1994—2011年重慶財政支出與居民人均可支配收入關系

1、19942011年重慶財政支出與居民人均可支配收入關系 img alt=論文摘要 src= style=width: 701px; height: 176px在提高經(jīng)濟發(fā)展而不單單是經(jīng)濟增長的今天，人均可支配收入的增長越來越被人們所重視。政府作為宏觀調控的中心，財政支出作為其調控經(jīng)濟的重要手段，應該以提高人均可支配收入為目標來合理分配使用這筆資金。重慶市作為我國4個直轄市中人均可支配收入水平最低的一個直轄市，提高居民的人均可支配收入具有重要而深遠的意義。許多學者在財政支出與經(jīng)濟增長的關系上做了許多的定量研究，張鋼、段澈（2006）利用柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)研究對財政支出與經(jīng)濟增長的關系進行了研究

2、；齊福全（2007）利用VAR模型和IRF檢驗了生產(chǎn)性財政支出沖擊與非生產(chǎn)性財政支出沖擊對經(jīng)濟增長的影響；李妮（2010）利用VAR模型和脈沖響應檢驗了生產(chǎn)性財政支出沖擊與非生產(chǎn)性財政支出沖擊對經(jīng)濟增長的影響；蔣麗萍（2012）通過雙變量向量自回歸系統(tǒng)（VAR）對財政支出和經(jīng)濟增長的關系進行了實證檢驗。而本文采用非線性協(xié)整分析對二者的關系進行研究，分別運用線性回歸與非參數(shù)回歸模型對重慶市財政支出與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的線性協(xié)整關系進行擬合。擬合結果表明非參數(shù)擬合的平均相對誤差遠小于參數(shù)擬合的平均相對誤差，因此，分析重慶市財政支出與人均可支配收入的關系時，非線性協(xié)整方法優(yōu)于線性協(xié)整方法。1、線

3、性協(xié)整分析。1.1線性回歸擬合。如果變量xt,yt之間存在線性協(xié)整關系，則yt=a+bxt+εt,其中εt為一個單整序列。本文選用1994-2011年重慶市地方財政支出以及城市居民人均可支配收入數(shù)據(jù)（表1）進行分析預測。通過二者描繪的散點圖（圖1）可以看出，二者之間存在線性趨勢但并不是非常精確的線性關系。運用簡單的線性回歸模型對數(shù)據(jù)進行擬合。img alt=論文摘要 src= style=width: 422px; height: 487pximg alt=論文摘要 src= style=width: 522px; height: 250px1.2線性協(xié)整檢驗。

4、運用E-views對線性回歸的預測值與真實值之間的殘差序列進行單位根檢驗，檢驗結果如表2所示，結果表明其二者不存在線性協(xié)整關系。img alt=論文摘要 src= style=width: 526px; height: 218px2、非線性協(xié)整關系。2.1非參數(shù)回歸簡介。非參數(shù)統(tǒng)計方法是近年來統(tǒng)計學和計量經(jīng)濟學的重要研究方向，該方法適用性強，對回歸函數(shù)的形式不作具體要求。由于非參數(shù)模型的靈活性，本文采用該模型來度量重慶市工業(yè)增加值與廢水排放量之間的關系，并運用該模型對相關變量進行預測。數(shù)值分析表明基于非參數(shù)模型的預測效果優(yōu)于參數(shù)回歸。假設非參數(shù)模型的形式如下：img alt=論文摘要 src=

5、 style=width: 404px; height: 41px其中函數(shù)f（x）的形式是未知的，ε是模型誤差。這里Y表示重慶市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，x為重慶市地方財政支出。2.2模型的估計。非參數(shù)回歸模型的估計方法很多，有核估計、局部線性估計、近鄰估計、正交序列估計和樣條估計等。本文選用光滑樣條估計來擬合非參數(shù)模型。光滑樣條估計首先通過一定的線性轉換將自變量x轉變?yōu)楣?jié)點t使t滿足0≤t1t2…tn≤1,這樣可以將式（1）轉變?yōu)椋篿mg alt=論文摘要 src= style=width: 461px; height: 27px其中g（t）為一個光滑

6、曲線為t的多項式函數(shù)，ε（t）為誤差項且滿足E（ε（t）=0;E（ε²（t）=σ²（ε（t）ε（t+s）=0,s≠0;Y（t）為t=t1,t2,…，tn時的觀測值。為進行估計首先假定光滑曲線函數(shù)為具有m階導數(shù)且其m階導數(shù)img alt=論文摘要 src= style=width: 28px; height: 18px是平方可積。即img alt=論文摘要 src= style=width: 110px; height: 31px。則g（t）的估計值為gn光滑樣條估

7、計為使：img alt=論文摘要 src= style=width: 461px; height: 42px達到最小的估計，式中，λ稱為光滑因子。λ的作用就是在擬合優(yōu)度與光滑度之間取得平衡，對于給定的λ，最小化式（3）可得到最佳的兼顧擬合優(yōu)度和光滑度的曲線。因此，如何選擇光滑因子λ是一個極為重要的問題。λ的選取有兩種情況：當σ²已知時λ為使img alt=論文摘要 src= style=width: 165px; height: 37px當σ²未知時可以采用交叉確定法

8、來估計，使img alt=論文摘要 src= style=width: 217px; height: 37px最小的λ，使函數(shù)最小化時空出一個點yk不參加回歸，然后用回歸函數(shù)在這一點的擬合值去與實際觀察作比較求出差值的平方。當這樣的k取遍1到n時，就有誤差平方和ν（λ），它是λ的函數(shù)。改變λ可計算出不同的ν（λ），取使ν（λ）較小或最小的參數(shù)λ即為λ的選擇。2.3運用GAM程序擬合光滑樣條估計。運用Sas9.2運用GAM程序擬合光滑樣條估計，為研究重慶市地方財政支出

9、與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入之間關系進行模擬預測。擬合結果如表3所示。img alt=論文摘要 src= style=width: 433px; height: 130px表3表示為模型的基本信息，本次擬合采用的分布為GAUSSIAN分布并運用了向后擬合的方法，擬合的最終殘差平方和為1185410.8525.表4表示，運用光滑樣條進行非參數(shù)擬合的情況，其中平滑參數(shù)λ=0.782821,此時有最小的GCV值132538.本文的DF為3.311802略小于4,說明重慶市財政支出與城市居民可支配收入之間的關系近似于線性關系但是運用線性回歸進行擬合產(chǎn)生的誤差會相對于非參數(shù)回歸的誤差大（表5）

10、。img alt=論文摘要 src= style=width: 548px; height: 240pximg alt=論文摘要 src= style=width: 469px; height: 428px2.4非線性協(xié)整檢驗。運用非參數(shù)回歸擬合的殘差序列，將殘差序列導入E-views進行穩(wěn)定性檢驗，檢驗結果如表6示。img alt=論文摘要 src= style=width: 533px; height: 228px從表6以看出該殘差序列是平穩(wěn)的，即殘差序列中不再含有可供提取的信息。說明重慶市財政支出與人均可支配收入之間存在顯著的非線性協(xié)整關系。3、結論及建議。3.1非線性回歸擬合精度。本文

11、運用非參數(shù)回歸的估計值與真實值之間的差來計算了平均相對誤差，得到了非參數(shù)回歸的平均相對誤差為3.22%.可以看出非參數(shù)回歸的擬合精度非常高。img alt=論文摘要 src= style=width: 576px; height: 248px3.2建議。（1）從重慶市地方財政支出與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入之間的曲線圖（圖1）可以看出，隨著地方財政支出的增加城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入也隨之增長。但是隨著財政支出的不斷增長，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的增長速度在下降，說明在財政支出增加的過程中其對人均可支配收入的促進作用在減弱，對此政府應當引起重視，加大對民生的投入，將提高人民生活水平落實到實處。（2）政

12、府應該逐漸提高政府支出中的轉移性支出的比重，貫徹好少取、多予、放活;政策。（3）運用非參數(shù)模型進行經(jīng)濟預測是比參數(shù)模型預測更加精確的一種方法，可以將此推廣到更多的經(jīng)濟預測領域。但是由于非參數(shù)預測的外延拓展的有限性，可以結合參數(shù)與非參數(shù)模型對經(jīng)濟現(xiàn)象進行分析與預測。參考文獻：1張鋼，段澈。我國地方財政支出結構與地方經(jīng)濟增長關系的實證研究J.浙江大學學報：人文社會科學版，2006（3）：92.2齊福全。地方政府財政支出與經(jīng)濟增長關系的實證分析-以北京市為例J.經(jīng)濟科學，2007（3）：5-15.3李妮。地方財政支出與經(jīng)濟增長關系的實證研究-以深圳市為例J.特區(qū)經(jīng)濟，2010（8）：39-41.4蔣麗萍。我國財政支出與經(jīng)濟增長關系的研究-基于VAR模型的實證檢驗J.經(jīng)濟論壇，2010（12）：71-74.