互联网发展对税收征管效率的影响

瞿明山

(安徽新闻出版职业技术学院，安徽 合肥 230601)

针对互联网发展下税收的新环境，各界对“互联网+税收”的关注度日益提升。为保障税收征管效率，我国积极对《税收征管法》进行修订和完善，2020年，为进一步促进税收征管的升级，我国发布了《中华人民共和国税收征收管理法修订草案(征求意见稿)》。可见，为了增强税收征管与社会发展环境和互联网发展背景的紧密融合，我国积极开展税收征管的改革。此外，学术界已有“互联网+税收征管”模式的研究成果，国内外学者大多研究互联网背景下的税收征管发展，以及单一维度的互联网应用、数字经济等对税收及税收征管模式的影响，但是缺乏对互联网发展与税收征管效率关系方面的实证研究。基于此，研究区域互联网发展对税收征管效率的影响就具有现实意义。

从现有的税收征管发展趋势及互联网背景下的税收研究结论可知，部分学者认为，互联网的高速发展使得税收征管的环境更为复杂，依附互联网发展的电子商务企业及其他信息服务企业的兴起，加大了税收征管的风险和信息对称性，进而对税收征管效率产生了抑制作用。如Ntiamoah等[1]提出，数字经济发展增加了征税的复杂性，在数字商业交易过程中税收征管受到的限制更大。绝大部分学者认同互联网发展对税收征管效率具有推动作用，认为互联网与税收征管的融合是税收现代化发展的趋势，也是国家税收管理体系改革的重要过程。其中部分学者从“互联网+税收”的角度指出互联网发展对税收征管效率具有促进作用。李旭红[2]认为，互联网与税收管理的融合有利于提高税收征管效率，并着重提出了“互联网+税务”的措施，通过采取电子税务征税、电子专用发票等措施，提高税收管理的效率。上官鸣等[3]认为，“互联网+税务”能够有效节约纳税人的时间投入和经济支出，同时节约税收征管部门的管理成本减少人员投入，进而从这两个层面提出互联网发展对于税收征管效率具有显著的促进效应。Popkova等[4]认为，对于俄罗斯税收体系而言，使用数字化技术可促进税收体系的优化和改革，且数字化税收有很大潜力应对复杂的税收环境，并提出税收数字化是现代俄罗斯税收体系中数字化税收的首要方向。Kotina 等[5]认为，全球数字征税模式具有可行性，且数字征税有利于提高税收征管效率。赵涛[6]认为，数字化的高速发展使得税收征管的环境发生了变化，为了应对当前更为复杂的征税环境，多个国家开始使用“数字化+税务”的方式来提高税收征管的效率。此外，部分学者在分析税收征管效率影响因素的过程中，分析互联网发展如何影响税收征管效率。胡志勇等[7]实证证明了互联网发展对税收收入具有显著的正向影响，同时认为互联网发展通过推动第三产业增加值，进而对整个税收产生促进作用。曹阳[8]认为，随着“互联网+”与税收征管活动的深度融合，我国目前的税收征管体制尚未完全适应互联网的发展，因而仍需要加大税收征管的改革力度，以提高“互联网+税收征管”的契合度。可见，目前“互联网+”模式深入税收征管的实际活动已成为一种必然发展趋势。同时，随着互联网的发展，税收征管的电子化、智能化改革刻不容缓。结合当前我国“互联网+”模式在税收征管方面的应用，互联网发展对税收征管效率方面的积极作用更为明显。基于此，本研究提出H1。

H1:在限定其他条件下，互联网发展与税收征管效率正相关，即地区的互联网发展水平越高，则税收征管效率越高。

随着互联网的发展,“互联网+税收征管”成为税收征管现代化发展的一大趋势。王秀芝[9]认为，有效落实信息化税务是税务管理现代化发展的关键举措，建立互联网税务管理系统对推进税务工作有重要意义。邢华二[10]基于深圳市地税局的发展，提出建立数据化管理模式、引入信息化技术支持可推动整个税收体制的现代化进程。可见，信息化税收征管机制的建设成为税收征管发展的必然趋势，且许多地税征收和管理单位均采取以信息化技术推动税收征管现代化发展的举措。王爱清[11]认为，“互联网+税务”的升级势必会推动税收治理体系的升级，即随着时间的推进，“互联网+税务”的模式会有效提高税收征管效率。互联网发展程度的提高、数字经济的不断深化、互联网应用面的不断扩大，以及地方互联网的发展环境趋于完善和成熟，均会促进地方税收的提升及“互联网+税收征管”体系的进一步完善。基于此，本研究提出H2。

H2:互联网发展对税收征管效率的积极影响逐年上升。

(一)数据来源

本研究选择我国31个省份2015—2021年的互联网发展及税收征管方面的相关数据作为研究的原始数据。由于西藏自治区在互联网发展的相关指标上无法查找多个测量指标的对应数据，因而本研究确定了除西藏外的30个省份作为最终的研究对象，共210个面板数据。本研究使用的税收征管效率、互联网发展相关数据来自《中华人民共和国年鉴》及30个省份的综合年鉴、税务年鉴和《中国各地区财政发展指数报告》。

(二)变量说明

1.因变量

借鉴何平林等[12]对税收征管效率的测量，本研究使用DEA-BCC模型计算税收征管效率。同时，结合范立东等[13]在税收征管效率的投入和产出指标的选择，本研究使用GDP中第二产业和第三产业占比之和、税务从业人员为投入指标，以财政税收收入和税收稽查收入作为产出指标。使用DEAP 2.1软件计算，省份为决策单元，将第二产业和第三产业在GDP中的占比、税务从业人员作为输入变量，财政税收收入和税收稽查收入为输出变量，得到纯技术效率、规模效率、综合效率。其中，综合效率=纯技术效率×规模效率。本研究使用综合效率作为税收征管效率的最终测量指标。

2.自变量

基于第四届世界互联网大会首次提出了中国互联网发展的测量维度和指标，结合《中国互联网发展报告》(蓝皮书)中关于中国互联网发展指数的测量维度和指标，本研究使用互联网宽带接入端口(JCSJ)、科学技术支出(CXYF)、信息技术服务收入(SZSY)、互联网上网人数(WLYY)、信息安全收入(WLAQ)、电子信息管理事务支出(WLZL)分别作为基础设施、科技创新、数字经济、互联网应用、网络安全、网络治理六个维度的测量指标。然后使用主成分分析法，提取六个测量指标的主成分和得分矩阵，计算互联网发展综合得分，使用互联网发展综合得分的自然对数表示各省份的互联网发展指数。互联网发展指数越大，说明互联网发展水平越高。

3.控制变量

结合税收征管效率影响因素的研究文献，本研究选择经济环境、政治环境、社会生活环境、社会文化环境[14-15]作为控制变量，为规避内生性，分别使用财政发展指数、货币供应量、生活质量指数、文化发展综合指数作为测量变量。

具体变量指标说明见表1。

表1 变量指标说明

(三)计量模型

在税收征管效率影响因素的相关研究中，空间Tobit模型具有明显的适用性。郭玲等[15]使用三阶段DEA模型计算各省份的税收征管效率，认为我国的税收征管效率在空间上具有“东高西低”的特征，同时将互联网因素归为经济环境因素，使用空间Tobit模型分析得到包括互联网因素在内的经济因素与税收征管效率正相关的结论。因此，在确定计量模型测试互联网发展对税收征管效率的影响时，本研究使用了30个省份2015—2021年的互联网发展指数和税收征管效率。鉴于互联网发展指数和税收征管效率均具有连续性，其中税收征管效率为限定在(0-1]的变量，本研究使用Tobit模型检验假设。

c3PQLIit+c4WHFZit+c5CZFZit+ε,

(1)

(模型1)

式中：CRSTEit是i省份t年份的税收征管综合效率；
WLFZit是i省份t年份的互联网发展指数；
MSit是i省份t年份的经济环境；
PQLIit是i省份t年份的社会生活环境；
WHFZit是i省份t年份的社会文化环境；
CZFZit是i省份t年份的政治管理环境；
ε是模型的误差项。

(一)税务征管效率与互联网发展情况

1.税务征管效率

本研究使用的税务征管效率的投入指标即第二和第三产业在GDP中的占比(CYZB)及税务从业人员(SWRY)均呈现年度递增趋势，同时产出指标即财政税收收入(CZSR)及税收稽查收入(JCSR)也是稳步递增。可见，我国30个省份在税收征管方面的投入和产出均不断加大。但是，根据30个省份2015—2021年税收征管的投入和产出指标的描述性统计(见表2)可知，不同省份在不同年份的第二和第三产业在GDP中的占比、税务从业人员、财政税收收入及税收稽查收入方面均存在明显的波动性与差异性。

表2 税收征管的投入和产出指标的描述性统计分析

基于30个省份2015—2021年的税收征管效率的投入和产出数据，使用DEAP 2.1软件进行分析，分别计算不同年度30个省份的税收征管综合效率(CRSTE)、纯技术效率(VRSTE)、规模效率(GMSTE)(见表3)，发现税收征管效率呈现明显的差异。

表3 我国30个省份的税收征管效率(几何均值)

(1)30个省份的税收征管纯技术效率差距较小。仅就各省份的税收征管技术水平而言，北京、天津、上海、黑龙江、广东、海南的税收征管纯技术效率均达到1，为有效状态，属于第一梯度。山西、陕西、福建、江西、辽宁、吉林、湖南、甘肃的税收征管纯技术效率大于0.8小于0.9，属于第三梯度。其他省份的税收征管纯技术效率居于0.9～1，属于第二梯度。整体而言，我国30个省份的税收征管纯技术效率差距小于0.2。

(2)30个省份的税收征管规模效率差距较大。我国的税收征管规模效率存在明显的地域差异，北京、上海、广东的税收征管规模效率均达到1，说明这些省份通过优化税收征管结构的配置对财政税收收入、税收稽查收入产生有效且较大的作用。

(3)东部地区各省份的税收征管综合效率高于西部地区各省份的。由于我国各省份的纯技术效率差距较小，因而30个省份的税收征管综合效率的对比趋势与规模效率保持一致。具体而言，北京、上海、广东的税收征管综合效率均达到1，说明这3个省份在投入资源使用、技术水平的发挥及规模效益的综合层面上处于税收征管的前沿，而我国西部地区各省份的税收征管综合效率明显偏低，其中青海最低，为0.045，说明我国各省份的税收征管效率存在明显的空间差异。

2.互联网发展

根据互联网发展的六大维度指标描述性统计(见表4)的均值可知，2015—2021年我国30个省份的互联网发展速度愈来愈快，但各省份的基础设施建设、科学创新、数字经济发展、互联网应用、网络安全和网络治理方面存在明显的时空差异，这直接导致30个省份的互联网发展水平存在差距。

表4 互联网发展的六大维度指标描述性统计分析

根据互联网发展指数的六个测量指标，使用主成分分析法进一步计算互联网发展指数，提取出两个主成分F1和F2，F1表示互联网发展的软硬件设施建设和应用情况，F2表示数字收入和网络管理支出。由表5可知，两个主成分的累积贡献率为86.484%，超过85%，说明这两个主成分可以很好地解释原先因子的信息。根据旋转后的因子载荷系数，保留因子载荷系数大于0.6的因子信息。

表5 旋转后的因子载荷系数

结合主成分的贡献率和主成分分析的得分矩阵(见表6)，互联网发展指数的计算过程如下：

表6 主成分的得分矩阵

F1=0.443×WLYY+0.392×JCSJ-0.021×SZSY+0.314×WLZL+0.259×CXYF-0.216×WLAQ，

(2)

F2=-0.247×WLYY-0.18×JCSJ+0.433×SZSY+0.002×WLZL+0.09×CXYF+0.645×WLAQ，

(3)

F=0.49144×F1+0.3744×F2，

(4)

WLFZ=(F-Fmin)/(Fmax-Fmin)。

(5)

使用30个省份互联网发展指数(见表7)的几何均值表示2015—2021年30个省份的互联网发展水平。北京、广东、江苏、上海、浙江排在前五，且互联网发展指数均超过0.350；
内蒙古、宁夏、青海排在最后三名，且三个省份的互联网发展指数均为0.001，可见，我国东西部的互联网发展水平差距较大。

表7 我国30个省份的互联网发展指数(几何均值)

3.税收征管效率与互联网发展的空间分布情况

我国30个省份的税收征管效率与互联网发展水平在空间上表现出一致性，具体如图1所示。东部地区高于西部地区，其中互联网发展水平排名前两名的北京、广东的税收征管效率同为1，互联网发展指数最低的青海，其税收征管效率也最低。可见，经济发展水平较高的地区，税收征管效率和互联网发展水平均较高。

图1 30个省份的税收征管效率与互联网发展水平分布趋势

(二)互联网发展与税收征管效率的回归模型分析

本研究使用eviews 10.0软件对互联网发展与税收征管效率的Tobit 模型进行测试，获得最终回归结果，如表8所示。

表8 互联网发展与税收征管效率的Tobit 模型回归结果

根据表8可知，互联网发展可促进税收征管效率的提升。互联网发展对税收征管效率的回归系数为0.462，p值小于0.001，且符号为正，说明互联网发展在0.001水平上对税收征管效率具有明显的正向作用，H1成立。一般而言，互联网发展水平高的地方信息化征管水平较高，线上税收征管的互联网环境较好，有利于征管信息化建设，进而有利于税收征管效率的提升。

1.互联网的发展对地方税收有积极影响

根据互联网发展经验及当前税收征管的改革情况可知，互联网的发展对于地方的税收有积极影响，且在税收征管手段和模式的变革过程中，互联网的实际应用能够推动税收征管体系的现代化建设。因此，互联网发展对于税收征管效率的积极影响符合实际情况。作为控制变量的地方经济环境和社会环境，会从宏观层面扩大互联网发展对税收征管效率的积极作用。

2.地方经济、生活、文化、政治环境均会对税收征管效率产生积极影响

依据表8，MS的回归系数为0.073，且在0.001水平上显著，说明当某地的经济环境较好时，该地区的税源较丰富，有足够的资金用于支持地方税收征管体系的建设，进而有利于提升税收征管效率。PQLI的回归系数为0.182，说明地方居民生活的社会环境越好，则税收征管效率越高。WHFZ的回归系数为0.093，且在0.001水平上显著，可见地方社会文化发展指数越高、社会文化环境越好，则税收征管效率越高。CZFZ的回归系数为0.114，且在0.001水平上显著。可见，地方财政管理体系越完善，地方政府管理机制越好，则税收征管效率越高。

3.互联网发展对税收征管效率的正向作用逐年上升

2015—2021年互联网发展与税收征管效率的Tobit 模型回归结果(见表9)中，互联网发展指数的回归系数均显著(p<0.01)，对比2015—2021年的WLFZ系数大小：0.093<0.217<0.3641<0.542<0.572<0.611<0.623，可见互联网发展对税收征管效率的正向影响逐年上升，H2成立。这说明随着我国互联网发展水平的提升，30个省份的地方税收征管效率日渐提升。

表9 2015—2021年互联网发展与税收征管效率的Tobit 模型回归结果

(三)稳健性分析

鉴于可能存在的变量选择偏差，采用变量替代方法来检验上述回归的稳健性。基于目前国家对互联网发展水平的测量，以信息化发展指数(IDI)代替互联网发展指数，作为互联网发展水平的衡量指标，对互联网发展与税收征管效率的回归模型进行检验，得到的稳健性结果见表10，仍然表现为互联网发展对税收征管效率具有显著的积极影响。因此，上述回归模型具有稳健性。

表10 稳健性检验结果

(四)拓展分析

在得到互联网发展对税收征管效率有积极影响的基础上，进一步分析互联网基础设施、科技创新、数字经济、互联网应用、网络安全及网络治理对税收征管效率的具体影响，对这六个指标进行相关性(见表11)分析，判断其是否会出现严重的共线性问题。

表11 互联网发展的六个指标的相关系数

互联网应用与互联网基础设施存在高度相关性，相关系数为0.9340；
互联网应用与科技创新存在密切相关性，相关系数为0.7390；
互联网基础设施与科技创新存在密切相关性，相关系数为0.7180；
科技创新与数字经济的相关系数在0.01水平上显著，相关系数为0.8480。此外，网络安全与数字经济、科技创新与网络治理之间的相关系数大于0.6。可见，同时引入互联网基础设施、科技创新、数字经济、互联网应用、网络安全及网络治理六个自变量，会出现共线性问题。因此，采用逐一回归方式，分别检验上述六个自变量对税收征管效率的影响，得到互联网发展六大指标与税收征管效率的Tobit 模型回归结果，如表12所示。

表12 互联网发展六大指标与税收征管效率的Tobit 模型回归结果

1.互联网基础设施越好，税收征管效率水平越高

当某一省份具有较好的人均消费社会环境时，互联网基础设施建设在0.001水平上会对税收征管效率产生积极的影响，即互联网宽带接入端口每增加10000个，税收征管效率水平会提高0.44。

2.科技创新对税收征管效率具有积极的影响

在地方社会环境和经济环境均较好的情况下，科技创新的投入会带动税收征管效率的提升。政府用于科学技术方面的支出每增加1000元，税收征管效率会相应提高0.39。

3.互联网应用水平的提升会带动税收征管效率的提升

互联网应用的回归系数为正，且在0.001水平上显著，说明互联网应用水平越高，税收征管效率就越高。互联网上网人数每增加10000，税收征管效率可提升0.37。

4.数字经济与税收征管效率正相关

数字经济发展水平越高，说明地方的数字产业税源越丰富，从而提高税收征管的产出值，进而提高税收征管效率。对回归系数的估值进行具体分析可知，数字经济对税收征管效率产生微弱的正向影响，信息技术服务收入每提高10000元，税收征管效率可提升0.000051。

5.网络治理有利于税收征管效率的提升

网络治理的回归系数在0.001水平上显著，对税收征管效率的影响表现为正向。基于当前税收线上征管模式的发展，网络治理有利于线上税收征管工作的开展和推进，进而促进线上税收征管效率的提升，从而对整个税收征管效率产生积极影响。

(一)结论

基于对我国30个省份2015—2021年税收征管效率、互联网发展情况的测量与分析可知,我国30个省份的税收征管效率、互联网发展情况均存在显著差距，从东部到西部表现出递减的空间分布特征；
整体而言，互联网发展指数与税收征管效率存在显著的正相关，互联网发展可促进税收征管效率的提升，且随着时间的推进，互联网发展对税收征管效率的促进作用愈加显著；
互联网基础设施、科技创新、数字经济、互联网应用、网络治理均对税收征管效率产生显著的积极影响。

(二)建议

在互联网高速发展的趋势下，应当高度重视税收征管效率的改革和升级，持续推进“互联网+税收征管”模式，进一步加强互联网基础设施建设，并提高科技创新力度，促进地方数字经济发展，提高互联网应用与治理力度，进而利用互联网发展来提高税收征管效率。

一是将互联网技术与税收征管进行有效融合。利用互联网技术促进地方税收征管的发展，如可以使用区块链技术促进电子发票的运用与推广。借助互联网技术提高电子发票的稳定性与线上纳税信息的安全性，保证征税主体信息的永久存储，并提高开具电子发票的效率。二是借助大数据技术建立线上征税平台。税务部门可以通过大数据技术完善和维护已有的专门型的税务平台和征税平台，降低线下纳税机构的征税压力，且提高纳税人纳税的便捷性，纳税人可以通过专门的纳税平台或是纳税小程序纳税。同时，使用大数据技术对线上征税平台或是窗口进行维护，提高税收征管事务的透明度和监管力度。三是借助云计算技术与第三方支付平台或是其他金融机构建立远程协议。通过远程协议，税务部门可以通过第三方支付(如支付宝、微信等)得到纳税主体的数据信息，对纳税主体和课税对象进行监管，及时调整税收征管活动，进而提高税收征管效率。

此外，根据我国30个省份的税收征管效率及互联网发展的差距，应做好以下工作：在东部地区着重扩大“互联网+税收征管”的覆盖面，并进一步细化“互联网+税收征管”的应用标准；
在西部地区着重提高互联网发展的水平及互联网技术的使用力度，并积极使用互联网技术推动税收征管工作的开展，在税收征管升级过程中，积极引入互联网应用及税收管理的复合型人才，以高质量的人力资源弥补区域互联网发展的不足，进而提高税收征管效率。

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