我国税收征管的静态与动态效...1个省际面板数据的实证分析_张小锋.pdf
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1、第 卷第期华 北 理 工 大 学 学 报(社会科学版)年 月 ()收稿日期:基金项目:国 家 社 会 科 学 基 金“双 循 环 新 格 局 下 新 型 城 镇 化 高 质 量 发 展 的 动 力 机 制 及 路 径 研 究”(课 题 编 号:)。作者简介:张小锋(),男,江西抚州人,博士,副教授,博士研究生导师。研究方向:财税理论与政策研究。张春宇(),女,黑龙江海伦人,在读硕士研究生。研究方向:税收理论与政策研究。文章编号:():我国税收征管的静态与动态效率研究 基于 个省际面板数据的实证分析张小锋,张春宇(哈尔滨商业大学 财政与公共管理学院,黑龙江 哈尔滨 )关键词:税收征管效率;模型;
2、模型摘要:税收征管效率的高低直接决定税务管理质效,数字化征管已成为必然趋势,亦是提高税收征管效率的关键因素。选取 年我国 个省际面板数据,运用数据包络方法中的 和 模型对各省份和大区域进行税收征管的静态与动态效率测算分析,挖掘影响效率变化的内在因素并提出对策。研究发现:从静态角度分析,经济发展水平高的地区税收征管效率普遍较高,个别地区会由于政策原因导致与此结论相悖;从动态角度分析,“金税三期”的正式实施、智慧税务的推进对税收效率的提高具有促进作用,同时,各地区应注重技术效率的发展,其对税收征管存在双向效应。中图分类号:文献标识码:引言与文献概述“以数治税”是指数字经济时代下,税收征管体系的数字
3、化升级和智能化改造。年月,中办和国办印发 关于进一步深化税收征管改革的意见,对深入推进精确执法、精细服务、精准监管、精诚共治,促进税收征管数字化转型升级与智能化改造,深化税收征管模式改革作出了全面部署。同年,国家发布了“十四五”规划和 年远景目标纲要 等文件,强调要“加强关键数字化技术创新应用”,为我国税收征管模式数字化改革刻画蓝图。实现智慧税务,税收治理数字化、智能化、智慧化将成为重要突破口,以数字化技术创新推动税收征管效率提升将成为主要着力点。新形势下我国税收征管工作面临新的挑战,只有不断培养新型征管人才、优化税收征管模式、提高征管水平和能力,才能切实为我国提供稳定的财源收入。因此,利用数
4、字化技术提升税收征管效率成为重要的研究课题。目前,国内外对税收征管的研究成果颇丰,主要围绕税收征管效率、智慧税务建设、数字经济税收征管等重点领域,代表性的研究如下:征管效率方面,李伟等()运用数据包络分析方法()对“金税三期”上线后税收征管风险进行测算分析,研究发现税收风险管理能力的提高能够有效解决税源监管不力的问题;方铸等()运用 方法中的超效率 模型和 指数税收征管效率进行分析,得出数字化技术改革整体提升了税收征管效率的结论。张斌()运用四阶段 指数模型,得出 年全国税务系统征管效率值年均为 ,效率整体递增的结论;李 建 英()利 用 方 法 和 模型,得出政府税收竞争行为对地区税收征管效
5、率具有抑制作用;陈鹏等()利用 模型,并引入 指数对省市的税收征管效率进行分析,得出长期来看“营改增”会促进税收征管效率提升的结论;郭玲()等运用静态 模型和动态 指数法测算效率值,得出政府行为有助于征管效率提升的结论。数字化征管与智慧税务建设方面,刘同洲等()从系统论的角度研究税收征管数字化转型,强调在税收征管数字化转型过程中要推动数据要素价值充分释放,实现构建智慧税务目标;等()认为“智慧税务阶段”实际上是一个如何处理数字化与实体化之间的关系;张国钧()认为应以“数字驱动”提升税收治理效能,建立完善的数字税务生态体系是构建数字 驱 动的 税收 征 管 新 模 式 的 关键。上述文献对税收征
6、管进行了积极的探索,奠定了坚实的研究基础。但从现有文献看,有关数字化征管转型与税收征管效率的关联性研究相对不足,尤其缺乏以数据包络分析为研究方法的文献。鉴于此,从模型角度研究税收征管效率,运用 模型以及 指数模型分别从静态、动态角度对征管效率进行测算,参照“金税三期”等上线时间,分析数字化转型等因素与征管效率的关系,为提高征管效率提供参考建议。一、研究设计(一)变量选取运用 测算效率的投入产出原理,参考张斌等人的研究,选择我国 个省份 年的投入和产出指标数据来测算税收静态与动态征管效率。在投入指标中,考虑到经济增长、税源结构和征税成本三方面因素会对税收征管效率产生明显的影响,因此,投入指标选取
7、国内生产总值、第二三产业增加值(税收收入的主要来源)和税收事务支出三个具体指标来衡量。税收收入作为衡量税收征管效率的关键,因此产出指标选取税收收入。基础数据均来自 年 中国统计年鉴 中国税务年鉴 以及国家税务总局或各省份税务局网站公布的数据。(二)模型方法 模型数据 包 络 分 析(,)是被用来测量一些决策部门生产效率的方法,运用投入产出数据来测算效率值。选取 模型是数据包络分析方法的一种,用于测算投入导向的静态效率值模型。其测算的综合效率指数为目标的静态效率值,还可进一步分解为技术效率与规模效率,用于分析综合效率值大小与技术、规模变动的关系。对于任一决策单元,投入导向的 模型表示为:,;,;
8、,其中,表示决策单元;、分别表示所有 的投入和产出指标;为决策单元的综合效率值;表示权重。模型 指 数 是 由 瑞 典 学 者 ()提出,最初被用来分析消费指数在不同年份的动态变化趋势,反映的是研究对象在一定时期内效率变化的情况。为对应 测算出的静态效率值,选择 模型测算分析税收动态征管效率,深入探究税收征管效率的增减变化情况,分析不同时期内我国各省份以及整体的税收征管效率在 年的动态变化情况,模型如下:,(,)(,)(,)(,)华北理工大学学报(社会科学版)其中,、分别为时期和的投入角度向量;而、则是对应时期的产出角度向量;,是全要素生产率指数,反应的是第至段时期的效率的变化情况。在效率变化
9、分析中,指数通常反映的是全要素生产率的变化情况,其也可以被分解为技术效率变化指数()和技术进步指数(),用 来 反 映 引 起 综 合 指 数 变 化 的 原 因。在 对 指数分析时,若其综合指数值大于,则表示该区间内税收征管效率增加,若其分解指数大于,则表示该指数是导致综合指数上升的原因,即区间内征管效率值增加的原因;反之亦然。二、实证分析(一)税收征管静态效率分析分省份税收征管效率对比分析利用 年我国 个省份的面板数据对各省份税收征管静态效率进行评价,基于投入导向的 模型,使用 软件运行后,得到的效率评价结果如表所示:表 年各省份税收征管效率值省份 年 年 年 年 年均值上海 海南 北京
10、天津 山西 浙江 广东 内蒙古 西藏 黑龙江 新疆 辽宁 贵州 宁夏 河北 青海 吉林 甘肃 陕西 江苏 江西 山东 云南 四川 重庆 安徽 广西 湖北 福建 河南 湖南 注:综合效率值在 为相对有效;为较为有效;低于 为相对无效第期张小锋,等:我国税收征管的静态与动态效率研究 基于 个省际面板数据的实证分析从全国层面看,征管效率整体水平较低,且各省份间税收征管效率差距较大。从综合效率值以为标准的比较来看,上海、海南、北京大于 ,保持相对有效;天津等个省份在 之间,保持较为有效;其余 个省份均低于 ,为相对无效。可知,经济发展水平较高的地区税收征管效率普遍较高,但 总量、第二三产业增加值均排在
11、前列的福建省征管效率值却排在倒数,可能是由于其税收征纳主体、稽查手段与数字化平台之间的不匹配、不协调导致的;另外本文测算效率值采用的是投入产出法,福建省近年来积极落实减税降费政策导致税收收入畸低,产出值较低导致测算的征管效率偏低。年,处于有效前沿(包括相对有效和较为有效)的省份个数整体呈现下降的趋势,自 年的 个降为 年的 个。总的来看,我国税收征管效率呈现整体效率偏低、省级间差距较大的特征。据税收征管静态效率值可知,将年来 个省份效率值变化趋势分为稳定型、型、下降型、波动型等种趋势,稳定型包括浙江、湖南、河南、四川、青海等省份,这些省份税收征管效率一直保持在一个相对稳定(较高或较低)的水平,
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