摘要：基于湖北省 1988—2023 年财政收入及相关宏观经济数据，运用岭回归与 LASSO 回归方法分析其影响因素。通过对比两种模型的变量选择效果与预测性能，发现LASSO 回归结果更优。结果表明：对外贸易进出口总额、电力消耗量、城镇单位就业人员工资总额、城镇居民人均可支配收入及社会消费品零售总额对财政收入产生显著正向影响；财政支出、居民消费价格指数则具有显著负向影响。关键词：财政收入；岭回归；LASSO 回归；湖北省

一、引言

财政政策是地方政府实施宏观经济调控的重要工具，其中财政收入分配作为关键环节，通过调节财政收入规模与结构，引导资源优化配置和生产要素高效流动，最终实现改善民生、提升人民生活水平的目标。湖北省作为中部重要省份，在推动区域协调发展和深化供给侧结构性改革中承担关键角色，尤其在减税降费政策背景下，地方财政可持续性面临更大挑战。现有研究多采用传统方法，难以有效处理变量多重共线性及模型过拟合问题。为此，本文引入正则化回归方法，在控制共线性的同时进行变量选择，以识别影响湖北省财政收入的核心驱动因素，为优化财税政策、促进经济高质量发展提供实证依据。

二、数据说明

本研究选取14 个可能影响湖北省财政收入的预测变量（1988—2023 年），并采用岭回归与LASSO 回归两种正则化方法进行建模与变量选择，以识别关键驱动因素。数据来源于《湖北省统计年鉴2023》，为研究影响湖北省财政收入的因素，将一般公共预算收入作为因变量，本研究从宏观经济的需求侧、供给侧及结构层面综合考量，选取了14 个指标，并将其归纳为三个核心维度：（1）总需求与增长：涵盖经济发展水平（地区生产总值 ，财政支出 (σ_x2)) 、投资水平（全社会固定资产投资额 (x₈) ）、消费水平（社会销售品零售总额 Ξ(Λ_x14) ）及贸易开放度（对外贸易进出口总额 Ξ(Λ_x5) ）；（2）供给与结构：包括产业结构（第一产业增加值 (x₃) , 第三产业与第二产业产值比 (x₄) ）与能源消耗（电力消耗量(x₇) ）；（3）民生与基础：涉及居民收支状况（城镇单位就业人员工资总额 (x₁₁) , 城镇居民人均可支配收λ(x₁₂) , 城镇居民人均消费性支出 (x₁₃) ）、人口与就业（城镇单位就业人员数 (x₉) , 常住人口数 ）及价格水平（居民消费价格指数 (x₆) ），以此构建一个全面分析湖北省财政收入影响因素的框架。

为避免14 个变量量纲差异对分析造成影响，对原始数据进行标准化处理，为消除异方差影响，对财政收入进行对数化处理。

三、实证分析

（一）岭回归分析

岭回归作为一种针对多重共线性数据设计的稳健回归方法，其本质是对经典最小二乘法（OLS）的改进估计技术。该方法通过引入L 正则化项对回归系数施加约束，在损失部分估计效率的条件下，有效解决了共线性导致的参数估计方差膨胀问题。相较于传统无偏估计，岭回归以可控的信息偏差为代价，显著提升了回归系数的稳定性和预测可靠性。岭回归模型结果见表1.

表 1 岭回归模型结果

注： 4(4+2)=4 ，**，*分别表示估计结果在显著性水平为0.01，0.05，0.1 下显著.

由表1 可知，岭回归模型中有10 个显著性变量，其中第一产业增加值 (x₃) 、电力消耗量 (x₇) 、城镇单位就业人员数 ⋅(x₉) 、城镇居民人均可支配收入 (x₁₂) 、城镇居民人均消费性支出 (x₁₃) 对湖北省财政收入有显著的正向影响，而财政支出 (x₂) 、全社会固定资产投资额 (x₈) 、居民消费价格指数 (% ） (x₆) 、第三产业与第二产业产值比 (x₄) 、城镇单位就业人员工资总额 (x₁₁) 与湖北省财政收入呈现负相关关系。

（二）LASSO 回归分析

LASSO 回归是一种基于正则化的回归方法，其核心思想是在最小化残差平方和（RSS）的过程中引 范数惩罚项，从而实现对模型参数的约束。该方法广泛应用于参数估计和变量选择，能够在拟合过程中同步完成特征筛选与系数估计，是一种兼具正则化和稀疏特性的建模技术。与岭回归类似，LASSO 通过将原约束优化问题转化为无约束的惩罚函数最小化问题来实现建模；不同之处在于，LASSO 倾向于产生稀疏解，即使得部分系数精确为零，从而更适用于特征选择。尽管 LASSO 回归通常没有解析解，需借助数值优化算法进行求解，但其在变量筛选方面的显式效果和解释性优势，使其在许多高维数据分析场景中表现出重要的实用价值。数据分析过程中，LASSO 回归通过R 软件中的glmnet 包实现，筛选出了11 个变量，再进行线性回归，结果有7 个显著性变量： x₂ 、 x₅ 、 x₆ 、 x₇ 、 x₁₁ 、 x₁₂ 、?14，LASSO 回归模型变量选择结果见表2。

表 2 LASSO 回归模型变量选择结果

注： 3×3×2=18 ， ^∗∗ ，*分别表示估计结果在显著性水平为0.01，0.05，0.1 下显著.

由表2 可知，在7 个显著性变量中，对湖北省财政收入具有正向影响作用的变量有：对外贸易进出口总额 (x₅) 、电力消耗量 (Φ_x7) ）、城镇单位就业人员工资总额 (x₁₁) 、城镇居民人均可支配收入 Ξ(Λ_x12) 、社会销售品零售总额 Ξ(Λ_x14) ）；具有负向影响作用的变量有：财政支出 (x₂) 、居民消费价格指数 (σ_x6)

（三）模型对比分析

基于均方根误差（RMSE）、决定系数 (R²) 、AIC 和SBC 准则，对比岭回归与 LASSO 回归模型的性能（表 3），以选择最优模型。

表 3 模型对比分析表

模型性能对比结果显示，LASSO 回归在所有评估指标上均显著优于岭回归。具体表现为：LASSO具有更低的 RMSE 和更高的R2，表明其预测精度和拟合优度更佳；同时，其更低的 AIC 与 SBC 值进一步证明了其在模型简约性与泛化能力方面的优势。

四、结论与建议

（一）研究结论

本研究以财政收入为被解释变量，选取地区生产总值、财政支出等14 个影响因素作为初始解释变量。为克服变量间潜在的多重共线性并筛选关键因素，分别构建了岭回归与LASSO 回归模型进行对比。结果表明，LASSO 回归模型在变量选择与预测精度上综合表现更优，故最终基于其回归结果得出以下结论：

1.财政支出的“挤出效应”：财政支出 (x₂) ）与财政收入呈显著负相关，表明过度依赖政府投资可能对市场活力产生挤出效应，或反映出当前收支结构的紧张关系，提示财政资金的使用效率有待优化。

2.五大核心增长动力：对外贸易进出口总额 (x₅ ）、电力消耗量 (Φ_x7) 、城镇单位就业人员工资总额 (Φ_x11) ）、城镇居民人均可支配收入 Ξ(Λ_x12)Λ 、社会销售品零售总额 (Φ_x14 ）是财政收入的核心支柱，共同反映了外向型经济、实体经济活力、居民财富与内需市场对税收的直接与间接贡献。

3.通胀的抑制作用：居民消费价格指数（X₆ ） 的负向影响表明，通货膨胀通过侵蚀购买力和企业利润，对财政增收产生抑制，凸显了维持物价稳定的重要性。

（二）政策建议

基于结论，为促进湖北财政高质量发展，提出以下建议：

1.提质增效，优化财政支出结构：重点压减非必要支出，将资金精准投向能培育长期税源的关键领域（如科技创新、人才教育），提升支出效益，化解其负面效应。

2.巩固优势，壮大核心税源基础：持续优化营商环境，稳定外贸；多措并举激发消费潜力；实施就业优先政策，保障居民收入稳步增长，夯实税收根基。

3.稳定预期，加强宏观政策协调：注重财政与货币政策协同，将物价稳定在合理区间，为财政增长营造稳健的宏观环境。

参考文献

[1] 董小刚, 刁亚静, 李慧玲, 等. 岭回归、LASSO 回归和 AdaptiveLASSO 回归下的财政收入因素分析[J]. 吉林师范大学学报（自然科学版），2018, 39（2）：45-53.

[2] 丁先文, 袁红, 马强, 等. 基于岭回归的江苏省财政收入估计[J]. 江苏理工学院学报, 2020, 26(6):5-10.

[3] TIBSHIRANI R. Regression shrinkage and selection via the Lasso[J]. Journal of the Royal Stati stical Society：Series B (Statistical Methodology), 1996, 58(1):267-288.

[4] 冯海琦, 赵玉梅, 王琳琳. 山东省社会消费品零售额的影响因素分析— —基于 Lasso 回归模型[J]. 鲁东大学学报(自然科学版), 2021, 37(4):310-314.