社會固定資產投資總額、貨物出口總額與國內生產總值關系的實證分析

崔祿健 賀堅峰 馬盼盼

【摘 要】中國經濟長期以來都處于高速發展的階段，是世界經濟史上不曾有過的奇跡。持續增長的高投資與對外貿易，成為解釋中國經濟增長奇跡的解釋之一。本文利用2005-2016年的數據，通過實證研究發現，固定資產與貨物出口都可以很好的解釋GDP的增長，同時貨物出口總額對GDP的影響大于固定資產投資總額對GDP的影響。

【關鍵詞】固定資產投資；貨物出口總額；回歸分析

1.緒論

中國經濟持續高速增長的奇跡，是世界經濟史上從未有過的，因此對中國經濟增長進行解釋，對諸多發展中國家實現新的增長奇跡，有著不可忽視的作用。投資，出口，消費是拉動國民經濟增長的主要動力，其中消費，在中國的經濟增長中并不顯著，因此本文，只考慮投資、出口兩個變量對經濟增長的影響作用。GDP作為衡量國家經濟增長的重要指標，能夠在很大程度上體現國民經濟發展的發展趨勢。盡管，近些年來，諸多研究開始批判中國以GDP作為唯一衡量經濟發展的指標，但是，不可否認，GDP總是衡量一個國家經濟實力的最佳指標。

中國統計年鑒中的數據顯示，中國的固定資產投資與GDP的增長都在逐年增長，但是貨物出口總額卻在會出現偶爾的回落現象。中國經濟發展的動力來源，本文只針對固定資產投資、貨物出口總額兩個指標進行衡量。但是過度依賴固定資產投資，很容易導致通貨膨脹、市場失靈等諸多市場風險的出現，同時國民經濟增長對貿易的依存度過高，也會影響國民經濟的持續穩定發展。

2.理論假設

本文以中國經濟增長作為研究背景，引入中國固定資產投資總額、貨物出口總額和中國國民生產總值這三者變量，并且以生產總值作為因變量，固定資產投資總額、貨物出口總額作為自變量。分別對變量進行異方差檢驗（懷特檢驗）、序列相關性檢驗（DW檢驗）、多重共線性與隨機解釋變量等檢驗，以驗證假設的正確性，并對假設的誤差進行相關的修正，將變量之間的計算誤差縮減到最小。本文將在實證部分利用模型和統計軟件對假設的理論模型進行檢驗

3.實證分析

3.1變量選取與數據來源

本文通過對中國統計年鑒上的數據分析，最終選取2005-2016年，共12組數據。國民生產總值，是年度數據，固定資產投資與貨物出口總額也是年度數據。根據實際情況，對變量的選取進行分析，2005年之前的固定資產投資總額與之后的統計口徑出現差異，且年份為每五年一統計，因此，數據無法應用分析當中，所以本文選取2005年之后的數據進行相關的實證研究。

本文所選取的數據均來自于中國統計年鑒，所選用的年鑒數據時間為2005年-2016年。

3.2統計描述

為方便實證分析的模型建立與實際操作，設立以下縮寫，代表變量的實際含義：

GDP：國內生產總值

TFA：全社會固定資產投資總額

TEG：貨物出口總額

首先對12組數據進行直觀的分析，如圖1

圖1中1-12分別表示2005-2016年的數據，從圖中可以看出，隨著年份的不斷增長，GDP與TFA，保持著持續穩定的增長趨勢，但是TEG則在不同年份出現過回落的現象，因此，判定TEG與GDP增長之間的關聯性不大，同時TFA與GDP同步保持較快穩定的增長。

從數據上考慮，固定資產的年增長率與GDP的年增長率呈現穩定同趨勢的增長，受到外部投資環境影響，并且從圖1中可看出數據在增長的過程中，固定資產總額與GDP之間總是存在大體相等的差額。其次，貨物出口總額與GDP之間的關系，從數據上看并沒有呈現同步穩定的發展趨勢，多數情況下。兩者之間并無關聯性。

3.3模型建立與數據檢驗

建立一個多元回歸模型：GDP=C+β1TFA+β2TEG+μ

利用統計軟件作出回歸分析，結果如圖2

對上述的回歸結果進行分析，得出下列方程：

GDP=22131.16+0.8053TFA+1.5860TEG+μ

（0.7771） （12.7722） （3.8811）

R2=0.9950 F=909.81 DW=0.7617

設置置信區間為0.05

（1）首先，利用F檢驗考察GDP與變量之間的整體關系，

我們得出其自由度為（2，10），查表可知結果F值為4.10，回歸結果中909.81>4.10，因此可以證明GDP與考察的TFA，TEG之間存在顯著相關關系。

（2）其次，利用t檢驗考察各變量與GDP之間的關系

查表，我們可以得出t0.05（12-2-1=9）=1.833，因此1.833<12.7722，

1.833<3.8811，因此，得出TFA與GDP之間存在顯著相關關系，且TEG與GDP之間也存在顯著的相關關系。

最后R2=0.9950接近于1，所以該方程基本成立

通過對回歸分析結果的基本分析，可以確定該方程初步成立，接下來進行對模型基本假設進行相關檢驗，并對檢驗進行修正，對最終的方程結果進行修正，得出結論

3.3.1異方差檢驗

利用懷特檢驗的方法，進行檢驗，其結果如圖3：

懷特檢驗結果顯示，該方程存在一定誤差，因此依據懷特檢驗的相關修正方法，對其進行修正，修正結果如圖4：

3.3.2序列相關性檢驗

圖中折現圖示，分別表示殘差，實際，擬合值。從圖5中可以看出，三組變量之間的殘差與實際值，保持高度的一致，但是擬合值卻出現較大的差異性，因此三組數據之間的序列相關性存在正自相關性，為保證檢驗結果，繼續對序列相關性進行檢驗，采取可靠性更高的檢驗方法，即DW檢驗法。

利用DW檢驗法進行檢驗：據回歸結果DW的值為0.7617，給定α的值為0.05，k為2，n為12，查DW表，dL=0.812，dU=1.579得出0<0.7617<0 .812，因此判定該方程中的隨機擾動項存在正自相關。存在自相關性，但是為防止有可能出現的方程誤差性，依然需要對方程進行修正。采用迭代法進行修正。

對DW檢驗后的結果進行進行修正：

首先對隨機誤差項的相關系數進行估計，利用科克倫-奧科特（Cochrane-Orcutt）迭代法。最終數據，我們進行兩次迭代，結果如下圖6-圖7：

該修正結果顯示，迭代過后的DW值為2.4530，取α=0.05，則DW>dU，表明廣義差分法模型已不存在序列相關性。

3.3.3多重共線性檢驗

因為只有兩個變量，所以使用簡單相關系數法進行判斷，求出TFA與TEG之間的相關系數，求出結果如下圖8：

TEG=66307.87+0.1424TFA

相關系數r=0.1424遠小于1，因此該方程TFA與TEG之間不存在多重相關性

3.3.4隨機解釋變量

考察GDP與TFA、TEG之間存在相互影響的關系，較容易判斷出TFA、TEG與μ之間存在同期相關。利用TFAt-1與TEGt-1作為工具變量進行回歸，結果如圖9：

圖9 隨機解釋變量之間的回歸分析結果

該回歸結果顯示，隨機解釋變量之間不存在解釋變量之間的相關性，因此GDP與社會固定資產投資總額與出口貨物總額之間不存在較為顯著的相互影響關系。

3.4方程結果修正

全部檢驗及修正就此完成，對該方程進行經濟學解釋：

GDP=22131.16+0.8053TFA+1.5860TEG+μ

（0.7771） （12.7722） （3.8811）

R2=0.9950 F=909.81 DW=0.7617

從回歸結果分析，方程的R2很高，說明全社會固定資產總額與貨物出口總額能夠很好地解釋GDP。

該模型中，全社會固定資產總額對GDP的影響系數約為0.8，貨物出口總額對GDP的影響系數約為1.6。說明貨物出口總額對GDP的影響要大于社會固定資產投資對GDP的影響。

從上述的各項檢驗中發現，該方程還存在一定的缺陷，可以經由修正予以改正，不影響總體的方程成立。

【參考文獻】

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