1、4.4 在本章开始的“引子”提出的“国内生产总值增加会减少财政收入吗？”的例子中，如果所采用的数据如表4.11所示表4.11 1978-2011年财政收入及其影响因素数据年份 财政收入( 亿元)CZSR 财政支出(亿元) CZZC 国内生产总值（现 价，亿元）GDP 税收总额（亿元）SSZE1978 1132.30 1122.09 3645.22 519.281979 1146.40 1281.79 4062.58 537.821980 1159.90 1228.83 4545.62 571.71981 1175.80 1138.41 4891.56 629.891982 1212.30 12
2、29.98 5323.35 700.021983 1367.00 1409.52 5962.65 775.591984 1642.90 1701.02 7208.05 947.351985 2004.80 2004.25 9016.04 2040.791986 2122.00 2204.91 10275.18 2090.731987 2199.40 2262.18 12058.62 2140.361988 2357.20 2491.21 15042.82 2390.471989 2664.90 2823.78 16992.32 2727.41990 2937.10 3083.59 18667.
3、82 2821.861991 3149.48 3386.62 21781.50 2990.171992 3483.37 3742.2 26923.48 3296.911993 4348.95 4642.3 35333.92 4255.31994 5218.10 5792.62 48197.86 5126.881995 6242.20 6823.72 60793.73 6038.041996 7407.99 7937.55 71176.59 6909.821997 8651.14 9233.56 78973.03 8234.041998 9875.95 10798.18 84402.28 926
4、2.81999 11444.08 13187.67 89677.05 10682.582000 13395.23 15886.5 99214.55 12581.512001 16386.04 18902.58 109655.17 15301.382002 18903.64 22053.15 120332.69 17636.452003 21715.25 24649.95 135822.76 20017.312004 26396.47 28486.89 159878.34 24165.682005 31649.29 33930.28 184937.37 28778.542006 38760.2
5、40422.73 216314.43 34804.352007 51321.78 49781.35 265810.31 45621.972008 61330.35 62592.66 314045.43 54223.792009 68518.3 76299.93 340902.81 59521.592010 83101.51 89874.16 401512.80 73210.792011 103874.43 109247.79 472881.56 89738.39(资料来源：中国统计年鉴2008 ，中国统计出版社2008年版)试分析：为什么会出现本章开始时所得到的异常结果？怎样解决所出现的问题？
6、【练习题4.4参考解答】建议学生自己独立完成由于模型存在严重的多重共线性，导致模型的回归系数不稳定，且回归系数的符号与相关图的分析不一致。一、财政收入理论模型建立由经济理论可知，一个国家或地区的经济发展是财政收入的来源,经济发展水平越高或者经济总量越大的地区,财政收入就越有充足的來源，一般地衡量一国的经济发展水平我们采用国内生产总值反映，故国内生产总值是影响财政收入的一个因素；税收是财政收入的主要形式,税收规模越大, 财政收入越多，税收收入是影响财政收入的一个重要因素；由以支定收财政理论可知，财政支出是政府为提供公共产品和服务,满足社会共同需要而进行的财政资金的支付，财政支出水平越高，政府提供
7、公共产品与服务越多，需要的财政收入也越多，从这一角度而言，财政支出也是影响财政收入的一个因素。下列的相关图分析也说明了这一点。利用eviews软件分别输入相关图命令：scat czzc czsrscat gdp czsrscat ssze czsr得财政支出与财政收入、国内生产总值与财政收入、税收收入与财政收入的相关图，如图一所示：图一 变量之间的相关图由相关图可知，财政支出、国内生产总值、税收收入分别与财政收入之间呈现出一种正的线性关系，综上所述，初步将财政收入理论模型定为线性回归模型： ttttt uszeGDPczczsr 4321 其中，czsr表示财政收入、czzc表示财政支出、GD
8、P 表示国内生产总值、ssze表示税收收入、 u表示随机扰动项二、数据收集和处理相关变量的数据均来源于2012年中国统计年鉴三、模型估计在预设模型满足基本假定的前提条件下，我们运用最小二乘法估计回归模型，eviews软件估计回归模型的命令为Ls cszr c czzc gdp ssze得到回归模型估计结果，如图二所示图二 财政收入三元线性回归模型1根据图二数据，财政收入三元线性回归模型可用标准报告形式表示为：（模型1）tttt szeGDPczrczs 769.0253.09.854.21 （0.0444） （0.0051） （0.0622）T= （2.0311 ） （-4.9980） （18
9、.9327）=0.9999 =0.9998 F=53493.93 DW=1.45812R2四、模型检验1、经济意义及统计检验由图二及报告形式，可以看出尽管模型判定系数 高达0.9999，非常接近于1，模型2R拟合程度很高； F统计量值达53493.93，其伴随概率接近于 0，模型整体明显显著；回归系数的精确显著性水平均小于0.05；财政支出cczc和税收总额ssze的回归系数为正数，与理论分析相吻合，但GDP的回归系数为负数，表明在其他解释变量不变的情况下，GDP每增长一亿元，财政收入将减少0.0341亿元，这与前述的理论分析不吻合，也与相关图的分析不一致。这说明模型可能存在多重共线性，为此，
10、我们进行多重共线性检验。2、多重共线性检验首先进行简单相关系数检验，输入命令：cor czsr czzc gdp ssze，得到变量之间的相关系数矩阵表，如表一所示：表一 变量之间的相关系数矩阵表由简单相关系数矩阵表可以看出，解释变量（财政支出、国内生产总值、税收总额）之间的相关系数至少0.9925，大于0.8，表明模型存在严重的多重共线性；但简单相关系数仅能检验两个变量的相关程度，而本例解释变量有三个，为了更好地了解多重共线性的性质，需要建立辅助回归模型和计算方差膨胀因子来检验模型多重共线性，为此，分别建立每个解释变量对其他解释变量的辅助回归模型，即 ittt szeGDPcz 2110 i
11、tttczgdp2ittt gdpsze23130利用eviews 软件分别运用最小二乘法估计辅助回归模型，依次输入命令：ls czzc c gdp sszels gdp c czzc sszels ssze c czzc gdp 得到辅助回归模型估计结果，如图三、图四、图五所示：图三 czzc对其他解释变量辅助回归模型估计结果图四 gdp对其他解释变量辅助回归模型估计结果图五 ssze对其他解释变量辅助回归模型估计结果由图三、图四、图五可以看出，尽管回归系数的T检验值表明：czzc与gdp、gdp与czzc的T 检验值较小，这些变量之间可能互相影响程度较小，但上述每个回归方程的 都大于2R0
12、.9，F检验值都非常显著，其伴随概率均接近0，表明回归方程存在严重的多重共线性。进一步地我们可以根据辅助回归模型估计的可决系数 ，由公式方差膨胀因子2Rvif=1/(1- )和容许度tol=1/vif，依次计算出各自方差膨胀因子和 容许度，如表二所示：2R表二 各解释变量辅助回归模型的 、F统计量及由此计算的各方差膨胀因子和容许2R度模型 2F统计量 F的伴随概率 方差膨胀因子VIF 容许度TOL（1） （2） （3） （4）=1/(1-(1) (5)=1/(4)Czzc=f(gdp ssze) 0.9962 979.3627 0.00000 263.1579 0.0038gdp=f(czzc
13、 ssze) 0.9973 1377.221 0.00000 370.3704 0.0027ssze=f(czzc gdp) 0.9970 1231.651 0.00000 333.3333 0.003由表二可知，Czzc、gdp和ssze的方差膨胀因子均大于10，容许度均小于0.1，这与辅助回归模型判断一样，也表明模型存在严重的多重共线性。五、模型调整-对多重共线性的处理上述检验表明财政收入回归模型存在严重的多重共线性，这导致模型1的回归系数估计不稳定，gdp的回归系数经济意义不合理，为此，我们应采用多种方法以降低回归模型的多重共线性。（一） 逐步回归法首先，根据表一的相关系数矩阵表，我们得
14、知财政收入czsr与税收总额ssze最相关，为此，我们建立财政收入czsr 与税收总额ssze的一元基本回归模型，即ttt uszeczsr21利用eviews 软件运用最小二乘法估计一元基本回归模型，输入命令：ls czsr c ssze财政收入czsr与税收总额ssze的一元基本回归模型估计结果如图六图六 财政收入czsr与税收总额 ssze一元基本回归模型估计结果根据图六数据，财政收入一元线性回归模型可用标准报告形式表示为：（模型2）tt szerczs154.768.34（131.1949） （0.0042）T= （-5.6006） （273.1237） =0.9997 =0.9997
15、 F=74596.56 DW=0.89992R2由图六及报告形式，可以看出模型判定系数 高达0.9997，非常接近于1，模型拟合2R程度很高；回归系数的精确显著性水平接近于0； ssze的回归系数为正数，表明在其他解释变量不变的情况下，ssze每增长一亿元，财政收入平均将增加 1.1514亿元，这与前述的理论分析吻合。在此基础上，我们分别引入国内生产总值和财政支出，建立财政收入二元的回归模型，即 tttt uszeGDPczsr3221 ttttcz3利用eviews 软件运用最小二乘法估计分别估计上述二元回归模型，分别依次输入命令：ls czsr c ssze gdpls czsr c ss
16、ze czzc得到财政收入czsr与税收总额 ssze、国内生产总值的二元基本回归模型估计结果如图七EQ34 ，财政收入czsr与税收总额ssze、财政支出czzc的二元基本回归模型估计结果如图八EQ35图七 财政收入czsr与税收总额 ssze、国内生产总值的二元回归模型估计结果图八 财政收入czsr与税收总额 ssze、财政支出czzc的二元回归模型估计结果由图七和图八可以看出，尽管两个二元模型其判定系数均高达0.999以上，非常接近于，F统计量值很大，其伴随概率均接近于0，但这两个二元模型在经济意义和 T检验中存在一定问题，引入国内生产总值的二元回归模型EQ34如图七所示，其回归系数为负
17、数，经济意义不合理，而引入财政支出czzc的二元回归模型EQ35 如图八所示，其 T检验在显著性水平0.05和0.1下均没有通过。可见，财政收入的两个二元模型均没有通过统计检验。为什么没有通过统计检验？由于模型变量为时间序列数据，模型可能存在自相关。进一步地我们检验财政收入二元模型的自相关性，对样本数n为27，解释变量个数k为2，若给定的显著性水平 =0.05，查德宾-沃森d统计量表得d L=1.240，d U=1.556，而财政收入czsr与税收总额ssze、国内生产总值的二元回归模型EQ34如图七所示，d U其DW统计量值=1.6686784- dU，表明该模型不存在一阶自相关；财政收入c
18、zsr与税收总额ssze 、财政支出czzc的二元回归模型EQ35如图八所示，0其DW统计量值 =0.810864 dL，显示该模型存在一阶自相关。为此，我们运用广义差分法调整财政收入czsr 与税收总额ssze、财政支出czzc的二元回归模型，输入广义差分法估计命令 ls czsr c ssze czzc ar(1)，估计结果如图九：图九 财政收入czsr与税收总额 ssze、财政支出czzc的二元回归模型广义差分法估计结果根据图九可得广义差分法估计的财政收入二元回归模型，其标准报告形式表示为：（模型6895.0)1(127.01.029.16 ARczszerczs ttt3）（459.6
19、871） (0.06159） (0.0501） （0.1847 ） T= （-2.3082） (16.4019） （2.5510） （3.7334） =0.9999 =0.9998 F=40369.48 DW=2.02742R2调整后模型经济意义合理，调整的可决系数 比模型2有所改善，达0.9988，接近于R1，表明模型对样本数据拟合较好；F统计量为40369.48，其伴随概率为0.000000，接近于零，表明税收总额和财政支出共同对被解释变量财政收入有显著影响，模型总体线性关系显著；解释变量各自的回归系数均显著，且调整后模型AR(1)项的回归系数显著，表明回归模型确实存在一阶自相关；调整后模
20、型经再检验已不存在一阶自相关，因为在显著性水平=0.05下，n=26,k=2，d U=1.652DW=2.0744- dU。2、扩大样本容量，重新估计模型重新收集数据，将数据向前扩充即1978年-2011年，输入扩充样本的命令 expand 1978 2011，再运用最小二乘法估计线性回归模型，输入命令：Ls cszr c czzc gdp ssze得到线性回归模型估计结果，如图十所示图十 财政收入三元线性回归模型4根据图十可得财政收入三元线性回归模型，其标准报告形式表示为：（模型4）tttt szeGDPczrczs 186.03.12.084.19 （0.0489） （0.0051） （0
21、.0697）T= （2.5049 ） （-6.7291） （16.9518）=0.9998 =0.9998 F=47896.18 DW=1.025142R2尽管模型判定系数 高达0.9998，非常接近于1，模型拟合程度很高； F统计量值达47896.18，其伴随概率接近于0，模型整体显著；回归系数的精确显著性水平均小于0.05；但GDP的回归系数为负数，表明在其他解释变量不变的情况下，GDP每增长一亿元，财政收入将减少0.0341亿元，这与前述的理论分析不吻合，也与相关图的分析不一致。究其原因，模型可能存在多重共线性，为此，我们改变模型函数形式。3、改变模型函数形式，重新估计回归模型将模型函数形式由线性变为双对数形式，重新估计模型，输入双对数模型命令Ls log(cszr) c log(czzc) log(gdp) log(ssze)得到双对数回归模型估计结果，如图十一所示
