中国财政收入的影响因素Word文档格式.docx

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Yi=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i

Y为财政收入（亿元），

X1i为工业总产值（亿元），

X2i农业总产值（亿元），

X3i为建筑业总产值（亿元），

X4i为社会消费品零售总额（亿元）

四、数据的收集

本文收集了中国2010年各省份有关财政收入方面的经济数据，如下表所示：

（单位：

亿元）

地区

一般预算收入

工业

总产值

农业

建筑业

社会消费品

零售总额

地方合计

32602.59

548311.4

30611.07

76807.74164

114830.1

北京

2026.809

11039.13

140.4445

4059.70233

4645.5

天津

821.9916

13083.63

139.6977

1911.47526

2078.7

河北

1067.123

24062.76

1927.778

2525.0461

4991.1

山西

805.8279

9249.98

556.3352

1826.10399

2421.1

内蒙古

850.8588

10699.44

731.902

964.72545

2463

辽宁

1591.22

28152.73

913.4817

3384.64758

5032.4

吉林

487.0943

10026.55

777.4535

1142.84182

2549.2

黑龙江

641.6627

7301.6

1206.79

1342.38563

2928.3

上海

2540.298

24091.26

147.5289

3830.5439

4577.2

江苏

3228.78

73200.03

1948.195

10265.10972

9905.1

浙江

2142.513

41035.29

879.0498

9588.72136

7533.3

安徽

863.9175

13312.59

1289.794

2239.57274

3045.2

福建

932.4282

16762.82

826.2213

2204.12659

3866.7

江西

581.3012

9783.96

729.7223

1323.24277

2142

山东

2198.632

71209.42

3223.987

4579.15384

10658.8

河南

1126.064

27708.15

2833.267

3596.48672

5815.4

湖北

814.8653

15567.02

1511.487

3421.89272

5109.7

湖南

847.6178

13507.64

1596.646

2507.40203

4222.6

广东

3649.811

68275.77

1551.035

3809.2967

12986.6

广西

620.9888

6880.04

1134.978

934.37555

2395.8

海南

178.242

1057.45

307.567

143.94415

463.2

重庆

655.1701

6772.9

522.8407

1915.24948

2147.1

四川

1174.593

18071.68

1806.062

3337.44689

4944.8

贵州

416.4761

3426.69

501.523

523.90692

1075.2

云南

698.2525

5197.45

850.6548

1196.22042

1764.7

西藏

30.0894

51.6

39.05746

94.93204

130

陕西

735.2704

8470.4

823.6

2309.1424

2317.1

甘肃

286.5898

3770.38

587.2679

579.8859

1023.6

青海

87.7381

1080.35

61.30805

204.34189

259.7

宁夏

111.5755

1461.58

146.7825

259.22467

295.4

新疆

388.7848

4001.12

898.6167

786.59408

1041.5

数据来源：

中华人民共和国国家统计局

五、模型的估计与调整

（一）、被解释变量与解释变量之间的散点图

Y与X1的散点图

Y与X2的散点图

Y与X3的散点图

Y与X4的散点图

（二）、用最小二乘法对模型进行回归得到原始回归，结果如下:

从结果可以看出，拟合度较好，但变量X1（工业总产值）对财政收入的影响甚微，且其T统计量不够高，且F统计量也不够好，认为该回归有较强的多重共线性。

下面进行计量经济学检验：

1、多重共线性检验：

（1）、简单相关系数法

X1,X2,X3,X4的简单相关系数如下表所示：

由上表看出，变量X1（工业总产值）与X4（社会消费品零售总额）的简单相关系数为0.956339，它们间存在高度相关性。

（2）、找出最简单的回归形式：

分别作Y与X1,X2,X3,X4间的回归：

·

Y=348.1961+0.039774X1……………………①

（3.424898）（10.34712）

R2=0.786863D.W.=1.508394

Y=589.4850+0.468084X2……………………②

（2.413402）（2.393958）

R2=0.165012D.W.=1.466043

Y=303.7524+0.301874X3……………………③

（2.116021）（7.158113）

R2=0.638578D.W.=1.9533941

Y=77.09292+0.263108X4……………………④

（0.729476）（11.95432）

R2=0.831303D.W.=1.202539

可见，财政收入受社会消费品零售总额的影响最大，因此，选④作为初始的回归模型。

（3）、逐步回归法：

将其他解释变量分别导入上述初始回归模型，寻找最佳回归方程（如下表）：

C

X4

X1

X2

X3

R2

D.W.

Y=f（X4）

77.09092

0.263108

0.831303

1.202539

t值

0.729476

11.95432

Y=f（X4,X1）

117.6165

0.214311

0.007928

0.833974

1.260099

0.95935

2.818695

0.671098

Y=f（X4,X2）

243.8301

0.344304

-0.473443

0.920945

1.981626

3.07282

16.36273

212.022417

Y=f（X4,X2,X3）

217.6571

0.306624

-0.444593

0.055398

0.929252

2.16841

2.796074

10.46334

-5.38571

1.78052

过程如下：

1．在初始回归模型中引入X1,模型拟合度和D.W.统计量虽都有改善，但变量X4的t统计量明显降低,X1也无法通过t检验，且其判定系数为0.920375：

X1=-5640.407+0.656684X2+1.030442X3+5.433391X4

R2=0.920375D.W.=1.801186

认为X1可以用其他解释变量表示代替，及X1与其他解释变量存在多重共线性；

2．去掉X1，引入X2，拟合优度显著提高，D.W.值也接近于2，且各解释变量的t统计量均有所上升

3．继续引入X3，拟合优度所有提高，各解释变量的t统计量虽然有所下降，但仍通过检验，具有显著性，D.W.值也在2附近

综上，去掉变量X1，拟合结果如下：

Y=217.6571-0.444593X2+0.055398X3+0.306624X4

（2.796074）（-5.38710）（1.78520）（2.796074）

R2=0.929252D.W.=2.168410

2.异方差性检验

由于本模型所选择的数据为截面数据，各省经济发展水平不一且相差较大，在不同样本点上解释变量以外的其他因素的差异较大，从上文所揭示的被解释变量与各解释变量