經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)精選(九篇)

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第1篇：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)范文

財(cái)政分權(quán) 中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) 度量指標(biāo)在Oates等人發(fā)展的第一代財(cái)政聯(lián)邦主義理論和Qian和Weingast等人發(fā)展的第二代財(cái)政聯(lián)邦主義理論的基礎(chǔ)上，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了多方面的實(shí)證研究，研究成果層出不窮。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，指標(biāo)選擇及其處理不統(tǒng)一是一個(gè)主要的因素。

一、文獻(xiàn)綜述國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究主要得出了四種具有爭(zhēng)議性結(jié)論：一是認(rèn)為財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系為正，從而認(rèn)可財(cái)政聯(lián)邦主義關(guān)于財(cái)政分權(quán)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)論適用于中國(guó)。如Ma（1997）、林毅夫和劉志強(qiáng)（2000）以及肖文和周明海（2008）等發(fā)現(xiàn)財(cái)政分權(quán)顯著促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；二是認(rèn)為財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系為負(fù)，從而否定了財(cái)政聯(lián)邦主義關(guān)于財(cái)政分權(quán)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)論在中國(guó)的適用性。如Zhang和Zou（1998）認(rèn)為，省級(jí)財(cái)政分權(quán)與中國(guó)各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系顯著為負(fù)，這在過(guò)渡時(shí)期（1985-1989）顯得特別明顯，周培奇（2011）也得出了相似結(jié)論；三是認(rèn)為財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系存在顯著的跨時(shí)差異和地區(qū)差異，但對(duì)此仍存在不同的結(jié)論。如張晏和龔六堂（2005）認(rèn)為1994年分稅制改革是個(gè)分界點(diǎn)，之前的財(cái)政分權(quán)抑制了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而之后則促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，另外，他們還在劃分東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)了不同地區(qū)財(cái)政分權(quán)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系的差異。但是，同樣基于分段回歸，沈坤榮和付文林（2005）卻得出了相反的結(jié)論，他們發(fā)現(xiàn)1994年前的財(cái)政分權(quán)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間沒(méi)有顯著關(guān)系，而1994年分稅制改革后，兩者之間卻呈現(xiàn)顯著地負(fù)相關(guān)。周業(yè)安和章泉（2008）發(fā)現(xiàn)從1986―2004年的整個(gè)時(shí)間跨度來(lái)說(shuō)，財(cái)政分權(quán)有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而1994年前財(cái)政分權(quán)并沒(méi)有促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，1994年后它顯著地促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；四是認(rèn)為財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間無(wú)直接相關(guān)關(guān)系。如胡書(shū)東（2001）、李文星等（2009）認(rèn)為一般的財(cái)政分權(quán)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)績(jī)效之間沒(méi)有明確的因果關(guān)系。

二、對(duì)財(cái)政分權(quán)的度量指標(biāo)的再思考在關(guān)于財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究中，其指標(biāo)選擇主要與財(cái)政分權(quán)概念有關(guān)。下面對(duì)相關(guān)的指標(biāo)選擇進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。（一）邊際分成率和平均分成率。林毅夫和劉志強(qiáng)（2000）使用邊際分成率來(lái)度量財(cái)政分權(quán)，其含義是指地方政府從財(cái)政收入增加額中所提留的比例，該指標(biāo)也被成為自有收入的邊際增量。由于改革開(kāi)放后中國(guó)中央政府與地方政府的財(cái)政關(guān)系處在不斷的調(diào)整之中，為了反映這一變化，林毅夫和劉志強(qiáng)（2000）對(duì)不同時(shí)期中央和省之間的財(cái)政關(guān)系進(jìn)行了分類(lèi)，其中，在1985到1987年之間共涉及到四種類(lèi)型，而在1988到1993年之間則涉及到五種類(lèi)型。按照他們的研究，在1985到1987年間有14個(gè)省可以從財(cái)政收入增量中保留一定的份額歸自己支配，在1988年到1993年間還有5個(gè)省這樣做，其余省份在所有時(shí)期獲得了100%的邊際分成率。對(duì)于財(cái)政制度改革前即1985年之前不存在財(cái)政分權(quán)，林毅夫和劉志強(qiáng)（2000）將其標(biāo)記為0。在他們的方法下，我們可以發(fā)現(xiàn)，像廣東和江蘇這樣經(jīng)濟(jì)實(shí)力和財(cái)政實(shí)力雄厚的省份竟然與四川、寧夏等經(jīng)濟(jì)實(shí)力和財(cái)政實(shí)力較窮的省份具有同樣的財(cái)政分權(quán)度，這顯然很難令人信服。出現(xiàn)這種情況的原因在于當(dāng)使用邊際分成率來(lái)度量財(cái)政分權(quán)時(shí)，那些將財(cái)政收入中的固定比例上交給中央財(cái)政的富裕省份和那些從中央獲得財(cái)政補(bǔ)貼的省份是一樣的。張晏和龔六堂（2005）曾指出了這一點(diǎn)。特別是1994年分稅制改革之后，由于中央政府和地方政府間的財(cái)政收入劃分是按照中央稅種、地方稅種和中央與地方共享稅種來(lái)進(jìn)行的，這就進(jìn)一步制約了邊際分成率方法的應(yīng)用。也承認(rèn)，邊際分成率指標(biāo)確實(shí)不足以反映財(cái)政關(guān)系的復(fù)雜變化。Ma（1997）使用了平均分成率指標(biāo)來(lái)度量財(cái)政分權(quán)，其含義是指省級(jí)政府在預(yù)算收入中保留的平均份額。但正如林毅夫和劉志強(qiáng)（2000）所指出的，這一方法面臨一個(gè)內(nèi)在矛盾，即一些省份在改革開(kāi)放前就一直對(duì)中央財(cái)政有凈貢獻(xiàn)，按按照Ma（1997）的方法，此時(shí)就已經(jīng)存在財(cái)政分權(quán)，但在統(tǒng)收統(tǒng)支制度下，這些省的支出仍需要中央政府批準(zhǔn)。這樣一來(lái)，平均分成率就無(wú)法反映改革開(kāi)放以來(lái)中央與地方財(cái)政關(guān)系所經(jīng)歷的重大改革，特別是1994年分稅制改革后，中央與地方財(cái)政收入分配的新格局。雖然肖文和周明海（2008）結(jié)合使用了這兩個(gè)指標(biāo)，但由于這兩個(gè)指標(biāo)在度量財(cái)政分權(quán)程度時(shí)分別面臨困境，并不會(huì)因?yàn)楹喜⑹褂枚АＲ虼耍麄兎椒ǖ暮侠硇砸彩侵档蒙倘兜?。（二）?cái)政收支比重指標(biāo)胡書(shū)東（2001）使用了人均地方財(cái)政支出比重和地方經(jīng)濟(jì)建設(shè)支出比重來(lái)度量財(cái)政分權(quán)，周業(yè)安和章泉（2008）使用了人均各省本級(jí)財(cái)政支出比重來(lái)衡量財(cái)政分權(quán)，李文星等（2009）采用了各地區(qū)財(cái)政支出占中央財(cái)政總支出比重來(lái)度量財(cái)政分權(quán)，應(yīng)該說(shuō)這種基于財(cái)政收支比重的指標(biāo)選擇方法沿襲了Oates從財(cái)政收支度量財(cái)政分權(quán)的傳統(tǒng)。但這一方法的有效性仍然面臨潛在的問(wèn)題，比如我們需要考慮，在中央政府對(duì)地方政府進(jìn)行轉(zhuǎn)移支付的情況下，地方財(cái)政支出占總財(cái)政支出的比重是否能夠反映財(cái)政分權(quán)的實(shí)際情況，特別是轉(zhuǎn)移支付在分為有條件轉(zhuǎn)移支付和無(wú)條件轉(zhuǎn)移支付時(shí)，它們對(duì)財(cái)政分權(quán)的影響是一樣的嗎？在中國(guó)長(zhǎng)期以來(lái)存在地方財(cái)政收入和支出的不對(duì)等，盡管分稅制改革在某些方面有所調(diào)整，但是由于1994年的改革方案的一個(gè)重要目標(biāo)是提高中央財(cái)政收入占全國(guó)總財(cái)政收入的比重，因此，這種不對(duì)等的局面并沒(méi)有發(fā)生根本的變化。1994年分稅制改革后中央集中了大部分的財(cái)政收入，但又通過(guò)稅收返還、專(zhuān)項(xiàng)轉(zhuǎn)移支付和一般性轉(zhuǎn)移支付等形式將財(cái)政支出轉(zhuǎn)移給地方。馬拴友和于紅霞（2003）的研究表明，在1998年到2001年間，稅收返還在中央對(duì)地方的財(cái)政轉(zhuǎn)移支付中占有絕對(duì)主導(dǎo)地位，其比重高達(dá)62.1%，其次是專(zhuān)項(xiàng)轉(zhuǎn)移支付比重為20.1%。這樣一來(lái)，非條件性轉(zhuǎn)移支付就在地方財(cái)政收入中占有了相當(dāng)高的比重。由于稅收返還建立在一定的基數(shù)基礎(chǔ)上，在制度設(shè)計(jì)上為了保證地方原有利益，并提高地方政府的積極性，采用了“ 存量不動(dòng)， 增量調(diào)節(jié)” 的辦法，并確定各省稅收返還額的遞增率，系數(shù)為各省增值稅和消費(fèi)稅增長(zhǎng)率的10.3。這樣一來(lái)，如果一個(gè)省增值稅和消費(fèi)稅平均增長(zhǎng)率高，其獲得的稅收返還額也大。所以對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份而言，包含了稅收返還的地方財(cái)政支出比重可以比較好地反映財(cái)政分權(quán)的情況。但是，對(duì)于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的省份而言，由于其地方財(cái)政收支存在較大缺口，中央的轉(zhuǎn)移支付主要是一般性轉(zhuǎn)移支付，這樣用其地方財(cái)政支出的比重來(lái)衡量財(cái)政分權(quán)則可能拉高其指標(biāo)數(shù)值。特別需要指出的是，在我國(guó)中央對(duì)地方的財(cái)政轉(zhuǎn)移支付缺乏明確的規(guī)范和統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，轉(zhuǎn)移的具體數(shù)額往往與地方政府討價(jià)還價(jià)的能力和“跑部錢(qián)進(jìn)”的能力密切相關(guān)，這樣就使得利用財(cái)政支出比重來(lái)準(zhǔn)確衡量財(cái)政分權(quán)程度面臨更多的困境。另外，由于地方政府之間在進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)時(shí)往往使用了各種稅收優(yōu)惠政策，甚至是簡(jiǎn)單的通過(guò)承諾對(duì)增值稅、營(yíng)業(yè)稅和企業(yè)所得稅按照一定的比例給予返還來(lái)“招商引稅”，這樣就帶來(lái)稅收在地方政府之間的重新分配，這種重新分配具有零和博弈的性質(zhì)，一個(gè)地方因招商引稅導(dǎo)致財(cái)政收支比重的增加會(huì)高估其財(cái)政分權(quán)程度，而一個(gè)地方因其他地方招商引稅而導(dǎo)致財(cái)政收支比重的降低也不能反映其實(shí)際財(cái)政分權(quán)程度。此外，如果考慮到人口規(guī)模和經(jīng)濟(jì)規(guī)模，財(cái)政支出比重也不能很好的反映財(cái)政分權(quán)情況，即使像胡書(shū)東（2001）、周業(yè)安和章泉（2008）那樣采用人均指標(biāo)，仍然不能避免因?yàn)榻?jīng)濟(jì)規(guī)模差異而產(chǎn)生的影響。正如張晏和龔六堂（2005）舉例指出的，四川省的財(cái)政支出最高， 但這并不反映四川省就比支出較小的廣西擁有更多的財(cái)政自。同樣，上海財(cái)政支出高于天津， 但上海市的財(cái)政自由度并不比天津更多。（三）預(yù)算內(nèi)指標(biāo)、預(yù)算外指標(biāo)及體制外指標(biāo)由于中國(guó)財(cái)政收支的不規(guī)范、不統(tǒng)一，學(xué)界通常采用預(yù)算內(nèi)資金、預(yù)算外資金和體制外資金來(lái)描述政府實(shí)際財(cái)政收支的分布。這樣，對(duì)財(cái)政分權(quán)的度量就必須對(duì)此進(jìn)行綜合考慮。因此，很多學(xué)者在關(guān)于財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究中關(guān)注到了這一特殊事實(shí)，如張晏和龔六堂（2005）、沈坤榮和付文林（2005）采用了預(yù)算內(nèi)外的財(cái)政收支比重指標(biāo)衡量財(cái)政分權(quán)，特別的，張晏和龔六堂（2005）還考察了體制外收支對(duì)財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系研究的重要影響。但是，從1990年代開(kāi)始，中央于1993年至1995年、1996年和1997年對(duì)預(yù)算外資金的管理制度進(jìn)行了多次調(diào)整。這導(dǎo)致了預(yù)算內(nèi)和預(yù)算外資金概念的變化，進(jìn)而導(dǎo)致難以對(duì)相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理，特別是1994年分稅制改革導(dǎo)致基層政府財(cái)力與事權(quán)不匹配程度加劇，結(jié)果是地方政府進(jìn)一步通過(guò)多種途徑擴(kuò)大了預(yù)算外收支的比重。從不同角度可能對(duì)此作出不同的判斷，如從地方實(shí)際支配財(cái)力的角度，可能得出財(cái)政分權(quán)程度加大，但如果從預(yù)算外收支特別是制度外收支缺乏規(guī)范性和統(tǒng)一性的角度來(lái)看，也可能得出財(cái)政分權(quán)過(guò)度的結(jié)論。

三、結(jié)語(yǔ)國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究出現(xiàn)了四種主要的爭(zhēng)議性結(jié)論。在關(guān)于財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究中，其指標(biāo)選擇主要與財(cái)政分權(quán)概念有關(guān)。其中，對(duì)財(cái)政分權(quán)度量指標(biāo)的分析從邊際分成率和平均分成率，財(cái)政收支比重指標(biāo)，預(yù)算內(nèi)指標(biāo)、預(yù)算外指標(biāo)及體制外指標(biāo)三個(gè)方面進(jìn)行。因此，本文認(rèn)為，度量指標(biāo)的選擇和處理是一個(gè)主要的因素。在實(shí)證研究中，我們?cè)谶x擇指標(biāo)的時(shí)候經(jīng)常會(huì)面臨的困境是指標(biāo)要么不符合現(xiàn)實(shí)，要么不易于處理。對(duì)財(cái)政分權(quán)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系感興趣的學(xué)者不應(yīng)該理所當(dāng)然地認(rèn)為相應(yīng)的度量方法和指標(biāo)都是有效的，大量的度量缺陷可能會(huì)導(dǎo)致從那些數(shù)據(jù)中得出不合理的推論。

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第2篇：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)范文

技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要作用一直是近年來(lái)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域研究的重要課題，國(guó)內(nèi)外很多專(zhuān)家學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了研究，并形成了一系列的理論與實(shí)證研究成果。技術(shù)創(chuàng)新理論最早是由熊彼特(Schumpeter)提出的，弗里曼(Freeman)在此基礎(chǔ)上對(duì)技術(shù)創(chuàng)新理論進(jìn)行了深入的研究，提出了技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?索洛(So－low)將技術(shù)進(jìn)步從生產(chǎn)函數(shù)中分離出來(lái)，構(gòu)建了“技術(shù)決定增長(zhǎng)模型”，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的決定因素;丹尼森(Denison)考察了美國(guó)的經(jīng)濟(jì)，創(chuàng)新性地提出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素分析理論;羅默(Romer)的知識(shí)驅(qū)動(dòng)模型重新解釋了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉，認(rèn)為是由內(nèi)生技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的;庫(kù)茲涅茨(Kuznets)將知識(shí)引入到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中來(lái)，認(rèn)為知識(shí)存量的增長(zhǎng)得益于技術(shù)創(chuàng)新。國(guó)內(nèi)許多學(xué)者也從不同的角度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行研究，分別運(yùn)用不同的計(jì)量方法闡述二者的關(guān)系。劉和東運(yùn)用動(dòng)態(tài)分析方法，揭示了我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新能力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系;郭新力運(yùn)用回歸分析方法，研究技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的貢獻(xiàn)度;范柏乃等人利用廣義差分法進(jìn)行回歸，揭示科技創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在十分明確的單向因果關(guān)系;朱學(xué)新等人采用Cobb－Douglas生產(chǎn)函數(shù)，對(duì)中國(guó)科技投入的經(jīng)濟(jì)效果進(jìn)行了實(shí)證分析;洪名勇構(gòu)建計(jì)量模型，將技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論整合為一個(gè)分析框架，從新的視角研究我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，結(jié)果表明各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不均衡的主要原因是技術(shù)創(chuàng)新。

二、技術(shù)創(chuàng)新能力的綜合評(píng)價(jià)

(一)初步建立技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)體系要分析技術(shù)創(chuàng)新對(duì)于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，首先必須正確判斷技術(shù)創(chuàng)新的能力。由于技術(shù)創(chuàng)新的過(guò)程并不是簡(jiǎn)單的線性模式，而是一個(gè)涉及多環(huán)節(jié)、多方面的復(fù)雜活動(dòng)，因此，技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)體系是由一系列能夠表示技術(shù)創(chuàng)新水平的指標(biāo)構(gòu)成，它反映了技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的不同側(cè)面。本文采用計(jì)量模型確定技術(shù)創(chuàng)新的能力，并用于技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)性分析的實(shí)證研究。技術(shù)創(chuàng)新能力的指標(biāo)體系包含三個(gè)基本要素，分別為技術(shù)創(chuàng)新投入、技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出和技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境三個(gè)部分。技術(shù)創(chuàng)新投入是指在技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中投入的各種要素，是技術(shù)創(chuàng)新的前提和基礎(chǔ)。它制約著技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出，直接對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響。技術(shù)創(chuàng)新投入主要包括資金投入和人員投入兩個(gè)方面，下設(shè)5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出是技術(shù)創(chuàng)新所帶來(lái)的結(jié)果，它反映技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)取得的技術(shù)成果，主要包括科技成果、知識(shí)產(chǎn)出和產(chǎn)品產(chǎn)出三個(gè)方面，下設(shè)5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。技術(shù)創(chuàng)新的客觀環(huán)境對(duì)技術(shù)創(chuàng)新起到很大的作用，長(zhǎng)期影響著技術(shù)創(chuàng)新的能力。有利的創(chuàng)新環(huán)境可以為技術(shù)創(chuàng)新提供一個(gè)很好的平臺(tái)，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新水平的提高。技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境可以從技術(shù)環(huán)境、市場(chǎng)環(huán)境和教育環(huán)境三方面考慮，下設(shè)5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。這三部分雖然在整個(gè)技術(shù)創(chuàng)新體系中具有獨(dú)立的功能，但是互相之間又存在著統(tǒng)一的邏輯關(guān)系。基于大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、可比性、可操作性等基本原則，本文把技術(shù)創(chuàng)新投入子系統(tǒng)、技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出子系統(tǒng)和技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境子系統(tǒng)作為指標(biāo)體系的一級(jí)指標(biāo)，下設(shè)8個(gè)二級(jí)指標(biāo)，15個(gè)三級(jí)指標(biāo)，建立了技術(shù)創(chuàng)新能力的指標(biāo)體系，詳見(jiàn)表1。

(二)指標(biāo)數(shù)據(jù)的收據(jù)與處理本文選取2001－2012年的年度數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)價(jià)技術(shù)創(chuàng)新的綜合能力。表1中各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及各大科技網(wǎng)站。盡管指標(biāo)體系中的每個(gè)指標(biāo)都是正向指標(biāo)，但各指標(biāo)間的量綱仍存在著差異。為排除不同量綱對(duì)分析結(jié)果的影響，將各項(xiàng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。經(jīng)過(guò)處理后的數(shù)據(jù)剔除了單位不一致因素，數(shù)量級(jí)相同并且所有處理后的數(shù)據(jù)均值為0、方差為1，且服從正態(tài)分布。本文利用SPSS軟件，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，結(jié)果見(jiàn)表2。

三、技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證分析

(一)技術(shù)創(chuàng)新能力綜合分析本部分運(yùn)用主成分分析法對(duì)技術(shù)創(chuàng)新綜合能力進(jìn)行分析。主成分分析法旨在利用降維的思想，把原始數(shù)據(jù)的多個(gè)指標(biāo)變量轉(zhuǎn)化為幾個(gè)相互獨(dú)立的綜合指標(biāo)，既減少了指標(biāo)選擇的工作量，又可以消除評(píng)估指標(biāo)之間的相互作用。在選擇主成分時(shí)應(yīng)保證特征根的累積貢獻(xiàn)率足夠大，最大程度解釋分析對(duì)象，確保綜合評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。首先，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。變量之間的相關(guān)系數(shù)較大，說(shuō)明提取主成分的可能性很大，滿足主成分分析的前提條件。將處理好的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)作為分析依據(jù)，利用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析，得到結(jié)果見(jiàn)表3。由表3可以看出，前兩個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到99．267%，表明這兩個(gè)主成分基本上包含了原始數(shù)據(jù)的全部信息。因此，選取fl和f2為主成分，代表技術(shù)創(chuàng)新能力指標(biāo)體系中的15個(gè)指標(biāo)。對(duì)上述提取兩個(gè)主成分建立初始因子載荷矩陣，用回歸法估計(jì)因子得分，以每個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率占所提取主成分總的方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，計(jì)算技術(shù)創(chuàng)新能力綜合評(píng)價(jià)模型。

(二)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響分析本部分是將代表技術(shù)創(chuàng)新能力的綜合指標(biāo)X與代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心指標(biāo)Y建立回歸分析模型，研究技術(shù)創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響效應(yīng)。進(jìn)一步探討技術(shù)創(chuàng)新綜合得分與評(píng)價(jià)體系內(nèi)各項(xiàng)指標(biāo)的關(guān)系，分析在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中不同指標(biāo)的貢獻(xiàn)程度，對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提出相應(yīng)的建議。衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)有很多，GDP通常被認(rèn)為是衡量一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的最重要指標(biāo)。為了剔除人口規(guī)模變化造成的影響，本文選用人均GDP衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況，用Y表示。2001－2012年我國(guó)人均GDP原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的結(jié)果見(jiàn)表5。根據(jù)表4和表5，我們可以直觀地看到，技術(shù)創(chuàng)新綜合能力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著相同發(fā)展趨勢(shì)。繪制散點(diǎn)圖并進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，表明技術(shù)創(chuàng)新能力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平存在著顯著的線性相關(guān)關(guān)系。通過(guò)SPSS軟件對(duì)X和Y進(jìn)行線性回歸的結(jié)果如表6所示。因此，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力綜合得分的回歸方程為:Y=1．020X－28．651將回歸方程和技術(shù)創(chuàng)新能力計(jì)算公式聯(lián)立得到的回歸方程為:

第3篇：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)范文

【關(guān)鍵詞】經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)金融市場(chǎng)協(xié)整分析

一國(guó)內(nèi)外已有的研究成果

有關(guān)金融市場(chǎng)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究一直是金融研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者從不同角度對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了研究。德米爾居斯孔特和萊文提出了一組用以反映股票市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)，在計(jì)算出有關(guān)國(guó)家的總體指標(biāo)值之后，德米爾居斯孔特和萊文發(fā)現(xiàn)，在人均實(shí)際GDP和股票市場(chǎng)發(fā)展之間有某種程度的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

阿切和約萬(wàn)諾維奇實(shí)證結(jié)果表明，股票市場(chǎng)發(fā)展對(duì)人均實(shí)際GDP增長(zhǎng)率的影響顯著。萊文和澤爾沃斯結(jié)果顯示，在股票市場(chǎng)總體發(fā)展和長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系；另外，在預(yù)定的股票市場(chǎng)發(fā)展和長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間也有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。斯蒂格利茨進(jìn)一步從流動(dòng)性和上市公司融資成本角度分析股票市場(chǎng)的作用。他指出，股票市場(chǎng)分散風(fēng)險(xiǎn)的能力并沒(méi)有理論上所論證的那么強(qiáng)。談儒勇對(duì)股票市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)論是：我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用是相當(dāng)有限的。韓廷春得到的結(jié)論是：技術(shù)進(jìn)步與制度創(chuàng)新是中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的最關(guān)鍵因素。

二中國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

股票市場(chǎng)可以通過(guò)分散風(fēng)險(xiǎn)、提高資源分配效率、監(jiān)督經(jīng)理層和運(yùn)用公司治理、影響儲(chǔ)蓄率等功能來(lái)減少信息和交易帶來(lái)的成本,從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。目前，我國(guó)股票市場(chǎng)的發(fā)展速度很快，與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系日益緊密，但是相對(duì)美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家而言，我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展時(shí)間很短，因此發(fā)展程度很不完善。我國(guó)股票市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系究竟是否促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？為此，我們建立模型，利用我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行實(shí)證分析。

1、變量與數(shù)據(jù)的選擇

在此，我們運(yùn)用萊文和澤爾沃斯提出的方法利用1998-2006年期間季度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，以檢驗(yàn)我國(guó)股票市場(chǎng)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。需要確定以下幾個(gè)方面的指標(biāo)。

（1）反映我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展情況的指標(biāo)。第一個(gè)指標(biāo)是每季的平均市價(jià)總值與季度GDP的比率,它用來(lái)反映股票市場(chǎng)的規(guī)模,我們用CAPITALIZATION來(lái)表示這一指標(biāo)。第二個(gè)指標(biāo)是每季的總成交金額與季度GDP的比率,用VALUE表示。每季的總成交金額等于該季度三個(gè)月上交所和深交所股票(包括A股和B股)成交金額之和。第三個(gè)指標(biāo)是季度周轉(zhuǎn)率,用TURNOVER表示。某季度的周轉(zhuǎn)率等于該季度的股票總成交金額除以該季度的股票平均市價(jià)總值。

（2）反映我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)。實(shí)際GDP季度環(huán)比增長(zhǎng)率,用GY表示。使用季節(jié)調(diào)整后的GDP環(huán)比增長(zhǎng)率(GY)作為季度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)。

2、回歸結(jié)果及其分析

結(jié)果1：中國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(1998年第1季度-2006年第4季度)。

從圖中可看出，實(shí)際GDP季度環(huán)比增長(zhǎng)率GY主要受上年同期的實(shí)際GDP季度環(huán)比增長(zhǎng)率GY(-4)影響，6個(gè)方程中GY(-4)系數(shù)都是顯著的。我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r的三個(gè)指標(biāo)都不顯著地進(jìn)入增長(zhǎng)回歸模型中,不僅如此,這些指標(biāo)的滯后變量也都不顯著地進(jìn)入增長(zhǎng)回歸模型中。這三個(gè)指標(biāo)及各自的滯后變量在統(tǒng)計(jì)上都不顯著，這告訴我們,我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用極其有限。國(guó)外學(xué)者在股票市場(chǎng)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系上的主流看法——股票市場(chǎng)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相互促進(jìn)-是不適用于我國(guó)的。

3、因果關(guān)系檢驗(yàn)

（1）變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)。對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整分析之前,首先需要對(duì)變量的平穩(wěn)性作檢驗(yàn)，只有變量在同階平穩(wěn)的條件下,才能進(jìn)行協(xié)整分析。為避免數(shù)據(jù)的劇烈波動(dòng)，再對(duì)各序列進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，新序列分別記為L(zhǎng)REALGAPsa、LTURNOVERsa、LCAPITALsa、LVALUEsa。處理后的各數(shù)據(jù)序列單位根檢驗(yàn)檢驗(yàn)的結(jié)果如下。

從以上檢驗(yàn)我們可以看出，原序列水平序列不平穩(wěn)，而它們的一階差分序列都在1%的顯著性水平下平穩(wěn)的，因而我們可以認(rèn)為它們都是一階的同階單整序列。

（2）Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。由以上結(jié)論可知，我們所得到的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和股票市場(chǎng)的指標(biāo)均是一階單整的，因而我們可以對(duì)它們進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。在此，我們用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)(LREALGAPsa)與股票市場(chǎng)的指標(biāo)作協(xié)整，以觀察它們之間是否存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。將協(xié)整關(guān)系寫(xiě)成數(shù)學(xué)表達(dá)式，并令其等于vecm1，得到：vecm1=LREALGDPSA78.90*LCAPITALSA77.50*LTURNOVERSA-77.61*LVALUESA

現(xiàn)對(duì)序列vecm1進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，得到的檢驗(yàn)結(jié)果如下。

從上表可以看出，序列vecm1是平穩(wěn)的，驗(yàn)證了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)與反映股票市場(chǎng)的指標(biāo)存在著協(xié)整關(guān)系。

（3）Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)與反映股票市場(chǎng)的指標(biāo)作檢驗(yàn)進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)，該檢驗(yàn)的判定準(zhǔn)則是:依據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)中的滯后期選定本檢驗(yàn)的滯后期,根據(jù)輸出結(jié)果的P-值判定存在因果關(guān)系的概率。檢驗(yàn)結(jié)果如下表。

結(jié)果顯示,資本率、交易率、換手率并不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因,而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也不是資本率、換手率和交易率的格蘭杰原因,這說(shuō)明了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在一定程度上股票市場(chǎng)的發(fā)展的關(guān)系不顯著。新晨

三、結(jié)論

我國(guó)股票市場(chǎng)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系與我國(guó)股票市場(chǎng)的發(fā)展?fàn)顩r有深刻的關(guān)系。第一與股票市場(chǎng)的發(fā)展時(shí)間與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，相關(guān)制度很不完善，股票市場(chǎng)不能起到優(yōu)化資源配置等功能作用。第二是股票市場(chǎng)的信息披露機(jī)制不健全,甚至有歪曲信息以達(dá)到牟取暴利的目的。這就扭曲了二級(jí)市場(chǎng)上的價(jià)格，影響了資源配置的效率。第三我國(guó)股票市場(chǎng)的換手率不僅高,而且與實(shí)質(zhì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r相脫離,可以看出,我國(guó)股票市場(chǎng)的投機(jī)性非常強(qiáng)。。第四是上市審核制效率低下,我國(guó)股市的審核制基本上是行政性的安排,由于資源的稀缺,造成了種種尋租行為,上市公司質(zhì)量無(wú)法保證,破壞了市場(chǎng)對(duì)企業(yè)的評(píng)價(jià)機(jī)制,造成了資源配置效率的低下。目前我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)運(yùn)行良好，隨著國(guó)家相關(guān)政策的實(shí)施，股票市場(chǎng)也取得了很快的發(fā)展，因此應(yīng)該進(jìn)一步規(guī)范股票市場(chǎng)秩序，使之與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)一步密切，達(dá)到相互促進(jìn)的良性發(fā)展軌道上來(lái)。

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第4篇：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)范文

關(guān)鍵詞：金融發(fā)展；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；回歸分析；協(xié)整分析

中圖分類(lèi)號(hào)：F26 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：16738268（2012）03005805

一、引 言

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)注的重要問(wèn)題，國(guó)外早在20世紀(jì)60年代末，就已著手對(duì)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)間的關(guān)系進(jìn)行研究 [1]，認(rèn)為金融通過(guò)調(diào)節(jié)資源在不同部門(mén)間的分配，使現(xiàn)有資本發(fā)揮最大效應(yīng)，進(jìn)而保證經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。

重慶直轄以來(lái)，重慶市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了巨大成就，地區(qū)生產(chǎn)總值從1997年的1 509.75億元增長(zhǎng)到2010年的7 925.58億元，年平均增長(zhǎng)速度保持在16.01%以上；各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)持續(xù)快速增長(zhǎng)，財(cái)政總收入從1997年的1 180 555萬(wàn)元增長(zhǎng)到2010年的25 063 346萬(wàn)元，年平均增長(zhǎng)速度保持在14.39%以上；金融運(yùn)行平穩(wěn)，2010年末金融機(jī)構(gòu)人民幣存款余額達(dá)到13 454.98億元數(shù)據(jù)來(lái)源：重慶市統(tǒng)計(jì)年鑒（2011）。

回顧直轄以來(lái)的13年，重慶市的金融業(yè)健康快速發(fā)展，金融體系更加完善，金融改革不斷深化，金融業(yè)服務(wù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得重要成效，成為影響重慶市經(jīng)濟(jì)積極發(fā)展的重要因素。2010年全市金融業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值496.56億元，占第三產(chǎn)業(yè)增加值的6.3%。盡管重慶市的金融業(yè)有了巨大發(fā)展，但其實(shí)現(xiàn)的增加值遠(yuǎn)落后于其他省份。

二、國(guó)內(nèi)外已有研究成果

金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)界研究的一個(gè)熱點(diǎn)。熊彼特（Joseph Alois Schumpeter，1911）提出好的融資渠道能夠篩選出創(chuàng)新能力強(qiáng)的企業(yè)，并通過(guò)為創(chuàng)新企業(yè)提供資金幫助，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)[2]；希克斯（John Richard Hicks，1969）認(rèn)為18世紀(jì)英國(guó)長(zhǎng)期持續(xù)的增長(zhǎng)不僅僅在于技術(shù)革命，金融革命也發(fā)揮了不可替代的作用。

國(guó)內(nèi)外的學(xué)者從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度，通過(guò)對(duì)金融指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)分析，得出了金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展成正相關(guān)的結(jié)論。戈德史密斯（Raymond W.Goldsmith，1969）對(duì)35個(gè)國(guó)家103年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，認(rèn)為金融體系的發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展的確存在著正相關(guān)；而麥金農(nóng)（Ronald I.Mckinnon，1973）和肖（Edward S.Shaw，1973）則通過(guò)分析得出金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用，而且也受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響；金和萊文（King and Levine，1993）運(yùn)用內(nèi)生增長(zhǎng)模型，引入了金融發(fā)展變量，最后得出金融發(fā)展對(duì)地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有推動(dòng)作用[3]。

談儒勇（1999）通過(guò)構(gòu)造金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)并對(duì)其進(jìn)行實(shí)證分析，認(rèn)為我國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)較小，而金融中介發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在著巨大的促進(jìn)作用；韓廷春（2002）運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)模型，建立了金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的模型，發(fā)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心因素即技術(shù)進(jìn)步；趙振全等（2004）采用對(duì)GreenwoodJovanovic模型修正后的產(chǎn)出增長(zhǎng)率模型，從實(shí)證研究角度得出目前我國(guó)信貸市場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用比較顯著，但其貢獻(xiàn)是通過(guò)國(guó)內(nèi)信貸總量的不斷擴(kuò)張來(lái)實(shí)現(xiàn)的；張楊（2006）運(yùn)用拓展的馬爾科?帕加諾的內(nèi)生增長(zhǎng)模型，利用東、中、西部地區(qū)1994―2004年的經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)，建立符合地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融發(fā)展的關(guān)聯(lián)機(jī)制模型，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起促進(jìn)作用。

三、重慶市金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證分析

（一）變量選取

1.反映金融發(fā)展水平的指標(biāo)

衡量金融發(fā)展的指標(biāo)比較多，戴峰采用金融相關(guān)比率、金融市場(chǎng)化率、金融效率指標(biāo)、股票市場(chǎng)發(fā)育程度指標(biāo)和保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)育程度指標(biāo)來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)金融發(fā)展的程度[4]。孟然則采用金融相關(guān)比率、金融中介效率、金融儲(chǔ)蓄結(jié)構(gòu)和實(shí)際利率來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)金融的發(fā)展?fàn)顩r[5]。

考慮到數(shù)據(jù)的可得性及準(zhǔn)確性，本文采用金融相關(guān)比率、金融中介效率、資本市場(chǎng)發(fā)育程度及保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)育程度等指標(biāo)來(lái)衡量重慶地區(qū)的金融發(fā)展?fàn)顩r。

金融相關(guān)比率（FIR）。金融相關(guān)比率是戈德史密斯于1969年提出來(lái)的，它是指全部金融資產(chǎn)價(jià)值與全部實(shí)物資產(chǎn)價(jià)值（國(guó)民財(cái)富）之比。考慮到數(shù)據(jù)來(lái)源的可靠性，本文的金融相關(guān)比率（FIR）=（人民幣存款余額+人民幣貸款余額）/名義GDP。

金融中介效率（FEA）。金融中介效率又稱(chēng)金融效率指標(biāo)，它主要反映銀行將存款轉(zhuǎn)化成投資的能力，一般用金融機(jī)構(gòu)貸款余額與金融機(jī)構(gòu)存款余額之比來(lái)表示，即：金融中介效率（FEA）=金融機(jī)構(gòu)貸款余額/金融機(jī)構(gòu)存款余額。

資本市場(chǎng)發(fā)育程度指標(biāo)（DCM）。資本市場(chǎng)作為金融市場(chǎng)的一個(gè)重要組成部分，在很大程度上完善了銀行等金融機(jī)構(gòu)在調(diào)節(jié)資金余缺方面的不足。成熟的資本市場(chǎng)是金融發(fā)達(dá)的一個(gè)重要標(biāo)志。本文用資本市場(chǎng)籌資總額與名義GDP的比值乘以1 000來(lái)衡量資本市場(chǎng)的發(fā)育程度，資本市場(chǎng)籌資額包括企業(yè)債券籌資額和股票籌資額。用公式可分別表示為：

資本市場(chǎng)籌資額=企業(yè)債券籌資額+股票籌資額；資本市場(chǎng)發(fā)育程度指標(biāo)（DCM）=（資本市場(chǎng)籌資額/名義GDP）*1 000

2.反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)

衡量一個(gè)地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的指標(biāo)主要有：GDP、人均GDP、實(shí)際GDP、人均實(shí)際GDP。本文主要選取人均GDP作為衡量重慶地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)，因?yàn)槿司鵊DP剔除了勞動(dòng)力增加所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)總量的增加。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源及樣本區(qū)間

本文選取的數(shù)據(jù)僅限于1986―2010年，數(shù)據(jù)來(lái)源于重慶市統(tǒng)計(jì)年鑒（2011年），相關(guān)指標(biāo)在直轄前后的口徑一致。人均GDP（GDPP）、人民幣存款余額、人民幣貸款余額、企業(yè)債券籌資額、股票發(fā)行籌資額、保費(fèi)收入等數(shù)據(jù)也來(lái)源于重慶市統(tǒng)計(jì)年鑒（2011年），而金融相關(guān)率（FIR）、金融中介效率（SLR）、資本市場(chǎng)發(fā)育程度指標(biāo)（DCM）都是結(jié)合統(tǒng)計(jì)年鑒的相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得來(lái)的。由于時(shí)間序列普遍存在異方差性，而取數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)值來(lái)研究不會(huì)改變數(shù)據(jù)之間的協(xié)整關(guān)系。因此，文章對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，結(jié)果分別用Ln（GDPP）、Ln（FIR）、Ln（SLR）、Ln（DCM）等來(lái)表示。

（三）實(shí)證檢驗(yàn)

3.格蘭杰檢驗(yàn)

格蘭杰檢驗(yàn)主要是通過(guò)分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，試圖找出數(shù)據(jù)之間是否存在因果關(guān)系。本文用格蘭杰檢驗(yàn)主要是為了確定金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間到底存在什么樣的因果關(guān)系。如果金融發(fā)展是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因，說(shuō)明金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在著促進(jìn)作用，否則說(shuō)明金融發(fā)展不能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；同理，如果經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是金融發(fā)展的格蘭杰原因，則說(shuō)明經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)對(duì)金融的發(fā)展有積極作用，否則可知經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不是金融發(fā)展的原因。

（四）實(shí)證結(jié)論

上述實(shí)證結(jié)果表明重慶經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融發(fā)展之間存在著這樣的關(guān)系：

1.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融發(fā)展之間相互促進(jìn)

從協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果來(lái)看，金融相關(guān)率每上升1個(gè)百分點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)上升0.071 3個(gè)百分點(diǎn)，金融的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向的促進(jìn)作用，符合金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化資源配置、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)論。從格蘭杰檢驗(yàn)的結(jié)果可以知道，金融規(guī)模（金融相關(guān)率）的擴(kuò)大是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因，即金融規(guī)模的擴(kuò)大是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)在原因之一；同時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也是金融規(guī)模擴(kuò)大的格蘭杰原因，即金融規(guī)模擴(kuò)大在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)也受到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的正向影響。

2.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融中介效率負(fù)相關(guān)

從理論上說(shuō)，金融效率的提高應(yīng)該能夠提高金融機(jī)構(gòu)配置資源的效率，使資源迅速?gòu)牡托什块T(mén)進(jìn)入高效率部門(mén)，資源配置在段時(shí)間內(nèi)達(dá)到合理狀態(tài)，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。然而，實(shí)證的結(jié)果表明，金融效率每上升1個(gè)百分點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)則相應(yīng)下降4.15個(gè)百分點(diǎn)。實(shí)證的結(jié)論與理論存在矛盾，其主要原因是因?yàn)橹貞c市金融效率一直在下降。如圖1所示，重慶市的金融中介效率指標(biāo)1986―2001年由156下降到0.8左右，2001―2010年間，其基本維持在0.8左右。

3.資本市場(chǎng)配置資源功能匱乏

從資本市場(chǎng)的定義來(lái)說(shuō)，其主要是優(yōu)化資源配置，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。而從格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果可知，資本市場(chǎng)發(fā)育程度指標(biāo)（LNDCM）不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)（LNGDPP）的格蘭杰原因，說(shuō)明重慶市資本市場(chǎng)的發(fā)育沒(méi)有為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作出應(yīng)有的貢獻(xiàn)；而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)是資本市場(chǎng)發(fā)育程度的格蘭杰原因，說(shuō)明重慶市資本市場(chǎng)發(fā)育有賴于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況，重慶資本市場(chǎng)目前只是企業(yè)“圈錢(qián)”的場(chǎng)所。

四、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的金融對(duì)策與建議

（一）優(yōu)化金融資源配置，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康增長(zhǎng)

實(shí)證表明，重慶金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向促進(jìn)作用，因此，有必要優(yōu)化重慶市的金融資源，完善金融產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建多樣化、多功能的金融綜合服務(wù)機(jī)構(gòu)[7]。重慶是一個(gè)老工業(yè)基地，擁有龐大的第二產(chǎn)業(yè)，多樣化、多功能的金融綜合服務(wù)機(jī)構(gòu)能夠?yàn)槠髽I(yè)融資提供更多的渠道，調(diào)整資金流向，引導(dǎo)資金流投向高新技術(shù)企業(yè)，促進(jìn)第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

（二）規(guī)范資本市場(chǎng)

完善的資本市場(chǎng)是一個(gè)地方金融發(fā)展的標(biāo)志，能夠?yàn)榭尚械捻?xiàng)目融通資金。目前，重慶市上市公司僅有34家數(shù)據(jù)來(lái)源：重慶市統(tǒng)計(jì)年鑒（2011），而北京則有205家、上海有230家，就算是同出西部的四川也有69家數(shù)據(jù)來(lái)源：西南證券大智慧。由此可見(jiàn)，重慶的資本市場(chǎng)還比較落后。所以，政府需要出臺(tái)一系列的優(yōu)惠政策來(lái)促進(jìn)重慶市資本市場(chǎng)的成長(zhǎng)，保障資本市場(chǎng)健康發(fā)展，為企業(yè)籌集資金搭建廣闊平臺(tái)，使資金向有潛力的部門(mén)流動(dòng)，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)[8]。

（三）開(kāi)發(fā)新型金融產(chǎn)品

金融創(chuàng)新是金融資源的重新組合，加劇了金融業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)程度，也能夠提高金融效率；金融創(chuàng)新能夠創(chuàng)造出新的融資渠道，如重慶的“三權(quán)”抵押模式，就是充分結(jié)合重慶地區(qū)資金缺乏的現(xiàn)狀，讓農(nóng)民通過(guò)把土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)、林權(quán)和宅基地抵押給銀行，從而獲得發(fā)展資金，從事其他的致富項(xiàng)目?！叭龣?quán)”抵押模式是典型的金融創(chuàng)新活動(dòng)，能夠促進(jìn)重慶市經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)。開(kāi)展金融創(chuàng)新活動(dòng)也是促進(jìn)重慶市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要途徑之一，成功的金融創(chuàng)新活動(dòng)能夠改變?nèi)谫Y方式，提高資源配置效率。參考文獻(xiàn)：

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第5篇：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)范文

關(guān)鍵詞：

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；環(huán)境污染；廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)法

中圖分類(lèi)號(hào)：

F2

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1672-3198（2013）19-0051-03

1 引言

經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與資源的耗竭、環(huán)境污染一直是頗為爭(zhēng)議的話題。經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)與環(huán)境保護(hù)向來(lái)是兩難的選擇。經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)伴隨著工業(yè)產(chǎn)業(yè)污染物的排放，資源的過(guò)度開(kāi)采，必然帶來(lái)環(huán)境的惡化，同時(shí)，資源的稀少與環(huán)境的惡化也限制了經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長(zhǎng)。甘肅作為一個(gè)典型的欠發(fā)達(dá)地區(qū)，由于本身地理?xiàng)l件和資源的限制，經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)長(zhǎng)期是以第二產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)，導(dǎo)致污染物的排放逐年加劇，環(huán)境保護(hù)迫在眉睫。因此在甘肅經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型跨越的關(guān)鍵時(shí)期，去研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染二者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系尤為重要。

從國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)來(lái)看，研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染主要集中在驗(yàn)證環(huán)境庫(kù)茨涅茨曲線“倒U形”的假說(shuō)，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的初期環(huán)境惡化，越過(guò)臨界點(diǎn)后，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)反而使環(huán)境得到改善。馬樹(shù)才（2006），通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)我國(guó)存在“倒U形”曲線，彭水軍（2006）研究發(fā)現(xiàn)“倒U形”曲線的存在與否主要依賴于污染指標(biāo)的選取和估計(jì)方法的選擇，孟紅明（2007）、蘇偉（2007）通過(guò)對(duì)具體省份的研究卻否認(rèn)了“倒U形”曲線的存在。大多數(shù)學(xué)者進(jìn)行的研究卻很少涉及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系。鑒于此，本文采用VAR模型對(duì)甘肅省近年來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染二者動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析。

2 模型建立

2.1 指標(biāo)選取說(shuō)明

按照通常研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的慣例，本文選取甘肅省1991～2011年人均實(shí)際gdp（以1991年為基期進(jìn)行平減）作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)，選擇工業(yè)固體廢物排放量、工業(yè)液體廢物排放量、工業(yè)氣體廢物排放量來(lái)衡量環(huán)境污染，具體指標(biāo)見(jiàn)表1，為消除數(shù)據(jù)波動(dòng)性，本文對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，具體數(shù)據(jù)來(lái)源為各年《甘肅省發(fā)展年鑒》，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)由中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行補(bǔ)充。

2.2 實(shí)證方法

本文主要采用向量自回歸模型（VAR）來(lái)研究甘肅省近20年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染的雙向反饋機(jī)制。VAR模型是將系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來(lái)構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時(shí)間序列變量組成的向量自回歸模型，從而為研究變量間的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)關(guān)系提供了便利，并在此基礎(chǔ)上可以進(jìn)一步進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解分析。

本文主要在VAR模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解來(lái)分析甘肅省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染長(zhǎng)期雙向反饋機(jī)制。

VAR模型的數(shù)學(xué)一般表達(dá)式為：

yt=Φ1yt-1+…+Φpyt-p+Hxt+ζt

t=1，2，3，…，T

其中：yt是k維內(nèi)生變量列向量，xt是d維外生變量列向量，p是滯后階數(shù)，T是樣本個(gè)數(shù)。k×k維矩陣1，…，p和k×d維矩陣H是待估計(jì)的系數(shù)矩陣，δt是k維擾動(dòng)列向量。

3 VAR模型的估計(jì)及分析

3.1 變量的單位根檢驗(yàn)

由于VAR模型建立的條件在于變量的平穩(wěn)性，如果變量平穩(wěn)，則可直接建立無(wú)約束的VAR模型；如果變量不滿足平穩(wěn)條件，需進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，然后建立誤差修正模型（ECM）來(lái)考察變量間的短期動(dòng)態(tài)關(guān)系；如果變量既不是平穩(wěn)且變量間不具有協(xié)整關(guān)系，可考慮對(duì)變量進(jìn)行差分，進(jìn)而建立無(wú)約束的VAR模型?；诖耍疚氖紫葘?duì)變量lngdp、lnso2、lnwater、lngas、lnsolid采用ADF進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

由表2可知，各變量只有進(jìn)行一階差分后才滿足平穩(wěn)性，繼續(xù)把各個(gè)污染指標(biāo)與人均GDP進(jìn)行JJ協(xié)整檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)lngap與lngo2、lnwate、lngas、lnsolid均不存在協(xié)整關(guān)系，由于檢驗(yàn)結(jié)果與本文后面分析關(guān)聯(lián)不大，正文不再列出。因此，我們把所有變量進(jìn)行一次差分來(lái)構(gòu)建無(wú)約的VAR模型，兩兩變量VAR模型中滯后長(zhǎng)度的選擇主要根據(jù)FPE、AIC、SC、HQ準(zhǔn)則和單位根是否在圓內(nèi)來(lái)選取。

3.2 基于VAR模型的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)法是分析當(dāng)一個(gè)誤差項(xiàng)發(fā)生變化，或者說(shuō)模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，VAR模型的動(dòng)態(tài)分析一般采用“正交”脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，而正交化通常采用Cholesky分解完成，但是Cholesky分解結(jié)果嚴(yán)格依賴模型中變量的順序。由Koop（1996）提出的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)法克服了上述缺點(diǎn)。因此本文采用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)法分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與各環(huán)境污染指標(biāo)動(dòng)態(tài)關(guān)系。響應(yīng)期選取為8期，分析結(jié)果如下：

3.2.1 四個(gè)污染指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果分析

從圖和表可以看出，給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（dlngdp）一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊，四類(lèi)污染指標(biāo)（dlnso2、dlnwater、dlngas、dlnsolid）在當(dāng)期產(chǎn)生一個(gè)為正的較大沖擊，隨后逐漸成收斂性地波動(dòng)。這就驗(yàn)證了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是導(dǎo)致環(huán)境污染物排放的主要原因。從二氧化硫?qū)?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊響應(yīng)結(jié)果來(lái)看，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊響應(yīng)值1期為（0.054579），且到第二期達(dá)到最大（0.062341），然后才相繼波動(dòng)下降，由此說(shuō)明了甘肅省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)很大程度上導(dǎo)致了二氧化硫的大量排放，這和重化工業(yè)在甘肅省工業(yè)經(jīng)濟(jì)中一直占據(jù)著主導(dǎo)地位有關(guān)。甘肅省現(xiàn)不僅成為中國(guó)的重化工基地，而且重化工業(yè)也成為甘肅省工業(yè)經(jīng)濟(jì)的主體。特別是自1985年以來(lái)，重化工業(yè)在甘肅省工業(yè)產(chǎn)業(yè)中所占比例一直維持的70%以上；2006年以后，這一比例甚至高達(dá)85%以上。

二氧化硫?qū)?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沖擊的響應(yīng)曲線在前三期基本呈現(xiàn)“倒U型”，從而在一定程度上驗(yàn)證了環(huán)境庫(kù)茨涅茨曲線的“倒U型”特征，而其他三條曲線（dlnwater、dlngas、dlnsolid）對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沖擊的相應(yīng)結(jié)果來(lái)看，并沒(méi)有呈現(xiàn)環(huán)境——收入的“倒U型”，從而也說(shuō)明了環(huán)境——收入二者之間的關(guān)系與指標(biāo)的選取存在很大的相關(guān)性。

3.2.2 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)四個(gè)環(huán)境污染指標(biāo)的脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果分析

從圖和表來(lái)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)四類(lèi)污染指標(biāo)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊后，在其連續(xù)八期響應(yīng)期內(nèi)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)二氧化硫沖擊在第六期達(dá)到最?。?0.002567），對(duì)廢水沖擊在第四期達(dá)到最?。?0.007481），對(duì)固體廢棄物沖擊在第三期達(dá)到最小（-0.001920），對(duì)廢氣沖擊在第三期達(dá)到最?。?0.007303）。從累計(jì)響應(yīng)值來(lái)看，除dlngdp對(duì)dlnwater的一個(gè)單位沖擊后累計(jì)響應(yīng)值為負(fù)（-0.000771）外，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)二氧化硫、固體廢棄物、廢氣三類(lèi)污染指標(biāo)的沖擊均為正。這說(shuō)明了甘肅省近年來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，污染物的排放對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的限制最用較弱，且存在明顯的滯后效應(yīng)，這可能是因?yàn)槿藗儗?duì)環(huán)境質(zhì)量需求具有剛性，環(huán)境政策實(shí)施的外部時(shí)滯等原因造成，總體來(lái)看經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的影響要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的限制作用。具體來(lái)看，廢水排放在很大程度上限制了甘肅省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，這與甘肅省長(zhǎng)期水資源匱乏是分不開(kāi)的，同時(shí)大量的礦產(chǎn)資源的開(kāi)采，石油化工，金屬冶煉行業(yè)的廢水的排放，又進(jìn)一步加劇水資源的污染，缺水和水質(zhì)已經(jīng)成為制約甘肅省經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的一個(gè)重要因素。

3.3 方差分解

與脈沖響應(yīng)函數(shù)不同，方差分解是通過(guò)分析一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性，給出對(duì)VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)的相對(duì)重要的信息。

四類(lèi)污染指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方差結(jié)果如表5。由表可以看出，從總體來(lái)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)各個(gè)污染指標(biāo)方差分解的貢獻(xiàn)度較大，也就是起到了很好的預(yù)測(cè)作用，而各個(gè)污染指標(biāo)對(duì)解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的預(yù)測(cè)方差作用較小。從各個(gè)污染指標(biāo)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)二氧化硫平均誤差解釋的貢獻(xiàn)度最大，為

61.89%，對(duì)廢水、廢氣的貢獻(xiàn)度為20%左右，對(duì)固體廢棄物解釋度最小6.33%，甘肅省近年來(lái)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要帶來(lái)了二氧化硫的大量排放，固體廢棄物相對(duì)較小。與此相反，二氧化碳、廢水、固體廢棄物對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)方差的貢獻(xiàn)度較小，分別為7.44%、10.90%、1.12%，而廢棄的貢獻(xiàn)度相對(duì)較大，為33.64%。

由此一方面說(shuō)明了甘肅省近20年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要由工業(yè)產(chǎn)業(yè)的拉動(dòng)，相繼帶來(lái)了對(duì)資源品、能源品的過(guò)度開(kāi)采，環(huán)境污染日益加重，環(huán)境保護(hù)的壓力逐漸加大；另一方面也說(shuō)明了甘肅省長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要還是由物質(zhì)和人力資本積累、勞動(dòng)力增加、全要素生產(chǎn)率的提高，對(duì)外貿(mào)易來(lái)促進(jìn)的，相比較而言，環(huán)境質(zhì)量的變化，資源的有限對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用相對(duì)較小，而且無(wú)論從全國(guó)還是從甘肅省來(lái)看，并沒(méi)有形成一個(gè)資源品合理配置和環(huán)境污染外部性的交易市場(chǎng)，從而不能使污染外部性內(nèi)部化，給微觀廠商的投資及生產(chǎn)決策施加壓力。

4 結(jié)論

本文在基于VAR模型基礎(chǔ)上，使用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)法和方差分解法，對(duì)甘肅省1991——2011年間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與四類(lèi)環(huán)境污染指標(biāo)之間關(guān)系進(jìn)行了動(dòng)態(tài)考察。

廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果表明，四類(lèi)環(huán)境污染指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的沖擊后，即期都產(chǎn)生一個(gè)正的較大響應(yīng)值，由此說(shuō)明甘肅省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是導(dǎo)致環(huán)境污染的重要因素，但是環(huán)境——收入的“倒U型”庫(kù)茨涅茨曲線的存在與污染指標(biāo)的選取有關(guān)。四類(lèi)污染指標(biāo)中只有工業(yè)廢水對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的限制作用較強(qiáng)，從而甘肅省在今后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)水資源的保護(hù)，廢水的及時(shí)高效處理，應(yīng)減輕對(duì)重化工的依賴，著力培育一些新興“低耗能、低排放”的產(chǎn)業(yè)。

方差分解的結(jié)果表明，甘肅省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境環(huán)境污染預(yù)測(cè)方差的貢獻(xiàn)度加大，相反環(huán)境污染對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)方差的作用較小。一方面，我們要給予經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)導(dǎo)致大量污染物的排放這個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí)充分關(guān)注；另一方面，甘肅省境內(nèi)甚至在全國(guó)范圍內(nèi)都要逐步建立污染權(quán)排放交易市場(chǎng)，明晰地鑒定環(huán)境污染的外部性，以充分發(fā)揮資源約束和環(huán)境污染對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)、投資的約束作用。

參考文獻(xiàn)

[1]彭水軍，包群.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染——基于廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)法的實(shí)證研究[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2006，（5）.

[2]彭水軍，包群.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染——基于時(shí)序數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析（1985～2003）[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2006，（7）.

[3]高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].北京：清華大學(xué)出版，2009，（5）.

第6篇：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)范文

關(guān)鍵詞：金融服務(wù)業(yè)；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；VAR模型

一.引言

金融服務(wù)業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)、風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)和知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)。它不僅能夠?yàn)榻?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供增加值貢獻(xiàn)，而且其發(fā)展水平還直接影響到各種經(jīng)濟(jì)資源特別是資本的形成和配置效率. 因此，金融服務(wù)業(yè)應(yīng)成為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)中優(yōu)先發(fā)展的部門(mén)。從國(guó)外發(fā)展的情況看，隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，服務(wù)業(yè)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中的比重越來(lái)越大。特別是作為服務(wù)業(yè)重要組成部分的金融服務(wù)業(yè)，在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。如果沒(méi)有高效的金融服務(wù)業(yè)，一個(gè)國(guó)家，乃至一個(gè)地區(qū)，其經(jīng)濟(jì)都將不能健康持續(xù)地發(fā)展。天津作為中國(guó)第三大城市被譽(yù)為"中國(guó)經(jīng)濟(jì)第三增長(zhǎng)極"，經(jīng)濟(jì)增速連續(xù)多年位于全國(guó)領(lǐng)先位置。本文立足于天津市的實(shí)際狀況，運(yùn)用VAR模型來(lái)分析天津的金融服務(wù)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)情況，以此來(lái)了解和研究天津市的金融服務(wù)業(yè)的發(fā)展，這對(duì)于處在快速發(fā)展的天津來(lái)說(shuō)，是非常有意義的。

二.指標(biāo)說(shuō)明和數(shù)據(jù)的選取

國(guó)內(nèi)學(xué)者在研究金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系時(shí)衡量金融發(fā)展水平常用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)主要有金融相關(guān)比率、金融效率指標(biāo)、金融中介指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)貨幣化率等，為全面科學(xué)地度量河北省金融服務(wù)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，同時(shí)鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文采用以下兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量天津市的金融業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。

1. 金融相關(guān)比率。金融相關(guān)比率是一個(gè)可以綜合反映金融發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)，衡量金融發(fā)展水平的常用指標(biāo)之一。在很多文獻(xiàn)中，它常用做反應(yīng)金融規(guī)模和金融結(jié)構(gòu)。由于我國(guó)缺乏各地區(qū)金融資產(chǎn)和M2的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此，本文借鑒國(guó)內(nèi)學(xué)者通常采用的金融機(jī)構(gòu)存貸款余額之和代替M2衡量金融資產(chǎn)總額我們采用金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款余額與貸款余額之和作為金融資產(chǎn)總量，進(jìn)而有金融相關(guān)比率FIR=金融機(jī)構(gòu)存貸款之和/GDP。

2.貸存比。金融效率是衡量一個(gè)地區(qū)金融服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的重要方面，金融效率水平的高低可以反映一個(gè)地區(qū)金融結(jié)構(gòu)及金融服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平。貸存比反映了將儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為投資的情況，體現(xiàn)了金融服務(wù)業(yè)影響和推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，服務(wù)于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的本質(zhì)。因此，這里選取全部金融機(jī)構(gòu)存款余額與貸款余額之比，即貸存比來(lái)代表金融效率指標(biāo)，記之為L(zhǎng)SR。

3.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的衡量指標(biāo)。一般情況下，最能反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能力的指標(biāo)是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）。但與名義GDP相比，實(shí)際GDP剔除了通貨膨脹的影響，更能真實(shí)地反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平。本文選取實(shí)際GDP作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的代表變量。

4.數(shù)據(jù)的選取。本文采用天津市地區(qū)生產(chǎn)總值 （GDP）作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)，選取1978～2012年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)和金融發(fā)展數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。其中，GDP數(shù)據(jù)采用以1978年為基期的GDP指數(shù)折算后的實(shí)際GDP來(lái)消除通貨膨脹的影響，作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的代表變量。同時(shí)，為使GDP增長(zhǎng)趨勢(shì)線性化，并消除可能存在的異方差問(wèn)題，對(duì)各時(shí)間序列進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，取對(duì)數(shù)后的變量分別記作LNGDP、LNFIR和LNLSR，全部計(jì)算利用Eviews5.0進(jìn)行。

三.實(shí)證分析

（一）單位根檢驗(yàn)

由于非平穩(wěn)時(shí)間序列往往導(dǎo)致偽回歸現(xiàn)象，因此首先對(duì)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。這里采用ADF檢驗(yàn)對(duì)以上三個(gè)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表所示。

檢驗(yàn)結(jié)果顯示，LNGDP、LNFIR和LNLSR均為顯著非平穩(wěn)，存在單位根，其一階差分記為=LNGDP、=LNFIR和=LNLSR，由結(jié)果可知LNGDP、LNFIR和LNLSR都是一階單整。

表1. ADF檢驗(yàn)結(jié)果

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

由協(xié)整理論可知，非平穩(wěn)時(shí)間序列的線性組合可能是平穩(wěn)的，即存在協(xié)整關(guān)系。為此，要對(duì)序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，這里采用Johansen協(xié)整方法來(lái)檢驗(yàn)LNGDP、LNFIR和LNLSR之間是否存在協(xié)整關(guān)系，協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。可以看出，在變量LNGDP、LNFIR和LNLSR之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，即協(xié)整關(guān)系。

表2 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表

（三）VAR模型分析

利用通過(guò)平穩(wěn)檢驗(yàn) 的=LNGDP，=LNFIR和=LNLSR，構(gòu)建VAR模型，以反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、金融相關(guān)比率和貸存比之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。根據(jù)LR檢驗(yàn)值、AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則，并通過(guò)對(duì)殘差的自相關(guān)和正態(tài)性檢驗(yàn)，確定最優(yōu)滯后階數(shù)為1，得到的VAR模型方程為：

=lnGDPt=0.745577=lnGDPt-1+0.057020=lnLSRt-1+0.068073=lnFIRt-1+0.024657+e1t

=lnLSRt =-0.711899=lnGDPt-1-0.13361=lnFIRt-1-0.172509=lnLSRt-1+0.112973+e3t

=lnFIRt =-0.360305=lnGDPt-1-0.128488=lnFIRt-1-0.024823=lnLSRt-1+0.066943+e2t

（四）方差分解

為定量衡量天津市金融服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，考察金融規(guī)模和結(jié)構(gòu)因子FIR和金融效率LSR對(duì)GDP的貢獻(xiàn)程度，我們采用方差分解的方法進(jìn)行分析?？疾霨DP的方差分解情況，結(jié)果如下表所示。

表3方差分解結(jié)果

天津市金融相關(guān)比率和金融效率比率對(duì)GDP的貢獻(xiàn)率均保持在1.1%左右的水平，并均有小幅增長(zhǎng)的趨勢(shì)。也就是說(shuō)天津市金融規(guī)模的迅猛發(fā)展并沒(méi)有給其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出多大的貢獻(xiàn)，金融資產(chǎn)的增長(zhǎng)并沒(méi)有有效地促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。而金融服務(wù)業(yè)的效率水平也沒(méi)能對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)做出多大的貢獻(xiàn)。雖然貢獻(xiàn)水平不大，但是其趨勢(shì)卻是逐漸增大的，也就是說(shuō)天津的金融服務(wù)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)貢獻(xiàn)是逐步增大的，這說(shuō)明天津金融服務(wù)業(yè)未來(lái)的發(fā)展尚有很大空間。

四.結(jié) 論

由以上分析，我們發(fā)現(xiàn)天津市金融服務(wù)業(yè)的規(guī)模和結(jié)構(gòu)、金融效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)著存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，但對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率水平較低，天津市金融服務(wù)業(yè)的規(guī)模和結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率與效率的貢獻(xiàn)率相差無(wú)幾，由此說(shuō)明就天津市自身而言，金融服務(wù)業(yè)的發(fā)展不但要重視規(guī)模，也要重視效率，在擴(kuò)張金融規(guī)模、滿足經(jīng)濟(jì)建設(shè)的貨幣化需要的基礎(chǔ)上，將發(fā)展重點(diǎn)放在金融資源配置效率的提升及自身結(jié)構(gòu)的調(diào)整上。天津金融服務(wù)業(yè)未來(lái)的發(fā)展還有很大空間和潛力。

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第7篇：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)范文

農(nóng)村經(jīng)濟(jì)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，農(nóng)村金融是其與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)具有經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)往來(lái)，具有產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)的那部分資金融通關(guān)系，在影響農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素中，金融發(fā)展的作用越來(lái)越大，因此客觀地評(píng)價(jià)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)村金融發(fā)展之間的關(guān)系是非常必要的。關(guān)于金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究。20世紀(jì)70年代，戈德史密斯肯定了金融發(fā)展對(duì)于一國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有不可或缺的作用，運(yùn)用35個(gè)國(guó)家1860年—1963年間的有關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)二者之間的關(guān)系做了創(chuàng)始性的研究，得到了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融發(fā)展是同步進(jìn)行的，經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)時(shí)期一般都伴隨著金融發(fā)展的超常水平;麥金農(nóng)和肖在他們各自的書(shū)籍《經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的貨幣與資本》和《經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的金融深化》里論證了金融部門(mén)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在著密切的關(guān)聯(lián)，他們指出發(fā)展中國(guó)家存在著廣泛的“金融壓抑”現(xiàn)象，要想使得本國(guó)經(jīng)濟(jì)得到發(fā)展，就必須發(fā)揮金融對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用，推行金融深化、金融自由化;Lucas認(rèn)為金融因素在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用被夸大了。借鑒國(guó)外的研究成果，國(guó)內(nèi)的學(xué)者對(duì)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系得到研究始于20世紀(jì)90年代:談儒勇認(rèn)為，銀行業(yè)的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有促進(jìn)作用;韓廷春認(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步與制度創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中最關(guān)鍵的因素，而金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用是有限的;姚耀軍和丕禪(2004)基于VAR模型，利用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)方法對(duì)我國(guó)農(nóng)村1978—2002年間金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村金融發(fā)展是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因，而農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不是農(nóng)村金融發(fā)展的格蘭杰原因;張穎慧(2007)運(yùn)用時(shí)間序列分析方法，對(duì)我國(guó)農(nóng)村1978—2004年間的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，得到我國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系;陳文俊(2010)利用VAR模型，通過(guò)協(xié)整分析，格蘭杰因果檢驗(yàn)，方差分解模型分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村金融發(fā)展規(guī)模是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因，而農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不是農(nóng)村金融發(fā)展的原因。大部分學(xué)者得到的結(jié)論不相同的主要原因是衡量的指標(biāo)和選取的數(shù)據(jù)不同，本文在國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，以江蘇省為例，利用VAR模型，運(yùn)用協(xié)整分析、格蘭杰因果檢驗(yàn)、方差分解模型，對(duì)江蘇省農(nóng)村信用社發(fā)展和江蘇農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。

二、模型的選擇和指標(biāo)變量的選取

(一)模型的選擇

本文主要探討的是江蘇省農(nóng)村信用社發(fā)展和江蘇省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，所涉及到的變量有兩個(gè):農(nóng)村信用社發(fā)展水平和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)。本文采用傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)框架，把農(nóng)村信用社發(fā)展水平作為一項(xiàng)投入，把農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作為一項(xiàng)產(chǎn)出。因此，江蘇省農(nóng)村信用社發(fā)展水平和江蘇省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系可用如下生產(chǎn)函數(shù)來(lái)表示:Y=f(F)(1)其中，Y表示農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，F(xiàn)表示農(nóng)村信用社發(fā)展水平。為了只反映出農(nóng)村信用社發(fā)展對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，本文假設(shè)其他影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變量已經(jīng)達(dá)到最適狀態(tài)，只考慮農(nóng)村信用社的作用。

(二)指標(biāo)變量的選取

(1)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的選取農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一般有兩種方法，一種是使用人均GDP，另一種是使用GDP增長(zhǎng)率。由于農(nóng)村GDP官方數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取可以從總體上反映農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)真實(shí)情況的第一產(chǎn)業(yè)增加值來(lái)代替農(nóng)村GDP，用RGDP表示。(2)農(nóng)村信用社發(fā)展水平指標(biāo)的選取①農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模指標(biāo)我們選擇農(nóng)信社的金融相關(guān)率來(lái)代表農(nóng)信社的規(guī)模發(fā)展水平，用RFIR表示。金融相關(guān)率的概念是戈德史密斯提出來(lái)的，通常用金融資產(chǎn)總量除以GDP。考慮到中國(guó)農(nóng)村現(xiàn)階段的實(shí)際發(fā)展情況，本文中的農(nóng)信社金融相關(guān)率為:RFIR=(RD+RL)/RGDP(2)其中，RFIR表示農(nóng)信社金融相關(guān)率，RD表示農(nóng)信社存款余額，RL表示農(nóng)信社貸款余額，RGDP表示農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)GDP。②農(nóng)信社發(fā)展效率指標(biāo)農(nóng)信社發(fā)展效率主要是指農(nóng)信社將存款轉(zhuǎn)化為貸款支持農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效率，用農(nóng)信社貸款占農(nóng)信社存款的比重來(lái)表示，即RLD=RL/RD，其中RLD表示農(nóng)信社發(fā)展效率。綜合上文得到本文的研究模型為:RGDP=f(RFIR，RLD)(3)

(三)數(shù)據(jù)說(shuō)明

我們選取1990年—2010年，共21年的江蘇省第一產(chǎn)業(yè)GDP、農(nóng)村信用社存款余額和貸款余額的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這些數(shù)據(jù)均來(lái)源于歷年的《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

三、實(shí)證分析

(一)單位根檢驗(yàn)

為了避免“偽回歸”現(xiàn)象的發(fā)生，首先對(duì)農(nóng)村GDP(RGDP)、農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模指標(biāo)(RFIR)和農(nóng)信社發(fā)展效率指標(biāo)(RLD)的數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文采用ADF單位根檢驗(yàn)方法，對(duì)于非平穩(wěn)的變量，采用差分方法進(jìn)行處理，使之成為平穩(wěn)時(shí)間數(shù)列。本文應(yīng)用Eviews5．0得出檢驗(yàn)結(jié)果(見(jiàn)表1)。由表1可以看出，RGDP、RFIR的ADF值分別大于三個(gè)不同檢驗(yàn)水平的臨界值，說(shuō)明這兩個(gè)變量沒(méi)有通過(guò)單位根檢驗(yàn)，是非平穩(wěn)序列。RLD在5%檢驗(yàn)水平上小于臨界值，說(shuō)明RLD在5%檢驗(yàn)水平上是平穩(wěn)序列。RGDP的一階差分在5%的檢驗(yàn)水平上是平穩(wěn)的，而RFIR和RLD的一階差分是在1%檢驗(yàn)水平上已經(jīng)平穩(wěn)，所以三個(gè)變量在5%檢驗(yàn)水平上都是平穩(wěn)序列，也就是一階單整的。

(二)協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)主要用于分析變量之間是否具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)僅對(duì)于非平穩(wěn)的序列有效，上述反映農(nóng)村信用社和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的各指標(biāo)都已單整，采用Johansen檢驗(yàn)方法來(lái)判斷它們之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。Johansen檢驗(yàn)方法是一種基于向量自回歸模型的協(xié)整檢驗(yàn)方法，在檢驗(yàn)之前必須確定合理的滯后階數(shù)。通過(guò)五種檢驗(yàn)方法確定最合適的滯后階數(shù)為3(見(jiàn)表2)，Johansen檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。由表3的檢驗(yàn)結(jié)果知道，變量之間存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系，可以得到一個(gè)協(xié)整方程為:RGDP=0．598124RFIR+0．132651RLD(4)從協(xié)整方程(4)可以看出，江蘇省農(nóng)村生產(chǎn)總值(RGDP)與農(nóng)信社的金融相關(guān)率(RFIR)、貸款比重(RLD)均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。其中，金融相關(guān)率對(duì)增加農(nóng)村生產(chǎn)總值貢獻(xiàn)大一些，貸款比重貢獻(xiàn)小一些，金融相關(guān)率每增加一個(gè)單位，農(nóng)村生產(chǎn)總值會(huì)同方向增加0．598124個(gè)單位，貸款比重每增加一個(gè)單位，農(nóng)村生產(chǎn)總值會(huì)同方向增加0．132651個(gè)單位。

(三)格蘭杰因果檢驗(yàn)

判斷一個(gè)變量的變化是否是另一個(gè)變量變化的原因，最常見(jiàn)的方法是Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法。其主要思想是:解決x是否引起y的問(wèn)題，主要看現(xiàn)在的y在多大程度上被過(guò)去的x解釋?zhuān)尤離的滯后值是否使解釋程度提高。如果x在y的預(yù)測(cè)中有幫助，或x與y的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上顯著時(shí)，就說(shuō)“y是由xGranger引起的”。對(duì)變量間的因果關(guān)系進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4。從表4可以知道，農(nóng)信社的金融相關(guān)率是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Granger原因，可以有效地促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而農(nóng)信社的貸款比重不是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Granger原因，貸款比重的增加對(duì)促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用較小。同時(shí)，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)信社的發(fā)展的影響也相對(duì)較小。這與協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果也是一致的。

(四)向量自回歸(VAR)模型

通過(guò)對(duì)RGDP、RFIR和RLD序列的檢驗(yàn)，知道其均為一階單整序列。為了反映農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)信社發(fā)展之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，確定最佳滯后階數(shù)為1建立VAR模型。如下所示:RGDP=0．864282RGDP(－1)+37．80909RFIR(－1)+15．4305RLD(－1)+165．2620①RFIR=0．000260RGDP(－1)+0．709396RFIR(－1)－0．723202RLD(－1)+0．504911②RLD=0．481205RGDP(－1)－0．031506RFIR(－1)+0．254329RLD(－1)+0．542117③由模型①、②、③可知:農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變化可由其自身滯后項(xiàng)和農(nóng)信社發(fā)展變化的滯后項(xiàng)來(lái)說(shuō)明。其自身滯后項(xiàng)和農(nóng)信社發(fā)展變化的滯后項(xiàng)的系數(shù)均為正數(shù)，說(shuō)明它們對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變化表現(xiàn)出正向的促進(jìn)作用;就農(nóng)信社的發(fā)展而言，雖然農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變化的滯后項(xiàng)系數(shù)為正，但系數(shù)較小，說(shuō)明農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)信社的發(fā)展作用較小。

(五)脈沖響應(yīng)函數(shù)

在分析VAR模型時(shí)，往往不分析一個(gè)變量的變化對(duì)另一個(gè)變量的影響如何，而是分析當(dāng)一個(gè)誤差項(xiàng)發(fā)生變化，或者說(shuō)模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，這種分析方法稱(chēng)為脈沖響應(yīng)函數(shù)方法。利用脈沖響應(yīng)函數(shù)判斷各變量變化對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變化的影響的結(jié)果見(jiàn)圖1和圖2。其中，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)(單位:年)，縱軸表示農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的變化，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。圖2農(nóng)信社發(fā)展效率對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊作用由圖1可以看出，農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊作用在前3期都是負(fù)向的，但是負(fù)向作用是一直在減小的，從第4期開(kāi)始，沖擊作用改變?yōu)檎虻?，并且一直處于穩(wěn)定的狀態(tài)。這說(shuō)明農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著明顯的影響。由圖2可以看出，農(nóng)信社發(fā)展效率對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊作用一直處于穩(wěn)定的狀態(tài)且接近于零。這說(shuō)明農(nóng)信社貸款比重對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用不大。

(六)方差分解

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是VAR模型中的一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來(lái)的影響。而方差分解是通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，來(lái)進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。方差分解結(jié)果見(jiàn)表5。由表5可以看出，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)除了受到自身變動(dòng)的影響外，主要受到農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模和農(nóng)信社發(fā)展效率的影響。其中41．66377%是由農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模所引起，10．93660%是由農(nóng)信社發(fā)展效率所引起。結(jié)論再次說(shuō)明了農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響十分顯著，農(nóng)信社發(fā)展效率對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響不是很明顯。

四、結(jié)論及建議

(一)結(jié)論

本文利用VAR模型，通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析，發(fā)現(xiàn)江蘇省農(nóng)村信用社和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系的兩點(diǎn)結(jié)論:①農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響十分顯著，農(nóng)信社發(fā)展效率對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響不是很明顯。②農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不是農(nóng)信社發(fā)展的原因。

(二)建議

針對(duì)以上問(wèn)題，本文認(rèn)為有以下幾種解決方法。

(1)大力發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，調(diào)整農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，使農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展跟得上總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的步伐。在發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的過(guò)程中，國(guó)家應(yīng)積極引導(dǎo)農(nóng)村居民發(fā)展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)濟(jì)和適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)，提高農(nóng)業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益，同時(shí)鼓勵(lì)農(nóng)村居民自我創(chuàng)業(yè)，發(fā)展非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)提供多元化的途徑。

(2)加大農(nóng)村信用社的業(yè)務(wù)創(chuàng)新。首先是產(chǎn)品創(chuàng)新。如農(nóng)村的貸款有額數(shù)小，筆數(shù)多的特點(diǎn)，可以向信用高的用戶發(fā)放“信用卡”。也可以加大中間業(yè)務(wù)創(chuàng)新，如工資，保險(xiǎn)等;其次是服務(wù)創(chuàng)新。如免費(fèi)向農(nóng)民提供各種信息、技術(shù)、投資等咨詢服務(wù);再次是科技創(chuàng)新，如大力引進(jìn)科技人才，利用互聯(lián)網(wǎng)，積極開(kāi)發(fā)網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)等。

第8篇：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)范文

20世紀(jì)60年代,國(guó)外許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家和學(xué)者都對(duì)金融創(chuàng)新進(jìn)行了深入研究,有西爾伯(Wil-liam.L.Silber,1983)的約束誘導(dǎo)型金融創(chuàng)新理論、凱恩(E.J.Kane,1984)的規(guī)避管制型金融創(chuàng)新論、戴維斯(L.E.Davies,1971)和諾斯(D.North,1971)的制度型金融創(chuàng)新、?？怂?J.R.Hicks,1976)和尼漢斯(J.Niehans,1976)交易成本說(shuō)、莫利紐克斯(Molyneux,1999)和沙姆洛克(Shamroukh,1999)的金融創(chuàng)新擴(kuò)散理論等。我國(guó)學(xué)者對(duì)金融創(chuàng)新的研究是從20世紀(jì)80年代中期開(kāi)始的,對(duì)金融創(chuàng)新內(nèi)涵進(jìn)行研究的有陳岱孫、厲以寧(1991)、黃達(dá)(1992)、生柳榮(2000)等,對(duì)金融監(jiān)管創(chuàng)新、體制創(chuàng)新進(jìn)行研究有謝平(2001)、巴曙松(2003)等,對(duì)金融創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)影響研究的有潘成夫(2002)、孫伯良(2005)等。

不同的學(xué)者從不同的角度理解金融創(chuàng)新,但無(wú)外乎是宏觀、微觀、中觀3個(gè)層面。宏觀層面主要考慮金融體制或金融制度等方面的創(chuàng)新;微觀層面主要是指微觀的金融主體為了追求利潤(rùn)而進(jìn)行的各種創(chuàng)新;中觀層面就是介于這兩者之間的。本文著重研究金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用,我們認(rèn)為金融創(chuàng)新是金融機(jī)構(gòu)或金融管理當(dāng)局為實(shí)現(xiàn)微觀利益和宏觀效益相互協(xié)調(diào)的最優(yōu)化,利用新的觀念、新的技術(shù)、新的管理方法和組織形式等,將金融領(lǐng)域內(nèi)各種要素進(jìn)行重新組合,對(duì)機(jī)構(gòu)設(shè)置、業(yè)務(wù)品種、金融工具以及制度安排進(jìn)行創(chuàng)造性的變革。如果以金融創(chuàng)新的成果表現(xiàn)形式來(lái)劃分,其具體內(nèi)容包括金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新、金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新、金融市場(chǎng)創(chuàng)新、金融制度創(chuàng)新等。

二、金融創(chuàng)新推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的機(jī)理

金融創(chuàng)新的影響是多方面的,它不僅能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),還能推動(dòng)金融發(fā)展、促進(jìn)金融深化。其中,金融發(fā)展是最廣義的概念,泛指整個(gè)金融業(yè)的發(fā)展和演變過(guò)程,包括金融深化和金融創(chuàng)新,但由于金融深化、金融創(chuàng)新研究的重點(diǎn)不同,以及對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用越來(lái)越突出,因此,把金融深化、金融創(chuàng)新從金融發(fā)展理論中獨(dú)立出來(lái),形成金融深化論、金融創(chuàng)新論。

金融創(chuàng)新推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的機(jī)理主要體現(xiàn)在以下4個(gè)方面:

(1)金融創(chuàng)新對(duì)金融領(lǐng)域內(nèi)各要素進(jìn)行的重組,實(shí)現(xiàn)了金融市場(chǎng)、金融機(jī)構(gòu)、金融業(yè)務(wù)、金融工具和金融制度的創(chuàng)新,這種要素重組和創(chuàng)新滲透到了一個(gè)國(guó)家或一個(gè)地區(qū)的金融結(jié)構(gòu)中,優(yōu)化了金融體系,從而推動(dòng)金融發(fā)展。

(2)金融創(chuàng)新通過(guò)研發(fā)整合創(chuàng)新的技術(shù)、人力、資金、信息,通過(guò)創(chuàng)新行為的轉(zhuǎn)移和推廣使不同的金融市場(chǎng)融合,通過(guò)金融制度創(chuàng)新進(jìn)行宏觀調(diào)控和制度上的管理,通過(guò)金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新、金融市場(chǎng)創(chuàng)新、金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新等,來(lái)降低交易成本、信息成本、提高收益、提高儲(chǔ)蓄額和其轉(zhuǎn)化為投資的能力、便于資本積累,實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)構(gòu)設(shè)置、業(yè)務(wù)品種、金融工具以及制度安排的創(chuàng)造性變革,從而促進(jìn)金融深化,并推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

(3)金融創(chuàng)新通過(guò)金融體系的風(fēng)險(xiǎn)管理功能、信息揭示功能、公司治理功能、動(dòng)員儲(chǔ)蓄功能和便利交換功能直接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)管理功能來(lái)便利風(fēng)險(xiǎn)的聚集、交易和規(guī)避,并改變資源配置和儲(chǔ)蓄率,減少信息成本、交易成本、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);通過(guò)信息揭示功能降低單個(gè)經(jīng)濟(jì)主體信息收集、處理的成本,促進(jìn)社會(huì)資源的有效配置,促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);通過(guò)公司治理功能使監(jiān)督成本經(jīng)濟(jì)化,減少信息成本,優(yōu)化資源配置,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);通過(guò)動(dòng)員儲(chǔ)蓄功能來(lái)聚集閑散資金、生產(chǎn)要素,促使儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為投資,減少信息成本、交易成本,優(yōu)化資源配置,促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);通過(guò)便利交換功能提供交換媒介,促進(jìn)專(zhuān)業(yè)化分工,降低交易成本,推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

(4)金融創(chuàng)新不僅拓寬了金融功能,便利了社會(huì)的投融資,使資本的邊際收益提高,還通過(guò)金融競(jìng)爭(zhēng)的加劇,提高金融服務(wù)效率和金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)作效率,并進(jìn)一步提高金融市場(chǎng)地位,特別是非銀行機(jī)構(gòu)的地位,從而促進(jìn)金融資源的配置多元化,優(yōu)化金融資源配置,并最終推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

三、我國(guó)金融創(chuàng)新推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的

葛蘭杰因果檢驗(yàn)

(一)葛蘭杰因果檢驗(yàn)指標(biāo)選擇

根據(jù)前面的闡述,金融創(chuàng)新推動(dòng)金融發(fā)展、促進(jìn)金融深化,進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);此外,還可以通過(guò)金融體系的功能和傳導(dǎo)機(jī)制推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。因此我們選擇以下幾項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.金融創(chuàng)新的測(cè)量指標(biāo):金融創(chuàng)新度(FIL)

根據(jù)各國(guó)的金融實(shí)踐,金融創(chuàng)新會(huì)引起交易性金融資產(chǎn)比重的降低和投資性金融資產(chǎn)比重的提高。為此我們可以用一國(guó)金融資產(chǎn)總量(FA)與交易性金融資產(chǎn)的比例來(lái)反映金融創(chuàng)新程度,將這一指標(biāo)稱(chēng)為金融創(chuàng)新度。這一指標(biāo)說(shuō)明,金融創(chuàng)新度越大,金融資產(chǎn)中投資性資產(chǎn)的比重越大,金融創(chuàng)新的程度就越高。其中,交易性金融資產(chǎn)是可以直接用于支付的金融資產(chǎn),根據(jù)貨幣層次的劃分,可以近似視為狹義貨幣M1[1]。如果我們用FIL表示金融創(chuàng)新度,則有FIL=FA/M1

2.金融發(fā)展的測(cè)量指標(biāo):金融相關(guān)比率(FIR)金融相關(guān)比率(FIR)就是指某一日期一國(guó)全部金融資產(chǎn)價(jià)值與該國(guó)經(jīng)濟(jì)總量的比值[2]。該指標(biāo)集中反映了一國(guó)金融發(fā)展的總體水平。金融相關(guān)比率越高,則一國(guó)融資結(jié)構(gòu)中外部融資和間接融資的比重越大,儲(chǔ)蓄與投資的分離程度越強(qiáng),金融活動(dòng)的規(guī)模亦越大。通常,我們將這一指標(biāo)的計(jì)算簡(jiǎn)化為金融資產(chǎn)總量(FA)與GDP之比,即:FIR=FA/GDP

3.金融深化的測(cè)量指標(biāo):貨幣化率(M2/GDP)、財(cái)政外投資比例(IG)、實(shí)際利率(R)

貨幣化率(M2/GDP)是衡量不同發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家的金融抑制問(wèn)題,集中地反映金融深化程度的指標(biāo),用貨幣供應(yīng)量(M2)與GDP的比值表示;財(cái)政外投資比例(IG),隨著金融深化程度的加深,政府籌集資金在全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的資金來(lái)源中的比例會(huì)呈現(xiàn)下降趨勢(shì),即財(cái)政外投資比例越來(lái)越大;實(shí)際利率(R)體現(xiàn)了金融資產(chǎn)的價(jià)格,一般情況下,用1年的居民存款利率(R1)減去當(dāng)年的通貨膨脹率(RT)來(lái)表示。

4.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的測(cè)量指標(biāo):GDP經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最明顯的特征是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的持續(xù)增加,因此,選用GDP來(lái)測(cè)量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

我們從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)金融年鑒》收集并整理了1981—2005年共25年的150個(gè)數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)均采用當(dāng)年價(jià)格計(jì)算(具體數(shù)據(jù)略)。

(二)葛蘭杰因果檢驗(yàn)

葛蘭杰因果檢驗(yàn),須在相關(guān)分析和協(xié)整分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行。

1.相關(guān)性檢驗(yàn)

使用SPSS13.0對(duì)FIL分別與GDP,FIR,0.158,且沒(méi)有通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn),說(shuō)明金融創(chuàng)新與實(shí)際利率之間不具有顯著線性關(guān)系。

2.協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

對(duì)時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),觀察序列之間是否存在長(zhǎng)期比例關(guān)系。先對(duì)原序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)(結(jié)果見(jiàn)表2),可以看到原序列的檢驗(yàn)值均大于5%的臨界值,所以有必要對(duì)原序列進(jìn)行差分。一階差分后的檢驗(yàn)結(jié)果(見(jiàn)表3)顯示,FIL,FIR,M2/GDP,IG,R一階差分后的ADF檢驗(yàn)值均通過(guò)5%臨界值的檢驗(yàn),即在一階差分后序列處于平穩(wěn)狀態(tài)。而GDP一階差分后,雖然沒(méi)有通過(guò)5%的臨界值檢驗(yàn),但是通過(guò)了10%的臨界值檢驗(yàn),所以認(rèn)為GDP在一階差分后也處于平穩(wěn)狀態(tài)。

在以上分析結(jié)果的基礎(chǔ)上,對(duì)指標(biāo)之間是否存在長(zhǎng)期的比例關(guān)系進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)(見(jiàn)表4)。結(jié)果顯示,(FILGDP),(FILFIR),(FILM2/GDP),(FILIG)的檢驗(yàn)值均通過(guò)5%的臨界值,即FIL與GDP,FIR,M2/GDP,IG之間存在長(zhǎng)期均衡,這表示我國(guó)金融創(chuàng)新與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、金融發(fā)展、貨幣化率以及財(cái)政外投資比例均存在長(zhǎng)期比例關(guān)系。但(FILR)的檢驗(yàn)值未通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn),即金融創(chuàng)新與體現(xiàn)金融資產(chǎn)價(jià)格的指標(biāo)不存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系,印證了前面的相關(guān)性分析結(jié)果。

3.葛蘭杰檢驗(yàn)

變量之間高度相關(guān),并不表示他們之間一定存在因果關(guān)系。因此,要進(jìn)一步通過(guò)葛蘭杰因果檢驗(yàn)來(lái)確定指標(biāo)之間是否存在因果關(guān)系。

對(duì)序列GDP,FIL,FIR,M2/GDP,IG,R進(jìn)行葛蘭杰因果檢驗(yàn)(結(jié)果見(jiàn)表5),結(jié)果顯示,FIL與GDP,FIR,M2/GDP,IG的葛蘭杰檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F,均通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn),即FIL是GDP,FIR,M2/GDP,IG的葛蘭杰原因,說(shuō)明我國(guó)金融創(chuàng)新是可以解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、金融發(fā)展,以及貨幣化率和財(cái)政外投資比例的變化。但是,金融創(chuàng)新不是實(shí)際利率R的葛蘭杰原因,不能解釋金融資產(chǎn)價(jià)格的變化。

通過(guò)以上實(shí)證檢驗(yàn)可知,我國(guó)的金融創(chuàng)新能夠影響金融發(fā)展的水平、金融深化的程度、金融結(jié)構(gòu)的變化以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的狀況,但我國(guó)的實(shí)際利率是非市場(chǎng)化的。此外,還證實(shí)了金融創(chuàng)新與金融發(fā)展、貨幣化率、財(cái)政外投資比例、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系,且我國(guó)金融創(chuàng)新是金融發(fā)展、貨幣化率、財(cái)政外投資比例、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的葛蘭杰原因。但是,我國(guó)金融創(chuàng)新無(wú)法解釋金融深化中金融資產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)(R),這在一定程度上說(shuō)明,我國(guó)金融創(chuàng)新推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是通過(guò)推動(dòng)金融發(fā)展、促進(jìn)金融深化整體水平的提高、改變金融結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

四、我國(guó)金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的測(cè)度

由于葛蘭杰因果檢驗(yàn)僅能證明金融創(chuàng)新是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因,不能測(cè)度金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn),且金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用具有逐步內(nèi)生化趨勢(shì),因此,可以借助包含金融要素的內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型(稱(chēng)之為內(nèi)生金融經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型)來(lái)測(cè)度金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。

(一)內(nèi)生金融經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型

由柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)

Y=ehKαLβFγ(1)

兩邊取對(duì)數(shù),得

lnY=h+α*lnK+β*lnL+γ*lnF(2)

方程(2)對(duì)時(shí)間t進(jìn)行微分,有

dlnY/dt=α*dK/dt*1/K+β*dL/dt*1/L+γ*dF/dt*1/F(3)

增加滿足標(biāo)準(zhǔn)假設(shè)的常數(shù)項(xiàng)和誤差項(xiàng),式(3)可

以寫(xiě)成以下形式:

YTt=c+αKTt+βLTt+γFTt+ut

在式(4)中,

dlnY/dt=YTt,dK/dt*1/K=KTt

dL/dt*1/L=LTt,dF/dt*1/F=FTt

式(5)中4項(xiàng)表達(dá)式分別代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,資本、勞動(dòng)及金融作用(推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用),因?yàn)榉匠虨閷?duì)數(shù)形式,所以相關(guān)系數(shù)α,β和γ分別為資本、勞動(dòng)及金融對(duì)產(chǎn)出的彈性,常數(shù)c用來(lái)反應(yīng)Hicks中技術(shù)進(jìn)步可能的生產(chǎn)率[3]。

(二)模型指標(biāo)的選擇

任何金融創(chuàng)新措施實(shí)施后都會(huì)帶來(lái)金融發(fā)展的積極后果,即金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用實(shí)際上是金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)作用的具體體現(xiàn)。金融系統(tǒng)通過(guò)金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響主要有兩條途徑:其一,直接強(qiáng)化資本積累,提高儲(chǔ)蓄向投資的轉(zhuǎn)化效率;其二,籌資渠道多樣化。鑒于此,我們選用影響儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化比率和籌資渠道多樣化的兩組指標(biāo),來(lái)反映金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。

1.影響儲(chǔ)蓄———投資轉(zhuǎn)化比率的指標(biāo)

一個(gè)國(guó)家整體水平的儲(chǔ)蓄向投資轉(zhuǎn)化的效果取決于金融發(fā)展規(guī)模和水平,故選用金融相關(guān)比率FIR;由金融創(chuàng)新引起的儲(chǔ)蓄向投資的有效轉(zhuǎn)化代表了金融創(chuàng)新的效率,選用金融創(chuàng)新度FIL。

2.影響籌資渠道多樣化的指標(biāo)

貨幣化率M2/GDP,代表了金融深化的整體程度,也代表了籌資渠道多樣化的程度;此外,就是體現(xiàn)我國(guó)融資格局變化的財(cái)政外投資比例IG。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)Y,選用GDP;資本K選用資本形成總額;勞動(dòng)L選用我國(guó)就業(yè)人口數(shù)。

由《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》收集并整理了1981年至2005年的資本形成總額和就業(yè)人口數(shù),共25年的50個(gè)數(shù)據(jù),聯(lián)合葛蘭杰因果檢驗(yàn)所用的150個(gè)數(shù)據(jù)(具體數(shù)據(jù)略),進(jìn)行內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型分析。

(三)模型分析

通過(guò)分析1981年至2005年各指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(GDP)之間的相關(guān)性(結(jié)果見(jiàn)表6),可見(jiàn),金融創(chuàng)新度、金融相關(guān)比率、貨幣化率、財(cái)政外投資比率、資本、勞動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)系數(shù)均通過(guò)了1%顯著水平的檢驗(yàn)。

運(yùn)用Eviews5.0,對(duì)25年間共200個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行方程(2)的估算,結(jié)果如表7所示。由表7可知:

(1)4個(gè)模型調(diào)整后的擬合優(yōu)度-R2均很高,DW值均能夠通過(guò)檢驗(yàn)。

(2)資本彈性值均通過(guò)t的5%顯著性檢驗(yàn),勞動(dòng)力彈性均呈現(xiàn)負(fù)數(shù),且未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),這恰說(shuō)明我國(guó)資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)大于勞動(dòng)力的貢獻(xiàn),并且我國(guó)出現(xiàn)勞動(dòng)力過(guò)剩的現(xiàn)象。

(3)金融相關(guān)比例FIR的彈性為0.634,且通了t的5%顯著性水平檢驗(yàn),說(shuō)明我國(guó)從1981年至2005年期間,金融發(fā)展整體水平的提高、儲(chǔ)蓄向投資的良好轉(zhuǎn)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有明顯的推動(dòng)作用;金融創(chuàng)新度FIL的彈性為0.155,沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn),說(shuō)明我國(guó)由金融創(chuàng)新引起的儲(chǔ)蓄向投資轉(zhuǎn)化的效果雖能夠推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),但效果不明顯,金融創(chuàng)新的效率不高;貨幣化率M2/GDP的彈性為0.383,通過(guò)顯著性水平為5%的t檢驗(yàn),這不僅說(shuō)明,我國(guó)金融深化程度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有明顯的推動(dòng)作用,還說(shuō)明我國(guó)融資渠道的多樣化取得了良好效果;財(cái)政外投資比例的彈性為-0.259,且未通過(guò)t檢驗(yàn),說(shuō)明雖然我國(guó)融資渠道逐步多元化,具有推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用,但我國(guó)的融資格局對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用效果不佳,甚至滯后于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

五、結(jié)論

以上分析表明,我國(guó)金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有一定的推動(dòng)作用,但也存在利率非市場(chǎng)化、金融創(chuàng)新效率不高和融資格局滯后經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三大問(wèn)題,這將制約我國(guó)金融資源的有效配置及融資格局變化的效率,進(jìn)而阻滯金融創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。為此,應(yīng)從以下3方面進(jìn)行改善:

1.促進(jìn)我國(guó)利率市場(chǎng)化

根據(jù)我國(guó)金融業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況,構(gòu)建以央行基準(zhǔn)利率為核心、以市場(chǎng)利率為主導(dǎo)的利率體系。促使銀行同業(yè)拆借市場(chǎng)的拆借利率完全市場(chǎng)化,也就是要建立統(tǒng)一的銀行同業(yè)拆借市場(chǎng);促使國(guó)債發(fā)行利率市場(chǎng)化,主要是通過(guò)公開(kāi)招標(biāo)和拍賣(mài)的方式進(jìn)行,使其透明化;對(duì)商業(yè)銀行的存貸利率實(shí)行逐漸放開(kāi)的方式,使利率能夠真實(shí)反映市場(chǎng)需求狀況,確保利率的市場(chǎng)化,同時(shí)還要兼顧與我國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)程、金融業(yè)的穩(wěn)定相適應(yīng)。

2.支持金融機(jī)構(gòu)合作開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品

減少金融產(chǎn)品之間不必要的復(fù)制模仿,避免重復(fù)開(kāi)發(fā),促使金融機(jī)構(gòu)開(kāi)拓新市場(chǎng)、擴(kuò)大市場(chǎng)份額、提高效益,以便進(jìn)一步促進(jìn)儲(chǔ)蓄向投資方向的轉(zhuǎn)化,提高金融創(chuàng)新效率。

第9篇：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)范文

[關(guān)鍵詞]經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；城市化率；互動(dòng)關(guān)系；響應(yīng)關(guān)系

中圖分類(lèi)號(hào)：F061.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008-4096（2016）05-0086-05

一、引言

改革開(kāi)放后，中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的同時(shí)，城市化率大幅提高，由1978年的17.90%提高到2015年的56.10%。城市化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系也受到學(xué)界、政界的廣泛關(guān)注，“城市化是中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)強(qiáng)大引擎”、“城市化是擴(kuò)大內(nèi)需的最大潛力所在”等論斷將城市化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用提升到前所未有的高度。同時(shí)，也有研究者認(rèn)為城市化是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)果而非原因，有關(guān)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與城市化何者為因何者為果的討論還在持續(xù)。遼寧省作為城市化率較高的省份，曾在中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中發(fā)揮過(guò)不可替代的作用，經(jīng)濟(jì)增速卻在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下呈現(xiàn)大幅下降。2014年，遼寧省經(jīng)濟(jì)增速為5.80%，位列全國(guó)倒數(shù)第三；2015年，遼寧省經(jīng)濟(jì)增速繼續(xù)下滑至3.00%，位列全國(guó)倒數(shù)第一，經(jīng)濟(jì)增速創(chuàng)改革開(kāi)放以來(lái)的最低值。在遼寧省經(jīng)濟(jì)增速連續(xù)下滑的背景下，實(shí)證研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與城市化之間的響應(yīng)關(guān)系，并提出對(duì)策建議，對(duì)促進(jìn)遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和推進(jìn)城市化進(jìn)程均具有現(xiàn)實(shí)意義。

由城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型可以推斷經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與城市化率提高具有雙向互動(dòng)關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)城市化率提高。城市化率提高又反過(guò)來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的累積因果效應(yīng)也可以解釋二者之間的互動(dòng)關(guān)系。研究者還就二者關(guān)系進(jìn)行了大量的實(shí)證研究。周一星曾將1977年世界157個(gè)國(guó)家和地區(qū)的城鎮(zhèn)人口占比與人均國(guó)民生產(chǎn)總值進(jìn)行回歸分析。研究結(jié)果顯示。各國(guó)城市化率與人均國(guó)民生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)成正比例關(guān)系，城市化率較高的國(guó)家，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度也較快，反之亦然。王金營(yíng)利用世界典型國(guó)家1950―1998年數(shù)據(jù)實(shí)證分析城市化率與人均GDP之間的關(guān)系，研究結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)城市化率提高，城市化率提高也促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。對(duì)中國(guó)城市化率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)促進(jìn)城市化率提高產(chǎn)生較大的正向沖擊效應(yīng)，城市化率提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的反作用不強(qiáng)，也有研究者得出結(jié)論：中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與城市化率提高間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，且兩者互為因果關(guān)系。除全國(guó)層面外，還對(duì)省域?qū)用娑叩年P(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。王領(lǐng)對(duì)上海市的研究結(jié)論為：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化率提高的作用較強(qiáng)，是其格蘭杰原因，而城市化率提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用不明顯，對(duì)湖北省、、四川省進(jìn)行的實(shí)證研究也得出類(lèi)似結(jié)論。對(duì)安徽省、吉林省進(jìn)行實(shí)證研究得出的結(jié)論則為：城市化率提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用極其顯著，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并不是城市化率提高的格蘭杰原因。由此可見(jiàn)，中國(guó)有些省份城市化率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈現(xiàn)的關(guān)系并不符合城市經(jīng)濟(jì)理論的經(jīng)典論述。遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與城市化率之間的關(guān)系有待進(jìn)行深入研究。

二、數(shù)據(jù)資料與研究方法

地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)既有絕對(duì)指標(biāo)和相對(duì)指標(biāo).也有總量指標(biāo)和人均指標(biāo)。較之于絕對(duì)指標(biāo).經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相對(duì)指標(biāo)更能反映國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度；較之于總量指標(biāo)，人均指標(biāo)消除了城市人口規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響，使不同等級(jí)規(guī)模城市之間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有可比性。本文采用人均GDP增長(zhǎng)率指標(biāo)反映遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。反映國(guó)家、地區(qū)城市化水平最為重要的指標(biāo)是城市化率。城市化率是指城市人口占總?cè)丝诘谋戎?，?duì)城市人口的統(tǒng)計(jì)口徑目前有城市非農(nóng)人口、城鎮(zhèn)人口和城市常住人口，介于數(shù)據(jù)的可得性，本文采用城市非農(nóng)人口，以城市非農(nóng)人口占總?cè)丝诘谋戎胤从吵鞘谢省Ｈ司鵊DP增長(zhǎng)率和城市非農(nóng)人口占比數(shù)據(jù)均來(lái)自《遼寧統(tǒng)計(jì)年鑒2015》，時(shí)間序列長(zhǎng)度為1978―2014年。本文采用協(xié)整模型、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)和向量自回歸模型等方法，研究遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與城市化率之間的響應(yīng)關(guān)系，以及二者的因果關(guān)系，計(jì)量分析均由Eviews7.2完成。

三、實(shí)證分析

通過(guò)時(shí)間序列模型分析遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與城市化率之間的相互響應(yīng)關(guān)系。時(shí)間序列模型是運(yùn)用時(shí)間序列的過(guò)去值、當(dāng)期值及滯后擾動(dòng)項(xiàng)的加權(quán)建立模型，以解釋時(shí)間序列的變化規(guī)律。在時(shí)間序列的發(fā)展過(guò)程中，一個(gè)重要特征是對(duì)統(tǒng)計(jì)均衡關(guān)系做某種形式的假設(shè)，平穩(wěn)性假設(shè)就是其中之一。即一個(gè)平穩(wěn)時(shí)間序列能夠有效地用其均值、方差和自相關(guān)函數(shù)加以描述。因此，在進(jìn)行時(shí)間序列建模過(guò)程中，首先要對(duì)其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

（一）城市化率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的響應(yīng)

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

對(duì)時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)的方法是單位根檢驗(yàn)，有ADF、DFGLS、PP、KPSS、ERS、NP等檢驗(yàn)方法，前三種方法出現(xiàn)較早，實(shí)際應(yīng)用較多。本文采用ADF方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。對(duì)人均GDP增長(zhǎng)率PGt和城市化率UR，時(shí)間序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。從輸出結(jié)果來(lái)看，人均GDP增長(zhǎng)率PG，和城市化率UR，的ADF檢驗(yàn)值均小于5%臨界值（如表1所示），拒絕原假設(shè)，說(shuō)明原序列為平穩(wěn)時(shí)間序列，為0階單整序列，具有0階單整性，即PG1～I(xiàn)（0），UR?！獻(xiàn)（0）。

2.協(xié)整模型及檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)兩個(gè)變量URt和PGt是否協(xié)整，可采用恩格爾和格蘭杰于1987年提出的兩步檢驗(yàn)法。簡(jiǎn)稱(chēng)為EG檢驗(yàn)。

首先，用普通最小二乘法估計(jì)同階單整序列的長(zhǎng)期均衡關(guān)系.它們之間的協(xié)整方程可以表示為：

模型殘差的估計(jì)值可表示為：

其次，對(duì)估計(jì)殘差序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，如果估計(jì)殘差序列是平穩(wěn)的，則兩個(gè)變量之間存在協(xié)整關(guān)系。從ADF檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，估計(jì)殘差序列的ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-3.9154，小于顯著水平為5%的臨界值-3.5443，拒絕原假設(shè)，估計(jì)殘差序列為平穩(wěn)時(shí)間序列，表明遼寧省1978―2014年城市化率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。但是，模型可決系數(shù)R2僅為0.1557，調(diào)整后的可決系數(shù)都只有0.1315，擬合優(yōu)度不高，參數(shù)的顯著檢驗(yàn)失去意義，參數(shù)估計(jì)雖然無(wú)偏但不再有效.可能存在異方差。同時(shí)，D.W值僅為0.1847，初步判斷估計(jì)殘差序列存在自相關(guān)，這時(shí)回歸方程估計(jì)結(jié)果不再有效、可信。在存在異方差和自相關(guān)的情況下，應(yīng)對(duì)其進(jìn)行消除。

3.異方差、自相關(guān)性檢驗(yàn)和消除

采用懷特檢驗(yàn)法進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的P值為0.7184，觀察可決系數(shù)的相伴概率為0.7002.均大于5%，接受原假設(shè)，模型無(wú)異方差。

以拉格朗日乘數(shù)（LM）檢驗(yàn)法對(duì)估計(jì)殘差序列進(jìn)行檢驗(yàn)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量P值的相伴概率為0.0000，小于5%，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明存在自相關(guān)，由輸出結(jié)果可以判定為1階自相關(guān)。廣義差分法可以克服所有類(lèi)型的序列相關(guān)問(wèn)題，一階差分法是它的特例。科克倫-奧克特（Cochrane-Oreutt）迭代法、區(qū)間搜索法、杜賓兩步法是消除自相關(guān)常用的方法，本文采用迭代法，得出的廣義差分模型為：

經(jīng)過(guò)Cochrane-Orcutt送代法的處理后，可決系數(shù)R2提高到0.9945，模型擬合優(yōu)度大為提高。回歸效果顯著。D.W值提高到1.1545，對(duì)新回歸方程進(jìn)行LM檢驗(yàn)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的相伴概率分別為0.0621，大于0.0500，在5%的顯著性水平下接受原假設(shè)，估計(jì)殘差序列不存在自相關(guān)，說(shuō)明估計(jì)殘差序列的自相關(guān)性已經(jīng)被消除?；貧w方程表明，1978―2014年遼寧省城市化率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有響應(yīng)關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化率提高具有促進(jìn)作用，人均GDP增速每提高1%，城市化率提高0.01%。

（二）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化率提高的響應(yīng)

1.協(xié)整模型及檢驗(yàn)

只有估計(jì)殘差項(xiàng)的單位根是平穩(wěn)的，回歸方程才成立。對(duì)方程的估計(jì)殘差項(xiàng)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為-4.0259，小于顯著性水平為1%的臨界值-2.6327，拒絕原假設(shè)，估計(jì)殘差項(xiàng)為平穩(wěn)序列，通過(guò)了協(xié)整檢驗(yàn)，協(xié)整模型成立。但是，回歸方程的可決系數(shù)R2和調(diào)整后的可決系數(shù)都比較小，可能存在異方差，需要進(jìn)行異方差檢驗(yàn)。同時(shí)，D.W值為1.0620，對(duì)其是否存在自相關(guān)需要進(jìn)一步檢驗(yàn)。

2.異方差、自相關(guān)性檢驗(yàn)和消除

采用懷特檢驗(yàn)法進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的P值為0.1077，大于0.0500，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明在5%的顯著水平下協(xié)整模型不存在異方差。

以拉格朗日乘數(shù)（LM）檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)自相關(guān)檢驗(yàn)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量P值的相伴概率為0.0062，小于0.0500，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明協(xié)整模型在5%的顯著水平下存在自相關(guān)，由LM檢驗(yàn)結(jié)果可以判定為1階自相關(guān)。采用科克倫-奧克特（Cochrane-Orcutt）迭代法消除估計(jì)殘差序列能自相關(guān)，得出的廣義差分模型為：

經(jīng)過(guò)科克倫-奧克特（Cochrane-Orcutt）迭代法的處理，協(xié)整方程的R2和調(diào)整后的R2均有所提高，D.W值提高到1.5546，對(duì)迭代法處理后的廣義差分模型進(jìn)行LM檢驗(yàn)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的P值為0.0714，大于0.0500，接受原假設(shè)，不存在自相關(guān).說(shuō)明在5%的顯著性水平下估計(jì)殘差序列的自相關(guān)性已經(jīng)被消除。由回歸模型可知，1978―2014年遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化率提高也是有響應(yīng)的，城市化率提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有反向促進(jìn)作用，城市化率每提高1%，人均GDP增長(zhǎng)率提高0.39%。

（三）格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

通過(guò)協(xié)整分析，遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與城市化率之間呈雙向互動(dòng)關(guān)系，二者之間是否存在格蘭杰因果關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率（或城市化率）的前期變化能否有效解釋城市化率（或經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率）的變化，則要通過(guò)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)來(lái)判斷。遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與城市化率的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

由表3可知，在滯后4期時(shí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率不是城市化率格蘭杰原因的概率僅為0.07%，城市化率不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因的概率僅為0.30%.拒絕原假設(shè)，說(shuō)明1978―2014年遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化率提高、城市化率提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用在滯后4年時(shí)最為顯著。當(dāng)滯后階數(shù)提高到6時(shí)，在5%的顯著水平下，遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與城市化率之間仍然呈現(xiàn)格蘭杰雙向因果關(guān)系。當(dāng)滯后階數(shù)提高到7時(shí)，在相同顯著水平下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍然是城市化率提高的格蘭杰原因。但城市化率提高已經(jīng)不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因。

（四）向量自回歸（VAR）模型

向量自回歸模型（VAR）模型往往不分析一個(gè)變量的變化對(duì)另一個(gè)變量的影響如何，而是分析模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，這種分析方法稱(chēng)為脈沖響應(yīng)函數(shù)方法。

首先，分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化率提高的脈沖響應(yīng)。如圖1所示，對(duì)于城市化率的一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的正沖擊，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在第1期沒(méi)有明顯反應(yīng)，從第2―4期出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，從第5期變?yōu)檎鲩L(zhǎng)，即城市化率的提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有一定的促進(jìn)作用，到第8期后城市化率的提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)幾乎沒(méi)有影響。

其次，分析城市化率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng)。如圖2所示，對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的正沖擊.城市化率在第1期就有所提高。到第3期達(dá)到最高點(diǎn)，造成0.32%的正沖擊，此后有所下降，到第10期仍然維持0.18%的正沖擊，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化率提高的動(dòng)態(tài)影響持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

第一，1978―2014年，遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化率提高是有正向促進(jìn)作用的，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)了城市化率提高，人均GDP增速每提高1%，城市化率提高0.01%，可見(jiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化率提高雖有促進(jìn)作用，但作用強(qiáng)度不大。從脈沖響應(yīng)來(lái)看，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差正沖擊，城市化率提高明顯，且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。目前，遼寧省經(jīng)濟(jì)增速大幅放緩，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市化率提高的促進(jìn)作用將隨之降低。為了保持健康、可持續(xù)的城市化進(jìn)程，遼寧省應(yīng)尋求促進(jìn)城市化發(fā)展的新動(dòng)力。

第二，1978―2014年，遼寧省城市化率提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也是有反向推動(dòng)作用的，即城市化率提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有反作用，城市化率每提高1%，人均GDP增長(zhǎng)率提高0.39%。從脈沖響應(yīng)來(lái)看，對(duì)城市化率的一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的正沖擊，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到第5期后才變?yōu)檎鲩L(zhǎng)，且增長(zhǎng)幅度不大，持續(xù)時(shí)間不長(zhǎng)。也就是說(shuō)，城市化率提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)雖有推動(dòng)作用，但貢獻(xiàn)度不高，城市化不可能成為未來(lái)遼寧省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的引擎。

第三，遼寧省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與城市化率提高之間呈現(xiàn)雙向互動(dòng)關(guān)系，互為格蘭杰原因，符合經(jīng)典城市經(jīng)濟(jì)理論的論斷。但是，目前遼寧省經(jīng)濟(jì)處在結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)型時(shí)期，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)下行壓力較大，增速大幅下滑。對(duì)城市化率提高的促進(jìn)作用也將減弱。同時(shí)，遼寧省多數(shù)大中城市的城市化率較高，已經(jīng)進(jìn)入后期階段，城市化率的提升趨于平緩，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的反作用力也極為有限。

（二）建議