我国财政收入的影响因素及其预测方法评价

2016-03-20姬超山西大学中国城乡发展研究院太原030006

地方财政研究 2016年2期

姬超(山西大学中国城乡发展研究院，太原030006)

我国财政收入的影响因素及其预测方法评价

姬超
(山西大学中国城乡发展研究院，太原030006)

内容提要：财政收入是国家提供公共产品和服务的基础保障，精准的财政收入预测则是优化财政预算，引领精细化、科学化财政管理的前提条件。经济发展程度、物价水平、宏观经济环境、税基变化、收入分配差距、企业经营状况、税收政策、征税成本等因素都在不同程度上影响未来财税收入的变化，各项因素之间的交叉与复合作用进一步加大了财税预测的难度。在综合比较和评价灰色分析法、逐步回归法、协整分析法和组合分析法的基础上指出，不同地区的财税环境存在很大差异，合理的财税预测必须考虑地区的特殊性，选择相应的解释变量和预测方法，同时完善财税工作机制，完善财税预测体系，提高财税预测的专业化程度。

关键词：财税预测预测方法预测体系解释变量

财政收入是一个地区或国家经济指标体系中的一个核心指标，它能综合反映经济活动总量和评价一个地区的工业经济发展水平，对财政收入进行定量分析并对其做出较为准确的预测可以为相关部门或者企业制定发展规划提供可靠的理论参考。随着我国经济和社会发展逐渐步入新常态，深化改革和转型发展的任务更加艰巨，各地政府的公共服务提供能力和财政支持能力也将遭受重大考验。在具体的经济发展和社会实践过程中，为了打破实现经济增长和公共服务均等化双重目标所需资金的双重约束，有必要综合考虑各地的经济结构、产业规模、财政收支等经济因素，把握各地经济发展承载目标政策导向下的财政收入形成机理，增强对现在和未来财政增收压力和趋势问题的研判能力。如何化解新常态下各地经济调整和财政收支之间矛盾加剧的问题，这就需要充满智慧和富有远见的财税预测方法和政策措施，这也是本文的理论和实践价值所在。

一、影响我国财政收入的主要因素

在资源优化配置和经济持续增长的要求下，各地需要依靠财政收入的巨额资金支持，但是在各地公共服务均等化目标所对应的收入分配调整和社会稳定职能下，也会要求各地在财税体制建设中反映民生、倾向民生，这都会导致财政收入的压力剧增。具体的，影响财政收入的因素很多，经济发展水平、生产技术水平、分配政策与制度、价格水平、产业结构等等都是影响财政收入的重要因素。回顾国内外关于财政收入的研究，不同学者从不同的角度关注财政收入问题，有的从财政收入自身角度建立模型预测财政收入，有的从社会经济因素与财政收入关系角度来建立模型预测税收收入，预测模型的种类越来越多，技术越来越复杂，差异也越来越大，模型的适用性随之成为新的问题[1]，经济社会发展的不稳定性和财政收入影响因素的复杂性进一步加大了预测的难度，如何根据不同地区的发展特征选择最合适和最现实的预测模型是我们首先需要克服的困难。

1.经济发展水平。从理论上讲，经济发展水平反映了一个地区经济效益的高低。一个地区的经济效益越高，国民生产总值越多，其财政收入水平也就越高。因此，尽管一个国家的财政收入水平还受其他各种主客观因素的影响，但经济发展水平对财政收入的影响表现为基础性的制约。

2.政府分配政策。经济发展水平在根本上决定着一个国家或地区的财政高度和边界，财政收入规模的大小归根结底受生产力发展水平的制约。与此同时，还存在通过政府分配政策调节财政收入的空间，这就意味着在不同的国家和地区，即使经济发展水平相同，其财政收入规模也可能不尽相同[2]。一个国家或地区的政府分配体制和分配政策都可能导致财政收入规模的变化，例如随着经济和社会发展水平的提高，政府在总分配份额中的比例可能会逐步增长。

3.物价水平。财政收入表现为一定量的货币收入，它是根据特定的物价水平计算的。因此，物价变动引起的收入分配变化也是影响财政收入的一个重要因素。在现实的经济活动中，物价变动对财政收入的影响机制主要包括以下三个因素：一是引发物价水平上升的原因，二是现行的财政收入政策，三是价格总水平的变动往往和产品比价的变动同时发生。随着经济发展水平的提高，物价水平通常也会逐渐上升，按可变价格计算的财政收入也会相应上升，以流转税为主体的税制结构则会进一步加强这种效应。

4.产业结构。产业结构对财政收入的影响同样明显，一方面，不同的产业结构和产业层次决定着财政收入的边界和水平，另一方面财税体制又通过自身的收支调整产业结构和产业布局，使产业结构向着有利于地区经济发展的方向调整。因此，为了客观的分析财政收入的增减，也有必要从产业结构的构成以及不同产业部门的运行和变动趋势加以判断和甄别，从而为促进财政收入的增长和地区经济的转型发展提供新的可选菜单。例如，在中等发达国家和地区，财政收入更多的来自于第二产业，来自第一产业的比重逐渐缩小，第三产业对财政收入的贡献也将进一步提高。

除此之外，财政收入还受其它许多因素影响，各种因素之间又存在相互作用，这决定了财政收入预测只能是一种趋势性的，而且必须依赖长时期的数据序列，才能将误差仍控制在一定范围内。

二、我国当前预测财政收入的主要方法

长期以来，各个地方预测并制定未来预算收入通常采用基数法，即以上年预算收入作为基数，以一定的增长率进行计算和预测，同时考虑一些特殊因素加以调整。例如，许多地方政府根据GDP增长率的变化相应的调整财税预算增长率，简单的考虑GDP因素而忽略其它影响因素，人为割裂了财政收入与经济系统各个变量之间的复杂关系，因而并不能客观的预测财政收入变化情况，对政府预算制定的指导作用也就非常有限[3]。因此，许多学者试着从其它角度不断完善财政收入预测方法，具体的包括以下几种常见的方法。

1.灰色预测法。通常认为经济发展水平的提高在根本上决定了财政收入的扩展边界，然而财税政策的差异性进一步模糊了财政收入的边界。另外，许多不可控因素在奥卡姆剃刀原则①奥卡姆剃刀原则是由14世纪英国逻辑学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉(William of Occam)提出，该原理认为“如无必要，勿增实体”，也即简单有效原理，该原则倡导“简化”：认为保持事物的简单化是对付复杂与繁琐的最有效方式。下被剔除出预测体系，因此我们并不能先验的认为已经掌握了影响财政收入的所有因素。例如，房地产行情在特定阶段，甚至在很大程度上影响了我国绝大多数地区的财政收入。各种因素之间的交互作用也未得到清晰的阐释，影响财政收入的其它随机变量更是纷繁复杂。考虑到以上因素，一些学者主张采用灰色预测方法对我国财政收入的变动进行预测：（1）通过灰色区间预测方法对未来各年的财政收入做出一个范围预测；（2）使用平均值处理后得出具体预测结果；（3）根据模拟精度、绝对灰色关联度、均方差比值及小误差概率四种方法对预测结果进行精度评判[4]。总之，为了完善财政收入预测方法，纯粹的理论分析和经验判断已经不够充分，现代计量和数学手段亟待引进。

2.逐步回归法。也有一些学者对于财税预测完全建基于数学手段持保留态度，他们试图综合考虑财政收入的主要影响因素，逐步建立一套科学的财政收入理论和预测体系，从而使得财政预算适应经济形势变化，客观反映宏观经济政策和政府活动对财税的影响。具体的，一些学者假定财税政策不变，逐步引入影响变量进行拟合，同时结合各地实际经验数据进行了预测，为地方政府合理制定财政预算提供数据支持和理论依据。基于最优线性理论的逐步回归法是通过逐个引入自变量，观察每次引入对因变量影响最为显著的自变量，同时对回归方程中的老变量逐个进行检验，把那些不再显著的变量逐个剔除，最终既不遗漏对因变量影响显著的变量，又不涵盖对因变量影响不显著的变量[5]。值得注意的是，这种方法同样面临自变量的选择问题。这种方法要求回归方程中涵盖尽可能多的变量，以获得全面的信息，但是很多自变量的数据获取却非常困难，这种两难困境是该方法面临的主要问题，过多的自变量不仅导致模型计算复杂，还会扩大估计方差，降低模型精度。

3.协整分析法。财政收入与GDP之间的相关性已经得到了大量的讨论，但两者之间的因果关系还有待澄清。因此，一些学者通过误差修正模型讨论了两者的内在作用机制，或者通过协整理论对财政收人与GDP之间的关系进行实证检验，或者应用简单线性回归和AR模型对财政收入进行预测[6]。总体而言，财政收入与GDP之间的协整关系已经得到证实，但是除了国民生产总值，财政收入还与产业发展状况等其它因素密切相关，更精确的预测还必须结合各地的现实发展状况进行判断，据此，协整检验、Granger因果关系检验和VAR检验等进一步被引进到预测模型中来。

4.组合预测法。如上所述，财政收入受到经济发展水平、产业层次和结构、财税政策等多项因素的影响，上述几种预测方法由于局限于单项预测，往往侧重于问题的某一方面，无法全面反映各种因素的影响。因此，一些学者考虑综合各种单项预测方法，通过组合预测方法进行综合预测。组合预测理论认为，多个不同预测模型的线性组合在一定条件下能够有效改善模型的拟合能力，提高预测精度[7]。因此，利用组合预测法进行财政收入预测可以综合各个模型的优点，得到更精确、更科学的预测结果。事实上，无论是线性回归模型，还是时间序列模型和BP神经网络模型等更为复杂的预测模型，由于不同模型建立的依据不同，对拟合对象和及其所处环境存在特定的假设，当预测对象或对象所处环境发生变动时，模型的预测精度就会受到很大影响。在实践中，一些学者采用精度组合预测的方法，根据模型的拟合误差率大小分配各个模型的权重系数，对拟合误差率较低的模型赋予较大权重，将各个模型的预测结果进行加权，通过反复调整模型参数得到了更为科学的、合理的和可行的预测结果。

三、财政收入预测方法在我国的现实应用及其评价

我国地方财政收入由一般预算收入和基金预算收入构成，其中又以一般预算收入为主，一般预算收入主要由税收分成收入和非税收入所组成。在我国当前大多数地区，一般预算收入几乎全部由税收分成收入构成。随着我国经济发展水平的提高，非税收入在总量上虽然呈现增长趋势，但增长率却逐渐降低，其在一般预算收入中的比重也是不断下降。因此，对于大多数地区而言，财税预测主要指的是全口径税收收入，涵盖主要的分税种税收收入、分税种税收的分成收入，这两项的变化情况构成了我国一般预算收入预测的主体。

另外，作为一般预算收入的主要成分，考虑到中央与地方对于不同税种的征税权限，不同地方的各级政府对于不同税种的分成比例也是不尽相同，导致不同税种的分成比例在不同区域存在很大差异，这就要求我们在进行税收收入预测时必须从全口径、分税种、分成收入三个不同的维度综合考虑。基于对理论上的科学性和现实上的可操作性的权衡，我们在进行预测时还必须找出决定全口径税收收入、主要的分项税收收入、税收分成收入的主要因素。

（一）重视预测对象的特殊性

在一般性预测理论的现实应用过程中，首先要对预测对象进行全方位的了解和描述，特别是要重视预测对象的特殊性，以便与其它预测对象进行合理的区分，而不是不加区分的将理论和模型简单应用于不同对象。特别是对于预测对象的经济特征要有所认识，这样才能在实际预测过程中进行特殊处理和区别对待。例如，在不同的发展阶段，经济体的经济总量，产业结构都存在很大差别。在预测之前有必要通过描述性分析对经济体的国民经济结构、发展水平、发展阶段、发展方向等进行比较，客观认识局部区域和整体经济的发展差距。在此基础上，才能对该地区的税收收入体系进行有效的识别，比如增值税、营业税和消费税的构成比例。进一步的，由于我国增值税和消费税的课征均发生在生产和加工等环节，营业税的课征主要发生在转让、提供服务等环节。从而可以判断，增值税和消费税与第二产业的发展情况密切相关，而营业税则与第三产业的发展情况密切相关。另外，由于消费税作为中央税不参与分成，而作为地方税的增值税在市、区级之间的分成也存在很大差异。在不同的年度之间，营业税的区级分成也存在很大差异，那么由于不同地区的产业结构存在很大差异，特别是我国税收种类还包括增值税、营业税、消费税等税种之外的企业所得税、个人所得税、房产税、印花税、土地使用税、土地增值税、城建税等，这就导致不管从营业税的整个税收收入还是其它税种的分成收入来看，决定税收收入贡献率的都是复合因素，因而需要根据预测对象的特殊性进行逐项甄别。

（二）考察税收要素的自身演变

税收以无偿性、强制性、规范性为主要特征，从而决定了税基、税率、纳税人在一定时期内是固定不变的，其调整不会在短期内完成。因此，如果国民经济体系自身没有出现大幅的波动，可以推断税收要素自身在这一时期内也是平稳的。在这种情况下，由于税率、纳税人不变，税收变动只能是由于即期的税基变动引起的。如果在一定时期之内，国民经济的波动平稳，那么即期的国民经济指标和上一期也将保持稳定的、规律性变化，由国民经济指标引起的税收收入变动同样将保持稳定的、规律性变化。相应的，通过静态的等比例变化、通过线性回归的动态变化均可以将这种稳定的规律性变化向前还原和向后预测。

此外，由于全口径税收收入是由各个分税种的税收收入构成，各个分税种税收收入的税基必定包含于当年的国内生产总值之内。因此在预测全口径税收收入的变动趋势时，就可以使用国内生产总值作为代理变量来代理相应的税基变动，因为经济总量是基础，全口径税收收入必然与经济总量高度相关。

（三）辨别分税种税收的差异性

1.增值税。在我国大部分地区，增值税都是主要的税种之一，占到全部税收的一半以上。由于增值税税收收入包括增值税现税和调库收入，对增值税的预测也将包括增值税现税和全口径的增值税两部分。根据我国现行税法规定，增值税是对销售货物或者提供加工、修理修配劳务以及进口货物的单位和个人就其实现的增值额征收的一个税种[8]。由此可见，增值税税基由企业销售或加工环节的增加值构成，因而主要由第二产业，特别是规模以上工业的发展情况决定。那么在预测增值税现税的变化情况时就可以考虑以规模以上工业企业的总产值作为解释变量，来近似替代规模以上工业企业的增加值。考虑到销售商品也要缴纳增值税，因此社会消费品零售总额也是预测增值税的重要解释变量之一。

2.消费税。消费税主要是对部分消费品进行征税，征税的目的主要在于调节收入分配。作为一种价内税，我国的消费税尽管由消费者最终承担，但却是在消费品的生产、加工或进口环节便进行缴纳的，而非由消费者在零售和批发环节进行缴纳，因此可以使用滞后一期的消费税作为解释变量，是否将规模以上工业企业产值和增加值作为解释变量，则要根据各地的现实经济结构决定。

3.营业税。营业税的主要征收对象是提供劳务、转让无形资产或销售不动产的单位或个人，考虑到进行营业的企业或个人在运营过程中不可避免的要进行特定的投资，特别是固定资产投资，包括工业投资、住宅投资等，因而建筑业发展状况应当成为预测营业税时的重要变量。考虑到建筑业营收额的复杂性，数据的获得存在很大困难，因此在大多数情况下，固定资产投资成为预测营业税的合理变量，同时在解释变量中加入滞后一期的营业税。

4.企业所得税。影响企业所得税的主要因素是企业的应纳税所得，这在很大程度上与企业的利润相关。但是要获得当地企业的利润数据往往面临很大困难，因此只能以当地经济整体形势近似判断企业的经营状况。同时考虑规模以上工业企业总产值和增加值与经济发展形势，以及企业整体获利形势高度相关，因而也可以作为预测企业所得税的解释变量。

5.个人所得税。影响个人所得税的主要因素是人均收入水平，包括个人的工资以及个体户的生产、经营所得等，考虑到数据的可获得性，在实际预测过程中，通常根据人均工资这一变量对个人所得税进行预测和数据拟合。

（四）预测方法的选择和取舍

在对预测对象进行全面认识的基础上，接下来就是选择合适的预测方法。在现实中，我国许多地区的行政区划都曾发生过变化，区域合并、分立和调整的现象时常发生，导致在数据收集、整理时面临许多困难，于是出现样本量过小、数据质量过低等问题。在这种情况下，回归分析就失去了应有的意义，灰色预测反而是一个较为现实可行的方法。但是由于前文所述的各种原因，灰色理论在全口径税收预测时还能发挥一定的作用，但在分税种预测时往往过于粗糙，根据这种方法进行预算编制时甚至会发生系统性错误。

与此同时，逐步回归法、协整分析法和组合预测法均需要时间跨度较长的时间序列数据，囿于历年国民经济统计指标和税收数据的追踪限制，在有限的时间跨度内对一些地区的财税状况进行预测就会产生精度问题，这就需要首先对各个因变量和自变量进行平稳性检验。毫无疑问，在许多情况下，许多变量都不能通过平稳性检验，一阶差分处理后仍然不平稳，即使二阶差分通过了平稳性检验，有限的时间跨度数据在二阶差分后将会进一步缩小。可见，无论何种方法在进行预测时都会面临现实中的各种困境，一方面需要追踪各个地区的国民经济统计指标和税收数据的变动情况，另一方面，在各国民经济统计指标和税收数据不能通过平稳性检验的情况下，就要综合运用静态比例法和灰色方法，同时对解释变量进行有选择的取舍，通过逐步回归将一些解释变量加入或剔除出预测模型，权衡预测精度和变量数据的可获得性，最终得出最为稳健的预测结果。

综上所述，在预测方法上可以首先使用逐步回归法，并通过OLS模型来估计不同变量对于全口径税收收入和主要的分税种税收收入的影响，逐步排除影响不显著的变量，从而将影响全口径税收收入和主要分税种税收收入的决定性因素还原出来；其次，确定影响全口径税收收入和主要分税种税收收入变动的决定性因素之后，再根据这种决定性因素在未来年份的变化来预测不同口径下的税收收入。

五、改进我国财政收入预测方法的对策和建议

从理论的严谨性来讲，全口径税收和分税种税收所适用的预测模型应当有所不同；从操作的可行性来讲，回归方法的适用范围最广，前提是针对全口径税收和分税种税收都能够选取正确的代理变量，同时获得足够长的时间序列数据。当然，考虑到我国现行的财政体制下，中央和地方、市和区之间的分成体制相对固定，基于静态比例的预测方法也有其合理性。因此，在实际预测过程中，可以综合考虑各个地区财政收入的特殊性、可获得的样本容量以及税收要素的自身变动规律，权衡预测的科学性和可操作性，选择最为适宜的预测方法。与此同时，为了更好的进行预测，我国未来的财政体制和日常工作中都需要在以下几个方面加以改进。

（一）扩大样本数量，提高样本质量

根本地，现有的预测方法普遍面临样本困境，这也是所有预测方法都不能回避的难题。基于这种问题，一是要不断扩大样本数量，二是要不断提高样本质量。为了扩大样本数量，一方面要有效衔接不同部门，充分协调部门之间的工作，实现各项统计指标和财政数据的统一，另一方面还要逐渐规范、完善现有的统计指标体系，增加表征经济结构、产业政策、财政体制等方面的统计指标。此外，我国大部分地区的统计指标都面临严重的口径问题，由于口径不一，财政政策不够规范，不同行业的分税种税基存在很大混淆之处，例如消费税就无法得到不同应税行业的产值和流转额，导致在预测过程中使用替代变量，数据计算过程再次产生误差，扩大了观测值和实际值的差距，从而影响预测的精度。

（二）发展财政税收理论，完善财税预测模型

在大部分的预测模型运行过程中，多重共线性的问题都是一个难以克服的问题。从统计学原理上讲，多重共线性产生的主要原因包括数据收集及计算方法不够准确，模型设定有误或从中取样的总体受到限制，等等。事实上，为了避免使用单一解释变量和遗漏其它方面的重要信息，预测过程中常常使用多变量来解释相关税种的变动，从而产生了多重共线性问题。由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。也就是说，许多经济变量之间往往存在着相关的共同变化趋势，不可避免的产生了一定程度的共线性。为了消除多重共线性，一种处理方法是对部分变量数据取对数，结果却导致了更大程度的共线性，另外一种方法是通过差分法将原有模型变换成差分模型，但差分模型更多的适用于求解离散问题，而且会导致更大的误差。一般认为多重共线性的主要原因是样本容量过小，较短时期内各变量同方向的变化趋势导致显著相关，实际上却有可能并不存在相关性。因此，问题的根本更可能在于变量的选取不当，以及模型的设定有误。为了从根本上建立更合理、科学的预测方法和技术，就有必要跳出统计学这一单学科的束缚，结合财政经济和税收理论，进而建立相应的预测模型。在收集充分、翔实的数据之外，还要规范企业经营数据的上报工作，加强数据的核实审查，聘请专家对预测过程和结果进行讨论和修正，提高财税预测的合理性和精确性。

（三）借鉴发达国家经验，接轨国际前沿

在财税预测方面，发达国家已经进行了长时期的探索，逐渐确立了相对科学的预测体系和预测方法，因而能够为我们提供更好的借鉴。在它们的预测体系中，解释变量涵盖经济条件变化、物价变化、宏观经济环境变化、税基变化、收入分配变化情况、国内外贸易、企业经营情况、税收和非税收经济政策、征税成本等一系列因素。与此同时，这些变量并非直接进入到预测方程中去，而是在一定的假设条件和财税理论指导下，依据复杂的理论模型进行计量回归[9]。具体的：（1）财税预测以预算法为保障。预算法规定了税法变化对财政收入的影响，并由专门机构进行估算；（2）预测组织的多元化。不同部门，包括行政部门、立法部门、高校、科研机构以及其它民间组织都能对财税进行预测，并且能够获得充分的数据信息，预测结果对外公开，从而为不同预测方法之间的比较、对话和修正提供了可能；（3）数据来源的多样化。发达国家的数据资源往往较为充分，借助这种资源优势，数据资料的来源也更加多元，可以从不同部门以及纳税人那里获得相关数据，从而为数据的综合处理提供了可能，增加了数据的准确性；（4）预测模型的专业化。基于以上便利条件，发达国家在进行财税预测时具有更多的选择菜单，充分的竞争带来了预测市场的专业化和权威化，针对不同方面和不同层次的预测模型不断出现，财税预测体系在这一过程中不断完善，预测水平也逐渐提高。

参考文献：

〔1〕孙元，吕宁.地方财政一般预算收入预测模型及实证分析[J].数量经济技术经济研究，2007，（1）：38-44.

〔2〕姚远，张鹤.公共预算理论与财政收入预测[J].工业技术经济，2011，（10）：72-79.

〔3〕李娣.湖南财政收入预测模型及实证分析--基于VAR预测模型[J].经济研究参考，2012，（65）：26-31.

〔4〕李全中.我国财政收入的灰色区间预测及精度检验[J].统计与决策，2012，（12）：82-84.

〔5〕陈巧珍.基于逐步回归的湖州市财政收入预测[J].消费导刊，2009，（9）：92-94.

〔6〕赵春滨.天津财政收入与GDP关系的协整分析与误差修正模型研究[J].经济研究导刊，2009，（20）：34-36.

〔7〕李凯扬，韩文秀.财政收入的组合预测[J].天津大学学报，2003，36（1）：100-103.

〔8〕成军.地方财政收入预测模型设计及实证分析[J].经济研究参考，2003，（88）：27-34.

〔9〕邹洋，丁颖，叶金珍.美国税收收入预测实践及对中国的启示[R].科学发展·惠及民生--天津市社会科学界第八届学术年会优秀论文集，2012.

【责任编辑郭艳娇】

中图分类号：F810