攀枝花财政收入与GDP之间关系的协整分析与误差修正模型研究 -3

1、攀枝花地方财政收入与GDP之间关系的协整分析与误差修正模型研究摘要本文运用协整理论对攀枝花地方财政收入与GDP之间的关系进行了实证研究。结果表明，两者之间存在着相互促进效应。攀枝花财政收入与GDP之间存在着长期均衡的协整关系和短期动态调整机制；财政收入对GDP的弹性小于1。关键词财政收入；协整理论；误差修正模型一、引言财政收入是政府部门的公共收入，是国民收入分配中用于保证政府行使其公共职能、实施公共政策以及提供公共服务的资金需求。国内生产总值（GDP）是反映一个国家（地区）在一定时期内国民经济活动最终成果的总量指标。从生产的角度看，它是国民经济各部门新创造的增加值的总和；从使用角度看，它是全社

2、会最终消费、投资、净出口的总和；从分配角度看，它是国家收入、集体收入和个人收入的总和。财政收入规模的大小受多种因素的制约，其中主要有经济发展水平、政府收入分配政策和价格水平三个因素。财政收入与经济发展水平即GDP的关系是本文的研究重点。关于财政收入与GDP两者之间的关系，国外对此的研究结论大都是两者之间呈负相关或弱相关关系。如Sculley(2001)和Grossman(2002) 分析美国的经济情况，得出政府的税收水平与经济增长呈现负相关；1Karras(2003) 通过对11个国家税率和GDP增长率的分析得出, 税收短期内与经济增长呈现负相关，但这种相关性在长期内的趋势会减弱。2国内学者大

3、都研究财政收人与GDP之间的关系, 研究的结果一般认为财政收人与经济增长呈高度正向线性相关性。如彭志捌、蒋丽娟、张凤（2004）利用逐步回归分析方法建立国家财政收入回归模型，找出影响财政收入的显著性变量为农业增加值、工业增加值和社会消费总额。3李国锋、王乃静（2004）对财政收入与GDP进行相关关系分析和回归分析，认为财政收入与GDP总量、增量增长率之间存在强相关关系，地方财政收入与GDP之间有着紧密的关系。4杨丹、陈晓毅（2004）根据历年财政收入占GDP比重的时间序列数据建立了一阶自回归模型，分析了财政收入占GDP比重的变化规律。5庞瑞芝、张志超（2002）用回归模型、自回归分布滞后模型和

4、误差修正模型（ECM）对我国经济转轨时期国家财政收入增长与GDP增长的关系进行了实证研究，认为我国财政收入对GDP的弹性过低，财政收入与GDP增长之间不存在协整关系。6徐箐(2007 )通过绘制杭州市20 年财政总收人与国内生产总值的散点图，并建立回归型，得出财政收人与GDP存在显著的线性关系。7在现有研究中，国内学者大多针对的是全国的财政收入，地方性财政收入较少。研究财政收人与经济增长的关系时，大都侧重经济增长对财政收人的贡献率，忽视财政收人与经济增长的互动效应。而且对财政收入与GDP之间的关系研究，主要采用的是线性回归分析方法，在未对变量的时间序列的平稳性进行检验的情况下，直接对财政收入与

5、GDP进行回归。由于财政收入和GDP这两个变量的时间序列往往是不平稳的，直接进行回归分析，极容易产生伪回归问题，从而导致所建的模型毫无解释意义。为避免此类问题的发生，本文将采用协整理论，对攀枝花财政收入与GDP之间的关系进行分析，在协整检验的基础上，试图建立攀枝花财政收入与GDP之间关系的误差修正模型。由于应用传统回归分析方法进行估计与检验的前提条件是所探讨的相关变量必须具备平稳的特性，否则容易产生伪回归现象。考虑到本文采用的时间序列可能存在非平稳性，为此，首先对各变量分别进行单位根检验以检验各变量的时间序列的平稳性，若为非平稳，则检验这些变量之间是否存在协整关系，在协整检验的基础上，再对各变

6、量之间是否存在Granger因果关系进行检验。二、检验模型（一）变量时间序列的平稳性检验变量的平稳性检验又称单位根检验，其方法通常有DF检验法、PP检验法和ADF检验法。在实践中，人们通常使用的是ADF检验法，其模型为：模型（无常数项、无趋势项）：myt=(-1)yt-1+i=1iyt-i+t （1）模型（有常数项、无趋势项）：myt=1+(-1)yt-1+i=1iyt-i+t （2）模型（有常数项、有趋势项）：myt=1+2t+(-1)yt-1+i=1iyt-i+t （3）其中t为白噪声，表示变量的一阶差分，原假设为H0:=1，即yt有一个单位根（非平稳）。T为时间趋势因素。若ADF值小于M

7、ackinnon临界值，则序列是平稳的，否则是不平稳的。单位根检验的最佳滞后阶数按照AIC准则确定。（二）变量间的协整关系检验对变量之间的协整检验有两种方法，一个是Engle-Granger两步法，另一个是Johansen检验法。前一种方法适合于检验两个变量之间的协整关系，而后一种方法却可用于检验多个变量之间的协整关系，而且可以求出它们之间可能存在的多个协整关系。由于本文研究的是财政收入与GDP这两个变量之间的关系，所以本文将主要采用Engle -Granger两步法来检验变量之间的协整关系。设yt和xt均为I（1）变量，首先用最小二乘法（OLS）建立模型，进行协整回归：yt=0+1xt+ut

8、 （4） 其次对残差ut做平稳性检验，ut=yt-0-1xt。若残差序列为平稳的，则yt和xt存在（1,1）阶协整关系，即存在长期均衡关系，否则就不存在协整关系。在存在协整关系的条件下，引入误差项，建立如下误差修正模型：pqiyt=i=1yt-i+j=1jxt-j+ecmt-1+t （5）其中ecmt为误差修正项，即协整方程中的残差项ut。在误差修正模型中，各个差分项反映了变量短期波动的影响。被解释变量的波动可以分为两部分：一部分是短期波动，一部分是长期均衡。（三）变量间的格兰杰（Granger）因果关系检验协整检验告诉我们：变量之间存在长期均衡关系，但是否构成因果关系，还需要进一步检验。如果

9、变量x有助于预测y，即根据y的过去值对y进行回归时，如果再加上x的过去值，能够显著的增强回归的解释力，则称x是y的Granger原因，否则称为非Granger原因。其检验模型为：pqiyt=c+i=1yt-i+j=1jxt-j+t1 （6）x检验的零假设为：是y的非Granger原因，即H0:1=2= =q=0。若零假设成立，则有：pyt=c+i=1i yt-i+t0 （7）令式（6）的残差平方和为SSE1,式（7）的残差平方和为SSE0,则F=(SSE1-SSE0)/qSSE0/(T-p-q-1)应服从自由度为(q,T-p-q-1)的F分布，其中T为样本容量，p,q分别为y和x的滞后阶数，滞

10、后阶数的确定，可根据赤池信息准则（AIC）来确定。比较F统计量与临界值的大小即可检验结果。如果F大于临界值就拒绝零假设H0:x是y的非Granger原因，换句话说，x是y的Granger原因。反之，若F小于临界值，则不能拒绝零假设，这就意味着x不是y的Granger原因。三、攀枝花地方财政收入与GDP关系实证（一）数据来源及处理本文用于分析的数据均来自于攀枝花统计年鉴（2012)，样本数据为19782011年的年度数据。财政收入（CZSR）和地区生产总值（GDP）的数据均为当年价格。本实证分析选用的数据分析处理软件为 Eviews6.0。（二）变量平稳性检验变量平稳性检验也称为单位根检验，其方

11、法主要有AD、ADF、DFGLS、PP检验法等。因对变量进行自然对数变换不会改变其原有的协整关系并能使其趋势化，而且还可以消除时间序列数据中存在的异方差，所以对名义地区生产总值和名义财政收入分别进行自然对数变换，变换后的变量分别用LCZSR和LGDP表示，其变化趋势见图1。从图1可见，LGDP和LCZSR都有不断增长的趋势，并且变动方向较为一致，而且表现出一种不平稳的特性。本文使用ADF法对LGDP和LCZSR进行检验，结果如表1所示。注：（C,T,K）分别代表所检验的方程中含有截距、时间趋势及滞后阶数；表示一阶差分。从表1可以看出，两变量在1%置信水平下均存在单位根，属不平稳序列，但对其一阶

12、差分后在1%置信水平下均不存在单位根，符合协整检验的前提条件。（三）协整检验协整检验方法主要有EG两步法和Johansen方法。EG两步法主要适用于两变量协整检验，而Johansen方法主要适用于多变量协整检验。因此本文采用了EG两步法对LGDP和LCZSR进行检验。建立OLS模型，并对参数进行估计，然后对残差进行单位根检验，以确定两变量之间是否具有协整关系。首先对LCZSR和LGDP进行协整回归，得协整方程为： LCZSRt = -0.3116 + 0.8562*LGDPt+Ut （8） R=0.953 A- R=0.951 DW= 0.346 F= 644.8815 N=34考虑到式（8）

13、的DW=0.346值太小，说明存在自相关现象，为此，分别加入解释变量和被解释变量的滞后项，对LCZSR和LGDP之间的协整关系重新估计。根据AIC准则选择各变量的滞后阶数，得到如下方程：LCZSRt = -0.1203 + 1.1819*LGDPt (0.273)(0.294) (0.305) 2(0.448) 2(0.034) -1.0168*LGDPt(-1)+ 0.8093*LCZSRt(-1)+et （9）(0.111)R2=0.984 A-R2=0.983 DW=1.669 F=611.8623 N=34现对et的平稳性进行检验，检验结果如表2所示：表2 序列e的ADF检验结果由于检

14、验统计量-6.597小于显著性水平1%时的临界值-2.644，因此残差e为平稳序列，表明LCZSR和LGDP具有协整关系。现将LCZSR和LGDP之间的协整方程写成如下形式：LCZSR=+LGDP （10） 由式（9）可计算式（10）中的回归参数：故LCZSR和LGDP之间的长期协整关系方程为：LCZSR=-0.631+0.63LGDP （11） 根据协整模型（11），长期内，攀枝花GDP每变动1%，财政收入将同方向变动0.63%，即从长期来说，攀枝花财政收入对GDP的弹性为0.63，同时也说明了攀枝花财政收入与GDP之间具有显著的正相关性。（四）误差修正模型根据Grenger定理，如果两变量

15、之间存在协整关系，那么一定存在误差修正模型的形式。用ecm表示模型(9)中的残差序列e，以ecm代表非均衡误差，利用Eviews6.0软件进行反复尝试，建立如下误差修正模型：DLCZSR = 0.973*DLGDP - 0.692*ECM(-1) （12） (0.174) (0.191)R2=0.97 A-R2=0.98 DW=1.896 N=32在误差修正模型（12）中，各变量的回归系数都通过了显著性检验。误差修正项系数（-0.692）为负，调整方向符合误差修正机制。模型中非均衡误差ECM的系数为-0.692，意味着上一年度的非均衡误差以69.2%的比率对本年度的 LCZSR作出反向修正。（

16、五）Granger因果检验由于变量之间存在协整关系，因此可以进一步进行格兰杰因果关系检验，检验结果如表3所示。表3 LCZSR和LGDP之间的格兰杰因果检验结果注：*表示在5%显著性水平下拒绝原假设；*表示在10%显著性水平下拒绝原假设。Granger因果检验结果表明，在滞后阶数为1的情况下，在10%的显著水平下，财政收入与GDP存在双向因果关系；而在滞后阶数为2的情况下，在5%的显著水平下，GDP是财政收入的Granger原因，而财政收入不是GDP的Granger原因。可见，GDP是财政收入的决定因素，GDP的变化能引起财政收入的变化，可以用GDP的变化来解释和预测财政收入的变化。四、结论1

17、.根据Granger因果关系检验，19782011年，滞后阶数为1的情况下，攀枝花GDP和财政收入之间存在双向因果关系，即GDP和财政收入存在着显著的相互促进作用，GDP是财政收入的原因，GDP的增长能引起财政收入的增长；财政收入也是GDP的Granger原因，财政收入的增长也能引起GDP的增长，这可能原因是：（1）财政收入的增加，使政府能够集中足够的财力，为整个社会提供更多的公共产品、基础设施，从而为国民经济的发展奠定基础，促进了经济增长；（2）财政税收在参与国民收入分配和进行资源配置的过程中，通过弥补市场失灵，把社会资源配置到经济和社会效益较好的环节中去而促进经济增长；（3）政府财政收入的

18、增加，使得政府能够通过自己的支出活动，直接刺激需求，从而拉动经济增长。而在滞后2阶后，GDP和财政收入之间只存在单向的因果关系，GDP是财政收入的Granger原因，GDP是财政收入的决定因素。2.根据协整检验，尽管攀枝花的财政收入与GDP都具有非平稳性，但它们之间却有长期稳定的协整关系。就长期而言，攀枝花的财政收入与GDP之间具有统计上的高度相关性。从误差修正模型来看，短期内财政收入与GDP之间存在动态调整机制，由于误差项的存在，可以自动地实现财政收入与GDP之间的长期均衡关系。3.从协整方程来看，攀枝花的财政收入对GDP的弹性为0.63，弹性小于1，说明财政收入的增长率小于GDP的增长率，财政收入的增长落后于经济的增长。因此，仍需要进一步采取措施，提高财政收入对GDP的弹性。参考文献：1Sculley,G.Taxation Aggrngate Activity and Economic Growth Further Cross-cou Evidence on Some Supply-side HypothesesJ.Economic Inquiry,2001,Vol.5(1):367-396.2Sculley,G.W.Tax Rate,Tax Revenues and Eco