增值稅稅收征管效率及影響因素分析

趙 娜，袁 梁

（1.西安外國語大學 經濟金融學院，西安 710128；2.渭南師范學院，陜西 渭南 714000）

0 引言

近年來，作為我國第一大稅種的增值稅收入持續增長，已在我國稅收體制中占據重要地位。理論界部分學者認為增值稅稅收收入快速增長的原因之一是管理因素[1]。也就是說，增值稅稅收收入持續增長的一個主要原因是政府通過強化征管力度降低了稅收流失度。因此評估分析增值稅稅收征管效率不但有助于提升增值稅稅收收入，而且對進一步增強增值稅的效率和公平以及優化我國稅制都具有重要的價值。

國內外學者主要采用了隨機前沿分析法（SFA）、數據包絡分析方法（DEA）、稅柄回歸法和代表性稅制法這四類方法測算了稅收征管效率以及其影響因素，取得了較為豐富的研究成果[2-7]，然而對我國具體稅種稅收征管效率及影響因素的研究較少。基于此，本文將選擇基于產出距離函數的隨機前沿分析（SFA）方法，試圖以增值稅稅收征管效率為研究對象，一方面考察地方政府間增值稅稅收征管效率的差異,另一方面分析影響增值稅稅收征管效率的主要因素。這對于提升稅務部門的征管效率，增加增值稅稅收收入十分必要。

1 模型構建、變量選取與數據說明

1.1 模型構建

本文使用Battese和Coelli（1995）[8]提出的利用面板數據同時能對生產函數和技術無效率函數的參數進行估計的隨機邊界分析法（SFA）作為增值稅稅收征管效率的評估方法。

1.1.1 增值稅稅收征管效率投入產出變量

在我國增值稅為共享稅，進口環節增值稅由海關代征，而國內增值稅則主要由國稅局負責征收。故而選擇各地區國稅部門征收的國內增值稅作為產出衡量指標，國家稅務局工作人員作為人力投入變量，同時將第二產業增加值減去建筑業增加值加上批發零售業增加值這兩類指標作為投入項。建立以下基本計量經濟模型：

其中，i代表地區，t表示時間，vatit為各地區國稅部門征收的國內增值稅，vptit和vtcit分別表示國家稅務局工作人員及第二產業增加值減去建筑業增加值加上批發零售業增加值。β0則為截距項，隨機擾動項vit～N(0，，uit反映在第t時期影響第i個地區增值稅稅收征管的非負隨機變量，且ui～iidN+(μ，σu2)。TEit表示樣本中第i個地區在第t時期內的增值稅稅收征管效率水平，且0＜TEit≤1。如果TEit=1，此時地區i在第t年的稅收征管效率位于生產前沿上。而如果0＜TEit＜1，地區i在第t年的稅收征管效率位于生產前沿之下。

1.1.2 增值稅稅收征管效率影響因素

本文考察貿易開放度、經濟發展水平、地區財政支出規模、國內增值稅占國稅機關稅收收入比重、轉移支付、財政自給率及人口總數對增值稅稅收征管效率的作用，其形式為：

隨機擾動項中技術無效率所占的比率為：

1.2 變量選取

式（1）中vatit采用各地區國稅部門征收的國內增值稅表示，vptit用國家稅務局工作人員表示，vtcit表示為第二產業增加值減去建筑業增加值加上批發零售業增加值。式（3）中貿易開放度（open）用各省份的進出口總額*當年基準匯率/該地區GDP表示；經濟發展水平（pgdp）用2007年價格水平折算的各地區的人均GDP表示；地區財政支出規模（expen）的測算方法是地方政府公共支出/該地區GDP；國內增值稅占國稅機關稅收收入比重（vtax）以各地區國家稅務局征得國內增值稅/國稅局征得的稅收收入來衡量；轉移支付（transfer）表示為（中央補助收入—上解中央支出）/地方一般預算支出；財政自給率（gov）用地方一般預算收入占地方一般預算支出的比重來衡量；人口總數（pop）為歷年各地區年末總人口數。

1.3 數據說明

上述變量中，進出口總額、地區GDP、第二產業增加值、建筑業增加值、批發零售業增加值、人口總數來自于2008—2017《中國統計年鑒》；中央補助收入、上解中央支出、地方一般預算支出、地方一般預算收入、地方政府公共支出來自于2008—2017年《中國財政年鑒》；各地區國家稅務局征得國內增值稅和國稅局征得的稅收收入來自于2008—2017年《中國稅務年鑒》。鑒于2009—2017年《中國稅務年鑒》并沒有統計各地區國家稅務機關工作人員數，因此借鑒李建軍等（2012）[9]的做法，基于歷年稅務人員增長率以及2007年各地區國家稅務機關人員數測算了2008—2016年各地區國家稅務局人員總數。

2 實證檢驗與結果分析

2.1 模型假設檢驗

為了檢驗和判斷模型設計的可靠性，對生產函數的設定以及效率因素分解的合理性進行檢驗。似然比（LR）檢驗被認為是主要的模型檢驗方法。LR統計量公式為：LR=-2[L(H0)-L(H1)]，其中L(H0)、L(H1)分別為原假設與備擇假設下對數似然值，LR服從χ2分布，自由度為受約束變量的個數。為此，本文將做如下幾個假設檢驗：

假設1：γ=δ0=δ1=δ2=δ3=δ4=δ5=δ6=δ7=0。

即不存在非效率，此時選取普通最小二乘法（OLS）估算增值稅生產函數是合適的，隨機前沿生產函數無效。

假設2：β11=β22=β12=0。

由于簡單的C-D生產函數假定所有的樣本生產技術相同，因此采用該函數形式來估算生產技術效率受到了一些學者的批評，許多學者為了減少模型的設定偏誤，開始使用超越對數生產函數等相對更具彈性的函數形式。本文需要檢驗超越對數函數是否比簡單的C-D函數更為合理，無約束模型為：

假設3：β3=0。

檢驗是否存在技術進步。無約束模型為：

其中，t表示隨時間變化的技術進步因素。

利用Frontier4.1軟件進行分析，表1給出了假設檢驗結果。從表1中可以看出，假設1在1%的顯著性水平下被拒絕，而假設2和假設3的LR統計量均在1%的顯著性水平下被接受。進一步表明：C-D生產函數更為合適；有必要對增值稅稅收征管效率的無效項進行分析；增值稅稅收征管效率不存在技術進步。

表1 隨機前沿模型假設檢驗結果

2.2 估計結果及分析

2.2.1 模型參數估計結果

利用Frontier4.1軟件，對各地區數據進行回歸，獲得式（1）和式（3）對應的各項參數，結果如表2所示。其中，g值為0.35并且在1%的水平下顯著，說明增值稅稅收征管效率的誤差中有超過35%的成分來源于式（3）中包含的各變量，模型設定是有效的。第二產業工業增加值、地區稅務局稅務工作人員的系數分別為0.64、0.18，且均通過了1%水平下的顯著性檢驗，前者系數顯著大于后者，這意味著增值稅的稅收征管效率增長主要來自于第二產業工業增加值，地區稅務局稅務工作人員的貢獻相對較小。再者，這二者的彈性之和是0.82，表明我國增值稅的稅收征管效率處于規模報酬遞減階段。

表2 隨機前沿模型估計結果

在技術無效率函數中，貿易開放度、經濟發展水平及人口總數的系數為負但不顯著。轉移支付估計系數顯著為正，這表明其不利于增值稅稅收征管效率的提高。

地區財政支出規模及財政自給率的回歸估計系數在1%的水平下均顯著為負，表明地區財政支出規模、經濟發展水平及財政自給率對增值稅稅收征管效率的促進效應發揮了主要作用。增值稅占稅收收入比重的估計系數在1%水平下顯著為負。該結果支持李建軍等（2013）[10]關于增值稅比重與增值稅收征管效率負相關的結論。

2.2.2 各地區增值稅稅收征管效率估計結果

表3（見下頁）報告了2007—2016年我國28個省份的增值稅稅收征管效率估計結果。從表3可以看出，各地區2007—2016年增值稅總的稅收征管效率為0.601，說明地方政府稅收征管效率總體水平不高，未來提升的空間較大。從單個地區來看，我國各個地區的增值稅稅收征管效率程度差異非常明顯。主要體現在以下兩方面：第一，2007—2016年增值稅平均稅收征管效率水平最高的三個地區是東部地區的江蘇（0.863）、廣東（0.799）、浙江（0.778）。而最低的三個省份是中部地區的吉林（0.473）、湖南（0.472）和西部地區的青海（0.472）；第二，省際間增值稅的稅收征管效率差別較大，排名第一的江蘇省2007—2016年增值稅稅收征管效率的平均值為0.863，是排名最后的青海省的1.8倍多，這說明東部地區政府間稅收競爭程度較弱，而中、西部地區間稅收競爭程度較強。

表3 我國28個省份增值稅稅收征管效率估計值

分區域來看，我國增值稅稅收征管效率區域差距較大（見圖1）。從圖1可以看出：（1）2007—2016年東部地區、中部地區、西部地區的增值稅稅收征管效率在2010年均有小幅下降，隨后逐漸上升。這主要是由于，一方面，對增值稅稅收征管效率有促進作用的財政自給率、經濟發展水平、地區財政支出規模、增值稅比重均有所上升；另一方面，這種變化規律與國家的增值稅改革有很強的相關性。眾所周知，2009年1月1日起我國增值稅由生產型轉為消費型，致使相同數量的稅源轉化的增值稅收入下降。（2）東部地區增值稅稅收征管效率明顯高于西部地區，而中部地區的增值稅稅收征管效率低于西部地區，而且中部和西部地區的增值稅稅收征管效率均低于全國平均水平。

圖1 全國及三大地區增值稅的稅收征管效率演變趨勢

3 結論

本文選取2007—2016年我國28個省份面板數據，實證分析了增值稅稅收征管效率及其主要影響因素。結果發現：第一，各個地區增值稅稅收征管效率呈現波浪式上升趨勢，但平均水平較低；不同區域的增值稅稅收征管效率差異非常明顯，東部地區高于西部，而西部又高于中部地區。第二，樣本期內增值稅稅收征管效率程度最高的三個省份是江蘇、廣東和浙江，主要來自于東部地區，排名后三位的省份為吉林、青海及湖南。第三，轉移支付越多，對增值稅稅收征管效率的阻滯作用越明顯；地區財政支出規模、財政自給率及增值稅占稅收收入比重均有利于增值稅稅收征管效率的提升。