将预测出的2009年GDP实际值换算成名义值，按照中国1990-2008年平均增长率增长的GDP的名义值为340477亿元人民币，按照中国2004-2007年平均增长率增长的GDP的名义值为334008亿元人民币，根据国家统计局发布的2009年经济数据，我们使用的美元对人民币的汇率为2009年美元对人民币汇率的中间价6.83；2008年GDP平减指数（GDPDeflator，又称GDP缩减指数，GDP折算指数，是指没有剔除物价变动前的GDP增长与剔除了物价变动后的GDP增长之商。该指数也用来计算GDP的组成部分，如个人消费开支。它的计算基础比CPI更广泛，涉及全部商品和服务，除消费外，还包括生产资料和资本、进出口商品和劳务等。因此，这一指数能够更加准确地反映一般物价水平走向，是对价格水平最宏观的测量。计算公式一般为：名义GDP／实际GDP×100）为182.555016，而2009年人民币实际有效汇率又贬值6.1%，于是可得2009年GDP平减指数为193.690872。这两个预测值与2009年中国GDP的真实名义值335353亿元人民币（2009年国内生产总值现价总量为340507亿元，比初步核算数增加5154亿元）都非常接近。相比之下，按照中国1990-2008年平均增长率增长的GDP的2009年预测值与真实值更为接近一些。这在很大程度上说明按照这种方式预测出的预测值还是有很大的可信度的。
由图6‐22可以看出，在不同的税收增长情景下，中国GDP总量的增长速度均趋缓，但是，在2009-2012年会表现出比较明显的差异。其中，由表6‐3也可以看出，当中国的税收增长率以1990-2008年的平均增长率（11.84%）增长时，GDP总量最大，大于按照2004-2007年间税收平均增长率（16.20%）增长的GDP值。但是这并不能说明税收增长率越低，GDP增长越快。因为当中国的税收增长率按照印度1990-2008年的这样一个比较低的平均增长率（7.88%）增长时，预测出的GDP总量反而较低。也就是说，税收增长率应当保持在一定的范围之内，既不能太高，也不能太低，并且在今后几年，中国的税收增长率对GDP总量增长还是有正影响的，3年之内不会出现税收收入增长率越低、GDP增长越快的局面，降低税收增长率对经济增长有不利影响，税收总量与GDP总量之间的关系在未来3年内仍会保持。
（三）中国和印度GDP总量增长趋势比较
由于印度的税收收入总量与GDP总量之间的关系并不显着，因此我们在预测印度情况时只使用指数函数模型模拟出的结果，如果以固定平均增长率来预测印度未来5年的GDP增长情况，结果见图6‐23。
即1万亿美元左右，并且按照指数函数模型模拟出的结果，预测出的印度2009年GDP是低于2008年GDP的，而对比刚刚出炉的印度2009年GDP的实际值，我们会发现，印度的实际GDP为12，329亿美元，果然低于2008年的12，633亿美元，涨幅为‐2.4%，这说明本章中对印度进行的固定平均增长率预测还是具有一定的可参考性的。而以税收收入作为一变量预测出的中国2009年GDP与2008年相比仍然是上升的，且符合实际情况，这也在一定程度上说明，当税收收入及其结构安排对经济增长有积极作用时，对经济增长能够起到调节、拉动作用。同时结合模拟预测图6‐22我们也可以看到，在近3年内印度GDP总量仍然会与中国保持比较大的差距，但是二者之间的差距也不会再继续明显增大，更有可能保持在一个相对稳定的状态。小结与思考通过使用多项式模型拟合我们发现，中国的税收收入超经济增长并未给GDP的增长带来太大损害。中国的GDP总量一直处于上升状态，还未开始下降，于是我们无法得到使GDP开始下降的宏观税负水平。到2008年时，GDP总量最高，对应的宏观税负水平也最高，在18%左右，也就是说在1994年到2008年间，除两个个别年份（1994年和1995年）外，均表现出宏观税负越高、对应的GDP总量越高的趋势，且18%的宏观税负水平仍然可以使GDP总量保持增长，中国的宏观税负还未损害GDP增长，还未达到拉弗曲线所示的“税收禁区”。这就与以往的研究结论有很大不同。比如，岳树民、安体富（2003）通过对1994‐2000年中国大、中、小口径的宏观税负与GDP增长率进行的实证分析，证明中国宏观税负与经济增长呈负相关关系，且相关性较高。郭庆旺等（2004）利用中国1995‐2002年的面板数据模型分析了不同地区税收负担对经济影响的个体差异。他们认为，边际宏观税率每增加1个百分点，经济增长率便会下降0.027个百分点，同时他们认为，税收收入的过快增长将严重降低税后产出-资本比。曾国安、胡晶晶（2006）根据1994-2005年中国税收收入的数据通过回归分析得出，1990年代中期以来，中国的税收收入的增速过快，且中国的税收收入的增速超过GDP的增速的幅度过大。中国宏观税负水平过高，抑制投资和消费需求的增长，从而对经济持续增长造成负面的影响。而在本文的研究当中，现有的宏观税负水平不利于经济增长的情况并未显现。在只考虑税收不考虑财政支出的前提下，对于资本或者对于劳动课税，的确将会对于资本或者劳动产生负面影响；但是，如果考虑政府利用税收扩大政府购买支出，进行社会转移支付，那么税收对于经济的影响将存在正的一面。
在分析税收增长率时我们看到，当税收增长率达到19.25%时，GDP增长率开始呈现下降趋势，即这时税收增长开始拖累GDP的增长速度。但是，除个别年份因税制改革原因偶然超过外，中国的税收增长率一般都没有持续超过19.25%。1990-2008年中国税收收入年平均增长率为11.84%，2004-2007年平均增长率为16.20%，平均来说，中国税收增长率基本尚处在一个合理的范围之内，对于GDP的增长还是具有正向影响的。这也就是说，中国的宏观税负水平还未到使GDP总量减少的程度，在中国目前还未达到税收过快增长带来的GDP增长放慢的状态，中国的税收增长率尚处在合理的区间之内。但是，这样的结论也为我们敲响了警钟，即税收收入增长率一旦超过19.25%就会使GDP的增长速度下降，所以应当将税收收入增长率控制在19.25%以下，这样对GDP的增长比较有利。
转过来看印度，对印度使用模型拟合的效果不是很好，这也从另一个侧面反映出印度的税收总量与GDP总量之间的关系不很密切，因此二者之间的关系不能用描点拟合的方法展现出来。
将中印两国的未来增长趋势放在一起来比较，我们发现，按照指数函数模型拟合出的结果为：在未来的5年中，中国的GDP增长仍然保持高速，高于印度的GDP增速，从而中印之间的GDP差值将会持续增加。而如果将税收收入总量引入模型，在使用BP神经网络模型进行拟合时，在不同的税收增长情景下，中国GDP的增长速度均趋缓，在2009-2011年仍然是表现出税收增长率越大、预测的GDP数额越大的趋势，几种预测值之间的差额并不是很大；在2012-2013年，各种模型预测出的GDP值趋于一致。这也就是说，在2009-2011年间，税收总量的增长对于GDP的增长会显现出正效应。
另外，将预测出的2009年GDP实际值换算成名义值，预测值与2009年中国GDP的真实名义值都非常接近。相比之下，按照中国1990-2008年平均增长率增长的GDP的2009年预测值与真实值更为接近一些。这在很大程度上说明按照这种方式预测出的预测值还是有很大的可信度的。
由于印度的税收总量对GDP总量的作用效应并不显着，因此不适于将税收总量引入模型来看相应的GDP总量的反应，因此，我们只能依靠并不是非常准确的指数函数模型拟合出的结果来粗略判断印度的经济增长路径，这样的结果会放大经济增长的规模。印度的实际GDP总量在2008年时达到最大值，为1.0E+12即1万亿美元左右，与中国的GDP总量差距非常大，其增长趋势也在逐渐趋缓。并且按照指数函数模型模拟出的结果，预测出的印度2009年GDP是低于2008年GDP的，而对比刚刚出炉的印度2009年GDP的实际值，我们会发现，印度的实际GDP果然低于2008年，涨幅为‐2.4%，这说明本章中对印度进行的指数函数预测还是具有一定的可参考性的。而以税收收入作为一变量预测出的中国2009年GDP与2008年相比仍然是上升的，且符合实际情况，这也在一定程度上说明，当税收收入及其结构安排对经济增长有积极作用时，对经济增长能够起到调节、拉动作用。
当然，以上结论都是在假设其他经济条件都不发生变化的前提之下产生的。当经济环境发生变化时，情况会怎样？同时，由于印度的税收总量对于GDP总量的效应不显着，因此在研究印度宏观税负的合理水平、税收增长速度、经济增长趋势时，都受到了很大程度的局限。那么，怎样通过更好的方法得到对印度的分析结论呢？这需要我们在今后的研究中设法解决。