学士学位论文计量经济学论文中国税收收入的影响因素.docx
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学士学位论文计量经济学论文中国税收收入的影响因素
期末论文
题目:
中国税收收入的影响因素
目录摘要引言
一、理论综述
(一)国内生产总值对税收收入的影响
(二)财政收入对税收收入的影响
二、实证分析
(一)变量选取
(二)数据取得
(三)模型的建立与构造
(四)模型检验
1、经济意义检验
2、统计检验
3、计量检验
(1)异方差检验
(2)自相关检验
(五)模型修正
三、结论分析及政策建议
(一)结论分析
(二)政策建议
摘要:
税收是我们国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展
本文通过查阅相关文献以及搜索相关的网站信息对分析我国税收收入影响因素进行一系列的文献综述,并通过Eviews计量经济学软件对税收收入的影响因素包括选取国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数进行分析,得出相关结论并对我国财政收入方面给出一些建议。
关键词:
税收收入国内生产总值财政支出商品零售价格指数计量分析引言
自1985年实行的利改税的税改以来,税收占财政收入的比重逐年上升,90年代已高达96%。
而1994年实施的全面税制改革又使得税收收入有了新的变化。
税收组织财政收入、调控经济运行和监督经济活动职能的发挥,成为国家非常关心的问题。
从进入新世纪,我国的经济发展面临着巨大的机遇和挑战。
在新经济背景下,基于知识和信息的产业发展迅猛,全球经济发展一体化日渐深入,中国成功加入WTO新形势下的经济发展是经济稳定和协调增长的结果,由于税收具有聚财与调控的功能,因而它在实现经济发展的过程中将发挥非常重要的作用,研究税收收入的影响因素对我国有着重要的意义。
一、理论综述
(一)文献综述
高淑红在《我国税收收入的影响因素分析》一文中运用多重共线性检验和加权最小二乘估计法等计量经济学检验方法对税收收入与其影响因素做了相关计量分析,得出了以下分析结果与结论:
1.国内生产总值对税收收入的影响国内生产总值与税收收入成正相关。
这表明,国内生产总值的增加会带来税收的增加。
正如前面所述,经济是税收收入的源泉,税收的增长离不开经济的增长,税收收入受经济发展的影响,而国内生产总值在很大程度上就反映我国的经济的发展状况。
2.财政收入对税收收入的影响税收收入与财政支出显著的正相关。
这表明,随着财政支出的增加,税收收入也会相应的增加,而且,其系数为0.7009,远高于国内生产总值的系数。
估计其原因,因为国家跟政府为了拉动经济增长,常常实施加大财政支出力度,从而使经济得到发展,各项税收相应的都有所增加,进而增加了税收的总收入。
(二)现状分析
我国的社会主义市场经济体制还不完善,各方面运作还需要政府实施一定的宏观职能,职能的有效实施得宜于充足的财政力量,其中税收占很大比重。
1、经济增长仍是税收收入高增长的主要决定因素,税收收入与经济增长之间有着正的线性相关性。
另外,我国税收收入增长具有较大的惯性。
2、我国税收收入增长速度略慢于经济增长速度,税制改革势在必行。
另外,税收是我国财政收入的主要来源,税收收入大幅度增长,通过财政支出政策的运用,有力支持了经济和社会各项事业的发展。
二、实证分析
(一)变量选取
为了全面反映中国税收增长的全貌,选择包括中央和地方税收的“国家财政收入”中的“各项税收”(简称“税收收入”)作为被解释变量,以反映国家税收的增长;选择“国内生产总值(GDP”作为经济整体增长水平的代表;选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表;选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。
Y—税收收入(亿元)
X1—国内生产总值(亿元)
X2—国家财政支出(亿兀)
X3—商品零售价格指数(以1988年为基期100)
(二)数据取得
以下数据来源于《中国统计年鉴》,单位均为亿元
obs
obs
YXX2X3
2390.470
i14928.30
2491.210
118.5000
2727.400
6909.20
823.780
117-8000
2821,860
8547^
083.590
—02.1000
2990J70
2161780
3386.620
102.9000
3296.910
—26638.10
742200
105,4000
4255.300
[3463440
4642.300
1132000
5126880
―759.40
厂5792&0
7000
6038.040
I58478.10
6823.720
14.8000
6909820
j67884.60
7937.550
—06.1000
8234.040
4462.60
9233.560
00.8000
9262.800
78345.20
0798.18
97.40000
10632.58
|82067.60
3187.67
0000
12581.51
—89468.10
5886.50
I98,40000
15301.38
i97314.80
8902.58
99.20000
1763645
4790.6
2053.15
0000
20017.31
135822.8
24649.95
99.90000
2416568
159878.3
28486.89
102.8000
28778.54
832仃一4
—
33930.28
Qj00.8000
34804.35
211923.5
4042273
101.0000
45621.97
—24952911
9781.35
—03.8000
5422379
314045,41
6259266
―105.9000
59521.69
L340902.8
76299.93
98.80000
7321079
401512.8
89874,16
103.1000
89738.39
3104.1
09247^
00
1006143
519470.1
1259510
1020000
110530.7
568845.2
14021Z11
000
表1.1988-2013年我国税收收入相关因素统计表
(三)模型的建立与构造
在EVIEW嗽件中输入数据,观察Y与三个解释变量XI、X2、X3
之间的散点图,如图所示
500000
400000
300000
表2
由以上散点图发现存在较强的线性关系,故此选择建立线性模
型。
建立模型:
Y:
0+:
1*X1+:
2*X2+:
3*X3+)
利用EVIEW嗽件对数据进行普通最小二乘回归,得到如图结果:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/25/14Time:
08:
46
Sample:
19882013
Includedobservations:
26
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prok
C
-7556.684
3924746
■1.925394
0.0672
X1
0.070247
0.014743
4764755
0.0001
X2
0.517669
0059885
8644424
00000
X3
6152887
3575394
1.720898
0.0993
R-squared
0.998927
Meandependentvar
2B903.19
AdjustedR-squared
0.998781
SD.dependentvar
32718.28
S.E.ofregression
1142.348
Akaikeinfocriterion
17.06020
Sumsquaredresid
28709117
Schwarzcriterion
17.25375
Loglikelihood
-217.7826
F-statistic
6828673
Durbin-Watsonstat
1422771
Prob(F-stattstic)
0000000
Y=-7556.684+0.070247*X1+0.517669*X2+61.52887*X3
(3924.746)(0.014743)(0.059885)(35.75394)
t=(-1.925394)(4.764755)(8.644424)(1.720898)
RA2=0.998927nRA2=25.972102F=6828.673n=26
(四)模型检验
1.经济意义检验
我国税收收入与财政支出及商品零售物价指数呈正相关关系,当
国内其他因素不变时,财政支出每增加1单位,我国税收收入增加
0.517669单位;当其他因素不变时,商品零售物价指数每增加1单
位,我国税收收入增加61.52887单位,两者与税收收入呈正相关符
合现实经济意义,但模型中国内生产总值与税收收入呈负相关,不符
合现实经济意义。
2.统计检验
1)拟合优度
由表中数据可以得到R^2=0.998927,修正的可决系数为n
RA2=0.998781,这说明模型对样本的拟合很好。
2)F检验
针对1=2=3=0,在给定a=0.05的显著性水平下拒绝原假设,说明回归方程显著,即“国内生产总值”“财政支出”“商品零售价格指
数”等变量联合起来确实对“税收收入”有显著影响。
3)t检验
斜率项的P值分别为0.0001,0,0.0993,即“国内生产总值”
X1“财政支出”X2的p值小于5%的显著性水平,所以拒绝原假设,其影响显著。
而“商品零售价格指数”X3的p值大于5%小于10%的显著性水平,所以其也显著,拒绝原假设。
所以X1,X2,X3对丫
有显著影响。
由于显著,所以多重共线性不存在故不用检验。
3.计量检验
(1)、异方差检验
White检验:
由表可得White检验结果
WhiteHeteroskedasticityTest:
F-statistic
0.960330
Probability
0.47738B
Obs*R-squared
6050059
Probability
0.417606
TestEquation:
DependentVariable:
RESIDA2
Method:
LeastSquares
□ate:
12/25/14Time:
08:
48
Sample:
19882013
Includedobservations:
26
Variable
Coefficient
StdError
t-Statistic
Prob.
C
-1.43E+08
169E+08
-0.845687
0.4083
X1
^1079571
6169303
0174991
0.8629
X1A2
^0.000176
0.000138
<935891
0.3611
X2
303.5152
303.8742
0.998818
0.3304
X2A2
0.001079
0.002337
0.461853
0.6494
X3
2530036.
3098112.
0.816638
0.4243
X3*2
*11184.69
1416494
-0789604
04395
R-squared
0.232695
Meandependentvar
1104197
AdjustedR-squared
-0.009612
S.D.dependentvar
2548297.
SE.ofregression
2560515.
Akaikeinfocriterion
32.57412
Sumsquaredresid
1.25E+14
Schwarzcriterion
3291284
Loglikelihood
-416.4635
F*statistic
0.960330
Durbin-Watsonstat
2.432054
Prob(F-statistic)
0.47738B
表3
由此表可以看出,nRA2=9.98781,由White检验知,在a=0.05下查?
2分布表,得临界值?
2。
.05
(2)=12.5916,同时X1和XM2,X2和X2A2,X3和X3A2的t检验值也显著.比较计算的?
2统计量与临界值,因为nRA2=9.98781v?
2o.o5
(2)=12.5916,所以表明模型不存在异方差。
(2)自相关性检验
为了解决自相关问题,选用广义差分法。
由模型可得
DependentVariable:
E
Method:
LeastSquares
Date:
12/25/14Time:
08:
52
Sample(adjusted):
19892013
Includedobservations:
25afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Errort-Statistic
Prob.
E(-1)
0.283213
0.1972001.436173
0.1639
R^squared
AdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihood
0.079010
0079010
1047.69926344135-208.8220
MeandependentvarS.D.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionDurbin-Watsonstat
^12.70784
1091714
16.78576
16.83461
1.705252
可得eA=0.283213
DependentVariableJY-0233213*Y(-1)
Method:
LeastSquares
Date:
12/25/14Time:
09':
12
Sample(adjusted):
19392013
Includedobservations:
25afteradjustments
Variable
Coefficient
StdError
t-Statistic
Prob.
C
•5459612
3401.120
-1.605240
0.1234
X1-0.283213*X1(-1)
0.075471
0.018230
4.183264
0.0004
X2-0.283213*X2(-1)
0.492186
0.073714
6.676987
0.0000
X3-0.283213*X3(-1)
60.27828
44.59434
1.351703
0.1909
R-squared
0998229
Meandependentvar
22702.66
AdjustedR-squared
0997976
S.D,dependentvar
24319.21
SE.ofregression
1116.587
Akaikeinfocriterion
17.01959
Sumsquaredresid
26182091
Schwarzcriterion
17.21461
Loglikelihood
-2087448
F-statistic
3945.583
Durbin-Watsonstat
1.692562
Prob(F-statistic)
0.000000
由表可得回归方程为
Ya*=-5459.612+0.076471X1+0.492185X2+60.27828X3
Se=(3401.120)(0.018280)(0.073714)(44.59434)
t=(-1.605240)(4.183264)(6.676987)(1.351703)
R?
2=0.998229F=3945.583DW=1.692562
由此可得,在1%显著性水平下,广义差分模型中已无自相关,不必再进行迭送。
(五)模型修正经过对原模型进行的统计检验和计量检验,现模型修正如下:
Y=-4122.1504+0.956876*X2+22.05079*X3
模型的拟合优度为99.74%,且各变量前系数符合均符合经济意义,税收收入与政府财政支出呈正相关,与商品零售物价指数呈正相关。
同时,各变量的t检验值均通过显著性检验,模型的F检验值通过显著性检验。
三、结论分析及政策建议
(一)结论分析
1.模型最终修正了多重共线性、异方差以及自相关的问题,同时提高了模型的精度,并且使得模型整体以及各变量的显著性提高,拟合度增强。
2.国内生产总值对税收收入的影响不显著,可能是因为税收收入的速度慢于经济增长的速度,税收体制没有及时的进行改革
3.财政支出与商品零售物价指数对税收收入的影响显著,财政支出的增加很大力度上促进了税收收入的增长的,物价指数的增长使居民消费增加,进而拉动了税收收入的增长。
根据以上分析得出结论:
我国的社会主义市场经济体制还不完善,各方面运作还需要政府实施一定的宏观职能,职能的有效实施得益于充足的财政力量,其中税收占很大比重。
从以上分析中可以看出,经济的健康持续发展是保证税收收入的必要条件;商品零售价指数在很大程度上影响税收收入。
因此,国家应该以保证经济增长为基础,定制合理的商品零售价指数。
(二)政策建议基于以上结论我们可以对税收政策给予以下建议:
1.兼顾政府和企业两者利益,把握总体税负水平。
建议在税收征管明显改观、税收流失得到控制,我国的名义税负(税率)与实际税负之间的差距大大缩小以后,根据国际、国内的宏观形势变化,适时调节宏观税负水平。
2.在目前宏观经济形势下,实行稳定税收收入、进行有增有减的税收结构调整政策,是比较好的选择。
稳定税收的主要措施仍然是强化税收的征管,手段上要逐渐淡化以至最终取消指令性计划指针控制,加快电子化高科技手段管理,真正实现依法征税,并不断降低征税成本。
3.应尽可能将税收结构调整与改革和完善税制有机结合起来。
税收的有增有减都可能涉及到税制的调整和完善。
我们在考虑增税或减税时,如果能够从税制的完善上多考虑一些,就可以收到既稳定了税收收入又推进了税制的科学和合理化的良好效果。
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