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    政府規(guī)模的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)

    2015-11-03 03:30:13李銀秀
    商業(yè)研究 2015年7期
    關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)增長

    摘要:政府規(guī)模會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生直接和間接影響,這兩種影響在經(jīng)濟(jì)發(fā)展不同階段對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長效應(yīng)有所不同?;陉兾?990-2012年間的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),本文采用STR方法分析政府規(guī)模的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng),發(fā)現(xiàn)二者之間存在非線性關(guān)系,而且存在區(qū)間轉(zhuǎn)換特征:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí),政府規(guī)模的擴(kuò)張對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高時(shí),政府規(guī)模的擴(kuò)張對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有阻礙作用,且轉(zhuǎn)換速度比較快。

    關(guān)鍵詞:政府規(guī)模;經(jīng)濟(jì)增長;STR模型

    中圖分類號(hào):F123.14 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    作者簡介:李銀秀(1976-),女,江西東鄉(xiāng)人,中共陜西省委黨校經(jīng)濟(jì)管理教研部講師,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,研究方向:政府轉(zhuǎn)型。

    一、引言

    現(xiàn)代國家治理注重不同治理主體之間的協(xié)作,使國家治理體系更趨完善。既要防止政府權(quán)力過大,成為侵犯市場和社會(huì)權(quán)力的“大政府”;又要防止政府權(quán)力缺失,成為不能保證市場經(jīng)濟(jì)順利運(yùn)行的“弱政府”。由于政府具有自主性特征,必然會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展不斷擴(kuò)張,并與經(jīng)濟(jì)增長互相影響。因此政府?dāng)U張不能隨意無限制,必須控制在一定范圍之內(nèi);否則過度膨脹會(huì)損害社會(huì)利益,阻礙經(jīng)濟(jì)增長。

    對(duì)政府規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究,國內(nèi)外學(xué)者積累了很多有意義的文獻(xiàn)。由于研究采用的模型、樣本、方法、數(shù)據(jù)等的不同,得出的結(jié)論差異也較大,甚至完全相反,主要分為三種。

    一是認(rèn)為大政府是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長強(qiáng)大的動(dòng)力。代表性的如Rubinson(1977)[1]、Ram(1986,1989)[2-3]、Easterly(1989)[4]、Sheehey(1993)[5]等對(duì)不同時(shí)間段、不同樣本的國家進(jìn)行研究,實(shí)證結(jié)果顯示政府規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長是正相關(guān)的。國內(nèi)學(xué)者如劉霖(2005)[6]和李國柱等(2007)[7]的研究結(jié)論都指出政府規(guī)模對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長具有顯著正向影響,且其外溢效應(yīng)也對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有顯著的推動(dòng)作用。

    二是認(rèn)為大政府會(huì)降低經(jīng)濟(jì)增長率。代表性的如Landau(1983)[8]、Grier and Tullock(1987)[9]、Barro(1991)[10]、Folster and Henrekson(2001)[11]、Borcherding(2005)[12]以及Afonso(2005)[13]等應(yīng)用不同國家不同時(shí)間的數(shù)據(jù)對(duì)政府規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)政府財(cái)政支出或消費(fèi)支出規(guī)模的擴(kuò)大會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)增長。胡家勇(1994)[14]也指出與市場經(jīng)濟(jì)國家相比,我國政府規(guī)模及擴(kuò)張速度是驚人的,這種擴(kuò)張不利于經(jīng)濟(jì)增長。隨后陳健等(2003)[15]又基于1997-2001各省數(shù)據(jù)對(duì)其觀點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)1985年后政府規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有顯著的負(fù)面影響。

    三是認(rèn)為政府規(guī)模的擴(kuò)張和經(jīng)濟(jì)增長之間是非線性關(guān)系,不同時(shí)期政府規(guī)模的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)會(huì)發(fā)生變化。代表性的如Grossman(1988)[16]應(yīng)用美國數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),政府絕對(duì)規(guī)模增加對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有正效應(yīng),相對(duì)規(guī)模增長則產(chǎn)生負(fù)效應(yīng),政府規(guī)模不斷擴(kuò)張最終對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生的凈效應(yīng)為負(fù)。Barro(1990)[17]也指出政府規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有兩種不同效應(yīng),一是增加稅收會(huì)降低經(jīng)濟(jì)增長,二是增加政府支出會(huì)提高資本的邊際產(chǎn)出,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,最終凈效應(yīng)要看這兩種效應(yīng)孰大孰小。他還指出政府支出的邊際產(chǎn)出等于1時(shí)政府規(guī)模最優(yōu),即“巴羅法則”。其他學(xué)者如Heitger(2001)[18]、Karras(2002)[19]和Chen and Lee(2005)[20]利用不同的數(shù)據(jù)對(duì)政府規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長之間的非線性關(guān)系進(jìn)行研究,結(jié)論都表明政府規(guī)模的擴(kuò)張有一個(gè)度,超過這個(gè)度,其效應(yīng)會(huì)由正轉(zhuǎn)向負(fù)。我國也有很多學(xué)者支持這種關(guān)系。如馬拴友(2000)[21]研究發(fā)現(xiàn)政府勞務(wù)的邊際生產(chǎn)力顯著大于1,但若超過特定的度,邊際生產(chǎn)力將小于1,并提出我國最優(yōu)政府規(guī)模應(yīng)在26.7%左右。孫群力(2006)[22]用我國28個(gè)省市區(qū)1978-2004年的面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)“Barro法則”,估計(jì)出我國最優(yōu)政府規(guī)模為10%(±1%)。楊子暉(2011)[23]利用1990-2005年62個(gè)國家和地區(qū)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)果證實(shí)了政府規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長之間的非線性關(guān)系,并指出我國最優(yōu)政府規(guī)模在20.54%左右。本文采用非線性平滑轉(zhuǎn)換模型來檢驗(yàn)陜西省政府規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長之間是否存非線性關(guān)系。

    二、非線性平滑轉(zhuǎn)換模型(STR)

    最簡潔的非線性平滑轉(zhuǎn)換模型就是門檻模型。其原理是以某個(gè)解釋變量為門檻變量,將回歸模型按照這個(gè)門檻變量分為兩個(gè)或兩個(gè)以上的區(qū)域,每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)不同的回歸模型,不同區(qū)域回歸參數(shù)取值會(huì)不同,從而能更好地估計(jì)被解釋變量和解釋變量之間的關(guān)系。而非線性平滑轉(zhuǎn)換(STR)是門檻模型的一種,其主要特征是回歸參數(shù)平滑地緩慢地發(fā)生變化。在進(jìn)行回歸時(shí)本文采用JmulTi軟件,在該程序中STR的標(biāo)準(zhǔn)形式如下式所示①:

    三、實(shí)證分析

    (一)數(shù)據(jù)

    本文關(guān)注的是政府規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響,因此在模型中只引入政府規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長的代理變量,并不考慮其他影響經(jīng)濟(jì)增長的因素。在計(jì)量模型中用政府財(cái)政支出占GDP的比來反映政府規(guī)模,用實(shí)際人均GDP(經(jīng)GDP指數(shù)平減而得)來衡量經(jīng)濟(jì)增長水平,由于無法獲得連續(xù)的財(cái)政支出指數(shù),因此借助CPI指數(shù)進(jìn)行折算,同時(shí)考慮資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的作用,并用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)進(jìn)行折算,而這一指數(shù)只從1990年開始,因此選取1990-2012年的數(shù)據(jù),所有變量都統(tǒng)一為1990年不變價(jià)②。

    (二)STR模型估計(jì)及相關(guān)檢驗(yàn)

    1.變量的單位根檢驗(yàn)。在模型估計(jì)之前,首先要對(duì)各時(shí)間序列變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。對(duì)時(shí)間序列變量而言,單整階數(shù)非常重要,在JmulTi中有多種檢驗(yàn)“存在單位根”零假設(shè)的工具,隨機(jī)部分由AR過程決定,或者由非參數(shù)方法來說明。而KPSS方法對(duì)平穩(wěn)性的檢驗(yàn)零假設(shè)則為“不存在單位根”,相較而言更有效可靠。因此,本文分別采用ADF單位根檢驗(yàn)和KPSS單位根檢驗(yàn)兩種方法對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。發(fā)現(xiàn)實(shí)際人均GDP的ADF單位根檢驗(yàn)滯后9階才平穩(wěn),而人均資本和政府規(guī)模分別在1%的顯著水平和5%的顯著水平上通過ADF單位根檢驗(yàn),因此,對(duì)所有變量都進(jìn)行一階差分再進(jìn)行檢驗(yàn),最終以KPSS檢驗(yàn)為準(zhǔn),結(jié)果如表1所示,表中dgdpper表示人均GDP對(duì)數(shù)的一階差分,diper表示人均資本對(duì)數(shù)一階差分,dwex表示政府財(cái)政支出占比對(duì)數(shù)的一階差分。

    由表2可知,當(dāng)轉(zhuǎn)換變量為dwex時(shí),F(xiàn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值的P值小于0.05,因此在5%的顯著水平上拒絕了線性關(guān)系的原假設(shè),接受非線性關(guān)系的備擇假設(shè),并且它在F4、F3和F2這三個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量中對(duì)應(yīng)的P值最大,由序貫檢驗(yàn)原則確定轉(zhuǎn)換函數(shù)G(·)的形式為LSTR1。

    3.模型估計(jì)結(jié)果。確定轉(zhuǎn)換變量和轉(zhuǎn)換函數(shù)形式后,需要對(duì)LSTRL1模型進(jìn)行估計(jì),在STR方法中各參數(shù)是由非線性優(yōu)化方法估計(jì)的,需要確定合適的初始值。網(wǎng)格搜索法給位置參數(shù)c構(gòu)造了一個(gè)線性網(wǎng)格,給平滑參數(shù)γ構(gòu)造了一個(gè)對(duì)數(shù)線性網(wǎng)格,對(duì)任意給定的初始值(c,γ),式(2)可轉(zhuǎn)化為線性模型,然后對(duì)其進(jìn)行估計(jì),并計(jì)算出每一個(gè)殘差平方和,最小的殘差平方和所對(duì)應(yīng)的值就是位置參數(shù)c和平滑參數(shù)γ的初始值。需要注意的是,為剔除γ的量綱需將其除以Ks,即轉(zhuǎn)換變量的第K個(gè)樣本標(biāo)準(zhǔn)差。網(wǎng)格搜索法的關(guān)鍵在構(gòu)造網(wǎng)格,為確保構(gòu)造的網(wǎng)格恰好能將(c,γ)的最優(yōu)初始值包含其中,常規(guī)做法是:首先按經(jīng)驗(yàn)將γ的初始值區(qū)間設(shè)為(0,50),然后根據(jù)轉(zhuǎn)換變量的實(shí)際值,將c的取值區(qū)間設(shè)為(qmin,qmax),q為轉(zhuǎn)換變量,最后在前兩步構(gòu)造的網(wǎng)格中搜索到最優(yōu)的(c,γ),若最優(yōu)值恰好在邊界上,則需要擴(kuò)大取值區(qū)間,重新構(gòu)造網(wǎng)格并進(jìn)行優(yōu)化,直到最優(yōu)值在所構(gòu)造的網(wǎng)格內(nèi)部,才能作為初始值⑥。本文也依據(jù)這個(gè)原則將γ的初始值區(qū)間設(shè)為(0,50),c的取值區(qū)間設(shè)為(-0.1259,0.075)。然后進(jìn)行優(yōu)化,式(2)中位置參數(shù)c和平滑參數(shù)γ的初始值估計(jì)結(jié)果如表3、圖1和圖2所示,可知表3中c和γ的初始值分別為-0.08516和10,都在設(shè)定區(qū)間內(nèi),說明設(shè)定的非線性模型統(tǒng)計(jì)總體顯著。

    確定了c和γ后,將其代入式(1)和式(2),利用遞歸Newton-Raphson方法求解極大似然函數(shù),即可估計(jì)出式(1)中、θ、γ、c等參數(shù),得到非線性模型的估計(jì)參數(shù),如表4所示。并且可以刻畫出原始數(shù)據(jù)和擬合數(shù)據(jù)之間的時(shí)序關(guān)系圖、線性非線性變量的時(shí)序圖,以及轉(zhuǎn)換函數(shù)圖,分別如圖3、圖4和圖5所示。

    由表4可知,模型參數(shù)的估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上都顯著,且符合經(jīng)濟(jì)理論。當(dāng)政府規(guī)模比較小,即其代理變量在位置參數(shù)的左邊,估計(jì)系數(shù)為0.23403,且在10%的水平上顯著,說明在這個(gè)區(qū)域內(nèi)政府規(guī)模的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)為正,政府規(guī)模的擴(kuò)張會(huì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)斷增長;當(dāng)政府規(guī)模比較大時(shí),即其代理變量在位置參數(shù)的右邊,估計(jì)系數(shù)為-0.11837(線性和非線性部分之和),且在10%的水平上顯著,說明政府規(guī)模超過一定閾值后,繼續(xù)擴(kuò)張會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生不利影響,拉低經(jīng)濟(jì)增長。

    從圖3可以看出,非線性模型刻畫的政府規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系擬合效果較好,LSTR1模型產(chǎn)生的擬合數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)特征基本相似,即非線性模型能較好地解釋二者的動(dòng)態(tài)關(guān)系。圖4清晰地反映出線性和非線性部分的時(shí)間序列,從其動(dòng)態(tài)趨勢(shì)可知,線性和非線性部分變化總的來說都比較平緩。圖5則反映出轉(zhuǎn)換函數(shù)G(·)在0和1之間的動(dòng)態(tài)變化,揭示了政府規(guī)模的不同導(dǎo)致了它和經(jīng)濟(jì)增長之間區(qū)域轉(zhuǎn)換的非線性特征,且從轉(zhuǎn)換函數(shù)G(·)的中值點(diǎn)來看,這兩個(gè)區(qū)域的分布不對(duì)稱。式(1)中的γ值為32.1155,表明從線性到非線性的轉(zhuǎn)換速度較快,c為-0.08516表明政府規(guī)模在大于和小于c時(shí),其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的效應(yīng)存在非線性轉(zhuǎn)換。

    4.非線性模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。對(duì)非線性模型進(jìn)行估計(jì)后,需要對(duì)其穩(wěn)健性進(jìn)行一系列檢驗(yàn)。主要包括三項(xiàng)內(nèi)容,一是殘差是否存在序列相關(guān)、異方差,以及是否有正態(tài)性;二是是否存在進(jìn)一步的非線性特征(比如LSTR2);三是估計(jì)參數(shù)是否穩(wěn)健。對(duì)LSTR1模型的檢驗(yàn)結(jié)果如表5、表6和表7所示。

    從表5中可以看出,殘差無序列相關(guān)的F統(tǒng)計(jì)量的P值都大于0.1,意味著接受無序列相關(guān)、同方差以及服從正態(tài)分布的原假設(shè),模型的殘差不存在剩余的結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)性。殘差的ARCH-LM檢驗(yàn)χ2統(tǒng)計(jì)量和對(duì)應(yīng)的P值,以及F統(tǒng)計(jì)量和對(duì)應(yīng)的P值都表明殘差之間不存在異方差。JARQUE-BERA檢驗(yàn)χ2值和對(duì)應(yīng)的P值表明模型接受殘差正態(tài)性假設(shè)。

    從表6檢驗(yàn)結(jié)果可知,以政府規(guī)模為轉(zhuǎn)換變量時(shí),F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的P值遠(yuǎn)大于0.1,說明政府規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長之間不存在剩余非線性結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特征,即LSTR1模型能充分反映二者之間的非線性特征。

    但是,時(shí)間序列模型中變量之間的關(guān)系發(fā)生結(jié)構(gòu)變化,可能是宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)沖擊導(dǎo)致的,也有可能是制度變化導(dǎo)致的,因此,時(shí)間t也可能是轉(zhuǎn)換變量,從而需要檢驗(yàn)?zāi)P凸烙?jì)參數(shù)的穩(wěn)定性,結(jié)果如表7所示。

    從表7中可以看出,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值都大于0.1,說明LSTR1模型估計(jì)參數(shù)不隨時(shí)間變化,參數(shù)具有穩(wěn)定性。

    上述所有檢驗(yàn)結(jié)果表明LSTR1模型總體顯著、可靠并有效。

    四、結(jié)論

    本文用1990-2012年間陜西省人均GDP、人均資本和政府財(cái)政支出等年度數(shù)據(jù)來分析政府規(guī)模的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng),將財(cái)政總支出占GDP的比作為政府規(guī)模的代理變量,運(yùn)用STR模型考察政府規(guī)模和陜西經(jīng)濟(jì)增長之間的非線性關(guān)系,實(shí)證分析表明二者之間確實(shí)存在兩區(qū)域非線性關(guān)系,轉(zhuǎn)換函數(shù)模型LSTR1在統(tǒng)計(jì)上可靠、有效、并且穩(wěn)健,能很好地刻畫出政府規(guī)模在不同區(qū)域?qū)?jīng)濟(jì)增長影響的動(dòng)態(tài)特征。估計(jì)時(shí)為保持?jǐn)?shù)據(jù)平穩(wěn),對(duì)變量都取對(duì)數(shù)并進(jìn)行一階差分,因此從門檻值-0.08516來看,對(duì)應(yīng)的實(shí)際政府規(guī)模大概在10%左右⑦,這個(gè)結(jié)果與孫群力[22](2006)得出的結(jié)論相似。當(dāng)政府規(guī)模處于門檻變量的左側(cè),即小于10%時(shí),其擴(kuò)張會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生促進(jìn)作用;而當(dāng)政府規(guī)模處于門檻變量的右側(cè),即大于10%時(shí),繼續(xù)擴(kuò)張對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用轉(zhuǎn)變?yōu)樽璧K作用,而且從平滑參數(shù)值來看,這種相反作用轉(zhuǎn)換速度較快。

    當(dāng)然,本文模型選取的變量較少,沒有考慮影響經(jīng)濟(jì)增長的全部因素,估計(jì)結(jié)果不是很準(zhǔn)確,門檻值也可能不精確,但從實(shí)證檢驗(yàn)來看模型是穩(wěn)健的,且政府規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長之間的非線性動(dòng)態(tài)特征也不受影響,因此,研究結(jié)論對(duì)制定相關(guān)的經(jīng)濟(jì)政策也能提供一定的理論和實(shí)踐依據(jù)。

    注釋:

    ① 見Krtzig, M.,STR Analysis in JMulTi. JMulTi Help File 2005.

    ② 目前能搜集到的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)只從1990年開始。

    ③ KPSS的原假設(shè)H0:不存在單位根,判別標(biāo)準(zhǔn)為所有滯后階數(shù)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)都值小于5%的臨界值,接受原假設(shè),即不存在單位根,反之則否。

    ④ 同①.

    ⑤ 由于不考慮其他轉(zhuǎn)換變量,此處未報(bào)告其他變量的檢驗(yàn)結(jié)果。F、F4、F3、F2分別表示H、H04、H03和H02的統(tǒng)計(jì)量。

    ⑥ Tersvirta T Smooth Transition Regression Model. In H. Lütkepohl and M. Krātzig,eds, Applied Times Series Econometrics Cambridge University Press,2004.轉(zhuǎn)引自魏瑋,畢超.基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)能源強(qiáng)度的非線性溢出效應(yīng)——基于PSTR模型的實(shí)證分析[J].上海經(jīng)濟(jì)研究,2012(8):70-80.

    ⑦ 本文數(shù)據(jù)是剔除了價(jià)格因素的,因此可能和名義值的政府規(guī)模有所不同,如果從相應(yīng)的名義值來看則大約在18%左右。

    參考文獻(xiàn):

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    (責(zé)任編輯:李江)

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