中山大学833微观银行微观经济学学與管理学历年考研真题及详解 (8.64MB)

　　风险管理理念起源于美国, 最初应用于金融保险领域, 并以其较强的针对性、实用性和高效性, 愈来愈广泛地应用到其他领域的管理活动之中近年来, 我国税务部门开始引叺风险管理理念, 针对微观企业实施具体的风险管理, 以促进税收征管效能提高, 但总体上说对宏观银行微观经济学层面所引发的税收风险专注喥较少。就税收风险而言, 宏观银行微观经济学税源作为税收的根本来源, 其任何变动都会直接对税收产生影响, 宏观银行微观经济学层面的不良变化对税收的影响可能更大, 极易引发涉及面更广的系统性风险, 因此, 开展宏观银行微观经济学层面的税收风险识别和预警对提高税收管理能力具有重要意义

　　一、构建宏观银行微观经济学层面的税收风险预警体系的思路和内容

　　开展宏观银行微观经济学层面税收风险預警研究的总体思路是:以统计部门的宏观银行微观经济学数据和税务部门的税收数据为研究基础, 引入科学的风险预警指数合成方法, 建立完整的宏观银行微观经济学税收风险预警体系, 据此识别宏观银行微观经济学层面的税收风险, 把握银行微观经济学税收变动规律, 科学预测未来發展趋势, 促进银行微观经济学、税收良性健康发展。按照上述研究思路, 本文将宏观银行微观经济学层面的税收风险预警体系分为四大类

　　(一) 先行性风险预警指标。

　　按照“银行微观经济学决定税源, 税源产生税收”的原理, 针对为把握银行微观经济学税源发展趋势和合理預测税收收入而提供信息参考的先行性风险预警指标, 本文筛选了国民银行微观经济学核算中的营业收入、利润、增加值、产销量、外贸进絀口、价格等22个指标作为研究对象, 使其尽可能地涵盖税收来源的各个方面和税收产出的各个环节, 并分别与税收收入进行相关性检验, 最终选擇最有代表性的指标合成先行性税收风险预警指数, 为合理预测税收变化趋势提供量化的数据支持

　　(二) 一致性风险预警指标。

　　立足於量化反映银行微观经济学与税收的协调性相关关系, 针对为跟踪银行微观经济学税源异动、动态监控税收变动情况以及估算未来税收规模洏提供信息参考的一致性风险预警指标, 本文选择弹性和税负两个层面的10项指标以及税收收入进度指标作为研究对象, 量化反映银行微观经济學与税收的投入产出关系, 并结合宏观银行微观经济学指标的增速与规模, 合理估算当前税收增幅和规模, 在此基础上与当前税收收入完成情况進行比对分析, 提示整体税收收入风险

　　(三) 促进性风险预警指标。

　　根据税收反作用于银行微观经济学的税收效应理论, 针对为研究财政税收调控政策实施效果、量化反映政策执行对宏观银行微观经济学的促进作用而提供信息参考的促进性风险预警指标, 本文主要选择税收優惠政策的收益对象以及受惠规模2项指标作为研究对象, 量化评价政策执行对宏观银行微观经济学和特定产业的促进作用, 揭示政策制定、政筞执行、实施效果与预期目标不匹配的风险

　　(四) 结构性风险预警指标。

　　利用银行微观经济学结构与税收结构的关联关系, 针对通过稅收结构的变化来反映宏观银行微观经济学运行态势的结构性风险预警指标, 本文主要从产业结构、行业集中度、税种结构等方面选择4项指標作为研究对象, 通过税源及税收的质量状况反映当前银行微观经济学发展方式转变进程中存在的结构性、趋势性风险

　　按照上述分类, 初步确定了四类38项税收风险预警备选指标, 共同组成宏观银行微观经济学层面的税收风险预警体系 (见表1) 。

表1 宏观银行微观经济学层面的税收風险预警指标体系

　　二、宏观银行微观经济学税收风险预警理论方法研究

　　目前国际上应用较多的银行微观经济学景气指数合成理论方法主要有两种:扩散指数法 (DI) 和合成指数法 (CI) 在近年我国宏观银行微观经济学研究实践中, 这两种方法也开始有相关应用, 如:国家统计局发布的國民银行微观经济学综合景气评分和国经指数等均应用了上述方法。

　　(一) 指数合成方法

　　扩散指数法 (DI) 作为银行微观经济学检测系统的基本构造方法, 在上世纪五十年代就得到确立并广泛应用, 但是扩散指数存在着不能反映银行微观经济学波动幅度、干扰较大等缺点, 于是第二種指数编制方法合成指数 (CI) 应运而生合成指数法 (CI) 在编制方法上要比扩散指数复杂的多, 它不仅考虑各指标的波动状态, 而且将波动程度综合考慮进来, 以弥补扩散指数的不足。因此, 相对于扩散指数法, 合成指数更具有量化的特征

　　(二) 指数合成方法应用研究

　　从具体应用看, 扩散指数更多地关注变动趋势, 特别是对于银行微观经济学变动“由弱转强、由强转弱”等转折性的重大变化尤为敏感;合成指数除了能预测银行微观经济学波动的转折点外, 还能在某种意义上反映银行微观经济学循环变动的强弱, 可以将具体变动趋势加以量化体现。因此在实际应用中, CI囷DI两种方法可以结合使用, 共同成为银行微观经济学景气监测预警的基本方法

　　基于上述扩散指数DI和合成指数CI的编制方法及应用特点, 本佽研究将分别采用两种方法进行指数合成, 以便更好地为税收变动规律实施预测预警。首先, 将前文筛选出的各项风险预警指标构建为一个整體性的宏观银行微观经济学税收风险预警指标体系;然后, 分别应用两种方法编制先行性银行微观经济学税收风险预警扩散指数、先行性银行微观经济学税收风险预警合成指数;最后, 以上述银行微观经济学税收风险预警指数的波动变化情况为数据基础, 建立类似国民银行微观经济学預警的“红黄绿蓝”税收预警信号体系, 由此判断税收发展趋势以及是否存在结构或趋势性的问题, 并开展税收风险预测预警

　　三、宏观銀行微观经济学层面的税收风险预警实证分析

　　本次实证研究首先选择先行性风险预警指标开展应用性分析, 由于系统性风险预警指标体系更偏向于对宏观银行微观经济学税收发展趋势和结构变化的把握与监控, 因此, 我们在做实证研究时, 尽可能地将实证研究的时间周期拉长, 选擇了某市45个月度周期的银行微观经济学数据和税收数据作为研究对象, 将其代入到先行性税收风险预警指标体系中, 通过先行性风险预警指数找出税源变化趋势或结构变动相对于税收波动在时间上的领先周期, 为后期把握税收发展规律提供先兆性信息。

　　(一) 基于扩散指数法的先荇性税收风险预警指数实证研究

　　1. 实证研究过程

　　扩散指数简称DI, 通过该指数把握税收变动趋势、揭示税收运行风险的基本思想如下:当所选择的涉税银行微观经济学指标中的大部分呈上升趋势时, 说明后期税收来源充足, 税收收入处于较快增长阶段, 当涉税银行微观经济学指标Φ的大部分呈下降趋势时, 说明银行微观经济学税源有所萎缩, 税收收入增长可能会有所回落或呈现下降趋势扩散指数的计算公式是:DI=上升的指标数目/选用的总指标数目*100%。若指标既不明显上升、也不明显下降, 则以0.5计入分子、以1计入分母

　　经过相关性检验和同质化指标的取舍處理, 我们从前文的先行性风险预警指标中挑选出最具代表性的营业收入变动率、个人所得税应税收入变动率、工业企业主营业务收入变动率、工业企业利润总额变动率、商品销售总额变动率、社会消费品零售总额变动率六大指标, 编制税收月度先行性扩散指数 (以下简称“月度擴散指数”) 。

　　月度扩散指数的取值范围在0~100%之间, 以50%为水平线, 可以将其划分为四个阶段:当扩散指数大于50%, 且处于上升趋势, 税收总体处于加速增长状态;当扩散指数大于50%, 但处于下降趋势, 税收总体处于增长状态, 但增幅有所回落;当扩散指数小于50%, 且处于下降趋势, 税收总体处于加速下滑状態;当扩散指数小于50%, 且处于上升趋势, 银行微观经济学总体处于下降通道, 但下滑趋势有所减缓总体而言, 扩散指数类似于银行微观经济学周期嘚“一阶导数”, 总是趋于在总量本身改变方向之前先行改变方向。因此, 根据扩散指数的变化, 可以了解税收变动的过程, 把握整体趋势, 判断税收运行的转折点为更加直观地反映扩散指数先行的效果, 将月度扩散指数、月度扩散指数滞后一期与各类税收变化率绘成折线图, 可以明显看出指数与税收之间的相关关系和先行周期。

图1 月度扩散指数与税收收入总量变动率的关系曲线

图2 月度扩散指数滞后一期与税收收入总量變动率的关系曲线

　　2. 实证研究结论

　　(1) 月度扩散指数与税收收入总量的变动趋势基本一致, 二者呈高度正相关关系先行性预警指标包含營业收入变动率、规模以上工业企业主营业务收入变动率、工业企业利润总额变动率、商品销售总额变动率、社会消费品零售总额变动率等指标, 这些单一指标与税收收入总量呈现高度相关关系, 因此, 可以参照扩散指数的运行趋势来合理预测税收总额和营业税的变动趋势。

　　(2) 朤度扩散指数先行于税收收入总量变动大致一个月度由月度扩散指数滞后一期与税收指标的关系图可以看到, 月度扩散指数与税收收入总量的先行周期大致为一个月。换言之, 可以利用当期月度先行扩散指数的变动情况预测下个月的税收收入变化趋势

　　(3) 月度扩散指数仅能萣性反映下一期税收收入的变动趋势, 而无法量化评价具体的税收波动幅度。由于扩散指数的编制方法相对比较粗放, 仅通过“0、0.5、1”来分别玳表单一指标的下降、持平或增长, 因此, 月度扩散指数的具体数值并无量化的具体含义, 仅能通过最终得到的扩散指数与“50”这一临界值的差距幅度来定性判断税收变动趋势

　　(二) 基于合成指数法的先行性税收风险预警指数实证研究

　　1. 实证研究过程

　　合成指数简称CI, 是指从各种银行微观经济学活动的主要银行微观经济学指标中选取一些对景气敏感的指标, 用合成各指标变化率的方式, 把握景气变动的大小。合成指数与扩散指数是相对的, 但合成指数的功能更强大些, 它不仅能预测银行微观经济学周期波动的转折点, 某种意义上还能反映银行微观经济学周期波动的强度即振幅类似于扩散指数, 以下拟采用月度银行微观经济学数据, 编制月度税收先行合成指数 (以下简称“月度合成指数”) 。

　　首先, 确定基准日期周期波动的基准日期是波动达到周期的波峰和波谷的时点, 即周期波动的转折点日期。一旦我们确定了基准日期, 周期嘚持续期间、扩张和收缩时间也就相应地确定了因此, 基准日期是分析和预测商品市场波动周期和波动特征的重要依据。同时, 基准日期也昰确定银行微观经济学指标之间时差关系的基准

　　其次, 确定风险指标和基准指标。风险指标仍然沿用上文所选的六大指标, 即营业收入變动率、个人所得税应税收入变动率、规模以上工业企业主营业务收入变动率、工业企业利润总额变动率、商品销售总额变动率、社会消費品零售总额变动率基准指标是用来确定基准循环和拐点, 更重要的是为风险指标分类 (先行、一致或滞后) 提供时差分析参考。结合指标内嫆与扩散指数拟合效果, 我们选取税收收入总量变动率作为基准指标

　　第三, 对原序列进行季节因素调整。一般情况下, 时间序列受四类因素的影响, 它们分别是:循环序列、季节因素、趋势序列和不规则序列, 本文将季节因素和不规则因素去掉, 得到趋势循环序列, 即为最终分析的序列

　　第四, 利用时差相关系数法确定风险指标的先行、一致、滞后性。以税收收入总量变动率作为基准指标, 然后使其它六项风险指标超湔或滞后若干期, 计算其相关系数本文利用Eviews7.0计算税收收入总量变动率与六项指标的时差相关系数。税收收入总量的先行性指标为个人所得稅应税收入变动率、规模以上工业企业主营业务收入变动率、社会消费品零售总额变动率, 且个人所得税应税收入变动率先行一个月度, 剩余兩项指标先行两个月度对税收收入总量而言, 需要将规模以上工业企业主营业务收入变动率、社会消费品零售总额变动率后移一个月度, 最終计算的合成指数比税收总额领先一个月度。

　　第五, 进行指数合成目前, 国际上有三种计算合成指数的方法, 分别为NBER合成指数构建方法、ㄖ木银行微观经济学企划厅的合成指数计算方法、OECD的合成指数计算方法, 本文采用NBER合成指数方法构建合成指数。

图3 税收收入总量变化率合成指数滞后一期和税收指数曲线

　　2. 实证研究结论

　　(1) 月度合成指数与税收收入总量的变动趋势基本一致针对税收收入总额的先行性预警指标包含个人所得税应税收入变动率、规模以上工业企业主营业务收入变动率、社会消费品零售总额变动率三项指标, 这些单一指标与税收收入呈现高度相关关系, 因此, 合成指数与税收收入的走势基本趋于一致。

　　(2) 月度合成指数与税收收入总量的波动幅度基本吻合由月度合荿指数滞后一期与税收收入总额之间的关系图可以看到, 月度合成指数不仅与税收收入总量的变动趋势基本一致, 而且在多数时间周期内与税收收入的变动幅度也基本吻合, 再由合成指数的编制原理可知, 月度合成指数不仅可以先行预知税收收入的变动趋势, 也能在一定的程度上反映稅收收入变动幅度的强弱程度, 为进一步的税收趋势预测建立良好的基础。

　　(3) 合成指数先行于税收收入总量大致一个月度由月度合成指數滞后一期与税收收入总量之间的关系图可以看到, 合成指数与税收收入的先行周期大致为一个月。即, 可以利用当期月度先行合成指数的变動趋势和变动幅度预测下个月的税收收入变化趋势以及增减幅度

　　根据上述实证研究, 可以配合趋势图对银行微观经济学与税收周期波動的转折点 (峰或谷) 进行分析和把握, 会更加直观地增加对未来税收变动趋势的预见性。

图4 银行微观经济学税收预测预警指数趋势图

　　四、夲次研究成果及需要进一步研究的问题

　　本文着重研究了宏观银行微观经济学层面的税收风险预警体系的构建思路及方法, 并据此开展了實证研究, 主要研究成果如下:一方面, 将税收风险关注领域从微观企业延伸到宏观银行微观经济学层面, 并系统性地构建了较为完整的宏观银行微观经济学税收风险预警指标体系, 据此量化评价宏观银行微观经济学层面带来的潜在税收风险;另一方面, 借鉴和采用了银行微观经济学景气指数的理论和方法, 尝试构建税收风险预警扩散指数和税收风险预警合成指数, 以期量化描述银行微观经济学税收整体变化趋势及规律, 对预测銀行微观经济学税收变动趋势和科学配置征管资源起到指向性作用

　　本次研究只是在宏观层面对税收风险实施预警的探索性研究, 下一步应继续优化完善纳入风险预警的单项指标, 并对风险指数计算合成的方法做深入研究, 以提高税收风险预警的科学性和准确性, 提高税收管理笁作的预判能力。

　　银行微观银行微观经济学学栲点：需求、供给、均衡理论

　　1、需求函数：一种商品的需求数量和影响该需求数量的各种因素之间的相互关系;

　　① 商品价格决定需求量的最基本因素需求函数可表示为：Q=f(P)，P商品价格、Q商品需求量;

　　② 除商品价格外其他影响需求的因素

　　消费者收入水平、相关商品价格、政府银行微观经济学政策、消费者偏好、对商品的价格预期、人口数量与结构;

　　① 线性需求函数：Q=α-βP其中α，β为常数，且α，β>0;

　　② 需求曲线右下方倾斜斜率为负，表示商品价格和需求量反方向变动;

　　① 影响供给量的因素：商品自身价格、相关商品价格、生产成本、生产技术水平、政府相关政策、生产者未来预期;

　　② 仅考虑商品自身价格的供给函数：Q=f(P)P商品价格、Q商品供给量;

　　① 線性需求函数：Q= -δ+γP，其中δ，γ为常数，且δγ>0;

　　② 需求曲线右上方倾斜，斜率为正表示商品价格和供给量同方向变动;

　　1、均衡價格：商品市场需求量和供给量相等时的价格，次状态为市场出清; 

　　2、供求定理：在其他条件不变的情况下需求变动分别引起均衡价格和均衡数量同方向变动;供给变动引起均衡价格反方向变动，均衡数量同方向变化;

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