征税与纳税行为博弈关系的实证分析减少税收流失的对策选择

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1、征税与纳税行为博弈关系的实证分析减少税收流失的对策选择　　[摘　要]税收是国家财政收入的主要来源，如何减少税收流失是个非常严峻的问题。通过建立规范的征税机关和纳税人之间的博弈模型，基于征税机关与纳税人行为的经济学分析，可以得出该模型的纳什均衡解。证明了应从增大对偷税行为的惩罚力度、降低征税部门的稽查成本、提高对征税机关有效稽查的激励、降低征税机关的稽查风险等方面入手来治理偷税现象。　　[关键词]税收流失；实证分析；博弈模型；纳什均衡；政策启示　　　　一、征税与纳税行为分析的经济学基础　　我国税收流失的形式和手段主要包括纳税人采用偷税、骗税、抗税、避税、欠税

2、等手段造成的税收流失以及因税收寻租、国有资产流失、越权税式支出、行政干预、地方保护主义、费挤税等形式造成的税收流失。在这些税收流失形式中，偷税是最主要最严重的形式。　　(一)纳税人偷税行为因素分析征税与纳税行为博弈关系的实证分析减少税收流失的对策选择　　[摘　要]税收是国家财政收入的主要来源，如何减少税收流失是个非常严峻的问题。通过建立规范的征税机关和纳税人之间的博弈模型，基于征税机关与纳税人行为的经济学分析，可以得出该模型的纳什均衡解。证明了应从增大对偷税行为的惩罚力度、降低征税部门的稽查成本、提高对征税机关有效稽查的激励、降低征税机关的稽查风险等方面入

3、手来治理偷税现象。　　[关键词]税收流失；实证分析；博弈模型；纳什均衡；政策启示　　　　一、征税与纳税行为分析的经济学基础　　我国税收流失的形式和手段主要包括纳税人采用偷税、骗税、抗税、避税、欠税等手段造成的税收流失以及因税收寻租、国有资产流失、越权税式支出、行政干预、地方保护主义、费挤税等形式造成的税收流失。在这些税收流失形式中，偷税是最主要最严重的形式。　　(一)纳税人偷税行为因素分析　　纳税人偷税行为动因可以从内在因素与外在环境因素两方面进行分析。其一，内在因素。首先，受利益最大化心理驱使。经济学领域中最基础的是“理性经济人”假设，理性经济人在一定约

4、束条件下总是希望实现自身利益最大化，而税收是国家无偿占有纳税人的财富，会导致纳税人经济利益的减少，这与理性经济人的内在目标相违背，所以他们千方百计企图通过偷税来实现其税后利润最大化。其次，受不平衡心理驱使。一方面税收法律灵活性过大和行政执法不公造成纳税人竞争环境的不平等，由此形成偷税得到更大的收益，诚实纳税反而利益受损的心理状态；另一方面，富人收入高但纳税额并不比中低阶层多，纳税使贫富差距越来越大，这也使一些纳税人心理不平衡，诱发其偷税。再次，受盲目侥幸心理驱使。税务机关受人力、物力、财力及其他各类社会因素的影响，执法力度相对偏软，导致纳税人认为国家对偷税

5、行为的打击不会恰巧落到自己头上，而且即使偷税被抓，罚款数也远小于偷税金额，有时甚至还可采取非正常手段免于处罚，偷税成本远远小于偷税收益。其二，外在环境因素。首先，税收执法力度偏软，震慑力不足。税务执法队伍素质良莠不齐、执法不公、税收立法层次低、各级相关政府部门与税务部门相互配合不够，地方保护主义和行政干预随处可见，致使对偷税的打击力度不够，偷税罪刑罚过轻。其次，权力腐败和政府公共产品存在缺陷。权力的腐败导致纳税人心理畸形，他们认为纳税只能是助长特权和腐败的催化剂，纳税人纳税享受不着更多的公共产品和公共服务，导致其依法纳税的意识降低。　　(二)税收管制市场的

6、静态均衡模型　　根据经济学中的理性经济人假设，任何一个理性纳税人都是一个“理性”的计算者，在实施偷税行为之前，他们会将偷税的预期成本与预期收益进行比较，从而决定是否从事偷税行为。而在现实生活中，情况并非如此。通常认为，偷税行为屡禁不止完全是因为赋税过高、惩罚不严、执法不力导致的。但会不会还有其他的因素导致纳税人偷税?下面，笔者通过建立税收法律市场中的静态均衡模型，来寻找税收管理环境中影响偷税行为的因素。　　　　我们可以把纳税人对税收征管法律的态度当作对其他商品的偏好来看待。这样，根据纳税人对税收征管法律的选择和偏好，每个纳税人都会有一个以此来定义的效用函数

7、。当偷税的预期效用大于纳税的预期效用时，纳税人就会选择偷税。在此，我们把纳税人的收入划分为不偷税收入和偷税收入，相应的，存在着不偷税价格和偷税价格(假定纳税者有着自己的主观估价)。在给定社会税法管制环境下，纳税主体在面临价格与收入的双重约束下，选择购买适当规模的x和y，以使自身效用最大。　　假定纳税人的偏好用柯布一道格拉斯(Cobb－Douglas)效用函数的对数形式表示：u(x，y)=aLnx+bLny(a≥0，b≥1，a+b=1)　　在固定收入约束条件下，纳税主体的预算约束方程为：xP+yP=M+M=M　　由以上两个式子可以得出，纳税主体在偷税行为与不

8、偷税行为之间的边际替代率为：MRS=－ay／bx=-P,／Py