关于我国财政税收的影响因素的分析

1、关于我国财政税收的影响因素的分析报告石威2011级经济学110401010048选题背景 改革开放以来，随着经济体制的改革深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元到2002年已增长到17636.45亿元25年间增长了33倍。为了研究中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，我以建立一个计量经济学模型以更好的研究我国财政税收的变化情况。 研究目的：为了了解中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势。选择影响因素分析 影响中国税收收入增长的

2、因素很多，但据分析主要的因素可能有：（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。（2）公共财政的需求，税收收入是财政的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算指出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能有一定的影响。（3）物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的DGP等指标和和经营者收入水平都与物价水平有关。（4）税收政策因。我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是19841985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。税制改革对税收会产生影响，特别是1985年税收陡增215.42%。但是第二次税制改革对

3、税收的增长速度的影响不是非常大。因此可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。模型设定说明 以财政税收作为被解释变量（Y） 择“国内生产总值（X2)”作为经济整体增长水平的代表； 选择中央和地方“财政支出(X3)”作为公共财政需求的代表； 选择“商品零售物价指数(X4)”作为物价水平的代表。 由于税制改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑。三、变量的选取 以财政税收作为被解释变量（Y） 择“国内生产总值（X2)” ； 选择中央和地方“财政支出(X3)” ； 选择“商品零售物价指数(X4)” 。数据收集从中国统计年鉴搜集到了从1978-20

4、02年的各种相关数据Y与X2,X3,X4的散点图：六、设定多元线性回归模型为 从Y 与四个变量的散点图可以看出，Y与其大致呈线性关系，故设定其为多元线性回归模型：=0+2x2+3x3+4x4+ ei参数估计 运用Eviews软件估计结果如下图所示。多元线性方程为： 模型估计的结果为： Yi=-2582.755+0.022067X2+0.702104X3+23.98506X4 (940.6119) (0.0056) (0.0332) (8.7383) t=-2.7458 3.9567 21.1247 2.7449 R2=0.997 R2=0.997 F=2717.254 df=21模型的统计检验

5、 对Eviews进行操作得出：可决系数R2=0.997，修正后的可决系数为R2=0.997，由此我们可以得出，在这个多元线性回归模型中，调整后的可决系数达到了0.997，这说明模型对样本拟合的很好。 这说明了，在我们研究的样本模型中，中国的财政税收(Y)增长的因素中有99.7%可以由解释变量来解释，而不能由解释变量解释的部分仅占了0.3% 。拟合优度检验：回归模型的显著性检验F检验H0: 2 =3=4=0,H1: 2 ;3;4;不全为0给定的显著性水平=0.05，在F分布表中查出自由度为K-1=3和n-k=21的临界值F（3，21）=3.075.由Eviews得到F=2717.2383.075

6、,应拒绝原假设H0,说明回归方程显著，即“国内生产总值（GDP）”“财政支出”“商品零售物价指数”联合起来确实对“税收收入”有显著影响。 回归系数进行显著性检验t 检验提出假设H0： i = 0（i=1,2,3,4）H1： j 0（j=1,2,3,4给定的显著水平=0.05，查t分布表得自由度为n-k=21临界值t/2（n-k）=2.080。由Eviews数据可得，与0,2,3,4对应的t统计量分别为-2.7458，3.9567，21.1247，2.7449，其绝对值均大于2.080，这说明分别都应当拒绝H0，也就是说，当其他解释变量不变的情况下，解释变量“国内生产总值(亿元）X2”“财政支出

7、（亿元）X3”“商品零售价格指数（%)X4”分别对被解释变量“税收收入Y”都有显著的影响。经济意义检验 模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年GDP每增长1亿元，税收收入就会增长0.02207亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入就会增长0.7021亿元；在假定其他变量不变的情况下，当零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长23.985亿元。参数的置信区间 在回归模型中，如果给定显著性水平=0.05，查表得 t /2（n-k-1）= t0.025（21）= 2.08从回归计算中得到 2 =-0.02 ，s2=0.006 3 =0.702 ，s

8、3 = 0.03 4 =23.98 ，s4 =8.7参数的置信区间 根据公式：1-的置信度下j的置信区间 （j -t/2*sj ， j +t/2*sj） 计算得到 2、 3和 4的置信区间分别为： 2:（-0.03248，-0.0075） 3:（0.6396，0.7644） 4:（5.884，42.076） 显然，参数2的置信区间比3和4的要小，这意味着在同样的置信度下， 2的估计结果精度更高一些。异方差检验由左图结果可得到：怀特统计量N*R=21*0.72=15.12,查分布表得到=0.05的显著水平下，自由度为17的分布的临界值为27.6.15.1227.6,所以不拒绝同方差的原假设，即不

9、存在异方差。序列相关检验（D.W检验法 ） 由上可知：Durbin-Watson stat1.97，给定显著性水平a=0.05，查D-W表，n=21，k4（包括常数项），得下限临界值dL=0.80，上限临界值dU=1.41，由于 DW统计量为du1.974-du=2.59。由判定区域可知，随机误差项不存在一阶自相关。多重共线性的检验 检验方法：逐步回归法 （一）、找出最简单的回归形式，确定初始的回归模型： 1、分别作Y与X2，X3，X4间的回归： （1）Y=-83.6+0.14X2 R =0.94 （2）Y=84.9+0.81X3 R =0.99 36 （3）Y=29772.9-2.236X4

10、 R =0.118 由上可见，财政收入（亿元）受财政支出（亿元）影响最大，因此，选择（2）为初始的回归模型。逐步回归将其他解释变量分别导入上述初始回归模型，寻找最佳回归方程。如下CX2X3X4Y=f(X3)84.90.810.9936t值2.7560Y=f(X3,X2)-9.660.0250.670.9965t值-2.314.218.9Y=f(X3,X2,X4)-2582.70.0220.723.980.9974t值-2.73.9621.12.7讨论 一、在初始模型中引入X2， 模型拟合优度提高，且 参数符号合理，变量也通过了t检验. 二、引入X4，拟合优度再次提高，且参数符号合理，变量也通过

11、了t检验。因此，模型检验中不存在多重共线性。最终的函数以 Y=f(X2,X2,X4）为最优，拟合结果如下： 0.022 X2+ 0.7*X3+23.98X4-2582.7预测通过在Eviews软件里的操作，扩大样本数据范围，假设预测的解释变量。如下表 ：得到预测的Y0值为20277.84（亿元）预测计算E( Y0) 和（Y0）的置信区间 设定在=0.05显著性水平下，临界值t统计量；Y0的方差Var(Y0)，预测误差e0的方差的估计量e0. 我们可以得到：1-的置信度下 E（Y0） 的置信区间 ： 得到1- 的置信水平下Y0的置信区间:由下面窗口中得到 预测值Y0的预测误差方差的估计值为347.3782.也即是公式中 1+ x0(xx) X=347.3782./由上两页的公式，可以用计算器算出：ei =1463163/21=69674.43=263.96=0.86由之前预测结果知,预测的 Y0 (居民消费水平)=20277.84（亿元）。 在95%的置信度下，查表得临界t/2(21)=2.08，于是可由公式计算出计算E( Y0 )的95%的置信区间为： 20277.842.08*263.96*0.86或 （19804.83，20749.17） ）同样地，Y0的95%的置信区间为：202772.08*347.378或（19554.45，20999.55）报告评价 在进行变量的选择