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关于山东省政府消费与地区生产总值的研究

2017-06-23刘金娣卢婷艳

现代营销·学苑版 2017年5期
关键词:生产总值协整修正

刘金娣+卢婷艳

摘要:本文采用山东省1978-2015年的政府消费与地区生产总值数据,基于协整检验及误差修正模型,对二者之间的关系进行了实证分析。结果表明:山东省政府消费与地区生产总值之间存在长期均衡关系,政府消费增加1%,地区生产总值增长0.319;经过误差修正后,如果政府消费波动变化1%,将引起地区生产总值波动变化0.181%,误差修正系数为-0.631,表明短期对长期均衡的调整力度较为有力。

关键词:地区生产总值;政府消费;协整检验;误差修正模型

改革开放以来,中国经济经历长期繁荣。近几年,政府通过加大消费刺激经济增长,因此研究政府消费对经济增长产生的影响具有重要意义。付文林等利用协整合格兰杰因果检验,发现实际经济增长率与公共支出占GDP比重呈反向变动关系。郭庆旺等运用向量自回归分析法,发现公共资本投资与经济增长之间存在长期均衡关系。毛中根运用变截据和变系数相关模型对政府消费的增长效应进行检验,表明各地方政府消费的系数均大于零。本文基于协整检验及误差修正模型,研究山东省政府消费与地区生产总值之间的关系。

1.理论方法

单位根检验是应用最广的检验序列平稳性的方法。比较常用的是DF检验,由于其只适用于1阶自回归过程的平稳性检验,所以对DF检验进行了一定的修正得到ADF检验,这是目前普遍应用的单整检验方法。

协整检验主要从多元序列之间非平稳性入手,探求非平稳经济变量之间蕴涵的长期均衡关系。如果变量之间存在协整关系,变量的增长率表现共同的增长趨势。反之,如果这两个或以上变量不是协整的,则它们之间不存在一个长期的均衡关系。

误差修正模型作为协整模型的补充模型,通过建立短期动态模型弥补长期静态模型的不足,既能反映不同时间序列间的长期均衡关系,又能反映短期偏离向长期均衡修正的机制。

根据Granger表述定理,若非平稳响应序列与非平稳响应序列之间存在协整关系,则必然可以建立误差修正模型。误差修正模型在于通过协整关系来校正内生变量的短期变化,利用它可以提高短期预测的精度。

2.实证研究

本文采用山东省1978—2015年的政府消费与地区生产总值数据研究二者之间的关系,数据来源于《山东统计年鉴2016》。对地区生产总值和政府消费取对数处理,记为lny和lnx。

2.1单位根检验

在检验变量间是否具有长期协整关系之前,首先要检验各个变量的平稳性,这里采用ADF检验法进行平稳性检验。经检验,两变量序列和其一阶差分序列不能通过单位根检验,是非平稳时间序列,而其二阶差分序列都通过了单位根检验,是平稳时间序列,满足协整分析的条件。

2.2 协整检验

由于所有变量的原序列都是二阶单整序列,本文采用EG检验来判断山东省地区生产总值与政府消费之间是否存在协整关系。

步骤一:建立回归模型:

步骤二:对回归残差序列进行平稳性检验:在5%的显著性水平下,拒绝存在单位根的假设,即残差序列是平稳的,表明地区生产总值与政府消费之间存在协整关系。白噪声检验结果表明残差序列通过检验。

2.3 误差修正模型

上述分析反映了地区生产总值与政府消费之间存在长期均衡的协整关系,这种关系是在短期波动的不断调整之下实现的。即存在一个误差修正机制,防止长期均衡关系出现较大误差。误差修正模型为:。方程检验结果显示该方程显著线性相关,参数检验结果显示政府消费的当期波动以及上期误差(ECM)对地区生产总值的当期波动有显著影响。根据模型的参数估计量,山东省政府消费的当期波动对地区生产总值的当期波动调整幅度不大,如果政府消费波动变化1%,将引起地区生产总值波动变化0.181%;误差修正项系数的大小反映了短期对长期均衡的调整力度,误差修正系数为-0.631,表明调整力度较为有力。

3.结论与建议

第一,协整分析结果显示,政府消费每增加1%,地区生产总值增长0.319。这表明政府消费对地区生产总值有长期稳定的促进作用,它们之间存在着动态均衡机制。

第二,在误差修正模型中,山东省政府消费的当期波动对地区生产总值的当期波动调整幅度不大,政府消费波动变化1%,将引起地区生产总值波动变化0.181%;误差修正项系数的大小反映短期对长期均衡的调整力度,误差修正系数为-0.631,表明调整力度较为有力。

实证分析表明,无论是长期还是短期,山东省政府消费与地区生产总值之间都具有较强的正相关性。在今后的经济发展中,提高政府消费是实现经济增长的一个有效途径。

参考文献:

[1]付文林,沈坤荣.中国公共支出的规模与结构及其增长效应[J].经济科学,2006(01)

[2]郭庆旺,贾俊雪.政府公共资本投资的长期经济增长效应[J].经济研究,2006(07)

[3]毛中根,洪涛.政府消费与经济增长:基于1985-2007年中国省际面板数据的实证分析[J].统计研究,2009,26(8):24-31.

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