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工程經(jīng)濟(jì)學(xué)固定資產(chǎn)投資范文第1篇

中國經(jīng)濟(jì)目前尚處于初級發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)增長具有典型的要素拉動特征。經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要刺激投資需求，最終消費(fèi)需求的形成也有賴于加大投資力度，投資與消費(fèi)雙管齊下，投資需先行。因此，國民經(jīng)濟(jì)的高速增長離不開投資的持續(xù)增長。從理論上講，投資增長率和經(jīng)濟(jì)增長率具有一種正向的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

一般認(rèn)為，建設(shè)投資是國民經(jīng)濟(jì)增長的強(qiáng)大拉動因素。幾乎所有國家的政府都會在經(jīng)濟(jì)不景氣的時期，將建設(shè)投資作為刺激經(jīng)濟(jì)增長的工具。加大建設(shè)投資的規(guī)模，既可增加就業(yè)機(jī)會和國民可支配收入、擴(kuò)大內(nèi)需，又可以直接帶動當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)增長，為新一輪的經(jīng)濟(jì)增長奠定物質(zhì)基礎(chǔ)。西方學(xué)者的研究表明：建設(shè)投資在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著非常重要的角色，尤其是在發(fā)展中國家，建設(shè)投資在這些國家的整體投資中的比率甚至達(dá)到了20%(Kessedes,1995)。

我國大量的文獻(xiàn)也討論了建設(shè)投資對國民經(jīng)濟(jì)的重要作用，但是，真正能夠揭示建設(shè)投資與經(jīng)濟(jì)增長之間的數(shù)量關(guān)系的研究成果卻極少。中國發(fā)展研究院曾經(jīng)做過一項(xiàng)研究，發(fā)現(xiàn)在中國經(jīng)濟(jì)中固定資產(chǎn)投資是決定社會需求的最積極的因素。因此，增加固定資產(chǎn)投資可以作為刺激經(jīng)濟(jì)活動的主要手段（中國發(fā)展研究院，1997）。雖然還有其他一些關(guān)于建設(shè)投資對中國經(jīng)濟(jì)增長重要性的研究，但是，這些研究大部分還處在定性階段，很少能夠指出建設(shè)投資對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)水平。本研究就致力于找到其對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展拉動水平的具體數(shù)量關(guān)系。

二、數(shù)據(jù)和模型

在本研究中，建設(shè)投資對國民經(jīng)濟(jì)的拉動作用是指以一定速度增長的建設(shè)投資所拉動GDP的增長量或增長率。GDP是衡量一個國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的重要指標(biāo)和方法。它是指一個國家或地區(qū)在一年內(nèi)所有常住單位生產(chǎn)活動的最終成果的價值形態(tài)。另外本研究涉及的指標(biāo)還有固定資產(chǎn)投資和建筑安裝工程投資。

固定資產(chǎn)投資(FAI)是衡量一個國家或地區(qū)在一年內(nèi)在固定資產(chǎn)方面投資總量的指標(biāo)，它同樣也能夠以價值形態(tài)反映固定資產(chǎn)建造和購買活動的總量，是反映固定資產(chǎn)投資規(guī)模、速度、比例關(guān)系和使用方向的綜合性指標(biāo)。固定資產(chǎn)投資可以根據(jù)國家的投資計劃分為基本建設(shè)投資、更新改造投資、房地產(chǎn)開發(fā)投資和其他固定資產(chǎn)投資四部分。本文采用這個指標(biāo)來代表宏觀意義上的建設(shè)投資水平，既包括建水壩、修公路這些大型的土木工程項(xiàng)目，也包括住宅和商業(yè)房地產(chǎn)項(xiàng)目的開發(fā)，同時，還涉及各類建筑物、構(gòu)筑物和大型設(shè)備的修繕和改造。

固定資產(chǎn)投資活動按其工作內(nèi)容和實(shí)現(xiàn)方式可以分為建筑安裝工程，設(shè)備、工具、器具購置，其他費(fèi)用三個部分。在本文中也將建筑安裝工程投資(CI)作為衡量建設(shè)投資活動對國民經(jīng)濟(jì)增長拉動作用的一個變量，它是指各種房屋、建筑物的建造和各種設(shè)備裝置的安裝工程投資。建筑安裝工程投資比固定資產(chǎn)投資的范圍小一些，可以代表一年內(nèi)國民經(jīng)濟(jì)中的建筑工作量，是一個衡量建設(shè)活動水平更為合適的指標(biāo)。

本研究擬采用動態(tài)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)所倡導(dǎo)的誤差修正模型來描述建設(shè)投資和國民經(jīng)濟(jì)的相互作用。建立經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的傳統(tǒng)方法主要是以理論為導(dǎo)向，依據(jù)某種已經(jīng)存在的經(jīng)濟(jì)理論或者已經(jīng)提出的對經(jīng)濟(jì)行為規(guī)律的某種解釋設(shè)定模型的總體結(jié)構(gòu)，這種建模途徑對先驗(yàn)的經(jīng)濟(jì)理論有很強(qiáng)的依賴性。這種建模方法在20世紀(jì)70年代的經(jīng)濟(jì)動蕩前屢次預(yù)測失靈，促使人們尋求另外的建模方法。20世紀(jì)70年代末80年代初，以英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家D·F·Hendry為代表，提出了動態(tài)建模的方法，交替利用經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)提供的信息，在協(xié)整理論的基礎(chǔ)上建立反映變量短期波動和長期均衡的誤差修正模型(D·Hendry,1998)。

一般經(jīng)濟(jì)變量都可以用時間序列來表示，如果它的均值和方差都不隨時間變化，就稱這個序列是穩(wěn)定序列。如果一個序列在成為穩(wěn)定序列之前必須經(jīng)過d次差分，則稱該序列是d階單整。按照協(xié)整理論，幾個同階單整的時間序列之間可能存在著一種長期的穩(wěn)定關(guān)系，其線性組合可以降低單整階數(shù)，即所謂的協(xié)整關(guān)系。誤差修正模型就是建立在這種理論之上的。以GDP和建筑安裝投資(CI)為例，若GDP和CI具有協(xié)整關(guān)系，則它們之間的關(guān)系可以寫作一般的自回歸分布滯后的表達(dá)式：

附圖

和CI之間存在的長期均衡關(guān)系。于是GDP的短期波動被分為兩部分：一部分是長期均衡，一部分是短期波動。一般（β[,2]-1）都會小于0，因此，若(t-1)時刻GDP大于其長期均衡解，γecm[,t-1]為負(fù)值，使GDP[,t]減少；若(t-1)時刻GDP小于其長期均衡解，γecm[,t-1]為正值，使GDP[,t]增加。體現(xiàn)了長期均衡誤差對GDP的控制。

以不變價格表示的流量指標(biāo)一般是一階單整。固定資產(chǎn)投資、建筑安裝投資和國內(nèi)生產(chǎn)總值都是流量指標(biāo)，一般情況下屬于一階單整，它們之間可以存在這種長期穩(wěn)定的關(guān)系，同時，固定資產(chǎn)投資、建筑安裝投資的短期的變動又會對國內(nèi)生產(chǎn)總值產(chǎn)生短期的影響。因此，國內(nèi)生產(chǎn)總值的變動既受固定資產(chǎn)投資、建筑安裝投資短期變動的直接影響，又受兩者之間長期穩(wěn)定關(guān)系的調(diào)整，可以建立誤差修正模型來討論這種關(guān)系：

附圖

表明如果FAI變化了1%，GDP將變化β[,1]%。α[,1]同理?？梢姼鱾€系數(shù)具有很強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)意義。

本研究中的數(shù)據(jù)都來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。數(shù)據(jù)自1981年始，且已經(jīng)折算為1981年不變價，這樣可以去除通貨膨脹的影響，更好地反映數(shù)據(jù)內(nèi)在的規(guī)律性。在本研究中，采用SPSS軟件包進(jìn)行統(tǒng)計分析。各年的數(shù)據(jù)如下；

表1固定資產(chǎn)投資、建筑安裝投資與國內(nèi)生產(chǎn)總值

（1981-1999年，單位：億元）

附圖

注：1.所有數(shù)據(jù)均為1981年不變價；2.數(shù)據(jù)來源：《中國統(tǒng)計年鑒2000》。

三、建立誤差修正模型

（一）方程的初步設(shè)定和簡化

一般來講，在經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中，以不變價格表示流量的序列往往表現(xiàn)為一階單整。因此，從理論上判斷，LnGDP、LnFAI和LnCI序列都應(yīng)該是一階單整。采用Dickey和Fuller于1979年、1980年提出的ADF方法進(jìn)行單整檢驗(yàn)結(jié)果也表明，的確如此。

然后，可以將方程設(shè)定為一般的自回歸分布滯后模型。模型的右邊包括被解釋變量的滯后、解釋變量及其時間滯后項(xiàng)。對于固定資產(chǎn)投資方程，首先設(shè)定為：

附圖

用最小二乘法估計這兩個自回歸分布滯后方程，采用逐步回歸(Stepwise)方法，剔除不顯著的變量。

在固定資產(chǎn)投資方程中，LnGDP[,t-1]、LnFAI[,t]和LnFAI[,t-1]被引入方程。估計得到的方程為：

附圖

可見方程的顯著性很高，完全可以通過檢驗(yàn)。常數(shù)項(xiàng)的t值很小，并不顯著。（由于此方程對后面的過程只有理論上的意義，因此不必剔除常數(shù)項(xiàng)。）其他各項(xiàng)系數(shù)在99%的置信水平下顯著不為0。該方程的殘差類似白噪聲。

在建筑安裝投資方程中，也是LnGDP[,t-1]、LnCI[,t]和LnCI[,t-1]被引入方程。估計得到的方程為：

附圖

方程的顯著性很高，完全可以通過檢驗(yàn)。常數(shù)項(xiàng)的t值很小，也不顯著。其他各項(xiàng)都在99%的顯著性水平下顯著不為0。該方程的殘差類似白噪聲。

可以看到，以上兩個方程中LnFAI[,t-1]和LnCI[,t-1]前的系數(shù)為負(fù)值。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因是由于它們分別與LnFAI[,t]和LnCI[,t]之間存在著共線性的關(guān)系，導(dǎo)致兩者的系數(shù)在一定程度上能夠互相任意分配。但這對后面的研究影響不大。

（二）求長期均衡方程

下面可以用簡單的回歸分析求得長期均衡方程。對于固定資產(chǎn)投資方程，長期均衡方程為：

附圖

可見，整體顯著性明顯滿足。各項(xiàng)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)均順利通過。從此均衡方程可以計算ecm序列（即殘差序列）：

附圖

AdjustedR[2]=0.982F=980.657

整體顯著性明顯滿足。各項(xiàng)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)均順利通過。

ecm[,t-1]=LnGDP[,t-1]-3.228-9.793LnCI[,t-1]。

（三）建立誤差修正模型

1.固定資產(chǎn)投資方程

考慮到在初步設(shè)定的方程中LnFAI[,t]、LnFAI[,t-1]和LnGDP[,t-1]都比較顯著，在建立誤差修正模型時引入LnGDP[,t]，LnFAI[,t]，ecm[,t-1]，以保證方程的包容性。

設(shè)定誤差修正模型為：

附圖

p=0.0002，可見整體顯著性明顯滿足。

從變量顯著性檢驗(yàn)來看，兩個方程的ecm[,t-1]的顯著性較低，但是，考慮到它們重要的經(jīng)濟(jì)意義，仍不將其剔除。

四、經(jīng)濟(jì)意義分析

（一）彈性分析

在以上兩個誤差修正方程中，LnFAI[,t]和LnCI[,t]前面的系數(shù)可以看作是GDP對FAI和CI的彈性系數(shù)，因此，可以根據(jù)方程的系數(shù)對它們進(jìn)行彈性分析。

LnCI[,t]前的系數(shù)為0.324，這說明國內(nèi)生產(chǎn)總值對建筑安裝投資的彈性系數(shù)為0.324。當(dāng)建筑安裝投資增長1%時，將帶動國內(nèi)生產(chǎn)總值增長0.324%。而LnFAI[,t]前的系數(shù)為0.317，這說明國內(nèi)生產(chǎn)總值對固定資產(chǎn)投資的彈性系數(shù)為0.317。當(dāng)基本建設(shè)投資增長1%時，將帶動國內(nèi)生產(chǎn)總值增長0.317%。

這是非常重要的結(jié)論，定量地給出了建設(shè)投資對國民經(jīng)濟(jì)拉動作用的大小?？梢钥闯?，建設(shè)投資對國民經(jīng)濟(jì)的拉動效應(yīng)大致是這樣一個概念，即當(dāng)建設(shè)投資增長1%時，能帶動國內(nèi)生產(chǎn)總值增長大約0.32%。以往的分析往往僅限于定性，沒有反映出真正的定量關(guān)系。從兩個彈性系數(shù)可以看出，建設(shè)投資對國民經(jīng)濟(jì)的增長有很大的促進(jìn)作用，彈性系數(shù)都較大。

（二）拉動效率分析

為了進(jìn)一步分析建筑安裝投資和固定資產(chǎn)投資對國民經(jīng)濟(jì)拉動作用的大小，引入一個新的系數(shù)，將其稱之為“拉動效率”，它是GDP對該變量彈性系數(shù)與該變量在GDP中所占份額的比值，即附圖，D[,i]表示在此區(qū)間內(nèi)GDP對某一變量i的彈性系數(shù)，S[,i]表示某一變量i在此區(qū)間內(nèi)占據(jù)GDP的平均百分比。這樣可以排除彈性系數(shù)大小中不同變量份額因素的影響。如果q＞1，這表明某一變量在這一階段對GDP的拉動作用是積極的，超過了自身在GDP中所占據(jù)的份額，是高效率的。相反，如果q＜1，則表示這種拉動作用是消極的，少于變量自身占據(jù)GDP的份額，是低效率的。

結(jié)果如下（1981年—1999年間）：

變量D[,i]S[,i]q[,i]

CI（建筑安裝投資）0.3240.1961.652

FAI（固定資產(chǎn)投資）0.3170.3001.057

由此可見，兩者對國民經(jīng)濟(jì)的拉動作用都是很積極的，q[,i]均超過了1，建筑安裝投資更為顯著。它在國民經(jīng)濟(jì)中的份額為19.6%，而彈性系數(shù)達(dá)到了0.324%。這進(jìn)一步驗(yàn)證了在本文開始時所提到的定性研究的結(jié)論，建設(shè)投資在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著非常重要的角色，是刺激經(jīng)濟(jì)活動的主要手段，能夠高效率地拉動國民經(jīng)濟(jì)的增長。

（三）誤差修正項(xiàng)(ECM)的分析

Ecm項(xiàng)系數(shù)的大小反映了對偏離長期均衡的調(diào)整力度，系數(shù)的估計值一般是負(fù)值。對于固定資產(chǎn)投資方程，Ecm前面的系數(shù)是-0.049，由此看來，調(diào)整的力度不是很大。調(diào)整的過程大致如下：

附圖

對于建筑安裝投資方程，Ecm前面的系數(shù)是-0.018，調(diào)整的力度也較小。因此，可以看出，建設(shè)投資主要以短期波動的形式來影響GDP的變化，長期均衡起的控制作用不大。這符合我國現(xiàn)階段的具體情況，我國目前正處在大規(guī)模建設(shè)的發(fā)展階段，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到建設(shè)量的穩(wěn)定和平衡，因此，目前主要是增量在起作用。

五、總結(jié)

本研究將固定資產(chǎn)投資(FAI)和建筑安裝投資投資(CI)作為對GDP產(chǎn)生拉動作用的變量，通過建立誤差修正模型得到了反映它們之間長期均衡和短期波動的表達(dá)式。從彈性系數(shù)可以看出，無論是建筑安裝投資，還是固定資產(chǎn)投資，二者對國民經(jīng)濟(jì)的拉動作用都是很明顯的，國內(nèi)生產(chǎn)總值對建筑安裝投資的彈性系數(shù)為0.324。當(dāng)建筑安裝投資增長1%時，將帶動國內(nèi)生產(chǎn)總值增長0.324%。國內(nèi)生產(chǎn)總值對基本建設(shè)投資的彈性系數(shù)為0.317。當(dāng)基本建設(shè)投資增長1%時，將帶動國內(nèi)生產(chǎn)總值增長0.317%。綜合起來，當(dāng)建設(shè)投資增長1%時，能帶動國內(nèi)生產(chǎn)總值增長大約0.32%。從拉動效率來看，兩者對國民經(jīng)濟(jì)的拉動作用都是積極的，q[,i]均超過了1，建筑安裝投資更為顯著。

建設(shè)投資主要以短期波動的形式來影響GDP的變化，長期均衡起的控制作用不大。這主要是由于我國目前正處在大規(guī)模建設(shè)的發(fā)展階段，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到建設(shè)量的穩(wěn)定和平衡，因此，目前主要是增量在起作用。

因此，本研究的定量結(jié)果不僅驗(yàn)證了很多研究者的定性結(jié)論，即建設(shè)投資在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著非常重要的角色，是刺激經(jīng)濟(jì)活動的主要手段，能夠高效率地拉動國民經(jīng)濟(jì)的增長；而且給出了具體的拉動效應(yīng)值，分析了短期波動和長期均衡各自的作用，有助于更加準(zhǔn)確地分析建設(shè)投資對國民經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。

收稿日期：2001-03-23

【參考文獻(xiàn)】

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工程經(jīng)濟(jì)學(xué)固定資產(chǎn)投資范文第2篇

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)增長；居民消費(fèi)；固定資產(chǎn)投資；svar模型；結(jié)構(gòu)沖擊

中圖分類號：f061.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：b

一、引言

消費(fèi)和投資是拉動經(jīng)濟(jì)增長的兩大引擎，消費(fèi)的拉動作用較投資的拉動作用更具持續(xù)性。盡管我國經(jīng)濟(jì)取得了快速發(fā)展，但突出的經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)問題影響了國民經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展，而且顯現(xiàn)了投資對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率超過消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的現(xiàn)象。圖1顯示，我國居民消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率總體處于下降趨勢，固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率總體處于上升趨勢。從2001年開始，我國經(jīng)濟(jì)增長主要由投資拉動。尤其是2009年，在世界經(jīng)濟(jì)大幅下滑的情況下，我國經(jīng)濟(jì)能夠保持8.7%的增長速度，主要是靠政府大量的基礎(chǔ)設(shè)施等固定資產(chǎn)投資帶動的。但是，居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資變動引起的經(jīng)濟(jì)波動，即居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資受到?jīng)_擊對產(chǎn)出的動態(tài)影響不能通過貢獻(xiàn)率得以表現(xiàn)，可能存在固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率高，但是固定資產(chǎn)投資受到?jīng)_擊對經(jīng)濟(jì)增長影響弱，這可以通過居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資變動和經(jīng)濟(jì)波動之間的動態(tài)關(guān)系來說明。

結(jié)構(gòu)向量自回歸（svar）模型是研究變量間動態(tài)沖擊效應(yīng)較成熟的方法，它是基于向量自回歸（var）模型提出的。一個n元p階的svar模型：

二、實(shí)證分析

（一）變量說明

國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資是一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、消費(fèi)水平、投資水平最具代表性指標(biāo)，本文旨在研究居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資變動與經(jīng)濟(jì)波動之間的動態(tài)關(guān)系，而增長率是反映波動（變動）較合理的指標(biāo)。因此，本文選取了實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（rgdp）、實(shí)際居民消費(fèi)增長率（rxf）、實(shí)際固定資產(chǎn)投資增長率（rtz）三個變量，并以1978年為基期（1978=100）的居民消費(fèi)價格指數(shù)和gdp平減指數(shù)（根據(jù)名義gdp和不變價gdp計算得到），消除1978-2009年居民消費(fèi)及國內(nèi)生產(chǎn)總值和固定資產(chǎn)投資的價格因素，從而得到實(shí)際增長率（樣本期間為1979-2009年）。

（二）savr模型及識別

svar模型是基于var模型提出的，傳統(tǒng)的var理論要求模型中每一個變量是平穩(wěn)的，隨著協(xié)整理論的提出，對于非平穩(wěn)時間序列，只要各變量之間存在協(xié)整關(guān)系就可以直接建立var模型。所以，首先要對變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文運(yùn)用adf檢驗(yàn)，根據(jù)aic和sc準(zhǔn)則、dw值、參數(shù)t統(tǒng)計量，確定c、t、l,檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。結(jié)果表明rgdp、rxf、rtz在1%的顯著性水平下是平穩(wěn)的，因此可以直接建立var模型，然后對參數(shù)施加約束，識別svar模型。

建立svar模型，其次要確定var模型的滯后階數(shù)。eviews5.0給出了判斷滯后階數(shù)的模塊，一般根據(jù)lr（5%顯著水平）、fep值、aic值、sc值、hq值進(jìn)行確定，經(jīng)過綜合比較，選定滯后階數(shù)為1階。檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

選擇滯后階數(shù)時還要注意var模型殘差的自相關(guān)和異方差。經(jīng)檢驗(yàn)，選擇滯后1期。殘差序列不存在自相關(guān)和異方差，由于篇幅限制，將不在列示。

最后,檢驗(yàn)var（1）的穩(wěn)定性，若不穩(wěn)定，脈沖響應(yīng)函數(shù)將失效。經(jīng)檢驗(yàn)，var(1)的ar單位根的模都小于1，滿足穩(wěn)定性條件，根據(jù)svar（1）得到的脈沖響應(yīng)函數(shù)是穩(wěn)健的、可靠的，檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

對于n元p階svar模型，需對結(jié)構(gòu)式施加n(n-1)/2限制條件才能識別結(jié)構(gòu)沖擊。本文建立的svar（1）模型含有三個內(nèi)生變量，即n=3，需施加3個約束條件。一般情況下，依據(jù)經(jīng)濟(jì)理論對參數(shù)進(jìn)行約束，參數(shù)約束有短期約束和長期約束之分。長期約束一般是零約束，是指一個變量對另一個變量的結(jié)構(gòu)沖擊的長期響應(yīng)為0, 而本文所選取的三個變量之間有著較強(qiáng)的相互影響關(guān)系。因此，選擇短期約束：(1)固定資產(chǎn)投資產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益具有滯后性，又基于我國現(xiàn)實(shí)情況，即居民消費(fèi)與固定資產(chǎn)投資當(dāng)期相互帶動作用較弱，可以認(rèn)為居民消費(fèi)變動和固定資產(chǎn)投資變動之間當(dāng)期無影響，即假設(shè)a23=0，a32=0；(2)居民消費(fèi)變動受當(dāng)期產(chǎn)出波動的影響，通過建立rxf與rgdp之間的回歸方程（依據(jù)加權(quán)最小二乘估計），估計rgdp對當(dāng)期rxf的長期平均影響系數(shù)為0.785146，因此假設(shè)a21=0.785146。

模型估計結(jié)果：a12=-0.252974，a13=-0.056602，即實(shí)際居民消費(fèi)增長率每提高一個百分點(diǎn)，在當(dāng)期實(shí)際gdp增長率大約提高0.253個百分點(diǎn)，實(shí)際固定資產(chǎn)投資增長率每提高一個百分點(diǎn)，在當(dāng)期實(shí)際gdp增長率大約提高0.057個百分點(diǎn)，說明在拉動經(jīng)濟(jì)增長力度方面，居民消費(fèi)優(yōu)于固定資產(chǎn)投資。

（三）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)是分析當(dāng)一個誤差項(xiàng)發(fā)生變化，或者說模型受到某種沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響，用以描繪在擾動項(xiàng)上施加沖擊，對內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來值所帶來的影響。本文選擇追蹤期數(shù)為10，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。

由圖2可知，給實(shí)際消費(fèi)增長率一個正沖擊，在第1期對實(shí)際gdp波動產(chǎn)生最大正效應(yīng)，約0.379個百分點(diǎn)，之后沖擊效應(yīng)減弱，到第8期已趨于0，但是從第5期到第8期出現(xiàn)了程度微弱的負(fù)效應(yīng)，在第6期出現(xiàn)最大負(fù)效應(yīng)，約為-0.027個百分點(diǎn)，然而從第1期到第8期累積沖擊效應(yīng)約為0.887個百分點(diǎn)?？傮w上，居民消費(fèi)變動的結(jié)構(gòu)沖擊對經(jīng)濟(jì)波動產(chǎn)生正影響，但持續(xù)性不強(qiáng)。

給實(shí)際固定資產(chǎn)投資增長率一個正沖擊，在第2期對實(shí)際gdp波動產(chǎn)生最大正影響，約0.216個百分點(diǎn)，之后影響逐漸減弱，到第8期趨于消失，從第5期到第8期也出現(xiàn)了程度微弱的負(fù)影響，在第6期出現(xiàn)最大負(fù)影響，約為-0.022個百分點(diǎn)，然而從第1期到第8期累積沖擊效應(yīng)約為0.398個百分點(diǎn)?？傮w上，固定資產(chǎn)投資變動的結(jié)構(gòu)沖擊對經(jīng)濟(jì)波動產(chǎn)生正影響，但是不僅持續(xù)性不強(qiáng)，而且對經(jīng)濟(jì)波動的沖擊力度弱于居民消費(fèi)變動對經(jīng)濟(jì)波動的沖擊力度。

來自實(shí)際gdp增長率自身的一個正沖擊，在第1期對經(jīng)濟(jì)波動產(chǎn)生最大正效應(yīng)，約為1.499個百分點(diǎn)，然后下降，在第5期出現(xiàn)最大負(fù)效應(yīng)，約為-0.137個百分點(diǎn)，于第7期沖擊效應(yīng)趨于消失，前7期累積沖擊效應(yīng)約為2.187個百分點(diǎn)，總體上沖擊影響為正。說明經(jīng)濟(jì)波動主要受自身沖擊的影響，實(shí)際gdp增長率與其滯后值有較大的關(guān)聯(lián)，應(yīng)注意我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長期戰(zhàn)略。由于本文變量以實(shí)際增長率表示，居民消費(fèi)增長率、固定資產(chǎn)投資增長率的結(jié)構(gòu)沖擊對gdp增長率影響較弱，表達(dá)的是，若居民消費(fèi)增長率、固定資產(chǎn)投資增長率增加一單位，引起gdp增長率較小幅度的增加，只能說明增加單位居民消費(fèi)、單位固定資產(chǎn)投資，對經(jīng)濟(jì)增長的帶動力較弱，即效率較差。而不能認(rèn)為居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資不能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，因?yàn)榫用裣M(fèi)、固定資產(chǎn)投資是帶動經(jīng)濟(jì)增長的兩個最主要的動力。

上述實(shí)證結(jié)果表明，雖然總體上來自居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資變動的外生結(jié)構(gòu)沖擊對經(jīng)濟(jì)波動產(chǎn)生正效應(yīng)，但是脈沖響應(yīng)路徑顯示，僅持續(xù)4期正效應(yīng)，并出現(xiàn)了4期程度微弱的負(fù)影響，而且經(jīng)濟(jì)波動主要受自身結(jié)構(gòu)沖擊的影響，說明我國居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資帶動經(jīng)濟(jì)增長不僅持續(xù)性不強(qiáng)，而且單位效率差。但是，由于居民消費(fèi)變動對經(jīng)濟(jì)波動的沖擊力度強(qiáng)于固定資產(chǎn)投資變動對經(jīng)濟(jì)波動的沖擊力度。所以，對于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長而言，擴(kuò)大居民消費(fèi)產(chǎn)生的效力強(qiáng)于擴(kuò)大固定資產(chǎn)投資產(chǎn)生的效力。

由圖3可知，給實(shí)際gdp增長率一個正沖擊，在第1期對居民消費(fèi)變動產(chǎn)生最大正效應(yīng)，約為1.177個百分點(diǎn)，之后從第3期到第6期出現(xiàn)了負(fù)效應(yīng)，在第4期出現(xiàn)最大負(fù)效應(yīng)，約為-0.106個百分點(diǎn)，沖擊影響于第6期趨于0，然而從第1期到第6期累積沖擊效應(yīng)約為1.255個百分點(diǎn)。總體上，來自經(jīng)濟(jì)波動的外生結(jié)構(gòu)沖擊對居民消費(fèi)變動產(chǎn)生正效應(yīng)，但只是短期影響。

同樣給實(shí)際gdp增長率一個正沖擊，也是在第1期對固定資產(chǎn)投資變動產(chǎn)生最大正影響，約為3.557個百分點(diǎn)，之后也是從第3期到第6期出現(xiàn)了負(fù)影響，在第3期為-0.714個百分點(diǎn)，沖擊效應(yīng)于第6期趨于消失，然而從第1期到第6累積沖擊效應(yīng)約為2.403個百分點(diǎn)?？傮w上，來自經(jīng)濟(jì)波動的外生結(jié)構(gòu)沖擊對固定資產(chǎn)投資變動產(chǎn)生正影響，雖然只是短期影響，但是受到經(jīng)濟(jì)波動的沖擊力度強(qiáng)于居民消費(fèi)變動受到經(jīng)濟(jì)波動的沖擊力度。

上述實(shí)證結(jié)果表明，雖然總體上來自經(jīng)濟(jì)波動的外生結(jié)構(gòu)沖擊對居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資變動產(chǎn)生正效應(yīng)，但是脈沖響應(yīng)路徑顯示，只持續(xù)2期正效應(yīng)，并出現(xiàn)了4期程度微弱的負(fù)影響，但是不能認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長對保持居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資持續(xù)增長效用不大，因?yàn)橹挥挟a(chǎn)出不斷增加才能保證消費(fèi)、投資的持續(xù)增長，這只能說明，我國居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資自身存在問題，削弱了產(chǎn)出增加對其增長的持續(xù)促進(jìn)作用。然而，固定資產(chǎn)變動受到經(jīng)濟(jì)波動的沖擊力度強(qiáng)于居民消費(fèi)變動受到經(jīng)濟(jì)波動的沖擊力度，說明我國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出傾向于用于固定資產(chǎn)投資，和現(xiàn)實(shí)相符，由圖1可知，固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率總體上處于上升趨勢，尤其從2001年開始，固定資產(chǎn)投資成為拉動經(jīng)濟(jì)增長的主要動力。

（四）預(yù)測方差分解

方差分解是另一種分析變量間動態(tài)關(guān)系的方法，是將每個內(nèi)生變量的方差分解成與各結(jié)構(gòu)沖擊相關(guān)聯(lián)的組成部分，用相對方差貢獻(xiàn)率評價各結(jié)構(gòu)沖擊對每個內(nèi)生變量的相對重要性。由表4可知，在rgdp方差分解中，居民消費(fèi)增長率的結(jié)構(gòu)沖擊對經(jīng)濟(jì)增長率預(yù)測方差貢獻(xiàn)率經(jīng)過第1、2、3期增長，于第4期開始基本穩(wěn)定在8.5個百分點(diǎn)。固定資產(chǎn)投資增長率的結(jié)構(gòu)沖擊對經(jīng)濟(jì)增長率預(yù)測方差貢獻(xiàn)率經(jīng)過第1、2、3期增長，于第4期開始基本穩(wěn)定在2.1個百分點(diǎn)。經(jīng)濟(jì)增長率自身結(jié)構(gòu)沖擊對經(jīng)濟(jì)增長率預(yù)測方差貢獻(xiàn)率經(jīng)過第1、2期下降，于第3期開始基本穩(wěn)定在89.3個百分點(diǎn)。這和圖2脈沖響應(yīng)分析結(jié)果基本一致，經(jīng)濟(jì)波動主要受自身結(jié)構(gòu)沖擊影響，居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資變動的結(jié)構(gòu)沖擊對經(jīng)濟(jì)波動影響微弱，從而說明居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資帶動經(jīng)濟(jì)增長單位效率差；同時，rgdp方差分解也驗(yàn)證了，居民消費(fèi)變動對經(jīng)濟(jì)波動的影響明顯強(qiáng)于固定資產(chǎn)投資變動對經(jīng)濟(jì)波動的影響。

在rxf方差分解中，經(jīng)濟(jì)增長率的結(jié)構(gòu)沖擊對居民消費(fèi)增長率預(yù)測方差貢獻(xiàn)率于第5期開始基本穩(wěn)定在44.7個百分點(diǎn)，但是居民消費(fèi)增長率自身結(jié)構(gòu)沖擊對居民消費(fèi)增長率預(yù)測方差貢獻(xiàn)率較大些，于第5期開始基本穩(wěn)定在54.85個百分點(diǎn)。因此，雖然經(jīng)濟(jì)波動對居民消費(fèi)變動產(chǎn)生了較大程度的影響，但居民消費(fèi)變動受自身結(jié)構(gòu)沖擊影響較大。在rtz方差分解中，經(jīng)濟(jì)增長率的結(jié)構(gòu)沖擊對固定資產(chǎn)投資增長率預(yù)測方差貢獻(xiàn)率經(jīng)過前4期微弱波動，于第5期開始基本穩(wěn)定在81個百分點(diǎn)。因此，固定資產(chǎn)投資變動主要受經(jīng)濟(jì)波動的影響。由此可知，以上分析結(jié)果和圖3脈沖響應(yīng)分析結(jié)果也基本一致，經(jīng)濟(jì)波動的結(jié)構(gòu)沖擊對固定資產(chǎn)變動的影響力較大，從而說明了我國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出傾向于用于固定資產(chǎn)投資。

三、結(jié)論及建議

本文基于svar模型分析了我國居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資變動和經(jīng)濟(jì)波動之間的動態(tài)影響關(guān)系，實(shí)證結(jié)果揭示了以下兩方面問題。

（一）我國經(jīng)濟(jì)保持長期穩(wěn)定增長面臨壓力

居民消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資作為帶動經(jīng)濟(jì)增長的最主要的兩個動力，然而圖2脈沖響應(yīng)函數(shù)和rgdp方差分解表明，二者的變動沖擊并不能對我國經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生長期且持續(xù)的正影響，二者帶動經(jīng)濟(jì)增長單位效率差，并且圖3脈沖響應(yīng)函數(shù)表明，經(jīng)濟(jì)增長只對二者增長產(chǎn)生短期影響，從而較難通過持續(xù)提高我國居民消費(fèi)水平、固定資產(chǎn)投資水平影響經(jīng)濟(jì)增長。因此，我國經(jīng)濟(jì)保持長期穩(wěn)定增長面臨壓力，這一問題主要?dú)w因于我國居民消費(fèi)水平偏低及固定資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)失衡。

1．居民消費(fèi)水平偏低。居民收入是影響居民消費(fèi)水平的主要因素，圖4顯示了1978-2009年我國居民收入占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重變化情況。圖4表明，我國居民收入占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重，1978-1984年處于上升階段，但最大沒超過60%；1984-1992年處于下降階段，從1988年開始低于50%；1993-2009年基本保持在40%左右。較長時間內(nèi)，我國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出分配到居民部分較少，居民收入水平偏低。加之我國社會保障制度不健全，存在有錢不敢花現(xiàn)象，以及我國居民重儲蓄，居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)不合理，家庭消費(fèi)支出以住房、醫(yī)療、教育消費(fèi)支出為主，從而造成居民消費(fèi)水平偏低。長期低收入和低消費(fèi)造成居民消費(fèi)帶動經(jīng)濟(jì)增長單位效率差，不利于經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長。一次經(jīng)濟(jì)增長沖擊，雖能帶動當(dāng)期消費(fèi)較大程度增加，但只要上述限制因素存在，也會對后期消費(fèi)造成不利影響。

2．固定資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)失衡。固定資產(chǎn)投資按結(jié)構(gòu)分，主要分為建筑安裝工程（各種房屋、建筑物的建造工程和各種設(shè)備、裝置的安裝工程）和設(shè)備工具器具購置兩部分，圖5顯示了1981-2009年建筑安裝工程、設(shè)備工具器具購置占固定資產(chǎn)投資比重變化情況。由圖5可知，雖然建筑安裝工程占固定資產(chǎn)投資比重處于下降趨勢，但是每年都在60%以上，而設(shè)備工具器具購置占固定資產(chǎn)投資比重沒有超過30%。由此可見，大量固定資產(chǎn)投資用于公共基礎(chǔ)設(shè)施、房屋等建筑物建設(shè)，而用于企業(yè)購買生產(chǎn)設(shè)備、器具等生產(chǎn)投資較少。這一現(xiàn)象容易造成重復(fù)投資，物品、服務(wù)供給長期增長受到限制。這種結(jié)構(gòu)失衡的固定資產(chǎn)投資，尤其是存在大量質(zhì)量差的重復(fù)投資，造成固定資產(chǎn)投資帶動經(jīng)濟(jì)增長單位效率差，必然影響經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長。

（二）我國經(jīng)濟(jì)增長存在投資短期性問題

圖2脈沖響應(yīng)函數(shù)和rgdp方差分解表明，對于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長而言，擴(kuò)大居民消費(fèi)產(chǎn)生的效力強(qiáng)于擴(kuò)大固定資產(chǎn)投資產(chǎn)生的效力，然而圖3脈沖響應(yīng)函數(shù)和rxf、rtz方差分解表明，我國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出傾向于用于固定資產(chǎn)投資。事實(shí)上，我國已顯現(xiàn)投資拉動型經(jīng)濟(jì)增長模式，主要因?yàn)椋合M(fèi)增長受收入、消費(fèi)習(xí)慣、社會保障制度、宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r等因素影響，因此短期內(nèi)消費(fèi)增加程度有限；然而，短期內(nèi)投資能夠得到較大程度增加，并且容易受政府宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控控制，因此政府能夠在短期內(nèi)通過大幅增加投資刺激經(jīng)濟(jì)增長。我國應(yīng)對國際金融危機(jī)的4萬億財政刺激計劃，使得我國在國際經(jīng)濟(jì)形勢惡化的情況下仍保持了8.7%的增長速度，而這項(xiàng)計劃的大量資金用于公共基礎(chǔ)設(shè)施等建筑物投資，充分說明了短期內(nèi)能夠通過大幅增加投資刺激經(jīng)濟(jì)增長。但是，投資的最終目的是生產(chǎn)更多的物品和服務(wù)以滿足居民需求，擴(kuò)大投資刺激經(jīng)濟(jì)增長在長期內(nèi)最終要落在消費(fèi)上。因此，我國靠投資拉動經(jīng)濟(jì)增長具有短期性，應(yīng)以消費(fèi)作為拉動經(jīng)濟(jì)增長的主要動力。

綜上所述，為使我國經(jīng)濟(jì)健康持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展必須從以下幾方面入手：第一，調(diào)整固定資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)，加大企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備性投資，擴(kuò)大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，為社會提供更多的物品和服務(wù)。首先，合理規(guī)劃公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，防止重復(fù)投資，減少盲目投資，降低對資金的占用率；其次，控制房地產(chǎn)建設(shè)規(guī)模，加強(qiáng)對資金流向房地產(chǎn)市場的管制；最后，根據(jù)國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整目標(biāo)，加大對生產(chǎn)企業(yè)尤其是中小生產(chǎn)企業(yè)的資金扶持，尤其是制定合理的貸款優(yōu)惠政策，滿足生產(chǎn)企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模對資金的需求。第二，調(diào)整投資消費(fèi)比例，擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出用于居民消費(fèi)部分。主要是提高居民收入水平，合理調(diào)整國民經(jīng)濟(jì)初次分配，加大再分配力度，尤其是健全并完善工資管理制度，減輕企業(yè)稅收負(fù)擔(dān)，提高職工薪酬待遇，拓寬農(nóng)村居民收入渠道，積極引導(dǎo)農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移。第三，建立健全社會保障制度，提高社會福利水平，優(yōu)化消費(fèi)結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)居民消費(fèi)信心。主要應(yīng)完善養(yǎng)老保險、醫(yī)療保險、住房公積金制度，提高保障水平和覆蓋率，降低住房、醫(yī)療、教育支出占家庭消費(fèi)支出的比重，提高生活消費(fèi)品支出占家庭消費(fèi)支出的比重，從而避免有錢不敢花現(xiàn)象。

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工程經(jīng)濟(jì)學(xué)固定資產(chǎn)投資范文第3篇

關(guān)鍵詞：ARIMA模型；時間序列；固定資產(chǎn)投資；投資預(yù)測

中圖分類號：F406.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-828X（2013）12-0-02

一、引言

全社會固定資產(chǎn)投資（Total Investment in Fixed Assets），又名全社會固定資產(chǎn)投資完成額，指以貨幣形式表現(xiàn)的在一定時期內(nèi)全社會建造和購置固定資產(chǎn)的工作量和與此有關(guān)的費(fèi)用的總稱。全社會固定資產(chǎn)投資是反映全國固定資產(chǎn)規(guī)模、結(jié)構(gòu)和發(fā)展速度，是觀察工程進(jìn)度和考核投資效果的重要依據(jù)。按經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計可劃分第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)。按登記注冊類型可分為：國有、集體、個體、聯(lián)營、股份制、外商、港澳臺商、其他等。按照管理渠道，全社會固定資產(chǎn)投資可以分為基本建設(shè)、更新改造、房地產(chǎn)開發(fā)投資和其他固定資產(chǎn)投資四個部分。全社會固定資產(chǎn)投資是全社會固定資產(chǎn)進(jìn)行再生產(chǎn)的重要手段，通過新建、改建和購置固定資產(chǎn)的活動，可以不斷先進(jìn)設(shè)備和先進(jìn)技術(shù)，建立新興部門和新興產(chǎn)業(yè)，進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和生產(chǎn)力的區(qū)域分布。通過全社會固定資產(chǎn)投資，可以直接促使經(jīng)濟(jì)良性增長，拉動社會需求，對保障經(jīng)濟(jì)的健康穩(wěn)定增長具有非常重要的意義。

為了全面準(zhǔn)確地預(yù)測全社會固定資產(chǎn)投資所需的資金總額和應(yīng)保持的投資度，對其建立嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)模型進(jìn)行描述、分析和預(yù)測是非常重要的。由于容易受到諸多因素的影響和制約，且這些因素之間又有著錯綜復(fù)雜的聯(lián)系，因此，對全社會固定資產(chǎn)投資進(jìn)行預(yù)測和分析是非常困難的。

而將全社會固定資產(chǎn)投資看作一個動態(tài)時間序列，對其建立結(jié)構(gòu)性的因果數(shù)學(xué)模型，用確定性的數(shù)學(xué)方程進(jìn)行描述、研究和預(yù)測，是一種非常行之有效的方法。本文根據(jù)貴州省黔西南州1978至2009年的全社會固定資產(chǎn)投資總額數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)軟件EViews，采用基于時間序列的分析方法建立ARIMA模型，并對其進(jìn)行進(jìn)一步的分析、研究和預(yù)測，研究出貴州省黔西南州的全社會固定資產(chǎn)投資的基本規(guī)律，對未來貴州省黔西南州的全社會固定資產(chǎn)投資進(jìn)行預(yù)測，為各級政府部門在制定相關(guān)經(jīng)濟(jì)等各項(xiàng)政策時提供參考，同時也為相關(guān)企事業(yè)單位在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)投資等決策時提供參考。

二、ARIMA模型在固定資產(chǎn)投資分析中的應(yīng)用

根據(jù)《貴州省黔西南州統(tǒng)計年鑒2009》中提供的黔西南州全社會固定資產(chǎn)投資總額（1987-2009年）的時間序列數(shù)據(jù)，對黔西南州全社會固定資產(chǎn)投資總額建立對應(yīng)的ARIMA模型。

（一）對時間序列Xt觀察并進(jìn)行平穩(wěn)化處理

首先檢驗(yàn)時間序列的平穩(wěn)性，運(yùn)用Eviews5.0軟件對該時間序列Xt作出時序圖，其變化曲線如圖1所示（見圖1）。

從圖1可以看出，黔西南州全社會固定資產(chǎn)投資呈指數(shù)變化規(guī)律，增長勢頭非常強(qiáng)勁，是典型的非平穩(wěn)時間序列。因此，首先應(yīng)對該時間序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理。對符合指數(shù)規(guī)律的時間序列，首先應(yīng)取對數(shù)將其指數(shù)規(guī)律轉(zhuǎn)化為線性規(guī)律，再利用差分方法進(jìn)行處理。根據(jù)規(guī)律，一階差分可以消除線性規(guī)律，二階差分可以消除二次曲線規(guī)律。以上原始數(shù)據(jù)經(jīng)過取對數(shù)（series lnx=log（x））得序列LNXt，其時序圖（見圖2），序列LNXt再取一階差分（series dlnx=d（lnx，1））得到DLNXt，其時序圖（見圖3），可以看出時間序列DLNXt較為平穩(wěn)，對其進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)后（見表1），得知時間序列DLNXt可以通過ADF檢驗(yàn)，所以，DLNXt為平穩(wěn)序列。

圖1 Xt的時序圖 圖2 LNXt的時序圖

圖3 DLNXt的時序圖 表1 單位根檢驗(yàn)

（二）模型識別和定階

1.做出時間序列DLNXt的直到滯后16期的ACF和PACF圖（見圖4）。

從圖4我們可以看出樣本的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖都是拖尾的，故選取ARIMA模型。

2.已經(jīng)知道I（d）的階數(shù)為1，即d=1，所以，現(xiàn)在主要對ARMA模型進(jìn)行定階分析。由偏自相關(guān)圖和偏自相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計量，可以考慮（p，q）的不同組合（1，1），（1，4），（4，1），（4，4），（0，4）和（4，0）。再運(yùn)用Akaike提出的AIC準(zhǔn)則，對模型的階數(shù)和相應(yīng)參數(shù)同時給出一組最佳估計。一般來講，在給出不同模型的AIC計算公式基礎(chǔ)上，選取使AIC達(dá)到最小的那一組階數(shù)為理想階數(shù)。運(yùn)用Eviews軟件完成這一過程，通過比較四個模型的AIC值，同時參考了R2值、P值、SE值、DW值等各項(xiàng)指標(biāo)來選擇最佳模型（見表2）。

由表2可知：

若取顯著性水平，通過比較，模型ARIMA（0，1，4）各系數(shù)的Prob值均遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.05，即系數(shù)顯著不等于0，且模型的Prob（F-statistic）也遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.05，取p=0，q=4時模型擬合得較好，模型ARIMA（0，1，4） （見表3）優(yōu)于其他五個模型。

圖4 相關(guān)圖 表2 模型記錄表

（三）模型的估計

由表3可知，運(yùn)用ARIMA（0，1，4）模型來擬和序列DLNXt，其擬合方程為：

（四）模型的檢驗(yàn)

對隨機(jī)時序進(jìn)行檢驗(yàn)，主要是通過檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜌埐钚蛄惺欠駷榧冸S機(jī)序列噪聲來進(jìn)行。如果殘差序列不是白噪聲，則意味著殘差序列還存在有用信息未被提取，需要進(jìn)一步改進(jìn)模型。

對ARIMA（0，1，4）模型的殘差項(xiàng)進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，通過作殘差相關(guān)圖（見圖5）和對殘差進(jìn)行單位根檢驗(yàn)（見表4）可以知道，殘差序列相互獨(dú)立且殘差通過單位根檢驗(yàn)，殘差是白噪聲。因而可以診斷該模型是可行的，可用于預(yù)測分析。

表3 模型ARIMA（0，1，4） 圖5 殘差相關(guān)圖

表4 殘差單位根檢驗(yàn) 表5 預(yù)測的相對誤差 表6 投資總額預(yù)測值

三、預(yù)測和分析

利用ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測，表5則是對2004-2008年黔西南州全社會固定資產(chǎn)投資總額進(jìn)行的最終的預(yù)測結(jié)果，預(yù)測相對誤差很小，說明預(yù)測值與實(shí)際結(jié)果是比較接近的。

進(jìn)一步利用ARIMA（0，1，4）模型對2009-2014年黔西南州全社會固定資產(chǎn)投資總額進(jìn)行預(yù)測。具體數(shù)據(jù)如下表（見表6）。

結(jié)果表明，2009-2014年黔西南州全社會固定資產(chǎn)投資總額仍將保持較高速度的增長，在引導(dǎo)投資時政府應(yīng)當(dāng)意識到這一點(diǎn)，同時還應(yīng)當(dāng)注意：（1）政府應(yīng)當(dāng)充分貫徹國家宏觀調(diào)控政策，引導(dǎo)并調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)投資結(jié)構(gòu)；（2）政府應(yīng)當(dāng)合理引導(dǎo)投資比例，提升投資對經(jīng)濟(jì)的拉動力，引導(dǎo)增加投資點(diǎn)；（3）提高投資效益，大力扶持一些影響力大、有長遠(yuǎn)發(fā)展的大項(xiàng)目，為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展提供有效支撐。

綜上所述，非平穩(wěn)時間序列的建模問題能夠通過ARIMA模型較好地解決，并且該模型在時間序列的短期預(yù)測方面有很好的表現(xiàn)，借助于EViews等統(tǒng)計軟件，能夠方便地將ARIMA模型用于時間序列問題的研究和預(yù)測。

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工程經(jīng)濟(jì)學(xué)固定資產(chǎn)投資范文第4篇

【關(guān)鍵詞】經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)；聚類分析法；因子分析法

引言

我國地區(qū)由于空間跨度比較大，各地區(qū)的資源稟賦、氣候環(huán)境、人口狀況等因素有較大的差異，各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展很不平衡，在考核和評價各地區(qū)經(jīng)濟(jì)效益時，經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)體系在一定程度上能反映經(jīng)濟(jì)效益水平，但由于各指標(biāo)間具有比較復(fù)雜的相關(guān)性，我們難以直接用各指標(biāo)值判斷不同地區(qū)和同一地區(qū)不同時期的經(jīng)濟(jì)效益，這就使評價綜合經(jīng)濟(jì)效益具有一定的困難。本文應(yīng)用多元統(tǒng)計分析中的因子分析法，把各項(xiàng)指標(biāo)歸納作為一項(xiàng)綜合指標(biāo)對我國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合評價和分析，并用聚類分析法根據(jù)經(jīng)濟(jì)的主要指標(biāo)把我國各省市進(jìn)行了等級劃分，從而具體研究各省市的經(jīng)濟(jì)效益情況。

一、分析經(jīng)濟(jì)效益的數(shù)據(jù)及指標(biāo)選取

（一）評價經(jīng)濟(jì)效益相關(guān)數(shù)據(jù)

我國評價各省市的經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)多種多樣，為方便選取經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)，同時在一定程度上反映出我國各省市的經(jīng)濟(jì)效益情況，本文選取五種經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)來說明問題，包括：稅收收入、固定資產(chǎn)投資、地區(qū)生產(chǎn)總值、單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗、進(jìn)出口等。為使數(shù)據(jù)更加精確，本文選取了31個省市地區(qū)作為研究目標(biāo)，分析數(shù)據(jù)如下表1-1：

（二）評價經(jīng)濟(jì)效益的指標(biāo)含義

1.稅收收入：國家憑借其政治權(quán)力，依據(jù)法定標(biāo)準(zhǔn)，從單位和個人無償取得的一種財政收入。稅收歷來是國家財政收入的主要來源。從19世紀(jì)末到20世紀(jì)80年代，西方各主要國家的稅收，一般都占財政收入的80%以上，例如美國稅收收入總額占財政收入的比重已超過90%。因此，從一定程度上稅收收入能反映一定的經(jīng)濟(jì)效益情況，更能體現(xiàn)地區(qū)間的差異。

2.固定資產(chǎn)投資：是建造和購置固定資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)活動，即固定資產(chǎn)再生產(chǎn)活動。固定資產(chǎn)再生產(chǎn)過程包括固定資產(chǎn)更新（局部和全部更新）、改建、擴(kuò)建、新建等活動。固定資產(chǎn)投資是社會固定資產(chǎn)再生產(chǎn)的主要手段。固定資產(chǎn)投資額是以貨幣表現(xiàn)的建造和購置固定資產(chǎn)活動的工作量，它是反映固定資產(chǎn)投資規(guī)模、速度、比例關(guān)系和使用方向的綜合性指標(biāo)。固定資產(chǎn)投資能反映國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)以及經(jīng)濟(jì)活動的情況，從而具有代表評價各省市經(jīng)濟(jì)效益的能力。

3.地區(qū)生產(chǎn)總值：指本地區(qū)所有常住單位在一定時期內(nèi)生產(chǎn)活動的最終成果。地區(qū)生產(chǎn)總值等于各產(chǎn)業(yè)增加值之和。國民經(jīng)濟(jì)各行業(yè)的增加值之和等于地區(qū)生產(chǎn)總值。國民經(jīng)濟(jì)各行業(yè)的增加值之和等于地區(qū)生產(chǎn)總值。

4.單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗：是衡量一個地區(qū)能耗水平的綜合指標(biāo)，通常以萬元GDP消耗的能源（折算為標(biāo)準(zhǔn)煤）來計算。它是衡量一個地區(qū)能耗水平的綜合指標(biāo)。常常用萬元GDP能耗的下降來考核一個地區(qū)的節(jié)能降耗的工作成效。

5.進(jìn)出口：指國家（地區(qū)）與國家（地區(qū)）之間的貿(mào)易往來，進(jìn)為購入，出為外銷，進(jìn)口和出口的綜合。對于各省市的進(jìn)出口一定程度上能夠說明該地區(qū)的貿(mào)易往來，從而能夠說明經(jīng)濟(jì)效益，可以作為評價各省市經(jīng)濟(jì)效益的指標(biāo)。

二、應(yīng)用聚類方法探究各省市地區(qū)的分類情況

（一）聚類分析的基本思想

聚類分析指的是把具有相同或者相近屬性的事物劃分為一類，其基本思想是認(rèn)為我們所研究的樣本或指標(biāo)之間存在著程度不同的相似性。聚類分析就是把一些相似程度較大的樣本聚合為一類，把另外一些彼此之間相似程度較大的樣本聚合為另一類。

（二）應(yīng)用聚類分析方法分析城市發(fā)展相近程度

對于我國各省市地區(qū)不同情況，本文根據(jù)稅收收入、固定資產(chǎn)投資、地區(qū)生產(chǎn)總值、指標(biāo)值、進(jìn)出口這五種經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)，將31個省市地區(qū)進(jìn)行聚類分析，運(yùn)用SPSS軟件得出31個省市地區(qū)劃分情況。劃分情況如下：

第一類地區(qū)：廣東

第二類地區(qū)：北京、上海、江蘇、浙江、山東

第三類地區(qū)：天津、遼寧、福建

第四類地區(qū)：河北、山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖南、湖北、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆（省市排名不分先后）

三、運(yùn)用因子分析主成分分析法分析聚類結(jié)果原因

（一）廣東省分析情況：

廣東地區(qū)之所以能夠單獨(dú)成為一類，主要的原因是由于其地理位置的特殊性。廣東是我國發(fā)展比較早的城市之一，早在清朝后期《》簽訂的時候就開放了廣州為最早的商埠，為廣東的發(fā)展提供了契機(jī)。從數(shù)據(jù)中可以看出，廣東省的稅收收入和固定資產(chǎn)投資居于中等水平，表明近年來也進(jìn)行了一些基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，為國家的經(jīng)濟(jì)增長做出一定貢獻(xiàn)。但是還有一個重要特點(diǎn)就是能耗比較少，因?yàn)槔瓌訌V東省經(jīng)濟(jì)增長的不是能源消耗型行業(yè)，而多是進(jìn)出口外貿(mào)行業(yè)或者服務(wù)行業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)在該省經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著舉足輕重的作用。因此，該省的能耗很低，但是進(jìn)出口貿(mào)易卻和繁榮，這種特點(diǎn)是別的省份不具備的，所以廣東省獨(dú)立成一類?？偠灾?，經(jīng)濟(jì)效益情況較好。

（二）北京市、上海市、江蘇省、浙江省、山東省分析情況：

這五個省的共同特點(diǎn)就是經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量好，基礎(chǔ)設(shè)施完善，財政資金支持力度很大，而且處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的樞紐地帶，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對其他地方更為成熟，經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高，公共基礎(chǔ)設(shè)施相對齊全，國家的支柱型產(chǎn)業(yè)在這些省份均有體現(xiàn)，能夠吸引一部分的外商直接或者間接投資，給本省和國家經(jīng)濟(jì)增長做出巨大貢獻(xiàn)。所以，經(jīng)濟(jì)總量和固定資產(chǎn)投資相當(dāng)客觀，能耗也比較高，因?yàn)橐骖檪鹘y(tǒng)產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)，因此，這五個省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r是全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的一個縮影，具有高增長，高產(chǎn)出，高能耗的特點(diǎn)，因此，這五類地區(qū)可以單獨(dú)劃分成一類。上述五省在四類中經(jīng)濟(jì)效益最好。

（三）天津市、遼寧省、福建省分析情況：

對于第三類地區(qū)天津、遼寧、福建而言，五種經(jīng)濟(jì)效益的指標(biāo)都對其有相關(guān)影響。但同時運(yùn)用多元統(tǒng)計回歸主成分分析法，研究得出三所城市的進(jìn)出口得分相對其稅收收入、固定資產(chǎn)投資、地區(qū)生產(chǎn)總值以及單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗這四種經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)相對較低，其四者得分分別為0.986、0.999、0.779、0.961，但進(jìn)出口得分卻為0.157。

天津?yàn)I海新區(qū)的開發(fā)，遼寧大連港及旅順港的貿(mào)易往來，福建泉州的進(jìn)出口強(qiáng)勢，三個省市在吸引外資和對外貿(mào)易方面取得了顯著的成就。但對于研究經(jīng)濟(jì)效益的分析方式來說，三者由于進(jìn)出口指標(biāo)與其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有較大差別，所以將經(jīng)濟(jì)指標(biāo)劃分為兩大類：國內(nèi)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和國外經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。國內(nèi)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包括：稅收收入、固定資產(chǎn)投資、地區(qū)生產(chǎn)總值、指標(biāo)值。國外經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包括：進(jìn)出口。

以上三省在四類中經(jīng)濟(jì)效益居于中等水平，有待改進(jìn)。

（四）河北省、山西省、、吉林省、黑龍江省、安徽省、江西省、河南省、湖南省、湖北省、廣西自治區(qū)、海南省、重慶市、四川省、貴州省、云南省、自治區(qū)、陜西省、甘肅省、青海自治區(qū)、寧夏自治區(qū)、新疆自治區(qū)（省市自治區(qū)排名不分先后）情況分析：

Extraction Method: Principal Component Analysis.

從數(shù)據(jù)上可以說明，四類地區(qū)劃分的經(jīng)濟(jì)效益因素可以劃分為能源消耗類指標(biāo)和收益類指標(biāo)。所以這些省市劃分為一類最主要的原因之一這些省市地區(qū)的單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗居其他省市較高，從因子分析結(jié)果也顯示了單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗與其他經(jīng)濟(jì)效益因素有所不同，因此可將此類劃分省市的原因歸結(jié)為單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗型地區(qū)。雖然稅收收入或者其他經(jīng)濟(jì)效益因素也能反映一定問題，但是主城分分析法得出了分類依據(jù)，四類地區(qū)屬消耗型地區(qū)，而從表1-1中也看出四類地區(qū)生產(chǎn)總值也較低。從而影響了稅收水平，進(jìn)而影響了固定資產(chǎn)投資水平及進(jìn)出口貿(mào)易。上述各省市經(jīng)濟(jì)效益較差，有待從經(jīng)濟(jì)增長方式上提出改進(jìn)。

四、對各城市提出的改進(jìn)

（一）一類地區(qū)繼續(xù)保持第能耗高速增長態(tài)勢

廣東地區(qū)雖然在經(jīng)濟(jì)效益評價中不是最優(yōu)，但是其發(fā)展模式應(yīng)該得到推崇。首先，我國傳統(tǒng)的高增長高能耗增長模式暴露出越來越多的缺點(diǎn)，低能耗，高速增長，發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)越來越得到人們的認(rèn)可，因此，廣東地區(qū)應(yīng)該繼續(xù)發(fā)揚(yáng)本省特色，利用有力的地理優(yōu)勢發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，使服務(wù)業(yè)成為省內(nèi)的支柱行產(chǎn)業(yè)，積累雄厚的資本，引進(jìn)有利于環(huán)保的循環(huán)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈，發(fā)展低碳環(huán)保，國家扶持的清潔能源行業(yè)，使得第三產(chǎn)業(yè)成為發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)有力的資金支持。其次，廣東省也要繼續(xù)發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施，向著先進(jìn)，清潔，高效的目標(biāo)邁進(jìn)。最后，廣東地區(qū)應(yīng)該把發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)作為經(jīng)濟(jì)增長的引擎，不應(yīng)該太依賴進(jìn)出口，金融危機(jī)后時代的貿(mào)易保護(hù)主義不利于省內(nèi)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，應(yīng)該響應(yīng)國家的“促進(jìn)內(nèi)需”的政策。

（二）二類地區(qū)控制能耗是首要任務(wù)

二類地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以類比為管理學(xué)中的企業(yè)類型之一――金牛。這種企業(yè)的特點(diǎn)是市場占有率高，收益高，增長慢。類比于地區(qū)來講，就是指總量大，占全國GDP的比重大，但是增長慢，能耗大。因此，這類地區(qū)應(yīng)該一方面使經(jīng)濟(jì)保持平穩(wěn)的增長態(tài)勢，防止經(jīng)濟(jì)下滑，但是也不要過分追求經(jīng)濟(jì)增速，重要的是要控制能耗在一定范圍內(nèi)，可以適度引進(jìn)一些能耗低的產(chǎn)業(yè)線，同時國家的政策應(yīng)該向低能耗企業(yè)有所傾斜，例如發(fā)放低利率的”綠色貸款”，放寬貸款條件，降低貸款門檻，設(shè)立發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)的專項(xiàng)基金，對于高能耗，高污染的企業(yè)征收高額稅，限制其發(fā)展，逐步由高能耗高增長向低能耗平穩(wěn)增長過度。

（三）三類地區(qū)重點(diǎn)發(fā)展進(jìn)出口貿(mào)易

通過因子分析可以得出結(jié)論：影響三類省區(qū)的因素有兩大類：國內(nèi)指標(biāo)和國外指標(biāo)。國內(nèi)指標(biāo)包括衡量收入的稅收和地區(qū)生產(chǎn)總值，反應(yīng)資源利用率的能耗指標(biāo)，國外的指標(biāo)主要是進(jìn)出口指標(biāo)。從收集的數(shù)據(jù)來看，國內(nèi)的指標(biāo)居于其他地區(qū)中等水平，顯示出三類省區(qū)在國內(nèi)投資發(fā)展的較好，應(yīng)該繼續(xù)發(fā)展。然而，三類地區(qū)也不應(yīng)該忽視進(jìn)出口這個重要因素，當(dāng)?shù)卣畱?yīng)該提供適當(dāng)?shù)挠謺?，積極引入外資發(fā)展當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)，給予出口企業(yè)一定的稅收優(yōu)惠政策，提高出口企業(yè)積極性，逐步縮小和沿海地區(qū)的差距，從而達(dá)到一種多行業(yè)均衡發(fā)展的態(tài)勢。

（四）四類地區(qū)重點(diǎn)發(fā)展能源，進(jìn)出口，節(jié)能減排措施

四類地區(qū)通過主成分分析方法可以看出四類地區(qū)單位地區(qū)生產(chǎn)總值能耗相對較高，而地區(qū)生產(chǎn)總值較低，稅收相對也較低。面對此種情況，四類地區(qū)應(yīng)集中提高生產(chǎn)能力，提高資源使用效率，達(dá)到節(jié)能減排，注重資源環(huán)境的利用。同時，利用各省市的獨(dú)特資源優(yōu)勢，積極發(fā)展對外貿(mào)易，增強(qiáng)對外合作，促進(jìn)進(jìn)出口發(fā)展，使進(jìn)出口成為四類地區(qū)的主要產(chǎn)業(yè)。同時扶持地區(qū)的支柱產(chǎn)業(yè)，帶動經(jīng)濟(jì)效益的發(fā)展。分析各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展制約因素，努力提高地區(qū)間的合作交流，達(dá)到資源共享。同時四類地區(qū)應(yīng)積極進(jìn)行對外投資，擴(kuò)大市場，達(dá)到資源環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)。

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作者簡介：

工程經(jīng)濟(jì)學(xué)固定資產(chǎn)投資范文第5篇

關(guān)鍵詞：蘇北地區(qū)；居民消費(fèi)；經(jīng)濟(jì)增長

中圖分類號：F127 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-828X（2014）011-000-02

江蘇是中國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)之一，無論是經(jīng)濟(jì)總量，還是人均經(jīng)濟(jì)指標(biāo)都排在全國前列。但是江蘇經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)“南高北低”的差異，因此江蘇經(jīng)濟(jì)問題無論是在統(tǒng)計上還是理論研究上都按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異分為蘇南、蘇中和蘇北三個區(qū)域。根據(jù)江蘇省統(tǒng)計年鑒，蘇北區(qū)域?yàn)樾熘荨⒒窗?、鹽城、連云港和宿遷五個地級市區(qū)域。過去十余年中，蘇北的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為迅速，充分發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢，增長率穩(wěn)居全省前列。各項(xiàng)數(shù)據(jù)表明，蘇北處于工業(yè)化中后期，處于欠發(fā)達(dá)地區(qū)向發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)變的過程中。對蘇北這樣具有典型意義區(qū)域，進(jìn)行居民消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長的影響的研究有重要的借鑒意義。

一、文獻(xiàn)回顧

居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究文獻(xiàn)較為豐富。從研究方法看，大部分文獻(xiàn)應(yīng)用定量研究的方法；從研究對象看，主要研究居民消費(fèi)或?qū)⒕用裣M(fèi)分為城鎮(zhèn)居民消費(fèi)和農(nóng)村居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系；從研究的地域范圍看，大部分文獻(xiàn)從全國的角度分析消費(fèi)的影響，也有部分文獻(xiàn)選取某個省份作為研究對象。

關(guān)于居民消費(fèi)推動經(jīng)濟(jì)增長的代表性觀點(diǎn)。根據(jù)我國經(jīng)濟(jì)增長的需求結(jié)構(gòu)分析，提高城鄉(xiāng)居民購買力水平是擴(kuò)大內(nèi)需的關(guān)鍵（國家統(tǒng)計局課題組，2002），經(jīng)濟(jì)增長應(yīng)從投資主導(dǎo)型向居民消費(fèi)社會投資雙拉動型轉(zhuǎn)換（范劍平，2003），特別是全社會消費(fèi)增長應(yīng)該予以更多重視（劉偉、蔡志洲，2004）。實(shí)證研究表明我國居民消費(fèi)增長和我國國內(nèi)生產(chǎn)總值高速增長保持聯(lián)動關(guān)系（梁、陳維娜，2009）。因此，應(yīng)采取有效措施來擴(kuò)大居民消費(fèi)，尤其是擴(kuò)大農(nóng)村居民消費(fèi)發(fā)揮其對經(jīng)濟(jì)增長應(yīng)有的拉動作用（李銀秀，2014）。

關(guān)于居民消費(fèi)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的代表性觀點(diǎn)。投資率偏高而消費(fèi)率偏低會直接影響居民消費(fèi)需求的擴(kuò)大，影響消費(fèi)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化以及經(jīng)濟(jì)增長 （尹世杰，2006），應(yīng)發(fā)揮消費(fèi)的導(dǎo)向和帶動作用，擴(kuò)大消費(fèi)需求，提高居民消費(fèi)層次和質(zhì)量，促進(jìn)消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與升級（張貢生、呂良宏，2006）。如改進(jìn)居民消費(fèi)增長的制度（劉東皇，2010），促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)由投資主導(dǎo)向消費(fèi)主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型（遲福林，2012）。

關(guān)于居民消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)影響的實(shí)證研究文獻(xiàn)。實(shí)證研究方法主要是單位根檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)和誤差分析等方法（徐曉麗，2012）；部分文獻(xiàn)基于省際面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了非參數(shù)面板數(shù)據(jù)模型，刻畫了政府消費(fèi)、居民消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的動態(tài)演進(jìn)趨勢（段景輝，2013）；也有運(yùn)用協(xié)整分析和向量自回歸模型對兩者之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析（孫亞靜，2014）。

關(guān)于農(nóng)村消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長影響的研究。農(nóng)村居民消費(fèi)是拉動經(jīng)濟(jì)增長的一個重要因素。有學(xué)者認(rèn)為農(nóng)村消費(fèi)不足導(dǎo)致消費(fèi)升級不快是制約我國經(jīng)濟(jì)增長的重要因素（李明賢，2006），而農(nóng)村居民消費(fèi)的增長對人均GDP的影響要大于城鎮(zhèn)居民消費(fèi)增長的影響（姜惠芬，2008），通過建立VAR模型進(jìn)行實(shí)證分析的結(jié)果表明農(nóng)村居民消費(fèi)有力的推動了我國經(jīng)濟(jì)增長（高月梅，2012）。

通過上述文獻(xiàn)回顧可以看出，現(xiàn)有研究普遍認(rèn)為消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型具有重要意義，極大的豐富了該領(lǐng)域的理論研究，但是也存在不足。首先定性研究文獻(xiàn)中缺乏實(shí)證的支撐。其次，實(shí)證研究普遍對變量的選擇過于少，很難精準(zhǔn)的探討消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長的影響。第三，已有研究大部分關(guān)注的全國或者部分省份的較大區(qū)域的考察，缺乏對省內(nèi)部分區(qū)域的考察。鑒于此，本文選擇處于欠發(fā)達(dá)地區(qū)向發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)型過程中具有典型意義的蘇北區(qū)域作為研究對象，并將居民消費(fèi)分為城鎮(zhèn)居民消費(fèi)和農(nóng)村居民消費(fèi)兩個部分，引入固定資產(chǎn)投資作為控制變量，應(yīng)用面板數(shù)據(jù)模型分析居民消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長的影響。

二、實(shí)證研究

（一）模型與變量選擇

根據(jù)統(tǒng)計口徑和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段性，蘇北地區(qū)主要為徐州、淮安、鹽城、連云港和宿遷五個地級市區(qū)域，因此本文選擇面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證研究。

文章旨在研究蘇北居民消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長的影響，而居民消費(fèi)又分為城鎮(zhèn)居民消費(fèi)和農(nóng)村居民消費(fèi)。因此本文研究選取以下四個指標(biāo)變量：地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)、農(nóng)村居民消費(fèi)和固定資產(chǎn)投資。

（二）數(shù)據(jù)來源及處理

各變量初始數(shù)據(jù)來源于歷年《江蘇統(tǒng)計年鑒》中蘇北區(qū)域各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)。考慮數(shù)據(jù)的可得性和一致性，本文數(shù)據(jù)選取的期間為2000-2012年，并將2000年設(shè)定為研究基期。

為滿足模型研究的需要，有必要對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。首先，地區(qū)生產(chǎn)總值使用常住人口人均地區(qū)生產(chǎn)總值（Y），并以2000年為基期的CPI指數(shù)剔除價格因素影響；其次，人均城鎮(zhèn)居民消費(fèi)（UC）由統(tǒng)計年鑒中直接獲得，以2000年為基期的城鎮(zhèn)CPI指數(shù)剔除價格因素影響；第三，人均農(nóng)村居民消費(fèi)（RC）由統(tǒng)計年鑒中直接獲得，以2000年為基期的農(nóng)村CPI指數(shù)剔除價格因素影響；第四，人均固定資產(chǎn)投資（I）由固定資產(chǎn)投資總額除以對應(yīng)年份的常駐人口總數(shù)獲得，并以2000年為基期的固定資產(chǎn)價格指數(shù)剔除價格因素影響。最后，為減少數(shù)據(jù)非線性變化對實(shí)證分析的影響，對上述四個指標(biāo)取自然對數(shù)，即得到本文研究的變量：LNYit、LNUCit、LNRCit和LNIit。本文使用Eviews8進(jìn)行實(shí)證分析。

（三）面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)

本文采用Levin， Lin & Chu t*單位根檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。根據(jù)線型圖和散點(diǎn)圖判斷四個數(shù)據(jù)序列皆為含截距項(xiàng)和趨勢項(xiàng)的序列。經(jīng)檢驗(yàn)，在10%臨界值水平上，四個序列都為含截距項(xiàng)和趨勢項(xiàng)的原序列平穩(wěn)（見表1）。

表1 面板數(shù)據(jù)的Levin， Lin & Chu t*單位根檢驗(yàn)結(jié)果

變量 檢驗(yàn)形式（C，T，L） 統(tǒng)計量 概率值 10%臨界值

是否平穩(wěn)

LNYit

LNUCi

LNRCi

LNIit （C，T，0）

（C，T，0）

（C，T，0）

（C，T，0） -2.37635

-2.78220

-1.49451

-14.2063 0.0087

0.0027

0.0675

0.0000 平穩(wěn)

平穩(wěn)

平穩(wěn)

平穩(wěn)

注：檢驗(yàn)類型（C，T，L）分別表示單位根檢驗(yàn)方程包含截距項(xiàng)、趨勢項(xiàng)及滯后階數(shù)，N表示不包含C或T。

（四）實(shí)證模型選擇

通常有三種形式面板數(shù)據(jù)模型：混合模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)模型。模型選擇與設(shè)定過程如下：

1. 通過似然比檢驗(yàn)，摒棄混合模型。

先建立固定效應(yīng)模型，然后選擇固定效應(yīng)模型-似然比檢驗(yàn)。該檢驗(yàn)的零假設(shè)是固定效應(yīng)模型是冗余的，若概率值大則接受零假設(shè)，選擇混合模型，若概率值小則拒絕零假設(shè)，摒棄混合模型。固定效應(yīng)模型-似然比的檢驗(yàn)結(jié)果見表2，概率值小于1%，拒絕冗余，于是摒棄混合模型。

表2 固定效應(yīng)模型似然比檢驗(yàn)結(jié)果

Test cross-section fixed effects Statistic d.f. Prob.

Cross-section F

Cross-section Chi-square 6.878477

25.601216 （4，57）

4 0.0001

0.0000

2.進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，確定選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。

先建立隨機(jī)效應(yīng)模型，然后選擇隨機(jī)效應(yīng)模型-Hausman檢驗(yàn)。該檢驗(yàn)的零假設(shè)是隨機(jī)效應(yīng)模型成立，若概率值大則接受零假設(shè)，選擇隨機(jī)效應(yīng)模型，若概率值小則拒絕零假設(shè)，摒棄隨機(jī)效應(yīng)模型。隨機(jī)效應(yīng)模型-Hausman檢驗(yàn)結(jié)果見表3，概率值較大，為0.7152，接受零假設(shè)，即選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。

表3 隨機(jī)效應(yīng)模型-Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

Test cross-section

random effects Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f Prob.

Cross-section random 1.359026 3 0.7152

（五）實(shí)證結(jié)果及分析

根據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型分析，面板數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果如下：

， ，

從上述面板數(shù)據(jù)的回歸分析結(jié)果可以看出：各個參數(shù)估計值的t

由回歸方程的各個解釋變量的系數(shù)可以得出：城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)增加1%，可以拉動人均產(chǎn)出增加0.773439%；農(nóng)村居民人均消費(fèi)增加1%，可以拉動人均產(chǎn)出增加0.548853%；人均固定資產(chǎn)投資增加1%，可以拉動人均產(chǎn)出增加0.126552%。

三、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文選擇蘇北地區(qū)的人均產(chǎn)出、城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)、農(nóng)村居民人均消費(fèi)和人均固定資產(chǎn)投資四個指標(biāo)，應(yīng)用面板數(shù)據(jù)模型，以2000年為基期，運(yùn)用2000-2012年的相關(guān)數(shù)據(jù)分析四個指標(biāo)因素對蘇北經(jīng)濟(jì)增長的影響。由實(shí)證結(jié)果可以看出，城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)、農(nóng)村居民人均消費(fèi)和人均固定資產(chǎn)投資對人均產(chǎn)出彈性依次減弱。其中城鎮(zhèn)居民的人均消費(fèi)對人均產(chǎn)出的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)大于農(nóng)村居民人均消費(fèi)，更是人均固定資產(chǎn)投資的產(chǎn)出彈性的數(shù)倍。這為蘇北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型提供了實(shí)證支持。

（二）建議

第一，對比消費(fèi)和固定資產(chǎn)投資的產(chǎn)出彈性，蘇北經(jīng)濟(jì)增長方式應(yīng)由投資驅(qū)動轉(zhuǎn)向消費(fèi)驅(qū)動。投資在過去十余年的高增長，有效的帶動了蘇北經(jīng)濟(jì)的增長。特別是蘇北作為欠發(fā)達(dá)地區(qū)的典型，大量的投資完善了當(dāng)?shù)氐幕A(chǔ)設(shè)施，如交通、城市建設(shè)等。但是持續(xù)的固定資產(chǎn)投資對產(chǎn)出貢獻(xiàn)的邊際效應(yīng)逐漸遞減。實(shí)證結(jié)果表明投資的產(chǎn)出彈性已經(jīng)較弱。而消費(fèi)的產(chǎn)出貢獻(xiàn)的邊際效應(yīng)較高，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于投資的產(chǎn)出貢獻(xiàn)。因此，蘇北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展應(yīng)及時根據(jù)發(fā)展的實(shí)際作出調(diào)整，構(gòu)建以消費(fèi)為驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)增長模式。

第二，對比城鎮(zhèn)居民消費(fèi)和農(nóng)村居民消費(fèi)的產(chǎn)出彈性，蘇北地區(qū)應(yīng)加快城鎮(zhèn)化，提高城鎮(zhèn)消費(fèi)所占比重。蘇北地區(qū)的城鎮(zhèn)化率增長較快，但是與發(fā)達(dá)的蘇南地區(qū)相比還存在較大的差距。特別是蘇北的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)還沒有實(shí)現(xiàn)根本性的轉(zhuǎn)變。實(shí)證結(jié)果表明城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)比農(nóng)村居民人均消費(fèi)對人均產(chǎn)出的彈性要大。因此，蘇北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型還需依托城鎮(zhèn)化實(shí)現(xiàn)。

第三，調(diào)整政府支出結(jié)構(gòu)，提高居民的社會保障水平。目前蘇北地區(qū)的固定資產(chǎn)投資中，有較大一部分是政府主導(dǎo)的基礎(chǔ)設(shè)施投資。而過度的基礎(chǔ)設(shè)施投資不但導(dǎo)致投資效率降低，也使得政府在提高當(dāng)?shù)鼐用竦纳鐣Ｕ纤椒矫孀今埔娭?。因此，蘇北地區(qū)政府應(yīng)調(diào)整支出結(jié)構(gòu)，放緩基礎(chǔ)設(shè)施投資的同時提高居民的社會保障水平，鼓勵消費(fèi)，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的良性可持續(xù)發(fā)展。

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