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【摘要】本次研究主要是分析影响财政收入的主要因素。财政收入对于国民经济的运行及社会发展具有重要影响。财政收入分配也是调整国民收入初次分配格局,实现社会财富公平合理分配的主要工具。我们通过选取影响财政收入的主要因素作多元回归分析,以及将个别的因素进行个别分析, 希望为未来的政策作出有效的前提分析。
【关键词】财政收入 回归分析 R语言
一、背景
我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。其中工业和农业对财政收入的影响最大。
第一,农业与财政收入的关系。农业是国民经济的基础,也是财政收入的基础。农业的发展状况制约着国民经济的发展,它不仅可以提供粮食和生活副食品,保证再生产对劳动力的需要,而且还为轻工业的发展提供原材料。因此,在国民经济发展中,农业基础越雄厚,轻工业就会得到越快发展;而轻工业的发展中资金积累水平的提高,为重工业的发展创造了条件,重工业的发展又可使国民经济的各部门获得先进的技术装备,这一循环链条中,农业起着重要的基础环节作用。
第二,工业与财政收入的关系。工业是国民经济的主要部门,也是财政收入的主要来源部门。就我国的工业和农业相比,工业部门的技术装备、劳动生产率要远远高于农业,积累水平也要高的多。因此,在财政收入中来自工业部门的收入占绝大比重,工业部门完成上缴任务多少,对保证财政收入起决定作用。
第三,从国民经济其它部门看,他们也都与财政收入密切相关,如商业部门的收入也是财政收入的一个重要来源。商业活动虽然一般不创造价值,但它在实现其职能过程中,参与商品价值的分配,因此商业活动的经济效益如何、盈利大小都直接影响财政收入的多少。建筑业、服务业、旅游业等部门,这些部门在经济运行中都发挥着不可替代的作用。它们的运行状况如何必然影响经济总体的状况,进而使财政收入的来源发生变化。因此,协调好国民经济各部门的关系,广辟财源,也是一个重要的方面。[1]
二、建模过程
在R语言环境中,先确定初步分析模型如下。被解释变量为Y,代表财政收入,解释变量为X,有9个,代表我们所选取的9个因素,顺序包括国内生产总值,居民消费支出,固定资本形成总额,工业总产值,农业总产值,社会消费品零售总额,人口,受灾面积,能源消费总量。
开始进入建模阶段,把初步模型进入R语言环境,先进行9变量模型的t检验和F检验如表1:
如表中所见,取0.05置信区间的情况下,通过t检验的有X1,X2,X3为对模型影响显着的变量。再看F检验值所对应的p值为2.20E-16,比0.05置信区间小得多,所对应的可决系数和校正系数也接近1,初步可以应为模型有效。但由于模型中有对模型影响不显着的变量,且变量越多对模型的自由度影响越大,影响模型的预测。
见下表(左),是R语言中的选模过程。可以看到全部变量进入模型时AIC最大,到了Step2的模型时,达到了模型变量和AIC减小最小的情况。通过降维技术使模型变为Step2。再见下表(右),是R语言中的逐步回归法分析,RSS为残差平方和,表中的变量为需要删去的变量,NONE为没有变量删除时模型的AIC和RSS值。如果删去x7,AIC的值会从385增加到388,是增加得最少的。另外,删去x7令模型增加的残差平方和也是最少的,从这两项指标来看,应再去掉x7。再作回归分析表2。
因此我们选取X1,X2,X3,X5和常数进入新的回归方程。现在我们对每一个变量进行单独分析,见图(1)。可以看出X1,X3与y的回归比较接近直线模型,而X2,X5拟合得较差,因此我们对X2和X5进行修正。对X2进行平方修正,得出图(2),可以看出似合度比较高,X5有着与X2相似的图形,因此把这两个变量平方后再进入模型。
再把修正后的模型进行检验,见表3。可以看到全部变量在0.05的置信水平下都通过t检验,且可决系数与校正系数比之前的模型更优。
我们对该型形进行Shapiro-Wilknormalitytest检验,得出W统计量为0.9599,对应的p值为0.3079,在0.05置信水平下通过检验,可以认为模型通过正态性检验。最优模型如下:
Y=743.6+0.495X1+8.852e-06X2^2-0.3179X3-2.04e-05X5^2+μ
三、结论
通过R语言统计分析软件,我们对模型进行了检验,最后得出以国内生产总值,居民消费支出,为固定资本形成总额,为农业总产值为解释变量,得出回归模型为:
模型的经济意义为:从模型我们可以看出,财政收入与国内生产总值、农业总产值成正比例关系。在其它条件不变的情况下,国内生产总值每增加1%,财政收入会增加0.4954%。在其它条件不变的情况下,农业总产值增每增加1%,财政收入会增加0.5873%。同样,在其它条件不变的情况下,居民消费支出每增加1%,财政收入会相应的减少1.004%。在其它条件不变的情况下,固定资本形成总额每增加1%,财政收入会减少0.3179%。
通过上述分析,我们选取9个因素作为分析,但最终只有4个因素进入模型,并不是说这些因素对财政收入没有影响,只是因为在理论上这些因素在模型中没有通过模型检验,对财政收入影响不是那么显著。
通过该模型的研究,传统的国民经济产业部门的影响作用越来越弱,我们这里所说的越来越弱并不意味着它已经失去了支柱性地位,而是由于我们国家经济政策、市场状况等的限制,传统的产业部门已经趋于饱和,想要有所突破已经越来越困难,发展空间有限。虽然它的重要性在减弱,但是从它所处的基础地位还是不容动摇的。
分析中,我们主要看到,国内生产总值对财政收入的影响比较大,财政收入占国内生产总值(GDP)的比重,称为财政依存度,在一定程度上反映了在国内生产总值分配中,国家(或地方)所得占的比重。
再看看,农业总产值对财政收入的影响。改革开放以来,农业作为第一产业在经济中起着重要的作用。由模型可以看出,它对财政收入的影响越来越大,这当中有很大程度是国家政策的扶持及科学技术的投入。说明我国的农业在慢慢的摆脱传统的农业问题。改革开放以来,农业和农村经济社会取得了较快的发展,农业发展到今天无论从功能上,还是在发展的水平上都有了很大的变化。我们纵观世界农业发展历程,农业文明和工业文明也在不断地演进,它的发展大体经历了传统农业、现代农业、后现代农业三个阶段。发达国家实现了这种转变,才实现了农业现代化。我国也将遵循世界发展规律,目前正面临从传统农业到现代农业转变的契機。
参考文献:
参考文献
[1]http://jwch.tjufe.edu.cn/netcourse/jiliang/kcjx/sjhj/9.htm 穆兰. 影响财政收入的因素分析[EB/OL]
[2]王艳君, 刘群,任一平. AIC与BIC在亲体-补充量模型选择中的应用及比较[J]. 中国海洋大学学报, 第35卷第3期.
[3]马国栋, 石磊. 线性模型回归自变量选择问题的计算[J]﹒云南大学学报 (自然科学版) , 2005 , 27 ( 5A) : 634～636.
【关键词】财政收入 回归分析 R语言
一、背景
我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。其中工业和农业对财政收入的影响最大。
第一,农业与财政收入的关系。农业是国民经济的基础,也是财政收入的基础。农业的发展状况制约着国民经济的发展,它不仅可以提供粮食和生活副食品,保证再生产对劳动力的需要,而且还为轻工业的发展提供原材料。因此,在国民经济发展中,农业基础越雄厚,轻工业就会得到越快发展;而轻工业的发展中资金积累水平的提高,为重工业的发展创造了条件,重工业的发展又可使国民经济的各部门获得先进的技术装备,这一循环链条中,农业起着重要的基础环节作用。
第二,工业与财政收入的关系。工业是国民经济的主要部门,也是财政收入的主要来源部门。就我国的工业和农业相比,工业部门的技术装备、劳动生产率要远远高于农业,积累水平也要高的多。因此,在财政收入中来自工业部门的收入占绝大比重,工业部门完成上缴任务多少,对保证财政收入起决定作用。
第三,从国民经济其它部门看,他们也都与财政收入密切相关,如商业部门的收入也是财政收入的一个重要来源。商业活动虽然一般不创造价值,但它在实现其职能过程中,参与商品价值的分配,因此商业活动的经济效益如何、盈利大小都直接影响财政收入的多少。建筑业、服务业、旅游业等部门,这些部门在经济运行中都发挥着不可替代的作用。它们的运行状况如何必然影响经济总体的状况,进而使财政收入的来源发生变化。因此,协调好国民经济各部门的关系,广辟财源,也是一个重要的方面。[1]
二、建模过程
在R语言环境中,先确定初步分析模型如下。被解释变量为Y,代表财政收入,解释变量为X,有9个,代表我们所选取的9个因素,顺序包括国内生产总值,居民消费支出,固定资本形成总额,工业总产值,农业总产值,社会消费品零售总额,人口,受灾面积,能源消费总量。
开始进入建模阶段,把初步模型进入R语言环境,先进行9变量模型的t检验和F检验如表1:
如表中所见,取0.05置信区间的情况下,通过t检验的有X1,X2,X3为对模型影响显着的变量。再看F检验值所对应的p值为2.20E-16,比0.05置信区间小得多,所对应的可决系数和校正系数也接近1,初步可以应为模型有效。但由于模型中有对模型影响不显着的变量,且变量越多对模型的自由度影响越大,影响模型的预测。
见下表(左),是R语言中的选模过程。可以看到全部变量进入模型时AIC最大,到了Step2的模型时,达到了模型变量和AIC减小最小的情况。通过降维技术使模型变为Step2。再见下表(右),是R语言中的逐步回归法分析,RSS为残差平方和,表中的变量为需要删去的变量,NONE为没有变量删除时模型的AIC和RSS值。如果删去x7,AIC的值会从385增加到388,是增加得最少的。另外,删去x7令模型增加的残差平方和也是最少的,从这两项指标来看,应再去掉x7。再作回归分析表2。
因此我们选取X1,X2,X3,X5和常数进入新的回归方程。现在我们对每一个变量进行单独分析,见图(1)。可以看出X1,X3与y的回归比较接近直线模型,而X2,X5拟合得较差,因此我们对X2和X5进行修正。对X2进行平方修正,得出图(2),可以看出似合度比较高,X5有着与X2相似的图形,因此把这两个变量平方后再进入模型。
再把修正后的模型进行检验,见表3。可以看到全部变量在0.05的置信水平下都通过t检验,且可决系数与校正系数比之前的模型更优。
我们对该型形进行Shapiro-Wilknormalitytest检验,得出W统计量为0.9599,对应的p值为0.3079,在0.05置信水平下通过检验,可以认为模型通过正态性检验。最优模型如下:
Y=743.6+0.495X1+8.852e-06X2^2-0.3179X3-2.04e-05X5^2+μ
三、结论
通过R语言统计分析软件,我们对模型进行了检验,最后得出以国内生产总值,居民消费支出,为固定资本形成总额,为农业总产值为解释变量,得出回归模型为:
模型的经济意义为:从模型我们可以看出,财政收入与国内生产总值、农业总产值成正比例关系。在其它条件不变的情况下,国内生产总值每增加1%,财政收入会增加0.4954%。在其它条件不变的情况下,农业总产值增每增加1%,财政收入会增加0.5873%。同样,在其它条件不变的情况下,居民消费支出每增加1%,财政收入会相应的减少1.004%。在其它条件不变的情况下,固定资本形成总额每增加1%,财政收入会减少0.3179%。
通过上述分析,我们选取9个因素作为分析,但最终只有4个因素进入模型,并不是说这些因素对财政收入没有影响,只是因为在理论上这些因素在模型中没有通过模型检验,对财政收入影响不是那么显著。
通过该模型的研究,传统的国民经济产业部门的影响作用越来越弱,我们这里所说的越来越弱并不意味着它已经失去了支柱性地位,而是由于我们国家经济政策、市场状况等的限制,传统的产业部门已经趋于饱和,想要有所突破已经越来越困难,发展空间有限。虽然它的重要性在减弱,但是从它所处的基础地位还是不容动摇的。
分析中,我们主要看到,国内生产总值对财政收入的影响比较大,财政收入占国内生产总值(GDP)的比重,称为财政依存度,在一定程度上反映了在国内生产总值分配中,国家(或地方)所得占的比重。
再看看,农业总产值对财政收入的影响。改革开放以来,农业作为第一产业在经济中起着重要的作用。由模型可以看出,它对财政收入的影响越来越大,这当中有很大程度是国家政策的扶持及科学技术的投入。说明我国的农业在慢慢的摆脱传统的农业问题。改革开放以来,农业和农村经济社会取得了较快的发展,农业发展到今天无论从功能上,还是在发展的水平上都有了很大的变化。我们纵观世界农业发展历程,农业文明和工业文明也在不断地演进,它的发展大体经历了传统农业、现代农业、后现代农业三个阶段。发达国家实现了这种转变,才实现了农业现代化。我国也将遵循世界发展规律,目前正面临从传统农业到现代农业转变的契機。
参考文献:
参考文献
[1]http://jwch.tjufe.edu.cn/netcourse/jiliang/kcjx/sjhj/9.htm 穆兰. 影响财政收入的因素分析[EB/OL]
[2]王艳君, 刘群,任一平. AIC与BIC在亲体-补充量模型选择中的应用及比较[J]. 中国海洋大学学报, 第35卷第3期.
[3]马国栋, 石磊. 线性模型回归自变量选择问题的计算[J]﹒云南大学学报 (自然科学版) , 2005 , 27 ( 5A) : 634～636.