我國稅收增速變動征管成因的定量研究

摘 要：本文根據稅收努力理論構建了我國預測的稅收份額的決定方程，并由此計算出我國預測的稅收份額，結合我國實際稅收份額，計算出我國1978—2005年間稅收努力指數。本文以稅收努力指數作為計量我國稅收征管水平變動的代理變量。分析結果表明，稅收努力指數的增長率與調整后稅收增長率保持了較強的相關性，并且它們還具有良好的回歸關系，我國征管水平提高率對我國調整后稅收增長率的解釋能力達到88．74％。我國征管水平的變動解釋了我國稅收增速變動的絕大部分原因。

關鍵詞：稅收努力指數；稅收征管；稅收增速;稅負

中圖分類號：F810．43文獻標識碼：A文章編號：1000．176X（2008）02．0082．08

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一、引 言

在研究我國稅收增速變動與稅收征管水平變動的定量關系之前，首先需要解決的一個問題是，如何定量評價我國稅收征管水平？我國對這一問題討論的文獻屈指可數，金人慶（2002）根據1998—2001年的稅收增收數據給出了稅收增長是由經濟因素、稅制因素和征管因素三成因分析框架，并估計了三因素的各自貢獻份額^[1]。中國國際稅收研究會課題組（2005）提出征收率是征管水平的量化指標，并給出了一組模擬值^[2]。崔興芳、樊勇、呂冰洋等（2006）使用數據包絡分析（DEA）的方法計算了我國1996—2003年全國各省份稅收征管效率的提高值，并在使用經濟增長率和征管效率提高率對稅收增長率的解釋過程中，發現征管效率提高率的統計意義是顯著的^[3]。

國外學者對這一問題的討論有三條路徑：一是在給定稅收征管預算的前提條件下，以實際稅收遵從率和最大稅收遵從率的比值作為稅收征管效率的代理變量（Serra，2000）^[4]。二是使用數據包絡分析的方法（DEA），用產出單元的加權和與投入單元的加權和的比值作為稅收征管效率的代理變量（Charnes，Cooper，Rhodes，1978）^[5]。三是使用稅收努力指數（TEI）作為稅收征管效率的代理變量。

第一種方法的理論基礎是AS模型（Allingham，Sandmo，1972）^[6]及其改進模型（Srinivasan，1973；Yitzhaki，1974；Slemrod，Yitzhaki，1987；Slemrod，Yitzhaki，2000)^[7．10]。該理論認為稅收遵從率（s）是收入（y）、稅率（t）、懲罰力度（m）和查出概率（p）的函數。可以表達為：

由于懲罰力度（m）和查出概率（p）數據難以取得，因此使用稅基（b）和稅收征管預算與稅基的比值（g）替代懲罰力度（m）和查出概率（p）（Besley，Mclaren，1993；Pommerehne，Weck．Hannenann，1996）^[11．12]。安吉納、勞沃、斯密得（Aigner，Lovell，Schmidt，1977）首先將（1）式展開成線性隨機方程，并開展了稅收遵從率的估計工作^[13]。但是在我國這種方法卻受到數據的限制，因為我國沒有公開的分稅種稅基數據，另外征管預算也是不公開的。

第二種方法的優點是可以使用一組輸入單元估計多組輸出單元，但是DEA方法不能對原假設進行假設檢驗，不同方程使用的數據集不作變換。

針對我國情況，由于數據的限制，我們不可能使用前兩種方法估計出1978年以來每年稅收征管水平的定量數據。因此，運用稅收努力指數的方法是比較可行的。在本文中，我們使用稅收努力指數作為衡量稅收征管水平的代理變量。

稅收努力（tax effort）是在稅柄（tax handles）給定的前提下，一國在征稅過程中投入的努力程度，稅柄是一國比較容易實現的能夠產生稅收收入的稅源（Leuthold，2002）^[14]。通常使用稅收努力指數（TEI）來衡量稅收努力程度，稅收努力指數用下式定義（Leuthold，2002）^[14]：

TEI=actual tax sharepredicted tax share（2）

實際稅收份額（actual tax share）是指實際稅收收入占GDP的比重，預測的稅收份額（predicted tax share）是指使用一定方法預測出的由稅柄決定的潛在稅收份額。如果一國的稅收努力指數（TEI）大于1，那么該國就是高稅收努力國家；反之則相反。稅收努力指數可以衡量一國的征稅能力，征稅能力又主要取決于稅務管理效率，而稅務管理效率又取決于稅務人員的人數、技能、敬業精神以及納稅人的合作情況（趙志耘，郭慶旺，2002）^[15]。在一國GDP和稅制既定的前提下，該國理論上的納稅潛力應該也是既定的。稅收努力程度衡量了該國對這一既定的納稅能力的挖掘程度。但是，實際上我們不可能知道這一潛在納稅能力。因此，我們就無法知道該國納稅努力的絕對數值。我們只能事先確定一個比較納稅努力程度的樣本群體，根據群體中不同個體的稅柄數值，確定理論上稅收份額的期望值，然后將實際值和期望值進行比較，得出在這一樣本群體中，不同個體的稅收努力程度的相對值。稅收努力指數大于1，并不說明該國的潛在納稅能力已經透支，而是說明在這一樣本群體中，該國的稅收努力程度超過了平均水平。在一國稅制和GDP既定的前提下，對潛在納稅能力的挖掘是通過該國的稅收征管系統實現，因此稅收努力指數也衡量了一國稅收征管效能。

實際稅收份額（actual tax share）的計算是簡單的。預測的稅收份額（predicted tax share）可以使用下式計算（Leuthold，2002^[14]；Piancatelli，2001^[16]）：

在（3）式中，xn表示不同的稅柄（tax handles），u是隨機變量，表示方程中不能被稅柄解釋的部分。

對國外稅收努力理論的發展，錢晟（2000）^[17]有一個比較詳細的綜述，這里只是對其綜述的補充。勞茨和莫斯（Lotz，Morss，1967）首次比較了預測的稅收份額與實際稅收份額的差異，并將之運用到國家間的稅收努力的比較中。其使用的稅柄是人均收入和進出口占GDP的比重^[18]。鮑爾（Bahl，1971）對預測的稅收份額的計算進行了公式化，用回歸的方法估計了預測的稅收份額，計算了稅收努力指數，并且與以前計算結果進行了比較。他指出國家的開放程度，應該與人均收入有同樣的作用^[19]。此后，切利亞、巴斯、凱力等人（Chelliah，1971；Chelliah，Baas，Kelly，1975）在對不同國家稅收努力程度比較過程中發現，來自國內的人均收入、采掘業增加值占GDP比重、農業增加值占GDP比重等因素在對稅收份額的解釋過程中作用是顯著的^[20．21]。泰特、格雷茨、艾奇格林等人（Tait，Gratz，Eichengreen，1979）在驗證了切利亞等人結論的基礎上，指出出口占GDP份額的作用也是顯著的^[22]。近幾年，隨著計量經濟學中面板技術的成熟，許多學者使用面板技術對以前的結論重新加以驗證。皮卡坦利（Piancatelli，2001）在對31個低收入國家、19個中等收入國家和25個高收入國家，1985—1995年間稅收努力程度的比較過程中發現，人均GDP、對外貿易占GDP份額和農業、工業、服務業增加值占GDP份額的作用都是顯著的^[16]。盧斯奧德（Leuthold，2002）同樣使用面板技術估計了包括中國在內的40個中等收入國家的稅收努力程度，并且單獨比較了中國與其它亞洲五國的稅收努力程度。他發現人口增長率和對外貿易占GDP份額的作用是顯著的^[14]。類似的文獻還有埃爾頓尼（Eltony，2002）對阿拉伯國家稅收努力程度的比較^[23]，以及盧斯奧德（Leuthold，1991）對發展中國家稅收努力程度的比較^[24]。

在國外的學者中，盧斯奧德（Leuthold，2002）使用中國和其它亞洲五國1990—1997年形成的板面數據，計算了中國的稅收努力指數，但是其目的是與其它亞洲五國加以比較，而不是與中國自身比較^[14]。鮑爾（Bahl，2000）計算了中國各省份1995年的稅收努力指數，其目的是比較各省份的稅收努力程度^[25]。趙志耘、郭慶旺（2002）在討論我國稅收規模時^[15]，錢晟（2000）在對宏觀稅負的適度水平進行討論時^[17]，都討論了稅收努力指數的概念，但是他們并沒有系統計算我國稅收努力指數。

因此，我們認為有必要計算出1978—2005年間我國稅收努力指數，為我們定量地分析我國稅收增長的稅收征管成因奠定基礎。

本文分為四個部分，在第二部分給出我國稅收努力指數的計算方法，并計算我國稅收努力指數。在第三部分通過觀測稅收增長率（增速）與稅收努力指數增長率的定量關系，討論我國稅收增速變動的征管成因。在第四部分形成本文的簡短結論。

二、稅收努力指數的計算

（一）計算方法

已有的計算稅收努力指數的文獻，通常是利用不同國家在一段時間內各個稅柄形成的板面數據估計出一個隨機方程，這個方程的右邊是不同的稅柄，方程的左邊是各國的實際稅收份額。通過這個方程，事實上是在各個國家之間刻畫出了一條由各國稅柄所決定的稅收份額的均值線。如果一國的稅收份額的實際值高于均值，那么在這些國家中，其為高稅收努力國家；反之則相反。

這一求解稅收努力指數的思想，對一國的情況同樣是可行的。因為一國在歷史上不同時期，各稅柄的取值各不相同，我們同樣可以依據不同的稅柄取值，在該國的歷史空間中刻畫出一條由稅柄決定的稅收份額的均值線，每年的實際稅收份額和均值線進行比較，高于均值線就是高稅收努力，否則就是低稅收努力。

從以上的論述中，我們還可以看出稅收努力指數只有在進行比較的時候才有意義，如果脫離比較的群體，稅收努力指數的絕對值毫無意義。

因此，稅收努力指數的計算可以分成三個步驟：一是計算實際稅收份額。二是計算預測稅收份額。三是將實際稅收份額與預測稅收份額相比，得出稅收努力指數。

我們將根據已有文獻中使用過的稅柄，結合我國實際逐步優選出適合我國情況的稅收份額決定方程。

（二）計算使用的指標及數據

計算我國稅收努力指數使用的指標具體數值見表1。

這里使用POP表示人口數，RAPOP表示人口增長率，RGPC表示人均GDP，這里的GDP是消除價格影響因素以后的實際GDP，使用的方法是司春林等人（2002）^[26]的方法。ADTSH表示調整后實際稅收的稅收份額，ADTSH用調整后實際稅收（ADRETAX）除以GDP得到。FRISH表示一次產業增加值占GDP比重，用實際一次產業增加值（FREIND）除以GDP得到。SRISH表示二次產業增加值占GDP的比重，用實際二次產業增加值（SREIND）除以GDP得到。 MDSH表示工業和采掘業增加值占GDP的比重，用實際工業和采掘業增加值（MDREIND）除以GDP得到。實際采掘業的增加值使用二次產業增加值減去工業和建筑業增加值得到。TRISH表示三次產業增加值占GDP的比重，用實際三次產業增加值（TREIND）除以GDP得到。EXPSH表示貨物出口額占GDP的比重，用實際貨物出口額（EXPORT）除以GDP得到。IMPSH表示貨物進口額占GDP的比重，用實際貨物進口額（IMPORT）除以GDP得到。TRASH表示對外貿易占GDP的比重，用實際進口額與實際出口額之和（TRA）除以GDP得到。在稅柄指標中涉及比率的部分，由于為求實際值，需要分子和分母共同乘以縮減指數，所以使用現值的結果和使用可比值的結果是相同的。

（三）指數的計算

1．數據的平穩性檢驗

在使用時間序列數據討論協整關系之前，進行數據的平穩性檢驗是必要的，可以避免偽回歸現象。檢驗的方法是ADF方法，檢驗使用的計算軟件是Eviews 5．0。計算結果見表2。

從表2中可以看出，除了人口增長率是平穩的以外，其余數據皆不平穩。人均實際GDP在差分兩次以后平穩，其余變量在差分一次以后平穩。在協整關系中，各個分量序列應該是有相同階數的單整序列（張世英，樊智，2004）^[29]。因此，人口增長率和人均GDP與其它變量不可能是協整的。

2．預測的稅收份額決定方程的估計

既然調整后實際稅收份額（ADTSH）、人口數（POP）、一次產業份額（FRISH）、二次產業份額（SRISH）、制造業和采掘業份額（MDSH）、三次產業份額（TRISH）、出口份額（EXPSH）、進口份額（IMPSH）和對外貿易份額（TRASH）存在相同的單位根個數，那么它們之間就有可能存在某種協整關系。但是，一次產業份額（FRISH）、二次產業份額（SRISH）（或者制造業和采掘業份額（MDSH））、三次產業份額（TRISH）之和為1，出口份額（EXPSH）和進口份額（IMPSH）之和等于對外貿易份額（TRASH），因此，在使用上述指標時，會產生嚴重的共線性問題。這里我們使用制造業和采掘業份額（MDSH）替代二次產業份額（SRISH），使用出口份額（EXPSH）和進口份額（IMPSH）替代對外貿易份額（TRASH），以消除共線性問題。多變量之間的多個協整關系，需要使用Johansen檢驗，檢驗結果見表3，計算軟件是Eviews 5．0。

從表3當中可以看出，Johansen檢驗拒絕了存在一個和兩個協整關系的原假設，接受了存在三個協整關系的原假設。因此，各個指標之間可能存在三個協整關系。

在消除方程的序列自相關現象，按照指標系數的統計顯著性進行逐步刪除以后，我們發現有一、二、三次產業份額的系數，以及進出口份額的系數是統計顯著的。回歸方程殘差的平穩性檢驗結果見表4。

因此，我們有預測的稅收份額決定方程，見表5。從表5可以看出方程的樣本決定系數為97．50％，校正的樣本決定系數是95．94％。方程的系數統計意義顯著，并且不存在序列自相關現象。該方程比較好地擬合了我國稅收份額的各年變化，并且一、二、三次產業份額的系數，以及進口份額的系數為正，出口份額系數為負。出口份額系數為負，這一點與國際經驗不太相符。這主要是因為隨著我國市場經濟的發展，出口規模越來越大，但是我國稅收規模卻經歷了先下降后上升的過程。這是由我國從計劃經濟向市場經濟轉型的過程決定的，具有階段性特征。

我們可以依據預測的稅收份額決定方程、稅收努力指數定義式，以及實際稅收份額，計算出我國的稅收努力指數。計算結果見表6。這里計算出的稅收努力指數只是反映我國稅收努力程度在1978—2005年時間段內的變化情況，其單個的絕對值是沒有意義的，只是在與歷史值進行比較時才有意義。

三、稅收努力指數增長率與稅收增長率關系

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前面的稅收努力指數的計算，為我們分析稅收增速變動與稅收征管水平變動的定量關系做好了必要的準備。

（一）相關性分析

TEI增長率（RAINTEI）和調整后稅收增長率（RAINADT）計算調整后實際稅收增長率（RAINADT）依據的調整后實際稅收（ADRETAX）數據，請參閱《財經問題研究》2007年第1期《1978—2005年我國稅收與GDP關系再思考》一文。之間的相關性，計算結果表明，RAINTET與RAINADT之間的pearson相關系數是0．481，相伴概率是0．013。RAINTEI與PAINADT之間的Spearmn相關系數是0．429，相伴概率是0．029。計算軟件是SPSS11．0。

如表九和表十所示，TEI增長率（RAINTEI）和調整后稅收增長率（RAINADT）之間的Pearson相關系數和Spearman相關系數分別是0．481和0．429，絕對數值雖然處在中等水平上，但是它們的相伴概率都在0．05水平上顯著，表現出了比較強的相關性。這種相關性為我們進一步尋找它們之間的定量關系打下了基礎。

（二）協整檢驗與回歸關系

協整檢驗依然使用經典的E．G兩步法，先對數據的平穩性加以檢驗，確定其所含單位根個數是否相同，如果相同則可能具備協整關系，否則不具備協整關系。然后對回歸方程殘差的平穩性再檢驗，如果殘差平穩則有長期協整關系，否則不存在長期協整關系。計算軟件是Eviews5．0，檢驗結果見表7。

從表7中可以看出，調整后稅收增長率（RAINADT）和稅收努力指數增長率（RAINTEI）的ADF值小于5％臨界值，兩時間序列是平穩的，回歸方程殘差也是平穩數列。因此，長期的回歸關系見表8。

由于自回歸項和殘差的移動平均項引入，這樣就需用LM統計量替換DW統計量，LM統計量的相伴概率為0．593732，大于0．05，所以不存在序列自相關現象。RAINTEI的相伴概率在0．01以下顯著。調整后稅收增長率變動的88．74％，可以用稅收努力指數增長率的變動和前期稅收增長率的變動趨勢解釋。稅收努力指數提高1個單位，我國稅收增長率將提高0．42個單位。這一結果與崔興芳、樊勇、呂冰洋（2006）等人使用DEA方法計算出的，在1996—2003年間，全國各省份稅收征管效率提高率提高1個單位，可以提高我國稅收增長率0．654個單位的結論，可以相互印證^[3]。

根據潘雷馳（2007，c）中經濟增長率變動對稅收增長率（對1985年異常數據調整前后）解釋力度的分析，經濟增長率對調整前稅收增長率有9．84％的解釋力，以及經濟增長率對調整后稅收增長率有25．02％的解釋力^[30]。與之相比，我國征管水平提高率對我國調整后稅收增長率的解釋能力有巨大的提高，達到88．74％。我國征管水平的變動解釋了我國稅收增速變動的絕大部分原因。

四、結 論

稅收努力理論的開創和國外學者開展的不同國家之間稅收努力程度的比較工作，為我們計算出我國的稅收努力指數，以及比較我國稅收努力程度的變化情況，提供了理論指導和方法上的借鑒。我們可以根據構造理論上預測的稅收份額均值線的思想，刻畫出我國預測的稅收份額的均值線，然后根據稅收努力指數的通行定義，計算出我國的稅收努力指數。這樣我們就可以對我國稅收努力變化過程有一個定量的認識。

根據我國實際情況，我們選擇了稅收努力指數作為我國稅收征管水平變動的代理變量。稅收努力指數的增長率與調整后稅收增長率保持了較強的相關性，線性相關系數與秩相關系數都在0．4以上，且統計意義在0．05水平上顯著。稅收努力指數的增長率與調整后稅收增長率還具有良好的回歸關系，我國征管水平提高率對我國調整后稅收增長率的解釋能力達到88．74％。我國征管水平的變動解釋了我國稅收增速變動的絕大部分原因。

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Tax Administration Impact on the Tax Revenue Increasing Rate 

——Empirical Analysis Based on China From 1978 to 2005

Pan Leichi

(Yangzhou Taxation Institute of the State Administration for Taxation Yangzhou 225007)

Abstract:On the theory of tax effort， we can construct the equation for the tax share prediction．The predicted tax share can be estimated．With the data of actual tax share， we obtained the estimation value of tax effort index (TEI) in China．The tax effort index (TEI) was used to measure the level of tax administration in China．Through checking the relationship on the time series of the increasing rate of TEI and adjusted tax revenue， we found that the increasing rate of TEI and that of adjusted tax revenue was strongly correlated．Furthermore， there was favorable regressive relationship between them．88．74% variation of the increasing rate of adjusted tax revenue could be explained by the variation of TEI．

Key Words:Tax Effort Index Tax Administration Tax Burden

（責任編輯：韓淑麗）

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。”