影响我国各地区税收收入的影响因素分析(未完成).doc
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影响我国各地区税收收入的影响因素分析
一、引言
财政收入是衡量一国政府财力的重要指标,国家在社会活动中提供公共物品和服务,很大程度上需要财政收入的鼎力相助。
财政收入既是国家的集中性分配活动,又是国家进行宏观调控的重要工具。
税收是国家为实现其职能的需要,凭借其政治权利并按照特定的标准,强制、无偿的取得财政收入的一种形式,它是现代国家财政收入最重要的收入形式和最主要的收入来源。
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。
所以,我选定了职工工资总额、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实证分析。
二、预设模型
以上因素对居民消费支出的影响可通过计量经济学模型来分析,预设模型为Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μ,其中Y代表税收收入,X1职工工资总额,X2代表地区生产总值,X3代表商品零售价格指数,X4代表财政支出,由于存在其它不确定因素的影响增添μ随机误差项。
三、数据收集
中国统计局2012年统计年鉴中各地区数据如下:
(单位:
亿元)
地区
税收收入Y
职工工资总额X1
地区生产总值X2
商品零售价格指数X3
财政支出X4
北京
2854.63
2348.18
16251.93
103.2
3245.23
天津
1004.51
792.45
11307.28
104.7
1796.33
河北
1348.51
1206.83
24515.76
105.0
3537.39
山西
872.88
778.72
11237.55
104.9
2363.85
内蒙古
985.69
681.79
14359.88
104.9
2989.21
辽宁
1974.85
1327.05
22226.70
105.0
3905.85
吉林
624.19
540.74
10568.83
104.9
2201.74
黑龙江
741.85
914.45
12582.00
104.5
2794.08
上海
3172.72
1287.01
19195.69
104.1
3914.88
江苏
4124.62
2231.08
49110.27
104.6
6221.72
浙江
2952.01
2745.34
32318.85
105.5
3842.59
安徽
1108.31
980.02
15300.65
105.3
3302.99
福建
1254.31
1524.08
17560.18
104.8
2198.18
江西
777.09
724.27
11702.82
104.8
2534.60
山东
2603.13
2602.05
45361.85
104.7
5002.07
河南
1263.10
1573.23
26931.03
105.7
4248.82
湖北
1067.11
1218.38
19632.26
105.6
3214.74
湖南
915.40
1184.57
19669.56
105.5
3520.76
广东
4548.66
3296.21
53210.28
105.1
6712.40
广西
644.80
699.29
11720.87
106.0
2545.28
海南
295.69
181.08
2522.66
105.4
778.80
重庆
881.07
885.18
10011.37
104.7
2570.24
四川
1537.42
1361.55
21026.68
104.6
4674.92
贵州
518.14
554.44
5701.84
105.5
2249.40
云南
881.95
696.07
8893.12
105.1
2929.60
西藏
45.83
——
605.83
103.7
758.11
陕西
933.84
741.89
12512.30
104.8
2930.81
甘肃
284.04
333.45
5020.37
105.4
1791.24
青海
119.85
125.11
1670.44
105.4
967.47
宁夏
177.13
137.12
2102.21
105.3
705.91
新疆
593.41
692.10
6610.05
105.1
2284.49
表1
四、 模型建立
1、 散点图分析
2、模型预模拟
由被解释变量Y与各变量建的散点图观察可知Y并不是与每个解释变量间都呈明显的线性关系。
运用EViews5.0软件对表1中的数据进行OLS回归分析:
可得到回归结果:
Ŷ=48278.23+0.559X1+0.029X2-461.837X3+0.145X4
(2.7740)(2.200)(1.300)(-2.801)(0.937)
R²=0.884123D.W.=1.551886F=47.6866
从经济学角度看:
X3系数为负不符合经济学意义,但它应该是一定程度上的决定变量,所以暂不排除;
从统计学角度来看:
R²,F值都比较高,X2和X4的t统计量都不显著可能存在多重共线性。
四、 模型检验
1.计量经济学意义检验
⑴多重共线性检验与解决
发现模型存在多重共线性。
接下来运用逐步回归法对模型进行修正:
①将各个解释变量分别加入模型,进行一元回归:
作Y与X1的回归,结果如下:
作Y与X2的回归,结果如下:
作Y与X3的回归,结果如下:
作Y与X4的回归,结果如下:
②依据可决系数最大的原则选取X1作为进入回归模型的第一个解释变量,再依次将其余变量分别代入回归得:
作Y与X1、X2的回归,结果如下
作Y与X1、X3的回归,结果如下
作Y与X1、X4的回归,结果如下
③在满足经济意义和可决系数的条件下选取X4作为进入模型的第二个解释变量,再次进行回归则:
作Y与X1、X4、X2的回归,结果如下
作Y与X1、X4、X3的回归,结果如下
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