财政税收论文：财政税收及经济增长关系调查研究

 一、引言

2008年四季度以来,为应对国际金融危机的冲击,实现"保增长、保民生、保稳定"的重要任务,我国实行了扩张性的积极财政政策和适度宽松的货币政策,中央政府推出了总额达4万亿元的两年项目投资计划,而在中央4万亿元刺激计划的资金构成中,有2.8万亿元需要由地方政府和社会资金配套。随着国家实施结构性减税造成地方政府财政收入大幅下降,"三农"、民生等各项地方财政支出压力很大,而土地出让收入已经呈下降趋势,各级地方政府用于投资的资金空间被严重挤压。有关学者指出减税会引发地方政府财政风险,财税理论界和学术界都给予了高度关注,对如何增加地方税收收入缓解地方政府财政风险开展了热烈讨论。本文试图对此作一些探讨,并提出一些看法。

二、文献综述

目前国内对财政科技投入与经济增长关系、税收与经济增长关系从不同的角度以定量方法进行研究,主要通过回归分析、因果关系检验、协整分析和误差修正模型等方法,建立计量经济模型来分析相互依赖和相互作用的规律。单红梅等利用不同方法、从不同角度研究了中国科技投入与经济增长之间的关系,朱春奎,建立了二者之间的误差修正模型,揭示了财政科技投入与经济增长的动态均衡关系。吕忠伟等则通过对经济模型的Granger检验研究了我国财政科技投入与经济增长之间的相互关系及传导机制;祝云、毕正操则运用平行面板数据的基本理论,对1996-2005年年全国30个省市的地方财政科技投入与地方经济增长的关系进行实证分析;刘建民,宋建军以1994-2004年相关数据进行实证分析,并对我国税收增长和经济增长关系作出基本判断;郭健以我国1979-2004年数据为基础,运用协整分析、向量自回归、误差修正模型和格兰杰因果检验理论的分析框架,研究了我国税收和政府支出对经济增长的短期影响与长期关系。已有文献研究中国以及各省市财政科技投入与经济增长以及税收与经济增长之间的关系比较多,由于研究角度、研究方法、研究对象和研究样本的不同,得出的结论也不尽相同。而研究财政科技投入与税收收入之间关系的文献还不多见,但已有文献存在一定的不足:研究财政科技投入与经济增长之间的关系和税收与经济增长之间的关系,缺乏对三者之间的关系进行研究。本文在前人研究的基础上进一步研究财政科技支出与经济增长对地方税收收入的影响。首先对相关数据进行平稳性检验和协整检验,然后根据检验结果进行实证分析。

三、我国地方税收、经济增长与财政科技投入变量的动态分析

向量自回归模型(VectorAutoRegressiveModel,VAR)由Sims(1980)开创的。VAR模型常用于预测相互联系的时间序列系统,以及分析随机扰动对变量系统的动态冲击,从而解释各种经济冲击对经济变量的影响。它克服了传统结构性方法直接根据经济理论进行回归而忽略变量间的动态联系这一弊端,因而适合本文的研究。VAR模型要求模型中每一个变量都具有平稳性,如果是非平稳的,必须具有协整关系,从而避免伪回归。我们首先检验相关数据的平稳性。如果是非平稳的,还需要进一步检验其协整关系。

（一）数据的来源和变量分析

本文数据都来自各期中国统计年鉴、新中国50年统计资料汇编(1949~1999年)和中国科技统计网站(http://www.sts.org.cn/)。利用1978年-2009年度经济数据对地方财政科技投入（ST）、地方税收收入（SH）与经济增长（GDP）的关系进行实证分析。税收采用的是中口径的税收,在我国由于小口径税收收入并不能真正反映其对资本、劳动和技术的影响,因此仅仅研究小口径的税收的影响是不准确的。为消除物价上涨带来的影响,以1978年为基期,利用GDP平减指数对其余各年的GDP、ST、SH进行价格调整,并将序列GDP、ST、SH取对数处理以消除异方差。其中lnGDP表示GDP的对数,dlnGDP表示其一阶差分;lnST表示ST的对数,dlnST表示其一阶差分;lnSH表示SH的对数,dlnSH表示其一阶差分。图1为lnGDP,lnST,lnSH水平序列趋势图,图中显示三者均不断增长,且变化方向一致,但显示出不平稳性。图2为三者的一阶差分序列图,三个变量的变化趋势较为平稳,以下的单位根检验将对其加以证实。其中SH在1985年有个较大的波动,是因为在1985年增加了几个税种导致的,但不是结构突变,从lnSH序列做邹突变检验可知,所以不用引入虚拟变量。图2一阶差分趋势图

(二)单位根检验

根据协整理论,只有具有相同单整阶数的变量才有可能存在长期均衡关系。因此,在对三者之间进行协整分析时,首先用ADF单位根检验方法来检验时间序列的单整阶数。本文将采用Dickey-Fuller的ADF单位根检验。如表1所示,在1%和5%的显著性水平下,变量dlnGDP、dlnSH的一阶差分变量的统计量小于麦金农(Mackinnon)临界值,而变量dlnST在10%的显著性下满足上述条件,所以拒绝dlnGDP、dlnSH、dlnST具有一个单位根的零假设。上述变量都是一阶单整的。

(三)基于VAR模型的协整检验

在VAR模型的框架下,我们采用Johansen协整检验,用lnGDP,lnSH,lnST三个变量进行回归,检验结果见表2。根据以上结果,迹统计量(TraceStatistic)和最大特征值统计量(Max-EigenStatistic)都拒绝了无协整关系的假设,说明变量间必然存在协整关系。但是迹统计量显示拒绝最多有2个协整向量的假设,最大特征值统计量则也显示拒绝最多有两个协整向量的假设。综合二者,我们可以认为存在协整关系,且长期稳定的协整方程式:lnSH=-3.0708+0.6908lnGDP+0.8546lnST+t(1)(0.0458)(0.0583)

(四)建立误差修正模型

当这些变量存在协整关系时,采用差分的方法构造的VAR模型虽然是平稳的,但不是最好的选择。非平稳变量之间存在协整关系,那么这些非平稳变量组成的线性组合则是平稳的,建立单纯的差分VAR模型将丢失重要的非均衡误差信息。因此变量间的协整关系给出了变量间的长期关系。同时用这种非均衡误差以及变量的差分变量同样可以构造平稳的VAR模型,从而得到一种重要的模型,即误差修正模型(VEC)。VEC表达式会限制内生变量的长期变动收敛于它们的协整关系。因为一系列的部分短期调整可以修正长期均衡的偏离,所以协整项被称为是误差修正项,误差修正模型是短期动态模型。对（1）式,令其误差项用EC表示,误差修正项表达式:EC=3.0708+lnSH-0.6908lnGDP-0.8546lnST由于误差修正模型的滞后阶数是无约束VAR模型的一阶差分变量的滞后阶数,根据无约束VAR模型的最优滞后期为5,在此将误差修正模型的滞后期确定为4,使残差满足白噪声的要求。限于篇幅,本文只提供了dlnSH的误差修正模型dlnSHt=0.2826-0.4195ECt-1+0.5143dlnSHt-1+0.0942dlnSHt-2+0.4252dlnSHt-3+0.1262dlnSHt-4+0.4436dlnGDPt-1-1.0747dlnGDPt-2-0.1805dlnGDPt-3-0.9734dlnGDPt-4-0.3942dlnSTt-1-0.1715dlnSTt-2-0.5726dlnSTt-3-0.3515dlnSTt-4其中ECt-1=3.0708+lnSHt-1-0.6908lnGDPt-1-0.8546lnSTt-1从误差修正模型来看,误差修正项ECt-1系数符合反向修正机制,其修正速度为0.4195,意味着上年度的非均衡误差以41.95%的比率对本年度的lnSH做出反向修正。误差修正模型是一个短期模型,其中均衡误差修正项描述的是长期均衡对短期波动的影响,等式右侧的差分项则反映了变量短期波动的影响。

(五)变量间的格兰杰因果关系检验

实证模型（1）很好的度量了地方税收收入、经济增长和财政科技投入之间的相关程度,但是不足以说明变量之间的因果关系。上述的协整分析说明,LnSH、lnGDP和lnST三个变量序列存在着长期稳定的动态均衡关系,因此可以对其进行Granger因果检验,Granger实际上是用来检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中,若一个变量受其他变量的滞后影响,则它们存Granger意义上的因果关系。检验结果见表3。从表3的结果中可以看出,在5%的显著水平下,财政科技投入和经济增长是互为因果关系的,地方税收收入和经济增长是单向因果关系,经济增长是地方税收的因果关系。地方税收收入和财政科技投入也是单向因果关系,财政科技投入是地方税收的因果关系。

综合Johansen协整检验和Granger因果关系检验可知,短期而言,前四期财政科技投入对地方税收的增长作用为负向的,但在长期,作用是正向的。经济增长第一期对地方税收的增长作用较明显。长期而言,财政科技投入是增加地方税收收入的主要因素(系数0.8546),比经济增长带来的地方税收收入增长的弹性大(系数0.6908)。

四、结论和建议

本文研究结果表明:长期而言,财政科技投入和经济增长与地方税收收入均具有显著的正相关关系。其中财政科技投入是增加地方税收收入的主要因素。短期内,财政科技投入和经济增长对于地方税收收入的影响具有一定的滞后性,甚至出现与长期关系相反的现象。本文的研究结果对于增加地方税收收入,缓解地方政府财政风险提供一定的启示作用:自2008年下半年以来,受国际金融危机和国内经济周期的双重影响,地方税收收入增幅趋于下降,地方政府举债规模也在迅速膨胀、偿债风险加大。多年来我国地方财政用于科技的投入占财政支出的比重偏低,因此地方财政的投入领域应该进一步合理布局,在加大财政科技投入规模的同时应该鼓励企业、社会力量对科技事业的投入。