呂明
(國(guó)家稅務(wù)總局稅務(wù)干部學(xué)院,江蘇 揚(yáng)州 225007)
世界各國(guó)普遍存在稅收流失問(wèn)題。所謂稅收流失,是指理論稅收收入與實(shí)際稅收收入之間的差額,即稅收流失=理論稅收收入-實(shí)際稅收收入。理論稅收收入是指在特定的經(jīng)濟(jì)總量和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)之下,由特定稅收制度客觀決定的稅收收入,也就是稅收收入能力。而實(shí)際稅收收入則受到征管資源投入、征收效率、征收努力程度等因素的限制。如果理論稅收收入能力較強(qiáng),而征管資源投入不足、征收效率低下或征收努力程度不夠,則會(huì)產(chǎn)生稅收流失問(wèn)題。文章選取小口徑宏觀稅負(fù)的計(jì)算方法來(lái)計(jì)算金融業(yè)稅負(fù),即金融業(yè)稅負(fù)為金融業(yè)稅收與金融業(yè)增加值的比值。運(yùn)用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站公布的現(xiàn)價(jià)GDP(國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值)、金融業(yè)增加值數(shù)據(jù),及《中國(guó)稅務(wù)年鑒》中各項(xiàng)稅收數(shù)據(jù)與金融業(yè)稅收數(shù)據(jù),計(jì)算2010年至2019年間金融業(yè)宏觀稅負(fù)。
2010年至2015年間,金融業(yè)增加值與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比值不斷上升,與此同時(shí)金融業(yè)稅負(fù)也同步上升,從2010年的24.18%上升至2015年的32.78%;2016年至2018年,金融業(yè)增加值占GDP 的比重連續(xù)下降,期間金融業(yè)稅負(fù)也呈現(xiàn)同樣的變動(dòng)趨勢(shì),從2015年最高的32.78%下降至2018年的25.08%;2019年,金融業(yè)增加值占GDP 的比重再次攀升,但2019年金融業(yè)稅負(fù)(26.03%)雖然比2018年略有提升,然而仍未恢復(fù)到2017年(26.29%)及以前年度水平。雖然2016年?duì)I改增以及2019年以來(lái)大規(guī)模減稅降費(fèi)使我國(guó)宏觀稅負(fù)出現(xiàn)明顯下降,然而營(yíng)改增是結(jié)構(gòu)性減稅措施,金融業(yè)營(yíng)改增后名義稅率由5%提升至6%;而2020年政府工作報(bào)告指出2019年大規(guī)模減稅降費(fèi)使制造業(yè)和小微企業(yè)受益最多。金融業(yè)增加值占現(xiàn)價(jià)GDP 比重與金融業(yè)稅負(fù)變動(dòng)趨勢(shì)不同步,顯示2019年我國(guó)金融業(yè)存在著較大的稅收流失風(fēng)險(xiǎn)。
經(jīng)濟(jì)決定稅收,文章運(yùn)用回歸分析方法,借助Eviews 軟件建立金融業(yè)稅收收入與金融業(yè)增加值之間的一元線性回歸方程,以2010年至2018年金融業(yè)增加值和金融業(yè)稅收收入為樣本,對(duì)金融業(yè)2019年理論稅收收入進(jìn)行預(yù)測(cè),以金融業(yè)2019年理論稅收收入預(yù)測(cè)值與實(shí)際稅收收入之間的差額測(cè)算2019年金融業(yè)潛在稅收流失金額。文章運(yùn)用Eviews 軟件對(duì)金融業(yè)增加值與金融業(yè)稅收的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果表明,不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)對(duì)應(yīng)的Prob.**值為0.000 3(小于0.05),拒絕原假設(shè),表明在5%顯著性水平下,金融業(yè)增加值與金融業(yè)稅收存在協(xié)整關(guān)系,可以建立回歸方程。預(yù)測(cè)金融業(yè)稅收收入的回歸方程表達(dá)為:
Yt=αXt+β
其中,Yt為因變量(金融業(yè)稅收收入)t期值,Xt為自變量(金融業(yè)增加值)t 期值,α 為回歸系數(shù),β 為常數(shù)項(xiàng)。
運(yùn)用Eviews 工具線性回歸法建立一元回歸方程為:
回歸系數(shù)α 的檢驗(yàn)結(jié)果顯著,說(shuō)明金融業(yè)增加值與金融業(yè)稅收之間存在明顯的線性相關(guān)關(guān)系;調(diào)整后R2為0.89,顯示該回歸方程的擬合程度較好,即用于預(yù)測(cè)金融業(yè)稅收的準(zhǔn)確性較高。運(yùn)用該方程預(yù)測(cè)2019年金融業(yè)稅收應(yīng)為21 365.42億元,2019年我國(guó)金融業(yè)實(shí)際完成的稅收收入為19 848.98億元(數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)稅務(wù)統(tǒng)計(jì)年鑒》),之間存在差額1 516.44億元,即金融業(yè)2019年存在潛在稅收流失金額為1 516.44億元。
建立線性回歸方程時(shí)一般包含常數(shù)項(xiàng),但由于常數(shù)項(xiàng)不是重要觀測(cè)變量,所以當(dāng)常數(shù)項(xiàng)檢驗(yàn)結(jié)果不顯著的時(shí)候,一般也可以寫(xiě)入回歸方程之中。但是在模型中,常數(shù)項(xiàng)為0(即不含常數(shù)項(xiàng))也有實(shí)際意義,例如,在沒(méi)有金融業(yè)存在也沒(méi)有任何金融活動(dòng)的極端情況下就不會(huì)有金融業(yè)稅收收入。回歸方程(1)中存在常數(shù)項(xiàng)T 統(tǒng)計(jì)值檢驗(yàn)結(jié)果不顯著的問(wèn)題,因此可以考慮去掉常數(shù)項(xiàng)重新建立回歸方程:
回歸結(jié)果顯示,回歸系數(shù)α 的檢驗(yàn)結(jié)果顯著,說(shuō)明金融業(yè)增加值與金融業(yè)稅收之間存在明顯的線性相關(guān)關(guān)系;調(diào)整后的R2為0.90,顯示回歸方程(2)對(duì)觀測(cè)值的擬合程度較方程(1)的擬合程度有所提高。運(yùn)用不包含常數(shù)項(xiàng)的回歸方程預(yù)測(cè)金融業(yè)2019年稅收收入為21 458.08億元,則金融業(yè)2019年存在潛在稅收流失金額為1 609.1億元(21 458.08-19 848.98)。
通常,線性回歸法更多考慮的是長(zhǎng)期因素而容易忽略短期趨勢(shì),指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法則更多考慮的是近期因素卻容易忽略周期性,因此可以對(duì)指數(shù)平滑法的預(yù)測(cè)數(shù)和線性回歸法的預(yù)測(cè)數(shù)進(jìn)行平均來(lái)預(yù)測(cè)金融業(yè)2019年的稅收收入。指數(shù)平滑法的基本公式為:
St=a*Yt+(1-a)*St-1
其中:St為t 時(shí)刻的平滑值;Yt為t 時(shí)刻的實(shí)際值;St-1為t-1時(shí)刻的平滑值;a 為平滑常數(shù),其取值范圍為[0,1]。
文章借助Eviews 軟件運(yùn)用指數(shù)平滑法對(duì)金融業(yè)2019年稅收收入進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果為19 717億元。指數(shù)平滑預(yù)測(cè)結(jié)果與回歸方程(1)預(yù)測(cè)結(jié)果的平均值=(19 717+21 365.42)/2=20 541.21(億元),此結(jié)果下,2019年金融業(yè)的稅收流失金額=20 541.21-19 848.98=692.23(億元)。指數(shù)平滑預(yù)測(cè)結(jié)果與回歸方程(2)預(yù)測(cè)結(jié)果的平均值=(19 717+21 458.08)/2=20 587.54(億元),此結(jié)果下,2020年金融業(yè)的稅收流失金額=20 587.54-19 848.98=738.56(億元)。
當(dāng)前,仍有許多金融交易存在著稅收征免的不確定性,應(yīng)通過(guò)完善金融業(yè)相關(guān)的稅制立法,作為促進(jìn)金融業(yè)發(fā)展創(chuàng)新的稅收頂層設(shè)計(jì)。財(cái)稅主管部門(mén)應(yīng)盡快梳理關(guān)于金融業(yè)的各類稅收政策條款,對(duì)不同稅種各項(xiàng)政策中涉及金融企業(yè)、金融業(yè)務(wù)的征稅范圍、稅收優(yōu)惠適用范圍等問(wèn)題統(tǒng)一口徑,增強(qiáng)金融稅收政策執(zhí)行的公平性與規(guī)范性。應(yīng)不斷消除現(xiàn)存的金融稅制要素政策真空領(lǐng)域,可在現(xiàn)行稅制規(guī)則原理基礎(chǔ)上,結(jié)合金融業(yè)經(jīng)營(yíng)特殊性,按照從一般到特殊、從傳統(tǒng)到新興的邏輯,逐步明確金融業(yè)務(wù)的征稅規(guī)則,不斷健全金融業(yè)稅收法治規(guī)則體系。借助不斷優(yōu)化金融活動(dòng)與金融交易的稅收制度供給,為金融業(yè)提供確定、清晰的稅制規(guī)則,可以為納稅人金融稅制遵從及稅務(wù)部門(mén)的金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)管理營(yíng)造更加良好的稅收法治環(huán)境。
開(kāi)展金融業(yè)納稅能力估算是從宏觀層面對(duì)金融業(yè)稅收收入流失風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警分析的基礎(chǔ)。納稅能力估算是對(duì)金融業(yè)稅收的總量分析,只有掌握一定時(shí)期之內(nèi)金融業(yè)的潛在稅收規(guī)模,才能從整體上評(píng)估金融業(yè)是否存在稅收收入流失風(fēng)險(xiǎn),也才有可能通過(guò)有針對(duì)性的改進(jìn)稅收征管做到“應(yīng)收盡收”。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)的生產(chǎn)理論,生產(chǎn)要素的投入量決定產(chǎn)出水平。經(jīng)濟(jì)決定稅收,如果將稅收作為金融企業(yè)的一項(xiàng)產(chǎn)出,可以從投入—產(chǎn)出的角度出發(fā),通過(guò)研究一定時(shí)期之內(nèi)金融業(yè)的生產(chǎn)要素投入量與稅收總額之間的關(guān)系,估算金融業(yè)的納稅能力。金融業(yè)的納稅能力指的是金融業(yè)投入的各類生產(chǎn)要素與稅收制度所決定的創(chuàng)造和提供稅收的規(guī)模。研究金融業(yè)生產(chǎn)要素投入量與稅收產(chǎn)出之間的關(guān)系時(shí),投入的生產(chǎn)要素應(yīng)當(dāng)包括金融企業(yè)投入的資金規(guī)模、固定資產(chǎn)凈值、勞動(dòng)力、運(yùn)營(yíng)成本等。
應(yīng)整合稅收風(fēng)險(xiǎn)管理工作涉及的各個(gè)部門(mén)及人員的職責(zé)和權(quán)限,重新調(diào)整和劃分各層級(jí)稅收風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別職能,建立自上而下、逐級(jí)統(tǒng)一的稅收風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別層級(jí),以及跨部門(mén)的稅收風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別整合機(jī)制。國(guó)家稅務(wù)總局重點(diǎn)開(kāi)展金融業(yè)宏觀稅收流失風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,測(cè)算金融業(yè)潛在稅收收入流失金額,并通過(guò)整合大企業(yè)稅收管理、稅收征管、稅務(wù)稽查、稅收大數(shù)據(jù)與風(fēng)險(xiǎn)管理部門(mén)資源,建立跨部門(mén)的包括金融業(yè)在內(nèi)的稅收風(fēng)險(xiǎn)管理工作組,在充分融合數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)與稅收風(fēng)險(xiǎn)管理經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,建立具有科學(xué)性、指向性,且全面系統(tǒng)的金融業(yè)微觀稅收預(yù)警指標(biāo)體系。省、市、縣級(jí)稅收風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)構(gòu)應(yīng)用預(yù)警指標(biāo)體系開(kāi)展本地區(qū)金融企業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別工作,并根據(jù)指標(biāo)體系預(yù)警提示,查找本地區(qū)金融企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中發(fā)生稅收風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)節(jié)和具體風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),綜合確定對(duì)應(yīng)事項(xiàng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)并推送至相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)部門(mén)。負(fù)責(zé)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的部門(mén)可結(jié)合納稅評(píng)估與稅務(wù)稽查反饋,評(píng)估金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系的適用性,為不斷完善金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系提供建議。同時(shí),金融企業(yè)各地分管稅務(wù)機(jī)關(guān)應(yīng)建立信息溝通機(jī)制,互通金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)信息,通過(guò)緊密協(xié)作,促進(jìn)金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)管理的橫向聯(lián)動(dòng)。
隨著稅收風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)監(jiān)管模式的逐步確立,應(yīng)加強(qiáng)對(duì)金融業(yè)稅收大數(shù)據(jù)的采集。稅務(wù)部門(mén)可以依托信息化手段,如運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)等軟件,設(shè)定相應(yīng)的關(guān)鍵詞,重點(diǎn)監(jiān)控金融企業(yè)的股權(quán)變化、土地房屋等資產(chǎn)處置信息,并對(duì)上海證券交易所、深圳證券交易所等網(wǎng)站咨詢進(jìn)行監(jiān)控搜索,對(duì)企業(yè)定期公告(如年報(bào))建立常態(tài)化分析機(jī)制,以金融企業(yè)經(jīng)營(yíng)相關(guān)信息,結(jié)合企業(yè)所得稅年度納稅申報(bào)表信息,運(yùn)用指標(biāo)模型開(kāi)展比對(duì)分析,精準(zhǔn)鎖定金融企業(yè)的稅收流失風(fēng)險(xiǎn)。稅務(wù)部門(mén)還可以通過(guò)與其他行政機(jī)關(guān)建立合作關(guān)系,獲取金融企業(yè)呈送外部監(jiān)管部門(mén)(如人民銀行、銀保監(jiān)會(huì)/局、證監(jiān)會(huì)/局)的定期報(bào)送信息。除此以外,法院判決書(shū)、車輛管理、房地產(chǎn)登記管理等部門(mén)也存在大量金融企業(yè)涉稅信息,如果可以通過(guò)信息技術(shù)將稅務(wù)部門(mén)采集第三方信息的格式、方法、步驟標(biāo)準(zhǔn)化,則可為金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析提供更充分的數(shù)據(jù)來(lái)源。
在國(guó)家稅務(wù)總局層面,應(yīng)定期更新包含金融業(yè)在內(nèi)的千戶集團(tuán)稅收風(fēng)險(xiǎn)分析應(yīng)對(duì)指引,更好地指導(dǎo)基層稅務(wù)機(jī)關(guān)稅收風(fēng)險(xiǎn)分析應(yīng)對(duì)實(shí)踐。在省級(jí)稅務(wù)機(jī)關(guān)層面,可以依托經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份與欠發(fā)達(dá)省份之間的結(jié)對(duì)幫扶制度開(kāi)展相互掛職鍛煉,使經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)省份可以在借鑒經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份做法的基礎(chǔ)上,完善金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)分析應(yīng)對(duì)工作機(jī)制。除此以外,各級(jí)稅務(wù)機(jī)關(guān)可以依托國(guó)家稅務(wù)總局稅務(wù)干部學(xué)院等干部培訓(xùn)院校、三大國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院以及國(guó)內(nèi)財(cái)稅金融專業(yè)排名靠前的知名院校,定期組織開(kāi)展分行業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)管理培訓(xùn),幫助稅務(wù)干部了解金融企業(yè)各經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)常見(jiàn)稅收風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)及應(yīng)對(duì)方法,建立開(kāi)展包括金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析在內(nèi)的稅收風(fēng)險(xiǎn)管理工作思路,從而不斷提升金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)管理工作的綜合能力。
金融業(yè)是我國(guó)重點(diǎn)稅源行業(yè)之一。由于受到金融企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式特殊性、金融交易稅法規(guī)則復(fù)雜性、金融企業(yè)稅收遵從差異性等因素的影響,經(jīng)實(shí)證檢驗(yàn),我國(guó)金融業(yè)的確存在稅收流失問(wèn)題。開(kāi)展金融業(yè)稅收收入風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法研究,建立金融業(yè)稅收流失風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系,對(duì)金融業(yè)稅收與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià),尋找金融業(yè)稅收負(fù)擔(dān)的合理區(qū)間,不僅有助于稅務(wù)系統(tǒng)組織收入工作的健康可持續(xù)開(kāi)展,更有助于把握經(jīng)濟(jì)與金融業(yè)稅收的變動(dòng)規(guī)律,科學(xué)預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),促進(jìn)我國(guó)金融業(yè)良性健康發(fā)展。應(yīng)建立科學(xué)明晰的金融交易稅法規(guī)則體系、深化金融業(yè)納稅能力估算研究、改進(jìn)金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系建立機(jī)制、完善金融業(yè)涉稅數(shù)據(jù)采集、加強(qiáng)金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)管理專業(yè)化人才隊(duì)伍建設(shè),不斷深化和完善金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作機(jī)制,實(shí)現(xiàn)對(duì)金融業(yè)稅收風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)監(jiān)管。