摘 要:本文運用2007-2017年中國31個省的國內生產總值稅負率和65歲及以上的老齡人口的板數據,用個體固定效應模型研究發現人口老齡化與稅國內生產總值稅負率之間存在協整關系,人口老齡化會導致GDP稅負率升高。
關鍵詞:人口老齡化;GDP稅負率
中國作為最大的發展中國家和人口紅利國家,正在面臨著人口紅利逐漸消失,和嚴峻的社會人口老齡化的問題。人口老齡化雖然有可能增加政府的支出負擔,但對政府收入的影響是不確定的。因此,人口與稅收的關系是有著重要研究價值的課題。
本文的數據來源于中國31個省各個省份的統計年鑒,以每年各地區抽樣中65歲及以上的老年人口占樣本總數的比例為各地區的老年人口占比,稅收收入占國內生產總值的比率來衡量國內生產總值稅負率。
對數據進行單位根檢驗,從可得,RKBL 的IPS、ADF—Fisher、PP—Fisher和Breitung log(ID)檢驗結果的P值均大于0.05,LLC 檢驗結果的P值均小于于0.05,可以認為存在單位根。同理,地區稅收比例原序列的面板單位根檢驗的P值均大于0.05,一階差分后發現序列在大部分檢驗方法下P值都小于0.05,所以,老年人口比例與地區稅收比例都是一階單整的。
進一步做面板協整檢驗,采用Pedroni的7個統計量以及Kao統計量共8種方法來檢驗這兩個變量之間的協整關系是否存在。檢驗結果如下表所示:
從上表中,可以看出8個統計量中只有三個Panel v、Panel rho 和Group rho兩個統計量沒有通過檢驗,絕大部分檢驗的結果都在5%的顯著水平下拒絕原假設,所以可以認為地區老齡人口比例與地區稅收比例之間存在協整關系。根據面板單位根檢驗和協整檢驗,發現稅收比例和老齡人口占比都是一階單整的,并且存在協整關系,用F檢驗和Husman檢驗確定要建立的模型類型。F檢驗的原假設為建立混合模型,混合模型的模型設置為:
由檢驗結果可知,P值小于0.05,說明為非混合模型。通過Husman檢驗來確定模型是否為個體固定效應模型或個體隨機效應模型。這兩個模型的設定都為:
由表6的結果不難看出,老年人口比例與稅收比例的系數為正的,說明老年人口比重的上升會導致稅收比例的上升,即人口老齡化會導致稅收占GDP的比例上升,即稅收增加。
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作者簡介:張銀春(1994—),女,浙江紹興人,山西財經大學2017(統計學)學術碩士研究生,研究方向:科技創新