我国税收收入影响因素的实证研究Word下载.docx
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1986
10275.18
2204.91
2090.73
1987
12058.62
2262.18
107.3
2140.36
1988
15042.82
2491.21
118.5
2390.47
1989
16992.32
2823.78
117.8
2727.4
1990
18667.82
3083.59
102.1
2821.86
1991
21781.5
3386.62
102.9
2990.17
1992
26923.48
3742.2
105.4
3296.91
1993
35333.92
4642.3
113.2
4255.3
1994
48197.86
5792.62
121.7
5126.88
1995
60793.73
6823.72
114.8
6038.04
1996
71176.59
7937.55
106.1
6909.82
1997
78973.03
9233.56
100.8
8234.04
1998
84402.28
10798.18
97.4
9262.8
1999
89677.05
13187.67
97
10682.58
2000
99214.55
15886.5
98.5
12581.51
2001
109655.2
18902.58
99.2
15301.38
2002
120332.7
22053.15
98.7
17636.45
2003
135822.8
24649.95
99.9059
20017.31
2004
159878.3
28486.89
102.8062
25718
2005
183867.9
33930.28
100.7774
30866
2006
210871
40422.73
101.0282
37636
表1.1980-2006年我国税收收入相关因素统计表
(三)模型的建立与构造
在EVIEWS软件中输入数据,观察Y与三个解释变量X1、X2、X3之间的散点图,如图1、图2、图3所示:
图1
图2
图3
由以上散点图发现存在较强的线性关系,故此选择建立线性模型。
建立模型:
、
利用EVIEWS软件对数据进行普通最小二乘回归,得到如图4结果:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/16/12Time:
12:
50
Sample:
19802006
Includedobservations:
27
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-6357.306
2589.143
-2.455371
0.0221
X1
-0.011191
0.014037
-0.797261
0.4335
X2
0.967082
0.076821
12.58875
0.0000
X3
57.11841
24.00345
2.379592
0.0260
R-squared
0.994954
Meandependentvar
8681.087
AdjustedR-squared
0.994296
S.D.dependentvar
9909.343
S.E.ofregression
748.4057
Akaikeinfocriterion
16.20972
Sumsquaredresid
12882553
Schwarzcriterion
16.40170
Loglikelihood
-214.8312
F-statistic
1511.718
Durbin-Watsonstat
0.691548
Prob(F-statistic)
0.000000
图4
Y=-6357.306-0.011191*X1+0.967082*X2+57.11841*X3
(2589.143)(0.014037)(0.076821)(24.00345)
t=(-2.455371)(-0.797261)(12.58875)(2.379592)
=0.994954
=0.994296F=1511.718
(四)模型检验
1.经济意义检验
我国税收收入与财政支出及商品零售物价指数呈正相关关系,当国内其他因素不变时,财政支出每增加1单位,我国税收收入增加0.967082单位;
当其他因素不变时,商品零售物价指数每增加1单位,我国税收收入增加57.11841单位,两者与税收收入呈正相关符合现实经济意义,但模型中国内生产总值与税收收入呈负相关,不符合现实经济意义。
2.统计检验
由
=0.994954,
=0.994296与1十分接近,说明模型拟合优度很好。
F统计量等于1511.718大于5%显著性水平下F(3,23)的临界值3.03,表明模型整体的显著性较高。
除X1外,X2与X3的t检验值均大于5%显著性水平下自由度为23的临界值1.711,通过了变量的显著性检验。
故还须对模型进行计量经济学检验并作出修正。
3.计量检验
(1)多重线性检验
①对各解释变量进行多重共线性检验
利用EVIEWS软件得到各变量间相关系数矩阵表:
1
0.984833
-0.407265
-0.416781
表2.X1、X2、X3相关系数矩阵表
从系数矩阵表中看出,X1与X2之间的相关系数较高,可能存在多重共线性。
②修正多重共线性
Ⅰ.用EVIEWS分别对Y与各解释变量X1、X2、X3做最小二乘回归:
14:
11
-1143.176
559.4057
-2.043554
0.0517
0.161065
0.006584
24.46369
0.959902
0.958298
2023.592
18.13432
1.02E+08
18.23031
-242.8134
598.4724
0.170737
图5
Y=-1143.176+0.161065*X1
(559.4057)(0.006584)
=0.959902DW=0.170737
13
-292.7317
212.2144
-1.379415
0.1800
0.892575
0.014340
62.24431
0.993589
0.993332
809.1614
16.30106
16368556
16.39705
-218.0643
3874.355
0.501126
图6
Y=-292.7317+0.892575*X2
(212.2144)(0.014340)
=0.993589DW=0.501126
14
68011.85
28622.30
2.376184
0.0255
-564.9916
272.0256
-2.076979
0.0482
0.147161
0.113047
9332.439
21.19157
2.18E+09
21.28756
-284.0862
4.313843
0.179687
0.048232
图7
Y=68011.85+564.9916*X3
(28622.30)(272.0256)
=0.147161DW=0.179687
以上3个方程根据经济理论和统计检验得出,财政支出X2是最重要的解释变量(t检验值=62.24431也最大),从而得出最优简单回归方程Y=f(X2)。
Ⅱ.对模型进行逐步回归,在初始模型的基础上加入解释变量X1与X3,得到如下回归结果:
加入X1,
32
-218.4640
240.3033
-0.909118
0.3723
-0.010515
0.015337
-0.685571
0.4996
0.948978
0.083539
11.35965
0.993712
0.993188
817.8773
16.35574
16054157
16.49972
-217.8025
1896.345
0.526704
图8
Y=-218.4640+-0.010515*X1+0.948978*X2
(240.3033)(0.015337)(0.083539)
=0.993712
加入X3,
37
-6394.656
2568.992
-2.489169
0.0201
0.906950
0.014480
62.63627
56.73074
23.81565
2.382078
0.994815
0.994383
742.7027
16.16291
13238574
16.30689
-215.1993
2302.212
0.652300
图9
Y=-6394.656+0.906950*X2+56.73074*X3
(2568.992)(0.014480)(23.81565)
=0.994815
由以上数据构成表格如下:
(X1)
(X2)
(X3)
Y=f(X2)
(212.2144)
(0.014340)
Y=f(X1,X2)
(240.3033)
(0.015337)
(0.083539)
Y=f(X3,X2)
(2568.992)
(0.014480)
(23.81565)
Y=f(X1,X2,X3)
(2589.143)
(0.014037)
(0.076821)
(24.00345)
表3.税收收入模型估计
结果分析:
在最优简单回归方程Y=f(X2)中引入X1,
值略有提高。
虽然X2与X1高度相关,在X1的引入对参数
影响不大,
的符号不满意,可以是“多余变量”,暂时删除;
模型中引入X3,使
值由0.993589提升到0.994815,
正号也合理,进行t检验,
不显著。
从经济理论分析,X3应该是重要变量,虽然X2与X3高度相关,但不影响
的显著性和稳定性,因此,可能是“有利变量”,暂时保留;
最后在Y=f(X3,X2)的基础上引入X1,
=0.994954几乎没有增加,其他两个参数系数没有多大影响,可以确定X1是多余变量,应从模型中删除。
得出最后回归模型是:
Y=-6394.656+0.906950*X2+56.73074*X3
由于剔除了变量X1,故模型已不存在多重共线性,且各解释变量前得系数均符合经济意义,模型拟合度上升,各变量t检验值上升。
在其他因素保持不变的情况下,财政支出每增加1亿元,商品零售物价指数增加1%,税收收入增加57.6377亿元。
(2)邹氏检验
考虑到1980-2006年时间跨度较大,政府财政支出及商品零售物价指数均发生了较大的变化,有必要对模型进行参数的稳定性检验。
将数据分为1980-1992年和1993-2006年两组分别进行普通最小二乘回归结果如下:
1980-1992年:
15:
47
19801992
13
-3271.735
1116.480
-2.930402
0.0150
1.079952
0.070831
15.24695
25.77286
10.76505
2.394124
0.0377
0.965039
1855.634
0.958047
999.6892
204.7616
13.68074
419273.0
13.81112
-85.92483
138.0159
1.601545
图10
记此时的残差平方和为RSS1=419273
1993-2006年:
16:
10
19932006
14
-10058.02
4408.677
-2.281414
0.0434
0.940959
0.026939
34.92919
84.48327
40.02097
2.110975
0.0585
0.992858
15019.01
0.991560
10277.24
944.1875
16.72594
9806391.
Schwa
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- 我国 税收收入 影响 因素 实证 研究