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文档简介
1、基础设施投资与经济增长的误差修正模型探究 基础设施投资与经济增长的误差修正模型探究摘要:本文对辽宁省基础设施投资和国民经济之间的关系进行了定量的分析,建立了能反映二者之间长期均衡和短期波动关系的误差修正模型。从模型分析的结果显示,GDP 对基础设施投资拉动力系数都大大超过它们各自在GDP 中所占的比重。这表明基础设施投资能够高效率地拉动国民经济的增长,是刺激经济活动的重要手段之一。关键词:基础设施投资 经济增长 误差修正模型一、问题的提出基础设施产业一直是制约我国经济发展的一个“瓶颈”,上世纪90 年代以来,特别是“九五”以来,为了弥补欠账克服有效需求不足,国家大大加强了基础设施建设投资力度,
2、投资总额在逐年增长。但基础设施建设投资对经济增长拉动作用究竟贡献有多大,并没有人进行深入细致的定量研究。因此,研究如何测定基础设施投资对经济增长的拉动作用,并对未来做出预测安排,无论从理论上还是从实践上说都是一个很重要的课题。它对确定我国乃至辽宁省基础设施建设的投资速度、投资方向、投资结构比例,以及基础设施投资应占全社会固定资产投资的比例,并以此拉动经济增长、带动相关产业的发展、扩大就业等都有着重要意义。本文拟采用动态计量经济学所倡导的误差修正模型来描述基础设施投资对国民经济的拉动作用。20 世纪70年代末80 年代初,以英国经济学家D·F·Hendry(D.F. 亨德理)
3、为代表,提出了动态建模的方法,交替利用经济理论和经济数据提供的信息,在协整理论的基础上建立反映变量短期波动和长期均衡的误差修正模型(D ·F ·Hendry,1998)。二、数据和误差修正模型基础设施投资在不同地区对经济增长的拉动作用不同,本文除了用全省的基础设施投资作为衡量基础设施投资活动对国民经济的拉动作用的一个变量外,同时还将南、中、西三大地区基础设施投资分别作为衡量地区基础设施投资对各地区国民经济拉动作用的变量来分析基础设施投资在不同地区国民经济增长中的作用大小。这些变量的符号如下:CIIT :全省基础设施投资;CIIN :南部地区基础设施投资;CIIZ :中部地区
4、基础设施投资;CIIX :西部地区基础设施投资;GDPT :全省的国内生产总值;GDPN :南部地区国内生产总值;GDPZ :中部地区国内生产总值;GDPX :西部地区国内生产总值。本研究中的数据都来源于中国统计年鉴及辽宁省市统计年鉴。数据自1990年始,且已经折算为1990年不变价,这样可以去除通货膨胀的影响,更好地反映数据内在的规律性。在本研究中,采用EVIEWS3.1软件包进行统计分析。各年的数据如下表4-5:根据Dickey (迪克伊)和Fuller (福尔)1979年、1980 年提出的ADF(非平稳性检验 方法对经济数据进行的单证检验显示:在经济数据中,以不变价格表示的流量序列往往
5、表现为一阶单整。因此,从理论上讲,Ln(GDP和Ln (CII )序列都是一阶单整,所以,Ln(GDP 和Ln (CII )之间存在协整关系。(一)长期均衡方程的设定经过上述分析,因而可以直接采用OLS 法(普通最小二乘法)来估计Ln(GDP和Ln(CII之间的长期均衡关系,求得它们之间的长期均衡方程。利用表4-5 中的数据,用简单现行回归法,使用EVIEWS3.1统计分析软件,求得辽宁省及其南、中、西部地区基础设施投资长期均衡方程(注:括号内的数字为统计检验中的t 值,以下相同。)为:LnGDPT,t=5.635+0.572LnCIIT,t (全省 (31.675) (22.96Ad.jus
6、ted R2=0.972F=527.26(1LnGDPN,t=5.185+0.578LnCIIN,T (南部地区 (41.26) (26.068Ad.justed R2=0.978 F=679.546(2)LnGDPZ,t=4.925+0.648LnCIIZ,t (中部地区 (37.549) (32.111)Ad.justed R2=0.986 F=1031.117(3LnGDPX,t=5.048+0.525LnCIIX,t (西部地区 (35.389) (19.413Ad.justed R2=0.962 F=376.85(4从上面长期均衡方程看,正体显著性明显满足。各项系数的显著性检验均顺利
7、通过。因此,可以从长期均衡方程计算出ecm(误差修正项 序列:ecmT,t-1=LnGDPT,t-1-5.635-0.572LnCIIT,t-1 (全省ecmT,t-1=LnGDPN,t-1-5.185-0.578LnCIIN,t-1 (南部地区ecmT,t-1=LnGDPZ,t-1-4.925-0.648LnCIIZ,t-1 (中部地区ecmT,t-1=LnGDPX,t-1-5.048-0.525LnCIIX,t-1 (西部地区(二)建立误差修正模型根据误差修正模型方程,我们设定基础设施投资的误差修正模型为: LnGDPt= 0+ 1 LnCIIt+ ecmt-1+ t 用普通最小二乘法(O
8、LS )进行估计,得到结果如下:LnGDPT ,t=0.0489+0.267LnCIIT ,t-0.124ecmt-1+t (全省)(4.715) (4.814 (-1.099Ad.justed R2=0.672 F=12.268(5=0.001(方程失效的概率 ,可见整体显著性明显满足。LnGDPN ,t=0.041+0.312 LnCIIN ,t-0.395ecmt-1+t (南部地区)(2.52) (3.589 (-2.167Ad.justed R2=0.55 F=7.442(6 =0.008(方程失效的概率 ,可见整体显著性明显满足。LnGDPZ ,t=0.0501+0.34 LnCI
9、IZ ,t-0.407ecmt-1+t (中部地区)(3.061) (4.061 (-2.083 Ad.justed R2=0.587 F=8.545(7 =0.005(方程失效的概率 ,可见整体显著性明显满足。LnGDPX ,t=0.044+0.262LnCIIX ,t-0.142ecmt-1+t (西部地区)(2.58) (2.925 (-0.831Ad.justed R2=0.431 F=4.54(8 =0.003(方程失效的概率 ,可见整体显著性明显满足。 从变量显著性检验来看,四个方程除了全省和西部地区方程中ecmt-1 的显著性在85%和80% 外,其他方程中变量的显著性均在98%
10、 以上。所有方程变量的显著性都较高,能基本满足分析的要求。三、模型中参数的经济含义(一)拉动效率分析为了进一步分析基础设施投资对国民经济拉动作用的大小,引入一个新的系数,将其称之为“拉动效率”,它是GDP 对基础设施投资拉动力系数(在基础设施投资的误差修正模型中,LnCIIT 前面的系数1)与该基础设施基础投资在GDP 中所占份额的比值,用q 表示,即q=D/S,D 表示在某一考察期内GDP 对基础实施投资的拉动力系数,S 表示基础设施投资在考察期内占据GDP 的平均百分比。如果q 1,这表明基础设施投资在这一期间内对GDP 的拉动作用是积极的,超过了自身在GDP 中所占的份额,是高效率的。相
11、反,如果q<1,则表示这种拉动作用是消极的,少于变量自身占据GDP 的份额,是低效率的。根据相关数据计算结果如下表4-6: >由此可见,基础设施投资对经济增长的拉动作用都是积极的,q 超过了1,从三大地区来看,南、中部地区基础设施投资在国民经济中的份额为8.94%和8.29%,西部地区略低点,但是其拉动效率却是最高的,说明辽宁西部地区基础设施底子薄,但是一旦加大力度对其进行投资完善,其对经济增长的拉动作用效果非常明显。总体来看,三大地区基础设施投资对经济增长的拉动作用都很积极。这进一步验证了在本文开始时所提到的定性研究的结论,基础设施投资在经济发展中起着十分重大的作用,能够高效率地
12、拉动经济增长。(二)误差修正项(ECM )的分析ECM 项系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度,稀疏的估计值一般是负值。对于全省的基础设施投资方程,ECM 前面的系数是-0.124, 由此看来,调整的力度不是很大。调整的过程大致如下: LnGDPT ,t=5.635+0.572 LnCIIT ,t 若(t-1)时刻, LnGDPT ,t 5.635+0.572 LnCIIT ,t, 则ECM 为正,调整项为负,使 LnGDPT ,t 减少,从而t 时刻的G D P 增长变慢;若(t - 1 )时刻,LnGDPT ,t <5.635+0.572 LnCIIT,t ,调整项为正,使 Ln
13、GDPT,t 增加,从而t 时刻的GDP 增长加速。这一过程体现了长期均衡误差对LnGDPT ,t 的控制。对于南、中、西部地区基础设施投资方程,ECM 前面的系数分别是0.395,0.407,0.142, 这表明南、中部地区的调整的力度比西部要大,但整体调整力度仍较小。同时也可看出,在南、中部地区基础设施投资长期波动和短期波动同时影响GDP 的增长变化,长短期均衡控制作用均较大,但在西部地区长期均衡的控制作用小些。这说明辽南、辽中地区基础设施投资已具备了一定的规模,但随着经济发展,仍需要进行大量的投入来满足经济发展的需要,而对于辽西地区来讲,基础设施投资还须加大力度投资,实行在量上的积累尽快具备一定的规模,与经济发展相适应,最终达到拉动经济增长的目的。>参考文献:1中国发展研究院. 中国宏观经济分析M.天津:南开大学出版社,1997.38.3陈炳煌. 当前投资拉动经济增长中应注意的几个问题J.龙岩师专学报,2000,(6.4黄聪,李启明,申立银. 中国建设推动力的计量模型与分析研究J.东南大学学报,2000,(4).5李子奈. 计量经济学方法和应用M.北京:清华大
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