经济增长与政府收入动态关系的实证研究——基于我国1978—2008年的时间序列分析＊

黄瑞芬 孙阳阳

（中国海洋大学经济学院,山东 青岛 266100）

一、引言

自从1978年我国实施改革开放以来,我国的市场经济体制基本建立,市场能够发挥资源优化配置的作用,我国的经济总量和政府财政收入也迅速增长。但经济总量和政府财政收入两者之间是否存在关系呢？从理论上讲,经济增长决定政府财政收入,而政府财政收入也反作用于经济增长。财政收入既是维持国家有效运转的经济基础,又是国家调节经济的有效手段。在宏观上,财政收入是社会总产出的重要组成部分。在微观上,财政收入伴随着企业生产产品、提供服务、进行交易和发生其他应税行为而产生。同时,财政收入对经济有反作用。完善的税制会平衡纳税人之间的税负,创造公平竞争的市场环境,使资源配置的扭曲程度达到最小化,最终通过降低社会成本和税收成本来促进社会经济效率的提高。[1]但现实中经济总量和政府收入的关系如何呢？只能通过实证分析进行检验。

本文基于我国1978-2008年GDP和政府财政收入的时间序列数据,构建向量自回归（VAR）模型,运用脉冲响应函数和方差分解进行分析,再进行协整检验和格兰杰因果检验,并构建了向量误差修正（VEC）模型,对我国 GDP与政府财政收入之间的动态关系进行研究。

二、指标选取和数据收集

本文以国内生产总值（GDP）作为衡量我国经济增长的指标,以国家统计局公布的财政收入作为政府收入的指标,为了剔除价格变动的影响,本文以1978年为基期进行了调整。为了消除时间序列异方差性的影响,数据均采用自然对数形式,变量定义如下：LNGDP：表示我国当年实际国内生产总值的自然对数值；LNRVE：表示我国当年实际财政收入的自然对数值。数据来源于历年的《国家统计年鉴》和2008年的统计公报,数据真实可靠。

三、建立VAR模型和变量动态分析

（一）VAR模型构建

将1978-2008年的LNGDP和LNRVE分别作为内生变量建立向量自回归模型,在滞后5期的条件下,滞后期长度选择检验如下：

表1 滞后期长度选择检验

由表可知,5个评价统计量给出的最小滞后期（用“＊”表示）均为滞后二期,所以模型最佳滞后阶数为二阶,由此建立向量自回归模型（VAR）为：

在上式中,[LNGDPLNRVE]T为系统内生变量,参数A1与A2为滞后1、2阶的系数矩阵,C是常数项,各参数具体值及t统计量（圆括号内数值）如下所示：

对VAR单个参数估计值的解释是很困难的,模型更关注整体效果。要想对一个VAR模型做出结论,可以观察脉冲响应函数和方差分解。

在做脉冲响应函数以前,先对VAR模型进行稳定性分析。只有稳定的VAR模型才可以进行脉冲响应函数分析。如果全部根的倒数值都在单位圆之内,VAR模型是稳定的,否则是不稳定的。对于VAR模型,共有N K个根,其中N表示VAR模型中内生变量个数,K表示VAR模型的最大滞后期（本文N=2,K=2）。[2]

表2 VAR模型特征方程的根的倒数值列表

从表2或图1都可以看出,全部根的倒数值的模都小于1,因此该VAR模型是稳定的,可以进行脉冲响应函数分析和方差分解分析。

（二）脉冲响应函数分析

脉冲响应函数刻画了在误差项上加一个标准差大小的冲击对内生变量的当期值和未来值所带来的影响。从图2可以看出,LNGDP对其自身的标准差新息在第1期有很强的响应,达到了3.29％,随后有所上升,在第3期达到了最大值,为4.84％。之后呈现波动趋势。经过测算,响应在5％水平上下波动。LNGDP对LNRV E的新息在第1期没有响应,之后呈增大趋势,并在第5期达到了最大值4.08％,从第6期又逐步下降。

图1 VAR模型特征方程的根的倒数值视图

从图3来看LNRVE的新息的响应,其对自身一个标准差新息的响应在第1期强烈,达到了4. 95％,之后继续上升,并在第4期达到了最大值为11.1％,从第5期开始逐步下降,在第10期响应值为8.74％。LNRV E对LNGDP的响应在第1期较为强烈,达到了2.12％,之后迅速下降,在第5期达到了最小值0.276％。随后逐步上升,在第10期的响应值为2.60％。

图2 LNGDP对自身和LNRVE一个标准差新息的响应

（三）方差分解分析

方差分解的主要思想是,把系统中每个内生变量的波动,按其成因分解为与各方程变量冲击相关联的组成部分,从而了解各变量冲击对模型内生变量的重要性。本文运用EView s5.0进行方差分解。Eview s对于每一个内生变量都计算一个独立的方差分解。

图3 LNRVE对LNGDP和自身一个标准差新息的响应

表3 LNGDP的方差分解

表3显示了LNGDP对LNGDP和LNRVE的方差分解结果。表3共包含四列：第一列是预测期, S.E.中的数据为变量的各期预测标准误差,后两列均是百分数,分别代表以各变量为因变量的方程新息对各期预测误差的贡献度,每行相加的结果为100。从表3可以看出,在第1期其自身新息的影响为100％,之后逐渐下降,从第6期开始,LNGDP的方差分解逐步稳定,其自身新息的影响可以预测LNGDP的65％左右,LNRVE新息的影响可以预测LNGDP的35％左右。说明我国GDP的增长主要受其自身变化的影响,但我国财政收入对GDP的增长影响也较为显著。

表4 LNRVE的方差分解

来看LNRVE变化方差分解的结果,从表4可以看出,在第1期自身信息的影响可以预测LNRVE的85％左右,但同时也受到LNGDP的影响,其贡献度约为15％。从第5期开始,LNRVE的方差分解趋于稳定,其自身新息的影响可以预测LNRV E的98％左右,LNRV E新息的影响仅为2％左右。

四、协整关系检验和误差修正模型（V EC）

（一）平稳性检验

在协整分析前,需要对时间序列进行平稳性检验,只有平稳时间序列或同阶的非平稳时间序列才可能存在协整关系。本文采用由Dicky和Fuller于1976年提出的ADF检验方法,利用 Eview s5.0软件进行检验,[3]检验结果如表5。

表5 LNGDP和LNRVE序列及其查分序列的单位根检验结果

由表5所示的检验结果来看,LNGDP和LNRVE的ADF检验t统计量在上述三个显著性水平下均大于所对应的临界值,所以不能拒绝存在单位根的零假设,时间序列LNGDP和LNRV E非平稳。经过一阶差分后的序列D（LNGDP）和D（LNRVE）的ADF值在1％的显著性水平下均小于所对应的临界值,所以可以拒绝存在单位根的零假设,时间序列D（LNGDP）和D（LNRVE）是平稳的。因此序列D（LNGDP）和D（LNRV E）都是一阶单整的,即LNGDP～I（1）,LNRVE～I（1）,LNGDP和LNRV E之间可能存在协整关系。

（二）协整检验

对于两变量的协整关系检验,本文采用Johansen和Juselius于1990年提出的基于向量自回归模型的多重协整检验方法（JJ检验）。进行检验时选取数据中含确定性趋势,协积方程有截矩项的检验,检验结果如表6所示。对第一个原假设,在5％显著性水平下,迹统计量为14.17大于临界值12.32,最大特征值统计量12.66大于临界值11.22,因此不能接受原假设,认为存在协整关系；对第二个原假设,迹统计量1.509小于临界值（5％）4.130,最大特征值统计量1.509小于临界值（5％）4.130,因此不能拒绝接受原假设,认为存在至多一个协整关系,所以LNGDP和LNRV E只存在唯一一个协整关系,从长期来看我国的经济增长与政府财政收入存在稳定的关系。[4]

表6 JJ协整检验结果

将Johansen协整检验中的协整系数标准化,可得LNGDP和LNRVE的一个长期均衡方程的表达形式：

LNRVE=0.005928LNGDP

（三）向量误差修正（V EC）模型

向量误差修正模型是对诸变量施加了协整约束条件的向量自回归模型。约束其内生变量的长期变动满足协积关系,但允许短期波动。VEC模型只能用于有协整关系的序列建模。下面建立V EC方程考察LNGDP与LNRV E的短期变动如何用解释变量进行解释。

用Eview s5.0得出的VEC方程可表述为：

Δyt=A×Δyt-1+Bvecmt-1+C

（vecmt-1为向量误差修正项）

其中：Δyt=[LNGDP LNRVE]T,vecmt-1= -0.005928LNGDPt-1+LNRV Et-1,Δyt表示yt的一阶差分,A、B为系数矩阵,C为常数项,各参数具体值及t统计量（圆括号内数值）如下所示：

向量误差修正模型中不仅包含了变量的滞后一期的差分形式作为调整因子,而且也包含了长期均衡方程作为调整因子。长期均衡方程前的系数矩阵的值均为负值,符合短期方程对长期方程的调整意义,误差修正模型的作用机制为负反馈机制,表明LNGDP和LNRV E以-0.015、-0.040的修正速度对下一年的LNGDP和LNRVE产生影响,经过对短期地不断修正后,实现了经济增长与政府财政收入的长期均衡。

五、格兰杰因果检验

为了确切地分析我国经济增长与政府财政收入之间的关系,避免伪回归分析,判断二者是没有任何关联还是互为因果,本文将采用 Granger因果关系检验法对其进行检验。表7给出了利用有关准则确定的最优滞后期（2）下LNGDP和LNRVE的格兰杰因果关系检验的相关结果。[5]

表7 LNGDP和LNRVE的格兰杰因果关系检验结果

从表7可以看出,在95％的置信水平下,LNRV E不是LNGDP的 Granger原因的原假设被拒绝,LNGDP不是LNRVE的 Granger原因的原假设被接受,在10％显著性水平下,LNGDP不是LNRVE的Granger原因的原假设被拒绝。因此我们认为在滞后两期的情况下,政府财政收入的增长促进了经济增长,而我国的经济增长对政府财政收入增长的作用效果并不显著。这与上文得出的两者之间的长期均衡关系相一致。

六、结论

首先,我国的经济增长与政府收入存在长期均衡关系,并且政府收入对我国经济增长的作用显著,而经济增长对政府财政收入增长的效果并不明显。从长期看,财政收入随经济的增长而增长,GDP每增长1％,政府财政收入约能增长0.006％。我们认为这主要是由于我国的国民收入的初次分配政策,一定的国内生产总值在政府和社会公众之间进行分配,存在此消彼长的关系,体现了我国政府基本落实了提高国民收入的基本政策。另一方面,政府收入的增长促进了经济的增长,实现了政府运用宏观财政政策促进经济增长的目的,也反映了我国税制改革的成效,能够对经济增长形成较强的推动力。

其次,从短期来看,我国当期 GDP与政府收入主要由其滞后一期与滞后两期的数值决定。具体来看,我国的经济增长受其自身和政府收入的影响,其滞后一期值对当期呈正相关关系,两者影响效果均较为显著,且系数较大,而滞后两期对当期呈负相关关系,且系数较小。而政府财政收入的增长受到自身和经济增长的影响,在滞后一期时,自身影响为正向,而 GDP的影响反向,且系数较大,在滞后两期时,自身影响为负向,GDP影响正向。当经济增长与政府收入偏离长期均衡状态时,修正模型将对非均衡状态进行反向调节,且政府财政收入的调积系数较大。

最后,从长期来看,我国财政收入的增长主要受其自身的影响,经济增长对财政收入的增长影响较小。从对未来的预测来看,我国的GDP受其自身和政府收入的影响,具体来看,GDP对其自身影响一期为100％,之后下降,在第六期基本稳定,为65％左右。相应的政府收入在一期对GDP影响为零,随后逐渐增大,在第六期的贡献度为35％左右,影响显著,并趋于稳定；而政府收入的增长受其自身和GDP的影响,在一期GDP贡献度大约为15％,之后迅速下降,在第五期基本稳定,贡献度为2％左右；政府收入一期对自身响应值为85％左右,随后上升,在第五期的贡献度约为98％,并且趋于稳定。

[1]张伦俊.税收与经济增长关系的数量分析[M].北京：中国经济出版社,2006.

[2]张晓峒.Eview s使用指南与案例[M].北京：机械工业出版社, 2009.

[3]郭健.税收、政府支出与中国经济增长的协整分析[J].财经问题研究,2006,（11）：82-86.

[4]高黎,聂华林.税收增长与经济增长关系的实证分析[J].税务与经济,2006,（5）：78-81.

[5]朱红琼.税收增长与经济增长相关性的实证研究[J].生产力研究,2007,（19）：38-40.