本站原创摘 要 ：文章利用我国从1990年到2010年间的财政支出与GDP的相关数据,运用协整理论进行实证分析研究,并建立这二者间的长期均衡的协整关系和短期动态调整机制,最后,得出关于二者的误差修正模型.
关 键 词 ：财政支出；单位根检验；单整性；协整分析
中图分类号：F810.45 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2012）02-000-01
一、引言
近些年来,关于财政支出与GDP两者之间的关系,国内学者做了大量的研究,并获得了许多显著的成果.简单的来看：财政支出一般可以分为两部分：政府购写和政府的转移支付.前者是直接构成GDP的一个重要部分；后者则是间接的影响GDP.所以,财政支出绝对是影响GDP的一个重要因素,研究二者的关系,将有利于我们更好的认识我国GDP与财政支出的相互联系.本文将采用近年来广泛使用的协整理论,对我国财政支出与GDP之间的关系进行分析,并试图建立我国GDP与财政支出之间关系的误差修正模型.
二、模型检验与模型建立
由于时间序列可能存在非平稳性,因此,我们首先应对各变量进行单位根检验以检查各变量是否具有平稳性.若为非平稳,则进行平稳化处理,并检验变量之间是否存在协整关系.
(一)变量时间序列的平稳性检验
在实践中,人们通常使用单位根检验法(ADF)来检验序列的平稳性.ADF检验是通过以下三个模型完成的：
模型1：
模型2：
模型3：
其中{}为白噪声,Δ表示变量的一阶差分.原检测设为,即{}有一个单位根(非平稳).T为时间趋势要素.若ADF值小于临界值,则时间序列是平稳的,否则是不平稳的.
使用Eviews软件,分别对LNGDP和LNZ进行单位根检验,由运行结果(见表一)可知：在5%的显著性水平下,在不能拒绝存在单位根的检测设,表明LNGDP和LNZ都是非平稳的.
(二)变量之间的单整性检验
我们知道：只有当两个变量是同阶单整的,他们才有可能协整.而所谓单整性就是指：对于一个非平稳的时间序列,如果经过d次差分后变成平稳序列,则称原序列是d阶单整序列,记为I(d).
所以,分别对LNGDP和LNZ进行单整性检验,由运行结果(见表一),我们知：通过对两序列的一阶差分序列进行单位根检验,发现不存在单位根.即在5%的显著性水平下,拒绝存在单位根的检测设,表明此时序列是平稳的,原序列皆为一阶单整序列.
(三)变量之间的协整分析
对于同阶单整的变量之间的协整检验,我们可以采取Engle-Granger两步法来进行.由单整性检验知：{LNGDPt}和{LNZt}均为一阶单整序列.
所以,首先用最小二乘法(OLS)建立模型,进行协整回归：.
其次对残差做平稳性检验若残差序列是平稳的,则{LNGDPt}和{LNZt}存在(1,1)阶协整关系,即存在长期均衡关系,否则就不存在协整关系.
在存在协整关系的条件下,我们可以引入误差项,建立误差修正模型：
其中,ecm表示误差修正项.即协整方程中的残差项.在误差修正模型中,各个差分项反映了变量短期波动的影响.被解释变量的波动可以分为两个部分：一部分是短期波动,一部分是长期均衡.
应用Eviews软件,对LNGDP和LNZ进行OLS估计,运行结果如下：
(11.74) (28.13)
F等于791.35 D.W等于0.24
记该回归结果的残差为et,对它进行ADF检验：
可见,在5%的显著性水平下,残差序列拒绝了存在单位根的原检测设,表明残差序列是平稳的,即{LNGDPt}和{LNZt}存在(1,1)阶协整关系,即存在长期均衡关系.
将et作为误差修正项,建立误差修正模型：
(11.372) (-2.449)
D.W等于0.57
从误差修正模型,我们可以看出,的值较低,模型拟合的不够好,其次,由D.W等于0.57,我们可以得出存在序列相关性.所以,应加入变量差分的滞后项,用以消除序列相关性.
引入变量差分的滞后项：DLNGDP(-1).运用软件进行回归估计
(2.047) (6.244) (-4.103)
D.W等于1.866
误差修订系数为0.276.财政支出对GDP的短期弹性为：0.238；GDP前期对GDP当期的弹性为0.765；财政支出对GDP的长期弹性为：0.829.
三、结论
根据协整检验尽管我国的财政支出与GDP都具有非平稳性,但它们之间却有着长期稳定的协整关系,就长期而言,我国的财政支出与GDP之间具有统计上的高度相关性.从误差修正模型来看,短期内我国的财政支出与GDP之间存在动态调整机制,由于误差项的存在,可以自动地实现我国的财政支出与GDP之间的长期均衡关系.
表一 注：GDP的对数形式：LNGDP,财政支出的对数形式：LNZ)