《我国财政收入影响因素分析》_计量经济学论文(eviews分析).docx
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《我国财政收入影响因素分析》
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摘要：
对我国财政收入影响因素进行了定量分析，建立了数学模型，并提出了提高我国财政收入质量的政策建议。
关键词：
财政收入 实证分析 影响因素
一、 引言
财政收入对于国民经济的运行及社会发展具有重要影响。
首先，它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，在税收体制及政策不变的情况下，财政收入会随着经济繁荣而增加，随着经济衰退而下降。
我国的财政收入主要包括税收、国有经济收入、债务收入以及其他收入四种形式，因此，财政收入会受到不同因素的影响。
从国民经济部门结构看，财政收入又表现为来自各经济部门的收入。
财政收入的部门构成就是在财政收入中，由来自国民经济各部门的收入所占的不同比例来表现财政收入来源的结构，它体现国民经济各部门与财政收入的关系。
我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。
因此，本文认为财政收入主要受到总税收收入、国内生产总值、
其他收入和就业人口总数的影响。
二、 预设模型
令财政收入Y（亿元）为被解释变量，总税收收入X1（亿元）、国内生产总值X2（亿元）、其他收入X3（亿元）、就业人口总数为
X4（万人）为解释变量，据此建立回归模型。
二、数据收集
从《2010中国统计年鉴》得到19902009年每年的财政收入、总税收收入、国内生产总值工、其他收入和就业人口总数的统计数据
如下：
obs
财政收入Y
总税收收入X1
国内生产总值X2
其他收入X3
就业人口总数X4
1990
2937.1
2821.86
18667.8
299.53
64749
1991
3149.48
2990.17
21781.5
240.1
65491
1992
3483.37
3296.91
26923.5
265.15
66152
1993
4348.95
4255.3
35333.9
191.04
66808
1994
5218.1
5126.88
48197.9
280.18
67455
1995
6242.2
6038.04
60793.7
396.19
68065
1996
7407.99
6909.82
71176.6
724.66
68950
1997
8651.14
8234.04
78973
682.3
69820
1998
9875.95
9262.8
84402.3
833.3
70637
1999
11444.08
10682.58
89677.1
925.43
71394
2000
13395.23
12581.51
99214.6
944.98
72085
2001
16386.04
15301.38
109655.2
1218.1
73025
2002
18903.64
17636.45
120332.7
1328.74
73740
2003
21715.25
20017.31
135822.8
1691.93
74432
2004
26396.47
24165.68
159878.3
2148.32
75200
2005
31649.29
28778.54
184937.4
2707.83
75825
2006
38760.2
34804.35
216314.4
3683.85
76400
2007
51321.78
45621.97
265810.3
4457.96
76990
2008
61330.35
54223.79
314045.4
5552.46
77480
2009
68518.3
59521.59
340506.9
7215.72
77995
三、模型建立
1、 散点图分析
350000
300000
250000
200000
150000
X1X2X3X4
100000
50000
0
0 10000
30000
Y
50000
70000
2、 单因素或多变量间关系分析
Y
X10.9989134611
X20.9934790452
X30.8770144886
X40.9836027198
Y
1
47853
90804
79564
41508
0.9989134611
0.9937402677
0.8556377347
0.9849352965
X1
47853
1
18469
44782
93492
0.9934790452
0.9937402677
0.8561835802
0.9862411656
X2
90804
18469
1
28471
80459
0.8770144886
0.8556377347
0.8561835802
0.8109403346
X3
79564
44782
28471
1
50381
0.9836027198
0.9849352965
0.9862411656
0.8109403346
X4
41508
93492
80459
50381
1
由散点图分析和变量间关系分析可以看出被解释变量财政收入
Y与解释变量总税收收入X1、国内生产总值X2、其他收入X3、就业人口总数X4呈线性关系，因此该回归模型设为：
Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+m
3、 模型预模拟
由eviews做ols回归得到结果：
DependentVariable:
YMethod:
LeastSquares
Date:
11/14/11 Time:
17:
51Sample:
19902009
Includedobservations:
20
Variable Coefficient Std.Error tStatistic Prob.C 7299.523 1691.814 4.314614 0.0006
X1 1.062802 0.021108 50.34972 0.0000
X2 0.001770 0.004528 0.391007 0.7013
X3 0.873369 0.119806 7.289852 0.0000
X4 0.115975 0.026580 4.363160 0.0006
Rsquared 0.999978Meandependentvar 20556.75
AdjustedRsquared 0.999972S.D.dependentvar 19987.03
S.E.ofregression 106.6264Akaikeinfocriterion 12.38886Sumsquaredresid 170537.9Schwarzcriterion 12.63779Loglikelihood 118.8886Fstatistic 166897.9
DurbinWatsonstat 1.496517Prob（Fstatistic） 0.000000
Y=7299.523+1.062802X1+0.001770X2+0.873369X3-0.115975X4
（4.314614） （50.34972） （0.391007） （7.289852） （4.363160）
R2=0.999978
四、模型检验
2
R=0.999972F=166897.9
D.W
=1.496517
1.计量经济学意义检验
⑴多重共线性检验与解决
求相关系数矩阵，得到：
CorrelationMatrix
Y
X1
X2
X3
X4
0.9989134611
0.9934790452
0.8770144886
0.9836027198
1
47853
90804
79564
41508
0.9989134611
0.9937402677
0.8556377347
0.9849352965
47853
1
18469
44782
93492
0.9934790452
0.9937402677
0.8561835802
0.9862411656
90804
18469
1
28471
80459
0.8770144886
0.8556377347
0.8561835802
0.8109403346
79564
44782
28471
1
50381
0.9836027198
0.9849352965
0.9862411656
0.8109403346
1
41508 93492 80459 50381
发现模型存在多重共线性。
接下来运用逐步回归法对模型进行
修正:
①将各个解释变量分别加入模型,进行一元回归:
作Y与X1的回归，结果如下:
DependentVariable:
YMethod:
LeastSquares
Date:
11/22/11 Time:
23:
02Sample:
19902009
Includedobservations:
20
Variable Coefficient Std.Error tStatistic Prob.C 755.6610 145.2330 5.203094 0.0001
X1 1.144994 0.005760 198.7931 0.0000
Rsquared 0.999545Meandependentvar 20556.75
AdjustedRsquared0.999519S.D.dependentvar 19987.03
S.E.ofregression 438.1521Akaikeinfocriterion 15.09765Sumsquaredresid 3455590.Schwarzcriterion 15.19722Loglikelihood 148.9765Fstatistic 39518.70
DurbinWatsonstat 0.475046Prob（Fstatistic） 0.000000
作Y与X2的回归，结果如下:
DependentVariable:
YMethod:
LeastSquares
Date:
11/22/11 Time:
23:
06Sample:
19902009
Include
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