分析财政收入的影响因素

1、分析财政收入的影响因素财政收入是政府实施宏观调控的主要手段，可以有效地调节资源配置，从而促进国家经济的发展，提高人们的生活水平。改革开放以来，随着经济体制的深化和经济的快速增长，我国的财政收入发生了很大的变化，从1989年的2664.9亿元到2008年的61330.35亿元，20年平均每年增长了16.98%。为了研究影响中国财政收入增长的主要原因，分析财政收入的增长规律，预测中国财政收入未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型。影响财政收入增长的因素有很多，主要有：财政支出、居民可支配收入、社会消费品零售总额、进出口总额、年底就业人数。一、模型的建立本模型主要反映的是财政收入与各影响因素的关系

2、。在这里，我们选择“财政收入”作为被解释变量；选择“财政支出”、“城镇居民家庭人均可支配收入”、“农村居民家庭人均可支配收入”、“社会消费品零售总额”、“年底就业人数”、“进出口总额”为模型的解释变量从中国统计年鉴中收集到以下数据年份财政收入（亿元）财政支出（亿元）城镇居民家庭人均可却已收入（元）农村居民家庭人均可却已收入（元）社会消费品零售总额（亿元）年底就业人员数（万人）进出口总额（亿元）19892664.902823.781260.70601.507074.20553291116.0019902937.103083.591510.20686.307250.30647495560.1019

3、913149.483386.621700.60708.608245.70654917225.8019923483.373742.202026.60784.009704.80661529119.6019934348.954642.302577.40921.6012462.106680811271.0019945218.105792.623496.201221.0016264.706745520381.9019956242.206823.724283.001577.7020620.006806523499.9019967407.997937.554838.901926.1024774.106895

4、024133.8019978651.149233.565160.302090.127298.906982026967.2019989875.9510798.185425.102162.0029152.507063726849.70199911444.0813187.675854.022210.3031134.707139429896.20200013395.2315886.506280.002253.4034152.607208539273.20200116386.0418902.586859.602366.4037595.207302542183.60200218903.6422053.15

5、7702.802475.6042027.107374051378.20200321715.2524649.958472.202622.2045842.007443270483.50200426396.4728486.899421.602936.4059501.007520095539.10200531649.2933930.2810493.003254.9067176.6075825116921.80200638760.2040422.7311759.503587.0076410.0076400140971.45200751321.7849781.3513785.804140.4089210.

6、0076990166740.19200861330.3562592.6615780.764760.62108488.0077480179921.47设定的多元线性回归模型为Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+B5X5+B6X6+小二、参数估计将上述数据输入Eviews软件中进行参数估计，得到以下结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/14/10Time:13:12Sample:19892008Includedobservations:20VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

7、C5128.2666249.7270.8205580.4267X11.1778150.1633657.2097050.0000X2-2.4382441.040729-2.3428240.0357X37.0594142.8260452.4979840.0267X4-0.2636800.184393-1.4299900.1763X5-0.0826630.104103-0.7940490.4414X60.1218670.0370993.2849480.0059R-squared0.998280Meandependentvar17264.08AdjustedR-squared0.997487S.D.d

8、ependentvar16847.80S.E.ofregression844.6458Akaikeinfocriterion16.58493Sumsquaredresid9274545.Schwarzcriterion16.93344Loglikelihood-158.8493F-statistic1257.743Durbin-Watsonstat1.576982Prob(F-statistic)0.000000由表中的数据可得模型估计的结果为:Y5128.2661.177815X12.438244X27.059414X30.26368X40.082663X50.121867X6(6249.7

9、27)(0.163365)(1.040729)(2.826045)t=(0.820558)(7.209705)(-2.342824)(2.497984)(-1.429990)(-0.794049)(3.284948)三、模型检验1 .经济意义检验(0.184393)(0.104103)(0.037099)R20.9982800.997487F=1257.743df=13模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年的财政支出每增长1亿元，财政收入增长1.177815亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年的城镇居民家庭人均可支配收入每增长1元，财政收入减少2.438244亿元；在假定其他变量

10、不变的情况下，农村居民家庭人均可支配收入每增长1元，财政收入增长7.059414亿元；在假定其他变量不变的情况下，社会消费品零售总额每增长1亿元，财政收入减少0.263680亿元；在假定其他变量不变的情况下，年底就业人数每增加一万人，财政收入减少0.082663亿元；在假定其他变量不变的情况下，进出口总额每增加1亿元，财政收入增长0.121867亿元。其中，城镇居民家庭人居可支配收入增长，而财政收入却减少，这不符合实际情况。2 .统计检验(1)拟合优度：由上表数据可得，R20.998280R20.997487,这说明模型对样本的拟合很好。(2)F检验：针对H。：0,给定显著性水平0123456

11、=0.05,在F分布表中查处自由度为k-1=6和n-k=13的临界值F(6,13)2.92.o表中可得，F=1257.743,由于FF(6,13),故拒绝原假设，说明回归方程显著。(3)t检验：分别针对H。：j0(0，12,34,56),给定显著性水平=0.05,查t分布表得自由度为13临界值t2(13)=2.16,有表中数据可得，与0、1、2、3、4、5、6对应的t统计量分别为0.8205587.209705、-2.3428242.497984-1.429990、-0.794049、3.284948。其中1、23、6的绝对值大于t，2(13),而0、4、5的绝对值小于t/2(13),这表明模

12、型中可能存在严重的多重共线性。用Eviews计算各解释变量的相关系数，得如下结果：X1X2X3X4X5X60.98152498750.95800457640.99331071460.80613814570.9867161533X20.981524987510.99228083020.99383536970.87993774940.9720492719X30.95800457820.992280830210.98020483810.88977585140.9440232153X40.99331071460.99383536970.980204838110.83994744730.98692300

13、33X50.80613814570.87993774940.88977585140.839947447310.7993001124X60.98671615330.9720492710.94402321530.98692300330.79930011241有相关系数矩阵可以看出，各解释变量向吴志坚的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。四、修正多重共线性将数据输入SPSS软件中，得到如下结果:ModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod12x1x5.Stepwise(Criteria:Probability-of-F-to-enter=.100).S

14、tepwise(Criteria:Probability-of-F-to-enter=.100).X13Stepwise(Criteria:Probability-of-F-to-enx6.ter=.100).aDependentVariable:y结果说明，X2、X3、X4三个变量引起了模型的多重共线性，所以要剔除，留下XI、X5、X6三个变量。将这三个变量的数据输入Eviews中，得到如下回归结果:DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/14/10Time:13:39Sample:19892008Includedobservations:

15、20VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C12021.944490.0442.6774670.0165X10.8554370.07953610.755280.0000X5-0.1924870.067969-2.8319720.0120X60.0562840.0239962.3455730.0322R-squared0.997362Meandependentvar17264.08AdjustedR-squared0.996867S.D.dependentvar16847.80S.E.ofregression943.0464Akaikeinfoc

16、riterion16.71296Sumsquaredresid14229385Schwarzcriterion16.91211Loglikelihood-163.1296F-statistic2016.068Durbin-Watsonstat1.245655Prob(F-statistic)0.000000最后修正严重多重共线性影响的回归结果为:12021.940.855437X10.192487X50.056284X6明显显著。当a=0.05时，t0.025（16）2.12,所有变量的系数都显著T=2.67746710.75528)-2.831972)2.345573)=0.9973622R

17、=0.996867F=2016.068DW=1.245655该模型的R=0.9973622R=0.996867可决系数很高,F检验值2016.068,对样本量为20、3个解释变量的模型、0.05显著水平，查DW表可知,dL=0.998,4676,模型中dLDWdu,残差的相关性不能确定。五、游程检验将残差的数据输入SPSS软件中，进行游程检验，得到如下结果：RunsTestVAR00001TestValue(a)181.27Cases=TestValue10TotalCases20NumberofRuns6Z-2.068Asymp.Sig.(2-tailed).039aMedian其中Z=-2

18、.0680,说明残差存在正自相关。六、自相关问题的处理利用Eviews软件，得到回归方程：et=0.324043et1由上式可知=0.324043,对原模型进行广义差分，得到广义差分方程：Y0.3240*1c(10.32404%(乂0.3240於。C5(XS.32401)C6(Xa0.3240&I)在Eviews软件中，得到其回归结果如下：DependentVariable:Y-0.324043*Y(-1)Method:LeastSquaresDate:06/14/10Time:13:54Sample(adjusted):19912008Includedobservations:18a

19、fteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C21701.098794.1122.4676840.0271X1-0.324043*X1(-1)0.8816970.08194510.759630.0000X5-0.324043*X5(-2)-0.4813090.188958-2.5471750.0232X6-0.324043*X6(-1)0.0634870.0246502.5754910.0220R-squared0.996452Meandependentvar13807.26AdjustedR-square

20、d0.995691S.D.dependentvar12600.30S.E.ofregression827.1017Akaikeinfocriterion16.46686由表可得回归方程:Yt21701.090.881697Xt0.481309X5t0.063487X6t对样本量 为19、3个解释变 量的模型、0.05显著水平 ，查DW表可知，dL=0.967,dU=1.685,模型中DW大于dU且小于4-dU，说明广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代。同时，可决系数、t、F统计量也均达到理想水经广义差分后样本容量会减少1个，所以为了保证样本数不减少，可以使用普莱斯-温斯腾变换补充第一个观测值。根据XX；2和Y*Y小2可以得到第一个观测值分别为：X12671.42,X552344,X61055.78,丫2521.11将以上数据补充进去之后，得到用Eviews软件得到普莱斯-温斯腾变换的广义差分模型为：A*Yt18524.58