湖北省税收收入与经济增长关系的实证分析.doc

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1、湖北省税收收入与经济增长关系的实证分析作者：王来峰　阮曙芬　陈兴荣[摘要]本文依据协整理论和误差修正模型，对1952年～2004年湖北省税收收入与GDP的关系进行了实证研究，测定了二者之间的长期均衡关系和短期波动效应，建立了稳定的税收预测模型，对于完善现行税制、促进经济稳定增长提供了科学的理论依据。　　[关键词]单位根检验协整误差修正模型　　　　一、引言　　　　税收收入与经济增长水平是国民经济的两项重要指标，综合反映了一个国家或地区的宏观经济运行状况。经济增长的速度、规模和质量决定了一个国家或地区的税收收入，而税收收入总量及税负水平反过来又影响着其未来的经济增长。税收是国家凭借其政

2、治权力，按照法律规定的标准，无偿地、强制地参与社会分配，将部分经济发展成果转化为国家财政收入。因此，一切税收最终都来源于经济发展，经济发展水平是影响税收收入最重要的因素，它决定了可以征税的“基数”的大小。在研究税收收入与经济增长的关系时，由于GDP是税收收入的源泉，因此问题常常转化为研究税收收入与GDP之间的关系。本文运用协整理论对湖北省税收收入与GDP之间的关系进行了实证分析，以期发现二者之间的长期稳定关系，并建立准确的税收预测模型，这对于完善现行税制，保持经济的稳定增长，促进社会收入公平分配和资源的合理配置，实现经济发展的战略目标，都具有重要的现实意义。　　　　二、协整及误差修

3、正模型基本理论　　　　经济变量的时间序列通常都是非平稳的，传统的经济计量方法直接运用变量的水平值研究经济现象之间的均衡关系，很容易导致错误结论。但对数据进行差分变换后进行回归，又可能丢失长期信息。近几年发展起来的时间序列变量的平稳性检验、协整（Co-integration）分析等方法，在处理时间序列数据上取得了长足的进步。协整是指尽管两个或多个时间序列就个别而言是非平稳的，但它们的线性组合可能是平稳的。协整分析则是指，对于两个具有各自长期波动规律的变量,如果它们之间是协整的,则在其之间存在一个长期的均衡关系。在实际经济分析研究中,一般是先对时间变量序列及其一阶差分序列的平稳性进行检

4、验，然后检验变量间的协整关系，最后建立协整变量与均衡之间的误差修正方程。　　　　三、实证分析及结果　　　　1.数据处理3　　本文使用的样本为1952年～2004年的年度数据，取自于《湖北统计年鉴》。分别用各年湖北省税收收入总量（TAX）和湖北省内生产总值（GDP）反映税收和经济增长状况。为了消除价格变动的影响，用湖北省商品零售物价指数P（1952年=100）将税收收入和GDP折算成1952年不变价格。由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，在一定程度上还可消除时间序列中存在的异方差现象，所以对实际税收、实际GDP进行对数变换，变换后的变量分别用LNTAX和L

5、NGDP表示，其变化趋势见图1。　　　　2.变量的平稳性检验　　进行协整检验之前,必须对变量进行平稳性检验。时间序列的平稳性检验常利用单位根方法（unitroottest）进行。单位根检验方法主要有DF检验、ADF检验和PP检验,我们采用ADF方法。ADF检验的一般形式为:,原假设H，备择假设，原假设成立意味着该序列存在单位根,为非平稳序列。LNTAX和LNGDP及其差分序列检验结果见表。　　表各变量平稳性检验表　　注：（C，T，K）分别表示单位根方程中包括常数项、时间趋势项和滞后的阶数，0表示不包括C或T。　　由表可见，所有变量的对数序列在1%的显著水平上是非平稳的，而一阶差分序

6、列△LNTAX在1%的显著水平上是平稳的，△LNGDP在5%的显著水平上也是平稳的。因此，LNTAX和LNGDP均为一阶单整序列。　　　　3.LNTAX与LNGDP之间的协整检验　　根据单位根检验结果，虽然LNTAX与LNGDP均为一阶单位根过程，但可能存在某种平稳的线性组合。这个线性组合反映了变量间长期稳定的关系，即协整关系。目前关于协整关系的检验和估计有许多具体的模型和技术，常用的有EG（Engle-Granger）两步法和JJ（Johansen-Jusdius）迹统计量法（或称最大特征值法）。本文采用Engle-Granger两步法进行检验，基本思想为:{Yt}和{Xt}为两

7、个一阶单整时间序列，第一步建立长期均衡回归模型;第二步检验残差的平稳性，若为平稳序列，则说明和间存在一阶协整关系。　　下面利用“Engle-Granger两步法”来检验LNTAX与LNGDP间的协整关系。首先对LNTAX与LNGDP进行协整回归，得到协整方程如下（括号内为t统计量的值,下同）：　　（1）　　DW=0.3421，　　(1)式中误差项为=LNTAXt+1.0296-0.7428LNGDPt,对误差项进行平稳性检验，得到,ADF统计量的值为－2.1916，小