經(jīng)濟增長的指標精選(九篇)

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第1篇：經(jīng)濟增長的指標范文

財政分權 中國經(jīng)濟增長 度量指標在Oates等人發(fā)展的第一代財政聯(lián)邦主義理論和Qian和Weingast等人發(fā)展的第二代財政聯(lián)邦主義理論的基礎上，國內學者對財政分權與中國經(jīng)濟增長的關系進行了多方面的實證研究，研究成果層出不窮。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，指標選擇及其處理不統(tǒng)一是一個主要的因素。

一、文獻綜述國內學者對財政分權與中國經(jīng)濟增長關系的研究主要得出了四種具有爭議性結論：一是認為財政分權與中國經(jīng)濟增長關系為正，從而認可財政聯(lián)邦主義關于財政分權促進經(jīng)濟增長的結論適用于中國。如Ma（1997）、林毅夫和劉志強（2000）以及肖文和周明海（2008）等發(fā)現(xiàn)財政分權顯著促進了經(jīng)濟增長；二是認為財政分權與中國經(jīng)濟增長關系為負，從而否定了財政聯(lián)邦主義關于財政分權促進經(jīng)濟增長的結論在中國的適用性。如Zhang和Zou（1998）認為，省級財政分權與中國各省經(jīng)濟增長之間的關系顯著為負，這在過渡時期（1985-1989）顯得特別明顯，周培奇（2011）也得出了相似結論；三是認為財政分權與中國經(jīng)濟增長之間的關系存在顯著的跨時差異和地區(qū)差異，但對此仍存在不同的結論。如張晏和龔六堂（2005）認為1994年分稅制改革是個分界點，之前的財政分權抑制了經(jīng)濟增長，而之后則促進了經(jīng)濟增長，另外，他們還在劃分東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的基礎上發(fā)現(xiàn)了不同地區(qū)財政分權與經(jīng)濟增長的關系的差異。但是，同樣基于分段回歸，沈坤榮和付文林（2005）卻得出了相反的結論，他們發(fā)現(xiàn)1994年前的財政分權與經(jīng)濟增長之間沒有顯著關系，而1994年分稅制改革后，兩者之間卻呈現(xiàn)顯著地負相關。周業(yè)安和章泉（2008）發(fā)現(xiàn)從1986―2004年的整個時間跨度來說，財政分權有利于經(jīng)濟增長，而1994年前財政分權并沒有促進經(jīng)濟增長，1994年后它顯著地促進了經(jīng)濟增長；四是認為財政分權與中國經(jīng)濟增長之間無直接相關關系。如胡書東（2001）、李文星等（2009）認為一般的財政分權與國民經(jīng)濟績效之間沒有明確的因果關系。

二、對財政分權的度量指標的再思考在關于財政分權與中國經(jīng)濟增長關系的實證研究中，其指標選擇主要與財政分權概念有關。下面對相關的指標選擇進行簡要分析。（一）邊際分成率和平均分成率。林毅夫和劉志強（2000）使用邊際分成率來度量財政分權，其含義是指地方政府從財政收入增加額中所提留的比例，該指標也被成為自有收入的邊際增量。由于改革開放后中國中央政府與地方政府的財政關系處在不斷的調整之中，為了反映這一變化，林毅夫和劉志強（2000）對不同時期中央和省之間的財政關系進行了分類，其中，在1985到1987年之間共涉及到四種類型，而在1988到1993年之間則涉及到五種類型。按照他們的研究，在1985到1987年間有14個省可以從財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個省這樣做，其余省份在所有時期獲得了100%的邊際分成率。對于財政制度改革前即1985年之前不存在財政分權，林毅夫和劉志強（2000）將其標記為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)濟實力和財政實力雄厚的省份竟然與四川、寧夏等經(jīng)濟實力和財政實力較窮的省份具有同樣的財政分權度，這顯然很難令人信服。出現(xiàn)這種情況的原因在于當使用邊際分成率來度量財政分權時，那些將財政收入中的固定比例上交給中央財政的富裕省份和那些從中央獲得財政補貼的省份是一樣的。張晏和龔六堂（2005）曾指出了這一點。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進行的，這就進一步制約了邊際分成率方法的應用。也承認，邊際分成率指標確實不足以反映財政關系的復雜變化。Ma（1997）使用了平均分成率指標來度量財政分權，其含義是指省級政府在預算收入中保留的平均份額。但正如林毅夫和劉志強（2000）所指出的，這一方法面臨一個內在矛盾，即一些省份在改革開放前就一直對中央財政有凈貢獻，按按照Ma（1997）的方法，此時就已經(jīng)存在財政分權，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。這樣一來，平均分成率就無法反映改革開放以來中央與地方財政關系所經(jīng)歷的重大改革，特別是1994年分稅制改革后，中央與地方財政收入分配的新格局。雖然肖文和周明海（2008）結合使用了這兩個指標，但由于這兩個指標在度量財政分權程度時分別面臨困境，并不會因為合并使用而消失。因此，他們方法的合理性也是值得商榷的。（二）財政收支比重指標胡書東（2001）使用了人均地方財政支出比重和地方經(jīng)濟建設支出比重來度量財政分權，周業(yè)安和章泉（2008）使用了人均各省本級財政支出比重來衡量財政分權，李文星等（2009）采用了各地區(qū)財政支出占中央財政總支出比重來度量財政分權，應該說這種基于財政收支比重的指標選擇方法沿襲了Oates從財政收支度量財政分權的傳統(tǒng)。但這一方法的有效性仍然面臨潛在的問題，比如我們需要考慮，在中央政府對地方政府進行轉移支付的情況下，地方財政支出占總財政支出的比重是否能夠反映財政分權的實際情況，特別是轉移支付在分為有條件轉移支付和無條件轉移支付時，它們對財政分權的影響是一樣的嗎？在中國長期以來存在地方財政收入和支出的不對等，盡管分稅制改革在某些方面有所調整，但是由于1994年的改革方案的一個重要目標是提高中央財政收入占全國總財政收入的比重，因此，這種不對等的局面并沒有發(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政收入，但又通過稅收返還、專項轉移支付和一般性轉移支付等形式將財政支出轉移給地方。馬拴友和于紅霞（2003）的研究表明，在1998年到2001年間，稅收返還在中央對地方的財政轉移支付中占有絕對主導地位，其比重高達62.1%，其次是專項轉移支付比重為20.1%。這樣一來，非條件性轉移支付就在地方財政收入中占有了相當高的比重。由于稅收返還建立在一定的基數(shù)基礎上，在制度設計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， 增量調節(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稅增長率的10.3。這樣一來，如果一個省增值稅和消費稅平均增長率高，其獲得的稅收返還額也大。所以對于經(jīng)濟發(fā)達省份而言，包含了稅收返還的地方財政支出比重可以比較好地反映財政分權的情況。但是，對于經(jīng)濟欠發(fā)達的省份而言，由于其地方財政收支存在較大缺口，中央的轉移支付主要是一般性轉移支付，這樣用其地方財政支出的比重來衡量財政分權則可能拉高其指標數(shù)值。特別需要指出的是，在我國中央對地方的財政轉移支付缺乏明確的規(guī)范和統(tǒng)一的標準，轉移的具體數(shù)額往往與地方政府討價還價的能力和“跑部錢進”的能力密切相關，這樣就使得利用財政支出比重來準確衡量財政分權程度面臨更多的困境。另外，由于地方政府之間在進行競爭時往往使用了各種稅收優(yōu)惠政策，甚至是簡單的通過承諾對增值稅、營業(yè)稅和企業(yè)所得稅按照一定的比例給予返還來“招商引稅”，這樣就帶來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，一個地方因招商引稅導致財政收支比重的增加會高估其財政分權程度，而一個地方因其他地方招商引稅而導致財政收支比重的降低也不能反映其實際財政分權程度。此外，如果考慮到人口規(guī)模和經(jīng)濟規(guī)模，財政支出比重也不能很好的反映財政分權情況，即使像胡書東（2001）、周業(yè)安和章泉（2008）那樣采用人均指標，仍然不能避免因為經(jīng)濟規(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政自。同樣，上海財政支出高于天津， 但上海市的財政自由度并不比天津更多。（三）預算內指標、預算外指標及體制外指標由于中國財政收支的不規(guī)范、不統(tǒng)一，學界通常采用預算內資金、預算外資金和體制外資金來描述政府實際財政收支的分布。這樣，對財政分權的度量就必須對此進行綜合考慮。因此，很多學者在關于財政分權與中國經(jīng)濟增長關系的研究中關注到了這一特殊事實，如張晏和龔六堂（2005）、沈坤榮和付文林（2005）采用了預算內外的財政收支比重指標衡量財政分權，特別的，張晏和龔六堂（2005）還考察了體制外收支對財政分權與中國經(jīng)濟增長關系研究的重要影響。但是，從1990年代開始，中央于1993年至1995年、1996年和1997年對預算外資金的管理制度進行了多次調整。這導致了預算內和預算外資金概念的變化，進而導致難以對相關的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理，特別是1994年分稅制改革導致基層政府財力與事權不匹配程度加劇，結果是地方政府進一步通過多種途徑擴大了預算外收支的比重。從不同角度可能對此作出不同的判斷，如從地方實際支配財力的角度，可能得出財政分權程度加大，但如果從預算外收支特別是制度外收支缺乏規(guī)范性和統(tǒng)一性的角度來看，也可能得出財政分權過度的結論。

三、結語國內學者對財政分權與中國經(jīng)濟增長關系的研究出現(xiàn)了四種主要的爭議性結論。在關于財政分權與中國經(jīng)濟增長關系的實證研究中，其指標選擇主要與財政分權概念有關。其中，對財政分權度量指標的分析從邊際分成率和平均分成率，財政收支比重指標，預算內指標、預算外指標及體制外指標三個方面進行。因此，本文認為，度量指標的選擇和處理是一個主要的因素。在實證研究中，我們在選擇指標的時候經(jīng)常會面臨的困境是指標要么不符合現(xiàn)實，要么不易于處理。對財政分權與中國經(jīng)濟增長關系感興趣的學者不應該理所當然地認為相應的度量方法和指標都是有效的，大量的度量缺陷可能會導致從那些數(shù)據(jù)中得出不合理的推論。

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第2篇：經(jīng)濟增長的指標范文

技術創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的重要作用一直是近年來現(xiàn)代經(jīng)濟社會領域研究的重要課題，國內外很多專家學者對其進行了研究，并形成了一系列的理論與實證研究成果。技術創(chuàng)新理論最早是由熊彼特(Schumpeter)提出的，弗里曼(Freeman)在此基礎上對技術創(chuàng)新理論進行了深入的研究，提出了技術創(chuàng)新是經(jīng)濟增長的主要動力;索洛(So－low)將技術進步從生產(chǎn)函數(shù)中分離出來，構建了“技術決定增長模型”，認為技術進步是經(jīng)濟增長的決定因素;丹尼森(Denison)考察了美國的經(jīng)濟，創(chuàng)新性地提出經(jīng)濟增長因素分析理論;羅默(Romer)的知識驅動模型重新解釋了經(jīng)濟增長的源泉，認為是由內生技術進步帶來的;庫茲涅茨(Kuznets)將知識引入到經(jīng)濟增長中來，認為知識存量的增長得益于技術創(chuàng)新。國內許多學者也從不同的角度對技術創(chuàng)新和經(jīng)濟增長的關系進行研究，分別運用不同的計量方法闡述二者的關系。劉和東運用動態(tài)分析方法，揭示了我國技術創(chuàng)新能力與經(jīng)濟增長之間的動態(tài)均衡關系;郭新力運用回歸分析方法，研究技術創(chuàng)新對經(jīng)濟增長影響的貢獻度;范柏乃等人利用廣義差分法進行回歸，揭示科技創(chuàng)新與經(jīng)濟增長之間存在十分明確的單向因果關系;朱學新等人采用Cobb－Douglas生產(chǎn)函數(shù)，對中國科技投入的經(jīng)濟效果進行了實證分析;洪名勇構建計量模型，將技術創(chuàng)新和經(jīng)濟增長理論整合為一個分析框架，從新的視角研究我國技術創(chuàng)新和經(jīng)濟增長之間的關系，結果表明各地區(qū)經(jīng)濟增長不均衡的主要原因是技術創(chuàng)新。

二、技術創(chuàng)新能力的綜合評價

(一)初步建立技術創(chuàng)新指標體系要分析技術創(chuàng)新對于促進經(jīng)濟增長的作用，首先必須正確判斷技術創(chuàng)新的能力。由于技術創(chuàng)新的過程并不是簡單的線性模式，而是一個涉及多環(huán)節(jié)、多方面的復雜活動，因此，技術創(chuàng)新指標體系是由一系列能夠表示技術創(chuàng)新水平的指標構成，它反映了技術創(chuàng)新活動的不同側面。本文采用計量模型確定技術創(chuàng)新的能力，并用于技術創(chuàng)新對經(jīng)濟增長相關性分析的實證研究。技術創(chuàng)新能力的指標體系包含三個基本要素，分別為技術創(chuàng)新投入、技術創(chuàng)新產(chǎn)出和技術創(chuàng)新環(huán)境三個部分。技術創(chuàng)新投入是指在技術創(chuàng)新活動中投入的各種要素，是技術創(chuàng)新的前提和基礎。它制約著技術創(chuàng)新產(chǎn)出，直接對技術創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響。技術創(chuàng)新投入主要包括資金投入和人員投入兩個方面，下設5個評價指標。技術創(chuàng)新產(chǎn)出是技術創(chuàng)新所帶來的結果，它反映技術創(chuàng)新活動取得的技術成果，主要包括科技成果、知識產(chǎn)出和產(chǎn)品產(chǎn)出三個方面，下設5個評價指標。技術創(chuàng)新的客觀環(huán)境對技術創(chuàng)新起到很大的作用，長期影響著技術創(chuàng)新的能力。有利的創(chuàng)新環(huán)境可以為技術創(chuàng)新提供一個很好的平臺，促進技術創(chuàng)新水平的提高。技術創(chuàng)新環(huán)境可以從技術環(huán)境、市場環(huán)境和教育環(huán)境三方面考慮，下設5個評價指標。這三部分雖然在整個技術創(chuàng)新體系中具有獨立的功能，但是互相之間又存在著統(tǒng)一的邏輯關系。基于大量文獻的基礎上，遵循科學性、系統(tǒng)性、可比性、可操作性等基本原則，本文把技術創(chuàng)新投入子系統(tǒng)、技術創(chuàng)新產(chǎn)出子系統(tǒng)和技術創(chuàng)新環(huán)境子系統(tǒng)作為指標體系的一級指標，下設8個二級指標，15個三級指標，建立了技術創(chuàng)新能力的指標體系，詳見表1。

(二)指標數(shù)據(jù)的收據(jù)與處理本文選取2001－2012年的年度數(shù)據(jù)來評價技術創(chuàng)新的綜合能力。表1中各評價指標數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》，以及各大科技網(wǎng)站。盡管指標體系中的每個指標都是正向指標，但各指標間的量綱仍存在著差異。為排除不同量綱對分析結果的影響，將各項指標的原始數(shù)據(jù)進行標準化處理。經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)剔除了單位不一致因素，數(shù)量級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，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的標準化處理，結果見表2。

三、技術創(chuàng)新促進經(jīng)濟增長的實證分析

(一)技術創(chuàng)新能力綜合分析本部分運用主成分分析法對技術創(chuàng)新綜合能力進行分析。主成分分析法旨在利用降維的思想，把原始數(shù)據(jù)的多個指標變量轉化為幾個相互獨立的綜合指標，既減少了指標選擇的工作量，又可以消除評估指標之間的相互作用。在選擇主成分時應保證特征根的累積貢獻率足夠大，最大程度解釋分析對象，確保綜合評估結果的準確性。首先，對原始數(shù)據(jù)進行顯著性檢驗。變量之間的相關系數(shù)較大，說明提取主成分的可能性很大，滿足主成分分析的前提條件。將處理好的標準化數(shù)據(jù)作為分析依據(jù)，利用SPSS軟件進行主成分分析，得到結果見表3。由表3可以看出，前兩個主成分的累計貢獻率達到99．267%，表明這兩個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，代表技術創(chuàng)新能力指標體系中的15個指標。對上述提取兩個主成分建立初始因子載荷矩陣，用回歸法估計因子得分，以每個主成分的方差貢獻率占所提取主成分總的方差貢獻率的比重作為權重進行加權匯總，計算技術創(chuàng)新能力綜合評價模型。

(二)技術創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響分析本部分是將代表技術創(chuàng)新能力的綜合指標X與代表經(jīng)濟增長的核心指標Y建立回歸分析模型，研究技術創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響效應。進一步探討技術創(chuàng)新綜合得分與評價體系內各項指標的關系，分析在推動經(jīng)濟增長過程中不同指標的貢獻程度，對促進經(jīng)濟增長提出相應的建議。衡量經(jīng)濟增長的指標有很多，GDP通常被認為是衡量一個國家經(jīng)濟發(fā)展水平的最重要指標。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)濟增長狀況，用Y表示。2001－2012年我國人均GDP原始數(shù)據(jù)標準化處理后的結果見表5。根據(jù)表4和表5，我們可以直觀地看到，技術創(chuàng)新綜合能力與經(jīng)濟增長之間存在著相同發(fā)展趨勢。繪制散點圖并進行相關性檢驗，表明技術創(chuàng)新能力與經(jīng)濟增長水平存在著顯著的線性相關關系。通過SPSS軟件對X和Y進行線性回歸的結果如表6所示。因此，經(jīng)濟增長水平對技術創(chuàng)新能力綜合得分的回歸方程為:Y=1．020X－28．651將回歸方程和技術創(chuàng)新能力計算公式聯(lián)立得到的回歸方程為:

第3篇：經(jīng)濟增長的指標范文

【關鍵詞】經(jīng)濟增長金融市場協(xié)整分析

一國內外已有的研究成果

有關金融市場的發(fā)展與經(jīng)濟增長的研究一直是金融研究的熱點問題，國內外許多學者從不同角度對這一問題進行了研究。德米爾居斯孔特和萊文提出了一組用以反映股票市場發(fā)展狀況的指標，在計算出有關國家的總體指標值之后，德米爾居斯孔特和萊文發(fā)現(xiàn)，在人均實際GDP和股票市場發(fā)展之間有某種程度的對應關系。

阿切和約萬諾維奇實證結果表明，股票市場發(fā)展對人均實際GDP增長率的影響顯著。萊文和澤爾沃斯結果顯示，在股票市場總體發(fā)展和長期經(jīng)濟增長之間有很強的相關關系；另外，在預定的股票市場發(fā)展和長期經(jīng)濟增長之間也有很強的相關關系。斯蒂格利茨進一步從流動性和上市公司融資成本角度分析股票市場的作用。他指出，股票市場分散風險的能力并沒有理論上所論證的那么強。談儒勇對股票市場與經(jīng)濟增長之間的關系進行實證分析，結論是：我國股票市場發(fā)展對經(jīng)濟增長的作用是相當有限的。韓廷春得到的結論是：技術進步與制度創(chuàng)新是中國經(jīng)濟增長的最關鍵因素。

二中國股票市場發(fā)展和經(jīng)濟增長

股票市場可以通過分散風險、提高資源分配效率、監(jiān)督經(jīng)理層和運用公司治理、影響儲蓄率等功能來減少信息和交易帶來的成本,從而促進經(jīng)濟增長。目前，我國股票市場的發(fā)展速度很快，與國民經(jīng)濟的聯(lián)系日益緊密，但是相對美國等發(fā)達國家而言，我國股票市場發(fā)展時間很短，因此發(fā)展程度很不完善。我國股票市場與經(jīng)濟增長的關系究竟是否促進了經(jīng)濟增長？為此，我們建立模型，利用我國經(jīng)濟增長過程中的相關數(shù)據(jù)，對其進行實證分析。

1、變量與數(shù)據(jù)的選擇

在此，我們運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)進行實證分析，以檢驗我國股票市場的發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關系。需要確定以下幾個方面的指標。

（1）反映我國股票市場發(fā)展情況的指標。第一個指標是每季的平均市價總值與季度GDP的比率,它用來反映股票市場的規(guī)模,我們用CAPITALIZATION來表示這一指標。第二個指標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。第三個指標是季度周轉率,用TURNOVER表示。某季度的周轉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總值。

（2）反映我國經(jīng)濟增長的指標。實際GDP季度環(huán)比增長率,用GY表示。使用季節(jié)調整后的GDP環(huán)比增長率(GY)作為季度經(jīng)濟增長指標。

2、回歸結果及其分析

結果1：中國股票市場發(fā)展和經(jīng)濟增長(1998年第1季度-2006年第4季度)。

從圖中可看出，實際GDP季度環(huán)比增長率GY主要受上年同期的實際GDP季度環(huán)比增長率GY(-4)影響，6個方程中GY(-4)系數(shù)都是顯著的。我國股票市場發(fā)展狀況的三個指標都不顯著地進入增長回歸模型中,不僅如此,這些指標的滯后變量也都不顯著地進入增長回歸模型中。這三個指標及各自的滯后變量在統(tǒng)計上都不顯著，這告訴我們,我國股票市場發(fā)展對經(jīng)濟增長的作用極其有限。國外學者在股票市場發(fā)展和經(jīng)濟增長關系上的主流看法——股票市場發(fā)展和經(jīng)濟增長相互促進-是不適用于我國的。

3、因果關系檢驗

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

從以上檢驗我們可以看出，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，因而我們可以認為它們都是一階的同階單整序列。

（2）Johansen協(xié)整檢驗。由以上結論可知，我們所得到的經(jīng)濟增長和股票市場的指標均是一階單整的，因而我們可以對它們進行Johansen協(xié)整檢驗。在此，我們用經(jīng)濟增長的指標(LREALGAPsa)與股票市場的指標作協(xié)整，以觀察它們之間是否存在著長期穩(wěn)定關系。將協(xié)整關系寫成數(shù)學表達式，并令其等于vecm1，得到：vecm1=LREALGDPSA78.90*LCAPITALSA77.50*LTURNOVERSA-77.61*LVALUESA

現(xiàn)對序列vecm1進行單位根檢驗，得到的檢驗結果如下。

從上表可以看出，序列vecm1是平穩(wěn)的，驗證了經(jīng)濟增長的指標與反映股票市場的指標存在著協(xié)整關系。

（3）Granger因果關系檢驗。用Granger因果關系檢驗來衡量經(jīng)濟增長的指標與反映股票市場的指標作檢驗進行因果關系檢驗，該檢驗的判定準則是:依據(jù)平穩(wěn)性檢驗中的滯后期選定本檢驗的滯后期,根據(jù)輸出結果的P-值判定存在因果關系的概率。檢驗結果如下表。

結果顯示,資本率、交易率、換手率并不是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因,而經(jīng)濟增長也不是資本率、換手率和交易率的格蘭杰原因,這說明了經(jīng)濟增長在一定程度上股票市場的發(fā)展的關系不顯著。新晨

三、結論

我國股票市場的發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系與我國股票市場的發(fā)展狀況有深刻的關系。第一與股票市場的發(fā)展時間與發(fā)達國家相比，相關制度很不完善，股票市場不能起到優(yōu)化資源配置等功能作用。第二是股票市場的信息披露機制不健全,甚至有歪曲信息以達到牟取暴利的目的。這就扭曲了二級市場上的價格，影響了資源配置的效率。第三我國股票市場的換手率不僅高,而且與實質經(jīng)濟發(fā)展狀況相脫離,可以看出,我國股票市場的投機性非常強。。第四是上市審核制效率低下,我國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,上市公司質量無法保證,破壞了市場對企業(yè)的評價機制,造成了資源配置效率的低下。目前我國宏觀經(jīng)濟形勢運行良好，隨著國家相關政策的實施，股票市場也取得了很快的發(fā)展，因此應該進一步規(guī)范股票市場秩序，使之與經(jīng)濟增長的關系進一步密切，達到相互促進的良性發(fā)展軌道上來。

【參考文獻】

[1]Atje,Raymond,andBoyanJovanovic,1993,“StockMarketsandDevelopment”,EuropeanEconomicReview,April。

[2]Demirguc－Kunt,Ash,andVojislavMaksimovic,1996,“StockMarketDevelopmentandFinancingchoicesofFirms”,TheWorldBankEconomicReview,May。

第4篇：經(jīng)濟增長的指標范文

關鍵詞：金融發(fā)展；經(jīng)濟增長；回歸分析；協(xié)整分析

中圖分類號：F26 文獻標識碼：A 文章編號：16738268（2012）03005805

一、引 言

經(jīng)濟增長一直是經(jīng)濟學關注的重要問題，國外早在20世紀60年代末，就已著手對金融發(fā)展與經(jīng)濟間的關系進行研究 [1]，認為金融通過調節(jié)資源在不同部門間的分配，使現(xiàn)有資本發(fā)揮最大效應，進而保證經(jīng)濟健康發(fā)展。

重慶直轄以來，重慶市的社會經(jīng)濟發(fā)展取得了巨大成就，地區(qū)生產(chǎn)總值從1997年的1 509.75億元增長到2010年的7 925.58億元，年平均增長速度保持在16.01%以上；各項經(jīng)濟指標持續(xù)快速增長，財政總收入從1997年的1 180 555萬元增長到2010年的25 063 346萬元，年平均增長速度保持在14.39%以上；金融運行平穩(wěn)，2010年末金融機構人民幣存款余額達到13 454.98億元數(shù)據(jù)來源：重慶市統(tǒng)計年鑒（2011）。

回顧直轄以來的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)服務社會經(jīng)濟發(fā)展取得重要成效，成為影響重慶市經(jīng)濟積極發(fā)展的重要因素。2010年全市金融業(yè)實現(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，但其實現(xiàn)的增加值遠落后于其他省份。

二、國內外已有研究成果

金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟增長一直是經(jīng)濟學界研究的一個熱點。熊彼特（Joseph Alois Schumpeter，1911）提出好的融資渠道能夠篩選出創(chuàng)新能力強的企業(yè)，并通過為創(chuàng)新企業(yè)提供資金幫助，進而促進經(jīng)濟的持續(xù)增長[2]；希克斯（John Richard Hicks，1969）認為18世紀英國長期持續(xù)的增長不僅僅在于技術革命，金融革命也發(fā)揮了不可替代的作用。

國內外的學者從計量經(jīng)濟學的角度，通過對金融指標與經(jīng)濟增長指標分析，得出了金融發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展成正相關的結論。戈德史密斯（Raymond W.Goldsmith，1969）對35個國家103年的數(shù)據(jù)進行了分析，認為金融體系的發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展的確存在著正相關；而麥金農(nóng)（Ronald I.Mckinnon，1973）和肖（Edward S.Shaw，1973）則通過分析得出金融發(fā)展對經(jīng)濟增長具有促進作用，而且也受到經(jīng)濟發(fā)展的影響；金和萊文（King and Levine，1993）運用內生增長模型，引入了金融發(fā)展變量，最后得出金融發(fā)展對地方經(jīng)濟增長具有推動作用[3]。

談儒勇（1999）通過構造金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟增長的指標并對其進行實證分析，認為我國資本市場對經(jīng)濟增長的貢獻較小，而金融中介發(fā)展對經(jīng)濟增長存在著巨大的促進作用；韓廷春（2002）運用多元統(tǒng)計模型，建立了金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的模型，發(fā)現(xiàn)了經(jīng)濟增長的核心因素即技術進步；趙振全等（2004）采用對GreenwoodJovanovic模型修正后的產(chǎn)出增長率模型，從實證研究角度得出目前我國信貸市場對經(jīng)濟增長的作用比較顯著，但其貢獻是通過國內信貸總量的不斷擴張來實現(xiàn)的；張楊（2006）運用拓展的馬爾科?帕加諾的內生增長模型，利用東、中、西部地區(qū)1994―2004年的經(jīng)濟金融數(shù)據(jù)，建立符合地區(qū)經(jīng)濟增長與金融發(fā)展的關聯(lián)機制模型，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)金融發(fā)展對經(jīng)濟增長起促進作用。

三、重慶市金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關系的實證分析

（一）變量選取

1.反映金融發(fā)展水平的指標

衡量金融發(fā)展的指標比較多，戴峰采用金融相關比率、金融市場化率、金融效率指標、股票市場發(fā)育程度指標和保險市場發(fā)育程度指標來衡量一個地區(qū)金融發(fā)展的程度[4]。孟然則采用金融相關比率、金融中介效率、金融儲蓄結構和實際利率來衡量一個地區(qū)金融的發(fā)展狀況[5]。

考慮到數(shù)據(jù)的可得性及準確性，本文采用金融相關比率、金融中介效率、資本市場發(fā)育程度及保險市場發(fā)育程度等指標來衡量重慶地區(qū)的金融發(fā)展狀況。

金融相關比率（FIR）。金融相關比率是戈德史密斯于1969年提出來的，它是指全部金融資產(chǎn)價值與全部實物資產(chǎn)價值（國民財富）之比?？紤]到數(shù)據(jù)來源的可靠性，本文的金融相關比率（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）。金融中介效率又稱金融效率指標，它主要反映銀行將存款轉化成投資的能力，一般用金融機構貸款余額與金融機構存款余額之比來表示，即：金融中介效率（FEA）=金融機構貸款余額/金融機構存款余額。

資本市場發(fā)育程度指標（DCM）。資本市場作為金融市場的一個重要組成部分，在很大程度上完善了銀行等金融機構在調節(jié)資金余缺方面的不足。成熟的資本市場是金融發(fā)達的一個重要標志。本文用資本市場籌資總額與名義GDP的比值乘以1 000來衡量資本市場的發(fā)育程度，資本市場籌資額包括企業(yè)債券籌資額和股票籌資額。用公式可分別表示為：

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

2.反映經(jīng)濟發(fā)展水平的指標

衡量一個地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展程度的指標主要有：GDP、人均GDP、實際GDP、人均實際GDP。本文主要選取人均GDP作為衡量重慶地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展的指標，因為人均GDP剔除了勞動力增加所帶來的經(jīng)濟總量的增加。

（二）數(shù)據(jù)來源及樣本區(qū)間

本文選取的數(shù)據(jù)僅限于1986―2010年，數(shù)據(jù)來源于重慶市統(tǒng)計年鑒（2011年），相關指標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、保費收入等數(shù)據(jù)也來源于重慶市統(tǒng)計年鑒（2011年），而金融相關率（FIR）、金融中介效率（SLR）、資本市場發(fā)育程度指標（DCM）都是結合統(tǒng)計年鑒的相關數(shù)據(jù)計算得來的。由于時間序列普遍存在異方差性，而取數(shù)據(jù)的對數(shù)值來研究不會改變數(shù)據(jù)之間的協(xié)整關系。因此，文章對所得數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理，結果分別用Ln（GDPP）、Ln（FIR）、Ln（SLR）、Ln（DCM）等來表示。

（三）實證檢驗

3.格蘭杰檢驗

格蘭杰檢驗主要是通過分析數(shù)據(jù)之間的關系，試圖找出數(shù)據(jù)之間是否存在因果關系。本文用格蘭杰檢驗主要是為了確定金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟增長之間到底存在什么樣的因果關系。如果金融發(fā)展是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因，說明金融發(fā)展對經(jīng)濟增長存在著促進作用，否則說明金融發(fā)展不能促進經(jīng)濟增長；同理，如果經(jīng)濟增長是金融發(fā)展的格蘭杰原因，則說明經(jīng)濟的增長對金融的發(fā)展有積極作用，否則可知經(jīng)濟增長不是金融發(fā)展的原因。

（四）實證結論

上述實證結果表明重慶經(jīng)濟增長與金融發(fā)展之間存在著這樣的關系：

1.經(jīng)濟增長與金融發(fā)展之間相互促進

從協(xié)整檢驗的結果來看，金融相關率每上升1個百分點，經(jīng)濟增長指標上升0.071 3個百分點，金融的發(fā)展對經(jīng)濟增長具有正向的促進作用，符合金融結構優(yōu)化資源配置、促進經(jīng)濟增長的結論。從格蘭杰檢驗的結果可以知道，金融規(guī)模（金融相關率）的擴大是經(jīng)濟增長的格蘭杰原因，即金融規(guī)模的擴大是經(jīng)濟增長的內在原因之一；同時，經(jīng)濟增長也是金融規(guī)模擴大的格蘭杰原因，即金融規(guī)模擴大在促進經(jīng)濟增長的同時也受到經(jīng)濟增長指標的正向影響。

2.經(jīng)濟增長與金融中介效率負相關

從理論上說，金融效率的提高應該能夠提高金融機構配置資源的效率，使資源迅速從低效率部門進入高效率部門，資源配置在段時間內達到合理狀態(tài)，從而促進經(jīng)濟的增長。然而，實證的結果表明，金融效率每上升1個百分點，經(jīng)濟增長指標則相應下降4.15個百分點。實證的結論與理論存在矛盾，其主要原因是因為重慶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.資本市場配置資源功能匱乏

從資本市場的定義來說，其主要是優(yōu)化資源配置，從而促進經(jīng)濟增長。而從格蘭杰檢驗結果可知，資本市場發(fā)育程度指標（LNDCM）不是經(jīng)濟增長指標（LNGDPP）的格蘭杰原因，說明重慶市資本市場的發(fā)育沒有為經(jīng)濟增長作出應有的貢獻；而經(jīng)濟增長指標是資本市場發(fā)育程度的格蘭杰原因，說明重慶市資本市場發(fā)育有賴于經(jīng)濟發(fā)展的狀況，重慶資本市場目前只是企業(yè)“圈錢”的場所。

四、促進區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展的金融對策與建議

（一）優(yōu)化金融資源配置，促進經(jīng)濟持續(xù)健康增長

實證表明，重慶金融發(fā)展對經(jīng)濟增長具有正向促進作用，因此，有必要優(yōu)化重慶市的金融資源，完善金融產(chǎn)業(yè)結構，構建多樣化、多功能的金融綜合服務機構[7]。重慶是一個老工業(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機構能夠為企業(yè)融資提供更多的渠道，調整資金流向，引導資金流投向高新技術企業(yè)，促進第二產(chǎn)業(yè)內部結構優(yōu)化。

（二）規(guī)范資本市場

完善的資本市場是一個地方金融發(fā)展的標志，能夠為可行的項目融通資金。目前，重慶市上市公司僅有34家數(shù)據(jù)來源：重慶市統(tǒng)計年鑒（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)來源：西南證券大智慧。由此可見，重慶的資本市場還比較落后。所以，政府需要出臺一系列的優(yōu)惠政策來促進重慶市資本市場的成長，保障資本市場健康發(fā)展，為企業(yè)籌集資金搭建廣闊平臺，使資金向有潛力的部門流動，進而促進經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定增長[8]。

（三）開發(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)的競爭程度，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”抵押模式，就是充分結合重慶地區(qū)資金缺乏的現(xiàn)狀，讓農(nóng)民通過把土地承包經(jīng)營權、林權和宅基地抵押給銀行，從而獲得發(fā)展資金，從事其他的致富項目。“三權”抵押模式是典型的金融創(chuàng)新活動，能夠促進重慶市經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定增長。開展金融創(chuàng)新活動也是促進重慶市經(jīng)濟增長的重要途徑之一，成功的金融創(chuàng)新活動能夠改變融資方式，提高資源配置效率。參考文獻：

[1] 肖云.湖北省金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系研究[J].中南財經(jīng)政法大學研究生學報，2009（2）：4349.

[2] 孫文軍，黃倩.金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的影響分析[J].金融研究，2011（3）：128135.

[3] 劉偉宏，王芳.區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟增長研究――基于福建省的實證分析[J].發(fā)展研究，2011（12）：9396.

[4] 戴峰.江蘇省區(qū)域金融發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟增長關系研究[D].長沙：中南大學，2009.

[5] 孟然.天津區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟增長實證研究――基于與上海、深圳的對比分析[D].天津：天津財經(jīng)大學，2010.

[6] 高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模：Eviews應用及實例[M].第2版.北京： 清華大學出版社，2009.

第5篇：經(jīng)濟增長的指標范文

關鍵詞：

經(jīng)濟增長；環(huán)境污染；廣義脈沖響應函數(shù)法

中圖分類號：

F2

文獻標識碼：A

文章編號：1672-3198（2013）19-0051-03

1 引言

經(jīng)濟的發(fā)展與資源的耗竭、環(huán)境污染一直是頗為爭議的話題。經(jīng)濟的高速增長與環(huán)境保護向來是兩難的選擇。經(jīng)濟的高速增長伴隨著工業(yè)產(chǎn)業(yè)污染物的排放，資源的過度開采，必然帶來環(huán)境的惡化，同時，資源的稀少與環(huán)境的惡化也限制了經(jīng)濟的可持續(xù)增長。甘肅作為一個典型的欠發(fā)達地區(qū)，由于本身地理條件和資源的限制，經(jīng)濟的增長長期是以第二產(chǎn)業(yè)拉動，導致污染物的排放逐年加劇，環(huán)境保護迫在眉睫。因此在甘肅經(jīng)濟轉型跨越的關鍵時期，去研究經(jīng)濟增長與環(huán)境污染二者之間的動態(tài)關系尤為重要。

從國內文獻來看，研究經(jīng)濟增長與環(huán)境污染主要集中在驗證環(huán)境庫茨涅茨曲線“倒U形”的假說，即經(jīng)濟增長的初期環(huán)境惡化，越過臨界點后，經(jīng)濟增長反而使環(huán)境得到改善。馬樹才（2006），通過對數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)我國存在“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的選取和估計方法的選擇，孟紅明（2007）、蘇偉（2007）通過對具體省份的研究卻否認了“倒U形”曲線的存在。大多數(shù)學者進行的研究卻很少涉及經(jīng)濟增長與環(huán)境污染之間的動態(tài)聯(lián)系。鑒于此，本文采用VAR模型對甘肅省近年來經(jīng)濟增長與環(huán)境污染二者動態(tài)關聯(lián)進行分析。

2 模型建立

2.1 指標選取說明

按照通常研究經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的慣例，本文選取甘肅省1991～2011年人均實際gdp（以1991年為基期進行平減）作為經(jīng)濟增長指標，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)氣體廢物排放量來衡量環(huán)境污染，具體指標見表1，為消除數(shù)據(jù)波動性，本文對所有數(shù)據(jù)進行取對數(shù)處理，具體數(shù)據(jù)來源為各年《甘肅省發(fā)展年鑒》，個別缺失數(shù)據(jù)由中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫進行補充。

2.2 實證方法

本文主要采用向量自回歸模型（VAR）來研究甘肅省近20年經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的雙向反饋機制。VAR模型是將系統(tǒng)中每一個內生變量作為系統(tǒng)中所有內生變量的滯后值的函數(shù)來構造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時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期動態(tài)關系提供了便利，并在此基礎上可以進一步進行Granger因果檢驗、脈沖響應函數(shù)、方差分解分析。

本文主要在VAR模型的基礎上進行廣義脈沖響應函數(shù)、方差分解來分析甘肅省經(jīng)濟增長與環(huán)境污染長期雙向反饋機制。

VAR模型的數(shù)學一般表達式為：

yt=Φ1yt-1+…+Φpyt-p+Hxt+ζt

t=1，2，3，…，T

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

3 VAR模型的估計及分析

3.1 變量的單位根檢驗

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)，則可直接建立無約束的VAR模型；如果變量不滿足平穩(wěn)條件，需進行協(xié)整檢驗，然后建立誤差修正模型（ECM）來考察變量間的短期動態(tài)關系；如果變量既不是平穩(wěn)且變量間不具有協(xié)整關系，可考慮對變量進行差分，進而建立無約束的VAR模型?；诖?，本文首先對變量lngdp、lnso2、lnwater、lngas、lnsolid采用ADF進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結果見表2。

由表2可知，各變量只有進行一階差分后才滿足平穩(wěn)性，繼續(xù)把各個污染指標與人均GDP進行JJ協(xié)整檢驗，發(fā)現(xiàn)lngap與lngo2、lnwate、lngas、lnsolid均不存在協(xié)整關系，由于檢驗結果與本文后面分析關聯(lián)不大，正文不再列出。因此，我們把所有變量進行一次差分來構建無約的VAR模型，兩兩變量VAR模型中滯后長度的選擇主要根據(jù)FPE、AIC、SC、HQ準則和單位根是否在圓內來選取。

3.2 基于VAR模型的廣義脈沖響應函數(shù)分析

脈沖響應函數(shù)法是分析當一個誤差項發(fā)生變化，或者說模型受到某種沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響，VAR模型的動態(tài)分析一般采用“正交”脈沖響應函數(shù)來實現(xiàn)，而正交化通常采用Cholesky分解完成，但是Cholesky分解結果嚴格依賴模型中變量的順序。由Koop（1996）提出的廣義脈沖響應函數(shù)法克服了上述缺點。因此本文采用廣義脈沖響應函數(shù)法分析經(jīng)濟增長與各環(huán)境污染指標動態(tài)關系。響應期選取為8期，分析結果如下：

3.2.1 四個污染指標對經(jīng)濟增長的脈沖響應函數(shù)結果分析

從圖和表可以看出，給經(jīng)濟增長（dlngdp）一個標準差新息的沖擊，四類污染指標（dlnso2、dlnwater、dlngas、dlnsolid）在當期產(chǎn)生一個為正的較大沖擊，隨后逐漸成收斂性地波動。這就驗證了經(jīng)濟增長是導致環(huán)境污染物排放的主要原因。從二氧化硫對經(jīng)濟增長的沖擊響應結果來看，其對經(jīng)濟增長的沖擊響應值1期為（0.054579），且到第二期達到最大（0.062341），然后才相繼波動下降，由此說明了甘肅省的經(jīng)濟增長很大程度上導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)濟中一直占據(jù)著主導地位有關。甘肅省現(xiàn)不僅成為中國的重化工基地，而且重化工業(yè)也成為甘肅省工業(yè)經(jīng)濟的主體。特別是自1985年以來，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85%以上。

二氧化硫對經(jīng)濟增長沖擊的響應曲線在前三期基本呈現(xiàn)“倒U型”，從而在一定程度上驗證了環(huán)境庫茨涅茨曲線的“倒U型”特征，而其他三條曲線（dlnwater、dlngas、dlnsolid）對經(jīng)濟增長沖擊的相應結果來看，并沒有呈現(xiàn)環(huán)境——收入的“倒U型”，從而也說明了環(huán)境——收入二者之間的關系與指標的選取存在很大的相關性。

3.2.2 經(jīng)濟增長對四個環(huán)境污染指標的脈沖響應函數(shù)結果分析

從圖和表來看，經(jīng)濟增長對四類污染指標的一個標準差新息的沖擊后，在其連續(xù)八期響應期內，經(jīng)濟增長對二氧化硫沖擊在第六期達到最小（-0.002567），對廢水沖擊在第四期達到最?。?0.007481），對固體廢棄物沖擊在第三期達到最小（-0.001920），對廢氣沖擊在第三期達到最?。?0.007303）。從累計響應值來看，除dlngdp對dlnwater的一個單位沖擊后累計響應值為負（-0.000771）外，經(jīng)濟增長對二氧化硫、固體廢棄物、廢氣三類污染指標的沖擊均為正。這說明了甘肅省近年來經(jīng)濟發(fā)展過程中，污染物的排放對經(jīng)濟增長的限制最用較弱，且存在明顯的滯后效應，這可能是因為人們對環(huán)境質量需求具有剛性，環(huán)境政策實施的外部時滯等原因造成，總體來看經(jīng)濟增長對環(huán)境污染的影響要遠遠大于環(huán)境污染對經(jīng)濟增長的限制作用。具體來看，廢水排放在很大程度上限制了甘肅省的經(jīng)濟增長，這與甘肅省長期水資源匱乏是分不開的，同時大量的礦產(chǎn)資源的開采，石油化工，金屬冶煉行業(yè)的廢水的排放，又進一步加劇水資源的污染，缺水和水質已經(jīng)成為制約甘肅省經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的一個重要因素。

3.3 方差分解

與脈沖響應函數(shù)不同，方差分解是通過分析一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性，給出對VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個隨機擾動的相對重要的信息。

四類污染指標與經(jīng)濟增長的方差結果如表5。由表可以看出，從總體來看，經(jīng)濟增長對各個污染指標方差分解的貢獻度較大，也就是起到了很好的預測作用，而各個污染指標對解釋經(jīng)濟增長的預測方差作用較小。從各個污染指標來看，經(jīng)濟增長對二氧化硫平均誤差解釋的貢獻度最大，為

61.89%，對廢水、廢氣的貢獻度為20%左右，對固體廢棄物解釋度最小6.33%，甘肅省近年來的經(jīng)濟增長主要帶來了二氧化硫的大量排放，固體廢棄物相對較小。與此相反，二氧化碳、廢水、固體廢棄物對經(jīng)濟增長預測方差的貢獻度較小，分別為7.44%、10.90%、1.12%，而廢棄的貢獻度相對較大，為33.64%。

由此一方面說明了甘肅省近20年的經(jīng)濟增長主要由工業(yè)產(chǎn)業(yè)的拉動，相繼帶來了對資源品、能源品的過度開采，環(huán)境污染日益加重，環(huán)境保護的壓力逐漸加大；另一方面也說明了甘肅省長期的經(jīng)濟增長主要還是由物質和人力資本積累、勞動力增加、全要素生產(chǎn)率的提高，對外貿(mào)易來促進的，相比較而言，環(huán)境質量的變化，資源的有限對經(jīng)濟增長的作用相對較小，而且無論從全國還是從甘肅省來看，并沒有形成一個資源品合理配置和環(huán)境污染外部性的交易市場，從而不能使污染外部性內部化，給微觀廠商的投資及生產(chǎn)決策施加壓力。

4 結論

本文在基于VAR模型基礎上，使用廣義脈沖響應函數(shù)法和方差分解法，對甘肅省1991——2011年間經(jīng)濟增長與四類環(huán)境污染指標之間關系進行了動態(tài)考察。

廣義脈沖響應函數(shù)結果表明，四類環(huán)境污染指標對經(jīng)濟增長的一個標準差新息的沖擊后，即期都產(chǎn)生一個正的較大響應值，由此說明甘肅省經(jīng)濟增長是導致環(huán)境污染的重要因素，但是環(huán)境——收入的“倒U型”庫茨涅茨曲線的存在與污染指標的選取有關。四類污染指標中只有工業(yè)廢水對經(jīng)濟增長的限制作用較強，從而甘肅省在今后的經(jīng)濟發(fā)展過程中，應加強對水資源的保護，廢水的及時高效處理，應減輕對重化工的依賴，著力培育一些新興“低耗能、低排放”的產(chǎn)業(yè)。

方差分解的結果表明，甘肅省經(jīng)濟增長對環(huán)境環(huán)境污染預測方差的貢獻度加大，相反環(huán)境污染對經(jīng)濟增長預測方差的作用較小。一方面，我們要給予經(jīng)濟增長導致大量污染物的排放這個不爭的事實充分關注；另一方面，甘肅省境內甚至在全國范圍內都要逐步建立污染權排放交易市場，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)境污染對企業(yè)的生產(chǎn)、投資的約束作用。

參考文獻

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[2]彭水軍，包群.中國經(jīng)濟增長與環(huán)境污染——基于時序數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析（1985～2003）[J].當代財經(jīng)，2006，（7）.

[3]高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模[M].北京：清華大學出版，2009，（5）.

第6篇：經(jīng)濟增長的指標范文

關鍵詞：金融服務業(yè)；經(jīng)濟增長；VAR模型

一.引言

金融服務業(yè)作為現(xiàn)代服務業(yè)的重要組成部分，是國民經(jīng)濟的先導產(chǎn)業(yè)、風險產(chǎn)業(yè)和知識密集型產(chǎn)業(yè)。它不僅能夠為經(jīng)濟增長提供增加值貢獻，而且其發(fā)展水平還直接影響到各種經(jīng)濟資源特別是資本的形成和配置效率. 因此，金融服務業(yè)應成為現(xiàn)代服務業(yè)中優(yōu)先發(fā)展的部門。從國外發(fā)展的情況看，隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展，服務業(yè)在現(xiàn)代經(jīng)濟中的比重越來越大。特別是作為服務業(yè)重要組成部分的金融服務業(yè)，在現(xiàn)代經(jīng)濟中發(fā)揮著越來越重要的作用。如果沒有高效的金融服務業(yè)，一個國家，乃至一個地區(qū)，其經(jīng)濟都將不能健康持續(xù)地發(fā)展。天津作為中國第三大城市被譽為"中國經(jīng)濟第三增長極"，經(jīng)濟增速連續(xù)多年位于全國領先位置。本文立足于天津市的實際狀況，運用VAR模型來分析天津的金融服務業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻情況，以此來了解和研究天津市的金融服務業(yè)的發(fā)展，這對于處在快速發(fā)展的天津來說，是非常有意義的。

二.指標說明和數(shù)據(jù)的選取

國內學者在研究金融與經(jīng)濟發(fā)展的關系時衡量金融發(fā)展水平常用的統(tǒng)計指標主要有金融相關比率、金融效率指標、金融中介指標和經(jīng)濟貨幣化率等，為全面科學地度量河北省金融服務業(yè)對經(jīng)濟增長的作用，同時鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文采用以下兩個指標來衡量天津市的金融業(yè)的發(fā)展狀況。

1. 金融相關比率。金融相關比率是一個可以綜合反映金融發(fā)展狀況的指標，衡量金融發(fā)展水平的常用指標之一。在很多文獻中，它常用做反應金融規(guī)模和金融結構。由于我國缺乏各地區(qū)金融資產(chǎn)和M2的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此，本文借鑒國內學者通常采用的金融機構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構各項存款余額與貸款余額之和作為金融資產(chǎn)總量，進而有金融相關比率FIR=金融機構存貸款之和/GDP。

2.貸存比。金融效率是衡量一個地區(qū)金融服務業(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地區(qū)金融結構及金融服務業(yè)的發(fā)展水平。貸存比反映了將儲蓄轉化為投資的情況，體現(xiàn)了金融服務業(yè)影響和推動經(jīng)濟增長，服務于經(jīng)濟活動的本質。因此，這里選取全部金融機構存款余額與貸款余額之比，即貸存比來代表金融效率指標，記之為LSR。

3.經(jīng)濟增長的衡量指標。一般情況下，最能反映一個國家或地區(qū)經(jīng)濟增長能力的指標是國內生產(chǎn)總值（GDP）。但與名義GDP相比，實際GDP剔除了通貨膨脹的影響，更能真實地反映經(jīng)濟發(fā)展的水平。本文選取實際GDP作為經(jīng)濟增長的代表變量。

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)濟增長指標，選取1978～2012年的經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)和金融發(fā)展數(shù)據(jù)進行分析。其中，GDP數(shù)據(jù)采用以1978年為基期的GDP指數(shù)折算后的實際GDP來消除通貨膨脹的影響，作為經(jīng)濟增長的代表變量。同時，為使GDP增長趨勢線性化，并消除可能存在的異方差問題，對各時間序列進行取對數(shù)處理，取對數(shù)后的變量分別記作LNGDP、LNFIR和LNLSR，全部計算利用Eviews5.0進行。

三.實證分析

（一）單位根檢驗

由于非平穩(wěn)時間序列往往導致偽回歸現(xiàn)象，因此首先對序列進行平穩(wěn)性檢驗。這里采用ADF檢驗對以上三個序列進行平穩(wěn)性檢驗。檢驗結果如表所示。

檢驗結果顯示，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，由結果可知LNGDP、LNFIR和LNLSR都是一階單整。

表1. ADF檢驗結果

（二）協(xié)整檢驗

由協(xié)整理論可知，非平穩(wěn)時間序列的線性組合可能是平穩(wěn)的，即存在協(xié)整關系。為此，要對序列進行協(xié)整檢驗，這里采用Johansen協(xié)整方法來檢驗LNGDP、LNFIR和LNLSR之間是否存在協(xié)整關系，協(xié)整檢驗結果見表2?？梢钥闯?，在變量LNGDP、LNFIR和LNLSR之間存在長期穩(wěn)定的均衡關系，即協(xié)整關系。

表2 Johansen協(xié)整檢驗結果表

（三）VAR模型分析

利用通過平穩(wěn)檢驗 的=LNGDP，=LNFIR和=LNLSR，構建VAR模型，以反映經(jīng)濟增長、金融相關比率和貸存比之間的動態(tài)影響關系。根據(jù)LR檢驗值、AIC準則和SC準則，并通過對殘差的自相關和正態(tài)性檢驗，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業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長的貢獻，考察金融規(guī)模和結構因子FIR和金融效率LSR對GDP的貢獻程度，我們采用方差分解的方法進行分析?？疾霨DP的方差分解情況，結果如下表所示。

表3方差分解結果

天津市金融相關比率和金融效率比率對GDP的貢獻率均保持在1.1%左右的水平，并均有小幅增長的趨勢。也就是說天津市金融規(guī)模的迅猛發(fā)展并沒有給其經(jīng)濟增長做出多大的貢獻，金融資產(chǎn)的增長并沒有有效地促進區(qū)域經(jīng)濟增長。而金融服務業(yè)的效率水平也沒能對經(jīng)濟的增長做出多大的貢獻。雖然貢獻水平不大，但是其趨勢卻是逐漸增大的，也就是說天津的金融服務業(yè)對經(jīng)濟的增長貢獻是逐步增大的，這說明天津金融服務業(yè)未來的發(fā)展尚有很大空間。

四.結 論

由以上分析，我們發(fā)現(xiàn)天津市金融服務業(yè)的規(guī)模和結構、金融效率對經(jīng)濟增長著存在長期穩(wěn)定的均衡關系，但對經(jīng)濟增長的貢獻率水平較低，天津市金融服務業(yè)的規(guī)模和結構對經(jīng)濟增長的貢獻率與效率的貢獻率相差無幾，由此說明就天津市自身而言，金融服務業(yè)的發(fā)展不但要重視規(guī)模，也要重視效率，在擴張金融規(guī)模、滿足經(jīng)濟建設的貨幣化需要的基礎上，將發(fā)展重點放在金融資源配置效率的提升及自身結構的調整上。天津金融服務業(yè)未來的發(fā)展還有很大空間和潛力。

參考文獻：

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第7篇：經(jīng)濟增長的指標范文

農(nóng)村經(jīng)濟是我國國民經(jīng)濟的重要組成部分，農(nóng)村金融是其與農(nóng)村經(jīng)濟具有經(jīng)濟業(yè)務往來，具有產(chǎn)業(yè)關聯(lián)的那部分資金融通關系，在影響農(nóng)村經(jīng)濟增長的因素中，金融發(fā)展的作用越來越大，因此客觀地評價農(nóng)村經(jīng)濟增長與農(nóng)村金融發(fā)展之間的關系是非常必要的。關于金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關系，國內外學者進行了大量的研究。20世紀70年代，戈德史密斯肯定了金融發(fā)展對于一國的經(jīng)濟增長有不可或缺的作用，運用35個國家1860年—1963年間的有關數(shù)據(jù)對二者之間的關系做了創(chuàng)始性的研究，得到了經(jīng)濟增長與金融發(fā)展是同步進行的，經(jīng)濟的快速增長時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籍《經(jīng)濟發(fā)展中的貨幣與資本》和《經(jīng)濟發(fā)展中的金融深化》里論證了金融部門與經(jīng)濟發(fā)展之間存在著密切的關聯(lián)，他們指出發(fā)展中國家存在著廣泛的“金融壓抑”現(xiàn)象，要想使得本國經(jīng)濟得到發(fā)展，就必須發(fā)揮金融對經(jīng)濟的促進作用，推行金融深化、金融自由化;Lucas認為金融因素在經(jīng)濟增長中的作用被夸大了。借鑒國外的研究成果，國內的學者對金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關系得到研究始于20世紀90年代:談儒勇認為，銀行業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟增長有促進作用;韓廷春認為，技術進步與制度創(chuàng)新是經(jīng)濟增長中最關鍵的因素，而金融發(fā)展對經(jīng)濟增長的作用是有限的;姚耀軍和丕禪(2004)基于VAR模型，利用格蘭杰因果關系檢驗方法對我國農(nóng)村1978—2002年間金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關系進行了實證研究，結果發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村金融發(fā)展是農(nóng)村經(jīng)濟增長的格蘭杰原因，而農(nóng)村經(jīng)濟增長不是農(nóng)村金融發(fā)展的格蘭杰原因;張穎慧(2007)運用時間序列分析方法，對我國農(nóng)村1978—2004年間的金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的關系進行了實證研究，得到我國農(nóng)村金融發(fā)展與經(jīng)濟增長存在長期的均衡關系;陳文俊(2010)利用VAR模型，通過協(xié)整分析，格蘭杰因果檢驗，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)濟增長的原因，而農(nóng)村經(jīng)濟增長不是農(nóng)村金融發(fā)展的原因。大部分學者得到的結論不相同的主要原因是衡量的指標和選取的數(shù)據(jù)不同，本文在國內外學者研究的基礎上，以江蘇省為例，利用VAR模型，運用協(xié)整分析、格蘭杰因果檢驗、方差分解模型，對江蘇省農(nóng)村信用社發(fā)展和江蘇農(nóng)村經(jīng)濟增長之間的關系進行實證分析。

二、模型的選擇和指標變量的選取

(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)濟增長之間的關系，所涉及到的變量有兩個:農(nóng)村信用社發(fā)展水平和農(nóng)村經(jīng)濟。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)展水平作為一項投入，把農(nóng)村經(jīng)濟增長作為一項產(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)濟增長之間的關系可用如下生產(chǎn)函數(shù)來表示:Y=f(F)(1)其中，Y表示農(nóng)村經(jīng)濟發(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)展對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響，本文假設其他影響經(jīng)濟增長的變量已經(jīng)達到最適狀態(tài)，只考慮農(nóng)村信用社的作用。

(二)指標變量的選取

(1)農(nóng)村經(jīng)濟增長指標的選取農(nóng)村經(jīng)濟增長一般有兩種方法，一種是使用人均GDP，另一種是使用GDP增長率。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)濟增長真實情況的第一產(chǎn)業(yè)增加值來代替農(nóng)村GDP，用RGDP表示。(2)農(nóng)村信用社發(fā)展水平指標的選?、俎r(nóng)信社發(fā)展規(guī)模指標我們選擇農(nóng)信社的金融相關率來代表農(nóng)信社的規(guī)模發(fā)展水平，用RFIR表示。金融相關率的概念是戈德史密斯提出來的，通常用金融資產(chǎn)總量除以GDP?？紤]到中國農(nóng)村現(xiàn)階段的實際發(fā)展情況，本文中的農(nóng)信社金融相關率為:RFIR=(RD+RL)/RGDP(2)其中，RFIR表示農(nóng)信社金融相關率，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)展效率指標農(nóng)信社發(fā)展效率主要是指農(nóng)信社將存款轉化為貸款支持農(nóng)村經(jīng)濟增長的效率，用農(nóng)信社貸款占農(nóng)信社存款的比重來表示，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)進行分析，這些數(shù)據(jù)均來源于歷年的《江蘇省統(tǒng)計年鑒》。

三、實證分析

(一)單位根檢驗

為了避免“偽回歸”現(xiàn)象的發(fā)生，首先對農(nóng)村GDP(RGDP)、農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模指標(RFIR)和農(nóng)信社發(fā)展效率指標(RLD)的數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。本文采用ADF單位根檢驗方法，對于非平穩(wěn)的變量，采用差分方法進行處理，使之成為平穩(wěn)時間數(shù)列。本文應用Eviews5．0得出檢驗結果(見表1)。由表1可以看出，RGDP、RFIR的ADF值分別大于三個不同檢驗水平的臨界值，說明這兩個變量沒有通過單位根檢驗，是非平穩(wěn)序列。RLD在5%檢驗水平上小于臨界值，說明RLD在5%檢驗水平上是平穩(wěn)序列。RGDP的一階差分在5%的檢驗水平上是平穩(wěn)的，而RFIR和RLD的一階差分是在1%檢驗水平上已經(jīng)平穩(wěn)，所以三個變量在5%檢驗水平上都是平穩(wěn)序列，也就是一階單整的。

(二)協(xié)整檢驗

協(xié)整檢驗主要用于分析變量之間是否具有長期均衡關系。協(xié)整檢驗僅對于非平穩(wěn)的序列有效，上述反映農(nóng)村信用社和農(nóng)村經(jīng)濟增長關系的各指標都已單整，采用Johansen檢驗方法來判斷它們之間是否存在長期均衡關系。Johansen檢驗方法是一種基于向量自回歸模型的協(xié)整檢驗方法，在檢驗之前必須確定合理的滯后階數(shù)。通過五種檢驗方法確定最合適的滯后階數(shù)為3(見表2)，Johansen檢驗結果見表3。由表3的檢驗結果知道，變量之間存在兩個協(xié)整關系，可以得到一個協(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)信社的金融相關率(RFIR)、貸款比重(RLD)均呈現(xiàn)正相關關系。其中，金融相關率對增加農(nóng)村生產(chǎn)總值貢獻大一些，貸款比重貢獻小一些，金融相關率每增加一個單位，農(nóng)村生產(chǎn)總值會同方向增加0．598124個單位，貸款比重每增加一個單位，農(nóng)村生產(chǎn)總值會同方向增加0．132651個單位。

(三)格蘭杰因果檢驗

判斷一個變量的變化是否是另一個變量變化的原因，最常見的方法是Granger因果關系檢驗方法。其主要思想是:解決x是否引起y的問題，主要看現(xiàn)在的y在多大程度上被過去的x解釋，加入x的滯后值是否使解釋程度提高。如果x在y的預測中有幫助，或x與y的相關系數(shù)在統(tǒng)計上顯著時，就說“y是由xGranger引起的”。對變量間的因果關系進行Granger因果關系檢驗，檢驗結果見表4。從表4可以知道，農(nóng)信社的金融相關率是農(nóng)村經(jīng)濟增長的Granger原因，可以有效地促進農(nóng)村經(jīng)濟增長，而農(nóng)信社的貸款比重不是農(nóng)村經(jīng)濟增長的Granger原因，貸款比重的增加對促進農(nóng)村經(jīng)濟增長的作用較小。同時，農(nóng)村經(jīng)濟的增長對農(nóng)信社的發(fā)展的影響也相對較小。這與協(xié)整檢驗的結果也是一致的。

(四)向量自回歸(VAR)模型

通過對RGDP、RFIR和RLD序列的檢驗，知道其均為一階單整序列。為了反映農(nóng)村經(jīng)濟增長與農(nóng)信社發(fā)展之間的動態(tài)關系，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)濟增長的變化可由其自身滯后項和農(nóng)信社發(fā)展變化的滯后項來說明。其自身滯后項和農(nóng)信社發(fā)展變化的滯后項的系數(shù)均為正數(shù)，說明它們對農(nóng)村經(jīng)濟增長的變化表現(xiàn)出正向的促進作用;就農(nóng)信社的發(fā)展而言，雖然農(nóng)村經(jīng)濟增長變化的滯后項系數(shù)為正，但系數(shù)較小，說明農(nóng)村經(jīng)濟增長對農(nóng)信社的發(fā)展作用較小。

(五)脈沖響應函數(shù)

在分析VAR模型時，往往不分析一個變量的變化對另一個變量的影響如何，而是分析當一個誤差項發(fā)生變化，或者說模型受到某種沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響，這種分析方法稱為脈沖響應函數(shù)方法。利用脈沖響應函數(shù)判斷各變量變化對農(nóng)村經(jīng)濟增長變化的影響的結果見圖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)濟增長率的變化，實線表示脈沖響應函數(shù)，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。圖2農(nóng)信社發(fā)展效率對農(nóng)村經(jīng)濟增長的沖擊作用由圖1可以看出，農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模對農(nóng)村經(jīng)濟增長的沖擊作用在前3期都是負向的，但是負向作用是一直在減小的，從第4期開始，沖擊作用改變?yōu)檎虻?，并且一直處于穩(wěn)定的狀態(tài)。這說明農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模對農(nóng)村經(jīng)濟增長有著明顯的影響。由圖2可以看出，農(nóng)信社發(fā)展效率對農(nóng)村經(jīng)濟增長的沖擊作用一直處于穩(wěn)定的狀態(tài)且接近于零。這說明農(nóng)信社貸款比重對農(nóng)村經(jīng)濟增長的作用不大。

(六)方差分解

脈沖響應函數(shù)描述的是VAR模型中的一個內生變量的沖擊給其他內生變量所帶來的影響。而方差分解是通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，來進一步評價不同結構沖擊的重要性。方差分解結果見表5。由表5可以看出，農(nóng)村經(jīng)濟增長除了受到自身變動的影響外，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。結論再次說明了農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響十分顯著，農(nóng)信社發(fā)展效率對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響不是很明顯。

四、結論及建議

(一)結論

本文利用VAR模型，通過協(xié)整檢驗、格蘭杰因果檢驗、脈沖響應函數(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)濟增長之間關系的兩點結論:①農(nóng)信社發(fā)展規(guī)模對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響十分顯著，農(nóng)信社發(fā)展效率對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響不是很明顯。②農(nóng)村經(jīng)濟增長不是農(nóng)信社發(fā)展的原因。

(二)建議

針對以上問題，本文認為有以下幾種解決方法。

(1)大力發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟，調整農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結構，使農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展跟得上總體經(jīng)濟發(fā)展的步伐。在發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟的過程中，國家應積極引導農(nóng)村居民發(fā)展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)濟和適度規(guī)模經(jīng)營，提高農(nóng)業(yè)的經(jīng)營效益，同時鼓勵農(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)濟的增長提供多元化的途徑。

(2)加大農(nóng)村信用社的業(yè)務創(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，可以向信用高的用戶發(fā)放“信用卡”。也可以加大中間業(yè)務創(chuàng)新，如工資，保險等;其次是服務創(chuàng)新。如免費向農(nóng)民提供各種信息、技術、投資等咨詢服務;再次是科技創(chuàng)新，如大力引進科技人才，利用互聯(lián)網(wǎng)，積極開發(fā)網(wǎng)上銀行業(yè)務等。

第8篇：經(jīng)濟增長的指標范文

20世紀60年代,國外許多經(jīng)濟學家和學者都對金融創(chuàng)新進行了深入研究,有西爾伯(Wil-liam.L.Silber,1983)的約束誘導型金融創(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、莫利紐克斯(Molyneux,1999)和沙姆洛克(Shamroukh,1999)的金融創(chuàng)新擴散理論等。我國學者對金融創(chuàng)新的研究是從20世紀80年代中期開始的,對金融創(chuàng)新內涵進行研究的有陳岱孫、厲以寧(1991)、黃達(1992)、生柳榮(2000)等,對金融監(jiān)管創(chuàng)新、體制創(chuàng)新進行研究有謝平(2001)、巴曙松(2003)等,對金融創(chuàng)新的經(jīng)濟影響研究的有潘成夫(2002)、孫伯良(2005)等。

不同的學者從不同的角度理解金融創(chuàng)新,但無外乎是宏觀、微觀、中觀3個層面。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而進行的各種創(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)新對經(jīng)濟增長的推動作用,我們認為金融創(chuàng)新是金融機構或金融管理當局為實現(xiàn)微觀利益和宏觀效益相互協(xié)調的最優(yōu)化,利用新的觀念、新的技術、新的管理方法和組織形式等,將金融領域內各種要素進行重新組合,對機構設置、業(yè)務品種、金融工具以及制度安排進行創(chuàng)造性的變革。如果以金融創(chuàng)新的成果表現(xiàn)形式來劃分,其具體內容包括金融機構創(chuàng)新、金融業(yè)務創(chuàng)新、金融市場創(chuàng)新、金融制度創(chuàng)新等。

二、金融創(chuàng)新推動經(jīng)濟增長的機理

金融創(chuàng)新的影響是多方面的,它不僅能推動經(jīng)濟增長,還能推動金融發(fā)展、促進金融深化。其中,金融發(fā)展是最廣義的概念,泛指整個金融業(yè)的發(fā)展和演變過程,包括金融深化和金融創(chuàng)新,但由于金融深化、金融創(chuàng)新研究的重點不同,以及對經(jīng)濟發(fā)展的作用越來越突出,因此,把金融深化、金融創(chuàng)新從金融發(fā)展理論中獨立出來,形成金融深化論、金融創(chuàng)新論。

金融創(chuàng)新推動經(jīng)濟增長的機理主要體現(xiàn)在以下4個方面:

(1)金融創(chuàng)新對金融領域內各要素進行的重組,實現(xiàn)了金融市場、金融機構、金融業(yè)務、金融工具和金融制度的創(chuàng)新,這種要素重組和創(chuàng)新滲透到了一個國家或一個地區(qū)的金融結構中,優(yōu)化了金融體系,從而推動金融發(fā)展。

(2)金融創(chuàng)新通過研發(fā)整合創(chuàng)新的技術、人力、資金、信息,通過創(chuàng)新行為的轉移和推廣使不同的金融市場融合,通過金融制度創(chuàng)新進行宏觀調控和制度上的管理,通過金融業(yè)務創(chuàng)新、金融市場創(chuàng)新、金融機構創(chuàng)新等,來降低交易成本、信息成本、提高收益、提高儲蓄額和其轉化為投資的能力、便于資本積累,實現(xiàn)了對機構設置、業(yè)務品種、金融工具以及制度安排的創(chuàng)造性變革,從而促進金融深化,并推動經(jīng)濟增長。

(3)金融創(chuàng)新通過金融體系的風險管理功能、信息揭示功能、公司治理功能、動員儲蓄功能和便利交換功能直接促進經(jīng)濟增長。通過風險管理功能來便利風險的聚集、交易和規(guī)避,并改變資源配置和儲蓄率,減少信息成本、交易成本、促進技術創(chuàng)新,推動經(jīng)濟增長;通過信息揭示功能降低單個經(jīng)濟主體信息收集、處理的成本,促進社會資源的有效配置,促進技術進步,推動經(jīng)濟增長;通過公司治理功能使監(jiān)督成本經(jīng)濟化,減少信息成本,優(yōu)化資源配置,推動經(jīng)濟增長;通過動員儲蓄功能來聚集閑散資金、生產(chǎn)要素,促使儲蓄轉化為投資,減少信息成本、交易成本,優(yōu)化資源配置,促進技術創(chuàng)新,推動經(jīng)濟增長;通過便利交換功能提供交換媒介,促進專業(yè)化分工,降低交易成本,推動了經(jīng)濟增長。

(4)金融創(chuàng)新不僅拓寬了金融功能,便利了社會的投融資,使資本的邊際收益提高,還通過金融競爭的加劇,提高金融服務效率和金融機構的運作效率,并進一步提高金融市場地位,特別是非銀行機構的地位,從而促進金融資源的配置多元化,優(yōu)化金融資源配置,并最終推動經(jīng)濟增長。

三、我國金融創(chuàng)新推動經(jīng)濟增長的

葛蘭杰因果檢驗

(一)葛蘭杰因果檢驗指標選擇

根據(jù)前面的闡述,金融創(chuàng)新推動金融發(fā)展、促進金融深化,進而推動經(jīng)濟增長;此外,還可以通過金融體系的功能和傳導機制推動經(jīng)濟增長。因此我們選擇以下幾項指標進行檢驗。

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

根據(jù)各國的金融實踐,金融創(chuàng)新會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金融資產(chǎn)總量(FA)與交易性金融資產(chǎn)的比例來反映金融創(chuàng)新程度,將這一指標稱為金融創(chuàng)新度。這一指標說明,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)展的測量指標:金融相關比率(FIR)金融相關比率(FIR)就是指某一日期一國全部金融資產(chǎn)價值與該國經(jīng)濟總量的比值[2]。該指標集中反映了一國金融發(fā)展的總體水平。金融相關比率越高,則一國融資結構中外部融資和間接融資的比重越大,儲蓄與投資的分離程度越強,金融活動的規(guī)模亦越大。通常,我們將這一指標的計算簡化為金融資產(chǎn)總量(FA)與GDP之比,即:FIR=FA/GDP

3.金融深化的測量指標:貨幣化率(M2/GDP)、財政外投資比例(IG)、實際利率(R)

貨幣化率(M2/GDP)是衡量不同發(fā)達國家和發(fā)展中國家的金融抑制問題,集中地反映金融深化程度的指標,用貨幣供應量(M2)與GDP的比值表示;財政外投資比例(IG),隨著金融深化程度的加深,政府籌集資金在全社會固定資產(chǎn)投資的資金來源中的比例會呈現(xiàn)下降趨勢,即財政外投資比例越來越大;實際利率(R)體現(xiàn)了金融資產(chǎn)的價格,一般情況下,用1年的居民存款利率(R1)減去當年的通貨膨脹率(RT)來表示。

4.經(jīng)濟增長的測量指標:GDP經(jīng)濟增長最明顯的特征是國內生產(chǎn)總值的持續(xù)增加,因此,選用GDP來測量經(jīng)濟增長。

我們從《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國金融年鑒》收集并整理了1981—2005年共25年的150個數(shù)據(jù),所有數(shù)據(jù)均采用當年價格計算(具體數(shù)據(jù)略)。

(二)葛蘭杰因果檢驗

葛蘭杰因果檢驗,須在相關分析和協(xié)整分析的基礎上進行。

1.相關性檢驗

使用SPSS13.0對FIL分別與GDP,FIR,0.158,且沒有通過顯著性水平檢驗,說明金融創(chuàng)新與實際利率之間不具有顯著線性關系。

2.協(xié)整關系檢驗

對時間序列的平穩(wěn)性進行檢驗,觀察序列之間是否存在長期比例關系。先對原序列進行平穩(wěn)性檢驗(結果見表2),可以看到原序列的檢驗值均大于5%的臨界值,所以有必要對原序列進行差分。一階差分后的檢驗結果(見表3)顯示,FIL,FIR,M2/GDP,IG,R一階差分后的ADF檢驗值均通過5%臨界值的檢驗,即在一階差分后序列處于平穩(wěn)狀態(tài)。而GDP一階差分后,雖然沒有通過5%的臨界值檢驗,但是通過了10%的臨界值檢驗,所以認為GDP在一階差分后也處于平穩(wěn)狀態(tài)。

在以上分析結果的基礎上,對指標之間是否存在長期的比例關系進行協(xié)整檢驗(見表4)。結果顯示,(FILGDP),(FILFIR),(FILM2/GDP),(FILIG)的檢驗值均通過5%的臨界值,即FIL與GDP,FIR,M2/GDP,IG之間存在長期均衡,這表示我國金融創(chuàng)新與我國經(jīng)濟增長、金融發(fā)展、貨幣化率以及財政外投資比例均存在長期比例關系。但(FILR)的檢驗值未通過顯著性水平檢驗,即金融創(chuàng)新與體現(xiàn)金融資產(chǎn)價格的指標不存在長期的均衡關系,印證了前面的相關性分析結果。

3.葛蘭杰檢驗

變量之間高度相關,并不表示他們之間一定存在因果關系。因此,要進一步通過葛蘭杰因果檢驗來確定指標之間是否存在因果關系。

對序列GDP,FIL,FIR,M2/GDP,IG,R進行葛蘭杰因果檢驗(結果見表5),結果顯示,FIL與GDP,FIR,M2/GDP,IG的葛蘭杰檢驗統(tǒng)計量F,均通過5%的顯著性水平檢驗,即FIL是GDP,FIR,M2/GDP,IG的葛蘭杰原因,說明我國金融創(chuàng)新是可以解釋經(jīng)濟增長、金融發(fā)展,以及貨幣化率和財政外投資比例的變化。但是,金融創(chuàng)新不是實際利率R的葛蘭杰原因,不能解釋金融資產(chǎn)價格的變化。

通過以上實證檢驗可知,我國的金融創(chuàng)新能夠影響金融發(fā)展的水平、金融深化的程度、金融結構的變化以及經(jīng)濟增長的狀況,但我國的實際利率是非市場化的。此外,還證實了金融創(chuàng)新與金融發(fā)展、貨幣化率、財政外投資比例、經(jīng)濟增長存在長期的均衡關系,且我國金融創(chuàng)新是金融發(fā)展、貨幣化率、財政外投資比例、經(jīng)濟增長的葛蘭杰原因。但是,我國金融創(chuàng)新無法解釋金融深化中金融資產(chǎn)價格的變動(R),這在一定程度上說明,我國金融創(chuàng)新推動經(jīng)濟增長是通過推動金融發(fā)展、促進金融深化整體水平的提高、改變金融結構來實現(xiàn)的。

四、我國金融創(chuàng)新對經(jīng)濟增長貢獻的測度

由于葛蘭杰因果檢驗僅能證明金融創(chuàng)新是推動經(jīng)濟增長的原因,不能測度金融創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的貢獻,且金融對經(jīng)濟增長的作用具有逐步內生化趨勢,因此,可以借助包含金融要素的內生經(jīng)濟增長模型(稱之為內生金融經(jīng)濟增長模型)來測度金融創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的貢獻。

(一)內生金融經(jīng)濟增長模型

由柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)

Y=ehKαLβFγ(1)

兩邊取對數(shù),得

lnY=h+α*lnK+β*lnL+γ*lnF(2)

方程(2)對時間t進行微分,有

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

增加滿足標準假設的常數(shù)項和誤差項,式(3)可

以寫成以下形式:

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項表達式分別代表經(jīng)濟增長率,資本、勞動及金融作用(推動經(jīng)濟增長的作用),因為方程為對數(shù)形式,所以相關系數(shù)α,β和γ分別為資本、勞動及金融對產(chǎn)出的彈性,常數(shù)c用來反應Hicks中技術進步可能的生產(chǎn)率[3]。

(二)模型指標的選擇

任何金融創(chuàng)新措施實施后都會帶來金融發(fā)展的積極后果,即金融創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的作用實際上是金融發(fā)展對經(jīng)濟增長促進作用的具體體現(xiàn)。金融系統(tǒng)通過金融創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的影響主要有兩條途徑:其一,直接強化資本積累,提高儲蓄向投資的轉化效率;其二,籌資渠道多樣化。鑒于此,我們選用影響儲蓄—投資轉化比率和籌資渠道多樣化的兩組指標,來反映金融創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的作用。

1.影響儲蓄———投資轉化比率的指標

一個國家整體水平的儲蓄向投資轉化的效果取決于金融發(fā)展規(guī)模和水平,故選用金融相關比率FIR;由金融創(chuàng)新引起的儲蓄向投資的有效轉化代表了金融創(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

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)我國融資格局變化的財政外投資比例IG。

經(jīng)濟增長指標Y,選用GDP;資本K選用資本形成總額;勞動L選用我國就業(yè)人口數(shù)。

由《中國統(tǒng)計年鑒》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個數(shù)據(jù),聯(lián)合葛蘭杰因果檢驗所用的150個數(shù)據(jù)(具體數(shù)據(jù)略),進行內生經(jīng)濟增長模型分析。

(三)模型分析

通過分析1981年至2005年各指標與經(jīng)濟增長(GDP)之間的相關性(結果見表6),可見,金融創(chuàng)新度、金融相關比率、貨幣化率、財政外投資比率、資本、勞動與經(jīng)濟增長的相關系數(shù)均通過了1%顯著水平的檢驗。

運用Eviews5.0,對25年間共200個數(shù)據(jù)進行方程(2)的估算,結果如表7所示。由表7可知:

(1)4個模型調整后的擬合優(yōu)度-R2均很高,DW值均能夠通過檢驗。

(2)資本彈性值均通過t的5%顯著性檢驗,勞動力彈性均呈現(xiàn)負數(shù),且未通過顯著性檢驗,這恰說明我國資本對經(jīng)濟增長的貢獻大于勞動力的貢獻,并且我國出現(xiàn)勞動力過剩的現(xiàn)象。

(3)金融相關比例FIR的彈性為0.634,且通了t的5%顯著性水平檢驗,說明我國從1981年至2005年期間,金融發(fā)展整體水平的提高、儲蓄向投資的良好轉化對經(jīng)濟增長有明顯的推動作用;金融創(chuàng)新度FIL的彈性為0.155,沒有通過t檢驗,說明我國由金融創(chuàng)新引起的儲蓄向投資轉化的效果雖能夠推動經(jīng)濟增長,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,通過顯著性水平為5%的t檢驗,這不僅說明,我國金融深化程度對經(jīng)濟增長有明顯的推動作用,還說明我國融資渠道的多樣化取得了良好效果;財政外投資比例的彈性為-0.259,且未通過t檢驗,說明雖然我國融資渠道逐步多元化,具有推動經(jīng)濟增長的作用,但我國的融資格局對經(jīng)濟增長的推動作用效果不佳,甚至滯后于經(jīng)濟增長。

五、結論

以上分析表明,我國金融創(chuàng)新對經(jīng)濟增長有一定的推動作用,但也存在利率非市場化、金融創(chuàng)新效率不高和融資格局滯后經(jīng)濟增長三大問題,這將制約我國金融資源的有效配置及融資格局變化的效率,進而阻滯金融創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的貢獻。為此,應從以下3方面進行改善:

1.促進我國利率市場化

根據(jù)我國金融業(yè)發(fā)展的實際情況,構建以央行基準利率為核心、以市場利率為主導的利率體系。促使銀行同業(yè)拆借市場的拆借利率完全市場化,也就是要建立統(tǒng)一的銀行同業(yè)拆借市場;促使國債發(fā)行利率市場化,主要是通過公開招標和拍賣的方式進行,使其透明化;對商業(yè)銀行的存貸利率實行逐漸放開的方式,使利率能夠真實反映市場需求狀況,確保利率的市場化,同時還要兼顧與我國的宏觀經(jīng)濟進程、金融業(yè)的穩(wěn)定相適應。

2.支持金融機構合作開發(fā)新產(chǎn)品

減少金融產(chǎn)品之間不必要的復制模仿,避免重復開發(fā),促使金融機構開拓新市場、擴大市場份額、提高效益,以便進一步促進儲蓄向投資方向的轉化,提高金融創(chuàng)新效率。

第9篇：經(jīng)濟增長的指標范文

[關鍵詞]經(jīng)濟增長；城市化率；互動關系；響應關系

中圖分類號：F061.3 文獻標識碼：A 文章編號：1008-4096（2016）05-0086-05

一、引言

改革開放后，中國經(jīng)濟高速增長的同時，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)濟增長的關系也受到學界、政界的廣泛關注，“城市化是中國經(jīng)濟增長強大引擎”、“城市化是擴大內需的最大潛力所在”等論斷將城市化對經(jīng)濟增長的作用提升到前所未有的高度。同時，也有研究者認為城市化是經(jīng)濟增長的結果而非原因，有關經(jīng)濟增長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，曾在中國經(jīng)濟增長中發(fā)揮過不可替代的作用，經(jīng)濟增速卻在經(jīng)濟新常態(tài)下呈現(xiàn)大幅下降。2014年，遼寧省經(jīng)濟增速為5.80%，位列全國倒數(shù)第三；2015年，遼寧省經(jīng)濟增速繼續(xù)下滑至3.00%，位列全國倒數(shù)第一，經(jīng)濟增速創(chuàng)改革開放以來的最低值。在遼寧省經(jīng)濟增速連續(xù)下滑的背景下，實證研究經(jīng)濟增長與城市化之間的響應關系，并提出對策建議，對促進遼寧省經(jīng)濟增長和推進城市化進程均具有現(xiàn)實意義。

由城市經(jīng)濟增長模型可以推斷經(jīng)濟增長與城市化率提高具有雙向互動關系，即經(jīng)濟增長促進城市化率提高。城市化率提高又反過來促進經(jīng)濟增長，城市經(jīng)濟增長的累積因果效應也可以解釋二者之間的互動關系。研究者還就二者關系進行了大量的實證研究。周一星曾將1977年世界157個國家和地區(qū)的城鎮(zhèn)人口占比與人均國民生產(chǎn)總值進行回歸分析。研究結果顯示。各國城市化率與人均國民生產(chǎn)總值的對數(shù)成正比例關系，城市化率較高的國家，經(jīng)濟增長速度也較快，反之亦然。王金營利用世界典型國家1950―1998年數(shù)據(jù)實證分析城市化率與人均GDP之間的關系，研究結果表明，經(jīng)濟增長促進城市化率提高，城市化率提高也促進經(jīng)濟增長。對中國城市化率與經(jīng)濟增長關系的實證研究結果表明，經(jīng)濟增長對促進城市化率提高產(chǎn)生較大的正向沖擊效應，城市化率提高對經(jīng)濟增長的反作用不強，也有研究者得出結論：中國經(jīng)濟增長與城市化率提高間存在長期穩(wěn)定的關系，且兩者互為因果關系。除全國層面外，還對省域層面二者的關系進行實證研究。王領對上海市的研究結論為：經(jīng)濟增長對城市化率提高的作用較強，是其格蘭杰原因，而城市化率提高對經(jīng)濟增長的作用不明顯，對湖北省、、四川省進行的實證研究也得出類似結論。對安徽省、吉林省進行實證研究得出的結論則為：城市化率提高對經(jīng)濟增長的作用極其顯著，而經(jīng)濟增長并不是城市化率提高的格蘭杰原因。由此可見，中國有些省份城市化率與經(jīng)濟增長之間呈現(xiàn)的關系并不符合城市經(jīng)濟理論的經(jīng)典論述。遼寧省經(jīng)濟增長與城市化率之間的關系有待進行深入研究。

二、數(shù)據(jù)資料與研究方法

地區(qū)經(jīng)濟增長指標既有絕對指標和相對指標.也有總量指標和人均指標。較之于絕對指標.經(jīng)濟增長相對指標更能反映國家或地區(qū)經(jīng)濟增長速度；較之于總量指標，人均指標消除了城市人口規(guī)模對經(jīng)濟的影響，使不同等級規(guī)模城市之間的經(jīng)濟增長具有可比性。本文采用人均GDP增長率指標反映遼寧省經(jīng)濟增長。反映國家、地區(qū)城市化水平最為重要的指標是城市化率。城市化率是指城市人口占總人口的比重，對城市人口的統(tǒng)計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)人口占總人口的比重反映城市化率。人均GDP增長率和城市非農(nóng)人口占比數(shù)據(jù)均來自《遼寧統(tǒng)計年鑒2015》，時間序列長度為1978―2014年。本文采用協(xié)整模型、格蘭杰因果關系檢驗和向量自回歸模型等方法，研究遼寧省經(jīng)濟增長與城市化率之間的響應關系，以及二者的因果關系，計量分析均由Eviews7.2完成。

三、實證分析

通過時間序列模型分析遼寧省經(jīng)濟增長與城市化率之間的相互響應關系。時間序列模型是運用時間序列的過去值、當期值及滯后擾動項的加權建立模型，以解釋時間序列的變化規(guī)律。在時間序列的發(fā)展過程中，一個重要特征是對統(tǒng)計均衡關系做某種形式的假設，平穩(wěn)性假設就是其中之一。即一個平穩(wěn)時間序列能夠有效地用其均值、方差和自相關函數(shù)加以描述。因此，在進行時間序列建模過程中，首先要對其進行平穩(wěn)性檢驗。

（一）城市化率對經(jīng)濟增長的響應

1.平穩(wěn)性檢驗

對時間序列的平穩(wěn)性進行檢驗的方法是單位根檢驗，有ADF、DFGLS、PP、KPSS、ERS、NP等檢驗方法，前三種方法出現(xiàn)較早，實際應用較多。本文采用ADF方法進行單位根檢驗。對人均GDP增長率PGt和城市化率UR，時間序列進行ADF檢驗。從輸出結果來看，人均GDP增長率PG，和城市化率UR，的ADF檢驗值均小于5%臨界值（如表1所示），拒絕原假設，說明原序列為平穩(wěn)時間序列，為0階單整序列，具有0階單整性，即PG1～I（0），UR?！獻（0）。

2.協(xié)整模型及檢驗

為了檢驗兩個變量URt和PGt是否協(xié)整，可采用恩格爾和格蘭杰于1987年提出的兩步檢驗法。簡稱為EG檢驗。

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

模型殘差的估計值可表示為：

其次，對估計殘差序列進行平穩(wěn)性檢驗，如果估計殘差序列是平穩(wěn)的，則兩個變量之間存在協(xié)整關系。從ADF檢驗結果來看，估計殘差序列的ADF檢驗統(tǒng)計量為-3.9154，小于顯著水平為5%的臨界值-3.5443，拒絕原假設，估計殘差序列為平穩(wěn)時間序列，表明遼寧省1978―2014年城市化率與經(jīng)濟增長之間存在長期均衡關系。但是，模型可決系數(shù)R2僅為0.1557，調整后的可決系數(shù)都只有0.1315，擬合優(yōu)度不高，參數(shù)的顯著檢驗失去意義，參數(shù)估計雖然無偏但不再有效.可能存在異方差。同時，D.W值僅為0.1847，初步判斷估計殘差序列存在自相關，這時回歸方程估計結果不再有效、可信。在存在異方差和自相關的情況下，應對其進行消除。

3.異方差、自相關性檢驗和消除

采用懷特檢驗法進行異方差檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量的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，模型無異方差。

以拉格朗日乘數(shù)（LM）檢驗法對估計殘差序列進行檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量P值的相伴概率為0.0000，小于5%，拒絕原假設，說明存在自相關，由輸出結果可以判定為1階自相關。廣義差分法可以克服所有類型的序列相關問題，一階差分法是它的特例?？瓶藗?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，對新回歸方程進行LM檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計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，估計殘差序列不存在自相關，說明估計殘差序列的自相關性已經(jīng)被消除。回歸方程表明，1978―2014年遼寧省城市化率與經(jīng)濟增長具有響應關系，即經(jīng)濟增長對城市化率提高具有促進作用，人均GDP增速每提高1%，城市化率提高0.01%。

（二）經(jīng)濟增長對城市化率提高的響應

1.協(xié)整模型及檢驗

只有估計殘差項的單位根是平穩(wěn)的，回歸方程才成立。對方程的估計殘差項進行單位根檢驗。ADF檢驗統(tǒng)計量的值為-4.0259，小于顯著性水平為1%的臨界值-2.6327，拒絕原假設，估計殘差項為平穩(wěn)序列，通過了協(xié)整檢驗，協(xié)整模型成立。但是，回歸方程的可決系數(shù)R2和調整后的可決系數(shù)都比較小，可能存在異方差，需要進行異方差檢驗。同時，D.W值為1.0620，對其是否存在自相關需要進一步檢驗。

2.異方差、自相關性檢驗和消除

采用懷特檢驗法進行異方差檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量的P值為0.1077，大于0.0500，拒絕原假設，說明在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）檢驗法進行檢驗自相關檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量P值的相伴概率為0.0062，小于0.0500，拒絕原假設，說明協(xié)整模型在5%的顯著水平下存在自相關，由LM檢驗結果可以判定為1階自相關。采用科克倫-奧克特（Cochrane-Orcutt）迭代法消除估計殘差序列能自相關，得出的廣義差分模型為：

經(jīng)過科克倫-奧克特（Cochrane-Orcutt）迭代法的處理，協(xié)整方程的R2和調整后的R2均有所提高，D.W值提高到1.5546，對迭代法處理后的廣義差分模型進行LM檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量的P值為0.0714，大于0.0500，接受原假設，不存在自相關.說明在5%的顯著性水平下估計殘差序列的自相關性已經(jīng)被消除。由回歸模型可知，1978―2014年遼寧省經(jīng)濟增長對城市化率提高也是有響應的，城市化率提高對經(jīng)濟增長具有反向促進作用，城市化率每提高1%，人均GDP增長率提高0.39%。

（三）格蘭杰因果關系檢驗

通過協(xié)整分析，遼寧省經(jīng)濟增長率與城市化率之間呈雙向互動關系，二者之間是否存在格蘭杰因果關系，即經(jīng)濟增長率（或城市化率）的前期變化能否有效解釋城市化率（或經(jīng)濟增長率）的變化，則要通過格蘭杰因果關系檢驗來判斷。遼寧省經(jīng)濟增長率與城市化率的格蘭杰因果關系檢驗結果如表2所示。

由表3可知，在滯后4期時經(jīng)濟增長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)濟增長的格蘭杰原因的概率僅為0.30%.拒絕原假設，說明1978―2014年遼寧省經(jīng)濟增長對城市化率提高、城市化率提高對經(jīng)濟增長的促進作用在滯后4年時最為顯著。當滯后階數(shù)提高到6時，在5%的顯著水平下，遼寧省經(jīng)濟增長與城市化率之間仍然呈現(xiàn)格蘭杰雙向因果關系。當滯后階數(shù)提高到7時，在相同顯著水平下，經(jīng)濟增長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)濟增長的格蘭杰原因。

（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變量的變化對另一個變量的影響如何，而是分析模型受到某種沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響，這種分析方法稱為脈沖響應函數(shù)方法。

首先，分析經(jīng)濟增長對城市化率提高的脈沖響應。如圖1所示，對于城市化率的一個單位標準差的正沖擊，經(jīng)濟增長在第1期沒有明顯反應，從第2―4期出現(xiàn)負增長，從第5期變?yōu)檎鲩L，即城市化率的提高對經(jīng)濟增長具有一定的促進作用，到第8期后城市化率的提高對經(jīng)濟增長幾乎沒有影響。

其次，分析城市化率對經(jīng)濟增長的脈沖響應。如圖2所示，對于經(jīng)濟增長的一個單位標準差的正沖擊.城市化率在第1期就有所提高。到第3期達到最高點，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，說明經(jīng)濟增長對城市化率提高的動態(tài)影響持續(xù)時間較長。

四、結論與建議

（一）結論

第一，1978―2014年，遼寧省經(jīng)濟增長對城市化率提高是有正向促進作用的，即經(jīng)濟增長促進了城市化率提高，人均GDP增速每提高1%，城市化率提高0.01%，可見經(jīng)濟增長對城市化率提高雖有促進作用，但作用強度不大。從脈沖響應來看，對經(jīng)濟增長的一個單位標準差正沖擊，城市化率提高明顯，且持續(xù)時間較長。目前，遼寧省經(jīng)濟增速大幅放緩，經(jīng)濟增長對城市化率提高的促進作用將隨之降低。為了保持健康、可持續(xù)的城市化進程，遼寧省應尋求促進城市化發(fā)展的新動力。

第二，1978―2014年，遼寧省城市化率提高對經(jīng)濟增長也是有反向推動作用的，即城市化率提高對經(jīng)濟增長具有反作用，城市化率每提高1%，人均GDP增長率提高0.39%。從脈沖響應來看，對城市化率的一個單位標準差的正沖擊，經(jīng)濟增長到第5期后才變?yōu)檎鲩L，且增長幅度不大，持續(xù)時間不長。也就是說，城市化率提高對經(jīng)濟增長雖有推動作用，但貢獻度不高，城市化不可能成為未來遼寧省經(jīng)濟發(fā)展的引擎。

第三，遼寧省經(jīng)濟增長與城市化率提高之間呈現(xiàn)雙向互動關系，互為格蘭杰原因，符合經(jīng)典城市經(jīng)濟理論的論斷。但是，目前遼寧省經(jīng)濟處在結構性轉型時期，經(jīng)濟增長下行壓力較大，增速大幅下滑。對城市化率提高的促進作用也將減弱。同時，遼寧省多數(shù)大中城市的城市化率較高，已經(jīng)進入后期階段，城市化率的提升趨于平緩，對經(jīng)濟增長的反作用力也極為有限。

（二）建議