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1、关于税收收入增长的影响因素的实证分析内容摘要: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 1990 年至 2009 年的税收收入的主要因素的相关统计数据进行的实证分析。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 财政支出 商品零售价格指数 城镇居民家庭人均可支配收入 参数估计和检验 思考导论:
2、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。影响税收收入的因素有很多，但据分析主要的因素可能有：从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉，而国内生产总值是反映经济增长的一个重要指标。公共财政的需求，税收收入是财政收入的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能会
3、有一定影响。物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的 GDP 等指标和经营者的收入水平都与物价水平有关。税收政策因素。我国自 1978 年以来经历了两次大的税制改革，一次是 1984-1985 年的国有企业利改税，另一次是 1994 年的全国范围内的新税制改革。税制改革对税收增长速度的影响不是非常大。因此，可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。为了全面反映中国税收增长的全貌，我们选用“国家财政收入“中的各项税收”（即税收收入）作为被解释变量，反映税收的增长；选择“国内生产总值”（即 GDP）作为经济整体增长水平的代表；选择“财政支出”作为公共财政需求的代表；选
4、择“商品零售价格指数”作为物价水平的代表；选择城镇居民家庭人均可支配收入作为税收政策因素的代表。另外，由于财税体制的改革难以量化，而且从数据上看，1985 年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，在此暂不考虑税制改革对税收增长的影响模型设定: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: 43210 XXYY=税收收入（亿元）=国内生产总值（亿元）1X财政支出（亿元）2商品零售价格指数（
5、亿元）3城镇居民家庭人均可支配收入（亿元）4X表 1 是由中国统计年鉴得到的 1990 到 2009 的相关数据表 1 税收收入时间序列表年份税收收入(单位:亿元）国内生产总值（单位:亿元）财政支出（单位:亿元商品零售价格指数（单位:亿元）城镇居民家庭人均可支配收入（单位:亿元）1990 2821.86 18667.8 3083.59 102.1 1510.21991 2990.17 21781.5 3386.62 102.9 1700.61992 3296.91 26923.5 3742.20 105.4 2026.61993 4255.30 35333.9 4642.30 113.2 25
6、77.41994 5126.88 48197.9 5792.62 121.7 3496.21995 6038.04 60793.7 6823.72 114.8 4283.01996 6909.82 71176.6 7937.55 106.1 4838.91997 8234.04 78973.0 9233.56 100.8 5160.31998 9262.80 84402.3 10798.18 97.4 5425.11999 10682.58 89677.1 13187.67 97.0 5854.02000 12581.51 99214.6 15886.50 98.5 6280.02001 15
7、301.38 109655.2 18902.58 99.2 6859.62002 17636.45 120332.7 22053.15 98.7 7702.82003 20017.31 135822.8 24649.95 99.9 8472.22004 24165.68 159878.3 28486.89 102.8 9421.62005 28778.54 184937.4 33930.28 100.8 10493.02006 34804.35 216314.4 40422.73 101.0 11759.52007 45621.97 265810.3 49781.35 103.8 13785.
8、82008 54223.79 314045.4 62592.66 105.9 15780.82009 59521.59 340506.9 76299.93 98.8 17174.7资料来源中国统计年鉴 2010参数估计利用 Eviews 软件，做 对、 、 、 、 的回归，LnY1X2Ln3X4Ln回归结果如下（表 2）表 2Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 12/03/11 Time: 09:08Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient
9、Std. Error t-Statistic Prob. C -2.715236 0.719658 -3.772956 0.0018LOG(X1) 0.931518 0.284597 3.273111 0.0051LOG(X2) 0.918078 0.053848 17.04939 0.0000LOG(X3) 0.338378 0.146051 2.316850 0.0351LOG(X4) -1.022729 0.304190 -3.362137 0.0043R-squared 0.999133 Mean dependent var 9.405915Adjusted R-squared 0.9
10、98902 S.D. dependent var 0.972567S.E. of regression 0.032223 Akaike info criterion -3.819966Sum squared resid 0.015575 Schwarz criterion -3.571033Log likelihood 43.19966 F-statistic 4323.437Durbin-Watson stat 1.158070 Prob(F-statistic) 0.000000根据表中数据，模型回归分析的结果为:-2.715236+0.931518 +0.918078 +0.338378
11、 -1.022729YLn1XLn2XLn3XLn4X（-3.772956）（3.273111） （17.04939） （2.316850） （-3.362137）0.999133 =0.998902 D.W.= 1.158070 F=4323.437 2R2R模型的检验及修正（一） 经济意义检验:从上表可以看出，所作的参数估计 =0.931518， =0.918078， 0.338378，且1230 1,0 1,0 1，均符合变量参数的确定范围， 而 的符号为123 4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
12、的。（二）统计意义检验1、拟合优度检验（ 检验）2R可决系数 0.999133， =0.998902，这说明所建模型整体上对样本数据拟2合很好，即解释变量“国内生产总值（ ） ”、 “财政支出( )”和“零售价格1X2X指数（ ） ”被解释变量“各项税收收入（Y） ”的绝大部分差异作了解释。3X2、F 检验针对H 0： = = =0，给定显著性水平=0.05，在 F分布表中查出自由度123为k13和nk16的临界值F （3,16）3.24，由表2中得到F4323.437F （3，17）3.24，应拒绝原假设H 0： ，说321明回归方程显著，即列入模型的解释变量“国内生产总值（ ） ”、 “财
13、政支X出( )”和“ 商品零售价格指数（ ） ”联合起来确实对被解释变量“各2X3X项税收收入（Y） ”有显著影响3、t 检验分别针对 ： 0（j0，1，2，3） ，给定显著性水平 0.05，查 tH分布表的自由度为 nk16 的临界值 2.120。由表 2 中的数据可得，kn2t与 、 、 、 对应的 t 统计量分别为-01231.20114、0.506888、17.63061、2.721708，其绝对值不全大于2.120，这说明在显著水平 0.05 下，只有 、 能拒绝 ：kn2t 230H0，也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，各个解释变量“国内生j产总值（ ） ”、 “财政支出(
14、)”和“ 商品零售价格指数（ ） ”分别对被1X2X3X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、多重共线性检验用普通最小二乘法估计模型-2.715236+0.931518 +0.918078 +0.338378 -1.022729YLn1XLn2XLn3XLn（-3.772956）（3.273111） （17.04939） （2.316850） （-3.362137）4XLn0.999133 =0.998902 D.W.= 1.158070 =4323.437 2R2RF由于 较大且接近于1，而且F= 4323.437
15、=3.06，故认为税收收1540.，入与上述变量间总体线性关系显著。检验简单相关系数， ， ， ， 的相关系数如1XLn23XLn4下表所示 1XLn2XLn3XLn4XLn1XLn1.000000 0.991794 -0.281105 0.99580520.991794 1.000000 -0.278104 0.9813933-0.281105 -0.278104 1.000000 -0.3076724XLn0.995805 0.981393 -0.307672 1.000000由表中数据发现 ， ， 之间存在高度相关性。1n2XL4n找出最简单的回归形式 让 分别对 、 、 、 做回归如下: LY1234XL将 与 做回归得到结果如表 3：nXDependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 12/03/11 Time: 09:09Sample: 1990 2009Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3.425298 0.499347 -6.859556 0.000
