浅析基于DEA方法的我国税收征管效率研究

　　[摘要]以DEA模型为基础，对2007年我国30个省(市、自治区)的税收征管效率进行测算。结果表明，我国税务机关目前的综合效率、技术效率均处于一个较低水平，仍有很大的提升空间。进一步的分析表明，经济发展水平的高低是决定征管效率的一个重要因素；现有技术手段的作用并没有得到充分发挥；税务人员数量过于庞大是造成征管效率低下的一个重要原因。
　　[关键词]税收征管效率；技术效率；DEA模型
　　
　　一、引言
　　近年来，我国税收收入一直保持高速增长态势，2008年我国税收收入达5.42万亿元。1994～2008年税收收入年均增长16.5％，这一增长比率远超过了同期GDP的增长率。一个值得探讨的问题是，在这一过程中税收征管效率发挥了怎样的作用?如何对各地税收征管的相对效率进行科学的评价?这些问题不仅具有重要的理论意义，而且对相关税收政策的制定具有重要的参考价值。
　　税收征管效率是考核税收征管工作成效的一个重要方面，是征税过程本身的效率。它要求在其他条件不变的前提下，税务机关以尽可能低的投入，取得尽可能多的产出。在实践中，人们常用征管成本率、人均征收额、税收计划完成程度、税收收入增长率等指标来评价征管效率的高低。但是由于我国各地经济社会发展不平衡，仅仅依靠这些指标来评价征管效率无疑具有极大的不合理成分。近年来，研究者围绕征管效率进行了一些有益的探讨，研究主要集中在两个方面：
　　(一)分析征管效率提高对税收收入增长的贡献
　　研究者所使用的方法大体可以分为两类：一是采用参数方法对税收征管效率进行测算。王德祥、李建军(2009)以随机前沿函数为基础的研究发现，税收征管效率的提高是税收收入增长速度快于GDP增长的一个重要原因。杨得前(2008)基于1994～2005年间29个省份的面板数据对我国税收征管效率进行了定量测算，结果表明，在此期间税收征管效率对税收增收的贡献率为28.11％。这类方法基于生产函数理论，通过数据拟合求得模型中各参数，从而计算效率值。主要局限有：其一，设定的生产函数与实际的生产函数可能大相径庭，从而使最终得到的结果与实际存在较大差距；其二，数据拟合的结果或许不能通过显着性检验，从而使得参数方法无法使用。二是采用非参数方法对税收征管效率进行测算。非参数法是当前国际上效率测度研究领域的新方法，其优越性在于无需对生产函数的具体形式进行设定。孙静(2008)基于传统DEA方法对湖北省若干市的税收征管效率进行了测算。但在其研究中没有考虑税源质量这一重要因素对税收收入的影响。
　　(二)对影响税收征管效率因素的探讨
　　庄亚珍、陈洪(2004)、卢欢(2008)、嵇成刚、李小芳(2008)认为影响税收征管效率的因素主要有税制因素、经济社会环境、税务人员因素、征管技术水平等。
　　本文则引入DEA模型对我国30个省(自治区、直辖市)2007年税收征管的相对效率进行评价。
　　二、DEA模型及指标选取
　　(一)DEA模型
　　DEA方法又称数据包络分析法(Data Envelopment Analysis)，它是由着名运筹学家Charnes和Coopel等以相对效率为基础发展起来的一种效率评价方法。因其具有客观性、不用考虑量纲、分析结果具有明确的经济意义等优点，其应用领域不断扩大(吴育华等，2008)。
　　传统的DEA方法主要有假定规模收益不变的C2R模型和假定规模收益可变的BCC模型，其基本思想
　　(二)指标选取
　　征税过程的实质就是一个投入—产出过程，其投入主要包括税源数量、税源质量、税务机关投入的人力资本的数量、质量、物力及财力，其产出主要有税收收入、提供的纳税服务及税收宣传等。在本文中选取的投入指标有：
　　1.第二、第三产业增加值。GDP指按市场价格计算的一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。从宏观角度来看，GDP是最大的税源，税收的实质是对GDP的部分分割。因此，GDP是代表广义税源的一个合适指标。但考虑到取消农业税后，第一产业基本不提供税收，因而在本文中用第二、第三产业增加值来表示税源数量。
　　2.营业盈余占GDP的比重。税收收入的多少不仅和税源数量有关系，而且还受税源质量的影响。例如两个企业生产同样的产品，销售收入都是800万元，但这两个企业最终应缴的税金总额却不一样。营业盈余是指一个国家或地区的常住单位创造的增加值扣除劳动者报酬、生产税净额和固定资产折旧后的余额。它相当于企业的营业利润加上生产补贴，但要扣除从利润中开支的工资和福利等。因此，营业盈余占CDP的比重可以较好地反映一个国家或地区的经济效益水平。在本文中用其作为税源质量的代理变量，该比重越高，表示税源质量越好。