撰稿：顾霄霞）当前《数量分析方法》这门课可以说是炙手可热，无论是在研究实证方面，还是实践中的分析应用，但凡遇到统计相关，需要大量数据分析的时候都少不了它。相应的软件如红级一时的SPSS，以及目前流传更为广泛的STATA都广受“资深玩家”的追捧。从数理统计的基础知识，到应用模型的深入涉猎，以及SPSS软件的具体操作与实现，苏宏通和赵春光两位老师深入浅出地为我们进行了系统性且重点突出地讲解。作为一个已经久未接触过数量分析，但骨子里还是流淌着“数学基因”的人来说，这门课程无疑点燃了我的好奇之心。

在学习了数量分析方法基础理论与软件应用之后，我将这些课堂上学习到的知识运用在解读JOHN GALLEMORE, BRANDON GIPPER, AND EDWARD MAYDEW于2018年在财税领域重量级期刊《Journal of AccountingResearch》发表的《Banks as Tax Planning Intermediaries》这篇在税收领域具有重要意义的一篇论文中。此篇文章最重要的贡献就在于是第⼀个⼤样本的实证研究来证明银行是税筹中间人。而其所采用的实证方法就是我们在数量分析课程中所学习到的最小二乘法回归（Ordinary Least Squares），多元回归分析（MultipleRegression Analysis）以及双重差分(Difference-in-Differencesmodel)这几种方法。

接下来我们重点讨论、解读这篇文章的有关于企业税筹与银行之间的关系的行文逻辑，以及数量分析模型的运用，还有最后借助数量分析软件运算得到的主要结论。

首先作者发现坊间普遍已将银行作为税筹中间人这个观点视为事实定论，然实则并无实证分析给予论证。故作者先从理论上论证了这一现象存在的合理性，再用实证的方法进行论证。

银行是否有能力成为税筹中间人？银行可以提供税筹需要的特定财务安排和架构；银行与客户之间的借贷关系让银行可以了解客户的经营状况，从而使得银行可以发现企业未充分利用的税筹空间甚至可以为客户量身打造税筹方案；银行可以在客户间传播税筹策略；从能力和意愿角度来看，银行可通过协助客户税筹来获取新业务，有税筹优势的交易将为银行带来更高的收益，同时银行向客户提供税筹服务提高了贷款者的净现金流，从而反过来提高了对方的偿债能力，故银行可通过协助客户税筹从而获益。

其次，银行在发展上有专业化趋势，税筹专业化也是一个银行发展的方向。但由于税筹业务需要庞大的人才储备，同时由于税筹依赖于深度的行业知识，同时税筹也会带来风险，而银行应对风险的能力有差异，此外也银行也需要考量由于税筹往往带来复杂的结构以及财务信息透明度的降低将不利于其对贷款者进行监督。故只有部分银行会专精于税筹。

综合来看，银行有能力协助企业进行税筹，银行也有动力这样做，但是协助企业税收有成本，也同时伴随风险，故只有某些银行专精于协助企业进行税筹。

那么他是怎么影响企业税负的；这种影响在经济上是否具有意义；这样的影响在哪些企业、哪些银行以及哪些企业与银行的借贷关系中表现得更为明显；最后银行与企业间又是如何建立起这样的关系的。这些都是接下来需要用数量分析方法进行论证的地方。

实证部分，首先验证存在性，不同银行客户的平均税负是否存在实质性差异。研究选取了样本中最大的25家银行，对他们的客户平均3年期现金有效税率（Cash ETR 3-year ）比对。发现虽然国家的法定税率是35%，但这25家银行客户的平均值分布在19.5%-31.7之间。说明确实存在部分银行协助企业进行税筹。

其次，分析对于客户公司的税筹来说，银行是否在经济上起到了重要的决定作用?

用最小二乘法OLS 对下面这个方程进行分析

其中，因变量为企业的税收筹，用Cash ETR 3-year （UTB）来表示，自变量为银行其他贷款客户的Cash ETR 3-year （UTB）均值。预期β₁为正，说明客户公司的税筹与银行其他客户的平均税筹正相关，从而说明了银行税筹中间人的身份。

软件运行得出的数结果符合预期，即一家公司的避税与银行的其他客户同一年的平均避税存在强相关。

 

同时当Bank'sOther Borrower's Cash ETR 3-year 的值从75%降至25%，相应地公司的Cash ETR 3-year 约下降71个基准点（样本均值的2.4%），以税前收入中值$124.6M来衡量，每年可减少$0.89M。表明其经济上也是具有重要作用的。