摘要：文章以计量经济学的知识为基础，以我国1990-2007年财政收入和国内生
产总值、名义居民总消费的实际数据为依据，研究我国财政收入和国内生产总值、
名义居民总消费是否具有极强的相关关系。同时，根据我国研究的财政收入和国
内生产总值、名义居民总消费之间结论提出了针对性的建议。
关键词:财政收入 国内生产总值 居民总消费 计量经济 建议
20世纪90年代以来，随着我国国民经济的飞速发展，我国的GDP总值大体呈
增加的趋势改革开放以来，我国经济实现较快增长，人均GDP由1978年的190美
元上升到2007年的2360美元，经济总量跃居世界第四，财政收入逐年增加，消费
支出也在增加，但近年也一直在强调扩大内需，刺激消费。因此，我们进一步研
究这两者和财政收入的关系，进一步增加财政收入。
一、理论综述
GDP 与 FINACIAL 及其关系的理论阐述
（一）GDP 和 FINACIAL 的一般定义
GDP：中文译名为国内生产总值（对地方核算范围来说，即为地区生产总值），
是反映一个国家（地区）在一定时期内国民经济活动最终成果的总量指标。是指
一个国家（地区）辖区内所有常住单位在一定时期内生产活动所新创造的价值，
对于各产业部门来说，这部分新创造的价值称为增加值，从收入分配的角度来看，
主要包括劳动者报酬、固定资产折旧、生产税净额和营业盈余。
(FINACIAL)财政收入:指国家财政参与社会产品分配所取得的货币收入，是整个
国民收入中属于国家（政府）所有的部分，是实现国家职能的财力保证。财政收
入所包括的内容几经变化，目前主要包括：各项税收、行政性收费收入、罚没收
入、专项收入、其他收入以及国有企业亏损补贴，其中占主体地位的是税收收入。
（二）GDP 和 FINACIAL 联系
1、从社会再生产的角度来看，GDP 做为国民经济的最终成果，经过初次分配和
一系列复杂的再分配过程之后形成最终分配，大致呈三部分的流向，其中一部分
以单位和个人上缴工商税收、所得税、罚没收入等形式上交财政部门，形成国家
所得（其主体部分即财政收入）；第二部分是企事业单位以净利润、公益金、提
取的折旧基金等形式留成，主要用于扩大再生产，形成单位所得；第三部分是以
劳动报酬、福利费、各类津贴、利息等形式向居民支付，形成个人所得。
2、从宏观上观察，国家财政收入的主要形式对应国内生产总值(GDP)中的国家
收入，财政收入是国家收入的主体部分。在国民经济核算中，一般将扣除国家退
税和其他补贴后的财政收入等同于国内生产总值中国家收入，实际上政府通过预
算而集中起来的财政收入就是归国家使用的国内生产总值。而地方财政收入与国
家财政收入有所不同，它是本地区创造的国家收入通过不同时期不同的分配方式
在国家和地区之间分配后，留给本地区使用的财政收入，是国家财政收入的一部
分。
所以，从以上描述可以看出，财政收入来源于国内生产总值，是国内生产总值的
一部分，国内生产总值规模越大，为财政收入增长提供的财源就越丰富，而合理
的财政收入及其分配使用对于满足经济发展需要，支持政府职能实现，保证社会
经济的稳定发展进而促进 GDP 的增长发挥着重要作用。
居民最终消费与财政收入及其关系的理论阐述
（一）居民最终消费的概念
居民消费支出（CONS）是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个
人消费的全部支出。包括购买商品支出以及享受文化服务和生活服务等非商品支
出。对于农村居民来说，还包括用于生活消费的自给性产品支出。集体用于个人
的消费指集体向个人提供的物品和劳务的支出；不包括各种非消费性的支出。其
形式是通过居民平均每人全年消费支出指标来综合反映城乡居民生活消费水平。
（二）CONS 和 FINACIAL 的联系
积累和消费是国民经济收入分配的两条道路。而积累又可以分为国家积累企业积
累和个人积累。其中国家积累就是我们说的财政，财政又分财政收入和财政支出，
并通过财政预算实现。财政收入是积累的一个方面，而财政支出有些用来消费(如
社会福利等)而很大一部分又用作积累(如非生产性基本建设)。总体来说，积累和
消费是国民收入的宏观概念，而财政只是其一个子集合。人们的消费对财政收入
的增加有贡献作用，同时有更多的财政支出。所以我们扩大内需，进一步增加财
政收入。
我们在这里以1990-2007年我国财政收入与国内生产总值、最终居民消费统计资
料， 利用EVIEWS 软件采用普通最小二乘法(OSL) 进行回归，估计出财政收入
模型的参数值。然后利用EVIEWS 软件的相关功能对模型的参数进行相关检验。
二、实证分析
（一）变量说明
在我国国民经济评价体系中，GDP和财政收入是两个最核心的指标。GDP与财政
收入之间存在着源与流、根与叶的关系，源远则流长，根深则叶茂，经济的全面、
可持续发展是财政收入增长的根本保证，财政收入的健康增长又为国民经济的协
调发展提供了源动力。作为反映一个国家和地区综合经济实力的重要标志，这两
个指标之间从理论上看存在着必然的逻辑联系，但在实际经济生活中，从不同时
期和不同范围观察，又往往存在着明显的差异。这两个指标之间究竟存在哪些定
量关系，经济发展与财政收入之间到底有哪些相互影响因素？这是各级政府、经
济管理和研究部门普遍关注的问题。同时如何扩大内需也是重中之重，由经济理
论分析判断，国内生产总值是影响财政收入的主要因素，我国财政收入（y）与
国内生产总值（x）之间存在密切的关系,财政收入随国内生产总值的增加而增加。
因此，在这里我选用了1990-2007年这18年的FINACIAL、GDP、 CONS数据作
为研究对象，为了研究我国财政收入与国内生产总值、最终居民消费之间的关系，
鉴于近年来财政收入逐年增多，因此我来研究影响财政收入的主要因素，以经验
判断，GDP 和 CONS 对 FIINACIAL 有显著性影响，接下我们来做具体分析。
（二）多元线性回归分析
1、建立模型
我们假设建立如下多元回归模型(FINACIAL=Y. GDP=X1，CONS= X2) ：
Yt =β0 +β1 X1 + β2 X2+ u
表 1 给出了采用 Eiews 软件对表 1 中的数据进行回归分析的计算结果。
一般可写出如下回归分析结果：
= + -
t （） （） （）
R2 = 2 =
F = . =
表1：1990—2007年我国财政收入、国内生产总值和最终消费支出
Ŷt
R
单位：亿元
年份
CONS(x2) FINACIAL(y) GDP(x1)
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999 91125
2000 98749
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
表 2：我国财政收入与国内生产总值和居民消费水平的回归
Dependent Variable: FINACIAL
Method: Least Squares
Date: 12/22/10 Time: 18:37
Sample: 1990 2007
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
GDP
CONS
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 36866579 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
图一 1990—2007 年我国财政收入、国内生产总值和最终消费支出的线性图
图二 1990—2007 年我国财政收入、国内生产总值和最终消费支出的散点图
0
40000
80000
120000
160000
200000
240000
280000
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006
X1 X2 Y
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000
FINACIAL
GDP
CONS
2、模型检验
经济意义检验
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年 GDP 每增长 1 亿元，
财政收入增加 亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年消费每增加
1 亿元，财政收入减少 亿元。
统计检验
（ 1 ） 拟 合 优 度 ： 由 表 2 中 数 据 可 以 得 到 ： R2 = ， 修 正 的 2 =
，这说明模型的拟合优度很好。表明在 1990－2007 年期间，财政收入
变化的 ﹪可由其他两个变量的变化来解释。
（2）F 检验：针对显著性水平 5﹪，在 F 分布表中查出自由度为 k=2 和 n-k-1=15
的临界值 (2,15)=。由表 2 中得到 F =，由于 F = 〉
(2,15)=，表明模型的线性关系显著成立，说明“GDP”、“CONS”等变量联
合作用对 FINACIAL 有显著性影响。
（3） t 检验：针对显著性水平 5﹪，查 t 分布表的自由度 n-k-1=15 临界值
(15)=。由表 2 中数据得 t 值分别为 、，其绝对值均
大于 (15)=。这说明，当其他解释变量不变的情况下，解释变量“GDP”、
“CONS”分别对 FINACIAL 都有显著性影响。
(三)多重共线性
(1) 检验简单相关系
GDP、CONS的相关系数表如图所示：
相关系数表
CONS GDP
CONS
GDP
由表中数据可知 GDP 和 CONS 之间存在高度相关性
（2）找出最简单的回归形式
分别做 FINACIAL 和 CONS、GDP 之间的回归：
1、FINACIAL 和 CONS 之间的回归（表 3）
= +
R
Ŷt
t （） （）
R2 = 2 =
F = . =
表 3：
Dependent Variable: FINACIAL
Method: Least Squares
Date: 12/22/10 Time: 19:42
Sample: 1990 2007
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
CONS
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid +08 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
2、FINACIAL 和 GDP 之间的回归(表 4)
=+
t （） （）
R2 = 2 =
F = . =
表 4
Dependent Variable: FINACIAL
Method: Least Squares
Date: 12/22/10 Time: 19:51
Sample: 1990 2007
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
R
Ŷt
R
C
GDP
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 82777988 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
可见，财政收入受国内生产总值的影响比较大，与经验相符，因此选(2)为初始
的回归模型，和表 1 比较可决系数。
所以，经过类似回归发现原模型是最佳模型，不存在多重共线性。
= + -
t （） （） （）
R2 = 2 =
F = . =
(四)异方差检验
（1）利用 G-Q 检验
1、表 5 1990-1996 年 FINACIAL、GDP、CONS 之间的回归
Dependent Variable: FINACIAL
Method: Least Squares
Date: 12/22/10 Time: 20:28
Sample: 1990 1996
Included observations: 7
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP
CONS
C
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Ŷt
R
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
2、表6 2001-2007年FINACIAL、GDP、CONS之间的回归
Dependent Variable: FINACIAL
Method: Least Squares
Date: 12/22/10 Time: 20:26
Sample: 2001 2007
Included observations: 7
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
GDP
CONS
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 1049325. Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
下面求F统计值，由表5中的RSS1=，有表6中得知RSS2 =1049325，根据
G-Q检验，F统计量为F=RSS2/RSS2 =1049325/=
在显著性水平5%的水平下，查F分布表得临界值(4,4)= < F=，所以
拒绝原假设，表明模型确实存在异方差。
（2）怀特（white）检验
e~2=+++*X
2+u
t （）()( ) () ()( )
R2 = 2 =
F = . =
nR2 =18*=，该值小于 5%显著性水平，自由度为 5 的的相应临界
值 (5)=，因此，同意同方差的检验，表明不存在异方差。
R
表 8 y 与 x1、x2、x12、x22、x1*x2 之间的回归
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic Probability
Obs*R-squared Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/27/10 Time: 22:42
Sample: 1990 2007
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2578753.
X1
X1^2
X1*X2
X2
X2^2
R-squared Mean dependent var 2048143.
Adjusted R-squared . dependent var 1391783.
. of regression 1424798. Akaike info criterion
Sum squared resid +13 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
去掉交叉项的辅助回归结果为（表 9）：
e~2 =+++u
t （）()( ) () ()
R2 = 2 =
F = . =
从表 9 中得知：nR2 =18*=，该值小于 5%显著性水平，自由度为 4
的的相应临界值 (4)=，因此，同意同方差的检验，表明不存在异方差。
所以，模型虽然通过G-Q检验，但经过white检验，模型不存在异方差检验。
R
表9 y与x1、x2、x12、x22之间的回归
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic Probability
Obs*R-squared Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/27/10 Time: 23:12
Sample: 1990 2007
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1868453.
X1
X1^2
X2
X2^2
R-squared Mean dependent var 2048143.
Adjusted R-squared . dependent var 1391783.
. of regression 1368984. Akaike info criterion
Sum squared resid +13 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
（五）序列相关的检验
= + -
t （） （） （）
R2 = 2 =
F = . =
表 1
Dependent Variable: FINACIAL
Method: Least Squares
Date: 12/22/10 Time: 18:37
Sample: 1990 2007
Ŷt
R
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
GDP
CONS
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 36866579 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
该回归方程的可决系数、回归系数都显著，对样本量为 18，两个解释变量，5%
的显著水平下，查 DW 统计表可知，dl=，du=，模型中 DW=<dl，
显然模型中存在正自相关。
图三残差图
-2000
-1000
0
1000
2000
3000
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006
Residual Actual Fitted
图四 y 的线性图
在文章中，y、x1、x2 都是时间序列，而且他们确实表现出共同的变动趋势。为
了排除时间序列模型中这种随时间变动而具有共同的变化趋势的影响，我们引入
时间趋势项做回归（表 10）
= ++
t （） （） （） ()
R2 = 2 =
F = . =
表 10
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/23/10 Time: 23:40
Sample: 1990 2007
Included observations: 18
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006
Y
Ŷt
R
C
X1
X2
T^2
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 25329122 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
对样本量为 18,三个解释变量，5%的显著水平下，查 DW 统计表可知，dl=，
du=，模型中 dl<DW< du =，显然模型不能确定，因此我们要继续进行检
验。
序列相关的LM检验，含1 阶滞后残差项的辅助回归为（表11）：
=++-1
t （） () （） ()( )
R2 = 2 =
F = . =
于是，LM=18*=，该值大于显著性水平为5%、自由度为1的X2分布
的临界值
(1)=，由此判断原模型存在1阶序列相关性。
表 11
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic Probability
Obs*R-squared Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/26/10 Time: 18:10
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
Ŷt
R
C
X1
X2
T^2
RESID(-1)
R-squared Mean dependent var -12
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 17521003 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
含 2 阶的序列相关性的辅助回归（表 12）：
=++-2
t （） () （） ()
() ()
R2 = 2 =
F = . =
于是，LM=18*=，该值大于显著性水平为5%、自由度为2的X2分布
的临界值.
(2)=，由此判断原模型存在2阶序列相关性。
表 12
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic Probability
Obs*R-squared Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/26/10 Time: 18:26
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Ŷt
R
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
X1
X2
T^2
RESID(-1)
RESID(-2)
R-squared Mean dependent var -12
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 10904431 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
含 3 阶滞后残差项的辅助回归（表 13）：
=++
300et-3
t （） () () ()( )( )
()
R2 = 2 =
F = . =
于是，LM=18*=，该值大于显著性水平为5%、自由度为2的X2分布
的临界值
(3)=，由此判断原模型存在序列相关性，但et-3的参数未通过5%的显著
性检验，表明不存在3阶序列相关性。结合1、2阶滞后残差项的辅助回归情况，
可判断存在显著的2阶序列相关性。
表 13
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic Probability
Ŷt
R
Obs*R-squared Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/26/10 Time: 18:38
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
X1
X2
T^2
RESID(-1)
RESID(-2)
RESID(-3)
R-squared Mean dependent var -12
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 10124965 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
2、运用广义差分法进行自相关的处理
在 Eviews 软件下，2 阶广义差分法的估计结果是（表 14）：
=+++ +(1)
t （） （） （）（）（）
R2 = 2 =
F = . =
在式中 AR（1）前的参数值即为随机干扰项的 1 阶序列相关性系数。在 5%的显
著性水平下，=dl<DW< du=，无法判断经广义差分法变换后的模型是否
已不存在序列相关，且 LM 检验为 LM= nR2= 大于显著性水平为 5%、
自由度为 1 的 X2 分布的临界值 (1)=，并表明还存在序列相关性。
Ŷt
R
表 14
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/23/10 Time: 23:43
Sample (adjusted): 1991 2007
Included observations: 17 after adjustments
Convergence achieved after 36 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
X1
X2
T^2
AR(1)
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 16107673 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
Inverted AR Roots .94
我们继续做滞后一期回归，在LM检验，得到nR2（表15）
表 15
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic Probability
Obs*R-squared Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/29/10 Time: 15:27
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
X1
X2
T^2
AR(1)
RESID(-1)
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 9857232. Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
在做辅助回归（表 16）
et=a0+a1(-1)+a2(（T-1）2+et-1
表16
Dependent Variable: *Y(-1)
Method: Least Squares
Date: 12/26/10 Time: 19:21
Sample (adjusted): 1991 2007
Included observations: 17 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
*X1(-1)
*X2(-1)
T^*T(-1)^2
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 16107708 Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
在 Eviews 软件下，3 阶广义差分法的估计结果是（表 17）：
=++ (1)
(2)
t （） （） （）（）（）
()
Ŷt
R2 = 2 =
F = . =
在 5%显著性水平下，=dl<DW< du=，无法判断经广义差分法变换后的
模型是否已不存在序列相关，且 LM 检验为 LM=nR2=，大于显著性水
平为 5%、自由度为 2 的 X2 分布的临界值 (2)=，并表明还存在序列相
关性。
表 17
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/29/10 Time: 00:51
Sample (adjusted): 1992 2007
Included observations: 16 after adjustments
Convergence achieved after 12 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
X1
X2
T^2
AR(1)
AR(2)
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 4348985. Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
Inverted AR Roots . .84+.52i
我们继续做滞后二期回归，在LM检验，得到nR2（表18）
表 18
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic Probability
Obs*R-squared Probability
R
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/29/10 Time: 15:36
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
X1
X2
T^2
AR(1)
AR(2)
RESID(-1)
RESID(-2)
R-squared Mean dependent var -10
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 2446588. Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
在做辅助回归（表 19）
et=a0+a1(-1)+a2(（T2-1）)+et-1+et-2
表 19
Dependent Variable: *Y(-1)+*Y(-2)
Method: Least Squares
Date: 12/26/10 Time: 19:50
Sample (adjusted): 1992 2007
Included observations: 16 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
*X1(-1)+*X1(-2)
*X2(-1)+*X2(-2)
T^*T(-1)^2+*T(-2)^
2
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 4351029. Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
在 Eviews 软件下 4 阶广义差分法的估计结果是（表 20）：
=++(1)(2)+
(3)
T () () () ()( )
() ()
R2 = 2 =
F = . =
在 5%显著性水平下，=dl<DW< du=，无法判断经广义差分法变换后的
模型是否已不存在序列相关，且 LM 检验为 LM=nR2=，小于显著性水平
为 5%、自由度为 3 的 X2 分布的临界值 (3)=，表明模型干扰项不存在
序列相关性。
表 20
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/28/10 Time: 23:13
Sample (adjusted): 1993 2007
Included observations: 15 after adjustments
Convergence achieved after 10 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
X1
X2
T^2
AR(1)
Ŷt
R
AR(2)
AR(3)
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 2402774. Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
Inverted AR Roots .82+.55i . .05
我们继续做滞后三期回归，在LM检验，得到nR2（表21）
表 21
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic Probability
Obs*R-squared Probability
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 12/29/10 Time: 15:42
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
X1
X2
T^2
AR(1)
AR(2)
AR(3)
RESID(-1)
RESID(-2)
RESID(-3)
R-squared Mean dependent var -10
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 1653631. Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
三、结论分析
通过对 FINACIAL 和 GDP、CONS 之间的分析，我们从经济意义检验、统计检
验等方面、消除多重共线性，异方差和序列相关的修正得知，FINACIAL 和
GDP、FINACIAL 和 CONS 之间存在着高度相关，GDP 和 CONS 对 FINACIAL
的影响很大，尤其是 GDP 对 FINGACIAL 的影响。
四、政治建议
通过对 1990-2007 年 FINACIAL 和 GDP、CONS 数据的分析，可以从以下几方
面来讲：
1、提高经济运行质量和效益，大力发展经济，增加 GDP 产值，从而有更多的收
入可以支配，更加促进经济的发展
（1）调整经济结构，大力发展第三产业。
（2）加大教育投入，加强人力资本投资，提高全民素质。规范初次教育的平等
机制，保证所有新生劳动力都能接受平等有效的培育。建立失业人员的人力资本
转型和升级机制，将教育保障作为社会保障的重要内容。保证所有公民都有能力
接受终身教育，高等教育和成人教育的普及有利于提高中等收入比重。
2、扩大国内需求，刺激消费
（1）调整收入分配政策，努力增加居民收入，尤其提高中低收入群体的收入，
增强居民的消费能力。
（2）建立健全符合我国国情的社会保障制度，并增加养老金、失业救济金、医
疗补助金等对居民个人的转移性支出的力度，本着“低水平、广覆盖”的原则，建
立统一的社会保障制度，其重点是要构建覆盖城乡贫困人口的全国统一的社会救
助制度，将社会保障制度覆盖到全体社会成员。
（3）增加就业机会，增加收入进一步改善创业环境，加强职业技能培训，增加
就业岗位，鼓励创业和自谋职业，充分发挥非公有制经济在创造就业岗位中的作
用。
（4）逐渐的改变其消费习惯，我国属于东亚国家，民众素有节俭持家和财产传
代的习俗，所以与欧美国家相比，居民的消费水平可能较低。
（5）提高人们对未来的预期，政府给予指导，及时传达发布信息。
五、参考文献
1、 王宏亮. 我国财政收入与 GDP 的动态关系研究[J]天津市财贸管理干部学院
学报，2005，(02) .
2、 白晓丹. 我国财政支出与 GDP 的误差修正模型研究[J]云南财贸学院学报(社
会科学版)，2004，(06) .
3、 孙嘉麟，刘志国. 我国财政收入占 GDP 比重问题的研究[J]沿海企业与科技，
2005，(05) .
4、 贾继花. 财政收入与经济增长相关关系的分析[J]山东轻工业学院学报(自然科
学版)，2002，(04) .
5、 姚绍学. 最优财政收入规模理论与实证[D]天津大学， 2003.
6、 徐菁. 财政收入与经济增长关系研究[D]. 浙江大学，2008.
7、 李佳,李成诚. 我国财政收入及其影响因素的实证分析[J]企业导报, 2009,(06) .
8、 李昊丰, 姚铭炜, 刘杨洋. 浙江省居民消费水平影响因素的分析——计量经
济学实证研究[J]. 商业文化(学术版), 2010, (02).
