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我国税收征管效率研究——基于三阶段DEA模型的分析的开题报告
一、选题背景
税收征管是指通过国家税务机关对纳税人及其他缴税义务人的纳税行为进行管理和监督，以便准确、及时地收取税款和加强税收监管的过程。稳定的税收收入是国家财政的重要来源，而税收征管效率的高低直接关系到税收收入的多少和质量。
目前，我国税收征管中存在着不少问题。一方面，由于国家税种众多，不同税种间的征管标准不现，可能导致同样的税收征管效果，但是收取的税额却存在较大的差异，这就体现出税收征管效率的高低不同。另一方面，税务机关人员的工作态度和业务能力也会影响税收征管效率。因此，研究税收征管效率，具有重要实际意义。
二、研究目的和意义
本研究的目的是通过建立三阶段DEA模型，评估我国税收征管的效率，并挖掘出存在的不足之处，为提高税收征管效率，增加税收收入提供有力的理论和实践基础。
具体来说，本研究的主要意义包括以下几个方面：
1.为加强税收征管提供数据支撑。通过建立DEA模型，能够比较客观地评估各省市区税收征管效率，发现偏低的地区和存在问题的环节，为加强税收征管提供实际数据支撑。
2.为促进各地税收征管互相学习提供参考。本研究将分析各省市区税收征管的效率差异和存在问题的原因，能够为地方税务机关在征管工作中互相学习、借鉴经验提供参考。
3.为行业改进提供建议。通过对我国税收征管效率的评估，可以发现存在的问题和改进的方向，为行业改进提供建议。
三、研究内容和方法
本研究将采用三阶段DEA模型，评估我国各省市区税收征管效率。首先，根据各省市区的税收数据和征管数据建立数据包络分析(DEA)模型，评估各省市区税收征管的技术效率和规模效率。其次，将技术效率和规模效率联立，建立Malmquist指数模型，分析不同时期间税收征管效率的变化情况。最后，通过引入合适的贡献度变量，建立三阶段DEA模型，分析影响税收征管效率的因素，并为提高税收征管效率提供指导建议。
四、研究计划和进度安排
本研究预计在3个月内完成，计划进度如下：
第1个月：查阅文献，了解税收征管效率的评估方法和应用情况。
第2个月：收集各省市区的税收数据和征管数据，建立数据包络分析(DEA)模型，评估各省市区税收征管的技术效率和规模效率。
第3个月：引入合适的贡献度变量，建立三阶段DEA模型，分析影响税收征管效率的因素，并为提高税收征管效率提供指导建议。
五、预期成果和局限性分析
本研究的预期成果是：评估我国各省市区税收征管效率，分析影响税收征管效率的因素，为促进税收征管工作的改进提供指导建议。
局限性分析：本研究所处理的数据是以省为单位的数据，而没有考虑到地区层面的细节问题；并且参与本研究的地区可能并不足够全面，导致研究结论在实际的征管工作中的适用性会存在一定的局限性。