税收征管流程再造、税收评估与税收流失_税收征管论文

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      中图分类号：F812.2 文献标识码：A 文章编号：1003-5230(2016)04-0048-08

      过去10多年中，中国税收收入实现了快速增长。在1997-2013年间，GDP增速均未超过税收增速。有些年份税收增速甚至远超GDP增速，如2001年的税收增速为21.62%，而对应的名义GDP增速为10.27%，税收增长率相当于GDP增速的2倍。对税收过快增长的解释一般被归纳为“四因素”，即GDP结构与税收结构存在差异、统计口径差距(一个按现价，一个按可比价)、税制变动及政策性因素影响(如出口退税政策调整)、税收征管不断加强，税收流失减少。在以上解释因素中，对征管制度改革带来的征税效果改善受到越来越多关注。吕冰洋和樊勇、吕冰洋和李峰、王德祥和李建军、刘穷志、吕冰洋和郭庆旺都对税收征管效率进行了测算[1-5]。但这些研究的局限性也较为明显，首先，这类研究采用DEA方法测算的征管效率得分与税收增长相关联，很难完全剔除其他因素对税收增长的影响。其次，DEA的相对效率得分在处理面板数据时只能作为截面数据处理。第三，DEA效率测度结果极大依赖于投入产出指标，指标选择不当很可能得出错误结论。尽管在其研究中提到了信息化和征管人员素质的提高对于征管能力的长期变化发挥作用，但并没有全面体现税收征管制度变革所发挥的作用。那么，税收征管在过去30年中到底发生了什么变化？这些变化对税收增长发挥了多少作用，其发挥作用的机制又是如何的？本文通过回顾近30年来的征管制度变革，给出了税收征管能力提高的具体描述。进一步，采用MIMIC模型估算了隐形经济规模，用以间接衡量由此带来的税收流失，通过构建计量模型检验了税收征管制度变革对税收流失的影响机制。

      二、税收征管制度改革与征管能力提高

      从新中国成立到改革开放初，中国的税收征管制度延续了千百年来“靠人管户”的模式。税收专管员集征、管、查权力于一身，对辖区内的企业和个人纳税户拥有绝对权力而又缺乏制度约束。这种权力的碎片化和个人化，导致中央政府税收汲取能力维持在很低水平。到1988年，税务机关才开始尝试将税款征收、管理、稽查等职能分离，而真正现代化的征管制度变革是在分税制之后。1995年国家税务总局提出了“以纳税申报和优化服务为基础，以计算机网络为依托，集中征收，重点稽查”的税收征管改革模式，这被称为“30字”模式。在今天看来，这一模式的提出不仅在当时极为重要，即便在今天仍具重要指导意义。它第一次提出“要建立纳税人自行申报制度，并规范申报流程、表格、文件”，提出了“税务机关与中介机构相结合的征收模式”，还提出“计算机网络在征管过程中的基础作用，以及人机结合的稽查方式”。这些理念的提出指导了以后若干年的改革进程。为体现改革的权威性，1997年，国务院办公厅又以[001]号文，转发国家税务总局关于《深化税收征管改革方案》。这在更高层面上拉开了税收征管改革的大幕。

      征管改革始终围绕两条主线展开：一是信息化；二是组织变革和流程重组。许善达描述了税收征管信息化的过程，强调了信息化促进税收征管的两个方面：一是增值税“以票控税”的实现；二是综合征管软件的开发促进了征管流程的模块化、分工的明晰化[6]。李林军认为尽管“以票控税”使征管效率获得了巨大提升，但在整个税收征管改革的推动中，征管流程变革毫无疑问更为重要[7]。特别是当征管流程变革与信息化结合，其改革效果更为明显。在CTAIS软件的开发过程中，税收征管工作被细化为管理服务、税源监控、税务稽查、执法监督等工作流程，并将工作流程与岗位相匹配。2005年税务总局颁布了《税收管理员制度(试行)》(国税发[2005]40号)，对征管人员的岗位职责进行了全面规范。

      改革过程中，税收征管的分工细化无疑在提高征管效率上发挥了重要作用。一些新的征管职能逐步独立出来，如纳税评估自1999年在青岛国税试点后，2001年国家税务总局在《关于加速税收征管信息化建设推行征管改革的试点工作方案》(国税发[2001]137号)对评估进行了明确界定，即“利用信息化手段对纳税人申报资料的真实性和全面性进行审核、做出纳税遵从的评价”。2005年，税务总局颁布了《纳税评估管理办法(试行)》(国税发[2005]43号)，纳税评估进入到各地税务机关的实际操作层面，并且产生了深远影响。

      纳税评估以及与之相关联的“重点税源管理”信息数据库的建设，在改变传统“专管员管户”的征管模式，向信息管税模式转变中发挥了非常重要的作用。因为随着经济发展，企业数量的快速上升使得专管员管理职能基本无法实现。李林军曾估算，到2008年年底，全国纳税人就达2157万(法人)，有申报明细的个人所得税纳税人大约1.3亿。而全国税收管理员国地税各大约10万，人均管户超过200户，最多的是广东和江苏，有的地级市人均管户超过1000户，甚至多达3500户①。这种局面迫使税务机关需要重新思考税收征管模式的定义，推动信息管税模式的探索。实际上，税收征管模式的改革一直在进行中，在2000年，国家税务总局在四川和广东试点基础上，发布了《重点企业税源监控数据库管理暂行办法》(国税发[2000]7号)。此后逐步降低重点税源门槛，建立了自上而下的全国性税源监控信息库。并在此基础上，不断丰富数据库的信息，由企业的一般财务信息，到生产运营信息，并将数据不断进行行业细化，建立针对具体行业的评估指标体系模型，初步建立了税源的分类分级管理制度。

      中国近30年的税收征管改革突破了千百年来“以人管户”的征税模式，它通过税收征管的组织变革和流程重组极大地降低了基层征管人员的执法裁量权和贪污的可能性。首先，在纵向上建立了垂直监督和合作分工体系。不少省市成立重点税源管理办公室、纳税评估处等机构。负责辖区内分行业的重点税源监控，一旦被监控企业达到风险预警值，则下发具体的评估任务给县、区税务局，实施流程化的纳税评估。这样的管理模式，极大降低了地方企业依托地方庇护偷逃税款的可能性。其次，在横向上的税务机关内部实现了管理、评估、稽查、审计的分工。专管员不再直接面对企业，而是进行专业评估工作，传统的专管员管理工作集中于办税大厅。这不仅促使专管员向信息管税的职能转变，而且有效杜绝了企业和专管员的串谋行为。

      通过以上回顾，可以发现征管制度在过去30年中发生了巨大变化，如何评价这些变化对征管实际效果的影响？本文拟通过MIMIC模型估算隐形经济导致的税收流失，并构建实证模型，将纳税评估户数和评估环节补缴税额作为征管变革的代理变量，验证征管变革是否缩小了税收流失规模。

      三、基于隐形经济的分省税收流失规模估算

      国内对税收流失规模的测算研究一方面集中于全国层面，如郝春虹、伍云峰通过对1980-2000年地下经济规模估算得到了税收流失的整体规模[8][9]。另一方面也有研究涉及单个税种流失规模的估算，如李一花等测算了山东省的个税流失规模[10]。杨灿明和孙群力在考察隐形经济与收入不平等的研究采用MIMIC模型测算了隐形经济，但相关研究并未将隐形经济与税收征管效率联系起来[11]。相关研究结论也很不一致。如郝春虹的测算结果显示由隐形经济导致的税收流失在20世纪90年代中期达到峰值后逐渐下降[8]。伍云峰测算的在1997-2006间基本没有变化[9]。杨灿明和孙群力测算发现1998-2007年的隐形经济规模略有上升[11]。而李永海和孙群力采用收支法估算的1998-2013年的隐形经济规模则呈现下降趋势[12]。国外研究中，Schneider利用MIMIC模型对162个国家的隐形经济规模进行测算，发现发达国家隐形经济占其GDP的比率为10%～15%，发展中国家的这一比重为30%～40%[13][14][15]。同时，Fuest和Schneider、Torgler、Schneider和Schaltegger、Bühn和Schneider也采用MIMIC估算的隐形经济作为税收流失的代理变量，观察税收流失背后的制度因素[16][17][18]。本文主要参考了以上研究构建的MIMIC模型，估算了分省的隐形经济规模。

      (一)基于消费储蓄倾向对1979-2008隐形经济的估算

      由于采用MIMIC模型估计隐形经济规模，更多的是相对比率。一般国内的估算均假定1978年隐形经济规模为0。然后采用简单宏观经济变量比对法推断1978年至MIMIC基年的隐形经济，如李金昌和徐蔼婷采用消费和储蓄占GDP比例的关系估算了隐形经济的总体规模[19]，而用MIMIC模型估算所关注的样本期的规模。本文由于主要检验是征管变革引起的税收流失变化，而相关代理变量——纳税评估的数据只能获取2004-2013的数据。所以，本文采用消费储蓄边际倾向恒定假定这一简单方法估算了1978-2008年的隐形经济规模。假定储蓄和消费的边际倾向不随时间变化(即均保持在1978年的水平)，即：

      

      式(1)中C和S分别代表宏观的消费和储蓄，变形后用各期的消费和储蓄的增长之和除以边际倾向(1978年份值)，得到估算的GDP增长值。这一估计值超出当年统计值的部分就被认为是隐形经济所致。虽然这一方法认为边际储蓄倾向与消费倾向长期不变，没有考虑到居民行为的改变。但如以省为研究单位，各省在横向上仍然可比。本文借鉴上述方法做了简单估计，其中消费和储蓄数据来自《新中国55年统计资料汇编》。

      图1给出了本文的估计结果，由于时间段和基年选择不同以及各省的差异，我们估算的隐形经济规模最高达到了40%左右，且大多数省份经历了“倒U”形的过程。由于隐形经济同时也意味对应规模的国民收入形成税收流失。因此，也可以判断国内的税收流失规模也经历了一个“倒U”形的过程。多数省份的隐形经济规模在1995-2004年这段期间达到峰值之后出现回落。这与李金昌和徐蔼婷估算的趋势变化一致[19]。这也间接说明了税收征管改革在1995年启动后逐渐显现效果。但由于各省征管基础力量(如适应新征管模式的人才)的差异，以及推动改革的力度和时间前后不一，由此形成的趋势差异也较为明显。江苏、安徽、上海、山东等省对税收征管流程的改革比较迅速，因此其税收流失规模下降的速度较快。而辽宁、内蒙古、山西等地税收流失规模虽有下降趋势，但仍保持了相当高的水平。

      

      图1 采用固定边际消费和储蓄倾向方法估算的隐形经济

      (二)基于MIMIC模型对2004-2013隐形经济及税收流失的估算

      在Schneider构建的MIMIC模型中，认为形成隐形经济的主要形成性指标包括：税收负担、政府管制导致的非注册企业生产、非正式就业、居民隐瞒的收入[15]。本文在MIMIC模型中原因变量和观测变量的选取参考了其研究，将税负水平、居民收入、政府管制、失业率、自我雇佣率等因素作为隐形经济规模的原因变量，将GDP增长率、劳动力参与率和居民储蓄存款占GDP的比重作为隐形经济规模的指标变量。一般认为税负水平越高一般税收流失规模越大，且直接税征管难度大于间接税，因此税制结构中直接税比重越高，税收流失也越多。其他如居民收入、政府管制经济规模、失业率、自我雇佣率都与流失规模正相关。在观测指标方面，一般认为隐形经济与经济增长正相关、与居民储蓄存款规模也具有正相关性，而与劳动参与率负相关。

      本文的数据主要来源于国泰安数据库和历年《中国统计年鉴》。由于进口环节的增值税、消费税及关税归中央所有，因此各地区间接税为各地区国内增值税、营业税、城市维护建设税和资源税相加所得，直接税则由各地区税收总额与间接税相减后得到。居民可支配收入用城镇居民家庭平均每人全年可支配收入与城镇人口的乘积加上农村居民家庭平均每人纯收入与农村人口的乘积得到。城镇居民家庭平均每人全年可支配收入和农村居民家庭平均每人纯收入的数据也来自国泰安数据库，城镇人口和农村人口的数据来自《中国统计年鉴》。政府管制通过政府支出占GDP的比重以及国有单位就业人数占就业总人数的比重予以衡量，各省份政府支出和GDP数据来自国泰安数据库，国有单位就业人数来自《中国劳动统计年鉴》，各省份2004-2010年就业人数来自《中国统计年鉴》，2011-2013年数据根据《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》数据推算得出②。自我雇佣率采用个体就业人数占就业总人数的比重予以衡量，劳动力参与率用各省就业人数占15～64岁人口数的比重予以衡量，部分数据经过推算得出③。其余城镇登记失业率数据、个体就业人数数据、居民储蓄存款数据均来自《中国统计年鉴》。

      在MPlus6中估计得到了MIMIC的结果如表2所示，分别选择了7个原因指标和3个测量指标、7个原因指标和2个测量指标、6个因素指标和3个测量指标、6个原因指标和2个测量指标的情况以及5个原因指标和3个测量指标的情况。按照拟合优度的卡方检验值和近似误差均方根(RMSEA)的值，最终选择了具有5个原因指标和3个测量指标的模型，即MIMIC(5-1-3)，其估计结果如式(2)。

      

      SE=0.418D_taxgdp+0.217T_taxgdp+0.084gexpgdp+0.191unemprate+0.072selemprate (2)

      从估计结果可以看到，模型最终保留了直接税占GDP比例、间接税占GDP比例、政府消费占GDP比例、失业率以及自雇佣劳动人数比例这5个解释因素变量，且相关回归系数都为正，与理论上的假设保持了一致。且直接税占GDP比例的回归系数高于间接税比例回归系数，说明税制结构确实影响隐形经济。这一模型回归结果与杨灿明和孙群力分析结果不同在于保留了更多的原因变量和观测变量，而后者MIMIC模型最后仅保留了3个原因变量和2个观测指标变量。因此，下文采用MIMIC得到的隐形经济的预测值也与上文不同[12]。

      将控制变量数据代入方程(1)的回归结果，就得到了MIMIC模型对隐形经济的预测相对值。将李金昌和徐蔼婷(2007)估算方法得到的2004年值做基数，用其乘以各年隐形经济相对值与基年的比值就得到了各年的绝对数值。进一步，我们将MIMIC模型2003-2014的预测值和通过李金昌、徐蔼婷估算方法得到1978-2008的数值作图。可以发现在重合的2003-2008年份，二者的数值并不完全相同，绝大多数省份的MIMIC预测值高于通过简单方法的估算值(见图中的海南、山西、天津等省市)。但二者的基本趋势保持了一致，即在2003年以后隐形经济均维持了下降趋势。

      

      图2 采用MIMIC方法估算的2004-2013的隐形经济规模

      注：图中虚线部分是采用MIMIC方法估算的隐形经济变化，基年值仍采用了边际消费储蓄倾向恒定方法估算的计算值

      四、征管流程重组对税收流失影响的实证检验

      为验证本文第二部分中提出的主要观点：即征管流程变革是效率提升、减少税收流失的主要原因，我们进一步构建了实证模型检验这一结论。其中，对于税收征管流程变革，我们选择了纳税评估户数和评估查补税额这两个指标。数据通过查找《中国税务年鉴》中各省总结的纳税征管工作报告，从中搜集到了国税、地税的纳税评估户数和评估环节的补缴税额。由于并不是每个年度都有相关数据报告，并且在纳税评估的试点改革期间，各省税务机关往往采用突击式评估，年度间数据变动较大，最后获得了一个2004-2013年的非平衡面板数据集。根据纳税评估户数与隐形经济规模的散点图，初步判断他们间存在简单的线性负相关关系。为验证征管流程变革对税收征管效率带来的重大影响，我们构建了如下的实证检验方程：

      

      式(3)中，SE为隐形经济规模，X代表控制变量，包括以上与隐形经济相关的直接税占GDP比例、间接税占GDP比例、政府支出占GDP比例、失业率、自雇佣比例；Y代表传统的征管能力变量，包括稽查总人数、稽查人员中获得专业资格证书人数比例、稽查户数、稽查环节补缴税款数额；Z代表征管流程变革代理变量，包括纳税评估户数、评估环节补缴税款数额，为说明征管流程变革带来的整体作用，Z向量中还包括了评估户数与纳税稽查环节补税的交叉项。由于面板数据为非平衡面板数据，且通过观察可以发现隐形经济存在明显的时期自相关，因此估计采用了Bruno的非平衡动态面板数据有偏纠正估计stata程序xtlsdvc[20][21]。具体回归结果见表3。

      

      从表3回归结果中可以看到，首先，滞后期变量回归系数较为明显，为0.6左右，说明隐形经济的变化趋势较为稳定，年份间存在明显相关关系。其次，控制变量的回归系数与以上通过MIMIC模型的回归系数相比有所减小，但都能通过Z统计检验，直接税比例较之间接税比例对隐形经济的影响系数大致接近，这不同于MIMIC中的回归结果，主要是引入了税收征管变量所至。第三，传统的稽查能力对税收漏损的影响存在差异，总的稽查户数对税收漏损的影响并不大，反而是稽查环节的查补力度对纳税遵从程度最为明显。而对传统稽查能力建设最重要的是专业人员素质的提高，这在各省差异很大，如拥有“注税、注会、注册资产评估师”证书比例最高的江苏、安徽等省其征管能力确实较其他省份强，对应的税收漏损减少在这些年也较为明显。第四，也是本文最关注的，随着征管流程的变革，纳税评估、重点税源监控等逐步引入到原有的征管流程中，其带来的作用是显著的。模型3～4中，纳税评估户数、评估环节补缴税额对税收漏损的影响均为负，且都通过了Z检验。而稽查和评估的交叉变量显示，纳税评估对稽查环节具有交互正向作用，即纳税评估也提高了稽查环节对税收流失的防控力度。

      五、税收征管制度改革动因解释

      从上面的分析可以看到，分税制之后开始的一系列征管制度改革是促进政府税收征管能力提升的根本原因，并且减少了税收流失。具体表现在：一方面，中国政府的税收征管能力在这期间得到了迅速提升；另一方面，横向比较显示中国的改革效应显著，即政府获得了比其他发展中国家更好的税收征管能力。

      造成我国税收征管能力变迁的深层原因有两个方面：首先，税收高层官员具有财经专业高等教育背景，甚至具有相当的研究著述，这成为不同于一般行政性政府官员的特征(如主导金税工程的许善达20世纪70年代毕业于清华大学自控专业，使其对信息化和计算机在税收征管中的应用更具敏感性。此后，20世纪90年代英国财务商学的教育背景更增加了其对国外税收征管的了解)。而其他任职于税务总局征管司的官员几乎都兼具政府官员和研究学者的特征，研究性的工作往往使这些官员具有前瞻性的改革意识，能够提出新的改革举措。其次，1994年分税制后，国税系统保留了垂直管理体系。这使得税务总局的改革意图很容易在地方试点，有些试点在地方取得突破后，转而上升到总局的决策在全国推广。地方税务官员在晋升竞争中，也往往将积极推行总局的改革作为竞争策略，而这些官员在基层的改革经验会伴随着他们的升迁推广至全国。

      从政治学理论出发，自上而下的统一体系，使得税务系统内提供了一个充分竞争的平台。而取得竞争成功、获得晋升机会需要的不仅仅是官员例行公事的行政技能，更重要的是改革的意识和推动改革的行动成效。公平的竞争使改革派官员被提拔，不仅树立了标杆效应，还通过赋予这些官员更大的职权将改革向更广的范围和深层次推进，这或许就是中国20多年来税收征管改革能取得成效并持续推进的重要原因。

      ①根据国家税务总局税收征管与科技发展司司长李林军《关于信息管税的思考》讲话稿中的数据整理。

      ②《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》及《中国人口与就业统计年鉴》都未公布各省市2011-2013年农村就业人口，因此本文采用(各省市农村人口/全国农村人口)*全国农村就业人口计算这3个年份的农村就业人口，然后用推算得到的农村就业人口与《中国统计年鉴》公布的各省市城镇就业人口相加得到各省市就业总人口。

      ③《中国统计年鉴》及其他相关年鉴未公布各省市经济活动人口数，但公布了15～64岁抽样调查数据的人口数，本文中15～64岁劳动人口数=(15～64岁抽样人口/抽样总人口)*年末总人口，劳动力参与率=就业总人数/15～64岁劳动人口数。

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