2017年-IMF国际货币组织全球_How_Buoyant_is_the_Tax_System__New_Evidence_from_a_Large_Heterogeneous_Panel_33页_1mb
报告摘要
总结:IMF Working Paper - How Buoyant is the Tax System? New Evidence from a Large Heterogeneous Panel
核心内容
本研究通过使用一个包含107个国家(包括发达经济体、新兴市场和低收入国家)的大型异质性面板数据集,评估了税收系统的短期和长期弹性(Buoyancy)。研究时间跨度为1980年至2014年,采用了完全修正普通最小二乘法(FMOLS)和(池化)均值组(PMG)估计方法,以分析税收对经济波动的反应。
主要观点
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长期税收弹性:
在发达经济体中,长期税收弹性不显著高于1,意味着税收收入与GDP增长之间存在长期均衡关系。
在新兴市场和低收入国家中,长期税收弹性超过1,表明税收收入对GDP增长具有较强的反应性。 -
短期税收弹性:
在发达经济体中,短期税收弹性不显著高于1;而在新兴市场和低收入国家中,短期税收弹性超过1,表明税收系统在短期内对经济波动具有更强的缓冲作用。 -
税收弹性与经济周期:
在发达经济体中,公司所得税(CIT)的弹性在经济收缩期间高于扩张期间,表明其在稳定经济方面作用显著。
在新兴市场中,货物与服务税(TGS)的弹性在经济收缩期间高于扩张期间。
在低收入国家中,税收弹性在收缩期间也高于扩张期间,但其影响不如CIT和TGS显著。 -
结构性因素的影响:
贸易开放度和人力资本的提高会增强税收弹性,而通货膨胀和产出波动则会降低税收弹性。
关键信息
数据与方法
- 研究基于一个不平衡的年度税收收入面板数据集,涵盖31个发达经济体(AE)、38个新兴市场(EME)和38个低收入国家(LIC)。
- 使用了自然对数形式的税收收入和GDP数据,通过FMOLS和PMG方法进行估计。
- 税收弹性(Buoyancy)被定义为税收收入对GDP变化的反应程度,而税收弹性(Elasticity)则考虑了其他变量不变时的反应。
税收收入趋势
- 在发达经济体中,税收收入占GDP的比例相对稳定,平均仅增长2.6%。
- 在新兴市场中,税收收入占GDP的比例自2005年起才开始显著上升。
- 在低收入国家中,税收收入占GDP的比例自1995年起持续上升,反映了这些国家在税收动员方面的努力。
弹性估计结果
| 税收类型 | 长期弹性 | 短期弹性 |
|---|---|---|
| 总税收收入 | 1.06(AE), 1.15(EME), 1.15(LIC) | 1.06(AE), 1.21(EME), 0.96(LIC) |
| 个人所得税(PIT) | 1.05(AE), 1.12(EME), 1.25(LIC) | 1.06(AE), 1.09(EME), 0.91(LIC) |
| 公司所得税(CIT) | 1.40(AE), 1.13(EME), 1.39(LIC) | 2.33(AE), 1.79(EME), 2.12(LIC) |
| 货物与服务税(TGS) | 1.09(AE), 1.05(EME), 1.08(LIC) | 1.00(AE), 1.14(EME), 1.24(LIC) |
| 社会保障贡献(SSC) | 1.09(AE), 1.06(EME), 1.18(LIC) | 0.76(AE), 0.96(EME), 0.97(LIC) |
- 长期税收弹性在大多数国家中不显著高于1,说明税收系统在长期内具有稳定的收入增长能力。
- 短期税收弹性在某些国家中显著高于1,特别是在新兴市场和低收入国家,表明税收系统在短期内对经济波动具有较强的反应性。
结构性因素的影响
- 正向因素:
- 贸易开放度
- 人力资本
- 负向因素:
- 通货膨胀
- 产出波动
这些因素在不同国家组中对税收弹性的影响存在显著差异,反映了税收系统的异质性。
政策启示
- 税收系统的弹性是财政可持续性和经济稳定的重要指标。
- 在经济收缩期间,公司所得税(CIT)和货物与服务税(TGS)在发达经济体和新兴市场中表现更为稳定,有助于财政政策的缓冲作用。
- 政策制定者应关注结构性因素(如贸易开放度和人力资本)对税收弹性的促进作用,同时减少通货膨胀和产出波动的负面影响。
- 使用面板数据方法可以有效克服单个国家数据不足的问题,但需要注意模型对数据同质性的假设可能带来的偏差。
结构清晰要点
- 长期与短期弹性:长期弹性在发达经济体中不显著高于1,而在新兴市场和低收入国家中显著高于1。
- 经济周期影响:CIT和TGS在经济收缩期间弹性更高,有助于经济稳定。
- 结构性因素:贸易开放度和人力资本提升税收弹性,而通货膨胀和产出波动降低其弹性。
- 方法论:采用FMOLS和PMG方法进行估计,以减少数据同质性假设带来的偏差。
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