安徽省稅收收入影響因素研究

左雨婷 武麗

摘 要：稅收與經濟發展、人民生活密切相關，各種經濟變量綜合影響著稅收收入的規模.文章利用安徽省2001-2018年的相關數據，通過建立嶺回歸模型，研究了第二產業增加值、第三產業增加值、財政支出、社會消費品零售總額和固定資產投資總額對安徽省稅收收入的影響.結果顯示，對安徽省稅收收入影響程度由大到小的因素依次為：第二產業增加值、財政支出、固定資產投資總額、社會消費品零售總額、第三產業增加值.基于此提出進一步優化產業結構、完善財政支出結構、注重稅收改革效率和推動居民消費升級的對策建議.

關鍵詞：稅收收入;影響因素;嶺回歸

中圖分類號：F810.42? 文獻標識碼：A? 文章編號：1673-260X（2020）05-0066-06

1 引言

稅收既是國家財政收入的主要來源，又是影響經濟發展的重要因素.隨著經濟的高速發展，稅收收入也在不斷增長.2001至2018年間安徽省GDP總量由3246.71億元上升到30006.82億元，增加了8.24倍，而稅收收入由164.16億元上升到了2180.74億元，增加了12.29倍，出現稅收收入增速超GDP增長現象，這也是全國各省普遍存在的經濟現象.通過小口徑計算的安徽省宏觀稅負，2001年至2004年逐年下降，2005年至2015年逐年上升，2016年至今繼又呈現逐年下降的趨勢.較高的稅負會給企業帶來較高的經營成本，影響企業的投資及再生產，使企業的收入減少，給經濟運行帶來負擔，從而引起稅基的減少.基于稅收與經濟的雙向影響機制，自2018年以來，國家全面推進減稅降費政策，使企業和個人都享受到減稅政策的福利，既保持企業活力，又擴大內需，以此實現經濟的高質量發展.安徽省高度重視并積極落實減負工作部署，把減輕企業負擔作為深化供給側結構性改革和進一步優化商營環境的突破口以及穩定經濟增長大局的重要工作.因此，深入研究安徽省各個經濟因素對稅收收入的影響，對完善稅制結構以及鞏固和拓展減稅降費成效具有一定的理論意義和實際意義.

2 文獻綜述

早期很多學者側重于研究稅收收入增長與經濟增長之間的關系.樊麗明和張斌（2000）通過對GDP進行分解，分析了經濟增長與稅收收入關聯的具體傳導機制，發現在稅收制度及稅收征管的效率和水平相對穩定的一段時期內，稅收收入水平主要取決于經濟增長所引起的可稅GDP與應稅GDP結構的變動[1].孫玉柱（2006）對1994-2006年的數據進行統計分析，發現雖然經濟增長是稅收增長的主要因素，但是經濟增長對稅收增長的貢獻存在較大的波動[2].胡怡建和潘雷馳（2007）利用1978-2006年的數據并對稅收政策賦值，發現GDP增長率和稅收增長率之間的相關性并不大，而稅收政策的調整以及前一期稅收增長率形成的對下期增長的預期才是稅收增速變化的主要原因[3].

后期隨著研究的深入，學者們將更多的因素納入研究范疇，并將其量化到計量模型中，分析其對稅收收入的具體影響.楊得前（2014）運用因子分析和回歸分析模型對我國2000-2010年的省際面板數據進行實證研究，結果表明稅源質量因子的數值的增加會擴大稅收收入規模，而非稅收入因子的增加會減少稅收收入規模，且二者影響稅收規模的同時并不會對稅收結構產生實質性影響[4].黃一杰和祝捷（2015）在經濟增長、財政支出、商品零售價格指數三個影響指標的基礎上引入稅制改革因素，建立分段多元回歸模型，分析各個因素對稅收收入的影響程度[5].郭樹華等（2018）選取云南省1988-2016年相關數據，引入經濟因素、政府因素和宏觀因素三類指標，以1994年為分段點建立模型，分析了各因素對云南省稅收收入的影響[6].

基于以往的研究文獻來看，既有對中國整個稅收收入影響因素的研究，又有細化到對某個省份稅收收入影響因素的研究，但是少有文獻對安徽省稅收收入影響進行深入地研究分析.此外，隨著稅制改革的不斷推進，各種因素對稅收收入規模的影響處于動態變化的過程.根據學者們的研究成果來看，選取不同的變量和不同的樣本，所得出的結論不盡相同.因此選取安徽省稅收收入相關數據進行研究，得出相關結論，對省級稅收政策具體的執行提供更加科學的建議，具有更強的適用性.

3 計量模型的設定

3.1 計量模型的選擇

一般情況下，研究多個因素與某一經濟變量之間的關系時，最常用的計量方法就是多元線性回歸.通過建立多元線性回歸模型，既可以得到影響因素對研究對象的正負效應，又可以得到其影響程度的大小.此外在合理的誤差之內，還能夠進行預測，從而為進一步的決策提供合理依據.然而，對于解釋變量來說，如果所選的多個經濟指標有著共同的發展趨勢，那么就很可能會引起多重共線性問題.在模型存在共線性的情況下，會造成普通最小二乘法下的估計量無效，變量的顯著性檢驗失去意義以及參數估計量的經濟意義不合理等后果.解決多重共線性常用的方法包括逐步回歸和嶺回歸.

3.2 嶺回歸基本原理

嶺回歸（Ridge Regression）最初由Hoerl在1962年提出，1970年Hoerl與Kennard合作后進一步發展了該方法.嶺回歸實際上是一種改良的最小二乘回歸法，通過在最小二乘的基礎上加入一個懲罰函數的限制，放棄部分原始信息、降低擬合精度，從而改善復共線性時最小二乘估計的均方誤差，使回歸系數趨于穩定.

假設多元線性模型可表示為：

其中，Y為被解釋變量，X為解釋變量，β為回歸參數，？著為隨機誤差.

則β的最小二乘估計為：

當解釋變量之間存在復共線性時|XX|≈0，如果給XX加上一個對角矩陣kI（k>0），那么XX+kI接近奇異的程度就會比XX接近奇異的程度小得多，則可以得到β的嶺回歸估計：

其中，k為嶺回歸參數.嶺回歸判斷k值的方法主要有嶺跡法、方差擴大因子法和殘差平方和法.本文選取最常用的嶺跡法來尋找嶺回歸參數k的最佳值，嶺跡法選擇k值的一般遵循以下原則：各回歸系數的嶺估計基本穩定;用最小二乘估計時符號不合理的回歸系數，其嶺估計的符號變得合理;回歸系數沒有不合乎經濟意義的絕對值;殘差平方和增大不太多[7].

3.3 指標建立與數據說明

本文參考學者們已有的研究經驗，并結合安徽省經濟發展的實際情況，遵循相關性和數據的可得性原則，最終選取了五個經濟指標，作為對稅收收入的解釋變量，分別是：第二產業增加值（X1）、第三生產增加值（X2）、財政支出（X3）、社會消費品零售總額（X4）和固定資產投資總額（X5）.以上所有指標的數據均來源于安徽省統計局官網中公布的《統計年鑒》，根據樣本研究時間段，具體選自2002-2019年《統計年鑒》中對應的指標數據.

第二、三產業增加值是安徽省稅收收入的主要來源，其占安徽省GDP的比例逐年增大，已由2001年的76.57%增長到2018年的91.21%.二、三產業與稅收的互動關系一直是學者們比較關注的問題，二、三產業的產生的剩余價值是稅收的稅基，很大程度上決定了稅收總量，稅制的設計反過來又會影響不同行業的發展[8].財政支出是稅收收入的主要用途，稅收收多少，很大程度上取決于當年的財政預算，所以財政支出與稅收的關聯性非常大，是研究稅收收入影響時必不可少的因素.社會消費品零售總額是研究人民生活、社會消費品購買力等問題，以及反映居民收入、物價、產業結構、生活水平等經濟社會發展方面的重要指標[9].消費者是增值稅和消費稅的最終承擔者，社會消費的增長，一方面促進了稅收的增加，另一方面減少企業存貨的積累，加速企業生產流通，促進經濟循環，對經濟和稅收都會產生直接的影響.固定資產投資是企業再生產的重要手段，我國實行的消費型增值稅允許外購固定資產進行相應的扣除，能夠刺激企業的投資活動，促進產業結構調整，推動經濟增長，間接影響稅基，從而影響稅收總量.

4 實證分析

4.1 普通最小二乘法回歸

使用SPSSAU軟件通過最小二乘法對數據進行回歸，得到如下回歸結果：

從表1可知，將第二、三產業增加值、財政支出、社會消費品零售總額和固定資產投資總額作為解釋變量進行線性回歸分析，模型的R2值為0.998，意味著上述變量對稅收收入變動的解釋能力達到99.75%，回歸方程的擬合優度非常好.在5%的顯著水平上，統計量F=971.639>F（5，12），且其臨界概率p=0.000<0.01，說明解釋變量對稅收收入的共同影響是顯著的.但是從單個變量的影響來看，只有X1和X2通過了t檢驗，也即第二產業和第三產業增加值對稅收收入的影響是顯著的，而財政支出、社會消費品零售總額和固定資產投資總額對稅收收入的影響并不顯著.從回歸系數來看，雖然第三產業增加值通過了t檢驗，但是其回歸系數值為負，意味著第二產業增加值會對稅收產生顯著的負相關關系，這顯然與實際不相符.從第二產業對稅收的影響機制來看，稅收收入很大一部分來源于第二產業中的制造業，第二產業的增加值會帶動增值稅、消費稅和營業稅（營改增之前）的增長，從而增加稅收收入，二者應當呈正相關關系.

之所以會產生以上的結果，很可能是因為解釋變量均為宏觀經濟變量，具有共同的發展趨勢，有顯著的相關關系，從而產生了多重共線性.可以通過考察膨脹膨脹系數VIF來判斷模型是否存在共線性，根據表1的結果可見，解釋變量的膨脹系數VIF分別為227.849、115.101、624.858、503.379、392.734，全部明顯大于10，說明模型存在嚴重的多重共線性.

下面使用逐步回歸方法來修正模型，從而剔除引起多重共線性的解釋變量.分別做Y對X1、X2、X3、X4和X5的一元回歸，判斷解釋變量是否通過t檢驗并比較調整后的可決系數？R2的大小，結果如表2所示.

結果顯示，含有解釋變量X3的回歸方程R2最大，以為X3基礎，順次加入其他解釋變量進行逐步回歸，結果如表3所示.

觀察回歸結果可以發現，分別加入X4、X5之后，既沒有增大調整的可決系數，也沒有通過t檢驗;分別加入X1、X2之后，雖然調整的可決系數R2增大了，但是其變量本身的t檢驗卻都不顯著.這表明引入剩下的四個變量中任意一個變量都會產生嚴重的多重共線性，因此，逐步回歸并不能解決該模型的多重共線性問題.于是，下一步通過運用嶺回歸來解決本模型的多重共線性問題.

4.2 嶺回歸

首先運用SPSSAU軟件通過嶺回歸進行模型的初步擬合，得到嶺跡圖（見圖1）用來確定最佳嶺回歸參數k的值.圖中橫坐標表示嶺回歸參數k，縱坐標表示解釋變量的標準化回歸系數.

其次，觀察嶺跡圖的變化趨勢.通過嶺跡圖可以清晰地看出，隨著k值的增大，各個解釋變量的回歸系數逐漸趨于穩定，當k取0.3以后，解釋變量的系數基本不變，因此取最佳嶺回歸參數k=0.3.

最后，將k=0.3帶入模型中，得到嶺回歸模型的相關參數，如表4所示.

觀察結果可以看到，調整后的可決系數R2為0.980，與多元線性回歸模型的R2相比，雖然略有下降，但是下降幅度非常小，在可接受范圍之內.此外，嶺回歸模型的解釋變量均通過了t檢驗，解決了原模型的共線性問題，因此嶺回歸模型較好地將所選數據進行了擬合.

由非標準化系數可以得到非標準化的嶺回歸方程為：

Y=29.772+0.038X1+0.028X2+0.071X3+0.034X4

+0.013X5;

由標準化系數可以得到標準化嶺回歸方程為：

Y*=0.232X1*+0.143X2*+0.210X3*+0.173X4*

+0.185X5*.

5 結論和建議

5.1 主要結論

通過以上計量模型的建立與調整，最終可以依據嶺回歸估計的結果，得到所選經濟指標對稅收收入的影響情況，主要結論如下：

5.1.1 根據非標準化嶺回歸方程可知，第二、三產業增加值和財政支出等因素對安徽省稅收收入產生顯著的正向影響關系，但稅收收入對各個經濟因素的彈性大小略有不同.第二產業增加值每增加1%，稅收收入平均增加0.038%;第三產業增加值每增加1%，稅收收入平均增加0.028%;財政支出每增加1%，稅收收入平均增加0.071%;社會消費品零售總額每增加1%，稅收收入平均增加0.034%;固定資產投資總額每增加1%，稅收收入平均增加0.013%.由此可見，在所選經濟指標中，安徽省稅收收入對財政支出的彈性最大，對固定資產投資總額的彈性最小.

5.1.2 根據非標準化的嶺回歸模型可知，各個指標對稅收收入的影響程度從大到小依次為：第二產業增加值、財政支出、固定資產投資總額、社會消費品零售總額、第三產業增加值.這與安徽省的經濟發展和財政收支情況基本吻合.從稅收與產業關聯的角度考察，稅收來源于產業增加值，而在樣本選取時間段里，除了2002至2004年這三年以外，安徽省第二產業增加值均大于第三產業增加值，第二產業的發展是稅收中主要稅種增長的基礎，因此對稅收增長起到了主要作用.從政府財政收支的角度考察，財政支出主要來自財政收入，安徽省稅收收入占財政收入的占比一直在70%左右波動，因此財政支出對稅收收入規模的影響也較大.其他三個因素數標準化系數相差并不大，但是都對安徽省稅收收入都有著很大影響.

5.2 相關建議

以上結論的分析，給出了各經濟指標對安徽省稅收收入的影響程度，為了更加有效地調整經濟與稅收之間的關系，可以從以下幾個方面進行合理調控：

5.2.1 優化產業結構

從實證結果可以發現，安徽省的稅收主要來源于第二產業，反映了安徽省的制造業及加工型企業的規模及發展狀況較好，然而也暴露了其現代化的第三產業資源配置效率相對較低，因此在繼續擴大第二產業發展優勢的同時，可以考慮適當鼓勵、引導省內新興現代化產業更好的發展，推動產業結構優化升級，為稅收的穩定增長添加新動力.

5.2.2 完善財政支出結構

財政支出較大程度上影響了安徽省稅收收入規模，因此應當保證稅收與財政支出的均衡與協調發展.逐步調整和完善財政支出結構，合理配置資源，兼顧公平與效率原則，做好財政支出的“加減法”.一方面，適度加大財政支出力度，重點增加科技創新、生態環保、“三農”、民生等領域的投入.另一方面，繼續壓縮一般性支出，從嚴控制行政事業單位開支，增大信息公開的透明度，提高行政效率.此外，還要加強預算績效管理制度，實施高效的監督機制，多方位完善財政支出結構，從而使稅收收入穩步增長.

5.2.3 注重稅收改革效率

無論是對個人還是對企業來說，稅收優惠政策的實施無疑減輕了納稅主體的負擔，也為納稅主體進行合理的稅收籌劃提供了更多的選擇.但是稅收優惠政策實施的最終效果如何，還是需要在運行過一段時間之后才能評定.例如，固定資產加速折舊企業所得稅優惠政策擴大到全部制造業領域后，增加了企業購進固定資產當期可抵減的成本，減少了企業的納稅成本，促進企業資金的流動.在如此的稅收福利下，不乏有一些企業可能為了延期納稅或者少繳稅款，進行不必要的固定資產的購置，造成資源的浪費，從而影響稅基，這就有悖于政策實施的目的.因此，稅務部門在征管過程中，要及時考察政策實施的效率，密切關注企業生產投資狀況是否有明顯異常的現象.如果發現此類稅收籌劃的過分使用，應當根據實際情況給予相應的警告或者處罰.

5.2.4 推動居民消費升級

推動居民消費升級有利于增強消費對經濟發展的基礎性作用[10]，為稅收的增長添加穩定性因素.隨著生活水平的提高，人們的消費結構、消費品質和消費渠道均發生了顯著變化.電商、外賣、綠色食品、新能源、共享經濟等消費產品和消費方式已經逐漸成為人們新時代的消費習慣，因此可以通過推動這些行業進行研發創新，加快行業內部優化升級，從而改善商品和服務的結構，提高商品和服務的品質.

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參考文獻：

〔1〕樊麗明，張斌.經濟增長與稅收收入的關聯分析[J].稅務研究，2000（02）：4-11.

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〔3〕胡怡建，潘雷馳.1978～2006年我國稅收增長率變動成因探索[J].稅務研究，2007（03）：3-13.

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〔6〕郭樹華，包偉杰，李芳.云南省稅收收入影響因素實證研究——基于1988-2016年的數據[J].經濟問題探索，2018（03）：145-150.

〔7〕任媛媛，姚宏亮.嶺回歸視角下金融數據分析與算法實現[J].經濟研究導刊，2013（32）：206-209.

〔8〕洪兆平.稅收與二、三產業互動關系的實證研究——基于省際面板數據的PVAR估計[J].技術經濟與管理研究，2014（10）：66-70.

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〔10〕樊軼俠.助推居民消費升級的稅收政策優化研究[J].稅務研究，2018（12）：16-19.