第42卷 第5期复旦学报(自然科学版) Vol. 42No. 5 文章编号:0427-7104(2003) 05-0742-07
中国私人投资影响因素的实证研究
刘佩玲, 苏 勇
(复旦大学管理学院, 上海 200433)
摘 要:使用灵活的加速模型对影响中国私人投资的宏观经济因素进行实证研究. 结果显示, 私人投资与上一期的GDP 增长正相关, 与提供给私营部分的银行贷款正相关, 与上一期的私人投资正相关, 与宏观经济不稳定性负相关. 然而, 除了经济增长因素之外, 其他解释变量对于私人投资的影响都不是很大.
关键词:私人投资; 宏观经济因素; 影响因素; 回归分析
中图分类号:F 830. 59 文献标识码:A
在我国目前的经济发展格局中, 私人投资的作用和影响越来越大. 然而, 国内对于私人投资的研究还比较有限, 特别是关于我国私人投资影响因素的实证研究更加缺乏. 本文希望通过灵活的加速模型在我国私人投资领域的运用, 找出影响中国私人投资的一些因素, 从而引起国内学者及政府有关部门的重视.
有关投资影响因素的实证研究, 国际上一般有两种做法. 一是在新古典投资理论的基础上, 运用包括一个最佳资本存量和一定形式资本存量调节机制的新古典模型进行研究. 当从理论上分析投资状况时, 这一模型对于发达国家来说是可以接受的, 并得到了一些成功的运用. 但是由于发展中国家的经济结构在很多方面与发达国家相比存在着明显的不同, 使得这一模型并不能够以相同的条件在发展中国家得到很好的运用. 另一种做法则是运用灵活的加速模型进行研究. 由于加速模型的原理是基于一国的投资水平随着其产出的变化而变化这一观念, 忽略了投资与要素价格、资本存量等变量之间的关系, 模型结构与数据要求都比较简单, 因此这一模型被广泛用于测度发展中国家的私人投资.
1 简要文献综述
20世纪六七十年代, 各种对于测度发展中国家关键宏观经济因素相互联系的研究不断展开. 此后, Sundararajan 和T hakur (1980) 、Wai 和Wong (1982) 、Blejer 和Khan [1]等人又作了进一步的研究, 他们都试图运用灵活的加速模型并根据各自特定国家的情况对其进行发展来测度发展中国家的私人投资. 加速模型还被Faini 和de Melo (1990) 、Greene 和Villanueva [2]、Oshikoya [3]、Shafik [4]以及Serven 和Solimano [5]等人用来研究发展中国家的私人投资. 此外, 1991年Rama 就用于发展中国家投资功能评估模型作了一篇综述和评论.
大多数对于私人投资影响因素的研究都是在覆盖了发展中国家很大样本的截面基础上进行的. Wai 和Wong 于1982年的研究假定了与公共投资、银行信贷和外资流入有关的一系列变量, 并且当运用于五个国家时发现银行信贷与私人投资有很强的正相关关系, 公共投资对于私人投资可能有促进作用, 而外资流入对私人投资的影响可能呈现出不同的趋势.
Blejer 和Khan [1]运用加速模型试图探究发展中国家公共投资与私人投资之间的关系, 同时测定其他的变量. 他们就两类公共投资进行了实验, 分别是基础设施投资和非基础设施投资. 该模型被应用于24个国家, 通过对1971至1979年间各年数据的分析, 得出了以下结论: 公共的基础设施投资与私人投资是 [6]收稿日期:2003-05-12
玲( ) , 女, ; ( , , ,
第5期 刘佩玲等:中国私人投资影响因素的实证研究743相互补充的关系, 而其他类型的公共投资与私人投资之间是相互替代的关系. 假如其他影响因素不变, 那么真实的公共投资的增加将会在短期内导致真实的私人投资的减少.
Serven 于1998年进行了关于宏观经济不确定性对于私人投资影响的研究, 提出了5个关键的宏观经济变量:产出的增长、通货膨胀、投资工具的相对价格、进出口交换比例和真实的汇率. 通过跨国研究, Ser -ven 得出结论:国内生产总值(GDP) 的增长和信贷的可用性对投资有正向的影响, 而资本的相对价格和真实的汇率则相反.
2 影响发展中国家私人投资的因素
根据以前学者的研究, 影响发达国家私人投资的因素有很多, 例如产出的增长、银行信贷、公共投资、外资流入、通货膨胀、利率、资本的相对价格等等. 但由于发展中国家的经济结构在金融市场的完善程度、外汇管制、政府在经济中所起的作用等诸多方面与发达国家不尽相同, 使得发展中国家私人投资的影响因素也有所不同. 结合我国的实际情况, 本文认为影响发展中国家私人投资的因素主要有以下四点.
2. 1 信贷可用性(C redit availability)
发展中国家由于银行信贷的原因通常对于私人投资都会有一些限制, 这一方面是因为融资总量非常有限, 另一方面是因为价格机制在这些国家中没有充分地发挥作用. 发展中国家的金融市场对于私人投资的限制常常表现为, 要求投资者多用他们的留存利润, 而给予投资者的银行贷款却很有限, 并不足以维持大型的投资活动. 此外, 在需要进口大部分生产设备和需要预付进口保证金的环境中, 信贷可用性也会对进口产生一定的限制作用, 从而限制私人投资的增加.
2. 2 公共投资(Public investment)
公共投资与私人投资关系的本质即是这两种类型的投资究竟是补充的还是替代的. 一方面, 如果资源被充分地利用, 那么政府投资的增加将会因为乘数效应而直接或间接地使收入增加, 这将鼓励私人投资者更多地投资, 因为投资的收益性将会随着对最终产品需求的增长而增长. 大多数发展中国家将大部分的政府投资用在基础设施建设项目上, 包括交通运输、通信、电力和农业灌溉, 这些项目将减少生产成本或增加规模回报, 因此增加私人投资者的收益. 而另一方面, 由于公共投资有时取代了私人投资者参与可盈利项目的机会, 或者是由于公共投资通过发行债券的方式进行国内筹资挤压了对于私人投资的信贷供给, 公共投资对于私人投资的 挤出效应 也是可以预见的. 通过货币扩张的方式筹资将会引起通货膨胀和经济的不稳定, 而通过借外债的方式筹资又会增加国外和国内投资者的可感知风险. 此外, 公共投资中的腐败现象也成为导致公共投资 挤出 潜在私人投资的一个重要因素[7].
2. 3 外资流入(Foreign capital flows)
私人投资在很多方面都会受外国直接投资的影响, 组合投资的流入对于东道国将产生两种不同的影响. 一方面, 由于在一种经营业务上的投资需要向其他业务领域购买原材料, 因此在国内其他产业中私人投资的正相关效应会使东道国获得利益; 而另一方面, 由于外国投资者来自于发达国家而相对于本国投资者具有竞争优势, 因此也可能会使东道国蒙受损失. 此外, 由于外国直接投资上升而引起产出的增加和由此带来的费用增加对于国内的投资也具有加速效应. 最后, 外国直接投资的增加可能会通过企业原材料和设备进口需求的增加, 以及通过收入水平上升而导致国内消费水平的上升, 从而带来进口的增加. 考虑到资本流入(比如发展援助) 对于公共投资可能的影响, 可以假设援助对于公共和私人投资的水平均有影响. 然而, 还应该认识到在投资函数中上述类型的资金流入可能是一个内生变量, 因为外国直接投资可能会受那些影响私人投资因素的影响, 例如宏观经济的稳定性、宏观经济管理措施、基础设施建设水平和现存的人力资本基础等等[8].
2. 4 宏观经济不确定性(Uncertainty related to macroeconomic instability)
不确定性显然也会影响投资. 只要不确定性存在, 关于风险规避的假定就会成立, 调整成本就可以计算[9],
744复旦学报(自然科学版) 第42卷关系既有可能是正向的又有可能是负向的. 假如所有投资决策中的预期都具有极其重要的作用, 那么宏观经济和政治环境的不稳定性可能对于私人投资有负面的影响. 与工业化国家相比, 许多发展中国家面临着更高的相对价格、成本和投资机会的不确定性.
基于以上讨论, 本文认为一个关于发展中国家私人投资总量的函数可以表示为
IP =F (CR , IG , OFF, UN ) ,
++/-+ +/-
其中, IP =私人投资总量, CR =私人投资可用的银行信贷, IG =政府投资, OFF =外国资金流入私人投资的部分, UN =宏观经济不确定性. 各变量对于私人投资总量的预期影响方向分别用 + 和 - 标在各变量的下方.
3 中国私有投资的计量经济学模型
3. 1 灵活的加速模型
加速模型是西方用于投资研究的主要模型, 它经历了漫长的发展阶段. 最初的加速理论首先由Clark 于1917年提出, 这一理论的诞生基于这一观念:一国的投资水平随着其产出的变化而变化, 即
e K *t =aY t , (1)
其中, K *t 是t 年私人投资的理想资本存量, Y t 是t 年预期的产出水平.
I t =[1-(1- ) L ]K t , (2) e 在考虑了折旧因素和滞后变量的基础上, 私人投资总量被定义为
其中, I t 是私人投资总量, K t 是资本存量, 表示折旧率, L 为滞后变量, L K t =K t -1.
可进一步假定由于计划、筹集和安置新的资本需要花费时间, 企业不可能瞬间就把资本存量调整到理想的水平. 这一真实投资调整时滞可以通过如下局部调整机制来反映:
I t -I t-1= (I *t -I t-1) ,
*(3) 其中, I t 为私人资本存量的真实水平, I t 为投资的理想水平, I t -I t -1为私人投资净值, 为调整系数,
0 1.
如上所述, 有四个变量可能决定私人投资的水平, 分别是:对于私人投资可利用的国内信贷水平、公共投资的水平、外国资本流入私人投资领域的水平以及宏观经济的不确定性. 因此, (3) 式中的调整系数 可以被表示为
t =b 0+I *t (b 1CR t +b 2I Gt +b 3OFF t +b 4UN t ) , -I t-1(4)
其中, b 0至b 4为参数, CR =Credit Availability (信贷可用性) , IG =Public Investment(公共投资) , OFF =Foreig n Capital Inflows(外国资本流入) , UN =U ncertainty Factor(不确定因素) . (4) 式中, 理想的资本存量水平通过投资过程的时间结构间接地受上述所有政策变量的影响.
将(4) 式代入(3) 式, 得
I t -I t -1=[b 0+
再将(2) 式代入(5) 式, 得
I t -I t-1=b 0{[1-(1- ) L ]K t *-I t-1}+b 1CR t +b 2IG t +b 3OFF t +b 4UN t ,
最后, 将(1) 式代入(6) 式, 得到私人投资等式
I t =ab 0[1-(1- ) L ]Y e t +b 1CR t +b 2I G t +b 3OFF t +b 4UN t +(1-b 0) I t-1, (7)
(7) 式中的第一项反映了模型中的加速部分, 是基于产出部分而得来的. Blejer 和Khan 在1984年的研究中使用了GDP 中预期变化作为加速部分, 然而参数 值的选择具有一定的任意性, 因为并没有可直接利. (6) I *t (b 1CR t +b 2I G t +b 3OFF t +b 4UN t ) ](I *t -I t -1) , -I t-1(5)
第5期 刘佩玲等:中国私人投资影响因素的实证研究745在上面创建的模型中, 产出部分预期的变化就可以用真实GDP 的变化比例(CRGDP) 来代替. 这样, (7) 式最后被改写为
I t =IN TER +b 1CRGDP t +b 2CR t +b 3I G t +b 4OFF t +b 5UN t +b 6I t-1,
3. 2 实证模型的选择
本次研究数据来源详见附录. 除非特别说明, 以下回归方程中的变量均被定义如下:RGDP=相对于1995年不变价格的国内生产总值; RIP=私人固定资本总值; LRIP=上一年的私人固定资本总值, 计算公式为L RIP t =RIP t -1; RIG=政府固定资本总值; ROFF=外资流入总量; UN1=真实GDP 变动标准差的3年移动平均值; CRGDP=真实GDP 变动率, 计算公式为CR GDP t =(RGDP t -RGDP t -1) /RGDP t -1; RCR=银行系统私人申请贷款的变动.
本次研究使用普通最小二乘法(OLS) 来进行回归估计, 从而找出中国私人投资的影响因素. 经过多次反复的回归试验, 最终选定的估计模型决定丢弃以下变量: ROFF , 如果将它归入回归方程不仅会产生错误信号(例如外国资本流入的相关系数是负值) , 而且还会由于降低其他重要变量的p 值和t 检验值而降低其他变量的显著性; RI G , 考虑到政府投资对私人投资的影响会比较滞后, 上一期的RI G 被用来替代本期的RI G , 但即便是这样, RI G t -1的显著性水平也太低. 变量R OFF 和RI G t -1的剔除使得各解释变量的系数都没有出现错误信号, 而且变量CRGDP 和UN 1还具有较高的t 检验值(分别是1. 7和3. 11) , 调整后回归模型的R 2值也较高, 达到0. 99139, 拟合优度被认为是可接受的. 因此, 私人投资的最终解释变量被确定为CRGDP t 、L RIP t 、RCR t 和UN 1t , 回归方程(9) 被最终选定为本次研究的估计模型.
RIP t =IN TER +c 1CRGDP t +c 2RCR t +c 3L RIP t +c 4UN 1t +e t . (9) (8) 其中, IN TER 为常数. 结合上述分析, 等式中各参数的符号是:b 1>0; b 2>0; b 3 0; b 4>0; b 5 0; b 6>0.
4 实证结果及分析
4. 1 参数估计
表1显示了1983 1999年期间最终回归方程的估计结果, 运用普通最小二乘法(OLS) 估计变量CR GDP t 、RCR t 、LRIP t 和UN 1t 的相关系数.
回归结果显示, 总的来说, 经济增长对于
中国私人投资在数量上有着巨大的影响. 如
果其他变量不变, 在 =0. 12的显著性水平
上GDP 每增加一个百分点, 私人投资会上升
642%.这一回归结果也许并不是直接有效
的, 但仍然可以解释中国保持经济高速增长
对于刺激私营经济的发展和降低失业率的重
要性. 正如一些中国的经济学家指出, 由于
私营企业是国有企业下岗职工和农村剩余劳
动力就业的主要流向, 政府对于发展私营经
济就有了动力, 并且尽量维持至少8%的经
济年增长率, 以缓解来年由于失业率上升而
带来的压力[10].
可用于私人部分的银行信贷虽然具有正向关系, 但是影响很小, 每增加一个百分点只能带来私人投资0. 05%的增加. 这一结果可能是因为中国统计权威部门对于可用于私人银行信贷模糊的界定, 由于这部分包括给予许多低效政府部门的贷款, 可用于私人的信贷可得率对于私人投资的影响也就大大减少了.
回归结果还进一步显示, 上一期的私人投资对于下一年具有显著的正向影响. 保持其他变量不变, 上回归变量CR GDP t R CR t L RIP t UN 1t 常数R 2调整后的R 2F -检验值DW -检验值表1 中国私人投资影响因素的最小二乘估计T ab. 1 Ordinar y least squares model for t he determinants in private investment in China(因变量:RIP ) 参数估计642. 0568 0. 052865 0. 55080-0. 51139-162. 7333 0. 99355 0. 99139F (4, 12) 461. 8351[0. 000] 2. 3345-检验值[p 值]t 1. 7209[0. 111] 3. 7618[0. 003] 4. 4467[0. 001]-3. 1079[0. 009]-4. 1418[0. 001]
746复旦学报(自然科学版) 第42卷均值每减少1%会引起私人投资0. 5%的上升. 这一结果与Serven 于1998年所作研究相似, Serven 的研究结果显示, 根据跨国时间序列数据检验, 真实GDP 增长的稳定性对于私人投资有着正向影响[11].
4. 2 模型的可靠性检验
回归方程(9) 应该接受严格的可靠性检验, 以检测所研究的模型是否存在着异方差性、自相关性和多重共线性. 图1给出了OLS 回归对于解释变量真实GDP 的增长和银行信贷的可用性的残差平方的散点图, 图中显示不存在异方差性
.
图1 OL S 回归对于解释变量的残差平方散点图
F ig. 1 Scattr plot of SQRESI
通过观察Lagrange 乘数以及统计软件输出
的诊断性检验报告中的小样本F -Version 值, 并
没有发现任何有关异方差性的问题. 为了进一步
证实这一点, 还对回归模型进行了Goldfeld -
Quandt 检验, 结果显示, G Q =0. 232, 远低于
95%显著性水平下3. 29的临界值, 说明模型的确
不存在异方差性.
统计软件输出的诊断性检验中Lagrange 乘回归变量CRGDP RCR RIP (-1) UN 1表2 各变量之间相关系数矩阵T ab. 2 Estimated co rrelation matrix of variables CRGDP 1. 0000-0. 34117-0. 35682R CR -0. 341171. 0000 0. 97184RIP(-1) -0. 356820. 971841. 00000. 89269UN 1-0. 0817270. 852900. 892691. 0000-0. 081727 0. 85290
数检验证实了模型不存在自相关性. L M -Version 和P -Version 的p 值分别为0. 126和0. 212, 远远高于0. 05, 并且DW =2. 3345, 表明模型不存在自相关性.
最后, 模型还要检验是否存在多重共线性. 根据表1, 模型似乎不存在多重共线性的症状. 然而, 表2中一些变量的相关系数小于0. 8, 根据Gujarati 于1992年的研究, 这表明可能存在着一些严重的共线性.
使模型中每一个解释变量分别以其余解释变量为解释变量进行辅助回归的计算结果见表3, 从LRIP 辅助回归方程得出的R 2值(即拟合优度) 高于0. 96, R CR 的高于0. 94, UN 1的高于0. 86. 根据每一回归方程的F 检验值, 除了变量CR GDP , 其余变量均存在多重共线性问题. 但多重共线性是以时间序列数据为样本的模型普遍存在的一个现象, 因此总体来看, 本文所用的回归模型还是可以被接受的.
以上可靠性检验的结果表明, 虽然受到某种多重共线性问题的困扰, 此模型还是可以用于解释中国私人投资的影响因素. 也许有人会提出观察值数量较少的问题, 从而导致错误或不太准确的结果, 但中国的经济改革和私营经济的出现仅仅是二十多年前的事情, 因此可用的数据比较有限. 一旦可以得到更多的数据, 完全有可能得出更加准确的估计结果.
5 结论
本次研究所运用的方法是基于灵活加速的投资理论框架, 概括出一个适用于发展中国家私人投资的函数公式, 其函数除了包括可能影响企业实现计划或预期投资水平的约束条件之外, 还应该包括影响投资动机的各种变量. 而且, 公共投资的水平和比例以及影响投资感知风险的各种因素, 比如宏观经济稳定性.
第5期 刘佩玲等:中国私人投资影响因素的实证研究747影响因素. 结果显示, 私人投资与上一期的GDP 增长(作为预期产出增长的替代变量) 正相关, 与提供给私营部分的银行贷款正相关, 与上一期的私人投资正相关, 与宏观经济的不稳定性负相关. 然而, 除了上一期的GDP 增长变量之外, 其他解释变量对于私人投资的影响均不大. 这一估计模型揭示了一些现象, 也许可以为政府的一些政策建议提供实证支持.
表3 辅助回归
T ab. 3 Auxiliary regressions
回 归 方 程
CRG DP =0. 073007-0. 1477E -3L RIP +0. 4711E -5RCR +0. 2388E -3UN 1
t = (3. 4801) (-1. 7996) (0. 47463) (2. 6068)
L RIP =-18. 8392-1271. 8CRGDP +0. 093837RCR +0. 77393UN 1
t = (-0. 2245) (-1. 7996) (6. 1484) (3. 0458)
RCR =511. 0158+3361. 6CR GDP +7. 7767LIP -2. 0563UN 1
t = (0. 67861) (0. 47463) (6. 1484) (-0. 70142)
UN 1=23. 2606+1368. 3CRGDP +0. 51487L RIP -0. 01651R CR
t = (0. 3406) (2.6068) (3. 0458) (-0. 70142) 0. 865870. 946390. 96703R 2值0. 41286
估计的结果显示上一期的GDP 增长对于私人投资有着巨大的影响, 这表明经济增长对于私人投资有促进的作用. 宏观经济不确定性变量和私人投资之间的负相关关系也显示, 宏观经济稳定性对于促进私人投资也是必要的, 成功的并且延续的投资是促使私人进行投资最大的动机. 改革开放以来中国经济的增长引发了对于宏观经济环境信心的增长, 从而促进了私人投资. 因此, 上一期的私人投资被发现与当前时期的私人投资有着显著的正相关关系. 这也表明了最近时期的私人投资总体上刺激了私营经济的信心.
在信贷政策方面, 实证分析揭示了增加的私营部分的银行信贷可用性将会促进私人投资的增加. 中国经济在1998和1999年遭受了通货紧缩的影响, 2000年的通货膨胀率也不超过1%[12]. 因此, 在这一时期谨慎的货币供应的增加和用于私营部分的银行信贷可用性的增加是可行的. 然而, 我们很少发现这方面切实措施的实施, 当前私营部分的银行信贷可用性仍然不能令人满意, 这主要是由于仅能生产出国内工业产品三分之一的国有企业尽管效益很差, 却得到了占总额将近80%的银行贷款[13]. 银行对于国有企业和私营企业设置了截然不同的贷款条件. 前者可以获得无担保的充足贷款, 并且仅支付低于标准利率的利息, 还可以轻而易举地延期偿还本金, 而私营企业仅仅能在苛刻的限制条件下才能从银行获得贷款. 私营企业主要的资金提供者, 例如农村信用合作社和数以百计的国有信托投资公司都十分弱小. 私营经济最为发达的浙江省的私营企业专项调查结果显示, 有45. 7%企业认为制约私营经济健康发展的最主要障碍是融资困难, 有66. 4%企业认为获得金融机构的贷款很不容易. 如今, 国内融资渠道的缺陷已经成为私营经济发展的一个巨大的障碍, 急需引起政府部门的重视.
附录:本次研究数据来源
本次研究所使用的用于解释中国私人投资变量的时间序列数据覆盖了中国经济改革期间的1980 1999年, 各部分数据分别来源于国际货币基金组织(I M F) 2001年度 国际财政统计年鉴 、国际金融公司出版的 发展中国家的私有投资趋势:1970 2000年统计数据 、经济合作与发展组织(OECD) 出版的 资金援助接收者的地理分布 . 其中, 私人投资和公共投资部分的数据只提供了私人和公共投资占GD P 的比例, 所以应先将数据转换成每年的现行价格. 私人投资的数据主要包括3种类型:直接投资、组合证券投资和出口信贷. 关于不确定性变量数据, 现存的表现为社会政治不稳定性的这一数据库没有覆盖一个很长的时期, 因此进行截面分析将会得到更准确的结果. 由于缺乏中国不确定性的足够长的时间序列数据, 本文在此根据M avrotas 于1997年的公式构造了关于宏观经济不稳定性影响的不确定性变量. 不确定性变量(UN ) 被. :
748
i 复旦学报(自然科学版) 第42卷GDP j 100GDP j-1100-GDP def l j GDP def l j-1i UN i =j =i-2 -
9j =i-2 GDP j 100GDP j-1100-GDP def l j GDP def l j-1,
其中的GDP 折算数据来源于2001年度 国际财政统计年鉴 , 1995年=100.
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An Empirical Research on the Determinants of
Private Investment in China
LIU Pe -i lin g, SU Yong
(M anagement School, Fudan U niver sity , Shanghai 200433, China)
Abstract:An empirical inv estigation of t he determinants in private investment using a flex ible accelerator model of in -vestment attempts to ex plain the relationship between econo mic factors and ag gregate private inv estment in post -r eform China in this paper. T he r esult indicat e that pr ivate investment was positively related to lagged GDP gro wth, to supply of bank credit to private sector, to the lagged private investment, and negativ ely related to t he macroeconomic uncer -tainty. However, none of the ex planatory variables ex cept lagged G DP grow th ex erted a very strong influence on pr-i vate investment.
第42卷 第5期复旦学报(自然科学版) Vol. 42No. 5 文章编号:0427-7104(2003) 05-0742-07
中国私人投资影响因素的实证研究
刘佩玲, 苏 勇
(复旦大学管理学院, 上海 200433)
摘 要:使用灵活的加速模型对影响中国私人投资的宏观经济因素进行实证研究. 结果显示, 私人投资与上一期的GDP 增长正相关, 与提供给私营部分的银行贷款正相关, 与上一期的私人投资正相关, 与宏观经济不稳定性负相关. 然而, 除了经济增长因素之外, 其他解释变量对于私人投资的影响都不是很大.
关键词:私人投资; 宏观经济因素; 影响因素; 回归分析
中图分类号:F 830. 59 文献标识码:A
在我国目前的经济发展格局中, 私人投资的作用和影响越来越大. 然而, 国内对于私人投资的研究还比较有限, 特别是关于我国私人投资影响因素的实证研究更加缺乏. 本文希望通过灵活的加速模型在我国私人投资领域的运用, 找出影响中国私人投资的一些因素, 从而引起国内学者及政府有关部门的重视.
有关投资影响因素的实证研究, 国际上一般有两种做法. 一是在新古典投资理论的基础上, 运用包括一个最佳资本存量和一定形式资本存量调节机制的新古典模型进行研究. 当从理论上分析投资状况时, 这一模型对于发达国家来说是可以接受的, 并得到了一些成功的运用. 但是由于发展中国家的经济结构在很多方面与发达国家相比存在着明显的不同, 使得这一模型并不能够以相同的条件在发展中国家得到很好的运用. 另一种做法则是运用灵活的加速模型进行研究. 由于加速模型的原理是基于一国的投资水平随着其产出的变化而变化这一观念, 忽略了投资与要素价格、资本存量等变量之间的关系, 模型结构与数据要求都比较简单, 因此这一模型被广泛用于测度发展中国家的私人投资.
1 简要文献综述
20世纪六七十年代, 各种对于测度发展中国家关键宏观经济因素相互联系的研究不断展开. 此后, Sundararajan 和T hakur (1980) 、Wai 和Wong (1982) 、Blejer 和Khan [1]等人又作了进一步的研究, 他们都试图运用灵活的加速模型并根据各自特定国家的情况对其进行发展来测度发展中国家的私人投资. 加速模型还被Faini 和de Melo (1990) 、Greene 和Villanueva [2]、Oshikoya [3]、Shafik [4]以及Serven 和Solimano [5]等人用来研究发展中国家的私人投资. 此外, 1991年Rama 就用于发展中国家投资功能评估模型作了一篇综述和评论.
大多数对于私人投资影响因素的研究都是在覆盖了发展中国家很大样本的截面基础上进行的. Wai 和Wong 于1982年的研究假定了与公共投资、银行信贷和外资流入有关的一系列变量, 并且当运用于五个国家时发现银行信贷与私人投资有很强的正相关关系, 公共投资对于私人投资可能有促进作用, 而外资流入对私人投资的影响可能呈现出不同的趋势.
Blejer 和Khan [1]运用加速模型试图探究发展中国家公共投资与私人投资之间的关系, 同时测定其他的变量. 他们就两类公共投资进行了实验, 分别是基础设施投资和非基础设施投资. 该模型被应用于24个国家, 通过对1971至1979年间各年数据的分析, 得出了以下结论: 公共的基础设施投资与私人投资是 [6]收稿日期:2003-05-12
玲( ) , 女, ; ( , , ,
第5期 刘佩玲等:中国私人投资影响因素的实证研究743相互补充的关系, 而其他类型的公共投资与私人投资之间是相互替代的关系. 假如其他影响因素不变, 那么真实的公共投资的增加将会在短期内导致真实的私人投资的减少.
Serven 于1998年进行了关于宏观经济不确定性对于私人投资影响的研究, 提出了5个关键的宏观经济变量:产出的增长、通货膨胀、投资工具的相对价格、进出口交换比例和真实的汇率. 通过跨国研究, Ser -ven 得出结论:国内生产总值(GDP) 的增长和信贷的可用性对投资有正向的影响, 而资本的相对价格和真实的汇率则相反.
2 影响发展中国家私人投资的因素
根据以前学者的研究, 影响发达国家私人投资的因素有很多, 例如产出的增长、银行信贷、公共投资、外资流入、通货膨胀、利率、资本的相对价格等等. 但由于发展中国家的经济结构在金融市场的完善程度、外汇管制、政府在经济中所起的作用等诸多方面与发达国家不尽相同, 使得发展中国家私人投资的影响因素也有所不同. 结合我国的实际情况, 本文认为影响发展中国家私人投资的因素主要有以下四点.
2. 1 信贷可用性(C redit availability)
发展中国家由于银行信贷的原因通常对于私人投资都会有一些限制, 这一方面是因为融资总量非常有限, 另一方面是因为价格机制在这些国家中没有充分地发挥作用. 发展中国家的金融市场对于私人投资的限制常常表现为, 要求投资者多用他们的留存利润, 而给予投资者的银行贷款却很有限, 并不足以维持大型的投资活动. 此外, 在需要进口大部分生产设备和需要预付进口保证金的环境中, 信贷可用性也会对进口产生一定的限制作用, 从而限制私人投资的增加.
2. 2 公共投资(Public investment)
公共投资与私人投资关系的本质即是这两种类型的投资究竟是补充的还是替代的. 一方面, 如果资源被充分地利用, 那么政府投资的增加将会因为乘数效应而直接或间接地使收入增加, 这将鼓励私人投资者更多地投资, 因为投资的收益性将会随着对最终产品需求的增长而增长. 大多数发展中国家将大部分的政府投资用在基础设施建设项目上, 包括交通运输、通信、电力和农业灌溉, 这些项目将减少生产成本或增加规模回报, 因此增加私人投资者的收益. 而另一方面, 由于公共投资有时取代了私人投资者参与可盈利项目的机会, 或者是由于公共投资通过发行债券的方式进行国内筹资挤压了对于私人投资的信贷供给, 公共投资对于私人投资的 挤出效应 也是可以预见的. 通过货币扩张的方式筹资将会引起通货膨胀和经济的不稳定, 而通过借外债的方式筹资又会增加国外和国内投资者的可感知风险. 此外, 公共投资中的腐败现象也成为导致公共投资 挤出 潜在私人投资的一个重要因素[7].
2. 3 外资流入(Foreign capital flows)
私人投资在很多方面都会受外国直接投资的影响, 组合投资的流入对于东道国将产生两种不同的影响. 一方面, 由于在一种经营业务上的投资需要向其他业务领域购买原材料, 因此在国内其他产业中私人投资的正相关效应会使东道国获得利益; 而另一方面, 由于外国投资者来自于发达国家而相对于本国投资者具有竞争优势, 因此也可能会使东道国蒙受损失. 此外, 由于外国直接投资上升而引起产出的增加和由此带来的费用增加对于国内的投资也具有加速效应. 最后, 外国直接投资的增加可能会通过企业原材料和设备进口需求的增加, 以及通过收入水平上升而导致国内消费水平的上升, 从而带来进口的增加. 考虑到资本流入(比如发展援助) 对于公共投资可能的影响, 可以假设援助对于公共和私人投资的水平均有影响. 然而, 还应该认识到在投资函数中上述类型的资金流入可能是一个内生变量, 因为外国直接投资可能会受那些影响私人投资因素的影响, 例如宏观经济的稳定性、宏观经济管理措施、基础设施建设水平和现存的人力资本基础等等[8].
2. 4 宏观经济不确定性(Uncertainty related to macroeconomic instability)
不确定性显然也会影响投资. 只要不确定性存在, 关于风险规避的假定就会成立, 调整成本就可以计算[9],
744复旦学报(自然科学版) 第42卷关系既有可能是正向的又有可能是负向的. 假如所有投资决策中的预期都具有极其重要的作用, 那么宏观经济和政治环境的不稳定性可能对于私人投资有负面的影响. 与工业化国家相比, 许多发展中国家面临着更高的相对价格、成本和投资机会的不确定性.
基于以上讨论, 本文认为一个关于发展中国家私人投资总量的函数可以表示为
IP =F (CR , IG , OFF, UN ) ,
++/-+ +/-
其中, IP =私人投资总量, CR =私人投资可用的银行信贷, IG =政府投资, OFF =外国资金流入私人投资的部分, UN =宏观经济不确定性. 各变量对于私人投资总量的预期影响方向分别用 + 和 - 标在各变量的下方.
3 中国私有投资的计量经济学模型
3. 1 灵活的加速模型
加速模型是西方用于投资研究的主要模型, 它经历了漫长的发展阶段. 最初的加速理论首先由Clark 于1917年提出, 这一理论的诞生基于这一观念:一国的投资水平随着其产出的变化而变化, 即
e K *t =aY t , (1)
其中, K *t 是t 年私人投资的理想资本存量, Y t 是t 年预期的产出水平.
I t =[1-(1- ) L ]K t , (2) e 在考虑了折旧因素和滞后变量的基础上, 私人投资总量被定义为
其中, I t 是私人投资总量, K t 是资本存量, 表示折旧率, L 为滞后变量, L K t =K t -1.
可进一步假定由于计划、筹集和安置新的资本需要花费时间, 企业不可能瞬间就把资本存量调整到理想的水平. 这一真实投资调整时滞可以通过如下局部调整机制来反映:
I t -I t-1= (I *t -I t-1) ,
*(3) 其中, I t 为私人资本存量的真实水平, I t 为投资的理想水平, I t -I t -1为私人投资净值, 为调整系数,
0 1.
如上所述, 有四个变量可能决定私人投资的水平, 分别是:对于私人投资可利用的国内信贷水平、公共投资的水平、外国资本流入私人投资领域的水平以及宏观经济的不确定性. 因此, (3) 式中的调整系数 可以被表示为
t =b 0+I *t (b 1CR t +b 2I Gt +b 3OFF t +b 4UN t ) , -I t-1(4)
其中, b 0至b 4为参数, CR =Credit Availability (信贷可用性) , IG =Public Investment(公共投资) , OFF =Foreig n Capital Inflows(外国资本流入) , UN =U ncertainty Factor(不确定因素) . (4) 式中, 理想的资本存量水平通过投资过程的时间结构间接地受上述所有政策变量的影响.
将(4) 式代入(3) 式, 得
I t -I t -1=[b 0+
再将(2) 式代入(5) 式, 得
I t -I t-1=b 0{[1-(1- ) L ]K t *-I t-1}+b 1CR t +b 2IG t +b 3OFF t +b 4UN t ,
最后, 将(1) 式代入(6) 式, 得到私人投资等式
I t =ab 0[1-(1- ) L ]Y e t +b 1CR t +b 2I G t +b 3OFF t +b 4UN t +(1-b 0) I t-1, (7)
(7) 式中的第一项反映了模型中的加速部分, 是基于产出部分而得来的. Blejer 和Khan 在1984年的研究中使用了GDP 中预期变化作为加速部分, 然而参数 值的选择具有一定的任意性, 因为并没有可直接利. (6) I *t (b 1CR t +b 2I G t +b 3OFF t +b 4UN t ) ](I *t -I t -1) , -I t-1(5)
第5期 刘佩玲等:中国私人投资影响因素的实证研究745在上面创建的模型中, 产出部分预期的变化就可以用真实GDP 的变化比例(CRGDP) 来代替. 这样, (7) 式最后被改写为
I t =IN TER +b 1CRGDP t +b 2CR t +b 3I G t +b 4OFF t +b 5UN t +b 6I t-1,
3. 2 实证模型的选择
本次研究数据来源详见附录. 除非特别说明, 以下回归方程中的变量均被定义如下:RGDP=相对于1995年不变价格的国内生产总值; RIP=私人固定资本总值; LRIP=上一年的私人固定资本总值, 计算公式为L RIP t =RIP t -1; RIG=政府固定资本总值; ROFF=外资流入总量; UN1=真实GDP 变动标准差的3年移动平均值; CRGDP=真实GDP 变动率, 计算公式为CR GDP t =(RGDP t -RGDP t -1) /RGDP t -1; RCR=银行系统私人申请贷款的变动.
本次研究使用普通最小二乘法(OLS) 来进行回归估计, 从而找出中国私人投资的影响因素. 经过多次反复的回归试验, 最终选定的估计模型决定丢弃以下变量: ROFF , 如果将它归入回归方程不仅会产生错误信号(例如外国资本流入的相关系数是负值) , 而且还会由于降低其他重要变量的p 值和t 检验值而降低其他变量的显著性; RI G , 考虑到政府投资对私人投资的影响会比较滞后, 上一期的RI G 被用来替代本期的RI G , 但即便是这样, RI G t -1的显著性水平也太低. 变量R OFF 和RI G t -1的剔除使得各解释变量的系数都没有出现错误信号, 而且变量CRGDP 和UN 1还具有较高的t 检验值(分别是1. 7和3. 11) , 调整后回归模型的R 2值也较高, 达到0. 99139, 拟合优度被认为是可接受的. 因此, 私人投资的最终解释变量被确定为CRGDP t 、L RIP t 、RCR t 和UN 1t , 回归方程(9) 被最终选定为本次研究的估计模型.
RIP t =IN TER +c 1CRGDP t +c 2RCR t +c 3L RIP t +c 4UN 1t +e t . (9) (8) 其中, IN TER 为常数. 结合上述分析, 等式中各参数的符号是:b 1>0; b 2>0; b 3 0; b 4>0; b 5 0; b 6>0.
4 实证结果及分析
4. 1 参数估计
表1显示了1983 1999年期间最终回归方程的估计结果, 运用普通最小二乘法(OLS) 估计变量CR GDP t 、RCR t 、LRIP t 和UN 1t 的相关系数.
回归结果显示, 总的来说, 经济增长对于
中国私人投资在数量上有着巨大的影响. 如
果其他变量不变, 在 =0. 12的显著性水平
上GDP 每增加一个百分点, 私人投资会上升
642%.这一回归结果也许并不是直接有效
的, 但仍然可以解释中国保持经济高速增长
对于刺激私营经济的发展和降低失业率的重
要性. 正如一些中国的经济学家指出, 由于
私营企业是国有企业下岗职工和农村剩余劳
动力就业的主要流向, 政府对于发展私营经
济就有了动力, 并且尽量维持至少8%的经
济年增长率, 以缓解来年由于失业率上升而
带来的压力[10].
可用于私人部分的银行信贷虽然具有正向关系, 但是影响很小, 每增加一个百分点只能带来私人投资0. 05%的增加. 这一结果可能是因为中国统计权威部门对于可用于私人银行信贷模糊的界定, 由于这部分包括给予许多低效政府部门的贷款, 可用于私人的信贷可得率对于私人投资的影响也就大大减少了.
回归结果还进一步显示, 上一期的私人投资对于下一年具有显著的正向影响. 保持其他变量不变, 上回归变量CR GDP t R CR t L RIP t UN 1t 常数R 2调整后的R 2F -检验值DW -检验值表1 中国私人投资影响因素的最小二乘估计T ab. 1 Ordinar y least squares model for t he determinants in private investment in China(因变量:RIP ) 参数估计642. 0568 0. 052865 0. 55080-0. 51139-162. 7333 0. 99355 0. 99139F (4, 12) 461. 8351[0. 000] 2. 3345-检验值[p 值]t 1. 7209[0. 111] 3. 7618[0. 003] 4. 4467[0. 001]-3. 1079[0. 009]-4. 1418[0. 001]
746复旦学报(自然科学版) 第42卷均值每减少1%会引起私人投资0. 5%的上升. 这一结果与Serven 于1998年所作研究相似, Serven 的研究结果显示, 根据跨国时间序列数据检验, 真实GDP 增长的稳定性对于私人投资有着正向影响[11].
4. 2 模型的可靠性检验
回归方程(9) 应该接受严格的可靠性检验, 以检测所研究的模型是否存在着异方差性、自相关性和多重共线性. 图1给出了OLS 回归对于解释变量真实GDP 的增长和银行信贷的可用性的残差平方的散点图, 图中显示不存在异方差性
.
图1 OL S 回归对于解释变量的残差平方散点图
F ig. 1 Scattr plot of SQRESI
通过观察Lagrange 乘数以及统计软件输出
的诊断性检验报告中的小样本F -Version 值, 并
没有发现任何有关异方差性的问题. 为了进一步
证实这一点, 还对回归模型进行了Goldfeld -
Quandt 检验, 结果显示, G Q =0. 232, 远低于
95%显著性水平下3. 29的临界值, 说明模型的确
不存在异方差性.
统计软件输出的诊断性检验中Lagrange 乘回归变量CRGDP RCR RIP (-1) UN 1表2 各变量之间相关系数矩阵T ab. 2 Estimated co rrelation matrix of variables CRGDP 1. 0000-0. 34117-0. 35682R CR -0. 341171. 0000 0. 97184RIP(-1) -0. 356820. 971841. 00000. 89269UN 1-0. 0817270. 852900. 892691. 0000-0. 081727 0. 85290
数检验证实了模型不存在自相关性. L M -Version 和P -Version 的p 值分别为0. 126和0. 212, 远远高于0. 05, 并且DW =2. 3345, 表明模型不存在自相关性.
最后, 模型还要检验是否存在多重共线性. 根据表1, 模型似乎不存在多重共线性的症状. 然而, 表2中一些变量的相关系数小于0. 8, 根据Gujarati 于1992年的研究, 这表明可能存在着一些严重的共线性.
使模型中每一个解释变量分别以其余解释变量为解释变量进行辅助回归的计算结果见表3, 从LRIP 辅助回归方程得出的R 2值(即拟合优度) 高于0. 96, R CR 的高于0. 94, UN 1的高于0. 86. 根据每一回归方程的F 检验值, 除了变量CR GDP , 其余变量均存在多重共线性问题. 但多重共线性是以时间序列数据为样本的模型普遍存在的一个现象, 因此总体来看, 本文所用的回归模型还是可以被接受的.
以上可靠性检验的结果表明, 虽然受到某种多重共线性问题的困扰, 此模型还是可以用于解释中国私人投资的影响因素. 也许有人会提出观察值数量较少的问题, 从而导致错误或不太准确的结果, 但中国的经济改革和私营经济的出现仅仅是二十多年前的事情, 因此可用的数据比较有限. 一旦可以得到更多的数据, 完全有可能得出更加准确的估计结果.
5 结论
本次研究所运用的方法是基于灵活加速的投资理论框架, 概括出一个适用于发展中国家私人投资的函数公式, 其函数除了包括可能影响企业实现计划或预期投资水平的约束条件之外, 还应该包括影响投资动机的各种变量. 而且, 公共投资的水平和比例以及影响投资感知风险的各种因素, 比如宏观经济稳定性.
第5期 刘佩玲等:中国私人投资影响因素的实证研究747影响因素. 结果显示, 私人投资与上一期的GDP 增长(作为预期产出增长的替代变量) 正相关, 与提供给私营部分的银行贷款正相关, 与上一期的私人投资正相关, 与宏观经济的不稳定性负相关. 然而, 除了上一期的GDP 增长变量之外, 其他解释变量对于私人投资的影响均不大. 这一估计模型揭示了一些现象, 也许可以为政府的一些政策建议提供实证支持.
表3 辅助回归
T ab. 3 Auxiliary regressions
回 归 方 程
CRG DP =0. 073007-0. 1477E -3L RIP +0. 4711E -5RCR +0. 2388E -3UN 1
t = (3. 4801) (-1. 7996) (0. 47463) (2. 6068)
L RIP =-18. 8392-1271. 8CRGDP +0. 093837RCR +0. 77393UN 1
t = (-0. 2245) (-1. 7996) (6. 1484) (3. 0458)
RCR =511. 0158+3361. 6CR GDP +7. 7767LIP -2. 0563UN 1
t = (0. 67861) (0. 47463) (6. 1484) (-0. 70142)
UN 1=23. 2606+1368. 3CRGDP +0. 51487L RIP -0. 01651R CR
t = (0. 3406) (2.6068) (3. 0458) (-0. 70142) 0. 865870. 946390. 96703R 2值0. 41286
估计的结果显示上一期的GDP 增长对于私人投资有着巨大的影响, 这表明经济增长对于私人投资有促进的作用. 宏观经济不确定性变量和私人投资之间的负相关关系也显示, 宏观经济稳定性对于促进私人投资也是必要的, 成功的并且延续的投资是促使私人进行投资最大的动机. 改革开放以来中国经济的增长引发了对于宏观经济环境信心的增长, 从而促进了私人投资. 因此, 上一期的私人投资被发现与当前时期的私人投资有着显著的正相关关系. 这也表明了最近时期的私人投资总体上刺激了私营经济的信心.
在信贷政策方面, 实证分析揭示了增加的私营部分的银行信贷可用性将会促进私人投资的增加. 中国经济在1998和1999年遭受了通货紧缩的影响, 2000年的通货膨胀率也不超过1%[12]. 因此, 在这一时期谨慎的货币供应的增加和用于私营部分的银行信贷可用性的增加是可行的. 然而, 我们很少发现这方面切实措施的实施, 当前私营部分的银行信贷可用性仍然不能令人满意, 这主要是由于仅能生产出国内工业产品三分之一的国有企业尽管效益很差, 却得到了占总额将近80%的银行贷款[13]. 银行对于国有企业和私营企业设置了截然不同的贷款条件. 前者可以获得无担保的充足贷款, 并且仅支付低于标准利率的利息, 还可以轻而易举地延期偿还本金, 而私营企业仅仅能在苛刻的限制条件下才能从银行获得贷款. 私营企业主要的资金提供者, 例如农村信用合作社和数以百计的国有信托投资公司都十分弱小. 私营经济最为发达的浙江省的私营企业专项调查结果显示, 有45. 7%企业认为制约私营经济健康发展的最主要障碍是融资困难, 有66. 4%企业认为获得金融机构的贷款很不容易. 如今, 国内融资渠道的缺陷已经成为私营经济发展的一个巨大的障碍, 急需引起政府部门的重视.
附录:本次研究数据来源
本次研究所使用的用于解释中国私人投资变量的时间序列数据覆盖了中国经济改革期间的1980 1999年, 各部分数据分别来源于国际货币基金组织(I M F) 2001年度 国际财政统计年鉴 、国际金融公司出版的 发展中国家的私有投资趋势:1970 2000年统计数据 、经济合作与发展组织(OECD) 出版的 资金援助接收者的地理分布 . 其中, 私人投资和公共投资部分的数据只提供了私人和公共投资占GD P 的比例, 所以应先将数据转换成每年的现行价格. 私人投资的数据主要包括3种类型:直接投资、组合证券投资和出口信贷. 关于不确定性变量数据, 现存的表现为社会政治不稳定性的这一数据库没有覆盖一个很长的时期, 因此进行截面分析将会得到更准确的结果. 由于缺乏中国不确定性的足够长的时间序列数据, 本文在此根据M avrotas 于1997年的公式构造了关于宏观经济不稳定性影响的不确定性变量. 不确定性变量(UN ) 被. :
748
i 复旦学报(自然科学版) 第42卷GDP j 100GDP j-1100-GDP def l j GDP def l j-1i UN i =j =i-2 -
9j =i-2 GDP j 100GDP j-1100-GDP def l j GDP def l j-1,
其中的GDP 折算数据来源于2001年度 国际财政统计年鉴 , 1995年=100.
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An Empirical Research on the Determinants of
Private Investment in China
LIU Pe -i lin g, SU Yong
(M anagement School, Fudan U niver sity , Shanghai 200433, China)
Abstract:An empirical inv estigation of t he determinants in private investment using a flex ible accelerator model of in -vestment attempts to ex plain the relationship between econo mic factors and ag gregate private inv estment in post -r eform China in this paper. T he r esult indicat e that pr ivate investment was positively related to lagged GDP gro wth, to supply of bank credit to private sector, to the lagged private investment, and negativ ely related to t he macroeconomic uncer -tainty. However, none of the ex planatory variables ex cept lagged G DP grow th ex erted a very strong influence on pr-i vate investment.