计量经济学论文-我国税收收入影响因素的实证研究

计量经济学 论文 政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载 -我国税收收入影响因素的实证研究 《计量经济学》期末论文 我国税收收入影响因素的实证研究 姓名:郭瑞 班级:2010国际经济与贸易1班 学号:1002013023 时间:2012年12月16日 计量经济学论文 摘要:税收是我们国财政收入的基本因素，也影响着我国经济的发展。本文通过查阅相关文献以及搜索相关的网站信息对 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 我国税收收入影响因素进行一系列的文献综述，并通过Eviews计量经济学软件对税收收入的影响因素包括选取国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数进行分析，得出相关结论并对我国财政收入方面给出一些建议。 关键词:税收收入、国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数、计量分析 1 计量经济学论文 2 计量经济学论文 目录 引言---------------------------------------------------------------- 5 一、理论综述-------------------------------------------------------- 6 (一)文献综述 -------------------------------------------------- 6 1.国内生产总值对税收收入的影响 ------------------------------ 6 2.财政收入对税收收入的影响 ---------------------------------- 6 (二)现状分析 -------------------------------------------------- 6 二、实证分析-------------------------------------------------------- 7 (一)变量选取 -------------------------------------------------- 7 (二)数据取得 -------------------------------------------------- 7 (三)模型的建立与构造 ------------------------------------------ 8 (四)模型检验 ------------------------------------------------- 10 1.经济意义检验 --------------------------------------------- 10 2.统计检验 ------------------------------------------------- 10 3.计量检验 ------------------------------------------------- 10 (1)多重线性检验--------------------------------------- 10 (2)邹氏检验------------------------------------------- 15 (3)异方差检验----------------------------------------- 16 (4)自相关检验----------------------------------------- 22 (五)模型修正 ------------------------------------------------- 24 三、结论分析及政策建议--------------------------------------------- 24 (一)结论分析 ------------------------------------------------- 24 (二)政策建议 ------------------------------------------------- 25 参考文献----------------------------------------------------------- 26 3 计量经济学论文 4 计量经济学论文 引言 自1985年实行的利改税的税改以来，税收占财政收入的比重逐年上升，90年代已高达96%。而1994年实施的全面税制改革又使得税收收入有了新的变化。税收组织财政收入、调控经济运行和监督经济活动职能的发挥，成为国家非常关心的问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 。 从进入新世纪，我国的经济发展面临着巨大的机遇和挑战。在新经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅猛，全球经济发展一体化日渐深入，中国成功加入WTO。新形势下的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有聚财与调控的功能，因而它在实现经济发展的过程中将发挥非常重要的作用，研究税收收入的影响因素对我国有着重要的意义。 5 计量经济学论文 一、理论综述 ,一,文献综述 高淑红在《我国税收收入的影响因素分析》一文中运用多重共线性检验和加权最小二乘估计法等计量经济学检验 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 对税收收入与其影响因素做了相关计量分析，得出了以下分析结果与结论: 1.国内生产总值对税收收入的影响 国内生产总值与税收收入成正相关。这表明，国内生产总值的增加会带来税收的增加。正如前面所述，经济是税收收入的源泉，税收的增长离不开经济的增长，税收收入受经济发展的影响，而国内生产总值在很大程度上就反映我国的经济的发展状况。 2.财政收入对税收收入的影响 税收收入与财政支出显著的正相关。这表明，随着财政支出的增加，税收收入也会相应的增加，而且，其系数为0.7009，远高于国内生产总值的系数。估计其原因，因为国家跟政府为了拉动经济增长，常常实施加大财政支出力度，从而使经济得到发展，各项税收相应的都有所增加，进而增加了税收的总收入。 ,二,现状分析 我国的社会主义市场经济体制还不完善，各方面运作还需要政府实施一定的宏观职能，职能的有效实施得宜于充足的财政力量，其中税收占很大比重。 1、经济增长仍是税收收入高增长的主要决定因素, 税收收入与经济增长之间有着正的线性相关性。另外,我国税收收入增长具有较大的惯性。 2、我国税收收入增长速度略慢于经济增长速度,税制改革势在必行。另外, 税收是我国财政收入的主要来源, 税收收入大幅度增长,通过财政支出政策的运用,有力支持了经济和社会各项事业的发展。 6 计量经济学论文 二、实证分析 ,一,变量选取 为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的“国家财政收入”中的“各项税收”(简称“税收收入”)作为被解释变量，以反映国家税收的增长;选择“国内生产总值(GDP)”作为经济整体增长水平的代表;选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表;选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。 Y—税收收入(亿元) X1—国内生产总值(亿元) X2—国家财政支出(亿元) —商品零售价格指数(以1980年为基期100) X3 ,二,数据取得 以下数据来源于《中国统计年鉴》，单位均为亿元。 商品零售物价指 国家财政支出 数(上年=100) 税收收入 年 份 国内生产总值 1228.83 1980 4545.624 106 571.7 1138.41 1981 4891.561 102.4 629.89 1229.98 1982 5323.351 101.9 700.02 1409.52 1983 5962.652 101.5 775.59 1701.02 1984 7208.052 102.8 947.35 2004.25 1985 9016.037 108.8 2040.79 2204.91 1986 10275.18 106 2090.73 2262.18 1987 12058.62 107.3 2140.36 2491.21 1988 15042.82 118.5 2390.47 2823.78 1989 16992.32 117.8 2727.4 3083.59 1990 18667.82 102.1 2821.86 3386.62 1991 21781.5 102.9 2990.17 3742.2 1992 26923.48 105.4 3296.91 4642.3 1993 35333.92 113.2 4255.3 7 计量经济学论文 5792.62 1994 48197.86 121.7 5126.88 6823.72 1995 60793.73 114.8 6038.04 7937.55 1996 71176.59 106.1 6909.82 9233.56 1997 78973.03 100.8 8234.04 10798.18 1998 84402.28 97.4 9262.8 13187.67 1999 89677.05 97 10682.58 15886.5 2000 99214.55 98.5 12581.51 18902.58 2001 109655.2 99.2 15301.38 22053.15 2002 120332.7 98.7 17636.45 24649.95 2003 135822.8 99.9059 20017.31 28486.89 2004 159878.3 102.8062 25718 33930.28 2005 183867.9 100.7774 30866 40422.73 2006 210871 101.0282 37636 表1. 1980-2006年我国税收收入相关因素统计表 ,三,模型的建立与构造 在EVIEWS软件中输入数据，观察Y与三个解释变量X1、X2、X3之间的散点图，如图1、图2、图3所示: 240000 200000 160000 120000X1 80000 40000 0 010000200003000040000 Y 图1 8 计量经济学论文 50000 40000 30000 X2 20000 10000 0 010000200003000040000 Y 图2 125 120 115 110X3 105 100 95 010000200003000040000 Y 图3 由以上散点图发现存在较强的线性关系，故此选择建立线性模型。 YXXX,，，，，,,,,,0112233建立模型:、 利用EVIEWS软件对数据进行普通最小二乘回归，得到如图4结果: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 12:50 Sample: 1980 2006 Included observations: 27 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6357.306 2589.143 -2.455371 0.0221 X1 -0.011191 0.014037 -0.797261 0.4335 9 计量经济学论文 X2 0.967082 0.076821 12.58875 0.0000 X3 57.11841 24.00345 2.379592 0.0260 R-squared 0.994954 Mean dependent var 8681.087 Adjusted R-squared 0.994296 S.D. dependent var 9909.343 S.E. of regression 748.4057 Akaike info criterion 16.20972 Sum squared resid 12882553 Schwarz criterion 16.40170 Log likelihood -214.8312 F-statistic 1511.718 Durbin-Watson stat 0.691548 Prob(F-statistic) 0.000000 图4 Y = -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,模型检验 1.经济意义检验 我国税收收入与财政支出及商品零售物价指数呈正相关关系，当国内其他因素不变时，财政支出每增加1单位，我国税收收入增加0.967082单位;当其他因素不变时，商品零售物价指数每增加1单位，我国税收收入增加57.11841单位，两者与税收收入呈正相关符合现实经济意义，但模型中国内生产总值与税收收入呈负相关，不符合现实经济意义。 2.统计检验 由=0.994954 ，=0.994296与1十分接近，说明模型拟合优度很好。F统计量等于1511.718大于5%显著性水平下F(3，23)的临界值3.03，表明模型整体的显著性较高。除X1外，X2与X3的t检验值均大于5%显著性水平下自由度为23的临界值1.711，通过了变量的显著性检验。故还须对模型进行计量经济学检验并作出修正。 3.计量检验 (1)多重线性检验 ?对各解释变量进行多重共线性检验 利用EVIEWS软件得到各变量间相关系数矩阵表: 10 计量经济学论文 X1 X2 X3 X1 1 0.984833 -0.407265 X2 0.984833 1 -0.416781 X3 -0.407265 -0.416781 1 表2. X1、X2、X3相关系数矩阵表 从系数矩阵表中看出，X1与X2之间的相关系数较高，可能存在多重共线性。 ?修正多重共线性 ?.用EVIEWS分别对Y与各解释变量X1、X2、X3做最小二乘回归: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 14:11 Sample: 1980 2006 Included observations: 27 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1143.176 559.4057 -2.043554 0.0517 X1 0.161065 0.006584 24.46369 0.0000 R-squared 0.959902 Mean dependent var 8681.087 Adjusted R-squared 0.958298 S.D. dependent var 9909.343 S.E. of regression 2023.592 Akaike info criterion 18.13432 Sum squared resid 1.02E+08 Schwarz criterion 18.23031 Log likelihood -242.8134 F-statistic 598.4724 Durbin-Watson stat 0.170737 Prob(F-statistic) 0.000000 图5 Y = -1143.176 + 0.161065 * X1 (559.4057) (0.006584) =0.959902 DW=0.170737 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 14:13 Sample: 1980 2006 Included observations: 27 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -292.7317 212.2144 -1.379415 0.1800 11 计量经济学论文 X2 0.892575 0.014340 62.24431 0.0000 R-squared 0.993589 Mean dependent var 8681.087 Adjusted R-squared 0.993332 S.D. dependent var 9909.343 S.E. of regression 809.1614 Akaike info criterion 16.30106 Sum squared resid 16368556 Schwarz criterion 16.39705 Log likelihood -218.0643 F-statistic 3874.355 Durbin-Watson stat 0.501126 Prob(F-statistic) 0.000000 图6 Y = -292.7317 + 0.892575 * X2 (212.2144) (0.014340) =0.993589 DW=0.501126 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 14:14 Sample: 1980 2006 Included observations: 27 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 68011.85 28622.30 2.376184 0.0255 X3 -564.9916 272.0256 -2.076979 0.0482 R-squared 0.147161 Mean dependent var 8681.087 Adjusted R-squared 0.113047 S.D. dependent var 9909.343 S.E. of regression 9332.439 Akaike info criterion 21.19157 Sum squared resid 2.18E+09 Schwarz criterion 21.28756 Log likelihood -284.0862 F-statistic 4.313843 Durbin-Watson stat 0.179687 Prob(F-statistic) 0.048232 图7 Y = 68011.85 + 564.9916 * X3 (28622.30) (272.0256) =0.147161 DW=0.179687 以上3个方程根据经济理论和统计检验得出，财政支出X2是最重要的解释变量(t检验值=62.24431也最大)，从而得出最优简单回归方程Y=f(X2)。 ?.对模型进行逐步回归，在初始模型的基础上加入解释变量X1与X3，得到如下回归结果: 12 计量经济学论文 加入X1， Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 14:32 Sample: 1980 2006 Included observations: 27 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -218.4640 240.3033 -0.909118 0.3723 X1 -0.010515 0.015337 -0.685571 0.4996 X2 0.948978 0.083539 11.35965 0.0000 R-squared 0.993712 Mean dependent var 8681.087 Adjusted R-squared 0.993188 S.D. dependent var 9909.343 S.E. of regression 817.8773 Akaike info criterion 16.35574 Sum squared resid 16054157 Schwarz criterion 16.49972 Log likelihood -217.8025 F-statistic 1896.345 Durbin-Watson stat 0.526704 Prob(F-statistic) 0.000000 图8 Y = -218.4640 + -0.010515 *X1 + 0.948978 * X2 (240.3033) (0.015337) (0.083539) =0.993712 加入X3, Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 14:37 Sample: 1980 2006 Included observations: 27 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6394.656 2568.992 -2.489169 0.0201 X2 0.906950 0.014480 62.63627 0.0000 X3 56.73074 23.81565 2.382078 0.0255 R-squared 0.994815 Mean dependent var 8681.087 Adjusted R-squared 0.994383 S.D. dependent var 9909.343 S.E. of regression 742.7027 Akaike info criterion 16.16291 Sum squared resid 13238574 Schwarz criterion 16.30689 Log likelihood -215.1993 F-statistic 2302.212 Durbin-Watson stat 0.652300 Prob(F-statistic) 0.000000 图9 13 计量经济学论文 Y = -6394.656 + 0.906950 * X2 + 56.73074 * X3 (2568.992) (0.014480) (23.81565) =0.994815 由以上数据构成表格如下: (X1) (X2) (X3) Y=f(X2) -292.7317 0.892575 0.993589 (212.2144) (0.014340) Y=f(X1,X2) -218.4640 -0.010515 0.948978 0.993712 (240.3033) (0.015337) (0.083539) Y=f(X3,X2) -6394.656 0.906950 56.73074 0.994815 (2568.992) (0.014480) (23.81565) Y=f(X1,X2,X3) -6357.306 -0.011191 0.967082 57.11841 0.994954 (2589.143) (0.014037) (0.076821) (24.00345) 表3. 税收收入模型估计 结果分析: 在最优简单回归方程Y=f(X2)中引入X1，值略有提高。虽然X2与X1高度相关，在X1的引入对参数影响不大，的符号不满意，可以是“多余变量”，暂时删除; 模型中引入X3，使值由0.993589提升到0.994815，正号也合理，进行t检验，不显著。从经济理论分析，X3应该是重要变量，虽然X2与X3高度相关，但不影响的显著性和稳定性，因此，可能是“有利变量”，暂时保留; ，=0.994954几乎没有增加，其他两最后在Y=f(X3,X2)的基础上引入X1 个参数系数没有多大影响，可以确定X1是多余变量，应从模型中删除。 得出最后回归模型是: Y = -6394.656 + 0.906950 * X2 + 56.73074 * X3 (2568.992) (0.014480) (23.81565) =0.994815 由于剔除了变量X1，故模型已不存在多重共线性，且各解释变量前得系数均符合经济意义，模型拟合度上升，各变量t检验值上升。在其他因素保持不变的情况下，财政支出每增加1亿元，商品零售物价指数增加1%，税收收入增加57.6377亿元。 14 计量经济学论文 (2)邹氏检验 考虑到1980-2006年时间跨度较大，政府财政支出及商品零售物价指数均发生了较大的变化，有必要对模型进行参数的稳定性检验。 将数据分为1980-1992年和1993-2006年两组分别进行普通最小二乘回归结果如下: 1980-1992年: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 15:47 Sample: 1980 1992 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3271.735 1116.480 -2.930402 0.0150 X2 1.079952 0.070831 15.24695 0.0000 X3 25.77286 10.76505 2.394124 0.0377 R-squared 0.965039 Mean dependent var 1855.634 Adjusted R-squared 0.958047 S.D. dependent var 999.6892 S.E. of regression 204.7616 Akaike info criterion 13.68074 Sum squared resid 419273.0 Schwarz criterion 13.81112 Log likelihood -85.92483 F-statistic 138.0159 Durbin-Watson stat 1.601545 Prob(F-statistic) 0.000000 图10 记此时的残差平方和为RSS1=419273 1993-2006年: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 16:10 Sample: 1993 2006 Included observations: 14 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -10058.02 4408.677 -2.281414 0.0434 X2 0.940959 0.026939 34.92919 0.0000 X3 84.48327 40.02097 2.110975 0.0585 R-squared 0.992858 Mean dependent var 15019.01 Adjusted R-squared 0.991560 S.D. dependent var 10277.24 S.E. of regression 944.1875 Akaike info criterion 16.72594 15 计量经济学论文 Sum squared resid 9806391. Schwarz criterion 16.86288 Log likelihood -114.0816 F-statistic 764.6048 Durbin-Watson stat 0.739942 Prob(F-statistic) 0.000000 图11 记此时的残差平方和为RSS2=9806391 结合首次回归的结果中残差平方和RSSR=13238574，根据邹氏参数稳定性检验的方法构造F统计量: ()/(1)RSSRSSRSSk,,，R12FFknnk,，，,,~(1,22)12()/(22)RSSRSSnnk，，,,1212 = =2.06(1)=3.84,所以随机干扰项存在自相关。又回归系数都显著不为0，表明存在一阶自相关。 ?自相关修正【科克伦—奥克特(迭代法)】 一次迭代得: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/16/12 Time: 19:19 Sample (adjusted): 1981 2006 Included observations: 26 after adjustments Convergence achieved after 11 iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3345.663 2610.491 -1.281622 0.2133 X2 0.956876 0.053004 18.05284 0.0000 X3 22.05079 20.92229 1.053938 0.3033 AR(1) 0.861383 0.159114 5.413635 0.0000 R-squared 0.997405 Mean dependent var 8992.987 Adjusted R-squared 0.997051 S.D. dependent var 9969.515 S.E. of regression 541.3803 Akaike info criterion 15.56676 Sum squared resid 6448038. Schwarz criterion 15.76031 Log likelihood -198.3679 F-statistic 2818.600 23 计量经济学论文 Durbin-Watson stat 1.623261 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .86 图22 可见=0.997405,说明拟合优度很高，且