運用三階DEA方法對所得稅調節居民收入差距的實證分析

陳燦

摘 要：作為調節收入分配差距的主要稅種，所得稅調節居民收入差距績效水平的高低會直接影響整個稅收體系調節居民收入差距的效果。因此，對所得稅調節居民收入差距的績效研究一直受到業界的廣泛關注。采用三階DEA方法，分析了2015—2017年所得稅對于調節居民收入差距的績效。通過研究，測算各省所得稅調節居民收入差距績效的真實水平，總結制約我國所得稅調節居民收入差距績效增長的主要因素，優化所得稅對居民收入差距績效的調節作用。

關鍵詞：所得稅;績效評估;三階DEA

文章編號：1004-7026（2020）09-0167-02? ? ? ? ?中國圖書分類號：F812.42;F126.2? ? ? ? 文獻標志碼：A

數據包絡分析（DEA）是根據多指標投入和多指標產出數據對同類型組織進行相對有效測量的非參數方法，先保持決策單元的投入或者投入不變，采用數學規劃方法確定相對有效的生產前沿面，將DMU投影到生產前沿面上，通過比較DMU偏離前沿面的程度評價它們的相對有效性。為了使DEA模型績效評估結果更趨于事實，提出了第一、第二和第三階段的DEA模型[1]。

1? 模型構建和指標選取

1.1? 模型構建

第三階段利用調整后的投入數據和初始產出數據，重新計算DEA模型，得到新的績效得分。第三階段得出的績效值剔除了環境因素和隨機誤差的影響，客觀體現了管理技術績效水平，更能反映客觀事實。

1.2三階DEA模型指標的選取

主要選取人均個人所得稅和人均企業所得稅兩個指標作為投入變量。對于收入分配差距的衡量，主要選取地區居民收入差距比和行業收入差距比這兩個產出變量，分別衡量我國各省內地區收入差距和我國各省內行業收入差距。環境變量則選取反映各省經濟、財稅和社會環境的主要因素，即財政分權、工業化水平和就業所有制結構。在分析SFA模型時，需要結合我國所得稅調節收入分配差距的特點，將樣本不可控范圍內對績效的影響因素納入考慮范圍。

2測度及結果分析

2.1效率值測定

三階DEA將產出數據和剔除了環境和隨機擾動的投入數據歸納起來測定效率值，結果如表1。

2.2結果分析

第一階段在不考慮環境因素和隨機干擾項時，可計算得出投入產出綜合效率的平均值為0.578，績效偏低。其中純技術效率平均值與規模效率平均值分別為0.656和0.858，說明純技術效率偏低是制約所得稅調節居民收入差距績效提升的主要因素。從區域角度來看，河北、湖南、甘肅、西藏均處于前沿，而北京、上海投入產出效率較低。

第二階段在顯著性水平為0.5%的LR檢驗下，財政分權、工業化水平兩個環境因素通過了顯著性檢驗，表明財政分權、工業化水平對所得稅調節居民收入差距的績效有較明顯的影響。與此同時，SFA進行回歸分析的必要性得到證實，其值在趨近的同時通過了顯著性水平為0.5%的檢驗，這說明技術無效率對其具有較顯著影響，且隨機因素對其的影響很小。這一結果表明，選取的隨機因素對所得稅調節居民收入差距的績效存在顯著影響，有必要應用SFA對環境因素造成的績效影響進行剝離分析。

第三階段投入產出效率較高，湖南和西藏走在全國最前列。對比第一階段結果可以看出，調整后各省市投入產出效率有很大提升，說明各省市的財政分權、工業化水平、就業所有制結構平均水平較低，調整后河北的效率值相比第一階段有所降低，這說明好的外部機遇是造成績效值虛高假象的原因，而并非源于高水平的技術管理。

2.3小結

對比第一和第三階段DEA模型結果，在消除環境變量和隨機因素的影響后，全國整體的平均績效值從0.578提升至0.796，說明第一階段的績效值的確受到了環境因素的影響，但距離績效前沿面還有一定的距離。

純技術績效值為0.949，說明我國在所得稅方面的稅務管理水平日趨提升。規模績效均值為0.839，還有進一步優化空間。各地區規模報酬狀態處于遞增階段，說明各地區還應注重調整所得稅結構。

參考文獻：

[1]何輝.對“改進個人所得稅調節居民收入差距”的探討[J].特區經濟，2006（7）：121-123.