投资拉动GDP的效应

2019-04-30 11:11徐诺
智富时代 2019年3期
关键词:乘数

徐诺

【摘 要】近几年随着供给侧结构改革的提出,政府将经济发展的工作重心放到‘三去一改一补中去,似乎需求管理政策的地位和效能下降。但实际并不是这样,也不应如此。在阅读了相关文献后,本文着重论述需求管理政策中投资对GDP的拉动的效应。本文共分为三部分,首先从直观上论述投资变化对当期GDP变化的影响。第二部分,将第一部分投资变化对当期GDP变化的影响用Eviews拟合,将这种影响具体化,可以更加直观公正的看待这种影响。最后,着重分析一下投资变化对下一期GDP变化的影响。

【关键词】投资变动;GDP变动;乘数

一、投资变动对当期GDP变动的影响

分析投资对GDP的拉动的影响,需要一个衡量投资和GDP相关的数据。宏观经济学中对投资乘数的定义:投资乘数是指一个单位的投资所导致的均衡国民收入或均衡产出变动的倍数。可见,投资乘数正是本文所需数据。并且根据定义,数据需用变化量。这里引用1997-2015年的总投资额及国民总收入,以及用Excel处理的相关变量的变化量进行分析。以下是国家统计年鉴的相关数据。

用Excel将投资乘数用散点图的形式表示,如图1:

由图1可看出,投资变动对当期GDP变动的影响倍数即投资乘数整体呈下降趋势。投资乘数呈下降趋势,是否意味着投资拉动GDP的效率在降低呢?其实不然,这组数据只是名义上的数据,即未经过任何处理得到的散点图。如果考虑到变化率的因素,即相对增加额的投资乘数,结论就是相反的。如果考虑到变化率的问题,那么投资对于GDP的拉动作用,即基于相对增加额的投资乘数基本保持稳定。这就说明,直观上投资对于GDP的拉动作用在逐渐下降,但是若充分考虑变化率的问题可以发现,投资对GDP的拉动作用基本保持稳定。所以政府应保持投资量的大致稳定,有益于经济稳定增长。

如果再考虑价格因素,其结论更加真实合理。考虑价格因素后,投資对GDP的拉动作用反而在逐渐下降。原因是这组数据考虑价格因素的时候,用到的是GDP变化指数,其数据处理方式仅仅是:规定1978年GDP指数为100,且GDP变化指数用逐年相减方式取得。有失科学。这里明显要用到基于上一期的变化量的百分比进行比对。以下是即考虑价格因素又考虑变化率的相关数据及散点图2。

从散点图2可直观的看出,除去因2007年财政支出科目的变动导致的局部波动,实际投资乘数基本平稳,2007年后还略有上升。这表明,投资对于GDP的拉动作用稳中有升,应继续保持投资的稳定。

二、深究投资对当期GDP的影响

上一部分对投资对于GDP的拉动作用做了一个简单的分析,得到的结论是:投资对GDP的拉动作用并没有下降,而是基本稳定在一个稳定水平。但是以上的结论的分析方法并不是很严谨,还需要科学的分析方法。这里用到联立方程组模型,并且用Eviews进行拟合。这里需要强调并注意的是,由于2007财政支出科目的改变,用Eviews输入数据的时候,已经把2007年的相关变化量删去,并且将时间序列分为1997-2006,2008-2015两段,并且分为考虑变化率与否,考虑价格因素与否四个部分。这里用到的两个方程为:y=c(1)+c(2)*i①i=c(3)+c(4)*y②

其中y表示GDP的变化量(率),i表示投资的变化量(率)。

方程①表示投资对于GDP的影响,系数c(2)表示投资乘数。方程②表示GDP的变化量对于投资的变化量的影响,系数c(4)即表示宏观经济学中的加速数。

从回归结果可以得出,在不考虑变化率及价格因素的情况下,c(2)基本为负。而当考虑变化率及价格因素的情况下,c(2)数据基本全为正数。这与第一部分得出的结论相同,即投资拉动GDP的效率看似在下降,但实际上,考虑到变化率和价格因素以后,投资拉动GDP的效率较平稳,稳中有升。再观察系数c(4)对应的相关统计值,可以发现,c(4)对应的t-检验值的p值较高,普遍未通过显著性检验,并且可决系数较低,解释程度较低,拟合效果很不好。经查找相关文献,加速数原理与中国国情并不相符,这也解释了c(4)的拟合效果不好的原因。

以上的分析表明,投资拉动GDP的效率没有改变,稳中有升。注意到,这里只是分析当期投资变动量对于当期GDP变动量的影响。应当把此问题分析的更深更细致。如果考虑滞后期,那么投资对于GDP的拉动会怎样呢?为了分析这个问题,想到运用向量自回归的模型,分析工具仍为Eviews。需要注意的是将时间序列分为两段后,由于2008-2015年的样本容量太小,不能建立向量自回归的模型,所以这里只分析1997-2006年的数据。

将拟合分析及数据汇总:

1997-2006不考虑价格因素,不考虑变化率

D(Y) = - 1.17435288402*D(Y(-1)) - 1.05779820604*D(Y(-2)) +

2.2520551763*D(I(-1)) + 0.796350016201*D(I(-2)) + 1975.78044963

D(I) = - 0.0685244964086*D(Y(-1)) - 0.235584244297*D(Y(-2)) +

0.50427349978*D(I(-1)) + 0.513122170867*D(I(-2)) + 1690.30497556

1997-2006 考虑价格因素,考虑变化率

D(Y) = - 0.968834922849*D(Y(-1)) - 0.993926948874*D(Y(-2)) +

0.31283581733*D(I(-1)) + 0.106105941923*D(I(-2)) + 0.00784220253266

D(I) = 1.18425600663*D(Y(-1)) 5.08152005786*D(Y(-2)) +

1.75349056786*D(I(-1)) + 0.360298544419*D(I(-2)) + 0.00145980474061

由于之前的分析的出的结论是考虑价格因素及变化率的情况下,相关数据真实有效,所以在向量自回归的模型中也主要分析1997-2006 年内,考虑价格因素,考虑变化率时的当期投资变化量对于滞后期的GDP变化量的影响,即方程

D(Y) = - 0.968834922849*D(Y(-1)) - 0.993926948874*D(Y(-2)) +

0.31283581733*D(I(-1)) + 0.106105941923*D(I(-2)) + 0.00784220253266

D(I) = 1.18425600663*D(Y(-1)) 5.08152005786*D(Y(-2)) +

1.75349056786*D(I(-1)) + 0.360298544419*D(I(-2)) + 0.00145980474061

第一个方程显示当期GDP的变化量对于下一期、下两期投资的投资变动具有正向作用。但是由于之前的分析,加速数原理在我国并不适用,所以即使向量自回归模型拟合度较高,通过稳定性检验,但第一个方程实际意义不大。

相反,第二个方程有较强实际意义及相关政策建议。第二个方程表明当期投资增量对于下一期、甚至下两期的GDP的变动具有正向推动作用。这种正向的推动作用也易理解:如政府或个人投资某个项目,前期需要施工建设等准备工作,等下一期开始,工程准备完备,此时对GDP产生实际影响。

三、结论及建议

通过本文的第一、第二部分,可得出结论:当期名义投资变动与当期名义GDP呈负相关的关系。但是当期实际投资的变化量对于当期實际GDP的变动具有正向推动作用,并且这种促进作用即投资效率基本保持不变,并且2007年后稳中有升。本文的第三部分的结论:当期投资的增加对于滞后一起、滞后两期的GDP的变动具有正向推动作用,且假设的向量自回归模型较稳定。

由于投资变动对于当期及滞后期的GDP变动具有促进作用,所以投资额度不应下降,但是考虑到通货膨胀、汇率等导致社会不稳定的因素,投资增量也不宜剧烈增长,投资增量的增长率稳定在一个适当的比例即可。

【参考文献】

[1]王莎.乘数-加速数模型在中国的实证分析[M].中南财经政法大学学报.2011.

[2] 庞皓.计量经济学[M].北京:科学出版社,2007.

[3]杨飞虎.我国投资乘数、加速数与经济增长探析[J].经济与管理研究,2007,(7).

猜你喜欢
乘数
如何处理乘法算式中调皮的0
究竟错在哪儿
如何获得乘数型能力:中国乡村建设行动中的治理研究
多目标约束向量优化问题的类拉格朗日乘数法
看错了数字
多目标约束向量优化问题的类拉格朗日乘数法
转化,让计算更简便
理性认知西藏投资乘数小于1问题:以1996—2014年为例
寻找突破角巧解算式谜
秦朝已有九九乘数表