浅析最优税收理论及其对中国税制改革的影响

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1、浅析最优税收理论及其对中国税制改革的影响  【摘要】最优税收理论主要包括最优商品税理论、最优所得税理论、商品税和所得税的组合理论三个方面。本文旨在阐述、评价最优税收理论的主要内容,并在此基础上,得出对我国的税制改革的政策启示。  【关键词】最优税收;最优商品税;最优所得税;启示。  一、最优税收标准。  谈及最优税收理论,首先要了解最优税收制度的评价标准。  历史上诸多的经济学家对税收制度的理想特征的看法中,备受关注的是亚当·斯密在其《国富论》中提出的平等、确定、便利、最少征收成本四原则,以及瓦格纳在其《财政学》中提出的四项九目原则等等。在效率与公平问题成为经济学讨论中两大主题的今天,理想

2、的税收政策通常都是在马斯格雷夫所提出的三大标准的框架内,即:(1)税收公平标准;(2)最小行政成本标准;(3)最小负激励标准(效率标准)。  二、最优税收理论的假设条件。  简单地说,最优税收理论是研究如何以最经济合理的办法征收某些大宗税款的理论。最优税制理论是建立在系列严格的假设前提之下的,其中最重要的假设有三个:(1)完全竞争市场假设;(2)行政管理能力假设,即任何税收工具的使用都不受政府行政管理能力的限制(总量税例外),并且行政管理费用是相当低廉的;(3)标准福利函数假设,标准福利函数给定了衡量最优税制的目标,即实现福利最大化;最优税制理论的假设条件还包括其他一些方面的内容,如:个人

3、偏好可以通过市场显示出来,公共支出与税制结构特征无关等。  在这些假设条件下,最优税收理论认为:政府不可能不费代价的征集到所需要的收入,这种代价集中地体现为税收干扰资源配置产生的效率损失。故政府和税收理论都应致力于寻找一种最优税收工具,这种工具在能够征集到既定收入量的前提下,产生最低限度的超额负担。  三、最优税收理论的主要内容。  最优税收理论一般包括三个方面的内容:最优商品税理论、最优所得税理论、商品税与所得税的组合理论。最优商品税理论研究在既定的财政收入目标下,应当如何对各商品课税,才能做到效率损失最小;最优所得税理论旨在分析和解决课税在公平和效率之间的权衡取舍问题;商品税和所得税的

4、组合理论这种比较两者之间的优劣问题。  1.最优商品税理论。  (1)拉姆塞法则。最优税制应当使对每种商品的补偿需求均以税前状态的同等比例下降为标准。即,假设政府是全部收入只能以扭曲性的商品税筹集,为使效率损失最小,要做到边际税收的效率损失相等,即从每个商品筹集到的最后一单位的超额负担相等。后来的经济学家在利用拉姆塞法则研究最优商品课税时,把拉姆塞法则归结为两个具体的法则:一是逆弹性法则。其政策含义是:为了使课征效率损失最小,两种商品的税率应该与其需求弹性成反比,也就是说应对需求弹性较低的商品课以较高的税率,对于需求弹性高的商品,应课以较低的税收。一是按比例递减法则。  其政策含义是:为了

5、使税收引起的效率损失最小,不同商品税率的确定应使对两种商品的需求同比例减少。  等比例减少规则和逆弹性规则有着非常严格的假设条件:  ①没有对外贸易的完全竞争的市场体系,不存在外部性问题,仅考虑单一消费者或者把所有消费者看成是同一的情况,即单人经济情况;②货币的边际效应对所有的消费者都是相同的;③假定只有两种商品,课税商品之间并不存在交叉价格效应,从而每种商品的需求只取决于自身的价格和消费者工资率的高低。  (2)考虑闲暇的科利特-黑格法则。  后来的学者放宽了拉姆塞法则的单一消费者经济和商品间不存在交叉效应的假定。科利特和黑格提出,当存在三种商品时(不课税的劳动和两种消费品),应该对与闲

6、暇互补的还是商品课以较高税率,对与闲暇替代的商品课以较低税率。他们的研究有助于解决不能对闲暇课税所带来的困难。  (3)考虑收入分配的拉姆塞法则。  斯特恩概括了对拉姆塞法则修正后的结论:  一种商品的分配特征值越高,则税收引起的该商品的补偿需求弹性减少的比例应该越低,即使这样做会带来较大的效率损失。  基于公平的考虑,对于高所得阶层尤其偏好的产品无论弹性是否很高也应确定一个较高的税率,对于低所得阶层尤其偏好的产品即使弹性很低也应确定一个较低的税率。  值得重视的是,对拉姆塞法则的修正应注意两方面的问题:首先,对于那些既非富人也非穷人特别偏好的商品,仍可以遵循拉姆塞法则行事;其次,尽管有人

7、辩称商品税无须承担收入分配职能,收入分配问题只应由所得税解决,但实际情况并非如此,这就提供了通过对这些商品课税以改进收入分配的可能性。拉姆塞法则有其应用上的价值。  2.最优所得税理论。  19世纪末,埃其沃斯以边沁主义社会福利学说为基础,认为最优税收的目标就是使社会福利即个人效用之和达到最大。要使社会福利最大,则应使每个人的收入的边际效应相同。要使每个人的边际效应相同,就应该对富人的所得课以高税,累进税应当随收入递增最

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