我国财政收入影响因素实证分析

我国财政收入影响因素实证分析

摘要：影响财政收入的经济因素很多，文中介绍了利用向前逐步回归法结合EVIEWS 软件对

财政收入的影响因素进行筛选的方法，得到了财政收入与对其有显著影响的总投资、净出口、社会商品零售总额三个因素的线性回归模型,并给予模型合理的经济解释，最后给出提高财政收入的相关对策建议。

关键字：财政收入 多重共线性 逐步回归 需求结构 实证分析

一、文献综述

本文研究财政收入的影响因素，通过阅读多篇文献及资料，发现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。影响财政收入的因素众多复杂，部分论文通过研究经济理论对财政收入的解释将财政收入影响的因素主要有总税收、国内生产总值、其他收入和就业人数，据此做出相关模型，并进行检验及经济意义讨论。也有部分论文将：国家工业总产值、农业总产值、建筑业总产值、社会商品零售总额、全国人口总数和受灾面积6 个因素为自变量建立模型。查阅资料可知财政收入主要由总税收、国有资产收入、国债收入、收费收入和其他收入组成。同时发现财政支出将对财政收入有一定影响。以此，希望建立一个新的模型，对财政收入的影响因素做出一些解释。最后对增加财政收入提出一些相关对策与建议。

概括起来，变量的选择和研究方法大致有以下几种：

（1）以财政收入为因变量y（单位：亿元），对于自变量的选择，鉴于数据的可得性以及对财政收入可能产生影响的几个经济因素：国家工业总产值（单位：亿元）、农业总产值（单位：亿元）、建筑业总产值（单位：亿元）、社会商品零售总额 （单位：亿元）、全国人口总数（单位：万人）和受灾面积（单位：万公顷）共6 个因素为自变量的候选变量。数据样本区间选择1989—2003 年。运用逐步回归的方法，除去不显著变量，简化了模型，又消除了多重共线性，最后得到了财政收入与对其有显著影响的农业总产值和社会商品零售总额两因素的线性回归模型,并通过了统计准则检验和计量经济学准则检验。最后对农业总产值和社会商品的零售总额对财政收入的影响做了经济分析。

张振强 《基于逐步回归分析的财政收入模型研究》

（2）以重庆市为例，从不同角度实证分析经济增长、产业结构和需求结构对地方财政收入的影响。首先，运用spss软件对1997-2004年重庆市辖区内财政收入和同期国民生产总值做

回归分析，结果表明两者是高度相关的。其次，分析产业结构对财政收入的影响。文着重以重庆市为例从第二、三产业的结构对税收收入的影响方面进行分析。再次，分析、需求结构对财政收入的影响。GDP可以分解为总消费、总投资和净出口3部分，本文运用SPSS软件，对1997～2003年的重庆市地方财政收入和同期总消费、总投资、净出口的数据进行多元回归，建立模型，分析需求结构对财政收入的影响。最后得到结论：宏观经济水平直接影响着地方财政收入的规模；三次产业结构影响着地方财政收入的规模和结构；总消费和总投资对地方财政收入有着明显的推动和拉动作用。

许林 《地方财政收入的影响因素分析-以重庆市为例的实证研究》

（3）文章侧重于对财政收入高速增长的原因作出客观、理性的分析。通过我国财政收入与GDP增长的对比概况与财政收入高速增长的主要原因分析两个方面进行阐述分析。并细分为产业结构变化、效益与收入提高和进口环节税收贡献三大原因。最后得出结论：近年财政收入高速增长总体上正常，主要的增收收入并不是来自增加税负，我国以间接税为主导的税制结构安排，对财政收入大幅增加具有较大的包容性。，当增收部分主要用于民生支出等方面时，财政收支的挤出效应也不会被强化，反而有利于宏观经济运行。

贾 康 苏 明 闫 坤 于树一 《我国财政收入高速增长的原因分析》

（4）文章以财政收入为因变量，总税收、国内生产总值、其他收入、就业人数4个经济指标为自变量，利用spss软件进行回归分析，运用向后逐步回归法，最后建立了财政收入影响因素对数模型，得到税收弹性和其他收入弹性，并由总税收与国内生产总值高度相关得到增加财政收入不一定要采取提高税率、增加税种这样的税收手段，如果国家的经济发展形势良好，经济总量持续扩大，财政规模也会随之扩大的最终结论。

马长琳 《财政收入主要影响因素实证分析》

（5）著名的哈罗德-多马模型表明资本的增加与经济增长存在密切的正相关关系。曼昆(Mankiw)对15个国家1960-1991年间的经济增长率和投资率的研究表明：“经济增长与投资之间是相关的，把GDP中相当大的部分用于投资的国家往往有高的增长率，把GDP中一小部分用于投资的国家往往增长率也低。”

投资与财政收入的关系从定性上看：投资是推动经济发展的源动力，没有投资，就没有外延的经济扩张和经济增长。由于财政收入来源于经济，而投资对经济又有决定性作用，扩大投资，意味着将有更多的项目要开工建设，拉动对原材料、生产设备、劳动力等的需求。项目建设过程中，无论是建设单位，还是钢材、水泥等原材料供应单位都会因发生经济活动而缴纳税收。同时项目建成投产后，新的产业活动单位又因发生经济活动而缴纳税收。因此，

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投资的变动对财政、税收的增长有着直接和间接的双重影响。可以说没有投资就没有财政收入的增长，两者具有高度的相关性。投资与财政收入的关系从定量上看：我们可以通过投资对财政收入的弹性系数定量分析二者关系从投资对财政增长的弹性系数来看，我国在1990－2005年十六年间除其中（1995－1997年及1999－2001年）六年小于1外，其余十年均大于等于1，平均值为1.47，这不仅说明我国投资增长超前于财政增长，也说明投资增长对财政增长影响较大，二者有着较强的相关性。

宁波市政府门户网站 《投资与财政收入增长相关关系研究》

二、实证分析

财政作为一国政府的活动，是政府职能的具体体现，主要有资源配置、收入再分配和宏观经济调控三大职能。财政收入是政府部门的公共收入，是国民收入分配中用于保证政府行使其公共职能、实施公共政策以及提供公共服务的资金需求。财政收入的增长情况关系着一个国家经济的发展和社会的进步。因此。研究财政收入的增长就显得尤为必要。财政收入的主要来源是各项税收收入，此外还有政府其他收入和基金收入等。同时，一个国家财政收入的规模还要受到经济规模等诸多因素的影响。因此我们以财政收入为因变量，以国民生产总值支出法计算中的最终消费、总投资、净出口以及社会商品零售总额、受灾面积5个经济指标为自变量，利用eviews软件进行回归分析，建立财政收入影响因素模型，分析影响财政收入的主要因素及其影响程度。

1 我国财政收入影响因素的定量分析 1.1 变量选择

研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。查阅分析部分相关研究文献后发现影响财政收入的因素众多复杂，最后通过研究经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察，最终确定对财政收入影响的因素主要有国内生产总值中的最终消费、总投资、净出口及社会商品零售总额、受灾面积等。

1.2 数据说明

(1) 最终消费。指常住单位为满足物质、文化和精神生活的需要，从本国经济领土和国外购买的货物和服务的支出。

(2) 总投资。是指一定时期内固定资产投资与流动资产投资之和。固定资产投资是指国民经济各部门对固定资产的全部投资，流动资产投资是指各部门占用的原材料、

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在产品、产成品和商品库存，以及战略物资储备等的增加额。

(3) 净出口。指货物和服务出口减货物和服务进口的差额。 (4)社会商品零售总额。反映物价水平与居民消费支出。 (5) 受灾面积。将导致财政收入的减少。

2 模型的建立和检验 2.1 模型的建立

根据1990--2007年每年的财政收入Y(亿元) 最终消费X1 (亿元)、总投资X2 (亿元)、净出口

X3（亿元）X、社会商品零售总额X4（亿元）、受灾面积5（万公顷）

的统计数据，建立多元函数，采用OLS法进行回归分析。 表1 列出了上述变量的有关统计资料。

表1 1990—2007年各变量数据

Y

X1

总消费

（亿元） 12090.50 14091.90 17203.30 21899.90 29242.20 36748.20 43919.50 48140.60 51588.20 55636.90 61516.00 66878.30 71691.20 77449.50 87032.90 97822.70 110595.30 128444.60

X2 X3 X4

X5受灾面积 （万公顷） 38474.00 55472.00 51333.00 48829.00 55043.00 45821.00 46989.00 53429.00 50145.00 49981.00 54688.00 52215.00 47119.10 54506.30 37106.26 38818.23 41091.41 48992.35

年份

财政收入 （亿元） 2937.10 3149.48 3483.37 4348.95 5218.10 6242.20 7407.99 8651.14 9875.95 11444.08 13395.23 16386.04 18903.64 21715.25 26396.41 31649.29 38777.98 51321.78

总投资 净出口 社会商品

（亿元） （亿元） 零售总额（亿

元） 6747.00 7868.00 10086.30 15717.70 20341.10 25470.10 28784.90 29968.00 31314.20 32951.50 34842.80 39769.40 45565.00 55963.00 69168.40 80646.30 94402.00 111417.40

510.30 617.50 275.60 -679.50 634.10 998.60 1459.20 3549.90 3629.20 2536.60 2390.20 2324.70 3094.10 2986.30 4079.10 10223.10 16654.00 23380.50

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 8300.10 9415.60 10993.70 14270.40 18622.90 23613.80 28360.20 31252.90 33378.10 35647.90 39105.70 43055.40 48135.90 52516.30 59501.00 67176.60 76410.00 89210.00

注：数据来源于《中国统计年鉴》

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首先绘制y与X1、X2、X3、X4、X5相关图：

图1 y与X1相关图

图3 y与

X3相关图

图5 y与

X5相关图

图2 y与X2相关图

图4 y与X4相关图

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/u365.html