【摘 要】 文章基于税收理论运用统计分析的方法,对宁乡国税收入与GDP、投资额、社会消费额、就业和工资水平、居民家庭人均可支配收入、储蓄6类相关经济指标进行分析,试图确定宁乡国税税源的主要依赖因素,并对其依赖风险进行了探讨。
【关键词】 县域国税;依赖因素;宁乡
一、引言
2008年,湖南省宁乡县县域经济竞争力在(北京)中国中郡县域经济研究所的“2008年县域经济竞争力排名”中名列第94名,宁乡经济驶入“快车道”,经济实力和竞争力大大增强。2009年,宁乡县委、县人民政府提出:在2015年县域经济名列全国前50强。而按照2008年上述排名第50位的山东泰安的国税收入规模和增长速度,要进军全国50强。相应地,2015年宁乡国税收入规模至少要达到20个亿。这意味着在2009年
～2015年7年时间里,国税收入规模要在2008年的国税收入金额基础上增长3.76倍。
众所周知,税收收入是经济的“晴雨表”,起着显示剂的作用。同时,税收收入与宏观经济两者之间存在一个互动效用,即经济决定税收、合理的税收促进经济增长。在宁乡县进军50强的开局之年,本文力图客观、冷静地分析其国税收入,识别出其依赖因素,并对其经济中存在的问题和困难寻找解决和应对之策。
本文基于税收经济学关于国税收入总量与相应经济变量之间关系的理论,运用SPSS13.0软件通过比较经济变量对国税收入总量的解释力确定重要的影响变量。然后,将这些重要变量结合起来,建立线性回归模型并进行检验。最后试图识别出宁乡国税收入总量关键的依赖因素。
二、宁乡县国税收入的依赖因素分析
(一)GDP的影响
据相关性分析可以发现宁乡国税收入总量与GDP的关系。表1是宁乡国税收入与地区生产总值(GDP)统计数据。容易发现,国税收入总量、GDP、三大产业增加值都在持续增长。
图1是相关数据的散点图。现在用强迫回归法进行线性回归,宁乡国税收入用INR表示,GDPi表示第i产业的增加值,结果如下:
INR=12 593.492-0.095GDP1+0.046GDP2+0.021GDP3(1)
回归分析的数据表明,在设定置信区间95%的条件下,该模型的相伴概率值为0.000,模型能较好地用三次产业增加值解释宁乡国税收入。
模型中第一、二、三产业的t值分别为-1.555,3.030,1.058,这说明第二产业与国税收入的线性相关性最强,最具有(线性)解释力。
再来考察回归方程的经济学涵义:从社会生产的角度看,宁乡国税收入主要来自于地区生产总值。近年宁乡国税收入的迅猛增加主要是地区GDP的快速增加,经济发展是税收的来源。同时,三次不同产业增加值对宁乡国税收入的贡献不同(线性相关性系数不同)。一般地,第二、三产业增加值与宁乡国税收入正相关。第二产业增加值每提高1元,宁乡的国税收入大约可以增加0.046元;第三产业增加值每提高1元,宁乡的国税收入大约可以增加0.021元,约为第二产业的50%;第一产业增加值与宁乡国税收入负相关,第一产业增加值每提高1元,宁乡的国税收入大约减少0.095元。这在理论上的解释是,国税收入主要是增值税,主要对第二产业和第三产业的商品零售贸易业征税。在现行税收政策下,第一产业基本上不征收增值税和企业所得税这两种国税主体税种。在既有GDP规模和结构下,第一产业的增加值提高,意味着第二产业和第三产业增加值减少,体现在关系上就是负相关。第一产业增加值每提高1元,宁乡的国税收入大约要减少0.095元,减少的幅度绝对值约为第二产业增加幅度绝对值的两倍。
进一步利用SPSS13.0软件的Enter回归相关性分析。整体(constant)、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值的T值分别为1.678,-1.555,3.03,1.058,说明用第一产业增加值、第三产业增加值两者作为解释变量,其对分析宁乡国税收入的效果并不显著,说明这个模型还有待改进。
改用Stepwise线性回归相关性分析,结果表明,模型的T值(constant)为2.086,第二产业增加值的T值达到了21.430,SIG.=0.000,DF值为13/14,说明该因素(第二产业增加值)对因变量(国税收入)的解释力达到92.86%。INT=0.033GDP2
-2 109.044。该修正模型表明,每增加1元第二产业增加值国税收入增加0.033元。
综上所述,宁乡国税收入与第二产业增加值密切相关,第二产业增加值对宁乡国税收入的贡献最大。
(二)社会消费品零售总额的影响
消费经济学家认为,消费是经济发展的“原动力”。而国税收入的主体税种增值税VAT来自最终消费(生产型的增值税则加上一个固定资产投资总额或者认为社会的固定资产投资是一种社会消费)。因此,国税收入总量与社会消费品零售总额相关。社会消费品零售总额与宁乡国税收入分年度情况,见表2。
2.运用强迫线性回归法利用SPSS13.0软件分析。设宁乡国税收入因变量为NTR,自变量社会消费品零售总额用SV表示,写成公式就是NTR=a2SV+b2用SPSS软件强迫线性回归法计算a2、b2。结果如下:
NTR=0.082SV-15 001.40 (2)
3.相关性数据及其解释。在该模型下,R=0.996,R Square
=0.993,后者修正值为0.992。在设定置信区间95%的条件下,该模型的SIG.值为0.000,说明该模型较好地说明了社会商品零售总额与宁乡国税收入高度相关。宁乡国税收入75.29%的信息来自该模型,只有14.71%的信息来自该模型外。该模型的经济学含义是:每增加1元社会商品零售额,大约增加国税收入0.082元。
4.进一步利用SPSS13.0软件进行回归相关性分析。批发零售贸易业、餐饮业、其他三者的T值分别为1.254,1.005, 1.170,说明用批发零售贸易业、餐饮业、其他三者作为解释变量,其对分析宁乡国税收入的效果并不显著。
而改用Stepwise线性回归相关性分析,结果表明,模型的T值(contant)为10.097,批发零售业的T值达到了26.708,SIG.=0.000,说明该因素(批发零售业)对因变量(国税收入)的解释力较强。INT=0.09SV1-14 655.60。该修正模型表明,每增加1元批发零售额,国税收入增加0.09元。
5.相关解释。在社会商品零售总额的3个构成要素中,与宁乡国税收入相关程度由高到低依次是:批发零售贸易业、餐饮业、其他。批发零售贸易业和餐饮业与宁乡国税收入正相关,“其他”与宁乡国税收入负相关。批发零售贸易业相关程度略高于餐饮业。这是一个有趣的结果。按现行税收政策,批发零售贸易业征收增值税,因而与宁乡国税收入正相关容易理解。餐饮业在流转环节征收营业税,宁乡餐饮公司由国税征收企业所得税的只有规模不大的1户企业,企业所得税并不多。餐饮业与宁乡国税收入正相关,可能是餐饮企业账务规范,原材料的增值税征收较好;还有一种可能:餐饮业的兴旺从另一个角度来讲,也是第二产业兴旺的表征。
(三)投资总额的影响
宁乡国税收入与投资的相关数据见表3。笔者首先绘制出宁乡国税收入与投资的散点图,如图3所示。然后使用Enter线性回归法利用SPSS13.0软件分析。设宁乡国税收入因变量用NTR表示,自变量全社会投资总额用I0表示,写成公式就是 NTR=a3I0+b其结果为:
NTR=0.024I0+6 597.755 (3)
再来讨论相关数据及其经济学解释:在该模型下,R=0.990,R Square=0.981,后者修正值为0.979,在设定置信区间95%的条件下,该模型的SIG.值为0.000,整体(constant)、全社会投资总额的T值分别为11.237、24.780,说明该模型较好地解释了全社会投资总额与宁乡国税收入高度相关。该模型的经济学含义是:每增加1元全社会投资额,大约增加国税收入0.024元。
将全社会投资划分为国有投资和民间投资,继续运用SPSS软件Enter法进行线性回归。设宁乡国税收入因变量用NTR表示,国有投资额用I1表示,民间投资额用I2表示,写成公式就是:
NTR=a4I1+a5I2+b5。
其结果为:
NTR=0.021I1+0.025I2+6 796.116(4)
该模型下,R=0.991,R Square=0.982,后者修正值为0.979。DF=11/13,说明该模型较好地解释了国有投资额、民间投资额与宁乡国税收入相关。整体(constant)、国有投资额、民间投资额的T值分别为10.744、5.660、17.883。该模型对国税收入的解释力不如全社会投资额。
(四)就业指标的关联
表4是1998年～2007年宁乡国税收入与相关就业指标的数据,以此进行分析。
首先,绘制散点图(如图4所示)。
其次,使用SPSS13.0软件的Stepwise法进行回归分析,发现在岗职工年末人数和在岗职工平均工资不存在显著相关关系。而在控制工资总额变量下,将在岗职工年末人数和在岗职工平均工资与宁乡国税收入进行偏相关分析发现,在岗职工年末人数和在岗职工平均工资与宁乡国税收入总量并没有显著相关关系,说明宁乡国税收入基本与就业无关。进一步的,在岗职工年末人数与宁乡国税收入总量的两因素相关分析发现,两者也不存在显著相关关系,说明宁乡国税收入总量与就业相关性较弱。可能的解释是,统计的在岗职工相关数据并非只是国税征管的纳税人就业数据,还包括其他地税征管的纳税人就业数据和国家机关事业单位。将宁乡国税收入总量和在岗职工工资总额进行相关分析发现两者的Spearman correlation=0.966**,两者在0.01水平显著相关;Kendall’s tau-b correlation coefficient=0.956**,两者在0.01水平显著相关;Spearman’s rho correction coefficient=0.988**,两者在0.01水平显著相关。
再次,对国税收入总量与在岗职工工资总额作线性回归分析。仍使用SPSS13.0软件分析,发现其回归方程为:国税收入总量=0.387×在岗职工工资总额-4 246.350,其能解释8/9的差异,F=113.073,但SIG.=0.125,大于0.05的值,可见两者并不显著相关。这说明国税收入总量与在岗职工工资总额虽然相关,但并不是线性相关关系。因此,在整体相关性依赖因素分析时不再考虑该变量。
最后,是经济学解释。在岗职工工资总额水平越高,说明企业经营形势越好,职工就业水平越高,当然国税收入增加。另外,收入水平影响消费行为,职工薪酬增加,社会零售总额相应增加,促进生产,良性循环。
(五)金融统计指标的关联
金融统计指标主要有各项存款余额、城乡居民储蓄、各项贷款余额3个指标。相关数据见表5。如上做法同样先绘制散点图,如图5所示。然后使用SPSS软件Stepwise法进行相关分析。结果如下:最后模型为各项贷款余额为最为相关变量,R square
=0.980,SIG.=0.000,T=25.495。
由此可见,宁乡国税收入总量与各项贷款余额的线性关系更好。各项贷款余额越高,表明企业的生产更旺,宁乡国税收入更高,与事实基本一致。其回归方程为:宁乡国税收入总量
=0.081×各项贷款余额-6 255.938。
现在对回归方程进行经济学解释:贷款余额越高,说明贷款规模越大,企业的资金越宽裕,企业生产形势越好。在既有利率水平条件约束下,年度贷款规模大,说明银行对经济判断乐观,具有放贷意愿;企业愿意接受贷款,说明企业对市场乐观,有合理利润,愿意生产。
(六)居民可支配收入的影响
图6是一份2000年～2007年国税收入与居民可支配收入的散点图。从散点图上看,宁乡国税收入与城镇和农村可支配收入存在相关关系。再利用SPSS13.0软件,先进行相关分析,发现农村居民可支配收入比城镇居民可支配收入与国税收入更加相关,相关性更强。SIG.=0.000,Pearson Correlation
=0.997**。最后使用Stepwise法进行线性回归分析。结果如下:国税收入总量=10.565×农村居民可支配收入-16449.50。有关检测值如下:T(constant)=-12.447,T(农村可支配收入)=30.719,
SIG.=0.000,但由于样本较少,难以得出一个合理结论和解释。在整体相关性依赖因素分析时不再考虑该变量。
(七)国税收入与相关指标的整体相关性分析
从上面的多角度分析发现,宁乡国税收入与生产、消费、分配、储蓄、再分配等有着密切关系。根据上面的分析结论,考虑到资料的全面性,选取总体指标的GDP、全社会投资总额、财政总支出、贷款余额、居民储蓄总额5项指标数据和宁乡国税收入总额进行相关性分析,以找出影响宁乡国税收入总额的依赖因素和影响程度。
绘制散点图,如图7所示。然后对上述数据进行共线性诊断后,使用Enter法在进行共线性诊断后进行线性回归分析。结果如下:宁乡国税收入=0.024×全社会投资总额-6 718.935,SIG.=0.000,(contant)的SIG.=0.000,回归方程具有显著性。T值检测表明,全社会投资总额的T值为34.128,(contant)的T值为12.524。通过检验,说明宁乡国税收入主要与全社会投资总额线性相关。
对数据作进一步的相关性分析发现,GDP、财政总支出、年末贷款余额、居民储蓄总额均不具有显著性。SIG.值分别为:0.305、0.564、0.463、0.777;T值分别为:-1.072、-0.594、0.759、-0.290;VIF值分别为88.477、139.995、71.527、35.590。
三、结论
通过对宁乡国税收入总量与相关社会经济指标的相关分析,对宁乡国税收入的相关因素和依赖因素有了初步的结论。
宁乡国税收入与GDP、社会商品零售、投资、金融、居民收入、财政6个方面的经济指标存在明显的线性关系,相关线性回归方程均通过了检验;而与就业相关经济指标不存在明显的线性关系,其回归方程没有通过检验,说明宁乡国税收入与就业的关系较为复杂。
在上述分析的基础上,通过选取部分经济指标,在共线性诊断后的线性回归分析发现,宁乡国税收入与全社会投资总额有较高的相关关系。这说明宁乡国税收入的主要依赖因素是全社会投资总额。换言之,宁乡国税税源直接或者间接来源于投资。由于投资拉动的经济不具有持续性,在宁乡挺进全国50强过程中,这将给国税收入的快速、持续增长带来很大的不确定性,具有较大的系统性风险。●
【参考文献】
[1]杨慧芳.广东税收与经济增长[J].中国统计,2008(6).
[2]周建华.基于逐步回归法的税收收入影响因素分析[J].中国高新技术企业管理创新,2006(9).
[3]赵倩倩.江苏省税收收入与经济增长的实证研究[J].现代管理,2008(3).
[4]孙玉栋.影响我国税收收入快速增长的因素及其数量分析[J].经济理论与经济管理,2008(6).
[5]何晓群.多元统计分析[M].中国人民大学出版社,2004.
[6]宏观税收分析指标体系及方法编委会.宏观税收分析指标体系及方法[M].中国财政经济出版社,2007.
[7]宁乡县统计局.宁乡统计年鉴(2008),非正式出版物.
[8]国家税务总局教材编写组.税收基础知识[M].中国税务出版社,2003.
[9]胡建怡.中国税制[M].科学出版社,2006.
[10]Jun-ichi Itaya, Tax incidence in a two-sector growing economy with perfect foresight: Long-run analysis[J].Journal of Public Economics, Volume 44,Issue1,February1991,Pages 95-118.
