財(cái)政收入與GDP的計(jì)量分析

1、按 頒 凹 埃 斑 唉 瓣 扮財(cái)政收入與敖GDP岸的計(jì)量分析安 敖 壩 基地00襖第9小組：徐成拜聰 4把0001105背 胺 百 爸 岸 王熬一鋼 罷4000112佰4笆 癌 罷 艾 吧 任耙 剛 絆 400011擺04 稗 皚 癌 傲 埃 唐暗金印 艾4俺0001116疤 關(guān)鍵襖詞：財(cái)政收入 敖 GDP 礙 稅賦融資 澳 收入融資 隘 稅制改革導(dǎo)論翱本模型是研究近暗二十年來我國(guó)的八財(cái)政收入與GD皚P之間的定量關(guān)白系。GDP即國(guó)傲內(nèi)生產(chǎn)總值，財(cái)斑政收入是政府收熬入的一部分。從佰我國(guó)政府收入的骯構(gòu)成來看，政府吧收入=財(cái)政預(yù)算頒內(nèi)收入+預(yù)算外哎收入+非規(guī)范性骯公共收入。政府昂財(cái)政收入有四大靶主要

2、來源：稅賦白融資、收入融資背、債務(wù)融資和基凹金融資。我們分翱析所指的財(cái)政收阿入是財(cái)政預(yù)算內(nèi)巴收入的稅賦融資癌與收入融資。隘在我國(guó)統(tǒng)計(jì)財(cái)政頒收入的數(shù)據(jù)中主啊要包括以下部分骯：稅賦融資：增爸值稅 消費(fèi)稅 敗營(yíng)業(yè)稅企業(yè)所罷得稅 外貿(mào)企業(yè)班出口退稅（沖減挨收入）個(gè)人所得稗稅 資源稅固跋定資產(chǎn)投資方向疤調(diào)節(jié)稅（目前暫絆停使用）城市半建設(shè)維護(hù)稅遺搬產(chǎn)稅（暫未開征耙）證券交易印花扳稅城鎮(zhèn)土地使癌用稅 土地增值昂稅車船使用稅敗船舶噸稅車叭輛購(gòu)置稅屠宰哎稅關(guān)稅 農(nóng)業(yè)頒稅農(nóng)業(yè)特產(chǎn)稅隘牧業(yè)稅耕地靶占用稅 契稅。瓣 收入融資：疤國(guó)有股減持收入安企業(yè)虧損補(bǔ)貼皚行政性收費(fèi)跋罰沒收入土地拔和海域有償使用壩收入 其他收入搬

3、政府間轉(zhuǎn)移（盎贈(zèng)與）等。岸經(jīng)過對(duì)國(guó)家財(cái)政敖分項(xiàng)目收入數(shù)據(jù)懊的研究，我們發(fā)懊現(xiàn)從改革開放之伴后，稅賦融資部暗分占財(cái)政收入比拔重增大，（企業(yè)哀）收入融資部分埃所占比重減小，版但是它仍然占相爸當(dāng)部分，國(guó)內(nèi)大澳規(guī)模的國(guó)有企業(yè)昂仍然創(chuàng)造著可觀暗的GDP。所以矮單純的研究稅收敗與GDP的關(guān)系癌是沒有意義的。吧這里就不能用平皚均稅率來表示G奧DP對(duì)財(cái)政收入柏的影響。為此我巴們建立如下計(jì)量爸經(jīng)濟(jì)模型：按 班 疤 案 疤 Y=C1+斑C2*X+挨u胺這里Y是被解釋般變量財(cái)政收入，隘X是解釋變量國(guó)百內(nèi)生產(chǎn)總值GD藹P，C2可以看佰作GDP對(duì)財(cái)政白收入的平均影響把，且0鞍C21搬。版u啊為隨機(jī)誤差，描隘述變量外的因

4、素胺對(duì)模型的干擾。盎二樣本數(shù)據(jù)收暗集。版 本模型使辦用時(shí)間序列數(shù)據(jù)巴，數(shù)據(jù)來源于國(guó)氨家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站疤( HYPERLINK 耙www.sta罷.案cn昂)佰。在經(jīng)過大量分傲析比較后我們采皚用了所取樣本數(shù)哎據(jù)見表1，其中皚X為我國(guó)國(guó)民生罷產(chǎn)總值（億元人壩民幣），Y為我伴國(guó)財(cái)政收入（億熬元人民幣）。 表1. 扮 捌 般 唉 斑 澳 艾 單位邦：億元瓣obs胺X伴Y骯1979霸 4038.2八00扒 1146.3斑80芭1980背 4517.8隘00敗 1159.9盎30凹1埃981捌 4862.4骯00擺 1175.7頒90澳1982澳 5294.7佰00罷 1212.3皚30皚1983骯 5934

5、.5吧00愛 1366.9熬50艾1984芭 7171.0背00哎 1642.8隘60班1985半 8964.4靶00扒 2004.8疤20稗1986俺 10202.叭20奧 2122.0扒10巴1987皚 11962.翱50罷 2199.3胺50般1988藹 14928.扮30凹 2357.2岸40敖1989鞍 16909.扒20安 2664.9暗00阿1990傲 18547.凹90昂 2937.1骯00鞍1991礙 21617.笆80俺 3149.4白80敗1992伴 26638.熬10辦 3483.3敖70半1993辦 34634.叭40皚 4348.9爸50柏1994阿 46759.傲

6、40昂 5218.1百00按1995隘 58478.版10白 6242.2扳00骯1996爸 67884.傲60芭 7407.9盎90奧1997瓣 74462.皚60安 8651.1愛40埃1998傲 78345.俺20伴 9875.9哎50芭1999敗 81910.邦90襖 11444.昂08板2000吧 89404.笆00吧 133礙80.00把2001柏 95933.昂30唉 16371.背00斑三參數(shù)估計(jì)與笆檢驗(yàn)芭（一）將樣本數(shù)稗據(jù)導(dǎo)入邦Eviews吧軟件進(jìn)行OLS暗估計(jì)，得到輸出擺結(jié)果如下： 昂Depende凹nt Vari昂able: Y凹Method:伴 Least 背Squar

7、es笆Date: 1拌2/15/02跋 Time柏: 16:04斑Sample:拔 1979 2頒001啊Include捌d obser哎vations澳: 23斑Variabl辦e岸Coeffic頒ient頒Std. Er矮ror扳t-Stati奧stic斑Prob. 扮C搬324.892吧2癌343.595頒1瓣0.94556襖7皚0.3551拌X伴0.13185白9艾0.00740傲4拜17.8095拔1翱0.0000班R-squar頒ed胺0.93790疤3挨 Mea癌n depen唉dent va佰r敖4850.51把8班Adjuste矮d R-squ拌ared扒0.93494隘6澳

8、 S.D矮. depen愛dent va扮r稗4348.49隘2芭S.E. of傲 regres哎sion白1109.11壩6靶 Aka疤ike inf敖o crite八rion安16.9434搬6胺Sum squ版ared re皚sid版2583290挨1扳 Sch挨warz cr疤iterion稗17.0421傲9敗Log lik按elihood班-192.84扒97氨 F-s百tatisti案c俺317.178埃7跋Durbin-藹Watson 阿stat斑0.32529把3壩 Pro哀b(F-sta襖tistic)笆0.00000哎0翱（二）模型的檢愛驗(yàn)艾1.經(jīng)濟(jì)意義的拌檢驗(yàn)哎經(jīng)過上面

9、的分析辦我們?cè)诶碚撋弦寻缃?jīng)知道，財(cái)政收扒入與GDP的增矮長(zhǎng)是正的線形關(guān)跋系，這與現(xiàn)實(shí)中皚GDP與財(cái)政收俺入同向變化是相礙符的。拌2統(tǒng)計(jì)推斷檢隘驗(yàn)擺從估計(jì)的結(jié)果可搬以看出，可決系霸數(shù)為扳0.熬937903，愛模型擬合情況比版較理想，系數(shù)顯骯著性檢驗(yàn)T統(tǒng)計(jì)班量為：扒17.8095爸1案。在給定顯著性八水平為0.05氨的情況下，查T鞍分布表在自由度班為N-2=21頒下的臨界值為2拔.080，因?yàn)榘?7.8095藹1大于2.08骯0，所以拒絕原辦假設(shè)。表明GD俺P對(duì)財(cái)政收入有艾顯著性影響。哎3計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢佰驗(yàn)笆（1）由于我們半建立的模型只有拔一個(gè)解釋變量，霸所以不存在多重板共線性。盎（2）異方差檢扳驗(yàn)埃

10、 利用ARCH拔檢驗(yàn)，得到如下版結(jié)果：扒ARCH Te佰st:疤F-stati啊stic挨48.2831爸6懊 Pro拌babilit伴y耙0.00000啊0耙Obs*R-s哀quared啊16.4135拜9絆 Pro罷babilit搬y襖0.00093般3礙Test Eq搬uation:皚Depende斑nt Vari敖able: R笆ESID2扒Method:岸 Least 叭Squares案Date: 1背2/15/0拌2 Tim斑e: 16:2霸7氨Sample(俺adjuste胺d): 198爸2 1999瓣Include把d obser阿vations稗: 18 af搬t(yī)er ad

11、j熬usting 敗endpoin班ts扳Variabl叭e邦Coeffic把ient癌Std. Er佰ror霸t-Stati班stic柏Prob. 拔C霸3702.57辦3跋61258.3敗8霸0.06044八2奧0.9527氨RESID2稗(-1)皚2.62382百4哀0.28370昂6跋9.24840百0澳0.0000哀RESID2愛(-2)啊-3.7369埃60吧0.37461翱4頒-9.9754佰96靶0.0000罷RESID2爸(-3)伴3.10944叭7癌0.28204爸9跋11.0245盎0癌0.0000拔R-squar昂ed安0.91186芭6背 Mea翱n depen百de

12、nt va安r拌302173.班5佰Adjuste愛d R-squ般ared襖0.89298扮0耙 S.D百. depen半dent va胺r鞍641360.柏9扮S.E. of伴 regres澳sion板209813.邦8八 Aka板ike inf瓣o crite背rion敗27.5389把6襖Sum squ邦ared re佰sid背6.16E+1啊1骯 Sch板warz cr半iterion襖27.7368耙2扳Log lik柏elihood奧-243.85阿06皚 F-s拜tatisti瓣c擺48.2831耙6扮Durbin-百Watson 翱stat板3.01524拌2按 Pro巴b(

13、F-sta霸tistic)擺0.00000凹0板 從輸出的輔助胺回歸函數(shù)中得瓣obs*-sq阿uared唉為16.413巴59大于臨界值俺7.81，所以奧拒絕原假設(shè)H0扒，表明模型中隨哀機(jī)誤差項(xiàng)存在異搬方差。表示隨著扮時(shí)間推移，經(jīng)濟(jì)唉發(fā)展影響財(cái)政收跋入的其他因素可白能發(fā)生了變化。霸例如：經(jīng)濟(jì)的發(fā)拌展使納稅主體多斑元化，并且偷稅柏漏稅情況嚴(yán)重，半以及這些年的國(guó)半有股減持收入，皚和證券市場(chǎng)發(fā)展笆伴隨而來的證券靶交易印花稅波動(dòng)拔等等，這些因素霸的變化都帶來對(duì)爸財(cái)政收入的沖擊巴。熬（3）自相關(guān)檢爸驗(yàn)按利用圖示法，由芭E癌views傲軟件得到如下結(jié)鞍果：跋可以初步判斷隨安機(jī)誤差項(xiàng)存在自壩相關(guān)。瓣再利用D

14、-W法稗檢驗(yàn)由DW=0埃.325293案，查DW表，頒n=23,k辦=1,澳查得兩個(gè)臨界值鞍分別為：下限D(zhuǎn)班L熬=1.257，叭上限D(zhuǎn)U=1.拔437，因?yàn)镈岸W統(tǒng)計(jì)量為0.俺3按25293罷巴DL，根據(jù)判定跋區(qū)域知，這時(shí)隨癌機(jī)誤差項(xiàng)存在正盎的一階自相關(guān)。把其原因可能在于皚經(jīng)濟(jì)環(huán)境，國(guó)家班政策等變化對(duì)經(jīng)笆濟(jì)發(fā)展和財(cái)政收半入的影響有時(shí)滯澳性。例如，稅制凹改革，中央和地版方的財(cái)政分權(quán)等啊都要一定時(shí)間來辦達(dá)成，90年代暗后期的洪澇災(zāi)害挨以及亞洲金融危稗機(jī)對(duì)以后幾年經(jīng)板濟(jì)的影響，其滯巴后性就表現(xiàn)出來案了。 四.計(jì)稗量經(jīng)濟(jì)參數(shù)修正唉根據(jù)上述檢驗(yàn)可搬以得到，我們建笆立的模型存在異澳方差與自相關(guān)，疤下面進(jìn)行

15、修正。襖首先是對(duì)異方差伴的修正。奧利用WLS估計(jì)安法得到如下輸出吧結(jié)果：岸Depende藹nt Vari芭able: Y拜Method:懊 Leas皚t Squar案es啊Date: 1胺2/15/02襖 Time叭: 16:57唉Sample:昂 1979 2頒001版Include哀d obser敗vations班: 23安Weighti瓣ng seri疤es: W俺Variabl扳e安Coeffic班ient般Std. Er挨ror笆t-Stati唉stic凹Prob. 懊C笆652.048柏9愛50.7425拔4懊12.8501岸4八0.0000伴X愛0.12053背2柏0.00562

16、岸0擺21.4471凹2八0.0000癌Weighte搬d Stati襖stics拔R-squar藹ed白0.88717白3扮 Mea耙n depen吧dent va傲r唉2134.07捌8白Adjuste跋d R-squ挨ared挨0.88180邦1佰 S.D盎. depen骯dent va頒r八654.318拌8辦S.E. of八 regres昂sion拜224.955巴7唉 Aka扮ike inf藹o crite半rion壩13.7526白3襖Sum squ絆ared re埃sid敗1062706稗.唉 Sch癌warz cr啊iterion熬13.8513八6捌Log lik絆elih

17、ood傲-156.15板52罷 F-s案tatisti捌c傲459.978叭8拌Durbin-霸Watson 氨stat班0.36062拔4矮 Pro擺b(F-sta埃tistic)巴0.00000霸0襖Unweigh啊ted Sta吧tistics傲R-squar熬ed擺0.93077疤3案 Mea皚n depen暗dent va拔r爸4850.51安8敖Adjuste礙d R-squ熬ared哀0.92747唉6芭 S.D霸. depen胺dent va艾r罷4348.49翱2藹S.E. of背 regres扒sion靶1171.06翱0版 Sum阿 square敗d resid叭2879

18、899澳6巴Durbin-熬W(wǎng)atson 阿stat芭0.30285皚7壩再用對(duì)數(shù)變換法笆，將變量X，Y伴替換成LNX，頒LNY。用OL啊S法對(duì)LY，L把X回歸，得到結(jié)罷果如下：襖Depende百nt Vari敗able: L頒Y邦Method:藹 Least 襖Squares澳Date: 1奧2/15/02八 Time邦: 16:57邦Sample:霸 1979 2辦001把Include哎d obser拌vations熬: 23扮Variabl佰e懊Coeffic傲ient邦Std. Er凹ror哀t-Stati吧stic奧Prob. 稗C凹0.58454愛8斑0.29616稗5把1絆.9

19、73721案0.0617八LX哎0.76034瓣1八0.02965背1阿25.6427叭4跋0.0000艾R-squar絆ed熬0.96905斑2絆 Mea靶n depen哀dent va扮r扳8.13494拜5奧Adjuste哎d R-squ鞍ared佰0.96757傲8氨 S.D白. depen骯dent va版r隘0.84879班7邦S.E. of罷 regres壩sion白0.15283埃5耙 Aka背ike inf邦o crite扳rion襖-0.8359鞍69熬Sum squ般ared re襖sid擺0.49053扳2白 Sch八warz cr百iterion熬-0.7372拔30

20、辦Log lik阿elihood巴11.6136稗4隘 F-s矮tatisti版c爸657.550愛1氨Durbin-案Watson 頒stat昂0.20938傲7盎 Pro班b(F-sta扒tistic)按0.00000氨0靶比較兩種方法，襖可以發(fā)現(xiàn)X，Y懊在對(duì)數(shù)線性回歸搬下擬和效果更好礙，可決系數(shù)更大版，且T統(tǒng)計(jì)量也疤較好。我們將模氨型的表達(dá)式更改跋為：L昂nY=C1+哎C2*LnX癌+u埃。阿（2）其次是對(duì)叭自相關(guān)進(jìn)行修正壩。跋利用對(duì)數(shù)線性回扮歸修正并進(jìn)行迭哎代，得出如下結(jié)礙果：壩Depende艾nt Vari邦able: L把Y拔Method:霸 Least 班Squares靶Date

21、: 1礙2/15/02伴 Time埃: 17:37班Sample(俺adjuste吧d): 198礙0 2001搬Include斑d obser柏vations班: 22 af捌ter 氨adjusti百ng endp耙oints挨Converg懊ence ac鞍hieved 皚after 1盎6 itera半tions瓣Variabl凹e盎Coeffic熬ient辦Std. Er懊ror版t-Stati襖stic骯Prob. 絆C案3.45138拌1岸1.17680皚1唉2.93285阿1白0.0085稗LX靶0.41432絆4稗0.16921柏8板2.44846跋7襖0.0242疤AR(1

22、)礙1.11613扳8案0.07017鞍9芭15.9041柏8艾0.0000拔R-squar邦ed俺0.99710安9傲 Mea岸n depen哀dent va扳r襖8.18451佰7吧Adjuste巴d R-squ俺ared吧0.99680靶5昂 S.D霸. depen板dent va班r扳0.83399安8盎S.E. of拔 regres盎sion瓣0.04714叭0爸 Aka俺ike inf藹o crite扮rion岸-3.1452啊72藹Sum squ艾ared re澳sid斑0.04222柏1白 Sch板warz cr般iterion鞍-2.9964柏93熬Log lik絆eliho

23、od骯37.5979凹9骯 F-s半tatisti版c盎3277.06敖7俺Durbin-翱Watson 霸stat壩1.24698昂6擺 Pro版b(F-sta背tistic)鞍0.00000扮0唉Inverte愛d AR Ro艾ots絆 翱1.12阿Estimat啊ed AR p搬rocess 扒is nons敖tationa癌ry凹這時(shí)的DW值比斑前面略有好轉(zhuǎn)，拜但查表得出DW扳只能落入在0.艾01顯著性水平哎下不能拒絕原假百設(shè)的區(qū)間內(nèi)（D頒L=1.018敗，DU=1.1叭87）所以也修稗正了自相關(guān)性。五.總結(jié)氨通過以上分析，奧我們得到如下方八程：邦 俺 絆LY = 0.靶5845477

24、擺009 + 0瓣.760340岸8801*LX斑 耙 癌( 0.296辦165 ) 癌 ( 伴0.02965瓣1 )板 半 t= 阿( 1.973班721 ) 頒 ( 跋25.6427愛4 )癌 百 R2= 0哎.969052八 把 F=657氨.5501 敖 DF=八23敖該模型的經(jīng)濟(jì)意翱義可解釋為：G絆DP每增長(zhǎng)1%拌，則財(cái)政收入平芭均增長(zhǎng)0.75敖94%。般 慚愧的是我把們的模型不是十霸分的理想，線性哀擬和不是很好，巴這從修正后模型胺的散點(diǎn)分布圖可巴以看出。暗上圖中實(shí)際的值愛存在波動(dòng)，我們懊只是近似的將其背擬和為線性，其笆中85年和95巴年出現(xiàn)兩個(gè)轉(zhuǎn)折佰點(diǎn)，這是因?yàn)槲野紘?guó)在84年底和扒

25、94年初發(fā)生了吧兩次具有重大意疤義的稅制改革，半這導(dǎo)致了對(duì)斜率愛參數(shù)的顯著影響罷，以及對(duì)隨機(jī)誤敖差的影響。這在奧很大程度上解釋把了為什么我們的扮模型最初出現(xiàn)了壩異方差和自相關(guān)跋。哎背景：柏八四年利改稅：癌1983 背1993年骯這一時(shí)百期是我國(guó)稅制改辦革全面展開的時(shí)阿期，取得了改革盎開放以后稅制改熬革的第二次重大百突破。1983案年，國(guó)務(wù)院決定案在全國(guó)試行國(guó)有靶企業(yè)利改稅，1奧984年10月按起，在全國(guó)實(shí)施艾第二步利改稅和哎工商稅制改革，壩陸續(xù)發(fā)布了一系疤列行政法規(guī)搬。柏 昂九四年稅制改革暗：1993 皚 2000拜這一時(shí)哎期是我國(guó)稅制改啊革全面深化的時(shí)拜期，取得了改革瓣開放以來稅制改八革的第

26、三次重大捌突破。從199柏2年起，財(cái)稅部伴門就開始加快稅背制改革的準(zhǔn)備工邦作，1993年扮迅速制定了全面唉改革工商稅制的擺總體方案和各項(xiàng)八具體措施，并完靶成了有關(guān)法律、斑法規(guī)的必要程序氨，于1993年霸底之前陸續(xù)公布霸，從1994年百起在全國(guó)實(shí)施。矮199版4年稅制改革的氨主要內(nèi)容有：捌第一、昂全面改革了流轉(zhuǎn)背稅制，實(shí)行了以安比較規(guī)范的增值頒稅為主體，消費(fèi)斑稅、營(yíng)業(yè)稅并存盎，內(nèi)外統(tǒng)一的流礙轉(zhuǎn)稅制；矮第二、扳改革了企業(yè)所得霸稅制，將過去對(duì)版國(guó)營(yíng)企業(yè)、集體哎企業(yè)和私營(yíng)企業(yè)半分別征收的多種隘所得稅合并為統(tǒng)芭一的企業(yè)所得稅般；啊第三、埃改革了個(gè)人所得阿稅制，將過去的凹對(duì)外國(guó)人征收的捌個(gè)人所得稅、對(duì)霸中

27、國(guó)人征收的個(gè)巴人收入調(diào)節(jié)稅和拜個(gè)體工商業(yè)戶所啊得稅合并為統(tǒng)一耙的個(gè)人所得稅；埃第四、扒對(duì)資源稅、特別襖目的稅、財(cái)產(chǎn)稅伴、行為稅等稅種奧作了大幅度的調(diào)瓣整矮利用EVIEW矮S軟件分別對(duì)8啊5年前，85昂巴94年和95年疤以后的樣本數(shù)據(jù)艾進(jìn)行分析得到以般下結(jié)果79-84：笆Depende耙nt Vari稗able: Y鞍Method:熬 Least 壩Squares半Date: 1哎2/15/02隘 Time邦: 20:06凹Sample:板 1979 1班984扳Include安d obser版vations敖: 6柏Variabl捌e癌Coeffic拌ient叭Std. Er邦ror阿t-St

28、ati疤stic扮Prob. 邦C氨406.329翱0芭128.671吧6凹3.15787叭6骯0.0343板X柏0.16550拜9岸0.02382爸3拌6.94747班3疤0.0023暗R-squar般ed骯0.92347凹0版 Mea皚n depen埃dent va擺r阿1284.04笆0伴Adjuste皚d R-squ癌ared矮0.90433班8氨 S.D捌. depen耙dent va邦r絆193.307靶9案S.E. of扒 regres八sion埃59.7887吧3礙 Aka吧ike inf藹o crite扒rion拌11.2807鞍1矮Sum squ巴ared re啊sid鞍1

29、4298.7俺7辦 Sch愛warz cr百iterion盎11.2113案0懊Log lik背elihood按-31.842襖14耙 F-s唉tatisti襖c哎48.2673擺8案Durbin-跋Watson 斑stat案1.02850拔9斑 Pro挨b(F-sta稗tistic)疤0.00225白585-94年： 熬Depende敖nt Vari絆able: Y皚Method:氨 Least 搬Squares稗D(zhuǎn)ate: 1扮2/15/02罷 Time凹: 20:08暗Sample:案 1985 1伴994挨Include疤d obser壩vations骯: 10暗Variabl拌e傲C

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