我国固定资产投资加速模型的研究——基于“十一五”至“十二五”期间样本数据的度量

2023-02-27

1 引言

在拉动经济增长的“三驾马车”中, 投资由于自身波动较大, 对宏观经济的影响也比较大。近几年, 我国经济能在受世界经济形势影响的情况下保持增长, 投资的作用功不可没。然而, 由于投资的波动较大, 难以把握和预测, 我国有学者从加速模型的角度对投资与产出的关系进行了研究。

王军 (2001) 以我国20年的数据为样本, 建立了三个加速模型, 阐述了加速原理在应用过程中的局限性, 揭示了该理论有一定的局限性, 因而不能随意将微观分析的结果不加限制地运用于宏观分析之中。

陆凌骏等 () 对我国年投资和时间序列数据进行单位根检验, 证明了我国投资和GDP时间序列均为2阶单整, 具有协整关系, 并对古典的投资加速数模型进行了检验, 发现我国投资行为符合古典加速数模型。GDP

本文以近十年的GDP和固定资产投资额为样本, 进行回归分析, 对“十一五”及“十二五”期间固定资产投资的加速模型进行了检验, 并对“十二五”期间上海市和全国的加速系数进行对比, 探究固定资产投资是否满足加速原理, 并对比较了两个时期产出对固定资产投资的影响及变化。

加速原理由克拉克于1917年提出, 萨缪尔森于1939年发展了该理论。加速原理对古典投资理论提出了挑战。古典投资理论认为, 作为资本需求的投资和作为资本供给的储蓄在资本市场上通过利率的调节达到均衡。而加速原理认为, 投资主要由产出的变化决定。

(1) 加速原理的含义如下:一是, 一定时期的投资量取决于产出的增加量, 而非产出的绝对量, 投资将以产出增量ΔY的β倍增长, β称为加速数, 通常来说β>1;二是, 投资的波动大于产出变动, 产出的小幅变动引起投资大幅变动;三是, 加速原理方向可正可负;四是, 若使投资不降, 必须维持销售量即消费的持续增长。如果消费不持续增长, 或放慢了增长速度, 投资便会下降, 经济便可能衰退。

(2) 加速原理的前提有以下两点:一是, 无闲置未用的过剩生产能力时加速原理才起作用。如果生产能力过剩, 开工不足、设备闲置, 则当消费和收入增加时, 企业只需用闲置的设备和生产能力便可以满足消费和产量增加的要求, 而不必添置新设备;二是, 技术水平和规模收益不变条件下, β保持不变。

2 实证分析

本文选取固定资产投资额及GDP为样本数据。其中, 全国数据样本选取为2006年1月至2015年9月GDP季度数据和固定资产投资额月度数据。假设每一季度中各月GDP增长率与季度增长率相等, 近似求得GDP月数据。由于固定资产投资额每年1月的数据缺失, 我们从样本中剔除各年1月的数据, 最终得到“十一五”期间全国数据样本55组, “十二五”期间全国数据样本52组。

上海市的数据样本的选取和处理与全国样本类似, 选取时间段为2011的1月至2015年9月。剔除各年1月的数据后, 最终得到“十二五”期间上海市数据样本52组。

2.1 对“十一五”期间全国样本数据的分析

构建函数Y=βX+α, 其中X为解释变量, 代表产出的变化量 (亿元) , Y为被解释变量, 代表固定资产投资额 (亿元) 。β代表加速数。

对2006年1月至2010年12月的样本数据进行回归分析, 假设所建模型及随机扰动项满足各项古典假定, 用最小二乘法估计其参数。所估计的参数β为0.82, 说明产出每增加1亿元, 投资将增加0.82亿元。在此样本中, 可决系数为0.85, 说明加速模型对该样本的数据拟合较好, 即解释变量“产出的变化量”对被解释变量“投资额”的绝大部分差异做出了解释。

对回归系数进行t检验, 所估计的回归误差和t值分别为SE (β) =0.047, t (β) =17.38。取α=0.05, 查t分布表得自由度为n-2=55-2=53的临界值t0.025 (53) ≈2.009。针对H0:β=0, 因为t (β) =17.38>t0.025 (53) , 所以应拒绝H0:β=0。对斜率系数的显著性检验表明, 产出的变化量对投资额的确有显著影响。

2.2 对“十二五”期间全国样本数据的分析

本文对2011年1月至2015年9月全国样本数据进行回归, 仍然假设所建模型及随机扰动项满足各项古典假定, 用最小二乘法估计其参数。参数β的估计值为1.10, 说明产出每增加1亿元, 投资将增加1.10亿元。在2011年1月至2015年9月的全国数据样本中, 可决系数为0.74, 说明加速模型对该样本的数据拟合较好, 解释变量仍能对被解释变量的绝大部分差异作出解释, 但没有“十一五”期间样本数据的拟合效果好。

对回归系数进行t检验, 得到估计的回归误差和t值分别为SE (β) =0.09, t (β) =11.99。取α=0.05, 查t分布表得自由度为n-2=52-2=50的临界值t0.025 (50) =2.009。针对H0:β=0, 因为t (β) =11.99>t0.025 (50) , 所以应拒绝H0:β=0。对斜率系数的显著性检验表明, 产出的变化量对投资额有显著影响。

2.3 对“十二五”期间上海市样本数据的分析

最后, 我们对上海市2011年1月至2015年9月的GDP水平和固定资产投资额的关系进行回归分析。在古典假定的条件下, 用最小二乘法估计各项参数。所估计的参数β为0.30, 说明产出每增加1亿元, 投资将增加0.30亿元。但在此样本中, 可决系数仅为0.52, 说明加速模型对该样本的数据拟合效果不理想, 产出的变化量无法对固定资产投资额的绝大部分差异做出解释。

3 研究结论

通过对“十一五”期间全国样本数据以及“十二五”期间全国和上海市的样本数据进行回归分析, 得出研究结论如下。

全国固定资产投资基本满足加速模型, 上海市固定资产投资不满足加速模型, 且产出变化导致的固定资产投资额的变动幅度较小。

“十二五”期间固定资产投资的加速数较“十一五”期间有所增大, 说明产出的变化对固定资产投资额的影响变大。这可能是由于进步技术和规模收益的变化导致的。

加速数β处于较低的水平, 说明我国目前投资力度仍然较小, 不存在投资过热的情况。

摘要：本文以近十年的GDP和固定资产投资额为样本, 将二者进行回归分析, 对“十一五”及“十二五”期间全国及上海市固定资产投资的加速模型进行了检验, 并对“十二五”期间上海市和全国的加速系数进行对比。研究发现, 全国固定资产投资基本满足加速模型, 上海市固定资产投资不满足加速模型, 且产出变化导致的固定资产投资额的变动幅度较小;“十二五”期间产出的变化对固定资产投资额的影响变大;加速数处于较低水平, 即我国目前投资力度仍然较小, 不存在投资过热的情况。

关键词：加速模型,加速数,固定资产投资