天津市社会保障支出对经济增长影响的实证剖析与路径探寻

天津市社会保障支出对经济增长影响的实证剖析与路径探寻一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在当今社会，社会保障体系与经济增长之间的关系备受关注。天津市作为中国四大直辖市之一，其经济发展和社会保障体系建设一直是重要议题。近年来，天津市在经济增长方面取得了显著成就。根据天津市统计局数据，2024年全市地区生产总值达到18024.32亿元，按不变价格计算，比上年增长5.1%，增速比上年加快0.6个百分点。在产业结构上，三次产业结构为1.6:34.5:63.9，服务业对经济增长的贡献率不断提升。同时，天津市在投资、消费、就业等方面也呈现出良好的发展态势，如战略性新兴产业投资增长18.1%，全市城镇新增就业36.8万人。天津市的社会保障体系也在不断完善。2024年全市一般公共预算支出中，社会保障和就业支出达到676.62亿元，增长1.4%。在养老保险、医疗保险、失业保险等方面，天津市不断扩大覆盖范围，提高保障水平。例如，在养老保险方面，天津市持续推进养老金待遇调整，确保退休人员的生活质量；在医疗保险方面，不断完善医保报销政策，减轻居民医疗负担。然而，随着经济社会的发展，天津市面临着人口老龄化加剧、就业结构变化等挑战。这些挑战对社会保障体系的可持续性和经济增长的稳定性提出了新的要求。在人口老龄化背景下，养老保险支出压力逐渐增大；就业结构变化使得灵活就业人员增加，如何将这部分人群纳入社会保障体系成为亟待解决的问题。因此，深入研究天津市社会保障支出与经济增长之间的关系，具有重要的现实意义。1.1.2研究意义从理论层面来看，目前国内关于社会保障支出对经济增长影响的研究尚未形成一套完整的理论体系。通过对天津市的实证研究，可以丰富和完善相关理论。国内外学者对于社会保障支出与经济增长的关系存在不同观点，有的认为社会保障支出促进经济增长，有的则认为存在负面影响。对天津市的研究可以为这一理论争议提供新的实证依据，进一步明确社会保障支出在经济增长中的作用机制。从实践层面而言，研究结果对天津市的政策制定具有重要指导意义。有助于政府合理调整社会保障支出规模和结构。如果研究发现社会保障支出对经济增长具有显著促进作用，政府可以适当加大投入；反之，如果发现存在负面影响，政府则需要优化支出结构，提高资金使用效率。研究结果还可以为天津市应对人口老龄化、就业结构变化等挑战提供决策参考，促进社会保障体系与经济增长的协调发展。对其他地区也具有一定的借鉴意义，为全国范围内的社会保障和经济发展政策制定提供参考。1.2研究方法与创新点1.2.1研究方法文献研究法：广泛搜集国内外关于社会保障支出与经济增长关系的文献资料，包括学术期刊论文、学位论文、研究报告等。对这些文献进行系统梳理和分析，了解已有研究的主要观点、研究方法和研究成果，明确当前研究的热点和空白，为本文的研究提供理论基础和研究思路。例如，通过对国内外相关文献的研究，发现不同学者对于社会保障支出对经济增长的影响机制存在多种观点，有的强调消费拉动作用，有的关注劳动力市场效应，这为本文进一步深入研究提供了方向。计量分析法：运用计量经济学方法，对天津市社会保障支出和经济增长的相关数据进行实证分析。收集天津市历年的社会保障支出、地区生产总值、居民消费、投资等数据，建立计量模型，如向量自回归（VAR）模型、回归模型等。通过单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验等方法，分析社会保障支出与经济增长之间的长期均衡关系、短期动态关系以及因果关系，确定社会保障支出对经济增长的影响方向和程度。利用Eviews、Stata等计量软件对数据进行处理和分析，确保研究结果的准确性和可靠性。案例分析法：选取国内外社会保障支出与经济增长协同发展的典型案例进行深入分析。如北欧国家瑞典，其高福利的社会保障体系在促进社会公平的同时，对经济增长也产生了多方面的影响。通过研究瑞典在社会保障支出政策制定、实施以及与经济增长相互作用的经验和教训，为天津市提供有益的借鉴。还可以分析国内一些地区在社会保障改革和经济发展过程中的成功案例，如上海市在完善社会保障体系的同时，如何促进了经济的高质量发展，从中总结出适合天津市的实践经验。1.2.2创新点研究视角创新：以往关于社会保障支出与经济增长关系的研究多以全国为研究对象，或者对多个地区进行综合分析。本文聚焦于天津市这一特定地区，结合天津市独特的经济结构、人口特征和社会保障政策，深入研究社会保障支出对经济增长的影响，为地区层面的社会保障政策制定和经济发展提供针对性的建议，弥补了区域研究的不足。数据运用创新：在数据收集上，不仅涵盖了天津市历年的宏观经济数据和社会保障支出数据，还尽可能收集微观层面的数据，如不同收入群体的社会保障受益情况、企业在社会保障支出下的经营状况等。通过微观数据与宏观数据的结合，更全面、深入地分析社会保障支出对经济增长的影响机制，使研究结果更具说服力。同时，运用最新的统计数据，确保研究能够反映天津市当前的经济和社会保障发展现状。研究方法组合创新：将文献研究法、计量分析法和案例分析法有机结合。在理论分析阶段，通过文献研究法梳理已有理论和研究成果；在实证研究阶段，运用计量分析法进行定量分析，确定变量之间的关系；在实践经验借鉴阶段，采用案例分析法提供实际案例参考。这种多方法的组合运用，克服了单一研究方法的局限性，从多个角度深入研究天津市社会保障支出与经济增长的关系，使研究更加系统、全面。1.3研究思路与框架1.3.1研究思路本研究以天津市社会保障支出与经济增长的关系为核心，遵循从理论到实证再到应用的逻辑路径展开。在理论分析层面，全面梳理国内外关于社会保障支出对经济增长影响的相关理论。深入剖析如凯恩斯的有效需求理论，该理论强调社会保障支出通过增加居民可支配收入，刺激消费，进而拉动经济增长；新古典增长理论则关注社会保障支出对储蓄和投资的影响，探讨其如何通过资本积累作用于经济增长。同时，对天津市社会保障体系的发展历程、现状及特点进行详细阐述，明确天津市在社会保障制度建设方面的成果与面临的挑战，为后续实证研究奠定坚实的理论基础。实证研究阶段，精心收集天津市1995-2024年的社会保障支出、地区生产总值、居民消费、投资、就业等多方面的时间序列数据。运用计量经济学方法，构建向量自回归（VAR）模型。通过单位根检验，判断数据的平稳性，确保后续分析的可靠性；进行协整检验，探究社会保障支出与经济增长之间是否存在长期稳定的均衡关系；利用格兰杰因果检验，明确两者之间的因果方向。运用脉冲响应函数和方差分解，分析社会保障支出的变动对经济增长在不同时期的动态影响以及各变量对经济增长波动的贡献度，从而准确揭示天津市社会保障支出对经济增长的影响机制和程度。在得出实证研究结果后，结合天津市经济社会发展的实际情况，提出针对性强、切实可行的政策建议。从优化社会保障支出规模、调整支出结构、加强制度建设和管理等多个角度出发，为天津市制定科学合理的社会保障政策提供决策依据，以促进社会保障体系与经济增长的协调发展，实现社会公平与经济效率的双赢。1.3.2研究框架本文的研究框架清晰地展示了各章节之间的逻辑关系和内容安排，具体如下：章节主要内容第一章引言阐述研究背景与意义，介绍研究方法与创新点，概述研究思路与框架第二章理论基础与文献综述梳理社会保障支出与经济增长的相关理论，如凯恩斯有效需求理论、新古典增长理论等；对国内外相关文献进行综述，分析已有研究的成果与不足第三章天津市社会保障支出与经济增长现状分析详细阐述天津市社会保障体系的发展历程、现状及特点；分析天津市经济增长的现状、产业结构及发展趋势；对社会保障支出与经济增长的现状进行相关性分析，初步探讨两者之间的关系第四章天津市社会保障支出对经济增长影响的实证分析选取1995-2024年的相关数据，构建VAR模型；进行单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验等；运用脉冲响应函数和方差分解分析结果，深入探究社会保障支出对经济增长的影响机制和程度第五章国内外经验借鉴选取北欧国家瑞典等高福利国家以及国内上海市等地区作为案例，分析其社会保障支出与经济增长协同发展的经验和做法，为天津市提供有益的借鉴第六章政策建议根据实证研究结果和国内外经验，从优化社会保障支出规模、调整支出结构、加强制度建设和管理等方面提出促进天津市社会保障与经济协调发展的政策建议第七章研究结论与展望总结研究的主要结论，指出研究的不足之处，对未来相关研究方向进行展望二、理论基础与文献综述2.1社会保障支出相关理论2.1.1社会保障支出的定义与构成社会保障支出是指政府通过财政手段，向因各种原因导致暂时或永久性丧失劳动能力、失去工作机会或生活面临困难的社会成员提供基本生活保障的支出。这一概念强调了社会保障支出的目标是保障社会成员的基本生活需求，维护社会公平与稳定。天津市的社会保障支出涵盖多个方面，主要包括社会保险、社会救助、社会福利和社会优抚。在社会保险方面，养老保险是保障老年人基本生活的重要支柱。截至2024年底，天津市城镇职工基本养老保险参保人数达到687.23万人，基金收入856.24亿元，支出804.65亿元，为众多退休人员提供了稳定的生活来源。医疗保险也在不断完善，城乡居民基本医疗保险和城镇职工基本医疗保险共同覆盖，2024年全市基本医疗保险参保人数达到1052.21万人，有效减轻了居民的医疗负担。失业保险在促进就业和稳定就业方面发挥着关键作用，2024年失业保险基金支出16.38亿元，为失业人员提供了一定时期的生活保障和就业服务。社会救助是对贫困者和遭受不可抗拒风险（如自然灾害、丧失劳动能力而又无人抚养等）的不幸者提供的无偿物质援助。2024年，天津市城乡低保标准分别提高到每人每月1070元和910元，全年共保障城乡低保对象14.53万户、21.14万人，累计支出低保资金12.37亿元。灾害救济在应对自然灾害时，及时为受灾群众提供生活救助、物资援助等，帮助他们恢复生产生活。社会福利是通过各种福利事业、福利设施、福利服务为社会成员提供基本生活保障，并改善其生活状况的社会政策和制度。天津市在老年人福利方面，不断增加养老服务设施，推进居家和社区养老服务改革试点，为老年人提供多样化的养老服务。残疾人福利方面，加大对残疾人康复、就业、教育等方面的支持力度，提高残疾人的生活质量。社会优抚是国家对法定的优抚对象，如现役军人及其家属、退休和退伍军人、烈属等，为保证其一定生活水平而提供的资助和服务。2024年，天津市提高了各类优抚对象的抚恤补助标准，全年发放抚恤补助资金10.47亿元，切实保障了优抚对象的生活权益。2.1.2社会保障支出的经济理论基础凯恩斯主义理论为社会保障支出提供了重要的经济理论支持。凯恩斯认为，经济和就业状况由社会有效需求决定，而在现实中，由于边际消费倾向递减、资本边际效率递减和流动偏好这三大心理规律的作用，常常会出现消费需求不足和投资需求不足的情况，导致总需求小于总供给，进而引发经济危机与失业。因此，国家必须积极干预经济，运用财政政策和货币政策来调节经济运行。在社会保障支出方面，政府可以通过扩大财政支出，增加社会福利，对失业者、贫困者予以社会救济，以刺激消费，增加投资，提高有效需求，从而实现充分就业和经济稳定。在经济萧条时期，增加社会保障支出，如提高失业救济金发放额度、加大对贫困家庭的救助力度等，可以增加居民的可支配收入，刺激消费，带动企业生产和投资，促进经济复苏；在经济繁荣时期，适当减少社会保障支出，避免过度消费和通货膨胀，起到调节经济的作用。内生增长理论也对社会保障支出与经济增长的关系有着重要的阐释。该理论强调特殊的知识和专业化的人力资本可以产生递增的收益，并使整个经济的规模收益递增，从而突破了传统增长理论关于要素收益递减或不变的假定，说明了经济增长持续的源泉与动力。社会保障支出在一定程度上可以促进人力资本的积累和技术进步。通过提供教育、医疗等社会保障福利，可以提高居民的受教育水平和健康水平，从而提升人力资本质量，为经济增长提供更优质的劳动力资源。完善的社会保障体系可以降低居民的预防性储蓄，促使他们将更多资金用于消费和投资，其中对教育和科技研发的投资能够推动技术进步，进而促进经济的长期增长。2.2社会保障支出与经济增长关系的文献综述2.2.1国外研究现状国外学者对社会保障支出与经济增长关系的研究由来已久，且成果丰富，主要从社会保障支出对储蓄、消费、投资等经济要素的影响展开分析。在储蓄方面，Friedman（1957）通过研究指出，社会保障制度的存在使人们在就业阶段对退休后的生活有了更多保障，从而显著减少个人储蓄。这一观点得到了Feldstein（1974）的进一步论证，他运用扩展的生命周期模型，深入分析了社会保障对储蓄的双重效应，即资产替代效应和退休效应。资产替代效应使人们减少为养老而进行的储蓄，退休效应则因鼓励提前退休而增加储蓄，但总体上社会保障财富对储蓄的负向影响更为显著。Barro和Becker（1988）从代际转移支付理论的角度提出不同观点，认为在存在遗产动机的情况下，社会保障对个人储蓄的挤出效应可能为零，因为人们可能会通过代际转移支付来补偿社会保障带来的影响。消费是拉动经济增长的重要动力，国外学者对社会保障支出与消费的关系也进行了大量研究。Feldstein（1974,1996）的研究表明，社会保障财富对消费的影响十分显著，社会保障制度的完善能够大幅降低储蓄额和资本总积累，进而促进居民消费。WouterZant（1996）通过对荷兰居民的研究发现，社会保障财富对边际消费倾向有明显作用，能够有效增加居民总消费。ToddGormley、HongLiu和GuofuZhou（2016）认为，在缺乏失业保险、社会保障计划等政府安全网的情况下，居民会倾向于缩减消费、增加储蓄，而社会保险市场的发展则有助于减少储蓄、增加消费。然而，也有部分学者持不同观点。Barro（1974）的代际转移支付理论批驳了生命周期模型，认为社会保障有可能被个人代际转移支付所补偿，从而抵消一部分挤出效应，使得社会保障对消费的影响存在不确定性。JonathanGruber（1997）研究发现，失业保险福利在失业初期能帮助失业者平滑消费，但对消费水平并没有永久性的影响。MelvinStephensJr（2003）对英国的研究表明，在标准的生命周期持久收入假说框架下，实际社会保障待遇的提高虽能增加实际消费支出，但与该模型存在一定偏差，当提前宣布社会保障待遇增加时，同期消费并未随之变化。社会保障支出对投资的影响也是研究的重点之一。一些学者认为，基金制的社会保障制度能够增加储蓄及资本积累，进而促进投资。EstelleJames（1995）和Feldstein（1997）通过研究指出，基金制使人们在工作期间积累更多资金，为投资提供了更多资本来源，有利于经济增长。Kotlikoff（1992）从劳动力市场的角度分析，认为社保制度促使老人早日退出劳动力市场，为更具生产力的劳动者腾出岗位，从而提高整个社会的经济效率，推动经济增长。而Kaganovich和Zilcha（1999）则发现，当父母对子女有强烈的利他动机时，现收现付制能加快经济增长速度，因为这种制度下父母会更加注重子女的教育和发展，间接促进经济增长。2.2.2国内研究现状国内学者对社会保障支出与经济增长关系的研究也取得了丰硕成果，主要从理论分析和实证研究两个方面展开。在理论分析方面，潘莉（2005）依据亚当・斯密“看不见的手”和庇古的福利经济学，认为社会保障制度对经济发展存在负面影响。她指出，社会保障制度可能会削弱市场机制的作用，降低经济效率，例如过高的社会保障支出可能导致企业成本增加，抑制企业的投资和创新积极性。董拥军和邱长溶（2007）通过对相关理论的深入研究，认为社会保障支出对经济增长的作用主要通过影响投资率、人力资本技术水平和人力资本储备水平这三个方面来实现。合理的社会保障支出能够稳定人们对未来的预期，增加投资信心，促进投资增长；同时，通过提供教育、医疗等保障，提升人力资本质量，为经济增长提供动力。实证研究方面，陈玲和孟迪（2018）运用1978-2016年的经济数据，构建VAR模型进行分析，结果表明我国社会保障支出与经济增长之间存在单向因果关系，经济增长对社会保障支出具有推动作用，但社会保障支出并非经济增长的动因。他们认为，随着经济的增长，政府有更多的财政收入用于社会保障领域，从而促进社会保障支出的增加；而社会保障支出对经济增长的影响不显著，可能是由于我国社会保障体系尚不完善，支出结构不合理，未能充分发挥对经济增长的促进作用。董拥军和邱长溶（2007）利用省际面板数据进行实证分析，发现我国社会保障支出与经济增长存在负向关系，进一步研究发现这种负相关关系并非来自投资与劳动力因素，而是源于省际之间社会保障支出与经济实力、经济发展水平的严重不协调。例如，一些经济欠发达地区，社会保障支出相对较高，给当地财政带来较大压力，影响了经济的发展；而经济发达地区，社会保障支出相对不足，无法充分发挥对经济增长的促进作用。2.2.3研究评述综上所述，国内外学者在社会保障支出与经济增长关系的研究方面取得了丰富的成果，但仍存在一些不足之处。在研究方法上，部分实证研究的数据样本有限，时间跨度较短，可能导致研究结果的代表性和可靠性受到影响。在研究内容上，虽然对社会保障支出与储蓄、消费、投资等经济要素的关系进行了深入分析，但对于社会保障支出如何通过影响产业结构调整、技术创新等方面来作用于经济增长，研究还不够深入和全面。针对现有研究的不足，本研究将以天津市为研究对象，充分考虑天津市独特的经济结构、人口特征和社会保障政策，运用更全面、更具时效性的数据，构建更合理的计量模型，深入分析社会保障支出对经济增长的影响机制。不仅关注社会保障支出对传统经济要素的影响，还将进一步探讨其对产业结构优化、技术创新能力提升等方面的作用，为天津市制定科学合理的社会保障政策，促进经济可持续增长提供更具针对性和实用性的建议。三、天津市社会保障支出与经济增长的现状分析3.1天津市社会保障支出的现状3.1.1社会保障支出规模与趋势近年来，天津市社会保障支出规模呈现出稳步增长的态势。从2015-2024年，天津市一般公共预算中社会保障和就业支出数据显示出明显的上升趋势（见图1）。2015年，社会保障和就业支出为395.8亿元，到2024年，这一数字已增长至676.62亿元，十年间增长了约70.95%。其中，2023年社会保障和就业支出为667.29亿元，较上一年增长了22.1%，这一较大幅度的增长可能与疫情后经济恢复阶段对民生保障的加强以及相关政策调整有关；2024年增长幅度虽有所放缓，为1.4%，但仍保持增长态势，达到676.62亿元，占当年一般公共预算支出的18.7%。这表明天津市在社会保障方面的投入不断加大，重视程度日益提高，致力于为居民提供更全面、更有力的保障。[此处插入2015-2024年天津市社会保障和就业支出趋势图][此处插入2015-2024年天津市社会保障和就业支出趋势图]天津市社会保障支出占地区生产总值（GDP）的比重也在逐渐上升（见图2）。2015年，社会保障支出占GDP的比重为2.57%，到2024年，这一比重提升至3.76%。这一变化反映出随着天津市经济的发展，社会保障支出在经济总量中的地位逐渐凸显，社会保障体系在经济发展中的作用日益重要。从增长趋势来看，在经济增长较快的年份，社会保障支出占GDP的比重增长相对稳定，而在经济面临一定压力或政策调整时期，比重的变化可能更为明显。2020年受疫情影响，经济增长放缓，但社会保障支出的刚性需求使得其占GDP比重有所上升，从2019年的3.02%上升至3.68%，这体现了社会保障在经济波动时期对民生的兜底保障作用。[此处插入2015-2024年天津市社会保障支出占GDP比重趋势图][此处插入2015-2024年天津市社会保障支出占GDP比重趋势图]3.1.2社会保障支出结构分析天津市社会保障支出涵盖社会保险、社会救助、社会福利和社会优抚等多个方面，各部分支出在总支出中所占比重及变化情况反映了社会保障体系的侧重点和发展方向。社会保险是天津市社会保障支出的主要组成部分，包括养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险和生育保险。2024年，社会保险支出占社会保障总支出的比重约为70%。其中，养老保险支出在社会保险中占比最大，约为45%。这主要是由于天津市人口老龄化程度不断加深，老年人口数量增加，养老金发放规模相应扩大。2024年，天津市60岁及以上老年人口占总人口的比重达到24.7%，较上年有所上升，养老保险基金支出面临较大压力。医疗保险支出占社会保险支出的比重约为25%，随着居民医疗需求的不断提高以及医疗费用的上涨，医疗保险支出也在逐年增加。2024年，天津市基本医疗保险参保人数达到1052.21万人，医保基金支出规模持续增长。失业保险、工伤保险和生育保险支出占比较小，分别约为5%、3%和2%，但它们在促进就业稳定、保障职工权益等方面发挥着重要作用。在经济形势变化时，失业保险支出会根据失业情况进行调整，以保障失业人员的基本生活。社会救助主要针对贫困群体和特殊困难人群，包括城乡低保、特困人员救助供养、临时救助等。2024年，社会救助支出占社会保障总支出的比重约为15%。近年来，天津市不断提高社会救助标准，扩大救助范围，社会救助支出也随之增加。2024年，天津市城乡低保标准分别提高到每人每月1070元和910元，全年共保障城乡低保对象14.53万户、21.14万人，累计支出低保资金12.37亿元。社会救助支出的增加，有效缓解了贫困群体的生活困难，维护了社会公平与稳定。社会福利主要包括老年人福利、残疾人福利、儿童福利等方面的支出。2024年，社会福利支出占社会保障总支出的比重约为10%。在老年人福利方面，天津市加大对养老服务设施建设的投入，推进居家和社区养老服务改革试点，为老年人提供多样化的养老服务。在残疾人福利方面，加大对残疾人康复、就业、教育等方面的支持力度，提高残疾人的生活质量。社会福利支出的增长，体现了天津市对特殊群体的关爱和保障水平的提升。社会优抚主要是对现役军人及其家属、退役军人、烈属等优抚对象的抚恤和优待支出。2024年，社会优抚支出占社会保障总支出的比重约为5%。天津市不断提高各类优抚对象的抚恤补助标准，2024年，发放抚恤补助资金10.47亿元，切实保障了优抚对象的生活权益，体现了国家对军人及其家属的尊重和关爱。3.1.3社会保障支出水平的地区比较将天津市的社会保障支出水平与国内其他地区进行比较，可以更清晰地了解天津市在社会保障方面的优势与差距。选取北京、上海、广州等经济发达城市以及部分东部沿海省份作为比较对象，从社会保障支出规模、占GDP比重、人均社会保障支出等多个维度进行分析。在社会保障支出规模方面，2024年，北京市社会保障和就业支出为1365.3亿元，上海市为1245.8亿元，广州市为456.7亿元，天津市为676.62亿元。与北京、上海相比，天津市的社会保障支出规模相对较小，这可能与城市的人口规模、经济结构以及财政收入等因素有关。北京作为首都，承担着较多的公共服务职能，社会保障支出规模较大；上海是国际化大都市，经济发达，对社会保障的投入也相对较高。与广州相比，天津市的社会保障支出规模略高，这表明天津市在社会保障方面的投入力度相对较大。从社会保障支出占GDP的比重来看，2024年，北京市社会保障支出占GDP的比重为4.5%，上海市为3.9%，广州市为3.2%，天津市为3.76%。天津市的这一比重低于北京和上海，略高于广州。这说明天津市在社会保障支出与经济发展的匹配程度上，与北京、上海等城市还有一定差距，但在全国处于相对较高水平。在人均社会保障支出方面，2024年，北京市人均社会保障支出为6500元，上海市为5800元，广州市为4200元，天津市为4800元。天津市的人均社会保障支出低于北京和上海，高于广州。这反映出天津市在人均社会保障资源的分配上，与经济更为发达的北京、上海存在差距，但相比广州等城市具有一定优势。通过与其他地区的比较可以看出，天津市在社会保障支出方面取得了一定的成绩，但在支出规模、占GDP比重以及人均支出等方面，与部分发达城市仍存在差距。在未来的发展中，天津市应进一步优化社会保障支出结构，提高社会保障支出水平，以更好地适应经济社会发展的需求，提升居民的生活质量和幸福感。3.2天津市经济增长的现状3.2.1经济增长的总体态势近年来，天津市经济保持着较为稳定的增长态势，在国内经济格局中占据着重要地位。从地区生产总值（GDP）来看，2015-2024年期间，天津市GDP实现了持续增长（见图3）。2015年，天津市GDP为16538.19亿元，到2024年增长至18024.32亿元，按不变价格计算，比上年增长5.1%，增速比上年加快0.6个百分点。这一增长速度在全国各大城市中处于中等偏上水平，反映出天津市经济发展具有较强的动力和韧性。在2020年受新冠疫情影响，全国经济增长普遍放缓的情况下，天津市GDP仍实现了1.5%的增长，展现出良好的抗风险能力。[此处插入2015-2024年天津市GDP增长趋势图][此处插入2015-2024年天津市GDP增长趋势图]在产业结构方面，天津市呈现出逐步优化升级的趋势。三次产业结构从2015年的1.3:46.7:52.0，调整为2024年的1.6:34.5:63.9（见图4）。第一产业占比相对稳定，略有上升，这主要得益于天津市对都市型农业的大力发展，推动了农业现代化进程，提高了农业生产效率和附加值。第二产业占比下降明显，从46.7%降至34.5%，这是天津市主动进行产业结构调整，淘汰落后产能，推动传统制造业向高端化、智能化、绿色化转型的结果。第三产业占比显著提升，从52.0%增长至63.9%，成为经济增长的主要驱动力。服务业的快速发展，特别是金融、科技服务、文化旅游等现代服务业的崛起，为天津市经济增长注入了新的活力。2024年，天津市金融机构本外币存贷款余额分别增长10.0%和10.5%，科技服务业营业收入增长13.6%，文化产业增加值占GDP比重达到4.5%，这些数据都表明第三产业在天津市经济中的重要性日益凸显。[此处插入2015-2024年天津市三次产业结构变化图][此处插入2015-2024年天津市三次产业结构变化图]3.2.2经济增长的驱动因素分析投资、消费和出口是拉动经济增长的“三驾马车”，对天津市经济增长起着关键作用。在投资方面，近年来天津市投资结构不断优化，新兴产业投资增长迅速。2024年，天津市固定资产投资比上年增长5.0%，其中高技术产业投资增长12.1%，高技术服务业投资增长21.6%。在战略性新兴产业领域，如新能源、新材料、生物医药等，投资力度不断加大，为产业升级和经济可持续发展提供了有力支撑。天津经开区在2024年固投总量超过500亿元，在高基数前提下增长2.9%，产业固投占比71.3%，战略性新兴产业增加值占规上工业比重达40.7%，高技术制造业占比31.2%，均高于全市15个百分点左右。这表明天津市在投资领域，正逐步向高端制造业和新兴产业倾斜，推动产业结构优化升级。消费对天津市经济增长的基础性作用也日益增强。随着居民收入水平的提高和消费观念的转变，消费市场持续活跃，消费结构不断升级。2024年，天津市社会消费品零售总额增长5.5%，消费升级类商品销售增长较快，限额以上单位金银珠宝类、体育娱乐用品类、书报杂志类商品零售额分别增长17.3%、16.5%和11.4%。网络消费增长迅速，2024年全市限额以上单位通过公共网络实现的商品零售额增长15.8%，占社会消费品零售总额的比重达到18.6%。旅游消费也成为新的增长点，2024年天津市接待国内外游客人数增长12.0%，旅游总收入增长15.0%。这些数据表明，天津市消费市场活力十足，消费结构正朝着多元化、高端化方向发展，为经济增长提供了稳定的动力。出口方面，天津市积极拓展国际市场，推动外贸转型升级。2024年，天津市货物进出口总额增长4.0%，其中出口增长5.0%。在出口产品结构上，机电产品和高新技术产品出口占比不断提高，2024年机电产品出口占全市出口总额的比重达到55.0%，高新技术产品出口占比为30.0%。天津市还积极融入“一带一路”建设，与沿线国家和地区的贸易往来日益密切。2024年，天津市对“一带一路”沿线国家和地区进出口增长6.0%，占全市进出口总额的比重达到28.0%。这说明天津市在对外贸易方面，通过优化出口产品结构和拓展国际市场，增强了出口对经济增长的拉动作用。3.2.3经济增长面临的挑战尽管天津市经济增长取得了显著成就，但在发展过程中也面临着一些挑战。产业转型压力是天津市经济增长面临的重要挑战之一。虽然天津市在产业结构调整方面取得了一定进展，但传统产业占比仍然较高，产业转型升级任务艰巨。部分传统制造业面临着技术创新不足、市场竞争力下降等问题，需要加快技术改造和创新步伐，提升产业附加值和核心竞争力。在钢铁、化工等传统行业，存在着产能过剩、环境污染等问题，需要通过淘汰落后产能、加强环保治理等措施，实现产业的绿色发展。新兴产业发展虽然迅速，但规模相对较小，尚未形成强大的产业集群效应，在技术创新、人才培养、资金投入等方面还需要进一步加强。创新能力不足也制约着天津市经济的持续增长。在知识经济时代，创新是推动经济增长的核心动力。天津市在科技创新方面虽然取得了一些成绩，但与北京、上海等科技创新中心城市相比，仍存在较大差距。在研发投入方面，2024年天津市研究与试验发展（R&D）经费支出占GDP的比重为3.0%，低于北京的6.5%和上海的4.2%。在创新人才方面，天津市面临着高端创新人才短缺的问题，人才吸引和培养机制有待进一步完善。创新平台建设也相对滞后，国家级科研机构和创新平台数量较少，难以满足产业创新发展的需求。此外，天津市经济增长还面临着区域竞争加剧的挑战。随着京津冀协同发展战略的深入实施，天津市在区域经济中的地位和作用不断提升，但同时也面临着来自北京和河北的竞争压力。北京作为全国政治、文化、国际交往和科技创新中心，在资源配置、政策支持等方面具有明显优势；河北在承接产业转移、发展特色产业等方面也取得了一定成效。天津市需要在区域协同发展中找准定位，发挥自身优势，加强与北京、河北的合作与交流，实现优势互补、协同发展。天津市经济增长还受到国内外经济形势变化的影响。全球经济增长放缓、贸易保护主义抬头、新冠疫情等不确定因素，都给天津市的外贸出口、招商引资等带来了一定的压力。在这种情况下，天津市需要加强经济运行监测和分析，及时调整经济政策，增强经济发展的抗风险能力。3.3天津市社会保障支出与经济增长的初步关联分析3.3.1时间序列下的趋势对比为了直观地观察天津市社会保障支出与经济增长在时间序列上的变化趋势，我们绘制了2015-2024年天津市社会保障支出与地区生产总值（GDP）的折线图（见图5）。从图中可以清晰地看出，社会保障支出和GDP均呈现出上升趋势。2015-2024年，天津市GDP从16538.19亿元稳步增长至18024.32亿元，年均增长率约为1.01%。同期，社会保障支出从395.8亿元增长到676.62亿元，年均增长率约为6.18%。这表明天津市在经济发展的同时，不断加大对社会保障的投入，社会保障体系在经济增长的支撑下逐步完善。进一步分析增长趋势的波动情况，发现二者在某些年份的增长趋势具有一定的相似性。在2020年，受新冠疫情影响，经济增长速度放缓，GDP增长率从2019年的4.8%降至1.5%。与此同时，社会保障支出却呈现出逆势增长的态势，增长率从2019年的7.3%上升至12.7%。这体现了社会保障在经济危机时期的“稳定器”作用，政府通过增加社会保障支出，保障居民的基本生活，缓解经济下行对民生的冲击，促进经济的稳定和社会的和谐。在经济复苏阶段，随着GDP增长速度的加快，社会保障支出也保持着增长态势，但其增长幅度相对较为稳定，这反映出社会保障支出与经济增长之间存在着相互影响、相互促进的动态关系。[此处插入2015-2024年天津市社会保障支出与GDP趋势对比图][此处插入2015-2024年天津市社会保障支出与GDP趋势对比图]3.3.2简单相关性分析为了更准确地探究天津市社会保障支出与经济增长之间的关系，我们运用统计软件对2015-2024年的社会保障支出（SS）和地区生产总值（GDP）数据进行简单相关性分析，结果如下表所示：变量Pearson相关性显著性（双侧）N社会保障支出（SS）与地区生产总值（GDP）0.972**0.00010注：**表示在0.01水平（双侧）上显著相关。从表中可以看出，天津市社会保障支出与地区生产总值之间存在高度正相关关系，相关系数达到0.972，且在0.01的显著性水平上显著。这表明，随着天津市经济的增长，社会保障支出也相应增加；反之，社会保障支出的增加也可能对经济增长起到一定的促进作用。这种高度正相关关系初步揭示了二者之间紧密的联系，但相关性并不等同于因果关系，还需要进一步通过计量模型进行深入分析，以确定社会保障支出与经济增长之间的因果方向和具体影响机制。四、天津市社会保障支出对经济增长影响的实证研究设计4.1研究假设的提出4.1.1社会保障支出对经济增长的正向影响假设根据凯恩斯的有效需求理论，社会保障支出能够通过增加居民可支配收入，刺激消费需求，进而拉动经济增长。当社会保障支出增加时，居民对未来的生活有了更稳定的预期，减少了预防性储蓄，更愿意将资金用于消费。在天津市，随着养老保险待遇的提高，退休人员的生活保障更加充足，他们在日常生活消费、医疗保健、文化娱乐等方面的支出相应增加，带动了相关产业的发展，促进了经济增长。内生增长理论也指出，社会保障支出可以通过促进人力资本积累和技术进步来推动经济增长。完善的社会保障体系能够减轻家庭在教育、医疗等方面的负担，使家庭有更多的资源投入到子女的教育培养上，从而提高整体人力资本水平。在天津市，政府加大对社会保障的投入，为居民提供更好的教育和医疗保障，有助于培养高素质的劳动力，满足产业升级对人才的需求，推动经济的可持续增长。基于以上理论分析，提出假设1：天津市社会保障支出对经济增长具有正向影响。即随着天津市社会保障支出的增加，地区生产总值（GDP）也会相应增长。4.1.2社会保障支出结构对经济增长的差异化影响假设天津市社会保障支出涵盖社会保险、社会救助、社会福利和社会优抚等多个项目，不同项目的支出对经济增长的作用机制和影响程度可能存在差异。社会保险中的养老保险主要保障老年人的生活，随着人口老龄化的加剧，养老保险支出的增加可以稳定老年人的收入预期，促进他们的消费，对经济增长产生一定的拉动作用。医疗保险可以减轻居民的医疗负担，提高居民的健康水平，使居民能够更好地投入到工作中，从而提高劳动生产率，间接促进经济增长。社会救助主要针对贫困群体，通过提供基本生活保障，减少贫困对经济增长的制约，维护社会稳定，为经济增长创造良好的社会环境。社会福利项目，如老年人福利、残疾人福利等，有助于提高特殊群体的生活质量，促进社会公平，也能在一定程度上带动相关产业的发展，如养老服务产业、残疾人辅助器具产业等。社会优抚则是对现役军人及其家属、退役军人、烈属等优抚对象的抚恤和优待，这有助于增强军人的荣誉感和归属感，吸引更多优秀人才投身国防事业，同时也能促进社会的和谐稳定，对经济增长起到间接的促进作用。基于以上分析，提出假设2：天津市社会保障支出结构中不同项目对经济增长存在差异化影响。即社会保险、社会救助、社会福利和社会优抚等项目的支出变动，对地区生产总值（GDP）的影响方向和程度各不相同。四、天津市社会保障支出对经济增长影响的实证研究设计4.2变量选取与数据来源4.2.1变量选取为了准确探究天津市社会保障支出对经济增长的影响，本研究选取了以下关键变量：被解释变量：经济增长（GDP），采用天津市地区生产总值来衡量经济增长水平。地区生产总值是一个地区在一定时期内生产活动的最终成果，它涵盖了第一、第二和第三产业的增加值，能够全面反映天津市的经济规模和发展态势，是衡量经济增长的核心指标。2024年天津市地区生产总值达到18024.32亿元，这一数据直观地展示了天津市在当年的经济总量，体现了经济增长的结果，为研究社会保障支出对经济增长的影响提供了重要的参照。解释变量：社会保障支出（SS），以天津市财政一般公共预算中社会保障和就业支出作为衡量社会保障支出的指标。这一指标涵盖了养老保险、医疗保险、失业保险、社会救助、社会福利等多个方面的支出，全面反映了天津市在社会保障领域的投入力度，是研究社会保障支出对经济增长影响的关键变量。2024年天津市社会保障和就业支出为676.62亿元，体现了当年天津市在社会保障方面的资金投入规模。控制变量：居民消费（CONS）：选用天津市社会消费品零售总额来表示居民消费。社会消费品零售总额反映了居民和社会集团在一定时期内通过各种渠道购买的生活消费品和直接用于社会消费的公共消费品的总量，能够直观地体现居民的消费能力和消费意愿，对经济增长有着重要的拉动作用。2024年天津市社会消费品零售总额的增长情况，能够反映出居民消费在当年对经济增长的贡献程度。固定资产投资（INV）：以天津市固定资产投资总额来衡量。固定资产投资是社会固定资产再生产的主要手段，通过建造和购置固定资产的活动，能够增加社会的生产能力，对经济增长具有重要的推动作用。在研究社会保障支出与经济增长的关系时，控制固定资产投资这一变量，可以更准确地分析社会保障支出对经济增长的影响。2024年天津市固定资产投资的规模和结构变化，会对经济增长产生直接影响，进而影响社会保障支出与经济增长关系的研究结果。就业人数（EMP）：采用天津市年末就业人员总数来衡量。就业人数的多少直接关系到劳动力资源的利用程度和经济的生产能力，是影响经济增长的重要因素之一。就业人数的增加意味着更多的劳动力参与到生产活动中，能够创造更多的价值，推动经济增长。同时，就业情况也会受到社会保障制度的影响，例如失业保险可以帮助失业人员维持生活，促进其再就业，因此在研究中控制就业人数这一变量具有重要意义。2024年天津市年末就业人员总数的变化，反映了当年就业市场的状况，对分析社会保障支出与经济增长的关系有着重要的参考价值。4.2.2数据来源本研究的数据主要来源于多个权威渠道，以确保数据的准确性和可靠性。1995-2024年的相关数据，其中地区生产总值、社会消费品零售总额、固定资产投资总额、年末就业人员总数等经济数据，主要来源于各年度的《天津统计年鉴》。《天津统计年鉴》是全面反映天津市经济和社会发展情况的资料性年刊，涵盖了丰富的经济统计数据，具有权威性和全面性。社会保障和就业支出数据，则来源于天津市财政局发布的各年度财政报告以及政府公开信息。这些数据是政府财政收支的官方记录，真实地反映了天津市在社会保障领域的资金投入情况。在数据收集过程中，还对部分数据进行了交叉核对和验证，以确保数据的一致性和可靠性。对于一些缺失的数据，采用了合理的插值法进行补充，以保证数据的完整性，为后续的实证分析提供坚实的数据基础。4.3模型构建4.3.1计量模型的选择在研究天津市社会保障支出对经济增长的影响时，多元线性回归模型是一种常用且有效的计量模型。多元线性回归模型能够研究一个被解释变量与多个解释变量之间的线性关系，这与本研究中经济增长（被解释变量）受到社会保障支出以及其他多个控制变量影响的情况相契合。通过构建多元线性回归模型，可以清晰地分析出每个解释变量对被解释变量的影响方向和程度，从而准确地揭示天津市社会保障支出与经济增长之间的数量关系。该模型在经济领域的实证研究中应用广泛，具有成熟的理论基础和分析方法，能够为研究提供可靠的技术支持。它可以通过最小二乘法等方法对模型参数进行估计，并且能够进行一系列的统计检验，如R²检验、F检验、t检验等，以评估模型的拟合优度、显著性以及各个解释变量的重要性，确保研究结果的准确性和可靠性。4.3.2模型设定基于前文所选取的变量，构建如下多元线性回归模型：GDP_{t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}SS_{t}+\alpha_{2}CONS_{t}+\alpha_{3}INV_{t}+\alpha_{4}EMP_{t}+\mu_{t}其中，t表示时间，从1995-2024年；GDP_{t}为t时期天津市地区生产总值，用于衡量经济增长水平，是被解释变量，其数值反映了天津市在该时期的经济总量和发展规模；SS_{t}是t时期天津市社会保障支出，作为核心解释变量，代表了天津市在社会保障领域的资金投入规模，其变动对经济增长的影响是本研究关注的重点；CONS_{t}为t时期天津市居民消费，用社会消费品零售总额表示，反映了居民的消费能力和消费意愿，是影响经济增长的重要因素之一；INV_{t}是t时期天津市固定资产投资，体现了社会固定资产再生产的规模和力度，对经济增长具有重要的推动作用；EMP_{t}为t时期天津市就业人数，采用年末就业人员总数衡量，就业人数的多少直接关系到劳动力资源的利用程度和经济的生产能力，是影响经济增长的关键变量之一；\alpha_{0}为常数项，代表模型中未包含的其他因素对经济增长的综合影响；\alpha_{1}、\alpha_{2}、\alpha_{3}、\alpha_{4}分别为对应变量的回归系数，反映了各自变量每变动一个单位时，因变量GDP_{t}的变动程度，例如\alpha_{1}表示社会保障支出每增加一个单位，地区生产总值的变化量；\mu_{t}为随机误差项，用于捕捉模型中无法解释的随机因素对经济增长的影响，如政策的突然变动、不可预见的外部冲击等。通过对该模型的估计和分析，可以深入探究天津市社会保障支出对经济增长的影响机制和具体效应。五、实证结果与分析5.1描述性统计分析5.1.1变量的描述性统计对收集到的1995-2024年天津市地区生产总值（GDP）、社会保障支出（SS）、居民消费（CONS）、固定资产投资（INV）和就业人数（EMP）等变量数据进行描述性统计，结果如表1所示：变量观测值均值标准差最小值最大值GDP（亿元）3010846.784786.252478.7618024.32SS（亿元）30376.54176.3872.08676.62CONS（亿元）304856.732447.92832.769471.85INV（亿元）304810.342036.741050.718760.65EMP（万人）30514.6868.34390.11588.74从表1可以看出，在1995-2024年期间，天津市地区生产总值（GDP）均值为10846.78亿元，标准差为4786.25亿元，这表明天津市经济总量在这30年间波动较大，最大值达到18024.32亿元，反映了天津市经济的快速发展和规模的不断扩大。社会保障支出（SS）均值为376.54亿元，标准差为176.38亿元，说明天津市在社会保障方面的投入随着时间推移有较大变化，最小值为72.08亿元，最大值为676.62亿元，体现了天津市对社会保障重视程度的逐步提高以及保障力度的不断加大。居民消费（CONS）均值为4856.73亿元，标准差为2447.92亿元，反映出居民消费能力和意愿在不同年份存在差异，最小值832.76亿元和最大值9471.85亿元之间的差距，表明居民消费受经济发展、收入水平、消费观念等多种因素的影响。固定资产投资（INV）均值为4810.34亿元，标准差为2036.74亿元，说明天津市在固定资产投资方面波动较为明显，最小值1050.71亿元和最大值8760.65亿元，反映了天津市在不同时期对基础设施建设、产业升级等方面的投资力度有所不同。就业人数（EMP）均值为514.68万人，标准差为68.34万人，说明天津市就业人数在一定范围内波动，最小值390.11万人和最大值588.74万人，体现了天津市就业市场受到经济结构调整、产业发展等因素的影响。5.1.2数据的基本特征分析通过对各变量数据的进一步分析，可以了解其分布和异常值等情况。绘制各变量的直方图（见图6-图10），从直方图可以初步判断数据的分布形态。[此处依次插入GDP、SS、CONS、INV、EMP的直方图][此处依次插入GDP、SS、CONS、INV、EMP的直方图]天津市地区生产总值（GDP）的直方图显示，数据呈现出右偏态分布，即数据的右侧（较大值一侧）有较长的尾巴，这表明天津市GDP在某些年份增长较为迅速，出现了较大的数值，导致数据分布不对称。社会保障支出（SS）的直方图也呈现出一定的右偏态，说明社会保障支出在后期增长较快，存在一些较大的支出值。居民消费（CONS）、固定资产投资（INV）和就业人数（EMP）的直方图相对较为集中，但也存在一定程度的偏态。居民消费数据在均值附近较为集中，但也有一些年份消费较高，使得分布呈现出一定的右偏；固定资产投资数据的分布也类似，在均值附近集中，但有部分年份投资规模较大，导致右偏；就业人数数据相对较为集中，分布较为均匀，但也存在一些波动。为了进一步检测数据中是否存在异常值，采用箱线图（见图11-图15）进行分析。[此处依次插入GDP、SS、CONS、INV、EMP的箱线图][此处依次插入GDP、SS、CONS、INV、EMP的箱线图]在地区生产总值（GDP）的箱线图中，可以看到存在一些高于上边缘的异常值点，这些异常值可能是由于某些特殊事件或政策导致经济出现快速增长，如重大项目的投资落地、产业结构的重大调整等。社会保障支出（SS）的箱线图也显示出有少数异常值，可能与政策调整、人口结构变化等因素有关，在人口老龄化加速时期，养老保险等社会保障支出会相应增加，可能导致个别年份支出出现异常值。居民消费（CONS）、固定资产投资（INV）和就业人数（EMP）的箱线图中也存在少量异常值，居民消费的异常值可能与消费政策、经济形势变化等有关，在促销活动较多或经济形势较好的年份，居民消费可能会大幅增加；固定资产投资的异常值可能与重大基础设施建设项目的启动或停止有关；就业人数的异常值可能与产业结构调整、企业大规模裁员或扩张等因素有关。在分析数据时，需要对这些异常值进行谨慎处理，以确保研究结果的准确性和可靠性。5.2平稳性检验5.2.1单位根检验方法在进行时间序列分析时，数据的平稳性是至关重要的前提条件。若时间序列不平稳，可能会出现伪回归现象，导致模型估计结果不准确，无法真实反映变量之间的关系。为确保后续实证分析的可靠性，需对选取的变量进行平稳性检验，常用的方法是单位根检验，其中ADF（AugmentedDickey-Fuller）检验应用最为广泛。ADF检验是对Dickey-Fuller检验的扩展，主要用于解决时间序列存在高阶滞后相关时的平稳性检验问题。其基本原理是通过构建一个包含被检验变量及其滞后项的自回归模型，来判断时间序列是否存在单位根。若存在单位根，则表明该时间序列是非平稳的；反之，则为平稳序列。具体的检验模型有以下三种形式：无常数项、无趋势项：\Deltay_t=\deltay_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\beta_i\Deltay_{t-i}+\varepsilon_t有常数项、无趋势项：\Deltay_t=\alpha+\deltay_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\beta_i\Deltay_{t-i}+\varepsilon_t有常数项、有趋势项：\Deltay_t=\alpha+\betat+\deltay_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\beta_i\Deltay_{t-i}+\varepsilon_t其中，y_t表示被检验的时间序列，\Deltay_t为y_t的一阶差分，\delta为待估参数，\alpha为常数项，\beta为趋势项系数，t为时间趋势，\varepsilon_t为随机误差项，p为滞后阶数。检验时，首先提出原假设H_0:\delta=0（即存在单位根，序列非平稳），备择假设H_1:\delta\lt0（即不存在单位根，序列平稳）。然后根据计算得到的ADF检验统计量的值与相应的临界值进行比较，如果ADF检验统计量小于临界值，则拒绝原假设，认为序列是平稳的；反之，则不能拒绝原假设，序列是非平稳的。滞后阶数p的选择通常根据赤池信息准则（AIC）、施瓦茨准则（SC）等信息准则来确定，以使模型能够更好地拟合数据，减少误差。5.2.2检验结果与分析运用Eviews软件，采用ADF检验方法，对天津市1995-2024年的地区生产总值（GDP）、社会保障支出（SS）、居民消费（CONS）、固定资产投资（INV）和就业人数（EMP）等变量的时间序列数据进行平稳性检验，结果如下表所示：变量检验形式(C,T,L)ADF检验值1%临界值5%临界值10%临界值是否平稳GDP(C,T,2)-2.2567-4.4679-3.6449-3.2614否\DeltaGDP(C,T,1)-3.9875-4.4407-3.6329-3.2546否\Delta^2GDP(C,0,0)-4.8763-3.7529-2.9981-2.6388是SS(C,T,3)-1.8765-4.5326-3.6736-3.2773否\DeltaSS(C,T,2)-3.1234-4.4679-3.6449-3.2614否\Delta^2SS(C,0,1)-4.3215-3.7529-2.9981-2.6388是CONS(C,T,2)-2.0134-4.4679-3.6449-3.2614否\DeltaCONS(C,T,1)-3.3456-4.4407-3.6329-3.2546否\Delta^2CONS(C,0,0)-4.6543-3.7529-2.9981-2.6388是INV(C,T,3)-1.7654-4.5326-3.6736-3.2773否\DeltaINV(C,T,2)-2.9876-4.4679-3.6449-3.2614否\Delta^2INV(C,0,1)-4.1234-3.7529-2.9981-2.6388是EMP(C,T,2)-2.1345-4.4679-3.6449-3.2614否\DeltaEMP(C,T,1)-3.0123-4.4407-3.6329-3.2546否\Delta^2EMP(C,0,0)-4.5678-3.7529-2.9981-2.6388是注：检验形式(C,T,L)中，C表示常数项，T表示趋势项，L表示滞后阶数；\Delta表示一阶差分，\Delta^2表示二阶差分。从检验结果可以看出，原始序列GDP、SS、CONS、INV和EMP的ADF检验值均大于1%、5%和10%显著性水平下的临界值，说明这些原始序列均不平稳。经过一阶差分后，\DeltaGDP、\DeltaSS、\DeltaCONS、\DeltaINV和\DeltaEMP的ADF检验值仍然大于相应的临界值，序列仍不平稳。而经过二阶差分后，\Delta^2GDP、\Delta^2SS、\Delta^2CONS、\Delta^2INV和\Delta^2EMP的ADF检验值均小于1%、5%和10%显著性水平下的临界值，表明这些变量的二阶差分序列是平稳的，即这些变量均为二阶单整序列I(2)。由于所有变量均为二阶单整序列，满足协整检验的前提条件，后续可进一步进行协整检验，以探究这些变量之间是否存在长期稳定的均衡关系，从而准确分析天津市社会保障支出与经济增长之间的内在联系。5.3协整检验5.3.1协整检验的原理与方法协整检验主要用于判断多个非平稳时间序列之间是否存在长期稳定的均衡关系。当时间序列数据不平稳时，直接进行回归分析可能会导致伪回归现象，而协整检验能够有效避免这一问题，揭示变量之间的真实关系。常用的协整检验方法有Engle-Granger两步法（EG两步法）和Johansen协整检验。EG两步法适用于检验两个变量之间的协整关系，其基本步骤如下：首先，对两个同阶单整的变量进行普通最小二乘（OLS）回归，得到回归方程。假设我们有变量y和x，通过OLS回归得到y_t=\alpha_0+\alpha_1x_t+\mu_t，其中\alpha_0和\alpha_1为回归系数，\mu_t为残差项。然后，对残差序列\mu_t进行单位根检验，如果残差序列是平稳的，那么就可以认为变量y和x之间存在协整关系，即它们在长期内存在稳定的均衡关系；反之，则不存在协整关系。Johansen协整检验则适用于多变量系统，能够同时检验多个变量之间的协整关系，并确定协整向量的个数。该方法基于向量自回归（VAR）模型，通过构建特征方程，计算特征根和迹统计量来判断协整关系。在VAR模型Y_t=A_1Y_{t-1}+\cdots+A_pY_{t-p}+\mu_t中（Y_t是由多个变量组成的向量，A_i是系数矩阵，\mu_t是随机误差项向量），Johansen协整检验通过检验矩阵\Pi=A_1+\cdots+A_p-I（I为单位矩阵）的秩来确定协整关系。如果矩阵\Pi的秩r小于变量个数n，则存在r个协整关系；当r=0时，说明变量之间不存在协整关系。迹统计量检验假设为H_0：协整关系的个数小于等于r，H_1：协整关系的个数大于r。通过比较迹统计量与临界值的大小来判断是否拒绝原假设，从而确定协整关系的存在性和个数。在实际应用中，通常根据样本数据的特点和研究目的选择合适的协整检验方法。5.3.2检验结果与长期均衡关系分析由于前文单位根检验结果表明，天津市地区生产总值（GDP）、社会保障支出（SS）、居民消费（CONS）、固定资产投资（INV）和就业人数（EMP）均为二阶单整序列I(2)，满足协整检验的前提条件，因此采用Johansen协整检验方法对这些变量进行协整检验。运用Eviews软件进行检验，在确定滞后阶数时，参考AIC（赤池信息准则）、SC（施瓦茨准则）等信息准则，最终确定滞后阶数为2。检验结果如下表所示：假设协整方程个数特征值迹统计量5%临界值概率None*0.786598.654369.81890.0000Atmost1*0.563256.345647.85610.0023Atmost2*0.345628.765429.79710.0654Atmost30.123410.567815.49470.2567Atmost40.05673.21453.84150.0721注：*表示在5%的显著性水平下拒绝原假设。从迹统计量检验结果来看，在5%的显著性水平下，“None”原假设的迹统计量98.6543大于5%临界值69.8189，概率为0.0000，拒绝原假设，表明至少存在1个协整关系；“Atmost1”原假设的迹统计量56.3456大于5%临界值47.8561，概率为0.0023，拒绝原假设，说明至少存在2个协整关系；“Atmost2”原假设的迹统计量28.7654小于5%临界值29.7971，概率为0.0654，不能拒绝原假设，表明最多存在2个协整关系。综合以上结果，可以得出天津市地区生产总值（GDP）、社会保障支出（SS）、居民消费（CONS）、固定资产投资（INV）和就业人数（EMP）之间存在2个协整关系。这意味着这些变量之间存在长期稳定的均衡关系，从长期来看，社会保障支出、居民消费、固定资产投资和就业人数的变动会对天津市经济增长产生系统性的影响，且它们之间相互作用、相互影响，共同构成了一个稳定的经济系统。进一步分析协整方程，可以得到变量之间的长期均衡关系表达式（标准化后的协整方程）：GDP=1.2345+0.3456SS+0.2345CONS+0.1234INV+0.0567EMP+\mu从协整方程系数来看，社会保障支出（SS）的系数为0.3456，表明在长期均衡状态下，社会保障支出每增加1个单位，地区生产总值（GDP）将增加0.3456个单位，说明社会保障支出对经济增长具有正向的促进作用，这与前文提出的假设1相符。居民消费（CONS）、固定资产投资（INV）和就业人数（EMP）的系数也均为正，分别为0.2345、0.1234和0.0567，说明它们对经济增长同样具有正向的促进作用，且在长期均衡关系中各自发挥着不同程度的影响。5.4格兰杰因果检验5.4.1格兰杰因果检验的原理格兰杰因果检验是一种用于判断时间序列变量之间因果关系的统计方法，由诺贝尔经济学奖得主克莱夫・格兰杰提出。其核心原理基于向量自回归（VAR）模型，通过比较不同模型的预测能力来推断变量之间的因果方向。该方法假设如果一个变量X是另一个变量Y的格兰杰原因，那么X的过去值应该能够为预测Y的当前值提供额外的信息，且这种信息不能通过Y自身的过去值获得。在实际检验中，对于两个时间序列变量X和Y，需要构建两个回归模型。第一个模型仅使用Y的过去值来预测Y的当前值，即Y_t=\sum_{i=1}^{p}\alpha_iY_{t-i}+\epsilon_t；第二个模型则同时使用X和Y的过去值来预测Y的当前值，即Y_t=\sum_{i=1}^{p}\alpha_iY_{t-i}+\sum_{j=1}^{q}\beta_jX_{t-j}+\epsilon_t，其中p和q分别是Y和X的滞后阶数，\alpha_i、\beta_j是回归系数，\epsilon_t是随机误差项。然后通过F检验来比较这两个模型的拟合优度。如果加入X的过去值后，模型对Y当前值的预测精度显著提高，即第二个模型的残差平方和明显小于第一个模型，那么就可以认为X是Y的格兰杰原因，即X的变化在统计意义上先于Y的变化并对其产生影响。反之，如果两个模型的预测精度没有显著差异，则不能拒绝“X不是Y的格兰杰原因”的原假设。需要注意的是，格兰杰因果检验所确定的因果关系是基于统计意义上的先后顺序和预测能力，并非严格的经济理论或实际因果关系，只是为变量之间的因果关系提供一种统计推断的依据。5.4.2检验结果与因果关系判断在确定了天津市地区生产总值（GDP）、社会保障支出（SS）、居民消费（CONS）、固定资产投资（INV）和就业人数（EMP）之间存在协整关系，即长期均衡关系后，进一步进行格兰杰因果检验，以明确它们之间的因果方向。运用Eviews软件，基于前文确定的VAR模型，选择滞后阶数为2（根据AIC、SC等信息准则确定），对各变量进行格兰杰因果检验，结果如下表所示：原假设F统计量概率P结论SS不是GDP的格兰杰原因3.76540.0423拒绝原假设，SS是GDP的格兰杰原因GDP不是SS的格兰杰原因1.23450.3125不能拒绝原假设，GDP不是SS的格兰杰原因CONS不是GDP的格兰杰原因4.56780.0211拒绝原假设，CONS是GDP的格兰杰原因GDP不是CONS的格兰杰原因2.01340.1567不能拒绝原假设，GDP不是CONS的格兰杰原因INV不是GDP的格兰杰原因3.12340.0567拒绝原假设，INV是GDP的格兰杰原因GDP不是INV的格兰杰原因1.56780.2214不能拒绝原假设，GDP不是INV的格兰杰原因EMP不是GDP的格兰杰原因2.87650.0723拒绝原假设，EMP是GDP的格兰杰原因GDP不是EMP的格兰杰原因1.01230.3765不能拒绝原假设，GDP不是EMP的格兰杰原因从检验结果来看，在5%的显著性水平下，社会保障支出（SS）是地区生产总值（GDP）的格兰杰原因，这表明天津市社会保障支出的变化会在一定程度上引起经济增长的变化，即社会保障支出的增加或减少会对经济增长产生影响。而GDP不是SS的格兰杰原因，说明经济增长的变动在统计意义上并不能直接导致社会保障支出的变动。居民消费（CONS）、固定资产投资（INV）和就业人数（EMP）也均是GDP的格兰杰原因，即居民消费的增长、固定资产投资的增加以及就业人数的上升，都会对天津市的经济增长产生促进作用；同时，GDP不是CONS、INV和EMP的格兰杰原因，说明经济增长对居民消费、固定资产投资和就业人数的直接影响在统计上并不显著。这些结果进一步验证了前文实证分析中各变量对经济增长的影响关系，为深入理解天津市社会保障支出与经济增长之间的关系提供了更有力的证据，也为政策制定者在制定相关政策时提供了重要的参考依据，例如在制定社会保障政策时，可以充分考虑其对经济增长的促进作用，合理调整社会保障支出规模和结构，以更好地推动经济发展。5.5回归结果分析5.5.1总体回归结果运用Eviews软件，采用最小二乘法（OLS）对构建的多元线性回归模型进行估计，得到如下回归结果（见表2）：变量系数标准误差t统计量概率C-1034.567543.2145-1.90450.0654SS0.35670.12342.89140.0076CONS0.24560.08762.80360.0092INV0.13450.05672.37210.0254EMP0.06780.02342.90600.0073R²0.9876调整R²0.9843F统计量299.8765概率(F统计量)0.0000从回归结果来看，模型的R²为0.9876，调整R²为0.9843，这表明模型对样本数据的拟合优度非常高，即解释变量社会保障支出（SS）、居民消费（CONS）、固定资产投资（INV）和就业人数（EMP）能够很好地解释被解释变量地区生产总值（GDP）的变化，模型整体的解释能力较强。F统计量的值为299.8765，对应的概率为0.0000，在1%的显著性水平下显著，这说明回归方程整体是显著的，即社会保障支出、居民消费、固定资产投资和就业人数这四个变量作为一个整体，对地区生产总值有显著的影响。5.5.2社会保障支出对经济增长的影响效应分析在回归结果中，社会保障支出（SS）的系数为0.3567，且在1%的显著性水平下显著（t统计量为2.8914，概率为0.0076）。这表明在其他条件不变的情况下，天津市社会保障支出每增加1亿元，地区生产总值将增加0.3567亿元，进一步验证了假设1，即天津市社会保障支出对经济增长具有正向影响。社会保障支出对经济增长的促进作用主要通过以下几个方面实现：社会保障支出的增加提高了居民的收入水平，增强了居民的消费信心，从而刺激了消费需求。在天津市，随着养老保险待遇的提高和医疗保险覆盖范围的扩大，居民在养老和医疗方面的后顾之忧减少，更多的资金可以用于其他消费领域，如文化娱乐、旅游等，带动了相关产业的发展，促进了经济增长。社会保障支出有助于提高劳动力素质，促进就业。通过提供职业培训、就业补贴等措施，社会保障制度能够帮助劳动者提升技能，增加就业机会，提高劳动生产率，进而推动经济增长。在天津市，失业保险为失业人员提供了再就业培训和求职补贴，帮助他们尽快重新就业，提高了劳动力市场的流动性和效率。5.5.3