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1、国家财政收入多，则表示这个国家具有较强的经济实力和竞争能力，反之亦然。而且，收入和财政收入杆减少通过发挥总量控制的效果，还可以根据不同的财政资金支付的财政负担，调整其规模，结构调整的作用发挥。此外，财政收入的分配也是第一次调整国民收入分配格局，实现社会财富的公平分配的主要工具。 我国财政收入，从财政收入的部门分析的形式因素。从国民经济的部门结构看，财政收入和经济收入部门的表现。财政的收入部门在财政收入中，从国民经济各部门的不同比例的收入，用来表达对财务结构的收入来源，它体现了国家的经济和财政收入的关系部门。二、指标选取和数据搜集（一）指标选取与分析1农业和财政收入。农业的地位在我国的地位很高。

2、说从农业，这不是直接融资收入，提供数据分析，但基于对农业是国民经济的基础，要知道，因为发展农业的地位，制约了国民经济的发展，它不仅可以提供食物和生命的食物，保证劳动力的再生产，同时也为发展轻工业提供原料的需要。因此，在国民经济的发展，更丰富的农业为基础，轻工行业将得到更快的发展，以及轻工业的发展，提高资本积累水平，为产业发展创造了条件，发展国民经济的重工业可以使各部门获得先进技术和设备，循环链中，农业的基本环节中起着重要作用。2工业和财政收入。产业是直接从业界最领先的国家的经济，财政收入，行业收入状况具有决定性。重工业和轻工两个部门的比例从财政收入决定来实现净收入之比。轻工收入具有特殊的意义，

3、所谓轻工，由于投资少，建设周期短，收敛速度快等特点，相对于投资，它可以提供更多的社会积累。 3建设和财政收入。建设同样具有重要性，而且还生产产品和使用价值，它和其他的行业并不相同，在产品的生产模式和价值实现方式方面体现出来。如今，建筑行业在我们国家得到了充足发展，为我国的财政收入做出了重大的贡献。4商业和财政收入。业务部门的财政收入是其一个重要的收入来源。而商业活动一般不会创造价值，但它在实现其职能过程中，参与分配价值的商品，所以经济效益的商业活动，怎样实现利润的大小直接影响到多少收入。为了在我国财政收入规模的影响，各因素的具体分析，选择能够反映我国财政收入的变化为每个被解释变量（用Y表示）“

4、财政收入”，选择影响财政收入毛工业总产值（X1的说），农业总产值（X2的发言权）和建造工程完成量（X3的说）商品零售总额（与X4的说）用来解释变量。 （二）数据资料 表1 财政收入及其影响因素数据表 单位：亿元年份财政收入（Y）工业总产值（X1）农业总产值（X2）建筑业总产值（X3）社会商品零售总额（X4）19892664.906484.04100.6796.08101.4199013395.2339047.34954.3895.48300.1199116386.0442374.63149.4811444.08199218903.6445975.213873.6199314462.819941

5、4931.519956242.2019961997199819995470.631134.720005888.034152.620016375.437595.220027005.042027.1200321715.2548693.815864.77946.647532.6资料来源：中国统计年鉴三、模型数学形式的确定用于分析被解释变量收入（Y）的解释变量工业总产值（X），农业输出（X2），建设输出（X3）和社会消费品零售总额量（X4）之间的关系，在图1，图中所示2，图3，图4显示了散点图的图表。工业总产值（X1的说），农业总产值（X2的发言权），建造工程完成量和X3的发言权，商品零售总额（X4的

6、说）来解释变量。图1 图2 图3 图4由图1、图2、图3和图4可以看出财政收入（Y）和工业总产值（X1）、农业总产值（X2）、建筑业总产值（X3）和社会商品零售总额（X4）大体呈现了线性关系。可以用多元线性回归模型来表示这种关系：由表中的样本数据，使用最小二乘法，我们可以得到如下回归分析结果： 表2：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/7/12 Time: 22:28Sample: 1989 2003Included observations: 15VariableCoefficientStd. Errort-Statistic

7、Prob. C1049.195660.17661.5892640.1431X10.0280960.1250680.2246430.8268X2-0.8977650.143516-6.2555140.0001X30.5139130.7469790.6879890.5071X40.6214020.0997536.229430R-squared0.997187 Mean dependent var9054.895Adjusted R-squared0.996062 S.D. dependent var6141.647S.E. of regression385.4120 Akaike info cri

8、terion15.00770Sum squared resid1485424. Schwarz criterion15.24372Log likelihood-107.5578 F-statistic886.2657Durbin-Watson stat2.098030 Prob（F-statistic）0.000000由此得到的回归方程为模型估计结果表明，假定其他变量不变的前提下，总值高达100万人民币，工业总产值平均增加收入003万元。关于在假定其他变量不变的前提下，上升至$100万美元每个农业产出值，平均财政收入减少0.9亿元;假设，其他变量保持不变，建设总输出值的前提下高达100万美元的

9、平均收入增加了051万元。其他变量不变的假设下的平均收入062万元人民币的增加，零售销售额高达100亿人民币的前提下。四、模型检验及修正1、拟合优度检验系数，校正的可决系数，表示模型在整体上拟合得挺好。2、t检验5个参数的t值分别为：, , , ,。5%显著性水平下自由度为n-k-1=15-4-1=10的t分布临界值为，所以截距的t值小于临界值，表明截距与零没有显著差异；、显然没有通过显著性检验；那么、则通过了显著性检验，表明与被解释变量线性关系显著。3、F检验F值为：F=886.27，而5%显著性水平下自由度分别为k=4和n-k-1=15-4-1=10的F分布临界值为,表明模型在大体上是高度

10、显著的。4、多重共线性检验（1）相关系数检验表3：Y10.9479037659370.8395160205450.9652443270050.9486469192530.9978245865320.9781558122680.9914771030660.9645602012080.9914966594040.932330551104上图表示，解释变量之间的相关系数均在0.93以上，可以理解为解释变量之间是高度正相关的，显然是存在显著的线性关系。（2）多重共线性修正a、运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程。由上面的分析，能够知道我国的

11、财政收入Y和社会商品零售总额X4的线性关系比较强，拟合程度也比较好。b、逐步回归把它与变量一一代入得到以下这些模型：通过上图可以知道，代入另外一个解释变量之后，代入X2后的拟合优度从原来的0.9568变成了0.9969，这个变化十分明显，所以农业总产值X2对财政收入Y有着显著的影响。经过上面所述，施工产值，工业总产值X1、 X3的收入对影响不显著，并因此将工业总产值产值X1建设与X3去掉，去掉的X1，大大提高后的X3，统计检查后，逐步回归分析，结果表明，农业产出Y X2收入和上级回归模型X4的零售销售总额的模型是比较好的，最后表达式为：5、异方差性检验经过上一步骤得到经过G-Q的检验,按X由大到小类样本,删掉中间三个示例,剩下的12个样品,再分为两个示例样本的大小为6子样品,两个子样品用OLS回归方法分别作回归。 表4： 23:43 1989 1994 6247.42696964.9080.0355250.9739-0.8150400.620306-1