个人所得税征管的重要性探究范文

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在国内的此类研究很罕见，目前仅有廖楚晖、李海英、魏贵和(2009)对纳税人行为、公众满意度与个税监管的分析方法进行了简要阐述。这一研究将个人所得税行为、公众的满意度等进行了较为详尽的描述，从理论角度分析了纳税人对于收入回答的回避、对个人所得税政策的抵触、对基本公共服务满意度以及对于回避纳税机会成本的判断等方面提出了若干影响变量。基与此，本文从纳税人行为角度出发，构建主要体现这一行为感知变量的模型和方法，对纳税人行为对个人所得税征管影响进行实证研究。所不同的是，我们将研究变量进行了进一步的细分，并得出较为可靠的实证依据。本文结构如下:第二部分为模型与检验方法，第三部分为实证检验与分析，最后一部分是结论。

模型及检验方法

(一)基本模型

个人所得税的征管研究是财政经济领域研究热点，我们通过将纳税人行为、公众的税制满意度应用于分析纳税人的行为，从而揭示影响纳税人行为的心理因素及行为结果，将理论假设和实证检验结合起来，并根据实证检验结果对假设进行验证和解释，并据此提出政策建议，使结论建立在牢固的理论和实证检验的基础上，使之更具可信度。因此，通过上述对纳税人行为、公众的税制满意度的描述，我们可以运用结构方程模型的方法对个人所得税纳税人行为、公众的税制满意度、税收征收的成本进行测量:我们运用如下方程:其中，x是外源潜变量指标向量;y是内生潜在变量向量;Λx是外源观察变量与外源潜变量的关系，即外源观察变量在外源潜变量上的因素负荷矩阵;Λy是内生观察变量与内生潜变量的关系，即内生观察变量在内生潜变量上的因素负荷矩阵;ε是内生测量变量被内生潜在变量y解释不完全的测量残差;δ是外源测量变量被外源潜在变量x解释不完全的测量残差项。η内生观察变量，ξ外源观察变量。B是内生潜变量之间的关系;Γ是外源潜变量对内生潜变量的影响;ζ是结构方程的残差项，反映了η在方程中未被解释的部分。(1)和(2)是测量方程，描述潜变量与指标之间的关系;而(3)是结构模型，描述潜变量之间的关系。这种结构方程模型是一种综合运用多元回归分析、路径分析和确认型因子分析方法而形成的一种统计方法，多用来处理复杂多变量研究数据探索，可处理多个自变量与多个因变量间的关系。不仅可以用来检验研究所提出的理论假设，也可以处理复杂多变量研究数据的探究，更为重要的是能够同时进行潜在变量估计与复杂自变量、因变量预测模型的参数估计。

(二)研究假设

根据纳税人行为、公众的税制满意度的理论描述，提出如下假设:纳税人对收入问题的回避会导致避税行为，纳税人的有意避税增加了税务部门的税收成本，扩大了纳税空间。据此，我们提出假设:H1:纳税人的收入回避心理越强，越可能导致避税行为，从而会增加税收成本。正常收入对税收的敏感性较小;收入水平越高，对税收的敏感性越小，收入水平越低，对税收的敏感性越大;职业性质越好，对收入越不敏感。H2:纳税人对公共支出的满意度越高，自觉纳税意愿越强，征税成本越低。财政支出透明度越高，公共支出满意度越好;文化素质越高，对公共支出满意度越好;法制环境越好，满意度越好;社会福利越高，满意度越好。

H3:抵触情绪越小，征税成本越小;纳税人的抵触情绪越强烈，增加逃税的可能性，征税成本越高。劳动强度越小，抵触情绪越小;地区差越小，抵触情绪越小;物价水平越低，抵触情绪越小。H4:机会成本越小，征税成本越小;即收入来源越可靠，机会成本越小;收入水平越高，机会成本越小;藏富心理越重，机会成本越小。H5:征税成本越高，纳税空间越小。征税成本惩罚越严历，征税成本越小;监管力度越大，征税成本越小;公共服务设施越健全，征税成本越小。

(三)样本分析

本研究量表调查在广州、沈阳、青岛、济南、武汉、成都、郑州七个城市针对20～55岁人口进行调研。抽样方法采用目标抽样法;问卷的指标使用Lik-ert评分法;选用5分法对项目进行评分。每个题项后从“非常高”到“非常低”5个档次对该题项的同意程度进行调查，整理后分别用数字1～5表示。初始问卷设计完成后，邀请了同行及专业人员对问卷进行评价，就指标的增减、删修等方面提出了许多宝贵的意见，确保指标的描述符合方程简效原则。本次调查共发出问卷2900份，收回2215份，回收率76.4%，其中有效问卷2054份。受调查群体为企业经理、职业经理人。

(四)检验方法及步骤

根据假设对模型进行模拟，首先要对模型的拟合指数进行分析研究，这些拟合指数大部分是建立在X2的基础上。本文用来评价模型常用拟合指数是:X2/df值、近似误差均方根以及相对拟合指数AGFI及GFI。一般认为当X2/df在小于2时，可以接受模型。关于近似误差均方根，Steiger(1990)认为，RMSESA值低于0.1表示好拟合，低于0.05说明非常好的拟合，低于0.01说明非常出色的拟合。相对拟合指数AGFI及GFI的判断，候杰泰等(2004)认为这一相对指数超过0.9就可接受。为了判断结构模型假定变量之间关系是否成立，首先要对其进行验证性因子分析，以剔除一些不必要的变量。CFA不仅可以评估测验工具的项目信度与效度，而且可以较好的检验特定理论假设下的因素结构。其分析准则是:结构参数通过显著性检验，正(或负)号说明两变量正(或负)相关;如果没有通过检验，不论正值还是负值，都说明两变量之间没有关系。同时，根据Hair等(2006)，在验证性因素分析中，除了报告模型拟合指数以外，还必须进一步了解测量模型当中的个别因素荷载参数是否理想，各潜在变量的组合情形是否可靠。如果某些参数不太理想，可以由模型修饰程序去除不良题项或增加参数提高模型的内在拟合。在Hair等(2006)的基础上，Tabachnick＆Fidell(2007)具体提出了因素载荷的标准，即如果载荷小于0.30，表明该因素载荷不能解释10%的观察变量，应该考虑删除该题项，以提高整个因素的一致性;此外，对验证性因素载荷不显著，即t值不显著的题项也应当删除。根据上述拟合指标分析以及验证性因素分析的结果，若各项拟合指数均符合研究要求，据此可以对模型假设的验证，给出相关系数，以进一步解释变量之间的相关程度与合理性。

实证检验

(一)相关变量的验证性因素分析

依据上文的检验方法步骤，主要运用lisrel8.7统计软件，并采用极大似然法对收入敏感性R、公共满意度S、抵触情绪T、机会成本U以及其对征税成本M的影响维度之间的关系进行检验。通过对观测变量进行验证性分析(参见表1)，通过再次对剩余的观测变量进行验证性分析，经过12次迭代和对模型的修饰，同时根据Hu＆Bentler(1999)［20］等的标准，路径系数小于0.3的观测变量可以剔除，各个测量模型的因素载荷及相关系数均通过了显著性检验(参见表2的验证性因素分析I)，据此，可以判定此测量模型拟合度比较理想，且收入敏感性R、公共满意度S，抵触情绪T，机会成本U以及其对征税成本M存在正相关关系。

(二)收入敏感性R等相关因素对征税成本的影响

同样地，我们采用ML最大似然法，经过了21次迭代和对模型的修饰后发现模型的拟合度比较理想(参见表3的统合模型II)。据此，我们给出收入敏感度、公共支出满意度等相关因素对税收征收成本的影响的载荷和t值检验表，以进一步反映观察变量因素对潜在因素贡献率大小(参见表3)。从表4中我们发现，多数科目在潜在因素上的载荷大于0.3，反映出载荷大于0.3的这些科目对潜在因素贡献较大，呈现出较为明显的正相关关系，证明了本文假设H1、H2以及H3的正确性，也表明收入敏感性R、公共支出满意度S、抵触情绪T、以及机会成本对征税成本M具有正向影响。进一步，我们可对H4和H5两个假设进行验证，把两个非中介变量(即收入敏感性R与抵触情绪S)单独或者共同影响征税成本，从而实现两变量直接或间接影响征税成本的研究。经过对比研究，发现把公共支出满意度S作为收入敏感性R与抵触情绪T共同中介变量，方程拟合效果较好，相对应的t值均通过显著性检验(见图1)。图1的拟合结果显示，收入敏感性R、支出满意度S、抵触情绪T以及机会成本U对征税成本M都呈现出正相关关系，系数分别为0.43、0.52、0.28、0.42。表明支出满意度对征税成本的直接贡献较大;其余三个潜在变量对征税成本的贡献度也不小;而收入水平的多少对机会成本意愿载荷略较小为0.44，说明收入水平情况对机会成本直接贡献不明显。

然而被征税人的收入敏感性、对征税的抵触情绪通过公共财政支出满意度，间接影响征税的成本(参见表4)，从而收入敏感性对征税成本的总影响达到0.565;征税的抵触情绪T对征税成本的间接影响系数为0.182，抵触情绪T的减小对征税成本影响的总效应达到0.462，从而也表明收入敏感度及抵触情绪的减少对征税成本影响的强度较高，有利于税务部门对税务的征收，征税成本较小。具体而言，支出满意度S、收入敏感性R、抵触情绪T、机会成本U对征税成本的影响因素贡献较大，而收入敏感性和抵触情绪通过公共支出满意度的传递效应达到对征税成本影响的作用。这表明，政府征税成本的大小与社会群体的收入、公共基础设施的完善程度、社会福利的健全程度也都有一定的影响，公共社会福利的提高，人们对政府的财政支出越满意，政府征税的成本越小，法制健全的情况下，人们逃税的机会成本就大，政府征税的成本也就越小。

小结

本文在廖楚晖等(2009)的框架下，对纳税人行为变量及其对个人所得税征管的影响进行了实证研究。结果显示，数据分析结果支持假设1、2、4、5，说明纳税空间受纳税人的收入回避心理、收入敏感性、抵触情绪、公共支出满意度、纳税机会对税收成本影响的判断，纳税人对公共支出的满意度越高，征税成本越低，纳税空间越小;纳税人的收入回避心理越强、税收征管制度机会成本越高，征税成本越高;数据分析的结果与理论分析相吻合，支持了本文的检验假设。

作者：魏贵和廖楚晖单位：西南交通大学