关于影响我国税收收入的主要因素分析

1、 -我国税收收入的影响因素分析1978年2008年- -我国税收收入的影响因素分析1978年2008年【摘要】本文是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国自1978年至2008年的税收收入的主要因素进行实证分析。选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。得出的结论是国内生产总值、财政支出是影响税收收入的主要因素。【目的】从进入21世纪以来，我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇，在新的经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅速，全球一体化日渐深入，中国已是WTO的一员。新形

2、势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有敛财与调控的重要功能，因而它在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用，所以研究影响我国税收收入的主要原因具非常重要的作用。【经济理论假设】回归系数为线性,模型设定正确无误.误差项的平均值为0.所有解释变数与观察值必须是不相关的.不同观察值的误差项彼此是不相关的.误差项的变异数必须固定不变.任何一个解释变数都不能为其他解释变数的线性函数.误差项呈现常态分配.【数据收集】年份yx2x3x41978519.283624.11122.09100.71979537.824038.21281.791021980571.74517.81228.83

3、1061981629.894876.41138.41102.41982700.025294.71229.98101.91983775.595934.51409.52101.51984947.3571711701.02102.819852040.798964.42004.25108.819862090.7310202.22204.9110619872140.3611962.52262.18107.319882390.4714928.32491.21118.519892727.416909.22823.78117.819902821.8618547.93083.59102.119912990.17

4、21617.83386.62102.919923296.9126638.13742.2105.419934255.334634.44642.3113.219945126.8846759.45792.62121.719956038.0458478.16823.72114.819966909.8267884.67937.55106.119978234.0474462.69233.56100.819989262.878345.210798.1897.4199910682.5882067.513187.6797200012581.5189468.115886.598.5200115301.389731

5、4.818902.5899.2200217636.45104790.622053.1598.7200320017.31116603.224649.9599.9200424165.68136875.928486.89102.8200528778.54183084.833930.28100.8200634809.7221087140422.73101200745621.97249529.949781.35103.8200854223.7930067062592.66105.9注：Y二税收收入（亿元）X2=国内生产总值（亿元）X3=财政支出（亿元）X4=零售商品物价指数（）数据来源：国家统计局08年

6、统计年鉴【计量的模型选择】一线性模型进行分析：y=B+Bx+Bx+Bx+u（1）i1223344i- - -y税收收入iB截距项1xGDP2x财政支出x商品零售价格指数ui随机扰动项34i1用OLS进行模型估计：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:07/04/10Time:13:20Sample:131Includedobservations:31VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-5852.1552020.691-2.8961160.0074X20.0099650.0112720.884

7、0520.3845X30.8282340.05569214.871700.0000X452.1770319.061652.7372770.0108R-squared0.998064Meandependentvar10607.30AdjustedR-squared0.997849S.D.dependentvar13802.56S.E.ofregression640.1490Akaikeinfocriterion15.88119Sumsquaredresid11064351Schwarzcriterion16.06622Loglikelihood-242.1585F-statistic4639.9

8、74Durbin-Watsonstat1.514708Prob(F-statistic)0.000000表1-1通过上表，得出估计方程：y=-5852.155+0.009965X+0828234X+52.17703X(A)i2342模型检验(1)RESET检验建立模型：y=B+Bx+Bx+Bx+By2+By3+By4+v(2)12233445i6i7i回归结果如下：RamseyRESETTest:F-statistic35.92841Probability0.000000Loglikelihoodratio52.79671Probability0.000000表1-2F值为35.92841，在

9、分子自由度为3，分母自由度为24，显著性水平为0.05的情况下，F值为3.01，估计出来的F值显然大于临界值。所以RESET检验的结论是：该线性模型是错误设定的。（2）多重共线性检验A.从表1-1的回归结果看，我初步判断方程（1）是存在多重共线性的。因为AdjustedR-squared虽然很大，但是各个自变量的T值却不都是统计显著的。下面我对自变量两两的相关系数进行检验，得出如下结果：X2X3X4X21.0000000.991041-0.228864X30.9910411.000000-0.241303X4-0.228864-0.2413031.000000表1-3从表1-3可以看出，x和X

10、是存在高度相关的。23B做逐步回归y=B+Bx+u（3）i122iVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1274.127449.7490-2.8329740.0083X20.1756380.00440039.913300.0000R-squared0.982122AdjustedR-squared0.981505表1-4y=B+Bx+u（4）i123iVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-254.9194163.4738-1.5593900.1298X30.8718300.0082031

11、06.28440.0000R-squared0.997439AdjustedR-squared0.997351表1-5y=B+Bx+u124iVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C60309.8441421.701.4559960.1561X4-474.4216394.6807-1.2020390.2391R-squared0.047459AdjustedR-squared0.014613表1-6可以看出，x对解释Y的变化是不具有重要性的。但是还是要再做逐步回归，结果如下4y=B+Bx+Bx+u(6)12233iVariableCoeffic

12、ientStd.Errort-StatisticProb.C-339.6820184.3546-1.8425460.0760X20.0124110.0124710.9952030.3282X30.8112450.06142813.206530.0000R-squared0.997527AdjustedR-squared0.997350表1-7我们可以看到，即使是剔除了x，但是方程（6）中x（GDP）还是统计不显著的。但是这42有违常理。再结合以上RESET检验的结论。我考虑到应该是函数模型出了问题。所以，下面就从双对数模型着手分析。二双对数模型分析：7)log6)=B+BlogCx)+Blog

13、Cx)+BlogCx)+ui1213244iy税收收入iB1截距项xGDP2x财政支出3x商品零售价格指数41u随机扰动项i1用OLS进行模型估计:DependentVariable:LOG(Y)Method:LeastSquaresDate:07/04/10Time:20:35Sample:131Includedobservations:31VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-6.8037552.661507-2.5563550.0165LOG(X2)0.4469280.1268263.5239570.0015LOG(X3)0.6348

14、080.1401214.5304190.0001LOG(X4)1.0949780.5720961.9139770.0663R-squared0.988948Meandependentvar8.423946AdjustedR-squared0.987720S.D.dependentvar1.411383S.E.ofregression0.156404Akaikeinfocriterion-0.752831Sumsquaredresid0.660482Schwarzcriterion-0.567801Loglikelihood15.66889F-statistic805.3159Durbin-Wa

15、tsonstat0.613239Prob(F-statistic)0.000000表1-8通过上表，得出估计方程：log（Y)=6.804+0.447log(X)+0.635log2(x)+1.095log（X）B）2模型检验1）多重共线性检验从表1-8中可以估计方程（B）可能存在多重共线性。做一下回归:VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-2.0889270.277835-7.5185900.0000LOG(X2)1.0150010.02659838.160740.0000R-squared0.980475AdjustedR-square

16、d0.979801log(v)=B+Blog(x)+ui122i8)表1-9VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1.0995710.273340-4.0227280.0004LOG(X3)1.0978100.03118735.201280.0000R-squared0.977132AdjustedR-squared0.976343log(y)=B+BlogCv)+ui123i9)(y)=B表1-10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C27.6960920.514591.3500680.

17、1874LOG(X4)-4.1445294.411383-0.9395080.3552R-squared0.029538AdjustedR-squared-0.003926log6)=B+BlogCx)+ui124i10)表1-11VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1.7293350.244349-7.0773070.0000LOG(X2)0.5614220.1170304.7972650.0000LOG(X3)0.5000980.1267943.9441840.0005R-squared0.987448AdjustedR-square

18、d0.986552log+i1Blog(x)+Blog(x)+u2132i10)表1-12对方程（7）和方程（10）进行受限检验，的F值如下：F=89-0.987)/l=3.664(1-0.989)/(31-4)在分子自由度为1,分母自由度为27显著性水平为0.05的情况下。F的临界值小于估计值3.664,所以拒接受限回归，保持方程（7）的形式。这样也有道理，因为在方程（7）中，log（x）4的P值也不是很大。综上，确定最终的方程为：log(y6.804+0.447log(x)+0.635log2(x)+1.095log(x)【模型经济分析】国内生产总值对税收收入是正相关的。这表明，国内生产总值会带来税收的增加。这很容易理解，因为经济是收入的来源，只有提高产出，才有可能提高税收，这是根本原因。财政对税收的影响是显著正相关的，这说明国家财政支出增加，税收也会增加而且其系数为0.635，高于国内生产总值的影响力。究其原应应该是：国家为了拉动经济增长，常常实施扩张性的财产政策，从而使经济的到发展，各项税收也就自然而然的有所增加，进而提高了税收总收入。零售商品物价指数对税收收入是显著正相关的。这很明显，物价指数升高，意味着物