我国税收收入的影响因素分析

我国税收收入的影响因素分析

11金融6班 王芳 学号：20112730

摘要：本文根据1998—2011年中国税收收入与国内生产总值、财政支出和商品零售价格指数的实际变化情况，建立回归模型，，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正，通过模型分析影响中国税收收入的因素。

一、研究的目的要求

税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。科学地对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要，对研究我国税收增长规律，制定经济政策有着重要意义。

改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化，中央和地方的税收收入1998年为9262.80亿元，到2011年已增长到89738.39亿元。税收作为财政收入的重要组成部分，在国民经济发展中扮演着不可或缺的角色。为了研究影响中国税收增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，以及预测中国税收未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型进行实证分析。

影响税收收入的因素有很多，但据分析主要的因素可能有：①从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉，而国内生产总值是反映经济增长的一个重要指标。②公共财政的需求，税收收入是财政收入的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能会有一定影响。③物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的GDP等指标和经营者的收入水平都与物价水平有关。④税收政策因素。我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984~1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。税制改革对税收增长速度的影响不是非常大。因此，可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。

二、模型设定

为了全面反映中国税收增长的全貌，我们选用“国家财政收入”中的“各项税收”（即税收收入）作为被解释变量，用Y表示，反映税收的增长；选择“国内生产总值”（即GDP）作为经济整体增长水平的代表；选择“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售价格指数”作为物价水平的代表。另外，由于财税体制的改革难以量化，而且从数据上看，1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，在此暂不考虑税制改革对税收增长的影响。这样，模型的解释变量设定为可以观测的“国内生产总值（X1）”、“财政支出(X2)”、“商品零售价格指数(X3)” 等变量。

从《中国统计年鉴》得到的1998—2011年的有关数据。（表1）

表1 中国税收收入及相关数据

税收收入(Y) 国内生产总值(X1) (单位：亿元) 财政支出(X2) (单位：亿元) 商品零售价格指数（X3）(单位：%) 年份 (单位：亿元) 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 9262.80 10682.58 12581.51 15301.38 17636.45 20017.31 24165.68 28778.54 34804.35 45621.97 54223.79 59521.59 73210.79 89738.39 84402.3 89677.1 99214.6 109655.2 120332.7 135822.8 159878.3 184937.4 216314.4 265810.3 314045.4 340902.8 401512.8 472881.6 10798.18 13187.67 15886.50 18902.58 22053.15 24649.95 28486.89 33930.28 40422.73 49781.35 62592.66 76299.93 89874.16 109247.79 97.4 97.0 98.5 99.2 98.7 99.9 102.8 100.8 101.0 103.8 105.9 98.8 103.1 104.9 资料来源：《中国统计年鉴2012》；

模型数学形式的确定

为分析为被解释变量各项税收收入（Y）和解释变量国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）的关系，利用EViews软件分析和估计模型的参数。建立工作文件，输入数据。接着输入plot Y X1 X2 X3回车得到Y X1 X2 X3的线形图，如图1所示

50000040000030000020000010000009899000102030405060708091011YX1X2X3

图1 税收收入及相关数据图形

可以看出，Y、X1 、X2都是逐年增长的，但增长速率有所变动，而X3在多年份呈现出水平波动，说明变量间不一定是线性关系。为分析各项税收收入（Y）随国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）变动的数量的规律性，可探索将模型设定为以下对数回归模型：

lnY= β0+ β1 lnX1+ β2 lnX2 + β3 X3 + ui ）确定参数估计值范围

由经济常识知，因为国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）的增加均会带动税收收入的增加，所以国内生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）与税收收入应为正相关的关系，所以可估计0＜β1＜1 ,0＜β2＜1, 0＜β3＜1。

三、估计参数

利用Eviews软件，生成LNY、LNX1、LNX2， 做LNY对LNX1、LNX2、X3的回归，回归结果如下（表2）

表2 回归结果

Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 12/28/13 Time: 14:33 Sample: 1998 2011 Included observations: 14

Variable

Coeffic

ient

C

-2.714191

LNX1

0.4097

07

LNX2

0.6451

59

X3

0.0124

97

R-squared

0.9989

78 var

Adjusted R-squared

S.E. of regression

Sum squared

0.9986

71 var 0.0268

Akaike info S.D. dependent

Std. Error 0.56271

2

0.14697

9

0.11317

1

0.00436

5

t-Statisti

c -4.8234

15 2.78752

0

5.70073

5

2.86273

5

0.000

7 0.019

2 0.000

2 0.016

9 10.22959 0.737771 -4.158732 -3.97Prob.

Mean dependent

96 criterion 0.0072

Schwarz

resid

Log likelihood

34 criterion 33.111

13

F-statistic

6145 3257.244

Durbin-Watson stat

1.1964

04

Prob(F-statistic) 0.000000

根据表中数据，模型设计的结果为：

lnY=-2.714191 + 0.409707lnX1 + 0.645159 lnX2 + 0.012497 X3 (0.562712) (0.146979) (0.113171) (0.004365) t=(-4.823415) (2.787520) (5.700735) (2.862735) R =0.998978 R2=0.998671 DW=1.196404 F=3257.244 n=14 四，模型检验及修正 （一）经济意义检验

所估计的参数，β1 =0.409707，β2=0.645159，β3=0.012497且0＜β1＜1 , 0＜β2＜1 , 0＜β3＜1 ，符合变量参数中确定的参数范围。模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年国内生产总值每增长1%，平均来说税收收入会增加0.409707%；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1%，平均来说税收收入会增加0.645159%；在假定其他变量不变的情况下，当年商品零售价格指数上涨1%，平均来说税收收入会增加0.012497%。这里与理论分析和经验判断相一致

（二）统计检验

1、拟合优度检验：又表二可以得到R=0.998978，修正的可决系数R2=0.998671。这说明所建模型整体上对样本数据拟合很好。

2、F检验

针对H0：β1=β2=β 3 =0，给定显著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度为k－1＝3和n－k＝10的临界值Fα（3,10）＝3.71，由表2中得到F＝3257.244＞Fα（3，10）＝3.71，应拒绝原假设H0：β1=β2=β 3 =0，说明回归方程显著，即列入模型的解释变量“国内生产总值（X1）”、“财政支出(X2)”和“ 商品零售价格指数（X3）”联合起来确实对被解释变量“各项税收收入（Y）”有显著影响。

3、t检验

分别针对H0：βj＝0（j＝0，1，2，3），给定显著性水平α＝0.05，查t分布表的自由度为n－k＝10的临界值tα/2（n－k）＝2.228。由表2中的数据可得，与β0、β1、β2、β3对应的t统计量分别为-4.823415，2.787520，5.700735，2.862735，其绝对值均大于tα/2（n－k）＝2.228，这说明在显著水平α＝0.05下，分别应当

^

^

^

^

^

^

^

^

^

^

—

^

2

2

—

拒绝H0：βj＝0，也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，各个解释变量“国内生产总值（X1）”、“财政支出(X2)”和“ 商品零售价格指数（X3）”分别对被解释变量“各项税收收入（Y）”都有显著影响。

（三）计量经济意义检验 1、多重共线性检验：

按照逐步回归原理逐个引进模型得到估计结果如下表： 表3 模型 LNY=f(lnx1) 4) LNY=f(lnx2) LNY=f(x3) 6) LNY=f(lnx1 lnx2) 4) LNY=f(lnx1 lnx2 x3) 0.545958 (3.052640.574623 （4.044914） 0.998140 0.997802 0) 0.207019 0.63(4.530631072 0.600328 1.006433 (58.9958 0.996564 0.996278 Lnx1 1.266295 (50.8089Lnx2 X3 R2 R2 —0.995373 0.994988 0.409707 0.645159 0.012497 0.99（2.7875（5.7007（2.86278978 20） 35） 35） 0.998671 由逐步回归结果可知，lny与lnx1 lnx2的组合为最优方程，但是lnY与X3拟

合度R2＝0.631072并不是很高，远小于lnY分别与lnX1 、lnX2回归后得出的R2，但是由表知引入X3后R2变为0.998978这说明引入X3这个解释变量对整体模型有改善作用。故可认为模型不存在多重共线性，所以可保留原来的方程，即

lnY=-2.714191 + 0.409707lnX1 + 0.645159 lnX2 + 0.012497 X3 2、异方差检验

用white检验所估计模型的异方差性，结果如下：

White Heteroskedasticity Test: F-statistic

5.179695

Probability

Obs*R-squared

11.42635

Probability

0.02424

5

0.07606

0

^

由white检验结果可知，p=0.076060>0.05，可知模型不存在异方差性。 3、自相关性检验

用BG检验得到结果如下：

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic

1.1651

83

Obs*R-squared

3.1581

77

Test Equation:

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/28/13 Time: 16:42

Variable

Coeffic

ient

C

0.5703

46

LNX1

-0.060086

LNX2

0.0560

81

X3

-0.004243

RESID(-1)

0.6777

48

RESID(-2)

-0.007682

R-squared

0.2255

84 var

Adjusted R-squared

S.E. of regression

Sum squared resid

Log likelihood

-0.258426 var 0.0264

Akaike info S.D. dependent

Std. Error 0.68508

8

0.15813

4

0.12162

7

0.00525

4

0.45421

6

0.41488

5

t-Statisti

c

0.83251

6 -0.3799

67 0.46108

6 -0.8075

34 1.49212

7 -0.0185

16

0.429

3 0.713

9 0.657

0 0.442

7 0.174

0 0.985

7 -1.20E-15 0.023589 -4.128664 -3.854783 0.466073 Prob.

Probability Probability

0.359664 0.206163

Mean dependent

62 criterion 0.0056

Schwarz

02 criterion 34.900

65

F-statistic

Durbin-Watson stat

1.9166

58

Prob(F-statistic) 0.791956

由上表可知p=0.206163>0.05，因此，模型不存在一阶和二阶的自相关性. 故我国税收收入影响因素模型为：

lnY=-2.714191 + 0.409707lnX1 + 0.645159 lnX2 + 0.012497 X3 t=(-4.823415) (2.787520) (5.700735) (2.862735) R =0.998978 R2=0.998671 DW=1.196404 F=3257.244 n=14

五、结论

由模型可见：国内生产总值x1的系数为正，说明其对税收收入的影响是正相关的。这表明，国内生产总值会带来税收的增加。这很容易理解，因为经济是收入的来源，只有提高产出，才有可能提高税收，这是根本原因。

财政支出x2的系数为正，说明其对税收的影响是显著正相关的，国家财政支出增加，税收也会增加。而且其系数为0.645159，高于国内生产总值的影响力。究其原应应该是：国家为了拉动经济增长，常常实施扩张性的财产政策，从而使经济的到发展，各项税收也就自然而然的有所增加，进而提高了税收总收入。

零售商品物价指数的系数x3也为正，其对税收收入的影响是正相关的。这很明显，物价指数升高，意味着物价上涨，物价上涨各个销售商的收入总额也就会变大，这样需要缴纳的各项税赋也就变大，从而，国家的税收收入就会明显地提高。

税收是国家参与一部分社会产品或国民收入分配与再分配所进行的经济活动，因此税收从一定程度上决定了国家的健康稳定发展，我国目前正处于经济体制转型期，市场机制还不完善，宏观方面，需要政府进行积极的宏观调控，实现产业结构调整，以及财政支出政策的改进。另外，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。

参考文献：

[1]中国统计年鉴，2008.

[2] 庞皓 计量经济学（第二版），科学出版社

[4]刘新利 宏观经济均衡中的税收负担和税收收入决定因素[J].税务研究，2000.

2

—

^

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/3yrv.html