中国居民的税收道德及其影响因素おお.docx

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中国居民的税收道德及其影响因素おお

中国居民的税收道德及其影响因素?

おお?

　　　　摘要：

本文基于1990年至今五轮世界价值观调查中国部分的微观数据，构建了中国居民税收道德的有序Probit模型，并分别运用极大似然估计方法和半非参数估计方法进行了估计。

研究结果表明，中国居民的税收道德受人口统计学因素、社会―经济学因素以及个体观感因素的影响。

在过去的二十年里，中国居民的税收道德发生了较大幅度的下滑，且不同时期、不同地区居民税收道德的下滑幅度也存在差异。

因此，提高税收道德和税收遵从水平对于国家治理体系和治理能力的现代化建设具有重要意义。

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　　关键词：

税收道德；世界价值观调查；税收遵从

　　中图分类号：

F81242文献标识码：

A

　　文章编号：

1000176X（2017）08005208

　　一、引言

　　自税收制度诞生以来，逃税问题就一直是国家管理者和税务部门面临的严峻挑战。

分析逃税行为最基本的模型是A-S模型[1]，在该模型中，理性纳税人会权衡逃税的收益和被处罚的代价，做出最优的逃税决策，从而最大化其预期效用。

后来的学者在实证考察税收不遵从行为的决定因素时，发现A-S模型并不能很好地解释纳税人的行为。

于是有学者提出税收道德

　　狭义税收道德指的是税收遵从的内在动机，而广义税收道德指的是影响税收遵从的非货币因素的总称。

　　从目前的情况看，有关税收道德的文献大多集中于分析税收道德对税收遵从的影响、作用机制及决定因素。

税收道德对税收遵从影响的研究主要采用三种方法：

一是调查研究方法，主要采用大型的微观调查数据进行分析[2-3]；二是实验经济学方法，通过实验的设计和实施对受试者的行为进行测量和分析，更好地观测个体在具体情境中的表现[4-5]；三是田野实验方法，通常利用特定的税收政策识别税收道德的作用[6]。

对于税收道德影响税收遵从的作用机制，Luttmer和Singhal[7]通过对既有文献的综述进行了分析和归纳。

此外，近年来一些学者对税收道德决定因素的考察发现，文化差异、公共政策决策机制、宗教信仰、社会转型、国家自豪感、政府负责程度、纳税人对政府的信任度、司法廉洁度、税收公平性以及纳税人的个体特征等都会对税收道德产生影响。

　　此外，近年来一些学者对税收道德决定因素的考察发现，文化差异[8]、公共政策决策机制[9]、宗教信仰[10]、社会转型[3]、国家自豪感[3]、政府的负责程度[11]、纳税人对政府的信任程度[3-11]、司法廉洁度[12]、税收公平性[13]，以及纳税人的个体特征[14]等都会对税收道德产生影响。

　　这些研究拓展了对税收道德的认识，为税收道德的研究提供了较高的起点。

需要指出的是，既有研究存在内容和方法两个方面的不足。

在研究内容方面，既有研究相对零散，且不同文献对同一影响因素的实证研究结果常常相互矛盾。

同?

r，对特定国家的研究还比较缺乏，例如，对中国税收遵从和税收道德的实证研究就屈指可数。

在研究方法方面，既有研究大多采用实验方法，但这种方法的运用也受到越来越多的批评。

例如，Muehlbacher和Kirchler[15]就对将实验方法用于税收问题研究的有效性进行了重新审视。

而对研究方法相对成熟的调查数据的分析，尽管目前学界质疑较少，但其实也只是“灯下黑”而已。

例如，Alm等[3]利用俄罗斯的调查数据，对税收道德进行了有序Probit模型分析，并采用极大似然估计方法对模型进行估计，这种估计方法要求模型残差项服从正态分布，但作者没有意识到，这一条件实际上很难满足，

　　尤其是在样本容量较小的情况下，这种问题会更加严重。

　　因而其估计结果的稳健性存疑。

　　针对上述不足，一方面，本文扩展了既有研究对中国居民税收道德的影响因素及演变的认识，特别是首次在税收道德模型中引入社会阶层、职业和部门等变量，发现显著影响居民税收道德的不是收入变量，而是社会阶层和职业类别。

同时，本文还从时间和地域两个维度对税收道德的影响因素及变化情况进行了考察，更全面地揭示了居民税收道德的演变趋势和区域差异。

另一方面，在估计方法上，本文将极大似然估计方法的结果作为基准，然后放松对随机扰动项服从正态分布的假设，利用半非参数估计方法对模型进行估计。

比较极大似然估计方法和半非参数估计方法的结果可以发现，二者在参数的符号和显著性上存在显著差异。

这说明，既有文献中应用极大似然估计方法得出的结论可能并不成立，这也在很大程度上解释了为何现有的关于税收道德和税收遵从的研究会出现相互矛盾的结论。

本文对中国居民税收道德及其影响因素进行了考察，并以此为基础提出了完善中国税收道德的政策建议，以期为提高税收遵从水平和税收征管效率提供更有价值的依据。

　　二、数据选择与模型构建

（一）数据选择

　　本文数据来自第二轮到第六轮世界价值观调查（WorldValuesSurvey，WVS）中国部分。

第一轮世界价值观调查在1981―1984年进行，但遗憾的是，其调查对象并未包括中国大陆。

从第二轮调查开始，WVS将中国大陆列入调查范围，该调查每五年左右进行一轮，至今已经进行了六轮。

第二轮到第六轮世界价值观调查中国部分数据的基本信息，如表1所示。

　　GPS/GIS辅助的区域抽样

　　尽管世界价值观调查并不是为研究居民的纳税态度而设计的，但每一轮调查都会询问被试者对偷税的看法，同时会记录被试者的一些个体特征变量。

WVS中用来衡量税收道德的是这样一个问题：

“请您告诉我，您多大程度上能接受下列做法？

这个量表中的数字从1到10，表示从完全不能接受到完全能接受的不同程度。

”通过这个问题，可以将受试者的税收道德分为十个等级。

由于4―10缺乏区分度，因而一般的做法是将其转化为四个等级：

认为完全不能接受逃税的税收道德最高，标记为“4”，接下来依次将回答2、3的标记为“3”和“2”，将回答介于4―10之间的标记为“1”。

　　尽管WVS并不是为研究居民的纳税态度而设计的，但每一轮调查都会询问被试者对偷逃税的看法，同时会记录被试者的一些个体特征变量。

以第六轮WVS中国部分的调查为例，问卷中用来衡量税收道德的是这样一个问题：

“请您告诉我，您多大程度上能接受下列做法？

这个量表中的数字从1―10，表示从完全不能接受到完全能接受的不同程度。

”通过这个问题，可以将被试者的税收道德分为10个等级。

由于回答的数值为4―10的被试者之间缺乏明显的区别，因而一般的做法是将被试者的税收道德转化为4个等级：

认为完全不能接受逃税的税收道德最高，标记为“4”，接下来依次将回答2、3的标记为“3”和“2”，将回答介于4―10的标记为“1”。

后文图1中的横轴数字所表示的含义与此相同。

（二）模型构建

　　本文模型的被解释变量是税收道德（TaxMorale）。

考虑现有文献和数据条件后，本文拟采用以下三类解释变量：

人口统计学变量（DemographicVariables）、社会―经济学变量（Socio-EconomicVariables）、个体观感变量（PerceptionVariables）。

其中，人口统计学变量包括年龄、性别、受教育程度

　　测量受教育程度有3个指标：

完成最高学历年龄、受教育年限以及取得或将取得的最高学历。

但很可惜第二轮WVS没有询问后两个问题，只有第六轮WVS询问了受教育年限，因而本文对教育的衡量采用第一个指标。

和居住地区。

　　每一轮调查抽取的地区并不相同，为了具有可比性，本文按照第三轮WVS的划分，将其划分为五个区域：

东北地区（包括辽、吉、黑），华北地区（包括京、津、冀、晋、蒙），中南地区（包括豫、鄂、湘、粤、桂、琼），华东地区（包括鲁、沪、苏、皖、浙、赣、闽），西南西北地区（包括陕、甘、宁、青、新、川、渝、贵、云、藏）。

社会―经济学变量包括婚姻状况、社会阶层、就业状况、职业状况、或所处部门、收入情况等。

至于个体观感变量，参照Alm等[3]的设计，取对政府的信任感（TrustinGovernment）和国家自豪感（NationalPride）两个。

主要变量的描述性统计，如表2所示。

　　综上，本文所估计的基本模型如下：

　　TMi=α+β1DEMOi+β2SOCIOECOi+β3PERi+εi

（1）

　　其中，TM表示税收道德，DEMO、SOCIOECO和PER分别表示人口统计学变量、社会―经济学变量和个体观感变量。

在估计过程中，本文会根据研究需要，将变量逐步引入模型。

　　三、经验检验与结果分析

（一）混合回归结果

　　由于被解释变量是有序多分变量，所以考虑采用有序Probit模型。

标准的有序Probit模型由Aitchison和Silvey给出，现有用到该模型的研究大多采用极大似然法估计。

在样本较大的情况下，该估计方法不失为一种不错的选择。

但这种估计方法对残差项的假设过于严格，很难保证其在特定的研究中成立。

本文先用潜变量法推导出极大似然估计量（MLE），然后推导半非参数（SNP）估计量，最后利用似然比检验（likelihoodratiotest）对这二者进行检验。

半非参数方法放宽了对残差项的假设，因此更符合实际，但它的一个缺陷在于，它不能?

Q定K的最优取值。

这实际上是一个模型选择问题，本文利用似然比检验和信息准则（AIC和BIC）来选择k的取值。

　　由于被解释变量是有序多分变量，因而采用有序Probit模型。

标准的有序Probit模型由Aitchison和Silvey[16]给出，现有用到该模型的研究大多采用极大似然估计方法。

在样本较大的情况下，该估计方法不失为一种不错的选择，但这种估计方法对残差项的假设过于严格，很难保证其在特定的研究中成立。

本文先用潜变量法推导出极大似然估计量（MLE），然后推导半非参数（SNP）估计量[17]，最后利用似然比检验（LikelihoodRatioTest，简称“LR检验”），对这二者进行检验。

半非参数估计方法放宽了对残差项的假设，因而更符合实际，但它的缺陷在于不能决定K的最优取值。

这实际上是一个模型选择问题，本文利用似然比检验和信息准则（AIC和BIC）来选择K的取值。

　　可以证明，有序Probit模型实际上是半非参数估计方法在低阶（K≤2）时的情形，而且是较低阶数模型嵌套于较高阶数的模型，因而可以采用LR检验来选择合适的K值。

　　两种LR检验的结果表明：

第一种用于检验阶数大于等于3时的半非参数模型对于有序Probit模型（相当于K≤2的半非参数模型）的情况，当阶数K≥4时，半非参数模型显著异于有序Probit模型。

第二种检验用于比较高阶的半非参数模型和其第一阶半非参数模型的差异，这一检验的自由度为1。

当K≥5时，不能拒绝K-1阶模型嵌套于K阶模型的原假设。

也就是说，K较合适的取值应该是4。

而从信息准则的角度来看，相对于有序Probit模型和其他阶数的半非参数模型，K=4时半非参数模型的赤池信息准则（AIC）最低，贝叶斯信息准则（BIC）仅略高于有序Probit模型，这也说明K=4是比较合适的选择。

因此，下文混合回归的结果仅报告K=4时的估计结果。

　　混合回归结果如表3所示。

　　中可以看出，相对于基准年1990年而言，2007年和2012年的居民税收道德显著下降。

相比之下，尽管1995年税收道德也发生了下降，但并不显著。

另外，加入国家自豪感和地区变量后，2001年税收道德的下降变得不显著。

年龄对税收道德有正向影响，也就是说，年长者有更高的税收道德。

相对于男性而言，女性的税收道德较低，但不显著。

教育对税收道德有正的影响，但加入国家自豪感和地区变量后，同样变得不显著，这说明教育变量的影响被其他变量吸收了。

相对于单身，其他类型婚姻状况的影响都不显著。

就业状况中，自雇者的税收道德在10%的水平上显著，这与预期相符。

收入层次对税收道德有正的影响，但加入社会阶层变量后变得不显著，这说明真正影响税收道德的是社会阶层变量，收入的影响被社会阶层变量吸收了。

因为收入高的群体，所处的社会阶层通常也更高。

相对于底层群体，中层（包括中上层和中层）与中下层的居民税收道德较高，但上层群体的则不显著。

国家自豪感变量的影响显著为正，这与Alm等[3]的结论相同。

各个地区中，相对于西部地区，只有东北地区和中南地区的税收道德显著较低。

　　此外，半非参数模型估计的结果与有序Probit模型估计结果的符号基本一致，但半非参数估计得到的Z统计量较低。

另外，还可以得到半非参数估计得到的残差的分布，其偏度为042（右偏），峰度为306（高峰厚尾），标准差为153。

这与有序Probit模型的假设（偏度为0，峰度为3，标准差为1）有较大的差别。

（二）中国居民税收道德的影响因素及变动趋势

　　由于调查数据天然存在的缺陷，不同轮次的调查数据不一定可以进行混合估计。

　　例如，每一轮调查的被试者可能对问题的认识存在系统性的差异。

Kruskal-Wallis检验的结果显示，卡方值为65203，P值为000，这也说明各个样本间存在显著的不同。

同时，由于每轮调查包含的变量略有不同，这就使得对其他变量（如职业变量）影响的考察成为可能。

本文先对不同的样本进行两样本Wilcoxon秩和Mann-Whitney[19-20]检验。

　　除了1990年和1995年的税收道德以及1995年和2001年的税收道德这两组样本，其他各组两样本差异都是显著的。

这就说明，很有必要对每一轮调查的数据进行分别估计。

接下来，本文分别对每轮调查的数据进行估计，用OP表示有序Probit模型估计，用SNP表示半非参数模型估计，结果如表4所示。

按照与之前相同的方法，1990年和2007年的半非参数估计的阶数取K=3，而1995年、2001年和2012年估计的阶数取K=4。

LR检验的结果显示，对于各个年份的样本，半非参数模型估计的结果均与有序Probit模型估计的结果存在显著差异。

　　由于每轮调查所采用的问卷不尽相同，因而调查的变量也存在一定差异。

第二轮世界价值观调查（1990―2012年）中国部分调查了被试者的职业和信任感，由表6可知，这两个变量对税收道德都存在显著影响。

其中，信任感变量的影响显著为正，这符合理论预期。

而职业变量中，相对于其他职业，只有军/警人员一直存在显著较高的税收道德。

同时，在半非参数模型中，雇主/经理、技术人员（如律师、会计师等）、工人/领班的税收道德显著较低，这与有序Probit模型估计的结果有所差异。

有趣的是，在这个样本中，地区变量的差异不明显，这可能与抽样方法有关，也可能是其他原因导致的（例如，当时的区域差异较小）。

因此，有必要结合混合回归的结果对不同时期的情况做进一步分析。

　　与1990年相比，1995年税收道德的影响因素发生了较大的变化，年龄、性别、学历、就业状况、收入层次和职业等变量的影响变得不显著，而地区间的差异开始变得显著起来。

相对于西部地区，其他地区的税收道德显著较高。

由于婚姻状况变量和社会阶层变量存在一定的问题，因而对2001年样本的估计不包含这两个变量。

由表6可知，在就业状况变量中，家庭主妇和学生的税收道德显著较低；而在职业变量中，工头/领班和工人的税收道德显著较高；在地区变量中，相对于西部地区，只有东北地区的税收道德显著较低，其他地区的税收道德都显著高于西部地区。

相对于其他地区，东北地区在1995―2001年发生了更严重的税收道德下滑。

　　由于每轮调查所采用的问卷不尽相同，因而调查的变量也存在一定差异。

第三轮世界价值观调查（1995年）中国部分没有调查被试者对政府的信任感，而第六轮调查（2012年）没有调查被试者的职业状况。

其中，除了1995年以外，政府信任感变量的影响全部显著为正，这符合理论预期。

而职业状况变量中，各种职业的居民在不同的年份呈现出不同的税收道德情况。

同时，在半非参数模型中，1990年样本的职员，以及1995年和2001年样本的工头/领班的税收道德显著较低，且与有序Probit模型估计的结果有所差异。

在1990年样本中，地区变量的差异不明显，这可能与抽样方法有关，也可能是其他原因导致的（比如当时的区域差异较小）。

因此，有必要结合混合回归的结果对不同时期的情况做进一步分析。

　　与1990年相比，1995年税收道德的影响因素发生了较大的变化，年龄的影响变得不显著，最高学历的系数变为负（但不显著），就业状况、收入层次和职业状况等变量的影响也发生了变化，而地区间的差异开始变得显著起来。

相对于西部地区，其他地区的税收道德显著较高。

　　由于2001年样本中婚姻状况变量和社会阶层变量的几个虚拟变量的样本点较少，所以对2001年样本的估计不包含这两个变量。

由表4可知，对于2001年样本，在就业状况变量中，家庭主妇和学生的税收道德显著为负；而在职业状况变量中，技术人员、工头/领班、工人和农民的税收道德显著为正；在地区变量中，相比于西部地区，只有东北地区的税收道德显著较低，其他地区的税收道德都显著高于西部地区。

相对于其他地区，东北地区在此期间（1995―2001年）发生了更严重的税收道德下滑。

　　2007年的数据允许我们考察部门变量的影响，但回归结果显示，虽然公共部门（政府和国有企事业单位）的参数为正，但并不显著。

在地区变量中，相比于西部地区，华北、东北和中南地区的税收道德显著较低。

这说明，相对而言，华北和中南地区在2001―2007年发生了更为严重的税收道德的下滑。

最新一轮调查，也就是2012年WVS中?

?

部分的调查没有询问职业，因而不考虑此变量。

值得关注的是，相比于西部地区，东北、华东和中南地区的税收道德显著较低。

这说明，2007―2012年华东地区居民的税收道德发生了更为严重的下滑。

分析2007―2012年的估计结果可以看出，中国居民的税收道德存在显著的区域差异，并处于动态变化中。

　　整体而言，中国居民的税收道德在过去的二十年里发生了较大的下滑，在1990年，认为完全不能接受“有机会就逃脱”这一行为的占80%以上，而这一比重到了2012年只剩下40%左右。

此外，如表4所示，在不同时期，不同地区居民税收道德的下滑幅度不同。

1995―2001年东北地区的税收道德发生了较大的下降，然后是2001―2012年华北、中南和华东地区的税收道德发生了更为严重的下降。

至于为何会出现这样的情况，目前存在以下几种假说，包括地下经济假说、税收幻觉假说和财政分权假说等。

对这一问题，则需要进一步的研究。

　　四、结论与政策含义

　　本文基于1990―2012年五轮世界价值观调查中国部分的微观数据，建立了关于税收道德的有序Probit模型，并运用极大似然估计方法和半非参数估计方法对模型进行了估计。

由此，可以得到以下关于中国居民税收道德的个体影响因素、演变趋势和区域差异的结论：

　　首先，人口统计学变量对居民税收道德有重要的影响。

混合回归的结果显示，年龄对税收道德有较为显著的正面影响。

但年轻人的税收道德并没有像发达国家那样一直显著地低于年长者，近十年来年轻群体的税收道德相对于年长群体有所提升。

再看性别变量，在混合回归中，女性的参数为负，但不显著。

近二十年来，女性的税收道德相对于男性呈现下降趋势。

从学历变量来看，混合回归结果显示，学历对税收道德有正的影响，但再加入自豪感变量后同样变得不显著。

1990―2001年学历的参数为负（但不显著），2007年和2012年的结果与混合回归的结果相似，学历变量的参数为正，但再加入信任感和自豪感变量后变得不显著。

这说明，学历在税收道德的影响因素中的正面效应在逐渐增大。

其次，社会―经济学变量也对税收道德有显著的影响。

婚姻状况对税收道德的影响似乎并不大，只有1990年的分居者和2007年的离异者报告了较为显著的正面影响。

就业状况的影响较为明显，与全职者相比，半职业者的税收道德较低，但一直不显著；自雇者的税收道德也较低，但只在1990年显著；除了1995年和2012年外，家庭主妇的税收道德也较低，且在1990年和2001年显著；除了2001年外，学生的税收道德较高，但也不显著；失业者的税收道德则比较不稳定，在不同年份出现不一样的结果。

1990―2001年收入的影响一直为负（但不显著），2007年和2012年呈现相反的结果，前者显著为正，后者显著为负。

已有的研究并未关注社会层级的影响，本文的估计显示，社会层级对税收道德有显著的影响。

从估计结果来看，相对于下层群体，上层群体在1990年和1995年的参数为正（但不显著），在2007年和2012年参数为负（亦不显著），而中层群体则显示出了显著较高的税收道德。

从职业变量来看，除了1990年，雇主/经理和职员税收道德都较高（但不显著）；技术人员和工人的税收道德经历了倒U型变化；工头/领班的税收道德在2007年出现了下滑；军/警人员的相对税收道德则呈U型变化。

2007年和2012年的数据允许我们考虑所处部门的影响，结果显示，身处公共部门的人员税收道德较高，而非营利组织的人员税收道德则较低。

再次，观感变量对税收道德的影响一直显著为正，这与现有文献的研究结论相一致。

最后，中国不同地区居民的税收道德存在显著的差异，而且仍处于动态变化之中。

此外，不论是混合回归还是单独回归，最优阶数下半非参数估计方法的结果都显著区别于极大似然估计方法的结果。

这说明，对于此类问题所建立的有序Probit模型，如果只采用极大似然方法进行估计，可能会得出误导性的结论。

　　首先，人口统计学变量对居民税收道德有重要的影响。

有序Probit模型的混合回归结果显示，年龄对税收道德有较为显著的正面影响。

但年轻人的税收道德并没有像发达国家那样一直显著地低于年长者，在2007年和2012年，年龄的系数为负（且并不显著）。

再看性别变量，在混合回归中，女性的参数为负，但不显著。

在1990年，女性的系数为正，但2001年以后，女性的系数变为负。

从最高学历变量来看，混合回归结果显示，最高学历对税收道德有正的影响，但再加入国家自豪感变量后变得不显著。

从分年份回归的结果来看，1995年和2001年的样本中，最高学历的参数为负（但不显著），2007年和2012年的结果与混合回归的结果相似，最高学历变量的参数为正，但不显著。

这说明，最高学历在税收道德的影响因素中的正面效应在逐渐增大。

其次，社会―经济学变量也对税收道德有显著的影响。

婚姻状况对税收道德的影响似乎并不大，只有1990年的分居者和2007年的离异者报告了较为显著的正面影响。

就业状况的影响较为明显：

与全职者相比，半职业者的税收道德存在波动，且不显著；自雇者的税收道德也较低，但只在1990年显著；除了1995年和2012年外，家庭主妇的税收道德也较低，且在1990年和2001年显著；除了2001年外，学生的系数为正，但也不显著；失业者的税收道德则比较不稳定，在不同年份出现不一样的结果。

1990―2001年收入的影响一直为负（但不显著），2007年和2012年呈现相反的结果，前者显著为正，后者显著为负。

已有的研究并未关注社会层级的影响，本文的估计显示，社会层级对税收道德有显著的影响。

从估计结果来看，相对于下层群体，上层群体在1990年和1995年的参数为正，在2007年和2012年参数为负，而中层群体则显示出了显著较高的税收道德。

从职业状况变量来看，经理、技术人员和工人的系数在1990年为负，而到了2001年则变为正的；职员的系数在2007年由负变为正（但不显著）；工头/领班的系数只在2001年显著为正；军/警人员的系数在1995年显著为正，而在2001年变为负的。

2007年和2012年的数据允许考虑所处部门的影响，结果显示，身处政府和国有企事业单位的群体税收道德较高，而民间非盈利组织的系数为负（但不显著）。

再次，个体观感变量对税收道德的影响一直显著为正，这与现有文?

I的研究结论相一致。

最后，中国不同地区居民的税收道德存在显著的差异，而且仍处于动态变化之中。

此外，不论是混合回归还是单独回归，最优阶数下半非参数估计的部分结果都显著区别于极大似然方法的估计结果。

这说明，对于此类问题所建立的有序Probit模型，如