新经济增长理论.docxVIP

Word

PAGE

PAGE1

新经济增长理论

新经济增长理论

引言

农业经济政策中的财政支农政策是国家的主要政策，也是最直接的政策，具有其他农业经济政策无法取代的作用。财政支农经济政策可以有效促进农业生产，有利于增加农民收入；财政支农政策可以给予农民一定的资金补贴，在促进农业发展的同时还解决了许多外部问题。这几年来我国为了保证农业的发展，政府在农业政策上不断的完善[1]。考虑到财政支农政策的重要性，许多学者从不同角度对这一问题进行了分析，相关研究都是偏向于分析财政支农政策对于农业经济绩效发展的影响[2-4]。本文参考现有研究[6-10]，从财政支农政策和农业增加值两个方面着手，实证分析农业经济政策对农业经济发展绩效产生的影响。通过构建模型，采用格兰杰因果关系检验，结合新经济理论模型对实证结果进行分析。

1研究设计

1.1数据选取

本文数据主要来源于《中国财政统计》及其相关年鉴。根据搜集的数据，整理得出我国2021—2021年财政支农相关数据，具体如表1所示。从投入的角度看，财政支农支出表现相对较好，支援农业生产支出一直保持相对较少，对于农业发展、农民增收确实发挥着重要的作用。若要继续拓展其上升空间，则应该继续加大政策支农资金力度。

1.2模型构建

本文中选取的变量包括：农业增加量以Y表示；X1代表政府在农业生产方面的补贴资金支出以及补贴农村水利气象等部门的其他资金的财政支出；农业基础设施的建设资金支出用X2表示；农业方面相关科研和开发的费用以X3表示；农村救济费以X4表示。如果直接利用Y对X1、X2、X3、X4创建回归模型，会影响回归结果的合理性，导致统计检验无法通过。造成这一现象的原因在于：财政支农对农业经济绩效发展的作用并不会立即表现出来，需要一个过程，有时这个时间段会较长，因此一般将这一过程称为滞后期。因此，可以利用格兰杰因果关系检验并确定各项财政支农的滞后期。本文利用回归分析创建经济学模型，目的在于研究几个变量之间的依存关系。并不是存在依存关系就代表这几个变量之间存在因果关系，那些不具备因果关系的几个变量拟合度反而更高，即使将自变量和因变量进行互换，仍然不会影响拟合度。由此可见，利用模型回归分析并不能够证明变量存在因果关系，也不能用于判断变量因果关系是否存在[8]。通常时间序列变量X、Y之间存在格兰杰因果关系是指：在具有经济变量X、Y几个变量的`详细信息的情况下，其中，X对于Y变量的预测结果相对于仅对过去的Y变量进行预测的结果更加完善，可以得知变量X有利于模型对变量Y的预测结果。即经济变量X的变化会影响Y变量，是Y变量的格兰杰原因。格兰杰因果关系检验流程具体包括以下几个步骤：步骤1：首先利用模型回归分析影响Y变量的X变量，即变量Y对变量X的滞后项Xt-1，Xt-2，…，Xt-q及其他变量的回归分析。然而，在分析过程中并没有代入X滞后项，这是因为该回归有条件限制，使得最终回归得到的是一种有条件限制的平方和RSSR。步骤2：根据步骤1，利用模型回归具有X滞后项这一特点，即在公式里加入滞后项X，得到的将是一个没有条件限制的回归。因此，最终可以得到一个没有条件限制的残差平方和RSSUR。步骤3：零假设的含义H0：α1=α2=…=αq=0，表示滞后项X不属于此回归。步骤4：本文为了验证假设，采用F检验：上式必须按照自由度为q和(n-k)的F分布。其中的n代表的是样本容量，滞后项X的个数以q表示，没有条件限制的回归模型中，参数数量用k表示。步骤5：假设必须在a显著性水平条件下，利用模型回归F值的临界值Fa，也就是对于零假设的否定。步骤6：为了验证变量Y的变化会不会影响变量X，需要反复地将X、Y不停地交换回归，继续上述步骤1—步骤5步骤。格兰杰因果关系检验在滞后期处于敏感时期的情况下，容易受到其他因素的影响，这主要是由于本文研究对象的变量平稳性受到样本容量的影响，不一样的滞后期会造成不一样的检验结果，因此，需要检验长度不同的滞后期。为了能够使滞后期更加明确，需要验证对那些不是序列关系的变量的滞后期长短进行验证。根据收集到的相关数据，构建统计模型公式如下：公式中Yt代表第t年的农业增加值；εt代表随机扰动项，X1t-1代表滞后一年关于X1的财政支出；c代表常数；X3t-1代表滞后一年关于X3财政支出；X4t-1代表滞后一年关于X4的财政支出；b1、b2、b3、b4各自代表X1、X2、X3、X4的回归系数，X2t-4代表滞后四年关于X2的财政支出。为了减少误差模型简化为：

2实证分析

2.1数据说明

吉林省位于