税收不遵从的识别研究

税收不遵从的识别研究随着税收的产生，纳税人的税收不遵从行为也如影随形、相伴左右。为了减少由于税收不遵从造成的税收流失，学术界从经济学、管理学、法学、心理学等角度出发对税收不遵从的原因、特征及对策都进行了不少探索。本文以实证研究为基础，从税务机关的角度出发，首先对我国企业纳税人的税收遵从现状进行了调查与分析，其次针对我国税务稽查机关目前应对纳税人税收不遵从所采取的稽查人工选案方法进行了定量研究，然后运用统计判别分析原理对企业纳税人的税收不遵从情况进行了判别分析，最后对不诚实申报的纳税人可能使用的逃税手法进行了识别尝试。论文的主要内容如下：第一章为绪论部分，主要论述了本研究的意义和背景。第二章为国外税收稽征及税收遵从的状况简介，总结了这些国家税收征管与稽查的经验，指出这些经验与措施都是一个长期的系统工程，因而从我国税务机关的角度出发，提高税务稽查水平这一举措的涉及面相对较小从而协调难度也较小，是一项投入小而见效快的可行措施。第三章从税务机关的角度对我国目前企业纳税人的税收遵从现状进行了研究，通过对税务稽查人员的问卷调查和税务部门的统计数据得出了目前企业纳税人的整体逃税比例在50％左右的结论，并对纳税人税收遵从状况的一些特征如逃税决策的影响因素、逃税决策的关键影响人等进行了研究，证实了对逃税行为的惩罚率低是影响纳税人逃税行为的最主要因素，而在实践中由于税收法规的模糊性、税务执法的公平性要求以及税务稽查管理体制的局限性，导致提高惩罚率并不是税务机关首选的反逃税可行措施。第四章介绍了税务稽查选案的相关研究文献，分别介绍了峰值分析法、判别分析方法、神经网络方法和专家系统方法等主要稽查选案方法及其优缺点，并就国内外文献中对这些方法的实证应用进行了说明。第五章通过对税务稽查人员的问卷调查用层次分析法对我国目前人工选案的指标体系及其权重进行了定量研究，并联系目前人工选案的准确率不到50％的事实，指出人工选案方法中权重最高的几个常用定量指标如税收负担率、销售毛利率、销售利润率等由于已受到了不诚实纳税人的较多关注因而识别能力较弱，建议今后人工选案的指标应转向目前尚不甚引人注意而识别能力又较强的指标如存货周转率等，而人工选案中的定性指标也可以在一定程度上量化后作为计算机选案的备选识别变量。第六章主要利用SPSS10.0软件的判别分析功能对税务部门提供的增值税的逃税与不逃税两类企业纳税人的申报指标进行了判别分析，首先选择了19项识别变量，然后在不区分行业类型的判别分析后又进行了细分行业后的判别分析，判别结果证明恰当地进行行业细分建立不同行业的判别函数的确可以提高判别的准确率，并且，当行业的经营范围呈越来越窄、生产经营的对象也越来越明确单一时，行业的逃税判别函数的准确率也越来越高，意味着当行业中所包括的企业的共同特性越多，表现在逃税与不逃税两类总体上的识别变量的数字特征会越显著，从而进行判别函数的分析会更有效。因此，如果有足够的分行业样本数据来建立不同行业类型的逃税判别函数，判别分析方法可以有很大的应用价值。第七章在前一章研究的基础上，进一步对被软件判别为逃税类的企业纳税人进行增值税逃税手法的识别，主要逃税手法是根据税务部门提供的逃税企业数据浙江大学博卡学位论文归纳出的13种常用逃税手法，根据识别结果，对常用逃税手法的识别尝试总体上还是比较成功的，下一步的努力方向是尽可能增大各逃税手法的样本量并且选择分布较为均衡的样本，这样可能会使识别结果得到进一步提高。第八章是结论与展望，主要回顾了本论文的研究结论，并对未来可进行的一些相关研究进行了展望。本文的主要创新之处在于:(1)从税务机关角度对我国企业纳税人的税收遵从现状进行了研究，通过对税务稽查部门工作人员的问卷调查，证实了一些其他从纳税人角度出发进行研究得出的结论，也得出了一些其他研究所没有得到的结论;(2)用层次分析法总结了我国税务稽查机关目前人工选案方法的指标体系及其权重，反映了定性指标和定量指标在人工选案中的不同作用权重，为今后将定性指标引入软件识别模型完成了一项基础性的工作;(3)利用SPSSIO.O软件进行了区分不同行业的诚实申报与不诚实申报企业的判别分析，在初始的19个指标基础上通过逐步筛选建立了分行业的判别函数，证实了行业细分有助于提高选案的识别准确