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基础设施投资可以作为反经济周期调节的政策工具。积极财政政策是在消费、投资需求都出现萎缩的背景下出台的。政府通过投资大量劳动密集型的基础设施建设项目，一方面可以在短期内弥补私人投资的不足，解决一部分就业，给人们创造收入，同时增加这部分人的消费水平，从而保证经济以相对稳定的速度保持增长，避免经济周期给宏观经济带来的严重伤害；另一方面，通过国债投资形成的基础设施，将在长期内给国民经济部门提供服务。这些基础设施对经济增长的促进作用将是长期的。

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关键词：基础设施投资 基础设施 宏观经济 基础设施建设 积极财政政策 投资 讨论 宏观经济 基础设施

基础设施投资的经济增长效应*

郭庆旺 贾俊雪

（中国人民大学中国财政金融政策研究中心，北京，100872）

[摘要] 本文分析表明，基础设施总投资、交通运输仓储和邮电通信投资以及电力、煤气及水生产与供应投资对产出具有较大且较持久的正影响，时滞也相对较短；电力、煤气及水生产与供应投资对产出的正影响更大，且对交通运输仓储和邮电通信投资也具有较大的正影响。我国基础设施投资效应的这些重要特征，对于我国宏观经济政策的制定、实施时机和基础设施投资领域的选择都具有重要意义。

[关键词] 基础设施投资 经济增长 格兰杰因果分析 脉冲响应函数 方差分解

[中图分类号]

一、引言

我国自1998年以来实施的积极财政政策，其主要措施是增加公共基础设施投资，对于扩大内需、拉动经济增长起到至关重要的作用。然而，近20年来，国际经济学界就基础设施投资对经济增长的影响作大量的实证研究，得到的结论并非完全一致。一些研究表明，基础设施投资对产出和民间投资具有显著的正影响，其中交通运输和上下水系统等投资的影响更显著、也更持久^[1][2]；也有一些研究指出，公共基础设施投资对产出的影响并不显著、增长贡献很小^[3][4]。由此可见，关于基础设施投资与经济增长的关系，还需要针对具体国家、具体时期的经济现实进行具体实证分析。

本文以我国1981～2004的年度数据为基础，在向量自回归的分析框架下，利用格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解考察了我国基础设施投资对产出的影响。数据来源于《中国统计年鉴》（2005）和《中国固定资产投资统计年鉴》（1950～1995）。

二、模型设定

我们考虑2个VAR模型：模型1包括产出（Y）和基础设施总投资（INI），模型2包括产出、交通运输仓储和邮电通信投资（TTI，简称为交通邮电投资）和电力、煤气及水生产与供应投资（EGWI，简称为电煤水投资）[1]。在建立VAR模型之前，我们使用ADF单位根检验和JJ协整检验进行模型设定检验。为了简化，我们只给出总产出和基础设施总投资的模型设定过程。

表1 LnY的单位根检验结果

	ADF	临界值（99%）	临界值（95%）	MacKinnon P
平稳性检验	-2.217	-4.38	-3.6	0.4807
单位根检验	-3.6	-3.75	-3.0	0.0052

由表1的检验结果可知，在5%的显著性水平上，实际产出的自然对数LnY是I(1)序列。同样地，ADF检验表明基础设施总投资的自然对数LnINI也为I(1)序列。进一步，我们对LnINI和LnY进行协整检验，具体检验结果如下：

原假设	特征值	最大 统计量	迹统计量	最大 统计量临界值（95%）	迹统计量临界值（95%）
R（ ）=0	0.457	12.26	15.04	14.07	15.41

检验结果表明，在5%的置信水平上接受原假设即LnINI和LnY之间不存在协整关系。这样，我们利用LnINI和LnY的一阶差分序列D.LnINI和D.LnY来建立VAR模型。利用HQIC 和BIC等信息指数确定最大滞后阶数为2，所以模型1为：

（1）

其中 = ， 和 为系数矩阵， 为扰动项。

同样地，我们利用ADF检验和JJ检验，验证交通邮电投资（LnTTI）和电力煤水投资（LnEGWI）都是I（1）序列，且与LnY之间不存在协整关系，所以可得到模型2：

（2）

其中 = 。

三、基础设施投资与经济增长的格兰杰因果关系分析

各变量之间的格兰杰因果检验结果如下，具体检验中，滞后阶数分别取1～4：

原假设	滞后阶数	Chi2	P
D.LnINI的变化不能引起D.LnY的格兰杰变化	1	4.43	0.04
D.LnY的变化不能引起D.LnINI的格兰杰变化	1	0.04	0.85
D.LnTTI的变化不能引起D.LnY 的格兰杰变化	1	4.65	0.04
D.LnY的变化不能引起D.LnTTI的格兰杰变化	1	0.25	0.62
D.LnEGWI的变化不能引起D.LnY的格兰杰变化	1	0.73	0.39
D.LnY的变化不能引起D.LnEGWI的格兰杰变化	1	0.89	0.35
D.LnEGWI的变化不能引起D.LnY的格兰杰变化	3	7.96	0.046
D.LnY的变化不能引起D.LnEGWI的格兰杰变化	4	17.76	0.001
D.LnTTI的变化不能引起D.LnEGWI的格兰杰变化	4	6.08	0.19
D.LnEGWI的变化不能引起D.LnTTI的格兰杰变化	4	12.51	0.013

注：如果p＞0.05，则接受原假设，否则拒绝原假设。

根据检验结果，我们可以得到如下三点认识：

第一，在5%的置信水平上，滞后1期时，只存在基础设施总投资增长率变化引起产出增长率的单向格兰杰变化。在其他滞后期时，二者同样只是上述的影响关系。第二，在滞后1期时，在5%的置信水平上，只有交通邮电投资增长率变化引起产出增长率的格兰杰变化，在其他滞后期，二者之间不存在格兰杰因果关系；在5%的置信水平上，滞后1期时，电力煤水投资增长率和产出增长率之间不存在格兰杰因果关系。滞后3期时，存在电煤水投资增长率变化引起产出增长率的单向格兰杰变化；滞后4期时，存在产出增长率变化引起电煤水投资增长率的单向格兰杰变化。第三，在5%的置信水平上，滞后4期时，电煤水投资增长率变化引起交通邮电投资增长率的单向格兰杰变化。

四、基础设施投资对经济增长的影响：脉冲响应分析

1．经济增长对于基础设施总投资的脉冲响应分析

对于模型1，由格兰杰因果检验，我们确定变量次序为D.LnINI到D.LnY。这样，我们在给出VAR估计的基础上，计算出产出增长率对基础设施总投资增长率的脉冲响应函数和累积脉冲响应函数，图1和图2给出了它们的动态轨迹。

图1 D.lny对D.lmINI的脉冲响应 图2 D.lny对D.lmINI的累积脉冲响应

注：图1和图2中的横坐标表示冲击发生后的时间间隔，纵坐标表示冲击的力度，图中的实线为脉冲响应曲线，虚线是置信水平为5%的置信区间曲线（其余图的含义相同）。

从图1可以看出，当基础设施总投资增长率冲击发生后，产出增长率出现明显的正向反应，并于第2年达到最大值。此后，冲击力度开始衰减，并于第3年的第3季度左右减弱为0。随后，产出增长率开始出现明显的反向反应并于5年后达到最大值，此时1个百分点的基础设施总投资增长率冲击导致产出增长率下降了0.005个百分点。从图2可以看出，基础总设施投资增长率对产出增长率的累积冲击一直为正向冲击，并于第3年后达到最大。此后，累积冲击力度开始减弱，并在较长时间内保持在一个相对稳定的水平上：产出增长率变化基本上在0.26个百分点左右的水平上。上述产出增长率对于基础设施总投资增长率脉冲响应和累积脉冲响应模式表明，基础设施总投资对产出具有较大的、持续时间长的正影响，且时滞相对较短。

2．经济增长对于交通邮电投资和电煤水投资的脉冲响应分析

对于模型2，我们确定D.LnEGWI到D.LnTTI到D.LnY的变量次序。这样，我们在给出VAR估计的基础上，分别计算出产出增长率对于交通邮电投资增长率和电煤水投资增长率各自的脉冲响应函数和累积脉冲响应函数，以及交通邮电投资增长率对于电煤水投资增长率的脉冲响应函数和累积脉冲响应函数，图3、图4、图5和图6分别给出了它们的动态轨迹。

图3 D.LnY对于D.LnEgWI和D.LnTTI的脉冲响应 图4 D.LnY对于D.LnEgWI和D.LnTTI的累积脉冲响应

图5 D.LnTTI对于D.LnEgWI的脉冲响应 图6 D.LnTTI对于D.LnEgWI的累积脉冲响应

从图3可以看出，当交通邮电投资增长率和电煤水投资增长率冲击发生后，产出增长率都出现明显正向反应，并于第2年和第1年后分别达到最大值。此后，交通邮电投资增长率和电煤水投资增长率对产出增长率的冲击力度减弱，并于第4年后和第3年的第4季度左右分别减弱为0。随后，产出增长率开始出现明显反向反应，并于第5年和第4年分别达到最大值，此时1个百分点的交通邮电投资增长率和电煤水投资增长率冲击导致产出增长率分别下降0.0027和0.004个百分点。

从图4可以看出，交通邮电投资和电煤水投资增长率对产出增长率的累积冲击一直为正向，并于第3年达到最大值。此后，累积冲击力度开始减弱，并在较长时间内维持在一个相对稳定的水平上：产出增长率变化基本上分别在0.014和0.024个百分点水平上。

从图5可以看出，电煤水投资增长率对交通邮电投资增长率的正向冲击在当年内就达到了最大。此后，冲击力度开始逐波减弱，并于第4年达到反向冲击最大值，此时1个百分点的电煤水投资增长率冲击导致交通邮电投资增长率下降了0.022个百分点。

从图6可以看出，电煤水投资增长率对交通邮电投资增长率的正向累积冲击在第2年达到最大值。此后，冲击力度开始减弱，并在较长时间内维持在一个相对稳定的水平上：交通邮电投资增长率变化基本上在0.083个百分点左右。

上述分析表明，交通邮电投资和电煤水投资对产出具有较大的、持续时间长的正影响，且时滞相对较短。其中，电煤水投资正影响力度更大，且时滞相对较短。此外，电煤水投资对交通邮电投资具有相对较大的、持续时间长的正影响且时滞很短。

五、基础设施投资对经济增长的影响：方差分解分析

1. 基础设施总投资和经济增长的方差分解分析

我们在给出模型1的VAR估计基础上，分别计算出产出增长率和基础设施总投资增长率预测误差的方差分解，具体结果见表2。

表2 预测误差方差分解（模型1）

方程	冲击	1年	2年	3年	5年	8年	10年
D.LnY	D.LnY	84.3(0.15)	66.8(0.2)	47.8(0.18)	47.0(0.18)	45.5(0.17)	45.4(0.17)
	D.LnINI	15.7(0.14)	33.2(0.2)	52.2(0.18)	53.0(0.18)	54.5(0.17)	54.6(0.17)
D.LnINI	D.LnY	0.0(0.0)	1.2(0.03)	1.2(0.03)	2.01(0.05)	2.1(0.05)	2.1(0.05)
	D.LnINI	100.0(0.0)	98.8(0.03)	98.8(0.03)	97.09(0.05)	97.9(0.05)	97.9(0.05)

注：单位为%，小括号中的数字为标准差，年数为预测期数。

从表2可以看出，（1）短期而言，产出增长率的预测误差主要由自身冲击决定，但长期主要由基础设施总投资增长率冲击所决定：产出增长率冲击的贡献率长期保持在45.5%水平上，而基础设施总投资增长率冲击的贡献率在第3年达到一个相对高点为52.2%，此后长期保持在54.5%水平上。（2）基础设施总投资增长率的各期预测误差主要是由自身冲击解释：自身冲击的贡献率长期保持在97.9%水平上，而产出增长率冲击的贡献率在长期仅为2.1%。这表明，一方面我国产出对基础设施总投资的内生性很强，表明我国基础设施总投资对产出的影响较大且时滞相对较短；另一方面，产出对基础设施总投资基本上没有影响，表明我国基础设施投资的外生性很强。

2. 交通邮电投资、电煤水投资和经济增长的方差分解分析

我们在给出模型2的VAR估计基础上，分别计算出产出增长率、交通邮电投资增长率和电煤水投资增长率预测误差的方差分解，具体结果见表3。

表3 预测误差方差分解（模型2）

方程	冲击	1年	2年	3年	5年	8年	10年
D.LnY	D.LnY	79.6(0.16)	56.1(0.19)	41.4(0.16)	40.8(0.16)	40.0(0.16)	40.0(0.16)
	D.LnTTI	2.7(0.06)	5.0(0.09)	13.8(0.14)	15.4(0.15)	16.1(0.16)	16.1(0.16)
	D.LnEGWII	17.7(0.15)	38.9(0.19)	44.8(0.2)	43.7(0.2)	43.9(0.2)	43.9(0.2)
D.LnTTI	D.LnY	0(0.0)	0.01(0.00)	1.2(0.03)	2.2(0.04)	2.4(0.04)	2.4(0.04)
	D.LnTTI	78.3(0.16)	75.2(0.18)	74.6(0.18)	72.4(0.18)	72.0(0.18)	72.0(0.18)
	D.LnEGWII	21.7(0.16)	24.7(0.18)	24.2(0.18)	25.4(0.18)	25.6(0.18)	25.6(0.18)
D.LnEGWII	D.LnY	0(0.0)	1.3(0.04)	2.5(0.06)	2.7(0.06)	2.8(0.06)	2.8(0.06)
	D.LnTTI	0(0.0)	0.3(0.04)	0.3(0.04)	1.2(0.04)	1.3(0.04)	1.3(0.04)
	D.LnEGWI	100.0(0.0)	98.4(0.05)	97.2(0.07)	96.3 (0.15)	95.9(0.15)	95.9(0.15)

从表3可以看出，（1）短期而言，产出增长率的预测误差主要由自身冲击解释，但长期主要由电煤水投资增长率冲击解释：产出增长率自身冲击的贡献率在短期较大，但电煤水投资增长率冲击的贡献率第2年后上升到一个相对高点，并长期保持在43.9%水平上。（2）交通邮电投资增长率各期预测误差主要由自身冲击和电煤水投资增长率冲击解释，二者的冲击贡献率长期保持在72.0%和25.6%的水平上。（3）电煤水投资增长率各期预测误差主要由自身冲击所解释，自身冲击的贡献率长期保持在95.9%水平上。

上述分析表明，我国产出对电煤水投资和交通邮电投资的内生性很强，表明二者对产出的正影响较大且时滞相对较短，其中电煤水投资的影响力度更大；而我国产出对电煤水投资和交通邮电投资的影响很弱，表明我国电煤水投资和交通邮电投资的外生性很强；在基础设施投资构成中，电煤水投资对交通邮电投资的影响相对较大，而交通邮电投资对电煤水投资的影响很小。

六、结语

本文以我国1981～2004的年度数据为基础，在向量自回归的分析框架下，利用格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解考察了我国基础设施投资的经济增长效应。我们的分析结果得到如下几点结论。

1. 我国基础设施投资无论是总体水平还是具体构成均对产出具有较强、持续较长的正影响且时滞相对较短，其中电力、煤气及水生产与供应投资的影响力度更大，且对交通运输仓储和邮电通信投资具有较大的、持续较长的正效应。

2. 由此得到的推论是：（1）基础设施投资是实现经济快速持续增长的一个重要推动力。经济衰退期间，政府通过加大基础设施投资力度，一方面可以改善宏观经济运行环境，另一方面可以直接促进经济增长，这也正是我国1998年以来积极财政政策的主要做法。此外，从基础设施投资领域上看，政府应该改变过去单纯依赖交通运输等基础设施投资拉动经济的做法，还应自身加大并吸引民间资本对电力等能源基础设施的投资力度，毕竟这对经济的拉动效应更大且可以有效地拉动交通运输等基础设施投资。（2）考虑到我国基础设施投资效应的动态特点，政府需要根据不同情况合理地选择基础设施投资政策实施的时机。政府需要通过比较现实产出和潜在产出增长率，对宏观经济运行状况有一个准确定位，然后提前审慎地调整基础设施投资力度，以确保宏观经济持续快速稳定增长。

3．我国基础设施投资包括交通运输仓储和邮电通信投资和电力、煤气及水生产与供应投资的外生性很强。这意味着，目前我国基础设施投资更多地是依赖于政府的外生性行为。由于基础设施的高资本成本和沉没成本，导致基础设施投资具有潜在高风险，这决定其投资主体必然主要是政府。但考虑到政府财力有限，所以有必要通过采取更为灵活多样的基础设施投融资方式（如建设-经营-转让方式），鼓励和吸引更多的民间投资主体特别是外国直接投资者进行基础设施投资。

参考文献

[1] A.M.Pereira. On the Effects of Public Investment on Private Investment:What Crowds in What? [J]. Public Finance

Review, 2001,(1).

[2] J.-E. Sturm. Public Capital Expenditure in OECD Countries [M]. Edward Elgar Publishing Limited, 1998.

[3] J.B.Crihfield and M.P.H.Panggabean. Is Public Infrastructure Productive? A Metropolitan Perspective Using New Capital

Stock Estimates [J]. Regional Science and Urban Economics, 1995,(25).

[4] D.Holtz-Eakin and A.E.Schwartz. Infrastructure in A Structural Model of Economic Growth [J], NBER Working Paper

4824,Cambridge: National Bureau of Economic Research. 1994.

[5] 郭庆旺，贾俊雪. 中国潜在产出与产出缺口的估算 [J]. 经济研究，2004，（5）.

The Effects of Infrastructure Investment on Economic Growth

Guo Qingwang & Jia Junxue

( China Financial Policy Research Center，Renmin University of China,100872)

Abstract: This paper analyze the dynamic effects of aggregate infrastructure investment, transport, storage, post and telecommunication investment and electric power, gas and water investment on output based on annual data for the period from 1981 to 2004 in China. We find that (1) aggregate infrastructure investment, transport, storage, post and telecommunication investment and electric power, gas and water investment have stronger and longer-lasting positive effects on output and have relative smaller time lags, (2) electric power, gas and water investment have stronger positive effects on output and transport, storage, post and telecommunication investment.

Key Words: Infrastructure Investment, Economic Growth, Granger Causality Test, the Impulse Response Function, Variance Decomposition

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[收稿日期] 2005-04-

[基金项目] 国家社会科学基金重点项目“积极财政政策效果评估及淡出策略研究”（04AJY006）

[作者简介] 郭庆旺（1964—），男，河北省大厂县人，中国人民大学中国财政金融政策研究中心主任，中国人民大学财政金融学

院副院长、教授，博士生导师，经济学博士；

贾俊雪（1972—），男，河北省廊坊市人，中国人民大学中国财政金融政策研究中心博士研究生。

[1]各基础设施投资变量是以1978年为基期利用固定资产价格指数折算的实际值，固定资产价格指数的估算参阅郭庆旺、贾俊雪^[5]。