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投资需求对我国经济增长的作用分析
&&宏观经济统计分析
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表2&分阶段制度因素和技术因素对经济增长的贡献度（百分点）
全要素生产率
对外开放溢出效应
人力资本提高
其他影响因素
二、“十三五”时期影响我国经济增长潜力的因素分析
（一）影响我国经济增长潜力的不利因素
“十三五”时期，我国经济增长潜力下降既是经济发展到一定阶段后经济规律的自然反映，也是我国经济发展方式转变不到位的结果。
一是储蓄率回落。2010年以来我国人口抚养比回升，老龄化进程加快，居民储蓄率下降，要素成本和环境成本提高则使企业储蓄率降低。2010年，我国储蓄率达到51.8%的峰值后出现了下降趋势，到2020年预计降至47%左右，导致投资率相应下降，资本积累对经济增长的贡献率随之减弱。
二是劳动力数量减少。自2012年以来，我国16-59岁劳动人口规模呈下降趋势，“十三五”期间年均降幅将为0.3%左右。与此同时，劳动参与率总体呈下滑趋势，使劳动总投入趋于减少。
三是劳动力转移效应降低。随着农产品和工业品、服务品相对价格的调整和农业的集约化经营，农业的劳动生产率与第二、第三产业的差距不断减小，依靠农村剩余劳动力转移提升全要素生产率的空间趋于缩小。预计“十三五”时期由劳动力转移带来的全要素生产率对经济增长的贡献降至0.7个百分点左右。
四是对外开放外溢效应减少。我国与发达国家技术水平的差距逐步缩小，引进技术难度不断加大，各种形式的贸易保护主义制约我国出口增长，“十三五”时期，对外开放的溢出效应对经济增长的贡献降至0.6个百分点左右。
五是环境约束加剧。我国经济高速增长给生态环境带来巨大压力，保持和改善生态环境需要占用大量劳动和资本，对经济增长带来一定影响。按照我国控制温室气体排放行动目标，到2020年单位GDP二氧化碳排放比2005年下降45%，测算结果显示，2015至2020年，我国GDP增速大约年均下降0.5个百分点。
（二）影响我国经济增长潜力的有利因素
我国经济发展仍有巨大潜力、巨大余地和巨大韧性。一是我国具有生产要素组合的综合优势。经过30多年的发展，我国物质技术基础日益增强，产业体系完整，人力资本和科技创新对经济增长的贡献逐步提高。二是新型城镇化生产要素集中集聚、产业间关联效应明显，将会继续释放经济增长动力。三是城乡和区域差距使得我国经济回旋余地较大。通过引导生产要素合理流动，可使城市和沿海地区有可能失去比较优势的产业在农村和内地获得新的优势，进而使得一些产业、产品的生命周期得以延长。四是全面深化改革不断释放制度红利。随着三中全会各项改革措施的不断实施，将会极大激发经济社会发展的动力和活力，充分发挥市场配置资源的决定性作用，释放制度改革红利。五是我国宏观调控体系不断健全。我国既应对过经济过热和通货膨胀，也应对过有效需求不足和通货紧缩，经历过亚洲金融危机和世界金融危机的冲击，我国宏观调控能力和应对复杂局面的能力明显提高。
（三）“十三五”时期我国潜在经济增长水平预测
综合考虑影响我国潜在经济增长的要素变化规律，预计“十三五”时期我国潜在经济增长率在6.5%左右。如果党的十八届三中全会关于全面深化改革若干重大问题的决定能够比较顺利地达到预期目标，社会财富的积累和分配更加体现公平正义，同时，世界经济增速能够达到2014年20国首脑会议提出的在未来五年提高2个百分点的目标，全球国际贸易和投资总量相应增加，我国的后发优势会发挥更大的作用，预计潜在经济增长率有可能达到7%左右。
基于上述分析，结合我国确定到2020年全面建成小康社会的发展目标，“十三五”时期我国经济增长预期目标定为年均增长6.5%左右是适宜的。
三、“十三五”时期我国主要经济社会发展指标预测
“十三五”时期，我国工业化将由中期向后期过渡，城镇化快速推进，我国经济将处于中高速增长阶段，在建党一百周年前后，基本实现工业化，实现第一个百年梦想——全面建成小康社会。
（一）我国经济将保持中高速增长
中长期内，可实现的经济增长速度由潜在经济增长率决定。初步预计，“十三五”期间GDP年均增长6.5%左右。总体来看，年，我国经济处于中高速增长阶段，经济增速在6%-8%之间波动，年均增速在7%左右。到2020年，按2010年不变价计算，我国GDP可实现比2010年翻番的预期目标，名义GDP总量将达到105万亿元，按市场汇率计算，人均GDP将达到1.24万美元，接近高收入国家的门槛。
（二）我国三次产业结构不断优化
我国产业结构将呈现不断优化升级的基本趋势。第一产业比重呈持续稳步下降态势，但由于农产品价格较高，因而第一产业比重小幅下降，2020年第一产业比重将降至7.9%左右；第二产业比重在国际金融危机前已达到最高点，此后有所波动，但总体趋势是不断下降，2020年第二产业比重将降至39%左右；第三产业比重呈稳步上升趋势，逐步成为经济发展的主导产业，2020年第三产业比重上升至53.1%左右。
表3&我国三次产业结构（%）变动趋势预测
（三）三大需求结构逐步改善
适龄劳动人口占总人口的比例逐步下降，老龄化快速来临，居民储蓄率从高位回落，进而导致投资率逐步下降，消费率不断回升，居民最终消费对经济增长的贡献逐步提升。2020年，我国投资率将下降至43%左右，消费率上升至55%左右，净出口率约为2%。
表4&我国需求结构（%）变动趋势预测表
（四）人口出生率小幅反弹
由于全面放开二孩政策，未来几年我国人口出生率会小幅反弹，预计2020年我国人口总量为14.1亿人，年年均增长率为5.4‰。
（五）我国老龄化日趋严重
人口老龄化快速上升，预计到2020年我国60岁以上老年人将达2.4亿人，占比达到17%左右。
（六）户籍人口城镇化快速推进
未来一段时期内城镇化仍将以较快速度推进，国家新型城镇化规划（年）提出，健康有序推进城镇化，到2020年，我国常住人口城镇化率达到60%左右，户籍人口城镇化率达到45%左右，按2013年户籍人口城镇化率35.9%计算，年均提高1.3个百分点，年均需转户1600多万人。主要包括农村学生升学和参军进入城镇的人口、在城镇就业和居住5年以上和举家迁徙的农业转移人口。
（七）居民收入水平稳步增长
随着我国人才红利的陆续释放以及生产活动向高端制造、研发、设计等领域拓展，人均劳动生产率将实现大幅提升，进而带动国民收入分配向居民倾斜。
按照十八大提出的到2020年居民收入倍增目标，2020年城镇居民可支配收入（2010年不变价）将达到38219元以上，年年均实际增长6.7%即可实现预期目标；农村人均纯收入（2010年不变价）将达到11838元以上，年年均实际增长5.8%即可实现预期目标。考虑到我国经济仍将保持中高速增长态势，以及收入分配政策调整等因素，2020年居民收入实际水平将会超过预期目标。
（八）人民币汇率逐步趋于均衡水平
展望未来，尽管短期人民币汇率走势以波动为主，但人民币升值的经济基础并未发生根本变化，2020年前有三大因素支持人民币保持稳中趋升的态势：一是稳定的经济增长是人民币汇率稳定的物质基础。二是我国仍将保持一定贸易顺差和大规模外汇储备支撑人民币走强。三是人民币国际化的推进有助于支持人民币保持较强的地位。初步预计，人民币汇率将在2020年升至1美元兑6.0元左右后基本达到均衡水平。基于ＶＡＲ模型的我国经济增长需求影响因素分析-其它经济学-论文联盟
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基于ＶＡＲ模型的我国经济增长需求影响因素分析
作者：吴诣民　李碧生&
　　摘要：利用VAR模型从需求角度 分析 投资、消费、进口、出口对我国国内生产总值的动态 影响 ，结果表明：最终消费和资本形成是共同决定我国
增长的Granger原因；投资具有长期平均负弹性效应；出口在前4年有正的产出弹性，后5年表现负弹性，而进口一直表现负弹性。因此，要保证我国经济的高速稳定增长，应走高水平投资加消费带动型
道路，并提高自我创新能力，改善进出口产品结构。 联盟编辑。
　　关键词：VAR模型；需求；投资；消费；进口；出口
　　Abstract：VAR Model is used to analyze the dynamic influence of investment，consumption，import and export on China’s gross domestic production from the angle of demand.
results show that both final consumption and capital formation are the Granger reason to determine China’s economic growth，that investment has long-term negative elastic effect，that the export had positive output elasticity in the former four years but has negative elasticity in the latter five years and that import has negative elasticity all the time. As a result，in order to ensure rapidly stable economic growth of China，China should stick to high-level investment and consumption-driving development direction，improve self-innovation ability and improve import and export products structure.
　　Key words：VAR Model；demand；investment；consumption；import；export 　　 　　一、 文献 回顾 　　 　　在已有的 研究 我国经济增长与三大需求关系的文献中，由于对动态计量分析 方法 理解和
上存在差异，导致了一些研究者的研究结果不相一致，甚至得出了相反的结论。 　　QiaoYu(1998)对年月度数据运用协整和误差修正模型方法，论证固定资产投资和商品出口是20世纪80年代和90年代我国经济增长的最重要的决定因素，总产出、投资、进出口之间存在唯一的长期均衡关系，固定资产投资和出口会显著地影响总产出，但反向的因果关系不显著，进口对总产出没有显著的直接因果关系。刘学武(2000)利用年 工业 总产值、
消费品零售总额、固定资产投资和进出口总值月度资料，用共积和误差修正模型方法得出投资、消费、进口和出口与 中国 经济增长之间存在两种长期均衡关系：第一种均衡反映宏观恒等关系，只有投资显著，其他变量均不显著；第二种均衡关系中各变量均显著，其中消费对总产出的影响最大。吴绪亮、谢国斌(2002)研究年国内生产总值、居民消费、固定资产投资数据，认为三者之间存在两个协整方程，并且每两个变量之间都存在双向的Granger因果关系，投资对国内生产总值的影响并不明显，启动经济的最好方法是刺激国内居民消费，投资只是通过消费在长期起作用。 　　苏盛安、赵付民(2005)研究国内生产总值、消费水平、资本形成额、进出口贸易总额年数据，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比较弱的因、进出口贸易和国内生产总值之间不存在双向因果关系的结论，认为我国的经济长期以来是投资驱动型经济，而消费和进出口贸易一直成为不了推动经济增长的主要因素；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，虽然我国经济是投资驱动型经济，但是投资对经济的促进作用却没有消费的作用大。黄伟力(2006)利用中国 年国内生产总值和资本形成数据进行因果检验，认为两个变量间有长期均衡关系，无论从长期或短期的因果关系看，国民收入的变化都是投资变化的Granger原因，但投资变化不是国民收入变化的Granger 原因。周 阳(2006)利用年的数据建立线性模型，对我国出口贸易与经济增长的关系进行实证研究，得出出口贸易与经济增长之间存在正相关关系、出口的增加是促进经济增长的重要原因、出口贸易在推动经济增长方面存在一定的时滞的结论。 　　此外，另有一些学者对固定资产投资与经济增长、消费与经济增长及出口与经济增长进行了单独的研究。回顾以往的研究，发现由于研究目的不同，数据选取和处理不同，对计量分析方法认识和应用差异，导致各位学者在对投资、消费、进口、出口与经济增长的关系实证分析后得出不一致的结论(苏盛安、赵付民在《我国GDP、消费、投资和进出口贸易之间的协整分析》一文中对此也有论述)。本文通过建立向量自回归VAR模型，在变量选取、数据处理、模型检验、Granger因果检验等方面进行调整，系统运用基于VAR模型的协整分析、因果检验、脉冲函数和方差分解方法，详细分析了需求因素对我国经济增长的动态影响。 　　 　　二、VAR模型估计 　　 　　在已有的研究经济增长与需求影响因素关系的文献中，多数只选取产出、投资、消费、进口、出口中2~3个变量进行研究。本文将五个变量都纳入模型，主要基于如下原因：首先，从宏观国民收入决定 理论 考虑，投资、消费、进口与出口都是决定产出水平的需求因素；其次，动态计量经济模型虽然强调数据生成在建模过程中的重要性，但是在选择自回归分布滞后模型的变量时仍然需要从经济理论和对经济行为 规律 的认识出发(这一点对后面的Granger因果检验也有重要意义)；最后，从数据的可获得性考虑，支出法国内生产总值(GDP)、最终消费(CON)、资本形成(INV)、出口(EXP)、进口(IMP)具有完整的时间序列，符合VAR模型对相互的时间序列系统动态分析的要求。 　　本文研究的时间跨度确定为年，各变量数据分别取自《新中国五十年资料汇编()》、《中国统计年鉴(2006)》。在剔除价格因素时，以往文献多用商品零售价格指数进行调整，但是统计数据显示消费品和资本品的价格变化存在较大差异，所以本文采用固定资产价格指数对资本形成额进行价格调整，年的固定资产价格指数取自张军、吴桂英、张吉鹏的《中国省际物质资本存量估算：》(经济研究，2004年10期)，年根据统计年鉴数据折算；对货物进出口额用商品零售价格指数调整；对国内生产总值和最终消费用居民消费价格指数调整，主要是考虑到居民消费价格指数包含了服务价格变动。同时，我们对各变量取对数，以消除异方差、将指数趋势转换为线性趋势、便于弹性分析，这种变换不影响变量之间的长期稳定关系和短期调整效应。本文用?LGDP、LCON、LINV、LEXP、LIMP?分别表示处理后的国内生产总值、最终消费、资本形成、出口、进口。 　　VAR模型的滞后阶数越大越能反映所构造模型的动态特征，但是会造成待估参数过多、自由度损失过大，本文根据AIC和SC信息准则最小化并结合似然比LR检验，确定滞后阶数为2(AIC=-12.34570，SC=-10.28189，LR=46.40855)。在滞后2阶情况下，对VAR(2)模型残差进行JB正态性检验、LM自相关检验和White异方差检验显示残差服从正态分布、无自相关、不存在异方差，估计结果也显示参数联合检验是显著的，调整后的R2值在0.991~0.998之间，因此VAR(2)的统计性质是良好的，可以成为随后协整检验、因果检验、脉冲分析和方差分解的基础。VAR(2)估计结果如下： 　　
　　三、协整分析 　　 　　(一)单位根检验 　　检验结果表明(表1)，在5%的显著性水平下，?LGDP、LCON、LINV、LEXP、LIMP~?I(1)，即水平序列是非平稳序列，一阶差分序列都是平稳时间序列。 　　
　　协整检验结果显示，在1%显著水平下国内生产总值、消费、投资、出口与进口之间存在一个协整关系，即在研究的数据期间5个变量之间存在一种长期均衡关系，其量化关系式如下： 　　LGDPt=1.256LCONt-0.081LINVt+0.025LEXPt-0.055LIMPt+ut 转贴于论文联盟
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