中国国防支出对经济贸易影响的实证研究

刘思宇

(国防科技大学 系统工程学院， 长沙 410073)

近年来，中国高度重视军民融合工作，把军民融合发展上升为国家战略，逐渐形成全要素、多领域、高效益的军民融合深度发展格局，构建起一体化的国家战略体系和能力。国防支出作为财政支出的重要组成部分和军事部门生产国家安全的投入，对维护国家稳定、抵御外敌入侵、保护人民生命财产安全发挥着不可替代的作用，为促进国家经济增长、营造公平贸易环境、构建和谐社会具有重要意义。

自从Benoit开创性研究国防支出与经济增长关系[1]以来，许多专家学者结合相关理论和不同时期的数据并运用各种不同的模型分析国防支出对经济增长的影响，得出的结论大致可分为促进论、促退论、无关论。例如在促进论中有Mueller和Atesoglu运用新古典增长模型[2]发现美国的国防支出对经济增长起到促进作用，Lee和Chang运用Solow-Swan模型[3]发现中国台湾的国防支出对经济增长起到促进作用等；在促退论中有Tahir运用向量误差修正模型[4]发现印度和巴基斯坦的国防支出对经济增长起到促退作用，Wijeweera和Webb运用Feder-Ram模型[5]发现斯里兰卡的国防支出对经济增长起到促退作用等；在无关论中有Mehanna运用新增长模型[6]发现美国的国防支出与经济增长无统计意义和经济意义上的联系，Ozun和Erbaykal运用Toda-Yamamoto方法检验[7]发现北约组织中有5个国家国防支出与经济增长无因果关系等。在中国，李双杰、陈渤运用Feder-Ram模型[8]，刘涛雄、胡鞍钢运用两部门外部性模型[9]，陈炳福运用内生增长模型[10]等专家学者均得出中国国防支出对经济增长起到促进作用；刘溶沧、马拴友通过回归分析[11]，陈波通过建立供给-需求模型[12]等专家学者均得出中国国防支出对经济增长起到促退作用；潘爽亮、刘志峰、詹银珍通过协整检验分析[13]，罗伟通过格兰杰因果关系检验和协整检验分析[14]等专家学者均得出中国国防支出与经济增长无因果关系。

在过去的研究中，绝大多数学者更多关注于国防支出与国民经济运行的整体宏观状态，主要研究国防支出与GDP、GNP等整体性指标之间的关系，忽略了具体微观层面上的影响，从而导致研究结论具有一定局限性。因此，本文选取其中一个影响因素并结合GDP这一整体性指标对国防支出的影响进行研究。此外，在诸多文献中关于国防支出与经济增长之间的关系问题上得出不同的结论，究其原因在于不同专家学者研究选取的模型受到适用条件、选取数据的时间范围以及国情状况等客观时空因素限制与干扰，最重要的一点是多数专家学者仅从整体上对国防支出影响机制进行研究，并未考虑经济运行的内在规律以及影响因素，导致结论普适性较低[15]。

在如今国际经济市场发展的影响下，一体化经济已经成为社会经济发展的必然趋势。对外贸易作为社会再生产过程的重要组成部分，是一个国家或地区经济实力的集中体现,对促进资源合理配置和经济增长有着强劲的协调和拉动作用，是提高国家国际经济市场份额和国际地位的重要保障。因此，本文通过采用实证分析的研究方法，不仅在整体宏观层面研究分析国防支出对经济增长的影响，而且同时选取对外贸易这一具体领域研究分析国防支出对对外贸易的影响，为合理确定国防支出预算，提高国民经济运行效益，促进经济发展提供有益参考，并给出结论和建议。

1 数据处理与检验

本文所运用的时间序列数据全部来自历年的《中国统计年鉴》和《中国贸易外经统计年鉴》，数据范围为1989年至2018年。实证研究中国防支出、经济增长、进口贸易和出口贸易分别由国防费(gf)、国内生产总值(gdp)、进口额(im)和出口额(ex)反映。考虑到gf、gdp、im、ex之间数量级的差异性，对其进行自然对数化处理，处理后的变量对应分别为lngf、lngdp、lnim、lnex。

1.1 建立长期模型

针对国防支出对经济增长和对外贸易的影响，可分别建立如下模型：

lngdpt=α0+α1lngft+εt

(1)

lnext=α0+α1lngft+εt

(2)

lnimt=α0+α1lngft+εt

(3)

其中，α0为常数项，αi为系数项，ε为随机误差项，t代表年份，ln为自然对数化后的lngf、lngdp、lnim、lnex。

1.2 描述性统计

通过描述性统计对数据的观测值个数，均值，标准差，最小值，最大值进行研究，可以对数据进行一个基本的了解，对数据进行描述性统计，结果如表1所示。

表1 描述性统计

可以看到，经过自然对数化处理后的数据，变量间的波动是较为稳定的。

1.3 相关性分析

由于本文采用皮尔逊相关系数对变量间的相关性进行测量，相关系数的绝对值越高，相关性越强，相关系数的正负反映相关关系是同向还是反向。本文对变量之间的相关性进行测度，如表2所示。

表2 相关性分析

可以看到，lngf与lngdp、lnex、lnim之间的相关系数分别为0.996 1、0.983 9、0.982 9，均是在0.01的显著性水平下存在显著的正向相关关系，具体的影响通过以下的检验进行分析判断。

1.4 单位根检验

单位根检验是对数据的稳定性进行检验。若数据在原始序列时均为平稳，则可以直接进行回归，变量之间长期均衡；若数据在一阶及以上平稳，则需要进行协整检验；若不在同阶平稳，则需要进行差分处理。本文对对数据进行ADF检验，结果如表3所示。

表3 变量的ADF检验

显著性水平可以设置为1%、5%或者10%，一般10%是设置的最大的显著性水平(本文选择10%)。ADF检验的零假设为存在单位根，即检测序列不平稳，若ADF检验值是小于设定的显著性水平的临界值，则表明拒绝零假设，序列平稳，反之，则表明序列不平稳，接下来以lngdp原序列为例判断序列的平稳性，lngdp的ADF统计量为-4.469，小于10%的临界值，因此拒绝原序列lngdp不平稳的原假设，序列是平稳的，以此类推，所有检测的序列均在0阶平稳，序列均为0阶单整序列。

1.5 协整检验

一般来说，对于两个变量进行协整检验使用EG两步法。先对变量之间的关系进行回归分析，然后对回归的残差进行平稳性检验。若残差通过平稳性检验，则说明变量之间的关系较稳定存在长期均衡。

1.5.1 回归分析

本文采用最小二乘法对变量之间的关系进行估计，回归结果如表4所示。

表4 回归分析

即回归模型分别为：

lngdp=4.3999+0.9951*lngf

(4)

lnex=2.0141+1.1066*lngf

(5)

lnim=2.2132+1.0629*lngf

(6)

从回归可以看出，经济增长模型的R方为0.992，模型的拟合优度为99.20%，拟合优度相对较高，lngf在99%的置信区间下会存在显著的正向影响，即国防支出的增加会引起国内生产总值的增加，gf每增加1%，gdp增加0.9951%。

出口贸易模型的拟合优度为96.80%，拟合优度相对较高，lngf在99%的置信区间下会存在显著的正向影响，即国防支出的增加会引起出口额的增加，gf每增加1%，ex增加1.1066%。

进口贸易模型的R方为0.966，模型的拟合优度为96.60%，拟合优度相对较高，lngf在99%的置信区间下会存在显著的正向影响，即国防支出的增加会引起进口额的增加，gf每增加1%，im增加1.0629%。

1.5.2 残差平稳性检验

对残差进行单位根检验，得到的结果如表5所示。

表5 残差平稳性检验

可以看到，所有ADF检验值均为小于10%显著性水平的临界值。因此，残差是平稳的，各变量之间具有长期均衡关系。

1.6 格兰杰因果检验

格兰杰因果检验是由Granger于1969年提出[16]，并由Sims于1972年进行推广[17]，被用于检验变量之间的因果关系。由于变量之间具有协整关系，分别在满足AIC和SC准则的滞后阶数4阶、1阶、1阶进行格兰杰因果检验，得到的结果如表6所示。

表6 格兰杰因果检验

格兰杰因果检验的零假设是谁不是谁的格兰杰原因，对应的伴随概率值小于设定的显著性水平的临界值，此处依旧选择10%作为显著性水平。由表6可知：拒绝lngf不是lngdp的格兰杰原因的原假设，即lngf先于lngdp发生变化，带动lngdp的变化，且lnex、lnim分别是lngf的格兰杰原因。这说明国防支出是影响经济增长的原因，而进出口贸易是影响国防支出的原因。

2 VAR模型建立

VAR模型由sims于1980年提出，该模型运用非结构化的建模思想，进行多方程联立建模，建立动态均衡关系模型[15]，用来预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动项对变量系统的动态影响。VAR模型相比结构建模方法弱化变量间的经济理论联系，强化数据统计性质特征信息，从而避开结构建模方法中需要对系统每个内生变量关于所有内生变量滞后值的建模问题。本文结合VAR模型的相关原理，可建立本文的VAR模型如下所示：

(7)

(8)

(9)

分别对lngdp、lnex、lnim与lngf在滞后4阶、1阶、1阶的情况下建立VAR模型，可得到如下结果：

(10)

(11)

(12)

2.1 稳定性检验

在进行脉冲响应和方差分解之前，需要对VAR模型的稳定性进行检验，若AR根在单位圆内，则说明模型稳定。以上模型的稳定性检验结果如图1的(a)、(b)、(c)所示。

图1 稳定性检验结果

从图1的(a)、(b)、(c)中可以看出，所有点都是单位圆内，因此，以上三个模型都是稳定的。在模型稳定的基础上，则可进行脉冲响应分析和方差分解。

2.2 脉冲响应分析

脉冲响应是用于衡量来自某个内生变量的随机扰动项的一个标准差冲击，对VAR模型中所有内生变量当前值和未来取值的影响，实际上就是研究一个变量对另一个变量的影响程度，反应变量之间的动态影响。以上模型的脉冲响应如图2、3、4所示。

lngf给lngdp一个单位的标准差的正向冲击，lngdp的冲击反应开始处于正值，随后正向反应逐渐增加，到后期有所减少，但仍然是处于正向的冲击反应；lngdp给lngf一个单位标准差的冲击，lngf的冲击反应是围绕0上下波动，但仍然趋向正向的冲击反应。这说明国防支出的增加在整体上能带动经济的增长并且前期影响逐渐增强但到后期逐渐减弱；反之，经济增长对国防支出的影响程度非常小。

lngf给lnex一个单位的标准差的正向冲击，lnex的冲击反应开始处于正值，随后正向反应逐渐增加，后期趋于平缓，但仍然是处于正向的冲击反应；lnex给lngf一个单位标准差的冲击，lnex的冲击反应是逐渐增大，且增长幅度较高。这说明国防支出的增加能促进出口贸易但影响程度一般；反之，出口贸易的增加能促进国防支出的增加且影响程度较大。

图2 脉冲响应分析(lngdp、lngf)

图3 脉冲响应分析(lnex、lngf)

图4 脉冲响应分析(lnim、lngf)

lngf给与lnim一个单位的标准差的正向冲击，lnim的冲击反应开始处于正值，随后正向反应逐渐增加，后期趋向于平缓，但仍然是处于正向的冲击反应；lnim给与lngf一个单位标准差的冲击，lnim的反应是逐渐增大，且增长幅度较高。这说明国防支出的增加能促进进口贸易但影响程度一般；反之，进口贸易的增加在很大程度上明显能促进国防支出的增加。

2.3 方差分解

方差分解是将内生变量的变化分解为由其自身和其他变量所引起的若干部分，研究各变量冲击的影响占比。以上模型的方差分解结果如表7、8、9所示。

可以看到， lngf对lngdp的短期影响占比由开始的0.00%迅速增加到第7期的84.31%，之后缓慢增加到第10期的92.03%，这说明lngf对lngdp的影响占比不断增加且前期影响占比较大，后期趋于影响平缓；而lngdp对lngf的影响占比一直以来相对较小，到第10期仅有3.38%，这说明lngdp对lngf的影响非常小。

可以看到，lngf对lnex的影响占比由开始的0.00%到第10期的0.97%，这说明lngf对lnex的影响占比很小；而lnex对lngf的影响占比由开始的0.00%到第10期的73.06%，这说明lnex对lngf的影响占比相对较大且不断增强。

表7 方差分解(lngdp、lngf)

表8 方差分解(lnex、lngf)

表9 方差分解(lnim、lngf)

可以看到，lngf对lnim的影响占比由开始的0.00%到第10期的0.27%，这说明lngf对lnim的影响占比很小；而lnim对lngf的影响占比由开始的0.00%到第10期的75.60%，这说明lnim对lngf的影响占比相对较大且不断增强。

3 结论与建议

本文通过对中国近三十年以来的国防费(gf)、国内生产总值(gdp)、进口额(im)、出口额(ex)进行数据自然对数化处理、描述性统计、相关性分析、单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验、VAR建模及稳定性检验、脉冲响应分析、方差分解以后，可以得出以下结论：

第一，国防支出的增加在整体上能带动经济的增长而且国防支出对GDP影响在先。前期1989年至2001年国防支出促进经济增长的影响较大且具有影响占比逐渐增加的趋势，后期2002年至2018年国防支出虽然依旧能促进经济增长但影响程度的增幅不断降低；反之，经济的增长也能促进国防支出的增加但影响程度非常小。

第二，国防支出的增加在整体上能带动进出口贸易的增加但进出口贸易对国防支出影响在先。前期1989年至2001年国防支出促进进出口贸易增加的影响较大且具有影响占比逐渐增加的趋势，后期2002年至2018年国防支出依旧能促进进出口贸易增加但影响程度的增幅较为平缓；反之，进出口贸易的增加也能促进国防支出的增加且增幅较高。另外，从进口额和出口额分别对国防支出的影响相比，贸易逆差对国防支出的影响较大。

究其原因，1989年之前中国刚完成了“百万大裁军”，大量军事工业“军转民”，军民融合相比之前得到较快发展，技术溢出效应不断增加，国防支出对经济增长的不利影响在逐步减小。1989年至2001年期间，中国从之前在沿海城市建立经济特区到不断扩大沿海地区对外开放的范围并逐步向内陆地区对外开放，相关配套政策和措施不断完善并出台，中国的对外贸易逐渐增加，从而需要国防支出的增加为对外贸易的安全和公平提供重要保证；在军民融合不断深化和发展，国防支出对经济影响的不利因素逐渐减少的情况下，为得出国防支出促进经济增长的影响不断增强的结论提供了理论解释。自从2001年末中国加入世界贸易组织(WTO)，中国的对外贸易得到迅猛发展并逐渐成为经济增长的重要来源和新动力，因此，国防支出对经济增长的影响在逐渐减弱趋于平缓，但进出口贸易增加尤其贸易逆差对国防支出增加的影响越来越大，因为公平的贸易条件和环境离不开国家强大的军事力量作为坚强后盾，而且贸易逆差的加大会引起国家的对外依赖程度增高和外部风险增高，势必需要增加国防支出以此来保证国家安全。根据研究结论，提出以下政策建议：

第一，稳步增加国防支出，推进强军兴军进程。中国始终坚持发展与安全兼顾，富国与强军统一，坚持国防建设与经济建设协调发展，坚持勤俭建军方针，依据国家经济发展水平和国防需求，合理确定国防支出规模结构，依法管理和使用国防费。改革开放以来，中国国防支出经历了从维持性投入到适度增长的发展历程，总体保持与国家经济和财政支出同步适度协调增长。近三十年来，中国国防费所占国内生产总值一直保持在2%以内，在国防费位居世界前列的国家中，中国国防费无论是占国内生产总值、国家财政支出的比重，还是国民人均和军人人均数额，都处于较低水平。目前，中国在维护国家主权、领土完整、海洋权益等方面面临着严峻挑战，国际社会对中国军队提供国际公共安全产品的期待不断增大，中国军队处于向信息化转型阶段，顺应世界新军事革命发展趋势、推进中国特色军事变革的任务艰巨繁重，中国国防支出需要继续保持适度稳定增长，与国家经济发展水平相协调，不断推进强军兴军进程。

第二，优化出口贸易结构，提高国际竞争力。中国自改革开放以来，对外贸易快速发展，经济持续稳步增长。在对外贸易规模快速增长的同时，中国对外出口产品结构也在不断发生变化，出口产品种类日趋丰富多样，而且工业品出口比重在稳步增加。因此，我国出口企业需要加强对国外优质产品创新趋势的了解，对高产能的新兴产业要重点发展，提高企业的创新能力和竞争能力。同时,通过相关的激励政策,促进出口企业与非出口企业的贸易合作,加强出口贸易企业的后向链接,以提高出口商品结构的影响中国产业结构的优化。[18]

第三，加大产业科研投入，促进企业创新研发。经济新常态形势下，中国进口贸易的发展面临着严峻挑战，外部进口产品对国内高新技术企业发展的冲击不断加大，而且由于西方一些国家的相关政策限制使中国企业难以购买技术或得到授权[19]，从而增强了对外依赖性，外部风险增高，影响国家安全。因此，中国可以将进口贸易充实“一带一路”创新共同体建设，提供与高技术含量进口产品相配套的基础设施，主动吸收技术溢出。依托中国与“一带一路”沿线国家共建的科技创新园区、产业协同发展平台，掌握区域内创新研发前沿水平与发展动态，提高国家内部吸收技术溢出的能力，并与存在技术互补关系的国家开展更深层次贸易合作[20]，促进国内高新技术产业全要素生产率的提高，增强中国高新技术产业在国际市场上的竞争力[21]。

第四，推动区域协调发展，参与全球经济治理。新时代下，中国经济逐渐由高增长阶段转向高质量发展阶段，对区域协调发展提出了新的要求。然而，中国幅员辽阔、人口众多、国情复杂，各区域间的资源禀赋差异较大，地区间经济社会发展不平衡不协调的问题较为突出，这就需要按照客观经济规律调整完善区域政策体系，发挥各地区比较优势，促进各类要素合理流动和高效集聚，加快构建高效能发展动力体系，增强城市的经济及人口承载能力和区位优势功能建设，形成优势互补、高质量发展的区域经济新布局。此外，中国作为最大的发展中国家以及在全球经济发展中所处的特殊地位，这就需要中国参与到国际经济组织和事务中，切实维护国家利益，推动多边贸易谈判进程，不断提高在制定国际贸易规则中的能力及影响力，努力维护一个良好的外部世界经济、世界市场环境，为进一步发展对外经贸关系创造更为有利的条件。