國內增值稅與工業增加值的計量關系研究

鄭巖

［摘要］本文選取2004—2013年全國內增值稅和工業增加值的月度數據,運用協整分析發現,對國內增值稅及工業增加值的月度預測值精度較高,據此可以通過國內增值稅指標預判工業增加值的走勢情況。

［關鍵詞］國內增值稅；工業增加值；協整分析

［中圖分類號］F121［文獻標識碼］A［文章編號］1005-6432（2014）21-0129-02

經濟決定稅收,稅收反作用于經濟,稅收與經濟的關系始終是學術界和實務部門關注的焦點。目前關于二者關系的研究主要著眼于宏觀總量的分析,即稅收收入與國內生產總值的關系及其增長的協調性,其中又以運用稅收收入與國內生產總值的相關關系建立總量回歸模型預測稅收收入的研究居多,而關于各稅種與其稅源的關系及如何根據稅收收入走勢判斷宏觀經濟整體運行態勢的研究很少。本文擬通過研究國內增值稅與工業增加值的關系,對上述問題做初步探索。

1變量與數據

本文選取2004年1月至2013年9月全國國內增值稅、工業增加值及CPI的月度數據為樣本,數據來源于國家統計局網站和國家金庫管理信息系統(TMIS)及必要的計算。這里說明三點：

第一,本文采用國內增值稅和工業增加值的對數值和CPI月度指數,并未采用工業增加值的月度增長率,因為國內增值稅和工業增加值的月度增長率及CPI月度增幅不符合協整分析的條件。其中,工業增加值的數據根據2003年月度值及以后各年度月份同比增速計算得出,因為國家統計局網站僅公布工業增加值的月度增長率而并不公布工業增加值的月度值。

第二,考慮到2009年增值稅轉型改革可能會影響到國內增值稅與工業增加值之間的關系,本文將區分2004年1月至2008年12月(Ⅰ)、2009年1月至2013年9月(Ⅱ)、2004年1月至2013年9月(Ⅲ)三個階段分別考察國內增值稅與工業增加值的長期動態關系。

第三,本文分別用lmvati、lmgdpi表示各階段國內增值稅和工業增加值月度數據的對數值,用mcpii表示CPI月度指數,其中i=1,2,3(三個階段)；用dlmvati、dlmgdpi、dmcpii表示三者的一階差分。

2實證分析

21序列平穩性檢驗

根據下表,在5%的顯著性水平上,lmvati、lmgdpi、mcpii都是非平穩序列,但其一階差分序列dlmvati、dlmgdpi、dmcpii都是平穩的,即都是Ⅰ(1)序列,因此可以對lmvati、lmgdpi、mcpii進行協整分析。

22協整檢驗

根據協整理論,如果涉及的變量是非平穩序列,但又都是同階差分平穩的,且它們的某種線性組合是平穩的,則稱這些變量之間存在協整關系,一般采用Johansen協整檢驗判斷多個非平穩變量之間是否存在協整關系。根據檢驗結果,“r=0”表示檢驗原假設是：“存在零個協整關系”,該假設下的跡檢驗量為3987795,5%的臨界值為2979707,跡檢驗量大于臨界值,因此拒絕原假設,從而表明至少存在一個協整關系。而“r=1”表示“至多存在一個協整關系”,該原假設下的跡檢驗量為3570633,小于5%的臨界值為1549471,不能拒絕原假設,從而表明變量序列lmvat1、lmgdp1、mcpi1在5%的水平上存在一個協整關系。同理,lmvat2、lmgdp2、mcpi2及lmvat3、lmgdp3、mcpi3分別在5%的水平上存在一個協整關系,表明lmvati、lmgdpi、mcpii具有長期穩定的均衡關系。

23格蘭杰因果檢驗

協整檢驗可以說明變量之間是否存在長期的均衡關系,但是這種關系是否具有因果性,還需要進行Granger因果關系檢驗。對lmvati、lmgdpi、mcpii之間的因果關系進行檢驗,結果表明,在顯著性水平為10%時,三個時期的lmvati、lmgdpi與mcpii均存在雙向因果關系（見下表）。

lmvat1、lmgdp1、mcpi1的格蘭杰因果檢驗結果原假設F統計量顯著性水平結論lmgdp1不是lmvat1的格蘭杰原因982509000030拒絕lmvat1不是lmgdp1的格蘭杰原因273050007624拒絕mcpi1不是lmvat1的格蘭杰原因346973003988拒絕lmvat1不是mcpi1的格蘭杰原因148681003723拒絕mcpi1不是lmgdp1的格蘭杰原因075711007402拒絕lmgdp1不是mcpi1的格蘭杰原因083776003833拒絕

24誤差修正模型

以上分析表明,月度國內增值稅與工業增加值的對數形式之間存在著協整關系,表明二者之間存在一定的內部協調機制,這就需要建立誤差修正模型以對其動態調整過程進行分析。根據Granger定理,兩個具有協整關系的變量一定有誤差修正模型的表達形式存在。誤差修正模型比普通的單方程模型更全面地反映了變量間的短期和長期的關系。在誤差修正模型中,各個差分項反映了變量短期波動的影響。被解釋變量的波動可以分為短期波動和長期均衡兩部分,短期波動部分由解釋變量的差分項來反映,長期均衡部分由誤差項得到反映。建立的向量誤差修正模型如下：

2412009—2013年的VEC模型

△LMVATt=0000985+0284308△LMGDPt-1－0597718ECMt-1

(09500)(00053)(00000)

［0063011］［2906236］［-5026332］

2422004—2013年的VEC模型

△LMVATt=54590+01041△LMGDPt-1－12040ECM′t-1

(09581)(02170)(00000)

［0052629］［1241533］［-1309016］

上述兩個模型中的誤差修正項ECM和ECM′的系數為負,符合反向修正機制,說明長期均衡趨勢偏離的收斂機制在起作用：上一年度的非均衡誤差分別以67%和120%的比率對本年度的國內增值稅(對數)做出反向修正,一旦短期波動偏離了長期均衡關系的軌道,誤差修正機制的存在就能夠糾正這種偏離,并將國內增值稅與工業增加值之間的關系拉回到長期均衡關系的軌道。2004-2013長期的修正力度(-12)要比2009-2013短期的修正力度(-067)更大一些。

25基于誤差修正模型的預測

運用VEC模型對2004-2008年月度的國內增值稅及工業增加值進行預測。需要注意的是,預測首先得出的是二者的對數值,通過計算方可得出具體的數值,但這并不影響對其預測誤差率的分析。預測結果表明：VEC模型的預測精度較高,這為我們通過國內增值稅增長率及有關模型預判工業增加值走勢提供依據。同樣,運用2009—2013年及2004—2013年兩個時間段的ECM模型進行預測,預測精度與2004-2008年的預測精度基本一致,且預測值與實際值的走勢基本一致。

3研究結論與應用

綜上所述,國內增值稅、工業增加值和物價水平具有長期穩定的均衡關系,且三者之間均存在雙向因果關系。根據誤差修正模型,長期均衡趨勢偏離的收斂機制在起作用,一旦短期波動偏離了長期均衡關系的軌道,誤差修正機制的存在就能夠糾正這種偏離,并將國內增值稅與工業增加值之間的關系拉回到長期均衡關系的軌道。另外,運用VEC模型對國內增值稅及工業增加值進行的預測精度較高,且預測值與實際值的走勢基本一致,這啟發我們可以根據國內增值稅、工業增加值和物價水平的協整方程進行相關的預測分析,為更精準的預測宏觀經濟形勢提供依據。

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