原创《地方政府支出FDI和地方经济增长之间关系》：本文是一篇关于经济增长论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
[摘 要]本文使用了2001-2013年中国29个省份的面板数据,结果发现地方GDP和当地政府支出及FDI之间存在显著的正相关性.实证结果显示如果当地政府支出增加1%,地方GDP将增加0.12%.如果FDI的比例增加1%,当地的产出会增加9%.
[关键词]政府支出；FDI；产出；地方经济
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.24.078
[中图分类号]F224；F812.45；F127 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）24-0-02
1 背景介绍
学术界很多关于政府支出对经济增长的影响及外商直接投资对经济增长的影响的研究.Egbetunde & Fasanya用尼日利亚的数据研究发现政府支出和经济增长之间存在负相关的关系.但Quirino & Nunes却发现在欧洲国家,政府投资和经济增长之间存在显著的正相关关系.Ran研究了外商直接投资对中国经济增长的影响,发现外商直接投资对经济增长的影响是正相关的.然而却很少有论文同时研究政府支出和外商直接投资对经济增长的影响.
本文的目的是研究地方政府支出和外商直接投资对地方政府经济增长的影响.本篇论文选取2001年到2013年29个不同省份的面板数据进行统计分析.结论显示出地方政府支出和地方经济增长之间的显著正相关性.除此之外,如果考虑政府支出和外商直接投资的作用时,外商直接投资的作用依然是正相关的.
本文结构如下：第二部分阐述了运用的理论及实证模型；第三部分详细地描述了文章的数据情况；第四部分是实证结果；最后一部分是结论及未来可能的研究方向.
2 财政政策和经济增长率的关系模型
经济学家们对财政政策和经济增长率之间关系的持续研究了几十年的时间.内生增长理论认为财政政策能够影响一个国家的经济增长.Barro将政府支出加入到生产方程中.Ran将外商直接投资加入到了生产方程的影响因素当中.
综合这些理论,可以得出以下生产模型.
Yr等于ArKrαLrβGrγ（r等于1,2,3,等,29）
这里Y指GDP,K指资本,L指劳动力,G指政府支出,r代表省份,A指的是技术,其具体定义如下.
Ar等于A0exp（aFr）
这里F是指外商直接投资占该地区总投资的比重.
为了估计政府支出和外商直接投资的影响,可以建立如下计量模型.
lnYr,t等于C+β1lnKr,t+β2lnLr,t+β3lnGr,t+β4Fr,t+β5SCHr,t+ξr,t
在这个方程中,系数β3衡量的是政府支出对产出的影响,可以期望它的值为正.F是当地外商直接投资额和当地总固定资产投资额的比例.因此β4衡量的是外商直接投资对产出的影响.指标SCH是当地高等院校毕业生占当地人口的比例,代表当地的人力资本投资情况.β5的期望值为正.
3 各省份的GDP和劳动力（L）的数据描述
从国家统计局网站上获得各省份的GDP和劳动力（L）的数据.政府支出和SCH的数据来自《中国统计年报》.外商投资的数据来自CEInet statistics database.资本K是根据Zhang Jun的方法计算的.表1显示了数据的统计特征.这里包括29个省份,由于数据缺乏,排除了四川和西藏.
4 实证结果
4.1 面板数据最小二乘法回归结果
这部分结果主要是运用EViews软件得出的.首先,将面板数据整体进行最小二乘法回归,模型如下：
lnYr,t等于C+β1lnKr,t+β2lnLr,t+β3lnGr,t+β4Fr,t+β5SCHr,t+ξr,t
实证结果如下：
lnYr,t等于3.74+0.27lnKr,t+0.62lnLr,t+0.13lnGr,t+0.15Fr,t-51.63SCHr,t（1）
t等于（5.78） （5.77） （12.39） （15.29） （7.43） （-2.60）
R-squared等于0.7424 Adjusted R-squared等于0.7387 D-W等于0.5894
从回归结果中,可以看出除了代表人力资本的变量SCH之外,所有的系数都是显著的且其符号和预期的相同.理论上来讲,产出和人力资本之间的变量应该是正相关的,但是这里的初步回归结果却是负相关的,这有点出乎意料.
然后对SCH这一变量做了一个冗余变量测试（redundant variable test）.结果显示它是一个冗余变量.因此可以将这一变量从回归方程中舍去.新的回归方程如下：
lnYr,t等于C+β1lnKr,t+β2lnLr,t+β3lnGr,t+β4Fr,t+β5SCHr,t+ξr,t
再次用新的回归方程做了回归,结果如下：
lnYr,t等于3.16+0.19lnKr,t+0.67lnLr,t+0.14lnGr,t+1.13Fr,t（2）
t等于（5.16） （5.33） （14.93） （16.60） （7.21）
R-squared等于0.737 Adjusted R-squared等于0.734 D-W等于0.5760
4.2 检验
4.2.1 拉姆齐检验
为了检验回归方程中没有遗漏的变量,可以对数据做Ramsey检验,结果如表2所示.从方程（2）的回归结果中,可以得到RSSr等于98.963 80.从表2中,可以得到RSSur等于97.512 71.因此：
F3, 340, 5%等于2.60,因此不能拒绝原假设,即适应变量的系数为零的假设.这个结论显示回归方程（2）中的变量是足够解释因变量的.
经济增长论文参考资料：
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