基于多元线性回归研究分析中国税收收入的影响因素

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1、基于多元线性回归研究分析中国税收收入的影响因素摘要：利用多元线性回归方法研究分析了经济水平（国内生产总值）、公共财政需求（财政支出）、物价水平（商品零售价格指数）等因素对我国税收收入的影响。关键字：多元线性回归；税收收入；影响因素一、理论背景改革开放以来，随着经济体制的改革深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元到2008年已增长到54223.79亿元30年间增长了近105倍。为了研究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，需要建立计量经济学模型。影响中国税收收入增长的

2、因素很多，但据分析主要的因素可能有：（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。（2）公共财政的需求，税收收入是财政的主体，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，因此对预算指出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能有一定的影响。（3）物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的DGP等指标和和经营者收入水平都与物价水平有关。（4）税收政策因素。我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984—1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。税制改革对税收会产生影响，特别是1985年税收陡增215.42%。但是第

3、二次税制改革对税收的增长速度的影响不是非常大。因此可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。二、模型选择为了具体分析各要素对提高我国税收收入的影响大小，我们选取国内生产总值（X1）财政支出(X2)商品零售价格指数（X3）等若干指标进行回归分析。采用的模型如下：Y代表各项税收收入；X1代表国内生产总值；X2代表财政支出；X3代表商品零售价格指数，ut代表随机扰动项.我们通过对该模型的回归分析，得出各个变量与我国税收收入的变动关系。表税收收入及相关数据年份税收收入（亿元）（Y）国内生产总值（亿元）（X2）财政支出（亿元）（X3）商品零售价格指数（%）（X4）1978519

4、.283624.11122.09100.71979537.824038.21281.79102.01980571.704517.81228.83106.01981629.894862.41138.41102.41982700.025294.71229.98101.91983775.595934.51409.52101.51984947.357171.01701.02102.819852040.798964.42004.25108.819862090.7310202.22204.91106.019872140.3611962.52262.18107.319882390.4714928.

5、32491.21118.519892727.4016909.22823.78117.819902821.8618547.93083.59102.119912990.1721617.83386.62102.919923296.9126638.13742.20105.419934255.3034634.44642.30113.219945126.8846759.45792.62121.719956038.0458478.16823.72114.819966909.8267884.67937.55106.119978234.0474462.69233.56100.819989262.807

6、8345.210798.1897.4199910682.5882067.513187.6797.0200012581.5189468.115886.5098.5200115301.3897314.818902.5899.22002200317636.45200017.31104790.6117390.222053.1524649.9598.799.92004200520062007200824165.6828778.5434804.3545621.9754223.79136875.9183867.9210871257305.630067028486.8933930.2840422.7

7、349781.3562592.66102.8100.8101103.8105.9注：各项税收收入(Y)国内生产总值（X1）财政支出(X2)的单位是：亿元；商品零售价格指数（X3）的单位是：%资料来源：以上数据均来源于《2009中国统计年鉴》三、模型分析用全选法回归结果（数据为1978-2007年的数据）：i=-6015.002+0.013X2i+0.813X3i+53.351X4ise=（2093.821）（0.12）（0.62）（19.711）t=（-2