我國(guó)減稅降費(fèi)政策效應(yīng)淺析10000字

5和局限性，例如在采納已有理論框架時(shí)，盡量關(guān)注其適用性和局限性，并嘗試用實(shí)證數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試和完善這些框架，這依然是一個(gè)不斷更新的過(guò)程。其中，小口徑稅費(fèi)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，從這些反饋中可見以1978年為基期，運(yùn)用指數(shù)平減法對(duì)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，通過(guò)這點(diǎn)我們不難發(fā)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值、社會(huì)消費(fèi)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(duì)數(shù)化處理，分別用(二)理論基礎(chǔ)向量自回歸通常用來(lái)預(yù)測(cè)相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)以及分析隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響。一般的VAR(P)的數(shù)學(xué)表達(dá)式是：+C?InCONSUME+C?InCONSUME_?+…+C?I+D?InINVEST+DInINVEST?+…+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，C,;D?到Dp;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(周云峰，6(三)數(shù)據(jù)來(lái)源本文稅收收入、地區(qū)生產(chǎn)總值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額□總額數(shù)據(jù)來(lái)源于2001-2019年《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》《烏魯木齊統(tǒng)計(jì)年鑒》,其中小口徑稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率由Excel2023運(yùn)用函數(shù)公式計(jì)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(yàn)表1平穩(wěn)性檢驗(yàn)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(duì)各個(gè)變量進(jìn)行水平序列檢驗(yàn)、一階差分序列及二階差分單位根檢驗(yàn)后的 不可避免地面臨了一些挑戰(zhàn)和局限，例如在引用已有7表2滯后排除檢驗(yàn)結(jié)果012明，2021)。(三)VAR模型輸出 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F=27.39882>Foo,5,4)=11.39,說(shuō)明模型在總體上是顯著的。觀察各解釋變量與稅費(fèi)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(fèi)負(fù)擔(dān)率對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值、具體來(lái)說(shuō)，烏魯木齊市上期稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率對(duì)于本期的GDP、社會(huì)零售消費(fèi)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(shuō)即減稅降費(fèi)通過(guò)降低稅費(fèi)負(fù)擔(dān)間存在高度一致性。這不僅提升了本文對(duì)相關(guān)機(jī)制的理解，也為未來(lái)的研究工作打下進(jìn)了理論框架的優(yōu)化與發(fā)展。當(dāng)滯后一期時(shí)，上期稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率降低1個(gè)百分點(diǎn)，這在一定程度上體現(xiàn)本期地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)0.325個(gè)百分點(diǎn)，當(dāng)滯后二期時(shí)，上期稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率降低1個(gè)百分點(diǎn)，本期地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)0.272個(gè)百分點(diǎn)，社會(huì)零售消費(fèi)總額增長(zhǎng)0.239個(gè)百分點(diǎn)，固定資產(chǎn)投資總額增長(zhǎng)0.0255個(gè)百分(四)VAR模型的診斷1.殘差檢驗(yàn)。為確保估計(jì)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(duì)殘差進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，輸出結(jié)果具體見表表4VAR模型LM檢驗(yàn)輸出結(jié)果12從匯報(bào)結(jié)果來(lái)看，可以接受殘差“無(wú)自相關(guān)”的假設(shè)，自相關(guān)的情況，這在一定范圍上展示可以認(rèn)為此模型輸出結(jié)果符合經(jīng)典假設(shè)，故此模9系數(shù)的聯(lián)合顯著性進(jìn)行沃爾德檢驗(yàn)，估計(jì)結(jié)果如表5所示：表5聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)輸出結(jié)果1525152515251525152512還是五個(gè)方程作為整體(All),各階系數(shù)均在1%的置信水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，即各項(xiàng)系數(shù)均高度顯著。從這些分析中看出說(shuō)明模型的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)的選取上，整體的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Alltheeigenvalueslieinsidetheunitci從表6中的估計(jì)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(lái)進(jìn)行下一步判斷，見圖3。雖然當(dāng)前研究結(jié)果與理論預(yù)測(cè)相一致，但在實(shí)際應(yīng)用中還需考慮到特定情況下可能出現(xiàn)的局限性和變量影響，以確保對(duì)現(xiàn)象進(jìn)行全面解讀并為實(shí)踐提供指導(dǎo)。未來(lái)的研究可以探索這些變量的具體作用機(jī)制以及它們?cè)诓煌尘跋碌倪m用性，從而推動(dòng)理論與實(shí)踐的緊密聯(lián)系。由圖3可知，所有AR根的倒數(shù)都位于單位圓內(nèi)，由此可以判斷VAR模型是圖3AR根圖間的因果關(guān)系。為了探究稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率和地區(qū)生產(chǎn)總值、社會(huì)零售消費(fèi)總額、固定資產(chǎn)投資總額、進(jìn)出口總額之間的因果關(guān)系，運(yùn)用Stata16.0估計(jì)結(jié)果如下(吳怡霏，趙云IPesaranHH,ShinY.GeneralizedImpulseResponseAnalysisinLin—earMultivariateModels[J].EconomicsLet58(1).鵬，2020):表7VAR格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果輸出2222822228222282222822228均在1%的置信水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，從這些反饋中可見拒絕“不存在因果關(guān)系”通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，InIAE在5%的置信水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，均拒絕了“不存在因InINVEST均在1%的置信水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，InIAE在5%的置信水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，均拒絕了“不存在因果關(guān)系”,即社會(huì)零售消費(fèi)總額與固定資產(chǎn)投資總額、稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率、進(jìn)出口總額互為因果關(guān)系，當(dāng)被解釋變量為InINVEST、InIAE(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(gè)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(huì)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(fèi)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(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率的沖擊后，地區(qū)生產(chǎn)圖4脈沖響應(yīng)圖由圖4可知，給予稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率一個(gè)負(fù)的沖擊，通過(guò)這點(diǎn)我們不難發(fā)現(xiàn)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(huì)零售消費(fèi)總額、固定資產(chǎn)投資總額和進(jìn)出口總額的脈沖響應(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),縱軸表示地區(qū)生產(chǎn)總值、社會(huì)零售消費(fèi)總額、固定資產(chǎn)投資總額和進(jìn)出口總額增加量的總的來(lái)說(shuō)，給予稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率一個(gè)負(fù)的沖擊時(shí)和進(jìn)出口總額變化量的影響較大，對(duì)社會(huì)零售消費(fèi)總額的稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值的影響(如圖4-a)。這清楚體現(xiàn)了當(dāng)給稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率一個(gè)負(fù)向的沖擊時(shí)，地區(qū)生產(chǎn)總值整體受到負(fù)的影響并在后期呈現(xiàn)緩慢增長(zhǎng)的趨勢(shì)。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期及之后受負(fù)擔(dān)率下降時(shí)，地區(qū)生產(chǎn)總值呈現(xiàn)先減少后增長(zhǎng)的趨勢(shì)，且增長(zhǎng)期(18期)大于下降期(12期),可認(rèn)為減稅降費(fèi)可以促進(jìn)烏魯木齊市地區(qū)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)。這在一定程當(dāng)給稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率一個(gè)負(fù)向的沖擊時(shí)，社會(huì)零售消費(fèi)總額會(huì)短暫地受到4期后呈現(xiàn)明顯增長(zhǎng)的趨勢(shì)。其中在0~2期時(shí)社會(huì)零售消費(fèi)總額下降幅度較大，在第4期后呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng)，并在第10期時(shí)大于臨界值。當(dāng)稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率下降時(shí)，社會(huì)零售消費(fèi)總額整體呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，可認(rèn)為減稅降費(fèi)可以對(duì)烏魯木齊市社會(huì)零售消費(fèi)總額的增4-c)。當(dāng)給稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率一個(gè)負(fù)向的沖擊時(shí)，固定資產(chǎn)投資總額整體呈現(xiàn)增長(zhǎng)且穩(wěn)定的趨勢(shì)，其中在前4期上下波動(dòng)幅度較為劇烈，在第3期到達(dá)最低點(diǎn)，對(duì)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(dòng)，這在某種程度上揭露在第14期之后趨于穩(wěn)定。當(dāng)稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率下降時(shí)，固定資產(chǎn)投資總額整體呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，可認(rèn)為減稅降費(fèi)可以對(duì)烏魯木齊市固定資產(chǎn)投資總額的增長(zhǎng)起促進(jìn)作用(徐博文，謝夢(mèng)擊時(shí)，進(jìn)出口額會(huì)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(zhǎng)的趨勢(shì)(朱影響且變化幅度不大，在第7期后呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng)，并在第18期時(shí)大于臨界值零點(diǎn)。當(dāng)稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率下降時(shí)，進(jìn)出口總額整體呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，可認(rèn)為(六)方差分解分析方差分解是分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，通常用方差來(lái)衡量，以此來(lái)評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。這在一定程度上體現(xiàn)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：To圖5脈沖響應(yīng)圖示，地區(qū)生產(chǎn)總值變化對(duì)稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率變化量的貢獻(xiàn)程度最大(46%),其次是社會(huì)零售消費(fèi)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%)。其次是社會(huì)零售消費(fèi)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(huì)零售消費(fèi)總額、進(jìn)出口總額和固定資產(chǎn)投資總額實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)。其中對(duì)社會(huì)零售消費(fèi)總額的影響較大，上期稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率下降1個(gè)百分點(diǎn)，當(dāng)期社會(huì)零售消費(fèi)總額同比增長(zhǎng)12.578個(gè)百分點(diǎn)；其次是進(jìn)出口總額，上期稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率下降1個(gè)百分點(diǎn)，當(dāng)期進(jìn)出口總額同比增長(zhǎng)8.82個(gè)百分點(diǎn)；在此是對(duì)固定資產(chǎn)投資的影響，上期稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率下降1個(gè)百分點(diǎn)，當(dāng)期地區(qū)生產(chǎn)總值同比增長(zhǎng)3.308個(gè)百分點(diǎn)；最后是對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值的影響總體較小，上期稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率下降1個(gè)百分點(diǎn)，這在一定范圍上展示當(dāng)期地區(qū)生產(chǎn)總值同比增速增長(zhǎng)0.63個(gè)百分點(diǎn)。通過(guò)脈沖響應(yīng)一個(gè)負(fù)的沖擊時(shí)，稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值變化量的影響和對(duì)進(jìn)出口總額變化量的影響較大，而稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率對(duì)社會(huì)零售消費(fèi)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(fèi)負(fù)擔(dān)率下降時(shí)，地區(qū)生產(chǎn)總值、社會(huì)零售消費(fèi)總額、固定資產(chǎn)投資總額和進(jìn)出口總額均呈現(xiàn)不同程度的增長(zhǎng)。通過(guò)方差分解發(fā)化對(duì)稅費(fèi)負(fù)擔(dān)率變化量的貢獻(xiàn)程度最大(46%),其次是社會(huì)零售消費(fèi)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(fèi)負(fù)擔(dān)率對(duì)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(huì)零售消費(fèi)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%)。[參考文獻(xiàn)][1]張銘澤，李梓晨.減稅降費(fèi)政策的效果評(píng)估與政策優(yōu)化研究[D].貴州大學(xué)，[6]鄧博文，何雨婷.新冠肺炎疫情背景下盤龍區(qū)中小微企業(yè)減稅降費(fèi)政策的執(zhí)行效應(yīng)研究[D].云南大學(xué)，2023.[7]周梓涵，林子俊.H市中小企業(yè)減稅降費(fèi)政策效果評(píng)價(jià)研究[D].哈爾濱工程大[8]呂思慧，鄭曉霞.小微企業(yè)減稅降費(fèi)政策效應(yīng)調(diào)查研究[J].經(jīng)濟(jì)研究參考，2023,[9]徐子和，高志龍.減稅降費(fèi)獲得感的影響因素與提升路徑[J].投資與創(chuàng)業(yè)，2023,[10]孫天宇，馮學(xué)文.地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的減稅降費(fèi)政策效應(yīng)分析[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2021,(35):133-135.[11]劉雅婷，張學(xué)杰.人口老齡化與減稅降費(fèi)有效性：抑制還是強(qiáng)化?[J].財(cái)經(jīng)論叢，2021,(12):26-37.[12]陳志豪，許梓晨.赤峰市減稅降費(fèi)政策