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摘要:研究投资、出口贸易与经济增长间因果关系,对制定科学有效的经济政策具有重要的实践意义。本文采用ARDL方法对三者1952-2008年间因果关系进行实证分析,得出了具有一定经济意义的结论,并提出了投资与出口贸易协调发展,促进经济增长的政策建议。
关键词:经济增长;ARDL;Granger因果关系
作者简介:
薛丽娜(1986—),汉族,东北师范大学经济学院硕士研究生。
颜戌顺(1985.7—),研究方向,宏观经济计量分析。
邸明鑫(1985—),汉族,东北师范大学经济学院硕士研究生。
中图分类号:F20文献标识码:A文章编号:1672-0407(2010)01-025-03
GDP、投资和出口之间关系的分析一直是学术讨论的热点,引起了各界学者的广泛关注。在理论研究方面,早有投资的加速数理论、乘数理论及出口导向型增长假说都说明GDP与投资、出口之间存在很密切的因果关系。但在众多的实证研究中,在投资、出口对GDP的影响及它们之间的相互关系方面存在着观点上的分歧。其中有一些代表性的结论,吴绪亮(2002)利用Johansen协整方法及VEC模型进行检验,得出消费对GDP、投资有明显影响,而投资对GDP无影响;雷辉(2006)采用E-G 两步法和VAR模型得出投资与GDP互为因果关系。廖涵(2007)利用Johansen 协整检验分析方法得出出口对经济增长有显著的促进作用。
而导致他们结论不一致的原因,在很大程度上是由于他们所采用的分析方法、模型、数据截取时间及处理方法的不同。其中E- G 两步法和Johansen协整方法适用于大样本情况,并且要求数据平稳,而我国经济统计数据始于1952年,属于小样本类型,所以用此方法得出的结论精确度不高。国外宏观经济理论在中国的适用性如何,GDP、投资和出口之间相互关系与影响程度如何,本文为了克服以上协整分析缺陷,采用更为先进的适用于小样本数据的ARDL方法予以验证。
一、实证分析
本节首先介绍指标变量的选取,数据来源以及计量分析方法,给出检验的步骤,即首先检验变量是否平稳,然后根据ARDL模型检验变量间是否存在协整关系,最后分别对有无协整关系的变量间进行因果分析,并给出分析结果。
1. 变量说明和数据处理
本文选用中国1952-2008年间的数据,对中国的GDP、投资和出口四个宏观变量之间的协整及因果关系进行了实证研究。1952-2004年的数据来自《新中国55年统计资料汇编》,2005-2008年的数据来自相应年份的中国统计年鉴。考虑到价格因素,本文使用的都是变量的实际值。其中,GDP采用的是以1952年为基期的实际GDP(单位为亿元);投资采用的是历年的固定资本形成总额(单位为亿元),并用投资价格指数对其进行消胀处理。出口选用的是年鉴公布的总出口额,并采用GDP平减指数对其消胀。在实证分析中,本文采用取自然对数后的数值;LY、LI、LE分别代表取对数后的实际GDP,投资和出口总额,在变量前标有字母d或表示对变量取了一阶差分。
2.单位根检验
使用时间数据序列进行计量分析须首先考虑序列的平稳性,若直接对非平稳时间序列数据进行分析,可能出现“伪回归”现象。因此必须对数据平稳性进行检验。本文将采用ADF方法先进行单位根检验。
结果见表1,除LI是单整之外,LY、LE都是非平稳的时间序列数据,而他们的一阶差分变量是平稳数据。也就是说各个变量都是一阶单整,ARDL检验方法要求变量的单整阶数不能超过1,因此本文可以采用此方法。
表1单位根检验结果
注: (C, T, K) 分别表示所设定的检验方程含有截距项、时间趋
势项以及所选的滞后项数,0指不包括截距项或时间趋势项。ADF检验采用SIC准则;原假设都是变量含有单位根。结论中 *、**、***分别代表在10%、5%和1%显著性水平上通过检验。
3.协整关系检验
协整关系指的是非平稳变量之间存在长期稳定的动态关系。本文基于ARDL方法对各变量间存在的协整关系进行检验。ARDL 方法是一种较新的协整检验方法,最早由Charemza和Deadman (1992) 提出,随后被Pesaran等人推广和普及。与传统的Engle-Granger两步法和Johansen检验法相比,ARDL方法更适合于小样本估计,对数据的平稳性要求不高,数据具有零阶或一阶单位根皆适用,且无论变量间是否相互协整,都可用该方法进行检验。
ARDL检验是通过 Microfit 4.1 软件操作完成的,协整关系的证明基于方程模型(1)~(3)进行。在运用方程进行检验前,在兼顾考虑自由度的影响下,最终选用了合适的滞后阶数4阶。而是否加入趋势项则根据该项的显著性确定,具体模型如下1:
(1)
(2)
(3)
以(1)为例,λ、θ、x代表了协整关系,α、β、δ代表了短期动态关系。εt为一白噪声过程,k、q、m分别代表最大的滞后阶数。存在长期动态关系的原假设和备择假设简写为:
H0∶λ=θ=x=0 ;
H1∶λ 、θ和x中至少有一个不为0
这里使用F 统计量进行联合显著性检验,F统计量服从一个非规则的渐进分布,如果计算得到的F 统计量大于临界值,则拒绝原假设,表明Y、I与E之间存在协整关系;假如计算得到的F 统计量小于临界值,则接受原假设,表明GDP、投资与出口之间不存在协整关系2。结果如下:
表2 边界检验结果
注:2.614-3.746、3.136-4.416、4.306-5.874分别代表滞后阶数为4、无时间趋势项时10%、5%和1% 显著性水平的临界值(详见参考文献6临界值表3)。3.240-4.350、3.834-4.5.064、5.184-6.684分别代表有时间趋势项时的显著性水平的临界值(详见参考文献6临界值表4)。
由表2可以看出,(1)、(3)两个回归方程的F统计值都是显著的,也就是说,LI、LE到LY和LI、LY到LE之间均存在协整关系。因此可以进行格兰杰因果关系检验。而(2)方程中LY、LE到LI并无协整关系,不能进行格兰杰因果关系检验,但可利用方程(6)检验非协整变量之间的短期因果关系。
4. Granger因果关系检验
当两变量存在协整关系时,ARDL模型可以通过变量水平值及其滞后项来确定长期因果关系,同时,还可构造ECM来检验变量间的短期因果关系并反映修正机制对偏离长期均衡时的调整。检验长期因果关系主要是判断方程中回归因子的系数显著性,短期关系则可以根据ECM中差分项的系数显著性确定。具体ECM如下,其中,ecm代表误差修正项,m、n、q代表最大的滞后阶数。
(4)
(5)
表3 ARDL估计长期关系系数及短期误差修正模型
注:*表示变量系数值通过检验;none表示该模型中不包含此变量。
从表3中可以看出,存在投资到GDP单向和出口与GDP间的双向的因果关系,短期中,分别存在投资、滞后一期的出口到GDP;投资、GDP到出口的短期因果关系。
Ecm系数为负且均显著,符合修正机制的要求,误差修正模型能描述长期均衡对短期波动的影响,ecm(-1)的系数反映了受到短期冲击后向长期均衡收敛的速度,当偏离长期均衡时,误差修正机制能将偏离部分的15%和18%向长期均衡调整,验证了协整关系和长期Granger因果关系的结论。
5. ARDL检验非协整变量之间的短期因果关系
LY、LE到LI之间并不存在长期动态关系,但是它们有可能存在短期因果关系,因此要对它们进行短期因果关系的检验。该检验原理仍然是ARDL模型,具体操作可通过以下方程实现:
(6)
对该模型进行F联合检验,原假设是:H0:α=β=y=0,备择假设是H1:H2不成立。如果F显著,则拒绝原假设,即它们之间存在该方向的短期关系,否则则接受原假设,即两者之间不存在该方向的短期关系。回归结果显示F值为3.9593通过检验,即存在LY、LE到LI的短期因果关系。
二、结论及政策建议
经过检验结论汇总如下,存在LI、LE到LY,LY、LE,到LI的协整关系,在长期关系中,出口与GDP之间相互促进不断增长;投资的系数为负数,即随着投资的不断增加最终会对实际产出的长期增长产生负面影响。这说明期望通过简单的加大投资来驱动经济增长并不利于中国经济的长期发展。建议转变我国一直以来的以投资驱动经济增长的方式,一方面充分利用我国的劳动力优势,改善出口条件,落实出口退税政策来增大出口总额,从而促进国内经济的发展。另一方面加强自主型技术开发和创新的力度,从被动的出口导向战略转向主动的自主增长战略,实现持久发展,使中国经济从量的扩张转向质的提高。
短期中,投资的增加会促进GDP和出口总额的增大,而GDP的增加却抑制出口的扩大,出口在滞后一期内对GDP 增长起反向作用。由此说明我国经济运行的机制是一个存在着多个单项和双向关系的复杂体系,投资在短时间内可对GDP产生促进作用,却不利于经济长期稳定发展,出口不能引起GDP短期内的增长,但却是经济长期稳定增长的动力。因此政府制定政策时要提防“短视行为”,谨防采取粗放式发展模式,切勿通过盲目增加投资忽略出口,牺牲长期利益来实现短期的经济增长。建议采取投资—出口—GDP途径,通过对出口贸易产业进行融资,加快其产业结构升级,调节出口商品结构,使之符合经济长期稳定发展的需要。
参考文献:
[1] 吴绪亮. 国内生产总值、投资与消费的协整分析[J]. 统计与信息论坛, 2002, (11): 45-50
[2] 苏盛安. 我国GDP、消费、投资和进出口贸易之间的协整分析[J].统计与决策,2005(5):83-85
[3] 廖涵.中国出口与经济增长关系的实证分析[J].中南财经政法大学学报,2006(6):67-71
[4] 赵陵.中国出口导向型经济增长的经验分析[J].世界经济,2001(8):15-20
[5] 许和连.出口导向经济增长(ELG) 的经验研究:综述与评论[J].世界经济2002(2):43-49
[6] P. K. Narayan. The saving and investment nexus for China: evidence from cointegration tests[J]. Applied Economics. 2005,(37): 1979-1990.
[7] Pesaran M.H,& Pesaran B,1997. Working with Microfit 4.0[M]. Camfit Data Ltd,Cambridge
(特邀编审:滕建州)
关键词:经济增长;ARDL;Granger因果关系
作者简介:
薛丽娜(1986—),汉族,东北师范大学经济学院硕士研究生。
颜戌顺(1985.7—),研究方向,宏观经济计量分析。
邸明鑫(1985—),汉族,东北师范大学经济学院硕士研究生。
中图分类号:F20文献标识码:A文章编号:1672-0407(2010)01-025-03
GDP、投资和出口之间关系的分析一直是学术讨论的热点,引起了各界学者的广泛关注。在理论研究方面,早有投资的加速数理论、乘数理论及出口导向型增长假说都说明GDP与投资、出口之间存在很密切的因果关系。但在众多的实证研究中,在投资、出口对GDP的影响及它们之间的相互关系方面存在着观点上的分歧。其中有一些代表性的结论,吴绪亮(2002)利用Johansen协整方法及VEC模型进行检验,得出消费对GDP、投资有明显影响,而投资对GDP无影响;雷辉(2006)采用E-G 两步法和VAR模型得出投资与GDP互为因果关系。廖涵(2007)利用Johansen 协整检验分析方法得出出口对经济增长有显著的促进作用。
而导致他们结论不一致的原因,在很大程度上是由于他们所采用的分析方法、模型、数据截取时间及处理方法的不同。其中E- G 两步法和Johansen协整方法适用于大样本情况,并且要求数据平稳,而我国经济统计数据始于1952年,属于小样本类型,所以用此方法得出的结论精确度不高。国外宏观经济理论在中国的适用性如何,GDP、投资和出口之间相互关系与影响程度如何,本文为了克服以上协整分析缺陷,采用更为先进的适用于小样本数据的ARDL方法予以验证。
一、实证分析
本节首先介绍指标变量的选取,数据来源以及计量分析方法,给出检验的步骤,即首先检验变量是否平稳,然后根据ARDL模型检验变量间是否存在协整关系,最后分别对有无协整关系的变量间进行因果分析,并给出分析结果。
1. 变量说明和数据处理
本文选用中国1952-2008年间的数据,对中国的GDP、投资和出口四个宏观变量之间的协整及因果关系进行了实证研究。1952-2004年的数据来自《新中国55年统计资料汇编》,2005-2008年的数据来自相应年份的中国统计年鉴。考虑到价格因素,本文使用的都是变量的实际值。其中,GDP采用的是以1952年为基期的实际GDP(单位为亿元);投资采用的是历年的固定资本形成总额(单位为亿元),并用投资价格指数对其进行消胀处理。出口选用的是年鉴公布的总出口额,并采用GDP平减指数对其消胀。在实证分析中,本文采用取自然对数后的数值;LY、LI、LE分别代表取对数后的实际GDP,投资和出口总额,在变量前标有字母d或表示对变量取了一阶差分。
2.单位根检验
使用时间数据序列进行计量分析须首先考虑序列的平稳性,若直接对非平稳时间序列数据进行分析,可能出现“伪回归”现象。因此必须对数据平稳性进行检验。本文将采用ADF方法先进行单位根检验。
结果见表1,除LI是单整之外,LY、LE都是非平稳的时间序列数据,而他们的一阶差分变量是平稳数据。也就是说各个变量都是一阶单整,ARDL检验方法要求变量的单整阶数不能超过1,因此本文可以采用此方法。
表1单位根检验结果
注: (C, T, K) 分别表示所设定的检验方程含有截距项、时间趋
势项以及所选的滞后项数,0指不包括截距项或时间趋势项。ADF检验采用SIC准则;原假设都是变量含有单位根。结论中 *、**、***分别代表在10%、5%和1%显著性水平上通过检验。
3.协整关系检验
协整关系指的是非平稳变量之间存在长期稳定的动态关系。本文基于ARDL方法对各变量间存在的协整关系进行检验。ARDL 方法是一种较新的协整检验方法,最早由Charemza和Deadman (1992) 提出,随后被Pesaran等人推广和普及。与传统的Engle-Granger两步法和Johansen检验法相比,ARDL方法更适合于小样本估计,对数据的平稳性要求不高,数据具有零阶或一阶单位根皆适用,且无论变量间是否相互协整,都可用该方法进行检验。
ARDL检验是通过 Microfit 4.1 软件操作完成的,协整关系的证明基于方程模型(1)~(3)进行。在运用方程进行检验前,在兼顾考虑自由度的影响下,最终选用了合适的滞后阶数4阶。而是否加入趋势项则根据该项的显著性确定,具体模型如下1:
(1)
(2)
(3)
以(1)为例,λ、θ、x代表了协整关系,α、β、δ代表了短期动态关系。εt为一白噪声过程,k、q、m分别代表最大的滞后阶数。存在长期动态关系的原假设和备择假设简写为:
H0∶λ=θ=x=0 ;
H1∶λ 、θ和x中至少有一个不为0
这里使用F 统计量进行联合显著性检验,F统计量服从一个非规则的渐进分布,如果计算得到的F 统计量大于临界值,则拒绝原假设,表明Y、I与E之间存在协整关系;假如计算得到的F 统计量小于临界值,则接受原假设,表明GDP、投资与出口之间不存在协整关系2。结果如下:
表2 边界检验结果
注:2.614-3.746、3.136-4.416、4.306-5.874分别代表滞后阶数为4、无时间趋势项时10%、5%和1% 显著性水平的临界值(详见参考文献6临界值表3)。3.240-4.350、3.834-4.5.064、5.184-6.684分别代表有时间趋势项时的显著性水平的临界值(详见参考文献6临界值表4)。
由表2可以看出,(1)、(3)两个回归方程的F统计值都是显著的,也就是说,LI、LE到LY和LI、LY到LE之间均存在协整关系。因此可以进行格兰杰因果关系检验。而(2)方程中LY、LE到LI并无协整关系,不能进行格兰杰因果关系检验,但可利用方程(6)检验非协整变量之间的短期因果关系。
4. Granger因果关系检验
当两变量存在协整关系时,ARDL模型可以通过变量水平值及其滞后项来确定长期因果关系,同时,还可构造ECM来检验变量间的短期因果关系并反映修正机制对偏离长期均衡时的调整。检验长期因果关系主要是判断方程中回归因子的系数显著性,短期关系则可以根据ECM中差分项的系数显著性确定。具体ECM如下,其中,ecm代表误差修正项,m、n、q代表最大的滞后阶数。
(4)
(5)
表3 ARDL估计长期关系系数及短期误差修正模型
注:*表示变量系数值通过检验;none表示该模型中不包含此变量。
从表3中可以看出,存在投资到GDP单向和出口与GDP间的双向的因果关系,短期中,分别存在投资、滞后一期的出口到GDP;投资、GDP到出口的短期因果关系。
Ecm系数为负且均显著,符合修正机制的要求,误差修正模型能描述长期均衡对短期波动的影响,ecm(-1)的系数反映了受到短期冲击后向长期均衡收敛的速度,当偏离长期均衡时,误差修正机制能将偏离部分的15%和18%向长期均衡调整,验证了协整关系和长期Granger因果关系的结论。
5. ARDL检验非协整变量之间的短期因果关系
LY、LE到LI之间并不存在长期动态关系,但是它们有可能存在短期因果关系,因此要对它们进行短期因果关系的检验。该检验原理仍然是ARDL模型,具体操作可通过以下方程实现:
(6)
对该模型进行F联合检验,原假设是:H0:α=β=y=0,备择假设是H1:H2不成立。如果F显著,则拒绝原假设,即它们之间存在该方向的短期关系,否则则接受原假设,即两者之间不存在该方向的短期关系。回归结果显示F值为3.9593通过检验,即存在LY、LE到LI的短期因果关系。
二、结论及政策建议
经过检验结论汇总如下,存在LI、LE到LY,LY、LE,到LI的协整关系,在长期关系中,出口与GDP之间相互促进不断增长;投资的系数为负数,即随着投资的不断增加最终会对实际产出的长期增长产生负面影响。这说明期望通过简单的加大投资来驱动经济增长并不利于中国经济的长期发展。建议转变我国一直以来的以投资驱动经济增长的方式,一方面充分利用我国的劳动力优势,改善出口条件,落实出口退税政策来增大出口总额,从而促进国内经济的发展。另一方面加强自主型技术开发和创新的力度,从被动的出口导向战略转向主动的自主增长战略,实现持久发展,使中国经济从量的扩张转向质的提高。
短期中,投资的增加会促进GDP和出口总额的增大,而GDP的增加却抑制出口的扩大,出口在滞后一期内对GDP 增长起反向作用。由此说明我国经济运行的机制是一个存在着多个单项和双向关系的复杂体系,投资在短时间内可对GDP产生促进作用,却不利于经济长期稳定发展,出口不能引起GDP短期内的增长,但却是经济长期稳定增长的动力。因此政府制定政策时要提防“短视行为”,谨防采取粗放式发展模式,切勿通过盲目增加投资忽略出口,牺牲长期利益来实现短期的经济增长。建议采取投资—出口—GDP途径,通过对出口贸易产业进行融资,加快其产业结构升级,调节出口商品结构,使之符合经济长期稳定发展的需要。
参考文献:
[1] 吴绪亮. 国内生产总值、投资与消费的协整分析[J]. 统计与信息论坛, 2002, (11): 45-50
[2] 苏盛安. 我国GDP、消费、投资和进出口贸易之间的协整分析[J].统计与决策,2005(5):83-85
[3] 廖涵.中国出口与经济增长关系的实证分析[J].中南财经政法大学学报,2006(6):67-71
[4] 赵陵.中国出口导向型经济增长的经验分析[J].世界经济,2001(8):15-20
[5] 许和连.出口导向经济增长(ELG) 的经验研究:综述与评论[J].世界经济2002(2):43-49
[6] P. K. Narayan. The saving and investment nexus for China: evidence from cointegration tests[J]. Applied Economics. 2005,(37): 1979-1990.
[7] Pesaran M.H,& Pesaran B,1997. Working with Microfit 4.0[M]. Camfit Data Ltd,Cambridge
(特邀编审:滕建州)