上海經(jīng)濟進展驅動力探討

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了上海經(jīng)濟進展驅動力探討范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

本文作者：董彬 單位：安徽財經(jīng)大學

本文將通過建立VAR模型進行脈沖響應和方差分解分析，進而具體闡述消費、投資與凈出口這三個要素究竟能在多大程度上拉動經(jīng)濟增長，即消費、投資和凈出口各自對于上海市GDP的貢獻率。

根據(jù)傳統(tǒng)經(jīng)濟理論，可以用GDP指標來反映經(jīng)濟增長全貌，以最終消費支出(FCE)反映消費需求情況，以全社會固定資產(chǎn)投資(I)反映投資需求狀況，以凈出口(XM)反映外貿(mào)狀況。本文以上海市為研究對象，樣本區(qū)間為1985～2011年，樣本數(shù)據(jù)來自于歷年的《上海統(tǒng)計年鑒》和上海海關網(wǎng)站，計量分析軟件采用Eviews6．0，由于時間序列數(shù)據(jù)多為不平穩(wěn)序列，因此要將變量取自然對數(shù)，即LNGDP、LNFCE、LNI，而凈出口數(shù)據(jù)在若干年份里存在負值故不能取對數(shù)。分析思路:對于時間序列，首先要通過ADF檢驗觀察數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)。若平穩(wěn)，則可直接進行Granger因果關系檢驗;若不平穩(wěn)，可通過差分變?yōu)槠椒€(wěn)之后再進行Granger因果檢驗。然后，選擇最優(yōu)滯后階數(shù)來建立VAR模型，并對其進行AR根的平穩(wěn)性測試，進而在最優(yōu)VAR模型的基礎上進行Johansen協(xié)整檢驗、脈沖響應和方差分解。最后，根據(jù)模型得出自己的結論和政策建議。

數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(ADF檢驗)在對時間序列數(shù)據(jù)進行實證分析之前，必須首先進行平穩(wěn)性檢驗。若數(shù)據(jù)不平衡，則無法進行格蘭杰因果檢驗和協(xié)整關系檢驗。因此，首先對各數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，即采用ADF檢驗來判斷數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)。原假設H0:序列不平穩(wěn);備擇假設H1:序列平穩(wěn)。取顯著性水平α=0．5，若變量的ADF統(tǒng)計量＜5%的臨界值，則拒絕原假設，即數(shù)據(jù)平穩(wěn);若其ADF統(tǒng)計量＞5%的臨界值，則接受原假設，即數(shù)據(jù)不平穩(wěn)。經(jīng)檢驗，發(fā)現(xiàn)四個變量的原階數(shù)據(jù)都是不平穩(wěn)的，在經(jīng)過一階差分之后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，且在1%的置信水平下都是平穩(wěn)的。一階差后變平穩(wěn)的數(shù)據(jù)經(jīng)整理后如表1所示，原階數(shù)據(jù)的單位根檢驗省略。Granger因果關系檢驗由于時序數(shù)據(jù)經(jīng)過一階差分之后變平穩(wěn)，因此可以進行格蘭杰因果關系檢驗，檢驗結果如表2所示。由表2可以看出，當顯著性水平為5%、滯后階數(shù)為2時，最終消費支出與GDP之間的關系是互為因果;投資與GDP之間呈單向因果關系，即投資是引起GDP變化的格蘭杰原因;凈出口與GDP之間彼此獨立、互不影響。同時要注意到，格蘭杰因果檢驗所解釋的并不是同期變量之間的關系，而是某期變量的現(xiàn)值與另一變量的所有滯后值之間的關系。因此，這種關系實際上只是時間上的因果關系，重在影響方向的確認，而非完全的因果邏輯關系。

選擇最優(yōu)滯后階數(shù)在建立VAR模型之前，首先要根據(jù)AIC、SC等信息準則來確定最優(yōu)的滯后階數(shù)，方法是AIC、SC等信息準則越小所代表的滯后階數(shù)越好，此時所建立的VAR模型越優(yōu)。由表3可得，VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2，因此可以建立VAR(2)模型:DLNGDP=0．1781+1．0511DLNGDP(－1)－0．3325DLNGDP(－2)－0．4814DLNFCE(－1)+0．1755DLNFCE(－2)+0．1069DLNI(－1)－0．0232DLNI(－2)－0．0002DXM(－1)+0．002DXM(－2)之后，要在此模型的基礎上進行協(xié)整檢驗、脈沖響應和方差分解。在滯后階數(shù)確定之后，仍然要對VAR(2)模型進行平穩(wěn)性檢驗，此時要用到特征方程的AR根檢驗法，即如圖1所示。由于VAR(2)模型的AR根全部落在單位圓以內(nèi)，故可以判定此模型滿足平穩(wěn)性條件。在VAR(2)模型中，可以運用Johansen協(xié)整檢驗觀察多個變量之間是否存在協(xié)整關系［3］。輸出跡統(tǒng)計量(TraceStatistic)檢驗結果，如表4所示。由表4可以看出，各序列變量之間存在協(xié)整關系，也就是證明了所選取的四個變量之間存在長期穩(wěn)定的均衡關系。同時，還可以通過Johansen協(xié)整檢驗得到最大特征值統(tǒng)計量(Max－Eigenvalue)的檢驗結果，同樣證明了序列變量之間存在協(xié)整關系。由于最大特征值統(tǒng)計量的檢驗結果與跡統(tǒng)計量檢驗結果相似，此處不再重復。

為了對各變量之間的動態(tài)關系有更多的了解，我們將根據(jù)所建立的VAR(2)模型進行脈沖響應分析。由圖2可以看到，在給各變量一個廣義的脈沖沖擊之后，得到關于GDP的一組脈沖響應函數(shù)圖。其中，橫軸表示各變量沖擊作用的滯后期數(shù)(年)，縱軸表示GDP的變動幅度(億元)，黑線表示脈沖響應函數(shù)，反映了GDP對各影響因素的沖擊反應，上下兩條虛線表示正負兩倍標準差偏離帶［4］。由圖2可以觀察到，在本期給FCE一個正向沖擊后，GDP迅速作出反應，這種正向沖擊作用一直持續(xù)到第5期，從第6期之后趨于穩(wěn)定收斂狀態(tài)，可見GDP對最終消費支出FCE的沖擊反應迅速并比較強烈，在最終消費支出FCE波動后GDP很快就作出反應，這說明了上海市的經(jīng)濟發(fā)展對最終消費支出的變化比較敏感，足以反映消費對經(jīng)濟增長的重要性。

本文主要討論經(jīng)濟增長對各影響因素的反應，故此處不再討論和分析經(jīng)濟增長對自身的沖擊作用。接著分析GDP對投資變量I的脈沖響應，在本期給投資I一個正向沖擊之后，GDP的反應趨勢與最終消費支出的沖擊反應趨勢大體一致，但是反應速度和效果不如最終消費支出強烈。在受到投資的正向沖擊之后，GDP在第2期達到最大值，微弱衰減之后趨于收斂狀態(tài)。這說明雖然投資對于經(jīng)濟增長的沖擊作用不如消費強烈，但是相比凈出口而言，其沖擊作用不容忽視。最后再分析GDP對凈出口XM的脈沖響應，在本期給凈出口一個正向沖擊，結果是給前3期的GDP帶來負向沖擊作用，在第2期這種負向沖擊達到最小值，在第3期之后開始反轉，出現(xiàn)正向沖擊，但反轉之后的正向作用較小，并于第9期開始趨于收斂。顯然，凈出口對上海市經(jīng)濟增長的沖擊作用時正時負，且作用效果遠不如消費和投資明顯。綜上所述，從反應速度來看，GDP對消費的沖擊反應最為迅速，對投資的沖擊反應較為緩慢，對凈出口的沖擊反應最為遲緩。從沖擊強度來看，也是消費對GDP的影響最為強烈，投資次之，凈出口對GDP的影響微弱。

脈沖響應描述的是VAR模型中一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響，而方差分解略有不同，它是把內(nèi)生變量中的變化分解為對VAR模型的沖擊，并給出了因變量在受到自身和其他變量的沖擊時所變動的比例，因而可以分析每一種結構沖擊對內(nèi)生變量變化的重要性和貢獻度［5］。本文只分析各變量對GDP的貢獻作用，并不討論GDP對其他變量的作用。由于方差分解是用于衡量內(nèi)生變量的波動性，所得結果一般用百分比表示，百分比的數(shù)值越大則說明該內(nèi)生變量對因變量的解釋程度越高，故可以根據(jù)百分比的多少來判斷各內(nèi)生變量的重要性和貢獻度［6］。由表5可以看出:在觀測期內(nèi)，GDP的波動中有38%左右是受其自身因素的影響，有56%左右是由于最終消費支出FCE的貢獻，投資和凈出口的貢獻率之和都不超過8%?？梢姡谳^長時期內(nèi)最終消費支出FCE對上海市經(jīng)濟增長的貢獻作用最大，投資其次，凈出口作用微弱，所以得出結論:消費的確是上海市經(jīng)濟增長的第一驅動力。

基于以上實證分析，可以得出以下結論:上海市的經(jīng)濟轉型發(fā)展已初見成效，依據(jù)之一就是經(jīng)濟增長的驅動力正在發(fā)生改變。在拉動經(jīng)濟增長的“三駕馬車”中，上海市逐步實現(xiàn)了由主要依靠投資和出口拉動轉為主要依靠消費拉動，投資和凈出口起協(xié)同作用。據(jù)此可以提出幾點政策建議:第一，繼續(xù)貫徹落實擴大內(nèi)需的財政政策，多管齊下拉動內(nèi)需。具體措施有:結構性關稅以提高消費能力、財政補貼直接刺激消費、積極擴大農(nóng)村消費需求等。第二，注重消費對經(jīng)濟的拉動作用，同時也不能完全忽視投資與凈出口的貢獻率［7］。由于上海市是典型的國際港口城市，雖然近幾年來受全球性金融危機的沖擊作用，凈出口多次出現(xiàn)負值，但是仍然可以預見到凈出口對上海市經(jīng)濟增長的長遠效應。第三，除本文分析的消費、投資和凈出口這三個要素之外，科技進步和人力資源對上海市經(jīng)濟增長的貢獻率顯然也是不能忽視的，這也正是本文的不足之處。因此，科技創(chuàng)新和人才引進戰(zhàn)略將成為上海市今后發(fā)展的長期方針。