李伊茗

財政收入是指政府籌集的一切資金的總和，財政政策是宏觀經濟政策的核心工具之一。在推進經濟高質量發(fā)展的背景下，實施有效的財政政策可以促進宏觀經濟目標的實現，通過近20年的相關數據，對財政收入及其影響的不同因素的進行回歸分析研究，探究他們之間的數量和比例關系，這對財政政策提出建議有很大的研究價值。

一、變量選取

1.變量描述

（1）中國財政收入

稅收收入、國有資產收益、國債收入和收費收入以及其他收入等是國家財政收入的重要組成部分。國有資產收益是指國家憑借國有資產所有權獲得的收入總稱，其中包括租金、利潤、股息、紅利、資金使用費等各類收入。國債收入是有償性收入，指國家通過發(fā)行國債以信用方式取得的。

（2）居民消費水平

一般情況下，規(guī)定某一年國內的居民消費總額與該年度該國平均人口數值的比值為全國居民的消費水平。

（3）國內生產總值

國內生產總值是一個國家所有最終產品和服務價值（在一定時間內所生產的）的總稱。GDP的增速與經濟發(fā)展速度呈正相關關系。

（4）稅收收入

稅收是財政收入的重要來源。

二、實證分析

1.分別進行一元線性回歸

利用計量經濟學Eviews軟件，我們使用中國財政收入因變量Y（億元）分別與全國居民消費水平自變量×1（億元）、財稅收入自變量×2（億元）、國內生產總值自變量×3（億元），利用2000年-2019年這20年間每一年的數據逐個對應輸入，采用軟件中的最小二乘法，進行計算，得到了3個相應的一元線性回歸模型。

lnY=-1.524+1.368lnX1

lnY=-0.285+1.036lnX2

lnY=-4.126+1.19lnX3

從本次運算結果來看，設計的模型中3個自變量的t檢驗的P值為0，說明模型假設β1=0不成立，所以可以認為3個自變量對中國財政收入有較為明顯影響。同時，3個相關系數R2的數值趨近于1，所以建立的模型對數據的擬合程度很高，此次模型是比較可靠的。

2.多元線性回歸

（1）估計多元回歸方程

由上一步可以分析出，三者與財政收入均有顯著的線性關系，因此進行多元線性回歸分析他們之間的聯系。多元回歸方程的一般形式為：Y=β0+β1X1+β2X2+...+βκXκ+ε

用excel得出回歸結果，如表1所示。

依據表1的運算結果，得到財政收入與居民消費水平、稅收收入、國內生產總值三個變量的多元線性回歸方程：Y=-4588.27+3.2108×1+1.3465×2-0.1087×3

β1=3.2108，表示假設在國家稅收收入、國內生產總值不變的條件下，居民消費水平（自變量×1）每增長1元，則財政收入將平均增加3.2108億元。

β2=1.3465，表示假設在居民消費水平、國內生產總值不變的條件下，稅收收入（自變量×2）每增長1元，則財政收入將平均增加1.3465億元。

β3=-0.1087，表示假設在國家稅收收入、居民消費水平不變的條件下，國內生產總值（自變量×3）每增長1元，財政收入則平均減少0.1087億元。

（2）回歸方程的擬合優(yōu)度

①多重判定系數：多元回歸中的回歸平方和占總平方和的比例是多重判定系數，這個系數是反映了多元回歸方程擬合程度的一個統(tǒng)計量，也是因變量Y的變差中被估計的回歸方程所解釋代表的比例的反映。

由表1的輸出結果可知：多重判定系數R2=0.9995。其實際意義是：在國家財政收入取值的變差中，能被財政收入與居民消費水平、稅收收入、國內生產總值的多元回歸方程所解釋的比例為99.95%。

②估計標準誤差：多元回歸中的估計標準誤差是誤差項的方差的一個估計值。根據表1的輸出結果可知：標準誤差為1576.345。

（3）顯著性檢驗

①線性關系檢驗：檢驗因變量Y與各個自變量之間的關系是否明顯就是線性關系檢驗，也稱為總體性檢驗。提出假設：

H0：β1=β2=β3=0

H1：β1、β2、β3至少有一個不等于0

由表1中輸出的方差分析部分中的Significance F值與假設給定的顯著性水平α=0.05進行比較。由于Significance F=2.51821E-26 < 0.05，所以拒絕原假設H0。檢驗表明：財政收入（因變量）與居民消費水平、稅收收入、國內生產總值三者之間的有顯著的線性關系。但這并不說明財政收入（因變量）分別與每個自變量之間的顯著水平是相當的，因此需要對各回歸系數分別進行t檢驗。

②回歸系數檢驗和判斷：設定顯著性水平α=0.05。提出假設：

H0：βi=0 （i=1、2、3）

H1：βi不等于0

根據自由度=n-k-1=20-3-1=16。查t分布表，得tα/2=t0.025=2.1199。根據表1的結果，t1=3.386，t2=13.827，t3=-2.764。只有β1和β2通過了檢驗。

然而，在一開始的一元回歸分析中，我們可以很明顯的看出，國內生產總值和財政收入是很強的正相關線性關系，所以即使β3沒有通過回歸系數的檢驗，也并不意味著國內生產總值自變量×3對財政收入Y的影響就不明顯。

（4）多重共線性

當回歸模型中兩個或兩個以上的自變量彼此相關時，稱回歸模型中存在多重共線性，如果相關性很高時，很容易使回歸的結果產生混亂。

從表1的輸出結果可以看到，財政收入（因變量Y）和國內生產總值（自變量×3）之間的系數為負數。這說明國內生產總值出現增加時，財政收入會產生減少，并不符合實際情況和預期。這種情況就是自變量之間的有相關現象造成的，3個自變量放在一起，因為有相關性產生了多余的信息，造成回歸的結果混亂。

計算出3個自變量之間的相關矩陣，由excel輸出的結果如表2所示。

說明這3個自變量之間存在明顯的兩兩相關的關系，考慮到國內生產總值與居民消費收入存在較強的相關性，我們舍掉居民消費收入這一因素。建立財政收入與國內生產總值和稅收收入這兩個自變量的回歸模型。

三、建議

在最后，結合上文的多元回歸分析結果，本文提出以下幾點建議。

1.完善財稅政策：由模型可知通過增加稅收收入，就能引起財政收入的增加，可從清理稅收優(yōu)惠政策、規(guī)范稅收優(yōu)惠政策、嚴防偷稅漏稅三方面著手。

2.提高居民收入水平：一方面，對各類商品和消費市場的價格合理監(jiān)測，穩(wěn)定物價的基礎上培養(yǎng)消費習慣，讓人們“想花錢”；另一方面，完善各類社會保障機制，解除居民后顧之憂，讓人們“敢花錢”。

3.制定經濟發(fā)展計劃和目標，穩(wěn)步增長國內生產總值，一方面要制定中長期的發(fā)展目標，引導社會資本向效益型轉變。另一方面，轉變經濟發(fā)展方式，注重企業(yè)效益等方面措施，如淘汰落后技術和產能，引導資金投入到相關行業(yè)，使企業(yè)能夠高質量發(fā)展。

（本文作者單位：江南大學）