财政支出与GDP的规模和结构关系的研究.doc

财政支出与GDP的规模和结构关系的研究二号 粗宋体 居中基于我国19782005样本数据的实证分析小二号 宋体 居中摘要在标题下方空二行（二号字体间距），顶左边界，五号宋体，“摘要”二字为粗体，首行无缩进。另起一行写中文关键词，“关键词” 为粗体，五号宋体。单倍行间距。“关键词”间以分号相隔：从世界各国的实践考察中可以发现，随着经济社会的发展进步，国家职能呈现日益扩张的趋势，社会共同需要的范围与总量也在不断增长，在质的方面已有了更高的要求，这导致了政府财政支出规模的扩张，并表现为公共支出不断增长的特征。关键字：财政支出增长；规模；结构；实证分析一、引言：文内标题第一级标题为三号宋体，粗体，第一级标题居中书写；第二级标题为四号宋体，顶格书写，第二级标题序数后空一格接着写标题，末尾不加标点；第三级标题为小四号宋体，粗体，第三级标题需要首行缩进2 字符，书写序数，后空一格书写标题，末尾不加标点；第四级以下的标题顺序采用（）、（）、（）和、，首行缩进2 字符。第一、二、三级标题之前不空行。就世界各国的正文为小四号宋体，1.5 倍行间距，首行缩进2 字。情况来看，财政支出增长的趋势具有普遍性。各国财政支出在 一个较长的时期内呈现出不断增长的趋势，特别是财政支出绝对数量于动态相对量的名义增长和实质增长比较明显。例如美国的财政支出占GDP的比重，1935年的 9.3到1990年的21：财政支出总量，1935年的64.12亿美元1990年的11518.48亿美元，除去物价因素财政支出绝对增长为180倍。改革开放以来，我国的财政支出也呈现出快速上涨趋势（图一所示）。财政支出额从改革开放初的1122.09亿元，到2004年的28486.89亿元，绝对规模增长了近26倍，平均每年增长1052.49亿元，特别是1996年后进入快速增长阶段，名义年均增长超过10（19911996的高增长是由于高通货膨胀率导致的）。于同期的GDP名义增长率相比，平均高出7.3个百分点，其中1999年最高，高达17.3个百分点。为了消除支出增长种的价格因素对变化的影响，通过GDP缩减指数对名义GDP进行了通胀缩减，从缩减后的增长率看，财政支出的增长也是快速的。19982002年期间财政支出平均实际增长率高达19。图一在图的下方正中，五号宋体，粗体 二、理论回顾：为了寻求影响公共支出规模不断扩大的原因，一个多世纪以来，经济学家从不同的角度进行了研究，其中一些有代表性的理论成果对各国人士与研究财政支出规模的确定具有长期的影响，并已成为财政支出规模研究的重要组成部分。1、瓦格纳法则：瓦格纳最早对公共支出规模不断扩大、数额不断增长进行研究，并提出这种现象已具有一定规律性的是19世纪德国的社会政策财政论的代表人物瓦格纳。瓦格纳在对当时欧洲许多国家及美国、日本的公共部门进行调查的基础上，从政治因素和经济因素两方面进行了公共支出不断增长的原因。他认为，公共支出不断增长的政治因素是国家活动规模扩大的结果，而工业化、城市人均收入的提高是公共支出增长的经济因素。在此基础上，他指出公共支出呈现出一种总不断上升的长期性趋势，并认为其中最基本的原因是工业化中的社会进步对政府活动规模扩大的需要，表现在对政府保护与管理服务方面的需求的豁达，对政府干预经济及直接从事生产经营活动的需要的扩大，以及对具有极大的外部经济效益，但由于种种原因，私人企业不能或不愿进行经营的建设项目，也要求政府接管或直接进行经营，这些都将引起公共支出的增长。同时，随着国民收入的改善，人们对文化、教育、卫生、福利等公共产品及混合产品的需求会上升，这也将促使公共支出的增长。尽管瓦格纳并未对公共支出总量增长与规模确定的全部原因进行分析，但一个多世纪以来，瓦格纳的研究成果已为众多国家的财政支出实践所证实，并被称为“瓦格纳法则”，这一法则对以后的经济学家对公共支出增长规律的研究起着重要的基础性作用。2、发展阶段增长论发展阶段增长论以可以称为经济发展的财政支出增长论，是R.A.马斯格雷夫和W.W.罗斯托的重要研究成果。她们在对不同国家不同经济发展阶段的公共支出进行研究的基础上，分析财政支出规模变化的原因。从政府弥补市场失灵的角度来看，经济发展的财政支出增长论反映了政府总会在市场发展的各个阶段选择干预市场失灵的重点以及这个重点在不同时间段的转换。在经济发展的早期阶段，政府的支出的重点在于基础建设，以克服经济发展中出现的基础设施瓶颈问题。这样在经济发展的早期，政府支出的重点在与基本建设。随着经济的发展，市场力量的壮大，政府指出的重点由原来的以基础建设为主逐渐转向私人消费品的补偿性公共支出，而这种公共支出的水平完全取决于市场对公共消费品的收入弹性。一般说来，随着私人部门收入的增加，政府公共支出也会不断攀高。这一时期私人部门已有较大的发展，私人资本积累增加，基础设施基本建成，公共积累支出在整个社会总积累的比重会下降，政府投资成为私人投资的补充。当经济进一步发展到成熟阶段，随着人均收入的增长，人们对生活质量的提高会产生新的要求，并引起私人消费品形式的变化，如家庭拥有汽车数量的增加需要交通及相应的基础设施有更大的改善，儿女们对教育，医疗，住房，通讯等服务的改善要求也会刺激投资的增加，这使公共积累支出又将出现新的较高的增长。同时，随着经济的增长，社会活动规模也会日益扩大和复杂化，为保证良好了社会秩序，要求政府设立各种必要的职能部门来进行管理于协调，从个人也会是政府的各种管理费支出的增长，并促使公共消费支出的增长。三、我国财政支出的规模实证分析财政支出的增长与相应的规模扩张已成为政府财政支出的一个规律，但财政支出过渡增长将会影响一国的经济社会正常发展。如何合理控制财政支出规模成为各个国家政府解决的十分重要问题。在控制财政支出规模前，要对公共支出规模进行衡量。财政支出占GDP的比重，财政支出弹性与边际财政支出倾向是现代经济衡量公共支出规模的重要指标。财政支出弹性财政支出增长率/GDP增长率边际财政支出倾向财政支出增加额/GDP增加额模型的建立模型一 简单线性模型财政支出的多少又取决于我国的经济和社会发展的需要，而衡量经济和社会发展水平的重要指标就是GDP，为了简化模型，所以选取GDP作为影响财政支出的主要变量，建立线性模型，如下：对该模型作OLS估计得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 18:48Sample: 1978 2005Included observations: 28VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-542.2871479.5722-1.1307730.2685X0.1723010.00654826.313960.0000R-squared0.963810Mean dependent var8336.983Adjusted R-squared0.962418S.D. dependent var9301.510S.E. of regression1803.204Akaike info criterion17.90127Sum squared resid84540158Schwarz criterion17.99642Log likelihood-248.6177F-statistic692.4243Durbin-Watson stat0.151700Prob(F-statistic)0.000000则模型可估计为：（479.5722） （0.006548） t= -1.130773 26.31396=0.963810 0.962418 F=692.4243 DW=0.151700从整体来看，模型的拟合程度较高，而且也通过了F 和T检验。下面将对该模型进行异方差和自相关的检验。模型检验异方差检验：1图形法由图形可以看出，残差平方有随GDP的增大而增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差。但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。White检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic5.173901Probability0.013174Obs*R-squared8.196788Probability0.016599Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 18:57Sample: 1978 2005Included observations: 28VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-154166.21224912.-0.1258590.9009X117.073144.992742.6020440.0154X2-0.0005330.000280-1.9069830.0681R-squared0.292742Mean dependent var3019291.Adjusted R-squared0.236162S.D. dependent var4293890.S.E. of regression3752767.Akaike info criterion33.21484Sum squared resid3.52E+14Schwarz criterion33.35758Log likelihood-462.0078F-statistic5.173901Durbin-Watson stat0.581920Prob(F-statistic)0.013174从上表可以看出：n=8.196776，由White检验知，在a=0.05下，查分布表，得临界值 0.05（2）=5.9919，因为 n0.05（2）所以，存在异方差。异方差的修正根据估计检验，发现权数w2=1/x2的效果最好。下面给出用权数w2的结果。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 19:06Sample: 1978 2005Included observations: 28Weighting series: 1/X2VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C666.501156.2294011.853250.0000X0.1265890.01201510.536310.0000Weighted StatisticsR-squared0.993098Mean dependent var1441.482Adjusted R-squared0.992833S.D. dependent var1918.316S.E. of regression162.4046Akaike info criterion13.08681Sum squared resid685757.0Schwarz criterion13.18197Log likelihood-181.2153F-statistic111.0138Durbin-Watson stat1.478345Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.880206Mean dependent var8336.983Adjusted R-squared0.875599S.D. dependent var9301.510S.E. of regression3280.698Sum squared resid2.80E+08Durbin-Watson stat0.072613所以说估计的结果如下： （56.22940）（0.012015）t= 11.85325 10.53631=0.993098 0.992833 F=111.0138 DW=1.478345可以看出运用加权最小二乘法消除了异方差性，参数t检验均显著，可决系数大幅提高，F检验也显著，并说明人口数量每增加GDP每增加1百亿元，财政支出将增加0.126589百亿元。下面将对模型是否存在自相关进行进一步检验。自相关检验：我们可以从上面的模型估计看出，DW=1.478345.查表得dl=1.328 du=1.476.而DWdu，所以认为其不存在自相关。时间序列的平稳性检验由于本文中用来进行计量分析的数据都是时间序列数据，所以需要对时间序列的平稳性进行检验。用EVIEWS做图可以发现：GDP和财政支出的增长都是随着时间的变化而变化的，所以说它们都是非平稳的。如图： 所以，要对X,Y进行单位根检验，以进一步确认他们是不是协整的。协整性检验首先对X的协整性进行检验，结果如下：Null Hypothesis: D(X) has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.4516210.0702Test critical values:1% level-4.4407395% level-3.63289610% level-3.254671*MacKinnon (1996) one-sided p-values.我们发现，当显著性水平为10%的时候，X是一阶单整的。下面用同样的方法对Y进行单位根检验：Null Hypothesis: D(Y) has a unit rootExogenous: Constantt-StatisticAugmented Dickey-Fuller test statistic6.070442Test critical values:1% level-3.7695975% level-3.00486110% level-2.642242*MacKinnon (1996) one-sided p-values.我们可以发现，Y也是一阶单整的。为了进一步证明X,Y之间是否存在协整关系，我们还要对其残差进行单位根检验。结果如下：Null Hypothesis: E has a unit rootExogenous: NoneLag Length: 4 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic2.6416180.9967Test critical values:1% level-2.6693595% level-1.95640610% level-1.608495*MacKinnon (1996) one-sided p-values.发现其残差也是一阶单整的，所以我们可以认为X,Y是协整的。X,Y之间存在协整，表明两者之间有长均衡关系，但是从短期来看，未了增强模型等精度，可以把协整回归式中的误差项et看作均衡误差，通过建立误差修正模型把X,Y的短期行为同长期变化联系起来。误差修正模型的结构如下：回归估计结果如下：Dependent Variable: DYMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 21:16Sample (adjusted): 1979 2005Included observations: 27 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C160.1124190.08990.8422980.4079DX0.1361310.0273774.9725000.0000E(-1)0.1842440.0737422.4984860.0197R-squared0.811527Mean dependent var1215.126Adjusted R-squared0.795821S.D. dependent var1421.799S.E. of regression642.4568Akaike info criterion15.87292Sum squared resid9906018.Schwarz criterion16.01690Log likelihood-211.2844F-statistic51.66952Durbin-Watson stat0.707496Prob(F-statistic)0.000000最终得到的误差修正模型为： 190.0899 0.027377 0.073742t= 0.842298 4.972500 2.498486=0.811527 0.795821 F=51.66952 DW=0.707496上述估计结果表明，财政支出的变化不仅取决于GDP的变化，还取决于上一期财政支出对均衡水平的偏离，误差项et-1估计系数0.184244体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期修正的量就越大，即系统存在误差修正机制四、我国财政支出的结构分析1978年后，我国的财政支出呈现快速增长，但如图二所示，1978年后，我国财政支出占GDP的比重呈倒“U”型变化，具体的是1978年后呈下降趋势，从30.96下降到1995年的11.67，96年后呈上升趋势。图二这种变化是我国自1978您改革开放以来，社会主义市场体制发生了巨大的变化，从高度集中计划经济体制转变到商品经济，走上社会主义市场经济。在这个转型过程中，政府财政的集中程度逐渐下贱，国名收入分配开始向企业，个人倾斜，财政支出占GDP的比重不断下降，直到20世纪中期后比重才重新上涨，回到20以上。这种倒“U”型的变化说明我国的财政支出在经济转型中的独特变化。按照经典的公共支出理论，公共支出随着GDP的增长而增长。1996前我国的财政支出比率不断降低受经济制度和我国税收制度的影响。1996年后，我国财政支出规模与经济发展呈正相关关系。据测算，在19781995年间，我国财政支出的平均弹性为0.6，表现出这一个时期中国支出增长是落后于GDP的增长的，19962004年的财政支出的平均弹性为2.1，快于GDP的增长，这主要是我国为了克服由于紧缩的财政措施使我国自1992的高通货膨胀和1997的亚洲金融危机导致的经济萎缩实施积极的财政政策，大量的发行国债，公共支出规模迅速扩大。这种依靠预算外资金不能使公共支出规模走上与GDP良性发展轨道，而且会加重财政偿还国债的负担，影响公共支出的正常支出和经济的正常发展。在19782004年间，中国的边际财政支出倾向为0.185，表示GDP每增长1元，财政支出增长为0.185。这种结果反映我国的财政支出与GDP增长不适应，也反映出中国财政制度上的存在问题，即中国财政支出制度的无弹性特征。因此改变中国财政支出弹性小与边际财政支出水平低的状况，还需进行财政制度上的改革。模型二 引入虚拟变量建立模型考虑到我国这二十多年的数据受政策性环境影响很大, 而这个环境在1996年前后这两段时间内是有显著差别的，这一点我们可以从图二种看出来：1978年后，我国财政支出占GDP的比重呈倒“U”型变化，而1996年是分界点。强行用一个方程回归很可能导致模型结构不稳定, 所以这里采用引进了虚拟变量D对模型进行回归分析。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 15:27Sample: 1978 2005Included observations: 28VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C952.9175222.67974.2793190.0003D1-8556.026851.0563-10.053420.0000X0.1000290.00794712.587440.0000D1*X0.1314010.01039412.641760.0000R-squared0.995301Mean dependent var8336.975Adjusted R-squared0.994713S.D. dependent var9301.490S.E. of regression676.3005Akaike info criterion16.00272Sum squared resid10977178Schwarz criterion16.19303Log likelihood-220.0380F-statistic1694.425Durbin-Watson stat0.770541Prob(F-statistic)0.000000由OLS模型估计得： （222.6797） （851.0563） （0.007947） （0.010394）t= 4.279319 -10.05342 12.58744 12.64176=0.995301 0.994713 F=1694.452 DW=0.770541由于各个系数的t值均大于2，表明各解释变量的稀疏显著的不等于0，财政支出与GDP的关系式可以写为以下完整的形式： 1996年以及以前 1996年以后模型检验：（1）异方差检验：图形法由图形可以看出，残差平方有随GDP的增大而增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差。但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。White检验法：White Heteroskedasticity Test:F-statistic4.660348Probability0.004728Obs*R-squared14.40229Probability0.013246Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:21Sample: 1978 2005Included observations: 28VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C38888.28293775.70.1323740.8959D1-936635.73153475.-0.2970170.7692X-0.56657226.85215-0.0211000.9834X25.06E-060.0003830.0132270.9896D1*X38.6067258.094020.6645560.5132(D1*X)2-0.0001670.000431-0.3873270.7022R-squared0.514367Mean dependent var392042.1Adjusted R-squared0.403996S.D. dependent var762002.3S.E. of regression588275.4Akaike info criterion29.59519Sum squared resid7.61E+12Schwarz criterion29.88066Log likelihood-408.3326F-statistic4.660348Durbin-Watson stat1.980759Prob(F-statistic)0.004728从上表可以看出：n=14.40228，由White检验知，在a=0.05下，查分布表，得临界值 0.05=11.0705，因为 n=14.40228 0.05=11.0705 所以，存在异方差。异方差的修正根据估计检验，发现权数w3=1/sqr(x)的效果最好。下面给出用权数w3的结果。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/12/07 Time: 13:35Sample: 1978 2005Included observations: 28Weighting series: 1/SQR(X)VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C816.413273.0551311.175300.0000D1-9238.1841011.309-9.1348790.0000X0.1068210.00538119.851750.0000D1*X0.1315530.01038412.669190.0000Weighted Statistics*R-squared0.984653Mean dependent var4348.928Adjusted R-squared0.982735S.D. dependent var2488.409S.E. of regression326.9708Akaike info criterion14.54918Sum squared resid2565837.Schwarz criterion14.73950Log likelihood-199.6886F-statistic1475.508Durbin-Watson stat0.612610Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.994947Mean dependent var8336.975Adjusted R-squared0.994316S.D. dependent var9301.490S.E. of regression701.2655Sum squared resid11802559Durbin-Watson stat0.660260所以说，修正后的原模型估计可如下： (73.05513) (1011.309) (0.005318) (0.10384)T= 11.17530 -9.134879 19.85175 12.66919=0.984653 0.982735 F=1475.508 DW=0.612610自相关的检验因为原模型的DW=0.612610dl=1.818,所以我们有理由认为该模型存在自相关现象，现在对自相关进行修正。自相关的修正：对e进行滞后一期后，得到回归方程： 所以=0.974767，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程广义差分的输出结果为：Dependent Variable: Y-0.974767*Y(-1)Method: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 17:20Sample (adjusted): 1979 2005Included observations: 27 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C241.7137151.77241.5926060.1249D1-0.974767*D1(-1)-9860.4921982.470-4.9738410.0000X-0.974767*X(-1)0.0759180.0256552.9591560.0070D1*X-0.974767*D1(-1)*X(-1)0.1321920.0259855.0872270.0000R-squared0.915946Mean dependent var1401.567Adjusted R-squared0.904982S.D. dependent var1617.979S.E. of regression498.7409Akaike info criterion15.39800Sum squared resid5721078.Schwarz criterion15.58998Log likelihood-203.8731F-statistic83.54452Durbin-Watson stat1.275551Prob(F-statistic)0.000000所得出的DW=1.275551, 该DW处于（du, dl）之间，所以，进行修正后是否仍然存在自相关无法判断。但为了谨慎起见，仍然判断其存在自相关。由于水平有限，无法对此进行进一步的修正。时间序列平稳性检验由于变量太多，逐一进行单位根检验比较麻烦，现在仅对残差进行平稳性检验，如果残差是平稳的，则我们有理由相信解释变量和被解释变量之间存在着协整关系。对e的平稳性检验如下：Null Hypothesis: E has a unit rootExogenous: NoneLag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.0737000.0035Test critical values:1% level-2.6569155% level-1.95441410% level-1.609329*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(E)Method: Least SquaresDate: 12/12/07 Time: 13:18Sample (adjusted): 1980 2005Included observations: 26 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.E(-1)-0.5114220.166387-3.0737000.0052D(E(-1)0.9085400.2040144.4533190.