第一章 绪论
1.1 选题背景与研究意义
改革开放以来，中国得到了飞速的发展，已成为世界上最具有发展潜力的经济大国之一。但近几年，中国经济增长速度开始放缓，2014 年 GDP 增长速度首次低于政府设定的年度增长目标，2015 年更是跌破 7%，创 25 年新低。相较于经济增速放缓，2015 年全国税收收入 110604亿元（已扣减出口退税），比上年增长 6.6％，与经济增长态势基本协调，但与 2011 年前超 20%的超高增长率相比已大幅下滑。在国际环境更加复杂化，不同经济体宏观政策不断分化的背景下，我国经济和税收正在遭遇前所未有的压力。消费、投资和出口被称为一国或地区经济增长的三驾马车。在当前世界经济增速放缓的背景下，我国出口形势显现出不容乐观之态势。而我国在近几年压缩“三公”消费之后，私人消费却没有得到一定程度的增长，这就造成总体消费的增长迟缓。由此可见，在三驾马车中，投资的重要性日益凸显，而工业固定资产投资在投资中有着举足轻重的地位。南通市“据江海之会、扼南北之喉”，被誉为“北上海”，拥有长江岸线 226 公里，是我国首批对外开放的 14 个沿海城市之一，近年来经济飞速发展，是十分理想的投资地区。在全面深化经济体制改革的背景之下，如何实现产业结构升级和经济发展方式的转型是各地区政府都在探讨的重点问题。对于南通市来讲，如何全面分析工业固定资产投资与税收贡献的关系，从而正确引导投资方向，使投资能够更好地转化为经济产值、企业利润、居民收入和国家税收，是实现产业结构升级和经济发展方式转型的重要一环。
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1.2 国内外研究现状
A. Charnes、W.W Cooper 等（1978）提出了数据包络分析（DEA），这是一种非参数效率分析测算法，并基于相对效率评价原理，以往的效率测算方法往往只能衡量单投入和单产出，而 DEA 方法使得对于多投入和多产出的效率测算成为可能[1]。Farrell（1957）在对英国的农业生产效率研究时，通过将决策单元的投入和产出数据进行进一步研究，构建了一个生产前沿，然后比较各个决策单元和生产前沿距离之大小以评价多投入和多产出效率之高低，这就是 DEA方法的起源[2]。值得注意的是，在确定生产前沿面时，DEA 方法不需要对各投入和产出指标进行参数估计，而是以投入产出变量确定权重，DEA 方法的另一个优势在于其不仅可以给出效率测算之结果，还能给出改善效率之路径，可以反映投入变量之冗余以及产出变量之不足，基于如上优点，该方法已经被广泛应用于效率测算领域。Sten Malmquist（1953）提出了 Malmquist 指数模型，该模型可以分析不同期间消费变动情况[3]。Caves 等（1982）则将该指数模型由消费领域拓展到投入产出效率测算之中，利用距离函数构建出一个生产率指数，因该生产率指数受 Malmquist 指数模型影响，从而命名为 Malmquist生产率指数[4]。F re 等（1994）运用 DEA 这一非参数效率测算方法计算 Malmquist 生产率，并创造性地将其分解为技术效率与技术进步变动，其还将技术效率变动进一步进行分解，即将其分解为纯技术效率变动与规模效率变动，最终得到了如下公式：Malmquist 指数=纯技术效率变动×规模效率变动×技术进步变动。这也使得 Malmquist 生产率指数能够更加全面系统衡量不同决策单元不同时期的效率变动[5]。
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第二章 固定资产投资与税收的一般原理
2.1 相关定义
2.1.1 固定资产投资的概念
固定资产投资是社会固定资产再生产的主要手段。通过建造和购置固定资产的活动，国民经济不断采用先进技术装备，建立新兴部门，进一步调整经济结构和生产力的地区分布，增强经济实力，为改善人民物质文化生活创造物质条件。这对我国的社会主义现代化建设具有重要意义。 固定资产投资额是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量，它是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。而工业固定资产投资则是特指对工业领域内的固定资产进行建造和构造的经济活动。
2.1.2 税收的概念
税收是以实现国家公共财政职能为目的，基于政治权力和法律规定，由政府专门机构向居民和非居民就其财产或特定行为实施强制、非罚与不直接偿还的金钱或实物课征，也是国家最主要的一种财政收入形式。国家取得财政收入的手段有多种多样，如税收、发行货币、发行国债、收费、罚没等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。
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2.2 税收与主要指标之间的关系
税收对于投资具有引导作用，作为调控经济运行的重要手段，政府可以用之来调控投资的数量与方向。在经济增长过热的时期，为了抑制投资，国家会提高投资相关的税率，如在投资的初始环节，增加设备购置税（如增值税），房地产的耕地占用税，车辆运输的车辆购置税等等，在资产的使用环节，可以提高房产税、增值税，在投资资产获利之后，提高所得税率或是减少税收优惠，进而影响企业投资决策；而在经济增长陷入萎靡之后，国家将会从上述环节减税，以鼓励企业加大投资。在经济结构转型的大背景之下，国家将会利用税收政策调节固定资产投资的流向。对于国家鼓励的行业，例如高新技术、绿色环保节能等相关产业，国家将会给予其相应的税收优惠，以吸引企业对其进行投资，目前我国对于环保专用设备就有所得税应纳税额抵扣的优惠，并且高新技术企业的所得税率也低于其他企业十个百分点，其在增值税方面亦享有较多的优惠政策。而对于其他企业，相对应的税收优惠则较少。此外，税收政策还可以用于地域直接的调节，部分优先发展的特区、自由贸易区、保税区中的企业享有较大的税收优惠，这可以吸引本国投资者或是外资来此投资，针对西部大开发战略的相应税收优惠则会吸引其他地区的企业到西部投资，促进经济发展，也可以加速产业结构的转移承接。投资对税收也有直接的影响，企业的经营目的在于获得利润，而对于政府而言，不论一个企业是否盈利，一旦其开始投资，那么其就应当缴纳相应的税收。在资产的购置环节，企业需要购买生产设备和商务用车，此时出售方就应当缴纳增值税、城建税和车辆购置税等等，此外，厂房的建设则涉到耕地占用税等，在投入运营之后，招聘工人需要代扣代缴个人所得税，销售产品需要缴纳增值税、城建税和教育费附加，同时，还要为其厂房缴纳城镇土地使用税，为其运输车辆缴纳车船税，部分企业还要缴纳消费税，而在获得利润之后，企业还应当缴纳企业所得税，因而在政策不变的情况下，投资一般都会带来税收的增加。
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第三章 南通市工业固定资产投资与税收发展现状分析......13
3.1 南通市工业固定资产投资现状.... 13
3.2 南通市第二产业发展现状............ 15
3.3 南通市税收发展现状...........17
3.4 本章小结...........18
第四章 基于 DEA 的工业固定资产投资税收贡献效率模型的建立......19
4.1 数据包络分析.............19
4.1.1 CCR 模型.........19
4.1.2 BCC 模型.........22
4.2 Malmquist 指数模型............23
4.3 指标选取与数据来源...........24
4.4 测算步骤...........25
4.5 本章小结...........25
第五章 基于 DEA 方法的南通市工业固定资产投资税收贡献的实证分析......26
5.1 南通工业固定资产投资税收贡献的纯技术效率.....26
5.2 南通工业固定资产投资税收贡献的规模效率.........31
5.3 南通工业固定资产投资税收贡献的技术效率.........33
5.4 Malmquist 指数测算结果分析......35
5.5 本章小结...........37
第五章 基于 DEA 方法的南通市工业固定资产投资税收贡献的实证分析
5.1 南通工业固定资产投资税收贡献的纯技术效率
5.1.1 南通各区县固定资产投资税收贡献的纯技术效率
通过DEAP2.1对第四章之中构建的指标体系涉及的数据进行测算，可以得到2011年至2015年南通市各区县固定资产投资税收贡献纯技术效率、规模效率和技术效率。虽然南通市各区县之间第二产业的规模差距较小，但是其纯技术效率却存在着较大的差距。由表 5.1 中 2011 年至 2015 年南通市各区县工业固定资产投资税收贡献纯技术效率的变化趋势可以看出，崇川和港闸两个主城区工业固定资产投资的税收贡献纯技术效率一直为 1，其一直为 DEA 有效，而离市区最近的海门市以及如皋市五年的纯技术效率也维持在较高的水平上，这说明这些地区的工业固定资产投资都以较高的效率转化为第二产业增加值和地方税收收入；在 2011 年到 2015 年的五年间，通州区也有两年达到了 DEA 有效，体现了其 DEA 一直在有效与无效之间反复变动，也说明了规模的急剧扩张导致效率的不可控；在第四章构建的投入产出指标体系之中，投入指标主要有工业固定资产投资和劳动力，产出则主要有第二产业增加值和地方政府税收收入，结合指标体系可以发现海安、如东、启东三县市的纯技术效率较低，这主要是由于上述县市在经济发展的过程中，首先强调的是“量”的增加，然后才是“质”的提高，过多的工业固定资产投资固然可以使工业产值增加，并相应地带动地方政府税收收入的提高，使得上述县市在产出上不落后于市区，部分县市甚至高于市区，但是这样的粗放型发展模式并不具有可持续性。从地方政府的角度出发，这三县市不应当仅仅关注 GDP 和地方税收收入的增长，还应当注意优化产业结构。#p#分页标题#e#
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总结
本文首先结合南通市 2011 年至 2015 年的工业固定资产投资、第二产业发展和税收收入等数据分析了该市当前工业固定资产投资与税收的发展现状。然后，选取确定了 BCC 模型和Malmquist 指数模型中的投入与产出指标。最后在实证分析部分，基于 DEA 方法，对该市的工业固定资产投资税收贡献的纯技术效率、规模效率、技术效率分别进行了分析研究，并测算了Malmquist 指数。综合上述研究，本文主要得到如下结论：
(1)在对南通市工业固定资产投资与税收收入发展现状的分析中发现，南通市整体工业固定资产投资一直保持着较快的增长速度，但市区与下辖县市的固定资产投资增速呈现出两极分化的特点；南通市整体第二产业增加值的增长速度一直在小幅度下滑，这与其 GDP 的增长趋势是相对应的，其中崇川、港闸两区明显放慢了第二产业发展的脚步，这是由于其第三产业的蓬勃发展；近五年南通市地方税收收入的增速均在 12%以上，这一速度大于工业固定资产投资的增长速度以及第二产业增加值的增长速度，崇川的工业固定资产投资和第二产业增加值在各个区县之中处于末游位置，但是其税收收入却一直处于前列，同为市区的港闸明显落后，而通州、启东、如皋、海门税收收入在过去的五年内几乎处于同一水平，其增长速度也几乎相同，但海安和如东税收收入相比其他区县有一定的差距，还有较大的发展空间。
(2)在对 2011 年至 2015 年南通市各区县工业固定资产投资税收贡献纯技术效率分析中发现，虽然南通市各区县之间第二产业的发展规模差距较小，但其纯技术效率却千差万别，崇川和港闸两区一直为 DEA 有效，海门和如皋两市也维持在较高的水平上，而通州区也有两年达到了 DEA 有效，但其他县市的纯技术效率较低；就整体而言，县市与市区相比存在一定的差距，不过这种差距并不大，并在不断的缩小，但差距缩小的主要原因并不是县市的纯技术效率得到了显著提高，而是因为受到通州区的影响，市区的整体纯技术效率有所下降。值得注意的是，2011 年至 2015 年，海安、启东、如皋均存在较为严重的投入冗余问题。
(3)在对 2011 年至 2015 年南通市各区县工业固定资产投资税收贡献规模效率的分析中发现，崇川和港闸两个市区处于规模收益不变阶段，而其余区县均在 2012 年至 2015 年呈现出规模效率递减的情况，这说明这些区县的工业固定资产投资不存在规模收益，其投入要素增长的比例要低于产出要素增长的比例；2011 年县市整体规模效率与市区规模效率相比差距并不大，但随后的四年，二者差距开始拉大，并在 2015 年继续出现了差距进一步拉大的趋势。
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参考文献（略）
