肖冰倩

【摘要】本文運(yùn)用Eview軟件分析工具，運(yùn)用逐步回歸的分析方法。建立我國財(cái)政收入影響因素的回歸模型，對影響我國財(cái)政收入的因素進(jìn)行回歸分析。引入農(nóng)業(yè)增加值，工業(yè)增加值，建筑業(yè)增加值，總?cè)丝?，最終消費(fèi)，受災(zāi)面積等多個(gè)影響因素，確定影響我國財(cái)政收入的回歸方程，最終分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，逐步回歸分析法所建立的模型有較高的擬合優(yōu)度。

【關(guān)鍵詞】逐步回歸分析 財(cái)政收入 影響因素

一、研究內(nèi)容和方法

（一）研究內(nèi)容

影響我國財(cái)政收入的因素有很多，由于研究方法，研究視角的不同，分析結(jié)果也會存在一定差異。通過多方資料搜集，并結(jié)合我國經(jīng)濟(jì)的實(shí)際情況，本文選取了農(nóng)業(yè)增加值（x1），工業(yè)增加值（x2），建筑業(yè)增加值（x3），總?cè)丝冢▁4），最終消費(fèi)（x5），受災(zāi)面積（x6）六個(gè)主要影響因素。論文數(shù)據(jù)來源于2015年國家統(tǒng)計(jì)年鑒。

（二）研究方法

影響國家財(cái)政收入的因素有很多，本文主要就影響國家財(cái)政收入的因素進(jìn)行定量研究，運(yùn)用逐步回歸分析方法來研究影響國家財(cái)政收入的因素。逐步回歸的基本思想是將變量逐步地引入到模型，每引入一個(gè)解釋變量，都要對其進(jìn)行F檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)。當(dāng)引入新的解釋變量后，原來引入的解釋變量變得不再顯著時(shí)，則將新引入的解釋變量剔除。以確保每次引入新的變量之前回歸方程只包含顯著的變量。回歸分析是根據(jù)各解釋變量的最優(yōu)組合建立回歸方程預(yù)測被解釋變量的發(fā)展趨勢，需要大量數(shù)據(jù)作為支撐。本文運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件Eview進(jìn)行輔助分析。

二、研究過程與分析

（一）計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的建立

根據(jù)對財(cái)政收入影響因素的選取，我們可以建立如下回歸分析模型：

利用數(shù)據(jù)和Eviews軟件分析，運(yùn)用最小二乘法，得到模型結(jié)果如下：

（2.493493） （-2.849060） （7.742058） （0.969910） （-2.045158） （4.135405）

（-0.692149）

R2=0.999291 F=5403.738

有上述結(jié)果可以看出R2=0.999291.說明模型的擬合程度非常高。在給定顯著性水平α=0.05的條件下。t檢驗(yàn)的臨界值為2.064。由模型結(jié)果可知，x3，x4，x6的t值都小于臨界值，不能通過t檢驗(yàn)。說明解釋變量之間可能存在多重共線性。

由相關(guān)系數(shù)矩陣可以得出，各個(gè)解釋變量之間相關(guān)系數(shù)較高，特別是x1和x2之間相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.994919。說明各解釋變量之間存在多重共線性。

（二）逐步回歸分析

1.y對各解釋變量分別進(jìn)行一元回歸。運(yùn)用最小二乘法分別求出y對各個(gè)解釋變量的一元回歸方程，如下所示：

對以上一元回歸方程進(jìn)行分析得知，以x3為解釋變量的一元回歸方程的R2最大，故選取x3作為回歸模型的第一個(gè)解釋變量，形成一元回歸模型。

2.逐步回歸。根據(jù)一元回歸模型，運(yùn)用逐步回歸分析方法將剩下的五個(gè)解釋變量分別加入回歸模型，形成了以下的二元回歸模型，如下所示：

對上述二元回歸方程進(jìn)行分析可知，新加入變量x4后所形成的二元回歸模型中的R2最大。說明該模型的擬合程度非常高。保留解釋變量x4，建立以x3，x4為解釋變量的二元回歸模型。接著，將剩余的解釋變量分別加入到x3，x4的二元回歸模型中，得到以下四個(gè)三元回歸模型，如下所示：

對上述三元回歸模型分析，同理可得，新加入變量x2后所形成的三元回歸模型中的R2最大。說明該模型的擬合程度非常高，故保留解釋變量x2，建立以x3，x4，x2為解釋變量的三元回歸模型。將剩余的解釋變量分別加入到x3，x4，x2的三元回歸模型中，得到以下三個(gè)四元回歸模型，如下所示：

同理可得，新加入變量x5后所形成的四元回歸模型中的R2最大。說明該模型的擬合程度非常高，符合我國財(cái)政收入實(shí)際。保留解釋變量x5，建立以x3，x4，x2，x5為解釋變量的四元回歸模型。將剩余的解釋變量分別加入到x3，x4，x2，x5的四元回歸模型中，得到以下兩個(gè)五元回歸模型，如下所示：

同理可得，新加入變量x1后所形成的五元回歸模型中的R2最大。說明該模型的擬合程度非常高，符合我國財(cái)政收入實(shí)際。保留解釋變量x1，建立以x3，x4，x2，x5，x1為解釋變量的五元回歸模型。將剩余的解釋變量x6加入到x3，x4，x2，x5，x1的五元回歸模型中，得到六元回歸模型，即最需要的回歸模型，如下所示：

3.逐步回歸模型確立。通過上述逐步回歸模型分析，將影響我國財(cái)政收入的因素依次加入模型，最終得到通過逐步回歸分析我國財(cái)政收入與六個(gè)影響因素的方程為：

Y=32887.09+0.5925254x3-0.273504x4+0.321920x2+0.344622x5 -0.809875x1-0.035997x6

根據(jù)逐步回歸得知最終的回歸方程如上圖所示，實(shí)際值與擬合值高度接近如下圖所示，最大誤差僅為3.3%。

三、結(jié)語

以上結(jié)果分析采用的是Eviews7.0軟件，通過逐步回歸分析建立的回歸模型具有非常好的擬合效果，最大誤差僅為3.3%。所建模型表明，農(nóng)業(yè)增加值，建筑業(yè)增加值，最終消費(fèi)和工業(yè)增加值對我國財(cái)政收入的影響尤為突出。其中農(nóng)業(yè)增加值影響因子為-0.809875，說明農(nóng)業(yè)增加值對財(cái)政收入的影響尤其顯著，且兩者之間關(guān)系呈反方向變化，即農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增加對財(cái)政收入的增加產(chǎn)生負(fù)的影響。由我國國情可知，我國農(nóng)業(yè)稅早在2006年就已經(jīng)廢除，而財(cái)政支出中的農(nóng)業(yè)總支出卻在逐年增長。因此，就出現(xiàn)了以上所分析的農(nóng)業(yè)增加值對財(cái)政收入的增加產(chǎn)生負(fù)的影響。由最終的多元回歸模型我們可以看出，建筑業(yè)增加值對財(cái)政收入的影響較大。建筑業(yè)增加值每增加一億元，財(cái)政收入就相應(yīng)增加0.593億元。說明我國應(yīng)加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，大力發(fā)展建筑行業(yè)，以此推動經(jīng)濟(jì)增長。增加國家財(cái)政收入。

參考文獻(xiàn)

[1]張振強(qiáng).基于逐步回歸分析的財(cái)政收入模型研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2009，05：94-96.

[2]呂海燕，李海旺，李武林.基于逐步回歸分析的河南糧食產(chǎn)量因素研究[J].河南科學(xué)，2013，12：2133-2136.

[3]彭志捌，蔣麗娟，張鳳.財(cái)政收入的逐步回歸分析[J].烏魯木齊職業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2004，（02）：39-41

[4]劉榮.基于逐步回歸方法的國家財(cái)政收入的影響因素分析[J].勞動保障世界（理論版），2012，（05）：51-54

[5]佟玉權(quán).我國出境旅游市場影響因素的逐步回歸分析[J].市場論壇，2009，（10）：70-72.

[6]國家統(tǒng)計(jì)局.中國統(tǒng)計(jì)年鑒[J].北京：中國統(tǒng)計(jì)出版社，1985～2014.