中国国防支出和其它公共支出—基于var模型研究框架

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1、中国国防支出和其它公共支出—基于VAR模型研究框架　　作者简介：第一作者：计萌，云南财经大学财政税收研究所，国防经济学研究生。第二作者：孙辉，云南财经大学财政税收研究所，副教授。摘要：国防支出是一个主权国家财政支出中必不可少的项目，也是一个主权国家为维护领土完整和国家独立的必然选择。国防部门在提供“国家安全”这项纯公共物品，保卫国家主权，维持正常的社会经济发展秩序方面起到不可替代的作用。但是，国防支出是一种高消耗性支出，它所提供的产品并不能为国民经济创造任何财富，甚至在发生战事时会对社会财富进行巨大的破坏。本文将从中国1978-2006年的实际数据出发，对中国国防支出与

2、其它公共支出进行分析。在研究方法上，本文将主要采用近几年非常热门的计量分析方法—VAR模型的分析方法，该方法从现实经济数据出发而不以严格的经济学理论为基础，从现实的经济数据出发来研究多个变量之间的影响关系。在指标的选取上，本文主要选取了国防支出、文教卫生费、经济建设费及行政管理费。关键词：国防支出；公共支出；VAR模型；中国7目前，国内关于中国国防支出与其它公共支出相关关系的研究还较少，为了得到中国国防开支与其他公共开支之间的相互关系，本文采用了现代动态经济研究方法-VAR模型，来探讨中国国防开支与其它公共开支之间的关系。一、VAR模型简介VAR模型（向量自回归模型）最

3、早是由2011年诺贝尔经济学奖获得者Sims在1980年提出的，VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归，是近些年来被广大经济学学者广泛应用的成熟研究方法。VAR模型具有以下特点：不以严格的经济学理论为基础，而是直接从经济数据出发；VAR模型的解释变量中不包含任何当期变量，这样可以消除误差项的同期相关性问题；VAR模型中待估参数较多；建立VAR模型后可做格兰杰检验、脉冲响应分析、方差分析等。二、变量选择与数据处理7本文所选用的五个时间序列变量主要为DEF、CEH、ECO、ADM、EXP，分别表示国防支出、文教卫生费、经济建设费、行政管理费、财政支

4、出。时间序列样本区间为1978-2006年，所有数据均来自《中国统计年鉴》《中国财政年鉴》。由于模型中所取变量皆为经济时间序列，而经济时间序列往往是非平稳的，直接建立模型可能会出现伪回归的情况，因此，我们先对变量进行取对数，这样可以消除时间序列的波动性，也可以消除模型的异方差问题。取对数后，得到LNDEF、LNCEH、LNECO、LNADM、LNEXP五个变量。由于时间序列变量绝大多数都是不平稳的，我们将首先对各时间序列做平稳性检验，这里我们主要采用ADF检验来验证序列的平稳性，通过计量软件EVIEWS5.0的计算，得出如下结果：注：①变量栏中的LN表示对原有变量取对数

5、的序列，△表示对对数序列一阶差分；②表中第二栏括号中的C表示检验平稳时估计方程中的截距项，为0表示截距为0；T表示时间去事项，为0表示不含时间趋势；第三项K表示自回归的滞后长度，用AIC准则来评价；③表中第四栏中的**代表在5%水平上显著，*代表在1%水平上显著。由表2.1可知，各变量取对数后ADF检验结果表明在5%显著水平上都没有通过ADF检验，对变量数据进行一阶差分后进行ADF检验，检验结果在5%显著水平下通过ADF检验，说明五个变量是一阶单整的，但由于财政支出与前四个变量存在着高度的相关性，利用变量做回归时会出现共线性问题，故在此本文将舍去变量五LNEXP，后文将

6、着重利用前四个变量进行分析。三、VAR模型构建7构建多元VAR模型的关键是选择合适的滞后期。本文将主要选择AIC信息准则和SC信息准则这两个最常用的指标，并利用EVIEWS5.0软件的功能进行检验。注：*为依据相关准则选择的最优滞后期由表3.1可知建立的VAR模型的最优滞后期为滞后4阶，形成初步的VAR（4）模型，紧接着我们将对该模型的稳定性进行检验，VAR模型稳定的充分必要条件是所有的特征值都要在单位圆内，或所有特征值的模都要小于1，检验结果显示所有特征根的倒数图均在单位圆以内，故该模型是稳定的。四、Johanson协整检验目前协整检验的方法主要有两种，EG协整检验和

7、JJ协整检验，前者是由Granger（1987）提出的用来分析非平稳经济变量之间数量关系的最主要工具之一，而后者是由Johansen和Juselius提出的以VAR模型为基础的协整检验，在进行多变量协整检验时更为适用。本文基于前文所初步建立的VAR（4）模型，将选用JJ协整检验。协整检验的模型实际上是对非限制性VAR模型进行协整约束后得到的VAR模型，该模型的滞后期应是非限制性VAR模型一阶差分变量的滞后期，前文中对VAR模型采用AIC和SC准则后检验结果显示最优滞后期为4，协整检验滞后期选择为3，检验时选择仅有截距项且序列确定性线性趋势