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一个基于征税人视角的税收流失模型(2)

2013-05-02 02:02
导读:二、利用预期效用理论建立基本模型 本文拟对上述简单化的模型作一些改进:(1)以预期效用理论作为模型的理论基础;(2)借鉴国外学者对纳税人逃税行为

二、利用预期效用理论建立基本模型 
  本文拟对上述简单化的模型作一些改进:(1)以“预期效用理论”作为模型的理论基础;(2)借鉴国外学者对纳税人逃税行为进行分析的A—s模型,将其建模方法应用于税务人员的违规行为分析;(3)基本承接上述简单模型的假设前提,但作一些必要的改进。以期更接近现实。这里首先将上述假设前提(1)和(5)分别修改为:税务人员为风险规避者;税务人员违规所受处罚与违规收益的大小成比例,其他假设暂时不变。根据这一思路,建立基本模型如下: 
  假定税务人员的薪金收入为s,税务人员实施违规行为所得到的违规收益为B,违规行为被查获的概率为P,违规行为被查获后税务人员所受到的处罚(包括罚金、行政处罚或刑事处罚等形式,将各种形式的处罚一律转化为可计量的货币单位)与违规收益B成比例,即所受处罚为kB。则如果税务人员的违规行为未被查获,其净收人为W=S+B;如果其违规行为被查获,其净收人为Z=S—kB。U(x)为税务人员的效用函数,x表示收入,由于假设税务人员为风险规避的,则有U>0,U”<0。税务人员的预期效用是在可能发生的两种状态(即违规行为被查获与否)下其效用的加权平均值,其权数分别是P和1一P, 
  即:EU=(1一P)U(W)+P(U)(z)(2—1) 
  如果税务人员不实施违规行为,即B=O,此时其预期效用为u(s)。显然,税务人员选择实施违规行为的前提条件为:EU=(1一p)U(w)+pu(z)>U(s)(2—2) 
  Ep:p<[U(w)一u(s)]/[U(w)一u(z)](2—3) 
  在实际生活中,税务人员不是生活在真空中,他在作决策的时候,会受到来自周围环境的影响。更为合理的假设是,税务人员在决定是否实施违规行为时,会观察周围的税务人员。如果他发现周围的税务人员在实施违规行为,他就很有可能选择实施违规行为。将税务人员之间的相互影响考虑进模型,就是将其与心理成本联系起来。由于发现周围的税务人员在实施违规行为,他的心理成本会降低,因此可以在考虑税务人员心理成本的模型中将税务人员之间的相互影响也考虑进去。用m(N)表示当税务人员发现周围的税务人员在实施违规行为时自己心理成本减少的比例,0<m(N)<1,其中,N为周围税务人员实施违规行为的人数。假设m<O,m”>O。则税务人员的预期效用函数变为: 

(科教作文网 zw.nseac.com整理)


  EU=(1一P)u(W)+pU(z)一m(N)V(B)(4—1) 
  税务人员实施违规行为的前提条件变为: 
  EU=(1一P)u(W)+pu(z)一m(N)V(B)>u(S)(4—2) 
  即:p<[u(w)一u(s)一m(N)V(B)]/[u(w)一u(z)](4—3) 
  令P=[u(w)一u(S)一m(N)V(B)]/[u(w)一u(z)] 
  表示主观临界概率值,将式4—3与式2—3、式3—3进行比较可以得出P<<P。即在模型中将税务人员之间的相互影响考虑进去,主观临界概率值处于基本模型和扩展模型一之间。对求关于S、B、k、N和V的微分。计算结果为:dp"/dS?,dp"/dk<0,dp"/dB?,dp"/dN>0,dp"/dV<O。如果对式4—1的预期效用最大化问题,假设存在内部最优解,则满足最优解的一阶条件:dEU/dB=(1一P)U(w)+pu(z)(一k)一m(N)V(B)=0(4-4) 
  四、关于防止和减少税务人员违规行为的政策建议 
  从基本模型到扩展模型,我们可以看到,税务人员是否实施违规行为的决策可以归结为比较客观概率P和主观临界概率p、p和的大小。只有在客观概率低于主观的临界概率P、P,和p,,的情况下,税务人员才会实施违规行为。因此,为防止和减少税务人员违规行为的发生,可以从两方面进行考虑:首先,提高查获违规行为的客观概率P。通过提高税务部门内部纪检监察人员的业务能力,建立健全完善的反腐倡廉体系和机制,加大反腐工作力度,切实提高查获违规行为的客观概率P。其次,降低税务人员的主观临界概率P、P和P。从基本模型和两个扩展模型中可以看出,影响主观临界概率P、P和的因素有薪金收入、违规收益、违规收益处罚力度、实施违规行为的税务人员数和心理成本。通过对模型的比较静态分析,我们可以找到降低主观临界概率p、p,和的办法:(1)加大对查获的实施违规行为的税务人员的处罚力度。(2)增加税务人员实施违规行为的心理成本。(3)大力宣传清正廉洁的税务人员的事迹,营造税务系统遵纪守法的大环境。通过以上两个渠道,可以有效防止和减少税务人员违规行为的发生。从而减少纳税人的寻租行为,进而减少国家税收的流失。

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