影响我国财政收入因素的统计分析1Word格式文档下载.docx

1、是国家预算资金的重要来源。在我国的税收收入结构中，流转税和所得税居于主体地位。具体有以下来源：增值税、消费税、营业税、企业所得税、个人所得税、外国投资企业和外国企业所得税、城市维护建设税、车船使用税、房产税、资源税、筵席税、印花税等四、模型建立4.1模型说明财政收入一般由以下几部分构成: 税收收入、国有企业上缴的利润收入、债务收入以及费用等其他收入，其中税收收入是财政收入的主要来源。同时，财政收入还受到经济规模、从业人员数、固定资产投资等诸多因素的影响，这里可以用国内生产总值的变化来说明除税收以外的其他因素的变动对财政收入的影响。4.2模型数据说明本研究报告的数据来源于“中经网统计数据库”采集

2、数据的区间为1980年2010年附19802010全国财政决算收入及相关数据表：年份国家财政决算收入中各项税收（亿元）国家财政决算收入（亿元）年末从业人员数（万人）全社会固定资产投资总额（亿元）国内生产总值（现价）（亿元）1980571.71159.9342361910.94545.61981629.891175.8437259614891.61982700.021212.3452951230.45323.41983775.591367464361430.15962.71984947.351642.9481971832.97208.119852040.792004.82498732543.29

3、01619862090.732122512823120.610275.219872140.362199.4527833791.712058.619882390.472357.2543344753.815042.819892727.42664.9553294410.416992.319902821.862937.164749451718667.819912990.173149.48654915594.521781.519923296.913483.37661528080.126923.519934255.34348.956680813072.335333.919945126.885218.167

4、45517042.148197.919956038.046242.26806520019.360793.719966909.827407.996895022913.571176.619978234.048651.146982024941.17897319989262.89875.957063728406.284402.3199910682.5811444.087139429854.789677.1200012581.5113395.237208532917.799214.6200115301.3816386.047279737213.5109655.2200217636.4518903.647

5、328043499.9120332.7200320017.3121715.257373655566.6135822.8200424165.6826396.477426470477.4159878.3200528778.5431649.297464788773.6184937.4200634804.3538760.274978109998.2216314.4200745621.9751321.7875321137323.9265810.3200854223.7961330.3575564172828.4314045.4200959521.5968518.375828224598.8340902.

6、8201073210.7983101.5176105278121.94012024.3模型建立以国家财政决算收入为被解释变量，国内生产总值（现价）、国家财政决算收入中各项税收、年末从业人员数、全社会固定资产投资总额作为解释变量建立线性回归模型：Yt=0+1X1t+2X2t +3X3t+4X4t+ui其中，Yt 国家财政决算收入 X1t 表示国内生产总值（现价） X2t国家财政决算收入中各项税收 X3t表示年末从业人员数X4t 表示全社会固定资产投资总额 0、1、2、3、4、5表示待定系数 ui 表示随机误差项4.4回归模型利用eviews软件，用OLS法回归可得如下结果OLS回归结果Depen

7、dent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/20/12 Time: 11:41Sample: 1980 2010Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C2231.738552.67504.0380660.0004X10.0009570.0072740.1315540.8963X21.0649630.04775122.302640.0000X3-0.0418680.010683-3.9190100.0006X40.0226940.0065263.4

8、774430.0018R-squared0.999857Mean dependent var16520.73Adjusted R-squared0.999835S.D. dependent var22001.07S.E. of regression282.4520Akaike info criterion14.27158Sum squared resid2074258.Schwarz criterion14.50287Log likelihood-216.2096Hannan-Quinn criter.14.34698F-statistic45498.54Durbin-Watson stat1

9、.463028Prob（F-statistic）0.000000=2231.738+0.000957X1+1.064963X2-0.041868X3+0.022694X4t=（4.038066）（0.131554）（22.30264）（-3.919010）（3.477443）R2=0.999857 =0.999835 F=45498.54 DW=1.463028五、模型检验5.1经济检验模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，国家财政决算收入中各项税收每增长1%，平均来说国家财政决算收入中各项税收会增长0.096%；在假定其他变量不变的情况下，年末从业人员数增长1%，平均来说国家财政决算

10、收入会增长106.5%;在假定其他变量不变的情况下，全社会固定资产投资总额增长1%，平均来说国家财政决算收入会降低4.19%；在假定其他变量不变的情况下，国内生产总值（现价）增长1%，平均来说国家财政决算收入会增长2.27%。这与理论分析与经验判断相一致。5.2.统计检验1）拟合优度检验由4.4中数据可以得到R2=0.999857，修正的可决系数=0.999835，这说明模型对样本的拟合很好。2）变量的显著性检验（ t检验）分别针对H0：j=0（j=1，2，3，4，5），给定显著性水平=0.05，查t分布表得自由度为n-k=26的临界值t/2（n-k）=2.056。由3.4中数据可得对应t统计

11、量分别为4.038066，0.131554，22.30264，-3.919010，3.477443，其中的t统计量绝对值大于2.056，都应当拒绝原假设，的t统计量绝对值小于2.056，应该拒绝备择假设，也就是说国家财政决算收入，全社会固定资产投资总额，国内生产总值（现价）分别对被解释变量国家财政决算收入都有显著的影响，而年末从业人员数对被解释变量国家财政决算收入没有显著的影响。3）方程的显著性检验（ F检验）针对H0：j=0（j=2，3，4，5），给定显著性水平=0.05，在F分布表中查出自由度k-1=4和n-k=26的临界值F（4，26）=2.74.由3.4中得到F=45498.54，由于

12、F=45498.54 F（4，26）=2.74，应拒绝原假设H0：j=0（j=2，3，4，5），说明回归方程显著，即国家财政决算收入，年末从业人员数，全社会固定资产投资总额，国内生产总值（现价）等变量联合起来对国家财政决算收入有显著影响。六、多重共线性检验及其修正6.1多重共线性检验从回归结果的系数以及t值我们可以看出模型可能存在多重共线性，下面我们计算出解释变量的相关系数。解释变量的相关系数矩阵如下： 变量1.0000000.9933020.7212140.9790530.6536180.9919280.607997由各相关系数值可知, 解释变量之间都高度相关，模型存在严重的多重共线性。6.

13、2多重共线性的修正采用逐步回归法，来检验并解决多重共线性问题。分别作y对x1、x2、x3、x4的一元回归一元回归估计结果参数估计值0.1994561.350621.2392980.314516t统计量40.02286220.13084.46788347.46135R20.9822180.9994020.4077040.9872900.9816040.9993810.3872800.986851可见加入X2的修正可决系数最大，应该以X2为基础，顺次加入其他变量逐步回归。加入新变量的回归结果（一）X2,X1-0.029179（-4.975477）1.298576（39.24898）0.999660

14、X2,X31.154375（280.8435）-0.050510（-7.188511）0.999775X2,X40.995435（31.40165）0.039243（4.440459）0.999624比较可得，当加入X3时方程的改进最大，而且个参数的t检验显著，因此选择保留X3，再继续加入其他新变量逐步回归。加入新变量的回归结果（二）X2,x3,x1-0.002932（-0.343420）1.169445（26.52868）-0.046957（-3.735682）0.999767X2,x3,x41.070374（44.93790）-0.040765（-6.268515）0.022562（3.5

15、64277）0.999841在加入X2、X3的基础上加入X4后方程的有所改善，且各个参数的t检验均显著，所以应当保留X4。加入新变量的回归结果（三）X2,x3,x4,x1（0.131554）（22.30264）（-3.919010）（3.477443）当加入X1时，没有提高，其参数的t检验不显著。因此去除X1最后修正严重多重共线性影响后的回归结果为：=2178.690+1.070374X2-0.040765X3+0.022562X4t=（5.872354）（44.93790）（-6.268515）（3.564277）=0.999841 F=62956.07 DW=1.470169七、异方差检验

16、及其修正7.1异方差检验7.1.1绘制e2对X2、X3、X4的散点图从图上看，散点集中于左下角，模型可能存在异方差。下面我们运用其他方法进一步检验模型的异方差是否存在。7.1.2 Goldfeld-Quanadt检验由于n=31 删除四分之一的观测值，也就是大约7个观测值，余下部分平分得到两个样本区间：19801991和19992010，它们的样本个数均为12个，即n1=n2=12。采用OLS进行估计。 13:53 1980 1991 12-787.7499299.0150-2.6344830.03000.3704790.0897514.1278680.00330.0391310.007550

17、5.1831800.00080.0420180.0544560.7715890.46250.9925451999.4030.989749697.887270.6579011.6147839940.3111.77641-65.6886711.55494355.03462.502786 05/20/112 Time:55 1999 20109743.16214283.100.6821460.51441.1196090.05725819.55373-0.1504430.200618-0.7498970.47480.0124280.0123681.0048180.34440.99983436910.1

18、80.99977123848.43360.575514.874481040118.15.03612-85.2468914.8146416037.132.290085有结果计算F统计量：F=26.04181判断在=0.05下，分子分母的自由度都是（31-7）/2-4=8，查F分布表得到临界值F0.05（8，8）=3.44，因为F=26.04181 F0.05（8，8）=3.44，所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。7.1.3White检验使用EViews得到以下结果：Heteroskedasticity Test: White28.71478Prob. F（9,21）Obs*R-squared28.67028Prob. Chi-Square（9）0.0007Scaled explained SS22.919360.0064Test Equation: RESID2 L