計量經(jīng)濟學論文我國稅收收入影響因素的實證研究

1、計量經(jīng)濟學期末論文我國稅收收入影響因素的實證研究姓名：郭瑞班級：2010國際經(jīng)濟與貿(mào)易1班學號：1002013023時間：2012年12月16日摘要：稅收是我們國財政收入的基本因素，也影響著我國經(jīng)濟的發(fā)展。本文通過查閱相關文獻以及搜索相關的網(wǎng)站信息對分析我國稅收收入影響因素進行一系列的文獻綜述，并通過Eviews計量經(jīng)濟學軟件對稅收收入的影響因素包括選取國內(nèi)生產(chǎn)總值、財政支出、商品零售價格指數(shù)進行分析，得出相關結論并對我國財政收入方面給出一些建議。關鍵詞：稅收收入、國內(nèi)生產(chǎn)總值、財政支出、商品零售價格指數(shù)、計量分析目錄引言3一、理論綜述4（一）文獻綜述41.國內(nèi)生產(chǎn)總值對稅收收入的影響42.財

2、政收入對稅收收入的影響4（二）現(xiàn)狀分析4二、實證分析5（一）變量選取5（二）數(shù)據(jù)取得5（三）模型的建立與構造6（四）模型檢驗81.經(jīng)濟意義檢驗82.統(tǒng)計檢驗83.計量檢驗8（1）多重線性檢驗8（2）鄒氏檢驗13（3）異方差檢驗14（4）自相關檢驗20（五）模型修正22三、結論分析及政策建議22（一）結論分析22（二）政策建議23參考文獻24引言自1985年實行的利改稅的稅改以來，稅收占財政收入的比重逐年上升，90年代已高達96%。而1994年實施的全面稅制改革又使得稅收收入有了新的變化。稅收組織財政收入、調(diào)控經(jīng)濟運行和監(jiān)督經(jīng)濟活動職能的發(fā)揮，成為國家非常關心的問題。從進入新世紀，我國的經(jīng)濟發(fā)展

3、面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn)。在新經(jīng)濟背景下，基于知識和信息的產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，全球經(jīng)濟發(fā)展一體化日漸深入，中國成功加入WTO。新形勢下的經(jīng)濟發(fā)展是經(jīng)濟穩(wěn)定和協(xié)調(diào)增長的結果，由于稅收具有聚財與調(diào)控的功能，因而它在實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展的過程中將發(fā)揮非常重要的作用，研究稅收收入的影響因素對我國有著重要的意義。一、理論綜述（一）文獻綜述高淑紅在我國稅收收入的影響因素分析一文中運用多重共線性檢驗和加權最小二乘估計法等計量經(jīng)濟學檢驗方法對稅收收入與其影響因素做了相關計量分析，得出了以下分析結果與結論：1.國內(nèi)生產(chǎn)總值對稅收收入的影響國內(nèi)生產(chǎn)總值與稅收收入成正相關。這表明，國內(nèi)生產(chǎn)總值的增加會帶來稅收的增加。正如前面所述，

4、經(jīng)濟是稅收收入的源泉，稅收的增長離不開經(jīng)濟的增長，稅收收入受經(jīng)濟發(fā)展的影響，而國內(nèi)生產(chǎn)總值在很大程度上就反映我國的經(jīng)濟的發(fā)展狀況。2.財政收入對稅收收入的影響稅收收入與財政支出顯著的正相關。這表明，隨著財政支出的增加，稅收收入也會相應的增加，而且，其系數(shù)為0.7009，遠高于國內(nèi)生產(chǎn)總值的系數(shù)。估計其原因，因為國家跟政府為了拉動經(jīng)濟增長，常常實施加大財政支出力度，從而使經(jīng)濟得到發(fā)展，各項稅收相應的都有所增加，進而增加了稅收的總收入。（二）現(xiàn)狀分析我國的社會主義市場經(jīng)濟體制還不完善，各方面運作還需要政府實施一定的宏觀職能，職能的有效實施得宜于充足的財政力量，其中稅收占很大比重。1、經(jīng)濟增長仍是稅

5、收收入高增長的主要決定因素, 稅收收入與經(jīng)濟增長之間有著正的線性相關性。另外,我國稅收收入增長具有較大的慣性。2、我國稅收收入增長速度略慢于經(jīng)濟增長速度,稅制改革勢在必行。另外, 稅收是我國財政收入的主要來源, 稅收收入大幅度增長,通過財政支出政策的運用,有力支持了經(jīng)濟和社會各項事業(yè)的發(fā)展。二、實證分析（一）變量選取為了全面反映中國稅收增長的全貌，選擇包括中央和地方稅收的“國家財政收入”中的“各項稅收”（簡稱“稅收收入”）作為被解釋變量，以反映國家稅收的增長；選擇“國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）”作為經(jīng)濟整體增長水平的代表；選擇中央和地方“財政支出”作為公共財政需求的代表；選擇“商品零售物價指數(shù)”作為

6、物價水平的代表。Y稅收收入（億元）X1國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）X2國家財政支出（億元）X3商品零售價格指數(shù)（以1980年為基期100）（二）數(shù)據(jù)取得以下數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒，單位均為億元。年 份國內(nèi)生產(chǎn)總值國家財政支出商品零售物價指數(shù)（上年=100)稅收收入19804545.6241228.83106571.719814891.5611138.41102.4629.8919825323.3511229.98101.9700.0219835962.6521409.52101.5775.5919847208.0521701.02102.8947.3519859016.0372004.25108.82

7、040.79198610275.182204.911062090.73198712058.622262.18107.32140.36198815042.822491.21118.52390.47198916992.322823.78117.82727.4199018667.823083.59102.12821.86199121781.53386.62102.92990483742.2105.43296.91199335333.924642.3113.24255.3199448197.865792.62121.75126.88199560793.736823.72114

8、.86038.04199671176.597937.55106.16909.82199778973.039233.56100.88234.04199884402.2810798.1897.49262.8199989677.0513187.679710682.58200099214.5515886.598.512581.512001109655.218902.5899.215301.382002120332.722053.1598.717636.452003135822.824649.9599.905920017.312004159878.328486.89102.806225718200518

9、3867.933930.28100.777430866200621087140422.73101.028237636表1. 1980-2006年我國稅收收入相關因素統(tǒng)計表（三）模型的建立與構造在EVIEWS軟件中輸入數(shù)據(jù)，觀察Y與三個解釋變量X1、X2、X3之間的散點圖，如圖1、圖2、圖3所示：圖1圖2圖3由以上散點圖發(fā)現(xiàn)存在較強的線性關系，故此選擇建立線性模型。建立模型：、利用EVIEWS軟件對數(shù)據(jù)進行普通最小二乘回歸，得到如圖4結果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 12:50Sample: 198

10、0 2006Included observations: 27VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-6357.3062589.143-2.4553710.0221X1-0.0111910.014037-0.7972610.4335X20.9670820.07682112.588750.0000X357.1184124.003452.3795920.0260R-squared0.994954    Mean dependent var8681.087Adjusted R-squ

11、ared0.994296    S.D. dependent var9909.343S.E. of regression748.4057    Akaike info criterion16.20972Sum squared resid12882553    Schwarz criterion16.40170Log likelihood-214.8312    F-statistic1511.718Durbin-Watson stat0

12、.691548    Prob(F-statistic)0.000000圖4Y = -6357.306 - 0.011191*X1 + 0.967082*X2 + 57.11841*X3 （2589.143） （0.014037） （0.076821） （24.00345）t =(-2.455371) (-0.797261) (12.58875) (2.379592)=0.994954 =0.994296 F=1511.718（四）模型檢驗1.經(jīng)濟意義檢驗我國稅收收入與財政支出及商品零售物價指數(shù)呈正相關關系，當國內(nèi)其他因素不變時，財政支出每增加1單位，我

13、國稅收收入增加0.967082單位；當其他因素不變時，商品零售物價指數(shù)每增加1單位，我國稅收收入增加57.11841單位，兩者與稅收收入呈正相關符合現(xiàn)實經(jīng)濟意義，但模型中國內(nèi)生產(chǎn)總值與稅收收入呈負相關，不符合現(xiàn)實經(jīng)濟意義。2.統(tǒng)計檢驗由=0.994954 ，=0.994296與1十分接近，說明模型擬合優(yōu)度很好。F統(tǒng)計量等于1511.718大于5%顯著性水平下F（3，23）的臨界值3.03，表明模型整體的顯著性較高。除X1外，X2與X3的t檢驗值均大于5%顯著性水平下自由度為23的臨界值1.711，通過了變量的顯著性檢驗。故還須對模型進行計量經(jīng)濟學檢驗并作出修正。3.計量檢驗（1）多重線性檢驗對

14、各解釋變量進行多重共線性檢驗利用EVIEWS軟件得到各變量間相關系數(shù)矩陣表：X1X2X3X110.984833-0.407265X20.9848331-0.416781X3-0.407265-0.4167811表2. X1、X2、X3相關系數(shù)矩陣表從系數(shù)矩陣表中看出，X1與X2之間的相關系數(shù)較高，可能存在多重共線性。修正多重共線性.用EVIEWS分別對Y與各解釋變量X1、X2、X3做最小二乘回歸：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 14:11Sample: 1980 2006Included observ

15、ations: 27VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-1143.176559.4057-2.0435540.0517X10.1610650.00658424.463690.0000R-squared0.959902    Mean dependent var8681.087Adjusted R-squared0.958298    S.D. dependent var9909.343S.E. of regression2023.59

16、2    Akaike info criterion18.13432Sum squared resid1.02E+08    Schwarz criterion18.23031Log likelihood-242.8134    F-statistic598.4724Durbin-Watson stat0.170737    Prob(F-statistic)0.000000圖5Y = -1143.176 + 0.161065 * X1

17、 （559.4057） （0.006584）=0.959902 DW=0.170737Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 14:13Sample: 1980 2006Included observations: 27VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-292.7317212.2144-1.3794150.1800X20.8925750.01434062.244310.0000R-squared0.993589 &#

18、160;  Mean dependent var8681.087Adjusted R-squared0.993332    S.D. dependent var9909.343S.E. of regression809.1614    Akaike info criterion16.30106Sum squared resid16368556    Schwarz criterion16.39705Log likelihood-218.0643 

19、   F-statistic3874.355Durbin-Watson stat0.501126    Prob(F-statistic)0.000000圖6Y = -292.7317 + 0.892575 * X2 (212.2144) (0.014340)=0.993589 DW=0.501126Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 14:14Sample: 1980 2006Included observations: 27Vari

20、ableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C68011.8528622.302.3761840.0255X3-564.9916272.0256-2.0769790.0482R-squared0.147161    Mean dependent var8681.087Adjusted R-squared0.113047    S.D. dependent var9909.343S.E. of regression9332.439  &

21、#160; Akaike info criterion21.19157Sum squared resid2.18E+09    Schwarz criterion21.28756Log likelihood-284.0862    F-statistic4.313843Durbin-Watson stat0.179687    Prob(F-statistic)0.048232圖7Y = 68011.85 + 564.9916 * X3 (28622.30) (27

22、2.0256)=0.147161 DW=0.179687以上3個方程根據(jù)經(jīng)濟理論和統(tǒng)計檢驗得出，財政支出X2是最重要的解釋變量（t檢驗值=62.24431也最大），從而得出最優(yōu)簡單回歸方程Y=f(X2)。.對模型進行逐步回歸，在初始模型的基礎上加入解釋變量X1與X3，得到如下回歸結果：加入X1，Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 14:32Sample: 1980 2006Included observations: 27VariableCoefficientStd. Errort-StatisticPr

23、ob.  C-218.4640240.3033-0.9091180.3723X1-0.0105150.015337-0.6855710.4996X20.9489780.08353911.359650.0000R-squared0.993712    Mean dependent var8681.087Adjusted R-squared0.993188    S.D. dependent var9909.343S.E. of regression817.8773   

24、; Akaike info criterion16.35574Sum squared resid16054157    Schwarz criterion16.49972Log likelihood-217.8025    F-statistic1896.345Durbin-Watson stat0.526704    Prob(F-statistic)0.000000圖8Y = -218.4640 + -0.010515 *X1 + 0.948978 * X2(2

25、40.3033) (0.015337) (0.083539)=0.993712加入X3,Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 14:37Sample: 1980 2006Included observations: 27VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-6394.6562568.992-2.4891690.0201X20.9069500.01448062.636270.0000X356.7307423.815652.3820

26、780.0255R-squared0.994815    Mean dependent var8681.087Adjusted R-squared0.994383    S.D. dependent var9909.343S.E. of regression742.7027    Akaike info criterion16.16291Sum squared resid13238574    Schwarz criterion16.3

27、0689Log likelihood-215.1993    F-statistic2302.212Durbin-Watson stat0.652300    Prob(F-statistic)0.000000圖9Y = -6394.656 + 0.906950 * X2 + 56.73074 * X3 (2568.992) (0.014480) (23.81565)=0.994815由以上數(shù)據(jù)構成表格如下：(X1)(X2)(X3)Y=f(X2)-292.7317(212.2144)0.892575(0.01434

28、0)0.993589Y=f(X1,X2)-218.4640(240.3033)-0.010515(0.015337)0.948978(0.083539)0.993712Y=f(X3,X2)-6394.656(2568.992)0.906950(0.014480)56.73074(23.81565)0.994815Y=f(X1,X2,X3)-6357.306(2589.143)-0.011191(0.014037)0.967082(0.076821)57.11841(24.00345)0.994954表3. 稅收收入模型估計結果分析：在最優(yōu)簡單回歸方程Y=f(X2)中引入X1，值略有提高。雖然X

29、2與X1高度相關，在X1的引入對參數(shù)影響不大，的符號不滿意，可以是“多余變量”，暫時刪除；模型中引入X3，使值由0.993589提升到0.994815，正號也合理，進行t檢驗，不顯著。從經(jīng)濟理論分析，X3應該是重要變量，雖然X2與X3高度相關，但不影響的顯著性和穩(wěn)定性，因此，可能是“有利變量”，暫時保留；最后在Y=f(X3,X2)的基礎上引入X1，=0.994954幾乎沒有增加，其他兩個參數(shù)系數(shù)沒有多大影響，可以確定X1是多余變量，應從模型中刪除。得出最后回歸模型是：Y = -6394.656 + 0.906950 * X2 + 56.73074 * X3 (2568.992) (0.0144

30、80) (23.81565)=0.994815由于剔除了變量X1，故模型已不存在多重共線性，且各解釋變量前得系數(shù)均符合經(jīng)濟意義，模型擬合度上升，各變量t檢驗值上升。在其他因素保持不變的情況下，財政支出每增加1億元，商品零售物價指數(shù)增加1%，稅收收入增加57.6377億元。（2）鄒氏檢驗考慮到1980-2006年時間跨度較大，政府財政支出及商品零售物價指數(shù)均發(fā)生了較大的變化，有必要對模型進行參數(shù)的穩(wěn)定性檢驗。將數(shù)據(jù)分為1980-1992年和1993-2006年兩組分別進行普通最小二乘回歸結果如下：1980-1992年：Dependent Variable: YMethod: Least Squa

31、resDate: 12/16/12 Time: 15:47Sample: 1980 1992Included observations: 13VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-3271.7351116.480-2.9304020.0150X21.0799520.07083115.246950.0000X325.7728610.765052.3941240.0377R-squared0.965039    Mean dependent var1855.634Adjusted

32、 R-squared0.958047    S.D. dependent var999.6892S.E. of regression204.7616    Akaike info criterion13.68074Sum squared resid419273.0    Schwarz criterion13.81112Log likelihood-85.92483    F-statistic138.0159Durbin-Watson

33、 stat1.601545    Prob(F-statistic)0.000000圖10記此時的殘差平方和為RSS1=4192731993-2006年：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 16:10Sample: 1993 2006Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-10058.024408.677-2.2814140.0434X20

34、.9409590.02693934.929190.0000X384.4832740.020972.1109750.0585R-squared0.992858    Mean dependent var15019.01Adjusted R-squared0.991560    S.D. dependent var10277.24S.E. of regression944.1875    Akaike info criterion16.72594Sum squared resid

35、9806391.    Schwarz criterion16.86288Log likelihood-114.0816    F-statistic764.6048Durbin-Watson stat0.739942    Prob(F-statistic)0.000000圖11記此時的殘差平方和為RSS2=9806391結合首次回歸的結果中殘差平方和RSSR=13238574，根據(jù)鄒氏參數(shù)穩(wěn)定性檢驗的方法構造F統(tǒng)計量： = =2.06<F（3，21）=3.07F統(tǒng)計

36、量小于了5%顯著性水平下的臨界值，接受參數(shù)穩(wěn)定的前提假設條件，因此通過了鄒氏參數(shù)結構穩(wěn)定性檢驗，此數(shù)據(jù)不存在結構性差異。（3）異方差檢驗異方差檢驗首先利用EVIEWS做出殘差平方項resid2與X2、X3的散點圖12、圖13所示：圖12圖13由以上散點圖表示可能存在異方差。圖14由圖14顯示回歸方程的殘差分布有明顯的擴大趨勢，表明方程存在異方差。再利用EVIEWS進行懷特檢驗，結果如下：a.有交叉項：White Heteroskedasticity Test:F-statistic7.109815    Probability0.000495Obs*R-

37、squared16.97331    Probability0.004551Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 16:34Sample: 1980 2006Included observations: 27VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-8759545.38461050-0.2277510.8220X21309.274610.68812.143

38、9330.0439X220.0001200.0010830.1109340.9127X2*X3-12.453015.971275-2.0854860.0494X3106713.5691508.00.1543200.8788X32-214.11253101.802-0.0690280.9456R-squared0.628641    Mean dependent var490317.6Adjusted R-squared0.540222    S.D. dependent var807591.7S.E. of reg

39、ression547602.9    Akaike info criterion29.45762Sum squared resid6.30E+12    Schwarz criterion29.74558Log likelihood-391.6778    F-statistic7.109815Durbin-Watson stat1.626934    Prob(F-statistic)0.000495圖15此時=16.9733大于5%

40、顯著性水平下自由度為5的分布臨界值11.07，因此存在異方差。b.無交差項White Heteroskedasticity Test:F-statistic6.769393    Probability0.001038Obs*R-squared14.89671    Probability0.004920Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 16:41Sample: 1980 2006Inc

41、luded observations: 27VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C25487592373326460.6827160.5019X238.7262445.214360.8565030.4010X220.0002760.0011590.2377760.8143X3-459782.0682613.6-0.6735610.5076X322062.6313116.5070.6618410.5149R-squared0.551730    Mean dependent va

42、r490317.6Adjusted R-squared0.470226    S.D. dependent var807591.7S.E. of regression587810.0    Akaike info criterion29.57177Sum squared resid7.60E+12    Schwarz criterion29.81174Log likelihood-394.2189    F-statistic6.76

43、9393Durbin-Watson stat1.530228    Prob(F-statistic)0.001038圖16此時=14.89671大于5%顯著性水平下自由度為4的分布臨界值9.49，因此存在異方差。模型異方差的修正定義w1=1/sqr(resid2)作為權數(shù)，對模型進行加權最小二乘回歸結果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 17:34Sample: 1980 2006Included observations: 27Weighting seri

44、es: W1VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-6305.814136.0376-46.353450.0000X20.9291040.004854191.42140.0000X355.192881.39214539.645940.0000Weighted StatisticsR-squared0.999998    Mean dependent var3565.330Adjusted R-squared0.999998    S.D.

45、 dependent var15337.09S.E. of regression22.06084    Akaike info criterion9.129924Sum squared resid11680.33    Schwarz criterion9.273906Log likelihood-120.2540    F-statistic324652.5Durbin-Watson stat1.336304    Prob(F-st

46、atistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.993942    Mean dependent var8681.087Adjusted R-squared0.993437    S.D. dependent var9909.343S.E. of regression802.7850    Sum squared resid15467129Durbin-Watson stat0.528265圖17Y = -6305.814 +

47、0.929104 * X2 + 55.19288 * X3 (136.0376) (0.004854) (1.392145)進行加權最小二乘修正后的模型擬合度達到接近百分之百，同時各解釋變量的t檢驗值均顯著提高，表面解釋能力增強，整個模型的解釋能力提高。再對修正后的模型進行懷特檢驗結果如下：a.有交叉項White Heteroskedasticity Test:F-statistic1.920492    Probability0.133585Obs*R-squared8.472079    Probability

48、0.132066Test Equation:Dependent Variable: STD_RESID2Method: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 17:46Sample: 1980 2006Included observations: 27VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C66719.7345195.421.4762500.1547X2-0.4809610.717617-0.6702190.5100X222.56E-061.27E-062.0157220.0568X2*X

49、30.0034930.0070170.4977990.6238X3-1170.753812.5882-1.4407700.1644X325.1798173.6449141.4211080.1700R-squared0.313781    Mean dependent var432.6049Adjusted R-squared0.150395    S.D. dependent var698.1207S.E. of regression643.4859    Akaike in

50、fo criterion15.96481Sum squared resid8695556.    Schwarz criterion16.25277Log likelihood-209.5249    F-statistic1.920492Durbin-Watson stat2.177267    Prob(F-statistic)0.133585圖18此時=8.472079小于5%顯著性水平下自由度為5的分布臨界值11.07，因此不存在異方差。b.無交叉項White Het

51、eroskedasticity Test:F-statistic2.421456    Probability0.078863Obs*R-squared8.253446    Probability0.082723Test Equation:Dependent Variable: STD_RESID2Method: Least SquaresDate: 12/16/12 Time: 17:48Sample: 1980 2006Included observations: 27VariableCoefficientS

52、td. Errort-StatisticProb.  C57113.6940163.961.4220130.1690X2-0.1245820.048643-2.5611340.0178X222.52E-061.25E-062.0209930.0556X3-1011.855734.3831-1.3778300.1821X324.5412093.3528631.3544270.1893R-squared0.305683    Mean dependent var432.6049Adjusted R-squared0.179444    S.D. dependent var698.1207S.E. of regression632.3896    Akaike info criterion15.90246Sum squared resid8798165.    Schwarz criterion16.14243Log likelihood-209.6833