不确定风险条件下个人税收遵从行为探究

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1、不确定风险条件下个人税收遵从行为探究　　摘要：前景理论规避了预期效用理论中与现实情况偏离的假设条件，揭示了不确定风险条件下的纳税人行为特征。依据前景理论建立的个人税收遵从模型表明，个人所得税的预缴额度、税率和税收管理都对税收遵从产生影响，优化纳税人的收益前景、完善纳税人的遵从抉择空间以及构建使纳税人高估风险损失的机制都将促进个人税收遵从水平的提高。关键词：不确定风险；个人税收遵从行为；前景理论中图分类号：F810.42文献标识码：A文章编号：1000-176X（2013）11-0073-06一、

2、引言8税收遵从是纳税人基于对国家税收法律的认同以及对成本和收益的权衡而表现出的遵守和服从税法，履行纳税义务的行为[1]。Michael等指出，税收遵从取决于纳税人对预期效用最大化的考量[2]。假设诚实纳税人申报收入是真实的，相反，不诚实纳税人申报收入则低于其实际收入。同时，税务机关并不清楚每个纳税人的实际收入，只能通过稽查和处罚实现纳税遵从。面对众多纳税人，税务机关不可能对所有人进行稽查，因而每个纳税人都面临着一个稽查概率。当预期处罚率小于边际税率时，理性纳税人申报的收入就会低于其实际收入。在这

3、种模式下，纳税人逃税的程度与被发现逃税的可能性大小以及被发现后受到惩罚的力度负相关。换言之，Allingham-Sandmo模型将逃税决策视为决策者的资产组合分配问题：纳税人需要决定将其收入中的多大比例投资于“逃税”这一风险活动。如果纳税人不想承受风险，就会选择如实申报收入；反之，则选择部分申报，同时承受逃税被发现并接受处罚的风险。因此，纳税人逃税与否的决策仅取决于税后净所得。8尽管基于预期效用的Allingham-Sandmo模型为考察税收遵从的影响因素提供了值得借鉴的理论框架和分析方法，但也

4、面临着与经验观察和实证研究不符的困境。这种局限主要表现在三个方面：首先，按照Allingham-Sandmo模型估算的逃税偏离实际水平，在预期效用最大化条件下，如果罚款额度与税率成比例，那么税率的提高将不会产生替代效应而只有收入效应。由于理性的纳税主体都遵从绝对风险厌恶递减原理，因此可以推出，高税率使人们的税后收入变少，从而更加倾向于诚实纳税[3]。然而现实中很多实证研究结果都显示，税率越高，纳税人的逃税额越大[4]。其次，采用计量经济学方法得到的模型参数估计结果难尽人意。对逃税被发现的概率和罚

5、款数额对逃税规模影响的经验估计在统计学上通常是不显著的。除稽查概率和处罚率外，计量经济模型还包括边际税率、人均收入和其他控制变量（包括作为解释变量的时间虚拟变量）。由于稽查概率远远达不到统计学上的显著性，因而其理论意义难以估计[5]。最后，预期效用理论中的稽查概率固定等假设条件也与现实情况存在距离。本文在考察传统税收遵从模型的基础上，采用前景理论对不确定风险条件下的个人税收遵从行为进行了分析，并将纳税人心理作为一个重要变量引入纳税人决策模型，使其对纳税人决策行为具有更强的解释能力，以期为我国税收

6、政策的制定和完善提供参考。二、前景理论及其函数特征（一）前景理论的基本框架前景理论认为，决策者在社会认知过程中面临的各种信息往往是不完全的、不确定的，决策者会依据某些主观的捷径或者具有启发性的因素做出判断，即决策者会以一些思维定势做出直观推断。因此，相对于不太熟悉的信息而言，熟悉的信息更容易给决策者留下深刻印象并被认为更真实。换言之，信息的可获得性以及对信息的熟悉程度在决策者的分析过程中往往超过了信息本身的准确性和相关性。如果某些信息被多次提及并能轻易获得，那么即使这些信息的真实性尚未得到验证，

7、决策者也会接受并使用这些信息。Kahneman和Tversky对不同收益情况下决策者的偏好进行了抽样调查[6]。调查结果表明，当决策者在不确定风险条件下做出选择时，会表现出如下特征（如表1所示）。81.确定效应确定效应指的是决策者在面对正收益的期望时，其主观的效应函数会高估确定性的结果而低估非确定性的结果，即决策者是风险厌恶者。在实验1中，对于80%概率得到4000元和100%概率得到3000元两种结果，根据预期效用理论，决策者将选择前者。但抽样调查的结果表明，80%的人选择了后者。这说明，相对

8、于不确定性收入而言，决策者更倾向于确定性收入。2.反射效应表1中的负收益实验可以看做是正收益实验在以0为分界点的镜像。例如，实验1’告诉我们，当面临80%的概率损失4000元和100%的概率损失3000元两种选择时，尽管100%损失3000的预期损失更低，但是绝大多数决策者愿意接受以80%的概率损失4000元的结果。反射效应的存在使收益为正时的风险厌恶者在面对负收益时变为风险偏好者。决策者在面对损失时会倾向于不确定的损失，这说明决策者更为注重的是某个参照点上财富的相对变动而不是绝对财富的增减。3