内部需求和外部需求互动关系研究论文.docx

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内部需求和外部需求互动关系研究论文

内部需求和外部需求互动关系研究

为了消除价格因素的影响，本文用不同的价格指数将名义值折算为实际值（以1978年为基期）。

实际城镇居民最终消费通过城镇居民最终消费除以城镇居民消费价格指数得到，实际农村居民最终消费则由农村居民消费价格指数对农村居民最终消费进行折算得到，由于1985年之前的农村居民消费价格指数统计年鉴中没有计算，因此本文采用OLS办法进行估算，具体方法如下：

第一步根据OLS方法分别估计1986年~2011年之间，我国全国消费物价指数中城镇消费物价指数所占的比重和农村消费物价指数所占的比重，第二步再估算1978年~1985年的农村居民消费物价指数，第三步再分别用1978年的数据折算出其实际值。

实际政府最终消费的计算则通过政府消费除以全国消费物价指数得到。

投资则通过投资除以工业品出厂价格指数得到。

实际净出口，实际出口和实际进口通过消费物价指数分别对净出口，出口，进口进行平减。

本文中的实际国民生产总值即实际GDP=政府实际消费+农村居民实际消费+城镇居民实际消费+实际投资+实际净出口，这是因为消费物价指数要高于生产品出厂价格指数，因此用前者对GDP折算要比后者得到的实际GDP略低。

为了分析1978年~2011年以来不同时期需求因素对我国经济增长的影响，本文将此期间段划分为三个阶段，即1980年代（1978年~1989年），1990年代（1990年~1999年），以及2000年代以来（2000年~2011年），并以此阶段划分来研究不同时期需求因素对我国经济增长的影响。

表1表示按以上三个时间段划分的我国的消费，投资，进出口、实际GDP的平均增长率及它们对于实际GDP增长的贡献率。

在整个1978年~2011年，实际GDP平均增长率达到76.06%。

其中在1978年~1989年GDP实际年均增长率为12.67%，在1990年~1999年增加到13.72%，大约增长了1.1个百分点，这一比例继续保持着上升的趋势，到2000年~2011年这个阶段，这一比例则迅速达到30.79%，相比较20世纪90年代增长了将近17个百分点。

表1显示，1978年~2011年间，我国总消费增长对GDP增长率的贡献率为43.58%，而投资增长对GDP增长率的贡献率为53.16%。

总消费增长和总投资的贡献率在2000年是一个分界点，在2000年以前，前者高于后者，2000年以后，后者高于前者，并且从2000年~2011年数据来看，投资增长的贡献率高出总消费增长贡献率约20个百分点。

出口方面，1978年~2011年平均实际出口增长率则不稳定，20世纪80年代为41.46%，比这一时期平均实际进口增长率略低，而到90年代，这一数据大幅下降，下降为19%，但是略高于平均实际进口增长率，到2000年代，这一数据又增加到25.83%，且继续保持高于进口增长率的趋势。

因为不同时期的进出口增长率不同，因此各个时期净出口增长率也不同，从而不同时期的净出口增长对GDP增长的贡献率也就不同。

1980年代出口增长对GDP增长的贡献率为16.19%，到2000年代增长为18.17%，说明在我国经济增长中外需的作用越来越明显。

而净出口对实际GDP增长贡献率则一直呈现着上升的趋势，1980年代这一数据为负数，为-2.04%，而到1990年代增加为3.37%，增长了约5.3个百分点。

在2000年以后，虽然进口和出口增长的比率都保持着上升的趋势，但是出口增长比进口增长更快，因此净出口增长对经济增长的贡献依然不断上升，到2000年代这一比例又增加为3.47%。

而在整个1978年~2011年间，净出口对GDP贡献率为3.26%。

由以上分析可知，我国经济增长最主要的动力在于内部需求即消费和投资方面，它们对GDP增长贡献率达到95%以上，而外部需求即净出口对GDP增长贡献率较低，但是对我国经济增长的作用越来越明显。

因此说我国的经济增长属于内需拉动型的经济增长。

内部需求和外部需求互动关系的实证检验

通过以上分析，各需求成分对经济增长的贡献存在着差异。

接下来在本部分选用1978年~2011年我国各省、市消费、投资和净出口的面板数据来实证检验内部需求和外部需求之间的关系。

1.计量方法。

本文分三步对中国的内部需求和外部需求之间的互动关系进行实证检验，首先采用面板数据单位根检验方法对内部需求和外部需求的数据进行单位根检验，然后运用Engle和Granger（1987）提出的两部回归检验方法对内部需求和外部需求之间的长期关系进行因果性检验，如果经检验发现内部需求和外部需求的数据是同阶单整的，则对两者之间的关系进行面板数据回归方程估计，由此得到残差序列Eit，再对残差序列进行IPS单位根检验，若残差序列是平稳的，则内部需求和外部需求之间的长期互动关系成立。

在得出它们之间存在因果关系后，则进一步建立面板数据误差修正模型，并在此模型基础上进行短期因果性检验。

由于协整分析只是反映内部需求和外部需求之间长期的静态关系，为了得到两者之间短期变化的动态关系，有必要建立短期的面板数据误差修正模型，以此对内部需求和外部需求之间的互动关系进行更为详尽的分析。

而且采用短期误差修正分析，有利于识别在长期趋势中所不能体现的变量特征。

建立的短期误差修正模型中的ECMit表示长期关系的均衡残差序列，若ECMit的系数为零假设被拒绝，说明误差修正机制产生，内部需求和外部需求之间的长期互动均衡关系是成立的，若系数为零不能拒绝，则它们之间具有不可靠的长期均衡关系。

而模型中的变量系数假设为零若被拒绝，说明短期的互动关系成立，若系数为零不能拒绝，则短期的互动关系不成立。

2.实证结果及分析。

（1）指标选择和数据来源。

本文选用的模型为修改后的凯恩斯主义投资函数模型，将净出口作为被解释变量引入模型，消费和投资作为解释变量，并用此模型来分析内需、外需两者的关系，并对模型中的变量分别取对数来消除异方差的影响，得到方程如下：

ln（NXit）=δ+αlnC1it+βlnC4it+γlnIit+vit（3）NXit为各省的净出口数据，C1it为居民消费，C4it为政府消费，Iit为投资数据。

由于我国1978年以前及以后的一段时间内部分数据的缺失，部分数据无法获取，若采用时间序列数据来分析，样本数据只能从1978年以后选取，这样则数据区间太短，而且我国地区间差距较大，若采用全国性的综合数据，则会反应不出地区间的差异，因此本文为了避免上述影响，采取了结合时间序列与横截面样本的面板数据。

本文选用的数据范围为1978年~2011年我国30个省、市、自治区，所有数据均来自《中国统计年鉴》或经计算得出，回归结果由Eviews6.0得出。

（2）面板数据单位根检验。

若回归分析中的系列存在非平稳性则会导致伪回归，因此首先对数据序列进行平稳性检验。

（3）式的变量数据可能存在非平稳性，我们表2IPS单位根检验结果检验变量水平值一阶差分值检验统计量Prob.检验统计量Prob.LNC16.278091.0000-16.1051**0.0000LNC2-1.369030.0855-12.1919**0.0000LNC34.519631.0000-12.6210**0.0000LNC46.100681.0000-31.2660**0.0000LNI9.655281.0000-16.8096**0.0000LNNX-0.349850.3632-20.4096**0.0000首先检验式（3）中各经济变量的时间序列数据的平稳性，然后由此选择（3）式的测算方法。

对面板数据进行单位根检验一般采用LLC（Levin，Lin，Chu）和IPS（Im，Pe-saran&shin，2003）这两种最常用的方法进行检验，HarrisandTzavalis（1999）的研究发现在样本数据所用年份不多或者较小时，LLC法的检验能力较差，在以往很多的单位根检验中，往往舍去LLC法检验结果。

这里，本文只选取IPS单位根检验结果。

由表2可知，所有变量的水平序列在5%的显著性水平下都接受了原假设，说明水平序列不平稳，而它们的一阶差分在5%的显著性水平下均拒绝了原假设，说明它们都是平稳的，即都是I

（1）阶单整，因此可以对它们进行协整检验。

（3）面板数据协整分析及长期因果关系检验。

为了检验内部需求和外部需求之间长期的互动关系，在此采用两步检验法，如果得到内部需求和外部需求的数据是同阶单整的，则对（3）式采用面板数据回归方法，然后对回归模型所产生的残差序列Eit进行IPS平稳性检验，若残差序列是平稳的，则内部需求和外部需求之间的长期因果关系成立，若残差序列非平稳，则长期因果关系不成立。

根据表3，可以看出内部需求增长是外部需求增长的长期原因，采用同样的方法检验外部需求是否是内部需求变化的长期的原因，根据对回归模型中所产生的残差序列Eit进行平稳性检验，得出残差序列也是平稳的，说明外部需求变化也是内部需求变化的长期原因，说明在长期中内部需求和外部需求之间存在着显著的因果关系。

面板数据分析中对于选择固定效应模型还是随机效应模型，一般来说如果截面单位包含了总体所有单位时，则选择固定效应模型；如果截面单位是随机的，则应选择随机效应模型。

我们对内需与外需之间影响关系进行估计时，按照目前通用的做法，同时采取固定效应和随机效应变截距模型，以比较两种检验结果的不同。

（4）面板数据误差修正模型及短期因果关系检验。

根据对内部需求和外部需求之间互动关系的协整检验，我们可以发现在长期中它们之间存在着互相促进的因果关系，然而长期分析是静态的，缺乏动态的变化，不能体现在短期中变量的显著特征，因此我们构建短期误差修正模型，试图分析内部需求和外部需求之间互动关系的短期动态变化。

表4的结果表明，长期均衡残差序列的回归系数显著为正，拒绝了零假设，因此两变量间的长期均衡关系成立，同时内部需求各变量的回归系数显著，绝了零假设，因此在短期中内部需求和外部需求之间的互动关系成立。

表4的回归系数表明，政府消费和投资需求对经济增长的影响较大，两个变量的系数分别为0.734436和0.489441。

这说明，如果扩大内需的目的或者结果是造成了政府消费和投资的增加，那么也会直接造成净出口即外部需求的增加，内需和外需共同促进了经济增长，形成大国双驱动模式。

从表4中可以看出，内部需求因素中的居民消费对净出口的影响并不明显，居民消费每提高1个百分点，只能拉动净出口需求增加0.34个百分点，而扩大内需的主要目的是提高居民消费，所以我们有理由把居民消费（C1）拆分为农村居民消费（C2）和城镇居民消费（C3），进行进一步的回归。

由于各省份的农村居民消费和城镇居民消费数据从1990年才开始纳入统计，所以拆分后的回归采用1990年~2011年各省份的面板数据，回归结果如表5。

表5的回归系数表明，农村居民消费对净出口需求具有显著的负面影响，农村居民消费每增加1个百分点，会导致净出口需求减少1.28个百分点；而城市居民消费对净出口需求具有显著的正面影响，城镇居民消费每增加1个百分点，会拉动净出口需求增加0.73个百分点。

这就说明，如果扩大内需的结果只造成城镇居民消费的增加，那么就会像增加政府消费和投资一样，直接促进外部需求的增加，形成内需外需共同促进经济增长的双引擎形式；而如果扩大内需的结果只造成农村居民消费的增加，则会压缩外部需求，所以内部需求中的居民消费因素对外部需求的影响关系并不确定。

主要结论

1.经济增长中内需和外需的作用方面。

根据本文中对内部需求和外部需求中各因素增长率和其对中国经济增长贡献率的测算，我们可以发现，从总体上来说，城镇居民消费的趋势与整个中国经济增长的趋势更为符合，在1990年以前，城镇居民消费对经济增长有着主导性的推动作用，然而20世纪90年代以后，这种主导性作用被政府最终消费和社会固定资产投资所取代。

城镇居民消费和农村居民消费在整个中国经济增长的过程中所发挥的作用是逐步减弱的，这也是扩大内需政策亟待解决的问题。

随着时间的推移，外部需求对于国民经济的发展越发重要，对于