计量经济学论文影响我国财政收入因素的实证分析文档格式.docx
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只有在组织财政收入的过程中正确处理各种物质利益关系,才能达到充分调动各方面的积极性,达到优化资源配置,协调分配关系的目的。
第三,财政收入是财政支出的前提。
财政分配是收入预支出的统一过程,财政支出是财政收入的目的,财政收入则是财政支出的前提和保证。
在一般情况下,收入的数量决定着财政支出的规模,收入多财政支出就多。
因此,只有在发展生产力的基础上,积极筹措资金,才有位更多的财政支出创造前提。
(二)
现实意义:
首先,财政收入是一个国家各项收入得以实现的物质保证。
一个国家财政收入规模大小往往是衡量其经济实力的重要标志。
其次,财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。
宏观调控的首要问题是社会总需求与总供给的平衡问题,实现社会总需求与总供给的平衡,包括总量上的平衡和结构上的平衡两个层次的内容。
财政收入的杠杆既可通过增收和减收来发挥总量调控作用,也可通过对不同财政资金缴纳者的财政负担大小的调整,来发挥结构调整的作用。
此外,财政收入分配也是调整国民收入初次分配格局,实现社会财富公平合理分配的主要工具。
在我国,财政收入的主体是税收收入。
因此,在税收体制和政策不变的情况下,财政收入会随着经济繁荣而增加,随着经济衰退而下降。
因此,对影响财政收入规模的因素进行有效科学的分析具有十分重要的现实意义,而计量工具的应用对其理论分析和结果预测的效果是事半功倍的。
3、财政收入影响因素的定量分析
3.1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。
3.2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。
4、模型建立
4.1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、债务收入以和费用等其他收入,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。
4.2模型数据说明
本研究报告的数据来源于“中国统计局统计年鉴”采集数据的区间为1980年~2012年
表一:
附1980~2012全国财政收入和相关数据表
年份
财政收入(亿元)
国内生产总值(现价)(亿元)
总税收收入(亿元)
从业人员数(万人)
全社会固定资产投资总额(亿元)
1980
1159.93
4545.60
571.70
42361.00
910.90
1981
1175.80
4891.60
629.89
43725.00
961.00
1982
1212.30
5323.40
700.02
45295.00
1230.40
1983
1367.00
5962.70
775.59
46436.00
1430.10
1984
1642.90
7208.10
947.35
48197.00
1832.90
1985
2004.82
9016.00
2040.79
49873.00
2543.20
1986
2122.00
10275.20
2090.73
51282.00
3120.60
1987
2199.40
12058.60
2140.36
52783.00
3791.70
1988
2357.20
15042.80
2390.47
54334.00
4753.80
1989
2664.90
16992.30
2727.40
55329.00
4410.40
1990
2937.10
18667.80
2821.86
64749.00
4517.00
1991
3149.48
21781.50
2990.17
65491.00
5594.50
1992
3483.37
26923.50
3296.91
66152.00
8080.10
1993
4348.95
35333.90
4255.30
66808.00
13072.30
1994
5218.10
48197.90
5126.88
67455.00
17042.10
1995
6242.20
60793.70
6038.04
68065.00
20019.30
1996
7407.99
71176.60
6909.82
68950.00
22913.50
1997
8651.14
78973.00
8234.04
69820.00
24941.10
1998
9875.95
84402.30
9262.80
70637.00
28406.20
1999
11444.08
89677.10
10682.58
71394.00
29854.70
2000
13395.23
99214.60
12581.51
72085.00
32917.70
2001
16386.04
109655.20
15301.38
72797.00
37213.50
2002
18903.64
120332.70
17636.45
73280.00
43499.90
2003
21715.25
135822.80
20017.31
73736.00
55566.60
2004
26396.47
159878.30
24165.68
74264.00
70477.40
2005
31649.29
184937.40
28778.54
74647.00
88773.60
2006
38760.20
216314.40
34804.35
74978.00
109998.20
2007
51321.78
265810.30
45621.97
75321.00
137323.90
2008
61330.35
314045.40
54223.79
75564.00
172828.40
2009
68518.30
340902.80
59521.59
75828.00
224598.80
2010
83101.51
401202.00
73210.79
76105.00
278121.90
2011
103874.43
473104.05
89738.39
78579.00
311485.13
2012
117253.52
519470.10
100614.28
78894.00
374694.74
(数据来源:
中国国家统计局)
4.3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——国家财政收入X1t——表示国内生产总值(现价)
X2t——税收收入X3t——表示从业人员数
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
4.4回归模型
利用Eviews软件,用OLS法回归可得如下结果
表二:
OLS回归结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
05/28/14Time:
22:
48
Sample:
19802012
Includedobservations:
33
Variable
Coefficient
t-Statistic
Prob.
C
1368.763
0.008282
1.878368
0.0708
X1
-0.020893
0.056463
-2.522665
0.0176
X2
1.191468
0.013947
21.10174
0.0000
X3
-0.023822
0.008544
-1.708051
0.0987
X4
0.021827
2.554790
0.0163
R-squared
0.999863
S.D.dependentvar
22220.32
AdjustedR-squared
0.999843
Akaikeinfocriterion
31238.58
S.E.ofregression
391.5801
Schwarzcriterion
14.91698
Sumsquaredresid
4293379.
Hannan-Quinncriter.
15.14373
Loglikelihood
-241.1302
Durbin-Watsonstat
14.99328
F-statistic
50906.31
1.799578
Prob(F-statistic)
0.000000
y=1368.763-0.020893X1+1.191468X2-0.023822X3+0.021827X4
t=(1.878368)(-2.522665)(21.10174)(-1.708051)(2.554790)
R2=0.999863
=0.999843F=50906.31DW=1.799578
5.模型检验
5.1经济检验
模型估计结果说明,在假定其他变量不变的情况下,国内生产总值(现价)每增长1%,平均来说国家财政收入降低2.0893%;
在假定其他变量不变的情况下,税收收入增长1%,平均来说国家财政收入会增长119.1468%;
在假定其他变量不变的情况下,从业人员数增长1%,平均来说国家财政收入会降低2.3822%;
在假定其他变量不变的情况下,全社会固定资产投资总额增长1%,平均来说国家财政决算收入会增长2.1827%。
这与理论分析与经验判断相一致。
5.2.统计检验
1)拟合优度检验
由3.4中数据可以得到R2=0.999863,修正的可决系数=0.999843,这说明模型对样本的拟合很好。
2)变量的显著性检验(t检验)
分别针对H0:
βj=0(j=1,2,3,4,5),给定显著性水平α=0.05,查t分布表得自由度为n-k-1=28的临界值tα/2(n-k-1)=2.048。
由3.4中数据可得对应t统计量分别为1.87836,-2.522665,21.10174,-1.708051,2.554790,其中x2,x4的t统计量绝对值大于2.048,都应当拒绝原假设,x1,x3的t统计量绝对值小于2.048,应该拒绝备择假设,也就是说税收收入,全社会固定资产投资总额,分别对被解释变量国家财政收入都有显著的影响,而国内生产总值(现价),从业人员数对被解释变量国家财政收入没有显著的影响。
3)方程的显著性检验(F检验)
针对H0:
βj=0(j=2,3,4,5),给定显著性水平α=0.05,在F分布表中查出自由度k-1=3和n-k-1=28的临界值Fα(3,28)=2.95.由3.4中得到F=50906.31,由于F=50906.31>
Fα(3,28)=2.95,应拒绝原假设H0:
βj=0(j=2,3,4,5),说明回归方程显著,即国内生产总值(现价),税收收入,从业人员数,全社会固定资产投资总额等变量联合起来对国家财政收入有显著影响。
6、多重共线性检验和其修正
6.1多重共线性检验
从回归结果的系数以和t值我们可以看出模型可能存在多重共线性,下面我们计算出解释变量的相关系数。
解释变量的相关系数矩阵如下:
表三:
相关系数矩阵
变量
1.000000
0.994618
0.713051
0.985822
0.652140
0.995642
0.618040
由各相关系数值可知,解释变量之间都高度相关,模型存在严重的多重共线性。
6.2多重共线性的修正
采用逐步回归法,来检验并解决多重共线性问题。
分别作y对x1、x2、x3、x4的一元回归
一元回归估计结果
表四:
参数估计值
0.215766
1.153796
1.729660
0.315383
t统计量
45.04898
242.1384
4.619980
68.18362
R2
0.984954
0.999472
0.407766
0.993376
0.984469
0.999455
0.388662
0.993162
按修正可决系数的大小排序:
X2,X4,X1,X3,可见X2的修正可决系数最大,应该以X2为基础顺次加入其他变量逐步回归。
以X2为基础,顺次加入其他变量逐步回归。
首先加入X4回归结果为:
表五:
05/29/14Time:
10:
40
Std.Error
-210.0655
149.2651
-1.407332
0.1696
0.981561
0.041235
23.80436
0.047430
0.011306
4.195242
0.0002
0.999667
Meandependentvar
0.999645
588.7962
15.68055
15.81659
-255.7290
45022.32
1.192772
t(23.80436)(4.195242)R2=0.9999667
当α=5%时,
,X4参数的t检验显著,不予剔除,加入X1回归得:
表六:
55
139.6388
118.4828
1.178557
0.2482
1.236054
0.051696
23.91019
0.023651
0.008752
2.702301
0.0114
-0.031846
0.005412
-1.884012
0.999848
0.999832
404.3182
14.95549
4740724.
15.13689
-242.7657
15.01653
63664.69
1.623986