我国固定资产投资对经济增长的滞后影响分析

《计量经济学》课程论文我国固定资产投资对经济增长的滞后影响 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 摘　要:首先分析1995-2004年我国固定资产投资的基本情况,接着从固定资产投资与GDP变动趋势的图形观测、固定资产投资效益系数测算和回归模型测定三个方面,对我国固定资产投资对GDP的滞后影响期进行了测定和分析,并对如何改善和控制这种滞后影响提出了相应的建议。关键词:固定资产投资;投资效益;回归模型;滞后期文献综述:1、《固定资产投资效益及其滞后效应分析》侯荣华《数量经济技术经济研究》2002年第3期由于固定资产投资从开始到固定资产交付使用有一个时间差，便形成了投资效益的滞后效应。我国1980年至2000年固定资产投资效益，“六五”时期较好，“七五”时期有所下降，“八五”时期有较大提高，“九五”时期又大幅度下滑。本文是以反映固定资产投资效益综合指标的效益系数作为对象，研究单位固定资产投资所引起的GDP增加额。研究结果 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明:当年新增GDP和上年投资额相关程度高，能使GDP按上年投资额的0.402倍增加。可采取措施减缓投资效益的滞后效应。2、《东西部地区固定资产投资的差异与政策建议》刘蓉《重庆工商大学学报》(西部经济论坛)2003年第6期固定资产投资数量和质量的差异是我国东西部差距扩大的重要原因，尤其是东西部地区投资效率的差距和西部地区非国有投资的滞后应引起重视。本文通过数据研究得出结论：必须改革投资体制，通过市场的力量来实现西部地区投资的所有制结构的调整和优化;要通过转变投资方式来转变西部地区的经济增长方式;更要合理分布投资的空间配置。3、《对时滞指标经济效应分析方法的思考》徐晓东对固定资产授资时滞指标的效应分析，在当前具有十分重要的意义。因为时滞的长短产生不同的经济效应，影响投资效果。对时滞指标的效应分析，要兼顾决策时滞和投资时滞两个方面.主要是采用对比法，所以在分析时要注意对象的可比性.同时，分析要全面，要将两个时滞指标结合起来从不同方面进行效应分析，才能发现问题和不足，提高固定资产投资的经济效果。4、《我国固定资产投资与经济增长周期关系的实证分析》胡春、仲继银《北京邮电大学学报》(社会科学版)2001年4月第3卷第1期本文对1981-1999年我国固定资产投资的增长率与国内生产总值增长率的数据进行统计研究，建立两者相关关系的回归模型，并且具体分析了国有固定资产投资、非国有固定资产投资、全社会固定资产投资的增长对经济周期的影响。从古典经济增长理论到新经济增长理论，无一例外都将资本积累作为经济增长的重要影响因素，肯定了资本积累在经济增长中的重要作用。与其他手段相比，固定资产作为资本积累的重要途径，对经济增长的拉动作用更为直接和显著，因而成为政府实现经济增长目标和进行宏观调控的首选手段。 固定资产投资是国民经济发展的主要推动力量，也是衡量一个国家生产能力的重要指标。因此，立足于经济增长方式大转变的背景下，通过对近年来我国固定资产投资的情况进行统计分析，对于我们促进国民经济发展，提高综合国力有重大的现实意义。一、1995-2004我国固定资产投资的基本情况1995-2004年我国固定资产投资额在总量上保持较稳定的增长。    由表1可以看出，除2004年政府采取宏观调控措施抑制固定资产投资过快增长，而引起的投资额减少外，各年均有较大幅度增长。近年来，各项经济政策逐步成熟和投资的有序化发展，以及宏观政策的调控的影响，使投资增长逐渐趋于平缓，并且稍有回落。从近年来我国固定资产投资的实际效果来看，总体效果还是良好的。目前我国固定资产投资情况总体是健康合理的。年份19951996199719981999固定资产投资完成额58260.567800747727955382054年份20002001200220032004固定资产投资完成额894049593310239811669493144表1(单位:亿元)投资总量对经济的影响如前所述，固定资产投资是推动经济发展的主要因素，但他们的紧密程度如何？存在怎样的内在关系？这需要通过科学地分析才能得出结论。下面，我们就1995-2004的固定资产投资情况和国民经济发展情况展开分析，找出他们的内在联系。我们把历年的投资增长率与GDP增长率放在一起作分析观察,转换成趋势图（如图1），不难看出投资总量与经济发展的关系体现在以下几个方面：    1、固定资产投资增长率与GDP增长率之间存在一致性，但固定资产投资增长率要大体上高过GDP增长率。二者的一致性说明了固定资产对国民经济的拉动作用，但是这种拉动作用是有局限性的，要受到除固定资产投资以外的其他因素的影响，在图1中则表示为二者的关系并不是严格的一致性相关（同比例增长），这是由于GDP所包含的内容比固定资产投资的内容要多得多，受其他因素影响决定的。    2、固定资产投资增长率对国民经济增长具有“时滞”效应。从图1中不难看出，GDP的增长率水平要比固定资产投资增长率要迟一些，也即固定资产投资对国民经济的发展会产生延迟性的影响。如1998年固定资产投资的增速达到一个最高点13.189%,而GDP的增速直到2000年才达到新一轮的最高点9%;特别是2000年以来的固定资产投资的强劲增长直到2003年才在GDP的增长中显现出来。这种时滞性主要是由固定资产投资的性质决定的。固定资产投资从投资初期到产生效益要有一定的时间间隔，即我们所说的“工期”，这是投资必不可少的环节。正是这个环节的存在，才会使得当期投资在一定时期后对国民经济产生影响，从而产生“时滞”效应。同时，“时滞”效应也受不同时期的技术水平、生产率水平、投资效益水平的影响，而这些影响因素是由国民经济发展状况决定的，因而可以概括地说，国民经济发展对投资有反作用。    3、固定资产投资增长率的波动性要比GDP增长率要强。趋势图上的数据证明了投资的不稳定性和经济增长的稳定性，投资虽然对经济增长存在着拉动作用，但并不意味着投资对经济增长有决定作用。随着投资的日渐成熟和经济增长方式的调整，二者最终会达到平衡。图1二、我国固定资产投资对经济增长滞后效应的模型分析一个国家或一个地区其固定资产投资对经济增长都具有一定的滞后影响,其滞后影响期的长短从某种意义上来说,是可以控制的,决定其长短的直接动因来自该国家或地区经济发展战略考虑。任何一种经济发展战略实施效果如何,即对其确立的滞后期的界定与评价,都可以采用一定的方法加以检验。除了上述采用固定资产投资与GDP的变动趋势图和滞后效益系数法分析外,下面再通过建立相应的模型来鉴定我国固定资产投资对经济增长滞后影响期。表一：1995年——2004年GDP（单位：亿元）季度一季度二季度三季度四19959811130541363021765.519961315616600159192212519971468518494.817971.623620199815899.418831.619704.425117.6199916784194052061125254200018173213182263327280200117971.623047.124284.928706.1200221020245162614630716200323562264912906137580200427106316673437143371表二：1995年——2004年固定资产投资完成额（单位：亿元）季度一季度二季度三季度四19951117.92645.9312813127.219961298.75409.21561.615390.5199714785939166516218199816184209.95035.717593.419992022.84664.2706061292000223553035932.519148.5200125609338.74020.720978.620023263.711198.35326.123050.92003447910593.61144016130.4200470581478616184.3420591.94固然，影响经济增长的因素很多，但是，分析得出，固定资产投资是影响我国过去、当前及未来一段时期经济增长的关键因素。由于劳动的投入与科技进步对经济增长的促进作用也是经济增长不可缺少的重要因素，因此在下面的模型中，把它们连同各种偶然因素对经济增长的影响都归于随机扰动项u中。模型仅以国内生产总值作为因变量，以固定资产投资x为自变量。分布滞后模型为：Y=C+β0X+β1Xt-1+β2Xt-2+……+βsXt-s+UtY——GDP值（亿元）C——常数项Βi——待定系数(i=1、2、3、……s)Xt-i——固定资产滞后i期的值（亿元）(i=1、2、3、……s)Ut——随机扰动项，包含影响经济的其他变量1、找出滞后期s。（1）由于滞后长度s未知，我们先建立模型，对Y、X、Xt-1进行回归。采用季度数据，模型建立如下：Y=C+β0X+β1Xt-1+Ut利用Eviews进行回归处理如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/01/05Time:12:01Sample(adjusted):1995:22004:4Includedobservations:39afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C12617.421298.1269.7197170.0000X0.8733680.0908199.6166180.0000X(-1)0.3655490.0938943.8932020.0004R-squared0.729718Meandependentvar22912.10AdjustedR-squared0.714702S.D.dependentvar6687.509S.E.ofregression3572.019Akaikeinfocriterion19.27345Sumsquaredresid4.59E+08Schwarzcriterion19.40142Loglikelihood-372.8323F-statistic48.59705Durbin-Watsonstat1.277679Prob(F-statistic)0.000000分析结果：R2=0.729718表明方程拟和度一般，F统计量明显显著表明方程总体是显著的。各系数的t检验均比较显著。（2）继续对Y、X、Xt-1、Xt-2进行回归，结果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/01/05Time:13:08Sample(adjusted):1995:32004:4Includedobservations:38afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C11323.411480.9487.6460520.0000X0.8078360.0917348.8063150.0000X(-1)0.3969790.0941324.2172780.0002X(-2)0.2147720.0973792.2055330.0343R-squared0.751935Meandependentvar23171.52AdjustedR-squared0.730047S.D.dependentvar6575.397S.E.ofregression3416.380Akaikeinfocriterion19.20985Sumsquaredresid3.97E+08Schwarzcriterion19.38223Loglikelihood-360.9872F-statistic34.35361Durbin-Watsonstat1.446888Prob(F-statistic)0.000000分析结果：R2=0.751935表明方程拟和度一般，F统计量明显显著表明方程总体是显著的。各系数的t检验均比较显著。(3)继续对Y、X、Xt-1、Xt-2、Xt-3进行回归,结果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/01/05Time:18:14Sample(adjusted):1995:42004:4Includedobservations:37afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C8404.8181476.2955.6931810.0000X0.8407240.07609211.048720.0000X(-1)0.3284650.0800494.1033150.0003X(-2)0.2889790.0833283.4679800.0015X(-3)0.3511520.0815064.3083170.0001R-squared0.834334Meandependentvar23429.40AdjustedR-squared0.813626S.D.dependentvar6468.352S.E.ofregression2792.457Akaikeinfocriterion18.83232Sumsquaredresid2.50E+08Schwarzcriterion19.05001Loglikelihood-343.3979F-statistic40.28995Durbin-Watsonstat1.681394Prob(F-statistic)0.000000分析结果：R2=0.834334表明方程拟和度较好，F统计量明显显著表明方程总体是显著的。各系数的t检验均比较显著。（4）同上继续对Y、X、Xt-1、Xt-2、Xt-3、Xt-4进行回归,结果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/02/05Time:12:16Sample(adjusted):1996:12004:4Includedobservations:36afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C7059.7261292.7105.4611830.0000X0.4646330.1093044.2508240.0002X(-1)0.3385250.0662935.1065140.0000X(-2)0.3098580.0709624.3665550.0001X(-3)0.4339820.0708606.1245290.0000X(-4)0.4886010.1163854.1981450.0002R-squared0.895454Meandependentvar23475.62AdjustedR-squared0.878030S.D.dependentvar6553.907S.E.ofregression2288.901Akaikeinfocriterion18.46054Sumsquaredresid1.57E+08Schwarzcriterion18.72446Loglikelihood-326.2898F-statistic51.39110Durbin-Watsonstat0.977140Prob(F-statistic)0.000000分析结果：R2=0.895454表明方程拟和度比较好，F统计量明显显著表明方程总体是显著的。各系数的t检验均比较显著。（5）同上继续对Y、X、Xt-1、Xt-2、Xt-3、Xt-4、Xt-5进行回归,结果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/02/05Time:12:53Sample(adjusted):1996:22004:4Includedobservations:35afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C7209.6041401.4005.1445740.0000X0.4563370.1133834.0247420.0004X(-1)0.3111500.1158682.6853830.0120X(-2)0.3041190.0733374.1468550.0003X(-3)0.4220880.0752605.6084090.0000X(-4)0.4926810.1250233.9407130.0005X(-5)0.0417900.1207180.3461740.7318R-squared0.889872Meandependentvar23770.47AdjustedR-squared0.866273S.D.dependentvar6402.762S.E.ofregression2341.410Akaikeinfocriterion18.53175Sumsquaredresid1.54E+08Schwarzcriterion18.84282Loglikelihood-317.3056F-statistic37.70809Durbin-Watsonstat0.986166Prob(F-statistic)0.000000分析结果：R2=0.895454表明方程拟和度比较好，F统计量明显显著表明方程总体是显著的。X、Xt-1、Xt-2、Xt-3、Xt-4的系数的t检验均比较显著。Xt-5的系数的t检验不显著。说明滞后5期的影响已经不大。所以我们得出结论：固定资产投资对经济增长的滞后影响期大致为一年。2．继续分析上述结果（4）结果（4）中，DW＝0.977140查表得，在0.01显著性水平上，当n＝36，k＝5时dL＝0.988，dU＝1.588，0 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 方面可能存在着一些差别，导致我们的模型可决系数不是很高。所以我们下面用准确的年度数据对我们得出的滞后期为一年的结果进行检验。表三：1995年——2004年GDP和固定资产投资完成额（单位：亿元）年份固定资产投资GDP199520019.358,478.10199622913.567,884.60199724941.174,462.60199828406.278,345.20199929854.782,067.46200032917.789468.1200137213.597,314.80200243499.91105,172.30200355566.61117,251.90200470073136,515.00建立模型：Y=C+β0X+β1Xt-1+Ut利用Eviews进行回归处理如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/04/05Time:21:10Sample(adjusted):19962004Includedobservations:9afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C30151.104702.2156.4121060.0007X0.1006160.5368860.1874070.8575X(-1)1.8364740.7483992.4538690.0495R-squared0.990322Meandependentvar94275.77AdjustedR-squared0.987097S.D.dependentvar22234.60S.E.ofregression2525.696Akaikeinfocriterion18.76762Sumsquaredresid38274846Schwarzcriterion18.83336Loglikelihood-81.45430F-statistic306.9963Durbin-Watsonstat1.349585Prob(F-statistic)0.000001分析结果：R2=0.990322表明方程拟和优度很高，F统计量明显显著表明方程总体是显著的。Xt-1的系数的t检验比较显著。X的系数的t检验不显著。把X剔除重新回归，结果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/05/05Time:13:40Sample(adjusted):19962004Includedobservations:9afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C29436.142552.42711.532610.0000X(-1)1.9759310.07404526.685490.0000R-squared0.990266Meandependentvar94275.77AdjustedR-squared0.988875S.D.dependentvar22234.60S.E.ofregression2345.174Akaikeinfocriterion18.55124Sumsquaredresid38498890Schwarzcriterion18.59506Loglikelihood-81.48057F-statistic712.1153Durbin-Watsonstat1.450022Prob(F-statistic)0.000000分析结果：R2=0.990266表明方程拟和优度很高，F统计量明显显著表明方程总体是显著的。Xt-1的系数的t检验比较显著。DW＝1.450022查表得，在0.05显著性水平上，当n＝9，k＝1时dL＝0.824，dU＝1.320，4－dU＝2.680，可见dU