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1、我国增值税收入影响因素研究 -基于VEC模型建立与分析江西财经大学 魏洋、贡乔、吴奕雯目 录摘 要31. 问题的提出41.1 我国增值税现状41.2 增值税水平研究价值42. 数据来源及处理52.1数据预处理52.2 单位根检验52.3 协整检验63. 模型建立与求解73.1 VAR模型的建立向量误差修正模型（VEC）73.2 格兰杰因果检验73.3 基于VEC的脉冲响应函数分析83.4 方差分解104. 结论及意见12参考文献14附件：原始数据15摘 要增值税作为一个流转税及价内税，税收收入占据全国税收收入总额60%以上，其对我国财政收入增长及在经济稳健发展方面的影响力是毋庸置疑。本文主要针
2、对影响增值税收入因素：从对外贸易经济和税收水平两方面来入手，对我国1994年2010年的宏观经济数据进行实证分析。利用Eviews6.0建立了含三个协整向量的向量误差修正模型，并且着重剖析了向量误差修正模型的脉冲响应函数以及方差分解图，得出的结论是我国增值税受进出口贸易影响比较大，给出的建议是为了加大企业的生存空间，应该降低宏观税负，着重着重改善进出口贸易的税制结构。关键字：增值税；税收收入；宏观税负；进出口贸易；脉冲响应函数1. 问题的提出我国从1979年开始试行增值税，并且于1984年和1993年进行了两次重要改革，现行的增值税制度是以1993年12月13日国务院颁布的国务院令第134号中
3、华人民共和国增值税暂行条例为基础的。党的十六届三中全会关于完善社会主义市场经济体制若干问题的决定，就分步实施税收制度改革，明确提出了“增值税由生产型改为消费型，将设备投资纳入增值税抵扣范围”。这一政策的提出，对我国增值税税收实践具有重要的指导意义，是增值税改革的必然选择，也是我国社会主义市场经济发展的必然结果。从2004年7月1日起,增值税转型试点首先在东北三省的装备制造业、石油化工业等八大行业进行；2007年7月1日起,将试点范围扩大到中部六省26个老工业基地城市的电力业、采掘业等八大行业；2008年7月1日,又将试点范围扩大到内蒙古自治区东部五个盟市和四川汶川地震受灾严重地区。 自2009
4、年1月1日起,在我国所有地区、所有行业推行增值税转型改革,由生产型增值税转为国际上通用的消费型增值税。 1.1 我国增值税现状 增值税是以纳税人在生产经营或商品流通过程中取得的增值额为课税对象征收的一种流转税。增值税实行普遍征收，其课税范围涉及社会的生产、流通、消费、劳务等诸多生产经营领域。凡从事货物销售、提供应税劳务和进口货物的单位和个人，只要取得增值额都要缴纳增值税，税基极为广阔，增值税在货物销售或应税劳务提供的环节课征，其税款随同销售额一并向购买方收取。我国于改革开放后确立和发展的增值税制度，目前已经成为国家财政收入的主要来源。从世界范围来看，各国增值税可以分为三种类型：生产型增值税、收
5、入型增值税和消费型增值税。我国现行增值税为生产型增值税，自1994年实施以来，它在我国居于主体税种地位，是财政收入的重要来源之一。改革增值税的最终目的，是为我国社会主义市场经济的良性发展和有效运作提供一套与经济现实相符或相协调的税收法律，它是国家权力立法部门或政府的一项重要任务，也是税法因经济发展而做出的必要调整，以期和经济现实相符。但我国现行增值税暂行规定中仍然存在一些问题。1.2 增值税水平研究价值增值税作为流转类税收，其税额构成商品价格的组成部分。因此，增值税对经济的影响、尤其是对物价的影响是不容忽视的，在一定程度上影响着我国财政收入及时、稳定地增长；有利于“奖出限入”，促进对外贸易的发
6、展。在固定资产购入上，由于生产型增值税不能抵扣其进项税额，对于部分企业而言，税负较大，不利于企业扩大规模。对于国家而言，整个宏观经济规模也难以壮大。就目前我国增值税征收情况而言，还是存在着非常多的问题，偷税、漏税的情况非常严重，研究价值非常大。在单位统计时期里，受到多方因素的影响，我国增值税税收总额并非固定不变，总是出现一定的增减，例如经济因素、政策因素、财政因素、税收因素等。但因为理论分析中涉及到的所有决定因素无法全部通过指标或现有统计数据进行反应，所以在经验分析中，分析影响增值税税收收入的因素主要是采用进口规模、出口规模、宏观税负等宏观指标；另外，检验方法相对比较简单，实证分析结论是否具有
7、较强说服力还有待论证。笔者借鉴现有研究成果及研究思路，通过构建向量误差修正模型（VEC）来考察税收收入与其决定因素之间的动态关系，并进一步研究税收水平的各个决定因素对增值税收入的影响程度和对税收水平变动所作的贡献大小。2. 数据来源及处理2.1数据预处理本案例的数据均来之与中经数据网，主要收集了1994年2010年进口额、出口额、税收总额、增值税总额、GDP，对所收集的数据作了如下的处理：进口水平 im 出口水平 ex 税收水平 tr 增值税水平 vat（1）进口水平IM=进口额/GDP，（2）出口水平EX=出口额/GDP，（3）税收水平TR=税收总额/GDP，（4）增值税水平VAT=增值税总
8、额/GDP。因此相对应的序列为IM、EX、TR、VAT。2.2 单位根检验 单位根检验的目的是为了检验时间序列的平稳性，主要运用散点图分析或者进行ADF单位根检验，通过对该序列的散点图分析发现四个序列都是非平稳的，其一阶差分序列也是非平稳的，因此对其二阶差分序列进行ADF检验，结果如下：表1 Er 、im 、ex、tr、vat序列以及二阶差分的平稳检验结果变量ADF检验临界值显著性概率结论IM-0.2038-1.62770.8416非平稳EX0.39544-1.62770.6989非平稳TR2.54008-1.62770.2527非平稳VAT0.85784-1.62770.4065非平稳D(D
9、IM)-2.8403-1.96990.0161平稳D(DEX)-2.5992-1.96990.0247平稳D(DTR)-3.7565-2.7760.0032平稳D(DVAT)-2.5431-1.96990.0273平稳通过表1可知，原序列是2阶单整。继续下面的协整检验，看原序列是否有协整关系。注：（前面临界值是在10%的概率下，后面5个是在5%的概率下）2.3 协整检验 表2 IM 、EX、TR、VAT序列协整检验的结果Likelihood5 Percent1 PercentHypothesizedEigenvalueRatioCritical ValueCritical ValueNo. o
10、f CE(s) 0. 89.49141 47.21 54.46 None * 0. 49.33554 29.68 35.65 At most 1 * 0. 20.13895 15.41 20.04 At most 2 * 0. 0. 3.76 6.65 At most 3表2的检验结果表明：在1%的显著性水平下检验结果明确拒绝了“0个、1个、2个协整向量”的原假设。根据上表得知，可以得知im 、ex、tr、vat序列具有3个协整向量。说明这四者之间存在着协整关系，即，这四个序列各自都是一个非平稳性的序列，但是序列之间的线性组合却是一个稳定的，存在着长期稳定的均衡关系，所以可以建立下面的向量误差
11、修正模型。3. 模型建立与求解3.1 VAR模型的建立向量误差修正模型（VEC）通过上面的协整检验结果表明，向量im 、ex、tr、vat之间被证实是存在协整关系，并且存在3个误差修正方程为：CointEq1=-0.*D(VAT) -2.*D(TR)+ 25.53610*D(EX)+ 26.64078*D(IM)CointEq2=0.*D(VAT) + 0.*D(TR) -1.*D(EX) -3.*D(IM)CointEq3=0.*D(VAT) + 0.*D(TR) -0.*D(EX) +0.*D(IM)上面的三个误差修正方程中分别有一些误差修正项，在此为了研究的目的，只着重分析第一个方程：当
12、VAT、TR、EX和IM放生波动的时候，使得整个序列不稳定的时候，整个系统中VAT会提高0.42325个单位，TR会提高2.81163，EX会提高12.2729个单位，IM会提高11.9292个单位，使得整个序列又回到长期均衡的情况下来。通过对另外两个误差修正方程的分析，发现：一旦序列不稳定的时候，四个序列修正额度比较大的是EX和IM序列，这说明了这进口水平IM和出口水平EX对该模型的影响是比较大的，这也为下面的分析奠定了一定的基础。最终的误差修正方程如下所示：（通过对AIC和SC信息量的比较，模型滞后阶数定为1，协整向量个数为3）D(vat) = - 0.*( im(-1) - 8.*vat
13、(-1) + 0. ) + 0.*( ex(-1) - 8.*vat(-1) + 0. ) + 0.*( tr(-1) - 4.*vat(-1) + 0. ) + 0.*D(im(-1) - 0.9*D(ex(-1) + 0.*D(tr(-1) - 0.1*D(vat(-1) - 1.e-05 3.2 格兰杰因果检验格兰杰因果检验主要是分析时间序列之间的因果关系。在本案例中由于4个序列都是非平稳的，因此采用了其对应的二阶差分序列来进行格兰杰因果检验，结果如下表所示：表3 格兰杰因果检验结果表 Null Hypothesis:ObsF-StatisticProbability DDEX does
14、 not Granger Cause DDIM130.153140.86046 DDIM does not Granger Cause DDEX0.795170.4842 DDTR does not Granger Cause DDIM130.912910.43943 DDIM does not Granger Cause DDTR0.072340.93082 DDVAT does not Granger Cause DDIM132.32880.15957 DDIM does not Granger Cause DDVAT0.901850.4434 DDTR does not Granger Cause DDEX130.644890.54997 DDEX does not Granger Cause DDTR0.01210.988 DDVAT does not Granger Cause DDEX131.962420.20256 DDEX does not Granger Cause DDVAT5.548260.0308 DDVAT does not Granger Cause DDTR130.37390.69946 DDTR d
