固定资产投资对GDP影响的实证分析

固定资产投资对GDP影响的实证分析中国经济目前尚处于初级发展阶段，经济增长具有典型的要素拉动特征。经济发展需要刺激投资需求，最终消费需求的形成也有赖于加大投资力度，投资与消费双管齐下，投资需先行。因此，国民经济的高速增长离不开投资的持续增长。文章致力于分析我国固定资产投资对GDP增长拉动水平的具体数量关系。标签：固定资产投资；GDP；资本形成总额；投资贡献率；拉动率一、我国固定资产投资对GDP增长贡献的历史情况从世界各国经济发展的经验来看，在工业化进程中随着消费结构和产业结构的逐步提升，固定资产投资对经济增长的贡献不断加大，从而引起投资率上升、消费率下降。我国正处于工业化和城市化加快发展的经济发展阶段，积累和资本形成对经济增长具有重要影响，投资拉动对经济增长的重要作用需要保持投资较快增长。改革开放以来，全社会固定资产投资年均增长20.2%，超过社会消费品零售总额年均14.5%的增速，在保证GDP年均增长9.4%的同时，也使得投资率保持较高水平。我国的投资率、投资贡献率和投资拉动率不仅高于美国等发达国家，而且高于同属于东亚经济圈的韩国等国家。其主要原因，一方面，我国储蓄率一直保持较高水平，不仅为投资提供了资金来源，而且内在地要求形成更多的投资，以避免因储蓄不能有效地转化为投资而导致总产出水平的下降和银行运行出现问题。20世纪90年代以来，我国储蓄率大体维持在38%-40%左右，同期韩国的储蓄率处于31%--32%左右。另一方面，我国经济增长基本上属于外延扩张为主的粗放型增长方式，发展经济主要依靠增加投入，追求数量扩张。在以高投入、高消耗为主要特征的粗放型经济增长方式下，投资效率不高进一步加剧了投资规模膨胀，导致投资率保持较高水平。二、实证分析1.问题的提出根据对过去相关资料的分析，可得出这样的观点：在以往，虽然已经有很多的人研究过这个方面的内容，但总的来说他们有以下几个方面的缺点：（1）带有区域性，没有从全国的范围来分析说明固定资产对GDP的影响。他们通常都是从一个省、市或是地区出发来分析该地区的经济发展，而且以分析大城市的经济发展居多，而不是从全国范围来说明问题。（2）带有很强的部门性。他们大多都是分析房地产市场对经济的影响，还有基础设施，如卫生、交通、公共事业建设等等，而很少把他们归纳起来分析。对固定资产投资部分的分析主要集中在对政府投入的分析，忽视了个体的投资。在现在这个个体投资逐渐上升的情况下，重视它们的存在对经济发展的研究具有十分重要的意义。因此，这次我将集体投资、个人投资和农村投资整合起来形成固定资产投资这一总的变量，研究固定资产投资对GDP的影响。模型的建立固定资产投资与GDP之间的关系最基本的理论依据就是宏观经济学中的凯恩斯模型：Y=C+I+G+(x—M)。其中，Y代表国内生产总值，C代表消费，I代表投资，G代表政府支出，X代表出口额，M代表进口额，由于消费比较稳定,净出口在GDP中占的比重较小，因此，固定资产投资是拉动国民经济增长的重要部分。按经济学原理，固定资产投资与国内生产总值的关系是一元线性回归关系。建立模型如下：Yt=bO+blXt+yt(i=l,2...n,bO、bi为待估参数，pt为随机误差项)数据的收集数据主要来源于网上的收集：一是来自于中经网的数据，为《中国统计年鉴》所出；二是来自于国家统计局网站的统计数据。经济意义检验(l)初步分析选取1991--2010年我国固定资产投资(X)与GDP(Y)的数据，利用EVIEWS绘成线形图(图3—1)。从图中可以看出，固定资产投资和GDP的数据序列总体上来说具有大致相同的趋势和变化规律，说明两者可能存在协整关系。(2)OLS回归对固定资产投资(X)和GDP(Y)进行最小二乘回归，结果如下：DeoendentVariable：YMethod：LeastSquaresDate：O6/27/12Time：23：O5Sample：19912O1OIncludedobservations：20从图中可以看出，X的系数为1.414940,表示固定资产投资的边际投资倾向，说明固定资产投资每增加1元，可导致GDP增加1.414940元；C的系数表示不受固定资产投资额影响的GDP。两系数的符号和大小均符合经济理论和实际情况。可决系数R2=0.969001,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，同时也说明，解释变量“固定资产投资”对被解释变量“GDP”的变化的96.9%做出了解释。常数项和X均通过了t检验，说明二者存在较明显的线性关系。同时，F检验的检验结果表明模型较好地说明了固定资产投资对GDP的影响。(3)单位根检验按照协整的定义，在进行协整关系检验之前，需要判断两变量序列是否均为同阶单整序列，符合条件的，才考虑是否存在协整关系。为此，先对各变量分别进行ADF检验。第一，X序列单位根检验首先，对X进行ADF检验。先对原序列进行单位根检验，最大滞阶数p分别取值1、2、3、4,取AIC值，将AIC值汇总到表从图3，看到ADF的值比10%显著性水平下的临界值都大，不能拒绝原假设，说明X序列存在单位根，是非平稳的。再对一次差分序列做单位根检验，最大滞阶数p分别取值1、2、3、4，取AIC值，将AIC值汇总到表2：从图4,看到ADF的值比10%显著性水平下的临界值都大，不能拒绝原假设，说明x一次差分序列存在单位根，是非平稳的。再对二次差分序列做单位根检验，最大滞阶数p分别取值1、2、3、4，取AIC值，将AIC值汇总到表3：从表3,看到AIC值的最小值出现在p=1时，最终确定p=1，再做ADF检验，结果如图3—5所示：从图3—5中，看到ADF的值比1%显著性水平下的临界值都小，所以拒绝原假设，说明x二次差分序列不存在单位根，是平稳的。也就是说，序列x为2阶单整序列，即x〜I(2)。第二，Y序列单位根检验先对原序列进行单位根检验，最大滞阶数p分别取值1、2、3、4，取AIC值。AIC的最小值出现在p=1时，最终确定p=l,做ADF检验，结果如图3—6所示：从图3—6,看到ADF的值比10%显著性水平下的临界值都大，不能拒绝原假设，说明Y序列存在单位根，是非平稳的。再对一次差分序列做单位根检验，最大滞阶数p分别取值1、2、3、4，取AIC值。AIC的最小值出现在p=1时，最终确定p=1，做ADF检验，结果如图3—7所示：从图3—7,看到ADF的值比10%显著性水平下的临界值都大，不能拒绝原假设，说明Y一次差分序列存在单位根，是非平稳的。再对二次差分序列做单位根检验，最大滞阶数p分别取值1、2、3、4，取AIC值。AIC的最小值出现在p=1时，最终确定p=1，做ADF检验，结果如图3—8所示：图3—8Y二次差分序列单位根检验结果从图3—8，看到ADF的值比1%显著性水平下的临界值都小，所以拒绝原假设，说明Y二次差分序列不存在单位根，是平稳的。也就是说，序列Y为2阶单整序列，即Y—I(2)。协整检验协整的意义在于它揭示了变量之间是否存在一种长期稳定的均衡关系。由于两变量序列log(x)和log(Y)均为二阶单整序列，具有相同的整形阶数，故可以考虑两者之间是否存在协整关系。设协整方程为：Y=a+bX+e用最小二乘法估计各参数得方程：Y=43064.72+1.414940x+e(3.1)SE：(6131.361)(0.059651)t：(7.023681)(23.72044)R2=0.969001F：562.6594DW：0.383878若变量x和Y具有协整关系，则估计参数方程中的参差序列e应具有平稳性，因此，再对e作单位根检验，最大滞阶数p分别取值1、2、3、4，取AIC值。将AIC值汇总到表4：从表中，可以看出，AIC值最小出现在p=1时，最终我们确定p=l,再做ADF检验，结果如图3—9所示。图3—9残差序列单位根检验最终结果从图中可以看出，ADF的值比10%的临界值小，比1%显著性水平下的临界值大，因此，在10%显著性水平下拒绝原假设，说明残差序列不存在单位根，是平稳的。也就是说，序列u为0阶单整序列，即u〜1(0),X和Y序列存在协整关系，方程(3.1)即协整方程，协整向量为(1，1.414940)。(5)Granger因果关系检验在时间序列情形下，两个经济变量x、Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量x、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量x有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。对X、Y序列做Granger因果关系检验，结果如3—10所示：从图3—10可知，在选定的显著性水平0.25%上计算的F值超过临界值Fa,则拒绝零假设，这样滞后x项就属于此回归，表明x是y的原因。三、模型评价与实证结果该模型并没有直接地用支出法从投资、消费、出口的角度去考察解释变量对GDP的影响，而是以间接的方式从固定资产投资的角度研究了其对GDP的影响。计量经济学的检验结果证明了固定资产投资对一国社会总产出的影响。1990年至2010年我国固定资产投入与GDP之间存在着长期稳定的协整关系，这一结果符合经济意义。如果二者不存在协整关系，固定资产投入将会不断增长，进而超出GDP的增长速度。因此，实验结果表明，长期固定资产投资的增长是促进GDP增长的关键因素，固定资产投资和GDP之间存在长期共同增长的协整关系，若要促进GDP的提高，必须考虑提高固定资产投资量。［参考文献］［1］许宪春.当前我国的经济增长及其变化趋势.经济科学.2009(5).［2］张卫国.地方政府投资.学术月刊.2005.12.［3］杨萍.固定资产投资形势及相关政策建议.中国经贸导刊.2009(23).［4］苗静怡.中国固定资产投资与经济增长的传递函数模型J］.生产力研

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