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#26524;可以看出,变量经过标准化处理后模型整体效果更佳.相较于只含有一个自变量的模型1的回归结果而言,在添加了环境动态性DY以及交互项的模型中,INGDP的系数仍然为正且有所提高;环境动态性DY系数为负但不显著,表明环境动态性DY对税收收入有着非显著负向调节作用;交互项DY*INGDP的系数显著为负,表明环境动态性对经济增长与税收的关系有着负向调节的作用,假设H2得到验证,表明环境动态性对经济增长和税收收入的关系有着调节作用.

为进一步确定环境动态性调节作用的方向,本文通过分组检验的方法进行验证.依前文所述,按照动态性中位数对样本数据进行分组,分为动态性高低两组,标记为1和0.分别利用模型1进行回归,来验证环境动态性对经济增长与税收收入之间关系的影响.分组回归的结果如表4所示.

从回归结果可以看出,两组回归模型的整体拟合程度和自变量的显著性均通过检验.在动态性较高的分组1中,INGDP的系数相较于动态性较低分组中INGDP系数有所降低,表明在动态性较强的环境中,GDP对税收收入的作用得到减弱,这也验证了环境动态性对经济增长和税收收入之间关系起到负向调节作用.并且从方程的拟合系数来看,动态性较强组的拟合系数也低于动态性较弱分组.这也预示着在动态性较高的环境中,用GDP一个指标来解释税收收入存在一定的困难.在这种情况下,为了建立更好的模型可能需要加入其他的自变量或者需要引入滞后阶,这也是在进行税收预测时为提高预测模型整体效果和预测精度较为普遍采取的措施.

422环境动态性调节作用验证

国内经济环境由于受到经济危机冲击而产生了巨大变动,本文以此为切入点,通过选取不同时间窗口的方法来验证环境调节作用存在的准确性.

本文将时间窗口选定为2006~2011年进行相关研究.2007年以前经济危机未爆发,国内经济处于稳定发展的环境中.2007年以后经济危机爆发,国内经济处于动荡的环境之中.因此选取2007年作为分割点.从图1可以看出,2006年中国经济处于稳定上升期,经济环境较为稳定;2008~2009年,经济危机的影响逐渐在实体经济中显现,环境动态性增加.为便于比较,本文通过利用模型1对税收收入和GDP截面数据依年份进行回归,将得到2004~2011年的INGDP系数,通过对比分析自变量系数的变化程度来验证环境调节作用存在的有效性.考虑到篇幅,本文未将实证结果一一列出,只提取相应的系数进行分析.2004~2011年INGDP回归系数及其变动方向和程度分别如表5、图2、图3所示.

40 通过对比图1和图2可看出,INGDP系数变化同CPI、PPI的变化呈现出相似趋势.金融危机爆发前国内经济状况良好,INGDP的系数也保持在稳定水平,并且有所增加.自2008年起,经济危机逐渐影响实体经济,国内物价指数开始走低,同时INGDP系数也出现大幅下降,且在随后三年里保持下降趋势.图3列出了INGDP系数2005~2011年的变动率,可以看出2009~2010年INGDP系数有所回升.同时,国内物价走势图也呈现出相似走势.2008年10月,国务院出台扩内需、促增长的经济措施,并实施积极的财政政策和宽松的货币政策来提升国内经济的活力.根据经济学家的分析,经济政策从颁布到政策效果的显现通常需要6~18个月,而中国作为经济高速运行的新兴经济体,反应时间较短,通常为6个月[18].由此分析,2009~2010年,国内物价指数和经济环境得到改善主要是受到国家经济刺激政策的影响.但是从经济的整个走势情况来看,尽管经济刺激政策对国内经济起到了一定的稳定和提振作用,但此作用是短暂的,国内经济环境下滑的整体趋势并未得到有效改变. 通过对不同时间区间内数据进行回归所得到的结果分析可以看出,环境动态性对经济增长和税收收入关系有调节作用.并且随着环境动态性的增强,经济增长对税收收入的影响程度逐渐降低.而在动态性较弱的环境中,经济增长对税收收入有着较高的影响作用.

5结论

税收作为财政收入的主要来源,对一国经济实力的提升有着重要的作用,而国内经济的发展状况又直接影响税基的变化.税收收入和经济增长的关系历来受到执政当局和学者的关注.本文以2007~2011年国内31个省、直辖市的税收收入和GDP数据为样本,分别通过添加交互项和通过对突发事件所产生的冲击来划分不同的时间窗口作为对比,来验证环境动态性对税收收入和经济增长关系的影响.通过实证分析可以得出以下结论:(1)GDP对税收收入有着显著正向影响,这与主流的宏观经济理论以及学者研究成果相符.(2)环境动态性对经济增长和税收收入关系存在显著调节作用.(3)在动态性较低的环境中,GDP对税收收入的解释程度达到695%;而在在动态性较高的环境中,环境动态性对经济增长和税收收入关系有着显著负向调节,同时GDP对税收收入的解释程度只有47%.这也预示着在动态性较高的环境中用GDP一个指标来解释税收收入存在一定难度,建立更好的模型或需要引入滞后阶,或者需要添加更多的解释变量.

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(责任编辑:赵毅峰)

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