國家財(cái)政收入的影響因素分析

1、精品國家財(cái)政收入的影響因素分析1 研究背景財(cái)政收入對(duì)于國民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行及社會(huì)發(fā)展具有重要影響。首先，它是一個(gè)國家各項(xiàng)收入得以實(shí)現(xiàn)的物質(zhì)保證。一個(gè)國家財(cái)政收入規(guī)模大小往往是衡量其經(jīng)濟(jì)實(shí)力的重要標(biāo)志。其次，財(cái)政收入是國家對(duì)經(jīng)濟(jì)實(shí)行宏觀調(diào)控的重要經(jīng)濟(jì)杠桿。財(cái)政收入的增長情況關(guān)系著一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步。然而，符合我國當(dāng)前國情的財(cái)政政策到底是什么，如何在保證財(cái)政收入的基礎(chǔ)上制定出利于中國國民的福利制度，是我們所關(guān)心并亟待解決的問題。因此，研究分析影響財(cái)政收入的因素，對(duì)幫助國家做出正確的經(jīng)濟(jì)決策提供了有效的理論基礎(chǔ)。隨著經(jīng)濟(jì)體制改革的深化和經(jīng)濟(jì)的快速增長，中國的財(cái)政收入狀況發(fā)生了很大變化，增長十分快

2、速。許多學(xué)者為了研究影響全國財(cái)政收入增長的主要原因，分析財(cái)政收入的增長規(guī)律，預(yù)測(cè)中國財(cái)政的增長趨勢(shì)，通過建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、回歸模型等進(jìn)行過多次研究。影響財(cái)政收入水平的因素可能有很多。例如，稅收、國內(nèi)生產(chǎn)總值、社會(huì)固定資產(chǎn)投資、農(nóng)業(yè)增加值、工業(yè)增加值、總?cè)丝跀?shù)、稅收體制、就業(yè)、科學(xué)教育發(fā)展程度等都可能對(duì)財(cái)政收入有影響?，F(xiàn)針對(duì)稅收收入、國內(nèi)生產(chǎn)總值、社會(huì)固定資產(chǎn)投資、農(nóng)業(yè)增加值、工業(yè)增加值、總?cè)丝跀?shù)等因素對(duì)我國財(cái)政收入做簡(jiǎn)單分析。2 多元線性回歸模型的基本理論2.1 設(shè)置指標(biāo)變量回歸分析模型主要是揭示事物間相關(guān)變量的數(shù)量關(guān)系。首先要根據(jù)所研究問題的目的設(shè)置因變量y，然后再選取與y有統(tǒng)計(jì)關(guān)系的一些變

3、量作為自變量。2.2 收集、整理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可編輯修改回歸模型的建立是基于回歸變量的樣本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。當(dāng)確定好回歸模型的變量之后，就要對(duì)這些變量收集、整理統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的收集是建立經(jīng)濟(jì)問題回歸模型的重要一環(huán)，是一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作，樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量如何，對(duì)回歸模型的水平有至關(guān)重要的影響。2.3 建立模型的數(shù)學(xué)形式當(dāng)收集到所設(shè)置的變量的數(shù)據(jù)，就要確定適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式來描述這些變量之間的關(guān)系。繪制變量？沏？加二1,2,3,，n）的樣本散點(diǎn)圖是選擇數(shù)學(xué)模型形式的重要一環(huán)。一般我們把（?，?）?所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)在平面直角坐標(biāo)系上畫出來，看散點(diǎn)圖的分布狀況。如果n個(gè)樣本點(diǎn)大致分布在一條直線的周圍，可考慮用線性回歸模型去擬合這條

4、直線，也即選擇線性回歸模型。如果n個(gè)樣本點(diǎn)的分布大致在一條指數(shù)直線的周圍，就可選擇指數(shù)形式的理論回歸模型去描述它。2 4模型參數(shù)的估計(jì)回歸理論模型確定之后，利用收集、整理的樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型的位置參數(shù)給出估計(jì)是回歸分析的重要內(nèi)容。未知參數(shù)的估計(jì)方法最常用的是普通最小二乘法，它是經(jīng)典的估計(jì)方法。這里用SPSS軟件估計(jì)模型參數(shù)。3 .5模型的檢驗(yàn)與修改當(dāng)模型的未知參數(shù)估計(jì)出來后，就初步建立了一個(gè)回歸模型。建立回歸模型的目的是應(yīng)用它來研究經(jīng)濟(jì)問題，但如果馬上就用這個(gè)模型去做預(yù)測(cè)、控制和分析，顯然是不夠慎重的。因?yàn)檫@個(gè)模型是否真正揭示了被解釋變量與解釋變量之間的關(guān)系，必須通過對(duì)模型的檢驗(yàn)才能決定。一般需要

5、進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和模型經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)。若參數(shù)或者模型通不過檢驗(yàn)，則需重新建立理論模型，因此，模型的建立往往需要進(jìn)行反復(fù)修改?；貧w建模步驟流程圖3.實(shí)證分析3.1 數(shù)據(jù)收集與模型建立為了建立國家財(cái)政收入的回歸模型，以財(cái)政收入y（億元）為因變量，自變量如下：X1為稅收收入（億元），X2為國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）,X3為全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（億元），X4為農(nóng)業(yè)增加值（億元）,X5為工業(yè)增加值（億元）,X6為總?cè)丝跀?shù)（萬人）。據(jù)中國統(tǒng)計(jì)年鑒等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲得1999年2013年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，見下表。年份財(cái)政收入y/億元稅收收入x1/億元國內(nèi)生產(chǎn)總值x2/億元全社會(huì)固定資產(chǎn)投資x3/億元農(nóng)業(yè)增加值x4/億元工業(yè)增加值x

6、5/億元總?cè)丝跀?shù)x6/萬人199911444.084231.2689677.129854.714770.0335861.48125786200013395.236213.299214.632917.714944.7240033.59126743200116386.048654.96129655.237213.515781.2743580.62127627200218903.6410020.15120332.743499.916537.0247431.31128453200321715.2514352.1135822.855566.617381.7254945.53129227200426396

7、.4719265.12159878.370477.421412.7365210.03129988200531649.2924855.35184937.488773.62242077230.78130756200638760.229927.8216314.4109998.22404091310.94131448200751321.7845621.97265810.3137323.928627110534.88132129200861330.3554223.79314045.4172828.433702130260.24132841200968518.359521.59340902.8224598

8、.835226135239.95133450201083101.5173202401512.8251683.840533.6160722.231340912011103740.0189720.31473104.1311485.147486.21188470.151347352012117210.02100600.88519470.1374694.752373.63199670.661354042013129143.01110497568845.2446294.154946.83219038.71135072設(shè)定多元線性回歸模型為:lny=?+?ln?+?ln?+?ln?+?ln?+?ln?+?

9、ln?+?3.2 回歸分析利用SPSS對(duì)上述模型回歸分析，結(jié)果如下:模型匯總模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差11.000a.999.999.028a.預(yù)測(cè)變量:（常量）,x6,x4,x2,x1,x3,x5Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸9.22261.5371945.641.000a殘差.0068.001總計(jì)9.22814a.預(yù)測(cè)變量:（常量）,x6,x4,x2,x1,x3,x5b.因變量：y系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1（常量）-100.08760.629-1.651.137x1.021.141.027.148.886x2.385.168.2942.

10、297.051x3.079.153.090.517.619x4.222.234.129.952.369x5.279.292.215.957.366x68.4315.230.2491.612.146a.因變量：y1 .由上述各表可得到參數(shù)的估計(jì)結(jié)果為：lny=-100.087+0.021ln?+0.385ln?2+0.079ln?+0.222ln?2+0.279ln?+8.431ln?22 .模型檢驗(yàn)(1)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。由決定系數(shù)？=0.999,說明回歸方程對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合程度較好。(2) F檢驗(yàn)。方程F檢驗(yàn)結(jié)果F=1945.641，在a=0.05的顯著性水平下，得臨界值為陽6,8)=3.58

11、,結(jié)果顯示在95%的置信水平下，模型總體線性關(guān)系成立。(3) t檢驗(yàn)。在a=0.05的顯著性水平下，自由度n-k-1=8的t統(tǒng)計(jì)量的臨界值為？?/2(8)=2.306,從表中可知初始模型存在偏誤。3.3模型檢驗(yàn)與修正1 .多重共線性診斷和修正(1)診斷。利用SPSS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如下：相關(guān)性x1x2x3x4x5x6x1Pearson相關(guān)性1_.986.988*.972*.992*.998*顯著性(雙側(cè)).000.000.000.000.000N151515151515x2Pearson相關(guān)性*.9861.995*.993*.996*.987*顯著性(雙側(cè)).000.000.000.

12、000.000N151515151515x3Pearson相關(guān)性*.988.995*1.993*.998*.990*顯著性（雙側(cè)）.000.000.000.000.000N151515151515x4Pearson相關(guān)性*.972.993*.993*1.992*.975*顯著性（雙側(cè)）.000.000.000.000.000N151515151515x5Pearson相關(guān)性*.992.996*.998*.992*1.991*顯著性（雙側(cè)）.000.000.000.000.000N151515151515x6Pearson相關(guān)性*.998.987*.990*.975*.991*1顯著性（雙側(cè)）.

13、000.000.000.000.000N151515151515*.在.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。從上表中可知各個(gè)解釋變量之間存在高度的線性相關(guān)。盡管方程整體線性回歸擬合較好，但各變量之間的相關(guān)性非常顯著，表明模型確實(shí)存在嚴(yán)重的多重共線性。（2）逐步回歸。利用SPSS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸分析，結(jié)果如下：模型匯總d模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差Durbin-Watson1.999a.997.997.0432.999b.998.998.03631.000c.999.999.0271.896a.預(yù)測(cè)變量：（常量）,x5。b.預(yù)測(cè)變量：（常量）,x5,x2oc.預(yù)測(cè)變量：（常量）,x5,x2,x6d

14、.因變量：yAnovad模型平方和df均方FSig.1回歸9.20419.2044929.425.000a殘差.02413.002總計(jì)9.228142回歸9.21324.6073603.566.000b殘差.01512.001總計(jì)9.228143回歸9.22033.0734098.146.000c殘差.00811.001總計(jì)9.22814a.預(yù)測(cè)變量:（常量）,x5。b.預(yù)測(cè)變量:（常量）,x5,x2。c.預(yù)測(cè)變量:（常量）,x5,x2,x6d.因變量：y系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1（常量）-4.214.211-19.959.000x51.298.018.9997

15、0.210.0002（常量）-4.704.255-18.466.000x5.835.176.6434.753.000x2.468.177.3572.644.0213（常量）-87.05526.783-3.250.008x5.520.169.4003.074.011x2.508.136.3883.729.003x67.2512.358.2143.075.011a.因變量：y已排除的變量d模型BetaIntSig.偏相關(guān)共線性統(tǒng)計(jì)量容差1x1.111a1.015.330.281.017x2.357a2.644.021.607.008x3.298a1.375.194.369.004x4.092a.8

16、15.431.229.016x6.189a1.896.082.480.0172x1.154b1.839.093.485.016x3.202b1.068.308.307.004x4-.034b-.314.760-.094.012x6.214b3.075.011.680.0173x1-.125c-.890.394-.271.004x3.174c1.219.251.360.004x4.146c1.620.136.456.009a.模型中的預(yù)測(cè)變量：（常量）,x5。b.模型中的預(yù)測(cè)變量：（常量）,x5,x2。c.模型中的預(yù)測(cè)變量：（常量）,x5,x2,x6。d.因變量：y查DW檢驗(yàn)上下界表，n=15,k=4（包含常數(shù)項(xiàng)），可知上限臨界值？?=1.75,而從上述各表中可知，模型的DW值為1.896,處在（？?？,4-?）即（1.75,2.25）區(qū)間范圍內(nèi)，因此模型自變量無自相關(guān)性。于是逐步回歸方程只保留？，？，？?是合適的，即選擇模型3,故最后的最優(yōu)模型為lny=-87.055+0.508ln?+0.520ln?+7.251ln?2 .殘差檢驗(yàn)利用SPSS可得殘差散點(diǎn)圖如下：散點(diǎn)圖|打b港化殘差I(lǐng)I!II力-1O12同歸標(biāo)碓化J!計(jì)值從殘差圖中可以看出，誤差在圖中沒有明顯的態(tài)勢(shì)出現(xiàn)，因此誤差項(xiàng)不具有明顯的異方差性。四、模型結(jié)果與分析最終模型結(jié)果為lny=-87.055