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1、分析财政收入的影响因素财政收入是政府实施宏观调控的主要手段，可以有效地调节资源配置，从而促进国家经济的发展，提高人们的生活水平。改革开放以来，随着经济体制的深化和经济的快速增长，我国的财政收入发生了很大的变化，从1989年的2664.9亿元到2008年的61330.35亿元，20年平均每年增长了16.98%。为了研究影响中国财政收入增长的主要原因，分析财政收入的增长规律，预测中国财政收入未来的增长趋势，我们需要建立计量经济模型。影响财政收入增长的因素有很多，主要有：财政支出、居民可支配收入、社会消费品零售总额、进出口总额、年底就业人数。一、模型的建立本模型主要反映的是财政收入与各影响因素的关系
2、。在这里，我们选择“财政收入”作为被解释变量；选择“财政支出”、“城镇居民家庭人均可支配收入”、“农村居民家庭人均可支配收入”、“社会消费品零售总额”、“年底就业人数”、“进出口总额”为模型的解释变量。从中国统计年鉴中收集到以下数据。年份财政收入（亿元）财政支出（亿元）城镇居民家庭人均可支配收入（元）农村居民家庭人均可支配收入（元）社会消费品零售总额(亿元)年底就业人员数（万人）进出口总额（亿元）19892664.902823.781260.70601.507074.20553291116.0019902937.103083.591510.20686.307250.30647495560.10
3、19913149.483386.621700.60708.608245.70654917225.8019923483.373742.202026.60784.009704.80661529119.6019934348.954642.302577.40921.6012462.106680811271.0019945218.105792.623496.201221.0016264.706745520381.9019956242.206823.724283.001577.7020620.006806523499.9019967407.997937.554838.901926.1024774.1068
4、95024133.8019978651.149233.565160.302090.127298.906982026967.2019989875.9510798.185425.102162.0029152.507063726849.70199911444.0813187.675854.022210.3031134.707139429896.20200013395.2315886.506280.002253.4034152.607208539273.20200116386.0418902.586859.602366.4037595.207302542183.60200218903.6422053.
5、157702.802475.6042027.107374051378.20200321715.2524649.958472.202622.2045842.007443270483.50200426396.4728486.899421.602936.4059501.007520095539.10200531649.2933930.2810493.003254.9067176.6075825116921.80200638760.2040422.7311759.503587.0076410.0076400140971.45200751321.7849781.3513785.804140.408921
6、0.0076990166740.19200861330.3562592.6615780.764760.62108488.0077480179921.47设定的多元线性回归模型为Y=0+1X1+2X2+3X3+4X4+5X5+6X6+二、参数估计将上述数据输入Eviews软件中进行参数估计，得到以下结果:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/14/10 Time: 13:12Sample: 1989 2008Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-Statist
7、icProb. C5128.2666249.7270.8205580.4267X11.1778150.1633657.2097050.0000X2-2.4382441.040729-2.3428240.0357X37.0594142.8260452.4979840.0267X4-0.2636800.184393-1.4299900.1763X5-0.0826630.104103-0.7940490.4414X60.1218670.0370993.2849480.0059R-squared0.998280 Mean dependent var17264.08Adjusted R-squared0
8、.997487 S.D. dependent var16847.80S.E. of regression844.6458 Akaike info criterion16.58493Sum squared resid9274545. Schwarz criterion16.93344Log likelihood-158.8493 F-statistic1257.743Durbin-Watson stat1.576982 Prob(F-statistic)0.000000由表中的数据可得模型估计的结果为： (6249.727) (0.163365) (1.040729) (2.826045) (0
9、.184393) (0.104103) (0.037099)t= (0.820558) (7.209705) (-2.342824) (2.497984) (-1.429990) (-0.794049) (3.284948) F=1257.743 df=13三、模型检验1. 经济意义检验 模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年的财政支出每增长1亿元，财政收入增长1.177815亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年的城镇居民家庭人均可支配收入每增长1元，财政收入减少2.438244亿元；在假定其他变量不变的情况下，农村居民家庭人均可支配收入每增长1元，财政收入增长7.059414亿
10、元；在假定其他变量不变的情况下，社会消费品零售总额每增长1亿元，财政收入减少0.263680亿元；在假定其他变量不变的情况下，年底就业人数每增加一万人，财政收入减少0.082663亿元；在假定其他变量不变的情况下，进出口总额每增加1亿元，财政收入增长0.121867亿元。其中，城镇居民家庭人居可支配收入增长，而财政收入却减少，这不符合实际情况。2. 统计检验（1） 拟合优度：由上表数据可得， ，这说明模型对样本的拟合很好。（2） F检验：针对 ：，给定显著性水平=0.05，在F分布表中查处自由度为k-1=6和n-k=13的临界值 .。表中可得，F=1257.743，由于F(6，13)，故拒绝原
11、假设，说明回归方程显著。（3） t检验：分别针对：，给定显著性水平=0.05，查t分布表得自由度为13临界值（13）=2.16，有表中数据可得，与、对应的t统计量分别为0.820558、7.209705、-2.342824、2.497984、-1.429990、-0.794049、3.284948。其中、的绝对值大于（13），而、的绝对值小于（13），这表明模型中可能存在严重的多重共线性。用Eviews计算各解释变量的相关系数，得如下结果：X1X2X3X4X5X6X110.98152498750.95800457640.99331071460.80613814570.9867161533X20
12、.981524987510.99228083020.99383536970.87993774940.9720492719X30.95800457820.992280830210.98020483810.88977585140.9440232153X40.99331071460.99383536970.980204838110.83994744730.9869230033X50.80613814570.87993774940.88977585140.839947447310.7993001124X60.98671615330.9720492710.94402321530.98692300330.
13、79930011241有相关系数矩阵可以看出，各解释变量向吴志坚的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。四、修正多重共线性将数据输入SPSS软件中，得到如下结果：ModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1x1.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).2x5.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).3x6.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100
14、).a Dependent Variable: y结果说明，X2、X3、X4三个变量引起了模型的多重共线性，所以要剔除，留下X1、X5、X6三个变量。将这三个变量的数据输入Eviews中，得到如下回归结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/14/10 Time: 13:39Sample: 1989 2008Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C12021.944490.0442.6774670.0165X10.855437
15、0.07953610.755280.0000X5-0.1924870.067969-2.8319720.0120X60.0562840.0239962.3455730.0322R-squared0.997362 Mean dependent var17264.08Adjusted R-squared0.996867 S.D. dependent var16847.80S.E. of regression943.0464 Akaike info criterion16.71296Sum squared resid14229385 Schwarz criterion16.91211Log like
16、lihood-163.1296 F-statistic2016.068Durbin-Watson stat1.245655 Prob(F-statistic)0.000000最后修正严重多重共线性影响的回归结果为：T= （2.677467）（10.75528） （-2.831972） （2.345573）=0.997362 =0.996867 F=2016.068 DW=1.245655 该模型的=0.997362 =0.996867可决系数很高，F检验值2016.068，明显显著。当=0.05时，所有变量的系数都显著。对样本量为20、3个解释变量的模型、0.05显著水平，查DW表可知，=0.
17、998，=1.676，模型中DW，残差的相关性不能确定。五、游程检验将残差的数据输入SPSS软件中，进行游程检验，得到如下结果：Runs Test VAR00001Test Value(a)181.27Cases = Test Value10Total Cases20Number of Runs6Z-2.068Asymp. Sig. (2-tailed).039a Median其中Z=-2.0680，说明残差存在正自相关。六、自相关问题的处理利用Eviews软件，得到回归方程：=0.324043由上式可知=0.324043，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程：在Eviews软件中，得到其回
18、归结果如下：Dependent Variable: Y-0.324043*Y(-1)Method: Least SquaresDate: 06/14/10 Time: 13:54Sample(adjusted): 1991 2008Included observations: 18 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C21701.098794.1122.4676840.0271X1-0.324043*X1(-1)0.8816970.08194510.759630.0000X5-0.324
19、043*X5(-2)-0.4813090.188958-2.5471750.0232X6-0.324043*X6(-1)0.0634870.0246502.5754910.0220R-squared0.996452 Mean dependent var13807.26Adjusted R-squared0.995691 S.D. dependent var12600.30S.E. of regression827.1017 Akaike info criterion16.46686Sum squared resid9577361. Schwarz criterion16.66472Log li
20、kelihood-144.2018 F-statistic1310.471Durbin-Watson stat2.178678 Prob(F-statistic)0.000000由表可得回归方程：T= （2.467684） （10.75963） （-2.547175） （2.575491）=0.996452 =0.995691 df=16 DW=2.178678对样本量为19、3个解释变量的模型、0.05显著水平，查DW表可知，=0.967，=1.685，模型中DW大于且小于4-，说明广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代。同时，可决系数、t、F统计量也均达到理想水平。经广义差分后样本容量会
21、减少1个，所以为了保证样本数不减少，可以使用普莱斯-温斯腾变换补充第一个观测值。根据和可以得到第一个观测值分别为： , , 将以上数据补充进去之后，得到用Eviews软件得到普莱斯-温斯腾变换的广义差分模型为：T= (2.357404) (10.67320) (-2.436505) (2.559465) F=1361.091 df=16 DW=2.068229由差分方程式有：由此，我们得到最终的中国财政收入的模型为：此模型的经济意义为：在其他条件不变的条件下，财政支出每增长一亿元，当年的财政收入增长0.870777亿元；在其他条件不变的条件下，年底就业人数每增加1万人，当年的财政收入减少0.415163亿元；在其他条件不变的条件下，进出口总额每增加一亿元，当年的财政收入增长0.063369亿元。检验结果表明，我们为增加财政收入应该适当增加财政支出，以刺激财政收入的增加。而就业人数的增加，则会使得生产成本增加，而财政收入就会减少，所以应适当降低就业率。进出口的增加，会使我国的国际贸易繁荣，从而刺激财政增长，所以应该促进进出贸易的发展。