我国的税收增长影响因素分析 - 图文

我国的税收增长影响因素分析

本文是对影响我国自1990到2009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、商品零售价格指数和进出口总额。然后搜集了相关数据，利用了eviews 软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正得出结论。

税收作为财政收入的重要组成部分，在国民经济中扮演者不可或缺的角色。影响税收收入的因素有很多，但主要的因素可能有：1、国内生产总值。经济增长是税收增长的基本源泉，而国内生产总值是反映经济增长的一个重要指标。 2、财政支出。财政支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入也会造成一定影响。3、物价水平。物价水平的上升会导致企业的利润虚增进而增加了国家的增值税收入。反之，物价水平的下降也会造成国家税收收入一定程度上的减少。4、进出口总额。进出口总额的变化会直接导致我国关税收入水平的上升或下降，进而影响我国的税收收入。 一、样本数据

围绕以上四个因素，从2011版中国统计年鉴中寻找到了以下数据，见表1：

表1 单位：亿元 国内生产总商品零售价年份 税收收入 财政支出 进出口总额 值 格指数 1990 2821.86 18667.82 3083.59 102.10 5560.10 1991 2990.17 21781.50 3386.62 102.90 7225.80 1992 3296.91 26923.48 3742.20 105.40 9119.60 1993 4255.30 35333.92 4642.30 113.20 11271.00 1994 5126.88 48197.86 5792.62 121.70 20381.90 1995 6038.04 60793.73 6823.72 114.80 23499.90 1996 6909.82 71176.59 7937.55 106.10 24133.80 1997 8234.04 78973.03 9233.56 100.80 26967.20 1998 9262.80 84402.28 10798.18 97.40 26849.70 1999 10682.58 89677.05 13187.67 97.00 29896.20 2000 12581.51 99214.55 15886.50 98.50 39273.20 2001 15301.38 109655.17 18902.58 99.20 42183.60 2002 17636.45 120332.69 22053.15 98.70 51378.20 2003 20017.31 135822.76 24649.95 99.90 70483.50 2004 24165.68 159878.34 28486.89 102.80 95539.10 国内生产总商品零售价年份 税收收入 财政支出 进出口总额 值 格指数

1

2005 2006 2007 2008 2009

28778.54 34804.35 45621.97 54223.79 184937.37 216314.43 265810.31 314045.43 33930.28 40422.73 49781.35 62592.66 76299.93 100.80 101.00 103.80 105.90 116921.80 140971.45 166740.19 179921.47 59521.59 340506.87 98.80 150648.06 二、建立模型：设Y=税收收入、X1=国内生产总值、X2=财政支出、X3=商品零售价格指数、X4=进出口总额，选取1990-2008年数据作为计算数据，2009年作为预测数据。

（一）、模型线性分析：为分析被解释变量税收收入（Y）和解释变量国内生产总值（X1）、财政支出（X2）、商品零售价格指数（X3）、进出口总额（X4）的关系，作如图1、图2、图3、图4所示的散点图。

图1 税收收入与国内生产总值散点图

图2 税收收入与财政支出散点图

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图3 税收收入与商品零售价格指数散点图

图4 税收收入与进出口总额散点图

（二）、计量经济学模型的设定：从图1、图2、图3、图4可以看出税收收入（Y）和国内生产总值（X1）、财政支出（X2）、商品零售价格指数（X3）、进出口总额（X4）大体呈现为线性关系。又由图5看出Y、X1、X2都是逐年增长的，而X3、X4数年呈现出水平波动，说明变量间不一定是线性关系，因此可初步建立如下四元对数回归模型：

㏑Y=b0+b1㏑X1+b2㏑X2+b3X3+b4X4+u 并进行回归分析：

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根据表中结果，模型设计的结果为：

㏑Y=0. 516719+0.128564㏑X1+0.770039lnx2-0.000500X3+1.77E-06 X4 (2.532544) （2.882298） （15.84448） （-0.442128）（6.374464） R2=0.999580 F=8935.341 t=2.13

三、检验及修正 (一)、经济意义检验

由以上模型估计结果可知㏑X1、㏑X2、X4的系数均为正，这与经济意义相符合，故通过经济意义检验。而X3的系数为负，与经济意义不符通不过经济意义检验。

(二)、统计检验 1、拟合优度检验

通过OLS可知R2=0.999469，说明回归方程与样本数据拟合很好。 2、F检验

在F分布表中查出自由度分别为4和15的F临界值F=3.06,显然F>F0.05, 则认为回归方程显著成立。 3、t检验

分别针对H0:bj= 0(j=0、1、2、3、4）

给定显著性水平α=0.05，查分布表得t=2.13，由表数据得其绝对值不全大于2.131，只有b3不能拒绝H0，这可能是因为多重共线性或自相关的影响。

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