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理有效政策建议，从而使得政府和企业从经济学的角度思考、分析和解决日益突出的经济衰退问题。促进政府和企业的合理投资，推动经济平稳有效快速发展。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
Delong and Summers(1992)在对投资需求和经济增长之间关系的研究当中，已经发现美国等国的固定资本形成(固定资产投资在GDP中所占份额)与人均GDP之间具有显著的正相关关系，并且这种相关性表示了一种从投资率到增长率之间的因果关系。Podrecca and Carmeci(2001)指出人均GDP对于固定资产形成是否具有反馈作用?固定资产投资和实际产出之间是否具有显著的双向影响？目前在理论分析和实证检验上尚无一致的结论。Jakob（2002）使用了18个经济合作与发展组织（OECD）国家数据检验了投资与经济增长的因果关系，结果表明经济增长主要由在机器、设备上的投资推动的。Christer(2005)利用1978-2000年的中国25个省和直辖市数据，根据单位根和协整理论研究中国固定资本投资与非国有部门增长的关系，得出两者在不同的数据类型上具有不同的特点：在国家水平上，固定资本投资与非国有部门增长有正的影响；在省际水平上，二者关系不太明确。
1.2.2 国内研究现状
近年来，国内的相关研究也取得了积极的进展，在总结介绍引进国外先进的概念和理论方法的基础上，初步形成了一些适合中国国情或者地区状况的理论和方法，对GDP、固定资产投资两者之间的相关性及实证性研究最近几年国内有很丰富的成果可供借鉴。熊丽芳（2007）对安徽省的研究表明固定资产在经济发展中是刺激经济增长的主要手段，固定资产投资和经济增长之间也存在显著地Granger影响。这也与我们的一般常识相符合。王伏虎（2005）通过对上海市1952-2003年的数据分析，研究建立修正误差模型认为1单位固定资产投资变动同方向引起0.336单位GDP的变动。而且存在显著地长期均衡关系。刘金全和于惠春（2002）得出实际产出和固定资产投资之间存在显著的当期相关，波动成分存在显著的双向Granger影响，同时固定资产投资规模和增长率仍然是驱动中国经济增长的主要动力。郝洁（2006）通过对武汉市的固定资产投资和GDP的研究得出两者存在长期的正向均衡关系，而
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二次引用自郭国峰和刘孟晖，《固定资产投资与经济增长关系研究：来自平行数据的证据》。 二次引用自郭国峰和刘孟晖，《固定资产投资与经济增长关系研究：来自平行数据的证据》。
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且有相互依存关系。同时短期内固定资产投资向GDP的调整速度为6.11%。高丽（2005）在与外商直接投资（FDI）合并研究时发现固定资产投资增长率比照对GDP的贡献来说，存在过热现象。其反映贸易条件的FDI对中国经济的贡献率（包含滞后效应）要远远小于固定资产投资，即使是在改革开放以后的差别仍约为123倍，建议中国政府控制固定资产投资的方向做到资金用在“刀刃”上。
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1.3 可能的创新之处
首先，数据的处理很精细，都是经过修正的可以实际反映经济现实。而且按照统计学的标准得到的是可以反映总体的大样本，代表性更强。利用GDP平减指数代替固定资产投资价格指数就是富有代表性的体现。
其次，本文大量使用计量检验的方法得到的结果也多以图表列示，具有可信性更加清晰客观。如对数据的ADF检验可知其是否达到平稳性，是否满足协整分析的条件。不仅分析GDP、固定资产投资的相互Granger影响还分析了其各自的波动性包含总量（绝对量）和增量（相对量）的相互Granger影响，可以更加准确的确定其详细的因果影响关系。更加全面细致的描述经济变量关系。
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此数据是在原文基础上整理而得。
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2 本文研究思路和相关理论方法介绍
2.1 研究思路
在本文中，首先，综述国内外的研究现状；其次，介绍说明固定资产投资和GDP指标的选取标准数据的处理；然后，介绍相关的理论研究方法；最后，在处理后的数据基础上，运用误差修正模型（ECM）和Granger因果关系带入指标数据得出研究结果，根据结果进行分析比较，得出结论，并提出相对应得政策建议。本论部分的主要步骤有：
一、分析两变量是否具有共同的向上或向下的变化趋势检验其稳定性，判断有无伪回归。
二、进行单位根检验，应用差分的方法直到得到两变量的协整阶数。为ECM的建立提供前提条件。
三、协整分析，建立误差修正模型。分析模型变量的相关性和长期均衡关系。 四、Granger因果分析检验。判断相互的因果影响，具体分为有滞后期和当期。 五、根据结果进行分析比较，得出结论，并提出相对应得政策建议。 六、谢辞和参考文献以及附录。
2.2 相关理论方法
本文主要采用计量经济学的实证分析和相关的检验方法。实证分析是人与数据的交互过程。过程起始于对所估计关系的设定，他包括三个步骤：首先，根据经济理论或其他原则列出关系式中的变量；其次，确定这些联系变量的函数形式；最后，若数据是时间序列，需要根据因变量和自变量的滞后期期数目来设定时间序列的动态结构。当然最初的关系设定不够稳定也有不确定性，因此可以运用软件所提供的估计和检验工具，对模型的最初设定进行一系列的诊断和检验。包括：
一、全面拟合，F-统计量和判定系数（R2）来判定。
二、单个系数，主要是检验被估系数的显著性符号、大小和精度。 三、残差的自相关性，DW或DW-h是检验残差是否自相关的统计量。 下面介绍本文运用到的相关理论：
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1 伪回归和平稳性
在处理时间序列数据时，我们还得考虑序列的平稳性。如果一个时间序列的均值或自协方差函数随时间而改变，那么该序列就是非平稳的。而本文就是时间序列数据，经典计量经济学单方程线性模型一般表示为yt????xt??t；t=1，2，?，T。按照古典统计理论，如果最小二乘估计β的T-统计量显著，则不拒绝Yt和Xt之间存在线性关系的假设。（达摩达尔·N·古扎拉蒂，2001）认为也存在这样的情况，尽管β的T-统计量呈现显著性，但在Yt和Xt之间根本不存在任何线性关系，这种现象被称为伪回归现象。伪回归原因的发现具有重要意义，它要求人们在做回归分析时，首先要对自变量和因变量的稳定性做出检验，这就导致了近年来在计量经济学中被广泛使用的迪基-富勒（DF）或增强的迪基-富勒（ADF）检验(Dickey and Fuller，1976，1979，1981)。
2 单位根检验
为了纠正伪回归现象，通常用三种办法改进模型:一是在回归模型中增加自变量和因变量的一阶滞后变量；二是在建立和估计模型之前先对自变量和因变量进行一阶差分；三是用科克伦—奥克特(Cochrane - Orcatt)方法估计模型。这三种方法通过变换都可以归结为对自变量和因变量的一阶差分。(Box and Jenkins，1976)认为差分是一种消除时间序列非稳定性的有效办法。
3 协整
稳定性检验后的时间序列数据经过n阶差分后可以变成平稳性序列，若非平稳序列经过一阶差分变为平稳序列，那么该序列就为一阶单整序列。之后即使进行经典线性回归也不会出现伪回归的现象。若两变量是同阶的即差分次数相同。对一组非平稳但具有同阶的序列而言，若它们的线性组合为平稳序列，则称该组合序列具有协整关系。对具有协整关系的序列，我们算出误差修正项，并将误差修正项的滞后一期看作一个解释变量，连同其他反映短期波动关系的变量一起。建立误差修正模型。它的经济意义在于：两个变量，虽然它们具有各自的长期波动规律，但是如果它们是（d，d）阶协整的，则它们之间存在着一个长期稳定的比例关系。
4 误差修正模型(ECM)
ECM是一种具有特定形式的计量经济学模型，它的主要形式是由Davidson、Hendry、Srba和Yeo于1978年提出的，又称为DHSY模型。而ECM相对于协整系统的另外两种等价的表达形式即向量自回归（VAR）、移动平均（MA）又最能直接描述
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