——
—以东部Y 省为例课题组
（广东省财政科学研究所，广州510000）
内容提要：近年来，受经济增速换挡、减税降费政策力度加大等因素叠加影响，地方一般公共预算收入增长放缓，财政收支平衡压力加大。为确保地方财政可持续，亟需加强对财政收入形势的预研预判，提高税源培育的有效性、财政收入组织的科学性。本文以东部Y 省为例，通过构建向量误差修正模型，根据稳健和谨慎两种原则，预测“十四五”期间Y 省一般公共预算收入年均增速分别约为4.6%和2.9%，低于“十三五”期间年均增速。研究同时表明Y 省一般公共预算收入受“三驾马车”影响较大，为确保“十四五”期间一般公共预算收入目标的顺利实现，有必要充分发挥财税政策作用，促进消费、投资和出口的可持续增长和经济高质量发展。
关键词：一般公共预算收入最终消费支出资本形成总额净出口高质量发展
中图分类号：F812文献标识码：A 文章编号：1672-9544(2021)03-0086-08
民事案件案由规定〔收稿日期〕2021-01-25
〔作者简介〕课题组负责人：杨娟，广东省财政科学研究所所长，高级经济师，研究方向为财政理论与政策；课题组成员：李林木，广东财经大学教授；贺巧知，广东省财政科学研究所副所长，高级经济师、统计师；谢易和，广东省财政科学研究所中级经济师；葛立宇（通讯作者），广东财经大学讲师；阮爱莺，广东财经大学副教授；汪冲，上海财经大学教授；付宇，南京财经大学博士生。
以税收收入为主体的一般公共预算收入，是我国政府提供公共产品和公共服务的最主要资金来源，在财政收入体系中居于主导地位。分税制改革以来，地方一般公共预算收入连年快速增长，保证了各项改革的顺利推进，促进了经济社会的协调发展。但近年来随着我国经济进入转型换挡期，在经济下行压力加大和大规模减税降费政策持续实施的背景下，地方一般公共预算收入增长速度逐渐迎来了一个拐点，即一般公共预算收入增长速度逐渐放缓，甚至开始低于经济增长速度。以东部Y 省为
例，作为我国经济财政大省，Y 省的经济表现始终强劲，经济增速曾持续多年保持两位数增长态势，经济规模连续多年位居全国首列，
有力地支撑地方一般公共预算收入增长。1995年-2013年间，Y 省一般公共预算收入实现高速增长，年均增速超过15%，预算收入规模扩大20倍以上，财政实力不断得到加强。但进入经济新常态以来，经济增速换挡，Y 省一般公共预算收入增速开始呈现明显的放缓趋势，尤其是2018年开始实施大规模
减税降费政策以后，预算收入增速持续走低，2019年-2020年间预
算收入增速更是低于GDP增速，财政收入增长压力不断加大。“十四五”时期我国经济增长仍面临较大下行压力，落实“六稳”工作、做好“六保”任务，支持经济社会发展的各项积极财政政策仍须继续发挥作用。在此情景下，“十四五”期间地方一般公共预算收入增长态势如何，如何促进一般公共预算收入可持续增长，无疑是地方政府和公众关注的重大问题。本文拟以东部Y省为例，通过构建向量误差修正模型，对“十四五”时期地方一般公共预算收入增长情况进行定量预测，继而对如何促进“十四五”时期地方一般公共预算收入可持续增长提出对策建议。 一、研究设计
（一）基本思路与预测方法
地方一般公共预算收入长期稳定地增长主要依赖于经济的可持续增长，而经济增长从需求侧看是由最终消费支出、资本形成总额、净出口三驾马车拉动的。在把握这一理论联系的基础上，本文通过构造“一般公共预算收入（GBR）、最终消费支出（FCE）、资本形成总额（GCF）、净出口（NE）”这样一种多方程、联立式的建模思路，从长期均衡和短期波动相结合的角度展开“十四五”期间地方一般公共预算收入的计量预测与分析。必须指出的是时间序列数据的预测并不要求变量之间存在因果关系，预测的精准度关键看变量之间的相关关系，变量数据时间趋势相关程度越高，预测的精准度越高。
遵循这一思路，本文使用协整与向量误差修正计量方法来进行预测，利用协整理论检验变量间是否真实存在相依关系（协整关系）。如果存在，则建立误差修正模型（VECM），用以判断动态变量的偏离速度和短期调整。该模型分别以变量的差分形式和误差形式综合描述变量间的长期均衡关系和短期波动影响。VECM模型将变量的水平值和差分值结合起来，短期内系统对于均衡状态的偏离程度直接导致波动振幅大小。而从长期看，协整关系起到引力线的作用，将非均衡状态拉回到均衡状态，反映了这种偏离的影响程度和速率。 2013我们的品牌
（二）变量选取与技术路线
围绕上述基本思路与预测方法，本文使用Y省2000年-2019年一般公共预算收入（GBR）年度数据，以及构成GDP的相关经济指标，包括最终消费支出（FCE）、资本形成总额（GCF）、净出口（NE）的年度数据来进行预测。对于地方一般公共预算收入数据，考虑到中央与地方税收分成政策的调整，需要作出以下处理：一是2016年中央和地方增值税实行五五分成政策，之前实行的分成比例是中央75%、地方25%，处理方法是将25%的增值税加入到2016年之前的数据中；二是证券交易印花税在2015年后全部划入中央，之前是地方留取3%，划给中央97%，处理方法是将2015年之前3%的数额进行扣除。这样处理的目的是统一一般公共预算收入的核算标准，防止出现统计偏误。
技术路线方面，首先通过相关性检验、单位根检验和协整关系检验等手段确定预测模型的基本形式；
进行具体预测和初步结果分析后，运用方程稳定性检验进行佐证；最终运用模型进行预测并对结果进行检测。在模型建立过程中，为提高计量模型的预测能力和精确程度，一是依据模型系数的显著性程度、拟合程度等统计指标进行筛选；二是在已整理的原始数据库中将2019年度数据留出，运用所建立的计量模型，通过比较模型的预测值和实际水平，来检验计量模型的精确度；三是从稳健和乐观两个层面进行模型结果的比较分析。
我们对Y省2000年-2019年的宏观运行数据进行了时间趋势考察。图1左图显示，最终消费支出（FCE）、资本形成总额（GCF）、净出口（NE）作为地区宏观经济衡量指标，与一般公共预算收入（GBR）指标的时间趋势并不贴合，两者之间呈现非线性关系。因此，我们将一般公共预算收入（GBR）、最终消费支出（FCE）、资本形成总额（GCF）、净出口（NE）进行对数化处理。如图1右图显示，一般公共预算收入（GBR）、最终消费支出（FCE）、资本形成总额（GCF）、净出口（NE）四个变量的对数具有相对接近的时间走势，对上述变量进行对数化处理有利于提高模型的统计性质和预测精度。综上考虑，我们决定运用最终消费支出（FCE）、资本形成总额（GCF）、净出口（NE）序列数据的对数拟合一般公共预算收入（GBR）的对数，最后进行对数转化的方式进行预测。
图1一般公共预算收入与经济变量的时间趋势对
比图
二、实证分析
（一）平稳性检验
对所选变量进行单位根检验，考察一般公共预算收入序列对数（lnGBR ）、最终消费支出对数（lnFCE ）、资本形成总额对数（lnGCF ）、净出口序列对数（lnNE ）之间是否具有平稳性特征，
是协整方法的前提性条件。为了确保检验结果更加稳健，本文使用ADF 和P-P 两种单位根检验方法互相进行佐证。
1.ADF 单位根检验
利用stata11.0①分别对时间序列以及各自的差
分序列进行ADF 平稳性检验，结果详见表1。由表1可以看出，检验结果无法拒绝一般公共预算收入序列对数（lnGBR ）序列为非平稳序列的原假设，说明一般公共预算收入序列对数（lnGBR ）存在着单位根。但一阶差分的一般公共预算收入序列对数（lnGBR ）已经可以拒绝序列非平稳的原假设，而二阶差分的结果表明存在极为显著的序列平稳性特征。同理，最终消费支出对数（lnFCE ）、资本形成总额对数（lnGCF ）、净出口序列对数（lnNE ）三个变量序列对数的一阶差分已经较为平稳，二阶差分则具有更为显著的平稳性，满足进行协整检验的条件。
①本文对于计量预测的实证分析部分，主要采用stata 统计软件进行。②此处ADF 单位根检验滞后阶数用赤池准则（标准：AIC 取值越小越好）来确定。
表1各变量ADF 单位根检验结果于
变量变量序列ADF 检验
变量序列一阶差分序列二阶差分序列lnGBR -1.816-3.548***-7.225***lnFCE -2.642*-2.713*-5.163***lnGCF -2.184-2.718*-5.420***lnNE
-2.097
特里芬两难-2.627*
-5.280***
注：ADF 单位根检验在99%、95%和90%置信水平上的临界值水平分别为-3.75、-3.00和-2.63。***、**和*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著。
2.P-P 单位根检验
为保证预测稳健性，进一步采用P-P 检验方法
对上述四个时间序列进行单位根检验。所得检验结
果见下表2。从表2中可以看到，基于P-P 检验方法所得单位根检验结果与基于ADF 检验方法所得检验结果较为相似，即使在显著性水平上也没有差别，平稳性结论基本吻合。各变量序列除最终消费支出对数（lnFCE ）外皆为非平稳，而各自一阶或二
阶差分序列基本呈现平稳性特征。根据协整理论，并综合ADF检验结果和P-P检验结果可知：2010年-2019年间Y省一般公共预算收入序列对数（lnGBR）、最终消费支出对数（lnFCE）、资本形成总额对数（lnGCF）、净出口序列对数（lnNE）为一阶或二阶单整序列，而二阶单整序列的显著性更强。
表2变量P-P单位根检验
变量
伊丽莎白二世的母亲变量序列PP检验
水平序列一阶差分二阶差分
lnGBR rho统计量-0.648-17.967***-21.742*** t统计量-1.693-3.664***-7.995***
lnFCE rho统计量-0.512*-12.070*-16.559*** t统计量-2.877*-2.765*-6.201***
lnGCF rho统计量-0.502-11.927*-20.986*** t统计量-2.157-2.700*-5.585***
lnNE rho统计量-1.820-11.360*-22.367*** t统计量-1.930-2.679*-5.327***
注：P-P单位根的rho检验99%、95%和90%置信水平临界值分别为-17.2、-12.5和-10.2，t检验在99%、95%和90%置信水平上的临界值水平分别为-3.75、-3.00和-2.63。
（二）计量模型设定与检验
1.Johansen协整关系检验
选用Johnsen检验方法对上述变量进行协整检验，结果见表3。由表3可知，在5%显著水平上，“无协整方程”、“最多一个协整方程”这个原假设被拒绝，而“最多两个协整方程”和“最多三个协整方程”的原假设检验则均获得通过，这说明四个变量之间确有长期均衡关系存在。
表3Johansen协整关系检验淤
原假设（H0）：协整
方程数特征值
av天空极大特征值
统计量
迹统计量
5%临界值
极大特征值统计量迹统计量
无4105.72518*26.108227.07最多一个11118.779280.7469423.506820.97最多两个16130.532670.709808.775314.07最多三个19134.920310.36989 3.4464 3.76
2.向量误差修正模型择优判定
在上述协整检验基础上，可以建立相应的向量误差修正模型。根据截距项和线性趋势的不同设置，可以将误差修正模型设置为五种形式，包括含非限定截距项、限定截距项、线性趋势项并附加二次趋势项、限定趋势项和不含常数项或趋势项设置等模型形式。
我们分别进行上述五种形式下的Johansen检验，能够得出拒绝变量序列没有趋势项且长期协整关系的均衡值为0的设定；同时，比较向量误差修正模型中截距项的不同设定，检验结果和模拟结果拒绝了不存在截距项的原假设。最终，得出三种向量误差修正模型，分别为协整方程包含线性趋势、水平方程含有二次项趋势；协整方程含有线性趋势项；以及水平形式的变量序列里没有线性趋势；每个模型下均包含两个协整方程，滞后二阶。
①此处的Johansen协整检验结果中的临界值是指在确定性成分（滞后一期）中包含趋势项设置时的情形，其它类型不一一列举。
表4包含两个协整方程以及滞后二阶的向量误差修正方程组
一般公共预算收入（lnGBR ）的向量误差修正模型：
△lnGBR =-0.1721991△lnGBR （-1）+1.265962△lnFCE （-1）-1.056738△lnGCF （-1）Z 统计值
（-1.20**）
（3.84***）
（-3.07***）
-0.1030054△lnNE （-1）-0.7712346ECM1（-1）-2.10989ECM2（-1）
（-1.71*）
（-5.92***）
（-6.72***）
R 2=0.9742，卡方统计量=377.422，p 值=0.0000两个协整方程ECM1和ECM2分别为：
ECM 1=[lnGBR-2.22e-16lnFCE-1.623694lnGCF+0.5979492lnNE+2.020918]Z 统计值
（-12.72***）
（6.12***）
卡方统计量=565.5844，p 值=0.0000
ECM 2=[-5.55e-17lnGBR+lnFCE-0.5745644lnGCF-0.31072lnNE-1.650278]Z 统计值（-10.76***）
（-7.60***）
卡方统计量=3666.827，p 值=0.0000
3.协整方程构建
根据上述检验和分析，得出滞后二阶的两个协整方程具体形式，考虑篇幅原因，我们只列出一般
公共预算收入向量误差修正模型（VECM ）方程的模拟结果（见表4）。
表4的拟合结果表明，反映其变量长期均衡及自我调整的协整方程（ECM1和ECM2）都在1%水平上显著，方程组的系数估计值显著性和拟合程度较好，说明一般公共预算收入序列对数（lnGBR ）与最终消费支出对数（lnFCE ）、资本形成总额对数（lnGCF ）、净出口序列对数（lnNE ）三个变量之间存在显著联系，存在长期均衡关系。当短期波动偏离长期均衡时，一般公共预算收入（GBR ）、最终消费支出（FCE ）、资本形成总额（GCF ）、净出口（NE ）都将在下一期做出调整，以使得四者恢复到长期均衡关系。
从上述方程拟合结果可以看出，
琦君
长期以来Y 省一般公共预算收入增长会受到上一期增量的影响，这一因素对本期一般公共预算收入的规模有较为显著的作用（△lnGBR （-1）对应t 值为-1.20，在5%水平上显著），且系数估计值为负，说明上期一般公共预算收入增幅越大，将会意味着本期的收入增量空间越小，二者呈反向变动关系。同时，结果还表明，一般公共预算收入增长分别受到滞后一期的最终消费支出（1%显著水平）、资本形成总额（1%显著水平上）、净出口（10%显著水平）变动的影响。
进一步对该VECM （向量误差修正模型）系统的
检验表明，除了VECM 模型本身所假设的单位根外，伴随矩阵的所有特征值均落在单位圆之内，故可判断系统是稳定的（见图2）。另外，我们还对该模型的残差自相关性和正态性进行了检验。自相关
检验结果显示，
无论滞后1期还是滞后2期都可以接受“无自相关”的原假设。正态性检验显示，Jarque-Bera test 、Skewness test 、Kurtosis test 都不能拒绝两个
方程分别服从正态分布的原假设，
也不能拒绝两个方程的残差服从联合正态分布的原假设。故可判断模型整体的拟合程度较好。
图2VECM 系统稳定性的判别
图
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议