2018简论政府、居民消费与中国经济增长的因果关系

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　　　摘要：本文运用协整、格兰杰因果检验和向量自回归模型，利用1978-2006年的年度经济数据对我国政府消费、居民消费和经济增长的关系进行层次递进的实证分析，实证结果表明：我国居民消费、政府消费和经济增长之间存在长期均衡关系，居民消费增长是经济增长的因果原因，政府消费增长是居民消费增长的因果原因。
　　关键词：政府消费；居民消费；经济发展；格兰杰因果检验；脉冲响应
　　　　一、引 言
　　
　　投资、消费、出口是拉动一国经济发展的“三驾马车”，三者均衡增长，国民经济才能健康、平稳地发展。但是，投资需求只是中间需求，只有消费需求才是真正的最终需求，消费需求规模的扩大和结构升级才是经济增长的源动力。马克思的消费理论和西方经济学理论都肯定了消费在经济增长中的重要作用。马克思的消费理论指出，消费是生产的最终目的，因而最终消费是引导经济发展的源动力。西方经济学理论认为消费需求是真正的最终需求，对于投资需求进而对整个经济增长起着直接的和最终的制约作用，是经济增长的根本动力。因此，如何增强消费对经济的拉动作用，进而确立消费主导拉动的经济增长模式，始终是经济学界和国家实际部门研究的热点问题。  简历大全 http:///html/jianli/
　　改革开放以来，在“三驾马车”的拉动下，我国经济经历了近30年的高增长。但是，近年来，我国消费率不断下降，投资率持续上升，经济增长主要依靠投资需求拉动。在投资与出口双双大幅增长的同时，我国消费率明显下降，1978年到2006年间，我国的消费率总体呈现下降趋势，已经从1981年最高的67.1%，下降到2006年最低的49.9%。尤其是2000年以后，下降幅度明显加大［1］。消费率过低、消费需求持续低迷所引发的一系列问题，已经成为中国经济持续发展的最突出挑战之一。消费需求的持续低迷，使得我国经济持续发展的后劲不足，经济增长不得不更多地依靠投资和出口需求拉动，进而恶化“产能过剩”问题和加剧国际贸易摩擦，“产能过剩”问题恶化和国际贸易摩擦加剧反过来又使得投资和出口拉动型经济发展模式越来越难以为继。经济增长中的结构性矛盾日渐突出，并将影响我国经济的持续稳定健康发展。从各国经济发展的实践看，消费占GDP的比重越高，其对国民经济的拉动作用就越强［2］。因此，消费对经济发展动力问题直接影响到国民经济协调健康发展，我国消费率明显下降，在一定程度上影响了我国经济的持续发展，深入研究消费对经济发展的拉动问题具有重要意义。  简历大全 http:///html/jianli/
　　研究居民消费、政府消费和经济增长之间是否存在某种长期均衡关系，居民消费增长与经济增长之间、政府消费与经济增长之间以及居民消费增长与政府消费增长之间是否存在因果关系，对政府调节经济，制定经济政策将是一种重要依据。本文利用协整理论、格兰杰因果检验和向量自回归模型，对我国居民消费、政府消费和经济增长之间关系进行因果关系分析，对制订国民经济发展战略，调整居民消费与政府消费关系，增强消费总需求对经济增长的拉动作用具有重要的意义。
　　但从现有文献来看，至少在以下两个方面还存在一些问题：
　　首先是研究的范围。现有研究文献大多限于总消费［3］、居民消费［4-7］或政府消费［8-10］同经济增长之间的关系，这样来研究消费需求对经济增长的影响，必然会产生一定偏误。在分析消费总需求不足等问题时，仅仅关注居民消费或政府消费对经济的调节功能都存在着重大缺陷。
　　其次是研究的方法论。传统的计量经济方法研究消费时存在着动态稳定性假设，而实际上经济不断增长的趋势使大多数经济变量序列是非平稳的，这样直接运用传统的计量经济方法来研究非平稳的经济变量之间的关系从方法论方面考虑就缺乏一定的可靠性。  论文网 http://
　　基于以上问题，我们在研究中国消费与经济发展问题时，选取1978～2006年的年度时间序列数据（资料来源于2007年《中国统计年鉴》）。用?GDP、PCE、GCE?分别代表国民生产总值、居民消费和政府消费，为了更容易得到平稳序列，分别对各个变量取自然对数，这种变换不改变变量之间的协整关系和短期调整模式，同时可方便的考察居民消费和政府消费对GDP的敏感性。在研究方法方面运用协整理论和向量自回归模型（VAR）来弥补传统计量经济方面的不足，将它们纳入一个向量自回归(VAR)模型中，采用JJ极大似然估计方法，检验?GDP、PCE、GCE?之间是否存在长期稳定的协整关系，如果存在这种关系，则在此基础上，根据格兰杰因果检验方法，检验?GDP、PCE、GCE?之间的因果关系，最后，在向量自回归(VAR)模型的基础上运用脉冲响应函数和方差分解技术来分析我国政府消费和居民消费对经济增长的影响程度。
　　
　　二、政府消费、居民消费与
　　
　　经济增长的关系检验
　　本文通过对GDP、居民消费、政府消费三者之间进行协整和因果关系检验，来进一步确定三者之间的内在关系。实证检验分四个步骤完成：第一，利用单位根检验确定时间序列的平稳性；第二，确定变量之间是否具有协整关系；第三，采用格兰杰因果性检验考察变量之间的因果关系；第四，通过VAR模型进一步验证三者的内在关系。本文所有检验结果均使用Eviews5.1计量经济分析软件进行了多次回归分析而得。  论文代写 http://
　　（一）变量平稳性检验
　　本文利用ADF（Augmented Dickey Fuller Test）单位根检验来确定三个变量的平稳性，最优滞后期用AIC最小准则确定，以保证残差非自相关。结果见表1。
　　表1 单位根的ADF检验表 变量[]检验类型?（C，T，K）?[]ADF检验值[]各显著性水平
　　K)?分别表示单位根检验方程中包含常数项、趋势项和滞后阶数。
　　由ADF检验可知，三个序列都是一阶单整的。
　　（二）协整关系的检验结果及分析
　　协整检验的基本思想是：尽管两个或两个以上的变量序列为非平稳序列，但它们的某种线性组合却呈现稳定性，则这些变量之间便存在长期稳定关系即协整关系，这种关系可以看作是对经济学中所说的规律性的定量描述。目前关于协整关系的检验和估计有许多具体的模型和技术，常用的有E-G(Engle-Granger)两步法和J-J(Johansen-Jusdius)迹统计量法(或称最大特征值法)，尤其是后者有许多优点，并得到广泛应用。
　　本文利用J-J迹统计量法进行协整关系检验结果如下：
　　ln?GDP?=0.312477ln?PCE?+0.506360ln?GCE?+0.033824@?TREND?(79)（1）
　　 (0.06683)
　　(0.07517)
　　(0.00760)
　　 LR（r=0）=53.68025（42.91525）  代写论文 http://
　　 LR（r=1）=19.64535（25.87211）
　　模型中括号内为估计标准差，协整矩阵的秩r=0的似然比统计量的值为53.68025，相应的5%的临界值为42.91525，其余式做类似理解。