河北省保定市稅收征管效率問題研究

王曙光　劉顯媛

摘 要：通過比較河北省保定市10個區（縣）稅收集中度、納稅戶地域分布和稅收征管人員配置狀況，運用三階段DEA模型測度稅收征管效率，得出稅收征管效率水平總體偏低和稅收征管技術手段的作用不顯著的結論。同時，針對存在的稅收征收管理成本較高、稅務人員人均管戶較多、稅務專業人才數量不足和信息征管技術應用率低等問題，提出降低稅收征管成本、實施稅源精細化管理、科學配置征管人力資源和推動稅收大數據應用等對策建議。

關鍵詞：稅收征管;征管效率;DEA模型

中圖分類號：F812.42 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）15-0057-05

一、河北省保定市稅收征管現狀及效率分析

（一）稅收征管總體概況

河北省保定市2017年GDP為3 227.3億元，同比增長6%，經濟增長較為穩定，但低于全省平均GDP增速（6.7%）;稅收收入①總體呈上升趨勢，由2011年的1 463 039萬元增至2017年的2 885 733萬元，增長0.97倍（如下圖所示）。

保定市稅務局下設25個區（縣）稅務局，負責轄區中央稅、共享稅、地方稅和其他有關稅費的征管工作。本文選取保定市稅務局下轄競秀、滿城、蓮池、清苑、徐水5個區局和高陽、曲唐、淶水和阜平5個縣局的相關數據，②從稅收征管模式、稅務人員配置、納稅戶分布和稅收集中度四個層面來闡述稅收征管總體狀況。

1.稅收征管模式。保定市稅務局各區局按照以行業為主、地域為輔的原則對轄區內納稅人進行管理，區內納稅人按照不同行業分屬各分局管理，基礎事項和個體戶以地域管理為主，各分局之間存在管轄權限的交叉;各縣局以專業化管理為主，地域管理為輔，縣內各分局按行業、規模對納稅人實行分管，并成立專業化管理小組進行日常管理和風險應對。

2.稅務人員配置。2017年保定市稅務局5個區局稅務工作人員平均為144人，稅收管理員平均70人，占總數48.03%，其中50歲以下占68.57%，高于全省的49.53%。5個縣局工作人員平均為89人，稅收管理員平均47人，占總數52.8%，其中50歲以下占46.81%，低于全省平均值。從樣本區（縣）看，35歲以下稅收管理人員僅6人，占全部管理人員的1.3%。

3.納稅戶分布。從地域分布看，2017年保定市稅務局區局單位面積納稅戶為108戶，其中蓮池區面積最小為62平方千米，共17 602戶納稅戶，單位面積納稅戶284戶;清苑區轄區面積最大，為953平方千米，共9 245戶納稅戶，單位面積納稅戶僅10戶。5個縣局因面積較大，平均每平方千米納稅戶僅6戶。區局單位面積納稅戶約為縣局的18倍，納稅戶分布密度高于縣局。

4.稅收集中度。2017年保定市稅務局5個區局80%的平均稅收集中度為0.54%，90%的平均稅收集中度為2.23%;5個縣局80%的平均稅收集中度為0.86%，90%的平均稅收集中度為2.08%。通過上述數據可看出，保定市稅務局區（縣）局的稅收收入主要集中在少數重點稅源戶中，90%的稅收收入平均集中在3%以內的納稅戶中，稅收集中度總體較高。

（二）稅收征管效率分析

對稅收征管效率的測度主要是評估稅務機關是否用最小的人財物力獲取最大的稅收收入[1]。基于已有研究，運用三階段DEA模型[2]以保定市10個樣本區縣2013—2017年的GDP、稅務從業人數和稅源集中化程度作為投入變量，以稅收收入作為產出變量，并通過剔除人均GDP、單位面積人口數、人均可支配收入三個環境變量的影響，計算各決策單元的稅收征管效率。

1.DEA初始效率分析。運用DEAP2.1軟件，以2013—2017年保定市10個區縣稅收收入作為產出變量，以GDP、稅收從業人數、稅源集中化程度作為投入變量，進行第一階段的初始效率分析，其稅收征管綜合效率結果（見表1）。

從表1可看出，保定市稅務局區局稅收征管效率總體上高于縣局，5個區局位列前五名。其中，徐水區局各年稅收征管效率值均為1，在各區縣中位列第一。5個縣局稅收征效率值較低，排名處于相對劣勢地位。但該排名尚未剔除環境變量的影響，需借助SFA回歸做進一步分析。

從上頁表2可看出，保定市稅務局稅收征管技術效率總體上區局高于縣局。徐水區局稅收征管技術效率占絕對優勢，每年技術效率均有效;蓮池區技術效率較為有效，競秀區處于相對無效狀態，其他區局稅收征管技術效率均低于0.8，說明保定市稅務局各區（縣）局稅收征管技術效率亟待提升。

2.相似SFA回歸分析。運用Frontier4.1軟件，以2017年人均GDP、單位面積人口數、人均可支配收入三個環境變量作為自變量，分別對第一階段計算出的投入松弛變量進行回歸分析，相關回歸結果分別（見表3、表4和表5）。

投入松弛量可看作稅務部門的機會成本，是稅務部門可通過改進運作方式達到有效率的運作水平可能節約的投入。如果變量與投入松弛量負相關，說明自變量增加有利于減少機會成本和提高稅務部門的征管效率[1]。本文分析三個環境變量與各投入松弛變量之間的回歸關系。首先，人均GDP與GDP松弛變量、稅務從業人數松弛變量負相關。這說明人均GDP水平高即經濟發展水平高有利于稅收征管效率的提高。經濟發展水平越高的地區經濟，主體納稅意識越高，稅源越充沛，稅務部門完成稅收計劃任務越容易，稅收征管效率越高。其次，單位面積人口數與GDP、稅務從業人數、稅源集中化程度的松弛變量負相關。這說明，單位面積人口數量增加有利于稅收征管效率的提升。因為單位面積人口數量越多，人口分布越集中，稅務部門征稅成本越低。最后，人均可支配收入與稅源集中化程度松弛變量負相關。這說明，人均可支配收入的增加，會降低因稅源分散而產生稅務部門征稅的機會成本，從而提高稅收征管效率。通過以上回歸數據可看出，GDP松弛變量、稅務從業人數松弛變量和稅源集中程度松弛變量對三個環境變量的回歸較好，能夠通過假設檢驗，且三個環境變量即人均GDP、單位面積人口數、人均可支配收入對投入松弛變量有較大的影響。可見，采用SFA回歸分離環境變量的影響有一定必要性。