国内税收增收原因

一、引言

自 1994 年分税制改革以来，我国税收收入一直保持较快的增长速度。1994—2010 年，我国税收收入年均增长 18． 16%，大大超出同期 GDP( 当前价)约 14． 10%的年均增长率，国内学者称之为“税收超GDP 增长之谜”。我国税收收入的超增长不仅引起了国际社会的持续关注，也引发了纳税人对实际税收负担的诘问。财政部部长谢旭人甚至在 2006 年专门为此召开了新闻会，解释我国税收超增长的原因所在。国内学者也从多种角度对这一谜题进行了解释，大体上将其归纳为四个方面: 一是经济因素。伴随着市场化程度加深、经济结构优化、外贸持续增长，我国税源的质量得到极大地提高，从而带动税收弹性的增大( 许宪春，2005) 。二是管理因素。吕冰洋等( 2007) 的实证研究表明，征管水平的提高是我国税收超增长的最主要原因。三是政策因素。自分税制改革以来，我国税制又经历了税种的扩充、征税范围的扩大及税率的提高，这些临时性或一次性调整成为税收超增长的重要原因( 贾康 等，2002) 。遗憾的是，这些文献大多偏重于其中一点展开研究，且主要以理论陈述为主，少有系统的实证研究，没有精确度量各因素对税收增长的贡献率，因而缺乏足够的说服力。从经济学角度来看，如果把 GDP 当成宏观的资本投入，税收收入当成产出，那么税收超 GDP 增长实际上是产出和投入的非同步增长，也就是生产率( productivity) 的 变 化 ( Kumbhakar et al，2000) 。Solow( 1957) 首先提出了全要素生产率( Total FactorProductivity，TFP) 的概念，并用 Solow 余值法进行了测算。但 Solow 的研究隐含最优生产的假设，而Farrell( 1957) 指出在实际生产中通常是存在技术非效率的。随着生产边界方法的引入，这种非效率程度的数学计量成为现实，由此衍生出两种较为成熟的 TFP 分 解 方 法: 基 于 数 据 包 络 分 析 ( DataEnvelopment Analysis，DEA) 的 Malmquist 生产率指数法( Malmquist，1953; Caves et al，1982) 和基于随机边界分析 ( Stochastic Frontier Analysis，SFA) 的TFP 分解方法( 下文简称 K-L 分解) 。前者在国内外的税收征管研究中应用较为广泛，如 Finn 等( 2005) 用 DEA-Malmquist 生产率指数方法研究了挪威税收征管中各因素的贡献率; 国内也有少数研究者将该方法应用在我国的税收征管问题，如解垩( 2009) 、刘穷志等( 2009) 。与之相比，基于 SFA 的K-L 分解方法在国内主要应用在经济增长、粮食生产等研究中( 傅晓霞 等，2006; 黄金波 等，2010) ，而在税收方面的应用尚属空白。国内已有研究采用的 Malmquist 生产率指数法，一方面，研究较为笼统，没有和税收的超增长问题结合起来进行深入分析; 另一方面，从方法本身而言，作为非参数方法，DEA 不提供具体的生产函数形式，缺乏明确的经济学意义。另外，作为非随机方法，DEA 也没有考虑随机误差冲击的影响，从而造成了估计偏误。鉴于此，本文拟在随机生产边界模型的基础上运用 K-L 方法进行 TFP 增长分解，分析各因素对我国税收超增长的贡献程度，以期更为准确地把握我国税收超增长的原因及其影响因素。

二、随机生产边界模型的构建与检验

1． 生产函数模型的构建

本文建立超越对数( Trans-log) 生产函数形式的随机边界模型如下:lnyit= β0+ β1lnG2it+ β2lnG3it+ β3lnPit+β4t +12［β5( lnG2it)2+ β6( lnG3it)2+β7( lnPit)2+ β8t2］+ β9lnG2itlnG3it+β10lnG2itlnPit+ β11lnG3itlnPit+β12tlnG2it+ β13tlnG3it+ β14tlnPit+( vit－ uit) ( 1)其中，yit表示生产者 i 在时期 t 的产出，在本文中用来表示各省( 直辖市、自治区) 国家税务局和地方税务局组织的税收收入总量。Xit是各要素的投入向量，本文选取了税务人员投入( P) 、第二产业增加值( G2) 、第三产业增加值( G3 ) 等变量，前者为税务机构方面的人力投入，后两者则是地方经济体可利用的客观税基。需要说明的是，鉴于第一产业税收占总税收的比例已经不足 0． 2%，因而未将其计入投入要素之中。t 表示生产可能性边界随时间变化，用来刻画前沿技术进步趋势，本文将 t 从 1997 年起记为 1，往后依次递增，用以衡量随着时间变化技术进步因素在税收征管中的作用。之所以采用超越对数生产函数形式，主要是为了克服一般函数无法衡量技术进步和替代弹性的缺陷。超越对数生产函数由 Christensen 等( 1971) 提出，具有变替代弹性、易估计和包容性强等特性，不仅被视为近似于任何形式生产函数对数形式的二阶泰勒级数，而且在结构上属于平方反应面模型，即在投入空间内的领域可以较好地分析生产函数中各投入要素的相互影响以及各种投入要素的产出弹性和技术进步随时间的变化率。

2． 技术效率方程的构建

上述生产函数随机扰动项为复合扰动项，由 vit和 uit两个独立部分组成。其中，vit是经典白噪声，表示统计噪音误差和除 Xit外生产者不能控制的其他随机因素; uit为非负随机误差项，表示生产技术非效率项，即技术效率TEit= exp( － uit) 。如果uit= 0，则 TEit= 1，表示生产个体处于完全技术效率状态;如果 uit＞ 0，则 0 ＜ TEit＜ 1，表示生产个体处于生产前沿下方，存在生产非效率。对 uit的形式，在实际应用中最常见的是 Battese 等( 1992) 和 Battese 等( 1995) 提出的经典模型。考虑到前者 uit具有指数线性增长率的假设太过局限，可能无法有效捕捉技术效率的时间效应，本文采用 Battese 等( 1995) 提出的对技术效率方程和生产函数方程联合估计的一步法模型，并参考黄金波等( 2010) 的方法，对技术效率方程设置如下:uit= δ0+ δ1GPS + δ2PERT + δ3GPS × t +δ4PERT × t + δ5t + εit( 2)其中，GPS 为第二产业增加值占地区生产总值比重，用以衡量地区经济结构特征; PERT 为第三产业增加值除以税务人员总数，用以衡量税源集中度。

3． 模型形式的检验

与此同时，为了使本文建立的随机生产边界模型更有说服力，我们还对以上方程式进行了三个广义似然比检验( Generalized Likelihood-ratio Test) ，构造统计量为:λ = － 2 ln［L( H0) /L( H1) ］= － 2［lnL( H0) － lnL( H1) ］ ( 3)lnL( H0) 为受约束的随机边界模型的对数似然函数，lnL( H1) 为无约束随机边界模型的对数似然函数值。如果原假设( H0) 成立，则统计量 λ服从混合卡方分布，自由度为受约束随机变量的个数。由表 1 可知，对系数的似然比检验在 5% 显著水平上拒绝了生产函数为 C － D 形式、不含技术进步、希克斯中性技术进步和技术效率无时间效应四项假设，这证明我们建立的随机生产边界模型是正确的。

三、基于随机生产边界模型的 TFP 增长分解

根据全要素生产率的定义，我们从税收征管效率的角度将税收 TFP 增长率的公式表示如下: 根据 Kumbhakar 等( 2000) 的研究，税收 TFP 增长最终分解成以下四部分:前沿外移( Tch =lnf( X，β，t)t) ，表示控制要素投入后，产出随时间的变化率，反映生产边界( 前沿面) 随时间的移动趋势。这里所说的生产边界其实就是潜在( 最优) 征税能力( tax capacity) ，表示从可税税基( taxable base) 中可以取得的最大税收量( Chelliah，1971) 。超越对数生产函数意味着技术进步是非希克斯中性的，存在与各投入要素的交叉项。一方面，随着时间的推进，税收征管信息化使得越来越多的隐匿税源进入纳税视野，可税税基越来越宽; 另一方面，由于我国税率上的“宽打窄用”( 高培勇，2006) ，致使法定税基在实际征管中的逐渐拓宽以及费改税等制度变革，也使得可税税基逐渐增大，从而促进了前沿面的外移。技术效率变化( TEch = －ut) ，表示控制要素投入和技术水平后，实际税收收入与最优税收收入比值的变化率，反映实际生产面对生产前沿面的追赶速度。这里的技术效率其实就是税收努力程度( tax effort) ，即实际税收相对最优税收的实现程度( Bahl，1971; Stotsky et al，1997) 。规模效率( SEch = ( e － 1) ΣjejeXj?) ，表示在其他因素不变的前提下，增加要素投入后产出的变化状况。e － 1 ＞ 0 意味着规模报酬递增，e － 1 ＜ 0意味着规模报酬递减，e － 1 = 0 则意味着规模报酬不变。配置效率( AEch = Σj(eje－ sj) Xj?) ，eje－ sj表示实际要素投入比例与利润最大化条件下新古典增长模型要求的最优要素匹配比率的差别。由于配置效率对 TFP 的影响依赖于投入要素价格相关信息，在缺乏投入价格的情况下，通常假定配置有效，eje－ sj= 0 ，从而配置效率项为 0。综上所述，我们将税收 TFP 增长率分解为前沿外移、技术效率变化、规模效率三项:TFP?= Tch + TEch + SEch

四、估计结果分析

1． 模型估计

在所建随机生产边界模型的基础上，本文采用1997—2009 年我国 31 个省、直辖市、自治区的面板数据进行估计。其中，国内生产总值、第二产业增加值、第三产业增加值、分行业增加值等数据来源于各年《中国统计年鉴》，税务机构中人员总数、税务部门组织收入等数据来源于各年《中国税务年鉴》。运用 FRONTIER 4． 1 软件进行分析，估计结果见表 2。估计得出的该 SFA 模型 γ 统计量为 γ =σ2u/ ( σ2u+ σ2v) = 0． 384 ，表示实际税收收入与最优税收收入的差距有 38． 4% 来源于技术无效率，因此，引入技术非效率项和随机误差项是必要的。

2． TFP 增长分解结果

31 个省、直辖市、自治区的年平均 TFP 增长分解结果如图 1 所示。可以看到，我国税收全要素生产率的增长主要依赖于税收征管效率的提高，其平均贡献率达到80% ，这与潘雷驰( 2008) 利用税收努力指数( TEI)测算的结果( 88． 74%) 较为相近，也印证了吕冰洋等( 2007) 针对税收征管效率增收作用的实证研究;但与解垩( 2009) 基于 DEA 的 Malnquist 指数方法的研究结果有所不同，他利用 1995—2004 年全国面板数据的分析显示，技术进步引起的前沿外移是主要因素，而效率变化的贡献略低。实际上，其结果的出入更多来自于其所用的 2004 年的极端值的影响。从图 1 中可以看到，技术效率变化( tech) 一直稳中有升，近年来趋于平坦，说明我国税务人员的税收征管效率经历了较快增长后开始维持恒速提升。自分税制改革以来，随着征管信息化建设的推进和税收环境的日趋复杂，对我国税务人员的要求也在不断提高，通过知识化、年轻化的人员选拔以及专业化的培训，我国税务人员的学历水平、操作能力都在不断提升，税收征管的技术效率提高也就不难理解了。此外，各地税务机构每年依据快于经济增长 2 ～3 个百分点标准制定的征税任务指标，也成为促使税收征管技术效率连年追高的行政性动力。我国税收 TFP 增长的第二推手是前沿外移，或者说是潜在税收能力的提高，这主要是由于可税税基的扩展。一方面，随着“金税工程”等一系列征税手段的完善，逃税率降低，一部分“影子经济”加入到税基中来; 另一方面，虽然有几次税制的调整涉及局部的减税，但由于“宽打窄用”等行政性因素，总体的税基把握还是呈现“从松到严”的趋势。另外，一些“费改税”的调整( 如车辆购置税、燃油税改革) 也扩大了潜在税基。从图中可以看到，前沿外移( tch ) 在前两年为负，而后保持在 0． 03 左右，对TFP 增长的整体贡献率平均维持在 12% 以上; 2001年开始，在规模效率为负的情况下，前沿外移的贡献率平均接近 20%。与技术效率变化和前沿外移不同，规模效率因素的贡献波动较大。到 2000 年为止，规模效率一直为正且数值较大，甚至在 2000 年超过技术效率变化成为第一大因素; 但 2001 年急剧下滑为负，在随后的几年里的波动也较大，数值常年为负。根据公式( 4) 可以看到，规模效率主要取决于各个投入要素的产出弹性( 即税收收入弹性) ，下面从经济要素、人力要素来看税收收入弹性的趋势图，如图 2 所示。可以看到，税务人员投入的税收收入弹性( ep)除 2005 年和 2006 年以外一直为负，这说明我国税务人员的纯人力投入已经不能带来增税效果，具有规模非效率。而二、三产业总增加值的税收收入弹性( eg) 一直在 1 以上，表明经济要素投入具有规模效率，即一单位 GDP 的提高可以获得高于一单位的税收增加。其原因有两方面: 一是由于税制的累进性质，虽然同样是以现价计算，但价格水平的提高会通过级次爬升等方式带来税收的超量增长; 二是GDP 和税基具有非一致性，除了增值税外各税种的税基都是总量或存量概念，而 GDP 是增量概念，存在重复计征的问题。

五、主要结论

本文运用我国 1997—2009 年面板数据建立随机生产边界模型，借鉴 Kumbhakar 等( 2000) 的方法进行了税收的全要素生产率增长分解，结果表明:第一，我国税收征管效率连年大幅提高，是税收超增长的主要原因( 其平均贡献率高达 80%) ，这既是税务机构及广大税务人员主观征税能力提升的结果，也得益于税务部门客观刚性指标的推动。第二，技术进步和费改税等扩张式调整等带来的潜在税基的扩张( 即前沿面的外移) ，是税收超增长的第二推动力量，平均贡献率在 12% 以上。第三，从规模效率上来看，税收增长表现出经济发展的规模效率和人力投入的规模无效率。因此，税务机构“粗放式”的人力投入已不能带来显著的增税效果，这也是造成规模效率因素的贡献值常年为负的重要原因。基于上述结论，对于提高我国税收征管效率、促进税收收入增长建议如下:首先，注重发挥技术进步在税收增长中的首要作用。树立科学技术是第一生产力的理念，继续深化税务系统技术创新和信息化进程，通过多系统信息共享、跨部门网络互联建立一个业务覆盖全面、功能强大、监控有效、全国联网运行的税收信息管理系统，最大限度地发挥技术进步对税收征管的带动作用。其次，有针对性地提高各地区税收征管技术效率。一方面，改善中西部地区经济结构，培植第三产业，涵养税源，提高第三产业的税收收入弹性及其在税收收入中的比重; 另一方面，注重信息化在税收实务中的运用，通过提高税务人员文化素质、培训税务人员业务能力，促使技术进步有效转化为技术效率。最后，深化税务机构改革。进一步精简功能重叠的机构，控制税务人员数量，并且在税收信息化建设中坚持以人为本，培养专业化的信息技术人才，提高税务人员中专业技术人员的比例。