基于DEA實證模型的稅收征管效率分析

【摘 要】稅收征管效率是稅收征管質(zhì)量與數(shù)量的綜合反映。論文采用三階段DEA模型，以廣東省21個地級市2020-2022年數(shù)據(jù)為例，測算其稅收征管效率。結果顯示，廣東省3年間的稅收征管效率各市之間差距明顯，廣州市、深圳市、東莞市稅收征管效率整體偏好，與其他城市差距明顯。稅收征管優(yōu)化不是一蹴而就的，結合廣東省實際情況，論文采用減少征稅成本、推進稅收征管技術進步、加強區(qū)域與部門間的合作、加強對稅務人員的知識、技能培訓以及建立有效的納稅人服務機制等措施對其稅收征管進行優(yōu)化。

【關鍵詞】稅收征管效率；三階段DEA模型；Malmquist指數(shù)模型

【中圖分類號】F812.42 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2024）07-0152-03

1 引言

黨的二十大報告明確指出要優(yōu)化稅制結構，健全現(xiàn)代預算制度，推動稅收征管改革步步深化。2023年國務院頒布的《政府工作報告》中也強調(diào)，要進一步深化稅收征管改革，推進財稅金融體制改革。隨著中共中央辦公廳、國務院辦公廳《關于進一步深化稅收征管改革的意見》的發(fā)布，國家稅務總局下發(fā)了關于開展其試點工作的通知，廣東省成為全國4個綜合改革試點地區(qū)之一，承擔起了全國改革大局闖關探路的使命。廣東省以優(yōu)化稅收征管為目的，圍繞多方面、多角度部署改革任務，明確提出要在2025年基本建成功能強大的智慧稅務，集成推出“十四五”時期一系列針對性強、含金量高、具有地方特色的稅收征管服務措施。

稅收征管效率是評價稅收征管效果的重要指標，本文采用三階段DEA模型、Malmquist指數(shù)模型對廣東省稅收征管效率進行測算分析。

2 文獻綜述

關于稅收征管效率，我國學者做了大量研究。如張斌[1]利用四階段DEA-Malmquist指數(shù)模型，根據(jù)2008-2014年各省份數(shù)據(jù)，分析了我國稅收征管效率狀況、動態(tài)趨勢以及影響全要素征管效率變動的四大因素。馬海花[2]運用測度效率水平的DEA實證模型，對西部地區(qū)2018年的12個省級稅務部門的截面數(shù)據(jù)進行分析，運用DEAP2.1軟件測算出其稅收征管效率。結果顯示在我國西部地區(qū)12個省級稅務部門中，大多數(shù)省份稅務機關稅收征管是非完全有效的，并分析了其無效的原因以及影響稅收征管效率水平的因素，最后對如何提高西部地區(qū)稅務部門稅收征管效率提出了合理的建議。張燕、田發(fā)[3]考慮到多種因素的影響下，求得的我國稅收征管綜合效率的結果可能不同，如剔除一些環(huán)境因素等隨機擾動的影響而測算出的稅收征管效率值會更加合理客觀。

3 模型構建及變量選取

3.1 模型構建

3.1.1 靜態(tài)效率測定——DEA-BCC模型

DEA：數(shù)據(jù)包絡分析，是對決策單元（DMU）進行相對評價時最常用的方法之一。由運籌學家Charnes等人于1978年提出，主要思想就是把待決策單元與參考決策單元進行比較得到相對效率[4]。本文選取規(guī)模可變的BCC模型進行分析，模型如下：

其中，j代表決策單元的數(shù)量，S+、S-為松弛變量，X、Y為投入和產(chǎn)出變量，θ為決策單元的綜合效率值，ε為阿基米德無窮小，？姿為權重。

若θ=1，S+=S-=0，則為DEA有效；若θ=1，S+或S-≠0，則為DEA弱有效；若θ<1，則為DEA非有效。

3.1.2 動態(tài)效率測定——Malmquist指數(shù)模型

Malmquist指數(shù)測算全要素生產(chǎn)率變化。為了能夠反映效率的動態(tài)變化，需要在利用DEA模型進行效率測算的靜態(tài)結果基礎上，構建了Malmquist指數(shù)模型，獲取不同時期稅收征管效率變化，從而得到廣東省稅收征管效率的全面動態(tài)評估。模型如下：

Ｍ＞１時，表示生產(chǎn)效率水平得到提高，反之則下降；Pech代表純技術效率變化，大于１表示技術運用水平提高，資源配置效率改善，反之則退步；Sech代表規(guī)模效率變化，大于１表示投入產(chǎn)出要素合理分配程度改善，規(guī)模優(yōu)化，反之則惡化[5]。

在規(guī)模報酬不變條件下，全要素生產(chǎn)率（Tfpch）可用技術效率（Effch）和技術進步（Techch）來表示。而技術效率（Effch）又可用規(guī)模效率（Sech）和純技術效率（Pech）表示，具體公式如下：

Tfpch=Effch×Techch=Sech×Pech×Techch

3.2 變量選取

在現(xiàn)有研究的基礎上，以及數(shù)據(jù)可獲得性的前提下，將稅收收入總額作為產(chǎn)出變量，而投入變量則是從稅基和稅源兩個角度來考慮，選取經(jīng)濟發(fā)展情況、產(chǎn)業(yè)結構以及政府為征稅所付出的代價來表示。經(jīng)濟發(fā)展情況選擇各市地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量。一般而言，一個地區(qū)的生產(chǎn)總值越高，其稅收收入也會越高。產(chǎn)業(yè)結構以第二和第三產(chǎn)業(yè)增加值來衡量。由于我國的稅收結構是以間接稅收為主，稅收的來源主要是在第二、三產(chǎn)業(yè)，因此其比重越高，稅收也就越高。而政府為征稅所付出的代價則為稅收事務支出，該指標是基于2020-2022年的可靠數(shù)據(jù)預算得出的。具體變量定義如表1所示。本文采用廣東省21個市2020-2022年的數(shù)據(jù)進行計算分析，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《廣東省統(tǒng)計年鑒》以及政府網(wǎng)站公開數(shù)據(jù)。

4 實證分析

4.1 稅收征管效率靜態(tài)分析

選取2022年廣東省各市的截面數(shù)據(jù)，運用DEAP2.1軟件進行測算。

4.1.1 綜合效率（CRS）分析

綜合效率通常用來衡量決策單元在投入生產(chǎn)要素進行生產(chǎn)時的效率，它綜合反映了決策單元配置和使用資源的能力以及效率。綜合效率（CRS）、純技術效率（VRS）和規(guī)模效率（SCA）之間的關系可以表示為：CRS=VRS×SCA。這意味著，要想綜合效率達到最優(yōu)值，需要使純技術效率和規(guī)模效率都達到最優(yōu)。

深圳市、東莞市的綜合效率為1，數(shù)值為1說明該DUM的投入產(chǎn)出是合理的，這也意味著其稅收征管工作已取得較好的成效。但經(jīng)計算，廣東省稅收征管綜合效率平均值僅為0.453，低于中等水平，這也表明廣東省各市稅收征管取得的成效兩極分化。例如，揭陽市的綜合效率值僅為0.145，差距明顯，這也說明該市在稅收征管方面存在諸多問題，亟待優(yōu)化征管工作。由此可見，廣東省整體稅收征管效率并不高，很多城市在稅收征管方面存在薄弱環(huán)節(jié)，稅收征管還需進一步優(yōu)化以此來促進稅收征管效率的進一步提升。結果如表2所示。

4.1.2 純技術效率（VRS）分析

純技術效率是由于管理和技術等因素影響的效率。結合本文若純技術效率的值小于1，說明該市稅務部門管理能力以及技術水平都有待提高。而純技術效率達到1的城市（深圳市、東莞市、潮州市、云浮市）表明稅務部門的技術水平都相對完善，無需進一步改進。

4.1.3 規(guī)模效率（SCA）分析

規(guī)模效率反映的是由于規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率，當規(guī)模效率達到1時，也就是規(guī)模適宜，已達到最優(yōu)的狀態(tài)。由表2可知，深圳市、東莞市達到了最優(yōu)水平，無需進行變動。而其他城市均需通過提升規(guī)模來提高效率。

4.1.4 投入冗余分析

為了進一步分析廣東省21個市的稅收征管效率，本文引入投入冗余展開探究。在投入產(chǎn)出模型中，存在的冗余變量去除稅務部門權利范圍內(nèi)無法控制的因素，值得注意的一個可控因素就是稅收事務支出。稅收事務支出是政府為征稅付出的代價，如果投入和產(chǎn)出不能很好地相匹配就會造成冗余，從而降低稅收征管效率。因此，對稅收事務支出這一指標進行有效管理，將有利于全面提升稅收征收的整體效益。

過高的投入冗余則是指投入過度，從而形成了投入和產(chǎn)出之間的不平衡，最終就會導致效率低下。如表3所示，投入冗余過高的城市，綜合效率并不會很高。因此，稅務機關應合理利用資源，減少不必要的支出，從而提高效率，以達到最佳效果。

4.2 稅收征管效率動態(tài)分析

使用DEA-Malmquist模型對2020-2022年廣東省稅收征管效率進行動態(tài)分析。結果見表4。

全要素生產(chǎn)率是衡量生產(chǎn)效率增長的重要指標。表4中除廣州市、東莞市外的19個城市全要素生產(chǎn)率均為負增長；然而深圳市的4個指標中只有技術進步為負增長，其全要素生產(chǎn)率卻出現(xiàn)了負增長，這說明技術進步的負增長是導致其全要素生產(chǎn)率負增長的重要因素，如果技術進步未能跟上經(jīng)濟的發(fā)展，那么就會呈現(xiàn)效率偏低的狀態(tài)。同時這也給稅務機關指明了方向，即應重點從稅收征管的技術進步方向入手來提高稅收征管效率。

5 結論與建議

通過以上測算數(shù)據(jù)可知，2020-2022年廣東省稅收征管效率總體偏低，兩極分化嚴重。從總體來看，廣州市、深圳市和東莞市稅收征管效率相對完善，稅收征管優(yōu)化效果顯著，而其他城市稅收征管還需進一步完善。以下是對完善稅收征管提出的建議：

第一，減少征稅成本。我國稅收征管涉及多個稅種，而這種稅種都有其特定的課稅對象，不同的課稅對象由不同的機構管理。因此，積極和其他部門實現(xiàn)合法合理的信息共享，可以節(jié)約稅務部門的征稅成本，提高廣東省的征管效率。

第二，推進稅收征管技術進步。由Malmquist指數(shù)模型分析數(shù)據(jù)可知，技術進步的負增長是造成其全要素生產(chǎn)率降低的主要原因。因此，要想提高廣東省稅收征管效率，推進稅收征管技術進步是不可忽視的。如利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，對納稅人的數(shù)據(jù)進行深度分析，識別出異常情況和風險點，提高稅務部門的風險防控能力；引入智能化征管工具，如智能稅務機器人、智能稅務審查系統(tǒng)等，提高稅務部門的工作效率和準確性。

第三，加強區(qū)域與部門間的協(xié)作。廣東省21座城市經(jīng)濟發(fā)展并不均衡，所以要推進全省協(xié)調(diào)發(fā)展，通過加強區(qū)域與部門間的協(xié)作，實現(xiàn)稅收征管工作的整體優(yōu)化和效率的提高，為全省稅收征管工作的順利進行提供有力的支持。

第四，加強對稅務人員的知識、技能培訓，建立有效的納稅人服務機制。在信息技術普及和新興產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的今天，提高稅務人員隊伍的整體綜合素質(zhì)，提高稅收征管效率以及納稅人的滿意度。

【參考文獻】

【1】張斌.中國區(qū)域稅收征管效率評價及影響因素研究——基于四分法DEA-Malmquist的分析[J].財經(jīng)理論與實踐，2018，39（02）：88-94.

【2】馬海花.西部地區(qū)稅收征管效率分析——基于DEA實證模型[J].廣西質(zhì)量監(jiān)督導報，2020（09）：30-31.

【3】張燕，田發(fā).我國31個省市區(qū)的稅收征管效率評估——基于三階段DEA模型[J].財會研究，2023（06）：26-32.

【4】趙琳，范德成.中國制造業(yè)分行業(yè)的R&D效率研究——基于制造業(yè)29個行業(yè)的實證分析[J].情報雜志，2011，30（09）：196-201+207.

【5】羅紅云，莊馨予，張斌.我國職業(yè)教育財政投入效率評價——基于DEA—Malmquist指數(shù)三分法[J].地方財政研究，2020（07）：49-56.