企业纳税人纳税遵从影响因素的实证分析

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副标题:——基于广东某市税收征管与调查数据的实证研究

英文标题:An Empirical Analysis of the Influencing Factors of Taxpayers' Taxpaying Compliance:Based on Tax Collection and Survey

内容摘要:基于大数据视角,应用广东某市税收征管与调查数据,采用Logistic回归模型,并分别从主观遵从动机和实际遵从行为入手,对企业纳税人的纳税遵从情况进行辨识和测量,重点探讨影响企业纳税人纳税遵从的因素,从而可以采取有针对性的管理和服务措施来促进纳税遵从。由纳税遵从动机模型可以看出,国家税收政策、纳税环境与纳税人对环境的感知极大地影响着纳税人的遵从动机,而企业的运营情况(包括企业性质、企业财务与收入状况)对纳税人是否遵从的心理动机并不能产生显著的影响。从纳税遵从行为模型可以看出,企业性质和国家税收政策对于纳税人及时登记申报有着较为显著的影响。

关键词:大数据,税收征管,纳税遵从,Logistic回归模型,实证研究,big data,tax collection,taxpaying compliance,log

GB/T 7714-2015 格式引文:[1].企业纳税人纳税遵从影响因素的实证分析.[J]或者报纸[N].税务与经济,(20184):79-87

正文内容

   [中图分类号]F810.423 [文献标识码]A [文章编号]1004-9339(2018)04-0079-09

   税务机关税收征管与纳税服务的目标都是为了实现纳税人对税法的最大遵从,而影响纳税遵从的因素是多种多样的,既有税务机关的因素,也有纳税人的因素,当然还有外部环境的因素。本文基于大数据视角,应用广东某市税收征管与调查数据,重点探讨影响企业法人纳税遵从的因素,从而可以采取有针对性的管理和服务措施来促进纳税遵从。由于纳税遵从动机具有倾向性,在设计纳税遵从度评估模型时,根据纳税人遵从意愿的强烈程度,可以将其笼统地归集为“遵从”和“不遵从”两类。由于因变量不是一个连续变量,而是一个二分类变量(即“不遵从”或者“遵从”,也可记为“0”与“1”),而在构建模型的过程中因变量只有两个取值,所以考虑使用非线性函数建模。

   Logistic回归模型是二分类因变量进行回归分析时经常使用的统计分析方法。与线性回归的构成思路有所差异,本文在分析纳税遵从问题中使用的Logistic回归模型实质上是一种非线性的回归模型。[1]在线性回归中,估计未知总体参数时主要采用最小二乘法。最小二乘法需要因变量是连续型,且满足关于回归模型的一系列假设。极大似然估计则可以避免上述问题,它是统计分析中另一常用模型参数估计方法。极大似然估计法既可以用于线性模型,也可以用于更为复杂的非线性估计。[2]由于Logistic回归模型是非线性模型,因此,本文采用极大似然估计方法,可以保证从税收环境调查问卷中获取的样本数据进入模型后,参数的最大似然估计满足模型设计中所强调的渐近正态性、无偏性、一致性的条件。

   一、样本数据来源

  

   通过估计样本数据可迭代求出β极大似然估计值,得到Logistic回归模型:

  

   P即为Y=1的概率值,取值区间为[0,1]。[3]

   本文的数据来源有两部分:一是通过发放调查问卷,了解广东某市纳税人税收遵从成本、纳税意识等方面的情况及纳税人对目前税收制度、纳税环境的看法,找寻可能影响纳税人税收遵从主观意愿的因素。我们根据范拉伊模式[4]的分析思路设计了调查问卷,在广东某市范围内针对不同规模、行业及登记类型的企业发放1764份调查问卷,回收1387份,回收率78.6%。剔除142份填写不完整或未按要求填写的不合格问卷后,实际有效问卷1245份,有效问卷回收率70.6%。本调查问卷分为两大部分,第一部分是被调查者的基本信息,包括企业名称、纳税人识别号、开业时间、企业人数、行业类别,以及填表人的姓名、性别、学历。第二部分是纳税遵从影响因素调查,总共有39项问题。其中38个问题是封闭性问题,即有A、B、C、D、E等多个备选答案供被调查者选择。只有最后一个题目是开放式问题即不确定任何答案,要求被调查者根据问题写出描述性的情况和意见。二是从该市税务部门的税收征管信息系统中调取了上述1000多户企业的各项登记、注册与纳税信息,包括纳税人识别号、核准登记日期、从业人数、注册资本、行业类别、行业明细、登记注册类型、会计核算方式、适用会计制度,以及这1000多家企业2016~2017两年的营业收入、营业成本、销售费用、财务费用、管理费用、销售收入、进项税金、增值税收入、消费税收入、企业所得税等相关数据。通过这些信息和数据,客观地了解纳税人的总体遵从情况乃至在注册、登记、缴纳等各环节的遵从情况。

   通过税收征管系统调取数据这一方式的主要优势在于数据量大,能够较为全面地反映纳税人的涉税信息和遵从情况,但缺点是缺乏纳税人主观感受方面的信息,而且需要处理的数据信息量较大。而通过调查问卷的方式,可以了解纳税人的主观感受,了解其对税收遵从相关因素的认识,能够有效弥补从税收征管信息系统调取数据的不足。因此,这两方面的数据是相互补充的。

   我们把两部分数据按照纳税遵从的研究需要分为纳税人个性特征、税收政策与征管、纳税环境与感知三大类因素。其中,企业登记时间长短、企业人数、会计核算方式、营业收入、营业成本等归入“纳税人个性特征”;而在调查问卷中涉及的整体税负是否合理、税收政策是否清晰明了、税务机关稽查力度、纳税服务质量、办税效率等归入“税收政策与征管”;周围企业是否依法纳税对企业的影响以及办税人员对税收的认识等归入“纳税环境与感知”。纳税人个性特征、税收政策与税收征管、纳税环境与感知等三组自变量对于同一个调查对象的作用效果通过指示变量来体现。利用以上两方面的数据,我们通过一般性的描述统计和建立计量经济模型两个方面对纳税人遵从情况及其主要影响因素有更加全面的了解和把握。

   二、样本企业总体纳税遵从情况的描述分析

   在回收的1245份有效样本中,税务登记环节有效样本603户,其中426户与申报征收环节共用;申报征收环节719户;税务稽查环节349户,这样在不增加调查企业范围的情况下能够用于实证分析的样本容量增加到1671户(1245+426)。这部分企业的基本情况如下:在本次调查问卷所涉及1671户有效分析样本中,严格依法办理相关涉税业务的企业1145户,占问卷调查有效样本的比例为68.5%;未严格依照税法规定办理相关涉税业务的税收不遵从企业526户,占税务登记环节观察样本的比例为31.5%。

   其中,税收不遵从的526户企业中,未依法办理税务登记业务的企业177户,占不遵从企业的比例为33.7%;未依法办理申报征收业务的企业290户,占不遵从企业的比例为55.1%;未依法缴纳税务稽查罚款及滞纳金的企业59户,占不遵从企业的比例为11.2%。未依法办理申报征收业务的企业占全部税收不遵从企业的比例超过50%,这一方面说明抽样过程中申报征收环节企业户数较多,另一方面也反映出企业在经营过程中,申报征收类业务数量所占比重较大,是纳税人办理涉税事项的主要内容。

  

   表1反映了税务登记环节分产业的纳税人的税收遵从情况,从表中可以看出,第二产业的税收遵从比例(72.8%)高于第三产业(69.2%)。总体样本企业的遵从比例为70.6%。

  

   表2反映了分规模的样本企业的税收遵从情况。在1671户企业样本中,营业收入小于100万元的企业401户,其中税收遵从企业216户,不遵从企业185户,遵从企业占比53.9%。营业收入大于100万元小于500万元的企业174户,其中税收遵从企业124户,不遵从企业50户,税收遵从企业占比71.3%。营业收入在500万元至1000万元之间的企业129户,其中税收遵从企业95户,不遵从企业34户,遵从比例73.6%;营业收入介于1000万元至5000万元之间的企业397户,其中遵从企业309户,不遵从企业88户,遵从比例77.8%;营业收入介于5000万元至1亿元的企业221户,其中遵从企业159户,不遵从企业62户,遵从比例71.9%;营业收入1亿元以上的企业349户,其中遵从企业242户,不遵从企业107户,遵从比例69.3%。总体样本企业遵从比例为68.5%。

  

   图1 分规模的样本企业的税收遵从情况

   通过图1可以看出,从营业收入规模看,中等规模的样本企业税收遵从比例最高。随着企业生产经营规模扩大,依法办理涉税业务的企业比例有所升高,企业规模扩大到一定程度后,随着管理成本的提高及管理难度的加大,企业税收遵从比例有小幅下降,反映出税收遵从与企业规模呈倒U型曲线关系。

   三、模型设计及变量选择

   1.模型假设。记纳税遵从的概率为P,相应的不遵从的概率为“1-P”。分别表示纳税人个性特征、税收政策与税收征管、纳税环境与感知三类要素。每类要素内部又细分为若干个子要素,如“纳税人个性特征”模块又可分为产业类别、税务登记时间、企业人数等变量。要素模块和内部变量共同构成了模型的自变量体系。将其组合纳入Logistic模型,表示纳税遵从动机和行为的概率为:

  

   根据该理论模型,纳税不遵从的概率为:

  

   由该式可以发现,纳税遵从与否的概率与相关的三类因素之间存在非线性的数理关系,遵从与不遵从的概率之比就是模型重点考察的“发生比”(ODDS RATIO)。

  

   对发生比公式的两端同时取自然对数,公式可变形为:

   Ln(ODDS)=Ln(P/1-P)=xβ+ε (8)

   概率模型系数就可以进行估计。构建回归方程的关键就是求出回归系数。常用最大似然法进行估计。需要注意的是,构建Logistic模型与一般线性模型具有共同特性,其构建假定都是“变量均值的函数表达式H=G()或H=G(μ)与解释变量之间存在线性相关”。由于均值(μ或,μ代表总体均值,代表样本均值)依赖于分类变量的随机行为,函数G()或G(μ)就表示分类变量的随机部分与非随机部分的相互关联,称之为联系函数(或称连接函数)。本文在构建模型的过程中选择了应用较为广泛的normit函数和互补双对数函数。故模型假设:

   H1:企业运营情况对纳税遵从的动机和行为有重要影响。

   H2:税收政策与税收征管对纳税遵从的动机和行为有重要影响。

   H3:纳税环境对纳税遵从的动机和行为有重要影响。

   2.变量选择。在变量设定环节,主要考虑到纳税遵从的三个主要影响因素——纳税人个性特征、税收政策与税收征管、纳税环境与感知三类要素。每一类影响遵从水平的要素又由各细分类别指标构成。本文综合考虑税务机关对于纳税人基本信息的掌握情况以及广东某市问卷调查的设计情况,对相应指标进行归类、变形与重组,并将调整后的变量重置于纳税人个性特征、税收政策与税收征管、纳税环境与感知三个模块,共同纳入Logistic模型进行作用方向和作用强度的验证。其变量选择和模块设计的思路如下。

   首先,纳税人的一些个性特征、企业自身经营状况、纳税成本等是诱致纳税人违背纳税遵从准则的重要因素。对纳税企业自身经营状况、税收成本和税收遵从度进行结合分析,有助于定量测算它们之间的共变关系。纳税成本与企业运营情况息息相关,应税企业的单位性质、企业财务与收入情况都将成为影响当期负担所得税能力的重要因素。模型构建过程中,将“企业性质”和“财务制度与收入核算”分别考察。“企业性质”中包括所属的产业类别、税务登记时间、企业人数、注资水平;而“财务与收入”除考察企业会计制度之外,还运用了各企业2016年申报的营业收入、营业成本、期间费用和利润总额等数据。

   其次,健全合理的税收政策体系与企业税收遵从度有着间接的作用。税负水平、税制结构、纳税服务等因素是否能够公平合理、简洁易行,对于纳税人纳税遵从的指导意义和心理引导具有一定的影响。故而,参照我国税务管理的运作体制,在模型的“税收政策与税收征管”模块分别设立“国家税收政策”和“基层税务机关征管情况”两项。在“国家税收政策”中,着重考察整体税负是否适度、税收政策是否清晰明了、申报表格是否合理三个方面;在“基层税务机关征管情况”中,着重考察基层税务机关税收稽查力度、税务机关纳税服务质量和办税服务厅工作人员的办税效率。

   再次,纳税人对于社会纳税环境的感知和反馈也是影响其纳税遵从度的重要因素。模型设定了“纳税环境与感知”模块,重点考察纳税环境对被调查对象即纳税人的影响,以及这种影响又将如何调试自己的纳税动机和行为。在“纳税环境与感知”模块中,进一步细分为周边企业的“纳税环境”和企业自身“办税人员的能力与感知”两部分。模型假定:对纳税人而言,周围企业是否按时登记、准确登记、依法纳税、及时缴纳税款等行为构成纳税环境的要素,对纳税人的遵从动机和行为产生间接作用。此外,纳税人的遵从动机和行为还受到办税人员业务能力的影响,其业务能力和环境感知能力之间的隐蔽关系需要在控制其他变量的情况下,利用数理手段进行辨识和计量。

   我们分别建立两个模型:一是主观纳税遵从动机模型,二是实际纳税遵从行为模型。并分别从主观遵从动机和实际遵从行为入手,对企业纳税人的纳税遵从情况进行辨识和测量。

   四、模型结果及分析

   (一)纳税遵从动机模型及结果

   心理学理论认为,动机是人们行为的内在动力,是由目标或对象引导、激发和维持个体活动的一种内在心理过程或内部动力机制。美国著名心理学家马斯洛认为,与个人动机有着密切关系的是社会环境或社会条件。[5]

   纳税遵从动机模型假定宏观与微观的税收环境对于纳税人遵从动机有一定的影响,但影响因素需要进一步甄选,影响方向和影响强度值得进一步地测量。本文以1245户调查企业为分析样本,设定纳税人个性特征、税收政策与税收征管、纳税环境与感知三个模块,同时纳入Logistic回归模型,分析影响税收遵从动机的主要因素。此时,反映纳税遵从的因变量选择问卷调查中第35题,“若您得知周围有企业没有依法纳税并且未被发现,您的感觉是:A.羡慕并决定效仿;B.羡慕但不会效仿;C.这是违法的,考虑举报”。问卷被调查者选择A或者B的,我们认为税收环境对这些纳税人的影响是:得知周围企业未依法纳税后,纳税人主观思想上有不遵从的动机;而选择C的会自觉抵制不良环境,主观上有遵从动机。选择A或者B的因变量取值为0,选择C的因变量取值为1,自变量如上所述。运用SPSS软件,采用极大似然估计法,模型结果如表3所示。

   由表3可知,国家税收政策、纳税环境与纳税人对环境的感知极大地影响着纳税人的遵从心理,企业的运营情况(即企业性质、企业财务与收入状况)对纳税人是否遵从的心理动机并不能产生显著的影响。

   从国家税收政策层面上看,清晰明了的税收政策、设计合理的申报表格都能够对纳税人遵从动机产生显著的正面效应,认为“税收政策清晰明了”的纳税人,动机遵从(这里区别于纳税人的行为遵从)的概率为参照组(认为税收政策过于复杂)的1.43倍;同样,认为“申报表格设计合理”的纳税人,心理遵从的概率为参照组(认为申报表过于简单或复杂)的1.38倍。

   微观纳税环境对纳税人遵从动机的影响更为直接。周围企业如果依法纳税意识、按时登记意识、及时缴纳税款意识等不强,则会对纳税人的遵从动机造成显著的负面效应。具体而言,如果纳税人感觉“周围企业依法纳税意识和按时登记意识欠缺”,则其心理遵从的概率约为参照组(认为周围企业普遍具有较强的依法纳税意识和按时登记意识)的0.70倍。若纳税人观察到“周围企业能及时缴纳税款”,其效仿遵从的概率更高,心理遵从的概率约为参照组(认为周围企业缴纳税款不及时)的1.54倍。

   企业办税人员自身的知识水平和税收业务能力也极大地左右着其遵从意愿是否强烈。从表3中可以看出:如果企业雇佣或聘请的办税人员“对税法很了解”,则其很可能想办法进行复杂的税收筹划以帮助企业逃避税款,此间萌生的心理状态即为不遵从。同时,办税花费货币成本对于企业的经营成本也有较大的影响,因而办税人员受到企业负责人的影响和压力也普遍存在。认为“办税花费货币成本很多”的纳税人,其遵从的意愿自然低落,心理遵从的概率约为参照组(认为办税花费货币成本较为合理)的0.58倍。而认为“经营成本因纳税而明显减少”的纳税人,约为对应组(认为经营成本未因纳税而明显减少)的0.69倍(1/1.439=0.69)。

  

  

   在模型检验上,发现纳税遵从动机模型能够通过-2倍对数似然比检验,-2倍对数似然函数值为156.547,该取值不大表明拟合优度较高。Nagelkerke R Square为0.379,远离0表明拟合优度良好(见表4)。关键模块(国家税收政策模块、纳税环境模块、纳税人对环境的感知模块)的变量能够通过变量显著性检验,T检验值对应的sig值小于显著性水平0.05。我们进一步利用构建的模型对样本进行分类预测,对354个羡慕税收违法行为的样本进行检验,判别出272个样本存在此动机,另外82个判断错误,判断准确度为76.84%(272/354=76.84%)。对891个自觉抵制不良纳税环境影响的样本进行检测,631个样本判断准确,判断准确度为70.82%(631/891=70.82%)。模型整体正确判识样本纳税遵从属性的准确率为72.53%((272+631)/1245=72.53%,见表5),说明将国家税收政策模块、纳税环境模块、纳税人对环境的感知模块中的若干变量引入模型是有意义的,整体的预测效果良好。

   (二)纳税遵从行为模型及结果

   “行为”是指受思想支配而表现出来的外表活动。有关研究表明,人的行为受需要、动机、价值观、信念、态度等意识倾向性的支配和制约,其中起关键作用的是需要和动机。可以说,人的行为是由动机决定的,而动机是由需要支配的,或者说动机是在需要的基础上产生的。需要和动机是构成行为动力的两个最基本要素。从动机和行为的关系上进行分析,动机具有以下功能:一是激活功能。动机是个体能动性的一个主要方面,它具有发动行为的作用;二是指向功能。动机不仅能激发行为,而且能将行为指向一定的对象或目标。

   动机与行为的关系是十分复杂的。同一种行为可能有不同的动机,良好的动机能够产生良好的行为效果;反之,不良的动机则会产生不良的行为效果。这是动机与效果的统一。但在实际生活中,动机与效果不统一的情况也时有发生。一个孩子想帮父母干点家务,结果却不小心打破了花瓶。一个纳税人主观上想依法纳税,结果却由于税法太复杂填错了申报表而少缴了税款,结果造成纳税人主观动机上想遵从税法,实际遵从结果却违背了税法。著名心理学家勒温有个著名公式:B=f(P×E)。其中B表示个体的行为,f为函数,P表示人,E表示环境。这个公式的含义是:一个人的行为是其人格或个性与其当时所处情景或环境的函数。纳税人的遵从行为也是如此,它受环境的影响较大。

   强化行为的模式包括积极强化与消极强化两种模式。积极强化就是通过施加刺激手段增加理想行为出现的频率;消极强化是指通过消除或减少某种情况达到增加理想行为频率的目的。例如,对纳税信用等级评为A类的纳税人,除专项检查、专案检查以及金税协查等检查外,两年内可以免除税务检查,放宽发票领购限量等,这些措施属于积极强化;纳税评估、税务稽查就属于消极强化。

   按照OECD国家的要求,纳税遵从包括以下四个方面:一是在系统注册登记;二是及时申报和存储必要的税收信息;三是完全报告准确信息;四是及时履行纳税义务。[6]依照前文所述,本次调查问卷所涉及1671户有效分析样本中,严格依法办理相关涉税业务的企业1145户,占问卷调查有效样本的68.5%;未严格依照税法规定办理相关涉税业务的税收不遵从企业526户,占税务登记环节观察样本的31.5%。本模型以此作为因变量Y。设遵从企业Y=1,不遵从企业Y=0。

  

   同样,本文设定纳税人个性特征、税收政策与税收征管、纳税环境与感知三个模块,同时纳入遵从行为模型,挑选影响税收遵从行为的主要因素。记纳税遵从的概率为P,不遵从的概率相应的为1-P。分别表示纳税人个性特征、税收政策与税收征管、纳税环境与感知三类要素,每一类要素内部又细分为若干个子要素。如“纳税人个性特征”模块又可以分为产业类别()、税务登记时间、企业人数等变量。要素模块和内部变量共同构成了模型的自变量体系,将其组合纳入Logistic模型,运用SPSS软件,采用极大似然估计法,模型结果如表6。

   本模型以纳税人实际遵从行为的判别标准之一(“及时登记”要素)为研究对象,探寻影响纳税人是否遵从的影响因素。模型结果显示,企业性质和国家税收政策对于纳税人及时登记与申报有着较为显著的影响。其中,纳税年限短、职工规模大、增值税为主的第二产业企业,纳税人及时登记的遵从行为较低。从统计指标上来看,纳税年限短、职工规模大常常意味着企业起步较晚且发展速度较快。由于第二产业中的多数企业属于增值税应税企业,而应纳增值税=销项税额-进项税额,企业延迟登记申报确认收入的动机更加强烈,故而及时登记申报纳税的遵从行为受到制约。与上一个模型的相似点在于,认为“申报表格设计合理”的纳税人,及时纳税的遵从概率为参照组(认为申报表过于简单或复杂)的1.75倍。

  

   经过模型检验,发现回归模型能够通过-2倍对数似然比检验,-2倍对数似然函数值较小表明拟合优度较高。Nagelkerke R Square为0.25(见表7),远离0则表明拟合优度良好。关键模块的变量能够通过变量显著性检验,T检验值对应的sig值小于显著性水平0.05。进一步利用构建的模型进行分类预测,结果显示,模型整体正确判识样本的纳税遵从属性的准确率为75.61%(见表8),说明将企业性质和经营状况等变量引入模型是有意义的,整体的预测效果良好。

   五、结论与建议

   由纳税遵从动机模型可以看出,国家税收政策、纳税环境与纳税人对环境的感知极大地影响着纳税人遵从动机,也就是说,接受之前的假设H2与假设H3。而模型结果显示,企业的运营情况(包括企业性质、企业财务与收入状况)对纳税人是否遵从的心理动机并不能产生显著的影响,也就是说,假设H1并未得到验证。

   从纳税遵从行为模型结果可以看出,企业性质和国家税收政策对于纳税人及时登记申报有着较为显著的影响。也就是说,接受之前的假设H1与假设H2,假设H3未得到验证。

   我们把纳税遵从动机和行为模型进行对比可以发现,两者的影响因素并不完全一致,这也再次在实证方面证明了前文所述“动机与行为的关系是十分复杂的”。动机与实际行为有时是统一的,有时又是矛盾的。在纳税遵从动机模型中,我们发现纳税环境对纳税遵从动机有一定的影响,但对实际遵从结果的影响不显著。比如周围企业不依法纳税对企业的遵从动机产生的影响是——本企业也不必纳税。虽然主观上不想遵从,但在客观行为上企业或许由于税法的威慑力量,或许由于税务机关执法力度的加强,也可能选择“被动遵从”。而自愿遵从才是遵从的最高境界。

   该模型研究的意义在于,税务机关了解了哪些因素会影响到企业纳税人纳税遵从状况及其影响程度,从而可以采取针对性的征管与服务措施来促进纳税遵从。当然,由于问卷被调查对象在回答调查问题时可能出于各种各样的担心没有真实、准确地表达自己的思想,因而使我们所获取数据的有效性难免会打折扣,从而影响模型的分析结果。

参考文献

[1]韩晓琴,李哲.运用Logistic回归模型加强高收入者纳税遵从的实证研究[J].税务与经济,2012,(3).

[2]李子奈.高级计量经济学[M].北京:清华大学出版社,2002.

[3]李显著,田瑞,马文华.范拉伊模式下涉税环节税收遵从影响因素的实证分析[J].税务研究,2010,(8).

[4]刘怡,易澄婷.范拉伊模式下的纳税人意识研究[J].财贸经济,2005,(7).

[5]马斯洛.马斯洛人本哲学[M].北京:九州出版社,2003.

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