基于空间计量经济视角分析区域经济增长的论文

时间：2025-09-28 08:28:50 其他范文收藏本文下载本文

以下是小编帮大家整理的基于空间计量经济视角分析区域经济增长的论文，本文共5篇，供大家参考借鉴，希望可以帮助到您。

篇1：基于空间计量经济视角分析区域经济增长的论文

改革开放以来，我国经济体制改革不断深化，不同区域经济的增长幅度存在差异，因此，对区域经济增长进行研究是当前很多领域关注的焦点。在空间计量的基础上对区域经济的增长情况进行研究，是提升区域经济分析质量的主要手段。

一、前言

不同的空间方位对经济发展的影响状况有所不同，因此，在我国经济体制改革逐渐深化的情况下，对空间计量活动进行研究，能够很大程度上提升我国区域经济增长的质量。将空间计量作为基础，对影响区域经济增长的各类因素进行分析，是提升区域经济增长质量的重要手段。

二、区域经济增长分析模型的选择方法

(一)依据数据干扰情况实施区域经济增长分析

在进行区域经济增长分析的过程中，数据的干扰是影响分析质量的重要因素，区域经济增长模型的构建，很大程度上需要依赖区域空间的实际状态，要在实施空间计量之前，对数据收集流程进行研究，分析影像数据准确性和全面性的因素，并对空间计量模型的构建进行研究，使现有的模型能够得到科学的完善。要在确定空间范围之后，将相同空间内的因素进行分析研究，使相同的模型能够对各类数据实施分析研究，并提升数据运行的质量。可以将影响区域经济分析的因素进行参数设置，使相关因素能够完整的在模型的分析中发挥作用，提升模型的使用价值。

(二)依据数据描述的准确性实施区域经济增长分析

在构建空间权重矩阵模型之后，需要按照模型中所展示的一系列数据，对数据的计算方式进行研究，可以按照空间数据的具体假说情况，对影响空间数据的一系列信息实施控制。要按照经济学分析的相关理论，对数据当中反应的一系列信息进行准确性判断，使区域经济增长的分析能够更加完整。可以按照计量数据的实际情况，对模型所表达的经济增长状态进行研究，使模型能够更好的按照数据信息的增长情况实施矩阵模型的构建。要根据模型描述的数据信息进行访问机制的构建，以便后续的分析活动可以按照假说的情况进行区域经济增长分析。如果后续的'分析活动需要进行模型的控制，则要加强对权重矩阵模型的研究，通过对模型因素的分析，提升模型组成元素研究的质量，使模型能够更加完整的呈现数据描述的精确性。要在保证数据收集完整性的基础上实施区域经济增长的分析工作，以便空间计量的优势能够得到充分的发挥。

(三)依据区域经济增长数据的使用方法进行分析

在进行区域经济增长分析之前，需要对相关数据实施了解，要按照经济学模型的构建需要，对相关分析数据实施分类研究，并将研究结论作为数据分析的主要方法，使数据的管理活动能够具备更强的处理质量。要按照区域经济增长活动的特点，对信息数据运行的基本程序进行控制，使信息数据的管理流程可以足够精准。要根据已经获取的数据信息，对经济学模型设计因素的规范性进行考核，可以采用多种模型同时使用的方式进行考核活动，使区域经济增长的分析能够具备足够的正规性。可以按照线性回归模型的特点，对模型当中包含的数据实施分析，并保证数据计算的规范性，以便数据的准确性能够得到保证。在进行经济增长理论使用的过程中，可以按照区域经济增长的要求，对具备足够优势的经济增长数据实施研究，以便数据可以同理论相结合，共同促进理论时间价值的提高。

三、基于空间计量的五大经济区的空间计量

(一)基于空间计量的五大经济区具体划分方案

随着我国经济体系改革的不断深入，我国不同区域之间的经济发展逐渐趋于平衡，但是，历史原因和先天因素造成的区域发展不协调问题并没有得到根本性的解决。根据经济发展的具体功能，我国东部沿海地区，中原地区，西部地区和相对较为独立的东北地区，都成为了我国区域经济发展的组成部分。近些年来，随着我国西南地区经济发展态势的优化，西南地区和西北地区逐渐演变为两大区域经济组成部分。随着我国经济发展进入新常态，五大区域的经济增长出现不平衡状况，政策的支持和地方人文环境等因素，都很大程度上影响了区域经济增长。目前，我国五大区域的经济增长状况依然存在一定的差异。

(二)基于空间计量的我国五大经济区计量模型的设计

1、五大经济区区域经济增长数据可靠性较高

当前，五大经济区的区域经济调查机制相对完善，使得区域经济的模型能够较为全面准确的展示经济区的实际经济增长情况。区域经济分析人员，可以按照模型的具体构建形态，对模型呈现出的经济表达数据实施分析，使数据的收集质量可以将误差控制在5%以内。要保证空间内的数据信息能够提升模型的质量，如果模型可以根据经济增长的需要实施调整，则要按照经济增长的需要对不同经济区的模型实施统计，以便通过对比了解不同经济区的经济增长优势。

2、西部经济区的经济增长数据拟合程度较高

目前，系统经济区的数据模型存在较高的拟合度，而东北地区和中部地区的区域经济模型的拟合度相对较小。东北经济区在进行经济增长模型研究的过程中，对国有企业的依赖度较高，很多经济模型当中的数据对国有企业的数据具备较强的掌握能力，使得经济增长的模型拟合度较低，而西部区域由于不具备相似的特点，区域经济增长受市场化因素的影响较大，使得经济增长模型存在较高的拟合度。

3、资本比重在区域经济增长模型中较为稳定

在对区域经济增长因素进行分析的过程中，空间计量活动比较容易通过模型的状态进行判断，长期以来，区域经济增长的模型构成因素较为固定，其中资本比重占据的空间较大。另外，受我国市场经济体制构建程度的影响，区域经济增长过程比较容易实施规划，市场因素的影响一直占据比较固定的范围。在社会经济体制逐渐变化的情况下，对国家的相关政策进行研究，并根据社会劳动力的变化状况对资本比重的影响因素实施研究，能够使我国社会的空间经济形态具备较强的影响力。

四、结论

空间计量是保证提升我国经济体制科学性的重要因素，在我国经济体系改革快速推进的背景下，对提升经济增长质量的因素进行研究，是促进我国经济发展的重要工作，加强对我国不同地区经济发展条件的研究，能够很大程度上提升区域经济增长分析工作的质量。

篇2：经济增长对环境影响的计量分析论文

经济增长对环境影响的计量分析论文

长期以来，伴随经济增长带来的环境污染一直是中国工业化过程中面临的困境。文章利用江西省1995-的人均国内生产总值(GDP)和工业三废排放总量数据，基于环境库兹涅茨曲线(EKC)假说，通过双对数模型分析检验江西省经济增长与环境质量的关系。研究结果显示，除工业固体废物排放量外，其余拟合曲线均呈倒N型，表明随着经济的发展，江西环境状况总体上趋于向好趋势。

一、导论

改革开放以来，中国的工业化程度和经济发展水平不断提高，江西省经济也迅速发展，1995年江西省的GDP为1245.11亿元，到年增至12948.88亿元;人均GDP由1995年的'2896元增长至的28800元。“十二五”以来，为实现中部崛起，江西省坚持“生态立省，绿色崛起，加快发展”的战略，不断推进农业现代化，强化新型工业主导型增长格局，1三次产业产值比重由1992年的 35.89：35.64：28.47调整为20的11.74：53.62：34.64，江西经济已形成工业主导型增长模式。然而，经济发展在促进对自然资源的需求同时，也造成了环境污染的加重。

二、模型建立和数据处理

本研究选取江西省人均GDP与工业三废排放量的年度数据，样本期为1995-2012年，共18个样本，数据主要来源于《江西统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

三、实证分析

(一)江西省人均GDP与环境污染指标的曲线回归

运用eviews软件，首先绘制出江西人均GDP与工业三废排放量的曲线回归拟合图，以分析其拟合效果，如图1-3所示。

根据所设双对数模型，分别就人均GDP与工业三废排放量的数据进行曲线回归，回归结果见表1。

(2)实证结果分析

1.工业废水排放与人均GDP

由图2及eviews回归所得模型参数可知，两者的拟合结果理想，且，，，工业废水排放与人均GDP关系呈现倒N型曲线。1995-2012 年间，曲线出现了两次转折点，对应的人均GDP分别为5221元/人和26150元/人，发生的年份分别为和左右，两者关系演变已跨越拐点，随着经济发展水平的提升，工业废水排放量有逐渐下降的趋势。

2.工业废气排放与人均GDP

由表1可知，，，且，两者关系呈倒N型曲线。但从图2拟合曲线可知，1995-2012年间，只呈现出倒N型部分结构，在左右到达第一个拐点，对应人均GDP和工业废气排放量为3890元/人和1694亿立方米，但尚未到达第二个拐点，表明随着人均GDP的增加，工业废气排放量有明显增加的趋势。

3.工业固体废物排放与人均GDP

由图3可知，两者关系呈明显倒N型曲线特征。1995-2012年间，曲线出现了两次转折点，对应的人均GDP分别为9440元/人和 26150元/人，发生的年份分别为和20左右，两者关系演变已跨越拐点，人均GDP的增长，工业固体废物排放量有逐渐下降的趋势。

四、结论与政策建议

通过上述分析可知，不同于经典的倒U型库兹涅茨曲线，江西省经济增长与环境污染的演变轨迹均呈现倒N型。就样本区间，除工业废气排放外，江西省的总体环境质量呈现出不断改善的趋势。

但即使其他两类的EKC曲线越过了转折点，也不能说明环境质量会随着经济增长自动改善。江西省应坚持贯彻 “生态立省、绿色崛起”的发展理念，促进经济与环境的协调发展，做到：

第一，改善产业结构，推动产业结构的优化升级。江西省当前虽已跨入工业化阶段，但主要以重工业为主，对环境的影响不容小觑，所以江西应在研发和改善技术降低工业三废排放量的同时，大力发展第三产业，推动江西省产业结构的优化升级。

第二，政府和相关部门应出台相关政策，加强环境质量的保护，对各类严重污染环境的行为给予严厉打击，适当提高排污收费标准以激励企业研发技术降低排污量。

篇3：环境质量与经济增长库兹尼茨关系空间计量分析

环境质量与经济增长库兹尼茨关系空间计量分析

摘要：大多数学者研究环境库兹尼茨曲线(EKC)时,都隐含地假定一个地区人均污染与相邻的地区不存在空间相关性,因而其得到的估计结果可能出现偏误,进而将结论应用到环境政策方面也令人难以信服.为克服上述缺陷,利用中国28个省域1993～20的面板数据,应用考虑空间效应的'空间面板数据模型,对中国的环境库兹尼茨曲线进行实证分析.结果发现:(1)我国的区域污染存在空间相关性,因此空间面板数据模型更适于研究EKC曲线,(2)区域污染排放不仅受本地区人均收入影响.而且相邻区域的污染物排放也对本地区有重大影响,即污染物排放具有空间溢出作用;(3)我国居民环境质量-收入弹性仍然处于较低的水平,环境质量在居民消费需求中比重并不高.作者：苏芳胡日东林三强 SU Zhi-fang HU Ri-dong LIN San-qiang 作者单位：苏芳,SU Zhi-fang(华侨大学商学院,福建,泉州,36;华侨大学数量经济研究院,福建,泉州,362021)

胡日东,林三强,HU Ri-dong,LIN San-qiang(华侨大学商学院,福建,泉州,362021)

期刊：地理研究 ISTICPKU Journal：GEOGRAPHICAL RESEARCH 年，卷(期)：, 28(2) 分类号：X3 关键词：环境库兹尼茨曲线空间相关性空间面板数据

篇4：金融发展与城镇化进程关系的空间计量经济分析论文

金融发展与城镇化进程关系的空间计量经济分析论文

基于空间计量模型，在检验城镇化发展是否存在空间依赖性的基础上，对长三角地区的金融发展与城镇化进程的关系进行了实证分析。研究结果显示：～间，长三角地区的城镇化发展具有明显的空间依赖性和空间互动效应，自开始呈现逐年增强的趋势;经济增长过程中，金融发展对城镇化的进程具有推动作用，且金融发展效率比金融发展规模对城镇化发展贡献更大。要加快区域城镇化进程，实现区域的城镇化联动发展，必须致力于加强与邻近地区的合作与交流，促进金融资源的合理流动;同时还应优化配置金融资源，提高财政金融资本的使用效率，推动新型城镇化的发展。

一、引言

，我国城镇化率达到53.73%，而城镇化还将保持较快发展的趋势，城镇化率仍将以年均提高1个百分点左右的速度推进，在中国的城镇化率将达到60%左右。城镇化俨然已经进入了能否走上可持续发展之路的关键阶段。城镇化长期囿于传统的投融资体制，城镇化发展一直受资金瓶颈制约。解决城镇化的资金需求一方面是增加财政投入，当然仅靠财政收入往往杯水车薪，这就需要金融资本发挥作用。一个有效的金融系统是新型城镇化的强大助推器，它不仅应该为城镇化的进程而融资，也应该为城镇发展方式的转型而融资。所以，如何完善城镇化金融服务体系，有效发挥资金融通的功能，为新型城镇化的快速推进提供必要的金融资本，是当下需要关注和解决的重要问题。

从有关研究城镇化与金融发展关系的已有文献来看，大多理论研究及实证研究除个别文献外，大都支持这一观点，即金融发展在一定程度上对城镇化进程具有积极作用，并且城镇化会进一步促进金融深化。从实证分析来看，大部分文献都是基于时间数据或面板数据进行经典的计量分析，其主要问题是忽略了城镇化、金融发展的空间依赖性和空间互动效应。城镇化是农村人口向城市不断迁移的过程，而我国人口跨区域流动的现象极其普遍，20我国流动人口达到2.45亿人。并且城镇化本身就是人口、产业的空间集聚，所以，将城镇化的空间依赖性考虑进去，建立空间计量模型，可以更客观地衡量城镇化与金融发展的关系，从而为城镇化发展战略的制定提供更具针对性的政策提供建议。接下来，本文将针对长三角地区16个地级市的金融发展与城镇化的相互关系进行实证研究。

二、实证结果及分析

(一)变量选取及数据来源

为研究中国金融发展和城镇化进程之间的关系，选取金融发展和城镇化相关变量，具体如下：

1.城镇化率(U)。本文中以非农业人口占常住人口的比重来表示城镇化率，其数值的高低表征城镇化的进程;

2.金融发展(F)。由于金融发展表现为三个方面，即金融发展规模、金融发展结构、金融发展效率，但由于长三角地区涉及到两省一市，反映地级市金融发展结构的数据资料难以获取。所以，本文选取两个变量共同描述金融发展情况：以储蓄贷款的比率表示金融发展效率，以贷款与GDP的比重(FS)表示金融发展规模;

3.经济增长(EG)。影响城镇化进程的因素有很多，需要对一些主要变量进行控制增加模型的解释力度。由于经济增长是城镇化发展的源动力，且经济增长会通过多个方面影响到城镇化的发展，因此，本文以人均实际GDP作为经济增长指标作为控制变量。

本文研究的样本为16个长三角地区地级市的2003～20的年度面板数据，来源于～的《江苏省统计年鉴》、《浙江省统计年鉴》、《上海市统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、中国经济与社会发展统计数据库，其中人均GDP已通过价格指数转化为实际的人均GDP，金融发展效率指标RSL及金融发展规模指标RLG都已转化为百分数。

(二)城镇化水平的空间相关性检验

本文采用阈值距离(Threshold Distance)的空间权值矩来计算2003～年长三角16个地级市的城镇化率U的空间自相关Moran’I指数，结果如表1所示。结果显示：2003～2011年间，16个地级市的城镇化率存在着显著的正向空间自相关性。在“非典”发生的之后，16个地区空间自相关性大大减弱;从20开始到2011年，空间相关性又开始逐步增加，尤其受金融危机的影响，的空间自相关性出现了显著增加的趋势。所以，总的来看，除了“非典”之后的两三年之外，其他年份的城镇化率均表现出逐步上升的空间自相关性，也就是说各个地级市城镇化的空间依赖性在不断加强，在城镇化的定量研究中必须充分考虑这种逐渐增强的空间相关性效应。因此，运用空间计量模型对长三角16个地级市的城镇化水平的金融发展推动因素进行研究要比传统计量方法更为适宜。

(三)空间计量经济模型估计

本节中，选取2003、、、2011年四个时间点对城镇化水平的金融发展推动因素进行空间计量分析，采用的模型为普通回归模型(OLS)、空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)，所得结果见表2、表3。可以看出在这四个时间点上呈现出相同的规律：无论从“R-squared”还是“LogL”来看，三个模型中空间滞后模型拟合优度都相对较高;在四个年份的SLM中，FE、FS、EG在5%的显著性水平都是显著的，这说明金融发展的效率(FE)、金融发展的规模(FS)对城镇化水平都有着显著的正向影响，以20为例，在其他因素不变的条件下，金融发展的效率每提高1%，则城镇水平平均提高约0.29%，金融发展的规模每提高1%，城镇化水平平均提高约0.23%，其他年份的回归系数均有类似的解释，在此不一一赘述。从时间维度来看，解释变量FE的回归系数有逐步增加的趋势，这说明金融发展的效率对于提高城镇化水平的贡献正逐年加大，而金融发展的规模对城镇化水平的贡献随时间变化没有呈现出明显的规律性，但2011年贡献明显减弱。此外，在各个时间点上，金融发展的效率对城镇化的贡献都比金融发展的规模大，而且这种贡献差异在逐步增大。这也反映了新型城镇化的建设中，金融发展效率相对于金融发展规模的重要性，只有提高资金的利用效率，才能更好促进城镇化的进程。

三、主要结论与政策建议

本文运用空间计量模型对长三角地区的金融发展与城镇进程的关系进行了实证分析，得到的主要结论为：长三角地区的城镇化具有明显的空间依赖性和空间互动效应，且呈现逐年增加的趋势;金融发展对城镇化的进程具有推动作用，尤其是金融发展效率对城镇化发展具有较大的贡献。基于此，提出如下政策建议：

一是加强区域联动，形成协调互动的区域发展格局。城镇化的实质是经济、社会和空间结构的`变迁过程，而长三角地区城镇化发展不均衡，上海、南京、杭州特大城市的城镇化率很高，但公共服务、资源环境等承载力有限;而湖州、嘉兴等城市各方面优势明显，但城镇化水平还有很大的提高空间;扬州、泰州、南通等城市属于长三角地区相对落后的地区，城镇化水平也较低。所以，长三角地区首先应打破按照行政区进行同质化发展的惯性模式，依托日趋完善的区域交通的优势，结合各地区的区位优势、资源环境禀赋、经济社会基础等，优化产业布局，协作发展优势产业，以产业结构的升级实现城市空间结构重组，实现城市群内各城市的互补式、共赢式的经济发展，以经济发展推动整个区域的城镇化进程。其次是由单一的经济一体化向社会、生态等要素的全面一体化发展，推动城市病比较明显的大中城市进行功能分解转移，突破资源环境、社会福利等瓶颈，形成人口、产业、社会、自然等协调发展的空间格局，推动城市群健康持续发展，从而推动城镇化可持续发展进程。

二是提高金融资本的使用效率，促进新型城镇化的发展效率。相对于以土地为核心的城镇化，新型城镇化建设面对巨额资金需求，而土地作为一种稀缺的生产要素，以“土地使用权出让”式城市经营获取的丰厚收益无法为新型城镇化提供持续的资金保障，必须转为“投融资体制改革”城市经营模式。从本文得到的结论来看，金融发展的规模和金融发展的效率对城镇化的进程都具有推动作用，金融发展的效率对城镇化发展的贡献更大。要提高资金的使用效率，也就是提高储蓄转化为投资的效率，其关键是实现金融资源配置效应的最大化和最优化。所以，应通过相关的政策扶持将金融资本优先配置给高新技术、公共服务、环保等领域，以提高经济、社会和环境的综合承载力，促进城镇化的可持续发展。此外，针对长三角地区大量中小企业资金短缺的现状，应继续加强金融业的对内开放，放宽民间金融进入的门槛，加快发展区域性民营商业银行，吸引更多的民间资本参与到城镇化建设中。

篇5：土地市场发展对区域经济增长作用的理论分析及实证检论文

土地市场发展对区域经济增长作用的理论分析及实证检论文

摘要：文章利用理论分析和实证检验相结合的方法，采用2008年全国31个省和直辖市的数据来建模验证，探讨了土地市场发展和土地出让金对区域城市化和城市经济增长的作用机理。研究结果表明：一是土地市场发展与区域经济增长互为因果关系。二是土地出让金（土地成交价款）对经济增长存在显著的影响。三是土地市场发展结合着土地财政对经济增长影响的机理是土地出让金增加了地方政府的收入和支出、并增加了固定资产投资。

关键词：区域经济；土地市场；三部门经济增长模型；内生增长模型

一、引言

20世纪90年代以来，我国经济增长和城市化发展不断加快，对土地需求量逐渐增大，而且国家在经济可能出现过热的时候开始尝试采用土地政策进行宏观调控。本文采用三部门经济增长模型和内生经济增长模型来分析土地市场和区域经济的关系，并进行了实证检验。

二、土地市场和区域经济关系的理论分析

（一）土地市场通过土地财政途径对经济增长产生影响的机理分析

1994年的分税制改革，中央上收了大量财权，特别是将增值税的75%归为中央政府，并将所得税改为中央、地方政府共享的税种。与中央政府采取上收财权同时进行的是下方事权，形成各级地方政府事权层层下放，而财权层层上移的情况。在这种事权和财权不对称的情况下，地方政府要履行自身职责，必然会寻求扩大财源，这样巨大的土地收益成为了一个最佳的选择。巨额的土地出让为地方投资和建设提供了资金来源，也成为地区经济增长的重要动因。一是以低廉的土地出让费用招商引资，增加地区经济竞争力，促进了地区经济增长和扩张；二是高价出让土地增加了地方政府预算外收入，为地区城市发展和基础设施建设提供了资金保障；三是通过城市扩张促进了房地产业和建筑业的`发展。土地市场发展也增加了地方政府的投资和支出。土地财政、地方财政收入和投资形成了环环相扣的关系。

（二）土地市场对区域经济产生影响的三部门模型理论分析

三部门经济增长模型是用来分析区域经济增长和劳动力市场以及区域房地产市场之间相互关系的模型。它是由美国经济学家DeniseDipasquale和WilliamC.Wheaton提出的。该模型将区域经济划分为三个部分：区域产出市场、区域劳动力市场和区域房地产市场（包括了土地市场和地上建筑物）。

1、区域经济均衡模型。一个区域的产出需求Qd是价格P的减函数，如图1所示。产出需要两种生产要素，劳动力和房地产，且它们之间不具有替代作用。单位产出成本C=a1r+a2w，其中r、w分别为租金和工资，a1、a2分别为单位产出需要的固定数量的房地产和劳动力。房地产需求量和劳动力需求量分别为Kd=a1Q和Ld=a2Q，由于生产要素间不存在替代作用，所以需求量仅依赖于生产量Q，生产要素的供给曲线向右上倾斜，如图2、图3所示。其中劳动力市场纵轴表示相对工资，即经过价格指数调整后的工资。在图1中，如果产品的需求曲线已知，而工资和租金又决定了生产成本，通过图1可以求出总产出量。在图2、图3中产量又决定了要素需求，如果要素的供给已知，则可以求出要素的价格。如果这三个图相互符合，那么该区域经济就处于均衡状态。

2、土地供给量增加与经济增长。假设区域最初处于均衡状态，产出量、价格水平、劳动力数量、房地产数量、工资、租金分别为Q1、P1、L1、K1、w1、r1。当土地供给增加时，房地产市场的供给将增加，供给曲线向右移动，租金下降，如图6所示。在劳动力市场不变的情况下，生产成本下降，产出增加，如图4所示。产出增加使得要素需求量增加，要素需求曲线均向右平移，要素价格上升，如图5、图6垂直虚线所示，使得生产成本略有上身，但是仍低于初始成本。因为如果此时的成本高于初始成本，产量就会下降从而要素价格也会下降，生产成本必将下降。从分析可以得出，土地供应量增加，生产成本将下降，最终使得区域的经济产出增加。再次调整到均衡状态时的产出量、价格水平、劳动力数量、房地产数量、工资、租金分别为Q2、P2、L2、K2、w2、r2。

（三）土地市场对区域经济产生影响的内生增长模型理论分析

目前，根据关于内生经济增长的普遍研究方法，利用生产函数来定量分析伴随土地市场发展而来的土地财政和土地出让金对经济增长的影响。根据Barro、Davoodi的研究，描述内生增长生产函数包括三个变量：人均产出y，公共支出g，私人资本k。函数关系描述为：

y=f（k，g）①

根据我国目前的实际情况，地方政府公共支出来源主要分为预算内收入和预算外收入。预算内收入主要是预算内的财政收入r，预算外收入主要来源于土地出让金f，所以

g=g（r，f）②

①、②式联立后生产函数表示如下：

y=f（k，r） ③

把③式进行线性化处理，得到下式：

y=α+β1k+β2r+β3f④

式④中，y表示人均产出，k表示人均资本，r表示人均地方财政收入，f表示人均土地出让金收入。从④可以看出，人均产出的增长受人均资本、人均地方财政收入和人均土地出让金收入的影响，其中，后面两项表明政府公共支出对经济增长的影响。

在实证研究中，采用截面数据模型来描述上述分析如下：

yi=a+β1ki+β2γi+β3fi+εi⑤