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    我國稅收收入預(yù)測模型的淺析與應(yīng)用

    2014-04-08 10:44:56李玥
    2014年4期

    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(jì)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(xiàn)的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)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(jìn)行概括和總結(jié),并在此基礎(chǔ)上提出進(jìn)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(jì)發(fā)展的實(shí)際情況,增強(qiáng)預(yù)見性,幫助稅務(wù)工作者根據(jù)經(jīng)濟(jì)變化實(shí)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(shí)時追蹤稅收計劃完成進(jìn)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(jì)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(jì)體系的組成部分,反作用于其他經(jīng)濟(jì)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(shí)數(shù)值比較分析,不僅可以發(fā)現(xiàn)非經(jīng)濟(jì)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(jì)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(shí)層面的意義,而且利用統(tǒng)計建模的思想對經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)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(diǎn)分析稅收同經(jīng)濟(jì)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(jì)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(jì)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(xiàn)大都涉及到統(tǒng)計模型在稅收預(yù)測中實(shí)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(shí)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(jìn)行比較詳細(xì)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(jī)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(jìn)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(jìn)行重點(diǎn)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?,當(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(jìn)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(jìn)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(jì)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(jī)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(jī)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jì)關(guān)系的經(jīng)濟(jì)理論可知,稅源主要來自于經(jīng)濟(jì)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(rèn)經(jīng)濟(jì)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(xiàn)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(shí)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(jì)變量對稅收的影響較大。同時,在對稅收進(jìn)行研究預(yù)測時,不能忽視經(jīng)濟(jì)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(jī)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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