影响我国财政收入的多元线性回归模型文档格式.docx

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9572.69

22445.4

16179.76

5218.1

67455

1995

12135.81

28679.46

19978.46

6242.2

68065

1996

14015.39

33834.96

23326.24

7407.99

6895

1997

14441.89

37543

26988.15

8651.14

6982

1998

14817.63

39004.19

30580.47

9875.95

70637

1999

14770.03

41033.58

33873.44

11444.08

71394

2000

14944.72

45555.88

38713.95

13395.23

72085

2001

15781.27

49512.29

44361.61

16386.04

72797

2002

16537.02

53896.77

49898.9

18903.64

7328

2003

17381.72

62436.31

56004.73

21715.25

73736

2004

21412.73

73904.31

64561.29

26396.47

74264

2005

22420

87598.09

74919.28

31649.29

74647

2006

24040

103719.54

88554.88

38760.2

74978

2007

28627

125831.36

111351.95

51321.78

75321

5699.81

2008

33702

149003.44

131339.99

61330.35

75564

7106.56

R-squared

0.999570

Meandependentvar

41895.78

AdjustedR-squared

0.997423

S.D.dependentvar

10089.94

S.E.ofregression

512.2151

Akaikeinfocriterion

15.08374

Sumsquaredresid

262364.3

Schwarzcriterion

15.03738

Loglikelihood

-46.79310

Hannan-Quinncriter.

14.51071

F-statistic

465.4439

Durbin-Watsonstat

2.370180

Prob（F-statistic）

0.035176

通过Eviews软件分析结果计算如下：

=3366.676+0.2202X1-0.0838X2+0.0028X3+0.0237X4+0.8712X5

（0.8085）（2.0218）（-2.1312）（0.0109）（1.8083）（1.1715）

R2=0.99,F=465.44,T=20

通过公式可以看出，X2的系数为负值，显然不合理，因为第二产业增加值不可能对财政收入产生负相关关系。

四、理论模型的修正

（一）理论模型的修正

通过分别用Eviews软件作各个解释变量与被解释变量的散点图和估计结果可以看出,X4（社会从业人数）与解释变量y（财政收入）之间的并不存在线性关系，同时通过数据的初步分析，决定将解释变量X4从解释变量中剔除。

同时，导致X2的系数变为负数，与经济理论相悖。

通过分析，第一产业增加值与第二产业增加值之间在经济意义上有很强的相互影响关系，只有当第一产业发展时，第二产业才会有发展的空间，也就是说，第一产业第二产业的发展之间是相辅相成的关系。

为了便于研究，决定将X2从模型当中剔除。

解释变量X5表示财政收入当中的其他收入，指的是基本建设贷款归还收入、基本建设收入、捐赠收入等。

因此，X5直接作为财政收入的一部分，对研究影响财政收入的简介因素的影响没有重大意义，因此也将X5从模型当中剔除。

得到的修正模型如下：

Y=β0+β1X1++β3X3+u

（二）已修正模型的估计

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

04/28/15Time:

20:

32

Sample:

19942013

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

C

8480.380

747.1123

11.35088

0.0000

X1

0.091858

0.032074

2.863978

0.0108

X3

0.181989

0.061190

2.974143

0.0085

0.996743

25277.07

0.996360

14119.29

851.8824

16.47026

12336961

16.61961

-161.7026

16.49941

2601.199

1.396925

0.000000

通过Eviews软件估计出模型修正后的结果得到：

=8480.38+0.0919X1+0.1820X3

（747.11）（2.86）（2.97）

R2=0.99,F=2601.20,T=20

五、已修正模型检验

（一）经济意义检验

从模型的估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当第一产业增加值每增加1亿元，财政收入平均增加0.0919亿元。

在嘉定其他条件不变的情况下，第三产业增加值每增加1亿元，财政收入平均增加0.1820亿元。

这一结果与理论分析相一致。

（二）拟合优度的检验（可决系数检验）

从估计结果显示，可决系数R2=0.9967，修正的可决系数R2=0.9963，这说明模型对样本的拟合优度很好，即解释变量“第一产业增加值”、“第三产业增加值”对被解释变量“财政收入”的大部分差异做出了解释。

（三）回归方程的显著性检验（F检验）

针对原假设H0:

β1=β3，给定显著性水平α=0.05。

在F分布表中查出自由度为k-1=1和n-k=18的临界值Fα（1,18）=4.41.由表知F=2601.2，明显大于临界值4.41，所以应拒绝原假设，说明回归方程总体的显著性相当不错，即解释变量“第一产业增加值”、“第三产业增加值”联合起来对被解释变量“财政收入”有显著影响。

（四）回归系数的t检验

分别针对原假设H0：

βj=0（j=0,1,3），给定显著性水平α=0.1，查t分布表得自由度为n-k=18的临界值t2/α（n-k）=1.734,由表得与β0,β1,β3相对应的t统计量分别为11.35088，2.863978，2.974143，均大于1.734，应当拒绝原假设。

即在其他解释变量不变的情况下，解释变量“第一产业增加值”、“第三产业增加值”分别对解释变量“财政收入”有显著影响。

（五）多重共线性的诊断——Klein判别法

首先，通过观察表1结果发现，模型的拟合优度R2=0.999570，F-statistic=465.44，二者的值都偏高；

同时，各个解释变量的t-Statistic值最大不超过2.02，说明解释变量之间可能存在多重共线性。

表2Correlation

Y

1.000000

0.997521

0.997583

0.996724

通过Eviews软件对各个解释变量相互之间的相关系数进行检验，得到结果如表2所示，根据Klein判别法，比较各个解释变量相关系数与模型可决系数R2得到，各个解释变量之间的相关系数超过模型可绝系数R2。

因此，模型中所存在的多重共线性。

（六）异方差检验——White检验

运用Eviews软件对该回归模型进行怀特（White）检验，得到检验结果如表3所示。

表3HeteroskedasticityTest:

White

1.229334

Prob.F（2,17）

0.3172

Obs*R-squared

2.527067

Prob.Chi-Square

（2）

0.2827

ScaledexplainedSS

1.781109

0.4104

TestEquation:

RESID^2

06/23/15Time:

19:

14

997581.6

314007.6

3.176934

0.0055

X1^2

-9.62E-05

8.08E-05

-1.190461

0.2502

X3^2

0.000347

0.000328

1.056680

0.3054

0.126353

616848.1

0.023571

883993.9

873513.3

30.33592

1.30E+13

30.48528

-300.3592

30.36507

1.735586

0.317215

从表3中看出，Prob.Chi-Square

（2）=0.2827。

当α=0.1时。

Prob.Chi-Square

（2）>

0.1,因此接受H0（Ut具有同方差）。

可知，该模型不具有异方差，在90%d置信区间明显成立。

（七）自相关检验——LM检验

将回归模型Y=β0+β1X1++β3X3+u，运用软件进行进行拉格朗日乘数（LM）检验，将滞后期分别取设定为1、2、3和4，得到检验结果的P值如表4所示：

表4Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest

0.372255

Prob.F（1,16）

0.5503

0.454739

Prob.Chi-Square

（1）

0.5001

1.044469

Prob.F（2,15）

0.3761

2.444784

0.2945

0.675859

Prob.F（3,14）

0.5811

2.530109

Prob.Chi-Square（3）

0.4699

0.506407

Prob.F（4,11）

0.7323

3.110221

Prob.Chi-Square（4）

0.5396

0.553716

Prob.F（4,13）

0.7000

2.911449

0.5728

从表4看出，设置滞后期为1、2、3和4时，模型的Prob.Chi-Square值均大于0.05，因此模型不存在自相关。

六、结论与对策

（一）结论

第一，从模型可以看出，在我国，第一产业增加值和第三产业增加值与财政收入存在着高度的正相关，第一产业增加值和第三产业增加值的增加均对财政收入的增长有的促进作用；

第二，第一产业增加值和第三产业增加值对财政收入的影响显著。

第三，财政收入的增长第三产业增加值的依赖较强，第一产业增加值每增加1亿元，财政收入平均增加0.0919亿元，而第三产业增加值每增加1亿元，财政收入平均增加0.1820亿元。

（二）对策

第一，发展国家第一和第三产业，保证财政收入的稳定增长；

第二，注重第三产业的发展，因为第三产业增加值的增加能较大程度的提高财政收入。

参考文献：

［1］李子奈，潘文卿.《计量经济学》（第三版）北京：

高等教育出版社，2000.

［2］中经网统计数据库

[3]李子奈,叶阿中.《高等计量经济学》北京：

清华大学出版社，2000