论文摘要：本文采用2005～2008年辽宁省十四个地级市的面板数据，通过空间计量经济模型、空间自相关聚类图及显著性水平图定量地研究了财政支出对经济增长的影响。实证结果表明：辽宁省各城市财政支出和经济增长在地理空间分布上存在着依赖性和异质性。政府基本建设支出和行政支出对辽宁经济增长具有负效应，科教文卫支出对经济增长有正效应，而社会保障支出对经济增长的影响不显著。最后，基于分析结论，本文提出打破地区间行政限制、加强地区间的相互交流与合作以及优化财政支出结构等政策建议。
论文关键词：财政支出,经济增长,空间计量,实证分析
一、问题的提出与文献回顾
随着经济的高速增长，我国的财政支出规模不断扩大，尤其是地方财政支出规模稳步攀升。2008年，地方财政支出已占全国财政支出的78.7%，2009年进一步达到80.1%，这使人们越来越关注财政支出，尤其是地方财政支出的经济增长效应。
财政支出与经济增长的关系是国内外众多学者研究的重要领域。Arrow&Kurz(1970)较早的在新古典增长理论的框架里讨论财政支出与经济增长的关系，随后这一重要的理论问题一直备受关注。现有的研究主要围绕两方面展开，一是从财政总支出方面：Ram（1986）利用115个国家1960～1980年的数据对政府服务大小和经济增长的关系进行了测算，发现政府消费的系数为正，政府规模对经济增长具有正影响。Landnu（1983）也对财政支出和经济增长关系进行了研究，但却得出政府财政支出与经济增长呈反方向变化的结论。Evans（1997）也对财政支出和经济增长关系进行了分析，却得出人均产出的增长与政府消费比重的相关性不显著。二是从分类支出方面：由于研究的样本不同、时间不同以及对财政支出结构划分标准不同，学者们得出的结论也出现了较大分歧。Barro（1990）在内生经济增长理论的框架里研究财政支出与经济增长的关系，得出生产性财政支出促进经济增长，消费性支出降低经济增长速度。而Devarajan（1996）等人也得出生产性支出与经济增长负相关，而经常性支出却与经济增长正相关的结论。从Arrow&Kurz研究政府支出和经济增长关系开始至今三十多年来，对于财政支出对经济增长影响的争论从未停止过，也没有达成共识。
在国内，对财政支出与经济增长关系的研究也较多，其研究结论同样分歧不断。庄子银和邹薇(2003)使用全国1980～1999年的时间序列以及同一时期31省(含自治区和直辖市,不含港澳台)的横截面数据，发现财政支出对经济增长具有负效应，这也得到了郭庆旺(2003)等人的支持；刘进(2004)等人的研究却发现财政支出和财政投资对经济增长均具有显著正效应；而王小利(2005)却得出了财政投资的经济增长效应并不显著的结论。遗憾的是，国内对我国财政支出和经济增长的研究都忽略了空间相关性的作用，从而使估计的模型不够准确。不过值得一提的是，余可(2008)运用空间经济计量方法对我国省域财政支出结构与地区经济增长进行了实证研究得出：生产性事业费、企业挖潜改造和政府机构支出对经济增长有正的影响，农业支出对经济增长具有显著的负效应，其它几项支出对地区经济增长的影响均不显著，其得出的结论也与前述文献不尽相同。在研究方法上，现有的关于我国财政支出与经济增长关系研究文献，大都属于传统的回归和协整分析，而各地区财政支出在地理空间上存在着相互影响，当使用面板数据建立常规计量经济模型进行区域研究时，由于数据在空间上表现出的复杂性，自相关性和变异性，使得解释变量（财政支出）对被解释变量（GDP）的影响在不同地区之间可能是不同的，况且各地区财政支出在空间上具有异质性的差异可能更加符合现实，采用传统计量经济方法进行分析所得出的结论可能不可靠，而空间计量经济学方法可以更有效地解决这个问题。
本文在传统的分析财政支出模型中加入空间权重矩阵构建空间计量模型，以辽宁省为例，对辽宁省财政支出对经济增长影响进行实证分析。其目的在于：一是通过对一个地方政府财政支出与经济增长关系的研究，深化对相关问题的认识；二是为人们所关注的东北老工业基地振兴政策下的辽宁省经济发展趋向提供一个新的认识角度。全文的结构安排如下；第二部分对空间计量模型的特征简短说明；第三部分是空间计量模型的构建；第四部分是模型的应用，即考察辽宁省财政支出与经济增长之间的关系；第五部分给出本文的结论并提出政策建议。
二、空间计量经济模型的特征
（一）空间自相关分析
空间自相关是指同一个变量在不同空间位置上的相关性，是空间单元属性值聚集程度的一种度量，而空间自相关主要使用全局和局部两种指标。表示全局空间自相关的指标和方法很多，主要连接统计指标包括：Moran指数、全局G系数和GearyC系数，其中，Moran指数较为常用，其取值范围为[-1、1]，表示各地区同一变量的空间相关程度，若取值为正表示存在空间正相关，为负表示存在空间负相关。全局空间自相关假定空间是同质的，即只存在一种充满整个区域的趋势，但事实上，区域要素的空间异质性并不少见。因此，需要发展局域统计方法来衡量每个空间要素属性在“局部(一般为相邻)”的相关性质，其结果一般可以采用地图可视化表达。通过定义不同类“局部”范围(不同的空间连接矩阵)，局域空间自相关分析可以帮助我们更准确地把握空间要素异质性特性。
（二）空间滞后模型
空间滞后模型也称空间自回归模型，表示某一地区经济增长的所有解释变量，都会通过空间传导机制作用于其它地区，模型中包括解释变量 和空间滞后项 。 1/4 1 2 3 4 下一页 尾页 |
