基础设施与中国经济增长：基于VAR模型的动态分析

邹晨珊  华侨大学经济与金融学院

摘要：本文利用中国1952-2008年的数据研究基础设施与经济增长的关系。通过建立3个VAR模型进行协整和误差修正模型中的Granger因果关系检验，基础设施是促进经济增长的长期原因，但总产出对基础设施的长期影响不显著。

关键字：基础设施；经济增长；VAR

1引言

经济增长的原因、内在机制与实现途径，历来是经济理论研究的核心问题。长期来，道路、港口、供水等一直被认为是经济增长和社会发展的前提条件。80年代开始许多学者发现劳动力教育、科研投入以及基础设施资本可以促进生产率的提高。随着经济危机的蔓延和拉动内需的需要，这迫切要求我们去研究基础设施投资与经济增长的内在关系。

2文献综述

从Aschauer(1989)研究开始，一些经济学家探讨了基础设施与经济增长和生产率之间的关系。目前，主要采取向量自回归法（VAR）方法及借助VAR方法进行格兰英杰因果关系和脉冲响应分析。郭庆旺（2006）利用我国1981-2004年的数据，在VAR模型的框架下分析不同种类基础设施对经济增长的影响，结论是基础设施、交通运输仓储、邮电通信、电力、煤气及水生产与供应投资对产出具有正影响，后者对产出影响更大；王任飞（2007）通过VECM模型分析中国主要基础设施指标与总产出之间的协整及Granger因果关系，结果表明主要基础设施指标都与总产出、经济结构变动等经济变量构成了长期的均衡关系，基础设施促进经济增长；王宇新（2010）通过建立VAR模型分析我国基础设施建设与经济增长的关系，研究表明两者互为Granger因果关系；夏业良（2011）利用1949-2008年北京市相关时间序列数据，基于协整理论和VECM，分析了北京市各类城市基础设施指标与其总产出水平之间的协整关系以及Granger因果关系。从长期来看，，各类基础设施确实是经济增长的基础条件，在长期中总产出水平仅对公路、医疗类及教育类基础设施的发展有显著的影响。

3基础设施与经济增长关系的实证分析

3.1主要变量的选取、数据来源与处理

本文选取有代表性的实物性形态基础设施公路里程、铁路运营里程、航空线路里程作为基础设施的代理容量。还有基础设施固定资产投资以及GDP。总产出不仅只受到基础设施的影响，还有许多变量与经济增长存在联系。如总人口（POP）和经济结构（STR）两个变量。这两个变量都与经济增长相关。。本文对数据进行对数处理，在不影响变量之间的协整关系前提下使数据具备良好的数学特性。选择样本区间为1952-2008年的年度数据。公路（ROAD）、铁路（RAIL）和航空线路（AVI）的单位都是万公里，国内生产总值（GDP）以亿元计算，经济结构（STR）采用采用工业增加值占GDP的比重来反映，总人口（POP）以万计算，数据均来自《新中国统计资料60年汇编》。

表1         

3.2模型的序列平稳性检验

在构造VAR模型之前，通过平稳性检验，只有当相关变量都具有同阶单整阶数时，才能进行协整分析。本文采用单位根检验法（ADF）来检验相关变量的平稳性，利用Eviews 6.0对所涉及到的所有变量进行稳定性检验，首先进行带时间趋势项和常数项以及水平的ADF检验，发现常数项和时间趋势项的P值都大于0.05，然后只选择常数项进行单位根检验，常数项的P值小于0.05，但是ADF的值大于5%水平的值，序列是不平稳的，所以要经过差分检验，重复以上方法。

经过经检验时间序列LINROAD、LINRAI、LLINAVI、LINGDP、LINPOP、LINSTR水平值均为非平稳序列，经过一阶差分变得平稳，因此它们是平稳序列，但LINTEL要经过二阶差分平稳。

3.3 VAR模型的确定Johansen 协整检验

模型采用多方程联立形式，在模型的每一个方程中，内生变量对所有内生变量的滞后值进行回归，估计全部内生变量的动态关系。在协整分析前，先确定VAR模型的结构。滞后期的确定和哪些变量是相互有关系的。有6个变量，VAR模型包括基础设施变量、总产出、总人口和经济结构变量，建立3个VAR模型，根据AIC信息准则,滞后期为2.分别是Y1=(LINGDP,KINRAOD,LINPOP,LINSTR)Y2=(LINGDP,LINRAIL,LINPOP,LINSTR) Y3=(LINGDP,LINAVI,LINPOP,LINSTR)该模型的滞后期是无约束模型一阶差分变量的滞后期。通过模型选择的联合检验,确定常数项约束在协整空间内且协整方程有截距的模型作为最合适的协整检验模型。协整检验从检验不存在协整关系这一零假设开始逐步检检验，调整后样本区间1954-2008，滞后步长为1，趋势假设为线性趋势假设：VAR系统1和2存在一个协整关系；VAR系统3存在2个协整关系。

结果表明每一个VAR系统的变量之间都至少存在一个协整关系，说明中国的经济总产出和基础设施存在长期均衡关系。在Johansen检验中，如果变量之间的协整关系超过一个，则以最大特征值所对应的协整向量作为该经济变量之间的长期均衡关系。通过计量分析得知这3个VAR系统协整估计的标准协整向量系数。如下式     

LINGDP=1.781775LINROAD+7.04361LINPOP-LINSTR                (1)

LINGDP=8.771658LINRAIL-0.381132LINPOP-7.248179LINSTR       (2)

LINGDP=2.519158LINAVI-5.584374LINPOP+1.027866LINSTR        (3)

从基础设施和总产出的回归系数可以看出，长期内，基础设施和总产出之间是正向关系。由于数据对数处理了，前面的系数就是各自的产出弹性。根据协整方程，可以判断铁通车里程每增加1%，总产出增加8.77%，是影响最大的基础设施，其次是航空每增加1%里程，总产出增加2.52%，最后是公路里程每增加1%，总产出增加1.78%。协整关系式只能说明基础设施的改善促进了经济的长期增长，也可能是经济增长带动了基础设施的发展，为了明确说明基础设施与经济增长之间的关系，下文建立向量误差修正模型，对这些指标与总产出进行格兰杰因果关系检验。

3.4基于VECM的Granger因果关系检验

协整检验结果证明中国主要门类的基础设施和经济增长存在长期的均衡关系，由于VECM模型的滞后期是无约束VAR模型一阶差分变量的滞后期，前文确定的所有无约束VAR模型的滞后期是2，因此对应的VECM滞后期为1，序列采用没有确定趋势的形式。用基础设施、总产出、总人口与经济结构变量构造VECM，估计各模型参数。由于VECM中各方程的随机扰动项都是独立同分布的白噪声性质，所有变量都是零阶单整的，因此可以再此基础上进行Granger检验，从而探讨基础设施和经济增长之间的互动机制。

表3VAR系统   原假设H          F统计量    P值     结论

系统1     LINROAD→LINGDP      4.40086    0.0244   接受

系统2     LINGDP→LINRAIL      3.12610    0.0526   接受

系统3     LINGDP→LINAVI       1.37859    0.2613   接受

从P值可以得知，LINPOP是LINGDP的格兰杰原因，相反也成立，LINSTR是LINGDP的格兰杰原因，相反不成立，其他的设施也一样，说明各种主要基础设施能促进经济增长，但总产出不能长期影响基础设施。

4结论

通过协整理论和VECM分析了中国主要基础设施和经济增长之间的协整和格兰杰因果关系。得出大多数基础设施都是非平稳的一阶单整，利用Johansen协整检验方法发现各个主要基础设施都与总产出，经济结构变动构成了长期均衡关系。由于协整关系的存在建立了VECM系统，并进行了长期和短期的Granger检验，结果表明各类主要基础设施是总产出的格兰杰原因，但是经济增长促进设施的改善没有得到证明。

参考文献

[1]刘伦武,基础设施投资对经济增长推动作用的动态计量模型与分析[J].数理统计与管理.2005(2)

[2]郭庆旺等,基础设施投资的经济增长效应[J].经济理论与经济管理,2006(3)

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