貴州省財政收入影響因素分析及預測

徐子卿

[摘 要]本文以貴州省1995-2017年的地方財政一般預算收入及其他相關經濟指標數據為樣本，通過Adaptive-Lasso變量選擇法來分析影響貴州省地方財政收入的關鍵因素，再用灰色預測模型篩選出的各指標2018-2019年的值，最后建立BP神經網絡模型預測2018-2019年貴州省地方財政一般預算收入，得到預測效果良好。

[關鍵詞]財政收入;Adaptive-Lasso;灰色神經網絡

[中圖分類號]F323.6 [文獻標識碼]A

地方財政收入是地方政府履行自身職能，有效調節地方資源配置、促進經濟穩定發展的重要依據。合理有效地調配財政收入，可以使得地方政權更為便利地處理政府與人民之間的利益關系，從而促進地方經濟合理有序地發展。因而對地方財政收入進行有效預測并對其影響因素進行全面而深入的分析，對地方政權合理改善財政收支、正確處理地方財政與經濟的關系具有非常重要的現實意義。

對財政收入影響因素及其預測的研究已有很多學者進行過，從現有文獻來看，他們大多采用傳統統計的方法，使用多元統計或時間序列的方法建立財政收入與其影響因素之間的預測模型。本文擬采用Adaptive-Lasso變量選擇法來解決自變量選擇這一問題，并以此來對地方財政收入的影響因素進行分析，最后采用灰色神經網絡預測模型對地方財政收入進行預測。

1 模型構建

1.1 Adaptive—Lasso變量選擇模型

1996年Tibshiranni提出了Lasso方法，在一定程度上解決了變量選擇的主觀性問題，并使其可以與參數估計同時進行，但其也有一定的局限性。Hui ZOU（2006）提出了一種通過在不同系數上增添不同權重的Adaptive-Lasso方法，其定義如下：

式中，λ為非負正則參數，稱為懲罰項，權重，j=1，2，...，p，為由普通最小二乘法得出的系數。

1.2 灰色預測模型

灰色模型（Gray Model，GM）是時間數據序列建立系統的動態模型。設變量X （0）={X （0）（i），i=1，2...，n}為一非負單調序列，以此來建立灰色預測模型：

首先對X （0）進行一次累加得到一次累加序列

X （1）={X （1）（k），k=1，2...，n}。其次對X （1）建立下述一階線性微分方程：。（也被稱為GM（1，1）模型。）

對上式微分方程求解，得：。

因以上模型所得到的是一次累加量，還需將其所得數據累減簡化為，最后得到的灰色預測模型為：

1.3 BP神經網絡

神經網絡實質上是一種多層感知器，分為輸入層、隱層以及輸出層，層與層之間通過諸多節點相互連接，通過賦予每個節點特定的函數以及不同的權重來調節網絡輸出。神經網絡是一種具有“自主學習”能力的算法，其可以通過大量的樣本數據來不斷調整權值以此來訓練模型提高模型精度，而BP神經網絡即是所使用權值調整方法基于BP算法（誤差反向傳播法）的神經網絡。具體的BP算法步驟參考文獻。

2 實證分析

2.1 變量選擇

本文選取貴州省地方財政一般預算收入（y）作為因變量，且在前人所做研究的基礎之上初步選取以下因素作為自變量：全社會固定資產投資總額（X1）、地區生產總值（X2）、居民消費水平（X3）、第三產業與第二產業產值比（x4）、居民消費價格指數（X5）、社會消費品零售總額（X6）、年末總人口（X7）、就業人口（X8）、城鎮居民人居可支配收入（X9）、城鎮居民人均消費性支出（X10）、工業增加值（X11）、國內旅游收入（X12）。

2.2 數據來源及預處理

本文數據均來源于《貴州統計年鑒》（1995-2017）及國家統計局官方網站（1995-2017），因原始數據集中部分變量存在缺失值，本文采用拉格朗日插值法對缺失值進行補充。

2.3 Adaptive-Lasso變量選擇

本文使用Python編制的LARS算法程序來計算Adaptive-Lasso估計系數，得結果如下：

由表1可以看出，地區生產總值以及第三產業與第二產業產值比這兩個因素的系數為0，即在模型建立的過程中這兩個變量被剔除了，這是因為地區生產總值與二三產業產值比以及工業增加值存在明顯的多重共線性，而對貴州省來講工業增加值對財政收入的貢獻率相對另外兩個變量較高，Adaptive-Lasso方法剔除了另外兩個變量而保留了工業增加值。

2.4 灰色神經網絡預測組合模型

對上述影響貴州省地方財政一般預算收入的各主要因素建立灰色預測模型，得部分結果如下：

將原始數據集及上述預測數據零均值標準化后，將原始數據集作為訓練數據集建立3層BP神經網絡模型，其參數設置為輸入層神經元節點數為10，隱層神經元節點數為12，輸出層神經元節點數為1，誤差精度10-7，學習次數10000次。通過BP神經網絡預測模型得到貴州省地方財政一般預算收入：2018年、2019年的預測值分別為1881.16億元、2070.01億元。由圖1貴州省地方財政一般預算收入真實值與預測值對比圖可知預測效果較好。

3 結論

本文利用Adaptive-Lasso變量選擇方法篩選影響貴州省地方財政一般預算收入的關鍵因素。由Adaptive-Lasso參數估計系數可以看出貴州省地方財政一般預算收入的主要影響因素有全社會固定資產投資總額、居民消費水平、居民消費價格指數、社會消費品零售總額、年末總人口、就業人口、城鎮居民人居可支配收入、城鎮居民人均消費性支出、工業增加值、國內旅游收入。其中社會消費品零售總額是貴州省地方財政一般預算收入最重要的影響因素，可見貴州省目前正處于一個社會消費意愿強烈，消費能力逐步提高的狀態，依靠消費增長帶動財政收入增長。其次工業增加值作為第二主要因素是因為貴州礦產資源豐富，工業一直是貴州省的支柱產業。最后由灰色神經網絡預測模型得到的結果發現2017年之前的預測效果良好，但2017-2018年的貴州省地方財政一般預算收入增幅略高，不太符合目前地方財政收入增速放緩的大趨勢，結果有待改善。

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[收稿日期]2019-01-07