财政收入计量经济学模型分析.docx

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财政收入计量经济学模型分析

 

我国财政收入的计量经济学模型分析

 

>

 

一、经济理论背景

近几年来,中国经济保持了快速发展势头。

财政是同国家的产生和存在相联系。

国家为了维持自身的存在和发挥职能,必须消耗一定的社会产品。

但是,国家本身通常不直接从事生产活动,因而必须凭借自身拥有的政治权力,强制性地征收一部分社会产品,以满足各方面支出的需要。

这种国家的收入和支出就是财政,它是国家凭借政治权力而进行的社会产品的分配。

从这一概念的内容可以看出,财政是一种分配关系,是一种以国家为主体、在社会范围内集中性的分配关系。

这就是财政的本质。

我们选取了全国1978-2001年的财政收入,通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响财政收入的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为政策制定者提供一定参考,最终使财政收入成为促进中国经济发展的基石。

二、有关财政收入及其影响因素的理论

我们主要从以下几个方面分析我国财政收入的影响因素:

①税收

税收是国家为实现其职能,凭借政治权力,按照法律规定,通过税收工具强制地、无偿地征参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入的一种形式。

②国民生产总值grossnationalproduct(GNP)

 GNP是指一个国家(地区)所有常住机构单位在一定时期内(年或季)收入初次分配的最终成果。

?

③其他收入

包括基本建设贷款归还收入、基本建设收入、捐赠收入等。

例如企业、个人的捐款,国际组织和别国政府的援助等。

④从业人数

非农业就业人数为就业报告中的一个项目,该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形。

非农就业人数主要是反映制造行业和服务行业的发展及其增长,数字减少便代表企业减低生产,经济步入萧条。

⑤进出口额

是指一个国家(地区)与另一个国家(地区)之间的商品和劳务的交换。

这种贸易由进口和出口两个部分组成。

我们猜想财政收入的增加或减少与以上五个因素有关。

3、分析影响财政收入的目的和意义

影响财政收的根本性因素济是经发展水平,所以只有大力发展经济,使经济持续稳定地增长,财政收入才能增加。

'

增加财政收入要处理好国家、企业、个人的关系。

财政收入的增加是财政支出的前提,也是在市场经济条件下发挥国家宏观调控作用的基础。

虽然从长远来看,国家实力的增强必然会给每个企业的发展和人民生活水平的提高带来机会,但是,它毕竟与企业和人民的希望不完全相等。

所以,必须把握财政收入增长的度。

如果国家财政收入过多,就是财政资金分配不当的一种表现。

它的结果是会直接减少企业和个人的收入,这对企业生产规模的扩大和个人购买力的增加产生不利影响,最终会阻碍经济的发展,背离财政收入增加的初衷,反而导致财政收入增加困难。

如果国家财政收入过少,其直接后果则是减少财政在经济建设方面的支出,降低国家对经济的宏观调控能力,最终也将不利于经济快速健康发展,从而影响财政收入稳步增长。

所以,增加财政收入要处理好国家、企业、个人的关系。

在保证国家财政收入稳步增长的基础上,使企业生产得到发展,使人民生活水平得到提高。

应该看到,同其他国家相比,国家财政收入占国内生产总值比重偏低,国家掌握的财政收入偏少,是我国当前面临的一个问题。

技术支持:

E-VIEWS

参考资料:

统计年鉴和《计量经济学》《计量经济学习题集》

四、数据分析:

原始数据:

obs

X1

X2

X3

*

X4

X5

Y

1978

40152

|

1979

40581

1980

}

42361

1981

43280

~

1982

44706

1983

46004

1984

47597

1985

49873

1986

:

51282

1987

~

52783

1988

54334

.

1989

55329

1990

!

56740

1991

58360

1992

59482

1993

60220

1994

61470

1995

62388

1996

68850

1997

.

69600

1998

69957

/

1999

70586

2000

>

72085

2001

73025

这是我们的原始数据,其中X1是代表税收收入,X2是代表GNP,X3是代表其他收入,X4是代表劳动力,X5代表进出口额。

Y就是国家政府的收入。

1、对各变量进行显著性分析:

为了剔除没有关系的变量,先对各个变量进行显著性分析。

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

*

Date:

06/08/09Time:

00:

33

Sample:

19782001

Includedobservations:

24

|

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

X1

|

X2

X3

X4

X5

%

:

R-squared

    Meandependentvar

AdjustedR-squared

    .dependentvar

.ofregression

#

    Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

1238075.

    Schwarzcriterion

Loglikelihood

    F-statistic

Durbin-Watsonstat

    Prob(F-statistic)

 

在对X1,X2,X3,X4,X5的显著性检验中,得到X4的P值为并且是最大的,又X1,X2,X3,X4,X5得T值都大于2,可以得到X4是不显著的。

不仅如此,联系实际,劳动力跟政府的收入并没有很大的关联。

因此剔除X4这一个因素。

然后再对X1,X2,X3,X5进行显著性检验。

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/08/09Time:

00:

35

Sample:

19782001

Includedobservations:

24

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

;

X1

X2

.

X3

X5

R-squared

    Meandependentvar

AdjustedR-squared

    .dependentvar

.ofregression

    Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

1511275.

    Schwarzcriterion

Loglikelihood

    F-statistic

Durbin-Watsonstat

    Prob(F-statistic)

%

跟剔除X4的方法一样,对X1,X2,X3,X5进行显著性检验,可以看到X5的P值为,远远大于。

同样,联系实际,进出口额也是对政府收入没有很大的影响,因此,剔除掉X5这一个变量。

最后剩X1,X2,X3。

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/08/09Time:

00:

35

Sample:

19782001

Includedobservations:

24

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

~

X1

X2

·

X3

]

R-squared

    Meandependentvar

AdjustedR-squared

&

    .dependentvar

.ofregression

    Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

1582873.

    Schwarzcriterion

{

Loglikelihood

    F-statistic

Durbin-Watsonstat

    Prob(F-statistic)

<

在对X1,X2,X3的显著性检验中,X2的P值是>,也就是X2是一个不显著的变量,与Y没有强烈的关系。

联系实际中,X2代表GNP,显然,GNP不会对政府收入产生很大的影响,加上检验得出不显著性,因此,剔除X2这一个变量。

#

最后再对X1,X3进行一次检验。

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/08/09Time:

00:

36

$

Sample:

19782001

Includedobservations:

24

~

Variable

Coefficient

Std.Error

-

t-Statistic

Prob.  

X1

X3

R-squared

    Meandependentvar

AdjustedR-squared

    .dependentvar

.ofregression

    Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

1599839.

    Schwarzcriterion

Loglikelihood

    F-statistic

Durbin-Watsonstat

    Prob(F-statistic)

'

在最后的检验X1,X3中,结果很显然。

X1,X3的P值都小于,检验出的T值均大于2,又符合F检验。

因此,最终确定变量为X1,X3。

由生活常识,政府收入确实是跟税收收入和其他收入存在着很大的关系。

DependentVariable:

Y

}

Method:

LeastSquares

Date:

06/08/09Time:

00:

46

Sample:

19782001

Includedobservations:

24

~

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

.

C

&

X1

X3

#

R-squared

    Meandependentvar

AdjustedR-squared

    .dependentvar

$

.ofregression

    Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

1484578.

    Schwarzcriterion

Loglikelihood

$

    F-statistic

Durbin-Watsonstat

    Prob(F-statistic)

*

 

@

 

引入一个参数C,然后分别对C,X1,X3进行显著性检验。

由图表可以看到,X1,X3的P值均小于,由此可以知道X1,X3均是显著的。

也就是说X1,X3均是有影响的变量。

为了进一步验证C值是否合理,模型是否是最佳。

我们暂时把X3去掉,验证C和X1的显著性。

看下一图:

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/08/09Time:

12:

22

Sample:

19782001

Includedobservations:

24

*

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

]

Prob.  

.

C

X1

#

R-squared

    Meandependentvar

AdjustedR-squared

    .dependentvar

.ofregression

    Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

2450627.

    Schwarzcriterion

Loglikelihood

    Hannan-Quinncriter.

.

F-statistic

    Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

&

进行拟合优度分析,其中赤池信息量Akaikeinfocriterion<,施瓦兹信息量Schwarzcriterion<,因此,第一个模型更加精确地说明Y与X1,X3的关系。

到此,我们确定了模型的自变量是X1,X3,因变量是Y,其中存在常数C。

下面我们进行模型的假设。

根据原始数据,我们画出X1,X3,Y的关系图,如图:

由图可以看出,X1与Y的值基本相差一个稳定的值,而这个值跟X3差不多。

因此我们推断Y与X1,X3是一元线性关系。

进一步进行分析,得出模型的a,b的值。

如下:

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/08/09Time:

00:

46

Sample:

19782001

Includedobservations:

24

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

!

X1

X3

;

R-squared

Meandependentvar

AdjustedR-squared

.dependentvar

.ofregression

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

1484578.

Schwarzcriterion

Loglikelihood

F-statistic

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

 

由此估计模型为:

EstimationCommand:

=========================

-

LSYCX1X3

EstimationEquation:

=========================

Y=C

(1)+C

(2)*X1+C(3)*X3

SubstitutedCoefficients:

=========================

Y=+*X1+2.*X3

因此得出:

Y=++

]

2、对模型进行异方差检验:

使用EViews进行怀特检验,得到如下结果:

这个是含有交差项的结果:

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

Probability

Obs*R-squared

Probability

这个是不含交差项的结果:

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

Probability

Obs*R-squared

/

Probability

可以看到,无论是否有交叉项,得到的结果都说明,在的置信水平下,该模型不存在异方差性。

3、对模型进行序列相关性的检验:

检验:

由于.值为,在1%的显著水平下,n=24,k=3的dl=,故可以肯定该模型存在一阶序列相关。

按照杜宾两步法,首先估计模型:

(1)

DependentVariable:

Y

|

Method:

LeastSquares

Date:

06/08/09Time:

21:

58

Sample(adjusted):

19792001

Includedobservations:

23afteradjustingendpoints

Convergenceachievedafter5iterations

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

{

C

X1

{

X3

AR

(1)

R-squared

Meandependentvar

AdjustedR-squared

.dependentvar

.ofregression

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

Schwarzcriterion

Loglikelihood

F-statistic

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

InvertedARRoots

.60

在1%的显著性水平下,n=23,k=3的.检验的邻居中的上下限dl=,du=,从表中可以看到,.值为,处于du与4-du之间,该模型调整后已不具有序列相关性。

且模型通过了F检验,自变量X1、X3、AR

(1)均通过了t检验。

若再引入AR

(2),得到如下结果:

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/08/09Time:

22:

19

Sample(adjusted):

19802001

Includedobservations:

22afteradjustingendpoints

Convergenceachievedafter7iterations

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

X1

X3

AR

(1)

AR

(2)

R-squared

Meandependentvar

AdjustedR-squared

.dependentvar

.ofregression

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

Schwarzcriterion

Loglikelihood

F-statistic

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

InvertedARRoots

.50

.10

可以看到,模型通过了F检验,但是AR

(2)的系数t检验结果大于,是不显著的,因而可以断定该模型之存在一阶序列相关性。

得到的最终回归模型为:

Y=47.+*X1+*X3+[AR

(1)=]

五、总结——显著影响政府收入的因素

政府收入,是指政府为履行其职能而筹集的一切资金的总和。

在市场经济条件下,政府收入是国家通过一定的形式和渠道集中起来的以货币表现的一定量的社会产品价值,其中主要是剩余产品的价值,它是政府从事一切活动的物质前提。

政府收入的状况如何,不仅直接影响政府各项职能的发挥和政府各项政策目标的实现,而且会对私人资本获取利润的过程产生重要影响,既能从总量上改变社会总需求和总供给的均衡状况,又能从结构上影响产业结构和经济结构的变动方向。

另外,政府收入还会对居民的收入水平、生活状况、经济利益等产生明显影响。

所以,不论是对于一国的经济、政治、文化发展,还是对于国民生活状况的提高,政府收入都起着至关重要的作用。

我们收集了从1978年到2001年我国的政府收入、税收收入、国民生产总值(GNP)、其他收入、从业人数、进出口额六项数据。

在模型建立初期,将政府收入作为因变量,将其他五个因素作为自变量,做回归分析。

在前几次的回归分析中我们发现,国民生产总值(GNP)与税收收入之间存在较强的多重共线性,同时,从业人数和进出口额对税收收入的影响在显著性为的条件下影响不显著。

为保证模型的准确性,我们将国名生产总值(GNP)、从业人数、进出口额这三个自变量剔除,最后余下的税收收入和其他收入是成熟模型中的自变量。

说明在1978年到2001年中,我国的税收收入和其他收入对政府收入的影响显著。

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