中国税收收入增长的因素分析.docx
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中国税收收入增长的因素分析
中国税收收入增长的因素分析
摘要:
税收是我国财政收入的重要组成部分,对维持社会稳定和促进经济增长有很大的作用。
就目前我国的经济形势而言,国家的税收收入是否与经济发展相适应、相协调,是一个需要关注和研究的问题。
因此为了研究影响中国税收收入增长的主要原因,预测我国未来的税收状况,建立计量经济模型,并提出相应的政策建议。
关键词:
税收收入,GDP,物价水平,财政支出
一、文献综述
江西财经大学会计学院万泽霖,金伊辰(2011)采用了国内生产总值(GDP)、财政支出、商品零售价格指数三个指标,根据1978-2002年数据拟合出了关于我国税收收入增长的模型。
武汉大学经济与管理学院李静(2006),选择以下指标做为模型的解释变量:
农业生产总产值、社会消费品零售总额、进出口总额、职工工资总额、固定资产投资总量、居民消费水平、全国城乡储蓄存款年末余额、国内生产总值(x8t)、财政支出总量,税收收入,得出了进出口总额、居民消费水平、城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量与税收收入呈正相关,国内生产总总值与税收收入呈负相关的结论。
西南财经大学高珊珊,陆琪(2011)也是通过GDP,财政支出和商品零售价格指数三个指标建立模型,得出结论:
国家应该以保证经济增长为基础,合理进行财政支出。
价格对总体税收的影响只是通过对个别税种的影响来实现的,在具有明显通货膨胀迹象的情况下,有必要通过提高个别税种的税率或者开征临时性税种以消除物价上涨带来的影响。
西南财经大学欧阳若澜、杨洁茹通过分析认为,我国应实行结构性减税,结合推进税制改革,用减税、退税或抵免的方式减轻税收负担,促进企业投资和居民消费,实行积极财政政策,促进国民经济稳健发展,从而对税收形成良性的影响。
根据前人的研究经验,本文将从影响税收收入的可能因素进行分析,得出税收收入增长的经济模型,分析对税收增长的显著影响因素,并结合分析的结果,提出一些建设性的建议。
二、税收收入增长影响因素的实证分析
(一)理论背景
从宏观经济看,经济整体增长是税收增长的基本源泉,经济增长决定税收收入的增长。
税收收入是财政的主体,此外影响税收增长率变动的经济因素包括经济结构的调整、经济效益水平的变化、价格水平的变动。
(二)影响因素的选取
税收收入,以此作为建立经济模型的被解释变量,设为Y。
国民生产总值(GDP),指按市场价格计算的一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果,作为经济整体增长水平的代表,设定为解释变量X1;财政支出,指国家财政将筹集起来的资金进行分配使用,以满足经济建设和各项事业的需要。
考虑财政支出因素,毕竟税收征收后要分配使用,设定为解释变量X2;商品零售价格指数是反映一定时期内城乡商品零售价格变动趋势和程度的相对数。
商品零售价格的变动与国家的财政收入、市场供需的平衡、消费与积累的比例关系有关,设为解释变量X3.
根据以上分析,我们选取1978—2010年税收收入(Y),国内生产总值(X1),
财政支出(X2),商品零售价格指数(X3)的数据作为实例,进行分析。
资料来源:
《中国统计年鉴》(1978-2010)(单位:
亿元)
(三)模型的回归
设定线性回归模型为:
Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+µ
1用OLS法估计模型
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
01/01/13Time:
18:
04
Sample:
19782010
Includedobservations:
33
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-6364.215
3070.478
-2.072711
0.0472
X1
0.046982
0.011499
4.085829
0.0003
X2
0.612454
0.053879
11.36716
0.0000
X3
55.97820
28.82159
1.942232
0.0619
R-squared
0.997628
Meandependentvar
13986.62
AdjustedR-squared
0.997382
S.D.dependentvar
19080.64
S.E.ofregression
976.2332
Akaikeinfocriterion
16.71849
Sumsquaredresid
27637907
Schwarzcriterion
16.89989
Loglikelihood
-271.8551
Hannan-Quinncriter.
16.77953
F-statistic
4065.146
Durbin-Watsonstat
1.234003
Prob(F-statistic)
0.000000
得到估计模型:
Y=-6364.215+0.0470X1+0.6125X2+55.9782X3+µ
(-2.0727)(4.0858)(11.3672)(1.9422)
R^2=0.9976
F=4065.146
2经济意义检验:
在其他变量不变的情况下,当国内生产总值每增加一亿元,税收收入平均增长0.0470亿元;
在其他变量不变的情况下,财政支出每增加一亿元时,税收收入将平均增长0.6125亿元;
在其他变量不变的情况下,当零售商品物价指数上涨一个百分点,税收收入就会增长55.9782亿元.符合经济理论和实践检验
3统计学检验:
在显著性水平0.05条件下。
t统计量的临界值为1.697,上述解释变量都通过t检验。
由上可知R^2较大,且F值=4065.146>F0.05(5,27)=2.59,故认为税收收入增长与上述解释变量间总体线性关系显著。
但在显著性水平大于0.05的条件下,解释变量不通过t检验,所以进一步进行计量经济学检验。
4计量经济学检验
4.1多重共线性检验
(1)简单相关系数检验法
X1
X2
X3
X1
1.000000
0.990251
-0.271426
X2
0.990251
1.000000
-0.261991
X3
-0.271426
-0.261991
1.000000
由表格分析可知,国内生产总值(GDP)的增加和经济的增长会引起财政支出的增加,同时也会带动商品零售价格指数的上升,X1和X2存在着高度相关性,但X1和X3两项指标却成反方向变动,这是难以解释的,也是不符合经济规律的,所以认为模型存在多重共线性。
(2)多重共线性修正:
逐步回归
——运用OLS方法分别求Y对各解释变量x1、x2、x3进行一元回归。
三个方程的回归结果详见下图,再结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
01/01/13Time:
20:
20
Sample:
19782010
Includedobservations:
33
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1850.068
513.5293
-3.602653
0.0011
X1
0.175192
0.003676
47.66280
0.0000
R-squared
0.986538
Meandependentvar
13986.62
AdjustedR-squared
0.986104
S.D.dependentvar
19080.64
S.E.ofregression
2249.289
Akaikeinfocriterion
18.33331
Sumsquaredresid
1.57E+08
Schwarzcriterion
18.42401
Loglikelihood
-300.4996
Hannan-Quinncriter.
18.36382
F-statistic
2271.743
Durbin-Watsonstat
0.143845
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
01/01/13Time:
20:
21
Sample:
19782010
Includedobservations:
33
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
141.7578
263.4103
0.538163
0.5943
X2
0.827074
0.009346
88.49072
0.0000
R-squared
0.996057
Meandependentvar
13986.62
AdjustedR-squared
0.995930
S.D.dependentvar
19080.64
S.E.ofregression
1217.341
Akaikeinfocriterion
17.10542
Sumsquaredresid
45939514
Schwarzcriterion
17.19612
Loglikelihood
-280.2394
Hannan-Quinncriter.
17.13593
F-statistic
7830.607
Durbin-Watsonstat
1.282949
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
01/01/13Time:
20:
22
Sample:
19782010
Includedobservations:
33
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
93281.40
55812.89
1.671324
0.1047
X3
-758.5598
533.0074
-1.423169
0.1647
R-squared
0.061329
Meandependentvar
13986.62
AdjustedR-squared
0.031049
S.D.dependentvar
19080.64
S.E.ofregression
18782.09
Akaikeinfocriterion
22.57789
Sumsquaredresid
1.09E+10
Schwarzcriterion
22.66858
Loglikelihood
-370.5351
Hannan-Quinncriter.
22.60840
F-statistic
2.025411
Durbin-Watsonstat
0.102627
Prob(F-statistic)
0.164674
依据调整后可决系数R^2最大原则,选取x2作为进入回归模型的第一个解释变量,形成一元回归模型。
(2)逐步回归。
将剩余解释变量分别加入模型,得到下图所示的二元回归结果。
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
01/01/13Time:
20:
28
Sample:
19782010
Includedobservations:
33
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-421.2814
266.8094
-1.578960
0.1248
X1
0.044991
0.011971
3.758450
0.0007
X2
0.617753
0.056242
10.98393
0.0000
R-squared
0.997319
Meandependentvar
13986.62
AdjustedR-squared
0.997140
S.D.dependentvar
19080.64
S.E.ofregression
1020.343
Akaikeinfocriterion
16.78017
Sumsquaredresid
31232992
Schwarzcriterion
16.91622
Loglikelihood
-273.8729
Hannan-Quinncriter.
16.82595
F-statistic
5580.175
Durbin-Watsonstat
1.226445
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
01/01/13Time:
20:
31
Sample:
19782010
Includedobservations:
33
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-4665.976
3754.559
-1.242749
0.2236
X2
0.830297
0.009585
86.62351
0.0000
X3
45.47617
35.42851
1.283604
0.2091
R-squared
0.996262
Meandependentvar
13986.62
AdjustedR-squared
0.996013
S.D.dependentvar
19080.64
S.E.ofregression
1204.821
Akaikeinfocriterion
17.11256
Sumsquaredresid
43547813
Schwarzcriterion
17.24860
Loglikelihood
-279.3572
Hannan-Quinncriter.
17.15833
F-statistic
3997.924
Durbin-Watsonstat
1.255809
Prob(F-statistic)
0.000000
在X2基础上加入x1后R^2有提高,而且x1参数t检验显著;加入x3后虽然R^2有改进,但x3参数的t检验变得不显著.这说明x3引起多重共线性,应予以剔除。
因此,本案例最后应保留的变量是x1、x2,相应的回归结果为:
Y=-421.2814+0.0450X1+0,6178X2
(-1.5790)(3.7585)(10.9839)
R^2=0.9973
F=5580.175
4.2异方差检验
用怀特检验法,辅助回归模型的估计结果如下:
HeteroskedasticityTest:
White
F-statistic
5.466365
Prob.F(5,27)
0.0013
Obs*R-squared
16.60077
Prob.Chi-Square(5)
0.0053
ScaledexplainedSS
35.88710
Prob.Chi-Square(5)
0.0000
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
01/02/13Time:
00:
41
Sample:
19782010
Includedobservations:
33
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
330489.6
502054.9
0.658274
0.5159
X1
-210.4025
97.50444
-2.157876
0.0400
X1^2
0.005423
0.002615
2.073849
0.0478
X1*X2
-0.047556
0.024029
-1.979087
0.0581
X2
1037.089
500.5244
2.072004
0.0479
X2^2
0.103388
0.054697
1.890188
0.0695
R-squared
0.503054
Meandependentvar
946454.3
AdjustedR-squared
0.411027
S.D.dependentvar
2198337.
S.E.ofregression
1687105.
Akaikeinfocriterion
31.67789
Sumsquaredresid
7.69E+13
Schwarzcriterion
31.94998
Loglikelihood
-516.6852
Hannan-Quinncriter.
31.76944
F-statistic
5.466365
Durbin-Watsonstat
2.157669
Prob(F-statistic)
0.001335
该0.05显著性水平下、自由度为5的
分布的相应临界值,
0.05(5)=11.0705.计算得到的统计量的值为16.6008,大于临界值。
说明存在异方差。
异方差修正:
重新设定模型,即估计
Logy=B0+B1logx1+B2logx2+µ
回归分析结果如下:
DependentVariable:
Y2
Method:
LeastSquares
Date:
01/02/13Time:
00:
51
Sample:
19782010
Includedobservations:
33
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1.621233
0.228328
-7.100466
0.0000
X12
0.543063
0.108267
5.015945
0.0000
X23
0.507105
0.115847
4.377364
0.0001
R-squared
0.989240
Meandependentvar
8.585985
AdjustedR-squared
0.988522
S.D.dependentvar
1.512571
S.E.ofregression
0.162048
Akaikeinfocriterion
-0.715345
Sumsquaredresid
0.787783
Schwarzcriterion
-0.579299
Loglikelihood
14.80320
Hannan-Quinncriter.
-0.669570
F-statistic
1379.011
Durbin-Watsonstat
0.499828
Prob(F-statistic)
0.000000
下面进行异方差检验,用怀特检验法,辅助回归模型的估计结果如下:
HeteroskedasticityTest:
White
F-statistic
2.503960
Prob.F(5,27)
0.0549
Obs*R-squared
10.45434
Prob.Chi-Square(5)
0.0633
ScaledexplainedSS
11.71236
Prob.Chi-Square(5)
0.0389
TestEquation:
DependentVariabl
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