我國稅收收入影響因素的實證分析
——以1998～2015年的數據為例

◎魏琦

我國稅收收入影響因素的實證分析
——以1998～2015年的數據為例

◎魏琦

稅收是財政收入的重要組成部分，對于我國經濟的發展也產生著重要的推動作用。為研究影響我國稅收收入的主要因素，本文將在建立經濟模型的基礎上，利用Eviews等計量軟件對收集的數據進行相關回歸分析，找出影響稅收收入的主要因素，并在此基礎上提出相應建議，促進我國稅收收入的增長以及我國經濟的協調發展。

研究背景

稅收收入作為我國財政收入的重要組成部分，其征收與發展狀況對于我國財政政策的實施起著基礎性的財力保障作用，從而對于我國經濟的發展產生不可估量的影響。因此，稅收收入自建國以來，特別是改革開放以來，已經成為經濟領域的重要課題之一。

模型簡建立與實證分析

變量選取：在借鑒相關文獻的基礎上，本文結合基本稅收理論，選取以下自變量與因變量進行實證分析。

因變量：稅收收入— TAX ；

自變量：國內生產總值—GDP；第一產業產值—FC；第二產業產值—SC；

第三產業產值—TC；出口總額—CK；財政支出—CZ；

最終消費支出—XF；固定資產投入—GD。

所選數據的時間周期為1998～2015年，所選數據均來源于歷年《中國統計年鑒》。

◎相關系數檢驗

根據基本定義可知，國內生產總值GDP是第一、二、三產業產出之和，所以在檢驗變量之間的相關系數時，首先剔除國民生產總值GDP這一變量，保留了第一、二、三產業產出變量。采用皮爾孫相關系數檢驗方法對各個變量之間的相關性進行檢驗可以得到如下結果（見表1）。

模型建立：因為國內生產總值GDP是第一、二、三產業產出之和，GDP是第一、第二、第三產業產值的線性組合，因此主要探究第一、二、三產業產出及其他變量對稅收收入的影響。在模型假設時，不將GDP進入模型，而是使用第一、二、三產業產出變量，既FC、SC和TC。在這樣的情況下，初步線性回歸的方程中共有7個自變量，涵蓋1998年-2015年這一時間段內的全部數據。

采用線性回歸，回歸方程如下：TAX = C(1) + C(2)＊FC + C(3)＊SC + C(4)＊TC + C(5)＊CK + C(6)＊CZ + C(7)＊XF + C(8)＊GD+e

其中C(1)是常數項，從C(2)至C(8)為對應變量的回歸系數，e為殘差項。通過相關軟件可可得到如下回歸方程：TAX = -7410.936 + 0.144＊FC + 0.157＊SC - 0.037＊TC + 0.019＊CK + 0.263＊CZ + 0.119＊XF + 0.008＊GD

模型統計檢驗

多重共線性檢驗。在初步建立模型之后，對模型進行統計檢驗。通過表1可以看出，模型的F值為10069.37，非常大，對應的P值為0.000，顯然小于0.01，所有模型整體是顯著的。R方和調整之后的R方也接近于1，基本上呈現完全擬合的狀態。所以，模型中的自變量很可能存在多重共線性。

多重共線性處理。選擇TAX =C(1) +C(2)＊CZ+e為最初的回歸模型，擬合優度為0.992。

下面使用逐步回歸：第一步：引入FC變量，發現CZ變量的T統計量沒用通過檢驗，放棄引入FC變量；第二步：引入SC變量，發現模型F統計量和CZ、SC的T統計量均通過了檢驗，擬合優度也有所提高，不過模型的共線性診斷卻顯示存在嚴重共線性問題，所以放棄引入SC變量；第三步：引入TC變量，發現CZ和TC變量的T統計量均沒通過檢驗，所以，放棄引入TC；第四步：引入CK，發現模型F統計量和CZ、CK的T統計量均通過了檢驗，擬合優度也有所提高，為0.9948，共線性診斷顯示不存在共線性問題，所以保留CK變量；第五步：引入XF，發現CZ。CK、XF的T統計量均未通過檢驗，所以，放棄引入XF；第六步：引入GD，發現模型F統計量和CZ、CK、GD的T統計量均通過了檢驗，擬合優度也有所提高，為0.998，共線性診斷顯示不存在共線性問題，所以保留GD變量。

通過上述的逐步回歸，最后確定在模型中引入CZ、CK、GD三個統計量，最終模型為： TAX = 1192.299+ 0.645＊CZ + 0.064＊CK + 0.025＊GD

相關建議

表1 相關系數

國家應該積極發揮出口、投資、消費的拉動作用，處理好財政收入與財政支出之間的關系，以經濟的增長促進稅收收入的增長，并以稅收收入的增長反過來推動經濟增長；在以經濟發展為基礎的同時，稅務部門要加強相關征收方面的監管，避免偷稅，漏稅等不良行為發生，堅持依法治稅，建立完善的稅收系統和稅收監管體系，以實際經濟發展變化的特點為基礎改革稅制。

（作者單位：北京理工大學）