基于分税种加总的税收收入推算预测

摘要：为探索一种更为有效的方法来提高税收收入预测精度，文章提出了基于分税种加总的税收收入推算预测方法。首先运用曲线模型、指数增长模型、灰色模型、税基影响因素模型等模型对分税种税收收入进行预测，再根据预测误差的大小选择最优分税种预测值，最后根据历年分税种加总占总税收收入的比重对总税收收入进行推算预测。运用2001-2010年税收数据进行实证分析，得出基于分税种加总的税收收入推算预测模型精度最高，是税收收入预测的一种更为有效的方法。
    
    关键词：分税种加总，税收预测，推算

一、引言
    认真研究影响税收收入的主要因素，确定税收影响因素的作用机理和影响程度，建立系统的税收预测模型体系，客观准确地预测全国税收收入，对于合理界定财政预算支出，完善我国当前的财政税收体制，进一步规范中央预算构成均具有非常深远的意义。
    纵观国内外关于税收收入预测的研究可知，不同学者运用不同的方法对税收收入预测进行研究，并构建了多种预测模型。有的运用传统的计量经济模型进行预测，将计量经济学和时间序列方法应用到税收收入预测；有的将线性模型推广到非线性模型，如三次函数模型、指数增长模型等：有的将更高深的数理模型运用到税收预测中，如神经网络模型、马尔科夫预测模型、支持向量机模型等。预测模型多种多样，模型的结果差异较大。大部分税收收入预测文献集中在对总税收收入进行预测，而以分税种预测加总后推算总税收收入的文献空白。笔者通过观察年度国内增值税、国内消费税、营业税、企业所得税、个人所得税等五个主要税种之和占总税收收入比例，发现其比例具有一定的稳定性，因此在对分税种预测的基础上，考虑用分税种加总占总税收收入比例来进行推算预测。首先运用多种预测方法对分税种税收收入进行预测，选择预测误差最小的模型作为分税种税收收入预测模型，再根据历年分税种加总占总税收收入的比重对总税收收入进行推算预测，同时跟直接对总税收收入预测结果进行对比，力求为税收收入预测提供一种新思路。
    二、总税收收入结构分析
    
    自1994年税制改革以来，我国税收收入保持了较高的增长速度。这一方面来自于国民经济稳定发展，良好的企业效益为税收的增长提供稳定的来源：另一方面，国家积极实行各种财政政策和产业结构调整政策，这对促进国民经济发展，并最终作用于税收收入起到了关键作用。一般说来，经济是税收的基础和源泉。经济总量的增长，相当于扩大了税基，在现有政策和管理水平不变的情况下，税收收入也会实现一定比例的同向增长。
    根据2001-2010年国内增值税、国内消费税、营业税、企业所得税、个人所得税分项数据，计算总税收收入主要项目的比重，如表1所示。随着我国经济不断的高速发展，结构性减税政策得到落实，如提高个人所得税工薪所得减除费用标准、提高增值税和营业税起征点、对部分小型微利企业实施所得税优惠政策等，国内消费税、营业税所占比重有一定幅度的增加，而国内增值税、企业所得税和个人所得税所占比重却出现不同程度的下降。总体来看，这五项所占比重近两年有一定增加，但基本保持稳定。因此可以考虑用国内增值税、国内消费税、营业税、企业所得税、个人所得税分税种加总占总税收收入比例对总税收收入进行推算预测。
    三、分税种税收收入预测模型
    
    对于分税种税收收入的预测主要基于以下两种方面：一是根据税收自身状况预测税收收入，二是通过影响税收的因素预测税收收入。
    通过观察国内增值税、国内消费税、营业税、企业所得税和个人所得税年度时间序列趋势图可以发现，均具有三次曲线和指数曲线的特点，因此对于分税种税收收入的预测可以考虑运用以下几种方法：一是利用曲线模型预测；二是利用指数增长模型预测；三是利用灰色模型GM（1，1）预测；四是通过税基影响对分税种税收进行预测。下面以国内增值税为例对几种方法进行介绍。
    （一）曲线模型预测
    
    通过观察年度国内增值税总额序列的趋势图，发现其具有三次曲线的特点，因此考虑用三次曲线模型来拟合年度增值税总额。同时发现在2009年由于政策变化，出现拐点，这里引入虚拟变量P（政策性因素），将虚拟变量P在2009年之后设置为1。其中t的取值为1994年取1，以后年份依次递增1。P的取值在2009年之前为0，2009年之后为1。
    （二）指数增长模型预测
    
    通过观察年度增值税总额序列的趋势图以及年度增值税总额取对数后的趋势图发现其分别具有指数曲线及直线的特点，因此考虑用指数增长模型来拟合年度增值税总额。同时因为2009年1月1日起全面实施增值税改革，年度增值税总额取对数后1999年有明显的趋势变化。因此在该点增加虚拟变量，认为年度增值税总额取对数后的时间序列在1999年发生结构突变，即变斜率，加入虚拟变量建模。
    （三）灰色模型GM（1，1）预测
    
    灰色理论通过模型计算值与实际值之差建立GM（1，1）模型，作为提高模型精度的主要途径，其优点在于只用少量数据建模，通过数据的累加生成使得离散的无规律的原始数据变为较有规律的生成数列，再将生成数列的预测值通过累减还原成原始数列的预测值。对于分税种税收收入年度数据少的情况，可以尝试采用灰色预测模型GM（1，1）对其进行预测。
    （四）通过税基预测
    
    对于各分税种税收收入，最直接的影响因素是税基，在现有政策和管理水平不变的情况下，税收收入会随着税基的扩大呈现出一定比例的同向增长。因此选择各分税种的税基作为经济解释变量，同时考虑时间序列的转折点加入虚拟变量，建立回归模型进行预测精度较高。
    从数据的可获得性考虑，根据不同的税种税基选择相应的经济变量作为模型的解释变量。对于国内增值税，其税基大体相当于工业增加值和商业增加值，选择工业增加值和社会消费品零售总额作为解释变量对于国内消费税，其税基是烟、酒、汽车、成品油等14类特定商品的销售额或销售量，选择最终消费作为解释变量：对于营业税，其税基是交通运输业、建筑业、金融保险业、邮电通信业、文化体育业、娱乐业、服务业、转让无形资产和销售不动产等9类行为取得的营业收入，选择建筑业增加值、第三产业增加值、第三产业其他行业增加值之和作为解释变量：对于企业所得税，其税基是企业利润总额，选择工业企业利润总额作为解释变量；对于个人所得税，其税基是个人（主要是城镇居民）收入，选择城镇家庭平均每人全年实际收入作为解释变量。
    四、分税种加总推算预测误差比较及结论
    
    为检验上述4种模型在分税种税收收入预测中是否有效，运用各分税种2001-2009年的历史数据对2010年各分税种税收收入进行预测，以预测值与实际值进行比较，预测误差的大小可以作为衡量模型预测精度大小的标准。从预测误差的大小来看，4种模型对各个分税种税收收入预测误差均在5%以内，说明上述4种模型均能够很好地预测各分税种税收收入。从分税种预测误差大小来看，国内增值税和营业税的灰色预测模型预测误差最小，国内消费税和企业所得税的指数增长模型预测误差最小，个人所得税的曲线模型预测误差最小，各分税种加总为个分税种税收收入预测误差最小的模型预测值加总。运用2001-2010年各分税种历史数据对2011年进行预测，并运用上述4种模型对总税收收入进行预测，预测结果如表2。
    各分税种加总的取值如下：国内增值税和营业税选择灰色预测模型预测值，分别为24782.24和13657.29亿元，国内消费税和企业所得税选择指数增长模型预测值，分别为6623.77和19665.45亿元，个人所得税选择曲线模型预测值6003.00亿元，各分税种加总为70731.75亿元。根据以上的各分税种税收收入预测结果，国内增值税、国内消费税、营业税、企业所得税、个人所得税五项加总所占比重最近几年基本稳定在0.75左右，取五分税种占总税收收入比重为2003-2010年的均值0.7456进行总税收收入推算，推算得出2011年总税收收入为94865.54亿元。而2011年全国税收收入实际数据为95729亿元，相比于其他预测模型，分税种加总推算预测的误差最小，仅为-0.90%。
    总结上述预测模型的结果，可得出如下结论：由于分税种预测模型能够更好的解释税收收入与相对经济变量之间的关系，同时税收政策和税收征管的变化往往针对单个税种，因此基于分税种加总的税收收入推算预测结果要优于其他模型的预测，在结果的选取时，可以以分税种加总推算预测模型为主，其他模型的预测结果作为参照。
    参考文献：
    
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    作者简介：肖宏伟，男，中国人民大学统计学院博士研究生。