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西安市固定资产投资与经济增长关系的实证分析

作者：王东柱 钟飞

来源：《经济研究导刊》2013年第04期

摘 要：应用协整理论、Granger因果检验、脉冲响应分析、方差分解等方法，对1983—2010年西安市固定资产投资和地区生产总值进行实证分析。研究发现，两者存在长期均衡关系，长期内西安市经济增长受到固定资产投资滞后和自身滞后等因素的影响，西安市固定资产投资对本地区经济增长有显著单向推动作用，而经济增长对本地区固定资产投资影响不显著。 关键词：固定资产投资；经济增长；VAR模型；西安市

中图分类号：F290 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）04-0171-03 一、引言

固定资产投资是建造和购置固定资产的经济活动，它对经济增长的影响主要通过两种途径来实现：一是长期的供给效应，即固定资产投资可以形成后续生产能力，为经济长期增长提供物质与技术基础；二是短期的需求效应，即投资需求是总需求的一部分，固定资产投资增长能直接拉动总需求的增长，进而带动总产出水平的增长。因此，固定资产投资一直是政府实现经济增长目标和进行宏观调控的首要手段。国内外学者从不同的角度、以不同的方法研究固定资产投资与经济增长之间的关系。大体分为三种观点：第一种观点认为经济增长与固定资产投资之间存在相互影响的关系（Podrecca，E.and Carmeci，G..，2001）；第二种观点认为经济增长导致了资本的快速形成（Vanhoud，P.，1994；陈朝旭等，2005）；第三种观点认为固定资产投资单方向是经济增长原因（De Long，J.B.and Summer，L.H.，1992；蒋晓华，2007）。 改革开放以来，西安市经济发展日新月异，经济持续快速增长。与此同时，西安市全社会固定资产投资额逐年增加，增长幅度逐年提高，西安市固定资产投资对经济增长的作用究竟如何？两者之间是否存在哪种长期稳定的关系呢？本文通过定量分析固定资产投资对经济增长的贡献来研究二者之间的规律。 二、实证分析

（一）样本数据来源及预处理

本文数据皆来自于《西安市统计年鉴》各期，数据处理使用Eviews6.0软件。由于所选时间序列（1983—2010年）跨度较大，对西安市地区生产总值（GDP）和固定资产投资（FI）进

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行自然对数变换，分别用lnGDP和lnFI表示，其一阶差分分别用D（lnGDP）和D（lnFI）表示。为避免时间序列出现伪回归，对序列进行平稳性检验和协整性检验。

平稳性检验。本文采用单位根（ADF）检验方法对lnGDP、lnFI、D（lnGDP）和D（lnFI）序列分别进行平稳性检验，结果（见表1）。

由表1可知，lnGDP和lnFI的统计值分别为0.4820和1.2561，均大于1%、5%、10%水平上的临界值，说明这两个序列存在单位根，是非平稳序列。再对其一阶差分序列进行平稳性检验，结果表明，D（lnGDP）和D（lnFI）的统计值分别为-3.3958和-4.0871，均至少小于5%、10%水平上的临界值且相伴概率很小，说明这两序列的一阶差分不存在单位根，是平稳序列。即lnGDP和lnFI都是一阶单整序列，两者之间可能存在长期协整关系。

协整性检验。本文采用EG两步法对lnGDP和lnFI两序列进行协整检验，结果（见表2）。

由表2可知，t统计量均小于1%、5%、10%水平上的临界值，说明这两个序列是协整的，存在长期稳定的比例关系，具备了建立向量自回归模型的必要条件。 （二）建立向量自回归（VAR）模型

1.确定最大滞后阶数。滞后期的大小关系到模型残差是否存在自相关性和模型自由度问题，本文选取常用的LR、AIC、SC三个指标，检验结果（见表3）。

由表3可知，滞后期p=1时，LR、AIC、SC三个指标同时取得最优值（数值带*），此时既能有效消除残差中的可能存在的自相关，又能使得模型自由度达到较优，保证了模型估计参数的有效性，即滞后期p=1是最佳选择。

2.格兰杰因果检验。对固定资产投资和经济增长之间格兰杰因果关系进行检验，检验结果（见表4）。

由表4可知，不论滞后期为1阶还是2阶，都因为F统计量概率较小而拒绝假设“lnFI不是lnGDP的Granger原因”，都因为F统计量概率较大而接受假设“lnGDP不是lnFI的Granger原因”。其经济学意义为：不论滞后期为1阶还是2阶，lnGDP和lnFI存在单向因果关系，即西安市固定资产投资对经济增长有促进作用，但经济增长对固定资产投资作用不明显。 3.建立模型。

（1）模型建立。应用Eviews6.0软件建立滞后一期向量自回归模型。

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lnGDP和lnFI两个模型的R2（0.9981）和Adj.R2（0.9979）值都较高，说明模型拟合优度较高，F值较大（6284.143），AIC（-2.7638）、SC（-2.6198）较小，说明模型总体上是显著的。即该模型较好的反映lnGDP和lnFI两者之间的数量关系。 VAR模型的回归方程为：

lnGDP=0.6637×lnGDP （-1）+ 0.2864×lnFI （-1）+ 0.4057

方程表明，西安市地区生产总值的影响因素主要是自身滞后一期因素lnGDP（-1）和固定资产投资滞后一期因素lnFI（-1）；西安市固定资产投资的影响因素主要是lnFI （-1）和lnGDP（-1）。由估计系数大小可知，lnGDP（-1）对经济增长的影响较大，lnFI（-1）对经济增长的影响相对较小。经济学意义为：西安市固定资产投资与经济增长之间存在长期动态均衡关系，长期内西安市经济增长同时受到固定资产投资滞后因素和GDP滞后因素的影响，当年固定资产投资每增加1%，下一年经济增长就会增加0.2864%。

（2）模型检验及脉冲响应分析。对VAR模型进行AR根检验，由图1可知，模型两个特征跟绝对值的倒数都小于（或等于1），即在一个单位圆内（或上）。这说明该VAR模型是平稳的。

图2表示西安市地区生产总值对固定资产投资一个标准差新息扰动的动态反应路径，由图2可知，西安市固定资产投资的正向冲击导致地区生产总值波动在第一年达到最大，之后呈现逐年缓慢下降的趋势。这说明西安市投资增量对宏观经济波动的影响的时效比较长，固定资产投资对经济推动的衰减速度并不快，应该再采取除投资以外的方式来快速推动西安市经济发展。

依Engle定理，假如一组变量存在协整关系，则协整回归可以转化为误差修正模型。描述固定资产投资与经济增长之间短期波动向长期均衡调整的误差修正模型为：

DlnGDP = 0.151427EC-1+0.109157 DlnGDP（-1） + 0.461981 DlnFI（-1） - 0.003485 EC-1是误差修正项，系数的大小反应了对偏离长期均衡的调整力度。本误差修正模型中修正系数为0.151427，说明经济增长受多种其他因素影响，经济增长与固定资产投资之间的均衡关系对当期非均衡误差调整的模型自身修正能力较弱。

（3）方差分解。方差分解的基本思想是把系统中的每个内生变量（共m个）的波动（k步预测均方误差）按其成因分解为与各方程新息相关联的m个组成部分，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性。本文利用方差分解方法来研究西安市固定资产投资对地区生产总值增长的贡献度，将西安市生产总值的单位增量分解为一定比例的自身贡献和固定资产投资的贡献，结果（见表5）。由分析结果可知，固定资产投资规模对西安市经济增长具有显著的推动作用，随预测期的增加，西安市固定资产投资对其地区生产总值的贡献度逐渐变小，在第一