我国国税机关税收征管效率及其影响因素

李建军

(西南财经大学财政税务学院,四川 成都 611130)

一、引言及文献综述

根据现代税收理论,税收是人们为消费公共服务支付的代价,实际上用于提供公共产品和服务的税收是征得税收扣除征税费用的余额。尽量提高税收征管效率、减少征税过程的消耗,使人们的税收支付更多地转换为公共服务,这不仅是治税效率原则的重要方面,也是实现征税根本目标的要求。相对准确的评估税收征管效率,并考察其影响因素,是优化税收征管,提高税收征管效率、降低征税成本及实现税收目标的基础性工作。

税收征管效率,是治税效率原则的重要维度①税收效率原则,包括税收经济效率和税收行政效率,税收经济效率要求税收中性或超额负担最小化,税收行政效率 (或税收征管效率、税收征收效率),(胡怡建,2009;陈共,2009;蒋洪,2004),本文研究国家税务局系统在征税过程中的行政效率,也即税收行政效率。,是征税过程本身的效率,它要求政府在征得税收过程中花费的征收成本最小。人均征税额、征税费用率、成本-税收比等指标是税收征管效率水平衡量中常用的简便方法,但各指标在刻画税收征管水平时,没有考虑样本间的税基与税源差异,而在征税花费人力、财力等其他条件相同情况下,税源和税基的丰富度不同,征得的税收必然大相径庭②Lewis B D.(2006)分析了传统简单税收征管效率指标的局限,认为简单指标易于计算但对一些地区存在偏误,而参数 (或非参数)方法测算却比较合理、得当,但也有因技术方法复杂而较难被接受使用。。相对于简单征管效率估计指标,考虑税源和税基因素,运用非参数 (如DEA、FDH等)和参数 (如SFA)对税收征管效率进行评估分析,是近年国内外税收征管效率研究的常用方法,如Alfirman[1],Lewis[2],Mattos et al.[3]、崔兴芳等[4]、王德祥等[5]、杨得前[6]、李建军[7]等。已有研究对我们认识我国税收征管效率水平及优化税收征管都颇具参考价值。目前,我国的税收征管工作主要有国税、地税两套系统负责,由于国地税系统征管的税种、征管技术和方式等不同,客观上使两系统的征管效率水平及其影响因素不同。然而,已有文献基本上都是对税务机关整体征管效率的研究,忽视了两套税务系统税收征管差异性和独立性。与已有研究不同,本文主要研究国税系统的税收征管效率,在运用多种非参数方法对国税机关税收征管效率评估测算的基础上,进一步考察国税机关税收征管效率的影响因素。

二、测算方法及效率测算

(一)测算方法

征税同样是个投入产出过程,投入税基、税务部门的人力、物力和财力等征得税收收入,投入和产出都比较明确,故基于投入-产出思想的非参数和参数方法是税收征管效率测算的常用方法[1-7]。由于非参数方法不需要明确的生产函数结构形式,在效率评估中更为常用。为增进研究结果的稳健性,本文采用多种非参数方法对国税机关的税收征管效率进行评估,基于规模报酬不变的CCR模型DEA法[8]、基于规模报酬可变的BCC模型DEA法[9]和自由处置壳法 (FDH)[10]。非参数方法效率核算可以从投入的角度也可以从产出的角度,本文采用产出导向效率评估方式。

图1 CCR-DEA法测算的国税税收征管效率得分

图2 BCC-DEA法测算的国税税收征管效率得分

图3 FDH法测算的国税税收征管效率得分

图4 1997-2009年国税平均税收征管效率变化

设有n个地方国税机关 (DUM)有j种投入和k种产出,xi和yi为第i个地方国税机关的投入和产出列向量,X、Y分为 (j×n)和 (k×n)阶的投入、产出矩阵,则CCR模型、BCC模型和FDH模型的线性规划式分别为：

其中,θ为满足θ≥1的标量,是国税机关决策单元DUM的技术效率,若θ＞1,DUM没有达到效率前沿边界,意味着低效率;若θ=1,则该决策单位处于效率前沿。λ为(n×1)阶常数向量,是计算低效率DUM位置的权重。N′是n维单位向量,BCC模式较CCR模式施加了凸性限制N′λ=1,代表可变规模报酬。FDH模型加入λ∈ {0,1},λ取0或1,放弃技术凸性假设而坚持规模报酬可变。

(二)效率测算

在各地国税机关税收征管效率评估中,基于国税机关负责征收的税种类别①国税系统负责征收的税收主要有：增值税、消费税 (进口环节除外)、企业所得税、个人所得税等。,我们以各地国家税务局组织税收收入为产出变量,以第二产业增加值减去建筑业增加值再加上批发零售业增加值(亿元)②用来近似刻画增值税和消费税税基,因为进口环节增值税和消费税由海关代征,故没有纳入进出口因素。、企业营业盈余 (亿元)、城镇单位就业人员劳动者报酬 (亿元)、国税机构人员数 (人)四个指标为投入变量,分别使用CCR-DEA、BCC-DEA和FDH三种非参数方法进行效率测算,测算结果如图1-4。基于不同假设条件的三种非参数效率核算方法,虽然得出的具体效率得分存在差异,但整体趋势是大体一致的,我国国税机关税收征管效率整体仍比较低,样本期间年均效率呈曲折上升态势,但上升幅度比较小。

三、各地国家税务局税收征管效率影响因素分析

(一)实证模型及变量说明

税务部门税收征管效率的影响因素主要有税制因素、经济社会环境、税务人员因素、征管技术水平等方面[4],影响税收征管效率的因素非常多。根据已有的相关研究[4-7][11]和数据的可得性,本文主要考察财政、经济和社会环境对国税机关税收征管效率的影响,建立税收征管效率计量模型如下：

i,t分别表示地区 (省、自治区、直辖市)和年份,因变量为各地国税机关税收征管效率核算得分,为增进研究的稳健性,被解释变量国税税收征管效率分别采用前文所述的CCR、BCC和FDH三种非参数方法的评估结果。

W×eff为各地国税局税收征管效率的空间加权变量,用来反映某地 “相邻”地区国税机关税收征管效率对该地征管效率的影响。税收征管知识和技术具有共通性,税务机关直接的交流学习,会使先进的征管技术和知识向其他地区溢出。W为空间权重矩阵,它是一个方块对角矩阵,矩阵中元素wij表示第i省份与第j省区的空间相互关系,权重矩阵可表示为：

由于共有30个地区,故权重矩阵为30行×30列的方阵。这里以两省会城市之间的公路最近里程的倒数为权重对各省国税机关之间的 “相邻”程度进行赋值。在实际使用过程中,先对加权矩阵W行进行标准化处理,使权重矩阵W所有行元素之和等于1,然后与被加权的税征管效率值相乘,计算出加权变量。由于空间加权变量与被解释变量为同时决定的,这使解释变量便具有内生性,为克服可能存在的内生性,我们取该变量的滞后一期。

taxdec为以地方税务机关征收的税收与国地税征得总税收之比表示的税收分权变量,我国税收征管主要有国、地税两套系统完成,税收分权反映了国地税分工状况,税收分权程度越高意味着地方税务机关负责征收的税收越多,随着征税规模及范围的扩大,可能产生税收征管的规模经济效应,或拥挤与规模不经济。lpopstaff为对数化的地区人口与地税税务人员比,也即税务人员的人均管理的人口范围。其他变量为辖区经济社会环境变量,用以控制辖区差异：employ为就业比,用城乡就业数与人口之比表示 (单位：%);city为城镇化率,用城镇就业占城乡总就业的比重来表示(单位：%);lprgdp为地区人均实际GDP的自然对数,用以反映地区经济发展水平,实际GDP计算时以1978年价格为不变价格调整而得;proad为每万人公路里程数变量,用来表征地区的道路基础设施状况;open为贸易开放度,也即进出口总额与GDP之比;col为大专以上学历人口比 (单位：%)。

本文使用的是1997-2009年中国30个地区数据,不含西藏和港澳台地区,数据主要来自 《中国统计年鉴》和 《中国税务年鉴》相关各期,2008年和2009年各地区地税局人员数,因税务年鉴无报告,通过插值法补充。省会城市间公路最近里程数据源自于谷歌地图网。

(二)实证结果分析

由于DEA评估的效率值都在0和1之间,也即因变量在某个区间的数据被截断或被归并到一点,OLS估计结果将是有偏且不一致的,此时遵循极大似然法概念的Tobit模型是一个较好选择。故我们采用Tobit模型进行回归,估计结果如表1。

从表1可知,在因变量分别为CCR、BCC和FDH效率值的模型中,税收征管效率空间加权变量滞后一期的系数都显著为正,表明一国税机构的 “相邻”地区国税机关税收征管效率的提高将带动该国税机构税收征管效率的提升。税收征管知识和技术具有同质性,先进的税收征管经验、知识和技术等会在税务机关之间的传递和流动,特别是在税务系统垂直管理制度下,上级对地方经验、技术的组织推广,都促使税收征管效率呈现出空间互动和溢出效应。

税收分权taxdec变量在三个回归模型中的系数都显著为负,这说明随着税收分权的提高将引起国税机关税收征管效率的下降。在我国税收征管工作主要有国税、地税两税收系统负责,而由于税务机关为征管税收所花费的大量支出 (如机构、建筑、设备等)都是固定成本,扩大税收征管的责任范围,增加征管税收的边际成本呈递减趋势,税收征管具有规模经济特征,税收分权意味着地方税务系统负责征管的税收增加、国税负责征管的税收减少,这使得国税机关税收征管越来越不具备规模性,进而使得税收分权对国税征管效率的影响表现为负。这意味着实现国地税系统合并在提高征管效率上的价值。

就业比employ在三个回归模型中系数都为正,除在第一个回归模型中不显著外,在其他回归模型中都显著,整体上说明就业的增加、就业比的提高有助于国税征管效率的提升。可能的原因在于就业水平高、有相对稳定且庞大的就业群体,为税收征管提供了稳定的税源和纳税人,从而有助于税收征管效率的改善。城镇化city变量系数在三模型中都显著为正。城镇化率的提升意味着,一方面居民向城镇聚集,另一方面产业和经济集聚、社会经济产出主要有城镇创造,这使得税源、税基、课税对象和纳税人向城镇集中,这便利了税务机关的税收征管,降低征管成本,促进了征管效率的提升。

人均GDP变量lprgdp系数显著为负,说明经济发展水平提高会阻遏国税征管效率的提高,可能的解释是,一方面经济发展水平提高带来的税收征管技术的进步、居民纳税意识增强等,有助于税收征管效率的改善,另一方面,随着经济发展水平提高,社会经济活动日趋复杂化,纳税人的税收成本意识、逃避税动机和技能等不断增强,这都给税收征管工作提出了挑战,经济发展水平对税收征管效率影响的积极效应和消极效应并存,而消极效应大于积极效应,从而人均实际GDP变量系数表现为负。

每万人公路里程变量proad系数各模型中都为负,且在后两个模型中都通过了检验,说明公路交通设施发展不利于国税税收征管效率提高,与我们的预期相悖。究其原因在于：我国各省区面积悬殊,地广人稀的西部地区每万人公路里程数大,而东部发达地区反而小①如2009年每万人公路里程数最多的三个地区分别为：青海107.9、新疆69.8、内蒙古62.2;最小的三地区分别为：上海6.1、天津11.6和北京11.8。,每万人公路里程数变量与辖区交通基础设施便利程度大体呈负向关系。每万人公路里程数越大,则税务机关为履行辖区内的税收征管工作,所需的交通、人力等成本越多,从而使每万人公路里程变量系数显示为负。

贸易开放度指标open系数在不同程度上显著为正,表明贸易开放有助于国税税收征管效率的提升。随着进出口的增加、经济开放度的提高,国外经济主体 (企业和个人)的思想观念和行为方式等对国内经济主体的影响将不断加深,国外先进的组织管理技术和知识等会向包括税务部门在内的公共部门和私人部门溢出;同时,对外经济交往的增加、经济开放度的提升,将促使居民的效率意识、社会参与意识、公民观念等增强,从而对税务部门的税收征管工作提出更高的要求、形成外部压力,进而推动国税税收征管效率的改进。

反映社会教育状况的大专以上学历人口比变量col系数在三个回归模型中都显著为正,此外,我们又使用了人均受教育年限指标②按照国内通常的教育年限取值方式,不识字或识字很少、小学文化、初中文化、高中文化、大专以上的教育年限分别设定为0、6、9、12和16(吕炜和刘国辉,2010)。,发现人均教育年限变量在模型中都不显著,这表明教育中对税收征管效率有积极效应的主要是高等教育。相对于初中级教育,高等教育更注重培养人的综合素质和公民及社会意识,受大学以上教育者的税收意识相对较高、社会参与意识相对更强,这都对税务部门税收征管效率改善具有积极作用。

表1 国税系统税收征管效率影响因素Tobit回归结果

四、简要的结论

本文首先对我国国家税务局系统的税收征管效率进行测算,进而研究国税机关税收征管效率的影响因素。研究发现,基于规模报酬不变和规模报酬可变的DEA方法、自由处置壳FDH方法核算的国税机关税收征管效率,虽在样本期间及地区的具体效率得分存在差异,但整体趋势是大体一致的,我国国税机关税收征管效率整体仍比较低,在样本期间整体效率虽有起伏,但整体上保持相对稳定。

各地国税机关的税收征管效率具有空间相依性和学习效应,“相邻”地区国税机关税收征管效率的提高将带动该国税机构税收征管效率的提升。税收分权使国税机关负责征管的税收减少、国税税收征管越来越不具备规模性,不利于国税征管效率的提高。为发挥税收征管的规模效应,逐步实现国地税系统合并是理想的选择。就业比的提高、城镇化水平提升、贸易开放度的提升、大学以上受教育程度人口比重增加、便利的交通等将会促进国税机关税收征管效率提高。为应对经济发展中经济社会生活复杂化、纳税人逃避税的意识及行为的强化给税收征管带来的挑战,国税机关应加强同地税、工商、金融等部门的信息交流合作,提高税收征管业务和技术水平。

[1]Alfirman L.Estimating Stochastic Frontier Tax Potential：Can Indonesian Local Governments Increase Tax Revenues Under Decentralization?[R].Department of Economics,University of Colorado at Boulder,Working Paper 2003,No.03-19.

[2]Lewis B.D.Local Government Taxation an Analysis of Administrative Cost Inefficiency[J].Bulletin of Indonesian Economic Studies,2006,.42(2)：213-233.

[3]Mattos E,Fabiana Rocha,Paulo Arvate.Flypaper effect Revisted：Evidence for Tax Collection Efficiency in Brazilian Municipalities[J].Estudos Econ?micos,2011,41(2)：239-267.

[4]应亚珍,陈仕洪.税收征管效率影响因素评析 [J].税务研究,2004,(11)：73-74.

[5]王德祥等.我国税务征管效率及其影响因素 [J].数量经济技术经济研究,2009,(4)：152-161.

[6]杨得前.我国税收征管效率的动态评价：1997-2007[J].当代财经,2010,(8)：20-25.

[7]李建军.税收征管效率评估分析：1997-2007[J].中国经济问题,2011,(3)：90-99.

[8]Banker,R.D.,R.F.Charnes,W.W.Cooper.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science,1984,(30)：1078 1092.

[9]Charnes,A.,W.Cooper,E.Rhodes.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research,1978,(2)：429-444.

[10]Deprins,D.,L.Simar,H.Tulkens.Measuring labor-efficiency in post offices[M]//M.Marchand,P.Pestieau and H.Tulkens.The performanceof public enterprises：Concepts and measurement.Amsterdam：North-Holland,1984：243-267.

[11]李建军等.我国税收征管效率实证分析——基于修正的三阶段DEA方法 [J].税务与经济,2012,(1)：85-91.