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税收征管数字化与企业内部薪酬差距——基于不同技术属性行业的实证研究
Digital Tax Collection and Management and Internal Pay Gap in Enterprises: An Empirical Study Based on Industries with Different Technical Attributes
引言
改革开放四十余年来，中国经济增长成就显著，但城乡收入鸿沟逐年拉大的结构性矛盾愈发凸显，与“先富带动后富”的初衷存在差距，“穷者愈穷、富者愈富”的马太效应加剧，对构建橄榄型社会、实现共同富裕形成挑战。工资性收入是中国居民可支配收入的核心组成部分，2021年占比达55.9%，是绝大多数居民日常生活与经济保障的关键来源，也是影响收入分配格局的核心变量。罗楚亮的研究证实，工资收入两极分化是整体收入两极化的主要推动力量；皮凯蒂在《21世纪资本论》中的跨国比较研究显示，美国收入前0.1%的顶尖群体中，高薪企业高管占比60%-70%，这一结构性特征在中国同样显著。薪酬差距扩大反映出市场初次分配调节失效，构建公平可持续的收入分配制度刻不容缓。政府虽出台限薪政策管控国企高管薪酬，完善最低工资制度保障基层权益，但限薪令主要约束央企与国企管理层，对地方国企及民企高管作用有限；最低工资制度实施中，企业存在成本转嫁、选择性执行等问题。金税三期工程推动税收征管数字化转型，通过大数据提升税务监管效能，精准检测企业偷税漏税行为。不同技术属性行业受此政策影响存在差异：高技术行业凭借技术能力更易应对，传统行业则面临更大挑战。本文以“数字化转型中的税收征管与企业内部薪酬差距”为主题，加入不同技术属性行业影响研究，旨在回答两大问题：一是税收征管数字化能否有效缩小企业内部薪酬差距；二是这种影响在不同技术属性行业中存在怎样的差异。通过实证分析，本文将拓展收入分配理论研究，为完善数字经济时代税收政策与企业治理提供实际参考。
一、研究意义与研究现状
（一）研究意义
1.理论研究
（1）拓展税收征管数字化的研究视角
以往研究多聚焦税收征管数字化对企业合规纳税、国家税收增长的作用，本文则从企业内部管理与收入分配角度切入，探讨其对企业内部薪酬差距的影响。通过分析数字化如何作用于薪酬结构、解决高管与普通员工的超额薪酬差距问题，为推动社会公平正义、破解公平与效率平衡等重大问题提供新的认知维度。
（2）深化企业内部薪酬差距治理机制的理解
本文探索税收征管数字化在薪酬差距治理中的作用。研究表明，数字化手段可改善企业信息环境、缓解代理冲突，有效抑制高管超额薪酬，促使内部薪酬差距趋于合理，丰富了薪酬差距治理的理论基础。
（3）引入行业属性异质性视角
不同行业因技术水平、政策环境差异，对数字化转型的适应能力不同（如高科技行业适应力较强，传统行业相对滞后）。研究发现，税收征管数字化对薪酬差距的治理效应存在行业差异，这为制定差异化行业政策提供了理论依据，有助于提升政策精准性。
2.实践意义
（2）为政策制定提供支撑与指导
本文分析了数字化对企业薪酬差距的影响机制，为政府税收征管提供理论与实证支持。数字化征税可提升征管效率，通过改善信息透明度、缓解代理问题，有效监管高管不合理高薪，助力缩小居民收入差距、促进社会公平。
（3）探索企业治理优化路径
研究为企业治理优化指明方向：企业需重视薪酬管理，健全制度以避免高管薪酬过高；加强外部审计监督，引入独立第三方机构或委员会，确保薪酬制定透明合理，提升基层员工工作积极性。
（3）助力共同富裕目标实现
研究通过规范企业薪酬管理、合理分配收入，缓解收入分配不公问题，契合共同富裕战略目标。政策实施中需把握两个重点：一是利用数字化监管约束高管超额薪酬，保护普通员工合理收入权益；二是推动税收征管数字化与企业ESG评价体系结合，引导企业履行社会责任，助力社会主义文明建设。
（二）研究现状
税收征管数字化是税收征管与现代科技的结合。已有文献表明，当企业内外部存在信息差时，将管理层薪酬与经营绩效挂钩的契约安排，能减轻政府监管负担并缓解股东与管理层的代理冲突。由于高管与基层员工职能责任存在本质差异，一定的收入差距具有合理性。
在税收负担方面，张克中等研究发现，信息技术监管手段的革新会显著影响企业所得税负，“金税三期”的实施使样本企业所得税负平均提高4个百分点。技术进步能有效遏制企业不合规行为，减少偷税漏税。发票电子化留存了证据，便于税务机关查询纳税人情况。学者们对税收征管系统升级展开多维度评估，Fan等测算显示，“金税二期”在2002 - 2007年间推动全国增值税收入增长近三成。
樊勇和李昊楠将税收征管和税收优惠纳入同一分析框架，发现金税三期工程通过技术进步提高企业税负，确保税费入库，同时促进税收优惠政策实施，降低企业税负，缓解压力，提升生产积极性和产出，实现企业税负平衡。
另有学者从高管薪酬角度研究，孙雪娇以2010 - 2015年A股上市公司为样本，发现金税三期增强信息透明度，降低税务机关信息成本，提升纳税数据分析能力，在一定程度上减少高管对不合理高薪酬的操纵和自利行为，使公司内部薪酬更趋合理。
基于前述讨论，本研究提出以下假设：
H1：数字化税收征管显著压缩了企业内部高管与普通员工之间的薪资差距。
H2：数字化税收征管通过特定机制影响企业内部薪酬差距。
H3：在数字化征管背景下，不同技术属性行业的企业薪酬结构所受影响存在显著差异。
二、研究设计
（一）模型设定
为了检验本文的所提出的假说，用金税三期工程的这一准自然实验，采用变时点DID的估计方法，来识别税收征管数字化对企业内部薪酬差距的影响。然而，不同技术属性的行业可能在数字化转型过程中表现出不同的适应性和响应程度，从而对税收征数字化的影响产生异质性效果。
故提出假说：税收征管数字化对企业内部薪酬差距的影响在不同技术属性行业中存在显著差异。具体实证模型构建如下：
其中gap是企业内部薪酬差距，角标（i,c,t,j）则分别表示企业、年份、省份、行业，gtp则是所选企业的所在地当年是否进行了金税三期工程试点，主要是用来衡量税收征管数字化水平，系数
则表示税收征管数字化对企业内部薪酬差距的影响程度。Z表示我们选择的一些控制变量，这一系列可能对收入差距产生较大影响。同理，为了控制地区,行业和企业这几个方面能够不随时间变化而对实证结果产生影响，对省份固定效应（
）、行业固定(
)和企业固定效应（
），还有年份固定效应（
），以控制随时间变化因素对企业内部薪酬差距的影响。
：行业技术属性的虚拟变量或连续变量。本文选择采用虚拟变量，将行业划分为高技术和低技术两类，1表示高技术行业，0表示低技术行业。
:代表的是税收征管数字化与行业技术属性的交互项，这是用于衡量两者的共同作用对企业内部薪酬差距产生的影响。
表示税收征管数字化对企业内部薪酬差距的总体影响。
表示行业技术属性对企业内部薪酬差距的单独影响。
是关键系数，用于衡量税收征管数字化对不同技术属性行业的影响是否存在差异。如果 a3 显著且为负，则说明税收征管数字化对高技术行业企业内部薪酬差距的缩小作用更强;反之，如果a显著且为正，则说明税收征管数字化对低技术行业的作用更强。
（二）变量定义
1.企业内部薪酬差距（gap）
参考学术通行方法，将其定义为管理者与基层劳动者人均报酬的比率。其中：
管理者人均报酬：核心决策层（董事会、监事会及高级管理人员，不含独立董事及不在公司支薪成员）年度薪资总额除以对应人数；普通劳动者人均报酬：通过企业年度薪酬总支出可观测部分（应付职工薪酬年末与年初差额+当期实际支付职工现金），扣除管理层薪酬总额后，除以基层员工总数估算得出。
2.税收征管数字化（gtp）
以金税三期工程为准自然实验，采用变时点双重差分法（DID）衡量：金税三期试点分三阶段推进：2013年广东、河南、山东、山西、内蒙古、重庆率先试点，2015年扩至云南，2016年全国推广；变量赋值：若企业所在省份在观测年度已推行金税三期单轨运行，则gtp记为1，否则为0；试点起始年份以省份实现系统单轨运行为准，下半年实施试点的地区从下一年度起记为1。
3.控制变量（CV）
借鉴柳光强和孔高文（2018）的研究框架，从企业特征、治理结构、区域经济三个维度选取12个控制变量，排除潜在干扰：
企业特征维度：企业规模（size）：总资产自然对数；资产负债率（lev）：总负债/总资产；资产收益率（roa）：净利润/总资产；劳动密集度（labor）：员工总人数/总资产；企业年龄（age）：ln(观测年份-成立年份+1)；现金流状况（cash）：经营活动现金流量净额/总资产。
治理结构维度：独立董事比例（indratio）：独立董事人数/董事会总人数；股权集中度（top1）：第一大股东持股比例；产权性质（soe）：虚拟变量，国有控股为1，否则为0。
区域经济维度：老龄化程度（olddep）：老年抚养比；地区工资水平（avgwage）：各省职工平均工资自然对数；经济发展水平（pgdp）：人均地区生产总值对数。
（三）样本选择、数据来源与描述性统计
本研究选取2007-2021年中国A股上市公司为样本，微观企业数据来自CSMAR金融经济数据库，宏观地域数据源自历年《中国统计年鉴》。为保障实证稳健性，对数据进行多维度清洗：剔除金融行业企业（规避行业特殊性偏误）、财务异常企业（避免干扰分析准确性）、2013年及以后上市企业（缩短观测周期），过滤关键变量缺失样本；对所有连续指标进行1%水平的缩尾处理，消除极端值影响。
描述性统计显示，企业内部薪酬差距（gap）均值为4.273，最大值23.43、最小值0.53，二者差距近44倍，直观反映出不同企业内部薪酬分配的显著不均衡性；税收征管数字化（gtp）均值为0.51，表明样本中约半数企业已处于数字化征管覆盖范围。
| (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | |
|---|---|---|---|---|---|
| VARIABLES | N | mean | sd | min | max |
| gap | 31,125 | 4.273 | 2.887 | 0.538 | 23.43 |
| gtp | 31,125 | 0.512 | 0.500 | 0 | 1 |
| size | 31,125 | 22.15 | 1.279 | 19.41 | 26.43 |
| lev | 31,125 | 0.426 | 0.206 | 0.0509 | 0.920 |
| indratio | 31,125 | 0.374 | 0.0532 | 0.333 | 0.571 |
| age | 31,125 | 2.839 | 0.368 | 1.609 | 3.761 |
| roa | 31,125 | 0.0368 | 0.0613 | -0.286 | 0.245 |
| cash | 31,125 | 0.0470 | 0.0693 | -0.195 | 0.285 |
| top1 | 31,125 | 34.59 | 14.90 | 8.127 | 75.84 |
| lnpgdp | 31,125 | 11.03 | 0.520 | 9.180 | 12.14 |
| msac | 31,123 | 0.0906 | 0.0723 | 0.000654 | 0.492 |
| DA | 29,678 | 0.0594 | 0.0634 | 1.34e-05 | 0.418 |
| olddep | 31,125 | 0.152 | 0.0416 | 0.0670 | 0.267 |
| avgwage | 31,125 | 11.14 | 0.431 | 9.993 | 12.21 |
| labor | 31,125 | 0.735 | 0.625 | 0.0107 | 3.402 |
| soe | 31,125 | 0.412 | 0.492 | 0 | 1 |
| Number of code | 2,279 | 2,279 | 2,279 | 2,279 | 2,279 |
三、实证检验
（一）基准回归
1.税收征管数字化与企业内部薪酬差距
表1呈现了变时点双重差分法（DID）基准回归的估计成果。其中可以看出统计数据清晰明了，税收征管数字化（gtp）的估计系数在5%的水平下均为负值。表明金税三期工程推行后，处于试点内的企业，其内部薪酬差距（gap）呈现出显著收窄的态势，与本文预先提出的猜想高度契合。从我们常见的经济学的意义角度深入分析，依据第3列的回归结果进行计算可知，金税三期工程实施后，对照组企业相较于实验组企业，内部薪酬差距的缩小幅度达到了2.68%（-0.114/4.27）。这一数据有力地揭示，税收征管数字化在抑制企业内部薪酬差距方面，发挥着不容小觑的作用。基于此，本文所提出的假设1，得到了实际数据的坚实支撑与有力验证。
| 变量 | gap | gap | gap |
|---|---|---|---|
| gtp | -0.1198** | -0.1098** | -0.1147** |
| (-2.0639) | (-1.9647) | (-2.0442) | |
| 企业层面控制变量 | 否 | 是 | 是 |
| 地区层面控制变量 | 否 | 否 | 是 |
| 企业固定效应 | 是 | 是 | 是 |
| 行业/年份固定效应 | 是 | 是 | 是 |
| 省份固定效应 | 否 | 否 | 是 |
| N | 31125 | 31125 | 31125 |
| adj. | 0.0374 | 0.1304 | 0.1334 |
2.企业内部薪酬差异
企业内部薪酬差异一般来说包含两种成分，一是能够体现激励效应的合理差距，员工能够通过自身的努力达到的高度，以及促进员工升职加薪的动力，二是可能存在的高管为自身某福利不合理薪酬，那么这种超额的薪酬就会导致不合理的薪酬差距产生。为精细识别数字化税收征管对不同来源薪酬差距的异质性影响，本文在高管超额薪酬测度框架的基础上，将企业内部薪酬差距解构为两种类型：其一为“超额薪酬差距”（overgap），反映高管超出合理回报部分所拉开的收入鸿沟，由高管超额薪酬除以普通员工平均薪资计算得出；其二为“合理薪酬差距”（normalgap），刻画高管应得报酬部分对薪酬结构的影响，采用高管合理薪酬与普通员工平均薪资之比进行度量。
| 变量 | （1） | （2） |
|---|---|---|
| normalgap | overgap | |
| gtp | 0.0108 | -0.1595*** |
| 0.2811 | -2.9224 | |
| 控制变量 | 是 | 是 |
| 企业固定效应 | 是 | 是 |
| 年份固定效应 | 是 | 是 |
| 行业/省份固定效应 | 是 | 是 |
| N | 30543 | 30543 |
| adj. | 0.2823 | 0.0659 |
（二）稳健性检验
1.平行趋势检验
采用多时点双重差分法评估政策效应，必须满足一个关键前提：在干预发生之前，处理组与对照组的结果变量走势应具有可比性。具体到本文的研究情境，这意味着在金税三期工程正式落地之前，所有样本企业的内部薪酬差距应当保持相似的动态变化轨迹，即不存在由非政策因素驱动的系统性分化。
为了确保回归结论的可靠性，我们在基准模型之外，特别考察了金税三期上线前，实验组与对照组的企业内部薪酬差距是否确实遵循了这一趋势，本研究通过反事实框架对因果识别的前提条件进行验证。操作上，我们人为设定了三个伪政策生效节点，分别将金税三期工程在不同区域的实际启动年份统一前置1至3个年度，并以此为基础生成虚构的干预变量，用以考察实验组与对照组在真实政策落地前的动态趋势是否一致。
平行趋势检验的结果报告于表4的第（1）列和第（2）列。由此可推断，该项监管政策落地之前，受干预样本与参照样本的薪资分布演进态势趋同，符合因果识别所需的先决条件。
| 变量 | (1) | （2） |
|---|---|---|
| gap | overgap | |
| 提前1年 | 0.0361 | -0.0949 |
| （0.3658） | （-0.9445） | |
| 提前2年 | 0.08445 | -0.0290 |
| （0.8445） | （-0.2904） | |
| 提前3年 | 0.1644 | -0.0749 |
| （1.6040） | （-0.7016） | |
| 控制变量 | 是 | 是 |
| 企业固定效应 | 是 | 是 |
| 年份固定效应 | 是 | 是 |
| 行业/省份固定效应 | 是 | 是 |
| N | 10687 | 10494 |
| adj. | 0.1575 | 0.1337 |
2.排除干扰性因素
本研究样本区间处于中国经济转型关键期，政策变动与外部冲击会影响企业内部薪酬差距。梳理同期重大改革后，认为工资制度调整与税收激励两大领域可能产生潜在干扰。工资制度涵盖“限薪令”与最低工资标准，税收激励则以“营改增”政策为代表。
“限薪令”分别于2009年、2014年针对央国企出台，目标是整治“天价年薪”，调节薪资公平性。由于该政策对国企与民企薪酬差距的影响存在差异，可能干扰本研究核心论点，因此剔除2009年全样本数据及当年国企数据。
最低工资标准制度是一把“双刃剑”：从积极层面看，标准持续上调能够直接提高普通员工薪酬水平，缩小企业内部薪酬差距，体现收入分配的公平性；但从消极角度而言，这一制度可能加剧企业避税行为。部分企业为降低成本，会将员工基本工资设定为最低工资标准，剩余收入则以绩效、奖金形式发放，表面上符合政策要求，实则变相拉大了收入区间，同时还能减少社保缴费支出。
样本区间内实施的“营改增”政策，其减税效应具备税收激励作用，可能直接影响企业内部薪酬差距。通过将服务业营业税改为增值税，有效消除了重复征税问题，为企业减轻了税负，也缩小了不同企业间的税收差异。
| (1) | (2) | (3) | |
|---|---|---|---|
| m1 | m2 | m3 | |
| gtp | -0.1353* | -0.1453** | -0.1435** |
| (-1.9315) | (-2.5322) | (-2.4528) | |
| size | 1.0146*** | 0.9946*** | 0.9891*** |
| (10.8436) | (14.4921) | (14.3885) | |
| lev | -0.5114** | -0.5357*** | -0.5595*** |
| (-2.0325) | (-2.6518) | (-2.7276) | |
| roa | 2.0174*** | 2.7644*** | 2.8739*** |
| (5.3576) | (8.6398) | (8.7224) | |
| labor | 1.4496*** | 1.4806*** | 1.4993*** |
| (12.2137) | (16.1517) | (16.2864) | |
| age | -0.8070* | -0.8230** | -0.8562** |
| (-1.8436) | (-2.4506) | (-2.5319) | |
| cash | 0.0810 | -0.3803 | -0.3889 |
| (0.2571) | (-1.6030) | (-1.6224) | |
| indratio | 3.8700*** | 3.4621*** | 3.3128*** |
| (5.6983) | (6.9990) | (6.7023) | |
| top1 | 0.0043 | -0.0052 | -0.0064* |
| (0.8047) | (-1.3577) | (-1.7049) | |
| soe | 0.0000 | -0.0848 | -0.0188 |
| (.) | (-0.3484) | (-0.0837) | |
| olddep | -2.2289 | -0.5154 | -0.0030 |
| (-1.2116) | (-0.4006) | (-0.0023) | |
| avgwage | 1.8801* | 0.8800 | 1.0970* |
| (1.9004) | (1.3856) | (1.6877) | |
| lnpgdp | -1.2515*** | -0.2240 | -0.2248 |
| (-3.1089) | (-0.8502) | (-0.8525) | |
| m_wage | 0.2579 | ||
| (0.9371) | |||
| vat | -0.0088 | ||
| (-0.6516) | |||
| _cons | -21.8193* | -25.6753*** | -26.0315*** |
| (-1.9591) | (-3.5955) | (-3.7375) | |
| N | 14453 | 25725 | 24961 |
| r2_a | 0.1509 | 0.1185 | 0.1191 |
3.安慰剂检验
为确保研究结论并非偶然获得的结果，本文实施了安慰剂检验。具体上，采用了两种随机化策略：其一，对各地区金税三期工程的实际启动时间进行随机指定；其二，随机选取一部分地区作为金税三期政策的“伪”试点区。为检验模型设定的稳健性，本研究进行了安慰剂测试，通过随机分配“虚假”的政策实施时点与“虚拟”的处理组别来构造伪核心解释变量。
-
随机选择试点区
（2）随机设定政策时间
（三）行业异质性分析
| gap | |
|---|---|
| gtp | -0.2161*** |
| (-2.9529) | |
| tech | -0.1371 |
| (-0.8146) | |
| gtp_tech | 0.1412* |
| (1.7654) | |
| N | 25942 |
| r2_a | 0.1128 |
实证结果表明，在类似服务业、手工业等这种低技术行业，实施税收征管数字化会很大程度地缩小了企业内部薪酬差距，其降幅达到21.61%（gtp系数=-0.2161，p<0.01），说明数字化征管有效抑制了这些企业的高管有不合理的薪酬。然而，这种效应反而在技术密集型的高新技术企业类的行业被明显削弱，其交互项分析（gtp_tech系数=0.1412，p<0.1）显示，高技术行业受到数字化影响的程度仅仅是低技术行业的34.7%，其效应值降到-0.0749（-0.2161 + 0.1412）。
四、结论与建议
本文以2007-2021年中国A股上市公司为样本，依托金税三期工程展开实证研究，分析税收征管数字化对企业内部薪酬差距的影响及行业差异，得出如下结论：
其一，税收征管数字化显著缩小企业内部薪酬差距。金税三期推行后，试点企业薪酬差距（gap）平均下降2.68%（gtp系数为-0.1147，p<0.05）。进一步分析表明，这一效应并非源于普通员工工资提升，而是通过抑制高管超额薪酬实现（overgap系数为-0.1595，p<0.01）。
其二，税收数字化治理效应存在行业差异。低技术行业薪酬差距受抑制程度（系数为-0.2161，p<0.01）显著高于高技术行业（总效应系数为-0.0749）；交互项分析（gtp_tech系数为0.1412，p<0.1）显示，行业技术属性会弱化税收征管数字化的治理效能，原因可能在于高技术企业薪酬体系更精准、税务合规能力更强。
基于上述结论，提出四项针对性政策建议：
1.强化税收政策间接治理功能
金税三期的实践证明，税收征管数字化可通过提升信息透明度，约束高管薪酬操纵行为，减少不合理超额薪酬，兼顾社会公平与基层员工激励。政府应重点关注薪酬风险较高的企业（如私企、家族企业），利用数字化手段保障薪酬分配公平性。
2.深化智慧税务治理效能
推动纳税技术升级与税务大数据共享，实现企业薪酬动态监管；针对不同技术属性行业设计差异化策略，在提升征管效率的同时，优化企业就业环境与治理水平。
3.完善企业薪酬治理协同机制
企业需配合数字化监管，建立独立薪酬委员会监督高管薪酬；通过外部审计与税收大数据核验薪酬合理性；针对高技术行业，探索薪酬激励与监管的平衡，避免数字化手段制约合理激励。
4.夯实初次分配公平制度基础
企业作为初次分配主体，需落实三项改革：一是提高薪酬透明度，披露高管与员工薪酬比，接受社会监督；二是加大员工技能培训投入，提升基层员工收入潜力；三是推动政策协同，将税收合规纳入ESG评价，引导企业将数字化监管转化为治理动能。
参考文献：
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