浅析我国取消农业税的可行性.docx
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浅析我国取消农业税的可行性
浅析我国取消农业税的可行性
摘要:
对我国目前正在实施的农业税减免制度的可行性,从计量经济学及税收构成角度进行分析。
关键字:
农业税计量经济分析税费改革税收收入
中国几千年的文明起源于农业,农民始终是中国最广大的群体。
这是至今也未改变的。
几千年来,多少代王朝的崛起与衰亡也与农民密不可分。
农民衣食富足、安居乐业则天下太平,当农民被逼的食不裹腹的时候,便到了一个王朝的末日。
时至今日,这种状况仍未改变。
减负的话题也就因此成了一个说了几千年的话题。
新中国成立后,到社会主义市场经济发展的今天,农民从翻身当家作主人到日渐成为社会中的低收入阶层。
一方面,我国的农民负担确实过重,另一方面,减负又不得不被提上中央和各地方政府的议事日程。
从始于2002年的税费改革到目前正在实行的减免农业税政策,在一定程度上减轻了农民负担。
以下将从理论和计量两种角度分别加以分析。
从城乡居民生活状况对比来看,收入是决定性的因素。
不同的收入水平决定了其不同方面的消费支出,且不同的收入水平会导致不同的消费倾向,因此,消费性总支出中几方面支出的此消彼长的相互作用,使得支出中的某项与其他方面的支出之间必然存在一定的联系。
所以,特定项目的支出在受到外界因素影响的同时也会受到内部因素一定程度的作用。
以下将以在一定程度上可以反映生活质量的娱乐教育支出为例,在城镇和农村之间进行对比,选取有代表性的收入、食品支出及衣着支出为解释变量,从计量角度分析。
设定模型为Yi=α+β1X1+β2X2+β3X3+u
其中:
Yi:
家庭平均年娱乐教育支出
X1:
家庭平均年食品支出
X2:
家庭平均年衣着支出
X3:
家庭平均每人全部年收入
以下将就城镇和农村以1985、1990---2002年的数据为基础进行拟合。
一、城镇
通过Eviews进行最小二乘法估计,得以下数据:
(表一)
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/23/04Time:
15:
05
Sample:
114
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
4.242846
14.33262
0.296027
0.7733
X1
-0.288458
0.098010
-2.943131
0.0147
X2
0.013585
0.310761
0.043714
0.9660
X3
0.189396
0.008467
22.36984
0.0000
R-squared
0.997005
Meandependentvar
378.3836
AdjustedR-squared
0.996107
S.D.dependentvar
263.0313
S.E.ofregression
16.41127
Akaikeinfocriterion
8.668770
Sumsquaredresid
2693.299
Schwarzcriterion
8.851358
Loglikelihood
-56.68139
F-statistic
1109.814
Durbin-Watsonstat
2.648817
Prob(F-statistic)
0.000000
根据以上结果,得模型所拟合的表中数据为:
Ŷ=4.242846-0.288458X1+0.013585X2+0.189396X3
(14.33262)(0.098010)(0.310761)(0.008467)
t=(0.296027)(-2.943131)(0.043714)(22.36984)
R2=0.997005F=1109.814df=10
由以上模型可知,在其他解释变量不变的条件下,收入每增加一个单位,城镇居民家庭的年平均娱乐教育支出将平均增加0.189396个单位;在其他解释变量不变的条件下,食品支出每增加一个单位,城镇居民家庭的年平均娱乐教育支出将平均减少0.288458个单位;在其他解释变量不变的条件下,衣着支出每增加一个单位,城镇居民家庭的年平均娱乐教育支出将平均增加0.013585个单位,但该项与经济意义不符。
通过以上经济解释可以看出,收入对于娱乐教育支出的影响作用是较为明显的。
以下将对该模型进行多重共线性、异方差性、自相关性的检验,并对模型进行修正。
1、多重共线性
(1)检验
1综合判断法:
在该模型中,R2=0.997005很大,且F=1109.814显著大于给定显著性水平下的临界值,而变量对应的偏回归系数之t2不显著,则说明该模型存在多重共线性。
2简单相关系数矩阵法:
由食品支出、衣着支出、年平均收入的数据,通过Eviews可得:
由上表数据可知:
三个解释变量间存在严重的多重共线性。
(2)修正(逐步回归法)
首先对食品支出和娱乐教育支出的数据进行拟合:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/23/04Time:
15:
11
Sample:
114
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-194.0713
87.01329
-2.230364
0.0456
X1
0.383024
0.054098
7.080159
0.0000
R-squared
0.806852
Meandependentvar
378.3836
AdjustedR-squared
0.790757
S.D.dependentvar
263.0313
S.E.ofregression
120.3187
Akaikeinfocriterion
12.54973
Sumsquaredresid
173719.1
Schwarzcriterion
12.64102
Loglikelihood
-85.84810
F-statistic
50.12866
Durbin-Watsonstat
0.292283
Prob(F-statistic)
0.000013
根据以上结果,得模型所拟合的表中数据为:
Ŷ=-194.0713+0.383024X1
(87.01329)(0.054098)
t=(-2.230364)(7.080159)
R2=0.806852F=50.12866df=12
由以上报告得,该模型的R2=0.806852较小,拟合的不是很好。
然后对年平均收入和娱乐教育支出的数据进行拟合:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/23/04Time:
15:
12
Sample:
114
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-104.8230
29.89670
-3.506173
0.0043
X3
0.114410
0.006292
18.18203
0.0000
R-squared
0.964972
Meandependentvar
378.3836
AdjustedR-squared
0.962053
S.D.dependentvar
263.0313
S.E.ofregression
51.23825
Akaikeinfocriterion
10.84241
Sumsquaredresid
31504.30
Schwarzcriterion
10.93371
Loglikelihood
-73.89689
F-statistic
330.5861
Durbin-Watsonstat
0.470763
Prob(F-statistic)
0.000000
根据以上结果,得模型所拟合的表中数据为:
Ŷ=-104.8230+0.114410X3(Ⅰ)
(29.89670)(0.006292)
t=(-3.506173)(18.18203)
R2=0.964972F=330.5861df=12
由以上报告得,该模型的R2=0.964972较大,拟合程度较好。
由于X2即衣着支出与模型的实际经济意义是相悖的,且其t值很小,对模型的影响程度很小,故将其剔除。
将X1带入(Ⅰ)式,得如下模型:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/23/04Time:
15:
13
Sample:
114
Includedobservations:
14
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
4.171368
13.57769
0.307222
0.7644
X1
-0.284345
0.026215
-10.84646
0.0000
X3
0.189225
0.007160
26.42669
0.0000
R-squared
0.997005
Meandependentvar
378.3836
AdjustedR-squared
0.996460
S.D.dependentvar
263.0313
S.E.ofregression
15.64903
Akaikeinfocriterion
8.526104
Sumsquaredresid
2693.814
Schwarzcriterion
8.663045
Loglikelihood
-56.68273
F-statistic
1830.841
Durbin-Watsonstat
2.650002
Prob(F-statistic)
0.000000
根据以上结果,得模型所拟合的表中数据为:
Ŷ=4.171368-0.284345X1+0.189225X3
(13.57769)(0.026215)(0.007160)
t=(0.307222)(-10.84646)(26.42669)
R2=0.997005F=1830.841df=11
经过上述逐步回归分析,表明Y对X1、X3的回归模型为最优。
2、异方差检验
①图示法:
如上图所示,方差的波动基本处于同一水平带内,说明不存在异方差。
②Goldfeld-Quandt检验:
将样本排序后分为两部分,分别进行回归估计:
样本1---5:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/23/04Time:
15:
21
Sample:
15
Includedobservations:
5
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
75.35888
106.0052
0.710898
0.6066
X1
-0.838308
0.787118
-1.065035
0.4800
X2
-1.600000
3.814062
-0.419500
0.7471
X3
0.578815
0.650312
0.890057
0.5370
R-squared
0.905468
Meandependentvar
115.4820
AdjustedR-squared
0.621872
S.D.dependentvar
57.11014
S.E.ofregression
35.11825
Akaikeinfocriterion
9.945881
Sumsquaredresid
1233.291
Schwarzcriterion
9.633431
Loglikelihood
-20.86470
F-statistic
3.192806
Durbin-Watsonstat
3.526473
Prob(F-statistic)
0.385213
得如下结果:
Ŷ=75.3588-0.838308X1-1.6X2+0.578815X3
(106.0052)(0.787118)(3.814062)(0.650312)
R2=0.905468Sumsquaredresid=1233.291
样本10—14:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/23/04Time:
15:
23
Sample:
1014
Includedobservations:
5
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-3.831189
206.9996
-0.018508
0.9882
X1
-0.404332
0.289313
-1.397558
0.3954
X2
0.548446
0.633432
0.865833
0.5457
X3
0.183625
0.020116
9.128180
0.0695
R-squared
0.998306
Meandependentvar
656.4320
AdjustedR-squared
0.993224
S.D.dependentvar
172.4575
S.E.ofregression
14.19603
Akaikeinfocriterion
8.134364
Sumsquaredresid
201.5273
Schwarzcriterion
7.821915
Loglikelihood
-16.33591
F-statistic
196.4413
Durbin-Watsonstat
2.530524
Prob(F-statistic)
0.052389
得如下结果:
Ŷ=-3.831189-0.404332X1+0.548446X2+0.183625X3
(206.9996)(0.289313)(0.633432)(0.020116)
R2=0.998306Sumsquaredresid=201.5273
求得统计量F=1233.291/201.5273=6.119722。
查F分布表,给定显著性水平α=0.05,得临界值F0.05(2,2)=19.0。
比较F=6.119722 3、自相关性检验 (1)D--W检验: 根据表一结果,由DW=2.648817,给定显著性水平α=0.05,查Durbin-Watson表,n=14,k’=3,得下限临界值dl=0.767,上限临界值du=1.779。 因为4-du 继续采用图示法进行判断。 (2)图示法: 由图可知,该模型随机误差项不存在一阶自相关。 二、农村 通过Eviews进行最小二乘法估计,得以下数据: (表二) DependentVariable: Y Method: LeastSquares Date: 11/23/04Time: 15: 53 Sample: 114 Includedobservations: 14 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C -6.607845 5.425114 -1.218010 0.2512 X1 -0.021731 0.012054 -1.802859 0.1016 X2 -1.013513 0.240878 -4.207572 0.0018 X3 0.095662 0.005222 18.31996 0.0000 R-squared 0.995650 Meandependentvar 111.3214 AdjustedR-squared 0.994344 S.D.dependentvar 67.96980 S.E.ofregression 5.111585 Akaikeinfocriterion 6.335852 Sumsquaredresid 261.2830 Schwarzcriterion 6.518440 Loglikelihood -40.35097 F-statistic 762.8681 Durbin-Watsonstat 2.701810 Prob(F-statistic) 0.000000 根据以上结果,得模型所拟合的表中数据为: Ŷ=-6.607845-0.021731X1-1.013513X2+0.095662X3 (5.425114)(0.012054)(0.240878)(0.005222) t=(-1.218010)(-1.802859)(-4.207572)(18.31996) R2=0.995650F=762.8681df=10 由以上模型可知,在其他解释变量不变的条件下,收入每增加一个单位,农村居民家庭的年平均娱乐教育支出将平均增加0.095662个单位;在其他解释变量不变的条件下,食品支出每增加一个单位,农村居民家庭的年平均娱乐教育支出将平均减少0.021731个单位;在其他解释变量不变的条件下,衣着支出每增加一个单位,农村居民家庭的年平均娱乐教育支出将平均减少1.013513个单位。 通过以上经济解释可以看出,在消费性支出中,衣着支出对娱乐教育支出的影响较大。 以下将对该模型进行多重共线性、异方差性、自相关性的检验,并对模型进行修正。 1、多重共线性 (1)检验 ①综合判断法: 在该模型中,R2=0.995650很大,且F=762.8681显著大于给定显著性水平下的临界值,而变量对应的偏回归系数之t1不显著,则说明该模型存在多重共线性。 ②简单相关系数矩阵法: 由食品支出、衣着支出、年平均收入的数据,通过Eviews可得: 由上表数据可知: 三个解释变量间存在多重共线性。 (2)修正(逐步回归法) 首先对衣着支出和娱乐教育支出的数据进行拟合: DependentVariable: Y Method: LeastSquares Date: 11/23/04Time: 15: 57 Sample: 114 Includedobservations: 14 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C -66.69704 25.86259 -2.578900 0.0241 X2 2.249940 0.310222 7.252674 0.0000 R-squared 0.814245 Meandependentvar 111.3214 AdjustedR-squared 0.798766 S.D.dependentvar 67.96980 S.E.ofregression 30.49068 Akaikeinfocriterion 9.804283 Sumsquaredresid 11156.18 Schwarzcriterion 9.895577 Loglikelihood -66.62998 F-statistic 52.60128 Durbin-Watsonstat 0.361254 Prob(F-statistic) 0.000010 根据以上结果,得模型所拟合的表中数据为: Ŷ=-66.69704+2.249940X2 (25.86259)(0.310222) t=(-2.578900)(7.252674) R2=0.814245F=52.60128df=12 然后对年平均收入和娱乐教育支出的数据进行拟合: DependentVariable: Y Method: LeastSquares Date: 11/23/04Time: 15: 58 Sample: 114 Includedobservations: 14 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C -33.81579 7.767064 -4.353742 0.0009 X3 0.065777 0.003216 20.45246 0.0000 R-squared 0.972113 Meandependentvar 111.3214 AdjustedR-squared 0.969789 S.D.dependentvar 67.96980 S.E.ofregression 11.81410 Akaikeinfocriterion 7.908027 Sumsquaredresid 1674.874 Schwarzcriterion 7.999321 Loglikelihood -53.35619 F-statistic 418.3029 Durbin-Watsonstat 0.442442 Prob(F-statistic) 0.000000 根据以上结果,得模型所拟合的表中数据为: Ŷ=-33.81579+0.065777X3(Ⅱ) (7.767064)(0.003216) t=(-4.353742)(20.45246) R2=0.972113F=418.3029df=12 将X2带入(Ⅱ)式,得如下模型: DependentVariable: Y Method: LeastSquares Date: 11/23/04Time: 15: 59 Sample: 114 Includedobservations: 14 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C -4.552997 5.821338 -0.782122 0.4507 X2 -1.297958
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