上海市地方税收影响因素实证分析怎样

1007-0745(2012)08-0056-02
摘要：本文对上海市1995-2010年期间上海市地方税收与上海市GDP,职工工资总额，社会消费品零售总额，进出口总额之间采用了实证的方法进行了分析，得出上海市社会消费品零售总额，进出口总额以及职工工资总额这三个变量和地方税收间具有正相关性。
关键词：上海市地方税收实证分析普通最小二乘法

一、相关理论与文献综述

税收是各个地区财政收入的基本因素, 影响着我国经济的发展。因此, 我们需要对影响税收的各个因素加以分析, 从结构上对税收收入的影响做出一个很好的了解,有助于我们运用政策工具对税收结构进行优化。国内很多学者对这个主题进行过很好的研究。国家税务总局科研所的研究结论为：影响我国税收收入的有两个最重要的因素，即经济增长和物价水平，它们对税收收入影响最大；常治华的《上海市税收收入影响因素的实证分析》一文通过建立动态回归模型得出：前一期税收收入对本期税收收入的影响要大于本期GDP对本期税收收入的影响；在方法层面上，研究普遍采用逐步回归法消除各自变量之间的多重共线性，是很好的研究思路。

二、数据来源与变量的选择

本文研究所用的的数据来源于2011年版的《上海统计年鉴》（详细的数据见附表1）。其中：用TAX表示上海市的地方税收，用GDP表示上海市的生产总值，用ST表示上海市的职工工资总额，用RT表示社会消费品零售总额，用CT表示进出口总额。为减小时间序列中可能存在的异方差、自相关对结果的影响并使数据分布更加趋于正态性，分别对每一个变量进行对数变换，分别用LTAX，LGDP，LST,LRT，LCT表示。

三、经典线性检测设模型

初始检测设为：
TAX=β0+β1*GDP+β2*ST+β3*RT+β4*CT+u
各变量取对数后，模型修正如下：
LTAX=β0 +β1*LGDP +β2*LST+β3*LRT+β4*LCT+u

四、检验模型

4.1 单位根检验

在实际经济的运行中，经济变量很少是平稳的，如果在回归分析中直接使用非平稳变量，容易导致伪回归现象。由于本文采用时间序列可能存在非平稳性，因此在进行协整分析之前，必须对各变量先进行单位根检验。单位根检验的目的在于确定一个数据序列是否是平稳的。只有变量在平稳的条件下，才能进行协整分析。这里使用ADF检验法对各变量分别进行单位根检验。对LTAX、LGDP、LRT、LCT、LST进行单位根检验，结果如下表：
由此可见，变量LGDP、LTAX的一阶差分序列在5％的显著水平上是平稳的；LST、LCT、LCT的二阶差分序列在5％的显著性水平上是平稳的.为了保证满足大于两个变量情况下协整检验的条件：被解释变量的单整阶数要小于或等于解释变量的单整阶数并且有两个或两个以上

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的解释变量的时候，解释变量的单整阶数要相同。我们剔除掉LGDP这个变量，选择LTAX、LST、LCT、LRT进行协整检验，避免出现伪回归。

4.2 协整检验

协整理论是近年来用于分析非平稳经济时间序列之间关系的有力工具，其基本思想是：如果两个或两个以上的时间序列变量是非平稳的，但它们的某个线性组合却是平稳的，则这些变量之间存在长期稳定的关系，即协整关系。这个线性组合就是一个协整方程，表示一种长期均衡的关系。没有协整关系变量的回归极其容易导致伪回归。（协整检验的结果见附图1）观察可知，第一行的Prob. 后的值小于0.05，所以LTAX、LST、LCT、LRT四个变量间存在协整关系，可以采用普通最小二乘法进行线性回归。

4.3回归方程

采用eviews

6.0软件估计的回归方程如下(详细结果见附图2)：

LTAX=-

1.5341+0.2845LST+0.3313LCT+0.5168LRT

（-

2.0057）（2150） （4.9717）(2483)

R2= 0.9952 DW=

1.8005F= 824.4438

4.4 模型的修正和检验

4.1 拟合优度检验

观察知道R2= 0.9952，表明样本回归方程很好的拟合了样本观测值

4.2 t检验

设检验的原检测设为：H0：LST前系数为0；LCT前系数为0；LRT前系数为0.观测值相应t值分别为2.2150，4.9717,2.2483 。自由度为12（k=3，n=16）的情况下，t分布在5%水平上拒绝原检测设的临界值为2.179，因此各回归系数均显著不为0。

4.3 多重共线性检验（见附图3）。

虽然LST、LRT、LCT的两两相关系数均超过了0.9，可能存在多重共线性。但是回归方程的拟合优度R2＞0.99，修正样本可决系数也大于0.99；并且所有的自变量均通过t检验，故可不对多重共线性进行处理。

4.4 残差的正态性检验（见附图4）。

将Jarque-Bera的伴随概率与5%的显著水平比较，如果大于0.05，表明正态性的检测设成立，否则不成立。现在的伴随概率0.699499>0.05，即残差的正态性检测设成立。

4.5 残差的异方差检验(见附图5)

利用eviews6.0中的含交互项的white检验可得Obs·R-squared项后的伴随概率为0.5762，大于0.05，不含交互项的white检验可得Obs·R-squared项后的伴随概率为0.9961，大于0.05，故在5%的置信水平下不拒绝同方差的检测设。

4.6 残差的自相关检验(见附图6和7)

利用eviews6.0进行序列自相关的LM检验，观察可知，一阶自相关Obs·R-squared项后的伴随概率为0.9128，二阶自相关Obs·R-squared项后的伴随概率为0.3767，均大于0.05，即序列不存在一阶与二阶自相关。
综上所述，此回归是能够通过数次检验模型的，即此普通最小二乘法的检验结果是最优的，是不需要修正的。

五、模型的经济学意义

模型表明：上海市的职工工资总额，社会消费品零售总额，进出口总额这三个解释变量均与税收收入显著正相关。上海市的职工工资总额的系数为0.2845，即表明保持其他条件不变的情况下，上海市职工工资总额每增加1％，上海市地方税收收入增加0.2845％；同理，在其他变量保持不变的前提下，社会消费品零售总额每增加1％，上海市地方税收收入增加0.5168％，进出口总额每增加1％，上海市地方税收收入增加0.3313％ 。因此，可以观察得出，这三个变量影响程度顺序依次为上海市的社会消费品零售总额，进出口总额和职工工资总额。

六、结论和政策建议

影响上海市地方税收收入比例最大的是社会消费品零售总额，因此，刺激消费对增加上海地方税收的影响极为显著，因此，政府在刺激消费方面，应该调整消费税、营业税，增加居民消费能力；进出口总额对税收收入影响也很大，上海是一个对外贸易极为发达的城市，税收的增加与进出口额密切相关，因此，从增加政府收入的角度来说，政府应采取积极措施，如灵活的关税制度，配合对外贸易的发展；工资水平的提高与地方税收之间呈现正相关，但对税收收入的影响比例较小。因此最近中国实行新的个税政策，提高个税起征点，调节贫富收入差距，并不会对上海市政府税收收入带来太大影响。
参考文献：
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