浅析如何协调财政税收、投资总额与经济增长
作者:姚震来源:原创日期:2013-12-24人气:1382
本文所进行的财政税收、投资总额以及经济增长指标之间的协整关系分析采取Johansen协整分析模型及其分析方法进行。以GDP(以成本法计价)代表经济增长指标变量,以CZSS表示财政税收变量指标,以资本形成额代表投资总额变量指标,用TZZE表示。整个协整分析过程中所选取这三项经济指标变量数据的时间跨度均为1978~2005年间,根据中国统计局相关年鉴资料在1999~2006年之间的各期数据进行分析,各项指标变量数据均未提出价格变动影响因素。笔者现从Johansen协整分析的实证检验过程、基于VAR模型的脉冲响应函数和方差分解过程以及协整分析结论这三个方面入手,就如何协调财政税收、投资总额以及经济增长这三大指标之间关系这一问题谈谈自己的看法与体会。
一、Johansen协整分析的实证检验过程分析
我们需要明确一点,各相关变量之间始终满足同阶单位同根是各个协整分析变量之间存在因果关系乃至协整关系的最基本前提。这也就意味着我们在对财政税收、投资总额以及经济增长这三大指标进行协整分析之间,需要首先采用ADF单位根检验方法对各个指标变量以10为底的对数数值及其差分序列数值做平稳性检验工作,以此确保协整分析有意义,有价值。根据单位根检验结果我们不难发现这样一条规律:三大指标变量数据的水平值在一定显著水平表现形式的作用下均呈现出二阶差分平稳分布的变化趋势,满足协整分析基本前提中所规定的“各相关变量之间始终满足同阶单位同根”这一要求,因而Johansen协整分析可行。
接下来,我们需要对指标变量数据进行VAR模型的构建与分析。我们知道,VAR模型的构建结构直接关系着协整关系分析结论的正确性与合理性。以1阶滞后系数为例,我们可以确定一点——仅具有截距项而无趋势项生成的结构应当作为财政税收、投资总额以及经济增长协调关系分析的最优化VAR模型。通过对VAR模型下协整方程的数据分析,再加上对方程误差修正项系数的判断,我们可以确定在LgGDP、LgCZSS以及LgTZZE变量之间始终存在有一种持续性的稳定关系。进而开展协整分析的更深层次检验工作。那么,究竟如何通过各种变量数据来探寻存在于财政税收、投资总额以及经济增长指标之间的关系呢?具体而言,可以分为以下两个方面。
(一)VEC模型的确定与分析
上述有关协整关系VAR模型的确定向我们证实了:在财政税收、投资总额以及经济增长指标之间确实存在一种趋于平衡与稳定的关系。但这种关系是否能够构成因果关系,我们还无法确定。这也就意味着我们需要进一步采取Granger因果关系检验技术对这三大指标变量进行深入分析。确定最优化误差修正模型并对其拟合优度进行测算。进而根据拟合优度的测算值判断后续Granger因果关系检验分析结论时候精确与可靠。
就误差修正模型而言,vecm指标系数的大小可以被看做是各个变量指标在偏离均衡发展方向下所受到的差异性调整力度。一般来说,vecm系数与长期均衡误差对一阶对数差分经济增长调整速度之间呈正比例关系,进而我们可以解读为:财政税收、投资总额以及经济增长指标的长时间协调性与经济增长速度、经济增长规模之间的关系并不密切。与此同时,在经济社会一般性发展背景作用下,经济增长指标与财政税收指标之间始终保持负相关关系,滞后一期的投资总额指标带给经济增长的影响要比滞后一期的财政税收所带给经济增长指标的影响显著的多。
(二)Granger因果关系检验过程分析
在Granger因果关系检验支持下,人为剔除各种经济变量影响因素,单纯对财政税收、投资总额以及经济增长指标进行分析,可以较为全面的判定出这三大指标之间的潜在影响机制。通过相关研究报告所显示数据我们不难发现——财政税收指标与经济增长指标存在格兰杰因果关系的可能性比较小。这也就是说:在现代市场经济体制发展过程中,要想通过对财政税收指标的调节来促进或是控制经济增长指标是不可行的,进而投资总额能够更好的推动经济增长。
一、Johansen协整分析的实证检验过程分析
我们需要明确一点,各相关变量之间始终满足同阶单位同根是各个协整分析变量之间存在因果关系乃至协整关系的最基本前提。这也就意味着我们在对财政税收、投资总额以及经济增长这三大指标进行协整分析之间,需要首先采用ADF单位根检验方法对各个指标变量以10为底的对数数值及其差分序列数值做平稳性检验工作,以此确保协整分析有意义,有价值。根据单位根检验结果我们不难发现这样一条规律:三大指标变量数据的水平值在一定显著水平表现形式的作用下均呈现出二阶差分平稳分布的变化趋势,满足协整分析基本前提中所规定的“各相关变量之间始终满足同阶单位同根”这一要求,因而Johansen协整分析可行。
接下来,我们需要对指标变量数据进行VAR模型的构建与分析。我们知道,VAR模型的构建结构直接关系着协整关系分析结论的正确性与合理性。以1阶滞后系数为例,我们可以确定一点——仅具有截距项而无趋势项生成的结构应当作为财政税收、投资总额以及经济增长协调关系分析的最优化VAR模型。通过对VAR模型下协整方程的数据分析,再加上对方程误差修正项系数的判断,我们可以确定在LgGDP、LgCZSS以及LgTZZE变量之间始终存在有一种持续性的稳定关系。进而开展协整分析的更深层次检验工作。那么,究竟如何通过各种变量数据来探寻存在于财政税收、投资总额以及经济增长指标之间的关系呢?具体而言,可以分为以下两个方面。
(一)VEC模型的确定与分析
上述有关协整关系VAR模型的确定向我们证实了:在财政税收、投资总额以及经济增长指标之间确实存在一种趋于平衡与稳定的关系。但这种关系是否能够构成因果关系,我们还无法确定。这也就意味着我们需要进一步采取Granger因果关系检验技术对这三大指标变量进行深入分析。确定最优化误差修正模型并对其拟合优度进行测算。进而根据拟合优度的测算值判断后续Granger因果关系检验分析结论时候精确与可靠。
就误差修正模型而言,vecm指标系数的大小可以被看做是各个变量指标在偏离均衡发展方向下所受到的差异性调整力度。一般来说,vecm系数与长期均衡误差对一阶对数差分经济增长调整速度之间呈正比例关系,进而我们可以解读为:财政税收、投资总额以及经济增长指标的长时间协调性与经济增长速度、经济增长规模之间的关系并不密切。与此同时,在经济社会一般性发展背景作用下,经济增长指标与财政税收指标之间始终保持负相关关系,滞后一期的投资总额指标带给经济增长的影响要比滞后一期的财政税收所带给经济增长指标的影响显著的多。
(二)Granger因果关系检验过程分析
在Granger因果关系检验支持下,人为剔除各种经济变量影响因素,单纯对财政税收、投资总额以及经济增长指标进行分析,可以较为全面的判定出这三大指标之间的潜在影响机制。通过相关研究报告所显示数据我们不难发现——财政税收指标与经济增长指标存在格兰杰因果关系的可能性比较小。这也就是说:在现代市场经济体制发展过程中,要想通过对财政税收指标的调节来促进或是控制经济增长指标是不可行的,进而投资总额能够更好的推动经济增长。
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