Nâng cao tính bền vững nguồn thu từ thuế: Kinh nghiệm quốc tế và bài học cho Việt Nam

PGS.,TS. Phạm Hồng Chương, TS. Nguyễn Thị Thùy Dương - Đại học Kinh tế quốc dân

Thuế là nguồn thu chiếm tỷ trọng lớn ở Việt Nam hiện nay, đạt trên 70% tổng thu cân đối ngân sách nhà nước và chiếm 22,6% GDP giai đoạn 2006 - 2012. Vì vậy, đảm bảo nguồn thu thuế bền vững là một trong các yêu cầu cốt lõi để duy trì một nền tài khóa vững chắc. Bài viết khái quát kinh nghiệm của một số nước về đảm bảo tính bền vững nguồn thu thuế, từ đó đề xuất các giải pháp cơ bản đảm bảo tính bền vững nguồn thu thuế tại Việt Nam.

Ảnh minh hoạ: Nguồn Internet
Ảnh minh hoạ: Nguồn Internet

Kinh nghiệm một số nước về đảm bảo tính bền vững nguồn thu thuế

Về xây dựng Luật Thuế tài sản của Singapore

Bên cạnh thuế thu nhập cá nhân, thuế thu nhập doanh nghiệp thì thuế tài sản chiếm một vị trí quan trọng trong hệ thống thuế Singapore. Nguồn thu từ thuế này chiếm đến 0,79% GDP. Thuế tài sản của Singapore bao gồm thuế bất động sản (BĐS) và thuế chuyển quyền sử dụng tài sản, trong đó thuế BĐS là thuế quan trọng nhất.

Singapore đánh thuế BĐS vào vào những tài sản không thể dịch chuyển bao gồm căn hộ, nhà riêng, văn phòng, nhà máy, cửa hàng và đất đai. Thuế được đánh trực tiếp vào người sở hữu các BĐS đó. Mỗi loại BĐS áp dụng một biểu thuế suất khác nhau.

Luật Thuế chia BĐS thành các nhóm: (i) BĐS có người sở hữu đồng thời là người cư trú; (ii) BĐS có người cư trú nhưng không phải là người sở hữu; (iii) BĐS không có người cư trú (các nhà máy, trung tâm thương mại, đất đai). Đối với các BĐS mà người ở là chủ nhà thì biểu thuế suất là lũy tiến từng phần với khởi điểm chịu thuế trên 8.000 đô la Singapore và thuế suất biên cao nhất lên tới 16% cho giá trị BĐS trên 130.000 đô la Singapore.

Đối với những BĐS mà người cư trú không phải là chủ nhà thì biểu thuế suất là lũy tiến từng phần. Thuế suất biên 10% cho 30.000 đô la đầu tiên và thuế suất biên cao nhất là 20% cho giá trị trên 90.000 đô la. Đối với các BĐS không có người cư trú như là các trung tâm thương mại, công nghiệp và đất đai sẽ bị đánh thuế với một tỷ lệ là 10%. Biểu thuế suất dành cho BĐS mà người cư trú là người sở hữu sẽ không được áp dụng cho BĐS không có cá nhân cư trú mặc dù người mua nhà có mục đích để ở.

Thuế BĐS phải nộp = Thuế suất x AV

Trong đó, AV là giá trị của tài sản đó tính theo từng năm. AV của một căn hộ hay ngôi nhà được xác định bằng cách so sánh giá thuế của các BĐS tương tự ở các khu vực xung quanh. Trường hợp BĐS là căn hộ, cửa hàng, văn phòng, chi phí dịch vụ trả cho doanh nghiệp quản lý sẽ được khấu trừ khỏi giá trị của AV. Có 3 phương pháp chính để tính AV của một BĐS. Đó là phương pháp so sánh, phương pháp kiểm tra lợi nhuận, phương pháp kiểm tra thầu.

Về dự báo số thu thuế của Trung Quốc

Ở Trung Quốc, Vụ Kế hoạch và Thống kê thuộc Tổng cục Quản lý thuế sẽ tổ chức tiến hành việc dự báo số thu thuế trong suốt quy trình ngân sách. Theo nghiên cứu của George Chun-Yan Kuo (2000) tại Đại học Harvard, 3 mô hình được sử dụng chủ yếu để dự báo doanh thu thuế tại Trung Quốc là mô hình kinh tế vĩ mô, mô hình mô phỏng vi mô và mô hình mức thu hàng tháng.

- Phương pháp sử dụng mô hình kinh tế vĩ mô: Phương pháp này gồm 3 bước: Tổng hợp số thu thuế cho mỗi loại thuế trong một chuỗi thời gian nhất định; lượng hóa các căn cứ tạo nên cơ sở thuế của mỗi loại thuế và thu thập thông tin về cơ sở thuế; kiểm tra sự thay đổi của số thu thuế tương ứng với sự thay đổi của cơ sở thuế bằng phân tích hồi quy.

Hiện nay, Trung Quốc chưa có một hệ thống dữ liệu đầy đủ liên quan đến các biến kinh tế. Những dữ liệu này vốn dĩ rất quan trọng để ước tính độ co giãn của thuế nhằm xác định chính xác doanh thu thuế. Vì vậy, phương pháp này còn có những hạn chế nhất định khi áp dụng tại Trung Quốc.

- Phương pháp sử dụng mô hình mô phỏng vi mô: Ở Trung Quốc, mô hình này được áp dụng tốt nhất trong việc dự báo số thu từ thuế giá trị gia tăng (GTGT). Nguồn thu từ thuế GTGT hiện vẫn đang chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng thu ngân sách của Trung Quốc. Hệ thống dữ liệu dùng cho mô hình này được thu thập từ năm 1994, khi Trung Quốc ban hành hệ thống thuế GTGT, bao gồm 3 nguồn dữ liệu:

+ Khảo sát chi phí của các hộ gia đình cho việc tiêu thụ hàng hóa và sử dụng dịch vụ. Những chi phí này sẽ được chia thành hai loại: ở nông thôn và ở thành thị.

+ Khảo sát các đối tượng nộp thuế GTGT để thu thập những dữ liệu hàng năm về thuế GTGT đầu ra và thuế GTGT đầu vào ở các mức thuế suất được áp dụng, thuế thu nhập và các báo cáo tài chính của doanh nghiệp.

+ Bảng đầu vào, đầu ra thể hiện giao dịch liên ngành và nhu cầu chi tiêu cuối cùng của hộ gia đình, Chính phủ và các doanh nghiệp trong nền kinh tế.

Thêm vào đó, mô hình này còn sử dụng kết hợp với các biến số kinh tế vĩ mô như dự báo tăng trưởng GDP và dự báo tăng trưởng bình quân ngành để xem xét tác động của các chính sách thay thế đến tổng thu thuế GTGT.

- Phương pháp sử dụng mô hình mức thu hàng tháng: Có 2 bước để phát triển mô hình dự báo mức thu thuế hàng tháng: Thứ nhất là tính toán tỷ trọng các nhân tố ảnh hưởng đến sự tăng trưởng của doanh thu thuế hàng năm từ 2 tỷ lệ tăng trưởng (Tỷ lệ tăng trưởng của số thu thuế thực tế hàng tháng tính đến thời điểm hiện tại so với số thu thuế tương ứng của các năm trước và tỷ lệ tăng tưởng GDP năm hiện tại). Thứ hai là ước lượng sự thay đổi của doanh thu thuế nếu như có sự thay đổi về mức thuế suất hiệu quả trong năm trước đó. Mức thu thuế hiệu quả ở đây được tính bằng tỷ lệ giữa doanh thu thuế và cơ sở thuế.

Về ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý thuế của Peru

Tất cả các cơ quan thuế địa phương được kết nối dữ liệu trung tâm với cơ quan thuế Trung ương tại Thủ đô Lima (Peru). Mỗi cơ quan thuế địa phương có một máy chủ riêng biệt. Bộ phận công nghệ thông tin của cơ quan thuế bao gồm 450 nhân viên (chiếm 3,75% tổng nhân viên của cơ quan thuế và có ngân sách là 45 triệu USD (chiếm 7,04% tổng ngân sách).

Ngân sách này chưa bao gồm chi phí trả lương cho nhân viên công nghệ thông tin. Peru xác định mục tiêu rất rõ ràng khi triển khai dự án hiện đại hóa công nghệ thông tin trong quản lý thuế, đó là trong vòng 5 năm (2011 – 2016) phải tăng thu thuế từ 14% GDP lên đến 18% GDP. Dự án hiện đại hóa quản lý thuế của Peru đã mang lại khá nhiều thay đổi, điển hình là việc tạo ra những phần mềm mới như một nền tảng cung cấp dịch vụ.

Nền tảng này bao trùm mọi hoạt động quản lý thuế. Để giải quyết mục tiêu dài hạn thì cơ quan thuế tạo ra các dự án nhỏ hơn. Dự án tiên tiến nhất là dự án hợp phần nguồn nhân lực. Kế hoạch chia làm 2 giai đoạn: Giai đoạn đầu sẽ là một chương trình ngắn hạn với mục tiêu giải quyết các lỗi hiện có; Giai đoạn thứ hai là một chương trình dài hạn với việc tạo ra một hệ thống công nghệ thông tin mới.

Cơ quan thuế Peru cung cấp một điểm truy cập duy nhất, có sẵn trên trang web (www.sunat.gob.pe). Theo đó, người nộp thuế sử dụng mã số thuế, tên người dùng và mật khẩu để truy cập. Khi người nộp thuế đăng nhập, hệ thống sẽ hiển thị các tùy chọn có sẵn dưới dạng liên kết. Ví dụ, trong trường hợp kê khai thuế, hệ thống cho phép sử dụng hai ứng dụng cơ bản: Sử dụng một ứng dụng cửa sổ tải về, gọi là PDT và sử dụng trang web trực tuyến.

Với ứng dụng sẵn có tại máy tính, để dùng nó thì người sử dụng phải cài đặt một ứng dụng Visual Basic. Ứng dụng này hỗ trợ tạo ra các mẫu kê khai thuế. Người nộp thuế phải hoàn thành các thông tin, sau đó hệ thống tạo ra một tập tin có thể được sử dụng để nộp tờ khai. Cơ sở hạ tầng PDT được thiết kế để giúp người nộp thuế hoàn thành việc kê khai thuế, đồng thời đảm bảo an ninh và sự nhất quán của thông tin được gửi.

Khai thuế và nộp thuế điện tử cũng có thể được triển khai đồng thời. Khi kê khai thuế xong, người nộp thuế có thể đăng nhập tại Cổng nộp thuế điện tử. Người nộp thuế có thể sửa lại các thông tin đã kê khai bất kỳ lúc nào cho đến khi nộp thuế. Các khoản tiền thanh toán thuế sẽ chuyển vào kho bạc hoặc thông qua ngân hàng và ngân hàng sử dụng phần mềm mà cơ quan thuế cung cấp.

Cơ quan thuế của Peru bắt đầu sử dụng IBM I2 như một công cụ thu thập, phân tích thông minh. Công cụ này cho phép tích hợp được nhiều nguồn dữ liệu bên ngoài như từ hàng không, nhập cư, ngân hàng, các dịch vụ tiện ích….

Một số đề xuất đối với Việt Nam

Nguồn thu từ thuế sẽ được coi là bền vững nếu nó thỏa mãn các điều kiện: (i) Nguồn thu này ổn định và thường xuyên tăng trưởng; (ii) Cơ cấu thu thuế là hợp lý; (iii) Nguồn thu không dễ bị tác động, tổn thương từ các yếu tố bên ngoài; (iv) Hiện tượng trốn thuế, gian lận thuế, nợ thuế được kiểm soát tốt. Đối chiếu với những tiêu chí trên thì tính bền vững của nguồn thu thuế tại Việt Nam còn nhiều điều đáng bàn khi nguồn thu nội địa còn khiêm tốn và chịu ảnh hưởng nhiều từ tác động của nền kinh tế thế giới.

Trong khi đó, tình trạng nợ đọng thuế, trốn thuế vẫn diễn ra phức tạp ảnh hưởng không nhỏ đến tính bền vững của nguồn thu thuế. Để đảm bảo nguồn thu thuế bền vững, dựa trên tham khảo kinh nghiệm của các quốc gia và thực tế tại Việt Nam thời gian tới cần triển khai các giải pháp sau:

Thứ nhất, nên nhanh chóng xây dựng Luật Thuế tài sản tại Việt Nam. Tập trung hoàn thiện thuế tài sản sẽ mang lại nhiều nguồn thu tiềm năng. Vì thuế tài sản là thuế trực thu nên nó sẽ thu đúng vào người giàu, người có nhiều tài sản và không gây ra mất công bằng như là việc tăng thuế suất thuế GTGT. Thuế tài sản cần thiết kế các biểu thuế khác nhau cho từng nhóm tài sản và ưu tiên sử dụng biểu thuế lũy tiến. Thuế được đánh trên giá trị hàng năm của tài sản đó.

Xác định giá trị tài sản có thể tham khảo ba phương pháp mà Singapore áp dụng là phương pháp so sánh, phương pháp kiểm tra lợi nhuận và phương pháp kiểm tra thầu. Phương pháp so sánh nhằm so sánh các tài sản được đánh giá với tiền đi thuê của những tài sản tương tự ở cùng một địa điểm, một khu vực tương tự.

Phương pháp này áp dụng đối với nhà ở, nhà máy, cửa hàng, văn phòng và những tài sản khác mà giá thị trường của chúng dễ dàng đánh giá. Phương pháp kiểm tra lợi nhuận dựa trên giả định rằng giá trị của tài sản liên quan đến lợi nhuận thu được từ việc sử dụng tài sản đó. Phương pháp này dùng để đánh giá giá trị hàng năm của các tài sản mà giá đi thuê không có sẵn ngoài thị trường.

Thông thường, đó là những tài sản có vị thế độc quyền như bến cảng, nhà ga, những địa điểm phục vụ công cộng. Phương pháp này dựa vào khả năng tạo ra lợi nhuận của tài sản đó. Phương pháp kiểm tra thầu áp dụng với những tài sản hiếm khi cho thuê ví dụ như câu lạc bộ, xưởng đóng tàu, trạm xăng. Phương pháp này tính toán giá trị hàng năm của tài sản dựa trên giác độ chi phí, bao gồm chi phí mua đất và xây dựng BĐS, chi phí sửa chữa, bảo trì, bảo hiểm và thuế.

Thứ hai, cần hoàn thiện công tác dự báo thu thuế. Trước mắt, củng cố hoàn thiện cơ sở dữ liệu theo hướng tập trung, đa dạng. Đây có thể coi là công việc đầu tiên và quan trọng nhất khi triển khai dự báo thu thuế. Dữ liệu về thuế có thể thu thập từ tờ khai thuế hoặc qua điều tra khảo sát.

Dữ liệu này được kết nối điện tử trong toàn bộ hệ thống cơ quan thuế và có thể dễ dàng truy cập từ các cơ quan có liên quan. Tiếp theo, lựa chọn phương pháp, mô hình dự báo thu hợp lý cho từng giai đoạn. Tổng cục Thuế nên tổ chức một bộ phận chuyên biệt cho dự báo từng sắc thuế.

Thứ ba, đẩy mạnh áp dụng công nghệ thông tin trong quản lý thuế. Các dự án hiện đại hóa quản lý thuế cần có lộ trình và mục tiêu cụ thể về số tăng thu cho NSNN mà dự án sẽ mang lại. Ngoài việc triển khai nộp thuế và hoàn thuế điện tử, cơ quan thuế cần xem xét đổi mới công nghệ trong hợp tác thu thập và chia sẻ thông tin với các cơ quan bên ngoài. Cần tranh thủ sự giúp đỡ về tài chính và chia sẻ kinh nghiệm của các Tổ chức quốc tế như Ngân hàng Thế giới, Tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế.     

Tài liệu tham khảo:

1. Bộ Tài chính, số liệu công khai NSNN năm 2013, 2014, 2015;

2. Tổng cục Thuế (2016), Báo cáo tổng kết hoạt động ngành Thuế;

3. Shukla, G. P., Phạm Minh Đức, Engelschalk, M. và Lê Minh Tuấn (2011), Cải cách thuế ở Việt Nam hướng tới một hệ thống hiệu quả và công bằng hơn, Ban quản lý kinh tế và xóa đói giảm nghèo khu vực Châu Á - Thái Bình Dương, Ngân hàng thế giới;

4. Allen Schicck (2005), Sustainable budget policy: Concept and approaches, OECD Journal on budget, Volume 5, No1.ISSN 1608-7143;

5. Kuo, C. Y. (2000), ‘Estimation of Tax Revenue and Tax Capacity’, (No. 2000-08), JDI Executive Programs;

6. Mukul G. Asher & Amarendu Nandy (2016), Property Tax in a City – State: The case of Singapore, Policy and Society Journal.