间接税负担对收入分配的影响分析_刘怡

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1、刘怡、聂海峰:间接税负担对收入分配的影响分析*间接税负担对收入分配的影响分析刘怡聂海峰(北京大学经济学院100871北京大学光华管理学院100871)内容提要:本文利用城市住户调查资料考察了中国增值税、消费税和营业税这三项主要的间接税在不同收入群体的负担情况。我们的研究表明,低收入家庭收入中负担增值税和消费税的比例大于高收入家庭,但高收入家庭收入中负担营业税的比例大于低收入家庭。整个间接税是接近成比例负担的。间接税恶化了收入分配,但并不显著。关键词:税收负担基尼系数Suit指数随着中国经济的发展,“一部分人先富起来”政策的

2、贯彻执行,人均收入随着经济增长率持续上升的同时,收入分配问题也日渐引起了社会各界的关注。本文使用城市住户调查资料考察了中国现阶段间接税对于收入分配不平等的影响,考察了税前和税后收入分配的基尼系数等指标的变化,分析了中国目前间接税的收入分配效果和不同收入阶层税收负担的实际情况。本文的结构如下:第一部分是对税收研究的综述;第二部分是对中国目前税收结构的介绍;第三部分说明本文的方法和数据;第四部分是研究的结果及其解释;最后是总结。一、税收归宿研究综述税收是政府收入的重要来源,税收对经济效率和收入分配都有着重要作用。分析税收对于收

3、入分配的影响,考察政府税收在不同群体之间的分布,度量经济中不同参与者的经济福利受税收影响的程度,可以归结为税收归宿的研究。一般来看,税收归宿的研究,可以看作是不同经济均衡的比较。也可以看作是政府政策变动对经济影响研究的一部分。税收负担研究的基本考虑就是政府的税收并不总是由向政府缴纳税款的人承担的。在一个局部均衡的框架里,我们仅考虑相关产品价格的变化的影响,结果就是税收负担在生产者和消费者之间分配,分配的比例和产品的供给弹性和需求弹性有关,弹性较小的一方会承担更多的税收。早在李嘉图时代,经济学家就考察了对资本报酬利润征税的税

4、收负担,但李嘉图和亚当·斯密一样,缺乏一个明确的需求理论,他们的分析主要关注供给方面。随着边际分析的兴起,出现了一个完整的局部均衡分析框架。1962年,Harberger(1962)考察了公司所得税的税收负担,他第一次将一般均衡的分析框架引入了税收归宿的研究中。Harberger的模型中有两种要素,要素总量是固定的,可以在不同行业中自由流动,要素用来生产两种产品,生产技术是规模报酬不变的,产品市场是完全竞争的。他的研究发现,消费者的需求替代弹性、各类产品的要素替代弹性和产品的资本密集程度影响税收负担的分配。随着这些结构参数

5、的不同,公司所得税可以是部分由资本所有者负担、全部由资本所有者负担和资本所有者超额负担。Harberger用美国当时的参数估计发现,公司所得税全部由资本所有者承担(郝连峰,2000)。税收负担理论研究的进展,就是对Harberger模型的扩展。税收归宿的分析在两方面扩展:一*作者感谢教育部人文社科基金的资助(项目批准号01JA790089),感谢广东省在数据方面给予的支持,感谢财政部税政司流转税处王晓华处长、国家税务总局流转税司增值税处刘浩处长对我们确定税率给予的帮助。222004年第5期方面仍然在静态的框架中,考虑存在其

6、他税收和公共品,产品多于两部门,更多的要素种类,要素的非完全流动性以及消费者的偏好不完全一致;另一方面的扩展是放弃完全竞争假设和引入跨时动态税收负担。Kotlikoff,L.J和L.H.Summers(1987)以及Fullerton等人(2002)的文章是关于税收负担40年来理论研究的重要文献综述。税收负担的经验研究可以归结为两大类,一类是使用可计算的一般均衡分析,规定具体的需求函数和生产函数,通过均衡条件利用计算方法得出均衡的价格和产量。Harberger的文章可以看作是最早的一般均衡分析。Shoven和Walley(

7、1984)利用一般均衡研究的进展,提出了可计算一般均衡的方法,可以考虑多个部门和多种税收。Fullerton和Rogers(1991)将可计算一般均衡扩展到了考虑多时期消费的情况。关于中国税收负担的可计算一般均衡模型考察,王韬和周建军以及他们的合作者(1999、2000a、2000b、2000c)介绍了可计算一般均衡模型的发展并分析了以所得税为主的体系和以消费税为主的体系之间的不同。但这些研究缺乏关于中国不同收入群体受税收的具体影响,没有讨论税收对收入分配的影响。第二类经验文献是考察税收在不同人群之间的分布、税收对于收入分

8、配的影响、以及其他影响。具有完整的收入数据时,可以确定收入的不同来源、不同收入来源的纳税情况,考察收入随时间而变动的情形以及捐赠和遗产的情况;具有完整的消费数据时,可以确定消费者对于不同税收的商品的具体支出,从而计算出支出中包含的税收。在这类研究中,收入、税收和确定税收转嫁的方法是关键。在发展中国家,由

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