我国公共支出结构经济增长效应实证探究

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1、我国公共支出结构经济增长效应实证探究　　摘要：笔者基于1978年～2010年的时间序列数据，运用VAR模型和VEC模型等计量分析工具实证研究我国公共支出结构的经济增长效应。研究结果表明，公共投资性支出短期内有利于经济增长，长期对经济增长产生负效应；政府行政支出短期内有利于经济增长，长期会抑制经济增长；文教科卫支出具有可持续的经济增长效应；财政转移性支出长期看能对经济增长产生正效应，但贡献率较低。因此，有必要优化公共投资性支出结构，提高政府行政支出效率，加大文教科卫支出和财政转移性支出的投入力度，促进经济良性增长。关键词：公共支出结构；

2、经济增长；协整分析；动态分析基金项目：上海市教育委员会科研创新项目（12YS148）；上海高校青年教师培养资助计划优秀青年教师项目（shlx003）；上海立信会计学院资助项目（FXNB1110）。作者简介：朱迎春（1978-），女，云南玉溪人，经济学博士，上海立信会计学院讲师，主要从事财税理论与政策研究。中图分类号：F812.2文献标识码：A文章编号：1006-1096（2013）04-0134-05收稿日期：2012-08-119一、文献综述国外关于公共支出结构与经济增长之间关系的研究文献颇丰，但尚未形成较为一致的结论。消费性公共支

3、出与经济增长的关系。Landau（1983）等人研究发现，消费性公共支出与经济增长之间负相关。Devarajan等（1996）的研究结果则表明，消费性公共支出与经济增长存在正相关关系。Kormendi（1985）等人认为政府消费支出与经济增长之间没有显著关系。公共投资等生产性支出与经济增长的关系。多数文献的研究结果显示生产性支出对经济增长具有正效应（Aschauer，1989）。但是，也有部分文献研究结果显示，公共投资等生产性支出与经济增长没有显著关系（Hultenetal，1991）。另外，还有少数文献研究结果显示公共投资对经济增长

4、产生负效应（Evansetal，1994）。将消费性支出和生产性支出结合在一起考察公共支出各组成部分与经济增长的关系。Barro（1990）将公共支出分为生产性支出和消费性支出，研究发现生产性支出与经济增长正相关、消费性支出与经济增长负相关。9国内对公共支出结构与经济增长关系的经验研究主要集中在公共投资支出对经济增长的影响上。郭庆旺等（2003）的研究表明，生产性公共支出的增加会促进了经济增长。廖楚晖（2006）等的研究结果显示，公共投资具有正的经济增长效应。孙敏（2009）的研究结果表明，由公共物质资本投资、人力资本投资及研发投资构

5、成的公共投资与国内生产总值具有长期的正向均衡关系。彭志文等（2010）的研究发现，政府财政支出存在一种最优结构，公共资本投入比科教投入更能促进经济增长。本文将公共支出分为公共投资性支出与公共消费性支出，同时，将公共消费性支出进一步细分为政府行政支出、文教科卫支出和转移性支出，选取1978年～2010年的相关样本数据，利用向量自回归模型（VAR）、向量误差修正模型（VEC）、脉冲响应以及方差分解等分析工具对各项公共支出与经济增长的关系进行实证研究，以期全面揭示我国公共支出结构的经济增长效应。二、实证分析（一）协整检验9本文以国内生产总值

6、、公共投资性支出、政府行政支出、文教科卫支出和财政转移性支出等时间变量序列为研究对象，依次分别用GDP、G1、G2、G3和G4表示，样本区间为1978年～2010年，样本数据源自国家统计局历年公布的统计数据。需要说明的是，2007年我国全面实施政府收支分类改革，公共支出项目名称有所变化，为保持公共支出数据分析口径一致，我们通过对比2007年改革前后国家统计局主要财政统计指标的解释，综合考虑各项支出的功能和经济性质，分时间段对相应支出数据进行分类汇总。具体变量取数口径详见表1。为消除价格因素的影响，我们利用GDP平减指数对变量数据进行变

7、换。同时，由于数据的对数变换不改变变量之间的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列数据中各个变量数据异方差的影响，故我们对各个变量数据进行了对数化处理，并相应地用LnGDP、LnG1、LnG2、LnG3和LnG4分别表示取自然对数的国内生产总值、公共投资性支出、政府行政支出、文教科卫支出和财政转移性支出。各变量平稳性检验结果如表2所示。（二）误差修正模型（三）动态分析为了研究变量间的动态特性，我们在VEC模型的基础上进行脉冲响应分析和方差分解。1.脉冲响应分析。脉冲响应分析的目的是研究一个系统中，当某一扰动发生时，系统随后的变动在

8、多大程度上是受该扰动的影响。以下图1是基于VEC模型的LnGDP脉冲响应图，反映了国内生产总值对各项公共支出1个单位标准差冲击的脉冲响应。9图1（a）显示了国内生产总值对于公共投资性支出1个单位标准差冲击的脉冲响应。对于