税收对经济的影响.docx

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税收对经济的影响

拉动内需的税收政策研究

一、税收政策回顾背景

随着我国改革开放的不断深入以及经济体制的逐步完善，税收在引资中的影响权重随着其他各种因素影响的不断增强而减弱。

2007年《中华人民共和国企业所得税法》的通过以及2008年1月1日的正式实施，意味着我国涉外税制的方向性转变。

因此，以十七大精神为统领，重新定位税收在招商引资工作中的使命和功能，充分发挥税收在创新利用外资方式、优化利用外资结构、推动自主创新和区域协调发展等方面的作用是一个迫切而又现实的课题。

1994年后，为改善投资环境，适应建立和发展社会主义市场经济的需要，我国涉外税制建设经过一段时期的发展、局部修改与完善后形成内外两套企业所得税税制，但从涉外税制建设的基本原则看，对外资由最初的全面优惠逐步向特定行业优惠过渡。

虽然是内外两套企业所得税税制，但由于1993年12月13日将国营企业、集体企业和私营企业三个企业所得税暂行条例以及《国营企业调节税征收办法》进行整合并制定《中华人民共和国企业所得税暂行条例》，1994

法设立的风险投资机构增加对中小企业的投资。

对几类中小企业在一定期限内减征、免征所得税，实行税收优惠；四是对国有大中型企业改制分流经济实体的企业所得税实行优惠；五是四次调整证券交易印花税税率，目前已降至2‰。

（二）刺激消费的税收政策。

如1999年我国恢复对储蓄存款利息所得征收个人所得税；1999年为刺激我国房地产市场的发展，出台了有关房地产契税、营业税、土地增值税的优惠政策。

2002年2月10日，我国出台了《关于2002年减轻农民负担工作的意见》。

意见中指出：

要继续执行禁止平摊农业特产税、屠宰税的规定；做好农村税费改革试点地区农民负担的监督管理工作；普遍推行农业税收“公示制”；继续抓好农民负担的监督检查，规范农业税收征管，防止违反规定平摊税收，落实好灾区和贫困地区农业税费减免政策。

　　（三）金融业税收政策。

一是降低金融企业的营业税税率，并从2001年起分三年营业税率由8%降到5%；二是调整金融保险坏帐准备金税收政策，对其按提取呆帐准备资产期末余额1%计提的部分，准予在企业所得税前扣除；二是给予开放式证券投资基金税收优惠；三是对黄金交易实行增值税优惠。

　　（四）资源开发和综合利用、高新技术方面的税收政策。

一是对冶金联合企业矿山铁矿石减征资源税；二是对利用废物生产和回收原料减免增值税；三是鼓励软件产业和集成电路产业发展的税收优惠。

　　（五）科教文卫方面的税收政策。

一是对少数民族和西部地区教育实行税收优惠；二是对职业教育实行所得税优惠；三是给予民办教育税收优惠。

归纳我国自1998年以来的税收政策，得到两点结论：

一是近年来的税收政策调整是有增有减、以减为主的结构性调整；二是这种税收政策的结构调整在特定的阶段并没有引起税收减收，相反税收收入还保持持续增长。

　　我国也采取了一些政策措施，但主要是财政支出和信贷方面的政策措施。

如在财政支出方面采取各种措施进一步提高城乡居民的收入，特别是低收入阶层的收入。

2000年下半年以来，中央采取提高中低收入阶层三条保障线的水平，增加国家公务员工资水平等政策措施，对增加居民收入、刺激消费需求起到了明显效果。

在信贷方面主要采取对住房、耐用消费品、旅游、教育等大宗消费支出贷款方式，在居民收入不变的前提下，通过转变消费观念、鼓励提前消费来扩大消费规模，增加消费需求。

在税收方面主要是开征利息税，来促使个人将储蓄转为消费。

由此可见，税收政策对内需巨大的影响，二者之间有着千丝万缕的联系。

因此研究税收对内需的影响有着重要的经济意义。

本文就将对二者具体的关系展开论述和分析。

三、模型设定

内需，即国内需求，通常是由消费需求和投资需求组成的，但是实际上主要是通过刺激居民消费来达到拉动内需的目的的，因此本文是从居民消费的角度来研究拉动内需的税收政策的，需要考虑以下几个方面：

（1）对于被解释变量的选择。

被解释变量应该要表达居民的消费水平，所以我们用人均居民消费支出这个指标来衡量。

居民消费支出指的是居民用于满足家庭日常生活消费的全部支出，是社会消费需求的主体，拉动经济增长的直接因素。

所以我们选用它作为被解释变量来衡量居民的消费。

（2）数据性质的选择。

因为我们所做的模型主要是针对我们国家，因此一般年份的数据都可以找到。

而鉴于1994年税制改革后税收统计口径与从前有差异，所以本项目选取1994～2011年的数据建立时间序列模型。

考虑到居民消费支出还受到价格因素的影响，因此要单纯的研究税收政策对居民消费的支出，需剔除价格因素的影响，故以1994年的人均消费支出为基准，对以后各年度的消费支出进行平减。

随着时代的不断发展和经济的显著增长，我国居民的消费水平也在逐年提高。

如果仅采用反映同一时间、不同解释变量的横截面数据显然会受制约，从时间序列数据的角度分析更为合理。

（3）影响因素的分析

众所周知，内需是相对于国内的需求，包括消费需求和投资需求。

而消费需求是扩大内需的重点，平常所说的内需不足指的都是居民消费需求不足，因此本文主要是从消费的角度来研究的。

政府征税会导致居民的可支配收入减少，进而减少消费，但有时候会通过不同税种间的结构效应刺激居民消费，所以人均可支配收入是影响居民消费的首要因素。

而税收政策不仅通过税收在经济生活中的收入效应体现出来，而且也通过替代效应反应出来，因此，人均所得税，人均商品税，人均财产税等因素都对居民消费产生影响。

下面进行具体的分析：

第一．人均可支配收入，指的是总的人均收入，既包括城镇居民的人均可支配收入，也包括农村居民的人均纯收入。

政府征税会减少居民的可支配收入，进而在总量上导致居民减少其消费支出，使得征税行为产生了收入效应，所以人均可支配收入会影响居民的消费。

第二．人均个人所得税，我国是发展中国家，因此所得税调节居民消费需求主要通过个人所得税来实现，一般表现为个人所得税的收入效应。

政府在对居民的个人所得征税后只会减少纳税人的可支配收入，进而降低其消费的能力。

在某些特殊的情况下，比如纳税人的偏好问题时也会产生替代效应。

所以个人所得税具有调节收入分配差距，促进居民消费需求增长的作用。

第三．人均增值税，增值税在我国税收收入中所占比重大，并且在我国以流转税为主的税制结构下，增值税对收入分配具有明显的逆向调节作用，在此情形下，一定程度也抑制了我国的人均消费支出。

第四．人均消费税，收入的差距导致人们消费需求不同，其中高收入人群的消费需求一般较高。

因此，国家在对高收入者征收所得税的同时，还可以在这些人进行高消费时通过消费税进行调节。

所以消费税有利于调节收入，缓解社会分配不公，从而调节人均消费支出。

第五．人均营业税，营业税是作为流转税的一部分，其作用机理与之前的两种税制相似，营业税存在大量重复征税的问题，所以在一定程度上会抑制居民收入，从而也进一步抑制了居民的人均消费。

第六．人均房产税，房产税是财产税的一个重要组成部分，所以我们选取其作为财产税的代表。

而财产税一直是地方政府财政收入的主要来源。

虽然征收财产税减少财产所有者的净收益，但因存量财产需要变现才可以用于消费，所以一般认为财产税对居民当前消费不产生影响，只是使财产相对于当前消费变得更加昂贵，即仅在购买财产与当期消费之间产生替代效应。

理性消费者此时会增加当前消费，减少储蓄，这说明财产税有利于扩大居民消费。

因此，准备将以上这六个因素作为模型的解释变量。

（4）模型形式的设计

因为本文主要是研究刺激居民消费的税收政策，所以首先对被解释变量y，即人均居民消费支出，和居民（包括城镇居民和农村居民）的人均可支配收入x1，人均个人所得税x2，人均增值税x3，人均消费税x4，人均营业税x5，人均房产税x6这6个解释变量作回归分析，并将方程的形式设定为：

lny=c+c1x1+c2lnx2+c3lnx3+c4lnx4+c5lnx5+c6lnx6+u

然后，进行逐步回归，对模型进行修正，得出最正确的模型。

四．数据的收集

本文收集了1994年到2011年的有关数据，如下：

人均居民消费支出y（元）

人均可支配收入x1

人均个人所得税x2

人均增值税x3

人均消费税x4

人均营业税x5

人均房产税x6

1994

1822.63

1869.66

6.07

192.60

40.67

55.90

5.03

1995

2342.26

2363.33

10.86

214.85

44.71

71.46

6.75

1996

2774.42

2813.92

15.79

242.08

50.68

86.00

8.35

1997

2986.55

3069.80

21.02

265.63

54.90

107.12

10.02

1998

3144.36

3250.25

27.14

290.83

65.32

126.25

12.81

1999

3332.68

3477.58

32.89

308.61

65.24

132.65

14.59

2000

3617.92

3711.82

52.05

359.24

67.72

147.45

16.54

2001

3873.46

4058.53

77.98

419.75

72.87

161.73

17.91

2002

4130.43

4518.90

94.34

480.98

81.46

190.76

21.98

2003

4461.13

4993.22

109.73

559.99

91.49

220.11

25.06

2004

5017.27

5644.62

133.63

693.75

115.54

275.56

28.18

2005

5579.76

6366.56

160.22

825.36

124.95

323.69

33.34

2006

6281.99

7210.93

186.67

972.61

143.46

390.17

39.19

2007

7290.79

8566.60

241.10

1170.84

167.02

498.16

43.55

2008

8408.79

9938.93

280.29

1355.17

193.39

574.27

51.23

2009

9260.74

10964.56

295.94

1384.88

356.78

675.46

60.22

2010

10497.25

12507.59

360.75

1573.07

452.79

832.11

66.68

2011

12242.20

14581.95

449.33

1801.06

514.80

1015.25

81.82

五、模型的估计和调整

先对被解释变量与解释变量进行回归分析，并将方程形式设定为二次型

Y=C+C1X1^2+C2X2^2+C3X3^2+C4X4^2+C5X^2+C6X6^2+μ

Eviews的最小二乘计算结果见表1.1

DependentVariable:

Method:

LeastSquares

Date:

05/26/13Time:

23:

Sample:

19942011

Includedobservations:

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

188.6989

99.01407

1.905779

0.0831

0.908837

0.033818

26.87405

0.0000

X2^2

-0.027541

0.012799

-2.151896

0.0545

X3^2

-0.000603

0.000181

-3.328744

0.0067

X4^2

-0.008549

0.003429

-2.493223

0.0299

X5^2

0.008642

0.003315

2.606873

0.0244

X6^2

-0.048503

0.125316

-0.387044

0.7061

R-squared

0.838275

Meandependentvar

5392.479

AdjustedR-squared

0.812352

S.D.dependentvar

3005.030

S.E.ofregression

56.04689

Akaikeinfocriterion

11.17556

Sumsquaredresid

34553.80

Schwarzcriterion

11.52181

Loglikelihood

-93.58000

F-statistic

8143.186

Durbin-Watsonstat

1.813463

Prob（F-statistic）

0.000000

由上表知，模型中X5^2不符合经济意义，X6^2没通过显著性检验，其他均符合。

利用相关系数可以分析解释变量之间的两两相关情况。

在Eviews软件中可以直接计算

X2^2

X3^2

X4^2

X5^2

X6^2

1.000000

0.999711

0.956608

0.985298

0.882699

0.941417

0.968363

0.999711

1.000000

0.956611

0.986673

0.881086

0.940828

0.968147

X2^2

0.956608

0.956611

1.000000

0.984522

0.957329

0.996406

0.995583

X3^2

0.985298

0.986673

0.984522

1.000000

0.916040

0.972412

0.986996

X4^2

0.882699

0.881086

0.957329

0.916040

1.000000

0.977853

0.959555

X5^2

0.941417

0.940828

0.996406

0.972412

0.977853

1.000000

0.993353

X6^2

0.968363

0.968147

0.995583

0.986996

0.959555

0.993353

1.000000