税收评价指数：模型建立与实证分析.doc

个人收集整理 勿做商业用途税收评价指数：模型建立与实证分析 摘 要：客观、准确、科学地评价税收,包括税负水平、税收管理质量与效率等,一直是各国政府和学术界的难题.这一方面是因为决定和影响税收的经济其本身的不确定性，使法定征收率与实际征收率之差作为一个动态变量，很难用某一指标进行综合衡量；另一方面,对征收机关的努力程度和主观付出，由于缺乏同质性的平台，其评价结论往往是单纯性量化和整体上混沌，很难令人信服。联合国贸易和发展署在总结国际上有关专家研究成果的基础上，从税收供给能力和税收征收能力两个方面，对一系列影响因素及其相互作用进行分析，提出了“税收能力利用指数”这一概念以综合反映税收实现程度.目前,我国还没有这方面的研究,本文遵照马克思政治经济学相关原理和毛泽东思想“实事求是”的原则，借鉴国外先进研究成果，采用实践序列和横截面数据相结合的面板数据，运用回归分析方法，对GDP、产业结构、人均产出等因素影响下的地区潜在税收收入比率与实际税收比率进行比较,以分析区域税收实现程度，旨在建立科学的税收评价模型、客观评价区域税收努力差异,提高税收评价的可信度。关键词：税收能力；税收比率；产业结构；评估模型一、引言 税收能力利用指数或称税收努力指数(Tax effort）是指税务当局征收全部法定应纳税额的程度,或者说是税收能力被利用的程度。税收能力（Tax capacity）是指应当能征收上来的税收数额,它包括两种能力：一是纳税人的纳税能力（taxpayers ability to pay taxes），简称为纳税能力，二是政府的征税能力（Ability of the government to collect taxes)，简称为征税能力。纳税能力主要取决于该国的人均收入水平、进出口贸易水平和产业结构等,征税能力主要取决于税务机关的管理质量与效率,而税务管理质量与效率又取决于税务人员的人数量、技能、装备、敬业精神以及纳税人的合作情况.税收实现程度可以用税收能力利用指数来表示,其含义是实际税收比率与潜在税收比率的比率。其本质是税收剩余状况。本文的结构安排如下：第一章引言;第二章分析国际上税收实现问题的相关研究；第三章建立我国地区税收能力利用的理论模型;第四章进行我国区域间税收能力利用的比较分析;第五章对税收能力利用差异的原因进行分析;第六章总结全文。二、文献综述：国际上税收能力利用问题的相关研究自从威廉姆森在60年代初对收入水平与发展阶段之间的关系首次进行定量分析以来，有关税收能力利用差异的分析探讨不断深入，主要的研究方向在于模型参数设置的变化和样本容量的变化。以劳兹和莫斯(Lotz and Morss，1967）为代表的学者，在研究宏观税负的领域内,对税收能力利用问题进行了深入的探讨。利用已取得的税收比率和统计结果进行税收努力的比较研究。特别注重利用与征税难易程度和纳税服从程度相关的因素进行这类研究.他们引入一个货币化变量，该变量用人均硬币和纸币来表示.人均收入与货币化变量之间的相关性,使人均收入处于一个相对次要的地位。这一发现与这样的假设相一致，即人均硬币和纸币比人均收入作为衡量税收剩余的标准更为恰当，它包含了不同国家的自给经济部门的规模差异.希恩（Shin，1969）试图通过增加变量来努力扩展对税收能力利用的研究,他利用劳兹和莫斯的税收数据，在人均收入和开放度两个因素的基础上，增加了三个自变量：农业收入与总收入的比率、人口增长率以及价格上涨率。他指出农业收入比率反映出工业化、城市化和商业化的程度，而且,较高的农业份额意味着相对较小的私人税收剩余（可征收剩余）。因此，他利用农业份额的目的类似于劳兹和莫斯利用货币化变量的目的。他的结论是人均收入将有助于区分高收入国家和低收入国家之间的税收比率差异。联合国贸易和发展联合会汇集了36和发展中国家在19501966年的横截面数据进行了税收能力利用程度分析。这一汇集数据包括了343个观测值，代表税收比率和每一解释变量的年度数据。这些汇集的横截面数据和时间列数据的主要优点是，它可以大大增加数据模拟的自由度，从而提高估计值的可信度.在我国还没有系统对地区税收能力利用指数的研究。本文拟采用时间序列和横截面数据相结合的样本数据，采用回归分析的方法，利用人均GDP、产业结构等因素来预测地区的潜在税收收入比率,并与实际的税收比率进行比较,计算各省份的税收能力利用指数,比较分析区域间税收能力利用的差异，来研究各地区的税收努力是否恰当。三、我国区域间税收能力利用指数分析的理论模型目前国外关于税收能力利用指数的实证研究，主要根据人均收入、进出口贸易额、产业结构等因素对潜在税负的水平进行估算，在此基础上再分析估算税负与实际税负的比率，即是税收能力利用指数。由于参数和样本容量的不断变化，导致了各个研究者得出的结论的差异，但基本上就以下几点达成了共识：税负与人均收入成正比关系;与区域或者国家开放度成正比关系（其中开放度用进出口总额来衡量）；与第一产业的规模成反比；与第二、第三产业的规模成正比例关系。其基本的模型可以表示为：T/Y=f（人均收入，贸易总额,产业结构）虽然该模型已经得到广泛应用，但是在应用于我国不同地区时，仍存在如下的问题：首先,由于发达地区与欠发达地区之间货币化程度的差异，造成税收流失的规模不同，从而对税收努力造成较大的影响；第二，由于我国的税收统计数据是不包括海关税收收入的，因此区域进出口贸易额对统计出来的实际税收额之间没有明确的相关关系.因此，在统计分析中，我们剔除了进出口贸易额这一因素。1.变量设置根据以上的分析，本文参照国际税收能力利用指数分析的基本模型，剔除进出口贸易这一影响因素，将影响税收能力利用的因素分为两大类，即人均收入和产业结构.在产业结构中，按照第一产业、第二产业和第三产业的规模逐个设定参数进行分析。2。样本数据采用的数据是1996年到2001年我国31个省市的相关数据,样本数据容量为186个。采用时间序列数据和横截面数据结合的面板数据模型（panel data model）。这一数据模型的优点是可以对同一单位进行多次观测,同时反映研究对象在时间和截面单元两个方向上的变化规律。数据来源为19972002年国家统计年鉴和中国税务年鉴。由于我国设置了5个计划单列市,而在国民生产总值的统计中,没有将这几个省份的数据单列，因此我们将这几个计划单列市的税收收入并入其所在的省份统计核算.可以看出从1996年到2002年我国税收变化的总体趋势如下表所示：1996年-2001年经济增长率、税收增长率与宏观税负比较单位：年度96年97年98年99年00年01年税收增长率14.4019.2012。5015。3022.8020.70GDP增长率9。608.807。807.108.007。30税收占GDP比重10.2011.1011.8013.0014.1015。80可以看出，税收比率呈不断上升的趋势，从1996年的10。2%上升到2001年的15。8%。税收比率不断提高的表面原因是税收增长速度连年高于GDP的增长速度。那么，税收增长速度为何持续高于GDP增长速度？普遍认为，税制改革后税收收入大幅度增长的原因除了经济增长因素外，还有管理因素、政策因素等（安体富，2002）。在本文中,我们认同税收管理水平的提高、执法质量的改进、税收努力程度的加强以及社会整体诚信水平的提高，有力的促进了税收收入的持续增长。另外,我国的区域经济发展很不平衡.税制改革以来，我国东中西部地区的税收发展出现较大的差异。从下表可看出,东部地区平均税收增长率和宏观税负水平高于中西部地区，税收收入比重从1996年的58%上升到2001年的70.1%。中部和西部地区的税收比重都呈下降趋势,宏观税负水平呈东西高、中部低的马鞍状。区域199619971998199920002001各区域的平均税收增长率东部平均9.019.928.318。223。530.7中部平均9.617。125。27.710。220.7西部平均6.219.828.911。210。019.9全国平均8.319.127。612.915.324.3各区域税收收入占全国税收收入比重东部平均58。062.662。766。169。570.1中部平均20.021。621.019.817。916。8西部平均14.614。714.814.112.611。3各区域的平均宏观税负水平东部平均9.610.412.113。415。017.6中部平均6。97。28。38.48.59。4西部平均8.09.210.810。810.911.7全国平均8.39.110.511。111。813。33。统计模型根据税收能力利用指数理论模型以及本文变量设定，本文建立以下模型：Ti/Yi=a+biXi+Ei本文采用的样本数据是1996年至2001年的税负、人均收入、地区产业与GDP的比率等组成的面板数据。但是，采用面板数据所带来的一个问题是，由于按时间分组数据，又可能导致每期方程的截距发生变动，造成方程检验偏差.为了解决这个问题，在方程中引入6个虚拟时间变量:dt96，dt97，dt98，dt99,dr00，dt01。当样本数据取自1996年时，令dt96=1，其余虚拟变量为0，依此类推.通过检验时间变量的显著性就可以观察方程是否随着时间变化而变动。由此检验方程变为：Ti/Yi=a+cl dt96+c2 dt97+c3 dt98+c4 dt99+c5dt00+c6 dt01+biXi+ Ei因变量：税负（T/Y）分析方法一分析方法二分析方法三分析方法四Constant（t检验值）Sig.0.0519。420.000。0794。660。000.0734。090。00- 0。038 1.830.07人均收入t检验值Sig.0。08114。100。000。0708。120。000.08313。840.000。0618。660.00第一产业t检验值Sig.- 0.099- 1。740。08-第二产业t检验值Sig.- 0。057 1.3240.18-第三产业t检验值Sig.-0。2824.390。00R20.520.530.530.57通过上表我们可以得到以下结论:首先,方程总体解释力指标R2均大于为25，除方法三外，其他的方程均在10水平上通过检验，说明该方程基本能够解释对影响我国税负变化的因素。第二，由于时间虚拟变量dt96,dt97，dt98,dt99，dt00,dt01都没有通过检验，这说明我们不能否定时间虚拟变量的系数为零,但是可以确定方程的横截距不受时间变量的影响，用参数a表示，可以用一个方程表示.第三,与国外关于税收能力利用研究的结果相符合，人均收入水平对税收比率的影响很强,并以高检验值通过检验,税负和第一产业占GDP的比率成反比，与第三产业成正比。但是与国外研究不同的是,在国外第二产业与税收比率成正比例变化,而国内的数据统计不具有这样的结果，相反，第二产业与税收比率成反比例变化,但是第二产业与税收比率的关系没有在10的水平上通过检验，因此，说明我国各地区的税负与第二产业的产值不具有线性回归关系。在国外第一产业对税负的影响很微弱，而第二产业和第三产业对税收比率的较强。在我国,第二产业对税收比率的影响不及第一产业和第三产业的影响大，这是意味深长的。第一产业对税收比率的影响也比较微弱，并且仅在10的水平上通过检验.在下文的分析中,暂忽略掉第一产业、第二产业对税负的影响，主要采用人均收入、第三产业与税收比率的变化关系，产生的税收努力数据来进行分析.文档为个人收集整理，来源于网络个人收集整理,勿做商业用途数据不同的分析方法，得出的税收能力利用指数如下表:分析方法一：税收能力利用指数序号地区税收比率回归分析值税收能力利用指数序号地区税收比率回归分析值税收能力利用指数1云南0。2170。0862。53217黑龙江0。1030.1140。9072贵州0.1230。0701.75218广西0.0770.0850.8973北京0。2970.2011。45319安徽0。0750。0880。8544重庆0.1280.0761.41420海南0。0850。1010.8455宁夏0。1130.0871.30921西藏0。0650。0820。7946甘肃0.1020。0791。28422河南0。0680。0900。7587山西0.1120.0901.23723江西0.0650。0870。7458陕西0。1000.0841.18824湖南0。0670.0920.7269广东0.1570.1441.07925浙江0。1030.1420。71910青海0.0900.0881.02226山东0。0850。1200.70811天津0.1780。1761.01327河北0.0700.1060。66212吉林0.1000。1010.99128四川0。0570.0860.65913上海0.2750。2820.98629湖北0.0670.1030.64814新疆0.1020.1040。97230江苏0.0830。1360。60715内蒙0.0880.0940。94731福建0.0820.1340。60516辽宁0.1200.1300。932在考虑第二产业影响的前提下，在给定的社会经济人均收入水平状况下,税收能力利用程度与第二产业发达程度呈逆向运动。按照国际通行标准，税收能力利用指数在0。8-1.2范围内为恰当,那么，我国有7个地区税收能力利用过度，通俗讲是经济产出(供给）与税收摄取背离，主要在西部地区,分别为云南、贵州、甘肃、宁夏、山西。北京、广东由于人均收入的影响，指数页考前，重庆则令人费解.分析方法二：税收能力利用指数序号地区税收比率回归分析值税收能力利用指数序号地区税收比率回归分析值税收能力利用指数1云南0。2170.0802。73417辽宁0。1200。1300.9342贵州0.1230.0651。91418河南0。0680。0750.9223重庆0.1540.1031.51519广西0。0770。0860.8844甘肃0.1020.0771.33220青海0。0900.1060.8475北京0。2970。2351。23921浙江0.1030.1280.7996宁夏0.1130.0941。20022山东0.0850.1120。7567山西0。1120.0941.19723河北0。0700.0960。7328广东0.1570.1391.12124湖南0。0670。0940。7189黑龙江0.1030.0951。08725海南0.0850.1190.71210内蒙古0。0880。0851。05526四川0.0570.0810。71211安徽0.0750.0731.05327湖北0.0670。0950.70812陕西0。1000.0961.04228江西0.0650。0930。70213吉林0。1000。0961.04229江苏0.0830.1260。65714上海0。2750。2721.02130福建0。0820。1340.60515天津0。1780。1810。98231西藏0.0650.1100.60116新疆0.1020.1040.974在人均国民收入和第三产业两个因素的作用下，税收能力利用指数发生了轻微的变化。人均收入水平、经济发达程度与税收能力利用指数仍呈逆向运动。但相对发达的重庆仍是例外。其他两种分析方法,结果基本相同，因篇幅关系,在此省略。四、结论比较再将我们统计的结果与1986年的统计结果进行比较。下表是1986年统计的税收能力利用指数情况。1986年各省税收能力利用指数地区税收能力利用指数地区税收能力利用指数地区税收能力利用指数云南1.7广东1。02湖北0.9甘肃1.27青海1。02安徽0.86贵州1。23上海1.01黑龙江0。86广西1。2河南1浙江0.86北京1.19陕西1西藏0。86福建1。16内蒙古0。99吉林0.85宁夏1.11四川0.96新疆0.68天津1。08江西0。94江苏0。66山西1。05河北0.94山东0.63湖南1.04辽宁0.92海南与前述统计分析结论比较，发现有20个省份的税收能力利用指数发生了较大程度的变化,指数上升的省份包括：云南、贵州、北京、宁夏、陕西、山东、吉林、新疆和四川；指数下降的省份包括:浙江、江苏、福建、湖南、河南、江西、河北和湖北，这与目前普片认为的税源充裕的地区“放水养鱼”而税源不足的地区“涸泽而渔”的看法是相一致的。因此评价区域的税收努力不能脱离地区的人均收入水平和第三产业的发展程度,关键是要分析其税收能力利用是否与其经济发展水平相适应。五、区域税收能力利用差异的原因分析1、经济复杂程度差异。显而易见，经济越发达,经济构成越复杂.在目前政策法规不健全、相关准则界定模糊及能力增长与经济复杂程度的变化并不同步等因素共同作用下，必然导致区域间指数差异。2、沙漏的边际效应。容量越大，则漏出越多，或者说，单位孔隙大小及数量相同的情况下，其边际漏出随面积扩大而扩大。3、棘轮的背离作用.目前的税收计划考核机制，导致下级税务机关越努力,好成绩出现的可能越大，“标准”也就是收入基数越大,从而将出现棘效应，也称“鞭打快牛”，因而税务部门有平衡税收任务的动机。经济发达程度的差异，相应地区税务机关相机选择的趋向是隐瞒或“寅吃卯粮”。4、税收执法考核体系不健全。税务部门能够相机选择的一个前置条件是其收益大于损失，也就是税务部门从税收执法不规范或者税收执法违法中获得的收益大于其可能受到的惩罚。对税务机关税收执法过程中违法、违规现象的监督制约和考核机制不到位，税收执法不规范、甚至税收执法违法的惩罚概率较小、惩罚力度较差，导致隐瞒税收收入的税务机关从地方政府得到的收益几乎成为净收益；收过头税对税务机关而言顺利完成了上级的税收考核任务，在经费、奖励、提升等各方面会得到一定的收益，而其受到惩罚或者损失很小，导致其选择的结果是收过头税。因而加大税收执法的考核机制和第三方的监督制约机制市有必要的。六、结束语本文采用19962001年的时间序列数据和省份横截面数据相结合的面板数据为样本,对我国各省份的税收能力利用程度进行了实证分析，结果表明，我国区域间税收能力利用存在明显差异，这种差异与人均收入水平、GDP增速、产业结构变化存在相关性,其变化趋势，客观反映了税收努力程度。究其原因，除经济因素本身外,与税收执法的考核机制、监督机制等问题密切相关，建议进税收执法机制的考核方式和监督措施，并有效引导税务机关的利益趋向，使其与税收执法的原则相适应。10