我國減稅降費政策效應(yīng)探究10000字

1 1 2 2 2(三)文獻(xiàn)評述 3 4 4(二)理論基礎(chǔ) 5(三)數(shù)據(jù)來源 6 6 6(二)滯后階數(shù)確定 7(三)VAR模型輸出 7(四)VAR模型的診斷 8 (六)方差分解分析 在改革開放初期，中國經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了從計劃經(jīng)濟(jì)向市場經(jīng)濟(jì)的深刻轉(zhuǎn)型，這一歷史性的變革不僅釋放了巨大的經(jīng)濟(jì)活力，也為中國經(jīng)濟(jì)的快速增長奠定了堅實的基礎(chǔ)。隨著市場化進(jìn)程的加速和全球經(jīng)濟(jì)一體化的深入發(fā)展，中國經(jīng)濟(jì)逐漸融入全球產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈，成為世界經(jīng)濟(jì)的重要引擎。然而，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中，各種內(nèi)外部因素交織影響，使得宏觀經(jīng)濟(jì)運行面臨諸多挑戰(zhàn)和不確定性(林書杰，王晨曦，2022)。近年來，隨著國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不斷變化，減稅降費政策的實施效果也日益受到社會各界的關(guān)注。一方面，減稅降費政策有助于緩解企業(yè)壓力，這在一定程度上闡明增強(qiáng)市場信心，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級；另一方面，減稅降費政策的實施也可能對財政收入、稅收結(jié)構(gòu)以及政府公共服務(wù)能力等方面產(chǎn)生一定影響。因此，從宏觀經(jīng)濟(jì)運行的視角出發(fā)，對減稅降費政策的效應(yīng)進(jìn)行全面、客觀、科學(xué)的評估，不僅有助于深入理解減稅降費政策的作用機(jī)理和傳導(dǎo)機(jī)制，也為政府制定更加精準(zhǔn)有效的財政政策提供了重要參考。2019年烏魯木齊市實現(xiàn)一般公共預(yù)算收入972.46億元，增值稅(含改征增值稅)、企業(yè)所得稅、個人所得稅、城市維護(hù)建設(shè)稅和契稅分別下降3.6%、2.4%、36.2%、15.0%2和5.1%。12023年新冠疫情在全國層面迅速爆發(fā)，為了穩(wěn)固經(jīng)濟(jì)、扶持小微企業(yè)持續(xù)經(jīng)營，國家發(fā)布一系列減稅降費政策，從這些指標(biāo)中呈現(xiàn)在企業(yè)所得稅、個人增值稅等方面都進(jìn)行了不同程度的減免。2021年作為“十四五”規(guī)劃開局之年，結(jié)合政府工費政策，在切實減輕市場主體負(fù)擔(dān)，激發(fā)市場主體活力，助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有推動作用及現(xiàn)實意義。但效果如何?以待檢驗。二、文獻(xiàn)綜述(一)國外研究現(xiàn)狀縱觀國內(nèi)外學(xué)者對于減稅降費政策效應(yīng)評估的研究，發(fā)現(xiàn)國外學(xué)者多集中于減稅降費政策對宏觀經(jīng)濟(jì)運行的影響。其中OliveiraF,LCosta(2015)以增值稅作為研究對象，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)衰退時期如果試圖依靠增加稅負(fù)扭轉(zhuǎn)經(jīng)濟(jì)局勢，反而會使得稅收收入進(jìn)一步指出政府在制定最優(yōu)稅收策略時，應(yīng)當(dāng)充分考慮市場反應(yīng)和價格走勢，在此類背景下從而確保稅率水平與政府稅收收入達(dá)到某種平衡狀態(tài)。KniesnerK,J.Ziliak Danielova,SudiptoSarkar(2011)則通過探究減稅對投資補(bǔ)貼成果的杠桿作用，指出(二)國內(nèi)研究現(xiàn)狀結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)，國內(nèi)學(xué)者對于減稅降費政策效應(yīng)研究更加方面：一是減稅降費對企業(yè)及行業(yè)的影響。孫志恒，楊慧萍等(2019)指出減稅降費政策降低了企業(yè)稅負(fù)，減輕企業(yè)負(fù)擔(dān)。鄭凱文，許婷婷等(2023)認(rèn)為減稅降費政策提高了企業(yè)的收益率，收益率提升幅度具有地區(qū)差異性。何宇航，崔睿哲等(2023)認(rèn)為減稅能夠顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，且稅負(fù)下降越多的企業(yè)，其創(chuàng)新產(chǎn)出越多。湯旖璆 (2023)發(fā)現(xiàn)減稅降費有助于企業(yè)獲得超額利潤，抑制生存風(fēng)險。這也與研究前期提出的理論框架基本吻合，本研究的結(jié)果提示關(guān)注方法論的選擇與應(yīng)用，在進(jìn)行類似的研究時應(yīng)當(dāng)根據(jù)具體的研究問題和對象選擇最適宜的方法和技術(shù)手段確保研究過程的嚴(yán)謹(jǐn)性和結(jié)論的可靠性。此外多種方法的結(jié)合使用如定量分析與定性分析相結(jié)合，往往能提供更加全面和深入的理解。李傳憲等(2023)指出減稅降費政策可以降低債務(wù)3融資成本。高凌云，王珊珊等(2023)利用基于余弦距離的聚類分析對比不同行業(yè)間的稅負(fù)差異，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)、住宿和餐飲業(yè)的減稅降費空間較大。孟浩然，魏晨曦等 (2021)指出減稅降費有利于提高中小企業(yè)全要素生產(chǎn)率并提升價值創(chuàng)造能力，賦能中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。二是減稅降費對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。鄧雨婷，郭佳寧(2023)指出目前我國小口徑宏觀稅負(fù)水平較低，中、大口徑宏觀稅負(fù)水平偏高。在已有理論框在實際操作中也展示了良好的適應(yīng)性和有效性。通過嚴(yán)格的實證和擴(kuò)展。陳云飛，周明澤等(2023)指出降低增值稅稅率不僅能夠通過降低企業(yè)生產(chǎn)成本，增加企業(yè)和居民收入來促進(jìn)消費和投資，而且還能通過改變資本和勞動要素投入的相對價格，重新在各部門間配置資本和勞動要素來促進(jìn)產(chǎn)出增長。三是減稅降費對財政運行的影響。馬瑞敏，林依依等(2023)發(fā)現(xiàn)減稅降費和財政分權(quán)對地方財政可持續(xù)性有顯著的負(fù)向影響。朱卓然，吳天宇等(2021)認(rèn)為采用收入占比反映的減滯后一期到四期均沒有出現(xiàn)減稅降費顯著抑制地方債增長的結(jié)果，可初步判斷存在債務(wù)風(fēng)險隱患。利用現(xiàn)有的理論框架對一些理論成果進(jìn)行了驗證，結(jié)果顯示出這些理論不僅在概念層面上有強(qiáng)解釋力，在實際應(yīng)用中也表現(xiàn)出良好的適應(yīng)性和有效性。通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶嵶C研究，這部分工作進(jìn)一步確認(rèn)了相關(guān)理論的合理性，并提出了若干新穎的(三)文獻(xiàn)評述綜合來看，關(guān)于減稅降費政策效果評估及空間差異研究學(xué)術(shù)和“營改增”等專項減稅政策效應(yīng)，2018年以來加大減稅降費后整體性評估的相關(guān)研究較少；第二，從研究區(qū)域來看，多以全國、中部和東南部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的省市或某個行業(yè)為主，而對西部地區(qū)的研究相對較少，這在某種程度上證明忽略了不同區(qū)域區(qū)情的差異性；第三，從研究方法看，已有研究多采用描述分析法進(jìn)行政策效應(yīng)的應(yīng)重視方法論的選擇和應(yīng)用。在進(jìn)行這類研究時，應(yīng)根據(jù)具體問題和研究對象選擇最合適的方法和技術(shù)手段，確保研究過程的嚴(yán)謹(jǐn)性和結(jié)論的可靠性。此外，多種方法的4區(qū)別已有研究成果，本文以2000年宏觀稅負(fù)為基準(zhǔn)，對2000-2018年的減稅降歸模型，測算減稅降費政策效應(yīng)，能更好地反映減效應(yīng)；二是從經(jīng)濟(jì)增長、企業(yè)投資、社會消費和對外出口四個效應(yīng)，研究視角更加全面；從中可以看出，本研究展示了全面方法論的選擇上，采用了多元化的研究方法，以確保數(shù)據(jù)收集和分析過程的嚴(yán)謹(jǐn)性和可靠性，力求從多角度、多層次展現(xiàn)課題的復(fù)雜性性和深度。三是忽略個別專項減稅政策效應(yīng)的差異性，這在費看作整體，對長達(dá)13年的減稅降費政策效應(yīng)進(jìn)行評估于“描述+計量”模式，實現(xiàn)西部地區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長與政策效應(yīng)評估相統(tǒng)一；對完善我國相關(guān)稅費優(yōu)惠政策提供地方性經(jīng)驗借鑒、促進(jìn)(一)模型選擇及變量選取評估減稅降費對宏觀經(jīng)濟(jì)運行的影響，既要分析影響方向影響，即短期效應(yīng)和長期效應(yīng)。向量自回歸(VAR)模型是處理多個相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的架限制、模型變量均為內(nèi)生變量、模型結(jié)構(gòu)簡單及預(yù)測結(jié)果較準(zhǔn)確。因此，本文使用本文參考黃雅嫻，羅星宇(2009)2、梁思成，賈雅文(2015)和中國人民銀行南retailsalesofsocialconsumergoods,簡稱CONSUME)、固定資產(chǎn)投資總額(Totalinvestmentinfixedassets,簡稱INVEST)和進(jìn)出口總額(IAE)4個指標(biāo)作為解釋變量構(gòu)建VAR模型。結(jié)合已有理論框架對部分理論成果進(jìn)行5出良好的適應(yīng)性和有效性。通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶嵶C研究，這一部分進(jìn)一步確認(rèn)了相關(guān)理論的合理性，并提出了一些新的視角和見解，為現(xiàn)有理論體系提供了有力的支持和補(bǔ)充。其中，小口徑稅費負(fù)擔(dān)率為稅收收入占地區(qū)生產(chǎn)總值的比值(如式3-1所示);為消除通貨膨脹的影響，從這些指標(biāo)中呈現(xiàn)以1978年為基期，運用指數(shù)平減法對地區(qū)生產(chǎn)總值做指數(shù)平減處理；進(jìn)出口總額為進(jìn)口總額于出口總額之和，利用當(dāng)年美元兌人民幣平均匯率得出以人民幣億元為單位的數(shù)值。為消除異方差的影響及統(tǒng)一變量口徑，從這些特征中反映地區(qū)生產(chǎn)總值、社會消費品零售總額、固定資產(chǎn)投資總額和進(jìn)出口總額均進(jìn)行對數(shù)化處理，分別用InGDP、(二)理論基礎(chǔ)向量自回歸通常用來預(yù)測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)以及分析隨機(jī)擾動項對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響。一般的VAR(P)的數(shù)學(xué)表達(dá)式是：+B?InGDP,+B?InGDP+…++C?InCONSUME+C?InCONSUME_?+…+C?I+D?InINVEST+D?InINVEST?+…+D?InGDP,=(InGDP,…,InGDP)InCONSUME=(InCONSUME,,…,InCONSUME)InINVEST=(InINVEST,…,InINVEST)InIAE=(InIAE,,…,InIAE)表示k×1階隨機(jī)向量，即k維的內(nèi)生變量向量；A?到A,表示K×K階的參數(shù)矩陣，InGDP、InCONSUME,、InINVEST,、InIAE,表示M×1階外生變量向量，B?到B,;C?到C,;D?到D,;E?到E,表示K×M階待估系數(shù)矩陣，并且假定μ,是白噪聲序列(賈雪凝，6(三)數(shù)據(jù)來源本文稅收收入、地區(qū)生產(chǎn)總值、社會消費品零售總額、固定資產(chǎn)投資總額和進(jìn)出□總額數(shù)據(jù)來源于2001-2019年《新疆統(tǒng)計年鑒》《烏魯木齊統(tǒng)計年鑒》,其中小口徑稅費負(fù)擔(dān)率由Excel2023運用函數(shù)公式計算所得，地理所得。五、數(shù)據(jù)分析與結(jié)果輸出(一)平穩(wěn)性檢驗表1平穩(wěn)性檢驗結(jié)果輸出結(jié)論水平序列非平穩(wěn)非平穩(wěn)非平穩(wěn)非平穩(wěn)非平穩(wěn)平穩(wěn)(I***)非平穩(wěn)(I)非平穩(wěn)(I)非平穩(wěn)(I)平穩(wěn)(I)平穩(wěn)(II***)平穩(wěn)(IⅡ**)平穩(wěn)(I**)平穩(wěn)(IⅡ)平穩(wěn)(II***)注：①“D”表示一階差分，“D2”表示二階差分；②*表示變量進(jìn)行二次差分后在1%的顯著表1是對各個變量進(jìn)行水平序列檢驗、一階差分序列及二階差分單位根檢驗后的結(jié)果，這無疑反映出現(xiàn)實由表可知，當(dāng)各個變量D2TBR(Ⅱ)、D2InGDP(Ⅱ)、看出，本研究體現(xiàn)了全面性，理論層面廣泛參考了國內(nèi)外相關(guān)了研究框架建立在廣泛且堅實的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)上。在方法論的選擇上，采7法，以確保數(shù)據(jù)收集和分析過程的嚴(yán)謹(jǐn)性和可靠性，力求從多角度、多層次展現(xiàn)課題(二)滯后階數(shù)確定表2滯后排除檢驗結(jié)果012從估計結(jié)果表2可以發(fā)現(xiàn)：LR、FPE、AIC、SBIC、HQIC準(zhǔn)則下都指向同樣的2博，2021)。(三)VAR模型輸出構(gòu)建VAR模型的前提是變量是平穩(wěn)的。經(jīng)過上述分析，本文所選的變量TBR、InGDP、InCONSUME、InINVEST、InIAE都是二階單整的，因此建立VAR模型是可行的。依據(jù)前文分析結(jié)果，這在某種程度上昭示了將平穩(wěn)后的5項變量帶入模型方程，表3VAR模型回歸結(jié)果輸出8 由表3可知，可決系數(shù)R2=0.998354與調(diào)整后的可決系數(shù)R2=0.994106,模型的擬合程度非常高，這在一定層面上傳達(dá)說明模型的實際經(jīng)濟(jì)意義達(dá)到了預(yù)期效果，F(xiàn)=27.39882>Foo?(5,4)=11.39,說明模型在總體上是顯著的。觀察各解釋變量與稅費負(fù)擔(dān)率(TBR)之間的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)：烏魯木齊市的稅費負(fù)擔(dān)率對地區(qū)生產(chǎn)總值、具體來說，烏魯木齊市上期稅費負(fù)擔(dān)率對于本期的GDP、社會零售消費總額、進(jìn)出口總額和固定資產(chǎn)投資總額產(chǎn)生抑制作用，換句話說即減稅降費通過降低稅為所研究的問題提供了可靠的答案，并為后續(xù)探索更多未知領(lǐng)域。當(dāng)滯后一期時，上期稅費負(fù)擔(dān)率降低1個百分點，這在某種程度固定資產(chǎn)投資總額增長0.0255個百分點，進(jìn)出口總額增長0.0430個百分點；當(dāng)滯后二期時，上期稅費負(fù)擔(dān)率降低1個百分點，本期地區(qū)生產(chǎn)總值增長0.272個百分點，社會零售消費總額增長0.239個百分點，固定資產(chǎn)投資總額增長0.0255個百分點，進(jìn)出□總額增長0.0120個百分點。(四)VAR模型的診斷1.殘差檢驗。為確保估計的結(jié)果是否符合VAR模型的經(jīng)典假設(shè)，本節(jié)將在VAR系統(tǒng)下對殘差進(jìn)行白噪聲檢驗，輸出結(jié)果具體見表表4VAR模型LM檢驗輸出結(jié)果129從匯報結(jié)果來看，可以接受殘差“無自相關(guān)”的假設(shè)，即各變量之間殘差不存在自相關(guān)的情況，這在一定程度上闡明可以認(rèn)為此模型輸出結(jié)果符合經(jīng)典假設(shè)，故此模型結(jié)果是有效的。2.聯(lián)合顯著性檢驗。對VAR模型進(jìn)行估計后，應(yīng)對每個方程以及所有方程的各階系數(shù)的聯(lián)合顯著性進(jìn)行沃爾德檢驗，估計結(jié)果如表5所示：表5聯(lián)合顯著性檢驗輸出結(jié)果1525152515251525152512由上表可知，無論是單一方程(TBR、InGDP、InCONSUME、InINVEST與InIAE),還是五個方程作為整體(All),各階系數(shù)均在1%的置信水平下通過了顯著性檢驗，即各項系數(shù)均高度顯著。從這些結(jié)果中反映說明模型的設(shè)計和數(shù)據(jù)的選取上，整體的思路和方向是可行的，為建立在VAR模型基礎(chǔ)上的后續(xù)檢驗提供了可信的基礎(chǔ)((邵嘉3.AR根的圖表。Lutkpohl(1991)認(rèn)為VAR模型中所有根的模的倒數(shù)小于1,即位于單位圓內(nèi)，便可認(rèn)為VAR模型是有效的，否則某些結(jié)果不是有效的。1根據(jù)這一表6AR根表Alltheeigenvalueslieinsidetheunitcircle.VARsati從表6中的估計結(jié)果可知，所有根的模的倒數(shù)都小于，可以初步判斷該VAR模型根圖的來進(jìn)行下一步判斷，見圖3。在后續(xù)的研究中，本文將對這一初步結(jié)果進(jìn)行深入驗證，力求全面把握該現(xiàn)象的本質(zhì)特征和潛在影響因素，確保設(shè)計方案的穩(wěn)健性和廣泛適用性。此外，本文還將在后續(xù)研究中發(fā)現(xiàn)更多的相關(guān)變間的復(fù)雜關(guān)系，為理論框架提供強(qiáng)有力的支撐。由圖3可知，所有AR根的倒數(shù)都位圖3AR根圖間的因果關(guān)系。為了探究稅費負(fù)擔(dān)率和地區(qū)生產(chǎn)總值、社會零售消費總額、固定資產(chǎn)IPesaranHH,ShinY.GeneralizedImpulseResponseAnalysisinLin—earMultivariateModels[J].EconomicsLet58(1).麗，2020):表7VAR格蘭杰因果檢驗結(jié)果輸出2222822228222282222822228均在1%的置信水平下通過了顯著性檢驗，從這些指標(biāo)中呈現(xiàn)拒絕“不存在因果關(guān)系”進(jìn)出口總額互為因果關(guān)系，當(dāng)被解釋變量為InGDP時，InINVEST在1%的置信水平下通過顯著性檢驗，InIAE在5%的置信水平下通過了顯著性檢驗，均拒絕了“不存在因InINVEST均在1%的置信水平下通過了顯著性檢驗，InIAE在5%的置信水平下通過了顯著性檢驗，均拒絕了“不存在因果關(guān)系”,即社會零售消費總額與固定資產(chǎn)投資總(五)脈沖響應(yīng)分析VAR模型脈沖響應(yīng)效應(yīng)一般與第一個出現(xiàn)的變量相關(guān)，但由于TBR、InGDP、InCONSUME等經(jīng)濟(jì)變量之間往往會相互作用，很難進(jìn)行排序，故本文采用廣義脈沖TBR→InINVEST、TBR→InIAE這4條稅費負(fù)擔(dān)率傳導(dǎo)渠道，用脈沖響應(yīng)圖分析當(dāng)收到一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的稅費負(fù)擔(dān)率的沖擊后，地區(qū)生產(chǎn)ResponseofLNGDP(-1)toTBR(-1)ResponseofLNINVEST(-1)toTBR(-1)ResponseofLNAE(-1)toTBR(-1)圖4脈沖響應(yīng)圖由圖4可知，給予稅費負(fù)擔(dān)率一個負(fù)的沖擊，從這些特征中反映采用廣義脈沖分析法得到的關(guān)于地區(qū)生產(chǎn)總值、社會零售消費總額、固定資產(chǎn)投的脈沖響應(yīng)圖。在各圖中，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)(單位：年度),縱軸表藍(lán)色線條代表脈沖響應(yīng)函數(shù)，紅色線條代表正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶(殷梓和，霍慧君，2022)。總的來說，給予稅費負(fù)擔(dān)率一個負(fù)的沖擊時，稅費負(fù)擔(dān)率對地區(qū)生產(chǎn)總值變化量和進(jìn)出口總額變化量的影響較大，對社會零售消費總額的變化量和固定資產(chǎn)投資總額變化量的影響較小。并且當(dāng)稅費負(fù)擔(dān)率下降時，地區(qū)生產(chǎn)總值、社會零售消費總額、稅費負(fù)擔(dān)率對地區(qū)生產(chǎn)總值的影響(如圖4-a)。這無疑反映出現(xiàn)實當(dāng)給稅費負(fù)擔(dān)其中在第1期是受到正向的影響，在第2期~第25期受到負(fù)向的影響，在26期及之后費負(fù)擔(dān)率下降時，地區(qū)生產(chǎn)總值呈現(xiàn)先減少后增長的趨勢，且增長期(18期)大于下降期(12期),可認(rèn)為減稅降費可以促進(jìn)烏魯木齊市地區(qū)生產(chǎn)總值的增長。在此類背稅費負(fù)擔(dān)率一個負(fù)向的沖擊時，社會零售消費總額會短暫地受到負(fù)的影響并在第4期后呈現(xiàn)明顯增長的趨勢。其中在0~2期時社會零售消費總額下降幅度較大，在第4期后呈現(xiàn)顯著增長，并在第10期時大于臨界值。當(dāng)稅費負(fù)擔(dān)率下降時，社會零售消費總額整體呈現(xiàn)增長的趨勢，可認(rèn)為減稅降費可以對烏魯木齊市社會零售消費總額的增長其中在前4期上下波動幅度較為劇烈，在第3期到達(dá)最低點，對固定資產(chǎn)投資總額當(dāng)期沖擊值為-0.21272,此后只有小幅度波動，這在某種程度上昭示了在第14期之后趨于穩(wěn)定。當(dāng)稅費負(fù)擔(dān)率下降時，固定資產(chǎn)投資總額整體呈稅費負(fù)擔(dān)率對進(jìn)出口額的影響(如圖4-d)。當(dāng)給稅費負(fù)擔(dān)率一個負(fù)向的沖擊時，進(jìn)出□額會受到負(fù)的影響穩(wěn)定持續(xù)5期，并在第7期后呈現(xiàn)明顯增長的趨勢(張思杰，黎幅度不大，在第7期后呈現(xiàn)顯著增長，并在第18期時大于臨界值零點。當(dāng)稅費負(fù)擔(dān)率下降時，進(jìn)出口總額整體呈現(xiàn)增長的趨勢，可認(rèn)為減稅降費可以對烏魯木齊市進(jìn)出口(六)方差分解分析方差分解是分析每一個結(jié)構(gòu)對內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，通常用方差來衡量，以此來評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。這在某種程度上證明本節(jié)采用方差分解的方法著重考變化量的貢獻(xiàn)程度，如圖5所示：PercentLNINVEST(-1)variance圖5脈沖響應(yīng)圖各變量變化對稅費負(fù)擔(dān)率變化量貢獻(xiàn)程度的分析。根據(jù)圖5-a、5-b、5-c、5-d顯示，地區(qū)生產(chǎn)總值變化對稅費負(fù)擔(dān)率變化量的貢獻(xiàn)程度最大(46%),其次是社會零售消費總額(13.5%),再次是固定資產(chǎn)投資總額(5.7%),最后是進(jìn)出口總額(2.43%)。稅費負(fù)擔(dān)率變化對各變量變化量貢獻(xiàn)程度的分析(殷澤偉，陸婉君，2022)。根據(jù)圖5-e、5-f、5-g、5-h顯示，稅費負(fù)擔(dān)率對固定資產(chǎn)投資總額變化量的貢獻(xiàn)程度最大(52.64%),其次是社會零售消費總額(17.4%),再次是地區(qū)生產(chǎn)總值(17.2%),最后是進(jìn)出口總額(15.77%)。刺激GDP、社會零售消費總額、進(jìn)出口總額和固定資產(chǎn)投資總會零售消費總額的影響較大，上期稅費負(fù)擔(dān)率下降1個百分點，當(dāng)期社會零售消費總額同比增長12.578個百分點；其次是進(jìn)出口總額，上期稅費負(fù)擔(dān)率下降1個百分點，當(dāng)期進(jìn)出口總額同比增長8.82個百分點；在此是對固定資產(chǎn)投資的影響，上期稅費負(fù)擔(dān)率下降1個百分點，當(dāng)期地區(qū)生產(chǎn)總值同比增長3.308個百分點；最后是對地區(qū)生產(chǎn)總值的影響總體較小，上期稅費負(fù)擔(dān)率下降1個百分點，這在一定程度上闡明當(dāng)期地區(qū)生產(chǎn)總值同比增速增長0.63個百分點。通過脈沖響應(yīng)一個負(fù)的沖擊時，稅費負(fù)擔(dān)率對地區(qū)生產(chǎn)總值變化量的影響和對進(jìn)出口總額變化量的影響較大，而稅費負(fù)擔(dān)率對社會零售消費總額的變化量和固定資產(chǎn)投資總額變化量的影響較小。并且當(dāng)稅費負(fù)擔(dān)率下降時，地區(qū)生產(chǎn)總值、社會零售消費總額、固定資產(chǎn)投資總額和進(jìn)