固定资产投资模型（精选十篇）
固定资产投资模型 篇1
2210tscE Z ds (9) 其中1是正的常数。把 (9) 式代入 (8) 式得2 2 22 20 0 000 0sup (2 1) supt s r s t r s E Q E QqE Q ds- (10) (10) (10) .2 222 210 0012 sup 22t t s s sc cs tE Z ds E QE Z ds (10) (10) (10) 因此, 对任意t[0, T]有2 200sups s t E Q E Q (10) 22 2 2 20 0 1002 (2 1 2 2) supt r r sqE Q ds- (10) (10) (10) (10) 由Gronwall引理, 得证 (6) 式。引理2表明系统 (1) 的数值解是有界的。引理3若条件 (i) - (iii) 20TsQEds b (27) 和成立, 则230supt t t TE Q Z C t- (35) (10) 证明:对任意的t, 存在一个整数n, 使得, (7) 1 (8) tn (35) t n (10) (35) t有nttttQ-Z (28) Q-Q (7) , (8) (7) , (8) t t t s s sn t n t n t Qds b s Z ds f s Z ds b (35) (35) (35) (28) -- (10) (10) (7) , (8) tssn t g s Z d W (35) 由Cauchy-Schwarz不等式和假设得 (7) (8) 2224 4, t t s t t sn t n t QQ Z ds b s Z ds b (35) (35) - (10) (7) (8) (7) (8) 224, 4, ttsssn tntf sZ dsg sZ d W (35) (35) (10) (10) 因此[]22200, sup4 4TstttTQE Q Z t E ds b-- (35) (10) 。222C (35) t (10) 4 (35) t C T[] (7) (8) 20, ..., 10, 4 sup m ax, tssnNn ttTE g s Z d W (28) - (35) (10) 由Doob不等式和引理2及假设条件得[]22222200, sup 4 4 4TstttTQE Q Z t E ds C t t C Tb-- (35) (10) (35) (10) (35) (7) (8) (7) (8) 210, .., 14 max, nsnNntE g s Z ds (10) (28) - (35) (10) 2 22 22 2 204 4 4 4TsQt ds C t t C T t Cb- (35) (10) (35) (10) (35) (10) (35) 得证 (8) 式。为了证明系统 (1) 的数值解收敛到解析解, 先证明下面引理。引理4若条件 (i) - (iii) 和20TsQE ds b (27) 成立, 则240sup.t t t TE K Z C t- (35) (11) 证明:由 (1) 和 (5) 式得 (7) (8) (7) (8) 00, tt s s ttssKQK Q ds b s K Z ds b-- (28) ---. (7) (7) (8) (8) (7) (7) (8) (8) (7) (7) (8) (8) (7) (7) (8) (8) 00, , , , ttsssss (10) f s K-f s Z ds (10) g s K-g s Z d W对2ttK-Q应用It o公式 (7) (8) (7) (8) 22, ss2 (, , ) ttttss K Qd KQKQdtKQb s KZdt b-- (28) -----2 (7) , (7) , (8) (7) , (8) (8) 2 (7) , (7) , (8) t t t t t t t (10) K-Q f t K-f t Z dt (10) K-Q g t K (7) , (8) (8) tt-g t Z d W+ (7) (8) (7) (8) 22, , ttg t K-g t Z dt232t t t tCC (35) t (10) K-QK-Z d t (10) .2t tcK-Z d t2 (, (7) (7) , (8) (8) (7) (7) , (8) (8) ttttt (10) K-Q g t K-g t Z d W因此, 对任意t[0, T]有[][]2 2300, 0, sup supt s s r r s t r s E Q Z C tE K Z ds- (35) (10) -2220t s s s sc c (10) K-Z ds (10) K-Z ds[] (7) (7) (8) (7) (8) (8) 00, 2 sup (, , , ) ssssssst E K Q g s Z g s Z d W (10) --[][]223 200, 0, 1 (2 2) sup sup2t r r s s rsstC tE K Q ds EK Q (35) (10) (10) (10) - (10) -.[]21 200, s u pt r r rsD t D E K Q d s (35) (10) -其中13D (28) 2C, 222D (28) 2 ( (10) 2 (10) 2) 。由Gronwall不等式得证 (11) 式成立。由引理3和引理4和得出以下定理。定理若条件 (i) - (iii) 20TsQE ds b (27) 和成立, 则系统 (1) 的数值解收敛到系统 (1) 的解析解, 即:200lim sup 0tttt TE K Q (35) - (28) (12) 4数值算例下面利用固定资产投资模型来进行数值计算 (7) (8) (7) (8) (7) (8) (7) (8) [] (7) (8) (7) (8) []2001 () , 0, 0, (1) , , , 0, , [, 0], 0 () () () , , 0, ttaBKd K K t K dt K d W Q B Tb b K b K b b BK t r t A t L t K b t db t T (28) --- (10) (28) - (28) - (28) - (13) 这里tW是标准的布朗运动, (7) (8) (7) (8) 21 (, ) , 1b t b t b (28) (28) -, f (7) t, K (8) (28) -t K, (7) , (8) (7) (8) g t K (28) K, (7) (8) 01exp1K b b (28) --.运算符f, g满足 (ii) 和 (iv) , (7) (8) tb, 和 (7) (8) tb, 满足条件 (v) (7) (8) (7) (8) 22222, , , 2 (28) - (10) uuutguutf。这里当 (29) 0且足够小时, 是函数中的Lipschitz常量, 系统数值解的步长选 (35) t (28) 0.005, (35) b (28) 0.05。在这里假设固定资产累计率r (r) (28) t, 综合要素生产率2A (t) (28) t, 劳动力1 () 1L t t (28) (10) , 根据C o b bDouglas生产函数, 设资本弹性系数 (28) 0.5, 劳动弹性系数 (28) 0.5。由此我们解得无扰动的数值解为 (7) (8) 21, exp1 2t EK t b b (28) ---, 同时对固定资产投资模型的数值解作图如图1中左上角图所示, 并选取不同的数对其进行验证, 得出图1中另外三幅图。参考文献[1]Li Ronghua, Chang Qin.Convergence of numerical solutions to stochastic agedependent population equations[J].2006:109-120.[2]于景元, 赵军, 朱广田.经济增长的投资控制模型[J].系统控制理论与实践, 1996 (4) :13-20.[3]焦红兵, 黄沙.含有时滞的固定资产投资模型解读性质[J].系统科学与数学, 2000, 20 (1) :14-23.[4]张启敏, 刘文安.固定资产投资系统稳定性分析及最优控制问题[J].应用数学, 2002, 15 (4) :38-42.[5]路新玲, 张启敏.固定资产投资系统数值解的收敛性[J].宁夏大学学报 (自然科学版) , 2007 (12) :311-313.图1固定资产投资模型的数值解
参考文献
[1]Li Ronghua, Chang Qin.Convergence of numerical solutions to stochastic agedependent population equations[J].2006:109-120.
[2]于景元, 赵军, 朱广田.经济增长的投资控制模型[J].系统控制理论与实践, 1996 (4) :13-20.
[3]焦红兵, 黄沙.含有时滞的固定资产投资模型解读性质[J].系统科学与数学, 2000, 20 (1) :14-23.
[4]张启敏, 刘文安.固定资产投资系统稳定性分析及最优控制问题[J].应用数学, 2002, 15 (4) :38-42.
固定资产投资投资基本情况 篇2
按照县政府通知要求，我乡2011年计划完成固定资产投资2.6亿元，到目前为止已完成1.61亿元具体完成情况如下：
一、续建已完成项目
1、亚华纺织品有限公司年产4800吨纺织品扩建成项目（续建）计划总投资8700万元，已完成全部投资，2011年度完成投资2800万元。
2、保定联想铸造有限公司机车配件项目（续建）计划总投资1750万元，已完成全部投资，2011年完成投资510万元。
3、高阳兴达棉业有限公司厂房扩建项目（续建）计划总投资1550万元，已完成全部投资，2011年完成430万元。
4、高阳县光照蜘蛛纺织品有限公司扩建项目（续建）计划总投资1480万元，已完成全部投资，2011年完成390万元。
二、续建未完成
1、保定雅比家用纺织品有限公司年产13000吨高档毛巾项目（续建）计划总投资3.16亿元，自开工建设起已完成投资1.117亿元，2011年度完成4500万元。
三、2011年新建项目
1、高阳县新农村新民居建设一期项目（新建）计划总投资3500万元，2011年度完成投资1500万元。
2、高阳县依佰佳纺织品有限公司年产1100吨纺织品项目（新建包装项目）计划总投资8090万元，2011年度完成投资390万元。
3、上海思棉家纺有限公司高阳分公司年产1600吨纺织品项目（新建包装项目）计划总投资9099万元，2011年度完成投资500万元。
4、高阳翔悦峰纺织品有限公司年产36万套坐垫项目（新建）计划总投资2577万元，2011年已完成投资350万元。
5、高阳县双杰生猪养殖有限公司年出栏6000头生猪项目（新建）计划总投资1000万元，2011年已完成500万元。
6、高阳县一帆纤维素制造有限公司年产3000吨精致棉短绒项目（新建）计划总投资1500万元，目前已完成全部投资。
7、高阳县美孚纺织品制造有限公司年产400吨纺织品项目（新建）计划总投资1787万元，到目前已完成全部投资。
2012年千万元谋划项目
1、晖钊生物能源有限公司扩建项目 计划投资1000万元；
2、黄振毛巾厂扩建项目 计划投资1000万元；
3、恒鹏纺织品扩建项目 计划投资1100万元；
固定资产投资模型 篇3
固定资产投资投入不断加大，推动了中国经济的迅猛发展，但在投资过程中也暴露了以下问题，为今后经济发展带来了隐患。一是部分企业投资行为盲目、冲动，短期趋利目的明显，跟风现象严重。部分企业的投资行为往往被眼前利益所驱动，盲目跟风，如上世纪80年代末的“经济过热”现象，就极大地诱发了许多经营者冲动的投资欲望，结果使一些毫无节制的投资企业，现在都背上了沉重的投资包袱。二是投资结构失衡，部分行业生产能力过剩。由于短期利益的驱动，使许多行业低水平重复投资现象严重，许多生产线尚未建成，市场情况就已发生变化，销售订单少，造成行业生产能力过剩。如：钢铁行业，目前国内钢铁行业粗钢生产能力近7亿吨，而2008年国内表观粗钢消费量不到5亿吨。三是目前投资行为考核多集中在项目实施过程中，但对项目决策、前期工作、后期运营缺乏对投资行为的有效考核，导致上述现象加剧。
2008年以来，世界经济危机爆发，为推动国内经济发展，国家出台4万亿拉动内需政策，如何避免在以前固定资产投资领域出现的问题，做好经济结构调整，使中国经济平稳发展，是须全社会认真思考的一个问题。
一、在政府和国有企业中全面推行固定资产投资后评价制度
项目后评价是在项目完成并经过一段时间营运后对项目的执行情况、效益和影响进行的全面而系统的分析和评价。项目后评价在上世纪30年代兴起于美国，70年代中期被世行等组织广泛应用各种援助项目。我国于80年代中期开始开展项目后评价工作。通过对项目的实施全过程及投入运行后的一定时间内生产经营情况的总结，确定项目的预期目标是否达到，项目前期工作及实施过程是否规范、有效，通过分析评价找出成败的原因；对被评价项目实施运行中出现的问题提出改进建议，为决策部门重新制定或优选方案提供再决策依据，以达到提高投资项目效益的目的；通过总结经验教训，提高项目决策及其实施管理水平，指导未来项目的决策和实施。指导中央企业提高投资决策水平、管理水平和投资效益，规范投资项目后评价工作，推动投资项目后评价制度和责任追究制度的建立，国务院国有资产监督管理委员会在2005年下达了《中央企业固定资产投资项目后评价工作指南》；为加强和改进中央政府投资项目的管理，建立和完善政府投资项目后评价制度，规范项目后评价工作，提高政府投资决策水平和投资效益，国家发展改革委员会在2008年下达了《国家发展改革委关于印发中央政府投资项目后评
价管理办法（试行）的通知，项目后评价的重要性愈加彰显。
二、建立以固定资产投资后评价结论为依据的固定资产投资考核制度，完善固定资产投资考核
由于项目后评价是在项目完成并经过一段时间营运后对项目的执行情况、效益和影响进行的全面而系统的分析和评价。因此用其结论对固定资产投资行为进行评价，具有全面性、系统性的特点。由于项目后评价由第三方进行评价，评价较为客观、公正，其结论可靠。对项目后评价的内容进行进一步细化，将其结论转化为对固定资产投资行为的具体考核指标，可以实现对项目全面、全方位的考核。
三、具体应用方法
（一）应用前提
为保证评价结论的客观、公正，项目后评价报告应由中介机构或第三方完成。项目初期进度、质量、投资、效益等目标明确。考核体系指标应能落实到具体单位或人员。主要对项目业主内部人员进行考核。
（二）考核方法
阶段考核法。其主要根据项目后评价报告中对项目决策阶段、实施准备阶段、实施阶段、竣工投产及生产经营阶段四个阶段的主要评价结论，设置权重，分析原因，用综合打分法分阶段分责任对项目相关方进行考核。
应用步骤：
1、对四个阶段的主要评价内容和指标进行分类选取。选取指标要有可比性，如：决策阶段中可行性研究阶段，项目财务效益，可采取项目后评价中实际测算累计NPV与可研累计NPV对比等。选取指标应根据项目内容、范围、复杂程度等进行有所侧重的选取。
2、对四个阶段设定权重，权重的设置应根据项目的性质进行设定，如：效益型项目和费用型项目；新建项目与改造项目，其各阶段权重设置应有所区别。对各项指标分优、良、中、差进行评定。各项指标评定等级可以根据差距幅度进行设定，如：累计NPV的差距幅度，可以设定正负40%进行评定。
3、对指标评定等级进行原因分析。如：累计NPV的差距是由市场原因、经营原因等等造成进行判断、分析。
4、落实考核责任对象以及考核额度。根据原因分析落实责任对象，并根据责任大小，落实主要及相关人员责任。
5、形成考核总表，拿出总体评价意见以及考核额度。
固定资产投资模型 篇4
(一)Sheet 2:单项投资项目决策模型(输入区)的设计(建设期为1年)
1)如图1所示,采用组合框对固定资产的折旧方法进行控制,并为组合框指定相应的数据源:直线法,年数总和法,双倍余额递减法。该组合框的最大项数为3,其中直线法:1,年数总和法:2,双倍余额递减法:3,其数据连接单元格为:Sheet 1.B10。各年的营业利润和借款利息的控制分别选定对应的工作表名称并执行“视图”→“工具栏”→“窗体”,用相应的按钮来控制。
2)按钮——单项投资项目决策模型(输出区)的设计:
Sheets("单项投资项目决策模型(输入区)").Select
3)按钮——返回首页的设计(Sheet 1工作表名称为“首页”):
Sheets("首页").Select
(二)Sheet 3:单项投资项目决策模型(输出区)的设计(见图2)
1. 各年现金流量的确定
建设期某年的净现金流量=-该年发生的固定资产投资额;
经营期某年净现金流量=因该项投资而增加的营业收入+该年回收的固定资产净残值-付现成本-因该项投资而增加的所得税=因该项投资而增加的营业收入+该年回收的固定资产净残值-(因该项投资而增加的营业成本-该年因使用该固定资产新增的折旧-该年因使用该固定资产新增的利息)-因该项投资而增加的所得税。
2. 设计步骤
(1)现金的流入
1)对各年营业状况的按钮和净残值回收的控制(Sheet2中B11所对应的按钮采用VBA代码控制):
a=Val(Input Box("请输入项目的计算期(1-10):"&Chr(10)&"建设期均假设为1年","单项投资项目决策分析"))
If a=0 Then
Msg Box"请输入各年的利润!",vb OKCancel,"单项投资项目决策分析"
2)对各年借入资金的控制:
单项投资项目决策模型(输出区).
C13='单项投资项目决策模型(输入区)'!E9
(2)现金的流出
1)固定资产的投资:
单项投资项目决策模型(输出区).B16=-'单项投资项目决策模型(输入区)'!B7
2)对付现成本借款资本化利息的控制(Sheet 2中B12所对应的按钮采用VBA代码控制):
3)固定资产折旧的处理(利用B10中的组合框):
4)所得税的处理:
(3)各年现金流量的确定
单项投资项目决策模型(输出区).B21=B12-B16;
单项投资项目决策模型(输出区).C21=B12-B16;
单项投资项目决策模型(输出区).D21==D12+D14-(D17-D18-D19)-D20;
E~L列可以通过自左向右拖曳,即可以得到各年的现金流量。
(4)各年净现值的确定
单项投资项目决策模型(输出区).B22=B21;
单项投资项目决策模型(输出区)C22=C21/(1+'单项投资项目决策模型(输入区)'!$E$7)^C10;同理,E~L列可以通过自左向右拖曳即可以得到各年的净现值。
(5)累计净现值的确定
(6)项目投资决策指标的计算(见图3)
1)静态投资决策指标:
(1)会计收益率(AAR):
(2)投资回收期(PP):
2)动态投资决策指标:
(1)净现值(NPV):
NPV=NPV('单项投资项目决策模型(输入区)'!$E$7,C21:L21)+B21
(2)净现值率(NPVR):
('单项投资项目决策模型(输入区)'!E7,'单项投资项目决策模型(输出区)'!D21:L21)/(1+'单项投资项目决策模型(输入区)'!E7))/ABS('单项投资项目决策模型(输出区)'!B21+NPV('单项投资项目决策模型(输入区)'!E7,'单项投资项目决策模型(输入区)'!E7,'单项投资项目决策模型(输出区)'!C21))
(3)获利指数(PI):
(4)内含报酬率(IRR):
(7)投资决策的建议
有关投资决策分析分为4种情况,具体应设置的公式为:
IF(AND(C30>=0,C32>=0,C34>=1,C36>='单项投资项目决策模型(输入区)'!E7,C26>='单项投资项目决策模型(输出区)'!L10/2),"完全具备财务可行性",IF(OR(C30>=0,C32>=0,C34>=1,C36>='单项投资项目决策模型(输入区)'!E7,C26>='单项投资项目决策模型(输入区)'!E7),"完全不具备财务可行性","基本具备财务可行性"))
二、完整工业项目决策模型
(一)Sheet 4:完整工业项目决策模型(输入区)的设计(建设期为1年)
数据输入区的设置(如图4所示)与Sheet 2的设计类似,但增加了对流动资金回收和开办费摊销的考虑。
(二)Sheet 5:完整工业项目决策模型(输出区)的设计(见图5)
1. 各年现金流量的确定
建设期某年的净现金流量=-该年原始投资额-开办费-流动资金;
经营期某年净现金流量=因项目投资而增加的营业收入+该年回收额+流动资金回收额-(因项目投资而增加的营业成本-该年折旧—该年摊销-该年利息)-因该项投资而增加的所得税。
2. 设计步骤
(1)现金的流入
对各年的营业状况的按钮和净残值及流动资金回收的控制(Sheet 4中B11所对应的按钮采用VBA代码控制):
d=Val(Input Box("请输入第"&i&"年的营业收入:(单位:万元)","完整工业项目决策分析"))
b=Val(Input Box("请输入第"&i&"年的营业成本:(单位:万元)","完整工业项目决策分析"))
(2)现金的流出
1)固定资产的投资:
完整工业项目决策模型(输出区)!B16='完整工业项目决策模型(输入区)'!B7
2)无形资产投资:
完整工业项目决策模型(输出区)!B17='完整工业项目决策模型(输入区)'!B10
3)开办费的发生和摊销:
4)固定资产折旧与借款资本化利息以及因该项投资而增加的所得税的处理:与单项投资项目决策模型中的处理相同。
(3)各年现金流量的确定
E~M列可以通过自左向右拖拽即可以得到各年的净现值。
(4)各年净现值的确定
完整工业项目决策模型(输出区).B24=B23
完整工业项目决策模型(输出区)C23=C21/(1+'完整工业项目决策模型(输入区)'!$E$7^C10
E~L列可以通过自左向右拖拽即可以得到各年的净现值。
(5)累计净现值的确定
(6)项目投资决策指标的计算
所有的指标计算与前面单项投资项目决策模型均相同,在此不再赘述。
三、更新改造投资项目决策模型
(一)Sheet 6:更新改造投资项目决策模型(输入区)的设计
(1)新旧设备折旧方法的选择则采用两个组合框来对其进行控制,设计方式如下:在此工作表中的A25~A27中分别输入:直线法,年数总和法,双倍余额递减法。并设置控件格式如下:
(2)按钮——更新改造投资项目决策模型(输出区)的设计:
Sheets("更新改造投资项目决策模型(输出区)").Select
(3)按钮——返回首页的设计:Sheets("首页").Select
具体模型设计如图6所示。
(二)Sheet 7:更新改造投资项目决策模型(输出区)的设计(建设期为1年)
1. 新旧设备各年折旧明细表的设计(见图7)
此表的设计主要是基于计算各年的净现金流量来准备的。具体公式设置如下:
(1)旧设备各年的折旧(利用VBA函数来控制)
注意:这里旧设备的成本采用的是设备的变现价值,而新设备的成本采用的是设备的原值。利用VBA函数的具体控制方式与旧设备的处理类似。
(2)每年增加的折旧
2. 更新改造投资项目决策分析表的设计(见图8)
(1)各年差额现金流量(ΔNCF)的确定
建设期某年的净现金流量=-(该年发生的新固定资产投资-旧固定资产变价净收入);
建设期末的净现金流量=因固定资产提前报废发生净损失而抵减的所得税额;
经营期第一年净现金流量=该年因更新改造而增加的净利润+该年因更新改造而增加的折旧+因固定资产提前报废发生净损失而抵减的所得税额;
经营期其他各年净现金流量=该年因更新改造而增加的净利润+该年因更新改造而增加的折旧+该年回收新固定资产净残值超过假定继续使用的旧固定资产净残值之差额。
(2)设计步骤
1)每年增加折旧、每年营业成本变动、每年营业净利润变动及各年差额现金流量(ΔNCF)的确定:
2)报废旧设备抵减所得税:
3)差额内部收益率(ΔIRR):
ΔIRR=IRR(B21:G21)
4)建议投资决策:
B23=IF(B22>'更新改造投资项目决策模型(输入区)'!B16,"应当更新设备!","可以继续使用旧设备!")。并对决策的字体颜色进行控制。当更新设备时,字体颜色为红色;可以继续使用旧设备时,字体颜色为绿色。
摘要：固定资产的投资作为企业的一项重要投资活动,事关企业的获利能力和内在价值,具有较大的风险。如何更快更好地进行固定资产投资并有效决策是企业高层管理者非常关心的问题。本文以单项投资项目、完整工业项目和更新改造投资项目(一般为10年左右)为例,利用Excel和VBA函数来建立一套完整的固定资产项目投资决策分析模型,以期为企业的高层管理者在进行固定资产项目投资决策时提供参考性建议。
关键词：项目投资,项目决策,Excel模型
参考文献
[1][美]罗斯,威斯特菲尔德,杰富.公司理财[M].吴世农,沈艺峰,王志强,等译.北京:机械工业出版社,2003.
[2][美]贝斯利,布里格姆.财务管理精要[M].刘爱娟,张燕,译.北京:机械工业出版社,2003.
[3][美]格莱葛·W·霍顿.基于Excel的财务管理[M].卢俊,杨飞虎,等译.北京:中国人民大学出版社,2003.
[4]中国注册会计师协会.财务成本管理[M].北京:经济科学出版社,2007.
[5]财政部会计资格评价中心.财务管理[M].北京:中国财政经济出版社,2007.
[6]林宏谕,熊汉琳.Excel在财会分析与经济上的应用[M].北京:中国铁道出版社,2002.
固定资产投资模型 篇5
余姚市发展和改革局
2007年7月20日
一、上半年全社会固定资产投资完成情况
今年以来，由于受国家宏观调控政策的持续影响，我市固定资产投资增幅一直在负增长区间运行，但投资结构进一步优化，第三产业投资和国有控股投资较快增长。上半年全市完成固定资产投资51.66亿元，完成预期目标的33.33%，同比下降3.3%。综观今年以来我市投资运行情况，主要表现在以下几方面：
（一）投资降幅逐月减少。虽然，今年来全社会投资总体继续下降，但每月完成投资绝对额较为均衡，1-2月、3月、4月、5月、6月分别完成投资10.62亿元、7.68亿元、10.30亿元、9.70亿元和13.36亿元，且降幅逐月减小，2-6月累计降幅分别为14.1%、9.2%、3.0%、4.4%和3.3%，呈现了扭跌转增的态势，特别是限额以上项目投资增长从3月底的累计负增长6.9%到6月底的累计增长8.0%。
（二）投资结构明显优化。全市第二产业投资继续呈现负增长，1—6月第二产业实现投资24.8亿元，同比负增长20.3%，减速比去年同期扩大11.1个百分点。但第三产业投资增速加快，1—6月完成投资26.7亿元，增长20%，比去年同期增加了16.3个百分点，其中批发零售、住宿餐饮、租赁和商务服务、科技交流和推广等服务业投资同比增长3.3倍。第三产业投资的快速增长，为我市实现增长方式转变，推进经济社会又好又快发展打下了坚实的基础。
（三）民间投资的主体地位有所动摇。投资按主体情况看，1—6月，在限额以上投资中（包括房地产），国有控股投资达20亿元，同比增长144.5%，比去年同期增加206.8个百分点；非国有控股投资27.5亿元，同比负增长32.6%，比去年同期减少68.6个百分点，其中民间投资为20亿元，同比负增长50.7%，比去年同期减少94.4个百分点，以民间投资为主的投资格局有所改变。
（四）新建项目大幅缩减。今年新开工项目计划总投资及项目个数大幅下滑，1—6月全市限额以上新开工投资项目127个，同比下降34.2%；计划总投资33.7亿元，同比下降43.2%，而去年同期新开工项目计划总投资增长97.4%。且限额以上新开工项目平均单体计划总投资为2653万元，比去年同期减少13.7%。
（五）区域差异继续凸现。从省级开发区看，余姚经济开发区因续建项目较多，其投资完成情况较好，1—6月份共完成投资8.3亿元，同比增长72.7%。而余姚工业园区因部分重大项目缺乏土地、资金等要素保障，项目难以落地、开工，投资完成情况不甚理想，1—6月份仅完成投资1.4亿元，同比下降54%。且一些主要的乡镇、街道投资严重下降，直接制约了全社会投资的整体增长。
二、上半年政府投资项目完成情况
今年，我市共安排2000万元及以上政府投资建设项目43项，总投资110.74亿元，计划投资25.75亿元。1—6月累计完成投资9.13亿元，占计划投资的35.45%。其中：农业、水利项目8项，1—6月份完成投资2.43亿元，占计划投资6.67亿元的36.58%；城建项目11项，1—6月份完成投资0.80亿元，占计划投资4.70亿元的16.92%；交通项目10项，1—6月份完成投资0.80亿元，占计划投资2.75亿元的45.94%；社会事业项目8项，1—6月份完成投资0.92亿元，占计划投资3.68亿元的 25.02%；区块改造项目4项，1—6月份完成投资1.87亿元，占计划投资3.82亿元的48.95%；其他项目2项，1—6月份完成投资0.35亿元，占计划投资0.90亿元的38.89%（具体详见附表）。
今年，我市安排重点工程26项，总投资116.89亿元，计划投资24.21亿元。1-6月共完成投资9.52亿元，占计划投资的39.34%，与去年同期相比提高了6个百分点。其中：3项计划投产项目进展顺利，1-6月完成投资1.17亿元，占计划的46.25%；18项续建项目基本与时间进度同步，1-6月完成投资8.15亿元，占计划的49.16%；5项计划新开工项目前期工作有序推进，但完成投资不甚理想，1-6月完成投资0.2亿元，占计划的4%。总体来说，续建项目进展顺利，计划新开工项目尚未实现开工目标（具体详见附表）。
三、当前投资增长的主要问题及原因
（一）土地资源严重短缺。一是土地指标紧张。由于2003年以前的投资高增长是建立在土地扩张的基础上，近几年的一系列宏观调控，国家严格土地管理，项目用地指标十分紧张，我市今年仅基础设施建设用地就需3051亩，不包括工业、商业、房地产开发等项目，而宁波市下达今年的用地计划为1694亩，其中：计划指标1138亩（其中耕地指标760亩），折抵指标556亩（其中耕地390亩）。由于我市用地空间布局的限制，项目选址一般都在耕地上，因此，我市今年实际可用指标只有1150亩，用地供需矛盾极其突出。二是土地成本上涨。06年9月6日《国务院关于加强土地调节调控有关问题的通知》下达后，工业用地必须采用招标拍卖挂牌方式出让，出让价格不得低于公布的最低标准，这对土地管理又上了一道“紧箍咒”，大幅度提高了项目的土地成本。近期我市工业用地公开出让创造了每亩101.8万元的天价，使许多投资者望而却步。三是土地报批手续复杂，时间长，延误项目开工建设。如我市06年5月上报国土资源部的项目（杭甬高速公路至沿海北线余姚连接线一期工程、杭州湾大桥余慈连接线建设工程（冶山至329国道芦城）、329国道余慈复线建设工程（小曹娥至黄家埠））至今尚未获得批准。
（二）房地产发展进入回缩期。1—6月，全市完成房地产开发投资5.1亿元，同比负增长47.4%，与上年同期16%的降幅还要扩大31.4个百分点。（若加上安置房，则整个房地产业投资6.97亿元，同比下降46.2%）。受房地产开发投资的持续下滑，直接影响全市投资增长8.6个百分点。虽然随着一些楼盘的逐步竣工，增加了现房销售（1—6月同比净增12.8万平米），但由于期房销售形势不佳（1—6月同比净减7.9万平米），使总体商品房销售仅增长19.5%，空置面积从去年6月以来一直处于高位，去年前5个月月平均空置面积7.5万平米，6月份开始升至26万平米，到12月达到33万平米，今年6月末商品房空置面积仍高达32万平米。尽管当前现房销售有短期购买涌动，但大量的空置面积和百姓对国家相关调控政策的心理预期，给新地块和新楼盘的推出形成一定压力，加上房地产开发准备和施工周期长的特点，预计后期开发投资不会有大的起色。
（三）工业投资明显下滑。1—6月，限额以上工业投资完成23.1亿元，同比下降195%，降幅比去年同期加快了8.4个百分点，是我市投资负增长的重要原因，而大项目竣工以后，由于“土地购置费”下降35.4%，向外拓展的土地没有了，企业投资以翻建、改建增多，引进内外资项目也因土地问题而困难重重，客观上造成后续项目规模小而不足是工业投资下降的原因所在。
（四）缺乏大项目有力支撑。今年来基础设施投资保持了150%以上的高增长，主要是总投资为8.54亿元的杭甬运河城区四桥改建工程建设进程加快的支撑。从重点工程来看，今年计划完成投资额最大的项目其投资为3亿元，而2005年、2006年分别为13.8亿元、5亿元。
四、下步推动固定资产投资增长的对策措施。
从上半年投资完成情况来看，我市仅完成全年目标的三分之一，要确保全年目标的完成任务十分艰巨，需要进一步落实措施、加大力度，千方百计推动投资合理增长。
（一）进一步完善政策措施，拉动投资全面增长。进一步加大工业、商业用地的供给。建立扶优限劣的机制，在行政许可的范畴内，实行差别政策，保证对城市基础设施、重点技改、农业龙头企业和重大外商投资项目的资金、土地、用电等支持；对一批基础设施、现代服务业、工业投资等领域的重点招商项目，逐一制定方案、配套条件和有关政策，保证项目招商的针对性和实效性。适时调整安置房补助政策，实施拆迁货币安置，促进房地产良性发展。同时，为保证固定资产投资的质量效益和健康运行，充分发挥固定资产投资对经济增长的拉动作用，建立固定资产投资和开工率考核制度。进一步确定目标，落实责任，切实形成齐抓共管推进投资增长的良好工作局面。
（二）进一步强化要素保障，保证投资合理增长。在缓解土地要素制约方面：一是加快已落实用地指标项目的征地拆迁进程，抓紧做好已列入宁波市统筹用地指标储备项目用地指标落实的衔接工作，确保用地指标不浪费和项目的顺利建设。二是继续做好土地的内部挖潜工作，进一步加大工作力度，尽力盘活闲置存量土地、厂房。对已供土地的使用单位，加强跟踪督查力度，促使其用足用好土地。三是坚持“双控”标准，对新批或已批未供地工业项目的容积率和投资强度进行严格把关，达不到要求的坚决予以扣减用地指标。同时，切实抓好土地开发整理工作，加快围涂工程步伐，努力拓展用地空间。在缓解资金要素制约方面：一是继续加强同银行的衔接，争取银行信贷支持。一方面，根据项目建设计划，进一步明确项目建设主体的融资责任，抓紧与有关银行沟通，制定项目融资计划，落实信贷方案，确保建设资金及时到位。另一方面，在争取国家开发银行政府信用贷款项目合同额度及时到位的基础上，再争取扩大信用贷款额度。二是进一步开辟融资渠道，大力引入BOT等建设模式，缓解城市基础设施建设的资金压力，加大基础设施的招商引资力度，积极吸收外来建设资金。三是本着“谁投资、谁受益”的原则，放宽民间资本的产业进入限制和竞争性领域投资主体自主决策权，进一步激活民间投资的积极性。
（三）加快推动重点区块建设，培育新的投资增长亮点。要继续重视在市“十一五”规划和余慈统筹规划框架内，城市（镇）规划、生态保护规划和土地利用规划的相互衔接、统筹协调，完善基础设施的规划布局。加快园区建设，积极推进余姚工业园区、模具城二期、名邦科技园、滨海产业园等重点区块建设，加快推进南雷路两侧和最良村磨刀桥村地块改造进程，启动龙泉山和凤山周边、原化纤厂及周边等区块改造。特别是要进一步理顺余姚工业园区滨海产业园的工作机制，配强配齐工作班子，加快交通道路等配套基础设施的建设进程，努力使滨海产业园成为我市投资增长的新亮点。
（四）进一步加大项目管理力度，挖掘投资增长点。一是抓投资项目开工建设。对列入计划、尚未开工的项目，作一次全面梳理，进一步明确项目建设主体的工作责任，加强在建项目的协调服务，在充分保护好被征地农民和拆迁户合法利益的基础上，进一步加快征地拆迁步伐，全力推进项目建设。要切实加强与上级部门的衔接，尽快落实重点建设项目的用地指标，力促项目及早开工。二是抓在建项目建设进度。对正在实施的在建工程，要落实计划，抓好进度，争取超额完成计划目标，科学合理地组织实施，加快建设进程，争取早日竣工。三是抓开工前准备。对正在前期准备的项目，建设单位要根据基本建设程序，抓紧报批相关手续，各行政主管部门要做好服务工作，减少审批环节，缩短时限。
（五）进一步抓好项目前期，增强投资增长后劲。切实加强对项目前期工作的重视，建立好项目储备库，实现项目储备库的动态管理。及时总结经验，创新工作新举措，提高工作质量和效率。根据“十一五”规划和2007年计划要求，做好重大项目前期工作，着力做好项目审批、规划选址、环保审查、用地预审等准备工作，建立2007年建设用地项目储备库，为争取上级资金、土地等政策扶持做好准备。完善提高发改局与国土、规划、环保等部门组成的联合协调机制，在理顺项目审批机制，提高项目审批效率的同时，加强对项目建设单位服务指导工作，促进项目建设单位切实做好项目五大要素的前期准备，按照规范化要求预报和审报项目，不断完善提高项目库的质量。帮助企业分析市场需求，引导企业积极开展技改项目的可行性研究，激发企业开展技术改造的积极性，做到早预测、早立项、早动工。引导房地产企业增强开发建设信心，并通过“强强联合”等措
施，切实增强企业的市场生存能力和竞争能力，着力促进房地产的健康发展。
浅谈固定资产投资审计方法 篇6
关键词：固定资产投资审计；三条主线；十个环节
作者通过几年来从事固定资产投资审计工作的实践与经历，总结了一些经验与方法，在此与同行共同交流。
对固定资产投资审计，目前我们主要围绕三条主线，严把十个环节。三条主线即建设程序实施线、工程资金流向线、管理权限制约线。十个环节即：立项环节、征地拆迁环节、资金筹集与使用环节、设计监理环节、招标投标环节、合同管理环节、隐蔽工程环节、施工质量环节、工程造价环节、效益发挥环节。并针对各主线和环节制定了相应的审计方法。
一、三条审计主线
1.以建设程序实施为主线，进行建设项目全过程审查。从项目的可研报告、项目立项、资金筹集、征地拆迁、施工图设计、项目招标投标、合同管理、工程监理、竣工验收、资金拨付、项目建成投资入使用等过程，全面审查建设项目的建设程序履行情况，建设程序有无后补现象，对缺少的环节和后补办的查明情况和原因，对有疑问的事项，进行下一步环节审计。
2.以工程资金流向为主线，进行资金筹集与使用情况审计。沿资金的来源与去向流程为线索，资金来源方面以立项文件以资金的来源和金额为依据，审查资金的来源是否正当，以资金文件的要求为依据审查资金来源数量与时间是否与立项文件一致，以拨付到建设单位的金额和时间为依据查证资金的到位情况，以建设单位资金拨付情况逐一查证资金的使用是否适当。查证时结合建设程序的内容和时间，发现异常时进入下一步环节审计。
3.以项目管理权限制约为主线，注重项目建设过程中的管理审计。我们认为，一个建设项目问题的多少，主要原因在人的管理，整个建设阶段出现的问题，都离不开人的因素，沿着这条主线，结合建设程序主线和资金流向主线，主要查证相关责任人的管理权限，管理人员的决策、管理情况，查证是否有人为因素造成的问题，分析问题的原因及责任承担者，落实问责打好基础。
二、十个审计环节
1.立项环节审计。主要关注以下几个方面的内容：一是可行性研究报告的科学性，包括是否批复规模过大。如我们在查县污水处理厂可研报告时，认为项目设计规模过大，建成后会形成资产闲置，实事证明自投产以来污水处理量一直未达到设计规模。二是概算批复的适当性。如在安全饮水项目、千亿斤粮食项目中往往批复资金过大。三是项目建成后与实际情况不符或后续投入无来源，形成项目闲置，如公路客运站项目、乡镇文化站项目、青少年活动中心项目，建成后形成长期闲置。四是项目概算不完整，漏算少算工程投资，造成项目建设过程中资金不足，项目被迫停工，拉长建设工期。
2.征地拆迁环节。主要审查征地程序是否完整，项目选址意见书、土地征用批复、土地使用证等是否齐全，否是有未批先建、以租代征现象，拆迁补偿是否到位等。此类问题多发生在市政道路建设和绿化工程中。
3.资金筹集与使用环节。主要审查资金到位的金额和时间，是否符合相关要求，有无滞留、挪用现象，配套资金是否到位，有无利用概算批复过大，争取上级资金后替代地方配套资金，有无用一个立项文件多头争取资金现象，有无利用合同向关联单位输出资金现象，结合合同审查资金拨付是否及时等。如：在农村公路养护审计中发现，以前年度的养护资金长期滞留达100多万元。某单位通过施工合同向下属单位输送资金。
4.设计监理环节。在延伸审计调查设计监理环节，设计方面主要查证设计是否合理，是否符合实际情况，建成后是否实用，设计费是否偏高等。如：某农业设施配套项目，建设的多个小型提灌站工程，建成后发现提灌站所在的河流已多年不通水，造成项目闲置。某单位委托上级主管部门下属的设计院设计工程，故意抬高设计费用，造成设计费偏高等问题。监理方面，主要审查监理人员到场情况，对工程质量的把关情况，工程量及付款的计量情况。如在审计过程中多次发现农业设施项目的监理不到位，有些项目未严格按照图纸施工，工程款支付凭证中没有核定实际工程量，施工单位给群众配发的输水较管质量较差无法使用等现象。
5.招标投标环节。围绕招标投标过程的真实性，进行招标投标专题审计。招标投标审计一直是我们关注的重点，一是关注有无应招标未招标现象，查证是否有达到招标金额未招标，采取分解工程直接发包的现象。二是是否有先行施工后补办招标手续情况。三是有无借用资质现象，四是有无围标串标现象。以上现象发生比较普遍，对以上发生的问题，我们多次采取移送主管部门处理、建议上投标单位黑名单等措施，并建议县招标管理办公室对补办招标手续的单位一律不予补办等措施。
6.合同管理环节。主要审查建设单位对施工合同、设计合同、监理合同、采购合同的执行情况。有无合同内容与招标投标内容相违背的条款，主要条款意思是否清晰，有无因合同原因造成被施工单位索赔现象，有无施工单位随意提出变更事项，提高工程价款，对投标报价较低的项目提出变更借机修正工程造价，设计细化程度达不到合同要求，监理未按合同配备监理人员，未按合同提供监理资料，所采购的物料未按合同要求的质量进行验收等现象。如在审计某单位时，发现投标单位承诺工程质量达到优良，而在合同中约定，工程质量达到优良时，建设单位付工程款2%给施工单位作为奖励费用。
7.隐蔽工程环节。加强隐蔽工程的跟踪审计，主要作用体现在一是掌握隐蔽工程的实际施工情况，二是督促施工单位严格按图施工，防止偷工减料，确定工程质量和工程结算的正确。对隐蔽工程较多的项目，我们事先和建设单位联系，隐蔽工程施工时，我们到现场旁站，核对和记录现场施工情况，为以后的审计积累第一手审计证据。如在安全饮水工程施工时，我们会及时赶到现场，掌握隐蔽工程的真实情况。如在安全饮水项目、农业地地埋管项目、重要建设项目的钢筋工程等，我们适时到场，起到了很好的作用。
8.施工质量环节。重点查证施工单位是否严格按图纸施工，施工材料是否合格，有无偷工减料或减少施工程序等问题。如在某个桥梁项目审计过程中，施工单位未按图纸安装橡胶支座，造成桥板抗震和伸缩出现问题。保障房项目地面开裂等质量问题。
9.工程造价环节。查证工程造价真实性时，一是根据工程招标预算，招标控制价、招标文件、投标文件、施工合同、工程变更，逐一审查这些文件的真实性和适当性。二是对照招标文件中的工程量清单和工程变更单位内容，现场察看工程完成情况，对未完成的工程量予以核减，保证工程造价的真实和公平。如在某装修项目审计中，发现由于现場条件限制，大型显示屏未安装，施工单位在工程结算中未扣除该项工程款4万元的情况。某工程应做两层卷材防水，施工单位只做一层的情况，核减工程造价3万元。
10.发挥效益环节。工程的最终目的是发挥效益，在项目审计的后期，我们根据以前撑握的情况，对比可行性研究报告中列举的预期效益，查证是否达到了相应的经济效益和社会效益，提出相关建议和补救措施。如：安全饮水工程，项目完成后水质仍达不到要求的，建议采取相关净化或除氟措施，使群众喝上放心水，使用项目达到应有效益。
总之，把握好以上三条主线和十个环节的审计方法，对提升审计质量，提高审计效率能够起到积极的推动作用。（作者单位：清丰县审计局）
参考文献：
[1]杨明亮、丁红华、李英，建设工程项目全过程审计案例，北京；中国时代经济出版社，2010.
[2]中国建设工程造价管理协会，建设项目全寿命周期成本控制理论与方法，北京；中国计划出版社，2007
固定资产投资模型 篇7
消费和投资是拉动经济增长的两大引擎, 消费的拉动作用较投资的拉动作用更具持续性。尽管我国经济取得了快速发展, 但突出的经济增长结构问题影响了国民经济的稳定发展, 而且显现了投资对经济增长贡献率超过消费对经济增长贡献率的现象。图1显示, 我国居民消费对经济增长贡献率总体处于下降趋势, 固定资产投资对经济增长贡献率总体处于上升趋势。从2001年开始, 我国经济增长主要由投资拉动。尤其是2009年, 在世界经济大幅下滑的情况下, 我国经济能够保持8.7%的增长速度, 主要是靠政府大量的基础设施等固定资产投资带动的。但是, 居民消费、固定资产投资变动引起的经济波动, 即居民消费、固定资产投资受到冲击对产出的动态影响不能通过贡献率得以表现, 可能存在固定资产投资对经济增长贡献率高, 但是固定资产投资受到冲击对经济增长影响弱, 这可以通过居民消费、固定资产投资变动和经济波动之间的动态关系来说明。
结构向量自回归 (SVAR) 模型是研究变量间动态冲击效应较成熟的方法, 它是基于向量自回归 (VAR) 模型提出的。一个n元p阶的SVAR模型:
AYt=Γ0+Γ1Yt-1+ΓpYt-p+εt
εt= (ε1t, ε2t, …, εnt) T
其中Yt是n维内生变量列向量, A是n×n维且主对角线元素为1的系数矩阵, Γi是i阶滞后内生变量的n×n维系数矩阵, ε1t, ε2t, …, εnt是结构式残差, 也是作用在内生变量y1t, y2t, …, ynt上的结构式冲击。若A可逆, 将结构式两边乘以A-1得到简化式模型, 即VAR (p) 模型:
Yt=A-1Γ0+A-1Γ1ΓYt-1+…+A-1ΓpYt-p+μt
μt=A-1εt
由此可见, VAR模型不能反映变量之间的当期相关关系;简化式扰动项μt是结构式扰动项εt的线性组合, 代表一种复合冲击, 使脉冲响应函数经济含义模糊不清。在SVAR模型中, 通过对矩阵A中的参数施加约束并估计参数值, 不但可以发现变量之间的当期相关关系, 还可以得到可识别的结构冲击
二、实证分析
(一) 变量说明
国内生产总值、居民消费、固定资产投资是一国经济发展水平、消费水平、投资水平最具代表性指标, 本文旨在研究居民消费、固定资产投资变动与经济波动之间的动态关系, 而增长率是反映波动 (变动) 较合理的指标。因此, 本文选取了实际国内生产总值增长率 (RGDP) 、实际居民消费增长率 (RXF) 、实际固定资产投资增长率 (RTZ) 三个变量, 并以1978年为基期 (1978=100) 的居民消费价格指数和GDP平减指数 (根据名义GDP和不变价GDP计算得到) , 消除1978-2009年居民消费及国内生产总值和固定资产投资的价格因素, 从而得到实际增长率 (样本期间为1979-2009年) 。
资料来源:历年中国统计年鉴 (1981, 1983-2009) , 中经济专网及作者计算。
(二) SAVR模型及识别
SVAR模型是基于VAR模型提出的, 传统的VAR理论要求模型中每一个变量是平稳的, 随着协整理论的提出, 对于非平稳时间序列, 只要各变量之间存在协整关系就可以直接建立VAR模型。所以, 首先要对变量进行平稳性检验。本文运用ADF检验, 根据AIC和SC准则、DW值、参数t统计量, 确定C、T、L, 检验结果如表1所示。结果表明RGDP、RXF、RTZ在1%的显著性水平下是平稳的, 因此可以直接建立VAR模型, 然后对参数施加约束, 识别SVAR模型。
注:检验类型 (C, T, L) 分别表示单位根检验方程包含截距项、趋势项及滞后阶数, N表示不包含C或T。
建立SVAR模型, 其次要确定VAR模型的滞后阶数。EViews5.0给出了判断滞后阶数的模块, 一般根据LR (5%显著水平) 、FEP值、AIC值、SC值、HQ值进行确定, 经过综合比较, 选定滞后阶数为1阶。检验结果见表2。
选择滞后阶数时还要注意VAR模型残差的自相关和异方差。经检验, 选择滞后1期。残差序列不存在自相关和异方差, 由于篇幅限制, 将不在列示。
注:“*”表示从每一列标准中选的滞后阶数, 其中FEP值、AIC值、SC值、HQ值是在标准值最小的情况下所选的滞后阶数。
最后, 检验VAR (1) 的稳定性, 若不稳定, 脉冲响应函数将失效。经检验, VAR (1) 的AR单位根的模都小于1, 满足稳定性条件, 根据SVAR (1) 得到的脉冲响应函数是稳健的、可靠的, 检验结果见表3。
建立由变量RGDP、RXF、RTZ构成的SVAR (1) 模型:AYt=Γ0+Γ1Yt-1+εt, 其中:
对于n元p阶SVAR模型, 需对结构式施加n (n-1) /2限制条件才能识别结构冲击。本文建立的SVAR (1) 模型含有三个内生变量, 即n=3, 需施加3个约束条件。一般情况下, 依据经济理论对参数进行约束, 参数约束有短期约束和长期约束之分。长期约束一般是零约束, 是指一个变量对另一个变量的结构冲击的长期响应为0, 而本文所选取的三个变量之间有着较强的相互影响关系。因此, 选择短期约束: (1) 固定资产投资产生经济效益具有滞后性, 又基于我国现实情况, 即居民消费与固定资产投资当期相互带动作用较弱, 可以认为居民消费变动和固定资产投资变动之间当期无影响, 即假设a23=0, a32=0; (2) 居民消费变动受当期产出波动的影响, 通过建立RXF与RGDP之间的回归方程 (依据加权最小二乘估计) , 估计RGDP对当期RXF的长期平均影响系数为0.785146, 因此假设a21=0.785146。
模型估计结果:a12=-0.252974, a13=-0.056602, 即实际居民消费增长率每提高一个百分点, 在当期实际GDP增长率大约提高0.253个百分点, 实际固定资产投资增长率每提高一个百分点, 在当期实际GDP增长率大约提高0.057个百分点, 说明在拉动经济增长力度方面, 居民消费优于固定资产投资。
(三) 脉冲响应函数分析
脉冲响应函数是分析当一个误差项发生变化, 或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响, 用以描绘在扰动项上施加冲击, 对内生变量当前值和未来值所带来的影响。本文选择追踪期数为10, 实线表示脉冲响应函数, 虚线表示正负两倍标准差偏离带。
注:Shock1、Shock2、Shock3是指来自RGDP、RXF、RTZ的结构冲击。
由图2可知, 给实际消费增长率一个正冲击, 在第1期对实际GDP波动产生最大正效应, 约0.379个百分点, 之后冲击效应减弱, 到第8期已趋于0, 但是从第5期到第8期出现了程度微弱的负效应, 在第6期出现最大负效应, 约为-0.027个百分点, 然而从第1期到第8期累积冲击效应约为0.887个百分点。总体上, 居民消费变动的结构冲击对经济波动产生正影响, 但持续性不强。给实际固定资产投资增长率一个正冲击, 在第2期对实际GDP波动产生最大正影响, 约0.216个百分点, 之后影响逐渐减弱, 到第8期趋于消失, 从第5期到第8期也出现了程度微弱的负影响, 在第6期出现最大负影响, 约为-0.022个百分点, 然而从第1期到第8期累积冲击效应约为0.398个百分点。总体上, 固定资产投资变动的结构冲击对经济波动产生正影响, 但是不仅持续性不强, 而且对经济波动的冲击力度弱于居民消费变动对经济波动的冲击力度。
来自实际GDP增长率自身的一个正冲击, 在第1期对经济波动产生最大正效应, 约为1.499个百分点, 然后下降, 在第5期出现最大负效应, 约为-0.137个百分点, 于第7期冲击效应趋于消失, 前7期累积冲击效应约为2.187个百分点, 总体上冲击影响为正。说明经济波动主要受自身冲击的影响, 实际GDP增长率与其滞后值有较大的关联, 应注意我国经济发展的长期战略。由于本文变量以实际增长率表示, 居民消费增长率、固定资产投资增长率的结构冲击对GDP增长率影响较弱, 表达的是, 若居民消费增长率、固定资产投资增长率增加一单位, 引起GDP增长率较小幅度的增加, 只能说明增加单位居民消费、单位固定资产投资, 对经济增长的带动力较弱, 即效率较差。而不能认为居民消费、固定资产投资不能促进经济增长, 因为居民消费、固定资产投资是带动经济增长的两个最主要的动力。
上述实证结果表明, 虽然总体上来自居民消费、固定资产投资变动的外生结构冲击对经济波动产生正效应, 但是脉冲响应路径显示, 仅持续4期正效应, 并出现了4期程度微弱的负影响, 而且经济波动主要受自身结构冲击的影响, 说明我国居民消费、固定资产投资带动经济增长不仅持续性不强, 而且单位效率差。但是, 由于居民消费变动对经济波动的冲击力度强于固定资产投资变动对经济波动的冲击力度。所以, 对于促进经济增长而言, 扩大居民消费产生的效力强于扩大固定资产投资产生的效力。
由图3可知, 给实际GDP增长率一个正冲击, 在第1期对居民消费变动产生最大正效应, 约为1.177个百分点, 之后从第3期到第6期出现了负效应, 在第4期出现最大负效应, 约为-0.106个百分点, 冲击影响于第6期趋于0, 然而从第1期到第6期累积冲击效应约为1.255个百分点。总体上, 来自经济波动的外生结构冲击对居民消费变动产生正效应, 但只是短期影响。
同样给实际GDP增长率一个正冲击, 也是在第1期对固定资产投资变动产生最大正影响, 约为3.557个百分点, 之后也是从第3期到第6期出现了负影响, 在第3期为-0.714个百分点, 冲击效应于第6期趋于消失, 然而从第1期到第6累积冲击效应约为2.403个百分点。总体上, 来自经济波动的外生结构冲击对固定资产投资变动产生正影响, 虽然只是短期影响, 但是受到经济波动的冲击力度强于居民消费变动受到经济波动的冲击力度。
上述实证结果表明, 虽然总体上来自经济波动的外生结构冲击对居民消费、固定资产投资变动产生正效应, 但是脉冲响应路径显示, 只持续2期正效应, 并出现了4期程度微弱的负影响, 但是不能认为经济增长对保持居民消费、固定资产投资持续增长效用不大, 因为只有产出不断增加才能保证消费、投资的持续增长, 这只能说明, 我国居民消费、固定资产投资自身存在问题, 削弱了产出增加对其增长的持续促进作用。然而, 固定资产变动受到经济波动的冲击力度强于居民消费变动受到经济波动的冲击力度, 说明我国经济产出倾向于用于固定资产投资, 和现实相符, 由图1可知, 固定资产投资对经济增长贡献率总体上处于上升趋势, 尤其从2001年开始, 固定资产投资成为拉动经济增长的主要动力。
(四) 预测方差分解
方差分解是另一种分析变量间动态关系的方法, 是将每个内生变量的方差分解成与各结构冲击相关联的组成部分, 用相对方差贡献率评价各结构冲击对每个内生变量的相对重要性。由表4可知, 在RGDP方差分解中, 居民消费增长率的结构冲击对经济增长率预测方差贡献率经过第1、2、3期增长, 于第4期开始基本稳定在8.5个百分点。固定资产投资增长率的结构冲击对经济增长率预测方差贡献率经过第1、2、3期增长, 于第4期开始基本稳定在2.1个百分点。经济增长率自身结构冲击对经济增长率预测方差贡献率经过第1、2期下降, 于第3期开始基本稳定在89.3个百分点。这和图2脉冲响应分析结果基本一致, 经济波动主要受自身结构冲击影响, 居民消费、固定资产投资变动的结构冲击对经济波动影响微弱, 从而说明居民消费、固定资产投资带动经济增长单位效率差;同时, RGDP方差分解也验证了, 居民消费变动对经济波动的影响明显强于固定资产投资变动对经济波动的影响。
在RXF方差分解中, 经济增长率的结构冲击对居民消费增长率预测方差贡献率于第5期开始基本稳定在44.7个百分点, 但是居民消费增长率自身结构冲击对居民消费增长率预测方差贡献率较大些, 于第5期开始基本稳定在54.85个百分点。因此, 虽然经济波动对居民消费变动产生了较大程度的影响, 但居民消费变动受自身结构冲击影响较大。在RTZ方差分解中, 经济增长率的结构冲击对固定资产投资增长率预测方差贡献率经过前4期微弱波动, 于第5期开始基本稳定在81个百分点。因此, 固定资产投资变动主要受经济波动的影响。由此可知, 以上分析结果和图3脉冲响应分析结果也基本一致, 经济波动的结构冲击对固定资产变动的影响力较大, 从而说明了我国经济产出倾向于用于固定资产投资。
三、结论及建议
本文基于SVAR模型分析了我国居民消费、固定资产投资变动和经济波动之间的动态影响关系, 实证结果揭示了以下两方面问题。
(一) 我国经济保持长期稳定增长面临压力
居民消费、固定资产投资作为带动经济增长的最主要的两个动力, 然而图2脉冲响应函数和RGDP方差分解表明, 二者的变动冲击并不能对我国经济增长产生长期且持续的正影响, 二者带动经济增长单位效率差, 并且图3脉冲响应函数表明, 经济增长只对二者增长产生短期影响, 从而较难通过持续提高我国居民消费水平、固定资产投资水平影响经济增长。因此, 我国经济保持长期稳定增长面临压力, 这一问题主要归因于我国居民消费水平偏低及固定资产投资结构失衡。
资料来源:历年统计年鉴 (1981, 1983-2009) , 国泰安数据库, 中经专网及作者计算。
1.居民消费水平偏低。
居民收入是影响居民消费水平的主要因素, 图4显示了1978-2009年我国居民收入占国内生产总值比重变化情况。图4表明, 我国居民收入占国内生产总值比重, 1978-1984年处于上升阶段, 但最大没超过60%;1984-1992年处于下降阶段, 从1988年开始低于50%;1993-2009年基本保持在40%左右。较长时间内, 我国经济产出分配到居民部分较少, 居民收入水平偏低。加之我国社会保障制度不健全, 存在有钱不敢花现象, 以及我国居民重储蓄, 居民消费结构不合理, 家庭消费支出以住房、医疗、教育消费支出为主, 从而造成居民消费水平偏低。长期低收入和低消费造成居民消费带动经济增长单位效率差, 不利于经济的持续增长。一次经济增长冲击, 虽能带动当期消费较大程度增加, 但只要上述限制因素存在, 也会对后期消费造成不利影响。
2.固定资产投资结构失衡。
固定资产投资按结构分, 主要分为建筑安装工程 (各种房屋、建筑物的建造工程和各种设备、装置的安装工程) 和设备工具器具购置两部分, 图5显示了1981-2009年建筑安装工程、设备工具器具购置占固定资产投资比重变化情况。由图5可知, 虽然建筑安装工程占固定资产投资比重处于下降趋势, 但是每年都在60%以上, 而设备工具器具购置占固定资产投资比重没有超过30%。由此可见, 大量固定资产投资用于公共基础设施、房屋等建筑物建设, 而用于企业购买生产设备、器具等生产投资较少。这一现象容易造成重复投资, 物品、服务供给长期增长受到限制。这种结构失衡的固定资产投资, 尤其是存在大量质量差的重复投资, 造成固定资产投资带动经济增长单位效率差, 必然影响经济持续稳定增长。
资料来源:历年统计年鉴 (1981, 1983-2009) , 中经专网及作者计算。
(二) 我国经济增长存在投资短期性问题
图2脉冲响应函数和RGDP方差分解表明, 对于促进经济增长而言, 扩大居民消费产生的效力强于扩大固定资产投资产生的效力, 然而图3脉冲响应函数和RXF、RTZ方差分解表明, 我国经济产出倾向于用于固定资产投资。事实上, 我国已显现投资拉动型经济增长模式, 主要因为:消费增长受收入、消费习惯、社会保障制度、宏观经济发展状况等因素影响, 因此短期内消费增加程度有限;然而, 短期内投资能够得到较大程度增加, 并且容易受政府宏观经济调控控制, 因此政府能够在短期内通过大幅增加投资刺激经济增长。我国应对国际金融危机的4万亿财政刺激计划, 使得我国在国际经济形势恶化的情况下仍保持了8.7%的增长速度, 而这项计划的大量资金用于公共基础设施等建筑物投资, 充分说明了短期内能够通过大幅增加投资刺激经济增长。但是, 投资的最终目的是生产更多的物品和服务以满足居民需求, 扩大投资刺激经济增长在长期内最终要落在消费上。因此, 我国靠投资拉动经济增长具有短期性, 应以消费作为拉动经济增长的主要动力。
综上所述, 为使我国经济健康持续稳定发展必须从以下几方面入手:第一, 调整固定资产投资结构, 加大企业生产设备性投资, 扩大企业生产规模, 为社会提供更多的物品和服务。首先, 合理规划公共基础设施建设, 防止重复投资, 减少盲目投资, 降低对资金的占用率;其次, 控制房地产建设规模, 加强对资金流向房地产市场的管制;最后, 根据国家产业结构调整目标, 加大对生产企业尤其是中小生产企业的资金扶持, 尤其是制定合理的贷款优惠政策, 满足生产企业扩大规模对资金的需求。第二, 调整投资消费比例, 扩大经济产出用于居民消费部分。主要是提高居民收入水平, 合理调整国民经济初次分配, 加大再分配力度, 尤其是健全并完善工资管理制度, 减轻企业税收负担, 提高职工薪酬待遇, 拓宽农村居民收入渠道, 积极引导农村剩余劳动力转移。第三, 建立健全社会保障制度, 提高社会福利水平, 优化消费结构, 增强居民消费信心。主要应完善养老保险、医疗保险、住房公积金制度, 提高保障水平和覆盖率, 降低住房、医疗、教育支出占家庭消费支出的比重, 提高生活消费品支出占家庭消费支出的比重, 从而避免有钱不敢花现象。
参考文献
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固定资产投资模型 篇8
中国股市向来就是过山车式的走向, 尤其是2008年的股市, 从最高点6120点一路跌至1664点。同样, 作为金融危机的发源地的美国, S&P 500指数下跌了约37%。更为可怕的是, 由于所有类别的资产都大幅度地下跌, 不同资产的多样化配置本可以带来的正常利润现在却完全消失殆尽。比如说, 摩根史坦利国际远东 (MSCI EAFE) 指数, 高盛商品指数, 美国房产投资指数 (NAREIT) 都有超过了36%的下跌。更为普遍的是, G7国家都经历了股票市场市值短时间蒸发了75%以上的痛苦, 而这75%的下跌需要投资者在未来实现300%的正增长才能完全抵消。
从不同国家的经济历史来看, 在经济萧条时期的资产都呈现了大幅度下降, 这向我们表明了一个事实, 长期持有某种特定风险的资产并不一定是个聪明的举动。当分析美国上述各种指数长期收益的时候, 我们就会发现, 绝大部分的资产收益虽然每段时期波动不同, 但长期来看, 都可以得到很好的长期收益率, 而更为惊人的是, 不同资产的长期收益率居然十分接近。当然, 由于债券的低风险, 其长期的收益要低于其他指数。但从风险的角度来看, 当我们仔细分析这些指数的最大跌幅 (表一) 时, 可以看到几乎每个指数在某年都会有超过40%的跌幅, 同样, 债券除外。
二、量化投资模型用于调整各资产的收益
如前文所述, 本文将会通过移动平均时间模型这种非常简单的量化模型来测试其管理风险的能力。为了更好地测试此模型, 笔者认为需要如下几个条件以确保此模型简单易行:1、纯粹的计算机制;2、对每个资产类别使用同样的参数和模型;3、价格为唯一的可变量;4、所有数据不包括分红, 且每月更新一次。
移动平均线型的交易系统是最为简单和流行的趋势交易系统, 最常用的参数是200天移动平均线。因此, 笔者采用的计算规则如下:
1、购买原则:当月平均价大于10个月的SMA
2、卖出原则:当月平均价小于10个月的SMA
为了描述本量化时间模型的特点和逻辑, 笔者采用了超过100年的各资产市场收益率来进行测试。通过表二看出, 本量化时间模型不仅提高了复合收益率, 还同时降低了风险。
可见, 量化投资模型优化后达到了很好的收益数据。其中一个显著的特征是降低了风险。具体来看, 我们使用“购买后长期持有法”和“量化时间交易模型”来进行对比, 并对各资产进行均等份额配置。通过对上述指数同段时期的测算, 可以发现量化时间交易模型能够在绝大多数时间区间里保证资产组合至少拥有60%以上的净值。而购买后长期持有配置常常会有约50%的资产跌幅。
三、结束语
一个非主观性的, 量化交易模型将在降低风险的基础上对收益实现正影响。也就是说从理论上来看, 除了通过多样化配置实现低风险收益, 还可以尝试通过简单易操作的量化移动平均时间模型来提高风险调整后的收益。
摘要：本论文的目的是探讨一种简单易行的量化投资方法去提高不同资产类别的风险调整后收益。为了验证方法的可行性, 笔者选用了数据更为丰富的美国证券市场作为研究对象。本量化投资方法是采用一个简单的移动平均线 (MA) 时间模型, 用该模型对美国各种公开交易指数如摩根史坦利国际远东 (MSCIEAFE) 指数, 高盛商品指数, 美国房产投资指数 (NAREIT) 和美国10年期的国债收益等五种指数进行测试。
关键词：移动平均线,风险调整收益,量化投资模型
参考文献
[1]龚六堂:《动态经济学方法》, 北大出版社, 2002
[2]田益祥, 金融市场计量经济学, 中国市场出版社, 2011
固定资产投资模型 篇9
Friedman(1953)提出的自然选择观点认为,具有不正确信念的投资者最终会被市场上那些具有理性信念的投资者清除。但这种观点并不被行为金融所接受,行为金融认为噪音、认知偏差、投资者情绪等都会影响投资策略,从而影响资产价格。例如De Long et al.(1990)认为Friedman的观点不完备,当噪音交易者和套利者面临同样的风险时,他们各自的预期收益率将依赖于各自的风险承受能力和市场给予他们的风险补偿。自Baker和Wurgler(2006)提出构建投资者情绪的综合指标方法之后,出现了大量基于投资者情绪的实证研究。Yang和Yan(2011)在总结构建投资者情绪指标方法的基础上,认为相对于难以测度的噪音和认知偏差,投资者情绪可以通过不同的方法进行测量。另外,Statman et al.(2008)对相关结果给予了金融实验的支持。因此,从投资者情绪角度考查其对资产价格的影响成为当前的研究热点。
在实证研究方面,国外学者Lee et al.(1991),Brown和Cliff(2005)、Kumar和Lee(2006)、Baker和Wurgler(2007)、Baker et al.(2012)、Schmeling(2009)、Kurov(2010)、Liao et al.(2011)、Stambaugh et al.(2012),以及国内学者王美今和孙建军(2004)、伍燕然和韩立岩(2007)、谢军(2012)、杨春鹏和闫伟(2012)等,都对投资者情绪与股票收益之间的相关性进行了深入研究。尽管已有研究结果略有差异,但基本认为投资者情绪对股票市场收益有着重要的影响。Baker和Wurgler(2007)指出,现在问题已经不再是投资者情绪是否影响股票价格,而是如何测量投资者情绪和量化它的效果。在理论模型方面,目前对基于投资者情绪的资产定价模型的研究正蓬勃发展,包括Lawrence et al.(2007)提出的基于情绪的DDM模型,Shu(2010)、Liang(2011)提出的基于情绪的CCAPM模型,Yang和Yan(2011)基于投资者情绪建立的情绪跨期迭代模型,Yang et al.(2012)基于投资组合理论建立的情绪资本资产定价模型,以及Yang和Zhang(2013)建立的基于投资者情绪的静态资产定价模型等。上述资产定价模型侧重点各有不同,但是都没有考虑情绪对资产价格的长期影响力。鉴于连续模型在时变情绪以及长期生存性方面存在研究优势,本文基于投资者情绪构建了连续资产定价模型。
二、文献回顾
Lawrence et al.(2007)依据DDM模型提出了基于情绪的股票定价模型。该模型放松了理性人假设,假设投资者受情绪影响,并依据CAPM模型得到受情绪影响的收益率。另外,情绪投资者对未来的股息增长率含有主观的看法,结合上述收益率,得到基于情绪的DDM模型。该模型解释了高波动率、高成交量和股市泡沫等金融异象,但是DDM模型本身就存在难以估计模型参数以及难以实证的缺陷。
Shu(2010)在Lucas(1978)的基础上考虑了投资者情绪对风险偏好和贴现因子等的影响。其分析结果表明,股票和债券价格和投资者情绪正相关,预期资产收益与情绪负相关。在情绪高涨时,情绪对资产价格的影响增加。相对于债券市场,情绪变化对股票市场有更大的影响。Liang(2011)把心理因素加入Lucas(1978)的框架,构建了基于消费者情绪的资产定价模型。模型显示,市场范围的情绪在动态均衡时进入随机贴现因子中,并且除了消费风险,变动的市场心理是反周期的系统性因子。因此,股权溢价反映一个心理风险,并包含情绪溢价。
Yang和Yan(2011)基于DSSW模型建立了情绪跨期迭代模型。该模型指出,当情绪高涨并大于某一临界值时,即情绪剧烈高涨时,资产具有负的超额收益及正的情绪泡沫;当情绪高涨小于该临界值时,即情绪温和高涨时,资产具有正的超额收益及负的情绪泡沫。杨春鹏和闫伟(2012)构建了单向情绪投资者认知价格理论模型和双向情绪投资者认知价格理论模型,发现正向情绪投资者与负向情绪投资者权衡博弈时,正向情绪投资者数量的增加将引致市场平均情绪水平高涨,并最终导致资产价格升高。
Yang et al.(2012)基于投资组合理论建立了情绪资本资产定价模型。该模型表明,投资者情绪是资产价格的重要系统因子,而且资产价格是关于投资者情绪的非线性因子。模型对投资者之间的交易以及超额交易给出了部分解释。
Yang和Zhang(2013)在基于消费的资产定价模型中考虑投资者情绪的作用,建立了静态资产定价模型。该模型表明,均衡价格可以分解成理性部分和情绪部分,从而投资者情绪对资产价格有重要的影响。在模型中,情绪部分具有财富加权的结构,也就是说,投资者的财富可以放大情绪冲击。静态模型对资产搬家、价格泡沫和价格的高波动性给出了一部分解释。
综上所述,尽管国内外学者对投资者情绪的影响展开了深入研究,相继提出的静态模型和动态模型解释了股价泡沫、高波动性等金融异象,从不同的角度丰富了情绪资产定价理论,但是关于投资者情绪对资产价格的长期影响力的研究尚未展开。
本文拟采用连续模型对这个问题展开讨论。这是因为,在实际市场中投资者频繁地进行交易,采用连续模型进行描述可以体现频繁交易的行为。另外,在不同时间投资者情绪会发生变化,例如随着时间的推移,投资者在获取更多信息后,可以修正自己的主观预期。而静态模型只有一期不变的投资者情绪,动态模型也只有若干期的投资者情绪,因此,连续模型可以更好地描述随着时间的推移,投资者情绪对资产价格的影响过程。最后,连续模型可以讨论多年之后情绪投资者的财富情况,因此非理性投资者的长期生存性问题适合用连续模型进行刻画。对长期生存性问题进行研究的文献有De Long et al.(1991)、Kogan et al.(2006)、Yan(2008)。例如,Kogan et al.(2006)基于不正确信念,分析了一个具有只在末期消费的投资者的有限期限经济,发现不正确信念是有利于投资者生存的,这个现象的发生是因为在他们的模型中储蓄决定是外生的因素。这些文献已经说明了噪音投资者的生存性问题,而从投资者情绪角度出发考查情绪投资者的生存性问题也是情绪资产定价理论的重要内容。
在Yan(2008)的模型框架下,本文把投资者情绪引入模型中。与其不同的是,我们假设投资者对未来的红利增长率有其主观的情绪,而不是一个均值为零的噪音。这是因为在牛市(熊市)时,大部分投资者可能持有较乐观(悲观)的情绪,其均值并不等于零。另外,除了讨论风险厌恶系数和预期的精确性对长期财富比例的影响,本文还研究了时变情绪对资产价格的影响,分析表明时变情绪是导致资产价格波动的重要因素。
三、模型的构建
(一)信息结构和投资者认知
模型采用Yan(2008)基于消费的连续资产定价模型框架,考虑一个连续时间的纯交易经济,不确定性用滤子概率空间(Ω,F,{Ft},P)表示,在其中定义一维布朗运动Z(t)。市场上存在单一的有限供给的消费品,消费品供给过程满足:
其中:μc和σc是常数;Zc是一维布朗运动。消费品也相当于一个风险资产,是一个收益为负的资产。股票的分红过程满足:
其中:gD和σD是常数;ZD是一维布朗运动。为便于分析,假设Zc和ZD是独立的。
第i个投资者了解μc、σD和σc,但是对gD有不同的认知。这是因为Merton(1980)的研究表明,虽然数据频率趋于无限时,方差的估计会收敛到真实值,但是在有限估计期间,预期收益率仍然不会收敛到真实值。假设μDi代表投资者i的认知平均增长率。此时第i个投资者认为红利服从:
ZDi是投资者i认知的布朗运动,f(SIi)测量了投资者i对经济增长率的错误认知。这里设置的投资者错误认知是不变的,即他们没有根据最新接收的信息改变自己的认知。
(二)投资机会集
投资者可以连续地交易无风险债券和股票。债券是零净供给的,而股票是一单位净供给,并且有红利要求,红利过程如公式(3)所述。债券价格Bt(标准化以后满足B0=1)满足下面的动态性:
股票价格Pt满足下面的动态性:
虽然投资者观测到同样的股价路径,但是他们对预期股票收益有不同的看法。上式意味着:
金融市场的动态完备性假定意味着对于每一个投资者而言都存在一个唯一的状态价格密度过程ξti,其满足:
其中:κti=σt-1(μti-rt)是投资者i认知的夏普比率,或者是认知风险的市场价格。令kt代表真实的夏普比率,则:
也就是说,投资者情绪也可以测量投资者认知的夏普比率与真实夏普比率之间的差距。
(三)投资者禀赋和偏好
在0时刻,投资者i配置wi份股票,wi满足0≤wi≤1,而且。投资者选择一个非负的消费过程Cit,并且持有θit份股票,所以他的金融财富过程为:
投资者i的效用函数ui(Ct)是:
其中:γi为相对风险厌恶系数。当γi=1时,对应的是对数效用函数。
投资者i的目标函数受限于动态预算限制即公式(11),其中ρi是时间折现率,Eit是投资者i的认知条件期望。
(四)均衡
当价格系统(rt,Pt)和消费—投资组合过程(Cti,θti)使得商品市场和证券市场出清时,市场达到完全竞争均衡,此时:
Basak(2000)提出在具有异质信念的经济中,均衡可以通过构建一个具有随机权重过程的代表性投资者得到,其中随机权重过程描述了投资者信念的差别。为了刻画这个均衡,本文采用Basak(2000)提出的方法,定义一个代表性投资者具有如下效用函数:
其中λti>0是随机的,称之为随机权重。随机权重体现了异质性信念。不失一般性设λ01=1。
在以上描述的经济中,股票价格满足:
投资者i的消费分配如下:
其中,λti满足:
并且初始值λ0i是下面方程的解:
从公式(19)可知,随机权重受到投资者情绪的影响,投资者情绪是乐观还是悲观,会决定其分配更多或者更少的财富到股票市场。另外,由于随机权重λti的波动,投资机会集合随着时间改变,因此投资者有更加复杂的保值策略。
四、模型的讨论
(一)单一投资者
假定经济当中只有一类投资者i,并且效用函数为对数效用函数时,则公式(17)可简化为:
从公式(20)可见,均衡价格随着投资者情绪的高涨而上涨,随着投资者情绪的低落而下跌。运用蒙特卡罗模拟方法,可以讨论情绪对资产价格的影响。基于Campbell(2003)对每个参数的估计,设定μD=1.89%,μc=2%,σc=2%,ρ=1%。投资者情绪的影响函数设定为f(SI)=ea SI-1,其中α=0.001。数值模拟如图1所示。其中,P代表资产价格,t代表时间。
图1显示,虽然股利的波动性导致资产价格的波动,但是价格的总体趋势是不变的。更重要的是,不同水平的投资者情绪,使得资产价格的路径发生明显的变化。乐观的投资者情绪使得资产价格比理性价格明显抬高一个价位(均值为10.98),而悲观的投资者情绪使得资产价格明显回落到一个价位(均值为6.50)。
传统资产定价模型有一个显著的特征:投资者信念不随时间的推移而改变。这个假设过于简单,而且和现实不相吻合。例如当投资者接收到更多信息时,会更新其预期。在动态的资产定价模型的设定中,虽然也放松了这个假定,但是只是讨论了两期不同情绪对资产价格的影响。在实际市场当中,投资者情绪具有随机性特征,比简单的两期时变情绪复杂得多。为了研究时变情绪的动态效果,本文进一步假设在连续时间情况下,投资者情绪SI(t)都是随着时间变化而变化的。此时定价公式变为:
为了从数量上研究时变情绪对资产价格的影响,下面进行数值模拟。参数设置设定如下:μD=1.89%,μc=2%,σc=2%,ρ=1%。
首先假定情绪连续变化,例如投资者情绪从0上升到6(情绪逐渐高涨阶段),再从6下降到0(情绪回归理性阶段)。其模拟结果如图2所示:
图2显示,随着投资者情绪的高涨,资产价格跟着上涨;当投资者情绪逐渐回归到理性时,资产价格也随着下降到理性价格。
假定投资者情绪从0上升到6(情绪逐渐高涨阶段),再从6下降到-6(情绪加速下降阶段),其模拟结果如图3所示:
图3显示,当投资者情绪过度悲观时,资产价格也随着下降,并远远低于理性价格。
其次假定情绪跳跃变化,例如投资者情绪从0上升到6(情绪逐渐高涨阶段),再从6跳跃到0,然后逐渐下降到-6,其模拟结果如图4所示:
图4显示,投资者情绪的跳跃性导致资产价格发生突变,增加了价格的波动性。总之,投资者情绪的易变性,导致价格变化的多样性。
(二)理性投资者和情绪投资者
假定经济当中有两类投资者1和2。投资者1有正确的信念,而投资者2具有主观的投资者情绪,即SI1=0,SI2≠0。其他参数都相同,即每个投资者在初始时的财富都相同,ρ1=ρ2=ρ,γ1=γ2=γ,而且γ是整数。则定价公式可简化为:
投资者1的消费比例为:
投资者1的财富比例为:
其中,,λ0是下面二项式方程的解:
常数ak满足:
Friedman(1953)提出自然选择观点,这个观点认为具有不正确信念的投资者最终会被市场上那些具有理性信念的投资者所清除。Yan(2008)认为不正确信念的投资者能否生存,不仅取决于其信念的精确性,而且与贴现因子和风险厌恶系数有关。为了在模型中考查自然选择观点的正确性,本文依据财富比例的计算公式(24),模拟100年后情绪投资者的财富比例。模拟的参数设定如下:gD=1.789%,κ=0.277,μD=3.218%,σD=3.218%,μc=2%,σc=2%,ρ=1%,SI=4.5,α=0.001。投资者情绪的影响函数设定为(fSI)=eαSI-1。当SI=4.5时,(fSI)=0.5κσD,即投资者2高估了夏普比率50%,也就是投资者认为夏普比率是0.416。100000次的蒙特卡罗模拟结果如图5所示。其中,w代表财富比例,number为统计出现的次数。
如果情绪投资者的风险厌恶系数等于1,则其投资比较冒险。此时,图形显示财富比例分布向左侧倾斜,即大多数情况下情绪投资者的财富比例缩水严重,但是依然保持一个正的财富比例。如果风险厌恶系数等于3,则其投资相对保守。此时,图形显示财富比例分布在中部偏左区域,即在大多数情况下,保守的情绪投资者的财富比例可以保持在0.4左右。
投资者的情绪不同会导致其对夏普比率的认知不同,下面考查不同的投资者情绪对以后的财富是否有影响。在数值模拟当中假设投资者2的情绪值分别为SI=4.5和SI=1.8。投资者情绪的影响函数设定为f(SI)=eαSI-1,α=0.001。当SI=4.5时,f(SI)=0.5κσD,即投资者2高估了夏普比率50%,也就是投资者认为夏普比率是0.416。当SI=1.8时,f(SI)=0.2κσD,即投资者2高估了夏普比率20%,也就是投资者认为夏普比率是0.3324。考查在投资者2高估了夏普比率50%以及20%这两种情况下,100年后情绪投资者的财富比例。其他参数设定如下:γ=1,gD=1.789%,κ=0.277,μD=1.89%,σD=3.218%,μc=2%,σc=2%,ρ=1%。100000次的蒙特卡罗模拟结果如图6所示。其中,p.d.f.是probability distribution function的缩写。
结果显示,高估夏普比例50%的情绪投资者,其财富比例分布向左侧倾斜,即大多数情况下情绪投资者的财富比例缩水严重。而高估夏普比例20%的情绪投资者,其财富比例分布在中部偏左区域,即大多数保守情绪投资者的财富比例集中在0.4835左右,其财富可以保持在一个较高比例。
总之,情绪投资者并不会随着时间的推移而被清除出市场。投资者的生存性与其信念的精确性以及风险厌恶程度有关。投资者的预期越接近于实际情况,风险厌恶系数越大,则其生存性越大。即模型的模拟结果不支持传统的自然选择观点,而与Yan(2008)的观点一致。数值模拟结果对非理性投资者的长期生存性给出了一部分解释,同时说明投资者情绪在长期也会对资产价格产生重要的影响。
(三)乐观投资者和悲观投资者
假定经济当中有两类投资者1和2。投资者1有乐观的投资者情绪,而投资者2具有悲观的投资者情绪,即SI1>0,SI2<0。其他参数都相同,即每个投资者在初始时的财富都相同,ρ1=ρ2=ρ,γ1=γ2=γ,而且γ是整数。则定价公式(17)可简化为:
其中,,λ0是下面方程的解:
常数ak满足:
投资者1的财富比例为:
为了在模型中考查乐观情绪投资者的长期生存性,依据公式(26),模拟100年后乐观情绪投资者的财富比例。模拟的参数设定如下:gD=1.789%,κ=0.277,μD=1.89%,σD=3.218%,μc=2%,σc=2%,ρ=1%。投资者情绪的影响函数设定为f(SI)=eαSI-1,α=0.001。在数值模拟当中假设投资者1的情绪值SI1=4.5,投资者2的情绪值SI2=-0.89。当SI1=4.5时,f(SI1)=0.5κσD,即投资者1高估了夏普比率50%,也就是投资者认为夏普比率是0.416。当SI2=-0.89时,f(SI2)=-0.1κσD,即投资者2低估了夏普比率10%,也就是投资者认为夏普比率是0.2493。100000次的蒙特卡罗模拟结果如图7所示:
如果乐观情绪投资者的风险厌恶系数等于1,则其投资比较冒险。此时,图形显示财富比例分布向左侧倾斜,即在大多数情况下,乐观情绪投资者的财富比例缩水严重,但是依然保持一个正的财富比例。如果风险厌恶系数等于3,则其投资相对保守。此时,图形显示财富比例分布在中部偏左区域,即大多数保守情绪投资者的财富比例可以保持在0.4左右。
总之,在风险厌恶系数相同时,乐观情绪投资者高估了未来的收益,会购买更多股票,而悲观投资者低估了未来的收益,会持有较少股票。在100年后,由于实际情况不如预期乐观,乐观投资者的财富比例减少较多,而悲观投资者的财富比例相对增加。当投资者风险厌恶程度较高时,乐观投资者和悲观投资者的财富比例变动都较少。
投资者的情绪不同会导致其对夏普比率的认知不同,下面考查不同的投资者情绪对以后的财富是否有影响。投资者情绪的影响函数设定为f(SI)=eαSI-1,α=0.001。在数值模拟当中假设投资者1的情绪值分别为SI=4.5和SI=1.8,投资者2的情绪值为SI2=-0.89。即乐观投资者1高估了夏普比率50%以及20%,而投资者2低估了夏普比率10%。考查在这两种情况下,100年后乐观情绪投资者的财富比例。其他参数设定如下:γ=1,gD=1.789%,κ=0.277,μD=1.89%,σD=3.218%,μc=2%,σc=2%,ρ=1%。100000次的蒙特卡罗模拟结果如图8所示:
结果显示,高估夏普比例50%的乐观情绪投资者,其财富比例分布向左侧倾斜,即大多数情况下乐观情绪投资者的财富比例缩水严重,但是财富比例依然可以保持一个正的比例。而高估夏普比例20%的情绪投资者,其财富比例分布在中部偏左区域,即大多数情况下保守的乐观情绪投资者的财富比例集中在0.4752左右,其财富可以保持在一个较高比例。这说明投资者的财富比例与其情绪的水平有关,如果投资者情绪太过乐观,长期来看,其财富比例会大幅度减少;反之,如果投资者情绪的乐观水平较低,接近于理性信念,则长期来看,财富比例只是小幅度减少。
在只有乐观和悲观两种投资者的市场中,情绪投资者的生存性同样与其信念的精确性以及风险厌恶程度有关。情绪投资者的预期越接近于实际情况,风险厌恶系数越大,则其生存性越大。模型对情绪投资者长期生存性的异象给出了一部分解释,同时说明投资者情绪在长期也会对资产价格产生重要的影响。
(四)N类投资者
假定经济中有N类投资者。投资者1是理性的,其他投资者具有乐观或者悲观的情绪,且其他参数都相同,即每个投资者在初始时的财富都相同,ρ1=ρ2=…=ρ,γ1=γ2=…=1。则定价公式可简化为:
其中,,常数ai满足:
投资者1的财富比例为:;投资者i的财富比例为:。
投资者的情绪不同会导致其对夏普比率的认知不同,从而影响其财富比例。下面进行两组数值模拟,第一组:假设121个投资者的情绪值服从[-6,6]的均匀分布,其中包含一个理性投资者;第二组:假设121个投资者的情绪值服从[-3,3]的均匀分布,同样包含一个理性投资者。即第一组投资者情绪偏离理性的幅度较大,而第二组的投资者情绪偏离理性的幅度较小。在此基础上考查理性投资者财富比例的变化,理性投资者的财富比例下降,则情绪投资者的财富比例上升;理性投资者的财富比例上升,则情绪投资者的财富比例下降。投资者情绪的影响函数设定为f(SI)=eαSI-1,α=0.001。其他参数设定如下:γ=1,gD=1.789%,κ=0.277,μD=1.89%,σD=3.218%,μc=2%,σc=2%,ρ=1%。对于两组投资者,100000次的蒙特卡罗模拟结果如图9所示;对于同一组的不同情绪的投资者,100000次的蒙特卡罗模拟结果如图10所示:
两组投资者的模拟结果显示,当众多投资者的情绪变化幅度较大时,理性投资者的财富比例分布向右侧倾斜,而且财富比例的范围更大,也就是说此时相对于第二组的财富比例,第一组的理性投资者财富比例较高,而且财富比例波动较大。这就导致第一组的情绪投资者的财富比例较低,而且波动较大。而第二组的情绪投资者,其财富比例集中在图形中部,其财富可以保持一个较高比例。
同一组的模拟结果显示,情绪值较大的投资者(SI=2.5),其财富比例向左侧偏移,而且波动幅度较大,也就是财富比例缩水较大。而情绪值较小的投资者(SI=1),其财富比例集中在0.01附近,财富比例保持较高水平,而且波动幅度较小。
综合这两个模拟结果可知:情绪投资者并不会随着时间的推移而被清除出市场;投资者的生存性与其信念的精确性有关;投资者的预期越接近于实际情况,则其生存性越大。
五、结论
传统资产定价理论忽略了投资者情绪的作用,因此,本文以情绪的长期作用为切入点,构建了连续资产定价模型,模型显示投资者情绪对资产价格有显著的长期影响。首先,依据随机权重的方法,得到了均衡价格公式。公式表明投资者的随机权重受到投资者情绪的影响,从而导致包含随机权重的均衡价格受到投资者情绪的影响。即在连续资产定价模型中,投资者情绪是资产定价的重要因素。其次,在代表性情绪投资者的模型中,受投资者情绪影响的均衡价格有一个简单的形式。该模型的数值模拟结果表明,多样的时变情绪会导致多样的资产价格变化形式。最后,对理性投资者和情绪投资者、乐观投资者和悲观投资者以及N类投资者进行讨论,并得到简化的定价公式。这些公式的模拟结果表明,投资者情绪和风险厌恶系数都对未来的财富比例有影响,过度乐观或者悲观的情绪以及冒险的投资,都会导致财富比例的减少。数值模拟结果对非理性投资者的长期生存性给出了部分解释,同时说明投资者情绪在长期也会对资产价格产生重要影响。
摘要：为了研究投资者情绪对资产价格的长期影响,建立了一个基于投资者情绪的连续资产定价模型。与传统观点不同,模型显示投资者情绪对均衡价格有显著的长期影响,体现在随机权重受到情绪的影响,而且时变情绪会导致多样的价格变化形式。另外,100年后情绪投资者可以在资本市场中长期存在,特别是情绪接近于理性的和风险厌恶系数较高的投资者,其未来资产缩水并不明显。模型对非理性投资者的长期生存性异象给出了部分解释。
关键词：投资者情绪,连续资产定价模型,时变情绪,长期生存性
参考文献
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Stambaugh R.,Yu J.,Yuan Y..The short of it:Investor sentiment and anomalies[J].Journal of Financial Economics,2012(2).
谢军,杨春鹏,闫伟.高频环境下股指期货市场情绪冲击效应研究[J].系统工程,2012(9).
Yang C.,Xie J.,Yan W..Sentiment capital asset pricing model[J].International Journal of Digital Content Technology and its Applications,2012(3).
Yang C..Zhang R..Sentiment asset pricing model with consumption[J].Economic Modelling,2013(30).
固定资产投资模型 篇10
1 文献综述
目前关于二氧化碳排放的研究主要集中在以下两个领域:
一是对二氧化碳排放的影响因素的研究, 如徐国泉[1]分析了中国人均碳排放的影响因素, 结果显示经济发展对中国人均碳排放的拉动作用不断增强, 而能源效率和能源结构对中国人均碳排放的抑制作用在减弱;王锋等[2]运用指数分解法分析了中国11种二氧化碳排放量增长驱动因素的加权贡献, 发现人均GDP增长是二氧化碳排放量增长的最大驱动因素, 而降低生产部门的能源强度是实现二氧化碳减排的关键手段;陈诗一[3]分析了二氧化碳作为投入要素的条件下碳排放、能源消费与产出的关系, 研究结果发现高投资、高能耗和高排放并没有带来足够高的经济增长;林伯强等[4]在城市化背景下研究碳排放的影响因素, 认为二氧化碳的排放总量与能源消费强度、城市化水平等存在长期均衡关系;肖周燕[5]研究了人口增长对二氧化碳排放的短期和长期影响。
二是着重经济增长对二氧化碳排放路径影响的研究。其中最著名的是环境库兹涅茨曲线假说 (Environmental Kuznets Curve, 简称EKC) , 该假说由美国著名经济学家Grossman和Krueger提出[6]。依据EKC假说可知, 在经济发展水平较低的时候, 二氧化碳排放量较低, 但是随着经济增长, 二氧化碳排放由低趋高并随经济的增长而加剧;当经济发展达到某个临界点或称“拐点”以后, 二氧化碳排放随经济增长而逐渐减缓, 环境质量逐渐得到改善。在环境库兹涅茨曲线提出以后, 许多学者进行了这方面的研究, 如Panayotou等[7]、Selden TM等[8]、Galeotti等[9]研究证实人均二氧化碳排放与人均收入呈倒U型关系;杜婷婷等[10]认为我国经济增长与二氧化碳排放的相依关系呈现似“N”型关系而非倒“U”型关系;林伯强等[11]预测了我国二氧化碳的库兹涅茨理论拐点。
本文研究固定资产对二氧化碳排放的影响, 属于上述第一个领域的研究, 就目前该领域研究而言, 还没有系统地从理论和实证两方面研究FAI与碳排放的关系。本文尝试在理论上分析FAI与二氧化碳排放之间的机理关系;在实证上, 将以FAI作为影响二氧化碳排放的主要变量, 重点研究两者之间存在的关系。本文接下来的内容安排如下:第二部分是固定资产投资与二氧化碳排放之间关系的机理分析;第三部分是关于FAI与二氧化碳的关系模型构建以及数据说明;第四部分是计量结果及分析;第五部分是结论和政策建议。
2 FAI与二氧化碳排放关系的机理分析
首先, 根据固定资产投资的使用方向, 固定资产投资可分为基本建设投资、更新改造投资和房地产开发投资和其他固定资产投资, 具体的实现构成分类为建筑安装工程、设备工具器具的购置及其它费用等。由我国固定资产的使用方向结构可知 (如图1) , 1995—2011年间我国每年固定资产投资额60%以上的资金都用于建筑安装工程。我国作为发展中的大国, 只有基础设施等供给满足了经济增长的需要才能成为经济增长的“加速器”, 否则就可能成为经济增长的“瓶颈”, 在此种情况下, 我国固定资产投资较大比重投放在基础建设上是必须的。众所周知, 在基础设施 (铁路、公路、房地产等) 项目的大规模投入建设过程中必然会消耗大量的能源, 且化石能源在能源结构中占主导地位, 而化石能源的二氧化碳排放系数很高, 这也就在无形中推高了我国二氧化碳的排放;另外, 投入到工业、制造业中部分低技术含量、高耗能、高污染的固定资产投资项目也会拉动我国能源消费的增长, 造成环境污染, 同时也加大我国节能减排的难度。
其次, 由投资乘数理论可知, 固定资产投资的增加会引致国内生产总值成倍增加, 起着带动经济增长的作用。在经济增长效益和技术溢出效应的作用下, 先进的生产技术得以引进, 落后的工业生产技术水平得以改进;随着科学技术水平的提高, 固定资产投资的活动可以形成生产规模效应, 单位国内生产总值能源消耗和二氧化碳排放下降, 主要污染物排放总量减少, 生态环境质量改善。由此看来, 我国通过固定资产投资来减少二氧化碳排放的潜力十分巨大。另外一方面, 增加固定资产投资产生经济效益的同时, 也提高了劳动者的收入, 这些因素反过来又会增加全社会对能源消费的需求, 从而拉高能源的消费。
此外, 政府的宏观调控在节能减排工程中起着重要的作用。政府加强对固定资产投资的宏观调控, 有效抑制投资过快增长, 特别是遏制高耗能行业 (如钢铁、铝、水泥等) 投资过热的现象, 避免造成产能过剩, 进而起到减少二氧化碳排放的作用;同时, 政府以环境保护的有关规定作为标准审批固定资产投资项目, 调整固定资产投资项目资金比例, 引导社会投资投放环境友好型的产业, 有助于达到减排目标;另外, 政府出台的一系列节能减排政策, 如对高耗能、高排放产业征收能源税和环境税, 对不符合产业政策及环境违法的企业和项目进行信贷控制等, 也能实现对二氧化碳排放的控制。
综上所述, 大规模的固定资产投资增长对我国二氧化碳排放有影响。固定资产投资对二氧化碳排放的作用路径见图2所示。
3 FAI与二氧化碳排放关系的实证研究
3.1 模型构建
构建固定资产投资与二氧化碳排放的面板数据模型, 其表达式为:
其中:i=1, 2, 3, …, 29, 代表我国29个省、直辖市、自治区;t=1, 2, 3, …16, 代表我国1995—2010年的时间变量;CO2it和GDPit分别代表我国第i省、直辖市、自治区第t年的二氧化碳排放总量 (单位为万吨) 和实际GDP总量 (单位为人/万元) ;FAIit表示第i省、直辖市、自治区第t年的全社会的固定资产投资额 (单位为亿元) ;ENE表示能源强度 (单位为吨标准煤/万元) , 用单位GDP产出消耗的能源标准煤来表示, 衡量的是能源的经济效益;URBAN代表城市化水平, 用非农人口比重用表示, 衡量的是城市化发展程度;β1是截距项, β2、β3、β4、β5是回归系数, μi是个体效应, εit是扰动项。同时, 分别对CO2、FAI、GDP取自然对数。
3.2 二氧化碳排放测算及数据来源说明
我国统计机构没有公布区域二氧化碳排放数据, 但目前国内对于碳排放测算的研究已取得很多有意义的成果, 如张德英[12]、徐国泉[1]、杜立民[13]等的研究。本文借鉴已有文献关于二氧化碳排放的计算方法, 对我国29个省、直辖市和自治区的化石能源 (细分为煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油和燃料油) 和天然气消费以及水泥生产的二氧化碳排放量进行测算, 具体计算公式如下:
上式中, Si, t, j代表i地区在t时期第j种能源消费量或水泥生产量;ηj表示j种能源消费或水泥生产中二氧化碳排放的转换系数。文中采用了杜立民提出的转换系数, 即煤炭消费、汽油消费、柴油消费、煤油消费、燃料油消费、水泥生产和天然气消费的二氧化碳排放系数分别为1.647、3.045、3.174、3.150、3.064、0.527 (单位为吨CO2/吨) 和21.670 (单位为吨CO2/亿立方米) 。
本文选取1995—2010年我国29个省、直辖市和自治区的年度数据作为样本, 以研究固定资产投资对二氧化碳排放总量的推动作用。其中, 化石能源消费量数据来自于《中国能源统计年鉴》;水泥生产量来自于《中国统计年鉴》;国内生产总值、固定资产投资数据和人口数据均来源于中国统计局网站, 经过整理计算而得, 其中GDP以1995年为基期进行了调整, 固定资产投资总额是扣除了价格波动因素后的投资额度。由于重庆是1997年才设立为直辖市, 为了统计口径一致, 将重庆市并入四川省;由于西藏数据不可获得, 所有没有纳入回归模型中。
观察我国二氧化碳排放和固定资产投资的变化趋势 (如图3和图4) , 可发现它们不仅增长趋势相似, 而且都存在明显的区域差异性。2002年后西部的碳排放水平直追东部和中部, 而中部和西部FAI与东部的区域差距有不断缩小的趋势。考虑到我国东中西部存在着区域差异, 本文从全国层面和东、中、西部 (1) 区域层面研究固定资产投资对二氧化碳排放的影响。
4 计量结果及分析
模型的系数及检验结果见表1所示。本文分别对全国、东部、中部、西部使用固定效应模型和随机效应模型进行估计, 其中全国、中部和西部模型的Hausman检验统计量分别在1%和5%的水平上显著, 而东部模型的Hausman检验统计量未通过显著性检验, 因此全国、中部和西部选择固定效应估计模型, 东部则选择随机效应模型。通过Wooldrideg组内自相关检验和Wald组间异方差检验发现模型存在严重的自相关和异方差, 为了解决该问题, 本文采用广义最小二乘法估计。
注:1) 括号内为t统计量;2) ***表示在1%水平显著, **表示在5%水平显著, *表示在10%水平显著;3) FGLS、FE、RE分别表示广义最小二乘法估计、固定效应估计和随机效应估计
从全国层面上看, FGLS估计结果表明固定资产投资与二氧化碳排放存在正相关关系, FAI对二氧化碳排放量的弹性约为0.087。这就意味着, 如果FAI增加1%, 则二氧化碳排放量平均提高约0.087%。这一结论符合上文所做机理分析得出的结论。从区域层面上看, 在FGLS估计下, 东、中部FAI都在1%的水平上通过显著性检验, 对二氧化碳排放量的弹性分别为0.201、0.226, 而西部FAI没有通过显著性检验。这说明, 在固定资产投资的过程中, 东、中部地区FAI对二氧化碳排放量都具有拉动作用, 而西部FAI对二氧化碳排放影响不明显。值得一提的是, 中部的二氧化碳排放对固定资产投资的变化和敏感度与东部的相差不大, 东、中部不存在明显的区域差异性, 而东中部与西部存在明显的区域差异。东、中、西部二氧化碳排放对固定资产投资的敏感度存在差异, 除了由于固定资产投资在三大区域之间的分配有差异性外, 三大区域在经济发展水平、能源消费结构、人口密度、投资结构、城市化水平、资源等方面的差异也是产生碳排放区域差异性的原因。东部沿海地区在改革开放之后经济迅速发展, 人口加快集聚, 工业化程度较高, 能源消费巨大, 带动了二氧化碳排放量在该地区的快速增高;另一方面, 东部是我国开放度最高的地区, 吸引大批人才不断涌入, 因此技术进步最快、技术效率最高, 这对提高能源利用率、减少二氧化碳排放有一定的促进作用。近年来, 在东部结构调整时期, 中部与西部相比, 中部的自然条件、区位优势、潜在市场优势和人力资源都更具有比较优势, 这也是中部成为承接全球劳动资源密集型产业和东部地区产业转移的主要地区的原因所在。伴随着产业转移, 中部用于制造业、工业以及服务业的固定资产投资也不断增加, 这不仅加快经济发展速度, 也加速了能源消耗, 进而推动二氧化碳排放;而中部的能源利用技术水平不及东部, 其作为全国煤炭石油能源的主要产出地的同时也成为了能源浪费的主要区域 (张平) , 使其在发展过程中呈现出粗放型经济增长方式的特征。综合各个因素的影响作用, 中部固定资产投资对二氧化碳排放的推动作用与东部相近, 东、中部不存在明显的区域差异。相对于东、中部, 西部地区经济发展较为落后, 资金缺乏, 技术薄弱, 交通、通讯、电力水利等基础设施不完善等问题是其发展的“瓶颈”。虽然在西部大开发战略的浪潮推动下, 大规模的固定资产投资投放于西部建设, 在一定程度上带动了西部的能源消耗, 但是能源消耗所排放出的二氧化碳仍在其环境所能承受的范围之内, 因此目前西部的固定资产投资对二氧化碳排放的拉动作用还不明显。
全国和分区域模型中, FGLS估计下的GDP和能源强度都在1%的水平上通过了显著性检验, 且经济增长、能源强度都与二氧化碳排放成正相关关系, 说明全国或区域的经济增长、能源强度都是驱动二氧化碳排放的因素。这一发现与许多学者如张丽峰[14]、赵欣等[15]、王群伟等[16]的研究结论相一致。此外, FGSL估计结果显示, 城市化水平都对对二氧化碳的影响作用存在区域的差异性。
5 主要结论与政策建议
5.1 结论
本文以1995—2010年我国29个省、直辖市、自治区的年度数据作为样本, 通过面板数据模型分析和检验了我国固定资产投资与二氧化碳排放的关系, 得到的结论如下:
(1) 从全国层面上看, 固定资产投资和二氧化碳排放之间存在显著的相关性, 全社会固定资产投资显著地增加了二氧化碳的排放。
(2) 从分地区来看, 东部和中部固定资产投资对二氧化碳排放有显著的拉动作用, 而西部固定资产投资对二氧化碳排放影响不明显, 表明固定资产投资对二氧化碳排放的影响具有区域差异性。
5.2 政策建议
(1) 改善固定资产投资结构, 提高投资的能耗效率。固定资产投资于传统的高投入、高消耗、高污染产业是导致我国二氧化碳排放量巨大的重要原因, 因此, 应优化固定资产投资结构, 降低高能耗产业投资比例, 增加研发性投资和技术改进投资比例;同时, 调整投资方向, 淘汰落后产能, 促进产业升级, 在固定资产投资的增加过程中提高能源效率, 逐步形成低能耗、绿色节能的投资发展道路。
(2) 转变经济增长的方式。固定资产投资固然能拉动经济增长, 但是固定资产大规模投入的同时也带来了二氧化碳的大量排放、降低空气质量, 造成一系列的生态问题。我国作为一个发展中的大国, 在发展初期, 走固定资产投资驱动经济增长的发展道路是摆脱贫困和快速发展的必由之路, 但随着几十年的发展, 投入产出低、能耗高、环境污染重等问题十分突出, 这种主要依靠投资拉动的增长模式正在受到广泛的质疑, 因此应该转变经济发展方式, 走绿色GDP道路。