一、引言

(一)选题背景。近年来，贵州省税收收入呈现突飞猛进的姿态，在过去短短的十六年间税收收入值增加了约二十倍，增长率远大于其他经济发达的省份。税收是地方政府财政收入的重要来源，也是宏观调控的重要手段。税收收入的提高揭示了经济发展的进步，也在一定程度上成为社会进步的催化剂。贵州省如今的税收收入揭示了什么规律，如何预测未来的税收收入是本文需要探讨的问题。税收收入特别是地方税收收入有着与国外税收不同的规律，因此建立地方税收收入预测的数学模型既要考虑税收收入的变化规律，也要考虑地方税收收入的地域特点和地方经济发展规律。

(二)文献综述。预测地方税收收入的数学模型国内外已经有很多学者进行研究。郭菊娥等(2003)运用因果模型对我国税收收入的影响因素进行验证，在其基础上构建税收收入的预测模型。徐利君等(2008)在实证分析的基础上，得出地方税收收入与区域经济增长回归模型，探讨不同区域地方税收收入对经济发展水平的影响。曾纪芬(2010)运用统计、对比分析方法，探索地方经济与税源以及税收三者之间的关系。贵州省地方税务局课题组(2000)分析了1996～1999年贵州省地方税源结构，并对2000年地方税收年增长率进行预测。王碧秀(2009)研究了地税收入总量与经济总量的关系；地方税收与地方产业结构的关系；地方税收与税种及地方经济的关系。

总体而言，学者们对税收收入的增长规律的研究已经到了登峰造极的地步，本文在此基础上展开对贵州省近几年税收收入的预测研究，借助相关统计软件对数据进行处理和建模。本文运用逐步回归方法，以贵州省税收收入为被解释变量，考虑到以地方税收收入为单一变量的时间序列模型本身难以反映和解释经济增长对税收收入的影响，因此在建立税收收入时间序列预测模型时，采用OLS方法建立了税收收入的计量经济学预测模型。具体建模时主要考虑地方宏观经济量、消费者价格指数等因素与地方税收收入之间的相互关系，采用年度数据建立以地方税收收入为因变量，地方宏观经济变量、消费者价格指数等为自变量的平均预测模型，对地方税收收入进行预测。

二、理论分析

经济增长、各产业发展是税收收入的主要来源，很大程度上影响着税收的变动情况，而经济增长在数值上体现为地区生产总值。财政预算支出和消费者价格指数则与经济增长关系密切相关，经济良性发展促进财政预算支出的增加。消费促进经济，经济发展又与税收收入息息相关。因此消费者价格指数也与税收收入有着一定相关的关系。税收收入是财政总收入的重要组成部分，于是在模型预测中把财政总收入这个解释变量也考虑进来。

从图2中可以看出，中部地区绿色矿山试点最多，占总量的34%，其次是西部地区，占总量的33%。虽然西部地区总体数量不少，但考虑到西部地区矿产资源富集程度和开发潜力，这一比例并不算高，其中资源禀赋较好的青海、贵州、西藏等地，绿色矿山试点明显偏少，存在区域结构不协调的现象。

三、实证分析

JGZS是消费者价格指数(上年=100)对模型进行线性多元回归，回归方程为：

爸爸一直在门口等着，妈妈早已经把饭做好，说了好几次让爸爸先吃着，可爸爸就是不肯，说孩子没回来这饭咋吃啊!

(二)模型设定。SSSRi=β1CZZC+β2CZSR+β3GDP+β4JGZS+β0+μ

SSSR=-0.015087CZZC+0.124816CZSR+0.091588GDP-3.792862JGZS+299.1961

可见财政支出、财政收入及地区生产总值这三个解释变量之间高度相关，且三者两两之间的R-squared均大于原模型调整后的可决系数R-squared，说明这几个变量之间的多重共线性是有害的。而消费者价格指数这一解释变量与其他三个变量之间并不相关，需要采用逐步回归的方法，检验分析其存在于模型中的合理性。分别作SSSR对CZZC、CZSR、GDP和JGZS的一元回归。

以清洁机器人前进方向为y轴，横向方向为x轴，光伏面板的法线方向为z轴。将图1中各参数代入平面任意力系的平衡方程式可得：

(一)数据引入及处理。为了反映贵州省税收收入增长的实际情况，选择贵州省税收收入作为被解释变量Y，选择贵州省地区生产总值为X1，财政支出预算为X2，消费者价格指数为X3，财政总收入为X4。为了估计模型参数，以贵州省税收及相关因素2000～2015年的数据为例。

两组治疗前的PAgT、PT、PT‐INR、D‐D差异无统计学意义；治疗后，两组PAgT及D‐D降低，PT及PT‐INR延长，同组治疗前后比较差异均有统计学意义（P＜0.05）；观察组PAgT、PT、PT‐INR均高于对照组，差异具有统计学意义（P＜0.05）；两组治疗后D‐D差异无统计学意义。见表1。

根据逐步回归数据，当减少解释变量个数时，除GDP的回归系数以外都变化很大，估计稳定性较差。另外，消费者价格指数与税收收入的回归R方接近于0，说明两者之间不存在线性相关关系。由于消费者价格指数是与上一年相比较的相对值，在时间序列中不具有说服力，因此舍弃该解释变量。而其他三个解释变量的R方值都超过0.98，据此几乎可以肯定模型中一定会有这三个因素。于是要对模型进行修整。

其中，SSSRi是第i年的税收收入(亿元)；CZZC是财政支出总值(亿元)；CZSR是财政收入总值(亿元)；GDP是地区生产总值(亿元)。

由计算可见，该模型R-squared=0.991055，曲线在整体上拟合得非常好。但各解释变量的P值均大于0.05，t统计量在该水平上偏小，F值=304.699偏大。因此各解释变量效果均不显著。模型可能存在严重多重共线性。

四、统计学检验

(一)多重共线性检验。结果表明，所有系数估计值都是高度统计显著的，且所有回归元的符号都与先验预期相一致。即财政收入、地方生产总值对税收收入有正影响，而财政支出对税收收入有负影响。所有的偏相关系数都具有正确的符号，F值也高度统计显著，从而表明所有这些变量一起对税收收入具有明显的影响。R-square值也相当高。因此此模型无必要担心多重共线性问题。经济变量之间都有一定的共线性，只要不是完全共线性，仍然能够估计出模型参数。

(二)自相关检验。为了检验各随机误差项的期望值之间存在着相关关系，从而排除模型中的自相关检验，本文采取LM检验方法对序列进行自相关检验。原假设为LM统计量渐近服从卡方分布，随机误差项不存在自相关。

图1 税收收入新预测模型

五、结论及建议

(一)结论。通过分析，本文拟合出一个与税收收入高度相关的多元回归模型。根据以上模型估计，影响税收收入的因素有地区生产总值、财政支出和财政收入。在假定其他变量不变的情况下，税收收入与地区生产总值之间存在线性相关关系，当年贵州省地区生产总值每增长1亿元，税收收入会增长0.083111亿元。在假定其他变量不变的情况下，税收收入与财政收入的二次方存在线性相关关系，即财政收入的二次方增加1个单位，税收收入会增长2.55亿元。另外，在假定其他变量不变的情况下，税收收入与财政支出的二次方的倒数存在线性相关关系，即财政支出的二次方的倒数增加1个单位，税收收入会增加112448.4亿元。新预测模型如图1所示。

(二)建议。贵州省近年来税收收入数值突飞猛进，与经济快速发展息息相关。经济发展创造地区生产总值，地区生产是税收收入的源泉。因此，贵州省政府应继续实施一定的宏观调控政策，调节和管理市场经济以达到平稳快速发展的程度，从而在保持国民经济生产正常进行的前提下为政府带来一定保障。另外，政府在合理征税的前提下可做到“开源”和“节流”。“开源”指的是政府完善经济体制改革，完善市场经济体系，并及时对新增纳税企业和个人作出明确界定和征税工作。同时，不断结合贵州地方情况完善税收体系，全方位管理企业和个人的纳税工作。“节流”指的是政府在财政支出这一块可以适当提倡节俭，由统计数据可得，税收收入与财政支出成反比，说明财政支出也在一定程度上影响着税收收入，政府部门在开展工作等可以转变政府职能，保证政府的支出都能落到实处，从而有利于税收收入的提高。

为避免部门立法产生权责之争，可以考虑提高立法层次，由全国人大常委会制定推进公私合作的法律。在统一立法的基础上，由农业农村部牵头，会同国务院有关部委，制定推进农业领域PPP的实施条例。该条例应当构建具体制度，对农业领域PPP的运行进行统一指引和规范。

【参考文献】

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[2]宁宝权,甄晓云,占鹤彪.灌木植物在高等级高速公路边坡防护中的重要作用[J].交通建设与管理,2008,10:73～75

[3]郭菊娥,钱鑫,曹华.2004年中国税收收入预测研究[J].财经科学,2003(增刊):392～394

[4]徐利君,徐冯璐.地方税收收入与区域经济发展的实证分析[J].科技和产业,2008,8(2):66～69