税收评价指数:模型建立实证分析(四份)

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1、税收评价指数:模型建立与实证分析摘要:客观、准确、科学地评价税收,包括税负水平、税收管理质量与效率等,一直是各国政府和学术界的难题。这一方面是因为决定和影响税收的经济其本身的不确定性,使法定征收率与实际征收率之差作为一个动态变量,很难用某一指标进行综合衡量;另一方面,对征收机关的努力程度和主观付出,由于缺乏同质性的平台,其评价结论往往是单纯性量化和整体上混沌,很难令人信服。联合国贸易和发展署在总结国际上有关专家研究成果的基础上,从税收供给能力和税收征收能力两个方面,对一系列影响因素及其相互作用进行分析,提出了“税收能力利用指数”这一概念以综合反映税收实现程度。目前,我国还没有这

2、方面的研究,本文遵照马克思政治经济学相关原理和毛泽东思想“实事求是”的原则,借鉴国外先进研究成果,采用实践序列和横截面数据相结合的面板数据,运用回归分析方法,对GDP、产业结构、人均产出等因素影响下的地区潜在税收收入比率与实际税收比率进行比较,以分析区域税收实现程度,旨在建立科学的税收评价模型、客观评价区域税收努力差异,提高税收评价的可信度。关键词:税收能力;税收比率;产业结构;评估模型一、引言税收能力利用指数或称税收努力指数(Taxeffort)是指税务当局征收全部法定应纳税额的程度,或者说是税收能力被利用的程度。税收能力(Taxcapacity)是指应当能征收上来的税收数额

3、,它包括两种能力:一是纳税人的纳税能力(taxpayer’sabilitytopaytaxes),简称为纳税能力,二是政府的征税能力(Abilityofthegovernmenttocollecttaxes),简称为征税能力。纳税能力主要取决于该国的人均收入水平、进出口贸易水平和产业结构等,征税能力主要取决于税务机关的管理质量与效率,而税务管理质量与效率又取决于税务人员的人数量、技能、装备、敬业精神以及纳税人的合作情况。税收实现程度可以用税收能力利用指数来表示,其含义是实际税收比率与潜在税收比率的比率。其本质是税收剩余状况。10/10本文的结构安排如下:第一章引言;第二章分析国

4、际上税收实现问题的相关研究;第三章建立我国地区税收能力利用的理论模型;第四章进行我国区域间税收能力利用的比较分析;第五章对税收能力利用差异的原因进行分析;第六章总结全文。二、文献综述:国际上税收能力利用问题的相关研究自从威廉姆森在60年代初对收入水平与发展阶段之间的关系首次进行定量分析以来,有关税收能力利用差异的分析探讨不断深入,主要的研究方向在于模型参数设置的变化和样本容量的变化。以劳兹和莫斯(LotzandMorss,1967)为代表的学者,在研究宏观税负的领域内,对税收能力利用问题进行了深入的探讨。利用已取得的税收比率和统计结果进行税收努力的比较研究。特别注重利用与征税难

5、易程度和纳税服从程度相关的因素进行这类研究。他们引入一个货币化变量,该变量用人均硬币和纸币来表示。人均收入与货币化变量之间的相关性,使人均收入处于一个相对次要的地位。这一发现与这样的假设相一致,即人均硬币和纸币比人均收入作为衡量税收剩余的标准更为恰当,它包含了不同国家的自给经济部门的规模差异。希恩(Shin,1969)试图通过增加变量来努力扩展对税收能力利用的研究,他利用劳兹和莫斯的税收数据,在人均收入和开放度两个因素的基础上,增加了三个自变量:农业收入与总收入的比率、人口增长率以及价格上涨率。他指出农业收入比率反映出工业化、城市化和商业化的程度,而且,较高的农业份额意味着相对

6、较小的私人税收剩余(可征收剩余)。因此,他利用农业份额的目的类似于劳兹和莫斯利用货币化变量的目的。他的结论是人均收入将有助于区分高收入国家和低收入国家之间的税收比率差异。10/10联合国贸易和发展联合会汇集了36和发展中国家在1950-1966年的横截面数据进行了税收能力利用程度分析。这一汇集数据包括了343个观测值,代表税收比率和每一解释变量的年度数据。这些汇集的横截面数据和时间列数据的主要优点是,它可以大大增加数据模拟的自由度,从而提高估计值的可信度。在我国还没有系统对地区税收能力利用指数的研究。本文拟采用时间序列和横截面数据相结合的样本数据,采用回归分析的方法,利用人均G

7、DP、产业结构等因素来预测地区的潜在税收收入比率,并与实际的税收比率进行比较,计算各省份的税收能力利用指数,比较分析区域间税收能力利用的差异,来研究各地区的税收努力是否恰当。三、我国区域间税收能力利用指数分析的理论模型目前国外关于税收能力利用指数的实证研究,主要根据人均收入、进出口贸易额、产业结构等因素对潜在税负的水平进行估算,在此基础上再分析估算税负与实际税负的比率,即是税收能力利用指数。由于参数和样本容量的不断变化,导致了各个研究者得出的结论的差异,但基本上就以下几点达成了共识:税负与人

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