五大原则完善税收预测方法体系

江苏省无锡国际税收研究会课题组（江苏 无锡 214002）

五大原则完善税收预测方法体系

江苏省无锡国际税收研究会课题组（江苏 无锡 214002）

税收预测在组织税收收入、实施有效征管、编制财政预算和完善财税体制等方面具有重要作用。税收预测的支撑是预测体系，核心是预测方法。本文对国际上各种税收预测方法体系进行了比较，并结合江苏省无锡市地税局的税收预测实证分析，就完善我国税收预测应用，提出五大原则性对策建议。

国际借鉴 税收预测方法 实证分析

税收预测，是在相关理论指导下，基于科学方法对税收总量和结构的发展趋势做出的分析、判断和推测。根据目的不同，可分为收入预测、政策预测和纳税能力预测等。预测内容决定预测方法。本文选择收入预测为研究切入点，基于两方面的考虑：一是宏观层面的需求，由于税收是国家财政收入的主要来源，我国迫切需要完善税收预测方法体系，获取可靠预测情况，为科学编制政策预算服务；二是执行层面的可行，在我国，税务执行层应用税收预测方法基础薄弱、方式简单，借鉴国际先进做法和成熟经验改进基层税收预测应用模式具有现实意义。

一、国际上税收预测方法体系的研究和应用

税收预测研究兴起于20世纪60年代，目前大部分经济发达国家的税收预测体系较为完备。税收预测方法主要分为以下几类：

（一）基数预测法

这种方法是利用上一年度或某时间段的税收基准值，确定增加率，进而得到预测区间。荷兰、新西兰等国家采用这种方法预测公司所得税，优点在于能够促进收入的稳定性和增长的持续性，且操作简便；不足是忽略经济与税收的相关性。基数法的关键是增长率，若增长率确定不当，则会造成税收预测脱离实际经济发展。因此这种方法适合经济政策稳定，基础经济数据完善、税收预测体系比较完备的国家。

（二）时间序列预测法

这种方法是基于税收自身历史规律进行趋势预测。时间序列模型法历史悠久，使用广泛。美国及爱尔兰等国在年度税收总量预测时普遍使用该方法。由于不需关注不同因素间的关系，在趋势较明显且稳定的情况下，短期预测效果较好。值得关注的是，由于税收受多因素共同影响，时间序列模型在进行长期预测或遭遇经济周期波动时，精度和稳定性就会降低。在实践中要科学选取预测区间，以较低的投入取得相对准确的效果。

（三）相关回归预测法

此法是根据经济运行情况，进行要素因果分析，建立回归模型开展预测，适用于难以找到对应税基或

影响因素众多的税种。荷兰的个人所得税、英国的年度税收总额、新西兰的个人所得税以及日本的增值税年度收入预测采用的是这种预测方法。回归模型可反应税收收入与影响因素之间的关系，在长期预测过程中，具有较好的精度和稳定性。但回归模型中要素关系的确定和变量的筛选是难点，如何优选参数，提高预测精度是重点。

（四）其他预测方法

其他主要有神经网络模型，灰色预测模型以及投入产出法等。神经网络建模的前提是要有足够多、典型性好和精度高的样本。灰色预测模型具有所需样本小、建模简单、精度高的特点，通常在缺少历史数据情况下使用。投入产出法则是根据生产经营活动过程中的投入产出过程，预测税收收入值。这些税收预测模型，在实际税收预测工作中，缺少长期检验，因此应用的国家比较少。

综上所述，目前国际上仍主要以时间序列和回归预测模型进行税收预测，不同模型的组合预测也是发展的方向。

二、我国税收预测的现状及实证分析

（一）我国税收预测的现状

我国税收预测起步较晚，其发展和应用脉络可简述如下：

1.发展历程可分为三个阶段。第一阶段：20世纪80年代开始，以个人研究为主，税收预测意识尚未深入，内容偏重定性分析。第二阶段：进入20世纪90年代，有关学者开始用计量经济模型对税收预测进行定量研究。第三阶段：进入21世纪，税收预测方法研究趋向丰富，出现税收滚动预测、投入产出模型、可计算均衡模型（CGE）、神经网络、灰色预测法等，并在中央和地方政府部门有了历史数据校验。

我国税收预测研究显现的不足有：第一，理论贡献有限，预测模型侧重提出方法和技术研究，对改进方法论的贡献偏弱；第二，系统性不强，缺乏税收预测方法体系的整体思考和理论支撑；第三，忽视实践检验，多数研究偏重讨论模型本身的拟合效果，缺少实践检验。

2.税收预测机构。一是专业研究机构。具有代表性的是中国社会科学院，其编著的《中国经济形势分析与预测》蓝皮书中税收经济预测情况属重要章节。二是负责财政预算编制的单位。如全国人大常委会预算工作委员会。三是税务部门。目前CTAIS（全国税收征管信息系统）设计了预测模块。

预测机构上存在的问题有：第一，机构配合不足，相关资源无法共享，税收预测信度有限；第二，应用范围不广，研究和应用对象多为国家相关部门，对地方实际经济发展情况及区域税收实际考虑有限；第三，基础参差不齐，由于经济发展、征管环境、信息支撑等基础水平不同，我国东中西部地区应用税收预测方法差异较大。

（二）基于SPSS的税收预测方法实证分析

2007年，江苏省地税局成立税收预测项目组，基于全球公认的数据统计分析工具之一SPSS软件，建立税收预测模型。这是我国首次在省市级成立税收预测项目，其中无锡市地税局的实践是该项目的重要组成，跟踪并以此观察税收预测方法在执行层的实践情况。

1.时间序列法实证分析。运用季节降解、自回归、指数平滑、ARIMA等方法建立适应无锡市地税局税收收入的预测模型，评价模型拟合效果。以绝对百分比误差（MAPE）作为考察指标，对预测精度进行计算。

（1）对税收分税种的季度预测可以做出以下评价：

第一，总体来看，无锡市地税局分税种的时间序列建模拟合程度普遍理想（R2＞0.9以上），模型对实际预测有一定的参考价值。

第二，从异常点看，误差较大的波动

值分别是2008年的企业所得税和2012年的营业税，这主要是受到“两税合并”、“营改增”等政策影响。在实践中若能有效量化政策、征管等影响因素，则能进一步修正预测模型，提高预测精度。这突出了在实践中模型反馈进而优化参数的重要。

第三，从误差值来看，预测值普遍在一、四季度低于税收实际值，这与地方政府考核体制有关。从某种程度上也印证了税收预测是“科学”与“艺术”相结合的观点。在目前的模型预测中，应在关键时期加入科学的定性判断，以提高预测精度。

第四，从税收总量和分税种情况看，总量要比分量MAPE值理想，这与营业税和所得税涉及结构和政策变化有关，也符合预测原则中信息量越大层面越宏观，预测越接近真实的原理。

（2）根据立足税收看经济的现实需要，无锡市地税局针对不同行业规律，选取适合模型，建模及拟合,并在此基础上，以绝对百分比误差（MAPE）作为考察指标，对预测精度进行计算，结果表明：2014年无锡市不同产业税收月度预测的MAPE值，分别为第二产业（5.19），制造业（2.10），建筑业（18.04），第三产业（3.95），房地产业（9.10） 。

据此，对无锡市地税局税收收入分产业预测可以做出以下评价：

第一，总体来看，无锡分产业月度预测情况理想。近年来，无锡产业结构调整较为明显，产业税收波动较为剧烈。而时间序列在平稳的、具有明显趋势的客观环境下，预测情况才理想。因此对预测区间基准数据平稳性进行科学判断，是获得理想预测模型的前提。

第二，从行业情况来看，制造业与房地产、建筑业的预测相比，无论是模型拟合还是MAPE值更优。由于在宏观环境和政策影响方面，制造业较房地产、建筑业稳定性高。在这样的特点支撑下，制造业预测显然比其他行业做得更好。这提示我们在实践中应当基于行业经济分析，不同行业特点下税收预测参数和方法的优化方式应当不同。

2.相关回归法实证分析。在相关回归预测的实证分析中，无锡通过相关分析，测算影响税收的主要因素，从近百个经济指标中寻找影响最强的因素，分析其跟税收之间的关系，建立预测模型。建模时，从业务经验角度对变量进行选择，采用统计学提供的逐步回归、向前法、向后法等算法对变量进行自动选择，最后测算得到税收预测结果。

通过税收相关回归模型的实证分析，做出以下评价：

第一，总体上看，相关回归预测法在无锡地税实证校验较为理想。其中，“GDP—TAX”一元模型决定系数达到0.993；以营业税为例的多元回归预测模型决定系数达到0.985。实证拟合效果较好。在模型实践中，用定性与定量相结合的方式选取合理的税收相关参数，是提高回归预测模型精度的难点和关键。

第二，税收相关回归模型参数源于经济指标，因此税收预测基于经济指标预测值，而目前经济指标预测在地方层面信息公开程度并不理想。在实践中，取得较准确的地区经济指标预测，对应用好税收相关回归模型非常重要。

第三，与时间序列法的应用相比，相关回归模型虽然参数选择和具体预测上考虑因素要复杂一些。但模型运用在综合分析经济对税收的影响，特别是基于长期相关分析得到经济决定税收、税收作用经济的地区规律，仍然有较强的实用性和前瞻性。

综上所述，基于无锡地税SPSS预测项目的实证分析，我们既可以看到不少实践经验，也不难发现一些因素对模型精度的干扰，影响模型使用信度，并成为在执行层推行税收预测方法的瓶颈：

一是数据精准性。任何税收预测方法的实施离不开两类数据来源。从预测的角度看，精确数据比完整数据更有用。目前国内相关数据共享程度不够，数据质量也并不理想，是制约税收预测方法实际应用的最直接原因。

二是参数科学性。科学选取税收预测样本和参数，是决定税收预测模型精确度的重要因素。根据税收预测对象，选取模型样本和参数，不仅需要科学定量技术选取，也需要诸如专家经验的定性判断。只有定性与定量相结合，才能选取既科学又可行的参数，得到理想的税收预测效果。

三是反馈及时性。任何税收预测模型都必须有建模——执行——反馈——修正的闭环。在模型应用中只有及时反馈预测情况，对影响预测精度的不确定因素进行处理和干预，才能客观评价税收预测方法的优劣，进而选取最优模型或多个模型组合应用的方式，在实践中有效修正税收预测情况。

三、完善我国税收预测方法体系的五大原则

进一步完善税收预测方法体系，应该遵循以下五大原则：

（一）必要性原则——因地制宜，立足国情

在借鉴国外先进税收预测方法和模型时，必须考虑预测对象与模型之间的匹配度，充分估量我国税收政策调整频繁现状，对可能影响预测结果的政策变化等因素进行充分考虑，对模型进行本土化修正。

（二）一致性原则——预测透明，结果可信

在发达国家，税收预测的过程是在不同群体的利益博弈和共同监督下完成的，各国选用模型时公信力因素优先于先进性和精准度等其他因素，税收预测的前提及预测过程相对透明，通过互相制约确保预测客观性和有效性，避免人为调整。我国在实施税收预测的过程中，可借鉴国际做法，从完善预算收入立法角度，完善预测参与机构及职责，明确工作制度及内容，建立宏观经济、中观行业、微观公司三级模型开展税收预测工作，并利用结果互相解释和印证，确保预测过程真实透明，预测结果客观可信。

（三）最优性原则——性价比高，方便操作

预测模型越复杂，对人员和软硬件要求越高，边际效用骤减，但通过对时间序列、线性回归等简单模型的持续修正，往往也能取得很高的准确率。因此，我国在确定税收预测方法时，应考虑预测方法和模型的投入产出比，在目前政府部门层级较多、基层人力资源薄弱、多方对预测结果存在需求的情况下，选择性价比高，资源投入少，结构调整小，操作方便的预测方法，兼顾预测执行与效果。

（四）可行性原则——数据可靠，技术可行

在构建整个预测体系时，可靠的基础数据能够大幅度提升税收模型预测的精确度。不少发达国家已对纳税人开展长期而规范的数据采集，依托健全的社会征信系统和完善的信息技术手段等，确保模型预测的数据基础可靠，使税收预测取得良好效果。因此，我国需要加快征管信息化建设和信用体系建设，保证税务机关获取纳税人数据的真实有效。

（五）完整性原则——流程完整，体系完善

税收预测方法的生命力体现在模型的不断完善和预测准确性的持续提高。发达国家制定了完善的税收预测体系，预测过程包含参与方对预测结果的评估检验，一旦出现结果偏差就需要进行修正，直到各方认可。拥有长期预测经验的，则通过数十年的数据检验，将分析结果反馈到预测模型中，对其进行持续修正和完善，有效提高预测结果准确性。因此，我国要重视完整性原则，健全一个从理论研究到实践应用相结合的推进机制。要建立从对象确立、模型选定、数据采集、预测执行、结果反馈、修正完善的闭环运行流程，保证预测流程完整和预测精度的持续提升。

课题负责人：王晓东

执笔人：李 军 赵 敏

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责任编辑：王 平

Improve Tax Revenue Forecast Method System by Five Principles——Based on the International vision and the Practice of Jiangsu Wuxi Local Taxation Bureau

A Research Group from the International Taxation Research Institute in Wuxi

Tax revenue forecast has played an important role in the organization of tax revenue, the implementation of effective administration, compilation of budget and improvement of tax system, etc. The foundation of tax revenue forecast is forecast system, but key issue is forecast method. By comparing the present tax revenue forecast method system globally and combining empirical analysis of tax revenue forecast of Wuxi Local Taxation Bureau, this paper presents five principle suggestions to promote the application of national tax revenue forecast system.

International reference Tax revenue forecast method Empirical analysis

F810.42

A

2095-6126(2015)01-0064-04