Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/28/15 Time: 20:32 Sample: 1994 2013 Included observations: 20
Variable C X1 X3
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
Coefficient 8480.380 0.091858 0.181989
Std. Error 747.1123 0.032074 0.061190
t-Statistic 11.35088 2.863978 2.974143
Prob. 0.0000 0.0108 0.0085 25277.07 14119.29 16.47026 16.61961 16.49941 1.396925
0.996743 Mean dependent var 0.996360 S.D. dependent var 851.8824 Akaike info criterion 12336961 Schwarz criterion -161.7026 Hannan-Quinn criter. 2601.199 Durbin-Watson stat 0.000000
通过Eviews软件估计出模型修正后的结果得到：
?=8480.38+0.0919X1+0.1820X3 Y(747.11) (2.86) (2.97) R2=0.99, F=2601.20, T=20
五、已修正模型检验
（一）经济意义检验
从模型的估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当第一产业增加值每增加1亿元，财政收入平均增加0.0919亿元。在嘉定其他条件不变的情况下，第三产业增加值每增加1亿元，财政收入平均增加0.1820亿元。这一结果与理论分析相一致。 （二）拟合优度的检验（可决系数检验）
从估计结果显示，可决系数R2=0.9967，修正的可决系数R2=0.9963，这说明模型对样本的拟合优度很好，即解释变量“第一产业增加值”、“第
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三产业增加值”对被解释变量“财政收入”的大部分差异做出了解释。 （三）回归方程的显著性检验（F检验）
针对原假设H0: ?1=?3，给定显著性水平α=0.05。在F分布表中查出自由度为k-1=1和n-k=18的临界值Fα(1,18)=4.41.由表知F=2601.2，明显大于临界值4.41，所以应拒绝原假设，说明回归方程总体的显著性相当不错，即 解释变量“第一产业增加值”、“第三产业增加值”联合起来对 被解释变量“财政收入”有显著影响。 （四）回归系数的t检验
分别针对原假设H0：?j=0（j=0,1,3），给定显著性水平α=0.1，查t分布表得自由度为n-k=18的临界值t2/α(n-k)=1.734,由表得与?0, ?1, ?3相对应的t统计量分别为11.35088，2.863978，2.974143，均大于1.734，应当拒绝原假设。即在其他解释变量不变的情况下， 解释变量“第一产业增加值”、“第三产业增加值”分别对解释变量“财政收入”有显著影响。 （五）多重共线性的诊断——Klein判别法
首先，通过观察表1结果发现，模型的拟合优度R2=0.999570，F-statistic=465.44，二者的值都偏高；同时，各个解释变量的t-Statistic值最大不超过2.02，说明解释变量之间可能存在多重共线性。
表2 Correlation
Y X1 X3
Y 1.000000 0.997521 0.997583
X1 0.997521 1.000000 0.996724
X3 0.997583 0.996724 1.000000
通过Eviews软件对各个解释变量相互之间的相关系数进行检验，得到结果如表2 所示，根据Klein判别法，比较各个解释变量相关系数与模型可决系数R2得到，各个解释变量之间的相关系数超过模型可绝系数R2。因此，模型中所存在的多重共线性。
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（六）异方差检验——White检验
运用Eviews软件对该回归模型进行怀特（White）检验，得到检验结果如表3所示。
表3 Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/23/15 Time: 19:14 Sample: 1994 2013 Included observations: 20
Variable C X1^2 X3^2
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) ,
Coefficient 997581.6 -9.62E-05 0.000347
Std. Error 314007.6 8.08E-05 0.000328
1.229334 Prob. F(2,17)
0.3172 0.2827 0.4104
2.527067 Prob. Chi-Square(2) 1.781109 Prob. Chi-Square(2)
t-Statistic 3.176934 -1.190461 1.056680
Prob. 0.0055 0.2502 0.3054 616848.1 883993.9 30.33592 30.48528 30.36507 1.735586
0.126353 Mean dependent var 0.023571 S.D. dependent var 873513.3 Akaike info criterion 1.30E+13 Schwarz criterion -300.3592 Hannan-Quinn criter. 1.229334 Durbin-Watson stat 0.317215
从表3中看出，Prob.Chi-Square(2)=0.2827。当α=0.1时。Prob.Chi-Square(2)>0.1,因此接受H0（Ut具有同方差）。可知，该模型不具有异方差，在90%d 置信区间明显成立。 （七）自相关检验——LM检验
将回归模型Y = ?0 + ?1X1 ++?3X3+u，运用软件进行进行拉格朗日乘数（LM）检验，将滞后期分别取设定为1、2、3和4，得到检验结果的P
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值如表4所示：
表4 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test F-statistic Obs*R-squared F-statistic Obs*R-squared F-statistic Obs*R-squared F-statistic Obs*R-squared F-statistic Obs*R-squared 0.372255 Prob. F(1,16) 0.454739 Prob. Chi-Square(1) 1.044469 Prob. F(2,15) 2.444784 Prob. Chi-Square(2) 0.675859 Prob. F(3,14) 2.530109 Prob. Chi-Square(3) 0.506407 Prob. F(4,11) 3.110221 Prob. Chi-Square(4) 0.553716 Prob. F(4,13) 2.911449 Prob. Chi-Square(4) 0.5503 0.5001 0.3761 0.2945 0.5811 0.4699 0.7323 0.5396 0.7000 0.5728
从表4看出，设置滞后期为1、2、3和4时，模型的Prob.Chi-Square值均大于0.05，因此模型不存在自相关。
六、结论与对策
（一）结论
第一，从模型可以看出，在我国，第一产业增加值和第三产业增加值与财政收入存在着高度的正相关，第一产业增加值和第三产业增加值的增加均对财政收入的增长有的促进作用；
第二，第一产业增加值和第三产业增加值对财政收入的影响显著。 第三，财政收入的增长第三产业增加值的依赖较强，第一产业增加值每增加1亿元，财政收入平均增加0.0919亿元，而第三产业增加值每增加1亿元，财政收入平均增加0.1820亿元。
（二）对策
第一，发展国家第一和第三产业，保证财政收入的稳定增长； 第二，注重第三产业的发展，因为第三产业增加值的增加能较大程度的提高财政收入。
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参考文献：10
［1］李子奈，潘文卿.《计量经济学》（第三版）北京：高等教育出版社，
2000.
［2］中经网统计数据库
[3]李子奈,叶阿中.《高等计量经济学》北京：清华大学出版社，2000
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