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
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1 1990～2008年中国GDP和FE的相关数据
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
1584.75
9.229417
7.368182
1992
26923.5
3742.20
225.2
11955.4
1661.72
9.388938
7.415608
1993
35333.9
4642.30
254.9
13861.9
1821.22
9.536899
7.507262
1994
48197.9
5792.62
310.2
15537.7
1867.38
9.651025
7.532292
1995
60793.7
6823.72
356.1
17072.1
1916.24
9.745201
7.55812
1996
71176.6
7937.55
377.8
18839.8
2100.99
9.843727
7.650164
1997
78973.0
9233.56
380.8
20738.7
2424.78
9.939757
7.793496
1998
84402.3
10798.18
370.9
22756.1
2911.35
10.03259
7.976372
1999
89677.1
13187.67
359.8
24924.1
3665.28
10.12359
8.20666
2000
99214.6
15886.5
354.4
27995.1
4482.65
10.23978
8.40797
2001
109655.2
18902.58
351.6
31187.5
5376.16
10.34777
8.58973
2002
120332.7
22053.15
347.0
34678.0
6355.37
10.45386
8.757055
2003
135822.8
24649.95
346.7
39175.9
7109.88
10.57582
8.869241
2004
159878.3
28486.89
356.4
44859.2
7992.95
10.71128
8.986315
2005
183217.4
33930.28
359.3
50992.9
9443.44
10.83944
9.153076
2006
211923.5
40422.73
362.9
58397.2
11138.81
10.97502
9.318191
2007
257305.6
49781.35
376.7
68305.2
13215.12
11.13174
9.489117
2008
300670.0
62592.66
398.9
75374.8
15691.32
11.23023
9.660863
数据来源：根据《中国统计年鉴2009》相关数据整理而得。
（二）平稳性检验和协整分析
1、平稳性检验。在进行协整分析之前，必须进行单位根检验以检验变量是否是平稳性的。本文采用ADF检验法对GDP和FE进行平稳性检验。先对原序列进行ADF回归，得到ADF统计量，如果ADF的值小于给定显著性水平下的临界值，则原序列为平稳序列，否者，原序列为非平稳序列，进而对原序列的一阶差分、二阶差分甚至高阶差分进行ADF检验，最终确定其单整阶数。检验结果见表2：
表2 变量的ADF平稳性检验结果
变量
检验类型(C T K)
ADF统计量
5%临界值
10%临界值
结论
LnPGDP
(C T 1)
-2.903456
-3.7119
-3.2964
不平稳
LnPFE
(C T 1)
-3.119467
-3.7119
-3.2964
不平稳
DLnPGDP
(C 0 1)
-3.121411
-3.0818
-2.6829
平稳
DLnPFE
(C T 4)
-4.617942
-3.8730
-3.3820
平稳
注: 本表中ADF的检验结果由Eviews3.1软件计算而得，检验类型（C、T、K）分别表示单位根检验方程中包含常数项、时间趋势项和滞后项的阶数，其中滞后阶数K的选择标准是以AIC和SC值最小为准则；D表示变量序列的一阶差分。
从检验结果可知，变量LnPGDP、LnPFE的ADF统计值均大于在5% 、10%的显著性水平下的临界值，说明原序列都是非平稳序列；而一阶差分以后的ADF统计值均小于在5% 、10%的显著性水平下的临界值，因此，可以认为原序列经过一阶差分后达到平稳，即都是I(1)序列，因此可以对时间序列数据进行协整分析。
2、协整检验。协整分析（co-tegrationanalysis）是指如果两个或两个以上的时间序列变量是非平稳的，但它们的某种线性组合却表现出平稳性，则这些变量之间存在长期稳定的协整关系。对变量的协整检验，主要有Engle-Granger两步法和Johansen检验法。前者主要针对两变量的协整检验，后者则用于多变量之间的检验。本文采用E-G两步法对变量LnPGDP和LnPFE进行协整检验。
①利用OLS法估计协整向量。因为LnPGDP、LnPFE是同阶单整的经济论文，所以可以用OLS法估计长期均衡方程。得到：LnPGDP=3.585534+0.793275LnPFE+et。
括弧内数字为t统计量值 （11.95467） （22.02560）
R2=0.966144，Adjusted R2=0.964152,F= 485.1268
②检验残差序列et的平稳性。对协整回归所得到的残差et做ADF单位根检验，若残差序列不存在单位根，则变量间存在协整关系。反之,则不存在协整关系。
表3 残差et的ADF检验结果
变量
检验类型(C T K)
ADF统计量
5% 临界值
10%临界值
结论
et
（0 0 1）
-5.421226
-1.9791
-1.6337
平稳
从检验结果可知，在5%的显著性水平下，ADF统计量的值为-5.421226，小于相应的临界值-1.9791，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，即政府支出与经济增长之间存在协整关系。从反映中国政府支出和GDP长期关系的协整检验中可以看出，政府支出的产出弹性为0.793，即政府支出平均每增加1个百分点，GDP增加约0.8个百分点，在长期内政府支出对经济增长具有正向的拉动作用。
（三）Granger因果关系检验
上述协整检验结果表明中国政府支出与经济增长之间存在着某种长期稳定的均衡关系，但协整检验结果并不能确定两者是否具备统计意义上的因果关系。下面我们采用Granger因果关系检验法进一步验证两者之间的因果关系。检验中涉及到滞后阶的选取，我们以AIC和SI准则来确定各变量的滞后阶数核心期刊。
表4 Granger因果关系检验结果
零假设
滞后期
F统计量
P值
结论
LnPFE does not Granger Cause LnPGDP
2
6.19837
0.01416
拒绝
LnPGDP does not Granger Cause LnPFE
3.46121
0.06505
接受
注：滞后期为2；统计量的P值为检验的概率值；P值取5%的显著性水平。
通过Granger因果关系检验得到，在滞后期为2和5%的显著性水平下，政府支出是中国经济增长的Granger原因，而中国经济增长不是政府支出增加的Granger原因。所以通过分析可以得出中国政府支出与经济增长之间构成单向因果关系。其内在意义在于，政府支出对经济增长起到积极的贡献作用，因此需要加大政府支出力度才能保持中国经济的持续增长，而中国GDP增长对政府支出增加的带动作用并不明显，表明中国政府支出并没有分享到经济增长的成果，政府依然存在“重收入、轻支出”的情况，故需要进一步提高经济产出中的政府投入比重。
四、实证结论与对策建议
本文对我国财政支出与GDP之间的关系进行协整检验，并在此基础上进行Granger因果关系检验，得出以下两点结论：（1）E-G协整检验结果表明，在1990～2008年间，我国政府支出与GDP之间存在长期稳定的均衡关系。从反映长期的均衡方程来看，政府支出的产出弹性为0.793，这表明政府投入对我国经济增长具有积极的拉动作用。（2）Granger因果关系检验表明，中国政府支出与GDP之间仅存在单项因果关系，而不存在双向因果关系。即政府支出是引起中国GDP变动的Granger原因经济论文，但中国GDP增长对政府支出增加的带动作用并不明显。所以，为使政府支出对我国经济增长做出更大的贡献，必须采取以下对策和措施：
（1）确定最优财政支出规模，合理规范财政支出结构。20 世纪90 年代以来，人们对政府支出问题的关注焦点是政府支出的总量，以总量的增长来带动经济的增长，忽视了政府支出结构的优化配置问题，却不知适度的财政支出规模和合理的财政支出结构，才是提高政府支出使用效率和促进经济增长的重要保证。因此，今后我国财政体制改革，应当重点关注财政支出结构优化问题，将资金投向重点领域和重要行业，为促进经济增长和提高国民收入水平做出贡献。
（2）保持财政政策的稳定性和连续性，提高政策有效性。财政政策是国家调控经济运行的重要政策工具之一，积极的财政政策对拉动国民经济增长起到重要的作用。由于我国政治体制的行政干预能力太强，财政政策的制定和实施存在很大的随意性，这样从长期来看不利于经济的增长。为了使积极的财政政策的效果得到理想发挥，我国有必要保持财政政策的稳定性和连续性，继续实施稳健的财政政策和货币政策，为我国经济持续快速健康发展做出应有的贡献。
参考文献：
[1]陈瑜，杜莉.我国政府购买支出与转移支出对经济增长影响的实证研究[J].世界经济情况，2006(3).
[2]孟淑芳.政府支出和经济增长的理论与实证分析[J].经济论坛, 2004(10).
[3]王治，王宗军.我国政府购买性支出与GDP的相关性研究[J].武汉理工大学学报,2006(6).
[4]王永华，范海输.浅析财政支出中的问题及对策[J].山西财税，2001(3).
[5]刘魏.我国财政支出中存在的问题和对策[J].经济论坛，2004(3).
[6]孙敬水．计量经济学[M]．清华大学出版社，2004.
[7]庞皓.计量经济学[M]科学出版社，2005.
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