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1、影响财政收入的主要因素摘要：财政收入是一国政府实现政府职能的基本保障，主要有资源配置、收入再分配和宏观经济调控三大职能。财政收入的增长情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步。我国财政收入主要受国民经济发展、预算外资金收入、税收收入等因素的影响。本文针对我国财政收入影响因素建立了计量经济模型，并利用E-views软件对收集到的数据进行相关回归分析，排除简单多元回归模型存在的严重多重共线性等问题，建立财政收入影响因素更精确的模型，分析了影响财政收入主要因素及其影响程度，预测我国财政收入增长趋势。一 问题的提出 据中国之声报道，2010年中国税收收入预计将达到7.7万亿元，加上非税收入，今年财政收
2、入走入“8万亿”时代已成定局。而一旦实现了这个数字，中国将紧随美国之后成为全球第二大财政收入经济体。中国仅用了3年的时间就超越日本，坐上了世界第二的宝座，这一变动将会对全球经济及政治形势产生巨大的影响。据统计19782008年我国财政收入的规模随着经济的不断增长而增长,由1978 年的1132.26亿元到2008年的61330.35亿元,扩大了近50倍。“十一五”期间，中国财政收入从“十五”末年的3万亿元起步，以年均1万亿元的幅度增长，年度增速数倍于同期GDP。同时，“中国税负是否过高”引发了全民关注。为了研究影响中国财政收入增长的主要原因，分析中央财政收入对税收收入的依赖程度，预测中国财政收
3、入未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。影响中国财政收入增长的因素很多，但据分析主要的因素有：经济发展水平。经济发展水平的影响是基础性的。经济发展水平与财政收入是根与叶、源与流的关系。预算外资金收入。预算外收入是指不通过国家预算管理的财政收入。数据显示，1978年，全国预算外收入为347亿元，相当于当年预算内收入的30.6%；而2006年的全国预算外收入总量，已与3.9万亿元的国家财政收入不相上下。预算外收入已成为影响中国财政收入不可或缺的因素。税收收入。税收是社会主义国家参与国民收入分配最主要、最规范的形式,筹集财政收入稳定可靠。中国的税收收入已占到财政收入的95%左右，是财政收入最主要的
4、来源。能源消费总量。未来十年中国能源消费总量将达48亿-53亿吨煤，等于在现有基础上再增加近20亿吨，而从供应端来说，这几乎是不可能的。从能源的角度考虑，中国也必须叫停大量耗费能源的“世界加工厂”模式，这必然对中国经济造成冲击，而由此带来的财政收入的变化问题也值得我们思考。综上所诉，我们可以从以上几个方面，分析各种因素对中国财政税收增长的具体影响。二、 模型设定研究财政收入的影响需要考虑以下几个方面：1、变量的选择研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。大多数相关的研究文献中都把总税收、国内生产总值这两个指标作为影响财政收入的基本因素,还有一些文献中也提出了其他一些变量, 比如其他收入
5、、经济发展水平等。影响财政收入的因素众多复杂, 但是通过研究经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察, 对财政收入影响的因素主要是税收收入。下面我们就以税收收入、能源消费总量、和预算外资金收入作为影响财政收入的主要研究因素。2、数据性质的说明（1） 税收收入：税收收入是指国家依据其政治权力向纳税人强制征收的收入，它是最古老、也是最主要的一种财政收入形式。税收收入包括工商税收、农业税和关税, 还包括从1985 年开始征收的国有企业所得税和集体企业所得税。（2）能源消费总量是一定时期内全国或某地区用于生产、生活所消费的各种能源数量之和，是反映全国或全地区能源消费水平、构成与增长速度的总量指标。（3
6、）预算外资金收入，是财政部门按规定从财政专户核拨给行政单位的预算外资金以及部分经财政部门核准不上缴预算外资金财政专户，直接由行政单位按计划使用的预算外资金。3 影响因素的分析首先，能源消费总量关系到国家能源利用效率的高低，对国家经济的发展和财政收入的增加起到了很大的作用。其次，预算外财政收入赋予政府很大的实际自主权，提升了社会发展的能力，对国家的财政收入有一定的影响。最后，税收收入最为财政收入中最为重要的组成部分，对经济社会运行和资源配置都具有重要的调节作用。从中国统计局网站上可以查询到1993年至2008年的相关数据，对其进行计算整理可得：年份财政收入（Y）/亿元能源消费总量（X1）/亿元预
7、算外财政收入（X2）/亿元税收收入（X3）/亿元19781132.26057144.00347.1100519.280019791146.40058588.00452.8500537.820019801159.93060275.00557.4000571.700019811175.80059447.00601.7000629.890019821212.30062067.00802.7400700.020019831367.00066040.00967.6800775.590019841642.90070904.001188.480947.350019852004.82076682.001530
8、.0302040.79019862122.00080850.001737.3102090.73019872199.40086632.002028.8002140.36019882357.20092997.002360.7702390.47019892664.90096934.002658.8302727.40019902937.10098703.002708.6402821.86019913149.480103783.03243.3002990.17019923483.370109170.03854.9203296.91019934348.950115993.01432.5404255.300
9、19945218.100122737.01862.5305126.88019956242.200131176.02406.5006038.04019967407.990138948.03893.3406909.82019978651.140137798.02826.0008234.04019989875.950132214.03082.2909262.800199911444.08133831.03385.17010682.58200013395.23138553.03826.43012581.51200116386.04143199.04300.00015301.38200218903.64
10、151797.04479.00017636.45200321715.25174990.04566.80020017.31200426396.47203227.04699.18024165.68200531649.29224682.05544.16028778.54200638760.20246270.06407.88034804.35200751321.78265583.06820.32045621.97200861330.35285000.07039.72054219.624.、模型的建立根据19782008年每年的财政收入Y( 亿元) , 能源消费总量X1( 亿元)，预算外资金收入X2(
11、亿元) ,税收收入X3( 亿元) 的统计数据,由E-views软件得到y，x1，x2，x3的线性图，如下：由图可知，y，x1， x3都是逐年增长的，但增长速率有所变动，而x2呈现水平波动，说明变量间不一定是线性关系，可探索将模型设定为以下形式：lnY=0+1lnX1+2X2+3lnX3+U三，模型估计与调整利用Eviews软件对模型进行最小二乘法全回归，结果如下：第一步，进行模型的检验。（一），进行多重共线性的检验方程的修正后的R平方值很高，说明变量对因变量的拟合程度很好，但是应该注意到c，lnx1，x2三者的t值很低（在此选择置信度为0.05），未通过检验，因此怀疑其中存在变量之间的多重共线
12、问题。检测自变量lny，lnx1，x2，lnx3之间的相关系数，判断多重共线性的可能如下图：观察得知：各个解释变量之间的相关系数比较高，进一步怀疑其存在多重共线，需进行进一步修正。（二），进行异方差的检验1，图形法检验通过生成残差平方序列绘制散点图如下：由图可以看出，残差平方对解释变量的散点图主要集中分布在图形的下方，判断模型可能存在异方差。但是否确实存在异方差还需进行进一步的检验。2，White检验：根据估计结果，得到White检验的结果如下：由图可知，nR2=17.7399，由White检验知，在置信度为0.05下，得临界值为18.3070 nR2=17.7399，表明模型不存在异方差。（
13、三），进行自相关检验由原模型的回归结果得，修正后的R2= 0.9765，F = 416.1494，df =31， DW =0.1915，该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为31，、三个解释变量的模型、5%显著水平，查DW 统计表可知，dL=1.229，dU=1.650，模型中DWdL，显然模型中有自相关。这一点也可从残差图中看出，点击EViews方程输出窗口的按钮Resids可得到残差图，如图所示。由图可发现残差波动比较大，连续为正和连续为负，并且由回归结果可知残差项存在一阶自相关问题，需采取补救措施。第二步，通过以上分析，对该模型进行修正，如下：1，进行多重共线性的修正，通过对
14、相关系数观察得知，利用逐步回归法对原模型进行修正，以lnx3为因变量对其他解释变量进行逐步回归，可得如下分析结果，经分析可知，当加入lnx1时，可决系数有所改善，但t检验不显著，且参数为负值不合理，从相关系数也可以看出，lnx1与其他变量高度相关。而加入x2时，t检验显著，且可决系数改善也较大。这说明主要是lnx1引起了多重共线性，予以剔除。2，对修正后的模型再次进行自相关检验由修正后模型的回归结果得，修正后的R2= 0.9765，F = 623.8471，df =31， DW =0.2599，该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为31，、二个解释变量的模型、5%显著水平，查DW
15、统计表可知，dL=1.297，dU=1.570，模型中DWdL，显然模型中有自相关。这一点也可从残差图中看出，点击EViews方程输出窗口的按钮Resids可得到残差图，如图所示。由图可发现残差波动比较大，连续为正和连续为负，并且由回归结果可知残差项存在一阶自相关问题，需采取补救措施。3，进行自相关的修正为解决自相关问题，选用广义差分法。对残差进行回归分析，得到e的残差序列，对其进行滞后一期的自回归，可得回归方程如下： et=0.8290et-1对该模型进行广义差分，得到下图：由于使用了广义差分数据，样本容量减少了1个，为30个。由图得，DW=1.4672，查1%显著水平的DW 统计表可知 dL= 1.0
