附录1　政治发展指标

财政经济学家有关税收努力的研究，特别是拉贾·切利亚和罗伊·巴尔的著述，为本附录提供了方法论背景。¹运用税率差异来解释不同国家在公共部门规模方面的重大差异，混淆了富国能征得更多的税是因为其税收基础更广阔的事实。要估算税收努力，我们首先要做的应该是估算税收能力，并控制在可获得资源上的差异。实际税收比率（T/GNP）是政府税收总额除以总产出所得的商。可收税能力是指在相对于系统中其他国家可获取的资源的基础上所能得到的税收。要计算该数据，应对照实际税率与资源基础中的经济指标差异，并进行回归分析得出预测值（/GNP）。最后，税收努力指数是实际税率与估计税收能力的商。本附录几乎全部篇幅均在探讨在税收努力指数推导过程中的方法论问题。

税收能力：替代模型

我们使用回归技术来控制国家之间在可征税资源方面的差异。有几个公式可以最出色地表示税收能力，其中运用最广泛也最精炼的两个公式是：

1. 税收/GNP=A+B₁出口/GNP+B₂农业生产/GDP

+B₃矿产产量/GDP+误差

2. 税收/GNP=A+B₁ GNP/总人口+B₂非矿产出口/GDP

+B₃矿产产量/GDP+误差

我们出于多种原因而选择了公式1。该公式的自变量数据更完整，也更可靠。特别是矿产出口的数据，由于在报道方面的重大变化，该数据在不同年份会发生意外波动。此外，对于发展中国家，农业生产可以直接衡量政府极难征税的那部分总产出所占的比重；而公式2中使用的人均国民生产总值并不能直接展现这部分内容。最后，两个公式得到的结果非常接近，但公式1的系数和预测值通常会更稳定。这符合我们对政治发展指标运作方式的先验预期。

测量的误差

此前的研究采用了求三年浮动均值的方法，以最大限度地减少年复一年的金融波动导致的指标波动。更重要的是，这样也可以减少前后报道不一致所导致的波动。我们已得到了一个完整的时间序列，因此可以通过汇集时间序列以及直接引入时间要素以让公式去趋势化的办法来控制波动。我们得到的公式如下：

税收/GNP=A+B₁时间+B₂出口/GNP+B₃农业生产/GDP

+B₄矿产产量/GDP+误差

其中：

时间=1，2，3，…，26对应的是1950年，1951年，1952年，…，1975年。

汇总可以提高估算的一致性和效率。将时间序列估算值与逐年估计值进行比较，所得出的系数在多数情况下均处于在时间序列中所得到的系数的置信区间内（见表A1.1）。请注意，在1973年之前，只有极少数运用横截面回归法得到的系数偏离了汇总模型中95%的置信区间。主要偏差仅出现在1966年的出口系数以及1957年和1971年的矿产产量/GDP。1973年和1974年的结果更加不稳定，这主要源于估算时国家样本之间的差异。这种差异是由于可获取的数据大幅减少造成的，也意味着1950—1953年间无法使用横截面估算法。

由预测值（税收/GNP）所测量的税收能力数据也非常接近逐年估计所得到的数据，然而这些数据并未在国家样本减少的年份发生大幅波动。序列中的趋势是积极的，也是大规模的。这反映了一个事实，那就是在经济生活的各个阶段，多数发展中国家政府的参与均有所增加。这部分是因为其发展中经济体的复杂性在加深，也很可能在很大程度上源于一个进程，那就是随着政府在国家经济生活中直接发挥作用，政府行为的社会化和中央化进程在深化。因此，随着时间的推移，从汇总时间序列回归分析中得出的税收能力指数的数据是稳定的。另一个优势我们目前尚未探讨到，就是在短期内是否可能直接外推未来的时间点。

集中制经济体

集中制经济体国家和开放经济体国家的税收制度有深刻的差异。在开放经济体中，政府通过直接或间接对工业、农业、商业和劳动力的收益收税来提取资源。另一方面，在集中制经济体中，政府通过直接或间接地对国有工业的利润收税，控制劳动者薪水以及集中控制工农业产品的买卖来提取资源。因此，在集中制经济体中没有必要对采矿作业或者进出口进行征税。因此，将共产主义国家（中国、北越和朝鲜）纳入样本彻底改变了出口和采矿的系数。它对数据发出了变号指令，使估算变得无意义。显然在同一个公式中有两个模型在发挥作用。考虑到可获取的案例数量，最简单的解决方案就是为不同类型的经济体加入一个虚拟变量，并确定其效果。我们是这样修正的：

税收/GNP=A+B₁时间+B₂经济体类型+B₃出口/GNP

+B₄农业生产/GDP+B₅矿产产量/GDP+误差

其中：

对于经济体类型，0=开放经济体，1=集中制经济体。

加入这个虚拟变量后，我们所能得到的结果就具有稳定性，在数据上有意义，而且在理论上是可以接受的。为了确保所有国家的系数均是稳定的，我们对于每一个独立的指标增加了互动条件，一是时间，二是开放或集中制经济体，三是二者兼有。没有必要使用更复杂的表述方式了。随着时间推移，并未出现坡度变化，这样的结论是没有意义的。同理，单看集中制经济体，也没有发现自变量的坡度变化。考虑到我们面临的数据限制，使用最简单的等式显然是最合适的。

估算税收能力

尽管我们的样本数量更有限，最后的估算再度印证了此前有关这一主题的研究的发现。结论可以通过表A1.2来总结。

首先，我们认为那些尚未解释清楚的40%的差异源于政治能力，而不是经济能力。这些数值结果与此前估计的结果非常相似。²其次，系数的大小说明所有的因变量均对税收比率有很大的影响力，并且会影响预测方向上的估算。因此，集中制经济体的系数是有力而积极的，表明政府对经济行为的干预无孔不入。所有的结果都是有意义的。

在误差项ε_it中，i代表国家，t代表时间。ε_it只要满足一些基本假设，那么将普通最小二乘估计应用于汇总模型（横截面分析中的时间序列）就是合理的。误差项可以包括两个数据上相互独立的部分：特定国家效应和余数。

假定：

这排除了每个国家残差之间的自相关性、不同国家残差间的共变性以及在不同时间点各个国家误差分量之间的相关性。³我们测试了样本国家残差之间的自相关性，并未发现严重的问题（最糟糕的情况是，在对数据进行德宾—沃森检验时，我们发现极少数国家的检验结果尚不明晰）。我们完全可以在理论基础上消除不同国家残差的共变性。如果假定我们可以逐一列出所有税收能力变量，那么模型中尚未具体列出的税收努力变量的影响就可以被误差项抵消。如果不同国家的误差项是相关的，那么随着时间的推移，每个国家的误差项的系统因素——税收努力因素就会对每个国家的税收表现产生相同的影响。然而事实并非如此；随着时间的推移，每一个国家的税收努力主要是受到公共需求或财政控制等国内独特因素的影响，只是发生远程更改的情况下，它才会与另一个国家的税收努力模式具有共变性。

数据

本研究中各要素的数据出自各类已发表和未发表的信息来源。多数经济指标出自1975年10月13日修订的世界银行《社会经济数据库》。附录1开篇引用的那篇有关税收努力的文章中的原始数据由国际货币基金组织的拉贾·切利亚和玛格丽特·凯利（Margaret Kelly）搜集。我们还引用了世界银行的阿瑟·豪斯主持的特色馆藏数据。共产主义国家的数据来自美国参议院普罗克斯迈尔参议员的办公室；特别重要的文献是《关于中国、朝鲜和北越的数据笔记》（1975年）。关于对外援助的数据出自美国国际开发署的《美国对外援助年鉴（1960—1973年）》以及美国国务院情报研究局的《研究学习》（年度出版的油印出版物）。

注释

1. Raja Chelliah, “Trends in Taxation in Developing Countries, ”IMF Staff Papers (July 1, 1971), pp.254—331; Bahl, “A Regression Approach, ”pp.570—610.

2. Chelliah, “Trends in Taxation, ”pp.254—331.

3. Pietro Balestra and Marc Nerlove, “Pooling Cross Section and Time Series Data in the Estimation of a Dynamic Model: The Demand for Natural Gas, ”Econometrica 34, no.3(July 1966).