《税收与经济增长关系的数量分析》

《税收与经济增长关系的数量分析》 《税收与经济增长关系的数量分析》

  • 书名:《税收与经济增长关系的数量分析》
  • 分类:税收
  • 作者:张伦俊著
  • 出版社:中国经济出版社
  • 出版年:2006
  • 售价:36.0
  • 装订:平装

《税收与经济增长关系的数量分析》 内容介绍:

本书是一部关于税收与经济增长方式的一部经济理论研究专著,内容涉及导论、税收与GDP等主要经济指标的基本关系、宏观税负与经济增长关系的实证研究、税收与经济增长关系的结构分析、税收政策对经济增长的影响分析等,适合经济理论研究人员参考学习。  税收与经济增长关系问题是经济学研究的一个重要课题。  经济决定税收,税收反作用于经济。一方面,经济增长的规模、速度、质量、结构决定着税收总量、增长速度和税收结构。另一方面,税收作为重要的调控手段,通过税率、税负、税收优惠等在投资、消费、分配和结构调整等诸多方面对经济增长产生影响。可以说市场经济越发展,税收与经济增长的联系就越密切。过去长时期里,我国税收制度带有浓厚的计划经济色彩,税收政策取向以收入为首要目的,调节社会经济关系效应不明显,税收与经济增长关系的矛盾比较突出。为此,中央提出:要完善宏观调控体系,推进税收制度改革,充分发挥税收在促进经济增长方面的重要作用。  近年来,我国各级税务部门以加强税收分析为重点,从完善经常性税收收入分析方法入手,不断拓宽税收分析思路,实现了由税收进度、增减情况等简单对比分析,向宏观税负、增长弹性等征管质量情况分析的转变。尤其是利用税收与经济指标的对比分析、时间序列、回归模型等数量方法,来判断税收与经济增长是否协调等,取得了明显的成效。与此同时,业内学者也对税收分析给予热情关注,一些凸显数量特色的论著先后出版发表。税收数量分析的理论研究和实践应用出现了喜人景象。但总体上看,由于起步较晚,国内对税收与经济增长关系的数量研究仍处于初级阶段。税收与经济增长关系受到诸多随机因素的影响,具有不确定性和信息不对称的特点;税率、税负、税收收入等数量概念清晰,与相关经济变量联系密切,适宜运用计量模型等数理方法进行研究。  本书作者长期从事税收数量分析的教学和科研工作,先后在国家核心期刊上发表50多篇相关论文;主持了国家社科基金项目、教育部等省部级以上课题;有的研究成果被推荐供全国人大和有关政府部门决策参考,以及受到近百位专家学者的评价引用或文献参考。在多年研究的基础上,本书依据税收经济数据,对税收与经济增长关系进行了比较系统的分析。  全书共分六章,第一章为导论,从经济基础理论角度,简要介绍税收与经济增长的基本关系、税收在宏观调控中的作用、税收分析的基本概念,税收数量分析的基本方法等。第二章是关于税收与主要经济指标的影响分析,着重讨论税收与GDP总量、税收与投资、消费、进出口、物价之间的相互影响关系。旨在通过经济增长的主要因素,研究税收与经济增长的内在联系。第三章是对我国宏观税负与经济增长关系的实证分析,比较详细地讨论了改革开放以来我国宏观税负的变化特征、以及产业税负、地区税负等,并通过对不同类型国家税负的借鉴比较,对我国宏观税负水平进行评价;提出我国宏观税负的最优区间估计。第四章是从结构关系角度,探讨税收与经济增长的内在联系,包括税收与产业结构、税收与区域结构、税收与所有制结构之相互影响等。第五章侧重讨论税收政策对经济增长的影响效应,包括税收与政府关系,促进循环经济,以及税收对建设和谐社会的支持;税收优惠政策的调整;税收乘数与我国税收乘数效应等。第六章是从计量角度,讨论增值税等主要税种的预测与估算问题,介绍了聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析等多元方法、以及博弈论原理在税收数量分析中的应用等,并给出各种方法的应用例证。  注重数量分析是本书所追求的写作特色,比如说:  1.在分析税收与GDP等指标关系时,本书不仅运用了常见回归模型等,还引用了岭回归分析法,解决了GDP、居民消费等指标之间的多重共线性问题。并借助软件筛选岭回归系数,解决了税收模型中自变量系数与实际意义不相符的符号问题。  2.在讨论税收对居民消费的影响时,本书运用了典型相关分析法,选择了一组税收经济变量和一组居民消费变量,即所谓两个典型变量,进而通过典型变量的研究,揭示两组变量之间影响关系。无疑,这比只考虑单个变量关系,信息量之凝聚,结论之相对全面,均具明显优势。  3.在结构关系分析中,作者构造了“协调系数’’指标,用以反映产业税收贡献与经济贡献的协调程度。定义:产业税收协调系数。产业税收比重/产业GDP比重。协调系数明显大于1或小于l时,说明税收贡献与经济贡献不协调,否则基本协调。类似地,还有地区税收协调系数等,为客观评价产业、地区税收与经济增长关系是否协调提供了参考。  4.聚类分析法应用。对地区税负作聚类分析,结果使一些较发达地区与较贫困地区聚成一类,由此反映地区税负的不平衡。实际上,一些多因素多指标的分类问题,应用聚类分析方法非常方便。聚类分析还可以对于其他方法确定的数据分类进行检验,也可以与其他方法结合使用,取得更好的分析效果。  5.主成分分析与因子分析都可以简化数据结构,即把多个指标化为少数几个综合指标。但主成分分析重点在于从观测变量到主分量的变换上,将主成分表示为原观测变量的线性组合。因子分析的重点在于从公共因子和特殊因子到观测变量的变换上,将原观测变量表示为新因子的线性组合。本书给出一个地区经济发展综合评价的例子,共10项指标,用两个主成分就可以拥有原10项指标93.7%的信息量。而因子分析通过‘旋转”,载荷结构的实际意义进一步合理解释。进而可计算出因子得分,排出地区位次。  6.关于博弈论原理的应用,本书给出两个例证:一是税务稽查与偷税逃税的博弈分析,结果:无论是静态模型,还是动态模型,遏制偷逃税,关键在处罚力度。二是中央与地方税收分成比例的博弈分析,这实际上是对中央与地方税权划分问题的一个数量诠释。从讨论得结果来看,似乎难能有一个两全其美的“博弈解”,由此映射出现行财税体制的一个难题。  以上所提及的一些方法并非本书的创新,但就税收分析的应用而言,具有一定实践意义,也使我们有所启发。说明将数理方法应用于税收分析,推进税收分析的数量化科学化是可行的。  当然,由于作者的水平有限,错漏与不妥在所难免,期待着读者的批评指正。


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