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太阳城娱乐管理官网 个税改革对中国宏观经济的影响:将带动国内GDP增长

2020-01-11 10:10:29

太阳城娱乐管理官网 个税改革对中国宏观经济的影响:将带动国内GDP增长

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文:苏剑  邵宇佳   陈丽娜

【摘  要】本文研究了个税改革对中国宏观经济的影响。在居民收入方面,一方面,通过收入例举法计算新应纳税额、每月少交税额以及减税比例表明,个税改革对不同收 入阶层居民的影响存在明显差异。另一方面,在其他所得上,对综合所得收入较低的群体来说,其劳务报酬、稿酬、特许权使用费适用的税率将显著降低,而对综合所得收入较高的群体来说,其他所得适用的税率将显著提升。在宏观经济方面,本次个税改革所释放的税收减免必然会引起消费扩张,进而带动国内GDP增长。若以2017年GDP(82.71万亿)为例,则本次个税改革可以拉动中国GDP增长0.87个百分点。

【关键词】  个税改革;居民收入;宏观经济

Absrtact:Thispaper studies the effects of tax reform on the macroeconomy. In terms ofresident income, on the one hand, the calculation of the new taxable amount,the tax reduction amount per month and the tax reduction ratio through theincome example method shows that there is a significant difference in theimpact of the individual tax reform on the residents of different incomegroups. On the other hand, in other earnings, the tax rate applicable to laborremuneration, author remuneration, and royalties will be significantly reducedfor the group with comprehensive lower income, while the tax rate applicablefor other incomes will be significantly higher for those with higher comprehensiveincomes. In terms of macroeconomics, the tax reductions and exemptionsimplemented by this tax reform will inevitably lead to the expansion ofconsumption, which in turn will drive the growth of domestic GDP. By taking GDP(82.71 trillion) in 2017 for example, this tax reform can pull the GDP of Chinaby growth of 0.87 percentage points.

Keywords: Individual Income Tax Reform; Resident Income;Macroeconomics

三、个税改革对宏观经济的影响

为了研究个税改革对整体宏观经济的影响,关键是确定适用于中国的收入分布曲线,将中国不同收入阶段的就业人数描绘出来,然后参照个税改革前后的纳税制度计算总体个人所得税的变化程度,之后主要是测算出个税变化对国内整体消费的影响,最终延展至对国内GDP的影响。

关于中国收入分布曲线,已有不少学者采用了不同分布函数进行了拟合,例如,王海港(2006)利用帕累托分布拟合了中国1988年和1995年的居民收入;毛亮(2009)等采用伽马分布拟合了中国城镇家庭2005-2007年的工薪收入;王增文(2009)通过拟合中国农村居民收入分布函数发现,对数正态分布的拟合结果较好;段景辉和陈建宝(2010)的研究结果表明,中国各地区城乡人均收入的对数服从由帕累托分布、正态分布和指数分布构成的混合分布;胡志军等(2011)采用不同分布函数拟合中国城乡居民的收入分布,结果发现,B2(thebeta distribution of the second kind)的拟合效果最好;胡志军(2011)采用1985-2009年的中国城镇居民收入数据拟合各类分布函数,发现GB2(thegeneralized beta distribution of the second kind)优于B2,是拟合中国居民收入分布最好的分布函数,同时也得到了陈建东等(2017)的验证。鉴于此,本研究借用陈建东等(2017)拟合的GB2分布作为当前中国城镇单位就业人员的收入分布函数。

但是,考虑到陈建东等(2017)拟合GB2分布采用的数据是国家统计局提供的2011年中国城镇单位就业人员分组收入数据,但也是当前可以获取的最新分组收入数据(后期统计局没有再更新此类数据),所以本研究并没有重新获取数据并重新进行参数估计,而是在假定全国收入分布不变的前提下,对分布曲线的社会整体平均工资进行了调整,使得调整后的分布曲线整体均值等同于统计局公布的2017年社会城镇单位就业人员平均工资,即74318元。同时,根据统计局公布的2017年城镇单位就业人员工资总额为129889.1亿元,计算得出2017年城镇单位就业人员数为17477万人。图4给出了当前中国的城镇居民收入分布曲线。

首先,根据图4显示的收入分布图和累计分布曲线探究个税改革对纳税群体变动的情况,可以发现,年收入为6万元以下的就业人数占比37.71%,即意味着个税改革后个人所得税纳税额为零的城镇就业人员占总就业人数的37.71%。然而,在个税改革前,只有年收入4.2万元以内免征个人所得税,且其占比仅为11.39%。由此可见,此次个人所得税改革使得免征个人所得税的城镇就业人员比例扩大了26.32个百分点。除此之外,个税改革还包含了累进税率的变动,根据收入分布图和累计分布曲线计算个税改革前后对应税率纳税人数可以发现(表4),本次个税改革扩大了免税和3%税率的就业人员,扩大比例分别是26.32%和16.32%,占城镇单位就业总人数由37.71%上升至80.35%。而相应减少的则是纳税比率为10%、20%和25%的就业人员,对应人数占比分别减少了23.77%、15.64%和3.23%。由此可见,本次个税改革主要受惠于原先纳税比率在20%以下的就业群体。

然后,根据图4显示的收入分布图和累计分布曲线探究个税改革对各收入阶段城镇就业人数的总体情况。通过数据计算表明(表5所示),年收入区间在6万-9万元的城镇就业人数占比最大,达到了38.1%,其次是年收入区间在4万-6万元的城镇就业人数,占比28.4%。此外,可以进一步发现,年收入低于9万元的城镇就业人数占比高达75.8%,即约四分之三的城镇就业人数年收入低于9万元。

之后,根据图4显示的收入分布图和累计分布曲线探究个税改革对各收入阶段城镇就业人员纳税额的变化情况。通过数据计算表明(如图5所示),年收入在9万-12万元的城镇就业人员是纳税大军,纳税总额485.6亿元,占总城镇单位就业人数的15.61%,其次是12万-15万元的城镇就业人员,纳税总额439.5亿元,占总城镇单位就业人数的5.3%。值得注意的是,个税改革前年收入在6万-9万元的城镇就业人员是第二大纳税群体,但个税改革后,列为第三大纳税群体了。可见此次个税改革对该收入区间的受惠较大。此外,通过对比个税改革前后各收入阶段的纳税数额,发现整体减税比重随着年收入的增加而下降。其中,4万-6万元的减税比重最大,主要是受益于个税起征点的提高。从图5可以发现,年收入在18万元以下的城镇居民可以实现50%以上的减税比重。因此,从整体来看,对于中低收入就业人员而言,个税改革的减税力度显著,况且这还未考虑专项税扣除的情况。

最后,利用拟合的收入分布函数采用2017年的收入和就业数据计算个税改革后城镇单位就业人员总体减税额约为3517亿元,具体如图6所示。从图中可以发现,年收入在9万-12万元的就业群体减税效果最大,达到了1020.9亿元的减税额度,占总减税额的29%;其次是年收入在6万-9万元的就业群体,减税额度达到了990.4亿元,占总减税额的28%。从而进一步表明此次减税主要惠及年收入在9万-15万元的就业群体。

那么,本次个税改革所释放的税收减免必然会引起消费的扩张,进而带动国内GDP的增长。借鉴杨旭等(2014)的研究结论,即分层次边际消费倾向的估计值(表6),根据图4的累积分布曲线和图6减税额可以估算出本次个税改革可以带动消费扩张2236亿元,若考虑支出乘数,则通过取各层次边际消费倾向的均值计算得到消费乘数为3.21,那么最终可以扩大消费支出7176亿元。若以2017年的GDP(82.71万亿元)为例,则本次个税改革可以拉动中国GDP增长0.87个百分点。

参考文献:

[1]胡志军,刘宗民,龚志民. 中国总体收入基尼系数的估计:1985-2008[J].经济学(季刊), 2011(4).

[2]胡志军. 基于分组数据的基尼系数估计与社会福利:1985-2009年[J].数量经济技术经济研究, 2012(9).

[3]陈建东,程树磊,蒲明. 如何准确地拟合居民的收入分布[J].北京工商大学学报, 2017(3).

[4]杨旭,郝翌,于戴圣. 收入差异对总体消费的影响——一个数值模拟研究[J].数量经济技术经济研究, 2014(3).

(* 苏剑、邵宇佳、陈丽娜,北京大学经济学院。责任编辑:吴思)

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