计量经济学课程论文——影响我国财政收入因素的实证分析.docx
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影响我国财政收入因素的实证分析
09级财政学2班
林顺平
西南财经大学
小组成员:
目录
1、引言 3
2、财政收入影响因素的定量分析 3
2.1变量选择 3
2.2数据说明 3
3、模型建立 4
3.1模型说明 4
3.2模型数据说明 4
3.3模型建立 5
3.4回归模型 5
4模型检验 6
4.1经济检验 6
4.2.统计检验 6
1)拟合优度检验 6
5、多重共线性检验及其修正 6
5.1多重共线性检验 6
5.2多重共线性的修正 7
6异方差检验及其修正 8
6.1异方差检验 8
6.1.1绘制e2对X2、X3、X4的散点图 8
6.1.2Goldfeld-Quanadt检验 8
6.1.3White检验 9
6.2异方差的修正 10
7、自相关的检验及其修正 13
7.1自相关的检验 13
7.2自相关修正 13
8、结论与对策 15
影响我国财政收入因素的实证分析
摘要:
影响一国财政收入的因素有很多,比如税收收入、三大产业的产值、固定资产投资、从业人员数量等等。
本文针对我国财政收入影响因素建立了计量经济模型,并利用Eviews软件对收集到的数据进行相关回归以及多重共线性分析,建立了财政收入影响因素的模型,分析了影响财政收入主要因素及其影响程度,并提出了相关政策建议。
关键字:
财政收入财政收入影响因素
1、引言
财政作为一个政府的活动,是政府职能的具体体现,主要有资源配置、收入再分配和宏观经济调控三大职能。
财政收入是政府部门的公共收入,是国民收入分配中用于保证政府行使其公共职能、实施公共政策以及提供公共服务的资金需求。
财政收入的增长情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步。
因此,研究财政收入的增长就显得尤为必要。
财政收入的主要来源是各项税收收入,此外还有政府其他收入和基金收入等。
同时,一个国家财政收入的规模还要受到经济规模等诸多因素的影响。
因此我们以财政收入为因变量,国内生产总值、年末从业人员数、全社会固定资产投资总额、国家财政决算中的各项税收4个经济指标为自变量,利用软件进行回归分析,建立财政收入影响因素模型,分析影响我国财政收入的主要因素为如何,合理有效的制定我国的财政收入计划提供一些政策建议。
2、财政收入影响因素的定量分析
2.1变量选择
研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。
大多数相关的研究文献中都把总税收、国内生产总值这两个指标作为影响财政收入的基本因素,还有一些文献中也提出了其他一些变量,比如从业人员数、固定资产投资等。
影响财政收入的因素众多复杂,本文从国内生产总值、税收收入、从业人员数、固定资产投资四方面进行分析。
2.2数据说明
(1)、财政收入:
是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而抽泣的一切资金的总和。
财政收入表现为政府部门在一定时期内(一般为一个财政年度)所取得的货币收入。
财政收入是衡量一国政府财力的重要指标,政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量,在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。
财政就是为了满足社会公共需要,弥补市场失灵,以国家为主体参与的社会产品分配活动。
它既是政府的集中性分配活动,又是国家进行宏观调控的重要工具。
(2)、国内生产总值:
是指在一定时期内(一个季度或一年),一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现,更可以反映一国的国力与财富。
(3)、固定资产投资:
是建造和购置固定资产的经济活动,即固定资产再生产活动。
固定资产再生产过程包括固定资产更新(局部和全部更新)、改建、扩建、新建等活动。
(4)从业人员数:
人口中参加经济活动的人口数。
不包括从事家务劳动人口、就学人口、长期患病不能工作人口、年老或退休人口等。
(5)税收收入:
税收收入是指国家按照预定标准,向经济组织和居民无偿地征收实物或货币所取得的一种财政收入。
是国家预算资金的重要来源。
在我国的税收收入结构中,流转税和所得税居于主体地位。
具体有以下来源:
增值税、消费税、营业税、企业所得税、个人所得税、外国投资企业和外国企业所得税、城市维护建设税、车船使用税、房产税、资源税、筵席税、印花税等。
3、模型建立
3.1模型说明
财政收入一般由以下几部分构成:
税收收入、国有企业上缴的利润收入、债务收入以及费用等其他收入,其中税收收入是财政收入的主要来源。
同时,财政收入还受到经济规模、从业人员数、固定资产投资等诸多因素的影响,这里可以用国内生产总值的变化来说明除税收以外的其他因素的变动对财政收入的影响。
3.2模型数据说明
本研究报告的数据来源于“中经网统计数据库”采集数据的区间为1980年~2010年
附1980~2010全国财政决算收入及相关数据表:
年份
国家财政决算收入中各项税收(亿元)
国家财政决算收入(亿元)
年末从业人员数(万人)
全社会固定资产投资总额(亿元)
国内生产总值(现价)(亿元)
1980
571.7
1159.93
42361
910.9
4545.6
1981
629.89
1175.8
43725
961
4891.6
1982
700.02
1212.3
45295
1230.4
5323.4
1983
775.59
1367
46436
1430.1
5962.7
1984
947.35
1642.9
48197
1832.9
7208.1
1985
2040.79
2004.82
49873
2543.2
9016
1986
2090.73
2122
51282
3120.6
10275.2
1987
2140.36
2199.4
52783
3791.7
12058.6
1988
2390.47
2357.2
54334
4753.8
15042.8
1989
2727.4
2664.9
55329
4410.4
16992.3
1990
2821.86
2937.1
64749
4517
18667.8
1991
2990.17
3149.48
65491
5594.5
21781.5
1992
3296.91
3483.37
66152
8080.1
26923.5
1993
4255.3
4348.95
66808
13072.3
35333.9
1994
5126.88
5218.1
67455
17042.1
48197.9
1995
6038.04
6242.2
68065
20019.3
60793.7
1996
6909.82
7407.99
68950
22913.5
71176.6
1997
8234.04
8651.14
69820
24941.1
78973
1998
9262.8
9875.95
70637
28406.2
84402.3
1999
10682.58
11444.08
71394
29854.7
89677.1
2000
12581.51
13395.23
72085
32917.7
99214.6
2001
15301.38
16386.04
72797
37213.5
109655.2
2002
17636.45
18903.64
73280
43499.9
120332.7
2003
20017.31
21715.25
73736
55566.6
135822.8
2004
24165.68
26396.47
74264
70477.4
159878.3
2005
28778.54
31649.29
74647
88773.6
184937.4
2006
34804.35
38760.2
74978
109998.2
216314.4
2007
45621.97
51321.78
75321
137323.9
265810.3
2008
54223.79
61330.35
75564
172828.4
314045.4
2009
59521.59
68518.3
75828
224598.8
340902.8
2010
73210.79
83101.51
76105
278121.9
401202
3.3模型建立
以国家财政决算收入为被解释变量,国内生产总值(现价)、国家财政决算收入中各项税收、年末从业人员数、全社会固定资产投资总额作为解释变量建立线性回归模型:
Yt=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+ui
其中,Yt——国家财政决算收入X1t——表示国内生产总值(现价)
X2t——国家财政决算收入中各项税收X3t——表示年末从业人员数
X4t——表示全社会固定资产投资总额
β0、β1、β2、β3、β4、β5——表示待定系数
ui——表示随机误差项
3.4回归模型
利用eviews软件,用OLS法回归可得如下结果
OLS回归结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/14/11Time:
11:
41
Sample:
19802010
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
2231.738
552.6750
4.038066
0.0004
X1
0.000957
0.007274
0.131554
0.8963
X2
1.064963
0.047751
22.30264
0.0000
X3
-0.041868
0.010683
-3.919010
0.0006
X4
0.022694
0.006526
3.477443
0.0018
R-squared
0.999857
Meandependentvar
16520.73
AdjustedR-squared
0.999835
S.D.dependentvar
22001.07
S.E.ofregression
282.4520
Akaikeinfocriterion
14.27158
Sumsquaredresid
2074258.
Schwarzcriterion
14.50287
Loglikelihood
-216.2096
Hannan-Quinncriter.
14.34698
F-statistic
45498.54
Durbin-Watsonstat
1.463028
Prob(F-statistic)
0.000000
Yt=2231.738+0.000957X1+1.064963X2-0.041868X3+0.022694X4
t=(4.038066)(0.131554)(22.30264)(-3.919010)(3.477443)
R2=0.