重慶市經濟增長實證研究

(西南大學　重慶　400715)

一、引言

重慶在1997年成為直轄市時的地區經濟總值為1509.75億元，而到2014年已經高達14262.6億元，可以看出直轄的十幾年里，重慶市經濟增長非常迅速。然而，為了深入了解重慶市經濟發展的內在客觀規律，力求為重慶市經濟發展提供借鑒，因此本文對重慶市經濟增長的各構成部分與經濟增長關系展開了研究。

對于“消費、投資、進出口與經濟增長關系”這一主題的研究已有很長一段時間了，而研究文獻主要有：闕澄宇，馬斌(2010)，采用協整檢驗與Granger因果檢驗等方法對我國1978-2008 年消費(農村與城鎮)與經濟增長數據進行了處理，研究發現：消費是經濟增長的Granger原因。龍霞(2006)，對我國固定資產與經濟增長關系進行了實證研究，結果表明：固定資產與經濟增長存在長期均衡關系，并且得出經濟增長對固定資產的依賴性在加強。張蕊(2009)，以山東省為例，分析了該省的固定資產投資與經濟增長之間的關系，研究發現：投資拉動了經濟增長。劉曉鵬(2001)，從對外貿易與GDP增長率的相關性入手，并對我國1980-1998年的有關數據進行了實證研究，揭示了我國進口對國民經濟增長具有較強的促進作用。

上述文獻可知，有研究“消費與經濟增長關系”、“消費與經濟增長關系”和“進出口總額與經濟增長關系”主題的，而很少有將“消費、投資、進出口總額”放在一起研究其各自與“經濟增長”關系的，因此，本文按照支出法計算GDP的形式，分別研究“消費、投資、進出口與經濟增長關系”具有一定的理論與現實意義。

二、理論分析、研究方法與數據樣本

(一)理論分析

1.投資與經濟增長的關系

投資與經濟增長的關系非常密切。在經濟理論界，西方和我國有一個類似的觀點，即認為經濟增長情況主要是由投資決定的，投資是經濟增長的基本推動力，是經濟增長的必要前提。

2.消費與經濟增長的關系

傳統的計劃經濟理論認為，經濟增長帶來消費的增加，增長對消費起著決定性作用。經濟增長了才能適當增加消費，消費基金的過快增長會影響和妨礙經濟發展，并以此為依據安排經濟建設和制定宏觀發展計劃。

3.進出口需求與經濟增長關系

根據現有文獻，關于出口對經濟增長關系的分析主要從兩個角度，一是供給角度，二是需求角度。具有代表性和可行性的文獻主要是林毅夫，李永軍(2003)在《出口與中國的經濟增長：需求導向的分析》中重點從需求角度介紹了出口與經濟增長的關系，他們認為出口的增長在能直接推動經濟增長的同時，還對消費、投資、政府支出、進口四個國民經濟重要方面造成影響,從而間接刺激經濟增長。

(二)主要研究方法

1.單位根檢驗

單位根檢驗是個隨機過程的問題。定義隨機序列{x_t},t=1,2,…是一單位根過程，若x_t=px_t-1+ε,t=1,2,…其中p=1,{ε}為一平穩序列(白噪音)，且E[ε]=0，V(ε)=σ∞,Cov(ε,ε)=μ∞這里τ=1,2,…。特別地，若{ε}是獨立同分布的，且E[ε]=0，V(ε)=σ∞，則上式就變成一個隨機游走序列，因此隨機游走序列是一種最簡單的單位根過程。將定義式改寫為下列形式：(1-pl)x_t=ε，t=1,2,…其中l為滯后算子，1-pl為滯后算子多項式，其特征方程為1-pz=0，有根z=1/p。當p=1時，時間序列存在一個單位根，此時{x_t}是一個單位根過程。當p<1時，{x_t}為平穩序列。而當p>1時，{x_t}為一類具有所謂爆炸根的非平穩過程，它經過差分后仍然為非平穩過程，因此不為單整過程。一般情況下，單整過程可以稱作單位根過程。

2.協整檢驗

Johansen在1988年及在1990年與Juselius一起提出的一種以VAR模型為基礎的檢驗回歸系數的方法——JJ(Johansen-Juselius)檢驗。由于本文包含多個變量，因此本文主要采用JJ檢驗。

(三)數據樣本

本文的研究時間跨度為：1997—2014年(重慶市GDP、社會消費總額、全市固定資產投資額、進出口總額額數據)，其數據主要來源于《重慶市統計年鑒(2015)》;其中，重慶市GDP、社會消費總額、全市固定資產投資額、進出口總額的單位均(按照當年的匯率換算)為：(單位：億元)

三、模型設定與實證分析

(一)模型設定

基于前面的理論分析和總結有關“對外貿易與經濟增長關系”的文獻，本文設定的實證模型形式如下所示：

Yi=ci+β1Xi1+β2Xi2+β3Xi3+εi

(1)

其中，Yi表示重慶市的GDP；Xi1,Xi1,Xi1為三個核心變量分別表示為重慶市社會消費總額、進出口總額、固定資產投資，β1、β2、β3分別為三個核心變量系數(即對應趨勢項的系數)；ci表示截距，是否存在時間效應和個體效應可以通過相關檢驗來驗證；εi為隨機擾動項；i表示年份。

(二)實證分析

依據Engle和Granger(1987)指出：“對時間序列數據進行協整檢驗之前，必須先對其進行單位根檢驗。若時間序列數據是平穩的，那么就可以對其進行協整檢驗。下面就按照這一思路，對重慶市的GDP與社會消費總額等相關數據進行處理并分析它們之間的關系。

1.模型檢驗

首先我們根據最小二乘法來對模型參數估計進行檢驗，結果如表1：

表1　參數檢驗

從表1我們可以發現，各自變量的p值都較小。同時通過cbind函數與anova函數對模型進行檢驗，并對模型的殘差正態性檢驗和線性性分別做了檢驗，其結果分別如表2：

表2　殘差正態性檢驗與線性檢驗

從表2我們可以知道，我們通過Shapiro-Wilk對殘差進行正態性檢驗可得，該模型的殘差具備正態，同時經過過線性檢驗，得可決系數高達0.9992，明顯具有線性關系。

2.單位根檢驗

若時間序列數據中存在非平穩序列，那么OLS估計的結果會有偏差，估計的結果不可信。正鑒于此，我們在進行實證研究時，首先應對時間數據序列進行單位根檢驗。具體為：對重慶市的經濟增長(GDP)、社會消費總額(CONS)、全市固定資產投資額(I)、進出口總額(EIS)進行單位根檢驗，在做單位根檢驗前，先對所有數據除以重慶市的CPI，再取對數，這樣可以降低階數。本文對上述數據采用ADF檢驗(根據各變量的序列圖顯示，均包含“截距與趨勢項”)，具體檢驗結果見表3:

表3　ADF單位根檢驗

從表3的ADF檢驗結果可知：重慶市經濟增長(GDP)、社會消費總額(CONS)、全市固定資產投資額(INV))、進出口總額(EIS)都滿足一階差分平穩過程，即為一階差分平穩序列。(注：“D()”,表示該變量的“一階”差分形式。)

3.協整檢驗

若變量滿足同階單整的條件，就可以考慮變量之間是否存在協整關系。盡管變量個體可能是非平穩序列，但變量之間的一個線性組合可能是平穩的，這就是我們開始協整的出發點。

由于該模型具有多個自變量，所以不能簡單的采取E-G兩步法協整檢驗，這里我主要采用Johansen協整檢驗，通過其它軟件來實現的，具體檢驗結果見表4:

表4　EG協助檢驗

從上面的EG協整檢驗結果可知：重慶市經濟增長(GDP)、社會消費總額(CONS)、全市固定資產投資額(INV)與進出口總額(EIS)存在協整關系(即長期均衡關系)。

4.模型分析與結果

從上面的結果可以知道重慶市的GDP與社會消費總額、全市固定資產投資額、進出口總額存在長期的均衡關系，所以我們對該模型估計進行OLS回歸。回歸結果如下表5:

表5　變量回歸結果

從表5回歸的相關參數檢驗值來看，回歸結果的擬合程度較高。因為社會消費總額(CONS)、全市固定資產投資額(INV)與進出口總額(EIS)的回歸系數都大于零，所以我們可以知道社會消費總額(CONS)、全市固定資產投資額(INV)和進出口總額(EIS)對重慶市的經濟增長存在正向增長關系。

四、結論與政策建議

經過前面的實證分析，我們可以得到如下實證結論：(1)基于重慶市1997—2014年的GDP、社會消費總額、全市固定資產投資額、進出口總額數據，通過實證研究發現：上述五個變量間存在協整關系。這就表明：重慶市的社會消費總額、全市固定資產投資額、進出口總額與GDP之間存在長期均衡關系；(2)經過 OLS線性回歸，我們可以發現社會消費總額(CONS)、全市固定資產投資額(INV)和進出口總額(EIS)對重慶市的經濟增長存在正向增長關系。

以上述實證分析結論為依據，我們可以得出以下政策建議：(1)重慶市應注意擴大“內需”，制定一些鼓勵居民消費的優惠政策(當然也需要居民工資水平的提高)，這樣才能產生社會消費水平與經濟增長的互相促進、良性互動；(2)重慶市的出口額與經濟增長的關系不大，因此在制定經濟政策時應具體問題具體分析，不能和東部沿海地區一樣制定鼓勵出口等政策，當然這與重慶處于我國內陸是有關的。(3)要促進區域經濟協調發展，縮小區域間經濟差異，實現區域經濟發展的平衡，就需要各級政府發揮其政府主導作用，將市場機制這只“看不見的手”和宏觀調控這只“看得見的手”有機結合，在確保效率的情況下，促進要素投入和合理流動。

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