劉慧

內容摘要：“克強指數(shù)”是英國著名政經雜志《經濟學人》推出的用于評估中國經濟增長的指標，由工業(yè)耗電量、鐵路貨運量和貸款發(fā)放量三個指標組成。本文基于1978-2011年的時間序列數(shù)據，在建立向量自回歸（VAR）模型、向量誤差修正（VEC）模型的基礎上，綜合運用Johansen協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗等計量經濟學方法，對我國“克強指數(shù)”各變量與經濟增長之間的互動關系進行研究。實證結果表明工業(yè)用電量、鐵路貨運量、銀行貸款與經濟增長之間存在長期均衡關系和短期調整機制。

關鍵詞：克強指數(shù) 經濟增長 協(xié)整檢驗 VAR VEC

引言

“克強指數(shù)”（Li keqiang index）是英國著名政經雜志《經濟學人》在2010年推出的用于評估中國GDP增長量的指標，以中國國務院總理李克強的名字命名?！翱藦娭笖?shù)”是工業(yè)用電量、鐵路貨運量和銀行中長期貸款三種經濟指標的結合，源于李克強總理2007年任職遼寧省委書記時，喜歡通過這三個指標分析當時遼寧省經濟狀況。該指標自推出后，受到花旗銀行在內的眾多國際機構認可。按照花旗銀行編制的“克強指數(shù)”中各變量的比例，本文將1978年以來中國的工業(yè)用電量增長率、鐵路貨運量增長率和銀行貸款增長率分別按照40%、25%和35%的比例進行加權，計算得出各年的“克強指數(shù)”（見圖1），與同期的GDP增長率比較后可以看出，兩者的變化趨勢總體上保持一致，但在上下波幅上有所不同。

學者們就“克強指數(shù)”的各變量與經濟增長之間的關系問題進行了深入研究。關于工業(yè)用電量與經濟增長的關系，Glasure &Lee（1997）研究認為韓國、新加坡的電力消費與經濟增長之間是雙向因果關系；林伯強（2003）、基于VAR和VEC模型研究表明我國電力消費與GDP、資本、人力資本之間存在著長期均衡關系，羅漢武（2009）利用河南省年度數(shù)據證明了全社會用電量與經濟增長之間存在著穩(wěn)定的長期均衡關系，在短期內存在從社會用電量到經濟增長的單向格蘭杰關系；郭鷹（2010）基于浙江省的數(shù)據研究得出工業(yè)用電量與經濟增長之間呈現(xiàn)正相關，工業(yè)用電量對經濟增長的彈性系數(shù)為1.55的結論；何永貴（2007）建立了GDP與用電量的回歸分析模型，得出中國用電量每增長1%，則GDP增長1%的結論。關于鐵路貨運量與經濟增長的關系，馮艷春（2007）分析了產業(yè)結構對貨運量的影響，認為第一產業(yè)、第二產業(yè)和第三產業(yè)的發(fā)展對貨運量具有不同的影響；林航飛（2008）基于上海市數(shù)據研究得出公路貨運量與經濟增長之間存在長期的均衡關系，熊浩（2010）研究認為貨運量與國內生產總值GDP（取對數(shù)）存在長期均衡關系。關于銀行貸款與經濟增長的關系，Levine & Zervos（1998）發(fā)現(xiàn)銀行貸款和股票流通性對經濟增長有顯著而穩(wěn)定的正效應；蔣曉華（2006）利用VAR模型和VEC模型研究認為經濟增長率和銀行貸款增長率之間存在著長期均衡關系；曾令華（2004）基于協(xié)整檢驗認為lnGDPt與lnLt之間具有協(xié)整關系；劉恩猛（2007）對天津利用協(xié)整分析，發(fā)現(xiàn)經濟增長和貨款之間存在協(xié)整關系和雙向因果關系；趙慶光（2011）以河南省為例，利用VAR模型研究發(fā)現(xiàn)銀行貸款與GDP總量不存在長期均衡關系。

由上述分析可知，學者們分別就“克強指數(shù)”的各變量與經濟增長的關系進行了單獨分析。本文在已有研究的基礎上，嘗試構建工業(yè)用電量、鐵路貨運量、銀行中長期貸款與經濟增長的向量自回歸（VAR）模型和向量誤差修正（VEC）模型，來分析我國“克強指數(shù)”的各變量與經濟增長之間的動態(tài)影響關系。

研究方法與變量選取

（一）方法闡述

本文試圖從“克強指數(shù)”包含的三個經濟變量等各方面對我國經濟增長的變動進行研究，以工業(yè)用電量、鐵路貨運量和銀行中長期貸款作為內生變量，而將影響經濟增長的其他諸多變量作為隨機項，建立向量自回歸（VAR）模型，并且在VAR模型的基礎上通過Johansen協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗、脈沖響應函數(shù)和方差分解等，最后構建向量誤差修正模型（VEC）并進行變量外生性檢驗，考察和分析經濟增長和其三個影響因素間的長期均衡、短期動態(tài)及因果關系等。

（二）指標選取及數(shù)據來源

工業(yè)用電量的多少，可以準確地反映我國工業(yè)生產的活躍度以及工廠的開工率，本文記作IEC；鐵路作為承擔我國貨運的最大載體，鐵路貨運量的多少，既能反映經濟運行現(xiàn)狀，又可反映經濟運行效率，記作RFT；銀行中長期貸款量的多少，既可反映市場對當前經濟的信心，又可判斷未來經濟的風險度。由于我國1985年之前沒有逐年公布銀行中長期貸款情況，所以直接采用銀行各類貸款來替代，記做DL。經濟增長主要采用國內生產總值GDP來表示。

本文所有數(shù)據均來源于各年的《中國統(tǒng)計年鑒》，時間跨度為1978-2011年。為了消除異方差和指數(shù)化趨勢，對納入模型的相關變量均進行了取對數(shù)處理，分別記為lnIEC、lnRFT 、lnDL、lnGDP。本文計量分析均采用EViews7.0軟件進行。

實證分析

（一）變量的平穩(wěn)性檢驗

由于上述變量的數(shù)據均為時間序列數(shù)據，為了防止出現(xiàn)數(shù)據的非平穩(wěn)性而導致的偽回歸現(xiàn)象，首先對各變量分別進行平穩(wěn)性檢驗。表1是采用ADF檢驗方法對lnIEC、lnRFT、lnDL和lnGDP進行單位根檢驗的結果，可見在給定10%的顯著性水平下各變量序列都是非平穩(wěn)時間序列，而其一階差分序列在1%的顯著性水平下都是平穩(wěn)時間序列，即各變量都是一階單整序列I（1），滿足協(xié)整檢驗的前提條件。

（二）VAR模型的建立

建立VAR模型之前，首先需要確認其滯后階數(shù)。滯后階數(shù)若太大將導致自由度減少，影響參數(shù)估計的有效性，若太小則導致誤差的自相關，影響參數(shù)估計的一致性，所以選擇適度的滯后階數(shù)顯得尤為重要。根據LR、AIC和SC信息準則等5個評價指標來確定最優(yōu)滯后階數(shù)，結果如表2所示，5個評價指標中有4個指標均認為最優(yōu)滯后階為2階，即應建立VAR（2）模型。endprint

VAR模型具有穩(wěn)定性是模型適用的前提，通過AR根圖對模型進行平穩(wěn)性檢驗，得到單位圓曲線以及模型所有特征根的位置圖，得出模型中不存在大于1的特征根，即VAR（2）是一個非常穩(wěn)定的模型。VAR模型中的內生變量順序為：Yt=（ lnGDP、lnIEC、lnRFT、lnDL）。

（三）Johansen協(xié)整檢驗

本文選擇Johanson 檢驗方法對變量進行協(xié)整檢驗，Johansen檢驗是以VAR模型為基礎進行的回歸系數(shù)檢驗，它不同于單方程基于回歸殘差序列的檢驗，適合于多變量協(xié)整。表3的檢驗結果表明：在給定5%顯著性水平下，跡檢驗和最大特征根檢驗的結果剛好一致，均表明lnIEC、lnRFT 、lnDL和lnGDP4個變量序列之間至少存在1個協(xié)整關系，對系數(shù)經過標準化的協(xié)整關系式如下：

lnGDP=1.261lnIEC-1.223lnRFT+

（0.0382） （0.066）

0.531lnDL+8.6198 （1）

（0.0811）

上述協(xié)整方程反映了經濟增長與“克強指數(shù)”各變量之間存在長期的均衡關系，協(xié)整系數(shù)下方括號內的數(shù)字為漸進標準誤，表明各變量在協(xié)整關系中顯著。由方程可知，從長期來看，工業(yè)用電量、銀行貸款與GDP之間呈正相關，鐵路貨運量與GDP之間呈負相關。從彈性系數(shù)來看，工業(yè)用電量每增加1%，GDP將增加1.261%；鐵路貨運量每增加1%，GDP將減少1.223%；銀行貸款每增加1%，GDP將增加0.531%。

（四）Granger因果檢驗

Granger因果檢驗實質上是檢驗一個變量的滯后變量是否可以引入到其他變量方程中。一個變量如果受到其他變量的滯后影響，則稱它們具有Granger因果關系。Granger因果關系檢驗是從預測意義上來分析的，它并不同于哲學意義中的因果關系。從Granger因果關系檢驗結果（見表4）可以看出：第一，工業(yè)用電量與GDP之間存在雙向的Granger因果關系。即工業(yè)用電量的變化對預測GDP變化的作用比較顯著，同樣GDP的變化對預測工業(yè)用電量變化的作用也比較明顯。第二，鐵路貨運量與GDP之間存在單向Granger因果關系。表明GDP變化能夠引起鐵路貨運量的變化，但是鐵路貨運量變化不能引起GDP的變化。第三，銀行貸款總額和GDP之間存在單向Granger因果關系。即GDP變化能夠引起銀行貸款總額變化，而銀行貸款的變化對預測GDP沒有直接顯著的作用。

（五）脈沖響應和方差分解

1.脈沖響應。利用脈沖響應函數(shù)可以分析VAR模型中每個內生變量對它自身及其他內生變量的擾動所做的反應，從而了解VAR模型的動態(tài)特征。圖2顯示經濟增長對各變量的一個標準差信息的脈沖響應。可以看出：第一，GDP對自身的沖擊表現(xiàn)為拉動響應，即前期的GDP擴大了下一時期的GDP，第4期達到最大值后拉動效應逐漸減弱，到第8期后拉動效應趨于穩(wěn)定。第二，當在本期給工業(yè)用電量一個正沖擊后，GDP表現(xiàn)為拉動效應，這種效應平穩(wěn)上升至第6期達到最大值后逐漸趨于穩(wěn)定；給銀行貸款一個標準化差大小的正向沖擊后，GDP由于時滯的原因從第2期開始表現(xiàn)為拉動效應，并逐漸趨于穩(wěn)定；GDP對鐵路貨運量正向沖擊的表現(xiàn)為縮減效應，第4期縮減效應達到最大值后逐漸減弱，第8期后逐漸趨于穩(wěn)定。

2.方差分解。方差分解是把系統(tǒng)中每個內生變量的波動按其成因分解為各方程信息（隨機誤差項）相關聯(lián)的組成部分，從而了解各信息對內生變量的重要性。本文運用方差分解法分析工業(yè)用電量、鐵路貨運量及銀行貸款等因素對經濟增長的沖擊大小，結果如表5所示?？梢钥闯鯣DP的方差主要由自身擾動所解釋，但解釋力度隨滯后期的延長逐漸減弱，第30期維持在73.63%以上；工業(yè)用電量、鐵路貨運量和銀行貸款對GDP的貢獻度差不多，第30期分別約為8.68%、8.89%和8.79%。

（六）向量誤差修正（VEC）模型

通過前面的Johansen協(xié)整檢驗，可以發(fā)現(xiàn)IEC、RFT和DL與GDP之間存在長期的均衡關系，但是這種長期穩(wěn)定關系是在短期動態(tài)過程的不斷調整下得以維持的，任何一組具有協(xié)整關系的變量都存在誤差校正機制。為了研究變量之間的短期動態(tài)關系，需在協(xié)整方程的基礎上進一步建立誤差修正（VEC）模型，即GDP變動的動態(tài)函數(shù)。本文建立VEC模型的回歸方程如下：

（2）

誤差修正項vecmt-1表示t-1時GDP對均衡水平的偏離，其系數(shù)是負數(shù)，說明誤差修正機制是一個負反饋過程；并且系數(shù)通過顯著性檢驗，表明GDP在短期具有向長期均衡水平調整的動態(tài)調節(jié)機制。當短期波動偏離長期均衡的時候，將以0.805單位的修正速度進行調整，以保證GDP、工業(yè)用電量、鐵路貨運量與各類銀行貸款回到長期均衡狀態(tài)。從回歸結果來看，GDP的短期波動主要由滯后一期的自身變動和DL以及滯后二期的IEC變動決定。另外，模型的AIC和SC值分別為-15.23和-13.19，都很小，說明VEC模型的整體效果良好。

結論與展望

本文基于我國的宏觀經濟數(shù)據，通過構建“克強指數(shù)”各變量與經濟增長關系的VAR模型和VEC模型，實證檢驗了工業(yè)用電量、鐵路貨運量和銀行貸款與GDP之間的動態(tài)關系，得出以下結論：第一，Johansen協(xié)整檢驗可以看出工業(yè)用電量、鐵路貨運量和銀行貸款與經濟增長之間存在著長期的均衡關系。第二，Granger因果檢驗得出工業(yè)用電量與GDP之間存在雙向Granger因果關系，鐵路貨運量和銀行貸款與GDP之間存在單向Granger因果關系。第三，脈沖響應分析說明，工業(yè)用電量和鐵路貨運量的變化對經濟增長具有拉動效應，而銀行貸款對經濟增長具有縮減效應。第四，方差分解結果表明，經濟增長的方差主要由自身擾動所解釋，工業(yè)用電量、鐵路貨運量和銀行貸款對GDP的貢獻度差不多，均在8.8%左右。第五，VEC模型顯示GDP與IEC、RFT和DL之間具有動態(tài)調整機制，誤差修正項的存在能夠保證長期均衡狀態(tài)的自動實現(xiàn)。endprint

“克強指數(shù)”為我們提供了一個真實的、客觀的衡量中國經濟運行與發(fā)展的全新視角。本文研究結論表明，“克強指數(shù)”中的三個指標與經濟增長之間存在著密切的關系，確實在一定程度上能夠反映出我國當前國內經濟運行與發(fā)展的狀況。然而，該指數(shù)是李克強總理2007年在遼寧任職時所提出，當時我國正處于重工業(yè)化的快速發(fā)展時期，而遼寧是以重工業(yè)為主導的省份，用工業(yè)用電量、鐵路貨運量和銀行中長期貸款三個經濟指標反映其經濟運行狀況的準確性非常高，因而該指數(shù)對重工業(yè)比較偏重。隨著我國經濟轉型的不斷深入以及產業(yè)結構的優(yōu)化調整，為了更加全面地表征我國經濟整體的運行狀況，本文建議構建以“克強指數(shù)”為基礎，將其作為重工業(yè)的主要經濟參考指標，同時引入“社會商品零售總額”指標代表消費情況、“服務業(yè) PMI”代表第三產業(yè)增長情況、“進出口總額”代表國際貿易狀況的指標體系。最后，本文認為對“克強指數(shù)”的理解和把握，不能僅僅注重其表面特征和數(shù)量特征，應當深入認識其市場內涵、挖掘市場元素，只有這樣“克強指數(shù)”才能更加準確、有效地反映我國經濟發(fā)展水平、經濟結構調整與轉型以及經濟增長方式轉變的成果。

參考文獻：

1.科普貼：解讀“克強指數(shù)”.http：//finance.ifeng.com/news/special/lujiazui2013/jdkezs.shtml

2.Glasure U，Lee R.Co integration，error correction，and the relationship between GDP and electricity：the case of South Korea and Singapore[J].Resource and Electricity Economics，1997（20）

3.林伯強.電力消費與中國經濟增長：基于生產函數(shù)的研究[J].管理世界，2003（11）

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5.郭鷹，金鷹.工業(yè)用電量與經濟增長的關系分析—基于浙江11個地市面板數(shù)據的實證研究[J].江蘇科技大學學報（社會科學版），2010（4）

6.何永貴.電力工業(yè)與國民經濟增長的內在關系[J].統(tǒng)計與決策，2004（10）

7.馮艷春，彭利人，王書娟.產業(yè)結構在貨運量預測中的應用研究[J].交通標準化，2007（6）

8.林航飛，羅宇龍.上海市公路貨運量與經濟增長關系的協(xié)整分析[J].同濟大學學報（自然科學版），2008（10）

9.熊浩，孫有望.我國貨運量與經濟增長關系的協(xié)整分析[J].系統(tǒng)工程，2010（9）

10.Levine R.Financial Development and Economic Growth：Views and Agenda[J].Journal of Economic Literature，1998（2）

11.蔣曉華，夏茂森.貨幣供應、銀行貸款與經濟增長的關系研究—基于J-J協(xié)整檢驗和向量誤差修正模型分析[J].經濟縱橫，2006（11）

12.曾令華，王朝軍.經濟增長與貸款增長相關性的實證分析[J].財經理論與實踐，2004（5）

13.劉恩猛，汪波.天津市經濟增長和貸款關系的實證分析[J].北方經濟，2007（11）

14.趙慶華.貸款支持經濟增長情況的實證分析—以河南為例[J].金融理論與實踐，2011（9）

15.高鐵梅.計量經濟分析方法與建模[M].清華大學出版社，2009

6.易丹輝.數(shù)據分析與EViews應用[M].中國人民大學出版社，2012endprint

“克強指數(shù)”為我們提供了一個真實的、客觀的衡量中國經濟運行與發(fā)展的全新視角。本文研究結論表明，“克強指數(shù)”中的三個指標與經濟增長之間存在著密切的關系，確實在一定程度上能夠反映出我國當前國內經濟運行與發(fā)展的狀況。然而，該指數(shù)是李克強總理2007年在遼寧任職時所提出，當時我國正處于重工業(yè)化的快速發(fā)展時期，而遼寧是以重工業(yè)為主導的省份，用工業(yè)用電量、鐵路貨運量和銀行中長期貸款三個經濟指標反映其經濟運行狀況的準確性非常高，因而該指數(shù)對重工業(yè)比較偏重。隨著我國經濟轉型的不斷深入以及產業(yè)結構的優(yōu)化調整，為了更加全面地表征我國經濟整體的運行狀況，本文建議構建以“克強指數(shù)”為基礎，將其作為重工業(yè)的主要經濟參考指標，同時引入“社會商品零售總額”指標代表消費情況、“服務業(yè) PMI”代表第三產業(yè)增長情況、“進出口總額”代表國際貿易狀況的指標體系。最后，本文認為對“克強指數(shù)”的理解和把握，不能僅僅注重其表面特征和數(shù)量特征，應當深入認識其市場內涵、挖掘市場元素，只有這樣“克強指數(shù)”才能更加準確、有效地反映我國經濟發(fā)展水平、經濟結構調整與轉型以及經濟增長方式轉變的成果。

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“克強指數(shù)”為我們提供了一個真實的、客觀的衡量中國經濟運行與發(fā)展的全新視角。本文研究結論表明，“克強指數(shù)”中的三個指標與經濟增長之間存在著密切的關系，確實在一定程度上能夠反映出我國當前國內經濟運行與發(fā)展的狀況。然而，該指數(shù)是李克強總理2007年在遼寧任職時所提出，當時我國正處于重工業(yè)化的快速發(fā)展時期，而遼寧是以重工業(yè)為主導的省份，用工業(yè)用電量、鐵路貨運量和銀行中長期貸款三個經濟指標反映其經濟運行狀況的準確性非常高，因而該指數(shù)對重工業(yè)比較偏重。隨著我國經濟轉型的不斷深入以及產業(yè)結構的優(yōu)化調整，為了更加全面地表征我國經濟整體的運行狀況，本文建議構建以“克強指數(shù)”為基礎，將其作為重工業(yè)的主要經濟參考指標，同時引入“社會商品零售總額”指標代表消費情況、“服務業(yè) PMI”代表第三產業(yè)增長情況、“進出口總額”代表國際貿易狀況的指標體系。最后，本文認為對“克強指數(shù)”的理解和把握，不能僅僅注重其表面特征和數(shù)量特征，應當深入認識其市場內涵、挖掘市場元素，只有這樣“克強指數(shù)”才能更加準確、有效地反映我國經濟發(fā)展水平、經濟結構調整與轉型以及經濟增長方式轉變的成果。

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