辽宁省固定资产和经济增长的实证分析

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  摘 要:本文利用1990-2010年辽宁省固定资产和生产总值的数据,使用计量经济学的方法对固定资产和经济增长的关系进行实证分析,得出的结果是以上两者之间有着长期均衡稳定的关系,并有单方面的格兰杰因果关系。
  关键词:固定资产 经济增长 实证分析
  本文将生产总值(y)当成经济增长指标,全社会固定资产投资(x)当成度量投资的指标。为了使数据具有可比性,将辽宁省的生产总值除价格指数调成可比价格生产总值,可比的全社会固定资产投资是由全社会固定资产投资除固定资产投资指数计算得出。为了使数据平稳和消除自相关问题,首先对辽宁省1990-2010年数据全社会固定生产总值和生产总值的数据取对数,对数变换后的可比的生产总值记为lny,可比的固定资产投资记为lx。
  一、平稳性检验
  研究人员发现实证分析中的伪回归现象是由于时间序列非平稳性造成的。为了避免伪回归现象的出现,在对固定资产和经济增长进行回归分析之前,需要对这两列数据进行平稳性检验。本文使用eviews6.0软件对ly和lx两列数据做平稳性检验,两者都是在包含常数项无趋势项,滞后阶数为2的情况下做的ADF检验,得到的结果是两个变量lx、ly在1%,5%和10%置信水平下,接受时间序列存在单位根的零假设,即两个时间序列是非平稳的,所以不可以直接使用lx和ly做回归分析,否则可能会出现伪回归情况。
  由于原始数据不平稳,所以使用eviews6.0软件对lny和lnx序列的一阶差分值做上述相同的检验,得到的结果是两个序列在任何的显著性水平下的一阶差分的ADF值都大临界值,因此判定两序列的一阶差分也存在单位根。故本文继续利用ADF方法检验lny、lnx序列的二阶差分数值。检验结果是两序列ADF检验t统计量的值为-4.23,-4.41在任何置信水平下都是最小的,这表明lny序列和lnx序列二阶差分数据不存在单位根是平稳的序列。由平稳性检验结果可知lny、lnx都是二阶单整的,符合协整的前提条件故接下来对固定资产和经济增长之间做协整检验与分析。
  二、协整分析
  根据对lny序列和lnx序列的数值观察可知,两序列的变化大致相同,因此用Engel—Grnager两步法对lny和lnx进行协整检验,用来确定固定生产总值和全社会固定生产投资之间是否存在长期均衡关系。第一步根据OLS方法对原始序列进行简单的一元线性回归,第二步对残差序列再来做一下平稳性的检验,如若残差序列为白噪声序列,就可知道两个变量存在协整关系。
  首先,使用简单最小二乘估计对lny序列和lnx序列进行回归分析,结果为:
  lny= 3.2224 + 0.6998lnx
  (11.3064) (17.8201)
  第二步:检验上述回归结果的残差序列是否平稳
  △et = -1.634 et-1
  根据残差序列的检验结果,ADF= -2.21<-1.96=5%置信水平下的临界值,故残差序列et是白噪声序列,表明时间序列lny、lnx是(2,2)阶协整的关系,也就是说辽宁省全社会固定资产投资与生产总值之间存在长期均衡关系。根据回归方程的参数估计结果表明,实际GDP伴随着固定资产投资的增加比例为0.6998:1,这一结果充分地说明了辽宁省的固定资产投资能够在很大程度上拉动辽宁省的经济增长。
  三、误差修正模型和格兰杰因果检验
  协整分析只是表明辽宁省投资和GDP之间存在长期稳定的均衡关系,但是这种长期均衡与其短期波动之间的关系,以及两变量之间短期波动的关系,还需要进一步通过弥补长期静态模型不足的误差修正模型(ECM)来验证。因此,为了进一步揭示生产总值与固定资产总值之间的短期变动关系,建立误差修正模型,两变量的ECM模型方程为:
  △yt=0.8281+0.1613△xt-0.20173ecmt-1
  误差修正模型的R2=0.9979,说明ECM模型方程拟合的效果较好。对lny序列和lnx序列进行的格兰杰检验,以验证两者之间是否有格兰杰因果原因,结果表明,由于p=0.148所以不能拒绝LNY does not Granger Cause LNX,即生产总值不是固定资产的格兰杰原因,而p=0.0039拒绝原假设LNX does not Granger Cause LNY,故由此得出结论,两者不是相互的格兰杰原因,单方面的Granger Cause是固定资产是生产总值的原因。
  综上所述,辽宁省固定资产和经济增长之间有着长期稳定的均衡关系,并且前者是后者的Granger Cause,经济的增长离不开固定资产的投资。
  参考文献:
  [1] 缪春华.固定资产投资与经济增长关系实证分析[J].中国集体经济,2010,(3)
  [2] 丛日玉.消费和投资与经济增长关系的实证分析[J].改革与战略,2010,(2)
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