我国税收收入影响因素

我国税收收入的影响因素分析

摘 要：本文分析了包括国内生产总值、社会消费品零售总额、固定资产投资总额、城乡居民存款年末余额、人均收入等经济因素对税收收入的影响，在定性分析的基础上，又实证分析了我国税收收入从1990 - 2008年的五个经济因素的统计数据，得到了影响我国税收收入增长的多元线性回归模型，该模型不仅验证了定性分析的结论，即国内生产总值、固定资产投资总额、人均收入是影响税收收入的主要因素，也为税收收入增长趋势预测提供了工具。 关键词：税收收入、影响因素、逐步回归法 一、引言

税收是政府为了满足社会公共需要，凭借政治权力，强制、无偿地取得财政收入的一种形式。它来源于经济，又作用于经济，不仅能为政府筹集必要的资金，还可以改变和调整不同经济主体之间的利益分配，已然成为参与社会产品分配，实施宏观调控的重要手段。此外，在市场经济条件下，税收与经济发展的相互影响越来越显著，且税收分配广度和深度的不断发展也使其对国民经济发展的促进作用越来越大。

中国税收收入自改革开放以来持续增长，尤其近几年的超速增长引起社会各界广泛关注。国内外学者多对其增长原因进行实证分析，但并未取得一致结论。在中国经济发展中，哪些因素动态地与税收增长保持长期均衡,亦没有大量研究文献。因此，中国税收超速增长的问题，须在理论和实证两方面都作出回答。

二、文献综述

影响税收收入的因素有很多，如经济发展水平、税收制度的设计、政府职能范围等。我国专家学者对此有广泛的分析研究，但大多集中于研究影响税收增长的因素，并且着眼于GDP对税收增长的影响强度。当然也有学者考虑了多种经济因素的共同影响，并提出了许多相关的政策建议，为我们建立模型开拓了思路。

李卫刚（2007）在税收增长影响因素的可持续性分析中提出，影响税收增长的因素是多元的，主要有经济增长、税制结构、税收征管水平和价格因素。孙玉栋（2008）在影响我国税收收入快速增长的因素及其数量分析一文中也认为 ，影响税收收入增长的因素主要有经济增长、物价、税收政策调整和税收征管等多个方面。安体富（2009）在思考对税收的重要问题时亦认为税收收入主要受价格、经济结构的变动、经济效应的变动、税收政策、财税制度、税收征管和税款虚收的影响。

与上述几位学者从多方因素入手进行全面分析不同，郝春虹（2006）引入时间趋势因素，以物价水平和GDP作为解释变量，对1953-2003年的年度数据进行分析得出税收与经济增长具有长期均衡关系，短期内GDP的变动对税收有显著的正向影响，税收与经济税源之间保持着合理的关系。

在模型建立方面,西南财经大学杨洁茹（2010）建立了税收收入关于GDP, 财政支出和物价的回归模型，运用广义差分法、怀特检验进行模型优化。中南财政法大学徐芳（2010）在定性分析的基础上, 建立了税收收入关于GDP、消费及财政支出等经济因素的多元线性回归模型，并进行了税收预测。

本文将从实证的角度，选取7个指标建立多元回归模型，采用计量分析工具对各经济性影响因素进行分析，从而得出结论，从积极影响和消极影响两方面来优化税收结构。 三、计量分析

（一）指标的选择

税收源于经济, 因此经济的发展水平和质量会对税收产生基础性影响。本文中, 我们选择用国内生产总值（亿元）来反映经济发展水平对税收的影响。此外, 可能影响税收收入（亿元）的主要因素还有: 社会消费品零售总额（亿元）、城乡居民存款年末余额（元）、人均收

入（元）、固定资产投资总额（元）等。各指标及其在文中对应的符号列示于下表:

表1：各指标及其在文中对应的符号 指标 税收收入 符号 TAX 国内生产社会消费品总值 GDP 零售总额 TIAE 城乡居民存款年末余额 SAVE AVINCOME 人均收入 固定资产投资总额 INVEST 表2：各项指标的数值 国内生产社会消费城乡居民存年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 税收收入总值 （亿元） （亿元） 2821.86 2990.17 3296.91 4255.30 5126.88 6038.04 6909.82 8234.04 9262.80 10682.58 12581.51 15301.38 17636.45 20017.31 24165.68 28778.54 34804.35 45621.97 54223.79 18667.8 21781.5 26923.5 35333.9 48197.9 60793.7 71176.6 78973.0 84402.3 89677.1 99214.6 109655.2 120332.7 135822.8 159878.3 184937.4 216314.4 265810.3 314045.4 人均收入品零售总款年末余额（元） 额（亿元) (元） 8300.1 9415.6 10993.7 14270.4 18622.9 23613.8 28360.2 31252.9 33378.1 35647.9 39105.7 43055.4 48135.9 52516.3 59501.0 67176.6 76410.0 89210.0 108487.7 7119.6 9244.9 11757.3 15203.5 21518.8 29662.3 38520.8 46279.8 53407.5 59621.8 64332.4 73762.4 86910.7 103617.7 119555.4 141051.0 161587.3 172534.2 217885.4 2196.5 2409.2 2810.6 3499 4717.2 5860.7 6765 7250.4 7587.1 8064.32 8533.4 9226 10178.4 11094.4 12358 13748 14080 17926.17 20541.38 固定资产投资总额（元） 1563.09 2014.05 3030.15 4509.94 6296.16 7115.67 7946.17 8163.18 9357.31 9584.85 10533.02 11516.94 14105.01 17331.53 20328.63 24452.0991 28596.7893 34033.9429 39710.4299 （二）模型的建立 下面我们运用逐步回归法建立税收收入影响因素的模型。选择样本期为1990-2008并设税收收入影响因素模型为LOG(TAX)=β0+β1LOG(GDP)+β2LOG(TIAE)+β3LOG(SAVE)+βLOG(AVINCOME)+β5LOG(INVEST)+ ε,

其中β1，β0，β2，β3，β4，β5，是回归系数，ε是随即误差项。 运用Eviews4软件，我们得出回归模型：

4

T= （-2.957124） （1.108078） （1.044061） （-0.457578）

（-3.501995） （-0.727488） 22

R=0.985618 Adjusted R=0.980086 DW=1.352673 F=178.1782

1. 相关系数检验

运行Eviews4的命令COR LOG(TAX) LOG(GDP) LOG(TIAE) LOG(SAVE) LOG(AVINCOME) LOG(INVEST)，输出相关系数矩阵为：

表3：相关系数矩阵（Correlation Matrix)

可见每个因素都与税收收入高度相关，而且解释变量之间也是高度相关的。此外，我们还做

2

了LOG(TAX)关于每个自变量的回归，发现LOG(TAX）关于LOG(GDP)的拟合优度R最大，其他的依次顺序为LOG(TIAE)、LOG(SAVE)、LOG(AVINCOME)、LOG(INVEST),所以我们可以按照逐步回归原理建立模型。 2. 建立一元回归模型

相关系数检验表明, GDP指数与税收收入相关性最强，所以以LOG(TAX)=β0+β1LOG(GDP)+ε作为最基本的模型。

3.将其余变量逐个引入模型, 估计结果列入表内：

模型（都取LOG) TAX=f（GDP) TAX=f(GDP,TIAE) TAX=f(GDP,SAVE) TAX=f(GDP,AVINCOME) TAX=f(GDP,INVEST) TAX=f(GDP,AVINCOME,INVEST) 4.061005 (4.877854) -2.765793 (-3.475268) 0.670070 (-2.021830) 0.983853 0.980642 1.429835 (3.174158) -0.289475 (-0.711377) 0.970852 0.967209 1.111224 （23.417） 1.238018 (1.033571) 1.157679 (2.250854) 2.898194 (4.408043) -0.137274 (-0.105944) -0.036924 (-0.090733) -2.234083 (-2.723067) 0.979453 0.976884 0.969946 0.966189 0.969952 0.966195 0.969930 GDP TIAE SAVE AVINCOME INVEST R2 Adjusted R2 0.968162 从表中的估计结果可以看出, 在基本模型中引入LOG(TIAE) 之后，β1 ，β2的T 检验不显著, 同时拟合优度R2 提高不多，同理，再分别引入其他三个解释变量:引入LOG(SAVE)

2

和LOG(INVEST) 时T检验不合格，引入LOG(AVINCOME)时，T检验合格，且R 提高了。所以对所有的二元模型来说， LOG(TAX)=f(LOG(GDP),LOG(AVINCOME))为最优。再将该模型作为基本模型，逐步引入其他变量。引入LOG(INVEST) 后模型中各个解释变量的T 检验也都是显著的， 并且拟合优度R2 和调整的R2 都有所提高。在此基础上再引入其他变量，其T 检验不显著，为多余变量。经过以上的逐步引入——检验过程, 最终确定税收收入的影响因素模型为：

T= ( -4.886949) (4.877854) (-3.475268) (-2.021830)

R2=0.983853 Adjusted R2=0.980642 DW=0.857283

4.模型的检验

为了进一步检验预测模型的有效性, 对税收收入影响因素模型进行序列相关性检验。 根据之前的分析，得D-W检验，durbin-watson stat=0.857283，查表的样本为19，解释变量为3的dL=0.967 dU=1.685，而DW值小于dL，存在正序列相关。

利用迭代法对序列相关进行处理。我们发现DW为1.077969，小于dU所以仍不能确定是否提出了序列相关性，故继续进行二次迭代，经过二次迭代后DW=2.515303，n=17，k=3,查DW统计分布表可知5%的显著水平下的DW统计量的上下界分别为dL=0.897,dU=1.710, 则du

T= (-4.117553) (3.768918) (-0.027084) (-0.243582)

(5.108362) (-2.702663)

R2=0.983853 Adjusted R2=0.980642 DW=0.857283

四、模型的经济分析

1．国内生产总值对税收收入的影响。国内生产总值与税收收入表现出正相关的关系，即国内生产总值每增加一个百分点，税收收入就相应增加约1.32个百分点。通过研究发现，国内 生产总值的增长高于税收收入的增长。GDP是影响税收收入的最基本因素。 2．固定资产投资总量对税收收入的影响。固定资产投资总量与税收收入呈现负相关的关系，即固定资产投资总量每增加一个百分点，税收收入就相应减少约0.06个百分点。固定资产投资是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量，它是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。加大对固定资产的投资，能够有效地促进社会生产的发展，从而为税收收入的增加提供了一个良好的铺垫。

3．城乡人均可支配收入对税收收入的影响。城乡人均可支配收入与税收收入表现出负相关的关系，即城乡人均可支配收入每增加一个百分点，税收收入就相应减少约0.0078 个百分点。

五、政策建议

我国处于计划经济向市场经济的转型期，市场机制还存在一定程度的缺陷，这就需要政府加强对国民经济的宏观调控作用。众所周知，政府要实现其职能，必须依赖于财政收入。合理的税制结构应该是以简税制、宽税基、低税率、严征管为指导原则的一套宏观税负水平适中、满足现代企业制度要求、有利于经济结构优化、与国际规范相适应的新型税收制度。

具体可以从以下措施出发：

（1）在刺激投资需求方面, 要把着眼点放在如何启动民间投资上。如考虑对鼓励发展的行业实现“消费型”增值税，促进企业生产设备的更新换代，提高企业的竞争能力，为企业提供一个相对公平的竞争环境; 减少企业所得税对生产征税的因素, 提高计税工资标准或者有选择地实现工资据实列支, 提高企业获利水平;

（2）在个人所得税方面，实行综合与分类相结合的个人所得税制度。根据社会经济发展的水平，确定与经济形势更加相符的税前扣除项目和标准，适当调整税率。在加强监管，发挥税收的社会公平作用的基础上增加人们的可支配收入，提高人们生活水平，从而加速经济

的发展。

（3）我国国家税收增长高于GDP 增长，针对这一事实，国家还应对税种进行调整，通过宏观政策和税制调整的手段，使国民收入和税收保持同比例增长，促进经济的发展。

参考文献：

[1]孙玉栋,影响我国税收收入快速增长的因素及其数量分析[J].经济理论与经济管理，2008,(6):31-35

[2]安体富,对税收若干重要问题的思考[J].税务研究,2009,(1):7-11

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