计量经济学大作业
――关于税收收入影响因素分析
姓名(学号) ：
专业： 国际经济与贸易 修课时间： 任课教师： 成绩： 评语：在收集了相关数据之后，通过建立多元线性回归模型，利
用EVIEWS 软件对模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后得出结论是财政支出和零售商品物价水平对我国税收收入有很大影响。
摘要
一国的经济增长是以其财政收入的增长为前提的，而财政收入的增长又离不开税收。本文采用我国自1992年至2011年的税收收入的主要因素的相关统计数据进行的分析。选取的自变量有国内生产总值，财政支出、商品零售价格指数和城镇居民家庭人均可支配收入。然后，在收集了相关数据之后，通过建立多元线性回归模型，利用EVIEWS 软件对模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后得出结论是财政支出和零售商品物价水平对我国税收收入有很大影响。
关键词：税收收入 国内生产总值 OLS
Abstract
A country's economic growth is the premise of its fiscal revenue growth, and fiscal revenue growth without tax. In this paper our country tax revenue from 1992 to 1992 of the main factors related to statistical data analysis. Selection of the independent variable is gross domestic product (GDP), the fiscal expenditure, commodity retail price index and the per capita disposable income of urban households. And then, after collecting the relevant data, through the establishment of multiple linear regression model, using EVIEWS software to parameter estimation and model test, and modify it. The last conclusion is that fiscal spending and retail commodity price level has a great influence to our country tax revenue. Key words: tax revenue gross domestic product OLS
目录
――关于税收收入影响因素分析 ............................................................ 1 1. 问题的提出 ....................................................................................... 4 2. 模型设定............................................................................................ 4 3．参数估计 ........................................................................................ 6 4．模型的检验及修正 ........................................................................ 6 (一) 经济意义检验: . ..................................................................... 6 （二）统计意义检验 .................................................................... 7 （三）计量经济检验 .................................................................... 8 5. 确定模型.......................................................................................... 11 6. 结语 . ................................................................................................. 11
1. 问题的提出
税收是我国财政收入的基本因素，也影响着我国经济的发展。经济是税收的源泉，经济决定税收，而税收又反作用于经济，这是税收与经济的一般原理。这几年来，中国税收收入的快速增长甚至“超速增长”引起了人们的广泛关注。科学地对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要，对研究我国税收增长规律，制定经济政策有着重要意义。
2. 模型设定
为了具体分析各要素对提高我国税收收入的影响大小，选择能反映我们税收变动情况的“各项税收收入”为被解释变量，选择能影响税收收入的“国内生产总值”、“财政支出”、“ 商品零售价格指数”和“城镇居民家庭人均可支配收入”为解释变量。设定了一下经济学模型:
Y =β0+β1X 1+β2X 2+β3X 3+β4X 4+μ Y = 税收收入（亿元）
X 1= 国内生产总值（亿元）
X 2= 财政支出（亿元） X 3= 商品零售价格指数（亿元）
X 4= 城镇居民家庭人均可支配收入（亿元）
表1 税收收入时间序列表
3．参数估计
利用Eviews 软件，做Y 对、X1、X2、X3、X4的回归，回归结果如下（表2） 表 2
根据表中数据，模型回归分析的结果为:
Y=-2.715236+0.931518X1+0.918078X2+0.338378X3-1.022729 X4 （-3.772956）（3.273111） （17.04939） （2.316850） （-3.362137）
R 2=0.999133 2=0.998902 D.W.= 1.158070 F=4323.437
4．模型的检验及修正 (一) 经济意义检验:
ˆ=0.931518，βˆ=0.918078，βˆ=0.338378， 从上表可以看出，所作的参数估计β123
ˆ＜1，均符合变量参数的确定范围，而β的符号为ˆ＜1,0＜βˆ＜1,0＜β且0＜β4123负，不符合经济意义，但是根据经验，怀疑可能是存在多重共线性，要看多重共线性检验的结果才能确定。
这里与理论分析和经验判断是一致的。
（二）统计意义检验
1、拟合优度检验（R 2检验）
可决系数R 2=0.999133，2=0.998902，这说明所建模型整体上对样本数据拟合很好，即解释变量“国内生产总值（X 1）”、“财政支出(X 2) ”和“零售价格指数（X 3）”被解释变量“各项税收收入（Y ）”的绝大部分差异作了解释。
2、F 检验
ˆ=0，给定显著性水平α=0.05，在F 分布表中查出自由度为ˆ=βˆ=β针对H 0：β123k －1＝3和n －k ＝16的临界值F α（3,16）＝3.24，由表2中得到F ＝4323.437＞F
α
ˆ=βˆ=βˆ=βˆ，说明回归方程显著，（3，17）＝3.24，应拒绝原假设H 0：β0123
即列入模型的解释变量“国内生产总值（X 1）”、“财政支出(X 2) ”和“ 商品零售价格指数（X 3）”联合起来确实对被解释变量“各项税收收入（Y ）”有显著影响
3、t 检验
分别针对H 0：βj ＝0（j ＝0，1，2，3），给定显著性水平α＝0.05，查t 分布表的自由度为n －k ＝16的临界值t α(n -k )＝2.120。由表2中的数据可得，
2
ˆ对应的t 统计量分别为-1.20114、0.506888、17.63061、ˆ、βˆ、βˆ、β与β12032.721708，其绝对值不全大于t α(n -k )＝2.120，这说明在显著水平α＝0.05下，
2
ˆ能拒绝H ：β＝0，也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，ˆ、β只有β0j 23各个解释变量“国内生产总值（X 1）”、“财政支出(X 2) ”和“ 商品零售价格指数（X 3）”分别对被解释变量“各项税收收入（Y ）”不全都有显著影响，这可能是由于多重共线性或自相关性的影响。
（三）计量经济检验
1、多重共线性检验
①用普通最小二乘法估计模型
Y=-2.715236+0.931518X1+0.918078+0.338378X3-1.022729
（-3.772956）（3.273111） （17.04939） （2.316850） （-3.362137） X4
R 2=0.999133 2=0.998902 D.W.= 1.158070 F =4323.437
15)=3.06，故认为税收收入由于R 2较大且接近于1，而且F=4323.437＞F 0. 05(4，与上述变量间总体线性关系显著。
②将变量引入Z=f(x1)由表中数据发现X1，X2，X4之间存在高度相关性。
结果分析：
（1）在最优简单回归方程Z=f（x1）中引入变量x2, 使R ²由0.99530提高到0.996572，进行t 检验，x1不显著。从经济理论分析，x2应该是重要因素，虽然Y 与x2高度相关，但并不影响x1的显著性和稳定性，因此，x1是有利变量暂时给以保留
（2）模型中引入变量x3.R ²有0.996572提高到0.996729，R ²值稍提高。虽然Y
与x3，x2和x3均高度相关，但是x3的引入对参数x1,x2影响不大，x3的符号不满意，可能是“多余变量”，暂时删除。
（3）舍去变量x3，加入变量x4，使R ²由0.996572提高到0.997280，R ²的改进较大，x1x2,x4都显著，从经济意义上是合理的。因此可以认为x2,x4都为有利变量，应该给以保留。
（4）最后引入变量x3,R ²=0.997924几乎没有增加，对其他3个解释变量参数系数没有多大影响，可以确定x3是多余变量，应该从模型中删除。
得到如下结论：
回归模型以Z=f(x1,x2,x4)为最优模型
2方差检验：
将时间定义为1992——2011，然后对Y,C,X2，X4用OLS 法求得下列结果
子样本1：Y =-0006791 + 0.981312X2+0.010906LOGX4 (-0.012869) (52.71154) (0.095810)
R 2=0.998262 RSS 1=0.001963
将时间定义为1992——2011，然后对Y,C, X2，X4用OLS 法求
子样本2：Y=-8.114573 + 0.984184X2+1.755189X3 (-3.149038) (30.5166) (3.027478)
R 2=0.995677 RSS 2=0.006308
计算F 统计量：F =3.213448803
在5%的显著性水平下，自由度为(6,6)的F 分布的临界值为4.28，由
RSS 2/RSS 1=3.213448803
3. 列相关性检验：
D-W 检验
从模型设定来看，没有违背D-W 检验的假设条件，因此可以用D-W 检验模型是否存在自相关。根据以上回归的结果，有D.W.=0.982623，给定的显著性水平α=0.05，查Durbin-Watson 表，n=20,k=3,得d l =1.10，d u =1.54。因为D.W. 统计量为0
那么现在就有一个问题，序列相关是纯序列相关，还是由于模型设定有偏误而导致的虚假序列相关。继续回归函数变化为:
Y=-2.161038 + 1.017938X2+0.415639X3 -0.22312
(-2.609523) (42.15254) (2.536813) (1.546418) R 2=0.998677 2 0.998429 F =4026.750 D.W.=1.118837
这里D.W. 值较高，且Dl
5. 确定模型
Y=-2.161038 + 1.017938X1+0.415639X2 -0.22312x4
由于模型的回归结果，t 统计量以及F 统计量均显著，且不存在计量经济学问题，因此最后定型为此。
X 2 = 财政支出 X3 = 零售商品价格指数 x4= 时间
6. 结语
税收作为社会生产力发展到一定阶段的产物，必然随着社会的发展而扩大。税收是国家参与一部分社会产品或国民收入分配与再分配所进行的经济活动，因此税收从一定程度上决定了国家的健康稳定发展，我国目前正处于经济体制转型期，市场机制还不完善，宏观方面，需要政府进行积极的宏观调控，实现产业结构调整，以及财政支出政策的改进。另外，我国应实行结构性减税，结合推进税制改革，用减税、退税或抵免的方式减轻税收负担，促进企业投资和居民消费，实行积极财政政策，促进国民经济稳健发展，从而对税收形成良性的影响。
参考文献
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计量经济学大作业
――关于税收收入影响因素分析
姓名(学号) ：
专业： 国际经济与贸易 修课时间： 任课教师： 成绩： 评语：在收集了相关数据之后，通过建立多元线性回归模型，利
用EVIEWS 软件对模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后得出结论是财政支出和零售商品物价水平对我国税收收入有很大影响。
摘要
一国的经济增长是以其财政收入的增长为前提的，而财政收入的增长又离不开税收。本文采用我国自1992年至2011年的税收收入的主要因素的相关统计数据进行的分析。选取的自变量有国内生产总值，财政支出、商品零售价格指数和城镇居民家庭人均可支配收入。然后，在收集了相关数据之后，通过建立多元线性回归模型，利用EVIEWS 软件对模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后得出结论是财政支出和零售商品物价水平对我国税收收入有很大影响。
关键词：税收收入 国内生产总值 OLS
Abstract
A country's economic growth is the premise of its fiscal revenue growth, and fiscal revenue growth without tax. In this paper our country tax revenue from 1992 to 1992 of the main factors related to statistical data analysis. Selection of the independent variable is gross domestic product (GDP), the fiscal expenditure, commodity retail price index and the per capita disposable income of urban households. And then, after collecting the relevant data, through the establishment of multiple linear regression model, using EVIEWS software to parameter estimation and model test, and modify it. The last conclusion is that fiscal spending and retail commodity price level has a great influence to our country tax revenue. Key words: tax revenue gross domestic product OLS
目录
――关于税收收入影响因素分析 ............................................................ 1 1. 问题的提出 ....................................................................................... 4 2. 模型设定............................................................................................ 4 3．参数估计 ........................................................................................ 6 4．模型的检验及修正 ........................................................................ 6 (一) 经济意义检验: . ..................................................................... 6 （二）统计意义检验 .................................................................... 7 （三）计量经济检验 .................................................................... 8 5. 确定模型.......................................................................................... 11 6. 结语 . ................................................................................................. 11
1. 问题的提出
税收是我国财政收入的基本因素，也影响着我国经济的发展。经济是税收的源泉，经济决定税收，而税收又反作用于经济，这是税收与经济的一般原理。这几年来，中国税收收入的快速增长甚至“超速增长”引起了人们的广泛关注。科学地对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要，对研究我国税收增长规律，制定经济政策有着重要意义。
2. 模型设定
为了具体分析各要素对提高我国税收收入的影响大小，选择能反映我们税收变动情况的“各项税收收入”为被解释变量，选择能影响税收收入的“国内生产总值”、“财政支出”、“ 商品零售价格指数”和“城镇居民家庭人均可支配收入”为解释变量。设定了一下经济学模型:
Y =β0+β1X 1+β2X 2+β3X 3+β4X 4+μ Y = 税收收入（亿元）
X 1= 国内生产总值（亿元）
X 2= 财政支出（亿元） X 3= 商品零售价格指数（亿元）
X 4= 城镇居民家庭人均可支配收入（亿元）
表1 税收收入时间序列表
3．参数估计
利用Eviews 软件，做Y 对、X1、X2、X3、X4的回归，回归结果如下（表2） 表 2
根据表中数据，模型回归分析的结果为:
Y=-2.715236+0.931518X1+0.918078X2+0.338378X3-1.022729 X4 （-3.772956）（3.273111） （17.04939） （2.316850） （-3.362137）
R 2=0.999133 2=0.998902 D.W.= 1.158070 F=4323.437
4．模型的检验及修正 (一) 经济意义检验:
ˆ=0.931518，βˆ=0.918078，βˆ=0.338378， 从上表可以看出，所作的参数估计β123
ˆ＜1，均符合变量参数的确定范围，而β的符号为ˆ＜1,0＜βˆ＜1,0＜β且0＜β4123负，不符合经济意义，但是根据经验，怀疑可能是存在多重共线性，要看多重共线性检验的结果才能确定。
这里与理论分析和经验判断是一致的。
（二）统计意义检验
1、拟合优度检验（R 2检验）
可决系数R 2=0.999133，2=0.998902，这说明所建模型整体上对样本数据拟合很好，即解释变量“国内生产总值（X 1）”、“财政支出(X 2) ”和“零售价格指数（X 3）”被解释变量“各项税收收入（Y ）”的绝大部分差异作了解释。
2、F 检验
ˆ=0，给定显著性水平α=0.05，在F 分布表中查出自由度为ˆ=βˆ=β针对H 0：β123k －1＝3和n －k ＝16的临界值F α（3,16）＝3.24，由表2中得到F ＝4323.437＞F
α
ˆ=βˆ=βˆ=βˆ，说明回归方程显著，（3，17）＝3.24，应拒绝原假设H 0：β0123
即列入模型的解释变量“国内生产总值（X 1）”、“财政支出(X 2) ”和“ 商品零售价格指数（X 3）”联合起来确实对被解释变量“各项税收收入（Y ）”有显著影响
3、t 检验
分别针对H 0：βj ＝0（j ＝0，1，2，3），给定显著性水平α＝0.05，查t 分布表的自由度为n －k ＝16的临界值t α(n -k )＝2.120。由表2中的数据可得，
2
ˆ对应的t 统计量分别为-1.20114、0.506888、17.63061、ˆ、βˆ、βˆ、β与β12032.721708，其绝对值不全大于t α(n -k )＝2.120，这说明在显著水平α＝0.05下，
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ˆ能拒绝H ：β＝0，也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，ˆ、β只有β0j 23各个解释变量“国内生产总值（X 1）”、“财政支出(X 2) ”和“ 商品零售价格指数（X 3）”分别对被解释变量“各项税收收入（Y ）”不全都有显著影响，这可能是由于多重共线性或自相关性的影响。
（三）计量经济检验
1、多重共线性检验
①用普通最小二乘法估计模型
Y=-2.715236+0.931518X1+0.918078+0.338378X3-1.022729
（-3.772956）（3.273111） （17.04939） （2.316850） （-3.362137） X4
R 2=0.999133 2=0.998902 D.W.= 1.158070 F =4323.437
15)=3.06，故认为税收收入由于R 2较大且接近于1，而且F=4323.437＞F 0. 05(4，与上述变量间总体线性关系显著。
②将变量引入Z=f(x1)由表中数据发现X1，X2，X4之间存在高度相关性。
结果分析：
（1）在最优简单回归方程Z=f（x1）中引入变量x2, 使R ²由0.99530提高到0.996572，进行t 检验，x1不显著。从经济理论分析，x2应该是重要因素，虽然Y 与x2高度相关，但并不影响x1的显著性和稳定性，因此，x1是有利变量暂时给以保留
（2）模型中引入变量x3.R ²有0.996572提高到0.996729，R ²值稍提高。虽然Y
与x3，x2和x3均高度相关，但是x3的引入对参数x1,x2影响不大，x3的符号不满意，可能是“多余变量”，暂时删除。
（3）舍去变量x3，加入变量x4，使R ²由0.996572提高到0.997280，R ²的改进较大，x1x2,x4都显著，从经济意义上是合理的。因此可以认为x2,x4都为有利变量，应该给以保留。
（4）最后引入变量x3,R ²=0.997924几乎没有增加，对其他3个解释变量参数系数没有多大影响，可以确定x3是多余变量，应该从模型中删除。
得到如下结论：
回归模型以Z=f(x1,x2,x4)为最优模型
2方差检验：
将时间定义为1992——2011，然后对Y,C,X2，X4用OLS 法求得下列结果
子样本1：Y =-0006791 + 0.981312X2+0.010906LOGX4 (-0.012869) (52.71154) (0.095810)
R 2=0.998262 RSS 1=0.001963
将时间定义为1992——2011，然后对Y,C, X2，X4用OLS 法求
子样本2：Y=-8.114573 + 0.984184X2+1.755189X3 (-3.149038) (30.5166) (3.027478)
R 2=0.995677 RSS 2=0.006308
计算F 统计量：F =3.213448803
在5%的显著性水平下，自由度为(6,6)的F 分布的临界值为4.28，由
RSS 2/RSS 1=3.213448803
3. 列相关性检验：
D-W 检验
从模型设定来看，没有违背D-W 检验的假设条件，因此可以用D-W 检验模型是否存在自相关。根据以上回归的结果，有D.W.=0.982623，给定的显著性水平α=0.05，查Durbin-Watson 表，n=20,k=3,得d l =1.10，d u =1.54。因为D.W. 统计量为0
那么现在就有一个问题，序列相关是纯序列相关，还是由于模型设定有偏误而导致的虚假序列相关。继续回归函数变化为:
Y=-2.161038 + 1.017938X2+0.415639X3 -0.22312
(-2.609523) (42.15254) (2.536813) (1.546418) R 2=0.998677 2 0.998429 F =4026.750 D.W.=1.118837
这里D.W. 值较高，且Dl
5. 确定模型
Y=-2.161038 + 1.017938X1+0.415639X2 -0.22312x4
由于模型的回归结果，t 统计量以及F 统计量均显著，且不存在计量经济学问题，因此最后定型为此。
X 2 = 财政支出 X3 = 零售商品价格指数 x4= 时间
6. 结语
税收作为社会生产力发展到一定阶段的产物，必然随着社会的发展而扩大。税收是国家参与一部分社会产品或国民收入分配与再分配所进行的经济活动，因此税收从一定程度上决定了国家的健康稳定发展，我国目前正处于经济体制转型期，市场机制还不完善，宏观方面，需要政府进行积极的宏观调控，实现产业结构调整，以及财政支出政策的改进。另外，我国应实行结构性减税，结合推进税制改革，用减税、退税或抵免的方式减轻税收负担，促进企业投资和居民消费，实行积极财政政策，促进国民经济稳健发展，从而对税收形成良性的影响。
参考文献
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