张慧贞之计量经济学.docx
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张慧贞之计量经济学
院系:
数学与信息科学
专业:
信息与计算科学
班级:
080706
姓名:
张慧贞
学号:
20084070647
影响我国财政支出的因素分析
摘要:
我国自改革开放以来,经济有了突飞猛进地发展,但是随着经济的发展,人民享受到的经济发展成果跟经济的发展却是不成正比的,国家财政支出还存在着很多问题,如行政费用占财政总开支比例过大,财政支出中“缺位”、“越位”现象突出等,这些都制约着我国社会主义现代化和全面小康社会的建设。
解决财政支出中存在的问题对于中国社会的发展至关重要。
关键字:
财政支出、存在问题、提出意见
一、研究的目的要求
财政支出在社会经济的持续发展中有着重要的作用,政府合理的财政支出和财政支出结构有利于中国经济的持续发展,有益于人民生活水平的不断提高,有助于人民生活环境不断的改善。
改革开放以来,随着经济体制改革的深化和经济的快速增长,中国的财政收支状况发生了很大变化。
我国财政支出在1978年为1122.09亿元,到2008年已经增长到62592.66亿元,31年间平均每年增长13.8515%。
为了研究影响我国财政支出增长的主要原因,分析财政支出的增长规律,预测财政支出未来的增长趋势,需要建立计量经济模型。
影响我国财政支出的因素有很多,但据分析主要的因素有:
1)从根本来看,以税收为主的财政收入是财政支出的基本源泉;2)从宏观经济来看,经济发展带动财政支出的增加,由于经济的发展,人们对物质生活和精神生活的要求都越来越高,这需要政府考虑提供更多的学校,医疗卫生机构,福利设施,增加刑佂管理。
立法司法,军队警察,治安保障等公共服务,还必须不断改造和完善这些具有外部效应的部门,财政支出大幅度增加;3)我国如今处在一个人口大爆炸的时代,人口的增长给财政支出带来了巨大的压力,人口总量的增加必然要求政府增加各种最基本的社会公共需求,否则将会降低国民享有的公共服务及社会公共福利水平。
,随着人口的增长,增加了市场的需要,这对经济发展与资源开发产生激励作用,随之而来的是环境问题也越来越严重,生态环境受到较大的破坏,环境承受能力变得十分脆弱,这不仅使各种自然灾害袭击我国的频率大幅提高,使人民生活条件恶化,还迫使财政每年不得不用大量的财力来解决环境问题,从而又给我国政府财政带来巨大压力;4)居民消费水平的不断提高也要求财政支出的不断增加;5)货币供应量也极大影响了财政支出总额,但具有不确定性可能起到促进作用,也可能起到抑制作用且其1978年到1989年的数据不易取得。
因此可以从前四个因素分析我国财政支出的具体原因。
二、模型设定
(一)理论综述
财政支出也称公共财政支出,是指在市场经济条件下,政府为提供公共产品和服务,满足社会共同需要而进行的财政资金的支付。
财政支出是一级政府为实现其职能对财政资金进行的再分配,属于财政资金分配的第二阶段。
国家集中的财政收入只有按照行政及社会事业计划、国民经济发展需要进行统筹安排运用,才能为国家完成各项职能提供财力上的保证。
(1)从政府管理改革趋势来看,开展支出绩效评价是政府支出管理改革的必然要求。
政府作为受全体纳税人委托管理国家资产和资源的主体,有责任向纳税人披露履行受托责任情况,接受社会公众的监督。
随着我国市场经济体制不断完善,更有效的为公众服务成为政府改革的内在要求。
财政作为国家或政府履行公共服务职能的物质基础,需要提高财政资金使用效益,合理配置财政资金,回答“用了多少钱、办了多少事、有什么效果”的问题,才能达到更有效为公众服务的目的。
(2)从国内外财政管理历程来看,开展支出绩效评价是财政管理的必然趋势和重要内容。
发达国家财政管理改革主要经历了三个阶段。
一是公共财政体制形成阶段。
其核心是通过建立预算管理程序,来控制财政资金使用的方向,并对资金使用过程的合规性及有无错弊情况进行监管。
二是规范管理阶段。
在此阶段,发达国家进行多方面的制度建设,试图对政府财政收支进行规范管理。
三是“目标、有效和效率”阶段。
人们对公共支出问题的注意力开始由支出的“合规性”转向“有效性”,即为保证公共部门活动的效率、公平和必要的透明度,原则上所有的政府活动都要作支出绩效评价。
在古希腊,古罗马以及西欧中世纪已有一些思想家在论述政治经济问题时,表达了对财政问题的见解,但把财政问题作为专门问题来探讨,则是在十五世纪末期以后,随着资本主义的产生和发展以及对其经济理论的探讨而出现的。
1776年,英国经济学家亚当斯密在《国民财富的性质和原因的研究》简称<国富论>一书中比较完整的阐述了财政理论,从而被认为创立了资产阶级古典经济学派的财政学。
1936年英国经济学家凯恩斯的<就业,利息和货币通论>简称《通论》,则被认为是当代资产阶级财政理论形成的标志。
(二)变量选取
因为我们研究的是我国财政支出,所以模型的被解释变量Y选定为“财政支出”,又因我们分析的是财政支出增长的主要原因,分析财政支出的增长规律,预测财政支出未来的增长趋势,因此需要建立从1978-2008年的时间序列模型。
影响我国财政支出的因素有很多,但有些不易取得,如“就业状态”“利率”因此我们选择四个主要且易取得的变量作为解释变量。
选择“财政收入”“国内生产总值”“总人口”“居民消费水平”做为解释变量X1,X2,X3,X4。
根据《中国统计年鉴》原始数据统计资料:
“财政支出”Y,“财政收入”X1,“国内生产总值”X2,“总人口”X3,“居民消费水平”X4。
表如下:
我国财政支出及相关数据单位:
亿
年份
财政支出
财政收入
国内生产总值
总人口(万)
居民消费水平
1978
1122.09
1132.26
3645.20
96259
184.00
1979
1281.79
1146.38
4062.60
97542
208.00
1980
1228.83
1159.93
4545.60
98705
238.00
1981
1138.41
1175.79
4891.60
100072
264.00
1982
1229.98
1212.33
5323.40
101654
288.00
1983
1409.52
1366.95
5962.70
103008
316.00
1984
1701.02
1642.86
7208.10
104357
361.00
1985
2004.25
2004.82
9016.00
105851
446.00
1986
2204.91
2122.01
10275.20
107507
497.00
1987
2262.18
2199.35
12058.60
109300
565.00
1988
2491.21
2357.24
15042.80
111026
714.00
1989
2823.78
2664.90
16992.30
112704
788.00
1990
3083.59
2937.1
18667.80
114333
833.00
1991
3386.62
3149.48
21781.50
115823
932.00
1992
3742.2
3483.37
26923.50
117171
1116.00
1993
4642.3
4348.95
35333.90
118517
1393.00
1994
5792.62
5218.1
48197.90
119850
1833.00
1995
6823.72
6242.2
60793.70
121121
2355.00
1996
7937.55
7407.99
71176.60
122389
2789.00
1997
9233.56
8651.14
78973.00
123626
3002.00
1998
10798.18
9875.95
84402.30
124761
3159.00
1999
13187.67
11444.08
89677.10
125786
3346.00
2000
15886.5
13395.23
99214.60
126743
3632.00
2001
18902.58
16386.04
109655.20
127627
3869.00
2002
22053.15
18903.64
120332.70
128453
4106.00
2003
24649.95
21715.25
135822.80
129227
4411.00
2004
28486.89
26396.47
159878.30
129988
4925.00
2005
33930.28
31649.29
183217.40
130756
5463.00
2006
40422.73
38760.2
211923.50
131448
6138.00
2007
49781.35
51321.78
257305.60
132129
7103.00
2008
62592.66
61330.35
300670.00
132802
8183.00
(三)模型数学形式的确定
作解释变量“财政收入”X1,“国内生产总值”X2,“总人口”X3,“居民消费水平”X4分别与被解释变量“财政支出”Y的散点图。
从散点图可以看出“财政支出”Y与“财政收入”X1大致呈线性关系,“财政支出”Y与“国内生产总值”X2大致呈线性关系,“财政支出”Y与“总人口”X3大致呈线性关系,“财政支出”Y与“居民消费水平”X4大致呈线性关系,所以建立的数学模型为以下线性模型:
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4
其中Y为财政支出,X1为财政收入,X2为国内生产总值,X3为总人口,X4为居民消费水平;β0,β1,β2,β3,β4为参数。
(四)模型计量经济学形式的确定
式中β1,β2,β3,β4实际是经济学中的边际支出倾向,β1,β2,β3,β4作为参数分别是
y与
X1,
X2,
X3,
X4,的比例,即β1=
Y/
X1,β2=
Y/
X2,β3=
Y/
X3,β4=
Y/
X4。
然而在现实生活中,财政收入,国内生产总值,总人口,居民消费水平并不像数学式那样是财政支出的精确函数,因为还有许多未加入模型的因素也会影响我国财政支出,为了把实际财政支出和实际财政收入,实际国内生产总值实际总人口,实际居民消费水平的关系表现出来,还需要在模型中引入一个随机误差项,即建立的计量经济学模型为
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μi
其中μi为随机误差项,包含了有些不易取得的数据如“就业状态”“利率”“货币供应量”,但它们对财政支出有影响因此可以将其归入随机扰动项ui中加以反映。
该模型中为随机变量的个数为4。
(五)确定参数估计值的范围
由经济意义可知,财政收入越多,国内生产总值越高,总人口越多,居民消费水平越高,相应地财政支出也就越多,故参数范围为:
β1>0,1>β2>0,1>β3>0,β4>0。
三、参数估计
对模型回归得
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/02/11Time:
11:
22
Sample:
19782008
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
3396.844
4209.963
0.806858
0.4271
X1
1.142276
0.195304
5.848693
0.0000
X2
-0.134934
0.090006
-1.499167
0.1459
X3
-0.040784
0.041723
-0.977498
0.3373
X4
4.257936
2.040119
2.087102
0.0468
R-squared
0.997994
Meandependentvar
12459.10
AdjustedR-squared
0.997685
S.D.dependentvar
15811.43
S.E.ofregression
760.7118
Akaikeinfocriterion
16.25308
Sumsquaredresid
15045745
Schwarzcriterion
16.48436
Loglikelihood
-246.9227
F-statistic
3233.636
Durbin-Watsonstat
1.236560
Prob(F-statistic)
0.000000
从上表中得模型估计的结果为:
=3396.844+1.142267x1-0.134934X2-0.040784X3+4.257936X4;
t=(0.806858)(5.848693)(-1.499167)(-0.977498)(2.087102);
R²=0.997994;F=3233.636;n=31.
四、模型检验
(一)经济意义检验
参数估计结果与范围对照分析结果:
=1.142267>0符合经济意义;
=-0.134934<0不在(0,1)之间不符合经济意义;
=-0.040784<0不在(0,1)之间不符合经济意义;
=4.257936>0符合经济意义。
(二)统计意义检验
①拟合优度检验(R²检验):
可决系数为0.997994,说明所建模型整体上对样本数据拟合非常好,即解释变量“财政收入”、“国内生产总值”、“居民消费水平”、“总人口”对被解释变量“财政支出”的绝大部分差异做出了解释;
②F检验:
针对β1=β2=β3=β4=0,在给定显著性水平α=0.05,在F分布表中查出自由度为K-1=4和N-K=26的临界值F0.05(4,26)=2.74又F=3233.636>F0.05(4,26)=2.74,应拒绝原假设H0:
β1=β2=β3=β4=0,说明回归方程显著,即解释变量“财政收入”、“国民生产总值”、“总人口”、“居民消费水平”等联合起来确实对“财政支出”有显著影响;
③t检验:
分别针对H0:
βj=0(j=1,2,3,4),给定显著性水平α=0.05,在t分布表中查得n-k=26的临界值t0.025(26)=2.056,
、
相对应的t统计量分别为5.848693,2.087102其绝对值均大于t0.025(26)=2.056,表明应拒绝原假设H0,即在其他解释变量不变的条件下,解释变量“财政收入”、“居民消费水平”分别对“财政支出”有显著影响;
、
相对应的t统计量分别为-1.499167,-0.977498其绝对值均小于t0.025(26)=2.056,表明应接受原假设H0:
即在其他解释变量不变的条件下,解释变量“国民生产总值”、“总人口”分别对“财政支出”没有显著性的影响。
(三)计量意义检验
(1)多重共线性检验:
①简单相关系数检验法
相关系数矩阵:
X1
X2
X3
X4
X1
1
0.983914
0.741757
0.953056
X2
0.983914
1
0.835302
0.991481
X3
0.741757
0.835302
1
0.889449
X4
0.953056
0.991481
0.889449
1
从相关系数矩阵中可以看出各解释变量之间的相关系数较高,证实确实存在严重多重共线性。
②方差扩大因子法
以x1为被解释变量以x2,x3,x4为解释变量回归得R²=0.997875
VIF1=1/(1-R²)=235.5444>10
说明解释变量x1与其他解释变量之间有严重的多重共线性
以x2为被解释变量以x1x3x4为解释变量回归得R²=0.999631
VIF1=1/(1-R²)=1355.264>10
说明解释变量x2与其他解释变量之间有严重的多重共线性
同理可算x3x4,说明解释变量之间确实存在严重的多重共线性
③直观判断法
从定性分析认为,重要解释变量X2x3分别代表国民生产总值、和总人口,根据经济规律,X2,x3的回归系数所带符号为负号与定性分析结果相违背,且X2、X3在回归方程中没有通过显著性检验,可初步判断很可能存在严重的多重共线性。
(2)多重共线性的解决—逐步回归法
采用逐步回归的办法去检验和解决多重共线性的问题,分别做y对x1x2x3x4的一元回归
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/02/11Time:
13:
04
Sample:
19782008
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
488.1959
236.1094
2.067668
0.0477
X1
1.022868
0.012321
83.01945
0.0000
R-squared
0.995810
Meandependentvar
12459.10
AdjustedR-squared
0.995666
S.D.dependentvar
15811.43
S.E.ofregression
1040.975
Akaikeinfocriterion
16.79604
Sumsquaredresid
31425222
Schwarzcriterion
16.88856
Loglikelihood
-258.3387
F-statistic
6892.229
Durbin-Watsonstat
0.702813
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/02/11Time:
13:
05
Sample:
19782008
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1437.470
561.6605
-2.559322
0.0160
X2
0.194668
0.005273
36.92038
0.0000
R-squared
0.979168
Meandependentvar
12459.10
AdjustedR-squared
0.978450
S.D.dependentvar
15811.43
S.E.ofregression
2321.103
Akaikeinfocriterion
18.39981
Sumsquaredresid
1.56E+08
Schwarzcriterion
18.49233
Loglikelihood
-283.1971
F-statistic
1363.114
Durbin-Watsonstat
0.210456
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/02/11Time:
13:
07
Sample:
19782008
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-108048.6
18902.62
-5.716064
0.0000
X3
1.031819
0.161065
6.406225
0.0000
R-squared
0.585949
Meandependentvar
12459.10
AdjustedR-squared
0.571672
S.D.dependentvar
15811.43
S.E.ofregression
10348.08
Akaikeinfocriterion
21.38933
Sumsquaredresid
3.11E+09
Schwarzcriterion
21.48184
Loglikelihood
-329.5346
F-statistic
41.03972
Durbin-Watsonstat
0.106438
Prob(F-statistic)
0.000001
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/02/11Time:
13:
07
Sample:
19782008
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-3509.853
1113.403
-3.152366
0.0037
X4
6.739147
0.342449
19.67926
0.0000
R-squared
0.930334
Meandependentvar
12459.10
AdjustedR-squared
0.927932
S.D.dependentvar
15811.43
S.E.ofregression
4244.655
Akaikeinfocriterion
19.60705
Sumsquaredresid
5.22E+08
Schwarzcriterion
19.69957
Loglikelihood
-301.9093
F-statistic
387.2734
Durbin-Watsonstat
0.131073
Prob(F-statistic)
0.000000
变量
X1
X2
X3
X4
参数估计值
1.022868
0.194668
1.031819
6.739147
t-统计量
83.01945
36.92038
6.406225
19.67926
R2
0.995810
0.979168
0.585949
0.930334
0.995666
0.978450
0.571672
0.927932
其中加入x1的方程的修正后的可决系数最大,以x1为基础顺次加入其他变量逐步回归。
结果如下
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/02/11Time:
13:
39
Sampl