计量经济学大作业-------税收与三大产业的关系模型

计量经济学大作业

大作业名称：    税收与三大产业关系模型实证分析                    

学号：   009097    姓名：      胡       专业： 09级税务（2）班 

学号：   009097     姓名：      徐      专业： 09级税务（2）班 

学号：   009097     姓名：     朱      专业： 09级税务（2）班 

选课班级：   A02   任课教师：        修课时间： 2011-2012第二学期                

评语：    本文研究是是税收与三大产业关系模型，试图通过对1991-2010年税收年收入与三大产业年产值的分析，了解税收收入与三大产业间存在的关系。综合运用了OLS分析方法和Eviews软件确立模型、估计参数、模型检验与修正，并进行了预测。经过实证分析发现我国税收收入与第一产业相关关系不明显，与第二、三产业间则存在高度的正相关性。本次课题研究现实意义极强，税收收入是我国履行职能的保障，明确税收与三大产业间的关系有利于及时了解我国税收收入与我国经济发展状况间的关系，保证税收收入的实现。                                                          

江西财经大学2011～2012第1学期课程论文考试评分表

课程名称及代码：计量经济学 03273                       提交时间：2012-6-9

              　　　　　　　　 任课教师：  徐晔        

一、摘要

本文研究的是税收与三大产业的关系模型，通过对1991-2010年税收与三大产业收入的分析，以了解税收与三大产业之间的相互关系，以及各个因素之间的联系。运用Eviews软件和OLS分析法对1991—2010的历史数据进行分析，通过逐步剔除不合适的解释变量和对方程进行一系列的检验，最终找出税收与主要影响要素之间的关系。并通过我国实际经济发展状况和导向运用此关系对以后情况进行预测。 

关键词：税收  三大产业产值  OLS

Abstract

This study is a model of taxation and the relationship of the three major industries, through the analysis of the 1991-2010 annual tax revenue and the three major industry revenue, we can understand the relationship between the tax and the three major industries, as well as the links between the various factors. By using Eviews software and OLS analysis of the 1991-2010 historical data analysis and gradually eliminating inappropriate explanatory variables and the equation of a series of tests, finally we can find out the relationship between the tax and the main impact factors. Through the reality of our country's economic development and policy-oriented use of this relationship ,we can predict the subsequent situation.

Keywords: tax   three major industrial revenue   OLS

二、经济背景

中国的三大产业为：第一产业：农业（包括种植业、林业、牧业和渔业）第二产业：工业（包括采矿业、制造业、电力、煤气及水的生产和供应业、建筑业）第三产业：除上述第一、第二产业以外的其他各业。第三产业包括的行业多、范围广，具体可分为两大部门：（1）流通部门：包括交通运输业、邮电通讯业、商业、饮食业、物资供销业和仓储业。（2）服务部门：包括金融业、保险业、综合技术服务业、和水利服务业、咨询服务业、公路内河（湖）航道护业、居民服务业、公用事业、房地产业、教育文化广播电视和科学研究事业、卫生体育和社会福利事业、国家与党政机关、社会团体、和等。在我国加入世贸组织近一年的时间里，“入世”的正向效应逐渐显现，由“入世 ”而导致的出口快速增长成为我国经济增长的一个强劲动力。国民经济运行已经由主导增长阶段转入到与市场活力共同推动增长的新阶段。今年以来三大产业的增长走势与“入世”的正负影响密切联系。从经济增长的结构上，可以看出“入世”对我国GDP增长的促进作用是十分明显的。今年前三季度 ，以农业为主的第一产业增长了3％，增幅比去年同期提高0．5个百分点；以制造业为主的第二产业增长了10％，提高0．7个百分点；以服务业为主的第三产业增长了6．6％，增幅比去年同期下降了0．4个百分点。今年以来，增长最快的第二产业正是“入世”最大的收益部门；农业积极应对“入世”，同时由于世界粮食减产、进口压力减小而变被动为主动；而服务业发展则因外资进入相对迟缓以及电信、软件、网络等新兴服务业的疲软而显得有些力不从心。为此，关注今年以来我国经济的运行状况和走势，需要密切监测分析“入世”后三大产业的发展变化。

而税收是经济运行的重要手段。经济决定税收，税收反作用于经济。税收作为经济杠杆，通过增税与减免税等手段来影响社会成员的经济利益，引导企业、个人的经济行为，对资源配置和社会经济发展产生影响，从而达到宏观经济运行的目的。运用税收手段，既可以调节宏观经济总量，也可以调节经济结构。我国税收收入增长率在“下降”，而“质量”却在“提高”。财政部税政司发布的“2012年一季度税收收入情况分析”显示，2012年一季度全国税收总收入完成25857.81亿元，比去年同期增加2418.96亿元，增长10.3%.从中可以看出，一季度的税收收入增长速度改变了以往税收收入超GDP较多的增长形势，呈现低速增长的态势。近年来，我国大力发展的高新技术产业、金融业、物流业三大支柱产业，成为纳税大户排行榜上最引人注目的三大集团军。这三大产业名家荟萃，在本届的三大排行表上纷纷崭露头角。因此，税收与三大产业的发展有着密不可分的联系，本文将用计量经济学的有关方法来建立具体模型探究它们之间的具体关系。

三、确定问题

1991-2010年中国税收收入与三大产业数据统计：

单位：亿元

（一）模型估计

进入Eviews软件包，确定时间范围；编辑输入数据；选择估计方程菜单，估计样本回归函数，各项步骤结果如图所示,建立工作文件,输入所获得的数据：(输入命令：data y x1 x2 x3),进行回归分析的结果：（命令：ls y c x1 x2 x3）

估计结果为

     （1.7731）   （-4.6973）  （2.4552）  （4.6580）

9985       3588.752    

括号内为统计量值。

（二）模型检验

1、经济意义检验

     我国税收收入与第一产业呈负相关，当第二产业和第三产业保持不变时，第一产业增加1个单位，我国税收收入减少0.79个单位；我国税收收入与第二产业、第三产业呈正相关，当第一产业和第三产业保持不变时，第二产业增加1个单位，我国税收收入将增加0.215个单位；当第一产业和第二产业保持不变时，第三产业增加1个单位，税收收入将增加0.355个单位。

2、拟合优度检验

由，与1十分接近，说明其拟合优度很好。

3、检验

针对，给定显著性水平在分布表中查出自由度为3和17的临界值。由于＞3.59，应拒绝原假设，说明回归方程显著，即第一产业（X1）、第二产业（X2）、第三产业（X3）对我国税收收入（Y）有显著影响。

4、t检验

分别针对，给定显著性水平查分布表得自由度为，临界值。对应的统计量分别为-4.6973, 2.4552,4.6580， >，不能通过显著性检验，通过显著性检验。

5、多重共线性检验

(1)税收与三大产业的回归模型：

（1.7731）   （-4.6973）  （2.4552）  （4.6580）

9985       3588.752    

由图表看出，可决系数非常高，而X1,X3的t值不显著，可以推测出现该模型出现了严重的多重共线性。对所有变量进行相关性检测，得到下图：

(2) 采用逐步回归的方法来解决多重共线性的问题先对变量逐个进行回归，可得X2的可决系数最大，从而得到最优简单回归方程Y=f(X2).于是，在保留第二产业X2变量的情况下，依次加入其他变量：

①命令：ls y c x2

回归结果为： 

              （-6.4752） （47.9063）

            括号内为统计量值

②ls y c x1 x2

回归结果为： 

              （1.2440） （-4.5650） （13.5749）

           括号内为统计量值

③命令：ls y c x2 x3

回归结果为： 

（-3.5103） （-0.5170）（4.5248）

     2399.215   括号内为统计量值

④命令：ls y c x1 x2 x3

回归结果为： 

              （1.7731） （-4.6973）（2.4552）（4.6580）

9985     3588.752     括号内为统计量值

结果分析：

1)在最优简单回归方程Y=f（X2）中引入变量X1，由0.9922提高到0.9965，进行t检验β（X1）不显著，可能是“多余变量”，暂时删除。

2)模型中引入X3，没有太大变化，进行t检验β（X3）较显著。从经济理论分析，X3应该是重要因素，且X2与X3不大相关，因此可能是“有力变量”，暂时给予保留

得到如下结论：

回归模型以Y=f（X2,X3）为最优模型

（-3.5103）（-0.5170）（4.5248）

     2399.215   括号内为统计量值

6、自相关性检验

（1）图示法

在OLS对话框中，键入：LS Y C X2 X3得下图：

在窗口中点击“View/Actual,Fitted Residual Graph”得到残差图，如下：

由图可知，残差的序列图是循环型的，不是频繁改变符号，而是连续几个正值后连续几个负值再又连续几个正值，表明存在正相关。

（2）DW检验

     根据前图估计的结果 DW=0.6524 ，给定显著性水平查DW表，因为T=20，解释变量的个数k为2，得下限临界值=1.20，上限临界值=1.41。因为0（3）BG检验

    在方程窗口中点击“View/Residual tests/Serial Correlation LM Test”,选择滞后期为2，得下图：

可知T=20*0.370044=7.4，相伴概率为0.0247，因此只要取显著性水平a=0.0247，就可以拒绝无自相关性的假设，即随机干扰项存在自相关。

7、自相关的修正

（1）广义差分法：

由OLS估计得到DW=0.6524，根据             ，可得其等于0.6738，利用命令Genr X22=X2-0.6738*X2(-1),Genr X33=X3-0.6738*X3(-1), Genr Y1=Y-0.6738*Y(-1)分别对X2、X3和Y作广义差分。然后对Y1和X22、X33进行OLS估计，在命令行中输入：LS Y1 C X22 X33,得下图：

其中，DW=1.6124，和之前的DW=0.6524 比起来有了较大提高，但给定显著性水平a=0.05时， =1.41（2）科克伦—奥克特（迭代法）

命令：LS Y C X2 X3 AR(1)，则可得结果如图所示：

    可见=0.9992，说明拟合优度很高，在a=0.05,T=19 K=2时，得下限临界值=1.18，下限临界值=1.40。因为=1.40＜DW=1.7＜2.6=4-，即数据非自相关。

8、异方差性检验

(1)图形分析检验

①分别观察税收收入（Y）与第二产业（X2）、第三产业（X3）的相关图：

（命令：SCAT X2 Y / SCAT X3 Y）

由散点图可知，随着我国税收收入的增加，第二、三产业产值水平不断提高，但离散度也随之扩大。这说明税收第二、三产业间存在递增的异方差性。在多重共线性检验时已确定了最优模型，确认我国税收收入第一产业相关关系不明显。

②残差分析

首先将数据排序（命令格式为：SORT X2 X3），然后建立回归方程。在方程窗口中点击“Resids”按钮就可以得到模型的残差分布图：

图中显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。

(2) White检验

① 建立回归模型：LS Y X2 X3，回归结果如下图：

② 在方程窗口上点击“view\\residual tests\\white heteroskedastcity”,检验结果如下所示：

其中值为辅助回归模型的统计量值。取显著水平由于＞，所以不存在异方差性。

(3) Park检验

①建立回归模型（命令：LS Y C X2 X3）

② 生成新变量序列：GENR  LNE2=log(RESID^2)  

GENR  LNX2=log(X2)

 GENR  LNX3=log(X3)

③ 建立新残差序列对解释变量的回归模型：LS LNE2 C LNX2 LNX3，回归结果如图所示：

从上图可以看出，LNX的系数估计值不为0但prob1=0.0052,prob2=0.0030，当a=0.05时不能通过显著性检验，即由此方法可以认为其不存在异方差性。

（4）Gleiser检验

① 建立回归模型

② 生成新变量序列：GENR E=ABS(RESID)

③ 分别建立新残差序列（E）对各解释变量的回归模型：LS  E  C  X2，

LS  E  C  X3，回归结果如下所示： 

由上述各回归结果可知，各回归模型中解释变量的系数估计值显著不为0并能通过显著性检验，所以认为存在异方差性。

8、异方差的修正

（1） 确定权数变量

根据Gleiser检验，取以下三种形式作为权数变量：

生成权数变量：GENR W1=1/X2^0.5

              GENR W2=1/X3^0.5

              GENR W3=1/ABS(RESID)

              GENR W4=1/ RESID ^2

(2) 利用加权最小二乘法估计模型

①在Eviews命令窗口中键入：LS(W=W1) Y C X2 X3得下图：

②在Eviews命令窗口中键入：LS(W=W2) Y C X2 X3得下图：

③在Eviews命令窗口中键入：LS(W=W3) Y C X2 X3得下图：

④在Eviews命令窗口中键入：LS(W=W4) Y C X2 X3得下图：

经估计检验发现用权数W4的效果最好。下面给出用权数W4的结果。

（3）进行White检验，观察异方差的调整情况,下图所对应的White检验显示，P值较大，所以接受不存在异方差的原假设，即认为已经消除了回归模型的异方差性。

异方差稳健标准误法：

五、结论

根据本实验的实证分析，我们发现，第一产业——农业与税收的相关性不大，第二产业和第三产业与税收关系更为密切。由此，得出结论，农业的产出收入对税收收入的影响很小，相对的第二、三产业在税收中所占的比重很大，对税收的影响也大。

管理管理国家为社会提供公共品，需要财政收入，而财政收入90%以上是来至于税收收入。我们国家已经从2005年开始全面推行农业减税，并计划在五年内进行全免。那么要增加税收收入，我们应该大力发展第二、三产业，尤其是促进第三产业的发展。

1、优化产业结构，提高第三产业在经济中的比重。

2、大力发展工业，做大做强工业企业，提高工业的整体规模和行业的关联度，形成稳定的税源。

3、转变经济发展方式，加大对高新技术企业的扶持力度，大力发展新兴服务业和商贸旅游业等领域。

参考文献：

[1] 陶长琪. 计量经济学.第一版.大连:东北财经大学出版社，2011

[2] 周立新. 论税收及其目标与手段的选择. 商业研究. 2005（2）

[3] 漆丽丽. 税收收入统计预测模型与经济分析. 税务研究 . 2005(1)

[4] 郭亚帆，杜金柱. 《计量经济学》课程中若干问题明晰. 现代计算机（专业版）， 2011.（22）.

[5]中华人民共和国国家统计局http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/