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1、固定资产投资的计量经济学模型杨思鸣 摘要：改革开放以来，我国固定资产投资已经历两次高速增长。其一是1984-1988年期间，由城市经济体制改革引发的集体经济投资快速增长引致的。其二是1991-1994年经济过热期间由国有经济和集体经济投资的快速增长引致的。此后，受紧缩性宏观调控政策，亚洲金融危机及结构性供过于求等多种因素的影响，固定资产投资增速在1995年以后大幅度下滑，到1999年降为5.1%。2000年以后，固定资产投资增长恢复上升趋势，本轮投资快速增长主要是由非国有经济投资快速增长拉动的。本文建立了一个以国内生产总值GDP为因变量，以其它可量化的影响因素为解释变量的多元线性回归模型；运用
2、多因素分析法对GDP的增长变动极其主要影响因素进行了实证分析，从而得到相关启示，并结合我国现在的GDP增长情况，为未来我国因固定资产而引起的GDP变动情况提供了依据。关键词：GDP 固定资产投资 计量经济学 多元线性回归模型一、问题的提出全社会固定资产投资是社会固定资产再生产的主要手段。通过建造和购置固定资产的活动，国民经济不断采用先进技术装备，建立新兴部门，进一步调整经济结构和生产力的地区分布，增强经济实力，为改善人民物质文化生活创造物质条件。这对我国的社会主义现代化建设具有重要意义。固定资产投资额是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量，它是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方
3、向的综合性指标。全社会固定资产投资按经济类型可分为国有、集体、个体、联营、股份制、外商、港澳台商、其他等。1978年至2005年间，中国经济平均年增长率在9.5%左右，中国经济增长波动的标准差约3个百分点。中国现阶段的经济增长只是达到了27年来的平均水平，预计2006年的增长速度在8%9%，也仍属正常范围内。与之形成对照的是，同期中国固定资产投资的增速的确过快。从中国目前的现实出发，中国固定资产投资波动在22%至24%之间均属正常范围。但中国2003年固定资产投资增幅已接近27%，2004年达到25.8%。经过2004年的宏观调控，固定资产投资过快的趋势已经得到一定的缓解，通货膨胀压力正在减轻
4、。从总量数据来看，目前固定资产投资的增长率仍在高水平徘徊，政府的紧缩政策对投资的控制力度似乎不够。但通过对部门分类的投资数据分析，我们发现，中国的固定资产投资结构2004年已经发生了显著的变化。首先，制造业投资的年比增长率下降了近一半，同时，农林牧业的投资终止了连年下降的势头，由年初的25.1%负增长变为23.1%的正增长，此外，在制造业内部，对交通和矿业等瓶颈产业的投资不降反升。由此可见，2004年中国政府的宏观调控更加注重于治理经济结构，而非市场理解的控制增长总量。长期以来，国际经济界断定中国近年来的经济成长主要归功于“投资拉动”。然而我们发现，虽然在上世纪80和90年代固定资产投资对中国
5、经济增长的贡献首屈一指，但自2002年一季度至今，消费对于GDP增长的贡献已经超过了固定资产投资的贡献。经济结构已经从“投资拉动”转型为“消费拉动”。2006年，中国政府将继续实行“稳健”的货币政策和财政政策。根据我们的理解，稳健的货币政策意味着央行在2006年仍将会保持利率政策适度从紧，而稳健的财政政策则表明财政部会减少国债的发行规模，削减政府赤字。如果这些宏观政策得以贯彻实施，同时外部经济环境保持稳定，我们预计2005年中国固定资产投资的增长可以控制在20%左右，GDP增长将会稳定在8%左右。我国当前固定资产投资增长的主要特征：（一）非国有经济是新一轮投资快速增长的主导力量。（二）政府投资
6、的诱导作用弱化，市场约束力加强；再市场经济框架基本建立，企业预算约束僵化之后，市场对企业的投资行为的约束力不断加强。（三）企业技术改造意愿加强，更新改造投资相对快速增长。（四）制造业和社会服务业投资快速增长，在投资总额中的比重持续提升；2000年以来我国投资结构的这一变化特征，表明我国经济结构在经过多年的调整后，已进入以制造业和服务业相对快速发展为特征的新工业化时期。（五）投资率和固定资产投资率进一步提高；投资率和固定资产投资率分别从2000年的36.4%和36.8%提高到2002年的39.4%和42.49%，2003年前三季度固定资产率进一步提高到43.43%,是1953年以来的历史最高水平
7、。二、模型的建立（一）建立模型固定资产对一个企业来说是其主要的劳动手段，它的价值是逐渐地转移到所生产的产品上去。企业同时又是重要的市场主体，因此对固定资产的投资间接的影响得到了一个经济体的产出，这里主要对GDP及国有固定资产投资额，集体经济固定资产投资额，个体经济固定资产投资额，进行计量经济学多元线性回归模型分析。Y=+ +其中：Y国内生产总值GDP （亿元）国有固定资产投资额 （亿元）集体经济固定资产投资额 （亿元）个体经济固定资产投资额 （亿元）（二）我们对模型的初步设想：在开始模型估计前，让我们先对回归系数的符号做一个预期：因为全社会固定资产投资按经济类型可分为国有经济，集体经济，个体经
8、济，外商投资经济，股份制经济，农村经济等等，在这其中我们选取影响比较显著的三个因素，来做为固定资产投资对GDP影响的主要因素进行分析研究。我们初步认为这三个因素对GDP都有正相关的影响，只是影响程度有所不同 ，即认为这些因素的系数符号均可能为正，但仍需要通过具体的数据分析来确定。三、相关数据的收集我们选择时间序列的年度数据，样本期为1980-2005年，共26个样本。由于是小样本，检验和解释都有一定的难度，因此我们倍加小心。数据来源为1980-2005中国统计年鉴国内生产总值和全社会固定资产投资(按经济类型分) 年份GDP国有经济集体经济个体经济19804545.6745.9461191981
9、4891.6667.5115.2178.319825323.4845.3174.3210.819835962.7952156.3321.819847208.11185.2238.740919859016.01680.5327.5535.2198610275.22079.4391.8649.4198712058.62448.8547795.9198815042.83020711.71022.1198916992.32808.25701032.2199018667.82986.3529.51001.2199121781.53713.8697.81182.9199226923.55498.71359
10、.41222199335333.97925.92317.31476.2199448197.99615.82758.91970.6199560793.710898.23289.42560.2199671176.612056.23660.63211.2199778973.013091.73850.93429.4199884402.315369.34192.23744.4199989677.115947.84338.64195.7200099214.616504.44801.54709.42001.217606.95278.65429.62002.718877.45987.46519.22003.8
11、21661.08009.57720.12004.325027.69965.79880.62005.829666.911969.613890.6四模型的参数估计利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：（见下表）Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 06/23/07 Time: 15:38Sample: 1980 2005Included observations: 26VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-1580.3981416.492-1.0.2766X15.0.9.0.
12、0000X2-0.2.-0.0.7401X33.1.2.0.0568R-squared0. Mean dependent var55201.23Adjusted R-squared0. S.D. dependent var53269.74S.E. of regression3894.347 Akaike info criterion19.51308Sum squared resid3.34E+08 Schwarz criterion19.70663Log likelihood-249.6700 F-statistic1551.899Durbin-Watson stat1. Prob(F-sta
13、tistic)0.可以看出，经济检验合理，没有出现数字和符号的错误。并且可决系数R2=0.，修正的可决系数为0.。可以看出，拟和效果十分的好。因此，该模型的设定是合理的 ，将表中的数字带入模型得：=-1580.398+5.-0.+3. （1416.492）（0.）（2.）（1.）T= (-1.) (9.) (-0.) (2.)R-squared=0. Adjusted R-squared=0. F-statistic=1551.899五、计量经济学检验1做多重共线性检验，利用简单相关系数矩阵法得到下列的矩阵：X1X2X3X1 1. 0. 0.X2 0. 1. 0.X3 0. 0. 1.由相关系
14、数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数比较高，证实确实存在严重多重共线性。采用逐步回归的办法，去检查和解释多重共线性问题。分别做Y对x1、x2、x3的一元回归，结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/23/07 Time: 16:32Sample: 1980 2005Included observations: 26VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2999.7511377.406-2.0.0395X16.0.56.682360.0000R-squared0. Mean dependent var55201.23Adjusted R-squared0. S.D. dependent var53269.74S.E. of regression4681.518 Akaike info criterion19.81444Sum squared resid5.26E+08 Schwarz
