王中江

(安徽工程大學(xué) 人事處，安徽 蕪湖 214000)

固定資產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)貢獻(xiàn)度的實(shí)證研究
——基于Koyck和Almon分布滯后模型

王中江

(安徽工程大學(xué) 人事處，安徽 蕪湖 214000)

選取1990年至2014年我國固定資產(chǎn)投資與工業(yè)增加值的年度數(shù)據(jù)，分別建立Koyck幾何分布滯后模型和Almon多項(xiàng)式分布滯后模型，從短期和長期兩個(gè)角度分析固定資產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)的影響作用和貢獻(xiàn)程度。兩模型估計(jì)結(jié)果均表明：固定資產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)的短期和長期貢獻(xiàn)顯著，且兩模型所估計(jì)結(jié)果均大于OLS法的估計(jì)結(jié)果。從長期來看，固定資產(chǎn)投資每增加1個(gè)單位，拉動(dòng)工業(yè)增加值增加0.72個(gè)單位。固定資產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)的拉動(dòng)作用顯著且效果明顯。

固定資產(chǎn)投資；工業(yè)增加值；Koyck幾何分布滯后模型；Almon多項(xiàng)式分布滯后模型

2015年12月，我國規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長5.9%，較11月回落0.3個(gè)百分點(diǎn)。工業(yè)及制造業(yè)企業(yè)面臨著原材料成本不斷攀升、出廠價(jià)格下降等不容樂觀的環(huán)境條件，利潤大幅下降。作為我國物質(zhì)生產(chǎn)的主要部門，制造業(yè)對(duì)GDP的貢獻(xiàn)仍然很大。因此，研究其發(fā)展及增長情況意義重大。特別是在當(dāng)前制造業(yè)下行壓力較大的情況下，如何刺激和驅(qū)動(dòng)制造業(yè)的更好發(fā)展，成為迫切需要解決的問題。根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長理論及投資乘數(shù)理論，固定資產(chǎn)投資能夠帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長。所謂固定資產(chǎn)投資，是以貨幣形式表現(xiàn)的全社會(huì)投資建設(shè)活動(dòng)的工作量及有關(guān)費(fèi)用的總稱。[1]近年來我國固定資產(chǎn)投資增長速度較快，從1990年的4517億元發(fā)展到2014年的512760.7億元。工業(yè)投資規(guī)模較大，金融資金正不斷向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)流動(dòng)。然而，這種投入對(duì)制造業(yè)的拉動(dòng)作用究竟如何，這一問題值得深入探究。

一、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有研究成果中，關(guān)于固定資產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)影響作用的研究非常少，大多研究集中于固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響作用。較有代表性的研究成果如下。

Kydland和Prescott(1982)研究指出經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)的最主要原因是投資。[2]Delong 和Summers(1992)利用美國的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)投資與GDP存在正向的相關(guān)關(guān)系。[3]Levine和Renelt(1992)認(rèn)為固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長存在正向的影響作用。[4]Magnus Blomstrom(1996)應(yīng)用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)法得出固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長之間存在因果關(guān)系。[5]Podrecca和Carmeci(2001)指出固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)波動(dòng)存在相互影響的關(guān)系。[6]張華嘉，黃洽勝(1999)指出固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長、行業(yè)結(jié)構(gòu)存在一定的影響作用。[7]胡春，仲繼銀(2001)認(rèn)為我國經(jīng)濟(jì)增長的重要驅(qū)動(dòng)力是投資。[8]施祖輝(2001)研究了上海經(jīng)濟(jì)增長與固定資產(chǎn)投資之間的關(guān)系。[9]劉金全，于惠春(2002)運(yùn)用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與固定資產(chǎn)投資之間的因果關(guān)系當(dāng)期顯著存在但長期不固定。[10]魏和清，胡躍明(2005)研究指出江西固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出一定的因果關(guān)系。[11]雷輝(2006)研究了固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用。[12]李朝鮮(2007)研究了固定資產(chǎn)投資對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的顯著拉動(dòng)作用。[13]周騰，楊煜(2007)研究了江蘇固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的巨大拉動(dòng)作用。[14]周勇飛，張依茹(2009)研究了固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長在短期的效果顯著于長期。[15]真慕白(2010)指出西部經(jīng)濟(jì)增長的重要原因是固定資產(chǎn)投資。[16]任歌(2011)分析了我國固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長存在的區(qū)域差異性。[17]

已有研究存在兩方面的缺陷：第一，研究領(lǐng)域缺少細(xì)分。固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響作用研究較多，但究竟對(duì)國民經(jīng)濟(jì)中所包含的三次產(chǎn)業(yè)的影響是怎樣的，鮮有相關(guān)研究呈現(xiàn)；第二，研究方法不適合時(shí)滯性變量。當(dāng)前對(duì)固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長的研究大多采用VAR模型、協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)、誤差修正模型等方法。然而，由于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)存在時(shí)間滯后性，需建立包含滯后解釋變量的模型。

由于不計(jì)量原材料的轉(zhuǎn)移價(jià)值，工業(yè)增加值不存在重復(fù)計(jì)算的問題。因此，本文選擇工業(yè)增加值這一指標(biāo)來度量工業(yè)及制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。以1990年至2014年固定資產(chǎn)投資和工業(yè)增加值數(shù)據(jù)為樣本，分別建立Koyck幾何分布滯后模型和Almon多項(xiàng)式分布滯后模型，實(shí)證分析固定資產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)的影響作用及貢獻(xiàn)程度，找出最優(yōu)模型并分析二者關(guān)聯(lián)性，為相關(guān)政策的制定提供依據(jù)和參考。

二、理論基礎(chǔ)

(一)Koyck幾何分布滯后模型 對(duì)于形如式(1)的既包含解釋變量的當(dāng)前值。又包含滯后值的分布滯后模型

(1)

Koyck方法假定所有β均有相同符號(hào)，且按幾何級(jí)數(shù)衰減，形如式(2)所示：

(2)

整理得到Koyck幾何分布滯后模型，如式(3)所示：

(3)

其中，vt=μt-λμt-1

(二)Almon多項(xiàng)式分布滯后模型 對(duì)于形如式(4)的滯后長度為k的有限分布滯后模型：

(4)

用多項(xiàng)式βi=α0+α1i+α2i2+…+αmim來逼近，得到

(5)

三、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)數(shù)據(jù)來源及處理 實(shí)證研究時(shí)段為1990至2014年，固定資產(chǎn)投資與工業(yè)增加值兩變量的數(shù)值均來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，兩序列分別記為GZT和GYZ。做兩序列的時(shí)序圖(圖1)。由圖1可知，我國固定資產(chǎn)投資與工業(yè)增加值變化周期大致相同，波動(dòng)方向基本一致，表現(xiàn)出高度的吻合性。然而，固定資產(chǎn)投資對(duì)工業(yè)增加值的影響程度究竟怎樣的？需要進(jìn)行實(shí)證分析。為消除兩序列的時(shí)間趨勢(shì)，分別取自然對(duì)數(shù)，對(duì)數(shù)處理后的序列記為LNGZT和LNGYZ。

圖1 兩變量的時(shí)序圖

(二)單位根檢驗(yàn) 分布滯后模型要求序列是同階單整，因此對(duì)兩序列做單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。

表1 兩序列的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表1可知，固定資產(chǎn)投資與工業(yè)增加值兩序列二階差分后平穩(wěn)，均為二階單整序列。

(三)Koyck幾何分布滯后模型 由于兩序列均為二階單整，所以首先構(gòu)建Koyck幾何分布滯后模型以考察固定資產(chǎn)投資與工業(yè)增加值之間的關(guān)系。首先采用OLS法，結(jié)果如圖2所示。

圖2 OLS法模型估計(jì)結(jié)果

圖3 LM檢驗(yàn)結(jié)果圖

由圖3可知，不能拒絕原假設(shè)，即殘差不存在序列自相關(guān)。

以LNGZTt-1作為滯后解釋變量LNGYZt-1的工具變量，采用工具變量方法估計(jì)方程，結(jié)果如圖4所示：

圖4 方程估計(jì)結(jié)果

(四)Almon多項(xiàng)式分布滯后模型 使用Almon方法構(gòu)建模型，首先做兩序列的交叉相關(guān)系數(shù)圖，如圖5所示。

圖5 交叉相關(guān)系數(shù)圖

圖5為序列GYZ與序列GZT最大滯后長度為12的交叉相關(guān)系數(shù)圖。滯后交叉相關(guān)系數(shù)基本呈指數(shù)衰減，滯后長度越大，相關(guān)系數(shù)越小，0階、1階、2階的相關(guān)系數(shù)分別為0.9767， 0.7877和0.6126。大于3階后，兩序列的交叉相關(guān)系數(shù)小于0.5。因此，分布滯后模型的最大滯后長度應(yīng)小于3。同時(shí)，由于多項(xiàng)式次數(shù)m必須小于k，故分別構(gòu)建(3,2)(3,1)(2,2)(2,1)模型，結(jié)果如圖6所示。

圖6a PDL(3,2)模型估計(jì)結(jié)果

圖6b PDL(3,1)模型估計(jì)結(jié)果

圖6c PDL(2,2)模型估計(jì)結(jié)果

圖6d PDL(2,1)模型估計(jì)結(jié)果

表2 多個(gè)模型比較

由表2可以判斷，模型滯后長度為2且多項(xiàng)式次數(shù)為1的模型較為合適，且模型(2,1)通過了顯著性檢驗(yàn)。分別嘗試了加入近端約束、加入遠(yuǎn)端約束、同時(shí)加入近端及遠(yuǎn)端約束的估計(jì)結(jié)果，均與不加約束時(shí)的估計(jì)結(jié)果完全一致。圖7反映了PDL(2,1)模型分布滯后變量的諸β系數(shù)及圖形。固定資產(chǎn)投資從當(dāng)期開始便對(duì)工業(yè)增加值產(chǎn)生影響，到第1期時(shí)這種影響作用進(jìn)一步增強(qiáng)，到第2期時(shí)基本釋放完畢。

圖7 分布滯后變量的諸β系數(shù)的分布圖

做Almon變換還原后對(duì)應(yīng)的分布滯后模型如式(6)所示：

lnGYZ=3.13357+0.14665lnGZTt+0.241547lnGZTt-1+0.33650lnGZTt-2

(6)

(19.45179) (1.47336) (54.1483) (3.45686)

該模型驗(yàn)證了固定資產(chǎn)投資與工業(yè)增加值在當(dāng)期、滯后1期、滯后2期時(shí)的關(guān)系。觀察模型各系數(shù)可知，固定資產(chǎn)投資在當(dāng)期對(duì)工業(yè)增加值的影響作用最小。在不考慮其他因素的情況下，固定資產(chǎn)投資每增加1個(gè)單位，在當(dāng)期將使工業(yè)增加值增加0.14665個(gè)單位；這種影響作用至滯后1期增加至0.24157個(gè)單位，到滯后2期增加至0.33650，呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)。從長期看，固定資產(chǎn)投資每增加1個(gè)單位，將使得工業(yè)增加值增加0.72472個(gè)單位。

假定用二期滯后但不使用阿爾蒙多項(xiàng)式方法重新估計(jì)模型，得到OLS估計(jì)結(jié)果，如圖8所示。

圖8 無限制模型的OLS估計(jì)結(jié)果

從各β系數(shù)及總效用來看，OLS估計(jì)結(jié)果中固定資產(chǎn)投資對(duì)工業(yè)增加值的總體影響作用為0.7243，小于Almon方法的估計(jì)結(jié)果0.72472。

四、結(jié)論

(1)從方法來看：Koyck幾何分布滯后模型的估計(jì)結(jié)果表明固定資產(chǎn)投資增加1個(gè)單位在長期內(nèi)將使得工業(yè)增加值增加約0.752個(gè)單位，大于OLS法的估計(jì)結(jié)果0.6957.Almon多項(xiàng)式分布滯后模型的估計(jì)結(jié)果表明固定資產(chǎn)增加值每增加1個(gè)單位，將使得工業(yè)增加值增加0.72472個(gè)單位，大于OLS法的估計(jì)結(jié)果0.7243。OLS估計(jì)結(jié)果低估了變量間的影響作用。Koyck幾何分布滯后模型和Almon多項(xiàng)式分布滯后模型能有效地描述和解釋經(jīng)濟(jì)變量間的相互影響作用，較OLS方法更客觀、科學(xué)。

(2)從數(shù)據(jù)結(jié)果來看：固定資產(chǎn)投資對(duì)制造業(yè)具有動(dòng)態(tài)拉動(dòng)作用，且效果顯著。不同方法的估計(jì)結(jié)果均表明固定資產(chǎn)投資對(duì)工業(yè)增加值的拉動(dòng)系數(shù)達(dá)到了0.7?？梢酝ㄟ^增加固定資產(chǎn)投資來應(yīng)對(duì)當(dāng)前制造業(yè)下行壓力，促進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

(3)從政策建議來看：可以從保持適度投資規(guī)模、調(diào)整投資方向、優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)、推進(jìn)城市化進(jìn)程、提高投資效益，集中力量發(fā)展重點(diǎn)項(xiàng)目、刺激投資增長等方面入手，推動(dòng)我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)更好更快地發(fā)展。

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責(zé)任編輯 周覓

2016-09-01

10.3969/j.issn.1003-8078.2017.01.27

王中江(1980-)，男，安徽廬江人，安徽工程大學(xué)政工師，碩士。

安徽省高等教育提升計(jì)劃科學(xué)研究一般項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：TSSK2016B24。

F264.1

A

1003-8078(2017)01-0112-05