李佳靜 魏秋艷
摘 要:經(jīng)濟的快速增長與社會進步和人們的美好生活息息相關(guān),同時也存在多種影響GDP增長的因素,本文利用國內(nèi)1950—2019年年度數(shù)據(jù),通過構(gòu)造VAR模型來分析人均產(chǎn)出增長、勞動生產(chǎn)率增長及人均收入增長對中國GDP增長的影響,Granger因果關(guān)系檢驗表明,人均產(chǎn)出增長和人均收入增長對國內(nèi)GDP的增長有顯著影響,最后對擬合的模型進行時間序列預測驗證了結(jié)果的可靠性。
關(guān)鍵詞:GDP增長速率;VAR模型;協(xié)整檢驗;Granger因果檢驗
本文索引:李佳靜,魏秋艷.<變量 2>[J].中國商論,2023(06):-017.
中圖分類號:F124 文獻標識碼:A 文章編號:2096-0298(2023)03(b)--03
1 引言
國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)增長率是指各國GDP的年均增長率。GDP增速為宏觀經(jīng)濟的四項主要觀察指標之一。經(jīng)濟增長始終是國家和民眾所關(guān)注的重中之重,與經(jīng)濟增長相關(guān)的領(lǐng)域主要有物質(zhì)、人口、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等方面。當GDP逐漸成為反映經(jīng)濟增長的主要指標時,會促使經(jīng)濟研究者對其展開多方面的研究。
本文通過對文獻的梳理,發(fā)現(xiàn)有些研究是通過構(gòu)建對數(shù)線性模型、STR模型及ARIMA模型來分析農(nóng)民人均收入、城市化率、技術(shù)進步率等因素對經(jīng)濟增長的關(guān)系。例如,吳啟倫等(2008)利用對數(shù)線性模型計算了農(nóng)民人均收入對我國人均GDP增長的影響[1]。符曉燕等(2011)用人均GDP數(shù)據(jù)建立ARIMA模型和自回歸模型并預測人均GDP[2]。另外,韓秀蘭等(2020)利用多因子構(gòu)造多因子的經(jīng)濟增長綜合指數(shù),綜合了勞動生產(chǎn)率、勞動參與率等多因素指標,研究了各因子對經(jīng)濟增長的影響,揭示了中國人口紅利與經(jīng)濟增長間的關(guān)系[3]。
本文首先梳理和識別GDP增長的影響因素,為選擇和提煉因素提供基礎(chǔ)依據(jù),其次依據(jù)選取的因素,設(shè)計因素與GDP增長的關(guān)系模型,以此來驗證這些因素是如何具體影響經(jīng)濟的增長,最后依據(jù)模型的運算結(jié)果分析得出GDP增長速率和影響因素之間的關(guān)系。
2 因素識別與選擇以及模型的構(gòu)建
2.1 因素識別與選擇
部分學者關(guān)注到人口變動和失業(yè)率的變化對經(jīng)濟增長速率的影響。例如,馮雪彬等(2019)探究人口變化質(zhì)量對經(jīng)濟增長的影響[4]。此外,有學者認為隨著人均收入水平、勞動生產(chǎn)率等的增長變化也會對未來的經(jīng)濟增長有較大影響。鄭義(2020)研究結(jié)果表明:在以后的經(jīng)濟發(fā)展方面,人均收入水平、生產(chǎn)率、要素價格等仍存在較大增長空間[5]。顯而易見,我國GDP增長速率與人口和生產(chǎn)率有著密切關(guān)系,本文認為可以選用人均產(chǎn)出增長、人均收入增長和勞動生產(chǎn)率增長三個變量來研究GDP增長速率。
2.2 模型的構(gòu)建
人均產(chǎn)出增長是從業(yè)人員勞動生產(chǎn)率的增長率,勞動生產(chǎn)率增長認為是每小時勞動生產(chǎn)率的增長率,人均收入增長則和人均GDP增長率的變化有著同步變化的規(guī)律。向量自回歸模型可以將每個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值,這是在非結(jié)構(gòu)化模型中的規(guī)則,據(jù)此就能挖掘出模型中不同變量之間的動態(tài)相關(guān)性。因此,本文以GDP,OEP,OHW,PCI分別表示GDP增長、人均產(chǎn)出增長、勞動生產(chǎn)率增長及人均收入增長,創(chuàng)建向量自回歸(VAR)模型來驗證影響GDP增長的因素。構(gòu)造VAR模型:
其中,;;
C為方程常數(shù)矩陣;為待估系數(shù)矩陣;為白噪聲向量;為時間;為滯后階數(shù)。
3 實證分析
本文采用1950—2019年時間序列數(shù)據(jù)并結(jié)合VAR模型驗證和分析國內(nèi)GDP增速的影響因素(本文所用數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)站https://www.conference-board.org/data/economydatabase.)
由于文章使用的數(shù)據(jù)都是時間序列數(shù)據(jù),為了解決可能出現(xiàn)的假回歸問題,需要一個穩(wěn)定的時間序列來建立VAR模型。構(gòu)造VAR模型主要有兩大類情況:一是直接利用原始數(shù)據(jù)創(chuàng)建模型,前提是原數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的或存在協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)同階單整序列;二是對數(shù)據(jù)進行差分處理后再建模型,此時原數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)性的,不存在協(xié)整關(guān)系。
3.1 單位根檢驗
本文通過R軟件對出GDP(GDP增長)、OEP(人均產(chǎn)出增長)、OHW(勞動生產(chǎn)率增長)、PCI(人均收入增長)對這4個變量數(shù)據(jù)的趨勢進行判斷,發(fā)現(xiàn)這4個序列的形狀類似,4個變量趨勢都比較接近,可能存在相互依存的關(guān)系。每個序列在1960年前后迅速下滑,1965—2010年波動比較明顯,2010—2019年波動趨于平緩。
在此基礎(chǔ)上,本文使用KPSS檢驗方法判斷每項數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,由單位根檢驗可以得出OEP(人均產(chǎn)出增長)、OHW(勞動生產(chǎn)率增長)、PCI(人均收入增長)對GDP增長存在穩(wěn)定關(guān)系,再依次使用EG檢驗、PO協(xié)整檢驗和Johansen協(xié)整檢驗對數(shù)據(jù)平衡關(guān)系進行協(xié)整檢驗。
3.2 協(xié)整檢驗
EG(Engle-Granger)檢驗很簡單:假定序列都是I(1)的,并且先后通過對序列做OLS回歸和ADF之類的單位根檢驗后,符合殘差為I(0),則這些變量可能存在協(xié)整關(guān)系。本文利用R軟件做EG檢驗,得到輸出結(jié)果如表1所示。
由表1可知,4個序列的統(tǒng)計量均小于p=0.01時的臨界值,故拒絕有單位根的零假設(shè),每個殘差都是I(0)的,這顯示變量之間可能存在協(xié)整關(guān)系。
從PO(Pillips-Ouliaris)協(xié)整檢驗中引進方差率檢驗和多元跡檢驗。兩個檢驗的零假設(shè)均為“序列不存在協(xié)整”,如果檢驗顯著,則可能存在協(xié)整。由臨界值和檢驗統(tǒng)計量查表檢驗可知,序列不存在協(xié)整關(guān)系。
Johansen協(xié)整檢驗比EG測驗和PO檢驗寬泛,由于其蘊含多種檢驗的角度,比如Johansen協(xié)整檢驗中的軌跡統(tǒng)計量與最大特征值統(tǒng)計量檢驗。協(xié)整向量的個數(shù)是由Johansen協(xié)整檢驗中變量系數(shù)矩陣的秩決定,即協(xié)整向量有幾個秩就有幾個。Johansen協(xié)整檢驗R代碼運行結(jié)果如表2和表3所示。
第一個檢驗表明可以拒絕r≤1的零假設(shè) (p值小于 0.01),但不能拒絕r≤2的零假設(shè),取r=2,即存在兩個協(xié)整向量;而第二個檢驗表明可以拒絕r≤1的零假設(shè) (p值小于 0.05), 但不能拒絕r≤2的零假設(shè),取r=2,即存在兩個協(xié)整向量。
本文通過中國GDP數(shù)據(jù)的三種檢驗得知,除了PO檢驗外的兩個檢驗都是顯著的,因此有可能存在協(xié)整關(guān)系。
3.3 Granger因果檢驗
Granger因果檢驗是檢驗變量在時間上的超前-滯后關(guān)系,如果需要檢驗兩個不同變量之間是否有關(guān)聯(lián),就要用到VAR模型中的因果檢驗。檢驗結(jié)果如表4所示。
原假設(shè)為:OEP和GDP不存在Granger原因,GDP和OEP也沒有Granger原因;后面的以此類推,原假設(shè)是兩個變量相互不是Granger因果關(guān)系。而序列OEP(人均產(chǎn)出增長)、PCI(人均收入增長)和GDP(GDP增長)是互為Granger因果關(guān)系(p值小于0.05),即OEP與GDP之間存在雙向的Granger因果關(guān)系,PCI與GDP也存在雙向的Granger因果關(guān)系。其他序列都沒有相互的Granger因果關(guān)系(p值均大于0.05)。由以上檢驗表明,人均產(chǎn)出增長和人均收入增長對國內(nèi)GDP增長影響是存在的,人均產(chǎn)出大幅增長會提高GDP的增長,人均收入的提高必然會促進GDP加快提高。反之,國內(nèi)GDP的增長速率提高,也會讓經(jīng)濟增長加速,這是一個長時間的平穩(wěn)過程。我國經(jīng)濟增長,人民的幸福美好的生活質(zhì)量肯定會得到改善,相應(yīng)的日常收入也會不斷提高,它們是相輔相成,相互促進的。
4 VAR模型對數(shù)據(jù)的擬合及預測
4.1 VAR模型擬合數(shù)據(jù)
根據(jù)以上檢驗,本文用VAR將GDP(GDP增長)、OEP(人均產(chǎn)出增長)、OHW(勞動生產(chǎn)率增長)、PCI(人均收入增長)這4個變量的模型擬合出來。對應(yīng)的模型矩陣形式為
其中,為的內(nèi)生變量,為相同維數(shù)的隨機擾動項,為的系數(shù)矩陣,為外生變量。這與上文構(gòu)造的VAR模型相比少了常數(shù)項和趨勢項,在運行時,VAR函數(shù)可以選擇加上這兩項。另外,把所有的4個序列都放入內(nèi)生變量,滯后期取p=2。輸出的VAR(2)模型為:
將數(shù)據(jù)代入公式后,分別得出常數(shù)項C和趨勢項,系數(shù)的結(jié)果。
4.2 VAR模型預測數(shù)據(jù)
本文用擬合模型對數(shù)據(jù)的四個變量:GDP(GDP增長),OEP(人均產(chǎn)出增長),OHW(勞動生產(chǎn)率增長),PCI(人均收入增長)的未來12個月做預測(包含95%置信帶),輸出結(jié)果如圖1所示。
結(jié)果中上下兩條虛線是置信區(qū)間的上界和下界,中間的虛線代表預測值。從圖1可以看出,預測值序列波動和前幾年的波動類似,差別不是很大,結(jié)果比較可信。
5 結(jié)語
綜上可知,人均產(chǎn)出大幅增長會提高GDP的增長,人均收入的提高勢必會促進GDP加快提高。反之,國內(nèi)GDP的增長速率提高,也會讓經(jīng)濟增長加速,這是一個長時間的平穩(wěn)過程。伴隨我國經(jīng)濟增長,人們向往的美好生活質(zhì)量肯定會得到改善,相應(yīng)的平均收入也會逐步提高。另外,本文利用VAR擬合及預測了數(shù)據(jù),得到了較好的結(jié)果,展現(xiàn)了VAR模型操作簡單但是效果顯著的優(yōu)點。
參考文獻
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