新常態下經濟增長和產業結構升級對稅收增長的動態影響

林樹山，李普亮

(1．惠州市國家稅務局，廣東 惠州 516008； 2.惠州學院 經濟管理系，廣東 惠州 516007)

一、引 言

影響一個國家和地區稅收增長的因素無疑是多元的，圍繞中國分稅制改革以來出現的稅收高速甚至超速增長現象，學界提出了三因素論、多因素論和特殊因素論。[1]在眾多影響因素中，經濟增長對于稅收增長的重要性毋庸置疑；盡管中國的稅收增長率和經濟增長率存在一定的偏差，但經濟對稅收的決定性作用并未發生動搖。然而，經濟對稅收的決定性作用既取決于經濟規模的大小，同時也受制于經濟結構的合理程度。產業結構是經濟結構的核心內容，加快推進產業結構優化升級也是新常態下中國經濟發展的必然要求。從學界的相關研究看，經濟增長對稅收增長的影響受到國內外學者普遍關注，但產業結構調整與稅收增長的關系尚未引起足夠重視。在為數不多的實證文獻中，郭慶旺和呂冰洋[2]運用1997～2002年的省際面板數據，實證檢驗了產業結構變化對稅收收入的影響，研究結果顯示，第三產業與第二產業的產值比提高明顯有利于稅收總收入的增長，但這種促進效應存在區域性差異。萬瑩和史忠良[3]對中國各地區間稅收負擔率與產業結構相關性進行的實證分析表明，現行稅制下第三產業的發展與稅收增長之間存在顯著的正相關性。馮瑜[4]運用統計模型對1994～2010年稅收收入與三次產業的關系進行了分析，結果顯示，第二、三產業經濟增加值增長與稅收增長呈正相關關系，并且第三產業的影響大于第二產業，但第一產業經濟增加值與稅收增長呈負相關。賈莎[5]實證測算了改革開放以來我國產業結構變遷對稅收超速增長的貢獻，測算結果表明，分稅制改革后宏觀稅負變動中產業結構變動的影響程度在不斷降低，第二、三產業自身稅負率的不斷提高是我國近年來稅收收入超速增長的主要原因。韓秀蘭和王久瑾[6]采用對數平均D氏指數方法實證分析了山西省地方稅收、經濟增長和產業結構之間的定量關系，結論顯示，經濟增長對稅收增長的產出效應最大，產業結構效應次之，行業稅負效應最小。隨著中國經濟進入新常態，經濟增長、產業結構和稅收增長的態勢開始呈現出一些新特征，如何客觀理解和準確把握經濟增長和產業結構變化對稅收增長的影響開始引起一些學者的關注。白景明[7]從學理角度分析了稅收增長與經濟增長的同向非固定系數性對應關系，從結構角度深入探討了產業結構調整與稅收增長的關系，認為產業結構調整是推動稅收增長的正能量；其中，第一產業規模穩定是稅收增長的基本支撐力，第二產業持續發展是稅收增長的穩定器，第三產業地位提升是稅收增長的加速器。李普亮[8]基于中國31個省份2007～2013年的面板數據實證檢驗了產業結構調整對稅收增長的效應，結果顯示，產業結構調整在統計上顯著促進了稅收收入總量增長，但卻在一定程度上抑制了稅收收入增長速度。

總體來看，學界已有研究成果可為本文提供有益啟示，但依然存在一些不足。盡管經濟決定稅收，但稅收也會反作用于經濟，經濟增長、產業結構升級和稅收增長之間實際上存在相互影響，而且可能存在一定的滯后性和持久性。以往的同類實證研究一方面通常忽略了三個變量間相互影響導致的模型內生性問題，另一方面傾向于考察經濟增長和產業結構升級對稅收增長的靜態影響，忽略了三者之間的動態關系。本文運用較為成熟的VAR模型不僅有效克服了已有文獻在模型設定和估計方面的缺陷，而且可以更好地刻畫經濟增長和產業結構升級對稅收增長的動態影響，是對學界同類研究的新拓展。

二、經濟增長、產業結構演變與稅收增長的軌跡：1978～2015

(一) 經濟增長率的演變軌跡

改革開放以來，中國經濟總量持續擴張，名義GDP由1978年的3650.2億元增至2015年的676 708億元，增長了184.4倍，年均增長15.2%。但GDP增長率在不同年度呈現出明顯的波動性，1978～2015年間，名義GDP和實際GDP增長率的變化趨勢整體比較吻合，但前者的波動性較后者明顯更強。具體來看，過去的38年中，名義GDP最高增速高達36.4%(1994年)，最低增速僅為6.2%(1999年)，前者高于后者30.2個百分點，標準離差為7.1個百分點；實際GDP最高增速為15.2%(1984年)，最低增速僅為3.8%(1990年)，前者高于后者11.4個百分點，標準離差為2.7個百分點。

當前，中國經濟步入新常態的一個重要體現就是經濟增長由過去的高速轉向中高速。由圖1不難發現，2012年至今，無論是名義GDP還是實際GDP，增長率均持續回落，其中名義GDP增長率由2012年的10.3%降至2015年的6.4%，同期的實際GDP增長率由7.7%降至6.9%。盡管2012年之前我國GDP增速也曾經歷過持續下跌的階段，比如1995～1999年，名義GDP增長率由26.1%降至6.2%，實際GDP增長率由10.9%降至7.6%，但自此之后，GDP增速又出現較大幅度反彈，重回以往的高速增長軌道。進入新常態以后，我國GDP增速將在很長一段時期內穩定在目前的中高速水平，很有可能呈現L型的增長軌跡，出現U型或V型反彈的可能性較低。“十三五”規劃綱要將未來五年經濟年均增長率確定在6.5%以上，這也預示決策層對經濟放緩有著較高的容忍度。

(二)產業結構的演變軌跡

過去30多年來，我國經濟保持平穩較快增長的同時，產業結構逐步趨于優化。1978～2015年，第一產業增加值占GDP比重整體上趨于下降，由1978年的27.9%降至2015年的9.0%，累計下降18.9個百分點；第二產業增加值占GDP比重相對比較平穩，保持在40%～50%，并且自2011年以來呈現持續下降態勢，在2015年降至40.5%；第三產業增加值占GDP比重在波動中趨于上升，由1978年的24.5%升至2015年的50.5%，累計增加26個百分點，其中2012年第三產業占GDP比重首次超過第二產業占GDP比重，并且2015年第三產業占GDP的比重首次超過50%。由于學界和官方通常將第三產業增加值占GDP比重作為產業結構升級的重要度量指標，中國第三產業增加值占GDP比重的演進軌跡表明，全國層面的產業結構正在持續優化升級。

(三)稅收增長率的演變軌跡

改革開放30多年來，中國的稅收總體上保持了快速增長態勢，由1978年的519.28億元增至2015年的124 892億元，增長了239.5倍，年均增長16.0%。與經濟增長率的演變軌跡相似，稅收增長率也在不同年度呈現出明顯的波動性，其中，最高增速達到115.4%(1985年)*1985年的高稅收增長率主要是由1983和1984年的“利改稅”導致的。剔除這一特殊年度外，稅收增速最高的年份為2007年，達到31.1%。，最低增速僅為2.4%(1987年)。從全國稅收收入占GDP比重的變化趨勢來看，1978～1984年，這一比重相對比較平穩，維持在13%左右，受1983年、1984年兩步“利改稅”的影響，1985年稅收收入占GDP比重達到峰值22.6%，之后這一比重持續下跌至1996年的9.7%。自1997年起，我國稅收收入走上高速增長軌道，稅收占GDP比重一路飆升，由1997年的10.4%升至2012年的18.8%。但自2013年以來，稅收收入增速明顯放緩，開始降至個位數水平，稅收占GDP比重呈現穩中略降的特征。

(四)經濟增長率、產業結構與稅收增長率的相關性分析

經濟決定稅收，經濟對稅收的決定作用不僅取決于經濟規模，同時也取決于經濟結構。下面本文將經濟增長率、第三產業增加值占GDP比重和稅收增長率置于同一框架，以便為分析經濟增長和產業結構升級對稅收增長的影響提供直觀證據。雖然經濟增長率和稅收增長率的波動幅度存在一定差異，但二者的變化趨勢非常吻合。通過進一步繪制經濟增長率和稅收增長率的散點圖，發現二者呈現較為明顯的正相關(見圖1)。這在一定程度上印證了經濟決定稅收的原理。新常態下，隨著中國經濟增長逐步由高速轉向中高速，稅收收入增長也相應由高速轉向中高速。

但通過圖2觀察第三產業增加值占GDP比重與稅收增長率的變化趨勢時，我們發現，二者的演變軌跡存在較大的偏差，特別是伴隨著中國經濟步入新常態，第三產業比重持續上升的同時，稅收增速卻在不斷下降。隨后我們進一步繪制了第三產業增加值占GDP比重與稅收增長率的散點圖，結果發現，二者并未表現出明顯的正相關關系，與人們的直覺并不吻合，但這是否意味著產業結構升級抑制了稅收增長，尚有待進一步實證檢驗。

三、經濟增長、產業結構升級對稅收增長的動態效應：基于VAR模型的實證

(一)模型設定與數據來源

如前所述，經濟決定稅收，稅收又反作用于經濟。按照這一邏輯，經濟增長、產業結構升級與稅收增長之間實際上存在錯綜復雜的關聯，而且彼此之間的影響往往存在一定的持續性，采用傳統的回歸模型不僅難以避免變量的內生性，更關鍵的是無法準確刻畫變量間的動態關系。相比之下，VAR模型可以有效克服傳統回歸模型潛在的不足。VAR模型首先由Christopher Sims(1980年)引入經濟分析中，這種模型不以任何理論為依據，不帶任何事先約束條件，其將系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量滯后值的函數來構造模型，能夠提供一個非常豐富的結構，捕捉到數據的更多特征, 是處理多個相關經濟指標的分析與預測最容易操作的模型之一，因而在實證研究變量之間的動態變化規律中被廣泛應用。一個VAR(p)模型基本形式如下：

Yt=μ+A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+εt

(1)

其中，Yt是k維內生變量向量，p為滯后階數，k×k維矩陣A1,A2,A3,…,Ap為被估計的系數矩陣，εt為k維擾動向量，滿足如下條件：

由于本文研究的核心問題是經濟增長、產業結構升級對稅收增長的動態影響，因此模型(1)中的內生變量主要包括經濟增長(gdprate)、產業結構(stru)和稅收增長(taxrate)。其中經濟增長(gdprate)用名義GDP增長率表示，產業結構(stru)用第三產業增加值占GDP比重表示*這是學界和政界度量產業結構升級最常用的指標。，稅收增長(taxrate)用稅收收入增長率表示。則模型(1)可具體化為如下形式：

(2)

本文實證分析涉及的原始數據來源如下：1978～2014年名義GDP、第三產業增加值占GDP比重及稅收收入數據源于2015年度《中國統計年鑒》；2015年GDP、第三產業增加值占GDP比重源于2015年度《中華人民共和國國民經濟和社會發展統計公報》，2015年全國稅收收入源于財政部官方網站。GDP增長率和稅收收入增長率由作者根據原始數據計算得到。

(二)實證分析

1.變量的平穩性檢驗

構建VAR模型之前，本文首先利用常用的ADF檢驗法(Augmented Dickey-Fuller Test)對模型中的各個變量進行單位根檢驗，以此判斷各個變量序列是否為平穩序列，檢驗結果如表1所示。不難看出，在10%的顯著性水平下，gdprate和stru都是不平穩的，但兩個變量的一階差分均在1%的顯著性水平下平穩。在1%的顯著性水平下，taxrate及其一階差分均為平穩變量。因此，可以利用上述變量構造VAR模型。

表1 變量的ADF檢驗結果

注：檢驗形式(C，T，K)中，C表示含漂移項，T表示含趨勢項，N表示不含趨勢項或漂移項，K表示檢驗式中附加項(因變量滯后項)的個數，其中滯后階數基于AIC得出。

2.滯后階數的選擇

構造VAR模型過程中，還有一個重要問題是合理選擇模型滯后階數。滯后階數的選擇既要能夠充分反映模型的動態特征，又要避免因滯后階數過大影響模型的自由度。根據表2顯示的檢驗結果，LR、FPE、AIC、SC和HQ等信息準則均支持最優滯后階數為1的選擇。因此，本文構建VAR模型時將最優滯后階數確定為1。

表2 最優滯后階數選擇

注：*代表各選擇標準標示的滯后階數。

另外，VAR模型的穩定性也是一個值得關注的問題，它是判斷模型好壞的關鍵條件。為此，本文進一步檢驗了VAR(1)的穩定性。由圖3看出，VAR(1)的AR特征多項式逆根均小于1，沒有在單位圓之外，因此，VAR(1)是穩定的，可以進行Johansen 協整檢驗。

圖3 VAR(1)的AR特征多項式逆根圖

3.協整分析

VAR 協整檢驗模型實際上是對無約束的VAR模型施加約束以后得到的VAR 模型，它的滯后期是無約束VAR 模型一階差分變量的滯后期。[9]前面的分析表明，VAR模型的最優滯后階數為1，因此，協整檢驗的VAR模型滯后階數選擇為0。表3和表4顯示了Johansen 協整檢驗結果。可以看出，無論是跡統計量檢驗還是最大特征值檢驗，在5%的顯著性水平下，taxrate、gdprate和stru三個變量序列之間存在一個協整關系，其對應的長期方程如下：

表3 Johansen 協整檢驗結果(跡統計量檢驗)

HypothesizedNo.ofCE(s)EigenvalueTraceStatistic0.05CriticalValueProb.**None*0.59357942.3505929.797070.0011Atmost10.2141299.03708615.494710.3620Atmost20.0032770.1214613.8414660.7274

注：*代表在5%的顯著性水平下拒絕原假設；**代表Mac Kinnon-Haug-Michelis(1999)P-values。

表4 Johansen 協整檢驗結果(最大特征值統計量檢驗)

注：*代表在5%的顯著性水平下拒絕原假設；**代表Mac Kinnon-Haug-Michelis(1999)P-values。

從方程(3)可以看出，經濟增長率(gdprate)與稅收收入增長率(taxrate)呈現正相關，并且系數在統計上比較顯著，第三產業增加值占GDP比重(stru)與稅收收入增長率(taxrate)呈現一定程度的負相關，但在統計上并不顯著。

4．脈沖響應函數分析

VAR 模型是一種非理論性的模型，實證分析中往往不太關注一個變量的變化對另一個變量的具體影響，而是利用脈沖響應函數原理來分析當一個誤差項發生變化，或者說模型受到某種沖擊時對系統的動態影響。VAR模型中，脈沖響應函數可以用于衡量來自隨機擾動項的一個標準差沖擊對內生變量即期和遠期取值的影響。由于本文重點關注經濟增長和產業結構升級對稅收增長的動態影響，因此僅給出經濟增長率(gdprate)和第三產業增加值占GDP比重(stru)當期一個標準差大小的新息沖擊后，稅收收入增長率(gdprate)的脈沖響應曲線(見圖4和圖5)。圖中，橫軸代表響應函數的追蹤期數，以年為單位，縱軸代表稅收增長對經濟增長和產業結構升級的響應程度，實線部分表示給定外生沖擊下變量脈沖響應函數隨時間的變化路徑，虛線部分表示正負兩倍標準差偏離帶。

由圖4不難看出，經濟增長率(gdprate)的正向沖擊產生后，稅收收入增長率(taxrate)會產生正反應，在第2期達到高點后逐步下降，到第10期時，這種正反應雖然已穩定在較低水平，但仍然略大于0。這表明，經濟規模的擴張是影響稅收收入增長的重要因素，而且這種影響具有較強的持久性。經濟擴張會形成更大的后期投資和消費擴張空間，從而帶來稅收的滾動性增長，即GDP與稅收兩者的同向變動是周期性的而非年度性的。[7]但進一步觀察圖5卻發現，稅收收入增長率(taxrate)對第三產業增加值占GDP比重(stru)的脈沖響應程度一直略低于0，這表明，產業結構的正向沖擊產生后，稅收收入增長率反而產生了負反應，這與產業結構升級會促進稅收增長的預期不夠吻合。其中一個重要原因在于，我國第三產業中，傳統服務業所占比重較高，以2012年為例，交通運輸、倉儲、郵政業、批發零售業、住宿和餐飲業等傳統服務業增加值占第三產業增加值比重達37.1%，這些行業科技含量和附加值較低，對稅收貢獻相對較小，而金融、現代物流、信息技術服務、租賃和商務服務、創意和設計服務、研發和技術服務等附加值較高的現代服務業規模相對較小，在一定程度上影響了服務業發展對稅收增長的貢獻。

圖4 taxrate對gdprate的脈沖響應 圖5 taxrate對stru的脈沖響應

5.方差分解

方差分解(Variance Decomposition)可以通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，來進一步評價不同結構沖擊的相對重要性。表5給出了稅收收入增長率(taxrate)的方差分解表。不難看出，稅收收入增長率的沖擊對自身預測誤差方差的貢獻度最大，直到第10年，其貢獻度仍然高達94%以上，但從變化趨勢來看，這一貢獻度呈現穩中有降的特征。經濟增長率的沖擊和第三產業增加值占GDP比重的沖擊對稅收收入增長率預測誤差方差的貢獻度均逐年攀升，但前者的貢獻度明顯高于后者，直到第10年，前者的貢獻度達到5.49%，后者的貢獻度僅為0.097%。這表明，經濟對稅收的決定作用主要取決于經濟總量而非經濟結構。

表5 稅收收入增長率的方差分解表

四、結論與政策建議

(一)結論

在經濟新常態下，經濟增長率和稅收增長率雙雙下調，產業結構調整的進程卻逆勢加快，深入分析經濟增長、產業結構調整和稅收增長的關系會影響到如何看待未來稅收增長潛勢、如何培育稅源結構和如何推進稅制改革等一系列問題。本文基于1978～2015年的宏觀統計數據，運用VAR模型實證檢驗了經濟增長、產業結構升級對稅收增長的動態影響。研究發現，經濟增長率、第三產業增加值占GDP比重和稅收收入增長率三個變量存在長期均衡關系，其中，經濟增長率與稅收收入增長率呈現顯著的正相關，第三產業增加值占GDP比重與稅收收入增長率呈現負相關，但統計上并不顯著。脈沖響應函數分析結果顯示，經濟增長率的正向沖擊產生后，稅收收入增長率的正反應在第2期達到高點后逐步下降，直到第10年，這種正反應仍然略大于0，表明經濟規模的擴張對稅收增長的正向影響具有一定程度的持久性。但稅收收入增長率對第三產業增加值占GDP比重的脈沖響應程度一直略低于0，這表明，產業結構的正向沖擊產生后，稅收收入增長率反而產生了負反應。進一步的方差分解結果發現，經濟增長率的沖擊和第三產業增加值占GDP比重的沖擊對稅收收入增長率預測誤差方差的貢獻度均逐年攀升，但前者的貢獻度明顯高于后者，這表明，經濟對稅收的決定作用主要取決于經濟總量而非產業結構。

(二)政策建議

1.以發展實體經濟為突破口，保持經濟中高速增長。經濟決定稅收，經濟增長率在很大程度上決定了稅收增長率。新常態下，中國經濟很難重返過去的高速增長軌跡，面對當前經濟的下行壓力，不能對經濟增速的下滑放任自流，應當有針對性地采取穩增長的政策舉措，保持經濟的中高速增長態勢，確保“十三五”時期經濟增速達到6.5%以上，這是促進稅收持續增長的基本要求。后金融危機時代，大力發展實體經濟是保持經濟平穩增長的內在要求，只有實體經濟正常擴張并不斷實現結構裂變，稅源才會源遠流長。當前，歐美等發達國家陸續出臺促進制造業回歸的政策舉措，通過戰略規劃、資金補貼、政策傾斜等，推動社會資本和研發資源向實體經濟快速轉移。我國必須把促進實體經濟發展列為宏觀政策基調，通過實體經濟的發展延展產業鏈、拓展產業面，進而豐富稅源。為此，必須營造鼓勵實體經濟發展的良好環境，通過正稅清費和落實各項稅收優惠政策，在降低企業稅費負擔的同時，堅持多管齊下，不斷降低企業的融資成本、人工成本、用能成本和政務服務成本，通過實施政策“組合拳”全力降低實體經濟企業成本，不斷提高實體經濟的盈利能力和水平，激發各類資本尤其是民營資本投向實體經濟的積極性。

2.持之以恒地推進產業結構優化升級，不斷培育新的稅收增長點。盡管本文的實證結果發現，第三產業增加值占GDP比重的正向沖擊對稅收增長帶來了負向影響，但這并不能否定產業結構升級對稅收增長的貢獻，而且，從發展趨勢來看，產業結構對稅收增長的影響程度還會逐步提升。事實上，盡管第三產業增加值占GDP比重是度量產業結構升級的常用指標，但在實踐中不能單純追求統計意義上第三產業比重的提升，關鍵是要注意優化第三產業內部結構，提高第三產業的全要素生產率，真正實現有質量、有效益的產業結構升級，這樣才能不斷提高產業結構升級對稅收增長的貢獻。以2015年為例，盡管全國稅務機關組織的稅收收入較2014年僅增長了6.6%，但第三產業稅收增長7.6%，比第二產業稅收增速高出5.5個百分點，從增收的貢獻看，第三產業稅收增量占全部稅收增量的80%。從第三產業內部構成來看，互聯網、商務服務等現代服務業的稅收增速更為強勁，如租賃和商務服務業稅收增長23.8%，軟件和信息技術服務業稅收增長21.2%，互聯網及相關服務業稅收增長19%。顯然，第三產業內部不同行業的稅收貢獻存在顯著差異，大力發展高人力資本含量、高技術含量和高附加價值的現代服務業是推動稅收加速增長的內在要求。但總的來看，我國目前第三產業內部具有“三高”特征的現代服務業占比仍然偏低，今后要進一步強化這些類型行業的發展，確保第三產業有質量、有效益地增長。為此，要積極創造良好的市場環境，落實投資負面清單管理制度，放寬市場準入限制，充分激發市場活力，綜合采用財政、稅收、金融、科技等優惠政策引導資金、技術、勞動等生產要素向現代產業部門轉移，大力促進現代服務業發展，推動新技術、新業態、新方式加快成長，不斷培育新的稅收增長點，確保實現產業結構升級與稅收增長的協同。

3.提高稅收征管水平，確保應收盡收。經濟增長和產業結構升級為依法課稅提供了經濟源泉，但稅源向稅收的充分轉換需要稅務機關的嚴征細管。為此，各級稅務機關應秉承依法治稅的思維，以實施金稅三期工程和國地稅深度合作為契機，以稅收風險為導向，認真實施“互聯網+稅務”行動計劃，深入開展“便民辦稅春風行動”，不斷優化納稅服務，嚴厲打擊各種涉稅違法行為，努力提高納稅遵從度，既不征收過頭稅，又要應收盡收，既要提高稅收征管的質量和效率，又要努力做到公平征稅。與此同時，順應“提高直接稅比重”的改革訴求，積極構建面向自然人的稅收服務管理體系和信息共享機制，逐步實現法人、非盈利組織、自然人之間稅收征管的均衡布局。

[1]高培勇.中國稅收持續高速增長之謎[J].經濟研究,2006,(12):13-23.

[2]郭慶旺，呂冰洋.經濟增長與產業結構調整對稅收增長的影響[J].涉外稅務,2004,(9):11-16.

[3]萬瑩，史忠良.中國地區間稅收負擔率與產業結構關系的實證分析——以2007年數據為例[J].首都經濟貿易大學學報,2009,(6):21-24.

[4]馮瑜.產業結構調整與稅收增長分析[J].稅務研究,2011,(7):84-86.

[5]賈莎.稅收“超速增長”之謎:基于產業結構變遷的視角[J].財政研究,2012,(3):34-36.

[6]韓秀蘭,王久瑾.地方稅收、經濟增長與產業結構——基于對數平均D氏指數方法的分解分析[J].稅務研究,2013,(12):61-64.

[7]白景明.經濟增長、產業結構調整與稅收增長[J].財經問題研究,2015,(8):56-61.

[8]李普亮.產業結構調整與稅收增長:抑制還是促進[J].稅務與經濟,2016,(1):67-74.

[9]陳時興.政府投資對民間投資擠入與擠出效應的實證研究——基于1980-2010 年的中國數據[J].中國軟科學,2012,(12):169-176.