我国财政支出对经济增长影响的实证研究

我国财政支出对经济增长影响的实证研究
常熟理工学院尹陈、王瑜瑾、周丽萍
摘要：财政支出对经济增长的影响一直是经济学研究的热点话题，也是我国财政体系的重要课题之一。

作为我国经济宏观调控的重要手段，财政各类别的支出状况对我国的经济增长都有着深远影响。

本文以我国财政支出与经济增长为研究对象，结合西方经济学、财政学、计量经济学等学科的相关知识，以现有的财政支出与经济增长理论为基础，利用统计软件对我国的财政支出与经济增长的相关时间序列数据进行分析研究及建立模型，并对财政支出的分项目进行了分析。

研究结果显示，在总量关系上，我国财政支出每增长1个百分点，国内生产总值平均增长0.997个百分点；在结构关系上，除行政管理费外，其他如基本建设支出，支农支出，文教、科学、卫生支出，国防支出等重要财政分支项目都有利于促进我国经济的增长。

在此基础上，从财政支出规模与结构的角度，提出优化我国财政支出的政策建议，进而促进我国经济的增长。

关键词：财政支出经济增长协整主成分回归
1.引言
1.1选题背景及意义
1.1.1选题背景
政府财政支出与经济增长的关系是经济学研究的一个重要问题。

在现代市场经济条件下，财政支出作为政府宏观调控的重要手段之一，对经济增长有着重要的影响。

我国经济的高速增长离不开政府的宏观调控，尤其是政府财政政策的支持作用。

而且财政支出在我国的宏观经济调控中一直占据着举足轻重的地位。

本文从国家财政支出规模和结构两方面分析了财政支出对我国经济增长的
影响，研究在我国经济增长的背后，财政支出发挥了怎样的作用，以及如何科学地用好财政支出的工具来促进我国经济的增长，进而促进经济又好又快发展。

只有深入了解财政支出状况与经济增长的关系，才能更加深入地了解财政支出结构中存在的问题，以及政府职能中存在的失位与越位，为政府职能的转化提供更准确的指导，进而更加有效地利用财政政策的杠杆作用来促进经济增长①。

1.1.2研究意义
财政支出是政府实现宏观经济调控职能的重要手段，财政的资源配置、收入分配、经济稳定与发展等都是通过财政支出来执行实现的。

通过对国家财政支出对经济增长影响的研究，探索财政支出规模及其结构与经济增长的关系，寻求通过财政支出促进经济增长的实现方略，对于我们理解政府运用有限的资源来执行自己的财政职能，并调节经济又好又快的发展有着重要的理论与实际意义，从而促使政府更加合理地配置财政资源。

通过对财政支出结构中各项目支出的经济效应分析，可以清楚地了解不同支出项目与经济增长之间不同的效应关系，进而依据不同项目的经济效应关系，调整和优化政府的财政支出，合理有效地分配财政资金，促进政府更好地贯彻财政政策、履行财政职能，努力提高财政支出效益，实现支出结构的优化，并引导国家经济结构调整，实现政府财政支出的效用最大化，实现经济增长、促进就业、维持国际收支平衡的目标[1]。

研究的结论为提高国家财政资金的使用效率、优化财政支出以更好的促进经济增长提供理论支持与实践依据。

综上所述，本文具有以下四点现实意义：第一，有利于客观真实的评价政府财政支出对我国经济增长的贡献，促进经济发展；第二，有利于进一步调整国家财政支出规模、优化财政支出结构以促进经济又好又快的发展；第三，为财政资金的使用效率、优化财政支出以更好的促进经济增长提供理论支持与实践依据；第四，提出优化财政支出的切实可靠的政策意见供政府部门参考采纳，促进经济发展。

1.2研究内容
本文的研究内容包括五个部分：第一部分：引言。

主要是介绍选题背景与研究意义、研究内容及财政支出与经济增长的相关理论阐述。

第二部分：国外与国内的相关研究综述。

第三部分：我国财政支出状况分析。

第四部分：关于财政支
①李慧萍.宁夏财政支出对经济增长影响的实证分析[D].宁夏:宁夏大学,2010.
出对经济增长影响的实证分析研究。

利用计量经济学的相关理论，进一步构建政府财政支出与经济增长之间的数理模型，并在构建政府财政支出与经济增长之间关系的数理模型基础上进行实证分析。

利用模型分析研究，并得到相应结论。

第五部分：提出了调整我国财政支出规模、优化财政支出结构以促进经济又好又快发展的政策意见。

1.3相关理论
1.3.1协整分析
协整理论是一种建模技术。

它从分析时间序列的非平稳性入手，探求非平稳变量间蕴含的长期均衡关系，它是研究时间序列常用的方法。

时间序列的回归方程一般式为12t t t Y X ααε=++①。

进行时间序列分析时，传统的计量经济学方法要求时间序列必须是平稳的。

否则就会存在“伪回归”问题。

而实际上，大多数经济数据都是非平稳的时间序列。

对于非平稳时间序列，可以通过协整理论来寻找它们之间的数量关系。

如果通过单位根检验，证明两个或多个时间序列是非平稳的，但可以通过取对数、差分处理变成平稳的时间序列，即所有变量都是单整变量，则它们之间就可能存在协整关系。

如果协整关系成立，就可以进行协整回归分析，找出这些变量之间的数量关系。

根据经济变量是否平稳，可以建立不同的计量模型。

通常，对于平稳的时间序列，可以通过直接建立回归模型来确定变量间的长期均衡关系；对于非平稳的时间序列，则需要根据协整理论，先对非平稳经济变量进行差分，然后通过建立动态分布滞后模型或误差修正模型来寻找非平稳时间序列之间可能存在的长期均衡关系[2]。

对时间序列数据进行建模主要包括五大步骤：第一，模型识别，建立时间序列模型的前提是序列必须有平稳，所以必须先检验时间序列是否平稳，若不平稳则先进行差分，然后再分析相关图和偏相关图来选择模型形式；第二，模型定阶，即选择模型形式，模型形式的选择通常不是唯一的；第三，模型参数估计，应用Eviews 等统计软件进行估计；第四，模型检验，包括模型的适应性检验和参数的显著性检验两大步；第五：利用所建立模型进行短期预测[3]。

1.3.2主成分回归分析①
①王振龙,时间序列分析[M].北京：中国统计出版社，2000.
①陈胜可,SPSS 统计分析 从入门到精通[M].北京：清华大学出版社，2010.
主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中很多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。

通常是选出比原始变量个数少、能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。

主成分分析实际上是一种降维方法，其基本分析方法是通过构造原变量的线性组合来产生一系列互不相关的新变量，从中选出少数几个新变量并使它们含有尽可能多的原变量带有的信息，从而使得用这几个新变量代替原变量分析并解决问题。

我国财政支出分为多个分支，而各个分支对经济的影响又各有差异。

本文利用财政支出的各项分支数据，来研究各项分支对我国经济增长的影响。

主成分回归分析是在主成分分析的基础上，采取适当的方法对提取出的主成分进行回归模型估计。

主成分分析较好的反映原来众多相关性指标的综合信息，用主成分作为新的自变量进行回归分析，使得回归方程及参数估计更加可靠，进而得出各个变量对因变量的影响，在此基础上对模型回归系数进行显著性检验和模型整体进行适应性检验。

2.国内外相关研究综述
2.1 国外财政支出对经济增长影响的研究
自1960年以来，许多学者就财政支出与GDP（Gross Domestic Product，简称GDP）之间的关系展开了研究。

不同学者关于政府财政支出与GDP之间的关系的研究发现财政支出对经济增长的影响有双重作用：既对经济具有促进作用，也会对经济有不同程度的抑制作用。

以后的研究中，不同的学者通过不同的模型、分析法及采用不同的变量，得出的结论也各不相同。

Aschauer(1989)将政府支出分为政府消费支出和政府的资本支出进行研究，发现政府的资本支出对GDP的增长率贡献为正[4]；Landau (1983)利用104个国家1960—1977年数据进行同归分析后发现，政府支出的增长阻碍经济增长，人均实际GDP增长与政府消费占GDP比重显著负相关[5]；Evans (1997)应用一个简单的随机增长模型，利用92个国家1960-1989年的数据分析，表明政府消费占总产出的比例是差分平稳，人均产出的增长与政府消费比重的相关性不显著[6]；Rivera和Currais(2004)利用一个动态面板数据模型，分析了西班牙公共卫生支出对经济增长影响，得出公共卫生支出比其它支出对经济增长贡献更显著的结论[7]。

2.2 国内财政支出对经济增长影响的研究
关于中国财政支出与经济增长问题研究，国内学者并没有达成一致结论。

从财政支出的多个角度分析研究对我国经济增长的影响，国内的学者也进行了诸多研究。

主要有以下方面的研究：(1)基于财政支出规模对经济增长影响的研究，孔祥利(2005)以中国1996—2003年为样本区间，利用斜率关联模型进行实证分析，结论是政府公共支出与经济增长呈非常显著的正相关关系[8]。

梁文风(2009)建立多元线性回归模型运用最小二乘(OLS)法和对向量自回归(VAR)模型运用脉冲响应函数分析法，实证分析了陕西省财政支出总量与结构对其经济增长的影响，得出陕西省财政支出对其经济增长总体上发挥正的作用[9]；(2)基于财政支出结构对经济增长影响的研究。

尹宗成(2006)利用我国1978—2003年的统计数据，利用向量自回归和脉冲响应函数的分析方法，发现不同的财政支出对GDP的影响程度各不相同[10]。

齐福全(2007)以北京市为例，利用计量模型和IRF以检验了生产性财政支出冲击与非生产性财政支出冲击对经济增长的影响[11]。

王恩胡、
铁卫(2007)与康喜平针对陕西省农村公共产品供给不足，公共服务能力欠缺等问题，提出应明确界定公共财政投入范围，解决县乡财政困难，构建与当地经济发展水平相适应的公共财政投入机制[12]。

综合来说，国内学者的研究结论不尽相同，并未达成一致结论。

部分结果表明国家的财政支出与经济增长之间存在正向关系；不同性质的财政支出，对经济增长的影响各不相同；财政支出对经济增长的影响主要取决于某些外部因素。

本文运用相关时序数据，从理论结合实证分析的角度，研究我国财政支出对经济增长的影响，以发现财政支出对我国经济增长的作用机制。

3.我国财政支出现状分析
改革开放以来，我国财政支出总额随着我国的经济发展不断增长，由1978年的951.75亿元增长到2009年的40315.71亿元，总量增长相当明显，增长了41倍。

虽然在总量规模上，我国财政支出有了较大的增长，但是在结构上依然存在一些不合理之处。

现阶段的我国财政支出主要表现为以下特点：第一、经济建设支出比重偏高
在建国初期的计划经济体制下，我国过分追求公有制经济发展，导致经济建设方面的支出占财政支出总量近50％。

随着改革开放、经济体制的转变，投资主体日趋多元化，财政支出也趋向多元化。

从公共财政构建的要求来看，其比重也略高，改革开放以来我国财政支出各项的比重见图1。

同时须认识到，我国经济建设支出的内部结构并不尽合理，长期内，政府参与竞争性、经营性项目过多，用于生产性的支出偏多，而对于基础设施、公用事业等方面的支出略显不足[13]。

1978年2009年
图1 我国财政分项支出结构对比饼图（1978和2009年）第二、行政管理支出比重逐年上升
我国行政管理支出占财政支出的比重一直处于一个较高的水平。

由图1①可知，我国的行政管理支出比重明显偏高，且呈逐年上升态势。

增长速度已超过财政收入、财政支出及GDP的增长速度。

行政管理支出的增长有随社会发展、经济进步而增长的合理一面；但也存在着由于机构膨胀、人员编制过多、经费增长迅速、服务效率低下而不合理的一面。

具体见行政管理支出折线图图2。

①其他年份的饼图见附录图1
图2 我国历年行政管理支出折线图
第三、社会文教支出比重偏低
由图1中所示，我国科教文卫支出占财政支出的比重由1978年的12％上升到2009年的24％，总体虽然呈增长态势，但是投入总量却明显不足。

从总量上看似乎不低，但稍加分析就可看出这一比例是偏低的，因为我国科教文卫支出中包括了科技、教育、卫生、体育和其他社会文化事业(如图书馆、博物馆)的投入，若单独把教育经费独立出来，1995年教育经费仅占财政支出总量的15.84％，比起美国的24.9％存在着较大的差距。

在医疗卫生支出上，我国也处于程度较低的水平。

我国科技事业支出的比重也一直只占财政支出的4％以下，而且还存在缓慢下降的趋势。

这不仅与发达国家相比处于较低水平，也与我国的经济发展不相协调。

因此，提高我国科教文卫支出势在必行，不断增加我国科技、教育、卫生经费的支出。

第四、管理水平不高，总体效益不佳
财政支出从某种意义上说，是行政管理必须付出的成本，但我国目前管理水平低，行政管理中又缺少成本意识，加上人为的腐败因素，我国财政支出管理和实际运行中存在许多混乱现象和严重的低效率[14]。

问题主要表现在下面几方面：①缺乏科学性的预算，②部门的预算资金预留问题突出，③政府一些部门虚报或挪用资金，④资金投资效益差，⑤人为有意侵吞国家财产。

总之，我国财政支出状况虽然比计划经济体制下有所进步，但仍然存在许多严重问题，需要通过深化改革和加强管理予以改善。

4.财政支出对经济增长影响的实证分析
4.1协整分析
4.1.1变量选取及数据预处理
本文研究的是财政支出对经济增长的影响。

衡量一国经济增长的公认指标为国内生产总值（GDP）①，这里同样选择GDP作为我们研究经济增长的指标；财政支出的变量则选取我国历年的财政支出总额及各分项支出额。

本文数据来源于2009年《中国统计年鉴》，所需数据都是按当年价格计算出来的，不可避免的受到了物价指数等因素方面的影响。

为剔除价格因素影响，使之变成可比数据，以1978年为基期的GDP平减指数对现价GDP进行调整，即以1978年为基期价格，算出历年的GDP数据；将财政支出数据，利用固定资产投资价格指数（财政支出中多数用于投资，但也有部分由于消费，本文为方便研究，只用固定资产投资价格指数对财政支出数据进行调整），同样调整为1978年可比数据。

X------------历年财政支出总量（历年财政支出实际值/固定资产价格指数）Y------------历年GDP总量（历年财政支出实际值*国内生产总值指数）
原数据的时序图见图3。

图3 序列X与Y的时序图
很明显，原序列X与Y呈现出指数级增长态势，即非平稳，也即财政支出总量与GDP都为非平稳序列。

①国内生产总值是在一定时期内，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，反映了一个国家的经济表现与国力和财富的多少。

图4 序列lny与lnx的时序图
对原序列X与Y取对数，得到序列lny和lnx，由图4可知，序列lny与lnx 大致呈线性增长趋势，都非平稳，对它们进行差分处理，得到dlny与dlnx序列。

dlny与dlnx序列的时序图见图5。

图5 序列dlny 与dlnx 的时序图
由图5初步判断序列dlny 与dlnx 的时序图相对平稳，进一步对两个序列进行单位根检验，验证其是否平稳。

单位根检验结果见表1和表2。

表1 dlny 单位根检验结果
Null Hypothesis: DLY has a unit root
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.562301 0.0138
Test critical values:
1% level -3.699871 5% level -2.976263 10% level
-2.627420
表2 dlnx 单位根检验结果
Null Hypothesis: DLX has a unit root
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.402622 0.0192
Test critical values:
1% level -3.679322 5% level -2.967767 10% level
-2.622989
由表1和表2可知， dlny 的临界值t = -3.562301， dlnx 的临界值t = -3.402622，临界值都在统计量的左侧，同时P 值都接近于0.01，小于0.05（α=0.05，取95%的置信水平），故拒绝原假设。

由此可见，序列dlny 与dlnx 为平稳序列，所以lny 与lnx 为一阶单整序列，即lnx~(1)I ，lny~(1)I ，故可作lnx 和lny 的协整分析，即存在方程：
12ln ln t y x ββε=++
4.1
式4.1中，i β（i=1,2）为模型的参数，t ε为随机误差项。

4.1.2协整模型估计①及解释
①这里采用EG 两步法做协整分析。

由前文可知，lnx 与lny 为同阶单整，以lnx 为自变量，以lny 为因变量，采用Eviews5.0对式4.1进行估计，得到样本回归方程为：
1.6966870.997273ln ln x y ∧
=+
4.2
t （3.368388）（15.83469）
P 0.0021 0.0000
2
R =0. 893139
1β∧
=1.696687，
1t β∧
=3.368388，相对应的P=0.0021<
α=0.05，即1β∧
通过显著性检验。

同理2β∧
也通过了显著性检验。

对上述方程的残差序列t e 做单位根检验，ADF 检验结果见表3。

表3 残差序列ADF 检验结果
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.696270 0.0132
Test critical values:
1% level -3.831511 5% level -3.029970 10% level
-2.655194
根据表3知，检验统计量t=-3.696270，小于95%显著性水平的临界值，P 值为0.0132<α=0.05，故拒绝原假设，认为残差序列为平稳序列，模型不存在单位根，即模型通过协整检验。

因此lny 与lnx 之间存在协整关系。

根据上述模型结果，平均而言，我国财政支出每增长1个百分点，GDP 相应的增长0.997个百分点。

4.2主成分回归分析
4.2.1 变量选取
1X ——基本建设支出
2X ——挖潜改造资金和科技三项 3X ——支农支出
X——文教、科学、卫生支出
4
X——社会保障支出
5
X——国防支出费用
6
X——政策性补贴支出
7
X——行政管理费
8
4.2.2 主成分提取[15]
检验数据是否可以进行主成分分析，分析结果见表4。

表4 主成分检验表
由表4知，KMO值为0.861，说明可以进行主成分分析。

Bartlett's检验P值约为0，故拒绝原假设，认为原始数据各变量间存在相关关系，各变量不相互独立[16]。

表5 主成分的统计信息
对数据进行共线性检验知，自变量之间存在严重的共线性（条件指数等于137.461），4X 与7X 的VP 值均很大，分别是0.80和0.94，因此，自变量4X 和7X 极度相关。

因此我们需要采用主成分回归分析。

共线性诊断结果见附录表2。

根据表5的分析结果提取两个主成分，累积贡献率为98.575% 。

碎石图见附录图2。

4.2.3 主成分回归方程估计及解释
表6 因子得分系数矩阵
上表为因子得分系数矩阵，通过该矩阵可以将所有主成分表示为各个变量的线性组合。

两个主成分的表达式如下：
112345678
0.1280.1300.1310.1310.1280.1310.1300.117z stdx stdx stdx stdx stdx stdx stdx stdx =+++++++
4.3
212345678
0.5320.4040.0220.1670.7130.0370.383 1.507z stdx stdx stdx stdx stdx stdx stdx stdx =-+---+-+
4.4
其中i
stdx (i=1,2,3,4,5,6,7,8)表示标准指标变量，即对原始数据进行标准化
处理。

1
122334
4(565.6)/390.5(238.6)/236.2(238.0)/233.5(766.5)/781.5
stdx X stdx X stdx X stdx X =-⎧⎪
=-⎪⎨
=-⎪⎪=
-⎩
5
566778
8(329.3)/457.7(365.0)/344.4(512.1)/588.3(223.2)/160.2
stdx X stdx X stdx X stdx X =-=-=-=
- 4.5
对1z 、2z 和Y 做回归分析，其线性回归方程为：
Y ∧
= 21787.9 + 17616.51z -2631.52z 4.6
t (28.328) (22.544) (-3.368) P 0.000
0.000 0.002 2
R =0.943
F=259.782
P=0.000
由回归结果可知，回归系数
β
∧
、1β∧
、2β∧
均具有统计意义，2
R =0.943，模型
拟合效果较好，F 统计量为259.782，与之相对应的P 值为0.000，故方程也通过显著性检验。

主成分回归分析的参数估计及其假设检验结果见附录表3。

将式4.3、4.4代入式4.6中，得到因变量Y 与标准变量1stdx ~8stdx 的线性回归方程：
12345678
21787.93654.91227.02365.72747.24131.22210.43298.01904.6Y stdx stdx stdx stdx stdx stdx stdx stdx ∧
=+++++++- 4.7
再将式4.5代入式4.7回归方程，得到应变量GDP 与自变量X 的回归方程。

方程表达式如下：
12345678
17018.49.4 5.210.13.59.0 6.4 5.611.9G D P X X X X X X X X ∧
=+++++++- 4.8
根据主成分回归模型的表达式式4.8，可以清楚的看出各个变量对经济增长的影响，以下根据模型及相关经济学原理，对我国的财政支出提出相关的政策建议。

5.优化财政支出的对策建议
财政支出的优化是一项复杂的系统工程，受到政治、经济、国际关系等多方面因素影响。

同一国家在特定的经济发展时期，优化的方法和目标也不尽相同，不同国家的优化策略和目标也不一样。

而且我国不同地区间的发展水平又有较大差异，表现为东部沿海地区的发展水平明显高于西部地区，尽管国家加大中西部地区的财政投资力度，实施一系列的发展中西部经济的计划，但差异依然相当明显。

根据上章的分析，从我国的具体情况来看，财政支出优化应包含两方面内容：一是转变政府职能，调整财政支出结构；二是财政支出具体结构的优化与调整。

5.1 转变政府职能，调整财政支出结构
在市场经济条件下，市场对经济起着基础性的配置作用，即“看不见的手”的作用。

而在市场经济失灵的情况下，又需要政府采取适当的宏观调控手段，即“看得见的手”的作用。

财政支出是实现政府职能的重要手段，是政府政策选择的反映。

由于市场调节经济表现出一定的盲目性与滞后性，并且存在自然垄断造成的低效率与一定的外部效应。

公共产品若由市场供应，可能会导致公共产品的投入不足且质量低下；并且市场经济不能兼顾公平，不利于缓解不同利益阶层间的矛盾[17]。

这些都是市场自身无法解决的，需要发挥政府财政的调节作用。

政府应将公共需求，如社会救助、基础建设、义务教育和环境保护等责任承担起来，大力推进基础建设，切实提高教育水平与创新能力，走科教兴国道路；对于市场能够有效配置资源或一般竞争性领域的投资，财政应逐步退出，财政应重点加强重要基础产业和国民经济的关键领域的投资，不断改善经济发展的软硬环境。

对于市场解决不好或无法解决的问题，交由政府统一安排。

从根本上转变政府职能，调整财政支出结构，将有限的财政，用在最需要的地方，实现经济又好又快的发展。

5.2 财政支出具体结构的优化及调整
由实证分析的结果，我们知道我国的财政政策还存在很多问题。

我国财政支出在一定程度上确实能够影响经济发展水平，财政支出总量与GDP之间存在正向的关系，即加大财政支出总量，对于我国的经济增长也确实大有裨益，能够促进我国经济的发展。

但财政支出又由很多分项组成，不同分项对经济增长的影响
又是不一样的，有些甚至存在相反的情况。

由本文采用最小二乘估计（OLS）法所构建的统计模型4.8式知，我国财政支出8X（行政管理费）不同于其他7项财政支出分支，对我国GDP存在着负向的作用，即如果不断加大8X的投入，则会减慢经济发展水平，而其他几项则对经济发展有着正向的作用。

因此，财政支出规模的适度扩张对于经济增长而言是相当必要的。

但政府扩大财政支出政策又会受到预期影响，对私人投资产生“挤出效应”。

依据所建统计模型，综合经济学的理论，对我国具体的财政支出提出以下具体的意见：第一，加大文教、科学、卫生支出和国防支出
在统计模型4.8中，2X、4X及6X对经济发展的影响系数分别为5.2、3.5和6.4，都对经济发展有一点的刺激增长作用。

可以合理调整财政支出，加大这几方面的投资：①提高财政对科技创新的支持力度，②大力发展教育事业，优化内部结构。

首先，保障教育经费投入机制。

促进农村中小学办学条件的改善，建立并健全的扶困助学机制，初等教育尤其对于义务教育可全额由政府财政提供。

调整财政教育投入结构，均衡的配置教育资源，鼓励优秀教育力量投身农村或中西部地区工作，③加快公共卫生和基本医疗体系建设，改革医疗体制并不断提高财政卫生支出效率。

第二，增加基础设施投资，强化农业基础地位，加大社会保障支出
在上述模型4.8中，1X、3X、5X对GDP的影响有较大的作用，系数分别达到9.4、10.1和9.0，即增长1单位的这三项支出，对我国经济正向的发展影响较大，对经济发展平均呈近10倍的增长作用。

（1）增加基础设施投资
作为经济建设的重要组成部分，基础设施不仅为生活与生产提供必不可少的基本要素和物质载体，并且具有“乘数效应”，本文实证分析的结果也说明基本建设支出对经济增长影响较大。

在我国经济发展过程中具有非常重要的战略地位和产业地位。

2008年，全球性金融危机，政府推出“四万亿”的经济刺激计划，其中近一半资金投向城乡基础设施建设和交通基础设施。

为有效合理地运用财政资金，提高公共产品的供给效率，某些公共产品如国防应由政府直接提供，对于其他多数公共产品可积极引导私人企业参与。

对于竞争性弱而排他性强的基础设。