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标题 安徽省消费、投资对经济增长的影响分析
范文

    金家文

    [摘要]安徽省经济已经发展到新阶段。在目前出口不振、产能过剩、环境恶化的情形下,扩大消费需求、优化投资结构,成为推动安徽省经济转型升级的有效途径。通过建立现代计量模型,探究安徽省投资、居民消费、政府消费对经济增长影响。安徽政府消费对经济增长起到最重要作用,需要进一步拉大居民消费和投资对经济增长的贡献作用。协调投资与消费对经济增长的作用,保持经济稳定增长。

    [关键词]安徽省;经济增长;投资;消费;联立方程模型

    [中图分类号]F062.9 [文献标识码]A

    消费、投资和净出口一直被认为是拉动经济增长的“三驾马车”。但在金融危机之后,我国出口需求迅速下降,净出口这块对经济增长的作用力逐渐减弱,外贸发展疲软。因此,在目前的国际形势下,消费和投资成为推动我国经济增长的重要手段。

    李克强总理在第十二届全国人代会第二次会议上的政府工作报告中提出:“扩大内需是经济增长的主要动力,也是重大的结构调整。要发挥好消费的基础作用和投资的关键作用,打造新的区域经济支撑带,从需求方面施策,从供给方面发力,构建扩大内需长效机制。”消费分为政府消费和居民消费,消费、投资与经济增长联系密切,研究三者的关系尤其是消费与投资对经济增长的作用意义重大。

    近年来,关于安徽省消费、投资与经济增长关系,多数学者都只研究了消费对经济增长的影响,而忽略了投资:如施海波,栾敬东(2014)利用安徽省1995~2011年数据,运用格兰杰检验及VAR模型,得出城镇居民消费比农村居民消费和政府消费对经济影响大;马成文,王红影(2016)认为,消费对安徽省经济增长具有拉动作用,应该扩大居民消费,促进经济增长。

    改革开放30多年来,安徽省市场环境得到逐步改善,经济实力不断增强,发展态势良好。但是也应该看到,作为我国中部地区的农业大省,由于基础薄弱、城市化水平低等原因,安徽省经济发展水平依然偏低。加速经济发展、实现“中国梦”是省内各级政府面临的迫切任务。因此,本文利用安徽省投资和消费的数据,根据凯恩斯宏观经济理论,通过建立投资、消费与经济增长的联立方程模型,分析三者之间存在的关系。

    1 模型建立

    由于研究消费、投资对经济增长的影响,消费分为居民消费和政府消费,所以本文选取安徽省居民消费Ct,政府消费Gt,资本形成总额It,地区生产总值Yt作为研究对象。现实经济系统是错综复杂的,经济系统中变量间存在相互的因果关系。要描述消费、投资与经济增长之间的关系,单方程已经不能解决问题,必须利用如下的联立方程模型来研究复杂的经济现象:

    Ct 方程表示居民消费总额由地区生产总值和前一期的消费总额共同决定;It 方程表示投资总额由前一期地区生产总值决定;Yt 方程表示地区生产总值由居民消费总额、投资总额以及政府消费额共同决定。

    2 模型的参数估计及分析

    2.1 数据选取及处理

    数据选取安徽省1985~2014年的居民消费Yt,政府消费Gt,资本形成总额It,地区生产总值Yt。数据来自国家统计局官网。在实际计算时,因为物价上涨等原因,各年数据不能直接比较。为了数据具有可比性,避免物价变化对各变量的影响,需要对数据进行处理。以 1985 年为基期,分别利用商品零售价格指数、居民消费价格指数及资产投资价格指数对安徽省生产总值、消费和投资进行平减。

    2.2 模型识别

    对于内生变量作为解释变量的结构方程,利用简化的参数估计值和估计式来计算结构参数估计值,存在三种情况:有唯一值、有多个值、无解;对应的结构方程和结构模型分别为:恰好识别、过度识别、不可识别。

    在上述联立方程组中,由于收入方程是非随机方程,所以不用识别和参数估计。

    投资方程虽然是随机方程式,由于解释变量只有与u2t不相关的滞后内生变量Yt-1,所以可以直接采用OLS估计参数β0和β1,得到线性、无偏、最小方差、一致的估计量,不需要进行识别。

    消费方程是随机方程式,并有作为解释变量的内生变量Yt,它与随机变量u1t有关,不能直接采用OLS估计参数。需要对模型进行识别,分析其结构参数矩阵的秩条件和阶条件。

    对联立方程进行整理为一般形式,如下所示:

    结构参数矩阵为:

    Ct It Yt Ct-1 Yt-1 Gt

    (A,B)的列数为结构模型的变量总数,其行数为结构模型的方程个数。模型中的内生变量有Ct、It、Yt,外生变量有Gt,滞后的内生变量有Yt-1、Ct-1,所以,前定变量数K=3,内生变量数G=3。

    (1)在秩条件中,删去矩阵(A,B)中的第一行和第一、三、四各列,得到子矩陣:

    因为 rank(A0,B0)=2=G-1,所以秩条件成立,因此,方程可识别。

    (2)对于第一个方程(消费方程),前定变量数k1=1,内生变量数g1=2。所以,K-k1=3-1=2>g1-1=1。而矩阵的秩R(A,B)=G-1=3-1=2,因此模型是过度识别,采用两阶段最小二乘法估计参数。

    2.3 两阶段最小二乘法

    两阶段最小二乘法是间接最小二乘法和工具变量法的结合,但却可以消除前两种方法不适用于过度识别的结构方程和工具变量选取的缺点。因此,两阶段最小二乘法既适用于恰好识别的结构方程,也适用于过度识别的结构方程。

    运用最小二乘法具体思路为:

    第一步,作为解释变量Yt的简化方程为:

    Yt=C0+C1Gt+C2Yt-1+C3Ct-1+vt

    对该方程应用OLS得到Yt的拟合值。

    第二步,利用上式得到的Yt的拟合值,在消费方程中用Yt的拟合值代替观测值,再次应用最小二乘法进行参数估计,得到消费方程的估计式。

    2.4 估计结果

    由以上分析,利用Eviews工具估算,可以得出下面的估计结果:

    消费方程Ct=55.46+0.04Yt+0.99Ct-1+u1t

    R2=0.9959,2=0.9956

    投资方程It=-215.84+0.59Yt-1+u2t

    R2=0.9942,2=0.9939

    收入方程Yt=-167.06+1.03Ct-1+0.61Yt-1+1.08Gt+vt

    综上,以联立方程形式给出的估计结果为:

    3 结论分析

    以上基于安徽省1985~2015年的经济数据,对投资、消费和经济增长的关系进行了分析,得出了以下结论:

    (1)安徽省本期消费与本期地区生产总值、前期消费同向变化。在前期消费Ct-1不变的情况下,本期收入Yt 增加一个单位,将使本期消费Ct增加0.04个单位,前期消费Ct-1增加一个单位,将使本期消费Ct增加0.99個单位。

    (2)本期投资It与前期地区生产总值Yt-1同向变化,前期地区生产总值Yt-1增加一个单位,将使本期投资It增加0.59个单位。

    (3)消费和投资都可以促进经济发展。随着滞后期的增加,它们对经济增长的影响渐渐加强。

    (4)政府消费Gt对经济增长的影响最大,居民消费Ct次之,投资It最弱。所以,适度增加政府消费可以作为促进经济增长的有效方法之一。

    4 意见及建议

    李克强总理在十八届五中全会强调:“实现‘十三五时期发展目标要求消费对经济增长的贡献明显加大”。居民消费虽然对安徽省经济的推动作用比较大,但其却不是关键力量。为此,建议进一步发挥居民消费和投资对经济的推动作用。

    4.1 扩大消费规模,增强消费能力

    加快城镇化进程,提高居民收入,采取有效的工资机制,同时培养居民的理财观念,以丰富其收入来源。深入挖掘居民消费能力,扩大中低收入群体的消费能力,保持消费的增长态势,以带动经济健康发展。

    4.2 改善消费环境,拓展消费范围

    激发市场活力,确保产品多样性,保证产品质量,刺激人们消费;注重营造安全的消费环境,提升居民的消费能力。提高产品的创新能力,拓展不同的消费领域。

    4.3 控制投资规模和速度,转变投资方式

    在安徽省经济转型发展的过程中,投资仍然是驱动安徽省经济增长的动力。因此,要根据安徽省经济增长的现实情形来确定合适的投资规模和速度。安徽省未来的投资应该以科技创新为导向,代替传统的依靠固定投资。同时,投资方向应从粗放型增长方式向集约型转化。

    4.4 加快调整投资结构,调整地区投资比重

    鼓励企业和私人参与投资,拓宽固定资产投资来源,扩大对外交流,积极引进外资来建设本省经济。加大对第一产业固定资产投资,鼓励农业机械化、管理现代化。提高第二产业投资比重,增加对高科技产品投入,积极投资战略性新兴产业。合理控制第三产业的投资规模,增加基础性服务业的投资。调整地区投资比重,增加发展相对较落后地区的投资,促进区域均衡发展和城乡一体化发展。

    [参考文献]

    [1] 施海波,栾敬东.安徽省消费与经济增长关系实证分析[J].山西农业大学学报(社会科学版),2014(6):21-26.

    [2] 马成文,王红影.安徽省城乡居民消费对经济增长的影响分析[J].蚌埠学院学报,2016,5(3):67-71.

    [3] 杨妍妍,孙秋霞,高齐圣.我国城乡消费、投资对经济增长的影响分析——基于联立方程模型的实证研究[J].三峡大学学报(自然科学版), 2012(1):105-108.

    [4] 张晓峒.计量经济学基础[M].天津:南开大学出版社,2012.

    [5] 张世英,李忠民,袁学民.经济计量学教程[M].天津:天津大学出版社,2002.

    [6] 逄守艳.计量经济学[M].北京:北京中国科学技术出版社,2009.

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更新时间:2024/12/22 23:44:26