中国税收收入增长的因素分析
万泽霖 金伊辰
（江西财经大学 会计学院 ，江西 南昌 330013 ）
[摘要] 近些年来，中国税收收入增长率突增，税收收入进入空前高涨的阶段，就目前我国的经济形势而言，国家的税收收入是否与经济发展相适应、相协调？是需要关注和研究的问题。为了找出影响中国税收收入增长的主要因素，研究中国税收收入增长的主要原因，分析地方税收收入的增长规律，需要采用实证研究方法，对影响税收收入因素间的关系得出结论，并对未来中国税收收入的增长趋势和制度的完善提出建议。 [关键词] 税收增长 经济波动 财政政策 物价水平 [作者简介]
万泽霖（1989-），男，吉林长春，江西财经大学会计学院，研究方向：会计 金伊辰 (1989-),女,北京，江西财经大学会计学院，研究方向：会计
改革开放以来，随着经济体制的改革深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生了很大的变化，中央和地方的税收收入从1978年为519.28亿元到2002年已增长到17636.45亿元，25年间增长了33倍。2010年12月14日，中经网发布拟于2011年开始调整个人所得税税率，从现行的9%征税税率调整到较低档6%或7%的个税税率。这一消息的发布，更加使我们关注中国税收制度和税收收入增长的问题。从宏观角度来看，影响税收收入增长的因素有经济波动、财政政策及征管因素等几个方面。为了研究影响因素间的相互作用以及其对税收收入整体的干预和影响，本文采用统计学中建模的方式，利用因素分析法，通过对相关变量间的多重共线性检验，利用逐步回归分析法，T检验、自相关检验等方法层层分析等得出结论，对该经济现象进行分析和研究，并对未来税收收入的适度调整和发展策略给予关注。
一、影响中国税收收入增长的因素分析 经济是税收的基础，影响税收增长率变动的经济因素是多元的，主要受到经济增长水平、税收征管等因素影响。实证分析表明，经济波动决定税收增长率的变动，经济波动与税收增长率变动存在长期均衡变动关系，价格对税收增长率也有较大影响，税收政策也是促成税收收入增长的重要因素，据分析主要有以下四方面的因素:
（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉，经济增长决定税收收入的增长。
（2）公共财政的需求。税收收入是财政的主体，研究我国税收对国民经济增长的影响, 必须同时考虑财政支出因素,毕竟征收税收以后要分配使用。另外,估计出各种财政收入和支出对经济增长的影响,我们可以确定不同的税收用于各种财政支出的净效应是促进还是阻碍经济增长。[1] （3）物价变动。经济因素包括经济结构的调整、经济效益水平的变化、价格水平的变动。由于税收是现价征收,商品价格的提升会使税收相应增加,但是价格对税收增长的影响不是主要的。[2]税负水平应与以现行价格计算的人均GDP指标正相关, 和经营者收入水平都与物价水平有关。
（4）税收政策因素。我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，第一次是1983年的国有企业利改税改革，初步确立了企业所得税和产品税、增值税等流转税制度，税收收入增长较平稳；另一次是1994年的全国范围内的新税制改革，初步建立了与市场经济体制相适应的公共财政体制，税收收入呈现跨越式增长。[3]毋庸置疑，税制改革会对税收收入产生
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影响，特别是1985年税收陡增215.42%。但是第二次税制改革对税收的增长速度的影响不是非常大。
因此，从以上几个方面来分析和阐述各因素对中国税收增长的具体影响。 二、对中国税收收入增长主要因素的数据分析
(一)模型的建立
为了反映中国税收增长的整体状况，第一步从影响税收收入增长因素的众多指标中选出了四个较有代表性、较明显的指标，第二层次考虑到实证研究中统计数据的时效性和指标的经济适用性，我侧重选择了政策（包括财政和税收）以及经济因素方面的指标。综合以上两点，提出对影响税收收入增长的主要指标如下：
1. 从“国家财政收入”中选择，中央税收项目中的 “税收收入”，作为被解释变量，以反映国家税收的增长比率，设定为——Y；
2. 选择“国内生产总值（GDP）”，作为经济整体增长水平的代表，设定为——自变量
X2；
3. 选择中央“财政支出”项目，作为公共财政需求的代表，设定为——自变量
X3；
4. 选择“商品零售价格指数”，作为物价水平的代表，设定为——自变量X4； 所以解释变量设定为可观测值“国内生产总值（GDP）”、“财政支出”、“商品零售价格指数”，即自变量X2，3，X4。由于税制改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑，即不进行分段研究。
(二)数据的选取
X年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
财政收入（亿元） 国内生产总值(亿元） 财政支出（亿元） 商品零售价格指数（%)
519.28 537.82 571.70 629.89 700.02 775.59 947.35 2040.79 2090.73 2140.36 2390.47 2727.40 2821.86 2990.17 3296.91 4255.30 5126.88 6038.04 6909.82 8234.04 9262.80 10682.58 3624.10 4038.20 4517.80 4862.40 5294.70 5934.50 7171.00 8964.40 10202.20 11962.50 14928.30 16909.20 18547.90 21617.80 26638.10 34636.40 46759.40 58478.10 67884.60 74462.60 78345.20 82067.50 1122.09 1281.79 1228.83 1138.41 1229.98 1409.52 1701.02 2004.25 2204.91 2262.18 2491.21 2823.78 3083.59 3386.62 3742.20 4642.30 5792.62 6823.72 7937.55 9233.56 10798.18 13187.67 100.70 102.00 106.00 102.40 101.90 101.50 102.80 108.80 106.00 107.30 118.50 117.80 102.10 102.90 105.40 113.20 121.70 114.80 106.10 100.80 97.40 97.00
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2000 2001 2002 12581.51 15301.38 17636.45 89468.10 97314.80 104790.60 15886.50 18902.58 22053.15 98.50 99.20 98.70
数据来源 2002年 《中国统计年鉴》
（三）回归模型的建立
国家财政收入（Y）、国内生产总值（X2）、财政支出（X3）、商品零售价格指数（X4）之间具有相关关系，利用统计表的数据进行分析，设定线性回归模型为：
Y =β0+β
（四）数据分析
2X2+β3X3+β4X4+μ
1. 线性回归分析
利用SPSS统计分析软件将统计表中的数据进行线性回归分析，分析Y与（X2）、((X4)间的线性关系，分析结果如下: （1）制作Y关于X2的散点图：
20000X3)、
1600012000Y800040000020000400006000080000100000X2 可以看出Y和X2成线性相关关系，即GDP的波动会影响税收收入。 （2）制作Y关于
X3的散点图：
3
200001600012000Y8000400000500010000150002000025000X3 可以看出Y和
X3成线性相关关系，即税收收入与国家财政支出成正比关系。
（3）制作Y关于X4的散点图：
200001600012000Y80004000095100105110X4115120125可以看出Y和X4不相关,即价格的变动不是影响税收收入的主要因素。
利用统计表数据，进行线性回归分析，包括回归系数分析、模型拟合度分析、T—检验、残差分析（D-W检验）和多重共线性检验，检验结果如下：
模型汇总 模型 1 R .999 abR 方 .997 调整 R 方 .997 标准 估计的误差 263.95915 Durbin-Watson .949 a. 预测变量: (常量), X4, X2, X3。 b. 因变量: Y Anovab 4
模型 平方和 5.680E8 1463163.065 5.694E8 df 3 21 24 均方 1.893E8 69674.432 F 2717.254 Sig. .000 a1 回归 残差 总计 a. 预测变量: (常量), X4, X2, X3。 b. 因变量: Y 系数 非标准化系数 模型 1 (常量) X2 X3 X4 B -2582.755 .022 .702 23.985 标准 误差 940.612 .006 .033 8.738 标准系数 试用版 t -2.746 .156 .860 .034 3.957 21.125 2.745 Sig. .012 .001 .000 .012 共线性统计量 容差 VIF a .079 .074 .802 12.712 13.552 1.246 a. 因变量: Y 共线性诊断 方差比例 模型 1 维数 1 2 3 4 特征值 3.409 .568 .021 .002 条件索引 1.000 2.449 12.782 46.235 (常量) .00 .00 .00 1.00 X2 .00 .01 .91 .07 X3 .00 .02 .84 .14 X4 .00 .00 .00 1.00 aa. 因变量: Y 残差统计量 a 预测值 残差 标准 预测值 标准 残差 极小值 700.3378 -350.42267 -.853 -1.328 极大值 17580.6074 408.95981 2.617 1.549 均值 4848.3656 .00000 .000 .000 标准 偏差 4864.70862 246.91117 1.000 .935 N 25 25 25 25 a. 因变量: Y 模型估计的结果为： Y =-2582.755+0.022X2+0.7023+23.985X4
(940.6119) (0.0056) (0.0332) (8.7383) t={-2.7458} {3.9567} {21.1247} {2.7449} R2=0.997 R2=0.997 F=2717.254 df=21
模型估计结果说明，从回归方程来看，在假定其他变量不变的情况下，
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