论文基于VAR模型的重庆市财政支出和经济增长关系是关于本文可作为相关专业财政支出论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文财政支出论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要：经济平稳增长离不开货币政策和财政政策的相互配合,经济增长与财政支出具有极强的相关性.文章通过重庆市1995—2016年的相关数据进行实证检验,首先建立线性回归方程分析变量之间的相关性,然后建立VAR模型分析各变量之间的关系.研究结果表明：教育支出、科学技术支出、社会保障和就业支出、医疗卫生支出对于经济增长具有非常明显的促进作用.未来重庆市应该优化财政支出结构,促进经济平稳健康发展.
关键词：重庆市；财政支出；经济增长
中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2018）05-58-03
一、 引言
经济增长、充分就业、物价稳定和国际收支平衡是国家制定宏观经济政策的主要目标,在这四大目标中,经济增长始终是第一目标,经济平稳健康增长既需要发挥市场的决定性作用更离不开国家的宏观调控.财政政策和货币政策是国家进行宏观调控的两种重要手段,而在财政政策中财政支出的地位尤为重要,一方面财政支出规模的大小影响国民经济发展速度,另一方面财政支出结构影响经济发展质量.
海内外对于财政支出与经济增长关系的研究开始于19世纪,相关的研究成果非常丰富,Grier（1989）实证研究100多个国家的经济数据,认为财政支出的增长率与国民生产总值的增长率呈现出正相关关系.Easterly（1993）认为财政支出中的基础设施投资与经济发展高度相关,发展中国家要想获得较高的经濟增长速度必须加大财政支出.Goldith（2008）分别研究了财政投资支出和财政消费支出,研究结果表明不管是在短期还是在长期,财政投资规模的扩大对经济增长具有非常明显的促进作用,而财政消费支出短期内促进经济增长然而长期却不利于经济增长.孙长清（2004）发现财政支出中的科教文卫支出与经济增长呈正相关关系,而财政支出中的基本建设支出呈负相关关系.文章以重庆市财政支出为研究对象,通过对1995—2016年的相关数据进行实证检验,建立OLS回归方程分析变量之间的相关性,然后建立VAR模型分析各变量之间的关系,这对于重庆市未来如何优化财政支出促进经济增长具有较强的指导意义.
二、 现状分析
(一)财政支出总量分析
改革开放以来尤其是进入21世纪,重庆市经济社会发展取得了非常显著的进步,各项经济数据指标明显提高.1995年重庆市GDP总量仅为1009.47亿元,2016年重庆市经济总量已经达到17559.25亿元.经济发展水平不断提高的同时,重庆市财政支出的规模也迅速增长,2012年重庆市财政支出规模为3046.36亿元,2016年重庆市财政支出规模已经达到4001.81亿元.
虽然财政支出的绝对规模不断增加,但是财政支出占同期GDP的比重却逐渐下降,2012年财政支出占GDP的比重为26.70%,之后呈现波动下降的趋势,2016年占比仅为22.79%.
(二)财政支出结构分析
为了深入研究重庆市财政支出的结构现状,文章主要选取教育、科学技术、社会保障和就业、医疗卫生以及交通运输这4个财政支出.
从表1可以看出,2010—2016年重庆市各类财政支出的规模均呈现上升的趋势.教育支出从2010年的240.46亿元增加到2016年的575.18亿元,增幅达到139%；科学技术支出从2010年的17.89亿元增加到2016年的51.62亿元,增幅达到188%；社会保障和就业支出从2010年的236.98亿元增加到2016年的640.55亿元,增幅达到170%；医疗卫生支出以及交通运输支出分别从2010年的94.86亿元、81.85亿元增加到2016年331.18亿元、268亿元,增幅分别为170%、249%.在各类支出中,社会保障和就业支出占比最大,为16.01%,科学技术支出最小为1.29%.
三、 实证检验
(一)ADF平稳性检验
高斯-马尔科夫定理成立的前提条件必须是平稳的数据,如果采用非平稳时间序列进行回归分析,那么极有可能导致伪回归的出现,因此本文在实证检验过程中首先对相关数据进行平稳性检验.我们分别用lny、lnx1、lnx2、lnx3和lnx4表示重庆市国民生产总值、教育支出、社会保障和就业支出、科学技术支出、医疗卫生支出,为了避免自相关可能导致的误差,确保单位根检验的有效性,我们使用Eviews7软件中的ADF检验法来检验变量的平稳性,检验结果如表2所示.
表2中的检验结果表明：各变量原始数据的ADF值在1%的显著性水平下均大于临界值,这表明各变量原始数据是非平稳的,不能直接使用原始数据进行实证分析.如果变量的原始数据是非平稳的,我们可以对其进行差分,检验差分后的数据是否具有平稳性,一阶差分后的5个变量在1%的显著性水平下,ADF值均小于临界值,因而我们拒绝原假设认为一阶差分后的序列是平稳的.因此D lny、D lnx1、D lnx2、D lnx3和D lnx4都是一阶单整变量,满足协整检验的条件.
(二)OLS回归方程
对lny、lnx1、lnx2、lnx3和lnx4进行OLS回归分析,回归结果的判定系数为0.995087,调整判定系数为0.993932,这表明回归方程的相关系数较高.
从表3可以看出,4个因变量的系数分别为0.508998、0.026362、0.010187、0.127014均大于零,拟合的方程为：lny等于5.527089+0.508998lnx1+0.026362lnx2+0.010187lnx3+0.127014lnx4,这表明教育支出、社会保障和就业支出、科学技术支出、医疗卫生支出与经济增长之间存在非常明显的正相关关系,经济意义合理.
(三)Johansen协整检验
协整检验方法主要有2种,第一种是用于两变量模型的EG协整,第二种是用于多变量模型的Johansen协整.文章有1个被解释变量,4个解释变量因此我们选取Johansen协整检验,将lny作为被解释变量,lnx1、lnx2、lnx3和lnx4作为解释变量,构建OLS的多元线性回归.协整检验结果表明,模型在5%的显著性水平下均拒绝5个原假设,因此文章选取的研究变量存在非常显著的协整关系（见表4）.
总结:此文是一篇财政支出论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
参考文献：
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