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

摘要：文章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

中图分类号:f810.42 文献标识码:a

文章编号:1004-4914（2012）05-180-02

一、引言

税收是政府为了满足社会公共需要，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。

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。

二、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：

（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的模型为：log(tax)=β0+β1log(gdp)+β2log(tiae)+β3log(save)+β4log(avincome)+β5log(invest)+ε,

其中β1，β0，β2，β3，β4，β5是回归系数，ε是随机误差项。

运用eviews4软件，我们得出回归模型：

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

（-3.501995）（-0.727488）

r2=0.985618 adjusted r2=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（见下页表3）。

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r2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，所以把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：

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)和log(invest) 时t 检验不合格，引入log(avincome)时，t检验合格，且r2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