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中國投資的時滯效應分析

2012-04-29 00:44:03俞越
經濟研究導刊 2012年28期
關鍵詞:投資

俞越

摘 要:根據凱恩斯的宏觀經濟框架,投資對經濟增長起著不可忽視的作用。然而事實上,投資的成效往往不能在當期得到體現,而需要通過時間的推移來逐步發揮作用,因而具有很強的時滯性。通過基于Box—Jenkins方法的時間序列分析技術,對中國1980—2010年的年度固定資產投資總額數據序列進行建模分析,驗證該序列的時間序列特性,研究并選擇了序列的最佳AR還是ARMA模型,從而確定中國投資的具體對經濟的影響形式。

關鍵詞:投資;時間序列;ARMA模型

中圖分類號:F12文獻標志碼:A文章編號:1673—291X(2012)28—0005—02

引論

在理論經濟學方面,投資是指購買(和因此生產)資本貨物——不會被消耗掉而反倒是被使用在未來生產的物品。實例包括了修造鐵路,或工廠,清潔土地,或讓自己讀大學。嚴格地講,在公式GDP = C + I + G + NX里投資也是國內生產總值(GDP)的一部分。投資,作為國家宏觀經濟命脈中重要的一環,它的存在更通過乘數效應成倍地放大出來。然而事實上,同貨幣政策一樣,投資的成效往往不能在當期得到體現,而需要通過時間的推移來逐步發揮作用,因而具有很強的時滯性。所以從現實意義上講,一年期的GDP不能僅僅看成是當期的投資額I的影響,更具有前期的影響。投資對經濟增長的影響作用主要通過三個途徑來進行的:一是通過要素投入帶動經濟增長;二是通過投資帶動經濟結構的調整來推動經濟增長;三是通過投資促使知識存量的增加和技術進步帶動經濟增長。

技術進步是促進經濟增長的重要因素,而投資是推動技術進步的主要因素。一方面,投資是技術進步的載體。任何技術成果的應用都必須通過某些投資活動來體現,它是技術與經濟聯系的紐帶;另一方面,技術本身也是一種投資的結果。任何一項技術成果都是投入一定的人力資本和資源等的產物,新的技術開發和應用都離不開投資活動。

一、模型數據的選擇與處理

本文直接選取了1980—2010年中國年度固定資產投資總額作為研究對象,從中經網上得到表1:

對上表的時間序列數據進行單位根檢驗,其結果表明此序列不是平穩的。通過驗證可以發現,該序列為2階單整。

二、模型的理論依據

由于采用的是時間序列數據,所以本文應當采用時間序列的采取方法來進行處理,本文選用了Box—Jenkins方法,確定ARMA模型。

Box—Jenkins方法在應用中的常見模型形式為:自回歸移動平均模型(Autoregressive Moving Average Model,簡記ARMA):若時間序列yt為它的當前與前期的誤差和隨機項,以及它的前期值的線性函數:

yt=?漬1yt—1+…+?漬pyt—p+?滋t—?茲1?滋t—1—…—?茲q?滋t—q

則稱該時間序列yt為自回歸移動平均模型,記為ARMA(p,q)。參數?漬1,…,?漬p為待估自回歸參數,?茲1,…,?茲q為待估移動平均參數,殘差?滋t為白噪聲序列。顯然,AR(p)模型和MA(q)模型都是ARMA(p,q)模型的特例。Box—Jenkins模型要求時間序列為平穩序列,而實際應用中時間序列往往表現為長期趨勢,季節變動、循環變動的非平穩數列,這時可通過差分法反復差分以消除其趨勢,于是上述ARMA(p,q)又經常以自回歸移動求積平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡記ARIMA)的形式加以標記。其模型符號為ARMA(p,d,q),p代表自回歸階數,d表示對非平穩數列進行差分處理的次數,q代表移動平均的階數。

三、模型的建立

假設全社會固定資產投資總額變量定義為I,所以根據以上分析,建立變量I的Δ2I的序列相關圖,得到如下所示根據Δ2I序列的自相關系數可以判斷MA的階數結尾于6階,偏自相關系數結尾于2階(確定AR的階數P=2)。因此,建立ARMA模型如下:

由上可以看出,在滯后二期項的T檢驗不通過,分析其原因,可能是因為Δ2 I(t—1 )與Δ2 I(t—2 )之間存在著共線性導致滯后一期的檢驗不顯著。由相關分析矩陣可以看出這兩者之間的相關系數高達0.783,因而兩變量之間確實存在著共線性。

于是在剔除Δ2 I (t—2 )后,模型得到其他各個參數的統計檢驗,經濟意義檢驗以及計量經濟學檢驗均通過。通過分析其殘差圖像以及DW值為1.89可知此時,該模型確實不存在序列相關。因而,該模型的最終形式可以寫成:

Δ2 =163.29+0.796Δ2 It—1 +εt—0.711εt—1+1.4εt—2—1.654εt—3+

1.308εt—4—0.445εt—5+0.825εt—6

該模型表明,投資年度增量的增量主要由一年期的此類投資增量的增量影響,并且前六年的投資效用也促成了今天投資的增長規模。而根據計量結果我們可以進一步發現,前六年的投資情況符號呈現正負之間交錯性的變化,這是因為投資存在著“乘數—加速度”原理,這也是對投資效應時滯性進一步的闡明和證實。近年來,中國經濟出現了短期的增長放緩,投資也出現了較大波動,除了受經濟周期的制約外,投資的時滯效應也是功不可沒。

參考文獻:

[1]何書元.應用時間序列分析[M].北京:北京大學出版社,2004.

[2]李子奈.計量經濟學[M].北京:高等教育出版社,2000.

[3]國家統計局.中國統計年鑒[K].北京:中國統計出版社,2010.

[4]高鐵梅.計量經濟分方法與建模[M].北京:清華大學出版社,2009.

[5]應望江,程宏.中國投資發展(2002—2003):回顧與展望[J].財經研究,2003,(1).

[責任編輯 吳高君]

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