1978-2005年我国GDP构成与税收关系研究，本文主要内容关键词为：税收论文,关系论文,我国论文,GDP论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F810.42 文献标识码：A 文章编号：1007-4465(2007)04-0013-07
一、引言
经济总量对税收总量的决定作用毋庸置疑（曾国安、胡晶晶，2006；曾康华，2006；王琦，2006；金人庆，2002；刘明、王克西，2000）[1]～[5]。在潘雷驰(2007,a、c、d)[6]～[8]中，我们已经从原始的GDP（对不可税部分未做剔除）与税收总量，原始的GDP与调整后税收总量（消除1985年异常数据点影响后的税收总量），可税GDP与税收总量，可税GDP与调整后税收总量等四个角度分别验证了经济总量决定税收总量的命题。经济总量的变动可以解释98%左右的税收总量的变动①。
既然经济总量对税收总量具有决定作用，那么经济总量的构成部分与税收总量的关系又是怎样的呢？曾国安、胡晶晶(2006)[1]从1995-2004年间，我国一、二、三产业增加值、进口总额、营业盈余、居民收入及其对应的增值税、营业税、企业所得税和个人所得税的配比关系出发，研究了经济构成增速和对应的税收增速的关系，得出部分税种超经济增长，部分税种低经济增长的结论。艾华(2005)[9]认为一产业的低速增长，和二、三产业的高速增长是形成税收快于经济增长的原因之一。张伦俊(2003)[10]将GDP分为劳动者报酬、固定资产折旧、生产税净额和营业盈余四个构成要素，利用1991-2001年的数据考察它们与税收增长率的关系，得出营业盈余与税收收入增长率的正向关系和劳动者报酬与之的反向关系。
学者们对经济构成和税收的关系的讨论，集中在解释税收超经济增长的现象上，力图找出我国现阶段税收增长率高于经济增长率的原因。这也造成了研究我国经济构成与税收关系的文献的缺乏。事实上，我们在从经济构成的视角研究税收超经济增长的同时，也应该关注经济构成与税收总量的定量关系。这样可以更加准确地理解经济在量的维度上，对税收的决定作用。
文章共分为四个部分，在第二部分，我们从生产法GDP构成和支出法GDP构成的角度，讨论原始GDP构成与税收总量的关系。在第三部分，从支出法GDP的角度，分析可税GDP构成与税收总量的关系。最后，在第四部分形成简短的结论。
二、我国GDP构成与税收关系
（一）数据与指标的整理
1.我国GDP构成
GDP的计算方法有生产法、收入法和支出法（国家统计局国民经济核算司，1997）[11]。生产法是将各行业的增加值加总，即为全国GDP，其构成是一、二、三次产业的增加值。收入法的增加值由劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧和营业盈余构成，分行业加总，就是全国GDP。支出法是从最终使用的角度反映国内生产总值最终使用去向的一种方法，包括最终消费支出、资本形成总额与货物和服务净出口（国家统计局国民经济核算司，1997）[11]。
本文的研究区间是1978-2005年，由于数据取得的限制，我们只能从生产法GDP构成和支出法GDP构成两个角度，研究我国GDP构成与税收的关系。文中的数据使用司春林②的方法已经缩减为实际数据。具体数据见表二。
2.我国可税GDP及其构成
由于统计数据的不连续性，以生产法和收入法计算的GDP为计算起点不可行。我们只能以支出法计算的GDP为计算起点。这也是王军平、刘起运(2005)[12]使用的方法。支出法GDP包括最终消费支出、资本形成总额与货物和服务净出口。最终消费支出由居民消费支出（城镇居民和农村居民）和政府消费支出构成。资本形成总额由固定资本形成总额和存货增加构成。货物和服务的净出口由货物净出口和服务净出口构成。可税GDP的计算方法：支出法GDP各项构成部分减去不可税部分。具体计算过程参考潘雷驰(2007,a、c、d)[6]～[8]，计算结果见表二，表中数据使用司春林的方法做了缩减处理。
3.我国调整后税收
1985年实际税收总量是1399.143亿元，比上年增长703.64亿元，增长率高达101.17%，无论是增量的绝对数还是增长率，1985年都是空前绝后的。由于1985年数据异常点的存在，会影响时间序列数据分析的结果。因为85年数据异常点对税收总量变动和增长率变动的解释，有可能产生垄断的解释能力，使得其它影响因素的解释能力下降，我们有可能只关注异常点产生的原因而忽略了其它原因，从而影响有关结论。我们采用补值法对税收数据进行了调整。具体计算过程见潘雷驰(2007,a、c、d)[6]～[8]，计算结果见表二。表中数据使用司春林的方法做了缩减处理。
4.分析方法
为减小绝对数据波动对模型构建的影响，我们对所有的绝对数据取了自然对数，构建双对数模型来说明税收与经济构成的关系。方程中自变量系数的经济涵义，是自变量每变动1%，给因变量带来的百分比变动。在模型构建的过程中，为了消除模型中存在的序列自相关现象，我们对残差项所蕴含的信息进一步挖掘，引入残差序列自回归项和移动平均项。这样我们从单纯的双对数模型转变为时间序列—回归模型(Pindyck、Rubinfeld,1998)[14]。在分析之前，我们使用ADF方法检验了使用的时间序列数据的平稳性，使用Johansen方法检验了方程中向量之间的协整关系个数，并且使用E-G两步法，确定了我们分析问题时使用到的协整关系。同时我们提供了具备格兰杰因果关系(Granger Cause)的向量之间的格兰杰因果检验结果。
由于我国货物和服务净出口数据在不同年份出现了负值，表现为净进口。鉴于负数不能取到自然对数值，我们在计算支出法GDP构成与税收关系时，忽略了净出口这一因素。事实上，我国在施行1984年税制以后，对于出口一直采取鼓励政策，为鼓励出口、增加出口商品的竞争力，对于出口商品的税负在出口之前一般降为零，并且在1984年以前，我国净出口绝对数很小。因此，对这一因素的省略不会对分析结果产生实质性的影响。
文中使用ADRETAX表示调整后税收（消除1985年异常点影响后税收数据）。FREIND表示实际一产增加值，SREIND表示实际二产增加值，TREIND表示实际三产增加值。RECIVC表示实际居民消费，REGOVC表示实际政府消费，RECAPIN表示实际资本投资。RETCC表示实际可税居民消费，RETGC表示实际可税政府消费，RETCI表示实际可税资本投资。在所有指标前加“L”表示对指标值取自然对数之值。
（二）生产法GDP构成与税收关系
1.协整检验
在进行Johansen协整检验之前，必须对LADRETAX、LFREIND、LSREIND和LTREIND四个时间序列进行平稳性检验。检验使用的方法是ADF方法，检验的软件是Eviews 5.0，检验结果见表三。
从表三中可以看出，四个时间序列的ADF值都大于10%临界值，因此存在单位根。差分两次后，拒绝了有单位根的原假设。然后，我们进行Johansen检验，选择协整方程有截距项，LADRETAX有线性趋势（作图可以判断出是否随着时间的推移有线性趋势），检验的软件是Eviews5.0，检验结果见表四。
从表四中可以看出，Johansen检验拒绝了不存在协整关系的原假设，也拒绝了只存在一个协整关系的原假设，接受了存在两个协整关系的原假设。因此，Johansen检验告诉我们LADRETAX、LFREIND、LSREIND和LTREIND之间存在两个协整关系。为进一步确定LADRETAX和LFREIND、LSREIND、LTREIND的协整关系，我们将之用OLS方法建立回归方程，以检验残差的平稳性。检验结果见表五。
从表五可以看出回归方程的残差是平稳的。因此LADRETAX和LFREIND、LSREIND、LTREIND之间具有长期协整关系。
2.协整关系
在引入了一阶自回归项和一阶移动平均项后，方程消除了序列自相关现象。具体协整关系见表六，计算软件是Eviews5.0。
从表六当中可以看出，该方程的样本决定系数为98.68%，引入截距项后，F统计量十分显著。由于方程引入了自回归项，因此用LM统计量替代DW统计量，LW统计量的相伴概率不显著，接受不存在序列自相关的原假设。更为重要的是，方程的各个自变量的系数均是统计显著的。
从方程中可以看出，第一产业增加值每增加1%，税收总量将减少1.12%，第二产业增加值每增加1%，税收将增加0.62%，第三产业增加值每增加1%，税收将增加0.59%。另外，前一期税收增长依然对下一期税收的增长具有解释力。这与我国税收按计划征收，以及税收当年计划数按上年实征数适当增减的税收计划制定方法密切相连。
3.格兰杰因果关系检验
既然三次产业的变动可以解释税收总量变动的98.68%，那么它们之间的具体的因果关系是怎样的呢？我们可以通过格兰杰因果(Granger Cause)检验，揭示其因果关系。计算软件是Eviews5.0，技术结果见表七。
从表七中可以看出，第一产业增加值与调整后税收互相不是对方的格兰杰成因的原假设均被接受。因此，一产增加值的变动不是调整后税收总量变动的格兰杰成因。二次产业和三次产业增加值的变动不是调整后税收总量变动的格兰杰成因的原假设被拒绝，而调整后税收总量的变动不是二次、三次产业增加值变动的格兰杰成因的原假设被接受。因此，二次、三次产业增加值的变动是调整后税收变动的格兰杰成因。的确，二次、三次产业增加值的变动是税收总量变动的深层次原因。
（三）支出法GDP构成与税收关系
1.协整检验
同样在进行Johansen检验之前，平稳性检验必不可少。LADRETAX已经在表三中检验过，LRECIVC、LREGOVC、LRECAPIN的平稳性检验结果见表八。
从表八可以得出，LRECIVC、LREGOVC、LRECAPIN的ADF值都大于10%临界值。因此，LRECIVC、LREGOVC、LRECAPIN三个时间序列都存在单位根。LRECIVC、LRECAPIN差分两次后拒绝有单位根的原假设，LREGOVC差分一次后即拒绝有单位根的原假设。而LADRETAX有两个单位根，因此，LREGOVC与LADRETAX不具有协整关系，它们之间的数量关系需要另外的探讨，本文将不涉及。LADRETAX与LRECIVC、LRECAPIN之间协整关系的Johansen检验结果见表九，计算软件是Eviews5.0。
从表九中可以看出，Johansen检验拒绝了不存在协整关系的原假设，接受了存在一个协整关系的原假设。因此，Johansen检验告诉我们LADRETAX、LRECIVC、LRECAPIN之间存在唯一的协整关系。
2.协整关系
我们引入一阶自回归项和一阶、二阶移动平均项，以消除方程中存在的序列自相关现象。具体协整关系见表十，计算软件是Eviews5.0。
从表十中可以看出，该方程的样本决定系数为99.11%。由于方程引入了自回归项，因此用LM统计量替代DW统计量，LM统计量的相伴概率不显著，接受不存在序列自相关的原假设。更为重要的是，方程的各个自变量的系数均是统计显著的。
从方程中可以看出，居民最终消费增加1%，可以使税收增加0.57%，资本投资增加1%，可以使税收增加0.31%。前一期税收增长依然对下一期税收的增长具有解释力。
3.格兰杰因果关系检验
令人遗憾的是，居民最终消费和资本投资与调整后税收相互之间不存在格兰杰因果关系。我们认为原因有以下几点：首先，我国税制更倾向于针对不同的行业加以设计，例如我国的增值税和营业税的税目可以区分到二次和三次产业下的小行业。不同行业的产出增加值，更容易和税收对应。而居民最终消费和资本投资难以和税收形成协调的对应关系。其次，依支出法计算的GDP本身就与按生产法计算的GDP不同，需要增加误差项才能和生产法计算的GDP在总量上吻合。最后，居民最终消费是根据国家统计局每年的入户抽样调查推断的数据，可能与实际数据存在差异。相反税收数据是根据入库数统计，应该说是非常准确的。因此，居民最终消费和资本投资与调整后税收不存在格兰杰因果关系，也是可以理解的。
三、我国可税GDP构成与税收关系
（一）协整检验
协整检验的方法如前所述，LRETCC、LRETGC、LRETCI的平稳性检验结果见表十一。
从表十一可以得出，LRETCC、LRETGC、LRETCI的ADF值都大于10%临界值。因此，LRETCC、LRETGC、LRETCI三个时间序列都存在单位根。LRETCC、LRETCI差分两次后拒绝有单位根的原假设，LRETGC差分一次后即拒绝有单位根的原假设。由表三的检验可以知道，LADRETAX有两个单位根，因此，LRETGC与LADRETAX依然不具有协整关系。政府最终消费支出的可税与否，并没有影响它与调整后税收的不协整性。它们之间的数量关系需要另外的探讨，本文将不涉及。LADRETAX与LRETCC、LRETCI之间协整关系的Johansen检验结果见表十二，计算软件是Eviews5.0。
从表十二中可以看出，Johansen检验拒绝了不存在协整关系的原假设，接受了存在一个协整关系的原假设。因此，Johansen检验告诉我们LADRETAX、LRETCC、LRETCI之间存在唯一的协整关系。
（二）协整关系
我们引入一阶自回归项和一阶、二阶移动平均项，以消除方程中存在的序列自相关现象。具体协整关系见表十三，计算软件是Eviews5.0。
从表十三中可以看出，该方程的样本决定系数为98.25%。由于方程引入了自回归项，因此用LM统计量替代DW统计量，LM统计量的相伴概率不显著，接受不存在序列自相关的原假设。除了可税居民最终消费项的系数有轻微的不显著现象以外，其余项的系数均十分显著。考虑到将居民消费项剔除后会使得赤池信息(AIC)和施瓦茨信息(SIC)值增大，样本决定系数下降，因此，保留了可税居民最终消费项。
从方程中可以看出，可税居民最终消费增加1%，可以使税收增加0.20%，可税资本投资增加1%，可以使税收增加0.70%。前一期税收增长依然对下一期税收的增长具有解释力。
四、结论
我们通过前文的分析知道，在总量维度上，我国GDP的变动对税收总量的变动，具有决定性的作用。在此基础上，文章将我国GDP总量划分成一次、二次、三次产业增加值，以及最终消费、资本投资、净出口等不同的构成部分，进一步分析税收总量与之关系。鉴于对1985年异常税收数据点的调整可以改善税收数据的性状，文章的分析视角，是从调整后税收与原始GDP和调整后税收与可税GDP这两个观测点展开的。经过分析，我们发现：
1.我国一次、二次、三次产业的增加值和调整后税收之间具有长期的协整关系。一次、二次、三次产业增加值的变动，可以解释98.68%的税收总量的变动。其中一次产业的变动与税收总量的变动方向相反，二次和三次产业的变动与税收总量变动同方向。一次产业和税收总量之间不具有格兰杰因果关系，二次和三次产业与税收总量之间具有格兰杰因果关系。
2.居民最终消费、资本投资和税收总量之间具有长期协整关系。居民最终消费、资本投资的变动可以解释税收总量变动的99.11%。其中居民最终消费、资本投资与税收变动的方向是相同的，但是它们之间不具有显著的格兰杰因果关系。
3.可税的居民最终消费和可税的资本投资与调整后税收总量之间，具有长期协整关系。可税的居民最终消费和可税的资本投资的变动可解释98.25%的税收总量的变动。其中可税居民最终消费、可税资本投资与税收变动的方向是相同的，但是它们之间不具有显著的格兰杰因果关系。另外，无论是政府最终消费还是可税的政府最终消费，与税收总量之间都不具备协整关系。
4.前期的税收变动趋势对下一期的税收变动具有解释力。
5.如果将税收和GDP在方程中的位置互换，那么作为自变量的税收总量的相伴概率很高，这说明税收总量的变动对经济总量的变动不具有解释能力。
综上所述，我们有以下结论：
1.在总量维度上，我国1978-2005年间，经济的变动决定了税收的变动，税收的变动对经济变动不具有解释能力。进一步有二次产业和三次产业增加值的变动是税收总量变动的成因。居民最终消费和资本投资的变动同样引起了税收总量的变动。
2.基于前期税收自身的变动而形成的对下一期税收变动的预期，深刻地影响着下期税收的变动。
收稿日期：2007-09-20
注释：
①当然由于税收总量数据和经济总量数据都是随着时间推移而增长，它们对于时间都具有确定的增长趋势。那么会不会产生税收变动也同样可以解释经济变动的现象呢？这种担心是不必要的，因为如果将税收作为自变量，GDP作因变量，计算结果显示，无论是使用调整前还是调整后的税收数据，税收这个自变量的相伴概率都很高。也就是说在这个方程中，可以将税收这个自变量剔除，而不影响方程的解释能力。计算使用的四个时间序列的平稳性，在潘雷驰(2007，a、c、d)[6]～[8]中，均已经检验过。使用E-G两步法，经过协整性检验，同时引入自回归项，消除方程的序列自相关现象后，方程的具体形式见表一。计算软件是Eviews5.0，计算使用的数据见潘雷驰(2007,a、c、d)。
从表一当中可以得出，税收对经济的决定作用是不显著的，在方程中表现为可以将税收因素剔除，经济自身的变动趋势（表现为自回归项）更具有解释力。
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