我國財政收入影響因素實證分析

我國財政收入影響因素實證分析摘要：影響財政收入的經(jīng)濟因素很多，文中介紹了利用向前逐步回歸法結(jié)合EVIEWS軟件對財政收入的影響因素進行篩選的方法，得到了財政收入與對其有顯著影響的總投資、凈出口、社會商品零售總額三個因素的線性回歸模型,并給予模型合理的經(jīng)濟解釋，最后給出提高財政收入的相關(guān)對策建議。關(guān)鍵字：財政收入多重共線性逐步回歸需求結(jié)構(gòu)實證分析一、文獻綜述本文研究財政收入的影響因素，通過閱讀多篇文獻及資料，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)相關(guān)的研究文獻中都把總稅收、國內(nèi)生產(chǎn)總值這兩個指標作為影響財政收入的基本因素，還有一些文獻中也提出了其他一些變量，比如其他收入、經(jīng)濟發(fā)展水平等。影響財政收入的因素眾多復雜，部分論文通過研究經(jīng)濟理論對財政收入的解釋將財政收入影響的因素主要有總稅收、國內(nèi)生產(chǎn)總值、其他收入和就業(yè)人數(shù)，據(jù)此做出相關(guān)模型，并進行檢驗及經(jīng)濟意義討論。也有部分論文將：國家工業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、建筑業(yè)總產(chǎn)值、社會商品零售總額、全國人口總數(shù)和受災面積6個因素為自變量建立模型。查閱資料可知財政收入主要由總稅收、國有資產(chǎn)收入、國債收入、收費收入和其他收入組成。同時發(fā)現(xiàn)財政支出將對財政收入有一定影響。以此，希望建立一個新的模型，對財政收入的影響因素做出一些解釋。最后對增加財政收入提出一些相關(guān)對策與建議。概括起來，變量的選擇和研究方法大致有以下幾種：（1）以財政收入為因變量y（單位：億元），對于自變量的選擇，鑒于數(shù)據(jù)的可得性以及對財政收入可能產(chǎn)生影響的幾個經(jīng)濟因素：國家工業(yè)總產(chǎn)值（單位：億元）、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（單位：億元）、建筑業(yè)總產(chǎn)值（單位：億元）、社會商品零售總額（單位：億元）、全國人口總數(shù)（單位：萬人）和受災面積（單位：萬公頃）共6個因素為自變量的候選變量。數(shù)據(jù)樣本區(qū)間選擇1989—2003年。運用逐步回歸的方法，除去不顯著變量，簡化了模型，又消除了多重共線性，最后得到了財政收入與對其有顯著影響的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和社會商品零售總額兩因素的線性回歸模型,并通過了統(tǒng)計準則檢驗和計量經(jīng)濟學準則檢驗。最后對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和社會商品的零售總額對財政收入的影響做了經(jīng)濟分析。張振強《基于逐步回歸分析的財政收入模型研究》（2）以重慶市為例，從不同角度實證分析經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和需求結(jié)構(gòu)對地方財政收入的影響。首先，運用spss軟件對1997-2004年重慶市轄區(qū)內(nèi)財政收入和同期國民生產(chǎn)總值做#回歸分析，結(jié)果表明兩者是高度相關(guān)的。其次，分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對財政收入的影響。文著重以重慶市為例從第二、三產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)對稅收收入的影響方面進行分析。再次，分析、需求結(jié)構(gòu)對財政收入的影響。GDP可以分解為總消費、總投資和凈出口3部分，本文運用SPSS軟件，對1997?2003年的重慶市地方財政收入和同期總消費、總投資、凈出口的數(shù)據(jù)進行多元回歸,建立模型，分析需求結(jié)構(gòu)對財政收入的影響。最后得到結(jié)論：宏觀經(jīng)濟水平直接影響著地方財政收入的規(guī)模；三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響著地方財政收入的規(guī)模和結(jié)構(gòu)；總消費和總投資對地方財政收入有著明顯的推動和拉動作用。許林《地方財政收入的影響因素分析-以重慶市為例的實證研究》（3）文章側(cè)重于對財政收入高速增長的原因作出客觀、理性的分析。通過我國財政收入與GDP增長的對比概況與財政收入高速增長的主要原因分析兩個方面進行闡述分析。并細分為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化、效益與收入提高和進口環(huán)節(jié)稅收貢獻三大原因。最后得出結(jié)論：近年財政收入高速增長總體上正常，主要的增收收入并不是來自增加稅負，我國以間接稅為主導的稅制結(jié)構(gòu)安排，對財政收入大幅增加具有較大的包容性。，當增收部分主要用于民生支出等方面時，財政收支的擠出效應也不會被強化，反而有利于宏觀經(jīng)濟運行。賈康蘇明閆坤于樹一《我國財政收入高速增長的原因分析》（4）文章以財政收入為因變量，總稅收、國內(nèi)生產(chǎn)總值、其他收入、就業(yè)人數(shù)4個經(jīng)濟指標為自變量，利用SPSS軟件進行回歸分析，運用向后逐步回歸法，最后建立了財政收入影響因素對數(shù)模型，得到稅收彈性和其他收入彈性，并由總稅收與國內(nèi)生產(chǎn)總值高度相關(guān)得到增加財政收入不一定要采取提高稅率、增加稅種這樣的稅收手段，如果國家的經(jīng)濟發(fā)展形勢良好，經(jīng)濟總量持續(xù)擴大，財政規(guī)模也會隨之擴大的最終結(jié)論。馬長琳《財政收入主要影響因素實證分析》（5）著名的哈羅德-多馬模型表明資本的增加與經(jīng)濟增長存在密切的正相關(guān)關(guān)系。曼昆（Mankiw）對15個國家1960-1991年間的經(jīng)濟增長率和投資率的研究表明：“經(jīng)濟增長與投資之間是相關(guān)的，把GDP中相當大的部分用于投資的國家往往有高的增長率，把GDP中一小部分用于投資的國家往往增長率也低?！蓖顿Y與財政收入的關(guān)系從定性上看：投資是推動經(jīng)濟發(fā)展的源動力，沒有投資，就沒有外延的經(jīng)濟擴張和經(jīng)濟增長。由于財政收入來源于經(jīng)濟，而投資對經(jīng)濟又有決定性作用，擴大投資，意味著將有更多的項目要開工建設，拉動對原材料、生產(chǎn)設備、勞動力等的需求。項目建設過程中，無論是建設單位，還是鋼材、水泥等原材料供應單位都會因發(fā)生經(jīng)濟活動而繳納稅收。同時項目建成投產(chǎn)后，新的產(chǎn)業(yè)活動單位又因發(fā)生經(jīng)濟活動而繳納稅收。因此，投資的變動對財政、稅收的增長有著直接和間接的雙重影響。可以說沒有投資就沒有財政收入的增長，兩者具有高度的相關(guān)性。投資與財政收入的關(guān)系從定量上看：我們可以通過投資對財政收入的彈性系數(shù)定量分析二者關(guān)系從投資對財政增長的彈性系數(shù)來看，我國在1990－2005年十六年間除其中(1995－1997年及1999－2001年)六年小于1外，其余十年均大于等于1，平均值為1.47，這不僅說明我國投資增長超前于財政增長，也說明投資增長對財政增長影響較大，二者有著較強的相關(guān)性。寧波市政府門戶網(wǎng)站《投資與財政收入增長相關(guān)關(guān)系研究》二、實證分析財政作為一國政府的活動，是政府職能的具體體現(xiàn)，主要有資源配置、收入再分配和宏觀經(jīng)濟調(diào)控三大職能。財政收入是政府部門的公共收入，是國民收入分配中用于保證政府行使其公共職能、實施公共政策以及提供公共服務的資金需求。財政收入的增長情況關(guān)系著一個國家經(jīng)濟的發(fā)展和社會的進步。因此。研究財政收入的增長就顯得尤為必要。財政收入的主要來源是各項稅收收入，此外還有政府其他收入和基金收入等。同時，一個國家財政收入的規(guī)模還要受到經(jīng)濟規(guī)模等諸多因素的影響。因此我們以財政收入為因變量，以國民生產(chǎn)總值支出法計算中的最終消費、總投資、凈出口以及社會商品零售總額、受災面積5個經(jīng)濟指標為自變量，利用eviews軟件進行回歸分析，建立財政收入影響因素模型，分析影響財政收入的主要因素及其影響程度。1我國財政收入影響因素的定量分析變量選擇研究財政收入的影響因素離不開一些基本的經(jīng)濟變量。查閱分析部分相關(guān)研究文獻后發(fā)現(xiàn)影響財政收入的因素眾多復雜，最后通過研究經(jīng)濟理論對財政收入的解釋以及對實踐的觀察，最終確定對財政收入影響的因素主要有國內(nèi)生產(chǎn)總值中的最終消費、總投資、凈出口及社會商品零售總額、受災面積等。數(shù)據(jù)說明最終消費。指常住單位為滿足物質(zhì)、文化和精神生活的需要，從本國經(jīng)濟領土和國外購買的貨物和服務的支出。總投資。是指一定時期內(nèi)固定資產(chǎn)投資與流動資產(chǎn)投資之和。固定資產(chǎn)投資是指國民經(jīng)濟各部門對固定資產(chǎn)的全部投資，流動資產(chǎn)投資是指各部門占用的原材料、在產(chǎn)品、產(chǎn)成品和商品庫存，以及戰(zhàn)略物資儲備等的增加額。（3）凈出口。指貨物和服務出口減貨物和服務進口的差額（4）社會商品零售總額。反映物價水平與居民消費支出。（5）受災面積。將導致財政收入的減少。2模型的建立和檢驗2.1模型的建立根據(jù)1990--2007年每年的財政收入Y（億元）最終消費X】（億元）、總投資X2XXX（億元）、凈出口3（億元）、社會商品零售總額X4（億元）、受災面積5（萬公頃）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，建立多元函數(shù)，采用OLS法進行回歸分析。表1列出了上述變量的有關(guān)統(tǒng)計資料。表11990—2007年各變量數(shù)據(jù)YX1X2X3X4X5年份財政收入總消費總投資凈出口社會商品受災面積（億元）（億元）（億元）（億元）零售總額（億元）（萬公頃）19902937.1012090.506747.00510.308300.1038474.0019913149.4814091.907868.00617.509415.6055472.0019923483.3717203.3010086.30275.6010993.7051333.0019934348.9521899.9015717.70-679.5014270.4048829.0019945218.1029242.2020341.10634.1018622.9055043.0019956242.2036748.2025470.10998.6023613.8045821.0019967407.9943919.5028784.901459.2028360.2046989.0019978651.1448140.6029968.003549.9031252.9053429.0019989875.9551588.2031314.203629.2033378.1050145.00199911444.0855636.9032951.502536.6035647.9049981.00200013395.2361516.0034842.802390.2039105.7054688.00200116386.0466878.3039769.402324.7043055.4052215.00200218903.6471691.2045565.003094.1048135.9047119.10200321715.2577449.5055963.002986.3052516.3054506.30200426396.4187032.9069168.404079.1059501.0037106.26200531649.2997822.7080646.3010223.1067176.6038818.23200638777.98110595.3094402.0016654.0076410.0041091.41200751321.78128444.60111417.4023380.5089210.0048992.35注：數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》首先繪制y與X1、X2、X3、X4、X5相關(guān)圖:15000C-.OO100000-500000-0100002000030000400005000060000X圖1y與Xi相關(guān)圖25000-|U20000-15000-O*1QQQQ-O50000-%oo°o°-5000-100000-1U80000-DO60000-OO40000-o°O20000-匚1°0-0100002000030000400005000060000Xy圖3y與3相關(guān)圖

0100002000030000400005000060000圖4y與X4相關(guān)圖上圖顯示y與?、匕、X3、X4都具有一定線性相關(guān)關(guān)系。初步選用線性回歸模型對數(shù)據(jù)進行擬合。結(jié)果如表2所示。表2回歸分析結(jié)果VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-4318.7663843.24611237280.2831X111513500414934-2.7747810.0168001559901553370100420092170.4-2314601689272.5049040.02772.0999100.73153928705390.01410.0639190.0768400.83184804217R-squared0.991610Meandependentvar15628.00AdjustedR-squared0.988114S.D.depEndE門tvar13700.00S.E.ofregression1493631Akaikeinfocriterion17.71701Sumsqua「Edresid26771192Schwarzcriterion1801380Loglikelihood-153.4531F-statistic283.6444Durbin-Watsonstat1.143903Prob（F-statistic）0.000000得到模型：y=-4318.765-1.1514x1+0.0156x2+0.4231x3+2.099x4+0.0639x5t=（-1.1237）（-2.7748）（0.1004）（2.5049）（2.8705）（0.8318）p=（0.2831）（0.0168）（0.9217）（0.0277）（0.0141）（0.4217）R2=0.9916R2=0.9881DW=1.1439F=283.6444（1）方程的R2很高，說明方程整體上是合理的，能很好地擬合數(shù)據(jù)。但x2,x5的參數(shù)t值都小于臨界值，無法通過檢驗。出現(xiàn)這種情況的原因可能是由于解釋變量之間存在多重共線性。下面進行相關(guān)系數(shù)檢驗：在EVIEWS軟件的命令窗口鍵入：CORYX1X2X3X4X5，輸出的相關(guān)系數(shù)矩陣如表3：表3相關(guān)系數(shù)表YXcX3XXY1.0000000.96625120.9898010.9305490.975481-0.351499X10.9662511.0000000.9806540.8519030.998933-0.310552X0.98980120.9806541.0000000.9077880.987628-0.380816X0.93054930.8519030.9077881.0000000.865456-0.284447X0.97548140.9989330.9876280.8654561.000000-0.329592X-0.3514995-0.310552-0.380816-0.284447-0.3295921.000000從表3可看出：4個解釋變量X1，X2，X3，X4，均與被解釋變量Y高度相關(guān)，而且

六個解釋變量X1，X2,X3,X4之間也是高度相關(guān)的，說明模型確實存在多重共線性。為了消除變量間的多重共線性，下面采用“向前逐步回歸法”，根據(jù)新變量的引入造成原有變量的顯著性變化狀況來決定是否保留該變量。首先，運用OLS方法逐一求對各個解釋變量的回歸。利用EVIEWS軟件即得以下六個一元回歸模型：X=-6821.058+0.39161t=(15.0038)(2)p=(0.0000)(2)R2=0.9295DW=0.2435F=225.1139Y=-2906.152+0.4502Y=-2906.152+0.4502X2t=(27.7922)p=(0.0000)R2=0.9784DW=0.6140F=772.4089人X=6739.507+0.56563t=(2.0339)p=(0.0000)R2=0.8575DW=0.3670F=103.3328人X=-6022.39+0.5656X4t=(17.7294)p=(0.0000)R20.9485DW=0.2829F=314.3329A=54581.42-0.8059X5t=(-1.5018)p=(0.1526)R2=0.0687DW=0.3618F=2.2555(3)(4)(5)(6)從以上六個模型的統(tǒng)計檢驗結(jié)果并結(jié)合模型（1）和表2,經(jīng)綜合分析，可知財政收入Y與總投資X2的線性關(guān)系最強，擬合程度好，說明總投資對財政收入的影響最為顯著，所以AX選擇模型⑶：Y=-2906.152+0.4502X2作為最基本的模型。

將其余變量逐個引入模型，估計結(jié)果列入表4(其中括號內(nèi)的數(shù)字為t統(tǒng)計量值)表4財政收入函數(shù)逐步回歸分析結(jié)果模型XY=f(^2)X00465Y=f(X152(-0.6190))Y=f(x，X3)23XY=f(X2,X4)XY=f(2,X5)0.4502(27.7922)0.5014(5.9415)-0.2639(-2.2570)0.4881(4.5948)0.4554(25.6495)0.3978(2.4582)0.9790(3.0496)-0.0489(-0.3610XY=f(^2)X00465Y=f(X152(-0.6190))Y=f(x，X3)23XY=f(X2,X4)XY=f(2,X5)0.4502(27.7922)0.5014(5.9415)-0.2639(-2.2570)0.4881(4.5948)0.4554(25.6495)0.3978(2.4582)0.9790(3.0496)-0.0489(-0.3610)0.9784Y=f(X，X，12X3)0.03480.32900.4387(0.4661)(3.1441)(2.3341)X)—4—0.2769(2.2441)0.47040.1089(2.5342)(0.8271)Y=f(X，X12XX)0.0682(0.7621)0.97750.98360.97720.97790.9827-1.0675(-2.6842)0.3804(10.4842)-0.0141(-0.0946)0.38478(2.2876)0.4762(3.0819)0.0392(0.4909)2.0000(2.8050)0.98320.98270.9883從表4的估計結(jié)果中可以看出，在模型5中逐步引入其他解釋變量，使擬合優(yōu)度R2和調(diào)整后的擬合優(yōu)度R2有所改變。良好的模型將使得R2有所提高。經(jīng)過以上的逐步引入一—檢驗過程，最終得到最佳模型為：AxY=-1550.808+0.3751X+0.397832t=(-1.7198)(11.1367)(2.4582)p=(0.1060)(0.0000)(0.0266)(8)R2=0.9836DW=0.5594F=510.9474(8)②異方差檢驗采用White檢驗法檢驗回歸殘差的異方差。在EVIEWS軟件的方程窗口中點擊:View\ResidualTest\WhiteHeteroskedasticity,得結(jié)果如下表5：表5懷特檢驗表WhiteHeteroskedasticityTestF-statistic1.059178Probability0.428870Ot>s*R-squared5.511485Probability0.3.56688由表5可得,殘差序列不存在異方差。③自相關(guān)檢驗。表6回歸分析結(jié)果VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1550.808901.7214-1.7198300.1060X203750660.03367811.1366B0.0000X3039781501618312.4582070.0266R-squared0.985534Meandependentvar15628.00AdjustedR-squared0.983605SD.dependentvar13700.00S.E.ofregression1754.194Akaikeinfocriterion17.92842Sumsquaredr&sid46157950Schwarzcriterion18.07681Loglikelihood-1583558F-statistic510.9474Durbin-Watsonstat0.559403Prob(F-st.atistic)0.000000從回歸結(jié)果得知：DW=0.5594，所以模型存在一階自相關(guān)。偏自相關(guān)系數(shù)檢驗表7相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)

AutocorrelationPartialCorrelationACPACQ-StatPr&bI11110.6620..6529.01580.003IZJ11匚120.271-0..26910.6690.006I匚11113-0.11743.31110.9960.012)11114-0.467-0..34016.3590.003I11[15-U.551-U..U5b甘U.UU0I11116-0466-006031.2880000I匚11匚11-0.290-0.10734.0350.000I111[18-0056-006834.14900001J1|L190.117-0.09634.6980.0001□1|L1100200-008336.50000001□1|匚1110.191-0.10138.3840.000111|匚1120.077-0.18238.7400.000可以看到模型只存在一階自相關(guān)性。運用廣義差分法解決一階自相關(guān)問題。在Is命令中加上AR(1)項，eviews軟件將使用迭代估計法估計模型。估計結(jié)果為：表8迭代估計法估計結(jié)果SamplefadjustedJ:19912007Includedobservations:17afteradjustingendpointsConvergenceachievedafter4-2iterationsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProbC-2753.3752252938-1.2221260.2434X2039185100676816.7934090.0000X30.4168350.2152881.9315240.0755AR⑴0.6980470.2137583.2656020.0061R-squared0.993104Meandependentvar16374.52AdjustedR-squared0.991512S.D.dependentvar13739.08SE.ofr&gressi&n1265.753Akaikeinfocriterion17.32706Sumsquaredresid20827702Schwarzcriterion17.52310Loglikelihood-143.2799F-statistic624.0373□urbin-Watsonstat0.976782Prob(F-statistic)0.000000X輸出結(jié)果表明，估計過程經(jīng)過42次迭代后收斂，的估計值為0.6985，但X3驗值沒有通過檢驗。通過相關(guān)圖分析y與3X3驗值沒有通過檢驗。通過相關(guān)圖分析y與3可能存在三次函數(shù)關(guān)系，故嘗試使用3替換原解釋變量?？紤]到社會商品零售總額在現(xiàn)實中對財政收入起到了不可忽視的作用，故希望仍然將其加入模型之中。通過不斷改進，最后得到最佳模型。Y=-4430.16+0.1799X乂+7.17*10-10X33+0.2993X4+1.4319AR(1)-0.6685AR(2)t=(-2.4178)(2.1709)(6.4077)(2.5877)(7.1576)(-3.4641)9）p=(0.0362)(0.0551)(0.0001)(0.0271)(0.0000)(0.0061)9）R2=0.999042DW=2.3184F=3130.020模型的修正判定系數(shù)極高，可知模型對數(shù)據(jù)的整體擬合程度很好。同時通過回歸參數(shù)的顯著性檢驗，在顯著性水平為0.05的情況下,個解釋變量的系數(shù)都通過了T檢驗。對該模型進行統(tǒng)計檢驗分析：②異方差檢驗采用White檢驗法檢驗回歸殘差的異方差。在EVIEWS軟件的方程窗口中點擊：View\ResidualTest\WhiteHeteroskedasticity,得結(jié)果如下表9：表9懷特檢驗表WhiteHeteroskedasticityTestF-statistic0798718Probability0.634641Obs*R-squared8.720913Probability0.463426取顯著水平Q=0.05，由輸出結(jié)果的概率值（P值）可以看出，接受不存在異方差性的假設，認為該模型不存在異方差性。③自相關(guān)檢驗。殘差圖分析表10殘差圖氐tusd|FittE”iREsicJusd氐tusd|FittE”iREsicJusdjggg1的斗19冊1的61的了1^8jggg200020012002200320042005200620073483373013.234701424348.954453.50-104.5465218.10533240-114.2996242.206691.11-448.9067407.99756112-153.1308651.148379772713689876.9510023.1-U7.11611444.111377.566.598213396.2134038-8.5430516386.015886.7499.383189036119397.7-494.069217152218773-162.08726396.426886.1511.3443164933U76.117319338778.039384.6-60G.49751321.851074.6247.164從上圖中看到，隨著時間的推移殘差分布沒有呈現(xiàn)出周期性的變化，模型可能并不存在自相關(guān)性。偏相關(guān)系數(shù)的檢驗：表11相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)AutocorrelationPartialCorrelationACPACQ-StatProb|匚1|匚11-0.237-0..2371.0795|1112-0.365-0..4463.8212111|匚130.065-0..2203.91380.0481ZJ111140.2360.0305.24940.0721匚11匚15-0.243-0..2456.79620.0791111匚16-C.112-C.2217.15760.1281□11匚170.162-0.1567.99340.1571]11匚130.081-0.1068.23210.2221111[19-0.084-0.0418.52250.2891111匚110-0106-01959.060303371111匚1110.047-0..2349.18720.4201Zl11匚1120.100-0.1459.90470.449可以看到，方程不存在自相關(guān)性。結(jié)論：運用逐步回歸法剔除了不重要變量，留下了相關(guān)性較強的解釋變量，結(jié)合主觀判斷分析，得A到模型Y=-4430.16+0.1799X乂+7.17*1010X33+0.2993X4+1.4319AR⑴-0.6685AR（2）通過統(tǒng)計檢驗發(fā)現(xiàn)并不存在自相關(guān)性和異方差，模型取得了較好地效果。2.3模型的解釋從最初的模型（1）到最后確定作為財政收入的模型（8），我們利用逐步回歸法剔除了TOC\o"1-5"\h\zXXXX解釋變量1和5。實際上，從表3相關(guān)系數(shù)矩陣可看出：1和2的相關(guān)系數(shù)為0.9806；XXXX1和3相關(guān)系數(shù)為0.8519；1和面積對財政收入因變量Y的影響不顯著，從相關(guān)圖上可以看到財政收入與5并不存在明顯的相關(guān)關(guān)系，故剔除該變量。這樣略去不重要的變量之后，被略去的變量對被解釋變量的解面積對財政收入因變量Y的影響不顯著，從相關(guān)圖上可以看到財政收入與5并不存在明顯的相關(guān)關(guān)系，故剔除該變量。這樣略去不重要的變量之后，被略去的變量對被解釋變量的解釋作用由與它高度相關(guān)的其它解釋變量承擔，既簡化了模型，又消除了多重共線性。從我國實際情況看，總投資特別是固定資產(chǎn)的增加對財政收入增長的拉動作用十分顯著。凈出口的稅收收入也增加了財政收入，但相對比重較小。財政收入的主要組成部分是稅收，社會商品零售總額的數(shù)量直接影響了稅收的收入，故對財政收入的影響也很大。而受災XXX共線性，所以，變量1可以用模型中的變量X2、入3、X4來代替表述，而變量入5受災面積總體來說數(shù)量仍較少，對財政收入影響不大，最終剔除。這些說明模型（8）有合理的實際和經(jīng)濟意義。模型的經(jīng)濟分析：利用逐步回歸方法我們得到三個對財政收入影響較為顯著的經(jīng)濟因素，即總投資、凈出口和社會商品的零售總額。從模型（8）可看出：投資每增加一個單位，財政收入將增加0.1799個單位；凈出口開三次根號增加一個單位，財政收入將增加7.17E-10個單位；社會商品零售總額每增加1億元，財政收入增加0.2993億元，可見社會商品零售總額對財政收入的影響是很大的?？偼顿Y中的固定資產(chǎn)投資不僅能通過項目的實施直接帶來稅收收入的增加，而且能通過增量的投入，促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，提高工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟效益，事實上，目前按投資主導型的經(jīng)濟增長趨勢也比較明顯。從模型中也可以看到，投資的增加對財政收入的增加有重要的促進作用。從定性關(guān)系上看，投資是推動經(jīng)濟發(fā)展的源動力，沒有投資就沒有外延的經(jīng)濟擴張和經(jīng)濟增長。由于財政收入來源于經(jīng)濟，而投資對經(jīng)濟又有決定性作用，因此，投資的變動對財政的增長有著直接和間接的雙重影響?？梢哉f，沒有投資就沒有財政收入的增長，兩者具有高度的相關(guān)性。對外貿(mào)易的增長，凈出口的增加，可使國家征收到相應的稅收收入，將帶動了國家財政收入的增加。隨著中央支持農(nóng)業(yè)和糧食生產(chǎn)相關(guān)政策效應的逐步顯現(xiàn)，企業(yè)效益向好，城鄉(xiāng)居民收入穩(wěn)步提高，有效需求不斷推動消費升級。同時，國家通過實施因時適宜的財政政策，財政支出規(guī)模迅速擴大，擴大內(nèi)需，對消費增長形成良好的支撐。消費對經(jīng)濟增長、財政增收的拉動作用顯著。社會商品零售總額正反映了國內(nèi)消費的水平與發(fā)展。該模型通過逐步回歸分析，克服了變量的多重共線性，剔除了不顯著的解釋變量，使得模型中僅含有對因變量有顯著影響的自變量。這樣，得到財政收入模型形式變得更為簡潔，擬合的效果又好。三、相關(guān)簡要結(jié)論和對策建議（一）經(jīng)濟增長對財政收入的影響財政收入與經(jīng)濟增長密切相關(guān)，它對于滿足經(jīng)濟發(fā)展的需要、支持政府職能的實現(xiàn)和保證經(jīng)濟社會協(xié)調(diào)發(fā)展．具有相當重要的作用，二者相互促進、相互制約。通過財政收入與GDP增長及其他相關(guān)因素的對比分析，能夠得到近年財政收入高速增長總體上正常的基本結(jié)論，主要的增收收入并不是來自增加稅負。在我國當前經(jīng)濟發(fā)展階段，與轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟相適應的改革開放成果與財源建設成果顯性化，以及政府職能和財政職能范圍調(diào)整，決