河南省產業結構調整與稅收收入增長協調性研究

■/ 李小珍 李慧慧 趙鈺琳

隨著財稅體制深化改革的推進以及中原經濟區主體功能區戰略的實施，河南省產業結構進一步優化升級，整體稅收質量和經濟質量得到提高。據統計，河南省產業總值由2004 年的8579.42 億元升至2018 年的48055.86 億元。三次產業結構從2004 年的18.7∶51.3∶30 升級為2018 年的8.9∶45.9∶45.2，這表明河南省“三、二、一”的倒序產業格局正在逐步形成。同期，隨著產業結構優化調整，河南省稅收收入絕對額增長迅速，從2004 年的增加至2018 年的2656.50億元。從稅收的來源結構來看，由于河南省作為一個農業和糧食大省，來自第一產業的稅收收入規模及其占比均極低。相對而言，第二、三產業是河南省稅收收入的主要來源。從稅收收入的增速來看，第三產業的發展明顯快于第二產業。2013年河南省第三產業稅收收入首次反超第二產業，居三次產業之首，2013年之后，第三產業比重繼續上升，而第二產業比重不斷下降，二者呈現顯著的“X 型”逆向分布特征。這說明河南省稅收收入三次產業分布變化隨著產業結構優化升級逐步積極調整，稅收收入增長與產業結構調整在整體上具有同向協調關系，但到底二者的協調程度如何需要進一步的驗證。

一、河南省三次產業結構調整與稅收收入增長關系檢驗

（一）指標選取及數據來源

參照相關文獻關于產業結構調整指標的選擇，立足河南省具體省情，這里擬選擇以第二、三產業產值之和與第一產業產值的比值作為產業結構調整的衡量指標。因為河南省第一產業的作用無論在全國還是在河南省都不容小覷，因此選用該指標可以反映河南省第一、二、三產業之間的變動情況。稅收收入指標選取的是河南省總稅收收入和各稅種稅收收入。所使用的數據均來源于河南省歷年統計年鑒和我國歷年稅務年鑒。

（二）模型設定

為了檢驗河南省產業結構調整與稅收收入增長的協調性大小，這里選用綜合了時間序列數據和橫截面數據的面板模型進行實證研究，面板模型能夠持續關注某一個體在一段時間的數據，既包括橫截面維度（不同城市），又有時間維度（2004-2016年），因而能更好地反映個體動態信息。面板模型的一般表達式為：

yit=β0+β1xit+ui+εit，其中i=1,2…n；t=1,2…T

分別對應2004-2016 年河南省18 市各具體稅種的稅收收入和三次產業產值的數據，以產業結構調整指標為解釋變量，稅收收入為被解釋變量，建立以下五個模型：

模型1：ln(TR)it=β0+β1ln(IS)it+ui+εit

模型2：ln(VTR)it=β0+β1ln(IS)it+ui+εit

模型3：ln(BTR)it=β0+β1ln(IS)it+ui+εit

模型4：ln(CTR)it=β0+β1ln(IS)it+ui+εit

模型5：ln(ITR)it=β0+β1ln(IS)it+ui+εit

其中，i表示河南省的第i個城市，t表示年份，IS表示產業結構調整指標，TR、VTR、BTR、CTR、ITR分別表示河南省總稅收收入、增值稅收入、營業稅收入、企業所得稅收入和個人所得稅收入。

（三）面板單位根檢驗

在回歸分析中，各變量的不平穩性會使模型出現偽回歸的結果，所以需要對模型中涉及的各變量進行單位根檢驗。對序列進行平穩性檢驗有多種方法，在此選擇最常用的LLC 檢驗法，利用Eviews8.0 軟件得出檢驗結果（見表1），各變量對應的P 值均為0.0000，小于0.01，因此可有充分理由接受“各變量不存在單位根”的備擇假設，各變量都是平穩序列。

表1 面板單位根檢驗結果

（四）面板協整檢驗

由檢驗結果可知，模型中涉及的六個變量均為零階單整，因此，對于模型1-模型5，需進一步檢驗解釋變量與被解釋變量之間是否存在長期協整關系。這里采用以Johansen 協整檢驗為基礎的Fisher檢驗，利用Eviews8.0軟件操作得出各模型的P值如表2 所示，由此推斷“不存在面板協整關系”的原假設顯著不成立，說明可以對變量進行回歸分析。

表2 面板協整檢驗結果

（五）面板效應檢驗

對于面板數據模型，在個體回歸方程斜率相同的情況下，若ui與某個解釋變量相關，則為固定效應模型，反之則是隨機效應模型。基于模型1—模型5，這里首先使用LSDV法和F檢驗判斷是選擇混合回歸還是固定效應模型，P 值如表3所示，有充分理由拒絕“ui=0”的原假設，因而放棄使用混合回歸模型。其次，使用Breusch and Pagan（1980）提供的LM檢驗判斷利用混合回歸還是隨機效應模型，結果顯示P值為0.0000，所以“=0”的原假設顯著不成立，說明原模型中應該包括反應個體特性的截距項，不應該使用混合回歸。最后，使用Hausman檢驗判斷到底是使用固定效應模型還是隨機效應模型，結合Stata.15.1 操作結果（見表3），可知ui與解釋變量相關，所以應該選擇固定效應模型。

（六）回歸結果及原因分析

利用Stata.15.1操作軟件進行回歸分析，得出回歸結果（見表4）：產業結構調整指標每上升1個百分點，河南省稅收收入總額會上升2.966個百分點，這一結果表示河南省產業結構調整與稅收收入的增長是高度正相關的。隨著河南省產業結構調整步伐的加快，與稅收收入之間的協調性較好，表明河南省產業結構調整政策方向的正確性。從各稅種稅收收入角度來看，產業結構調整指標每上升1 個百分點，增值稅收入會增長2.289個百分點，營業稅收入會上升2.540 個百分點，企業所得稅收入會上升2.947 個百分點，而個人所得稅收入僅僅會上升1.378個百分點。由此可以看出，產業結構調整對于企業所得稅稅收收入的影響最為顯著，其次是營業稅和增值稅，而對個人所得稅的影響最小。

表3 面板模型檢驗結果

究其原因，主要在于河南省第三產業產值增速較快，其中房地產業、金融業等行業比重大、增速快，并且這些高增長企業的利潤率也普遍較高，同時又是企業所得稅的納稅人，因而第三產業的發展帶動企業所得稅收入的增長；產業結構調整對于營業稅收入的增長也有很大貢獻，由于營業稅的征稅范圍包括了第三產業和第二產業中的建筑業，建筑業的發展與房地產業密切相關，第三產業的發展也促進了營業稅收入的增長；而增值稅的征稅范圍主要集中在第二產業中的制造業以及第三產業中的批發與零售業，隨著產業結構的調整，河南省第二產業增速放緩，因而產業結構調整對于增值稅收入的影響小于對于營業稅的影響。此外，從表4 可以明顯看出產業結構調整對于個人所得稅收入的影響明顯小于其他稅種，但是仍然具有顯著影響，這主要是因為個人所得稅收入主要來源于勞動者個人的收入，隨著產業結構的調整，第二、三產業勞動者占從業人數的比重會上升，進而帶動個人所得稅收入的增長。

表4 回歸結果

二、河南省第三產業內各行業發展對稅收收入增長的影響

由上述分析可知，河南省產業結構調整與稅收收入的增長具有整體協調性，且產業結構調整對于企業所得稅、營業稅、增值稅等主要稅種都有顯著影響。因此，河南省產業結構調整的重點就在于如何發展壯大第三產業，而第三產業是由內部諸多行業共同組成的，所以在此以第三產業為切入點，進一步探討河南省稅收收入與第三產業內部各行業稅收收入之間的關系，找出對河南省稅收收入貢獻較大的行業，并進行相應的政策扶持。

（一）數據來源及變量選取

第三產業是由第一、二產業之外的其他行業組成的，其中包括諸多行業。本文的數據來自2005—2018年《中國稅務年鑒》，除了表5中列示的六大行業之外，其余行業被統稱為其他行業，并且考慮到這六大行業在第三產業中已經占了很大比重，因此本文主要從批發和零售業X1，交通運輸、倉儲及郵政業X2，信息傳輸、計算機服務和軟件業X3，金融業X4，房地產業X5，租賃和商務服務業X6及其他行業X7這七個行業對河南省稅收收入的來源進行詳細分析。

表5 七個變量的相關性矩陣

由于涉及七個變量，并且這七個變量之間很可能存在某種相關性，所以直接將X1-X7與河南省稅收收入總額進行回歸不可避免的會面臨多重共線性的問題，并且不好消除。利用SPSS.24 軟件得出這些變量之間的相關性如表5所示。因子分析法作為一種多變量化簡技術，它的目的是通過原始變量的分解，使用降維的方式運用少數幾個變量去研究多個變量之間的關系，可有效解決多重共線性的問題。

（二）因子分析過程及結果

因子分析的前提是使用KMO 和巴特利特檢驗確定方法是否適用，仍使用SPSS.24軟件進行操作，得到表6，從中可以看出KMO 的值為0.695，大于0.5，因此初步判斷因子分析法是可以使用的。此外，巴特利特檢驗顯示P值為0.000，小于0.05，因而可以顯著拒絕變量之間不存在相關性的原假設，所以可以使用因子分析法。

表6 KMO和巴特利特檢驗

利用SPSS.24 軟件對數據進行處理得到總方差解釋結果（見表7），從中提取出兩個公因子，第一個因子的特征值為6.397，對原來的七個變量的解釋力度可以達到91.389%，第二個因子的特征值為0.339，兩個因子的累計解釋力度可以達到96.231%。這說明，僅僅通過這兩個因子就可以解釋原來的七個解釋變量的大部分，很好地起到了簡化數據的作用，原始信息也可以得到較好的保留，因而因子分析的效果比較好。

表7 總方差解釋

繼續分析所提取的兩個因子的成分矩陣，如表8所示，這七個變量在第一個因子上的載荷都很高，說明這些變量在第一個因子中都很重要，而在第二個因子上的載荷都很小，這種結果很難進行實際意義的解釋，因此，對原成分矩陣進行旋轉，對七個變量在這些因子上的比重進行重新分配，結果見表8。從表8 旋轉后的成分矩陣可以看出，河南省的批發零售、金融業、房地產業、租賃服務業和其他行業在第一個因子中占比較大，解釋力度較強；而第二個因子更多的解釋了交通運輸、信息技術服務這兩個行業，旋轉后的結果實際含義可以得到較好的解釋。根據表中各成分得數寫出兩個主成分函數為：

表8 成分矩陣及成分得分系數

由于Y=0.914Y1+0.048Y2，所以總得分函數為：

由此可以看出，對河南省稅收收入貢獻最大的行業是交通運輸、倉儲和郵政業，接著是其他行業、金融業和房地產業，而對河南省稅收收入影響較小的是批發零售業、信息技術服務業、租賃和商務服務業。這表明河南省在今后產業結構調整方向上，應該投入更多的資源用于發展交通運輸、金融和房地產業等行業，而對于批發零售這類傳統行業要進行積極引導，同時培育高新技術行業、商務服務業等行業的發展潛力，培育新的稅收來源。

三、結論及對策建議

（一）合理利用稅收優惠政策，適當降低稅負

對于第一產業，應進一步加大扶持力度，關注第一產業內部各行業，出臺更多刺激農業技術創新的稅收政策，實施有針對性的補貼政策，加強農業基礎設施的建設，促進農業轉型升級。由于河南省第二產業發展的主要問題在于污染嚴重、高能耗、科技含量低，要實現工業的轉型升級，可以充分利用企業所得稅稅收優惠政策，目前我國稅法中已經有不少針對科技創新、節能環保的優惠政策，環保稅法的實施也助力了工業轉型，有利于提升工業產品附加值、促進第二產業的發展。此外，對于新興產業，應適時推出減免稅政策，減少行政事業性收費，著力減輕企業負擔，必要時重點加強對于高新技術服務業的稅收支持和財政補貼，促進第三產業的發展。

（二）完善稅制結構，多稅種支持產業結構調整

“營改增”的全面實施解決了第二產業與第三產業之間稅負不均衡問題。增值稅“大禮包”的持續發放，制造業等行業基本稅率從17%到16%再到13%，降低了納稅人負擔，有利于發揮稅收中性作用。但現行增值稅實施中仍存在深化改革的方面，建議將三檔稅率逐步簡并為二檔或單一稅率，完善增值稅抵扣鏈條，可以在帶動第三產業發展的同時促進第二產業內部結構的優化和轉型升級。其次，由于企業所得稅直接影響企業稅負成本和盈利能力，因而降低企業所得稅比重可以更好地促進產業結構的優化調整，而消費稅的作用在于引導消費行為，優化消費結構，間接作用于產業結構的優化調整。此外，可以考慮征收社會保障稅，在一定程度上有利于保證居民的醫療、養老、就業等問題，解決民生問題，提升居民生活質量，增強消費信心，從而促進產業結構的優化調整。同時，完善資源稅、環保稅、房產稅等小稅種的改革，多稅種相互配合共同引導產業結構的優化調整。

（三）利用現代科技網絡技術，發展智慧農業

河南是華夏文明的發源地，是全國農業大省和糧食加工大省，河南省產業結構的優化調整離不開第一產業，尤其是農業的發展。而農業的發展需要因地制宜，根據河南省具體省情尋找新型農業發展道路。首先要加大農業科技投入力度，引進先進的農業生產技術和方法，利用現有優勢發展特色農業，提高農業生產利用率。其次，在電商模式快速發展的時代，農業也應跟上步伐，加強與各電商平臺的交流與合作，通過互聯網實現產銷一體化，減少中間流通環節的成本與損耗，打造智慧農業。

（四）推動工業轉型升級，將“河南制造”轉變為“河南創造”

河南省除了具有農業大省的地位之外，也正逐步成為全國重要的工業強省。首先，工業的轉型升級同樣離不開技術的創新，人工智能的發展提供了新的契機，第二產業的優化調整也要以智能化改造為努力方向，利用機器人技術、智能生產線、智能車間等促進產業轉型升級。第二，河南省作為典型的中部城市，需要深化開放合作理念，與長三角地區進行產業轉移及合作，在“一帶一路”建設的帶動下，參與中國與德國、日本的智能制造等國家級合作戰略，加快步伐走出河南省，走出中國。第三，聚焦重點行業，繼續著力發展制造業，抓住核心產業，推動河南省制造業向高級化、智慧化、綠色化的方向發展。重點關注宇通客車、中信重工、中國一拖等大型企業，充分發揮其獨特優勢，打造專屬于河南省的品牌，讓“河南制造”華麗轉身，為產業結構的優化調整增添全新動力，進而帶動經濟邁進一個新的臺階，保證稅收收入的合理增長。

（五）匯集力量壯大第三產業，尋找經濟新動能

對河南省第三產業中對于稅收收入影響較大的行業主要是以交通運輸、倉儲為代表的傳統服務業，其次是金融業、房地產業這類具有發展潛力的新興產業，因此，應該匯集力量壯大此類新興行業。對于金融業，要注意貸款安全、非法融資等風險，完善金融發展環境；對于房地產業，要防止泡沫的出現，抵制惡意炒房行為，這樣既能培育新的經濟增長點，也能拓寬第三產業的稅收收入渠道，從而擁有雄厚的資金來支持河南省產業結構的優化調整。此外，隨著5G 時代的到來，河南省通信產業也應該積極進行創新，抓住5G 發展新機遇，聚焦培育創新型、引領性企業，促進河南省第三產業的蓬勃發展。最后，要將服務業與工業、農業生產，與民生、文化聯系起來，形成一二三產業協調健康發展的良好局面，獲取融合優勢，推動河南省經濟水平的整體提升和產業結構的優化調整，從而增加河南省稅收收入。