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数字经济中的税收遵从: 证据、模式与应对建议

作者:佳作论文网  来源:佳作论文网 日期:2022-05-28 16:24:40 人气:2

摘 要: 近年来,我国数字经济快速发展,越来越多企业选择采取线上方式开拓市场、扩大销售,网上零售规模不断增加。在这个过程中,对数字经济中电子商务税收遵从  问题的关注始终存在,但已有研究尚缺乏大样本层面的直接证据。本文基于世界银行中国  企业调查数据,研究发现网络销售显著降低了企业实际税负,从而证实企业在数字经济中  开展电子商务存在逃避税的税收遵从问题。同时,本文还发现数字经济中电子商务逃避税  具有以下特征: 电子商务逃避税程度与网络销售规模呈正比关系; 逃避税主要发生在有形商品行业; 逃避税与企业规模无关,无论大企业还是小企业都存在逃避税; 女性管理者可提高企业纳税遵从度,其管理下的企业逃避税行为不明显。

关键词: 数字经济; 网络销售; 税收遵从; 逃避税

中图分类号:   F810. 42         文献标识码:   A         文章编号: 1004 - 4892( 2022) 05 - 0024 - 10

DOI:10.13762/j.cnki.cjlc.2022.05.004 

一、引    言 

近年来,我国数字经济快速发展,越来越多企业选择采取线上方式开拓市场、扩大销售,网上  零售规模不断增加。国家统计局数据显示,全国网上零售额从 2008 年的 1257 亿元扩大到 2020  年的 11. 76 万亿元,增长近 93 倍,占社会消费品零售总额的比重从 1. 1% 扩大到 30% 。可以说,作为数字经济的重要构成部分,电子商务不仅深刻影响居民消费习惯,也使企业营收模式发生显著改  变。但包括税收在内的相应经济社会制度仍偏重于传统经济,UNCTAD(  2019)  指出,当前大多数国家的政策和法规跟不上数字经济的发展速度,税收政策便是其中重要的一项。这引发一些值得关注  的问题,对于电子商务来说,逃避税等不遵从行为是其中一个焦点[1]。

电子商务逃避税在国际国内均比较普遍。在其诞生地美国,电子商务被认为是 “财政白蚁”,严重侵蚀了税基[2]。在我国,税务机关在电子商务发展初期就提出要加强税收方面的研究,以防     止这种新型贸易方式造成逃避税[3]。尽管逃避税问题会导致线下经济和线上经济的税收不公平,   扭曲资源配置、产生效率损失,但一直以来,一些舆论仍固执地认为加强电子商务税收征管就是对小微企业加税、不利于 “放水养鱼”[4]。直到今天,电商税收征管困难、存在税收流失的问题仍然 没有得到很好地解决。在电子商务发展早期,由于要支持新业态发展,采取包容审慎的税收管理模    式有其必要性。但目前电子商务已取得较好发展,网络销售变得举足轻重,提高电子商务税收遵从    就显得尤为必要。一方面,遏制电子商务逃避税可以确保线上线下公平征税,为经济平稳健康发展    营造公平的税收环境; 另一面,在近年我国大规模减税降费、财政收支矛盾突出的背景下,遏制电子商务逃避税也可以减少税收流失,对确保财力稳定可持续增长、防范财政风险具有重要意义。

规范数字经济中电子商务税收征管的重要性已经得到充分认识。2021 年 10 月 18 日,习近平总书记在中央政治局第三十四次集体学习时强调,要推动我国数字经济健康发展,其中要加强税收  监管和税务稽查。在这之前,相关部门已在探索完善有关法律法规,以期为规范电子商务税收征管  构建制度保障。2015 年,税务总局、财政部起草的 《中华人民共和国税收征收管理法修订草案( 征求意见稿) 》向社会各界征求意见,其中增加了 “网络交易平台应当向税务机关提供电子商务交易者的登记注册信息” 等与电子商务相关的条款。2018     年,第十三届全国人大常委会第五次会议通过中华人民共和国电子商务法》,明确电子商务平台应当向税务机关报送涉税数据等有关规定2021   3 中共中央办公厅国务院办公厅印发 关于进一步深化税收征管改革的意见》,指出要加大智慧税务建设运用大数据等现代信息技术推进内外部涉税数据汇聚联通线上线下有机贯通也  意在规范电子商务税收征管

在此背景下,我们需要对电子商务逃避税行为有深刻认识。然而从目前情况看,由于数据获取  难度大,针对电子商务逃避税的已有文献或以个别案例开展相关研究,或直接认定电子商务逃避税  是既定事实,很少给出相应的实证证据和刻画具体机制与特征。仅有少数量化研究基于宏观数据进  行了推算。如朱军( 2013) 基于宏观数据估算显示,2011  年,我国电子商务逃避税导致的税收流失规模,窄口径和宽口径分别约 830 亿元和 5597 亿元,分别占实体总税收的 0. 93% 和 6. 24%[5];    蔡昌  ( 2017)   抽样调查了淘宝、天猫平台上的 420  家网店开具发票等情况,推断电子商务存在逃避税行为,然后根据宏观行业税负推算了具体规模[6]。

以上研究对于整体理解数字经济中电子商务逃避税问题提供了宏观背景,但仍缺乏企业层面的  微观实证证据。基于此,本文聚焦微观企业,实证研究企业从事电子商务的逃避税问题,尝试给出  逃避税的直接证据,并详细分析逃避税的具体机制,以进一步拓展现有认知。 

二、数字经济逃避税的理论分析 

在各国税收实践中,完全主动的纳税遵从相对较少,故意逃避税行为却比较普遍。经典税收理  论认为,纳税遵从与否取决于纳税人逃避税的收益和成本,逃避税的收益是节省的税收,成本则由  逃避税被查获的概率和处罚程度决定[7]。数字经济虽然有别于传统经济,但本质上也符合这个  规律。

从成本角度分析,宽松的征管环境、传统征管模式的不适应等因素使得企业开展电子商务时逃  避税动机增强。一直以来,我国支持鼓励新业态新模式发展,税收征管环境也相对比较宽松,如《国家税务总局关于坚持依法治税更好服务经济发展的意见》( 税总发 〔2015 〕63 号) 强调,要深入分析电子商务互联网  等新兴业态新型商业模式的特点积极探索支持其发展的税收政策措施”。当然这并非意味着鼓励电子商务逃避税美国也曾长期放松电子商务税收征管其最    高法院 1992 Quill Corp. v.  North Dakota 判例使得线上消费处于低销售税水平推动了美国电子商务发展也开启了亚马逊的黄金发展期直到 2018 美国最高法院才推翻之前判例要求跨州零售商代征销售税[8]此外,Slemrod( 2014) 指出信息是税收制度的核心获取信息方面的征管成本是由税基流动性实体性或可见性等因素决定的[9]电子商务具有数字化虚拟化隐蔽性、  流动性等特点加大了税务机关信息获取难度我国税务机关甚至尚未掌握基本的电商企业登记信    息这样单纯依靠以票控税实体核查等传统涉税信息获取手段已不能胜任电子商务时代的税    收征管企业在从事电子商务时逃避税被查概率也相应降低税收流失也就难以避免

电子商务网络销售相关交易数据只掌握在平台企业和电商企业手中,出于做大平台经济及扩大  销售考虑,两者都会尽量避免向税务机关报送相关信息。Einav 等( 2014) 通过美国 eBay 平台的交易数据研究指出卖家代收的销售税每提高 1 个百分点会导致消费者购买减少 2% 因而按规定正常缴税无论对平台企业还是电子商务企业来说都是不利的两者有强烈动机形成合谋尽少向税务机  关透露涉税信息[10]而电子商务涉税信息一旦被税务局掌握就能有效用于规范征管如荷兰通过获   取境内平台经济企业的批量数据有力控制了税收风险[11]因而对从事电子商务的企业来说隐   瞒涉税信息意味着纳税不遵从被发现的概率变小从而被查处的违法成本也相应降低

从收益角度来看,逃避税的收益是所逃避缴纳的税收,所以纳税人将尽可能多地隐瞒收入以获   取最大逃避税收益。对于从事电子商务的企业来说,大量  B2C  商业模式直接面向个人消费者,而个人消费者在网络购物时增值税发票开票率相对较低,企业也认识到税务机关是通过 “以票控税” 的传统方式进行征管,且难以获取关于其销售额的第三方信息,因而会故意隐瞒全部或部分线上销   售额。如杭州稽查局曾查获某企业于 2011 年 11 月至 2012 年 4 月期间的线上销售货物共计 11. 5 万元,全部隐瞒未进行纳税申报( 杭国税二稽罚 〔2012〕46 号) 。并且,随着电子商务快速发展,企业网络销售规模也越来越大,隐瞒收入带来的税收收益比较可观。Naritomi( 2014) 研究了巴西圣保罗鼓励消费者索要发票的项目,发现开票率的提升能使零售部门税收收入提升     22%[12]。由此可见,隐瞒销售额的不遵从行为所导致的逃避税规模较大。

总的来看,企业在开展电子商务过程中逃避税被查的概率相对较低,同时网络销售规模的扩大  又会增加其逃避税的收益,因而降低企业的纳税遵从度,从而产生逃避税行为。本文接下来对此进  行实证分析。 

三、数据与模型 

( 一) 数据来源

对企业开展电子商务进行实证研究,最大挑战是数据的匮乏。现有各类微观层面的数据,绝大    部分没有体现企业的网络销售情况,严重制约了电子商务逃避税问题的研究。本文所使用数据来自    世界银行 2012 年中国企业调查( 以下简称世行调查数据) ,该数据包括 2700 家私营企业和 148 家国有企业 2011 年度的相关经营指标,为横截面数据。对本研究来说,世行调查数据可贵之处在于, 除了常规经营指标外,还统计了企业销售收入中网络销售占比指标,为实证研究电子商务逃避税提    供了核心解释变量。同时,世行调查数据已被较多应用于各类研究中,如刘政等( 2020) 基于该数据研究了企业数字化对企业组织授权行为的影响[13]。

我国电子商务起步于 2000 年之后,一经开始便迅速发展,2011 年网络零售额达到 7826 亿元, 增长 53. 7% ,占当年社会消费品零售总额的 4. 3% ,网购用户近 2 亿人①,电子商务市场已经具有一定规模。虽然当时的规模远不如今天,但商业模式并没有明显改变,主要还是企业或个人入驻电    子商务平台进行线上销售。特别是,国家层面对电子商务等数字经济的税收监管态度从 2021 年才开始发生明显改变,同时针对电子商务的税收征管法修订虽然早在 2015 年就提出了草案,但目前仍在修订过程中,尚未进入实施阶段。综合来看,近年来的电子商务税收征管环境并没有发生大变    化。因此,本文基于 2012 年世行调查数据研究电子商务逃避税,对当前形势具有较强的解释能力和借鉴意义。我们使用 2700 家私营企业中 1102 家有网络销售的企业作为分析样本。

( 二) 模型设计与变量说明

根据研究内容和已有文献,我们构建了如下基本横截面模型:

Taxi = β0 + β1 Lnnetsalesi + γControlsi + δ + εi                                                                                                                                                           ( 1)

被解释变量为 Taxi ,表示企业 i 的实际税负水平,用于衡量逃避税程度,在其他条件不变的情况下,遵从度越低,对应的实际税负也越低。世行调查问卷中设置了税率指标   Taxrates,以反映税负对企业经营的影响程度,包括无、轻微、中等、很大和非常严重五档,分别取值    0—4。该指标是有序分类变量,我们据其构造 0、1  虚拟变量,作为基本的被解释变量,反映企业税负的轻重。同时,采用有序分类变量进行有序  Logit  回归,作为稳健性检验。在进行二元虚拟变量设置时,当税率指标为 0、1、2 时,Taxi 取值 0,此时企业认为自身税负水平不高; 税率指标为 3、4 时,Taxi 取值 1,表示企业认为自身税负较重。需要说明的是,世行调查问卷中税率指标为 2 表示企业认为其税负处于中等水平,这种情况下企业并没有认为其税负偏高,因此本文将其归为税负不高的一  类,即 Taxi 取值为 0。

核心解释变量为 Lnnetsalesj ,是企业 i  网络销售额的对数。该变量为连续变量,在世行调查问卷中企业填写了网络销售额的比例,据此计算出网络销售额。按照前文理论分析,企业网络销售额    越大,逃避税的收益也可能越大,不如实申报销售的概率也越高,实际税负水平也就越低。因此,  预期核心解释变量系数 β1 显著为负。

另外,我们还控制了一些企业个体及所在城市的特征变量,并控制行业固定特征。企业层面控  制变量如下。Agei 为企业年龄。Lnsalesi 为当年销售额的对数,控制企业的总销售规模。Lnstaffsj 为企业员工数的对数,控制企业规模。Auditi   虚拟变量,反映企业当年是否受到外部审计,理论上受到外部审计的企业逃避税程度会相对较低,从而实际税负较高。Financei   为衡量融资渠道的虚拟变量,融资渠道对企业生产经营影响程度较大时取 1,影响不大时取  0。在世行调查数据中,与税率指标类似,衡量企业融资渠道影响的变量为有序分类变量,表示当年融资渠道对生产经营的影响程  度,取 0—4 五个整数值,分别代表从 “无” 到 “非常严重” 五个依次加重的影响程度。我们构造Financei 变量取值 0 对应原变量取值 02,取值 1 对应原变量取值 34

世行调查数据中企业分布在 25  个城市,不同城市经济发展水平、财政收支状况、就业环境等差异较大,这些因素也会对企业实际税负产生影响,因此需要进行控制。PGDPi     为企业所在城市的当年人均生产总值,衡量经济发展水平。Fiscali   为企业所在城市的当年财政自给率,即财政收入与财政支出的比值,反映城市的财力充裕程度。通常,财政自给率与税收征管成反比,财政自给率越  高的城市财力越充裕,税收征管环境也越宽松,从而企业实际税负相对较低。Unemploymenti 为企业所在城市的城镇登记失业率,表示企业所在城市当年的就业环境。另外,企业所处行业不同实际  税负也会有所差异,因此需要控制行业层面不可观测的固定特征 δ。

( 三) 描述性统计

表 1 列示了各变量的描述性统计结果。这里我们特别关注 Lnnetsalei 变量,网络销售额对数最小值为 6. 908,最大值 27. 12,中位数 19. 52。更直观地看,世行调查数据中有 1102 家企业存在网络销售,占调查样本总量的 41% ,显示 2011 年进行电子商务的企业已经比较普遍。这些从事电商的企业,销售收入中网络销售所占比重介于 1% —100% 之间,中位数是  20% ,可见网络销售已经成为企业的重要收入来源。在网络销售较高的情况下,若企业不如实向税务机关申报销售收入,那  么逃避税行为将会明显降低其实际税负。我们的被解释变量 Taxi 是企业自行填报的税负程度,与

根据财务数据计算的税负值相比,该变量可避免企业少报销售收入的干扰,能更加准确反映企业实  际税负情况。当然,企业所填报的主观感受税负与当时的经济大环境密切相关。特别是,若经济出  现下行,企业对税负的敏感度更高,即使税负保持不变,企业经营状况变差也会导致税负痛感增  强,从而导致主观感受的税负与实际税负不一致。2011 年的情况是,我国经济走出 2009 年金融危机不利影响,此时企业整体经营向好,存在税负感知偏差的可能性较小,采用这一变量反映企业实  际税负情况是相对准确的。

财经论丛

2022 年第 5 期





 

表 1 描述性统计




变量

样本量

均值

中位数

方差

最小值

最大值

Tax

1102

0. 10

0

0. 30

0

1

Lnnetsales

1102

19. 62

19. 52

1. 95

6. 91

27. 12

Age( 年)

1070

12. 29

11

6. 79

1

84

Lnsales

1102

16. 77

16. 65

1. 71

4. 62

24. 12

Audit

1081

0. 74

1

0. 44

0

1

Lnstaffs

1102

4. 29

4. 26

1. 37

1. 61

9. 95

Fiance

1102

0. 02

0

0. 15

0

1

Pgdp( 万元)

1102

1. 96

2. 03

0. 32

1. 32

2. 40

Fiscal

1102

0. 85

0. 88

0. 13

0. 55

1. 10

Unemployment( % )

1102

2. 82

2. 60

0. 72

1. 40

4. 20

注: 括号内为变量单位。

( 一) 基本回归结果

四、实证结果 

表  2   列示了基本回归结果。因截面模型存在异方差的可能性较大,本文所有模型均采用异方差稳健回归。四个模型中核心解释变量均非常显著,显示企业网络销售规模越大,实际税负水平越  低,即逃避税程度越严重。模型( 1) 、( 2) 控制了销售规模,同时后者控制了行业层面的固定特征, 网络销售系数在 5% 水平上显著为负。模型( 3) 采用 OLS 回归,加入更多的企业和城市层面的控制 变量,同时控制行业层面固定特征,核心解释变量系数的大小为 - 3. 47% ,并在 1% 水平上显著, 这表明网络销售额上升1% ,税负难度的比例下降3. 47% 。模型( 4) 采用Logit 回归,网络销售系数 在 1% 的水平下显著为负,与模型(  3)  一致,表明网络销售规模越大,企业实际税负越低。我们计算网络销售对实际税负高低概率的影响程度,显示网络销售额平均提高  1   个百分点,企业实际税负较高的概率将平均减少 3. 6  个百分点,即企业税负随着网络销售规模的提高而显著降低①,显示网络销售越多,逃避税程度越大。

表 2    基本回归结果

变量

( 1) OLS

( 2) OLS

( 3) OLS

( 4) Logit

Lnnetsales

– 0. 0244**( 0. 0099)

– 0. 0218**( 0. 0099)

– 0. 0347***( 0. 0099)

– 0. 451***( 0. 1220)

Lnsales

0. 0305**( 0. 0121)

0. 0244**( 0. 0121)

0. 0477***( 0. 0129)

0. 672***( 0. 1660)

Age



– 0. 00325***( 0. 0012)

– 0. 0495***( 0. 0189)

Audit

Lnstaffs



– 0. 130***( 0. 0249)

– 0. 00726( 0.   0104)

– 1. 367***( 0. 2250)

– 0. 166( 0. 1420)

Finance

PGDP



0. 138* ( 0. 0784)

– 0. 0687*   ( 0. 0354)

1. 570***( 0. 5330)

– 0. 461( 0. 3600)

Fiscal



– 0. 252***( 0. 0659)

– 4. 928***( 1. 3030)

Unemployment



– 0. 0710***( 0. 0129)

– 1. 099***( 0. 2330)

行业虚拟

Constant

0. 0696( 0. 0916)

0. 120( 0. 0995)

0. 698***( 0. 1370)

5. 989***( 2. 1010)

Observations

1102

1102

1050

1038

R-squared

0. 007

0. 049

0. 134

0. 204

注:   括号内为异方差稳健标准误;   ***、**、*  分别代表1%、5% 和10% 的显著水平。下同。模型( 4) 的拟合优度为Pseudo R2 。 

( 二) 异质性回归分析: 数字经济中电子商务逃避税模式

本部分探讨了企业从事电子商务过程中逃避税的具体模式,主要有: 网络销售商品、服务的逃避税特征; 不同规模电子商务企业的逃避税程度; 企业管理层与电子商务逃避税的关系回归结果见表 3 和表 4

1.   商品行业还是服务行业?

企业通过网络进行销售主要涉及有形商品和无形服务。虽然两者性质不同,一种是看得见摸得    着的实物,一种是高度流动性和隐匿性的服务,但都是借助于互联网进行销售,税务机关均难以掌    握真实的销售信息,理论上都会存在逃避税问题。表 3 模型( 1) 对制造业、批发零售业构成的商品行业进行回归,显示网络销售额系数在 1% 的水平上高度显著,但模型( 2) 对服务业行业进行回归, 网络销售额系数不显著,显示电子商务逃避税主要发生在商品行业。这可能与我国电子商务以商品    销售为主体的特点有关,如2019 年10. 6 万亿元网上零售额中实物商品零售额占80% 。同时,样本中从事电子商务的服务业企业只有 259 家,占样本总量的 23. 4% ,数量也相对较少。

另外一个可能的原因是,相对于制造业,服务业多是轻资产,缴纳的财行税相对较少,总体税    负水平较低,相对不易引发逃避税。我们在模型( 3) 中引入服务业虚拟变量 Service( 企业为服务业时取值 1,其他取值 0) ,同时不再控制行业固定特征,结果是该变量系数在 1% 水平上显著为负, 表明服务业税负明显偏低。

2.   与企业规模有关吗?

通常,企业规模越大财务管理越规范,进行逃避税的可能性也相对越低。那么,在电商模式  下,企业进行网络销售是否也有类似规律,从而大企业相对较少发生逃避税行为?    在表  3  模型( 4) 、( 5) 中,我们分别引入网络销售额与企业销售规模( Net *  Lnsales) 、网络销售额与员工规模( Net* Lnstaffs) 的交叉项,以识别电子商务逃避税是否受企业规模影响。结果显示,两个交叉项的系数均不显著,表明电子商务逃避税与企业规模没有明显关系。也就是说,无论企业大小,都存在  通过网络销售进行逃避税的行为。

这看起来与大企业往往财务管理规范、纳税遵从度较高的实际情况不符,可能的原因是,我们    采用的是世行调查数据中的私营企业样本,而大企业纳税遵从度高这一结论一定程度上是来自于对    国有企业等规模较大企业的研究。如樊勇和李昊楠(  2020)  指出,金税三期工程对纳税遵从的促进效应主要来自于非国有企业,对国有企业作用不显著[14]。这说明大企业居多的国有企业本身有着较高的    纳税遵从度,而私营企业则总体纳税遵从度较低。此外,浙江省税务机关查处的某电子商务企业,2012 7 月至 2013 8 月取得线上销售收入 1. 33 亿元纳税申报时隐瞒 399 万元( 杭国税一稽罚201491 ) 。可见尽管私营企业规模较大但仍在从事电子商务过程中产生逃避税行为


 

变量                    ( 1) 商品行业

( 2) 服务行业

( 3) 全样本

( 4) 全样本

( 5) 全样本

– 0. 0476***

0. 0151

– 0. 0378***

– 0. 0578**

– 0. 0427***

Lnnetsales

(       0. 0122)

( 0. 0145)

( 0. 0099)

– 0. 0523***

( 0. 0269)

( 0. 0148)



( 0. 0170)






0. 0014


Net* Lnsales



( 0. 0015)






0. 0018

Net* Lnstaffs

0. 0626***

 

– 0. 0081

 

0. 0497***

 

0. 0222

( 0. 0027)

0. 0469***

Lnsales

(       0. 0164)

( 0. 0186)

( 0. 0129)

( 0. 0277)

( 0. 0129)

– 0. 0035***

– 0. 0037

– 0. 0028**

– 0. 0033***

– 0. 0033***

Age

(       0. 0013)

( 0. 0029)

( 0. 0011)

( 0. 0012)

( 0. 0012)

– 0. 164***

0. 0145

– 0. 127***

– 0. 130***

– 0. 129***

Audit

(       0. 0301)

( 0. 0306)

( 0. 0257)

( 0. 0249)

( 0. 0249)

– 0. 0090

– 0. 0022

– 0. 0032

– 0. 0104

– 0. 0440

Lnstaffs                   ( 0. 0155)

( 0. 0096)

( 0. 0096)

( 0. 0118)

( 0. 0565)

 

 

表 3 商品、服务、企业规模与电子商务逃避税

 

变量                    ( 1) 商品行业

( 2) 服务行业

( 3) 全样本

( 4) 全样本

( 5) 全样本

0.       146*

0. 107

0. 127

0. 138*

0. 139*

Finance

(       0. 0888)

( 0. 1560)

( 0. 0783)

( 0. 0784)

( 0. 0784)

– 0. 0460

– 0. 2000***

– 0. 0757**

– 0. 0706**

– 0. 0689*

PGDP                       ( 0. 0409)

( 0. 0711)

( 0. 0354)

( 0. 0353)

( 0. 0354)

– 0. 361***

0. 090

– 0. 266***

– 0. 251***

– 0. 254***

Fiscal

(       0. 0871)

( 0. 0873)

( 0. 0637)

( 0. 0658)

( 0. 0664)

– 0. 0829***

– 0. 0439

– 0. 0696***

– 0. 0716***

– 0. 0715***

Unemployment

(       0. 0150)

( 0. 0280)

( 0. 0125)

( 0. 0130)

( 0. 0129)

行业虚拟                          是

0. 831***

0. 374*

0. 735***

1. 145**

0. 875***

( 0. 184)

( 0. 218)

( 0. 133)

( 0. 457)

( 0. 269)

Observations                      791

259

1050

1050

1050

R-squared                      0. 148

0. 091

0. 102

0. 135

0. 134

 

 

3.   与管理层有关吗?

企业行为的决策由管理者做出,有研究指出企业逃避税与管理者行为有关,纳税遵从度不高的    管理者所在的企业会出现显著的逃避税行为[15]。大量研究经济行为中性别差异的文献认为,女性     比男性具有更低的逃避税程度,其中原因可能是女性相对男性来说更有避险意识、不会过度自信、 更加诚实和服从管理等[16][17]。针对我国女性的研究也得出类似结论,如女性高管能显著抑制上市     公司的财务舞弊行为[18]。

根据上述文献,我们认为电商企业的管理层是否为女性与逃避税程度密切相关。世行调查数据    中有两个可用指标,一是企业所有者中是否有女性,二是企业高管中是否有女性,两指标均为虚拟    变量。熊艾伦等( 2018) 曾使用这两个指标研究女性领导人对企业决策的影响[19]。表 4 设置了四个模型,将样本按照有无女性所有者、有无女性高管,分别分成两组进行回归。其中,模型(  1 )  、 ( 3) 显示,有女性所有者、女性高管的企业样本,网络销售额对实际税负均没有显著影响,表现出较强的稳健性同时模型( 2) 、( 4) 显示非女性所有者非女性高管样本中网络销售额的系数显著为负这表明管理者为女性的企业在从事电商活动过程中的纳税遵从度较高总体上没有进行  逃避税而由男性管理者经营的企业存在明显的逃避税现象

本文结论也印证了已有文献关于女性纳税遵从度更高的研究结论,并且将这一结论拓展到了电  子商务税收领域。尽管总体上看企业开展电商活动产生了逃避税,但由女性管理的企业并没有表现  出显著的逃避税行为。

表 4    管理者性别与电子商务逃避税

 

变量

( 1) 女性所有者

(   2) 非女性所有者

( 3) 女性高管

(   4) 非女性高管

Lnnetsales

– 0. 00428( 0.   0093)

– 0. 0781***( 0. 0244)

– 0. 0163( 0.   0225)

– 0. 0329***( 0. 0109)

Lnsales

0.   0098( 0. 0118)

0. 1030***( 0. 0312)

0.   0094( 0. 0289)

0. 0470***( 0. 0139)

Age

– 0. 0023*   ( 0. 0013)

– 0. 0064* ( 0.   0037)

– 0. 0014( 0.   0031)

– 0. 00343**( 0. 0016)

Audit

– 0. 0552**( 0. 0229)

– 0. 210***( 0. 0436)

– 0. 0415( 0.   0524)

– 0. 1350***( 0. 0239)

Lnstaffs

– 0. 0123( 0.   0101)

0. 0019( 0. 0270)

– 0. 0115( 0.   0221)

– 0. 0065( 0. 0122)

Finance

0.   0949( 0. 0624)

0. 1710( 0. 1210)

0.   0938( 0. 0829)

0. 1570**( 0. 0768)

PGDP

– 0. 0633*   ( 0. 0368)

– 0. 0227( 0. 0763)

– 0. 0053( 0.   0764)

– 0. 0786**( 0. 0399)

Fiscal

– 0. 157*   ( 0. 088)

– 0. 515**( 0. 247)

– 0. 017( 0. 235)

– 0. 280***( 0. 104)

Unemployment

– 0. 037***( 0. 0140)

– 0. 112***( 0. 0307)

– 0. 048( 0. 0336)

– 0. 077***( 0. 0153)

行业虚拟

Constant

0. 466***( 0. 133)

0. 963**( 0. 377)

0. 458( 0. 332)

0. 747***( 0. 158)

Observations

672

378

135

915

R-squared

0. 072

0. 235

0. 183

0. 149

 

( 三) 稳健性检验

我们采取两个衡量企业实际税负的替代变量,设置四个模型进行稳健性检验,见表       5。模型( 1) 、( 2) 使用世行调查数据中的税率指标 Taxrates,也就是使用原有的有序分类变量,不加工为二元虚拟变量。这样实际税负的级次就有从轻到重五档,而不是基本回归中 0、1 两种状态。其中, 模型( 1) 采取 OLS 回归,网络销售额的系数在 1% 的水平上显著为负,模型( 2) 采取针对被解释变量为有序变量的有序 Logit 回归,网络销售额系数在 5% 水平上显著。以上结果表明,企业进行网络销售确实降低了企业实际税负,数字经济中存在逃避税的纳税不遵从行为。

另外,世行调查数据中还有一个与税率指标类似的有序变量指标,反映税收征管对企业经营的  影响程度,分别取值  0—4,代表无、轻微、中等、很大和非常严重五档。因为只有当征管提高了企业实际税负时,才会对企业经营产生不同程度的影响,因而该指标实际上也间接反映了企业的税  负轻重。我们按照与税率指标相同的处理方法,将其转变为二元虚拟变量  Taxrates,作为被解释变量。模型( 3) 、( 4) 均采用该变量,分别采用 OLS 和 Logit 回归,网络销售额的系数均在 5% 的水平上显著,表明企业在网络销售过程中存在纳税不遵从行为。

通过基本回归及稳健性检验看,本文得出的实证结论是较为可靠的,证明企业在开展电子商务  活动的过程中存在逃避税行为,并且随着网络销售额的提高,逃避税行为变得更加严重。


 

变量


( 2) 有 序 Logit



Lnnetsales

– 0. 091***( 0. 034)

– 0. 152**( 0. 065)

– 0. 017**( 0. 00682)

– 0. 399**( 0. 169)

Lnsales

0. 104**0. 042)

0. 151* (       0. 084)

0. 013( 0. 008)

0. 340( 0. 218)

Age

– 0. 006( 0. 004)

– 0. 008( 0.       008)

– 0. 001( 0. 001)

– 0. 017( 0. 028)

Audit

– 0. 354***( 0. 082)

– 0. 529***( 0. 160)

– 0. 088***( 0. 020)

– 1. 566***( 0. 326)

Lnstaffs

0. 016( 0. 0361)

0. 052( 0. 073)

– 0. 001( 0. 008)

– 0. 110( 0. 202)

Finance

0. 596**( 0. 268)

0. 858* (       0. 470)

0. 092( 0. 068)

1. 488**( 0. 743)

PGDP

– 0. 548***( 0. 111)

– 0. 980***( 0. 206)

0. 012( 0. 027)

0. 347( 0. 576)

Fiscal

– 0. 487* ( 0. 277)

– 0. 750( 0. 555)

– 0. 156***( 0. 045)

– 5. 464**( 2. 158)

Unemployment

– 0. 295***( 0. 047)

– 0. 524***( 0. 097)

– 0. 0421***( 0. 009)

– 1. 356***( 0. 337)

行业虚拟

Constant

3. 667***( 0. 455)


0. 458***( 0. 097)

7. 970**( 3. 222)

Observations

1048

1048

1050

995

R-squared

0. 139

0. 046

0. 099

0. 214

 

 

( 1) OLS

表 5 稳健性检验

image.png

注: 模型( 2) 、( 4) 的拟合优度为 Pseudo R2 。 

五、结论与建议

数字经济中电子商务逃避税问题已经引起社会的广泛关注。本文基于 2012 年世行调查数据, 从实证角度证明企业在从事电子商务活动中存在逃避税行为,并分析了电子商务逃避税的特征。主    要结论有: 一是企业开展电子商务活动显著降低了其实际税负,即存在逃避税行为; 二是网络销售规模越大,企业实际税负也越低,即逃避税程度越严重; 三是电子商务企业逃避税主要发生在商品行业,即实物销售领域,而服务业电子商务逃避税程度不显著,当然这可能受其本身税负较轻等因    素影响,有待进一步深入研究; 四是企业开展电子商务活动的逃避税度与规模无关,无论大企业还是小企业,都存在逃避税行为; 五是在有女性管理者的企业中,网络销售对实际税负没有产生明显影响,表明纳税遵从度较高。

本文对国内电子商务税收研究领域做出了有益拓展,相关结论对提升电子商务纳税遵从度具有一定启示意义当然需要强调的是我们使用的是 2011 年的企业数据近年来电子商务快速发展也出现了一些新变化如出现网络直播销售等新业态销售规模网购人数等也都显著增加,  这些都有待进一步深入研究

根据研究,本文提出以下规范电子商务税收征管建议:

第一,构建与电子商务发展相适应的税收征管体系。2021 年通过的 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》指出, “十四五” 时期要完善现代税收制度,其中重要内容之一是深化税收征管制度改革。目前,税收征管法正在修订过程中,且部分新增条    款涉及电子商务内容。建议在税收征管制度改革过程中,深入研究电子商务的特征及税收挑战,比较和    借鉴国际经验,既做好顶层设计又细化具体措施,在税收征管法修订中充分体现电子商务税收征管内容。 加快税收征管模式创新,推动传统税收征管模式转变,依托先进信息技术提升税收征管能力。针对电子    商务等逃避税问题,可研究构建平台企业代收代缴税收的辅助征管制度,推动税收协同共治。

第二,加强电子商务涉税信息的搜集应用。税收管理的核心是信息,而导致电子商务逃避税的  关键在于其税基具有高度流动性、隐匿性,而传统税收征管模式难以获取此类新型涉税信息,以至  于税务机关对企业电子商务活动的税收征管 “无数可依”。因此,税务机关应尽快取得电子商务领域的 “制数权”,加强涉税信息的搜集和应用,形成纳税人线上线下涉税数据的贯通应用。可通过新征管法的修订建立电子商务平台企业定期报送涉税信息的数据搜集机制。同时,研究开发基于海  量电子商务涉税信息的税收风险管理新机制,以大数据驱动提升税收征管效率。

第三,提高企业从事电子商务的自主纳税遵从度。表面上看,纳税遵从度是个比较抽象的概念, 应对逃避税问题难以完全寄希望于纳税人的自发遵从,并且纳税遵从度也在很大程度上取决于征管强   度。但结合已有文献,同时从本文研究结论看,面对相同的征管环境,拥有女性管理者的企业并没有   在从事电子商务过程中表现出明显的逃避税现象。这表明,除了加强征管外,采取措施提升全社会纳   税遵从度也是应对电子商务逃避税的有效途径。因此,建议在深化税收征管制度改革的同时,税务机   关深入研究影响电子商务纳税遵从度的各类因素,有针对性地采取纳税宣传、纳税服务等具体措施。 同时,在税收征管改革中,将提升纳税遵从作为重要目标,以提升电子商务的自主纳税遵从度。

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Tax Compliamce in the Digital Economy: Evidence,Stylized Facts and Policy Suggestions 

YUAN Congshuai

( Chinese Academy of Fiscal Sciences,Beijing 100142,China) 

Abstract: In recent years,E-commerce has been enjoying rapid development in China where more and more enterprises choose to adopt online means to expand the market and promote sales,and the online retail scale continues to increase. How- ever,during this process,the tax system still focuses more on the traditional economy and it’ s not suitable for the newly e- merging economic model,thus the tax compliance of e-commerce needs to be improved. For a long time,both the academic cir- cles and the public have been concerned about e-commerce’ s tax evasion,but there is a lack of direct evidence on large sample level in existing studies. Based on the World Bank China-Enterprise Surveys Data ( 2012) and adopting the model of Logistic, this study finds that the online sales significantly reduce enterprises’actual tax burden. Every 1% increase in the online sales would lead to 3. 6% reduction of the actual tax burden on average. Therefore,this paper provides the evidence of tax evasion problems in e-commerce.

This paper also analyzes the specific patterns of e-commerce tax evasion. First of all,there is a positive relationship be- tween the degree of e-commerce tax evasion and the scale of the online sales. The more the online sales,the more obvious the reduction of the actual tax burden of enterprises,that is,the greater the degree of tax evasion. Secondly,tax evasion mainly occurs in tangible goods industries,while it is not obvious in service industries. For commodity industries composed of manu- facturing,wholesale and retail,the online sales’coefficient is highly significant at the level of 1% ,while it’ s not significant for service enterprises. Thirdly,tax evasion has nothing to do with the size of e-commerce enterprises. We introduce both the cross terms of the online sales and the total sales scale,the online sales and the employee scale to identify whether the e-com- merce tax evasion is affected by the size of enterprises. The results show that the coefficients of the two cross terms are not sig- nificant,indicating that there is no significant relationship between the e-commerce tax evasion the enterprise size,that is to say,both the large and the small enterprises have tax evasion behaviors influenced by e-commerce. Fourthly,female managers can improve the e-commerce tax compliance of enterprises,and the tax evasion behavior of enterprises under their management is not obvious. The samples are divided into two groups for regression according to whether there are female owners or female executives. In the samples of the enterprises with female owners or female executives,the online sales have no significant im- pact on the actual tax burden of enterprises.

Finally,we adopt two alternative variables to measure the actual tax burden of enterprises and set up four models for ro-

bustness tests. The results show that the online sales do reduce the actual tax burden,and there are tax evasion and non-com- pliance behaviors in e-commerce. This means that our empirical research conclusions are robust and reliable.

Attention should be paid to the adverse effects of tax evasionconsidering the growing scale of e-commerce. This paper has made a beneficial expansion of the domestic e-commerce tax research field,and the relevant conclusions have a certain enlight- enment significance for improving the compliance level of e-commerce. Specifically,this paper suggests building a tax collec- tion and management system compatible with the development of e-commerce,especially focusing on strengthening the collec- tion and application of the e-commerce tax-related information. In addition,since female managers do not have e-commerce tax evasion behaviors,it is feasible to take certain measures to improve the voluntary compliance level of e-commerce enterprises.

Key words: Digital Economy; Online Sales; Tax Compliamce; Tax Evasion

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