我国宏观税负倒U 型演变主导因素的变迁

崔月彤,韩秀兰

(山西财经大学 统计学院,山西 太原030006)

一、引言

在我国市场经济改革、经济转型的过程中,财税制度改革密切配合着宏观经济发展变化,宏观税负水平也随之呈现波动变化的发展趋势。自1994 年我国政府实行分税制改革以来,税收收入一直保持超常增长态势。近年来,营改增、深化增值税改革、个税改革等税制改革和减税降费政策的推进,税收收入增长有所回落。国家税务总局数据显示,“十三五”期间,新增减税降费规模累计超过7.6 万亿元,带动我国宏观税负水平下降近3 个百分点。“十四五”规划明确指出“完善减税降费政策”,这将为我国构建“繁荣国内经济,畅通国内大循环”新发展格局,助推经济高质量发展提供强劲动力。同时,“在高质量发展中促进共同富裕”的要求下,发挥税收基础性、支柱性、保障性作用,保持宏观税负总体稳定是实现共同富裕目标的必然要求。

现阶段,我国宏观税负已发生历史性转变,那么在税制改革进程中驱动宏观税负变化的影响因素是否发生转变? 不同区域间宏观税负变化的最根本原因是否存在差异? 在减税降费环境下如何促进税收与经济均衡发展,保障财政可持续增长? 探究以上问题,一方面能系统认识不同税制改革阶段宏观税负的本质特征,解决我国地区税负不均问题;另一方面有助于进一步巩固减税降费成效、助力高质量发展,为我国建立现代财税体制提供科学依据。

二、文献综述

随着财税体制的改革,国内外学者围绕宏观税负影响因素已经开展了一系列研究,众多学者从经济因素和税收制度方面展开实证分析。从国外文献来看,Lotz et al.[1]发现人均国民生产总值和外贸部门份额对发展中国家税收负担有积极影响。Eltony[2]对16 个阿拉伯国家的研究表明宏观税负的主要决定因素是人均收入、农业占国内生产总值的份额和采矿业占国内生产总值的份额,其他同样重要的变量是出口、进口和未偿外债的份额,此外政治制度、税务管理质量也会影响税收负担。Celikay[3]采用自回归分布滞后模型(ARDL)研究人均GDP(经济发展指标)的变化如何影响土耳其的短期和长期税收负担,发现从长远角度来看人均GDP 增长1%将会使土耳其税收负担增加0.07%,但从短期视角来看两者却存在不显著的负相关关系;在Celikay[4]2020 年的最新研究中,通过动态面板模型实证分析得出人均收入、对外贸易额、就业能力、失业率和工业部门经济份额等变量对税收负担的影响在统计学上显著且正向。

国内学者早期的研究更关注宏观税负影响因素的理论分析。安体富等[5]认为我国宏观税负水平会受到生产力水平、税收制度和征管水平、非税收入规模、政府职能等诸多因素的影响;胡怡建[6]提出经济发展水平、宏观经济政策、国家职能、财政收入结构、个人分配制度以及统计口径是影响宏观税负的因素。近几年,相关研究已经从理论分析转为实证分析,多采用时间序列模型、面板模型等计量模型展开实证。很显然,不同因素对宏观税负的影响程度是不同的,李猷民[7]通过实证研究发现经济增长和税收征管因素是影响宏观税负的主导因素;池巧珠等[8]运用因素分析法研究得出一样的结论,并指出物价因素已不再是主要因素;唐登山等[9]、贾莎[10]认为产业结构变动对税收的贡献在降低,而产业税负率对税负增长的作用却在逐渐增强;董根泰[11]则认为第一产业占GDP 比重、货物与服务净出口额占GDP 比重、货劳税收入占总税收比重和人均GDP 等是影响一国宏观税负水平的主要因素;刘金东等[12]采用三因素Divisia 指数分解方法和中介效应检验,研究发现部门因素是税收超GDP 增长的最主要因素,贡献率达80%,其次为经济因素和政策因素。以上学者从政治、经济、税收制度等角度对宏观税负的影响因素进行了系统分析。此外,宏观税负水平也受公共品的供求影响[13],公共品供给与需求脱节、公共品供给责任在中央和地方上的错位等非正常因素也是我国宏观税负不断提高的重要成因。

通过梳理文献我们可以发现:对中国宏观税负的影响因素研究较为丰富,但是研究所用数据较为陈旧。随着税制体制的改革,宏观税负水平已经发生了显著变化,而且由于区域税负差异,宏观税负的影响机制也存在着区域异质性,因此对不同税制改革阶段、不同区域宏观税负的影响机制仍需进一步研究。在研究方法上,大部分学者采用经典统计和计量方法,但具有小样本特性的时空数据并不满足经典统计模型的大样本前提,而且变量间的多重共线性问题也会导致推断结论有所偏差。基于此,本文的贡献可能体现在以下方面:第一,在利用最新数据(1994—2020 年我国31 个省份)的基础上揭示宏观税负新特征,以2012 年营改增试点改革为分界点,将研究期分为两个阶段(1994—2012 年和2012—2020 年)对宏观税负的影响机制进行对比研究,并进一步探讨影响因素的区域异质性特征,以剖析宏观税负变化的内在原因。第二,采用贝叶斯LASSO 模型进行影响因素分析,该方法基于贝叶斯原理,引入先验信息,能有效解决多重共线性和小样本问题,相比经典统计方法,贝叶斯LASSO 模型的重要优势在于避免了最优惩罚参数选择这一难题。

三、理论分析、变量选取与模型设定

(一)理论分析

宏观税负的变化受多种因素影响,在相关理论及国内外已有研究的基础上,主要从以下几方面对我国宏观税负的影响因素进行理论分析。

1.经济发展因素。通常情况下,经济发展的规模决定了税收收入的规模,经济因素是影响宏观税负的关键因素。改革开放以来我国经济发展呈高速增长趋势,经济实力增强,税源充足,带动税收收入高速增长;进入新常态后,经济增速回落,基本保持6%～8%的中高速增长,在经济增长动能不足、下行压力多重叠加的情况下,可能会影响经济对税收收入的贡献能力,进而影响宏观税负水平。此外,经济发展水平对宏观税负的影响还体现在需求方面,人们收入水平的提高,必然导致对文化、教育、福利等社会公共产品需求的提高,而政府提供公共产品的财政支出主要源自政府的财政收入,客观上要求我国税收规模相应增大,税负水平相应提高。

2.产业结构因素。不同产业缴纳的税收不同,第一、二产业以及部分第三产业(如建筑业、交通和商业服务业等)缴纳增值税,其余第三产业在营改增之前缴纳营业税,地区产业结构影响税源结构。从产业的税收负担来看,不同产业的税负不同,第一产业税收增长弹性较小,由于享受较多的国家优惠政策以及2006 年取消农业税,第一产业的税收贡献相对较低;随着我国经济发展质量的增长,第二、第三产业的税负相对较重,尤其近年来发展迅速的第三产业税基更广、税源更多,承担更重的税收负担。“十三五”时期,我国第三产业税收收入占全国税收比重稳步提升,由2016 年的56.5%增长至2020 年的58.1%,第三产业税收逐渐成为税收增长的关键动力。

3.对外贸易因素。对外贸易对宏观税负的影响主要体现在直接和间接影响两个方面。从直接影响来说,贸易规模影响国家税收工作[14],比如,相关的关税、增值税、消费税、出口产品退税等,2019 年外贸同比增长3.4%,带动进口环节税收贡献11.8%的全国税收总收入,对外贸易的扩大增加了税源,直接影响宏观税负水平。从间接影响来说,进出口贸易会与国内的生产、消费、经营等多方面产生关联,在当前国际经贸摩擦加剧、国内经济下行压力加大的背景下,我国外贸依存度2019 年降为31.8%,但我国进出口总规模仍呈现增长走势,是我国经济增长的重要动力,对社会发展以及产业结构的影响依然很大,从多个方面间接影响宏观税负水平。

4.人口结构因素。人口结构的变化可能会影响某些税种的征管效率,也可能会改变社会公共服务的平均成本,影响政府的财政支出,进而影响以税收为主的财政收入。第七次人口普查数据显示,2020年65 岁及以上老年人口占比为13.50%,相较2010年提高4.63 个百分点。人口老龄化的加剧意味着劳动年龄人口的减少,2012 年我国劳动人口比重开始下降,就业人口总量从2018 年出现缩减,短期内这将直接导致个人所得税收入减少,降低劳动供给的税收贡献能力。与此同时,老龄化程度的加深也会加重政府的财政支出压力,近几年我国财政支出中用于老年福利、基本养老保险、离退休等方面的资金呈上升趋势,2019 年这些老龄相关支出占比达7.8%,相比2010 年增加了3 个百分点,这将进一步制约税收收入的下降空间,间接影响宏观税负水平。

5.税收结构因素。税收政策、税制结构的不同,都可能影响宏观税负。我国实行以增值税、消费税、关税等流转税为主的税制结构,2020 年我国流转税所占比重达到44.6%,相较2012 年下降近5 个百分点;直接税比重在波动中逐步上升,税制结构逐渐优化。由于各税种的税收收入对经济增长的弹性不同,不同的税收结构对宏观税负的影响也不同。此外,非税收入作为财政收入的一部分,也为经济社会发展提供财力保障,近几年经济下行叠加减税降费,地方非税收入有所增长,而非税收入与税收具有相互替代的关系,会对宏观税负产生影响。

6.政府职能因素。政府实现其职能主要通过税收手段,政府职能大小决定了税收规模。这就要求政府通过加大征收力度和征收潜力增加财政收入以保障财政支出,从而对宏观税负水平产生影响。目前,为支持国家重大战略、重点改革和政策的落地,我国财政支出规模持续扩大,政府职能的重心逐渐从偏重经济管理向注重提供公共管理和社会服务转变,政府公共服务供给水平的提高必然要求较高的税收保障,从而影响宏观税负的高低。

7.税收征管因素。税务机关对税收的征管能力直接影响所能形成的实际税收负担,在很大程度上决定宏观税负水平高低。税收征管水平可能会导致税基的宽窄发生变化,税收征管水平越高,实际征收税收额越多,宏观税负水平也越高;相反,税收征管水平低下,在大量潜在税源流失的情况下实际税收收入减少,宏观税负水平也会有所下降。此外,不同的征收模式、征收手段都会直接影响税务机关对税收的征收能力,对宏观税负具有重要的影响作用。

以笔者工作的浙江省科技馆为例，我馆和其他绝大多数科普场馆一样在职称评定上也存在一些急需解决的问题。我馆为公益一类事业单位，内设机构有十个，人力资源配置方面，省科技馆有编制内员工现有61人。岗位合同工目前总共51人，退休员工22人，承认的四种职称系列分别是：群众文化系列、工程师系列、工艺美术师系列、会计师系列。现有的职称水平为：在编职工中，具有初级职称及以下的16人，占27%；中级职称的34人，占55%；高级职称的11人，占18%，以上是我馆人力资源的基本情况，也从中可以看出目前存在的一些职称评定问题。

(二)变量选取及数据说明

本文的研究期为1994—2020 年,对于宏观税负的测度有大、中、小三种口径,由于我国非税收入的制度外收入、预算外收入数据较难准确获取,因此本文采用国际通用的小口径宏观税负指标进行实证分析,即宏观税负等于税收收入占GDP的比重。从经济发展、产业结构、对外贸易、人口结构、税收结构、政府职能、税收征管方面选取11 个对宏观税负产生影响的变量,见表1。需要说明的是:税收征管强度借鉴叶康涛等[15]和Xu et al.[16]的作法,采用地区实际税收收入与预期可获取的税收收入之比来刻画当地税务局的税收征管强度;人均GDP数据用平减指数消除了通胀因素,相关数据均定基在1994 年;同时为消除数据的量纲问题,对所有变量进行了标准化处理。

表1 宏观税负影响因素的变量选取及说明

(三)模型设定

构建贝叶斯LASSO 模型,考察不同因素对宏观税负水平的具体影响。由于选取的影响因素变量较多,变量间容易存在多重共线性或高维性,传统的最小二乘法、极大似然法等估计方法往往会带来较大的误差,降低模型的稳健性。对于空间数据而言,大都具有小样本特性,可能不满足经典统计严格的标准假定,传统方法受限。贝叶斯LASSO 模型可以在某种程度上解决以上问题,该模型将先验信息、样本信息结合起来以后验概率分布的形式进行统计推断,在样本量较小的情况下优势更加明显。

贝叶斯LASSO 模型是LASSO 与贝叶斯模型的结合。LASSO 是一种变量选择方法[17],对于有p个自变量x1,x2,…,xp和因变量y建立的线性模型:

LASSO 方法通过加入惩罚项来估计模型系数,在变量选择的同时实现参数估计的正则化,即线性模型回归系数β 的LASSO 估计为(λ 为惩罚系数):

这种正则化方法可以看作是一种贝叶斯方法,即正则化中的惩罚函数对应于贝叶斯模型中先验分布的规定。贝叶斯LASSO 模型假定当线性回归系数β 具有独立的Laplace 条件先验时,线性回归参数的LASSO 估计可解释为贝叶斯后验分布最值问题;这种方法具有模型灵活、参数估计准确性较高的特点,能将模型中具有弱相关性的系数快速压缩至0。Park et al.[18]提出分层贝叶斯LASSO 模型,本文将实证模型设定为如下形式:

数据模型:

过程模型:

参数(超参数)模型:

式(3)中,y表示宏观税负水平,X为影响各省份宏观税负的解释变量集合,包含所选取的11 个解释变量,β 为解释变量参数向量,μ 为模型截距参数。惩罚系数λ 的选择采用经验贝叶斯方法,该方法用MCEM 算法求得边际最大似然估计,解决了最优惩罚参数如何确定的难题,这是贝叶斯LASSO 方法估计的重要优势。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

图1 我国宏观税负的变化趋势

(二)多重共线性检验

由于影响宏观税负的因素较多,很容易出现多重共线性问题。在进行模型参数估计之前,对上述变量进行Pearson 相关性检验。如表2 所示,部分变量之间在5%的水平上存在着显著的相关性。比如,人均GDP变量(X1)与第一产业占比(X2)、第三产业占(X3)之间的相关系数高达0.6,且在0.01 水平上显著相关,其他变量之间也具有较显著的相关关系。这意味着将这些变量直接引入回归模型,会带来严重的多重共线性,从而影响模型估计结果的准确性。为了消除这种多重共线性,识别影响宏观税负的主要因素,采用贝叶斯LASSO 模型进行估计。

表2 变量的相关系数

(三)模型结果分析

应用R 语言实现贝叶斯LASSO 模型估计,相应变量的模型估计标准化系数以及影响贡献率如表3 所示,回归系数的大小反映了变量对宏观税负影响的重要程度。结果显示:在1994—2012年,对宏观税负有显著影响作用的变量依次为人均GDP、第三产业占比、税收征管强度、进出口比重、第一产业占比、营业税比重、增值税比重、老年抚养比,而所得税比重、非税收入比重、公共服务支出占比对宏观税负的影响不显著①。在2012—2020 年,主要影响因素依次是税收征管强度、第三产业比重、进出口比重、第一产业占比、增值税比重,而人均GDP、老年抚养比、公共服务支出占比、营业税比重、非税收入比重、所得税比重对宏观税负的影响不显著。这说明我国宏观税负主要受到经济因素和税收征管因素的作用而变化,而人口结构因素、税收结构因素以及政府职能因素对税负变化的贡献相对较小。

表3 宏观税负影响因素的贝叶斯LASSO 模型回归结果

1.宏观税负的经济因素由经济增长驱动转化为产业结构引领。在1994—2012 年,人均GDP的影响系数为0.473(95%CI:(0.443,0.501)),超过其他因素的影响程度,这是因为1994 年以来,我国经济高速发展带来了足够的经济禀赋和较高的生产力,产生了丰富的税收资源和强大的纳税能力,经济社会对税收的贡献能力增强。这种正向效应在2012 年后明显弱化,我国经济进入新常态,经济增速缓中趋稳,经济对税收的贡献有限,经济发展水平对宏观税负的影响贡献率由1994—2012 年的32.82%降为2012—2020 年的1.59%。在经济高速增长转变为高质量发展的过程中,我国第三产业发展迅速,产业结构由1994 年的19.5 ∶46.2 ∶34.4调整为2020 年的7.7 ∶37.8 ∶54.5,呈现持续优化升级的态势;特别是营改增改革将服务业纳入增值税征税范畴,助推了产业结构以第三产业为重心的优化升级,为税收的稳定增长提供了基础,一些新兴产业的发展为宏观税负增长带来了新的动力,从而使得第三产业对税负的拉动作用显著增强,影响系数由1994—2012 年的0.418(95% CI:(0.371,0.465) 增 至2012—2020 年 的0.557 (95% CI:(0.529,0.581)),成为拉动宏观税负增长的经济主导因素。此外,对外贸易的扩大增加了潜在税源,进出口比重对宏观税负的拉动作用显著增强,影响系数从1994—2012 年的0.231(95% CI:(0.208,0.253) 增 至2012—2020 年 的0.432 (95% CI:(0.388,0.475))。

2.老龄化因素对宏观税负的促进效应转变为抑制效应。人口结构因素中老年抚养比对宏观税负的正向促进作用逐渐缩小,2012—2020 年表现为对宏观税负的抑制效应,影响系数从1994—2012 年的0.044(95%CI:(0.000,0.067))转变为2012—2020 年 的-0.005 (95% CI: (-0.010,0.012))。在我国老龄化社会初期,人口老龄化不会抑制宏观税负的增长,但老龄化程度的加剧会进一步挤压劳动力供给和劳动生产率水平,导致劳动税基的萎缩和个人所得税收入的减少;同时老龄化社会意味着社会消费需求有所疲软,经济发展有所萎缩,从而使得税收收入增长乏力。政府为了保证老年人口的生活质量,养老金、社会保障、医疗等财政支出的投入会逐渐增加,进而对税收产生了一定的压力,在两种机制共同发挥作用下,2012—2020 年老龄化因素对宏观税负表现出微弱的抑制效应。需要注意的是,人口老龄化的减收增支效应将会加剧政府的财政负担。

3.增值税结构因素对宏观税负的负向调控作用开始凸显。在税收结构因素中,我国增值税、营业税比重对宏观税负具有较大的影响作用,而所得税在税收中占比较小,其对宏观税负的正向影响效应也相对较小。具体来看,1994—2012 年营业税比重对宏观税负的负向调控力度较高,影响系数为-0.069(95%CI:(-0.095,-0.044));增值税比重对宏观税负具有正向影响,影响系数为0.065(95% CI:(0.045,0.086))。但在2012—2020 年,营业税、增值税比重对宏观税负的影响发生了明显变化。自我国实施营改增税制改革以来,营业税逐渐退出历史舞台,其对宏观税负的负向影响缩小至-0.003(95%CI:(-0.027,0.000));增值税比重对宏观税负的负向调控力度逐渐凸显,影响系数转变为-0.063(95%CI:(-0.097,-0.027))),即营改增以后随着增值税在整个税收中比重的增大,导致宏观税负下降趋势明显。此外,国家一再进行增值税税率以及税率档次调整(2017 年将四档税率(17%,13%,11%,6%)调整为三档税率(17%,11%,6%),2018 年、2019 年继续下调税率),以及增值税留抵退税政策的实施取得了一定成效,对税收收入的增长产生了明显的抑制作用,增值税减负效果显著。非税收入与税收收入均是用于满足社会公共服务需要的财政性资金,两者具有替代效应,但非税收入对宏观税负的影响并不显著。

4.政府职能因素对宏观税负的驱动作用逐渐增大。虽然政府职能因素对宏观税负的影响较小且不显著,但其驱动宏观税负的增长效应有所增大。公共服务支出占比对宏观税负的影响系数由1994—2012 年的0.001(95%CI:(0.000,0.001))增加至2012—2020 年的0.014(95%CI:(0.000,0.056))。目前,我国正处于社会福利体系建设的高峰期,政府职能逐渐偏向公共管理和社会服务,较高的政府公共服务支出需要政府筹集更多的财政资金得以维系,从而保证居民日益增大的公共设施和公共服务需求,这就对税收产生了一定的压力,进而对宏观税负的驱动作用有所增加。值得注意的是,近几年减税降费政策带来的财政减收加剧了财政赤字率以及财政收支矛盾,1994—2012 年我国只有个别年度的收支缺口率超过2%,2012 年后我国一般公共预算收支缺口在逐渐增大,2020 年扩大至6.19%。如何平衡减税降费和财政可持续发展间的关系是各级政府所面临的重大课题。

5.税收征管因素成为影响宏观税负的最重要因素。1994—2012 年税收征管强度显著提高了宏观税负水平,影响系数为0.401(95%CI:(0.386,0.422)),影响贡献达到了27.81%,仅次于人均GDP和第三产业,这说明我国税收征管强度越大,宏观税负上升的程度越大。近年来,随着我国税收征管机制的不断完善和征管手段的逐步现代化,我国税收征管强度和效率都发生了显著提升。2018年我国实行国税地税合并改革,在调节优化税务机构职能和资源配置基础上,加强了对地方税的征收管理,在一定程度上有助于构建优化高效统一的税收征管体系,税收征管强度得到了全方位提升。在此背景下,税务机构对税收的总体征收率大大提高,2012—2020 年税收征管强度对宏观税负的影响系数高达0.765(95%CI:(0.733,0.800)),影响贡献达到了52.98%,成为促进宏观税负增长的最重要、最直接的影响因素。

(四)模型稳健性检验

为检验模型估计结果的稳健性,根据宏观税负水平的测算口径,使用中口径宏观税负指标即财政收入占GDP的比重,以替换本文使用的小口径宏观税负指标,通过更换核心指标的方式进行稳健性检验,相应的估计结果如表4 所示。结果发现,扩大宏观税负的测算口径后,两个阶段解释变量的参数估计结果除在大小上有所变化外,其作用方向、变化趋势并未发生明显变化,个别变量的显著性有所下降或上升,但并不影响所得结论与上文结论的一致性,因此可以认为贝叶斯LASSO 模型的估计结果是稳健的。

表4 模型稳健性检验

五、宏观税负影响因素的区域异质性分析

由于我国东、中、西部地区社会经济发展不均衡,宏观税负水平具有区域差异性,且不同区域的宏观税负影响机制各异。因此,进一步探讨宏观税负影响机制的区域异质性特征,以识别区域宏观税负变化的主要原因。表5 列出东、中、西三大区域宏观税负影响因素在1994—2012 年和2012—2020 年两个阶段的估计结果。

表5 分区域宏观税负影响因素的估计结果

1.经济因素对东部地区宏观税负的拉动效应强于中、西部地区。经济因素在不同区域对宏观税负的影响方向和程度都不同。在东部地区,第三产业、经济增长以及对外贸易等因素对其宏观税负的拉动作用强劲。与全国情况类似,2012—2020 年东部地区宏观税负经济主导因素由经济增长转变为第三产业占比,进出口比重的影响程度呈增强趋势。这是由于东部地区集中了大量现代服务业和高端制造业,产业结构逐渐合理化,经济转型升级效应明显,且对外贸易区位优势明显,带动了税收收入快速增长。与东部地区相比,中、西部地区经济发展因素的税收增长乏力,2012 年后,中、西部地区人均GDP表现为负向效应,经济贡献不足,拉低了宏观税负水平。此外,中、西部地区第三产业也显著拉动了宏观税负的增长,但其影响强度不及东部地区。相对来说,经济因素对东部地区的宏观税负拉动作用强于中、西部地区。

2.老龄化因素对宏观税负的抑制作用在西部地区尤为显著。随着人口老龄化的加深,老年抚养比对税负的抑制作用在西部地区更为显著,2012 年后对宏观税负的负向影响有所增强,与东部、中部地区相比,抑制效应最大,2012—2020 年的影响系数为-0.026(95%CI:(-0.057,0.000))。可能的解释为:西部与中、东部相比人口外流现象严重,人口老龄化所带来的劳动力供给的不足将直接影响到个人所得税的税收增长;由于劳动生产率下降会导致经济发展缓慢,税收收入减少,西部地区老龄化带来的“减收”效应更强。相反,东、中部地区老龄化对宏观税负的影响并不显著,由于中、东部地区老龄化程度较高,与社会保障、养老金相关的财政支出压力较大,老龄化带来的“增支”效应一定程度上间接制约了宏观税负下降的空间,在两方面综合作用下老龄化因素对东部宏观税负的正效应有所增强,对中部地区的负效应有所减弱。

3.税收结构因素对宏观税负的调控作用存在区域差异。由于营改增政策的开展,营业税比重对区域宏观税负的影响程度明显降低。此外,2012—2020 年,增值税改革等减税降费政策的实施大量降低了企业税收成本,缩减了税收收入,扭转了我国区域宏观税负上升的势头。区域增值税比重对宏观税负的影响均表现出负向效应,东部地区增值税占比对宏观税负的影响由正效应转变为负效应;中部地区增值税比重对宏观税负的负效应略微增强,但影响程度最低;西部地区增值税比重对宏观税负的负效应有所减弱,但2012—2020 年对宏观税负的负向调控力度最大。所得税比重对东部和西部地区宏观税负的正效应明显减小,但对中部地区的正效应有所增加。非税收入的增长加大了对东部地区税收收入的替代,表现为对东部宏观税负的挤占效应,且负向影响程度最大,而中、西部地区非税收入对宏观税负具有正向影响。

4.政府职能因素对东部地区宏观税负的影响作用较大。政府职能因素对区域宏观税负的影响在2012 年前后两个阶段的变化趋势不同,东部地区宏观税负受政府职能因素的影响作用较强。具体来看,在东部地区,公共服务支出占比对宏观税负的影响由负效应转为正效应,随着政府公共服务职能范围的增大,对税收收入的需求明显增大。2012—2020 年公共服务支出占比对东部宏观税负增长的驱动作用最大,影响系数为0.045(95%CI:(0.000,0.146)。在中部地区,公共服务支出占比对宏观税负的正向影响程度略微增加,影响程度较低。在西部地区,公共服务支出占比对宏观税负由较为显著的正效应转变为不显著的负效应。这可能是因为在中央财政转移支付下西部地区政府用于公共服务方面的支出并不完全依靠地方税收收入,西部地区宏观税负增长受自身财政职能因素的影响较小。

5.税收征管因素提高宏观税负的效应在东、中、西部地区依次递减。税收征管因素显著促进了区域宏观税负的增长,由于我国地区税收征管水平存在着较大差异,税收征管对宏观税负的正效应也存在明显的区域差异,具体表现为“东部＞中部＞西部”。东部地区税收征管水平一直位于前列,较高的征管强度导致实际征收的税收收入明显上升,其对宏观税负的影响作用也明显高于其他区域;而且随着国家不断加强税收征管、依法治税,税收征管因素对东部宏观税负的正向效应也不断增强。中、西部地区由于税收征管水平低于东部地区,其提高宏观税负的效应低于东部地区,但税收征管因素仍为区域宏观税负增长提供了重要保障。

六、研究结论与政策建议

本文基于宏观税负表现出的倒U 型特征,以营改增为时间节点,将研究期分为1994—2012 年和2012—2020 年两个阶段,利用贝叶斯LASSO 模型对比分析了这两个阶段宏观税负的影响机制,并进一步探讨了宏观税负影响机制的区域异质性,得出了一些新的结论:我国宏观税负主要受到经济因素和税收征管因素作用而变化,而人口结构因素、税收结构因素以及政府职能因素对税负变化的贡献相对较小。在宏观税负倒U 型演变过程中,我国宏观税负经济主导因素发生了根本性转变,由经济增长驱动转为产业结构引领,且经济因素对东部地区宏观税负的拉动作用强于中、西部地区。税收征管因素成为影响宏观税负的最重要因素,影响程度呈现东、中、西部地区依次递减的趋势。在营改增政策和减税政策效应的持续释放下,营业税对宏观税负的负向效应逐渐缩小,增值税对宏观税负的负向调控作用开始凸显,不同区域税收结构因素对宏观税负的影响程度不同。政府职能因素对宏观税负的驱动作用逐渐增大,2012—2020 年公共服务支出占比对东部地区宏观税负的正效应强于中、西部地区。老龄化因素逐渐表现为对宏观税负的抑制作用,这一抑制效应在西部地区最大且最为显著。

“十四五”期间,为保障重大战略和重点任务的实现,需保持宏观税负的总体稳定。本文充分考虑各种因素对宏观税负影响效应的变化,结合宏观税负的发展状况提出以下建议:

第一,进一步优化产业结构、挖掘税收增长潜力。目前我国宏观税负经济主导因素已由经济驱动转为第三产业引领,政策方向也应随之变化,逐渐向产业政策倾斜。应进一步优化产业结构,针对地区的特点以及与地区发展状况相结合,提升地区优势产业经济效益,打破地区经济增长乏力对税收增长的限制,逐步提高第三产业对税收收入的增长潜力,从而保持宏观税负的总体稳定,同时也要完善产业税负结构,使产业结构和税负水平趋于合理化。

第二,加强税收征管。在“十四五”期间,要进一步深化税收征管改革,着力推进税收征管的法治化、数字化、智能化,为宏观税负的总体稳定提供重要保障。首先,健全税收征管相关的法律法规,规范税收执法流程,严格执行税收执法责任制;其次,合理调整税务机构设置,优化税务各部门职责体系,提升税务人员的专业化水平,规范税收征管流程;最后,充分发挥税收大数据作用,推动重点行业、重点企业税源监管的精准化,防止税收流失,从而确保税收收入的稳定增长。

第三,继续推进减税降费,聚焦制度性减税。财政部表示,我国继续大规模减税降费的空间已经非常有限,在保证财政收入稳定发展的基础上要聚焦有增有减的结构性减税。应重点进行科学合理的增值税改革,推进增值税税率“三档并两档”,适当扩大税额抵扣范围,更精准着力于特定行业,并对其继续降低增值税税率;同时继续取消不合理收费,严格规范管理非税收入,促进我国税制体系结构、税费收入结构向更加均衡的方向发展。通过税费政策的结构性调整,一定程度上减轻企业税负,有利于整体上稳定宏观税负。

第四,确保财政的可持续性,注重支出结构优化。在减税降费的环境下,政府应保证财政收支的基本平衡,在社会福利等刚性支出不减的情况下,进一步压缩一般性政府支出,但财政支出规模不能过度缩减,财政改革关键在于优化财政支出结构,应该加快公共财政建设,政府职能向“服务型”转变,重点支出逐渐向教育、医疗、文化、社会保障等民生领域倾斜,同时保障国家高度重视的养老、相对贫困治理、环境污染等资金支出,提高财政资金使用效率,在减税降费过程中保证财政可持续发展。

第五,注重宏观税负的地区差异性,促进区域税收与经济均衡发展。针对我国宏观税负及其影响机制的区域差异性特征,在制定政策时应针对各区域具体情况施策,实施地区差异化税收策略。对于低税负地区要适当提高地区财政造血功能,要合理规划适合当地经济发展的产业布局,充分发挥经济发展带动地区税收收入稳定增长的作用,使其宏观税负保持在合理范围内,同时区域间应协力合作,优质资源共享,促进区域税收和经济协调发展,进而逐步缩小高税负和低税负省域间以及区域间的宏观税负差异,平衡区域税负。

注释:

①根据贝叶斯统计框架的假设检验理论,本文认为模型估计参数非零后验概率大于0.8 为显著,小于0.8 则不显著。