我国财政收入影响因素的实证研究

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1、我国财政收入影响因素的实证研究摘要:本文利用我国1981年-2009年的时间序列数据对影响我国财政收入的因素进行实证研究。影响我国财政收入的因素很多,比如税收收入、国内生产总值、就业人数、税收体制等等。经过比较分析税收、国内生产总值、全社会固定资产投资、就业人数等变量对财政收入的不同影响,其中影响最大的是税收,其次是国内生产总值,同时发现财政收入主要取决于税收和GDP两个因素,并且税收在财政收入中占有绝对地位。最后本文根据此结论提出了相关的对策分析与建议。关键词:财政收入;税收;国内生产总值一、引言财政收入是一国政府实现政府职能的基本保障,对国民经济

2、的运行及社会的发展起着非凡的作用。首先,它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。一个国家财政收入规模的大小通常是衡量其经济实力的重要标志。其次,财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。财政收入的增长情况关系着一个国家的经济的发展和社会的进步。因此,研究财政收入的增长显得尤为重要。财政收入的主要是各项税收收入,此外还有政府其他收入和基金收入等。同时一个国家的财政收入的规模还受到经济规模等诸多因素的影响。本文就建立财政收入影响因素模型,实证分析影响我国财政收入的主要因素,为如何合理有效地制定我国的财政收入计划提供一些政策性建议。二、影响我国财政收

3、入增长因素的实证分析1、变量选择与数据说明研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。如果遗漏了某些重要变量,回归方程的效果肯定不会好;而考虑过多的变量,不仅计算量增大许多,而且得到的回归方程稳定性也很差,直接影响到回归方程的应用。通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察,对财政收入影响的因素主要有税收、国内生产总值、全社会固定资产投资和就业人数等。(1)税收:税收具有征收的强制性、无偿性和固定性特点,可以为政府履行其职能提供充足的资金。(2)国内生产总值:会促进国民收入,从而会提高居民个人收

4、入水平直接影响居民储蓄量,并与财政收入的增长保持一定的同向性。(3)全社会固定资产投资:主要通过投资来促进经济增长,扩大税源,进而拉动财政税收收入整体增长。(4)就业人数:就业人数的上升伴随着居民消费水平的提高,从而间接影响财政收入的增加。本文以《中国统计年鉴》为源,使用了1981年-2009年税收、国内生产总值、全社会固定资产投资、就业人员数的数据,数据真实可靠。为了消除异方差,对数据做取对数处理,利用E-views进行回归分析,排除以往模型存在的多重共线性,建立财政收入影响因素更精确模型,分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。2、模型的建立本文

5、以财政收入Y(亿元)为因变量,税收X1(亿元)、国内生产总值X2(亿元)、全社会固定资产投资X3(亿元)、以及就业人数X4(万人)4个经济指标为自变量,建立多元函数,即InY=C+C1InX1+C2InX2+C3InX3+C4In3、模型的分析利用E-views对上述基本模型进行OLS参数估计得到如下结果:其中:所有方程括号内均为t值,R2=0.991156F=672.4216首先,由于税收是国家政府财政收入最主要的收入,很大程度上决定于财政收入的充裕状况;国内生产总值与财政收入的增长保持一定的同向性;全社会固定资产投资通过刺激GDP增长,间接使财政

6、税收收入整体增长;就业人数的上升明显使我国财政收入的增加。所以,财政收入一般和税收、GDP、全社会固定资产投资、就业人员数呈正相关关系,即C1至C4应该均为正值。而且财政收入中税收应占很大一部分比重,即C1的数值应该比较高。上面模型得到的C1和C2都为正符合经济理论,但C3与C4却为负与经济理论相悖。其次,税收、GDP、全社会固定资产投资、就业人数的t统计量值分别为4.596、4.353、2.153、-4.304。在显着性水平为0.05时,t(29-5)=2.064,可见它们除全社会固定资产投资外对财政收入的影响是显着的。再次,模型的F值为672.4

7、216,在显着水平为0.05的情况下,F(4,25)=2.76,所以拒绝方程不显着的假设则回归方程显着。由此我们认为,一个国家税收水平高低,国民生产总值规模的大小是决定一个国家一定时期内财政收入规模的主要影响因素。最后,可决系数R2=0.991156,模型的拟合程度很高,即我国的财政收入可以很好地被税收、国内生产总值、全社会固定资产投资、就业人数来解释。4、模型的修正首先根据向后剔除法我们将回归模型剔除变量全社会固定资产投资和就业人数,结果如下:财政收入不仅受税收的影响,还受其他因素的影响,而GDP又是影响这些因素的一个重要指标。模型中变量lnX1通

8、过了t检验且C1值较大,说明税收是影响财政收入的主要因素,因为毕竟税收在财政收入中占绝对地位。尽管C2的t值

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