计量经济学模型研究税收收入
计量经济学的结课论文
计量经济学期末课程论文实验名称：影响中国税收收入的因素分析姓名：学号：班级：指导教师：时间：影响中国税收收入因素分析摘要：改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支发生很大变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2010年已经增长到73210.79亿元，33年间增长了141倍，平均每年增长4.3倍。
为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济模型。
影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析最主要的因素主要有：（1）经济整体增长。
（2）公共财政的需求（3）物价水平（4）税收政策因素。
运用Eviews统计软件的逐步回归对数据进行线性拟合，经过各种参数检验以及模型筛选，得到最后符合要求的模型，本论文给出了实证分析的结论并且提出了相应的政策建议。
关键字：中国税收收入国内生产总值财政支出商品零售价格指数多重共线性异方差性自相关性研究主题：为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的国家财政收入中的各项税收（简称税收收入）作为被解释变量，以反映国家税收的增长；解释变量设定为可观测的国内生产总值、财政支出、商品零售物价指数等变量。
数据类型：时间序列数据数据频度：年起止时间：1978-2010主要研究方法：多元线性回归以及多重共线性、异方差、序列相关的检验与修正一、数据收集与模型的建立：（一）影响因素的分析1、国内生产总值GDP国内生产总值是指在一定时期内(一个季度或一年)，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，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。
2、财政支出税收收入是财政收入的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能会有一定的影响。
公共财政需求的数据较难得，但它与财政支出密切相关，所以选择财政支出作为公共财政需求的代表。
我国税收收入影响因素的实证研究计量经济学
我国税收收入影响因素的实证研究计量经济学2013.8.27《计量经济学》期末论文我国税收收入影响因素的实证研究姓名：郭瑞班级：2010国际经济与贸易1班学号：1002013023时间：2012年12月16日摘要：税收是我们国财政收入的基本因素，也影响着我国经济的发展。
本文通过查阅相关文献以及搜索相关的网站信息对分析我国税收收入影响因素进行一系列的文献综述，并通过Eviews计量经济学软件对税收收入的影响因素包括选取国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数进行分析，得出相关结论并对我国财政收入方面给出一些建议。
关键词：税收收入、国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数、计量分析目录引言-------------------------------------------------------------- 5 一、理论综述------------------------------------------------------ 6（一）文献综述 --------------------------------------------- 61.国内生产总值对税收收入的影响----------------------- 62.财政收入对税收收入的影响--------------------------- 6（二）现状分析 --------------------------------------------- 6 二、实证分析------------------------------------------------------ 6（一）变量选取 --------------------------------------------- 6 （二）数据取得 --------------------------------------------- 7 （三）模型的建立与构造------------------------------------- 10 （四）模型检验 -------------------------------------------- 121.经济意义检验-------------------------------------- 122.统计检验------------------------------------------ 123.计量检验------------------------------------------ 13（1）多重线性检验 ---------------------------- 13（2）邹氏检验 -------------------------------- 17（3）异方差检验 ------------------------------ 19（4）自相关检验 ------------------------------ 27 （五）模型修正 -------------------------------------------- 29 三、结论分析及政策建议------------------------------------------- 29（一）结论分析 -------------------------------------------- 29 （二）政策建议 -------------------------------------------- 30 参考文献--------------------------------------------------------- 31引言自1985年实行的利改税的税改以来，税收占财政收入的比重逐年上升，90年代已高达96%。
计量经济学EVIEWS模型案例
数据收集
数据来源： 《中国统计年鉴》 其中:
Y ——各项税收收入（亿元）
X2——国内生产总值（亿元） X3——财政支出（亿元） X4——商品零售价格指数（%）
参数估计
假定模型中随机项满足基本假定，可用 假定模型中随机项满足基本假定，可用OLS法估计 法估计 其参数。具体操作： 软件， 其参数。具体操作：用EViews软件，估计结果为： 软件 估 X2t + β2 X3t + β3 X4t + ut
其中： 其中： 各项税收收入（亿元） Y — 各项税收收入（亿元） X2 — 国内生产总值（亿元） 国内生产总值（亿元） X3 — 财政支出（亿元） 财政支出（亿元） 商品零售价格指数（ ） X4 — 商品零售价格指数（%）
上机要求： 上机要求：
1、更新数据至2009年，并对模型进行估 计和检验； 2、上网查2010年各解释变量的数据，求 出2010年税收收入的点预测和区间预测， 并与实际值进行比较分析； 3、形成报告于下次上机课上交打印稿。
R 2 = 0.9971
F = 2717.238
df = 21
模型检验： 模型检验： 拟合优度： 较高， 拟合优度：可决系数 R 2 = 0.9974 较高， R 2 = 0.9971 也较高， 修正的可决系数 也较高， 表明模型拟合较好。 表明模型拟合较好。
显著性检验
F检验： 针对 H0 : β2 =，取β4 = 0 检验： 检验 β3 = 查自由度为 k -1=3 和 的临界值 n - k =21
理论分析 影响中国税收收入增长的主要因素可能有： 影响中国税收收入增长的主要因素可能有： （1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的 ）从宏观经济看， 基本源泉。 基本源泉。 2） （2）社会经济的发展和社会保障等都对公共财政 提出要求， 提出要求，公共财政的需求对当年的税收收入可 能会有一定的影响。 能会有一定的影响。 （3）物价水平。中国的税制结构以流转税为主， ）物价水平。中国的税制结构以流转税为主， 以现行价格计算的GDP和经营者的收入水平都与 以现行价格计算的 和经营者的收入水平都与 物价水平有关。 物价水平有关。 （4）税收政策因素。 ）税收政策因素。
计量经济学_四元线性回归模型案例分析
计量经济学课程设计班级：学号：姓名：2011年月一、引言财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，国家在社会活动中提供公共物品和服务，很大程度上需要财政收入的鼎力相助。
财政收入既是国家的集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。
税收是国家为实现其职能的需要，凭借其政治权利并按照特定的标准，强制、无偿的取得财政收入的一种形式，它是现代国家财政收入最重要的收入形式和最主要的收入来源。
本课题跟据我国最近几年的经济发展水平和税收收入并结合我国各地区在2008年的实际情况，利用《中国统计年鉴2009》做出了税收收入的计量模型，比较分析了职工工资总额、财政支出和人均家庭总收入等变量对税收收入的不同影响，得出了几个重要的结论。
税收是国家在社会经济活动中为提供公共物品和服务的主要收入来源，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。
税收是国家集中性分配活动，又是国家进行宏观调控的重要工具。
我国自改革开放以来税收一直随经济的增长在快速的增长，尤其是进入21世纪以来成高速发展趋势。
由1999年的10682.58亿元到2008年的54233.79亿元，十年来增加了5.08倍（见表1）。
近几年以来，尤其是2008年以来社会不公平和贫富差距进一步了大，造成了社会的不稳定。
2010年两会期间温家宝总理提出调整税收基数，从而来缩小贫富差距和社会公平问题。
表1 我国十年来税收一览表二、理论基础税收是国家为了实现其职能，以政治权利为基础，按规定标准以政治权力为基础，按预定标准像经济组织和居民无偿课征而取得的一种财政收入。
税收的影响因素有很多包括一国的经济实力，经济发展水平，劳动者的素质，职工工资总额，财政支出，家庭总收入，生产总值，商品零售价格指数等。
职工工资总额，指各单位或组织在一定时期内直接支付给本单位全部职工的劳动报酬总额。
个人所得税的税基就是劳动报酬总额。
而个人所得税是税收收入的组成部分。
生产总值，生产总值是经济发展的最重要指标，税收与生产总值的关系集中反映了税收与经济的关系。
计量经济学-关于影响我国税收收入的主要因素分析
我国税收收入的影响因素分析——1978年~2008年我国税收收入的影响因素分析——1978年~2008年【摘要】本文是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国自1978年至2008年的税收收入的主要因素进行实证分析。
选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。
然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
得出的结论是——国内生产总值、财政支出是影响税收收入的主要因素。
【目的】从进入21世纪以来，我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇，在新的经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅速，全球一体化日渐深入，中国已是WTO的一员。
新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有敛财与调控的重要功能，因而它在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用，所以研究影响我国税收收入的主要原因具非常重要的作用。
【经济理论假设】1. 回归系数为线性,模型设定正确无误.2. 误差项的平均值为0.3. 所有解释变数与观察值必须是不相关的.4. 不同观察值的误差项彼此是不相关的.5. 误差项的变异数必须固定不变.6. 任何一个解释变数都不能为其他解释变数的线性函数.7. 误差项呈现常态分配.【数据收集】数据来源：国家统计局《08年统计年鉴》 【计量的模型选择】一．线性模型进行分析：u x B x B x B B y ii++++=4433221（1）y i——税收收入B 1——截距项x 2——GDPx 3——财政支出 x 4——商品零售价格指数 u i ——随机扰动项1．用OLS 进行模型估计：通过上表，得出估计方程：x x xy i43217703.520828234009965.0155.5852+++-= （A ）2．模型检验 （1）RESET 检验 建立模型：v y y y x x x y i i i i i +++++++= 473652B B B B B B B 4433221 （2）回归结果如下：F 值为35.92841，在分子自由度为3，分母自由度为24，显著性水平为0.05的情况下，F 值为3.01，估计出来的F 值显然大于临界值。
计量经济学eviews软件案例分析
计量经济学课程案例分析论文本小组案例：影响税收收入的因素摘要：我国经济增长与税收增长之间是正相关的，经济增长是税收增长的源泉，而税收又是国家财政收入的主要来源，国家把税收收入用于经济建设，发展科学、教育、文化、卫生等事业，反过来又促进经济的进一步增长。
关键字：税收国内生产总值财政支出商品零售价格指数一、引言：改革开放以来，随着经济体制的改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大的变化，为了研究中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。
二、经济理论分析：影响中国税收收入增长的主要因素可能有：【1】从宏观经济上看经济增长是税收增长的基本源泉【2】社会经济的发展和社会保障等对公共财政提出要求，公共财政的需求可能对当年的税收入可能会有一定的影响。
【3】物价水平。
中国的税制结构以“流转税”为主，以现行价格计算的GDP和经营者的收入水平都与物价水平有关。
【4】税收政策因素三、建立模型：以各项税收收入Y作为解释变量以GDP表示经济增长水平以财政支出表示公共财政的需求以商品零售价格指数表示物价水平税收政策因素较难用数量表示，暂时不予考虑模型设定为Y=β1X1+β2X3+β3X3+C其中：Y—各项税收收入（亿元）X1—国内生产总值（亿元）X2—财政支出（亿元）X3—商品零售价格指数（%）四、数据收集：年份x1 x2 x3 y 1978 3645.20 1122.09 100.70 519.28 1979 4062.60 1281.79 102.00 537.82 1980 4545.60 1228.83 106.00 571.70 1981 4891.60 1138.41 102.40 629.89 1982 5323.40 1229.98 101.90 700.02 1983 5962.70 1409.53 101.50 775.59 1984 7208.10 1701.02 102.80 947.35 1985 9016.00 2004.25 108.80 2040.79 1986 10275.20 2204.91 106.00 2090.73 1987 12058.60 2262.18 107.30 2140.36 1988 15042.80 2491.21 118.50 2390.47 1989 16992.30 2823.78 117.80 2727.40 1990 18667.80 3083.59 102.10 2821.86 1991 21781.50 3386.62 102.90 2990.17 1992 26923.50 3742.20 105.40 3296.91 1993 35333.90 4642.30 113.20 4255.30 1994 48197.90 5792.62 121.70 5126.88 1995 60793.70 6823.72 114.80 6038.04 1996 71176.60 7937.55 106.10 6909.82 1997 78973.00 9233.56 100.80 8234.04 1998 84402.30 10798.18 97.40 9262.80 1999 89677.10 13187.67 97.00 10682.58 2000 99214.60 15886.50 98.50 12581.51 2001 109655.20 18902.58 99.20 15301.38 2002 120332.70 22053.15 99.70 17636.45 2003 135822.80 24649.95 99.90 20017.31 2004 159878.30 28486.89 102.80 24165.68 2005 184937.40 33930.28 100.80 28778.54 2006 216314.40 40422.73 101.00 34809.72 2007 265810.30 49781.35 103.80 45621.97 2008 314045.40 62592.66 105.90 54223.79 2009 340902.80 76299.90 98.80 59521.59 2010 401202.00 89874.16 103.10 73210.79回归分析：相关分析Y X1 X2 X3 CY 1 0.99324608842507670.998026452957201-0.2477565308468775X1 0.9932460884250767 10.9902514953708315-0.2712079122261235X2 0.9980264529572010.9902514953708315 1-0.2619643078387446X3 -0.2477565308468775-0.2712079122261235-0.2619643078387446 1C进行相关分析的结果如上，从图中可看出税收收入Y与国内生产总值X1、财政支出X2之间都成高度正相关，这表明利用线性模型解释他们之间的关系是比较合适的。
计量经济学--lp
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.993674 0.992409 0.122968 0.378027 24.31795 785.4127 0.000000
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 三、
6909.82 8234.04 9262.8 10682.58 12581.51 15301.38 17636.45 20017.31 24165.68 28778.54 34804.35 45621.97 54223.79 模型建立
给定显著性水平 =0.05 ， 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 对应的 t 统计量检验只有 X 2，X 5 通 过检验，也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，各个解释变量对响应变量 不全有显著影响。 因此，可以看到 F 值显著地大于给定显著水平下临界值，而变量对应偏回归 系数 t 值不显著，说明存在多重共线性。
ln Y 0 1 ln X 1 2 ln X 2 3 X 3 4 ln X 4 5 ln X 5 +
其中，由经济常识知 0 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 1 。 四、 参数估计
（1）
利用 Eviews 软件，做 ln Y 对 ln X1、 ln X 2 X 3、 ln X 4、 ln X 5 的回归，回归结果如下
2、 统计意义检验 （1）拟合优度检验（R2 检验） 可绝系数 R 2 =0.993674，R 2 =0.993674 ， 这说明总离差平方和的 99%被样本回归直 线所解释，只有 1%没被解释，所以所建模型整体上对样本数据拟合很好，即解 释变量对响应变量的绝大部分差异做出了解释。 （2）F 检验 针 对 H 0： 0 = 1 = 2 = 3 = 4 = 5 ， 给 定 显 著 性 水 平 = 0.05 下 ， Prob(F-statitis)=0.000000,应拒绝原假设,说明回归方程显著，即列入模型的 解释变量对响应变量有显著影响。 （3）t 检验
计量经济学大作业税收收入的多元回归模型
计量经济学实验报告题目：税收收入的多元回归模型专业： 13金融数学2班姓名：何健华学号： 2二○一五年十二月一、问题的提出改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化。
当今社会，财政已经成为社会经济进步的一个判断标准。
税收的增长对财政收入增加的贡献不可谓不突出。
那么影响税收的因素有哪些呢？各影响因素之间是否有关联？那个因素起到的作用比较大？税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。
为了研究影响税收收入增长的主要原因，分析其增长的主要规律，采取适当的方式科学筹集税收，需要建立计量经济学模型。
本文在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国1985年至2014年的税收收入的主要因素进行实证分析。
选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。
并利用中国统计年鉴搜集了相关的数据，利用EVIEWS软件对设定的计量模型进行了参数估计，并对可能出现的问题进行了假设检验，最后再加以修正，使这个模型尽量完美。
二、理论综述税收是国家为实现其职能，凭借政治权力，按照法律规定，通过税收工具强制地、无偿地征收参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入的一种形式。
取得财政收入的手段有多种多样，如税收、发行货币、发行国债、收费等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。
税收具有无偿性、强制性和固定性的形式特征。
具体来讲，影响中国税收收入增长的因素有很多，如经济的整体增长、公共财政的需求、物价水平、税收政策等因素。
在这次的分析里，将选用“国家财政收入”中的“税收收入”作为被解释变量，以反映税收的增长情况。
选取的解释变量有：“国内生产总值”（即GDP）作为经济整体增长水平的代表；“财政支出”作为公共财政需求的代表；“商品零售价格指数”作为物价水平的代表。
这里特意去除改革开放初期因税收政策因素造成影响的数据。
三、模型设定为了研究税收增长的因素分析，需要考虑以下几个方面：1、被解释变量：选择了能反映我们税收变动情况的“各项税收收入”（Y）；2、解释变量：选择“国内生产总值（X1）”表示会影响到税收收入的总宏观经济方面的因素；3、解释变量：选择“财政支出(X2)”表示公共财政的需求；4、解释变量：选择“商品零售价格指数（X3)”表示物价水平。
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用计量经济学模型研究税收收入[摘要]本文是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国自1978年至2008年的税收收入的主要因素进行实证分析。
选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。
然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验。
得出的结论是——进出口总额、财政支出是影响税收收入的主要因素[关键词]税收收入多重共线性异方差性序列相关检验目录前言 (3)一、文献综述 (3)二、分析指标及方法的选择 (4)（一）分析指标的选择 (5)（二）采用的分析方法 (5)三、具体分析过程和检验 (5)（一）多元线性回归模型 (5)1、对多元线性总体回归模型用普通最小二乘法进行估计及检验 (6)2、多重共线性检验 (6)（二）逐步回归法消除多重共线性 (9)（三）异方差检验——white检验 (16)（四）序列相关性检验 (17)1、拉格朗日乘数检验法 (17)2、C-O迭代法 (18)（五）格兰杰因果关系检验 (19)四、模型的经济意义分析 (20)五、结论 (21)六、政策建议 (21)致谢 (22)附录 (23)参考文献 (25)前言经济决定税收，税收有反作用于经济。
要实现经济的持续发展，必须要求与经济紧密关联的税收符合其发展的要求，即政府筹集的税收收入以尽可能的满足其实现职能的需要，同时又小至于损害经济的发展，影响未来的需要。
因此，我们需要对影响税收的各个因素加以分析，从结构上对税收收入的影响做出一个很好的了解，有助于我们运用政策工具对税收收入的影响做出一个很好的了解，有助于我们运用政策工具对税收结构进行优化。
对于这个主题，国内很多学者已经做过相关研究，这些学者的研究为本文的写作提供了一个很好的借鉴，但我们认为他们的研究尚存可细化之处。
我们通过理论分析，选择合适的指标以税收收入为被解释变量，税收收入各可能的影响因素为解释变量运用逐步回归法建立计量模型，并对模型进行了严格的统计检验。
在充分证明模型有效的基础上，对其进行相关的经济分析。
从进入21世纪以来，我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇，在新的经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅速，全球一体化日渐深入，中国已是WTO的一员。
新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有敛财与调控的重要功能，因而它在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用，所以研究影响我国税收收入的主要原因具非常重要的作用。
一、文献综述影响税收收入的因素有很多，如经济发展水平税收制度的设计、政府职能范围等。
我国专家学者对此有广泛的分析研究,但大多集中于研究影响税收增长的因素,并且着眼于GDP对税收增长的影响强度。
当然也有学者考虑了多种经济因素的共同影响,并提出了许多相关的政策建议,为我们建立模型开拓了思路。
经济发展程度决定着税源状况，它是影响税收成本与效率的基础性因素。
李晓玉在2009年发表的《浅谈我国税收成本影响因素有比较具体的分析，个人从中得出结论：税收成本从开始征税就己经存在，并且不是孤立存在的，它与经济社会有着千丝万缕的联系，必须从宏观和微观角度分析其影响因素，才能揭示制约税收成本的客观规律。
其中经济发展水平和税收制度成为两大重要原因。
李卫刚在《税收增长影响因素的可持续性分析中提到，影响税收增长的因素是多元的，主要有经济增长、税制结构、税收征管水平和价格因素；孙玉栋《影响我国税收收入快速增长的因素及其数量分析中认为影响税收收入增长的因素主要有经济增长、物价税收、政策调整和税收征管等几个方面；安体富认为，税收收入主要受价格经济结构的变动、经济效应的变动、税收政策、财税制度税收征管和税款虚收的影中。
以上学者都说明税收收入的影响因素是多方面的，同时都认为经济因素的重要性，但他们多集中于对税收收入影响因素的全面分析，因而对经济性影响因素分析得不够详细。
而郭庆旺认为，税收收入的经济增长弹性是1.536，经济增长对税收增长的贡献十分明。
经济发展程度主要体现在一个地区所拥有的经济税源的总量和税源的增长速度，即税源有多少潜力可挖。
在经济越发达，国内生产总值和人均国内生产总值越高的地方，税源越充足，单位税收的成本含量就越低。
经济增长速度也直接决定了税源的增量，在税收要素的投入相对稳定的情况下，一个地区的经济增长速度对税收成本有着十分明显的影响，经济增长速度越快，税源增量越大，税收的征税越容易，税收成本就越低。
在西方经济发达国家，社会生产力发展水平较高，经济规模和经济总量较大，经济税源雄厚，经济管理水平较高，故单位成本所征收的税收总量越大，税收成本相对越低，税收征管效率越高。
一国的税收征管总是在既定的税制条件下进行的，税制是否科学合理，包括税制的繁简程度、税基和税率、税种的构成等都会影响税收收入的多少及征管的难易，从而影响税收成本。
在中国经济发展中,哪些因素动态地与税收增长保持长期均衡,亦没有大量研究文献。
因此,中国税收超速增长的问题,须在理论和实证两方面都作出回答。
二、分析指标及方法的选择（一）分析指标的选择由于税收收入是按现价（当年价格）计算的收入，当年的物价水平对税收收入会有一定的影响，指标上可以选取商品零售价格指数。
税收收入的税源来自当年生产的和部分以前年度（如营业税的税基是销售收入，而销售收入包括转移价值，即以前年份生产的国内生产总值）的GDP，GDP的生产就是我们通常所说的经济增长。
另外，税收收入还受一个国家的税制模式、税收政策及其征管水平的影响。
因此，在金星分析影响税收收入较快增长的主要因素上，我选择了四类指标一是国内生产总值，二是财政支出，三是进出口贸易总额，四是零售商品物价指数。
（二）采用的分析方法运用计量经济学所学习的最小二乘法（OLS）估计模型的参数，再进行多元线性回归，通过双对数模型研究经济关系，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正得出结论。
三、具体分析过程和检验分析我国1978-2008年税收收入总额、国内生产总值、财政支出、进出口贸易总额和商品零售价格指数的数据作为税收收入的因变量与自变量。
通过查1978-2008年中国统计年鉴，可以找到相关的数据，见附表1。
过程中中Y为税收收入；为截距项；为GDP；为财政支出；为进出口总额为商品零售价格指数；为随机干扰项。
（一）多元线性回归模型1、对多元线性总体回归模型用普通最小二乘法进行估计及检验设税收收入影响因素模型为:回归得图1：图1：回归结果Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 06/30/12 Time: 13:56Sample: 1978 2008Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -0.419809 2.611345 -0.160764 0.8735LNX1 -0.436067 0.235904 -1.848488 0.0759LNX2 0.640416 0.110903 5.774551 0.0000LNX3 0.628284 0.151903 4.136077 0.0003LNX4 0.437834 0.479836 0.912466 0.3699R-squared 0.993334 Mean dependent var 8.423946Adjusted R-squared 0.992308 S.D. dependent var 1.411383S.E. of regression 0.123782 Akaike info criterion -1.193907Sum squared resid 0.398369 Schwarz criterion -0.962619Log likelihood 23.50556 F-statistic 968.5783Durbin-Watson stat 0.916074 Prob(F-statistic) 0.000000 通过图1，可得出估计方程：t : (-0.160764) (-1.848488) (5.774551) (4.136077) (0.912466)F=968.5783 DW=0.916074从图1 的回归结果来看，模型判定系数很大，F统计量值大，但各个自变量的t值却不都是统计显著的。
根据这些初步判断模型存在多重共线性，在此基础上做进一步的检验。
2、多重共线性检验下面我对自变量两两的相关系数进行检验，得出如表2结果：表2：相关系数矩阵从表2可见，各个解释变量之间的相关系数较高，解释变量之间是高度相关的。
辅助回归得到图2-图5。
得到的估计结果见表3。
图2：ln为被解释变量Dependent Variable: LNX1Method: Least SquaresDate: 06/30/12 Time: 15:15Sample: 1978 2008Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 4.293935 1.963520 2.186856 0.0376LNX2 0.202444 0.081656 2.479223 0.0197LNX3 0.582727 0.052726 11.05190 0.0000LNX4 -0.224321 0.389061 -0.576570 0.5690R-squared 0.995159 Mean dependent var 10.35750Adjusted R-squared 0.994621 S.D. dependent var 1.376882S.E. of regression 0.100981 Akaike info criterion -1.627863Sum squared resid 0.275321 Schwarz criterion -1.442832Log likelihood 29.23187 F-statistic 1850.164Durbin-Watson stat 0.560773 Prob(F-statistic) 0.000000图3： ln为被解释变量Dependent Variable: LNX2Method: Least SquaresDate: 06/30/12 Time: 15:18Sample: 1978 2008Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 8.794893 4.203490 2.092284 0.0459LNX1 0.915985 0.369465 2.479223 0.0197LNX3 -0.016745 0.263578 -0.063529 0.9498LNX4 -2.032990 0.735012 -2.765925 0.0101R-squared 0.974289 Mean dependent var 8.675016 Adjusted R-squared 0.971433 S.D. dependent var 1.270851 S.E. of regression 0.214798 Akaike info criterion -0.118325 Sum squared resid 1.245729 Schwarz criterion 0.066706 Log likelihood 5.834034 F-statistic 341.0493 Durbin-Watson stat 0.283441 Prob(F-statistic) 0.000000图4： ln为被解释变量Dependent Variable: LNX3Method: Least SquaresDate: 06/30/12 Time: 15:19Sample: 1978 2008Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -10.16092 2.668611 -3.807567 0.0007LNX1 1.405406 0.127164 11.05190 0.0000LNX2 -0.008926 0.140495 -0.063529 0.9498LNX4 1.045934 0.573623 1.823383 0.0793R-squared 0.993999 Mean dependent var 9.181761 Adjusted R-squared 0.993333 S.D. dependent var 1.920580 S.E. of regression 0.156822 Akaike info criterion -0.747500 Sum squared resid 0.664013 Schwarz criterion -0.562469 Log likelihood 15.58624 F-statistic 1490.865 Durbin-Watson stat 0.711836 Prob(F-statistic) 0.000000图5： ln为被解释变量Dependent Variable: LNX4Method: Least SquaresDate: 06/30/12 Time: 15:20Sample: 1978 2008Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 5.191270 0.314341 16.51478 0.0000LNX1 -0.054220 0.094038 -0.576570 0.5690LNX2 -0.108602 0.039264 -2.765925 0.0101LNX3 0.104822 0.057488 1.823383 0.0793R-squared 0.352434 Mean dependent var 4.650021Adjusted R-squared 0.280482 S.D. dependent var 0.058528S.E. of regression 0.049646 Akaike info criterion -3.047897Sum squared resid 0.066547 Schwarz criterion -2.862866Log likelihood 51.24240 F-statistic 4.898191Durbin-Watson stat 0.972417 Prob(F-statistic) 0.007597表3：辅助回归的有关统计量、、、、、、、、给定显著水平，而表中F统计量都大于3.34，说明存在严重的多重共线性，另外方差膨胀因子大部分大于10，同样说明存在严重的多重共线性。