1、税收增长与经济增长关系的实证分析摘 要：运用回归分析方法对税收增长与经济增长的关系进行实证分析，结果表明： 税收增长处于合理增长范围；税收增长与经济增长关系基本协调；税收收入增长的强劲势头保持一段时期是没有问题的；税收收入必将进入与 GDP 增速协调发展的轨道。 关键词：税收增长；经济增长；实证分析 中图分类号：F49 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）02-0143-02 一、理论框架 经济是税收的源泉，经济决定税收，而税收又反作用于经济。即税收既能促进经济增长又能阻碍经济增长，这是税收与经济关系的一般原理。税收怎样影响经济？ 税收增长与经济增长的关系如何？ 美国著名学
2、者拉弗通过拉弗曲线阐明了税负水平与经济增长的关系，见图 1。 图 1 拉弗曲线 在税率为 0 时，税收收入为 0；税率为 100%时，将无人工作，生产停止，无税收收入。若税率降至 B 点，则生产恢复，有少量税收；当税率降至 B 点时，生产扩大，税收增加。同样，若税率从 0 升至 B 点，收入也会增加，但不会影响生产。在 A 点，生产量和税收收入达到了最大值，超过 A 点，生产和税收都会下降。结果表明，宏观税负水平与税收收入及经济增长之间既依存又制约。所以，应该存在一处既能兼顾税收收入又能促进经济增长的最佳宏观税负水平。 要理清税收增长与经济增长的关系，也离不开对税收弹性的分析（税收弹性用 E
3、来表示） 。当 E1 时称为富有弹性，它表示税收增长快于经济增长速度。 二、实证研究 影响税收收入增长的因素很多，但主要的因素可能有以下几个：（1）从宏观经济看，经济的整体增长是税收增长的主要原因。 （2）公共财政的需求。税收收入占财政收入的绝大部分，预算支出所表现的公共财政的需求可能会对当年的税收收入有所影响。 （3）物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价计算的 GDP 等指标都与物价水平有关。为了反映上海市税收增长的全貌，这里选择“上海市财政收入”中的“各项税收” （简称“税收收入” ）作为被解释变量，以反映上海市税收的增长；选择“上海市生产总值（GDP） ”、 “财政支出”和“商
4、品零售价格指数”作为解释变量。 构造模型如下：Yt=0+1 X1t+2X2t+3X3t+t 其中，Yt第 t 年税收收入（亿元） X1t第 t 年上海生产总值（亿元） X2t第 t 年上海财政支出（亿元） X3t第 t 年商品零售价格指数（%） 三、相关统计数据的搜集 为了估计模型参数，从历年中国统计年鉴中搜集 19782009 年的统计数据。 四、模型参数的估计 Yt=0+1 X1t+2X2t+3X3t+t，t 为随机误差项，通过Eviews3.1，根据统计数据，得到如下回归分析结果： =-529.6376+0.002056X1+0.754296X2+5.682894X3 SE （228.4
5、194） （0.028093） （0.146957） （2.094008） t （-2.318707） （0.073175） （5.132769） （2.713884） R2=0.9867392=0.985318 DW=1.357135 F=694.4962 从回归估计的结果看，在假定其他条件不变得情况下，GDP 每增长 1亿元，税收收入将增加 0.002 056 亿元；在假定其他条件不变的情况下，财政支出每增长 1 亿元，税收收入将增长 0.754 296 亿元；在假定其他条件不变的情况下，零售商品价格指数每增长 1 个百分点，税收收入将增长 5.682 894 亿元。 五、模型的检验 （一
6、）经济意义的检验 从偏回归系数的符号和系数的具体取值两方面考虑，回归结果符合经验理论和经验判断。 （二）统计检验 1.拟合优度检验 可决系数 R2=0.986 739，调整的可决系数 2=0.985 318，这表明模型拟合的较好。Y（税收收入）的变化的 98%可由 X1（GDP） 、X2（财政支出）和 X3（商品零售价格指数）这 3 个变量的变化来解释。 2.方程总体线性的显著性检验 针对零假设 H0：1=2=3= 0，若给定显著性水平 =0.05，查 F 分布表得临界值 Fa（k，n-k-1）=F0.05 （3，32-3-1）=2.95，而 F=694.496 2，远大于临界值 2.95，所
7、以拒绝零假设，认为回归方程显著，即“GDP” 、 “财政支出” 、 “商品零售价格指数”这 3 个变量联合对税收收入的影响是显著的。 此外，还可以利用回归分析结果中给出的 P 值迅速作出判断：如果假定显著性水平为 5%，Prob（F-Statistic）=0.000 000，远小于0.05，则可以拒绝所有系数都为零的假设。 3.变量的显著性检验 分别针对零假设 H0： j=0（j=1，2，3） ，若给定显著性水平 =0.05，查 t 分布表得临界值 =（32-3-1）=2.048，回归分析结果中与 1、 2、 3 对应的 t 统计值除“0.0731 75”外，其绝对值均大于 2.048.因此，
8、分别拒绝 2 和 3 等于 0 的零假设，认为“财政支出”和“商品零售价格指数”这两个变量对“税收收入”的影响是显著的。若给定显著性水平 =0.10，则所有解释变量对被解释变量“税收收入”的影响都是显著的。 六、计量检验 （一）异方差的检验（White 检验） 1.检验的具体步骤 根据 White 检验的基本思路，可建立辅助回归模型： 在得到回归分析的参数估计结果后，通过 Eviews3.1 软件，此时屏幕上将出现 White 检验的结果，如图 2 所示。 图 2 White 检验的结果 2.判断是否存在异方差 从图 2 可以看出，nR2=22.506 19，给定显著性水平，比如 =0.05，
9、查 2 分布表得临界值 2 0.05=41.337。由于 nR22 0.05（28 ） ，所以接受零假设，认为模型不存在异方差。 （二）多重共线性的检验 1.从可决系数、F 检验和 t 检验综合判断共线性 从图 1 可知，可决系数（R-squared）R2=0.703 318，由此可知模型拟合较好；F 统计量（F-statistic）为 5.794 840，并且 F 检验的伴随概率 Prob（F-statistic）很小，方程具有显著性。而一个回归系数的 t检验伴随概率大于 5%，有可能存在多重共线性。 2.用相关系数法进行共线性诊断 通过 Eviews3.1 软件，在命令窗口键入 COR X
10、1 X2 X3，结果如图 3所示。 图 3 由相关系数矩阵可以看出，部分解释变量相互之间相关系数较高，存在某种程度的多重共线性。 3.序列相关性检验 由图 2 可知，DW=2.969 510，此时 2DW4，有-1 0，这时样本回归残差中存在一阶负自相关，且 DW 的值越接近于 4， 的值就越接近于-1，表明样本回归残差中一阶负自相关的程度越强；当 DW=4 时，就有 =-1，这时样本回归残差存在完全一阶负自相关。 七、赤迟信息准则（AIC）和施瓦茨准则（SC） 在本例中，Eviews 软件的估计结果显示 AIC 值与 SC 值分别为20.822 75 和 21.280 79，应与只包含“上海
11、生产总值”与“上海财政支出”这两个解释变量时的相应的 AIC 值与 SC 值进行比较。而且，只包含两个解释变量的 AIC 值与 SC 值应大于包含 3 个解释变量的 AIC 值与 SC值，说明“上海生产总值”与“上海财政支出”可作为解释变量包括在模型中。 八、建议 经过实证分析，得出上海市税收收入与 GDP 的关系，并得出结论：最有效提高税收收入的方法是要提高人们的收入，减小人们的收入差距。由于我国目前的税收征管水平在短期内将面临较大的困难，因此，近期内税收征管难以成为推动税收增长的最重要力量。为此，我们国家应该对税种的征管，特别是主体税种的征管，多添加一些部门，多增加一些工作人员，乃至全社会一起共同努力，这样既解决了税收征管问题，也可以相对的解决一些就业问题。 随着我国经济结构的调整逐步完善，上海市的 GDP 也将逐步稳定发展，税收体制也将更加理想，这样就能保持上海市的 GDP 和税收同步协调增长，使得上海市的税收与可税 GDP 总量之间保持着高度正相关，让可税 GDP 与同期的税收之间，能够一直维持着长期、稳定的均衡关系。只有这样，才能共同推动上海市的经济飞速平稳的发展，使得上海市的经济实力得到提升。
