需求对我国经济增长关系实证探究

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1、需求对我国经济增长关系实证探究  【摘要】消费需求、投资需求、出口需求被称为刺激经济,拉动国民经济持续、快速、健康发展的三驾马车。文章在平稳性检验、协整检验的基础上,建立误差修正模型对三大需求与我国经济增长的关系进行实证分析。结果表明:经济增长和最终消费、资本形成、出口之间具有长期稳定的均衡关系。【关键词】消费需求;投资需求;经济增长;误差修正模型一、引言改革开放以来,我国社会发生了翻天覆地的的变化,经济方面的表现尤为显著,国内生产总值(GDP)从1978年的3645.2亿元上升到2009年的340506.9亿元,特别是近年的经济增长速度都在10%以上,而且比较平

2、稳。从需求结构的角度来说,消费、投资和净出口作为促进国内生产总值增长的强大动力,被称为刺激经济和拉动国民经济持续、快速、健康发展的三驾马车,但我国经济增长的背后主要是投资和出口拉动的结果,而不是消费、投资和出口协调拉动的结果。因此,在一定的时间跨度内探讨这三大要素对我国经济增长速度的影响,有利于深入考察宏观经济政策的实际应用效果,具有重要的理论和现实意义。8近年来,我国学者采用不同的方法、从不同的角度来研究消费、投资和净出口对经济增长的作用,如吴绪亮、国斌(2002)运用协整理论分析消费、投资和GDP的关系,认为消费对经济增长的促进作用比投资的作用大。李远莉(20

3、09)认为消费和投资共同主导深圳市长期和短期的经济增长,两者贡献度合计达到80.2%,从紧货币政策主要影响投资进而不利于深圳经济增长,因而促进消费提升深圳经济增长速度就显得尤为重要。伍戈认为在2008年以来的经济危机的应对方面,内需(消费加投资)的贡献和拉动对经济复苏发挥着主导作用,净出口对GDP贡献率和拉动的短期变化与经济结构的长期调整没有必然的联系。从以上的研究可以看出,大多数学者仅是从三大需求的一个或两个方面进行研究,即使是综合考虑三者与GDP的关系的研究,也仅限于某个地区。鉴于此,本文以1978~2009年我国消费、投资、出口和GDP的相关数据为基础,借助

4、于误差修正(ECM)模型来分析三大需求对我国经济增长的动态影响。二、指标的选择和模型的构建81.指标的选取。从需求的结构来评价,笔者选择使用的宏观经济总量指标是1978年至2009年的年历年支出法国内生产总值(GDP)、资本形成总额(I)和出口额(NX)以及最终消费(CON),样本数据全部取自中国统计出版社历年出版的《中国统计年鉴》。与此同时,笔者为了将指数趋势转换为线性趋势、消除异方差,从而便于做弹性分析,因此需要对各变量取对数进行分析,记LNNX、LNCONS、LNGDP和LNI分别代表处理后的国内生产总值、最终消费、资本形成、出口。分析的输出结果全部由Evi

5、ews6.0实现。2.模型的构建。Engle和Granger于1987年提出了著名的误差修正模型(ErrorCorrectionModel),该计量经济模型具有一种特定的计量经济形式。模型的基本思想是:若每个变量之间存在着协整关系,就会认为这些变量之间会存在长期的均衡关系,则这种长期的均衡关系就是在相对的短期波动过程中的不断调整下得到实现的。实践上通常是由两步完成误差修正模型的建立的:第一,通过对变量进行协整分析的方法,得到各变量之间存在的长期均衡关系,以求出协整系数,运用这种协整关系来构造误差修正项;第二,我们将误差修正项当作一个解释变量,和其它反映短期波动的解

6、释变量一起联合建立短期模型,也就是误差修正模型。鉴于此,我们考虑到三大需求与经济增长的特点,同时为了动态分析消费、投资、出口以及经济增长之间的反馈关系,采用误差修正模型。三、实证分析81.平稳性检验。由于选取的国内生产总值(GDP)、最终消费(CON)、资本形成总额(I)和出口额(NX)4个变量都是时间变量,而大多数宏观时间序列具有趋势特征,所以为了避免由于时间序列非平稳性而带来的称之为的虚假回归现象,就需要对各变量进行进一步的单位根检验,并通过这种方法来判断各变量之间是否具有平稳性的特征。这里采用扩充迪基——富勒(ADF)检验法,模型如下:式中:ε■为白噪声;△

7、为一阶差分算子;t为时间趋势;m为滞后阶数。原假设为H0:β■=0,也就是序列y■存在单位根,为非平稳序列。若序列y■经过d次差分后,具有平稳性,就称该序列为d阶单整序列,表达为I(d)。笔者采用麦金农(Mackinnon)临界值来判断时间序列变量之间是否具有单位根,并进一步运用AIC准则来确定最优滞后阶数。具体检验结果如下:变量检验形式ADF检验临界值Prob.结论说明:(1)在检验样式(C,T,L)中,C、T、L分别表示所设定的检验方程含有截距项、时间趋势项以及滞后阶数,N主要是指时间趋势项或不包括截距项;(2)D表示一阶差分;(3)*表示在1%的显著性水平下

8、的临界值。

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