固定资产投资论文篇1

随着我们企业固定资产投资规模的不断扩大，投资审计任务也更加繁重。我们企业投资审计工作认真贯彻企业的指示，紧紧围绕企业的经济建设发展为中心，采取资金审计与投资项目审计相结合，审计与审计调查相结合的方法，积极开展投资审计工作，取得了明显的成效。通过审计，客观地反映了企业建设资金管理和使用情况，揭露了建设资金和项目管理中存在的倾向性问题，发现了一些案件线索，并有针对性地提出了一些改进意见，对促进和加强企业的建设资金和建设项目管理，起到了积极作用。

总结过去的经验，面对目前面临的问题，下面就固定资产投资审计如何为企业新发展服务进行初步探讨。

一结合财政预算执行审计，开展投资审计工作

审计部们监督的主体是以企业资产投资或融资为主的基本建设项目和技术改造项目，项目资金是以企业预算内外资金、国债资金和专项建设资金为主。因此，完善投资审计，必须以投资预算执行审计为龙头，从源头入手，审计各级投资预算的总盘子，先看其是否符合企业发展计划和预算安排，然后顺藤摸瓜，紧紧抓住预算投资的主线，追踪预算投资支出的方向。其次围绕预算投资的中心，有目标、有重点地选择部分重点建设项目开展投资审计或审计调查。

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>在深入重点项目审计时，先从建设投资项目资金源头抓起，一方面把着眼点放在新建项目的资金来源是否合规、是否落实，资本金是否打足上，避免工程盲目上马，形成“钓鱼”工程。另一方面，利用账户入手的审计方法，摸清建设资金动作的全貌。当前，建设单位多头开户已成为基本建设管理中的一个突出问题。有的单位无视国家规定，利用多头开户的方法，逃避财政部门和审计部门的监督。有的利用违规设立的银行账户，截留建设收入，转移、挪用建设资金，甚至设立“小金库”，办理违法违纪的财务收支事项。因此银行账户就成为建设资金流动信息的主要载体，它可以全面、顺序地反映建设资金运动的全貌。从建设项目的银行账户入手实施审计，可以把握住建设资金的来龙去脉，为开展在建工程审计和竣工决算审计打下坚实基础。因此在企业建设项目审计中，必须坚持从建设资金源头抓起，从银行账户入手进行审计，监督企业建设资金的收支全貌，有效地控制和防止企业建设资金流失。

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>二积极尝试项目招投标阶段的审计监督

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>几年来，我们开始尝试对项目招投标阶段的审计监督，充分发挥在各监督部门中审计机关具有工程管理和工程造价方面专业技术人才的优势，与纪委检察部门共筑第一道防线，及时制止招标活动中的违规行为。

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>例如今年我们们参与了所有建设工程的招标工作，对招标活动的全过程进行了监督。

通过参与招标活动不仅可以了解项目的招投标情况,而且可以提前了解项目的具体情况，为以后的项目审计打下基础。

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>但在竣工决算审计中，我们会发现一些项目存在回避招标、虚假招标、陪同招标、轮流中标等违法行为，但发现以后也只能罚款了之，无法挽回已经造成的损失。而开展项目招投标阶段的审计监督，可以及早发现并及时制止这些违法行为,与此同时可以对项目在建设程序执行情况方面进行监督。通过参与招标活动可以进一步监督合同的签定情况，避免双方不按中标金额签定施工合同，以及由于照顾系统内部施工单位而签定不平等的合同。在监督的同时要做好服务工作，避免建设单位和施工单位由于信息不对称而签定一份不利于建设单位的合同，将施工单位应承担的风险转嫁到项目建设单位身上。

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>三加大在建项目审计力度

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>重点建设项目具有投资大、周期长的特点，为加强对建设资金的管理，使有限的资金发挥最大效益，应加强对重点项目进行在建审计。在建项目审计的优点在于：一是能够及早发现工程建设中存在的问题，使发现的违纪问题及时得到处理，同时对一些违规问题可以及时向项目法人提出整改意见，以减少国家不必要的损失。如我们对某子公司项目进行在建项目审计时发现，该项目生产工艺设计存在缺陷，约一半建设资金未落实、同时项目管理混乱、设备采购存在高价购进等情况，同时挪用建设资金40多万元搞计划外工程。在项目审计结束后公司果断决定停建该项目，避免了更大的损失。二是强化在

建项目审计，还可以分解竣工决算审计的工作量，相对缩短整体项目的审计时间，提高审计质量和效益，容易取得事半功倍的成效。

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>另外，从审计角度看，在建项目审计还应侧重于内控制度是否健全有效，设备材料采购和列支的建设成本是否合规、合法，在工程结算方面，可以现场检查设计变更和现场签证的真实性，能对设计变更和现场签证起到规范作用。在合同管理方面，可以及时建议建设单位对不合理、不合规的合同内容签定补充协议，避免不必要的损失等。

>四全面做好竣工决算审计工作

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>竣工决算表明基建投资过程完成，最终形成有形产品。因此，竣工决算审计不仅意义重大，而且涉及面广。既涉及资金来源、使用、往来、结算的全部资金运动过程，又涉及工程量计算，材料设备供应、设计变更、价格变化、政策调整等环节。竣工决算审计必须对上述各环节的各方面作出实事求是、客观公正的审计结论。

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>针对以上特点，做好竣工决算审计就要找准突破口，只有抓住重点，采取工程结算审计与财务审计相结合的方法，才能取得显著效果。其主要审计方法一是基建财务收支审计，重点对建设成本、待摊投资、交付使用资产的真实性、合法性进行审计；二是审查工程结算，随着社会中介机构对建设项目审计的不断参与和财政部门审价中心对项目的审查，工程结算中工程量计算方面存在的水分逐渐缩小。但由于目前中介机构的自身弱点，对材料和设备价格、设计变更和现场签证的真实性和合理性方面所做工作比较欠缺。同时由于相当一部分从业人员法规方面的知识欠缺，不能充分利用合同条件处理工程结算中遇到的问题，如索赔等。同时由于中介机构服务与建设单位，在经济上受制于建设单位，再加上目前中介机构竞争不规范，往往根据建设单位的意见出具审计报告，无法发现或披露建设单位存在的问题。作为审计部门，我们采取的审计方法是对中介机构已经审过的项目进行抽查，对未审过的项目进行全面审查或重点抽查。重点审查工程结算中利用虚报工程量、高套定额、假签证、多计取费用、不合理索赔等办法进行高估冒算，骗取工程款等行为，最大限度地避免建设资金的流失；三是严格审查材料、设备采购和非标制作方面存在的问题。当前材料采购设备供应和大量非标制作往往涉及一系列复杂的专业技术问题，加之设备竞争性招标采购程序和招投标管理办法不够完善，设备采购管理和非标制作已成为建设项目管理中难度较大，问题较多的环节，容易发生报价高、以次充好、收受回扣等不正当行为。因此，在项目审计中应通过聘请专家、企业

询价等方法进一步加强对设备采购和非标制作方面的监督。四是通过延伸审计施工单位的财务，审查是否存在施工单位和监理单位配合建设单位搞假签证、假索赔，从而转移建设资金的违法行为。

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>五将审计与审计调查有机结合起来

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>企业建设项目审计往往从微观入手，通过对众多单个项目的审查监督，促进企业有关单位加强投资管理，提高资金使用效益，但投资审计更需要增强宏观调控意识。因此，对一些政策性较强，涉及面广，带有一定普遍性的问题，采用审计调查的方式，效果更好。如近几年我们针对企业固定资产投资领域存在的问题集中起来开展调查研究，去年在建项目改造审计中结合国家有关政策进行审计调查，以及今年年初对国债建设项目的建设和管理情况进行了审计调查，对共性问题、热点问题集中进行分析，提出了合理、可行的建议，取得了较好的宏观效应。

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>六积极应用先进的审计技术，提高工作质量和效率

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>随着审计工作现代化步伐的加快，固定资产投资审计运用计算机进行工程预决算审计已形成趋势。如：我们通过购买学习，已经使用的工程量自动计算软件和造价软件实用程序，使得工程预结算的审核工作又快又准，可以极大地提高工作效率，产生了积极效果。因此，努力提高审计技术现代化工作进程，不断利用新成果，是今后进一步搞好投资审计工作的有力手段，也是提高审计质量和效率的有效途径。

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>七当前固定资产投资审计中存在的主要问题及今后投资审计工作方法的思路

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>通过近几年投资项目审计，我们发现随着我们国工程造价管理体制的改革和与国际惯例的接轨，随着招投标工作的深入开展和工程量清单报价的逐步实施，传统的工程预结算审计方法已经受到挑战。如目前摆在我们面前的项目前期工作如何审、与国际接轨后的招投标工程和工程索赔如何审等一些问题。而有些问题事后审计已经无法挽回不应有的损失，而且会存在无法避免的审计风险。随着企业更加注重投资效益，如何真正开展投资项目的效益审计等问题都是我们目前面临的问题。如何进一步深化固定资产投资审计工作，从更高更广的角度适应经济体制改革和企业市场经济发展的需要，值得我们们进行深入探讨和实践。

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>为进一步做好今后的投资审计工作，笔者认为还应做好以下几方面工作：

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>（一）加强审查建设项目的前期工作。目前，部分建设项目前期工作较差，缺乏科学的论证和研究，建设标准不明确，各单位争抢项目现象突出、“三边”工程屡见不鲜，而且随意改变已经审批确定的建设内容。通过审计，了解项目论证是否充分，是否履行了企业基建项目审批程序，对审计中发现项目前期工作做得不够的现象，应及时反映上报，提请主管部门纠正，避免留下隐患。同时应对项目投资论证中的经济效益和社会效益论证结果进行审计。

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>（二）认真审查建设项目招投标情况。招投标制度是运用企业市场机制确保工程质量和降低工程造价的有效办法。但目前来看，招投标工作在有的建设项目中，运作不规范，片面强调本地区、本行业利益，有的招投标流于形式，没有真正体现“公开、公正、公平”的原则，特别是由于工程层层转包和违法分包，偷工减料，都会给工程埋下质量隐患。通过审计，检查建设项目在设计、施工、监理等环节执行招投标的情况，揭露招投标中的弄虚作假、权钱交易等“暗箱”操作的现象。

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>（三）主动审核施工、设计、监理合同的合法性和合理性，确保合同能够按照招投标条件来签定，为合同的顺利履行打下基础，同时为双方创造平等合理的索赔条件。

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>（四）积极开展投资项目效益评审，为宏观调控服务，应是投资审计工作的发展方向。对建设项目进行效益评审，是一项复杂的系统工程。一般而言，其内容应该包括项目经济效益评审，社会效益评审和环境效益评审三部分。当前审计实施的重点应是经济效益和社会效益评审。

固定资产投资论文篇2

中图分类号：F830文献标识码：A

内容摘要：本文利用协整模型，检验税收收入与固定资产投资的联动效应，并通过建立误差修正模型，得出税收收入与固定资产投资之间的短期和长期均衡关系，通过格兰杰因果检验验证它们之间是否存在因果关系以及因果关系的方向。最后根据研究结果为国家协调好税收收入与固定资产投资的关系提出相应政策建议。

关键词：税收收入固定资产投资协整误差修正模型格兰杰检验

税收作为财政收入的重要来源，是国家实施经济建设职能的一个重要手段，固定资产投资作为投资的重要组成部分，在拉动经济和税收增长的过程中作用举足轻重。陈润华、吕松（2012）指出固定资产投资与税收收入有很强的联动作用，搞好固定资产投资，是增加税收收入的重要途径。固定资产投资与税收收入互动关系的研究为国家制定积极财税政策理论依据的同时，也为改善投资结构、提高固定资产收益提供方向。

文献综述

国内学者关于税收收入、固定资产投资及国民收入增长这三者及各两者之间的关系已有研究。大部分学者认为税收收入与固定资产投资均与经济存在密不可分的关系：固定资产投资对国民收入增长有促进作用，国民收入增长有利于税收的增加。陈意新（2009）通过对固定资产投资与国民收入关系进行协整分析，得出国民收入对固定资产投资的带动作用要大于投资对国民收入的促进作用。唐雁（2010）通过计量模型分析了税收收入的影响因素，并解释了这些因素和税收收入之间存在的关系以及其对税收收入影响程度的大小。王悦然（2010）以固定资产投资拉动经济增长理论为依据，对上海市固定资产投资与经济增长之间的关系进行了定量分析，结果表明固定资产投资是刺激经济的主要手段，在拉动经济增长方面起到越来越大的作用。国外一些学者也分析了不确定的税收政策与投资的关系。FeldsteinandFlemming（1971）、DixitandPindyck（1994）、Hassettandetcalf（1999）从不同的角度研究了税收政策对投资价格、投资回报以及投资其他相关因素的影响。HassettandHubbard（1998）、Whelan（1999）的一些研究认为税收政策（激励）不仅影响投资量，而且影响资本品的价格。

由上述分析可知，国内学者对税收收入影响因素以及固定资产投资与国内生产总值关系的研究进行了较多研究；国外学者对具体税收政策与投资要素的关系进行了深入研究。而对税收收入与固定资产投资之间的关系研究不多，本文以此为视角，对税收收入与固定资产投资之间的长期均衡关系进行实证分析。

实证过程及结果

我国自1978年开始经济体制和税收体制改革，考虑到政策变革具有一定的滞后性，本文选取中国统计年鉴1980-2011年的数据。我国的税收体制改革总共经历了4个阶段：20世纪70年代末至80年代初期、80年代中期、90年代初期和21世纪的近几年。由于本文研究的是固定资产投资与税收收入的长期均衡关系，因此对各个阶段并不进行区分。

（一）变量选择

根据本文的研究主题，选择税收收入（Y）和固定资产投资额（X）作为变量进行分析。税收收入与固定资产投资额均是经济变量，可能存在很严重的非平稳性，取对数处理，使数据变得相对平稳，分别为LNY、LNX，以便于建立模型。

（二）建立模型

1.对变量序列进行平稳性检验。采用ADF检验法对税收收入序列和固定资产投资额序列进行平稳性检验。

首先，对税收收入平稳性检验：由表1可知，p值为1.0000，非常大，在1%、5%、10%三个显著性水平下均通过了检验，不能拒绝原假设，税收收入序列为非平稳的。

其次，对固定资产投资平稳性检验：由表2可知，p值为0.9368，比较大，在1%、5%、10%三个显著性水平下均通过了检验，也不能拒绝原假设，固定资产投资额序列为非平稳的。

由上述分析得知税收收入序列和固定资产投资额序列均为非平稳的，因此对其一阶差分序列进行平稳性检验。

首先，对税收收入一阶差分序列作平稳性检验：由表3可以看出，p值为0.0001，足够小，t统计量值为-5.375868，小于相应临界值，所以拒绝原假设，税收收入的一阶差分序列为平稳的。

其次，对固定资产投资额一阶差分序列作平稳性检验：从表4可知，p值为0.0000，比较小，t统计量值为-6.402126，小于相应临界值，所以拒绝原假设，固定资产投资额的一阶差分序列是平稳的。

2.协整检验。税收收入与固定资产投资额一阶差分序列的平稳性是两变量存在协整关系的前提。因此可用税收收入对固定资产投资额作线性回归，并检验其残差序列是否平稳。

首先，以税收收入（LNY）为被解释变量，固定资产投资额（LNX）为解释变量，用OLS回归方法估计回归模型。

由表5得出估计的回归模型为：

LNYt=0.612096+0.846043LNXt+et

其次，对残差序列作平稳性检验：

由表6可知，在5%的显著性水平下，t检验统计量值为-2.656768，小于相应临界值，拒绝原假设。表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明税收收入（LNY）和固定资产投资额（LNX）之间存在协整关系。

3.建立误差修正模型。税收收入（LNY）和固定资产投资额（LNX）之间存在协整，表明两者之间有长期均衡关系。但从短期来看，可能会出现均衡误差，为了增强模型的精度，可把协整回归中的误差项et看作均衡误差，通过建立误差修正模型，把税收收入的短期行为与长期变化联系起来。误差修正模型的结构如下：

LNYt=α+βLNXt+γet-1+εt

生成税收收入（LNY）和固定资产投资额（LNX）的差分序列：

LNY1t=LNYt=LNYt-LNYt-1

LNX1t=LNXt=LNXt-LNXt-1

以LNY1t作为被解释变量，以LNX1t和et-1作为解释变量，估计回归模型，如表7所示。

误差修正模型的估计结果：

LNY1t=0.098+0.3488LNX1t-0.2949et-1

t=（2.91）（2.49）（-2.25）

R2=0.2492DW=1.8610

从t值可以可知，模型中各变量均通过了显著性检验。上述估计结果表明，我国税收收入的变化不仅仅取决于固定资产投资额的变化，而且还取决于上一期税收收入对均衡水平的偏离。误差项et-1估计的系数为-0.2949，体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期修正的量就越大，若上期税收收入高于均衡值，本期的税收收入涨幅会下降；若上期税收收入低于均衡值，本期的税收收入涨幅会上升，即系统存在误差修正机制。误差项et-1的系数表明29.49%的偏离均衡部分会在一年之内得到调整，调整幅度不算很大。

4.格兰杰检验。格兰杰检验的前提条件是变量序列必须是平稳的，否则可能出现伪回归，因此选取税收收入和固定资产投资额的一阶差分序列来作格兰杰因果检验。检验结果如表8所示。

对税收收入不是固定资产投资额原因的原假设，p值为0.0260，在95%的置信水平下，当滞后阶数为7时，税收收入对固定资产投资额有显著影响，是固定资产投资额的格兰杰原因，但78%的P值说明固定资产投资不是税收收入的格兰杰原因。因此可知，税收收入与固定资产投资额有明显的单向因果关系，税收收入对固定资产投资额的变化有滞后效应。

（三）模型结果解释

通过上述分析可知，税收收入与固定资产投资额之间存在协整关系，它们有长期均衡关系。从所建立的误差修正模型中可以看出，两者在短期动态波动中，存在误差修正体制。当税收收入高于均衡水平时，会有一种力量将其本期值往下拉；从模型上看，若税收收入高于均衡水平一个单位，在本期得到下调修正的部分为29.49%。当税收收入低于均衡水平时，会有一种力量将其本期值往上提；从模型上看，若税收收入低于均衡水平一个单位，那么在本期得到上调修正的本分为29.49%。在格兰杰检验中，可以看出税收收入是固定资产投资额的格兰杰原因，即税收收入的增加或减少会引起固定资产投资额的增加或减少，直观分析可知，当税收收入减少，即宽松的财政政策，投资环境良好，投资力度便会加大；当税收收入增加，即紧缩的财政政策，由于税收的加重，导致投资热情减少，固定资产投资额随之下降。这种结果只能作为真正因果关系的一种支持，但不能作为最终根据。

研究结论与政策建议

（一）研究结论

1.税收收入与固定资产投资额之间存在协整关系，它们有长期均衡关系。从税收收入与固定资产投资额长期均衡模型中可以看出，当固定资产投资额增加一个单位，税收收入增加0.85个单位，足以见得固定资产投资对税收收入的贡献。

2.格兰杰检验结果得知，税收收入是固定资产投资额的格兰杰原因，即税收收入的增加或减少会引起固定资产投资额的增加或减少。虽然格兰杰检验只是真正因果关系的一种支持，不能作为最终根据，但检验结果也能为政策提供一定依据。

（二）政策建议

1.重视固定资产投资管理，发挥固定资产投资的带动作用。加强固定资产的日常管理，依据国家相关政策和区域发展优势策略，积极推进重点项目投资和建设，重视固定资产投资质量管理。

2.制定合理的税收政策，调动税收政策对固定资产的引导作用。依据不同税种，发挥对固定资产投资的影响。不同税种对固定资产投资具有不同的影响，国家应依据具体的经济形式，适时调整税收政策，积极推动分区域税收政策的实施。

参考文献：

1.陈意新.我国固定资产投资与国民收入的协整分析[J].金融经济，2009（6）

2.唐雁.诠析中国税收收入影响因素[J].企业导报，2010（11）

3.王悦然.固定资产投资与经济增长关系[J].现代商业，2010（9）

4.Feldstein，M.andJ.Flemming.TaxPolicy，CorporateSavingandInvestmentBehaviorinBritain.ReviewofEconomicStudies，1971，38（4）

5.Dixit，AandR.Pindyck，InvestmentunderUncertainty，PublishedbyPrincetonUniversityPress，1994，66（3）

6.Hassett，K.andG.Metcalf.InvestmentwithUncertainTaxPolicy：DoesRandomTaxPolicyDiscourageInvestment？.EconomicJournal，1999，109（457）

固定资产投资论文篇3

一、投资对经济增长影响理论

投资与经济增长的关系非常密切。在经济理论界，西方和中国有一个类似的观点，即认为投资是经济增长的基本推动力，是经济增长的必要前提。投资对经济增长的影响，可以从要素投入和资源配置来分析。从要素投入角度看，投资对经济增长的影响表现在投资供给对经济增长的推动作用和投资需求的拉动作用两个方面。投资需求对经济增长的影响作用是双向的：扩大投资需求将对经济增长产生拉动作用；缩小投资需求则会抑制经济的增长，著名的投资乘数理论便是由此而来。从资源配置角度看，资源配置最终反映经济结构，而合理的经济结构是经济发展的条件。经济结构通过两大部类比例关系、生产流通过程、生产资料和劳动力利用、技术进步和提高经济效果影响经济发展，而投资是影响经济结构的决定因素。所以，归根到底还是投资促进了经济增长和平衡发展。

经济增长理论经过二百多年的发展，逐渐从劳动决定论，经由资本决定论向技术决定论演进，经历了从古典经济增长理论、现代经济增长理论至新经济理论的发展。

投资和经济增长有着密切的关系，固定资产投资是投资的主要组成部分，是促进经济增长的重要手段。固定资产投资本身就是GDP的组成部分，对经济增长有直接的拉动作用，同时还可以诱发其他投资行为，是经济体资本存量形成的主要方式，是未来经济增长的基础。固定资产投资对经济的直接拉动作用是固定资产投资的外在表现，而它对经济体资本存量的形成，才是它的重要内涵。本文正是深入探讨固定资产投资对经济增长的影响效果，将更加侧重它的内涵，即对资本存量的形成，促进其他经济资源的利用，共同促进经济增长。因此，这一研究有着深远的理论意义。

国内学者从不同的角度，以不同的方法研究固定资产投资与经济增长之间的关系。大体有三种观点：第一种观点认为中国固定资产投资增加与经济增长之间存在较强的当期相关性，但是两者之间并不存在显著的因果关系（刘金全等，2002）；第二种观点认为固定资产投资在拉动经济增长上起到了巨大作用，并且二者之间还存在着长期稳定的双向因果关系（雷辉，2006）。第三种观点认为固定资产投资单方向是经济增长原因（蒋晓华，2007）。

改革开放三十多年来，乌鲁木齐的经济持续快速增长。乌鲁木齐市生产总值从1978年的8亿多元上升到2013年的2400亿元，与此同时固定资产投资额从1978年的2亿多元上升到2012年的1271.59亿元，乌鲁木齐固定资产投资对经济增长的作用如何？本文通过定量分析来研究二者的之间的规律。

二、实证分析

（一）样本数据来源及处理

本文使用的原始数据来源于历年的《乌鲁木齐统计年鉴》和2013年的乌鲁木齐国民经济和社会发展统计公报。数据处理使用Eviews6.0软件。本文选用时间序列为（1978―2013年），乌鲁木齐全社会生产总值（GDP）作为衡量经济增长的指标，全社会固定资产投资（FI）作为衡量投资需求的指标，计量单位均为万元，为了消除趋势因素的影响和时间序列的异方差问题，因此变量的数据地区生产总值和固定资产投资进行对数形式变换，分别用进行对数变换后的国内生产总值（lnGDP）和固定资产投资额（lnFI）表示，其一阶差分用D（lnGDP）和D（lnFI）表示。

（二）单位根检验

单位根检验主要用来判定时间序列的平稳性。一般回归前要检验数据是否存在单位根，以检验数据的平稳性，避免伪回归，或虚假回归，确保估计的有效性。本文采用单位根（ADF）检验方法对lnGDP、lnFI和D（lnGDP）和D（lnFI）序列数据进行平稳性检验，检验结果（如下页表1所示）。

由检验结果得知，lnGDP和lnFI两个变量的P值都大于5%的显著性水平下对应的临界值，说明这两个序列存在单位根，则拒绝零假设，是非平稳序列。再对一阶差分序列进行平稳性检验，结果表明两个变量的P值都小于5%的临界值，因此这两个序列一阶差分是平稳的，即为一阶单整序列，变量之间存在长期稳定的关系，记为I（1），接下来利用协整分析变量间是否存在稳定的均衡关系。

（三）协整性检验

协整检验的前提是如果两个变量都是单整变量，只有当它们的单整阶数相同时，才可能协整。当两个变量协整时，则它们之间存在一个长期稳定的比例关系；反之，当两个变量不是协整时，则它们之间就不存在一个长期稳定的比例关系。为确定乌鲁木齐GDP和FI之间是否具有协整关系，我们根据Engle-Granger提出的协整检验的两步法对两序列进行检验。

首先，用OLS法估计lnGDP和lnFI得到以下方程：

LnGDP=1.679526+0.947926lnFI

其中判定系数R2=0.984253，R2=0.9838表明模型在整体上拟合得非常好。

其次进行残差检验。结果（见表2）。

由表2可知，残差项为平稳序列，因此得出lnGDP与lnFI之间存在协整关系，说明与之间存在长期均衡关系。

（四）格兰杰因果关系检验

协整检验告诉我们变量之间存在着长期的均衡关系，但是否构成因果关系，还要进一步检验，因果检验用来分析两个序列间的因果关系是否存在。因果关系检验是检验一个变量的滞后变量是否可以放入其他变量的方程中，如果该变量受到其他变量滞后期的影响，则称两个变量间存在因果关系。

格兰杰因果关系检验揭示变量间相互影响的关系，它解决了两变量间是双向还是单向影响的问题以及一个变量能够在多大程度被另一个变量解释，而在加入滞后期后解释程度又将如何发生变化。在分析检验的过程中，所需检验的参数模型如下：

C?W?J?Granger于1969年对变量是否有因果关系作出了如下的定义：如果x是引起y变化的原因，则x应该有助于预测y，即在y关于y过去值的回归中，添加x的过去值作为独立的解释变量，应该显著增加回归的解释能力，并且变量y预测变量x在统计上不显著。此时，称x为y的原因（Grangercause）。如果添加x的滞后变量之后，没有显著增加回归模型的解释能力，则x不是y的原因。

由前面的分析可知，FI与GDP之间存在着协整关系，因此，下面对乌鲁木齐固定资产投资与乌鲁木齐生产总值数据（1978―2013）进行格兰杰因果检验。检验的结果（见表3）。从上页表3可以看出，当滞后期为2和3时，固定资产投资不是经济增长的格兰杰因果；当滞后期为4和5时，“经济增长不是固定资产投资的因”与“固定资产不是经济增长的因”原假设的F值均显著地不为零，同时概率值小于10%的显著性水平，拒绝原假设。因此，总体上我们可以得出两个结论：第一，FI与GDP之间存在长期稳定的相关性；第二，FI增长是GDP增长的原因，FI增长可以促进GDP增长。同时，GDP增长是FI增长的源泉，经济越发达，越有能力进行固定资产投资。

三、主要结论与建议

（一）主要结论

通过协整分析验证了1978―2013年乌鲁木齐固定资产投资与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系。乌鲁木齐GDP增长对固定资产投资的促进作用大于固定资产投资对经济增长的推动作用，固定资产每增加1.0个百分点，GDP增加0.95百分点。固定资产投资对经济增长具有巨大推动作用，他通过拉动社会总需求的增加，从而带动与投资相关行业的产出和消费需求的增长。

通过格兰杰因果关系检验，说明全社会GDP的变化必然引起固定资产投资的变化，但乌鲁木齐固定资产投资与经济增长和生产总值之间存在着因果关系，但不存在双向的因果关系，固定资产投资是经济增长的格兰杰因，也就是说，固定资产投资的提高能推动生产总值的增长，反之，固定资产投资的减少会使生产总值的增长受到不利的影响。这与业界的相关理论是吻合的。但国内生产总值的增加不是固定资产投资增长的格兰杰因，这就意味着，乌鲁木齐生产总值的增加对投资的拉动效果不明显，不足以产生拉动效应。

（二）政策建议

1.从宏观的角度看，要有效提高新疆固定资产投资效益，就要从新疆长期固定资产投资政策、固定资产投资体制改革、提高政府宏观调控能力以及协调区域间的投资分配四方面出发，四者互相配合，最终达到提升新疆固定资产投资效益的目的。

2.固定资产适度规模投资角度。（1）利用好民间资金。乌鲁木齐也有较多民间资金，但实际利用率很低，外流较严重。充分利用民间资金，是减轻财政负担，加快增加投资的有效方式之一。因此，为了控制民间资金外流，需采取以下措施：转变政府职能，为民间投资创造良好的政策环境。同时，尽快取消税费方而的所有制差别待遇；加强对民间投资金融服务，建立民间资本服务的中小金融结构，加入地方金融机构对民间投资的支持力度。降低对小企业设立的门槛，具备一定条件就发放贷款支持民营企业的发展；加大民营资本对基础产业、支柱产业、高新技术产业投资，基础设施领域可通过BOT、TOT等融资方式吸纳民营资本。（2）利用好外资。乌鲁木齐利用外资的规模较小，现阶段应该抓住内地援疆的时机，抓住机遇，充分利用好援疆省份的各种资源，改善投资环境，提高服务意识。

固定资产投资论文篇4

【关键词】固定资产投资；经济增长；时间序列模型

Abstract：Thefixedassetsinvestmentisoneofthemostimportantdrivenfactorsoneconomicgrowth.TheeconometrictimeseriesmodelisusedtoanalyzetherelationshipbetweenfixedassetsinvestmentandeconomicgrowthinGansuProvince.Theresearchshowedthatthereisthelong-runequilibriumrelationshipbetweenfixedassetsinvestmentandeconomicgrowthinGansuProvince.Therefore,tomaintainthemodestscaleofinvestmentinfixedassets,adjusttheinvestmentstructureandbroadenthesourcesoffundinghasbecomeanimportantmeanstopromoteregionaleconomicdevelopment.

Keywords：Investmentinfixedassets；Economicgrowth,；Timeseriesanalysis

根据经济增长理论，固定资产投资对经济增长具有带动和促进作用。投资乘数理论表明，除了直接的拉动作用以外，固定资产投资会带动对原材料、生产设备、劳动力等的需求，从而拉动与投资活动相关行业的产出和消费需求的增长，最终引致国内生产总值的成倍增加。就甘肃省而言，从1978－2010年，全社会固定资产投资从9.3亿元增加到3158.34亿元，国内生产总值由64.74亿元增长到4120.75医院，固定资产投资快速稳定增长推动着甘肃经济持续增长，成为甘肃社会经济发展的主要动力。本文试图通过计量经济学理论在时间序列模型方面的应用，对甘肃省的固定资产投资和经济增长进行分析，并提出对策建议。

1.方法

1.1序列平稳性检验

在进行回归分析时，经典计量经济模型要求所用时间序列必须是平稳的。但是，由于宏观经济数据大部分都具有时间趋势，表现出非平稳的特征，会导致变量之间可能存在“伪回归”的问题。因此，一般需要检验经济序列平稳性。常用的方法是时间序列单位根检验中的ADF检验法。

1.2协整检验

该方法针对多个非平稳时间序列相互之间稳定性进行检验，反映的是数个随机变量经过线形组合之后非平稳性程度的变动性质。协整检验的经济意义在于：若两个变量具有各自的长期波动规律，且为（d，d）阶协整，则它们之间存在着长期稳定的比例关系。这种均衡关系意味着不存在内在机制去破坏经济系统中的均衡。进一步地，如果变量受到干扰后在某时期偏离其长期均衡点，那么在均衡机制的作用下，在滞后期调整可以使该变量重新回到均衡状态。

2.变量和数据说明

2.1数据的选取

选取自1995年至2010年的甘肃省国内生产总值和固定资产投资年度数据来研究经济的增长和固定资产投资的关系。为了消除趋势因素影响和时间序列异方差的问题，本文对国内生产总值（GDP）和固定资产投资（FI）两个变量同时取自然对数，即LNGDP和LNFI。用表示LNGDP，用表示LNFI。

2.2平稳性检验

本文运用EVIEWS5.1软件分别对序列和序列X进行ADF检验，检验结果如表1所示：

由上述的结果看，在ADF临界值取5％的显著性水平下，序列Y和序列X的临界值均不能拒绝存在单位根的零假设，即甘肃省的国内生产总值和固定资产投资的ADF统计量在5％的显著性水平小于所对应的临界值，所以不能拒绝这两个序列存在单位根的零假设。而经过二阶差分后的序列的t统计量是显著的，即可以接受不存在单位根的假设。因此，Y和X两个序列都是I（2）的，即位经过二阶差分后为平稳序列，满足协整检验的前提。

2.3协整检验

首先用最小二乘法对Y和X进行回归分析，得到如下的回归方程：

Y=2.764109548+0.701310202X

（0.171201）（0.026867）

其次，通过计量经济检验，发现模型存在自相关，于是采用自回归模型进行修正之后得到如下模型：

Y=2.982789644+0.661748601X

（0.169105）（0.027798）

此时模型不但没有自相关，并且没有异方差性，统计检验表明：

F统计量为1244.345，拟合优度较高，说明固定资产投资和国内生产总值高度相关。

对上述的模型的残差序列进行ADF单位根检验（ADF临界值取5%的显著性水平），检验结果如表2所示：

由表2可见，序列残差的t值为－3.175352，其绝对值大于ADF值－5.767338的绝对值，说明是稳定序列，表明固定资产投资和国内生产总值之间存在协整关系，说明甘肃省的固定资产投资和国内生产总值之间存在长期均衡关系，且数量依存关系表现为：

Y=2.982789644+0.661748601X

即表明固定资产投资每增加1亿元，国内生产总值增加0.661748601亿元。

3.结论及政策建议

3.1根据时间序列分析理论模型的拟合，甘肃省的固定资产投资和国内生产总值之间存在协整关系，说明甘肃省的固定资产投资和国内生产总值之间存在长期均衡关系。

甘肃省固定资产投资的快速增长于经济的增长具有长期均衡关系，而且投资的增长不仅影响当年的产出的增长，还对下一年的产出有很大影响。根据自回归模型的拟合可知，固定资产投资对经济增长的滞后作用大约为一到二年。这可以为今后固定资产投资规划提供一定的借鉴，即在决定固定资产投资率时可以参照上一年投资资金的具体利用情况。

3.2保持与甘肃省经济增长相适应投资规模，并在长期内保持稳定增长。

自2008年金融危机爆发之后，各国政府采取的积极的应对措施导致了流动性的过剩问题逐步显现，民间资本等资金潜流逐渐参与到经济建设的各个领域中。甘肃省作为西部地区经济发展空间较大的省份，应当充分调动民间投资的积极性，积极培育多元投资主体。进一步改善投资环境，引入竞争机制，转变政府职能，在政策环境、市场环境、信息咨询和服务环境等方面为民间投资更加规范的参与经济建设提供必要的支持与保障。培育和发展资本市场，引进市场化机制募集资本和吸纳社会资金，开辟多元化投融资渠道，引导资金的投资方向，为经济结构和增长方式的转变提供重要保证。

3.3积极转变投资方式，提高投资的有效性。

坚持正确的投资方向，是改变经济增长方式的关键。对经济效益好、乘数效应高、有利于经济结构升级和优化的投资，对能够扩大内需、增强经济发展后续实力的投资，以及综合考虑经济、社会、环保等方面因素、着眼于长远利益的投资，要正确引导并大力支持。同时，经济的持续增长必定是各个生产要素的综合作用，由投资主导的经济增长是难以长期持续的。因此，投资应当面向经济结构中的薄弱环节。由于甘肃省的农业发展水平在区域经济发展中占有较大比重，所以在确保农业的基础地位的前提下，要逐步限制并转变低水平加工工业的投资增长，促进工业结构优化；加大基础产业和主导产业的投资，着力改造传统产业，科学规划、有效引导高新技术产业投资；积极支持经济发展交通运输、信息通信、文化教育和公共设施等基础性行业以及金融保险业、科研咨询业和技术服务业等新兴行业的投资，为甘肃省的经济发展提供有效支撑。

参考文献：

[1]高铁梅.计量经济分析方法与建模―Eviews应用及实例[M].北京:清华大学出版社,2006.

[2]杨飞虎.经典模型对投资与经济增长问题的诠释及我国借鉴价值[J].经济问题探索.2009(3).

[3]刘金全.我国固定资产投资和经济增长之间影响关系的实证分析[J].统计研究,2002(1).

[4]郑忠霞.固定资产投资对我国经济增长的贡献实证分析[J].科技创业月刊,2009(11).

[5]林森木.中国固定资产投资透析[M].中国发展出版社,1993.

作者简介：

固定资产投资论文篇5

关键词固定资产投资优化

一、吉林省经济背景

改革开放以来，吉林省固定资产投资保持了较高的增速，年均增速为20%；消费的增速相对平稳，年均增速为14%；国际贸易一直处于贸易逆差，保持进口状态。由此我们看出，吉林省的固定资产投资一直处于高增长状态，并且作为了吉林省经济增长的主要推动力，固定资产投资一直在吉林省的经济增长中发挥着十分重要的作用。

从我省近几年经济运行情况看，其中消费、投资和净出口是对新增国民生产总值贡献率最高的三个项目，三者合计贡献率达90%以上，其中固定资产投资贡献率最高，因此吉林省经济一定程度上可以说是投资主导型经济。

众所周知，投资对一个地区经济发展具有重要作用。投资结构反映的是一定时期内社会投资在不同的经济空间或地理空间内组合分配、运用的格局，这个格局的最佳组合会使社会投资的效率达到最大化，也就是说，一定时期内投资产出达到最大化。

固定资产投资结构系统本身是一个“资金分配调节器”，是投资资金到投资产出的一个中间环节。一定时期内社会固定资产投资总量是一定的，这些投资资金经过不同的投资结构所产生的效果是不同的。固定资产投资结构系统内部包括多种结构和比例关系，对投资资金的分配有着决定性的影响，固定资产投资资金在投资结构内部存在着此消彼长的效应――投入到一个行业或地区的资金多了，其他行业或地区的资金必然会减少。

（一）地区生产总值

根据吉林省统计年鉴及吉林省人民政府网站的数据等的初步统计，吉林省在2014年实现地区生产总值13803.81亿元，按可比价格计算，比上年增长6.5%。其中，第一产业增加值1524.56亿元，增长4.6%；第二产业增加值7287.26亿元，增长6.6%；第三产业增加值4991.99亿元，增长6.9%。按常住人口计算，全省人均GDP达到50162元（按年平均汇率折合8166美元），比上年增长6.5%。三次产业的结构比例为11.0：52.8：36.2，对经济增长的贡献率分别为6.8%、55.6%和37.6%。

（二）固定资产投资情况

2014年全年全社会固定资产投资11486.52亿元，比上年增长15.1%，人均投资达到41733元。其中，不含农户的固定资产投资为11254.84亿元，增长15.4%。

在不含农户的固定资产投资中，第一产业投资414.04亿元，增长44.07%；第一产业投资6445.19亿元，增长16.0%；第三产业投资4395.61亿元，增长12.4%。

全年完成工业投资6233.56亿元，增长15.3%，对全省固定资产投资增长的贡献率为55.0%。全年民间投资达到8040.58亿元，占不含农户的固定资产投资比重达到71.4%，比上年提高1.9个百分点。

二、建立模型

固定资产投资是吉林省重要的投资方式，本文的模型建立包括固定资产投资额度的预测和各行业投资回报率的评估，通过时间序列分析和ARIMA法对固定资产投资额度进行预测；用主成分分析法得到各行业投资回报率，并结合定性的情况解决了本文所研究的问题，即给出了吉林省固定资产投资在下一阶段投入的侧重点，为投资提供可行的依据。

（一）吉林省固定资产额的预测

吉林省固定资产投资往往受到许多因素的制约，且这些因素之间又保持着错综复杂的联系。因此，运用结构性的因果模型分析和预测往往比较困难。于是将固定资产投资额看作一时间序列，可以根据过去的资料得出其变化规律，用此来预测未来的发展变化。

1.方法简介。时间序列分析在经济中的应用，主要是确定性的时间序列分析方法，包括指数平滑法、滑动平均法、趋势预测法、趋势季节模型预测法、时间序列的分解等等。

ARIMA法是一种典型的时间序列分析法，由于不需要对时间序列的发展模式作先验的假设，同时方法的本身保证了可通过反复识别修改，直到获得满意的模型。因此适合于各种类型的时间序列数据，特别是考虑到固定资产投资无明显特征或者说较为固定的投资规模，这种方法不仅考察预测变量的过去值与当前值，同时对模型同过去值拟合产生的误差也作为重要因素进入模型，有利于提高模型的精确度，是一种精确度相当高的短期预测方法。

2.具体模型建立。我们以1995～2015年的吉林省固定资产投资总额识别、估计、检验，文章运用此模型对未来3年的固定资产投资总额进行预测，以期为吉林省有关部门制定固定资产投资政策提供比较科学的依据。运用spss软件运行模型，得到投资额随时间变化的曲线从图像上可以看出固定资产投资总额是明显的非平稳序列。通过建立ARIMA（0，1，0）模型后得到如图4像，并得到了预期结果。

（二）各行业固定资产投资回报率的评估

我们选取五个企业效益评价指标，运用主成分分析法对数据进行处理，得到五个指标的两个主成分的得分。最后对企业的投资回报率进行综合排名。

1.方法简介。主成分分析是利用降维的思想，将多个变量转化为少数几个综合变量（即主成分），其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息，且所含的信息互不重叠。

2.具体模型建立。根据吉林省实际情况以及国家制定的企业效益评价指标，我们选取了总资产贡献率、资产负债率、流动资产周转率、成本费用利润率、全员劳动生产率作为经济效益评价体系的五个经济效益指标。并根据选取的指标，将所获得的数据进行统计处理。

由于所选指标较多较复杂，我们打算运用主成分分析法汇总出几个较关键的因素，以便于我们构建综合效益评价体系。

主成分分析法的具体步骤为：

之后借助spss编程软件，实现了主成分分析法，得到成分得分系数矩阵，并得到最终排名。

3.给出投资建议。根据计算出的各行业综合效益得分排名以及吉林省实际情况，我们选取了汽车制造业、石油化工、文化体育和娱乐业、食品产业、医药产业、采矿业、其他制造业这几个经济效益较好且具有代表性的行业作为吉林省固定资产投资的主要产业。

固定资产投资论文篇6

关键词：ARIMA模型；固定资产投资；时间序列；预测

中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)08-1912-04

1绪论

全社会固定资产投资总额是以货币形式表现的，按照管理渠道可划分为四个部分：更新改造、基本建设、房地产开发投资和其他固定资产投资。固定资产投资是社会固定资产再生产的重要手段，通过购置和建造固定资产的活动，可以建立新兴部门更新技术装备；可以直接促进国内GDP增长、扩大内需；可以进一步调整经济结构；这对于国内经济的持续、健康、稳定发展具有重要的意义。贵州省固定资产投资受到许多因素的制约，且相互之间有着错综复杂的关联关系。为了能够预测贵州省的全社会固定资产投资保持适当的投资度和所需资金额，建立贵州省的固定资产投资预测数据模型就显得很有现实价值和研究意义。目前，预测固定资产投资的理论方法比较多。如：灰色理论、生长曲线、指数平滑法等等。这些方法适合于长期趋势的预测，不适合于短期波动的预测。ARMA在固定资产投资预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性，又考虑了随机波动的干扰性，很适合于固定资产投资短期趋势的预测。

2ARIMA介绍

2.1ARIMA基本原理

ARIMA模型是又称博克斯―詹金斯模型(theBox-JenkinsModel)，简称B-J模型，由美国统计学家GeogreE.P.Box和英国统计学家GunlymM.Jenkins创立。其实质是差分运算与ARMA模型的组合，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。具有如下结构的模型称为求和自回归移动平均模型，即ARIMA(p,d,q)模型[1]：

（1）

式中：

为ARMA(p,q)模型

自回归系数多项式，

为ARMA(p,q)模型

移动平均系数多项式，

式（1）可以简记为：

（2）

式中：{εt}为零均值白噪声序列，μ是时间序列Yt的均值。从这里也可以看出ARIMA模型的实质就是差分运算与ARMA模型的组合。在B-J方法中，只有平稳的时间序列能够建立ARMA模型，否则必须经过适当使序列yt非平稳，经过d阶逐期查分后平稳，则新序列zt成为其次序列（homogeneous）序列，记为

平稳序列zt可以建立ARIMA(p,d,q)模型，原序列可表示为ARIMA(p,d,q)模型，记为：

对于一个非平稳的时间序列，其数字特征是随时间的变化而变化的，很难利用其已知的信息建立模型区预测未来的信息。非平稳时间序列建模的基本思想是：将理论和数据信息有效结合，从固定资产投资变量的数据中所显示的关系出发，确定贵州省固定资产投资预测模型中包含的变量和变量之间的理论关系。ARIMA模型(p,d,q)其一般的表达式为：

（3）

2.2单位根检验

随机过程{yt，t=1,2,…}，若有其中，ρ=1，εt为一平稳过程这里，s=0,1,2,…,则称该过程为单位根过程(UnitRootProcess)。如果单位根过程经过一阶差分成为平稳过程，即：则时间序列yi称为一阶单整（integration）序列，记作I(1)。一般地，如果非平稳时间序列xi经过d次差分达到平稳，则称其为d阶单整序列，记作I(d)。其中，d表示单整阶数，是序列包含的单位根个数。

单位根检验常用方法有：DF（迪克逊）检验、ADF（修正迪克逊）检验及PP检验，由于大部分时间序列数据可能存在高度的自相关，因此在实证中经常采用的单位根检验法是ADF检验和PP检验。本文采用ADF检验进行单位根检验。如果ADF统计量的值比报告的临界值大，则不能拒绝非平稳和存在单位根的假设，也就是将得出序列可能是非平稳的结论。还需要对序列的一阶差分重新进行ADF检验，若一阶差分是非平稳的，则继续对二阶差分进行检验。

2.3建模步骤

1）数据平稳性检验（二种方法）：构造检验统计量进行假设检验的方法，目前最常用的统计检验是ADF单位根检验；根据时间序列的散点图，自相关函数(ACF)图和偏自相关函数(PACF)图作出判断的图检验法。

2）数据平稳化处理：如数据不是平稳序列，则进行差分处理使之平稳化。

3）预测模型判定：若序列的偏相关函数截尾、自相关函数拖尾，则适合AR模型；若序列的偏相关函数拖尾、自相关函数截尾，则适合MA模型；若序列的偏相关函数和自相关函数均拖尾，则适合ARMA模型。

4）参数估计：检验参数是否有统计意义。

5）模型检验：用残差的自相关函数（ACF）图和偏自相关函数（PACF）图，诊断残差序列是否为白噪声。

6）预测：拿已通过检验的模型进行预测分析[2]。

3ARIMA仿真试验

3.1样本数据

本试验样本数据来源于《2007年贵州省统计年鉴》和《2009年贵州省国民经济和社会发展统计公报》，通过搜集、整理出的样本数据如表11978－2009年的年末全社会固定资产投资总额。

3.2平稳性检验

用表11978－2009年的年末全社会固定资产投资总额中的数据进得平稳性检验，使用Eviews5软件中View／Linegraph做1978年至2009年贵州省的全社会固定资产投资总额折线图，结果如图2所示。

图2贵州省全社会固定资产投资总额时序图

通过观察1978年至2009年贵州省的全社会固定资产投资总额时序图，发现整个曲线前后波动幅度不一致，是向右上方陡直倾斜。说明1978年至2009年贵州省的全社会固定资产投资总额序列存在增长趋势，还存在异方差，呈指数变化是明显的非平稳时间序列。为了进一步验证1978年至2009年贵州省的全社会固定资产投资总额序列是否是非平稳时间序列做单位根检验。

ADF检验的原假设是存在单位根，一般Eviews输出的是ADF检验的统计值，只要这个统计值是小于1%水平下的可以极显著的拒绝原假设，认为平稳。但是它只有小于1%水平下的才能认为是极显著的拒绝原假设。从上面的t-Statistic对应的值可以看到，1.051234大于下面所有的临界值，因此该序列是非平稳的。

3.3平稳化处理