计量经济学大作业——税收与三大产业的关系模型学号：0112940姓名：张慧娟专业：计算机科学与技术2班修课时间：2013-2-24任课教师：朱永军成绩：评语：本次实验室研究税收与三大产业关系的模型，试图通过对1993-2012年税收收入与三大产业年产值的分析，了解税收收入与农业、工业、其他产业之间的关系，综合运用了ols分析方法和eview软件确立模型、估计参数、模型检验与修正。
经过实证分析发现我国税收收入与第一产业相关关系不明显，与第二、三产业间则存在高度的正相关性。
本次试验研究的显示意义很强，通过本次试验对计量经济学有一定的了解，并能利用Eviews软件进行实证分析。
Email: 1850337523@税收与三大产业的关系的研究摘要本文研究的是税收与三大产业的关系模型，通过对1993-2012年税收与三大产业收入的分析，以了解税收与三大产业之间的相互关系，以及各个因素之间的联系。
运用Eviews软件和OLS分析法对1993—2012的历史数据进行分析，通过逐步剔除不合适的解释变量和对方程进行一系列的检验，最终找出税收与主要影响要素之间的关系。
并通过我国实际经济发展状况和政策导向运用此关系对以后情况进行预测。
关键词：税收三大产业产值 OLSAbstractThis study is a model of taxation and the relationship of the three major industries, through the analysis of the 1993-2012 annual tax revenue and the three major industry revenue, we can understand the relationship between the tax and the three major industries, as well as the links between the various factors. By using Eviews software and OLS analysis of the 1993-2012 historical data analysis and gradually eliminating inappropriate explanatory variables and the equation of a series of tests, finally we can find out the relationship between the tax and the main impact factors. Through the reality of our country's economic development and policy-oriented use of this relationship ,we can predict the subsequent situation.Keywords: tax three major industrial revenue OLS目录1.问题的提出 (4)2.数据的搜集 (5)3.建立多元线性回归模型 (6)3.1.模型估计 (6)3.2.模型检验 (9)3.2.1.经济意义检验 (9)3.2.2.拟合优度检验 (9)3.2.3.F检验 (10)3.2.4.t检验 (10)3.2.5.多重共线性检验 (10)3.2.6.自相关性检验 (14)3.2.7.自相关的修正 (15)3.2.8.异方差性检验 (16)2.2.9.异方差的修正 (21)4.结论 (25)5.参考文献 (26)1.问题的提出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、罚没等等，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。
税收三性是一个完整的统一体，它们相辅相成、缺一不可。
中国的三大产业为：第一产业：农业（包括种植业、林业、牧业和渔业）第二产业：工业（包括采矿业、制造业、电力、煤气及水的生产和供应业、建筑业）第三产业：除上述第一、第二产业以外的其他各业。
第三产业包括的行业多、范围广，具体可分为两大部门：（1）流通部门：包括交通运输业、邮电通讯业、商业、饮食业、物资供销业和仓储业。
（2）服务部门：包括金融业、保险业、综合技术服务业、和水利服务业、咨询服务业、公路内河（湖）航道护业、居民服务业、公用事业、房地产业、教育文化广播电视和科学研究事业、卫生体育和社会福利事业、国家与党政机关、社会团体、军队和警察等。
在我国加入世贸组织近一年的时间里，“入世”的正向效应逐渐显现，由“入世”而导致的出口快速增长成为我国经济增长的一个强劲动力。
国民经济运行已经由政策主导增长阶段转入到政策与市场活力共同推动增长的新阶段。
今年以来三大产业的增长走势与“入世”的正负影响密切联系。
从经济增长的结构上，可以看出“入世”对我国GDP增长的促进作用是十分明显的。
今年前三季度，以农业为主的第一产业增长了3％，增幅比去年同期提高0．5个百分点；以制造业为主的第二产业增长了10％，提高0．7个百分点；以服务业为主的第三产业增长了6．6％，增幅比去年同期下降了0．4个百分点。
今年以来，增长最快的第二产业正是“入世”最大的收益部门；农业积极应对“入世”，同时由于世界粮食减产、进口压力减小而变被动为主动；而服务业发展则因外资进入相对迟缓以及电信、软件、网络等新兴服务业的疲软而显得有些力不从心。
为此，关注今年以来我国经济的运行状况和走势，需要密切监测分析“入世”后三大产业的发展变化。
三大产业的关系——相互依赖，相互制约：① 第一产业为第二三产业奠定基础；② 第一二产业为第三产业创造条件；③ 第三产业发展促进第一二产业的进步；④ 第二三产业对第一产业有带动作用。
而税收是调控经济运行的重要手段。
经济决定税收，税收反作用于经济。
税收作为经济杠杆，通过增税与减免税等手段来影响社会成员的经济利益，引导企业、个人的经济行为，对资源配置和社会经济发展产生影响，从而达到调控宏观经济运行的目的。
政府运用税收手段，既可以调节宏观经济总量，也可以调节经济结构。
我国税收收入增长率在“下降”，而“质量”却在“提高”。
财政部税政司发布的“2013年一季度税收收入情况分析”显示，2013年一季度全国税收总收入完成27399.20亿元，比去年同期增加2418.96亿元，增长10.3%.从中可以看出，一季度的税收收入增长速度改变了以往税收收入超GDP较多的增长形势，呈现低速增长的态势。
近年来，我国大力发展的高新技术产业、金融业、物流业三大支柱产业，成为纳税大户排行榜上最引人注目的三大集团军。
这三大产业名家荟萃，在本届的三大排行表上纷纷崭露头角。
因此，税收与三大产业的发展有着密不可分的联系，本文将用计量经济学的有关方法来建立具体模型探究它们之间的具体关系。
2.数据的搜集1993-2012年中国税收收入与三大产业数据统计：单位：亿元3.建立多元线性回归模型3.1.模型估计进入Eviews软件包，确定时间范围；编辑输入数据；选择估计方程菜单，估计样本回归函数，各项步骤结果如图所示,建立工作文件,输入所获得的数据：(输入命令：data y x1 x2 x3),进行回归分析的结果：（命令：ls y c x1 x2 x3）输入命令（scat x1 y）、（scat x2 y）、（scat x3 y）得到如下的散点图：估计结果为i i i i X X X y 321355.0215.0790.0421.1755++-=（1.7731） （-4.6973） （2.4552） （4.6580）.02=R 9985 =F 3588.752 5649.1=DW括号内为t 统计量值。
3.2.模型检验3.2.1.经济意义检验我国税收收入与第一产业呈负相关，当第二产业和第三产业保持不变时，第一产业增加1个单位，我国税收收入减少0.79个单位；我国税收收入与第二产业、第三产业呈正相关，当第一产业和第三产业保持不变时，第二产业增加1个单位，我国税收收入将增加0.215个单位；当第一产业和第二产业保持不变时，第三产业增加1个单位，税收收入将增加0.355个单位。
3.2.2.拟合优度检验由9985.02=R ，9982.02=-r 与1十分接近，说明其拟合优度很好。
3.2.3.F 检验针对0:3210===βββH ，给定显著性水平,05.0=α在F 分布表中查出自由度为3和17的临界值59.3)11,3(05.0=F 。
由于752.3588=F ＞3.59，应拒绝原假设0H ，说明回归方程显著，即第一产业（X1）、第二产业（X2）、第三产业（X3）对我国税收收入（Y ）有显著影响。
3.2.4.t 检验分别针对)3,2,1(0:0==j H j β，给定显著性水平,05.0=α查t 分布表得自由度为，临界值110.2)17(025.0=t 。
对应的统计量分别为-4.6973, 2.4552,4.6580，32025.01,,110.2)17(t t t t =<>110.2)17(025.0=t ，1t 不能通过显著性检验，32,t t 通过显著性检验。
3.2.5.多重共线性检验(1)税收与三大产业的回归模型：i i i i X X X y 321355.0215.0790.0421.1755++-=（1.7731） （-4.6973） （2.4552） （4.6580） .02=R 9985 =F 3588.752 5649.1=DW由图表看出，可决系数非常高，而X1,X3的t值不显著，可以推测出现该模型出现了严重的多重共线性。
对所有变量进行相关性检测，得到下图：(2) 采用逐步回归的方法来解决多重共线性的问题先对变量逐个进行回归，可得X2的可决系数最大，从而得到最优简单回归方程Y=f(X2).于是，在保留第二产业X2变量的情况下，依次加入其他变量：①命令：ls y c x2回归结果为：23989.0414.4525X Y +-=（-6.4752） （47.9063）9922.02=R 3550.0=DW 括号内为t 统计量值②ls y c x1 x2回归结果为：215985.00675.1649.1833X X Y +-=（1.2440） （-4.5650） （13.5749）9965.02=R 067954.1=DW 括号内为t 统计量值③命令：ls y c x2 x3回归结果为：324819.00516.0582.2379X X Y +--=（-3.5103） （-0.5170）（4.5248）9965.02=R =F 2399.215 6524.0=DW 括号内为t 统计量值 ④命令：ls y c x1 x2 x3回归结果为：3213547.02149.07901.0421.1755X X X Y ++-=（1.7731） （-4.6973）（2.4552）（4.6580）.02=R 9985 =F 3588.752 5649.1=DW 括号内为t 统计量值结果分析：1) 在最优简单回归方程Y=f （X2）中引入变量X1，2R 由0.9922提高到0.9965，进行t 检验β（X1）不显著，可能是“多余变量”，暂时删除。