题 目：
影响我国财政收入的多元线性回归模型
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内容摘要
财政收入按收入形式可以分为：各项税收收入、企业收入、债务收入、国家能源交通重点建设基金收入、基本建设贷款归还收入、国家预算调节基金收入、其他收入等。从定性分析的角度来说，财政收入会受到各种不同因素的影响，如：农业增加值、工业增加值、建筑业增加值、社会总人口数、社会消费额总额、国土受灾面积等等。本文建立模型仅选取我国第一产业增加值、第二产业增加值（包括工业和建筑业）、第三产业增加值、社会从业人数，以及其他收入水平5个因素为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度。
关键词：财政收入；多元线性回归；分析
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影响我国财政收入的多元线性回归模型
一、提出解释变量与被解释变量
Y表示财政收入（亿元），为被解释变量；五个解释变量分别为：X1 表示第一产业增加值（亿元），X2表示第二产业增加值（亿元）， X3表示第三产业增加值（亿元），X4表示社会从业人数（万人），X5表示其他收入（亿元）。数据的搜集如下：
模型中各个解释变量和被解释变量1994年到2013年共20年的数据
指标 频度 单位 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 第一产业增加值 年 亿元 9572.69 12135.81 14015.39 14441.89 14817.63 14770.03 14944.72 15781.27 16537.02 17381.72 21412.73 22420 24040 28627 33702 35226 第二产业增加值 年 亿元 22445.4 28679.46 33834.96 37543 39004.19 41033.58 45555.88 49512.29 53896.77 62436.31 73904.31 87598.09 103719.54 125831.36 149003.44 157638.78 第三产业增加值 年 亿元 16179.76 19978.46 23326.24 26988.15 30580.47 33873.44 38713.95 44361.61 49898.9 56004.73 64561.29 74919.28 88554.88 111351.95 131339.99 148038.04 全国公共财政收入 年 亿元 5218.1 6242.2 7407.99 8651.14 9875.95 11444.08 13395.23 16386.04 18903.64 21715.25 26396.47 31649.29 38760.2 51321.78 61330.35 68518.3 年末就业人员数 年 万人 67455 68065 6895 6982 70637 71394 72085 72797 7328 73736 74264 74647 74978 75321 75564 75828 非税收入 年 亿元 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5699.81 7106.56 8996.71 3
2010 2011 2012 2013 40533.6 47486.21 52373.63 55322 187383.21 220412.81 235161.99 256810 173595.98 205205.02 231934.48 275887 83101.51 103874.43 117253.52 129209.64 76105 7642 76704 76977 9890.72 14136.04 16639.24 18678.94 数据来源：中经网统计数据库
二 、理论模型的建立
一个国家财政收入的高低与其经济发展的状况高度相关。财政收入的直接来源决定于各个产业的增加值，同时从各个解释变量与被解释变量之间的散点图可以看出解释变量与被解释变量Y存在的线性相关关系，因此将理论模型设计如下：
Y = ?0 + ?1 X1 + ?2X2+?3X3+?4X4+?5X5+u
三、模型估计结果与分析
Eviews软件估计结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/26/15 Time: 22:13 Sample (adjusted): 2007 2013
Included observations: 7 after adjustments
Variable C X1 X2 X3 X4 X5
R-squared Adjusted R-squared
Coefficient 3366.676 0.220160 -0.083805 0.002837 0.023711 0.871216
Std. Error 4164.285 0.108892 0.039323 0.261254 0.013112 0.743695
t-Statistic 0.808464 2.021810 -2.131175 0.010860 1.808306 1.171469
Prob. 0.5672 0.2924 0.2793 0.9931 0.3216 0.4498 41895.78 10089.94
0.999570 Mean dependent var 0.997423 S.D. dependent var
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S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
512.2151 Akaike info criterion 262364.3 Schwarz criterion -46.79310 Hannan-Quinn criter. 465.4439 Durbin-Watson stat 0.035176
15.08374 15.03738 14.51071 2.370180
通过Eviews软件分析结果计算如下：
?=3366.676+0.2202X1-0.0838X2+0.0028X3+0.0237X4+0.8712X5 Y (0.8085) (2.0218) (-2.1312) (0.0109) (1.8083) (1.1715)
R2=0.99, F=465.44, T=20
通过公式可以看出，X2的系数为负值，显然不合理，因为第二产业增加值不可能对财政收入产生负相关关系。
四、理论模型的修正
（一）理论模型的修正
通过分别用Eviews软件作各个解释变量与被解释变量的散点图和估计结果可以看出, X4（社会从业人数）与解释变量y（财政收入）之间的并不存在线性关系，同时通过数据的初步分析，决定将解释变量X4从解释变量中剔除。同时，导致X2的系数变为负数，与经济理论相悖。通过分析，第一产业增加值与第二产业增加值之间在经济意义上有很强的相互影响关系，只有当第一产业发展时，第二产业才会有发展的空间，也就是说，第一产业第二产业的发展之间是相辅相成的关系。为了便于研究，决定将X2从模型当中剔除。解释变量X5表示财政收入当中的其他收入，指的是基本建设贷款归还收入、基本建设收入、捐赠收入等。因此，X5直接作为财政收入的一部分，对研究影响财政收入的简介因素的影响没有重大意义，因此也将X5从模型当中剔除。得到的修正模型如下：
Y = ?0 + ?1X1 ++?3X3+u
（二）已修正模型的估计
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