我国财政收入影响因素的实证分析课程论文.doc

计量经济学课程论文目 录摘要引言1、财政收入影响因素的定量分析41.1变量选择41.2数据说明42、模型建立52.1模型说明52.2模型数据说明52.3模型建立62.4回归模型63、模型检验73.1经济检验73.2.统计检验74、多重共线性检验及其修正84.1多重共线性检验84.2多重共线性的修正95异方差检验及其修正115.1异方差检验 115.1.1绘制e2对x2、x3、x4的散点图115.1.2 gq检验125.1.3 white检验135.2 异方差的修正136、自相关的检验及其修正166.1自相关的检验166.2自相关修正 17结束语 参考文献摘 要 财政收入是政府部门的公共收入，影响一国财政收入的因素有很多，比如税收收入、三大产业的产值、固定资产投资、从业人员数量等等。本文针对我国财政收入影响因素建立了计量经济模型，并利用e-views软件对收集到的数据进行分析，建立了财政收入影响因素的模型，分析了影响财政收入主要因素及其影响程度，并提出了提高财政收入的相关政策建议。关键字：财政收入 影响因素 多重共线性 异方差 自相关 引 言财政作为一个政府的活动，是政府职能的具体体现，主要有资源配置、收入再分配和宏观经济调控三大职能。财政收入是政府部门的公共收入，是国民收入分配中用于保证政府行使其公共职能、实施公共政策以及提供公共服务的资金需求。财政收入的增长情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步。因此，研究财政收入的增长就显得尤为必要。财政收入的主要来源是各项税收收入，此外还有政府其他收入和基金收入等。同时，一个国家财政收入的规模还要受到经济规模等诸多因素的影响。因此我们以财政收入为因变量，国内生产总值、年末从业人员数、全社会固定资产投资总额、国家财政决算中的各项税收 4个经济指标为自变量，利用e-views软件进行回归分析，建立财政收入影响因素模型，分析影响我国财政收入的主要因素为如何，合理有效的制定我国的财政收入计划提供一些政策建议。1、财 政 收 入 影 响 因 素 的 定 量 分 析 1.1变量选择研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。大多数相关的研究文献中都把总税收、国内生产总值这两个指标作为影响财政收入的基本因素，还有一些文献中也提出了其他一些变量，比如从业人员数、固定资产投资等。影响财政收入的因素众多复杂，本文从国内生产总值、税收收入、从业人员数、固定资产投资四方面进行分析。 1.2数据说明（1） 财政收入：财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。依据不同的标准，可以对财政收入进行不同的分类，国际上对财政收入的分类，通常按政府取得财政收入的形式进行分类，这种分类方法下，可把财政收入分为税收收入、国有资产收益、国债收入和收费收入以及其他收入等。（2）国内生产总值：是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。（3）固定资产投资：是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。固定资产再生产过程包括固定资产更新（局部和全部更新）、改建、扩建、新建等活动。（4）从业人员数：人口中参加经济活动的人口数。不包括从事家务劳动人口、就学人口、长期患病不能工作人口、年老或退休人口等。（5）税收收入：税收收入是指国家按照预定标准，向经济组织和居民无偿地征收实物或货币所取得的一种财政收入。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。 2、模 型 建 立 2.1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。 2.2模型数据说明本研究报告的数据来源于“中国统计年鉴”采集数据的区间为1982年2012年数据，如表3-1。表3-1 19822012全国财政决算收入及相关数据表 2.3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对数模型：ln yt=0+1lnx1t+2 lnx2t +3 lnx3t+4lnx4t+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 u i 表示随机误差项 2.4回归模型利用e-views软件，用ols法回归可得如下结果，如图3-2。图3-2 ols回归结果ols回归结果如下：ln=20.27644 + 0.618801lnx1t+0.658992lnx2t-2.104616lnx3t-0.053868lnx4tse=(4.372414) (0.289545) (0.132962) (0.485870) (0.234252)t =(4.637357) (2.137148) (4.956245) (-4.331647) (-0.229958)p = (0.0001) (0.0422) (0.0000) (0.0002) ( 0.8199) r2 =0.994256 f=1125.095 3、模 型 检 验 3.1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国内生产总之值每增长1%，平均来说国家财政决算收入会增长0.62%；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增长1%，平均来说国家财政决算收入会增长0.66%;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收入会降低2.1%；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加1%，平均来说国家财政决算收入会减少0.05%。年末从业人数不符合经济意义检验。 3.2.统计检验1）拟合优度检验由3.4中数据可以得到r2=0.994256，修正的可决系数=0.993372，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统计量分别为4.637357，2.137148，4.956245，-4.331647，-0.229958，其中如果t统计量的绝对值大于2.056，都应当拒绝原假设，如果t统计量的绝对值小于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），年末从业人员数分别对被解释变量国家财政决算收入都有显著的影响。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=1125.095，由于f=1125.095 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，国内生产总值等变量联合起来对国家财政决算收入有显著影响。4、多 重 共 线 性 检 验 及 其 修 正 4.1多重共线性检验多元线性回归模型的估计结果见下图5-1。图5-1 财政收入影响因素多元线性回归模型估计结果由回归结果可知，x1、x3的系数为负，与我们的预期相反；以及从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图5-2。图5-2 解释变量的相关系数矩阵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。 4.2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，如下图5-3。图5-3 一元回归估计结果可见5个解释变量的一元线性回归结果的t检验是显著的，加入x2的判定系数最大，应该以x2为基础变量做二元线性回归，顺次加入其他变量逐步回归。二元回归估计结果通过对表的结果比较，没有合适的结果，以x2为基础变量做三元线性回归，估计结果如表所示。三元回归估计结果通过对表的结果比较可知，没有合适的估计结果。故合适的解释变量为x2，最终的估计结果如表5-4所示 图5-4 多重共线性的修正结果回归方程为： yt=-638.8529 +1.155611x2t t =(-638.8529)(1.155611)r2=0.999529 f=61588.75这个结果表明当国家财政决算收入中各项税收每增加一亿元，国家财政决算收入增加约1.155611亿元5、异 方 差 检 验 及 其 修 正 5.1异方差检验 5.1.1绘制e2对x2的散点图图6-1残差平方散点图从图上看，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。 5.1.2 gq检验将x2按升序排列，去掉中间5个观测值，余下部分平分得到两个样本区间：19821994和20002012，它们的样本个数均为13个，即n1=n2=13。采用ols进行估计。如图6-2。图6-2 gq检验计算f检验统计量为f=213.294165。设=0.05 分子分母的自由度都是（31-7）/2-2=10，查f分布表得到临界值f0.05（10，10）=2.98，因为f=213.294165 f0.05（10，10）=2.98，所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。 5.1.3 white检验图6-3 怀特检验结果从表可看出nr2 =10.90316，而在5%的显著性水平下，查表得临界值2（2）=5.9915。因为nr2 =11.331432（2）=5.9915,所以，表明模型存在异方差。 从上述几种方法检验结果可以看出模型存在异方差性，那么我们将对其进行修正。 5.2异方差的修正 运用加权最小二乘法估计过程中，我们分别使用权w1=1/x2, w2=1/x22, w3=1/sqr(x2)得到的结果如下图6-4。 图6-4 权重为1/x的权最小二乘法回归结果权重为1/x2的加权最小二乘法回归结果权重为1/sqr(x)的加权最小二乘法的回归结果经比较可知，用权数w3=1/sqr(x)的效果最好，修正后的结果为： y i=40.64698+1.123186xi从修正后的结果看，斜率项系数并没有发生大幅度的改变，但判定系数、t检验统计量等指标都达到了一个理想的水平。6、自 相 关 的 检 验 及 其 修 正6.1自相关的检验=0.05，查dw统计表可知，d l=1.363, d u =1.496。此模型dw值为0.516420。0dw=0.516420 d l=1.363,所以存在一阶正自相关。通过e-views软件得出该模型的残差图如图7-1。图7-1 残差线图上图表明模型显然存在自相关。此外，为了判断是否存在高阶自相关，做残差的相关图7-2。 正自相关的相关图7-2 6.2自相关的修正从图中可以看出，由于偏相关图中只有一个条形超过了虚线，故我们判断模型中可能存在一阶自相关，在这里我们使用广义差分法进行修正。广义差分的估计结果图7-3在这个结果中，给出了一阶自相关系数的估计值：ar(1)=0.800162由修正的结果可以看出，dw=2.597261，n=30 ,k=1, =0.05,查表得dl=1.352, du =1.489，则dw检验无自相关的区间为（1.489，2.511），dw值落入不能确定区域（2.511,2.648）所以重新选取样本，重新做dw实验。广义差分的估计结果图7-4得到广义差分方程为：yt-0.818696yt-1=0(1-0.818696)+ 1(xt-0.818696xt-1) +ut 由修正的结果可以看出，x2仍然显著地对y做出解释，而dw=1.619342，n=29 ,k=1, =0.05,查表得dl=1.341, du =1.483，则dw检验无自相关的区间为（1.483，2.517）dw=1.61932落入此区间内，估模型中的自相关已经得到修正，并且t统计量、f统计量以及判定系数都很理想。由于是大样本，故不需要补充缺