計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程論文稅收收入的影響分析

1、碩士課程考試試卷考試科目： 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 考生姓名： 考生學(xué)號： 學(xué) 院： 專 業(yè)： 考 生 成 績： 任課老師 (簽名) 考試日期： 年 月 日 午 時至 時一 緒論稅收是我國財政收入的基本因素,也影響著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。取得財政收入的手段有多種多樣，如稅收、發(fā)行貨幣、發(fā)行國債、收費(fèi)、罰沒等等，而稅收則由政府征收，取自于民、用之于民。經(jīng)濟(jì)是稅收的源泉，經(jīng)濟(jì)決定稅收，而稅收又反作用于經(jīng)濟(jì)，這是稅收與經(jīng)濟(jì)的一般原理。這幾年來，中國稅收收入的快速增長甚至“超速增長”引起了人們的廣泛關(guān)注?？茖W(xué)地對稅收增長進(jìn)行因素分析和預(yù)測分析非常重要，對研究我國稅收增長規(guī)律，制定經(jīng)濟(jì)政策有著重要意義。稅收是國家在社會經(jīng)

2、濟(jì)活動中為提供公共物品和服務(wù)的主要收入來源，在很大程度上決定于財政收入的充裕狀況。稅收是國家集中性分配活動，又是國家進(jìn)行宏觀調(diào)控的重要工具。我國自改革開放以來稅收一直隨經(jīng)濟(jì)的增長在快速的增長，尤其是進(jìn)入21世紀(jì)以來成高速發(fā)展趨勢。由1978年的519.28億元億元到2009年的59521.59億元，32年來增加了近115倍。近幾年以來，尤其是2005年以來社會分配不公平和貧富差距進(jìn)一步了大，造成了社會的不穩(wěn)定。2010年兩會期間溫家寶總理提出調(diào)整稅收基數(shù)，從而來縮小貧富差距和社會公平問題?？梢哉f，稅收是國家為了實(shí)現(xiàn)其職能，以政治權(quán)利為基礎(chǔ)，按規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)以政治權(quán)力為基礎(chǔ)，按預(yù)定標(biāo)準(zhǔn)像經(jīng)濟(jì)組織和居民

3、無償課征而取得的一種財政收入。改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)高速增長，19782009年的32年間，國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)從3645.2億元增長到340506.9億元，穩(wěn)占世界第二大經(jīng)濟(jì)體。隨著經(jīng)濟(jì)體制改革的深化和經(jīng)濟(jì)的快速增長，中國的財政收支狀況也發(fā)生了很大的變化，中央和地方的稅收收入1978年為519.28億元，到2009年已增長到59521.59億元，32年間平均每年增長15.97%。稅收作為財政收入的重要組成部分，在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著不可或缺的角色。為了研究影響中國稅收增長的主要原因，分析中央和地方稅收收入的增長規(guī)律，以及預(yù)測中國稅收未來的增長趨勢，我們需要建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行實(shí)證分析。二

4、模型的提出早期的稅收理論依據(jù)是托馬斯·霍布斯的“利益交換說”，他認(rèn)為“人們?yōu)楣彩聵I(yè)繳納的稅款，無非是為了換取和平而付出的代價”，強(qiáng)調(diào)的是政府與公民之間的權(quán)利與義務(wù)的對等關(guān)系。后來，經(jīng)過洛克、休謨、邊沁、威廉配第、尤斯蒂以及亞當(dāng)·斯密等人提出的社會契約說、利益原則、稅收原則和支付能力原則，“利益交換說”得到了不斷的發(fā)展。如今，經(jīng)濟(jì)學(xué)界逐漸從經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的角度提出了一些新的稅收學(xué)說，認(rèn)為國家征稅除了為公共物品的攻擊籌措經(jīng)費(fèi)之外，還發(fā)揮調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)的功能，如矯正外部效應(yīng)、協(xié)調(diào)收入分配、刺激有效需求、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等?？傊?，更側(cè)重于從彌補(bǔ)市場失靈和調(diào)節(jié)宏觀經(jīng)濟(jì)的角度，來闡明稅收存在的重要性

5、。影響中國稅收收入增長的因素很多，但據(jù)分析主要的因素可能有：（1）從宏觀經(jīng)濟(jì)看，經(jīng)濟(jì)整體增長是稅收增長的基本源泉。（2）公共財政的需求，稅收收入是財政的主體，社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和社會保障的完善等都對公共財政提出要求，因此對預(yù)算指出所表現(xiàn)的公共財政的需求對當(dāng)年的稅收收入可能有一定的影響。（3）物價水平。我國的稅制結(jié)構(gòu)以流轉(zhuǎn)稅為主，以現(xiàn)行價格計(jì)算的GDP等指標(biāo)和和經(jīng)營者收入水平都與物價水平有關(guān)。（4）稅收政策因。我國自1978年以來經(jīng)歷了兩次大的稅制改革，一次是19841985年的國有企業(yè)利改稅，另一次是1994年的全國范圍內(nèi)的新稅制改革。稅制改革對稅收會產(chǎn)生影響，特別是1985年稅收陡增215.42

6、%。但是第二次稅制改革對稅收的增長速度的影響不是非常大。因此可以從以上幾個方面，分析各種因素對中國稅收增長的具體影響?；谏鲜鲞@些經(jīng)濟(jì)理論，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(xiàng)稅收”（簡稱“稅收收入”）作為因變量，記為，為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(jì)整體增長水平的代表，記為；選擇中央和地方“財政支出”作為公共財政需求的代表，記為；選擇“商品零售價格指數(shù)”作為物價水平的代表，記為；選擇“城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資”代表公民收入的一項(xiàng)指標(biāo)，記為。由于財稅體制的改革難以量化，而且1987年以后財稅體制改革對稅收增長影響不是很大

7、，可暫不考慮稅制改革對稅收增長的影響。所以自變量設(shè)定為可觀測的“國內(nèi)生產(chǎn)總值”、“財政支出”、“商品零售價格指數(shù)”等變量。根據(jù)以上因變量分析全國各地區(qū)稅收收入的影響因素以及它們具體是如何對稅收收入產(chǎn)生影響的，初步建立回歸分析模型： （1）三 初始模型的參數(shù)估計(jì)及簡單分析1 數(shù)據(jù)及模型我們以國家為考察點(diǎn)，來分析稅收收入的影響因素，按照時間順序來分析模型（1），從2010中國統(tǒng)計(jì)年鑒收集到的相關(guān)數(shù)據(jù)如表1所示：年份:稅收收入（億元）：GDP（億元）：財政支出（億元）: 商品零售價格指數(shù)（%）：職工工資總額（元）1978519.283645.21122.09100.76151979537.82406

8、2.61281.791026681980571.74545.61228.831067621981629.894891.61138.41102.47721982700.025323.41229.98101.97981983775.595962.71409.52101.58271984947.357208.11701.02102.897819852040.7990162004.25108.8114819862090.7310275.22204.91106132919872140.3612058.62262.18107.3145919882390.4715042.82491.21118.517471

9、9892727.416992.32823.78117.8189519902821.8618667.83083.59102.1214019912990.1721781.53386.62102.9234019923296.9126923.53742.2105.4271119934255.335333.94642.3113.2337119945126.8848197.95792.62121.7453819956038.0460793.76823.72114.8534819966909.8271176.67937.55106.1598019978234.04789739233.56100.864441

10、9989262.884402.310798.1897.47446199910682.5889677.113187.67978319200012581.5199214.615886.598.59333200115301.38109655.218902.5899.210834200217636.45120332.722053.1598.712373200320017.31135822.824649.9599.913969200424165.68159878.328486.89102.815920200528778.54184937.433930.28100.818200200634804.3521

11、6314.440422.7310120856200745621.97265810.349781.35103.824721200854223.79314045.462592.66105.928898200959521.59340506.976299.9398.832244表1：相關(guān)數(shù)據(jù)在模擬模型之前我們可以粗略地看一下因變量Y分別與X1、X2、X3、X4之間的關(guān)系圖，這在EVIEWS軟件中是可以直接實(shí)現(xiàn)的。圖1：Y與X1、X2、X3、X4之間的關(guān)系通過圖1可以發(fā)現(xiàn)與諸之間還是大體上存在著線性關(guān)系的，這說明該模型（1）有其合理性。2 結(jié)果分析 對于模型（1）用EVIEWS軟件估計(jì)出的結(jié)果見表2：D

12、ependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/21/11 Time: 19:13Sample: 1978 2009Included observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-6128.5333266.440-1.8762120.0715X10.0592040.0359571.6465420.1112X20.6261870.0688539.0944960.0000X354.2682530.412391.7844120.0856X4-0.

13、1591220.414536-0.3838560.7041R-squared0.996592    Mean dependent var12135.70Adjusted R-squared0.996087    S.D. dependent var16097.40S.E. of regression1006.960    Akaike info criterion16.80986Sum squared resid27377148    

14、Schwarz criterion17.03888Log likelihood-263.9578    Hannan-Quinn criter.16.88577F-statistic1973.814    Durbin-Watson stat1.027604Prob(F-statistic)0.000000表2：模型 (1) 的回歸結(jié)果從上面得實(shí)證分析結(jié)果我們可以得到回歸模型: （2）該模型，程現(xiàn)出高度擬合，整體擬合優(yōu)度較高，明顯顯著。但是若取，可以從值看出此時常數(shù)項(xiàng)、系數(shù)的檢驗(yàn)不顯著，這表明很可能存在嚴(yán)重的多重共

15、線性?？偟恼f來用模型（1）處理以上數(shù)據(jù)效果欠佳，需進(jìn)一步處理。四 模型改進(jìn)首先我們嘗試運(yùn)用逐步回歸法來解決共線性問題，用EVIEWS分別做Y對X1,X2,X3,X4的一元回歸，結(jié)果如下：變量X1X2X3X4參數(shù)估計(jì)量0.1696820.835385-689.22031.809341T統(tǒng)計(jì)量43.517474.23802-1.54046944.42873R20.9844060.9945860.0733030.985029調(diào)整的R20.9838860.9944060.0424130.984530表3：一元回歸結(jié)果在表3中，加入的方程的值最大，對應(yīng)的達(dá)到了0.994406的高度（但此時常數(shù)項(xiàng)的顯著性

16、是不能通過的），按照逐步回歸法的思想，應(yīng)當(dāng)以為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸，根據(jù)的變化加入新的變量，但這里由于過大，通過逐步回歸法已經(jīng)難以達(dá)到目的。圖2：各變量隨時間的走勢圖通過圖2，我們可以看出各變量隨時間的變化情況，顯然呈現(xiàn)出明顯的凹性，下面我們嘗試采用數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)變換，然后再做回歸分析，經(jīng)過試驗(yàn)得知以下的回歸結(jié)果效果良好（由于log(X4)不顯著，予以刪除，為了簡便，中間過程予以省略），最終結(jié)果如表4：Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/21/11 Time: 21:12Sample: 1978 2009I

17、ncluded observations: 32VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-7.2448952.585517-2.8021070.0091LOG(X1)0.4362770.1187143.6750280.0010LOG(X2)0.6354560.1319274.8167110.0000LOG(X3)1.2084450.5530362.1851130.0374R-squared0.989843    Mean dependent var8.504258Adjusted

18、 R-squared0.988755    S.D. dependent var1.460874S.E. of regression0.154915    Akaike info criterion-0.775411Sum squared resid0.671963    Schwarz criterion-0.592195Log likelihood16.40658    Hannan-Quinn criter.-0.714680F-

19、statistic909.5891    Durbin-Watson stat0.611784Prob(F-statistic)0.000000表4：對數(shù)回歸模型的擬合結(jié)果從輸出地結(jié)果可以看出該模型無論是回歸系數(shù)還是回歸方程都是非常顯著的，該模型是比較合理的，所以最終選定的模型為：（3）等價于 （4） 五 模型檢驗(yàn)根據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)理論，建立模型能否揭示研究對象的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的諸多因素之間的關(guān)系，能否付出實(shí)踐應(yīng)用，還要取決于模型能否通過相關(guān)檢驗(yàn)1 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)結(jié)果說明，稅收收入和GDP，財政支出，商品零售價格指數(shù)都成正相關(guān)，這符合經(jīng)濟(jì)學(xué)的一般意義，

20、模型經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)通過。在式（4）中，通過Y對諸求偏導(dǎo)，可以得到各變量對稅收增長的邊際貢獻(xiàn)率， （5）以2009年為基礎(chǔ)可以得到的最新的結(jié)果，這在實(shí)證分析中具有非常重要的意義。2 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（1）擬合優(yōu)度：，修正的調(diào)節(jié)系數(shù)為0.988755，說明模型擬合得很好。（2） 檢驗(yàn)：在給定顯著性水平，根據(jù)分布表查出，表4中值等于909.5891大于臨界值，所以檢驗(yàn)通過，解釋變量聯(lián)合起來對被解釋變量有顯著性影響。（3）檢驗(yàn)：在給定顯著性水平，根據(jù)分布表查出,表中參數(shù)對應(yīng)的值都大于臨界值，檢驗(yàn)通過，說明解釋變量分別對被解釋變量有顯著性影響。3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)（1）自相關(guān)檢驗(yàn)：從上表可知值為0.6111784，且樣

21、本容量，在有三個解釋變量的條件下，給定顯著性水平，查表得,這時有,表明模型存在正自相關(guān)性，這一點(diǎn)通過殘差圖的周期變化性也是能夠明顯分析出來的。圖3：模型 (3) 的殘差圖下面通過加入一階自回歸項(xiàng)對序列相關(guān)進(jìn)行修正：Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/22/11 Time: 10:35Sample (adjusted): 1979 2009Included observations: 31 after adjustmentsConvergence achieved after 7 iterationsVariableCo

22、efficientStd. Errort-StatisticProb.  C-3.9323972.338599-1.6815180.1046LOG(X1)0.3821330.2448881.5604400.1307LOG(X2)0.6586770.2418532.7234560.0114LOG(X3)0.5798920.4855341.1943390.2431AR(1)0.7212130.1353765.3274650.0000R-squared0.994783    Mean dependent var8.576897Adjuste

23、d R-squared0.993980    S.D. dependent var1.425067S.E. of regression0.110568    Akaike info criterion-1.419680Sum squared resid0.317858    Schwarz criterion-1.188392Log likelihood27.00504    Hannan-Quinn criter.-1.344286F

24、-statistic1239.368    Durbin-Watson stat1.858732Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots      .72表5：模型 (3) 加入一階自回歸項(xiàng)的回歸結(jié)果即結(jié)果為 （6）從表5可知模型（6）的值為1.858732，這時有表明模型已不存在自相關(guān)性，同時，調(diào)節(jié)系數(shù)、統(tǒng)計(jì)量均達(dá)到理想水平，說明該廣義差分模型擬合效果較好。（2）多重共線性的檢驗(yàn)多重共線性問題已經(jīng)通過取對數(shù)得到解決，這里不再贅述。另外，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行

25、更為廣義的變換種類，這樣的效果肯定會更好，如取如下的Box-Cox變換： （7）該變換滿足：時關(guān)于凸，可將左偏數(shù)據(jù)對稱化，時關(guān)于凹，可將右偏數(shù)據(jù)對稱化?？梢园l(fā)現(xiàn)該變換族包含對數(shù)變換，也就是說，我們可以通過調(diào)節(jié)變換參數(shù)對個變量施以不同的變換，然后再對變換后的數(shù)據(jù)來做回歸，當(dāng)然變換參數(shù)需要用一些數(shù)學(xué)手段估計(jì)出來，這里不做過多介紹。（3）異方差性檢驗(yàn)對新模型進(jìn)行異方差性的檢驗(yàn)，運(yùn)用white檢驗(yàn)，得到如下結(jié)果 Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic2.249040    Prob. F(9,22)0.0584Obs*

26、R-squared15.33387    Prob. Chi-Square(9)0.0822Scaled explained SS16.39338    Prob. Chi-Square(9)0.0591Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/22/11 Time: 11:20Sample: 1978 2009Included observations: 32VariableCoefficientStd. Error

27、t-StatisticProb.  C-56.4874653.39663-1.0578840.3016LOG(X1)2.8663313.3301380.8607240.3987(LOG(X1)20.1742090.1312501.3273020.1980(LOG(X1)*(LOG(X2)-0.4091350.313538-1.3048970.2054(LOG(X1)*(LOG(X3)-0.6672020.719630-0.9271470.3639LOG(X2)-2.4480773.966398-0.6172040.5434(LOG(X2)20.2122670.1786111

28、.1884310.2473(LOG(X2)*(LOG(X3)0.6870630.8746480.7855310.4405LOG(X3)22.0475922.357560.9861360.3348(LOG(X3)2-2.2151452.330074-0.9506760.3521R-squared0.479183    Mean dependent var0.020999Adjusted R-squared0.266122    S.D. dependent var0.035654S.E. of regression0.030543    Akaike info criterion-3.889034Sum squared resid0.020524    Schwarz criterion-3.430992Log