（管理科学与工程专业论文）地方财政一般预算收入预测模型研究——以浙江省为例.pdf

y8 67 8 3 浙江大学硕士学位论文地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为例 摘要 地方财政收入不仅是国家财政收入的重要组成部分，也是各级地方政府 行使其财政职能的重要保障，建立科学合理的地方财政收入预测模型，提高 预测精确性，为政府编制预算、制定财政支出计划提供更有利的数据支持， 是地方政府的一项重要工作。 目前我国地方政府构建地方财政收入预测模型的水平参差不齐；由于产 业结构和经济发展水平的限制，各地方政府财政收入预测模型之间也不具有 共享性；而浙江省在财政收入预测模型的研究方面较少有研究成果，研究空 白较多。 因此本论文结合地方财政收入的构成内容以及结构特点，在充分考虑经 济决定财政及其他各种因素对财政收入影响的前提下，按照定性与定量分析 相结合的原则，使用传统的时间序列方法、多元回归方法以及基于学习理论 的s v m 方法分别对一般预算收入以及其中的主要税种建立单项预测模型，最 后引入组合预测方法将上述三种方法有效结合，在浙江省实际数据的支持下 建立了较为完整的地方财政一般预算收入预测模型，预测出浙江省“十五” 期间的地方财政一般预算收入。 本研究主要的贡献在于以定性与定量结合的实证方法建立了地方财政收 入预测模型，在地方财政收入预测模型的研究方面作出了重要尝试，并得到 一定的经验和成果，对于浙江省以及其他各地方政府建立财政收入预测模型 有一定的参考价值。通过对模型构建中的主要预测方法进行了比较分析，得 到结论认为比起复杂的预测模型，简单的指数平滑模型成本较小且表现并没 有显著低于复杂预测模型；回归模型表现稳定，能够有效弥补指数模型对结 构交化不敏感的缺陷；在时间序列结构表现不稳定时，引入多种预测方法能 够有效的利用各种信息，降低模型预测误差。 关键词：地方财政，一般预算收入预测模型，s v i , 岭回归，组合预测 浙江大学硕士学位论文 地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为例 a b s t r a c t l o c a lg o v e r n m e n tr e v e n u ei sn o to n l ya l li m p o r t a n tp a r to fn a t i o n a lf i n a n c i a l r e v e n u e ，b u ta l s oas i g n i f i c a n tg u a r a n t e ef o rd i f f e r e n tl e v e l so fr e g i o n a lg o v e m e m e n t s t op u tt h e i rf i n a n c i a lf u n c f i o n si n t ou s e i ti so fg r e a ti m p o r t a n c et oe s t a b l i s ha s c i e n t i f i ca n dr e s o n a b l ef o r c a z t i n gm o d e lo fr e g i o n a lf m a n c i a lr e v e n u e ，t oi m p r o v et h e p r e c i s i o no ff o r c a s t i n ga n dt op r o v i d em o r ev a l u a b l ed a t af o rg o v e r n m e n t st om a k e b u d g e t sa n df i n a n c i a le x p e n d i t u r ep l a n s a tp r e s e n lt h ea b i l i t yo fd i f f e r e n tr e g i o n a l g o v e r n m e n t so ne s t a b l i s h i n gf o r c a s t i n gm o d e lo ff i n a n c i a lr e v e n u ev a r i e s d u et ot 1 1 e d i f f e r e n c e so fi n d u s t r i a ls t r u c t u r e sa n de c o n o m i cd e v e l o p m e n t so fd i f f e r e n tr e g i o n s ， t h e i rf o r c a s t i n gm o d e l sc a nn o tb es h a r e db ye a c ho t h e r m i l et h e r ea r en o tm a n y r e s e a r c h e sa b o u tf o r c a s t i n gm o d e l so ff i n a n c i a lr e v e n u ea n ds t i l lm a n yr e l e v a n t r e s e a r c h e sw a i t i n gt ob em a d ei nz h e j i a n gp r o v i n c e a sar e s u l t ，t h i sp a p e r , c o m b i n i n gt h ec o n t e n t sa n ds t r u c t u r e so fr e g i o n a l f i n a n c i a lr e v e n u ea n df u l l yt a k i n gj n t oc o n s i d e r a t i o n t h ee c o n o m i ca n do t h e r i n f l u e n t i a lf a c t o r so ff i n a n c i a lr e v e n u e ，a c c o r d i n gt ot h ep r i n c i p l eo fi n t e g r a t i n g q u a n l i t a t i v ea n dq u a n t i t a t i v ea n a l y s i s ，m a k e su s eo ft r a d i t i o n a lt i m es e q u e n c i a l m e t h o d m u l t i m e t ar e g r e s s i o na sw e l la ss v mt oe s t a b f i s hs i n g l ef o r c a s t i n gm o d e l s f o rg e n e r a lb u d g e tr e v e n u e sa n ds e v e r a lm a i nt a xt y p e s i tc o m b i n e st h ea b o v et h r e e m e t h o d sb yi n t r o d u c i n gc o m b i n i n g f o r c a s t i n gm e t h o d se f f e c t i v e l y , a n de s t a b l i s h e sa r e l e t i v e l yi n t e g r a t e df o r c a s t i n gm o d e lo fr e ：百o n a l f i n a n c i a lb u d g e tr e v e n u e so nt h e b a s i so fr e a ld a t ao fz h e j i a n gp r o v i n c ea sw e l la sf o r c a s t st h eg e n e r a lb u d g e tr e v e n u e o fr e g i o n a lf i n a n c ef r o m2 0 0 6t o2 0 1 0i nz h e j i a n gp r o v i n c e t h em a j o rc o n t r i b u t i o n so ft h i sp a p e ra r ei te s t a b l i s h e sas c i e n t i f i ca n dr e s o n a b l e r e v e n u ef o t e a s t i n gm o d e lf o rr e g i o n a lf i n a n c ew h i c hi sv a l u a b l ef o rd i f f e r e n t 9 6 v e m m e u t s t or e f e ri n e s t a b l i s h i n g r e v e n u ef o r c a s t i n gm o d e l sa n d c h o o s i n g f o r c a s t i n gm e t h o d s a c c o r d i n gt ot h ec o m p a r e i n ga n a l y s i so ff o r e c a s t i n ge r r o ro f d i f f e r e n tm e t h o d s ，c o n c l u d e dt h ec o n c l u s i o nt h a t s i m p l ee x p o n e n t i a ls m o o t h i n g m e t h o di sc o s t l ya n de f f e c t i v e l yc o m p a r e dw i t ht h ec o m p l i c a t e dm e t h o d s ；w h i l et h e r e g r e s s i o n a l m e t h o di s s t e a d y a n dc o u l ds u p p l ys t r u c t u r a l g a po fe x p o n e n t i a l s m o o t h i n gm e t h o d ；w h e nt h es t r u c t u r eo ft h et i m e s e r i e si sn o tv e r ys t e a d y g o i n g ， c o m b i n i n gs e v e r a ld i f f e r e n tm e t h o d sc o u l dd e c r e a s et h ef o r e c a s t i n ge r r o r k e y w o r d s ：l o c a lg o v e r n m e n t ，g e n e r a lb u d g e t ，r e v e n u ef o r e c a s t i n gm o d e l s , s v m ，r i g o r dr e g r e s s i o n ，c o m b i n a t i o nf o r e c a s t 浙江大学硕士学位论文 地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为例 图目录 图2 1 美国地方政府预测方法频率图4 图2 2 美国c b o 预测不确定性扇形图4 图2 _ 3 福建省一般预算收入预测结构4 图2 4 河北省地方财政收入预测模型流程图4 图3 1 模型主体框架4 图3 2 支持向量机图解一4 图3 3 损失函数4 图3 4s v m 模型主要流程图4 图4 1 四大税种与一般预算收入比较图4 图4 2 浙江省一般预算收入预测模型结构4 图4 - 3 一般预算总收入指数平滑模型拟合图4 图4 4 一般预算收入岭回归岭迹图( k e ( o ，1 ) ) 4 图4 5 一般预算收入岭回归岭迹图( k ( 0 ，0 2 ) ) 4 图4 6 一般预算收入岭回归拟合效果4 图4 7 一般预算收入s v m 拟合效果4 图4 8 增值税指数模型拟合效果图4 图4 9 增值税岭回归岭迹图( k ( o ，1 ) ) 4 图4 ，1 0 增值税岭回归r 2 变化图( k e ( 0 ，1 ) ) 4 图4 ，1 1 增值税岭回归岭迹图( k e ( o ，0 3 ) ) 一4 图4 ，1 2 增值税岭回归模型拟合效果图4 图4 1 3 增值税s v m 模型拟合效果图4 图4 1 4 营业税指数平滑模型拟合效果4 图4 1 5 营业税岭回归岭迹图( k ( 0 ，1 ) ) 4 图4 1 6 营业税多元回归拟合效果4 图4 1 7 营业税s v m 模型拟合效果图4 图4 1 8 企业所得税指数平滑拟合效果4 图4 1 9 企业所得税多元回归结果4 图4 2 0 企业所得税岭回归岭迹图( k ( 0 ，1 ) ) 4 图4 2 1 企业所得税岭回归r 2 变化图( k e ( o ，1 ) ) 4 图4 2 2 企业所得税岭回归拟合效果4 图4 2 3 企业所得税s v m 模型拟合效果4 图4 2 4 个人所得税指数平滑模型拟合效果4 图4 2 5 个人所得税岭回归岭迹图( k ( o ，1 ) ) 4 浙江大学硕士学位论文地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为倒 图4 2 6 个人所得税岭回归r 2 变化图( k e ( 0 ，1 ) ) 图4 2 7 个人所得税蛉回归岭迹图( k e ( o ，0 2 ) ) 图4 2 8 个人所得税岭回归模型拟合效果 图4 ，2 9 个人所得税s v m 模型拟合效果 图5 1 “十一五”期间浙江省一般预算总收入预测值一 图5 2 “十一五”浙江省增值税预测值 图5 3 “十一五”浙江省营业税预测值 图5 4 “十一五”浙江省企业所得税预测值 图5 5 “十一五”浙江省个人所得税预测值 图5 6 总收入与分税种趋势比较图 v 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 浙江大学硕士学位论文 地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为例 表目录 表2 1 美国地方政府收入预测方法比较一4 表3 1 回归效果主要检验统计量一4 表4 1 浙江省产业结构构成一4 表4 2 外生变量预测模型一4 表4 3 外生变量预测值4 表4 4 一般预算总收入全变量多元回归系数图4 表4 5 一般预算总收入回归模型系数4 表4 6 一般预算收入岭回归r 2 变换( k e ( 0 ，o + 2 ) ) 一4 表4 7 一般预算收入岭回归统计指标4 表4 8 一般预算收入模型比较结果一4 表4 9 总预算收入拟合误差组合结果4 表4 1 0 一般预算收入组合预测结果4 表4 1 1 增值税多元回归指标4 表4 1 2 增值税岭回归指标4 表4 1 3 增值税三种模型拟台效果比较4 表4 1 4 增值税拟合误差组合结果4 表4 1 5 增值税组合预测结果4 表4 1 6 营业税多元回归结果4 表4 1 7 营业税三种模型拟台效果比较4 表4 1 8 营业税拟合误差组合结果4 表4 1 9 营业税组合预测结果4 表4 2 0 企业所得税岭回归指标4 表4 2 1 企业所得税三种模型预测结果比较4 表4 2 2 企业所得税拟合误差组合结果4 表4 2 3 企业所得税组合预测结果4 表4 2 4 个人所得税多元回归结果4 表4 2 5 个人所得税岭回归模型效果指标4 表4 2 6 个人所得税三种模型比较结果4 表4 2 7 个人所得税拟合误差组合结果4 表4 2 8 个人所得税组合预测结果4 表4 2 9 个人所得税调整后预测值4 表5 1 三种单项预测方法组合权重表一4 表5 2 预测方法拟合误差比较一4 l i i 浙江大学硕士学位论文 地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为例 1 绪论 1 1 研究问题的提出 地方财政收入是指按照预算管理体制的规定，由各级地方政府组织、支配和 使用的收入。地方财政收入是国家财政收入的重要组成部分，是各级地方政府行 使其职能的财力保障，是国民经济发展中的一个重要环节，是财政支出的重要依 据。 自1 9 9 4 年分税制改革以后，我国的地方财政收入主要由一般预算收入和基 金预算收入构成。其中一般预算收入包括税收收入、国有资产收益、专项收入、 罚没收入和纳入预算管理的行政性收费，以及预算内其他收入( 闰淑青，2 0 0 5 ) 。 地方财政收入中的一般预算收入是财政收入的重要组成部分，同时由于一般预算 收入主要是以税收收入为主，因此其收入额也是区域经济发展的一个重要反映。 地方政府通过控制一般预算收入的计划和执行情况，能够起到宏观调控的效果； 其次，在安排和预测一般预算收入的过程中，也能够了解到经济系统的变化过程， 从而及时发现经济系统运行中可能存在的问题，并加以纠正；此外，通过对一般 预算收入中的各分项收入进行预测，能够发现及时地发现现行税制和政策是否适 应经济发展情况，从而进行调整。 因此，建立一套科学的地方财政收入的预测体系，尤其是一般预算收入的预 测体系是地方政府的一项重要工作。而长期以来，我国的对来年预算收入的制定 都采用“基数法”，即以上年预算收入数作为基数，以一定的增长率来计算，并 考虑一些特殊因素进行调整，而在对关键的增长率进行确定时，大多数地方政府 都采取在g d p 增长率基础上进行相应调整的方法。这种方法割裂了财政收入与经 济系统各变量之间的复杂关系，并不能够客观的反映财政收入的数量，对政府预 算制定的指导作用有限。因此，通过更合理、更科学的预测方法和技术，结合财 政经济以及税收经济理论，建立相应的地方财政收入预测模型，获得更准确的预 测数据，对于国家和地方政府编制合理的预算报告、进行宏观经济调控、监测税 源稳定情况等都具有非常重要的意义和作用。 目前已经有部分省份和直辖市建立了自己的财政收入预测系统或者模型，如 北京市地税局2 0 0 4 年开始与s p s s 公司合作，加强对统计软件s p s s 在税收预测 中的利用；河北省财政厅2 0 0 3 年建立了河北省的地方财政收入预测模型；福建 省2 0 0 1 年开始福建省宏观经济增长与财政收支预测管理系统研究；江西省 统计局与财政厅2 0 0 4 年联合开展了财政收入预测模型应用研究的课题等。可以 看出地方政府正在加强各自在宏观经济政策制定时的科学性以及合理性，通过引 入有效的统计分析工具，增强决策的客观性，减少政策制定时的主观性和盲目性。 地方政府的财政职能对地方经济的发展、社会的稳定具有重要的意义，而地 浙江大学硕士学位论文 地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为例 方政府财政职能的实现是以持续稳定的财政收入为基础的。地方政府需要在财政 收入的基础上计划各部门的支出，规划地方经济的发展方向，有效的利用财政收 入实现财政职能。因此对地方财政收入中占据主要地位，并且反映了区域经济运 行情况的地方一般预算收入进行预测，是地方政府编制政府预算，制定经济政策 和决策主要依据和首要任务。预算收入的准确与否，决定了政府的财政支出情况， 从而决定了政府决策的有效性。因此建立地方财政收入的预测体系对于地方政府 来说是一项非常重要的任务。 综合分析以上国内问题，可以发现我国地方财政收入预测模型方面主要存在 以下一些问题： ( 1 ) 预测方法科学性不足。地方政府在财政收入预测方面普遍采取的方法 比较简单，大量依据判断法，主观性较强，预测数值具有很大的随机性，预测方 法不够科学合理。 ( 2 ) 财政收入预测模型的研究较少。尽管有部分省份已经展开了关于财政 收入预测模型方面的研究，但是仍然有较多地区在财政收入预测方面研究不足， 甚至根本没有展开过这方面的研究，研究空间有待进一步开发。 ( 3 ) 财政收入预测机制与国际不能接轨。相比起国外已经发展非常成熟的 财政收入预测系统，我国地方财政收入作为国家财政收入的重要来源，有必要进 一步改进预测机制，与国际先进预测方法接轨，不仅为国家财政收入，同时也为 地方财政收入的准确预测奠定基础。 基于以上几点问题，笔者认为有必要通过对地方财政收入预测模型的研究， 建立一套科学合理的预测模型，为地方政府的财政收入预测模型构建起到指导和 参考意义，改进地方政府财政收入预测模型的科学性，增加预测过程的客观性， 减少主观控制，使预测结果更可信和可控，更能够为政府决策部门制定经济与财 政政策提供参考。因此，本论文的目的主要是结合国内外研究的先进经验，建立 地方财政收入一般预算收入的预测模型，期望对政府财政收入预测模型的建设有 所帮助。 1 ，2 研究意义 本文尝试在假定现行政策制度不变的情况下，通过引入不同理论背景预测研 究方法，建立科学合理的地方财政一般预算收入预测模型，并结合浙江省的实际 数据对浙江省“十一五”期间的一般预算收入进行预测，对“十一五”期间浙江 省的主要税种税收情况以及预算财政收入的趋势进行分析，为制定“十一五”期 间合理的财政预算提供依据，使得地方政府能够遵守“量入为出”、“以收定支” 的财政预算政策，合理安排财政支出。 本研究意义在于： 2 浙江大学硕士学位论文 地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为例 ( 1 ) 通过建立地方财政收入一般预算收入的预测模型，并以浙江省的实际 数据进行实证，对于浙江省地方财政收入预测模型研究的缺乏给与补充和支持。 通过本研究的实践经验以及实证结果，对经济系统建模方法的选择和应用提供建 议。 ( 2 ) 改进一般财政收入预测精度，为宏观经济调控提供数据支持。目前地 方政府对地方财政收入的预测主要是建立在经验估算的基础上，主观性较强，对 工作中的实际经验要求较高，预测结果科学性以及可重复性不高。通过建立科学 的基于经济原理以及先进统计方法的合理预测模型，不仅能够提高预测精度，并 能够提供相关的变化原因，给与决策者更多的信息，为政府的宏观调控提供更多 的依据。 ( 3 ) 为政府预算报告的编制提供依据，改善预算报告的科学性。通过进行 合理的预测，使得政府能够掌握未来财政收入的总体趋势，进而在该趋势的基础 上编制预算支出计划。为税收收入的征收提供另一种监管方式，财政收入中很大 部分来源于税收，在对未来税收收入进行合理预测以后，财政部门能够在预测值 的基础上监管税收执行情况。 1 3 研究框架 本论文共分为五章，第一章为绪论，主要介绍论文的选题背景以及研究意义。 其后每章的内容如下： 第二章，文献综述。本章主要介绍关于财政收入预测模型的国内外研究现状， 包括国内外财政收入研究中的主要预测方法、预测模型的大体发展趋势，以及与 财政收入预测模型相关的研究方向成果；并且本章还介绍了国内某些省份关于地 方财政收入预测模型的研究成果。 第三章，地方财政一般预算收入预测模型研究。本章是对地方财政收入一般 预算收入模型构建流程的讨论以及预测方法的选择，是本研究的主要框架和理论 基础。包括传统的时间序列模型，基于普通最小二乘法的多元回归模型以及对最 小二乘法多重共线性进行处理的岭回归方法。并且着重讨论了基于统计学习理论 的支持向量机方法( s v m ) 以及非负最优权重组合预测方法的应用。 第四章，浙江省一般预算收入预测模型。本章是本文的重点内容，是基于浙 江省的一般预算收入数据所进行的模型实证研究，通过将对浙江省一般预算总收 入以及构成财政总收入主要内容的四大税种构建预测模型，并得到其“十一五” 期间的组合预测作为最终结果。 第五章，结果讨论与建议。本章是本文的总结部分，首先对上一章中得到的 结果进行总结，分析浙江省未来一般预算财政收入的发展趋势及其动因，为政府 决策作为参考，并在此基础上提出相应的政策建议。 浙江大学硕士学位论文地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为例 最后是第六章，总结与展望。本章主要交待了本文的主要贡献，并指出了局 限与不足，也为未来的研究提出了研究方向。 本文主要分为三个部分，其中第一章和第二章是研究的基础部分，提出了论 文的研究目的和相关研究现状；第三章和第四章是研究的主体部分，在相关理论 指导的基础上构建出实证模型；最后两章是对全文的总结。 4 塑垩查兰堡_ 圭堂垡鹭文地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为例 2 文献综述 2 1 国外研究现状 国外关于财政收入预测模型起步比较早，在上个世纪3 0 一7 0 年代就已经开始 实现，经过多年的发展已经较为成熟。在关于财政收入预测模型研究时，主要从 三个方面进行研究，首先是关于预测模型本身的改进和方法的研究，研究历史最 长，也是一直以来的研究主体；其次是关于模型应用方面的研究，即研究各国家 以及地方预测模型使用情况、预测模型应用影响因素实证分析，从而为政府引进 科学合理的预测模型提出建议；最后还有一个研究角度则是关于预测不确定性处 理，通过对模型预测不确定处理的研究，以提高模型预测可靠性。本章将从以上 三方面介绍国外关于财政收入预测模型的研究现状。 2 1 1 财政收入预测模型研究 首先是针对预测本身进行的研究。这方面的研究主要是以提高预测精确度为 目标，对各种预测方法进行改进或者将新的数学预测方法应用于财政收入预测。 陈燕武、吴承业( 2 0 0 2 ) 在对宏观经济预测模型发展的研究中认为国外的宏观经 济预测模型发展主要经过了三个阶段：在3 0 至7 0 年代，主要是在经济理论的基 础上，通过建立复杂的宏观经济计量模型，使用最b - 乘法或者工具变量法进行 参数估计。二是在进入8 0 年代以后，由于大量商业化经济计量公司的出现以及 对前述预测方法有较大误差的声讨，促使对预测方法改进的要求越来越迫切。第 三次是由希姆斯提出了一种处理宏观经济非稳定数据的向量自回归( w 涞) 模型 方法，开创了另一次宏观经济计量模型的研究高潮。财政收入预测模型也是宏观 经济预测模型中的重要组成部分，因此也主要经历了这样三个阶段。 纵观美国关于财政收入预测模型的研究，起始于7 0 年代初期，在8 0 年代随着 v a r 方法的兴起，也达到了一个研究高潮，这一时期有很多关于财政收入预测模 型研究的文章。盘【i w i l f o r dl e s p e r a n c e ，g i l b e r tn e s t e l & d a n i e lf r o m m ( 1 9 6 8 ) 采用各种不同方法建立了o h i o , q , l 的税收部门预测模型；g w d o w n s d m r o c k e ( 1 9 8 3 ) 将a r m a 模型应用于预测城市的预算变化；t e r r i as e x t o n ( 1 9 8 7 ) 运用 三种不同的模型建立地方政府财产税的预测，得到结论认为经济计量模型以及 a r i m a 模型普遍比趋势模型表现良好；g e o r g e d u n c a n ，w i l p e n g o r r j a n u s z s z c z y p u l a ( 1 9 9 3 ) 将一种改进的贝叶斯预测方法研究个人所得税收入等；g e r a l d e a u t e n & e d w a r dh r o b b ( 2 1 ) 考虑了不同时期的所得税税率和税基的弹性， 提出运用三阶段最小二乘法预测政府税收等。 除了以上些学术研究领域的研究以外，政府部门也对财政收入预测非常重 浙江大学硕士学位论文 地方财政般预算收入预测模型研究以浙江省为例 视。如在美国，针对联邦政府收入，一殷主要有三种机构进行预测，一个是政府 的法定部门，其中包括国会预算办公室c b o ( c o n g r e s s i o n a lb u d g e to f f i c e ) ，管 理和预测办公室o m b ( o f f i c eo f m a n a g e m e n ta n db u d g e t ) ，税收分析办公室o t a ( o f f i c eo f t a xa n a l y s i s ) ，这些部门分别代表不同的政府机关和国会，对税收收 入或者财政收入的预测也侧重不同的方面。另一种就是每年公布的蓝筹经济报 告，由政府集中相关理论界的经济学专家进行权威且较为客观的预测，并将预测 结果发布在蓝筹报告中。此外就是一些独立的学者以及商业机构，他们也会做一 些模型预测方法等方面的改进，并将预测结果与政府机关或者蓝筹报告中韵预测 结果进行比较，一方面能够对政府的预测方法提出改进意见，另外一个方面也能 够对政府预测中的政策或者非政策因素起到监督作用，是税收预测数据的重要参 考。 以美国地方政府预算收入为例，目前主要采取的预测方法有三种，判断法、 趋势外推法和确定经济模型方法。 表2 1 美国地方政府收入预测方法比较 方法优势 劣势 判断法 简单 精确度不如定量方法 有时精确度非常高 难于判断预测是否准确 难于进行长期预测 难于提供预测细节 随着人员的流失预测模型也会流失 预测结果易被左右 易忽略特殊的观点导致预测偏差 外在模型的缺失减弱了预测外部因 素或者政策改变所带来的效果 趋势外推法 定量方法中成本最小 不能够解释预测变量变化的经济 与经济技术方法相比 含义 更加简单直接 趋势在未来的不确定性 经济模型 更加台理 对数据及建模技术的高要求 政策制定者学习变量 建模时间长 间关系及经济假设 模型假设要求高 更多的依赖于外部经 对精确度的影响 济学家 2 1 2 财政收入预测方法选择以及影响因素研究 进入8 0 年代以后，关于地方政府税收收入预测方法的调查以及选择成为了 另一研究热点。各个层面都有关于对预测模型选择的调查以及研究，如美国t h e p u b l i ci n s t i t u t eo fn e wy o r k 曾经对美国5 0 个州发出问卷，问讯各州在财政收入 与税收收入方面采取的预测方法。调查显示美国5 0 个州中有3 2 个州有相关的执 1 本表总结自相关文献r e d d i c k , c g ，2 0 0 4 ，u f u k ，d r u s s e k ，f r a n k ，2 0 0 5 & s h i h - j e n , i ch k i d w e l l l a , 2 ( ) o o 6 塑垩查堂堡主堂垡笙奎垫查堕堕= 墼堡竺堕垒翌型堡型堡窒二坠塑婆笪塑型 行机构负责收入预测，1 0 个州有外部经济智囊团，1 7 个州有正式的或者非正式 的预测结果调整程序，1 6 个州有固定的修正估计程序，并且，调查数据显示， 1 9 8 5 年，州的收入预测精度变化范围为1 5 至2 5 ( r e d d i c k c g2 0 0 4 ) 。 魏燃嗍醴峨 穗删o b 蜒曲蹦妯 孙秘勘僦黼魄m e t l m d妇蚴p 啪喊 图2 1 美国地方政府预测方法频率图2 这些研究在调查的基础上做出分析，认为一套优秀的预测体系需要是在合理 的经济假设基础上，建立可靠有效的预测方法，并且多种预测方法的综合应用有 助于提高预测精度，此外预测体系还需要包括监督控制、修正以及评价过程，才 能够保证预测模型的精确，最后文献还提出由于这些收入预测的面对对象不是政 府就是公众，因此对预测结果以及预测方法清晰完整的表述也是构成优秀的预测 体系的一个重要因素。 除了对地方政策财政收入预测方法的应用情况进行调查以外，对地方政府预 测方法选择的影响因素研究是9 0 年代中后期以来的研究热点。这一角度的研究 z 本图内容为美国1 c m a l 9 9 9 年调查结果，引自r e d d i c k ，c g2 0 0 4 7 浙江大学硕士学位论文 地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为例 主要是对影响地方政府财政收入预测方法选择的因素进行评价分析，通过问卷调 查或者访谈等方式得到数据，运用如统计描述、因素分析、回归分析等方法对数 据进行分析，得到对政府选择行为有较大影响的因素，从而对政府部门的决策提 出建议和指导意见。在对影响因素的识别中，大部分的文献普遍认为影响地方政 府预测方法选择的主要因素包括预测方法的精度、预测年度的政策保守程度、公 众管理、预算执行人员是财政官员还是专门负责预算的官员、当地城市的经济状 况、对预测官员的培训以及是否有预算平衡要求等( c h a t f i e l d ，c 1 9 9 6 ，c i r i n c i o n e ， c g u s t a v o ，a g & s a n d e ，vd 1 9 9 9 & w i u i a n l ，s j 2 0 0 0 ) 。 2 1 3 财政收入预测不确定性处理 除了对预测方法的选择、预测模型的研究等方面的研究以外，关于预测不确 定性的衡量问题是近来国外研究中的一个大方向。预测的不确定性反映了预测值 与可能的结果之间的离差，其含义是说预测误差存在不确定性，而这种不确定性 的描述是针对某模型的一种性能判别，并不是针对某次预测或某项预测而言的。 对预测不确定性的研究伴随着预测技术的应用而产生，包括预测不确定性的来 源、预测不确定性的测量、预测不确定的处理方法等。 克莱门特和亨德里( c l e m e n t s 和h e n d r y ，1 9 9 8 ) 提出了五种以模型为基础 的预测误差的来源：( 1 ) 经济基本结构的未来变化；( 2 ) 对模型的错误说明：( 3 ) 作为预测起点的基期数据的错误测算；( 4 ) 模型参数估计不准确；( 5 ) 未来的经 济误差( 或冲击) 的累积。尼尔埃里克松总结认为预测不确定性的测量在经济 学实践中有多种用途：( 1 ) 在结果实现之前，对预测不确定性的测量可用来评估 预计的预测误差的不确定性，从而有助于对预测进行限制并且描绘可能的结果的 预计范围。( 2 ) 预测、结果、相应的预测误差和估计的预测不确定性有助于评价 预测的模型。( 3 ) 预测不确定的测量有助于预测模型的改进。( 4 ) 预测不确定性 的测量有助于区分预测中的数字准确性和统计准确性。( 5 ) 从预测不确定的程度 中可以得到许多与现实生活相关的暗示。 在对预测不确定性进行测算和描绘的应用中，一种有效的方法既是密度预测 ( d e n s i t yf o r e c a s t i n g ) 方法。宏观经济中密度预测方法的应用可以回溯到1 9 6 8 年，美国统计学会( a s a ) 商业与经济统计分会和国家经济研究所( n b e r ) 联 合开展了一项季度宏观经济预测机构调查，在调查中，对通胀率的预测采用类似 于密度预测的方法，将每个点预测的概率进行平均，然后将点预测以及它们平均 后的概率分布公布，并且以柱状图的形式表现出来。目前，使用密度预测的国家 和地区也越来越多，如英格兰银行对通货膨胀进行预测时，会将其预测结果的概 率分布以扇形图的形式表示出来，被形象地称为“血河”图i 泰国银行也模仿英 格兰银行的扇形图表和概率分布在通货膨胀报告中以“血河”图描绘其预测误差 浙江大学硕士学位论文 地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为例 的概率分布( 大卫亨德里，尼尔埃里克松，2 0 0 3 ) ；美国c b o 在对联邦政府财 政收入等数据进行披露时，也会将其预测误差的概率分布以蓝色扇形图的形式显 示。美国c b o 的预测纪录可以回溯到1 9 8 1 年前后，因此，c b o 会根据历史预 测的误差，构建对不精确度的度量方法，一般来说主要采用r m s e s ( r o o t m e a n s q u a r e e r r o r s ) ，在确定不精确度度量指标后，再对其进行细分，分 为由经济周期和非经济周期两个部分构成，对细分后的数据进行相应处理，根据 得到的r m s e s 序列数据构建概率分布，在概率分布的基础上作出概率密度图。 得到的预测不确定性扇形图如下图所示。 图2 2 美国c b o 预测不确定性扇形图3 扇形图描绘的财政赤字或者黑字的概率分布表示在预测期的任何时点上，阴 影的浓度代表其在一定结果范围内的概率密度函数的高度。其中颜色最深的区域 为主要预测并占概率的1 0 。每个连续的区域都覆盖了概率的1 0 ，直到概率 分布的9 0 都被覆盖住，时间跨度越大，区域就会越大，表示了预测的不确定性 ( u f l 血d & r u s s e k f2 0 0 5 ) 。 2 2 国内研究现状 由于各个国家税制不同，并且各个国家关于宏观经济计量模型的研究一般属 于保密项目，其成果并不完全公开，所以以上关于国外研究现状的介绍也仅仅限 于理论及方法的探讨上。而国内关于税收收入以及财政收入的研究则较细化和具 体。这些研究中部分属于政府资助项目，有政府部门组织的宏观经济计量模型研 究，还有一些则是相关方向的学者自发的预测模型研究。从分类上来说，由于全 国数据的易获得性以及数据统计口径较为一致，各研究成果可以进行相应的对比 【1 】 ，本图来源于美国c b o 技术报告，报告原文u f u k ，d & r u s s e k ，f r a n k 2 0 0 5 9 浙江大学硕士学位论文 地方财政一般预算收入预测模型研究以浙江省为例 分析，故而针对全国税收收入或者财政收入的研究较多。而地方的税收收入预测 研究则主要由地方政府主持相应的课题基金等，通过这种方式得到一些研究成 果，一般来说各地方政府的税收收入预测较少，且各地方之间由于产业结构不同 等因素而不具有可比性。目前来看，国内关于税收收入或者财政收入的研究主要 分为以下几个方面： 2 2 1 政府部门财政收入预测模型研究实践 ( 1 ) 福建省财政收入计量模型 由福建省财政厅与福州大学软科学研究所联合开展，2 0 0 1 年立项的福建省财 政收入计量模型是福建省宏观经济增长与财政收支预测管理系统的组成部分( 陈 洪灿，2 0 0 3 ) 。模型将财政收入按照其来源分为一般预算收入、上划中央收入、 基金收入以及预算外资金四个部分。模型在对一般预算收入进行预测时，首先运 用聚类分析对2 5 项地方一般预算收入项目进行分类，将一般预算收入分为以下 的六大组成部分进行预测。 图2 3 福建省一般预算收入预测结构 在模型预测方法上主要选择的是多元回归分析、灰色系统预测、混沌动力学 预测以及组合预测方法。分别运用以上所提到的方法对一般预算收入、上划中央 收入、基金收入以及预算外收入进行预测，最后将各部分加总得到总的地方财政 收入。 ( 2 ) 河北省地方财政收入预测模型 河北省财政厅2 0 0 1 年立项研究建立河北省地方财政收入预测模型( 成军， 2 0 0 3 ) 。模型首先通过回归分析的方法对主税种进行预测，再利用主税种与总税 收之间的关系建立多元回归方程，最后将各主税种的预测收入带入该回归方程得 到总税收收入的一组预测值；其次通过主税种本身的数据引入经济影响因素建立 多元回归方程，得到一组关于主税种的预测值。最后将这两组预测值按照o 5 ： 0 5 的权重进行组合得到最终的税收收入预测值。而对非税收收入则采用在趋势 外推、指数平滑、灰色预测以及自回归神经网络等方法中进行试算选择，最终确 1 0 塑坚拦堡主兰垡笙苎 些查堕堕二墼塑蔓! ! 堑堡型堡型堑塞二= 些塑垩塑垄型 定神经网络方法，得到非税收收入的预测值。将税收收入部分与非税收收入部分 加和就得到总的一般预算收入预测值。 主税种璜捌 ( 增值税) ( 嚣艘税) ( 企业新褥税) ( 十 新粹税) 地膏税收牧 图2 ，4 河北省地方财政收入预测模型流程图4 ( 3 ) 江西省财政收入预测模型 江西省财政厅与统计局联合开展了关于江西省财政收入预测模型的研究( 江 西统计信息网，2 0 0 4 ) 。在研究中主要使用了多元线性回归方法、a r i m a 模型以 及