一、引 言 推动京津冀协同发展已成为我国当前重大的国家战略,而促进京津冀三地税收的协同无疑是其中的重要内容。2014年至今,中央和地方层面不断推进京津冀税收协同工作。党的十九大报告提出,以疏解北京非首都功能为“牛鼻子”推动京津冀协同发展,这为京津冀税收协同工作指明了新的方向。在推进京津冀税收协同工作的过程中,离不开各地方政府的配合与合作,各地方政府配合与合作动机的强弱会直接影响税收协同程度的高低。许多研究表明,我国地方政府间存在广泛的税收竞争,为争取流动性税基展开的税收竞争使得地方政府政策具有显著的空间互动特征(管彦庆 等,2014),而且税收竞争主要是在省以下地方政府的组织下进行的(杨卫华,2017)。因此,在制定京津冀税收协同发展相关政策的过程中,需要充分了解各地的税收收入情况和税收策略行为,即对京津冀税收空间分布特征与相关性进行深入研究。
近年来,许多学者运用空间计量方法对我国地方政府税收空间相关性进行了检验,研究结论不尽相同,包括认为我国地方政府间存在税收互补策略(龙小宁 等,2014;钱金保 等,2017)、税收替代策略(沈坤荣 等,2006)、税收策略因税种而异(郭杰 等,2009)、税收策略因加权方式而异(陆军 等,2010)等。可见,由于指标与数据选择、模型设定、研究重点等的不同,对于我国地方政府税收空间相关性的研究尚未达成一致的结论。考虑到我国地区间经济发展的较大差异,特别是随着京津冀、长三角等区域内要素流动性和发展协同性的增强,各区域内部的政府行为和经济要素所表现出的区域特征日益突出,在一定区域范围内探讨地方政府税收空间相关性十分必要。基于如上考虑,本文在京津冀税收空间分布特征分析的基础上,通过构建空间计量模型,考察了京津冀税收的空间相关性及其程度,进而分析地方政府间的税收策略行为。
二、京津冀税收空间分布特征 为了考察京津冀税收收入的空间分布特征,本文选择地(市)级政府税收收入总额(地方税收收入)、人均地方税收收入(地方税收收入÷常住人口)、地方税收负担(地方税收收入÷地区生产总值)作为分析指标,运用ArcGIS软件得到了 2017年京津冀税收收入的空间分布情况。本文采用自然间断点分级法,对相关指标按四级分层进行分析,根据该分布情况整理得到表1。
从地方税收收入看,其层级分布为:第一层级包括朝阳区等5个地区,地方税收收入最高为朝阳区的459.96亿元,最低为石家庄市的310.31亿元;第二层级包括唐山市等6个地区,地方税收收入最高为唐山市的256.46 亿元,最低为邯郸市的 144.55亿元;第三层级包括顺义区等12个地区,地方税收收入最高为顺义区的 116.44亿元,最低为大兴区的60.67亿元;第四层级包括河西区等20个地区,地方税收收入最高为河西区的53.02亿元,最低为宁河区的10.10亿元。
从人均地方税收收入看,其层级分布为:第一层级只有西城区,人均地方税收收入为32 412元;第二层级包括东城区等6个地区,人均地方税收收入最高为东城区的19 130元,最低为顺义区的10 323元;第三层级包括石景山区等15个地区,人均地方税收收入最高为石景山区的8 003元,最低为津南区的4 523 元;第四层级包括宝坻区等21个地区,人均地方税收收入最高为宝坻区的4 140元,最低为邢台市的1 127元。
从地方税收负担看,其层级分布为:第一层级包括门头沟区等12个地区,地方税收负担最高为门头沟区的12.00%,最低为朝阳区的8.16%;第二层级包括东城区等11个地区,地方税收负担最高为东城区的7.24%,最低为宝坻区的6.29%;第三层级包括秦皇岛市等10个地区,地方税收负担最高为秦皇岛市的5.61%,最低为北辰区的4.98%;第四层级包括和平区等10个地区,地方税收负担最高为和平区的 4.54%,最低为宁河区的2.66%。
以上分析发现,京津冀地(市)级地方税收收入、人均地方税收收入、地方税收负担有明显的分层特征,同层级的地区在相关指标上较为接近,表现出一定的地理集聚性,不同层级的地区在相关指标上差距较大。作为经济较发达地区,北京、天津的地(市)级人均地方税收收入和地方税收负担总体相对较高,而经济发展水平相对较低的河北,其地(市)级人均地方税收收入和地方税收负担总体相对较低。这一现象主要是源于地区经济发展水平对税收收入和税收负担的影响,同时还与京津冀各地税收政策及其执行中存在的差异有关。
三、模型设定与数据说明 (一)模型设定 为了考察京津冀税收的空间相关性,本文设定空间自回归模型(SAR)如下: 其中,yi,t为地区i在年度t的税收收入或税收负担,Xi,t代表一系列可能影响税收收入或税收负担的外生解释变量,ρ为空间相关系数,可以度量其他地区税收收入或税收负担变量对本地区的影响程度,Wi,j为空间权重矩阵的矩阵元素,β为回归系数,εi,t为残差扰动项,i和j分别代表地区i和地区j,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n。为了消除不可观测的个体固定效应和时间固定效应的影响,本文对这两类固定效应加以控制,同时运用极大似然法估计相关系数。
(二)空间权重矩阵构建 为了多维度地考察京津冀地区间税收的空间相关关系,本文分别从邻接关系和地理距离关系两个角度构建空间权重矩阵。 1.邻接矩阵。邻接矩阵是基于两个地区间的相邻关系进行构建的,其赋值标准是:如两个地区相邻则赋值1,如两个地区不相邻则赋值0,然后进行“行标准化”处理。邻接矩阵W1的矩阵元素 Wi,j,1设定如下: 2.地理距离矩阵。地理距离矩阵是基于两个地区间的地理距离进行构建的,其赋值标准是:在相应的矩阵位置上赋值两个地区间地理距离的倒数,然后进行“行标准化”处理。本文基于各地区地方政府所在地的直线距离得到地理距离矩阵W2,其矩阵元素Wi,j,2设定如下: 其中,di,j表示地区i和地区j的地方政府所在地间的直线距离。
(三)变量选择与数据来源 本文选取京津冀地(市)级政府税收收入总额(地方税收收入)及其占地区生产总值的比重(地方税收负担)作为被解释变量。解释变量包括:人均地区生产总值,它可以反映某地区的经济发展水平;常住人口密度,它可以反映某地区公共服务的需求水平;固定资产投资水平,由固定资产投资额除以地区生产总值计算得出,它可以反映某地区固定资产投资的力度;对外开放水平,由外商直接投资额除以地区生产总值计算得出,它可以反映某地区的经济开放程度;产业结构状况,由第三产业产值除以第二产业产值计算得出,它可以反映某地区产业结构情况。
本文所使用的数据来源于《北京区域统计年鉴》《天津统计年鉴》《河北经济年鉴》《河北财政年鉴》《中国区域经济统计年鉴》,数据采集年份为2013~2017年。为了便于计量分析,在模型估计中绝对指标变量均做了自然对数变换。
四、模型估计结果与分析 在进行回归分析之前,本文采用全局莫兰指数初步检验京津冀地方税收收入和地方税收负担各自的空间相关性。如表2所示,2013~2017年地方税收收入和地方税收负担在不同空间权重矩阵下的莫兰指数均显著为正值,说明二者呈现出正向的空间相关特征;地方税收负担的莫兰指数高于地方税收收入的莫兰指数,说明前者的空间相关性高于后者。 本文将京津冀地方税收收入和地方税收负担分别作为被解释变量,根据前文设定的模型,得到如表3和表4所示的估计结果。
表3报告了不同空间权重矩阵下地方税收收入模型的估计结果。模型(1)~(6)的空间相关系数均为正值,且均在1%水平上显著,说明本地区的税收收入受到其他地区税收收入的正向影响,各地方政府在税收政策方面采取互补策略。基于邻接矩阵的模型(3)的空间相关系数为0.414 7,说明当相邻地区的税收收入提高1%时,本地区的税收收入会提高0.41%左右。基于地理距离矩阵的模型(6)的空间相关系数为0.385 3,说明当较近地区的税收收入提高1%时,本地区的税收负担会提高0.39%左右。这说明各地方政府在决定税收政策时,不但考虑相邻地区的情况,而且会考虑距离较近地区的情况。由于临近地区间在经济发展、投资条件等方面较为接近,税收政策成为地方政府吸引经济资源的主要手段之一,而且临近地区经常作为经济发展情况比较的参照,使得地方政府对临近地区的税收政策较为敏感。
在模型(1)~(6)中,人均地区生产总值的估计系数均为正值,且在1%水平上显著,说明人均地区生产总值对税收收入有显著的正向影响,人均地区生产总值可以反映一个地区经济产出和税源的规模,在税收政策不作重大调整的条件下,该指标一般会和税收收入的变动一致;常住人口密度的估计系数均为正值,且在1%或5%水平上显著,说明常住人口密度对税收收入有显著的正向影响,常住人口密度可以反映公共服务的需求水平,公共服务需求的增加必然要求财政支出的增加,而后者主要由税收收入加以保障;固定资产投资水平的估计系数均为正值,且在1%或5%水平上显著,说明固定资产投资水平的提高会引起地方税收收入的增加,固定资产投资水平可以反映固定资产投资的力度,其增加对经济产出具有促进作用;对外开放水平的估计系数均不显著;产业结构状况的估计系数虽然显著为负值,但数值较小,其影响十分有限。
表4报告了不同空间权重矩阵下地方税收负担模型的估计结果。模型(7)~(12)的空间相关系数均为正值,且在1%水平上都显著,说明本地区的税收负担受到其他地区税收负担的正向影响,各地方政府在税收政策方面采取互补策略。基于邻接矩阵的模型(9)的空间相关系数为0.382 5,说明当相邻地区的税收负担提高1%时,本地区的税收负担会提高0.38%左右。基于地理距离矩阵的模型(12)的空间相关系数为0.363 4,说明当较近地区的税收负担提高1%时,本地区的税收负担会提高0.36%左右。这说明各地方政府在决定税收政策时,不但考虑相邻地区的情况,而且会考虑距离较近地区的情况,其原因和前面的分析一致,主要是由于临近地区间在经济发展、投资条件等方面的相似性和可比性。
在模型(7)~(12)中,人均地区生产总值的估计系数均为负值,且在1%或5%水平上显著,说明人均地区生产总值对地方税收负担有显著的负向影响,这可能是因为与地区税负水平相比,地方政府更加看重税收收入的绝对增长,经济的不断增长可以为地方政府带来一定的减税空间,而且近年来不断推行的减税降费政策,更是有利于税负水平的降低;常住人口密度的估计系数均不显著,说明常住人口密度未对地方税收负担产生显著影响,公共服务需求虽然要求税收收入加以保障,但较难对税收负担水平产生直接影响;固定资产投资水平的估计系数均为正值,且在1%水平上显著,说明固定资产投资水平的提高会引起地方税收负担的提高,可能是由于经济增长较大程度上源于投资的带动作用,投资产生的乘数作用会促进税收的增加,加之不同产业的税负水平存在差异,为整体税负的提升创造了条件;对外开放水平的估计系数均不显著;产业结构状况的估计系数显著为较小的负值。
五、结论与政策建议 (一)结论 在京津冀税收空间分布特征分析的基础上,本文通过构建基于不同空间权重矩阵的空间计量模型,考察了京津冀税收的空间相关性及其程度。通过以上研究,本文得出如下结论:
一是京津冀地方税收的相关指标在空间上呈现出分层特征,空间分布状况与经济发展水平密切相关。京津冀地(市)级地方税收收入、人均地方税收收入、地方税收负担有明显的分层特征,同层级的地区在相关指标上较为接近,表现出一定的地理集聚性,不同层级的地区在相关指标上则差距较大。经济较发达地区的人均地方税收收入和地方税收负担总体相对较高,而经济发展水平相对较低地区的人均地方税收收入和地方税收负担总体相对较低。
二是京津冀地方税收空间相关性显著,地方税收受到政府间互补策略的影响。以地方税收收入和地方税收负担为被解释变量的空间计量模型分析表明,在地(市)级政府层面,本地区的税收收入(或税收负担)受到其他地区税收收入(或税收负担)的正向影响,各地方政府普遍采取税收互补策略。这种税收互补策略主要体现为争相降低实际税负的竞争行为,即地方政府通过出台地方性税收政策等措施降低实际税负水平,以吸引生产要素流入本地。同时发现,各地方政府在决定税收政策时,不但考虑相邻地区的情况,而且会考虑距离较近地区的情况。
三是京津冀地方税收受到地方经济发展水平和固定资产投资水平等因素的影响,影响的方向和程度在不同指标上存在差别。对地方税收收入而言,人均地区生产总值、固定资产投资水平和常住人口密度对其具有显著的正向影响,产业结构状况对其具有十分有限的负向影响。对地方税收负担而言,人均地区生产总值对其具有显著的负向影响,固定资产投资水平对其具有显著的正向影响,产业结构状况对其具有非常有限的负向影响。
(二)政策建议 本文发现京津冀地方政府间策略行为是地方税收的重要影响因素,为了避免地方政府间无序和过度的税收竞争,保障京津冀协同发展战略的顺利推进,应进一步健全京津冀税收合作机制。具体来讲包括如下几个方面:
一是协调京津冀各地税收政策和征管标准。首先,应统筹研究车船税、城镇土地使用税、资源税等地方政府管理的税种的征收标准,逐步实现京津冀区域内各类税收征收标准的统一,不断促进区域间征管水平的提高和一致。其次,应以《京津冀协同发展规划纲要》为导向,清理各地制定的各类不规范的税收优惠政策,仅保留有利于疏解北京非首都功能等符合京津冀产业发展规划的政策。最后,各地在制定新的税收优惠政策时要加强地方政府间的沟通合作,充分考虑京津冀协同发展的要求,通过相互配合的税收优惠政策实现经济资源在京津冀区域内的最优配置。
二是完善京津冀产业转移税收利益分享机制。宜在《京津冀协同发展产业转移对接企业税收收入分享办法》(财预〔2015〕92号)的基础上,适度扩大参与税收分享的企业范围,根据不同行业的发展特点设定不同的税收分享年限,同时规范共建园区的税收分享,共建园区分享的税收收入可仅限于增值税和企业所得税的地方留成部分,税收分享的比例应在税收分享与要素投入相匹配原则下由共建园区相关方协商确定。
三是改进京津冀企业跨省(市)迁移税收征管。应简化对京津冀跨省(市)迁移企业的税收征管程序,完善京津冀跨省(市)迁移企业的资质互认机制,除纳税信用等级资质外,还应开展高新技术企业、创业投资企业、资源综合利用企业等资质的认定合作,并通过建立信息交换机制确保资质认定信息的及时性和准确性。
四是加强京津冀涉税信息共享和税务机关协作。应建立京津冀区域内统一的涉税信息共享平台,实现税收政策与执行标准、税款征收与监控、纳税评估与税务稽查、纳税人跨区域涉税信息、税收经济数据等信息的共享,同时以涉税信息共享平台为依托,加强各地税务机关联合执法,共同打击逃税、骗税等税务违法行为。
(本文为节选,原文刊发于《税务研究》2020年第3期。)
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