數字經濟賦能稅收治理效率提升研究

2025-09-26 00:00:00楚文海閆如玉

中國集體經濟 2025年28期

摘要：數字經濟的出現與發展，對稅收治理體系產生了深遠的影響。文章基于2011-2021年全國省級面板數據，構建數字經濟發展指數測算了全國各省（自治區、直轄市）數字經濟發展水平，并構建DEA超效率（SBM）模型對各地區在數字經濟發展背景下的稅收收入效率進行了橫向比較，接著通過Tobit回歸分析、面板分位數回歸模型（PQRM）系統和中介效應模型闡述了數字經濟和稅收治理效率之間的內在邏輯。結果表明，數字經濟的發展主要從數據條件、技術驅動和外部環境等方面對我國稅收治理效率有直接顯著的促進，進一步分析發現，這種促進作用主要是通過對以信息技術為依托的稅收技術效率的提高而實現的。

關鍵詞：數字經濟；稅收治理；DEA超效率SBM

一、引言

數字經濟的快速發展為稅收治理的現代化創造了外部動力、技術條件和環境支撐，稅務部門充分依托這些有利因素，可以有效提高稅收治理效率，實現稅收治理與數字經濟的融合發展，在國家治理中充分發揮稅收作為財政政策工具重要組成部分的積極作用。

本文以2011-2021年我國30個省級面板數據為基礎，對各區域在數字經濟發展背景下的稅收治理效率進行測算比較，闡述數字經濟對稅收治理效率的影響及作用機理，運用tobit模型闡述數字經濟對稅收治理效率的影響程度進行實證分析，為數字經濟背景下深化我國稅制改革提供理論支撐和決策參考。

二、數字經濟指數測算及分析

構建數字經濟發展評價指標體系。

（一）測度方法

目前，本文參考相關文獻（劉軍等，2020）并結合數字普惠金融指數，結合數據條件，將分別從不同角度描述數字經濟發展的14個指標劃分為硬件設施、用戶普及、數字產業規模、產業數字化水平、研發投入和行業發展等6類，形成數字經濟發展水平指數體系，對我國省級區域數字經濟發展水平進行比較系統、全面的評估。

在評估前，為保證不同量綱指標的時序可比性，對各類指標進行了去量綱化處理。為避免指標數值差異過大指標值分布不均衡，又對指標數值進行了標準化處理。

正向指標：

Xij=

上式中，xij為未經標準化處理的i省的j指標，Xij表示進行過標準化處理后i省的j指標的值。

本文采用熵值法計算各項指標所占權重，以避免主觀因素對計算過程的干擾。計算信息熵的公式如下：

Eij=ln

其中，n為省（自治區、直轄市）的總數（說明：由于港澳臺和西藏地區數據無法獲得，本文n值為30）。

基于熵值計算各指標權重公式如下：

Wj=

其中，m表示指標個數（指二級指標個數，即m=14）。

基于各指標標準化的數值Xij和各指標權重Wij，應用多目標線性加權函數法測算數字經濟發展水平的公式為：

DEi=WjXij

（二）測度結果

數字經濟發展指數測度與劉軍等（2020）測算結果相似。北京、上海、浙江、江蘇和廣東等沿海經濟發達地區的數字經濟發展指數顯著高于新疆、甘肅、青海、云南和貴州等西部欠發達省區，說明我國區域間數字經濟發展并不均衡。經濟發達地區相對于欠發達地區具有更好的基礎設施、更為充裕的信息資源、更大的市場規模和更為有利的融資條件，為數字經濟的發展提供了更為有利的條件。而欠發達地區相對薄弱的經濟基礎則對當地數字經濟的發展構成了制約（荊文君，孫寶文，2019）。

三、稅收治理效率測算及分析

（一）超效率SBM模型

在DEA方法應用中，BCC模型和CCR模型適用于對投入同比例降低或者產出同比例增加的場景下的效率測度，但在投入產出非零松弛的情況下，這兩種模型就難以測算改進程度對效率值的影響，從而存在高估決策單元效率的可能性。為此，Tone（2001）提出了標準效率SBM模型，解決了上述兩種模型對視松弛變量的忽視，但是無法對多個有效決策單元比較。為此，Tone于2002年提出超效率SBM模型，解決了同時存在多個有效決策單元時的可比性問題，該模型如下：

θ*=min

S.t.x≥λx-S，i=1，2，…，m

y≤λy+S，r=1，2，…，q

b≥λb-S，k=1，2，…，h

λ≥0（?j），S≥0（?i），S≥0（?r），S≥0（?k）

上式中，x表示投入，xio指第0個DMU的第i種投入；y表示期望產出；b為非期望產出；bko指第0個DMU的第k種非期望產出；i為投入變量的數量，值域為1到m；S表示投入松弛變量；S為非期望產出的松弛變量。

（二）指標說明

本文用稅收的投入產出比來衡量稅收治理效率（數據來自《中國統計年鑒》）。

1. 投入變量

稅收的投入，即稅收的經濟來源，在宏觀層面主要是增加值和營業盈余。由于我國已取消農業稅，所以只選取第二、第三產業的增加值作為投入變量。營業盈余則是營業利潤減對應成本及折舊的值。

2. 產出變量：

稅收活動的產出即稅收收入。在投入相同的情況下，稅收收入越高說明稅收治理效率越高；如果稅收收入相同，則投入越少，稅收治理效率越高。

（三）稅收治理效率分析

稅收治理效率是衡量各省稅收治理質量和數量的綜合體現。本文選取2011-2021年30個省級面板數據（由于西藏和港澳臺缺失數據較多，暫不計算在內），并根據2011年國家統計局公布的劃分標準，將這30個省區市劃分為東、中、西和東北四個區域。

各部分稅收治理效率如圖1所示，上述四個區域的稅收治理效率變化情況與全國的整體情況基本一致。從區域間的橫向比較而言，東部區域2020-2021年間，經歷了劇烈下降后上升的過程，上下變化程度超過10%；中部區域2012年增幅最高，2015-2020年持續下降，至2020年下降程度最大；西部區域與中部區域的變化趨勢相近，2015-2020年均呈負增長，其中2016年負增長程度最高，其值為11.31%，2014年正增長程度最高，其值為2.09%；東北部地區2012年、2013年和2018年稅收治理效率呈現正增長，其余年度則表現為負增長，其中，2015年下滑程度最大，為11.96%。由此看出，四大區域主要呈現先低后高波浪形波動特征，主要是可能缺少促進稅收治理效率的改革方式和主導力量。

綜上所述，結合全國層面來看，本文認為，當前階段，稅務系統在原有的技術水平上可以通過提高技術效率來增加稅收治理能力的想法。遠期來看，在提升技術效率的同時要整合技術進步，發展稅收治理規模化。

四、數字經濟對稅收治理效率影響的實證分析

對于數字經濟對稅收治理效率的影響，采用Tobit模型通過極大似然法進行參數估計比較方便，模型如下：

Y=β0+βtXi+εi

Yi=Y Y≥0

Y=0 Ylt;0

i=1，2，…，n

其中，Yi為因變量，即稅收治理效率值；Xi為解釋變量。Y為潛在變量；βt為未知參數變量；εt為隨機誤差項。

當Yilt;0時，其概率密度函數為：

P（Y=0）=P（Y≤0）=φ（-）

當Yi=Y時，其似然函數可表示為：

Φ（βt）=ln

（）+ln

（）

（一）計量模型設定

基于以上理論分析，數字經濟發展顯然對我國稅收治理效率存在一定的影響，本文通過搭建以下模型對數字經濟與稅收治理效率的關系進行實證分析。

為了驗證假設H1，現將Tobit模型設定如下：

effi，t=β0+β1dei，t+β2Xi，t+δi+λt+μi，t

為了驗證假設H2，中介效應模型設定如下：

effi，t=a0+a1dei，t+a2Xi，t+δi+λt+μi，t

mei，t=b0+b1dei，t+b2Xi，t+δi+λt+μi，t

effi，t=c0+c1dei，t+c2mei，t+c3Xi，t+δi+λt+μi，t

其中，i表示不同省級區域，t表示從2011-2021的各個年度，eff表示稅收治理效率，de則為數字經濟發展指數，me代表信息化建設；Xi，t為控制變量，包括人均國內生產總值（gdp）、城鎮化率（ur）、對外開放程度（open）、地方財政壓力（pre）、當地稅務機關技術水平（tec）、稅源集中程度（con）、當地受教育水平（edu）和每萬人公路里程（kil）。εi，t為回歸方程誤差項。數據來自《中國統計年鑒》、國家稅務總局網站，對于可能存在的空缺值，采用插值法予以填補。

（二）基準回歸分析

本文用stata17.0回歸分析2011-2021年數字經濟對稅收治理效率的影響，如表1所示。

由表1可見，數字經濟發展因素對稅收治理效率的相關性在1%水平上顯著為正，說明數字經濟發展水平與稅收治理效率正相關。同時，上文Tobit應用模型對數字經濟發展的固定時間效應、固定個體效應以及雙向固定效應的回歸系數均顯著且為正，結果穩健，說明數字經濟發展水平的提高對稅收治理效率具有積極影響，由此驗證了假設H1。

（三）穩健性檢驗

1. 基于變量置換的穩健性檢驗

為了檢驗以上Tobit回歸分析結論的穩健性，本文通過置換核心解釋變量，將核心解釋變量由數字經濟發展水平替換為由NBI指數權重測算的數字化發展水平。回歸結果分析如表 2所示。

如表2所示，數字化水平的系數在1%水平上顯著為正，表明稅收治理效率隨著數字化水平的提高而增加，印證了上文得出的結論的穩健性。

2. 針對內生性的穩健性檢驗

為排除變量間的內生性可能對分析結論的影響，在此采用工具變量法，將滯后期稅收征管效率作為工具變量，采用系統廣義矩估計法進行回歸分析，回歸結果如表3，數字經濟發展指數系數在1%的水平下顯著，即結果穩健。

（四）數字經濟對稅收治理效率的異質性影響分析

數字經濟對稅收治理效率不同分位點回歸結果如表3所示。

由表3可知，隨著分位點的升高，稅收治理效率與數字經濟發展的關系顯示出顯著的正向聯系，特別是在較低至中等效率水平的觀察值中。這種正向關系隨著效率分位數的提高而逐漸減弱，并在效率最高的單位中變得不顯著。這可能暗示在不同的效率水平上，數字經濟發展的作用機制存在差異：在低效率水平上，可能存在較大的改進空間和資源配置的優化潛力，使得數字經濟發展的增加能夠有效促進效率的提升。然而，當我們觀察更高效率水平的樣本【特別是在Q（90）分位點】時，數字經濟發展對稅收治理效率的影響不再顯著，這可能意味著對于那些已經達到較高效率水平的單位，進一步增加數字經濟發展可能不會帶來效率的顯著提升，或者效率提升的邊際效應減弱。

（五）中介效應檢驗

基于上文認為通過提高技術效率可以促進稅收治理效率，現實中技術效率的增加可用稅務系統中對信息化建設方面的投資表示，以稅務機關信息化建設作為中介，檢驗數字經濟的發展是否可以提高稅務機關信息化建設，間接促進我國稅收治理效率。為檢驗數字經濟對我國稅收治理效率的可能存在的中介效應，本文對其進行了回歸分析，結果如表4，變量me的系數在5%的水平下顯著，說明數字經濟的發展能夠間接促進信息化建設；數字經濟的回歸系數是0.5371，信息化建設的回歸系數是1.3349，均通過顯著性檢驗，說明信息化建設在數字經濟和稅收治理效率的關系發揮著中介效應。即數字經濟通過增加信息化建設提高技術效率來促進我國稅收治理效率，假設H2得到驗證。

五、研究結論與政策啟示

（一）研究結論

本文結論如下：2011-2021年我國30個省市的數字經濟發展指數呈現“馬太效應”，東部地區與西部地區數字經濟發展程度差異較大，主要與各地經濟水平發展相關，其中技術效率是我國平均稅收治理效率提升的主要動力。數字經濟通過增加信息化建設水平這個終極因素來促進稅收治理能力。從異質性來看，在不同分位點上，數字經濟對稅收治理效率影響程度不同。隨著分位點的升高，數字經濟對稅收治理效率的促進作用呈現上升再下降的狀態，并在效率最高的單位中變得不顯著。這可能暗示在不同的效率水平上，數字經濟發展的作用機制存在差異。著重提升技術進步是確保數字經濟促使稅收治理效率顯著提高的首要條件。

（二）政策啟示

第一，進一步深化稅制改革，完善稅收制度與數字經濟融合的頂層設計。面對迅速發展的數字經濟，有必要在制度供給層面，完善與數字經濟相關的稅收法律制度，構建適應數字經濟發展趨勢的稅制體系，為稅收治理體系的數字化構建堅實的法律基礎。

第二，推動數字技術在稅收治理體系的全面應用，實現稅收征管“數智化”。稅務部門有必要通過“金稅工程（四期）”等項目為主要抓手，進一步用信息化手段整合稅收數據資源，充分利用當代人工智能技術等等技術條件，推動稅收管理和服務的智能化水平，創新稅收治理方式、提高稅收治理效率。

第三，進一步加強數字技術服務，提高納稅服務質效。稅收治理的重要職能是保障納稅人的合法權益、為納稅人提供優質高效的納稅服務。在現代數字技術條件下，稅務部門可以充分利用數字經濟發展所形成的各類數字服務平臺和機制，對納稅服務需求進行深入分析、對納稅服務對象進行精準劃分，拓展納稅服務的范圍和深度，實現納稅服務質效的本質提升，有效提高納稅遵從度。

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