中国区域税收增长变动的因素分解分析基于LMDI分解方法

张斌

摘要：经济新常态背景下，税收增速下滑，探索税收新的增长点就显得非常必要。运用LMDI指数分解方法，从宏观角度分解出税收增长的影响因素，并以2005～2012年的省际数据为基础，测算出我国区域税收增长的宏观因素影响效应值。研究发现：经济产出因素和产业税负因素是推动区域税收增长主要动因，不过前者累计贡献度更大；产业结构因素和税收结构因素的效应累计贡献度则产生了区域分化；研究进一步发现，各因素效应变动的深层次原因也呈现出地区性差异。

关键词： 区域税收增长；因素分解分析；LMDI分解方法

中图分类号：F810.42文献标识码：A文章编号：1003-7217（2015）04-0107-07

一、引言

2012年起我国税收收入增长开始呈现下行态势，这种下行态势被学者称为税收增长的“理性回归”，这是否意味着我国税收已经不存在快速增长的空间了。要回答这个问题，就需要对推动我国税收快速增长的影响因素及其变动趋势进行分析[1]。既有文献研究主要从以下几个方面对税收增长的因素展开研究：一是经济产出因素。李铁（2009）分析认为二、三产业升级带动经济总量结构的变化，推动税收大幅度增加[2]，经济增长对税收增长的贡献度接近45%[3]。二是税收征管因素。高培勇（2006）分析得出税务机关征管空间巨大导致了税收的高速增长[4]。因为在财政分权体制下，巨大的征管空间为中央征税权的集中促使各级税务部门通过提高征税能力和税收努力程度，进而提高征管效率并以此带动税收高速增长提供了可能[5]。但随着金税工程的全面推进和精细化管理的实施，征管空间不断缩小，导致征税能力和税收努力的空间不断被压缩，税收带动作用在降低[6]。三是产业结构因素。现有研究发现产业结构变动带动税收增长作用比较有限[7]，甚至作用并未显现[8]。四是税收政策因素。贾莎（2012）研究发现，二、三产业税收政策调整导致其产业税负率不断上升，助推了税收的高速增长，并且这种带动作用在增强[9]；刘金东、冯经纶（2014）研究认为行业税负是税收超经济增长的最主要动因[10]。五是税制结构因素。吕冰洋、郭庆旺（2011）认为间接税的制度设计是税收超经济增长的主要因素，但其带动作用在部分消失[6]。六是其它因素。如财政分权推动政府间纵向竞争加剧，导致税收高速增长，固定资产投资推动了税收的高速增长。

从既有文献研究可以看出，影响我国税收高速增长的因素中，税收征管因素效应提升的空间在缩小；财政分权随着市场体制的深化，空间也被不断压缩，继而使得分权推动下的税收增长空间也相对比较有限；经济新常态背景下，固定资产投资增速下降，因此，税收带动作用会部分消减。至于经济产出、产业结构、税收政策以及税制结构四个宏观因素，既有研究大部分都是从某一种或两种因素出发分析其对税收的影响作用，而且研究方法多以定性和回归分析为主，前者并不能给出影响因素的效应值，后者由于误差项的存在则可能会导致估计结果出现偏差的问题。另外，上述四种因素之间都是以产业为依托，相互之间存在内在的联系，分开研究这些因素对税收增长的作用，忽视了这些因素间的内在联系，结论及政策建议必然存在偏差。为此，本文拟在既有研究成果的基础上，运用国际前沿的分解方法综合分解出影响我国税收增长的宏观因素及其效应值，以弥补既有文献研究的不足。

二、税收增长变动的分解模型及分解技术

假定某区域税收额等于该区域各产业不同行业税收额加总之和，用公式表示：Ta=∑ijTaij，对该式进行分解得到影响区域税收增长的宏观因素，分解结果如下：

其中，a表示区域，i表示产业，j表示行业，Ta表示a区域税收总额，Tai表示a区域第i产业的税收额，Taij表示a区域第i产业的第j行业税收额，Ya和Yai分别表示a区域经济总增加值和第i产业的增加值。此外，定义Ya为a区域经济总增加值，表征区域经济增长因素，记为Tag；Yai /Ya为a区域第i产业的增加值占a区域总增加值的比重，表征区域产业结构因素，记为Tai（i-s）；Tai/ Yai为a区域第i产业的税收收入额占a区域该产业增加值的比重，表征区域产业税负因素，记为Tai（t-b）；Taij/ Tai为a区域第i产业的第j行业税收收入额占a区域该产业税收总额的比重，表征区域产业税收结构因素，记为Taij（t-s）。上述四大因素单独作用引起的税收收入额的变动，分别称为经济产出效应、产业结构效应、产业税负效应和税收结构效应。因此，式（1）变为：

为了测算各区域税收收入增长的因素效应，本文将基于Ang（2005）提出的LMDI分解方法[11]对我国区域税收增长的因素效应值进行分解。LMDI分解法又称对数平均D氏指数法，该方法运用统计指数原理来考察各影响因素对总目标的作用方向及作用程度，主要用于可加和变量的分解，并且是这类变量分解方法中最优的方法。LMDI分解法通过对各种可能影响总目标的因素进行完全分解，得出各因素对总目标变化的贡献值，并且再通过对各影响因素的进一步分解，可以追溯到导致总目标变化趋势的原因，进而找出间接影响总目标变动的深层次因素。

LMDI分解方法包括乘法分解模式和加法分解模式，但两种分解模式结论最终一致，因此，这里采用加法分解模式。

三、数据处理及结果分析

（一）数据处理

将分东、中、西三个区域，使用2005～2012年的数据分解出影响我国区域税收增长变动的因素效应值。在产业层次上，主要选取第二产业和第三产业作为研究目标。在进行税收因素分解时，根据指标数据的可获得性要求，将第二产业划分为采掘业、制造业、电力煤气及水的生产和供应业、建筑业，第三产业划分为交通运输、仓储及邮政业、批发和零售业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业和其他行业。为了各地区分解结果的可比性，本文以国家2005年总体居民消费价格指数为基期，分别对各地区所有指标变量进行折算，最终统一折算成2005年的不变价格。以上指标数据主要来源于各年《中国税务年鉴》和《中国统计年鉴》。

（二）税收分解结果分析

以2005年为基期，运用LMDI分解技术对我国2006～2012年东、中、西部税收增长量变动进行因素分解，得出了经济产出、产业结构、产业税负和税收结构四个宏观因素税收增长的逐年效应和累积效应。以下从宏观和产业（中观）两个角度对分解结果进行分析：

1.东、中、西部地区税收增长的宏观影响因素效应分析。表1、表2和表3分别揭示了我国东、中、西部地区税收增长变动的宏观因素影响效应。就累积效应来说，2006～2012年东、中、西部地区税收增长变动的主要贡献因素都是经济产出因素，其次是产业税负因素，而税收结构因素与产业结构因素对税收增长的带动作用在区域间出现了分化。税收分解结果显示，7年间，东部地区税收额累计增加了32157.5亿元，其中经济增长贡献了25836.3亿元，累计贡献率为80.3%；产业税负贡献了14509.1亿元，累计贡献率为45.1%；产业结构贡献了369.1亿元，累计贡献率为1.1%；税收结构累计不但没有带动税收额增加，反而导致税收减少了8556.9亿元，负效应累计贡献率26.6%。中、西部地区税收额累计增加值分别达到15661.7亿元和14144.2亿元，其中经济增长分别贡献了7930.3亿元、8261.3亿元，累计贡献率分别为50.6%、58.4%；产业税负分别贡献了4980.1亿元、4639.7亿元，累计贡献率分别为31.8%、32.8%；税收结构分别贡献了2925.6亿元、1404.3亿元，累计贡献率分别为18.7%、9.9%；产业结构带动效应累计为负值，分别为-174.3亿元、-261.1亿元，负效应累计贡献率都为1.1%。从累积效应的分析可以看出，东部地区税收增长的主要阻碍因素来自于产业税收结构，而中、西部地区税收增长的主要阻碍因素则是产业结构。

从逐年效应来看，东、中、西部地区影响税收增长的宏观因素效应值及贡献率分别呈现出了不同的变化特点。就经济产出因素来说，东、中、西部地区经济增长都成为了本地区年度税收持续增长的重要支撑。根据经济产出效应的变化趋势，研究期间分为两个阶段：第一阶段为2006～2009年，该时期东、中、西部地区经济产出效应值波动幅度都相对平缓，但对当年税收增长的贡献率在东、西部却呈现出剧烈波动，特别是东部地区。东部地区在经济最活跃的2007年和经济最萧条的2009年，经济产出带动当年税收增长的贡献率分别达到了237.7%和379.1%，而其他两年的贡献率平均仅为50%。第二阶段为2010～2012年，这一阶段相对于2009年各地区经济产出效应值都得到了较大提高，但效应值总体上都趋于下降，不过对当年税收增长的贡献率总体上都在提高。就产业结构因素来看，对东、中、西部地区税收增长的影响能力非常有限，贡献率都比较低，其中，产业结构因素在东部地区的税收效应都为正效应，并且在2010年后正效应值和贡献率都在不断扩大，而在中西部地区则负效应年份居多，不过2010年后负效应在逐年缩小，而且在2012年都转变为了正效应。就产业税负因素的逐年效应来看，该因素成为了东、中、西部地区年度税收收入稳定增长第二重要来源。具体来说，东部地区产业税负效应值和贡献率在2009年之前波动较大，2007年带动当年税收增长了5121.5亿元，贡献率达到340.8%，成为当年税收增长的第一决定因素，然而到了2009年，带动税收出现负增长，成为了制约税收增长的因素。这也表明东部地区产业税负因素对税收增长的带动受经济波动影响较大。但2010年以后，东部地区产业税负效应值迅速提高并趋于稳定，贡献率也不断提高。而中、西部地区产业税负效应在研究期间都为正效应，并且效应值呈现缓慢扩大趋势。最后，税收结构因素对东、中、西部地区税收增长的带动效应产生了显著差异。在东部地区，税收结构效应值波动幅度巨大，2007年税收带动效应值为-7267.5亿元，贡献率为-483.6%，而到了2008年，税收带动效应值却为3963.2亿元，贡献率达到53.4%。相比较而言，中、西部地区产业税收结构效应值波动幅度相对较为平缓，而且大部分年份都是正效应，但2012年，东、中、西部地区产业税收结构都产生了负效应，这意味着产业税收结构的不合理性正在由局部向全国扩展。从逐年效应分析可以看出，经济产出因素和产业税负因素在2010年之后带动税收增长的效应值和贡献率基本变动趋势都在向好，产业结构因素在东、中、西部地区带动税收增长的能力有限，但变动趋势在向好，唯独产业税收结构因素带动税收增长的变动呈现恶化趋势，需预防产业税收结构带来的税收增长风险。

2.东、中、西部地区税收增长的深层次影响因素效应分析。

东、中、西部地区税收分解结果表明，经济产出、产业结构、产业税负和产业税收结构四个宏观因素在各地区对税收增长的影响效应差异性较大，造成这些差异性的深层次原因是什么呢？根据税收增长的分解模型，接下来将从中观产业角度进一步对产业结构、产业税负和产业税收结构造成税收增长呈现出地区性差异的深层次影响因素进行分析。

表4显示了东、中、西部地区第二产业和第三产业内部结构变动的税收增长效应。东部地区，第二产业内部结构变动的税收增长效应一直为负，并且2010年后负效应呈现出逐年扩大趋势，七年累计负效应值达到2449.38亿元；而第三产业则一直是正效应，并且正效应都大于第二产业的负效应，累计正效应值达到2818.43亿元。中、西部地区第二产业内部结构变动的税收增长效应大部分年份都为正效应，累计效应也为正，累计值分别为469.34亿元和754.23亿元，并且这两个地区的效应变动趋势基本接近，但就效应值来说，中部地区第二产业的正效应一直低于西部地区，负效应却都高于西部地区。中、西部第三产业内部结构负效应年份居多，但2010年后负效应逐渐缩小直至消失，并最终都转变为正效应，不过最终累积效应值仍然为负值，分别为-643.66亿元和-915.29亿元。从上述分析可以看出，东部第二产业结构变动成为抑制东部地区产业结构带动税收增长的主要阻力，而中、西部第三产业结构变动则成为了阻碍中、西部地区产业结构带动税收增长的重要因素。

表5显示了东、中、西部地区第二产业和第三产业税负变动的税收增长情况。东部地区，第二产业内部税负变动除2008年导致税收减少了369.55亿元外，其他年份都是税收增长，七年累计带动税收增长了4720.52亿元；第三产业的税负效应也仅仅在2009年产生负效应导致税收减少了590.66亿元，其他年份都是正效应，而且效应值基本都高于第二产业，累积效应值达到9788.61亿元。同时第二、第三产业税负效应总体上都呈现出逐年上升向好的趋势。中、西部地区第二产业税负效应略有差异，其中中部地区第二产业税负变动在2010年之前基本都是负效应，而西部地区则是正负效应波动出现，之后虽然都产生了正效应，但累计效应值都为负值，分别为-441.22亿元和-66亿元。第三产业税负变动在中、西部都产生了较大的正效应，并且效应值在逐年提高，累积效应值分别达到了5421.31亿元和4705.70亿元。由分析可以发现，东部第二产业和第三产业的税负变动都有力地带动了本地区税收的快速增长，但第三产业的贡献度更大；中、西部产业税负的税收带动效应主要来自第三产业，第二产业抑制效应更大些。

表6显示了东、中、西部地区第二、第三产业税收结构变动的税收增长效应分解结果。总体来说，各地区第二产业、第三产业税收结构效应还是存在较大差异。东部地区第二产业税收结构变动的税收带动效应值在2008年之前都是负值，不过这种负效应在不断减小；2009年之后，转变为正效应，七年累积效应总体为正，效应值达到了5868.99亿元。 而第三产业税收结构效应值虽然比较大，但波动幅度巨大。2007年效应值为-6646.05亿元，2008年效应值就变为了4061.68亿元，2009年效应值再次变为-4688.46亿元，2011年后负效应有扩大趋势，累积效应值为-14425.94亿元；中部地区在2007年之前第二产业和第三产业税收结构效应都为正效应，但2007年之后第二、三产业效应发生了分化，第二产业税收结构正效应持续，并且总体成扩大趋势，累积效应值达到了5100.91亿元，第三产业则由正效应转变为了负效应，并且负效应在不断扩大，累积效应值为-2175.34亿元；西部地区，2008年前第二、第三产业税收结构效应在正、负效应间相互转换，具有一定波动性，2009年起第二、第三产业效应相对趋于稳定，但也出现了效应分化，其中第二产业税收结构持续产生正效应，累积效应值达到了3164.48亿元，第三产业则更多产生负效应，累计效应值为-1660.51亿元。由上分析可以得出，东、中、西部地区抑制产业税收结构带动税收增长的主要根源均来自各地区第三产业，这也说明我国第三产业税收结构整体上非合理程度较高。

四、结论及政策建议

以上运用国际前沿的LMDI统计分解技术，对我国2006～2012年东、中、西部地区税收收入的影响因素效应进行了分解，得出如下结论：

1.经济产出因素是支撑各地区税收增长的首要因素，其累计贡献率分别达到80.3%、50.6%和58.4%。各地区逐年效应值呈现出先波动中缓慢提高而后整体呈现下降趋势，不过贡献率却都在逐年提高。

2.产业结构因素对各地区税收增长的影响能力都非常有限，累计贡献率东部为1.1%、中、西部都为-1.1%。其中东部地区产业结构的效应值都为正，且在逐年扩大，而中、西部则大部分年份都为负效应。东部地区第二产业结构调整抑制了产业结构效应值的提高，中、西部地区第三产业结构调整导致了产业结构负效应的增大。

3.产业税负因素是各地区税收增长的第二重要因素，其累计贡献率分别达到45.1%、31.8%和32.8%。东部地区产业税负的效应值受经济波动影响较大，但总体效应值在趋高趋稳，贡献率也在不断提高，而中、西部地区则总体上是趋稳趋升。东部地区第三产业税负变动是推动产业税负效应提升的主要动力，中、西部地区第二产业税负变动都一定程度抑制了产业税负效应的提升。

4.税制结构因素在东、中、西部地区税收带动效应出现了分化。东部地区税收结构产生了负效应，累计负效应贡献率达到-26.6%，并且逐年效应波动巨大，负效应稳中趋大；而中、西部地区则都产生了正效应，累计贡献率分别为18.7%和9.9%，逐年效应值波动较为平缓，但2012年两个地区都呈现出负效应，税收结构负效应由局部在向全国扩展。而导致各地区负效应扩大的负动力源于各地区第三产业税收结构的不合理。

在我国经济增长放缓的大背景下，为了保障我国税收收入的持续增长，结合上述分析，提出如下政策建议：

1.加快推进我国经济方式转变进程，促进经济结构深层次调整，改变税基结构，以此来提高各地区经济的税收产出能力。

2.加快产业结构优化调整，合理引导产业结构方向，不断提升产业结构的税收产出能力，扩大其产出水平。东部地区产业结构优化的重点在第二产业，中、西部地区则重点在第三产业。

3.优化产业税收调整政策，均衡产业税负，尤其是加快中、西部第二产业税负政策的调整。

4.进一步优化税制结构，降低间接税比重，提高直接税比重，以税制结构优化推进产业税收结构优化，顺利推进“营改增”与其它税制改革的系统性对接，避免“营改增”导致间接税比重下降而造成对整体税收增长的过度冲击，最终实现第三产业内部税收结构的优化。

5.构建以LMDI分解方法为基础的税收增长因素指数预警体系，科学量化这些宏观因素的税收增长效应，进而从宏观角度对我国税收增长进行监测和预警，适时调整这些宏观因素变动，确保国家税收收入稳定增长。

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（责任编辑：漆玲琼）

Abstract：Under the background of the economic new norm， it is very necessary to explore new tax growth points because of decline in tax growth.The paper decomposes the macro influence factors of tax growth using LMDI index decomposition method， and measure their effect value on the basis of the provincial data from 2005 to 2012.The study finds economic output factor and industrial tax burden factor are the most important motive for tax growth； however， the cumulative contribution of the former is greater； and the contribution of the cumulative effect with industrial structure factor and tax structure factor produces regional differentiation. The study further discovers that the deepseated reasons for the change resulting from the effect of various factors also show regional differences.

Key words：Regional tax growth； Factor decomposition analysis； LMDI decomposition method