根据1999年至2018年福州、厦门和泉州三市的GDP和税收收入数据,三地的GDP和税收收入呈现显著的反差现象,泉州GDP最高,福州次之,厦门最低,地方税收收入则是厦门最高、福州次之,泉州最低。三地税收收入与地区GDP呈现的显著反差现象,无法用经济规模因素进行解释。从税收收入的影响因素考虑,除了经济规模,经济结构、税收征管等因素也会影响税收收入。鉴于福州、厦门和泉州三地处于同样的税收法规环境,我们做出一个基本假设:三地GDP与税收收入的反差的原因主要来自于三地的产业结构差异。本文利用岭回归模型,对福州、厦门、泉州三地的三次产业结构和税收收入关系进行实证分析,同时分析了三地二产、三产的细分结构对税收收入的影响。实证结果显示,厦门的二、三产业税收影响因子在三个地区中最高,尤其是三产的影响因子更为明显;相反,泉州的二、三产业税收影响因子在三个地区中均为最低。结合三地三次产业增加值情况,可以较好解释三地税收收入差异与产业结构的关系。对第二产业的细分结构的分析结果显示,厦门在各个细分产业中税收贡献因子比较均衡,福州劳动密集型产业税收贡献因子也明显小于厦门,福州的劳动密集型产业占比较高,这可能是福州税收收入小于厦门的原因之一。泉州的劳动密集型产业税收贡献因子比较小,结合泉州劳动密集型产业占比较高,这可能是造成泉州税收收入与GDP呈现较大反差现象的重要原因。对第三产业细分行业的分析结果显示,厦门在金融业、房地产业行业的税收贡献因子比较高,福州总体处于三地比较适中状态,泉州行业产值占比较高的批发零售和仓储物流业,税收贡献因子是各个行业中较低的。基于实证分析结果,本文认为应积极推动三地的产业技术升级。对福州而言,应积极推动创造税收能力较强的资本密集型产业发展,通过新技术的引入来提高占比较高的劳动密集型产业创造税收的能力,注重第三产业科技化,提高金融业等行业创造税收的能力;对于厦门而言,应积极推动创造税收能力较强的资本密集型产业发展,应促进产品创新,依托已有优势促进智慧物流发展,提高各个行业创造税收的能力;对于泉州而言,应继续推动产业技术升级,积极运用AI技术让传统优势行业迸发新活力,推动劳动密集型产业向高技术方向发展,提高泉州单位产值创造税收的能力。