華東地區各省三大產業產值與其財政收入的分析

韓新運 黃玉平 馮政豪 榮心鴻

一、引言

眾所周知，財政收入是衡量政府財力的重要指標，財政收入是政府履行其職能、提供社會公共服務的必要前提。因此對于研究財政收入的相關研究顯得十分必要和有意義。本文選擇了華東地區作為研究對象，展開了三大產業對于我國華東地區各個省市財政收入影響的分析，檢驗三大產業與我國財政收入之間的具體關系和影響作用。

二、研究思路

本文研究對象為我國華東地區七個省市（上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山東省）。我們選取了上述各省市1998-2017年各個產業發展狀況衡量指標與財政收入數據，運用Eviews軟件和Stata軟件一步步進行模型的檢驗和建立，并得到最終的回歸結果。以此來研究各個產業的發展狀況對財政收入的貢獻程度究如何，并提出政策意見。

三、模型建立

（1）數據的選取與變量定義

本文數據選自國家統計局，采集數據區間為1998年——2017年。我們分別選取“農林牧副漁業總產值”、“規模以上工業企業利潤總額”、“社會消費品零售總額”三個指標來衡量各省三大產業的發展狀況。var4代表地方財政一般預算收入（億元），var5代表農林牧漁業總產值（億元），var6代表規模以上工業企業利潤總額（億元）、var7代表社會消費品零售總額（億元）。

根據被解釋變量與各個解釋變量的時間序列可初步得知，所有的變量整體上都呈現出隨年份而遞增的狀況，各個省份的三大產業指標只存在增速的差別。這種狀況與各個省市的發展定位、歷史發展淵源等因素有關系，在此不做贅述。

（2）單位根檢驗

我們首先利用Eviews軟件對4個變量進行單位根檢驗，檢驗結果如下圖所示：

可以看到，四個變量都是二階單整序列，接下來繼續做協整檢驗。

（3）協整檢驗

利用Stata軟件，我們得到協整檢驗的結果如下：

可看到PP統計量與ADF統計量P值通過檢驗，而rho統計量未通過檢驗，因此關于變量之間是否存在協整關系暫時存疑。

（4）面板模型的選擇與回歸

1.混合回歸還是個體效應——F檢驗。利用Stata軟件進行F檢驗，通過P值，我們拒絕原假設，認為數據中存在個體效應，接下來繼續進行hausman檢驗。

2.hausman檢驗——固定效用還是隨機效應。利用stata軟件進行hausman檢驗，通過P值判斷我們應當選擇隨機效應模型，接下來繼續進行隨機效應回歸。

3.隨機效應回歸模型。利用stata軟件得到隨機效應回歸結果如下：

至此，我們得到了最終的回歸形式如下：V AR4=694.7141-0.5721368VAR5+0.5106282VAR6+0.2232392VAR7

四、回歸結果分析和政策建議

從回歸結果可看出：三大產業對財政收入的影響存在著不同特點。華東地區第二產業產值對財政收入的正向影響最為顯著，第三產業次之，而第一產業產值對財政收入具有負的影響。

第二產業對于財政收入影響力巨大，同時對華東地區GDP也起到主導的作用，它在很大程度上決定著經濟發展實力和現代化水平。并且從數據可以看出，華東地區各省市工業化進程發展不均衡，內部差異大。因此給出如下建議：首先建立地區主導的產業部門，形成產業集群，進行區域分工與合作。第二，加快農業勞動力轉移和城市化進程。 第三，加大科技投入，縮小華東地區工業化內部差異。

第三產業收入的增長與財政收入的增長有著高度的線性正相關系，因此我們應大力發展第三產業。首先，實現第三產業工業化；其次，加大工業可持續發展的速度與提高其質量，將工業化與第三產業發展緊密結合；第三，降低第三產業的稅收負擔，提高第三產業的投資收益率。