民间投资与经济创新驱动发展关系的测定

张冰秋

(宿州学院 商学院，安徽 宿州 234000)

民间投资作为经济创新驱动发展的动能和社会总投资的重要组成部分，一直以来都备受关注。回顾民间投资的发展历程，在不同的经济发展背景下，民间投资受到个别阶段性变量的短暂冲击呈现出不同的变化。从长期来看，宏观经济运行中的几个主要经济变量始终对民间投资产生重要的影响。这些经济变量作为代表性指标，能够在当前经济运行不确定因素增加、经济创新驱动发展的新形势下，准确阐释民间投资发展状况、测定民间投资与经济创新驱动发展的关系。因此，科学合理的选取影响民间投资的主要经济变量，研究民间投资与这几个变量指标的关系，进而测定民间投资与经济创新驱动发展的关系，探索激发民间投资活力、促进经济持续健康发展的对策，具有重要的现实意义。

一、文献的统计及问题

起初，学者研究主要集中于验证民间投资与经济增长的正相关关系。Robert J. Barro(1991)对私人投资与经济增长的关系进行了实证研究，提出两者之间是正相关的。[1](P407-443)匡绪辉(2010)通过总结西方国家民间投资与经济发展经验，提出民间资本的推动力量在经济增长过程中必不可少[2](P96-98)。

随后，学者开始从不同角度、运用不同方法对民间投资与经济增长的互动因子展开研究，但主要侧重于民间投资通过何种因素、渠道拉动经济增长。Jako B Madsen(2002)从因果关系的角度对民间投资和经济增长展开研究，提出民间资本通过投资机器设备拉动经济增长，而经济增长主要促进了房屋建筑方面民间投资的增长。[3](P157-163)Nadia Tecco(2008)提出投资基础设施建设和现有服务设施的修缮是民间资本拉动经济增长的主要渠道。[4](P129-142)罗洎，王莹(2013)通过运用时变参数向量自回归模型对中国民间投资、技术创新和经济增长三者的关系展开研究，发现民间投资对技术创新和经济增长在长期内有显著、不断增强的影响。[5](P57-62)陈朝龙，杨庆(2014)认为民间投资可以刺激短期经济增长，而长期经济健康发展，需要持续且有规划的政府投资。[6](P15-19)卢珍珠(2016)以新疆为例，利用1990-2012年数据考察政府投资、民间投资与经济增长的关系，认为民间投资才是经济长期稳定增长的原动力，要优化投资结构发展民间投资。[7](P13-16;35)王晶(2017)选取陕西省1994——2014年相关数据进行实证分析，研究结果表明，陕西省民间投资对地区经济增长的贡献较大。[8](P38-40)

随着民间投资增长出现下滑，学者开始回归到对民间投资自身的探讨，在此基础上寻找增长下滑的原因。邱信丰，赵琨婷(2018)从政策的角度总结了改革开放40年以来中国民间投资的结构、总量和绩效。[9](64-73)崔宏凯，魏晓(2018)基于2011-2015年中国省级面板数据，建立动态面板数据模型考察得出民间投资与产业结构之间有正向的相互作用和关系。[10](P15-19)刘希章，庞加兰(2019)从劳动力转移视角论证了民间投资对中国劳动力水平产业结构升级的效应存在区域性差异。[11]李富有，杨振宇，刘希章(2019)运用1995—2016年中国民间投资相关数据分析了民间投资在总量、区域和所有制结构、行业和产业结构等方面的特点和动态变化，提出在当前经济环境下应对民间投资增速放缓、提高发展动能的对策。[12](39-46)雷霆，邓少微(2019)认为，2012年以来导致中国民间投资增长下滑的主要原因是宏观经济下行压力的负面影响。[13](56-60)

学者运用不同的研究方法对民间投资与经济增长关系领域的研究较为丰富，对本文研究尤其是代表性指标的选取提供了支撑和参考。但是前人研究鲜有从诸多的影响因素当中提炼主要经济变量，缺乏在当前经济新形势下分析并测定民间投资与经济创新驱动发展的关系。本文以中国中东部某省2014年—2019年经济社会发展相关数据为样本，运用柯布道格拉斯生产函数建立实证分析模型，分析民间投资与宏观经济运行中主要经济变量的关系，进而测定民间投资与经济创新驱动发展的关系，并对如何合理有效分配经济增长的成果以利于民间投资的长期健康稳定发展，形成民间投资与经济创新驱动发展之间的良性互动，提高民间投资对经济创新驱动发展的贡献提出建议。

二、代表性指标的选取、数据来源及模型构建

(一)代表性指标的选取

为了对民间投资与经济创新驱动发展的关系进行测定，本文选取产出、国有投资、劳动投入3个宏观经济运行中的主要经济变量作为代表性指标。民间投资记为Kp，实际分析中取民间固定资产投资数据表示；产出记为Y，实际分析中取国内生产总值GDP数据表示；国有投资记为Kg，实际分析中取国有固定资产投资数据表示；劳动投入记为L，实际分析中取就业人数表示(见表1)。

表1 民间投资及主要经济变量指标

(二)数据来源

本文选取中国中东部某省2014年至2019年经济发展的季度数据为样本数据，在此期间内4个指标一共有96个观测数据(见表2)。

表2 2014年—2019年民间投资及主要经济变量指标季度数据

(三)模型构建

柯布道格拉斯生产函数是由美国数学家柯布(C.W.Cobb)和经济学家保罗·道格拉斯(Paul H. Douglas)共同提出的研究投入和产出关系的经济数学模型。主要用于预测国家、地区或者大企业、工业系统的生产。本文使用柯布道格拉斯生产函数建立实证分析模型，模型表示为：

InY=c+αInKp+βInKg+ΥInL+θ

三、描述性分析和相关性分析

(一)描述性分析

如表3所示，首先对4个对数化指标进行描述性分析，以说明样本数据期间4个指标自身的增长变化情况。其中，lkp均值为8.165，中位数为8.243，偏度取值为-1.273；最大值与最小值差异显著，分别为8.592和6.989，标准差数值为0.386；峰度为4.583，与正态分布对应的峰度3差异较大，偏度和峰度的JB检验量值为8.989，对应的检验概率为0.011。上述指标统计量分析表示样本期间lkp不服从正态分布。说明在上文对模型两边同时取对数减少指标变动幅度之前民间投资增长的差异更大，进一步说明民间投资在考察的样本时期内发展迅速，但是增长波动非常大。同样分析得出，1gdp、lkg和ll服从正态分布，三个指标样本期间增长均不平稳，波动幅度明显。

表3 民间投资与及主要经济指标变量的描述性统计量

(二)相关性分析

如表4所示，对4个对数化指标进行相关系数估计与检验，结果用以说明4个指标两两之间的关系。本文用“***”、“**”、“*”分别表示在0.01、0.05和0.10的显著性水平下相关系数通过显著性检验，即相关系数非零。1gdp与lkp、lkg的相关系数分别为0.949和0.886，说明国有投资和民间投资对产出的贡献均为正；1gdp与ll的相关系数为-0.409，两者负相关，其主要原因是在样本期间从业人数呈现明显下降趋势；lkg与lkp之间的相关系数为0.816，正相关性显著，说明样本期间国有投资与民间投资同向增长。lkg与ll的相关系数为-0.400，两个指标的增长趋势相反，表明与的相关系数没有通过显著性检验，这说明样本期内劳动投入对民间投资和国有投资的影响均较弱。

表4 民间投资与及主要经济指标变量的相关系数与显著性检验

四、单位根检验、协整检验与误差修正模型

(一)单位根检验

本文首先采用ADF单位根检验方法，对模型中的对数指标变量进行单位根检验，以防止产生多重共线性，为下文的协整检验做好准备。检验结果如表5所示，1gdp、lkp、lkg与都是一阶单整变量，可以进行下一步协整检验。

表5 民间投资与主要经济变量关系分析指标变量及其差分变量单位根检验结果

(二)协整检验

为进一步考察民间投资与主要宏观经济变量的关系，同时考虑到既定样本数据容量，本文选用EG(Engle-Granger)两步法进行协整检验。首先对上文建立的模型进行协整回归。表6为协整回归的结果及其有关计量检验结果。由回归结果可以看出，首先常数项和变量lkg和lkp的显著性检验t统计量对应的p值都显著为零，表示两者都通过了显著性检验，在模型中显著存在，这说明民间投资和国有投资均与GDP存在正向相关关系，对经济创新驱动发展有促进作用。其中，lkg和lkp的系数估计分别为0.505324和0.193867，这表示，样本数据期间国有投资对经济创新驱动发展的产出性更好。民间投资形成1个单位的民间资本存量能拉动0.193867个单位的GDP增长，国有投资形成1个单位的国有资本存量能拉动0.505324个单位的GDP增长，国有投资对经济创新驱动发展的正向拉动作用大于民间投资的作用。其次，ll变量对应的显著性检验的p值不显著为零，说明该变量在模型中不是显著存在的，说明劳动投入对GDP和经济创新驱动发展的影响不明显。

表6 民间投资与主要经济变量关系回归模型估计与检验结果

然后，对协整回归模型的残差进行平稳性检验。模型的拟合优度为0.942，调整拟合优度为0.933，说明模型拟合优度很高，拟合优度F检验呈现出高度显著；模型的方差膨胀因子都小于5，说明模型中不存在多重共线性；模型的残差自相关和异方差检验量的值分别为3.203和2.045，对应的检验概率分别为0.2016和0.1111，都超过0.05显著性水平，表明残差不存在自相关和异方差。基于上述统计分析，协整回归模型通过平稳性检验。

最后，对协整回归的有效性进行验证。通过对残差的平稳性检验可知ADF值为-5.584763，小于0.05显著性水平下的临界值。利用Eviews6.0软件直接完成EG两步法协整检验，结果如表7所示。以1gDP为因变量时，EG协整检验的两个检验量值对应的检验概率分别为0.0087和0.0060，因此拒绝原假设。基于上述分析，残差是平稳的，表明指标变量之间存在协整关系，这说明本文的协整回归是有效的。

表7 民间投资与主要经济变量关系回归模型EG两步法协整检验结果

(三)误差修正模型

在上文协整检验的基础上，本文还需要进行误差修正。这是因为，协整检验只能验证指标变量之间在长期内是存在协整关系的，即存在长期均衡；但短期内有出现偏离均衡的可能。由于本文设定考察2014-2019年，数据样本期时间较短，因此上文建立的模型和指标变量需要在短期内进行纠偏，从而保持指标变量之间的长期均衡。表8给出了误差修正模型估计结果。△表示变量的一阶差分，RES(-1)表示协整回归模型残差序列的一阶滞后项形成的序列，即误差修正项，系数估计为-1.143713，在0.01的显著性水平下显著为负，满足误差修正机制要求，模型的拟合优度检验和计量检验也表明该模型是合适的，可以分析样本期间内4个指标变量短期波动的关系。

如表8所示，1gdp的变动受自身变动滞后1期的影响为负，系数估计为-0.155219，在0.10的显著性水平下显著；受到lkp变动滞后1期的影响为正，系数估计为0.385859，数值较高，在0.01的显著性水平下显著；受到ll变动滞后1期的影响为负，系数为-0.164951，在0.01的显著性水平下显著。误差修正项的系数估计为-1.143713，在0.01的显著性水平下显著为负，因此满足误差修正机制要求。由于国有投资Δlkg的短期波动没有通过显著性检验，因此被剔除。

表8 民间投资与主要经济变量关系误差修正回归模型估计与检验结果

五、Grange因果关系检验

最后，通过Grange因果关系分析与、的关系，并将、与的关系进行对比，以更好的说明民间投资对经济创新驱动发展的作用。由于Grange因果关系检验对滞后期比较敏感，因此本文选择滞后1期、滞后2期和滞后3期分别进行检验。如表9所示，0.10的显著性水平下，在三种滞后期下，民间投资与产出之间存在双向的Grange因果关系。国有投资与产出在滞后1期时不存在Grange关系，但在滞后2期和滞后3期检测到两者之间存在双向Grange因果关系。这表明样本数据期间，民间投资与GDP之间存在双向互动关系更加明显，民间投资与经济创新驱动发展良性互动的潜力更大。

表9 民间投资与经济创新驱动发展关系分析指标Grange因果检验结果

六、结论和对策

(一)结论

2014年—2019年期间，样本省份民间投资增长和GDP增长虽然存在着稳定的正向关系，但是两者增长均不平稳，民间投资增长波动幅度较大，甚至出现过“断崖式”的下滑。劳动投入虽然能形成人力资本，提高生产效率，但是在样本时期内，从业人数明显呈现下降趋势，劳动投入对经济增长的促进作用不明显，这说明过去民间投资——新岗位——高就业助推经济增长的模式已经无法发挥作用，新形势下经济发展动能转换为民间投资——创新创业——经济创新驱动发展。国有投资和民间投资对创新驱动发展的贡献均为正，并且两者同向增长。民间投资形成1个单位的民间资本存量能拉动0.193867个单位的GDP增长，其对经济创新驱动发展的正向拉动作用小于国有投资。但是民间投资与GDP之间双向互动关系较国有投资更加明显，这一方面说明民间投资与经济创新驱动发展之间更具有良性互动关系，民间投资促进经济创新驱动发展的潜力更大，另一方面说明样本期间出台的激发民间投资有效活力，促进经济健康稳定发展的政策充分发挥了效用。

(二)对策

要合理有效的将资源分配给民间投资，让民间投资充分参与市场竞争、共享经济发展成果；实现民间投资高效对接技术创新项目，助推科技成果转化，打造经济发展新引擎；发挥国有投资带动作用助推民间投资增长，拉动经济创新驱动发展；提高政策传导效果，助推民间投资以“创新速度”高质量发展，全面提高民间投资对经济创新驱动发展的贡献。