上海市财政支出及经济增长关系实证探究

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1、上海市财政支出及经济增长关系实证探究摘要目前国外关于财政支出与经济增长的实证研究大致持有三种不同的观点。一种是认为财政支出对经济增长具有促进作用，一种是认为财政支出对经济增长具有阻碍作用，还有一种则认为财政支出对经济增长的影响不确定或者没有影响。而国内学者对这一问题的研究大都着眼于定性分析，定量方面的研究较为少见。本文通过双变量向量自回归系统（VAR）对财政支出和经济增长关系进行了实证检验。结果表明：上海市财政支出和经济增长之间存在双向的Granger因果关系，意味着上海市财政支出与经济增长具有显著的相互促进

2、作用。关键词财政支出；经济增长；VAR模型；单位根检验；Granger因果检验一、引言古典经济学派认为：最好的政府是管理最少的政府。但随着经济和社会的发展，这一观点逐步被否定。政府在经济社会发展中扮演的角色越来越重要，财政体制有效运行是经济增长的前提条件。改革开放以来，上海市经济发展迅猛,GDP总量已由1978年的不足300亿元增长至2011年的19195.69亿元，增长了70倍。另一方面，上海市财政支出规模也不断扩大，由1978年的26.01亿元增加至2011年的3914.9亿元，增加了150倍之多。那么，

3、上海市财政支出与经济增长是否确实具有统计上的相关性，是否是同步变化的？本文通过双变量向量自回归系统(VAR)对财政支出和经济增长关系进行实证检验,试图解决以上问题。二、理论模型：VAR模型向量自回归模型最一般的数学表达式为：yt=AlYt-l+...+Apyt-p+Blxt+...+BrXt-r+Zr其中，yt是m维内生变量向量，xt是d维外生变量向量，Al...Ap和是待估计的参数矩阵，内生变量和外生变量分别有P和r阶滞后期，是随机扰动项，其同时刻的元素可以彼此相关，但不能与滞后值和模型右边的变量相关。我们

4、采用财政支出与经济增长的双变量向量自回归模型：Zt=AlZtT+...ApZt-p+Zt这里Z=(GDPt,Gt),GDP是国内生产总值，G是财政支出额。三、实证检验本文采用1978年一2011年的数据进行分析，包括上海市的历年财政支出额和GDP数据。所使用的计量软件是Eviews3.1版本。图1显示了历年上海市财政支出占GDP比重的变化。由图1可明显看出，1996年之前，上海市财政支出占GDP的比重一直成下降趋势，1996年是一个转折点，之后的趋势是财政支出比重不断上升。为了明确了解上海市财政支出与经济增长

5、之间是否存在相关关系，我们对两者进行了相关性分析，结果如表1所示。可见上海市财政支出与经济增长之间是高度相关的，相关度达到0.994808。下面我们对财政支出与经济增长之间的作用机制做进一步检验。要判断财政支出是否对经济增长具有促进作用，可以采用向量自回归系统的Granger因果关系检验，但由于时间序列可能存在着平稳性问题，因此需要首先对财政支出G和GDP序列进行平稳性检验。如图2所示，GDP对数序列具有明显的上升趋势，因此采用的检验方程如下：即采用带常数项和趋势项的ADF检验。经过试验，当滞后期=1时，检验

6、方程的AIC和SC值最小，此时检验结果如表2所示。由表2、3可知，GDP和财政支出序列均是非平稳的时间序列，二者之间的Granger因果关系检验可能会导致错误的结论，但若二者之间存在着协整关系，因果关系检验的结果则满足可信性。本文采用两步检验法（EG检验）来判断财政支出与经济增长之间是否协整。首先利用ADF检验我们可知，GDP和财政支出的对数序列都是二阶单整序列，因此满足协整检验的前提条件。第二步是对两个变量建立回归方程：其中是GDP的对数序列，是财政支出的对数序列。采用普通最小二乘法得到回归模型的估计结果（

7、表4所示）。由结果可知，模型拟合优度很高，回归系数通过t检验。最后对回归模型的残差序列进行单位根检验。结果如表5所示。由于检验统计量的值-3.947212均小于显著性水平1%、5%、10%时的临界值，因此可以认为估计残差序列为平稳序列，表明GDP的对数序列与财政支出的对数序列之间存在协整关系。对两变量进行Granger因果关系检验，得到表6所示的结果。表明至少在10%的显著性水平下，可以认为财政支出是经济增长的格兰杰成因，而在1%的显著性水平下，可以认为经济增长是财政支出的格兰杰成因。即财政支出与经济增长之间

8、存在着相互促进作用。四、结论与启示综上分析，可知改革开放以来，上海市的财政支出与经济增长之间存在双向的Granger因果关系，财政支出的增长推动了上海经济的增长，同时经济本身的发展也促进了财政支出的增长。随着上海市经济总量的不断增加，经济的全球化趋势使得财政政策力度必然有所下降，对财政政策的要求也随之提高。我们在不断扩大财政支出的同时，更应该进一步完善政治体制改革和经济体制改革，并注意到其他各种宏观