我国地方财政收入影响因素的实证分析

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1、我国地方财政收入影响因素的实证分析  一、问题的提出  改革开放以来,我国的经济经历了日新月异的发展,国家财政收入也节节创出新高。有关数据显示,我国地方财政收入合计从2001年的7803.2999亿到2010年的32602.59亿元。总体来看,我国的地方财政收入发展情况良好,但是,各地区的地方财政收入如何呢?影响地方财政收入的因素又都有哪些呢?各自的影响程度又如何呢?这些都是值得我们研究的问题。  周忠辉提出,影响我国财政收入的因素主要是税收收入和国内生产总值。但是目前还没有学者研究我国各地区财政收入的影响因素,是否同国家财政收入那样,同样主要受税收收入和生产

2、总值的影响?本文将选用税收收入、地区生产总值、就业人数结合相关数据,并运用计量经济学的一些模型和方法,来解释地方财政收入。  二、基本概念及简要论述  地方财政收入是指各地方政府为履行其职能、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。地方财政收入表现为各地区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。地方财政收入是衡量一个地区政府财力的重要指标。地方政府在地区经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量,在很大程度上决定于地方财政收入的充裕状况。税收收入:由于税收具有强制性、无偿性和固定性的特征,可以给地方政府带来充裕的资金,因此

3、,各地方政府都把税收收入作为地方财政收入的最主要的收入形式和收入来源。  地区生产总值:本地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。地区生产总值常被视为衡量一个地区经济发展水平的主要指标,我们认为,地区生产总值的提高会提高居民的收入水平,并促进地区财政收入的增加。  就业人数:一般认为,一个地区就业人数越多,所创造的财富就越多,会间接地影响地方财政的收入,并产生积极效应。  三、模型的建立  本文拟选用地方财政收入为被解释变量,地区税收收入、地方生产总值、就业人数为解释变量,建立多元线性函数,如下:  其中:y代表地区财政收入,x1代表地区税收收入,x2

4、代表地区生产总值,x3代表地区就业人数,参数c1、c2、c3为x1、x2、x3的系数。  本文从《中国统计年鉴2010》中收集了2009年我国内地31个地区的财政收入及税收收入、生产总值、就业人数等四个变量的数据。  四、模型的估计检验与调整  利用Eviews6.0软件对数据及模型进行参数估计,选用OLS估计方法,结果如下所示:  S.E(22.662)(3.985)(4.558)(0.015)  t值(2.700)(23.654)(3.609)(0.038)  (一)经济意义检验  由估计结果可以看出,c1的值为94.254,经济意义为:地区的税收收入每增

5、加100亿元,地方财政收入就要增加92.254亿元;c2的值为16.450,经济意义为:地区生产总值每增加1000亿元,地区财政收入就要增加16.450亿元;c3的值为0.001,经济意义为:地区的就业人数每增加1万人,地区财政收入就要增加10万元。  以上分析表明,税收收入、地区生产总值以及就业人数的相关系数都为正,表明地区财政收入与这三个变量呈现正相关,符合经济事实。因此,我们可以认为,估计结果具有经济意义。  (二)统计检验  1、拟合优度检验。从结果中我们可以得出,拟合优度R-s为0.995,修正拟合优度为0.994,表明解释变量对被解释变量的解释是基

6、本符合经济事实的,解释变量能够很好地解释被解释变量。  2、t检验。查t分布表得,在0.05显著性水平下,自由度为30的t的分布临界值为1.697,tc1=23.654>1.679,tc2=3.609>1.679,tc3=0.038<1.679。可知,税收收入、地区生产总值对地方财政收入的影响较明显,是影响地方财政收入的主要因素,而就业人数对地方财政收入的影响并不显著。  3、F检验。查F分布表得,在0.05显著性水平下,分子自由度为3,分母自由度为27,F的临界值为2.95,而估计结果中,F的值1602.554,明显大于2.95,所以F检验显著,说明估计方程

7、模型的整体检验显著,与经济事实吻合较好。  (三)计量经济学检验  1、异方差。  (1)异方差的检验。通过检验,发现存在异方差。  (2)异方差的修正。剔除样本中的第6个样本(辽宁)和第11个样本(浙江)后,尽管异方差性未得到较好的消除,但是拟合优度提高至0.997,仍然比修正前要好。下面我们改变模型形式,建立如下模型:  变换模型后,异方差现象更加严重,所以我们仍选用之前建立的线性模型。  2、自相关检验。用杜宾-沃森检验法进行自相关检验,步骤如下:  由估计结果知,d值为2.298。样本容量为29,解释变量数为3,查D-W表得出临界值,dl=1.198,

8、du=1.650,因为4-dl=2.8

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