税收与经济发展什么关系财政学论述题

这个，主要有三层关系：
一是税收收入规模主要取决于当地的经济发展状况。即税收多少，取决于经济总量，还取决于经济质量。经济增长能促进税收增加。但由于行业税负不均衡，加上地方产业结构不同，即便GDP总量相同，税收规模也不会一致。比如，农业是弱质产业，税收贡献度较低，如果一个地方的农业在产业结构中所占比重较高，则其税收收入总量将受到一定影响。所以，经济发展方式的变化对税收收入变动影响较大，相比粗放型与外向型经济发展方式，内涵式经济增长与内外均衡协调增长将带来更多的税收收入。
二是合理税收对经济增长有促进关系。实施合理性税收政策，从即期效果看，应有助于扩大企业投资意愿，提高居民现实消费能力；长期看，要有利于促进经济结构调整和产业结构优化。此外，税收是国民经济的“寒暑表”，能够真实反映出国民经济增长状况。
三是关注税收和经济增长关系，不仅要从税收筹集资源的角度分析，还要从税收使用层面来分析，即优化财税支出结构。只有支出结构合理了，才能发挥好税收的取之于民、用之于民、造福于民的作用，才能更好地助力经济增长。

您可参考《税收与经济增长关系的数量分析》，该书是 经济出版社出版发行张伦俊著作的实体书。
本书是一部关于税收与经济增长方式的一部经济理论研究专著，内容涉及导论、税收与GDP等主要经济指标的基本关系、宏观税负与经济增长关系的实证研究、税收与经济增长关系的结构分析、税收政策对经济增长的影响分析等，适合经济理论研究人员参考学习。　税收与经济增长关系问题是经济学研究的一个重要课题。　经济决定税收，税收反作用于经济。一方面，经济增长的规模、速度、质量、结构决定着税收总量、增长速度和税收结构。另一方面，税收作为重要的调控手段，通过税率、税负、税收优惠等在投资、消费、分配和结构调整等诸多方面对经济增长产生影响。可以说市场经济越发展，税收与经济增长的联系就越密切。过去长时期里，我国税收制度带有浓厚的计划经济色彩，税收政策取向以收入为首要目的，调节社会经济关系效应不明显，税收与经济增长关系的矛盾比较突出。为此，中央提出：要完善宏观调控体系，推进税收制度改革，充分发挥税收在促进经济增长方面的重要作用。　近年来，我国各级税务部门以加强税收分析为重点，从完善经常性税收收入分析方法入手，不断拓宽税收分析思路，实现了由税收进度、增减情况等简单对比分析，向宏观税负、增长弹性等征管质量情况分析的转变。尤其是利用税收与经济指标的对比分析、时间序列、回归模型等数量方法，来判断税收与经济增长是否协调等，取得了明显的成效。与此同时，业内学者也对税收分析给予热情关注，一些凸显数量特色的论著先后出版发表。税收数量分析的理论研究和实践应用出现了喜人景象。但总体上看，由于起步较晚，国内对税收与经济增长关系的数量研究仍处于初级阶段。税收与经济增长关系受到诸多随机因素的影响，具有不确定性和信息不对称的特点；税率、税负、税收收入等数量概念清晰，与相关经济变量联系密切，适宜运用计量模型等数理方法进行研究。　本书作者长期从事税收数量分析的教学和科研工作，先后在国家核心期刊上发表50多篇相关论文；主持了国家社科基金项目、教育部等省部级以上课题；有的研究成果被推荐供全国人大和有关政府部门决策参考，以及受到近百位专家学者的评价引用或文献参考。在多年研究的基础上，本书依据税收经济数据，对税收与经济增长关系进行了比较系统的分析。　全书共分六章，第一章为导论，从经济基础理论角度，简要介绍税收与经济增长的基本关系、税收在宏观调控中的作用、税收分析的基本概念，税收数量分析的基本方法等。第二章是关于税收与主要经济指标的影响分析，着重讨论税收与GDP总量、税收与投资、消费、进出口、物价之间的相互影响关系。旨在通过经济增长的主要因素，研究税收与经济增长的内在联系。第三章是对我国宏观税负与经济增长关系的实证分析，比较详细地讨论了改革开放以来我国宏观税负的变化特征、以及产业税负、地区税负等，并通过对不同类型国家税负的借鉴比较，对我国宏观税负水平进行评价；提出我国宏观税负的最优区间估计。第四章是从结构关系角度，探讨税收与经济增长的内在联系，包括税收与产业结构、税收与区域结构、税收与所有制结构之相互影响等。第五章侧重讨论税收政策对经济增长的影响效应，包括税收与政府关系，促进循环经济，以及税收对建设和谐社会的支持；税收优惠政策的调整；税收乘数与我国税收乘数效应等。第六章是从计量角度，讨论增值税等主要税种的预测与估算问题，介绍了聚类分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析等多元方法、以及博弈论原理在税收数量分析中的应用等，并给出各种方法的应用例证。　注重数量分析是本书所追求的写作特色，比如说：　1.在分析税收与GDP等指标关系时，本书不仅运用了常见回归模型等，还引用了岭回归分析法，解决了GDP、居民消费等指标之间的多重共线性问题。并借助软件筛选岭回归系数，解决了税收模型中自变量系数与实际意义不相符的符号问题。　2.在讨论税收对居民消费的影响时，本书运用了典型相关分析法，选择了一组税收经济变量和一组居民消费变量，即所谓两个典型变量，进而通过典型变量的研究，揭示两组变量之间影响关系。无疑，这比只考虑单个变量关系，信息量之凝聚，结论之相对全面，均具明显优势。　3.在结构关系分析中，作者构造了“协调系数’’指标，用以反映产业税收贡献与经济贡献的协调程度。定义：产业税收协调系数。产业税收比重/产业GDP比重。协调系数明显大于1或小于l时，说明税收贡献与经济贡献不协调，否则基本协调。类似地，还有地区税收协调系数等，为客观评价产业、地区税收与经济增长关系是否协调提供了参考。　4.聚类分析法应用。对地区税负作聚类分析，结果使一些较发达地区与较贫困地区聚成一类，由此反映地区税负的不平衡。实际上，一些多因素多指标的分类问题，应用聚类分析方法非常方便。聚类分析还可以对于其他方法确定的数据分类进行检验，也可以与其他方法结合使用，取得更好的分析效果。　5.主成分分析与因子分析都可以简化数据结构，即把多个指标化为少数几个综合指标。但主成分分析重点在于从观测变量到主分量的变换上，将主成分表示为原观测变量的线性组合。因子分析的重点在于从公共因子和特殊因子到观测变量的变换上，将原观测变量表示为新因子的线性组合。本书给出一个地区经济发展综合评价的例子，共10项指标，用两个主成分就可以拥有原10项指标93.7%的信息量。而因子分析通过‘旋转”，载荷结构的实际意义进一步合理解释。进而可计算出因子得分，排出地区位次。　6.关于博弈论原理的应用，本书给出两个例证：一是税务稽查与偷税逃税的博弈分析，结果：无论是静态模型，还是动态模型，遏制偷逃税，关键在处罚力度。二是中央与地方税收分成比例的博弈分析，这实际上是对中央与地方税权划分问题的一个数量诠释。从讨论得结果来看，似乎难能有一个两全其美的“博弈解”，由此映射出现行财税体制的一个难题。　以上所提及的一些方法并非本书的创新，但就税收分析的应用而言，具有一定实践意义，也使我们有所启发。说明将数理方法应用于税收分析，推进税收分析的数量化科学化是可行的。　当然，由于作者的水平有限，错漏与不妥在所难免，期待着读者的批评指正。

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