國債發(fā)行規(guī)模影響因素的實(shí)證分析

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上國債發(fā)行規(guī)模影響因素的實(shí)證分析 國債是以國家或政府為債務(wù)人,以國家財(cái)政承擔(dān)還本付息為前提條件,通過借款或發(fā)行有價(jià)證券等方式向社會(huì)籌集資金的國家信用行為。自1981年恢復(fù)發(fā)行國債至今,我國累計(jì)發(fā)行國債近32927億元。隨著國債規(guī)模的日益擴(kuò)大,國債政策正逐步成為中央政府進(jìn)行宏觀調(diào)控的重要手段,成為國家財(cái)政政策和貨幣政策的重要傳導(dǎo)工具,也日益成為維持我國國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長的重要因素。據(jù)統(tǒng)計(jì),1998年的千億元國債投資拉動(dòng)增長1.5個(gè)百分點(diǎn),1999、2000年國債投資拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長分別為2個(gè)百分點(diǎn)和1.7個(gè)百分點(diǎn),2002年我國建設(shè)國債有效地帶動(dòng)了各方面的投入,項(xiàng)目總投資規(guī)

2、模達(dá)到3.28億元,為我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的長遠(yuǎn)發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。但由于國債余額增長速度過快，償債能力和國債依存度指標(biāo)都已處于高位，所以我們認(rèn)為：應(yīng)當(dāng)適度控制國債發(fā)行規(guī)模。一、理論基礎(chǔ) 要控制國債發(fā)行規(guī)模，就要研究影響國債發(fā)行規(guī)模的因素。影響國債規(guī)模的因素是多方面、多層次的,我們暫且不去考慮微觀上國債的管理水平與結(jié)構(gòu)、籌資成本、期限安排、償還方式等等因素,因?yàn)檫@些因素的影響是個(gè)別的,并且難以計(jì)量,我們只考慮宏觀上的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。 首先很直觀地我們可以引入國內(nèi)生產(chǎn)總值,在國內(nèi)生產(chǎn)總值一定的條件下，國債累計(jì)余額超大，國債的負(fù)擔(dān)率就越高，增發(fā)國債就應(yīng)越要引起警惕。而且政府的償債能力也主要體現(xiàn)在國內(nèi)生產(chǎn)總值上

3、，它衡量了一國國民經(jīng)濟(jì)總體的運(yùn)行狀況，國內(nèi)生產(chǎn)總值越高，政府的償債能力就越強(qiáng)，國債的可發(fā)行規(guī)模就越大。 其次是中央財(cái)政收入、中央財(cái)政支出、財(cái)政赤字，而財(cái)政赤字是由中央財(cái)政支出減去中央財(cái)政收入計(jì)算所得。 從財(cái)政收入角度看，一般認(rèn)為低的財(cái)政收人需要國債的發(fā)行來彌補(bǔ)，但高的財(cái)政收人并不意味著不需要或減少國債的發(fā)行，這要根據(jù)國債發(fā)行的目的來定。如果發(fā)行國債僅僅為了彌補(bǔ)財(cái)政赤字，高的財(cái)政赤字將減少國債的發(fā)行;如果發(fā)行國債的目的是為了對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行進(jìn)行宏觀調(diào)控，聚集社會(huì)閑散資金，調(diào)整分配，進(jìn)行國家大規(guī)模項(xiàng)目的建設(shè)，那么高的財(cái)政收入還可能要增發(fā)國債。所以，我們?cè)诙糠治龅臅r(shí)一半以上依賴于債務(wù)收入,這對(duì)財(cái)政產(chǎn)生了

4、許多負(fù)面影響,最直接的就是償債的沉重壓力和逐漸積累的高風(fēng)險(xiǎn)。這一看似矛盾的現(xiàn)象,只能說明中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)期國民收入分配格局的扭曲,即國民收入分配過分向個(gè)人傾斜,財(cái)政集中的國民收入份額太少,財(cái)政收入的基礎(chǔ)十分脆弱,從而造成在財(cái)政依存度不斷擴(kuò)大的同時(shí),國民經(jīng)濟(jì)的債務(wù)應(yīng)債能力卻只為世界平均水平的1 /4。原因是受財(cái)政收入規(guī)模限制,財(cái)政支出的增加只能通過赤字財(cái)政來實(shí)現(xiàn),而財(cái)政赤字的彌補(bǔ),又造成了國債規(guī)模的擴(kuò)張,進(jìn)而又導(dǎo)致國債依存度的加大。 從財(cái)政支出的角度看，我國的財(cái)政支出平均增長率一直高于同期財(cái)政收入和GDP的平均增長率，由此形成了支出膨脹赤字加大國債發(fā)行規(guī)模增大這樣一種連鎖反應(yīng)。由此會(huì)導(dǎo)致財(cái)政赤字和

5、債務(wù)規(guī)模同步擴(kuò)大的局面，使財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步加大。同時(shí)我們要看到，實(shí)施積極財(cái)政政策后，由于連續(xù)5年發(fā)行特種國債，我國財(cái)政的國債依存度呈現(xiàn)較高水平，財(cái)政赤字率基本上是逐年提高，2002年已達(dá)到了國際上認(rèn)定的歐盟的警戒標(biāo)準(zhǔn)赤字率，即3。盡管有分析認(rèn)為我國連年的赤字并未導(dǎo)致通貨膨脹的發(fā)生，但當(dāng)債務(wù)規(guī)模累積到一定程度后，遠(yuǎn)期的通貨膨脹的風(fēng)險(xiǎn)還是存在的。這應(yīng)引起我們足夠的重視。 國債累計(jì)余額計(jì)算公式如下: 年國債累積余額=(-1)年國債累積余額+年國債發(fā)行規(guī)模-年國債還本付息額 因此,財(cái)政赤字、中央財(cái)政支出、中央財(cái)政收入與國債累積余額、國債規(guī)模、國債還本付息額分別都是線性相關(guān)的。 事實(shí)上，與發(fā)行規(guī)模最直接相

6、關(guān)的是國債余額。債務(wù)余額是發(fā)行者在一個(gè)會(huì)計(jì)年度終了時(shí)的總負(fù)債額，它反映發(fā)行者在一定時(shí)點(diǎn)上當(dāng)年和歷年從社會(huì)融人并正在使用的尚未償還的債務(wù)規(guī)模。存量規(guī)模的形成與每個(gè)年度的發(fā)行規(guī)模和債務(wù)流動(dòng)量緊密相關(guān)。存量具有剛性，增量具有彈性，因而年度發(fā)行規(guī)模受制于債務(wù)余額。 歷年國債的還本付息額與國債的發(fā)行規(guī)模呈同方向變動(dòng)關(guān)系。由于我國的財(cái)政狀況仍未出現(xiàn)根本好轉(zhuǎn),所以,日益增長的債務(wù)規(guī)模加大了財(cái)政的償還負(fù)擔(dān),特別是1994年以后,國家規(guī)定只能以舉借國債的方式來彌補(bǔ)財(cái)政赤字,使發(fā)新債還舊債成為推動(dòng)國債規(guī)模不斷擴(kuò)張的因素之一。另外,考慮到國債的認(rèn)購能力關(guān)系到國債能否順利發(fā)行以及發(fā)行的多少,而認(rèn)購能力最終體現(xiàn)在社會(huì)資

7、金的余缺狀況上,我們?cè)僖刖用駜?chǔ)蓄。居民儲(chǔ)蓄存款迅速增長是推動(dòng)國債規(guī)模不斷擴(kuò)大的基礎(chǔ)。 我國的居民儲(chǔ)蓄現(xiàn)在已突破6億大關(guān)，為國債的發(fā)行創(chuàng)造了潛在的資金條件:一方面，銀行利率低于同期國債利率。銀行儲(chǔ)蓄利率1年期只有2.25%，而國債3年期利率是2.89%，5年期利率是3.14%，而且國家比其他公司債券有更高的信用。與其存人銀行，還不如購買國債。另一方面，國家有必要集中這6億元社會(huì)閑置資金，把它用于經(jīng)濟(jì)建設(shè)的各個(gè)領(lǐng)域，所以近幾年來我國居民儲(chǔ)蓄額的膨脹帶動(dòng)了我國國債規(guī)模的膨脹。以上各因素相關(guān)關(guān)系如下圖： 二、對(duì)影響國債發(fā)行規(guī)模多種因素的計(jì)量分析本文利用EVIEWS軟件建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，通過實(shí)證性分析

8、，從定量的角度研究影響國債發(fā)行規(guī)模的相關(guān)因素對(duì)國債的發(fā)行量的影響程度及影響力度。通過對(duì)影響國債發(fā)行規(guī)模的理論分析，我們以國債發(fā)行規(guī)模為被解釋變量，引入相關(guān)經(jīng)濟(jì)因素：國內(nèi)生產(chǎn)總值、中央財(cái)政收入、中央財(cái)政支出、國債還本付息、國債累積余額、居民儲(chǔ)蓄六個(gè)經(jīng)濟(jì)變量，利用最小二乘法等方法量化分析。（一）我們利用19792002年國債發(fā)行規(guī)模及相關(guān)因素的具體數(shù)據(jù)，進(jìn)行回歸分析（詳見表1）。利用輸出結(jié)果得回歸分析報(bào)告：=-282.345-0.X1+0.x2-0.X3+0.X4+0.X5+0.X6 se= (98.40209) (0.00559) (0.) (0.) (0.) (0.) (0.) t=(-2.)

9、 (-0.) (4.) (-0.) (2.) (0.) (1.) （1）=0. =0. F=3283.284 df=17 其中，Y為國債發(fā)行規(guī)模，X1為國內(nèi)生產(chǎn)總值，X2為中央財(cái)政支出，X3為中央財(cái)政收入，X4為國債還本付息，X5為國債累積余額，X6為居民儲(chǔ)蓄。由回歸分析報(bào)告可看出，X2 X4 X6 的T統(tǒng)計(jì)量顯著，而X1 X3 X5的T統(tǒng)計(jì)量很小，說明國內(nèi)生產(chǎn)總值、中央財(cái)政收入、國債累積余額三個(gè)因素對(duì)國債發(fā)行規(guī)模的線性關(guān)系不顯著；模型的F統(tǒng)計(jì)量、可決系數(shù)和修正可決系數(shù) 都很大，說明方程的總體擬合程度較好。經(jīng)過經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)并根據(jù)變量顯著性和方程顯著性的綜合判斷法可知，模型可能存在多重共線性。因

10、此，利用簡單相關(guān)系數(shù)矩陣法作出判斷，輸出結(jié)果如下：yX1 X2X3X4X5X6Y 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.X1 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.X2 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.X3 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.X4 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.X5 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.X6 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.可見模型存在高度線性相關(guān)。由于經(jīng)濟(jì)、社會(huì)資料大都為時(shí)間序列，這些序列都有隨著時(shí)間增長的趨勢(shì)，所以，它們之間的相關(guān)性很高，利用逐步回歸法對(duì)模型進(jìn)行修正。（二）利用逐步回歸法修正多重共線性利用OLS方法逐一

11、對(duì)國債發(fā)行規(guī)模的各個(gè)解釋變量進(jìn)行回歸。（詳見表2-7） 結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，從六個(gè)一元回歸模型中可以看出，國債發(fā)行規(guī)模y對(duì)居民儲(chǔ)蓄x6的擬合程度最好，即：=-59.82023+0.X6 （2） se=(42.62089) (0.) t=(-1.) (51.15724) =0. =0. F=2617.063 df=22 在此基礎(chǔ)上，再逐一引入其他解釋變量，重新做回歸。1、由于在（1）式中，中央財(cái)政支出X2的T值較大，說明中央財(cái)政支出對(duì)國債發(fā)行規(guī)模存在顯著影響，故首先引入中央財(cái)政支出X2。（見表8）回歸分析報(bào)告如下：=-201.6914+0.X6+0.X2 （3）se=(33.28533) (

12、0.) (0.) t=(-6.) (14.74117) (6.) =0. =0. F=23958.189 df=21可見，模型的T統(tǒng)計(jì)量、F統(tǒng)計(jì)量均顯著, 可決系數(shù)和修正可決系數(shù)接近于1，因此，引入X2回歸方程擬合程度依然好，保留X2。2、在模型（3）中引入新的解釋變量中央財(cái)政收入X3（見表9）=-218.2981+0.X6+0.X2-0.X3se=(37.23450) (0.) (0.) (0.)t=(-5.) (10.46727) (4.) (-0.) =0. =0. F=2543.88 df=20由于X3的T統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值很小，同時(shí)結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義，財(cái)政支出和財(cái)政收入之間存在高度相關(guān)。因此，剔

13、除中央財(cái)政收入X3。3、在模型（3）中引入國內(nèi)生產(chǎn)總值X1（見表10）=-8.+0.X6+0.X2-0.X1se=(53.46137) (0.) (0.) (0.)t=(-0.) (10.60962) (3.5353) (-4.)=0. =0. F=4795.533 df=21從經(jīng)濟(jì)理論上來看，國內(nèi)生產(chǎn)總值是影響國債發(fā)行規(guī)模的因素，具體而言，國內(nèi)生產(chǎn)總值越大，國債發(fā)行規(guī)?？梢栽酱?。而模型中X1的系數(shù)為負(fù)，經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)不符合故舍去。4、在模型（3）中引入國債還本付息X4（見表11）=-325.1255+0.X6+0.X20.X4 （4） se=(27.07339) (0. (0.) (0.)t=

14、(-12.00904) (2.) (11.75009) (6.)=0.9991 =0. F=7403.342 df=21從上面的回歸方程看出，引入X4后，X4對(duì)X的影響顯著，同時(shí)F統(tǒng)計(jì)量顯著以及可決系數(shù)和修正可決系數(shù)更好。因此，保留X4。5、在模型（3）中引入國債累積余額x5（見表12）=-197.7317+0.04339X6+0.X20.X5se=(75.25897) (0.) (0.) (0.)t=(-2.) (14.36356) (2.) (0.)=0. =0. F=2517.835 df=21由于X5的T統(tǒng)計(jì)量很小，X5對(duì)Y的影響不顯著，所以剔除變量國債累積余額X5。6、在（4）式基礎(chǔ)

15、上引入其他解釋變量回歸，它們都對(duì)Y的影響不顯著。所以，選擇模型=-325.1255+0.X6+0.X20.X4做進(jìn)一步分析。（三）對(duì)所采用的模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)由于存在樣本數(shù)據(jù)的觀測誤差等諸多因素，對(duì)上述回歸方程（4）進(jìn)行異方差檢驗(yàn)。首先，利用圖示法進(jìn)行檢驗(yàn)。在回歸方程輸出框中點(diǎn)擊resid保存殘差，如圖所示：從圖中看出，殘差沒有分布在50到50的水平帶內(nèi)，說明異方差存在。其次，用樣本分段法對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)：將觀測值按x2進(jìn)行排序，將排列在中間的6個(gè)樣本刪除，首尾兩段各留9個(gè)樣，即分為19791987和19942002兩段。對(duì)19791987年9個(gè)樣本進(jìn)行回歸，輸出結(jié)果如下：Dependent Va

16、riable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/04 Time: 15:28Sample: 1979 1987Included observations: 9VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C230.0922122.11621.0.1182X2-0.0.-1.0.1337X40.0.0.0.7716X60.0.4.0.0056R-squared0. Mean dependent var109.2333Adjusted R-squared0. S.D. dependent var73.86101S.E

17、. of regression19.17274 Akaike info criterion9.Sum squared resid1837.970 Schwarz criterion9.Log likelihood-36.70681 F-statistic37.90924Durbin-Watson stat2. Prob(F-statistic)0.1837.97對(duì)19942002年9個(gè)樣本進(jìn)行回歸，輸出結(jié)果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/04 Time: 15:29Sample: 1994 2002Include

18、d observations: 9VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-250.865997.81474-2.0.0504X20.0.4.0.0066X40.0.3.0.0198X6-0.0.-0.0.6711R-squared0. Mean dependent var3180.318Adjusted R-squared0. S.D. dependent var1504.293S.E. of regression79.14048 Akaike info criterion11.88143Sum squared resid31316.08

19、 Schwarz criterion11.96908Log likelihood-49.46643 F-statistic961.7994Durbin-Watson stat2. Prob(F-statistic)0.31316.08：為同方差性 ：為異方差性所以，拒絕，回歸方程存在異方差性。最后，利用加權(quán)最小二乘法對(duì)異方差進(jìn)行修正。用殘差平方的倒數(shù)即（e=resid）作為權(quán)數(shù)，用OLS進(jìn)行回歸，結(jié)果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/04 Time: 15:44Sample: 1979 2002Included o

20、bservations: 24Weighting series: WVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-332.34981.-172.87840.0000X20.0.193.47620.0000X40.0.51.054390.0000X60.0.20.344980.0000Weighted StatisticsR-squared0. Mean dependent var879.9892Adjusted R-squared0. S.D. dependent var1851.290S.E. of regression4. Akaike i

21、nfo criterion6.Sum squared resid451.4417 Schwarz criterion6.Log likelihood-69.26723 F-statistic.Durbin-Watson stat1. Prob(F-statistic)0.Unweighted StatisticsR-squared0. Mean dependent var1342.168Adjusted R-squared0. S.D. dependent var1712.929S.E. of regression56.36929 Sum squared resid63549.93Durbin

22、-Watson stat1.=-332.3498+0.X2+0.X40.X6se=(1.) (0.) (0.) (0.)t=(-172.8784) (193.4762) (51.05439) (20.34498)=0. =0. F= df=21由此可見，修正后的模型減少了異方差性對(duì)模型的影響，提高了估計(jì)參數(shù)的精度。（四）自相關(guān)檢驗(yàn)由于異方差性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象，而自相關(guān)性也是隨機(jī)誤差現(xiàn)象，考慮到自相關(guān)較多地出現(xiàn)在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，為提高模型的擬合精度，對(duì)模型（4）進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。首先，利用自相關(guān)圖示法進(jìn)行檢驗(yàn)因?yàn)闅埐钍请S機(jī)誤差的估計(jì)，所以在對(duì)模型參數(shù)估計(jì)后，相應(yīng)地計(jì)算出E，有E序列的圖形來直觀地

23、判斷的自相關(guān)性。由圖形可見，圖點(diǎn)呈散狀分布，因此可判斷，該模型不存在自相關(guān)性。再利用D-W檢驗(yàn)做進(jìn)一步檢驗(yàn)：=0,即 不存在一階自相關(guān) ：0，即 存在一階自相關(guān)=0.05 =3 =1.01 =1.656 d=2.<d<4- 所以，接受 ，（4）式不存在一階自相關(guān)。綜上所述，對(duì)模型進(jìn)行多方面的回歸分析和檢驗(yàn)、修正，最終所采用的模型為=-332.3498+0.X2+0.X40.X6，即影響國債發(fā)行規(guī)模的最主要因素是中央財(cái)政支出、國債還本付息、居民儲(chǔ)蓄。三、結(jié)論通過實(shí)證性分析的結(jié)果表明：我國目前的國債發(fā)行規(guī)模主要取決于中央財(cái)政支出、國債還本付息額、居民儲(chǔ)蓄。因此，要控制國債發(fā)行，首先就應(yīng)

24、當(dāng)適當(dāng)減少中央財(cái)政支出，控制國債還本付息額，并考慮居民儲(chǔ)蓄等因素的影響。以上是從微觀角度對(duì)國債發(fā)行規(guī)模進(jìn)行分析的。從宏觀層面來看，舉借國債所帶來國債規(guī)模管理是宏觀經(jīng)濟(jì)管理的重要組成部分。當(dāng)國債用以彌補(bǔ)財(cái)政赤字、調(diào)整國庫出納、調(diào)節(jié)貨幣流通、影響外匯收支、促進(jìn)供求平衡時(shí),它所發(fā)揮的作用對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的全面平衡有著不可低估的意義。所以，一定時(shí)期內(nèi)一國債務(wù)的總規(guī)模不可能離開它所以被承擔(dān)的來源和條件而獨(dú)立存在。國債發(fā)行規(guī)模與償債能力相適應(yīng),歸根到底,是經(jīng)濟(jì)和國債相協(xié)調(diào)的問題。國債發(fā)行規(guī)模取決于一定時(shí)期國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,國債承受能力越強(qiáng)。同時(shí),國債作為財(cái)政政策與金融政策的結(jié)合,是調(diào)節(jié)貨幣供

25、應(yīng)量,避免經(jīng)濟(jì)大的起伏的一個(gè)重要手段。確定國債發(fā)行規(guī)模時(shí)還必須與信貸規(guī)模相結(jié)合,避免出現(xiàn)互相擠占資金,抬高籌資成本的現(xiàn)象。在一定時(shí)期內(nèi),全社會(huì)資金總量是一定的,用于購買國債的資金多了,信貸資金來源就少了,反之亦然。如果國債資金來源和信貸資金來源不進(jìn)行綜合平衡,國債規(guī)模大了,信貸資金來源就缺乏保障,就會(huì)造成社會(huì)資金閑置和浪費(fèi),影響宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控能力,影響生產(chǎn)發(fā)展,影響建設(shè)速度。附：表1年份國債發(fā)行規(guī)模國內(nèi)生產(chǎn)總值中央財(cái)政支出中央財(cái)政收入國債還本付息國債累積余額居民儲(chǔ)蓄1979 73.08000 4862.400 625.6500 311.0700 62.89000 59.93000 523.700

26、01980 83.86000 5294.700 651.8100 346.8400 55.52000 88.27000 675.40001981 35.31000 4038.200 655.0800 231.3400 0. 35.31000 281.00001982 43.01000 4517.800 666.8100 284.4500 28.58000 49.74000 399.50001983 79.41000 5934.500 759.6000 490.0100 42.47000 125.2100 895.80001984 89.85000 8964.400 795.2500 769.6

27、300 39.56000 223.9300 1622.6001985 138.2500 10202.20 836.3600 778.4200 50.17000 312.0200 2237.6001986 270.7800 14928.30 845.0400 774.7600 76.76000 595.7700 3801.5001987 169.5500 11962.50 845.6300 736.2900 79.83000 401.7400 3073.3001988 282.9700 16909.20 888.7700 822.5200 72.37000 806.3700 5146.90019

28、89 77.34000 7171.000 893.3300 665.4700 28.90000 173.6400 1211.9001990 375.4500 18547.90 1004.470 992.4200 190.0700 991.7500 7034.2001991 461.4000 21617.80 1090.810 938.2500 246.8000 1206.030 9241.6001992 669.6800 26638.10 1170.440 979.5100 438.5700 1437.140 11759.401993 739.2200 34634.40 1312.060 95

29、7.5100 336.2200 1840.140 15203.501994 1175.250 46759.40 1754.430 2906.500 499.3600 2516.030 21518.801995 1549.760 58478.10 1995.390 3256.620 882.9600 3187.430 29662.251996 1967.280 67884.60 2151.270 3661.070 1355.030 3842.800 38520.841997 2476.820 74462.60 2523.500 4226.920 1918.370 4401.250 46279.8

30、01998 3310.930 78345.20 3125.600 4892.000 2352.920 5943.650 53407.501999 3702.130 82067.50 4152.330 5849.210 1910.530 7735.250 59621.802000 4176.690 89468.10 5519.850 6989.170 1579.820 10332.12 64332.402001 4604.000 97314.80 5768.020 8582.740 2007.730 12928.39 73762.402002 5660.000 .6 6771.700 10388

31、.64 2563.130 16025.26 86910.60資料來源：中國統(tǒng)計(jì)年鑒（1999-2003） 中國財(cái)政年鑒2003表2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/04 Time: 14:32Sample: 1979 2002Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-450.0534135.2145-3.0.0030X10.0.17.876730.0000R-squared0. Mean dependent var13

32、42.168Adjusted R-squared0. S.D. dependent var1712.929S.E. of regression444.4867 Akaike info criterion15.11137Sum squared resid. Schwarz criterion15.20954Log likelihood-179.3365 F-statistic319.5773Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0.表3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/04 Time:

33、 14:33Sample: 1979 2002Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-476.126292.13469-5.0.0000X20.0.26.660400.0000R-squared0. Mean dependent var1342.168Adjusted R-squared0. S.D. dependent var1712.929S.E. of regression303.4712 Akaike info criterion14.34811Sum squared resid.

34、 Schwarz criterion14.44628Log likelihood-170.1773 F-statistic710.7768Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0.表4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/04 Time: 14:33Sample: 1979 2002Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-144.587665.22903-2.0.0373X30.0.

35、34.178420.0000R-squared0. Mean dependent var1342.168Adjusted R-squared0. S.D. dependent var1712.929S.E. of regression238.1222 Akaike info criterion13.86310Sum squared resid. Schwarz criterion13.96127Log likelihood-164.3572 F-statistic1168.164Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0.表5Dependent Variab

36、le: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/04 Time: 14:33Sample: 1979 2002Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C26.12590136.18280.0.8496X41.0.15.227210.0000R-squared0. Mean dependent var1342.168Adjusted R-squared0. S.D. dependent var1712.929S.E. of regression515.5841 Aka

37、ike info criterion15.40813Sum squared resid. Schwarz criterion15.50630Log likelihood-182.8976 F-statistic231.8678Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0.表6Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/04 Time: 14:34Sample: 1979 2002Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-Stat

38、isticProb. C150.953186.345291.0.0944X50.0.23.517070.0000R-squared0. Mean dependent var1342.168Adjusted R-squared0. S.D. dependent var1712.929S.E. of regression342.5702 Akaike info criterion14.59049Sum squared resid. Schwarz criterion14.68866Log likelihood-173.0858 F-statistic553.0526Durbin-Watson st

39、at0. Prob(F-statistic)0.表7Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/04 Time: 14:34Sample: 1979 2002Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-59.8202342.62089-1.0.1744X60.0.51.157240.0000R-squared0. Mean dependent var1342.168Adjusted R-squared0. S.D. depende

40、nt var1712.929S.E. of regression159.9110 Akaike info criterion13.06677Sum squared resid.9 Schwarz criterion13.16494Log likelihood-154.8012 F-statistic2617.063Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0.表8Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/04 Time: 14:37Sample: 1979 2002Included observ

41、ations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-210.691433.28533-6.0.0000X60.0.14.741170.0000X20.0.6.0.0000R-squared0. Mean dependent var1342.168Adjusted R-squared0. S.D. dependent var1712.929S.E. of regression92.20719 Akaike info criterion12.00242Sum squared resid.5 Schwarz criterion12.14

42、968Log likelihood-141.0291 F-statistic3958.189Durbin-Watson stat1. Prob(F-statistic)0.表9Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/04 Time: 14:45Sample: 1979 2002Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-218.298137.23450-5.0.0000X60.0.10.467270.0000X20.0.4.0

43、.0002X3-0.0.-0.0.6267R-squared0. Mean dependent var1342.168Adjusted R-squared0. S.D. dependent var1712.929S.E. of regression93.91307 Akaike info criterion12.07363Sum squared resid.3 Schwarz criterion12.26997Log likelihood-140.8835 F-statistic2543.880Durbin-Watson stat1. Prob(F-statistic)0.表10Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/04 Time: 14:46Sample: 1979 2002I