我國減稅降費政策效應(yīng)淺析10000字

5和局限性，例如在采納已有理論框架時，盡量關(guān)注其適用性和局限性，并嘗試用實證數(shù)據(jù)來測試和完善這些框架，這依然是一個不斷更新的過程。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，從這些反饋中可見以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；進出口總額為進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，通過這點我們不難發(fā)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值、社會消費品零售總額、固定資產(chǎn)投資總額和進出口總額均進行對數(shù)化處理，分別用(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)來源本文稅收收入、地區(qū)生產(chǎn)總值、社會消費品零售總額□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*表示變量進行二次差分后在1%的顯著表1是對各個變量進行水平序列檢驗、一階差分序列及二階差分單位根檢驗后的 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費負(fù)擔(dān)間存在高度一致性。這不僅提升了本文對相關(guān)機制的理解，也為未來的研究工作打下進了理論框架的優(yōu)化與發(fā)展。當(dāng)滯后一期時，上期稅費負(fù)擔(dān)率降低1個百分點，這在一定程度上體現(xiàn)本期地區(qū)生產(chǎn)總值增長0.325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(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12從匯報結(jié)果來看，可以接受殘差“無自相關(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。從這些分析中看出說明模型的設(shè)計和數(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)測相一致，但在實際應(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，以確保對現(xiàn)象進行全面解讀并為實踐提供指導(dǎo)。未來的研究可以探索這些變量的具體作用機制以及它們在不同背景下的適用性，從而推動理論與實踐的緊密聯(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)投資總額、進出口總額之間的因果關(guān)系，運用Stata16.0估計結(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，從這些反饋中可見拒絕“不存在因果關(guān)系”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)投資總額、稅費負(fù)擔(dān)率、進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)一般與第一個出現(xiàn)的變量相關(guān)，但由于TBR、InGDP、InCONSUME等經(jīng)濟變量之間往往會相互作用，很難進行排序，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)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，通過這點我們不難發(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、社會零售消費總額、固定資產(chǎn)投資總額和進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、社會零售消費總額、固定資產(chǎn)投資總額和進出口總額增加量的總的來說，給予稅費負(fù)擔(dān)率一個負(fù)的沖擊時和進出口總額變化量的影響較大，對社會零售消費總額的稅費負(fù)擔(dān)率對地區(qū)生產(chǎn)總值的影響(如圖4-a)。這清楚體現(xiàn)了當(dāng)給稅費負(fù)擔(dān)率一個負(fù)向的沖擊時，地區(qū)生產(chǎn)總值整體受到負(fù)的影響并在后期呈現(xiàn)緩慢增長的趨勢。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，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烏魯木齊市地區(qū)生產(chǎn)總值的增長。這在一定程當(dāng)給稅費負(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4-c)。當(dāng)給稅費負(fù)擔(dān)率一個負(fù)向的沖擊時，固定資產(chǎn)投資總額整體呈現(xiàn)增長且穩(wěn)定的趨勢，其中在前4期上下波動幅度較為劇烈，在第3期到達最低點，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，這在某種程度上揭露在第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)投資總額整體呈現(xiàn)增長的趨勢，可認(rèn)為減稅降費可以對烏魯木齊市固定資產(chǎn)投資總額的增長起促進作用(徐博文，謝夢擊時，進出口額會受到負(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(朱影響且變化幅度不大，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，進出口總額整體呈現(xiàn)增長的趨勢，可認(rèn)為(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)總值變化對稅費負(fù)擔(dān)率變化量的貢獻程度最大(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%),最后是進出口總額(2.43%)。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%),最后是進出口總額(15.77%)。刺激GDP、社會零售消費總額、進出口總額和固定資產(chǎn)投資總額實現(xiàn)增長。其中對社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；其次是進出口總額，上期稅費負(fù)擔(dān)率下降1個百分點，當(dāng)期進出口總額同比增長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，這在一定范圍上展示當(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)投資總額和進出口總額均呈現(xiàn)不同程度的增長。通過方差分解發(fā)化對稅費負(fù)擔(dān)率變化量的貢獻程度最大(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%),最后是進出口總額(2.43%)。稅費負(fù)擔(dān)率對固定資產(chǎn)投資總額變化量的貢獻程度最大(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%),最后是進出口總額(15.77%)。[參考文獻][1]張銘澤，李梓晨.減稅降費政策的效果評估與政策優(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)減稅降費政策效果評價研究[D].哈爾濱工程大[8]呂思慧，鄭曉霞.小微企業(yè)減稅降費政策效應(yīng)調(diào)查研究[J].經(jīng)濟研究參考，2023,[9]徐子和，高志龍.減稅降費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)濟發(fā)展的減稅降費政策效應(yīng)分析[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)刊，2021,(35):133-135.[11]劉雅婷，張學(xué)杰.人口老齡化與減稅降費有效性：抑制還是強化?[J].財經(jīng)論叢，2021,(12):26-37.[12]陳志豪，許梓晨.赤峰市減稅降費政策