与经济增长相关度（精选12篇）
与经济增长相关度 第1篇
1 理论分析
1.1 税收的影响因素分析
影响税收收入的因素有很多, 宏观经济情况、税制结构、税务部门的执法力度、重点纳税企业的经营状况等等都在各种程度上影响着税收收入。宏观经济情况通常被认为是影响税收收入的最根本因素, 经济的增长能够扩大税源, 促进税收收入的增加。GDP是指一定时期内一个国家或地区所生产出的全部最终产品和劳务的价值, 是公认的衡量宏观经济状况的最佳指标。因此按经济规律, 税收收入应该随着GDP的增长而增长。
1.2 税收弹性与经济增长
税收弹性体现了税收对经济增长的反应程度, 是判断税收与经济增长是否协调发展的重要指标。税收弹性系数是指税收增长率与经济增长率之比, 若弹性系数大于1, 表明税收增长率高于经济增长率, 宏观税负水平上升;若弹性系数等于1, 表明税收与经济同步增长, 宏观税负维持原来的水平;若弹性系数小于1, 表明税收增长率低于经济增长率, 宏观税负水平下降。由于税收是财政收入的主要来源, 为了保证财政收入的增长, 税收弹性系数应保证在大于等于1的水平。
2 研究方法
2.1 模型构建
本文用GDP作为经济发展情况的衡量指标, 分别对税收收入 (TAX) 与GDP、税收增长率 (TR) 与GDP (GR) 增长率构建了一元线性回归模型, 对经济增长促进税收增长这一经济规律作初步验证, 模型基本形式为:TAX=β0+β1GDP+μ、TR=β0+β1GR+μ。为进一步研究税收弹性, 又取税收收入与GDP的自然对数构建了双对数回归模型:LNTAX=β0+β1LNGDP+μ。其中, β0为常数项, β1为线性回归系数, μ为随机误差项。
2.2 数据来源
北京市GDP总量数据来源于《北京统计年鉴-2012》, 税收收入数据来自北京市国家税务局网站公开统计数据。GDP及税收增长率、税收弹性系数和自然对数均基于这两项数据计算而来。本文数据分析采用Eviews 6.0统计分析软件进行。
3 实证结果
3.1 北京市1995-2011年经济增长与税收增长的总体状况
由表11995-2011年这17年的数据可以看出, 北京的GDP总量始终保持增长状态, 税收收入除了在2010年呈负增长, 总体上一直随着GDP的增长而增加。由图1、图2变化趋势图可以看出, GDP增长比较平稳, 税收增长波动性较大, 1996、1997、2002-2004、2010年税收增长率是低于GDP增长率的, 税收弹性系数小于1, 其他的多数年份, 税收增长率都是高于GDP增长率的, GDP和税收收入两者的增长率没有显示出明显的相关关系。
3.2 回归分析
运用Eviews软件构建回归模型, 对北京市1995-2011年这17年间的GDP总量和税收收入数据加以分析, 对税收收入与GDP总量、税收增长率与GDP增长率和GDP与税收收入的自然对数分别进行回归分析, 验证了经济增长对税收收入增长的促进作用。
3.2.1 税收收入 (TAX) 与GDP的相关性分析
首先对税收收入 (TAX) 和GDP两列数据进行回归分析, 可得到如下回归方程:
判定系数为R2=0.979863, 表明样本回归方程对数据的拟合优度较好;F值为729.8881, 显著大于临界值F0.05 (1, 15) =4.54, GDP的回归系数t值27.01644显著大于临界值t0.025 (15) =2.131, 表明方程线性关系显著成立;GDP系数符号为正, 表明北京市的GDP与税收收入是显著正相关的, 我们可以认为回归方程是高度可信的。系数值表明GDP每增加一百亿, 税收收入就增加36.67亿元, 税收收入随着GDP总量的增加而增加, 符合基本经济理论。
3.2.2 税收增长率 (TR) 与GDP增长率 (GR) 的相关性分析
为进一步研究税收收入与GDP关系, 再对税收增长率和GDP增长率两列数据进行回归, 得到如下方程:
模型判定系数R2值很小, 该模型拟合程度很差, 可信度极低。这主要是因为税收增长率除了受经济影响, 还主要受到其他因素的影响, 如进出口贸易总额、政府财政支出等等。回归结果表明, 税收增长率与GDP增长率并不存在明显的相关关系, GDP的增长速度对税收收入的增长速度不存在显著影响。
3.2.3 税收收入与GDP的双对数模型分析
为获得税收对GDP的弹性, 同时降低数据的波动性, 分别对GDP与税收收入数据取自然对数再进行回归, 得到方程:
此模型判定系数为0.988243, 显示模型有较好的拟合程度, F检验也显示方程线性关系是显著成立的。LNGDP回归系数表示, 北京市税收收入对GDP弹性为1.392685, GDP每增长一个百分点, 税收收入就会增加1.392685个百分点, GDP增长显著影响税收收入的增加。因为样本数据量n=17, 变量个数k=1, 取显著性水平0.05, 查表知dl
(1) 自相关性检验。
通过偏相关系数检验, 结果如图3, 第二期偏相关系数的直方块超过了虚线部分, 表明模型存在二阶自相关性。
运用B-G检验进一步检验模型的自相关性, 选择自相关阶数为2, 检验结果如下图4。
nR2的伴随概率为0.0402小于0.05, 不能拒绝模型存在自相关的原假设, 可以认为该模型存在二阶自相关。
(2) 自相关修正。
为获得更为准确的模型, 采用科克伦-奥科特迭代法加入AR (1) 和AR (2) 项处理二阶自相关, 得到如下修正模型:
修正后的模型可决系数增加到0.994286, 模型的拟合度增加了, 可信度更高。DW值显著提高到2.436091, 不存在一阶自相关, LM检验表明二阶自相关也消除了, 模型的自相关问题得到了解决。
(3) 异方差性检验。
通过怀特检验, 得到以下结果:
由于nR2的伴随概率0.5333>0.05, 则可以拒绝模型存在异方差性的原假设, 表明修正后的模型不存在异方差性。
(4) 最终模型结果分析。
修正后的模型最终模型为LNTAX=-5.079434+1.423031LNGDP, 解释变量LNGDP的符号和大小都符合经济理论, 且模型消除了自相关和异方差问题, 从可决系数与t值来看, 修正后的回归模型是一个比较好的模型。
回归结果表明, 北京市税收收入对GDP弹性为1.423031, 即GDP每增长一个百分点, 税收收入就显著增加1.423031个百分点, 说明了税收增长速度是快于GDP增长速度的, 税负水平在不断提高, 这符合北京市的实际状况, 也进一步验证了经济增长促进税收增长的基本经济理论。
3.2.4 实证分析小结
通过以上三个回归模型的构建和结果分析, 可以说明GDP总量和税收收入的变化是同方向的, 国民经济对税收收入是有显著影响的;两者的增长速度间并无明显相关关系, 经济增长并非税收增长的唯一影响因素;通过对两者自然对数的相关分析, 可以说GDP增长是促进税收收入增加的最基本因素, 符合宏观经济增长促进税收增长的经济理论。就北京市的分析结果来看, 现阶段税负水平的提高并不会阻碍经济的发展, 因此人们不必对税收的高速增长过于担忧。
4 政策建议
4.1 宏观调控促进税收收入增加
我国自1994年税制改革以来, 已取得了很大成效, 税收成为我国财政收入的主要来源。表1数据显示, 1995至2011年这17年间, 北京市的GDP总量增长近10倍, 税收收入增长近19倍多, GDP增长能够有效带动税收增长, 经济决定税收。不同的产业对税收贡献程度不同, 政府部门可以通过控制财政支出的规模与结构来优化资源配置, 从而直接影响社会生产。通过宏观经济政策调控, 加快经济增长方式的转变, 优化国民经济产业结构来促进经济增长、扩大税源, 是促进税收收入增加的有效途径。
4.2 减税政策调整税收
税收收入增加重点并非提高税率, 而是扩大税基。我国的税收收入中占比重最大的税种是增值税和企业所得税。政府可以通过减税政策鼓励企业发展, 提高企业竞争力和收益, 从而提高所得税收入。对于个人来说, 税收会减少可支配收入, 通过减税可以提高收入, 从而在一定程度上刺激消费, 促进增值税收入的增长。当然, 减税并不是盲目的全面减税和税率下调, 就北京市来说, 可以适当扩大一些税种的税基, 改变一些领域的长期低税负甚至无税负的状况, 或根据实际情况开征新的税种, 从而实现有增有减的结构性减税, 这对增加税收收入, 促进经济发展能够起到重要作用。
4.3 继续推进税制改革, 优化税制结构
若要使经济增长与税收收入的增加保持协调发展, 就必须对现有的税制结构进行优化调整。首先要调整流转税与所得税的比例, 采取流转税和所得税并重的双主体税制。其次要调整所得税结构, 逐步加强对个人所得税的征收。另外, 北京作为营业税改增值税的试点地区之一, 营业税改增值税不仅进一步减少了重复征税的状况, 有利于完善税制、降低企业税收成本, 而且有利于社会专业化分工, 对经济的健康协调发展有重要意义。
4.4 加大税收征管力度
从17年的税收弹性数据可以看出, 北京市的总体税收征管力度还不够。虽然税收弹性系数在0.8-1.2之间一般被认为是合理的, 但由于我国正处于经济高速发展时期, 弹性系数在1.0-2.0间都可以认为是合理的。北京市的税收弹性处于波动状态, 最近几年有着良好的趋势, 还需政府及税务部门不断加强完善税收征管制度及相关措施, 以继续保持税收收入的稳步增长。我国目前的税收征管制度还不够完善, 存在着许多税收流失的问题, 税务部门通过加大税收征管力度, 保持税收弹性系数处于合理范围, 是提高税收、保证税收收入与经济增长协调发展的重要手段。
参考文献
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[2]谭光荣.湖南省税收收入与经济增长的相关分析[J].财经理论与实践, 2007, (01) .
[3]朱红琼.税收增长与经济增长相关性的实证研究[J].生产力研究, 2007, (19) .
[4]赵卫亚, 彭寿康, 朱晋.计量经济学[M].北京:机械工业出版社, 2008.
与经济增长相关度 第2篇
人力资本投资与经济增长的相关性分析
文章基于一种比较的视角,选取了两个具有代表性省份:安徽省和浙江省,通过回顾和分析这两个省份在过去一段时期内所形成的.人力资本结构与人力资本投资过程,结合两省经济增长的历史事实,探讨人力资本与区域经济增长的相关性,从而为区域经济增长与发展提供有意义的理论参考和政策建议.
作 者：姚群 王兴盛 Yan Qun Wang Xingsheng 作者单位：安徽省六安卫生学校,安徽,六安,237000刊 名：铜陵职业技术学院学报英文刊名：JOURNAL OF TONGLING VOCATIONAL & TECHNICAL COLLEGE年，卷(期)：8(4)分类号：F061.2关键词：人力资本 经济增长 GDP
与经济增长相关度 第3篇
关键词：能源消耗；经济增长；格兰杰检验；协整分析
自上世纪70年代以来，世界爆发的3次石油危机，海湾战争，伊拉克战争等一系列重大国际事件引起世界各国对能源的高度重视和对世界能源资源的激烈争夺。我国作为世界上经济发展最快的国家之一，同时也是能源的生产和消费大国，虽然我国能源生产率的增长快于消费率的增长，但仍满足不了经济发展的需要.青岛市作为我国山东东部主要的经济发展和能源消耗城市，其经济发展对全国有着重要的影响。
进入新世纪以来，青岛市社会经济发展取得了举世瞩目的成就，经济总量、城市面貌和人民生活水平实现了飞跃。在这一历史性的变革中，能源对经济和社会发展的支撑作用不容忽视。随着节能减排写进国策，发展经济的同时要更加强调可持续发展，更加重视能源安全，更要从实际行动上打造能源节约型、环境友好型社会，最终实现青岛市社会经济又好又快的发展。
一、文献综述
能源是人类进步和社会发展的物质基础，经济增长需要能源作支撑。关于能源消耗与经济增长二者之间的关系，不同学者从不同角度进行了深入研究，取得了较为丰硕的成果。其中比较有代表性的有：1978年Kraft.J和Kraft.A的开创性研究，他们利用美国1947年～1974年的数据.发现GNP与能源消费之间存在从GNP到能源消费之间的单向因果关系；我国学者韩智勇等（2004）研究了1978～2000年中国能源消费总量与经济增长的协整性和因果关系，结论表明中国能源消费与经济增长之间存在双向因果关系，但不具有长期的协整性；张明慧等（2004）运用生产函数和格兰杰因果关系检验法对1961～2001年间的能源消费总量与经济增长的关系进行分析，探究了我国能源消费与经济增长的深层关系，结论显示我国能源对经济的促进作用是明显的。
同时也有众多学者对我国各地区的经济增长与能源消费关系进行了实证研究：蒋光军等（2009）根据重庆市直辖以来能源消费总量、国内生产总值以及社会固定资产投资额等数据，应用灰色关联理论分析了重庆市能源消费各影响因素的相关关系，其结论显示：重庆市能源消费与国民经济和第二产业的比重存在高度相关性；马丽，张前进（2008）利用宁夏1985～2005年能源消费与经济增长相关数据，运用计量经济分析方法，通过协整检验以及格兰杰因果关系检验.发现宁夏能源消费对经济增长有推动作用，能源消费和经济增长呈现出双向的因果关系，但不具有长期的均衡性：赵晓丽，欧阳超（2008）通过矩阵分析法研究了北京市经济结构和能源消费结构的关系，同时采用因素分解法研究了经济结构与能源消费强度的关系，其研究认为北京市产业结构调整与各产业能源利用效率的提高都促使其能源强度下降，但主要的动力还是来自产业结构的调整，并且认为天然气是北京市1998年以来需求增长最快的能源。这篇文章从产业结构的角度对我国能源消费与经济增长进行分析，为研究各地区能源消费与经济增长的关系提供了新的研究方向。
大部分分析能源消費与经济增长关系的文章都是根据能源消费总量与GDP这两个数据来分析的。但是不容忽视的是，产业结构的调整可以促进经济又好又快的发展，关于产业结构调整对经济增长的影响，国内学者几乎一致认为产业结构变动有助于经济增长。本文的研究目的是明确各产业能源消费与各产业增加值的关系，并且根据研究结论，为青岛市有效的产业结构改革提供一些切实可行的建议，实现又好又快的发展。
二、青岛市能源消费概况
进入新世纪以来，青岛市社会经济发展取得了举世瞩目的成就，经济总量、城市面貌和人民生活水平实现了飞跃。在这一历史性的变革中，能源对经济和社会发展的支撑作用不容忽视。随着节能减排写进国策，发展经济的同时要更加强调可持续发展，更加重视能源安全，更要从实际行动上打造能源节约型、环境友好型社会，最终实现青岛市社会经济又好又快的发展。作为我国重要的对外开放沿海城市，青岛市的健康发展对我国有重要意义，对我国其他城市的发展有积极的影响作用。制定适合青岛市经济发展的能源政策尤为重要，因此对青岛市能源消费与经济增长关系的研究也就十分有必要。
图1为青岛市能源消费总量与GDP趋势图。从图中可以看出自进入新世纪以来.青岛市的能源消费总量从1985年的504.05万吨增加至2010年的1637.17万吨。经济总量增长迅速，从1985到2010年，青岛市GDP从81.4亿元增长至6615.6亿元.青岛市以能源消耗年均5.42%的速度支撑了GDP年均11.33%的增长。
经济发展质量的提高，除能源利用技术不断提高的因素外，主要得益于产业结构的优化调整。青岛市采取的不断提高第三产业地位并使其成为经济发展的支柱产业、降低第一产业比例以及优化第二产业结构的产业政策，使青岛市的经济发展速度加快，同时也取得了十分明显的节能效果。据测算，服务业比重每增加1个百分点，将促进全市万元GDP能耗下降1个百分点以上。
图二为万元GDP能耗走势图，自1992年起.青岛市万元GDP能耗下降明显，由2005到2010年呈直线下降态势。这说明青岛市控制能源利用成效显著。
三、青岛市各产业能源消费量与各产业增加值关系的实证分析
（一）变量选取
选取《青岛市统计年鉴》和《中国统计年鉴》地区生产总值、能源消费总量和能源生产总量1985-2010年的样本区间作为研究对象，其中地区生产总值单位亿元，能源数据采用标准煤作为变量，单位是万吨标准煤。
为了消除价格影响，将青岛的名义GDP除以青岛市的居民消费价格指数（CPI）（1950年=100）算得以1950年为基期的实际GDP，将实际GDP（单位：亿元）作为经济增长指标。对于表示能源消耗的指标，我们选用规模以上工业主要能源消费与库存的主要能源消耗，计算在内的能源有原煤、焦炭、焦炉煤气、其他煤气、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、炼厂干气、热力、电力，由于这些不同的能源的单位不同，我们根据折算系数将这些能源全部折算成标准煤（单位：万吨）。【注：由于1998年之前主要能源统计口径与1998年之后的年份不一致。计算1998年的消耗能源中之前年份计算在内的能源与没有计算在内的能源的比重，并发现这个比重的变化不大。因此，将1998年的这一比重作为折算系数，折算出1998年之前的总的能源消耗。】
（二）数据分析方法介绍
1.序列平稳性及其检验方法
在20世纪70年代以前，计量经济学中的建模技术基本都是建立在“平稳的经济时间序列”这样一个前提假设上，然而对于实际经济现象来说，这一假设显然过于理想化了。多数的宏观经济时间序列都是非平稳的。而当经济过程非平稳的时候，回归拟合系数在不同的时序條件下具有不同的分布，从而由变量间的统计关系来推断计量经济模型的形式，就会出现比较大的偏差，导致出现伪回归现象：同时在利用联立方程模型对经济活动进行建模的时候，经常出现很大的偏差，导致预测的失败。
所谓序列的平稳性是指一个序列的均值、方差和自协方差是否稳定。如果一个序列是非平稳的，但其一阶差分是平稳的，则称此序列为一阶单整序列：类似的，如果必须经过d次差分后才能平稳，则此序列为d阶单整序列。
根据Stock和Watson（Stock，et al.，1989）的研究结果，包括协整检验和因果性检验在内的很多统计检验结果对序列的平稳性非常敏感。因此，作为协整检验和因果关系分析的第一步我们就要对能源消耗与经济增长的时间序列进行平稳性检验。
1976年，Dickey和Fuller建立了对序列平稳性的检验方法，即DF单位根检验方法。1979-1980年间，他们又对其进行了扩展，形成ADF检验方法。由于实际的经济序列通常不会是一个简单的一阶自回归过程，所以本文采用ADF检验方法对序列进行单位根检验来判断其平稳性。ADF检验是Dickey和Fuller为校正自相关在DF检验的基础上扩展而来的，它是假定时间序列的数据生成过程为AR（P1（P阶的自回归过程）。检验方程有三种情况：1.不含常数项和时间趋势：2.含有常数项但不含时间趋势：3.同时含有常数项和时间趋势。
原假设和备择假设分别是：
H0：β=1，（yt有单位根） H1：β<1，（yt无单位根）
用DF统计量检验单位根。在零假设成立的条件下，DF=β-1/S（β）服从DF分布。由于统计量的分布是非标准分布，因此使用Mackinnon临界值来进行判断。如果检验统计值大于临界值则接受零假设，认为序列不存在单位根，是平稳序列；相反则说明序列存在单位根，是非平稳序列。
2.序列间协整性及其检验方法
变量序列之间的协整性衡量了两个变量变化趋势之间的长期稳定关系。其经济意义在于：尽管两个变量具有各自的长期波动规律，但只要他们是协整的，那么在两者之间就存在一个长期稳定的比例关系。
根据Engle和Granger在1978年提出的协整理论（Engle，etal.，1987），对于两个都是随机游走的变量序列，如果这两个序列都是非平稳的，但都是d阶单整序列，而且它们的线性组合是稳定的，则称这两个序列为协整的。对于两个序列而言，具有相同的单整阶数，是序列之间具有协整性的必要条件。如果已经判断两个时间序列是非平稳的，但其都是d阶单整序列，则可以对这两个变量进行OLS回归，得到协整回归方程，X1t=β1x2t+…+βNxNt，进而通过对协整方程残差是否平稳的ADF检验来判断两个时间序列之间的长期协整性。
3.序列间因果关系及其检验方法
变量之间因果关系衡量的是一种变量的变化对另一种变量的影响程度。目前对于变量之间的因果关系的常用的检验方法是格兰杰因果关系检验方法。在本文研究中，我们采用格兰杰因果关系检验方法来能源消耗与经济增长的因果性。格兰杰因果关系检验思路是：如果两个经济变量X和Y，对Y进行预测，在同时包含X和Y过去信息的条件下，比只单独包括Y的过去信息，对Y的预测效果更好，即变量x的历史信息有助于变量Y预测精度的改善，则认为X对Y存在因果关系。但该检验的前提是检验变量是平稳的，若不平稳也要存在协整关系。
（三）模型建立及参数求解
本文选用ADF（原假设：至少存在一个单位根：备选假设为：序列不存在单位根）法对变量进行平稳性榆验，结果如表1所示。（表1）变量ln（GDP）的ADF统计量1.582057大于显著性水平为1%、5%、10%情况下的临界值，所以接受至少有一个单位根的原假设，即ln（GDP）序列不平稳，然而ln（GDP）一阶差分序列的ADF统计量值小于显著水平为10%时的临界值，说明该序列一阶单整。同理，可分析得出变量ln（RESUM）也是一阶单整。可进一步检验它们之间是否存在长期协整关系。
非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的，如果这种平稳存在，这些非平稳的时间序列被认为具有协整关系。
本文采用Engle和Granger（1987）提出的协整检验方法，即E-G协整检验法。首先对In（GDP）、ln（RESUM）进行回归，回归方程如下：
ln（GDPt）=-8.40+1.95ln（RESUMt）+et
（15.6726）
ln（RESUM）系数的t统计量值为15.46726，伴随概率低于0.05，得知统计意义上ln（GDP）的变化与ln（RESUM）存在关系，结合经济意义两者的关系的可以认为ln（GDP）与ln（RESUM存在因果关系。经单位根检验，et的ADF值为-2.119268，p值为0.0353，小于0.05，说明在统计意义上残差是平稳的。残差平稳，则回归方程的设定合理的，说明回归方程的因变量和解释变量之间存在稳定的均衡关系，不存在伪回归。
（四）模型解释
由于能源弹性系数为1.95，能源消耗增加1%，经济增长1.95%，说明就长期来看，对于青岛来说能源的增长对经济的促进作业将是会增加的。认为原因在1985年至今这段时间里，青岛的发展迅速且潜力巨大，其经济尚未达到均衡水平，其对与生产要素的需求也尚未达到饱和状态。从经济学意义上，我们应该建议其继续增加能源的投入，以使经济迅速达到最优水平，但从环境保护方面，我们则建议，青岛市应该减少能源的消耗，因为有资料显示盲目的能源消耗的确造成环境的污染。导致了绿色经济学上GDP的减少。结合这两点，我们建议青岛市应从提高能源的使用效率上人手，争取以最小的能源投入，得到最大的经济效益，最低的环境污染程度。
經济增长与能源消耗的关系有以下三种情况：
（1）经济增长领先于能源消费：
（2）能源消费推动了经济增长：
（3）两者是互为动因的。
下面进行格兰杰因果关系分析：Granger因果检验往往受滞后长度P的影响。处理滞后期有两种方法：一是从2阶滞后开始测试，按AIC、SC最小的原则确定VAR的滞后长度，作为Granger因果关系检验的滞后期；二是尝试不同的滞后期，观测因果关系的变化特征。本文采用第一种方法，将ln（GDP）、ln（RESUM）作为内生变量，建立VAR模型，确定滞后阶数，结果如表2所示。（表2）
由表2可知，滞后阶数为4时，AIC、SC都达到最小，所以确定滞后阶数4作为格兰杰果分析的滞后阶数。做格兰杰果分析，结果见表3。
由表3可以看出，在5%的置信水平下，ln（GDP）不是ln（RESUM）的Granger原因这一假设不能被拒绝，说明产值增加，不是进一步加大能源的消耗的原因：ln（RESUM）也不是ln（GDP）的Granger原因，说明能源的消耗能不一定会带来GDP的增加。结合这两点可以说明，在统计意义上，青岛的经济发展不是能源消耗增长的原因，提高能源消耗也不一定就能促进经济的增长。综上，经济的增长不管在统计意义上还是在能源发展的方面，都应该采取其他途径（提高能源利用率等），而不是简单的提高能源消耗。
四、结论与建议
由格兰杰因果关系分析得，产值不是能源消耗的Granger原因，说明产值增加，不是进一步加大能源的消耗的原因；能源消耗也不是产值增加的Granger原因，说明能源的消耗能不一定能带来GDP的增加。结合这两点可以说明，青岛的经济增长不能简单通过增加能源的消耗来完成，而从Granger检验也可看出，青岛市的确也没有在经济增长速度的刺激下盲目增加能源消耗，而是在产值增加下，下大力气提高了技术水平，将资本更多地投入低耗能行业，使得能耗增加不会过快，这也是青岛作为较发达城市的一个特征。
针对以上分析的结论，结合我国目前对节能减排政策的要求，对青岛市的能源政策提出以下建议：
与经济增长相关度 第4篇
我国社会主义市场经济制度日渐成熟, 越来越多经济活动由政府直接控制改由市场调节, 税收成为关乎国计民生的头等大事, 税收与经济增长的关系受到广泛关注。理论上税收与经济增长密切相关:一方面, 经济是税收的源泉;另一方面, 税收对经济具有反作用, 主要通过税种、税率和征管等税制要素影响经济发展。安徽自1994年分税制改革以来税收总体呈两位数增长且占GDP的比重不断上升, 仅从理论上分析税收增长与经济增长相关性及协调性过于片面, 需引入描述统计和计量经济进行实证分析以反映安徽现实经济状况, 展现税收增长与经济增长关系, 优化税制结构, 促进经济协调发展。
二、安徽省税收增长与经济增长的描述统计分析
对安徽省1994-2014年税收增长与经济增长关系进行描述统计分析, 利用税收与GDP的时间序列数据计算税收负担、边际税负、税收及GDP增长率和税收弹性等服务于描述统计分析的一系列经济数据, 如表2—1。
为直观了解表2-1中税收变动与GDP变动状况, 绘制税收增长率与GDP增长率 (均为名义增长率) 变动图, 如图2-1。
从税收和GDP来看:二者不断增长, GDP从1994年的1320.43亿元增至2014年的20848.8亿元, 增长近15倍, 税收从47.39亿元增至1559.5亿元, 增长近32倍, 实现了税收收入的快速增长;二者增长率均呈现由减到增再到减的变化规律, 且多数年份税收增长率高于GDP增长率。从边际税负来看:边际税负虽波动频繁且偶尔幅度较大, 但除02年外都大于0说明总体上税收随GDP增长而增长, 但各年增幅不同。从税收负担来看:税收负担平稳增长, 即税收占GDP比重平稳上升。从税收弹性来看:多数年份弹性系数大于1体现税收增长率多数情况下高于GDP增长率;税收弹性经历“高—低—高—低”变化过程体现政府为实现职能、满足公共需求、促进经济健康发展, 要求税收增长率与GDP增长率持平或略高于GDP增长率, 依据现实经济状况运用不同财政政策对税收弹性加以调控保持弹性系数等于或略大于1。
三、安徽省税收增长与GDP增长的计量经济分析
描述统计分析仅能从表面反映税收与经济增长相关性, 为更加准确的反映二者相关性与协调性需利用EViews软件进行计量经济分析,
(一) 变量选取与数据处理
边际税负是指税收增量占GDP增量百分比, 在此概念基础上, 利用EViews对表2-1中税收与GDP数据进行最小二乘法分析 (OLS) , 利用分析结果建立以GDP为自变量、以税收收入T为因变量的一元线性回归模型:
T=a+b GDP+e
安徽省边际税负函数如下:
从回归结果看出:判定系数R^2=0.989说明模型对样本数据拟合优度良好, 用GDP解释税收可信度高达98.9%;对回归方程进行F检验, 取显著性水平x=5%, 样本数据量n=21, 解释变量个数k=1, 则自由度为19, 查F分布表F=1729.639>F0.05 (19.1) =4.38说明回归模型线性关系显著;对参数进行T检验, 取显著性水平x=5%, 查t分布表t0.025 (19) =2.093, 而分析结果中t统计值绝对值远大于2.093说明GDP对税收影响显著;GDP系数为0.080即边际税负为8%, 说明GDP每增加一个单位税收收入增加0.08个单位。总之, 分析结果显示安徽省税收增长与经济增长之间存在正相关关系, 符合经济学中经济决定税收的基本规律。
为充分反映安徽税收增长与经济增长之间相关性, 由线性回归模型扩展到非线性回归模型, 依旧运用OLS分析GDP对税收影响程度, 根据回归结果建立以ln GDP为自变量、以ln T为因变量的双对数模型:
ln T=b0+b1ln GDP+u
安徽省税收弹性函数如下:
从回归结果看出:判定系数R^2=0.992说明模型对样本数据拟合度良好, 用GDP解释税收可信度高达99.2%;对回归方程进行F检验, 取显著性水平x=5%, 样本数据量n=21, 解释变量个数k=1, 则自由度为19, 查F分布表F=2287.310>F0.05 (19.1) =4.38说明回归模型线性关系显著;对参数进行T检验, 取显著性水平x=5%, 查t分布表t0.025 (19) =2.093, 而分析结果中t统计值绝对值远大于2.093说明GDP对税收影响显著;ln GDP的系数为1.241即税收弹性为1.241, 说明安徽省的税收收入总体上能与GDP保持同步增长。
(二) 序列相关检验
上文利用OLS法建立回归模型拟合度良好且通过了F检验、T检验, 但不可忽视的是税收与GDP数据是时间序列数据, 往往在利用时间序列数据建立模型时会出现前后不同时期误差项相关的问题, 而这违背OLS法中不同观测值随机误差项之间不相关的基本假设, OLS法估计随之失效, t检验、F检验有效性降低。因此需采用杜宾-瓦特森检验法 (DW检验) 检验税收、GDP数据的自相关性。
取显著性水平x=5%, 滞后阶数为2, 样本数据量n=21, 解释变量个数k=1, 则自由度为19, 查DW检验表d L=1.18、d U=1.40。前文线性回归模型中D.W.=0.442, 由于0<0.442<d L, 根据DW检验判断标准 (如表3-3) 可知存在二阶正自相关;双对数模型中D.W.=0.393, 由于0<0.393<d L, 亦存在二阶正自相关。
(三) 序列相关修正
上述统计检验结果确认了模型的随机误差项存在二阶序列正自相关性, 那么就要采取相应办法对序列相关进行消除。其中, 科克兰内—奥克特法是人们经常采用的一种修正方法。下面就采用科克兰内—奥克特迭代法通过广义差分变换进行二阶序列相关修正。
利用EViews对线性回归模型进行自相关修正, 修正后边际税负函数如下:
利用EViews对双对数模型进行自相关修正, 修正后税收弹性函数如下:
四、结论与建议
安徽省税收随经济增长而增长但各年增幅上下波动;税收占GDP比重持续平稳上升;税收增长略快于GDP增长或与其同步增长。总之, 经济是税收的源泉, 安徽省税收增长与经济增长存在正相关性且税收总体上与GDP保持同步增长。根据以上结论作出以下建议:
第一, 调整产业结构, 培植重点税源
安徽省产业结构中第二产业比重明显高于一、三产业, 其税负最重。税收项目中营业税收入在全省地方级税收收入中占据第一且, 营业税是第三产业广泛缴纳的税种;增值税收入在全省地方级税收收入中占据第二, 且增值税是第二产业广泛缴纳的税种。因此, 要推动安徽省经济发展和税收增长必须大力推动产业结构调整:继续发展第二产业, 提高制造业核心竞争力和产业优势以增加增值税收入;大力推动第三产业, 既能发展服务业又能以服务业带动其他产业以增加营业税收入。
第二, 均衡经济发展, 优化税负结构
安徽省区域性税负不均衡现象较为明显, 皖南税负高于皖中、皖北税负最高, 合芜埠等因税收优惠税负最低。因此, 要形成合理的税负结构必须推动区域经济协调发展, 在发展“省会经济圈”、“皖江城市带”的同时大力支持皖北经济崛起。安徽省产业性税负不均衡现象也较为明显, 第二产业承担全省大部分税收税负最高, 第三产业偏低, 第一产业最低。因此, 因此要形成合理的税负结构必须推动产业经济协调发展, 合理产业结构, 推动各产业协调发展。
第三, 推动税制改革, 完善税制体系
尽管安徽省税收总体能与经济保持同步增长, 但值得注意的是税收与经济的协调发展被现行税制存在的某些不足所制约。为实现经济与税收的持续发展, 需根据实际经济状况、经济全球化和税收竞争的国际环境进行税制改革, 实现税制结构性转变, 优化宏观税负结构, 合理扩大地方税政管理权。
摘要：税收与GDP作为国民经济两项重要指标, 税收增长与经济增长之间关系向来受到人们广泛关注。选择安徽省税收与GDP为研究对象, 对安徽1994-2014年的税收和GDP数据进行描述统计分析和计量经济分析, 从实证角度研究分税制改革以来税收增长与经济增长之间动态关系。结果表明:安徽经济增长对税收具有正向拉动作用且总体税收能与GDP保持同步增长。最后针对实证结论提出相应政策建议。
关键词：安徽省,税收,经济增长,边际税负,税收弹性,实证分析
参考文献
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与经济增长相关度 第5篇
国家的存在是经济增长的关键，然而国家又是认为经济衰退的根源。
道格拉斯。C。诺思。经济史中的结构与变迁。上海：上海三联书店，1991
（5）政府规模与一个国家的经济增长、行政管理效率和社会未定密切相关，扩展是政府规模发展演变的总趋势。因而，把一个国家的政府规模控制在多大的范围内为最佳，一直是各国学者和整洁所关注的问题;r如何把政府规模控制在适度的范围，始终是各国行政改革在、追求的目标。
相关性：政府规模是政府能够充分发挥效用的一个重要因素，与一个国家的行政管理效率、经济增长和社会稳定密切相关，只有把政府规模控制在适度的范围，才能保证政府更有效地发挥作用。政府的规模并非越大越好，但也不能笼统地提倡“小政府”，因为政府规模尤其一定的内在规律和科学量度，过大或过小都是不足取的。
政府规模的内容：
阿特金森和斯蒂格利茨从公共经济学的视角，指出对于市场经济国家来说，尤其是对正在建设市场经济的国家来说，政府的规模最终取决于三个标准：“一是市场经济的能力，而是市场经济的需求，三是政府本身的能力。也就是说，我们先要确定市场能够干什么，市场需要政府干什么，然后确定政府该干什么，确定政府规模的语法结构，然后才能确立政府的规模。”从政府规模的标准可以看出，政府政府规模的内容可以概括为：政府职能规模、政府权利规模、政府机构规模、政府人员规模和财政支出规模。
阿特金森。公共经济学，上海：上海三联书店，1994：34
（2）研究政府规模问题没有放之四海而皆准的理论，要从实际出发，具体问题具体分析。建立一个有效政府，要给予其服务对象的要求以更多的关注。
斯蒂格利茨。政府为什么干预经济（M）,北京：中国物资出版社，1995：90
（3）世界雁行认为政府确保社会经济发展的五项基础性工作是：建立法律基础，操持非扭曲型的政策环境，包括宏观经济的稳定；投资于基本的社会服务与基础设施；保护承受力差的阶层；保护环境。
世界银行：1997年世界发展报告：边个世界中的政府，北京：中国财经经济出版社，1997：4
（8）谢庆奎。当代中国政府。辽宁：辽宁人民出版社，1991.10
（17）傅恒杰。政府供给与政府成本公共选择分析。全国撒很难搞清。经济理论研究，2006
（3）：83
（20）陈建，胡家勇。政府规模与经济发展。财经问题研究，2003（8）。
与经济增长相关度 第6篇
【关键词】 出口贸易；结构；经济增长
20世纪80年代以来，随着对外开放的深化，中国对外贸易取得了长足的进步。中国是劳动力丰裕的国家，一直以劳动密集型、低档制成品作为出口贸易结构的主体，但按照传统的比较优势理论参与国际贸易只能获取短期、静态的贸易利益。从长期来看这一贸易获益将逐渐丧失。因此，研究出口贸易结构影响经济增长的机制及影响贸易结构对经济增长作用的因素，改变现有的贸易结构，最终获取与经济发展阶段相适应的动态贸易显得尤为必要。
1目前我国出口贸易结构的现状
1.1相对于货物贸易，我国的服务贸易比较落后
据海关统计，2010年全年我国外贸进出口总值29727.6亿美元，比上年同期增长了34.7%；其中出口15779.3亿美元，增长31.3%；进口13948.3亿美元，增长38.7%；贸易顺差为1831亿美元，同比减少6.4%。12月份当月，我国进出口总值2952.2亿美元，同比增长21.4%；其中出口1541.5亿美元，增长17.9%，进口1410.7亿美元，增长25.6%；贸易顺差130.8亿美元，减少28.9%。我国月度的出口进口值在11月份刚刚创下历史新高的纪录后，12月份再次被双双刷新，12月份当月的出口值和进口值环比11月份分别增长了0.5%和8%，推动月度进出口规模首次突破2900亿美元关口，环比增长4%，再创历史新高。而服务贸易出口额为810.2亿美元，仅占世界服务贸易出口额的3.4%。同年，我国货物贸易在世界上排名第三，服务贸易排序第八；另一方面，我国服务贸易总是逆差，2005年中国服务贸易逆差达97亿美元，尽管2007年逆差额减少，仍为40.1亿美元。
1.2出口产品结构仍不合理
目前，中国出口商品结构发生了根本变化，技术密集型、资本密集型产品比例提高，突出表现在机电产品、高新技术产品的出口出现了快速增长。但我们也要看到，高新技术产品出口还处于起步阶段，与发达国家相比，高新技术产品在工业制成品中所占比重明显偏低，高科技含量、高附加值商品还远未成为出口的主导产品，在技术含量较高的商品领域，我们仍然属于净进口国，我国出口贸易总体上仍然呈现依靠出口低附加值消费品换取资本品的格局。
2出口贸易结构对经济增长的作用机理分析
出口贸易结构从两方面对经济增长起作用。一是要素生产率差别效应。一般来说，出口部门有比非出口部门更高的边际要素生产率，制成品出口部门会有比初级产品出口部门更高的边际要素生产率.这使资源从相对低效率部门向高效率部门流动，资源将得到更优的配置，进而促进经济增长。二是外溢效应。由于要适应竞争激烈的国际市场需求结构及其变化的需要，出口部门尤其是制成品出口部门要更好地把握产业技术规范和安全标准，要更注意树立产品形象，因此较之国内非出口部门具有更成熟的管理技术、生产技术和市场营销战略.而出口部门的营销技术和生产技术方面必然会发生外溢，从而为国内非出口部门吸收，形成持久的示范效应，提高全要素生产率，从而提升国内产业结构促进经济增长。
初级产品出口部门无论是自身的生产要素提高促进经济增长还是外溢效应都是负的，这与中国目前要大力推进产业升级，转变出口商品结构的现实目标是相吻合的。中国工业制成品出口正在改变过去那种粗放型、数量型的增长，而逐渐地向刺激技术进步、提高工业制成品出口产品的质量及附加值的集约型发展方式转变。
3从出口贸易结构与增长方式角度提出贸易发展的对策
3.1转变发展观念，加快结构调整转型步伐
以“共赢”的理念营造良好的外贸经营环境。要营造一个良好的外部发展环境，需从单一考虑本国利益转变为树立一种“共赢”的观念。要充分认识到，通过技术引进可缩短与发达经济体的差距；通过进口可实现资源在全球范围内的优化配置，推进国内产业结构调整，促进出口结构调整；通过进口可为出口打开更广阔的通道，创造更好的出口环境。在重视出口发展的同时，也要关注进口，优化进口结构，以实现出口的协调、可持续发展。贸易额不能再成为发展的唯一目标取向，提高产品竞争力，降低对资源的消耗，提高出口效益，应成为发展中更关注的方面。
3.2提高制成品内部结构
中国虽然已成功完成了初级产品出口国向工业制成品出口国的转变，但工业制成品出口内部结构依然有待提高。目前，中国工业制成品出口档次和附加值不高，仍多为劳动密集型或资源密集型产品，这些行业对一国工业水平的提高及对整个经济增长的推动作用是有限的.目前中国工业制成品出口的主要任务之一就是上层次、上水平，并以此促进经济的发展。针对具体的行业来说就是化学及相关行业需要加大出口力度，按原料分类的行业应改造产品结构，提高技术水平，同时继续积极鼓励机械及运输设备的出口。
3.3提升利用外資水平
外商直接投资对中国出口的促进作用主要是促进工业制成品出口而实现的。FDI利用提高东道国劳动密集型产品的出口质量，创造出此类产品新的机会。外资企业具有迅速适应消费者口味变化、把握产业技术规范和安全标准的能力，同时，FDI还可以焕发当地劳动密集型产品的贸易活动，通过加大技术投入可以将其转换为附加值高的技术密集型产品出口。而且，外商在东道国的经营必然要在营销技术和生产技术方面外溢，加速出口商品结构调整。
4结论
综上所述，我国经济的快速发展依赖于外贸的健康发展。现阶段“转变贸易增长方式”便是出口贸易健康发展的“指南针”，外贸的转型任重道远，政府在这个过程中应该肩负起使命，做出适当的制度安排，制定切实可行的政策，使出口主体——企业从集体非理性向集体理性转变，实现我们的既定目标。
参考文献
[1]张汉林、李计广等著. 《入世后过渡期我国外经贸发展的问题、症结及对策》.第四届中国WTO 研究学术年会会议资料，2008年11月。
[2]霍建国. 中国外贸与国家竞争优势. 北京：中国商务出版社，2009，2
[3]范柏乃，毛晓苔，王双. 中国出口贸易对经济增长贡献率的实证研究[J]. 国际贸易问题，2009，(8)：5-9
（作者单位：西安外事学院）
湖北省财政收入与经济增长相关分析 第7篇
关键词：财政收入,经济增长,回归分析法
一、财政收入与经济增长的关系
国内生产总值是反映一个国家 (地区) 在一定时期内国民经济活动最终成果的总量指标。从生产角度看, 它是国民经济各部门新创造的增加值的总和;从使用角度看, 它是全社会最终消费、投资、净出口的总和;从分配角度看, 它是国家收入、集体收入和个人收入的总和。
地方财政收入是本文研究的重点, 它与国家财政收入有所不同, 是本地区创造的国家收入, 通过不同时期、不同的分配方式, 在国家和地区之间分配后, 留给本地区使用的财政收入, 是国家财政收入的一部分。
经济增长决定财政收入, 财政收入反作用于经济增长是一条客观规律, 经济的持续、快速、健康发展是确保财政收入稳定、充分的基础。要正确处理经济增长与财政收入的辨证关系, 既要“放水养鱼”, 又要及时“捕鱼”还不能“竭泽而渔”, 以保证经济增长与财政收入发展的良性循环。
二、湖北省财政收入情况
(一) 湖北省财政收入的变化
从1994年开始, 全国实行分税制财政体制。湖北省1994-2005年之间财政收入和GDP的变化可以给我们提供一个感性认识。相关数据由《2006年湖北统计年鉴》整理并计算可得。由整理数据知湖北省财政收入总规模是不断增加的, 1994年财政收入77.46亿元, 2005年增加到375.52亿元。
(二) 湖北省财政收入与GDP的对比分析
随着国民经济的发展, 财政收入规模逐步扩大, 为便于与财政收入进行比较分析, 对经济增长分别采用现价和可比价计算。改革开放以来, 随着经济体制和财税改革的深入, 湖北省国民经济高速而稳定的增长, 财政收入也保持了较大幅度的增加。从财政收入占GDP的比重看, 这一比例呈上升趋势, 1994年全省财政收入占当年GDP的比重为4.55%, 2005年为5.76%, 比1994年上升1.52个百分点。
(三) 湖北省财政边际收入率分析
从财政边际收入率的数值, 也可以看出湖北省财政收入12年的变化趋势。财政边际收入率是指新增财政收入占新增GDP的比率, 财政平均收入率是指当年财政收入总额与GDP的比率。如果财政边际收入率大于上年财政平均收入率, 则表明财政收入有提高的趋势, 反之则下降。湖北省财政边际收入率明显大于上年财政平均收入率, 表明湖北省财政收入有提高的趋势。
三、财政收入与经济增长的定量分析—财政收入增长模型
经济发展对财政收入规模的制约关系可以运用回归分析作定量分析, 回归分析是考察经济活动中两组或多组经济数据之间的相关关系的数学方法, 其核心是找出数据之间相关关系的具体形式, 得出历史数据, 借以总结经验, 预测未来。假定Y代表财政收入, X代表国内生产总值, 则有公式y=α+βx, 其中α, β为待定系数。应用SPSS13.0对1994-2005年湖北省财政收入与GDP的数据进行回归分析, 发现两者存在明显的正相关关系。
以GDP表示自变量, 财政收入 (FIN) 表示因变量, 得出回归方程:
由上面方程可知t统计量知系数高度显著, F统计量知回归方程是高度显著的, 说明此模型有很好的解释力。从系数的性质可以看出, 斜率系数值为0.0 6 1, 表明GDP的单位边际贡献为0.061, 即湖北省GDP每增加100元, 财政收入增加6.1元。判定系数=0.981, 用回归拟合效果很好, 说明GDP对财政收入的影响是直接的。从回归方程所得出的国内生产总值对财政收入的边际贡献率较低, 这说明财政困难依然存在。
四、促进财政与经济协调发展的对策建议
(一) 扩大经济总量, 提高经济运行质量和效益
模型分析表明, 湖北省财政收入与经济发展有着极强相关性, 经济规模的扩大是财政收入资源的保证, 经济发展了, 国民经济整体实力提高了, 财政收入的税基才能得到保障。依靠经济效益的提高, 做大财政收入这块“蛋糕”。因此, 保持经济持续稳定增长是财政收入增长的根本。
(二) 促进产业结构优化升级, 推进区域经济发展, 努力涵养税源
国民经济持续、快速、健康发展有赖于经济结构的调整和优化, 目前湖北省正处于工业化中期, 关键是以信息化带动工业化进而实现基本现代化。现代化既是提升工业化的过程, 也是产业结构高级化的过程。要尽快提高以信息产业为代表的高新技术产业比重, 并以此改造传统产业。要大力提高服务业比重, 在规范运作的基础上, 加快发展信息服务、现代物流、旅游业等新型服务业, 推进产业结构的转变。
(三) 进一步改善和完善税制, 加强税收征管
强化对农业税费制度的改革, 规范收费项目, 取缔各种不合理收费。建立和完善税收制度, 一要坚持依法治税, 严格税收减免, 清理和规范税收优惠政策, 坚决取消越权制定的税收先征后返政策, 保证税款及时足额均衡入库, 做到应收尽收;二是要改进和强化税收征管手段, 全面推动纳税人自行申报和重点稽查相结合的税收征管模式。
参考文献
[1]、陈共.财政学[M].北京:中国人民大学出版社, 2000.
[2]、胡琨陈伟珂.中国财政政策有效性实证研究[J].中国软科学, 2004, (5)
与经济增长相关度 第8篇
近十几年来, 我国国内生产总值 (GDP) 一直以较快的速度上升, 尤其在本世纪初的几年中, GDP和GDP的增长率都呈现出平稳快速增长的趋势。1995年到2008年间的GDP均值为98869.49亿元, GDP增长率均值为8.67%。
1990年12月, 上海证券交易所成立, 深圳证券交易所试营业。此后, 我国股票市场获得了较大的发展。发行市场除最初的A股外, 1991年开始发行B股, 1993年后又出现了H股和N股等境外上市外资股。与此同时, 股市迅速扩容, 到2009年2月上市公司在上海证券交易所上市的为864家, 总成交金额26, 818亿元, 市价总值约111, 625亿元。
我国股票市场经过近二十年的发展已经初具规模, 尽管成立时间不长, 但其发展速度飞快, 且股票市场又取得了股权分制改革的决定性胜利。
那么, 股票市场的发展和经济增长这两者之间有着怎样的关系?本文利用1995年第一季度到2008年第四季度相关指标的数据, 对两者之间的关系进行实证研究, 并得出相关结论。
二、指标及数据的选取和解释
为了对中国股票市场发展和经济增长之间的关系做实证分析, 需要建立反映我国股票市场发展和经济增长情况的指标。本文确定了以下几个方面的指标:
(一) 经济增长水平指标。
本文采用国内生产总值累计增长率季度值 (GGDP) 代表我国的经济发展水平。
(二) 股票市场发展水平指标。
1.股票市场规模指标-资本化率。资本化率用Capitalization (CAP) 表示, 为每一季度户深两市A股总流通市值与同季度名义GDP的比率, 用以表征沪深两市的总体发展状况。该值越高, 说明我国股票市场规模越大, 募集资本和分散风险的能力越强, 发展水平也越高。由于沪深两市B股总体规模相对于A股较小, 因此忽略B股的影响。
计算资本化率所需数据来自《上海证券交易所统计月报》、《深圳证券交易所市场统计》、《中国证券期货统计年鉴》、《深圳证券交易所市场统计》, 《上证所市场资料年鉴2001～2008》。
2.股票市场流动性指标-交易率和换手率。交易率用Value表示, 为沪深两市每一季度A股总成交金额与同季度名义GDP的比值, 以经济总量为基础反映股市的流动性。
计算交易率所需数据来自《上海证券交易所统计月报》、《中国证券期货统计年鉴》, 其中部分数据依据当年公开统计月度数据计算得出。换手率用Turnover表示, 为沪深两市每一季度A股总成交金额除以A股同季度总流通市值, 高换手率反映出过度投机的倾向 (数据表从略) 。
三、回归结果及其分析
本文主要是用季度值GGDP (Y) 代表我国的经济发展水平, 并用资本化率CAP、交易率Value和换手率Turnover来反映股票市场发展水平。
经ADF检验, GDPG、VALUEG和TURNOVERG均为平稳时间序列, CAPG为一阶差分平稳, 故设定方程为:
GDPG = C (1) +C (2) *CAPG+C (3) *CAPG (-1) +C (4) *VALUEG+C (5) *TURNOVERG。
由估计结果, CAPG一阶滞后值及VALUEG和TURNOVERG对GDPG均无显著影响。
因而, 首先应用原始数据建立以下多元回归模型:
GDPG=C (1) +C (2) *CAPG+C (3) *VALUEG+C (4) *TURNOVERG
依据回归结果写出回归方程为:
GDPG=10.03293472-0.00934584713*CAPG-0.004055608274*VALUEG-0.001263868107*TURNOVERG
由回归结果可以看出, VALUEG及TURNOVERG的t-Statistic及P值均不显著, 说明二者对GDPG的解释贡献较小;R-squared、Adjusted R-squared及F-statistic值均过小, 说明方程在总体显著性上均不令人满意。另外DW值也说明存在严重的自相关。
基于以上原因, 对原始数据取对数, 建立以下模型
LOG (GDPG) =C (1) +C (2) *LOG (CAPG) +C (3) *LOG (VALUEG) +C (4) *LOG (TURNOVERG)
依据回归结果写出回归方程为:
LOG (GDPG) =2.6383-0.1041*LOG (CAPG) +0.0003*LOG (VALUEG) -0.0015*LOG (TURNOVERG)
由回归结果可以看出, VALUEG及TURNOVERG的t-Statistic及P不显著程度均上升, 说明在模型下二者对GDPG的解释贡献仍然较小;R-squared、Adjusted R-squared及 F-statistic略有上升, 但改变不显著, 说明方程在总体显著性上仍不令人满意。但DW值有了较为明显的上升, 说明在该模型中自相关程度减弱。
基于回归结果及上述分析, 认为VALUEG及TURNOVERG对GDPG的解释贡献较小, 并且可能是导致方程总体显著性不高的原因, 因此从方程中删除二变量, 建立以下方程:
LOG (GDPG) =C (1) +C (2) *LOG (CAPG)
依据回归结果写出回归方程为:
LOG (GDPG) =2.6322-0.1036*LOG (CAPG)
明显, 此时LOG (CAPG) 的 t-Statistic 及P值均较显著, R-squared及Adjusted R-squared虽改善不大, 但F-statistic已较显著, 方程在总体显著性上令人满意, DW值说明在该模型中自相关程度同时减弱。
为确定GDPG和CAPG的滞后值对GDPG是否有较为显著的影响, 设定以下方程:
LOG (GDPG) =C (1) +C (2) *LOG (GDPG (-1) ) +C (3) *LOG (CAPG) +C (4) *LOG (CAPG (-1) )
依据回归结果写出回归方程为:
LOG (GDPG) =0.6952+0.7216*LOG (GDPG (-1) ) -0.0219*LOG (CAPG) +0.0007*LOG (CAPG (-1) )
显然, 滞后一期GDPG对GDPG同样有较显著影响, CAPG的滞后值则对GDPG无显著影响。
基于此, 在方程中删除CAPG的滞后值, 同时, 为验证GDPG滞后值对GDPG的影响, 加入GDPG的二阶滞后值, 设定方程如下:
LOG (GDPG) =C (1) +C (2) *LOG (GDPG (-1) ) +C (3) *LOG (GDPG (-2) ) +C (4) *LOG (CAPG) 。
依据回归结果写出回归方程为:
LOG (GDPG) =0.6772+0.7275*LOG (GDPG (-1) ) +0.0046*LOG (GDPG (-2) ) -0.0221*LOG (CAPG)
此时, 滞后二阶GDPG对数值对GDPG几乎无影响, 从而可以从方程中删除GDPG二阶滞后值。
最后, 对GDPG和CAPG进行Granger因果关系检验, 二者之间均存在显著的格兰杰因果关系, 说明经济增长可显著提升股市的资本化率, 而股市资本化率的提升又可以显著推动经济的增长, 二者之间具有显著的正向相互推动作用。
综合以上分析, 说明经济增长率的前期值及资本化率对当期的经济增长率均有较显著影响。因此, 保持经济的平稳增长并提升资本化率均可有效推动经济的增长。同时适度抑制交易率和换手率, 避免二者过高对经济的负向作用。
参考文献
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与经济增长相关度 第9篇
关键词：政府消费,城市居民消费,农村居民消费,经济增长,相互关系
1 引 言
改革开放以来, 新疆的经济在消费、投资、出口的拉动下, 取得了长足进步, 综合实力明显增强, 为今后的经济发展奠定了好的基础。但是, 也面临着有效需求长期不足, 尤其是居民消费水平长期过低等一些亟须解决的突出问题。按照国际通行的标准, 消费一般占到GDP的70%以上, 国民经济才有持续高速增长的动力。1978—2009年间, 新疆的消费率 (即最终消费占GDP的比重) 持续走低, 从20世纪80年代初的80%以上, 下降到2006年最低的48.1%, 且这一趋势尚无扭转的迹象。与此相一致的是, GDP增速、工业增速也由80年代初期居全国中上游的位次, 退居到近几年来全国倒数第二、第三位;全社会固定资产投资增速, 在全国经济发展出现几个过热的时期, 也始终低于全国平均水平, 经济发展的内生动力已逐步呈现减弱的态势。新疆作为欠发达的边疆省区, 经济的增长主要依靠内需扩大和完善市场化建设来进行, 没有消费与投资的拉动, 或只有投资没有消费的快速增长, 或只有消费没有投资的快速增长, 国民经济的长期持续健康发展就没有动力, 社会的稳定也就没有基础。基于这一事实, 扩大消费需求、改善消费环境, 是优化新疆经济结构、提高经济增长质量和效益的重要途径。因此, 深入研究消费对经济发展的拉动问题具有重要的意义。
研究消费与经济增长之间是否存在某种长期均衡关系, 消费与经济增长之间以及各消费内部增长之间是否存在相互作用的关系, 这样的研究文献相对较多, 主要体现为以下四个角度和范围的研究:研究总消费、政府消费、居民消费或居民消费和政府消费同经济增长之间的关系, 这些研究只是说明了消费需求某个方面对经济增长的影响, 不能全面地揭示各消费需求与经济增长的关系。
基于上面的问题, 考虑到中国特别是欠发达地区二元经济的特征, 本文将研究政府消费、城市居民消费、农村居民消费和经济增长之间是否存在某种长期的均衡关系, 各消费增长与经济增长之间是否存在相互作用关系。
2 数据来源及方法说明
在研究新疆消费与经济增长的问题时, 选取新疆1990—2009年的年度时间序列数据 (资料来源于2010年《新疆统计年鉴》) 。用GDP、GCS、UCS、RCS分别代表国内生产总值、政府消费、城市居民消费、农村居民消费, 为了更容易得到平稳序列, 分别对各个变量取自然对数, 这种改变更能解释政府消费、城市居民消费、农村居民消费对国内生产总值的敏感性。在研究方法上将它们纳入一个向量自回归 (VAR) 模型中, 检验LnGDP、LnGCS、LnUCS、LnRCS之间是否存在长期稳定的关系, 最后, 在向量自回归 (VAR) 模型的基础上运用脉冲响应函数和方差分解技术来分析新疆政府消费、城市居民消费和农村居民消费与经济增长的相互影响程度。
3 实证分析
本文运用Eviews 6.0计量经济分析软件来揭示新疆的政府消费、城市居民消费和农村居民消费与经济增长之间的内在关系。
3.1 VAR模型模型
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其中:
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在实际的运用中, 对于滞后阶长度的选取, 一般希望滞后数足够大以便能够较好地反映模型的动态特征。但是滞后数越大, 模型中待估计的参数也越多, 模型中的自由度也越小。一般可根据AIC信息准则和SC准则模型的最小相同滞后阶数来判断, 当最小值时的滞后阶数不一致时, 就以似然比统计量LR选择滞后阶数。见表1。
*表示根据该准则选定的阶数。LR:连续修正LR检验统计量 (在5%水平显著) ;FPE:最终预测误差;AIC:信息准则;SC:信息准则;HQ:信息准则。
由表2可以看到在此VAR的滞后阶数选为1。其VAR模型为:
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undefined
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由模型可以看出, 经济增长受自身lnGDP (-1) 、lnGCS (-1) 和lnUCS (-1) 的正向影响以及lnRCS (-1) 的负向影响;政府消费的变化受自身lnGCS (-1) 、lnGDP (-1) 和lnUCS (-1) 的正向影响以及lnRCS (-1) 的负向影响;城市居民消费的变化受自身lnUCS (-1) 和lnGDP (-1) 的正向影响以及lnGCS (-1) 和lnRCS (-1) 的负向影响;农村居民消费的变化受自身lnRCS (-1) 、lnGDP (-1) 和lnUCS (-1) 的正向影响和lnGCS (-1) 的负向影响。
经过检验, 所有特征根模的倒数都小于1, 说明VAR模型的结构是稳定而显著的 (见图1) 。因此, 满足脉冲响应函数和方差分解函数。
3.2 脉冲响应函数
脉冲响应函数 (Impulse Response Function, IRF) 可以用来衡量来自某个内生变量的随机扰动项的一个标准差冲击 (称之为“脉冲”) 对VAR模型中所有内生变量当前值和未来取值的影响, 刻画内生变量对随机扰动的动态反应, 显示任意变量的随机扰动如何通过模型影响其他变量, 并反馈到自身的动态过程。如果随机扰动存在相关性, 它们将包含不与特定变量相联系的共同部分, 通常将共同部分的效应归属于VAR模型系统中第一个出现的变量。图2为基于上述VAR模拟的脉冲响应函数曲线, 横轴代表响应函数的追踪期数, 纵轴代表响应函数的因变量对解释变量的响应程度。在模型中, 将响应函数的最终期数设定为十年。图中实线为响应函数的计算值, 虚线为响应函数值的加或减两倍标准差的置信带。从图2可以看出:
lnGDP对自身的一个标准差新息的冲击立即有较强的反应, 在第1期达到最大后开始缓慢回落, 到第8期为负值, 负值的最大值出现在第9期后开始回升;lnGDP对来自lnGCS的一个标准差新息的冲击的反应开始较弱, 在第2期下降到负的最大值 (谷底) 时, 然后逐渐回升, 在第4期上升到正的冲击, 到第8期达到最大, 以后趋于平缓;lnGDP对来自lnUCS的一个标准差新息的冲击的反应开始较弱, 但这种负面的冲击效应逐步增强并在第5期下降到谷底, 然后又逐渐回升;lnGDP对来自lnRCS的一标准差新息的冲击的反应开始较弱, 负面的冲击在第4期达到最大值时, 然后趋于平缓。
lnGCS对自身的一个标准差新息冲击从长期来看都是较强的, 在整个观察中都是正向的冲击;lnGCS对来自lnGDP的一个标准差新息冲击立即有较强的反应, 在第4期达到正的最大值, 然后缓慢地下降, 在第9期后趋于较弱并趋于平缓。
lnUCS对来自自身的一个标准差新息冲击开始较弱, 然后下降, 在第4期达到负的最大值 (谷底) 后上升, 在第8期达到正的最大值, 然后趋于平缓;lnUCS对来自lnGDP的一个标准差信息冲击开始较弱, 然后上升, 在第5期达到正的最大值, 然后缓慢下降。
lnRCS对来自自身的一个标准差新息冲击开始较强, 然后逐渐下降, 在第4期时达到负的最大值 (谷底) 后缓慢上升并趋于平缓;lnRCS对于来自lnGDP的一个标准差新息冲击开始较弱, 然后上升, 到第6期时达到最大后下降, 到第9期达到负的最小, 然后趋于平缓。
由此可见, 新疆的经济增长在短期内, 对政府消费会带来负面冲击效应, 但随着滞后期的增加, 这种效应改变为正面冲击效应;同时政府消费的增加对经济增长在一定时期内会带来一定的正面冲击, 但随着滞后期的增加, 正面冲击效应会缓慢地下降;经济增长对于城市居民消费影响开始较为平稳, 但随着时间的推移, 然后转为负面冲击, 但经过一定时间后, 又转为平稳;同时城市居民消费的增加对经济增长在一定时间内, 具有正面冲击, 但随着滞后期的增加, 正面冲击会随着时间慢慢减弱, 以致转为负面冲击;经济增长对于农村居民消费的影响在整个观察期都是负的冲击;同时农村居民消费对经济增长在一定时期会有正面的冲击效应, 但随着时间的推移, 这种效应会慢慢地下降。
3.3 方差分解预测分析
VAR模型的方差分解是将系统中每个内生变量的波动按其成因分解为与各方程新息相关联的组成部分, 从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性。方差分解表示的是当系统的某个变量受到了一个单位的冲击后, 以变量的预测误差方差百分比的形式反映变量之间的交互作用程度, 它的基本思想是把系统中每一个内生变量的变动按其成因分解与各方程随机扰动项相关联的各组成部分, 以了解各扰动项对模型内生变量的相对重要性。本文利用方差分解技术分析各个变量的相互关系。方差分解的结果见方差分解合成图 (图3) 。
由方差分解合成图的信息来看, 新疆的lnGDP、lnGCS、lnUCS和lnRCS惯性比较大, 一开始大部分都是由自身的影响造成的, 但从长期来看, 由自身的扰动带来的影响趋于减弱, 由其他变量的扰动带来的影响逐渐增强, 相较于其他扰动的影响, 自身的扰动和lnGDP的扰动带来的影响较为显著。因此政府消费、城市居民消费、农村居民消费和经济增长有着正的相关性, 而lnRCS相较于lnGCS和lnUCS尤为显著, 所以发展和加强农村居民消费显得尤为重要。
4 结论与建议
通过消费与经济增长的实证分析, 得出以下的结论:①新疆的经济增长与政府消费、城市居民消费和农村居民消费之间存在着稳定的长期均衡关系, 具有长期稳定和短期波动的特点并且农村消费和政府消费能更有效地促进经济的增长。②从脉冲响应函数来看, 政府消费会对经济增长有所影响, 但相对于城市与农村居民消费对经济增长的正面影响来说显得很小, 而经济增长对于政府消费有着正面的影响, 但是对于居民消费没有大的促进作用, 特别是农村居民消费;从方差分解合成图来看, 农村居民消费相较于政府消费和城市居民消费对于经济增长的影响更为显著, 因此应注重居民消费的发展, 特别是农村居民消费的发展。
从结论可以看出, 消费对于经济的增长具有非常重要的拉动作用, 这契合了经济理论上的推定:消费率高, 经济增长就快。因此, 作为欠发达地区的新疆要使经济得到较快地增长, 必须提高消费率。在提高消费率上, 有必要提高居民的消费率, 特别是农村居民的消费率。居民消费率的提高受制于收入水平的高低, 由此, 提高居民的收入水平, 特别是农村居民的收入水平显得尤为重要。基于欠发达地区较为严重的二元经济的特点, 经济增长带动居民消费上升作用并没有显现出来, 特别是农村居民消费, 政府加大转移支付的力度显得尤为必要。对于农村居民要拓展农民增加创收的渠道, 新农村建设政策能够真正体现。只有这样, 居民收入提高了, 居民的消费意愿才会增强, 才能真正使经济增长与消费增长协调, 经济才能健康的发展。
参考文献
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与经济增长相关度 第10篇
在吸引FDI以每年17%的增速增长的同时, 中国的经济也在经历着年均9%以上的快速发展。依靠投入的增加是中国30年经济增长奇迹的主要动力, 其中投资对拉动经济增长的贡献是巨大的。作为促进中国经济增长投资的一个重要组成部分, FDI与中国经济增长之间的关系一直是经济学家们关心的。这两者之间是否具有某种稳定的联系或相关性?如果有, 那么这种相关性是否会因为中国经济发展中受到的波动干扰而发生结构性突变?这些问题都是值得分析的, 这种分析将有助于决定对FDI采取什么态度和如何协调FDI与中国经济增长之间的联系。
1 文献综述
依据经济增长理论, 资本、劳动力和技术进步是经济增长最主要的动力源。遵循这样的思路, 中国经济学家对FDI是否对中国的经济增长起到积极作用及作用产生的路径做了许多理论和实证的分析。康赞亮、张必松 (2006) 提出, 中国经济是开放经济, 出口贸易是经济增长的主动力之一, FDI可以通过促进进出口贸易来推动经济增长。尹贤淑 (2008) 通过利用1983~2005年的数据分析, 发现从1994年起, FDI对中国经济增长的贡献率在不断下降。国内学者对于FDI与中国经济增长的关系主要有两种结论:一种是FDI能够通过技术溢出、促进就业、促进R&D等因素推动中国经济增长;一种是FDI作为一种资本, 与中国国内资本逐渐由互补关系转变为竞争关系, 并通过挤出效应挤占了国内资本投资的领域从而给中国经济增长带来一些负面影响。
现有对FDI与经济增长相关性做研究的文献基本上都是通过收集宏观经济变量的时间序列数据, 用格兰杰因果检验和协整检验进行分析。但是, 这种分析本身隐含假设是分析的数据取自于一个结构稳定的大样本, 整个数据生成的过程 (DGP) 不随时间变化而发生改变的。实际上, 经济体系是一个非常不稳定的系统, 稳态是偶然的, 非稳态是必然的。宏观经济变量往往受到这样或那样的因素冲击和干扰, 有时这种干扰表现为宏观经济变量异常值的出现, 更多的是表现为整个数据生成机制的变化, 这就是“结构突变”。本文试图运用突变理论, 结合1994~2011年的季度数据, 检验中国FDI与经济增长之间的相关关系是否受到结构性突变的冲击, 从而改变这种相关性的稳定性。
2 数据分析和模型建立
2.1 数据选取
FDI作为一种外部资源, 流入中国的前提条件是中国经济必须稳定。中国经济虽然一直经历着比较高速的增长, 但是这种增长也频繁地受到威胁, 比如1995年的软着陆、1997年亚洲金融危机冲击、1998年开始的通货紧缩、2003年的非典干扰和2008年次贷危机的影响。这种冲击往往是在某一年份内突然发生的, 为了真实地反映数据实际生成过程, 我们选取1994年一季度到2011年一季度的季度数据进行分析, 共计69个样本。由于FDI和GDP数据都呈现出十分明显的季节性波动, 因此首先对数据进行季节性平滑调整。
一般的时间序列分析, 首先都必须对时间序列进行单位根检验, 以避免陷入伪回归的干扰。Perron指出, 时间序列数据除了可能是单位根平稳之外, 有可能通过退化趋势平稳。如果单纯做单位根检验实际上忽略了数据生成过程中可能发生的结构性突变, 这样就会将一个实际上通过退势平稳的过程认定为随机趋势非平稳的过程。因此, 本文将继续分析经过季节平滑后的FDI与GDP数据生成过程, 以判断是否存在结构突变。
2.2 数据平稳性检验
数据存在结构性突变的前提是数据具有非平稳性, 非平稳时间序列才有必要进行平稳处理, 进而可能进行计量建模分析。所以在进行数据生成过程分析前, 有必要对数据进行单位根检验。运用EVIEWS6.0软件, 采用ADF程序, 对经过季节平滑后的FDI与GDP数据进行单位根检验, 得到如下表1所示结果。结果显示, 这两组数据都存在单位根过程, 是非平稳时间序列, 必须进一步进行结构突变检验。
注:检验类型C, T, N分别表示单位根检验方程中包括的常数项、时间趋势和滞后项的阶数。
2.3 模型设定
如果回归残差μt~I (0) , 则原序列yt称之为趋势稳定过程。进一步设定:
显然, 在方程 (2) 中, 若ρ<1, 则有μt~I (0) 。为了检验本文研究数据是一阶差分稳定还是退势稳定过程, 先对原序列做一阶差分有:
3 实证分析
3.1 方法选取
对于时间序列生成过程的突变检验分为两种, 分别是突变时间点已知的外生检验和时间突变点未知的内生检验。从图1、图2来看, 本文采用的数据并不表现出比较明显的外部结构突变点, 而且由于外生检验主观性比较强, 因此本文主要采用内生检验三种方法:递归检验、滚动检验和循序检验。
3.2 结构突变检验
采用上述三种方法, 对经过季节平滑后的FDI与GDP数据进行结构突变检验, 通过EVIEWS6.0编制程序, 生成检验结果如下:
3.2.1 季节平滑后的FDI结构性突变检验
3.2.2 季节平滑后的GDP结构性突变检验
检验结果表明经过季节调整的FDI是单位根生成过程, 而且数据结构是稳定的, 没有发生突变。而在对季节调整后的GDP做滚动检验时, 从2001年起数据的ADF序列低于临界值, 因此它不是单位根过程, 存在结构突变。
4 结语
(1) 本文的实证分析表明, GDP序列数据的确服单位根过程, 但是通过合理的结构突变模型检验后, GDP数据生成过程表现出趋势稳定过程特征, 而且很明显的结构突变点发生在2001年一季度。严格来说, GDP数据之前表现出的单位根过程是虚假单位根过程, 这是忽略了数据生成过程的结构突变特性所引起的。另一方面, 中国的FDI序列一直遵循稳定的单位根过程, 且没有表现出结构性突变。
(2) 近年来实证分析中, 认为FDI与GDP之间存在相关性在下降, 甚至存在挤出效应, 有可能是忽略了这两组数据生成过程的差异。这种差异表明, FDI和GDP更多的是受到其他的因素影响, 而且这些因素之间极少有共性。FDI与经济增长之间的不确定性增强了, 不稳定成为了常态。
(3) 宏观经济数据生成过程一般都具有较强的惯性。因此, 在未来一段时间, 中国的GDP和FDI仍然会保持自身数据生成特性。在当前中国经济处于结构调整时期, 面对中国劳动力成本上升、环保压力、周边国家对外资吸引力增强和西方发达国家为了促进经济复苏而采取的激励措施, FDI与中国经济增长之间的相关性表现出极强的波动特性。因此, 在管理和制定FDI政策时, 必须充分考虑GDP会更多受到外部因素干扰, 比如金融危机的冲击。只有这样, 才能合理利用FDI。
参考文献
[1]康赞亮、张必松.FDI、国际贸易及我国经济增长的协整分析与VECM模型[J].国际贸易问题, 2006 (2) .
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[3]李艳丽.FDI对国内投资的挤入挤出效应——基于地区差异及资金来源结构视角的分析[J].经济学动态, 2010 (10) .
与经济增长相关度 第11篇
一、我国就业与GDP增长的实际关系
20世纪90年代以来，我国就业与GDP增长之间表现出一定的规律性。主要体现在以下几个方面：一是非农部门的GDP增加是创造新增就业机会的主要来源。二是非农就业弹性处于波动状态，但并未表现出递减的趋势。三是城镇新增就业不断增加，非农就业总量也处于增加的态势。经济体制转轨和城乡经济的一体化，是导致这些特点的根本原因。
就业弹性是GDP和就业之间关系的重要体现。有的学者指出，我国就业弹性正在逐步缩小，即GDP吸纳就业的能力在逐步减弱。使用这一结论要十分谨慎。因为这里存在两个问题。第一，总体就业弹性的计算反映的是城乡全部就业和GDP总量之间的增长关系，但由于非农产业未能吸纳的就业都被计入农业部门，这样，计算出来的就业弹性并不能真实反映就业对经济增长的反应。第二，现行的就业统计体系中，分部门计算就业弹性，所使用的就业数字不包括单位就业渠道之外的就业，这样大量的就业增长就被排除在计算之外，会造成就业弹性被大大低估。因此，计算非农部门的就业弹性（包括城镇非正规就业和农村非农就业）更能反映实际情况。
实际上，由于我国处于迅速工业化的阶段，农业排斥劳动力是一个长期趋势。因此，农业部门很难创造新增就业需求，新增就业岗位主要通过非农部门的GDP增长来实现。根据现有的统计体系，我们可以计算出非农就业的增长情况以及非农GDP的增长情况。如表所示的是根据可比价格计算的非农GDP增长率、非农就业增长率以及由此计算出的非农就业弹性。数据显示，除了个别年份以外，非农GDP的增长率都在8%以上，“十五”期间的平均值也维持在9.5%左右的水平。根据该表所计算的弹性，可以做出如下的判断：非农就业弹性有波动，但并未表现出递减的趋势。
1991—2003年，非农就业弹性的平均值为0.3，这意味着通过宏观调控的手段，促进经济增长，将会收到GDP和就业同时增长的效果。
二、我国每年拟定就业目标的做法和依据
近年来，我国在制订国民经济发展规划时都拟定就业目标，这既体现了就业目标在当前宏观调控过程中的重要地位，也符合我国这样一个转型中的发展中国家的特点。拟定年度就业目标的主要依据体现在以下几个方面：一是人口年龄结构的自然变动，每年都会对劳动力供给产生影响，因此，每年的新增劳动力供给总量都会有所变化，需要政府相机决策。二是宏观经济形势的短期波动，会对就业增长产生影响；经济结构的不断调整也使得就业需求总量和结构不断变化，需要政府根据形势的变化调整就业目标。其具体做法如下。
（一）要判断劳动力供给的总体形势。
（二）在宏观调控中，将经济增长目标和就业增长目标挂钩。
（三）考虑就业弹性可能发生的变动，将产业布局、调控措施和就业吸纳能力挂钩。
三、今年就业与经济发展形势的分析与建议
（一）今年我国的就业形势和实现就业目标所需的GDP增长速度
当前劳动力供给的形势主要有以下几个方面特点：
1．人口年龄结构变动导致的新增劳动年龄人口处于高峰期。“十五”期间，由于人口年龄结构的变动，每年新增的劳动年龄人口都在1000万人以上，2004年和2005年每年仍然有1200万人。其中，初中毕业生和高中招生数的缺口在1100万以上，形成主要的劳动力供给群体。
2．高校毕业生数在逐年增加。2001年和2002年，两年的高校招生总数为589万人，较此前有较大幅度的增加。从2005年的第三季度开始，这些高校毕业生将相继进入劳动力市场，并形成劳动力供给的压力。
3．劳动参与率下降的趋势停止。劳动参与率降低会在实际上减少劳动力供给，但微观调查结果表明，劳动参与率下降的趋势在近年趋于停止，维持在66—70%的水平。
综合上述主要因素，判断今年的新增劳动力供给总量将在1000万人左右。
影响劳动力需求的最主要的因素是GDP的增长速度和就业弹性。从宏观调控的角度看，就业弹性是由相对长期的一些因素所决定，但GDP增速的决定相对短期。如果非农就业弹性维持在1991年以来的平均水平（0.3左右），实现劳动力供求平衡，按照可比价格计算的非农经济增长率需要维持在8%的水平。如果非农就业弹性处于低位水平（0.23左右），则按照可比价格计算的非农经济增长率需要维持在10%的水平。将8—10%的非农经济增长率换算成全口径的GDP增长率，大约为7.3—9%。
2005年第一季度，我国经济仍保持了较高速度的增长，GDP增长速度达到8.8%，第一、二、三产业增加值增速分别为3.0%、10.8%和8.0%。根据以往经验统计，后三季度GDP增速要达到7—9%。但如果宏观调控力度继续加大，后三季度的增长速度可能会有一定幅度的下滑，将不利于就业的总体平衡。
（二）实现今年就业增长目标的对策建议
1．需要注意宏观调控目标和时机选择，对就业可能产生的影响。从前面的分析可以看出，今年劳动力供给压力较大，也有可能出现高失业的时期。因此，必须通过宏观调控的手段，积极调控就业需求的两个基本要素：经济增长率和就业弹性。在宏观调控过程中要注意，通过保持一定的经济增长速度，创造就业机会。
2．继续鼓励非正规就业，根据就业形势的变化有侧重地推进劳动力市场改革。由于劳动力供求关系趋紧，不仅需要保持较高的经济增长速度，同时就业弹性也需要处于高位值，这要求鼓励各种形式的非正规就业。同时，劳动关系管理和其他劳动力市场规制措施的出台，要审慎地选择时机。
3．从城乡一体化的角度动态地调整和统筹就业政策。农业部门虽然不会创造新的就业机会，但城乡劳动力市场的联动，仍然会对整体的就业形势产生影响。农业劳动力向非农部门的转移速度和数量，受到农业部门和非农部门的相对收入关系的影响。继续保持对农业的支持力度，将有利于减轻非农部门就业的压力。
4．要注意其他社会政策和就业形势的联动以及时机的契合。每年新增劳动年龄人口中，有一部分劳动力仍然是在校学生，尤其是初中毕业生数和高中招生数的差额越来越大。根据人口年龄结构的变化特点，尽快加速高中和职业教育的发展，为来年的就业工作打下基础。
与经济增长相关度 第12篇
一、我国基础设施投资总额与GDP总量的相关性分析
基础设施包括经济基础设施和社会基础设施,研究重点是经济基础设施。经济基础设施主要是指永久性工程构筑、设备、设施和它们所提供的为居民所用和用于经济生产的服务,包括公用事业、公共工程、其他交通部门等三类。1996-2008年我国基础设施投资与GDP的变动,如表1所示。
资料来源:《中国统计年鉴》(1996-2008),国民经济和社会发展统计公报(1996-2008),其中基础设施投资总额及其年增长率为作者计算所得
根据表1中第二列及第四列数据,可以绘制图1。在图1中可以直观地看清我国的GDP总量与基础设施投资总额之间存在着动态一致性。
运用计量分析中的相关系数公式,测算基础设施投资总额与GDP总量之间的相关系数。根据相关系数的定义,设两个变量X、Y,考察其相关系数:
其中ρxy表示x、y的相关系数,σxσy分别表示x、y的标准差。根据表1的第二列及第四列数据,可以得出GDP与基础设施投资总量之间的相关系数ρ1=0.996886,可见1996—2008年间我国的基础设施投资总额与GDP总量之间存在着较强的相关性。
仅从相关系数还不足以量化这一时期基础设施投资同GDP增长率之间的关系。对1996-2008年间我国的基础设施投资总额与GDP总量之间的相关性,还要进一步进行回归分析。由于GDP总量与基础设施投资总额之间呈线性关系,从而有:
其中Y表示GDP总量,T表示基础设施投资总额;b表示T对Y的边际产出,a表示组成GDP的其他部分。对1996-2008年间我国GDP总量与基础设施投资总额两组数据进行回归分析,其结果如下:
从F-检验值来看,回归方程是显著的;从R2的值来看,回归方程的拟合优度较好。从而得到回归方程:
以上计算结果表明:1996-2008年间我国基础设施投资总额与GDP总量之间具有极强的正相关性。这一经验结论说明,我国今后2年4万亿元的投资对GDP增长产生巨大的拉动力,可以有效应对国际金融危机的冲击。
二、我国基础设施投资增长率与GDP增长率的相关性分析
基础设施投资增长率也称基础设施投资增长速度,它反映的是在一定时期内基础设施投资水平变化程度的动态指标;经济增长率也称经济增长速度,它是反映一定时期经济发展水平变化程度的动态指标,也是反映一个国家经济是否具有活力的基本指标。建国以来,我国的基础产业和基础设施经过大规模的投资和建设,结果明显加强,农业、能源、原材料供给能力迈上了一个新的台阶,交通运输、邮电通信纵横交错,覆盖到全国的网络体系,水利环境、教育、文化、卫生、体育设施也得到显著加强,三峡工程、西气东输、南水北调、青藏铁路、京沪“高铁”等一大批重大项目的建设都顺利完成或向前迈进。基础设施的快速发展为国民经济的发展和人民生活水平的提高提供了坚实的基础和强有力的支持。
关于基础设施投资与经济增长的相关性的研究,国内外学者进行了大量的研究。对基础设施与经济增长关系做的最为典型的实证分析当属Canning(1992)等人,他们收集了152个国家1950年—1985年间的有关数据并分类考察不同类型的基础设施与经济增长之间的关系。我国基础设施投资与经济增长关系的研究多以定性研究为主,而定量的分析研究成果并不多见,马树才(2001)在基础设施投资对经济增长拉动的分析中,利用二级三要素CES生产函数模型,对"九五"期间沈阳市的基础设施投入要素产出弹性进行了计算,提供了一种比较复杂的计算方法。郑思齐,刘洪玉(2004)使用中国1981-2001年的数据利用Granger因果检验方法研究了基础设施投资、其他投资和GDP之间的动态因果关系,得到基础设施投资对GDP增长的短期影响要大于其他投资,同时指出基础设施投资是短期经济增长波动的一个重要的影响因素。此外,也有学者从因果检验、投入产出分析、回归分析等角度对基础设施与经济增长进行了定量分析。本文从中借鉴部分研究方法,利用回归分析的方法,结合1996-2008年的统计数据对基础设施投资增长率与GDP增长率的相关性进行分析研究。
根据表1:1996—2008年我国基础设施投资与GDP的变动中的第三列和第五列数据,可以绘制图2。在图2中可以直观地看出基础设施投资增长率与GDP增长率的变动是并不一致的。当GDP增长率曲线上升时,基础设施投资增长率曲线反而下降;当GDP增长率曲线下降时,基础设施投资增长率曲线反而上升。
运用前文所述的相关系数公式,同样可以计算出1996-2008年间我国基础设施投资增长率与GDP增长率之间的相关系数ρ2=0.566878,可见这一时期我国的基础设施投资增长率与GDP增长率之间存在较弱的相关性。
对这一时期基础设施投资增长率与GDP增长率进行回归分析,用Y表示GDP增长率,用T表示基础设施投资增长率,则计算结果如下:
从而得到回归方程:
以上计算结果表明:1996-2008年间我国基础设施投资增长率与GDP增长率之间的相关性较弱。出现这种结果主要有以下两方面的原因。
第一,基础设施的投资从决策到实施再到见效,会出现“时滞效应”,即投资要经过一段时间才能显现出对经济的拉动作用。经济增长的变动相对于基础设施投资的变动存在一定的滞后期,时间约两年。图2明显地突现,基础设施投资波动幅度大于经济增长波动幅度。目前我国大中型基础设施投资项目的平均建设周期为3年半左右。第一年的投入一般占项目建设投资的10-15%,第二年占40-50%,第三年占30-40%,第四年占10-15%。这表明项目的投资高峰一般出现在第二年和第三年。基础设施投资本身的这种规律决定了其对经济的拉动作用一般是在项目实施后的第二年或第三年才会明显表现出来。
第二,“消费”、“投资”、“出口”是拉动经济增长的三驾马车,经济增长是靠三方面共同拉动的结果。在我国至今消费需求对经济增长的拉动作用较弱。20世纪90年代以来,我国出口贸易增加非常迅猛,成为经济增长的重要拉动力。1996-2008年间,出口年均增长率达19.6%,净出口年均达843.9亿美元,且增长相对平稳。而2005-2008年的四年间,净出口急剧增长,分别为1020亿美元、1775亿美元、2622亿美元和2955亿美元,增长率分别高达21.79%、74.0%、47.7%、12.7%。由此可见,基础设施投资并不是拉动GDP增长的唯一因素。
当前,国际金融危机对我国经济的影响远比预期严重,金融危机将在较长时期内影响我国的经济和社会发展。如何有效应对国际金融危机的影响,保持经济增长和就业稳定,成为我国政府高度关注的迫切问题。在此背景下,当前中央政府加大投资力度,计划在2010年底前投资4万亿扩大内需,以此促进经济增长。在这4万亿的投资计划中,近一半投资将用于铁路、公路、机场和城乡电网建设,用于农村民生工程和农村基础设施将约为3700亿元。笔者认为,我国的2年4万亿元投资在应对国际金融危机的冲击、刺激经济、实现中国式复苏方面的巨大作用是不容置疑的。但是,基础设施投资拉动经济增长点过程不会是一帆风顺的。GDP增长率相对于投资增长率的滞后性、消费需求增速缓慢、出口需求锐减等因素,都会使4万亿元投资的实际效应面临种种变数。因此,采取与投资决策相配套的其他政策措施是必不可少的。
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