范文一：中国财政收入来源 税收是国家财政收入的主要来源

税 收 是 国 家 财 政 收 入 的 主 要 来 源 ，也 是 满 足 社 会 应 市场 的动 荡 ， 国 民经 济 造 成 重 大损 失 。 西部 稽 查 给 从

公 共需 求 的 主要 资 金来 源形 式 ， 克 思 曾 指 出 : 税 是 局 的 工 作 区 域 来 看 ， 所 稽 查 的 偷 税 比 例 企 业 已 占 到 马 赋 政 府 机 器 的经 济 基 础 。国家 存 在 的经 济体 现 就 是 捐税 ， , , 以 上 ， 税 种 来 看 均 有 偷 逃 税 问 题 ， 其 是 个 体 和 , 各 尤

是 一 种 以 国 家 为 主 体 的 分 配 关 系 。 在 一 定 社 会 发 展 阶 私 营 业 ， 税 所 占 比 例 更 大 ， 于 举 报 案 件 来 说 几 乎 件 偷 对

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段， 由于税 收征 管 水 平 和 特 定 税 制 条 件 ， 微 观 主 体 的 件 都 有偷 税 问题 。 几 年 的稽查 检 查 来 看 ， 的 纳税 人 及 从 有 主客 观 原 因 ， 上 利 益 分 配 的驱 动 ， 然 存 在 税 收 流 失 收 入 不 入 账 ， 行 虚 假 申报 ， 的 纳 税 人 多 头 开 户 ， 加 仍 进 有 隐

的 问题 。

一

瞒 收 入 等 ， 达 到偷 税 的 目的 。 以 ,抗 税 行 为 时 有 发 生 ( 抗 税 指 纳 税 人 以 暴 力 、 威 胁 方 法 拒 不 缴 纳 税 款 的 行 为 。 在 现 实 中 ， 要 发 生 在 城 乡 个 体 户 和 私 营 业 主 这 主

、

税 收 流 失 的 现 象

税 收 流 失 指 在 一 定 税 收 制 度 下 ， 国 家 对 所 有 经 济 活动 所 产 生 的收 入 应 征 收而 未 征 收 到 的税 款 。

2

,偷税 是 税 款 流 失 的最 大 方 式 ( 账簿 、 账凭 证 ， 账 簿 上 多 列 支 出 或 不列 ， 列 收 入 ， 记 在 少 或者 进 行 虚 假 的 纳 税 申报 的手 段 ，不 缴 或 少 缴 应 纳 税

中 ， 一 些 土 法 炼 油 、 体 采 矿 等 行 业 、 年 税 务 战 线 如 个 每

,骗 税 现 象 有 抬 头 趋 势 。 骗 税 从 广 义 的 范 围 来 看 包 括 骗 取 出 口 退 税 ，骗 取

偷 税 是 指 纳税 人 采 取 伪 造 、 造 、 匿 、 自销 毁 因 暴 力 抗 税 而 牺 牲 的 事 件 总 有 几 次 。 变 隐 擅

款 。 纵 观 世 界 各 国 税 收 ， 税 是 一 种 十 分 普 通 的 现 象 。 税 收 优 惠 及 做 虚假 账 目欺 骗 税 务 人 员 而 导致 偷 税 。在 偷

据有 关 资 料 介 绍 ， 发 达 国家 的 偷 税 比例 占 , ,左 右 ， 骗 税 活 动 中 ， 害 最 大 的 是 骗 取 出 口退 税 ， 行 虚 假 出 在 , 危 进 这 发展

3

中 国家 偷 税 比例 占 , ,左 右 。但 我 国 的偷 税 面相 口报 关 ， 种 行 为几 乎 可 称 之为 名 目张 胆 的抢 夺 。近 年 , 骗 当 广 ，从 个 体 工 商 业 户 到 国营 大 中 型 企业 都 不 同程 度 来 骗 税 已 从 高 价

值 高 税 率 的 产 品 发 展 到 普 通 产 品 ， 地存 在 偷 、 、 欠 税 款 问题 。近 几年 走 私 成 品油 、 逃 拖 小汽 税 人 员从 少 数 出 口企业 发 展 到专 业 骗 税 团 伙 ，骗 税 手 车 、 烟 等 行 为 泛 滥 ， 量 偷 逃 国家 关 税 ， 起 国 内 相 段 也 向智 能 化 方 向发 展 ，每年 国 家 因被 骗 出 口退 税 的 香 大 引

会 , , ,,

第 ,

颡 。 。

自我 约 束 意 识 缺 位 ， 然 会 导 致 追 逐 利 益最

4

大 必 损 失 是 巨 大 的 。 骗 取 税 收 优 惠谈 起 ， 多 福 利 、 办 、 的关 系 ， 从 很 校 从 而 三 资 等 享 受 减 免 税 优 惠 的 企 业 真 实 度 十分 令 人 怀 疑 。 化 ， 而 偏 离 正 确 方 向 ， 且 偷 税 的 预 期 收 益往 往 要 大 税 有 的 明为 校 办 ， 为联 营 ， 的 福 利企 业 炒 作 残 疾 人 证 于 预 期成 本 ， 收流 失 也 就 不可 避 免 。 实 有

件 ;有 的三 资 企 业 外 资 不 到 位 或从 国 内把 款 打 到 国外

汇 回 ， 采 取 其它 手 段 。 多 认 定 的相 关 条 件 在有 权 行 或 许 政 机 关 ， 务 机 关 对此 所 做 的反 应 也是 比较 平 淡 的 。 税

,欠 税 的 金 额 较 大 (

,税 收 制 度 的 缺 陷 (

,, , ,年 的 税 制 改 革 ， 主要 是 针 对 增 值 税 ， 税 种 在

的设 置 上 缺 乏 通 盘考 虑 ， 分 税 种 在 系统 性 、 部 可操 作性

5

上 不 十分 完 善 。 内外 资企 业 所 实行 的两 套 所 得税 制 ， 如 也 再 纳 税 人 未 按 税 法 规 定 缴 纳 税 款 造 成 拖 欠 行 为 ， 明显 为企 业 逃 避 监 管 制造 空 间 ， 使 公 平 原则 黯 然 ; 有

的 发 展 为 陈 欠 、 欠 ， 法 收 回 ， 成 税 款 流 失 。 近 几 比如 个 人 所 得 税 ， 算 复 杂 扣 除 较 多 ， 加 上 收 入 机 制 死 无 形 计 再 大部 分 收 入 被分 解 ; 比如 现行 房 产 税 再 年 ， 国 年 欠 税 余 额 均 在 , ,亿 元 以上 ， 税 类 型 主要 确 认 的不 完善 ， 我 , 欠 有 :一 是破 产 企 业 的欠 税 ， 几乎 没 法 收 回 ;二 是停 产企 只在 城 市 、 城 、 制镇 和 工矿 区征 收 ， 县 建 在农 村 不 征 ， 随 业 的欠 税 ; 是 产 品 赊 销借 故 欠 税 ; 三 四是 债 务 链 条制 约 着 农 村 经 济 和 乡 镇企 业 的发 展 ，许 多 经 济 发 达地 区 城

农 对 的 欠 税 ; 是 为 获 利 而 故 意 欠 税 。 些 问 题 已 影 响 税 收 乡 交 错 ， 村 日益 繁 荣 ， 农 村 不 征 有 失 公 平 合 理 。 五 这

工作 的正 常进 行 。 ,权 力 的滥 用 ， 致 税 款 的 流 失 ( 导

6

随着 经 济 改 革 的深 化 ， 情 况 、 问 题 层 出 不

穷 ， 新 新 仅 靠 几 项 税 收 政 策 的 弥 补 很 难 使 税 收 制 度 达 到 系 统

这 主 要包 括 一 些 地 方 政 府 为 招 商 引 资 、发展 地 方 性 、 理 性 ， 易 出现税 收 “ 空 ” 合 容 真 。如 企业 转 制 、 权 转 产

经 济而 制 定 的减 免 税 、 税 、 低 税 率 等 。 其 中减 免 税 移 等 ， 难有 有 效 的应 对 措 施 ， 成 部 分 纳 税 人 利 用 税 退 降 很 造

的 问题 最 大 ， 专 家估 计 ， 国每 年 减 免 税 额 达 , ,亿 制缺 陷 ， 据 全 , 大肆 偷 逃 国 家税 款 。 元 ， 的地 方 减 免 额 占地 方 财 政 收 入 的 , ,以 上 。 区 有 , 我 有 的盟 市 减免 税 的政 策 一 件 接 一 件 ， 幅度 很 大 ， 重 影 严

,征 管 不 力 (

表现 为对 税 收 知识 、财 务 知识 及 其 它学 科 的掌 握

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响 了公 平 的 税 收 法 制 环 境 和 正 常 的 税 收 秩 序 。 这 主 要 不 深 ， 识 结 构 不 完 善 ， 难 适 应 新情 况 、 问题 的 出 知 很 新

体 现在 两 方 面 ， 是 政 策性 减 免 ， 蚀 税 基 ;二 是 对 困 现 ，比如 微 机 操 作 及 查 账 技 巧 以及 反 避 税 的方 法 都 比 一 侵 难 、 扶持 性 减 免 审 批 尺度 不 一 ， 作 上 随 意性 大 。 操 较 匮乏 。其 次 是在 征 管 的 手段 上 仍 缺 乏相 应 的措 施 ， 使 退 税也 有 抬 头 现 象 ， 现有 两 种 形 式 : 是 先 征后 得 管 理脱 节 ， 收 手 段 弱 化 ， 息 化 建 设 滞 后 ， 料 不 表 一 征 信 资

返 ;另 一 种 将 收 缴 的 税 款 再 奖 励 给 纳 税 人 ( 数 企 业 和 能 共 享 。 少 个 人 可 享 受 ) 。 ,处 罚 打 击 力 度 不 够 (

,避 税 和偷 税 的实 际 效 果 是一 致 的 (

按 照 现有 模 式 :以管 理 为 起 点 ， 收 为 目 的 ， 查 征 稽

在 一 些联 营企 业 、 资 企业 和 外籍 个 人 中 ， 税

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行 为 手段 。在 这 个 手 段 上 ， 外 打 击 偷 、 、 、 的力 度 外 避 对 逃 抗 骗 为 比较 普 遍 ， 过 资金 转 移 、 用 转 移 、 本 转 移 、 润 不 够 ， 往 以 补代 罚 ， 罚 代 刑 ， 不 成 威 慑 作 用 ， 使 通 费 成 利 往 以 形 致 转 移等 方 法 躲 避 纳税 义 务 。 ,处 于政 府 有 效 控 制 之 外 的“ 下经 济 ” ( 地 些制假 、 假 ， 倒行为 ， 有此嫌疑。 贩 官 均

二 、 收 流 失 原 因 的 分 析 税

纳税 人 认 为 偷 税 即使 被 查 出至 多 不 过 罚点 钱 ，没 有 什 么 了不 起 ;有 的可 以托 些 关 系 摆平 ，纵 容 了偷 税 的行 表 现在 内部 审 计 上 ， 往往 因 为人 情 关 系 ， 化 了职 淡 能 ， 使 监督 不 力 。 致 ,税 收 法 规 的不

完 善 (

地 下 经 济称 “ 法 经 济 ， 申报 、 登记 经 济 ” 非 未 未 比如 为 ， 使税 款流 失 更 加严 重 。

一

, 税 意 识 淡 薄 ( 纳

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我 国 自古 就 有 “ 租 ， 税 ” 现 象 ， 是 旧时 代 剥 抗 抗 的 这

《 管 法 》 制 定 过 于 原 则 化 ， 税 收 执 法 缺 乏 刚 征 的 使

削 和 压 迫 的结 果 。随着 社 会 主义 制 度 的建 立 ， 消灭 了剥 性 。 第 四十 条 的 规定 ( 如 对偷 税 数 额 不 满一 万 元 的处 以 削 和 压 迫 ， 税 已成 为 公 民 的 义务 ， 在 我 国 以法 治 为 偷 税 数 额 ,倍 以 下 的 罚 款 ， 性 空 间 大 ， 大 了 执 法 的 纳 但 弹 加 核 心 的 公 民意 识 还 未建 立 起 来 ，人 们 在 很 大 程 度 以道 随 意 性 ， 且 对 定 额管 理 缺乏 必 要 的法 律 依 据 。《 管 而 征

德 为 约 束 。另 外 ， 多 人 对税 收 的认 识 “ 知 其 一 不 知 法 实施 细 则 》 较 以 前有 很 大完 善 ， 在执 法权 和具 体 许 只 虽 但

其 二 ” 缺 乏 必要 的税 收 知 识 ， ， 即使 知 道也 是 片 面 的 。

,利 益 驱 动 ( 规定 细 节 上 仍 不 能全 面 涵

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盖 征 管全 过 程 。

,政 府 干 预及 地 方 保 护 ( 做 为税 收 的外 部 环 境 ， 府 的作 用 是 很 大 的 。 了 政 为

税 收 是 调节 收入 分 配 的 主要 手 段 。 为 利 益 主体 ， 做

如 不 能 正 确 看 待 与 处 理 国 家 与企 业 、国家 与 个 人 之 间 招 商 引 资 ， 展 地 方 经 济 ， 发 制定 减 免 税 政 策 ， 时 为 了 同

?

古财会),, ,, 年第,

鼓 励 企 业 发 展 ， 取 先 征 后 返 ， 财 政 虚 增 ， 转 税 款 ， 税 收违 章处 理 机 构 ， 立 税 务 警 察 和 税 务 法 庭 ， 外 还 采 使 空 设 此 更 有 甚 者 造 成 “ 势 企 业 驱 逐 优 势 企 业 ” 一 些 “ 情

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可 通 过媒 体 曝 光 ， 大舆 论 监 督 力 度 。做 到 严 格 执 法 ， 劣 ， 说 加 风 ” 往 从 政 府 领 导 吹 向 税 务 机关 ， 站 在 本 位 主 义 角 依 法 治 税 。 往 其 度 出 发 ， 企 业 说 情 ， 是 一 种 纵 容 :另 外 政 府 的 收 费 为 这 () 强 队伍 建设 ， “ 个 代 表” 神为 指 导 ， ,加 以 三 精 以思 恶 性 膨 胀 ， 重 了生 产 经 营 者 的 负 担 ， 加 当这 种 负 担 达 到 想 政 治 教育 工 作 为 保 障 ， 高税 务 干 部 政 治 、 务 综 合 提 业 临 界 点 后 ， 部 分 社 会 资 源 将 会从 “ 上 经 济 ” 为 “ 一 地 转 地 素 质 。 下 经 济 ” 其 所 产 生 的税 收也 将 流 失 。 ， ,社 会综 合 配套 条 件 不 足 (

,改 革 完 善 税 制 (

尤 其 是 地 方

税 制 ， 拓 宽 税 基 ， 衡 税 负 ， 应 形 要 平 适

市 场 发 育 的 不 完 善 ， 会 配 套条 件 明 显不 够 ， 响 势 发 展 的 需 要 。 是 制 定 和 颁 布 税 收 基 本 法 ; 要 调 整 社 影 一 二

了税 收 征管 整 体 效 能 的发 挥 。 主要 表 现 在 : 行 存 款 实 流 转 税 政 策 ， 理 整 顿 交 通 运

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输 、 筑 安 装 、 地 产 开 银 清 建 房 名 制 不完 善 ， 纳 税 人 存 款 缺乏 有 效 监 督 ; 量 现 金 交 发 等行 业 营业 税 ; 要 完 善 所得 税 制 度 ， 定 对企 业 税 对 大 三 制 易 所 具 有 的 隐蔽 性 给税 收监 控 带 来 很 大 麻 烦 ;协 税 护 前 弥 补 亏损 和 财 务 损 失 扣 除 办 法 ， 订 个 人 所 得 税 法 ; 修 税 网络 不 健 全 ， 门配 合 缺 乏 法 律依 据 ， 其 是 税 务 与 四要 完 善 地 方 税 制体 系 。 部 尤 银 行 、 商 、 安 等部 门 的配 合 ， 显 滞 后 。 工 公 明

三 、 范 措 施 防 收 流 失 的 防范 。 , 变 税 收 征 纳 双 方 的 观 念 ( 转 ,规 范 政 府 收 入 机 制 (

主 要 通 过 取 消 、 范 、 费 改 税 ” 办 法 ， 理 不 合 规 “ 等 清 局 ， 除侵 蚀 税 基 、 挤 税 的 源头 。同时 规 范政 府 行 为 ， 清 费 纳 入法 制 轨 道 ， 法 办 事 。 依 ,进 一 步健 全 完 善 协 、 税 网络 ( 护

通 过 上 述分 析 ， 出几 点 对 策 与 建 议 ， 提 以加 强 对 税 理 收 费 ， 变 “ 大 于 税 ” “ 干 强

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支 ” 政 府 收 入 格 改 费 ，弱 的

要 从 过 去 重 纳 税人 义务 轻 纳 税 人 权 利 转 到 双 方 并 重 的状 态 。 税务 机 关 要 优 化 服 务 ， 化 “ 诺 制 ” 兑 强 承 的

可 通过 立 法 ， 立行 政 协助 机 制 ， 协 护税 纳 入 法 建 把

现 ， 变“ 难 看 ， 改 脸 门难 进 ， 难 办 ” 现象 ， 立 文 明机 制 化 ， 度 化 轨 道 ， 权 部 门 依 法 行 政 ， 法 办 事 ， 强 事 的 树 制 有 依 增 关形象 ， 三个代表 ” 以“ 的精 神 及 以 “ 法 治 税 、 严 治 税 收 执 法 的 合 力 。 依 从 队、 技加管理” 科 为指 导 ， 树立 服务 意 识 ; 于纳 税 人 来 对 说 ， 务 部 门要 加 强 税 法 宣 传 ， 其 是 典 型 案 例 ， 收 税 尤 税 知 识 要 从 娃 娃抓 起 ， 且 要 利 用各 种 媒 体 广 为 宣 传 ， 而 做 好咨询 服务工作 ， 时纳税人要遵 守税法 ， 习税法 ， 同 学 掌握税收知识 ， 立 “ 税 光荣 ， 税 可耻 ” 观念 ， 树 纳 偷 的 也

要 认 识 到 税 法 同 样 是 具 有 强 制 性 的 、 刚

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性 的 ， 违 法 必

究。

,加 强 税 务 工 作 (

() ,加强 基 础 管 理 ， 全 完 善税 源 监 控 体

系 ， 清税 健 摸 源底 数 ， 化 税 收 预测 。按 照分 类 法 进 行 管 理 ， 好 税 强 抓 务 与 工商 的联 检 ， 善 发 票 管 理制 度 及 档 案 管 理 办 法 。 完 做 到 管理 有 序 ， 数 清 楚 ， 底 监控 得 力 ， 序井 然 。 秩 () , 以计 算 机 网络 为依 托 ， 以其 他 多 种 方法 为 辅 助 ， 以征 收税 款 为 目的 ， 强化 征 收 工作 ， 范 征 收厅 的 服务 规 功 能 ， 到审 核 准确 ， 序 规范 。 做 程 (), 稽 查 力 度 ， 行 稽 查 一 级 体 制 ， 持 “ 、 ,, 大 , 实 坚 短 平 、 ” 则 ， 查 、 审 ， 入 库 ， 绝 “ 情 税 ” 说 情 快 原 快 快 快 杜 人 “ 风 ” 严 格 审 计 ， 格 考 核 ， 加 强 稽 查 制 度 建 设 ， 立 ， 严 要 建 税 务 稽 查 违 法 案 件 的 举 报 、 告 、 查 与处 罚 原 则 ;建 公 协

立 重 大 案 件 报 告 制 度 ，集 中力 量 查处 一 批 有 影 响 的案

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件 ;建立 举 报 网络 和协 查 网络 ， 行 异 地交 叉 检 查 。可 推

采 用 重 罚 ， 防 治 税 收 流 失具 有 特 殊 作 用 ， 建 立 健 全 对 并

古 财 会 ) , ,年 第 , ,,

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范文二：税收是国家财政收入的主要来源

税收是国家财政收入的主要来源，是国家对经济活动进行宏观调控的重要经济杠杆，又是企业经营管理和会计核算时需要重点考虑的问题。征税对国家、企业和个人经济利益产生的影响，可能改变全社会的资源配置、收入分配和经济发展格局。因此，无论是从事生产经营活动的企业从业人员和管理人员，还是制定或执行经济政策法规的政府管理人员，都越来越重视税收理论和税收制度的学习。

税收基础是一门有关税收理论、税收制度和税收管理的业务课程，由于税收与经济生活关系密切，所以本课是财政、税收、会计、企业管理、市场营销、金融等财经类专业的专业基础课或必选课程。

通过税收基础课程的教学，使学生较全面地了解税收的基础理论和基本知识;熟悉我国现行的税收法律制度，掌握各种税的征税规定、计税方法和申报纳税方法;明确纳税人应当承担的纳税义务、应当享有的法定权利以及违反税法所应当承担的法律责任。理论联系实际，提高学生理解、运用和遵守执行国家税法的水平以及分析、解决税收实际问题的能力。为学生将来从事的财经工作打下坚实的基础。

税收基础课程72课内学时，4学分，一学期授完。一般应具有“经济学”、“基础会计学”等基础知识，应在“财务会计”同时或之前开设，它是学习“国际税收”和“税务管理”等其他相关财经类课程的基础。

税收基础课程的教学环节为开放性的远程教育，提倡充分利用文字、音像、网络等多种媒体教材，以学生自主学习为主，教师做重点、难点分析答疑为辅的学习模式。

课程教学使用的文字教材为《税收基础》，主编: 杨秀琴教授。中央广播电视大学出版社(2004年6月版)。

录像课程的主讲教师为王庆雯副教授为国家税收课程录制的8讲税收专题讲座。中央广播电视大学音像出版社(2004年1月版)。

为方便同学们利用计算机学习，制作了由中央电大刘越主讲的2节复习课VCD，随文字教材发行。

范文三：税收是国家财政收入的主要来源

税收是国家财政收入的主要来源，也是国家调控经济的重要杠杆。今年是**同志诞辰100周年，做好全年的税收工作，对于巩固和壮大财力，支持经济社会发展，搞好各项纪念活动，具有特殊而重要的意义。因此，必须采取有力措施，坚持依法治税，倡导诚信纳税，优化税收环境，勇创一流业绩。

依法诚信纳税与全面建设小康社会的目标息息相关。全面建设小康社会是党的十六大提出的宏伟奋斗目标。税收是保证国家机器运转的经济基础和宏观调控的重要手段。社会主义税收“取之于民，用之于民”，与人民的生活息息相关，税收工作的成效直接关系着小康社会的实现进程。开展以“依法诚信纳税，共建小康社会”为主题的税收宣传，体现了税收工作与时俱进的客观要求，有利于全面贯彻党的十六大精神，把十六大精神落实到税收工作中去。

依法诚信纳税是全面建设小康社会的重要保障。经济是税收的根本，税收反作用于经济。依法诚信纳税与全面建设小康社会的目标互为统一，相互促进。我国在本世纪头二十年要集中力量全面建设小康社会，到2020年国内生产总值比2000年翻两番。实现这个宏伟目标，必然要求税务部门依法治税，要求全体纳税人依法诚信纳税，以促进税收与经济的协调发展，保持税收收入持续稳定增长，为全面建设小康社会提供强大的财力保障。

依法诚信纳税是公民道德建设的重要内容之一。依法诚信纳税从法律和道德两个方面来规范、约束税务机关以及纳税人的涉税行为，是“依法治国”和“以德治国”在税收工作中的集中反映，是“爱国守法、明礼诚信”在经济生活中的生动体现。深入开展依法诚信纳税的宣传，有利于税务部门坚持依法治税，正确处理严格执法与优质服务的关系，不断提高执法水平，增强服务意识，营造良好的税收环境；有利于增强广大纳税人依法诚信纳税的自觉性，在全社会形成“依法诚信纳税光荣”的社会氛围。

范文四：国家财政收入的回归分析

应用数理统计

第一次课程论文

学号： 姓名：

2012年11月

国家财政收入的回归分析

摘要：近几年，中国经济持续快速稳步增长，已经连续四年增长率保持在10％以上，受到

全世界的关注。本文根据国家最近十年来的经济统计数据，采用逐步回归分析方法，应用SPSS软件建立了国家财政收入的回归模型，通过残差分析排除奇异点的影响，最终得出影响国家财政收入的显著性因素为社会零售总额，并对所得模型做出了合理解释。最后，根据分析结果对下一步增加国家财政收入进行了展望。

关键词：逐步回归；回归分析；国家财政收入；SPSS

1引言

财政收入过程作为国家参与经济分配的手段，总是和该地区的经济制度和国民经济运行密切相关，经济是财政收入的最终来源，对财政分配以及财政收入本身有决定性作用，因此研究影响财政收入的因素，有助于研究财政收入与各部门的关系，建立起经济决定财政收入，财政收入影响经济的和谐的运行机制。

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：工业总产值、农业总产值、建筑业总产值、社会零售总额、社会总人口数、国土受灾面积、第三产业总产值等等[1]。本文选取1998年至2010年国家工业总产值（亿元）、农业总产值（亿元）、建筑业总产值（亿元）、社会商品零售总额（亿元）、人口数（万人）、第三产业总产值（亿元）六个因素为解释变量，分析它们对财政收入的影响程度。

回归分析是处理变量间的相关关系的一种有效工具。它不仅可以提供变量间的相关关系的数学表达式，而且可以利用概率统计知识，对经验公式及有关问题进行分析、判断以确定经验公式的有效性，且可以利用所得经验公式，由一个或几个变量的值，去预测或控制另一个变量的取值，同时还可以知道这种预测和控制可达到什么样的精确程度。在应用回归分析去处理实际问题时面临的一个重要问题就是如何选择回归自变量。一般情况下，一些变量对因变量可能没有影响或者影响很小，而且变量与变量之间还可能存在相互制约，导致回归模型的估计和预测精度下降。因此有必要对进入模型的自变量进行筛选。通常采用逐步回归分析方法，其基本思想是在所考虑的全部因素中，按其对因变量作用显著程度的大小，由大到小地逐个引入回归方程。那些对因变量作用不显著的变量可能自始至终都未被引入回归方程。另一方面，已被引入回归方程的变量在引入新变量后也有可能因为变成对因变量作用不显著而从回归方程中剔除。经过引入新的自变量，检验，剔除，直到无法再选入新变量为止，最终建立一个最优回归方程[2]。

2 解决问题的方法及结果

国家财政收入受到各种因素的影响，各个因素的影响效果不尽相同，有的影响显著，有的影响甚微。因此模型要尽量接近真实地反映财政收入的实际情况，就必须对各因素进行筛选。

2.1回归模型及数据

选取国家年财政收入（亿元）为因变量Y，影响财政收入的6个可能因素为自变量：X1表示国家历年工业总产值(亿元)，X2表示历年农业总产值(亿元)，X3表示历年建筑业总产值(亿元)，X4表示历年社会商品零售总额(亿元)，X5表示历年人口数(万人)，X6表示国家历年第三产业总产值（亿元）。

建立线形回归分析模型如下：Y=a+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6；其中a为常数项，b1、b2、…、b6依次为因变量对Y的偏回归系数。据《中国统计年鉴》获得了1998~2007年共10年的数据[3]，原始数据见表2.1。

表2.1 国家历年财政经济情况 工业

财政收入

年份

（亿元）

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 9875.95 11444.08 13395.23 16386.04 18903.64 21715.25 26396.47 31649.29 38760.20 51321.78 61330.35 68518.30 总产值 （亿元） 67737.14 72707.04 85673.66 95448.98 110776.48 142271.22 222315.93 251619.50 316588.96 405177 507448 54831 总产值 （亿元） 24541.9 24519.1 24915.8 26179.6 27390.8 29691.8 36239.0 39450.9 40810.8 48893.0 58002.2 60361.0

农业 建筑业 总产值 （亿元） 10061.99 11152.86 12497.60 15361.56 18527.18 23083.87 27745.38 34522.10 41557.16 51043.71 62036.81 76807.74 社会消费品

人口总数

零售总额 （亿元） 33378.1 35647.9 39105.7 43055.4 48135.9 52516.3 59501.0 67176.6 76410.0 89210.0 108487.7 132678.4 第三产业总产值

（万人） （亿元） 124761 125786 126743 127627 128453 129227 129988 130756 131448 132129 132802 133450 30580.5 33873.4 38714.0 44361.6 49898.9 56004.7 64561.3 74919.3 88554.9 111351.9 131340.0 148038.0

注：1.财政收入不包括国内外债务收入2.农业总产值为农林牧渔大农业总产值 3.工业生产总值指全国规模以上（主营业务收入在500万元以上的企业）企业的工业生产总值。

2.2 绘制散点图

将各个因素（自变量）分别与国家财政收入（因变量）绘制散点图，如图2.1所示。散点图有助于判断用什么形式的函数来估计随机变量。如果这些点大致成一条直线形状，就可以用一次函数来估计随机变量。由图可见，国家财政收入与选取的各因素间近似呈线性关系，可以用线性回归分析来对数据进行分析。

图2.1 国家财政收入与各因素关系散点图

2.3 逐步回归分析

利用SPSS Statistics17软件，建立数据库并进行相关分析和运用逐步回归法进行分析处理。

2.3.1 奇异点分析及剔除

图2.2 残差散点图

残差散点图如图2.2所示，从图中可以看出学生化删除残差大部分分布在4以下，但有一点超过了4为异常点，应予以删除并重新建立模型。

2.3.2 重建模型及结果解释

将异常点删除后，重新进行逐步回

归处理，输出的结果如表2.2、2.3、2.4、2.5、2.6、2.7、2.8所示。列出了回归方程常用统计量，R回归方程复相关系数、R 2系数、修正的R系数、估计的标准误差。可以看出，随着模型中自变量个数的增加，系数的值也在增加，估计的标准误差下降。一般的，修正的值能比较确切的反应拟合度。修正的值越大拟合度就越高。

表2.3所示为两两相关系数表，其中Pearson 相关性为各变量之间的两两相关系数，Sig.(单侧)为两两相关系数的显著性检验结果，N为样本容量。可以看出，因变量Y与自变量以及自变量之间有很强的相关性，我们很难断定哪些自变量对应变量Y的影响较显著。

表2.3 两两相关系数表

表2.4表明整个逐步回归过程中引进变量和剔出变量的情况。结果显示所选六个因素中只有X4（社会消费品零售总额）进入了模型中，而其它的5个变量没有符合标准，而最终没有进入。结果右侧为筛选方法和选入及剔除标准。

表2.4 向回归方程引入自变量的步骤

表2.5说明对回归方程影响最大的变量依次引入回归方程后，复相关系数(R)的变化。复相关系数(R)表示自变量与因变量的密切程度。标准估计的误差表示自变量的影响因素被扣除后因变量本身的误差。由表2.5可见，自变量X4

引入回归方程后其复相关系数(R)达0.999，回归效果明显。表2.5 自变量被引入回归方

程后复相关系数的变化

表2.6是各步引入影响最大的变量后对其各自的偏回归系数的方差分析。由表2.6可知，由于显著性概率小于5%，拒绝原假设，即认为回归方程中各系数不为零，回归方程有意义。

表2.6 方差分析表

表2.7是当各步引入对回归方程影响最大的变量时有关的偏回归系数及其t检验。由表可知，引入的变量是“国家社会商品零售总额X4”，所得的回归方程为：Y = 0.659X4-12365.965；自变量X4所对应的P值为0.000，小于0.001，说明X4的回归检验具有非常高的显著性，表2.7中还列出了各变量的偏回归系数的标准误差和标准化线性回归系数。

表2.8说明各变量未引入回归方程时偏回归系数的变化和假设检验，以及偏相关(Partial Correlation)系数的变化情况。在模型1和模型2中自变量X1、

X2、X3、X5、X6的P值均大于0.05，无明显的线性相关关系。其中Y：财政收入；X1：国家工业总产值(亿元)，X2：国家农业总产值(亿元)，X3：国家建筑业总产值(亿元)，X4：国家社会商品零售总额(亿元)，X5：国家人口数(万人)，X6：国家第三产业总产值（亿元）。

图2.3 正态曲线直方图

图2.4 标准化残差的正态概率图 图2.5 因变量散

点图

表2.9为残差统计量的值，包括极小值、极大值、均值和标准误差等。从图

2.3可见，残差分布比较均匀，近似正态分布，反映了因变量服从正态分布。从图2.4也可以观察残差分布是否正态，可见散点基本呈直线趋势，也可认为因变量服从正态分布。从图2.5所示的学生化残差的散点图也可以看出学生化残差大部分在4以下，可认为不存在奇异点，上述模型建立有效。

综上所述，可以认为逐步回归方程Y = 0.659X4-12365.965是最优回归模型。其中X4对应影响因素“国家社会商品零售总额”。

3 结果与讨论

（1）本文选取1998-2007年十年的数据，建立回归模型，研究工业总产值、农业总产值、建筑业总产值、社会商品零售总额、人口数、第三产业总产值六个因素对国家财政收入的影响，结果表明六个因素中只有社会商品零售总额同财政收入是线性相关的，且呈正相关，得到直线回归方程为Y = 0.659X4-12365.965。

（2）运用上面的回归方程，我们可以得到2006年我国的财政收入为37988.23亿元，而实际财政收入为38760.20亿元，两者偏差为0.02，我们可以认为得到的回归方程拟合的效果较好。

（3）在回归分析建立模型时，由于2007年国民收入学生化残差值较大，导致该组数据为奇异点，本文分析时为去除2007年数据后的模型。导致该问题的原因分析可能为2007年我国财政收入急剧增加，比2006年同期增长32%，涨幅较大，从而不适于建立直线回归模型，要想准确分析，应寻求建立其它模型。

（4）从相关系数来看，工业总产值、农业总产值、建筑业总值、第三产业总产值四个因素与财政收入的相关系数都很大，但并没有进入回归方程，可能是由于它们与社会商品零售总额之间存在着多重线性关系，从相关系数表也可看出相关关系较为显著，需进一步验证其间的相关关系。

4 展 望

由于国家社会商品零售总额对国家财政收入起着决定性作用，为保证国家财政收入的增加，应继续加强刺激消费的政策和扩大内需，如：理顺生产要素的价格，把投资效益转化为消费效益；重视研究完善收入分配机制，不断提高居民收入；加大完善社会保障、教育、卫生等制度，使大家消费无后顾之忧；致力于改善供给，完善产业政策，优化产业结构，实现产需之间的互动，培育有效消费和新的增长点。

参考文献

[1] 白萍.影响我国财政收入的多元线形回归模型[J].统计与决策,2005年5月

(下):92 – 94

[2] 薛薇.基于SPSS的数据分析[M].北京:中国人民大学出版社,2005

[3] 中华人民共和国国家统计局．中国统计年鉴[M]．北京：中国统计出版社，2008、2007、2006、2005、2004、2003、2002、2001、2000、1999、1998

范文五：国家财政收入的影响因素　

关于财政收入的预测问题

摘要

国家的财政收入是国家的命脉，国家的财政收入与国民收入、工业总产值、农业总产值、总人口、就业人口、固定资产投资等因素有关。本文通过对影响财政收入的六大因素进行了深入的分析，构建模型，并对2000年的财政收入进行了预测。

第一步，根据所给的数据进行了描述性的分析。随后对数据进行了回归分析，剔除了数据中的异常点，在此基础上构造了多元线性回归模型，再通过EXCEL进行了数据分析,获得了模型的回归系数估计值。

第二步，通过EXCEL进行了数据分析，对模型进行了F-检验及t-检验。确定下面所构造的模型是可用的。

YXXXXXX,,,，,,0.5110.025920.590530,011340.0235+0.3419615.5344

第三步，将所给数据1953年-1980年的各项经济指标代入模型，得到预测值与实际值的拟合效果较好，预测较准确。

最后，通过上网搜索，得到了2000年的各项经济指标，将其代入所构造的模型中，对2000年的财政收入进行了预测，并对结果进行了分析。

关键字: 财政收入 多元线性回归模型 EXCEL 回归分析

1

一、问题重述

国家的财政收入与国民收入、工业总产值、农业总产值、总人口、就业人口、固定资产投资等因素有关，根据所给的1952-1981年的原始数据，对这些数据进行分析，从而构造出预测模型，并利用该模型对2012年的财政收入做出预测。

二、问题分析

由于国家的财政收入与这6种因素有关，且所给的数据值多且没有完全的规律性，但可以看出每组数据大体与年份的增长呈正相关，所以我们对数据进行了回归分析，通过构造多元线性回归模型，得出预测结果。

然而，随着经济的不断发展，第三产业在不断兴起，在国家的财政收入所占比重不断上升，所以国家的财政收入不仅与题目所给的因素有关。但在建立模型时须抓当时最关键的因素，所以这是符合规律的。

三、问题假设

1、假设题目所给的数据真实可信，无错误。

、2011年该地区无重大影响财政收入的事故和自然灾害发生 2

3、假设财政收入只与这6种因素有关，而与其他因素无关。

4、假设各因素间互相独立。

5、假设所剔除的异常点对模型的建立何所预测的结果完全没有影响。

四、符号的定义与说明

Y 财政收入

X1 国民收入

X2 工业总产值

X3 农业总产值

X4 总人口

X5 就业人口

X6 固定资产投资

Y1 财政收入的预测值

A,b,c,d,e,f,g 回归系数

五、模型的建立与求解

1、模型的分析

(为什么呢,)通过对数据进行初步分析。利用EXCEL作出财政收入与6个因素的散点图:

2

国民收入(X1)与财政收入(Y)3500

3000

2500

2000国民收入(亿元)

1500财政收入(亿元)X1、Y

1000

500

0

19501955196019651970197519801985

年份

图1:X1-Y散点图

工业总产值(X2)与财政收入(Y)8000

7000

6000

5000工业总产值(亿元)4000财政收入(亿元)X2、Y3000

2000

1000

0

19501955196019651970197519801985

年份

图2:X2-Y散点图

农业总产值(X3)与财政收入(Y)1400

1200

1000

800农业总产值(亿元)

600财政收入(亿元)X3、Y

400

200

0

19501955196019651970197519801985

年份

3

图3:X3-Y散点图

总人口(X4)与财政收入(Y)120000

100000

80000

总人口(万人)60000财政收入(亿元)X4、Y40000

20000

0

19501955196019651970197519801985

年份

图4:X4-Y散点图

就业人口(X5)与财政收入(Y)80000

70000

60000

50000就业人口(万人)40000财政收入(亿元)X5、Y30000

20000

10000

0

19501955196019651970197519801985

年份

图5:X5-Y散点图 观察图5明显可知，散点图的最右边有一个异常点:1981年就业人口攀升

为73280，较之前有大幅度增长，但财政收入明显地低于预测值，为使个别数据

不致影响整个模型，我们将该异常数据去掉。得到下图5-1:

4

就业人口(X5)与财政收入(Y)

50000

40000

30000就业人口(万人)

财政收入(亿元)X5、Y20000

10000

0

19501955196019651970197519801985

年份

图5-1:去掉异常点的X5-Y散点图

固定资产投资(X6)与财政收入(Y)

1000

800

600固定资产投资(亿元)

财政收入(亿元)X6、Y400

200

0

19501960197019801990

年份

图6:X6-Y散点图

2、模型的建立

通过对以上的散点图观察大体可知，财政收入Y与X1-6呈线性关系，所以

设多元线性回归模型为:

YaXXXdXeXfXg,，，，，，，1b2c3456

3、模型的求解

首先，需要剔除掉因为1981年就业人口对财政收入影响异常的特殊点(见图

5-1)，然后利用EXCEL中的数据分析的分析工具“回归”对数据进行了分析求解，

2得到多元线性回归模型的回归系数估计值及置信区间，并检验了.结果见下表R

1:

5

表1:模型1的计算结果

参数 参数估计值 置信区间 g -15.5344 -366.5816 335.5127 a 0.5100 0.2301 0.7898 b -0.0259 -0.0769 0.0251 c -0.5905 -0.9901 -0.1908 d 0.0113 -0.0028 0.0254 e -0.0230 -0.0492 0.0032 f 0.3419 -0.0387 0.7225

2R=0.9840

2表1显示，=0.9840指因变量Y(财政收入)的98.40%可有模型(1)自R

变量来解释，且数值十分接近1，且通过EXCEL分析所给的数据做出1953-1980年实际财政收入(Y)与预测值(Y1)的折线拟合图，见下图7:

财政收入的实际值Y与财政收入的预测值Y1

1000

800

600系列1

系列2Y、Y1400

200

0

135791113151719212325272931

年份

图7可用于模型的检验

图7

所以模型(1)从整体来看是可以用的。

由表1可知，a=0.51,b=-0.0295,c=-0.5905,d=0.0113,e=-0.123,f=0.3419,从而得出多元线性回归模型为:

YXXXXXX,,,，,,0.5110.025920.590530,011340.0235+0.3419615.5344

4、模型的检验

通过EXCEL计算的出

6

表2

df SS MS F Significance F 回归分析 6 1329611 221601.9 225.8953 1.30729E-18 残差 22 21581.86 980.9938

总计 28 1351193

表3

标准误差 t Stat P-value Intercept 169.2713 -0.09177 0.927709 X Variable 1 0.1349463.779191 0.001032

X Variable 2 0.024599 -1.0537 0.303455 X Variable 3 0.192694- 3.06429 0.005679 X Variable 4 0.00682 1.65602 0.111913 X Variable 5 0.012646 -1.81817 0 .082681 X Variable 6 0.183515 1.86293 0.075879

通过观察以上两表可知，F=225.8953，通过F-检验及t-检验，可知解释变量对被解释变量有显著的解释性能力。所以该模型是可以使用的。

5、结果分析

上网查阅了2000年的国民收入、工业总产值、农业总产值、总人口、就业人口、固定资产投资，代入多元线性回归模型，结果如下:

表2 2000年财政收入预测值与实际值对比数据来源自《CNKI中国统计年鉴

数据库》

年份 国民收入 工业总产农业总产总人口 就业人口 固定资产投

值 值 资 2000 98000.5 75710.69 13873.6 126743 72116.77 32917.7 年份 财政收入(预测值) 财政收入(实际值):Y1 2000 7570.2077 13395.23

从表8可以看到，2000年预测值与实际值和预测值都相差较大，原因不一定是模型建立的偏差大，还有可能是其他原因，如在查阅数据时，我们就发现了2000年的工业总产值数据注明了“1990年不变价格”，而其余数据没有此说明项;且1980年后国家实行了改革开放的经济政策，经济的发展规律发生了很大的变化，用1980年以前的数据建立起来的模型去预测1980年后的一些经济数据自然会有较大的偏差。

并且，在固定资产投资一栏，我们查到了非常详细的分类，固定资产投资资金来源中国家预算内资金，固定资产投资资金来源中国内贷款，固定资产投资资金来源中自筹和其他资金等备注，而题目并未给出，这给我们筛选数据带来了极大的困难。

总的来说，模型对于1952-1980年的经济数据来说，依然有一定的参考价值和预测价值，但由于各种方面的原因与因素，对于1990年和2000年预测值与实际值的匹配程度是有限。

7

六、模型的评价

?优点

21、该模型的决定系数较高，且都是一次项，计算方便。 R,0.98

2、剔除了所给数据的异常点，对建立模型和计算预测值有很大的帮助。 ?缺点

年之后的数据预测值逐渐产生偏差，只适用于预测所用数据的时间对1981

段，有效的预测时间段较段。

七、模型的推广与改进

从上文的分析来看，我们认为1981年后，由于我国实行的改革开放取得了显著地成果，生活水平、物价、科技、通货膨胀等因素极大的影响了我们的预测数据，若补充上消费水平指数(CPI)等数据，模型的拟合效果应该会更准确，对以后时间段的预测应该会更长，偏差也会更小，

八、参考文献

[1]韩中庚，《数学建模方法及其应用》，高等教育出版社，北京，2006

[2]姜启源，谢金星，《数学模型(第三版)》，高等教育出版社，北京，2004

[3] John O. Rawlings, Sastry G. Pantula, David A. Dickey Applied

Analysis:A Research Tool(《应用回归分析(英文版)》)[M].New Regression

York,USA:Springer,1998

[4] 李子奈 《计量经济学教程》

[5]CNKI中国统计年鉴数据库

http://tongji.cnki.net/kns55/index.aspx

8

九、附录

附录一:原始数据表

年份 国民工业农业总人口就业固财

收入总产总产(万人口定政

(亿值值人) (万资收

元) (亿(亿人) 产入

元) 元) 投(亿

资元)

(

亿

元) 195598 349 461 57482 207244 182 9 4 195 475 58796 213689 21586 455

3 4 6 195707 520 491 60266 218397 244 2 8 195737 558 529 61465 223298 25 5 8 4 195825 715 556 62828 2301150 266 8 8 195837 798 575 64653 23711 139 287 6 195102123598 65994 266035 256 8 8 5 0 7 1951114 168 509 67207 2617338 449 1 3 4 196107187444 66207 2588380 50 0 9 0 0 6 196757 1156 434 65859 2559 138 27 1 0 1 196677 964 461 67295 25110 66 232 0 196779 104514 69172 266485 263 6 0 6

9

196943 125584 70499 2773129 324 0 6 3 1961152 158632 72538 2867 175 395 1 0 3

1961321911 687 74542 2980212 466 2 5 6 196124164697 76368 3081156 357 9 7 4 2 196 78534 3191127 301187 156680

8 5 5 3 196137210688 80671 3322207 449 2 1 5 7 197163274 56 767 82992 34433120 8 7 2 4 197178315790 85229 3562 355 631 0 6 0 8 197183336789 87177 3585354 652 3 5 4 8 197 89211 3665 197368855374 693 8 4 2 1 197 3736 393 65199369891 90859

4 3 6 9 5 197212425932 92421 3816462 695 1 4 8 2 197205430 3883 955 93717443 656 2 9 4 7 197218492971 94974 3937454 727 9 5 7 3 19724755910596259 3985550 928 5 0 8 6 2 1972706061150 97542 4058564 899 2 5 1 0 1982796591194 98705 4189568 820 1 2 6 6 198292686127100077328496 811 7 2 3 2 0 0

10

附录二:X1-X6的估计值

Coeffici标准P-valUpper 下限 t Stat Lower 95% ents 误差 ue 95% 95.0% Intercep392.40.7710.449-513.5231118.8-513.52302.6861 t 813 211 173 4027 96 3 X 0.3051.5570.134-0.159381.1104-0.1593Variable 0.475539 308 573 278 3137 62 8 1

X 0.0541.4970.149-0.031540.1938-0.0315Variable 0.081137 4 17 7293 21 5 1852

X 0.428-1.860.075-1.690740.0900-1.6907Variable -0.80035155 929 593 2276 51 4 3

X 0.0150.4020.691-0.025180.0372-0.0251Variable 0.006045 019 499 385 8425 79 9 4

X 0.027-0.600.549-0.074370.0406-0.0743Variable -0.01685 661 899 064 046 8 7 5

X 0.427-0.830.413-1.246970.5328-1.2469Variable -0.35707 922 442 436 7958 45 8 6

1、涉及到字母，数字都要用公式编辑器来打

2、文字表述要得体，不能空洞

3、本篇的模型检验不过关

4、公式要居中，表头要顶格

5、公式后要有编号

11

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