对我国经济增长的因素分析
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对我国经济增长的因素分析
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&对我国经济增长的因素分析
【内容摘要】：本文以支出法国内生产总值核算理论为基础,引入资本形成总额、最终消费和净出口三个解释变量,运用计量经济学的方法,分析国内生产总值与这三者的关系.从中国的实际情况出发,在利用2002年度截面数据分析的基础上,又引入1994年各地的截面数据进行对比分析,进而分析各因素对国内生产总值的不同程度的影响及其原因,最后提出我们的一些观点。
【关键词】：SNA 国内生产总值 经济增长
一、经济理论阐述及问题的提出：
&& 发展经济学理论认为,一国的经济增长是指一个国家的产品和劳务数量的增加,或按人口平均的实际产出的增加,通常以国内生产总值（GDP）或它的人均数值来衡量。随着中国经济的迅速发展和实力的不断增强,国内外经济学家越来越关心反映中国经济发展的国民经济核算,特别是国内生产总值核算.
&国民经济是一个极其复杂的运行系统,各经济变量之间存在着错综复杂的联系.国民经济核算是对国民经济运行过程和结果的核算,是从定量角度描述经济活动和经济循环的有力工具,是整个经济统计的核心。目前,世界通常采用的国民经济核算体系是联合国在1993年新修订的国民经济账户体系（SNA）。
&长期以来，投资需求、消费需求、出口需求不同程度地刺激了国民经济的增长，通常被称为拉动经济增长的“三驾马车”，所以研究三者与国民经济增长之间的关系具有十分重要的经济意义。
&支出法国内生产总值是指,一个国家或地区所有常住单位在一定时期内用于最终消费、资本形成总额,以及货物和服务的净出口总额,它反映本期生产的国内生产总值的使用及构成。最终消费分为居民消费和政府消费.其中,居民消费是指常住住户墩货物和服务的全部最终消费支出.政府消费是指,政府部门为全社会提供公共服务的消费支出或免费或以较低价格向住户提供的货物和服务的净支出.资本形成总额是指常住单位在一定时期内获得的减去处置的固定资产家存货的变动,包括固定资本形成总额或存货增加.固定资本形成总额是指常住单位购置、转入和资产自用的固定资产,扣除固定资产的销售和转出后的价值,包括有形固定资产形成总额和无形固定资产形成总额.货物和服务净出口是指货物和服务出口间货物和服务进口的差额。
&众所周知,GDP核算存在不可避免的缺陷,但是不可否认的是,这是现存最合理的一种核算方式。改革开放20多年来,中国的经济增长引起了世界的关注,在人们津津乐道”东方睡狮”崛起的同时,似乎我们更应该着重分析这种现象背后的原因。由于我们分析视角的局限性,不可能面面俱到。在此,我们运用计量经济学的方法,采用1994年和2002年的中国各地区的截面数据,试图从支出法国内生产总值核算出发对我国经济增长的影响因素进行一些实证分析。
二．样本数据选取及模型设定：
&回归模型设立如下：
&Yi =β0& +β1 X1i +β2 X2i +β3 X3i +ui
Yi----------GDP总额X1i----- 最终消费X2i------资本形成总额X3i-------货物和服务净出口Ui------随机扰动项
&β1、、β2、、β3-------待估参数&&& (I=1, 2)
&变量采用截面数据，样本期为:1994年和2002年。具体数据(现价计算)如下：
表1&& 2002年数据（单位：亿元）
地区&GDP&最终消费&资本形成总额&货物和服务净出口
北京&9.81&7.12
天津&.21&.78
河北&9.62&.98
山西&4.01&919.23&-61.11
内蒙古&2.48&847.89&-177
辽宁&1.47&.21
吉林&4.68&898.45&-25.45
黑龙江&7.75&.81
上海&5.67&.7
江苏&1.91&.23
安徽&2.95&.76
福建&4.05&.84
江西&9.65&999.28&1.56
山东&1.15&.24
河南&1.71&.56
湖北&9.7&.45
湖南&2.95&.1
广东&1.15&.9
广西&8.54&877.93&-121.11
海南&603.88&331.22&275.99&-3.33
重庆&8.89&990.05&-198.56
四川&4.1&.34
贵州&.31&649.33&-354.59
云南&6.25&887.49&-181.42
西藏&174.72&99.95&72.19&2.58
陕西&9.11&0.85
甘肃&.32&538.62&-52
青海&337.76&221.55&245.84&-129.58
宁夏&329.28&249.26&245.22&-165.2
新疆&.92&864.27&-214.91
表2&& 1994年数据(单位:亿元)
地区&GDP&最终消费&资本形成总额&货物和服务净出口
北京&.29&902.63&19.68
天津&725.14&323.76&430.9&-29.52
河北&9.29&884.46&243.74
山西&857.63&494.91&385.71&-22.99
内蒙古&681.92&406.88&331.11&-56.07
辽宁&9.61&.57
吉林&944.44&577.59&389.93&-23.08
黑龙江&9.21&566.21&32.41
上海&.89&.58
江苏&1.45&.5
浙江&3.68&.44
安徽&.64&598.87&6.96
福建&.2&756.34&-7.2
江西&944.75&597.09&368.62&-20.94
山东&9.34&.07
河南&8.86&883.44&142.13
湖北&8.13&746.91&90.67
湖南&3.62&581.52&-0.72
广东&2.43&.15
广西&.21&477.82&-53.2
海南&330.95&156.47&224.17&-49.69
四川&9.41&.06
贵州&517.96&388.91&154.55&-25.5
云南&973.97&570.45&433.59&-30.07
西藏&46.76&32.74&23.07&-9.05
陕西&816.58&570.34&398.55&-152.31
甘肃&451.66&319.11&177.63&-45.08
青海&138.25&92.17&60.1&-14.02
宁夏&134.23&95.17&69.12&-30.06
新疆&673.68&375.2&487.55&-189.07
注：表1，表2数据分别来自2003年和1996年《中国统计年鉴》
三．模型检验
&&& 首先采用2002年数据，进行如下分析：
&假设模型中随机误差项Ui满足古典假设，运用OLS方法估计模型的参数，利用计量经济计算机软件Eviews计算可得如下结果：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/20/04&& Time: 13:55
Sample: 1 31
Included observations: 31
Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.&
C&-0....8979
X1&1..5.343&0.0000
X2&0..1.705&0.0000
X3&0..1.197&0.0000
R-squared&1.000000&&&& Mean dependent var&
Adjusted R-squared&1.000000&&&& S.D. dependent var&
S.E. of regression&1.083501&&&& Akaike info criterion&3.118187
Sum squared resid&31.69732&&&& Schwarz criterion&3.303217
Log likelihood&-44.33189&&&& F-statistic&
Durbin-Watson stat&2.485296&&&& Prob(F-statistic)&0.000000
回归方程为：
Y=-0.+1.*X1+0.*X2+0.*X3（0.438992）&&& （0.000380）&&&& （0.000444）&&&&& （0.000969）
&t=（-0.129562）&&& （）&&&&& （）&&&& （）
&R2=1.000000&&&& F=
经济意义检验
&由回归估计结果可以看出,最终消费、资本形成总额、净出口与GDP的增长线性正相关,这与现实中GDP随最终消费、资本形成总额、净出口的增加而增长是相符的。
统计推断检验
&从估计的结果可以看出，可决系数R2=1.000000, F统计量=，表明模型在整体上拟合地比较理想。系数显著性检验：给定α=0.05，明显地，X1、X2、X3的t的P值小于给定的显著性水平，拒绝原假设，接受备择假设，表明最终消费、资本形成总额、净出口对国内生产总值有显著性影响。
计量经济学检验
多重共线性检验:
&由表3可看出,模型整体上线性回归拟合较好,R^2很大,F值,t值均大于给定显著性水平下临界值,则说明该模型不存在多重共线性.
&2．异方差检验:（采用WHITE检验）
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic&0.807696&&&& Probability&0.614457
Obs*R-squared&7.971458&&&& Probability&0.537025
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/20/04&& Time: 14:36
Sample: 1 31
Included observations: 31
Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.&
C&-2....4720
X1&0....7220
X1^2&-8.68E-06&7.14E-06&-1..2373
X1*X2&1.95E-05&1.78E-05&1..2860
X1*X3&9.92E-06&1.45E-05&0..5023
X2&0....8018
X2^2&-1.19E-05&1.03E-05&-1..2592
X2*X3&-3.51E-06&1.07E-05&-0..7459
X3&-0....5329
X3^2&-7.93E-06&2.43E-05&-0..7476
R-squared&0.257144&&&& Mean dependent var&1.022494
Adjusted R-squared&-0.061223&&&& S.D. dependent var&4.906502
S.E. of regression&5.054467&&&& Akaike info criterion&6.334118
Sum squared resid&536.5004&&&& Schwarz criterion&6.796695
Log likelihood&-88.17884&&&& F-statistic&0.807696
Durbin-Watson stat&2.007909&&&& Prob(F-statistic)&0.614457
&F=0.807696& Obs*R-squared= 7.971458& 查分布表得χ20.05（3）=7.81473& Obs*R-squared= 7.971458,则接受H1，表明随机误差Ut存在异方差。
&用WLS估计法对异方差进行修正，取权数w=1/e2& 由EVIEWS操作得：表5
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/20/04&& Time: 14:50
Sample: 1 31
Included observations: 31
Weighting series: W
Variable&Coefficient&Std. Error&t-Statistic&Prob.&
C&-0....3652
X1&1..07E-05&.0000
X2&0..85E-05&.0000
X3&0..65E-05&.0000
Weighted Statistics&&&&
R-squared&1.000000&&&& Mean dependent var&
Adjusted R-squared&1.000000&&&& S.D. dependent var&
S.E. of regression&0.007202&&&& Akaike info criterion&-6.908945
Sum squared resid&0.001401&&&& Schwarz criterion&-6.723914
Log likelihood&111.0886&&&& F-statistic&4.11E+12
Durbin-Watson stat&2.141010&&&& Prob(F-statistic)&0.000000
Unweighted Statistics&&&&
R-squared&1.000000&&&& Mean dependent var&
Adjusted R-squared&1.000000&&&& S.D. dependent var&
S.E. of regression&1.154538&&&& Sum squared resid&35.98987
Durbin-Watson stat&2.213957&&&
&所以，修正后的模型为：
Y =-0.+1.*X1+0.*X2+0.*X3
&（0.004204）&&& （2.07E-05）&&&& （2.85E-05）&&&&& （3.65E-05）
&t=（-0.921002）&&& （48206.21）&&&&& （35032.30）&&&& （27405.22）
&R2=1.000000&&&& F=4.11E+12
3．自相关检验：
&根据表5估计的结果，DW=2.213957，在给定显著性水平为0.05，n=31, k’=3时，查Durbin-Waston表得下限临界值dL=1.229，上限临界值du=1.650,可见DW统计量du=1.650&2.-du=2.350,由此可判断模型不存在自相关。
&通过以上对2002年数据的分析，我们得出如下方程：
Y =-0.+1.*X1+0.*X2+0.*X3
&（0.004204）&&& （2.07E-05）&&&& （2.85E-05）&&&&& （3.65E-05）
&t=（-0.921002）&&& （48206.21）&&&&& （35032.30）&&&& （27405.22）
R2=1.000000&&& F=4.11E+12
&接着我们引入1994年的数据,运用相同的方法进行分析,最终模型为：
Y = 0. + 0.*X1+1.*X2+0.*X3
&& （0.052450）&&&&&&& （7.25E-05）&&&&& （4.22E-05）&&&&& （0.000239）
&t=(0.201872)&&&&&&&&& (13785.01)&&&&&&& ( 23698.92)&&&&&& ( )
&R^2=1.000000&&&&&&&&&&& F=6.88E+08
&说明：本文之所以选择94年的数据做对比是因为从1993年开始中国取消使用MPS体系核算GDP，而代之以单一的SNA体系。
&从两个模型的对比分析来看，各变量前的系数相差很小，这表明最终消费、资本形成总额、货物和服务的净出口对GDP的影响是趋于稳定的，从而保证了模型在很大程度上存在稳定性。同时，我们可以很明显地看出“三驾马车”对GDP存在不相上下的影响，其系数都非常接近1。
&上世纪90年代初，中国部分地区出现了经济过热现象，特别是在房地产领域的投资大大增加，故1994年的资本形成总额对GDP的贡献相比其他两因素要稍大。
&而在2002年的模型中，最终消费对GDP的影响相对较大，原因可能是自1998年以来连续几年国家宏观调控政策中一直强调扩大内需，鼓励消费，而且人们的消费习惯、消费观念都发生了变化，引起边际消费倾向的提高。
&另外,02年净出口对GDP的影响也相对有所提升.原因主要有三个方面:首先,入世效应得到极大释放：入世后政府明显放宽民营企业的出口经营权，使得民营企业出口量呈现迅猛增长的良好形式；二是入世使国外特别是发达国家对我国出口的限制明显减少，刺激了我国具有明显比较优势的产品如家电，纺织品的出口；三是跨国公司加快将制造业基地向我国转移，导致外商投资企业出口增长加快。其次,2002年初国家明显加大了推行出口货物免、抵、退税范围，加上一些地区纷纷采取措施刺激出口增加，极大得调动了企业的出口积极性。另外,美元的阶段性贬值对我国扩大出口也产生了积极影响。人民币与美元挂沟,美元对欧元、日元等主要世界货币的贬值，意味着人民币对其贬值，从而在一定程度上刺激出口。
&本文不想简单的对用支出法计算GDP做验证，因而引入1994年的数据做对比，希望能从中发现问题，得出一些有意义的结论，进而提出政策建议。但遗憾的是，当我们把两年的最终模型确定下来时，却发现二者差距甚小，这充分说明：我国在引进SNA体系初期，就已经实现了核算体系的成功转变。
&由于经济理论知识的欠缺，因此不能作出深层次的的经济分析。本论文的着重点并非在结论，而在于利用计量经济学这种定量的分析方法，解决现实中的问题。
参考书目：
&《计量经济学》& 庞皓主编&& 西南财经大学出版社& 2002年版
&《国民经济核算概论》肖红叶 周国富编著& 中国财政经济出版社 2004年版
&《中国国民经济核算与宏观经济问题研究》&& 许宪春著&& 中国统计出版社
&《中国宏观经济运行与经济波动》& 柳欣主编& 人民出版社 2003年版
&《发展经济学》 黄卫平 彭刚主编& 四川人民出版社& 2003年版
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京公网安备75号中国经济增速持续下滑的原因?
&&&&&&&& 06:48:32&&&&&&&来源： 财界网综合
　　数据表明，当前经济形势并没有预期乐观。经济增速在6月见到高点后，7月以来已经走弱，三季度GDP增速下滑将是大概率事件，这无疑给今年稳增长提出较大挑战。政府对于此次经济下滑将会更加淡定，除非有迹象表明经济增速接近7%的底线，否则力度较大的宽松政策不会出台。　　经济增长再现疲软　　4月以来稳增长力度逐渐加大。财政支出增速4月后猛然提速，从1-4月的9.6%上升至1-6月的15.8%；货币政策的宽松也刺激6月M2增速达到14.7%，比4月提高1.5个百分点。受此影响，5、6月经济增长曾有所反弹，但这样的刺激显然难以持续。由于上半年财政支出增速已经明显超过政府年初预定的9.5%，货币增速目标也高于央行今年确定的13%-14%的区间，在政策微刺激定调情况下，政府不大可能容忍预定指标的过度偏离，于是7月以来不得不放缓政策刺激的力度，这也使得财政支出增速、货币增速都出现了明显放缓。1-7月财政支出累计增速只有15%，较1-6月回落0.8个百分点，M2增速回落1.2个百分点。失去了政策刺激的经济再次出现了疲软。7月无论是代表经济需求面的投资，还是表征经济供给面的工业增加值，增速都有所回落。近期一系列经济数据的走软，再次验证当前经济已进入调整期。　　8月中采PMI指数反季节性地出现了回落，下滑0.7个百分点至51.1%，其中无论是代表经济需求，还是供给端的PMI分项指数都显露出疲态。新订单指数回落1.1个百分点至52.5%，企业生产指数回落1.0个百分点至53.2%，两项总共影响PMI回落0.58个百分点。而对未来PMI走向有预示作用的相关指标也不乐观，如新订单指数-生产指数的差值6月以来就不断扩大，PMI新订单-PMI产成品库存之差8月也回落较大，这都表明供需关系趋于恶化，企业被动积累了库存，他们未来扩大生产也将更加谨慎。　　经济的多个高频数据表现也较差。其中，8月六大发电集团日均耗煤量同比下滑幅度从7月的-16%进一步扩大至-21%；主要投资品价格，包括主要城市水泥均价、钢铁价格在8月传统的旺季期仍继续下跌，和去年走势明显背离。这都表明8月经济需求疲弱。　　因此，即将公布的8月经济数据很可能延续7月以来的小幅下滑趋势。目前稳增长政策力度仍没有放大迹象。银行出于经济下滑期不良资产风险暴露等方面的原因，仍对信贷扩张比较谨慎，7月以来信贷增长疲软的局面并没有在8月明显好转。这也很可能使得经济下滑的惯性仍将在9月延续，三季度经济增速较二季度回落也就难以避免。我们预计大约为7.3%，考虑到今年上半年经济增速只有7.4%，这也就意味着今年前三季度经济累计增速将向7.3%靠拢，全年经济增速很可能接近7.5%左右的下限。　　短期刺激难现　　尽管三季度经济下滑压力较大，但出于以下因素，短期政府加大稳增长力度的可能性不大。　　第一，稳增长就是稳就业，在目前就业压力并不大的情况下，政策层面难以做大的调整。今年上半年全国城镇新增就业人数737万人，同比多增12万人，而由于今年产业结构更偏向于能够吸纳更多就业人口的第三产业，今年新增就业实现1000万人的目标，甚至达到2013年的新增就业水平并不是难事。　　第二，与今年二季度更多注重稳增长不同，今年下半年以来，政府更多强调改革推进。今年8月中共中央总书记习近平在深化改革小组会议上强调，今年是党的十八届三中全会提出全面深化改革的元年，要真枪真刀推进改革，为今后几年改革开好头，并督促各地区各部门要狠抓工作落实，实施方案要抓到位，督促检查要抓到位，改革成果要抓到位等。紧接着国务院落实改革的措施出台，如国务院常务会议决定推出进一步简政放权措施、持续扩大改革成效，并准备在各部门晒出权力清单、开展社会评议的基础上，顺应群众期盼，有针对性地推出行政审批制度改革新措施。近期国务院总理李克强更是强调，目前唯一的“刺激”就是强力推进改革。这都表明中央希望利用目前经济下滑的压力，倒逼更多方面改革动力，期望他们多运用改革的手段调动民间经济增长的活力，短期政策刺激力度加码的可能性也就不大。　　下滑趋势难抑制　　在仍延续政策微刺激力度的情况下，短期经济下滑趋势可能难以得到抑制。　　扩大基础设施建设投资是近年来政府反复运用的稳投资手段，但在经历较长时期的基建投资较快增长之后，从2013年算起，基建投资增速已基本持续在20%以上的水平运行，其持续时间长度已接近2009年基建投资的高峰期，目前各方面因素已经制约了基建投资的持续扩张。例如，地方政府债务已经受到严格控制；过去银行通过表外融资对于融资平台的输血也受到了限制；今年以来房地产市场调整带来的地方土地收入增速放缓，也减弱了地方扩大基建投资的能力。因此，除非下半年有明显的政策松动，给予地方更多的财力，否则下半年基建投资增速下滑的压力较大。　　房地产经过近年来的快速发展，目前供给压力已经很大。今年7月房地产待售与销售面积之比已创下2002年以来新高。2014年以后，25-35岁房地产刚性需求的人口总量也面临减少。这都意味着即使政府放开前期一些房地产行政管制措施，也难以促进房地产的较快复苏。　　因此，预计下半年经济增速持续下滑的可能性较大。当然，我们对此次经济下滑也不必过于悲观。应看到，2012年底以来，我国经济增速下滑从来就没有超过两个季度以上，其原因就在于经济增速下滑逼近政府容忍底线的时候，为了维持住人们对于经济增长与改革信心，保持社会稳定，会加大经济刺激的力度，从而促发经济增速回升。如果四季度经济增速逼近7%的经济增长底线时，政策层面稳增长加大力度的时机也将成熟。央行很可能从之前的定向降息、降准扩大至全面降准、降息；而房地产政策也会进一步放松，如降低二套房首付等。这些政策集中发力，有利于促进经济企稳。经济增速在经历下半年连续两个季度下滑后，很可能将在明年初出现周期性反弹。　　金融危机之后，中国宏观经济运行特征发生了非常大的变化，宏观经济很多指标都是趋势性的转折。GDP的增速，危机之前是一路上去，年之后，增长率持续下降。支出上看，净出口占比下降，资本形成占比再上新台阶，也就是平常大家所说的投资过多、消费不足。从生产上来看，工业部门的占比在下降，服务业部门的占比提高。现在讨论比较多的还有债务问题，中国债务和GDP的比率在危机之后快速上升，2001年到2007年中国各部门的债务，包括政府、居民、企业，所有加在一块占GDP的比率，是从162%上升到172%，累计增幅为6.2%。但是从2007年到2012年该比值从172%上升到215%，累计增幅为25%。同时，还可看到的一个现象就是经济刺激政策频繁，以前总是觉得经济太热，但是从2008年之后，上规模的经济刺激政策已经有三次了，不刺激经济就往下沉，需要不断刺激。&&& 为什么GDP增速会下降？　　为什么会有这样的一些变化？为什么GDP增速会下降？2001年到2007年之间平均增速是10.8%，2008年到2012年是9.0%，GDP平均增速下降1.81%。光进出口增速对GDP的拉动，它的贡献就下降了1.74个点，这一项就占到90%。猛一看好像是出口的问题，是金融危机导致的外需下降的问题，其实不是。　　2008年之后，出口增速平均下降14.3%，而进口增速下降9.6%，答案很明显，进出口增速下降最主要是因为出口下降太快，远远大于进口增速的下降。为什么出口会下降？出口增速可以分解为两个部分，只有不到一半是来自于外需下降，有超过一半是因为市场份额增速下降造成的。通过分解可知，中国出口增速下降当然跟金融危机有关系，外汇收入下降，进口也少了，但是这只占4.6%，而市场份额的增速下降更为主要，这个判断意味着即便没有金融危机，中国出口市场份额的增速同样要下降，中国经济也会持续大幅度的滑坡。　　市场份额增速下降又是为什么？有两个因素最重要。第一，WTO很重要。WTO的主要作用降低了贸易成本，而贸易成本降低之后确确实实增加了中国在海外市场的竞争力。但加入WTO的红利是在慢慢下降的，这是一个很自然的过程。还有一个更重要的因素，就是中国劳动力成本的提高。除了这两个因素之外还有别的，包括汇率，但汇率对出口市场的影响总体来说不大。过去七八年，劳动力工资，特别是制造业里的农民工工资，平均名义工资增长速度是10%-15%，累计几年下来工资是翻倍了。从2005年汇改到今天，人民币大概也就是升值30%，两者不是一个量级的，不是说汇率不重要，而是相对于劳动力成本变化幅度来说，对企业出口的影响相对较小。　　中国劳动力成本为什么提高那么快呢？可从供需两个方面分析。企业为什么会增加雇佣工人，是因为企业可以赚钱。制造业的生产率在经历了国企改革，经历了制度性变革，特别是民营企业加入之后，生产率有很大提高，这意味着利润的增加以及对工人需求的提高。这个过程中，工人工资自然会提高，而且会带动全社会的工资增长。从供给来说，中国的人口年龄结构有很大变化，因为有计划生育政策，中国工作年龄人口在总人口中的占比之前都是在上升，但是2010年之后开始下降，而且是一个趋势性的下降。2013年总的工作年龄人口第一次出现了负增长，也就是劳动力的供给是在恶化。这两个力量在一块同时发生，使得工人工资上涨。　　伴随经济增速的下滑，中央政府搞了几轮刺激，刺激政策抬高投资和年增速，但是随着刺激政策退出，投资减速拖累了以后的增速。也就是说，中国经济增速的下滑，有几个原因。从趋势性上看，是WTO红利和人口红利下降以及劳动力成本上升所致。从周期性上看，是金融危机导致外部环境发生了变化，而从政策性上看，是政府的几轮刺激所致。
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