我國(guó)地方政府間稅收競(jìng)爭(zhēng)的空間計(jì)量分析

馬蔡琛　鄭改改

摘要：由于生產(chǎn)要素的流動(dòng)性，地方政府往往會(huì)受到空間地理上鄰近地區(qū)稅收政策的影響。通過(guò)空間計(jì)量面板數(shù)據(jù)模型與1998—2010年的省際面板數(shù)據(jù)分析研究顯示，我國(guó)各省在企業(yè)和個(gè)人所得稅方面，存在明顯的稅收競(jìng)爭(zhēng)，地方政府間的所得稅競(jìng)爭(zhēng)顯著，呈現(xiàn)空間策略互補(bǔ)的特征。

關(guān)鍵詞：稅收競(jìng)爭(zhēng)；空間計(jì)量分析；省際面板數(shù)據(jù)；地方政府

中圖分類號(hào)：F810.42 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-2101（2014）05-0087-06

隨著我國(guó)市場(chǎng)開(kāi)放度與地區(qū)關(guān)聯(lián)性不斷增強(qiáng)，生產(chǎn)要素流動(dòng)與重組日益深化，客觀上加劇了地方政府間的稅收資源競(jìng)爭(zhēng)。我國(guó)稅法對(duì)特定區(qū)域、出口、高科技、中小企業(yè)等提供的各類稅收優(yōu)惠政策，也使地方政府具有一定的稅收競(jìng)爭(zhēng)空間。由于生產(chǎn)要素的流動(dòng)性，地方政府在采行某項(xiàng)稅收政策時(shí)，往往受到空間地理上鄰近地區(qū)政策的影響。本文對(duì)政府間稅收競(jìng)爭(zhēng)的空間計(jì)量分析，采用省級(jí)面板數(shù)據(jù)和Matlab空間計(jì)量軟件，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果建立空間計(jì)量面板數(shù)據(jù)模型，進(jìn)而探討地方政府稅收競(jìng)爭(zhēng)的策略互動(dòng)模式。

一、文獻(xiàn)綜述

在發(fā)達(dá)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家，地區(qū)間稅收競(jìng)爭(zhēng)的研究由來(lái)已久。Tiebout（1956）較早關(guān)注了地區(qū)間競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題，在其之后相關(guān)研究日益深化。其中，進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)的稅收競(jìng)爭(zhēng)研究主要包括：Brueckner和Saavedra（2001）①、Hernandez-Murillo（2003）、Coughlin（2006）、Jacobs（2007）等的研究結(jié)果，與早期研究結(jié)論類似，認(rèn)為稅收競(jìng)爭(zhēng)中存在策略互補(bǔ)特征，有所不同的是以彈性系數(shù)度量的競(jìng)爭(zhēng)程度存在差別，近期研究則更側(cè)重于具體稅種的分析。Hettich和Winer（1999）揭示了稅收競(jìng)爭(zhēng)中的策略替代證據(jù)；而Rork（2003）、Frederiksson等（2003）、Chirinko和Wilson（2007）②則發(fā)現(xiàn)了混合結(jié)果。上述文獻(xiàn)大多基于美國(guó)的數(shù)據(jù)展開(kāi)研究，且多使用空間滯后模型，即認(rèn)為地方政府間的稅收競(jìng)爭(zhēng)存在空間關(guān)聯(lián)性。此外，還有利用歐洲各國(guó)的數(shù)據(jù)展開(kāi)的研究（如表1所示）。

表1的研究表明地方政府間稅收競(jìng)爭(zhēng)存在著空間策略互補(bǔ)的特征，且競(jìng)爭(zhēng)程度較為顯著。上述研究中多使用稅收反應(yīng)函數(shù)③，這與本文使用的空間計(jì)量面板數(shù)據(jù)模型存在一定相似性，但西方學(xué)者的研究變量多為稅率，而依據(jù)中國(guó)的現(xiàn)實(shí)，地方政府通常缺少稅率的決定權(quán)，較適合的變量是稅收負(fù)擔(dān)水平（即地區(qū)稅收收入/GDP）。

國(guó)內(nèi)對(duì)于地方政府間稅收競(jìng)爭(zhēng)的研究，最近幾年才開(kāi)始興起。由于我國(guó)稅收立法權(quán)高度集中，討論地區(qū)間的策略性征稅行為存在一定的困難。近年來(lái)，政府間稅收競(jìng)爭(zhēng)的國(guó)內(nèi)研究主要有：沈坤榮、付文林（2006）運(yùn)用空間滯后模型，分析了中國(guó)政府間稅收競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)空間策略替代性特征④，但因截面數(shù)據(jù)使用的樣本量過(guò)少，實(shí)證分析的結(jié)果存在某些不穩(wěn)定性。解堊（2007）選用1997—2004年30個(gè)省的面板數(shù)據(jù)，得出省級(jí)政府間稅收競(jìng)爭(zhēng)存在空間策略互補(bǔ)特征，李聆佳（2008）利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)也得出了同樣的結(jié)論。李永友、沈坤榮（2008）用2005年的截面數(shù)據(jù)與1995年的截面數(shù)據(jù)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)我國(guó)省際稅收競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)策略互補(bǔ)特征，且各省份的稅收競(jìng)爭(zhēng)程度顯著下降。王守坤、任保平（2008）選取1978—2006年的各省面板數(shù)據(jù)⑤，利用工具變量法（2SLS），也發(fā)現(xiàn)我國(guó)政府間稅收競(jìng)爭(zhēng)表現(xiàn)為策略互補(bǔ)模式?？典h莉（2008）的研究結(jié)果也表明，地理位置上相鄰的省份在稅收競(jìng)爭(zhēng)上存在策略互補(bǔ)性特征。張宇麟、呂旺弟（2009）采用空間計(jì)量模型，對(duì)1994—2007年省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)省際稅收競(jìng)爭(zhēng)反應(yīng)函數(shù)斜率為正，說(shuō)明省際稅收競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)空間策略互補(bǔ)特征。袁浩然（2010）利用1992年和2006年省級(jí)截面數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果表明，在分稅制之前和之后，我國(guó)都存在稅收競(jìng)爭(zhēng)，且均呈現(xiàn)空間策略互補(bǔ)的競(jìng)爭(zhēng)模式。袁浩然、歐陽(yáng)峣（2012）根據(jù)1978—2006年的面板數(shù)據(jù)分析得出，分稅制之后的稅收競(jìng)爭(zhēng)更為激烈。李文、胡菲菲（2013）運(yùn)用稅收反應(yīng)函數(shù)對(duì)1992—2009年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)各省之間的稅負(fù)水平呈現(xiàn)高度正相關(guān)性，即地方政府間的稅收競(jìng)爭(zhēng)存在空間策略互補(bǔ)特征。

當(dāng)前國(guó)內(nèi)的政府間稅收競(jìng)爭(zhēng)研究，主要集中于稅收總量的計(jì)量分析，較少涉及分稅種的競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)何種狀態(tài)及其成因。本文擬采用空間面板數(shù)據(jù)模型，分析我國(guó)流轉(zhuǎn)稅（增值稅和營(yíng)業(yè)稅）及所得稅（個(gè)人所得稅和企業(yè)所得稅）的稅收競(jìng)爭(zhēng)情況，其研究結(jié)論更具精細(xì)化特色。

二、我國(guó)省際稅收競(jìng)爭(zhēng)的實(shí)證分析

（一）變量和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文擬采用Matlab軟件對(duì)于1998—2010年我國(guó)省級(jí)空間面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并利用計(jì)量結(jié)果，討論地方政府間各稅種的競(jìng)爭(zhēng)策略互動(dòng)模式。在模型建立過(guò)程中，使用的變量設(shè)置如下：

1. 被解釋變量的選取?；谡卫斫Y(jié)構(gòu)的特殊性，我國(guó)的地方政府甚少稅率決定權(quán)，稅收競(jìng)爭(zhēng)主要通過(guò)各種非稅政策來(lái)體現(xiàn)，故本文以各稅種的稅收負(fù)擔(dān)水平來(lái)代替稅率，重點(diǎn)考察稅收總額、增值稅、營(yíng)業(yè)稅、企業(yè)所得稅及個(gè)人所得稅的稅收競(jìng)爭(zhēng)情況。其中，總體稅收負(fù)擔(dān)水平采用各省稅收收入占當(dāng)年GDP的比重來(lái)表示，記為fis_gdp；增值稅的負(fù)擔(dān)水平用各省的增值稅收入占當(dāng)年GDP的比重來(lái)表示，記為vat_gdp；營(yíng)業(yè)稅、企業(yè)所得稅及個(gè)人所得稅的負(fù)擔(dān)水平計(jì)算方法與增值稅相似，分別記為opt_gdp，eipt_gdp，iit_gdp。各稅種的稅收收入均為預(yù)算內(nèi)收入，GDP為按當(dāng)年價(jià)計(jì)算的數(shù)值。

2. 解釋變量的選取。解釋變量選取的是影響各稅種的相關(guān)因素，主要包括人均實(shí)際GDP、人口密度、開(kāi)放度、城市化水平、固定資產(chǎn)投資比例、人口結(jié)構(gòu)、人力資本水平及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平。

人均實(shí)際GDP是衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的特征變量，反映當(dāng)?shù)囟愒吹呢S裕程度；本文研究的時(shí)間起點(diǎn)為1998年，故以1998年為不變價(jià)并通過(guò)GDP平減指數(shù)處理后，作為各地人均實(shí)際GDP水平，記為pgdp⑥，單位是萬(wàn)元/人。人口密度是外生的區(qū)域特征，反映了公共服務(wù)需求規(guī)模的大小，以地區(qū)人口總數(shù)/地區(qū)面積，記為pop_den，單位是萬(wàn)人/平方公里。開(kāi)放度表示一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)開(kāi)放水平，用進(jìn)出口總額占當(dāng)?shù)禺?dāng)年GDP的比例表示，記為open。城市化水平采用非農(nóng)業(yè)人口/當(dāng)?shù)乜側(cè)丝跀?shù)的比例來(lái)表示，記為urban。固定資產(chǎn)投資比例采用全社會(huì)固定投資占當(dāng)年GDP的比例來(lái)表示，記為invest。人力資本水平體現(xiàn)為高校在校生占當(dāng)?shù)乜側(cè)丝诘谋壤洖镾S。人口結(jié)構(gòu)以青年撫養(yǎng)率（0-14歲人口數(shù)/15-64歲人口數(shù)）和老年撫養(yǎng)率（65歲以上人口數(shù)/15-64歲人口數(shù)）來(lái)表示，分別記為youth和old。我國(guó)的稅收主要來(lái)源于二、三產(chǎn)業(yè)，且第一產(chǎn)業(yè)對(duì)于稅收收入的貢獻(xiàn)日益減少，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重來(lái)表示，記為first。endprint

3. 空間權(quán)重矩陣的選取?？臻g權(quán)重矩陣的設(shè)立方法，不僅有針對(duì)鄰接、距離的權(quán)重建立方法，也有關(guān)于經(jīng)濟(jì)變量的經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣以及其他復(fù)雜的組合形式。但因經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣會(huì)導(dǎo)致模型的內(nèi)生性，0，1權(quán)重矩陣則存在一定的局限性⑦，因此，本文采用基于空間地理距離的空間權(quán)重矩陣。其具體形式為：

wij=■ i≠j0 i=j （i=1，2，…，28；j=1，2，…，28）（1）

其中，dij為地區(qū)i的省會(huì)城市和地區(qū)j的省會(huì)城市之間的直線距離。這是依據(jù)Toler（1970）的地理學(xué)第一定理（First Law of Geography）而設(shè)立的，即任何事物在空間上均是相關(guān)的：距離越近，關(guān)聯(lián)程度越強(qiáng)；反之，距離越遠(yuǎn)，關(guān)聯(lián)程度越弱。本文重點(diǎn)關(guān)注各地區(qū)基于空間距離因素而產(chǎn)生的稅收競(jìng)爭(zhēng)策略互動(dòng)模式。

本文選用1998—2010年的面板數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)完整性，暫未包括西藏自治區(qū)和海南省的數(shù)據(jù)，并將四川省和重慶市合并考慮。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)財(cái)政年鑒》《中國(guó)稅務(wù)年鑒》《中國(guó)人口和就業(yè)年鑒》等官方數(shù)據(jù)。

三、分稅種的稅收競(jìng)爭(zhēng)策略互動(dòng)模式的實(shí)證分析

首先，根據(jù)省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，采用常用且結(jié)果較穩(wěn)定的Morans I指數(shù)檢驗(yàn)，判斷分稅種是否存在空間相關(guān)關(guān)系及相關(guān)程度；其次，判斷空間計(jì)量模型的形式：采用普通最小二乘法（OLS）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行LM檢驗(yàn)，根據(jù)結(jié)果選擇合適的空間計(jì)量模型；第三，判斷面板數(shù)據(jù)模型的形式，主要采用Hausman檢驗(yàn)，探究固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)模型的選擇；最后，基于以上模型設(shè)計(jì)，構(gòu)造空間面板模型并展開(kāi)計(jì)量檢驗(yàn)和結(jié)果分析。

（一）空間自相關(guān)檢驗(yàn)

通過(guò)對(duì)各稅種負(fù)擔(dān)水平的空間相關(guān)關(guān)系進(jìn)行初步檢驗(yàn)，觀察是否存在空間相關(guān)關(guān)系（依賴性或異質(zhì)性），以及相關(guān)關(guān)系的大小和顯著性程度。本文采用Morans I指數(shù)檢驗(yàn)⑧，對(duì)于各稅種的空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示：

表2顯示了省際宏觀稅負(fù)水平之間的Morans I指數(shù)為0.101，且Z統(tǒng)計(jì)量的P檢驗(yàn)值為0，表明前述28個(gè)省份的宏觀稅負(fù)水平，在空間分布上具有顯著的正相關(guān)關(guān)系（空間依賴性），某一地區(qū)的稅收負(fù)擔(dān)水平會(huì)受到位置相近地區(qū)的正向影響。同時(shí)，增值稅、企業(yè)所得稅及個(gè)人所得稅的稅負(fù)水平在空間上也存在顯著的正相關(guān)性，但營(yíng)業(yè)稅在空間上的相關(guān)性不顯著。這表明對(duì)于我國(guó)各地稅收負(fù)擔(dān)水平的研究中，不能僅從時(shí)間維度考慮，也應(yīng)考慮地理空間上的相關(guān)性。

（二）空間計(jì)量模型的選取

空間計(jì)量模型包括空間滯后模型、空間誤差模型和混合模型。在實(shí)際運(yùn)用當(dāng)中，通常使用的是前兩種⑨。通常，根據(jù)Anselin的判斷準(zhǔn)則⑩進(jìn)行選擇，使用的方法是LM檢驗(yàn)。在Matlab中，首先應(yīng)用普通最小二乘法（OLS）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析，得出LM的統(tǒng)計(jì)量及其顯著性結(jié)果（如表3所示）。

表3中LMLAG檢驗(yàn)的原假設(shè)為變量之間不存在空間滯后關(guān)系，LMERR檢驗(yàn)的原假設(shè)為變量的誤差項(xiàng)之間不存在空間滯后關(guān)系，若統(tǒng)計(jì)量顯著，則表明拒絕原假設(shè)（即變量之間或變量的誤差項(xiàng)之間存在空間滯后關(guān)系）。R-LMLAG和R-LMERR是原假設(shè)穩(wěn)健性的檢驗(yàn)。根據(jù)模型判定準(zhǔn)則，宏觀稅負(fù)的LMLAG比LMERR顯著，同時(shí)，R-LMLAG顯著而R-LMERR不顯著，政府間的宏觀稅負(fù)水平存在空間滯后關(guān)系。因而，在選取模型時(shí)，比較適合采用空間滯后模型。同樣，我們分析選取的增值稅、營(yíng)業(yè)稅、企業(yè)所得稅和個(gè)人所得稅的稅負(fù)水平之間也存在空間滯后關(guān)系，同樣更適合使用空間滯后模型。因此，本文對(duì)模型（1）—（5）采用的空間計(jì)量模型，均為空間滯后模型。

（三）面板數(shù)據(jù)模型的選取

我們使用Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，來(lái)判定固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的選取。{11}對(duì)所收集的空間面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到如表4所示的檢驗(yàn)結(jié)果：

表4的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果中，5個(gè)變量的小概率P值均小于1%的顯著性水平，拒絕“使用隨機(jī)效應(yīng)更好些”的原假設(shè)，因此應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型分析面板數(shù)據(jù)。

（四）模型建立及實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

基于上述分析，本文選取空間滯后模型及固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型，即固定效應(yīng)的空間滯后面板數(shù)據(jù)模型。根據(jù)前文選取的解釋變量和被解釋變量，模型構(gòu)造如下：

y=？琢+？籽Wy+x1lnpgdp+x2first+x3invest+x4urban+x5SS+x6youth+x7old+x8lnpop_den+x9open+？著 （2）

其中，y是被解釋變量向量，包括宏觀稅負(fù)水平和增值稅、營(yíng)業(yè)稅、企業(yè)所得稅和個(gè)人所得稅的稅負(fù)水平。xj，j=1，2，…，9為各自變量的系數(shù)。？籽是稅收反應(yīng)系數(shù)，若？籽>0且顯著，則表明政府間的稅收競(jìng)爭(zhēng)存在空間策略互補(bǔ)特征，即采取相同方向的稅收政策；若？籽<0且顯著，則表明政府間的稅收競(jìng)爭(zhēng)存在空間策略替代特征，即采取方向相反的稅收政策；若？籽=0或？籽不顯著，則表明政府之間不存在稅收競(jìng)爭(zhēng)或稅收政策是獨(dú)立或隨機(jī)的，不存在空間上的相關(guān)性。

將1998—2010年間28個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的數(shù)據(jù)，在空間滯后面板數(shù)據(jù)模型中進(jìn)行分析，得到回歸結(jié)果（如表5所示）。固定效應(yīng)的空間滯后面板數(shù)據(jù)模型得出的結(jié)果，較之OLS方法得出的結(jié)果，擬合優(yōu)度具有明顯改進(jìn)，且對(duì)數(shù)似然值均較大，說(shuō)明采用空間面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果比較可信。

2002年以來(lái)，我國(guó)的企業(yè)所得稅和個(gè)人所得稅在中央與地方間的分享方式發(fā)生了變化，針對(duì)這一變化對(duì)政府間稅收競(jìng)爭(zhēng)的影響，將企業(yè)所得稅和個(gè)人所得稅分為1998—2001年和2002—2010年兩個(gè)時(shí)期來(lái)加以分析。模型的建立方式和模型（2）一樣{12}，得到適合的模型同樣是空間滯后面板數(shù)據(jù)模型，表6是兩個(gè)時(shí)期內(nèi)企業(yè)所得稅和個(gè)人所得稅的回歸結(jié)果{13}。endprint

（五）回歸結(jié)果的分析

1. 空間滯后變量系數(shù)的解釋。表5的回歸結(jié)果顯示，我國(guó)省際總宏觀稅負(fù)、企業(yè)所得稅及個(gè)人所得稅的空間滯后變量的系數(shù)顯著為正，而增值稅和營(yíng)業(yè)稅的空間滯后變量的系數(shù)不顯著。這表明我國(guó)各省之間在總體稅收和所得稅（企業(yè)所得稅和個(gè)人所得稅）方面，存在比較明顯的稅收競(jìng)爭(zhēng)，且表現(xiàn)為空間策略互補(bǔ)模式。周邊省份宏觀稅負(fù)的變動(dòng)會(huì)正向地影響該省的政府稅收決策。同時(shí)，省際增值稅和營(yíng)業(yè)稅等流轉(zhuǎn)稅的稅收競(jìng)爭(zhēng)較弱，而企業(yè)所得稅和個(gè)人所得稅的稅收競(jìng)爭(zhēng)較強(qiáng)。造成這種結(jié)果的原因，大致有以下幾個(gè)方面：

增值稅作為中央和地方共享稅，地方政府所占份額較少。作為中央財(cái)政收入的主要來(lái)源之一，我國(guó)增值稅的制度建設(shè)也比較完善，其優(yōu)惠政策主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)和資源綜合利用行業(yè)、文化產(chǎn)業(yè)等方面，對(duì)于稅收收入的影響并不是特別明顯。地方政府在增值稅方面的競(jìng)爭(zhēng)渠道較少且效果相對(duì)不顯著，因而增值稅的競(jìng)爭(zhēng)也就相對(duì)較少。

營(yíng)業(yè)稅不同于增值稅和企業(yè)所得稅，基本上是完全意義上的地方稅種，且收入較為穩(wěn)定。在地區(qū)間稅收競(jìng)爭(zhēng)中，營(yíng)業(yè)稅的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)地方財(cái)政收入變化影響很大，且更易進(jìn)行有針對(duì)性的操作，導(dǎo)致地方政府在營(yíng)業(yè)稅收入上難免出現(xiàn)惡性競(jìng)爭(zhēng)。這會(huì)導(dǎo)致社會(huì)福利損失及財(cái)政收入乏力，從而抵消其收益效應(yīng)。對(duì)于較為成熟的地方政府而言，在運(yùn)用營(yíng)業(yè)稅競(jìng)爭(zhēng)時(shí)會(huì)比較謹(jǐn)慎，在實(shí)際中，反而不會(huì)過(guò)多地受相鄰地區(qū)政策變化的影響。

企業(yè)所得稅作為中央與地方共享稅，也是地方財(cái)政的重要收入來(lái)源。地方政府為實(shí)現(xiàn)利益最大化，吸引外部資金流入，會(huì)對(duì)企業(yè)和資本實(shí)行稅收優(yōu)惠制度或投資配套優(yōu)惠措施。合理的企業(yè)所得稅會(huì)提高當(dāng)?shù)氐馁Y本存量，增加社會(huì)產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)效益，提高產(chǎn)業(yè)資本的流動(dòng)性及集聚力，創(chuàng)造更多就業(yè)機(jī)會(huì)?？紤]到企業(yè)所得稅競(jìng)爭(zhēng)的有益效果，同時(shí)國(guó)家對(duì)于引進(jìn)資本也有相應(yīng)的優(yōu)惠措施，地方政府會(huì)積極運(yùn)用這些措施。

個(gè)人所得稅從2002年起也成為中央和地方共享稅，其主要來(lái)源是技術(shù)工人和高收入人群，明智的地方政府為了吸引這些專業(yè)人才，往往采取各種政策來(lái)降低其實(shí)際稅負(fù)。就勞動(dòng)力流動(dòng)而言，高收入群體更加注重邊際稅率的高低，且遷移成本較低。目前，中國(guó)正處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)深度調(diào)整過(guò)程中，各地均致力于吸引人才，通過(guò)設(shè)法降低個(gè)人實(shí)際邊際稅負(fù)，突出個(gè)人所得稅的稅基拓展效應(yīng)。

從表6的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，2002年前，企業(yè)所得稅和個(gè)人所得稅的稅負(fù)水平的空間滯后變量數(shù)值不顯著。2002年后，相應(yīng)空間滯后變量的系數(shù)顯著為正。這表明2002年后各省在企業(yè)所得稅和個(gè)人所得稅的稅收競(jìng)爭(zhēng)中，呈現(xiàn)空間策略互補(bǔ)特征（即某省的稅收政策會(huì)受到空間上鄰近地區(qū)稅收政策的正向影響），政府間的所得稅競(jìng)爭(zhēng)變得更加顯著。

綜上所述，地方政府間流轉(zhuǎn)稅的稅收競(jìng)爭(zhēng)不明顯，而所得稅的競(jìng)爭(zhēng)比較顯著，且表現(xiàn)為空間策略互補(bǔ)特征。

2. 對(duì)于重要解釋變量的解釋。人均實(shí)際GDP和經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度與宏觀稅負(fù)水平、營(yíng)業(yè)稅、企業(yè)所得稅及個(gè)人所得稅的稅負(fù)水平之間系數(shù)均顯著為正。其原因在于，經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度高或者較富裕地區(qū)的稅源較為豐富，導(dǎo)致稅收占GDP的比重也較高。

第一產(chǎn)業(yè)比重的提升，會(huì)顯著降低增值稅的稅負(fù)水平，提高營(yíng)業(yè)稅的稅負(fù)水平，表明我國(guó)增值稅和營(yíng)業(yè)稅的稅負(fù)水平，受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的影響較大。

社會(huì)固定資產(chǎn)投資比例的提高，將降低增值稅和企業(yè)所得稅的稅負(fù)水平，提升營(yíng)業(yè)稅的稅負(fù)水平。根據(jù)我國(guó)固定資產(chǎn)投資的現(xiàn)狀，受影響的稅種主要包括建筑安裝營(yíng)業(yè)稅等相關(guān)稅收，其比例的上升會(huì)導(dǎo)致?tīng)I(yíng)業(yè)稅收入增加，進(jìn)而提高稅負(fù)水平。同時(shí)，增加社會(huì)固定資產(chǎn)投資，會(huì)增加政府的支出，在廣義上可能會(huì)減少企業(yè)留利，導(dǎo)致相應(yīng)稅種的稅負(fù)下降。

城鎮(zhèn)化程度會(huì)顯著降低企業(yè)所得稅的稅負(fù)水平。在城鎮(zhèn)化過(guò)程中，政府為了吸引更多外部資金流入，推進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚，會(huì)借助企業(yè)所得稅優(yōu)惠政策，降低企業(yè)的投資成本，從而降低了企業(yè)所得稅的稅負(fù)水平。

人口密度增大會(huì)提高稅負(fù)水平，這表明人口密度對(duì)于社會(huì)產(chǎn)出的影響，大于對(duì)公共產(chǎn)品需求的影響水平。人口結(jié)構(gòu)年輕化將提升宏觀稅負(fù)水平以及營(yíng)業(yè)稅和企業(yè)所得稅的宏觀稅負(fù)水平，降低增值稅的稅負(fù)水平。人口結(jié)構(gòu)的老齡化會(huì)顯著提高增值稅、營(yíng)業(yè)稅的稅負(fù)水平，降低企業(yè)所得稅的稅負(fù)水平。人口老齡化不僅意味著勞動(dòng)力的減少，也意味著政府的支出增加，因此，各級(jí)地方政府應(yīng)采取有效措施，妥善應(yīng)對(duì)日趨嚴(yán)重的人口老齡化問(wèn)題。

注釋：

①Brueckner和Saavedra（2001）利用美國(guó)波士頓地區(qū)的70個(gè)城市的數(shù)據(jù)，對(duì)地區(qū)間財(cái)產(chǎn)稅的策略性進(jìn)行分析，采用的是空間滯后模型。

②Chirinko和Wilson（2007）利用美國(guó)48個(gè)州在1969—2004年的面板數(shù)據(jù)，研究資本稅政策的決定因素。

③稅收反應(yīng)函數(shù)：ti=？茁0+？茁1■wijtj+？茲Xi+？滋i，其中？茁0、？茁1、？茲是未知的參數(shù)，？茁1是反應(yīng)函數(shù)的斜率，反映地區(qū)間稅收競(jìng)爭(zhēng)的強(qiáng)度。wij是空間權(quán)重矩陣的元素，反映其他地區(qū)j的稅率對(duì)地區(qū)i的稅率的相對(duì)重要性，Xi是地區(qū)i的其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征變量。

④稅收競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)空間策略互補(bǔ)特征是指，地方政府在稅收競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，采取的是相同方向的稅收政策；稅收競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)空間策略替代特征是指，地方政府在稅收競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，采取的是相反方向的稅收政策。

⑤截面數(shù)據(jù)是采用某特定時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，存在一定的偶然性，可能會(huì)使結(jié)果與實(shí)際存在較大的出入。面板數(shù)據(jù)是采用某段時(shí)間的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的連續(xù)性可以消除特定時(shí)點(diǎn)帶來(lái)的擾動(dòng)。同時(shí)，面板數(shù)據(jù)的樣本量一般要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于截面數(shù)據(jù)的樣本量，這使得分析結(jié)果更為穩(wěn)定。因此，本文使用的是面板數(shù)據(jù)，以期更符合實(shí)際。

⑥在計(jì)量分析時(shí)，此處的人均GDP和下文的人口密度，采用的均是對(duì)數(shù)數(shù)據(jù)，即lnpgdp和lnpop_den。

⑦由于空間鄰接矩陣認(rèn)為不相鄰的地區(qū)之間不存在相關(guān)性，故對(duì)Morans I 指數(shù)沒(méi)有貢獻(xiàn)，與實(shí)際情況存在出入。endprint

⑧Morans I的表達(dá)式為： Moran′s I=■×■，■=■■xi。若Morans I>0，表示地區(qū)之間的觀察值表現(xiàn)為空間正相關(guān)關(guān)系；若Morans I<0，則表明地區(qū)之間的觀察值表現(xiàn)為空間負(fù)相關(guān)關(guān)系；如果Morans I接近于0，則表明地區(qū)之間的觀察之間不存在空間自相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，另一種檢驗(yàn)方法為：當(dāng)Z值為正且顯著（依據(jù)P檢驗(yàn)值的大小判斷）時(shí)，表明存在正的空間自相關(guān)；反之，則存在負(fù)相關(guān)。

⑨空間滯后模型（SAR）表達(dá)式為：y=？籽W1y+X？茁+？著？著～（0，？滓2IN）；空間誤差模型（SEM）的表達(dá)式為：y=X？茁+？孜？孜=？姿W？孜+？著？著～（0，？滓2IN）。式中，y是N×1的向量，代表被解釋變量向量。X是N×K的數(shù)據(jù)矩陣，代表解釋變量。？籽是空間滯后因變量W1y的系數(shù)。？茁反映解釋變量對(duì)因變量y變化產(chǎn)生的影響。w1和w均是N×N維空間權(quán)重矩陣，分別與因變量的空間自回歸過(guò)程和干擾項(xiàng)？著的空間自回歸過(guò)程相關(guān)。

⑩Anselin關(guān)于空間計(jì)量模型的選取準(zhǔn)則：如果LMLAG比LMERR更顯著，且R-LMLAG顯著而R-LMERR不顯著，則應(yīng)采用的模型是空間滯后模型；如果LMERR比LMLAG更顯著，且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著，則適合的模型為空間誤差模型。

{11}Hausman的檢驗(yàn)原理為：將原假設(shè)定采用隨機(jī)效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型更好些。如果檢驗(yàn)結(jié)果為接受原假設(shè)，表明使用隨機(jī)效應(yīng)模型更為合理，而如果拒絕原假設(shè)，則應(yīng)選擇固定效應(yīng)的模型。

{12}由于篇幅有限，本文對(duì)于分時(shí)期的模型建立過(guò)程省略。

{13}該部分主要是分析2002年前后企業(yè)所得稅和個(gè)人所得稅的空間滯后變量的變化情況，故在回歸結(jié)果中只截取了關(guān)于滯后變量的系數(shù)和檢驗(yàn)值以及模型的總體檢驗(yàn)情況。

參考文獻(xiàn)：

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責(zé)任編輯、校對(duì)：秦學(xué)詩(shī)endprint

⑧Morans I的表達(dá)式為： Moran′s I=■×■，■=■■xi。若Morans I>0，表示地區(qū)之間的觀察值表現(xiàn)為空間正相關(guān)關(guān)系；若Morans I<0，則表明地區(qū)之間的觀察值表現(xiàn)為空間負(fù)相關(guān)關(guān)系；如果Morans I接近于0，則表明地區(qū)之間的觀察之間不存在空間自相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，另一種檢驗(yàn)方法為：當(dāng)Z值為正且顯著（依據(jù)P檢驗(yàn)值的大小判斷）時(shí)，表明存在正的空間自相關(guān)；反之，則存在負(fù)相關(guān)。

⑨空間滯后模型（SAR）表達(dá)式為：y=？籽W1y+X？茁+？著？著～（0，？滓2IN）；空間誤差模型（SEM）的表達(dá)式為：y=X？茁+？孜？孜=？姿W？孜+？著？著～（0，？滓2IN）。式中，y是N×1的向量，代表被解釋變量向量。X是N×K的數(shù)據(jù)矩陣，代表解釋變量。？籽是空間滯后因變量W1y的系數(shù)。？茁反映解釋變量對(duì)因變量y變化產(chǎn)生的影響。w1和w均是N×N維空間權(quán)重矩陣，分別與因變量的空間自回歸過(guò)程和干擾項(xiàng)？著的空間自回歸過(guò)程相關(guān)。

⑩Anselin關(guān)于空間計(jì)量模型的選取準(zhǔn)則：如果LMLAG比LMERR更顯著，且R-LMLAG顯著而R-LMERR不顯著，則應(yīng)采用的模型是空間滯后模型；如果LMERR比LMLAG更顯著，且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著，則適合的模型為空間誤差模型。

{11}Hausman的檢驗(yàn)原理為：將原假設(shè)定采用隨機(jī)效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型更好些。如果檢驗(yàn)結(jié)果為接受原假設(shè)，表明使用隨機(jī)效應(yīng)模型更為合理，而如果拒絕原假設(shè)，則應(yīng)選擇固定效應(yīng)的模型。

{12}由于篇幅有限，本文對(duì)于分時(shí)期的模型建立過(guò)程省略。

{13}該部分主要是分析2002年前后企業(yè)所得稅和個(gè)人所得稅的空間滯后變量的變化情況，故在回歸結(jié)果中只截取了關(guān)于滯后變量的系數(shù)和檢驗(yàn)值以及模型的總體檢驗(yàn)情況。

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⑧Morans I的表達(dá)式為： Moran′s I=■×■，■=■■xi。若Morans I>0，表示地區(qū)之間的觀察值表現(xiàn)為空間正相關(guān)關(guān)系；若Morans I<0，則表明地區(qū)之間的觀察值表現(xiàn)為空間負(fù)相關(guān)關(guān)系；如果Morans I接近于0，則表明地區(qū)之間的觀察之間不存在空間自相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，另一種檢驗(yàn)方法為：當(dāng)Z值為正且顯著（依據(jù)P檢驗(yàn)值的大小判斷）時(shí)，表明存在正的空間自相關(guān)；反之，則存在負(fù)相關(guān)。

⑨空間滯后模型（SAR）表達(dá)式為：y=？籽W1y+X？茁+？著？著～（0，？滓2IN）；空間誤差模型（SEM）的表達(dá)式為：y=X？茁+？孜？孜=？姿W？孜+？著？著～（0，？滓2IN）。式中，y是N×1的向量，代表被解釋變量向量。X是N×K的數(shù)據(jù)矩陣，代表解釋變量。？籽是空間滯后因變量W1y的系數(shù)。？茁反映解釋變量對(duì)因變量y變化產(chǎn)生的影響。w1和w均是N×N維空間權(quán)重矩陣，分別與因變量的空間自回歸過(guò)程和干擾項(xiàng)？著的空間自回歸過(guò)程相關(guān)。

⑩Anselin關(guān)于空間計(jì)量模型的選取準(zhǔn)則：如果LMLAG比LMERR更顯著，且R-LMLAG顯著而R-LMERR不顯著，則應(yīng)采用的模型是空間滯后模型；如果LMERR比LMLAG更顯著，且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著，則適合的模型為空間誤差模型。

{11}Hausman的檢驗(yàn)原理為：將原假設(shè)定采用隨機(jī)效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型更好些。如果檢驗(yàn)結(jié)果為接受原假設(shè)，表明使用隨機(jī)效應(yīng)模型更為合理，而如果拒絕原假設(shè)，則應(yīng)選擇固定效應(yīng)的模型。

{12}由于篇幅有限，本文對(duì)于分時(shí)期的模型建立過(guò)程省略。

{13}該部分主要是分析2002年前后企業(yè)所得稅和個(gè)人所得稅的空間滯后變量的變化情況，故在回歸結(jié)果中只截取了關(guān)于滯后變量的系數(shù)和檢驗(yàn)值以及模型的總體檢驗(yàn)情況。

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