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固定资产投资效果范文1
论文关键词：货币供给，内生性，固定资产投资人均消费支出
自2008年波及全球的金融危机发生以来，2008年底，我国政府为刺激经济提出投放4万亿资金扩大内需的政策，而实际上，2009年各商业银行却放出了9.6万亿的信贷资金,这意味着我国的经济流通领域中真的需要这么多的资金，还是我国中央银行在一定程度上已经失去了对货币供给的控制，并且这么多的信贷资金投出去后会对我国经济增长起到多大的刺激作用也值得我们深思。
一、文献综述与问题的提出
自货币产生以来，人们对货币问题（包括货币供给的性质）的讨论就未曾停止过。在货币供给内生性理论方面，马克思早在1867年《资本论》第一卷中就有论述，马克思在他的货币流通公式中认为，在商品的流通过程中，流通中所需要的最适合的货币量是由流通中商品的价格总额和同名货币的流通次数决定的，即：执行货币流通手段职能的货币量=商品价格总额/同名货币的流通速度[①]。马克思具体是这样论述的，“因为这里所考察的直接的流通形式总是使商品和货币作为物体彼此对立着，商品在卖的一极固定资产投资人均消费支出，货币在买的一极，所以，商品世界的流通过程所需要的流通手段量，已经由商品价格总额决定了。事实上，货币不过是把已经在商品价格总额中观念地表现出来的金额实在地表现出来，因此，这两个数额相等是不言而喻的。”[②]从这我们可以看出，马克思认为货币供应量是有一定的内生性。新古典综合派的代表人物詹姆斯·托宾认为，货币供给量作为内生变量主要是由银行和企业的行为决定的，而银行和企业的行为取决于经济体系内的许多变量，中央银行不可能有效地限制银行和企业的支出[1]，更不能支配银行和企业的行动，所以货币供给是内生的。新剑桥学派的卡尔多认为，货币供给依赖于由收入水平支配的需求，货币当局只能控制利率，对货币供给并没有控制能力。卡尔多进一步支出，“在任何时候，或在一切时候，货币存量将由需求决定，而利息率则由中央银行决定。”[③]从以上分析可以看出，卡尔多认为货币供给也是内生的。
自1984年我国建立二级银行体制以来，我国学者对货币供给的性质也进行了大量的研究。谢平和俞乔（1996）[2]分析了货币供应量与基础货币和总准备金之间的关系认为，我国货币供给很大程度上是由货币需求影响和决定的杂志铺。万解秋和徐涛（2001）[3]从货币乘数的角度出发，认为银行和居民对经济环境的变化做出的反应改变了中央银行对货币乘数的控制能力，从而使货币供给具有很强的内生性。孙伯银（2003）[4]通过一系列分析认为，1997年以前中国的货币供给是以政治内生性为主的，而1997年之后则是以市场内生性为主的。
二、我国货币供给的内生性分析
（一）基础货币的内生性分析
根据现代货币供应理论，基础货币与货币供应量的关系为：M=B*K（M表示货币供应量，B表示基础货币，K表示货币乘数），即货币供给取决于基础货币和货币乘数两个因素固定资产投资人均消费支出，且具有同方向变化的关系。一般来说，货币当局能够完全控制基础货币，但由表1可知，我国的基础货币投放忽快忽慢，很不稳定。我国中央银行投放基础货币的渠道主要有两条：一是对商业银行等金融机构的再贷款，二是外汇占款。
1、再贷款与再贴现贷款
我国中央银行的再贷款额度等于货币发行量和存款准备金之和，1995年以前再贷款是基础货币投放的主要渠道,占央行总资产的60%。当商业银行普遍要求中央银行增加再贷款或再贴现贷款时，中央银行为了防止经济衰退，不得不满足商业银行的要求，这种“倒逼机制”使得我国货币供给初现内生性[5]。其次由于我国社会信用机制不完善，企业缺乏契约观念，商业票据还没有普及，没能形成一个发育成熟的票据贴现市场，所以我国再贴现业务发展十分缓慢。因此，央行再贴现贷款占基础货币投放总量的比重很低，使得基础货币的调控作用远未得到充分的发挥。
表1 1993-2008年中国外汇占款、基础货币和货币供应量变动表
年份
外汇占款[④]
（亿元）
基础货币[⑤]
（亿元）
外汇占款/基础货币（%）
M2（亿元）
M2/基础货币（%）
1993
875.54
13190.1
6.64
34879.8
2.64
1994
4481.8
15352.2
29.19
46923.5
3.06
1995
6774.5
18246.2
37.13
60750.5
3.33
1996
9578.7
23789.7
40.26
76094.9
3.20
1997
13467.2
27096
49.70
90995.3
3.36
1998
13728.3
26808.8
51.21
104498.5
3.90
1999
14792.40
29798.3
49.64
119897.9
4.02
2000
14291.14
31957.3
44.72
134610.4
4.21
2001
17856.43
33957.8
52.58
158301.9
4.66
2002
23223.34
37528.6
61.88
185007.0
4.93
2003
34846.92
43514.9
80.08
221222.8
5.08
2004
52592.64
53245.6
98.77
253207.7
4.76
2005
71211.12
64343.13
110.67
298755.48
4.64
2006
98980.27
77757.83
127.29
345577.91
4.44
2007
128377.32
101545.40
126.42
403401.3
3.97
2008
168431.11
129222.33
130.34
475166.60
3.68
2009
193112.47
143985.00
134.12
固定资产投资效果范文2
【关键词】GDP；固定资产投资；误差修正模型
在当今经济的高速列车上，投资需求已然成为我们国家经济一直保持着平稳较快增长的重要因素。其中投资尤以固定资产投资为主要项目，因此固定资产投资对各省的经济增长起到了主要的促进作用。重庆作为西南地区的唯一直辖市，成为国家振兴西部经济建设的先头军，也是西部战略中的重要门户。近年来不仅大力引进外资，同时也增加了固定资产投资的力度，增加了劳动就业，通过比较优势和后发优势逐渐缩小与东部地区之间的差异，多管齐下的促进经济的增长。为了研究固定资产投资对重庆市经济增长的作用方向和效果，本文欲采用1985～2009年的数据进行回归分析、协整检验、误差修正模型和格兰杰因果检验等计量方法，研究重庆市固定资产对GDP的影响。由于计算过程中的数据繁琐，所有数据处理均采用excel和Eivews软件实现模型计算。
一、重庆固定资产投资与经济增长的实证分析
（一）数据选取和分析
本文所使用的样本取自1986-2010年重庆统计年鉴，为了剔除通货膨胀因素和消除数据产生的异方差影响，保证数据的可比性，所有数据除以当年的CPI并取对数，即LNGDP、LNFAI，从而增强数据的平稳性，使结论更准确真实。同时为了大家直观了解FAI对GDP的作用以及两者的相关性，我们在样本区间对两者数据做了散点图，如图1所示。
（二）协整分析
1．变量的平稳性检验。本文采用的数据是时间序列，采用的方法是对数据进行差分检验，即ADF单位根检验。如下表1示。
注：（1）表示一阶差分，检验形式中的c，t，k分别表示带有常数项，趋势项和滞后阶数；（2）滞后阶数选取准则均采用以AIC和SC值最小为原则；（3）***表示10%的显著水平下显著，**表示5%的显著水平下显著，*表示1%的显著水平下显著。结果表明，经过一阶差分后的序列LNGDP和LNFAI的ADF检验值在显著性水平下都是稳定的，说明和两个序列都是一阶单整的，满足协整关系的前提。
2．协整检验。本文采用E-G两步法，对重庆市两变量数据进行OLS方程估计。得到结果如下：
ιnGDP=2.74+0.72LNFAI （1）
t=（22.96） （37.06） R2=0.98
DW=1.78 F-statisic=1373.731
对方程产生的残差进行平稳性检验，如下表2示。
检验结果表明拟合优度为0.98，可见回归方程拟合度优良；回归系数的t检验值均显著，拒绝原假设，说明解释变量LNFAI对LNGDP有显著影响，残差单位根检验也表明和具有协整关系，即固定资产投资弹性为0.72，即固定资产投资每提高一个百分点，GDP平均增加约0.72个百分点，从回归系数来看固定资产投资对GDP增长的影响很显著，这与理论分析和经验判断一致，也表明了重庆市的固定资产投资对经济增长有较大的拉动作用。
（三）格兰杰因果关系检验
协整检验只是说明了两者之间有协整关系，但为了进一步检验固定资产投资的增长能否促进经济的增长，也就是说固定资产投资是不是经济增长的原因，我们对LNGDP和LNFAI进行格兰杰因果检验，如表3示。
上表标明滞后三期的情况下，LNFAI是LNGDP的格兰杰原因，LNGDP不是LNFAI的格兰杰原因。由此固定资产投资与GDP只存在单一因果关系，即固定资产投资的增加促进GDP的持续增长的原因，GDP的增长不是固定资产投资加大的原因。但这并不违背我们要加快经济脚步目标重点发展投资的措施，因此增长固定资产投资的对经济增长贡献特别重要。
（四）误差修正模型的建立
协整检验的结果表明重庆固定资产投资和经济增长之间存在长期稳定的均衡关系，但变量的这种长期均衡与其短期波动之间的关系，还需要进一步研究。为进一步研究重庆市的固定资产投资与经济增长的短期行为，建立描述重庆市的短期波动向长期均衡调整的误差修正模型。因此在协整分析的基础上建立固定资产投资与经济增长之间的误差修正模型：
LNGDPt=0.41LNFAIt-0.13ECMt-1 （2）
t=（22.10）（-12.93）R2=0.9 DW=17 F-statisti=286.34
（2）式中没有常数项，是因为输出结果中常数项的t统计量不显著，故省略不计，其他系数也表明不存在自相关的影响。误差修正系数为负的，符合误差修正机制的反向修正过程。误差修正（ECM）的系数反映了对偏离长期均衡的调整力度，弹性为0.13。这一调整系数说明重庆市经济增长与固定资产投资之间存在明显的动态均衡调节机制。
二、结论及建议
从以上分析中得到重庆市每年的FAI增长速度明显，投资率已经超过80%以上。验证了1985～2009年的重庆市FAI和GDP的长期均衡关系、格兰杰因果和误差修正分析，证明了固定资产投资的快速增长直接拉动社会总需求的快速增长，从而带动长期产出水平的快速增长，即重庆市的固定资产投资与经济增长之间存在着长期稳定关系和动态均衡机制。但是面对这样的依存关系，我们不免有一些隐忧：（1）FAI的增长是否已经达到规模报酬递减规律的最高点，是否进入固定资产投资的瓶颈期。（2）投资力度过大会不会忽视了其他的需求，如消费需求。（3）FAI的投资效率是不是最优。以下给出一些适当的建议：
第一，政府应该积极引导投资结构的优化，提高投资效率，深化固定资产投资体制改革。对发展重庆经济具有战略意义的基础和骨干行业，如能源，交通运输，邮电通信和机械工业等主导产业，在投资上应该适度倾斜。
第二，只有居民消费支持的固定资产投资才能长久推动经济增长。今后相当长的一段时间投资也还是重庆的经济“引擎”，因此固定资产投资还需保持适度的规模和速度，但是仅仅靠投资拉动经济增长是不够的，还要强调提高消费需求，保持投资与消费比例的协调。
第三，从长远来看，由于固定资产投资存在边际效率递减，只有依靠技术进步和产业结构优化才能抵消投资边际效率递减，以固定资产投资引导产业结构调整和升级，实现经济的可持续发展。
参 考 文 献
[1]刘金全，我国固定资产投资和经济增长之间影响关系的实证分析
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[2]雷辉，我国固定资产投资与经济增长的实证分析[J]．国际商务—对外经济贸易大学学报．2006
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[4]侯祥鹏，长三角地区固定资产投资与经济增长的关系[J]．江苏大学学报—社会科学版．2010
[5]刘玉珍，东中西部地区经济增长对固定资产投资的敏感性测度[J]．经济天地．2006
[6]汤小明．发达国家碳金融发展现状[J]．企业导报．2009（11）：173
[7]余兴、张豪，山东省固定资产投资与经济增长的实证关系研究[J]．经济与法．2010
固定资产投资效果范文3
关键词：固定资产投资审计；内容；步骤；存在问题
1 固定资产投资审计的特征
固定资产投资是和固定资产再生产联系在一起的，其本质就是固定资产再生产。它的范围包括基本建设、技术改造、车船飞机购置和其它固定资产投资，也就是通过新建、扩建、改建、恢复和更新改造等形式来实现的一切固定资产简单再生产和扩大再生产。固定资产投资审计对象不能单纯地说成是建设单位，它是指固定资产投资建设的技术经济过程，在这个建设过程中，会涉及到众多的参与部门和单位，如建设单位，施工单位、设计单位、金融部门、建设单位的主管部门等，上述所有单位在建设与建设管理过程中所做的每一项工作，都是审计的对象或客体。
2 固定资产投资审计步骤
2.1 拟定审计计划。
2.2 组织审计人员，成立审计小组。
2.3 制订审计计划，进驻审计现场。
2.4 选择合适的审计方法，实施项目审计。
2.5 交换审计意见，达成共识，拟定审计报告。
2.6 编制并完成审计报告，整理审计档案，项目审计终结。
3 固定资产投资审计内容
3.1 前期文件审计
（1）审计前期决策程序的合规性；（2）审计可行性研究报告编制的完整性和编制深度的到位程度；（3）审计投资决策文件本身的科学性和合理性，财务评价是否可行（财务赢利能力，清偿能力，财务外汇平衡能力）
3.2 当期固定资产审计
（1）计算固定资产原值与本期产品产量的比率，并与以前期间数进行比较，以便发现闲置固定资产或已减少固定资产未在账户上注销的问题。（2）计算本期计提折旧额与固定资产总成本的比率，并将此比率同上期数进行比较，旨在发现本期折旧额计算上的错误。（3）计算累计折旧与固定资产总成本的比率，并将此比率同上期数进行比较，旨在发现累计折旧核算上的错误。（4）比较本期各月之间、本期与以前各期之间的修理及维护费用，旨在发现资本性支出和收益性支出区分上可能存在的错误。（5）比较本期与以前各期的固定资产增加和减少额。应当深入分析其差异，并根据被审计单位以往和今后的生产经营趋势，判断差异产生的原因是否合理。（6）分析固定资产的构成及其增减变动情况，并与在建工程、现金流量表、生产能力等相关信息交叉复核，检查固定资产相关金额的合理性和准确性。
3.3 固定资产增加的审计
（1）审查固定资产购建计划是否合理、合法。主要应查明所确定的购建项目是否符合生产经营需要，资金来源是否合法。（2）审查固定资产购建合同是否严格执行。主要应查明购建合同是否符合合同法，其中所列的项目数量和质量是否符合计划要求，价格是否合理，合同的条款是否严格执行，有无违反的情况。（3）审查固定资产购建支出是否符合规定。主要应查明固定资产购建的各项支出是否真实、合法，有无非法行为。（4）审查固定资产利用程度是否符合预定的要求。主要应审查有无闲置、未使用、不需要或不按用途使用的新增固定资产，对于存在的问题，应查明原因和追究责任。
3.4 调查未使用和不需用的固定资产
审计人员应调查被审计单位有无已完工或已购建但尚未交付使用的新增固定资产、因改扩建等原因暂停使用的固定资产，以及多余或不适用的需要进行处理的固定资产，如有，应作彻底调查，以确定其是否真实。同时，还应调查未使用、不需用的固定资产的购建启用及停用时点，并作出记录。
4 固定资产投资审计存在问题
对于固定资产投资项目的真实性、合法性审计比较多，着重于查错纠弊，对于效益审计重视不够。审计人员少有将固定资产投资审计向效益审计扩展的观念，固定资产投资建设市场秩序较为混乱，违法乱纪现象比较多，这客观上使审计人员不得不侧重于真实性、合法性审计，从而无法抽出足够的审计力量开展效益审计。
对于固定资产投资项目事后审计比较多，事前介入和事中控制不够，特别是对投资项目选择的决策过程难以施加影响。在中国固定资产投资领域，投资决策论证体系不健全，权责分明、制约有效、科学规范的建设项目管理体制和运行机制尚未完全建立，项目管理的科学化、专业化水平还不高，全过程的审计监督更显重要。
固定资产投资审计人才短缺，现有审计人员队伍知识和能力结构不合理。固定资产投资审计涉及的审计事项复杂、专业性强。例如，为了对工程造价进行审计，需要审计人员具备工程造价方面的专业知识和执业资格；为了对工程合同管理的情况进行评价，审计人员需要具备合同法等法律方面的知识和经验等。然而，审计机关目前懂财务的人员比较多，懂工程、法律的人员比较少，既懂工程又懂财务的人员少之又少。
在固定资产投资审计实践中，审计人员的工作缺乏客观标准，主观判断多，审计风险难以得到有效控制。关于固定资产投资审计尚未形成具有操作性的准则和指南，对于固定资产投资效益审计的理论研究和经验总结做得尤其不够。《审计机关国家建设项目审计准则》的规定比较原则、抽象，对于固定资产投资效益审计也强调不多，审计人员在具体工作中感到缺乏依据和标准。
固定资产投资审计就事论事多，为各级政府宏观决策和管理服务的职能发挥不够等。审计着眼于查处单个问题的多，不善于通过对微观审计所获得的资料进行分析研究，从宏观上提出搞好建设项目的建议和改进审计方法的措施。
5 结语
固定资产投资审计要“围绕中心，服务大局”，要把投资项目审计与行业性结合起来，全面推进对固定资产投资审计的绩效审计，把检查项目建设情况、建成后的营运状况和实际效果相结合，把评价经济效益、社会效益和环境效益相结合，对财政资金使用经济性、效率性和效果性做出评价，促进被审计单位改进经营管理、提高效益为审计重点，推行常规审计与绩效审计、问责审计相结合的审计方法，促进投资项目管理水平和资金使用效益的提高。
参考文献
固定资产投资效果范文4
关键词: 固定资产投资;信贷规模;协整;脉冲响应函数
一、引言
投资是宏观经济运行过程中的重要环节,作为社会总需求的一部分,它对经济发展具有直接的拉动作用。纵观改革开放以来我国经济发展的历程,每次经济波动总是伴随着投资的剧烈波动,正因为如此,投资是国家实施宏观调控的主要对象和着力点。货币政策作为国家实施宏观调控的主要工具,在对固定资产投资的调控中发挥重要作用,尤其是货币政策的信贷传导途径对固定资产投资调控的效果更为明显。以近年来国家宏观调控为例,2003年,我国扭转了通货紧缩的局面,固定资产投资迅速增长,因此,2004年,国家开始加大宏观调控的力度,通过货币政策严控信贷规模,收到了很好的调控效果,固定资产投资在达到阶段高点后回落。但是,在随后的2006和2007年,央行放松了对信贷规模的控制,导致固定资产投资进一步过快增长,为解决固定资产投资过热的问题,央行不得不在2008年初采取了严厉的信贷控制,要求各商业银行在2008年的信贷增长不能超过2007年的增长余额,并按季监测投放进度。2008年下半年开始,为应对全球金融危机,国家宏观调控政策进行了重大调整,实施了一揽子经济刺激计划,包括适度宽松的货币政策,指导金融机构扩大信贷规模,刺激投资快速增长,有力支持了经济企稳回升,为国民经济增长“保八”做出了巨大贡献。因此,从我国固定资产投资和信贷规模运行的历史经验来看,我们可以初步判断我国固定资产投资与信贷规模密切相关,货币政策信贷传导途径对固定资产投资具有重要的影响。
二、文献回顾
根据米什金(2009)对货币政策传导机制理论的总结,货币政策主要通过传统利率途径、资产价格途径和信贷途径影响企业投资,进而影响社会总需求和实际产出。由于我国尚未完全利率市场化,资本市场发展相对滞后,企业融资主要以间接融资为主的情况下,货币政策信贷传导途径对固定资产投资的影响应该相当显著,目前已有一些文献对我国货币政策信贷途径对固定资产投资的影响进行了研究。万跃楠(2004)利用简单线性回归方法对1991-2003年固定资产投资与贷款、利率的关系进行实证分析,结果表明我国货币政策主要通过信贷渠道来影响投资,货币政策对实体经济的影响取决于银行的信贷行为,而利率对投资的影响很小。聂学峰和刘传哲(2005)利用相关分析、Granger因果关系分析和自回归分布滞后模型,对中国货币政策传递到投资的具体途径进行了实证分析,结论表明货币政策主要通过信贷途径传递到投资上。李文森等(2006)通过对江苏省有关情况的调查表明,固定资产投资与信贷的相关程度明显降低,企业及政府自有资金较为充裕,通过信贷之外的渠道筹资环境宽松,投资增长的内生性增强,金融宏观调控面临新的变化。戴达年(2007)分析了信贷政策对固定资产投资调控的机理与措施。张力生和胡晓琳(2009)以河北衡水为例分析固定资产投资与中长期贷款关系。由此可以看出,目前的研究由于采用的数据和方法上的差异,导致结论也并不完全一致。本文拟运用协整检验和向量自回归模型分析固定资产投资与信贷规模的关系,以进一步明确和认识货币政策信贷传导途径对固定资产投资的影响。
三、实证分析
(一)数据来源与处理
笔者选取1985年至2008年我国固定资产投资规模(FINV)和金融机构人民币贷款余额(CR)两个变量,共24年的数据,然后取自然对数。数据来源于《中国统计年鉴》。
(二)单位根检验
对时间序列进行分析,进而判断各个经济变量之间是否存在稳定关系,以及确定变量之间的具体数量关系的前提是,这些时间序列变量必须为平稳序列。否则即使回归结果能够通过显著性检验且回归方程拟和程度良好,这样的回归也有可能是伪回归,并不能说明经济变量之间存在的真实关系。而对于非平稳的时间序列,如果变量本身并不平稳,但是在经过至少n次差分后能够成为平稳,则这种变量被称为n阶单整变量。单整阶数相同的时间序列变量有可能存在某种长期稳定的均衡关系,即协整关系。对于具有协整关系的变量可以通过计量模型进一步分析它们之间的经济关系。因此,在对固定资产投资和信贷规模进行分析之前,首先要检验这两个变量的平稳性,在不平稳的情况下还需要进一步检验这些变量是否具有协整关系。本文采用Dickey和Fuller在1979年提出的ADF单位根检验法,该检验表明,如果ADF统计量在一定的显著性水平下小于临界值,则可以认为在这一显著性水平下,被检验的时间序列变量是平稳的;反之亦然。采用Eviews6.0进行单位根检验,结果如表1所示。
注:“D”表示一阶差分,检验形式(C,T,K)分别表示所设定的检验方程含有截距项、时间趋势项以及所选的滞后项数,N指不包括截距项或时间趋势项。
ADF单位根检验结果表明,在5%的显著性水平下,LNFIVE和LNCR均为非平稳序列,而这两个变量在经过一阶差分后均成为平稳序列,即这两个变量同为一阶单整变量。因此LNFIVE和LNCR之间有可能存在协整关系,即信贷规模和固定资产投资规模有可能存在着长期稳定的均衡关系。
(三)协整检验
单位根检验只能证明LNFIVE和LNCR同为一阶单整变量,并且有可能存在协整关系,但不能证明LNFIVE和LNCR之间是否确实存在协整关系,也不能确定这些变量之间是否真的存在长期稳定的均衡关系。因此,有必要在单位根检验的基础上,进行协整分析,作出上述变量之间是否存在长期稳定均衡关系的判断。Engle和Granger于1987年提出两步检验法,对两个时间序列变量之间是否存在协整关系进行检验。该法先用被解释变量对解释变量进行回归,然后对回归得到的残差序列进行单位根检验,判断其是否平稳。如果残差序列为平稳序列,则可以判断被解释变量和解释变量之间存在着协整关系。采用Eviews6.0,得到回归方程和回归残差序列平稳性检验结果如下:
LNFINV = -1.4711 + 1.0452LNCR
(-3.8621)(30.01)
R2=0.9762F=900.8072
检验结果显示:LNFIVE和LNCR的回归拟和程度很高;回归系数以及方程整体均在5%的显著性水平下通过检验;回归后得到的回归残差序列是平稳序列。根据Engle和Granger的两检验法的结论,说明LNFIVE和LNCR之间存在协整关系,即固定资产投资和信贷规模之间存在长期稳定的均衡关系。从长期看,在其他条件不变的前提下,信贷规模增长1%,会导致固定资产投资增长1.04%。
(四)脉冲响应函数
协整检验反映了固定资产投资与信贷规模之间的长期均衡关系,为了能从动态角度更好地分析两者间的互动关系,本文对固定资产投资和信贷规模建立滞后2期的向量自回归模型,并在此基础上对其作脉冲响应分析。脉冲响应函数是用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来值的影响的变动轨迹,它能够比较直观地刻画出变量之间的动态交互作用及其效应。
图 1 是模拟的脉冲响应函数曲线,横轴代表滞后阶数,纵轴代表对新息冲击的响应程度。图中实线部分为计算值,虚线为响应函数值加或减两倍标准差的置信带。从图1左边的脉冲响应函数曲线看,固定资产投资在受到信贷规模一个单位正向的标准差的冲击后,在滞后期内的冲击效应为正,并在第5期达到最大值,之后虽有下降,但仍然保持在相对较高的水平,这说明信贷规模对固定资产投资具有较大且持续性的影响。从图1右边的脉冲响应函数曲线看,信贷规模在受到固定资产投资一个单位正向的标准差的冲击后,在当期为负值,之后快速上升,并在第5期达到最大值,这表明固定资产投资的增长也会增加对信贷的需求,带动信贷规模的增长。
四、研究结论及政策建议
本文运用协整检验和向量自回归模型就货币政策信贷传导途径对固定资产投资的影响进行了实证分析。协整检验的结果表明,我国固定资产投资与信贷规模之间存在长期均衡的协整关系;脉冲响应函数结果表明,信贷规模对固定资产投资具有较大且持续性的影响,固定资产投资的增长也会增加对信贷的需求,带动信贷规模的增长。这说明我国货币政策信贷传导途径对固定资产投资有显著的影响,通过信贷途径对投资的调控往往能从源头上调节固定资产投资规模和增长速度。因此,国家实施宏观调控过程中,应发挥信贷传导途径对固定资产投资的调控作用,当固定资产投资增长过快,出现投资过热的情况下,应通过货币政策控制信贷规模,抑制投资过快增长;当固定资产投资减慢,影响宏观经济稳定和经济发展时,则应通过货币政策扩张信贷规模,刺激固定资产投资,以保持经济平稳较快发展。
参考文献:
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[4]李文森,高爱武,王远华.信贷与投资相关性的减弱和宏观调控政策的完善.中国金融,2006/24
[5]戴达年.信贷政策对固定资产投资调控的机理与措施.中国金融,2007/01
[6]张力生,胡晓琳.固定资产投资与中长期贷款关系实证分析――以衡水为例.河北金融, 2009/08
固定资产投资效果范文5
关键词 固定资产投资总额 时间序列 ARIMA模型
一、引言
我国固定资产投资政策对国民经济有着至关重要的影响。纵观改革开放30多年来我国经济增长的变动趋势，不难发现固定资产投资是影响其变动的主要因素。1981-1990年我国固定资产投资对经济增长的贡献份额为56.65％；1991-2002年固定资产投资对经济增长的贡献份额为64.85％。而同期劳动力对经济增长的贡献份额分别仅为26.22％、6.65％，科技进步对我国经济增长的贡献份额分别为17.13％、28.170％。可见，固定资产投资在推动我国经济高速发展的历程中有着不容忽视的作用。
固定资产投资是影响我国过去、当前及未来一段时期经济增长的关键因素。我国固定资产投资增势良好，对国民经济的平稳增长起到了重要的支撑作用，固定资产投资总额的变化对投资策略和经济增长研究具有一定的指导作用。因此，研究我国固定资产投资总额变化趋势具有必要性。本文通过对选取的数据建立自回归移动平均模型，对固定资产投资总额进行动态分析和预测，并对预测效果给予评价。
二、ARIMA建模思想与步骤
AKIMA(p，d，q)模型是美国统计学家Box和Jenkins于1970年首次提出的，广泛应用于各种类型时间序列数据的分析方法，是一种预测精度较高的短期预测方法。其实质是差分运算与ARMA模型的组合。
AKIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。其建模步骤主要为：第一，对序列的平稳性进行识别；第二，对非平稳序列进行平稳化处理；第三，建立相应的模型并对参数进行估计；第四，检验模型的估计效果；第五，利用模型进行预测分析。
三、ARIMA模型在固定资产投资中的应用
1、数据的选取
本文选取1982-2009年全社会固定资产投资年度总额进行建模，探讨模型在固定资产投资预测中的应用。数据来源于国家统计局网站的年度统计数据(具体数据略)。
2、数据的处理
(1)数据的时间序列趋势性
由于原始数据差异较大，为了便于有效分析固定资产投资总额变化趋势，消除时间序列的异方差性，对原数据取对数并将生成的新序列定义为LnY，运用EVIEWS软件对上述数据做趋势图，如图1所示。从图1可以明显看出，取对数后的固定资产投资总额时间序列随着时间的外后推移呈递增趋势。
(2)数据的平稳性检验
对上述数据LnY做一阶差分，生成新的序列LnY1，再对新序列进行时序图分析、自相关图分析或单位根检验，如图2所示。通过时序图可以显著看出，一阶差分后的固定资产投资总额序列趋势性消失，围绕固定值上下波动。进一步地，采用单位根法对数据进行平稳性检验。在5％的显著性水平下，LnY1时间序更数据通过了ADF检验，P值为0.0259，表明一阶差分后的固定资产投资总额时间序列是平稳的，并进行残差白噪声检验，可知该序列为平稳非自噪声序列。由此可以得出取对数后的固定资产投资总额序列是一阶单整的，即I(1)。
3、模型的建立
(1)模型的识别
时间序列ARIMA模型的选择，取决于该序列的自相关系数和偏自相关系数，通过该序列的AC值和PAC值，选择适当阶数的ARMA(p，q)进行拟合。本文利用Eviews软件对上述数据进行时序图的自相关图和偏自相关图分析(图3)。
(2)模型选择
通过上述的LnY1的自相关图和偏自相关图，可以看出，自相关图的系数K=1和K=4时在二倍标准差之外，其余均在零值附近波动，偏自相关图的系数在K=1之后都落在随机区间内。由此，可以根据ACF和PACF值落入置信区间并呈拖尾现象的特征，考虑建立模型ARMA(1，1)和ARMA(1，4)，见表1。
根据最优模型的最小信息量选择原则，通过上表的比较分析，最小信息量检验显示无论是使用AIC准则还是使用SBC准则，ARMA(1，4)均要优于ARMA(1，1)模型，所以本文选择ARMA(1，4)模型进行拟合。
(3)参数估计与模型检验
运用计量分析方法可对ARIMA(1，1，4)模型进行参数估计与检验，用Eviews软件建立模型并运用最小二乘法对参数进行估计，结果如下：
LnY1=0.194+[AR(1)=0.449，MA(4)=-0.957，BACKCAST=1982]
(18.858) (2.482) (－32.174)
R2=0.636，F=21.010，P=0.000，D.W.=1.613
其中，LnY1是对时间序列的原始数据取对数后的一阶差分后的序列，括号里表示参数的t检验值。由上述可知，在5％的显著性水平下，模型各参数均通过了显著性检验，且可决系数为0.636470，模型拟合效果较好。
进一步地，需对模型的残差序列进行白噪声检验。残差的白噪声检验可通过残差自相关图、Q、LB、DW统计量进行判断分析。本文采用Q统计量的值进行判断，检验结果如表2所示。
可以看出，在5％的显著性水平下，取对数并一阶差分后的固定资产投资总额拟合模型的残差序列通过白噪声检验，即模型信息提取充分，ARIMA(1，1，4)拟合模型显著有效。
4、模型的预测
预测就是利用序列已观测到的样本值对序列在未来某时刻的取值进行估计。预测包括动态预测和静态预测，对ARIMA模型来讲，一步静态向前预测比动态预测更为准确。
因此，本文采用一步向前静态预测方法，依据上述模型对我国1982-2009年取对数并一阶差分后的全社会固定资产投资总额进行预测，如图4所示。
从图中可以看出，模型的拟合效果较好，预测值围绕着实际值上下波动，误差范围不大，因此预测结果具有一定的参考价值。利用该预测方法，可对2007-2010年我国固定资产投资总额进行预测，结果见表3。
我国固定资产投资总额2007-2009年预测值分别为136870.83亿元、166529.20亿元、224936.06亿元，其相对误差在4％以下，因此，可以认为该模型预测值很好的拟合了固定资产投资总额真实值。
运用该模型，对2010年我国固定资产投资总额进行预测，其预测值为287079.08亿元，在2009年的基础上有所上升，与近几年短期变动趋势一致，与我国宏观经济政策相吻合。
四、结论
固定资产投资效果范文6
引言
“十一五”至今投资年均增长提高到34.7%，GDP年均增长也相应提高到14.9%。特别是2008年，全球金融危机不断蔓延，中国为克服外需衰退，平稳度过危机，各级政府积极利用扩大投资政策，陕西经济实现平稳较快增长，2010年陕西GDP达到10 123.48亿元，首次突破1万亿元[1]。
戴瑞娇等选取浙江省2004―2007 年17个行业的民间投资额与国内生产总值的数据，实证分析了浙江省民间投资与经济增长的关系，并提出促进浙江民间投资进一步良性发展的对策[2]。邱福林等认为农业固定资产投资与农业经济增长存在协整和格兰杰因果关系，且关联度紧密，农业经济增长促进农业固定资产投资的增加，但由于农业固定资产投资有滞后效应的特性，其在投资达到一定年限后，才会对农业经济起促进作用，且效果显著[3]。
黄旭东等通过对陕西省投资对经济增长的定量分析，陕西投资每增长1个百分点，国内生产总值增长0.607个百分点，它的效应超过劳动每增长一个百分点国内生产总值增长0.393个百分点的效应[4]。本文对陕西省固定资产投资与经济增长的关系进行实证分析，利用好固定资产投资，提升传统产业科技含量，促进经济发展方式转变，对今后正确处理投资和经济增长的关系、运用投资资金有现实意义[1]。
一、数据选取及变量说明
1.变量的选取
本文考虑两个时间序列，国内生产总值增长率和固定资产投资增长率。
2.数据来源
本文所使用的样本数据来自1983―2012年的年度数据，数据来源于《陕西统计2012》。
3.计量模型的建立
本文采用回归分析法来研究固定资产投资增长率与经济增长率的关系，可建立如下模型：
Y=C+βX+u
其中c为常数项，β为回归系数，u为误差项。
二、实证分析
1.平稳性检验
对时间序列数据进行回归，需对所有的变量进行平稳性检验，如果对非平稳的时间序列直接进行回归可能会导致谬回归，这里采用 ADF 检验对所有变量进行单位根检验[5]。
由上表可以看出，陕西固定资产投资增长率和经济增长率的ADF检验值都小于显著性水平为5%的临界值，都是平稳序列。
2.协整检验
通过对这两个变量拟合回归模型，求出残差序列，并对残差序列进行是否平稳的单位根检验，若残差序列是平稳的，则说明这两个变量之间存在协整关系，即说明这两个变量之间存在长期的稳定关系，若残差序列非平稳，则说明这两个变量之间不存在协整关系，即说明这两个变量之间不存在长期的稳定关系[5]。
Yt=13.1645+0.2052Xt+u
ut是I（0），即ut是平稳的，因此，接受Y与X是协整的假设。误差修正项为：
ECMt-1= Y -13.1645 - 0.2052 Xt
由此可得，陕西省固定资产投资与国内生产总值之间存在长期均衡关系；即固定资产投资每增加1%，国内生产总值将增加 0.2052%，而由变量前的系数为正，则表明陕西省固定资产投资对经济增长具有正向推动作用。
3.误差修正模型建立
上面已经建立了协整方程，而协整关系仅反映了变量之间的长期均衡关系，误差修正模型就是为了建立短期的动态模型以弥补长期静态模型的不足，其既能反映不同时间的长期均衡关系，又能反映短期偏离向长期均衡修正的机制[5]。
以Y的差分Y1为因变量，以X的差分X1、滞后一期的误差修正项et-1为自变量：
Y1=0.2362+0.1209X1-0.762ECMt-1+Vt
根据上面模型的回归参数可以看出，误差修正项ECMt-1反映了经济增长、固定资产投资短期波动偏离它们长期均衡关系的程度，短期固定资产投资的变化将引起国内生产总值同方向变化，经济增长率与固定资产投资增长率的短期弹性为 0.1209，即固定资产投资总额每变动1%，将会引起国内生产总值同方向变动0.1209%。
固定资产投资在整个社会发展中占很大比例，对于经济的影响比较大，与我们的结论基本相符。但是固定资产投资每增长 1%，GDP 将增长 0.1209%，这个值比起几位学者研究全国的0.8 以上要小了很多[6]。可以看出，固定资产投资额的增加带来了GDP的增加，但投资效益不高，导致经济增长率与固定资产投资增长率之间没有完全呈现出等比例变化的趋势，因此陕西的投资计划还需进行调整。
4.格兰杰因果关系检验
由协整检验结果可知，固定资产投资与经济增长之间存在着长期稳定均衡关系，但这种均衡关系是否为因果关系，是由于经济的增长带来投资增加，还是因投资的增加带来经济的增长，需进一步的研究。为了检验这一因果关系，我们对上述序列的平稳形式进行格兰杰因果检验。
滞后期数分别取5-9来考察固定资产投资增长率和经济增长率的关系，当确定5%的显著性水平时，滞后期数为9时，固定资产投资增长率在0.00030的水平上为经济增长率的Granger原因，而经济增长率不是固定资产投资增长率的Granger原因。滞后期数为5-8时可以看出均不能拒绝两者之间都不互为Granger原因。由此可见，虽然回归分析部分显示双方都存在显著影响关系，但滞后期不同，两者之间存在不同因果关系。
研究结论
