值越大，代表企业融资约束程度越高。其中，Cashflow表示报告期内经营活动现金流/期初固定资产，TobinQ表示市场价值B（股权市值+静债务市值）/期末总资产，Leverage代表企业债务（短期借款+应付票据+一年内到期的非流动负债+长期借款+应付票据）/期末总资产，Dividends代表报告期内支付普通股股利/期初固定资产，Cashholdings代表报告期内期末现金及现金等价物/期初固定资产 FC=-1.002cashflow+0.283TobinQ+3.139Leverage-39.368dividents-1.315cashhodings
3.2.2 通货膨胀预期
本文使用的通货膨胀预期的衡量指标为预期通货膨胀率，因为预期通货膨胀率较难测量，且受到许多因素的影响，已有的研究采用了多种衡量方式，没有统一的衡量标准。饶品贵（2013）将未来物价指数（INDEX）模型、简单菲利普斯曲线以及时间序列模型进行比较得出（INDEX）模型测量出的预期通货膨胀率更为稳定和准确。本文参考饶品贵和张会丽（2015）选取（INDEX）模型进行衡量。其中未来物价预期指数反映了居民对下季度物价水平的判断，而月度环比CPI则用于计算实际通货膨胀率。本文选取2009—2018年月度未来物价预期指数以及月度环比CPI（将上个月作为基期=100）计算预期通货膨胀率。具体计算方法如下。①连续相乘月度CPI计算出季度环比CPI;②定义季度实际通货膨胀率为INF，用公式INF =（本季度环比 CPI - 100） /100×100计算出其数值;③为了消除异方差影响将INDEX指数对数化;④根据如下模型进行滚动回归得到预期通货膨胀率，记为EI;最后对季度EI数据结果加总得到年度EI数据。
3.2.3 企业避税
企业避税的衡量指标主要分为两类：实际税率与会计-税收差异。本文采取会计—税收差异（BTD）以及扣除总应计项的会计—税收差异（DD-BTD）作为避税程度衡量的变量，回归模型如下：
BTD=利润总额-应纳税所得额，应纳税所得额=（当期所得税费用-递延所得税费用）/名义所得税率;TA为应计总项，其值为（营业利润-经营活动现金净流量）/期初总资产，DD-BTD为模型 中BTD与TA回归结果的差值。
3.2.4 控制变量
本文借鉴LAW等、刘行和叶康（2013）等和刘慧龙等的研究，选择以下控制变量：Size（年末总资产的自然对数）、PPER（固定资产占比）、INTANGER（无形资产占比）、LEV（资产负债率）、INVENT（存货密集度）、RATE（名义税率）、是否八大（为我国排名前八审计机构审计取1，否则取0）、SOE（是否国企，是取1，否则取0）、INDUSTRY（行业，制造业取1，否则取0）
3.3 模型构建
基于上文变量分析，为了验证本文假设，引入交互项进行混合OLS回归，构建模型（1）：
4 描述性统计
本文被解释变量、解释变量及控制变量的描述统计结果如表3表示。企业避税程度（BTD）均值为0.0515518，说明我国上市公司存在避税行为，但总体上避税程度不高。最大值与最小值两者差异较大，说明我国各上市公司之间的避税程度存在一定差异，且部分上市公司可能未实行避税。通货膨胀预期（EI）均值为0.860%，方差为0.0085992，说明2010—2017年我国上市公司的通货膨胀预期平均水平较低，通货膨胀预期波动不大。融资约束（FC）均值为1.425529，表明有相当一部分上市公司受到融资约束的影响，同时也体现了对上市公司融资约束研究的必要性。各控制变量的均值、最大值与最小值均在恰当范围之中，且与其他相关文献比对均相近。
为了进一步检验通货膨胀预期与企業避税的关系，本文将通货膨胀预期进行排序并划分为高通货膨胀预期组和低通货膨胀预期组，进行均值差异t检验和中位数差异检验。高通货膨胀预期组的避税程度（BTD）均值为0.0479262，低通货膨胀预期组的避税程度均值为0.04668，两组均值差异检验t值为-0.2464，在1%水平上显著，中位数差异检验结果为3.2327，在1%水平上显著。检验结果体现了高低通货膨胀预期组之间的企业避税程度存在显著差异，通货膨胀预期越高，避税程度越高，初步验证H1。 为了进一步检验融资约束与企业避税的关系，本文将融资约束程度从小到大进行排序，将排名靠前33%（包含33%）的划分为弱融资约束公司组，排名靠后33%（包含33%）的划分为强融资约束公司组。用Stata软件进行了均值差异t检验和中位数差异检验，用以比较强弱融资约束公司之间的避税程度差异。强融资约束组的避税程度（BTD）均值为0.0429538，弱融资约束组的避税程度均值为0.0589278，两组均在1%水平上显著。检验结果表明融资约束程度不同，企业避税程度也不同，企业融资约束程度越高，企业避税越激进，初步验证H2。描述性统计见表1。
5 相关性分析
变量之间的相关系数均小于或接近0.5，表明变量之间无多重共线性。企业避税程度（BTD）与通货膨胀预期（EI）呈正相关关系，与假设H1的预期相符，相关系数较小且在1%水平下显著，表明两者不存在明显的共线性。企业避税程度（BTD）与融资约束（FC）呈正相关关系，假设H2得到初步验证，相关系数也较小但不显著，表明两者也不存在明显的共线性。
6 实证检验结果及分析
表2第二列和第五列报告了通货膨胀预期与企业避税的回归结果。当被解释变量为BTD时，通货膨胀预期（EI）的系数为2.234，且在1%的置信水平上显著;当被解释变量为DDBTD时，通货膨胀预期（EI）的系数为2.205，且在1%的置信水平上显著。上述结果表明，通货膨胀预期与企业避税呈正相关关系，通货膨胀预期会激发企业的避税行为，假设H1得到验证。
表2第一列和第四列报告了企业融资约束与企业避税的回归结果。根据该结果，不论是用BTD还是DDBTD衡量避税水平，融资约束（FC）的系数均为0.002，且在1%的置信水平上显著。因此，企业融资约束与企业避税呈正相关关系，企业的融资约束会激发企业的避税行为，假设H2得到验证。
表2第三列和第六列给出了交互项EI×FC与各企业避税水平的回归结果。回归系数均显著为正，由此，可以得出结论：通货膨胀预期越高，企业融资约束对企业避税的促进作用越显著，假设H3得到验证。7 稳健型检验
参考已有文献，衡量融资约束的方法一般有三种：WW指数、SA指数和KZ指数。上文首先使用了KZ指数模型进行回归，在此代入WW指数进行回归检验稳健性;其次，更换衡量通货膨胀预期的指标菲利普斯曲线得到EI2，代替EI进行稳健性检验。得到WW指数的系数在1%和10%的水平上显著为负，同时EI2系数也十分显著。由于篇幅有限，在此不详细列出实证结果。
8 结论
本文采用2010—2017年江苏省上市公司数据为样本，从宏微观结合的角度探究企业的避税行为。研究结果表明：其一，由于通货膨胀会侵蚀企业利润，企业会选择避税的方式增加收益以弥补损失。因此，通货膨胀预期越高，企业的避税行为越激进。其二，为把握投资机会或推进已有项目，在外部融资成本较高的情况下，企业会减少现金流支出以增强内部融资可靠性，缓解融资约束。因此，企业的融资约束会加剧企业的避税行为。其三，通货膨胀预期下，随着外部融资门槛的提升、成本的增加以及企业自身的现金流需求，企业面临更加严峻的融资约束。因此，随着通货膨胀预期的加剧，企业融资约束与避税行为之间的关系更为显著。
本文的研究结论对江苏省政府、税务当局具有一定参考价值。对政府而言，在制定宏观政策时，应当有效管理、引导通货膨胀预期;同时，政府应助力完善金融市场，从政策上帮扶企业的融资约束困境，避免其激进避税的可能。对税务当局而言，在对企业进行税务征管时，关注企业自身所面临的融资约束的同时，也应当注意宏观环境——通货膨胀预期的变化。
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