电子商务论文哪里有？本文从全域视角下“电子商务加剧税收背离”的泛化讨论，转入个体城市视角下，国家电子商务示范城市试点对地方税收背离影响的政策效应研究，理清作用机理，对于进一步完善税收征收政策和促进电子商务健康发展具有重要意义。
第1章绪论
1.2国内外研究综述
1.2.1关于国家电子商务示范城市建设政策的研究
国家电子商务示范城市是我国政府为推动电子商务普及，促进传统产业数字化转型，加速生产要素流动，突破地理空间和自然资源对经济发展双重约束的一项重要举措。当前，学者们对于国家电子商务示范城市建设的政策效应研究主要有微观、中观、宏观三个方面。
示范城市建设的微观经济效应。主要包括对企业避税、创新、投资、劳动者工资的影响研究。张乾等（2022）[1]以国家电子商务示范城市为准自然实验，认为数字经济通过提高物流效率、企业内部沟通效率促进了企业避税。金环等（2022）[2]研究发现电商示范城市建设能够降低试点地区的企业内部管理性、外部市场性的交易成本，进而促进绿色技术创新。周科选和余林徽（2021）[3]利用双重差分，验证了国家电子商务示范城市能够促改善营商环境，且提高产业结构促进外商直接投资的增加。贺梅和王燕梅（2024）[4]将电子商务示范城市政策作为外生冲击，检验发现政策提升了劳动者工资水平，引致技能溢价，且在年龄、性别、产业等层面存在异质性。曹希广和邓敏（2024）[5]认为电商示范城市试点政策能够激发企业家创业精神，主要作用途径是融资便捷、市场准入扩大机制、配套服务等。
第3章国家电子商务示范城市政策发展历程与成效分析
3.1国家电子商务示范城市战略发展历程
国家电子商务示范城市创建工作由国家发展改革委牵头部署，由财政部、商务部、人民银行等多个部委协同推进，围绕促进电子商务健康快速发展这一核心目标，在试点城市组织开展电子商务应用性试点工作。在物联网、云计算等高新技术逐步走向应用的大背景下，创建电子商务示范城市能够有效地促进传统产业数字化转型，降低交易成本并加速生产要素流动，突破地理空间和自然资源对经济发展的双重约束，增强我国城市在全球经济格局中的竞争优势。在试点城市的选取方面，由商务部、人民银行、工商总局等六部委综合考量各地的信息化水平、电子商务发展现状以及区域分布的均衡性，从东、南、西、北、中五个方位各选择不超过5个城市进行试点。试点工作方案由各部委办公厅与示范城市的发展改革委共同编制并上报国家发改委。为了确保试点工作的有效推进，每年5月30日，各部委会联合开展一次全国范围的综合评价。评价体系涵盖电子商务市场规模、应用水平、支撑环境和发展环境等多个维度，全面、客观地考核评估各试点城市电子商务的发展状况，以实现对试点工作的动态管理和优化调整。
第5章电子商务示范城市建设对税收背离影响的实证分析
5.1模型设定
本文旨在基于“国家电子商务示范城市建设”战略探究电子商务发展对税收与税源背离的影响效应，当前相关研究多采用传统因果推断模型进行政策效应评估，然而，传统的估计处理效应的方法需要较强的函数假设，且仅适用于控制变量为低维的情形。机器学习方法适用于高维复杂数据以及非线性模型的情况，但机器学习为了处理高维数据而采取的正则化处理，会引起正则化偏差。所以直接使用机器学习对半参数模型的非参数部分进行估计效果并不理想①。
为弥补传统模型的不足，利用机器学习的优势，不少学者开始关注机器学习在因果推断领域的应用。双重机器学习于2018年被正式提出(Chernozhukov等，2018)[46]，目前，国内关于双重机器学习的研究处于相对起步阶段，深度和广度有待进一步拓展，研究主要集中于双重机器学习的实证应用，代表性成果包括王茹婷等(2022)[54]、何锦安等(2022)[55]、张涛（2023）[56]为本文研究提供了有益参考。
相较传统因果推断模型，双重机器学习在协变量选择和模型参数估计上具有独特优势，也更适用于本文的研究问题。一方面，税收与税源的背离，受经济社会中诸多因素的影响，为保证政策效果估计的准确性，应尽可能控制其他因素对税收背离的干扰。然而，在处理高维控制变量时，传统回归模型可能面临“维度诅咒”和多重共线性，估计量的准确性值得怀疑。双重机器学习采用诸多机器学习及其正则化算法，在预选的高维控制变量集合中进行自动筛选，获得预测精度较高的有效控制变量集合，既避免了控制变量冗余带来的“维度诅咒”，又缓解了主要控制变量有限导致的估计有偏问题。另一方面，变量间的非线性关系普遍存在，常规线性回归可能带来模型设定上的偏误，估计量不够稳健，而双重机器学习凭借机器学习算法这种数据驱动的建模方式，能够自适应捕捉变量间的复杂交互效应，进而有效避免模型误设的问题（Yang等，2020)[57]另外，基于工具变量函数、两阶段预测残差回归以及样本交叉拟合的思想，双重机器学习能够缓解机器学习估计中存在的“正则偏误”，在小样本下保证处置系数估计量的无偏性(王茹婷等，2022)[54]。
5.2变量选择
5.2.1被解释变量
税收与税源背离度（tax deviation rate）,基于数据可得性，我们假设：（1）各地税源及税基结构相同，相等的地区生产总值、行业增加值、企业营业盈余创造的税收相同；（2）各地的税收征收率大致相同。
5.2.2核心解释变量
构建“电子商务示范城市”政策虚拟变量作为核心解释变量，将电子商务示范城市试点政策已覆盖的70个城市与城市数据进行匹配，获得60个处理组城市、185个控制组城市，结合试点城市的设定时间构建政策虚拟变量。
在查询被列为电子商务示范城市的地级市出台相关支持电子商务发展的政策中发现，实际出台支持政策均在被确立为国家电子商务示范城市后的一年或者两年，同时考虑到政策落地到实施需要一定的时间，因此，本文将政策虚拟变量滞后两期处理，进行政策效应分析。
5.2.3控制变量
双重机器学习凭借其正则化算法能够有效应对高维控制变量的情况，机器学习算法中引入正则化算法，添加惩罚项，避免控制变量过多引起的过拟合问题，因此，为保证政策效应估计的准确性，参考相关资料以及考虑城市数据可得性，控制了其他可能影响税收背离度的因素。
第6章研究结论与政策建议
6.2政策建议
国家电子商务示范城市政策的实施在促进电子商务快速发展的同时，对地方税收背离产生了显著影响。基于研究结论中揭示的示范城市政策效应及其区域、资源禀赋异质性特征，本文从政策优化、税制改革、区域协调三个维度提出系统性政策建议，以平衡数字经济红利与税收分配公平性。
6.2.1继续推进电子商务示范城市建设，调整政策倾向
不能泛化地将电子商务看做加剧税收背离的因素，因噎废食，应正视电子商务发展的必然规律，通过政策倾向性支持，扶持西部地区和资源型城市的电子商务发展，形成地区之间电子商务发展有效竞争、公平竞争的局面，尽量减少地域之间的因电子商务发展差异而产生的税收背离。具体的：
试点城市选取上。建议新增示范城市名额优先考虑中西部省份及资源型城市，通过试点政策激活当地产业发展升级的潜力。试点政策内容优化上。坚持高质量发展方向，强化电子商务与税收协同发展，针对本地产业特点，发展电商赋能本地传统产业、新兴产业发展，将更多的交易结算环节本地化，扩大增值税留抵规模。试点政策配套支持体系上。试点城市评价指标体系应添加电商税收合规水平评价，将电子商务健康发展纳入到成效评价，作为后续安排专项支持资金、承接国家重点项目开发的重要依据，电商税收合规指标权重针对不同地理区位，应有所差异，东部税收合规考察程度应大于中西部；加强试点城市跨区域税收稽查人才培养体系建设，补强针对跨区交易的税收征管能力。
参考文献（略）
