政府基础设施投资与居民收入关系的实证研究

　　（三）Granger因果关系检验
　　通过协整关系分析，我们知道政府基础设施投资支出和城镇居民人均可支配收入具有长期的平衡关系，但是这种关系是否具有另外一种关系——因果关系，也就是说是政府基础设施投资支出的增加促进了城镇居民人均可支配收入的增加，还是城镇居民人均可支配收入的增加促进了政府基础设施投资支出的增加，这时候就要通过因果关系检验来证明。本文选用Granger在1969年提出的通过时间序列具有的可观测性来分析的一种方法[7]，即若A变化能引起B变化，则A变化是发生在B变化之前的。所以此检验的关键在于滞后期的选择，因为滞后期不同得出的结论也会有所不同。根据赤池信息准则（AIC）最小化准则，我们选取的滞后期为6、7、8、9阶，结果（见表3）。
　从表中分析得出，当我们选择的滞后期为8阶时，拒绝LNX does not Granger Cause LNY 的虚无假设，P值的大小通过了显著性水平为5%时的检验，此时说明政府基础设施投资支出变动是城镇居民人均可支配收入变动的Granger原因，即政府基础设施投资支出的增加会引起城镇居民人均可支配收入的增加。另外，当滞后期为6、7、8、9阶时，都接受LNY does not Granger Cause LNX的虚无假设，说明城镇居民人均可支配收入不是政府基础设施投资支出的Granger原因。
　　（四）建立误差修正模型
　　由于通过协整检验简单差分不一定能解决非平稳时间序列所遇到的全部问题，所以要进行误差修正。误差修正模型就是将误差修正项看做一个解释变量，连同其他反映短期波动的解释变量一起，建立短期模型（李子奈，2000）[8]。本文将残差序列Et作为误差修正项，与政府基础设施投资支出和城镇居民人均可支配收入两个变量的差分有机的结合在一起，建立误差修正模型，用于说明变量差分项表现出的短期波动。根据分析结果，可建立的修正模型如式（3）：
　　△lnYt=0.0656△lnXt + 0.9185△lnYt-1 - 0.0365Et-1 （3）
　　 （0.9800） （11.2459）（-1.4727）
　　Likelihood=46.5370 AIC=-3.1098 SC=-2.9670
　　括号里的数字代表的是对应系数的t统计值。可见，AIC、SC的值都比较小，变量的整体拟合优度也比较好。从模型中分析得知，△lnXt的系数是0.0656。说明短期内政府基础设施投资支出每变化1%，本期内城镇居民人均可支配收入就会同方向变化0.0656%，也说明在短期内，支出的增加对收入增长的促进作用不是很明显。同理，在本期政府基础设施投资支出不变的情况下，上期城镇居民人均可支配收入变化1%，本期城镇居民人均可支配收入就会同方向变化0.9185%，也说明了收入在一定时期内是具有刚性的。另外，误差修正项系数为负数，符合反向修正机制，说明长期均衡关系对城镇居民人均可支配收入的变化具有修正作用，由于系数是0.0365，也说明修正作用并不是十分显著。
　　结论分析及政策建议
　　本文从政府基础设施投资支出和城镇居民人均可支配收入两个变量进行讨论，采用了1980—2009年政府相关时间序列数据，利用协整检验和Granger因果检验以及误差修正模型的方法进行实证研究，得出的结论及建议如下：（1）从协整检验模型结果分析表明，所选时间序列数据的一阶差分是平稳的，且政府基础设施投资支出每增加1%，城镇居民人均可支配收入就会同方向增加1.0662%，说明两者存在长期均衡关系的同时，政府基础设施投资支出的增加会对城镇居民人均可支配收入的增加起到显著的促进作用。从Granger因果关系检验结果中分析，当我们选择滞后期为8阶时，得出政府基础设施投资支出是城镇居民人均可支配收入的Granger原因（反向关系不成立），于是印证了基础设施支出对收入的显著促进作用。所以，政府应连续逐年增加政府基础设施投资支出数额，保证城镇居民人均可支配收入的可持续增长。但并不是说一年内增加的政府基础设施投资支出，城镇居民人均可支配收入就能在一年内立即增长，它是在相当长的时期内实现与政府基础设施投资支出均衡的状态。另外还要求政府优化政府基础设施投资支出结构，使其支出更多的转移到城镇居民生活水平上，变相提高其收入。（2）从误差修正模型的结果来看，短期内，本期的人均收入水平在本期的政府基础设施投资支出和上期的收入水平之间相比，更多的依赖于上期的收入水平（0.9185＞0.0656）。因此，短期内政府不可过多的增加政府基础设施投资支出，尽管长期均衡关系对城镇居民人均可支配收入的变化具有修正作用，但作用并不是十分显著，若实际城镇居民人均可支配收入的增长幅度小于通货膨胀的增长幅度，这时候短期政府基础设施投资支出的剧增很可能会引发通货膨胀。
　　
　　参考文献：
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　　[7]Granger C W J.Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods[J].The Econometric Society，1969，(37).
　　[8]李子奈.计量经济学[M].北京:高等教育出版社，2000:7.