中国政府支出与经济增长的协整分析-基于中国1990～2008年统计数据的实证分析.docx

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中国政府支出与经济增长的协整分析--基于中国1990～2008年统计数据的实证分析

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论文导读:：本文利用1990-2008年的统计数据对我国政府支出与经济增长的关系进行协整及因果分析。结果表明，中国政府支出与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系，且是单向的而非双向的因果关系，并给出相关解释和提供若干建议。

论文关键词：政府支出，经济增长，协整分析，Granger因果关系检验

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一、引言

改革开放以来，我国经济得到平稳较快增长，与之伴随的是我国政府支出[①]规模的日益扩大。中国国内生产总值1978年为3645.2亿元，增至2008年的300670亿元，财政支出由1978年的1122.09亿元，增至2008年的62592.66亿元。由图1可以看出，我国财政支出与GDP的增长变化趋势非常相近，即GDP总量增加，财政支出增加，GDP总量减少，财政支出下降，两者具有非常强的相关性。特别是1996年实施积极的财政政策之后，财政支出的增幅明显高于GDP增幅，表明财政支出对经济增长的影响程度逐渐增大。下文根据现代计量经济学理论和方法，通过建立计量模型，对我国政府支出与经济增长的关系进行实证分析。

图1中国1978-2008年GDP和财政支出增长率

二、理论回顾与文献综述

政府支出作为财政政策的一项主要构成经济论文，在一国经济发展过程中发挥着重要作用。根据凯恩斯主义理论，政府支出对于GDP的增长存在乘数效应，即政府支出每增加一单位，会使国民收入倍数增加。基于该理论，各国学者普遍认为财政政策，特别是积极的财政政策，是实现宏观经济调控的有效手段之一，财政支出的扩大可以有效刺激经济的增长，特别是当经济处于低迷状态时，政府扩大财政支出不但能维持和促进经济增长，而且对稳定社会秩序、增强投资者信心、刺激民间投资等起到重要的作用。20世纪30年代，美国著名的“罗斯福新政”，就成功地利用了扩大政府购买规模的方式，使其摆脱了严重的经济危机。2008年，为了克服美国次贷危机、南方低温雨雪冰冻灾害以及四川汶川特大地震灾害等对我国经济运行带来的不利影响，中国政府及时制定了正确的经济政策，综合运用多种宏观调控手段，促进了经济又好又快发展。其中，财政政策作为政府宏观调控的主要手段，对于解决上述矛盾和问题发挥了不可替代的作用。

在实证分析方面，围绕政府支出与经济增长的关系，各国学者做了大量研究，但由于研究方法、研究对象和研究时间的跨度不同,得出的结论也不尽一致。就国内而言，陈瑜、杜莉采用OLS法，对1985-2003年间我国政府购买支出和转移支出对经济增长的影响进行了实证研究，结果表明政府购买支出与经济增长有显著正相关，而政府转移支出对经济增长影响不显著；[1]孟淑芳根据我国政府支出的功能性质，将政府支出分为经济建设支出、社会文教支出、行政管理支出、国防支出和其他支出，以1978-2000的数据进行实证分析，发现经济建设支出、行政管理支出和国防支出与经济增长呈负相关，社会文教支出与经济增长呈正相关；[2]王治、王宗军用Granger因果性检验对政府购买性支出与GDP的关系进行研究，不能得出两者间确切的因果关系，但得出两者间存在长期稳定的均衡关系。[3]

三、模型构建与实证分析

通过对1990～2008年的中国GDP和财政支出（见表1）进行相关性分析经济论文，得出二者之间的相关性系数高达0.993，政府支出与经济增长具有明显的正相关核心期刊。但由于宏观经济数据具有时间趋势，显示出非平稳的特性，如果直接回归，会导致虚假回归问题。基于此，本文采用近年来主流的单位根检验、Granger因果关系检验以及协整理论，去探讨中国政府支出和经济增长之间的相互关系。

（一）变量的选择与数据处理

本文在实证研究中使用国内生产总值(GDP)和财政支出（FE）分别代表经济增长水平和政府支出规模。分析所使用的样本取自1990～2008年的年度数据，数据来源于《中国统计年鉴2009》。为消除物价变动对GDP和FE的影响，我们用1978年为基期的商品零售价格指数（P）对GDP和FE进行平减，得到实际的PGDP和PFE。考虑到自然对数变换能够有效消除数据的剧烈波动性，使数据呈现线性化趋势，而且也能够有效消除时间序列的异方差现象,我们采用自然对数形式的经济和支出变量，即LnPGDPt=Ln（PGDPt/Pt)、LnPFEt=Ln（PFEt/Pt)。

表11990～2008年中国GDP和FE的相关数据

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年份

GDP（亿元）

FE(亿元)

P（%）

PGDP

PFE

LnPGDP

LnPFE

1990

18667.8

3083.59

207.7

8987.9

1484.64

9.103635

7.302928

1991

21781.5

3386.62

213.7

10192.6