论文部分内容阅读
[摘要]基于VAR模型以及脉冲响应函数、方差分解等工具探究中国GDP与政府财政收入之间的动态影响机制，最终得出：GDP和财政收入之间的正向相互影响作用明显，当国家GDP增长时，政府的财政收入会增加，政府增长的财政收入有利于其更好的行使自身的职能，从而进一步推动国家GDP的增长。而且在这种互动机制中，GDP对政府财政收入的带动效果更为快速和明显，财政收入对于GDP的促进则存在一定的滞后性。
[关键词]GDP；财政收入；VAR模型；脉冲响应函数；方差分解
[DOI]1013939/jcnkizgsc201529043
1引言
财政收入是政府行使其职能的财政基础，GDP是国家经济发展水平的重要标志。在以往的文献中，探究GDP对政府财政收入影响的较多，且普遍认为GDP是财政收入的一项重要来源。但在财政收入对GDP影响方面的研究较少。政府的财政收入增加，在一定程度上能更好的保证其行使自身的公共职能，增强其对经济发展的调控能力，从而促进GDP的平稳发展。本文旨在对这种双向的影响机制进行探究，从而能够更好的指导现实经济的发展。
2VAR模型估计
2.1数据的选择和预处理
本文选用全国GDP和政府财政收入两个指标，为了消除两个指标的异方差，对上述序列均取自然对数，分别用x和y表示取自然对数之后的GDP指标和财政收入指标。
所有数据来源于中国统计局网站，时间跨度为1980—2013年，采用Eviews软件进行数据分析。
2.2单位根检验
为了保证序列的平稳性，在5%的显著性水平下，分别对x和y序列进行ADF检验，根据ADF检验的结果可以看出：x序列和y序列的T值绝对值均小于对应的5%水平绝对值，故不能拒绝原假设，即x序列和y序列均存在单位根，不平稳。经过一阶差分后，x序列在5%水平下平稳；经过二阶差分后，y序列在5%水平下平稳。
2.3VAR模型
VAR模型的一般形式为：
yt=α+Pi=1β1yt-i+εt
其中，E（εt）=0，E（εt，Yi=1）=0，i=1，2，…，p；
yt是（n×1）向量组成的同方差平稳的线性随机过程，βi是（n×n）的系数矩阵，Yt-i是Yt向量的i阶滞后变量，εt 是误差项，在本模型中可视为随机干扰项。
根据AIC准则和SIC准则确定最优滞后项数为5阶，结果由于篇幅不在此展示。对VAR模型进行稳定性检验，得出所有特征根倒数的模都落在单位圆内，故模型稳定。
3结合工具对VAR回归模型进行分析
3.1脉冲响应函数
由于系数只是反应了局部的动态关系，并不能捕捉全面复杂的动态关系，而我们所需要关注的是一个变量变化对另一个变量的全部影响过程，在这种情况下通过绘制IRF脉冲响应函数可以比较全面的反应出各个变量之间的动态影响，见图1。
由（累积）脉冲响应结果可以看出，GDP受到财政收入正向冲击后，前四期趋于0稳定，从第四期开始正向上升，在第五期升到最大，以后趋于稳定；财政收入受到GDP正向冲击后，从第一期开始财政收入开始正向上升，在第二期达到最大，然后冲击作用开始下降，到第四期左右开始保持平稳。两者相互之间的正向响应作用明显，且财政收入对GDP的冲击反应更为快速和剧烈，GDP对财政收入的冲击反应表现出一定的滞后性，大概在一年（第四期）后开始上升。
从图2方差分解的结果可以看出，随着期数的增加，GDP变动方差由自身变动解释的部分逐渐下降，而由财政收入变动解释的部分逐渐增加，其中在第五期达到了峰值，即大约20%的GDP变动方差由财政收入的变动所解释；而对于财政收入的变动方差解释中，随着期数的增加，GDP和财政收入本身的解释比例基本稳定，即从初期开始，大约20%的财政收入变动方差由GDP的变动所解释。
3.2方差分解
一般情况下，脉冲响应函数捕捉的是一个变量的冲击对另一个变量的动态影响，而方差分解可以将VAR模型系统内一个变量的方差分解到各个扰动项上。因此方差分解提供了关于每个扰动项因素影响VAR模型内各个变量的相对程度。
4研究结论
通过以上分析可以看出：GDP和财政收入之间的相互促进作用明显。GDP增长，财政收入会快速增加，且幅度较大；财政收入增长对GDP的拉动则存在一定的滞后性且幅度较小。两者之间是一种良性的相互促进的机制。即当国家GDP增长时，政府的财政收入会增加，政府增长的财政收入有利于其更好的行使自身的职能，从而进一步推动国家GDP的增长。而且在这种互动机制中，GDP对政府财政收入的带动效果更为明显。
参考文献：
[1]何邓娇广州市财政收入影响因素的实证研究——基于VAR模型分析[J].经济研究导刊，2014（15）：104-106，121.
[2]陈鹏飞基于VAR模型的财政收入与经济增长关系分析[J].中国证券期货，2009（7）：46-48
[3]白萍影响我国财政收入的多元线性回归模型[J].统计与决策，2005（10）：92-94.
[4]孙元，吕宁地方财政一般预算收入预测模型及实证分析[J].数量经济技术经济研究，2007（1）：38-45
[5]邹艳预算管理在政府财政中的重要性[J].中国市场，2013（12）
[关键词]GDP；财政收入；VAR模型；脉冲响应函数；方差分解
[DOI]1013939/jcnkizgsc201529043
1引言
财政收入是政府行使其职能的财政基础，GDP是国家经济发展水平的重要标志。在以往的文献中，探究GDP对政府财政收入影响的较多，且普遍认为GDP是财政收入的一项重要来源。但在财政收入对GDP影响方面的研究较少。政府的财政收入增加，在一定程度上能更好的保证其行使自身的公共职能，增强其对经济发展的调控能力，从而促进GDP的平稳发展。本文旨在对这种双向的影响机制进行探究，从而能够更好的指导现实经济的发展。
2VAR模型估计
2.1数据的选择和预处理
本文选用全国GDP和政府财政收入两个指标，为了消除两个指标的异方差，对上述序列均取自然对数，分别用x和y表示取自然对数之后的GDP指标和财政收入指标。
所有数据来源于中国统计局网站，时间跨度为1980—2013年，采用Eviews软件进行数据分析。
2.2单位根检验
为了保证序列的平稳性，在5%的显著性水平下，分别对x和y序列进行ADF检验，根据ADF检验的结果可以看出：x序列和y序列的T值绝对值均小于对应的5%水平绝对值，故不能拒绝原假设，即x序列和y序列均存在单位根，不平稳。经过一阶差分后，x序列在5%水平下平稳；经过二阶差分后，y序列在5%水平下平稳。
2.3VAR模型
VAR模型的一般形式为：
yt=α+Pi=1β1yt-i+εt
其中，E（εt）=0，E（εt，Yi=1）=0，i=1，2，…，p；
yt是（n×1）向量组成的同方差平稳的线性随机过程，βi是（n×n）的系数矩阵，Yt-i是Yt向量的i阶滞后变量，εt 是误差项，在本模型中可视为随机干扰项。
根据AIC准则和SIC准则确定最优滞后项数为5阶，结果由于篇幅不在此展示。对VAR模型进行稳定性检验，得出所有特征根倒数的模都落在单位圆内，故模型稳定。
3结合工具对VAR回归模型进行分析
3.1脉冲响应函数
由于系数只是反应了局部的动态关系，并不能捕捉全面复杂的动态关系，而我们所需要关注的是一个变量变化对另一个变量的全部影响过程，在这种情况下通过绘制IRF脉冲响应函数可以比较全面的反应出各个变量之间的动态影响，见图1。
由（累积）脉冲响应结果可以看出，GDP受到财政收入正向冲击后，前四期趋于0稳定，从第四期开始正向上升，在第五期升到最大，以后趋于稳定；财政收入受到GDP正向冲击后，从第一期开始财政收入开始正向上升，在第二期达到最大，然后冲击作用开始下降，到第四期左右开始保持平稳。两者相互之间的正向响应作用明显，且财政收入对GDP的冲击反应更为快速和剧烈，GDP对财政收入的冲击反应表现出一定的滞后性，大概在一年（第四期）后开始上升。
从图2方差分解的结果可以看出，随着期数的增加，GDP变动方差由自身变动解释的部分逐渐下降，而由财政收入变动解释的部分逐渐增加，其中在第五期达到了峰值，即大约20%的GDP变动方差由财政收入的变动所解释；而对于财政收入的变动方差解释中，随着期数的增加，GDP和财政收入本身的解释比例基本稳定，即从初期开始，大约20%的财政收入变动方差由GDP的变动所解释。
3.2方差分解
一般情况下，脉冲响应函数捕捉的是一个变量的冲击对另一个变量的动态影响，而方差分解可以将VAR模型系统内一个变量的方差分解到各个扰动项上。因此方差分解提供了关于每个扰动项因素影响VAR模型内各个变量的相对程度。
4研究结论
通过以上分析可以看出：GDP和财政收入之间的相互促进作用明显。GDP增长，财政收入会快速增加，且幅度较大；财政收入增长对GDP的拉动则存在一定的滞后性且幅度较小。两者之间是一种良性的相互促进的机制。即当国家GDP增长时，政府的财政收入会增加，政府增长的财政收入有利于其更好的行使自身的职能，从而进一步推动国家GDP的增长。而且在这种互动机制中，GDP对政府财政收入的带动效果更为明显。
参考文献：
[1]何邓娇广州市财政收入影响因素的实证研究——基于VAR模型分析[J].经济研究导刊，2014（15）：104-106，121.
[2]陈鹏飞基于VAR模型的财政收入与经济增长关系分析[J].中国证券期货，2009（7）：46-48
[3]白萍影响我国财政收入的多元线性回归模型[J].统计与决策，2005（10）：92-94.
[4]孙元，吕宁地方财政一般预算收入预测模型及实证分析[J].数量经济技术经济研究，2007（1）：38-45
[5]邹艳预算管理在政府财政中的重要性[J].中国市场，2013（12）