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中国财政收入的影响因素
中国财政收入的影响因素
——中国2010年财政收入影响因素分析
内容摘要:
随着中国市场经济的确立,我国经济得到了规模式发展,财政收入水平也得到了有效提升。
本文根据我国2010年各省财政收入的有关经济数据,从实证的角度对其进行计量分析。
得出:
农业总产值,建筑业总产值,社会消费品零售总额,对我国财政收入都产生着绝对性的影响。
关键词:
市场经济经济体制财政收入工业总产值农业总产值社会消费品零售总额
一、前言
中国自1991年市场经济确立以来,国民经济得到了跨越式的发展,完成了历史性的转变,这一转变无疑是建立在经济体制改革基础上完成的。
经济金融市场超速发展的大潮渗入到中国发展的方方面面,人民的生活水平得到了显著的提高,中国的外资外贸量迅速提升,同样地,我国的财政收入水平也得到了阶梯式提高。
而中国财政收入规模的不断扩大,其影响也是方方面面的,社会保障制度的有效确立,城乡基础设施建设的全面落实,政治体制的不断完善,都离不开坚实有效的财政收入做保障。
因此,能够了解影响中国财政收入的因素,对我国经济的发展和国民生活水平的提高都有着深远的意义。
下图为我国1990-2010年财政收入增长趋势
二、相关理论综述
作为政府行使其职能的可靠保障,财政收入占据着极为重要的地位。
一切政府工作的运行都离不开财政的有效支持。
第一,财政收入是实现国家职能的财力保证。
国家为了实现其职能,必须掌握一定数量的社会产品,而财政收入正是国家掌握资金运行的重要手段,对实现国家职能有重要意义。
第二,财政收入是正确处理和权衡物质利益关系的重要方式。
财政收入的取得不仅仅是个聚集资金的问题,在具体操作过程中,取得多少、采取何种方式,关系到党的方针政策的贯彻落实,涉及到各方面的物质利益关系的处理。
只有在组织财政收入的过程中正确处理各种物质利益关系,才能达到充分调动各方面的积极性,达到优化资源配置,协调分配关系的目的。
第三,财政收入是财政支出的前提。
财政分配是收入预支出的统一过程,财政支出是财政收入的目的,财政收入则是财政支出的前提和保证。
在一般情况下,收入的数量决定着财政支出的规模,收入多财政支出就多。
因此,只有在发展生产力的基础上,积极筹措资金,才有位更多的财政支出创造前提。
因此,对影响财政收入规模的因素进行有效科学的分析具有十分重要的现实意义,而计量工具的应用对其理论分析和结果预测的效果是事半功倍的。
三、模型的设定
(一)、模型变量的选择
本文研究影响财政收入规模的因素及其影响,运用财政学所学知识,着重考虑工业总产值、农业总产值、建筑业总产值、社会消费品零售总额4个变量。
(二)、模型形式的设计
可用如下线性回归模型进行估计:
Yi=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i
Y为财政收入(亿元),
X1i为工业总产值(亿元),
X2i农业总产值(亿元),
X3i为建筑业总产值(亿元),
X4i为社会消费品零售总额(亿元)
四、数据的收集
本文收集了中国2010年各省份有关财政收入方面的经济数据,如下表所示:
(单位:
亿元)
地区
一般预算收入
工业
总产值
农业
总产值
建筑业
总产值
社会消费品
零售总额
地方合计
32602.59
548311.4
30611.07
76807.74164
114830.1
北京
2026.809
11039.13
140.4445
4059.70233
4645.5
天津
821.9916
13083.63
139.6977
1911.47526
2078.7
河北
1067.123
24062.76
1927.778
2525.0461
4991.1
山西
805.8279
9249.98
556.3352
1826.10399
2421.1
内蒙古
850.8588
10699.44
731.902
964.72545
2463
辽宁
1591.22
28152.73
913.4817
3384.64758
5032.4
吉林
487.0943
10026.55
777.4535
1142.84182
2549.2
黑龙江
641.6627
7301.6
1206.79
1342.38563
2928.3
上海
2540.298
24091.26
147.5289
3830.5439
4577.2
江苏
3228.78
73200.03
1948.195
10265.10972
9905.1
浙江
2142.513
41035.29
879.0498
9588.72136
7533.3
安徽
863.9175
13312.59
1289.794
2239.57274
3045.2
福建
932.4282
16762.82
826.2213
2204.12659
3866.7
江西
581.3012
9783.96
729.7223
1323.24277
2142
山东
2198.632
71209.42
3223.987
4579.15384
10658.8
河南
1126.064
27708.15
2833.267
3596.48672
5815.4
湖北
814.8653
15567.02
1511.487
3421.89272
5109.7
湖南
847.6178
13507.64
1596.646
2507.40203
4222.6
广东
3649.811
68275.77
1551.035
3809.2967
12986.6
广西
620.9888
6880.04
1134.978
934.37555
2395.8
海南
178.242
1057.45
307.567
143.94415
463.2
重庆
655.1701
6772.9
522.8407
1915.24948
2147.1
四川
1174.593
18071.68
1806.062
3337.44689
4944.8
贵州
416.4761
3426.69
501.523
523.90692
1075.2
云南
698.2525
5197.45
850.6548
1196.22042
1764.7
西藏
30.0894
51.6
39.05746
94.93204
130
陕西
735.2704
8470.4
823.6
2309.1424
2317.1
甘肃
286.5898
3770.38
587.2679
579.8859
1023.6
青海
87.7381
1080.35
61.30805
204.34189
259.7
宁夏
111.5755
1461.58
146.7825
259.22467
295.4
新疆
388.7848
4001.12
898.6167
786.59408
1041.5
数据来源:
中华人民共和国国家统计局
五、模型的估计与调整
(一)、被解释变量与解释变量之间的散点图
Y与X1的散点图
Y与X2的散点图
Y与X3的散点图
Y与X4的散点图
(二)、用最小二乘法对模型进行回归得到原始回归,结果如下:
从结果可以看出,拟合度较好,但变量X1(工业总产值)对财政收入的影响甚微,且其T统计量不够高,且F统计量也不够好,认为该回归有较强的多重共线性。
下面进行计量经济学检验:
1、多重共线性检验:
(1)、简单相关系数法
X1,X2,X3,X4的简单相关系数如下表所示:
由上表看出,变量X1(工业总产值)与X4(社会消费品零售总额)的简单相关系数为0.956339,它们间存在高度相关性。
(2)、找出最简单的回归形式:
分别作Y与X1,X2,X3,X4间的回归:
·Y=348.1961+0.039774X1……………………①
(3.424898)(10.34712)
R2=0.786863D.W.=1.508394
·Y=589.4850+0.468084X2……………………②
(2.413402)(2.393958)
R2=0.165012D.W.=1.466043
·Y=303.7524+0.301874X3……………………③
(2.116021)(7.158113)
R2=0.638578D.W.=1.9533941
·Y=77.09292+0.263108X4……………………④
(0.729476)(11.95432)
R2=0.831303D.W.=1.202539
可见,财政收入受社会消费品零售总额的影响最大,因此,选④作为初始的回归模型。
(3)、逐步回归法:
将其他解释变量分别导入上述初始回归模型,寻找最佳回归方程(如下表):
C
X4
X1
X2
X3
R2
D.W.
Y=f(X4)
77.09092
0.263108
0.831303
1.202539
t值
0.729476
11.95432
Y=f(X4,X1)
117.6165
0.214311
0.007928
0.833974
1.260099
t值
0.95935
2.818695
0.671098
Y=f(X4,X2)
243.8301
0.344304
-0.473443
0.920945
1.981626
t值
3.07282
16.36273
212.022417
Y=f(X4,X2,X3)
217.6571
0.306624
-0.444593
0.055398
0.929252
2.16841
t值
2.796074
10.46334
-5.38571
1.78052
过程如下:
1.在初始回归模型中引入X1,模型拟合度和D.W.统计量虽都有改善,但变量X4的t统计量明显降低,X1也无法通过t检验,且其判定系数为0.920375:
X1=-5640.407+0.656684X2+1.030442X3+5.433391X4
R2=0.920375D.W.=1.801186
认为X1可以用其他解释变量表示代替,及X1与其他解释变量存在多重共线性;
2.去掉X1,引入X2,拟合优度显著提高,D.W.值也接近于2,且各解释变量的t统计量均有所上升
3.继续引入X3,拟合优度所有提高,各解释变量的t统计量虽然有所下降,但仍通过检验,具有显著性,D.W.值也在2附近
综上,去掉变量X1,拟合结果如下:
Y=217.6571-0.444593X2+0.055398X3+0.306624X4
(2.796074)(-5.38710)(1.78520)(2.796074)
R2=0.929252D.W.=2.168410
2.异方差性检验
由于本模型所选择的数据为截面数据,各省经济发展水平不一且相差较大,在不同样本点上解释变量以外的其他因素的差异较大,从上文所揭示的被解释变量与各解释变量
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