產值和稅收的關系匯總十篇
時間：2023-06-21 08:59:57
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篇（1）
稅收增長與經濟增長的關系問題是經濟學研究的一個重要課題，經濟決定稅收，稅收反作用于經濟，市場經濟越發展，稅收增長與經濟增長的聯系就越密切。自1994年稅制改革以來，我國的稅收收入一直保持著較快的增長勢頭，2009年達59514.7億元，比1994年增長了近十一倍。稅收收入的大幅度增長為國民經濟的穩定發展提供了堅實的財力保障，但同時也引起了人們的關注：這種稅收的高速增長和我國的經濟增長是否協調。宏觀稅負是稅收收入與GDP的比值，體現了社會產品在國家與納稅人之間的稅收分配數量關系，也體現了經濟與稅收的關系。從宏觀上講，稅負高低會從整體上制約或促進一個國家的經濟增長，反映了政府的社會經濟職能及財政職能的強弱；從微觀上講，稅負的高低會影響納稅人對消費、儲蓄、投資以及勞動等行為的選擇，最終影響經濟增長。因此，合理界定一定時期內適度的稅負水平，對于保證政府履行其職能和促進經濟增長有著重要意義，本文主要從宏觀稅負的角度研究稅收收入增長與經濟增長的關系。
一、宏觀稅負的相關概念及其影響因素
（一）宏觀稅負的相關概念
1．稅收負擔
稅收負擔是指國家征收的稅款占納稅人稅源數量的比重，反映出稅款與社會新增財富之間的內在關系。以不同主體為出發點，稅收負擔具有兩個方面的含義：一方面，從國家的角度看，稅收負擔反映出國家在稅收課征時的強度要求，即要征收多少稅收；另一方面，從納稅人的角度看，稅收負擔反映出納稅人在稅收繳納時的負擔水平，即承擔了多少稅款。
2．宏觀稅收負擔
宏觀稅收負擔是指一個國家在一定時期內稅收總收入占當期社會新增財富的比重，反映出一定時期納稅人因國家課稅而承受的經濟負擔水平，是一個受制于國家政治、經濟、財稅體制等諸多因素的綜合經濟指標。它的計算公式如下：
宏觀稅收負擔率=稅收總收入/國內生產總值（GDP）
(二) 我國宏觀稅負的影響因素
1．經濟因素
經濟因素對宏觀稅負的影響主要表現在兩個方面：（1）經濟結構影響,特別是產業結構變動對宏觀稅負水平的形成影響較大。稅負較高的第二產業比重近年來不斷提高，而稅負較低的第一產業比重逐漸下降，成為推動宏觀稅負上升的一個重要結構性原因。2009年與1994年相比，第二產業比重提高了2個百分點，其中工業比重提高了2.5個百分點，同期第一產業比重下降8.5個百分點。(2) 經濟運行質量改善的影響。在經濟規模一定的情況下，經濟運行質量越高，一定投入生產出的增加值和利潤的價值就越多，企業繳納的增值稅和所得稅增長速度就加快，相應地推動宏觀稅負水平的提高，如果出現相反的情況，經濟運行質量下降，宏觀稅負也將相應下降。
2．財政體制因素
（1）稅制變動的影響，如增減稅種或調整稅率，稅收收入占GDP的比重便會發生變化。就現在的稅制來說：第一，過多的稅收優惠在一定程度上削弱了稅收的正常增長機制．尤其是減免稅過多過亂，是導致稅收職能弱化，宏觀稅負下降的重要因素；第二，現行稅制結構中一些重要的稅種尚未設立，如社會保障稅的收入已具一定規模，如果把它計入稅收收入總量中，宏觀稅負也會有所提高。
（2）現行財稅體制中分配關系不完善。政府與企業、中央政府與地方政府的分配關系中，除稅收參與國民收入分配外，還存在著不規范的稅外分配主體與分配行為，由此造成以非稅收入形式存在的預算外資金收入。這就使得我國宏觀稅負的內涵與國際標準有所不同，以稅收收入總量與GDP之比值計算的宏觀稅負，客觀上并沒有把納稅人的全部負擔計算在內，如果把稅外收入(主要是具有稅收性質的收費收入)計算在內，我國宏觀稅負可以有很大提高。
3．征管水平
征管水平是影響宏觀稅負水平的另一個重要因素。在理論稅負既定的情況下，征管水平高，就會有較高的宏觀稅負；征管水平低，宏觀稅負也隨之下降。從我國實際情況看，1994年實施新稅制后，除了經濟增長、政策變動因素的影響外，征管因素是影響宏觀稅負的另一重要因素。2001年稅務系統推行“金稅工程”，2003年以后通過創新征管模式，實施精細化管理等，使征管效率和征管質量顯著提高，各主體稅種的征收率明顯上升。
4．無稅GDP的影響
在我國GDP中有相當一部分為無稅產值或低稅產值，如免稅工業產值、農業產值等。根據對部分省份的典型調查 ，無稅產值、低稅產值約占GDP的15％左右，再扣除稅收收入總額中約10%的與經濟增長無相關性部分，同時考慮GDP中可能存在的虛報夸大部分，人為追求政績、人為摻水現象，也使實際稅負大打折扣。如我國GDP統計口徑常常上下不盡一致，地方合計數往往比中央政府統計數多數千個億。
二、1994年-2009年我國稅收收入增長、經濟增長及宏觀稅負水平變化狀況
經濟增長一般以GDP增長來衡量，2009年我國GDP總量達到340507.0億元，以不變價格計算比上年增長9.1%，按當年價格計算比1994年增加了6倍，1994年-2009年間，我國GDP保持了10%左右的高速增長，成為世界上經濟增長速度最快的國家。2009年我國稅收總收入完成59514.7億元，比2008年增長9.8%，增收5290.91億元。從表一可以看出受金融危機的影響，2009年稅收增長率自1994年稅制改革以來首次跌至10%以下，而在此之前的15年里稅收收入增長率平均能達到18%，遠在GDP增長率之上，稅收收入隨著經濟發展穩定較快增長，大大增強了國家財政實力，為全面建設小康社會、構建社會主義和諧社會提供了財力保證。從表二可以看出，1994年稅制改革后，我國宏觀稅負水平總體呈穩步上升趨勢。上升趨勢，尤其是2002年以來，平均達16.22%
表一 1994-2009年稅收收入相關數據匯總表 單位：億元
年份
稅收收入
稅收增長率(%)
增收額
年份
稅收收入
稅收增長率（%）
增收額
1994
5126.88
2002
17636.45
15
2335.07
1995
6038.04
18
911.16
2003
20017.31
13
2380.86
1996
6909.82
14
871.78
2004
24165.68
21
4148.37
1997
8234.04
19
1324.22
2005
28778.54
19
4612.86
1998
9262.80
12
1028.76
2006
34804.35
21
6025.81
1999
10682.58
15
1419.78
2007
45621.97
31
10817.62
2000
12581.51
18
1898.93
2008
54223.79
19
8601.82
2001
15301.38
22
2719.87
2009
59514.7
9.8
5290.91
資 料來源：《中國統計年鑒》2009年版，2009數據轉引自《2009年稅收收入增長的結構性分析》，中國財政，2009
篇（2）
一、上海市稅收超GDP增長現象的概述
1994年我國進行了稅制改革，此后伴隨著經濟蓬勃發展，我國稅收收入也保持著高速增長，稅收收入彈性從1995年的0.87到達2011年的1.45，17年的彈性均值高達1.25，出現了稅收超國內生產總值增長的現象。上海作為全國經濟中心，每年納稅數額巨大，從1994年到2011年稅收收入占GDP比重不斷上升，且稅收收入增長率大于生產總值增長率，稅收收入彈性基本大于1，呈現上升趨勢。
對這一現象的解釋，國內學者多將其歸納為制度、經濟、政治等因素。本文將從產業結構視角下，采用VAR模型進行實證研究。
二、文獻綜述
長期以來，我國稅收超國內生產總值增長現象引起了國內學者的廣泛興趣，并從各自角度對這一現象進行了解釋。陳東等（2013）從稅收征管角度，建立隨機生產前沿模型，認為稅收超長增長的根源主要來自技術進步，且東部沿海地區明顯高于中西部內陸地區。安體富（2002）從經濟、政策、管理和稅款虛收四個方面分析了近幾年來我國稅收的超長增長和減稅問題。烏蘭（2010）認為我國產業結構的優化促進了稅收的增長，從分稅種角度看，工商業增加值，企業效益等因素也促進了稅收收入的增長。谷寒梅（2008）對稅收增長因素進行分析，并對協調稅收增長和GDP增長提出了相關的政策建議。羅春華等（2010）用兩種方法測算了稅收征管因素對稅收超GDP增長的貢獻率，認為符合實際的稅收征管對稅收增長的年均貢獻率應該居于4.1%和4.4%之間。古麗娜爾 （2010）認為稅收超GDP增長的原因有經濟快速增長，產業結構調整，稅收結構優化及稅收征管水平提高。陳修玲（2010）運用因素分析法對稅收增長的經濟因素和宏觀稅負因素進行了實證分析，認為現階段我國稅收超GDP增長的速度是合理的，但長期下去是有害的。
本文研究上海市稅收超GDP增長現象，不同于國內大部分學者的研究，將在產業結構視角下進行研究。
三、實證檢驗
我國1994年實行了稅制改革，因此本文選取上海市1994年至2011年稅收收入、GDP、第一產業、第二產業、第三產業生產總值的數值進行研究。根據2012年上海統計年鑒，上海市GDP每年高速增長，稅收收入也逐年增高，且稅收收入占GDP的比重也越來越高。同時，上海市第一、二、三產業生產總值均逐年增高，且第一產業占GDP的比重較小，并逐年降低，第二產業占GDP比重較大，第三產業占GDP比重逐年增大。因此，在本部分實證檢驗中，首先檢驗上海市生產總值是否為稅收收入增長的主要原因，接著檢驗三大產業中哪幾個產業對稅收收入的變動程度影響較大。
（一）上海市生產總值對稅收收入影響的OLS模型分析
上海市生產總值為上海市第一、二、三產業生產總值之和，因此本文選取生產總值作為解釋變量，稅收收入作為被解釋變量，分析兩者之間關系。建立普通最小二乘法模型，得到如下結果
ln（tax）=-4.40+1.26×ln（gdp）（1）
t=（-26.87） （68.00）
R2=99.66% F=4623.69
其中，tax為上海市稅收收入，gdp為上海市生產總值。從公式（1）中可以看出，在5%顯著性水平下，常數項和上海市生產總值前的系數即稅收收入彈性是顯著的；方程擬合優度高；整體是顯著的。采用序列相關LM檢驗，發現方程不存在序列相關性。再采用White異方差檢驗，發現方程不存在異方差。方程只有一個解釋變量，不存在多重共線性問題。
根據回歸結果，上海市生產總值對稅收收入影響顯著，稅收收入彈性為1.26，即生產總值增加1%，稅收收入就會增加1.26%，說明稅收收入的確超過生產總值增長。同時，上海市生產總值對稅收收入的解釋程度高達99.66%，因此本文接下來進一步分析三大產業分別對稅收收入的影響程度。
（二）上海市第一、二、三產業生產總值對稅收收入影響的VAR模型分析
為進一步研究上海市第一、二、三產業生產總值對稅收收入的影響，本文將選取第一、二、三產業生產總值及稅收收入數據，建立VAR（2）模型，進行實證研究。
記gdp_1、gdp_2、gdp_3分別為上海市第一、二、三產業生產總值，tax為上海市稅收收入。為消除可能存在的異方差，并便于對最后結果進行解釋，對上述變量采取對數形式，分別記為ln（gdp_1）、ln（gdp_2）、ln（gdp_3）、ln（tax）。VAR理論要求模型中每一個變量都是平穩的，下面將采用ADF方法檢驗上述序列的平穩性，具體結果如表1。
從表1中可以看出，在10%顯著性水平下，變量ln（gdp_1）平穩，變量ln（gdp_2）平穩，變量ln（gdp_3）二階平穩，變量ln（tax）一階平穩。因此本文將使用ln（gdp_1）、ln（gdp_2）、Δ2ln（gdp_3）、Δln（tax）這四個變量來建立VAR模型。由于稅收主要來自于第三產業和第二產業，因此模型中按照變量重要程度重新排序為：Δln（tax）、Δ2ln（gdp_3）、ln（gdp_2）、ln（gdp_1）。根據滯后長度標準檢驗，本文將建立VAR（2）模型。具體結果如公式（2）：
Δ
ln（tax）
Δ
ln（gdp_3）
ln（
gdp_2）
ln（
gdp_1）=2.57
1.28
1.27
l0.21+-0.53 -0.48 1.08 0.13
-0.14 -1.00 0.55 -0.76
-0.09 0.54 0.71 -2.15
0.145 -0.39 0.47 1.45Δ
ln（tax）
Δ
ln（gdp_3）
ln（
gdp_2）
ln（
gdp_1）+-0.39 -1.30 -0.55 -1.64
-0.10 -0.60 -0.24 -0.10
0.06 0.11 0.58 1.40
l-0.11 -0.68 -0.35 -0.72Δ
ln（tax）
Δ
ln（gdp_3）
ln（
gdp_2）
ln（
gdp_1）+ε1t
ε2t
ε3t
ε4t（2）
經檢驗上述模型中大部分系數的t統計量在10%顯著性水平下顯著。
再檢驗模型平穩性，采用AR根方法，即如果模型中所有根模的倒數小于1，落于單位圓內，說明模型穩定。單位根圖形檢驗結果如圖1。
從圖1中看出所有單位根都落于單位圓內，說明本文建立的VAR（2）模型平穩，四個變量間存在長期穩定關系，能夠進行下一步分析。接下來將對模型進行格蘭杰因果檢驗及脈沖響應函數分析和方差分解分析。
1.格蘭杰因果檢驗
基于上述VAR（2）模型，對上海市稅收收入、第一產業產值、第二產業產值和第三產業產值波動進行Granger因果檢驗，結果如表2所示。
結果表明：在10%顯著性水平下，稅收方程中，第三產業產值波動不是稅收變動的Granger原因，第二產業和第一產業產值波動是稅收變動的Granger原因，三大產業產值波動聯合起來是稅收變動的Granger原因；第三產業方程中，稅收波動不是第三產業產值變動的Granger原因，第二產業和第一產業產值波動是第三產業產值變動的Granger原因，但三者的聯合波動是其變動的Granger原因；第二產業方程中，稅收、第三產業、第一產業及三者聯合波動均不是第二產業產值變動的Granger原因；第一產業方程中，稅收及第三產業產值波動都不是第一產業產值變動的Granger原因，第二產業產值及三者的聯合波動是第一產業產值變動的Granger原因。
2. 脈沖響應函數分析
在第0期分別給一個正沖擊，變量的波動情況如圖2。
從圖2（a）中可以看出：在本期給變量Δ2ln（gdp_3）一個正向沖擊后，Δln（tax）在前9期內正向波動，在第4期達到最高點，從第13期開始小幅負向波動，29期后趨于穩定。說明第三產業在前期對稅收收入有促進作用，后期對稅收收入有小幅度阻礙，但總體會促進稅收收入增長。
從圖2（b）中可以看出：在本期給變量ln（gdp_2）一個正向沖擊后，Δln（tax）在前3期內正向波動，第2期達到最高點，第4期到第5期負向波動，第4期達到最低點，此后一直正負波動，到30期趨向平穩。說明第二產業沖擊對稅收收入的作用是交替進行的。
從圖2（c）中可以看出：在本期給變量ln（gdp_1）一個正向沖擊后，Δln（tax）在前9期內一直負向波動，在第3期達到最低點，后期有小幅度正向波動，第25期開始趨向平穩。說明第一產業的沖擊對稅收收入并沒有促進作用。
3.方差分解分析
為了進一步分析每一個產業結構沖擊對稅收收入變化的貢獻度，本文接下來將進行方差分解分析，具體結果如下。
結果表明：第二產業對稅收收入的貢獻率最大，約在40%左右，在第15時期達到最大，為45.58%，隨后有減小趨勢；第三產業對稅收收入的貢獻率次之，約為20%，并且貢獻率一直在增大；第一產業對稅收收入的貢獻率最低，一直維持在6%左右。
四、結論和政策建議
本文利用1994～2011年上海市稅收收入、第一產業、第二產業和第三產業時間序列數據建立了VAR（2）模型，從產業結構角度闡明了上海市稅收收入超過生產總值增長的現象，結果發現：上海市稅收收入增長的主要來源是生產總值的增長，且稅收收入的彈性較大，為1.26，超過1，確實出現了稅收收入超過生產總值增長的現象；來自第三產業的沖擊在前期會給稅收收入帶來同向較大的影響，后期有小幅度負向影響，總體影響為正向影響，來自第二產業的沖擊會給稅收收入帶來正負交替的影響，來自第三產業的沖擊對稅收收入主要帶來負向影響；在對稅收收入的貢獻程度中，第二產業的貢獻程度最大，呈現拋物線狀態，第一產業貢獻度次之，但呈現遞增狀態，第一產業的貢獻度最低，為6%左右。因此，上海市在面對稅收收入超生產總值增長這一現象時，要優化產業結構升級來促進經濟增長，從而使稅收進一步增長。特別是第三產業的技術創新，如金融業可以創新產品種類，同時要保持第二產業穩定增長，實現從粗放型生產向集約型生產轉變。
參考文獻：
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[4]谷寒梅.稅收增長超GDP增長的因素分析[J].法制與社會，2008（12）.
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篇（3）
中圖分類號：F12 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2013）03-000-01
當前我國經濟快速發展，稅收的收入也有了較大幅度的提高。GDP的增加是構成稅收收入增長的客觀基礎和必要條件。財政稅收收入與GDP產值之間有著不可分割的關系，探索財政稅收收入對GDP產值的影響，對我國經濟發展提供一定的借鑒和幫助，具有較強的現實意義。
一、財政稅收收入與GDP的差異性分析
（一）影響程度方面的差異
國內生產總值是社會經濟運行狀況的直接反映和體現。財政稅收收入雖然從總體上看包含在國內生產總值之中，但地方財政收入還體現著與國家財政的分配關系，在不同時期，由于分配政策、分配方式等變化，會帶來財政收入中非經濟因素的變化，直接影響地方財政收入總量的變化，進而影響與國內生產總值之間的數量比例關系。
（二）核算原則的差異
目前，我國GDP主要是依據統計資料、行政管理資料、會計決算等資料進行加工整理得出的。由于企業核算采用權責發生制原則，因此，GDP也是以權責發生制為核算基礎的，即生產的產品，無論當期是否銷售，都應計入當期的地區生產總值中。而財政稅收收入的核算采用收付實現制原則，即只核算當期實際繳入國庫的資金，對于當期生產出來但尚未實現銷售的產品，或者雖然已經銷售但由于企業拖欠稅款等原因而導致的不能入庫的商品，政府都不能得到相應的稅收收入。因此，由于核算原則的不同，會產生財政收入與國內生產總值之間的差異。
二、財政稅收收入與GDP的影響因素分析
從理論上講，二者的變化應該是保持同步的變化規律。但是受我國經濟條件自身的限制和世界經濟形勢以及國家宏觀調控的一系列因素的影響，財政稅收收入與GDP的關系有一些變化。主要的影響因素有：1.計劃經濟向市場經濟體制的影響，我國財政稅收收入占GDP的比重呈現出下降的趨勢，這主要是由于在計劃經濟向市場經濟轉化的過程中，國有經濟的集中性財力占GDP的比重有所下降，這種狀態相對來說是比較合理的。但是如果持續下降，將會出現很多的弊端，使政府的宏觀調控能力有所下降。2.經濟結構產生的影響，從改革開放以來，隨著經濟體制改革的不斷深入，所有制結構發生了一定的變化，非國有經濟創造的GDP占全國GDP的比重有所增長，而同時國有經濟所占比例下降。但是當前我國的財政收入90%以上是來自稅收，而稅收的收入60%-70%來自于國有經濟。國民經濟增長的同時，國有經濟創造的稅收在降低，因此全國財政收入中占GDP的比重也呈現出下降的趨勢。3.收入分配結構的變化產生的影響。從改革開放以來，我國采取了一系列的措施和手段調整國民收入分配的格局，收入分配向著個人傾斜。居民收入占GDP的比重有所增長。個人的收入增加，但是從居民個人手中所繳納的稅款比例比較低，造成了稅款的大量流失，這也影響了財政的增長幅度。4.經濟環境產生的影響，這是影響財政稅收收入和GDP的重要因素。每一年的GDP的增長不同。這主要是受當時國家經濟治理整頓大環境的影響。例如：國家出臺相應的政策，會使全國的經濟受投資拉動的影響，促進了我國經濟的快速發展，同時對以后相近年份的GDP也會產生一定的影響。5.經濟效益的制約性，經濟效益不佳將會導致財政收入增幅下降，同時GDP的增長也會產生波動。特別是在一些國有大中型企業，是我國經濟的支柱，也是財政收入的主要來源。當前由于多種原因，導致我國許多企業經營狀況不理想，產生經濟效益嚴重下滑的現象，生產出來的產品滯銷積壓，形成了有產值無稅收的狀況，而有些企業陷入了財政困境，形成有銷售無收入的現象。這些都會影響稅收和GDP的產值。
三、我國財政稅收收入對GDP產值的影響的特點
（一）不同地域影響效果存在差異性
根據調查研究發現，經濟比較發達的城市財政稅收的收入對GDP的影響較大，對我國的經濟實力存在著不可忽視的影響作用。而相對經濟比較落后的地區，財政稅收收入對GDP的影響相對來說比較小。因此不同的地域影響的效果存在著一定的差異性。
（二）財政稅收收入占GDP的比重呈現下降的趨勢
隨著我國經濟的發展，財政稅收收入占GDP的比重呈現出下降的趨勢。通過研究發現，當前現在的財政稅收收入對整個國家的經濟的貢獻率下降，同時也充分體現出當前我國的財政稅收收入下降。
（三）我國的財政稅收入對落后地區經濟的拉動效果不明顯
從近幾年中國的GDP收入的數據看，GDP在各年上升的很快，但是在一些偏遠的地區；例如寧夏、青海等地，財政稅收收入一直處于徘徊中的迂回，對于經濟的增長不能起到明顯的拉動作用。
四、結束語
我國的財政稅收收入整體上對GDP的產值有很大的影響，但是現在隨著經濟的發展呈現下降的趨勢，充分說明我國稅源的結果發生了一定的變化。我國稅收收入的來源呈現出地域的差異，東南沿海地區稅收的收入比較高，而在欠發達的地區，經濟發展所起的作用不是很明顯。
篇（4）
研究與試驗發展簡稱為R&D，是技術創新的核心部分，是企業形成自主知識產權的技術源，企業R&D投入大小反映了企業的技術創新規模，是企業科技實力的重要指標。企業R&D的產出主要表現為企業專利技術的形成，以及轉化為最終新產品的投產。早在1999年國家就陸續出臺了一系列稅收優惠政策以鼓勵企業技術創新，特別是2008年開始實施的新《企業所得稅法》以及一系列以特定產業為對象的優惠政策，通過有條件的稅額減免，調動了企業技術創新的積極性，帶動了R&D的投入。根據《茂名統計年鑒》和《廣東省科技年鑒》數據披露茂名市社會R&D支出從2001年的12000萬元增長到2012年的89234.9萬元，增長幅度為643.6%，在此期間專利申請個數由2001年的75件增長至2013年的2530件，增長幅度為3273.3%，高新產品總值從由2001年的17.27億增長至2012年的70.42億，增長幅度為307.8%.激勵技術創新的稅收優惠政策主要分為所得稅優惠激勵和流轉稅優惠激勵，然而兩者是否都對R&D的投入產出的所有指標產生激勵效應？本文擬以茂名市2001至2013年的社會R&D投入產出指標為樣本，對以上問題進行實證分析。
一、文獻回顧
在稅收激勵對企業技術創新的影響效應研究方面，吳秀波（2003）先詳細介紹國外對于稅收激勵研發效果的評價方法，在此基礎上采用實證分析了我國R&D支出稅收激勵效應，結果顯示我國當前稅收激勵對于R&D支出影響十分有限。[1]方重、楊昌輝、梅玉華（2010）以2007年全國9000家企業為樣本，根據相關數據，構建了企業自主創新與稅收優惠政策相關性的B-index模型，測算出我國企業自主創新研發投入的成本彈性約為0.4%-0.7%，即稅收優惠政策每降低企業自主創新研發成本1%，終會促使企業自主創新投入增加0.4%-0.7%。即政府每減免企業一元錢并不能換來企業增加一元錢研發支出的結果，由此得出我國現行激勵企業自主創新的稅收優惠政策的低效性。[2]李嘉明、喬天寶（2010）通過建立稅收對高新技術產業發展的短期和中長期效應模型，通過實證分析不同稅種的優惠對高新技術產業現時和未來發展的影響，所得結論認為所得稅優惠和增值稅優惠都能促進高新技術產業現時的發展，但對于高新技術產業未來的發展，所得稅優惠則能更好地發揮其效應。[3]周阿立（2010）以2007、2008、2009三年上市公司年報為對象，通過建立多元線性回國模型分析了新《企業所得稅》稅收優惠變化對上市公司R&D投入的影響，其結果顯示所得稅稅負與R&D投入強度呈顯著負相關，即降低所得稅稅負對R&D投入具有較強的促進作用[4]。本文將沿用上述學者研究方法，建立多元線性回歸模型分析茂名市2001至2013年所得稅優惠政策與流轉稅優惠政策對社會R&D投入產出指標的影響效應。
二、樣本選取和研究假設
（一）樣本選取
本研究樣本對象為2001-2013年茂名企業所得稅優惠與流轉稅優惠對社會R&D投入產出指標影響，其中社會R&D投入指標為茂名當年R&D支出總額、產出指標分別為當年專利申請個數及當年高新技術產品產值。數據來源于《茂名統計年鑒》、《廣東科技統計年鑒》、《廣東省財政年鑒》以及廣東科技廳網站，并進行了相關的整理。
（二）研究假設
R&D是技術創新的核心，其投入大小反映了企業的技術創新規模。R&D投入的產出成果表現為企業專利技術的形成，而專利技術的產品化和市場化是企業R&D活動的最終目的，即R&D投入產出鏈條傳遞為：R&D投入――形成核心技術――新產品市場化。
首先，社會R&D投入尤其是企業R&D投入過程中，高風險與高成本相互并存。降低研發成本意味著降低研發風險，研發成本來自于企業投入研發的各種資金成本、人力資源成本、運營成本等，它們恰好是企業所得稅的核算，如果政府通過稅收優惠政策，將企業所得稅的部分收益渡讓給企業，如直接進行稅基扣除，則有利于企業降低研發成本，R&D投入的意愿便會加強?，F行所得稅優惠政策中如研發費用加計扣除、資產加速折舊、創投企業投資抵減、特定企業低稅率優惠等，都為企業降低研發成本和風險提供了機會。由此提出第一個假設：
H1：相較于流轉稅優惠，所得稅優惠更能激勵企業R&D投入。
其次，R&D投入最終成果具體表現為專利技術的形成。但促使專利技術形成的不但包括企業自身研發費用的支出，還包括許多市場需求的拉動，如單位或個人的技術轉讓、咨詢，科技服務企業的培育等，這些由市場需求拉動的交易更多的涉及流轉稅中營業稅的征收。如果政府通過稅收優惠政策，將營業稅的部分收益渡讓給技術項目的買賣雙方，則有利于降低專利技術的開發與交易成本，會促進更多的專利項目形成。由此提出第二個假設：
H2：相較于所得稅優惠，流轉稅優惠更能促使專利技術的形成。
最后，專利技術需要轉化為產品并通過市場化才能實現其核心技術價值。這一階段，新產品將面臨來自市場的各種產品競爭，其市場份額的大小、流通渠道的暢順將直接影響其銷售及產值。增值稅作為流通環節最大的稅種，稅收優惠力度將直接影響著產品的流通。如果政府通過稅收優惠政策，將增值稅的部分收益渡讓給新產品的流通，則新產品能憑借價格優勢迅速市場化并提升總產值。由此提出第三個假設：
H3：相較于所得稅優惠，流轉稅優惠更能促進專利技術產品市場化。
三、變量選擇及模型設計
稅收優惠政策激勵科技創新，不僅僅是促進企業R&D投入，而是要對完整的R&D投入產出鏈條予以扶持，才能達到科技帶動經濟的最終目標。本項目正是以R&D投入產出鏈條相關指標作為因變量，分別考察流轉稅優惠政策和所得稅優惠政策對鏈條指標的影響程度。 對于因變量，考察R&D投入的指標采用R&D投入強度（RDP）表示、考察專利技術形成的指標采用專利申請數量（PA）表示、考察高新技術產品市場化的指標采用高新技術產品產值比例（HTPV）表示。對于自變量，用于所得稅優惠影響的指標采用所得稅稅負（ITR）表示、用于流轉稅優惠影響的指標采用流轉稅稅負（TTB）表示。具體變量定義如下：
R&D投入強度（RDP）：R&D費用/GDP
專利申請數量（PA）：專利申請總數
高新技術產品產值比例（HTPVP）：高新技術產品總產值/GDP
所得稅稅負（ITR）：市級所得稅收入/GDP
流轉稅稅負（TTB）：市級流轉稅收入/GDP
在模型構建方面，針對以上三組假設對應建立三組多元回歸線性模型（1）（2）（3）：
RDPi=a0+a1ITRi+a2TTRi+?i（1）
PAi=β0+β1ITRi+β2TTRi+θi（2）
HTPVPi=γ0+γ1ITRi+γ2TTRi+μi（3）
四、實證結果與分析
（一）統計描述
（詳見表1）
統計描述顯示所得稅稅負（ITR）、流轉稅稅負（TTB）的均值分別為.00572909和.0003891，R&D投入強度（RDP）、專利申請數量（PA）、高新技術產品產值比例（HTPV）的均值分別為.0025357、.0521327和612.0769。
（二）實證結果和分析
根據篩選后的數據樣本，通過spss20軟件對實證模型（1）（2）（3）進行方差分析及系數估計，估計結果為表3C表7所示。
表2中的回歸方程P值為0.030小于0.05，說明模型（1）用于回歸分析具有統計學意義。表3中流轉稅稅負（TTR）P值為0.304大于0.05，即用TTR來預測因變量研發費用強度（RDP）無統計學意義，所得稅稅負（ITR）P值為0.16小于0.05，說明有統計學意義，且系數為-18.572，ITR與RDP成反向關系，即ITR降低1個單位，RDP會增加18.572個單位，支持H1假設。
表4中的回歸方程P值為0.010小于0.05，說明模型（二）用于回歸分析具有統計學意義。表5中流轉稅稅負（TTR）P值為0.08小于0.05，具有統計學意義，且系數為-646043.399，與因變量專利申請數量（PA）成反向關系，即TTR降低1個單位，PA會增加646043.399個單位;此外，所得稅稅負（ITR）P值為0.025同樣小于0.05，具有統計學意義，且系數為-7174846，與PA成反向關系，即ITR降低1個單位，PA會增加7174846.079個單位，但表中標準化系數的結果正好相反，TTR和ITR標準化后的系數分別為-0.720和-0.566，由于標準化系數是在統一了自變量量綱后得到的系數，更具有比較意義，因而按照標準系數結果對比，TTR對PA的影響要大于ITR，從而支持H2假設。
表6中的回歸方程P值為0.701大于0.05，說明模型（3）用于回歸分析不具有統計學意義。同時，表7中流轉稅稅負（TTR）和所得稅稅負（ITR）P值分別為0.742和0.420均大于0.05，無統計學意義，即TTR與ITR的變動與因變量高新技術產品產值比例（HTPVP）無相關性，從而拒絕H3假設。
四、結論
通過上述對茂名市相關指標2001C2013年數據的實證分析可得，兩種稅收優惠政策均能促進茂名技術創新。其中，在激勵R&D投入方面，現行所得稅優惠的激勵作用明顯，但流轉稅難以發揮其激勵作用;在激勵專利技術形成方面，所得稅和流轉稅優惠都能起到激勵作用，其中流轉稅的激勵作用較大;在促進技術產品市場化方面，所得稅和流轉稅優惠都未能對本市的高新技術產品產值產生相關影響。
參考文獻：
[1]吳秀波.稅收激勵對于研發投資的影響：實證分析與政策工具選拔[J].研究與發展管理，2003（2）：36-41.
[2]方重，楊昌輝，梅玉華.論“創新所得稅收抵免”對中小企業的激勵效應[J].稅務研究，2010（8）：16-18.
[3]李嘉明，喬天寶.高新技術產業稅收優惠政策的實證分析[J].財政與稅務，2010（6）：41-46.
[4]周阿立.新《企業所得稅法》與新無形資產準則對上市公司研發投入的影響[J].稅務研究，2010（8）：19-21.
[5]張同斌，高鐵梅.財稅政策激勵、高新技術產業發展與產業結構調整[J].經濟研究，2012（05）：58-70.
篇（5）
一、各項指標分析
（一）工業總產值指標分析
年鎮尚未建立工業區時，有7家工業企業位于后來建成的工業區區域內，為了比較的方便，也為了使數據按照同一口徑具有可比性，故將該7家企業的各項指標作為園區比較的基數（下文如無特別說明，都按此種涵義理解）。年，工業區原7家企業工業總產值為17339萬元，年度工業區預計完成總產值150000萬元（年度1-10月份已完成107000萬元，工業區年工業產值比年增加了6倍多。年度全鎮工業產值預計為218900萬元（年度1-10月份已完成15510萬元），比年度的44377萬元，增加了近4倍。工業區產值的增長速度要快于全鎮工業產值的增長速度。各年的具體工業產
園區內和全鎮每年工業產值的增減情況如何，兩者的變動又存在什么關系呢，請看下圖：
圖一：園區和全鎮工業產值增加趨勢圖
由圖可知，園區和全鎮工業產值的同比增加數所走過的軌跡有著許多相似之處，年建園之初，增加比例小幅上揚，經年、年的大幅增加后，年、年漸趨平緩。但是兩者又有所區別，主要體現在同比增加比例數值的大小上，除年以外，鎮工業產值增加比例都要小于園區該項指標，尤其是年和年兩年，兩者的差距尤為顯著。
下面通過雷達圖示來看看工業區產值占全鎮工業產值的變化情況
圖二：園區內工業產值占全鎮工業產值比例圖
圖中很清晰的顯示了工業區產值占全鎮工業產值的比例逐年提高這一趨勢，從年的39.1%，一直到年的68.5%。單從工業產值該項指標而言，園區經濟在全鎮經濟中的地位越來越重要，甚至可以說是起到了舉足輕重的作用。
（二）工業企業（規模以上）數量指標分析
企業數量的增減也能反映一個地區經濟發展的程度和趨勢，尤其是較大型企業的數量。我們將年產值在500萬元以上的企業稱為規模以上企業（以下簡稱規上企業），并以此為標準統計了全鎮和工業區年到年的企業數量，如下表：
總體來看，全鎮和工業區內規上企業逐年增加。年相比年，區內增加了18家，增長到原來的5.5倍；全鎮則增加了30家，增長到原來的3.67倍。為了更好了解工業區內和全鎮規上企業數量變化之間的關系，請看下圖：
圖二：工業區內和全鎮規上企業數量變化圖
圖中曲線代表的就是年區內規上工業企業占全鎮規上企業的比例，從年（也就是建園之年）起，該項比例就不斷提高，從21%一直上升到年的61%，年稍有下降，為50%。說明全鎮較大型工業企業有向工業區集中的趨勢。
（三）工業利潤指標分析
對一家企業來說，在其成熟穩定期，利潤指標往往比產值指標更能說明問題，因此對于一個地區的經濟也是非常具有說服力的一項指標。我們對此也做了一下統計（其中年為計劃數）：
圖三顯示，無論是全鎮工業利潤還是園區內工業利潤，其增長趨勢并不平穩，而是一直處于波動狀態，全鎮在年和園區在年都出現了負增長，分別為-6%和-13%。為了探究其原因，我們調閱了當年相關的資料，發現主要是因為某些較大型企業或受行業不景氣影響、或因剛剛投產和原材料成本上漲等，導致當年的利潤出現微利或較大幅度的虧損。比如年某某化工企業受行業不景氣影響，利潤從年的近500萬下滑到30幾萬；又如某某電子企業年投產，當年產出近1.5個億，卻虧損近700萬。
圖四顯示，園區內工業利潤占全鎮工業利潤的比例有總體下降的趨勢，03年之前，該比例在70%左右徘徊，03年之后，則基本處于50%的水平，這與園區產值占全鎮工業產值逐年增加的趨勢形成鮮明對比。
（四）稅收數指標分析
一個地區財政收入的多少直接影響著該地區公共事業的完善程度和基礎建設的建設力度，最終影響到當地經濟的發展速度，而稅收是財政收入的最主要來源，因此很有必要分析一下工業園區在這方面的貢獻。需要說明的是，由于資料所限，沒法獲取04年以前的相關數據，也沒有按具體稅種對稅收數加以分解，全鎮稅收額也只是一個總數，沒有按產業加以分類。雖然有上述諸多不足之處，但通過我們的分析，在一定程度上還是能說明某些問題的。
由表可知，年到年，全鎮和園區稅收總額逐年增加，全鎮從6812萬元增長到15000萬元（預計數，1-10月完成10727萬元），園區則從2388萬元增加到4100萬元（預計數，1-10月完成3429萬元）。年均增加的幅度雖然不太一樣，05年全鎮增長幅度大于園區，而06年正好相反，但兩者的比例卻基本保持穩定，在20%-35%之間浮動。
（五）就業人數指標
該項指標比較簡單，又由于資料所限，只能獲取園區04年到06年的統計數據，也就不再展開論述，請看
從圖中可以看出，工業區在解決全鎮人口就業方面也在扮演著越來越重要的角色。
二、綜合評價
通過以上的五項指標分析，我們發現工業園區無論是在工業產值、工業利潤、企業數量（規上）還是稅收總額、就業人數等方面都對全鎮產生著重要影響，尤其是工業產值方面，在更是占了全鎮工業產值的近七成之多。但是，通過對數據的統計分析后我們也發現了一些問題，，主要體現在以下兩個方面：
（一）、工業區建區時間短，處于發展的初級階段，因而總體規模不大，龍頭企業缺乏，創稅大戶也較少。工業區年總產值只有12個億，最大的企業年產值只不過4個億，創稅1000多萬，而附近某鎮的工業區年總產值超過30個億，最大一家企業的年產值也超過10個億，創稅過4000萬元，差距是全方位的。
（二）園區企業創利和創稅質量普遍不高。相對于全鎮工業產值的高比例，在利潤和稅收這兩項指標上，園區企業沒能作出應有的貢獻，相對偏低，參看下圖：
圖六：各項比例圖
從圖中可以清晰的看到，從04年開始，園區內工業企業利潤占全鎮工業利潤比例都要低于園區內工業產值占全鎮工業產值比例，而園區稅收占全鎮稅收比例更是低于園區內工業企業利潤占全鎮工業利潤比例
三、對策和建議
針對以上存在的問題，可以采取以下措施加以改進：
篇（6）
1994年來，隨著全國經濟體制的改革、稅收體制的不斷完善和新征管法的實施，__經濟建設和國稅事業有了巨大騰飛。十年來國稅共組織稅收收入209315萬元，從94年的9951萬元上升到20__年的35821萬元，翻了近兩番，年年圓滿完成省局下達的各項稅收任務，占財政收入534794萬元的39.14%，為全市經濟發展做出了重大貢獻。
1、稅收隨經濟波動而起伏。從上表中可以看出，三年gdp增長率有升有降，20__年gdp增長率達28.05，而國稅收入增長率為-3.39，與gdp增長率異步幅度較大，主要原因是20__年與20__年相比，油田原油產量從70萬噸減少到65萬噸，平均價格從1500元/噸降到1200元/噸，原油基本無利潤可言，與20__年相比所得稅減少6000萬元左右，同時增值稅減少3500萬元，這樣使國稅收入同比減少，呈負增長狀，造成稅收增長率與gdp增長率異步。20__年、20__年稅收增幅與gdp基本增幅同步，體現出我市稅收與經濟發展的緊密關系。
2、經濟與稅收收入的主導移位。我市從經濟類型來看，非國有經濟提供的稅收發展迅速，股份制經濟已成為我市稅收收入的主導。近5年來，我市國有、民營經濟穩步發展，股份制經濟和涉外企業日益增多，各種經濟成份全面發展。股份制經濟提供的稅收占國稅收入比重已由1999年的13.5%迅速上升至20__年67.14%，國有經濟和民營經濟提供的稅收所占比重由1999年的69.98%降至20__年的20.62%。但國有及國有控股經濟稅負明顯高于非國有經濟，內資企業稅負高于外資企業。通過上表，我們對不同類型企業創造的工業產值在工業總產值中的比重與其稅收收入貢獻率進行比較，以衡量這兩個比重是否匹配。1999年國有及國有控股經濟創造的產值占工業總產值的比重為55.9%，其稅收收入貢獻率卻高達76.35%，國有經濟承擔了國家絕大部分的稅收任務。與此相對應，非國有經濟創造的產值占工業總產值的44.1%，其稅收收入貢獻率僅為24%。到20__年這一現象稍有變化，國有及國有控股經濟創造的工業總產值比重為59.8%，稅收收入貢獻率為69.87%，非國有經濟創造的工業總產值比重為40.2%，稅收收入貢獻率為30.13%。國有及國有控股經濟稅負明顯高于非國有經濟的稅負水平。涉外企業創造的產值占工業總產值的比重由1999年3.3%上升至20__年的4.45%，而其稅收收入貢獻率僅由2.53%上升至2.67%。這說明在整個稅收收入的分配格局中，由于國家對涉外企業在稅收政策上的傾斜，給予了大量的稅收優惠政策，造成涉外企業的稅收負擔率要低于內資企業。
3、全市稅收增速快于經濟增速。20__年兩稅與gdp彈性系數為0.87，而02、03兩年為1.61、1.19均在1以上，發展速度明顯快于經濟增速，主要原因：
一是政策因素。從20__年來，國稅開征“個人利息所得稅”，使稅收收入每年增收1000萬以上，20__年、02、03年分別征收“個人利息所得稅”1273萬元、1582萬元和1802萬元。
二是本市經濟發展所致。20__年后，我市經濟從低谷開始回升，我市納稅大戶中石化股份有限公司江漢油田分公司扭虧為贏，20__年入庫企業所得稅11820萬元，20__、20__、20__年分別入庫企業所得稅5674萬元、4151萬元、4200萬元。__制藥是我市一家上市企業，由于上市引來了大量資金，通過幾期技術改造和設備改造使產品種類和質量上了新臺階，在全國同行業中占居較大優勢，三年來入庫稅收分別為695萬元、768萬元、1168萬元，比20__年480萬元都有較大幅度增長。華盛鋁電和江鉆股份是我市有色金屬冶煉及壓延加工行業的代表企業，三年來這兩個企業累計入庫稅款分別為5189萬元、9830萬元，為我市稅收增長起到重要作用。
三是加大征收管理力度。一直以來，我市國稅系統始終以組織收入為中心，以“加強征管、堵塞漏洞、懲治腐敗、清繳欠稅”的政策為方針，大力推進依法治稅，打造“申報納稅、集中征收、重點稽查、微機監控”新的征管模式，改善稅收環境，降低稅收成本，提高稅收干部的政治素質和業務素質，依法辦稅；宣傳稅法以提高國民納稅意識，依法納稅。信息技術是稅收征管強大的工具，從五年前我市國稅系統城區就試行電子申報繳款，稅款直達，為納稅人提供了方便，使稅收申報及時快捷，通過納稅人預存稅款，減少了稅務部門一定工作量，同時可保證稅款及時劃解入庫，加強信息化建設提高了工作效率。抓征管質量一直是我稅收工作的重要一環，我們通過對基層申報率、入庫率等指標的考核，管理與效益掛鉤，職務與責任結合，加強重點稅監控工作，規范執法行為，加大打擊偷、逃、騙稅行為和稽查工作的力度，壓縮陳欠，杜絕新欠增加了稅收，對稅收的增加起到了重要作用，同時也產生了一部份“虛收”稅款。
4、百元gdp兩稅含量低于全省平均水平。20__年、20__年、20__年三年全省百元gdp兩稅含量平均為3.9、3.98和4.14，而我市分別為2.85、2.97、3.02，低于全省平均水平。主要原因：一是“兩稅”稅源減少，20__后，我市消費稅源驟減，油田石化廠按國家政策停產倒閉，從20__年入庫消費稅2197萬元下降至20__年的349萬元，且三年來都是收的往年存欠。二是我市是一個農業為主的縣市，地區生產總值工業增加值含量不高，從上表看，工業增加值20__年同比下降18.4%，20__年同比下降14.89%，20__年同比有所回升，三年來我市工業增加值占地區生產總值含量低于全省平均水平（數值見下圖），同時工業環節欠稅較多。三是商業企業的激烈競爭至使商業企業的毛利率大幅下降，商業稅收占總稅收含量減少，同時社會商品零售總額中含在不繳納增值稅的飲食業，也影響了我市百元gdp兩稅含量。
二、稅收政策變化改變了稅源結構
1、增值稅、消費稅稅源情況：“兩稅”額逐年上升，其中增值稅上升勢頭可喜，而消費稅驟減，占總收入比例從7.32
%下降到1.68%；原因是：根據中石化股份有限公司（20__）第6期會議紀要精神，該廠已于20__年11月25日關閉，停止生產，原加工原油計劃17萬噸撥給荊門煉油廠。該廠多年來，一直我市的納稅大戶，每年加工原油17萬噸，實現入庫消費稅1800萬元左右，增值稅1300萬元左右。該廠的關閉，使一些依賴于石油化工廠的附屬企業如江漢油田石化實業公司、江漢油田三江石化實業公司、江漢油田三江石化實業公司油脂化工廠等諸多企業也將隨時之關閉。這樣，該化工廠的關閉使我市稅源直接減少“兩稅”3300萬元左右，其中消費稅源1800萬元。2、營業稅源情況：根據財政部、國家稅務總局有關文件，從20__年起，銀行、保險、證券等機構在國稅所納營業稅稅率從3%點按每年下降一點執行，到20__年后國稅無營業稅可納。營業稅入庫從20__年384萬元下降至20__年0萬元。
3、企業所得稅稅源情況：全市現有企業所得稅征管戶151戶，監管企業17戶，在征管戶數中，20__年元月一日以后新辦企業113戶，原有企業21戶。省局下達我市全年所得稅收入計劃6000萬元，共完成4302萬元，占年收入計劃71.7%。我市的主要所得稅稅源大戶為中石化江漢油田分公司、江鉆股份公司__制造廠、湖北省煙草公司__分公司、中石化湖北石油公司__分公司等企業。企業所得稅稅源結構中，中石化江漢油田分公司和江鉆股份有限公司__制造廠，這兩戶企業占我市所得稅收入的96%。中石化江漢油田分公司全年共入庫所得稅4200萬元。江鉆股份有限公司__制造廠是從20__年10月劃歸我市就地繳納企業所得稅，劃歸我市征管后共入庫稅款1035萬元。
4、個人利息所得稅情況：從20__年下半年開征個人利息所得稅以來，累計入庫5303萬元，該稅種稅源穩定，總體呈上升趨勢。
5、從級次上看市級收入比重加大
三、稅源相對集中，地區、企業、行業、經濟類型之間差異明顯
我市稅源分布呈現出四個特點：
1、地區差異
稅收主要來源于油田地區，從表中可看出：我市稅源主要集中在油田地區，油田地區是我市稅源的主體，對我市稅收起支柱作用，三年來累計入庫稅款69978萬元，占我市三年總收入97472萬元的71.79%，三年來油田稅收占總收入比例有一定下降，從76.05%降至20__年的68.86%，主要是__地方企業有了新的發展，城區部份企業經濟狀況好轉，部份鄉鎮新起了一些小型企業，這些小稅源對我市稅收起了不可忽視的作用。油田地區的稅款入庫直接影響我市整體稅收情況。油田地區代表企業有：中石化江漢油田分公司、江漢油田財務處、江鉆股份、油田鹽化工總廠和油田昊江公司，20__至20__年，三年來這五家企業累計入庫稅收為21452萬元、20786萬元和22333萬元，分別占油田3年來稅收總額22845萬元、22468萬元、24665萬元的93.9%、92.5%、90.55%。園林城區是我市需要重點培植稅源的地區，三年來城區入庫稅收占全市總稅收比例逐步上升，由20__年的9.14%上升到20__年的15.52%，該地區代表企業有：__制藥、__市供電局、__市煙草公司、__市棉花公司、__市石油公司。鄉鎮稅源是我市稅源的補充點，是不可缺少的一部份，我市19年鄉鎮、場、辦事處每年入庫稅款占總收入在15%以下，三年來，這部份稅收占總額比例處于上升狀態，主要是部份鄉鎮企業有一個新的發展，鄉鎮企業的代表企業有：華盛鋁電有限責任公司、金港化學科學有限公司。
2、企業差異
稅收主要來源少數重點企業，重點納稅戶是我市稅收收入的主要來源，占我市總收入的80%以上。省局和市委市政府都很重視重點企業的管理和監控，近幾年來，納入全市重點管理的企業有：晶鵬紡織、環保集團、園林青集團、__制藥、化工總廠、金港化學科技有限公司、幸福實業、華盛鋁電、化肥廠、亞利服飾、__鹽化廠、摩托車廠、瑞康藥業、東方機械廠、江赫醫用材料廠(市直企業十六家)，江漢油田分公司、江漢油田財務處、江鉆股份、油田鹽化、昊江公司、利達公司、供電局、煙草公司、棉花公司、石油公司、江漢棉紡。抓好這些企業的管理和監控，摸清掌握了這些企業的生產經營狀況，就等于抓到了我市稅收稅源的主要矛盾和矛盾的主要方面，就掌握了我市稅源的家底，局領導十分重視重點稅源的管理工作，多次反復在會議上強調要抓好重點稅源戶的管理?？偩趾褪【忠彩种匾曋攸c納稅戶的管理工作， 20__年我市納入省重點納稅戶管理的企業有：湖北省煙草公司__市公司，__市供電局，幸福集團鋁材廠，湖北__制藥股份有限公司，中國石油化工股份公司江漢油田分公司、江漢石油鉆頭股份有限公司__制造廠，湖北華盛鋁電有限責任公司，中國石化江漢油田分公司鹽化工總廠等8家企業。
3、行業差異
我市稅收主要來源集中在少數行業，從上表可看出：我市稅收主要來源于制造業和采礦業兩個行業。其中：制造業稅收占增值稅總收入的比例從20__年的37.8%上升到20__年的52.20%；采礦業稅收占增值稅總收入的比例從20__年的46.53%上升到20__年的35.23%。在制造業中：有色金屬冶煉及加工成為我市重點行業，該行業三年來共入庫增值稅14182萬元占三年增值稅總額76149萬元的18.62%，這部份稅收來源于江鉆股份和華盛鋁錠兩家企業。在采礦行業中石油和天然氣開采成為我市重點行業，該行業三年來共入庫增值稅30619萬元占三年增值稅總額的40.21%，這部份稅收來源于中石化股份有限公司江漢油田分公司的原油開采。
4、經濟類型差異
十年來我市經濟結構發生了巨大變化，稅收結構也相應改變。在全國經濟體制改革前，我市稅收主要來源于國有企業和集體企業，幾年來，股份制企業占我市稅收比重越來越大，取代了國有企業的主導地位，國有、集體企業稅收比重呈下降趨勢，而港澳臺外商、私營企業比重略有上升，成為我市稅源不可忽視的重要部份，前景十分遠大。民營經濟稅收增長緩慢。至20__年底，我市國稅部門登記個體
工商戶4281戶，私營企業88戶，實現國稅收入3419萬元，僅占全市入庫稅收的9.54%，而全省民營經濟稅收占國稅收入比重為28.2%，而且5年間全市民營經濟稅收增長僅為51.7%，也大大低于五年來全市國稅稅收增長率。再加上民營經濟往往存在財務制度不健全，稅務機關只能對其采取定額征收的方法，目前普遍存在核定稅額偏低現象。如此，勢必減少民營經濟在稅收收入中的份額。四、同全省稅收負擔率比較我市宏觀稅負偏低
1999年我市稅收負擔率為2.86，全省為4.43，20__年我市為3.82，全省為4.8，均低于全省指標。從掌握資料分析，造成上述結果的原因主要有以下幾點：
1、缺乏大的消費稅源，由于江漢油田石化廠因政策因素關停，使我市失去主要的消費稅源，消費稅在稅收收入中的比重由1999年的13.7%降至20__年的1.68%，而全省的平均比重為14.2%。
2、第二產業gdp中，工業附加值低，對增值稅影響較大。全市20__年工業總產值為112億元，實現工業增加值僅為37.26億元，工業附加值率不足33.3%。
篇（7）
十八屆三中全會提出，財政是國家治理的基礎和重要支柱，科學的財稅體制是優化資源配置、維護市場統一、促進社會公平、實現國家長治久安的制度保障。財政收入不僅是衡量政府財力的指標，而且是政府履行公共職能的資金來源。1994年我國開始實行分稅制財政管理制度，地方政府可以因地制宜、因時制宜地決定立法、開征、停征、減稅、免稅，確定稅率和征收范圍。因此，地方財政收入的影響因素不盡相同，研究不同地域的財政收入影響因素是促進各地方經濟長期平穩的增長的基礎。
對于現階段已有的財政收入影響因素的研究，學者們從不同的角度出發，研究出了很多豐富的成果。楊蕾（2012）[1]通過逐步回歸方法得出我國稅收高增長的主要影響因素有財政支出總額、貨物進出口總額以及零售商品價格指數；張恩銓（2015）[2]通過回歸分析得到影響新疆地區財政收入的主要因素為稅收和固定資產投資；余力（2015）[3]在模型自變量中加入人口自然增長率，運用多元統計分析方法確定影響中國財政收入的主要因素有GDP、稅收和人口自然增長率；闞躍（2013）[4]通過建立降維后的主成分與江蘇省財政收入之間的線性模型，得到重要的影響因素是工業總產值和進出口總額；何鄧嬌（2014）[5]應用VAR模型分析出影響廣州市財政收入的主要因素是GDP和稅收收入。
以上文章均是通過分析財政收入的經濟理論或者總結已有研究并結合地區實際情況來選取4～5個變量，然后構建財政收入與各待定影響因素間的多元線性回歸模型，確定顯著變量作為財政收入的主要影響因素。[6]第一，在通過理論或文獻選取模型變量的時候，可能存在學者的主觀影響和考慮不全面的情況，如果變量選擇得太少、不恰當或者是加入了對財政收入影響很小甚至是沒有影響的變量，會使得構建的回歸模型效果不好或者計算量大且估計精度降低，對實際政策的制定也沒有指導意義了。第二，多元線性回歸模型是通過普通最小二乘方法來估計回歸系數，而普通最小二乘估計求得的解往往是局部最優解。[6]第三，對于財政收入與各待定影響因素間的多元線性回歸模型，可能存在多重共線性的問題，而用逐步回歸方法來解決多重共線性問題時去掉一些變量后也會失去部分數據信息，必定會使模型的預測精度受損。[7]因此，需要找到一種更加科學、更加客觀的變量選擇模型。
針對以上方法的缺陷，Tibshirani（1996）[8]提出了一種全新的變量選擇方法―Lasso方法，其思想是在最小二乘方法的基礎上，增加了L1懲罰項，這樣就同時實現了變量篩選和參數估計；Efron（2004）[9]提出了最小角回歸算法，解決了Lasso方法的計算問題；Lasso方法的優勢在于計算過程是有順序且連續的且能處理變量間的多重共線性問題，劣勢在于對所有的變量施加相同的懲罰，估計量是有偏的，不滿足Oracle性質（變量選擇的稀疏性、連續性和無偏性）。為了彌補Lasso方法的缺陷，Zou（2006）[10]提出了適應性Lasso（Adaptive Lasso）方法，即加入了懲罰權重；Fan和Li（2011）[11]針對Lasso過程中系數過度壓縮的問題提出了SCAD（smoothly clipped absolute deviation）懲罰方法。
從理論上來說，Adaptive Lasso方法和SCAD方法是相??較科學的變量選擇方法，且均滿足Oracle性質。本文基于云南省1994―2015年的相關統計數據，在模型中加入所有可能的影響因素作為解釋變量，運用SCAD方法選擇出云南省財政收入的主要影響因素，并與逐步回歸方法的結果進行對比。
2研究方法介紹
21逐步回歸方法簡介
逐步回歸方法的主要目的是在自變量很多時，選取一個自變量的子集，使得最終的模型既簡單且對樣本數據的擬合較好。[7]其方法為逐步放入和移出變量，直到沒有合適的理由繼續下去為止，有“向前”“向后”和“雙向”的逐步回歸選項。向前逐步回歸是從只有截距項的模型開始，逐個增加變量；向后逐步回歸是從具有全部自變量的模型開始，逐個減少變量；雙向逐步回歸是不斷增減變量。各軟件的默認方法不同，準則也不同，有些軟件根據自變量的t檢驗的p值來決定是否取舍，有些軟件則使用AIC準則來決定。本文使用R軟件中的step（）函數，其默認值為“雙向”及利用AIC準則來選擇模型。
22Lasso族方法簡介
3數據來源、經濟指標選擇及說明
31數據來源說明
由于1994年我國開始實行分稅制財政管理制度，因此，本文以1994―2015年為樣本區間，選取《云南省統計年鑒》和《中國統計年鑒》中的相關經濟指標數據作為研究對象。
32經濟指標選擇
早期的研究主要停留在財政收入與國內生產總值（GDP）的關系研究上，但是從實際數據來看，云南省財政收入的增長速度波動很大，其與云南省GDP的增長速度變化并不是完全同步的。在2005年前后，云南省財政收入的增長速度是先上升后下降的趨勢，而云南省GDP增長速度是先下降后上升。因此，僅僅將GDP作為財政收入的主要影響因素是不符合實際的。如圖1所示。
文章基于科學、客觀的原則來選擇構建模型的變量。被解釋變量為云南省財政收入（Y，單位：億元），即一般預算財政收入，包括稅收收入和納入一般預算管理的非稅收收入。在對現有的研究和相關理論分析的基礎上，本文選取的解釋變量盡可能包括所有對云南省財政收入有影響的統計指標，具體有：GDP、稅收收入、財政支出、固定資產投資額、社會消費品零售總額、進出口總額、年末總人口、人口自然增長率、社會就業人數、居民消費價格指數、在崗職工工資總額、第一產業增加值、第二產業增加值、第三產業增加值、卷煙產值、旅游業總收入、煤炭消費總量。
33經濟指標說明
331經濟指標選擇的依據
GDP（X1）：國內生產總值，表示經濟發展水平，對地方財政收入有影響。單位：億元。
稅收收入（X2）：是地方財政收入的重要來源。單位：億元。
財政支出（X3）：能帶動地方經濟增長，而地方財政收入離不開經濟增長。[2]單位：億元。
固定資產投資額（X4）：政府主要通過投資來拉動經濟增長，從而帶動財政收入增加。[2]單位：億元。
社會消費品零售總額（X5）：代表社會的整體消費情況，消費增長時，會引起經濟系統中某些方面的變動，最終導致財政收入的增長。[6]單位：億元。
進出口總額（X6）：該因素帶來的影響主要是來自關稅收入，其是政府稅收的重要組成部分，從而影響財政收入。[1]單位：億元。
年末總人口（X7）：在地方經濟發展水平既定的條件下，人均地方財政收入與地方人口總數呈反比例變化。[6]單位：萬人。
人口自然增長率（X8）：據統計，越是落后的地區，人口自然增長率越高，越是阻礙社會經濟的發展，從而影響財政收入。[6]云南省位于我國西南地區，屬于欠發達地區，因此，需要考慮人口自然增長率對財政收入的影響。單位：‰。
社會就業人數（X9）：社會就業人數越多，地方經濟發展水平越高，從而促進地方財政收入增加。單位：萬人。
居民消費價格指數（X10）：英文?s寫為CPI，是根據與居民生活有關的產品及勞務價格統計出來的物價變動指標。由于價格變動是財政收入變化的影響因素之一，因此選取居民消費價格指數作為模型變量。[12]
在崗職工工資總額（X11）：指某一國家或地區在一定時期內，以貨幣或實物形式直接支付給全部在崗職工的勞動報酬總額。在崗職工工資總額中的一部分會作為稅收，組成財政收入的一部分。單位：億元。
第一、二、三產業增加值（X12、X13、X14）：三次產業的增加值都代表著國民經濟水平，產業結構的變化會對財政收入產生影響。單位：億元。
卷煙產值、旅游業總收入、煤炭消費總量（X15、X16、X17）：卷煙、旅游、礦產作為云南省特有的支柱產業，是政府稅收收入的主要來源，對財政收入有一定的影響。[13]旅游業總收入單位為：億元。煤炭消費總量單位為：萬噸標準煤。
332特殊經濟指標的計算
根據有關規定，卷煙實行從價、從量雙重征稅標準，即對卷煙征稅既與卷煙的產量有關，又與卷煙的產值有關。但在《云南省統計年鑒》上只有卷煙的產量，沒有具體產值。因此，本文中卷煙產值的計算公式為：卷煙產值=產量×商品零售價格總指數。同時，為了數據的統一，保證數值的可比性，把商品零售價格總指數均換算為以1994年為基期。[13]
煤炭征收從量稅，且以實際的銷售數量和自用數量為征稅依據，不是指生產數量，故選取煤炭消費總量為計稅依據。[13]結合《云南省統計年鑒》中數據的可得性，煤炭消費總量計算公式為：煤炭消費總量=能源消費總量×煤炭所占比例。
4模型建立
41多重共線性檢驗
411經濟指標間的相關性檢驗
在實踐中，若某些解釋變量間的相關系數高（絕對值高于08或09），則表明多重共線性存在。多重共線性的存在，可能導致各共線變量參數的OLS估計值方差很大，即估計值的精度很低；由于若干個解釋變量共線，則單個解釋變量對被解釋變量的影響無法確定；各共線變量系數估計量的t值低，使得犯第（2）類錯誤的可能性增加，容易將本應保留在模型中的解釋變量舍棄。[15]
圖2各變量的相關系數矩陣
注：矩陣圖左下半部分表示各變量間的相關系數；右上半部分圖示表示變量間的相關性及t檢驗的P值，其中，“×”表示P值大于005，“”的形狀和顏色表示參數間相關性的大小，下同。
由圖2可知，除了居民消費價格指數（X10）外，其他解釋變量間的相關性t檢驗的P值均小于005。說明在5%的顯著性水平下，除居民消費價格指數外，其余解釋變量間存在顯著相關關系。此外，其余解釋變量間相關系數絕對值絕大多數大于08，表明可能存在多重共線性。
412多重共線性檢驗
通過R軟件中的kappa（）函數可以得到條件數k為224×105，遠遠大于1000，則模型存在嚴重的多重共線性。因此，不能通過建立簡單的多元回歸模型進行財政收入影響因素分析。常用的處理多重共線性問題的經典方法有：逐步回歸、嶺回歸、Lasso回歸等。[7]
42模型分析
421指標及數據處理
各經濟指標單位不盡相同，為了消除不同變量間由量綱差異帶來的影響，對數據進行中心化和標準化處理。由圖2所示，居民消費價格指數（X10）與財政收入（Y）的相關性不顯著，在后續建模分析中不考慮該經濟指標。
422變量選擇結果對比
本文采用逐步回歸方法和SCAD方法分別對可能對云南省財政收入有影響的經濟指標進行變量選擇，篩選出對財政收入影響較大的經濟指標，所得經濟指標的系數估計值如表1所示：
由表1可知，運用逐步回歸方法和SCAD方法篩選對財政收入影響較大的經濟指標的結果有很大差異。SCAD方法回歸系數隨相應調整參數變化的軌跡圖如圖3所示。樣本數據經過標準化處理后，逐步回歸法和SCAD方法（滿足Oracle性質：變量選擇的稀疏性、連續性和無偏性）均可通過系數估計值的絕對值大小對重要參數進行排序。逐步回歸方法下，選擇的顯著性經濟指標按重要性排序為：第三產業增加值（X14）、稅收收入（X2）、社會消費品零售總額（X5）、第二產業增加值（X13）、固定資產投資額（X4）、人口自然增長率（X8）；SCAD方法選擇的經濟指標按重要性排序為：財政支出（X3）、進出口總額（X6）、旅游業總收入（X16）、卷煙產值（X15）、年末總人口（X7）。
423模型預測精度對比
針對兩種模型結果差異較大的情況，分別運用10折交叉驗證方法比較模型的預測精度。將數據觀測值大致分為10等份，然后輪流以其中的所有可能的9份為訓練集，用來擬合數據，剩下1份為測試集，一共計算10次，得到擬合測試集時的均方誤差（NMSE）的10個指標，再做平均。兩種模型的均方誤差值見表2。
表2說明在對財政收入的影響因素進行研究時，對于存在多重共線性的情況，SCAD方法的預測精度明顯優于逐步回歸法。
424SCAD方法變量選擇結果分析
篇（8）
20__年我市涉外企業正式登記注冊的有217戶。其中：屬于第一產業的“農林牧副漁業”3戶；屬于第二產業的“采礦業”7戶、“制造業”103戶、“電力煤氣及水的生產供應業”2戶、“建筑業”28戶；屬于第三產業的“交通運輸倉儲和郵政業”7戶、“信息傳輸、計算機服務和軟件業”8戶、“批發和零售業”18戶、“住宿和餐飲業”19戶、“房地產業”5戶、“租賃和商業服務業”3戶、“其他行業”14戶。注冊類型結構為：內資企業9戶、港澳臺投資企業134戶、外商投資企業74戶。
20__年納稅登記戶新增30戶，減少34戶，為213戶。其產業結構：屬于第一產業的“農林牧副漁業”3戶；屬于第二產業的“采礦業”10戶、“制造業”99戶、“電力煤氣及水的生產供應業”2戶、“建筑業”24戶；屬于第三產業的“交通運輸倉儲和郵政業”6戶、“信息傳輸、計算機服務和軟件業”9戶、“批發和零售業”21戶、“住宿和餐飲業”18戶、“房地產業”8戶、“租賃和商業服務業”3戶、“其他行業”10戶。注冊類型結構為：內資企業11戶、港澳臺投資企業126戶、外商投資企業75戶、外國企業1戶。
以上企業直接納入我分局征管范圍的戶數：20__年70戶，20__年66戶。其他均在各縣市區由當地稅務機關負責稅收征管和入庫。
（二）經濟稅源及入庫稅收收入：
20__年全市涉外企業實現產值36.78億。20__年實現產值32.23億。
20__年元至12月，我分局共計入庫稅費4863.55萬元。其中：純稅收入4403.27萬元（營業稅1715.14萬元、個人所得稅808.55萬元、城市維護建設稅1154.34萬元、房產稅251.89萬元、印花稅191.47萬元、城鎮土地使用稅171.89萬元、土地增值稅0.7萬元、車船使用和牌照稅3.41萬元、城市房地產稅105.88萬元）、教育費附加171.35萬元、文化市場建設費收入10萬元、社會保險基金收入278.92萬元。
20__年元至12月，我分局共計入庫稅費5913.52萬元。其中：純稅收入5290.89萬元（營業稅2900.23萬元、個人所得稅828.77萬元、資源稅0.66萬元、城市維護建設稅703.55萬元、房產稅321.21萬元、印花稅207.26萬元、城鎮土地使用稅182萬元、土地增值稅0.89萬元、車船使用和牌照稅2.5萬元、城市房地產稅143.82萬元）、教育費附加351.39萬元、文化市場建設費收入5萬元、社會保險基金收入266.24萬元。
重點稅源戶提供的稅收：
20__年：新能湖南——發電有限公司2155.99萬元、移動通信——公司691.89萬元、昌盛石化419.36萬元；
20__年：新能湖南——發電有限公司2275.99萬元、移動通信——公司__5.08萬元、中國聯通——公司310.16萬元。
二、——市涉外企業宏觀稅負基本描述：
1.宏觀稅負基本數據：
（見附表）
2.基本數據比較：
從稅收總量比較：
20__年度：全省GDP為5641.92億元，稅收收入154.93億元，稅負2.75；——市GDP為590.31億元，稅收收入10.15億元，稅負1.72；我分局負責征管的涉外企業GDP為21.62億元，稅收收入0.45億元，稅負1.23，略低于省市水平。
20__年度：全省GDP為6473.61億元，稅收收入185.33億元，稅負2.86；全市GDP628.57億元，稅收收入11.32億元，稅負1.8；我分局負責征管的涉外企業GDP為25.81億元，稅收收入0.63億元，稅負1.96，高于全市水平。
從產業結構比較：
20__年度第一產業稅負水平全省為零，全市為零，我分局為0.04。第二產業稅負水平全省為2.66（其中工業1.7建筑業7.47），全市1.51（其中工業1.01建筑業4.7）我分局為1.07（其中工業0.91建筑業8.28）；第三產業稅負水平全省為4.24，全市為2.65，我分局為2.34。
20__年度第一產業稅負水平全省為0.01，全市為0.02，我分局為0.01；第二產業稅負水平全省為2.92（其中工業1.93建筑業8.33），全市2.04（其中工業1.33建筑業7.97），我分局為1.71（其中工業1.10建筑業5.48）；第三產業稅負水平全省為4.17，全市為2.48，我分局為2.87。
三、——市涉外企業宏觀稅負比較分析：
從稅收總量角度對比，我分局稅負20__年低于省市水平，
20__年低于全省水平高于全市水平。分析原因主要有兩個：首先，由于統計局與商務局均未對涉外企業做過相應的GDP統計，我分局取得的涉外企業GDP數字系——市工商局涉外科在年檢驗資時按各企業上年GDP乘以全市平均增長率（1.19）得出。該數據明顯大于實際數，造成了稅負比例的偏低。同時，工商部門登記在冊的涉外企業戶數和我分局實際征管的戶數存在很大的區別。前面列出的登記數據20__年217戶、20__年213戶，而我局實際歸口征管的為20__年70戶、20__年67戶，其他百余戶均劃歸其所在地各縣市區統一征收管理。我局在進行宏觀稅負分析時,使用70戶左右的稅收收入除以200余戶的GDP總額，客觀上造成分母過大，以致比例降低。從產業結構角度對比：第一產業20__年我分局比例高于省市水平、20__年持平；第二產業20__年和20__年我分局比例均低于省市水平；第三產業20__年略低、20__年略高于全市水平。整體低于省市平均水平。
分析原因主要在第二產業：由于我分局屬于專業分局，納入征管的都是涉外企業，享受稅收優惠政策。.我國的稅收優惠政策上存在“稅收歧視”現象，缺乏統一性。內外資企業享受的稅收優惠不同，內資企業以照顧性優惠為主，外資企業則以鼓勵性優惠為主，外資企業較內資企業享有更多的稅收優惠。造成這些涉外企業（尤其是負擔著我分局全部稅收收入的75％左右的第二產業）產值增長迅速，但是無論從稅收收入總額還是營業稅各稅目的比重上都無法像內資企業那樣相應地得到高比例增長，宏觀稅負水平自然也就低于省市平均水平。例如我局負責征管的“新能湖南——發電有限公司”20__年產值為__982.40萬元，全年納稅總額為2025.99萬元（企業所得稅未在我局征收），稅負為0.02，20__年產值為115234萬元，全年納稅總額為1970.89（企業所得稅未在我局征收），稅負為0.02，遠遠低于省市水平。
四、從稅負分析角度對提高——市涉外企業稅收質量的對策思考：
（一）盡快與統計局、商務局、工商局共同構建一個指標分析體系，使各項指標趨于精確，是提高稅負分析水平，從而提高稅收征管質量的前提條件。
通過這次宏觀稅負分析發現我市涉外企業各類經濟數據存在未共享、不精確的問題。統計、商務、工商、稅務各自為政，你做你的產值、就業分析，我做我的稅收收入增長分析，沒有實現數據的共享。造成數據采集上的困難和人力物力的浪費。目前統計局頒布的月度指標比較少，單純就稅收尤其是地稅分行業的指標根本就沒有。我們要與統計局溝通，盡可能的從其頒布的指標或內部指標中找到稅收與經濟能夠連接上的統計指標。這是我們首先要做的工作，這項工作也是做得越細越好。
另外，各有關管理部門計算口徑不一致影響了數據的精確性。統計局每個月都公布規模以上企業增加值，而稅務部門在做稅負分析時需要計算全口徑的企業繳納的稅收，所以我們要計算的是全部企業的增加值。在一般情況下，規模以上企業增加值增長速度要高于全口徑增加值的增長，因此我們計算時還要進行換算，這就難以保證計算的準確性。此外，統計局公布的增加值是不變價的形式，而稅收反映的是現價，因此要將不變價換算成現價。這種換算從全國來講有一個方法，即不變價加上物價指數（即全國工業品出廠價格指數）。而對于某個具體地方，其指數又不盡然相同，者就進一步造成了計算上的差距，制約了高水平的稅負分析。所以，盡快地與統計、商務、工商等部門加強協作，構建一個高度信息共享數據準確的分析體系，應是加強稅負分析提高稅收質量的先決條件。
（二）要建立稅收分析檔案，宏觀與微觀相結合分析稅收。
有感于此次稅負分析數據采集的困難，我們建議平時應建立稅收分析檔案，全面記錄、視同臺帳管理，即可保證數據的完整性和連續性。而且，當我們在進行稅負分析的時候，應該剔出不具有代表性的特殊情況，把常規情況跟常規情況進行比較，即剔除非即期因素，比如企業所得稅的匯算清繳、查補稅收、清理欠稅、緩交稅款、政策性減免等等。如果不建立檔案，非即期因素會使得本來應該有的函數關系失真。沒有稅收檔案，就很難進行準確的稅收分析。
另外，稅收征管最根本的就是稅源管理，我們搞的宏觀稅收分析只是從宏觀角度判斷稅收是不是收足了，是相對間接的。如果微觀稅源管理好了，宏觀上體現的結果也應該是沒有問題的。所以管理重點應該是在宏觀分析與微觀稅源管理相結合上。
篇（9）
一、稅收與經濟結構的關系
經濟發展是稅收增長的強動力。一般來說，經濟總量的增長會使稅收收入隨之水漲船高。從全國范圍近幾年情況來看，稅收彈性系數一般在2.5左右，為富有彈性。也就是說，國內生產總值每增加一個百分比，就會帶來稅收收入增加約二點五個百分比。由此可見，對于稅收來說，經濟總量的規模至關重要。
稅收規模是稅收收入量的界定，經濟總量是一個至關重要的因素。但評測稅收增長能力，還要看稅源的結構。我國的稅制表明，在同樣一個經濟區域，不同產業往往對應不同的稅收政策，這主要體現在不同的稅率和各種傾向性稅收優惠政策上。產業結構直接決定著稅收的結構，通過初步測算，鄱陽湖地區的產業結構與稅收結構的關系密切。在三次產業中，第二產業與第三產業的構成比與稅收增長率成正相關，而第一產業與第三產業的構成比與稅收增長率成弱負相關。這指明，當前鄱陽湖區的稅收增長率主要還是由第二產業和第三產業貢獻的，且在第二、三產業中，以第二產業為大。
經濟是稅收的源泉，產業結構決定稅收結構。因此，要客觀預計建成后的稅收貢獻，就不得不先考察建成后的區內產值規模和產業結構。
二、生態經濟區的經濟結構
鄱陽湖生態經濟區建設，其實質是以可持續發展理論為基礎，運用生態經濟學和系統工程的原理與方法，對全區域社會、經濟和生態環境復合系統進行結構改善和功能強化；遵循生態規律和經濟規律，在恢復和保持良好的生態環境、保護與合理利用各類自然資源的前提下，促進國民經濟和社會健康、持續、穩定與協調發展。生態經濟區建設的基本目的，是在恢復與保持良好的生態環境與合理利用全區域自然資源的前提下，協調好經濟發展進程中生態和經濟的時空關系；以信息化帶動工業化，以高新技術促進傳統產業升級，努力提高區域經濟的總體競爭力；分類、分步實施各項經濟與生態工程建設，并通過生態環境建設和產業結構調整，建立特有的生態產業與合理的經濟結構，逐步實現經濟、社會和生態效益的統一，走可持續發展道路。
由此可見，建成后的鄱陽湖生態經濟區是一個具有環保型產業結構的經濟區域，保護生態環境與發展經濟并舉。環保型產業結構是指在發展產業的同時兼顧環境保護，在不對生態環境系統產生破壞的前提下發展經濟，甚或有利于促進生態環境系統的改善。目前，環湖地區的產業結構仍是"二三一"結構，鄱陽湖地區的第二產業占總產值51%，高于產業結構合理的發達地區的這一比重，鄱陽湖地區的第三產業的比重僅占36%，也遠遠低于發達地區這一水平。那么，建設鄱陽湖生態經濟區應該在生態保護與經濟發展之間尋找平衡點，進一步理順產業結構，使之與發達地區總體趨于一致，朝著"三二一"的產業結構方向調整。但又區別于經濟發達地區，在實踐上，就要求"三促一限"：加快發展農業及農產品深加工，大力發展旅游、物流、交通和金融等服務業，鼓勵發展治污產業和限制發展高耗能高污染的工業。
從經濟規模上來看，鄱陽湖生態經濟區是江西省的經濟重地，2010年江西全省的GDP為9435億元，環湖地區六市總產值6204億元，達全省的65.76%。但生態經濟區的建設又會給鄱陽湖地區的經濟規模帶來怎樣的變數呢？鄱陽湖生態經濟區幾乎集中了江西省全部支柱工業的精華。其中汽車、機械、電子、冶金、化工、醫藥、紡織工業的骨干企業以及這些行業產品產量的70%－95%都集中在這一地區，而這些工業又幾乎全部是高污染工業。隨著生態經濟區的建設，這些支柱工業在發展上沒有政策優勢，要發展，就要先治污，這樣生產成本上去了，發展空間就縮小。而得到鼓勵和扶持發展的農業及農產品深加工業和物流、交通和金融等服務業又還處于起步階段，一時對經濟總量的貢獻不大，致使建設初期GDP增速可能放緩。但隨著區內公共基礎設施尤其是治污措施的不斷完善，政府扶植的環保型產業將不斷發展壯大，環保型產業結構形成的同時，經濟總量也必然加速增長。
綜上所述，鄱陽湖生態經濟區建設初期，區內生產總值增長率將放緩，而進入發展與成熟期后將會有一個較長的加速增長期，最終形成優良的生態環境系統與強勁的經濟增長互推的良性循環局面，從而較好的實現經濟發展進程中生態和經濟的時空關系的協調。
無論從區內總產值還是產業結構來看，鄱陽湖生態經濟區都有其自身鮮明的特點，那么，區內的稅收收入又會有怎樣的愿景呢？
三、生態經濟區的稅收展望
經濟是稅收的源泉，產業結構決定稅收結構。由以上對區內建設前后的經濟規模和產業結構的分析可知，區內的稅收也將具有其自身的特點，打上深深的"生態"烙印。具體表現為：
（一）稅收增長率在生態經濟區建設過程中，將出現"U"型增長期。由于建設初期區內的經濟結構由目前的"二三一"向環保型的"三二一"轉型，同時經濟總量增速也將放緩，這勢必導致稅收增長率暫時放緩。但隨著環保型產業結構的形成，區內生產總值加速增長的起動，區內稅收收入也將進入增長的快車道，并將有一個較長持續時期的加速增長期。
篇（10）
主成分分析是統計分析中常見方法，使用主成分分析可以進行數據的預處理，是一種降維、壓縮數據的有效手段。農民的收入問題是當今社會的熱點，因而對它的研究具有很強的現實意義。本文擬用主成分分析的方法探究農民收入問題，并建立數學模型進行預測。
1．主成分分析原理
主成分分析方法在各個變量之間相關關系研究的基礎上，用較少的新變量代替原來較多的變量，而且使這些較少的新變量盡可能多地保留原來較多的變量所反映的信息一種方法，是一種降維處理技術。x1，x2，...，xP為原變量指標，新變量指標為z1，z2，...，zm（m≤p），則
z1，z2，...，zm分別稱為原變量指標x1，x2，...，xP的第1，第2，...，第m主成分，在實際問題的分析中，常挑選前幾個最大的主成分。
主成分析的數學特征：
找主成分就是確定原來變量Xj（j=1，2，...，p）在諸主成分zi（i=1，2，...，m）上的載荷lij（i=1，2，...，m；j=1，2，...，p）。它們分別是x1，x2，...，xP的相關矩陣的m個較大的特征值對應的特征向量。
2．基于主成分分析的農民收入預測
農民的收入雖然來源廣泛，但歸根結底來源于第一產業、第二產業和第三產業所創造的貨幣收入，并受這些產業貨幣收入增長率的制約。另外，國家在農業方面的支出及各種農業稅收也應該是影響農民收入的重要因素。因此，我們選擇第一產業產值（YAP）、第二產業產值（YIP）、第三產業產值（YSP）、國家財政用于農業的支出（AC）、國家的各項農業稅收（AT）為解釋變量。農村居民的收入（YFI）用農村居民家庭人均純收入乘以鄉村總人口得出，作為被解釋變量。統計數據來源于來自《中國統計年鑒》1988年至2003年的數據。
2.1作主成分分析
利用SPSS軟件對1988年至1999年的第一產業產值（YAP）、第二產業產值（YIP）、第三產業產值（YSP）、國家財政用于農業的支出（AC）、國家的各項農業稅收（AT）等五個因素作主成分分析，計算相關系數矩陣（表略），根據相關矩陣計算出的特征值以及各主成份的貢獻率和累計貢獻率見表1。
表1 特征值和各成分對方差的貢獻率和累計貢獻率
根據表1，特征值分別是4.914、0.071、0.009、0.005、0.001，第一主成分的貢獻率是98.270%，因此取一個主成分。
由主成份矩陣（表略）寫出主成分和原變量的線性組合：
Z=0.202YAP+0.203YIP+0.203YSP+0.201AC+0.198AT
2.2線性回歸
根據式（1）計算出1984年至1999年的Z值為自變量，YFI為因變量，利用SPSS軟件作線性回歸，判定系數R2（R Square）=0.995非常接近1，說明總體回歸效果很好。
通過顯著性檢驗，得常數項（Constant）與主成分項Z的t的顯著性概率Sig均為0.000<0.05，故回歸方程如下：
YFI=1274.379+1.027Z (2)
2.3預測及檢驗
根據式（1）和式（2），可以由YAP、YIP、YSP、AC、AT計算出YFI，即可由第一產業產值（YAP）、第二產業產值（YIP）、第三產業產值（YSP）、國家財政用于農業的支出（AC）、國家的各項農業稅收（AT）預測農民收入（YFI）。我們以2000年至2003年的數據用作預測并檢驗上述模型的，結果見表2：
表2 預測結果表
年份
實際YFI
預測YFI
誤差率（%）
2000
18215.81
17817.66
-2.18573
2001
18827.79
18952.45
0.662124
2002
19369.34
20284.62
4.7254
2003
20151.87
22329.55
10.80633
表2顯示預測誤差比較小，結果表明該模型可較好預測農民收入。
3．結束語
主成分分析在保留原有數據主要信息的前提下，去除數據間的相關性，減少噪音影響，降低數據維數。當用于回歸建模時，還可解決多重共線性問題。本文利用主成分分析的方法對農民收入進行預測，實例表明該方法是有效和可行的。
參考文獻:
