财政支出与GDP的规模和结构关系的研究

PAGEPAGE2财政支出与GDP的规模和结构关系的研究——基于我国1978~2005样本数据的实证分析指导老师：周游班级：国贸双语05级姓名：邹梦学号：40502035日期：2007年12月12日西南财经大学财政支出与GDP的规模和结构关系的研究——基于我国1978~2005样本数据的实证分析摘要：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：就世界各国的情况来看，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％（1991－1996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。1998－2002年期间财政支出平均实际增长率高达19％。图一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：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/11/07Time:18:48Sample:19782005Includedobservations:28VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-542.2871479.5722-1.1307730.2685X0.1723010.00654826.313960.0000R-squared0.963810

Meandependentvar8336.983AdjustedR-squared0.962418

S.D.dependentvar9301.510S.E.ofregression1803.204

Akaikeinfocriterion17.90127Sumsquaredresid84540158

Schwarzcriterion17.99642Loglikelihood-248.6177

F-statistic692.4243Durbin-Watsonstat0.151700

Prob(F-statistic)0.000000

则模型可估计为：（0.006548）t=-1.13077326.31396=0.9638100.962418F=692.4243DW=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：WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic5.173901

Probability0.013174Obs*R-squared8.196788

Probability0.016599TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:12/11/07Time:18:57Sample:19782005Includedobservations:28VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-154166.21224912.-0.1258590.9009X117.073144.992742.6020440.0154X^2-0.0005330.000280-1.9069830.0681R-squared0.292742

Meandependentvar3019291.AdjustedR-squared0.236162

S.D.dependentvar4293890.S.E.ofregression3752767.

Akaikeinfocriterion33.21484Sumsquaredresid3.52E+14

Schwarzcriterion33.35758Loglikelihood-462.0078

F-statistic5.173901Durbin-Watsonstat0.581920

Prob(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n〉0.05（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/x^2的效果最好。下面给出用权数w2的结果。DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/11/07Time:19:06Sample:19782005Includedobservations:28Weightingseries:1/X^2VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C666.501156.2294011.853250.0000X0.1265890.01201510.536310.0000WeightedStatisticsR-squared0.993098

Meandependentvar1441.482AdjustedR-squared0.992833

S.D.dependentvar1918.316S.E.ofregression162.4046

Akaikeinfocriterion13.08681Sumsquaredresid685757.0

Schwarzcriterion13.18197Loglikelihood-181.2153

F-statistic111.0138Durbin-Watsonstat1.478345

Prob(F-statistic)0.000000UnweightedStatisticsR-squared0.880206

Meandependentvar8336.983AdjustedR-squared0.875599

S.D.dependentvar9301.510S.E.ofregression3280.698

Sumsquaredresid2.80E+08Durbin-Watsonstat0.072613

所以说估计的结果如下：（56.22940）（0.012015）t=11.8532510.53631 =0.9930980.992833F=111.0138DW=1.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=1.328du=1.476.而DW>du，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：NullHypothesis:D(X)hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:4(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=6)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.451621

0.0702Testcriticalvalues:1%level-4.4407395%level-3.63289610%level-3.254671*MacKinnon(1996)one-sidedp-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：NullHypothesis:D(Y)hasaunitrootExogenous:Constantt-StatisticAugmentedDickey-Fullerteststatistic

6.070442Testcriticalvalues:1%level-3.7695975%level-3.00486110%level-2.642242*MacKinnon(1996)one-sidedp-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：NullHypothesis:EhasaunitrootExogenous:NoneLagLength:4(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=6)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic

2.641618

0.9967Testcriticalvalues:1%level-2.6693595%level-1.95640610%level-1.608495*MacKinnon(1996)one-sidedp-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：DependentVariable:DYMethod:LeastSquaresDate:12/11/07Time:21:16Sample(adjusted):19792005Includedobservations:27afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C160.1124190.08990.8422980.4079DX0.1361310.0273774.9725000.0000E(-1)0.1842440.0737422.4984860.0197R-squared0.811527

Meandependentvar1215.126AdjustedR-squared0.795821

S.D.dependentvar1421.799S.E.ofregression642.4568

Akaikeinfocriterion15.87292Sumsquaredresid9906018.

Schwarzcriterion16.01690Loglikelihood-211.2844

F-statistic51.66952Durbin-Watsonstat0.707496

Prob(F-statistic)0.000000

最终得到的误差修正模型为：190.08990.0273770.073742t=0.8422984.9725002.498486=0.8115270.795821F=51.66952DW=0.7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1978－1995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，1996－2004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1978－2004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。DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/11/07Time:15:27Sample:19782005Includedobservations:28VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C952.9175222.67974.2793190.0003D1-8556.026851.0563-10.053420.0000X0.1000290.00794712.587440.0000D1*X0.1314010.01039412.641760.0000R-squared0.995301

Meandependentvar8336.975AdjustedR-squared0.994713

S.D.dependentvar9301.490S.E.ofregression676.3005

Akaikeinfocriterion16.00272Sumsquaredresid10977178

Schwarzcriterion16.19303Loglikelihood-220.0380

F-statistic1694.425Durbin-Watsonstat0.770541

Prob(F-statistic)0.000000由OLS模型估计得：（222.6797）（851.0563）（0.007947）（0.010394）t=4.279319-10.0534212.5874412.64176=0.9953010.994713F=1694.452DW=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：WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic4.660348

Probability0.004728Obs*R-squared14.40229

Probability0.013246TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:12/11/07Time:16:21Sample:19782005Includedobservations:28VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C38888.28293775.70.1323740.8959D1-936635.73153475.-0.2970170.7692X-0.56657226.85215-0.0211000.9834X^25.06E-060.0003830.0132270.9896D1*X38.6067258.094020.6645560.5132(D1*X)^2-0.0001670.000431-0.3873270.7022R-squared0.514367

Meandependentvar392042.1AdjustedR-squared0.403996

S.D.dependentvar762002.3S.E.ofregression588275.4

Akaikeinfocriterion29.59519Sumsquaredresid7.61E+12

Schwarzcriterion29.88066Loglikelihood-408.3326

F-statistic4.660348Durbin-Watsonstat1.980759

Prob(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。DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/12/07Time:13:35Sample:19782005Includedobservations:28Weightingseries:1/SQR(X)VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C816.413273.0551311.175300.0000D1-9238.1841011.309-9.1348790.0000X0.1068210.00538119.851750.0000D1*X0.1315530.01038412.669190.0000WeightedStatistics*R-squared0.984653

Meandependentvar4348.928AdjustedR-squared0.982735

S.D.dependentvar2488.409S.E.ofregression326.9708

Akaikeinfocriterion14.54918Sumsquaredresid2565837.

Schwarzcriterion14.73950Loglikelihood-199.6886

F-statistic1475.508Durbin-Watsonstat0.612610

Prob(F-statistic)0.000000UnweightedStatisticsR-squared0.994947

Meandependentvar8336.975AdjustedR-squared0.994316

S.D.dependentvar9301.490S.E.ofregression701.2655

Sumsquaredresid11802559Durbin-Watsonstat0.660260

所以说，修正后的原模型估计可如下：(73.05513)(1011.309)(0.005318)(0.10384)T=11.17530-9.13487919.8517512.66919=0.9846530.982735F=1475.508DW=自相关的检验因为原模型的DW=0.612610<dl=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ρ=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：DependentVariable:Y-0.974767*Y(-1)Method:LeastSquaresDate:12/11/07Time:17:20Sample(adjusted):19792005Includedobservations:27afteradjustmentsVariableCoefficientStd.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-squared0.915946

Meandependentvar1401.567AdjustedR-squared0.904982

S.D.dependentvar1617.979S.E.ofregression498.7409

Akaikeinfocriterion15.39800Sumsquaredresid5721078.

Schwarzcriterion15.58998Loglikelihood-203.8731

F-statistic83.54452Durbin-Watsonstat1.275551

Prob(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：NullHypothesis:EhasaunitrootExogenous:NoneLagLength:1(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=6)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.073700

0.0035Testcriticalvalues:1%level-2.6569155%level-1.95441410%level-1.609329*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.AugmentedDickey-FullerTestEquationDependentVariable:D(E)Method:LeastSquaresDate:12/12/07Time:13:18Sample(adjusted):19802005Includedobservations:26afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

E(-1)-0.5114220.166387-3.0737000.0052D(E(-1))0.9085400.2040144.4533190.0002R-squared0.431449

Meandependentvar-135.0783AdjustedR-squared0.407759

S.D.dependentvar694.7075S.E.ofregression534.6272

Akaikeinfocriterion15.47482Sumsquaredresid6859830.

Schwarzcriterion15.57160Loglikeli