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user: 4. 实证分析 4.1. 数据选取和统计性描述 为了较准确地进行实证分析，笔者主要采用国家统计局官方公示数据和国泰安数据库提供的月度数据，对于部分缺失数据查阅了国家统计年鉴等资料。综合数据可得性和实用性，选取1998年1季度到2018年4季度共计84组季度数据进行分析，认为能够基本反映实际情况。 参考多数文献对经济增长的分析，并考虑数据的可获得性，选取国内生产总值(GDP)作为衡量经济增长的指标，GDP的增加反映了经济增长情况。财政政策的调控手段主要包括财政收入和财政支出两个方面，财政支出可以分为财政预算支出和财政决算支出，这里为了将财政政策公布对经济的导向作用考虑在内，并综合数据可得性，选取政府财政预算支出作为财政支出的度量指标，记为GEX。而财政收入可以分为税收收入和非税收入如费、罚金等，税收收入与实际生产生活联系更为紧密，占财政总体的比重更大，因此选取税收收入作为财政收入的主要指标，记为TAX。 对三组时序数据进行统计可以发现，三组数据基本都逐渐递增，反映了我国二十年来经济持续发展，税收收入和财政支出的不断上升的现状。 在分析财政政策对经济增长的影响时，为了消除可能存在的异方差性，使原始数据的绝对差距缩小，对原始数据分别取自然对数 [ 11 ] 。时序图如下图1所示，三个序列都呈上升趋势，显然非平稳，但是有相似的变化趋势，说明可能存在协整关系，需要进一步研究。 图1. 对数化后经济增长、财政支出和税收时序图 4.2. 单位根检验(ADF检验)与协整检验 由于经济变量可能存在趋势和非平稳性，为避免直接进行回归建模可能造成的伪回归使传统计量分析方法失效，首先对数据进行平稳性检验。平稳性检验有ADF (DF)检验、PP检验、霍尔工具变量法等多种方法，综合相关文献对此问题的研究，本文采用ADF方法进行单位根检验。用Eviews 8.0软件的检验结果如下表1所示，三个变量的一阶差分同时在1%的显著性水平下显著，即一阶单整，可以进行协整检验。 Table 1 ADF test results of each variabl 变量 P值 仅含有截距项 同时含有截距项和趋势项 不含截距项和趋势项 LN (GDP) 0.5233 0.8562 0.9708 LN (GEX) 0.1279 0.9993 0.9779 LN (TAX) 0.0930 * 0.9992 1 DLN (GDP) 0.0001 *** 0.0001 *** 0.0000 *** DLN (GEX) 0.1393 0.0000 *** 0.2659 DLN (TAX) 0.0001 *** 0.0001 *** 0.0112 *** 表1. 各变量的ADF检验结果 注：根据国泰安数据库和国家统计年鉴数据计算。 这里采用E-G两步法进行协整检验，首先做LNGDP对LNGEX和LNTAX的普通最小二乘回归，得到回归结果如下，回归结果比较显著。 提取回归残差，得到检验结果如表2，说明三组时序数据之间存在长期协整关系，可以进行进一步检验。 Table 2 Co-integration test result 变量 P值 仅含有截距项 同时含有截距项和趋势项 不含截距项和趋势项 残差序列 0.2759 0.0569 0.0497 残差序列一阶差分 0.0001 *** 0.0001 *** 0.0000 *** 表2. 协整检验结果 注：根据国泰安数据库和国家统计年鉴数据计算。 4.3. VAR模型估计结果及分析 建立VAR模型，有针对性地对变量之间的相互关系进行研究，其VAR(n)模型为： Y t = A 0 + A 1 Y t − p + A 2 Y t − p + ⋯ + A p Y t − p + U t 其中，待估计的参数矩阵用 来表示，Y t (即LNGDP)是m维内生变量，有P阶滞后期，随机误差项用U t 来表示。 对于滞后项的选择和模型优劣问题，结合相关研究，本文主要运用AIC和SC信息准则，使AIC和SC的值同时相对较小，则所选模型最为恰当。在AIC准则下确定滞后期数，结果如表3。可以明显从表中看到，选择最佳滞后期数2阶。 Table 3 Selection table of optimal lag periods in VAR mode Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 −47.5733 NA 0.0007 1.2335 1.3215 1.2688 1 166.8795 407.9834 4.59e−06 −3.7775 −3.4253 −3.6361 2 214.6916 87.4612 * 1.78e−06 * −4.7242 * −4.1078 * −4.4767 * 表3. VAR模型最佳滞后期数选择表 注：根据国泰安数据库和国家统计年鉴数据计算。 对VAR模型进行检验，得到结果如下图2。由于模型所有根模的倒数都在单位圆内，即根模的倒数都小于1，所以可以认为被估计的VAR模型稳定，能够进行后续检验。 在VAR模型平稳，取2阶滞后的前提下，得到VAR模型估计结果如下： LNGDP = 0.0697 + 0.6743 * LNGDP ( − 1 ) + 0.2869 * LNGDP ( − 2 )                               − 0.2900 * LNGEX ( − 1 ) − 0.0809 * LNGEX ( − 2 )                               + 0.0585 * LNTAX ( − 1 ) + 0.3639 * LNTAX (−2) 图2. VAR模型稳定性检验 可以发现，LNGEX对LNGDP的影响是负向的，而LNTAX对LNGDP的影响是正向的，且经济增长本身和政府财政预算支出影响的时滞性更小，前一期对当期的影响更大，而税收前两期的影响系数更大，说明税收的时滞性更大。因此国家应该进一步简政放权，减少对经济的直接干预，让市场起到对经济的决定性作用。同时要合理控制税负水平，既要给政府以充分的政策能力，又不能给经济造成太大负担。 4.4. 格兰杰因果关系检验 格兰杰因果关系检验主要是用来检验内生变量是否可以作为外生变量对待，即变量之间是否存在着格兰杰因果关系。 以LNGDP为因变量，对VAR模型中的变量进行格兰杰因果关系检验，检验结果如下表4。可以得出结论：在1%的显著性水平下，LNGEX和LNTAX都是LNGDP的格兰杰原因，即财政支出和税收对经济增长都有格兰杰因果关系。 Table 4 Granger causality test results of VAR mode Excluded Chi-sq df Prob. LNGEX 33.8016 2 0.0000 LNTAX 63.5695 2 0.0000 All 149.9380 4 0.0000 表4. VAR模型的格兰杰因果关系检验结果 注：根据国泰安数据库和国家统计年鉴数据计算。 4.5. 脉冲响应函数 脉冲响应函数描述的是VAR模型中一个内生变量的冲击对其他内生变量带来的影响，下图3分别是LNGDP对LNGDP、LNGEX和LNTAX的脉冲响应图，横坐标为冲击产生的时间间隔，纵坐标为冲击力度。 图3. LNGDP、LNGEX和LNTAX的脉冲响应图 由图可知，当本期给LNGEX一个标准差的正向冲击后，同期LNGDP会产生负向作用，变动约0.04个百分点，在第2期达到最大影响，而后影响逐渐降低且降低速度有所减慢，到第5期达到极值，影响最小，随后开始下降，影响又逐渐扩大，到第6期达到极大影响，然后影响再次降低，整体持续期间约为10个月。 当本期给LNTAX一个标准差的正向冲击后，同期LNGDP也会产生正向作用，在第3期达到最高，随后开始下降，下降幅度逐渐放缓，从第5期开始影响再次开始扩大，大约第7期达到极大值，然后影响又逐渐降低，整个过程大约为10个月。 因此综合两个脉冲响应函数图可以看出，LNGDP对LNGEX、LNTAX的冲击反映在时间上几乎是同步的，分别在第3期和第6期左右达到极值，且响应分为了大约两个阶段，反映了经济增长对财政预算支出和税收收入复杂的周期性反映。 4.6. 方差分解 方差分解的基本思想是把内生变量LNGDP的波动按其成因分解为几个组成部分，从而得到每一个结构对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。得到方差分解结果如表5所示。 Table 5 Variance decomposition results of LNGD 时期 标准差 LNGDP LNGEX LNTAX 1 0.0666 100.0000 0.0000 0.0000 2 0.0783 72.2862 26.8307 0.8831 3 0.1023 47.8750 16.9529 35.1722 4 0.1054 46.9465 16.2488 36.8047 5 0.1133 52.8267 14.2661 32.9072 6 0.1175 50.7959 17.1608 32.0433 7 0.1259 47.1049 16.1739 36.7212 8 0.1298 46.3291 15.7239 37.9470 9 0.1344 47.7872 15.0916 37.1212 10 0.1380 47.4271 15.7047 36.8682 表5. LNGDP的方差分解结果 注：根据国泰安数据库和国家统计年鉴数据计算。 通过方差分解我们可以发现，对于经济增长而言，其自身的滞后影响是其波动的主要因素，约占总波动影响因素的50%；其次是税收的波动，总体贡献率约为35%，与税收对人们生产生活具有重大经济影响的现实相符合；最后是财政预算支出对经济增长的影响，约占15%，对经济增长的影响相对较小 [ 12 ] 。 4.7. 结论与建议 通过向量自回归模型的量化分析可以发现，财政政策对经济增长具有明显的促进作用，经济增长本身存在滞后现象，财政政策的实施见效也存在着一定的时滞。而在财政政策内部，税收是影响经济增长的最主要因素，是强有力的政策工具，政府支出则是重要影响因素。 因此，在供给侧结构性改革的迫切要求下，使用财政政策促进经济增长必须首先重视财政政策的时滞性和对经济增长的重大影响，在政策制定时既要把握时效性，及时对经济形势变化做出调整和反应，又要兼具审慎性，不可用力过猛，矫枉过正。接着要敢于担当作为，既要简政放权又要真抓实干，把国家该管的部分管好，该做的事情做到位，做好经济发展守夜人的角色。最后要把握好政策为人民服务、为经济发展服务的宗旨，按照国家供给侧结构性改革的总体布局，发挥好财政政策应该起到的作用，协调区域经济发展，减少收入分配不均，争取早日达到共同富裕。