计量经济学的结课论文.docx

计量经济学期末课程论文实验名称： 影响中国税收收入的因素分析姓 名： 学 号： 班 级： 指导教师： 时 间： 影响中国税收收入因素分析摘要：改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支发生很大变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2010年已经增长到73210.79亿元，33年间增长了141倍，平均每年增长4.3倍。为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济模型。 影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析最主要的因素主要有：（1）经济整体增长。（2）公共财政的需求（3）物价水平（4）税收政策因素。运用eviews统计软件的逐步回归对数据进行线性拟合，经过各种参数检验以及模型筛选，得到最后符合要求的模型，本论文给出了实证分析的结论并且提出了相应的政策建议。关键字：中国税收收入 国内生产总值 财政支出 商品零售价格指数 多重共线性 异方差性 自相关性 研究主题：为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的国家财政收入中的各项税收（简称税收收入）作为被解释变量，以反映国家税收的增长；解释变量设定为可观测的国内生产总值、财政支出、商品零售物价指数等变量。数据类型：时间序列数据数据频度：年起止时间：1978-2010主要研究方法：多元线性回归以及多重共线性、异方差、序列相关的检验与修正一、数据收集与模型的建立：（一）影响因素的分析1、国内生产总值gdp 国内生产总值是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。 2、财政支出 税收收入是财政收入的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能会有一定的影响。公共财政需求的数据较难得，但它与财政支出密切相关，所以选择财政支出作为公共财政需求的代表。 3、商品零售价格指数 我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的gdp等指标和经营者的收入水平都与物价水平有关，用商品零售价格指数作为物价水平的代表。 4、 财税体制 由于财税体制的改革难以量化，而且1985年以后的改革对税收收入的影响不是很大，所以暂时不考虑它的影响（二）数据收集与整理 根据以上分析，我收集了1978年到2010年的中国税收收入、国内生产总值、财政支出和商品零售价格指数的数据，得到如下数据：年份税收收入（y）/亿元国内生产总值（x1)/亿元财政支出（x2）/亿元商品零售价格指数（x3）/亿元1978519.283645.21122.09100.71979537.824062.61281.79102.01980571.704545.61228.83106.01981629.894891.61138.41102.41982700.025323.41229.98101.91983775.595962.71409.52101.51984947.357208.11701.02102.819852040.799016.02004.25108.819862090.7310275.22204.91106.019872140.3612058.62262.18107.319882390.4715042.82491.21118.519892727.416992.32823.78117.819902821.8618667.83083.59102.119912990.1721781.53386.62102.919923296.9126923.53742.20105.419934255.3035333.94642.30113.219945126.8848197.95792.62121.719956038.0460793.76823.72114.819966909.8271176.67937.55106.119978234.0478973.09233.56100.819989262.8084402.310798.1897.4199910682.5889677.113187.6797.0200012581.5199214.615886.5098.5200115301.38109655.218902.5899.2200217636.45120332.722053.1598.7200320017.31135822.824649.9599.9200424165.68159878.328486.89102.8200528778.54184937.433930.28100.8200634804.35216314.440422.73101.0200745621.97265810.349781.35103.8200854223.79314045.462592.66105.9200959521.59340902.876299.9398.8201073210.79401202.089874.16103.1 （三）模型设计 为了观察数据，在eviews软件中对数据进行检测可以由下图看出y、x1、x2都是逐年增长的，但是增长率有所变动，但是x3在多数年份呈现出水平波动，说明变量之间不一定是线性关系，可探索将模型设定为以下对数模型：lny=c + 1 lnx1 + 2 lnx2 + 3 lnx3 + ut其中：c是常数项，1、2和3是各 影 响 因素的弹 性系数，ut是随机误差项，代表影响税收收入的其他因素。见下图：二、模型的估计和检验1、模型初始估计 : 用ols法估计模型的参数，利用eviews软件计算，在窗口中依次输入data y x1 x2 x3 ;genr lny=log(y);genr lnx1=log(x1);genr lnx2=log(x2);genr lnx3=log(x3);ls lny c lnx1 lnx2 lnx3 回归结果如下：dependent variable: lnymethod: least squaresdate: 06/21/12 time: 20:11sample: 1978 2010included observations: 33coefficientstd. errort-statisticprob.c-7.1491452.492706-2.8680250.0076lnx10.4431470.1112283.9841200.0004lnx20.6265900.1214065.1611070.0000lnx31.1888940.5341162.2259100.0340r-squared0.990810mean dependent var8.585981adjusted r-squared0.989859s.d. dependent var1.512565s.e. of regression0.152318akaike info criterion-0.812481sum squared resid0.672822schwarz criterion-0.631086log likelihood17.40594hannan-quinn criter.-0.751447f-statistic1042.186durbin-watson stat0.609020prob(f-statistic)0.000000 lny=-7.149145 + 0.443147 lnx1 + 0.626590 lnx2 + 1.188894 lnx3 （-2.868025） （3.984120） （5.61107） （2.225910） r2=0.990810 dw=0.609020 f=1042.186 由回归结果看出，可绝系数r2的拟合程度很好并且f值也很显著，解释变量系数的除lnx3不显著外其余的均通过的显著性检验，但是仍然要进一步对模型进行检验修正 2、 经济意义的检验 模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，当年gdp每增长1%，平均说来税收收入就会增长0.443147%；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1%，平均说来税收收入会增长0.626590%；在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨1%，平均说来税收收入就会增长1.188894%。这与理论分析和经验判断相一致。3、 多重共线性检验利用模型的初始检验，得到如下信息：dependent variable: lnymethod: least squaresdate: 06/21/12 time: 20:11sample: 1978 2010included observations: 33coefficientstd. errort-statisticprob.c-7.1491452.492706-2.8680250.0076lnx10.4431470.1112283.9841200.0004lnx20.6265900.1214065.1611070.0000lnx31.1888940.5341162.2259100.0340r-squared0.990810mean dependent var8.585981adjusted r-squared0.989859s.d. dependent var1.512565s.e. of regression0.152318akaike info criterion-0.812481sum squared resid0.672822schwarz criterion-0.631086log likelihood17.40594hannan-quinn criter.-0.751447f-statistic1042.186durbin-watson stat0.609020prob(f-statistic)0.000000 可以知道模型不存在多重共线性4、 异方差检验（1）做ols回归得到的残差平方项与lnx1的散点图：由图可以看出，散点图主要分布在图形的下三角部分，模型很可能存在异方差。（2）利用white检验，得到如下信息：heteroskedasticity test: whitef-statistic2.385333prob. f(9,23)0.0447obs*r-squared15.93155prob. chi-square(9)0.0683scaled explained ss17.86950prob. chi-square(9)0.0367test equation:dependent variable: resid2method: least squaresdate: 06/22/12 time: 16:15sample: 1978 2010included observations: 33coefficientstd. errort-statisticprob.c-58.5072650.61913-1.1558330.2596lnx12.7519163.0324980.9074750.3736lnx120.1686730.1163581.4496030.1607lnx1*lnx2-0.3948000.274312-1.4392360.1636lnx1*lnx3-0.6439430.659578-0.9762960.3391lnx2-2.2936283.593216-0.6383220.5296lnx220.2037250.1536591.3258280.1979lnx2*lnx30.6529920.7954510.8209080.4201lnx322.8806621.176211.0804890.2911lnx32-2.2986942.207132-1.0414840.3085r-squared0.482774mean dependent var0.020389adjusted r-squared0.280381s.d. dependent var0.035288s.e. of regression0.029935akaike info criterion-3.934538sum squared resid0.020610schwarz criterion-3.481051log likelihood74.91988hannan-quinn criter.-3.781953f-statistic2.385333durbin-watson stat1.569534prob(f-statistic)0.044731 可以看出，nr2=15.93155，由white检验知，在0.05的显著性水平下，查表可得临界值20.05（9）=16.9190，同时所有解释变量t检验都不显著，比较计算的2统计量与临界值，因为nr2=15.93155dw，则能确定该模型存在正自相关，下面进行图表分析： 由上面的散点图和残差图可知，大部分的点落在一、三象限并且残差的变动有系统模式，表明随机误差项存在正自相关，即该模型存在正自相关。（2） 用科克伦-奥克特迭代法处理自相关，回归结果如下：dependent variable: lnymethod: least squaresdate: 06/22/12 time: 17:06sample (adjusted): 1979 2010included observations: 32 after adjustmentsconvergence achieved after 7 iterationscoefficientstd. errort-statisticprob.c-3.9757522.233825-1.7797960.0864lnx10.3797340.2382551.5938100.1226lnx20.6623520.2326152.8474130.0083lnx30.5877810.4671701.2581750.2191ar(1)0.7205290.1327745.4267410.0000r-squared0.995296mean dependent var8.658904adjusted r-squared0.994599s.d. dependent var1.476654s.e. of regression0.108517akaike info criterion-1.461215sum squared resid0.317952schwarz criterion-1.232194log likelihood28.37944hannan-quinn criter.-1.385301f-statistic1428.283durbin-watson stat1.860221prob(f-statistic)0.000000inverted ar roots.72 由dw=1.860221可知，现在该模型不存在序列相关的问题了。可得回归方程： lny=-3.975752+0.379734lnx1+0.662352lnx2+0.587781lnx3+0.720529ar(1) (-1.779796) (1.593810) (2.847413) (1.258175) (5.42674)r2=0.995296 dw=1.86 f=1428.283 5、 显著性和拟合优度检验（1）拟合优度：由经过计量经济学检验的数据可知r2=0.995296，调整后r2=0.994599，这说明模型对样本的拟合很好。（2）f检验：针对h0：1 = 2 = 3=0，给定显著性水平=0.05，在f分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=29的临界值f（3，29）=2.93，由经过计量经济学检验的数据可知f=1428.283，由于f=1428.283 f（3，29）=2.93，应拒绝原假设应拒绝原假设h0：1 = 2 = 3=0，说明回归方程显著，即“国内生产总值”、“财政支出”、“商品零售物价指数”等变量联合起来确实对“税收收入”有显著影响。 （3）t检验：分别针对h0：j=0（j=1，2，3）给定显著性水平 =0.05，查t分布表得自由度为n-k=29临界值t/2=2.045，由经过计量经济学检验的数据可知，与c，1 ，2 ，3对应的t统计量分别为-1.779796，1.593810，2.847413，1.258175，其绝对值只有2的绝对值大于t/2=2.045，这说明当在其它解释变量不变的情况下，解释变量财政支出对被解释变量有显著的影响，而国内生产总值和商品零售物价指数分别对被解释变量税收收入没有显著的影响，则应该把lnx1和lnx3剔除，回归结果见下： dependent variable: lnymethod: least squaresdate: 06/22/12 time: 20:49sample (adjusted): 1979 2010included observations: 32 after adjustmentsconvergence achieved after 5 iterationscoefficientstd. errort-statisticprob.c-0.0833610.791612-0.1053050.9169lnx20.9919460.08003812.393500.0000ar(1)0.8066840.0974758.2758090.0000r-squared0.994441mean dependent var8.658904adjusted r-squared0.994057s.d. dependent var1.476654s.e. of regression0.113834akaike info criterion-1.419088sum squared resid0.375788schwarz criterion-1.281675log likelihood25.70541hannan-quin