计量经济学财政收入与生产总值分析

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1、中国1978-2008年的财政收入与国内生产总值的分析一、研究目的和要求财政收入与国内生产总值之间存在着紧密的联系。由于挤出效应,财政收入过度增长必然会减少社会的有效需求,从而影响经济的发展。但是,如果财政收入的增长滞后经济的增长,则可能导致国家调控经济的能力降低,不利于整个国民经济的可持续发展。故探讨财政收入对国内生产总值的影响对政策的制定具有一定的意义。因此,本文通过对1978~2008年财政收入与国内生产总值(GDP)有关数据的研究,从计量经济分析的角度,探讨财政收入增长和经济增长之间的相关关系。二、模型设定选择财政收入Y为被解释变量

2、。国内生产总值X为解释变量;研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。大多数相关的研究文献中都把总税收、国内生产总值这两个指标作为影响财政收入的基本因素,还有一些文献中也提出了其他一些变量,比如其他收入、经济发展水平等。研究范围为1978—2008年的财政收入与生产总值的时间序列数据,如下表所示,表1中国1978-2008年的财政收入与国内生产总值(单位:亿元)年份财政收入Y国内生产总值X19781132.263645.2219791146.384062.5819801159.934545.6210811175.794891.5610

3、821212.335323.3519831366.955962.6519841642.867208.0519852004.829016.0419862122.0110275.1819872199.3512058.6219882357.2415042.8219892664.916992.3219902937.118667.8219913149.4821781.5019923483.3726923.4819934348.9535333.9219945218.148197.8619956242.260793.7319967407.9971176.

4、5919978651.1478973.0319989875.9584402.28199911444.0889677.05200013395.2399214.55200116386.04109655.17200218903.64120332.69200321715.25135822.76200426396.47159878.34200531649.29183217.40200638760.2211923.50200751321.78257305.60200861330.35300670.00数据来源:《中国统计年鉴》注:首先利用EVIEWS绘

5、制X和Y的散点图,如下图所示从散点图可以看出财政收入Y随着国内生产总值X的提高而增加,大体呈现为线性关系。为分析财政收入和国内生产总值的关系规律性,可以建立如下简单线性回归模型:二、参数估计假定所建模型及其中的随机扰动项满足各项古典假定,可以用OLS法估计其参数。EVIEWS软件估计参数结果如下: DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:04/09/16Time:16:17Sample:19782008Includedobservations:31VariableCoefficientStd.E

6、rrort-StatisticProb.  C-1777.183678.2164-2.6203780.0138X0.1888380.00636729.659840.0000R-squared0.968086    Meandependentvar11703.27AdjustedR-squared0.966986    S.D.dependentvar15425.52S.E.ofregression2802.778    Akaikeinfocriterion18.77695Sumsquaredresid2.28E+08    Schwarz

7、criterion18.86947Loglikelihood-289.0427    Hannan-Quinncriter.18.80711F-statistic879.7059    Durbin-Watsonstat0.135287Prob(F-statistic)0.000000可用规范的形式将参数估计和检验结果写为:拟合情况用图形表示如下:二、模型检验1.经济意义检验估计的解释变量的系数为0.188838,说明国内生产总值(GDP)每增加1元,财政收入将增加0.188838元。这与预期的经济意义相符。2.拟合优度检验因为可决系数,说

8、明被解释变量财政收入差异的96.81%能由解释变量国内生产总值做出解释,模型整体上对样本数据拟合较好。3.回归系数的t检验:针对和,取,查t分布表得自由度为的临界值为。因为,所以

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