经济统计分析论文范文

经济统计分析论文范文第1篇

作为经济统计学专业的学生，首先我要说明一点：“我们不是专门数钱的！”每次被叔叔阿姨问到我学什么专业，对方听到我的回答后，都会点头赞许：“嗯，跟钱打交道，多数钱好呀！”在上大学之前我也是这么认为的，但是当我开始学习这个专业之后，我才知道经济统计学研究的范围远比我想象得要广。

这些年，我们上过的课

经济统计学专业的课程相比其他经济学类专业来说是比较多的，本专业的特色之处就在于经济学与统计学的结合，相当于花一份学费就能同时“享受”两个学科，“物美价廉”，岂不美哉？在全球经济数据化的大趋势下，掌握专业的统计技能必然会成为我们的优势。同时，经济统计学专业设立的时间并不长，专业人才稀缺，对于我们来说，这也是一个大展宏图的好时机。

经济统计学专业的学生大多数是理科生出身，不过到了大学，我们就要文理结合，全面发展。经济统计学不仅有统计学基础、数据库系统等理科课程需要我们细嚼慢咽，还有宏观经济学、国民经济核算、市场调查与预测等文科课程需要我们细细品味。

实习的那些事儿

大学里的实习机会是很多的，我们一般是去企业参观或进行问卷调查等。如果说去企业参观比较轻松，就像是旅游观光，那进行问卷调查就是“当导游”，因为所有的“路线”都得自己安排。老师让我们分组自选课题进行问卷调查的目的，是考验我们能否有效运用所学的统计知识，画出图表、做数据分析并撰写出具有价值的论文。

当时我们小组为了偷懒，直接选择了本校的学生来调查，一到饭点和下课，我们就像做贼一样在食堂、超市这些人多的地方蹲点。人来人往，一天就发了将近一千张问卷，效果可观。不过，让人家饿着肚子填问卷，难免会遭人白眼。

然而，前面这些体力活都不算什么，后面整理数据时可就麻烦了，我们要筛选掉乱回答的问卷，还要绘制各种雷达图、饼状图、条形图，最后根据数据图表才能得出结论。所以，学会熟练使用Excel软件对我们来说非常重要。

明枪暗箭，沙盘如沙场

沙盘模拟实验，简单来说就是升级版的桌游“大富翁”，主要锻炼我们管理公司投资和经营活动的能力，比如投资生产线、购买产品质量标准、进行长期贷款、计算广告投资、安排工人生产等，保证自己公司的正常经营并提高利润。我们要在沙盘盘面上进行相应的操作，进行六年（虚拟时限）的企业经营，保证盘面和账本一致，最终提交会计报表。

一般情况下，我们八个人分成一组，分别担任总经理、副总经理、财务主管、经营主管等不同的角色。记得我们的模拟刚开始时，老师说第一年要投标广告吸引顾客，讲了一大堆好处，我们一听，这可是个好机会啊，于是赶紧出高价挤掉了其他几组，顺利拿下了广告位。结果你猜怎么着？老师居然在忽悠我们！两万元就能买到的广告位，我们愣是花了整整五倍的价钱，别的组都在幸灾乐祸，就我们组没钱开工，只能去银行借钱补窟窿。我们从下午五点一直模拟到晚上十一点半，才结束了第一年的运营。虽然累，但是看到账本上几百万的利润都是我们团队合作的成果时，我们感到十分的满足，也着实体验了一把当百万富翁的感觉。

經济统计学，有你的未来

经济统计学专业的毕业生主要有两个发展方向——

第一是考取公务员，进入政府统计部门当统计员。之前有一位国家统计局的前辈来给我们开讲座，讲述了她从业二十余年的经历，还有她在下乡调研中所目睹的基层新变化。这不是一成不变的工作，需要阅历和知识的累积。

第二是到研究机构、金融咨询公司等从事研究工作。我们学校就有很多老师一边讲课教学，一边潜心研究；也有的人倾心于金融行业，当证券投资咨询师，研究股票走向和预测经济趋势。

不管做什么工作，只要努力，未来必有一番广阔天地等着你。

经济统计分析论文范文第2篇

关键词：经济建设;经济统计;应用分析

经济统计既属于经济学，也涉及到了统计学的内容，是一种对社会经济做调查的工作模式，能够为政府及企业等提供可靠的经济数据参考，从而更好地开展经济活动。我国目前的经济趋势虽然正在不断地完善及优化，但在经济统计的应用上还不够深入，而经济统计又是一项非常重要的体系，能帮助我国的经济建设更稳定的运行。我国现阶段的经济建设还存在一些缺陷，因此经济统计能够有效保障经济建设的有效运行，并使经济发展更全面、更完善，保障经济的正常和谐发展，在实施过程中，要对我国的经济环境做出正面的分析，排除在经济建设中所存在的问题，从而使经济建设能够顺利开展。由于经济统计是关系到经济建设是否顺利开展的重要环节，因此在保证经济统计能够为经济建设提供有效保障及发挥出更大作用的同时，相关人员要确保统计数据的科学合理性，从而通过这种有效的社会统计学方法使经济问题得到解决，为我国带来更大的经济效益。积极开展经济统计对于经济建设来说十分重要，如何更有效的开展经济统计应用工作，这对于相关的专家及学者来说是非常值得深思的问题。首先除了要正确把握我国的经济体制外，还要根据实际的经济情况进行分析，及时发现所存在的情况，再根据实际情况应用经济统计来进一步解决，这样不仅能够有效促进我国经济建设的健康发展，还提升了经济统计在经济建设中的应用，使相关的工作人员在今后的经济问题中能更好的应用经济统计的统计规律来发现并解决问题。

一、保障经济建设有序开展

为了能使经济统计在经济建设中更好地发挥积极作用，就要保障经济建设的有序开展。只有经济建设的有序开展，才能为经济统计提供大量的参考数据，协助其有效运行，确保经济统计能够在科学合理的经济建设背景下有序开展，从而能够在真正意义上提升经济统计的应用效果。而经济统计如果能够在经济建设中得到更有效应用的话，还能够将经济统计方法更好的应用于其他领域中，使收集到的经济信息更可靠、更全面，从而使经济统计能够为经济建设的发展提供强有力的保障。

例如，在我国金融行业的相关服务内容中，可以开展经济统计的研究工作，通过根据我国的经济情况来合理应用经济统计，对企业经济的发展情况展开相关的指导，从而在保障经济建能有序开展的情况下，能够更好的应用经济统计。同时还能为国家的金融统计数据提供更多支持，让国家及相关政府可以通过所统计的数据了解到企业及其他地区的企业经济发展趋势、工作重心、企业需求等，能更好的为企业谋福利，提供更好的帮助。

二、相关财政数据收集和整合

经济统计的关键就在于财政数据的收集和整合，除了非常耗时以外，工作人员的工作模式及精力的投入也对经济统计的效率有一定的影响。因此，为了保证所收集到的财政数据的真实性和可靠性，在统计过程中，相关部门及企业要对经济统计实施一定的政策及统计方式，能够让工作人员在收集和整合过程中，更有效地开展工作，要确保各个企业机构甚至老百姓的配合度，将工作分散到各个地区及企业，加强对数据收集工作的普及度，要积极参与到工作中才能有效收集数据及信息，使经济统计能够更好地在经济建设中有效开展。

例如，在数据的收集和整合中，由于统计到的数据对于将来的经济建设及市场发展方向有至关重要的作用。因此在经济统计的应用中，一定要确保数据的真实可靠，相关工作人员应采用有效积极的方式收集，并在工作的开展过程中，不断摸索出正确的研究目标是非常重要的，只有保障了数据的完整性，才能真正帮助到经济统计在经济建设中更好的应用，还能够在相关的经济领域上，用来发现并指导所出现的问题。

三、要结合我国经济体系实施

开展统计应用的目的是为了能够更好的促使我国经济建设朝着更好的方向发展，因此要结合我国的经济体系展开实施，将经济统计能够更广泛的应于我国经济背景下，不断健全我国的经济体系，使相关的企业、政府及个人能够通过统计的数据在现有的经济环境下，开展有效的措施更好的发展。结合我国经济体系不仅能够考虑到我国经济体制背景所带来的影响，还能针对我国产业模式下所存在的问题，从而做好经济分工和展开科学合理的管理模式。从而使经济应用能够在这种明确的背景下，更好的推广和实施朝着更好的方向不断深入应用。

例如，要认清当前的经济发展及局势，从而能够根据每一阶段的发展趋势与我国的实际情况相结合，将收集到财政数据研究出发展曲线并找到未来工作发展方向，从而为经济建设提供更有力的保障以及理论支持。在实际应用中创新，立足于经济建设更好发展的目标，找准研究方向，这样在出现经济问题混乱的情况下，就能及时准确的掌握自身情况，明确改进的方向并朝着这个方向不断推广实施，为我国的经济建设背景下经济统计的应用不断优化。

结语：

综上所述，虽然我国的市场经济及经济建设正在朝着积极的方向不断优化完善，但对于经济内部的建设研究还不够深入，导致无法更好地把握经济局势，应对复杂多变的经济环境。因此，为了更好在经济市场上的发展，就要采用科学可靠的经济数据作为统计分析的依托，从而使经济统计在经济建设中起到积极作用，能够帮助我国的经济建设更好地发展。

參考文献

[1] 李晴，李向林. 大数据时代下经济统计应用问题分析[J]. 中国外资， 2020， No.451(04)：12-13.

[2] 吴书德. 统计分析方法在基层经济统计工作中的应用分析[J]. 中国乡镇企业会计， 2020(03)：154-155.

(山东鱼台经济开发区管理委员会272300)

经济统计分析论文范文第3篇

摘 要：随着网络技术不断发展，网上购物方式成为主流购物方式，随之带动物流行业兴起，物流行业也成为我国经济体系中重要支撑。物流行业高速发展与时代发展相契合，能够对社会发展起推动作用，物流统计指标体系建设使物流企业经济发展更进一步。经济发展具有推动作用，也是物流经济指标考核的重要方式。本文立足国家及企业角度，站在宏观及微观层面构建物流指标体系。

关键词：物流；物流统计；统计指标；企业统计

物流企业作为我国十大振兴产业之一，被定义为物质消耗低、劳动力利用率高、经济效益高的行业。自二十一世纪开始，我国便出台物流发展的各项针对性建议，并将物流行业作为我国经济发展的一大增长点。在物流行业发展相对快速的同时，物流统计发展速度却与物流行业发展背离，相关统计学资料比较缺乏，无法站在物流发展方面对企业发展进行策划及分析。物流统计需要物流大环境不断探索。构建科学、合理的物流统计指标体系是目前急需解决的问题。

一、统计分析法的含义

统计学为科学、合理的方法，也是展开论证的一种方式，将数量特征作为研究对象，应用采集、整理相关数据作为参数，对实践对象展开分析，明确不同变量间的关系。比如规模、程度、数量间的关系，通过参数关系能够观察事物发展的方向。统计分析应当具有辅助决策、咨询、监督等作用，经过对数据的不断分析，能够得出相关结论，使分析结果更加合理。但是在具体应用过程中，应当保障数据完整性，若存在数据不完整问题，容易对整个统计结果造成影响。

二、物流统计指标体系构建的作用

物流业在发展过程中，物流统计建设为行业急需解决的问题，物流统计指标相关体系建设能够使物流企业发展进入新的里程碑，应当采取科学、合理的方式进行构建，才能满足现代物流的发展需求。

第一，国民经济发展中构建物流统计指标体系为必然趋势。物流行业被国家定义为第三大经济支出及利益源泉，在我国经济发展中占据较大比重。因此，采取科学、合理的方式进行统计核算，不只是企业发展的基本需求，也是国民经济统计的基本要求。将物流统计指标体系纳入国民生产总值核算中，可以使物流企业及产业发展有更加明确的方向，使决策与国家政策相契合。

第二，新时代的物流行业发展应当积极构建物流统计指标体系。物流行业的高速发展，使其需求系统的统计体系对决策等进行辅助，科学的经济计算方式能够有效将问题解决。使物流活动整体流程更加全面及透明的体现。使物流发展中的供求关系、产业结构变化等得以良好的分析。因此，建设物流统计指标体系为现代物流行业发展的必然趋势。

第三，物流企业想将自身竞争力进一步提升，应当根据企业发展实际情况建设物流统计指标体系，只有相对完善的物流指标体系才能将物流企业绩效完整的反应，使企业管理者能够将经济效益准确分析，明确企业下一步的发展方式，使企业发展走向正确的道路，保障企业核心竞争力。

三、我国物流统计发展现状分析

1.我国物流统计与物流业发展失衡

我国物流统计下分为两个层面，分别为储运统计及物资统计。两者在1980年便已经被应用，统计思想及统计内容与当年国家经济状况相关联。储运统计所设定落脚点为政府计划及宏观调控，对物流进入量及供销等方面进行统计，但是对企业效益等并未进行反映。现阶段国家经济体制中，物流行业若想快速发展经济，应当将物流成本做好相关管理，如此才可保障企业在市场中的竞争力。经过相关分析看，未采取改变的物流企业，在企业规模及发展活力上已经远远落后经济转型企业，这种情况对物流业发展造成一定的限制。

2.未构建规范化物流统计体系

我国物流业受到计划经济的影响，反映出行业划分条块化状态。仓储、运输、交通等相关部门已经构建交通运输统计、物资统计、市场统计等相关统计部门，但是各个部门独立管理，致使统计口径变得狭隘，与现代物流理念相背离，无法对物流活动进行全方位的反映。我国市场经济不断转型，物资统计、储运统计成为物流企业的重要组成部分，但是物流企业并未重视，使物流统计停留现状，无法得以快速发展。现阶段，我国只有部分基本货运量及货运周转量具有相关统计指标，而其他物流相关指标则是明显缺失，使整个物流企业发展受到阻碍。

3.物流统计无法体现经济活动过程

物流业在不断发展过程中，已经与传统物流行业显现出差别，传统物流行业发展与时代发展需求不相符。传统物流在开展工作过程中，主要经营包装、运输及仓储几个环节，现代物流则是提出综合管理的发展方向，使整个物流过程能够具有透明化。现代物流与先进计算机技术融合，管理技术及经营活动更加先进，使不同物流活动紧密相连，最终保障物流管理合理化。我国物流统计则是与物流行业发展背离，统计水平需要进一步提升。现阶段依旧处于初步发展阶段，并未构建现代物流发展需求的指标及统计方法，无法对现代物流的整体工作流程进行反映。

四、物流统计指标体系建设

1.宏观物流统计指标建设

政府是宏观调控的主体，站在推动物流企业发展视角，应当对企业网点等信心进行讨论，最终将整体调控架构完成。

（1）物流企业及物流网点统计指标

对物流企业及企业物流网点统计指标进行规划，可以使国家对物流企业发展现状具有全面认识，涉及到三方面统计指标。

首先，物流企业统计指标，其中包括物流所需要的设施及运营情况。物流所需设施及运营情况中涵盖企业仓库数量、货物车辆、装卸设备等指标。企业物流在计算成本时会对运输成本、仓储成本、包装成本、人力成本等进行计算，所以这些不同成本便是统计中的参数。

其次，物流网点统计指标，对物流网点及物流网点密度等方面进行深化研究。物流网点数量在计算过程中应当根据平均量分布情况分析。物流网点密度则是根据城市物流网及农村物流网进行统计。在此過程中，需明确农村物流网测试时，应当将居民居住地网点数量及面积进行对比，最终确定指标或者参数。

最后，物流网点能力指标。其中包括基本指标及程度指标。基本指标涵盖市场经营面积及仓库建设面积、简易料棚建构面积、运输能力。对上述指标进行分析能够确定物流企业发展情况，对程度指标进行确定，进一步了解企业发展走向。

（2）物流总成本统计指标

国家在宏观调控过程中需要站在多角度看，物流成本能够对社会供求关系及规模进行体现。能够将物流总成本规划在物流成本一栏，其中将包装等流程所消耗的成本涵盖。内容较为多样。库存成本需要自订货数量确定；运输成本则是通过不同车种运输方式确定；管理成本根据物流发展情况分析，信息从成本则是站在仓储管理及运输管理等方面确定最终需要信息。业务拓展成本需要根据物流发展现状，对其中消耗的广告费用等进行分析。环境污染所消耗成本根据大气污染等方面确定。

（3）宏观物流经济效益统计指标

立足宏观物流视角，物流经济效益对企业盈利效益等进行综合指标测量，能够使國家更加准确的对企业发展现状进行分析。所以，应当站在效益视角进行分析。企业利益指标及经济指标会呈现出正相关关系，企业获得的利益越高，经济效益越高，若利润低，那么企业也无法获得较多利益。企业发展情况与企业经营范围等息息相关。物流产业在进行宏观调控过程中应当计算其中的利润，标准统计指标的准确性。宏观物流经济能够划分三个方面，首先为利润增长情况，针对企业盈利指标计算。其次为资金收益情况，对债权人及投资方经营情况进行分析。最后为销售利润率等，对企业盈利现状及能力进行统计。

2.微观物流统计指标构建方式

站在物流企业统计管理角度，可以自四个层面对微观物流统计指标体系构建方式进行分析，为物流企业统计管理做出参考。

（1）物流业务及生产指标

物流企业业务生产相比标准为企业在市场中提升竞争力的根源，对此方面进行研究，才能使企业发展具有参考数据。物流业务及生产作业情况指标涉及到八个层面内容。①仓促统计指标，对仓库面积、仓库建筑系数、库房现代化程度等相关指标进行统计，内容共计涵盖11项。②运输统计指标，对货物运输量及运输效率、效益评价等指标进行衡量。③装载、卸载指标，这两项指标衡量需对装卸量，货品完好程度、货物价值等确定。④货物包装指标需要对货物包装所消耗成本及效率等统计，能够计算其指标。⑤流通加工指标，对增值指标及品种规格等进行计算才能明确。⑥信息服务指标，将网络中的订单计算，并计算改签等相应的费用，计算工作节约费用。⑦安全生产指标应当计算安全生产的时间以及员工出现工伤等花费的成本。⑧物流服务指标在统计过程中，应当对交货效率及水平进行统计。

（2）物流人力资源统计指标

对物流企业职工进行调查，其中包括职工人数及职工薪酬两个方面。职工人数统计中需包括有期末职人数及固定职工人数的平均数、临时职工人数。职工报酬中需对职工均工资、均实际工资、奖金等三方面进行评价。工资中的奖金部分还应当划分奖金额度、奖金率等几方面。

（3）固定资产统计指标

固定资产统计指标为物流统计中的重要组成部分，其中涵盖对固定资产、结构等。可以使管理者具备决策依据。其中包括六项指标：①固定资产及实际物统计，为仓库占地面积及建筑面积。②全部资产价值量计算，对固定资产及固定净资产指标进行统计。③对固定资产程度进行统计，其中包括对仓库应用情况及设备应用情况进行统计。④对设备故障及完好设备进行统计，对设备完好率及故障率进行统计。⑤固定资产变动统计，对固定资产受到的损伤及有用率等指标进行统计，明确系数变更对资产的影响。⑥对全部资产及综合应用率统计，其中包括固定资产产出率及固定资产应用率及利税率。

（4）微观物流经济效益统计指标

对企业物流经济效益进行评价，使企业领导人员能够对企业盈利情况明确。其中统计指标可划分为六种：①劳动生产率指标统计，对全体职工工作效率及生产效率及增长率进行统计。②物流费用评价指标，对物流企业费用率及单位吞吐量费用指标、物流业务费用涨幅率等指标进行统计。③资金占用指标，对固定资产产出率及资金周转率、资金利用率等指标进行统计。④经营效益指标，对市场占有率及总资产报酬率等指标进行统计。⑤利润评价指标，对利润总额及费用成本利率等进行统计。⑥偿债能力评价指标，对资金流动率及资产负债率等进行统计。

五、结束语

物流企业发展速度不断加快，物流行业发展前景广阔，但是物流统计指标体系需建立一套完善的体系才能与物流企业发展相契合，对物流企业发展起推动作用，反映出物流活动整体情况，使企业领导做出正确决策。我国现阶段物流统计体系尚未完善，存在物流统计及物流业发展存在落差、物流统计无法体现活动过程等问题，本文站在宏观及微观视角，采取物流企业及物流网点统计指标、物流总成本统计指标、宏观物流经济效益统计指标、物流业务及生产指标、物流人力资源统计指标、固定资产统计指标、微观物流经济效益统计指标等，对物流统计指标体系建设提供参考。使我国物流体系建设不断完善与现代物流发展接轨。因此，构建物流统计指标体系，需立足科学视角，结合社会物流总量，合理建设物流统计指标体系。

参考文献：

[1]张敏彦.构建我国物流统计指标体系的策略探讨[J].财经界（学术版），2015（07）：133.

[2]王伟明.我国上市仓储物流公司财务绩效指标体系构建的实证分析[J].福建论坛（人文社会科学版），2014（11）：43-47.

[3]王萌，许慧萍.浅析我国物流统计指标体系的构建[J].物流技术，2012，31（13）：152-154.

经济统计分析论文范文第4篇

[摘 要]应用刚体分析方法对多维数据群点进行动态预测和建模，其有效性已经在社会经济分析中得到验证。而实际生活中许多数据系统不是完全的刚体，对这些半刚体进行预测建模，无疑具有很大的现实意义。本文提出了半刚体的建模技术，并以北京市十八个城区的经济发展水平为分析对象，首先聚类成六个大类，然后对这六个子刚体进行分析。结果表明半刚体预测建模技术比较精确地反映了北京市各城区群的发展趋势，从而证明这一方法具有良好的应用价值。

[关键词]半刚体；预测建模；高维数据群点；聚类

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经济统计分析论文范文第5篇

摘要：以经济收敛理论为基础对我国31个省区1990-2013年城镇化水平的收敛性进行分析。通过设置多种空间权重矩阵将空间效应纳入计量模型，实证结果表明：我国城镇化水平存在显著的空间正相关，地理距离因素是影响城镇化空间相关性的主要因素；地区城镇化水平不存在绝对β收敛和条件β收敛，单纯靠市场的自我调节机制难以缩小区域差距，政府应适当加强宏观调控作用；控制变量的引入加快了城镇化率的发散速度，与理论预期相反的是，经济发展水平对城镇化增长率存在负向影响，区域间经济水平差距过大是加快城镇化水平发散的重要原因。

关键词：关键词城镇化；收敛性；理论假说；空间计量

一、引言

我国城镇化进程在近十年加速推进，2011年城镇化率首次突破50%，2013年实现进一步增长，达到5373%数据来源：2014年《中国统计年鉴》。

，接近世界平均水平。但由于自然资源、历史条件和政策倾斜等原因，东部沿海省份经济发展水平和城镇化发展速度远远超过中西部地区，且各省省情不同导致区域内差异也十分突出。城镇化作为经济发展的结果，必然经历区域间不均衡发展的过程，而城镇化作为经济增长的重要源泉，其过大的区域差异必然也导致经济增长的进一步不均衡。城镇化作为推动我国经济持续健康增长的主要战略措施，如何正确认识城镇化发展区域差异及其变动趋势，为各地区制定适合的城镇化政策提供理论依据，是亟待解决的重大问题。

城镇化区域差异问题尽管已经受到学术界的关注，但以往采用统计指标衡量区域差异的方法较为简单。城镇化收敛性主要研究我国城镇化水平落后地区与发达地区相比是否具有更快的增长率，即是否存在赶超现象，运用计量方法研究城镇化区域差异问题。索罗-斯旺（SolowSwan）的新古典增长理论是收敛性理论的起源，鲍莫尔（Baumol）最早将理论运用于计量实证，研究表明：经济增长率和初始产出水平之间存在显著负相关。但其样本的选择引起了德隆（Delong）对其结论的质疑，由此经济收敛性研究开始受到关注，涌现了大批经典文献：如巴罗（Barro）、巴罗和萨拉-伊-马丁（SalaiMartin）、曼昆（Mankiw）、罗默（Romer）和韦尔（Weil）、伯纳德（Bernard）和 杜尔劳夫（Durlauf）的研究[5-8]。国内学者对收敛性的研究主要集中在经济增长上，研究结论却不尽一致，少数学者认为我国经济存在σ收敛，即我国省域间经济增长差异将逐渐缩小并最终处于同一稳态水平；大部分研究表明我国存在显著的条件β收敛，即控制了影响稳态的因素才能观测到收敛性的存在；也有部分学者研究我国东、中、西部间是否存在俱乐部收敛，即子样本内部的收敛。

虽然并未形成统一的研究结论，但收敛性研究方法却日渐成熟，近年来已有不少学者研究其他领域的收敛性，其中以碳排放、居民收入、能源利用效率等领域的收敛性研究最为广泛。在城镇化收敛性研究方面，吕健和余洁等分别采用空间截面数据和传统面板数据考察我国省域城镇化水平的收敛性，两者均得出了我国城镇化存在收敛性的研究结论。但前者忽视了解释变量的内生性问题和个体异质性的重要特征，后者以空间相互独立为前提，明显与客观现实不符，因此，其研究结论有待进一步证实。鉴于面板数据能控制个体异质性特征，空间计量能将空间相关性纳入模型中，本文采用空间面板数据模型研究城镇化的收敛性。

本文主要解决我国城镇化水平是否存在空间相关性以及各地区城镇化水平差距是否随着时间的推移而降低从而形成收敛趋势等问题。与以往研究相比，本文的突破主要体现在：①将空间因素纳入城镇化分析体系，考虑地区间的相互作用，采用多种空间权重矩阵，结论更为可靠；②从收敛的视角研究城镇化水平区域差异的变动趋势，比以往仅采用统计指标的方法更为细致和深入。

二、理论假说

从城镇化过程来说，人口倾向于从落后地区向发达地区迁移，由此经济水平差异的持续性会导致城镇化水平的发散增长，但不同层面和宏观层面的收敛机制使得城镇化水平出现收敛趋势。

1微观收敛机制

微观收敛机制包括比较利益机制和适度人口规模机制，主要通过控制城镇化饱和点保证城镇化收敛。城乡之间存在受教育机会、基础设施、保障水平、就业机会和收入等各方面的差距，为了谋求更好的生活条件和生涯发展，农村人口更倾向于向城镇发展。农村人口的大量减少促进农业生产率的提高，缩小城乡收入差距，吸引劳动力回流农村。

在经济发展初期，城市大量劳动力的集聚具有知识技术外溢、扩大市场规模等规模经济效应，但过度的人口转移也会产生环境污染、交通拥挤、犯罪率上升等负面效应。因此，城镇存在着适度人口规模：超过适度人口规模时，随着经济的发展，农村人口向城镇转移的负面效应大于其经济规模效应，会出现人口迁移放缓甚至停止或出现逆城镇化现象。城镇化不可能无限扩张，农村人口转移带来的农业生产率提高和递增的城市负面效应限制了城镇化的发展，保证了城镇化收敛性的存在。

2中观收敛机制

中观收敛机制包括经济增长收敛机制和社会服务收敛机制，主要通过影响城镇化发展促进城镇化收敛。经济增长收敛来源于索罗-斯旺的新古典增长理论。由于其持有的资本边际收益递减的基本假设，一国或地区期初有效劳均资本水平越低，资本增长率越高，从而产出水平增长率也越高，进而存在落后地区向发达地区的赶超，在存在区域要素流动的情况下，资本会从资本存量水平低的地区流向存量水平高的地区，劳动力则反向流动，从而促进经济的收敛性。当前研究国内经济收敛的学者中，大部分认为我国经济存在不同的收敛情况。经济增长是城镇化发展的核心动力。我国东部沿海经济发达地区集聚了大量中西部劳动力，从而城镇化水平较高。但随着中西部经济逐渐向东部的趋同，势必会吸引大规模的劳动力回流，从而促进城镇化水平的收敛。

关于社会服务趋同的系统理论在学术界尚未形成，但不少学者以新古典增长理论模型为基础从不同方面对社会服务收敛进行实证研究，包括政府支出方面和公共卫生服务方面。地区间社会服务的收敛虽然不能直接促进各地区城镇化水平的收敛，但是社会服务的趋同可以在一定程度上减少人口的跨地区迁移，特别是高学历、高能力人才从低服务水平城市向高服务水平城市的流动，从而降低城市化水平的地区差异。

3宏观收敛机制

宏观收敛机制指政府行为收敛机制，主要通过政策引导加强内在机制的作用。改革开放以来，沿海地区由于政策偏向实现了较高水平的经济发展。随着地方差距的不断扩大，社会矛盾日益加剧，为了促进中西部地区经济发展，我国政府先后实行“西部大开发”和“中部崛起”战略，试图从东部地区引进人力资源和知识技术促进中西部的经济发展，在客观上有利于缩小省域间城镇化发展差异。同时，社会服务的趋同也是我国政府大力推行的政策之一。政府通过建立更为完善的转移支付体系，加大对欠发达地区的投资力度，从宏观政策上保证各地区人们享受相同水平的公共服务。

各地区城镇化发展过程中，由于自然和历史条件等原因形成城镇化水平的地区差异，然而在经济因素和社会因素趋同的内在机制以及国家政策引导的外在影响下，城镇化水平将逐渐收敛。同时，城镇化并不是无限扩张，在城镇化水平饱和点的约束下，各地区城镇化水平也会发生收敛现象。

三、变量选择和数据来源

城镇化率衡量指标为人口城镇化率，即以城镇人口占总人口的比重表示，被解释变量为城镇化率各年增长率。关于城镇化的影响因素，根据以往研究大体可以分为三类：经济因素、社会因素和制度因素。经济因素，如工业发展、服务业发展、经济全球化等对劳动力的需求，使大量农村剩余劳动力向城镇转移。而社会因素，如教育、社会保障水平、基础设施建设等，其中教育可通过升学使农村人口向城市人口转移，但整体而言，社会因素对城镇化的直接促进作用较弱，影响主要体现在城镇人口的增加对社会公共品的需求加大，社会服务水平欠缺会阻碍城镇化的发展。制度因素一般作为根本影响因素。基于此，条件收敛中引入影响稳态的变量如下。

（1）人均生产总值（GDP）。人均生产总值是衡量经济发展水平的规模指标，城镇化率与经济发展水平息息相关，经济发展水平越高的地区城镇化水平越高，稳态值越大，因此预期符号为正。

（2）产业结构（CON）。以二、三产业产值之和占GDP的比重表示。产业结构是经济发展水平的结构指标，随着经济的发展，劳动力将从第一产业向二、三产业转移，因此二、三产业比重越大，对非农就业需求越大，因此预期符号为正。

（3）对外开放程度（CR）。以出口额占GDP的百分比来表示。对外开放有利于城市出口导向产业的发展，创造更多就业机会从而吸引农村人口的转移，因此预期符号为正。

（4）比较利益衡量指标（CX）。以城镇居民家庭人均可支配收入与农村居民家庭人均纯收入之比，即城乡收入比来表示。城镇较农村条件优越成为吸引农村劳动力迁移的主要动力，但城乡差距另一方面也造成一系列社会问题从而阻碍城镇化的发展，因此预期符号需由实证分析确定。

（5）教育（EDU）。以高等学校在校学生数（万人）的对数形式表示。一般来说，受教育程度越高，越易接受城市的消费和价值观念，尤其是高等学校大学生越易在城市居住，因此有利于城镇化的发展，预期符号为正。

本研究样本为1990-2013年中国大陆31个省、市、自治区面板数据。城镇化率1990-2000年数据来源于周一星、田帅对我国分省城市化水平数据的修补周一星、田帅对海南省城市化水平的修补从1990年开始，为了保证我国省份的完整性，本文数据样本为1990-2013年。，重庆市1990-1996年数据根据其含重庆和不含重庆的四川省城镇化率计算得到，2001-2013年数据来自历年《中国统计年鉴》及各省统计年鉴，各控制变量数据均来源于《新中国六十年统计资料汇编》、各省统计年鉴和国家统计局，其中人均GDP以1978年不变价格计算。

四、城镇化水平收敛性的实证检验

1空间权重矩阵的设定

空间权重矩阵体现了空间观测单位中的依赖关系。目前学者们普遍采用邻接权重矩阵，但非相邻而距离接近的区域之间显然也会发生空间联系，且经济实力强的地区对周围地区影响更大，更容易吸引人口迁移。因此，为了使研究结论更为稳健，本文分别建立邻接权重矩阵、地理距离权重矩阵和经济权重矩阵综合测度各省区间城镇化水平的空间相关关系。

（1）邻接权重矩阵。邻接权重矩阵以省区间是否相邻作为空间关系存在与否的判断标准，若省区间存在共同边界则表明存在空间相关性，具体形式见（1）式。Wij为空间权重矩阵中第i行和第j列的元素，表示区域i和区域j的相关程度。邻接权重矩阵因其简单易处理而应用广泛，但其不相邻则不发生空间联系以及具有共同边界赋值相同的假定显然不符合客观现实，如北京仅与天津和河北相邻，但其作为全国政治文化中心，显然对大部分地区都有影响，且很难说北京对相近地区如吉林省的影响与对较远地区如新疆的影响一致。

wij=1当区域i和区域j相邻时0当区域i和区域j不相邻或i=j时（1）

（2）地理距离权重矩阵地理距离权重矩阵下各省会之间直线距离通过ARCGIS软件根据中国电子地图自动生成。。鉴于邻接权重矩阵仅考虑相邻地区间的影响且不能区别对不相邻地区的影响程度，许多学者开始采用距离权重矩阵。距离权重矩阵以空间相关性随地理距离的增加而递减为前提，通过距离的远近衡量省区间的相关关系，考虑更远空间区域之间的依赖性，距离的测度一般以省区经济中心的直线距离或交通距离表示。本文采用各省会之间直线距离的倒数表示省区间空间关系程度，具体形式如（2）式所示：wij=1dij当i≠j时0当i=j时（2）

（3）经济权重矩阵。虽然地区间交互作用与地理特征存在较大相关，但城镇化过程涉及人口迁移，经济发展水平高的地区对人口的吸引力远远大于落后地区，因此，经济因素是影响空间关系的重要因素。本文借鉴陈晓玲经济空间权重矩阵的设计[24]，其优点主要体现在区别了两个地区间的相互作用强度，揭示了经济发展水平高的地区具有更强的空间影响与辐射作用[25]。具体形式如（3）式所示，其中wi为邻接权重矩阵，y为人均GDP：

W*i=wi*diag（y1∑Ni=1yi， y2∑Ni=2yi， yN∑Ni=1yi），

N=31yi=1t1-t0+1∑t1t=t0yit（3）

2.我国城镇化水平的空间自相关

空间面板与传统面板模型的区别在于空间相关性的测度，空间自相关性一般通过Moran指数检验，Moran指数取值在-1到1之间，负值表示负相关性，取值越接近0相关性越弱。本文利用

软件计算得到在邻接权重矩阵下城镇化水平代表性年份的Moran值，如表1所示。从表1中可以看出我国城镇化水平的Moran’s I值均为正值且都通过5%的显著性水平，表明城镇化水平存在显著的空间正相关性，高城镇化水平的地区相互临近，在整个样本期内Moran’s I值波动上升，表明正相关性逐渐增强。

3模型设定

根据空间依赖性来源的不同，空间计量基础模型分为空间自回归模型（SAR）和空间误差回归模型（SEM）：空间自回归模型主要解释一个地区的经济现象直接影响另一地区，空间误差回归模型的空间相关性来源于不可观测的随机冲击。本文通过在传统收敛模型中添加空间相关因子构建回归方程如下：

绝对β收敛情况：

空间自回归模型：lnyt+1，iyt，i=αi+βlnyt，i+ρWlnyt+1，iyt，i+εt，i

空间误差回归模型：lnyt+1，iyt，i=αi+βlnyt，i+εt，iεt，i=λWεt，i+μt，i

条件β收敛情况：

空间自回归模型：lnyt+1，iyt，i=αi+βlnyt，i+ρWlnyt+1，iyt，1+γkXk+εt，i

空间误差回归模型：lnyt+1，iyt，i=αi+βlnyt，i+γkXk+εt，i εt，i=λwεt，i+μt.i

其中，yt，i表示i地区在第t期的城镇化率；lnyt+1，iyt，i表示i地区t时期的城镇化率增长率；αi表示个体固定效应，反映对随区位变化但不随时间变化的经济结构和资源禀赋等因素的控制；Xk表示影响城镇化率稳态的控制变量；若β显著小于零，则认为我国城镇化率存在绝对收敛性或条件收敛。

4.实证结果分析

（1）绝对β收敛。在进行空间计量分析本文空间计量模型估计和空间相关性检验均通过Matlab软件实现。之前，需对模型的空间相关性进行检验，传统的各项检验指标如Moran’s I、LMerr、Lmsar、 Robust LMerr和Robust Lmsar均针对截面模型提出，本文借鉴何江和张馨之的做法，用分块对角矩阵代替统计量计算公式中的空间权重矩阵进行面板数据的检验[26]。检验结果如表2所示，各检验指标均显著。根据安瑟林（Anselin）等人的模型判定准则[27-29]，LMerr和Lmsar在1%的显著性水平下显著，Robust LMerr在5%的显著性水平下通过检验，且实证结果表明

各权重矩阵下SEM模型Loglikelihood值大于SAR模型，因此优先选择SEM模型，表明一个地区城镇化率的增长率受到邻近地区城镇化率增长率的随机冲击的影响。事实上，各权重矩阵的SEM和SAR模型的估计结果并未出现较大的差异。表3中各模型的空间相关系数均显著为正，表明城镇化率存在显著的空间依赖性，城镇化水平高的地区其邻近地区城镇化水平也较高。进一步比较各空间权重矩阵下空间自相关系数的大小，在SEM模型下，地理距离权重矩阵的空间自相关系数（04400）显著大于邻接权重矩阵和经济距离权重矩阵（分别为01270和01170），说明城镇化水平空间自相关性并非仅发生在相邻区域间而是随区域间距离增加而衰减，造成城镇化水平空间自相关性的主要因素为地理因素而非经济因素。地理位置的临近一方面由于交通的便利、社会风俗文化习惯的趋同大大

减小了人口迁移的阻力，另一方面便于地区间资源信息的传播，其城镇化发展过程的成功模式更容易形成示范带动效应，因此距离权重矩阵比经济权重矩阵和邻接权重矩阵更能反映城镇化水平空间相关性的客观现实。需要指出的是，经济权重矩阵的空间自相关系数较邻接权重矩阵并无显著提高，部分原因可能是经济发展水平高的地区虽然吸引人口迁移，但却难以有效将其转变为城镇人口，其过程只是简单的“物理运动”。

表3中的估计结果显示，期初城镇化水平的系数显著为正，说明我国城镇化水平不存在绝对收敛，我国城镇化发展区域差异较大。就目前的发展情况来看，城镇化水平较高的地区仍然具有相对城镇化水平低的地区较高的增长率，距离权重矩阵的期初城镇化水平系数（00342）明显大于邻接权重矩阵和经济权重矩阵（分别为00199和00200），表明空间相关性加速了城镇化水平的发散速度。这可能是因为非相邻地区与本地区存在自然条件和经济条件等差距，吸引本地区劳动力进行迁移，阻碍本地区城镇化水平的提高，因此区域间的城镇化水平难以实现同一稳态的收敛，但是可进一步探究是否存在条件收敛。

（2）条件β收敛。

是否存在收敛到各自稳态的趋势尚未可知。本文采用添加外生变量的方法检验我国各省城镇化率的条件收敛性，在对模型进行回归之前，同样需要进行空间相关性检验。检验结果如表4所示，各项检验指标均显著。根据前面所述的模型判定原则，优先选择空间自回归模型，实证结果表明不论选择哪种空间权重矩阵，SEM和SAR模型中空间相关系数均显著为正，如表5所示。

估计结果中期初城镇化水平显著为正，表明我国城镇化水平并不存在条件收敛趋势。即使控制了影响城镇化水平的稳态因素，其发展也并不收敛于各自的稳态水平，且其发散速度显著高于绝对收敛的发散速度。表明控制变量的引入加大了我国城镇化区域差距。

对回归结果进一步分析可知，教育和对外开放程度均不显著。而原本理论上教育和对外开放程度能促进城镇化的发展，形成较高的稳态值。造成该现象可能的原因是本文选取的教育指标为高等学校在校学生数，而在校学生并不一定从农村人口转变为城镇人口，同时落后地区的高等学校学生更倾向于向发达地区转移，对本地区城镇化水平的提高贡献有限。因此教育有利于本地区的城镇化增长率的结论尚须进一步研究。对外开放程度的提高虽然能带动出口导向型产业的发展，但可能相关行业更多吸引高素质人才，对农村劳动力的需求有限，并不能显著加快城镇化的发展。

经济因素包括人均GDP和产业结构系数显著为负，与预期相反。这并不表明经济的发展会阻碍城镇化率的提高，大部分学者的研究表明我国经济不存在绝对收敛，区域间经济差距的扩大使得落后

地区的农村人口甚至城镇人口向经济发达地区迁移，导致落后地区人口城镇化率难以提高。虽然城镇化率存在严格的约束点，但是就目前的发展情况来看，我国区域间经济发展的发散也加剧了城镇化水平的发散。城乡收入差距的系数显著为正。城乡收入差距的拉大表明城镇较农村更为优越，农村人口为谋求更好的就业机会和更高的收入向城镇迁移，因此有利于城镇化率的提高，但须认识到，依靠拉大城乡收入差距推动城镇化进程并非健康长久的发展之计。

五、结论及启示

本文主要对我国城镇化水平的空间相关性进行了分析以及利用空间面板模型考察我国城镇化水平的收敛性，主要研究结论如下：第一，广泛运用的邻接权重矩阵和经济权重矩阵低估了城镇化水平的空间相关性，距离权重矩阵更能反映客观事实；第二，1990-2013年我国城镇化水平不存在显著绝对β收敛和条件β收敛；第三，人均GDP、产业结构变量和城乡收入差距等变量的引入加快了城镇化水平的发散速度，且人均GDP和产业结构对城镇化率增长率影响为负，而教育和对外开放程度影响却不显著。

从本文的实证研究可以得到以下启示：第一，各地区政府应当彻底改变各自为政的观念，积极寻求区域间合作和互助，借鉴邻近地区城镇化发展过程的成功模式，因地制宜制定适合本地区城镇化发展的政策，实现区域间共赢；第二，中央政府应加强宏观调控作用，继续深入推行新一轮“西部大开发”和“中部崛起”战略，加大转移支付力度，通过政策优惠与帮扶，在经济发展水平和社会服务等方面实现其对发达地区的趋同，由此带动落后地区城镇化水平的提高，缩小城镇化区域差距；第三，城乡收入差距对城镇化增长率的促进作用是暂时的，过大的城乡收入差距造成的一系列社会问题也不符合新型城镇化的要求，因此，通过拉大城乡收入差距提高城镇化水平并非良策。

参考文献：

[1]文余源.中国城市化水平地区差异及其变动[J]. 地域研究与开发，2005（5）：25-29.

[2]张立. 1980年代以来我国区域城市化差异的演变——及其影响因素[J]. 城市规划，2010（5）：9-17.

[3]BAUMOL W J. Productivity growth， convergence， and welfare： what the longrun data show[J]. The American Economic Review，1986，76（5）：1072-1085.

[4]DELONG J B. Productivity growth， convergence， and welfare： comment[J]. The American Economic Review，1988，78（5）：1138-1154.

[5]BARRO R. Economic growth in a cross section of countries[J]. The Quarterly Journal of Economics，1991，106（2）：407-443.

[6]BARRO R，SALAIMARTIN X. Convergence across states and regions[J].Brookings Papers on Economic Activity，1991（1）：107-182.

[7]MANKIW N G， ROMER D， WEIL D N. A contribution to the empirics of economic growth[J].The Quarterly Journal of Economics，1992，107（2）：407-437.

[8]BERNARD A B，DURLAUF S N. Interpreting tests of the convergence hypothesis[J].Journal of Econometrics，1996（76）：161-173.

[9]林光平，龙志和，吴梅.中国地区经济σ收敛的空间计量实证分析[J].数量经济技术经济研究，2006（4）：14-21.

[10]蔡昉，都阳.中国地区经济增长的趋同与差异——对西部开发战略的启示[J].经济研究，2000（10）：30-37.

[11]沈坤荣，马俊.中国经济增长的“俱乐部收敛”特征及其成因研究[J].经济研究，2002（1）：33-39.

[12]许广月.碳排放收敛性：理论假说与中国的经验研究[J].数量经济技术经济研究，2010（9）：31-42.

[13]李新光，胡日东.中国农村地区居民收入收敛的空间计量实证检验[J].上海经济研究，2014（1）：90-103.

[14]徐盈之，管建伟.中国区域能源效率趋同性研究：基于空间经济学视角[J].财经研究，2011（1）：112-123.

[15]吕健.中国城市化水平的空间效应与地区收敛分析：1978—2009年[J]. 经济管理，2011（9）：32-44.

[16]余洁，方大春.中国城镇化水平收敛性研究——基于面板数据的实证分析[J]. 吉林工商学院学报，2013（6）：11-15.

[17]SOLOW R M. A Contribution to the theory of economic growth[J].The Quarterly Journal of Economics，1956，70（1）：65-94.

[18]SWAN T W.Economic growth and capital accumlation [J].Economic Record，1956，32：334-361.

[19]潘杰，刘国恩，李晨赵.我国政府卫生支出地区差异收敛性研究[J]. 财政研究，2011（10）：16-19.

[20]刘小勇，丁焕峰.区域公共卫生服务收敛性研究——基于动态空间面板模型的实证分析[J].经济评论，2011（4）：70-78.

[21]蒋伟.中国省域城市化水平影响因素的空间计量分析[J]. 经济地理，2009（4）：613-617.

[22]秦佳，李建民.中国人口城镇化的空间差异与影响因素[J].人口研究，2013（2）：25-40.

[23]周一星，田帅.以“五普”数据为基础对我国分省城市化水平数据修补[J].统计研究，2006（1）：62-65.

[24]陈晓玲，李国平.我国地区经济收敛的空间面板数据模型分析[J].经济科学，2006（5）：5-17.

[25]李婧，谭清美，白俊红.中国区域创新生产的空间计量分析——基于静态与动态空间面板模型的实证研究[J].管理世界，2010（7）：43-65.

[26]何江，张馨之.中国区域经济增长及其收敛性：空间面板数据分析[J].南方经济，2006（5）：44-52.

[27]ANSELIN L， BERA A K， FLORAX R. Simple diagnostic tests for spatial dependence[J]. Reginol Science and Urban Economics， 1996（26）：77-104.

[28]ANSELIN L. Spatial econometrics： methods and models [M]. Dordrecht： Kluwer Academic Publishers， 1988：81-115.

[29]ANSELIN L. Spatial externalities，spatial multipliers，and spatial econometrics[J].International Regional Science Review， 2003（26）：153-166.

[责任编辑责任编辑武玉，方志]

经济统计分析论文范文第6篇

摘 要: 从1984年奥运经济蓬勃发展以来,各届奥运会举办国在奥运会举办前后的经济形势得 到世界的广泛关注,奥运经济周期应运而生。中国,作为29届北京奥运会的主办国,在经历 了20年的GDP高速增长后,它的经济是否会向以往举办国一样进入奥运经济周期,或者产生 新的经济变革,本文将从各国奥运经济特点与奥运经济周期规律,以及经济周期的影响因素 着手,针对奥运经济用北京的GDP拟合与体育产业投资的变动趋势,从而回归出北京奥运经 济的波动形式,进行定量回归分析与宏观观测,以考察中国奥运经济与各届奥运会的周期性 差异与变动原因分析。

关键词:中国;奥运;经济波动;经济周期

文献标识码:A

A Comparative Analysis on the Features of the Fluctuation of Chi na’s Olympic Economy and the Economic Circle of Each Olympic Games

ZHANG Rui1, ZHANG Chi2,LIU Zheng1

(1.Department of Physical Education, Peking University, Beijin g 100871, China;2.School of Economics,Peking University, Beijing 100871 , China)

Key words: China; Olympic; economic fluctuation; economic cycle

1 奥运经济的基本概念

1.1 奥运经济的涵义

奥运经济是在一定时间和空间范围内, 围绕举办奥运会所发生的一切直接或者间接的经 济活动以及由这些经济活动所衍生的一切经济联系和经济效益的总称, 已经成为现代世界经 济发展中一种独特的经济现象。主要包括三个组成部分:一是直接为举办奥运会而产生的经 济活动。二是围绕开发奥运会资源进行的经济活动。三是主办城市借奥运契机, 发展区域经 济、加快城市建设的各种经济活动。[1]

1.2 经济周期与经济波动

经济周期是指经济运行中周期性出现的经济扩张与经济紧缩交替更迭、循环往复的一种 现象。经济波动以经济中的许多成分普遍而同期地扩张和收缩为特征,持续时间通常为2到1 0年。现代宏观经济学中,关于经济周期的定义,建立在经济增长率变化的基础上,指的是增 长率上升和下降的交替过程。每一个经济周期都可以分为上升和下降两个阶段,进一步细分 , 可以将周期划分为复苏、高涨、衰退和萧条4个阶段。[2]一般而言,标准的周期 是持续时间为九年左右的“尤格拉周期”。

1.3 奥运经济周期

自从1984年洛杉矶奥运会成功举办,继而开发出奥运经济的商业功能后,奥运经济已经 成为最近30年世界经济发展中一种独特的经济现象。凭借奥运会的总体效果和影响力,奥运 举办国会由于注意力资源的相对集中而给举办城市带来阶段性加速发展。由于奥运会期的特 殊性,下届奥运会的主办国一般有7年的准备阶段,在这个阶段,由于奥运会的品牌效应, 会在一定时间内吸引各种生产要素的聚集,产生巨大经济效果的聚合效应。同时在特定条件 下使原有生产要素重新组合,释放裂变效应。而辐射效应,主要是从举办城市中心点传导、 递延出强大的市场和经济能量从而向周围城市及全国其他城市辐射。[3]

从波动的形式上看,奥运经济周期类似于一般经济周期中的中周期, 其持续时间一般在8～1 1 a。但是这种周期不是单独发挥作用的,而是通常与一般经济周期结合在一起,通过外 在的和内在的经济冲击加强或者削弱原有经济周期的振幅, 本质上是对原有经济周期的一种 波动性冲击。值得注意的是,奥运经济周期与一般经济周期具有一些不同的显著差 别:首先 ,奥运经济由于主办国的不可连续重复性,使得不具备一般经济周期的循环特点。其次与一 般的经济周期不同,奥运经济具有较强的地域性,是以主办城市为主而向其他地区扩散。最后, 如果将各个主办 城市在举办奥运会过程中的各种经济指标的变化联系在一起 的话, 奥运经济的周期性影响是确实存在的, 特别是投资、消费以及经济增长等指标的确存 在着某种周期性的波动。

2 各举办国奥运经济周期特点

正是由于奥运经济特殊的时间性与阶段性,国际上一般将奥运经济周期划定为10～12年 。一般分为3个阶段:7年的准备阶段,奥运会举办的当年,和奥运会结束后的2～4年。根据1988年以后各国奥运会举办的经济情况分析,可以观察到相似的经济波动走势:基本上奥运 举办国在筹备奥运会的阶段都存在一段明显的经济上升趋势,而在奥运会结束后产生下降态 势,由此形成奥运经济的周期性波动。1992年巴塞罗那的情况比较特殊,由于整个欧洲在20 世纪90年代初出现了经济下滑,直到20世纪90年代中期才开始逐渐恢复,所以巴塞罗那经济 发展不可避免的受到了影响。

3 中国奥运经济周期性回归模型分析

而根据现实情况的测量与估计,中国在北京奥运会的筹备中同样经历了上升的前奥运经 济周期,结合中国十一五规划的成果,2003-2007年中国的整体经济通过国内生产总值这一 指标呈现出连续10%以上的良好发展态势。而北京地区的生产总值更是稳定在每年递增15%左 右。

在北京奥运会结束之前,已经有不少专家认为北京奥运会不会逃脱奥运经济周期中后奥 运经济的下滑趋势,而实际上,2008年北京以及中国的整体经济状况已经凸显下降的趋势, 从中可以预见同其他奥运举办国一致的后奥运经济方向。然而用北京的经济指标作为奥运经 济发展的估计出现了一些疑惑,首先中国的数据统计缺乏有效的历史数据,大部分数据从20 00年开始,而北京的部分数据从2003年开始,这种数据的不充分使得在度量奥运经济时,存 在疑惑是否可以有效印证的不确定性。其次国家数据中体育产业的经济数据多于文化、教育 产业合并,无法分离实际产业增加值,使得定量分析存在一定的难度。故为了精确地比较北 京奥运经济的实际发展变化,我选取了北京的体育产业投资产值的与北京地区GDP进行线性 回归以确定北京奥运经济对北京经济的实际变化拟合程度。

根据2003-2008年的分析统计数据进行回归模型分析:将北京地区的生产总值增长率 作为解释变量,北京体育产业的投资年增长率作为被解释变量进行线性回顾分析,得到显著 的检验结果,根据统计图形易得出:两者之间遵循改变的相关性。同时根据F检验,与P 值, 可遵从零假设,即可以用北京地区生产总值的增长情况,来说明或代表北京体育产业的投资 增长情况,这样的统计量分析是可靠的。故奥运经济所引发的关于体育产业的增长可以由北 京的地区生产总值衡量,而其变化趋势也可通过定量的观测,以作为同其他奥运举办国的比 较数据。

中国在此次奥运会 的筹备阶段已经考虑到后奥运经济惯性的衰退趋势,借鉴于以往各届奥运会的经验,北京奥 运会在2001-2007年的准备中,尤其关注奥运经济对国家整体实力所引起的影响,甚至在奥 运筹备阶段数次缩减北京奥运总投资数额以减少投资风险。即便如此,奥运投资预算数据显 示,北京市总投资2 787.56亿折合353亿美元,占21～29届奥运会总投入的43.6%,是28届奥 运会3.1倍。历届奥运会的统计数据表明,直接投入与间接投入的比值越接近,主办国的亏 损规模越大,产生经济风险的可能性就越大。

4 奥运经济周期的理论因素

从经济周期理论上分析,投资过度理论把经济的周期性循环归因于投资过度。由于投资 过多,与消费品生产相对比,资本生产发展过快。资本生产的过度发展促使经济进入繁荣阶 段,但资本过度生产从而导致的过剩又会促进经济进入萧条阶段。简单而言就是资本市场的 高速增长速度过快,但需求市场消费不足所形成的市场供需失衡而引发的经济下滑。[ 7]中 国在奥运期间吸引了大量的外国资本进入中国,一则是国际市场普遍看好21世纪中国的经济 发展;二是人民币的升值预期促使外国热钱以投资的手法变相进入中国市场;而直接的契机 就是2008年北京奥运会的举办所引起的中国投资热潮。

而消费不足也是经济出现下降的一个可能性原因。该理论把经济的衰退归因于消费品的 需求赶不上社会对消费品生产的增长。这种不足又根据源于国民收入分配不公所造成的过度 储蓄。不可否认的是,中国确实存在这样的问题,过去30年的经验是,经济快速增长,人民 生活水平提高后,储蓄率提高,或消费支出的比率在下降。储蓄率在上世纪80年代大约在33 %～36%之间,上世纪90年代大约在37%～41%之间,本世纪大约在40%-50%之间。储蓄率过高 在投资增大,供需失衡的情况下,更容易加大。

心理理论和投资过度理论是紧密相联的。该理论认为经济的循环周期取决于投资,而投 资大小主要取决于业主对未来的预期。而预期却是一种心理现象,而心理现象又具有不确定 性的特点。因此,经济波动的最终原因取决于人们对未来的预期。当预期乐观时,增加投资 ,经济步入复苏与繁荣,当预期悲观时,减少投资,经济则陷入衰退与萧条。随着人们情绪 的变化,经济也就周期性地发生波动。值得注意的是,大多数中国人都认为在奥运前期,政 府为了提高北京奥运会的国际影响力而会大力支持奥运经济发展,而事实上也是如此。所以 在2006-2008年中国的投资市场一片大好:国外资本争先进入中国,中国的沪深股市全线上 扬,创下一个又一个成交奇迹;中国的房地产市场也借“奥运东风”水涨船高,特别是北京 的房价几乎上扬100%。2008年中国人民对国家的信心指数高达86%,居世界首位,正是因为 对于奥运会时期中国经济的良好预期,前奥运经济的势头才一路高涨,而由于2008年中国连 续遭遇的一系列负面事件,人们的预期下降,再加上国际形势整体下挫,奥运会的后期效应 已经可以从预期的变化预见。

以上这三种理论从某种程度上都可以适度的解释中国奥运经济的周期波动。然而,一个 经济体的经济波动与该经济体的相关特点,以及所处市场的格局变化休戚相关。所以我们将 要分析,中国举办第29届北京奥运会前后的特殊经济环境、时局对中国奥运经济、体育经济 发展的影响。

5 奥运经济周期中的中国经济波动因素

5.1 前期国内形势

经济增长速度快。近几年我国GDP的增长速度一直比较快,而且呈逐年上升趋势,今年 以来上升趋势进一步增强。2003-2007年每年的增长率高达10%以上,但是,经济增长速度 过快,给经济结构调整、能源资源的合理开采利用和环境保护都带来了许多困难。

拉动经济增长的三驾马车依然强劲。首先,作为拉动中国经济增长的首要因素,投资的 增速近来出现了反弹的趋势。其次,对外贸易快速增长,顺差继续扩大。再次,国内消费市 场日趋活跃。总之,在目前经济增长速度过高的情况下,拉动中国经济增长的三驾马车依然 强劲,还没有显示出放缓的趋势。

消费品价格上涨显著。我国的消费品价格呈现出加速上涨的趋势,2005年CPI为1.8%,2 006年1.5%,2007年48%,2008年5.9%。尽管当前我国的核心CPI上涨并不高,但由于我国是 一个发展中的国家,恩格尔系数较高,因此,近期物价的快速上涨对低收入阶层和困难群众 生活的影响十分巨大,居民对当前物价上涨反应强烈,对物价满意程度创历史新低。[ 8]

资产价格高位持续攀升。除了CPI之外,当前我国股市和楼市等资产市场价格也在高位 上持续攀升。特别是部分城市房地产价格上涨过快、过高,已经严重地影响到居民住房,影 响到人民群众的切身利益。在货币流动性过剩的大背景下,我国股票和房地产等资产价格快 速上涨,股票市场近期高点与2006年最后一个交易日相比,沪市A股指数上涨幅度超过1倍, 深市A股指数上涨1.8倍;2007年房地产价格上涨势头较2006年有所加快,并呈现逐月加快的 势头,不少城市涨幅在两位数以上。股票和房地产市场的非理性繁荣呈现泡沫增大现象。

5.2 2008年国际形势拐点下的中国经济

2007年美国次贷危机开始引爆,美联储紧急启动了超级宽松的货币政策试图把危机压制在 萌芽状态。向市场注入大量流动性、大幅降息、加速美元贬值直接催生了商品市场的泡沫。 国际油价、铁矿石等初级商品的价格暴涨,令美国以外的世界感受到巨大的通货膨胀的压力 ,特别是承载着全球制造业的中国等新兴市场,原料价格的暴涨也改变着实体经济的行为, 中下游企业基于通胀的预期开始大量建存货,上游企业开始搞销售控制囤积存货,进一步加 剧了经济的通胀压力和存货投资过热。特别是8月份,中国的PPI涨幅高达10.1%。中国在外 需回落、利润下滑、房地产市场反向调整以及其他因素的作用下,固定投资也开始出现下滑 。数据显示,2008年上半年城镇固定资产投资增长速度为26.4%,处于近8年来的平均水平, 如果考虑到10%的固定资产投资价格指数,上半年的固定资产实际增长速度不到17%,是近8 年的历史最低水平。

中央政府从年初提出“双防”(即防止经济增长由偏快转为过热、防止价格由结构性上 涨演变为明显通货膨胀),到年中转变为“一保一控”(即保持经济平稳较快发展、控制物 价过快上涨),再到9月的“保增长”(即把保持经济平稳较快发展作为2009年经济工作的 首要任务)。调控主题和任务的剧烈变化,凸显出2008年中国经济的非常态性。[9] 

5.3 中国奥运经济周期的差异性

基于变幻莫测的国际与国内经济形势,北京奥运会的后期经济形势从现实角度看是无法 遵从一定的奥运经济周期而进行准确估计的。即便是去除中国2008年特殊的历史、社会、自 然环境引发的经济影响,在已经举办的各届奥运会的过程中,各国的历史经济国家因素也各 不相同。学术界一般赞同1988年的韩国奥运经济的模式可以作为中国奥运的借鉴:首先,韩 国是当时亚洲四小龙之一,而中国在举办北京奥运会时,中国的经济状况与当年韩国一样在 成为奥运会主办国的前奥运阶段GDP年增量均超过9%以上,并且中国在21世纪也正以亚洲强国 的地位崛起。

其次,韩国、日本的奥运会经济大体上是成功的,但思及中国的发展历程与发展方向, 就会发现,尽管同属于亚洲的强势国家,但是与中国的整体情况还是有一定不同的:中国是 960万平方公里的大国,而日韩两国则是凭借工业逐渐强盛的小国;中国是依靠低成本劳动 力获得贸易顺差的资本净流出国,日韩则是以工业打开欧美市场的新兴工业化国家;日韩两 国的人口集中,人均GDP居世界前列,而中国的人均GDP只达到100多位,同时中国的地域性 ,及城乡性经济差异也是与日韩两国经济增长态势极不相同的一点。针对中国奥运经济的后 期形式,可以通过对以往各届的奥运会经济,特别是亚洲曾举办过奥运会的国家经济进行分 析,然而要注意的是由于中国具有自己的经济社会特征,所以如果要得到更为准确的观测值 还要具体分析中国的此时期内所处的国内外经济格局。

6 结 论

根据奥运经济与经济周期的特点,奥运经济周期一般包含奥运前期7年准备时间,奥运 年与奥运后期2～4 a。1988年后举办奥运会国家的奥运经济周期呈前期明显上涨,后期下降 的趋势。中国目前为止也符合于该经济周期特点,同时隐含较高的投资结构风险。原因包括 :投资过度,资本市场的高速增长速度过快,但需求市场消费不足所形成的市场供需失衡而 引发的经济下滑。消费不足,储蓄率过高,投资增大,在供需失衡的情况下,预期下降。而 由 于2008年中国连续遭遇的一系列负面事件,人们的预期下降,再加上国际形势整体下挫,奥 运会的后期效应已经可以从预期的变化预见。

除了奥运经济周期共性的产生原因外,中国作为当今世界最为关注的经济体具有一些特 殊的奥运经济影响因素:国内的GDP高速增长,对外贸易顺差扩大,消费品价格水平激增, 资本价格上扬进一步在奥运会前期刺激经济产生协同效应。而政府在保障经济平稳发展的趋 势下,对宏观经济政策进行调整以防止经济过热。

另外,北京奥运会在2008年举办期间特殊的外部经济环境,也成为奥运经济周期性需要 谨慎分析的原因之一:2007年美国次贷危机开始引爆,国际油价、铁矿石等初级商品的价格 暴涨,令美国以外的世界感受到巨大的通货膨胀的压力,特别是承载着全球制造业的中国等 新兴市场,而中国2008年遭遇的特大冰雪灾害与汶川地震,使得经济形式进一步恶化。在外 需回落、利润下滑、房地产市场反向调整以及其他因素的作用下,整体经济水平下降到5年 最低。

中国的历史经济差异也是重要的经济影响因素之一,这种国家经济的外部性质,可以决 定国家的奥运经济特点。所以中国与韩国奥运经济具有一些相同的特征。但是,中国是大国 ,人口多,人均产值落后,地区性差异显著的特点也成为中国的奥运经济周期不能单纯参考 其他亚洲各国经验的原因。同时基于奥运周期性的不可确定性,应该结合中国国家发展状态 、国际经济环境变化与历史文化经验而更为理性地估计中国奥运经济后期走势。

参考文献:

[1] 刘淇.北京奥运经济研究[M].北京:北京出版社,2003:3-4.

[2] 智库百科,http://wiki.mbalib.com/wiki/.

[3] 林显鹏.现代奥运会对主办城市经济发展的影响及其规律研究[J].上海体育学院学 报 2006(3).

[4] 北京市宏观经济学会.北京后奥运经济[M].北京:北京中国城市出版社,2006,1:1 0-13,16-21,32.

[5] 中国统计局, http://www.stats.gov.cn/.

[6] 余非,齐卫军.北京“后奥运经济”的风险分析及控制[J].西安科技大学.

[7] 杨桦.2008年北京奥运会对提升中国国际地位和声望的研究[J].体育科学,2006(5).

[8] 武军,李咏涛.后奥运经济及其效应探析[J].生产力研究,2008,3.

[9] 中国经济研究所奥运课题组.奥运经济与商机策划[M].北京:银声音像出版社,2003 ,1.