论文：经济增长与国防支出关系的VAR模型分析

目录/提纲：……
一、引言
二、模型设定
三、实证分析
（一）数据选取
（二）单位根检验
（三）协整检验
（四）因果关系检验
（五）VAR模型估计及脉冲响应图像
四、结论
……
论文：经济增长与国防支出关系的VAR模型分析

内容提要：本文通过对经济增长与国防支出之间进行Granger检验，证明两者之间存在着相互因果联系，由此可以建立两个变量之间的向量自回归模型，以探究经济增长与国防支出之间的具体经济关系。最后本文运用脉冲响应函数得出两者之间互相影响的冲击反应图像，结论既证明了国防支出对经济建设的重要性，也反映了国民经济稳定增长对国防建设的保障性作用。

关键词：经济增长 国防支出 VAR

VAR Model Analysis of the Relationship
Between Economic Growth and
Defense E*penditure

Abstract: Based on the Granger test between the economic growth and defense e*penditure, this paper can prove that there is a mutual causal link between them, which can set up a vector autoregressive model (VAR) between t
……（新文秘网https://www.wm114.cn省略843字，正式会员可完整阅读）……　
欠发达国家1950一1965年间的相关数据进行分析后，却得出了“并没有表明国防对于发展中国家的发展有任何不利的影响”。 由于贝努瓦的研究结论几乎包括他自己在内的大多数人的预料，所以后来很多学者在研究这一问题的过程中都致力于对贝努瓦理论的正确性进行评估，对他使用的模型、样本和评估方法进行修正，并取得了丰富的成果。比斯瓦斯（1993），麦克奈尔（1995），沃德（1991）等都得出了与贝努瓦相似的结论，即国防支出对经济增长有正的影响。而法伊尼（1984），莱波维奇（1987），希茨（1991）和沃德戴维斯（1992）等则得出了完全不同的结果，他们认为国防开支对投资具有挤出效用，对经济增长存在消极影响。当然，也有其他的学者提出了与以上两种结论都不同的观点，米勒（1986）和阿泰什奥卢（1990）得出了国防开支与经济增长存在的双重效应，既存在消极影响又存在积极影响。与此相对应的，还有很多学者提出这两者间根本就不存在什么影响，如亚当斯（1991），兰多（1986），比斯瓦斯（1986）和乔杜里（1991）就认为国防开支与经济增长没有因果联系，也不存在显著影响。
得出的结论不一致，主要是由于国防经济学者们采用的研究方法、研究对象和数据样本均不同。目前研究国防开支与经济增长之间关系的模型大体可分为凯恩斯模型、外部性模型和公共产品模型三类。我国学者对我国国防支出与经济增长之间关系的定量化研究沿袭了国外的传统和方法, 同时也有一定的创新成果。在主流三大模型中, 外部性模型应用最为广泛，我国学者利用该模型进行实证分析的数量也远超出其他模型。李双杰、陈渤(2002) 利用一个三部门的费德尔—拉姆模型, 即私人部门、非国防公共部门和国防部门, 对1980- 2000 年的中国国防支出与经济增长的关系作实证分析, 发现非国防公共部门的支出对非公共部门的产出有不显著的消极影响，提高国防支出对非公共部门的产出有积极的作用。刘涛雄、胡鞍钢(2005) 采用两部门外部性模型, 将中国国防开支对经济增长的影响分解为规模效应和外部性两部分。利用中国1960-2000 年时间序列数据进行检验，得出规模效应为正, 外部性效应为负的结论。在运用公共产品模型方面，陈波(2004)利用一个包含经济增长、储蓄、贸易平衡与国防负担在内的联立方程模型研究了我国国防支出与经济增长之间的关系,得出国防支出有促进经济增长的作用的结论。此模型的缺点也在于仅仅从经济对国防支出的外部冲击角度考虑, 而没有考虑到经济增长给国防支出提供扩大空间的内在关系。严剑峰(2006) 假设经济通过总量和国防支出比例安排来影响国防建设, 而国防又通过经济增长率影响经济建设, 构建了一个非常简单的数学模型。
近年来VAR、协整等计量经济分析的发展，为单整变量的长周期分析提供了有效的分析工具。利用这些研究方法，Pyane & Ross(1992)对美国，Kollia S.1995)对希腊，Madden & Haslehurst(1995)对澳大利亚，Kollais & Mkayrdkasi(1997)对土耳其的情况进行了研究。在这些研究当中，双向因果关系、单向因果关系和无因果关系的结论都曾经出现过，正因为其缺乏统一的结果，所以简单说国防支出与经济增长之间是否存在因果关系可能并不准确。正如Kollias, N*aakis & zarangas（2004）指出的那样，它与国家的社会经济发展水平和样本选择的时期等有关。

二、模型设定

本文将直接运用VAR模型考察国防支出与经济增长之间的关系，指标选取经济增长率和国防负担比重，现假定两个变量的滞后阶为二阶，那么VAR模型可以由一般模型[高铁梅：《计量经济分析方法与建模》[M]，北京：清华大学大学出版社，2006年版。]推出。
VAR（p）一般模型的数学表达式是
t=1，2，…，T （1）
其中：是k维内生变量向量，是d维外生变量向量，p是滞后阶数，T是样本个数。维矩阵和维矩阵B是要被估计的系数矩阵。是k维扰动向量，他们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关，也不与等式右边的变量相关，假设可以写成一个协方差矩阵，且是一个的正定矩阵。那么式（1）可以用矩阵的形式表示为:
即含有k个时间序列变量的VAR（p）模型有k个方程组成，然而建立本文的VAR模型可以将项变为内生变量，即可直接得到：
t= ……（未完，全文共8671字，当前仅显示2368字，请阅读下面提示信息。收藏《论文：经济增长与国防支出关系的VAR模型分析》）