1、毕业论文 i 广西壮族自治区固定资产投资与 经济增长的实证研究 摘要： 本文选取广西 1990 2009 年的国内 生产总值与固定资产投资两组时间序列数据，通过平稳性检验、协整检验、 Granger 因果检验及误差修正模型，对广西固定资产投资与经济增长的关系进行实证研究，并提出相应的解释和政策建议。 关键字： 固定资产投资 经济增长 协整检验 Granger 因果检验 误差修正模型 ii Guangxi Zhuang Autonomous Region Investment and Economic Growth Study Abstract: Select this article in G
2、uangxi 1990-2009 GDP and fixed asset investment in the two groups of time series data, through the unit root test, cointegration tests and error correction models, using econometric methods, empirical research and economic investment in fixed assets in Guangxi The relationship between growth, and th
3、e corresponding explanations and policy proposals. Key words: the investment on fixed assets,economy growth, Empirical Study, Cointegration, Granger causality test, Error correction model 目 录 毕业论文 iii 广西壮族自治区固定资产投资与经济增长的实 证研究 . I 前言 . 1 1.相关概念界定 . 2 1.1 固定资产投资 . 2 1.2 经济增长 . 3 2.相关理论知识 . 3 2.1 单位根检验
4、 . 3 2.2 协整检验 . 4 2.3 Granger 因果分析 . 5 2.4 误差修正模型 . 6 3.广西固定资产投资与经济增长的实证研究 . 7 3.1 变量及数据选取的说明 . 7 3.1.1 变量的选取 . 7 3.1.2 数据来源 . 7 3.2 实证研究 . 8 3.2.1 单位根检验 . 8 3.2.2 协整检验 . 9 3.2.3 Granger 因果关系检验 . 11 3.2.4 误差修正模型 . . 12 4.结论及政策建议 . 13 4.1 结论 . 13 4.2 政策建议 . 13 成果声明 . 14 致谢 . 15 参考文献 . 16 毕业论文： 广西壮族自治
5、区固定资产投资与经济增长的实证研究 1 前 言 经济增长是 指一个国家或地区在一定时期内的国内生产总值或国民收入的持续增加。 对任何一个国家来说 ,经济 增长速度的不同都会带来国民财富和政治经济地位的巨大差异 ,对于一个国家生活水平的改善是一个非常重要的基础和动力。尤其是在科技日新月异的今天 ,在日趋激烈的社会经济的国际竞争中 ,经济增长关系到每个国家和民族的前途和命运 ,各国政府也把促进经济增长作为经济政策的核心目标。 影响经济增长的因素很多，诸如劳动力增加、资源状况、科技进步、增加生产性积累、经济政策等。在诸多因素中，投资占有重要地位。投资能够引起生产扩张、促进经济增长，这已是西方经济理论
6、的重要成果之一。 资本系数理论：这一理论是哈罗德 多马经济增长模型的灵魂。 该模型是在一个重要假定即国民收入增量全部是由投资所带来的前提下，用资本系数来说明已经形成的新增资本对经济增长促进作用的数量关系。投资系数是投资供给额与同期国民收入增量的比值，用公式表示为：投资系数 =投资供给额 /国民收入增量（ AY）。 投资乘数理论：这是凯恩斯学派关于投资怎样决定国民生产总值或国民收入均衡水平的理论。其基本思想是：增加一笔投资会带来大于这笔增加额的国民收入的增加。用公式表示为：投资系数 =收入增量 /投资增量，说明投资增加会引起国民收入成倍增长。 加速数原理：说明收入变化如何引起投资变化，即收入的
7、增加会引起投资增加到什么程度的系数。其基本思想是：收入的增加必定引起消费品生产的增加，消费品生产的增加又必定引起资本的增加，因此，收入的增加必定引起投资的增加。 新古典增长理论：新古典综合学派经济学家索洛和斯旺批评哈罗德 多马模型，提出了新古典增长模型。目的是要在国家干预的前提下，调整劳动与资本的配合比例以及资本 生产比率，通过发挥市场机制的作用实现经济稳定增长。 2 丹尼森经济增长理论：丹尼森用统计分析方法对影响经济增长的因素进行了定量分析，把这些因素分为七类，其中包括：资本存量的大小、资源配置、规模经济和知 识进步等，并用美国 1929 1969 年的统计资料进一步说明了各种因素在经济增长
8、中的作用。 库茨涅茨对经济增长的数和结构问题的分析研究：库茨涅茨对一百多年来发达资本主义国家国民收入的增长和国民生产总值的主要组成部分进行了历史性分析比较，着重从制度与结构问题方面论述了经济增长问题。 上述理论和模型充分体现投资与经济增长的正向关系，说明增加投资能够促进经济增长。 近年来国内对固定资产投资和经济增长之间关系的研究也是越来越多 ,雷辉 (2006)用一元回归方程计算出当固定资产投资增加 1%时 ,全国的国内生产总值约增加 0.89%。罗伟 (2006)用广义差分的方法来揭示二者之间的内在依存关系 ,得到自变量的回归系数为 0.847,这表示对全国来说 ,固定资产投资每增加1%,G
9、DP 相应地增加 0.847%。阎雪 (2008)则从两方面来衡量二者之间的关系 ,我国每增加一亿元投资 ,就可以增加两亿元的 GDP,每增加 1%的固定资产投资 ,可以促进经济增长 0.81%。 1.相关概念界定 1.1 固定资产投资 固定资产是指在社会再生产过程中，可以长时期反复使用，在使用过程中其实物形态基本不变，但其价值会逐步转移的劳动资料和其他物资资料，如房屋、建筑物、机 器设备、运输工具等。固定资产投资通常是指用于构建新的固定资产或更新改造原有固定资产的投资。 固定资产投资的一个重要特点是，在生产经营过程中，其价值随着固定资产的磨损，逐渐地以折旧的形式计入产品成本。固定资产投资，就
10、是实现固定资产再生产的投资。根据我国现行的制度，固定资产投资按其生产性质又分为基本建设投资、更新改造投资、房地产投资和其他固定资产投资四类。固定资产投资对一个社会、一个国家、一个地区的经济发展，对提高人民生活水平、毕业论文： 广西壮族自治区固定资产投资与经济增长的实证研究 3 生活质量具有一定的意义。本文将用重庆市全社会固定资产投资额来衡量固定资产投资水平。 1.2 经济增长 经济增长，是指一个国家或地区在一定时期内商品和劳务总供应量的增加，即 社会经济规模的扩大。一国的经济增长，主要指经济总量的增长，通常用国民生产总值（或国内生产总值）增长率来表示。经济增长包括两层含义：其一，商品和劳务的总
11、量是增加的；其二，人均 占有的 GNP 也是增加的。如果只有前者而没有后者，就不算经济有实质性的增长。经济增长又分为实际经济增长和名义经济增长，实际经济增长是按可比价格（或不变价格）计算的 GDP 增长率，名义经济增长是按当前价格计算的 GDP 增长率。 2.相关理论知识 2.1 单位根检验 本文 对 广西壮族自治区固定资产投资（ FI） 和地区生产总值（ GDP）两个时间序列做协整分析，检验两组时间序列是否是平稳的，是否具有长期稳定的均衡关系。如果两者之间是协整的，那它们又存在一种是什么样的关系，是互为因果，还是单向因果，或者两者之间根本就不存在因果关系。 .所谓平稳性，是指 序列 所有的统
12、计性质 不会随时间的推移而发生变化。时间序列的平稳性检验方法有主要有传统方法和现代方法，前者以自相关函数检验为代表，后者以单位根检验为代表，本文采用的是单位根检验。 由于现实中遇到的时间序列大多数是非平稳的序列，因而可以对 观测值的时间序列数据进行平稳性检验，对一组时间序列的平稳性进行检验的方法是单位根检验，单位根检验的方法有很多种，譬如， PP 检验、 ADF 检验、 DFGLS检验和 KPSS 检验等，本文采用的是 ADF（ Augmented Dickey-Fuller）检验。ADF 检验可以用于以下三种类型的单位根检验 ： 第一种类型 ：不带截距项和不带时间趋势项 的 P 阶自回归方程
13、 4 tpi ititt YYY 11第二种类型 ：带截距项和不带时间趋势项 的 P 阶自回归方程 tpi ititt YYY 11第三 种类型 ：带截距和带时间趋势项 的 P 阶自回归方程 tpi ititt YYtY 112.2 协整检验 1协整的概念 为了有效的衡量序列之间是否具有长期均衡关系， Engle和 Granger于 1987年提出了协整的概念。 假定自变量序列为 kxx ,.,1 ，响应变量序列为 ty ，构造回归模型 titki it XY 10假定回归残差序列 t 平 稳，我们称响应序列 ty 与自变量序列 kxx ,.,1 之间具有协整关系。 2协整检验 为检验两变量是
14、否协整，恩格尔 （ Engle） 和格兰杰 （ Gergran） 于 1987年提出了两步检验法，称为 EG（ Engle-Gergran） 检验。该检验首先要求两序列 tx 和 ty都是 d阶单整的（如果两个变量都是单整变量，只有当它们的单整阶数相同时，才可能协整。如果单整阶数不同， 就不可能协整。），其次要求用一个变量对令一个变量回归即有： ttt xy 用 和 表示回归系数的估计值，则模型残差估计值为： ty - tx 毕业论文： 广西壮族自治区固定资产投资与经济增长的实证研究 5 若 I（ 0） ，则 tx 和 ty 具有协整关系，且 (1, )为协整向量，式： ttt xy 为协整回
15、归方程。 单整性是指，如果一个序列经过 d 阶差分后才能平稳，则此系列称为 d 阶单整，记为 I（ d） 。 本文仅考虑单方程的情形，采用两变量协整关系的 EG 两步检验， EG 两步法通常用于两变量之间的协整关系。 1）若 tX 与 tY 是一阶单整 1I 序列，即 tX 和 tY 是平稳的，用普通最小二乘（ OLS）法对回归方程（即是协整回归方程 ） ： ttt uXY 进行估计，得到残差序列 ttt XYe 。 2）检验 te 的平稳性。若 te 为平稳的，则 tX 与 tY 是协整的，反之，则不是协整的。 2.3 Granger 因果分析 协整检验论证了变量之间是否存在长期的均衡关系，
16、但这种关系是否构成因果关系还需要进一步进行因果关系检验。 Granger因果检验是用于检验两个变量之间因果关系的一种常用方法 。 它有两个前提条件 : 一、首先证明时间序列是平稳的 , 若非平稳则要求时间序列能通过有限次差分使之平稳即要求时间序列是同阶单整 I ( d) ; 二、满足同阶单整后用最小二乘法（ OLS） 进行线性回归 , 再对残差进行单位根检验 , 通过检验则表明存在协整关系。 因果关系检验法的思想如下：在做 Y 对其他变量（包括自身的过去值）回归时，如果把 X 的过去和滞后值包括进来能显著地改进对 Y 的预测，可称 X 是 Y 的Granger原因。 也就是如果两个变量 X与
17、Y，在同时包含过去 X和 Y信息的条件下，对 Y的预测效果比只单独由 Y的过去信息对 Y的预测信息效果更好，即变量 X有助于变量 Y预测精度的改善，则认为 X对 Y存在 Granger因果关系。 按照 Granger 因果关系分析方法，建立下列两变量的模型： 6 titki iitki it XYY 110tjtki jjtkj jt YXX 110其中， 0,.,2,1 kii 和 0,. ,2,1 kjj 的原假设进行的检验，假设等同于“ X 不是引起 Y 变化的原因”。如果拒绝原假设，也就是拒 绝“ X 不是引起 Y 变化的原因”，从而得出“ X 对 Y 存在 Granger 因果关系”
18、。根据 AIC 和SC 定阶准则和 EViews 运算确定滞后量。 2.4 误差修正模型 误差修正模型（ ECM）是一种有特定形式的计量经济模型。其基本思想是，若变量间存在协 整关系，即表明这些变量间存在长期稳定关系，而这种长期关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的。产生这种结果的原因在于，大多数的经济时间序列的一阶差分是平稳序列。同时，存在着某种联系 方式（如线性组合）把相互协整过程和长期稳定均衡状态结合起来。这时 相互协整隐含的意义是：即使所研究 的水平变量各自都是一阶差分后平稳，受支配于长期分量，但这些变量的某些线性组合也可以是平稳的，即是所 研究变量中的长期分量相互抵消，产生了一个
19、平稳时间序列。之所以能够这样，是因为一种调节过程（误差修正机制）在起作用，防止了长期关系的偏差在规模或数量上的扩大。 误差修正模型的一般形式为： tttttt ecmxxyy 11210 其中： 1tecm 为误差修正项， 为修正系数，表示 1tecm 对 ty 的调整速度。一般地， 为负值，误差修正机制是一个负反馈过程，体现了误差修正项对 ty 的控制。 毕业论文： 广西壮族自治区固定资产投资与经济增长的实证研究 7 3.广西固定资产投资与经济增长的实证研究 3.1 变量及数据选取的说明 3.1.1 变量的选取 本文把广西壮族自治区国内 生产总值 (GDP)作为衡量广西 经济增长的指标，把固
20、定资产投资总额（ FI）作为衡量广西壮族自治区 投资的指标。为了消除非平稳时间序列中存在的异方差现象，对国内生产总值和固定资产投资 值进行自然对数变换，分别用 LGDP 和 LFI 来表示取自然对数以后的国内生产总值和固定资产投资额。 3.1.2 数据来源 本文所使用的数据为 1990 年 2009 年的年度数据，原始数据来源于广西统计年鉴。 相关数据见表 1。 表 1： 1990 2009 年广西省有关年度数据 年份 GDP（亿元） FI（亿元） LGDP LFI 1990 449.06 68.57 6.107157 4.227855 1991 518.59 89.65 6.251114 4
21、.495913 1992 646.6 141.04 6.471728 4.949044 1993 871.7 278.08 6.770445 5.627909 1994 1198.29 382.59 7.088651 5.946964 1995 1497.56 423.37 7.311592 6.048247 1996 1697.9 476.42 7.437147 6.1663 1997 1817.25 479.8 7.50508 6.173369 1998 1911.3 571.7 7.555539 6.348614 1999 1971.41 620.2 7.586504 6.430042 2000 2080.04 660.01 7.640142 6.492255
