我国税务稽查政策的实证研究，本文主要内容关键词为：实证研究论文,我国论文,政策论文,税务稽查论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、概述
我国深化税收征管改革的目标是建立“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”的新征管模式。其中，税务稽查是新征管模式中纳税申报制度得以最终贯彻的最后一道防线，对不遵从(即不申报或不依法申报)的纳税人，只有通过稽查及时对其进行严肃处理，才能维护新征管模式的高度有效性。
从当前税务稽查形式来看，主要有日常检查、专案检查及专门检查三大类。其中，专案检查是根据举报而进行的检查，这类检查往往是针对存在着不遵从事实的纳税人而进行的检查，查实率较高；专门检查是由每年国家税务总局制定，各地再结合当地情况，有计划开展的对一些利润较高、不遵从潜在可能性较大的行业进行的专项检查；日常检查没有特定的纳税人，比较强调通过随机稽查发挥稽查的威慑作用。可见，日常检查和专案检查实行的是非随机稽查政策，它旨在优先稽查那些最不遵从的纳税人，从而能够以较少的人力、物力、财力实现查实率、查补税额等指标任务；而日常检查实行的是随机稽查政策，它通过发挥稽查的威慑力作用，能够极大地起到预防纳税人发生不遵从行为，这在当前我国纳税人普遍遵从度不高的情况下，尤为有效。因此当前理论界一再倡导税务稽查应实行随机稽查政策。
但另一方面，国家税务总局每年的稽查情况总结上都会专门提出检查面、查实率及大案要案比例等指标，可见我国税务稽查还是要尽可能针对那些有较高不遵从水平的纳税人进行检查，争取做到每次税务稽查都能产生较大的收益——即查实率较高。为此，税务稽查部门自上而下都是以抓大要案件查处为主线，集中力量抓重点对象的稽查工作；与此同时，还强调突出检查重点，注重专门检查。所有这些变动都表明了我国税务稽查并不是随机稽查政策，但到底实际上是不是随机稽查呢?这些需要用实际数据来说明。本文运用计量经济方法，根据中国税务年鉴中被稽查纳税人的查补税款总额和检查面这两个时间序列数据，测试税务稽查选案是否存在非随机性。
二、模型构建
(一)假设条件
在建造模型之前，首先做两个假设：
假设一，假设在既定年份里，每个纳税人的不遵从存在某种分布形式且在数据期内保持不变。税务稽查部门可以从其以前的稽查经验及数据中对这种分布形式有一定认识，且能够判断某一特定纳税人属于哪类分布。然而，不同纳税人不遵从的分布可能是不同的，即一些纳税人更遵从，另一些则可能更不遵从。
假设二，假设税务稽查部门对纳税人的不遵从度的检测能力在一定时期内是不变的。该假设并不是假设税务稽查部门可以完全查出纳税人的不遵从行为；事实上，这个模型估计的只是如果全部纳税人都被稽查，税务稽查部门可能查出的查补税款总额(包括查补税款、罚款及滞纳金)。可见，本文提出的纳税人不遵从模型并不用于决定不遵从行为的“真实”水平，而仅是“可检测的”水平。
上述假设是为了假定所有被查出的纳税不遵从水平的观察值的变化发生，是因为变化的稽查概率导致不同遵从分布的纳税人被稽查，而不是因为全部纳税人不遵从的实际水平已经变化或税务稽查机构的检测能力已经变化。
(二)模型建立
将纳税人总体按是否接受税务稽查可分为两大类样本：被稽查的纳税人样本(简称“被稽查组”)和未被稽查的纳税人样本(简称“未被稽查组”)。设d为样本纳税人的能查出的不遵从的金额。E(d)为纳税人总体能查出的不遵从金额的期望值。设变量ADDTAX是被稽查组纳税人样本的能查出的不遵从金额的期望值，表示为E(d|被稽查)。如果税务稽查部门是随机选择纳税人进行检查的话，那么就有E(d)=E(d|被稽查)。但是，如果税务稽查部门非随机地检查纳税人时，且为了提高稽查效率，其总是优先选择那些不遵从水平较高的纳税人来检查，则有E(d|被稽查)>E(d)，因为被稽查的纳税人有较高的不遵从水平。如果稽查概率在一定期间内有所下降的话，尽管各纳税人的不遵从水平未变，即E(d)不变，但E(d|被稽查)会有所提高。因为随着稽查概率降低，那些较为遵从的纳税人就不再被稽查了。从中可以看出，ADDTAX的增加不等同于纳税人总体不遵从水平的增加，而只是因不断下降的稽查概率导致被稽查的纳税人类型发生了变化从而ADDTAX变化的。图1、2分别描述了两种税务稽查政策下，样本的不遵从水平的区别。
事实上，一个纳税人要么被稽查，要么不被稽查，能检测出的总体不遵从与被检测出的样本不遵从之间的关系是：
E(d)=E(d|被稽查)×被稽查的概率+E(d|未被稽查)×未被稽查的概率(1)
如果执行随机稽查政策，E(d|被稽查)=E(d)=E(d|未被稽查)；然而，如果执行非随机稽查政策时，则有E(d|被稽查)>E(d)>E(d|未被稽查)。这样，如果税务稽查部门的确能够找到那些最不遵从的纳税人作为第一批稽查对象，被稽查组样本被查出的观测值不能等同于真实的可查觉的总体不遵从，或是其上限。否则，将过高估计了总体不遵从水平。
对(1)式重新排列，被观测的被稽查组样本数据和真实的未被观测到的总体数据之间的关系可以更清楚地表现为：
E(d|被稽查)=E(d)/被稽查的概率-E(d|未被稽查)×未被稽查的概率/被稽查的概率(2)
(2)式中的三项又可分别用下列符号表示，E(d|被稽查)=ADDTAX，被稽查的概率=P，未被稽查的概率=1-P。则根据前述假设，第t年，纳税人都有独立的P[,t]和ADDTAXt的观测值。这样，就可以根据公式(2)建立出纳税人不遵从的基本方程式，即式(3)：
ADDTAX[,t]=β[,1](1/P[,t])-β[,2](1-P[,t])/P[,t]+ε[,t](3)
其中，β[,1]表示纳税人总体不遵从水平；β[,2]表示未被稽查的纳税人的不遵从水平，ε[,t]表示方程的误差项。尽管β[,1]、β[,2]这两个独立变量是完全相关的，方程(3)还是可以被估计的，因为独立变量矩阵是满矢的。表面上方程(3)无常数项，然而，可以将其整理成常规的带常数项的方程形式：
ADDTAX[,t]=β[,2]+(β[,1]-β[,2])(1/P[,t])+ε[,t] (4)
这个式子相对于方程(3)来说，虽然少点直观性，但显然可以估计出该方程。此外，用这种更为熟悉的形式，非随机性税务稽查测试将会相当直接，只需做一个简单的t检验即可，即：H[,0]：β[,1]-β[,2]=0。如果其差额在统计上不等于零，那么被估计的不遵从总体水平就不等同于未被稽查的纳税人的估计值。
(三)模型的局限性
由于税务年鉴中可以得到的数据个数有限，只有七年的数据，这极大地限制了模型中能包括的变量个数，且易使参数估计的标准误增加，导致它们的统计显著性降低，从而拒绝零假设的可能增加。为了解决模型估计中存在的异方差问题，本文同时使用了两种手段以致力于消除异方差。
(1)加权最小二乘法(WLS：Weighted Least Square)。因税务年鉴中的查补税款总额是作者唯一可得到的数据，但这只是衡量被稽查组样本或纳税人总体的不遵从水平的简单工具变量。为了减少参数估计的效率，减少方程估计的多重共线性，本文使用了一种特别的加权方法，即用当年的税务稽查检查户数的平方根作为权重。
(2)由于模型中的异方差并不知道，所以单是加权最小二乘法并不能消除异方差，本文同时还使用了另一种处理异方差的方法：自相关相容协方差(Heteroskedastcity and Autocorrelation Consistent Covariances)中的white估计。这种方法在不改变参数的点估计基础上，另外估计回归系数协方差阵，从而改变估计值的标准差。
三、实证结果
(一)数据来源
本文出于数据的易取得性的考虑，将利用税务年鉴中的数据来估计方程式(4)。本文令当年查补税款总额(即那些被稽查出来存在不遵从的纳税人补交税款、罚款及滞纳金的总额)代表纳税人不遵从水平，因为当年查补税款总额除了受纳税人不遵从行为的影响外，还受到物价因素的影响，为了使不同年份的查补税款便于比较，应排除掉通货膨胀因素，故本文将当年查补税款总额通过除去1996年定基居民消费物价指数得到实际查补税款总额。这里的查补税额总额只能通过检查纳税人得到，故只反映那些被稽查的纳税人的不遵从情况，全文以ADDTAX代表实际查补税款总额。而稽查概率是税务稽查部门检查纳税人的户数占全体纳税人户数的比例，它反映了纳税人被稽查的可能性，此处以检查面代表，全文以P表示稽查概率。方程的权重W是检查全年检查户数的平方根。
表1
年份
WADDTAX(亿元) P(％)
199617.6975300.9017.00
199719.3959322.5519.00
199822.1585491.8522.50
199920.0499490.3115.90
200018.0278415.4713.30
200116.1245402.3710.60
200214.3628390.078.10
注：以上资料通过历年《税务统计年鉴》整理而得出。
但要注意以下两点：(1)当前税务稽查水平并不是非常高，尚不能做到查出被稽查纳税人样本所有的不遵从情况，因此查补税款总额只是观测值，其肯定少于被稽查纳税人真实的不遵从水平。(2)尽管税务稽查部门会根据纳税人的规模大小不同采取不同的稽查概率，但从我国的国情来看，稽查概率受当年国家税务总局的任务影响较大，所以可认为在年鉴的汇总数据水平上稽查概率是个外生变量。
(二)实证结果
ADDTAX[,t]=441.0853-4.5505×1/P[,t]
(87.5072)(9.7372)
t=(4.9885)(-0.4673)
R[2]=0.5566F=0.1030
从上述结论可以看出，由于t检验不能接受零假设，β[,1]-β[,2]=0，所以我们认为在统计上看，税务稽查的随机政策并不显著，可认定为1996～2002年我国税务稽查政策以非随机选案政策为主。
(三)结论
从我国税务稽查的实际情况看，随机选案政策具有威慑力，能够极大地起到预防纳税人发生不遵从行为；而非随机选案政策具有效率，能够在以较少的人力、物力、财力实现检查面及查补额等指标任务，两种政策都有着现实意义。尽管当前理论界强调税务稽查应随机选案，但从我们的结论看，显然我国还是以非随机选案为主的，那么模型中的β[,2]就不应该是常参数。我们必须对它进行修正。如图2所示，当税务稽查部门执行非随机政策时，且其优先选择那些边际遵从水平更低的个体来稽查时，稽查概率增加意味着新的纳税人被纳入了被稽查组样本，可查觉的纳税人不遵从水平的预期值在被稽查纳税人样本和未被稽查纳税人样本都会下降。反之，稽查概率下降时，不遵从水平在被稽查纳税人样本和未被稽查纳税人样本都会上升。即我们认为，未被稽查的纳税人不遵从水平，β[,2]，实际上是随着稽查概率变化而变化的，它是稽查率的一个函数形式。当税务稽查是非随机选案时，纳税人不遵从方程应被修订为：
ADDTAX[,t]=β[,1](1/P[,t])-β[,2](1-P[,t])/P[,t]+ε[,t]
(5)
其中，β[,2]=α[,1]+α[,2]f(P[,t])+v[,t]
如果税务稽查部门能做到首先稽查那些最不遵从的纳税人，则有α[,2]f′(P[,t])<0。但如果税务稽查部门是首先稽查那些最遵从的纳税人，则有α[,2]f′(P[,t])>0。这样当确定了函数f(P[,t])的形式后，能明确f’(P[,t])的正负符号，从而通过对方程(5)的估计中得到的α[,2]的符号，就可以判断我国税务稽查部门到底是哪种形式的非随机政策。