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摘 要

财政收入对于国民经济的运行及社会的发展具有重要影响。本论文利用多元线性回归方法研究分析了一个国家税收水平的高低、国民收入规模的大小、社会从业人数的多少、其他收入的多少、全社会固定资产投资规模的大小这五个因素对中国财政收入的影响。

关键词：财政收入，SPSS一次进入法，多元线性回归模型

Abstract：Financial revenue has an important influence on the operation of national economy and social development. In this paper,we use multiple linear regression to analyze five factors which include a national tax level,the income scale, social employment number, other income, the total social investment in fixed assets scale on the impact of Chinese financial revenue.

Keywords ：Financial revenue, SPSS an entry method, multiple linear regression

目 录

1 前言 ………………………………………………………………………………………………5

2 财政线性回归模型的建立 ………………………………………………………………5

2.1 问题的分析 ………………………………………………………………………………………5

2.2 样本数据的选取 ……………………………………………………………………………5

2.3 模型的建立与预测 ………………………………………………………………………6

2.3.1 对样本进行初步的数据分析 ……………………………………………………………6

2.3.2 对原始数据中的变量进行趋势分析 ………………………………………………6

2.3.3 求解方程 ……………………………………………………………………………………7

结论　 ……………………………………………………………………………………………………16

参考文献 ………………………………………………………………………………………………17

致谢 ……………………………………………………………………………………………………18

１ 前言

改革开放以来，随着经济体制的改革深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生了很大的改变，国家财政收入1991年为3149.48亿元到2008年已增长到61330.35亿元，18年间增长了近19倍。为了研究中国财政收入增长的主要原因，分析国家财政收入的增长规律，预测中国财政收入未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。

国家财政收入的增长，宏观上必然与整个国家的经济有着必然的关系，但是具体到各个方面的影响因素又有着十分复杂的相关原因。为了研究影响国家财政收入的因素，我们就很有必要对其财政收入和影响财政收入的因素作必要的认识，如果能对他们之间的关系作一下回归，并利用我们所知道的数据建立起回归模型这对我们很有作用。影响中国财政收入增长的因素很多，但据分析主要因素可能有税收、企事业收入、国家能源交通重点建设基金收入、债务收入、规费收入、罚没收入等。因此可以从以上几个方面，分析各种因素对中国财政收入的增长的具体影响。文中主要应用SPSS中逐步回归的统计方法，对数据进行分析处理，最终得出能够反映各个因素对财政收入影响的最“优”模型。

2 财政收入线性回归模型的建立

2.1 问题的分析

在一定时期内，财政收入规模大小受许多因素的影响，如国民总收入、社会从业人员数量多少、税收规模的大小、税率高低等。在本论文中，选取一个国家税收水平的高低、国民收入规模的大小、社会从业人数的多少、其他收入的多少、全社会固定资产投资规模的大小为决定一个国家一定时期内财政收入规模的主要因素，因此下面取这5个变量作为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度。

2.2 样本数据的选取

选取的数据时限为1991—2008年，财政收入等6项指标观测数据如表1所示。数据来源《中国统计年鉴2013》。

表1

年份	财政收入（亿元）	国民总收入（亿元）	税收（亿元）	其他收入（亿元）	社会从业人数（万人）	全社会固定资产投资（亿元）
1991	3149.48	21826.2	2990.17	240.1	65491	5594.5
1992	3483.37	26937.3	3296.91	265.15	66152	8080.1
1993	4348.95	35260	4255.3	191.04	66808	13072.3
1994	5218.1	48108.5	5126.88	280.18	67455	17042.1
1995	6242.2	59810.5	6038.04	396.19	68065	20019.3
1996	7407.99	70142.5	6909.82	724.66	68950	22913.5
1997	8651.14	78060.9	8234.04	682.3	69820	24941.1
1998	9875.95	83024.3	9262.8	833.3	70637	28406.2
1999	11444.08	88479.2	10682.58	925.43	71394	29854.7
2000	13395.23	98000.5	12581.51	944.98	72085	32917.7
2001	16386.04	108068.2	15301.38	1218.1	72797	37213.5
2002	18903.64	119095.7	17636.45	1328.74	73280	43499.9
2003	21715.25	134977	20017.31	1691.93	73736	55566.6
2004	26396.47	159453.6	24165.68	2148.32	74264	70477.4
2005	31649.29	183617.4	28778.54	2707.83	74647	88773.6
2006	38760.2	215904.4	34804.35	3689.22	74978	109998.2
2007	51321.78	266422	45621.97	5420.44	75321	137323.9
2008	61330.35	316030.3	54223.79	6612.88	75564	172828.4

2.3 模型的建立与预测

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