方紅麗

摘 要：基于1991—2019年我國(guó)相關(guān)經(jīng)濟(jì)因素的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，建立多元線性回歸模型，研究國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額、貨幣供應(yīng)量、進(jìn)出口總額和社會(huì)消費(fèi)品零售總額對(duì)我國(guó)稅收收入的影響。針對(duì)模型中存在的多重共線性和自相關(guān)性等問題對(duì)模型加以修正，得到影響我國(guó)稅收收入的回歸模型。通過該模型分析，得到對(duì)我國(guó)稅收收入影響程度大的因素為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出和社會(huì)消費(fèi)品零售總額，并根據(jù)影響因素給出相應(yīng)的政策建議。

關(guān)鍵詞：稅收收入;多元回歸;影響因素

中圖分類號(hào)：F812.42 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號(hào)：1673-291X（2022）07-0120-03

引言

稅收是我國(guó)財(cái)政收入的基本組成部分，也是調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)的一種重要手段，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人民生活密切相關(guān)。稅收與經(jīng)濟(jì)之間相互作用，國(guó)家的經(jīng)濟(jì)水平?jīng)Q定著稅收收入，稅收收入又影響著經(jīng)濟(jì)[1]。通過實(shí)證方法分析得到我國(guó)稅收的主要影響因素，對(duì)于我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的調(diào)控，國(guó)民收入的再分配，資源的合理配置，以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展有著重大的現(xiàn)實(shí)意義[2]。2020年初，新冠肺炎疫情的暴發(fā)使得中國(guó)乃至全球的經(jīng)濟(jì)都遭受到了巨大的沖擊，如何快速恢復(fù)經(jīng)濟(jì)秩序，走出疫情的陰霾，是世界各國(guó)面臨的共同課題。稅收在國(guó)家經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和平穩(wěn)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用，所以對(duì)于稅收收入影響因素的研究，能夠?yàn)槎愂照叩闹贫ê屯晟圃诶碚撋咸峁┲笇?dǎo)，同時(shí)運(yùn)用政策去調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)，從而更加合理地配置社會(huì)資源，更快地恢復(fù)經(jīng)濟(jì)秩序。鑒于此，本文對(duì)我國(guó)稅收收入的影響因素進(jìn)行理論探究與實(shí)證分析，探究國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出、貨幣供應(yīng)量等六個(gè)因素對(duì)我國(guó)稅收收入的影響和程度。

本文的內(nèi)容安排如下：第一部分回顧與稅收影響因素相關(guān)的文獻(xiàn);第二部分從理論上分析影響我國(guó)稅收收入的因素;第三部分首先對(duì)實(shí)證用到的數(shù)據(jù)和模型涉及的變量進(jìn)行說明，并采用多元線性回歸模型分析各個(gè)因素對(duì)稅收收入的影響程度;第四部分根據(jù)上一部分的實(shí)證結(jié)果得出結(jié)論并給出相應(yīng)的政策和建議。

一、文獻(xiàn)回顧

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)影響稅收收入的因素做了很多的研究工作，這對(duì)本文的理論分析與實(shí)證分析起到了指導(dǎo)作用。學(xué)者們大都應(yīng)用多元回歸模型對(duì)稅收影響因素進(jìn)行實(shí)證研究，其中部分學(xué)者側(cè)重于研究某個(gè)因素對(duì)于稅收收入增長(zhǎng)的影響及程度。比如，吳迪等（2017）選取1981—2014年的我國(guó)相關(guān)宏觀數(shù)據(jù)采用滯后變量模型，并著重考慮我國(guó)在1985年進(jìn)行的稅制改革，將其作為虛擬變量加入回歸模型中，研究發(fā)現(xiàn)，稅制改革與稅收收入呈正相關(guān)[3];王娟娟（2020）考慮到不同地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r對(duì)于稅收收入的影響，選取我國(guó)31個(gè)省份的橫截面數(shù)據(jù)建立回歸模型，但是沒有發(fā)現(xiàn)地區(qū)差異對(duì)稅收收入有顯著性的影響[4]。

隨著研究的深入，學(xué)者們將更多的影響稅收的因素納入計(jì)量模型中量化分析其對(duì)稅收收入的影響及其程度，如陳媛媛等（2019）研究了國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、進(jìn)出口總額四個(gè)因素對(duì)于稅收的影響[5]。然而，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)選取的增多，會(huì)引起多重共線性問題，因此學(xué)者們采取了嶺回歸、主成分分析等方法解決該問題。如，左雨婷等（2018）以2001—2018年安徽省的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建立嶺回歸模型研究了三大產(chǎn)業(yè)增加值、財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資總額和社會(huì)消費(fèi)品零售總額分別對(duì)安徽省稅收收入的影響，提出優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、注重稅收改革效率及推動(dòng)居民消費(fèi)升級(jí)的政策建議[6];高天惠等（2020）在定性分析影響安徽省稅收收入的因素的基礎(chǔ)上，運(yùn)用主成分分析方法降維，得到影響稅收的重要因素，并據(jù)此給出了相關(guān)的政策建議[7];鄧光青（2020）選擇因子分析的方法發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子和貨幣政策因子對(duì)稅收收入有正向的相關(guān)性，認(rèn)為政府應(yīng)放寬政策，增加政府購(gòu)買[8]。

二、理論分析

（一）國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值

國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）是對(duì)一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)在整個(gè)核算期內(nèi)所有常住單位所生產(chǎn)的最終產(chǎn)品總量的度量，通常被當(dāng)作衡量一個(gè)國(guó)家（地區(qū)）經(jīng)濟(jì)狀況的一個(gè)重要指標(biāo)。從宏觀上看，稅收增長(zhǎng)的根本來源是經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，而衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)是國(guó)民生產(chǎn)總值。因此，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值水平越高，意味著國(guó)家的經(jīng)濟(jì)狀況越好，其對(duì)稅收的承受能力就會(huì)越強(qiáng)。故稅收收入與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值是密切相關(guān)的。

（二）財(cái)政支出

財(cái)政支出（PFE），亦稱為公共支出，是政府為了滿足社會(huì)的公共需求，進(jìn)而從私人部門收集起來的，以貨幣形態(tài)所表現(xiàn)的，對(duì)社會(huì)公共資源的支配與運(yùn)用的總額。財(cái)政支出與稅收收入有著直接的關(guān)系，其規(guī)模決定了稅收的增長(zhǎng)，因?yàn)樨?cái)政收入的主要來源就是稅收。同時(shí)，我國(guó)稅收的一個(gè)基本準(zhǔn)則就是量入為出，財(cái)政支出的增加需要通過稅收的增加來滿足。

（三）全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額

全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額（TFA）是以貨幣形式所表現(xiàn)的，建造以及購(gòu)置固定資產(chǎn)活動(dòng)的工作量，用于反映固定資產(chǎn)投資規(guī)模、速度、比例關(guān)系和使用方向的一個(gè)綜合性的指標(biāo)，對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)總量有著較大的影響。國(guó)民經(jīng)濟(jì)總量會(huì)隨著固定投資的增加而增加，繼而導(dǎo)致稅收收入的增加。

（四）貨幣供應(yīng)量

貨幣供應(yīng)量（MS）是指一個(gè)國(guó)家內(nèi)企業(yè)和個(gè)人所擁有的可供支付的貨幣總額。企業(yè)的稅收減少，生產(chǎn)利潤(rùn)增加，生產(chǎn)積極性提高，人們的收入增加，間接導(dǎo)致貨幣供應(yīng)量增加。

（五）進(jìn)出口總額

進(jìn)出口總額（IMP）是指一個(gè)國(guó)家在一定時(shí)間內(nèi)從國(guó)外進(jìn)口的全部商品價(jià)值，能夠反映國(guó)家對(duì)外貿(mào)易的總的規(guī)模。而外貿(mào)是拉動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“三駕馬車”之一，不僅能夠帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，還能帶動(dòng)稅收的增長(zhǎng)。目前，我國(guó)的外貿(mào)依存度即進(jìn)出口總額與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之比達(dá)到60%以上，故進(jìn)出口總額與稅收有著密切的關(guān)系。

（六）社會(huì)消費(fèi)品零售總額

社會(huì)消費(fèi)品零售總額（TRS）是指在批發(fā)零售、住宿餐飲及其他行業(yè)直接售給城鄉(xiāng)居民和社會(huì)集團(tuán)的消費(fèi)品總額，反映社會(huì)購(gòu)買力的實(shí)現(xiàn)程度，與增值稅相關(guān)。社會(huì)消費(fèi)品零售總額越高，稅收收入越高，即稅收的增長(zhǎng)與社會(huì)消費(fèi)品零售總額的增長(zhǎng)有著正相關(guān)的關(guān)系。

三、實(shí)證分析

（一）變量選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取我國(guó)的稅收收入TXA（億元）作為被解釋變量，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（億元）、財(cái)政支出PFE（億元）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額TFA（億元）、貨幣供應(yīng)量MS（億元）、進(jìn)出口總額IMP（億元）和社會(huì)消費(fèi)品零售總額TRS（億元）作為解釋變量，以1991—2019年的我國(guó)年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（二）模型設(shè)定

通過理論分析可知，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額等因素可能會(huì)影響稅收收入，因此以稅收收入作為被解釋變量，將可能相關(guān)的經(jīng)濟(jì)因素作為解釋變量，構(gòu)建了多元線性回歸模型：

TAX=c+？茁1GDP+？茁2PFE+？茁3TFA+？茁4MS+？茁5IMP+？茁6TRS+？著

其中，c為常數(shù)，？茁i為解釋變量的估計(jì)系數(shù)，？著為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（三）回歸結(jié)果

以我國(guó)每年的稅收收入作為被解釋變量，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出等變量作為解釋變量，并使用Eviews軟件，建立多元線性回歸模型，通過普通最小二乘法估計(jì)模型的參數(shù)，得到回歸方程如下：

其中，R2為可決系數(shù)，2為修正的可決系數(shù)，F(xiàn)為聯(lián)合檢驗(yàn)，DW為序列自相關(guān)檢驗(yàn)。由結(jié)果可知，該回歸模型的可決系數(shù)很高，擬合效果較好，且根據(jù)F檢驗(yàn)可知，模型在整體上顯著。

（四）多重共線性檢驗(yàn)與修正

對(duì)模型采用方差膨脹因子法進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)解釋變量的方差膨脹因子均超過10，說明模型中出現(xiàn)了嚴(yán)重的多重共線性，因此采用逐步回歸法進(jìn)行修正，其具體步驟如下：第一步，建立多元線性回歸模型;第二步，對(duì)回歸系數(shù)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，取t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的最大概率值Pmax;第三步，判斷Pmax是否小于等于0.05，若滿足進(jìn)入第五步，否則進(jìn)入第四步;第四步，若Pmax大于0.05，說明在0.05的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，表明該解釋變量與被解釋變量線性關(guān)系不顯著，應(yīng)剔除該解釋變量，返回到第一步;第五步，若Pmax小于等于0.05，說明在0.05的顯著性水平下接受原假設(shè)，即模型中的所有解釋變量與被解釋變量線性關(guān)系顯著，輸出結(jié)果，結(jié)束。

用Eviews進(jìn)行逐步回歸，得到新的回歸方程為：

TAX=148.07+0.25GDP+0.44PEE+0.08TFA-0.05MS-0.51TRS

R2=0.999601，2=0.999514，F(xiàn)=11 526.35，DW=1.179154

修正后的可決系數(shù)大于0.9，說明修正后的模型擬合效果良好，且根據(jù)F檢驗(yàn)可知，模型在整體上顯著。同時(shí)，修正后的模型中剔除了對(duì)稅收收入影響不顯著的解釋變量進(jìn)出口總額IMP，其余變量都顯著地影響稅收收入。

（五）異方差檢驗(yàn)

模型中異方差的存在，會(huì)使得t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的有效性遭到破壞，因此需要對(duì)模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，這里使用的是White檢驗(yàn)法。由懷特檢驗(yàn)量nR2的p值為0.10大于0.05可知，在0.05的顯著性水平下，接受不存在異方差的原假設(shè)，故不存在異方差。

（六）自相關(guān)性檢驗(yàn)與修正

模型中自相關(guān)問題的存在，會(huì)破壞普通最小二乘法的有效性，因此需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谧韵嚓P(guān)，這里使用的是拉格朗日乘數(shù)LM檢驗(yàn)如表1所示。由表1可知，nR2=8.08>（2）=5.99，即拒絕不存在二階自相關(guān)的原假設(shè)，表明殘差項(xiàng)存在二階自相關(guān)，這里利用廣義差分法對(duì)模型進(jìn)行修正，修正結(jié)果如表2所示。

修正后的模型再進(jìn)行拉格朗日乘數(shù)LM檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明模型已經(jīng)不存在自相關(guān)，因此由表2得到最終確定的回歸模型為：

TAX=-3024.961+0.29GDP+0.12PFE+0.06TFA-0.02MS-0.43TRS

R2=0.999825，2=0.999760，F(xiàn)=15 496.03，DW=2.369930

由回歸結(jié)果可知，在其他因素不變的情況下，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增加1%，會(huì)使得稅收收入增加0.29%;財(cái)政支出增加1%，稅收收入增長(zhǎng)0.12%;全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額增加1%，稅收收入增加0.06%;貨幣供應(yīng)量增加1%，稅收收入減少0.02%;社會(huì)消費(fèi)品零售總額增加1%，稅收收入減少0.43%。由此可見，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出和社會(huì)消費(fèi)品零售總額對(duì)稅收收入的影響較大，全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額和貨幣供應(yīng)量對(duì)稅收收入的影響較小。

四、結(jié)論與建議

稅收是國(guó)家通過法律手段強(qiáng)制取得的收入，與每一個(gè)人相關(guān)，應(yīng)“取之于民，用之于民”[9]。結(jié)合理論分析和實(shí)證研究可以得出，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出和社會(huì)消費(fèi)品零售總額對(duì)稅收收入的影響較大，這對(duì)于提高我國(guó)稅收稅收入、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長(zhǎng)有著指導(dǎo)意義。

基于以上對(duì)于稅收影響因素的分析，本文提出以下三點(diǎn)建議。

（一）優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

稅收與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值聯(lián)系緊密，因此需要繼續(xù)穩(wěn)定、推動(dòng)生產(chǎn)力發(fā)展，調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，不斷提高我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和質(zhì)量，為稅收收入創(chuàng)造良好的發(fā)展環(huán)境[5]。

（二）調(diào)節(jié)財(cái)政收支結(jié)構(gòu)

由于稅收的規(guī)模在較大程度上受到財(cái)政支出的影響，所以政府應(yīng)當(dāng)維持稅收與財(cái)政支出的均衡和協(xié)調(diào)發(fā)展，通過主動(dòng)調(diào)節(jié)和優(yōu)化財(cái)政收支結(jié)構(gòu)，合理配置資源，搞好財(cái)政收支的“加減法”，在科技、民生和其他重要的領(lǐng)域上面加大支出力度，減少一般性支出，嚴(yán)格把控行政事業(yè)單位開支，加強(qiáng)績(jī)效管理，優(yōu)化財(cái)政收支結(jié)構(gòu)，促進(jìn)稅收的穩(wěn)步增長(zhǎng)[6]。

（三）促進(jìn)居民消費(fèi)升級(jí)

消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著支撐作用，而促進(jìn)居民消費(fèi)升級(jí)能夠進(jìn)一步發(fā)揮消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)的作用。稅收的增長(zhǎng)離不開經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，促進(jìn)居民消費(fèi)升級(jí)能夠促進(jìn)稅收平穩(wěn)增長(zhǎng)。隨著時(shí)代的不斷進(jìn)步，人民群眾對(duì)生活的品質(zhì)和要求越來越高，消費(fèi)的方式及產(chǎn)品的需求種類有了很大改變。因此，企業(yè)應(yīng)積極研發(fā)物美價(jià)廉節(jié)能的產(chǎn)品，滿足人們的消費(fèi)新需求。

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