中国财政收入影响因素的实证分析.docx
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中国财政收入影响因素的实证分析
中国财政收入影响因素的实证分析
摘要：
改革开放以来，中国经济飞速发展，取得了令世界瞩目的成就。
2008年美国次贷危机引发的世界性金融危机深深冲击了世界的经济，中国也未能幸免。
在应对金融危机的过程中，中国政府发挥了巨大的作用，政府投入4万亿拉动中国内需，使得中国经济从危机中重新焕发出活力，成为当时世界上第一个经济恢复增长的国家。
政府财政收入是本次财政政策得以顺利实施的基础。
本论文主要研究影响中国财政收入的因素，采用计量经济学的最小二乘回归方法，用Eviews6.0软件估计模型、各参数估计值，并运用时间序列的平稳性检验、模型检验、多重共线性、异方差性以及序列相关性检验等分析回归方程，与现实进行对比分析，依据回归方程作出预测，最后根据研究结论提出可行性建议。
关键词：
财政收入；财政支出；国内生产总值；税收；全国固定资产投资；就业人数
一、引言
财政收入是一个国家得以实现其职能的基础，尤其在中国这样一个强调政府宏观调控能力的国家，财政收入的多少意味着经济的增长能否持续稳定地进行。
近年来，随着国民经济的快速发展，我国财政收入持续较快增长，甚至财政收入的增长率要高于GDP的增长率。
财政收入占GDP的比重逐步提高，国家财政实力稳步提升，政府宏观调控和公共保障能力进一步增强。
至2012年，我国政府的财政收入绝对规模已经超过日本，成为仅次于美国的世界第二富有政府。
但是，从人均财政收入占GDP比重来看，明显低于世界平均水平，人均财力也与发达国家存在很大差距。
2008年、2009年、2010年，我国公共财政收入分别为61330亿元、68518亿元和83102亿元，占当年GDP比重分别为19.5%、20.1%和20.7%。
其中，税收收入分别为54223亿元、59522亿元和73211亿元，占GDP比重分别为17.3%、17.5%和18.2%。
越来越高的GDP比重，越来越高的税负，带给中国老百姓的并不是越来越好的公共设施环境，也不是完善的社会保障体系，而是分配制度的不完善带来的越来越大的社会贫富差距水平。
对此，中央政府在“十二五”规划期间，把民生问题提到了一个前所未有的高度：
努力实现居民收入增长和经济发展同步、劳动报酬增长和劳动生产率提高同步，低收入者收入明显增加，中等收入群体持续扩大，贫困人口显著减少，人民生活质量和水平不断提高。
二、选题背景
财政政策作为国家宏观调控手段的一支，对国家的发展有着很大影响。
财政政策最常见的则是政府支出政策，增加或减少政府支出，对国家经济的发展起着推动或抑制的作用。
对于财政政策，凯恩斯认为，在现代的资本主义社会，单纯依靠市场机制的自动调解，无法保证社会经济的平稳运行。
因此，国家必须干预经济，以此来保证社会经济的平稳运行。
凯恩斯还强调，除一般减免所得税以增加个人收入，刺激私人消费和私人投资之外，应加强对富人直接税的征收。
与凯恩斯主义相对立的是供给学派，他们主张降低累进所得税税率，改革社会福利制度，实现预算平衡。
供给学派还认为，在财政支出方面对经济增长起窒息作用的是社会福利开支。
他们认为通过财政收入转移的福利、社会保险、失业补助等，对个人进取心的消极影响和高额累进所得税率制度一样。
这种补偿的福利制度其实是在鼓励那些不想干活的人，而在挫伤那些积极干活的人。
符合我国当前国情的财政政策到底是什么，如何在保证财政收入的基础上制定出利于中国国民的福利制度，是我们所关心并亟待解决的问题。
因此，研究分析影响财政收入的因素，对帮助国家做出正确的经济决策提供了有效的理论基础。
三、影响我国财政收入的因素分析
（一）变量选择与数据选择
通过对财政学理论的学习，以及实际经济生活中的观察研究，把影响财政收入的主要因素设定为：
财政支出、税收、国内生产总值、就业人数、全社会固定资产投资。
1.财政支出：
是政府为实现其只能而对社会财富进行再分配的过程，财政支出促进经济增长，从而带动财政收入增加。
2.税收：
税收为政府财政收入的主要来源。
3.国内生产总值：
国民经济发展水平的基本指标，与财政收入的增长保持同向性
4.就业人数：
就业人数的多少直接决定税收的多少，从而影响财政收入
5.全社会固定资产投资：
主要通过投资建设促进经济增长，提高国民收入，进而扩大税源，拉动财政收入增长
本文数据以《中国统计年鉴2011》为数据源，选择1981年至2010年财政支出、税收、国内生产总值、就业人数、全社会固定资产投资的数据，数据均为中国官方给出，来源真实可靠。
四、模型的估计和修正
（一）样本数据的收集与处理
根据《中国统计年鉴2011》，收集1981-2010年数据如下：
表1：
中国1981-2010年财政收入及其影响因素
年份
财政收入
财政支出
税收
国内生产总值
就业人数
全社会固定资产投资
（亿元）
（亿元）
（亿元）
（亿元）
（万人）
（亿元）
1981
1175.8
1138.4
629.9
4891.6
43725.0
961.0
1982
1212.3
1230.0
700.0
5323.4
45295.0
1230.4
1983
1367.0
1409.5
775.6
5962.7
46436.0
1430.1
1984
1642.9
1701.0
947.4
7208.1
48197.0
1832.9
1985
2004.8
2004.3
2040.8
9016.0
49873.0
2543.2
1986
2122.0
2204.9
2090.7
10275.2
51282.0
3120.6
1987
2199.4
2262.2
2140.4
12058.6
52783.0
3791.7
1988
2357.2
2491.2
2390.5
15042.8
54334.0
4753.8
1989
2664.9
2823.8
2727.4
16992.3
55329.0
4410.4
1990
2937.1
3083.6
2821.9
18667.8
64749.0
4517.0
1991
3149.5
3386.6
2990.2
21781.5
65491.0
5594.5
1992
3483.4
3742.2
3296.9
26923.5
66152.0
8080.1
1993
4349.0
4642.3
4255.3
35333.9
66808.0
13072.3
1994
5218.1
5792.6
5126.9
48197.9
67455.0
17042.9
1995
6242.2
6823.7
6038.0
60793.7
68065.0
20019.3
1996
7408.0
7937.6
6909.8
71176.6
68950.0
22974.0
1997
8651.1
9233.6
8234.0
78973.0
69820.0
24941.1
1998
9876.0
10798.2
9262.8
84402.3
70637.0
28406.2
1999
11444.1
13187.7
10682.6
89677.1
71394.0
29854.7
2000
13395.2
15886.5
12581.5
99214.6
72085.0
32917.7
2001
16386.0
18902.6
15301.4
109655.2
72797.0
37213.5
2002
18903.6
22053.2
17636.5
120332.7
73280.0
43499.9
2003
21715.3
24650.0
20017.3
135822.8
73736.0
55566.6
2004
26396.5
28486.9
24165.7
159878.3
74264.0
70477.4
2005
31649.3
33930.3
28778.5
184937.4
74647.0
88773.6
2006
38760.2
40422.7
34804.4
216314.4
74978.0
109998.2
2007
51321.8
49781.4
45622.0
265810.3
75321.0
137323.9
2008
61330.4
62592.7
54223.8
314045.4
75564.0
172828.4
2009
68518.3
76299.9
59521.6
340902.8
75828.0
224598.8
2010
83101.5
89874.2
73210.8
401202.0
76105.0
278121.9
注：
1.本文数据处理以及分析操作均借助Eviews6.0软件
2.数据来源均来自《中国统计年鉴2011》中国国家统计局网站
本文设定财政收入（Y）为被解释变量，财政支出（X1）、税收（X2）、国内生产总
值（X3）、就业人数（X4）、全社会固定资产投资（X5）为解释变量，建立多元线
性回归模型：
（二）模型的估计与检验
OLS估计参数的初步估计结果：
2.2113.961.07-0.19-1.950.57
F=6212.019
1.经济意义检验
（1）从回归方程可以看出，财政支出与财政收入的关系是正向的，财政支出增加1%，财政收入就增加0.93%,这符合财政支出带动经济发展从而增加财政收入的原理。
（2）从回归方程可以看出，税收与财政收入的关系是正向的，但是，税收增加1%，财政收入才增加0.07%，与现实中税收是财政收入的主要来源这一理论并不完全相符。
（3）从回归方程可以看出，国内生产总值与财政收入的关系是反向，国内生产总值增加1%，反而导致财政收入减少0.21%，这与现实经济现象也是相违背的。
（4）从回归方程可以看出，就业人口与财政收入的关系是反向的，就业入口增加1%，财政收入就减少0.4%，这同样与现实相悖。
（5）从回归方程看，全社会固定资产投资与财政收入的关系是正向的，全社会固定资产投资增加1%，则财政收入增加0.04%，这与现实理论相符。
2.模型的统计推断检验
（1）T检验：
在5%的显著性水平下，自由度n-k-1=24的T统计量的临界值为
，初始模型中只有X1通过了检验，表明模型存在偏误。
（2）F检验：
方程F检验结果F=6212.019，在5%的显著性水平下，得临界值为
，结果显示在95%的置信水平下，模型总体线性关系成立。
（3）
，表明模型拟合较好，中国财政收入变化的99.9228%可以由其他5个变量来解释。
3.模型的计量经济学检验
（1）多重共线性及修正
计算解释变量之间的简单相关系数，结果如下：
表2：
各变量间的相关系数
LOG（X1）
LOG（X2）
LOG（X3）
LOG（X4）
LOG（X5）
LOG（X1）
1.000000
0.993140
0.985258
0.887381
0.989678
LOG（X2）
0.993140
1.000000
0.988505
0.909566
0.993099
LOG（X3）
0.985258
0.988505
1.000000
0.943140
0.996454
LOG（X4）
0.887381
0.909566
0.943140
1.000000
0.924177
LOG（X5）
0.989678
0.993099
0.996454
0.924177
1.000000
从表2可以看出，各个解释变量之间存在高度的线性相关。
尽管方程整体线性回归拟合较好，但各变量之间的相关性非常显著，表明模型确实存在严重的多重共线性。
分别对lnY与lnX1、lnX2、lnX3、lnX4、lnX5间进行回归，找出最简单的回归形式：
1.104151.571
F=22973.89DW=0.5557
42.41
F=1798.749DW=0.3803
-3.36127.63
F=763.4264DW=0.069
-8.49319.719
F=94.46132DW=0.1088
⑤
33.7896
F=1141.736DW=0.2067
最终，我们选取
作为我们的初始模型。
逐步回归：
将其余解释变量逐一代入上式，寻找最佳回归方程
表3：
逐步回归
c
lnX1
lnX2
lnX3
lnX4
lnX5
R^2
DW
lnY=f（lnX2）
0.65
0.94
0.9841
0.38
t值
3.29
42.41
lnY=f（lnX2,lnX1）
0.06
1.002
-0.02
0.9987
0.59
t值
0.87
17.72
0.29
lnY=f（lnx2,lnX3）
0.54
0.89
0.0527
0.9836
0.35
t值
1.38
5.97
0.348
lnY=f（lnX2,lnX4）
10.95
1.06
-1.03
0.9872
0.67
t值
2.96
22.17
-2.78
lnY=f（lnX2,lnX5）
0.75
0.77
0.145
0.984
0.30
t值
3.31
4.06
0.908
讨论：
第一步，在初始模型中引入X1，虽然模型拟合优度有了很大提高，但是X2的T检验却无法通过。
第二步,在初始模型中引入X3，模型拟合优度不仅有所下降，X3的T检验也没有能够通过。
第三步，在初始模型中引入X4，模型拟合优度有所提高，X4的T检验也已经通过，但是我们发现X4参数的符号是负的，违背了现实中的经济事实。
第四步，在初始模型中引入X5，模型拟合优度有所提高，但是X5仍然无法通过T检验。
因此，拟合模型选定为：
（2）时间序列的平稳性检验及协整分析
运用ADF检验1981-2010年间中国财政收入Y和税收X2这两个时间序列的平稳性
从检验结果看，在1％、5％、10％三个显著性水平下，单位根检验的Mackinnon临界值分别为-3.6892、-2.9719、-2.6251，t检验统计量值4.7171大于相应临界值，从而不能拒绝
，表明财政收入Y序列存在单位根，是非平稳序列。
为了得到财政收入Y序列的单整阶数，在单位根检验中，指定对d阶差分序列作单位根检验，得出结果：
从2阶检验结果看，在1％、5％、10％三个显著性水平下，单位根检验的Mackinnon临界值分别为-2.6569、-1.9544、-1.6093，t检验统计量值为-5.3391，小于相应临界值，从而拒绝
，表明财政收入Y的差分序列不存在单位根，是平稳序列。
即Y序列是2阶单整的，Y～I
（2）。
同理可证，检验得到X2序列也是2阶单整的，即X2～I
（2）。
对Y和X2进行OLS估计，回归模型如下：
为了检验Y和X2两个序列是否协整，我们对其回归残差进行ADF检验，结果如下：
在5％的显著性水平下，t检验统计量值为-2.4937，小于相应临界值-1.9529，从而拒绝
，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明Y和X2之间存在协整关系。
由此判断，中国财政收入Y和税收X2是（2，2）阶协整的，说明二者存在长期稳定的均衡关系，所以上述模型分析是可信的。
（3）异方差性检验及修正
为了使模型拟合效果更好，对上述得出的模型进行随机干扰项异方差检验。
异方差检验——怀特（White）检验：
检验结果如下：
17.2992-15.676514.4272
F=245.46
常数项、变量
、变量
参数的T检验都是显著的，可决系数也在合理范围之内。
怀特统计量n
=28.44,该值大于5%显著性水平下，自由度为2的
分布的临界值
，且
统计量对应的p值小于5%，因此，拒绝同方差性的原假设，即此模型的残差存在异方差问题。
异方差的修正——WLS估计法：
用
为权重进行加权最小二乘估计，则有
-5.2645680，7856
F=463468.6DW=0.1216
可以看出，无论是拟合优度，还是参数的t统计量的值都有了显著的改进。
（4）序列相关性检验及修正
模型残差项e与时间t以及e与e-1的关系如上图所示：
DW检验：
根据OLS计算结果，由：
DW＝0.3803，给定显著性水平a=0.05，查D-W表，n=30，k＝2（包含常数项），得下限临界值
=1.35，上限临界值
=1.49，因为DW统计量0.3803<
=1.35，所以,判定随机误差项存在正自相关。
LM检验：
对直接OLS的模型进行拉格朗日乘数检验，含1阶滞后残差项的辅助回归为：
-0.04090.06655.4621
于是，LM=30*0.5249=15.7482，该值大于显著性水平为5%，自由度为1的
分布的临界值
，且
显著，由此判断原模型存在1阶序列相关性。
含2阶滞后残差项的辅助回归为：
-0.03130.0533.9551-0.2936
于是，LM=30*0.5265=17.7953，该值大于显著性水平为5%，自由度为2的
分布的临界值
，说明原模型存在序列相关性，但由于
的参数不显著，说明模型不存在2阶序列相关性。
序列相关的修正:
广义差分法
在原模型：
加入AR，进行广义差分得出回归模型：
（3.2）
1.04321.98766.5275
F=2554.24DW=2.0074
（3.2）式中，AR
（1）前的参数值即为随机干扰项的1阶序列相关系数。
在5%的显著性水平下，DW=2.0074＞
=1.56，则经过广义差分变换后的模型已经不具有序列相关性。
五、模型分析得出的结论
从模型的估计到修正，到得出最后的模型，可以看出财政收入主要取决于税收。
lnX2的系数为财政收入的税收弹性，即税收增加1%，财政收入将增加0.9949%，税收对财政收入的影响是巨大的。
六、政策建议
（一）加强税收管理，保证税收的稳定增长
税收作为财政收入的主要来源，是国家实现职能的关键保障。
税务部门要加强税收的监管，避免偷税，漏税等犯罪行为的发生，保证税收作为政府履行公共服务和社会再分配职能的地位。
依法征税，依法治税，是未来相关部门需要不断改进的。
（二）加强税费改革，推动税制改革不断向前发展
税收作为国家宏观调控的重要工具之一，具有自动稳定器的功能，对经济运行起到调节作用。
国家在不同的经济形势下可以运用税收来调解决经济发展中存在的问题。
进行税费改革，不仅仅要求政府在合理的范围内完善税收的各个环节，还要求政府必须以人民的根本利益为出发点，不断通过税费来缩小社会贫富差距，促进社会公平发展。
参考文献：
[1]约翰.梅纳德.凯恩斯高鸿业商务印书馆《就业、利息和货币通论》1999-04
[2]）陈共中国人民大学出版社财政学1998-09
[3]李子奈潘文卿高等教育出版社计量经济学2010-03
附录：
DependentVariable:
LOG（Y）
Method:
LeastSquares
Date:
06/18/12Time:
21:
06
Sample:
19812010
Includedobservations:
30
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
4.185080
1.891165
2.212964
0.0367
LOG（X1）
0.930706
0.066688
13.95606
0.0000
LOG（X2）
0.067265
0.062434
1.077372
0.2920
LOG（X3）
-0.020454
0.105614
-0.193663
0.8481
LOG（X4）
-0.400104
0.205283
-1.949040
0.0631
LOG（X5）
0.043999
0.077088
0.570763
0.5735
R-squared
0.999228
Meandependentvar
8.942648
AdjustedR-squared
0.999067
S.D.dependentvar
1.316109
S.E.ofregression
0.040200
Akaikeinfocriterion
-3.413063
Sumsquaredresid
0.038784
Schwarzcriterion
-3.132823
Loglikelihood
57.19594
Hannan-Quinncriter.
-3.323412
F-statistic
6212.019
Durbin-Watsonstat
0.890347
Prob（F-statistic）
0.000000
DependentVariable:
LOG（Y）
Method:
LeastSquares
Date:
06/18/12Time:
22:
11
Sample:
19812010
Includedobservations:
30
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
0.065318
0.059187
1.1
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