基于行为财政理论个人偷逃税模型地研究

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要偷逃税行为，尤其是个人偷逃税行为一直是世界各国的社会热点问题，如何减少个人的偷逃税行为、提高个人的纳税遵从度一直是学者们讨论的热点话题。传统经济学中理性人假设一直作为研究个人偷逃税行为的基石，当“完全理性”的假设遭到质疑时，行为财政学尤其是前景理论的发展给研究个人偷逃税行为带来新的曙光。本文基于行为财政学尤其是前景理论的视角，通过模型推导和算例分析我国个人偷逃税行为的特征。首先，介绍了本文的研究背影，对国内外关于税收遵从以及前景理论的研究现状进行了简要的介绍，指明了本文的研究意义以及创新点。其

2、次，介绍了个人风险选择理论的发展，从传统经济学下的期望效用理论，发展到行为经济学下的前景理论，再到与财政学结合的行为财政学。其核心理论—前景理论中的价值函数和权重函数揭示了其与传统经济学的主要特点，个体不再是“完全理性”，而是用“有限理性”分析问题从而进行选择。这种“有限理性”同样适用于纳税个体的偷逃税行为的决策，这也为研究个体的偷逃税行为提供了新的研究方向和思路。再次，本文分别基于传统经济学和行为财政学理论，对经典的偷逃税模型进行了推导。基于传统经济学，得出了最优税收稽查率和最优税收处罚率的关系；基于行为财政学，得出了

3、个人的最优申报额与税率、处罚率、风险厌恶系数的逻辑关系，并对我国当前的个人所得税税制情况进行了分析。接着，本文对个人偷逃税模型进行了算例分析。在偷逃税模型中，申报额、处罚率、稽查率都是影响纳税人决策的重要因素。同时，美国和中国的实验数据显示，前景理论中权重函数和价值函数参数值的大小在两国也存在差异。本文比较了中、美两国纳税人在两组不同的参数值下，偷逃税的期望价值与纳税申报额、处罚率、稽查率的对应数值关系。最后，本文总结了偷逃税行为与税率、稽查率、处罚率等变量的关系，概括了模型研究和算例分析的结论，指出了本文的不足之处以及

4、今后的发展方向。关键字：行为财政学个人偷逃税前景理论I华中科技大学硕士学位论文AbstractTaxevasion,especiallytheindividualtaxevasionisalwaysthehotproblemofthewholeworld.Howtoreducetheindividualtaxevasionandincreasetaxcomplianceisalsoresearchers’discussingmatter.Whole-rationalityhypothesisintraditionalec

5、onomicaltheoryisalwaysthebasisintheresearchofindividualtaxevasion.Whenthehypothesiswaschallenged,behavioralpublicfinanceespeciallytheprospecttheorybringsnewlightstotheindividualtaxevasionresearch.Underthebehavioralpublicfinanceespeciallytheprospecttheory,thisthes

6、ispursuesthefeaturesinChinesetaxevasionthroughmodelsandexamples.First,thepaperintroducesthebackgroundandthepresentresearchsituationsintaxcomplianceandtheprospecttheory.Thenitpointsoutthemeaningandinnovativeaspectsandalsotheframeofthisthesis.Second,thethesisintrod

7、ucesthetheoreticbase-behavioralpublicfinance.Prospecttheoryisthecoretheory.Valuefunctionandweightfunctionrevealthecharacteristicswhicharedifferentfromthetraditionaleconomictheory.Theindividualislimitedrational,notwhollyrational.Theyanalyzetheproblems,andthenmaket

8、hedecisionsinlimitedration.Theindividualdecisionsintaxevasionalsoapplytheaboverule,whichprovidesanewdirectiontotheresearchinindividualtaxevasion.Next,thepaperm