關(guān)于影響我國稅收收入的主要因素分析

1、 -我國稅收收入的影響因素分析1978年2008年- -我國稅收收入的影響因素分析1978年2008年【摘要】本文是在參考了多個關(guān)于影響我國稅收收入的主要觀點(diǎn)的基礎(chǔ)上，對影響我國自1978年至2008年的稅收收入的主要因素進(jìn)行實(shí)證分析。選取的自變量有國內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出和零售商品物價水平。然后，收集了相關(guān)的數(shù)據(jù)，利用EVIEWS軟件對計(jì)量模型進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)，并加以修正。得出的結(jié)論是國內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出是影響稅收收入的主要因素?！灸康摹繌倪M(jìn)入21世紀(jì)以來，我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨著巨大的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，在新的經(jīng)濟(jì)背景下，基于知識和信息的產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，全球一體化日漸深入，中國已是WTO的一員。新形

2、勢的經(jīng)濟(jì)發(fā)展是經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和協(xié)調(diào)增長的結(jié)果，由于稅收具有斂財(cái)與調(diào)控的重要功能，因而它在現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中至始至終都發(fā)揮著非常重要的作用，所以研究影響我國稅收收入的主要原因具非常重要的作用。【經(jīng)濟(jì)理論假設(shè)】回歸系數(shù)為線性,模型設(shè)定正確無誤.誤差項(xiàng)的平均值為0.所有解釋變數(shù)與觀察值必須是不相關(guān)的.不同觀察值的誤差項(xiàng)彼此是不相關(guān)的.誤差項(xiàng)的變異數(shù)必須固定不變.任何一個解釋變數(shù)都不能為其他解釋變數(shù)的線性函數(shù).誤差項(xiàng)呈現(xiàn)常態(tài)分配.【數(shù)據(jù)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二稅收收入（億元）X2=國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）X3=財(cái)政支出（億元）X4=零售商品物價指數(shù)（）數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計(jì)局08年

6、統(tǒng)計(jì)年鑒【計(jì)量的模型選擇】一線性模型進(jìn)行分析：y=B+Bx+Bx+Bx+u（1）i1223344i- - -y稅收收入iB截距項(xiàng)1xGDP2x財(cái)政支出x商品零售價格指數(shù)ui隨機(jī)擾動項(xiàng)34i1用OLS進(jìn)行模型估計(jì)：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通過上表，得出估計(jì)方程：y=-5852.155+0.009965X+0828234X+52.17703X(A)i2342模型檢驗(yàn)(1)RESET檢驗(yàn)建立模型：y=B+Bx+Bx+Bx+By2+By3+By4+v(2)12233445i6i7i回歸結(jié)果如下：RamseyRESETTest:F-statistic35.92841Probability0.000000Loglikelihoodratio52.79671Probability0.000000表1-2F值為35.92841，在

9、分子自由度為3，分母自由度為24，顯著性水平為0.05的情況下，F(xiàn)值為3.01，估計(jì)出來的F值顯然大于臨界值。所以RESET檢驗(yàn)的結(jié)論是：該線性模型是錯誤設(shè)定的。（2）多重共線性檢驗(yàn)A.從表1-1的回歸結(jié)果看，我初步判斷方程（1）是存在多重共線性的。因?yàn)锳djustedR-squared雖然很大，但是各個自變量的T值卻不都是統(tǒng)計(jì)顯著的。下面我對自變量兩兩的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，得出如下結(jié)果：X2X3X4X21.0000000.991041-0.228864X30.9910411.000000-0.241303X4-0.228864-0.2413031.000000表1-3從表1-3可以看出，x和X

10、是存在高度相關(guān)的。23B做逐步回歸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對解釋Y的變化是不具有重要性的。但是還是要再做逐步回歸，結(jié)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我們可以看到，即使是剔除了x，但是方程（6）中x（GDP）還是統(tǒng)計(jì)不顯著的。但是這42有違常理。再結(jié)合以上RESET檢驗(yàn)的結(jié)論。我考慮到應(yīng)該是函數(shù)模型出了問題。所以，下面就從雙對數(shù)模型著手分析。二雙對數(shù)模型分析：7)log6)=B+BlogCx)+Blog

13、Cx)+BlogCx)+ui1213244iy稅收收入iB1截距項(xiàng)xGDP2x財(cái)政支出3x商品零售價格指數(shù)41u隨機(jī)擾動項(xiàng)i1用OLS進(jìn)行模型估計(jì):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通過上表，得出估計(jì)方程：log（Y)=6.804+0.447log(X)+0.635log2(x)+1.095log（X）B）2模型檢驗(yàn)1）多重共線性檢驗(yàn)從表1-8中可以估計(jì)方程（B）可能存在多重共線性。做一下回歸: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對方程（7）和方程（10）進(jìn)行受限檢驗(yàn)，的F值如下：F=89-0.987)/l=3.664(1-0.989)/(31-4)在分子自由度為1,分母自由度為27顯著性水平為0.05的情況下。F的臨界值小于估計(jì)值3.664,所以拒接受限回歸，保持方程（7）的形式。這樣也有道理，因?yàn)樵诜匠蹋?）中，log（x）4的P值也不是很大。綜上，確定最終的方程為：log(y6.804+0.447log(x)+0.635log2(x)+1.095log(x)【模型經(jīng)濟(jì)分析】國內(nèi)生產(chǎn)總值對稅收收入是正相關(guān)的。這表明，國內(nèi)生產(chǎn)總值會帶來稅收的增加。這很容易理解，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)是收入的來源，只有提高產(chǎn)出，才有可能提高稅收，這是根本原因。財(cái)政對稅收的影響是顯著正相關(guān)的，這說明國家財(cái)政支出增加，稅收也會增加而且其系數(shù)為0.635，高于國內(nèi)生產(chǎn)總值的影響力。究其原應(yīng)應(yīng)該是：國家為了拉動經(jīng)濟(jì)增長，常常實(shí)施擴(kuò)張性的財(cái)產(chǎn)政策，從而使經(jīng)濟(jì)的到發(fā)展，各項(xiàng)稅收也就自然而然的有所增加，進(jìn)而提高了稅收總收入。零售商品物價指數(shù)對稅收收入是顯著正相關(guān)的。這很明顯，物價指數(shù)升高，意味著物