基于關聯規則挖掘方法的結構性減稅實證研究

摘要：2009年以來，面對嚴重的國際金融危機，結構性減稅已然成為中國稅收政策的一大亮點，更成為刺激經濟增長、擴大社會需求的有效財政工具。然而，盡管結構性減稅政策適應了當前社會經濟客觀形勢的需要，但也加大了財政收支壓力，更對下一階段如何運用結構性減稅政策與完善稅收制度相融合提出了新的挑戰。文章通過關聯規則的數據挖掘分析方法對本次結構性減稅前后的各主要稅種數據進行關聯度的定量分析，從數據分析的角度探討了減稅政策對主要稅種以及總的稅收收入的影響，并通過分析主要稅種與稅收收入的相關度變化，對下一步在優化稅制結構上的結構性減稅方案提供了一些政策建議。關鍵詞：關聯規則；結構性減稅；稅制改革中圖分類號：F813／817

文獻標志碼：A

文章編號：1008-5831(2010)01-0093-07

一、前言

2008年爆發的全球性金融危機，給世界各國的經濟發展帶來嚴重的影響。為了刺激中國經濟走出困境，實現保增長、擴內需、調結構的目的，2009年國家出臺了一系列“結構性減稅政策”，為保持經濟平穩較快發展起到了重要作用，并成為2009年中國稅收政策的一大亮點。減稅可以減輕企業負擔，增加個人可支配收入，刺激投資與消費需求，更可以利用稅收的乘數效應推動經濟數倍于減稅規模的增長。從2004年以來，中國實行了新一輪的稅制改革，并采取了一系列減稅政策，包括全面取消農業稅、提高工資薪金個人所得稅免征額、免征存儲利息所得稅、提高出口退稅率、統一內外資企業所

得稅制、調整證券交易印花稅等措施。可以說，結構性減稅政策已經在中國穩步推進了相當長的一段時間。并且，還將繼續成為貫徹實施積極財政政策、實現中國經濟真正好轉的重要一環。但是，隨著經濟形勢的變化，積極財政政策的側重點和方式也會發生些許變化。結構性減稅應該在普遍減稅的背景下，適當增加部分產業(行業)的稅負，發揮稅收調整結構的作用，促進經濟結構優化和產業結構升級，增強中國經濟發展的后勁，因此，需要根據經濟社會的可持續性發展進行有增有減的稅收制度改革。進入2009年以來，國家據此又進行了一定的稅制改革，通過推行增值稅轉型改革，鼓勵企業技術改造，加快經濟結構轉型。實施新的消費稅政策，實現擴大消費需求的宏觀經濟目標。同時，按照構建資源節約型和環境友好型社會的要求，積極推進資源稅改革，積極研究開征社會保障稅和環境保護稅。以上種種步驟表明，國家在著眼當前嚴峻現實的同時，也已將調整結構這一長遠經濟發展目標納入結構性減稅的考慮范圍，期望通過推進經濟結構調整，尋找新的經濟增長點促使中國盡快走出經濟危機，為財政收入的長期增長奠定基礎。

在這樣的背景下，筆者運用關聯規則數據挖掘分析方法，針對1994～2008年的主要稅種(國內增值稅、企業所得稅、國內消費稅、個人所得稅、營業稅)的

收入增長情況與2009年各月份的稅種收入情況進行定量的關聯規則挖掘分析。目前，各種數據挖掘算法已經開始在稅務數據分析中得到應用，包括粗糙集、分類、聚類等數據挖掘技術在稅務稽查中的應用等，它們能夠給納稅評估、稅源監控與預測、納稅信譽等級評估等決策信息挖掘工作提供一些思路。關聯規則分析作為數據挖掘的一種重要方法也開始應用在稅務系統中，例如，已有文獻利用關聯規則對歷史的稽查數據中納稅人采用的主要違法違章手段之間的關聯關系進行了數據挖掘，提高了稽查歷史數據的管理水平，為稅務稽查提供了有力的決策支持。筆者則希望通過關聯規則的數據挖掘分析方法對2009年結構性減稅前后的各稅種數據進行關聯度的定量分析，以期得到幾個主要稅種對稅收收入的影響因子，從而再對下一步在優化稅制結構上的結構性減稅措施進行分析評價，以適應調整稅制結構、優化經濟方式的客觀要求。

二、關聯規則的描述及分析方法

(一)關聯規則定義

數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規律性，就稱之為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是要找出數據庫中隱藏的關聯網。關聯規則可定義為：設T為事務文件，是一組數

據項集。關聯規則(associations rule，AR)定義為x->Y，其中，x和Y均包含于I。它表示給定一個事務處理數據庫T，在此數據庫中找到形如x->Y的規則，要求x，Y之間存在一個依賴關系，即如果一個元素x的值可以推出另一個元素Y的值，則Y依賴于x，用x->Y表示，x和Y分別稱為關聯規則的先導(anteced—ent或left-hand-side，LHS)和后繼(consequent或right-hand-side，RHS)。

在關聯規則中，有以下幾個重要的概念。

(1)關聯規則在D中的支持度(support)是D中事務包含的百分比，即概率；支持度包括每個項集的支持度和每個規則的支持度。

D(x->Y)=Count(XY)／Count(T)

(2)可信度(confidence)是包含x的事務中同時包含Y的百分比，即條件概率。

D(x->Y)=Count(XY)／Count(Y)

(3)頻繁項集(~equent itemsets)：包含k個項的項集稱為k一項集。項集的出現頻率是包含項集的記錄數，簡稱為項集的頻率、支持計數或計數。如果項集的出現頻率大于或等于最小支持度與T中記錄總數的乘積，項集滿足最小支持度；如果項集的出現頻率滿足最小支持度，則稱它為頻繁項集。

如果滿足最小支持度閾值和最小可信度聞值，我們就認為該關聯規則是有趣的。這些閾值由用戶或者專家設定。在這次實證數據的挖掘中，由于需要計算的是總稅收收入與各主要稅種之間的關聯規則可信度，而顯然各主要稅種與總稅收收入增長是強關聯的，所以就將閾值設為O。關聯規則挖掘過程主要包含兩個階段：第一階段必須先從資料集合中找出所有的高頻項目組(Frequent Itemsets)；第二階段再由這些高頻項目組中產生關聯規則(AssociationRules)。常用的算法有Apfiori算法、FP樹頻繁項集算法等。

(二)數值型關聯規則

如果屬性值是取連續的數值型，則是數值型關聯規則。有關數值型關聯規則的研究相對較晚，目前的處理方法一般是將屬性值進行離散化，轉化為對應布爾關聯規則來發現強關聯規則。

記數據集為為項。設是T中全體項目組成的集合，I的任何子集x稱為T中的項集，lx l=k稱為集合x為k項集。如果x∈tk，稱為tk包含項集x；如果是數值型關聯，項的集合為。即屬性z取值在Z和u之間。

如果V(x，z u)∈x，(x，v)∈T，有l≤x≤u，貝U稱T支持x。

給定一個數據集T，數值型關聯規則是挖掘出滿足最小支持度(minsuppo)和最小可信度(min-confidence)的規則。對于數值型關聯規則的研究，一般是將其轉化為布爾關聯規則來進行挖掘，挖掘步驟一般如下：

(1)對于數值屬性x，取值范圍為[l，u]，應用一定的算法劃分成不同的區間；

(2)將劃分后得到的的數值，映射為布爾屬性，所有映射來的布爾屬性構成項目集；

(3)根據給定的最小支持度，找出頻繁項目集；

(4)產生關聯規則；

(5)確定感興趣的強關聯規則，并作為有用規則輸出。

采用轉化為布爾關聯規則來進行挖掘的方法的焦點集中在如何對數值屬性進行劃分上。目前，對屬性值劃分的算法主要有等寬、等深、聚類等。

三、利用關聯規則方法分析主要稅種數據

筆者以1994—2008年中國的稅收收入以及2009年1-11月(因撰稿時12月份數據還未出，以稅務統計年鑒，國家財政部稅務司和國家稅務總局計統司的網站發布數據為來源)的稅收收入作為關聯規則的事務集，期望能夠通過關聯規則挖掘得到各主要稅種與總稅收收入之間的相關度，即相對應于關聯規則中的可信度。顯然，各個稅種收入增長與總稅收收入增長的關系是相當密切的。傳統的貝葉斯相關性分析方法是假定各個稅種之間獨立的前提下，再進行相關度分析。但實際上各個稅種之間的相關度也是相當大的。而關聯規則分析方法則是將所有數據一起進行分析，甚至可以找出不同稅種之間的變化關聯度，因此，其準確性應該比傳統的貝葉斯相關性分析方法更高。我們以總稅收收入增長率、增值稅增長率、消費稅增長率、企業所得稅增長率(2008年前分為國內企業所得稅與外資企業所得稅，將其合并計算)、消費稅增長率、個人所得稅增長率、營業稅增長率作為關聯規則的事務數據集。

(一)進行數據預處理將數值型轉換成布

爾型數據表

數據預處理的過程就是需要將數值型的增長率數據進行離散化處理，如何離散化處理則是本計算模型的關鍵。

首先假設y=總稅收收入增長率；X=增值稅增長率；X2=企業所得稅增長率；X3=消費稅增長率；X=個人所得稅增長率；X=營業稅增長率。V=增值稅；V=企業所得稅；V=消費稅；V=個人所得稅；V=營業稅。目前對離散化的方法就是劃分區間，筆者采用各稅種收入的加權平均值作為分段標準，即有：g，就認為X落人關聯區間，其中，s為可變參量。由于筆者只是利用關聯規則計算各稅種與總稅收收入的關聯度，而總稅收收入等于各稅種收入之和，因此，其關聯度是肯定存在的。為了更好地體現各稅種與總稅收收入的關聯度的差異，引入F能夠使各稅種劃分區間更加彈性，更有利于后面的分析，可以考慮通過數據挖掘或者專家指定的方法來定義8。在實際計算過程中，s取各增加率的平均值。

如果x，落人關聯區間，則在準備做關聯規則挖掘的布爾型的事務數據表中添加x，，反之則填空值，最后生成一個布爾型的事務數據表。由于需要分析的數據量并不是很大，筆者將直接采用最簡單又最明確的Apriori算法來進行關聯規則的可信度計算。

(二)對離散化后的數據得到頻繁項集并計算各稅種與總稅收收入的關聯度

由于以稅收收入增長率為基礎，所以支持度均為100％，x，->Y，這種規則的可信度可以直接用x，出現的數量除以總的數據集數來計算。我們這里只計算了與總稅收收入有關的2階頻繁項集，表1、表2分別為1994～2008年的各主要稅種、總稅收收入及其環比增長率，表3、表4則為2009年1～11月的各主要稅種、總稅收收入及其環比增長率。表5與表6則是進行了離散化方法后產生的事務數據集。通過Apriori。算法計算出各條關聯規則，其中與總稅收收入相關2階頻繁項集的可信度則如表7所示。

四、分析與展望

通過關聯規則分析方法，我們得到了各主要稅種對稅收收入的支持度。通過比較發現，經過2009年的結構性減稅調整之后，中國在全國所有地區、所有行業全面實施增值稅轉型改革，增值稅轉型改革和降低小規模納稅人征收率影響了國內增值稅增收。2009年減稅后，2009年1～11月份國內增值稅直接收入(不含免抵調庫)完成1 485.957 88億元，同比下降1.6％，國內增值稅與總稅收收入的相關度在2009年減稅前后分別為0.785 7、0.500 0，下降變化明顯。但是，2009年1～11月國內增值稅收入占稅收總收入的比重為29.2％，2008年為33.2％，通過對比可以發現增值稅在總稅收收入的所占比重變化并不是很大，依然是所有稅種中與稅收增長相關性比較高的一個稅種。這意味著作為中國第一大稅種，其未來增值稅減稅空間依然很大。

企業所得稅對稅收增長的相關度則略有變化但影響不大，1～11月份企業所得稅收人完成9 875.96億元，同比增長1.1％。分月看，企業所得稅收人從6月份開始出現大幅度增長，6、7、8、9、10、11月等6個月分別比去年同期增長10.1％、17.2％、239.2％、91.1％、14.8％和90.2％。由此可見，上半年企業所得稅收人大幅減收的主要原因來自于受金融危機影響，企業利潤普遍下滑；企業所得稅2008年“兩法合并”后，某些優惠政策實施帶來的減收效應等因素影響。但經過半年的磨合，減稅政策的效應逐步顯現，隨著企業負擔的減輕，在內外資稅負公平的激勵下，國內企業大力推進產業結構優化升級，更加注重提高自主創新能力，經營狀況逐步回升。

國內消費稅在今年減稅過程中增幅明顯，對稅收增長的相關度變化最大，從O.5直接攀升到減稅后的O.7。消費稅同比增速由1月份的13.2％提高到11月份的119.3％。前11月共計完成4 445.658 3億元，同比增長86.8％。應當指出，國家采取的調整成品油消費稅率、提高煙產品消費稅稅率、加強白酒消費稅征收管理、完善小汽車行業消費稅政策等措施在增收消費稅的同時，也減輕了汽車、摩托車等受金融危機影響較大行業的稅負，更體現了減少某些行業稅負的同時，增加某些行業稅負的增減結合原則。

個人所得稅在減稅措施進行后對稅收增長的相關度變化不大，但其稅種收入增速回落明顯，說明在屢次增加工資薪金所得額扣除標準和暫免征收存款利息所得稅后，個人稅后收入是有所增加的。另據統計，從1994年到2008年，個人所得稅收入占GDP的比重由0.15％上升至1.24％，占稅收收入的比重由1.4％上升至6.4％。以上分析表明，個人所得稅具備向主體稅收進發的潛力。同時，如何在全面調節收入分配差距的前提下求得中低收入者個人所得稅稅收負擔的減輕，讓高收入者比低收入者多納稅并以此調節居民之間的收入分配差距，應是我們未來結構性減稅過程中考慮的目標。

營業稅收入依舊保持較快增長，其與總稅收收入的相關性從O.426 8增加到了0.6，與國內消費稅收人一道成為流轉稅制中抵消國內增值稅稅收收入減少影響的中流砥柱。這說明在實行這次結構性減稅政策中，營業稅的調整達到了中央擴大內需、刺激經濟增長的目標。

綜上所述，2009年所采取的結構性減稅政策效應已經初步顯現。雖然上半年受到金融危機的影響，減稅政策中增值稅轉型改革影響了國內增值稅增收；企業匯算清繳適用所得稅稅率降低導致企業所得稅下降較多；取消或降低多種出口商品的出口關稅等政策調整在很大程度上影響了關稅收入；多次提高出口退稅率也造成稅收總收入減少。但是，在積極財政政策和適度寬松貨幣政策刺激下，各項宏觀調控措施全面發力，中國經濟在二季度觸底回升，一些重要的宏觀經濟指標出現積極變化，使部分稅種實現較快增長，從6月份開始，單月稅收收入已經扭轉了上半年連續5個月減收的局面，并且有加快增長的趨勢，到11月份累計稅收收入同比小幅正增長。特別是消費稅稅收政策調整，2009年以來基礎設施建設的投資力度加大導致營業稅收入實現大幅增長等因素，增加了一部分稅收收入，部分抵消了結構性減稅的減收效應。因此，從長遠來看，我們必須采取一種“增減結合、調整結構、實質下降”的稅制改革方案，既要在保障和改善民生的稅種政策方面減稅，又要對某些特定群體和項目進行增稅。例如，對高污染企業開征環境稅，規范并擴大消費稅課稅范圍(尤其是對高能耗企業、高檔消費行為等開征或提高稅率)，推進資源稅重大改革，實行綜合與分類相結合的個人所得稅制等。更重要的是，在以上基礎上最終實現結構性減稅的出發點和歸宿：讓納稅人實質稅負水平下降。這樣就可以真正實現中央優化稅制結構、服務于經濟增長和經濟發展方式轉變的長遠目標。