影响新疆财政收入增长因素实证分析Word格式.docx
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39.07
100
12.9999
491.25
1979
5.4901
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1993
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1995
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2002
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2005
180.3184
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2006
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1567.0521
811.75
2007
285.86
3523.16
500.8
1850.8415
830.42
2008
361.0616
4183.21
541.4
2259.9746
847.58
2009
388.7848
4277.05
545.2
2827.2359
866.15
2010
500.5759
5437.47
568.6
3539.6941
894.65
2011
720.4324
6610.05
602.1
4712.7699
953.34
2012
908.9655
7505.31
625
6258.383
1010.44
数据来源：
《新疆统计年鉴2013》、《新疆辉煌50年》。
居民价格消费指数以1978年为基期。
从表中可以看出新疆财政收入整体趋势是不断增加的，但在1994年有一个明显的低谷，其原因是1994年建立了分税体制，形成了一个符合市场经济基本要求的现代财政税收体制。
且在1994年以后，新疆财政收入增长速度明显加快，财政收入额不断增加，说明分税体制改革促进了新疆财政收入的增长。
（三）模型参数的估计
利用e-views软件，对1978-2012年新疆财政收入、新疆生产总值、居民消费价格指数、固定资产投资、从业人员数资数据，用OLS法回归可得如下结果（表3.1）：
表3.1OLS回归结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/27/13Time:
14:
34
Sample:
19782012
Includedobservations:
35
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1.754084
37.73723
-0.046482
0.9632
X1
0.015663
0.008199
1.910395
0.0657
X2
-0.088826
0.033887
-2.621238
0.0136
X3
0.131391
0.008771
14.97936
0.0000
X4
0.027672
0.073139
0.378344
0.7078
R-squared
0.997621
Meandependentvar
133.2512
AdjustedR-squared
0.997304
S.D.dependentvar
210.7371
S.E.ofregression
10.94225
Akaikeinfocriterion
7.754703
Sumsquaredresid
3591.982
Schwarzcriterion
7.976895
Loglikelihood
-130.7073
F-statistic
3145.238
Durbin-Watsonstat
1.942066
Prob（F-statistic）
0.000000
得到：
=-1.75+0.016X1-0.089X2+0.131X3+0.028X4
（-0.0465）（-1.9104）（-2.6212）（14.9794）（0.3783）
R2=0.9976
=0.9973D.W=1.942F=3145.238
（四）模型的检验
1．经济意义检验
按照一般的经济理论，财政收入应和生产总值、固定资产投资、从业人员数呈正相关关系，与物价指数呈负相关关系。
所以除β2外，其余待定系数应该均为正值。
从回归得到模型的结果可以看出各项待定系数的符号与数值，都是符合经济意义的。
为了更进一步的检验此模型的真实性，下面将进行统计检验。
2.统计检验
从上面的回归结果来看,可决系数R2=0.9976修正的可决系数
=0.9973，模型的拟合程度很高。
在给定5%的显著性水平下，固定资产投资的P值为0，居民消费价格指数的P值为0.0136，说明这两个解释变量对被解释变量的影响是显著的。
但是从P值来看，新疆生产总值和从业人员数对财政收入的影响是不显著的。
模型的F值为3145.238，在给定显著水平为0.05的情况下,F（4,30）=2.53，所以拒绝方程不显著的假设,回归方程显著。
3.计量经济意义检验
（1）异方差检验
我们使用White检验来对模型进行异方差的检验，检验结果如下表：
表4.1
WhiteHeteroskedasticityTest:
F-statistic
35.27166
Probability
Obs*R-squared
33.63761
0.002329
TestEquation:
RESID^2
40
-2694.082
3739.811
-0.720379
0.4796
-13.44078
7.212580
-1.863519
0.0771
X1^2
-0.001591
0.000558
-2.849315
0.0099
X1*X2
0.012911
0.005611
2.301210
0.0323
X1*X3
0.002448
0.000798
3.066229
0.0061
X1*X4
0.015327
0.010565
1.450826
0.1623
16.17213
11.35209
1.424595
0.1697
X2^2
-0.024805
0.006565
-3.778395
0.0012
X2*X3
-0.005880
0.008306
-0.707896
0.4872
X2*X4
-0.008375
0.018784
-0.445856
0.6605
14.85815
10.05760
1.477306
0.1552
X3^2
-0.000711
0.000317
-2.239813
0.0366
X3*X4
-0.021681
0.016114
-1.345438
0.1935
6.273843
14.90394
0.420952
0.6783
X4^2
-0.004988
0.015243
-0.327253
0.7469
0.961075
102.6281
0.933827
189.3894
48.71881
10.90753
47470.45
11.57411
-175.8819
2.902603
从上表中可以看出p=0.002<
0.05,拒绝原假设，所以表明该模型存在异方差。
那么我们将用加权最小二乘法对其进行修正。
通过定义变量W等于残差值，对加权后的模型再次进行White检验，得到结果如下表：
表4.2
43
Weightingseries:
W
-3.006851
2.372896
-1.267165
0.2148
0.015009
0.003424
4.384005
0.0001
-0.089813
0.007348
-12.22257
0.131774
0.003715
35.46991
0.030504
0.005596
5.450585
WeightedStatistics
0.999908
29.06940
0.999896
73.75812
0.753553
2.403530
17.03528
2.625722
-37.06177
84227.77
1.033618
UnweightedStatistics
0.997612
0.997294
10.96336
Sumsquaredresid
3605.855
1.950933
通过上表得出新的回归模型为：
=-3.0068+0.015X1-0.0898X2+0.132X3+0.03X4
（-1.2672）（-4.384）（-12.2226）（35.47）（5.4506）
R2=0.9999
=0.9998D.W=1.0336F=84227.77
可以看出，经过加权后，模型的拟合优度得到提高，而且各个变量的也都通过了T检验，但其异方差是否真的消失？
对此，我们做了White检验，结果如下表：
表4.3
1.502258
0.197704
17.93998
0.209528
从检验结果看出p=0.209528，大于0.05，异方差修正完成。
可以看出经过修正消除了异方差性后，新疆生产总值、固定资产投资和从业人员数的增长会使财政收入增加，而居民消费物价指数的增长对财政收入有一定的影响。
虽然这个模型可能还存在某些其他需要进一步解决的问题，但这一估计结果已经比较接近真是情况了。
（2）序列相关性检验
首先检验是否存在一阶序列相关。
通过异方差修正后方程进行自相关检验结果如下表：
表4.4
Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:
0.136789
0.711494
RESID
51
2.095542
38.67961
0.054177
0.9572
0.001513
0.009736
0.155382
0.8776
-0.000404
0.035401
-0.011415
0.9910
-0.001327
0.010493
-0.126421
0.9003
-0.004096
0.074720
-0.054823
0.9567
RESID（-1）
0.037353
0.218865
0.170668
0.8657
0.003908
0.311594
-0.167832
10.29343
11.12372
7.810842
3588.378
8.077473
-130.6897
0.022757
1.962894
0.999749
可以看出p=0.71149>
0.05，说明模型已不存在一阶序列相关，因而再对模型检验是否存在二阶序列相关，用LM检验，得下表：
表4.5
10.02946
0.006639
54
9.419627
33.38692
0.282135
0.7799
0.001956
0.008387
0.233171
0.8173
0.015669
0.030870
0.507581
0.6157
-0.003444
0.009060
-0.380108
0.7067
-0.021253
0.064561
-0.329195
0.7445
0.075076
0.188847
0.397552
0.6940
RESID（-2）
-0.658755
0.197789
-3.330595
0.0024
0.286556
0.133675
9.580768
7.534249
Sumsquar
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