基于SPSS分析我国财政收入影响因素

基于SPSS分析我国财政收入影响因素
作者：汪婷
来源：《财讯》2019年第01期
摘要：本文以国家统计局年度数据为源，使用1997-2016年财政收入、国内生产总值、税收数据，利用SPSS进行回归分析，建立财政收入影响因素精确模型，分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。

关键词：财政收入;税收;国内生产总值;SPSS分析
一、理论分析
财政收入是一国政府实现政府职能的基本保障，对国民经济的运行及社会的发展起着非凡的作用。

研究财政收入的增长显得尤为重要。

财政收入的主要来源是各项税收收入，此外还有政府其他收入和基金收入等。

同时一个国家的财政收入的规模还受到经济规模等诸多因素的影响。

本文就财政收入的其中两个影响因素进行SPSS分析。

（1）税收。

税收由于具有征收的强制性、无偿性和固定性特点，可以为政府履行其职能提供充足的资金来源。

因此，各国都将其作为政府财政收入的最重要的收入形式和最主要的收入来源。

（2）国内生产总值。

常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

GDP会促进国民收入，从而会提高居民个人收入水平直接影响居民储蓄量，并与财政收入的增长保持一定的同向性。

二、数据与分析
（1）一元线性回归SPSS分析
1.财政收入与国内生产总值的关系研究显然，财政收入是受国内生产总值影响的，从检验上看，二者应该呈线性关系，是一个因变量与一个自变量之间的关系，所以进行一元线性回归分析。

定义两个变量，分别为x：国内生产总值、y：财政收入。

第一，作散点图，观察两个变量的相关性。

可以看出两个变量具有较强的线性关系，可以用一元线性回归来拟合两变量。

第二，一元回归分析。

设y=β0+β1X+u
结果显示R=1.000，说明自变量与因变量之间的相关性很强，调整后R2=0.999，说明自变量x可以解释因变量y的99.9%的差异性。

第三，方差分析。

可以看出，F=19073.511，显著性概率为0.000，即检验假设“H0：β1=0”成立的概率为
0.000，从而拒绝原假设，说明因变量与自变量线性关系非常显著，可以建立线性模型。

a.因变量：财政收入
表中看出，回归分析常数为-10655.744，自变量回归系数为0.233，可以得出回归方程为y=-10655.744+0.233x。

第四，检验。

F检验：F=19073.511>Fα（1，18）=3.01，表明模型线性关系显著，国内生产总值对财政收入有显著影响。

T检验：国内生产总值的T=138.107>Tα/2（18）=1.734，表明国内生产总值对财政收入有显著影响。

对回归分析的解释：斜率系数0.233表明，如果国内生产总值提高1个单位，则财政收入增加0.233个单位。

同时，斜率系数t=138.1，截距系数的绝对值为16.4，两者都是高度显著的。

因此，回归模型是显著的，模型的经济意义比较合理，解释变量也都通过了T检验和F检验，y和x之间呈明显的线性相关关系。

同时从残差分布的直方图和观测量累积概率P-P图可以看出残差分布服从正态性。

2.税收与财政收入的关系研究
具体步骤跟财政收入与国内生产总值的关系研究步骤一样，不再做详细阐述。

回归分析结果为y=-2729.438+1.21x，其中：
R=1.000，R2=0.999，F=14142.67，=1925.20039
a.因变量：财政收入
可见，回归模型是显著的，y和x之间存在显著线性相关关系。

其中，斜率为1.21，表明税收每增加一个单位，财政收入会增加1.21个单位，呈现正相关的线性关系。

同时，斜率系数t=118.923，截距系数的绝对值为3.889，两者都是高度显著的。

因此，回归模型是显著的，
模型的经济意义比较合理，解释变量也都通过了T检验和F检验，y和x之间呈明显的线性相关关系。

（2）多元线性回归SPSS实例分析
从上面分析可以看出，国内生产总值、税收都对财政收入具有显著性影响，存在明显的线性关系。

因此，可以在Y=β0+β1X1+β2X2+u的假定下，对税收、国内生产总值与财政收入的关系进行双因素研究。

分析的主要结果如下：
a.因变量：财政收入
可以得出，双因素分析的回归方程为y=-7405.324+0.136X1+0.502X2。

相关统计指标：
R=1.000，R2=0.999，F=13818.783，=1377.63553。

R2=0.999，接近于1，表明模型对样本数据拟合程度高。

X1的斜率为0.136，表明在其他因素不变的情况下，增加一单位X1，y会增加0.136个单位;X2的斜率为0.502，表明表明在其他因素不变的情况下，增加一单位X2，y会增加0.502个单位。

F检验：F=13818.783>Fα（2，17）=2.64，表明国内生产总值、税收结合起来对财政收入有显著影响。

T检验：国内生产总值的T=4.261>Tα/2（17）=1.74，表明国内生产总值对y有显著影响;税收的T=3.012>Tα/2（17）=1.74，表明税收对y有显著影响。

通过F检验与T检验，各参数值比较明显，所以回归模型是显著的，y与x1、x2之间存在明显的线性相关关系。

三、两种分析的结果比较
在上面的分析中，可以明显看出：
（1）国内生产总值与财政收入分析中，R2=0.999，F=19073.511，=1658.04996
（2）税收与财政收入分析中，R2=0.999，F=14142.67，=1925.20039
（3）双因素国内生产总值、税收与财政收入分析中，R2=0.999，F=13818.783，
=1377.63553
比较三个模型可以比较三个模方程的可决系数和标准偏差的大小，以此判断最优的回归模型方程。

虽然两种分析方法的决定系数R2相等，但是=1377.635531、x2的关系中，双因素分析优于单因素分析。

通过双因素分析的方程可以看出，国内生产总值与税收都是财政收入的重要决定因素。

参考文献
[1]李子奈、叶阿忠：高级应用计量经济学[M].清华大学出版社，2012
[2]達莫达尔N.古扎拉蒂、道恩C.波特：计量经济学精要（原书第4版）[M].机械工业出版社，2010
[3]国家统计局：2017年中国统计年鉴[M].中国统计出版社，2017。