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徐奎
华北理工大学
计量经济学课程论文
题目:
我国财政收入的影响因素分析
学院:
华北理工大学经济学院
专业:
金融学
班级:
12级金融4班
姓名:
学号:
2016年1月1日
一、摘要
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、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有总税收、国内生产总值等。
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Eviews软件对收集到的数据进行相关性检验以及多元线性回归分析,分析了影响财政收入的主要因素及其影响程度,并提出了相关政策建议。
关键词:
财政收入;影响因素;经济模型;相关性;多重共线性
二、建立模型
1、财政收入影响因素的定量分析:
影响财政收入的因素众多复杂,本文从税收收入、财政支出、国内生产总值、外债余额四方面进行分析。
变量说明:
(1)财政收入:
是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而抽泣的一切资金的总和。
财政收入表现为政府部门在一定时期内(一般为一个财政年度)所取得的货币收入。
财政收入是衡量一国政府财力的重要指标,政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量,在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。
财政就是为了满足社会公共需要,弥补市场失灵,以国家为主体参与的社会产品分配活动。
它既是政府的集中性分配活动,又是国家进行宏观调控的重要工具。
(2)税收收入:
税收收入是指国家按照预定标准,向经济组织和居民无偿地征收实物或货币所取得的一种财政收入。
是国家预算资金的重要来源。
在我国的税收收入结构中,流转税和所得税居于主体地位。
具体有以下来源:
增值税、消费税、营业税、企业所得税、个人所得税、外国投资企业和外国企业所得税、城市维护建设税、车船使用税、房产税、资源税、筵席税、印花税等。
(3)国内生产总值:
是指在一定时期内(一个季度或一年),一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现,更可以反映一国的国力与财富。
(4)财政支出:
通常是指国家为实现其各种职能,由财政部门按照预算计划,将国家集中的财政资金向有关部门和方面进行支付的活动,因此也称预算支出。
财政支出与财政收入一起构成财政分配的完整体系,财政支出是财政收入的归宿,它反映了政府政策的选择,体现了政府活动的方向和范围。
所以,它是财政分配活动的重要的环节。
(5)外债余额:
是指国有商业银行总行及其境内外分支机构,向境外的金融机构或其他企业、机构、个人筹借并供境内使用且尚未偿还的,以外国货币承担契约性偿还义务的所有债务总额。
包括外国商业银行(机构〕贷款、出口信贷、发行除股票以外的境外有价证券(含境外外币债券、可转换债券,大额可转让存单和中期票据等)、国际融资租赁、项目融资、非中国居民的存款等。
表一:
1995-2014年财政收入及相关数据
财政收入
(亿元)
税收收入
(亿元)
财政支出
(亿元)
国内生产总值
(亿元)
外债余额
(亿元)
1995
6242.20
6038.04
6823.72
61129.8
1065.9
1996
7407.99
6909.82
7937.55
71572.3
1162.8
1997
8651.14
8234.04
9233.56
79429.5
1309.6
1998
9875.95
9262.80
10798.18
84883.7
1460.4
1999
11444.08
10682.58
13187.67
90187.7
1518.3
2000
13395.23
12581.51
15886.50
99776.3
1457.3
2001
16386.04
15301.38
18902.58
108683.4
2033.0
2002
18903.64
17636.45
22053.15
119765.0
2026.3
2003
21715.25
20017.31
24649.95
135718.9
2193.6
2004
26396.47
24165.68
28486.89
160289.7
2629.9
2005
31649.29
28778.54
33930.28
184575.8
2965.4
2006
38760.20
34804.35
40422.73
217246.6
3385.9
2007
51321.78
45621.97
49781.35
268631.0
3892.2
2008
61330.35
54223.79
62592.66
318736.7
3901.6
2009
61330.35
59521.59
76299.93
345046.4
4286.5
2010
83101.51
73210.79
89874.16
407137.8
5489.4
2011
103874.43
89738.39
109247.79
479576.1
6950.0
2012
117253.52
100614.28
125952.97
532872.1
7369.9
2013
129209.64
110530.70
140212.10
583196.7
8931.7
2014
140349.74
119158.05
151661.54
634043.4
8954.6
数据来源:
中国国家统计局
2、建立模型:
以国家财政收入为被解释变量,税收收入、财政支出、国内生产总值、外债余额作为解释变量建立线性回归模型:
Yt=β0+β1X1t+β2X2t +β3X3t+β4X4t+ui
其中,
Yt—— 财政收入
X1t—— 税收收入
X2t——财政支出
X3t——国内生产总值
X4t—— 外债余额
β0、β1、β2、β3、β4、β5 表示待定系数 ;ui 表示随机误差项
3、回归模型:
利用Eviews软件,录入数据后对数据进行OLS回归,得出如下结果:
表2回归结果
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
3138.017
3491.218
0.898832
0.3829
X1
2.100290
0.523906
4.008905
0.0011
X2
-0.147616
0.157439
-0.937610
0.3633
X3
-0.173236
0.076490
-2.264832
0.0388
X4
1.824934
1.408881
1.295307
0.2148
R-squared
0.999108
Meandependentvar
47929.94
AdjustedR-squared
0.998870
S.D.dependentvar
44083.25
S.E.ofregression
1481.976
Akaikeinfocriterion
17.65246
Sumsquaredresid
32943804
Schwarzcriterion
17.90139
Loglikelihood
-171.5246
Hannan-Quinncriter.
17.70105
F-statistic
4199.239
Durbin-Watsonstat
2.090864
Prob(F-statistic)
0.000000
根据表二中的数据,模型估计的结果为:
(25450.52)(0.161436)(0.062357)(0.030992)(0.360608)
t=(0.898832)(4.008905)(-0.937610)(-2.264832)(1.295307)
R2=0.999108
0.998870F=4199.239DW=2.090864
三、多重共线性的检验和修正:
1、多重共线性检验
由表2可见,该模型R2=0.999108,
0.998870,F=4199.239,明显显著。
但当α=0.05时,tα/2(n-k)=t0.025(20-5)=2.131,不仅X2、X3、X4的t检验不显著,而且X2、X3的符号与预期相反,这表明很可能存在严重的多重共线性。
计算各解释变量的相关系数,得相关系数矩阵如下:
表3相关系数矩阵
变量
X1
X2
X3
X4
X1
1
0.998831
0.999601
0.994362
X2
0.998831
1
0.997977
0.993928
X3
0.999601
0.997977
1
0.992563
X4
0.994362
0.993928
0.992563
1
由表3可知,各解释变量相互之间的相关系数较高,证实确实存在严重多重通过共线性。
2、多重共线性的修正:
采用逐步回归的方法,去检验和解决多重共线性问题。
分别做Y对X1、X2 、X3 、X4 的一元回归,结果如下表:
表4Y对X1回归结果
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1813.255
619.8425
-2.925347
0.0090
X1
1.174529
0.011080
106.0083
0.0000
R-squared
0.998401
Meandependentvar
47929.94
AdjustedR-squared
0.998312
S.D.dependentvar
44083.25
S.E.ofregression
1811.186
Akaikeinfocriterion
17.93599
Sumsquaredresid
59047096
Schwarzcriterion
18.03556
Loglikelihood
-177.3599
Hannan-Quinncriter.
17.95543
F-statistic
11237.76
Durbin-Watsonstat
1.267572
Prob(F-statistic)
0.000000
表5Y对X2回归结果
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-249.8904
945.0294
-0.264426
0.7945
X2
0.928378
0.013602
68.25271
0.0000
R-squared
0.996151
Meandependentvar
47929.94
AdjustedR-squared
0.995937
S.D.dependentvar
44083.25
S.E.ofregression
2809.914
Akaikeinfocriterion
18.81433
Sumsquaredresid
1.42E+08
Schwarzcriterion
18.91391
Loglikelihood
-186.1433
Hannan-Quinncriter.
18.83377
F-statistic
4658.433
Durbin-Watsonstat
1.987064
Prob(F-statistic)
0.000000
表6Y对X3回归结果
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-10646.56
1045.635
-10.18192
0.0000
X3
0.235129
0.003387
69.42984
0.0000
R-squared
0.996280
Meandependentvar
47929.94
AdjustedR-squared
0.996073
S.D.dependentvar
44083.25
S.E.ofregression
2762.453
Akaikeinfocriterion
18.78027
Sumsquaredresid
1.37E+08
Schwarzcriterion
18.87984
Loglikelihood
-185.8027
Hannan-Quinncriter.
18.79970
F-statistic
4820.503
Durbin-Watsonstat
0.830823
Prob(F-statistic)
0.000000
表7Y对X4回归结果
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-14241.63
1658.515
-8.586977
0.0000
X4
17.03697
0.374407
45.50391
0.0000
R-squared
0.991382
Meandependentvar
47929.94
AdjustedR-squared
0.990903
S.D.dependentvar
44083.25
S.E.ofregression
4204.575
Akaikeinfocriterion
19.62037
Sumsquaredresid
3.18E+08
Schwarzcriterion
19.71995
Loglikelihood
-194.2037
Hannan-Quinncriter.
19.63981
F-statistic
2070.606
Durbin-Watsonstat
1.939338
Prob(F-statistic)
0.000000
表8一元回归估计结果
变量
X1
X2
X3
X4
参数估计值
1.174529
0.928378
0.235129
17.03697
T统计量
106.0083
68.25271
69.42984
45.50391
R2
0.998401
0.996151
0.996280
0.991382
0.998312
0.995937
0.996073
0.990903
其中,加入X1 的方程
最大,以X1为基础,顺次加入其他变量逐步回归。
结果如下表:
表8加入新变量的回归结果
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1787.332
701.0289
-2.549584
0.0207
X1
1.153568
0.235783
4.892499
0.0001
X2
0.016606
0.186579
0.089004
0.9301
R-squared
0.998402
Meandependentvar
47929.94
AdjustedR-squared
0.998214
S.D.dependentvar
44083.25
S.E.ofregression
1863.261
Akaikeinfocriterion
18.03552
Sumsquaredresid
59019594
Schwarzcriterion
18.18488
Loglikelihood
-177.3552
Hannan-Quinncriter.
18.06468
F-statistic
5309.195
Durbin-Watsonstat
1.304189
Prob(F-statistic)
0.000000
表9加入新变量的回归结果
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
5614.260
2533.002
2.216445
0.0406
X1
2.152646
0.326701
6.589029
0.0000
X3
-0.196096
0.065472
-2.995109
0.0081
R-squared
0.998953
Meandependentvar
47929.94
AdjustedR-squared
0.998830
S.D.dependentvar
44083.25
S.E.ofregression
1507.848
Akaikeinfocriterion
17.61224
Sumsquaredresid
38651307
Schwarzcriterion
17.76160
Loglikelihood
-173.1224
Hannan-Quinncriter.
17.64139
F-statistic
8111.489
Durbin-Watsonstat
1.892578
Prob(F-statistic)
0.000000
表10加入新变量的回归结果
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-4247.132
1165.199
-3.644985
0.0020
X1
0.954663
0.093184
10.24491
0.0000
X4
3.218649
1.356446
2.372854
0.0297
R-squared
0.998799
Meandependentvar
47929.94
AdjustedR-squared
0.998657
S.D.dependentvar
44083.25
S.E.ofregression
1615.299
Akaikeinfocriterion
17.74991
Sumsquaredresid
44356217
Schwarzcriterion
17.89927
Loglikelihood
-174.4991
Hannan-Quinncriter.
17.77906
F-statistic
7067.130
Durbin-Watsonstat
1.958455
Prob(F-statistic)
0.000000
表11加入新变量的回归估计结果
(一)
变量
X1
X2
X3
X4
X1,X2
1.153568(4.892499)
0.016606
(0.089004)
0.998214
X1,X3
2.152646
(6.589029)
-0.196096
(-2.995109)
0.998830
X1,X4
0.954663(10.24491)
3.218649
(2.372854)
0.998657
经比较,其中加入X4的方程
=0.998657,改进最大,而且各参数的t检验显著,选择保留X4,再加入其他新变量逐步回归,结果如下表:
表12加入新变量X2的回归结果
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-4342.598
1268.579
-3.423198
0.0035
X1
1.000432
0.220502
4.537077
0.0003
X2
-0.038762
0.168161
-0.230506
0.8206
X4
3.264879
1.410211
2.315170
0.0342
R-squared
0.998803
Meandependentvar
47929.94
AdjustedR-squared
0.998578
S.D.dependentvar
44083.25
S.E.ofregression
1662.254
Akaikeinfocriterion
17.84659
Sumsquaredresid
44209406
Schwarzcriterion
18.04574
Loglikelihood
-174.4659
Hannan-Quinncriter.
17.88547
F-statistic
4449.021
Durbin-Watsonstat
1.878334
Prob(F-statistic)
0.000000
表13加入新变量X3的回归结果
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
2522.281
3415.919
0.738390
0.4710
X1
1.803233
0.415674
4.338096
0.0005
X3
-0.151343
0.072563
-2.085680
0.0534
X4
1.847269
1.403348
1.316330
0.2066
R-squared
0.999055
Meandependentvar
47929.94
AdjustedR-squared
0.998878
S.D.dependentvar
44083.25
S.E.ofregression
1476.367
Akaikeinfocriterion
17.60941
Sumsquaredresid
34874559
Schwarzcriterion
17.80856
Loglikeliho
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