对江苏省经济增长需求因素实证分析
对江苏省经济增长需求因素实证分析[20191219200603]
摘要：本文利用1990-2012年的江苏省宏观经济数据，探求江苏区域经济运行的长期趋势以及短期的动态规律。以VAR模型为基础深入分析消费、投资、净进口对江苏省经济增长的动态影响，结果表明经济增长与这几个需求因素间存在一个长期的均衡关系；最终消费对经济增长的当期影响非常显著，但是其滞后效应并不显著；进出口的和固定资产投资存在一定的滞后效应。因此我们在政策上扩大内需刺激经济增长的同时，应注意投资的效率，对出口贸易的结构做适当调整。
关键词：经济增长 VAR模型 ADF检验 协整检验 Granger因果检验
1 引言
1.1 背景与意义
自改革开放尤九十年代以来，江苏省的经济发展取得了高速发展，而消费、投资、净出口作为拉动我省经济增长的“三驾马车”，在我省经济增长中起到非常重要的作用。从数据上来看，我省生产总值在1990年为1416.50亿元，仅占全国GDP总量18718.32亿元的7.6%，但到2012年我省的GDP达54058.22亿元占全国GDP516810.05亿元的10.5%，年均增长一直稳中有升，在全国各省市经济增长排名靠前。我们不禁思考：一方面这种情况能否成为江苏省经济增长的一种长期均衡路径？另一方面在未来发展中，又存在什么样的非均衡冲击，而这种冲击又会对江苏经济造成什么样的短期波动影响？所以对江苏省在市场经济体制下各经济变量之间的相互关系，以及在它们共同作用下所形成的经济发展的长期趋势和短期动态规律的探讨，不仅对江苏省的今后发展，而且对全国的经济发展都具有特别重要的现实意义和实践价值。
1.2 文献综述
当前对经济增长分析从总体上来看，主要有以下三种研究方法: 一是横截面时间序列估计法。这种分析方法在早期的一些文献中出现的比较多, 如Balassa(1978)就采用截面数据对出口与经济增长的关系进行了分析，得出了出口与经济增长之间存在着比较强的正向关系的结论。Felipe和Lim（2005）分析了对5个亚洲国家（中韩泰菲印)自1980年以来需求成分对于经济增长的贡献，分析结果表明发展中国家和地区健康的经济增长是由国内需求和净出口同时增长的结果。虽然客观上讲，横截面时间序列估计法可以克服样本不足的问题，同时将不同国家或地区的数据放在一起进行分析也更易进行地域比较，但这种方法在将不同经济结构的国家或地区放在一起做计量分析时掩盖了一些经济规律，故其受到了不少质疑。
二是时间序列估计法。鉴于横截面时间序列估计法会带来一些问题，学术界对经济增长这一问题的数量研究逐渐转移到时间序列数据分析上，主要是自回归模型（VAR）、多元协整理论以及Granger因果分析。刘学武(2000)在对1989-1999年工业总产值、固定资产投资、社会消费品零售总额和进出口总值月度数据分析中，利用共积和误差修正模型的方法计算出消费、投资、进口、出口与中国经济增长之间存在着两种长期均衡的关系：对于第一种反映宏观恒等的均衡关系，仅有投资显著，其他变量则均不显著；而对于第二种均衡关系，其各变量均显著，其中消费对总产出的影响最为明显。吴诣民，李碧生（2007）利用VAR模型、脉冲响应分析和方差分解研究了我国经济增长需求因素的作用，发现最终消费和资本形成是共同决定我国经济增长的Granger原因；投资呈现长期平均负弹性效应，出口在前四年呈现出正的产出弹性，后五年则表现为负弹性；而进口一直表现为负弹性。苏盛安、赵付民（2005）利用国内生产总值、消费、投资、进出口1952-2002年的数据，分析得出：投资与国内生产总值之间有很强的双向因果关系，国内生产总值是消费的强因、消费是国内生产总值的弱因、进出口和国内生产总值之间不存在双向因果关系。并认为我国的经济是投资驱动型经济，而消费和进出口一直不是推动经济增长的主要因素；在我国经济运行机制由多个单向和双向关系组成的复杂体系，虽然我国是投资驱动型经济，但是投资对经济的促进作用却不及消费。在分析经济增长不同因素的影响时，时间序列估计方法运用较为普遍。
三是贡献度测算法或GDP分解法。这种方法目的在于测算经济变量对经济增长的贡献程度。林毅夫、李永军（2002）综合分析出口对经济增长的直接和间接贡献，从需求角度得到出口对经济增长的贡献度，发现外贸出口增长10%将导致中国国民经济增长1%；李延军、金浩、孙淑芬（2005）在对河北省经济增长需求贡献度分析中，发现投资的贡献最大，净出口最小。从三者的发展趋势来看，消费的作用将日益增强，同时随着市场经济的不断完善，对外贸易对经济增长的作用也会日益明显。李军（2008）也从需求和供给两个角度，研究了进出口对经济增长的贡献度。
严格上来讲，利用贡献度测算法或GDP分解法来探讨经济变量与经济增长关系的文献相对较少，主要是因为这种方法往往需要一些难以统计的数据，因此由于数据的不可得性使得这种方法在研究经济增长时不太容易。
摘要：本文利用1990-2012年的江苏省宏观经济数据，探求江苏区域经济运行的长期趋势以及短期的动态规律。以VAR模型为基础深入分析消费、投资、净进口对江苏省经济增长的动态影响，结果表明经济增长与这几个需求因素间存在一个长期的均衡关系；最终消费对经济增长的当期影响非常显著，但是其滞后效应并不显著；进出口的和固定资产投资存在一定的滞后效应。因此我们在政策上扩大内需刺激经济增长的同时，应注意投资的效率，对出口贸易的结构做适当调整。
关键词：经济增长 VAR模型 ADF检验 协整检验 Granger因果检验
1 引言
1.1 背景与意义
自改革开放尤九十年代以来，江苏省的经济发展取得了高速发展，而消费、投资、净出口作为拉动我省经济增长的“三驾马车”，在我省经济增长中起到非常重要的作用。从数据上来看，我省生产总值在1990年为1416.50亿元，仅占全国GDP总量18718.32亿元的7.6%，但到2012年我省的GDP达54058.22亿元占全国GDP516810.05亿元的10.5%，年均增长一直稳中有升，在全国各省市经济增长排名靠前。我们不禁思考：一方面这种情况能否成为江苏省经济增长的一种长期均衡路径？另一方面在未来发展中，又存在什么样的非均衡冲击，而这种冲击又会对江苏经济造成什么样的短期波动影响？所以对江苏省在市场经济体制下各经济变量之间的相互关系，以及在它们共同作用下所形成的经济发展的长期趋势和短期动态规律的探讨，不仅对江苏省的今后发展，而且对全国的经济发展都具有特别重要的现实意义和实践价值。
1.2 文献综述
当前对经济增长分析从总体上来看，主要有以下三种研究方法: 一是横截面时间序列估计法。这种分析方法在早期的一些文献中出现的比较多, 如Balassa(1978)就采用截面数据对出口与经济增长的关系进行了分析，得出了出口与经济增长之间存在着比较强的正向关系的结论。Felipe和Lim（2005）分析了对5个亚洲国家（中韩泰菲印)自1980年以来需求成分对于经济增长的贡献，分析结果表明发展中国家和地区健康的经济增长是由国内需求和净出口同时增长的结果。虽然客观上讲，横截面时间序列估计法可以克服样本不足的问题，同时将不同国家或地区的数据放在一起进行分析也更易进行地域比较，但这种方法在将不同经济结构的国家或地区放在一起做计量分析时掩盖了一些经济规律，故其受到了不少质疑。
二是时间序列估计法。鉴于横截面时间序列估计法会带来一些问题，学术界对经济增长这一问题的数量研究逐渐转移到时间序列数据分析上，主要是自回归模型（VAR）、多元协整理论以及Granger因果分析。刘学武(2000)在对1989-1999年工业总产值、固定资产投资、社会消费品零售总额和进出口总值月度数据分析中，利用共积和误差修正模型的方法计算出消费、投资、进口、出口与中国经济增长之间存在着两种长期均衡的关系：对于第一种反映宏观恒等的均衡关系，仅有投资显著，其他变量则均不显著；而对于第二种均衡关系，其各变量均显著，其中消费对总产出的影响最为明显。吴诣民，李碧生（2007）利用VAR模型、脉冲响应分析和方差分解研究了我国经济增长需求因素的作用，发现最终消费和资本形成是共同决定我国经济增长的Granger原因；投资呈现长期平均负弹性效应，出口在前四年呈现出正的产出弹性，后五年则表现为负弹性；而进口一直表现为负弹性。苏盛安、赵付民（2005）利用国内生产总值、消费、投资、进出口1952-2002年的数据，分析得出：投资与国内生产总值之间有很强的双向因果关系，国内生产总值是消费的强因、消费是国内生产总值的弱因、进出口和国内生产总值之间不存在双向因果关系。并认为我国的经济是投资驱动型经济，而消费和进出口一直不是推动经济增长的主要因素；在我国经济运行机制由多个单向和双向关系组成的复杂体系，虽然我国是投资驱动型经济，但是投资对经济的促进作用却不及消费。在分析经济增长不同因素的影响时，时间序列估计方法运用较为普遍。
三是贡献度测算法或GDP分解法。这种方法目的在于测算经济变量对经济增长的贡献程度。林毅夫、李永军（2002）综合分析出口对经济增长的直接和间接贡献，从需求角度得到出口对经济增长的贡献度，发现外贸出口增长10%将导致中国国民经济增长1%；李延军、金浩、孙淑芬（2005）在对河北省经济增长需求贡献度分析中，发现投资的贡献最大，净出口最小。从三者的发展趋势来看，消费的作用将日益增强，同时随着市场经济的不断完善，对外贸易对经济增长的作用也会日益明显。李军（2008）也从需求和供给两个角度，研究了进出口对经济增长的贡献度。
严格上来讲，利用贡献度测算法或GDP分解法来探讨经济变量与经济增长关系的文献相对较少，主要是因为这种方法往往需要一些难以统计的数据，因此由于数据的不可得性使得这种方法在研究经济增长时不太容易。
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