投資消費經濟增長范文
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對投資需求和經濟增長之間關系的研究中,美國等國的固定資本形成(固定資產投資在GDP中所占份額)同人均GDP之間具有顯著的正相關關系(DeLong和Summers,1992),并且這種相關性顯示了從投資率到增長率之間的因果關系。國內,蔣曉華通過協整回歸、誤差修正模型以及Granger因果檢驗的計量經濟學方法,分析了固定資產投資和經濟增長之間的關系,得出了固定資產投資對經濟增長的影響顯著,但存在滯后效應;姚娜將固定資產分為國有固定資產、集體固定資產和個體固定資產,研究各固定資產投資總量對國民經濟總值的影響,得出公有固定資產投資與當期實際GDP之間存在高度相關關系,其中以國有和集體的固定資產投資為主,二者對GDP的產出有較大影響作用;苗敬毅利用單整PP檢驗和協整EG檢驗分析了中國固定資產投資和經濟增長間的長期均衡關系,建立了反映中國固定資產投資與經濟增長動態影響機制的傳遞函數模型。
另外,消費作為需求力量,對經濟增長起著拉動作用。近年來,消費需求對經濟增長的積極影響越來越大。本文以對河南省居民消費與經濟增長的研究為例,比較有代表性的觀點有:楊芳揭示了河南省農村居民消費需求的特點,并提出了刺激河南農村居民消費應采取的措施和對策;王慧采用擴展的線性支出系統,對河南省城鎮居民各類商品年消費支出與年可支配收入進行了系統的定量分析,揭示了城鎮居民消費需求將出現新型家電及電腦產品消費趨勢,現代通訊工具及上網需求日趨旺盛,娛樂教育文化服務支出增多等新熱點;田萍、廖靖宇應用聚類分析方法,對河南省17個地市級城市居民的消費結構進行了比較統計分析,得到了各城市居民消費結構的一些特點和規律,并進一步探討了其消費結構、可支配收入與總消費支出之間的關系。
但從現有文獻來看,相關研究存在以下不足:一是現有關于固定資產投資的研究文獻大多是從全國范圍內進行研究,對區域的研究較少;二是把投資、消費與經濟增長聯合起來進行協整分析的研究較少;三是現有研究文獻大多針對居民消費,沒有涵蓋政府消費,這樣從數量方面來研究總消費需求與經濟增長的關系,必然會產生一定的偏差;四是由于在用傳統的計量經濟方法研究消費時以存在動態穩定性為前提,而實際上經濟不斷增長的趨勢使大多數經濟變量序列是非平穩的,所以直接運用傳統的計量經濟方法研究非平穩的經濟變量之間的關系缺乏一定的可靠性。鑒于此,本文以河南省為例,將GDP中的固定資產投資和最終消費作為研究對象,在研究方法方面用協整理論和誤差修正模型彌補傳統計量經濟方法的不足,從而對河南省固定資產投資及最終消費與經濟增長的關系進行更為精確的實證分析。
數據選取
本文所用的樣本取自1978-2006年度的數據(來源于歷年《河南統計年鑒》),用固定資產投資總額反映投資狀況,用最終消費總額反映最終消費狀況,用宏觀經濟指標—國民生產總值(GDP)反映經濟增長,數據全部折算成1978年不變價,以消除物價變動對其的影響。由于數據的自然對數變換不改變原來的協整關系并能使其趨勢線性化,又可以消除時間序列數據中存在的異方差,所以對實際GDP、固定資產投資和最終消費總額進行自然對數變換,分別表示為lnYt、lnIt和lnCt,其相應的差分序列為dlnYt、dlnIt和dlnCt。
實證檢驗
(一)單位根檢驗
由于數據選取的是GDP、固定資產投資和最終消費總額這類宏觀經濟變量,其時間序列大多都不是平穩的,隨著時間的位移而持續增長。但是這些變量主要受宏觀經濟環境的影響,如果經濟出現突發性震蕩,受到沖擊的這些宏觀經濟變量可能逐漸回到它們的長期增長趨勢上去,也可能呈現出隨機游走的狀態。若呈現出隨機游走的狀態,還用普通OLS進行回歸,許多參數統計量的分布不再是標準分布,所作的回歸被認為是“偽回歸”,為克服這一現象,使回歸有意義,本文對時間序列進行差分,然后對差分序列進行回歸。這樣做可以使差分序列趨于平穩,但缺點是忽略了原時間序列包含的有用信息,而這些信息對分析問題來說又是必要的。
為解決上述問題,可以采用協整理論,而要進行協整分析必須首先進行單位根檢驗。進行單位根檢驗有多種方法,如DF法、ADF法、PP法,本文采用ADF法來檢驗變量的穩定性,如對于非平穩變量,還需檢驗其一階差分(或增長率的平穩性),如果變量的一階差分是平穩的,則稱該變量有單位根,所有變量都一階差分平穩是變量之間存在協整關系的必要條件。運用上述方法和數據,利用Eviews5.0軟件分別對各變量水平值和一階差分進行檢驗,檢驗結果(見表1)。
從表1可以看出,時間序列lnYt、lnIt和lnCt的ADF單位根檢驗值在1%的顯著性水平下大于所對應的臨界值,而dlnYt、dlnIt和dlnCt的ADF統計量是顯著的,也就是說變量lnYt、lnIt和lnCt是不平穩的,存在單位根I(1)。由于非平穩時間序列不能直接進行簡單回歸,所以需要通過協整檢驗進一步檢驗變量間的協整關系。
(二)Johansen協整檢驗
常用的協整檢驗方法有兩種:一種是EG兩步法,它通常用于檢驗兩變量之間的協整關系;另一種是JJ檢驗法,用于多變量之間的協整關系檢驗。JJ檢驗法可以對系統中所有獨立的變量關系作總體分析,并且不事先假定系統中變量關系的個數,也無需確定對哪一個變量作規范,有較普遍的適用性。因為lnYt、lnIt和lnCt都是一階單整變量,因此可使用Johansen檢驗或JJ法進行協整檢驗,以驗證該三變量是否存在協整關系,檢驗結果(見表2)。
協整檢驗從檢驗不存在協整關系這一零假設開始逐步展開。從零假設H0∶r=0開始,檢驗統計量的值大于1%和5%顯著性水平的臨界值,表明應拒絕零假設,接受備擇假設H1∶r≥1。在接下來的檢驗中,零假設H0∶r≤1在5%的顯著性水平上被接受,在5%的顯著性水平上,變量之間有且僅有一個協整關系。由此可見,在95%的概率度下可以確信河南省經濟增長與固定資產投資和最終消費總額存在長期均衡關系,長期均衡關系的協整方程是:
LnYt=0.726+0.664LnCt+0.342LnIt(1)
(2.08)(3.82)(5.55)
通過協整檢驗和協整方程可以看出,lnYt、lnIt和lnCt之間存在著長期協整關系。且固定資產投資增長率和最終消費增長率對經濟增長率長期有正的影響,當固定資產投資增長率增加1個單位時,能夠使經濟增長率上升0.342個單位。同理,當最終消費增長率增加1個單位時,能夠使經濟增長率上升0.664個單位。也就是說,固定資產投資增長率和最終消費增長率的適度上升,能刺激經濟增長率上升,即經濟增長幅度的變化增加。
(三)誤差修正模型
根據格蘭杰表示定理,協整關系必然可以表示為誤差修正模型。誤差修正模型描述變量圍繞長期均衡關系進行短期動態調整的過程。協整方程的誤差修正項為:
ECMt=LnYt-(0.726+0.664LnCt+
0.342LnIt)
建立誤差修正模型,其估計結果如下:lnIt和lnCt對lnYt的短期效應為:
△LnYt=0.6462△lnCt+0.2640△lnIt-
(5.55)(3.43)
0.2530ECMt-1(2)
(-1.74)
即△LnYt=0.6462lnCt+0.2640lnIt-0.2530lnYt-1+0.168lnCt-1+0.087lnIt+
0.184
在式(2)中解釋變量△lnCt和△lnIt的系數分別表示lnCt關于LnYt的短期彈性為0.6462,lnIt關于LnYt的短期彈性為0.2640,而長期彈性為0.2530,而誤差修正項象征著向長期均衡的調整,如果其系數是顯著的,就認為GDP與最終消費和固定資產投資在一個時期里的失衡分別有多大比例可在下一個時期里得到修正。由向量誤差修正模型可知:在短期,固定資產投資增長率和最終消費增長率對經濟增長率有正向作用,兩者對經濟增長率有刺激作用,固定資產投資增長率和最終消費增長率的增加,能推動經濟增長率上升。
結論
由上述分析過程可以得到以下結論:
第一,式(1)中的斜率在經濟上可以解釋為彈性。具體說來,由式(1)可知,河南省最終消費每增加1%,國內生產總值就增加0.664%;固定資產投資每增加1%,國內生產總值就增加0.342%。可見,投資、消費與經濟增長的關系是密切的,投資、消費是維持長期經濟增長的重要動力。
第二,投資、消費與經濟增長之間雖然存在以上長期均衡關系,但在短期內卻會偏離這種均衡關系,表現為向長期均衡關系不斷調整的動態過程。式(2)表明固定資產投資和最終消費的短期變化對國內生產總值有顯著的正影響,即投資、消費變動增加1個單位,會分別引起國內生產總值變動增加0.2640個單位和0.6462個單位,國內生產總值的實際值與均衡值的差距約有25.30%得到修正。
