税收竞争与协调：综述与启示.doc

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1、税收竞争与协调：综述与启示　　摘要：税收协调的动力并非来自竞争本身，或许更多的是对竞争的恐惧以及模仿效应。税收协调具有潜在收益。在人头税筹集财政收入有限的前提下，税收协调会提高效率。也就是说，如果所有辖区同时提高资本税，那么所有辖区都将增加税收收入，进而改善公共服务水平。同时，由于国家资本总量固定且辖区是同质的，资本税的增加并不影响资本的分配结构。　　关键词：税收竞争；税收协调；资本流动　　　　一、经典的税收竞争模型　　　　关于税收竞争的论述始于1956年Tiebout著名的《地方支出的纯理论》一文。文章认为，在可以选择地方政府的情况下，居

2、民可以通过在政府间的迁移来寻求自身偏好的税收与公共支出组合。税率反映了地方政府提供公共品的成本。在均衡时，公共品的供给是有效的，即“以脚投票”。根据该分析，税收竞争是有效的。1972年Oates将Tiebout模型拓展到地方政府吸引流动性厂商的竞争。他认为，为了获取流动性资本，地方政府很可能会争相降低税收以吸引投资，这种税收竞争的结果必然导致地方公共品的供给不足。因此，地区间的税收协调是有必要的。然而，直到20世纪80年代后期源自Tiebout和Oates思想的现代税收竞争模型才真正被建立起来，学术界一般称之为标准或经典税收竞争模型。其中，

3、最为著名的是Zodrow-Mieszkowski模型（简称Z-M模型）。　　1986年Zodrow和Mieszkowski在《庇古、蒂布特、财产税与地方公共品供给不足》一文中，将Tiebout思想加以模型化，即著名的Z-M模型。该模型假定：存在大量的同质辖区；国家的总资本存量固定，但可以在辖区间自由流动；每个辖区的资本和固定要素只生产一种商品；公共服务是“公共提供的私人品”，仅本地居民受益，不存在外部效应；只有两种税：对资本所得征收的“财产税”和人头税；地方政府的目标在于本地居民福利最大化等。在上述前提下，研究表明：随着辖区的增加，辖区间的

4、竞争将导致所有辖区内财产税消失，而仅仅依赖人头税。只要辖区的数量足够多，每个辖区都将无法影响资本的税后回报率，即各辖区的资本供给具有完全弹性，从而对高流动性的资本征收的任何税都将转嫁到非流动要素上。因此，该模型意味着如果某个辖区降低税负以获得更多的资本，那么就会出现税收“向底部竞争”（racetothebottom）。由于该模型假定“辖区同质”、“总资本量固定”，因此，资本所得零税率的状况并未出现，但各辖区政府都发现对资本征税会导致资本外流，进而降低当地工资水平和土地租金，最终导致公共支出减少。因此，税收竞争将导致所有辖区的公共服务供给不足

5、。3　　经典竞争模型的结论表明，税收协调具有潜在收益。在人头税筹集财政收入有限的前提下，税收协调会提高效率。也就是说，如果所有辖区同时提高资本税，那么所有辖区都将增加税收收入，进而改善公共服务水平。同时，由于国家资本总量固定且辖区是同质的，资本税的增加并不影响资本的分配结构。实证研究似乎也证明了上述结论。Wildasin（1989）利用基本模型估算了在所有辖区均为小规模的情况下，税收竞争导致的效率损失，因税收竞争而导致的公共服务供给不足通过中央政府向地方政府的补贴来弥补。以美国为样本的研究表明，在不考虑政府间转移的情况下，地方政府支出的效率

6、损失约占地方总支出的8%，而中央政府的补贴更要占到40%。但当加入“政府间转移”后，这两个比例分别降至0.6%和10%。　　　　二、经典税收竞争模型的拓展　　　　20世纪90年代以来，关于税收竞争的文献风起云涌一般出现，税收竞争研究对象很快从国内的辖区拓展到国家间的税收竞争。这些研究通过改变一个或几个前提，对经典税收竞争模型进行了广泛的拓展，从而对税收竞争的效应得出不同结论，进而对税收协调的必要性展开讨论。归纳起来大体上包括以下五个方面：　　（一）不同质辖区　　基本模型中同质辖区的假设包括两层含义：辖区规模相同且人均资本量相等。这显然与现实

7、状况相去甚远。于是一些学者开始研究在辖区不同质的条件下，基本模型的结论会发生怎样的改变。这些研究大体沿着三个方面展开：辖区规模不同（Wilson，1991；Bucovetsky，1991）；人均资本量不同（Wilson，1991）和国家债务规模不同（Krogstrup，2002）。Wilson（1991）和Bucovetsky（1991）通过引入规模不同的辖区间的“不对称税收竞争”对基本模型进行了拓展。他们假定存在足够大的辖区可以影响资本的税收回报率，那么较大的辖区就可以征收较高的税率，因其不太关心由税收导致的资本外流。辖区间的税收差异会导

8、致资本分配的低效率，即资本由规模大的辖区向规模小的辖区流动，因此辖区间需要进行税收协调。但由于规模小的辖区可以从税收竞争中受益，所以这种税收协调很可能在政治上遇到阻力。这一结论似