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1、影响我国税收收入的因素分析 国生产总值 财政支出 零售商品物价水平班级： 金融4班学号：0： 薛月强摘要: 本文是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国自1993年至2012年的税收收入的主要因素进行实证分析。选取的自变量有国生产总值、财政支出和零售商品物价水平。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。得出结论是国生产总值、财政支出和零售商品物价水平三者均对我国税收收入有很大影响。关键词: 国生产总值 财政支出 零售商品物价水平 税收 计量 思考一、 研究的目的及变量的选取税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发
2、展。取得财政收入的手段有多种多样，如税收、发行货币、发行国债、收费、罚没等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。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。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（用Y表示），选择能影响税收收入的“国生产总值（用X1表示）”、“财政支出(用X2表示)”和“ 商品零售价格指数（用X3表示）”为
3、解释变量。表1为由中国统计年鉴得到的19932012年的有关数据。表1 税收收入模型的时间序列表年份税收收入(Y)(单位：亿元)国生产总值(X1) (单位：亿元)财政支出(X2)(单位：亿元)商品零售价格指数（X3）(单位：%)19932390.47 35333 4642 108.819945070.8481985793102.119955973.7607946824114.819964050.6711777938106.119978225.5789739234100.819989093844021079897.41999103118967713187972000126609921515887
4、98.52001151571096551890399.22002170041203332205398.72003204501358232465099.920042571818493728487102.820053086618293733930100.820063763621631440423101.020074944226581049781103.820085421931404562593105.92009631043406037629998.820107320240151389874103.1201189720473104109248104.9201210060051894212595310
5、2.5资料来源：中国统计年鉴2013；为分析各项税收收入（Y）随国生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）变动的数量的规律性，可以初步建立如下三元对数回归模型：lnY= 0+ 1 lnX1+ 2 lnX2 + 3 X3 + ui确定参数估计值围由经济常识知，因为国生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）的增加均会带动税收收入的增加，所以国生产总值（X1）、财政支出(X2)和商品零售价格指数（X3）与税收收入应为正相关的关系，所以可估计011 ,021, 031。二、参数估计利用Eviews软件，做lnY对lnX1、lnX2、X3的回归，回归结果如下（表2
6、） 表 2Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate:4/26/14 Time: 17:32Sample: 1993 2012Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-0.3340900.278144-1.2011420.2472LNX10.4112020.0613930.5068880.6191LNX20.6107850.05733117.630610.0000X30.0041740.0015342.7217080.0151R-squa
7、red0.998352 Mean dependent var9.095684Adjusted R-squared0.998043 S.D. dependent var0.922533S.E. of regression0.040806 Akaike info criterion-3.383123Sum squared resid0.026642 Schwarz criterion-3.183977Log likelihood37.83123 F-statistic3231.721Durbin-Watson stat0.735725 Prob(F-statistic)0.000000根据表中数据
8、，模型设计的结果为：ln=-0.334090 + 0.411202lnX1 + 0.610785 lnX2 + 0.004174 X3 (0.278144) (0.061393) (0.057331) (0.001534) t=(-1.201142) (0.506888) (17.63061) (2.721708) R2=0.998352 2=0.998043 DW=0.735725 F=3231.721 n=20三、模型检验及修正（一）经济意义检验所估计的参数1 =0.411202，2 = 0.610785，3=0.004174，且011 , 021 , 031 ，符合变量参数中确定的参数围
9、。模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年国生产总值每增长1%，平均来说税收收入会增加0.411%；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1%，平均来说税收收入会增加0.611%；在假定其他变量不变的情况下，当年商品零售价格指数上涨1%，平均来说税收收入会增加0.0042%。这里与理论分析和经验判断相一致（二）统计意义检验1、拟合优度检验（R2检验）可绝系数R2=0.998352，2=0.998043，这说明所建模型整体上对样本数据拟合很好，即解释变量“国生产总值（X1）”、“财政支出(X2)”和“ 商品零售价格指数（X3）”对被解释变量“各项税收收入（Y）”的绝大部分差异作
10、了解释。2、方程总体线性的显著性检验 (F检验)针对H0：1=2= 3 =0，给定显著性水平=0.05，在F分布表中查出自由度为k13和nk16的临界值F（3,16）3.24，由表2中得到F3231.72F（3，17）3.24，应拒绝原假设H0：1=2= 3 =0，说明回归方程显著，即列入模型的解释变量“国生产总值（X1）”、“财政支出(X2)”和“ 商品零售价格指数（X3）”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、变量的显著性检验 (t检验)分别针对H0：j0（j0，1，2，3），给定显著性水平0.05，查t分布表的自由度为nk16的临界值t/2（nk）2.120。由表
11、2中的数据可得，与0、1、2、3对应的t统计量分别为-1.20114、0.506888、17.63061、2.721708，其绝对值不全大于t/2（nk）2.120，这说明在显著水平0.05下，只有2、3能拒绝H0：j0，也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，各个解释变量“国生产总值（X1）”、“财政支出(X2)”和“ 商品零售价格指数（X3）”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）计量经济意义检验1、多重共线性检验（简单相关系数和综合统计检验）让lnY分别对lnX1、lnX2、X3做回归。将lnY与lnX1做回归得到结果如表3
12、： 表 3Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate:4/26/14 Time: 21:13Sample: 1993 2012Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2.4748550.515360-4.8021880.0001LNX11.0446790.04639622.516750.0000R-squared0.965715 Mean dependent var9.095684Adjusted R-squared0.963810 S
13、.D. dependent var0.922533S.E. of regression0.175500 Akaike info criterion-0.547715Sum squared resid0.554405 Schwarz criterion-0.448141Log likelihood7.477146 F-statistic507.0039Durbin-Watson stat0.225214 Prob(F-statistic)0.000000将lnY与lnX2做回归得到结果如表4： 表 4Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 4/26/14 Time: 21:14Sample: 1993 2012Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C0.2002020.1035921.9326100.0692LNX20.9631280.01115986.307130.0000R-squared0.997589 Mean dependent var9.095684Adjusted R-squared0.997455
