□文/余劍秋

（安徽財經(jīng)大學 安徽·蚌埠）

一、引言

“克強指數(shù)”是英國政經(jīng)雜志《經(jīng)濟學人》創(chuàng)造的一個用于評估中國GDP增長量的指標，其核心內(nèi)容是工業(yè)用電量、中長期信貸余額和鐵路貨運量三個基本指標。這是李克強當年在擔任遼寧省委書記時喜歡采用的考量方式，且主要是用于評價和考核遼寧的經(jīng)濟發(fā)展狀況?！督?jīng)濟學人》于2010年底正式推出這一指數(shù)后，受到包括花旗銀行在內(nèi)的眾多國際機構(gòu)的認可。但是，對于克強指數(shù)包含變量的實證回歸研究以及定量分析，尚有待中國宏觀數(shù)據(jù)的檢驗?？藦娭笖?shù)變量究竟能在什么樣的程度上反映國民經(jīng)濟增長。作為衡量國民收入指標的GDP與“克強指數(shù)”變量之間存在怎樣的數(shù)量關(guān)系，這些都仍待實物考證。本文選取2000～2013年14年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，運用計量經(jīng)濟學知識，設(shè)置變量進行回歸分析，并建立回歸方程，檢驗結(jié)果并簡要闡述其經(jīng)濟意義，為研究中國經(jīng)濟提供一種簡明易懂的方法。

二、模型的設(shè)定

（一）影響因素分析

1、工業(yè)電力消費總量。從表面看，用電量反映的只是經(jīng)濟的活躍度以及工廠的開工率，實際上它還反映了企業(yè)的創(chuàng)新能力和市場適應(yīng)能力。按照李克強反復強調(diào)的簡政放權(quán)、簡化審批要求，用電量指標也被賦予了更多市場元素和內(nèi)涵。本文運用X1表示工業(yè)電力消費總量（億千瓦時）。

2、鐵路貨運量。鐵路貨運是現(xiàn)代交通運輸體系的重要組成部分，對國民經(jīng)濟增長具有巨大的推動作用。鐵路貨運量與國民經(jīng)濟總量之間存在著長期的均衡關(guān)系；同時二者之間僅存在著單向因果關(guān)系，通過增強鐵路貨運能力，滿足貨運市場需求，可以拉動國民經(jīng)濟快速發(fā)展，為實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展奠定良好基礎(chǔ)。本文運用X2表示鐵路貨運量（萬噸）。

3、金融機構(gòu)資金運用各項貸款中中長期貸款。當今社會，舉債經(jīng)營已經(jīng)不足為奇，一個企業(yè)融資能力可以很好的反應(yīng)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營狀況，而站在金融中介銀行的角度來說，他們的中長期貸款正良好的反應(yīng)了企業(yè)資金的需求量和融資能力，非常適合社會經(jīng)濟增長的核算。本文運用X3表示金融機構(gòu)資金運用各項貸款中中長期貸款（億元）。

4、其他因素。對于模型的其他因素，運用隨機擾動項u來刻畫。

（二）模型的設(shè)定。Y:GDP總額；X1:工業(yè)電力消費總量（億千瓦時）；X2:表示鐵路貨運量（萬噸）；X3:金融機構(gòu)資金運用各項貸款中中長期貸款（億元）?；谝陨蠑?shù)據(jù)，初步建立模型:

三、模型的估計與調(diào)整

本文選取我國2000～2013年“克強指數(shù)”三大指標的相關(guān)數(shù)據(jù)進行計量估計。

（一）模型的初步建立。用最小二乘法，利用Eviews軟件可得估計結(jié)果如表1。（表1）

報告形式:

表1

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣

統(tǒng)計檢驗:

判定系數(shù):R2=0.99590，接近于1，表明模型對樣本數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度高。

F檢驗:F=823.8303，大于臨界值，其P值 0.000000，也明顯小于α＝0.05，說明工業(yè)電力消耗，火車貨運量和中長期貸款量與GDP總量Y有顯著影響，模型線性關(guān)系顯著。

T檢驗:從X1、X2和X3的prob值可以知道，在顯著條件為0.1的情況下，全部通過。但在顯著條件為0.05時，X2值沒有通過檢驗。

但由于本題中Std.Error（11591.11）過大，可能存在多重共線性，現(xiàn)對其進行多重共線性檢驗。

多重共線性檢驗:

估計模型之前，應(yīng)先分析各個因素與被解釋變量之間的關(guān)系，以及因素之間的相關(guān)程度，利用COR命令進行相關(guān)系數(shù)檢驗，得相關(guān)系數(shù)矩陣如表2。（表2）

表3

表4

通過計算表明，各解釋變量都與被解釋變量高度相關(guān)，且解釋變量之間兩兩也是高度相關(guān)。先按照逐步回歸原理建立回歸模型。

1、建立一元回歸模型:根據(jù)理論分析，以Y=a+bX+ε作為最基本的模型。

2、將其余的變量逐個引入模型，估計結(jié)果。經(jīng)過以上逐步引入檢驗過程發(fā)現(xiàn)，七個模型的中的Std.Error依舊過大，多重共線性任未消除，即線性模型本身存在一定的問題，接下來運用對數(shù)模型來估計。

（二）模型的調(diào)整。建立模型 LOG（Y）=C（1）+C（2）×LOG（X1）+C（3）×LOG（X2）+C（4）×LOG（X3）。

代入數(shù)據(jù)計算得出表3。（表3）

報告形式:

統(tǒng)計檢驗:

判定系數(shù):R2=0.991373接近于1，表明模型對樣本數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度高。

F檢驗:F=383.0585，大于臨界值，其P值0.000000也明顯小于α＝0.05，說明工業(yè)電力消耗，火車貨運量和中長期貸款量與GDP總量Y有顯著影響，模型線性關(guān)系顯著。

T檢驗:從X1、X2和X3的prob值可以知道，在顯著條件為0.23的情況下，全部通過。但在顯著條件為0.15時，X2值沒有通過檢驗。

但由于本題中Std.Error為0.06373，對模型的多重共線性進行了彌補，模型對現(xiàn)實的描述更加準確。

（三）計量經(jīng)濟學檢驗

1、自相關(guān)檢驗:給定顯著性水平0.05，查DW表，當n=14，k=3時，得下限值dL=0.767，上限值dU=1.779；因為DW統(tǒng)計量為0.966825位于dL=0.767，dU=1.779之間所以無法判斷是否存在自相關(guān)性。

2、偏相關(guān)系數(shù)檢驗。（表4）從表4中可以看出，模型不存在一階、二階、三階、四階的自相關(guān)性。

作異方差的White檢驗如表5所示。（表5）檢驗知Obs*R-squared=8.937174。

從 White檢驗知 Obs*R-squared=11.41227，prob值為0.443＞0.05，因此其不存在異方差。所以，本文的最終模型估計結(jié)果為:

報告形式:

該模型表示，在其他條件不變的情況下，當工業(yè)電力消耗量增加1%時，GDP總額會隨之變動1.570453515億元；當鐵路運貨量上升一個點，GDP總量下降1.24350億元。當金融機構(gòu)資金運用各項貸款中中長期貸款增加1%，居民存款儲蓄增加0.264745億元。

這里讀者可能會提出疑惑，當鐵路運貨量增加，為什么GDP反而會下降呢？筆者認為這里可能有以下幾個原因:一是數(shù)據(jù)來源于全國數(shù)據(jù)統(tǒng)計，鐵路運輸?shù)钠骄杀疽愿哂谶\輸帶來的收益，但這不代表增加貨運量就會使GDP減少，在考慮經(jīng)濟問題的時候不能局限于靜止的，單方面的分析；二是數(shù)據(jù)統(tǒng)計的系統(tǒng)性誤差，如計量單位、遺漏，等等。

四、結(jié)論與建議

GDP與“克強指數(shù)”都是衡量經(jīng)濟增長與經(jīng)濟發(fā)展的指標，雖然GDP作為經(jīng)濟發(fā)展的指標已有幾百年的歷史，是世界經(jīng)濟統(tǒng)計的最重要的指標之一，但“克強指數(shù)”在某種程度上更符合中國國情。尤其在中國改革的深水區(qū)，更應(yīng)該摒棄之前存在的唯GDP論績效的做法，綜合多項指標，建立一種綜合考評機制，這樣更有利于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型中的中國。

本文通過了計量模型，建立了三元對數(shù)回歸模型，定量的描述了發(fā)電量，鐵路運輸量和中長期貸款發(fā)放量與GDP之間的關(guān)系，雖然GDP在某種程度上與這三種指標的關(guān)聯(lián)性不大，但作為不同的統(tǒng)計指標，都反映經(jīng)濟的增長。建立相應(yīng)聯(lián)系的目的是為了探究這三個指標對GDP的影響程度。

模型得出當工業(yè)電力消耗量增加1%時，GDP總額會隨之變動1.570453515億元；當鐵路運貨量上升一個點，GDP總量下降1.24350億元；當金融機構(gòu)資金運用各項貸款中中長期貸款增加1%，居民存款儲蓄增加0.264745億元。這些在一定程度上反映了經(jīng)濟現(xiàn)象。

“克強指數(shù)”為我們提供了一個客觀而真實的衡量中國經(jīng)濟發(fā)展與運行的全新視角；然而，怎樣恰當?shù)乩眠@一指標是一個重要的課題。也希望更多專家學者做更進一步的研究。

［1］郭鷹，金鷹.工業(yè)用電量與經(jīng)濟增長的關(guān)系分析——基于浙江11個地市面板數(shù)據(jù)的實證研究［J］.江蘇科技大學學報（社會科學版），2010.4.

［2］曾令華，王朝軍.經(jīng)濟增長與貸款增長相關(guān)性的實證分析［J］.財經(jīng)理論與實踐，2004.5.

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