福建省区域税收收入与经济增长关系实证研究

发布时间：2017-03-25 05:08

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【摘要】：税收收入的增长作为经济增长的重要影响因素,二者之间关系的研究也是理论界研究的热点。自1994年分税制实施以来,福建整体经济运行状态表现良好,税收连年递增,但是区域发展失衡、税收的增幅明显快于经济发展的速度等问题都制约了福建省经济的可持续发展。本研究通过建立向量误差修正模型、静动态面板数据模型,分析其税收与经济之间的关联性,对福建省税收与经济双发展提供理论依据。研究结果表明：(1)福建全省近年来的税收负担水平总体上保持平稳的上升趋势,税收富有弹性,税收的增长速度超过GDP。福建省税收收入主要是依靠厦门、泉州等沿海较发达的城市进行支撑。且区域间的税收和经济发展水平不均衡,税收水平较高的沿海发达城市其税收负担水平并不是最高,税收水平较低的城市税收负担水平不一定最低。福建省9地级市税收弹性变量规律不规则,但总体上税收增长速度超过GDP增长。(2)通过建立向量误差修正模型,确定了经济增长对税收收入的影响程度、二者之间的长期均衡关系和短期动态关系。长期均衡方程显示福建省税收弹性为1.287,GDP的显著性水平高,说明国内生产总值对税收收入产生较大的影响,且增长速度超过税收收入。短期波动方程显示如果税收收入在较短时间内偏离其自身与GDP关系的长期均衡水平发生偏离,可进行自动调整回归均衡位置。GDP增长相对于税收增长更稳定,其他因素不易对其造成影响。(3)通过对混合回归、固定效应、随机效应、双向固定效应等回归静态模型的分析比较,最终选择双向固定时间效应最优模型。接着再结合系统广义矩估计模型深入分析研究了福建各个县市在税收以及经济增长方面的关联性,借助组建两个模型的各项解释变量的回归参数可得固定资产总额、社会消费品零售总额、城镇居民薪资总额作为影响GDP主要因素均对税收收入水平产生正向作用,可促进税收水平的增长；城镇化率对税收收入水平产生负面影响,可见福建省城镇水平的滞后性不利于促进经济发展。
【关键词】：税收收入 经济增长 向量误差修正模型 静态面板数据 系统广义矩估计 福建省
【学位授予单位】：福建农林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F812.42;F127
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 1 前言10-14
• 1.1 引言10
• 1.2 文献综述10-13
• 1.2.1 国外研究综述10-11
• 1.2.2 国内研究综述11-13
• 1.3 研究意义与技术路线13-14
• 1.3.1 研究意义13
• 1.3.2 技术路线13-14
• 1.4 本文创新之处14
• 2 数据来源和计量分析方法14-16
• 2.1 数据来源14-15
• 2.2 计量分析方法15-16
• 2.2.1 向量误差修正模型15
• 2.2.2 静态面板数据法15-16
• 2.2.3 动态面板数据法16
• 3 福建省税收与经济增长现状分析16-24
• 3.1 福建省的税收基本情况17-18
• 3.1.1 福建全省1994-2013年税收基本情况17
• 3.1.2 福建省2000-2013年9地级市税收基本情况17-18
• 3.2 福建省经济增长情况18-21
• 3.2.1 福建全省1994-2013年的经济增长情况18-19
• 3.2.2 福建省2000-2013年9地级市GDP基本情况19-20
• 3.2.3 福建全省1994-2013年税收与经济增长的对比20-21
• 3.3 福建省税收收入的宏观税负分析21-22
• 3.3.1 福建全省1994-2013年税收收入宏观税负分析21
• 3.3.2 福建省2000-2013年9地级市税收收入宏观税负分析21-22
• 3.4 福建省税收弹性分析22-24
• 3.4.1 福建全省1994-2013年税收弹性分析22-23
• 3.4.2 福建省2000-2013年9地级市的税收弹性分析23-24
• 4 向量误差修正模型的实证分析24-33
• 4.1 变量选取与模型设定24-25
• 4.1.1 变量选取24
• 4.1.2 回归模型方程形式设定24-25
• 4.2 平稳和协整性检验25-28
• 4.2.1 时序图分析25-26
• 4.2.2 单位根检验26-27
• 4.2.3 协整检验27-28
• 4.3 向量误差修正模型28-33
• 4.3.1 向量误差修正模型建立28-30
• 4.3.2 残差自相关检验30
• 4.3.3 系统稳定性检验30-31
• 4.3.4 系统脉冲响应分析31-32
• 4.3.5 模型解释与评估32-33
• 5. 基于面板数据模型的实证分析33-44
• 5.1 福建省各县级市税收收入与经济增长的基本情况34-37
• 5.2 变量选取与模型设定37-38
• 5.2.1 实证模型变量选取37-38
• 5.2.2 回归方程设定38
• 5.3 静态面板数据模型38-42
• 5.3.1 混合回归模型38-39
• 5.3.2 固定效应模型39
• 5.3.3 随机效应模型39-40
• 5.3.4 豪斯曼检验40-41
• 5.3.5 向固定时间效应模型41-42
• 5.3.6 模型解释与评估42
• 5.4 动态面板数据模型42-44
• 5.4.1 系统广义矩估计模型42-43
• 5.4.2 自相关检验43
• 5.4.3 过度识别检验43
• 5.4.4 模型解释与评估43-44
• 6. 结论及讨论44-48
• 6.1 主要结论44-46
• 6.2 几点建议46
• 6.3 研究展望46-48
• 参考文献48-51
• 致谢51

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本文编号：266703