我国财政收入的影响因素计量分析

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1、我国财政收入的影响因素计量分析  [摘要]本文利用中国统计年鉴上1990-2010年的时间序列统计数据,对影响我国财政收入的因素进行计量分析。影响我国财政收入的因素很多,比如国内生产总值、居民消费水平、税收收入、就业人数等。经过一系列数据的比较分析,本文认为国内生产总值和居民的消费水平对我国财政收入有着显著影响。本文通过建立数学模型,定量反映国内生产总值和居民消费水平对财政收入的影响,并根据分析结果提出了相关的对策建议。  [关键词]财政收入;国内生产总值;居民消费水平;影响因素;计量分析  doi:10.3969/j.

2、issn.1673-0194.2013.19.023  [中图分类号]F810.41[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2013)19-0038-03  1引言  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筹集的一切资金的总和。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,在很大程度上取决于财政收入的充裕状况。财政收入是国家财政支出的前提,是实现国家职能的财力保证,

3、也是政府正确处理各方面物质利益关系的重要方式。一国的财政收入是政府部门的公共收入,是保证政府行使其公共职能、实施公共政策以及提供公共服务的资金需求。对于一个国家来说,财政收入的稳定是经济发展、人民生活安稳的保障。因此,对其影响因素进行计量分析具有重要的意义。  很多学者曾对财政收入的影响因素做过分析,但是根据文献资料可以发现:一是数据过于陈旧,不能及时反映经济的发展和我国现状,我国近几年经济发展迅速,财政收入的影响因素也日趋复杂,各因素对财政收入的影响程度也有所变化,所以仅以几年前的数据为基础进行分析有一定的局限性,不足

4、以很好地解释现阶段我国财政收入变动情况;二是对影响财政收入的各个因素的定性分析较多,即使有数据的定量分析,也很有限,没有很强的说服力。由此可见,利用最新数据对我国财政收入影响因素进行定量分析,对我国改善财政收入具有很重要的意义。本文利用中国统计年鉴1990-2010年的数据,定量地对影响我国财政收入的因素进行分析,除了国内生产总值,又引入了新的影响因素——居民消费水平。  2选择变量及数据分析  研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。有许多研究文献将总税收收入、国内生产总值这两个指标作为影响财政收入的基本因素,

5、还有一些文献中提出了其他变量,比如从业人员数、固定资产投资额等。影响财政收入的因素多而复杂,考虑到税收收入是财政收入本身的组成部分,故本次研究将税收收入剔除,引入新的变量——居民消费水平。本文从国内生产总值和居民消费水平两个方面进行计量分析。  为此,本文以中国统计年鉴为源,采集区间为1990-2010年,数据真实可靠。下面用CZ表示全国财政收入,GDP表示国内生产总值,S代表居民消费水平,数据见表1。  利用Eviews软件中的散点图进行定性检验,见图1、图2。  可以看出,财政收入与居民消费水平和国内生产总值之间均基

6、本呈线性关系,定性分析通过。  3模型建立与检验  基于定性分析的结果,以国家财政收入为被解释变量,国内生产总值、居民消费水平作为解释变量建立初步线性回归模型:CZ=x1GDP+x2S+x3(x1、x2表示待定系数,x3表示随机误差项),利用Eviews软件,用OLS法回归,得出方程模型为:CZ=16649+178.1GDP-284.3S,见表2。  再对所建立的模型进行相关的统计检验,由于初始模型不能通过自相关检验,因此,需要建立新的方程模型。我们对因变量和自变量分别进行对数运算,并加入新变量——取对数后的国家财政收入

7、滞后一期,建立新的线性回归模型:LNCZ=x1LNGDP+x2LNS+x3LNCZ(-1)+x4(其中x1、x2、x3表示待定系数,x4表示随机误差项),用OLS法回归可得新方程模型为:LNCZ=-1.85+0.63LNGDP+0.48LNS+0.45LNCZ(-1),见表3。  方程模型进行相关的统计检验:Jarque-Bera项的伴随概率为0.76,与显著性水平0.05比较,大于0.05,即模型服从正态分布,正态检验通过;运用Breusch-GodfreySerialCorrelationLMtest,ObsR-sq

8、uared的伴随概率为0.26,与显著性水平0.05比较,大于0.05,表明变量间不存在自相关,自相关检验通过;运用White检验法,ObsR-squared的伴随概率为0.69,与显著性水平0.05比较,大于0.05,表明接受同方差的假设,异方差检验通过。以上3项均通过检验,即表明模型检验通过。  建立的线性回归模

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