韓兆洲，姚曈彤

（暨南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣州 510632）

0 引言

“克強(qiáng)指數(shù)”源于我國(guó)現(xiàn)任國(guó)務(wù)院總理李克強(qiáng)2007年在遼寧任省委書(shū)記時(shí)，通過(guò)工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和貸款發(fā)放量3個(gè)指標(biāo)對(duì)遼寧省當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行評(píng)估分析。英國(guó)著名雜志《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》于2010年底正式推出“克強(qiáng)指數(shù)”，主要用于評(píng)估中國(guó)GDP增長(zhǎng)，自推出后受到了眾多國(guó)際經(jīng)濟(jì)機(jī)構(gòu)的認(rèn)可。但隨著該指標(biāo)在世界范圍內(nèi)取得了廣泛影響，爭(zhēng)議也隨之產(chǎn)生。一些學(xué)者指出用于構(gòu)造克強(qiáng)指數(shù)的三個(gè)指標(biāo)偏向于工業(yè)領(lǐng)域規(guī)模的發(fā)展速度，而IT行業(yè)、金融業(yè)以及相關(guān)服務(wù)業(yè)等與耗電量和鐵路貨運(yùn)量關(guān)聯(lián)并不緊密，克強(qiáng)指數(shù)不能準(zhǔn)確全面地反映經(jīng)濟(jì)總體的運(yùn)行情況。廣東省的外向型經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)明顯不同于遼寧省，且近年來(lái)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整不斷深入，工業(yè)對(duì)全省總體經(jīng)濟(jì)的影響力日益減弱，而發(fā)展迅猛的服務(wù)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)力逐步增強(qiáng)，因此若直接用“克強(qiáng)指數(shù)”分析廣東省經(jīng)濟(jì)難免存在偏誤和失準(zhǔn)。

考慮到“克強(qiáng)指數(shù)”用于反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行全面發(fā)展?fàn)顩r具有一定的局限性，以及當(dāng)前多數(shù)學(xué)者的研究主要集中在“克強(qiáng)指數(shù)”所包含的基礎(chǔ)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的數(shù)量關(guān)系，現(xiàn)有文獻(xiàn)中對(duì)二者之間動(dòng)態(tài)影響關(guān)系的研究較少。本文在已有研究的基礎(chǔ)上，對(duì)“克強(qiáng)指數(shù)”的指標(biāo)范圍加以調(diào)整和擴(kuò)充，并分析其中各指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系，進(jìn)而對(duì)廣東省2016—2020年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。

1 擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)

1.1 “擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”的構(gòu)造

基于廣東省經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)調(diào)整的實(shí)際情況，本文對(duì)克強(qiáng)指數(shù)加以適當(dāng)調(diào)整和擴(kuò)充，構(gòu)造“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”。首先，對(duì)三個(gè)基本指標(biāo)的范圍和口徑進(jìn)行修正：以全社會(huì)用電量替代原指數(shù)中的工業(yè)用電量，以貨運(yùn)總量替代原指數(shù)中的鐵路貨運(yùn)量，以工商業(yè)貸款額替代原指數(shù)中的銀行中長(zhǎng)期貸款額。其次，對(duì)指數(shù)范圍加以擴(kuò)充：內(nèi)容拓展包含社會(huì)消費(fèi)品零售總額、消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)、進(jìn)口總額、規(guī)模以上工業(yè)從業(yè)人數(shù)和財(cái)政稅收，從而使得指數(shù)更加全面地反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況。

本文研究數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和廣東省統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)的統(tǒng)計(jì)年鑒，所選取的各指標(biāo)數(shù)據(jù)均為2009年1月至2015年4月的月度序列數(shù)據(jù)，并取對(duì)數(shù)處理以消除異方差和指數(shù)化趨勢(shì)。由表1可知，“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中的各指標(biāo)均與描述經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的GDP存在顯著的線性正相關(guān)關(guān)系，且相關(guān)系數(shù)總體較大，在5%的水平下均顯著，符合固有的經(jīng)驗(yàn)判斷。因此可以判斷八個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平息息相關(guān)，具有反映經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的資格，由此構(gòu)造“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行評(píng)價(jià)具備科學(xué)性。

表1 各指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)及其顯著性

1.2 “擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)“的編制

“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中各個(gè)指標(biāo)之間存在不同程度的相關(guān)性，若采用回歸理論的數(shù)量關(guān)系分析方法易產(chǎn)生偽回歸等問(wèn)題，本文利用主成分分析方法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行綜合，構(gòu)造一個(gè)不會(huì)損失原有指標(biāo)信息量，又能有效評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的指數(shù)：“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”。

表2 主成分分析方差貢獻(xiàn)率

由主成分分析結(jié)果表2可知，前四個(gè)主成分能夠代表“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中八個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)92.86%的信息量。進(jìn)一步計(jì)算四個(gè)主成分的綜合得分，以此擬合“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”，其走勢(shì)變化圖見(jiàn)圖1所示，指數(shù)變化呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，且存在周期性的波峰波谷。2009年1月至2015年4月期間，經(jīng)濟(jì)整體呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，但波動(dòng)性較大，且呈現(xiàn)周期性變動(dòng)規(guī)律；各時(shí)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度有所差異，2009—2011年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度相對(duì)較快，2012—2013年間經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度相對(duì)較為平穩(wěn)，而2014年開(kāi)始增長(zhǎng)速度開(kāi)始明顯放緩。

圖1 “擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”走勢(shì)變化圖

1.3 “擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”的準(zhǔn)確性驗(yàn)證

將基于主成分分析構(gòu)造出的“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”與廣東省月度GDP進(jìn)行比較，以評(píng)判其反映經(jīng)濟(jì)態(tài)勢(shì)的準(zhǔn)確性。出于數(shù)據(jù)的可比性考慮，首先對(duì)指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化處理，再通過(guò)調(diào)整系數(shù)u使得指數(shù)數(shù)值X與GDP的對(duì)數(shù)序列值lnGDP處于同一范圍，具體調(diào)整辦法為：

經(jīng)計(jì)算得調(diào)整系數(shù)值μ=0.1477，進(jìn)一步通過(guò)計(jì)算“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”序列與lnGDP之間的相對(duì)誤差值來(lái)評(píng)價(jià)二者之間的相似程度，具體衡量方法為：

利用R語(yǔ)言將誤差計(jì)算結(jié)果可視化見(jiàn)圖2所示。由圖2可知，2009年1月至2015年4月期間，“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”與lnGDP之間的相對(duì)誤差基本集中分布在0%～2%的合理區(qū)間內(nèi)，部分異常點(diǎn)偏差超過(guò)2.5%，但仍然在3.5%的可接受范圍之內(nèi)。綜上所述，“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”與廣東省GDP具有高度正相關(guān)性，變化趨勢(shì)相似，且相對(duì)誤差處于可接受范圍之內(nèi)。由此可以判斷本文構(gòu)造的“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”對(duì)廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具備較好的衡量和評(píng)價(jià)能力。

圖2 “擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”相對(duì)誤差值

2 “擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)關(guān)系分析

2.1 向量自回歸模型（VAR）

由于本文構(gòu)造的“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”所含變量相對(duì)較多，傳統(tǒng)單方程計(jì)量模型的回歸結(jié)果只能單方向的解釋一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的影響，而向量自回歸模型（VAR）能夠以非結(jié)構(gòu)性方法分析各變量之間的相互動(dòng)態(tài)關(guān)系。因此本文基于VAR模型實(shí)證研究“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中各基礎(chǔ)指標(biāo)與廣東省宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。

為了防止各基礎(chǔ)指標(biāo)時(shí)間序列的非平穩(wěn)性而導(dǎo)致偽回歸現(xiàn)象，本文采用ADF檢驗(yàn)方法分別對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果可知“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中的各指標(biāo)均為一階單整序列I(1)，滿足協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件。進(jìn)而根據(jù)LR、AIC和SC等指標(biāo)的最小原則確定VAR模型合適的滯后階數(shù)建立VAR(6)模型，并通過(guò)AR特征多項(xiàng)式的根檢驗(yàn)確定模型具備穩(wěn)定性。

2.2 協(xié)整檢驗(yàn)和格蘭杰檢驗(yàn)

在時(shí)間序列一階單整的前提下，采用Johnson檢驗(yàn)方法對(duì)VAR模型進(jìn)行多變量協(xié)整檢驗(yàn)。由檢驗(yàn)結(jié)果可知，lnGDP、lnElec、lnTraf、lnLoan、lnCons、lnExpe、lnEntr、lnLabo、lnTax各變量之間至少存在5個(gè)協(xié)整關(guān)系，經(jīng)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整關(guān)系式為（括號(hào)內(nèi)為漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤，表示各變量在協(xié)整關(guān)系中的顯著程度）：

由協(xié)整方程可知，“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中各基礎(chǔ)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。其中，全社會(huì)用電量、工商業(yè)貸款總額、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)、規(guī)模以上工業(yè)從業(yè)人數(shù)與GDP之間呈正相關(guān)；而貨運(yùn)總量、進(jìn)口總額和財(cái)政稅收與GDP的長(zhǎng)期關(guān)系呈負(fù)相關(guān)。從各方程各系數(shù)絕對(duì)值大小來(lái)看，工商業(yè)貸款總額、社會(huì)消費(fèi)品零售總額和從業(yè)人數(shù)長(zhǎng)期關(guān)系上對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響較大，而消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)的長(zhǎng)期影響較為微弱。

進(jìn)一步采用格蘭杰檢驗(yàn)探討“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中各指標(biāo)與GDP之間的因果關(guān)系及其關(guān)系方向。由分析結(jié)果表3（見(jiàn)下頁(yè)）可知，全社會(huì)用電量和GDP之間、社會(huì)消費(fèi)品零售總額和GDP之間、稅收收入和GDP之間均存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系，即在廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展體系中，全社會(huì)用電量、社會(huì)消費(fèi)零售總額和稅收收入的變化對(duì)預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變化的作用較為顯著，反之經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r對(duì)預(yù)測(cè)全社會(huì)用電量、社會(huì)消費(fèi)品零售總額和稅收收入的作用也顯著。此外，GDP是貨運(yùn)總量和工商業(yè)貸款總額的單向格蘭杰原因，表明GDP的變化能夠引起社會(huì)貨運(yùn)量和工商業(yè)貸款總額的變化，但是貨運(yùn)量和工商業(yè)貸款總額的變化對(duì)預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變化的作用并不顯著。

表3 格蘭杰因果檢驗(yàn)

2.3 脈沖響應(yīng)模型和方差分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)用以衡量來(lái)自某個(gè)內(nèi)生變量的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)其他內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來(lái)取值的影響，從而了解VAR模型的動(dòng)態(tài)特征。由GDP脈沖響應(yīng)圖3可知，GDP對(duì)自身的沖擊表現(xiàn)為明顯的拉動(dòng)效應(yīng)，但影響周期不長(zhǎng)，第3期累計(jì)達(dá)到最大之后拉動(dòng)效應(yīng)開(kāi)始減弱，第9期后逐漸消失；當(dāng)本期給“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中各變量一個(gè)沖擊后，GDP沒(méi)有做出當(dāng)期響應(yīng)，但在滯后期里均做出了不同程度的正負(fù)響應(yīng)。社會(huì)用電量對(duì)GDP的拉動(dòng)效應(yīng)較為明顯，該正面效應(yīng)一直保持到第6期后開(kāi)始減弱，轉(zhuǎn)變?yōu)榭s減效應(yīng)；GDP對(duì)于來(lái)自稅收收入的信息沖擊的首要反應(yīng)是縮減效應(yīng)，在3～6期表現(xiàn)為拉動(dòng)效應(yīng)，隨后又逐漸趨于縮減效應(yīng)。GDP對(duì)于來(lái)自社會(huì)消費(fèi)零售總額和消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)的信息沖擊在第2期均表現(xiàn)為縮減效應(yīng)，但是隨后開(kāi)始呈現(xiàn)拉動(dòng)效應(yīng)，基本在10期以后消失。GDP對(duì)來(lái)自貨運(yùn)總量和進(jìn)口總額信息沖擊在第2、3期表現(xiàn)為縮減效應(yīng)，并一直持續(xù)到第9期后逐漸減弱。

圖3 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)各變量信息的脈沖響應(yīng)

方差分解將VAR系統(tǒng)中一個(gè)變量的方差分解到各擾動(dòng)項(xiàng)，從而提供每個(gè)擾動(dòng)因素影響各內(nèi)生變量的重要程度。本文利用方差分解分析“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中各指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊大小，由分析結(jié)果表4可知，GDP的波動(dòng)在第1期只受自身波動(dòng)的影響，而后其方差的解釋力度隨滯后期的延長(zhǎng)而逐漸減弱，第10期以后基本穩(wěn)定在67%；全社會(huì)用電量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)波動(dòng)的沖擊在第2期相對(duì)GDP自身的影響非常微弱，但此后呈現(xiàn)逐步增強(qiáng)態(tài)勢(shì)，從第10期開(kāi)始沖擊影響趨于穩(wěn)定在15%，說(shuō)明GDP增長(zhǎng)對(duì)社會(huì)用電量具有明顯的時(shí)滯效應(yīng)；貨運(yùn)總量、消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)、社會(huì)消費(fèi)零售總額和財(cái)政稅收對(duì)GDP的預(yù)測(cè)誤差的貢獻(xiàn)程度為分別約為5%、4.3%、2.2%、2.6%；而工商業(yè)貸款、進(jìn)口總額和規(guī)模以上從業(yè)人數(shù)對(duì)GDP的預(yù)測(cè)方差的解釋貢獻(xiàn)度較小。

表4 GDP增長(zhǎng)率的方差分解

2.4 向量誤差修正模型（VEC）

“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中各指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)GDP之間存在的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，是通過(guò)變量的誤差調(diào)整機(jī)制在短期內(nèi)不斷加以調(diào)整。本文建立誤差修正（VEC）模型研究各變量之間相互影響的動(dòng)態(tài)特征，分析得向量誤差方程：

模型的各項(xiàng)評(píng)價(jià)參數(shù)說(shuō)明模型的整體效果較好。誤差修正系數(shù)為-0.2572，符合反向修正機(jī)制。在短期內(nèi)，“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中各項(xiàng)指標(biāo)可能會(huì)偏離其與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP的長(zhǎng)期均衡水平，但由短期偏離向長(zhǎng)期均衡調(diào)整的速度較快，上一期的非均衡誤差以0.2572的比率對(duì)本期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出迅速調(diào)整。

由VEC模型的協(xié)整關(guān)系圖4（見(jiàn)下頁(yè)）可知，2009—2012年經(jīng)濟(jì)波動(dòng)較大，而2012年以后波動(dòng)幅度開(kāi)始縮小，與實(shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r相吻合；2009年1月至2015年4月期間，誤差修正項(xiàng)呈現(xiàn)周期性波動(dòng)，基本在第四季度達(dá)到波動(dòng)峰值，而一季度的2、3月達(dá)到波動(dòng)低谷，但總體游走在長(zhǎng)期均衡穩(wěn)定狀態(tài)附近，由此表明GDP在短期具有向長(zhǎng)期均衡水平調(diào)整的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)機(jī)制。

圖4 VEC模型的協(xié)整關(guān)系圖

3 基于“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)

根據(jù)本文分析可知“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中各項(xiàng)基礎(chǔ)指標(biāo)與廣東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)密切聯(lián)系，且能準(zhǔn)確反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，本文基于VAR模型對(duì)廣東省2016—2020年的GDP進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。

（1）內(nèi)插擬合分析。為了評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)能力，本文先將2015年4月至2016年3月共四個(gè)季度的GDP預(yù)測(cè)值與廣東省GDP實(shí)際值進(jìn)行比較，由內(nèi)插擬合分析結(jié)果表5可知，二者之間相對(duì)誤差基本維持在4%左右，預(yù)測(cè)效果較好，說(shuō)明基于“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”對(duì)廣東省GDP短期預(yù)測(cè)的優(yōu)良性。

表5 模型預(yù)測(cè)結(jié)果比較

（2）外推預(yù)測(cè)分析。運(yùn)用模型外推預(yù)測(cè)得到如表6所示的2016—2020年廣東省年度GDP預(yù)測(cè)值。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示：2016年現(xiàn)價(jià)GDP增長(zhǎng)速度將跌至7.3%（可比價(jià)GDP增長(zhǎng)速度將跌至7.5%），跌入廣東省改革開(kāi)放以來(lái)的最低點(diǎn)（即跌入谷底），預(yù)計(jì)廣東未來(lái)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行“L”型曲線（圖5）將翹尾朝著“U”型趨勢(shì)發(fā)展，預(yù)期2017年廣東省經(jīng)濟(jì)能走出谷底，2018年廣東省經(jīng)濟(jì)將逐步走上良好的發(fā)展之路。

表6 廣東省GDP預(yù)測(cè)值

圖5 “擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”與GDP增長(zhǎng)率比較

圖6 廣東省GDP增長(zhǎng)趨勢(shì)

（3）由圖5和圖6可知，“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”與同期GDP增長(zhǎng)率的變化趨勢(shì)總體上保持一致，但在上下波動(dòng)幅度上有所不同。

（4）從廣東省GDP預(yù)測(cè)情況看，2016年可能是廣東改革開(kāi)放以來(lái)遇到的第一次經(jīng)濟(jì)史上的“寒冬”，挺過(guò)“寒冬”，離“春天”就不遠(yuǎn)了。由于近年來(lái)國(guó)際政治和金融環(huán)境震蕩，國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)前景的不確定性進(jìn)一步加強(qiáng)，廣東經(jīng)濟(jì)運(yùn)行能否走出低谷達(dá)到本文的預(yù)測(cè)值，還有待于全省各級(jí)地方政府和全省人民的不懈努力。

4 總結(jié)

（1）由協(xié)整檢驗(yàn)可知，“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”中各變量與GDP增長(zhǎng)存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，各變量均通過(guò)檢驗(yàn)，可以用來(lái)預(yù)測(cè)。

（2）由格蘭杰檢驗(yàn)可知，全社會(huì)用電量、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、稅收收入均與GDP之間存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系，而GDP是貨運(yùn)總量和工商業(yè)貸款總額的單向格蘭杰原因。

（3）脈沖響應(yīng)分析說(shuō)明，長(zhǎng)期來(lái)看全社會(huì)用電量、社會(huì)消費(fèi)零售總額、消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)和對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有拉動(dòng)效應(yīng)，而財(cái)政稅收、貨運(yùn)量和進(jìn)口總額對(duì)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)總體上呈現(xiàn)縮減效應(yīng)。

（4）方差分析結(jié)果說(shuō)明，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方差主要由自身擾動(dòng)解釋?zhuān)鐣?huì)用電量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)波動(dòng)的影響較大，而貨運(yùn)總量、消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)、社會(huì)消費(fèi)零售總額和財(cái)政稅收對(duì)GDP的預(yù)測(cè)誤差貢獻(xiàn)程度較小。

（5）由向量誤差修正模型可知，GDP與“擴(kuò)展的克強(qiáng)指數(shù)”之間存在動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，以0.2572的比率由短期偏離向長(zhǎng)期均衡狀態(tài)調(diào)整。

（6）由分析預(yù)測(cè)結(jié)果可知，2016—2020年廣東省經(jīng)濟(jì)總體繼續(xù)呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中2016年和2017年增速相對(duì)平緩，2018年之后經(jīng)濟(jì)開(kāi)始強(qiáng)勢(shì)增長(zhǎng)，朝向良好態(tài)勢(shì)發(fā)展。