◆洪連埔

高收入者納稅遵從實(shí)證研究
——基于納稅申報(bào)數(shù)據(jù)的分析

◆洪連埔

內(nèi)容提要：個(gè)人所得稅調(diào)節(jié)收入差距的作用并不明顯。原因之一在于高收入者的納稅不遵從行為突出，高收入者比低收入者更傾向于逃稅。文章以預(yù)期效用理論為基礎(chǔ)，運(yùn)用面板Tobit模型、固定效應(yīng)模型，研究收入、年齡、性別、行業(yè)、職業(yè)等經(jīng)濟(jì)人口特征變量與納稅遵從的相關(guān)性。實(shí)證檢驗(yàn)顯示逃稅與收入之間呈顯著正相關(guān)，而逃稅與年齡呈顯著負(fù)相關(guān)，并對(duì)高收入者的稅收征管提出政策建議。

個(gè)人所得稅；納稅遵從；稅收政策

個(gè)人所得稅既是調(diào)節(jié)收入差距的有力工具，也是籌集財(cái)政收入的重要手段。高收入者的納稅遵從究竟是否與收入存在相關(guān)性？高收入者是否更傾向于不遵從？本文借鑒預(yù)期效用理論，以A省2008—2012年535位年收入12萬元以上納稅人的申報(bào)數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用面板Tobit模型、固定效應(yīng)模型，研究收入、年齡、性別、行業(yè)、職業(yè)等經(jīng)濟(jì)人口特征變量與納稅遵從的相關(guān)性，以期對(duì)高收入者的稅收征管提供參考。

一、文獻(xiàn)回顧

Allingham和Sandmo（1972）對(duì)納稅遵從研究做出開創(chuàng)性貢獻(xiàn)，他們以預(yù)期效用理論為基礎(chǔ)，建立經(jīng)濟(jì)理論模型（通常簡稱為A-S模型），確立逃稅問題分析的基礎(chǔ)理論框架。A-S模型理論思想主要來源于Becker（1968），Tulkens和Jacquemin（1971）等人的經(jīng)濟(jì)犯罪行為研究，以及Arrow（1970），Mossin（1968a）等關(guān)于不確定經(jīng)濟(jì)中最優(yōu)投資組合和保險(xiǎn)政策的分析，是基于收入報(bào)告決策的預(yù)期效用模型。具體模型如下：

E［U］=（1-p）U（W-θX）+pU［W-θX-π（W-X）］

p是稽查發(fā)現(xiàn)的概率，W是納稅人的實(shí)際收入，X是納稅人申報(bào)的收入，θ是稅率，π是處罰率。A-S模型的基本假設(shè)：1）納稅人的行為符合馮·諾曼—摩根斯坦（Von Neumann-Morgenstern）不確定性情況下行為公理；2）直接效用函數(shù)系數(shù)是固定的；3）邊際效用是正的和嚴(yán)格遞減的，納稅人是風(fēng)險(xiǎn)厭惡的；4）收入是外生給定的；5）固定稅率；6）對(duì)納稅人的稽查不存在額外的成本。A-S模型的結(jié)論：提高稽查概率與懲罰率有利于減少逃稅活動(dòng)，而稅率對(duì)逃稅的影響方向不確定；在該模型中，稽查概率或懲罰率哪個(gè)起支配作用取決于納稅人的絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)厭惡下降速度。

在實(shí)證研究領(lǐng)域，收入是逃稅模型中的重要因素。納稅人對(duì)稅收負(fù)擔(dān)的感知來自于對(duì)收入“公平”或“不公平”的關(guān)注，該感知關(guān)系到納稅人是否決定逃稅。大部分的實(shí)證研究顯示，在大多數(shù)范圍內(nèi)，收入與逃稅存在顯著正相關(guān)。Clotfelter（1983）研究表明稅后收入水平與個(gè)人申報(bào)不足存在顯著正相關(guān)。Baldry（1986）的實(shí)驗(yàn)結(jié)果有力支持了“凈收入高的納稅人更加試圖逃稅”的預(yù)測。Feinstein（1991）使用“納稅遵從測量項(xiàng)目”（Taxpayer Compliance Measurement Program，TCMP）1982年和1985年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用“部分發(fā)現(xiàn)控制模型（Fractional Detection Controlled Model）”進(jìn)行估計(jì)，混合模型估計(jì)結(jié)果顯示，收入與逃稅存在顯著正相關(guān)。

二、模型設(shè)定

Feinstein（1991）運(yùn)用“部分發(fā)現(xiàn)控制模型”研究稅收流失時(shí)，采用聯(lián)立方程，第一個(gè)是納稅遵從行為，假設(shè)服從Tobit模型；第二個(gè)是發(fā)現(xiàn)程序，以進(jìn)行稅收流失估計(jì)。Cummings、Martinez-Vazquez、McKee和Torgler（2009）在研究稅收道德與納稅遵從的關(guān)系時(shí)，采用問卷與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合來獲取研究數(shù)據(jù)。而納稅遵從是否存在固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)？本文通過面板Tobit模型，以及固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)兩種模型的比較，觀測高收入者逃稅與收入、年齡、性別、行業(yè)、職業(yè)等經(jīng)濟(jì)人口特征變量的相關(guān)性。

構(gòu)建面板數(shù)據(jù)Xit（i = 1，2，3，…，535；t=2008，2009，…，2012），回歸模型如下：

Yit=Xˊitβ+Zˊiα+Uit

i=1，2，3，…，535；t=2008，2009，…，2012。

三、變量定義

（一）因變量定義

在規(guī)范研究中，典型的逃稅模型大多將真實(shí)收入、申報(bào)收入作為重要變量，而將少申報(bào)收入作為衡量遵從度的標(biāo)志，少申報(bào)的收入越大，納稅不遵從程度越高。在實(shí)證研究中，一般都直接以逃稅或少繳納的稅額作為遵從度的衡量標(biāo)志（Spicer和Becker，1980；Clotfelter，1983；Slemrod，1985；Baldry，1986；Feinstein，1991；Feinstein，1999；Erard和 Feinstein，2007）。

本文以納稅人被查補(bǔ)稅額（Y）為因變量：包括稅款與滯納金。查補(bǔ)稅額（Y）＞0，則認(rèn)為不遵從，而且數(shù)額越大、查補(bǔ)稅額比例越高，則不遵從程度越高。查補(bǔ)稅額（Y）≤0，則認(rèn)為遵從。

（二）自變量定義

收入（Income）。對(duì)收入的定義，規(guī)范研究與實(shí)證研究的區(qū)別之一是：有的學(xué)者將收入作為外生變量，如Allingham和Sandmo（1972）的A-S模型認(rèn)為收入是外生給定的變量，納稅人知道而稅務(wù)當(dāng)局不知道。而有些學(xué)者卻認(rèn)為收入是內(nèi)生變量，如Alm、Cherry、Jones和McKee（2010）。Clotfelter（1983）以1969年TCMP審核分類的申報(bào)不足與超額申報(bào)后的調(diào)整后總收入數(shù)據(jù)為自變量。Chang和Schultz（1990）基于框架效應(yīng)分析預(yù)繳稅款對(duì)納稅遵從的影響時(shí)，以調(diào)整后的總收入作為自變量，作為衡量收入水平的第一個(gè)指標(biāo)。

中國實(shí)行分類個(gè)人所得稅制，共有11個(gè)稅目，部分納稅人存在：1）從兩處以上取得工薪、勞務(wù)收入；2）對(duì)應(yīng)于不同個(gè)稅稅目的收入。本文以納稅人全部所得扣除相關(guān)費(fèi)用，即以應(yīng)納稅所得額當(dāng)作其收入狀況，作為衡量收入水平的指標(biāo)，屬于計(jì)稅收入。由于工資薪金、個(gè)體工商戶采用超額累進(jìn)稅率，其他稅目采用比例稅率，本文假設(shè)累進(jìn)稅率對(duì)納稅遵從的影響與比例稅率是相同的。

年齡（Age）。隨著年齡的增長，納稅人的稅收經(jīng)歷也在增加，對(duì)稅收的態(tài)度也會(huì)逐漸變化。Clotfelter（1983）認(rèn)為年齡對(duì)納稅遵從存在影響，他將TCMP申報(bào)表的年齡分為30～44歲、45～64歲、65歲以上的老年人，考察不同年齡段納稅人的遵從情況。Slemrod（1985）也在逃稅模型中加入年齡變量。Hasseldine（1999）認(rèn)為納稅人遵從存在年齡的差異。Spicer和Becker（1980）認(rèn)為不同年齡段人群對(duì)財(cái)政不公平的認(rèn)識(shí)是不一樣的，從而產(chǎn)生不同的逃稅行為。Cummings、Martinez-Vazquez、McKee和Torgler（2009）則研究不同年齡段個(gè)體的稅收道德對(duì)納稅遵從的影響。Grable（2000）以1075位受調(diào)查者（年齡20～75歲，均值43.5歲）受調(diào)查者作為對(duì)象，研究人們面對(duì)日常資金問題的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)容忍（Financial risk tolerance），假設(shè)年輕人的風(fēng)險(xiǎn)容忍大于老年人。

本文中的年齡為連續(xù)型變量，同時(shí)，為考慮年齡對(duì)納稅遵從影響的波動(dòng)情況，加入“年齡的平方”這個(gè)變量，但在模型檢驗(yàn)中不顯著。

性別（Gender）。經(jīng)濟(jì)學(xué)家與政策制定者注意到在很多領(lǐng)域如消費(fèi)、投資和勞動(dòng)力市場，性別之間存在很大差異（Francine D.Blau和Lawrence M.Kahn，2000），這種差異由性別的風(fēng)險(xiǎn)偏好、社會(huì)偏好和競爭偏好引起（Croson和Gneezy，2009）。許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家的博彩實(shí)驗(yàn)研究表明，男性比女性更傾向于風(fēng)險(xiǎn)愛好（Levin，Snyder和Chapman，1988；Powell和Ansic，1997；Schubert，1999；Finucane，2000；Holt和 Laury，2002；Hartog，F(xiàn)errer-I-Carbonell 和Jonker，2002；Dohmen，2005；Fehr-Duda，Gennaro和Schubert，2006；Eckel和Crossman，2008a，2008c；Croson和Gneezy，2009）。首先，主要的原因是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的情感反應(yīng)，男性與女性對(duì)不確定情境的風(fēng)險(xiǎn)承受是不同的，情境影響到對(duì)產(chǎn)出和概率的評(píng)估。其次，男性比女性更加自信，他們對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)概率分布的感知也不同。再次，男性更傾向于將洞察風(fēng)險(xiǎn)情形當(dāng)作挑戰(zhàn)而非威脅，這導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)容忍（Risk tolerance）增加。①Croson R, Gneezy U, Gender Differences in Preference, Journal of Economic Literature，2009, 47（2）：448-474.Chang、Nichols和Schultz（1987）認(rèn)為面臨稅務(wù)審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)男性與女性的態(tài)度不一樣，②Chang O H, Nichols D R，Schultz J J, Taxpayer Attitudes Toward Tax Audit Risk, Journal of Economic Psychology, 1987, 8（3）:299-309.Hasseldine（1999）也假設(shè)性別之間在納稅遵從方面存在差異，Grable（2000）在研究時(shí)假設(shè)男性的風(fēng)險(xiǎn)容忍大于女性。

行業(yè)（Industry）。由于納稅人所處企業(yè)性質(zhì)不同，受到監(jiān)督與企業(yè)資產(chǎn)多樣化約束，企業(yè)和股東的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度會(huì)出現(xiàn)差異，這種情況反過來又會(huì)影響股東個(gè)人的納稅遵從選擇。Slemrod（2007）指出，私營企業(yè)追求少納稅的動(dòng)機(jī)更大，原因在于其面臨的資本壓力更小。實(shí)際稅收稽查也發(fā)現(xiàn)，小型私營企業(yè)比大型國企逃稅的傾向更大，因?yàn)閲蟮臎Q策權(quán)與管理權(quán)分離，制約因素較多，而私營企業(yè)主對(duì)所有事項(xiàng)進(jìn)行決策，企業(yè)納稅遵從的選擇由個(gè)人偏好決定。如Hanlon（2005）以企業(yè)微觀數(shù)據(jù)研究稅收流失與行業(yè)、規(guī)模等經(jīng)濟(jì)特征之間的關(guān)系。

職業(yè)（Profession）。一些研究揭示風(fēng)險(xiǎn)偏好的差異會(huì)被經(jīng)歷和職業(yè)所減弱。比如，實(shí)證表明經(jīng)理與企業(yè)家并無性別方面的風(fēng)險(xiǎn)偏好差異，主要原因：一是淘汰（更能承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的人們被選擇和保留），二是學(xué)習(xí)（在職業(yè)環(huán)境中進(jìn)行學(xué)習(xí)）。③Croson R, Gneezy U, Gender Differences in Preference, Journal of Economic Literature, 2009, 47（2）：448-474.然而，另一些研究表明職業(yè)地位更高的人具有更高的風(fēng)險(xiǎn)容忍（Grable，2000）。因此，在研究過程中，許多學(xué)者對(duì)職業(yè)的劃分主要根據(jù)：1）所獲取的信息；2）行業(yè)的近似程度。比如，F(xiàn)einstein（1991）運(yùn)用“發(fā)現(xiàn)控制模型（Detection Controlled Estimation）”計(jì)算稅收流失規(guī)模時(shí)，按照人口特征變量把個(gè)體分為農(nóng)民（填報(bào)F表）、醫(yī)生（包括獸醫(yī)）、公務(wù)員（包括行政人員、公共部門的中層管理人員）、自由執(zhí)業(yè)者（科學(xué)家、社會(huì)工作者、宗教工作者、律師）、文體人員（演藝人員、藝術(shù)家、作家、運(yùn)動(dòng)員）。④Feinstein J S, An Econometric Analysis of Income Tax Evasion and Its Detection, RAND Journal of Economics, 1991, 22（1）: 14-35.Hasseldine（1999）在研究性別的遵從差異時(shí)，根據(jù)樣本按職業(yè)分為專業(yè)人員（38%），辦事員或牧師（29%），技術(shù)人員（6%），服務(wù)/維修/食品服務(wù)人員（27%）。國家職業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)體現(xiàn)了各個(gè)職業(yè)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)差異，本文參照此標(biāo)準(zhǔn)并根據(jù)研究需要進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

四、數(shù)據(jù)來源

自2008年推行個(gè)人所得年收入12萬元以上者實(shí)施自行申報(bào)以來，稅務(wù)系統(tǒng)的個(gè)人所得稅申報(bào)數(shù)據(jù)更加具有研究價(jià)值，面板數(shù)據(jù)具有時(shí)間趨勢的信息。

本文數(shù)據(jù)來自A省稅收征管信息系統(tǒng)，對(duì)象是2008—2012年連續(xù)五年年應(yīng)稅所得達(dá)到12萬元的納稅人，共計(jì)6637人。未被稅務(wù)機(jī)關(guān)稽查的納稅人是否遵從，難以從表面上判斷，故選擇被稅務(wù)機(jī)關(guān)稽查或評(píng)估的納稅人作為最終研究對(duì)象，共有535人。

2675位（535人/年×5年=2675人）被稽查或評(píng)估的納稅人中，最終確定需要補(bǔ)繳稅款的有920位，占34.39%，其描述統(tǒng)計(jì)如下。

表1 因變量——查補(bǔ)稅額（Y）描述統(tǒng)計(jì)

自變量及其虛擬變量的描述統(tǒng)計(jì)如下表。

表2 連續(xù)型自變量描述統(tǒng)計(jì)

表3 離散型自變量及虛擬變量描述統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證研究結(jié)果及討論

Alm、Cherry、Jones和McKee（2010）基于預(yù)期效用模型研究不確定性下的納稅決策，從美國公共大學(xué)中招募大學(xué)生與職員，采用雙盲設(shè)計(jì)，分控制組與對(duì)照組，采用實(shí)驗(yàn)的方法獲取研究數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板Tobit模型，該模型在逃稅研究中得到越來越多的應(yīng)用。本文與Almetal研究的區(qū)別之一在于研究數(shù)據(jù)的不同，是基于稅收征管系統(tǒng)的真實(shí)納稅申報(bào)數(shù)據(jù)。

表4 面板Tobit模型下查補(bǔ)稅額與人口經(jīng)濟(jì)特征相關(guān)性

在固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)模型選擇中，原假設(shè)與備擇假設(shè)為：

H0：εi與Xit不相關(guān)（隨機(jī)效應(yīng)模型）；

H1：εi與Xit相關(guān)（固定效應(yīng)模型）；

經(jīng)豪斯曼檢驗(yàn)（Hausman Test），Prob＞chi2=0.0593；拒絕原假設(shè)H0，模型設(shè)定為固定效應(yīng)模型：

Yit=αi+βiAgeit+βiIncomeit+Uit

i=1，2，3，…，535；t = 2008，2009，…，2012。

固定效應(yīng)模型假設(shè)橫截面?zhèn)€體之間差異為截距不同，斜率相同，即允許不同的橫截面?zhèn)€體的截距是不同的，但個(gè)體截距在各個(gè)不同時(shí)期則保持不變。①潘省初：《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中級(jí)教程》，北京：清華大學(xué)出版社，2009年版。

本文以A省2008—2012年535位年收入12萬元以上納稅人的申報(bào)數(shù)據(jù)為樣本，研究納稅遵從與經(jīng)濟(jì)人口特征變量之間的關(guān)系。結(jié)果表明在面板Tobit模型和固定效應(yīng)模型下，查補(bǔ)稅額與收入在1%水平上呈顯著正相關(guān)，收入越高的納稅人，逃稅越多，不遵從行為更顯著。這與作者基于橫截面數(shù)據(jù)的實(shí)證研究結(jié)論一致（洪連埔，2015）。盡管美國多位學(xué)者對(duì)收入與逃稅關(guān)系實(shí)證研究的結(jié)論存在相反之處，但本文兩個(gè)模型的研究結(jié)果支持了收入越高越傾向于逃稅的觀點(diǎn)（Clotfelter，1983；Feinstein，1991；Andreoni，Erard和Feinstein，1998）。

在面板Tobit模型下，查補(bǔ)稅額與年齡的關(guān)系不顯著；而在固定效應(yīng)模型下，查補(bǔ)稅額與年齡在5%水平上呈顯著負(fù)相關(guān)，隨著年齡增長，不遵從行為減少。這與作者關(guān)于納稅遵從風(fēng)險(xiǎn)偏好的研究結(jié)果一致（洪連埔，2014），即隨著年齡的遞增，納稅人更趨向于風(fēng)險(xiǎn)厭惡，具有顯著相關(guān)性。這與Clotfelter（1983）研究的結(jié)果一致。在研究樣本范圍內(nèi)，每增長1歲，減少的逃稅額為2085.43元。

在面板Tobit模型下，在職業(yè)方面，相對(duì)于其他辦事人員和有關(guān)人員等低收入者，企業(yè)負(fù)責(zé)人這一高收入人群的查補(bǔ)稅額在10%水平上呈顯著正相關(guān)，即具有顯著不遵從的傾向，而工程技術(shù)人員、經(jīng)濟(jì)技術(shù)人員、金融技術(shù)人員、其他技術(shù)人員、商業(yè)服務(wù)業(yè)人員等與查補(bǔ)稅額相關(guān)性不顯著。性別、行業(yè)等兩個(gè)變量均不顯著。在固定效應(yīng)模型下，性別、行業(yè)、職業(yè)等三個(gè)變量存在共線性，被模型刪除，無法得出結(jié)論。

本文研究基于中國稅收征管系統(tǒng)個(gè)人所得年收入12萬元以上納稅申報(bào)的面板數(shù)據(jù)，這是與美國學(xué)者研究的重要區(qū)別，也是優(yōu)勢之一。首先，盡管國外許多學(xué)者采用美國國內(nèi)收入服務(wù)局（IRS）“納稅遵從測量項(xiàng)目”（TCMP）的數(shù)據(jù)（Clotfelter，1983；Witte和Woodbury，1985；Chang和Schultz，1990；Feinstein，1991；Andreoni，Erard和Feinstein，1998；Feinstein，1999），但TCMP所提供的都是橫截面數(shù)據(jù)。另一些學(xué)者通過實(shí)驗(yàn)獲得研究數(shù)據(jù)，絕大多數(shù)也是橫截面數(shù)據(jù)（Friedland，Maital和 Rutenberg，1978；Spicer和 Becker，1980；Baldry，1986；Alm，McClelland和 Schulze，1992；Alm，Sanchez和 Juan，1995；Alm，Jackson和 McKee，1992a；Holler，Hoelzl，Kirchler，Leder和Mannetti，2008；Alm，Cherry，Jones和McKee，2010）。盡管有學(xué)者也采用實(shí)驗(yàn)面板數(shù)據(jù)，比如Jones（2010）基于預(yù)期效用模型研究不確定性下的納稅決策，但其數(shù)據(jù)是在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行實(shí)驗(yàn)而獲取的，與真實(shí)納稅申報(bào)數(shù)據(jù)仍存在較大差異。其次，IRS在提供TCMP的數(shù)據(jù)時(shí)隱去很多重要信息，學(xué)者們也只能根據(jù)所獲數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。雖然在其他方面的研究中，TCMP數(shù)據(jù)的明顯優(yōu)點(diǎn)是有機(jī)會(huì)觀察個(gè)人的稅收?qǐng)?bào)告行為，它勝過于間接測量或自我報(bào)告遵從行為，然而TCMP數(shù)據(jù)也存在一定的缺陷。Clotfelter（1983）指出，就TCMP而言，一是審計(jì)員很難發(fā)現(xiàn)收入申報(bào)不足的各種形式；二是TCMP本身無法反映哪些納稅人未填報(bào)納稅申報(bào)表；三是TCMP數(shù)據(jù)刪除了許多有關(guān)個(gè)人或態(tài)度的變量，這就失去有關(guān)個(gè)人行為規(guī)范或者對(duì)稅制公平性的信念等方面的信息，而這些在調(diào)查訪談研究中經(jīng)常被使用。這種觀點(diǎn)同樣得到Erard和Feinstein（1998）的認(rèn)可。

六、政策建議

高收入者個(gè)人所得稅流失的原因有：稅制復(fù)雜、計(jì)算煩瑣、條例規(guī)定不明確、公民納稅意識(shí)淡薄、代扣代繳執(zhí)行不到位、收入來源渠道多樣、稽查力量有限等?！霸慈劾U”和“自行申報(bào)”的征收方式，只控制住了工薪階層，無法有效監(jiān)管高收入階層。

本文研究對(duì)于高收入者個(gè)人所得稅管理的啟示有以下幾個(gè)方面：1）提高稽查面。建立高收入者的納稅檔案，對(duì)高收入行業(yè)、高收入人群重點(diǎn)管理，全面提高征管質(zhì)量，最大限度遏制高收入者偷逃稅現(xiàn)象。加快征管信息化建設(shè)，建立登記、征收、檢查等征管全過程納稅系統(tǒng)，通過部門間的配合，獲取第三方信息，全面掌握個(gè)人所得來源。加大對(duì)高收入者的稽查概率，每年開展個(gè)人所得稅專項(xiàng)檢查，尤其是檢查有不良記錄的高收入者。2）提高選案準(zhǔn)確率。提高稽查面也就是要提高不遵從納稅人被選中稽查的概率，但稅收行政資源是有限的，不可能漫無目的地隨機(jī)抽查。所以提高選案準(zhǔn)確率就非常關(guān)鍵，既可以提高不遵從納稅人被稽查的概率，也可以促進(jìn)稅收征管資源的有效利用，理想的選案是針對(duì)故意逃稅者，而對(duì)于非故意逃稅者則采用其他方法處理。本文為提高選案準(zhǔn)確率提供了參考。由于收入與逃稅存在顯著正相關(guān)性，所以應(yīng)該將應(yīng)納稅所得較高的納稅人納入稽查范圍。3）提高稽查發(fā)現(xiàn)率。這是增加納稅人稽查風(fēng)險(xiǎn)的重要環(huán)節(jié)，發(fā)現(xiàn)不遵從納稅人逃稅的數(shù)額，才是稅收機(jī)關(guān)的最終目的。建議借助信息技術(shù)平臺(tái)，充分利用大數(shù)據(jù)，運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)管理方法，提高現(xiàn)代稅收分析技術(shù)水平，以有效提高對(duì)高收入者逃稅、避稅的發(fā)現(xiàn)率。4）嚴(yán)格執(zhí)法，加大懲罰力度。嚴(yán)格執(zhí)法才能對(duì)納稅人形成威懾，這種威懾包括絕對(duì)威懾（阻止納稅不遵從的發(fā)生）和限制性威懾（對(duì)納稅不遵從個(gè)體違法次數(shù)的限制）。對(duì)構(gòu)成犯罪者追究刑事責(zé)任，對(duì)逃稅者進(jìn)行曝光，增加違法者的社會(huì)成本，提高遵從度。

［1］洪連埔.個(gè)人所得稅股權(quán)轉(zhuǎn)讓納稅遵從實(shí)證研究［J］.稅務(wù)研究，2015,（6）.

［2］洪連埔.納稅遵從風(fēng)險(xiǎn)偏好影響因素的實(shí)證研究［J］.稅務(wù)研究，2014,（3）.

［3］潘省初.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中級(jí)教程［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2009.

［4］Allingham M G, Sandmo A. Income Tax Evasion: A Theoretical Analysis ［J］. Journal of Public Economics, 1972,（1）.

［5］Alm J, Cherry T, Jones M, McKee M. Taxpayer Information Assistance Services and Tax Compliance Behavior ［J］. Journal of Economic Psychology, 2010,（4）.

［6］Alm J, Jackson B R, McKee M. Estimating the Determinants of Taxpayer Compliance with Experimental Data ［J］. National Tax Journal, 1992,（1）.

［7］Alm J, Jackson B R, McKee M. Institutional Uncertainty and Taxpayer Compliance ［J］. The American Economic Review, 1992,（4）.

（責(zé)任編輯：小付）

F812.423

A

2095-1280（2016）03-0045-07

洪連埔，男，廈門市國家稅務(wù)局稅收科學(xué)研究所研究人員，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士。