基于VAR 模型的中国人均GDP 与固定资产投资关系的研究

林文龙

（贵州财经大学，贵阳 550025）

0 引言

随着社会的发展和时代的变迁，中国的经济得到了快速的发展，人民的生活水平也不断提高。人均GDP 是衡量一个国家人民生活水平的重要指标，人均GDP 的高低在一定程度上能够反映个人的生活水平；固定资产投资是社会固定资产再生产的主要手段，它是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。张于婧（2021）通过建立一元线性回归模型得出山东省全社会固定资产投资与国内生产总值呈正向的线性相关关系［1］；刘倩倩、姚战琪等（2021）得出入境旅游对经济增长的带动效应随着入境旅游专业化程度的提高而逐渐减弱［2］；何江、张馨之（2006）运用了空间统计方法揭示了中国区域经济增长的空间模式及其变动特征［3］。综上所述，本文利用中国1972—2016 年的人均GDP 和固定资产投资的数据建立VAR 模型，探究中国人均GDP 与固定资产投资之间的关系。

1 变量选取及预处理

本文从中国国家统计局中选取1972—2016 年的人均GDP和固定资产投资的数据，并分别记为PGDP、IFA，通过数据可以看出二者是呈现正相关的关系。为了避免异方差性和数据过大造成的误差增大，本文对数据作对数处理，并记为LNPGDP、LNIFA，然后利用EViews9 作为实证分析的工具。

2 中国人均GDP 与固定资产投资的实证分析

2.1 ADF 平稳性检验

建立VAR 模型之前，首先通过ADF 检验判断数据的平稳性，其ADF 检验结果见表1。数据进行一阶差分之后分别记为DLNPGDP、DLNIFA。从检验结果可以看出，数据通过一阶差分后变得平稳，表明数据可能存在长期均衡关系。

表1 ADF 检验结果

2.2 协整检验

通过EViews9 软件得到最佳滞后阶数为2，特征多项式的根的模都小于1，表明VAR（2）模型稳定。为了判断VAR（2）模型是否存在协整关系，对其进行协整检验，其检验结果见表2。在显著性水平为5%的条件下，通过迹检验法和最大特征值检验法可知，模型存在1 个协整关系。

表2 协整检验结果

2.3 VAR 模型的建立

根据上述的检验结果，利用中国人均GDP 与固定资产投资的数据建立VAR 模型，其最佳滞后阶数为2，可以得到模型系数表（见表3）。

表3 VAR（2）模型系数表

由VAR（2）模型建立的结果可以得出：以LNIFA 为因变量，由LNIFA 和LNPGDP 的一阶和二阶滞后系数可知，中国固定资产投资受到人均GDP 的影响，其系数的绝对值表明影响的大小。以LNPGDP 为因变量，由LNIFA 和LNPGDP 的一阶和二阶滞后系数可知，中国人均GDP 也受到固定资产投资的影响。

2.4 Granger 因果检验

考虑LNPGDP 与LNIFA 的因果关系，对其进行不同滞后期的Granger 因果检验，其检验结果如表4 所示。

表4 Granger 因果检验结果

从表4 的检验结果可以看出，中国人均GDP 显著受到固定资产投资的影响，中国固定资产投资能够推动人均GDP 的发展。

3 结论

从长期均衡关系来看，通过进行ADF 平稳性检验、单位根检验、协整检验、VAR（2）模型的建立以及Granger 因果检验可知，中国人均GDP 与固定资产投资之间存在长期均衡关系，人均GDP 的变化受到固定资产投资变化的影响。因此，合理调整固定资产投资，合理发展产业，并提高产业发展效率，能够提高人民的生活水平，让社会的发展更高效。