南京财经大学经济学院学士学位论文正稿.docxVIP

PAGE

1-

南京财经大学经济学院学士学位论文正稿

第一章绪论

第一章绪论

(1)随着经济全球化的深入发展，我国经济体制的改革与开放不断推进，市场经济体系日益完善。在这样的背景下，研究宏观经济政策对经济增长的影响具有重要的理论意义和现实价值。本文旨在探讨宏观经济政策对经济增长的促进作用，分析宏观经济政策在促进经济增长过程中的作用机制，为我国宏观经济政策的制定提供理论依据。

(2)经济增长是衡量一个国家或地区经济发展水平的重要指标，也是国家综合实力的重要体现。近年来，我国经济增长速度持续放缓，面临诸多挑战。因此，研究宏观经济政策对经济增长的影响，有助于我们更好地理解经济增长的内在规律，为制定科学合理的宏观经济政策提供参考。本文将从宏观经济政策的角度出发，分析其对经济增长的影响，以期为我国经济发展提供有益的启示。

(3)本文的研究方法主要包括文献综述、实证分析和政策建议。首先，通过梳理国内外相关文献，总结宏观经济政策对经济增长影响的研究成果，为后续研究提供理论基础。其次，运用计量经济学方法，对宏观经济政策与经济增长之间的关系进行实证分析，以验证研究假设。最后，根据实证分析结果，提出相应的政策建议，为我国宏观经济政策的制定提供参考。本文的研究对于丰富和发展宏观经济政策理论，推动我国经济持续健康发展具有重要意义。

第二章文献综述

第二章文献综述

(1)在宏观经济政策对经济增长影响的研究领域，早期学者主要关注政策对总产出的直接影响。例如，经济学家Solow和Swan提出的索洛模型，揭示了资本积累和劳动生产率在经济增长中的重要作用，而政策则被视为通过影响这两者来实现经济增长的手段。此后，众多学者在此基础上进行了拓展，研究税收政策、货币政策、财政政策等对经济增长的长期和短期影响。

(2)随着经济学理论的发展，关于宏观经济政策的研究逐渐转向对经济增长机制的研究。其中，新经济增长理论成为研究热点。该理论强调人力资本、技术进步和创新在经济增长中的关键作用，认为政策应通过促进知识积累和扩散、提升创新能力等途径来推动经济增长。例如，Barro和Lee的研究表明，教育投入和研发支出对经济增长具有显著的正向影响。

(3)近期的研究开始关注宏观经济政策与经济增长的动态关系，探讨政策实施过程中的非线性、滞后效应和路径依赖等问题。一些学者通过构建动态随机一般均衡模型（DSGE），分析了政策冲击对经济增长的传导机制。此外，随着计量经济学方法的不断进步，学者们运用更为精细的计量模型，如面板数据模型和断点回归设计，来识别和估计宏观经济政策对经济增长的具体影响。这些研究成果为政策制定者和研究者提供了丰富的理论和实证依据。

第三章研究方法与数据来源

第三章研究方法与数据来源

(1)本研究采用计量经济学方法，具体包括时间序列分析、面板数据分析以及回归分析等。时间序列分析方法主要用于分析宏观经济政策对经济增长的动态影响，通过构建时间序列模型，如自回归分布滞后模型（ARDL），来估计政策冲击对经济增长的即时和滞后效应。以我国为例，选取了1990年至2020年的年度数据，包括国内生产总值（GDP）、货币供应量（M2）、财政支出、税收收入等指标，以衡量宏观经济政策的变化。

(2)面板数据分析方法则用于比较不同地区、不同时间段宏观经济政策对经济增长的影响差异。本研究选取了我国31个省份的年度面板数据，时间跨度为2010年至2019年。面板数据模型中，我们使用了固定效应模型和随机效应模型，以控制个体效应和地区效应。例如，在固定效应模型中，我们控制了省份的个体固定效应，以消除个体特征对经济增长的影响；在随机效应模型中，我们假设个体效应与观测变量无关，以估计政策对经济增长的总体影响。

(3)在回归分析中，本研究构建了以下模型：

\[\Delta\lnGDP_{it}=\beta_0+\beta_1\Delta\lnM2_{it}+\beta_2\Delta\ln\text{财政支出}_{it}+\beta_3\Delta\ln\text{税收收入}_{it}+\gamma_i+\epsilon_{it}\]

其中，\(\Delta\lnGDP_{it}\)表示第\(i\)个省份在第\(t\)年的GDP增长率，\(\Delta\lnM2_{it}\)、\(\Delta\ln\text{财政支出}_{it}\)和\(\Delta\ln\text{税收收入}_{it}\)分别表示货币供应量、财政支出和税收收入的增长率。\(\beta_0\)是截距项，\(\beta_1\)、\(\beta_2\)和\(\beta_3\)是各解释变量的系数，\(\gamma_i\)是省份固定效应，\(\epsilon_{it}\)是误差项。通过回归分析，我们可以评估各宏观经济政策变量对经济增