我国财政与经济增长关系：基于Bootstrap仿真方法的实证检验摘要不同经济体的财政与经济增长作用关系存在差异性，研究对二者理论关系的认识也并不统一。本文采用小样本可靠的Bootstrap仿真方法，利用19522003年为样本期的时序数据，对我国政府支出与经济增长进行了Granger因果关系的实证检验。比较研究显示，基于渐近理论的传统检验结果认为，二者不存在统计上的协整关系。利用Bootstrap仿真方法却得到不同的结论，即政府支出与经济增长具有双向的Granger因果关系，意味着我国财政和经济增长存在相互促进作用。本文结论与大多数研究文献观点存在显着区别。关键词 财政支出，经济增长，Bootstrap仿真检验，Granger因果关系一、前言与文献综述财政政策有效性是经济学界普遍关注的焦点，也是凯恩斯主义理论研究的核心问题之一。传统文献研究成果主要体现为内生财政理论，即通过财政收支和经济增长的作用机制，包括分析最优税率、最优财政支出对经济增长的影响。指出不同的财政支出和税收政策对经济增长速度和效率有着不同的影响，财政对经济增长的主要功能体现为(尹恒等，2002)财政具有再分配功能Persson和Tabeuini(1994)通过跨期替代模型研究了财政对经济增长和收入分配的作用关系，指出财政具有再分配功能，一国分配政策的差异将直接决定政府投资和消费的差异，决定对经济增长的不同影响。2.财政支出具有生产功能Alesina和Rodrik(1994)利用具有柯布一道格拉斯生产技术的内生经济增长模型，指出财政支出对经济增长有着正向的促进作用，主要原因在于政府财政支出的投资效应。一方面，政府支出可以为消费者带来福利，增加消费者的支出，提高民间的需求；另一方面，政府在军事、技术进步和公共安全等领域的开支，提高了政府投资并拉动民间投资增长，从而共同促进经济增长(Anton，2001)。3.财政具有消费功能李宏毅和邹恒甫(1998)利用个体效用最优化模型探讨了一国财政支出和经济增长的作用关系，认为消费性财政支出可以促进经济增长，若财政支出同时具备生产和消费功能，则财政支出和经济增长存在倒U形关系(尹恒等，2001)。众多学者认为，正是上述财政的基本功能有效地促进了一国的经济增长，特别是在现实世界经济体中，分级政府和分级财政进一步强化了财政对经济增长的促进功能和作用效率。例如有学者认为，正是由于我国的分级政府和分级财政导致了财政分权、地方政府竞争和政府行为激励，我国经济才得以持续快速增长(Shah，1994；Qian和Roland，1998)。Devarajan等(1998)讨论政府在教育、交通、国防和社会收入分配支出渠道对经济增长的影响机制后指出，公共开支结构的差异(Devarajan等，1998)和政府间转移支付行为(Gong和Zou，2003)将直接影响一国的经济增长，因为一国财政转移支付、不同的财政结构和财政政策将对政府行为、民间投资和消费产生不同的激励，内生地促进经济增长(Anton，2001)。问题是，一国财政是否一定与经济增长存在正向作用关系?Woodford(2001)、Sims(1997)、Cohrane(2001)、Daniel(2001)、Dupor(2000)认为，一国的财政收支并非与经济增长存在直接的因果关系，而是直接取决于通货膨胀水平，即一国的价格水平决定财政政策，主要原因在于价格水平决定一国政府债券的实际值和政府财政的盈余程度。特别是，当一国存在财政结构和经济环境的差异，诸如行政管理架构和资源流动性限制，一国财政就并非一定促进经济增长、并非能够起到正面激励和有效竞争的功能，特别是如果地方政府选择保护性策略或掠夺性策略时，低效资源配置和价格扭曲将损害经济增长(周业安，2003)。肖芸、龚六堂(2003)进一步研究指出，财政和经济增长之间存在统计相关性，但二者体现为Laffer曲线特征，即经济发展初期政府财政支出增加，经济增长率上升。但超过一临界值时，二者将呈负相关关系。特别是当一国存在流动性约束、非一次性付清的税收政策以及拇指规则消费时，财政支出对经济增长的作用可能失效。当前，我国财政分权正面激励效应不断释放，地区间竞争和分级政府的财政分权体制也呈现出负面效应，二者关系正呈现出不确定性(沈坤荣、付文林，2006)。可以看出，财政和经济增长关系虽然一直是经济学家所关注的焦点，但学者们对于二者的作用关系并没有达成共识。经历了近30年的改革开放和经济市场化改革，当前我国正进入一个更为深刻的社会变革时期。市场经济改革和持续高速增长给我国带来了巨大的物质财富，但不能忽视的是，市场经济自由度不是有所下降，即政府管制程度不是下降反而不断提高，政府应如何干预和如何深化当前市场化经济改革，已经成为当前我国无法回避的问题。西方发达国家正纷纷缩减开支，减税以降低税负，减少政府干预和提高本国企业的国际竞争力(安体富，2002)。自由市场经济理论和实践表明，在市场化取向和政府干预共存的市场经济改革中，只有积极整合各种要素资源，规范政府管制和行为，才能有效地促进一国经济有序竞争和持续健康发展。问题是，分级政府和分级财政是我国财政和政府的基本现实，从中央财政分配结构和支出结构来看，我国中央政府的财政开支占据了绝大部分财政收入，同时近些年中央政府的财政开支不断加大国企重组、社会保障和非建设性项目支出、清偿国债，这种分配和支出结构对经济增长的贡献可能是有限的，二者不确定性关系加大。我国财政支出和GDP的作用关系如下图所示(数据来源于2005年中国统计年鉴)。其中，FC、GDP、FFC、FGDP、FCGDP分别表示我国财政支出、国内生产总值、FC增长率(当年价格)、GDP增长率、财政支出占GDP的比重。从图形数据的统计关系上看，我国财政支出和经济增长之间似乎并不存在显着的统计相关性，并非一定是同步变化(或反趋势发展)。同时，在对财政和经济增长的实证研究上，虽然财政和经济增长文献不断有新成果涌现，方法主要还是采用如下两大类：第一，传统向量自回归(VAR)方法；第二，应用最近二十年比较流行的计量方法，如协整分析或误差修正模型。虽然应用上述时间序列方法的实证研究已成为主流，但统计推断的结论正确与否，以及其结论的稳健性却依赖于经济计量方法。协整和误差修正模型在理论上已经比较成熟，但是当系统内含有单整变量，或是时序序列存在协整关系、或是进行有约束的Wald检验时，相应的因果关系检验将失去可靠性(Park和Phillips，1993；Toda和Phillips，1993a、1993b)。值得注意的是，时间序列方法都是采用渐近临界值来进行因果推断，这只能在渐近的程度上保证推断可信。而且所有这些方法都建立在如下假定基础之上：误差项服从独立同分布的白噪声序列。而在实证分析中，这种假设很难满足。即使在中等规模样本量(50100)的情形下，Wald检验也会发生检验水平内的准确度错误(Mantalos，2000)，导致对原假设的过度拒绝，得出虚假的因果关系。因此，基于渐进理论的统计推断正确性和有效性一直受到质疑，特别是针对小样本数据时，渐近理论的结果更是值得商榷。Mantalos(2000)、Shukur和Mantalos(2000)提出了利用数据的真实经验分布，通过Bootstrap计算机仿真的技巧来构建新临界值的仿真方法。这种方法放松了误差项独立同分布的假定，检验方法完全依赖于数据本身的信息分布特征，即使数据生成过程是非平稳的、变量之间缺乏协整关系，这种新方法也能够得到可靠的结果。比较研究的结果显示Bootstrap方法较基于渐近理论的传统检验方法更优。综上所述，一方面，当前实证研究缺乏稳健的实证检验方法；另一方面，缺乏直接针对我国财政时序数据为基础的研究，不同国家的数据存在异质性和不可比性，决定了理论指导实践的局限性，我国市场经济的政府干预还将持续很长时间，利用我国财政数据验证财政和经济增长的作用关系，对我国市场经济的发展将起到巨大的指导作用。更为重要的是，统计检验也利于了解我国财政与经济增长之间是否存在最佳的比例关系。财政与经济增长研究文献还表明，财政支出占GDP的比重可以表示一国政府对经济的控制或干预程度，可以用于衡量政府宏观调控和财政政策的有效性。鉴于此，本文利用Hatemi-J.(2006)、Mantalos(2000)、Shukur和Mantalos(2000)的模型和分析方法，即采用Bootstrap仿真方法对我国19522003年政府支出与经济增长关系进行实证检验。二、似然比检验和统计量特征遵循Hatemi-J.(2006)、Mantalos(2000)、Shukur和Mantalos(2000)模型和处理方法，假定假定1 数据Dt的生成过程服从m维p阶的向量自回归过程其中，tN(0，)，均值为0且独立同分布的误差向量。假定2 为防止序列发散，假定每个元素满足E|it|2+，i1，2，m，对某些0成立。假定3 假定滞后阶数户已知，或者可以通过某些信息准则对其进行估计。假定4 Dt可以分解成被检验的m组子向量d1t，dmt。这样，方程的系数矩阵就可以分解成若干子矩阵，上述的VAR(p)模型调整为按照通常意义上Granger检验的定义，原假设为HP0：对第m行，相应系数矩阵i的第n列系数都不显着，其中i1，2，p。若接受HP0，则认为dm不能Granger引起dn。反之，则Granger因果关系成立。为获得模型的紧凑形式，利用Hatemi-J.(2006)、Mantalos(2000)的向量标记方法，定义D：(D1，D2，DT)、E：(a，b1，b2，bp)、Xt：1，Dt，Dt-p+2、X：=(X0，X1，XT-1)、：(1，2，T)分别表示mT维因变量矩阵、m(mp+1)维参数系数矩阵、(mp+1)1维自变量矩阵(t1，2，T)、(mp+1)T维数据集矩阵、mT维误差项矩阵。VAR(p)模型进一步修改为DEX+若记为mT维没有约束的残差OLS估计值，相应地为有约束的残差估计值将残差的交叉积矩阵分别记为RESu和RESr，多变量的似然比检验可以写为若在大样本情形下，检验统计量将服从渐近自由度等于约束个数的x2分布。三、Bootstrap仿真方法和临界值的确定在通常情况下，我们依据渐近理论把式(4)的检验统计量值与相应自由度的x2分布临界值进行比较，实现对原假设判断，并作出取舍。然而，考虑到现实变量样本的小样本性，以及VAR系统内可能含有非平稳变量，二者共同决定Granger检验统计量的非规则渐近分布特性，导致统计回归无法得到准确的检验水平，从而引发该模型统计推断的不可靠性和非真实性。针对这一问题，Efron(1978)提出的基于残差Bootstrap重复抽样的计算机仿真方法就具有与其不同的稳健性特征，并且Hatemi-J.(2006)、Mantalos(2000)、Shukur和 Mantalos(2000)等通过仿真比较分析发现，应用这种方法能够使得检验更为接近于预先给定的水平。仿真结果还表明，在小样本或中等样本的情形下，Bootstrap方法比通常Wald检验以及LR似然比检验的效率更高。Bootstrap方法的基本思想是，样本的信息通过计算机仿真的方式可以反复加以利用，从而减少统计推断偏差，并依靠数据本身产生的临界值，为检验提供更为精确、可靠的检验，克服传统检验的统计量非规则渐进分布问题。应当指出的是，在本文的研究中，回归方程(3)的原假设成立依赖于残差的独立同分布特征，并且通过Bootstrap方法来重新抽样确