个人所得税改革对居民消费的影响研究

doi:10.12677/orf.2024.146589

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个人所得税改革对居民消费的影响研究
Study on the Impact of Personal Income Tax Reform on Resident Consumption

DOI: 10.12677/orf.2024.146589, PDF, HTML, XML,
作者: 张依萍, 张青：上海理工大学管理学院，上海
关键词: 个人所得税改革；税收负担；居民消费；Individual Income Tax Reform； Tax Burden； Household Consumption

摘要: 当前，扩大内需成为了推动经济增长的重要策略。本文基于中国家庭追踪调查(CFPS) 2014~2020年微观调查数据，采用双重差分模型(DID)研究2018年个人所得税改革对居民消费的影响。研究发现，个人所得税改革对刺激居民的消费有着显著作用，采用一系列稳健检验方法后，结果依然显著。进一步分析发现，在不同经济发展水平地区的消费影响存在差异。因此，建议进一步降低居民的税收负担，实行差别化的专项附加扣除，并且应当考虑地区间经济发展水平实行差别化的个人所得税制度，充分发挥个人所得税的调节收入分配的作用。

Abstract: At present, expanding domestic demand has become an important strategy to promote economic growth. Based on the micro-survey data of China Household Tracking Survey (CFPS) from 2014 to 2020, this paper uses the differentially differential model (DID) to study the impact of individual income tax reform on household consumption in 2018. It is found that the individual income tax reform has a significant effect on stimulating residents’ consumption, and the results are still significant after adopting a series of robust testing methods. Further analysis shows that there are differences in consumption impact in regions with different levels of economic development. Therefore, it is suggested to further reduce the tax burden of residents, implement differentiated special additional deductions, and should consider the level of economic development between regions to implement differentiated individual income tax system, and give full play to the role of individual income tax in adjusting income distribution.

文章引用：张依萍, 张青. 个人所得税改革对居民消费的影响研究[J]. 运筹与模糊学, 2024, 14(6): 916-924. https://doi.org/10.12677/orf.2024.146589

1. 引言与文献综述

党的二十大报告明确指出，“应将实施扩大内需战略与深化供给侧结构性改革紧密结合”，并强调“需重点发力扩大内需，强化消费在经济发展中的基石作用”。为积极响应二十大号召，有效推进扩大内需战略，中共中央、国务院于2022年颁布了《扩大内需战略规划纲要(2022~2035年)》，进行了系统性的规划与部署。当前，我国面临消费需求不振的挑战，这对经济的持续稳健发展构成了制约。据世界银行最新统计数据，2021年我国最终消费率为53.92%，相较于全球其他国家及地区，我国居民消费率偏低，未达世界平均水平。具体到2022年，我国居民人均消费支出达到24,528元，同比微增1.8%，但若剔除价格变动因素，实则下降了0.2%。这一系列数据凸显出，激发居民消费潜力，对于拉动我国经济持续增长具有举足轻重的意义。

个人所得税与居民消费紧密相连，通过减少税收支出增加居民可支配收入，进而促进消费。个人所得税历经7次修订，包括：1993年统一内外税制，要求所有中国居民及有中国所得的非居民纳税；多次提高免征额，从1980年的800元调整至2018年的5000元，其中2018年调整幅度最大；2018年实施综合与分类相结合的税制改革，将四项所得纳入综合所得，实行按年征收，并提供多项专项附加扣除。

2018年的个人所得税改革具有划时代的意义。一方面，它将起征点提升至5000元，显著减轻了中低收入群体的税负压力。另一方面，此次改革初步构建了综合与分类相结合的个人所得税制度，进一步为纳税人减轻了经济负担。据国家税务总局公布的数据，个税改革政策实施的首月，全国纳税人数量锐减了超过6000万。面对消费需求疲软的现状，探究我国个人所得税改革将如何影响居民消费水平的变化，不仅对于促进我国经济迈向高质量发展阶段至关重要，而且对于健全我国个人所得税体系具有深远意义。

通过梳理文献发现，国外对于个人所得税如何影响居民消费的研究，主要是围绕收入对消费的作用展开的，其理论发展脉络包括了绝对收入假说、相对收入假说、生命周期假说以及持久收入假说的相继提出。我国学者在个人所得税领域的研究主要聚焦于其作为收入分配调节工具的职能上，相比之下，针对个人所得税改革与居民消费之间关联影响的研究则显得较为稀缺。在国内，部分学者选取了一次特定的个人所得税改革作为研究对象，通过理论框架的构建，进一步设立了计量经济模型，以实证方式深入探究了这次改革对居民消费的具体影响。他们的研究成果大致可以归纳为两种主要观点：第一种认为个税改革能够有效激发居民消费活力[1]；第二种则表明个税改革对居民消费没有产生显著影响[2]。

基于此，本文利用中国家庭追踪调查2014~2020年的微观调查数据，从消费的角度考察2018年个人所得税改革的政策效果，并从个人所得税改革的角度探索刺激居民消费的路径。

2. 个人所得税改革对居民消费的影响的机制分析

2018年的个人所得税改革是我国税法体系中的一次重大调整，其核心内容包括：1) 提高起征点：将个人所得税的起征点从每月3500元提高至5000元(每年6万元)。2) 综合征税：首次对工资薪金、劳务报酬、稿酬和特许权使用费等四项劳动性所得实行综合征税。3) 优化税率结构：调整税率级距，使税负更加公平合理。4) 增加专项附加扣除：包括子女教育、继续教育、大病医疗、住房贷款利息、住房租金和赡养老人等六项专项附加扣除。个人所得税改革对居民消费的影响机制涉及多个方面的因素，包括税率的调整和税基的拓宽等。

一是个人所得税改革增加居民的可支配收入。首先，提高起征点和优化税率结构直接减轻了居民的税收负担，增加了居民的可支配收入。其次，专项附加扣除的设立进一步降低了居民的税负，特别是针对有子女教育、住房贷款等支出的家庭，减税效果更加明显。可支配收入的增加直接提高了居民的消费能力和消费意愿，促进了居民消费的增长[3]。

二是个人所得税改革提升收入分配公平性。首先，虽然最高边际税率未降低，但综合征税和专项附加扣除的实施使得高收入群体的税负相对增加，有助于缩小收入差距。其次，提高起征点和增加专项附加扣除等措施，使得低收入群体受益于减税政策，增强了其消费能力。收入分配公平性的提升有助于增强居民的消费信心[4]，促进消费市场的稳定发展。

3. 研究设计

1) 数据来源

本文采用中国家庭追踪调查(CFPS)的微观数据，研究2018年个人所得税改革对居民消费的影响。CFPS是由北京大学中国社会科学调查中心实施，重点关注中国居民的经济与非经济福利，于2010年开展基线访问，保持每两年一次对全样本追踪，覆盖了25个省/市/自治区，目标样本规模为16,000户家庭，调查对象包含样本家户中的全部家庭成员包含个体、家庭、社区三个层次的数据，分成社区问卷、家庭问卷、成人问卷和少儿问卷四种问卷类型，在CFPS的面板结构下，个人所得税改革对居民的消费影响非常适合用双重差分法(DID)进行识别。

本文选取2014年、2016年、2018年和2020年四期家庭问卷和成人问卷的年度数据展开研究，2014年和2016年为改革前，2018年为改革当年，2020年为改革后。此外，还对数据做了以下处理：(1) 剔除个人编码或家庭编码缺失的样本；(2) 只保留四年都存在的数据样本；(3) 对家庭消费性支出、家庭人均收入、家庭纯收入、家庭人均负债，家庭总房产这六个变量，在取自然对数时括号内有“+1”，防止数值为0时无法直接取自然对数。

本文的主要变量包括家庭层面的家庭消费性支出、家庭纯收入、家庭财产、家庭负债；个人层面户主的年龄、婚姻状况、健康状况、教育程度的信息。下面对消费性支出变量解释和户主信息、税收冲击变量的构建分别进行说明。

(1) 消费性支出。消费性支出变量包含食品支出、衣着鞋帽支出、居住支出、家庭设备及日用品支出、医疗保健支出、交通通讯支出、文教娱乐支出、其他消费性支出这八个项目。这四次问卷对这八个项目统计完全一致，每年的数据都不存在缺漏。故直接采用数据库已有的指标。

(2) 户主特征。本文把2020年数据库的“财务回答人”角色设定为户主，并从相应年份的成人问卷中搜集其个人详细信息，涵盖年龄、婚姻状况及受教育程度等多个方面。针对婚姻状况，将“离婚”、“丧偶”及“未婚”的情况均赋值为0，而将“再婚”的情况赋值为1。至于户主的受教育程度，将文盲/半文盲赋值为0年，小学学历赋值为6年，初中学历赋值为9年，高中/中专/技校/职高学历赋值为12年，大专学历赋值为15年，大学本科学历赋值为16年，硕士学历赋值为19年，博士学历则赋值为23年。

2) 模型构建

本文关心的核心问题是个人所得税改革对居民消费的影响，为此使用政策效果评估的常用方法，构建了双重差分模型。模型设定如下：

$y_{i, t} = α + β \times T r e a t_{i} \times P o s t_{t} + β_{1} c o n t r o l + π_{i t} + φ_{i t} + ε_{i t}$ (1)

其中，下标i、t分别代表家庭i、t年， $α$ 为常数项。 $y_{i, t}$ 表示家庭i在t年的消费性支出。 $T r e a t$ 为个人所得税改革变量， $P o s t$ 为时间改革变量，在2018年改革之前 $P o s t = 0$ ，2018年改革之后为 $P o s t = 1$ 。两者的交互项，即 $T r e a t_{i} \times P o s t_{t}$ 代表税收冲击的虚拟变量，受到税收冲击的家庭，则为实验组样本， $T r e a t_{i} \times P o s t_{t}$ 记为1，否则为控制组样本，记为0，其系数 $β$ 代表个人所得税改革对居民家庭消费的影响程度。 $c o n t r o l$ 表示影响居民消费的家庭特征层面和户主特征层面的控制变量， $π_{i t}$ 表示省份虚拟变量，控制地区因素的影响， $φ_{i t}$ 是年份虚拟变量，控制时间因素的影响， $ε_{i t}$ 为随机误差项。

3) 变量选取与说明

(1) 被解释变量：消费性支出。消费性支出是居民为满足日常生活需要而进行的支出，直接反映了居民的消费行为和消费习惯。通过研究消费性支出，可以深入了解居民在不同领域的消费情况，进而分析个人所得税改革对居民消费的具体影响。消费性支出总共划分为食品支出、衣着鞋帽支出、居住支出、家庭设备及日用品支出、医疗保健支出、交通通讯支出、文教娱乐支出、其他消费性支出这八项。

(2) 解释变量：2018年的个人所得税改革。采纳双重差分法进行研究，并参照王秀燕等人[5]的研究成果，选定个人所得税改革前后的相邻年份作为基准年。具体而言，我们分别运用改革前一年或后一年的税制(即旧税制与新税制)来计算应缴纳的个人所得税额。税额差异的计算方式是：从旧税制下得出的税额中减去新税制下的税额，此差额被视为税收变动的影响。在本文中，我们选定2020年为基准年，并依据前文所述的数据筛选和处理流程，获取了2020年关于个人所得税综合所得、附加扣除及专项附加扣除等相关数据。随后，采用2011年与2020年的税法规定，分别计算家庭户主及其配偶的应纳税额，标记为Taxold和Taxnew。这样，就能够为家庭户主及其配偶分别得出在新旧税制下的一年应纳税额，两者的差额代表了个人所得税改革对该家庭成员的税收影响。将这些个人的税收影响汇总，即可得到家庭层面的税收冲击，记为T。若T值大于0，则将其设为T = 1，表示家庭受到了税收冲击；若未受到税收冲击，则T = 0。此外，还设定了Treat_i × Post_t这一交互项，用于表示家庭是否受到税收冲击的虚拟变量与政策时间虚拟变量的结合，特指家庭是否受到2018年个人所得税改革影响的虚拟变量与政策时间虚拟变量的交互作用。

(3) 控制变量：家庭作为消费的基本单位，其人均收入、人口规模、负债情况和房产价值都会显著影响消费决策[6]。户主的年龄、婚姻状况、教育程度和健康状况等个人特征也会影响其消费习惯和偏好[7]。因此本文选取了家庭特征层面变量和户主特征层面变量。家庭特征层面的控制变量包含家庭人均收入、家庭人口规模、家庭人均负债、家庭总房产。户主特征层面的控制变量包括年龄、婚姻状况、教育程度、健康状况。

4) 描述性统计

对变量数据的处理包括：对家庭消费性支出、家庭人均、人均负债、家庭总房产这四个变量取对数。主要变量的描述性统计结果见表1所示。

Table 1. Descriptive statistics of major variables

表1. 主要变量的描述性统计结果

变量		观测值	均值	标准差	最小值	最大值
解释变量	消费支出	2249	10.96	0.813	8.087	14.10
被解释变量	$T r e a t_{i} \times P o s t_{t}$	2249	0.415	0.493	0	1
控制变量	家庭纯收入	2249	9.695	1.015	2.197	14.46
	人均负债	2249	2.225	3.986	0	12.36
	家庭总房产	2249	11.46	3.771	0	16.81
	家庭人口规模	2249	4.782	1.809	1	15
	年龄	2249	37.90	8.188	19	56
	婚姻状况	2249	0.989	0.179	0	3
	教育程度	2249	11.29	4.832	0	23
	健康状况	2249	2.770	1.081	1	5

4. 实证结果

1) 基准回归

表2报告了基准模型的回归结果，主要关注的是税收冲击对消费支出的影响，结果表明相较于未受税收冲击的家庭，个人所得税改革政策使受到税收冲击家庭的消费性支出增加。其中，第(1)列没有控制个体和年份固定效应，(2)~(5)列控制了省份和时间固定效应，并在第(3)列开始依次加入了家庭特征层面、户主特征层面、家庭和户主特征层面的控制变量。

根据表2的第(1)列和第(2)列可以看出无论是否控制了省份和时间固定效应，始终在1%的水平上显著为正。第(3)列在第(2)列控制省份和时间固定效应的基础上，加入了家庭特征层面的控制变量，政策虚拟变量的系数有所下降，在1%的水平上显著为正。第(4)列在第(2)列控制省份和时间固定效应的基础上，加入了户主特征层面的控制变量，政策虚拟变量的系数有所下降，但是仍然在1%的水平上显著为正。第(5)列在第(2)列控制省份和时间固定效应的基础上，同时加入了家庭特征层面和户主层面的控制变量，虽然政策虚拟变量的系数有所下降，由未加入控制变量的0.438降至加入所有控制变量后0.118，但是仍然在1%的水平上显著为正，表明相较于未受税收冲击的家庭，个人所得税改革政策使受到税收冲击家庭的消费性支出增加，有助于促进居民消费。此外，在家庭特征层面的控制变量中，家庭人均收入、家庭总房产、家庭人口规模、负债的系数都大于零，对居民的消费有着正向的影响，其中，负债对消费有正向影响是因为有负债的家庭通常对未来有着更好的预期，所以会增加消费。在户主特征层面，年龄的系数为负，表明户主年龄越大的家庭的消费支出越小。教育程度和婚姻状况系数为正，表明教育程度越高的家庭消费支出越大，已婚的家庭的消费支出也越大。

Table 2. Results of basic regression

表2. 基础回归结果

变量	消费支出
变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
$T r e a t_{i} \times P o s t_{t}$	0.438^***	0.297^***	0.183^***	0.190^***	0.118^***
$T r e a t_{i} \times P o s t_{t}$	(0.032)	(0.042)	(0.038)	(0.043)	(0.038)
家庭人均收入			0.360^***		0.336^***
家庭人均收入			(0.027)		(0.027)
负债			0.024^***		0.024^***
负债			(0.004)		(0.004)
家庭人口规模			0.093^***		0.097^***
家庭人口规模			(0.010)		(0.010)
家庭总房产			0.020^***		0.020^***
家庭总房产			(0.004)		(0.004)
年龄				-0.013^***	-0.012^***
年龄				(0.002)	(0.002)
教育程度				0.028^***	0.015^***
教育程度				(0.004)	(0.004)
健康程度				0.005	0.007
健康程度				(0.015)	(0.014)
婚姻状况				0.162^*	0.169^**
婚姻状况				(0.085)	(0.074)
常数项	10.770^***	10.827^***	6.656^***	10.858^***	7.009^***
常数项	(0.022)	(0.024)	(0.271)	(0.129)	(0.301)
样本量	2322	2322	2249	2276	2249
adj. R²	0.070	0.171	0.343	0.219	0.369
省份固定效应	否	是	是	是	是
时间固定效应	否	是	是	是	是

注：^*、^**和^***分别表示在10%、5%和1%水平上显著；括号内为标准误。下同。

2) 稳健性检验

(1) 平行趋势检验

运用双重差分模型的核心前提是确保平行趋势假设成立，这意味着，在不存在个人所得税改革的情况下，实验组与控制组家庭的消费性支出变化趋势应当保持一致，呈现出平行状态。采用事件分析法对样本家庭在2014~2020年的CFPS数据中进行匹配，构建分析估计模型如下：

$y_{i t} = α + \sum_{m \geq - 4}^{2} β_{t} \times D_{i, T + m} + δ_{i} + γ_{t} + ε_{i t}$ (2)

上式中，设定T为基准年(T = 2018)，m代表调查年份相对于基准年的偏移量(m = −4, −2, 2)，其中m=0代表政策实施的当年，m的正值表示政策实施后的年份，m的负值则代表政策实施前的年份。 $D_{i, T + m}$ 代表各调查年份与实验组标识的交互项，以2018年(基准年)作为参照组。 $δ_{i}$ 代表实验组的固定效应，用于捕捉实验组特有的不变特征； $γ_{t}$ 代表时间效应，旨在控制样本调查期间内减税政策变动可能带来的影响；而 $β_{t}$ 则反映了实验组与控制组在消费支出上的差异系数。见图1的检验结果显示，在个人所得税改革前的2014年和2016年，政策虚拟变量系数在政策实施前均不显著，平行趋势检验得到满足，证明基准回归结果具有稳健性。

Figure 1. Parallel trend test chart

图1. 平行趋势检验图

(2) 更换被解释变量

由于居民的消费性支出主要来源于可支配收入，本文采用家庭纯收入替换家庭总消费支出。家庭纯收入能够反映家庭的消费能力，其值越大，表明家庭的可支配收入越多，即消费能力越强。检验结果见表3所示，再加入了控制变量、省份固定效应以及时间固定效应后，始终在1%水平上显著为正，表明个人所得税改革政策使受到税收冲击家庭的家庭纯收入增加，即可支配收入提高，消费能力增强，说明本文的回归结果较为稳健。

Table 3. The impact of individual income tax reform on household net income in 2018

表3. 2018年个人所得税改革对家庭纯收入的影响

变量	家庭纯收入
变量	(1)	(2)	(3)
$T r e a t_{i} \times P o s t_{t}$	0.656^***	0.357^***	0.028^***
$T r e a t_{i} \times P o s t_{t}$	(0.035)	(0.044)	(0.009)
控制变量	否	否	是
省份固定效应	否	是	是
时间固定效应	否	是	是
样本量	2435	2435	2367
adj. R²	0.114	0.266	0.974

3) 进一步分析

(1) 2018年个人所得税改革对不同收入水平家庭消费的影响

为探究2018年个人所得税改革对中低收入家庭消费的刺激作用，本文将家庭收入水平从低到高排序，按收入水平前75%定义为中低收入家庭，收入水平高于75%以上的定义为高收入家庭。估计结果见表4。

表4中，从整体估计结果来看，个人所得税改革对中低收入家庭都存在显著的增收效应，但是增收效应带来的消费支出存在异质性。第(1)列表示在控制了控制变量、时间和个体固定效应后，个人所得税改革增加了中低收入家庭的消费性支出，统计结果在1%水平上显著为正。第(2)列表示，在控制了控制变量、省份和时间固定效应后，个人所得税改革对高收入家庭的消费性支出没有显著影响。这一实证结果表明，个人所得税改革带来的增收效应，显著促进了中低收入家庭的消费，而对于高收入家庭的促进作用不大。

Table 4. Effects of individual income tax reform on household consumption at different income levels in 2018

表4. 2018年个人所得税改革对不同收入水平家庭消费的影响

变量	(1)	(2)
变量	中低收入家庭消费性支出	高收入家庭消费性支出
$T r e a t_{i} \times P o s t_{t}$	0.138^***	−0.005
$T r e a t_{i} \times P o s t_{t}$	(0.044)	(0.089)
控制变量	控制	控制
省份固定效应	控制	控制
时间固定效应	控制	控制
样本量	1705	563
adj. R²	0.217	0.162

(2) 2018年个人所得税改革对不同地区家庭消费的影响

为探究2018年个人所得税改革对居民消费效应在不同地区是否存在差异，本文进一步对消费性支出进行了分地区估计分析，估计结果见表5。

表5中，从整体估计结果来看，个人所得税改革对居民的消费在不同地区存在异质性。2018年个人所得税改革刺激了西部地区的家庭消费支出，统计结果在1%水平上显著为正，东部和中部在统计结果上不显著。这一实证结果表明，居民的消费受到地区经济发展水平的影响，我国东部、中部、西部地区的经济发展水平存在差异，其中西部地区发展较为落后，在西部地区，个人所得税带来的可支配收入增加更多的用于消费性支出。

Table 5. The impact of the 2018 individual income tax reform on household consumption in different regions

表5. 2018年个人所得税改革对不同地区家庭消费的影响

变量	消费性支出
变量	(1)东部地区	(2)中部地区	(3)西部地区
$T r e a t_{i} \times P o s t_{t}$	−0.033	0.121	0.246^***
$T r e a t_{i} \times P o s t_{t}$	(0.062)	(0.083)	(0.063)
控制变量	是	是	是
省份固定效应	是	是	是
时间固定效应	是	是	是
样本量	901	531	817
adj. R²	0.407	0.347	0.288

5. 结论与政策建议

本文基于2014年~2020年CFPS微观调查数据，采用双重差分方法(DID)考察了2018年个人所得税改革对居民消费的影响。研究结果发现，首先，2018年个人所得税改革显著刺激了居民消费，且对于低收入家庭的消费刺激较大。个人所得税改革使得居民的可支配收入增加，增加了家庭的纯收入，从而促进消费。分地区来来看，个人所得税改革对居民的消费的影响具有地区异质性。分地区来看，个人所得税改革显著增加了西部地区居民家庭的消费支出，可能受经济发展水平的影响，在西部地区，居民增加的支配收入更多的用于消费。

基于上述研究结论，本文提出以下对策建议：

第一，应该考虑家庭的税收负担能力，制定不同的转向附加扣除标准，切实提高居民的可支配收入，提高居民的消费能力。本文的实证结论表明，2018年个人所得税改革措施确实对中低收入家庭的消费刺激作用较大。但是专项附加扣除，并没有考虑到家庭收入水平的异质性，可以通过提高低收入家庭的扣除标准，增加低收入家庭的可支配收入，进而提高中低收入家庭的消费能力，缩小贫富差距。

第二，个人所得税应该考虑地区的经济发展水平因素，实行差别化的个人所得税。在确定个人所得税的起征点时，可以依据城市的GDP和人均收入水平来制定，以此实现根据地方实际经济状况的差异化征税。同时，建议推行以家庭为申报单位的联合纳税制度，该制度会根据家庭整体的收支状况来调整减税额度，并综合考虑家庭资产情况，从而减轻依赖单一劳动收入的家庭的税负。因此，为了充分发挥个人所得税在调节收入分配、缩小居民贫富差距方面的作用，应当充分考虑各地区的经济发展水平，实施差异化的个人所得税政策。

第三，加强税收监管与违法惩处。加强税收征管信息化建设，提高税收征管的效率和准确性。建立健全税收风险评估和预警机制，及时发现和防范税收风险。加强税收征管信息化建设，提高税收征管的效率和准确性并建立健全税收风险评估和预警机制[8]，及时发现和防范税收风险，以实现税收的公平性和可持续性。

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