四川省税收影响因素分析
四川省旅游业对税收的贡献
四川省旅游业对税收的贡献作者：许瑞刘锦扬来源：《今日财富》2017年第22期旅游业作为我国经济发展中的新“增长点”和部分地区经济的支柱产业，其对财政收入的税收贡献究竟有多大，是国家和地方政府都十分关心的重要问题，因而需要对其进行科学、客观的分析和评价。
本文我们采用“分类测算法”，测算四川省旅游业对全省税收的贡献程度。
一、旅游活动对税收的贡献层次旅游业对税收的贡献是指因旅游活动而产生的税收。
旅游业的综合性行业特征和对经济的广泛涉及使旅游活动对地方税收的贡献来自不同的层面：一是直接贡献（核心产业层的贡献）——直接来源于旅游经济活动的税收。
二是间接的税收贡献（关联产业层的贡献）——因旅游活动带来的关联产业的税收贡献。
二、测算方法及理论依据本研究采用“分类测算法”测算旅游业税收。
该方法测算过程中采用的旅游总收入构成分类是根据对不同层次旅游者消费支出去向的抽样调查确定的，具有合理性；各相应行业的税收征收比率是国家政策规定，具有合法性。
因此，依此方法计算旅游行业的税收贡献是可行的。
测算的步骤：（一）对旅游收入进行分类按抽样得到的旅游者消费构成，将旅游总收入分为交通、住宿、餐饮、景区游览、娱乐、邮电通信、购物、其它等8方面的收入。
（二）确定旅游收入的分类计税税率由于旅游收入涉及多种税收，计税方法和税率不同，因此必须按照税种把旅游收入分为不同类型，并确定相应的计税税率。
主要相关税种包括：营业税、增值税、附加税、所得税。
（三）计算分类税收并汇总得到总税收各项税收=各项收入×各项计税税率最后，汇总计算各项税收即为旅游业拉动的总税收。
三、旅游税收的测算结果本部分所采用的数据主要来源于四川旅游政务网和2016年四川省游客旅游消费抽样调查数据。
根据表1计算得到的旅游收入构成比例，以此计算2016年四川省旅游业分类收入构成。
分类税收汇总便得到2016年四川省旅游业总税收为724.77亿元，与2015年相比增加了141.23亿元，增幅为24.20%。
四川个体户税收政策
四川个体户税收政策
四川个体户是指独立从事生产经营活动的自然人，包括个体工商户和个人独资企业。
针对四川个体户的税收政策主要包括以下几个方面：
一、税种及税率
四川个体户主要涉及的税种包括增值税、所得税、城市维护建设税、教育费附加、地方教育附加等。
其中，增值税的税率有13%、9%、6%三档，根据不同的行业和产品类别适用不同的税率；所得税则按照企业所得税法的规定计算，税率为20%。
二、税收减免
为鼓励个体户的发展，四川省实行了一系列税收减免政策。
例如，对个体工商户的销售额在15万元以下的部分，可以免征增值税；对个人独资企业的年应纳税所得额在5万元以下的部分，可以减半征收企业所得税；对符合条件的个体户，可以享受退税等优惠措施。
三、税收优惠
为鼓励个体户在税收方面积极履行社会责任，四川已出台了一系列税收优惠政策。
例如，对个体工商户在雇用残疾人就业方面的支出，可以按照实际支出的50%予以扣除；对个人独资企业在技术创新方面支出的专利申请费用等，可以按照实际支出的50%予以扣除。
总体来说，四川省的个体户税收政策旨在减轻企业负担，鼓励创新创业，促进经济发展。
个体户可以根据自身的实际情况，选择最适合自己的税收方案，以获得更多的发展机遇。
四川省工业绿色全要素生产率及其影响因素
四川省工业绿色全要素生产率及其影响因素近年来，绿色生产已成为全球范围内的热门话题。
其中，四川省也在积极推进工业绿色生产。
绿色全要素生产率是衡量绿色生产的重要指标之一，本文将对四川省工业绿色全要素生产率及其影响因素进行分析。
四川省工业绿色全要素生产率的计算方法是：绿色全要素产出 / 绿色全要素投入。
其中，绿色全要素生产率指标由绿色经济评价指标、产出指标、投入指标三部分组成。
具体地说，绿色经济评价指标包括节能减排、清洁生产、环保概念、资源利用效率等；产出指标包括主营业务收入、利润、税收等；投入指标包括劳动力、资本和能源等。
根据四川省工业绿色全要素生产率数据，从2014年开始，四川省的工业绿色全要素生产率呈现先升后降的趋势。
具体地说，2014年到2016年四川省工业绿色全要素生产率逐年升高，2017年则达到了高峰，但从2018年开始，四川省工业绿色全要素生产率开始下降，至2019年时也未能回升。
1. 技术创新技术创新是提升工业绿色全要素生产率的重要途径。
借助科技创新，可以提高资源的利用效率、节约能源、降低污染排放等，从而提高绿色全要素生产率。
因此，技术创新对于工业绿色全要素生产率的提升至关重要。
2. 行业结构调整工业绿色全要素生产率与行业结构密切相关。
在传统产业和新兴产业共存的情况下，优化行业结构，发展新兴产业，并适时淘汰淘汰落后的传统产业，可以提高绿色生产的比重，进而提高绿色全要素生产率。
3. 管理水平提高管理水平是影响绿色全要素生产率的重要因素。
在绿色经济的背景下，掌握清洁生产技术，进行节能减排，降低排放等，需要具备高素质的管理人才。
因此，提高管理水平，加强对环境保护和节能减排的认识和意识，是提高工业绿色全要素生产率的重要因素。
4. 政策引导政策引导是提高工业绿色全要素生产率的外部保障。
政府部门可以出台一系列的政策措施，如减税、补贴等，以鼓励企业在环保、节能等方面的投入，从而提高工业绿色全要素生产率。
四川省国家税务局关于推行税收优惠监控管理系统V2﹝1﹞.0的通知
乐税智库文档财税法规策划 乐税网四川省国家税务局关于推行税收优惠监控管理系统V2﹝1﹞.0的通知【标 签】税收优惠监控【颁布单位】四川省国家税务局【文 号】川国税函﹝2006﹞232号【发文日期】2006-09-19【实施时间】2006-09-19【 有效性 】全文有效【税 种】征收管理各市、州国家税务局，省局直属税务分局： 税收优惠监控管理系统V2.0升级工作已于近期完成并通过省局检查验收，省局决定于10月1日起在全省国税系统试运行。
为确保该系统如期推行，现将推行工作的有关事项通知如下： 一、推行工作安排 税收优惠监控管理系统V2.0的推行工作分为四个阶段进行。
第一阶段：动员培训。
省局已于8月24日完成对各市、州局法规科(处)长、信息中心负责人培训，各地应于9月25日前完成对干部的动员培训工作，确保相关的干部了解推行税收优惠监控管理系统V2.0的目的意义，掌握升级的内容和操作规程，做到熟练操作。
同时，要做好对纳税人的宣传培训，使享受税收优惠的纳税人掌握申报要求及数据填报规定。
第二阶段：用户设置。
各地于9月30日前完成系统初始化，将税收征管信息管理系统(以下简称CTAIS)中税务机构和税务人员信息导入税收优惠监控管理系统V2.0，并完成本单位用户权限和传递关系设置工作。
第三阶段：数据清理。
各级国税机应于10月15日前对CTAIS和原税收优惠监控管理系统中的税收优惠数据信息进行清理，如属CTAIS中已有的税收优惠数据信息，可直接导入税收优惠监控管理系统V2.0；如属CTAIS中没有的税收优惠数据信息，则要及时进行核实并将正确的数据信息录入税收优惠监控管理系统V2.0，确保数据清理的真实准确。
第四阶段：数据导入和录入。
各级国税机关在10月30前将所清理的税收优惠数据信息全部导入和录入税收优惠监控管理系统V2.0。
导入和录入的数据包括：纳税人基础信息，享受税收优惠政策认定，税收优惠数据申报信息，税收优惠税额的用途和产生的社会经济效益信息等。
计量经济学论文研究主题选取
1、政府间策略性博弈中的FDI区位选择研究〔1〕我国外商直接投资的空间分布结构分析结合外商直接投资理论、新地理经济学理论、空间经济学理论，运用Moran指数、Moran 散点图、Moran’I、Geary’C、局部Moran、局部Geary与LISA等指标从全域与局域两个层面考察我国FDI的区域空间及产业空间的关联性，包括FDI的区域分布、FDI的产业分布是否存在地理上的结块效应，以及这种集聚特征的时空跃变规律。
〔2〕我国地方政府间的策略性博弈行为分析基于空间经济分析理论，本部分将总结归纳某地方政府支出决策与其它政府支出决策之间的关系，即影响地方政府支出规模与结构决策的因素应包括：自身预算约束、其它政府的同期博弈、其它政府的跨期博弈。
在此基础上，拟运用空间动态面板模型，考察地方政府尤其是在财政政策上的竞争和博弈行为，包括同期外溢效应、时间滞后效应与跨期外溢效应。
〔3〕地方政府间策略性博弈行为影响FDI区位选择的理论机制基于“第三方效应”理论，构建由某地方政府、其它政府与外资企业三方参与的两阶段博弈模型，试图阐明地方政府间策略性博弈行为影响FDI区位选择的机理：①政府间相对竞争的强弱会影响两区域内外资企业的相对生产成本，影响外资企业的生产决策；②政府间竞争的外溢效应会改变本区域外资企业生产总成本；③不同产业对于地方政府竞争行为引致的生产成本变化的敏感性差异，会导致产业空间分布的变化。
〔4〕地方政府间策略性博弈行为影响FDI区位选择的经验检验基于上述模型分析，结合FDI区位选择理论，采用空间滞后模型、空间误差模型等空间计量模型，建立地方政府间策略性博弈行为影响FDI的实证模型，验证地方政府竞争的同期外溢效应、时间滞后效应与跨期外溢效应对FDI流入及FDI产业结构的影响，并结合不同的空间权重矩阵以及不同的“距离”范围，考察这种影响效应的差异性。
〔5〕有效利用地方政府间策略性博弈行为优化FDI的策略研究着重从以下两个方面就优化FDI从地方政府竞争行为视角提出相关对策：一是如何充分考虑与邻近区域政府在政策上可能存在的冲突，充分运用本区域政策促进区域要素结构提升与环境改善，强化本省政府行为尤其是财政行为的引资效应。
营业税改革对地方财政收入的影响
营业税改革对地方财政收入的影响一、引言在我国现行税制结构中，增值税和营业税是最为重要的两个流转税税种。
增值税覆盖了除建筑业之外的第二产业，第三产业的大部分行业则课征营业税。
但随着市场经济的发展，这种税制显现出其不合理性。
其一，营业税征税时不能对进项进行扣除，存在重复征税的问题，增值税和营业税并行，破坏了增值税的抵扣链条。
增值税具有“中性”的优点，即在筹集政府收入的同时并不对经济主体施加“区别对待”，客观上有利于引导企业在公平竞争中做大做强。
但要充分发挥增值税的中性效应，前提之一就是税基尽可能宽广，最好包含所有的商品和服务。
而现行税制中，增值税征税范围较狭窄，导致其中性效应大打折扣。
其二，将大部分第三产业排除在增值税的征税范围之外，对服务业发展造成了不利影响。
其三，两套税制并行造成了税收征管实践中的一些困境。
比如，在现代市场经济中，商品和服务捆绑销售的行为越来越多，要准确划分商品和服务各自的比例也越来越难。
在新形势下，逐步将增值税征税范围扩大至全部的商品和服务，以增值税取代营业税，符合国际惯例，是必然选择。
二、问题及分析在我国的税收收入结构中，营业税是仅次于增值税、企业所得税的第三大税种，营业税更是地方政府财政税收收入的主要来源。
进行营业税改革，最主要的问题是：第一，营业税税率较低，目前我国营业税的实际税率为3%到5%，远远低于增值税17%的标准税率，营业税改增值税后，新增值税的税率怎么设置是个问题；第二，营业税是地方政府的主要税种，属于中央营业税的只有铁路运输、各银行总行等少数企业集中缴纳的部分，除此以外的其他部分全部属于地方所有，而目前的增值税是中央和地方的共享税，中央和地方按75：25的比例共享增值税，如果将地方的营业税改成与中央共享的增值税，势必对地方政府的财政收入造成冲击。
第三，各个地方政府的税收来源不同，有些省区工业发达，增值税占比较大，有些省区服务业相对发达，营业税税基大，营业税改证增值税后，如果在中央和地方在税收分成比例上全国一致，势必造成各地财政税收收入改革前后的落差不相同，造成地区间的不公平。
四川省国家税务局关于固定业户总分支机构增值税汇总纳税有关税收管理事项的公告
四川省国家税务局关于固定业户总分支机构增值税汇总纳税有关税收管理事项的公告文章属性•【制定机关】国家税务总局四川省税务局•【公布日期】2014.09.25•【字号】四川省国家税务局公告2014年第13号•【施行日期】2014.11.01•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】增值税正文四川省国家税务局关于固定业户总分支机构增值税汇总纳税有关税收管理事项的公告（四川省国家税务局公告2014年第13号）根据《四川省财政厅四川省国家税务局关于固定业户总分支机构增值税汇总纳税有关事项的通知》（川财税〔2014〕20号）（以下简称《通知》）规定，现对四川省固定业户总分支机构增值税汇总纳税有关税收管理事项公告如下：一、适用《通知》中规定的汇总纳税办法的固定业户应为增值税一般纳税人。
二、总分支机构当月应纳增值税的计算和缴纳总机构按月汇总计算总机构及全省所属分支机构销项税额和进项税额及汇总应纳增值税额，按《通知》第五条规定的分配比例计算出总机构及各分支机构的汇总应纳增值税额。
其计算方式为：（一）总机构：每月计算出汇总应纳增值税额后，向总机构主管国税机关缴纳总机构当月应纳税额。
当月汇总应纳增值税额＝（总、分支机构当月销项税额－总、分支机构当月进项税额＋简易计税办法计算的应纳增值税额）总机构当月应纳税额＝当月汇总应纳增值税额×2%＋（当月汇总应纳增值税额×98%）×（当月总机构实现的销售额/当月总、分支机构全部销售收入）×100%（二）分支机构：每月按当月汇总应纳增值税额扣除当月总机构缴纳应纳增值税额后，按各分支机构实现的销售额比例进行分配并由总机构统一申报缴纳。
分支机构当月应纳增值税额＝（当月汇总应纳增值税额×98%）×（当月分支机构实现的销售额/当月总、分支机构全部销售额）×100%三、总分支机构税务登记、一般纳税人资格认定、发票领购及增值税防伪税控系统等税收日常管理工作分别由其总分支机构所在地的主管国税机关负责。
浅谈税收分析报告的写作
浅谈税收分析报告的写作2009-07-16浅谈税收分析报告的写作●孙远杨明税收分析是我们基层税收征管人员在实际税收征管中的重要工作之一，而税收分析报告的写作则是税收分析的重要环节。
现笔者结合日常工作对税收分析报告写作谈点粗浅认识。
一、税收分析报告概念税收分析报告是从税务部门的整体角度出发，以准确的税务统计资料和有关情况为依据，运用统计特有的方法，研究反映税收征收、税源变动等税收现象的内在联系、以及相关的社会经济现象、情况和问题的一种文章。
二、税收分析报告作用（一）税收分析报告是表现税收成果的最好形式。
税收成果以文章形式表现比单纯用表格、图形等更能充分表现“活”情况，以及它们所不能表现的定性分析与定量分析相结合的特点。
（二）税收分析报告是税务管理活动中进行决策和实施监督的有利工具。
通过报告的研究分析，发现问题，找出原因，提出建议，为决策和监督服务。
（三）税收分析报告能反映国家经济及税收政策贯彻执行情况。
（四）税收分析报告表现税务工作在国民经济活动中的重要作用。
通过税收分析报告能使社会公众深刻了解税务工作动态、征管措施、税收规模、税收水平、税收结构等情况。
（五）税收分析报告能为实施科学化、精细化管理服务。
税务管理是一项极为复杂的系统工程，通过统计分析研究，揭示其内在联系及规律性，可以指导我们更好地开展工作。
（六）税收分析报告是提高税务干部综合素质的一种途径。
通过税收分析报告的写作可以提高税务干部的政策理论水平和业务知识水平，增强分析问题、解决问题的能力和写作能力。
三、税收分析报告特点（一）税收分析报告从文种上来说属于公务文书，从文体上来说属于应用文。
因而它具有公务文书和应用文特点的共性：1.实用性。
解决实际问题，达到某种目的而写作。
2.真实性。
真实是应用文和公务文书的生命。
用真材、叙真事、说真话、讲真理。
3.时效性。
在一定时间发挥作用。
4.程式性。
一般具有规范的行文格式、习惯用语、结构安排等。
（二）由于税务工作的基本性质、税收分析方法以及独特的表达方式决定了分析报告是一种专业性、综合性、政策性都较强的应用文。
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四川省税收影响因素分析摘要：税收是我省财政收入的重要组成部分，对维持社会稳定和促进经济增长有很大的作用。
影响税收收入的因素来自于很多方面，从生产总值，财政支出，进出口总额，居民人均消费水平和职工工职总额这五个方面进行研究，得出税收与这五者的关系，为现行政策提供参考。
本文对我省自1990年至2009年的税收收入的主要因素进行实证分析。
选取的自变量有生产总值、财政支出、职工工职总额，进出口总额、居民人均消费水平。
然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件，采取逐步回归，异方差检验等对模型进行影响因素进行筛选，用最小二乘法对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
得出的结论是——国内生产总值、财政支出等是影响税收收入的主要因素。
关键词：税收收入，财政支出，职工工职总额，生产总值，最小二乘法，逐步回归，异方差检验。
一、问题的提出改革开放以来，我省经济高速增长，1978-2009年的31年间，我省生产总值增长到14151.28亿元，一跃成为全国经济大省。
随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，我省的财政收支状况也发生了很大的变化，我省的税收收入2009年已增长到886.6725亿元，31年间平均每年增长8.858%。
税收作为财政收入的重要组成部分，在民族经济发展中扮演着不可或缺的角色。
为了研究影响我省税收增长的主要原因，分析税收收入的增长规律，以及预测中国税收未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型进行实证分析。
二、模型设定影响税收收入的因素有很多，为了全面反映四川税收增长的全貌，我们选用“四川财政收入”中的“各项税收”（即税收收入（Y））作为被解释变量，反映税收的增长；选择“生产总值（X1）”作为经济整体增长水平的代表；选择“财政支出（X3）”作为公共财政需求的代表；选择“职工工职总额（X2）”作为员工工资水平代表，选择“进出口总额（X4）”作为对外经济贸易的发展水平，选取“居民人均消费水平(X5)”作为居民消费的代表。
另外，由于影响税收收入的因素比较多，在本文中我们就选取以上五个变量作为分析。
设定模型为，Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4 +β5X5 +u其中，Y—税收收入；X1—生产总值；X2—职工工职总额；X3—财政支出，X4—进出口总额，X5—居民人均消费水平。
三、样本数据的选本课题以《四川统计年鉴1990-2010》为资料来源，使用了1990-2009年四川的生产总值、职工工职总额、财政支出、进出口总额，、居民人均消费水平等作为研究对象。
四．经济计量模型的建立1.1、统计分析Y X5 X4 X3 X2 X1 Mean 272.7195 2834.224 66.75183 807.7583 614.3599 5015.064 Median 186.2649 2449.005 44.01070 407.7511 417.7602 3788.660 Maximum 886.6725 6863.000 242.2728 3590.718 2076.469 14151.28 Minimum 69.44910 706.1400 13.63200 106.9153 129.4823 890.9500 Std. Dev. 232.1998 1775.860 65.04012 957.4212 539.3301 3856.106 Skewness 1.455677 0.785267 1.730600 1.850798 1.758024 1.067150 Kurtosis 4.035921 2.752142 4.887326 5.495538 5.207429 3.139291Jarque-Bera 7.957596 2.106677 12.95158 16.60793 14.36279 3.812199 Probability 0.018708 0.348771 0.001540 0.000248 0.000761 0.148659Sum 5454.389 56684.48 1335.037 16155.17 12287.20 100301.3 Sum Sq. Dev. 1024418. 59919913 80374.13 17416450 5526663. 2.83E+08Observations 20 20 20 20 20 20 2.2 、时间序列趋势线3、建立税收收入依赖于职工工资总额等影响因素的一个5元线性回归模型:Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4 +β5X5 +u用Eviews对各地区与税收收入同期的元线性回归分析的结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/25/11 Time: 17:35Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 81.04876 15.10727 5.364884 0.0001X1 0.102254 0.021888 4.671781 0.0004X2 -0.171136 0.077407 -2.210852 0.0442X3 0.154170 0.040075 3.847028 0.0018X4 -0.282454 0.393884 -0.717099 0.4851X5 -0.113498 0.038757 -2.928422 0.0110R-squared 0.997145 Mean dependent var 272.7195Adjusted R-squared 0.996125 S.D. dependent var 232.1998S.E. of regression 14.45437 Akaike info criterion 8.423195Sum squared resid 2925.002 Schwarz criterion 8.721915Log likelihood -78.23195 Hannan-Quinn criter. 8.481508F-statistic 977.8389 Durbin-Watson stat 1.894124Prob(F-statistic) 0.000000从上面实证分析结果中我们可以得到: 可决系数=0.997145 修正可决系数=0.996125 f值=977.8389，D-W值=1.894124（1）经济学检验：模型估计结果说明：在假定其他变量不变的情况下，四川省的税收额每增加1个单位，生产总值就会增加0.102254个单位；在假定其他变量不变的情况下，四川省的税收额每增加1个单位，职工工职总额就会减少0.171136个单位。
在假定其他变量不变的情况下，四川省的税收额每增加1个单位，财政支出就会增加0.15417个单位；在假定其他变量不变的情况下，四川省的税收额每增加1个单位，进出口总额就会减少0.282454个单位四川省的税收额每增加1个单位，居民人均消费水平就会减少0.1113498个单位。
而这些变量的符号有些与经济学理论分析与经验判断不一致，模型中的解释变量间可能存在多重共线性。
（2）统计学检验：1）拟合优度：由表中数据可得：2R=0.997145，修正的可决系数为2R=0.996125，这说明模型对样本的拟合很好。
2）F检验：针对:,给定显著性水平，在F分布表查出自由度为k=5和n-k-1=14的临界值F（k,n-k-1）=F(5,14)=2.96.，表中F=977.8389>2.96，应拒绝原假设:，说明回归方程显著，即X1,X2,X3,X4,X5对Y有显著影响。
3）t检验：分别针对，给定显著水平，查t分布表得自由度n-k-1=14临界值t（14）=2.145。
其中X4没通过T检验X2的T检验也不显著，因此，我们需要对方程进行计量经济学检验以修正模型。
T检验公式：（n-k-1）n为样本数，k为解释变量个数（3）计量经济学检验①时间序列平稳性检验表4 ADF检验结果表Null Hypothesis: Y has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=4)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic 7.019256 1.0000Test critical values: 1% level -3.8315115% level -3.02997010% level -2.655194*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observationsand may not be accurate for a sample size of 19Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(Y)Method: Least SquaresDate: 06/25/11 Time: 19:04Sample (adjusted): 1991 2009Included observations: 19 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.Y(-1) 0.242040 0.034482 7.019256 0.0000C -15.17602 10.39219 -1.460330 0.1624R-squared 0.743474 Mean dependent var 43.01176Adjusted R-squared 0.728384 S.D. dependent var 52.41708S.E. of regression 27.31812 Akaike info criterion 9.552278Sum squared resid 12686.75 Schwarz criterion 9.651693Log likelihood -88.74664 Hannan-Quinn criter. 9.569103F-statistic 49.26996 Durbin-Watson stat 2.167593Prob(F-statistic) 0.000002ADF= 7.019256，大于在三种水平下，即1%、5%、10%的值，所以该时间序列数据具有平稳性。