学士学位论文计量经济学论文中国税收收入的影响因素.docx

1、学士学位论文计量经济学论文中国税收收入的影响因素期末论文题目：中国税收收入的影响因素目录 摘要 引言一、理论综述（一）国内生产总值对税收收入的影响（二）财政收入对税收收入的影响二、实证分析（一）变量选取 （二）数据取得（三）模型的建立与构造（四）模型检验1、经济意义检验2、统计检验3、计量检验（ 1 ）异方差检验（ 2 ）自相关检验（五）模型修正三、结论分析及政策建议（一）结论分析（二）政策建议摘要：税收是我们国财政收入的基本因素， 也影响着我国经济的发展本文通过查阅相关文献以及搜索相关的网站信息对分析我国税收收 入影响因素进行一系列的文献综述，并通过 Eviews 计量经济学软件 对税收收入

2、的影响因素包括选取国内生产总值、 财政支出、 商品零售 价格指数进行分析， 得出相关结论并对我国财政收入方面给出一些建 议。关键词：税收收入 国内生产总值 财政支出 商品零售价格指数 计量 分析 引言自 1985 年实行的利改税的税改以来，税收占财政收入的比重逐 年上升， 90年代已高达 96%。而 1994年实施的全面税制改革又使得 税收收入有了新的变化。 税收组织财政收入、 调控经济运行和监督经 济活动职能的发挥，成为国家非常关心的问题。从进入新世纪， 我国的经济发展面临着巨大的机遇和挑战。 在新 经济背景下， 基于知识和信息的产业发展迅猛， 全球经济发展一体化 日渐深入，中国成功加入 W

3、TO新形势下的经济发展是经济稳定和协 调增长的结果， 由于税收具有聚财与调控的功能， 因而它在实现经济 发展的过程中将发挥非常重要的作用， 研究税收收入的影响因素对我 国有着重要的意义。一、理论综述（一）文献综述高淑红在 我国税收收入的影响因素分析 一文中运用多重共线 性检验和加权最小二乘估计法等计量经济学检验方法对税收收入与 其影响因素做了相关计量分析，得出了以下分析结果与结论：1.国内生产总值对税收收入的影响 国内生产总值与税收收入成正相关。 这表明， 国内生产总值的增 加会带来税收的增加。正如前面所述，经济是税收收入的源泉，税收 的增长离不开经济的增长， 税收收入受经济发展的影响， 而国

4、内生产 总值在很大程度上就反映我国的经济的发展状况。2.财政收入对税收收入的影响 税收收入与财政支出显著的正相关。 这表明， 随着财政支出的增 加，税收收入也会相应的增加，而且，其系数为 0.7009 ，远高于国 内生产总值的系数。估计其原因，因为国家跟政府为了拉动经济增长， 常常实施加大财政支出力度， 从而使经济得到发展， 各项税收相应的 都有所增加，进而增加了税收的总收入。（二）现状分析我国的社会主义市场经济体制还不完善， 各方面运作还需要政府 实施一定的宏观职能， 职能的有效实施得宜于充足的财政力量， 其中 税收占很大比重。1、经济增长仍是税收收入高增长的主要决定因素，税收收入与 经济增

5、长之间有着正的线性相关性。另外 , 我国税收收入增长具有较 大的惯性。2、我国税收收入增长速度略慢于经济增长速度 , 税制改革势在必 行。另外 , 税收是我国财政收入的主要来源，税收收入大幅度增长 , 通过财政支出政策的运用 , 有力支持了经济和社会各项事业的发展。二、实证分析（一）变量选取为了全面反映中国税收增长的全貌， 选择包括中央和地方税收的 “国家财政收入”中的“各项税收” （简称“税收收入”） 作为被解 释变量，以反映国家税收的增长；选择“国内生产总值（ GDP ”作 为经济整体增长水平的代表； 选择中央和地方“财政支出”作为公共 财政需求的代表；选择“商品零售物价指数”作为物价水平

6、的代表。Y税收收入（亿元）X1国内生产总值（亿元）X2 国家财政支出（亿兀）X3商品零售价格指数（以1988年为基期100）（二）数据取得以下数据来源于中国统计年鉴，单位均为亿元obsobsY X X2 X32390.470i 14928.302491.210118.50002727.4006909.20823.780117-80002821,8608547083.59002.10002990J7021617 803386.620102.90003296.91026638.10742200105,40004255.300 34634404642.30011320005126 880759.40

7、厂5792&070006038.040I 58478.106823.72014.80006909 820j 67884.607937.55006.10008234.0404462.609233.56000.80009262.80078345.200798.1897.4000010632.58| 82067.603187.67000012581.5189468.105886.50I 98,4000015301.38i 97314.808902.5899.2000017636454790.62053.15000020017.31135822.824649.9599.9000024165 68159

8、878.328486.89102.800028778.54832 仃一 433930.28Qj 00.800034804.35211923.54042273101.000045621.97249529119781.3503.80005422379314045,4162592 66105.900059521.69L 340902.876299.9398.800007321079401512.889874,16103.100089738.393104.109247001006143519470.11259510102 0000110530.7568845.214021Z11000表1. 1988-

9、2013年我国税收收入相关因素统计表（三）模型的建立与构造在EVIEW嗽件中输入数据，观察 Y与三个解释变量XI、X2、X3之间的散点图，如图所示500000400000300000表2由以上散点图发现存在较强的线性关系，故此选择建立线性模型。建立模型： Y : 0+ ：1*X1 + ：2*X2+：3*X3+)利用EVIEW嗽件对数据进行普通最小二乘回归，得到如图结果:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/25/14 Time: 08:46Sample: 1988 2013Included observations: 26Vari

10、ableCoefficientStd. Errort-StatisticProkC-7556.68439247461.9253940.0672X10.0702470.01474347647550.0001X20.5176690 0598858 6444240 0000X361 5288735753941.7208980.0993R-squared0.998927Mean dependent var2B903.19Adjusted R-squared0.998781S D. dependent var32718.28S.E. of regression1142.348Aka ike info c

11、riterion17.06020Sum squared res id28709117Schwarz criterion17.25375Log likelihood-217.7826F-statistic6828 673Durbin-Watson stat1422771Prob(F-stattstic)0 000000Y=-7556.684+0.070247*X1+0.517669*X2+61.52887*X3(3924.746) (0.014743) (0.059885) (35.75394)t=(-1.925394) (4.764755) (8.644424) (1.720898)RA2=0

12、.998927 n RA2=25.972102 F=6828.673 n=26(四)模型检验1.经济意义检验我国税收收入与财政支出及商品零售物价指数呈正相关关系， 当国内其他因素不变时，财政支出每增加 1单位，我国税收收入增加0.517669单位；当其他因素不变时，商品零售物价指数每增加 1单位，我国税收收入增加61.52887单位，两者与税收收入呈正相关符合现实经济意义，但模型中国内生产总值与税收收入呈负相关， 不符合现实经济意义。2.统计检验1)拟合优度由表中数据可以得到R2=0.998927,修正的可决系数为nRA2=0.998781 ，这说明模型对样本的拟合很好。2)F检验针对1 =

13、2=3=0,在给定a =0.05的显著性水平下拒绝原假设，说明 回归方程显著，即“国内生产总值” “财政支出”“商品零售价格指数”等变量联合起来确实对“税收收入”有显著影响。3)t检验斜率项的P值分别为0.0001 , 0, 0.0993，即“国内生产总值”X 1 “财政支出” X 2的p值小于5%的显著性水平，所以拒绝原假 设，其影响显著。而“商品零售价格指数” X3的p值大于5%小于10% 的显著性水平，所以其也显著，拒绝原假设。所以 X1, X2, X3对丫有显著影响。由于显著，所以多重共线性不存在故不用检验。3.计量检验(1)、异方差检验White检验：由表可得 White检验结果Wh

14、ite Heteroskedasticity Test:F-statistic0.960330Probability0.47738BObs*R-squared6 050059Probability0.417606Test Equation:Dependent Variable: RESIDA2Method: Least Squaresate: 12/25/14 Time: 08:48Sample: 1988 2013Included observations: 26VariableCoefficientStd Errort-StatisticProb.C-1.43E+08169E+08-0.8

15、456870.4083X1107957161 6930301749910.8629X1A20.0001760.0001389358910.3611X2303.5152303.87420.9988180.3304X2A20.0010790.0023370.4618530.6494X32530036.3098112.0.8166380.4243X3*2*11184.6914164 94-0 7896040 4395R-squared0.232695Mean dependent var1104197Adjusted R-squared-0.009612S.D. dependent var254829

16、7.S E . of regression2560515.Akaike info criterion32.57412Sum squared resid1.25E+14Schwarz criterion32 91284Log likelihood-416.4635F*statistic0.960330Durbin-Watson stat2.432054Prob(F-statistic)0.4773 8 B表3由此表可以看出，nRA2=9.98781，由 White检验知，在 a =0.05 下查？2分布表，得临界值 ？2。.05 (2) =12.5916，同时X1和XM2 , X2和X2A2,

17、X3和X3A2的t检验值也显著.比较计算的？2统计量与 临界值，因为nRA2=9.98781v ?2o.o5 (2) =12.5916,所以表明模型不 存在异方差。(2)自相关性检验为了解决自相关问题，选用广义差分法。由模型可得Dependent Variable: EMethod: Least SquaresDate: 12/25/14 Time: 08:52Sample (adjusted): 1989 2013Included observations: 25 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.E

18、(-1)0.2832130.197200 1.4361730.1639RsquaredAdjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood0.0790100 0790101047.699 26344135 -208.8220Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat12.70784109171416.7857616.834611.705252可得 eA=0.2

19、83213Dependent VariableJ Y-0 233213*Y(-1)Method: Least SquaresDate: 12/25/14 Time: 09： 12Sample (adjusted): 1939 2013Included observations: 25 after adjustmentsVariableCoefficientStd Errort-StatisticProb.C5459 6123401.120-1.6052400.1234X1-0.283213*X1(-1)0.0754710.0182304.1832640.0004X2-0.283213*X2(-

20、1)0.4921860.0737146.6769870.0000X3-0.283213*X3(-1)60.2782844.594341.3517030.1909R-squared0 998229Mean dependent var22702.66Adjusted R-squared0 997976S.D, dependent var24319.21S E. of regression1116.587Akaike info criterion17.01959Sum squared resid26182091Schwarz criterion17.21461Log likelihood-20874

21、48F-statistic3945.583Durbin-Watson stat1.692562Prob(F-statistic)0.000000由表可得回归方程为Ya*=-5459.612+0.076471X1+0.492185X2+60.27828X3Se= (3401.120)(0.018280)(0.073714)(44.59434)t=(-1.605240)(4.183264)(6.676987)(1.351703)R ?2=0.998229 F=3945.583 DW=1.692562由此可得，在 1%显著性水平下，广义差分模型中已无自相关， 不必再进行迭送。(五)模型修正 经过对原

22、模型进行的统计检验和计量检验，现模型修正如下：Y = -4122.1504 + 0.956876 * X2 + 22.05079 * X3模型的拟合优度为 99.74%，且各变量前系数符合均符合经济意 义，税收收入与政府财政支出呈正相关， 与商品零售物价指数呈正相 关。同时，各变量的 t 检验值均通过显著性检验，模型的 F 检验值通 过显著性检验。三、结论分析及政策建议(一)结论分析1 .模型最终修正了多重共线性、 异方差以及自相关的问题， 同时 提高了模型的精度， 并且使得模型整体以及各变量的显著性提高， 拟 合度增强。2. 国内生产总值对税收收入的影响不显著， 可能是因为税收收入 的速度慢

23、于经济增长的速度，税收体制没有及时的进行改革3.财政支出与商品零售物价指数对税收收入的影响显著， 财政支 出的增加很大力度上促进了税收收入的增长的， 物价指数的增长使居 民消费增加，进而拉动了税收收入的增长。根据以上分析得出结论：我国的社会主义市场经济体制还不完 善，各方面运作还需要政府实施一定的宏观职能， 职能的有效实施得 益于充足的财政力量， 其中税收占很大比重。 从以上分析中可以看出， 经济的健康持续发展是保证税收收入的必要条件； 商品零售价指数在 很大程度上影响税收收入。因此，国家应该以保证经济增长为基础， 定制合理的商品零售价指数。（二）政策建议 基于以上结论我们可以对税收政策给予以

24、下建议：1. 兼顾政府和企业两者利益， 把握总体税负水平。 建议在税收征 管明显改观、 税收流失得到控制， 我国的名义税负 （税率） 与实际税负 之间的差距大大缩小以后，根据国际、国内的宏观形势变化，适时调 节宏观税负水平。2. 在目前宏观经济形势下，实行稳定税收收入、进行有增有减 的税收结构调整政策， 是比较好的选择。 稳定税收的主要措施仍然是 强化税收的征管， 手段上要逐渐淡化以至最终取消指令性计划指针控 制，加快电子化高科技手段管理，真正实现依法征税，并不断降低征 税成本。3.应尽可能将税收结构调整与改革和完善税制有机结合起来。 税 收的有增有减都可能涉及到税制的调整和完善。 我们在考虑增税或减 税时，如果能够从税制的完善上多考虑一些， 就可以收到既稳定了税 收收入又推进了税制的科学和合理化的良好效果。