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序论：在您撰写财政收入时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
财政收人规模是衡量一个国家财力和政府在社会经济生活中的职能范围的重要指标。保持财政收入持续稳定地增长、满足财政支出的需求是各国政府追求的主要财政目标。
衡量财政收入规模的绝对量指标是财政总收入。主要包括中央和地方财政总收入、中央本级财政收入和地方本级财政收入、中央对地方的税收返还收入、地方上解中央收入、税收收入等。财政收入的绝对量指标系列，具体反映了财政收入的数量、构成、形式和来源。
影响财政收入规模的因素有：
1、经济技术因素；
2、收入分配政策和制度因素；
3、价格因素；
财政风险是2015年中国经济将要面对的首要风险，而这一点尚未被市场充分认识。土地出让金收入占地方政府总收入的35%，但土地招拍挂交易额在2014年下降了37%。由于土地出让金的实际支付通常要滞后两个季度，对财政收入的负面影响将在2015年进一步显现。
通过分析4个省、53个市的17086笔土地交易数据我们发现，地方政府融资平台正在成为土地市场上非常重要的买家。2014年，地方政府融资平台购买了江苏省出让土地总价的44%、浙江省的28%、湖北省的28%，以及云南省的28%。尤其在那些经济较不发达、人口出现净流出的城市，该情况更为明显。与此同时，融资平台的杠杆率和财务压力却不断提高。因此，在未来几年里土地出让金收入和财政收入的增长或将出现结构性放缓。
我们采用自下而上的方法，来研究在市一级政府层面的土地出让金收入的可持续性问题及其对地方政府融资平台的影响。我们选择了江苏省的常州市作为样本。常州是一个典型的房地产供给过剩的城市。过去几年，媒体一直称其新区为“鬼城”。
但与此同时，常州的GDP增长一直保持在较高的水平，即使在2014年房地产投资增长降至接近于零时，当地政府仍设法推动基础设施建设投资同比增长31%，以抵消房地产减速的影响。因此，常州是一个非常适合用来研究增长可持续性问题的案例。
理解了在市一级政府层面土地出让金如何影响经济表现，我们就能更好地理解，2015年经济中的潜在风险。 常州样本
常州市位于江苏省中南部，距上海185公里，人口470万，2013年人均国内生产总值92994元。在全国所有城市中，常州按人口排名第35位、按GDP排名第83位。常州的发展历程代表了许多其他城市正在经历的增长模式。在江苏省，常州并不算最发达的城市。近年来常州经历了快速的城市化。同时，伴随着工业化趋势，一些公司将业务搬迁至常州以利用较低的人工成本。
1.随着土地出让金的下降，常州市2015年的财政收入将锐减。
土地出让金收入是常州市政府收入的主要来源。我们的土地拍卖交易数据库包括了从2008年1月到2014年10月常州所有的3070笔土地交易。加总数据显示，常州的土地拍卖交易金额从2008年的54亿元猛增到2012年的494亿元，相当于当年地方政府财政预算收入（379亿元）的1.3倍。
然而，2014年，土地拍卖交易金额降至330亿元，同比下降30%，降幅前所未见。该数字是土地招拍挂交易的金额，而不是出让金实际支付的金额。
2.融资平台延缓了土地市场调整的时点，但会加剧后继财政风险。
关于常州房地产市场的一个谜题是，在供给过剩的问题有待解决之时，房地产建设投资和土地拍卖成交金额在2013年仍然继续快速增长，并推动常州的GDP增长保持在10%以上。如果房屋建造后无法出售，为什么还会有人继续购买土地呢？
答案是，私人开发商和企业自2011年以来已大幅削减土地购买量，而地方政府融资平台已成为占主导地位的土地买家。我们的数据库分析了2008年以来在常州购地的2180个买家。2008-2010年间融资平台只占20%的土地拍卖成交金额，但是其份额在2013和2014年急剧上升到70%。与此同时，房地产开发商在常州土地市场的购买份额从曾经的35%以上降至2013年的11%和2014年的2.3% （见图1）。
融资平台在土地市场的崛起受到两个结构性因素的影响――工业化的放缓和城市化以及房地产投资的过度扩张。在过去的十年中，常州经历了快速城市 化的阶段。城市面积从2008年的121平方公里增加至2013年的175平方公里，城市人口从2008年的270万上升到2013年的320万。与此同时，土地市场的买家结构今年来也发生了巨大改变。
2008年，工商企业为了扩大生产基地购买了常州市三分之一的土地供给。2009-2010年，房地产行业进入繁荣时期，多家国家级房地产巨头进入常州。2010年，保利地产、金地集团和龙湖地产总计购得价值45亿元的住宅用地。更重要的是，这些地块都是溢价成交，溢价率分别为120%、115%和50%。如此高的溢价此后常州土地市场极为鲜见。
2011年以来，趋势发生变化。房地产库存大幅上升。出于对房地产泡沫的担忧，大型开发商迅速退出。两年后，由于现金流紧张和库存增加，当地规模较小的开发商也从市场逐渐退出了。
融资平台成为了土地市场的主要买家。在过去的四年中，常州有14笔土地交易单价超过10亿元，其中只有一笔是被开发商购买，另外13笔都是被地方政府融资平台购买。有趣的是，开发商购买时土地有23%的溢价，而地方政府融资平台购买时都是零溢价。过去七年里，常州土地市场上排名前三的买家都是地方政府融资平台，即常州市城市建设集团有限公司（136亿元）、常州市晋陵投资建设有限公司（71亿元）和常州市交通产业集团有限公司（59亿元）。其中约88%的土地规划用途都是商用。
如果没有融资平台的参与，过去的几年里常州的房地产和土地市场或已经历了严峻的调整。而地方政府融资平台的买地行为虽然延后了市场的调整，但却加剧了供应过剩的问题，特别是在“新城”地区。
3.“后新城效应”开始显现。
常州城市由两个主要部分组成，一个是中心区，是常州历来的城市范围（钟楼、天宁和戚墅堰）;另一个是新的城市地区，在过去的十多年中从农村转变为城市。新城区包括两个新的经济区（新北和武进）以及两个县级市（金坛、溧阳）。
这四个周边地区经历了“造新城”运动。在新北区和武进区，土地拍卖成交金额分别于2010年和2011年触及历史高点，当地政府在这些地区大力发展新工业园区。在接下来的2012年和2013年，县级市迅速跟上。例如金坛在2013年卖出了价值127亿元的土地，占到当年常州土地出让金收入总额的32.4%。在这127亿元中，93.4%来自于金坛县级地方政府融资平台。从2010年到2013年，这四个新的城市地区（新北、武进、金坛、溧阳）分别占常州土地出让金收入的82%、93%、70%和83%。
到了2014年，“造新城”运动已经放缓。随着这些新城区的投资热潮渐退，2014年四个周边地区的土地出让金收入占全市总量的比例仅为45%。经济基本面显然不足以支持快速的城市化进程。常州的出口增长率已经从2008年-2010年的20%以上放缓到2013年的2%。过去十年中的人口流入也在2013年变成了人口流出。急剧降温的土地市场宣告了常州“造新城”运动的结束。
4.融资平台的财务状况恶化。
常州有15个地方融资平台发行了债券。2014年上半年，常州最大的五个融资平台的总资产规模是2650亿元，占全部样本的63%。常州市政府融资平台的财务报表呈现出财务质量的明显下降。自2012年以来融资平台的财务报表体现了如下趋势：总资产规模的扩张和杠杆率的上升、集团公司内外的交叉担保、应收账款的积累、可用于利息支付的现金流状况恶化。
尽管中央政府一直在努力遏制融资平台和相关的影子银行业务的发展，地方政府融资平台的总资产规模自2010年以来一直在快速增长。在常州，15个地方政府融资平台的总资产从2008年的1280亿元增加到2014年上半年末的4230亿元，年复合增长率为24.2%。与此同时，融资平台的总资产与常州当地年度国内生产总值之比从2008年的56.5%上升到2013年的93.5%。
常州15个地方政府融资平台的债务总额从2008年底的660亿元增加到2014年上半年的2690亿元，年复合增长率为29%（见图2）。融资平台债务总额与常州当地年度国内生产总值之比从2008年的29%上升到2013年的58%。同期中，融资平台债务与地方政府预算收入之比从2008年的3.6倍上升到2013年的6.2倍。
常州地方政府融资平台的杠杆比率稳步增加，从2011年的57%上升到2014年上半年的64%，这表明近年来融资平台的资产增长在很大程度上由外部借贷以及土地资产注入等支撑。
融资平台能够持续通过外部借款（获取银行贷款或者发行债券）来提高杠杆率的一个重要原因是有一个相互交织的担保网络。根据常州五大地方政府融资平台年度审计报告中的数据，其对内和对外担保的总额相当于净资产总额的比例在2012年已经超过了100%，并在2013年继续增加。我们具体查看了每个平台公司在2013年底的担保情况，其中25%提供给了它们的子公司，63%给了其他融资平台，10%给了其他国有企业，剩下的是给其他公司。
我们分析了常州融资平台财务报表中的“应收账款”和“其他应收款”，发现后者的规模大约是前者的10倍。通过查看和比较常州主要的地方政府融资平台的财务报表附注，我们发现“其他应收款”主要包括基础设施建设项目中各种对应于政府部门或其他相关实体的应收款，例如城建项目资金或各种资金往来。
常州地方政府融资平台的其他应收款总量在2009年至2014年上半年间几乎翻了两番，其中2013年出现了大幅跃升、金额几乎翻倍。2014年上半年，其他应收款总量约占总资产的30%。更令人担忧的是，其他应收款余额的平均期限在增加。常州五个最大的融资平台的数据显示，三年以上的其他应收款占总额的比例从2008年的不到5%增加到2013年的20%。这反映了常州地方政府的财政状况近年来有所削弱。
常州地方融资平台财务压力的另一个标志是总资产回报率（ROA）较低，该比率逐渐从2008年的2.0%以上，降到2014年上半年的低于0.5%。这一趋势与前述应收账款的问题结合起来看，常州地方政府融资平台面临的现金流压力非常高也就不足为奇了。营业利润与财务费用的比例自2010年以来一直位于1倍以下，这意味着即使应收款和应付款不变，融资平台的主营业务仍然无法赚取足够的利润来覆盖其财务支出（根据常州两个最大的融资平台在2012年和2013年的数据，利息支付通常相当于财务费用的120%）。 江苏警示
接下来，我们将考察样本扩大到江苏省所有的城市，以确定常州的情况在其他城市是否适用。在中国27个省份中（不包括直辖市）江苏按人口排名第五，按人均国内生产总值排名第一。在经济总量方面，它是中国第二大省，2013年国内生产总值5.916万亿元，占2013年全国GDP的10%，仅次于广东。
江苏是一个很好的案例研究对象。虽然总体上它是一个相对发达的省份，但其北部地区欠发达城市的人均国内生产总值水平与内陆省份相当。2008年全球金融危机后，一些工业企业将其生产基地从昂贵的城市（如苏州）搬迁到更便宜的城市（如常州）。许多内陆城市也经历了类似常州的转变。
1.各城市的土地出让金收入大幅减少。
2008年江苏的土地招拍挂成交总金额是760亿元，相当于省GDP的2.5%，财政预算收入的28%。经过平均每年50%的复合增长，到2013年成交金额达到了5850亿元，相当于GDP的10%和财政预算收入的89%。然而在2014年，土地市场明显降温，土地招拍挂交易金额降至3460亿元，比2013年几乎减少了一半。
全省13个地级市中有12个出现了土地招拍挂金额的大幅下降。在这12个城市中，卖地成交金额下降的幅度从23%（南京）到67%（盐城）不等，而中位数是44%（苏州、镇江）。如果我们计算2014年土地成交收入下降占2013年财政预算收入之比，那么各城市下降的幅度从117%（宿迁）到20%（无锡）不等。同样，此处我们采用的是土地招拍挂金额而非实际已经支付给政府的出让金总额，后者可能在2015年出现比2014年更大幅度的下降。
2.在相对欠发达城市，融资平台购地的现象更普遍。
我们逐个察看了从2008年到2014年10月发生的14336笔土地交易，并对这些交易背后的8540个买家进行分类。这个微观样本覆盖了江苏省过去七年中90%以上的土地成交总额。
与常州的情况不同，在省一级的数据中，土地市场买家的构成结构近年来一直较为稳定。2014年，43%的购买金额来自地方政府融资平台、37%来自开发商、15%;来自其他企业、3%来自其他地方政府实体、另有1%来自个人。土地市场上地方政府融资平台的比重虽然比2008至2011年高了10个百分点，但是低于2012年高峰时的47%。
在不同的城市之间，土地市场买家的结构出现了有趣的差异。我们将13个城市划分为三类：南京、无锡和苏州是最发达城市，位于江苏南部;常州、镇江、扬州、泰州和南通属于相对欠发达的城市，位于江苏中部;江苏北部城市则相对最不发达，包括淮安、盐城、连云港、徐州和宿迁。
在江苏南部的城市，土地市场已经在很大程度上以市场为导向，参与者以开发商为主，这些开发商出于对这些大城市房地产需求的信心而不断购买土地。2014年，在南京、无锡和苏州开发商购地比例分别占69%、45%和58%。与此同时，越来越少的政府关联企业参与土地市场，它们的占比从2012年的29%下降到2014年的6%（南京）、27%到16%（无锡），以及25%到24%（苏州）。
相反，过去数年里江苏中部和北部的城市中有越来越多的地方政府融资平台参加到土地招拍挂中，2014年其比例在苏中和苏北地区分别达到62%和70%，高于2010年的19%和36%（见图3）。在一些苏北城市，如连云港和徐州，2014年的比率高达92%和76%。
苏南城市中并没有大量的政府融资平台参与土地市场的原因可能是：1）基础设施已经较为发达，这意味着对融资平台推动基建投资的要求较低;2）城市化和家庭收入增长大背景下，更有弹性的房地产市场;3）政府理念更先进，更多地关注经济增长的质量而不是数量;4）经济结构更依赖于服务业而不是工业部门。欠发达城市的融资平台之所以更多地参与了土地市场，反映了经济结构不够多元化、房地产市场缺乏吸引力、人口流出，以及注重经济增长速度的政府理念。
3.融资平台主导的土地市场将加剧宏观经济的风险。
地方政府融资平台主导的土地市场将会加剧宏观经济的潜在风险。首先，这与经济基本面的趋势背道而行。一个重要的证据来自于人口迁移的趋势。从2011年到2013年，所有的五个江苏北部城市都出现了人口的净流出。特别是连云港和徐州，分别流出了32.9万人和19万人，占到2010年当地常住总人口的3.8%和4.3%。与此同时，一级城市如南京和无锡则发生了7.6万人和5.5万人的人口净流入（约占各自原有人口的1%）。经济基本面的数字显示，苏南地区的土地市场应该比苏北地区的土地市场增长速度更高才对。
但是现实却恰恰相反。从2009年到2013年，土地出让金收入在苏南地区仅增长了116%，远低于苏中地区的174%和苏北地区的355%。为什么城市人口外流的地区土地出让金收入却增加得更多呢？我们发现是因为地方政府融资平台积极参与了土地招拍挂市场。我们发现越是面临人口流出的城市往往越依赖于融资平台来购买土地，这之间有相当强的相关性。在面临人口流出的城市中，融资平台占到土地招拍挂金额的64%，而在人口流入的城市中这个比例只有32%。
人口迁移的数据清楚显示，地方政府融资平台支持的土地市场不具备长期可持续性。融资平台可能会暂时推高经济增长，但会导致大规模的资金配置到效率较低的地方。有些人可能认为，基础设施建设投资是工业化的先决条件，因此欠发达地区的投资在未来可能被证明是富有成效的。然而，苏北城市中融资平台在土地市场上的主导优势已持续多年，但苏北地区的出口增长并未明显提高，这表明以工业化为理由来推动基础设施建设投资并不一定见效。
其次，融资平台在土地市场上的主导地位可能会加剧经济的不平衡。相比于转向更多服务业和经济发展质量的苏南城市，苏中和苏北城市仍严重依赖固定资产投资。2013年，固定资产投资占GDP的平均比例在苏南是53%、苏中是63%、苏北是73%。例如，苏州的固定资产投资占GDP的比例只有42%，同时2014年苏州的融资平台在土地市场的份额是24%;而高度依赖固定资产投资的连云港（固定地产投资比GDP为93%）2014年政府融资平台占当年土地招拍挂总额的93%。
第三，融资平台在土地市场上的过度参与会导致住房过剩情况的恶化。我们计算的潜在去化率（从上一年的土地交易数据推算规划建筑面积，再除以当年的销售量）显示，2014年苏北地区消化库存需要28个月，高于2013年的22个月;苏中地区平均是21个月，比2013年的13.6个月也有大幅上升。而苏南城市的房地产市场仍然供应紧张。常州、连云港、盐城、扬州、宿迁一年的潜在供给平均可供两年多的销售。其中的一些地方被国内媒体称为“鬼城”。
4.造新城的运动已经进入尾声。
类似于常州的情况，与老城区相比，县和新建的工业园区的土地出让金收入下降更明显。在县和新建工业园区，土地招拍挂金额从2013年的2940亿元降至2014年的1470亿元，其中地方政府融资平台贡献了41%。自2008年有数据以来，这是首次出现土地招拍挂金额下降的情况。老城区的土地招拍挂金额虽然也出现了下降，但降幅较小，从2360亿元至1640亿元。
5.苏北地区的融资平台财务状况恶化更严重。
我们的数据库包括江苏省13个城市的200个地方政府融资平台。这些地方政府融资平台的总资产截至2014年上半年达到1.2万亿元，债务总额达到7260万元。这些融资平台的规模近年来发展迅速。从2009年到2013年，其债务总额年复合增长率为19.6%，总资产复合年增长率为20.8%。相比之下，苏中和苏南城市的融资平台增长更快，其债务年平均增加27.8%，资产年平均增加28.2%;苏南城市的融资平台债务和资产的增长速度分别只有16.6%和17.5%。2009年到2013年间，苏北地区地方政府融资平台债务占当地GDP的比率从40%升至42%，苏中地区略降至55%，苏南地区则降至62%。
苏北地区地方政府融资平台的快速扩张与其在当地土地市场上主导地位的上升是一致的，这也体现在我们的土地交易数据中。因为购买土地会导致资产负债表的膨胀，但是并没有直接的利润回报，所以融资平台可能不得不依靠借贷来完成这项交易。而融资平台更多地参与土地市场可能会给地方财政压力带来更大的风险。
融资平台财务状况恶化的情况在各个城市比较普遍，而在苏北城市更为明显。
杠杆率提高：在苏北所有的五个城市中，资产负债率在2009年到2014年上半年之间都有上升，平均提高1.7个百分点。
应收款累积：在2009年到2013年间，财务报表中的应收账款占总资产的比例在苏南地区从15.6%上升至17.5%，苏中地区从24.2%上升至25.6%、，苏北地区从17.2%上升至21.6%。
盈利能力下降：在2009年到2013年间，营业利润与财务费用的比率在苏南地区下降了0.4个百分点，苏中地区下降了1.3个百分点，而苏北地区下降了2.9个百分点。 整体风险
地方政府对土地财政的依赖是一个全国性现象，且在近年来变得愈加严重。2009年，在59%的城市中土地拍卖成交金额的规模不到财政预算收入的一半，只有14%的城市中土地成交金额超过预算收入。但到了2013年，20%的城市中土地成交金额超过了财政预算收入。
在全国层面，土地招拍挂交易额从2013年的4.2万亿元下降到2014年的2.7万亿元，降幅37%。
此外，我们考察了公开财务情况的1253家融资平台，分析了它们的各项财务指标在近年来的变化趋势。均出现了下述情况：
①杠杆率上升。全国的融资平台的杠杆率普遍出现了上升，其中值从2009年的48.2%上升到2014年中期的50.1%。全国大约有10%的融资平台的杠杆率超过了70%。
②利润率下降。大多数城市中的融资平台的股权回报率都出现了下降，其中值从2009年的4.7%下降到2013年的3.1%。根据2014年中期财务报告计算的股权回报率出现了进一步的下降，不过这可能和季节性有关。在2013年的中报数据中也出现了股权回报率的大幅下降（不排除季节性因素）。但是在2013年底又有所回升。
③在应收款方面，全国的数字要比江苏省的情况好一些。应收款占净资产的比例在过去数年中仅仅略有上升。
在我们对江苏的案例研究中发现，地方政府融资平台是土地拍卖市场的重要买家。由于时间限制，我们未能具体考察中国每一个城市的具体情况。我们宽展城市样本，选择了浙江、湖北、云南三省，把它们作为中国内陆和沿海的代表。需要强调的是，选择这些省份并不是因为它们情况比别的省份更好或更差。在没有得到全国数据之前，我们不能得出确定的结论，但是这些省份可以给我们未来的研究指引方向。
这些省份的数据显示，地方融资平台在各自的土地招拍挂市场中也扮演了重要的角色，但是并未像江苏的情况那样占据主导地位。在浙江、湖北和云南，地方融资平台分别购了28%、28%和22%的土地招拍挂金额。在这些省份内部的城市之间也有显著的差异。融资平台在浙江各城市的土地市场中所占的比例从1%到65%不等、在湖北是18%到72%不等，在云南是0%到50%不等。
如果把中国经济比喻成一架高速火车，房地产投资和基础设施建设投资就是两排车轮，而土地财政则是驱动列车前行的关键引擎。土地出让金收入下降对财政收入带来的冲击将在2015年突显，土地财政的全盛时期或已结束。若不及时调整，中国的财政收入可能面临持续压力，目前的增长模式也将面临严峻挑战，而宏观风险也将因此加剧。
关键词：财政收入；规模；主成分分析
中图分类号：F81 文献标识码：A
原标题：基于主成分分析法对辽宁省财政收入的研究
收录日期：2013年4月19日
一、辽宁省财政收入现状
财政收入是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而收取的一切资金的总和。财政收入规模必须与经济增长相适应，适度的财政收入规模能够有效地保证财政职能的发挥，进而促进经济和社会的发展。
表1包含了辽宁省2001至2010年财政收入和GDP的数据。从十年的数据可以看出辽宁省财政收入一直在稳步的增长，从2001年的1，010.1亿元到2010年的6，728.2亿元，从绝对数值上看，这是一个巨大的发展，但是从财政收入增长速度方面来看，发展的并不稳定，虽然总规模每年都在增加，但是增长速度在2008年、2009年出现过减缓的现象，当然这与全球性的经济危机有关。（表1）
用财政收入占地区生产总值（财政收入占GDP）的比重可以研究财政规模适度性的问题。从表1中的数据可以看出，随着辽宁省GDP总额的增加，财政收入的规模也在不断扩大，而且财政收入占GDP的比重也在稳步提高，由2001年的20.07%提高到2010年的36.45%。由此看出，GDP的增长带动了财政收入的增加，这样财政职能得到了更好的发挥，又进一步促进了经济的发展和GDP的增长。
二、辽宁省财政收入影响因素实证分析
（一）变量的选取。分析了辽宁省财政收入的发展规模和适度性问题，下面将对辽宁省财政收入的影响因素进行分析。影响地方财政收入高低的因素很多，但大体上而言主要是经济发展水平和税收两个方面。就经济发展水平方面，本文分别选取农业总产值、工业总产值、第三产业产值和固定资产投资四个变量，税收方面选取辽宁省税收收入为变量，另外加上一个最终消费支出。表2中列出了2001～2010年的原始数据（表2），模型为：
Yi=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+β6X6i
（二）实证分析
1、多重共线性检验。由于选择的影响因素较多，所以估计模型之前，应该先分析各个因素与被解释变量之间的关系，以及因素之间的相关程度。利用EViews6.0软件进行相关系数检验，输出的相关系数矩阵见表3。计算结果表明，各因素与财政收入高度相关，而且解释变量之间也是两两高度相关。（表3）
为进一步检验解释变量之间的相关关系利用EViews6.0软件计算出解释变量相关系数矩阵的特征值见表4。（表4）
λ1=5.9670 λ2=0.0254 λ3=0.0044
λ4=0.0020 λ5=0.0009 λ6=0.0003
此时，XX′=∏λi=3.60×10-13≈0，即（标准化后的）样本数据矩阵XX′是一个病态矩阵，而且病态（条件）数和病态指数分别为：
K===19869>1000
CI=≈141>30
因此，模型存在严重的多重共线性。
如果此时用OLS法估计模型，将得到以下估计结果：
Y=-610.06-0.4462X1+2.9775X2-1.7334X3+0.1694X4-0.1020X5+0.3696X6
t=（-0.70）（1.56）（-0.63）
（0.13）（-0.02）（0.26）
R2=0.9956 F=113.02 DW=2.11
模型的F检验高度显著，但是所有解释变量的t检验都不显著，并且X1、X3、X5的系数为负数，系数符号的经济意义不合理，这也表明多重共线性造成模型t检验可靠性的降低和系数估计误差的增大。
2、主成分回归。现在采用主成分回归解决多重共线性问题。由于表2结果的计算采用相关矩阵，也可以由表4中的数据得出：6个特征值之和等于6，第一个成分占总方差的99.45%，第二个成分占总方差的0.42%，前两个成分占总方差的99.87%。利用Eviews6.0软件同时得到因子得分系数矩阵见表5。（表5）
根据表4的计算结果，和所对应主成分的累计贡献率已经达到99.87%，由表4可以得出和对应的单位特征向量为：
u1=（0.4086，0.4083，0.4063，0.4085，
0.4092，0.4086）
u2=（-0.2752，-0.3268，0.7508，0.3411，
-0.1440，-0.3416）
所以，两个主成分为：
Z1=0.4086X1+0.4083X2+0.4063X3+0.4085X4+0.4092X5+0.4086X6
Z2=-2752X1-0.3268X2+0.7508X3+0.3411X4-0.1440X5-0.3416X6
将变量Y关于Z1和Z2进行回归，估计之后经检验，模型还存在一、二阶自相关性，所以加上AR（1），AR（2）项后重新估计模型，得到估计结果：
Y=0.016736Z1-1.241630Z2+[AR（1）=-0.5076，AR（2）=-0.7654]
t=（0.31）（-5.36）（-0.92）（-1.40）
R2=0.9915 DW=1.74
将主成分Z1、Z2与Xi之间的关系代入主成分回归模型，得到：
Y=0.3485X1+0.4126X2-0.9254X3-0.4167X4+0.1856X5+0.4310X6
在EViews6.0软件的数组窗口中利用描述统计命令可以得到各个变量的均值和标准差，利用公式可得原模型的参数如表6所示。（表6）
这样原模型为：
Y=0.4936+0.2828X1+0.8433X2-4.5588X3-0.4662X4+0.0681X5+0.5029X6
三、结论与政策建议
（一）结论。辽宁省财政收入的规模随着经济的发展而增长，增长速度也比较快，而且与GDP发展的适度性比较好。整体上而言，辽宁省财政收入情况比较好。
使用主成分分析的目的是找出众多影响因素中的主要因素。根据辽宁省2001～2010年财政收入数据及相关数据，使用Eview6.0软件得出的结果显示：影响辽宁省财政收入的主要因素是工业总产值，其次是税收收入。根据主成分分析，二者的累积贡献率99.87%。从模型中也可以看出，当其他因素不变时，工业总产值每增加一个单位，将使辽宁省财政收入增加0.2828个单位，同样当其他因素不变时税收收入每增加一个单位，将使辽宁省财政收入增加0.8433个单位。税收收入增量对财政收入的影响比工业总产值增量对财政收入的影响大。此外，作为国民经济重要组成部分的农业和第三产业，虽然在主成分分析中的贡献率小于工业的贡献率，但是也不能忽视其作用。
（二）政策建议。财政收入的规模取决于经济的发展状况。辽宁省一直是我国的重工业基地之一。工业发展一直处于国内领先水平。所以辽宁省的财政收入主要依靠工业的发展。为了保证财政收入的规模和质量，就要发展好工业。巩固发展原有支柱产业，比如机械制造业，积极发挥产业集聚的优势。创造条件，培养新的优势产业，比如近年来发展迅速的汽车产业。
辽宁省多年来一直重视工业的发展，从辽宁省目前的情况看，产业经济结构比较单一，工业主导全省经济发展趋势，财政收入对工业的依存度大。而仅仅依靠工业在以后的发展中是远远不够的，所以要积极调整产业政策，加快产业结构调整，优化资源配置。工业发展的优势不能放弃，同时也要重视农业和第三产业的发展，尤其要处理好三种产业结构之间的关系，继续发挥工业优势，还要引导扶持农业和第三产业，培植新的财税增长点。这样才能促进地方社会经济健康发展和保证地方财政收入稳步增长。
产业结构的优化是处理不同财政收入来源及其结构的问题，除此之外保证财政收入的稳定，还要处理好财政收入的内部结构。税收收入是财政收入的主要来源，近年来，随着市场经济的发展，政府非税收收入的作用也越来越大。这在一定程度上扩大了财政收入的规模，但是从另一个方面来讲，非税收入如果管理不当，游离于财政监管之外，将损害政府财力的统一性，削弱政府调控能力。所以在关注财政收入总规模的基础上，一定要注重财政收入的内部结构。统筹优化其内部结构，使其快速发展的同时保证其质量。
主要参考文献：
[1]赵卫亚，彭寿康，朱晋.计量经济学[M].北京：机械工业出版社，2008.
【关键词】财政收入 回归分析 R语言
一、背景
我国财政收入主要来自于工业、农业、商业、交通运输和服务业等部门。其中工业和农业对财政收入的影响最大。
第一,农业与财政收入的关系。农业是国民经济的基础,也是财政收入的基础。农业的发展状况制约着国民经济的发展,它不仅可以提供粮食和生活副食品,保证再生产对劳动力的需要,而且还为轻工业的发展提供原材料。因此,在国民经济发展中,农业基础越雄厚,轻工业就会得到越快发展;而轻工业的发展中资金积累水平的提高,为重工业的发展创造了条件,重工业的发展又可使国民经济的各部门获得先进的技术装备,这一循环链条中,农业起着重要的基础环节作用。
第二,工业与财政收入的关系。工业是国民经济的主要部门,也是财政收入的主要来源部门。就我国的工业和农业相比,工业部门的技术装备、劳动生产率要远远高于农业,积累水平也要高的多。因此,在财政收入中来自工业部门的收入占绝大比重,工业部门完成上缴任务多少,对保证财政收入起决定作用。
第三,从国民经济其它部门看,他们也都与财政收入密切相关,如商业部门的收入也是财政收入的一个重要来源。商业活动虽然一般不创造价值,但它在实现其职能过程中,参与商品价值的分配,因此商业活动的经济效益如何、盈利大小都直接影响财政收入的多少。建筑业、服务业、旅游业等部门,这些部门在经济运行中都发挥着不可替代的作用。它们的运行状况如何必然影响经济总体的状况,进而使财政收入的来源发生变化。因此,协调好国民经济各部门的关系,广辟财源,也是一个重要的方面。[1]
二、建模过程
在R语言环境中,先确定初步分析模型如下。被解释变量为Y,代表财政收入,解释变量为X,有9个,代表我们所选取的9个因素,顺序包括国内生产总值,居民消费支出,固定资本形成总额,工业总产值,农业总产值,社会消费品零售总额,人口,受灾面积,能源消费总量。
开始进入建模阶段,把初步模型进入R语言环境,先进行9变量模型的t检验和F检验如表1:
如表中所见,取0.05置信区间的情况下,通过t检验的有X1,X2,X3为对模型影响显着的变量。再看F检验值所对应的p值为2.20E-16,比0.05置信区间小得多,所对应的可决系数和校正系数也接近1,初步可以应为模型有效。但由于模型中有对模型影响不显着的变量,且变量越多对模型的自由度影响越大,影响模型的预测。
见下表(左),是R语言中的选模过程。可以看到全部变量进入模型时AIC最大,到了Step2的模型时,达到了模型变量和AIC减小最小的情况。通过降维技术使模型变为Step2。再见下表(右),是R语言中的逐步回归法分析,RSS为残差平方和,表中的变量为需要删去的变量,NONE为没有变量删除时模型的AIC和RSS值。如果删去x7,AIC的值会从385增加到388,是增加得最少的。另外,删去x7令模型增加的残差平方和也是最少的,从这两项指标来看,应再去掉x7。再作回归分析表2。
因此我们选取X1,X2,X3,X5和常数进入新的回归方程。现在我们对每一个变量进行单独分析,见图(1)。可以看出X1,X3与y的回归比较接近直线模型,而X2,X5拟合得较差,因此我们对X2和X5进行修正。对X2进行平方修正,得出图(2),可以看出似合度比较高,X5有着与X2相似的图形,因此把这两个变量平方后再进入模型。
再把修正后的模型进行检验,见表3。可以看到全部变量在0.05的置信水平下都通过t检验,且可决系数与校正系数比之前的模型更优。
我们对该型形进行Shapiro-Wilknormalitytest检验,得出W统计量为0.9599,对应的p值为0.3079,在0.05置信水平下通过检验,可以认为模型通过正态性检验。最优模型如下:
Y=743.6+0.495X1+8.852e-06X2^2-0.3179X3-2.04e-05X5^2+μ
三、结论
通过R语言统计分析软件,我们对模型进行了检验,最后得出以国内生产总值,居民消费支出,为固定资本形成总额,为农业总产值为解释变量,得出回归模型为:
模型的经济意义为:从模型我们可以看出,财政收入与国内生产总值、农业总产值成正比例关系。在其它条件不变的情况下,国内生产总值每增加1%,财政收入会增加0.4954%。在其它条件不变的情况下,农业总产值增每增加1%,财政收入会增加0.5873%。同样,在其它条件不变的情况下,居民消费支出每增加1%,财政收入会相应的减少1.004%。在其它条件不变的情况下,固定资本形成总额每增加1%,财政收入会减少0.3179%。
通过上述分析,我们选取9个因素作为分析,但最终只有4个因素进入模型,并不是说这些因素对财政收入没有影响,只是因为在理论上这些因素在模型中没有通过模型检验,对财政收入影响不是那么显著。
通过该模型的研究,传统的国民经济产业部门的影响作用越来越弱,我们这里所说的越来越弱并不意味着它已经失去了支柱性地位,而是由于我们国家经济政策、市场状况等的限制,传统的产业部门已经趋于饱和,想要有所突破已经越来越困难,发展空间有限。虽然它的重要性在减弱,但是从它所处的基础地位还是不容动摇的。
分析中,我们主要看到,国内生产总值对财政收入的影响比较大,财政收入占国内生产总值(GDP)的比重,称为财政依存度,在一定程度上反映了在国内生产总值分配中,国家(或地方)所得占的比重。
再看看,农业总产值对财政收入的影响。改革开放以来,农业作为第一产业在经济中起着重要的作用。由模型可以看出,它对财政收入的影响越来越大,这当中有很大程度是国家政策的扶持及科学技术的投入。说明我国的农业在慢慢的摆脱传统的农业问题。改革开放以来,农业和农村经济社会取得了较快的发展,农业发展到今天无论从功能上,还是在发展的水平上都有了很大的变化。我们纵观世界农业发展历程,农业文明和工业文明也在不断地演进,它的发展大体经历了传统农业、现代农业、后现代农业三个阶段。发达国家实现了这种转变,才实现了农业现代化。我国也将遵循世界发展规律,目前正面临从传统农业到现代农业转变的契机。
参考文献:
参考文献
[1]jwch.tjufe.省略/netcourse/jiliang/kcjx/sjhj/9.htm 穆兰. 影响财政收入的因素分析[EB/OL]
一、财政总收入占地区生产总值比重的基本情况。
我区从20*年底开始实行在地统计，GDP从20*年开始为在地口径，为统一统计口径，本文采用20*年以来的统计数据进行分析（同时20*年的数据采用江铃未解捆统计的数据）。*谱区生产总值从20*年的89.5亿元增加到20*年的119.84亿元，年均增长15.7%;财政总收入从20*年的4.28亿元增加到20*年的7.06亿元，年均增长28.4%。而地方财政收入从20*年的1.15亿元增加到20*年的2.13亿元，年均增长36.1%，地方财政收入、财政总收入的增长均快于全区生产总值的增长。财政总收入占全区生产总值的比重从4.8%上升到5.9%，地方财政收入占GDP比重从1.28%上升到1.78%。
纵向比较：20*年全国财政总收入占GDP的比重为20.8%，江西省为12.15%，南昌市13.71%，*谱区仅为5.89%，差国家14.91个百分点，差全省6.26个百分点，差全市7.82个百分点。
横向比较：2006年*谱区财政总收入占GDP比重为5.18%，在全市14个县区中排位倒数第三，仅高于东湖区和进贤县。
总体来说，我区财政总收入占GDP比重逐年提高，经济运行质量也逐步提高，但与全国、省市平均水平以及兄弟县区相比，整体水平仍然偏低，经济运行质量还有待进一步提高。
二、财政总收入占GDP比重偏低的原因。
财政收入占GDP比重低的原因是十分复杂的，一方面，受经济发展水平、产业结构、所有制结构、经济效益等因素的影响；另一方面，受纳税意识、征管力度等因素的影响。下面就造成我区财政收入占GDP比重偏低的因素作如下剖析：
1、总量偏低，基础薄弱。
一般而言，财政收入占GDP的比重与经济发展程度息息相关，长期来看，经济税源的规模应与GDP的规模相匹配，经济总量的“蛋糕”有多大，财政税收的规模就有多大，经济越发达，财政收入占GDP的比重就越高。20*年，我区人均GDP为36382元，按年平均汇率（7.064：1），我区人均GDP为4785美元，虽比同期全市人均GDP高出472美元，但远远低于同为中心城区的东、西湖区（东湖区为6210美元，西湖区为6235美元）。经济总量偏低，经济基础薄弱是使财政总收入占GDP比重处于较低水平的根本原因。
2、结构不优，效益不佳。
（1）经济结构不合理。20*年，我区地区生产总值中三次产业结构为0.87：68.41：30.72，其中工业和服务业是我区经济发展的两大支柱。经济结构中存在两大问题：
工业占比大，但增速低，对全区经济拉动不足。20*年全区工业增加值为59.97亿元，占经济总量的54.24%，较去年同期增长13.4%，低于全区GDP增速2.4个百分点，低于全市工业增加值平均增速（17.8%）4.4个百分点。对全区经济的贡献率为45.82%，低于在全区经济总量中的占比8.42个百分点，由此我们可以看出，工业占比虽大，但由于增速低，对全区经济拉动力不足。
服务业增速高，但总量小，内部结构不优。20*年全区服务业增加值为33.97亿元，较去年增长18.7%，高于全区GDP增速2.9个百分点，但由于占比小（30.72%），对全区经济的贡献率仅为37.6%，仍不能取代工业保证对全区经济的拉动力。从全市平均水平看，20*年南昌市实现服务业增加值556.89亿元，占GDP的比重为40.1%，较去年增长15.5%。我区服务业增加值增速虽高于全市平均水平3.2个百分点，但在南昌市服务业增加值中的比重仅为6.10%，总量偏小。另外，目前我区服务业发展层次比较低，以批发零售业等传统服务业，产出附加值高、能带来较大经济效益的现代服务业在服务业中的占比较小。
另外通过走访区国税、区地税、市国税、市地税，推算我区税收中三次产业结构为0.01：62.82：37.17，税收结构与经济结构基本一致，都呈现“二、三、一”的模式，但是各产业的创税能力有很大不同。经测算，第一产业每万元GDP创造了11元的税收收入；第二产业每万元GDP创造了726元的税收收入；第三产业每万元GDP创造了1*3元的税收收入，创税能力最高的第三产业在我区经济结构中的占比远远低于第二产业，各产业创税能力的差异再次印证了我区经济结构中存在的问题。产业结构层次低是财税收入偏低的重要原因。
（2）工业企业效益不佳。工业是我区目前税收的主体，在税收中占据半壁江山，在地区生产总值中占比更达到了54.24%。经测算，工业企业的平均创税能力为736元，远低于服务业。工业占比大，但创税能力不足，效益不佳是财政总收入占GDP比重低的又一原因。工业效益低。一是表现为增速低，20*年我区规模工业完成增加值54.88亿元，同比增长13.4%，总量在全市排位第三，但增速仅排位第10，低于全市平均增速7.1个百分点；二是表现为工业经济效益综合指数较低，20*年我区工业经济效益综合指数为202.8，在全市排位第8，低于全市平均水平11.5个百分点；三是表现为整体盈利水平较低，20*年我区工业利税总额为23.16亿元，同比增长14.56%，在全市排位第11，低于全市平均增速8.2个百分点。
3、税源不稳，不可税行业比重大。
（1）支柱税源不稳定。20*年，我区税收中的支柱行业为交通运输设备制造业、批发零售业、房地产业、建筑业，他们在税收中的比重分别达到了31.13%、19.59%、12.49%和10.83%，创税能力分别达到1012元/万元GDP、2735元/万元GDP、2411元/万元GDP、678元/万元GDP。江铃集团、洪都集团两大企业是交通运输设备制造业的支柱企业，受工业退城进郊影响，两大集团下属很多企业已经或正在迁往高新区、南昌县等地，这必将对我区税源产生较大的影响；而建筑业及房地产业受国家政策及投资的影响较大，很大一部分税收属于一次性税收，从08年一季度全市房地产业房屋销售面积呈现负增长态势的情况看，对我区房地产业税源必定产生一定影响。
（2）不可税行业比重偏大。在第三产业中，存在不少有增加值而无税或含税很少的行业，我们称之为不可税行业。这些行业对GDP贡献较大，但对财政收入的贡献却不大。如城乡居民自有住房增加值由虚拟折旧构成，卫生、教育、文艺及广播电影电视业、政党机关和社会团体增加值主要由工资性支出、固定资产折旧构成。增加值占有一定的份额，但税收却很少。据测算，20*年这些不可税行业占第三产业的比重达到31.6%，占全区地区生产总值的比重达到9.7%，其中的非营利业是我区目前第三产业中的首要支柱行业。
三、增强实力、壮大财力，提高质量。
财政收入占GDP的比重较低，说明我区国民经济在高速增长的同时，财政收入却增长乏力，必将影响社会各项事业的顺利发展。因此，增强财源建设，加大财政税收征管力度，提高经济运行质量和效益，是摆在我们面前紧要而迫切的任务。
从宏观趋势来看，首先要提升经济总量。经济规模的扩大是财政收入增长的资源保证，经济发展了，国民经济整体实力提高了，财政收入的税基才能得到保障，因此，保持经济稳定增长，扩大经济总量是财政收入增长的根本。其次要加快产业结构调整步伐，提高财税增收能力。产业结构、产品结构直接影响着税收结构及其规模。产业结构调整必须在优化升级上做文章，通过产业、产品结构调整，逐步降低低税率产业比重，提高高税率、高附加值产业份额，开拓效益财源，增加财政收入。再次要进一步转变经济增长方式。从财政收入的来源分析，蕴涵于经济发展水平之中的生产技术水平是影响财政收入的重要因素。因此促进技术进步，转变经济增长方式，提高整个国民经济运行质量和效益，是增加财政收入的有效途径。我们在发展经济的同时，更应注意经济效益的提高，推动经济由“速度型”增长向“效益型”增长的转变。推进具有高科技含量、高附加值的项目的发展，促进科技与经济的紧密结合，提高经济整体质量和效益。
一、大力发展工业总部经济。
发展工业总部经济是对我区经济发展现状认真分析后作出的必然选择。根据我区地理位置的特点，市、区两级政府对我区今后的发展定位为“银三心”繁荣板块，重点发展现代服务业，但是不管是从地区生产总值产业结构看，还是从税收产业结构看，工业都是我区目前经济发展中的半壁江山。与此同时工业退出的进程不可阻挡，目前，我区支柱工业交通运输设备制造业的两大集团——江铃集团和洪都集团的主业正在逐步迁出。鉴于产业结构的转变需要一个较长的过程，留住工业总部和研发中心甚至引进知名企业的总部是减少工业退出对我区经济的影响、提高经济效益的必由之路。
河南财政收入增速减缓的原因是多方面的，其中经济增速减弱是财政收入增速减缓的重要原因。2008—2011年的四年间，河南省主要经济指标增速排位后移，因此财政收入增速也随之减缓。
在我国现行税制下，税收收入主要来自第二产业和第三产业，其中第二产业主要是工业。不同产业对经济增长和税收增长的贡献度存在差异。从产业结构对税收增长的贡献度分析来看：
第一，河南工业主体产业优势不够突出，多处于产业链的前端和价值链的低端，附加值低，税收贡献能力弱，工业税收增速在中部六省最低，对财政收入增速下滑造成较大影响。突出表现在：一是近年来河南省工业增加值增速较低，直接影响到全省地方税收增速。二是河南省前十大工业行业的运行质量和效益不够高，支柱产业没有对税收增长发挥应有的拉动作用。三是河南省不同程度地存在着发展速度不够快、效益不够好的问题。四是传统优势产业税收增速低位运行，高成长性产业带动作用不强，是拉低河南工业税收增幅的主要因素。
第二，固定资产投资增速不够快，建筑业税收增速在中部六省最低，是河南省财政收入增速减低的又一原因。2008—2011年，河南省城镇固定资产投资年均增长22%，居中部六省第6位，其中建筑安装工程投资年均增长29.4%，仅居中部六省第4位。近年来基础设施投资占城镇固定资产投资比重降低，对建筑业税收增速产生一定影响。
第三，第三产业税收增速偏低，是河南省财政收入增速减缓的又一重要原因。河南省第三产业增加值占生产总值的比重为29.7%，但在全部税收和地方税收中所占比重分别为47%和55.6%。2008—2011年，按当年价计算的第三产业增加值年均增长14.8%，居中部六省第5位；同期第三产业税收收入增速居中部六省第5位，仅略高于山西省的19.4%。
基于以上分析，结合河南省实际，提出如下政策建议：
第一，进一步加快经济结构调整和发展方式转变，夯实财政收入增长基础。一是强力推进结构调整，切实提升经济增长质量和效益。二是加快新型工业化、农业现代化发展，加快建设现代产业新体系。三是促进工业化、城镇化一体化发展，带动消费与投资增长，加快财政收入增长。四是进一步推进产业产品结构调整，支持传统优势产业尽快扭转经营困境，充分发挥工业对财政收入贡献的基础性作用。五是进一步推进改革创新。创新要素保障机制，增强经济活跃程度，做大、做优、做实财源。
第二，进一步加强长效机制建设，促进财政经济协调健康发展。一是建立跨部门的信息交流平台，提高税收执法的严肃性、公平性。二是建立完善新增税源核查管理机制，加强税收分析和后续管理，管住管好新增税源。三是强化涉税服务。利用多渠道、多形式广泛宣传各项税收政策，加强对重点企业的纳税辅导。四是进一步加大对税收政策执行情况的监督检查力度，促进应收尽收、应免尽免、应减尽减、应退尽退。五是积极争取中央税制改革试点，积极争取中央在河南试点，促进征管能力全面提高。
第三，借鉴国外经验，探索建立科学、规范和有效的税式支出预算管理模式。通过对美国、加拿大、荷兰等国家实行税式支出预算管理的比较和分析可知，对税式支出实施全面预算管理最为科学。借鉴国际成功经验，今后应积极探索全面推行税式支出预算管理制度，建立完善的统计制度，选择科学的税式支出估算手段和方法，将应实现的税收及时反映到财政收入上来，真实反映政府掌握的财政资源的规模。进一步增强税收优惠的透明度，发挥税式支出管理在促进重点产业和区域发展、吸引外商投资、引进先进技术、调节社会和经济运行方面的重要作用。
近日，财政部长金人庆表示，非典对中国财政的影响已初步显现，这种影响还会进一步显现出来。考虑到非典对财政的影响有一个滞后期，随着抗击非典财税优惠政策的逐步落实到位，尤其是今后非典疫情和洪涝灾情的发展变化尚难准确预测，其对财政的影响也相应具有不确定性。
经济专家董志勇认为，随着非典疫情的解除，经济的逐步恢复和长期增长的惯性，今年中国的财政收入，可能出现前高、中低、后回升的发展态势。
今年1到5月，全国财政收入9039.98亿元人民币，已完成预算约44％，比去年同期增长28％。但全国财政收入增幅明显回落，4、5月份，全国财政收入分别比一季度平均增幅低21.2和16个百分点。与此同时，全国财政支出增长加快。4、5月份，全国财政支出分别较一季度平均增幅高5.7和15.6个百分点。
目前，随着非典疫情得到有效控制，部分受损严重的行业正在逐步恢复正常，非典的影响将是阶段性的，是短暂的，不会伤及中国经济的基本面，不会改变中国经济快速增长的大趋势。
中国国家统计局的统计数据表明，非典并没有阻止中国经济的增长。即使在疫情最严重的5月，中国经济也有不俗表现。消费、需求、投资、外贸均保持快速增长。进入6月，中国经济秩序走入正轨。上月下旬各地出现“井喷式”消费热潮后，受非典影响最严重的服务业也将很快走出低谷。
此外，此次非典主要集中在北京、广东、山西、内蒙、河北、天津等省市，而对拉动税收收入增长起重要作用的一些地区，特别是长江三角洲地区、环渤海大部分地区非典较轻，中西部地区非典影响也较小。随着疫情被控制，大部分地区将很快能从不利局面中摆脱出来。
