system: [SYSTEM]

user: 2. 变量选取和数据初探 2.1. 变量选取 在综合已有研究工作的基础上，结合经济理论对财政收入的诠释，通过查询温州市统计局统计年鉴，本文初步选择了1994~2015年度以下各因素为温州市财政收入(y)的解释变量，详见表1。 x 1 ：在岗职工工资总额(亿元)，指一定时期内职工的工资水平，可以用来反映社会分配情况。 x 2 ：社会消费品零售总额(亿元)，反映了社会整体消费状况。通常人们的消费需求扩大会引起税收以及经济系统中其他方面发生变化，从而拉动财政收入的增长。 x 3 ：城镇居民人均可支配收入(元)，城镇居民人均可支配收入越高就表示人们能用于平常生活中的收入越高，日常消费越大，财政收入的增加值也就越多。 x 4 ：城镇居民人均消费性支出(元)，城镇居民人均消费支出越大说明人们的消费水平越高，消费的越多，财政收入也会相应增加。 x 5 ：年末总人口(万人)，人口和经济的关系是双向的，在其余因素不变的情况下，地方总人口数越多，人均财政收入越少。 x 6 ：全社会固定资产投资额(亿元)，是社会固定资产再生产的主要手段，能调整经济结构，增强经济实力，在一定程度上影响着财政收入。 x 7 ：地区生产总值(亿元)，等于各行业增加值的总和，反映一个地区的经济发展水平，通常地区经 Table 1 Financial revenue and related data of Wenzho Year x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 x 10 y 1994 25.53 136.38 5625 3942 692.4 91.43 295.87 30.63 18.82 0.54 21.68 1995 30.83 221.21 7507 5265 697.89 128.82 401.66 41.42 24.28 0.56 26.49 1996 37.29 274.89 8277 5868 704.37 157.02 507.05 47.37 30.01 0.56 32.20 1997 42.78 314.63 9034 6524 708.35 178.11 601.85 51.68 36.11 0.60 38.71 1998 48.08 345.04 8968 6311 718.04 201.20 672.06 53.13 42.36 0.62 45.99 1999 54.61 373.12 10，339 7317 721.62 234.66 729.07 52.37 53.08 0.67 55.15 2000 61.30 397.91 12，051 8194 736.32 265.25 822.02 53.21 69.74 0.69 73.87 2001 76.50 438.45 13，200 8999 738.81 328.66 924.30 56.19 90.92 0.73 96.11 2002 88.34 491.09 14，591 11，612 739.12 387.75 1052.35 54.49 115.97 0.75 126.26 2003 110.74 522.54 16，035 12，619 742.28 448.60 1212.49 55.67 136.79 0.75 151.77 2004 146.62 600.83 17，727 14，212 746.19 507.32 1388.91 62.62 163.87 0.78 182.44 2005 170.81 682.94 19，805 15，822 750.28 542.11 1590.82 64.89 182.92 0.76 204.92 2006 210.00 783.91 21，716 16，473 756.48 645.55 1826.92 65.51 215.76 0.75 241.09 2007 253.44 914.77 20，922 14，947 764.57 737.03 2146.62 70.82 277.41 0.79 293.26 2008 296.81 1096.21 22，851 16，564 771.99 758.44 2407.46 75.54 322.13 0.82 339.78 2009 336.72 1264.72 24，467 17，825 779.11 837.78 2520.51 80.31 344.10 0.88 360.72 2010 379.51 1498.10 27，981 20，295 786.8 925.98 2918.82 93.69 386.76 0.89 411.43 2011 431.78 1790.68 31，749 23，337 798.36 1751.52 3407.97 107.88 251.45 0.93 485.62 2012 484.11 1929.29 34，820 23，975 800.21 2357.11 3670.56 114.22 267.68 0.99 517.89 2013 506.72 2136.38 37，852 25，624 807.24 2950.00 4024.50 114.02 295.31 1.04 565.63 2014 554.32 2410.36 40，510 27，186 813.69 3053.35 4303.05 117.94 326.75 1.06 611.03 2015 594.40 2677.73 44，026 29，438 811.21 3456.39 4619.84 129.57 349.56 1.22 675.95 表1. 温州市财政收入及其相关数据 济越发达，生产总值就越高，财政收入就越多。 x 8 ：第一产业总值(亿元)，随着我国产业结构的转型升级，第一产业总值占生产总值的比例减小，对财政收入的影响日益减弱。 x 9 ：税收(亿元)，税收是财政收入的主要来源。 x 10 ：第三产业与第二产业产值比，表示温州市的现有产业结构，产业结构的优化会刺激财政收入的增长。 2.2. 数据描述性分析 首先对数据进行描述分析，了解数据的总体特征，结果如表2所示。由表2我们发现，城镇居民人均可支配收入x 3 、城镇居民人均消费性支出x 4 、全社会固定资产投资额x 6 、地区生产总值x 7 标准差都在770以上，说明各年数值间差异性非常大。财政收入的均值和标准差为252.64和212.34，这说明温州市各年份财政收入平均值252.64亿元，且各年份财政收入存在较大差异。 2.3. 相关分析 相关系数是用来反映两变量间线性相关关系。表3是10个解释变量与被解释变量财政收入之间的Pearson相关系数矩阵，由表3可知各影响因素与财政收入存在较高的正相关关系。 2.4. 多重共线性检验 通过传统最小二乘方法建立多元线性回归模型，计算各个解释变量的方差膨胀因子 V I F i = 1 / ( 1 − R i 2 ) ，见表4。通常情况下，如果VIF值大于100，则认为有严重的多重共线性。表4中的结果表明各个变量之间都具有较为严重的多重共线性现象。 Table 2 Descriptive statistics of the main variable 变量 Min Max Mean SD x 1 25.53 594.40 224.60 191.81 x 2 136.38 2677.73 968.24 772.68 x 3 5625.00 44026.00 20456.95 11464.85 x 4 3942.00 29438.00 14652.23 7762.69 x 5 692.40 813.69 753.88 38.25 x 6 91.43 3456.39 952.00 1046.76 x 7 295.87 4619.84 1911.12 1377.08 x 8 30.63 129.57 72.42 28.09 x 9 18.82 386.76 181.90 125.69 x 10 0.54 1.22 0.79 0.18 y 21.68 675.95 252.64 212.34 表2. 主要变量的描述性统计 Table 3 Pearson correlation coefficient matri x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 x 10 y x 1 1.00 0.99 0.99 0.98 0.96 0.94 1.00 0.98 0.89 0.96 1.00 x 2 0.99 1.00 0.99 0.97 0.94 0.97 0.99 0.99 0.84 0.97 0.99 x 3 0.99 0.99 1.00 0.99 0.97 0.95 0.99 0.98 0.88 0.98 0.99 x 4 0.98 0.97 0.99 1.00 0.98 0.91 0.98 0.97 0.90 0.97 0.99 x 5 0.96 0.94 0.97 0.98 1.00 0.87 0.97 0.96 0.92 0.96 0.97 x 6 0.94 0.97 0.95 0.91 0.87 1.00 0.94 0.95 0.70 0.93 0.94 x 7 1.00 0.99 0.99 0.98 0.97 0.94 1.00 0.99 0.89 0.97 1.00 x 8 0.98 0.99 0.98 0.97 0.96 0.95 0.99 1.00 0.84 0.96 0.98 x 9 0.89 0.84 0.88 0.90 0.92 0.70 0.89 0.84 1.00 0.86 0.90 x 10 0.96 0.97 0.98 0.97 0.96 0.93 0.97 0.96 0.86 1.00 0.97 y 1.00 0.99 0.99 0.99 0.97 0.94 1.00 0.98 0.90 0.97 1.00 表3. Pearson相关系数矩阵 Table 4 Variance expansion factor of each variabl x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 x 10 VIF 614 391 1504 513 119 348 2132 132 102 78 表4. 各个变量方差膨胀因子