我国GDP增长中基本建设投资的贡献分析
王宏
【摘 要】文章运用协整分析和Granger因果检验对我国GDP和基本建设投资的数据进行分析.文章认为,基本建设投资与GDP存在因果关系,且基本建设投资对GDP的增长起到了重要作用,并从我国基本建设投资的问题出发,提出政策建议.
【期刊名称】《求是学刊》
【年(卷),期】2010(037)004
【总页数】5页(P49-53)
【关键词】GDP;基本建设投资;协整分析;Granger因果关系
【作 者】王宏
【作者单位】东华大学管理学院,上海,200051
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【正文语种】中 文
【中图分类】F280
自2008年11月国务院出台扩大内需促进经济增长十项措施，并确定4万亿元投资计划以来，投资一直是各界关注的焦点。而一年多经济运行情况的事实证明，投资在当前“扩内需保增长”中充当了重要角色，在外需环境恶化、出口持续下滑的不利情况下，成为我国经济增长的第一驱动力［1］。政府投资的项目包括固定资产投资、存货投资和人力资本投资，在三种投资中固定资产投资起着决定作用，而基本建设投资是固定资产投资最重要的部分。基本建设 （capital construction）指的是国民经济中投资进行建筑、购置和安装固定资产以及与此相联系的其他经济活动。20世纪20年代初期，苏联开始使用这个术语，中华人民共和国建立以后，也采用这一术语。世界各国在对投资需求和经济增长之间的关系研究当中，有很多经济增长显然是由于投资上升决定的。在1986年至1990年世界72国的经济增长的数据中可以发现经济增长率与投资率之间存在相关关系［2］。对于基本建设投资对经济增长的影响程度，以及它们之间的长期和短期关系，对于提高我国的投资效率，促进经济合理平稳的发展将有重要的现实意义。
现代经济周期理论一直认为投资的波动是经济波动的主要原因 （Kydland Prescott，1982）。Aschauer（1989）发现,核心基础设施对美国1945—1985年私人部门生产力的增长具有显著的正相关性；Diamond（1989）发现，用于社会领域的基本建设支出与经济增长具有显著的正相关；Easterly&Rebelo（1993）从 100个国家 1970—1988年数据和28个国家的历史数据发现，政府的公共交通、通讯和教育投资与经济增长正相关；Guptaetal（2005）通过对39个低收入国家统计数据回归分析后发现，那些将财政支出用于资本品（包括基础设施）和非工资性质的商品与服务的国家享有较高的经济增长率；Bassaninietal（2001）通过对 “经合组织”21个国家1971—1998年的数据实证分析后发现政府投资对私人资本积累的影响并不显著，但是政府能够通过基本建设支出来改善投资环境，从而促进经济增长。80年代以来，工业发达国家经济增长相对缓慢，而我国经济却取得了高速发展，这引起了国内外学者对中国经济增长来源的关注，并做了一些有益的工作。Perkins、Dernberger、K.Chen的研究结果由于分析的范围、方法、数据来源及处理等各方面的不同，计算的最终结果差异较大，但有一点是比较一致的，那就是中国经济增长主要是靠投资推动的，具有明显的投资主导型特征［3］。
在国内文献中，郭庆旺、吕兵洋和张德勇（2003）在理论研究的基础上对我国1978—200
1年的数据进行了实证检验,检验结果显示基本建设支出与经济增长呈显著的正相关。手机对学生的危害
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有哪些好的大专那么基本建设投资与GDP之间到底存在着什么样的联系？本文将从实证的角度来说明这个问题。
望庐山1.平稳性检验
在应用传统回归分析时，一般要求时间序列是平稳的，但实际的经济问题中数列都是非平稳的，这样会产生伪回归现象，所以采用协整分析方法能够避免伪回归的发生。在进行协整分析前，首先要对数据进行平稳性检验，又称为“单位根检验”，通常有DF检验法、PP检验法和ADF检验法（Augmented Dickey—Fuller Test）。在实践中，ADF检验法较为通用，其模型如下。
模型1（无常数项、无趋势项）：
模型2（有常数项、无趋势项）：
模型3（有常数项、有趋势项）：
其中，{εt}为白噪声，Δ表示变量的一阶差分。原假设为H0：P=1，即{yt}有一个单位根（非平稳）。T为时间趋势因素。若ADF值小于Mackirmon临界值，则序列是平稳的，否则是不平稳的。单位根检验的最佳滞后阶数按照AIC（Akaike Information Criterion）准则确定。
2.变量间的协整关系检验扶持资金
对变量之间的协整检验有两种方法，一个是Engle-Granger两步法，另一个是Johann检验法。前一种方法适合于检验两个变量之间的协整关系，而后一种方法可用于检验多个变量之间的协整关系。由于本文研究的是基本建设投资与GDP这两个变量之间的关系，所以将主要采用Engle-Granger两步法来检验变量之间的协整关系。
设{yt}和{xt}均为I（1）变量，首先用最小二乘法（OLS）建立模型，进行协整回归：
其次对残差做平稳性检验，。若残差序列是平稳的，则{yt}和{xt}存在（1，1）阶协整关系，即存在长期均衡关系，否则就不存在协整关系。在存在协整关系的条件下，引入误差项，建立如下误差修正模型：
其中，ecm为误差修正项，即协整方程中的残差项。在误差修正模型中，各个差分项反映
了变量短期波动的影响。被解释变量的波动可以分为两部分：一部分是短期波动，一部分是长期均衡。
3.变量间的Granger因果关系检验
协整检验证实了变量之间存在长期均衡关系，但是否构成因果关系，还需要进一步检验。如果变量有助于预测Y，即根据Y的过去值对Y进行回归时，如果再加上Y的过去值，能够显著地增强回归的解释能力，则称X是Y的Granger因，否则称为非Granger因。其检验模型为：
检验的零假设为：是Y的非Granger因，即：，若零假设成立，则有：
令（6）式的残差平方和为SSE0，（7）式的残差平方和为SSE1，则F=应服从自由度为（q，t-P-q-1）的F分布，其中T为样本容量，P，q分别为Y和X的滞后阶数，滞后阶数的确定，可根据AIC准则来确定。比较F统计量与临界值的大小即可得检验结果。如果，F大于临界值就拒绝零假设Ho：是Y的非Granger因，换句话说，是Y的“Granger”原因。反之，若F小于临界值，则不能拒绝零假设，这就意味着X不是Y的“Granger”原因。
（一）数据处理
本文选取基本建设投资和GDP两个基本指标，样本数据为1952—2005年，数据来源为国家统计局网站。其中，基本建设投资和GDP均为当年价格，JJTZ表示基本建设投资。因为数据可能存在异方差性，为使得模型的拟合效果更好，对各变量分别进行了取对数处理，取对数后的变量分别为LGDP和LJJTZ。
本文应用Eviews5.0软件进行分析，做出序列的折线图，二者的变化趋势如图1。
《木兰辞》从图中可以看到，LGDP和LJJTZ具有大致相同的增长趋势，二者变动方向比较一致，而且都表现出不平稳的特性，说明两者可能存在协整关系。
（二）E-G两步法协整检验
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本文应用近年来广泛使用的协整分析理论，对中国基本建设投资与GDP之间的关系进行协整分析和Granger因果关系检验，做ADF单位根检验，分析结果如表1。
