经济增长的与经济发展

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经济增长的与经济发展范文第1篇

随着我国社会经济的迅猛发展，国家经济体制的改革不断深入，全国范围内经济环境不断发生着变化，新的经济形式也在不断出现。在变幻莫测的新经济环境下，传统的财会管理模式已经不能很好的满足企业发展的需要。因而，在新经济背景下，企业如何将经济发展与创新工作做好，在日益竞争的市场竞争中将企业自身的优势充分的发挥出来，并持续稳定的发展，成为企业关注的重点问题。

【关键词】

新经济；经济增长方式；转型；企业创造

1新经济概况及其发展意义

新经济已经成为我国当前一个不争的事实，其已经影响到我国生产和生活的各个领域，其主要表现为改变了我国经济增长方式，促进我国经济增长方式得以转型，从而促进我国社会经济发展地更好。可以说，目前我国经济增长将进入以资源和投资为动力，经济增长方式则转向以技术，信息和知识经济为驱动，因此，本文主要对我国当前新经济的特点和本质进行分析，在此基础上着重探讨在新经济时代里经济增长方式的转型，以便为我国经济增长提供理论借鉴。

1.1新经济的含义所谓新经济，其是一种以信息技术为基础的，由知识要素驱动并且以网络经济为核心内容的经济。由此可见，可以将新经济归纳成为：新经济等于知识经济加上网络经济。所谓知识经济，就是指以现代科学技术为核心，建立在知识信息的生产、存储、使用和消费之上的经济。在新经济迅猛发展的今天，新经济的核心要素应该是人力资源，也就是说新经济的核心供给者属于那些掌握了先进技术和大量信息知识的人才。网络经济则是一种建立在现代通信、电子计算机、信息资源和生产交换以及消费等渗透交织而形成的综合性、全球性的以信息网络基础的现代化经济。网络经济以效率高、成本低等优势受到世界各个国家的青睐。

1.2新经济的特点分析正是因为知识经济和网络经济两者充分地结合，构成了日新月异以及蓬勃发展的新经济。由此可见，新经济也就是将知识和网络充分地结合起来创造财富。因此，我们可以这样说，新经济的本质特征表现为运用知识和网络来生产人类生存和发展所需的产品。

2新经济时代的经济增长转型方式探讨

在新经济时代下的经济增长方式相比传统经济下的经济增长方式有着较为较大的差别以及较大的进步，因此，在这里本人主要对新经济时代的经济增长模式与传统经济时代的增长模式进行一个探讨，从而为我国在选择经济增长方式提供理论借鉴。

2.1经济积累模式的转型在旧经济时代，其资本的积累主要是依靠实物资本的积累。旧经济时代中的实物资本的积累对人均产量随时间的变化而大幅度增长程度以及由于人均产量在不同的地区和国家所存在的差异不能够进行有效地诠释。在新经济时代中主要是依靠知识进行资本积累，随着知识的不断增长，其给经济发展和增长所带来的影响是巨大的，大大地提高了整个社会的生活水平。因此，新经济时代中依靠知识进行经济积累对于一个国家的经济增长起着重要的作用。

2.2投资模式的转型在传统经济时代中，主要是以无风险的常规性方式进行融资的，比如对机器、设备和劳动等进行投资。但在新经济时资模式中，主要是进行一种风险性融资，其强调的是对创意进行投资。风险融资与常规融资存在主要区别在于风险融资能够促使企业创新，而常规融资则对企业的创新表现出了限制。另外，风险融资与常规融资在制度安排上也存在较大的差别，具体而言常规融资主要是通过银行进行融资，其退出机制只要求具有能够保护债权的破产制度即可，退出机制相对比较简单；但是新经济时代中的风险融资，其具有一整套较为复杂的退出机制，并且还以建立创业板证券市场和有关收购与兼并的法律以及允许创业者回购股权的所有权制度等，这样就使得在面临投资风险时能够迅速地变现，从而及时地阻止损失。

2.3经济增长模式的转型在传统经济时代中的经济增长受到资本积累和社会分工这两大因素的影响，经济增长主要取决于国民的储蓄以及动态的技术进步。但是在新经济时代，经济增长方式主要依靠企业创新来实现。如何在新经济时代中有效地实现经济增长，需要做到以下几方面：

2.3.1发展所有权作为新经济时代经济增长中主要源泉之一的知识具有一个显著的特征就是其是非竞争性的，这就表明任何一种知识都可以同时被多个人使用。而在传统的经济时代里的非知识产品则具有较强的竞争性，比如一个人穿上了某一双鞋子，那么另外的任何一人就不能够同时穿上这双鞋子。而一旦一类知识被发现以后，向一个新用户供给这样一份知识的边际成本可以视为零。因此，知识在市场上的租用价格也为零。为了有效的解决知识的边际成本为零这样的缺陷，激发相关人员积极地创造和发现知识，这就需要通过建立和发展所有权来充分地赋予和保障知识发明人对其发现和发明的知识的使用权，也就是说，在新经济时代，为了进一步增加社会的发明创造知识来提升经济增长，就必须建立和发展起专利制度，一方面，需要对所发明、创造知识进行专利保护，另一方面，还需要激励发明和创造知识的有关人员，这里就建议实行股权的所有权制度来保护和激励知识创造人。

2.3.2发展风险融资与传统经济时代一样，新经济时代也存在着资金短缺这样的问题。但是其不同点在于传统经济时代中的资金短缺属于总量短缺，而新经济时代的资本短缺则是属于一种结构性的短缺，可以这样说，新经济时代中的结构短缺在本质上是属于一种制度性的短缺，也就是当一个国家的金融制度是以银行融资为主，并且不存在风险创业板证券市场的时候，它就会发生风险投资短缺的结构性问题；反之,当一个国家的金融制度是以股权融资为主，并且同时具有一个规模十分大而又有效的创业板证券市场存在的时候，那么此时的风险资本的供给就则是充足的。由此可见，在新经济时代中要加强经济增长方式的转型，促进经济的快速增长，就必须发展直接融资，尤其应该注意发展创业板证券市场。

2.3.3发展教育教育具有较为显著的两个作用，一是教育可以增加整个社会的知识存量，二是教育可以增加全社会的人力资本。知识存量是创新与发明的基本前提，而人力资本又被视为促进国家经济增长的重要变量。一个国家受到教育，甚至所受到高等教育的人越多，其这个国家的知识存量就越多，人力资本也就越雄厚，那么就越能够促进这个国家的经济更快、更好地增长。因此，在以知识作为经济增长动力、注重创新与知识发明的新经济时代，任何一个国家都应该积极地发展教育，尽最大可能地积累知识存量，并且积极地增加自身的人力资本，这样才能有效地促进经济增长。

2.3.4注重发展企业家的企业在任何经济体中，经济增长还会依靠微观企业的创新努力，可以说，企业的创新对于经济增长起着非常关键的作用，对于新经济时代也尤为重要。企业创新是任何一个企业的一贯行为选择，尤其对于企业家而言更是，甚至可以说企业家们都是创造家，一个国家的创新能力取决于这个国家企业家的存量和企业家的创造能力。而前面讲到新经济时代里，需要依靠创造才能真正地促进经济增长和发展，也就是说，只有充分地发挥企业家的创造，以企业家的创造力来进一步促进和带动经济的增长。因此，任何一个国家在新经济时代里想要发展自身经济，促进经济增长，需要着重发展企业家的企业。

3结束语

综上所述，随着人类社会的进步，已经从传统经济时展到了新经济时代。新经济时代与传统经济时代有着多处不同的地方，如果一个国家要进一步促进经济的增长，这样要求根据新经济时代的特点和实际情况出发，通过经济积累模式、投资模式和经济增长模式这三方面对经济增长方式进行转型，从而才能真正地促进经济的快速发展和有序增长。总而言之，在新经济背景下，企业要想更好的生存与发展，就应该将企业财会管理放在企业管理的首要位置，对其中存在的问题要从源头进行治理，使企业员工的素质得到提高，并不断探索新的财会管理方式，从而保证企业在日渐激烈的市场竞争中持续稳定的发展。

【参考文献】

[1]曹远征.我国经济增长方式的转型[J].政策聚焦.2013(12)

[2]杨雪峰.经济增长方式转型：范式困境与破解路径[J].学术月刊.2013(08)

[3]管红卫.新经济背景下企业财会管理创新问题探讨[J].中国外资，2013，15：124-125.

经济增长的与经济发展范文第2篇

为了更好地融入国家“一带一路”战略，把云南省建设成为面对南亚、东南亚的辐射中心，加快推进云南省沿边金融综合改革试验区建设日益成为云南省重要的战略之一。在此背景下，加快推进保险业的发展势必成为一项重要任务，但保险业是否有助于经济增长，依然有很多不同的观点。本文利用云南2003～2013年间相关数据对云南省保险业发展和经济增长之间的关系进行了实证研究，得到如下结论：（1）保险业发展和经济增长之间存在长期的、稳定的正相关关系；（2）经济增长和保险业发展存在一种单向Granger因果关系，即云南省经济增长有助于保险业的发展，但保险业的发展并不是云南省经济增长的原因。

【关键词】

保险业；经济增长；ADF；检验；协整检验；格兰杰因果检验

一、问题的提出

随着西部大开发战略和云南桥头堡战略的实施，云南省的经济取得了突飞猛进的进步。根据公布数据显示，2013年云南省实现生产总值（GDP）11720.91亿元，比上年同期增长12.1%，增速位列全国第三。在保险业方面，截止2013年底，云南省共有保险公司法人1家，保险省级分公司32家，其中财产保险省级分公司20家，人身保险省级分公司12家，中介及其以下机构2643家；全省实现保费收入320.77亿元，同比增长18.24%，其中财产保险公司实现保费收入160.92亿元，同比增长23.96%，人身保险公司实现保费收入159.85亿元，同比增长12.98亿元。保险从业人员突破8万人，发展队伍进一步壮大。因此，可以看出，云南省的整体经济和保险业都在同步的取得进步，那么，云南省保险业的发展和经济增长之间存在怎样的联系，相关程度怎样？如何更好的发挥保险业的作用，扩大保险业服务经济增长的深度和广度？这些问题将是促进保险业和经济社会同步发展的重要议题。基于上述问题，本文以云南省的保险发展和国民经济增长为背景，充分研究2003～2013年的相关数据，从理论上论述两者的相关关系，为云南省保险业的发展提供可行性的政策建议。

二、文献综述

近年来国内外学者基于经济增长和保险业的发展之间的关系的研究不断增多。国外学者对二者的关系做出的研究主要是Outreville(1990)，他通过研究55个发展中国家的横截面数据，说明一个国家金融的发展与保险市场的发展之间具有正向关系，也就是保险市场的发展可以促进金融的发展。WardD.L.Zurbruegg(2000)分别对OECD的9个成员国的保险业与经济增长的关系进行研究，得出结论为不同国家保险业发展与经济增长之间的关系不是一尘不变的，每个国家的具体情况不尽相同，一些国家是保险业发展促进经济的增长，而在另外的一些国家的情况则恰恰相反，是经济的增长促进保险业发展，并且指出，作为欧洲保险业市场规模最大的英国，保险业的发展与经济增长之间也不存在长期的均衡关系。但是在接下来的研究中，Arena(2006)对56个国家在1976～2004年期间的面板数据进行研究和分析，得出国民经济增长与保险行业的发展之间存在一定的因果关系，并且两者协调发展，相互促进、相互影响。国内学者黄英君、陈晔婷采用自回归模型（VAR），对1982年～2010年中国的保险业发展与经济增长的关系进行研究，实证结果表明，我国保险业的发展对经济增长的贡献是十分微小的，是经济增长的需要促进保险规模的扩大，但保险业的运行效率与经济增长之间没有明显的关系。邵全权运用计量分析了中国1个省市在1999年～2008年的面板数据，得出结论，在人寿险方面，寿险的发展可以促进经济的增长，但是这种促进作用正在逐渐降低，在财产保险方面，运用不同的方法会得到不一样的结果。王晓英、彭雪梅利用2000～2009年四川省的相关数据分析了四川省保险业和经济增长之间的关系，得出保险业和经济的增长有相互促进的作用，保险业在规模和速度上的增长与经济增长相一致，并且在增速上保险业的发展大于经济的增长速度。曾素芬（2009）采用面板数据的分析方法，对保险收入和GDP之间的关系进行格兰杰因果检验，并计算保险业的发展对经济增长贡献的弹性系数，得出弹系数值介于0.1和0.2之间，也就是保险业对经济增长的贡献较为显著。

三、保险业发展与区域经济增长：理论分析

(一)经济发展推动保险业增长保险业的发展是经济发展到一定水平后的产物，良好的经济环境是保险业健康发展的基本保障。国民经济的增长特别是可支配收入的增长可以不断的刺激保险需求的增长。保险需求并不是人类生存的基本需求，是只有当满足人类的基本需求后才会产生的对风险规避的需求。只有当经济发展了，社会财富和人均收入增加，当人们的财富积累到一定程度，才可能为已经积累的财富支付保险费，而这部分保险的支出，来源于新增加的收入。同时，城乡居民人均可支配收入的增加，同样会促进对寿险产品的需要。根据马斯洛需求理论，在解决了当前基本的生活需求以后，人们会考虑人身、养老、医疗等安全需要和对旅游等更高层次的需求所带来的对保险的保障需求。从生产者的角度来看，企业在考虑经营风险时，会对已有的规模不断扩大的财产进行投保等都会影响保险业的增长。

（二）保险业的发展促进经济的增长保险业的发展对经济的增长有促进作用，保险业的发展可以不断的为经济的增长提供保障，也就是保险业对经济增长有明显的正外部性，保险可以通过转移风险、均摊损失、实施补偿、抵押贷款等手段为经济的发展提供保障，促进经济的增长。保险的风险转移和补偿机制可以让一个风险厌恶型的消费者放心的购买支出较大的商品，如汽车等，这些在保险机制起作用的条件下的消费需求是经济增长的重要动力源之一。此外，保险业对经济增长的正外部性还体现在保险业可以减少经济体内的风险。保险业内逆向选择的现象普遍存在，病人比正常人、开车不谨慎者比谨慎者更愿意购买保险，这些行为会使保险公司的赔款额增加，自然会使保险公司提高价格，这种价格的提高会倒逼投保人收敛自己的行为，对社会总财富的积累有积极的意义。

四、保险业发展与区域经济增长：基于云南省的实证分析

根据对以前学者关于保险业发展理论的学习，明确衡量保险业发展总体规模的指标主要有保费收入、保险密度和保险深度三个。保费收入是保险公司为履行保险合同规定的义务而向投保人收取的对价收入，是衡量该地区不同时期保险业发展规模的指标。保险深度=保费收入/同期GDP，该指标反映该地区保险业在整个国民经济中的地位。保险密度=保费收入/同期人口数，反映该地区居民参加保险的程度。这两个指标之间的关系是：保险深度=保险密度/人均GDP，都反映该地区经济总体发展水平和保险业的发展速度，指标值越大，说明保险业的发展规模越大，保险的覆盖面越大。本文主要采用GDP衡量经济的增长，采用保险收入、保险深度和保险密度衡量保险业的发展。本文以2003年～2013年的数据为样本，对云南保险业与经济增长的关系进行实证分析。

（一）数据来源和指标选取在此，笔者根据之前学者的研究和相关文献的参考，选取保险密度衡量保险业的发展，以人均GDP衡量经济的增长，并根据2003～2013年的数据为样本数据。数据均根据《云南省统计年鉴》、《中国保险年鉴》整理的得到。为避免时间数列数据之间的异方差，我们对数据取自然对数。在研究保险市场与经济增长的关系时采取平稳性检验、协整检验和格兰杰因果检验进行相关分析。本文的计量工作是EViews8.0。

（二）实证分析在利用时间数列数据进行回归分析是，要求原始数据是平稳的，否则，所建立的回归方程是虚假的，所以为了对原始方程的真实性和有效性进行验证，需要对原始数据进行单位根检验和协整检验。以y表示人均GDP的自然对数值，x表示保险密度的自然对数值，得到下表：根据表1，得到的人均GDP的对数值和保险密度的对数值，对二者分别进行ADF检验，单位根检验结果如下：由表2可以看出，人均GDP和保险密度在1%、5%、10%的显著水平下，所得到的ADF检验值都大于其单位根检验的临界值，因此不能拒绝原假设，即认为人均GDP的对数值、保险密度的对数值都是非平稳的时间序列；对其进行一阶差分，在对其进行ADF检验，结果仍然在1%、5%、10%的显著性水平上ADF的检验值大于单位根检验的临界值，不拒绝原假设，也就是在一阶差分的基础上，人均GDP的对数值、保险密度的对数值仍为非平稳的时间序列；再次，对他们进行二阶差分，进行ADF检验的结果是在1%、5%、10%三个显著性水平上ADF检验值都小于单位根检验的临界值，因此，拒绝有单位根的原假设，说明在二阶差分的基础上，序列趋于平稳，人均inanceNO.3，2016（CumulativetyNO.619）GDP和保险密度满足二阶单整条件，属于Ⅰ(2)型经济变量。因为人均GDP和保险密度都满足二阶单整Ⅰ(2)，所以满足协整检验的条件。

通过协整检验说明变量之间的实际关系。利用EG两步法进行检验，其基本步骤为：第一，用普通最小二乘法找出变量之间的系数表表达式，第二，用ADF检验来检验残差。用OLS估计的结果：由表3可以看出，残差估计值序列为零阶单整，因此，可以判断协整回归方程有意义，也就是人均GDP与保险密度之间具有长期稳定的关系，其中一个变量的变化能够引起另一个变量的变化。由上述的协整检验可以说明变量之间的长期依赖关系，但是没有说明变量之间的因果关系，因此，需要对变量进行格兰杰因果检验以此来确定两个变量的因果关系。下面利用EViews8.0中的格兰杰因果检验法对人均GDP和保险密度进行因果关系检验。由表4可以看出，在滞后一期的情况下，有92.85%的把握确信人均GDP是保险密度的格兰杰原因，只有49.26%的把握确信保险密度是人均GDP的格兰杰原因。因此，可以说明人均GDP是保险密度的格兰杰原因，也就是人均GDP和保险密度存在由经济增长到保险业发展的单项因果关系，国民经济的增长有利于保险业的发展。原因在于，经济的增长提高了居民的收入，从而增加了对保险产品的需求，因此促进了保险业的发展。但保险业的发展并没有促进经济的增长，因为我国保险市场尚未完善，各种政策限制和投资渠道的不完善抑制保险。

五、结论和展望

从上述关于云南省经济增长和保险业发展的实证研究，可以得出以下结论：首先，保险密度和人均GDP在长期有稳定的正相关关系。因此需要保证保险业的发展和国民经济的发展相互协调，结合保险公司为自身利益最大化而做出的贡献，不断完善与保险业相关的法律法规，制定保险产业政策，保险行业法规和行为准则，健全市场机制，从法规建设、财政支持、税收优惠等方面共同形成对保险公司、保险中介机构和投保人的政策支持，为保险业的发展创造良好的环境。其次，云南省的人均GDP和保险密度存在一种单项因果关系，即人均GDP的增长促进保险密度的增长，相反地，保险密度的增加没有很好地促进人均GDP的增长。，因此需要转变经济发展方式，保证云南省经济持续健康的发展，让居民获得更多的可支配收入，增加保险的保险产品的消费能力，以此来促进保险业的发展。最后，云南省保险业发展相对缓慢，落后于全国平均水平，保险业对经济增长的贡献作用有限，究其原因在于云南省保险业起步晚，基础薄弱，发展水平低，市场尚未完善，相应的法律法规还不够健全，从而抑制保险业的发展。从而保险业需要加大创新力度，形成管理创新、业务创新、产品创新、技术创新、服务创新、人才选拨和培养制度创新等创新局面。在不断创新的基础上，还要勇于实践，不断开拓和发展保险业发展的新途径、新模式，不断增强保险业持续发展的动力。总之，云南省保险业正处于发展的最好时机，应抓住机遇，完善保险服务，建立成熟的保险市场，扩大保险深度和保险密度，真正发挥保险业服务经济、服务社会的作用。

参考文献

[1]刘月.陕西保险业发展与经济增长关系研究[D].西北大学，2013.

[2]杨明亮，苑为.保险业在转变经济发展方式中的作用[J].保险FinanceNO.3，2016（CumulativetyNO.619）研究.2009(09):52-55.

[3]刘桂荣.上海保险业发展与经济增长的实证研究[J].华东理工大学学报(社会科学版).2007(01):53-56.

[4]魏培元.四川保险业与经济发展相关性的实证研究[J].经济体制改革.2008(01):133-136.

经济增长的与经济发展范文第3篇

关键词:中部六省;地级市区数据;金融发展;经济增长;分位数回归

中图分类号:F127文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)12-0115-04

金融与经济增长关系问题的理论研究可以追溯到熊彼特(Schumpeter,1911)、戈德史密斯(Goldsmith,1969)、爱德华・肖(Edward S. Shaw,1973)、罗纳德・麦金农(Ronald I. Mckinnon,1973)和卢卡斯(Lucas,1988)等等紧跟其后进行深入研究 [1~3] 。近十多年来,单个国家和跨国家的实证文献得以迅速的积累,从国别、跨国研究到多时空尺度的区域研究 [4~6]。现有文献集中于被解释变量时间维度特征的条件均值统计建模,两个比较有理论和实践意义的拓展方向是:其一,基于被解释变量空间维度特征进行空间统计数据挖掘,空间统计学可以提供方法支持;其二,对横截面数据、聚合数据(Pooled Data)或者面板数据(Panel Data)进行被解释变量的条件分位数统计建模。本文主要是就后者进行一个研究尝试:基于中国中部六省共82个样本地级市区的聚合数据(Pooled Data),运用条件分位数回归方法进行区域金融发展与经济增长关系的实证分析。

一、条件分位数回归方法的基本思想和主要优点

Koenker和Bassett (1978)最早提出线性分位数回归的理论 [7]。分位数回归是对以古典条件均值模型为基础的最小二乘法的延伸,用多个分位函数来估计整体模型。中位数回归(最小一乘回归)是分位数回归法的特殊情况,用对称权重解决残差最小化问题,而其他条件分位数回归则用非对称权重解决残差最小化。

由于分位数回归本身计算的复杂性,所以它没有迅速普及,但相关的理论研究在逐步地完善。由于分位数估计可以选择不同的分位(tau:τ)的对被解释变量分布的头尾部分进行研究,将不同的分位数回归结果综合就得到了该条件分布的完整描述。在研究对象的分布呈现异质性,如不对称、厚尾、截断性等特征时,分位数回归方法具有明显的优势[8]。因此,越来越多的研究将其用于分析在被解释变量的不同水平下受到解释变量影响作用的差异和变动[9~12] 。分位数回归大致可以分为参数回归模型、非参数回归模型、半参数回归模型这三类,每种模型都有其各自的估计方法。

分位数回归采用加权残差绝对值之和的方法估计参数,其优点体现在以下几方面:(1)它对模型中的随机扰动项不需做任何分布的假定,这样整个回归模型就具有很强的稳健性;(2)分位数回归本身没有使用一个连接函数来描述因变量的均值和方差的相互关系,因此分位数回归有着比较好的弹性性质;(3)分位数回归由于是对所有分位数进行回归,因此对于数据中出现的异常点具有耐抗性;(4)不同于普通的最小二乘回归,分位数回归对于因变量具有单调变换性;(5)分位数回归估计出来的参数具有在大样本理论下的渐进优良性[11~12] 。现在主流的统计软件都可以加载分位数回归软件包,分位数回归也就自然而然地成为经济、医学、教育等领域的重要分析工具。本文的实证分析运用EViews6.0进行计算。

二、对象描述、模型设定与数据来源

按照《中国区域经济统计年鉴》(2001―2007)的界定,考虑到行政区划的局部调整,中国四大经济地带省级省市区和样本地级市区的分布情况如下:东北三省36个地级市区,东部十省市87个地级市区,中部六省82个地级市区,西部十二省区131个地级市区,全国三十一省市区共336个地级市区。这里选择中部六省82个地级市区,针对地级市区的金融发展与经济增长的关系进行实证分析。

在经济增长的实证研究文献中,生产函数是一个被广泛运用的基本估计框架。这里也将它用于分析区域金融发展与区域经济增长关系的实证研究,设定总量生产函数(t期)的形式,把产出抽象为金融发展水平与控制变量的函数,控制变量是除金融发展水平以外的其他主要影响因素,可以表述为:

Yt=f(Financet,Comtrolt,) (1)

其中,Yt是产出或者增加值,一般用国内生产总值GDP替代;Financet是金融发展水平;Contiol是控制变量。

一般地,如果进行弹性研究,就可以在柯布―道格拉斯型生产函数的基本形式的基础上具体拓展。为了基于可得数据研究中部六省地级市区的金融发展与经济增长的关系,这里被解释变量就取人均国内生产总值反映经济增长,用GDP表示;解释变量取两组变量,即金融发展水平和控制变量。

第一组变量是金融发展水平。根据数据的可得性,这里考虑地级市区金融相关比率指标,用FIR表示,等于金融机构存贷总额与GDP的比。

第二组变量是控制变量。包括那些能够影响各地区经济增长的资源禀赋差异的变量,目的是用来控制其他可能导致地区经济差异的因素。(1)实物资本投入。这里用各地区的固定资本总额占GDP的比值反映各地区的物质资本的投入水平,用INFIXP表示。(2)人力资本投入。在地级市区的研究中,一般用各地区的中小学毕业升学率或者政府财政支出中的教育支出近似的反映各地区人力资本水平。考虑到地级市区财政金融的紧密联系,这里设置了政府财政支出总额占GDP的比值综合近似反映各地区人力资本水平,以及财政金融的紧密联系,用LGEXPP表示。(3)经济开放程度。考虑到地级市区外国直接投资额与金融的紧密联系,这里设置了外国直接投资额(或者实际利用外资)总额占GDP的比值综合近似反映各地区经济开放程度,以及外国直接投资与金融的紧密联系,用FDIAUP表示。

根据以上讨论,我们是要进行弹性研究,把被解释变量和解释变量都取自然对数,则实证研究计量模型的基本形式设定如下:

LnGDPP = β0+ β1*LnFIR + β2*LnINFIXP + β3*LnLGEXPP

+β4*LnFDIAUP+μ (2)

为了保持指标统计口径的一致性,实证研究的数据全部来源于《中国区域经济统计年鉴2001―2007》,数据的实际时间范围是2000―2006年,加入WTO过渡期为2001―2006年,增加2000年的数据是为了增加样本容量。

三、中部六省地级市区金融发展与经济增长:条件分位数回归结果与统计分析

(一)条件中位数回归和条件均值回归的估计结果比较

2000―2006年中部六省地级市区金融发展与经济增长的数据,一共包括82个地级市区七年的共574组样本数据,样本比较大。为了进行对比,运用条件中位数回归和条件均值回归进行实证分析。由于EViews6.0软件对变量名称没有区分大小写,以Ln开头的变量在输出结果表与图都显示为LN开头的变量。这里主要关注估计方法、统计检验(拟合优度、方程显著性检验、变量显著性检验)和方程系数估计结果的异同。

1.估计方法。条件中位数回归的结果(如表1所示);条件均值回归的结果(如表2所示)。条件分位数(中位数)回归和条件均值回归二者所运用的估计方法是不同的,条件分位数(中位数)回归运用LAD (least absolute deviations)估计量进行估计,条件均值回归运用LSD (least squares deviations)估计量进行估计,因此,估计结果自然会因估计方法的不同而有所不同。

2.统计检验。条件中位数回归和条件均值回归的方程显著性检验(Quasi-LR检验、F检验)在0.01的显著性水平下都是统计显著的。变量显著性检验(t检验)在0.01的显著性水平下都是统计显著的。由于计算方法不同,两种估计方法的拟合优度值的大小明显不同。一般地,基于相同的数据, 伪拟合优度值(Pseudo R-squared)明显小于拟合优度值(R-squared),调整的伪拟合优度值(Adjusted Pseudo R-squared)明显小于调整的拟合优度值(Adjusted R-squared)。在表1中Pseudo R-squared 为0.2810,Adjusted Pseudo R-squared为0.2759;表2中R-squared 为0.4351,Adjusted R-squared为0.4311。另外,表2中D.W.值为0.4328显示了一阶序列正相关性,如果运用广义差分法在模型设定时引入AR(1)就能够明显地提高拟合优度值,R-squared与Adjusted R-squared都大于0.85。由于表1的条件中位数回归没有进行序列相关性检验,为增加可比性程度,这里不给出引入AR(1)的条件均值回归的结果。

3.方程系数估计。对应系数的条件中位数回归估计值和条件均值回归估计值的大小明显不同。三个解释变量(LNFIR、LNFIXPP、LNLGEXPP)系数的条件中位数回归估计值的绝对值明显大于条件均值回归估计值的绝对值,LNLGEXPP的系数为负值;一个解释变量(LNFDIAUP)系数的条件中位数回归估计值的绝对值明显小于条件均值回归估计值的绝对值。四个解释变量系数对应的条件中位数回归估计值与条件均值回归估计值的符号没有发生改变,其弹性意义也是比较直观的。

(二)条件分位数回归估计系数的差异与变动分析

为了深入揭示在经济增长的不同水平下金融发展和其他控制变量对经济增长影响的变化,需要在经济增长的不同分位数水平进行条件分位数回归估计。具体估计时还主要涉及两个方面的问题:分位数的选取和系数标准差的计算。首先,在分位数的选取上,这里取10分位数和20分位数分别估计。受篇幅限制10分位数回归只给出5个分位数的结果,其中,5个分位数(Quantile)的对应分位分别是τ=0.10,0.30,

0.50,0.70,0.90。其次,分位数回归系数的标准差用自助法(bootstrap)重复抽样200次求得。取自10分位数回归的5个分位数的结果(如表3所示),全部20分位数回归系数的点估计和区间估计的变动情况(如下图所示)。

1.不同解释变量系数估计值的差异分析。在经济增长的某个具体分位数水平,金融发展和其他控制变量对经济增长影响的大小都不相同。具体地说(如表3所示),在被解释变量LNGDPP的不同分位数水平,解释变量LNFIR、LNINFIXP、LNFDIAUP的系数都是正值,绝对值则是LNINFIXP的系数最大、LNFIR的系数次之、LNFDIAUP的系数最小;LNLGEXPP的系数是负值,绝对值都比较大。另外,容易看出,用自助法(bootstrap)重复抽样200次求得的分位数回归系数的标准差也有一定的差异。在经济增长的每个具体分位数水平,解释变量LNFDIAUP的系数的标准差都是最小,而解释变量LNFIR、LNINFIXP、LNLGEXPP的系数的标准差都比较大。另外,0.5分位数附近的回归系数标准差相对比较小,往两端走靠近0.1、0.9分位数附近的回归系数标准差相对比较大。值得注意的是,系数显著性检验的尾概率P值出现了两处大于0.05的情况,即0.1分位数回归变量LNFIR(该变量估计结果对应的第一行)的尾概率P值0.5911,0.9分位数回归变量LNFDIAUP(对应结果的第五行)的尾概率P值0.0751。

2.相同解释变量系数估计值的变动分析。在经济增长的每个不同分位数水平,某个解释变量(金融发展和其他控制变量)对经济增长影响的大小都不相同(如上图所示),随着被解释变量LNGDPP的分位数水平从0.05逐步增加到0.95,解释变量(金融发展和其他控制变量)系数的点估计(中间带圆点的折线)和区间估计(上下不带圆点的折线)都在变动。这里集中分析系数点估计的变动特点具体地说表现为:截距项在7.8附近波动(考虑排版因素,在上图中略);解释变量LNFIR的系数是在0.25附近先是比较快地变大,从LNGDPP的0.30分位数处LNFIR的系数开始再逐步微弱地变小(除了0.50、0.80分位数处的两处小幅跳高以外),中间伴随着局部的波动,波动的幅度则是在0.40分位数以前波动的幅度比较大,在0.40分位数以后波动的幅度比较小;解释变量LNFIR系数变动的这一特点基本反映了在中部六省地级市区LNGDPP的不同分位数水平金融中介(商业银行)作用的基本规律;LNINFIXP系数变化的上升趋势比较明显,从0.40一直增大到1.10以上;解释变量LNLGEXPP的系数表现为明显的先下降再上升的趋势,在0.50分位数处系数为最小值-1.0904;解释变量LNFDIAUP系数变化表现为明显的逐步下降趋势,两端的局部下降更加突出,这从另一方面显示了在经济增长的不同分位数水平,中部六省地级市区LNFDIAUP和LNFIR、LNINFIXP、LNLGEXPP对LNGDPP的影响特点是显然不同的。

(三)实证分析的基本结论和政策含义

总结以上实证分析我们有以下基本结论:条件中位数回归和条件均值回归的估计结果表现了一定的差异;与条件均值回归相比较,条件(多)分位数回归能够揭示更加深入全面的数据信息;利用2000―2006年中国中部六省地级市区的数据,条件(多)分位数回归结果显示了一方面在经济增长的某个具体分位数水平,金融发展和其他控制变量对经济增长影响的大小都不相同,表现了解释变量作用的差异性,在经济增长的每个不同分位数水平,某个解释变量(金融发展和其他控制变量)对经济增长影响的大小都不相同,表现了解释变量作用的波动性;实际上,同时进行的分地带计算结果还表明在经济增长的每个不同分位数水平,LNFIR、LNFDIAUP对LNGDPP的影响特点在其他地带(例如全国、东部、西部)的地级市区是显然不同的[13~14] 。这些基本结果对于制定协同区域经济增长和金融发展的政策具有一定的参考意义。

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经济增长的与经济发展范文第4篇

一、有关金融发展与经济增长关系的文献回顾

金融经济学家关于金融发展与经济增长关系的研究源远流长…37-46，[2]伽47。早在1912年，Schu—peter就指出了金融因素在经济发展中的重要性。1950年代，Gudey和shaw阐述了金融与经济关系和各种金融中介在储蓄投资过程中的重要作用。Patrick(1966)从“需求跟随”和“供给引导”两个方面论述了金融发展与经济增长的关系。Hicks(1969)详细考察了金融革命对工业革命的刺激作用。Goldsmilh(1969)首次提出用金融相关比率来衡量金融发展与经济增长关系，认为金融因素对经济增长有积极的推动作用。Mckinnon和shawp儿411973年提出了“金融抑制理论”，主张金融自由化，并给出了用货币化率(M2／GDP)来衡量经济的金融深化程度。之后，Kapur(1976)、Mathieson(1980)、Galbis(1977)、脚(1978、1980)等学者相继对Mcki—nnon和shaw的金融抑制理论进行了扩展。1990年代，Bencivenga和Smith(1991)、Du咖和Kapur(1998)、Boot和rI''''llakor(1997)以及Greenwood和Smith(1997)等人对金融中介和金融市场的形成给出了规范的解释。Greenwood和Jovanovic(1990)、Greenwood和smith(1997)以及kvine(1993)等人解释了金融中介和金融市场是如何随人均收入和人均财富的增加而发展的。Pagano(1993)认为金融体系主要通过提高储蓄率、促进储蓄向投资转化和提高投资边际产出率等途径影响经济增长。总体看，1990年代关于金融经济关系最重要的研究进展是从金融功能的角度对金融发展作用于经济增长的机制作出了全面而规范的解释。国内对金融发展与经济增长关系问题的研究始于1990年代。从近几年研究成果看，韩廷春"J3卜34(2002)发现我国金融发展对经济增长有负面影响；李广众等(2002)发现我国经济增长与金融中介规模指标之间不存在因果关系；谭艳芝等"’12(2003)发现金融发展对投资和资本积累的影响显著为正，但对经济效率的影响显著为负；周立【列(2003)在研究了全国各省级行政区的金融发展与经济增长的关系后，认为金融发展对经济增长有促进作用；冉光和等哺1(2006)研究表明，西部地区具有金融发展引导经济增长的单向长期因果关系，而无明显的短期因果关系；东部地区具有明显的双向长期关系和双向短期关系。综合看，国内学者对我国金融发展与经济增长关系的看法有较大的分歧；而且，学者对国家层面的金融经济关系的研究较多，对地区层面的研究相对较少，对西部不发达省区的金融经济关系的研究更为欠缺。由于我国地域广阔，地区间的金融与经济发展水平差距较大，对金融经济关系在国家层面成立的结论。在地区层面未必一定也成立。因此，本文拟采用实证的方法分析贵州金融发展对经济增长的影响关系，以期丰富对西部不发达省区金融发展与经济增长关系的研究和认识。

二、本文的研究框架

1．研究范围界定

改革开放以来，贵州经济实现了持续稳定增长．全省国内生产总值从1978年的46．6亿元增加到2005年的1979亿元，年均增长9．2％。伴随经济的发展，贵州金融业也获得了长足进步，金融不断深化，存贷款余额与GDP的比率从1978年的55．1％上升到2005年的256．8％。但从结构来看，贵州金融业内部各子行业发展很不平衡。截止2004年末，贵州银行存贷款在包括流通中的现金、银行存贷款、股票债券发行筹资额、保费收入等在内的全部金融资产中占88．38％④；银行业机构数量占全省全部金融(银行、证券和保险)机构数的87．08％；银行业从业人员占全省金融从业人员的比重高达91．82％。由于贵州金融机构发展不平衡，资本市场发展滞后，使得经济发展对银行信贷资金等间接融资渠道依赖加大。自2000年以来，银行贷款在全省非金融机构部门新融人资金总量中所占比例，除2001年为80％外，其他年份都在96％以上，个别年份甚至达到了100％。鉴于此，本文以贵州银行业为其整个金融体系的代表，以探讨贵州银行发展与经济增长的互动关系。

2．指标选择

从已有研究文献看，关于金融发展的内涵，包括了金融体系的规模、结构和效率三个方面。由于Levine等学者的研究已经表明，对经济增长产生重要影响的是金融发展的总体水平，而不是金融结构；同时，也考虑到贵州银行业的规模远较地方非银行金融机构大，而且银行体系的效率主要受纵向管理体制影响，因此，本文只研究贵州银行发展规模与经济增长的关系。为此，我们根据Goldsmith[9】44。101的金融相关比率指标的设计思想，用1978—2004年银行存贷款与GDP之比率来衡量贵州银行体系的发展程度。在计算该比率时，为了统计口径上的可比，我们仿照King和kvine(1993)的做法，对上年末和本年末的存贷款求算数平均，然后再除以GDP，并把该比率以1978年为基年进行指数化处理，以FIR①表示。关于经济增长指标，本文选择1978年为基年的人均实际GDP发展指数来反映贵州经济的增长，并用GPC表示。由于对数变量的一阶差分相当于该变量的增长率，为了能够体现变量增长率之间的关系，同时也为了尽量减少数据的波动，本文对上述两个指标取自然对数，并记经对数化处理的变量为LGPC和ⅢR。

3．实证分析方法

关于金融经济关系的研究大多是实证研究。本文根据实证研究中方法上存在的不足，采用控制了中问变量传导影响的多变量Granger因果关系检验模型来检验银行发展与经济增长间的因果关系，其数理模型如下：女1鸵m)，，=AD。+∑qy。。+∑雕-，+∑M戈i+邑其中，y为经济增长变量，厂为银行发展变量，髫为控制变量，AD是非随机部分，占是误差序列，并且，，，和戈均为平稳序列，．j}l和砣分别为变量)，和厂的滞后期，m为控制变量的个数。在上式中，如果p。=岛=…=卢船=O，则表示在控制了中间变量石的情况下，银行发展没有在Granger意义下引起经济增长的变动。反之则表明，银行发展是经济增长的(Gmnger)原因。类似地，可检验经济增长是否在Gmnger意义下导致了银行的发展。上述多变量因果模型中的滞后期k1和k2可按AIc最小原则逐个确定。至于控制变量，我们借鉴已有研究成果，选择实际利率和通货膨胀率作为控制变量。对于通货膨胀率，以消费者物价指数来计算，并用CPI表示。实际利率=名义利率一通货膨胀率，其中，名义利率为一年期定期存款利率按实行的时间作加权平均，相应时点的一年期定期存款名义利率均取自各期《中国金融年鉴》，实际利率用RI表示。

三、贵州银行发展与经济增长因果关系的实证检验

在多变量Granger因果关系检验模型中，总是假设序列是平稳的。单位根检验表明，实际利率RI在1％的显著性水平下是平稳的，LGPC、LFIR和cPI即使在10％的显著性水平下也是非平稳的，但它们的一阶差分序列DLGPc、DLFIR和DcPI在5％的显著性水平下则是平稳的。因此，在检验银行发展与经济增长问的因果关系时，除实际利率外，其他变量都用它们的一阶差分。对于模型的最大滞后阶数，我们效仿saikkonen和Lntkepohl[加]305(1996)，将最大滞后期设定为样本大小的立方根的整数部分，据此，本文模型的最大滞后阶数为3。对假设“贵州经济增长不是银行发展的Granger原因”做删d统计检验，接受该假设的概率为68．84％，这表明，贵州的经济增长不是银行发展的(Granger)原因。那么，逆向因果关系成立吗?即贵州的银行发展显著促进了经济增长?为此，我们对假设“贵州银行发展不是经济增长的Granger原因”做wald统计检验，接受该假设的概率为78．23％，表明贵州银行发展也不是经济增长的Gfanger原因。r’虽然检验结果表明贵州银行发展与经济增长彼此间没有显著的因果关系，但从接受原假设概•率看，贵州经济增长对银行发展的影响力度要大于银行发展对经济增长的支持力度。为印证这一发现，我们以银行发展指标(DLFIR)和经济增长指标(DLGPc)为内生变量，以实际利率和通货膨胀率为控制变量建立VAR模型。经测算，在1至3阶的VAR模型中，VAR(1)模型的AIc值最小，上述方程表明，银行发展指标对经济增长指标’的滞后影响系数为0．0973，而经济增长指标对银行发展指标的滞后影响系数为0．2637，说明贵州经济增长对银行发展的影响要大于银行发展对经济增长的影响。就Patrick提出的“需求跟随”论和“供给引导”论来讲，在贵州微弱的银行与经济关系中，“需求跟随”效应比“供给引导”效应强。

四、对贵州银行发展没有显著促进经济增长的解释

前面的实证分析表明，贵州银行发展与经济增长间的互动关系是微弱的，这一结论令人“惊奇”，因为，从增长动力看，贵州经济是典型的投资拉动型经济，经济增长似乎越来越倚重银行的发展。本部分将对贵州银行与经济间的微弱关系作出定量和定性的解释。根据Pagano(1993)模型，金融体系主要通过提高储蓄率、促进储蓄向投资转化和提高投资边际产出率等途径影响经济增长。因此，我们将引起经济增长的因素分为储蓄、投资以及投资边际产出率。在检验银行发展对经济增长是否重要时，我们先用Johansen极大似然法检验储蓄率、投资率以及投资边际效率与银行发展指标是否存在协整关系，然后再分别建立回归模型，因为对于非平稳序列，只有它们之间存在协整关系时，由这些变量建立的回归模型才有意义。国民储蓄为支出法GDP减去最终消费，而储蓄率为国民储蓄与GDP的比值，用SR表示。投资率=全社会固定资产投资／GDP，用IR表示。投资边际效率=当年GDP增量／当年全社会固定资产投资，用IME表示。同样地，为了减少数据的波动，对上述指标均作对数化处理，并在处理后的变量名前加字母“L，’。根据Johansen极大似然法的检验结果，储蓄率(LSR)、投资率(LIR)以及投资边际产出率(uME)均分别与金融相关比率(LFIR)、实际利率和通货膨胀率之间存在协整关系。

(一)银行体系在储蓄和投资方面作用显著改革开放以来，随着贵州银行业机构数量和从业人员的大幅增加，其支付媒介、储蓄动员和资本积累等功能明显增强。事实上，前两个计量实证方程显示了银行发展指标与储蓄率和投资率都呈显著正相关。1．为贵州经济增长提供了充分的储蓄资金保障改革开放以来，我国国民收入分配体制发生了重大变化，收入分配向居民个人倾斜。贵州城镇居民人均可支配收人和农村居民人均纯收入分别由1978年的261．3元和109．3元增加到2005年的8147元和1877元。在居民收入水平不断提高的同时，由于医疗、养老、教育等体制改革导致的未来预期支出增加，同时，其他金融投资渠道也没有得到明显的拓展，致使城乡居民储蓄存款大幅度增加，由1978年的1．8亿元增加到2005年的1351亿元，年均增长27．79％，高于同期GDP现价增长率13个百分点。随着贵州经济规模的扩大，企业等其它经济主体的存款也显著增加。到2005年底，贵州银行存款余额达2778亿元，比1978年的18．1亿元增加2759．9亿元，增长152倍，年均增长率为20．49％，与GDP的比率由1978年的38．72％上升到2005年的140．4％，反映出贵州银行体系动员储蓄功能显著增强。2．对经济增长所需资金的投入支持力度明显增强贵州经济是典型的投资拉动型经济。改革开放以来，伴随投融资体制的改革，贵州企业投资资金越来越依赖于银行贷款。单从全社会固定资产投资资金来源看，银行贷款占贵州全社会固定资产投资比重由1990年的22．33％稳步上升至2005年的27．04％，是除自筹资金外企业最大的外源资金来源。在全省非金融企业外源融资总量中，从2000年以来，除个别年份外，银行贷款所占比例都在96％以上。这些均说明贵州银行体系配置全社会资金的功能在持续加强。

经济增长的与经济发展范文第5篇

【关键词】 物流产业;经济增长;因子分析;计量经济分析

彼得・杜克拉(美)曾预言,物流业是每个国家经济增长的“黑大陆”;魏杰提出,物流产业被喻为经济发展的加速器;吴邦国副总理也指出,物流业是中国国民经济的重要产业和新的经济增长点。可见,物流产业的发展在经济增长方面起着很重要的作用。那么,经济增长与物流产业之间是如何相互影响作用的呢?本文通过因子分析和计量分析方法,以江苏省为例对物流产业与经济增长之间的互动关系进行检验,以此进一步分析江苏省物流业的发展状况。

一、物流产业综合评价实证研究

(一)物流产业综合评价指标体系

物流是比较复杂的经济现象,迄今为止还没有一个明确的指标能够综合地反映物流产业的发展情况,以往学者都用货运量或货运周转量来近似描述物流规模,在阅读相关研究物流衡量指标的文献基础上,笔者选择以下指标构成物流产业的评价体系(见表1),来分析江苏省的物流产业状况。

(二)物流产业综合评价

1.数据说明

本文所有数据都来源于《江苏统计年鉴》和中经网产业数据库。

2.实证研究

本文选取1988―2008年江苏省的统计数据作为样本数据。所有数据经标准化后,首先用KMO测度值和Bartlett检验来分析所选取的指标数据是否能进行因子分析,通过SPSS13.0软件,测得KMO

=0.669,Bartlett值为728.131,sig=0.000,故适合作因子分析。

(1)相关矩阵特征值及累计方差贡献率

由表2可知,第一公因子的特征值是10.675,方差在总方差中占82.116%;第二公因子的特征值为1.332,方差在总方差中占10.244%,前两个因子的累计比重为92.360%,因此,本文提取两个公因子来解释原来的13个指标。

(2)因子载荷与公因子得分

由表3可知,第一公因子在指标人均GDP、社会消费品零售总额、人均物流产业投资额、物流增加量占GDP的比重、从业人员劳动生产率、每万人在校大学生数量、客运量、旅客周转量、货运量、货运周转量以及港口货物吞吐量上具有较大载荷,综合反映江苏省物流产业投入以及运作情况,命名为经济因子。第二公因子在指标物流增加量占第三产业的比重和物流产业从业人员比重上具有较大载荷,命名为服务因子。根据因子得分系数矩阵,可以得到以下方程:

F1=0.109X1+0.111X2+0.081X3+0.078X4+0.148X5-0.162X6

+0.128X7+0.133X8+0.100X9+0.096X10+0.089X11+0.107X12

+0.119X13(1)

F2=-0.026X1-0.035X2+0.040X3-0.022X4-0.557X5+0.580X6

-0.081X7-0.099X8-0.002X9+0.008X10+0.025X11-0.031X12

-0.061X13 (2)

(三)江苏省物流产业综合指标H

根据上文对物流产业进行因子分析后,假定物流产业只受前面提取的2个公因子影响,从而建立以下公式:

H=0.8211F1+0.10244F2 (3)

根据公式(1)~(3),得出江苏省物流产业总值(见表4),即综合反映江苏省物流产业的发展情况,可见,物流产业是随经济的发展而增长的。

二、物流产业与经济增长协整分析

(一)理论模型

本文借鉴了Miiler与Upadhyay(2000)的思路,建立Cobb-Douglass生产函数:

GDPt=AKtαLtβHtγ

式中GDPt表示t期的国内生产总值,用来衡量江苏省总体生产水平;Kt表示t期的物资资本存量;Lt表示t期的劳动力存量,即当年社会从业人员数;Ht表示t期的物流产业综合存量,α、β、γ分别表示物资资本存量、劳动力和物流产业水平对总产出增长的弹性系数。由于各变量指标间存在异方差,所以对每个变量取自然对数,即:

LnGDPt=LnAt+αLnKt+βLnLt+γLnHt

(二)实证分析

1.平稳性检验和最优滞后期选择

在这里,笔者运用ADF检验考察上述指标在时间序列上的平稳性,利用AIC和SC最小准则来确定最优滞后期K,利用EViews软件,所得结果见表5。

上述分析结果显示,在无差分的情况下,只有LnL的t统计值小于临界值,其他三个量的t统计值都大于临界值,存在单位根;而在第一次差分的情况下序列拒绝检验,说明上述时间序列是有一个单位根的不稳定序列,即为一阶单整序列。

2.协整关系检验

鉴于上述时间序列是一阶非平稳序列,所以在检验两个变量间的因果关系前对其进行协整关系检验,本文采用最常用的Johansen协整检验方法,结果见表6。

由表6可知,在5%的显著性水平上,184.8039>47.85613,

61.16058>29.79707,24.05958>15.49471,9.232415>3.841466,

所以这四个量之间都存在协整关系,即LnGDP、LnK、LnL和LnH间存在着某种长期均衡关系。

3.协整分析

运用最小二乘法,得到以下的方程:LnGDPt=-1.004

+0.724LnKt+0.569LnLt+0.328LnHt,各参数t检验值分别为11.511,1.355,2.279,通过了显著性检验。其次,拟合度R达到0.997,说明模型对样本观测值拟合程度较高。根据方程,可以看到,物资资本对经济增长的产出弹性为0.724,是三者中最高的,说明目前投资仍然是决定经济增长的第一要素;物流产业的产出弹性为0.328,说明物流产业的发展确实能拉动经济的增长,但明显低于其它两个产出弹性,主要原因是物流在我国起步比较晚,目前还存在系统效率低、成本高,基础设施配套性与兼容性差,标准化建设滞后,服务质量与管理水平缺陷,物流专业人才短缺等问题。

三、结论与建议

本文以江苏省为例,利用1988~2008年的统计数据,选取人均GDP等13个指标建立物流产业评价指标体系,对其进行因子分析后得出物流产业综合产值,然后对物流产业的发展与经济增长的关系进行了实证研究,主要得出以下几点结论:(1)物流产业和经济增长之间的发展趋势一样,即经济增长促进物流产业的发展,而物流产业的发展也拉动了经济的增长。(2)物资资本存量、劳动力投入和物流产业综合存量与GDP之间均存在长期均衡关系,并且都能推进经济的增长,其中,物资资本的推动作用最大,物流产业的推动作用较小,可见物流产业的发展水平相对江苏省经济的快速增长,其发展速度还是比较缓慢的,但仍具有较大的发展空间。根据目前物流发展所面临的一些问题以及经济发展对物流业提出的要求,我国政府和企业以及相关机构可以采取制定明确的产业政策、统一规划物流业发展、加快物流信息化进程以及加强物流专业人才的培养等措施使经济与物流进入更加良性互动的状态。

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