在与税务官会面时被期待送礼的企业（占企业的百分比）

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

Percentage of firms expected to give gifts or informal payments during meetings with tax officials.

可供参考的中文翻译：在与税务官会面时被期待送礼的企业系指对下述问题给予肯定答复的企业所占的比例，该问题为“在与税务官员会面时是否被期待送礼或进行非正规支付？”

数据口径与风险提示

该指标基于企业调查，受访者对'被期待送礼'的主观认知可能存在偏差
中国仅有2012年和2024年两个数据点，时间序列过短，难以支撑稳健趋势判断
世界平均值仅有一个2025年数据点，无法进行跨国趋势比较
不同国家调查年份差异较大，跨国排名仅反映特定调查时点状况
送礼行为在不同文化背景下定义和敏感度不同，影响横向可比性
该指标反映企业主观测评，而非实际发生的行为频率
调查样本量和抽样方法因国家而异，可能影响数据代表性
指标下降可能反映营商环境改善，也可能反映执法方式或企业应对策略变化

中国趋势

趋势解读

中国在该指标上呈现出极其显著的改善趋势。2012年调查时有约10.9%的企业表示在与税务官员会面时被期待送礼，到2024年这一比例骤降至约0.003%，降幅接近99.98%。从约1/10的企业受影响降至几乎可忽略不计的水平，反映出中国税务执法规范化程度大幅提升。然而需要注意的是，仅有两个观测点，且间隔12年，中间的变化轨迹缺乏数据支撑，可能存在阶段性波动或其他未被捕捉的因素。

2012年中国该指标值为10.90028477%，2024年降至0.0027929002%
中国该指标下降了约10.9个百分点
最新值与最初值的倍数为约0.0003倍
仅有两个年份数据，趋势判断需谨慎
调查方法和口径可能随时间调整
下降幅度极大，可能存在统计口径变化因素

全球趋势

趋势解读

全球范围内该指标缺乏长期追踪数据，仅有2025年的单一观测值8.372391720463584%。这一全球均值远高于中国2024年的水平，但两者调查年份相差较远，无法直接进行趋势对比。全球均值反映的是多个国家在各自调查时点的状况的算术平均，各国调查时间跨度从数月到数年不等，跨国比较时需考虑时间差异因素。

世界平均仅有一个2025年数据点：8.372391720463584%
该值高于多数OECD国家水平
全球均值基于不同国家不同年份的数据汇总
无法识别全球趋势方向
部分国家可能缺乏近期数据

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1970-1979	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1980-1989	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
1990-1999	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
2000-2009	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
2010-2019	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。
2020-2029	-	-	该阶段变化应结合指标定义、宏观背景、统计口径和缺失年份进行审慎解读。

2025 年全部国家排名

排名已尽量排除 World、地区组和收入组，仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。

排名	国家	代码	数值
1	Zimbabwe 津巴布韦	ZWE	48.7
2	Guinea-Bissau 几内亚比绍	GNB	28.6
3	Kenya 肯尼亚	KEN	25.4
4	Mauritania 毛里塔尼亚	MRT	23.5
5	Gabon 加蓬	GAB	18.9
6	Sri Lanka 斯里兰卡	LKA	18.7
7	Nigeria 尼日利亚	NGA	16.8
8	Liberia 利比里亚	LBR	16.4
9	Malawi 马拉维	MWI	16.2
10	Uganda 乌干达	UGA	14.6
11	Mozambique 莫桑比克	MOZ	13.5
12	Solomon Islands 所罗门群岛	SLB	13.4
13	Albania 阿尔巴尼亚	ALB	11.9
14	Ethiopia 埃塞俄比亚	ETH	11.7
15	Bolivia 玻利维亚	BOL	9.15
16	Somalia, Fed. Rep. 索马里	SOM	7.30
17	Burundi 布隆迪	BDI	7.20
18	Guinea 几内亚	GIN	6.82
19	Afghanistan 阿富汗	AFG	5.79
20	Poland 波兰	POL	5.39
21	Suriname 苏里南	SUR	5.16
22	Comoros 科摩罗	COM	4.67
23	Fiji 斐济	FJI	4.62
24	Sao Tome and Principe 圣多美和普林西比	STP	4.23
25	Denmark 丹麦	DNK	4.16
26	Mongolia 蒙古	MNG	4.01
27	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	2.02
28	Brunei Darussalam 文莱	BRN	1.91
29	Maldives 马尔代夫	MDV	1.43
30	Niger 尼日尔	NER	1.22
31	Kuwait 科威特	KWT	0.59
32	Kosovo 科索沃	XKX	0.52
33	Austria 奥地利	AUT	0.18
34	Germany 德国	DEU	0.13
35	Kiribati 基里巴斯	KIR	0.00
36	Qatar 卡塔尔	QAT	0.00
37	Saudi Arabia 沙特阿拉伯	SAU	0.00
38	St. Lucia 圣卢西亚	LCA	0.00

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

该比例越高，说明企业在与税务部门打交道时面临更多非正规压力，可能反映出税务执法不规范、行政自由裁量权过大或企业合规成本较高的营商环境特征。

数值较低通常意味着什么

该比例越低，说明企业在税务互动中面临更少的非正规期待，税务管理更加透明规范化，有利于营造公平竞争环境、降低企业合规成本。

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仅反映主观感知而非实际行为频率
调查样本和时间差异导致跨国比较受限
企业可能因担心报复而不愿如实报告
无法区分是被动期待还是主动暗示
单一指标难以全面评估税务环境质量
下降原因可能多元：执法改善、统计口径变化或企业应对策略调整

使用建议

使用时需结合税务合规成本、时间成本等其他营商环境指标
进行跨国研究时应使用相同调查周期的数据
评估政策效果时需确认数据口径前后一致
建议结合企业调查中的其他腐败相关指标交叉验证
关注指标变化时需了解调查方法是否发生调整
中国数据点稀少，解读需额外审慎

常见错误用法

错误做法：直接用2024年中国数据（0.003%）与2025年世界均值（8.37%）对比，得出中国营商环境'远好于'世界的结论

正确做法：进行跨国比较时应尽量使用相同年份或相近时段的数据，同时说明调查方法差异

两个数据点相隔仅一年但调查基准时间可能差异较大，直接比较忽视了时间因素和各国调查时点的差异

错误做法：将中国从10.9%降至0.003%的变化解读为单一政策成效或某个历史事件的结果

正确做法：将变化置于多因素背景下分析，并标注数据点稀少、缺乏中间验证

仅有首尾两个数据点，无法确认变化时点和驱动机制，贸然归因可能导致误导性结论

错误做法：将该指标直接等同于企业实际行贿比例

正确做法：该指标仅反映'被期待'的主观感知，实际发生率和感知率可能存在差异

感知期待与实际行为之间存在行为选择和信息不对称，指标高不代表实际发生多，指标低不代表实际未发生

错误做法：将高分排名国家简单标注为'腐败严重'

正确做法：该指标反映营商环境特征，高值意味着企业面临更多非正规压力，不宜简单等同于政府腐败程度

指标设计为企业调查感知，高值更多反映企业面临的制度环境压力，与政府廉洁程度不是同一维度

实际应用场景

营商环境评估与腐败治理研究：评估特定地区或时期税务执法规范化程度被解释变量（结果指标）作为税务领域营商环境的负面代理指标，可与正面指标如电子报税率、税务官员访问次数等联合使用形成指标体系。单点数据建议与同年度其他指标配合使用，避免单独解读。
企业合规成本影响因素分析：分析企业承担的行政负担解释变量（机制指标）可作为控制变量纳入企业投资、出口、融资等决策模型，衡量非正规行政成本对企业行为的影响。注意控制企业规模、行业、所有制等混淆因素。
跨国制度质量比较：比较不同国家的税务行政管理质量比较变量跨国研究需注意数据年份对齐问题，优先使用世行企业调查同期数据。可与政府效率指数、司法独立性等指标组合构建制度质量评估框架。
政策效果评估：评估反腐败或行政改革政策对税务环境的影响被解释变量（政策效果）中国数据点稀少，评估政策效果时需结合其他税务环境指标和-qualitative研究。建议采用合成控制法或双重差分法并注明数据局限。