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摘 要：财政收入是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而抽取的一切资金的总和。本文主要分析研究影响财政收入的主要因素如税收、GDP、社会固定资产投资、社会就业人员数等。以多元回归分析法为基础，利用E-views软件对影响浙江省财政收入的各因数进行分析，建立多元线性回归模型，采用最小二乘法对回归参数进行估计，再用F检验和t检验对回归方程进行显著性检验，最后进行模型的预测和评价，从而解析浙江省的社会经济活动情况。
关键词：财政收人 Eviews软件 回归分析
一、财政收入研究意义
随着社会主义市场经济体制的建立，改革开放、经济建设和社会发展的不断加快，各地综合经济实力和财政实力得到了明显增强。为适应社会主义市场经济和公共财政发展的要求，各级财政提出了建设财政收入分析系统的需求。
浙江省是全国发展最快的省份之一，浙江的经济在总量上一直在全国处于领先状态，发展相对最稳定。经济发达，经济总量大，人均指数领先各省，部分数据甚至超过一些直辖市，是中国省内经济发展最活跃的省份之一，则更加大了对财政收入分析系统的需求，也可为其他省份提出借鉴意义。
财政收入不仅在处理各方面利益关系中有重要的地位，还影响着国家对经济的调控，为国家现实宏观调控具有深刻意义。我国在财政收入的预测与调控能力，存在着较大的不平衡状态，很少有全面的财政收入预测模型，浙江省在财政收入预测模型的研究成果也较少。因此研究影响浙江省财政收入的主要因素，对促进浙江省地方财政职能的完善和经济健康的发展将有重要的实现意义，对其他地区也具有借鉴意义。
二、财政收入研究方法
研究各个因数对财政收入的影响，是对具有相关关系的两个或两个以上数量变量的一般关系进行测定，所以选择了多元回归分析法。多元回归分析是经济预测中常用的一种方法，通过建立经济变量与解释变量之间的数学模型，对建立的数学模型进行R检验，F检验，t检验，在符合判定条件的情况下把给定的解释变量的数值代入回归模型，从而计算出经济变量的未来值即预测值。
研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。通过参考论文及期刊，我们发现大多数都首先把税收收入和国内生产总值作为影响财政收入的最重要因素，并将其作为自变量。但还有些文献也提出不同的自变量，如社会就业人数、其他收入、社会固定资产投资等。通过反复比较以及对这些自变量的经济意义的理解，最后确定税收收入、国内生产总值、社会固定资产投资、社会就业人数，这4个变量作为研究变量。
国内生产总值（简称GDP）指在一定时期内，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值。企业固定资产投资是指筑造和购买固定资产如房屋的经济活动，包括固定资产的改建、扩建、新建或购置等形式，可以体现市场的经济预期及需求状况。社会就业人数是指从事一定社会劳动并获取劳动报酬或经营收入的人员数量。
本文把税收收入、国内生产总值、社会固定资产投资、社会就业人数这4个因素作为自变量，选取1997—2013年的相关数据，运用Eviews软件，以多元回归分析法为基础，利用E-views软件对影响浙江省财政收入的各因数进行分析。
三、实证分析
本文分析先从建立回归模型，检验回归方程，诊断回归，预测，最后评价这5大步骤进行。运用E-views软件进行如下分析：
1.提出因变量与自变量。我们设因变量为浙江省财政收入（亿元），影响其因素的自变量分别为表示税收收入（亿元），表示生产总值GDP（亿元），表示社会固定资产投资（亿元），表示社会就业人数（万人）。各变量的经济数据如表3-1 所示：
2.建立多元线性回归模型。E-views在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。用E-views可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。因此本论文运用E-views软件进行多元回归模型。
利用 Eviews 软件绘制成散点图并进行初步的判断，如图 3-1 所示：
由上图可知，因变量Y随着4个自变量（X1、X2、X3、X4）的增加也随着增长，可见财政收入与4个我们所选的自变量之间基本服从线性分布，因此我们设模型的基本形式为：
3.检验多元线性回归方程。先将数据做对数处理，再运用E-views软件的LS法得到回归，结果如图3-2所示：
由上图可得财政收入与税收的回归模型系数为1.204517，即斜率1.204517的经济意义是财政收入与税收正相关，当增加时，财政收入也随之增大。同理可得其他参数估计值，常数项为2.491003。即得到如下模型回归方程为：
3.1回归方程拟合优度检验。由上图3-2可知，模型的=0.995028，几乎接近于1。说明回归效果显著，该模型拟合效果非常好。
3.2回归方程的显著性检验（F检验）。
由上图3-2可知，在置信度为0.05时，p=0.000000，说明呈高度线性，即因变量对自变量、、、有顯著的线性关系，回归方程非常显著。
3.3回归系数的显著性检验（t检验）。由上图3-2可得，自变量、、的t检验p值都大于0.05，说明接受原假设，自变量、、不显著，只有的p值为0.0003<0.05，说明拒绝原假设，税收显著。故GDP（），社会固定资产投资（），社会就业人员数（）对财政收入没有线性影响，从模型中剔除。将税收作为解释变量留在模型中。
因此，模型变成以税收作为解释变量，财政收入作为被解释变量的一元线性回归方程，设方程式为：根据新的一元线性回归方程，运用E-views绘制散点图，结果如图3-3所示：
由上图可知，财政收入与税收几乎成一条直线，说明成高度相关。运用E-views求出新模型的回归结果如图3-4所示： 由上图可知，为0.992959，几乎接近于1，说明模型的拟合效果非常高，p值为0.0000，说明回归方程也非常显著。根据上图的参数估计值，财政收入y和税收的一元线性回归模型的系数为1.000516，常数项为0.294204。可得新模型的回归方程为：
4.诊断回归。
4.1自相關诊断。
4.1.1DW检验法。由上图3-4可知，模型的DW值为0.448703，查DW统计量表可知在样本容量n=17，解释变量k=1（不包括常数项）和时，，。DW值< ，可以断定存在正自相关。
4.1.2拉格朗日检验。再运用E-views中LM检验，结果如图3-5所示：
图3-5 LM检验结果。由上图可知，p值为0.0090<0.05，即拒绝原假设，认为模型存在自相关。
4.1.3Durbin两步法。已知DW值=0.448703，可以算出建立新序列和，对y1和x11进行普通最小二乘法估计，结果如下图3-6所示：
图3-6 回归结果。
由上图可知，p值为0.0000，拒绝原假设，模型非常显著。
再对其残差序列做残差图，结果如图3-7所示：
图3-7 残差图。
由残差序列E 与其一阶差分E1所做的图可知，所以残差序列不存在自相关性，即随机误差项不存在自相关性。
4.2异方差诊断。
4.2.1图示法。运用E-views做残差的平方与税收的散点图，如图3-8所示：
图3-8 残差的平方与税收的散点图。
由上图可知，该模型的残差分布不是很规律，异方差性不明显，需要进一步检验。
4.2.2White检验法。因此，我们选择E-views中的怀特检验，进行异方差性的检验，结果如下图3-9所示：
图3-9 怀特检验结果。
由上可知，三种检验的概率p值都大于0.05，接受原假设，表明模型随机误差项不存在异方差。
5.预测。
5.1财政收入的预测模型。运用Eviews进行模型的预测，结果如图3-10所示：
图3-10 财政收入与税收的预测结果。
由上图可知，实线表示被解释变量的预测值，上下两条虚线给出的是近似95%的置信区间。图右边的附表提供了一系列对模型的评价指标。可知MAPE值为7.12127<10，则认为预测极度较高。Theil lnequality Coefficient值为0.020907，值越小，表明拟合值和真实值的差异越小，预测精度越高。BP 为偏差率=0.000000，VP 为方差率=0.001088，CP 为协变率=0.998912。这3项指标之和为1。均方误差大多数集中在协变率CP上，而其余两项都很小，所以该预测比较理想。
5.2财政收入做时间t的简单线性回归。令年份为自变量，对财政收入进行预测。将1997年为基期，即1997为1，1998为2 ，每年递增，运用Eviews做线性回归，结果如图3-11所示：
图3-11 财政收入与时间的回归结果。
由上图可知，=0.941882，模型的拟合效果好，p值为0.0000，回归方程的显著性也高。根据上图的参数估计值可得：。我们将预测2014、2015年的财政收入，则把年份的序列号分别代人上式即t=18，t=19，得到：
6.评价模型。多元线性回归模型能建立多个变量之间的线性关系，因此可以进行清晰地分析。但对未知参数的估计，最主要的方法是普通最小二乘法估价。检验拟合优度时，随着回归模型中自变量个数的增加而增加，可见中可能隐藏着某些虚假的成分，并不能只通过拟合优度检验。还需进行显著性检验如F检验、t检验。若通过显著性检验后，再对回归系数进行检验，剔除不显著的自变量，再重新建立回归过程。
四、结语
本文以1997-2013的浙江省财政数据为依据，研究税收收入、生产总值GDP、社会固定资产投资，社会从业人员数对财政收入的影响。本文通过多元线性回归模型，采用最小二乘法对回归参数进行估计，再用F检验和t检验对回归方程进行显著性检验，由为0.992959，几乎接近于1，说明模型的拟合效果非常高，p值为0.0000，说明回归方程也非常显著，由此可得税收是影响财政收入最主要的因数。最后以年份为自变量，对财政收入进行预测，运用Eviews做线性回归，得到方程为最后我们算得2014、2015年的财政收入分别为6595.64亿元和7020.34亿元。我们发现浙江省的财政收入是逐年递增的，因此政府应从以下三个方面努力加大对税收的管理与监督，从而来提高财政收入。
首先，进一步深化税制改革，完善税收政策。政府部门需要改革和完善国家税收政策，一定要贯彻落实取之于民，用之于民。建立税收立法制度，一切有法可依，依法交税。充分发挥政府个部门的德只能优势。
其次，全面加强税收宣传。加强税收宣传是改善税收社会环境，树立良好税务形象的需要，是推进依法治税的重要手段。抓好税收宣传工作，不仅要加强税法宣传，还要加强税收新闻宣传。
最后，切实加强干部队伍建设和党风廉政建设。第一，要深入开展“讲学习、讲政治、讲正气”的党性党风教育。第二，进一步深化机构改革和人事制度改革。省以下税务机构要充分贯彻“精简、效能”的原则，完成精简任务，理顺内部机构设置，明确工作职责，提高干部素质和办事效率。
参考文献：
[1]彭志捌，蒋丽娟，张凤.财政收入的逐步回归分析[J].乌鲁木齐职业大学学报，2004（2）.
[2]杨丹，陈晓毅.我国财政收入占GDP比重的实证分析[J].统计与信息论坛，2004（2）.
[3]王春雪，财政收入超经济增长的影响因素及对策建议[J].海南金融，2010，第 4 期：9-12.
[4]金林、刘洪，基于非参数回归的财政收入与经济增长关系实证分析[J].统计与决策，2013，第2 期：99-102.
关键词：财政收人 Eviews软件 回归分析
一、财政收入研究意义
随着社会主义市场经济体制的建立，改革开放、经济建设和社会发展的不断加快，各地综合经济实力和财政实力得到了明显增强。为适应社会主义市场经济和公共财政发展的要求，各级财政提出了建设财政收入分析系统的需求。
浙江省是全国发展最快的省份之一，浙江的经济在总量上一直在全国处于领先状态，发展相对最稳定。经济发达，经济总量大，人均指数领先各省，部分数据甚至超过一些直辖市，是中国省内经济发展最活跃的省份之一，则更加大了对财政收入分析系统的需求，也可为其他省份提出借鉴意义。
财政收入不仅在处理各方面利益关系中有重要的地位，还影响着国家对经济的调控，为国家现实宏观调控具有深刻意义。我国在财政收入的预测与调控能力，存在着较大的不平衡状态，很少有全面的财政收入预测模型，浙江省在财政收入预测模型的研究成果也较少。因此研究影响浙江省财政收入的主要因素，对促进浙江省地方财政职能的完善和经济健康的发展将有重要的实现意义，对其他地区也具有借鉴意义。
二、财政收入研究方法
研究各个因数对财政收入的影响，是对具有相关关系的两个或两个以上数量变量的一般关系进行测定，所以选择了多元回归分析法。多元回归分析是经济预测中常用的一种方法，通过建立经济变量与解释变量之间的数学模型，对建立的数学模型进行R检验，F检验，t检验，在符合判定条件的情况下把给定的解释变量的数值代入回归模型，从而计算出经济变量的未来值即预测值。
研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。通过参考论文及期刊，我们发现大多数都首先把税收收入和国内生产总值作为影响财政收入的最重要因素，并将其作为自变量。但还有些文献也提出不同的自变量，如社会就业人数、其他收入、社会固定资产投资等。通过反复比较以及对这些自变量的经济意义的理解，最后确定税收收入、国内生产总值、社会固定资产投资、社会就业人数，这4个变量作为研究变量。
国内生产总值（简称GDP）指在一定时期内，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值。企业固定资产投资是指筑造和购买固定资产如房屋的经济活动，包括固定资产的改建、扩建、新建或购置等形式，可以体现市场的经济预期及需求状况。社会就业人数是指从事一定社会劳动并获取劳动报酬或经营收入的人员数量。
本文把税收收入、国内生产总值、社会固定资产投资、社会就业人数这4个因素作为自变量，选取1997—2013年的相关数据，运用Eviews软件，以多元回归分析法为基础，利用E-views软件对影响浙江省财政收入的各因数进行分析。
三、实证分析
本文分析先从建立回归模型，检验回归方程，诊断回归，预测，最后评价这5大步骤进行。运用E-views软件进行如下分析：
1.提出因变量与自变量。我们设因变量为浙江省财政收入（亿元），影响其因素的自变量分别为表示税收收入（亿元），表示生产总值GDP（亿元），表示社会固定资产投资（亿元），表示社会就业人数（万人）。各变量的经济数据如表3-1 所示：
2.建立多元线性回归模型。E-views在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。用E-views可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。因此本论文运用E-views软件进行多元回归模型。
利用 Eviews 软件绘制成散点图并进行初步的判断，如图 3-1 所示：
由上图可知，因变量Y随着4个自变量（X1、X2、X3、X4）的增加也随着增长，可见财政收入与4个我们所选的自变量之间基本服从线性分布，因此我们设模型的基本形式为：
3.检验多元线性回归方程。先将数据做对数处理，再运用E-views软件的LS法得到回归，结果如图3-2所示：
由上图可得财政收入与税收的回归模型系数为1.204517，即斜率1.204517的经济意义是财政收入与税收正相关，当增加时，财政收入也随之增大。同理可得其他参数估计值，常数项为2.491003。即得到如下模型回归方程为：
3.1回归方程拟合优度检验。由上图3-2可知，模型的=0.995028，几乎接近于1。说明回归效果显著，该模型拟合效果非常好。
3.2回归方程的显著性检验（F检验）。
由上图3-2可知，在置信度为0.05时，p=0.000000，说明呈高度线性，即因变量对自变量、、、有顯著的线性关系，回归方程非常显著。
3.3回归系数的显著性检验（t检验）。由上图3-2可得，自变量、、的t检验p值都大于0.05，说明接受原假设，自变量、、不显著，只有的p值为0.0003<0.05，说明拒绝原假设，税收显著。故GDP（），社会固定资产投资（），社会就业人员数（）对财政收入没有线性影响，从模型中剔除。将税收作为解释变量留在模型中。
因此，模型变成以税收作为解释变量，财政收入作为被解释变量的一元线性回归方程，设方程式为：根据新的一元线性回归方程，运用E-views绘制散点图，结果如图3-3所示：
由上图可知，财政收入与税收几乎成一条直线，说明成高度相关。运用E-views求出新模型的回归结果如图3-4所示： 由上图可知，为0.992959，几乎接近于1，说明模型的拟合效果非常高，p值为0.0000，说明回归方程也非常显著。根据上图的参数估计值，财政收入y和税收的一元线性回归模型的系数为1.000516，常数项为0.294204。可得新模型的回归方程为：
4.诊断回归。
4.1自相關诊断。
4.1.1DW检验法。由上图3-4可知，模型的DW值为0.448703，查DW统计量表可知在样本容量n=17，解释变量k=1（不包括常数项）和时，，。DW值< ，可以断定存在正自相关。
4.1.2拉格朗日检验。再运用E-views中LM检验，结果如图3-5所示：
图3-5 LM检验结果。由上图可知，p值为0.0090<0.05，即拒绝原假设，认为模型存在自相关。
4.1.3Durbin两步法。已知DW值=0.448703，可以算出建立新序列和，对y1和x11进行普通最小二乘法估计，结果如下图3-6所示：
图3-6 回归结果。
由上图可知，p值为0.0000，拒绝原假设，模型非常显著。
再对其残差序列做残差图，结果如图3-7所示：
图3-7 残差图。
由残差序列E 与其一阶差分E1所做的图可知，所以残差序列不存在自相关性，即随机误差项不存在自相关性。
4.2异方差诊断。
4.2.1图示法。运用E-views做残差的平方与税收的散点图，如图3-8所示：
图3-8 残差的平方与税收的散点图。
由上图可知，该模型的残差分布不是很规律，异方差性不明显，需要进一步检验。
4.2.2White检验法。因此，我们选择E-views中的怀特检验，进行异方差性的检验，结果如下图3-9所示：
图3-9 怀特检验结果。
由上可知，三种检验的概率p值都大于0.05，接受原假设，表明模型随机误差项不存在异方差。
5.预测。
5.1财政收入的预测模型。运用Eviews进行模型的预测，结果如图3-10所示：
图3-10 财政收入与税收的预测结果。
由上图可知，实线表示被解释变量的预测值，上下两条虚线给出的是近似95%的置信区间。图右边的附表提供了一系列对模型的评价指标。可知MAPE值为7.12127<10，则认为预测极度较高。Theil lnequality Coefficient值为0.020907，值越小，表明拟合值和真实值的差异越小，预测精度越高。BP 为偏差率=0.000000，VP 为方差率=0.001088，CP 为协变率=0.998912。这3项指标之和为1。均方误差大多数集中在协变率CP上，而其余两项都很小，所以该预测比较理想。
5.2财政收入做时间t的简单线性回归。令年份为自变量，对财政收入进行预测。将1997年为基期，即1997为1，1998为2 ，每年递增，运用Eviews做线性回归，结果如图3-11所示：
图3-11 财政收入与时间的回归结果。
由上图可知，=0.941882，模型的拟合效果好，p值为0.0000，回归方程的显著性也高。根据上图的参数估计值可得：。我们将预测2014、2015年的财政收入，则把年份的序列号分别代人上式即t=18，t=19，得到：
6.评价模型。多元线性回归模型能建立多个变量之间的线性关系，因此可以进行清晰地分析。但对未知参数的估计，最主要的方法是普通最小二乘法估价。检验拟合优度时，随着回归模型中自变量个数的增加而增加，可见中可能隐藏着某些虚假的成分，并不能只通过拟合优度检验。还需进行显著性检验如F检验、t检验。若通过显著性检验后，再对回归系数进行检验，剔除不显著的自变量，再重新建立回归过程。
四、结语
本文以1997-2013的浙江省财政数据为依据，研究税收收入、生产总值GDP、社会固定资产投资，社会从业人员数对财政收入的影响。本文通过多元线性回归模型，采用最小二乘法对回归参数进行估计，再用F检验和t检验对回归方程进行显著性检验，由为0.992959，几乎接近于1，说明模型的拟合效果非常高，p值为0.0000，说明回归方程也非常显著，由此可得税收是影响财政收入最主要的因数。最后以年份为自变量，对财政收入进行预测，运用Eviews做线性回归，得到方程为最后我们算得2014、2015年的财政收入分别为6595.64亿元和7020.34亿元。我们发现浙江省的财政收入是逐年递增的，因此政府应从以下三个方面努力加大对税收的管理与监督，从而来提高财政收入。
首先，进一步深化税制改革，完善税收政策。政府部门需要改革和完善国家税收政策，一定要贯彻落实取之于民，用之于民。建立税收立法制度，一切有法可依，依法交税。充分发挥政府个部门的德只能优势。
其次，全面加强税收宣传。加强税收宣传是改善税收社会环境，树立良好税务形象的需要，是推进依法治税的重要手段。抓好税收宣传工作，不仅要加强税法宣传，还要加强税收新闻宣传。
最后，切实加强干部队伍建设和党风廉政建设。第一，要深入开展“讲学习、讲政治、讲正气”的党性党风教育。第二，进一步深化机构改革和人事制度改革。省以下税务机构要充分贯彻“精简、效能”的原则，完成精简任务，理顺内部机构设置，明确工作职责，提高干部素质和办事效率。
参考文献：
[1]彭志捌，蒋丽娟，张凤.财政收入的逐步回归分析[J].乌鲁木齐职业大学学报，2004（2）.
[2]杨丹，陈晓毅.我国财政收入占GDP比重的实证分析[J].统计与信息论坛，2004（2）.
[3]王春雪，财政收入超经济增长的影响因素及对策建议[J].海南金融，2010，第 4 期：9-12.
[4]金林、刘洪，基于非参数回归的财政收入与经济增长关系实证分析[J].统计与决策，2013，第2 期：99-102.