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影响我国各地区税收收入的影响因素分析 一、引言

财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，国家在社会活动中提供公共物品和服务，很大程度上需要财政收入的鼎力相助。财政收入既是国家的集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。税收是国家为实现其职能的需要，凭借其政治权利并按照特定的标准，强制、无偿的取得财政收入的一种形式，它是现代国家财政收入最重要的收入形式和最主要的收入来源。税收的影响因素有很多，包括一国的经济实力，经济发展水平，劳动者的素质，职工工资总额，财政支出，家庭总收入，生产总值，商品零售价格指数等。所以，我选定了职工工资总额、生产总值、商品零售价格指数、财政支出，对我国各地区税收收入影响因素做实证分析。 二、预设模型

以上因素对居民消费支出的影响可通过计量经济学模型来分析，预设模型为Y=β0+β1 X1+β2X2+β3X3+β4X4+μ,其中Y代表税收收入，X1职工工资总额，X2代表地区生产总值，X3代表商品零售价格指数，X4代表财政支出，由于存在其它不确定因素的影响增添μ随机误差项。 三、数据收集

中国统计局2012年统计年鉴中各地区数据如下：（单位：亿元） 地区 北 京 天 津 河 北 山 西 内蒙古 辽 宁 吉 林 黑龙江 上 海 江 苏 浙 江 安 徽 福 建 江 西 山 东 河 南 湖 北 湖 南 广 东 广 西 海 南 重 庆 四 川 税收收入Y 职工工资总额X1 地区生产总值X2 2854.63 1004.51 1348.51 872.88 985.69 1974.85 624.19 741.85 3172.72 4124.62 2952.01 1108.31 1254.31 777.09 2603.13 1263.10 1067.11 915.40 4548.66 644.80 295.69 881.07 1537.42 2348.18 792.45 1206.83 778.72 681.79 1327.05 540.74 914.45 1287.01 2231.08 2745.34 980.02 1524.08 724.27 2602.05 1573.23 1218.38 1184.57 3296.21 699.29 181.08 885.18 1361.55 16251.93 11307.28 24515.76 11237.55 14359.88 22226.70 10568.83 12582.00 19195.69 49110.27 32318.85 15300.65 17560.18 11702.82 45361.85 26931.03 19632.26 19669.56 53210.28 11720.87 2522.66 10011.37 21026.68 商品零售价格指数X3 103.2 104.7 105.0 104.9 104.9 105.0 104.9 104.5 104.1 104.6 105.5 105.3 104.8 104.8 104.7 105.7 105.6 105.5 105.1 106.0 105.4 104.7 104.6 财政支出X4 3245.23 1796.33 3537.39 2363.85 2989.21 3905.85 2201.74 2794.08 3914.88 6221.72 3842.59 3302.99 2198.18 2534.60 5002.07 4248.82 3214.74 3520.76 6712.40 2545.28 778.80 2570.24 4674.92 贵 州 云 南 西 藏 陕 西 甘 肃 青 海 宁 夏 新 疆 518.14 881.95 45.83 933.84 284.04 119.85 177.13 593.41 554.44 696.07 —— 741.89 333.45 125.11 137.12 692.10 5701.84 8893.12 605.83 12512.30 5020.37 1670.44 2102.21 6610.05 105.5 105.1 103.7 104.8 105.4 105.4 105.3 105.1 2249.40 2929.60 758.11 2930.81 1791.24 967.47 705.91 2284.49 表1 四、 模型建立 1、 散点图分析

500040003000Y200010000010002000X1

30004000500040003000Y20001000001000030000X2

50000500040003000Y200010000103.0104.0105.0X3106.0

500040003000Y20001000001000200030004000500060007000X4

2、模型预模拟

由被解释变量Y与各变量建的散点图观察可知Y并不是与每个解释变量间都呈明显的线性关系。运用EViews5.0软件对表1中的数据进行OLS回归分析：

可得到回归结果：

?=48278.23+ 0.559X1+ 0.029X2- 461.837X3 + 0.145X4 （2.7740）（2.200） （1.300）（-2.801）（0.937） R2=0.884123 D.W.=1.551886 F=47.6866

从经济学角度看：X3系数为负不符合经济学意义，但它应该是一定程度上的决定变量，所