安徽省固定资产投资和经济增长的实证分析

安徽省固定资产投资和经济增长的实证分析【摘要】固定资产投资作为影响经济增长的“三驾马车”之一，在经济增长中起着重要作用。本文研究固定资产投资与经济增长存在协整关系，granger因果检验结果显示固定资产投资时导致经济增长的原因，而经济增长不是导致固定资产增长的原因，即固定资产投资与经济增长之间是一种单向的关系。

【关键词】固定资产；经济增长；协整检验；granger因果检验

一、引言

在影响经济增长的因素中，投资的规模、消费的水平以及净出口起这决定性的作用。消费需求的变化在短时间内的变化平稳，受到人们过去消费水平以及物价水平的变动，消费水平对经济增长的影响在短时间内起不到决定性的作用。随着近年来国际经济竞争的激烈，以及2008年那场金融危机，国家之间的贸易保护主义再度兴起，使得净出口大为减少，再加上国家产业政策的转移，经济增长由依靠外向经济转移依靠内向经济和外向经济平衡发展，因此，净出口对经济增长的影响也起不到决定性的作用。投资是减少当前消费来为未来的经济发展提供资本的一种促进经济发展的方式，已成为影响gdp波动的主要因素，投资需求的管理也成为宏观经济管理重要部分，是实现经济高速发展的重要因素。目前理论界比较一致的看法是，改革开放以后中国的经济增长主要靠要素投入的增加来推动，在影响经济增长的诸因素中，投资的增长最为重要。本文以生产总值gdp作为衡量国民经济的增长指标，以固定资产投资

（fai）表示投资增加的指标，采用1981～2012年的时间序列数据，数据来源于安徽省1981～2012年统计年鉴。本文选取1980年消费者物价水平为100，名义gdp通过gdp平减指数转化为实际gdp，这样可以消除物价水平对经济增长的影响。同样对与固定资产投资数据也进行同样的处理，消除物价变动对固定资产投资的影响。

二、研究方法

本文通过安徽省27年的时间序列数据，采用时间序列分析方法分析安徽经济增长与投资间的关系。在研究两个序列长期均衡关系时，需要应用协整理论。一般来说，如果两个时间序列变量都是单整变量，只有当他们的单整阶相同时，才有可能协整。在检验两个变量是否存在协整关系时，经常使用的en

gle-granger检验。

第一步，用ols估计方程并计算非均衡误差即e=y-。

第二步，检验e的单整性。如果e为稳定序列i（0），则认为变量间存在协整关系。否则，认为变量之间不存在协整关系。

运用协整理论拟合出来的变量间的关系是一种长期均衡关系，在现实中，短期的两变量往往呈现出非均衡态。需要运用误差修正模型对两变量间的短期关系进行研究。误差修正模型表达式：△yt=β△xt-λ·ecmt-1+μt，其中ecm表示误差修正项，β可视为y

关于x的短期弹性。

granger因果检验主要是解决当两个变量在时间上有先导——

滞后关系时，判断这种关系时单向还是双向的。对两个变量x与y，

granger因果检验估计一下两个方程：yt=β0+βiyt-i+αixt-i；xt=δ0+δiyt-i+λixt-i。

granger检验通过判断x、y滞后项前的参数整体是否为零，来检测x、y之间是存在单向的因果关系还是双向的因果关系。

三、分析结果

（一）单位根检验

对时间序列数据进行单位根检验，由于随即误差项不能保证不存在自相关，因此本文对时间序列进行单位根检验时采用的是adf 检验。

根据检验的结果可以发现，lngdp、lnfai的adf统计量的值大于显著性水平为10%时临界值，不能决绝原假设，因此lgdp、lfai 为非平稳序列。经过一阶差分后的lngdp、lnfai序列，即序列△lngdp、△lngdp的adf统计量的值明显小于显著性水平为10%时的临界值，拒绝原假设，此时的序列为平稳序列，即lngdp、lnfai 序列为一阶单整i（1）序列。

（二）协整分析

时间序列通过平稳性检验之后，已知数列lngdp、lnfai都为一阶单整i（1）序列，可以对序列进行协整检验，判断两个数列之间是否存在协整关系，以此找出两者之间的长期均衡关系。

本文采用eg两步法，首先通过ols对序列lngdp、lnfai进行回归，回归的结果如下：lngdp=2.837+0.728*lnfai，

r-squared=0.981，adjusted r-squared=0.980，dw=0.462。r2值

很大接近1，拟合度很高，但dw的值只有0.461976，残差存在自相关。在eviews计量经济学软件包中，可以采用简单的方法引入广义差分法进行参数估计，即在解释变量中引入随机干扰项自回归，至于选择几阶的随机干扰项自回归作为解释变量，主要判断依据是d.w.统计量的值。通过计算验证，发现随机干扰项存在3阶自相关。消除自相关的回归拟合结果如下：

lngdp=8.616+0.302*lnfai+[ar（1）=1.307，ar（2）=-0.507，ar （3）=0.176]。r-squared=0.998，adjusted r-squared=0.998，dw=1.701。r2值为0.998315，说明模型解释力很强、拟合的效果很好。dw值为1.701264，但lm检验结果表明已经不存在自相关。

如果两个时间序列变量之间存在协整关系，则随机误差项应该是平稳的序列。因此需要对随机误差项进行单位根检验，用序列的实际值减去回归拟合值作为随机误差项的估计值。

根据随机误差项单位根检验的结果可以看出，在显著性水平为5%的条件下，随机误差项的adf统计量的值为-2.097 887，小于临界值-1.952910，因此有95%的把握拒绝原假设，即随机误差项是平稳序列，数列lngdp与lnfai之间存在协整关系。根据协整回归方程可以发现，固定资产投资与经济增长之间存在长期稳定的关系，固定资产投资对经济增长的弹性系数为0.40125，即固定资产投资增长1%，经济增长即gdp会增长0.3015%。

（三）误差修正模型

在短期内，经济增长有时会偏离固定资产投资，而且这种偏离