影响我国税收收入的因素分析

影响我国税收收入的因素分析——国内生产总值——财政支出——零售商品物价水平班级：金融4班学号：1320姓名：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。

选取的自变量有国内生产总值、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。

得出结论是国内生产总值、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: 国内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“国内生产总值（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）”为解释变量。

表1为由《中国统计年鉴》得到的1993—2012年的有关数据。

表1 税收收入模型的时间序列表资料来源：《中国统计年鉴2013》；为分析各项税收收入（Y）随国内生产总值（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= β0+ β1 lnX1+ β2 lnX2 + β3 X3 + u i确定参数估计值范围由经济常识知，因为国内生产总值（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，所以国内生产总值（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0＜β1＜1 ,0＜β2＜1, 0＜β3＜1。

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）表 2 Dependent Variable: LNY Method: Least SquaresDate:4/26/14 Time: 17:32 Sample: 1993 2012CLNX1LNX2R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic) 根据表中数据，模型设计的结果为：lnY^=+ + lnX2 + X3t=R2= R—2=DW=0.735725 F= n=20 三、模型检验及修正（一）经济意义检验所估计的参数β^1=，β^2= ，β^3=，且0＜β^1＜1 , 0＜β^2＜1 , 0＜β^3＜1 ，符合变量参数中确定的参数范围。

模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年国内生产总值每增长1%，平均来说税收收入会增加%；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%；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%。

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=，R—2=，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（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）”的绝大部分差异作了解释。

2、方程总体线性的显著性检验(F检验)针对H0：β1=β2=β 3=0，给定显著性水平α=，在F分布表中查出自由度为k－1＝3和n－k＝16的临界值Fα（3,16）＝，由表2中得到F＝＞Fα（3，17）＝，应拒绝原假设H0：β1=β2=β 3 =0，说明回归方程显著，即列入模型的解释变量“国内生产总值（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：βj＝0（j＝0，1，2，3），给定显著性水平α＝，查t分布表的自由度为n－k＝16的临界值t（n－k）＝。

由表2中的数据可得，与β^0、β^α/2、β^2、β^3对应的t统计量分别为、、、，其绝对值不全大于tα/2（n－k）＝，这说1明在显著水平α＝下，只有β^2、β^3能拒绝H0：βj＝0，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：表3Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate:4/26/14 Time: 21:13Sample: 1993 2012CR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)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 2012CR-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)将lnY与X3做回归得到结果如表5：表5Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 4/26/14 Time: 21:14Sample: 1993 2013CR-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)将lnY与lnX1、lnX2做回归得到下表6：表6Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 4/26/14 Time: 21:16Sample: 1993 2012CLNX1R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statistic计算各解释变量的相关系数，选择lnX1、lnX2、X3的数据，得到相关系数矩阵如表7：表7变量LNX1 LNX2 X3LNX1LNX2X3由表3、表4和表5可知，lnY与lnX1、lnX2的组合为最优方程，但是lnY 与X3拟合度R-squared＝并不是很高，远小于lnY分别与lnX1、lnX2回归后得出的R-squared，但是由表2知引入X3后R-squared变为这说明引入X3这个解释变量对整体模型有改善作用。

又由表7的相关系数矩阵可以看出，解释变量lnX1、lnX2、X3相关系数不高，可认为模型不存在多重共线性，所以可保留原来的方程，即lnY^=+ + lnX2 + X3这说明，在其他因素不变的情况下，当国民生产总值增加1亿美元，财政支出每增加1亿美元，商品零售价格指数没上升1%，平均说来税收收入将分别增加亿美元、亿美元和亿美元。

2、异方差性检验（怀特检验法）记ẽi为对原始模型进行普通最小二乘回归的到的残差平方项，将其与X1、X2、X3做辅助回归得：White Heteroskedasticity Test:F-statistic ProbabilityObs*R-squared ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresSample: 1993 2012Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CLOG(X1)(LOG(X1))^2LOG(X2)(LOG(X2))^2X3X3^2R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)e i2=0.0726+0.1053lnx1−0.0047(lnx1)^2ln x2+ln x2−x3x32、、、、、、R2=LM=，该值小于5%显著水平下、自由度为6的2分布的相应临界值χ2=，所以接受同方差的原价假设不存在异方差性。