【文献推荐】企业风险管理与企业税务筹划

相较于传统的风险管理策略，ERM是动态的。它采用了一种整体方法，在一个综合框架内考虑公司面临的所有风险(COSO, 2004;SEC,2007)。虽然ERM框架强调风险管理的基调是在顶层设定的((Braumann et al., 2020; Lam, 2014)，这种基调反映在整个企业的战略制定和决策制定中，并受到各级人员的影响(Arena et al., 2010; Braumann et al., 2020)。这种方法通过利用潜在的相互抵消的风险来探索各种风险暴露之间的自然对冲，并通过协调跨业务部门的所有风险管理活动来创造效率(Berry‐Stölzle et al., 2019; Nocco & Stulz, 2006)。ERM计划中强调的核心组成部分之一是与内部和外部利益相关者的沟通(Arena et al., 2017; COSO, 2017)。

ERM计划起源于20世纪90年代的金融服务行业，但随着时间的推移，所有行业的公司都越来越多地采用ERM(e.g., Hayne & Free, 2014) (见图一)。此外，从2008年开始，评级机构标准普尔开始将ERM的有效性作为其对非金融公司的信用评级的一个因素，这表明有效的风险管理在所有行业的重要性，而不仅仅是在金融机构中。

图1 采用ERM公司从1993年到2016年采用ERM的公司的累积数量

先前研究避税的文献发现，成功的ERM架构中，特定的公司特征与避税之间存在关联。在信息和沟通方面，Gallemore和Labro(2015)发现内部信息质量(IIQ)较高的企业的有效税率低于同行。Bauer(2016)发现，与存在税务相关内部控制缺陷的公司相比，具有较强的税务相关内部控制的公司其避税程度更高。这些研究的结果都突出了成功的ERM架构的重要作用(e.g.,信息和沟通、内部控制实践和治理)。 

采用ERM可能会导致避税行为增加，原因有二。首先， ERM增加了内部协调和沟通，从而增加了税务部门获得信息的可能性，以有效地实时评估税收影响，并以节税的方式构建交易。其次，ERM计划的核心组成部分之一强调与外部利益相关者的沟通(Arena et al., 2017; COSO, 2017)。ERM还提高了一个关键的外部披露——管理预测的质量。Li等人(2023)的文献表明，ERM的采用提高了管理层盈余预测的准确性。

采用ERM可能导致避税没有变化或减少。税收策略因税收激进程度的范围而异(Hanlon & Heitzman, 2010)。先前的理论和实证研究支持了这一观点 (e.g., Eckles et al., 2014; Ellul & Yerramilli, 2013; Froot et al., 1993; Shadaei & Xu, 2023)。Krupa(2024)发现，在执行企业风险评估时，保险公司的税收激进性有所下降。

如果企业必须通过雇佣新员工等来实施避税策略，可能代价高昂。ERM使用整体风险调整方法来评估成本和收益(Ai et al.，2012)。因此增加内部协调沟通可能会为税收战略提供更综合的视角，在寻求税后回报最大化时考虑所有税收、相关方和成本(Scholes & Wolfson, 1992)。这种综合的观点应该能让公司在风险调整的基础上更准确地进行成本效益分析。如果采用ERM揭示了参与增量避税的边际成本大于边际收益，则可能难以发现采用ERM后企业避税水平的变化。由于采用ERM与随后的避税之间的关系尚不清楚，提出假设如下:

H: ERM的采用与随后的避税水平无关。

初始样本包括1990年1月1日至2018年12月31日期间所有在标准普尔500指数(S&P 500 index)上市的公司。样本期间为1993-2016财年。财务报表信息来源于Compustat，分析数据来源于IBES，重述和内部控制数据来源于Audit Analytics。机构所有权信息来源于汤森路透Form 13F，贷款标准受访者数据来源于美联储。并对所有变量进行了上下1%水平的缩尾处理。

表1显示了样本选择过程。剔除了数据缺失的公司-年度观察值，剔除了金融机构(标准工业分类代码在6000和6999之间)和税前收入为负的公司-年度观察数据(e.g., Gupta & Newberry, 1997; Rego, 2003; Rego & Wilson, 2012)。1年现金有效税率的样本有12,702观察包括897家公司。长期(5年)现金有效税率的样本有9,094观察数据包括793家公司。

表1 样本选择

注:本表总结了样本选择过程。最终样本为12,702(9,094)条公司-年度Cash ETR(Cash ETR 5)数据，代表了1993年至2016年的公司。缩写:ETR，有效税率；SIC，标准工业分类。

本文使用关键字搜索来构建ERM变量。首先构建一个与ERM计划(ERM采用)相关的关键词列表。这些关键术语(及其缩写)包括“企业风险管理”、“战略风险管理”、“综合风险管理”等。然后通过Factiva在每个样本公司的发布的新闻中寻找这些术语，并在样本期间通过谷歌搜索进行补充。此外，使用EDGAR和Thomson One搜索每家公司的所有SEC文件。在确定媒体报道或SEC文件中的关键词提及后再手动审查每个文件。最后，在公司采用ERM的年份及之后年份，将ERM指标变量赋值为1，否则赋值为0。

为了检验采用ERM与避税之间关系的假设，本文基于先前关于避税的研究(e.g., Donohoe, 2015; McGuire et al., 2012)建立了以下普通最小二乘回归模型:

样本的描述性统计如表2所示。包含整个样本以及采用ERM和没有采用ERM观察结果的描述性统计。最后两列显示了ERM和非ERM观察结果之间的均值和中位数的单变量差异，以及差异的统计检验结果。样本显示，平均每家公司的Cash ETR为23.52%。采用ERM的公司平均Cash ETR为20.90%，比不采用ERM的公司低3.29%(24.19−20.90 = 3.29)。这一差异在1%的水平上是显著的，为本文假设提供了初步支持。长期Cash ETRs中观察到的结果类似，采用ERM的公司的平均值和中位数都低于不采用ERM的公司。最后可以发现，除PPEit之外，ERM与非ERM观测值的所有控制变量的平均值和中位数在统计上都有显著差异。

表3展示了变量的相关性，加粗值在1%的水平上显著。使用皮尔逊和斯皮尔曼相关性，ERMit与两种避税方式呈显著负相关，符合ERM计划使避税行为增加的情况。表2和表3中报告的初步统计数据没有控制避税的重要决定因素，这些决定因素也可能与ERM计划相关。因此，本文进行了更稳健的多元分析。

表2 描述性统计

注:本表包含12702观察样本的描述性统计数据(9094条公司-年度Cash ETR 5)。Cash ETRit是公司i按税前收入减去特殊项目按比例支付的全球现金税。Cash ETR 5it,t+4是公司i从第t年到第t+4年支付的全球现金税的总和除以公司i从第t年到第t+4年的税前收入减去特殊项目的总和。ERM是一个0-1变量，如果企业采用了ERM，等于1，否则等于0。所有变量的详细定义见附录B。缩写词:ERM，企业风险管理；ETR，有效税率。

表 3 相关矩阵

注:该表报告了样本公司的相关性。报告了底部三角形的皮尔森相关性和上部三角形的斯皮尔曼相关性。Cash ETRit是公司i按税前收入减去特殊项目按比例支付的全球现金税。Cash ETR 5it,t+4是公司i从第t年到第t+4年支付的全球现金税的总和除以公司i从第t年到第t+4年的税前收入减去特殊项目的总和。ERM是一个0-1变量，如果企业采用了ERM，等于1，否则等于0。加粗的数字在1%的水平上显著。所有变量的详细定义见附录B。缩写词:ERM，企业风险管理；ETR，有效税率。

表4  ERM与避税

注:本表报告了Cash ETR(Cash ETR 5)对ERM和控制变量的回归结果。在每个面板中，列(1)(2)显示了当Cash ETR(Cash ETR 5)是主要解释变量的因变量时，方程(1)的回归结果。标准误在每个系数估计值下面的括号中表示，并在企业层面进行聚类。缩写词:ERM，企业风险管理;ETR，有效税率。***、**、*分别表示在0.01、0.05、0.10和0.11水平上显著(双尾检验)。

为了加强可信度，本文进行了平行趋势检验(Armstrong et al.,2022; Che et al.， 2022; Roberts & white, 2013)。重新估计公式(1)，将ERMit替换为各个年份的指标变量(t-4至t+2, t是每个公司的ERM实施年份)。图2显示，从实施ERM后的第一年(t+1)开始，处理组(ERM企业)和对照组(非ERM企业)之间的Cash ETR差异在统计上变得显著，此后一直保持显著。且在采用ERM之前的几年中，两组之间的Cash ETR差异在统计上并不显著。因此可以说明，ERM计划与避税的增加有关。

图2 Cash ETR的变化。用现金有效税率(Cash ETR)作为因变量重新估计方程(1)。纳入了围绕ERM采用的各个年份(t-4至t+2, t为每家公司的ERM实施年份)的指标，代替ERM。该图绘制了采用ERM前后年份的系数估计值（90%置信区间）。缩写词:ERM，企业风险管理；ETR，有效税率。

如前所述，ERM通过协调各业务部门的所有风险管理活动和加强公司领导与员工之间的沟通，采用了全面的方法进行风险管理。加强协调和沟通可以增加税务部门获得数据和资源的可能性以协助税务决策。拥有更多业务部门的公司可以采用ERM增加公司内部的协调沟通，从而获益。因此，本文预测ERM与避税之间的关系在业务部门越多的企业中越强。基于公式(1)，将样本划分为业务部门数量高于中位数(高总线Segsit )和低于中位数(低总线Segsit)的公司。

结果如表5所示，在业务部门中位数以上的公司(高总线Segsit)的子样本中，ERMit的估计系数为负，对各列(即高总线Segsit -低总线Segsit )差异的检验是显著的。这表明，ERM增加了业务单元之间的协调和沟通，使业务单元较多的公司能够识别出比业务单元较少的公司所使用的避税机会增量。总体而言，这些结果证明了采用ERM如何增加企业避税。采用ERM的公司通过促进有效的内部协调和沟通，实现避税机会的增加。

表5 ERM和避税——截面检验

注:本表报告了Cash ETR对ERM、内部协调和沟通及控制变量的OLS回归结果。所有变量的详细说明见附录B。所有设定均包括行业和年度固定效应(FEs)。标准误差在每个系数估计值下面的括号中表示，并在企业层面进行聚类。缩写词:ERM，企业风险管理;ETR，有效税率;OLS，普通最小二乘。***、**和*分别表示在0.01、0.05和0.10水平上显著(双尾检验)。

1. ERM与不透明度

利益相关者沟通是有效的ERM计划的一个组成部分(Arena et al.，2017;COSO, 2017)。ERM对信息环境的改善可以使公司保持所需的透明度水平。为了检验ERM是否抵消了与避税增加相关的不透明度增加，本文使用OLS估计以下模型：

表6  ERM和不透明性

注:基于基准回归，本表报告了离散度 (列1)和ETR误差(列2)的OLS回归结果。所有变量的详细描述见附录B。所有设定均包括行业和年度固定效应(FEs)。标准误差在每个系数估计值下面的括号中表示，并在企业层面进行聚类。缩写词:ERM，企业风险管理；ETR，有效税率；OLS，普通最小二乘。***、**和*分别表示在0.01、0.05和0.10水平上显著(双尾检验)。

2. ERM与税收不确定性

ERM计划的实施可能有助于税务部门确定新的增值避税策略，或更好地为更复杂的避税策略提供依据。为了进一步研究这种情况，本文研究了采用ERM后避税与税收不确定性之间的关系。Dyreng等人(2019)发现避税与税收不确定性之间存在正相关关系，这表明进行更多避税的企业面临更大的税收不确定性。本文使用UTB衡量税收不确定性。更高水平的UTB代表更大的税收不确定性。如果ERM计划有助于税务部门识别并支持新的税收策略，则预计采用ERM计划的公司可能能够以减少税收不确定性的形式降低成本，进行额外的避税。为了研究这一问题，采用以下模型:

表7  ERM与税收不确定性

注:本表报告了UTB Addsit对Tax Avoidanceit、ERM、及其交互项和控制变量的OLS回归结果。所有变量的详细描述见附录B。所有设定均包括行业和年度固定效应(FEs)。标准误在每个系数估计值下面的括号中表示，并在企业层面进行聚类。缩写词:ERM，企业风险管理；OLS， 普通最小二乘。***、**和*分别表示在0.01、0.05和0.10水平上显著(双尾检验)。

最近的文献表明，通过董事会风险监督进行强有力的公司治理与较小的波动性和较低的GAAP ETR相关(Beasleyet al.，2021)，更高质量的内部信息环境与更高水平的避税相关(Gallemore & Labro, 2015;Laplante et al.，2021)。鉴于风险治理和内部信息质量(IIQ)是ERM计划的两个主要关注点，很可能是这些因素而不是与ERM采用的相关因素推动了表4中的结果。为了检验这种可能性，在控制了董事会风险监督和IIQ变量后，对表4中的结果重新估计。结果显示，ERM与Cash ETR(Cash ETR 5)之间存在显著的负相关关系，这表明，采用ERM带来的税务利好不受风险治理和IIQ的影响，ERM促进的替代渠道有助于有效避税。

通过执行熵平衡来控制采用和不采用ERM的公司之间的随机和系统不平等 (Hainmueller, 2012)。对采用ERM (ERM Ever = 1)的公司样本与不采用ERM (ERM Everi= 0)的公司样本进行熵平衡，以便在两组之间平衡所有模型协变量的均值、方差和偏度。

表8中给出了执行熵平衡后对方程(1)的估计。与表4中的结果一致，可以发现，采用ERM计划的公司在统计上具有较低的长期Cash ETRs(列2)。尽管列(1)中的ERM系数为负，但并不显著(双尾p = 0.104)。总体而言，表8所示的结果与表4所示的主要结果高度一致，表明本文的主要推论并非由采用和不采用ERM计划的公司之间的不平等所驱动。

表8  ERM与避税：熵平衡

注：本表报告了基于ERM Ever，使用熵平衡来平衡均值、方差和偏度来重新估计方程（1）的结果。当Cash ETR和Cash ETR 5为主要解释变量时，列（1）和列（2）列表示方程（1）的OLS回归结果。所有变量的详细说明见附录B。所有设定均包括年份和行业固定效应。每个系数估计值下方的括号中显示了标准误。缩写词：ERM，企业风险管理；ETR，有效税率；OLS， 普通最小二乘。***、**和*分别表示在0.01、0.05和0.10水平上显著(双尾检验)。

综上所述，本文研究结果表明，采用ERM计划的公司通过参与税收策略，能够更好地增加当前和未来的现金税收储蓄，使公司的总体税后回报最大化，从而增加可用于投资和融资活动的现金流量，并且能够更好地将这些策略的效果传达给外部利益相关者。此外，尽管作者尽了最大努力进行研究设计，但仍不能从分析中得出因果推论。但是，本文的研究结果对管理者、消费者和监管者具有重要的意义。本文的研究结果表明，有更大机会从采用ERM中受益的公司(例如拥有多个业务部门的公司)可能能够通过增加现金税收节省来产生现金流。实施ERM后，有更多避税行为的公司可以做到这一点。同时，这些企业可以避免增加税收不确定性、降低避税带来的的负面不透明效应。