我國稅收收入預(yù)測模型的淺析與應(yīng)用

作者簡介：李玥（1993-），女，漢族，黑龍江省北安市人，學(xué)生，管理學(xué)學(xué)士，單位：東北石油大學(xué)工商管理專業(yè)，研究方向：稅收收入預(yù)測模型的應(yīng)用研究。

摘要：稅收作為地方財政收入的主要來源，同地區(qū)經(jīng)濟增長密切相關(guān)。目前，國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于稅收收入預(yù)測的方法有很多，主要分為定性分析和定量預(yù)測兩大類，本文在前期相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，重點對基于時間序列分析方法的統(tǒng)計模型在我國稅收收入預(yù)測中的應(yīng)用進行概括和總結(jié)，并在此基礎(chǔ)上提出進一步研究的可能性。

關(guān)鍵詞：VAR模型；ECM模型；稅收收入預(yù)測；協(xié)整分析

一、稅收收入預(yù)測的意義

具體而言，我國稅收收入預(yù)測的功能主要體現(xiàn)在三個方面：第一，事前預(yù)測，為稅務(wù)部門制定年度稅收計劃提供數(shù)據(jù)支撐。此外，立足于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的實際情況，增強預(yù)見性，幫助稅務(wù)工作者根據(jù)經(jīng)濟變化實時調(diào)整相應(yīng)的政策。第二，事中管理。稅收計劃執(zhí)行過程中，每一個季度、年度都可以通過增值稅收入預(yù)測模型實時追蹤稅收計劃完成進度，衡量增值稅目標(biāo)完成情況，為后續(xù)稅源管理、稅收征管等工作提供幫助。第三，事后反饋。稅收收入預(yù)測是基于經(jīng)濟因素對增值稅收入的影響，但于此同時增值稅作為地區(qū)經(jīng)濟體系的組成部分，反作用于其他經(jīng)濟變量。通過對增值稅收入的預(yù)測結(jié)果與同期增值稅收入的真實數(shù)值比較分析，不僅可以發(fā)現(xiàn)非經(jīng)濟因素變量對增值稅收入的影響，不斷完善稅收收入預(yù)測模型，還可以制定相應(yīng)的政策措施在影響增值稅的同時調(diào)節(jié)整個地區(qū)的經(jīng)濟狀況。綜上所述，稅收收入預(yù)測是一個十分值得研究的課題，不僅有現(xiàn)實層面的意義，而且利用統(tǒng)計建模的思想對經(jīng)濟變量進行分析預(yù)測具有一定的理論研究意義。

二、稅收預(yù)測在國內(nèi)的研究現(xiàn)狀

我國關(guān)于稅收收入預(yù)測的研究從80年代后期開始，前后共經(jīng)歷三個階段，第一階段主要是定性分析，以數(shù)據(jù)圖表為基礎(chǔ)，重點分析稅收同經(jīng)濟變量之間的關(guān)聯(lián)性，以理論研究為主，方法性不高；第二階段的研究開始引入計量經(jīng)濟學(xué)的方法，比如趨勢性預(yù)測，常見的有以GDP為自變量的一元線性回歸和多經(jīng)濟指標(biāo)多元回歸等，另外，曲線回歸模型和指數(shù)回歸模型應(yīng)用于稅收收入預(yù)測的研究方法也開始涌現(xiàn)。第三階段從90年代后期開始，主要是把時間序列分析的方法應(yīng)用到稅收預(yù)測當(dāng)中去，這一階段的文獻大都涉及到統(tǒng)計模型在稅收預(yù)測中實證研究，結(jié)果表明，模型的預(yù)測精度高，擬合效果好，因此這類模型在實際工作中應(yīng)用的可能性也比較大，在下文中會對兩個典型的時間序列預(yù)測模型進行比較詳細的闡述。第四階段是各類新型統(tǒng)計方法應(yīng)用到稅收預(yù)測當(dāng)中，比較典型的是計算機模擬方法的應(yīng)用，比如組合預(yù)測的方法、納稅評估仿生模型等。另外，統(tǒng)計軟件的應(yīng)用也越來越廣泛，常見的有常見的有E-VIEWS、SPSS、SAS、STATA等，方便我們進行數(shù)據(jù)處理、模型的構(gòu)建與求解等。下文將對時間序列分析中兩個典型的稅收預(yù)測模型進行重點介紹：

三、自向量回歸模型（VAR）

簡單來說，向量自回歸模型（VAR）是以變量的歷史數(shù)據(jù)為依托，分析變量間相關(guān)關(guān)系構(gòu)造時間序列變量回歸方程。

其中，代表被解釋變量，是相關(guān)變量，分別表示被解釋變量滯后各期的取值，和是待估系數(shù)矩陣，是誤差向量，滯后期N通過AIC統(tǒng)計量法和SC準(zhǔn)則來確定?？梢钥闯觯?dāng)期解釋變量是全部相關(guān)變量滯后期取值的函數(shù)，回歸方程的右邊不含其它變量取值。VAR模型同傳統(tǒng)的回歸模型相比，其優(yōu)勢在于VAR模型只需確定變量間相互關(guān)系就可以得到回歸方程，方程中只含有相互關(guān)聯(lián)的變量，避免主觀界定解釋變量和被解釋變量而導(dǎo)致部分變量的缺失。VAR模型的E-views軟件操作包括四步：變量的平穩(wěn)性和單位根檢驗；對相關(guān)變量進行協(xié)整檢驗，采用OLS法（最小二承法）構(gòu)建回歸方程，檢驗殘差項平穩(wěn)性來確定變量間是否存在穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系；第三步是Grange因果檢驗進一步驗證變量間的因果關(guān)系；最后在上述檢驗的基礎(chǔ)上建立稅收收入自向量回歸預(yù)測模型。由于VAR模型本身不依賴于任何經(jīng)濟理論，僅僅通過回歸方程帶入相關(guān)變量的滯后期取值就可以得到預(yù)測值，所以VAR模型的擬合效果一般比較好，模型的預(yù)測精度較高。

四、誤差矯正模型（ECM）

誤差矯正模型的構(gòu)建理論是誤差矯正機制，它的原理在于，時間序列變量當(dāng)期偏差會在以后各期得到校正，短期而言，由于隨機干擾項的存在，變量間的協(xié)整關(guān)系會存在偏差，因而需要根據(jù)偏差的大小對變量加以調(diào)整，回歸方程中的誤差矯正系數(shù)就代表的短期向長期的調(diào)整。

ECM預(yù)測模型回歸方程的形式為*+。其中，表示被解釋變量，表示解釋變量，表示待估系數(shù)，為誤差矯正系數(shù)，為誤差項。為了降低數(shù)據(jù)間的差異性，通常對時間序列變量取對數(shù)，針對對數(shù)序列進行單位根檢驗（E-views中可采用ADF檢驗法）和協(xié)整檢驗，得到回歸方程后對殘差序列進行穩(wěn)定性檢驗以保證回歸方程的效果。誤差矯正模型和VAR模型最大的差異在于VAR模型只局限于變量間的相關(guān)關(guān)系，在短期預(yù)測得到的結(jié)果的準(zhǔn)確度比較高，但是長期來說，考慮到干擾項的存在，用誤差矯正模型進行預(yù)測得到的效果會更好，可以通過誤差矯正系數(shù)調(diào)整短期向長期均衡靠攏。

五、結(jié)論及建議

從模型的角度來說，根據(jù)現(xiàn)有的有關(guān)稅收與經(jīng)濟關(guān)系的經(jīng)濟理論可知，稅源主要來自于經(jīng)濟生產(chǎn)和流通環(huán)節(jié)的各項產(chǎn)值，同GDP的統(tǒng)計口徑有相互重疊的地方，當(dāng)然，GDP規(guī)模要大于稅收的計征數(shù)額，但是不可否認經(jīng)濟因素在稅收計量因素中的重要地位。所以在稅收預(yù)測模型的構(gòu)建中通常采用GDP作為解釋變量來預(yù)測稅收收入的數(shù)值。所以，目前國內(nèi)關(guān)于稅收預(yù)測模型的文獻中，無論是VAR模型，還是誤差矯正模型（ECM），研究稅收和GDP的居多，模型實證檢驗的結(jié)果顯示，以GDP為自變量的回歸方程對稅收的擬合效果比較好，側(cè)面反映了經(jīng)濟變量對稅收的影響較大。同時，在對稅收進行研究預(yù)測時，不能忽視經(jīng)濟以外因素的影響，例如，政策制度因素可通過界定稅源、改變稅率以及調(diào)整稅制結(jié)構(gòu)等直接或間接影響稅收收入；社會環(huán)境因素偏重于一個地區(qū)的稅收征納環(huán)境，包括公民自覺納稅意識水平的高低，稅務(wù)機關(guān)稅收征管工作的好壞，以及征稅納稅相關(guān)法律的完善等。（作者單位：東北石油大學(xué)）

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