研究税收的影响因素的课题论文

研究税收的影响因素

小组成员：邵申薇，苏佳妮，谭柯青，郑巧巧，汪雅玲

2011年12月28日

目录

一、研究背景及理论基础

二、数据收集及模型建立

三、模型相关检验

四、模型的优化

五、研究结论和最终模型

一、研究背景及理论基础

研究背景

税收是国家在社会经济活动中为提供公共物品和服务的主要收入来源，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。税收是国家集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。我国自改革开放以来税收一直随经济的增长在快速的增长，尤其是进入21世纪以来成高速发展趋势。

理论基础

税收是国家为了实现其职能，以政治权利为基础，按预定标准向经济组织和居民无偿课征而取得的一种财政收入。

税收的影响因素有很多包括一国的经济实力，经济发展水平，劳动者的素质，职工工资总额，财政支出，家庭总收入，生产总值，商品零售价格指数等。职工工资总额，指各单位或组织在一定时期内直接支付给本单位全部职工的劳动报酬总额。

●因素一：职工工资总额，指各单位或组织在一定时期内直接支付

给本单位全部职工的劳动报酬总额。个人所得税的税基就是劳动报酬总额。而个人所得税是税收收入的组成部分。

●因素二：生产总值，生产总值是经济发展的最重要指标，税收与

生产总值的关系集中反映了税收与经济的关系。换言之，经济决定税收，税收促进经济，二者有着直接相关性。因此生产总值对税收收入也有着重要的影响。

●因素三：商品零售价格指数，指反映一定时期内商品零售价格变

动趋势和程度的相对数。税收收入是一定量的货币收入，它是在一定的价格体系下形成的。价格的变动是引起税收收入增减的重要因素。因此从商品零售价格指数的变动可以看出税收收入的变动。

●因素四：财政支出，是指政府为提供公共产品和服务，满足社会

共同需要而进行的财政资金的支付。而财政支出是国家将筹集上来的财政收入进行分配和使用的过程。如果需要的财政支出越多，那么就必须有对应的财政收入予以支持，而税收收入是财政收入的组成部分。因此可以看出财政支出对税收收入有着重要的影响。

二、数据收集及模型建立

数据收集

以《中国统计年鉴2009》为资料来源，使用了2008年各地区的职工工资总额、生产总值、商品零售价格指数、财政支出，对我国各地区税收收入影响因素做分析提供了数据。

模型建立

建立关于我国各地区税收收入的四元线性回归模型: Yi=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μ，其中Yi为税收收入，X1为职工工资总额，X2为地区生产总值，X3为商品零售价格指数，X4为财政支出。

利用Eviews 进行回归分析结果得:

Ŷi=0.642X1+0.009X2+3.14X3+0.108X4-529.081

t (4.369) (0.576) (0.077) (0.694) (-0.122)

R²=0.863 R²=0.841 F=40.767 DW=1.448

三、模型相关检验

经济意义检验

职工工资总额，地区生产总值，商品零售价格指数和财政支出前的系数都大于零，与税收收入为正相关，经济意义检验通过。

F检验

在α=0.05的情况下，Fα(k,n-k-1)=F0.05(4,26)=2.74,因为F=40.767>F0.05(4,26)=2.74,所以在95%的置信水平下，模型整体显著。

拟合优度检验

R²=0.863，说明模型拟合程度不错。

t检验

在α=0.05的情况下，tα/2(n-k-1)=t 0.05/2(26)=2.056，因为t1= 4.369> t 0.05/2(26)=2.056，所以X1对模型有显著影响，即职工工资总额对税收收入有显著影响。

因为t2= 0.576 < t 0.05/2(26)=2.056，所以X2对模型的影响不显著，即地区生产总值对税收收入的影响不显著。

因为t3= 0.077 < t 0.05/2(26)=2.056，所以X3对模型的影响不显著，即商品零售价格指数对税收收入的影响不显著。

因为t4= 0.694 < t 0.05/2(26)=2.056,所以X4对模型的影响不显著，即财政支出对税收收入的影响不显著。

四、模型的优化

多重共线性检验

我们通过相关系数矩阵法得：

由表可知，部分变量之间有明显的线性关系，整个模型的多重共线性比较严重。

根据输出的结果，发现Y和X1回归的拟合优度最高，R²=0.825，所以以Ŷi=0.825X1-130.404为最优的基本归回方程，然后将其余变量逐个加入。

●第一步：加入X2，EViews输出结果：

虽然拟合优度提高到0.8599，但是X2自身的t值为1.271，t2< t

0.05/2(28)=2.048，显著性非常低，无法通过，因此不应该保留。

●第二步：加入X3，EViews输出结果：

虽然拟合优度提高到0.8519，但是X3自身的t值为-0.031，|t3|< t

0.05/2(28)=2.048，显著性非常低，无法通过，因此不应该保留。

●第三步：加入X4，EViews输出结果：

虽然拟合优度提高到0.8606，但是X4自身的t值为1.328，t3< t0.05/2(28)=2.048，显著性非常低，无法通过，因此不应该保留。

结论：

所以应剔除X2、X3、X4只保留X11，最后归回方程为：

Ŷi=0.825X1-130.404

t (12.913) (-1.521)

R²=0.852 R² =0.847 F=166.736 DW=1.422

异方差检验