按性别分列的税务行政数据

授权公开披露 授权公开披露 按性别分列的税务行政数据 ： 经验哥伦比亚税务和海关管理局 知识说明 性别与税收对话 ： 性别与财政系列 2024 年 11 月 这一系列研究探讨了常被忽视的性别与税收的交集，揭示了税政及其管理如何在全球范围内对男性和女性产生不同的影响。每份知识简报将从性别视角出发，探索税政、税务和海关管理以及税务遵从的细微之处，揭示构建高效和进步税制所面临的挑战与机遇。这样的税制对于促进女性的经济参与和自主具有重要意义。我们将一同剖析税收领域性别平等的复杂性，突出展示变革性的故事和创新策略，旨在推动包容性经济增长和可持续发展。 路易斯·费尔南多·加波拉·尼诺（前国家税务总局总局长顾问）、路易斯·卡洛斯·雷耶斯（哥伦比亚工商业和旅游部长及前国家税务总局总局长）、安娜·玛丽亚·特宾（世界银行高级经济学家）和高木光美（世界银行性别经济学家）撰写了本报告。作者感谢埃杜阿多·伊里翁多在研究方面的卓越支持，并感谢国家税务管理局（DIAN）前任和现任员工杰瓦尼·阿维拉·玛赫查、阿德里安娜·扬妮丝·普拉兹·卡德纳、伊莱达·希梅娜·拉拉·查维斯、胡安·胡利奥·凯塞多·尤谢奇、奥尔加·阿德里安娜·波图·冈萨雷斯、玛丽亚·费尔南达·奥斯皮罗·莫雷诺、帕斯特·哈姆莱斯·西埃拉·雷耶斯和大卫·古斯塔沃·苏亚雷斯·卡斯特罗在2024年4月和5月进行的访谈中分享的知识和经验。作者还感谢世界银行的亚历杭德罗·蒙托亚（DIAN）、拉斐尔·穆诺兹·莫雷诺（首席国家经济学家）、梅尔西·贾杜（高级经济学家）、安妮·布罗克梅耶（高级经济学家）和泰奥多罗·斯科特（经济学家）对本报告的同行评审。 _this Knowledge Note由世界银行全球税制项目中的性别平等融入税制改革项目团队准备，该项目由Ceren Ozer（财政政策与可持续增长单位高级经济学家）领导._ 本研究的发现、解释和结论完全由作者提出。它们不一定代表国际复兴开发银行/世界银行及其附属组织的观点，也不一定代表世界银行执行董事会或其所代表的各国政府的观点。 归因 请参考以下引用：“Gamboa, Luis Fernando; Reyes, Luis Carlos; Tribin, Ana Maria; and Komatsu, Hitomi (2024). 性别细分税行政数据：哥伦比亚税务和海关局的经验. 性别与税收对话知识简报. 华盛顿特区：世界银行。” 封面照片 ： 杜克出版社 / 世界银行。报告设计： Giannina Raffo ， Adri á n Lizaldre 。 执行摘要 2022年哥伦比亚税制改革赋予了国家税务和海关局（DIAN）开展性别导向研究的职责。随后，DIAN建立了机构性结构，开发了性别细分策略以在纳税人登记数据库和个人所得税申报表中进行性别细分，并分析了细分后的税收数据。本知识简报通过概述机构战略、过去和现在的研究方法以及在过程中遇到的挑战，记录了DIAN的经验。旨在为其他收入管理部门和计划进行性别细分并分析税收数据的政府机构提供经验教训。 1. 按男女分列的税收数据 多年来，DIAN采取了多项举措将性别分析融入税收数据，但这些努力面临许多重大限制。DIAN正与哥伦比亚国民民事登记机构合作——该机构负责民事登记——以在一项严格的跨机构信息共享协议下识别纳税人的性别。该协议明确规定了哪些人可以访问这些数据以及如何使用它们。然而，由于缺乏跨机构交换私人信息的法律框架，两家组织之间的数据共享受到限制。在这一严格协议下，DIAN无法访问整个国民民事登记数据库，也不能将其用于经济分析。相反，它需要通过现有的在线系统单独验证纳税人的性别，这使得对已注册个人的验证过程过于耗时。因此，纳税人性别的验证仅限于新注册的个人。出于这个原因，DIAN选择开发自己的方法来区分性别。 DIAN 按性别(男女) 分列个人所得税数据的最新策略涉及 ： 1)使用国民身份证号码合并纳税人数据库和养老金数据(42.8 ％ 的个人可以匹配) ；2)使用一个身份证号码规则，该规则容易揭示那些在2000年之前获得身份证的人的性别（因为男性和女性被分配了不同的数字系列），匹配率为34.6%；3)使用一种根据历史归因于每个性别的名字列表设计的算法对纳税人进行分类。该基于名字的算法应用于2000年后出生的个人，对于这些个人无法使用ID规则。该模型根据第一个和第二个中间名的特点（如字母结构和辅音数量）来计算性别概率。 这是 DIAN 用于进行和发布税务行政数据的性别分析的方法。 2.税务登记处按男性、女性、非二元和变性者分列的数据数据库和纳税申报单 除了使用上述方法将收入纳税人群分为女性或男性之外，自2022年起，DIAN还邀请纳税人在税务登记数据库和税表中自愿报告其性别（男性、女性、非二元和跨性别）之一。2023年，从540万名纳税人中，约有100万人自愿申报了其性别。然而，由于收集此类信息的敏感性，登记时的自我申报性别选项已被取消。自2024年起，DIAN开始与国家民事登记数据库签订严格的信息共享协议，从身份证明文件中获取新注册人员的性别数据。 disaggregated 数据按四个性别类别划分的尚未完全处理以进行分析，但目前这一工作正在进行中。DIAN�正致力于整合和验证相关信息，这将使未来的研究能够纳入纳税人的自我报告性别。 当前的努力主要集中在分解常规所得税制度。在下一阶段，这种方法可能会应用于其他税制，如简化税制，以及按婚姻状况等额外的细分，这将进一步丰富按性别理解税收数据的内容。 3. 经验教训 从 DIAN 在收入纳税人中进行性别分类的经验中吸取的一些教训如下 ： • 通过2022税改赋予DIAN的法律职责以及前任税务局长的承诺和领导力，建立了机构策略（包括设立差异化重点与性别单元（PLURAL）），为研究性别问题创造了机构空间。• 能胜任的技术人员主导了方法论的发展，显著推动了性别 disaggregated 数据的分析进度。 • 在数据共享方面，跨机构的合作至关重要。如果DIAN有权限完全访问纳税人的性别信息（来自国家民事登记），则无需自行开发概率分配模型。这也将减少重复努力，并避免数据预测不准确和不一致的问题。• 在要求纳税人自我申报其性别（男性、女性、非二元性别、跨性别）时面临的一个挑战是自愿性，导致不到20%的纳税人完成这一问题的回答。• 有些个人在进行面对面税务注册时对被询问其性别（男性、女性、非二元性别、跨性别）感到不适或烦恼，因此这项做法被完全停止用于税务注册。• 鉴于这些挑战，DIAN决定开发自己的方法来预测纳税人的性别，利用身份证规则、纳税人的姓名以及上述合并的纳税人和养老金数据。但这种方法可能存在预测错误。 • 处理敏感数据需要设计保证适当保护和数据丢失情况下数据恢复的协议和工具。 1. INTRODUCTION 在2022年，哥伦比亚国家税务和海关总局（DIAN）根据第2277号法律第90条的规定，获得了建立必要的信息以进行研究、交叉比对和具有性别视角的统计分析的职责。哥伦比亚关于性别工资差距和收入分配的大部分统计数据是基于家庭调查（主要为哥伦比亚综合住户调查GEIH）计算得出的。1). 虽然家庭调查显示了低收入个人和非正式工人的状况（这些人群不缴纳所得税），但这些调查的一个缺点是未能充分代表最富有的个体。相比之下，税务局（DIAN）涵盖了正式纳税人和高收入个体，这对于衡量性别收入差距尤其重要，特别是在收入分布的高端。2 _this Knowledge Note_ 的目的是记录DIAN在性别细分收入纳税人数据方面的经验，并提供使用细分数据进行政策分析的案例。它为计划性别细分和分析行政税务数据的其他收入机关和政府机构提供了教训。基于与专家和政府官员的访谈，该笔记总结了这一过程中采用的机构策略、使用的方法论以及遇到的挑战。我们使用“sex”一词来指代出生时的生物性别，除非另有明确说明。 关于税务机关努力识别纳税人性别的研究记录有限。在经合组织（OECD）国家的一项调查中，43个国家中有25个国家对相关数据进行了细分以便于分析，而只有16个国家的税务机构可以从个人所得税和社保贡献申报表中检索这些数据（OECD 2023）。非洲税收管理论坛（ATAF 2021）报告称，在ATAF成员国中，除了乌干达外，税收机关并不收集纳税人的性别信息；然而，卢旺达税务局最近收集了这些信息并用于政策分析（Ruganintwali 2023）。 性别 disaggregated 税数据可以提供有关性别收入分布差异以及高净值个人收入的见解。女性占顶级 0.1%人口的 11%。劳动美国的收入者 (Piketty 、 Saez 和 Zucman ， 2018) 以及美国前 0.1% 的 11% 和 20%total丹麦和西班牙的收入获得者（Atkinson, Casarico, and Voitchovsky 2018）。在洪都拉斯，女性占最高0.1%收入获得者的30%，这些收入来源于未分配的企业利润（Del Carmen et al. 2024），这与哥伦比亚的情况相似，后者女性占28.2%的份额（DIAN 2024）。进一步按向当局申报的收入类型进行细分（例如，劳动收入、未分配的企业利润等）（同上）。 公司利润和租金收入可以表明性别不平等的来源以及不平等是否随时间持续存在。关于税负方面，林和斯勒姆（2024）发现由于女性收入较低且美国联邦所得税制度具有累进性，女性面临较低的有效税率；而德尔卡门等人（2024）在洪都拉斯的研究中未发现性别差异。 一些政府定期分析并发布性别分隔的数据以供政策分析。加拿大政府每年使用个人所得税数据分析税收支出情况，结果显示女性倾向于从儿童保育费用扣除和残疾人支持中受益，而男性则从资本利得豁免中受益（加拿大政府 2021 年）。爱尔兰政府也发布了年度预算报告，显示特定税收扣除对性别差异的影响（爱尔兰政府 2024 年）。此外，区域税务组织也在努力推动这一进程。例如，非洲税务协会（ATAF）通过出版旗舰报告《非洲税务展望》来支持税务当局收集性别分隔的税收数据（ATAF 2022 年）。 直到最近，尽管DIAN研究人员在过去十多年里做出了孤立的努力，仍未建立任何机构策略来按性别（女性和男性）分解这些数据。2021年，DIAN开始协调并集中力量推进包括性别细分数据的举措，以开展促进包容和平等政策的分析。此外，还采取了收集自我报告的性别认同（男性、女性、非二元性别和跨性别者）数据的步骤。 2. 数据解聚超时的方法和机构策略 努力将税务数据进行细分的过程在一段时间内分几个阶段进行，并如表1所示。此外，还进行了法律改革，赋予DIAN收集和分析按性别细分的数据的权限，同时也建立了相应的机构策略以实现这一目标。这些内容将在本节中进行讨论。 2.1. 2010 年代中期的分解过程 在多个分散的努力中进行了性别数据的分解。这些努力始于2010年代中期，当时可以从包含纳税人识别号和姓名的税务返回数据中访问微观数据。此外，这些努力并未与其它政府机构签订任何形式的信息交换协议以获取其数据库中的性别数据。 2010 年代中期的分解过程分两个阶段进行。 •标识号规则:在第一阶段，使用了针对1971年Decree 1695颁布前发放身份证件的人的特定识别号码规则。根据该规则，编号在1,000,000至20,000,000之间或从70,000,001至100,000,000之间的证件对应男性，而编号在20,000,001至70,000,000之间的证件对应女性。3该规则允许按性别进行初始分类。4此方法不能用于 2000 年以后出生的未应用 ID 规则的个人。 •使用名称的算法 ：第二阶段使用了一种算法 ， 该算法确定了常见的男性和女性名字的特征以及其中确定的模式。例如 ，以字母 “A ” 结尾的名字往往对应于哥伦比亚的女性 ， 而那些名字 “Juan ” 通常是男性。使用这种技术 ， 性别被分配给rema