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为了全面反映中国税收增长的全面貌,选择包括中央和地方税的“国家财政收入Y”中的“税收收入”作为被解释变量,以反映国家税收的增长;
选择“国内生产总值(GDP)X1”作为经济整体增长水平的代表;
选择中央和地方“财政支出X2”作为公共财政需求的代表;
选择“商品零售物价指数X3”作为物价水平的代表。
选取1994-2010年为样本区间,数据见表1:
年份
国家税收收入
(亿元)Y
国内生产总值(亿元)X1
财政支出
(亿元)X2
商品零售价格指数(%)X3
1994
5126.88
48197.856
5792.62
121.7
1995
6038.04
60793.729
6823.72
114.8
1996
6909.82
71176.592
7937.55
106.1
1997
8234.04
78973.035
9233.56
100.8
1998
9262.8
84402.28
10798.18
97.4
1999
10682.58
89677.055
13187.67
97
2000
12581.51
99214.554
15886.50
98.5
2001
15301.38
109655.17
18902.58
99.2
2002
17636.45
120332.69
22053.15
98.7
2003
20017.31
135822.76
24649.95
99.9
2004
24165.68
159878.34
28486.89
102.8
2005
28778.54
184937.37
33930.28
2006
34804.35
216314.43
40422.73
101.0
2007
45621.97
265810.31
49781.35
103.8
2008
54223.79
314045.43
62592.66
105.9
2009
59521.59
340902.81
76299.93
98.8
2010
73210.79
397983.15
89874.16
103.1
三.建立多元线性回归模型
(一)模型建立
设国家税收收入(Y)与国内生产总值(X1)、财政支出(X2)、商品零售物价指数(X3)的多元线性回归方程为:
Y=C+β0X1+β1X2+β2X3+μi
(二)模型估计
1.1建立工作文件
首先,双击Eviews程序,进入Eviews主程序。
在菜单项一次点击File\New\Workfile,出现“Workfilecreate”,在“Datafrequency”中悬着数据频率:
Annual(年度数据)Semi-Annual(半年数据)
Quarterly(季度数据)Monthly(月度数据)
Weekly(周数据)Daily(5-dayweek)(5天日数据)
Daily(7-dayweek)(每周7天日数据)Integerdata(整数数据)
在本例中我们选择Annual,并且在起始年份和终止年份输入“1994”和“2010”,如图:
图1:
工作文件的建立
点击“OK”出现“WorkfileUNTITLED”工作框。
在工作框中已有的两个变量中“C”代表截距项;
“resid”代表残差项。
1.2数据的输入
使用输入命令,对组数据进行输入或编辑。
命令格式为data<
序列名1>
<
序列名2>
……<
序列名n>
,如图所示,本例中,在命令窗口中直接输入:
DATAYX1X2X3。
并点击上图组对话框的“Edit+/-”,将数据进行输入。
图2:
输入数据
1.2.1估计参数
在命令窗口中键入:
PLOTY,则可以绘制变量Y的趋势图。
从图中可以看出,1996—2010年间的国家税收收入呈增长趋势。
图3:
1996—2010年间的国家税收收入的变化趋势
1.2.2利用SCAT命令绘制X、Y的相关图
利用Eviews分别绘制国家税收收入与国内生产总值、财政支出、商品零售物价指数的散点图,了解它们的关系。
在命令窗口中依次键入:
SCATX1Y,SCATX2Y,SCATX3Y。
则可以初步观察变量之间的相关程度与相关类型,如下图:
图4:
Y与X1的散点图
图5:
Y与X2的散点图
图6:
Y与X3的散点图
从以上三幅图可以看出Y与X1、X2呈线性关系,但Y与X3不存在线性关系。
为了通过AIC和SC准则来判别商品零售物价指数是否应该作为解释变量,输入Eviews命令:
LSYCX1X2。
得到Y与X1X2的估计结果,如图:
图7:
Y与X1、X2的回归结果
在以上模型中,得:
AIC=16.40480,SC=16.55184
再次输入Eviews命令:
LSYCX1X2X3。
得到Y与X1,X2,X3的估计结果,如图:
图8:
Y与X1、X2、X3的回归结果
在此模型中,得
AIC=15.89294,SC=16.08899
加入X3之后的模型AIC和SC的值均有所减小,由赤池信息准则和施瓦茨准则可知X3应该包含在模型中。
根据上图,模型估计结果为:
Y=—13546.05+0.149X1+0.201X2+82.637X3
se=(2688.994)(0.015)(0.065)(24.478)
t=(—5.038)(9.672)(3.109)(3.376)
=0.999,
=0.999,F=6146.930.
四.模型检验
(一)经济意义检验
模型估计结果说明,在假定其它变量不变的情况下,当年GDP每增长1亿元,税收收入就会增加0.149019亿元;
在假定其它变量不变的情况下,当年财政支出每增长1亿元,税收收入会增长0.200845亿元。
在假定其它变量不变的情况下,当年商品零售物价指数上涨一个百分点,税收收入就会增长82.63712亿元。
国家税收收入与国内生产总值、财政支出、商品零售物价指数均为正相关,这与理论分析和经验判断基本相一致。
(二)统计检验
(1)拟合优度检验:
由图8中数据可以得到,
=0.999,修正的可决系数为
,这说明模型对样本的拟合优度很好。
(2)F检验:
针对
1=2=3=0,给定显著性水平
,在F分布表中查出自由度为3和13的临界值
。
由表eq01中得到F=6146.930由于F=6146.930>
,应拒绝原假设
,说明回归方程显著,即国内生产总值(X1)、财政支出(X2)、商品零售物价指数(X3)等变量联合起来确实对“税收收入”有显著影响。
(3)t检验:
分别针对
:
,给定显著性水平
,查t分布表得自由度为13临界值
由表eq01中数据可得,与
对应的t统计量分别为((9.672),(3.109),(3.376)),其绝对值均大于
,所以均通过了显著性检验。
(三)计量经济检验
1.异方差检验
(1)图形分析检验
①散点图。
在Eviews命令窗口输入:
SCATX1X2X3Y,得到国家税收收入(Y)与国内生产总值(X1)、财政支出(X2)、商品零售物价指数(X3)的散点图,如图:
图9:
Y与X1、X2、X3的散点图
从图中可以看出,离散程度逐步扩大,说明变量之间可能存在递增的异方差性。
②残差图。
在命令窗口输入:
lineresid,得到如图所示的模型残差分布图:
图10:
模型残差分布图
图10显示的回归方程的残差分布有明显的扩大趋势,即表明存在异方差性。
(2)White检验
①建立回归模型:
LSYCX1X2X3,回归结果如图:
图11:
Y与X1,X2,X3的回归结果
②在方程窗口上点击View\ResidualTest\WhiteHeteroskedastcity,即可以得到检验结果。
下图是White检验中nocrossterms的结果。
图12:
WhiteHeteroskedasticityTest结果
从上图中的White检验中我们可以发现P值大于0.05,那么也就意味着该模型不存在异方差。
(3)park检验
A.建立回归模型。
如图11。
B.生成新变量序列:
GENRLNE2=log(RESID^2)
GENRLNX1=log(X1)
GENRLNX2=log(X2)
GENRLNX3=log(X3)
C.建立新残差序列对解释变量的回归模型:
LSLNE2CLNX1LNX2LNX3,回归结果如图:
图13:
新残差序列对解释变量的回归模型
D.从上图所示的回归结果中可以看出,LNX1LNX2LNX3的系数估计值不为0但不能通过显著性检验,即随机误差项的方差与解释变量不是存在较强的相关关系,即认为不存在异方差性。
2.自相关检验
(1)图示法
在窗口中点击Views/Actual,FittedResidualGraph,得到残差图:
图14:
残差图
由图可知,残差的序列图是非循环型的,et频繁改变符号,表明不存在自相关。
(2)DW检验
根据图11估计的结果DW=2.037784,给定显著性a=0.05,查DW表。
因为n=17,解释变量的个数k为3,得下限临界值dL=0.90,上限临界值dU=1.71。
因为DW=2.037784>
dU,表明不存在自相关。
(3)BG检验
在方程窗口中点击Views/ResidualTest/SerialCorrelationLMTest,在空处填写1或2或3等,数字代表着几阶自相关。
如此循环去检验。
下图为2阶时的数据模型。
图15:
2阶时的数据模型
由实验可知,无论是1阶还是2阶或是3阶,该模型的P值都很大,说明该模型不存在自相关。
3.多重共线性检验
(1)验多重共线性
计算各解释变量的相关系数,选择X1、X2、X3的数据,点view/correlations得相关系数矩阵,或在命令窗口中键入:
corX1X2X3
图16:
解释变量的相关系数矩阵
由相关系数矩阵可以看出:
X1、X2的相关系数较高(0.995553),表明很可能存在较严重的多重共线性。
(2)多重共线性的修正
为了消除多重共线性的影响,加入以X1,X3为解释变量,利用Eview软件重新估计模型,再次输入Eview命令:
LSYCX1X3。
得到Y与X1,X3的估计结果,如下图所示:
图17:
LSYCX1X3的结果
得到回归结果为:
Y=-16000.89+0.196709X1+90.07208X3
再次输入Eview命令:
LSYCX2X3。
得到Y与X2,X3的估计结果,如下图所示:
图18:
LSYCX2X3的结果
Y=-5269.742+0.822733X1+55.21075X3
将其结果与前面估计值比较,X2、X3的估计系数值不为负,且F值和R^2的值都无明显变化。
所以不存在多重共线性。
所以此前估计的回归模型即为最优模型:
Y=—13546.05+0.149X1+0.201X2+82.637X3
se=(2688.994)(0.015)(0.065)(24.478)
4.模型经济分析
国内生产总值对税收收入是正相关的。
这表明,国内生产总值会带来税收的增加。
这很容易理解,因为经济是收入的来源,只有提高产出,才有可能提高税收,这是根本原因。
财政对税收的影响是显著正相关的,这说明国家财政支出增加,税收也会增加。
而且其系数为0.635,高于国内生产总值的影响力。
究其原因应该是:
国家为了拉动经济增长,常常实施扩张性的财产政策,从而使经济的到发展,各项税收也就自然而然的有所增加,进而提高了税收总收入。
商品零售物价指数对税收收入是显著正相关的。
这很明显,物价指数升高,意味着物价上涨,物价上涨各个销售商的收入总额也就会变大,这样需要缴纳的各项税赋也就变大,从而,国家的税收收入就会明显地提高。
四.结论与对策分析
通过对比我国的国内生产总值、财政支出和商品零售物价指数增长的状况,我们结合1994年来的相关经济形势对数据特征和关系进行解释和分析,从而探寻它们可能的内在关系,可以得出以下一些结论和建议:
10
R2=0.9979
F=1590.726
DW=1.8056
设显著性水平为0.05,n=14,k=3,dL=0.767,dU=1.779,模型中DW=1.8056>
dU,说明在5%显著性水平下广义差分模型中已无自相关。
同时可见,可决系数、t、F统计量也均达到理想水平。
由差分方程式有:
β0=0.127555/(1—0.25378)=0.1709
由此,得到最终的中国税收收入模型为
lnY=0.1709+0.040669lnX1+0.899513lnX2+0.001346X3
(一)分析结论
由以上的回归数据及相关检验,我们得出了这三个变量与我国税收收入的变动关系。
结论是:
现阶段,我国的国内生产总值、财政支出以及商品零售价格指数确实影响着我国的税收收入。
第一、国内生产总值会带来税收的增加。
经济是收入的来源,只有提高产出,才有可能提高税收。
第二、财政支出对税收的影响是显著正相关的,财政支出增加,税收也会增加。
其原因是国家为了拉动经济增长,实施一些扩张性财政政策,从而使经济得到发展,税收收入也自然而然的增加了。
第三、商品零售价格指数与税收收入是正相关的。
物价指数升高,意味着物价上升,然后各个销售商收入增加,他们需要缴纳的赋税增加,国家的税收收入也就增加了。
(二)对策建议
改革开放以来,随着经济体制的改革的深化和经济的快速增长,中国的财政收入状况发生很大的变化。
我国目前正处于经济体制转型期,市场机制还不完善,要是想要提高中国的税收收入,在其他条件不变的情况下,可以适当的考虑以下方法:
①国内生产总值:
提高国内生产总值,加快经济发展速度。
②财政支出:
保持适当的财政支出。
③商品零售价格指数:
适时调整商品零售价格指数,提高商品零售价格指数有利提高税收收入。
宏观方面,需要政府进行积极的宏观调控,实现产业结构调整,以及财政支出政策的改进。
另外,我国应实行结构性减税,结合推进税制改革,用减税、退税或抵免的方式减轻税收负担,促进企业投资和居民消费,实行积极财政政策,促进国民经济稳健发展,从而对税收形成良性的影响。
于提高税收收入。
参考文献
[1]陶长琪.计量经济学教程.复旦大学出版社.2012
[2]张保法.计量经济学.4版.北京经济科学出版社.2000
[3]刘华伟.我国税收增长及可行性研究.2013-9-28
[4]中华人民共和国国家统计局,
[5]中国知网,
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