王婧

摘要：首先，本文運用HP濾波方法和Granger因果檢驗，實證分析我國1992年2月至2016年6月期間政府投資與經(jīng)濟周期波動的長期趨勢和循環(huán)因素的動態(tài)聯(lián)動關(guān)系。其次，以2008年11月“四萬億”投資政策實施為分界點，運用四個VAR模型對比分析政府投資長期、短期不同的產(chǎn)出驅(qū)動能力。最后，結(jié)合前面實證研究的結(jié)論，得出當(dāng)前我國政府投資結(jié)構(gòu)和方向的調(diào)整建議。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟周期政府投資Granger因果檢驗VAR模型

改革開放三十多年來，中國經(jīng)濟發(fā)展取得令人稱奇的成就，“持續(xù)高增長”美國斯坦福大學(xué)胡佛研究所高級研究員斯彭斯給“持續(xù)高增長”下過定義：“高”是指GDP增長超過7%；“持續(xù)”是指超過25年?，F(xiàn)象引起國內(nèi)外經(jīng)濟學(xué)家的廣泛關(guān)注。當(dāng)前，中國已經(jīng)躋身全球第二大經(jīng)濟體，對世界發(fā)展的影響力持續(xù)上升，雖然2008年全球金融危機爆發(fā)，中國經(jīng)濟增長速度開始出現(xiàn)回落，但政府立即出臺了一攬子強力的貨幣和財政政策，最大程度地避免了世界經(jīng)濟形勢對本國經(jīng)濟的不利影響。今年上半年我國國內(nèi)生產(chǎn)總值增長67%，居民消費價格上漲21%，經(jīng)濟運行總體平穩(wěn)。但是中國經(jīng)濟今后的走勢會如何發(fā)展？是否還會發(fā)生重大波動？若能夠在經(jīng)濟出現(xiàn)重大轉(zhuǎn)折之前對經(jīng)濟運行周期進行較準(zhǔn)確的預(yù)測，對于政府制定前瞻性的宏觀調(diào)控政策、企業(yè)及時調(diào)整經(jīng)營戰(zhàn)略規(guī)劃都具有重要的指導(dǎo)意義。而投資作為拉動我國經(jīng)濟發(fā)展的三駕馬車之一，一直被認為是導(dǎo)致經(jīng)濟周期形成的重要原因，政府投資的結(jié)構(gòu)、總量和方向的管理不僅是國家宏觀經(jīng)濟調(diào)控的主要實現(xiàn)方式，也是判斷經(jīng)濟周期運行規(guī)律的主要依據(jù)。

經(jīng)濟周期波動中政府投資的影響效應(yīng)一直是經(jīng)濟學(xué)界的研究熱點，但研究的實證角度和實證結(jié)論卻存在差異。齊鷹飛、李東陽（2014）利用1992年至2012年的中國季度數(shù)據(jù)，用擴展的GARCH模型，對中國固定資產(chǎn)投資波動與經(jīng)濟周期波動的關(guān)聯(lián)性進行實證分析。研究發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)投資波動對經(jīng)濟周期具有顯著的“放大效應(yīng)”。王桂虎（2016）采用河北省2000—2013年的月度數(shù)據(jù)，利用結(jié)構(gòu)向量自回歸模型、方差分解等方法，實證研究得出河北省政府公共投資和私人投資對GDP增速的增長有正相關(guān)影響。劉金全（2003）通過估計投資率對于經(jīng)濟增長率的GARCH模型，檢驗了投資波動性對于經(jīng)濟增長的巨大“減損效應(yīng)”和“溢出效應(yīng)”，得出我國政府投資和經(jīng)濟增長之間具有長期穩(wěn)定關(guān)系，但短期內(nèi)影響的方向和力度不定。孫曉娟（2013）則采用VAR模型研究我國政府投資與經(jīng)濟周期波動之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性，得出政府投資對經(jīng)濟周期波動短期內(nèi)產(chǎn)生較大的沖擊作用，但長期相關(guān)性不大。周陽敏（2006）從世界經(jīng)濟周期理論模型出發(fā)，以中國為例，證實了發(fā)展中國家、發(fā)達國家的政府支出與世界經(jīng)濟周期之間不同的聯(lián)動關(guān)系，指出我國作為最大的發(fā)展中國家，其政府支出在應(yīng)對世界經(jīng)濟危機時，具有穩(wěn)定功能，也具有“投資”的性質(zhì)。國外學(xué)者在這方面的研究也有很多值得借鑒之處，如Tomomi Miyazaki（2009）利用VAR模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)檢驗了日本中央政府和地方政府投資對經(jīng)濟周期的影響，發(fā)現(xiàn)地方政府投資對日本商業(yè)周期沒有積極作用，不能有效穩(wěn)定經(jīng)濟。Diego Martinez等（2003）則將教育等人力投資加入政府投資范疇，運用計量模型實證分析西班牙地區(qū)政府投資對經(jīng)濟周期的影響，得出政府投資政策對該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的激勵作用十分明顯，需要提高政府投資效率管理，積極發(fā)揮政府投資的產(chǎn)出邊際效應(yīng)。上述研究的結(jié)論差異頗大，但研究方法和思路有很多可取之處。

本文的研究思路如下：首先，運用Granger因果檢驗從總量、長期趨勢和循環(huán)因素等角度判斷政府投資和經(jīng)濟增長之間可能存在的雙向影響；接著，采用VAR模型研究政府投資與經(jīng)濟周期波動的動態(tài)關(guān)聯(lián)性，希望可以具體分析政府投資的產(chǎn)出驅(qū)動能力和最優(yōu)投資結(jié)構(gòu)，最后，根據(jù)實證分析結(jié)果，提出通過合理有效的政府投資來保持經(jīng)濟快速穩(wěn)定增長的合理化建議。

一、變量設(shè)定和數(shù)據(jù)處理

（一）變量描述

本文模型中涉及的變量主要包括：經(jīng)濟周期指數(shù)（EC）和政府投資變量（GI）。基于宏觀經(jīng)濟調(diào)控的四個主要目標(biāo)：經(jīng)濟增長、充分就業(yè)、國際收支平衡和物價穩(wěn)定，這里選取國內(nèi)生產(chǎn)總值、就業(yè)人員數(shù)、國際收支余額、CPI四個變量來合成經(jīng)濟周期波動指標(biāo)（EC），經(jīng)過多指標(biāo)綜合評價的諸多常用方法的權(quán)衡選擇后多指標(biāo)綜合評價的主要方法有：主成分分析法，AHP方法，模糊綜合評價方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價法等，AHP 和模糊綜合評價法在確定權(quán)重時會引入較多主觀因素，不太適合本文的評價需求；而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法訓(xùn)練失敗可能性較大，且是一種局部搜索方法，亦不太適合本文的數(shù)據(jù)特點。 ，采用主成分分析法。

政府投資變量（GI）選取時考慮到政府投資不僅包括物質(zhì)主體投資，還有無形資產(chǎn)投資等方面，指標(biāo)變量包括：國家固定資產(chǎn)投資總額、民政事業(yè)費實際支出以及國家教育經(jīng)費支出，這里也使用主成分分析方法來合成政府投資變量（GI）。

（二）數(shù)據(jù)來源

由于數(shù)據(jù)可得性的限制，選取1992年2月至2016年6月為研究時間段，數(shù)據(jù)主要來源于《新中國成立六十年統(tǒng)計資料匯編》、Wind資訊和知網(wǎng)年鑒數(shù)據(jù)庫，為去除價格因素影響，所用數(shù)據(jù)均根據(jù)需要進行消脹處理，文中使用的計算軟件為Eviews80和SPSS200。經(jīng)濟周期指數(shù)（EC）政府投資變量（GI）

圖1通過圖1可以看出，構(gòu)成的經(jīng)濟周期指數(shù)與我國的經(jīng)濟發(fā)展過程基本一致，經(jīng)歷了90年代的高速增長，1998年、2008年兩次金融危機的跌落以及2008年11月出臺“四萬億”經(jīng)濟刺激計劃后，經(jīng)濟周期指數(shù)的較快回彈，2014年至今我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，經(jīng)濟周期指數(shù)緩慢下滑，處于中低位徘徊。政府投資指數(shù)構(gòu)造采用當(dāng)月的凈值，可看出圖形呈現(xiàn)鋸齒狀，隨著時間的后移，政府投資指數(shù)的年均值逐年上升，年度間的差距較明顯，鋸齒不斷拉大，尤其2008年之后政府投資的增速提高很快，差距與前幾年相比進一步拉大。

下文采用HP濾波方法分析經(jīng)濟周期指數(shù)和政府投資變量的長期趨勢和循環(huán)因素，HP濾波方法的基本思想是增大時間序列數(shù)據(jù)的周期頻率，使周期的波動性減弱，把經(jīng)濟周期看成是宏觀經(jīng)濟對某一緩慢變動路徑的偏移。因文中采用月度數(shù)據(jù)，根據(jù)一般經(jīng)驗，λ取14400。經(jīng)濟周期指數(shù)（EC）H-P濾波結(jié)果政府投資變量（GI）H-P濾波結(jié)果

圖2注：兩個圖形中紅色代表經(jīng)濟周期指數(shù)（EC）、政府投資變量（GI）H-P濾波的長期趨勢，綠色代表經(jīng)濟周期指數(shù)（EC）、政府投資變量（GI）H-P濾波的循環(huán)因素。從圖2經(jīng)濟周期變量的長期趨勢可看出，我國經(jīng)濟周期經(jīng)歷了1998年和2008年兩次低谷，之后出現(xiàn)緩慢回彈，1993年和2006年經(jīng)濟發(fā)展出現(xiàn)兩次波峰，增長速度較快，之后緩慢下滑，近年來我國經(jīng)濟增長處于中低位徘徊。從經(jīng)濟周期變量的循環(huán)因素可看出，從1992年2月至2016年6月的時間段內(nèi)，經(jīng)濟周期的循環(huán)因素出現(xiàn)大致六個波峰、波谷的交替。從政府投資變量的長期趨勢可看出，我國的政府投資呈現(xiàn)緩慢的、平滑的單調(diào)增長趨勢，特別是2008年以后政府投資的增長率大幅提高，而從政府投資的循環(huán)因素可以看出，我國政府投資的季節(jié)性因素比較明顯，周期波動情況比較均勻，但總體呈現(xiàn)緩慢上升趨勢。

二、實證分析

進行Granger因果關(guān)系分析和VAR建模實證前，要先進行變量的平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗。

（一）平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗

D（EC）、D（GI）分別表示變量EC、GI的一階差分，HPEC、HPGI分別表示經(jīng)濟周期指標(biāo)和政府投資指標(biāo)的長期趨勢，HPCEC、HPCGI分別表示經(jīng)濟周期指標(biāo)和政府投資指標(biāo)的循環(huán)要素。單位根檢驗方法選用ADF方法，結(jié)果見表1。

由表1可得，變量EC、GI均不能通過5%的顯著性水平檢驗，兩變量均非平穩(wěn)，但一階差分后為平穩(wěn)序列。變量HPEC、HPGI、HPCEC、HPCGI則通過1%的顯著性水平檢驗，均為平穩(wěn)時間序列。接下來，對一階非平穩(wěn)的時間序列EC、GI進行Johansen協(xié)整檢驗，檢驗序列EC、GI之間是否具有長期穩(wěn)定關(guān)系。

（二）Granger因果關(guān)系檢驗

Granger因果關(guān)系實則是在考察變量Y的當(dāng)前值多大程度上能由其過去值解釋時，加入X的滯后值，如果變量Y的解釋程度有提高，則認為X是Y的格蘭杰原因。即估計以下回歸模型：

Yt=∑mi=1αiXt-i+∑mi=1βiYt-i+μ1（1）

Xt=∑mi=1λiYt-i+∑mi=1δiXt-i+μ2（2）

Xt，Yt為原始序列當(dāng)期值，Xt-i，Yt-i為兩序列滯后i期的值，αi，βi，λi，δi均為回歸系數(shù)，μ1，μ2為誤差項。

由表1的ADF檢驗結(jié)果，得到HPEC、HPGI、HPCEC、HPCGI四變量均為平穩(wěn)序列，利用普通最小二乘估計對其進行Granger因果關(guān)系檢驗，檢驗結(jié)果見表3（選擇滯后階數(shù)p=4，即允許一年期的影響期間）。

從表3可看出，

‘

經(jīng)濟周期指標(biāo)和政府投資指標(biāo)的長期趨勢之間存在顯著的雙向Granger影響關(guān)系，說明在長期，政府投資是影響經(jīng)濟周期波動形成的一個重要因素；而經(jīng)濟周期指標(biāo)和政府投資指標(biāo)的循環(huán)因素之間即使連單向的Granger因果關(guān)系也不存在。這個結(jié)論比較符合先前的預(yù)期，也比較容易理解，通過前面分析經(jīng)濟周期指數(shù)的特征可看出，經(jīng)濟周期指標(biāo)在不同時段具有較大差異，時間上的循環(huán)特性也不明顯，而政府投資指數(shù)則具有較明顯的周期特性，其循環(huán)因素與經(jīng)濟周期指數(shù)的循環(huán)因素差異較大。

（三）建立VAR模型

為了反映政府投資與經(jīng)濟周期波動之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性，建立VAR模型進行研究。VAR模型的N階模型表示如下：

yt=A1yt-1+…+ANyt-N+εt 其中t=1，2，3……，N（3）

其中A1，……AN表示各個影響因素的參數(shù)估計值。yt表示政府投資與經(jīng)濟周期指數(shù)構(gòu)成的二維內(nèi)生變量向量。N表示樣本數(shù)量，ε表示隨機干擾項。

根據(jù)表4的結(jié)果可以看出：所有變量均通過10%的顯著性檢驗，兩模型的擬合優(yōu)度均達到098左右，說明兩模型擬合很好。其中，DW值均在2左右，即兩模型均不存在多重共線性問題。

接著分析兩模型各個系數(shù)值的大小和含義，模型一反映滯后一期經(jīng)濟周期對自身的沖擊作用為06975，在5%水平下顯著，說明在其他影響因素不變的情況下，滯后一期的經(jīng)濟周期每上升1%，經(jīng)濟周期自身將增加波動為06975%，滯后二期經(jīng)濟周期對自身的沖擊作用則出現(xiàn)負值，為-04440，在10%水平下顯著，滯后三期也是負值，絕對值更小，為-00770，在5%水平下顯著；模型二顯示滯后一期政府投資對自身的沖擊作用為06960，滯后二期為04089，絕對值變小，滯后三期的絕對值更小，為00903，且這三期的系數(shù)值均在5%水平下顯著?？梢?，不論是投資變動還是經(jīng)濟周期波動，自身的沖擊占據(jù)主導(dǎo)作用。但隨著時間的推移，沖擊力會逐步減弱，到三期時沖擊力基本釋放完畢。

接著分析經(jīng)濟周期和政府投資變動的關(guān)聯(lián)系數(shù)，滯后一期的政府投資對經(jīng)濟周期波動影響度為38837，表示滯后一期的政府投資每增加1%，經(jīng)濟周期波動則上升38836%，此時政府投資對經(jīng)濟周期波動的影響是正向的，即政府投資促進經(jīng)濟擴張。但是滯后二期時，政府投資對經(jīng)濟周期波動影響度為-20694，此時政府投資對經(jīng)濟周期波動影響是負向，說明政府投資促進經(jīng)濟收縮?？梢?，隨著時間的變化，政府投資變動對經(jīng)濟的影響方向也會發(fā)生改變。滯后三期政府投資對經(jīng)濟周期波動影響度為-00052，此時作用力很小，政府投資也會造成經(jīng)濟收縮，同時說明時間越久，政府投資變動對經(jīng)濟的影響越弱。

為了對比分析2008年11月出臺的“四萬億”投資計劃，表5計算了2008年11月至2016年6月間政府投資指標(biāo)與經(jīng)濟周期波動指標(biāo)的VAR模型，與表4中1992年2月至2016年6月的VAR模型的模擬情況作對比分析。

三、主要結(jié)論及政策啟示

上文的實證研究主要得到三個基本結(jié)論：一是政府投資與經(jīng)濟周期兩變量之間具有長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，長期內(nèi)兩變量主要受自身作用影響。二是在長期趨勢和循環(huán)要素方面，經(jīng)濟周期指標(biāo)和政府投資指標(biāo)的長期趨勢成分存在雙向Granger因果關(guān)系，而其循環(huán)因素即使連單向的Granger因果關(guān)系也不存在。三是“四萬億”投資計劃的實施，使得短期內(nèi)政府投資與經(jīng)濟周期變量之間的相互影響力顯著提高，而長期兩變量之間的影響方向則會改變，影響力度也會減弱。

以上的研究結(jié)論，可以給我們帶來三方面的政策啟示：首先，為保證政府投資與經(jīng)濟周期之間長期的穩(wěn)定均衡關(guān)系，更好發(fā)揮政府投資對經(jīng)濟增長可控的促進作用，避免我國經(jīng)濟由于政府投資而產(chǎn)生大幅震蕩波動，我國的宏觀性政府投資政策應(yīng)盡量保持持續(xù)性、穩(wěn)定性，降低不確定性下的投資波動，因為這樣會對我國的經(jīng)濟發(fā)展起到很好的穩(wěn)定作用，安定市場投資者的情緒，引導(dǎo)市場參與者的預(yù)期，實現(xiàn)我國經(jīng)濟包容和穩(wěn)健增長。

其次，政府投資政策短期內(nèi)對于實際產(chǎn)出的調(diào)控能力有限，并且會帶來我國經(jīng)濟不確定因素、風(fēng)險因素增大，因此最優(yōu)的政府投資結(jié)構(gòu)應(yīng)具有適度的平滑性，避免投資波動性對經(jīng)濟產(chǎn)出的負面影響。其次，2008年實施的“四萬億”投資，提振經(jīng)濟計劃重點在需求端發(fā)力，導(dǎo)致許多政府投資項目只具有需求形成效果，產(chǎn)出貢獻不大，當(dāng)前我國正在大力推進供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，政府投資也應(yīng)從調(diào)結(jié)構(gòu)、穩(wěn)增長出發(fā)，投資項目和領(lǐng)域重點向著健全公共服務(wù)體系，提高國民的社會保障、文化素質(zhì)方向傾斜，順應(yīng)人民對美好生活的向往。

第三，當(dāng)前我國的改革進程步入攻堅期和深水區(qū)，需要在發(fā)展理念、體制機制、商業(yè)模式等方面進行全方位、多層次、寬領(lǐng)域的大創(chuàng)新。政府投資的方向也需要適度改善，適當(dāng)增加產(chǎn)出性顯著的投資比例，力爭在重大項目、重點方向率先突破，僅僅圍繞促進轉(zhuǎn)方式調(diào)結(jié)構(gòu)、建設(shè)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系、培育戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)等方面進行，推動產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)品向產(chǎn)業(yè)鏈中高端躍升，塑造更多依靠創(chuàng)新驅(qū)動、更多發(fā)揮先發(fā)優(yōu)勢的引領(lǐng)性發(fā)展，便于政府投資快速地形成對產(chǎn)出的反饋作用。

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