电子商务税收遵从度评估及征管策略分析

E-Commerce Tax Compliance Assessment and Management Strategy Analysis

摘要: 当前税制改革和税收征管工作亟需解决提高电子商务税收遵从度、推进税收征管的问题。基于2004~2020年我国电子商务交易总额、批发零售业商品销售额和增值税收入的基本数据，量化研究和实证检验表明，增值税收入额与电子商务交易总额的耦合度较低，存在较多的税收流失现象，税收征管秩序失当。因此，可以有针对性采取相应措施，有助于促进电子商务税收征管的有效实施，推动税收管理工作向更高水平迈进。

Abstract: The current tax reform and tax collection and administration urgently need to solve the problem of improving e-commerce tax compliance and promoting tax collection and administration. Based on the basic data of total e-commerce transactions, sales of wholesale and retail goods and value-added tax revenue in China from 2004 to 2020, quantitative research and empirical tests show that the coupling degree of value-added tax revenue and total e-commerce transactions is low, there is more tax loss phenomenon, and tax collection and management order is improper. Therefore, targeted measures can be taken to help promote the effective implementation of e-commerce tax collection and administration and promote tax administration to a higher level.

1. 引言

随着电子商务交易的日益复杂和多样化，税务部门面临着如何确保税收遵从度以及有效管理税收的难题。在这一背景下，深入探讨电子商务税收遵从度的评估方法和征管策略，不仅有助于更好地了解电子商务税收管理面临的挑战和问题，也有助于为税收管理部门制定更有效的政策和措施提供参考。本文旨在探讨当前电子商务环境下的税收遵从度现状，分析电子商务对传统税收征管模式的冲击，并提出相应的征管策略。

2. 电子商务税收征管的宏观政策透视与理论分析

2.1. 电子商务税收征管的宏观政策透视

电子商务税收征管的宏观政策旨在规范和促进电子商务健康发展，同时保障国家税收收入[1]。在全球化和数字化经济的推动下，各国纷纷调整税收政策以应对电子商务带来的新挑战。我国积极推进电子商务税收征管的法制建设，通过出台一系列政策和措施加强对电子商务企业的监管，确保其合法纳税。具体而言，政府加大对电子商务平台的监管力度，要求平台企业承担税收代扣代缴责任，并加强对跨境电商的税收管理，防止逃税和避税行为。此外，利用大数据和信息技术提升税收征管效率，通过税务信息化手段实现对电子商务交易的全面监控和分析。政府还注重加强国际合作，积极参与全球税收治理框架的构建，推动制定统一的跨境电商税收规则，以应对跨国电商税收难题。总之，电子商务税收征管的宏观政策不仅着眼于当前的税收公平，更致力于构建适应未来经济形态的长效税收机制。

2.2. 电子商务税收征管的理论分析

2.2.1. 新公共服务要求建立规范的纳税服务体系

在电子商务环境下，传统税收征管模式面临诸多挑战，必须进行创新和变革[2]。新公共服务理论强调以公民为中心，通过提升服务质量和效率来实现公共价值。因此，构建规范的纳税服务体系成为关键。具体而言，应加强税收法律法规的完善和执行，确保电子商务企业的税收行为合法合规；同时，推进税收征管信息化建设，利用大数据、人工智能等技术手段提升税务管理的精准度和效率。

此外，要注重纳税服务的便利化，通过优化办税流程、简化手续、提供在线服务等措施，减轻电子商务企业的税务负担，增强其纳税积极性和遵从度。政府还应加强对纳税人的宣传和培训，增强其税法意识和税收知识，从而形成良好的税收遵从环境。通过建立规范的纳税服务体系，既能促进电子商务的健康发展，又能保障国家税收收入的稳定增长，最终实现公共服务和经济发展的双赢目标。

2.2.2. 最优税制要求着力提高税收收入效应

随着电子商务迅猛发展，传统税收模式在征管电子商务企业时面临挑战，导致税基侵蚀和税收流失问题[3]。最优税制理论主张，通过科学合理的税制设计，能够在不扭曲市场行为的前提下最大化税收收入。因此，电子商务税收征管需关注税率的合理设定，避免过高税负抑制企业创新和发展，同时确保税制的简便性和透明度，降低征税成本和纳税人遵从成本。为提高税收收入效应，需强化税收法治建设，完善相关法律法规，使电子商务税收有法可依、有章可循。

此外，运用大数据、人工智能等先进技术手段加强税收监控和风险管理，提升征管效率和准确性。政府应推动国际税收合作，构建全球统一的电子商务税收规则，防范跨境电商税收漏洞。通过优化税制设计和征管手段，不仅可以提高电子商务税收收入效应，还能推动产业健康发展，保障经济持续增长和社会公平。

2.2.3. 税收法治要求征管进入良性社会秩序状态

随着电子商务的发展，传统税收征管面临挑战，存在税基侵蚀和税收流失现象[4]。税收法治强调依法征税、合理负担，保障税收征管的规范性和透明度，从而实现社会公正。构建良性社会秩序的税收征管体系，首先要完善相关法律法规，确保电子商务税收有法可依、有章可循。其次，加大执法力度，打击逃税、避税行为，维护税法权威。同时，利用现代信息技术手段，如大数据和人工智能，提升税收监控和管理效率，减少人为干预和执法不公。

税务部门应优化纳税服务，通过简化办税流程、提供在线服务、加强税法宣传等方式，降低纳税人遵从成本，增强其自觉纳税意识和法治观念。此外，推进国际税收合作，建立跨境电子商务税收治理框架，共同应对全球化带来的税收挑战。通过这些措施，税收征管能够实现良性循环，促进电子商务的健康发展和社会经济的持续稳定。

3. 研究设计

3.1. 模型选定

为解释电子商务税收遵从的内在机理和现实情况，选取合适的模型测算耦合关联度是系统整体分析的关键。由于研究对象和数据属性不同，现有文献中使用了多种技术工具，如复合系统协调度模型、协调度模型、B型关联度模型和灰色关联度模型。灰色关联模型针对数据不完备或不确定性，通过少量信息建立灰色微分预测模型，揭示子系统间的连续发展关联过程，适用于数据量小、关系不确定的情况。鉴于电子商务范围广、主体遵从数据模糊且相关研究文献匮乏，灰色关联模型更适合测算电子商务税收遵从度的耦合系数，具备更强的解释力和说服力，为科学分析电子商务税收现状提供参考。

3.2. 变量选择

衡量电子商务行业税收遵从度的变量选取基于以下三点：第一，确定变量，将电子商务交易总额作为灰色关联模型的因变量或母因素。第二，考察电子商务对社会交易量的贡献，通过批发零售业商品销售额与电子商务交易总额的耦合关联度，分析其发展水平及带动社会消费的能力。第三，考察电子商务与传统商务对增值税收入的影响，通过测算两者与增值税收入的耦合系数，反映其耦合状态和紧密程度，预示未来电子商务税收的发展趋势，并提供提升税收遵从度的思路。因此，文章以电子商务交易总额、批发零售业商品销售额和增值税收入为变量，对电子商务税收遵从度进行量化评估。

3.3. 数据来源

本文对2004至2020年我国电子商务交易总额、批发零售业商品销售额及增值税收入数据进行了统计整理并开展实证研究。所有数据均来自国家统计局官网(见表1)。

Table 1. Basic data of total e-commerce transactions, sales of wholesale and retail goods and value-added tax revenue in China from 2004 to 2020

表1. 2004~2020年我国电子商务交易总额、批发零售业商品销售额与增值税收入基本数据

年份	电子商务交易总额 (万亿元)	批发零售业商品 销售额(万亿元)	增值税收入额 (万亿元)
2004	0.93	8.70	0.90
2005	1.30	9.33	1.08
2006	1.55	11.00	1.28
2007	2.17	13.27	1.55
2008	3.14	20.82	1.80
2009	3.67	20.12	1.85
2010	4.55	27.66	2.11
2011	6.09	36.05	2.43
2012	8.11	41.05	2.64
2013	10.40	49.66	2.88
2014	16.39	54.13	3.09
2015	21.79	51.56	3.11
2016	26.10	55.89	4.07
2017	29.16	63.02	5.64
2018	31.63	69.12	6.15
2019	34.81	78.25	6.23
2020	37.21	86.43	5.70

3.4. 模型构建

在灰色关联分析中，为了能够统一各项因素的度量标准，通常需要对数据进行标准化处理。标准化后的数据可以消除量纲的影响，使得不同单位和量级的数据能够在同一尺度上进行比较。假设有一个原始数据矩阵X，其中每一列代表一个序列，每一行代表一个时间点或观测值。为了标准化这些数据，可以采用以下方法：

${X^{\prime }}_{ij}=\frac{X_{ij}-\min \left(X_i\right)}{\max \left(X_i\right)-\min \left(X_i\right)}$ (1)

在公式(1)中，${X^{\prime }}_{ij}$ 表示原始数据矩阵X中第i行第j列的元素，$\max \left(X_i\right)$ 和$\min \left(X_i\right)$ 分别是第i列的最小值和最大值。设标准化后的数据矩阵为$X^{\prime }$ 。选定一个基准序列${X^{\prime }}_0$ ，通常是系统的目标序列或最重要的影响因素序列。灰色关联分析的核心是计算基准序列${X^{\prime }}_0$ 与其他序列${X^{\prime }}_j\left(j=1,2,\cdots ,n\right)$ 之间的关联度。具体步骤如下：

(1) 计算灰色关联系数：

${\xi }_{ij}\left(k\right)=\frac{\underset{i}{\min }\underset{k}{\min }\left|{X^{\prime }}_0\left(k\right)-{X^{\prime }}_i\left(k\right)\right|+\rho \underset{i}{\max }\underset{k}{\max }\left|{X^{\prime }}_0\left(k\right)-{X^{\prime }}_i\left(k\right)\right|}{\left|{X^{\prime }}_0\left(k\right)-{X^{\prime }}_i\left(k\right)\right|+\rho \underset{i}{\max }\underset{k}{\max }\left|{X^{\prime }}_0\left(k\right)-{X^{\prime }}_i\left(k\right)\right|}$ (2)

在公式(2)中，${\xi }_{ij}\left(k\right)$ 是第i列第k个观察值的灰色关联系数，ρ表示分辨系数，一般取值为0.5。

(2) 计算灰色关联度：

${\gamma }_i=\frac{1}{m}{\displaystyle {\sum }_{k=1}^m{\xi }_{ij}\left(k\right)}$ (3)

在公式(3)中，${\gamma }_i$ 均表示第i个序列与基准序列${X^{\prime }}_0$ 的灰色关联度，m表示观测值的数量。

综合以上分析，可以得到灰色关联分析模型的表达式为：

${\gamma }_i=\frac{1}{m}{\displaystyle {\sum }_{k=1}^m\frac{\underset{i}{\min }\underset{k}{\min }\left|{X^{\prime }}_0\left(k\right)-{X^{\prime }}_i\left(k\right)\right|+\rho \underset{i}{\max }\underset{k}{\max }\left|{X^{\prime }}_0\left(k\right)-{X^{\prime }}_i\left(k\right)\right|}{\left|{X^{\prime }}_0\left(k\right)-{X^{\prime }}_i\left(k\right)\right|+\rho \underset{i}{\max }\underset{k}{\max }\left|{X^{\prime }}_0\left(k\right)-{X^{\prime }}_i\left(k\right)\right|}}$ (4)

总体来说，模型表达式(4)用来计算系统内各因素(序列)与基准序列之间的关联度，从而判断各因素对系统的影响程度。通过实施数据标准化步骤，确保了不同量纲的数据能够公平地进行比较，提高了模型的精确度和分析结果的可信度。

3.5. 实证分析

针对表1中的数据进行实证分析时，需要将基准序列设为电子商务交易总额(万亿元)，并分析其与批发零售业商品销售额(万亿元)和增值税收入额(万亿元)之间的灰色关联度。具体来说：

(1) 对数据进行极差标准化(Min-Max标准化)处理，得到的数据如表2所示。

Table 2. Data after extreme standardized processing

表2. 极差标准化处理后的数据

年份	电子商务交易总 额标准值	批发零售业商品 销售额标准值	增值税收入额标准值
2004	0.00	0.00	0.00
2005	0.01	0.02	0.07
2006	0.03	0.06	0.16
2007	0.06	0.13	0.27
2008	0.13	0.38	0.38
2009	0.16	0.35	0.40
2010	0.21	0.61	0.53
2011	0.30	0.88	0.68
2012	0.41	1.00	0.76
2013	0.52	1.23	0.85
2014	0.86	1.37	0.93
2015	1.14	1.28	0.94
2016	1.36	1.48	1.34
2017	1.51	1.75	1.88
2018	1.62	1.97	2.03
2019	1.77	2.28	2.06
2020	1.89	2.52	1.83

(2) 计算灰色关联系数。以分辨系数ρ = 0.5，计算每个标准化序列与基准序列的灰色关联系数。以批发零售业商品销售额为例，计算所有k值的灰色关联系数，并取平均值，得到灰色关联度。具体计算过程如下：

$\begin{array}{l}{\xi }_{2004}=\frac{0.5\cdot 0+0.5\cdot 0}{0.5\cdot 0+0.5\cdot \left(0.00-0.00\right)}=1\\ {\xi }_{2005}=\frac{0.5\cdot 0.01+0.5\cdot 0.02}{0.5\cdot 0.01+0.5\cdot \max \left\{\left|0.02-0.00\right|,\left|0.01-0.00\right|\right\}}=0.75\\ {\xi }_{2006}=\frac{0.5\cdot 0.03+0.5\cdot 0.06}{0.5\cdot 0.03+0.5\cdot \max \left\{\left|0.06-0.00\right|,\left|0.03-0.00\right|\right\}}=0.67\\ {\xi }_{2007}=\frac{0.5\cdot 0.06+0.5\cdot 0.13}{0.5\cdot 0.06+0.5\cdot \max \left\{\left|0.13-0.00\right|,\left|0.06-0.00\right|\right\}}=0.61\\ {\xi }_{2008}=\frac{0.5\cdot 0.13+0.5\cdot 0.38}{0.5\cdot 0.13+0.5\cdot \max \left\{\left|0.38-0.00\right|,\left|0.13-0.00\right|\right\}}=0.53\\ ⋮\\ {\xi }_{2020}=\frac{0.5\cdot 1.89+0.5\cdot 2.52}{0.5\cdot 1.89+0.5\cdot \max \left\{\left|2.52-0.00\right|,\left|1.89-0.00\right|\right\}}=0.55\end{array}$

最终计算出所有年份灰色关联系数的平均值：

$r_{\text{wholesale}}=\frac{1+0.75+0.67+0.61+0.53+\cdots +0.55}{17}=0.73$

增值税收入额的灰色关联度计算过程如下：

$\begin{array}{l}{\xi }_{2004}=\frac{0.5\cdot 0+0.5\cdot 0}{0.5\cdot 0+0.5\cdot \left(0.00-0.00\right)}=1\\ {\xi }_{2005}=\frac{0.5\cdot 0.01+0.5\cdot 0.07}{0.5\cdot 0.01+0.5\cdot \max \left\{\left|0.07-0.00\right|,\left|0.01-0.00\right|\right\}}=0.88\\ {\xi }_{2006}=\frac{0.5\cdot 0.03+0.5\cdot 0.16}{0.5\cdot 0.03+0.5\cdot \max \left\{\left|0.16-0.00\right|,\left|0.03-0.00\right|\right\}}=0.82\\ {\xi }_{2007}=\frac{0.5\cdot 0.06+0.5\cdot 0.27}{0.5\cdot 0.06+0.5\cdot \max \left\{\left|0.27-0.00\right|,\left|0.06-0.00\right|\right\}}=0.77\\ {\xi }_{2008}=\frac{0.5\cdot 0.13+0.5\cdot 0.38}{0.5\cdot 0.13+0.5\cdot \max \left\{\left|0.38-0.00\right|,\left|0.13-0.00\right|\right\}}=0.68\\ {\xi }_{2020}=\frac{0.5\cdot 1.89+0.5\cdot 1.89+0.5\cdot 1.83}{0.5\cdot 1.89+0.5\cdot \max \left\{\left|1.83-0.00\right|,\left|1.89-0.00\right|\right\}}=0.94\end{array}$

平均值为：

$r_{\text{VAT}}=\frac{1+0.88+0.82+0.77+0.68+\cdots +0.94}{17}=0.82$

计算结果显示，批发零售业商品销售额的灰色关联度${\gamma }_{批发零售业}=0.73$ ，${\gamma }_{增值税}=0.82$ 。从计算结果可以看出，增值税收入额随着电子商务交易总额的变化而有较强的关联性。该结果表明随着电子商务的快速发展，国家的增值税收入也随之增加。这一现象反映了电子商务在经济活动中的重要性和对税收收入的显著影响。

4. 政策建议

4.1. 强化电商企业税收管理

在强化电商企业税收管理方面，首先需要建立完善的法律法规体系，以确保电商企业遵守税收法规。这包括加强对电商平台的监管，要求其承担更多的税收责任，例如税收代扣代缴，以及提供必要的纳税信息。此外，还应当建立跨境电商税收管理机制，加强对跨境电商的税收监管，防止逃税和避税行为的发生。除了强化法律法规，还应注重加强税收征管的信息化建设。通过利用大数据和信息技术，提高税收征管的效率和准确性，实现对电商交易的实时监控和分析，及时发现和纠正税收违法行为。同时，应推动税务部门与电商平台的信息共享与合作，使税收征管更加便捷高效。

在税收政策方面，应当积极探索适合电商企业特点的税收政策，促进其健康发展。一方面，可以采取税收优惠政策，降低电商企业的税负压力，激发其创新活力和发展动力。例如，对于符合条件的电商企业，可以给予税收减免或税收优惠，鼓励其增加研发投入、扩大生产规模、提升技术水平等。另一方面，应建立健全的税收激励机制，奖励那些遵守税法、诚信纳税的电商企业，促进税收遵从行为的形成和发展。这种激励机制可以通过给予税收优惠、提高信用等级、享受政府支持等方式实现，既能促进税收征管的有效实施，又能推动电商企业的健康发展[5]。

此外，应加强税收宣传教育工作，提高电商企业对税收政策的认识和理解。通过开展宣传活动、举办培训讲座等形式，向电商企业普及税收法规和政策，加强其税法意识和纳税自觉性。

在国际合作方面，应积极参与国际税收治理框架的构建，推动建立全球统一的跨境电商税收规则。加强与其他国家和地区的税收合作与交流，共同应对跨国电商税收难题，防止跨境电商企业通过跨境合作或避税手段规避税收责任。同时，还可以借鉴和吸收国际经验，优化我国的电商税收政策和征管机制，提高我国在国际电商税收领域的话语权和影响力。通过加强国际合作，共同推动全球电商税收治理的规范化和协调化，实现电商税收的公平、合理和可持续发展[6]。

4.2. 提高电子商务税收遵从度

提高电子商务税收遵从度是促进税收稳定增长、维护税收公平正义、推动电子商务健康发展的关键。首先，政府应加强对电子商务税收管理的监管和规范，建立健全的税收征管体系。包括加强税收政策的制定与调整，针对电子商务特点制定相应的税收政策，明确纳税义务和税收优惠政策，降低企业税收负担，激励企业自觉遵守纳税法。同时，加强对电商平台的监管，强化其责任意识和税收征收责任，确保电商交易数据的真实性和完整性，防止税收逃避行为的发生。

其次，政府应加强税收征管的信息化建设，利用先进的信息技术手段，提高税收征管的效率和准确性。可以建立电子商务税收信息交换平台，实现税收数据的实时监测和分析，及时发现并纠正税收违法行为，提高税收征管的精准度和时效性[7]。

此外，加强税收宣传教育工作，提高电商企业和个人对税收法律法规的认知和理解，增强其纳税意识和自觉遵守纳税法的意愿。可以通过开展宣传活动、举办培训讲座等形式，向电商从业者普及税收政策和法律法规，增强其纳税自觉性和诚信意识。

另外，加大税收执法力度，依法打击电子商务领域的税收违法行为，提高违法成本和风险，维护税法尊严和社会公平。政府部门应加大对电子商务税收违法行为的查处力度，依法惩处违法行为，形成对电商企业的有效震慑，维护税收秩序的稳定和社会公平的公正[8]。

最后，加强国际合作，推动建立全球电子商务税收治理框架，加强跨国电商税收信息交流与合作，共同应对跨境电商税收挑战，提升电子商务税收管理的国际化水平和效率。通过上述措施的综合实施，可以有效提高电子商务税收遵从度，促进税收收入的稳定增长，推动电子商务行业的健康发展，实现税收征管的规范化、精准化和智能化[9]。

4.3. 强化电子商务税收监控

强化电子商务税收监控是确保税收征管有效、促进税收公平与经济健康发展的重要举措。首先，政府需要加强对电子商务税收监管的法律法规建设，完善相关法律法规体系，明确电子商务交易的纳税义务和税收征收标准，加强对电商平台的监管，规范其纳税行为，并建立电子商务税收征管的法治保障机制[10]。

其次，政府应加强税收征管的信息化建设，利用大数据和人工智能等先进技术手段，提高税收监控的效率和准确性，实现对电商交易的全程监控和精准分析，有效识别和排查潜在的税收风险。

最后，政府应加强国际合作，推动建立全球电子商务税收监控机制，加强与其他国家和地区的税收信息交流与合作，共同应对跨境电商税收挑战，实现对电子商务税收监控的全球化和国际化[11]。通过上述措施的综合实施，可以有效加强电子商务税收监控，提高税收征管的有效性和精准度，促进税收公平与经济健康发展。

5. 结论

电子商务税收遵从度评估及征管策略的分析揭示了当前电子商务行业在税收管理方面面临的挑战和问题，也为改进税收征管工作提供了重要的参考依据。通过本文的研究，深入了解了电子商务行业的特点和税收管理的现状，认识到了电子商务税收遵从度评估的重要性和必要性。