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摘 要：电子商务的税收征管问题一直备受关注,如何降低监管成本和区分微利电商是题中之意.本文建立模型,认为消费者需要借助第三方信息以规避商品的优劣风险,并愿意为此承受一定的价差.差价能够激励电商主动进行包括税务登记在内的资格认证.因此在理想的状况下,有效的资格认证平台能够激励对电商纳税.本文收集的数据证实,对于一些成本溢价较高,盗版成本较低,劣质产品难以区分的行业,差价的激励能够形成稳定的平台自净.
关 键 词：电子商务；平台自净；实证分析
中图分类号：F810.42文献标识码：A文章编号：1001-828X（2013）12-0-03
一、电子商务税收存在的问题
电子商务是指运用电子通信作为手段的经济活动,通过这种方式人们可以对带有经济价值的产品和服务进行宣传、购买和结算.其自1997年引入中国市场,发展迅猛,随之产生的电子商务税收征管问题更是社会关注的热点.
电子商务可按照提供方式划分为间接电子商务和直接电子商务.间接电子商务是指基于互联网的电子交易平台开展交易活动,即有形货物的线上交易活动.这与传统的线下交易没有实质性区别,都需要借助邮政或运输系统交货.直接电子商务是指无形商品的线上直达交易,没有地理限制,如数字化产品.相对于间接电子商务,直接电子商务更具灵活性,税收征管难度更大.而且直接电子商务还关乎国际归属地的确定,电子商品的确认等诸多问题.就目前来看,中国并不具备对其征税的环境.因而本文着重研究与传统线下交易联系更为紧密的间接电子商务的运营态势.
总体来看,应该对电子商务课税以促进市场的规范发展已成为国内各界人士普遍认可的趋势；只是目前适应电子商务税收执行的征管环境尚未形成,课税方案尚未明朗,课税时机尚未成熟.
因此,以税收的财政、公平和效率原则为指导,寻求一个简单易行的监管办法显得尤为重要.本文试图在间接电子商务的运营特点和我国现行的税收征管体系之间寻找接驳点.通过构建理论模型,探究在电子商务环境下借助资格认证平台来形成稳定市场的可能性.
再进一步来看,在间接电子商务中,B2B、B2C等交易以线下实体企业为载体,对于税收征管而言其主要问题在于监管而非方法上的革新.但以C2C为主要形式的间接电子商务,其平台分布更为自由,营业机构的设置更为流动和随意.更为关键的是,网店的设立要求远远低于实体店,繁多的数量让传统税务机关的定点监管在网络实践中处于劣势,强行监管必然带来高额的监管成本.因此本文的模型和研究对象也主要是面向C2C商家.
二、相关文献
已有文献多侧重于如何加强传统监管体制.主要分为信息流和资金流两个角度.曹海生（2012）从税收征管的流程出发,建立了税收征管力的评价指标体系和模型,认为传统收税上的继承性问题依然是电子商务征管力的最大问题,其次是缺乏与电商平台合作等策略性问题,然后才是电子商务的特性.并以此在征管方面提出了新的见解.
然而目前国内外对于税务登记的监督激励成本收益方面的研究比较欠缺.尹音频,张昆明（2006）应用博弈模型对税务登记进行更深入的分析,认为由于监管难度的升上,传统的审查制度几乎失效,需要通过针对第三方（平台或者购买方）建立合适的奖金激励制度.
税收本身也直接对收益产生影响.Goolsbee（2000）估计,若将已有的使用税政策运用到电子商务领域,那么网上买家的减少量将多达24%.ALM和Melnik（2005）通过过对更多的数据流的观测发现,线上购物的税率敏感度仅占Gools-bee的估计量的四分之一.Scanlan（2007）发现,具体对于各个城镇来说,电子商务的税率敏感度甚至更低.税率敏感度的下降可能反映了越来越多的远程卖家正在收集和掌握各种与电子商务相关的税收信息,并依据当前的税率敏感度采取行动.
尽管如此,由于数据等缺乏的问题,大部分文献并不对税收具体征管办法的成本和收益进行接驳,也不区分税收对于不同规模电商的影响.本文主要从这个角度,利用平台自身提出一个低成本的税收征管模式的思路.
三、理论模型
(一)模型依据说明
相对于实体店,网络购物的最大的优势在于较低价格和更便捷的购物方式；而最大的风险在于无法通过对实物的辨认来分辨产品的优劣以及缺乏固定营业场所保证售后问题,因而增加了高价买低质品甚至是劣质品的风险.换句话说,就是网络的空间隔离增强了商家逆向选择的可能.
现实中不同的产品面对劣质品的风险是不同的.现实中,未征税的对象往往是处于垄断竞争或者接近完全竞争的市场中.对于垄断竞争,其典型代表是具有品牌效应的服装,化妆品,电子产品等.而对于后者,代表往往是在低价位竞争的杂牌服装等.在垄断竞争市场中的产品往往更具有被仿冒的价值,因此也就增加了劣质品的风险.而完全竞争中,同质商品往往承担更少比较的问题.
具有较强垄断地位的商品通常需要建立起品牌（如苹果公司）或者是它本身具有较大的进入资本（如石油产业）.而两者的前提是拥有一个固定的供给方.也就是说,这个供给方必然是拥有营业执照且合理纳税的企业.因此在这种情况下的电子商务不会出现税基的流失的问题,反而是通过其特有的信息渠道降低了销售的成本.
当然风险的大小也与商品的本身有着紧密的关系.家具等行业的产品的科技含量较低,因此相对于科技技术含量高的电子产品,其劣质品的伪装成本更低,则风险更大.同样,需要较长的使用期才能辨别出优劣的产品也意味着较高的购买风险.
为了减少诸如此上的风险,有效的措施之一就是供应方通过某种渠道给买方传递质量信息,现实中的质量保证,品牌连锁店往往都有此方面的作用.消费者往往愿意支付一定的差价来获得质量信息而减少风险,正是这种差价持续激励供应方提供需要额外成本的信息.然而网络大大弱化了现实中这一信息渠道,因此大幅增加消费者的购买风险.实践中,淘宝对于天猫和淘宝网的划分恰好构成了一个有效的基于网络的信息传递机制.天猫对于商家有更多的资质要求,其中包括了工商登记的证明.因此,实际上卖家需要通过税务登记等诸多附加成本以获得该信息传递渠道.另一方面,由于规模经济等因素的存在,随着销量和供给方供给规模的扩大,也需要工商登记以获取相关的资质.而这些信息渠道和激励的效果,最终都会反映在价格和销量上.
(二)模型构建
不妨假设生产商提供劣质品和优质品两种产品.劣质品的成本为,优质品的成本为.对于任意的,有且.
网商在模型中作为中间销售商存在.由于作为研究对象的代理商处在完全竞争或者接近完全的市场中,不妨认为进货价格总能达到最优价格,即
.
对于淘宝网商而言,对于出售不同质量的产品,定价方案为
其中表示单位的垫付营运成本需要的收益率.
而对于天猫网商而言只能够提供优质品,同时还存在这资格认证费用C和相关消费税率t
对于消费者而言,假设其购买的劣质品的效用为,优质品的效用为,其中.将货币支付近似作为单位效用.
另外假设淘宝网商中以概率提供劣质品,以概率提供优质品,而在天猫中提供劣质品由于严厉的惩罚制度是不合算的.需要说明的是这里的概率同时包含两个意义.一个是消费者的对于市场的先验概率,一个是淘宝网商实际提供产品优劣的概率.但是这里不妨认为两者相同.实际上,若不考虑后验概率,在两者不同对模型的结论并没有大的影响.
则对于消费者而言,在淘宝网购中得到的可能效用为
在天猫网购的效用为
则
其中,表示在淘宝网上由于劣质品的风险下,获得商品的平均效用.表示淘宝网中商品的平均价格.
由于消费者间效用函数本身的差异使得当的消费者倾向于选择天猫而反之则为淘宝.
其中的差异,也就是对于天猫资格认证降低风险从而提高的效用.这个效用的差异使得天猫能够存在.
而的差异,代表了资质认证的成本的差异,这个差异使得的淘宝网能够在风险下与天猫区分而存在.从另一个角度而言,由于天猫的资质认证的特点很大一部分是线下销售的必须要求.因此也定义程度说明了线上线下交易的成本差异.
令
淘宝网为扩大销售的应使得,基于之后证实数据在大多数情况下可以合理假设,因此可得应尽量使
也就是说当劣质品较少的市场中,淘宝相对而言会有更高的市场份额.
在市场的劣质品比例给定的情况下,对于个别商家而言,最优的策略本应当是提高自己销售产品中劣质品的比例.但是由于淘宝中也存在着信用销量等信息渠道,使得整个市场的k值能够保持在较低的水平.因此通常淘宝网卖家面临的决策在于在淘宝网积累为一个高信誉的卖家或者在通过天猫的资格认证.
令表示顾客会到淘宝买东西的概率,假设高信誉的淘宝买家只出售优质品.
则淘宝网商的利润是
而天猫网商的利润是
.
其中.
则当时要求,考虑到资格认证的成本C相对与商品成品较低,等式右侧可近似认为1/2.
结合之前分析,说明需要一个足够小的的初始值才能使得高信誉的淘宝买家不进入天猫.
在之后的实证分析中可以看出,对于大多数商品分类,这个条件是不能被满足的.但是对于小部分商品种类,淘宝电商的整体销量会高于天猫.
(三)模型的意义
现实中有关对于征收电子商务税存在两个难题.一是怎样的征税方式才能适应网络的特点并降低征收监管成本；二是制定怎样的税率和免征点才即能对高利润的电商进行征税,维护公平；又能区分出小微型卖家以避免打击新兴的电子商务产业.
通过该模型的说明给出了一个非常简单的监管办法.即在一定的条件下,只要建立一个资质认证的平台,由于网络商品的质量存在不确定性.如果商家有着足够强的对自身质量的信息传递的需求,它就会自主的做出选择,进行工商登记；换言之网络就能自发的使电商进行缴税.
这个方法的优点在于成本极低,而且主要的监管成本在于商品质量本身,这有助于电子商务的健康发展.此外这个方法能够自动的区分出电商中的微利企业.对于希望迅速做大做强的网商来说,如果要证
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明自己的商品具有质量保证从而打开市场局面,就必须通过包括税务登记在内的资质认证.四、数据选取及实证方法、结论
数据选取及实证方式本文选取了六个行业（书籍,电子产品,电器,化妆品,家具,服装）44种商品共计433组数据.同一商品的每组数据包括商品的近一个月内成交的价格,成交的数量和该商品是否在天猫上销售.
数据选取的方式是首先在淘宝既定的行业分类及产品种类中,随机选取较为热销的商品.对于销量的限制是为了避免小的销量导致每一个网店的增加都对结果有较大的影响,导致结果的不稳定性.
在选取商品后,即可对该商品的销量进行排序.按销量大小顺序记录共计10条数据,对于销量递减非常快的商品可以适当减少该商品的数据条数,对于销量递减非常慢的商品可以适当增加数据条数.
由于成交的商品价格才是有效的商品报价.因此本文对每种商品的价格采用了销量加权的办法.即天猫的商品平均成交价格为,表示交易在淘宝网完成,表示在天猫的完成.类似的可得到淘宝网的商品平均成交价格.
然而即使每个商品有十组左右的数据,但是每件商品的样本过小,缺乏使用统计学概率计量工具的数学基础.而对于同行业的差价分析则缺乏同一分布的假设基础.因此这里并不适用于统计学的假设检验分析,而采取普通的统计学参数来对结果进行描述性说明可能更为合适.
对于商品i在天猫和淘宝的差价,采用差价比例,即来说明.越大,意味着天猫对于淘宝网上价格的差价越大,在近似完全的竞争市场中反映了天猫和淘宝网之间的商品成本差距.而对于消费者的选择倾向,则通过消费市场选择的集中度,也就是对商品在天猫上的销量与商品整体的销量进行比较,令集中度.越大说明消费者越倾向于在天猫中进行消费.结合已知的价差就能反映出淘宝网需要通过多大的价格优势才能弥补自身与天猫信息优势上的差距.同时,还可以分析出在这种情况下,一个自发而稳定的天猫市场能借助信息认证得以构建.
实证结果可以看出,在不同行业的差价比例是不同的.但是天猫的价格基本上都远高于淘宝网.在接近完全竞争的市场条件下,这很可能是资格认证成本在价格上的体现.由于认证电商和实体店销售的相似性,数据同时也在一定程度上说明了线上线下交易的成本差异是明显存在的.这个差价实际上是对电商进行普遍征税的原因和前提.
值得注意的是,其中差价比较高的是书籍,化妆品,家具和服装.其特点或者是商品本身相对于成本的溢价较高,或者是盗版成本较低,再者是区分正品和劣质品的难度较大或耗费的时间较长.在模型中,这意味着商品本身的性质导致消费者认为市场中先验的风险更大,因此淘宝网中先验的效用较小,需要较大的价差才能弥补这种效用差异.而如果商品容易被模仿而且有着很高的成本溢价（如书籍）,那么就为这种较大的价差提供了可能性.
关于商品销售的集中度,从表中的六个商品行业可以看出,天猫占据着一定的优势.即大家更倾向于在天猫进行交易.结合上文提到的天猫与淘宝网的差价,这证实了天猫的资质认证对消费者进行风险的判断起到强烈的信息传递的作用,因此能够在很大程度上弥补差价带来的损失.这也是能够建立起一个拥有税收自净能力的电商交易平台的基本条件.
另一方面,有少部分市场的销售更多的集中于淘宝网.这实际上是模型所推导出的另一种情况：若在初创时期能够在消费者心中建立足够好的印象,则商家更倾向于在淘宝网中做一个优质的商家积累信誉而非选择天猫认证.其典型的例子就是电子产品：较低的价格差异伴随着较低的市场集中度,原因在于电子产品的盗版成本很高,本身具有一定网购能力的消费者能够较快的分辨出产品差异.因此逆向的认证信息对于消费者的作用较小,因而对于商家的激励也就变小.其中化妆品的交易行为较为复杂,销售化妆品的天猫商铺较少而行为较多,因此表过不提.
最后,差价比例和销售集中度的相关性高达0.9465.这与之前的模型假设应该是吻合的.天猫认证对消费者的心理风险判断影响越大,就意味着淘宝商户必须用更多的差价来弥补这一影响.
五、本文结论
本文建立了一个使得电商平台拥有对收税自净能力的模型.即在网络购物存在不确定性的情况下,消费者需要通过第三方信息来减少这种不确定性,因此平台只需要提供相关的资质认证,包括税收的资质认证.当这种第三方的信息足够强烈的时候,就能够弥补由于税收带来的损失,使得拥有足够利润和资本的商家自发的进行资格认证,从而降低了税收的监管成本.
从数据分析上,由于天猫和淘宝网显示出了明显的价格差异,因此对于自营网商和平台网商,线上和线下交易的成本差异,本文认为应当是相当明显的.然而这种成本差异是否必然导致利润上的差异,这还依赖于市场的竞争状况等因素,在目前的数据样本下仍值得商榷.
另一方面,从天猫相对强势的销售量和价格差的相关关系可以看出,消费者在很大程度上受到交易不确定性的影响,他们强烈的需要一个经过资格认证的网商.同时,对于不同行业,尤其是劣质品风险比较高的行业能够承受较大的价格差异.
如果这个结论能够被更强有力的证实,那就说明政府可以通过建立一个相关资格认证的平台来解决电子商务的相关税收问题.而且根据模型本身的推导,这个平台的信誉度越高,对产品质量的监管越严格,资质认证的额外费用越低,就能够产生足够的激励使得原本未进行工商和税务登记的电商自发进行登记,从而减少网商的税基流失.当然,这几个目标之间可能存在着矛盾,仍需要进一步的协调和建模选取最优值.
六、本文不足
1.尚未建立模型说明淘宝和天猫的信誉机制是如何起作用的以及信誉机制的累积过程,而直接假设由于信誉机制的作用是淘宝降低了次品率.
2.由于历史数据难以查找,为了数据样本值较大,主要在较为热销的产品中选取数据,可能存在一定的偏误.
3.虽然进行行业分类,但本文并未详细对商品的使用方式和价格大小对于风险敏感度的不同进行分析.其次,不同行业中的不同商品类型的数据由于其特点可能存在较大的差异,但本文并未进行细分.