制造业税收指标与相关经济指标的计量关系研究

李海

摘要：在分析制造业主要税种的特点及其和相关经济指标的定性分析基础上，运用税收季度数据构建计量经济模型，对主要制造业门类下部分代表性行业进行的税收指标与相关经济指标的关系进行了实证检验，证实了制造业多数税收指标与对应经济指标之间存在稳定且有一定滞后的数量关系。

关键词：制造业税收指标；经济指标；滞后关系

中图分类号：F425

文献标识码：A

制造业是一个国家生产力水平的直接体现，制造业税收是我国税收收入的重要支撑。2015年5月，国务院印发的《中国制造2025》明确提出，要加快推进制造业创新发展、提质增效，实现从制造大国向制造强国转变。随着中国布局高端制造业，提升“中国制造”含金量进程的不断推进，制造业的发展对于我国经济以及税收收入的影响都将继续扩大。但是，传统制造业相关的经济指标因其自身的缺陷，难以及时、准确、全面地反映制造业的运行和走势，根据这些指标得出的结论经常存在一定矛盾，并引起对经济形势判断方面的分歧。

近年来，我国税收系统的电子化进程突飞猛进，特别是“金税三期”上线运行，让我国的税务部门可以实现对行业税收数据及时、全面、准确的统计。充分挖掘行业税收指标蕴藏的信息，比如说通过制造业生产经营数据和相关税收数据关系对制造业运行形势共同刻画，不仅是顺应了大数据时代潮流，更是协助政策制定者把握宏观经济形势特点的客观需要。尽管部分学者对行业税收与相关经济指标的关系进行了大量的研究，但这些研究大多集中于理论层面的较多，而一些实证分析的主要选用年度数据，存在样本不足或对短期税收经济分析指导意义不大的缺陷[1]。本文运用税收及经济指标的季度数据，通过分析制造业主要税种的征管特点和入库时点，对税收指标与经济指标之间的关系进行深入细致的计量实证检验和实证结论分析。

制造业是对原材料进行加工以及对零部件进行装配的工业部门的总称，包括除采掘业、公用业（电、煤气、自来水）外的31个大类行业[2]。限于行业税收数据较难获取，本文仅选取制造业门类下部分代表性行业进行分析，同时结合相关经济指标的可得性，具体选择代表传统支柱行业的烟草制品业（卷烟制造），石油加工和代表新兴优势行业的汽车制造业进行分析。

一、卷烟制造业税收与经济分析

目前，我国卷烟制造业涉及的税种包括增值税、消费税、企业所得税、个人所得税、城市建设维护税等多个税种，其主体税种为国内增值税、国内消费税及企业所得税。在特有的复合计税方式下，国内消费税成为卷烟制造业最主要的税收来源，月均占比近八成。结合数据的可得性，选择卷烟制造业的国内消费税及企业所得税进行分析。

（一）卷烟制造业国内消费税

卷烟制造业国内消费税是在卷烟产品生产环节所征收，并实行复合计税方式，在依据卷烟销售数量征收从量税的同时，又依据卷烟销售金额征收从价税。因此，选择卷烟产量及规模以上卷烟业企业销售收入（JYSR）作为卷烟制造业国内消费税（JYXFS）关联经济指标进行分析①。比较JYSR与JYXFS走势，二者波动基本趋同，见图1。

对当季卷烟制造业国内消费税（JYXFS）与同期卷烟销售收入（JYSR）进行ADF单位根检验。检验结果表明，两序列均为一阶单整②，符合协整分析要求[4]。对二者进行OLS回归，可得结果如下：

回归结果显示③，当季规模以上卷烟工业企业销售收入是影响我国卷烟制造业国内消费税的主要因素。其原因为卷烟制造企业生产的卷烟是在其销售时纳税，以纳税企业货款结算当天为纳税义务时点，纳税方式为当月申报，次月15日内缴纳，仅季末月份的销售收入会对下季度消费税产生影响，这就使得作为计税依据的卷烟制造业销售收入主要在当季对该行业消费税产生影响。在此基础上建立的误差修正模型该模型符合反向调节机制④，根据上述模型对卷烟制造业国内消费税进行拟合，效果较好，见图2。

（二）卷烟制造业企业所得税

卷烟制造业企业所得税是对我国卷烟企业组织生产经营所得和其他所得征收的税种。其税基主要为卷烟企业利润总额加减纳税调整项目后计算的所得额。当前，卷烟制造企业所得税适用基本税率为25%。其征收采取分季（分月）预缴，年终汇算清缴的方式。因此，卷烟制造业企业所得税收的影响因素应是卷烟制造业企业利润总额。故选择卷烟规模以上工业企业利润总额（JYLR）作为影响卷烟制造业企业所得税（JYQS）的经济指标⑤。对比JYLR和JYQS走势，发现二者波动相近但存在明显错峰，见图3。

考虑到第2季度卷烟制造业企业所得税受到上年企业所得税汇算清缴的影响，在设定模型时构造第二个影响因素（XN* JYNLR）[5]，其中JYNLR为上年卷烟制造业利润总额，XN为虚拟变量（第2季度为1，其余季度为0），用此因素来衡量企业所得税汇算清缴的影响。

分别对JYQS、JYLR以及汇算清缴变量（XN*JYNLR）进行ADF单位根检验。检验结果表明，三个序列均为一阶单整⑥，符合协整要求。建立协整方程如下：

回归结果显示⑦，滞后一个季度规模以上卷烟工业企业利润总额是影响我国卷烟制造业企业所得税的主要因素，同时2季度卷烟制造业企业所得税还受到上年度卷烟工业企业利润总额的影响，这主要是企业所得税的征收管理方式决定的。卷烟制造业企业所得税采取分期（按月或按季）预缴、年终汇算清缴的办法。纳税人采取按季预缴所得税时，其所缴所得税额与上季度企业利润总额相关，同时受第2季度汇算清缴上年度企业所得税的影响，使得每年2季度卷烟制造业企业所得税还与上年度企业利润总额密切相关。在此基础上建立误差修正模型⑧，符合反向调节机制。据此，根据上述模型对卷烟制造业企业所得税进行拟合，效果较好，见图4。

二、汽车制造业税收与经济分析

目前，我国汽车制造业涉及多个税种，既包括增值税、消费税、车辆购置税等流转税，也包括企业所得税，其中，消费税、企业所得税和车辆购置税对汽车制造行业的数据相对较易获得且影响较大，因此，选择汽车制造业的车辆购置税、国内消费税及企业所得税进行分析。endprint

（一）车辆购置税⑨

车辆购置税是以在中国境内购置规定车辆为课税对象、在特定环节向车辆购置者征收的一种税。其计税价格为支付给经销商的全部价款和价外费用，增值税除外。从而影响车辆购置税的经济指标为汽车销售额及适用税率。选取2005年1季度-2013年4季度车辆购置税（CGS）与对应的汽车销售额（XSE）进行比较，其走势较为接近，见图5。

为消除异方差影响，对XSEB10及CGS进行对数处理，分别记为LXSE和LCGS，通过ADF检验其都为1阶单整序列B11。同时考虑不同时间税率影响，分别设置虚拟变量D1（2005年1季度-2008年4季度为1，其他时间为0）、D2（2009年1季度-2009年4季度为1，其他时间为0）、D3（2010年1季度-2010年4季度月为1，其他时间为0）、D4（2011年1季度-2013年4季度为1，其他时间为0）[6]，对其进行WLS协整回归，结果如下：

回归结果显示B12，车辆购置税受当季汽车销售额及其适应税率影响。其原因是虽然纳税人从购买车辆到缴纳车购税的期限为60天，但是大部分纳税人都是在缴纳购车款项时一并缴纳车辆购置税[7]，从而使得车辆购置税的入库时间一般不超过一个月。据此建立误差修正模型，符合反向调节机制。按照以上模型对车辆购置税进行拟合，效果较好，见图6。

（二）汽车制造业国内消费税

汽车制造业国内消费税是对我国境内从事汽车生产、委托加工在特定环节就其销售金额征收的一种税。从2008年9月1日起调整只针对厂家征收的汽车消费税政策，包括提高大排量乘用车的消费税税率，以及降低小排量乘用车的消费税税率。影响汽车消费税的主要经济指标为汽车产值及适用税率。

在已有的统计指标中，汽车产值并未统计。汽车消费税（QCXFS）仅在生产环节征收，在销售环节并不征收，从而可用汽车销售额（QCXSE）指标替代汽车产值指标，研究汽车销售额对汽车消费税的影响[8]。比较2008年9月-2013年12月QCXFS与QCXSE，走势较为接近，但存在一定程度错峰，见图7。

为消除异方差影响，对QCXSE及QCXFS进行对数处理，分别记为LQCXSE和LQCXFS，通过ADF检验其都为1阶单整序列B13。对其进行协整回归，结果如下：

回归结果显示B14，汽车消费税受滞后一期汽车销售额影响，这主要是由于汽车消费税的纳税期限为一个月所致。据此建立误差修正模型，符合反向调节机制。按照以上模型对汽车消费税进行拟合，与实际值之间具有大致相似的变化趋势，见图8。

（三）汽车制造业企业所得税

汽车制造业企业所得税是对我国境内汽车企业的生产经营所得和其他所得征收的税种，其税基主要为汽车企业利润总额加减纳税调整项目后计算的所得额[9]。因此，影响汽车制造业企业所得税的主要经济指标为汽车企业利润总额。比较汽车制造业企业所得税（QSDS）与汽车制造业企业利润总额（QLR）B15，波动趋同但振幅存在较大差异，这主要是因为造企业所得税采取为按季预缴、年度汇算清缴的征收方法，见图9。

为消除异方差影响，对QSDS及QLR进行对数处理，分别记为LQSDS和LQLR，通过ADF检验其都为1阶单整序列B16。同时考虑企业所得税按季预缴和年度汇算清缴特性，其按季预缴在每季月初，年度汇算清缴在5月份，从而构造D1（每年1、4、7、10月为1，其他月份为0）、JLR（季度利润总额）、D2（每年5月为1，其他月份为0）和NLR（年度利润总额）变量，构造D1*LJLR和D2*LNLRB17变量对其预缴和汇算清缴予以衡量。进行协整回归，结果如下：

回归结果表显示B18，当月汽车制造业企业所得税受上月汽车制造业企业利润总额、上一季度汽车制造业企业利润总额和上年度汽车制造业企业利润总额影响，其原因是：如企业为按季预缴，则与上季利润有关，如按月预缴，则与上月利润有关，同时每年5月是企业所得税集中汇算清缴时间，故上年度利润总额是影响5月企业所得税汇算清缴的因素。据此建立误差修正模型，符合反向调节机制。按照上述模型对汽车制造业企业所得税进行拟合，拟合效果较好，见图10。

三、成品油制造业税收与经济分析

目前我国成品油含税零售价格中包含的税种主要有增值税、消费税、城市维护建设税和教育费附加。而成品油制造业的主体税种是增值税和消费税，其中，成品油消费税占较大比重，而且实行从量定额计算应纳税额，和成品油生产和销售的关系更加直接和确定，因此这里选择成品油消费税进行分析。

成品油消费税是指消费者在消费汽油、柴油、石脑油、溶剂油、航空煤油、润滑油、燃料油等七种成品油时交纳的消费税。实行从量定额计算应纳税额，其基本公式为：应纳税额=销售数量×定额税率。从而成品油消费税（YXFS）的影响因素是成品油产量（YCL）和适用税率。对比成品油消费税和成品油产量，2009年1月后走势较为接近，但存在错峰现象，2008年-2009年存在断层现象，其主要原因是适用税率在2009年1月1日发生了变化B19。同时观察成品油消费税还可以发现，2009年以后每年12月份消费税收入大幅减少而次年1月份大幅增加，其主要原因是成品油消费税在12月份进行集中抵扣减免，而在次年1月份要对成品油生产企业实施专项评估，明确补缴方式、时限及查处原则，从而造成次年1月消费税收入往往成为全年最高点，见图11。

为消除异方差影响，对YXFS及YCL进行对数处理，分别记为LYXFS和LYCL，通过ADF检验其都为1阶单整序列B20。为考虑不同税率影响，设定虚拟变量D1（2008年1月-2008年12月为1，其他月份为0），D2（2009年1月-2013年12月为1，其他月份为0），同时考虑12月份及次年1月份的抵扣和征管因素影响，设置虚拟变量D3（2009年-2013年12月为1，其他月份为0）、D4（2009年-2013年1月为1，其他月份为0），构造变量LNCL*D3 、LNCL*D4，其中LNCL为年产量取对数后的值，对其进行协整回归，结果如下：endprint

回归结果显示B21，当月成品油消费税受上月成品油产量及适应税率影响，这主要是因为成品油消费税的纳税期限为1个月所致，由于受2009年以来每年12月份及次年1月份的抵扣和征管因素影响，使得当年累计成品油产量负向影响12月成品油消费税（累计产量越大，抵扣越大）和正向影响次年1月成品油消费税（加强征管）。据此建立误差修正模型，符合反向调节机制。按照以上模型对成品油消费税进行拟合，效果较好，见图12。

四、研究结论与启示

综上所述，制造业税收指标与相关经济指标之间存在稳定但有一定滞后的数量关系。一是卷烟制造业，当季卷烟制造业国内消费税受当季卷烟销售收入影响；当季卷烟制造业企业所得税受上季规模以上卷烟工业企业利润总额影响，其中第2季度卷烟制造业企业所得税还受上年度卷烟工业企业利润总额影响；二是汽车制造业，当月车辆购置税受当月汽车销售额及其适应税率影响；当月汽车制造业国内消费税受上月汽车销售额影响；当月汽车制造业企业所得税受上月汽车制造业企业利润总额、上季度利润总额及上年度利润总额影响；三是成品油制造业，当月成品油消费税受上月成品油产量及适应税率影响，2009年以来每年12月及次年1月成品油消费税受当年累计成品油产量影响。

根据制造业税收指标与相关经济指标之间存在一定的滞后关系，分析当期制造业税收增减的原因不应仅仅关注相关经济指标的当期变化情况，而应更多地重视经济指标的历史变化规律（尤其是上期变化情况），这为寻找税收收入变动的真正驱动因素提供了指引，如当季企业所得税受上一个季度企业利润总额影响，反映的是上季度企业盈利情况，避免错误地将当季企业所得税与当季企业利润相联系。同时，由于制造业税收指标从不同的维度对制造业指标进行了一定程度的反映及刻画，本文的研究结论还具有以下三方面应用：一是可运用两者关系对制造业税收指标进行预测。本文的实证分析明确地给出了制造业经济指标影响部分制造业税收指标的具体模型，这些模型真实模拟了经济因素传导至制造业税收收入指标的详细过程，且普遍具有较高的拟合度，能够提供较为准确的制造业税收收入指标定量预测，相较于定性预测或传统仅依靠历史数据自行模拟规律的ARIMA等方法具有明显优势。二是可用来对制造业税收指标与经济指标进行相互印证，通过制造业税收指标对宏观经济的整体及局部形势进行印证，洞悉制造业税收或制造业经济的异常情况。三是鉴于我国全行业的统计指标的不足，虽然行业税收数据存在一定的滞后性，但通过对全行业税收走势的分析，可以相对准确、完整地刻画整体制造业的走势。

需要注意的是，税收指标与经济指标之间的关系是从经济发展及既有税制角度得出的客观规律，但指标间的关系不是一成不变的，制造业税收与制造业经济指标的关系亦是如此。这就需要在应用前首先明确分析适用条件、应用局限及其他需要关注的因素，并密切关注相关税制的变动、制造业既有经济指标的改进，从以下三个方面不断深入已有的研究成果：一是提升现有主要指标关系研究的准确性。目前制造业主要税收分析指标与经济指标关系在整体上已经取得了较为理想的研究成果，但由于经济指标数据的有限性及一些非经济因素的影响，部分关系模型的拟合水平有待进一步提升；二是结合财税体制改革等重大变革，对制造业税收指标与经济指标间的关系展开持续研究。制造业税收收入指标与经济指标关系的分析基础根植于既有的财税体制，二者之间的关系绝非一陈不变。在我国即将开展深化财税体制改革的大背景下，有必要对税收收入指标与经济指标关系进行持续性跟踪研究，并根据财税体制变化对两者关系进行调整修正，以保证课题成果应用的科学性。

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（责任编辑 王婷婷）endprint