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    長(zhǎng)三角政府負(fù)債、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與稅收增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究

    2021-08-09 10:49:49趙志華李茹
    關(guān)鍵詞:聯(lián)立方程分權(quán)協(xié)整

    趙志華 李茹

    【摘? 要】論文以長(zhǎng)三角三省一市為研究對(duì)象,從整體系統(tǒng)的角度構(gòu)建以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、地方債務(wù)增長(zhǎng)和稅收增長(zhǎng)為內(nèi)生變量的聯(lián)立方程,并利用2005-2019年長(zhǎng)三角省際面板數(shù)據(jù),對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方程、地方債務(wù)增長(zhǎng)方程和稅收增長(zhǎng)方程進(jìn)行協(xié)整分析,并對(duì)聯(lián)立方程進(jìn)行回歸估計(jì),發(fā)現(xiàn)三者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

    【Abstract】Taking the three provinces and one city in the Yangtze River Delta as the research object, this paper constructs a simultaneous equation with economic growth, local debt growth and tax growth as endogenous variables from the overall and system perspective, and uses the provincial panel data of the Yangtze River Delta from 2005 to 2019 to make a cointegration analysis on the economic growth equation, local debt growth equation and tax growth equation, and makes a regression estimation on the simultaneous equation, so as to find the dynamic relationship among the three.

    【關(guān)鍵詞】稅收增長(zhǎng);地方債務(wù);經(jīng)濟(jì)發(fā)展;聯(lián)立方程

    【Keywords】tax growth; local debt; economic development; simultaneous equation

    【中圖分類號(hào)】F812.5;F812.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號(hào)】1673-1069(2021)06-0043-02

    1 引言

    在我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展、稅收收入不斷提高的同時(shí),地方政府性債務(wù)也不斷提高。地方政府負(fù)債促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和稅收的增加,反之經(jīng)濟(jì)的發(fā)展決定稅收的增長(zhǎng),又進(jìn)而削減地方政府負(fù)債的壓力。因此,研究稅收收入的增加對(duì)于地方債務(wù)是促進(jìn)還是抑制作用,對(duì)于政府解決地方債務(wù)問(wèn)題具有重要意義。

    2 模型概述

    本文使用2005-2019年長(zhǎng)三角三省一市的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建以工業(yè)稅收增長(zhǎng)方程、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方程與地方債務(wù)增長(zhǎng)方程為核心的聯(lián)立方程模型,對(duì)三者之間的作用機(jī)制進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

    2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

    產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)是第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比。政府投資沖動(dòng)(Ii)是各省固定資產(chǎn)投資預(yù)算資金與該省GDP之比,比值越高,政府投資沖動(dòng)越大。財(cái)政分權(quán)(Fd)是省級(jí)人均財(cái)政支出與中央人均財(cái)政支出的比值,比值越大,表明財(cái)政支出分權(quán)越大,財(cái)政分權(quán)程度就越大。地方稅收競(jìng)爭(zhēng)(TC)反映地方政府競(jìng)爭(zhēng)的努力程度,地區(qū)的相對(duì)稅率越低,則稅收競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度越大,企業(yè)的稅收負(fù)擔(dān)越低,即稅收競(jìng)爭(zhēng)=■。其他變量見(jiàn)表1。

    2.2 模型設(shè)定

    構(gòu)建聯(lián)立方程模型進(jìn)行實(shí)證分析,模型基本形式如下:

    進(jìn)行自然對(duì)數(shù)處理:

    3 實(shí)證分析

    3.1 單位根檢驗(yàn)

    利用Eviews8.0軟件對(duì)各個(gè)序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果表明序列l(wèi)nTax、lnK、lnL、lnGDP、lnDebt、lnTC、lnIS、lnIi和lnFD在5%顯著水平下,LLC、IPS、Fisher ADF和Fisher PP都是1階單整I(0),因此,上述序列滿足協(xié)整檢驗(yàn)條件。

    3.2 協(xié)整檢驗(yàn)

    長(zhǎng)三角三省一市的lnY、lnK、lnL、lnST、lnSE、lnTE和lnM均為0階單整,因此,對(duì)上述因素進(jìn)行面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)。從檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,協(xié)整檢驗(yàn)有5個(gè)統(tǒng)計(jì)量的P值是小于0.05的,其中Pedron ADF檢驗(yàn)和Kao檢驗(yàn)的P值均小于0.05,表明解釋變量和被解釋變量間均存在協(xié)整關(guān)系。

    3.3 聯(lián)立方程實(shí)證結(jié)果

    由式(4)~(6)可知,上述3個(gè)方程右邊變量與干擾項(xiàng)有關(guān),并且干擾項(xiàng)存在異方差和同期相關(guān)。因此,本文選擇三階段最小二乘法進(jìn)行回歸估計(jì),然后在對(duì)整個(gè)方程進(jìn)行廣義最小二乘法估計(jì),結(jié)果如表2所示。

    4 結(jié)論

    研究表明:地方債務(wù)增長(zhǎng)對(duì)稅收增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用,但隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,地方債務(wù)對(duì)稅收增長(zhǎng)的作用越來(lái)越小,甚至抑制稅收增長(zhǎng)。政府稅收競(jìng)爭(zhēng)行為在一定程度上促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,并進(jìn)而推動(dòng)稅收增長(zhǎng)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展刺激政府投資沖動(dòng),進(jìn)而導(dǎo)致地方債務(wù)增長(zhǎng),但最終對(duì)稅收增長(zhǎng)的作用較低,但與此同時(shí),經(jīng)濟(jì)發(fā)展刺激政府加大稅收競(jìng)爭(zhēng),促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,進(jìn)而推動(dòng)稅收增長(zhǎng)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沒(méi)有降低地方債務(wù)壓力,反而不斷刺激地方債務(wù)增長(zhǎng)。

    【參考文獻(xiàn)】

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    【2】沈桂龍,劉慧,汝剛.財(cái)政分權(quán)背景下政府債務(wù)的增長(zhǎng)效應(yīng)研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].上海經(jīng)濟(jì)研究,2017(8):61-75.

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    【4】林樹(shù)山,李普亮.新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)稅收增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響[J].稅務(wù)與經(jīng)濟(jì),2017(3):75-82.

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    【6】王一然.新常態(tài)下遼寧經(jīng)濟(jì)與國(guó)稅收入發(fā)展關(guān)系分析[J].地方財(cái)政研究,2017(4):93-98.

    【7】任德孝.中國(guó)地區(qū)間稅收競(jìng)爭(zhēng)刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)了嗎[J].廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2017,32(4):92-103.

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