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1、我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系分析【摘要】本文旨在对我国改革开放以来固定资产投资与GDP关系进行计量分析。首先我们对已有的部分关于固定资产投资的观点和评论进行了评述;然后再收集的数据的基础上利用EViews软件进行了计量分析，从数据本身出发验证了两者的因果关系，并寻求设定合理的经济关系模型;接着运用软件对设定的模型进行了参数估计，检验及修正；最后我们利用所得的结果进行了经济预测以评估所得结果的价值并对结果本身提出了政策意见。一 问题的提出我国自改革开放以来已保持了国民经济20多年的快速增长，GDP年均增长率在10%以上，如此高的增长速度不经要引起人们对其增长动力或原因的兴趣。今年来关
2、于投资，消费和出口“三驾马车”拉动经济增长的理论较为突出。尤其是进入90年代后直到90年代末到新世纪最近几年，不论是学术界还是公众媒体都对固定资产投资的高增长表现出不同程度的担忧，因而才引出关于经济软着陆和怎样减少固定资产投资的讨论。那么，究竟固定资产投资同GDP之间的关系如何？新世纪的前后几年是不是存在固定资产投资过热拉动经济过热的情况？本文试图运用计量经济学的方法寻求答案。二 数据收集为进行计量分析，我们寻求改革开放至今的GDP和固定资产的可比数据，数据来源为中国统计年鉴及中国国家统计局网站（http:/）的数据资料，两项数据样本数都为27，满足一元回归的要求。1978-2004年GDP及
3、固定资产投资年度数据obsGDPFAI19783624.100780.200019794038.200846.200019804517.800910.900019814862.400961.000019825294.7001230.40019837171.0001430.10019847171.0001832.90019858964.4002543.200198610202.203120.600198711962.503791.700198814928.304753.800198916909.204410.400199018547.904517.000199121617.805594.5001
4、99226638.108080.100199334634.4013072.30199446759.4017042.94199558478.1020019.26199667884.6022974.03199774462.6024941.10199878345.2028406.17199982067.5029854.71200089468.1032917.73200197314.8037213.492002104790.643499.912003117251.955566.612004136515.070072.71三 数据分析由于相关数据为时间序列，很可能为非平稳序列，直接回归可能造成伪回归。因
5、此对两时间序列进行平稳性检验，方法为ADF检验。EViews5默认情况下检验结果如下：GDP的ADF检验Null Hypothesis: GDP has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic2.5889251.0000Test critical values:1% level-3.7378535% level-2.99187810% level-2.635542*Ma
6、cKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(GDP)Method: Least SquaresDate: 05/28/05 Time: 16:45Sample (adjusted): 1981 2004Included observations: 24 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.GDP(-1)0.0457720.0176802.5889250.0175D(G
7、DP(-1)1.3275620.2171506.1135740.0000D(GDP(-2)-0.7328310.231507-3.1654850.0049C399.8333664.79320.6014400.5543R-squared0.851066Mean dependent var5499.883Adjusted R-squared0.828726S.D. dependent var4860.139S.E. of regression2011.383Akaike info criterion18.20204Sum squared resid80913219Schwarz criterion
8、18.39839Log likelihood-214.4245F-statistic38.09586Durbin-Watson stat2.019994Prob(F-statistic)0.000000FAI的ADF检验Null Hypothesis: FAI has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 6 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic4.2612021.0000Test critical valu
9、es:1% level-3.8085465% level-3.02068610% level-2.650413*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(FAI)Method: Least SquaresDate: 05/28/05 Time: 16:48Sample (adjusted): 1985 2004Included observations: 20 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Err
10、ort-StatisticProb.FAI(-1)0.2595730.0609154.2612020.0011D(FAI(-1)0.7625700.2319303.2879250.0065D(FAI(-2)-0.2729570.300382-0.9086990.3814D(FAI(-3)-0.7451330.292414-2.5482100.0255D(FAI(-4)-0.6089930.290971-2.0929660.0583D(FAI(-5)0.7392930.3387122.1826550.0497D(FAI(-6)-1.2579950.331724-3.7922980.0026C18
11、9.1530376.01380.5030480.6240R-squared0.956233Mean dependent var3411.991Adjusted R-squared0.930703S.D. dependent var3814.703S.E. of regression1004.198Akaike info criterion16.95094Sum squared resid12100974Schwarz criterion17.34923Log likelihood-161.5094F-statistic37.45431Durbin-Watson stat2.303034Prob
12、(F-statistic)0.000000由上述结果可以看到两序列的ADF统计量均大于5%水平下的临界值，因而不能拒绝原假设，序列为非平稳序列。由于两序列均为非平稳序列，因而需要进行两序列协整的检验，否则其回归将是没有意义的。协整检验第一步，对两序列运用OLS法进行简单一元回归，得到回归参数估计和残差序列。回归结果：Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 05/30/05 Time: 02:57Sample: 1978 2004Included observations: 27VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C7569.4842054.4443.6844450.0011FAI2.1573120.08369625.775560.0000R-squared0.963736Mean dependent var42756.36Adjusted R-squared0.962285S.D. dependent var41079.01S.E. of regression7977.694Akaike i
