
——1978年~2008年
我国税收收入的影响因素分析
——1978年~2008年
【摘要】本文 是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上,对影响我国自1978年至2008年的税收收入的主要因素进行实证分析。选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。然后,收集了相关的数据,利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验,并加以修正。得出的结论是——国内生产总值、财政支出是影响税收收入的主要因素。
【目的】从进入21世纪以来,我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇,在新的经济背景下,基于知识和信息的产业发展迅速,全球一体化日渐深入,中国已是WTO的一员。新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果,由于税收具有敛财与的重要功能,因而它在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用,所以研究影响我国税收收入的主要原因具非常重要的作用。
【经济理论假设】
1. 回归系数为线性,模型设定正确无误.
2. 误差项的平均值为0.
3. 所有解释变数与观察值必须是不相关的.
4. 不同观察值的误差项彼此是不相关的.
5. 误差项的变异数必须固定不变.
6. 任何一个解释变数都不能为其他解释变数的线性函数.
7. 误差项呈现常态分配.
【数据收集】
| 年份 | y | x2 | x3 | x4 |
| 1978 | 519.28 | 3624.1 | 1122.09 | 100.7 |
| 1979 | 537.82 | 4038.2 | 1281.79 | 102 |
| 1980 | 571.7 | 4517.8 | 1228.83 | 106 |
| 1981 | 629. | 4876.4 | 1138.41 | 102.4 |
| 1982 | 700.02 | 5294.7 | 1229.98 | 101.9 |
| 1983 | 775.59 | 5934.5 | 1409.52 | 101.5 |
| 1984 | 947.35 | 7171 | 1701.02 | 102.8 |
| 1985 | 2040.79 | .4 | 2004.25 | 108.8 |
| 1986 | 2090.73 | 10202.2 | 2204.91 | 106 |
| 1987 | 2140.36 | 11962.5 | 2262.18 | 107.3 |
| 1988 | 2390.47 | 14928.3 | 2491.21 | 118.5 |
| 19 | 2727.4 | 16909.2 | 2823.78 | 117.8 |
| 1990 | 2821.86 | 18547.9 | 3083.59 | 102.1 |
| 1991 | 2990.17 | 21617.8 | 3386.62 | 102.9 |
| 1992 | 3296.91 | 26638.1 | 3742.2 | 105.4 |
| 1993 | 4255.3 | 34634.4 | 42.3 | 113.2 |
| 1994 | 5126.88 | 46759.4 | 5792.62 | 121.7 |
| 1995 | 6038.04 | 58478.1 | 6823.72 | 114.8 |
| 1996 | 6909.82 | 67884.6 | 7937.55 | 106.1 |
| 1997 | 8234.04 | 74462.6 | 9233.56 | 100.8 |
| 1998 | 9262.8 | 78345.2 | 10798.18 | 97.4 |
| 1999 | 10682.58 | 82067.5 | 13187.67 | 97 |
| 2000 | 12581.51 | 468.1 | 15886.5 | 98.5 |
| 2001 | 15301.38 | 97314.8 | 102.58 | 99.2 |
| 2002 | 17636.45 | 104790.6 | 22053.15 | 98.7 |
| 2003 | 20017.31 | 116603.2 | 249.95 | 99.9 |
| 2004 | 24165.68 | 136875.9 | 28486. | 102.8 |
| 2005 | 28778.54 | 183084.8 | 33930.28 | 100.8 |
| 2006 | 34809.72 | 210871 | 40422.73 | 101 |
| 2007 | 45621.97 | 249529.9 | 49781.35 | 103.8 |
| 2008 | 54223.79 | 300670 | 62592.66 | 105.9 |
| 注:Y=税收收入 (亿元) X2=国内生产总值 (亿元) X3=财政支出 (亿元) X4=零售商品物价指数 (%) | ||||
【计量的模型选择】
一.线性模型进行分析:
(1)
——税收收入
——截距项
——GDP
——财政支出 ——商品零售价格指数 ——随机扰动项
1.用OLS进行模型估计:
| Dependent Variable: Y | ||||
| Method: Least Squares | ||||
| Date: 07/04/10 Time: 13:20 | ||||
| Sample: 1 31 | ||||
| Included observations: 31 | ||||
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | -5852.155 | 2020.691 | -2.6116 | 0.0074 |
| X2 | 0.009965 | 0.011272 | 0.884052 | 0.3845 |
| X3 | 0.828234 | 0.055692 | 14.87170 | 0.0000 |
| X4 | 52.17703 | 19.06165 | 2.737277 | 0.0108 |
| R-squared | 0.9980 | Mean dependent var | 10607.30 | |
| Adjusted R-squared | 0.997849 | S.D. dependent var | 13802.56 | |
| S.E. of regression | 0.1490 | Akaike info criterion | 15.88119 | |
| Sum squared resid | 110351 | Schwarz criterion | 16.06622 | |
| Log likelihood | -242.1585 | F-statistic | 4639.974 | |
| Durbin-Watson stat | 1.514708 | Prob(F-statistic) | 0.000000 | |
通过上表,得出估计方程:
(A)
2.模型检验
(1)RESET检验
建立模型:
(2)
回归结果如下:
| Ramsey RESET Test: | |||
| F-statistic | 35.92841 | Probability | 0.000000 |
| Log likelihood ratio | 52.79671 | Probability | 0.000000 |
F值为35.92841,在分子自由度为3,分母自由度为24,显著性水平为0.05的情况下,F值为3.01,估计出来的F值显然大于临界值。所以RESET检验的结论是:该线性模型是错误设定的。
(2)多重共线性检验
A. 从表1-1的回归结果看,我初步判断方程(1)是存在多重共线性的。因为Adjusted R-squared虽然很大,但是各个自变量的T值却不都是统计显著的。下面我对自变量两两的相关系数进行检验,得出如下结果:
| X2 | X3 | X4 | |
| X2 | 1.000000 | 0.991041 | -0.2288 |
| X3 | 0.991041 | 1.000000 | -0.241303 |
| X4 | -0.2288 | -0.241303 | 1.000000 |
从表1-3可以看出, 和是存在高度相关的。
B.做逐步回归
(3)
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | -1274.127 | 449.7490 | -2.832974 | 0.0083 |
| X2 | 0.175638 | 0.004400 | 39.91330 | 0.0000 |
| R-squared | 0.982122 | |||
| Adjusted R-squared | 0.981505 | |||
(4)
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | -254.9194 | 163.4738 | -1.559390 | 0.1298 |
| X3 | 0.871830 | 0.008203 | 106.2844 | 0.0000 |
| R-squared | 0.997439 | |||
| Adjusted R-squared | 0.997351 | |||
(5)
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | 60309.84 | 41421.70 | 1.455996 | 0.1561 |
| X4 | -474.4216 | 394.6807 | -1.202039 | 0.2391 |
| R-squared | 0.047459 | |||
| Adjusted R-squared | 0.014613 | |||
可以看出,对解释Y的变化是不具有重要性的。但是还是要再做逐步回归,结果如下:
(6)
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | -339.6820 | 184.3546 | -1.842546 | 0.0760 |
| X2 | 0.012411 | 0.012471 | 0.995203 | 0.3282 |
| X3 | 0.811245 | 0.061428 | 13.20653 | 0.0000 |
| R-squared | 0.997527 | |||
| Adjusted R-squared | 0.997350 | |||
我们可以看到,即使是剔除了,但是方程(6)中(GDP)还是统计不显著的。但是这有违常理。再结合以上RESET检验的结论。我考虑到应该是函数模型出了问题。所以,下面就从双对数模型着手分析。
二.双对数模型分析:
(7)
——税收收入
——截距项
——GDP
——财政支出
——商品零售价格指数
1.——随机扰动项
1.用OLS进行模型估计:
| Dependent Variable: LOG(Y) | ||||
| Method: Least Squares | ||||
| Date: 07/04/10 Time: 20:35 | ||||
| Sample: 1 31 | ||||
| Included observations: 31 | ||||
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | -6.803755 | 2.661507 | -2.556355 | 0.0165 |
| LOG(X2) | 0.446928 | 0.126826 | 3.523957 | 0.0015 |
| LOG(X3) | 0.634808 | 0.140121 | 4.530419 | 0.0001 |
| LOG(X4) | 1.094978 | 0.572096 | 1.913977 | 0.0663 |
| R-squared | 0.9848 | Mean dependent var | 8.423946 | |
| Adjusted R-squared | 0.987720 | S.D. dependent var | 1.411383 | |
| S.E. of regression | 0.1504 | Akaike info criterion | -0.752831 | |
| Sum squared resid | 0.660482 | Schwarz criterion | -0.567801 | |
| Log likelihood | 15.668 | F-statistic | 805.3159 | |
| Durbin-Watson stat | 0.613239 | Prob(F-statistic) | 0.000000 | |
通过上表,得出估计方程:
(B)
2.模型检验
(1)多重共线性检验
从表1-8中可以估计方程(B)可能存在多重共线性。做一下回归:
(8)
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | -2.0827 | 0.277835 | -7.518590 | 0.0000 |
| LOG(X2) | 1.015001 | 0.026598 | 38.16074 | 0.0000 |
| R-squared | 0.980475 | |||
| Adjusted R-squared | 0.979801 | |||
(9)
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | -1.099571 | 0.273340 | -4.022728 | 0.0004 |
| LOG(X3) | 1.097810 | 0.031187 | 35.20128 | 0.0000 |
| R-squared | 0.977132 | |||
| Adjusted R-squared | 0.976343 | |||
(10)
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | 27.69609 | 20.51459 | 1.350068 | 0.1874 |
| LOG(X4) | -4.144529 | 4.411383 | -0.939508 | 0.3552 |
| R-squared | 0.029538 | |||
| Adjusted R-squared | -0.003926 | |||
(10)
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | -1.729335 | 0.244349 | -7.077307 | 0.0000 |
| LOG(X2) | 0.561422 | 0.117030 | 4.797265 | 0.0000 |
| LOG(X3) | 0.500098 | 0.126794 | 3.944184 | 0.0005 |
| R-squared | 0.987448 | |||
| Adjusted R-squared | 0.986552 | |||
对方程(7)和方程(10)进行受限检验,的F值如下:
在分子自由度为1,分母自由度为27显著性水平为0.05的情况下。F的临界值小于估计值3.6,所以拒接受限回归,保持方程(7)的形式。这样也有道理,因为在方程(7)中,的P值也不是很大。
综上,确定最终的方程为:
【模型经济分析】国内生产总值对税收收入是正相关的。这表明,国内生产总值会带来税收的增加。这很容易理解,因为经济是收入的来源,只有提高产出,才有可能提高税收,这是根本原因。财政对税收的影响是显著正相关的,这说明国家财政支出增加,税收也会增加。而且其系数为0.635,高于国内生产总值的影响力。究其原应应该是:国家为了拉动经济增长,常常实施扩张性的财产,从而使经济的到发展,各项税收也就自然而然的有所增加,进而提高了税收总收入。零售商品物价指数对税收收入是显著正相关的。这很明显,物价指数升高,意味着物价上涨,物价上涨各个销售商的收入总额也就会变大,这样需要缴纳的各项税赋也就变大,从而,国家的税收收入就会明显地提高。
【结论】我国的社会主义制度善不完善,各方面还需要实施一定的宏观,履行宏观的职能,职能的有效实施得益于充足的财政力量,而税收是为财政收入的最主要途径。从上面可以看出,经济的健康发展是保证源源不断的税收收入的基础。所以必要履行好职能,保证经济的稳定发展。通过税收取得财政收入——用财政收入好经济发展,这是一个矛盾的运动过程。所以要做好第二个环节,建议如下:
1.完善经济改革,完善市场经济,这是经济健康发展的基础。
2.转变职能,合理安排好财政支出。
