唐冰

（河海大學(xué)公共管理學(xué)院，南京210098）

引言

“克強(qiáng)指數(shù)”是英國(guó)著名政經(jīng)雜志《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》提出的用于評(píng)價(jià)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)，由工業(yè)耗電量、鐵路貨運(yùn)量、貸款發(fā)放量三個(gè)指標(biāo)組成，源于李克強(qiáng)總理2007年任職遼寧省委書記時(shí)，習(xí)慣使用這三個(gè)指標(biāo)分析當(dāng)時(shí)遼寧省經(jīng)濟(jì)狀況。但是，這一指標(biāo)不能反映第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，而我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)正在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和國(guó)民經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，第三產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素中越發(fā)顯示出重要性。此外，國(guó)民經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下的每一個(gè)指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率也應(yīng)該依據(jù)近年來的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)檢驗(yàn)其平穩(wěn)性和真實(shí)性。因此，應(yīng)該對(duì)依托于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式的“克強(qiáng)指數(shù)”進(jìn)行修正。

一、國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述

第一，工業(yè)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。Glasure&Lee（1997）研究認(rèn)為，韓國(guó)、新加坡的電力費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間是雙向因果關(guān)系；林伯強(qiáng)（2003）構(gòu)建了基于VAR和VEC模型，研究表明我國(guó)電力消費(fèi)與GDP、資本、人力資本之間存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系；羅漢武（2009）利用河南省年度數(shù)據(jù)證明了全社會(huì)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著穩(wěn)定的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，在短期內(nèi)存在從社會(huì)用電量到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的單向格蘭杰關(guān)系；郭鷹（2010）基于浙江省的數(shù)據(jù)研究得出，工業(yè)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈現(xiàn)正相關(guān)，工業(yè)用電量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的彈性系數(shù)為1.55的結(jié)論；何永貴（2007）建立了GDP與用電量的回歸分析模型，得出中國(guó)用電量每增長(zhǎng)1%則GDP增長(zhǎng)1%的結(jié)論。

第二，鐵路貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。馮艷春（2007）分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)貨運(yùn)量的影響，認(rèn)為第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)貨運(yùn)量具有不同的影響；林航飛（2008）基于上海市數(shù)據(jù)研究得出，公路貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系；熊浩（2010）研究認(rèn)為，貨運(yùn)量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（取對(duì)數(shù)）存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

第三，銀行貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。Levine&Zervos（1998）發(fā)現(xiàn)，銀行貸款和股票流通性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著而穩(wěn)定的正效應(yīng)；蔣曉華（2006）利用VAR模型和VEC模型研究認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和銀行貸款增長(zhǎng)率之間存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系；劉恩猛（2007）對(duì)天津利用協(xié)整分析，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和貨款之間存在協(xié)整關(guān)系和雙向因果關(guān)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(zhǎng)期均衡關(guān)系。

第四，三因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的共同作用。學(xué)者劉慧（2014）從“克強(qiáng)指數(shù)”包含的三個(gè)經(jīng)濟(jì)變量等各方面對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變動(dòng)進(jìn)行研究，以工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行中長(zhǎng)期貸款作為內(nèi)生變量，而將影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的其他諸多變量作為隨機(jī)項(xiàng)，建立向量自回歸（VAR）模型，并且在VAR模型的基礎(chǔ)上通過Johansen協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等，最后構(gòu)建向量誤差修正模型（VEC）并進(jìn)行變量外生性檢驗(yàn)，考察和分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和其三個(gè)影響因素間的長(zhǎng)期均衡、短期動(dòng)態(tài)及因果關(guān)系等。

學(xué)者余劍秋（2013）通過建立基于最小二乘法的多元線性回歸模型，得出當(dāng)工業(yè)電力消耗量增加1%時(shí)，GDP總額會(huì)隨之變動(dòng)1.570453515億元；當(dāng)鐵路運(yùn)貨量上升1個(gè)點(diǎn)，GDP總量下降1.2435億元；當(dāng)金融機(jī)構(gòu)資金運(yùn)用各項(xiàng)貸款中，中長(zhǎng)期貸款增加1%，居民存款儲(chǔ)蓄增加0.264745億元。

祝煦和黃正勇（2014）基于我國(guó)實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況，對(duì)我國(guó)2008—2011年的GDP指標(biāo)及我國(guó)貨運(yùn)量、銀行貸款、全社會(huì)用電量的實(shí)際月度數(shù)據(jù)做了同比處理，提出“修正的克強(qiáng)指數(shù)”并組合得到相應(yīng)的處理數(shù)據(jù)，然后根據(jù)GDP增長(zhǎng)率建立了一元時(shí)間序列ARMA模型，引入“修正的克強(qiáng)指數(shù)”序列與GDP增長(zhǎng)率序列建立了ARIMAX動(dòng)態(tài)回歸模型，從而得到以下兩點(diǎn)結(jié)論：首先，根據(jù)ADF檢驗(yàn)，我國(guó)GDP增長(zhǎng)率和“修正的克強(qiáng)指數(shù)”四年內(nèi)的短期月度數(shù)據(jù)是相對(duì)平穩(wěn)的，并且對(duì)“克強(qiáng)指數(shù)”進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整后，該指標(biāo)與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有更密切的相關(guān)性，修正后更利于對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行分析；其次，我國(guó)GDP增長(zhǎng)率的單平穩(wěn)序列可以建立有效的ARMA模型，而考慮“修正的克強(qiáng)指數(shù)”與我國(guó)GDP增長(zhǎng)率的相關(guān)性，把“修正的克強(qiáng)指數(shù)”平穩(wěn)序列帶入GDP增長(zhǎng)序列模型中建立ARIMAX動(dòng)態(tài)回歸模型，通過AIC準(zhǔn)則和SBC準(zhǔn)則比較可知，ARIMAX模型更優(yōu)。

二、指標(biāo)構(gòu)建和數(shù)據(jù)來源

（一）指標(biāo)構(gòu)建

1.“克強(qiáng)指數(shù)”指標(biāo)。“克強(qiáng)指數(shù)”指標(biāo)包括工業(yè)耗電量增速，記為X1，與工業(yè)增加值相關(guān)性較高，反映了工業(yè)的繁榮程度；中長(zhǎng)期貸款余額增速，記為X2，反映了商業(yè)銀行的中長(zhǎng)期資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)和資產(chǎn)流動(dòng)性水平，也反映了國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算中的投資一項(xiàng)；鐵路貨運(yùn)量增速，記為X3，反映了交通行業(yè)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)。

2.修正的“克強(qiáng)指數(shù)”指標(biāo)。修正的“克強(qiáng)指數(shù)”新增兩項(xiàng)指標(biāo)：研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重，記為X4；能耗強(qiáng)度，記為X5。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文中數(shù)據(jù)來源于《2014年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中2012年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

三、模型設(shè)定

（一）“克強(qiáng)指數(shù)”參數(shù)系數(shù)確定

花旗銀行運(yùn)用多元線性回歸分析，編制的克強(qiáng)指數(shù)公式如下：

國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率=工業(yè)用電量增速×40%+中長(zhǎng)期貸款余額增速×35%+鐵路貨運(yùn)量增速×25%

本文運(yùn)用最小二乘法，對(duì)參數(shù)系數(shù)進(jìn)行了確定，用多元線性回歸模型，分析每一個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的貢獻(xiàn)度，采用強(qiáng)迫進(jìn)入方法，結(jié)果（如表1所示）。

表2 Coefficientsa

可決系數(shù)為0.821，說明該模型解釋了絕大部分被解釋變量變動(dòng)的原因；調(diào)整后的可決系數(shù)為0.641，說明解釋變量之間可能存在多重共線性的問題。

據(jù)此構(gòu)建多元線性回歸模型：

（二）修正的克強(qiáng)指數(shù)新增兩項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)性分析

1.研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重與國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)性分析。修正的“克強(qiáng)指數(shù)”新增兩項(xiàng)指標(biāo)，即研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重與能耗強(qiáng)度，現(xiàn)在對(duì)新增的兩項(xiàng)指標(biāo)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)性進(jìn)行分析。

相關(guān)系數(shù)為-0.561，接受原假設(shè)，認(rèn)為兩者并無顯著相關(guān)關(guān)系。另外，相關(guān)系數(shù)為負(fù)數(shù)，并不符合實(shí)際情況，說明二者影響模式較為復(fù)雜，受到多種因素影響（見下頁表3）。

2.能耗強(qiáng)度與國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)性分析。相關(guān)系數(shù)為-0.238，接受原假設(shè)，認(rèn)為兩者并無顯著相關(guān)關(guān)系。另外，相關(guān)系數(shù)為負(fù)數(shù)，說明能耗強(qiáng)度的降低，能夠促進(jìn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的增加（見表4）。

表3 Correlations

表4 Correlations

表5 Model Summary

（三）修正的克強(qiáng)指數(shù)指標(biāo)構(gòu)建

在原克強(qiáng)指數(shù)的基礎(chǔ)上，修正的“克強(qiáng)指數(shù)”新增兩項(xiàng)指標(biāo)，即研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重和能耗強(qiáng)度，據(jù)此構(gòu)建多元線性回歸模型，結(jié)果（見表5和下頁表6）。

從總體來看，可決系數(shù)達(dá)到0.999，說明模型總體擬合優(yōu)度高，解釋變量的組合，解釋了被解釋變量99.9%變動(dòng)的原因，而調(diào)整后的可決系數(shù)達(dá)到99.5%，說明修正后的指標(biāo)，也能解釋被解釋變量絕大多數(shù)變動(dòng)的原因，說明多元回歸線性模型的效果較理想，多重共線性的問題也不突出。

表6 Coefficientsa

據(jù)此，構(gòu)建多元線性回歸模型如下：

結(jié)語

本文運(yùn)用了相關(guān)性分析和多元線性回歸的方法，對(duì)影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的幾個(gè)因素與國(guó)民經(jīng)濟(jì)增速的關(guān)系進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了多元線性回歸模型，并據(jù)此提出了一些看法和相應(yīng)的政策建議。

第一，重視科學(xué)技術(shù)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵影響。在多元線性回歸模型中，研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出占GDP比重這一變量對(duì)GDP增速的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到了42.016。這充分說明，科學(xué)技術(shù)是生產(chǎn)力各要素中最為活躍、最為關(guān)鍵、最為重要的因素，科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力。這也啟示我們，必須重視科學(xué)技術(shù)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵影響，必須加快研究與試驗(yàn)發(fā)展，一方面投入大量經(jīng)費(fèi)促進(jìn)研究與試驗(yàn)快速向前推進(jìn)，另一方面要建立科學(xué)合理高效適應(yīng)的頂層設(shè)計(jì)，用正確的制度引領(lǐng)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。

第二，重視節(jié)約資源，提高能源效率。修正的克強(qiáng)指數(shù)與原克強(qiáng)指數(shù)相比，特點(diǎn)在于強(qiáng)化了對(duì)節(jié)約資源這一指標(biāo)的考察。以往對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的考察，往往只看到了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)字，而忽視了浪費(fèi)資源、破壞環(huán)境這一現(xiàn)實(shí)情況，這無疑是非常不正確的。在中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新常態(tài)下，必須重視資源和能源利用效率的提高，尤其要重視在第二產(chǎn)業(yè)制造業(yè)體系中資源和能源利用效率的提高。改變以往粗放的作業(yè)方式，用能源效率的提高，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，使節(jié)約資源成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新的增長(zhǎng)點(diǎn)。

第三，重視交通行業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系中的基礎(chǔ)性作用。交通行業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系中的基礎(chǔ)，在很大程度上決定了我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度，或是成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的瓶頸。因此，必須考慮到交通行業(yè)發(fā)展對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的巨大作用和巨大潛力，推進(jìn)高速鐵路的發(fā)展，提高運(yùn)力，推動(dòng)工業(yè)農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)的發(fā)展。

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