国家税收收入的多元线性回归模型

1、实用数学方法课程论文学号： 20140614022姓名： 宋建赓2014年11月目录国家税收收入的多元线性回归模型1摘 要11变量定义22背景介绍33统计分析过程53.1数据的采集、整理及录入53.2数据的逐步回归处理64结论8参考文献9实用数学方法课程论文 第8页国家税收收入的多元线性回归模型摘 要本文首先选取了选取我国自1990至2010年间的税收收入为因变量，并选取了7个主要影响因素,进一步利用统计软件SPSS对以上数据进行了多元逐步线性回归。从而找到了能反映税收收入与各因素之间关系的“最优”回归方程。所得结论与我国当前经济形势相印证。关键词：多元线性回归，逐步回归法，税收收入，SPSS

2、1 变量定义变量符号税收收入（亿元）Y人口总数（万人）X1居民消费水平（元）X2国内生产总值（亿元）X3进出口贸易总额（亿元）X4第一产业（亿元）X5第二产业（亿元）X6第三产业（亿元）X72背景介绍本文主要采用逐步回归的统计方法，分析及处理1990年到2010年我国税收收入的数据，并针对7个主要影响因素进行分析处理，最终得到能够比较准确反映各个因素对我国税收收入影响的最优模型。税收收入是国民收入的一部分。税收是财政收入中最基本、最稳定可靠的形式。税收过程就是国家组织筹集财政收入的过程，也是国民收入的分配过程。充分发挥税收的作用对于保证国家财政收入的稳定增长，调节国民收入的分配有重要作用。在财

3、政收支和税收征管中都要处理好积累和消费的关系。财政和税收都是国家实现宏观调控目标的重要调节手段。目前我国的税收收入已占到财政收入的95%以上。一个国家的税收收入直接体现着国家的财政水平和宏观调控政策，同时，税收也是国家获得财政收入，维持国家机器运转必不可少的重要部分。一方面，国家运用税收筹集财政收入，通过预算安排，支持农村发展，用于环境保护和生态建设，促进教育、科学、文化、卫生等社会事业的发展，用于社会保障和社会福利，进行交通、水利等基础设施和城市的公共建设以及国防建设，维护社会治安，用于政府的行政管理，开展外交活动，保证国家安全，满足人民群众日益增长的物质文化需要。另一方面，片面追求财政收入

4、高增长会增加企业和人民的税负，不利于提高企业的竞争力和人民的生活质量。可见，如何兼顾国家整体财力和公民个体的幸福，是国家在制订财政税收政策时不得不考虑的一个大问题。为了更好地制订下一年的财政税收政策，首先需要考虑的便是以往国家主要的税收来源。影响税收收入的因素有很多，如人口状况，进、出口总额，第一、二、三产业的发展情况等。如何找到影响税收总收入的各个因素，并建立它们与税收收入的数学模型是十分必要的。基于此目的，本文从国家统计信息网上选取了1990-2010年21年间的年度税收收入及主要影响因素的数据，包括国内生产总值、总人口、三大产业的收入、居民的人均消费水平以及进出口贸易总额。并进一步采用多

5、元逐步回归分析方法对以上因素进行了显著性分析，从而确定了关于税收收入的最优多元线型回归方程。3统计分析过程3.1数据的采集、整理及录入本文的数据主要来自中国统计年鉴2011中的数据，以1990-2010这20多年间全国税收收入为因变量，并考虑一些与税收收入具有直观线性关系的因素，如进出口贸易、居民消费等因素，综合进如下的表格中：1990-2010年间中国税收收入及其影响因素建模本文选取税收收入为因变量y，选取对税收收入的可能影响因素为自变量，其影响因素分别为人口总数x1，居民消费水平x2，国内生产总值x3，进出口贸易总值x4，第一产业总值x5，第二产业总值x6以及第三产业总值x7。则模型构建如

6、下： 其中为随机误差项，为常数项， （i=1,2，7）为待估计的参数。3.2数据的逐步回归处理将自变量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7作为待筛选量，使用专业统计分析软件IBM SPSS Statistics 21作为逐步回归计算工具，分析结果如下表所示。输入移去的变量a模型输入的变量移去的变量方法1x7.步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。2x2.步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。3x6.步进（准则: F-to-e

7、nter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。4x4.步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .100）。a. 因变量: y模型汇总e模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.998a.996.9951404.2066621.000b.999.999541.1517431.000c1.0001.000337.6107041.000d1.0001.000278.12775系数模型非标准化系数B标准 误差1(常量)-2325.915470.224x7.424.0062(常量)1

8、615.047417.276x7.605.017x2-3.324.3173(常量)1652.401260.419x7.472.027x2-3.964.230x6.157.0294(常量)1794.359219.665x7.505.025x2-3.838.194x6.101.030x4.015.005a. 预测变量: (常量), x7。b. 预测变量: (常量), x7, x2。c. 预测变量: (常量), x7, x2, x6。d. 预测变量: (常量), x7, x2, x6, x4。e. 因变量: y根据以上数据，可得到税收收入的最优回归模型：y=1794.36-3.838 x2+0.01

9、5x4+0.101x6+0.505x7 4结论通过上述分析可以看出，我国的税收收入与居民的人均消费、第二与第三产业关系密切，与进出口贸易也有一定的相关性。而由于我国已经在2006年废除了农业税，因此第一产业对税收收入的影响关系很小，而且在未来的时间里直接影响将会越发减小。因此可以看出我国税收收入的主要拉动方面：也就是居民自身的消费过程、工业和建筑业、以及第三产业的发展，而且由于对外开放的巨大优势，进出口贸易也为我国带来了巨大的关税收入。而由于我国人口一直保持一个相对稳定略微增长的势头，人口对税收收入的影响比较小。这些都与我们在调研中的结果相符合。当然，由于调研时间有限，上述回归模型存在一些不足，还需要不断查阅资料加以改进。但在一定程度上体