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中国城镇固定资产投资及经济增长关系实证探究【摘要】本文基于VAR模型，通过运用单位根检验、Johansen协整、Granger因果检验，脉冲响应函数和方差分解等分析城镇固定资产投资与经济增长关系，研究结论是：经济增长对固定资产投资具有显著的促进作用，而固定资产投资对经济增长并不具有显著的促进作用。 【关键词】固定资产投资；经济增长；城镇；Granger因果检验；脉冲响应函数 1.引言 投资、消费、进出口贸易是国内生产总值的主要组成部分。目前，我国正处于向工业化社会过渡的阶段，投资特别是固定资产投资占国内生产总值的比重从2000年36.5%上升到2009年的47.7%，固定资产投资的比重呈现增加趋势。固定资产投资也被部分学者视为拉动发展中国家经济增长的主要手段和措施。但是，由于每个发展中国家的国情不同，固定资产投资能否真正成为推动经济增长的主要因素还必须结合各国国情进行考察。中国作为最大的发展中国家，研究其固定资产投资与经济增长的关系一直是学术界的热点，并具有重要的现实意义。 在我国固定资产投资与经济增长关系的研究上，苏文惠（2011）认为经济增长是导致固定资产投资增加的原因，但固定资产投资的增加并不导致经济增长。高丽（2005）实证分析了我国经济增长与外商直接投资和固定资产投资的关系，认为适度控制国内固定投资。王云等（2010）比较了消费与固定资产投资与经济波动的关系，指出扩大居民消费对经济增长的效力大于扩大固定资产投资产生的效力。姚娜（2007）认为固定资产投资间接影响经济增长。焦佳等（2008）研究发现我国固定资产投资与经济增长之间存在长期均衡关系。王天营（2004）研究了固定资产投资对GDP的滞后性以及滞后期。 综上所述，我国目前学术界研究固定资产投资与经济增长关系时，不少文献以城镇和农村作为一个整体进行研究，单独研究城镇固定资产投资与经济增长关系的文献较少，并且基于VAR模型分析两者关系的文献更是少见。因此，本文基于VAR模型，运用单位根检验、协整、Granger因果检验，脉冲响应函数和方差分解等分析城镇固定资产投资与经济增长关系，以考察两者的相互影响程度，并得到相关的启示，具有重要的现实意义。 2.实证研究 2.1 数据来源和模型建立 本文使用2004年第1季度到2010年第4季度全国城镇固定资产完成额（GDZC）和国内生产总值（GDP）的季度数据作为分析的原始数据，数据来源是国家统计局的季度统计。由于固定资产投资完成额和国内生产总值是季度数据，具有季节变动因素和不规则因素，因此必须对原始数据进行季节调整才能使数据具有真实性和代表性。本文采取移动平均法对数据进行调整。 参考高铁梅（2006）对于数理模型的分析，VAR模型（Vector Autoregression，向量自回归模型）能够把每一个内生变量作为所有内生变量的滞后期来构建函数，能够充分反映时间序列的变化趋势和变量间的关系。所以，本文采用VAR模型，具体是： Yt=A1yt-1+A2yt-2+…+Apyt-p+ξt t=1，2，3，…，T 其中，A为系数矩阵，T是样本个数，y是k维内生变量向量，即城镇固定资产完成额（GDZC）和国内生产总值（GDP）。 本文使用EViews5.0软件进行数据分析。 2.2 平稳性检验 为了克服数据的非平稳性，使数据具有一定的预测性，必须对数据进行平稳性检验，采用的方法是ADF（Augmented Dickey-Fuller Test）单位根检验法。如表1所示，对城镇固定资产完成额（GDZC）和国内生产总值（GDP）进行ADF检验，发现两者是非平稳的，然后对GDZC和GDP的一阶差分进行ADF检验，发现两者是平稳的，所以GDZC和GDP是一阶单整序列。 表1 ADF检验结果 ADF值 p值 结论 GDZC -0.1976 0.9275 非平稳 △（GDZC） -10.328 0.0001*** 平稳 GDP -0.4111 0.8937*** 非平稳 △（GDP） -11.959 0.0002 平稳 注：***表示在1%的水平显著，△表示一阶差分。 表2 Johansen协整检验结果 原假设 特征值 迹统计值 5%临界值 p值 0个协整向量 0.5116 22.7319 18.3977 0.0116 至多1个协整向量 0.1178 3.3851 3.8415 0.0658 2.3 协整检验 由于GDZC和GDP是一阶单整序列，为了进一步检验两者见是否存在长期稳定的均衡关系，所以必须对其进行协整检验。协整检验方法采用Johansen协整检验。进行协整检验关键是确定滞后阶