消费、投资和出口被形象地比喻为拉动经济增长的“三驾马车”。固定资产投资(FAI)作为固定资本形成的重要渠道，对于采用先进技术，调整经济结构，增强经济实力和提高人民的生活物质文化生活水平都有相当重要的作用。所以，针对固定资产投资和经济增长二者之间的关系进行研究，对于我国合理安排固定投资、促进经济发展和人民生活水平的提高具有重要的意义。
一．
我国固定投资和GDP的关系综合分析
本文所选用的数据全部来源于国家统计局网站，根据各个数据指标收集的差异，笔者选择了1980年—2012年的当年全社会固定资产投资额和GDP数据。
1.FAI和GDP增长趋势分析
我国历年FAI和GDP变化情况如下图所示：
图1
我国FAI和GDP增长情况
从图1中我们可以看出，我国GDP的增长和FAI的变化趋势是大致相同的。并且我们可以看出FAI的数额随着时间的增长与GDP之间的差额越来越小，这说明我国固定资产投资占GDP的比例越来越大，在经济增长中FAI所起到的作用也越来越重要。
2.FAI对GDP增长的贡献
为了进一步确定在我国GDP的增长过程中FAI所起到的作用，我们研究FAI对GDP增长的贡献。我们利用当年固定资本形成总额的数据来计算FAI对GDP增长的贡献。从总体来看，在所选取的时间段内FAI对当年GDP增长的平均贡献率达到了将近40%。
FAI对GDP增长的贡献率有一个很显著的特点，不同年份的差异极大。部分年份FAI对经济增长贡献的份额很大：比如2009年，FAI对GDP增长的贡献率达到了106.5%。这是受2008年全球经济衰退的影响，我国政府“四万亿”投资刺激经济的结果；部分年份的FAI则对GDP的增长没有做出贡献，甚至还起到了负的作用。比如1989年，出于控制通货膨胀、调节经济结构和继续深化改革的考虑，政府暂停、缓建了大量工程，有效地压缩了固定资产投资规模。
二．我国固定资产投资对GDP影响的实证分析
在这里我们运用计量经济学中的向量回归模型和格兰杰因果关系检验的方法对这二者之间的关系进行研究。
1.
数据平稳性检验
由于构造经济计量模型的前提是时间序列数据的平稳性，因此，在进行向量回归模型和格兰杰因果检验前先对FAI和GDP数据进行单位根检验，以保证实证检验结果的正确性。为了消除时间序列数据中的异方差现象，我们对FAI和GDP数据进行了对数变换，变换后的序列不影响原序列的相关性。我们用LGFAI和LGGDP来表示进行对数变换后的固定资产投资总额和国内生产总值。
本文采用的是在计量上普遍采用的ADF检验方法。在水平检验下，LGFAI和LGGDP都是非平稳的。在一阶差分检验下，二者都是平稳的，也即LGFAI和LGGDP同为一阶单整，可以进行下一步的检验。
2.
协整检验
我们采用计量学上常用的E-G两步法进行协整检验。首先我们要建立序列之间的回归模型，采用普通最小二乘法进行估计。然后对回归的参差序列进行单位根检验，如果参差序列是平稳的，则说明他们之间存在着一种长期的趋势，即存在协整关系，而非“伪回归”。
第一步：建立LGFAI和LGGDP之间的回归方程。
通过LGFAI和LGGDP之间的散点图我们知道二者基本呈现出线性关系，并且存在着很强的正相关性。
因此在这里我们建立二者之间的线性回归模型：
LGGDP=α+βLGFAI+μ
我们利用最小二乘法对变量LGFAI和LGGDP进行回归，得到二者之间的回归方程如下：
LGGDP=2.823896+0.818226LGFAI+μ
（23.348） （73.129） R2=0.9942 ADJ-R2=0.994 F=5347.923
我们可以看出此回归方程很好的通过了显著性检验，拟合优度也非常显著。
第二步：对LGFAI和LGGDP回归模型的残差进行平稳性检验。
通过检验，我们发现在1%的显著水平下，回归模型的残差序列严格地通过了平稳性检验。这说明回归模型的变量选择是合理的，LGFAI和LGGDP这两个时间序列之间确实存在着长期而稳定的协整关系。
我们观察到，LGFAI的系数0.818226，这说明，如果固定投资增加1个百分点，就能够促进国内生产总值增加0.81个百分点。由此可以证明，固定资产投资对于国民经济增长的带动作用是很显著的，这也能够很好的解释为什么世界各国都如此重视固定资产投资。
3.格兰杰因果关系检验
在以上的分析中我们已经知道在FAI和GDP之间存在着长期而稳定的