個人所得稅征管的重要性探究范文

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在國內的此類研究很罕見，目前僅有廖楚暉、李海英、魏貴和(2009)對納稅人行為、公眾滿意度與個稅監管的分析方法進行了簡要闡述。這一研究將個人所得稅行為、公眾的滿意度等進行了較為詳盡的描述，從理論角度分析了納稅人對于收入回答的回避、對個人所得稅政策的抵觸、對基本公共服務滿意度以及對于回避納稅機會成本的判斷等方面提出了若干影響變量。基與此，本文從納稅人行為角度出發，構建主要體現這一行為感知變量的模型和方法，對納稅人行為對個人所得稅征管影響進行實證研究。所不同的是，我們將研究變量進行了進一步的細分，并得出較為可靠的實證依據。本文結構如下:第二部分為模型與檢驗方法，第三部分為實證檢驗與分析，最后一部分是結論。

模型及檢驗方法

(一)基本模型

個人所得稅的征管研究是財政經濟領域研究熱點，我們通過將納稅人行為、公眾的稅制滿意度應用于分析納稅人的行為，從而揭示影響納稅人行為的心理因素及行為結果，將理論假設和實證檢驗結合起來，并根據實證檢驗結果對假設進行驗證和解釋，并據此提出政策建議，使結論建立在牢固的理論和實證檢驗的基礎上，使之更具可信度。因此，通過上述對納稅人行為、公眾的稅制滿意度的描述，我們可以運用結構方程模型的方法對個人所得稅納稅人行為、公眾的稅制滿意度、稅收征收的成本進行測量:我們運用如下方程:其中，x是外源潛變量指標向量;y是內生潛在變量向量;Λx是外源觀察變量與外源潛變量的關系，即外源觀察變量在外源潛變量上的因素負荷矩陣;Λy是內生觀察變量與內生潛變量的關系，即內生觀察變量在內生潛變量上的因素負荷矩陣;ε是內生測量變量被內生潛在變量y解釋不完全的測量殘差;δ是外源測量變量被外源潛在變量x解釋不完全的測量殘差項。η內生觀察變量，ξ外源觀察變量。B是內生潛變量之間的關系;Γ是外源潛變量對內生潛變量的影響;ζ是結構方程的殘差項，反映了η在方程中未被解釋的部分。(1)和(2)是測量方程，描述潛變量與指標之間的關系;而(3)是結構模型，描述潛變量之間的關系。這種結構方程模型是一種綜合運用多元回歸分析、路徑分析和確認型因子分析方法而形成的一種統計方法，多用來處理復雜多變量研究數據探索，可處理多個自變量與多個因變量間的關系。不僅可以用來檢驗研究所提出的理論假設，也可以處理復雜多變量研究數據的探究，更為重要的是能夠同時進行潛在變量估計與復雜自變量、因變量預測模型的參數估計。

(二)研究假設

根據納稅人行為、公眾的稅制滿意度的理論描述，提出如下假設:納稅人對收入問題的回避會導致避稅行為，納稅人的有意避稅增加了稅務部門的稅收成本，擴大了納稅空間。據此，我們提出假設:H1:納稅人的收入回避心理越強，越可能導致避稅行為，從而會增加稅收成本。正常收入對稅收的敏感性較小;收入水平越高，對稅收的敏感性越小，收入水平越低，對稅收的敏感性越大;職業性質越好，對收入越不敏感。H2:納稅人對公共支出的滿意度越高，自覺納稅意愿越強，征稅成本越低。財政支出透明度越高，公共支出滿意度越好;文化素質越高，對公共支出滿意度越好;法制環境越好，滿意度越好;社會福利越高，滿意度越好。

H3:抵觸情緒越小，征稅成本越小;納稅人的抵觸情緒越強烈，增加逃稅的可能性，征稅成本越高。勞動強度越小，抵觸情緒越小;地區差越小，抵觸情緒越小;物價水平越低，抵觸情緒越小。H4:機會成本越小，征稅成本越小;即收入來源越可靠，機會成本越小;收入水平越高，機會成本越小;藏富心理越重，機會成本越小。H5:征稅成本越高，納稅空間越小。征稅成本懲罰越嚴歷，征稅成本越小;監管力度越大，征稅成本越小;公共服務設施越健全，征稅成本越小。

(三)樣本分析

本研究量表調查在廣州、沈陽、青島、濟南、武漢、成都、鄭州七個城市針對20～55歲人口進行調研。抽樣方法采用目標抽樣法;問卷的指標使用Lik-ert評分法;選用5分法對項目進行評分。每個題項后從“非常高”到“非常低”5個檔次對該題項的同意程度進行調查，整理后分別用數字1～5表示。初始問卷設計完成后，邀請了同行及專業人員對問卷進行評價，就指標的增減、刪修等方面提出了許多寶貴的意見，確保指標的描述符合方程簡效原則。本次調查共發出問卷2900份，收回2215份，回收率76.4%，其中有效問卷2054份。受調查群體為企業經理、職業經理人。

(四)檢驗方法及步驟

根據假設對模型進行模擬，首先要對模型的擬合指數進行分析研究，這些擬合指數大部分是建立在X2的基礎上。本文用來評價模型常用擬合指數是:X2/df值、近似誤差均方根以及相對擬合指數AGFI及GFI。一般認為當X2/df在小于2時，可以接受模型。關于近似誤差均方根，Steiger(1990)認為，RMSESA值低于0.1表示好擬合，低于0.05說明非常好的擬合，低于0.01說明非常出色的擬合。相對擬合指數AGFI及GFI的判斷，候杰泰等(2004)認為這一相對指數超過0.9就可接受。為了判斷結構模型假定變量之間關系是否成立，首先要對其進行驗證性因子分析，以剔除一些不必要的變量。CFA不僅可以評估測驗工具的項目信度與效度，而且可以較好的檢驗特定理論假設下的因素結構。其分析準則是:結構參數通過顯著性檢驗，正(或負)號說明兩變量正(或負)相關;如果沒有通過檢驗，不論正值還是負值，都說明兩變量之間沒有關系。同時，根據Hair等(2006)，在驗證性因素分析中，除了報告模型擬合指數以外，還必須進一步了解測量模型當中的個別因素荷載參數是否理想，各潛在變量的組合情形是否可靠。如果某些參數不太理想，可以由模型修飾程序去除不良題項或增加參數提高模型的內在擬合。在Hair等(2006)的基礎上，Tabachnick＆Fidell(2007)具體提出了因素載荷的標準，即如果載荷小于0.30，表明該因素載荷不能解釋10%的觀察變量，應該考慮刪除該題項，以提高整個因素的一致性;此外，對驗證性因素載荷不顯著，即t值不顯著的題項也應當刪除。根據上述擬合指標分析以及驗證性因素分析的結果，若各項擬合指數均符合研究要求，據此可以對模型假設的驗證，給出相關系數，以進一步解釋變量之間的相關程度與合理性。

實證檢驗

(一)相關變量的驗證性因素分析

依據上文的檢驗方法步驟，主要運用lisrel8.7統計軟件，并采用極大似然法對收入敏感性R、公共滿意度S、抵觸情緒T、機會成本U以及其對征稅成本M的影響維度之間的關系進行檢驗。通過對觀測變量進行驗證性分析(參見表1)，通過再次對剩余的觀測變量進行驗證性分析，經過12次迭代和對模型的修飾，同時根據Hu＆Bentler(1999)［20］等的標準，路徑系數小于0.3的觀測變量可以剔除，各個測量模型的因素載荷及相關系數均通過了顯著性檢驗(參見表2的驗證性因素分析I)，據此，可以判定此測量模型擬合度比較理想，且收入敏感性R、公共滿意度S，抵觸情緒T，機會成本U以及其對征稅成本M存在正相關關系。

(二)收入敏感性R等相關因素對征稅成本的影響

同樣地，我們采用ML最大似然法，經過了21次迭代和對模型的修飾后發現模型的擬合度比較理想(參見表3的統合模型II)。據此，我們給出收入敏感度、公共支出滿意度等相關因素對稅收征收成本的影響的載荷和t值檢驗表，以進一步反映觀察變量因素對潛在因素貢獻率大小(參見表3)。從表4中我們發現，多數科目在潛在因素上的載荷大于0.3，反映出載荷大于0.3的這些科目對潛在因素貢獻較大，呈現出較為明顯的正相關關系，證明了本文假設H1、H2以及H3的正確性，也表明收入敏感性R、公共支出滿意度S、抵觸情緒T、以及機會成本對征稅成本M具有正向影響。進一步，我們可對H4和H5兩個假設進行驗證，把兩個非中介變量(即收入敏感性R與抵觸情緒S)單獨或者共同影響征稅成本，從而實現兩變量直接或間接影響征稅成本的研究。經過對比研究，發現把公共支出滿意度S作為收入敏感性R與抵觸情緒T共同中介變量，方程擬合效果較好，相對應的t值均通過顯著性檢驗(見圖1)。圖1的擬合結果顯示，收入敏感性R、支出滿意度S、抵觸情緒T以及機會成本U對征稅成本M都呈現出正相關關系，系數分別為0.43、0.52、0.28、0.42。表明支出滿意度對征稅成本的直接貢獻較大;其余三個潛在變量對征稅成本的貢獻度也不小;而收入水平的多少對機會成本意愿載荷略較小為0.44，說明收入水平情況對機會成本直接貢獻不明顯。

然而被征稅人的收入敏感性、對征稅的抵觸情緒通過公共財政支出滿意度，間接影響征稅的成本(參見表4)，從而收入敏感性對征稅成本的總影響達到0.565;征稅的抵觸情緒T對征稅成本的間接影響系數為0.182，抵觸情緒T的減小對征稅成本影響的總效應達到0.462，從而也表明收入敏感度及抵觸情緒的減少對征稅成本影響的強度較高，有利于稅務部門對稅務的征收，征稅成本較小。具體而言，支出滿意度S、收入敏感性R、抵觸情緒T、機會成本U對征稅成本的影響因素貢獻較大，而收入敏感性和抵觸情緒通過公共支出滿意度的傳遞效應達到對征稅成本影響的作用。這表明，政府征稅成本的大小與社會群體的收入、公共基礎設施的完善程度、社會福利的健全程度也都有一定的影響，公共社會福利的提高，人們對政府的財政支出越滿意，政府征稅的成本越小，法制健全的情況下，人們逃稅的機會成本就大，政府征稅的成本也就越小。

小結

本文在廖楚暉等(2009)的框架下，對納稅人行為變量及其對個人所得稅征管的影響進行了實證研究。結果顯示，數據分析結果支持假設1、2、4、5，說明納稅空間受納稅人的收入回避心理、收入敏感性、抵觸情緒、公共支出滿意度、納稅機會對稅收成本影響的判斷，納稅人對公共支出的滿意度越高，征稅成本越低，納稅空間越小;納稅人的收入回避心理越強、稅收征管制度機會成本越高，征稅成本越高;數據分析的結果與理論分析相吻合，支持了本文的檢驗假設。

作者：魏貴和廖楚暉單位：西南交通大學