2023年計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)大作業(yè)稅收收入分析

我國(guó)稅收收入的影響因素分析

——1978年?2023年

摘要:稅收是國(guó)家取得財(cái)政收入的一種重要工具，也是影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的

一個(gè)很重要的因素。通過對(duì)影響稅收增長(zhǎng)的重要因素進(jìn)行分析,解釋這些因素和

稅收收入之間存在的關(guān)系以及其對(duì)稅收收入的影響限度的大??；在此基礎(chǔ)上,提

出相應(yīng)的發(fā)展對(duì)策，以促進(jìn)我國(guó)稅收收入的增長(zhǎng)以及我國(guó)經(jīng)濟(jì)的全面發(fā)展。

關(guān)鍵詞：稅收收入;影響因素;稅制改革

Thetaxisnotonlyanimportanttoolofgaining

fisicalrevenue,butalsoisasignificantfactoraffectingC

hina'seconomicdevelopment.Throughtheanalysisofmainfacto

rsthatinfluencethetax,wetrytoexplaintheirrelationsh

ipwiththetaxandtheirimpactonit.Onthisbasis,weputf

orwardthecorrespondingdevelopmentmeasurestopromote

China'staxrevenuegrowthandoveral1deve1opmentofou

reconomy.

KeyWords:taxrevenue;influencingfactors;taxreform

目錄

1引言.............................................錯(cuò)誤!未定義書簽。

1.1研究背景與意義.............................錯(cuò)誤!未定義書簽。

2數(shù)據(jù)收集.........................................................2

3實(shí)證分析儲(chǔ)誤!未定義書簽。

3.1模型.......................................錯(cuò)誤!未定義書簽。

3.2中國(guó)稅收收入與各因素之間的總體關(guān)系...........錯(cuò)誤!未定義書簽。

3.2.1運(yùn)用PLOT命令繪制趨勢(shì)圖..............錯(cuò)誤!未定義書簽。

3.2.2運(yùn)用SCAT命令繪制X、Y的相關(guān)圖。錯(cuò)誤!未定義書簽。

3.3參數(shù)估計(jì).....................................錯(cuò)誤!未定義書簽。

3.4模型檢查....................................錯(cuò)誤!未定義書簽。

3.4.1經(jīng)濟(jì)意義檢查。錯(cuò)誤!未定義書簽。

3.4.2記錄檢查。錯(cuò)誤!未定義書簽。

(1)擬合優(yōu)度：由表3.4中數(shù)據(jù)可以得到：，修正的可決系數(shù)為，這說明模型對(duì)

樣本的擬合很好。....................................錯(cuò)誤!未定義書簽。

3.4.3計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢查..........................錯(cuò)誤!未定義書簽。

3.4.4RESET檢查............................錯(cuò)誤!未定義書簽。

3.4.5雙對(duì)數(shù)模型分析：.....................錯(cuò)誤!未定義書簽。

4最終模型.........................................錯(cuò)誤!未定義書簽。

4.1模型經(jīng)濟(jì)分析...............................錯(cuò)誤!未定義書簽。

5結(jié)論與對(duì)策分析儲(chǔ)誤!未定義書簽。

參考文獻(xiàn)23。

1引言

1.1研究背景與意義

稅收是政府為了滿足社會(huì)公共需要,憑借政治權(quán)力,強(qiáng)制、無償?shù)厝〉秘?cái)政收入的

一種形式。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，經(jīng)濟(jì)越發(fā)展，稅收就越發(fā)顯得重要?；诙愂辗峙?/p>

廣度和深度的發(fā)展,稅收對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和促進(jìn)作用也越來越顯著。經(jīng)濟(jì)決定

稅收,稅收反映經(jīng)濟(jì)。經(jīng)濟(jì)規(guī)模決定稅源規(guī)模,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)決定稅收結(jié)構(gòu),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

速度影響和制約稅收增長(zhǎng)速度,反過來稅收對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展也具有一定的乘數(shù)效應(yīng)。

要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的連續(xù)發(fā)展,必須要使稅收符合其發(fā)展的規(guī)定，建立與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)相適

應(yīng)的稅收結(jié)構(gòu)，即政府籌集的稅收收入必須可以盡量滿足其實(shí)現(xiàn)社會(huì)職能的需

要。對(duì)稅收收入的重要影響因素加以分析,從結(jié)構(gòu)上對(duì)稅收收入的影響作出一個(gè)

很好的了解，有助于我們運(yùn)用政策工具對(duì)稅收結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，從而使稅收對(duì)經(jīng)濟(jì)

發(fā)展發(fā)揮更大的促進(jìn)作用。改革開放以來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，1978—2023年

的31年間，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值從3645.2億元增長(zhǎng)到314045億元，一躍成為世界第

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(zhǎng)，中國(guó)的財(cái)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2023

年已增長(zhǎng)到54223.79億元,31年間平均每年增長(zhǎng)16.76%0稅收作為財(cái)政收入的

重要組成部分,在國(guó)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(guó)稅

收增長(zhǎng)的重要因素，分析中央和地方稅收收入的增長(zhǎng)規(guī)律，以及預(yù)測(cè)中國(guó)稅收未

來的增長(zhǎng)趨勢(shì)，我們需要建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行實(shí)證分析。

本文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念、過程，記錄學(xué)的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行了介紹,將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)

用于稅收預(yù)測(cè)中，通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的記錄和與之相關(guān)的各種數(shù)據(jù)的分析,運(yùn)

用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，以及Eviews5.0軟件的運(yùn)用，并使用回歸和滾動(dòng)預(yù)測(cè)方法建

立預(yù)測(cè)模型,對(duì)稅收收入情況進(jìn)行了預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)2023年度稅收收入預(yù)測(cè)。并

對(duì)各預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比分析，指出滾動(dòng)預(yù)測(cè)方法較回歸預(yù)測(cè)方法能

更好地進(jìn)行稅收收入分月預(yù)測(cè)，從而更好地指導(dǎo)稅收計(jì)劃的完畢，為科學(xué)地建立

稅收計(jì)劃進(jìn)行了有效地探索，并為稅收計(jì)劃工作提供了重要的科學(xué)依據(jù)。

2數(shù)據(jù)收集

年份Y（億元）XI（億元）X2（億元）X3(%)

1978519.283624.11122.09100.7

1979537.824038.21281.79102

1980571.74517.81228.83106

1981629.894876.41138.41102.4

1982700.025294.71229.98101.9

1983775.595934.51409.52101.5

1984947.3571711701.02102.8

19852040.798964.42023.25108.8

19862090.7310202.22204.91106

19872140.3611962.52262.18107.3

19882390.4714928.32491.21118.5

19892727.416909.22823.78117.8

19902821.8618547.93083.59102.1

19912990.1721617.83386.62102.9

19923296.9126638.13742.2105.4

19934255.334634.44642.3113.2

19945126.8846759.45792.62121.7

19956038.0458478.16823.72114.8

19966909.8267884.67937.55106.1

19978234.0474462.69233.56100.8

19989262.878345.210798.1897.4

199910682.5882067.513187.6797

202312581.5189468.115886.598.5

202315301.3897314.818902.5899.2

202317636.45104790.622053.1598.7

202320237.31116603.224649.9599.9

202324165.68136875.928486.89102.8

202328778.54183084.833930.28100.8

202334809.7221087140422.73101

202345621.97249529.949781.35103.8

202354223.7930067062592.66105.9

數(shù)據(jù)來源：國(guó)家記錄局《2023記錄年鑒》

表11978-2023年影響中國(guó)稅收收入因素?cái)?shù)據(jù)表

3實(shí)證分析

3.1模型

影響稅收收入的因素有很多，為了全面反映中國(guó)稅收增長(zhǎng)的全貌，我們選用“國(guó)

家財(cái)政收入”中的“各項(xiàng)稅收”（即稅收收入）作為被解釋變量，反映稅收的增長(zhǎng);

選擇“國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值”（即GDP）作為經(jīng)濟(jì)整體增長(zhǎng)水平的代表；選擇“財(cái)政支

出”作為公共財(cái)政需求的代表;選擇“商品零售價(jià)格指數(shù)”作為物價(jià)水平的代表。

此外，由于財(cái)稅體制的改革難以量化，并且從數(shù)據(jù)上看，1985年以后財(cái)稅體制

改革對(duì)稅收增長(zhǎng)影響不是很大,在此暫不考慮稅制改革對(duì)稅收增長(zhǎng)的影響。設(shè)定

模型為，

Y=B0+BjX1+B2X2+B3X3+ut

其中，4-截距項(xiàng);Y—稅收收入;XI—GDP;X2一財(cái)政支出；X3一商品零售價(jià)

格指數(shù)；Ut-隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)

3.2中國(guó)稅收收入與各因素之間的總體關(guān)系

啟動(dòng)EViews,點(diǎn)擊File\New\Workfi1e,在對(duì)話框"WorkfileCreat"

按如下圖一1窗口填寫后點(diǎn)擊“OK”，就可以創(chuàng)建一個(gè)工作文獻(xiàn)。出現(xiàn)％”一截

距項(xiàng)“resid”一剩余項(xiàng)。

然后用命令：dataYXIX2X3輸入數(shù)據(jù)。

EViews-[Group:UHTITLEDTorkfile:SHUISHOU\Untitled]

【1FileEditObjectViewProcQuickOptionsWindowHelp-51X

View|Pr℃|Object|Print|Name|Freeze||DefaultfSort|Transpose]Edit+/?15mpl~F/?|InsDel|Title|Sample|

obsYX1X2X3|

obsYX1X2X3A

1978519.28003624.1001122.090100.7000

1979537.82004038.2001281.790102.0000

1980571.70004517.8001228.830106.0000

1981629.89004876.4001138.410102.4000

1982700.02005294.7001229.980101.9000

1983775.59005934.5001409.520101.5000

1984947.35007171.0001701.020102.8000

19852040.7908964.4002004.250108.8000

19862090.73010202.202204.910106.0000

19872140.36011962.502262.180107.3000

19882390.47014928.302491.210118.5000

19892727.40016909.202823.780117.8000

19902821.86018547.903083.590102.1000

19912990.17021617.803386.620102.9000

19923296.91026638.103742.200105.4000

19934255.30034634.404642.300113.2000

19945126.88046759.405792.620121.7000

—_———>———.——.一———————————V

1995勾I>

JrPath=d:DB=nonetfF=shuishou

3.2.1運(yùn)用PLOT命令繪制趨勢(shì)圖

在命令窗口中鍵入：PLOTY,則可以繪制變量Y的趨勢(shì)圖，如圖一2

前EVievs臼回區(qū)|

FileEditObjectViewProcQuickOptionsWindowHelp

dataYXIX2X3

PLOTY

Graph:UNTITLEDTorkfile:SHUISHOU\Untitled

View|Proc|Object|Print|Name|AddText|Line/Shade|Remove|Template|Options|Zoom|

圖一2

從圖一2中可以看出，1978—2023年間的稅收收入的呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。

3.2.2運(yùn)用SCAT命令繪制X、Y的相關(guān)圖

在命令窗口中依次鍵入：SCATXIY,SCATX2Y,SCATX3Y。則

可以初步觀測(cè)變量之間的相關(guān)限度與相關(guān)類型,如圖--3,圖一4,圖一5。

圖一3

圖--4

圖一5

圖一3、圖一4和圖一5表白稅收收入與GDP、財(cái)政支出和商品零售價(jià)格指

數(shù)水平相關(guān),變量之間均存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。

3.3參數(shù)估計(jì)

用命令：IsYcXIX2X3，即可出現(xiàn)回歸結(jié)果。如圖一6

EVievs-[Equation:UHTITLEDWorkfile:SHUISHOU\Untitled]13回區(qū)）

L—)￡ile￡ditObjectViewProcQuickOptionsWindowHelpS'X

View]Proc|Object|Print|Name|Freeze|Estimate|Forecart|Stats|Resids|

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:12/22/10Time:18:50

Sample:19782008

Includedobservations:31

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

-5852.1552020.691-2.8961160.0074

0.0099650.0112720.8840520.3845

0.8282340.05569214.871700.0000

52,1770319.061652.7372770.0108

R-squared0.998064Meandependentvar10607.30

AdjustedR-squared0.997849S.D.dependentvar13802.56

S.E.ofregression640.1490Akaikeinfocriterion15.88119

Sumsquaredresid11064351Schwarzcriterion16.06622

Loglikelihood-242.1585F-statistic4639.974

Durbin-Watsonstat1.514708Prob(F-statistic)0.000000

Path=d:DB=noneWF=shuishov

圖一6

關(guān)于回歸結(jié)果的擬合限度如何可通過在“Equation”框中，點(diǎn)擊“R

esids”，即出現(xiàn)剩余項(xiàng)（Residual）＞實(shí)際值（Actual）、擬合值（Fitted）的

圖形。如

圖一7

根據(jù)圖-6的數(shù)據(jù),模型估計(jì)結(jié)果為:

Y=-5852.155+0.009965XI+0.828234X2+52.17703X3一方程1

(2023.691)(0.011272)(0.055692)(19.06165)

t=(-2.896116)(0.884052)(14.87170)(2.737277)

屋=0.9980MR2=0.997849F=4639.974D.W=1.514708

3.4模型檢查

3.4.1經(jīng)濟(jì)意義檢查

模型估計(jì)結(jié)果說明,在假定其它變量不變的情況下，當(dāng)年GDP每增長(zhǎng)1億元,

稅收就會(huì)增長(zhǎng)0.009965億元；在假定其它變量不變的情況下，當(dāng)年財(cái)政支出每

增長(zhǎng)1億元，稅收收入會(huì)增長(zhǎng)0.828234億元；在假定其它變量不變的情況下，

當(dāng)年零售商品物價(jià)指數(shù)上漲一個(gè)百分點(diǎn)，稅收收入就會(huì)增長(zhǎng)52.17703億元。

這與理論分析和經(jīng)驗(yàn)判斷基本相一致。

3.4.2記錄檢查

(1)擬合優(yōu)度：由表3.4中數(shù)據(jù)可以得到：*=O.998OM，修正的可決系數(shù)為

方=0.997849,這說明模型對(duì)樣本的擬合很好。

(2)F檢查:針對(duì)“0：力=尸丁尸「0,給定顯著性水平。=0。5,在F分布表

中查出自由度為3和27的臨界值戶.(3,27)=2.96。由表3.4中得到F=4639.974

由于F=4639.974＞尸“(3,27)=2.96,應(yīng)拒絕原假設(shè)“0：力=反=a=。，說

明回歸方程顯著，即“國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值”、“財(cái)政支出”、“商品零售物價(jià)指數(shù)”等變

量聯(lián)合起來的確對(duì)“稅收收入”有顯著影響。

(3)t檢查：分別針對(duì)“。：尸〃=0,1,2,3),給定顯著性水平。=0.()5,查t

分布表得自由度為31-4=27臨界值九2(27)=2.052。由表3.4中數(shù)據(jù)可得，與

自6AA相應(yīng)的t記錄量分別為(-2.896116)、(0.884052)、(14.871

70)(2.737277),其絕對(duì)值除了GDP均大于力,,(27)=2.052,這說

明除gdp分別都應(yīng)當(dāng)拒絕"。：4=°(，=1，2,3,4),也就是說，當(dāng)在其它解釋變

量不變的情況下，解釋變量“財(cái)政支出X2”、“商品零售物價(jià)指數(shù)X3”分別對(duì)

被解釋變量“稅收收入”Y都有顯著的影響。

3.4.3計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢查

1.異方差檢查(懷特檢查法)

⑴建立回歸模型：LSYCXIX2X3,回歸結(jié)果如圖--60

⑵在方程窗口上點(diǎn)擊View\Residua1\Test\WhiteHeteroskeda

stcity,即可以得到檢查結(jié)果。圖一8和圖一9分別是懷特檢查中nocross

terms和crossterms的結(jié)果。

圖一8

EViews-[Equation:UHTITLEDlorkfile:SHUISHOU\Untitled]13回區(qū)I

11FileEditObjectViewProcQuickOttionsWindowHelp_3X

View|Proc]Object|Print|Name|Freeze|Estimate|Forecast]Stats|Residsj

A

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic1.199955Probability0.345566

Obs*R-squared10.52804Probability0.309450

TestEquation:

DependentVariable:RESIDA2

Method:LeastSquares

Date:12/22/10Time:19:10

Sample:19782008

Includedobservations:31

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C8784057.628712580.1397150.8902

X1-14.99029390.9415-0.0383440.9698

X1A2-0.0012530.002441-0.5130920.6132

X1*X20.0154900.0228480.6779570.5052

X1*X3-0.0763073.869558-0.0197200.9845

X2-1344.2702973.368-0.4521030.6558

A

X22-0.0474680.054227-0.8753570.3913V

、necAt-4a，ccccrcct<—>4crccc<->cccc

JPath=d:DB=nonetfF=shuishou

圖一9

從圖一8和圖一9中的懷特檢查中我們可以發(fā)現(xiàn)P值很大,那么也就意味著該

模型不存在異方差。那么也就不存在調(diào)整異方差。

2.序列相關(guān)檢查

⑴杜賓一瓦森檢查法

⑵D.W.檢查結(jié)果表白，在5%的顯著性水平下，n=15,k=4查表得4=0.82,

Z=1.75,由于D.W=1.514708〉d,=0.82,所以不存在正自相關(guān)。

（2）拉格朗日乘數(shù)檢查法

在方程窗口上點(diǎn)擊View\Residua1Test\serialcorre1ati

onLMtest,點(diǎn)擊后就會(huì)出現(xiàn)對(duì)話框），在空處填寫1或2或3等，數(shù)字代表

著幾階自相關(guān)。如此循環(huán)去檢查。無論是一階還是2階或是4階，該模型的P

值都很小，說明該模型都存在序列相關(guān)。圖一10是2階時(shí)的數(shù)據(jù)模型。

r------------------------------------------------------------------------------------

EVievs-[Equation:UliTITLEDlorkfile:SHDISHOUXUntitled]I3回區(qū)

11FileEditObjectViewProcQuickOptionsWindowHelp_臼X

View]Proc]Object|Print|Name|Freeze]Estimate|ForecastjStats]Residsj

A

Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:

F-statistic0.852868Probability0.438221

Obs*R-squared1.980017Probability0.371574

TestEquation:

DependentVariable:RESID

Method:LeastSquares

Date:12/22/10Time:19:14

Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C273.51262172.5340.1258960.9008

X10.0023670.0114780.2062530.8383

X2-0,0147730.057407-0.2573470.7990

X3-2.48937320.66835-0.1204440.9051

RESID(-1)0.2957130.2439871.2120000.2368

RESID(-2)-0.1277520.437876-0.2917530.7729

R-squared0.063872Meandependentvar1.21E-12V

hi'?i?ic“rrcL，<-?rsii>ccrcccr

JPath=d：DB=noneWF=shuishou

圖一10

3.多重共線性檢查

⑴檢查多重共線性

計(jì)算各解釋變量的相關(guān)系數(shù),選擇XI、X2、X3數(shù)據(jù)，點(diǎn)"view/correlat

ions”得相關(guān)系數(shù)矩陣（如圖一11）：或在命令窗口中鍵入：corXI、X2、X3

潮EVie/s13回區(qū)I

FileEditObjectViewProcQuickOptionsWindowHelp

dataYXIX2X3A

PLOTY

SCATX3Y

IsYcXIX2X3

corXIX2X3V

■Group:IfflTITLEDiforkfile:SHUISHOU\Ontitledg

Vie叫Proc|Obje:t|Print|Name|Freeze|5ampIe|Sheet|Stats|Spec|

rCorrelationMatrix

X1X2|X3

X11.0000000.991041-0.228864A

X20.9910411.000000-0.241303

X3-0.228864-0.2413031.000000

?York...阿|

■jrGarapn…巴c?v

<>

\T_Path=d:IB=noneWFshuishou

圖一11

由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出：XI、X2的相關(guān)系數(shù)較高(0.991041),證實(shí)

的確存在較嚴(yán)重的多重共線性。

⑵做逐步回歸

變量X1X2X3

參數(shù)估計(jì)值0.1756380.871830-474.4216

t記錄量39.91330106.2844-1.202339

由0.9821220.9974390.047459

EViews-[Equation:OHTITLEDforkfile:SHUISHOUVUntitled]

匚)FileEditObjectViewProcQuickOptionsWindowHelp-51X

View|Proc|Objact]Print|Name〔Freeze|Estimate|Forecast|Stats|Resids|

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:12/22/10Time:19:35

Sample:19782008

Includedobservations:31

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-1274.127449.7490-2.8329740.0083

X10.1756380.00440039.913300.0000

R-squared0.982122Meandependentvar10607.30

AdjustedR-squared0.981505S.D.dependentvar13802.56

S.E.ofregression1877.091Akaikeinfocriterion17.97517

Sumsquaredresid1.02E+08Schwarzcriterion18.06769

Loglikelihood-276.6152F-statistic1593.071

Durbin-Watsonstat0.384556Prob(F-statistic)0.000000

J10607.2951612903Path=d：DB=noneWF=shuishou

圖一12

S—13

圖一14

可以看出，X3對(duì)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：

EViews-[Equation:UWTITLEDlorkfile:SHUISHOUWntitled]口叵|區(qū)|

I]FileEditQbjectViewProcQuickOptionsWindowHelp—D1X

Vie?|Proc|Object]Print|Name|Freeze]Estimate|Forecast]Stats|Resids;

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:12Z22/10Time:19:51

Sample:19782008

Includedobservations:31

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-339.6820184.3546-1.8425460.0760

X10.0124110.0124710.9952030.3282

X20.8112450.06142813,206530.0000

R-squared0.997527Meandependentvar10607.30

AdjustedR-squared0.997350S.D.dependentvar13802.56

S.E.ofregression710.5025Akaikeinfocriterion16,06159

Sumsquaredresid14134785Schwarzcriterion16.20036

Loglikelihood-245.9546F-statistic5646.820

Durbin-Watsonstat1.126873Prob(F-statistic)0.000000

|-339.681958199566Path=d:DB-noneWF-shuishov

圖一15

Yi=-339.6820+0.012411XI+0.811245X2-一方程2

t=.|.8425460.99520313.20653

R2=0.997527乃=0.997350F=5646.820D.W.=1.126873

我們可以看到，即使是剔除了X3,但是方程中(GDP)還是記錄不顯著的。但是這

有違常理。我考慮到應(yīng)當(dāng)是函數(shù)模型出了問題.

3.4.4RESET檢查

建立模型：

匕=81+82Xl+B3X2+84X3+8512+86匕’+87匕4+》--方程3

回歸結(jié)果如下：

RamseyRESETTest:

F-statistic35.92841Probability0.000000

Loglikelihoodratio52.79671Probability0.000000

圖—16

F值為35.92841,在分子自由度為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檢查的

結(jié)論是:該線性模型是錯(cuò)誤設(shè)定的。

3.4.5雙對(duì)數(shù)模型分析:

log(y.)=51+B21og(Xl)+B31og(X2)+B410g(X3)+u,-一方程4

Yi-----稅收收入

Bi—截距項(xiàng)

XI——GDP

X2——財(cái)政支出

X3——商品零售價(jià)格指數(shù)

DependentVariable:LOG(Y)

Method:LeastSquares

Date:12/23/10Time:22:43

Sample:19782008

Includedobservations:31

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-6.8037552.661507-2.5563550.0165

LOG(X1)0.4469280.1268263.5239570.0015

LOG(X2)0.6348080.1401214.5304190.0001

LOG(X3)1.0949780.5720961.9139770.0663

R-squared0.988948Meandependentvar8.423946

AdjustedR-squared0.987720S.D.dependentvar1.411383

S.E.ofregression0.156404Akaikeinfocriterion-0.752831

Sumsquaredresid0.660482Schwarzcriterion-0.567801

Loglikelihood15,66888F-statistic805.3159

Durbin-Watsonstat0.613239Prob(F-statistic)0.000000

圖一17

通過上表，得出方程：

log(K)=-6.804+0.4471og(xl)+0.6351og(X2)+1.0951og(X3)一一方程5

(1)多重共線性檢查

從圖17中可以估計(jì)方程也許存在多重共線性。做一下回歸:

DependentVariable:LOG(Y)

Method:LeastSquares

Date:12/23/10Time:22:50

Sample:19782008

Includedobservations:31

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-2.0889270.277835-7.5185900.0000

LOG(X1)1.0150010.02659838.160740.0000

R-squared0980475Meandependentvar8.423946

AdjustedR-squared0.979801S.D.dependentvar1.411383

S.Eofregression0.200589Akaikeinfocriterion-0.312777

Sumsquaredresid1.166842Schwarzcriterion-0.220262

Loglikelihood6.848045F-statistic1456.242

Durbin-Watsonstat0.394824Prob(F-statistic)0.000000

圖一18

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-1.0995710.273340-4.0227280.0004

LOG(X2)1.0978100.03118735.201280.0000

R-squared0977132Meandependentvar8.423946

AdjustedR-squared0.976343S.Ddependentvar1.411383

S.Eofregression0.217082Akaikeinfocriterion-0.154743

Sumsquaredresid1.366612Schwarzcriterion-0.062228

Loglikelihood4.398515F-statistic1239.130

Durbin-Watsonstat0.323524Prob(F-statistic)0.000000

圖一19

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C27.6960920.514591.3500680.1874

LOG(X3)-4.1445294.411383-0.9395080.3552

R-squared0029538Meandependentvar8.423946

AdjustedR-squared-0.003926S.D.dependentvar1.411383

S.Eofregression1.414151Akaikeinfocriterion3.593277

Sumsquaredresid57.99490Schwarzcriterion3.685792

Loglikelihood-53.69580F-statistic0.882675

Durbin-Watsonstat0.050040Prob(F-statistic)0.355230

a—20

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-17293350.244349-7.0773070.0000

LOG(X1)0.5614220.1170304.7972650.0000

LOG(X2)0.5000980.1267943.9441840.0005

R-squared0.987448Meandependentvar8.423946

AdjustedR-squared0.986552S.D.dependentvar1.411383

S.Eofregression0.163674Akaikeinfocriterion-0690118

Sumsquaredresid0.750095Schwarzcriterion-0.551345

Loglikelihood13.69682F-statistic1101.381

Durbin-Watsonstat0.531997Prob(F-statistic)0000000

圖--21

由圖17和圖21可求F值：

(0.989-0.987)/1

rc=------------=3.004

(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5的形式。這樣也有道理，

由于在方程5中，1。g(X3)的P值也不是很大。

4最終模型

通過以上各種檢查,并通過序列相關(guān)和多重共線性的修正，最終把影響中國(guó)稅收

收入(Y)的模型確立下來，

log(y)=—6.804+0.447唾國(guó))+0.635叫卜)+1?095年伍)

4.1模型經(jīng)濟(jì)分析

國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)稅收收入是正相關(guān)的。這表白，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值會(huì)帶來稅收的

增長(zhǎng)。這很容易理解，由于經(jīng)濟(jì)是收入的來源，只有提高產(chǎn)出，才有也許提高稅

收,這是主線因素。財(cái)政對(duì)稅收的影響是顯著正相關(guān)的,這說明國(guó)家財(cái)政支出增長(zhǎng),

稅收也會(huì)增長(zhǎng)。并且其系數(shù)為0.635,高于國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的影響力。究其原應(yīng)

應(yīng)當(dāng)是：國(guó)家為了拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，經(jīng)常實(shí)行擴(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長(zhǎng),進(jìn)而提高了稅收總收入。零售商品物價(jià)

指數(shù)對(duì)稅收收入是顯著正相關(guān)的。這很明顯，物價(jià)指數(shù)升高，意味著物價(jià)上漲,

物價(jià)上漲各個(gè)銷售商的收入總額也就會(huì)變大，這樣需要繳納的各項(xiàng)稅賦也就變

大，從而，國(guó)家的稅收收入就會(huì)明顯地提高。

5結(jié)論與對(duì)策分析

稅收作為社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，必然隨著社會(huì)的發(fā)展而

擴(kuò)大。稅收是國(guó)家參與一部分社會(huì)產(chǎn)品或國(guó)民收入分派與再分派所進(jìn)行的經(jīng)濟(jì)活

動(dòng)，因此稅收從一定限度上決定