经济增长的指标范文

导语：如何才能写好一篇经济增长的指标，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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[关键词]税收分权指标；经济增长；影响效应；分析

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.06.078

[中图分类号]F812.42 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）06-0-02

一直以来，税收分权同经济增长间的关系都是我国财政分权这一领域重点研究的一个问题。从理论上看，以地方资源流动和自治水平为基础进行考量，分权会促进公共物品产出和配置效率的提升，对经济增长带来正面影响。但从经济研究的层面看，其研究成果同理论研究结果具有一定的差性，同财政分权和经济增长关系不同。当前研究税收分权和经济增长间管理的文献相对较少，因此，本文对二者关系以及分权对经济增长可能会带来的影响效应展开研究，对改进税收分权指标的构建，促进经济稳步增长具有重要作用。

1 构建分权指标和经济增长间影响效应的研究现状

在我国现有的对税收分权和经济增长关系研究的文献中，其形成的最终结论缺乏一定的统一性。其中，沈伟是在2008年对二者关系进行研究的，他以各省同全国人均税收的比值为分权指标，建立了一个包含税收和财政支出两种分权模式的多元性回归模型，通过论证的方式，得出税收分权同中国经济增长具有负相关的关系。在他得出这一结论后，同龚六堂和张晏在2005年、章泉和周业安在2008年得出的相关研究结论进行对比。对比发现，即使利用的同是我国的省级地区、相类似的线性回归模型、在时间跨度上也没有太大的差异、对财政支出和税收二者的分权变量也进行了全面考虑，但其研究结果同他们相比仍旧具有较大的差异性。而高玉在2012年对中国1998年-2010年审计面板数据展开固定效益回归分析后，也得出了与沈伟相似的结论，即税收分权会对中国经济增长带来消极影响。

2 构建税收分权指标的具体方法

相关人员在对税收分权和经济增长间具体关系展开研究的同时，应当先解决选取税收分权指标这项问题。在我国财政分权这一研究领域，认为分权指标选择的不同，是导致研究结论出现差异和特殊性的一项关键原因。因此，结合中国国情，构建出一个适合的分权指标十分必要。现阶段，我国相关研究的进行都是以地区性人均税收收入同全国人均税收收入间的比值对税收分权衡量，但这种衡量方式却存在这两点疑问。

一是地区性的人均税收是否能够代表其所在地区的税权。从我国现行的收益权概念界定看，地方税权指的是可以被地方政府所掌握的地方税收。而我国地方政府当前的财政收入主要来源于非税收、地方本级税收、中央返还税收、中央转移支付等四种税收形式。其中，返还税收是以我国在20世纪90年代中期开展的分税制改革所确定的税收比例和基数为依据所计算的，所以，中央政府对地方此部分的财政收入实际上是没有控制权的，必须要将其返还给地方政府部门的。因此，地方财政税收是无法代表地方政府全部的税收收益权的，还应加入中央对地方返还的税收收入。

二是即使研究人员考虑到了中央返还税收这一因素，但其对在考察该数据占据全国人均税收比值时，是否适合对税收分权程度的衡量这一因素却没有得到细致考虑。萨卡塔和阿凯曾提出：类似地方的财政支出占据全国财政的支出份额，常用财政分权指标无法准确反映出地方财力水平，因此，政府还是要研究自己的税收收入达到何种“高度”，才能满足地方政府经济发展对财政的需要。这两人主张使用一个独立性的财政指标，即利用地方政府的自由收入占据总收入比例对财政分权进行描述。笔者认为，阿凯与萨卡塔提出的这一思想有可以借鉴的部分，因此，在构建我国税收分权指标时，可以用分母代替地方的财政支出，这主要是因为地方财政支出对地方政府公共性财政支出的责任更有代表性。

基于此，笔者构建出一个以地方税收自给率指标对税收分权程度进行衡量的标准。这一指标主要反映了在地方政府对财政支出的需求中，可被地方政府掌握的税收收入有多少，即地方政府实际税收收入和地方实际财政支出的比例是地方政府税收自给率。

3 税收分权同中国经济增长间影响效应的分析

中国的中央政府转移支付和税收返还的施行是从我国在1994年展开的分税制改革开始的，直到2008年，我国政府部门公布了年度财政决算数据后，才对二者的具体概念和界定进行了明确区分。此外，在2006-2007年这2个年度，中央政府对地方政府的返还数据，虽然没有明确显示到当前财政决算表中，但笔者通过对中国财政年鉴报告和一些文字性资料的查找，依旧可以计算出相应的数据资料。因此，笔者以自己获得的数据资料和自身知识水平，对税收分权同经济增长间的影响效应展开了分析。

3.1 描述性的统计分析

笔者通过相关数据调查计算后发现，在21世纪初至今，中国中央政府对地方实行的税收返还金额呈现出一种逐年增长的状态，年增长率已经达到了5%以上。与此同时，中国GDP总量也从2006年的216 314.4亿元，上升到了2012年的519 322.1亿元，其年增长率更是达到了约25%的高度。由此可以看出，税收分权和经济增长呈现出稳定的正增长状态。尽管地方政府财政税收呈现出迅猛增长的状态，但即使加上中央政府的税收返还，其财政税收总收入已无法满足地方政府在公共财政方面的支出需求。与此同时，全国地方政府财政支出的增加，直接导致地方政府税收自给率急剧下降，6年内下降了大约15%，平均年下率为3%左右。这种趋势的出现，也在一定程度上表明：我国地方政府税收的分权程度在不断降低。如果自给率提升，则表示中央政府税收集权趋势在不断加强。

3.2 相关性分析

笔者首先借助SPSS 17.0软件，对地方实际税收和GDP总量指标间存在的相关系数进行计算。计算结果显示：二者相关关系的系数为0.997，这一系数同GDP总量、同地方政府本级税收收入相关系数相比较高。这也说明二者呈现出高度正相关性。而后，笔者继续借助该软件对地方税收自给率和经济增长率间存在的相关性进行测算，其结果显示，二者相关关系系数为0.882，也是高度正相关的关系。且从散点图中各点的分布情况来看，如图1所示，相关数据基本都散落在同一l朝右上方倾斜的直线周围，具有线性关系。

图1 地方税收自给率同GDP增长率变化关系散点图

3.3 多元线性回归分析

用地方税收的自给率对中国税收分权同经济增长间存在的正相关关系进行衡量发现，地方政府税收的自给率越高，其对中国经济增长可以起到的正向作用越大。因此，我国地方政府的财政部门可以通过提升税收自给率的方式，在一定程度上促进经济增长。与此同时，二者比率的提升对地方政府的自主财政税收和中央税收返还总量的增长具有一定的依赖性。此外，以文中的描述性统计分析为基础发现，地方政府实际税收绝对额的提升和税收自主率的下降，主要是由地方政府税收的实际上升速度低于地方财政支出提升速度所导致的。

3.4 不同指标间的对比分析

由于当前我国在这方面的研究中，不同专家学者的研究重点不同，如经常会以各地区人均税收和全国人均税收比值，与地区财政税收和全国税收比重对二者的影响效应进行衡量，而本文提出的是地方税收自给率这一不同指标。笔者通过使用不同税收分权指标展开对比的方式，对税收分权同经济增长的关系进行说明。但三大对比指标通过计算所得出的同经济增长间存在的相关系数全都是负值同，与前文利用自给率进行计算得出的结果具有较大的差异。由此可以推断出，利用不同税收分权指标，可能会得出完全相反的研究结果。因此，如果相关人员选择的分权指标不同，就会导致其研究结论产生较大的偏差。

4 结 语

税收分权指标的选择和构建，对研究税收分权同我国经济增长间存在的关系具有十分重要的意义。因此，笔者以构建地方性有关税收收入的自给率这项分权指标为基础，借助多元线性回归分析，获得了税收分权指标与经济增长间存在着正相关关系这一结论。但就本文的研究结果看，还需要明确的是，因为当前我国中央政府对地方税收施行返还政策，所以文中提出的这一研究成果不可以作为分析税收指标与经济增长关系的唯一标准，相关人员还应通过不断的实证分析，对这一结果进行验证，并找出二者间存在的更多关系，从而为确保我国税收分权同经济增长和谐发展奠定基础。

主要参考文献

[1]彭艳芳.税收分权指标构建及经济增长的影响效应[J].首都经济贸易大学学报，2014（1）.

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一、国内外关于经济增长质量的研究综述

对于经济增长的理解，萨缪尔森认为，经济增长代表一国潜在GDP或者国民产出的增加，是一国生产可能性曲线(PPF)的向外推移。库兹涅茨为经济增长做了更为全面的阐述，“一个国家的经济增长，可以定义为向它的人民提供品种日益增加的经济商品的能力的长期提高，这个增长的能力，基于改进技术，以及它要求的制度和意识形态的调整。”根据这种理解，经济增长不仅仅在于生产能力的增长，更强调在技术改进、制度和意识形态的调整，后者正是经济增长质量的反映。马克思在论述扩大再生产的实现途径时也指出，“生产的逐年扩大是由于两个原因，第一个是投入资本的逐年增长；第二个是资本使用效率的提高。”

虽然不少经济学家注意到经济增长的质量，但是关于经济增长质量的专著很少，比较有代表性的是苏联经济学家卡马耶夫于1977年出版的《经济增长的速度和质量》。他对经济增长的理解是：“物质生产资源变化过程的总和，以及由此而增加了产品的数量和提高了产品的质量，通常被称为这一社会经济结构的经济增长”，并强调“在经济增长这个概念中，不仅应该包括生产资源的增加，生产量的增长，而且也应该包括产品质量的提高，生产资料效率的提高，消费品的消费效果的增长。”另一本关于经济增长质量的著作是由世界银行的托马斯等著的《增长的质量》，他对增长质量的理解是，“作为发展速度的补充，它是指构成增长进程的关键性内容，比如：机会的分配、环境的可持续性、全球性风险的管理以及治理结构。”

在国内的相关研究方面，以王积业、李京文、汪同三、胡少维等学者为代表的关于中国经济增长质量的研究较有影响。王积业从多恩布什与费希尔对经济增长的理解，即经济增长过程“是生产要素积累和资源利用的改进或要素生产率增加的结果”出发，认为“所谓生产要素积累，指的是资本和劳动力在数量上的不断增加，是经济增长实现数量扩张的主要源泉。所谓资源利用的改进或要素生产率增加，指的是资本和劳动力的更加有效使用和科学技术在生产中的应用，它们构成经济增长质量的主要源泉。决定经济增长的这两组因素既紧密交织，又相互区别，共生于经济增长过程当中。在一定时期，由于这两组因素作用的力度不同，引致经济增长或者以数量扩张为主，或者以提高质量为主，形成粗放型和集约型两种形态。李京文等研究了中国经济增长过程中(1953～1990年)生产率的变化，并与美国、日本等国的生产率变化进行了对比。汪同三等分析了中国经济增长的情况，提出了“增长成本”的概念，即用一些描述经济运行质量的重要指标对GDP增长速度的平均弹性来描述中国经济增长质量；胡少维对研究经济增长质量的方法进行了综述，对我国经济增长的质量做了一些评价，并指出贯彻和谐社会理念是提高经济增长质量的根本。其余大部分则集中于操作层面，即集中于经济增长质量评价指标体系的构建和测算研究，方法上有一定的创新，但是缺乏对于经济增长质量的理论问题的整体性和系统性研究。钟学义等在《增长方式转变与增长质量提高》一书中把衡量经济增长质量的指标概括为三个方面：反映经济增长效率的指标(全要素生产率对经济增长的贡献率、投入产出率、劳动生产率及其增长率、资本生产率、物耗指标、能耗指标等)，反映经济增长是否稳定、健康的指标(经济波动情况、通货膨胀率、就业状况、环境污染指标等)，反映经济结构及其变动的指标(产业结构、贸易结构、劳动力结构、地区经济结构等)；戴武堂认为影响经济增长质量的因素包括：劳动生产率、经济效益、就业率、居民消费水平和消费质量、收入差距的合理程度。其他比较有影响的研究成果包括梁亚民从经济增长方式转变、过程效率、产出结果、增长潜能四个方面设计的由21个评价指标构成的指标体系；李周为、钟文余通过六个反映经济增长集约化水平的指标以及反映经济增长方式转变的源泉与机制的一系列指标体系来评价经济增长的质量；李变花认为衡量经济发展质量的指标体系应该包括经济增长水平、经济效益、经济结构、科技进步、环境保护、竞争能力、人民生活、经济稳定八个方面；单薇从经济增长的稳定性、协调性、持续性、潜力四个方面，确立经济增长质量的评价指标体系，采用熵的评价理论，对1995～2000年我国经济增长质量进行了探讨；赵英才等对1978～2002年中国经济增长的质量进行了综合评价，得出了中国经济增长质量提高与数量扩张并不同步的结论；而徐辉、杨志辉则用密切值模型对1995～2003年经济增长的质量进行了评价。

在前人研究成果的基础上，根据前文有关的理论研究，笔者认为经济增长质量的内涵可以界定为：经济增长质量是指一个经济体在经济效益、经济潜力、经济增长方式、社会效益、环境等诸多品质方面表现出的与经济数量扩张路径的一致性、协调性。经济增长质量的内涵体现了经济系统的发展水平、经济效益、增长潜能、稳定性、环境质量成本、竞争能力、人民生活等多个方面。

二、指标体系的构建及方法选择

1.模型指标变量设定

前文对经济增长的质量已经做了大量的定性分析，但如何进行量化评估，还没有统一的标准。笔者认为，经济增长质量的内涵体现了经济系统的发展水平、经济效益、增长潜能、稳定性、环境质量成本、竞争能力、人民生活等多个方面。经济增长质量综合评价是基于经济增长质量的内涵及其评价理论，运用反映经济增长质量状况的指标进行综合分析得出的。在参考国内外众多专家学者研究成果的基础上，结合笔者对经济增长质量的理解，本文设定了反映中国经济增长质量的15个指标变量，构造了中国经济增长质量的评价指标体系。各个指标及含义具体如下：xl——人均GDP指数(1978年价格)；x2——财政收入增长指数；x3——全社会劳动生产率(1978年价格)；x4——第二、三产业产值占GDP比例；x5——投资效益系数；x6——出口总值占GDP的比重；x7——外商投资额占GDP比重；x8——城乡居民家庭人均收入比(倒数)；

x9——R&D占GDP的比重；

x10——单位产值工业固体废物排放(倒数，1978年价格)；

x11——单位产值工业固体废物排放(倒数，1978年价格)；

x12——万元产值能耗率(1978年价格，倒数)；

x13——经济稳定性系数(取倒数)；

x14——城镇化水平；

x15——养老保险覆盖率。

在运用因子分析前，将影响经济增长质量的各负向指标调整为其倒数形式，使其成为与经济增长质量正相关的指标变量。

2.因子分析方法

在定义经济增长质量的研究中，需要对反映其客观情况的多个指标进行大量的观察，而在很多情况下，许多变量之间存在一定的相关关系，从而有可能用较少能用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息，而各综合指标之间是彼此不相关的，这些代表性的综合指标称为“公共因子”，而因子分析就是用较少的几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学模型。

在建立因子分析模型时，用尽可能少的不可测公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一个变量或指标。因子分析模型可以表示为：

其中，x1、x2…xp。为p个指标，apm。为影响因子载荷，F1、F2…Fm为m个公共因子，m小于p，ε为特殊因子。

因子分析法通过研究指标体系的内在结构关系，从而将多个指标体系转为少数几个相互独立且包含以上指标大部分信息(80%以上)的综合指标。其优点在于它确定的权数，不受主观因素的影响，有较好的客观性，而且得出的综合指标(公共因子)之间相互独立，减少信息的交叉，这对分析极为有利。

三、中国经济增长质量的实证分析

反映中国经济增长质量的各指标代码以及描述性统计分析结果如表l所示。

在进行因子分析前，应首先检验模型及相关指标的设计是否可以应用因子分析。KMO检验和Bartlett''''s球形检验是两个测度因子分析模型是否可行有效的

检验方法。

KM0(Kaiser—Meyer—Olkin)测度采样充足度。检验指标变量的偏相关是否足够小。KMO的统计量值一般界于0和1之间，若该统计指标在0.5和1之间则表明可以进行因子分析，若小于0.5则表明因子分析的结果可能难以接受。

根据相关数据，SPSS给出的相关计算结果表明，KMO检验的结果为0.588(大于0.5)。Bartlett检验统计指标检验相关矩阵是不是单位矩阵(原假设为相关矩阵为单位阵)。卡方检验结果表明，Bartlett’s球形检验的卡方统计值为401.362，p值近似为O，拒绝原假设，即相关矩阵不是单位阵。因此。以上两项统计指标的检验表明适合采用因子分析进行研究。

在此基础上，SPSSl3.0的输出结果如表2、表3、表4所示。表3是因子分析后因子提取和因子旋转后的结果。

从表3的因子载荷矩阵可以看出，旋转后第一公因子F1在指标变量x1、x3、x4、x13、x14和x15上有较大的载荷，而这些指标综合反映了中国经济增长质量中的宏观环境因素，可以作为经济增长质量的宏观环境影响因子。旋转后第一公因子F+在指标变量x2、x5、x6、x8上有较大的载荷，而这些指标综合反映了中国经济增长质量中的要素收入的变化，可以作为要素生产率因子。旋转后第三公因子F3在指标变量x7、x9、X10、x11和x12上有较大的载荷，反映了经济增长的环境和资源变化以及竞争力，这些可代表经济增长的可持续性与潜力，可以作为经济增长质量的可持续性与潜力因子。

因此，反映中国经济增长质量的15个指标变量，可以用F1，F2和F3这3个完全不相关的公共因子来表征，即中国经济增长质量包含了宏观经济环境因素、要素生产率因素和经济增长潜力及可持续性因素。

通过对表3的观察可以得出，宏观环境影响因子F1、要素生产率因子F2和经济增长潜力及可持续性因子F，反映了中国经济增长质量全部变量信息的90.97%，由此可见，这3个因子包含了反映中国经济增长质量的绝大部分信息。

为了计算各公共因子的综合得分，以便求出反映经济增长质量的综合评价指标的数值，需要对这3个因子进行量化。本文采用回归法(regression)来计算因子F1、F2、F3得分，计算结果如表4所示。

历年经济增长质量因子分析的综合得分Qt，表示为公式：

其中，λi是X的相关矩阵R所对应的特征值。

四、结论

通过对全国1990～2005年经济增长质量的实证分析，可以得到结论。

1.中国经济增长质量水平不断提高

根据综合评价指数的相关数据，自1990～2005年16年间，中国经济增长综合质量指数年平均提高约6.4个百分点，经济增长质量呈现出不断改善的趋势。

2.在经济发展的同时，中国也呈现出较为明显的质量提高与数量扩张不同步的现象

巾国16年来经济增长质量提高(QI)与数量扩张(SI)存在不一致的现象。虽然中国在16年间经历了QI的持续上升，但是由于中国保持了更高的数量扩张速度，QI的提高并未与SI呈现出较高的同步l生，经济规模总量迅速扩张的同时并没能带来同比的质量提高。这一定程度表明中国经济的高速增长仍然没有摆脱以数量扩张为主的粗放型低质量增长的窠臼。

3.最近几年扩张不同步系数不断扩大的趋势应引起重视

根据扩张不同步系数的计算结果，自1995年以来扩张不同步系数变为负值，而其仍呈现出逐年扩大的趋势。这就为当前经济运行提出了一个警示，即在关注经济数量扩张的同时要更加关注经济增长质量的改善。这也从实证的角度反映出当前遵循科学发展观、实现可持续发展的迫切性和重要性。

4.影响经济增长质量的相关因素的不同变化趋势应引起重视

经济增长质量的高低主要由于公因子F1、F2和F3的影响。F1得分上升意味着经济增长过程中宏观环境的改善；F2得分上升意味着经济增长中要素生产率的提高，F3得分上升意味着经济增长潜力及可持续性的上升；反之相反。

自1991年以来，反映经济增长质量的宏观经济环境因子F1，随着经济的增长，宏观经济环境状况呈现出持续上升的趋势；反映中国经济增长质量的要素生产率因子F2则呈现出波动性，经历一个先提高到逐步降低再稳步上升的过程，这表明自1990年要素生产率呈现出较大的波动性，但是最近几年F2稳步上升，表明要素生产率的上升。反映中国经济增长潜力及可持续性的因子F3呈现出“倒u型”趋势，在1997年以前逐步上升，而在1997年以后呈现出较为明显的下降趋势。这说明中国经济增长的潜力没有得到明显的改善，反而有下降的趋势。这点尤其要引起重视。

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1.1经济增长质量的理论推论上节已经说明，本文将经济增长质量的考察范围界定在经济增长的结构、稳定性、福利变化与资源利用这四方面。因此，笔者在对这四方面因素进行了复杂的数学相关函数运算后得出了四点与经济增长质量理论相关的推论，具体推论结果如下:①经济增长的结构越平衡时，经济增长的质量会越高；②当经济增长环境波动较小时，经济稳定性越强，经济增长的质量将越高；③当经济增长能够有效提高居民福利水平时，经济增长的质量将越高；④当经济生产的资源利用率得到提高，对能源的消耗与环境的污染越少时，经济增长的质量将会越高。1.2经济增长质量的测度方法经济增长质量除了涉及到经济范畴以外，还涉及到一系列综合因素的影响及制约，因此，通过利用数量指标来分析与研究经济增长质量问题，将会是一项十分复杂且综合的难题。并且由于经济增长质量涉及到了经济发展中的各个方面，因此要想建立一个对经济增长质量问题进行分析的指标体系，应该对多种方面、多种指标进行掌握与汇总及梳理。而由于传统的指数分析法、因子分析法、以及层次分析法等对经济增长质量进行测度的方法都存在着一定的局限于缺点，不能较为全面的反映经济增长质量各指标之间的关系。而主成分分析法不仅可以弥补上述测度方法中的缺陷，而且对于经济增长指标各种维度之间的关系与其对经济增长总指数的大小能够进行清晰的反映。因此，本文将主要采用主成分分析法来对中国经济增长质量的时序变化与地区性差异进行分析。

2中国经济增长质量的时序变化

上一节已经说到，影响我国经济增长质量的因素是多方面的，因此在对经济增长质量的时序变化进行分析时，本文将努力对影响经济增长质量的各种指标都计算在内。并根据经济增长质量的四个维度对经济增长质量的时序变化进行分析与考量。2.1经济增长的结构指标对经济增长结构指标的选取，本文主要从国民经济的产业结构、投资与消费结构、金融结构，国际收支结构这四个方面来选取。而这四个结构中分别又着各种经济测度指标，本文将从这四大方面中择重选取28个指标来对经济增长质量的时序变化体系进行构建。2.2经济增长的稳定性、福利分配、资源利用指标对经济增长稳定性指标的选取，本文将主要从经济增长过程中的三大周期波动方面来进行考量。即产出波动、价格波动与就业波动。并在这三大周期波动阶段中选取最为重要的指标参与到经济增长质量时序体系构建中。而在福利分配与资源利用这两方面也会采取同样的原则。2.3我国经济增长质量的时序变化在对所有的经济增长质量指标选取及确定后，我们对与经济增长质量相关的各种数据与信息进行了全面的分析与研究，并计算出了各种数据与经济增长质量之间的关系，最后将这些影响我国经济质量增长的各种指标的计算结果进行了汇总。汇总结果如表1。对表1进行分析我们可以看出，自改革开放以来，我国的经济增长质量主要是处于波动上升趋势的，在1978到1986这九年间我国的经济增长质量主要是成稳步提高趋势的；在1986到1994年这九年间，我国的经济增长质量则出现了缓慢的下降态势；而到了1994到2005年这十一年间，我国的经济增长质量出现了快步增长的态势。而我国在这三十年间的经济增长质量得以稳步提升的最主要原因是我国对资源利用率与生态环境不断改善。而我国福利水平的变化也是致使经济增长质量提高的原因。2.4我国经济增长质量的地区性差异为了能够从更加全面的角度对我国经济增长质量的具体状况进行更加全面、立体的分析，从而得出更加准确的判断，因此在对我国经济增长质量的时序变化进行分析后，还要对我国经济增长质量的地区性差异进行分析。下面是对我国从1978到2005年中选取代表性年份，对我国各地区经济增长质量的变化情况的统计（。表2）总体来看，我国各地区从1978年以来，经济增长质量的水平也都取得了缓慢的上升趋势，但是从各地区经济增长质量的发展上来看，却存在者非常大的差异。在经济发展的初期，经济增长质量较高的地区主要集中在我国的中西部城市，而随着经济的不断发展，近年来由于我国较为支持对东部沿海地区的发展，使得东部城市的经济发展质量已经超越了中西部的发展水平，取得了更为强进的发展态势。

3结束语

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[关键词] 农村消费 经济增长 影响效应 区域差异 面板协整检验

消费是拉动经济增长的三驾马车之一,但我国很长一段时间一直将高投资率、投资驱动作为经济增长的主旋律,与之相伴的是消费率较低。在需求主导型经济状态下,消费需求理应成为经济增长的主要拉动力量。据H.钱纳里等的一项实证研究表明:在人均GDP为1000美元左右时,世界各国居民消费占GDP份额一般为61%左右。但是,我国消费需求仍处在较低水平,最终消费率、居民消费率仍然较低。过低的消费率会削弱消费需求对经济增长的拉动作用,导致经济增长过度依赖于投资的拉动,有可能导致一国经济结构失衡、增速放缓,甚至引发经济危机。因此,如何扩大居民消费内需,更好的发挥居民消费对经济增长的影响效应,是值得我们探讨的问题。本文选取科学的面板数据的模型研究了我国农村居民消费对经济增长影响的省际差异和区际差异。

一、研究方法的确定及指标的选取

1.研究方法的确定

本文选取了面板数据模型检验我国农村居民消费对经济增长的影响以及其各个地区间存在的差异性。具体运用到面板数据的单位根检验、协整检验、因果关系及误差修正模型检验来分析居民消费对经济增长的长短期影响。

2. 测定指标的选取及数据处理

关于居民消费和经济增长的测定指标的选取,本文依据系统性、科学性、可比性、可获得性以及动态性的原则,消费指标选取居民消费支出(单位:亿元)来反映居民的消费水平,是个正向指标,恩格尔系数(单位:%)反映居民的消费结构,是个负向指标;经济指标选取国民生产总值(单位:亿元)反映一地区的经济增长水平。

数据选取了我国29个省市,1992-2008年间的消费和经济方面的数据,数据均来自中国统计年鉴(1993年-2009年)和我国各省市的统计年鉴(1993年-2009年)。

二、实证检验的结果与分析

1.面板数据的单位根检验

为了避免为回归现象,使检验更加可信,需要对各变量数据的稳定性进行检验。本文利用Eviews6.0软件对居民消费水平()、居民消费结构()和经济水平()指标,同时采用LLC、IPS、FADF、FPP方法进行面板数据的单位根检验。检验结果表明我国省际数据指标 的原始数据的各种检验方法(除了的LLC检验外)的结果在5%的显著水平下都通过原假设检验,是非平稳的序列。但他们的1阶差分均未通过了单位根检验,都是平稳序列,即三项指标均是1阶单整序列,可以进行协整检验分析。

2.面板数据的协整检验

在进行协整方程的估计之前要对变量之间的协整关系进行检验,由协整关系检验的结果可知:居民消费水平、消费结构与经济增长三变量之间的协整关系分别通过了Pedroni的面板检验和组检验、Kao检验。并且Johansen Fisher的迹检验和最大特征值检验结果显示在5%显著水平下拒绝原假设,这三个变量之间最少存在一个协整向量。

三变量之间的协整关系已得到验证,由于协整模型度量的是长期均衡关系,为了检验居民消费对经济增长的具体影响,进一步构造协整检验方程:

(式1)

按照协整方程(式1)进行面板数据模型的估计。通过对面板数据模型的选取进行检验,结果显示H检验统计量在10%的显著水平下,是显著的,拒绝原假设,适合选取固定效应模型,估计结果(见表1)。

(1)我国农村消费对经济增长影响的整体效应分析

表1 基于省际数据农村居民消费对经济增长的协整方程的估计结果

由表1协整方程估计的结果可知,模型通过了各种检验,并且拟合优度也较高,说明模型设置较合理。另外可以看出我国农村居民消费对经济增长的影响效应的大小。模型估计的结果显示居民消费水平、居民消费结构对经济增长都存在正面的影响。按固定效应结果分析,我国农村居民消费支出每提高1个百分点,经济增长水平将提高1.21828个百分点;居民消费的恩格尔系数每降低一个百分点,经济增长水平将提高1.42265个百分点。居民消费结构的优化和改善比居民消费水平的提高对经济增长的影响效应大。因此我国消费政策的实施在强调居民消费水平提高的同时更要注意居民消费结构的优化升级。

(2)我国农村消费对经济增长影响效应的省际差异分析

通过对我国各个省份的农村居民消费对经济增长的影响效应的估计,可以看出各省影响效应的区域差异。从消费水平对经济增长的影响来看,在全国范围内,各省的居民消费水平对其经济增长均有正面的效应,各省居民消费水平的提高都能不同程度的拉动其经济水平的提高。其中居民消费水平对经济增长的效应最大,达到1.7801,即居民消费水平每提高1个百分点,经济水平将提高1.7801个百分点。其次是上海、青海、贵州,居民消费水平增长1个百分点对经济水平的拉动作用均在1.4个百分点以上。居民消费水平对经济增长效应较弱的地区是福建、安徽、山东。居民消费水平对经济水平的影响效应分别为0.5879、0.6206、0.7875。从消费结构对经济增长的影响来看,全国范围内只有的居民消费结构发展方向与经济增长的发展方向是背道而驰的,两者没有同步发展。其他省份的居民消费结构对经济增长都有正面的影响。其中广东的居民消费结构对经济增长的影响最大,达到-7.4953,即广东的农村居民的恩格尔系数每下降1个百分点,经济增长水平将提高7.4953 个百分点。其次是湖北、湖南和安徽,居民消费结构的改善对经济增长的影响也较大。

(3)我国农村消费对经济增长影响效应的区际差异分析

整理各个省份居民消费对经济增长的影响系数,利用变异系数法,分别计算我国东中西部地区农村居民消费对经济增长影响效应的区域差异。

区际间的差异分析:在居民消费水平对经济增长的影响效应方面,西部地区影响系数最大,高于全国平均水平。其次是东部地区和中部地区,这两地区的影响系数均低于全国平均水平。在居民消费结构对经济增长的影响效应方面,东部地区的影响系数最大,其次是中部地区,东部和中部地区均高于全国平均水平,西部地区影响效应最小,低于全国平均水平。

区际内的差异分析:我国各个地区农村消费对经济增长的影响效应区际差异的大小,从绝对差异来看,全国的农村消费水平对经济增长的影响系数的标准差为0.2617,而东中西部地区的分别为0.2586、0.1952、0.1969,可知全国省际间的绝对差异最大,其次是东部地区、西部地区,中部地区影响效应的绝对差异相对最小。另外,居民消费结构方面,全国农村居民消费结构对经济增长的影响系数的标准差为1.4075,东中西部的分别为:1.7849、0.9961、0.9350,可知我国东部地区消费结构对经济增长的影响效应的内部差异最大,其次是国内省际间的,中部地区,差距最小为的西部地区。从相对差异来看,变异系数不受原来变量之水平高低的影响,能够对比不同时空的的差异程度,是一个度量相对差异的指标 。农村居民消费水平对经济增长的影响效应,东部地区变异系数为0.2362,相对差异最大,其次是全国省际间的、中部地区,西部地区相对差异最小。居民消费结构对经济增长的影响效应,也是东部地区变异系数的绝对值最大,其次是全国地区的、西部地区,中部地区的相对差异最小。综合来看我国三大地区内部,农村居民消费对经济增长的影响差异,东部内部相对较大,中西部地区相对较小。

三、结论

通过以上多我国省际的数据的分析可知,我国的农村消费对经济增长具有积极的效应,居民消费水平和居民消费结构的对经济增长的贡献效应都较明显,但消费结构对经济增长的影响更大。

各省之间农村居民消费对经济增长的影响差异较大,其中消费水平对经济增长影响的区域差异相对较小,说明消费水平对经济增长的影响效应比较稳定。而消费结构对经济增长的影响区域差异相对较大,说明消费结构对经济增长的影响波动相对较大。地区之间居民消费对经济增长的影响差异,其中区际间,居民消费水平对经济增长的影响方面西部地区影响效应最大,在居民消费结构方面,东部地区的影响效应最大;区际内部,整体看居民消费对经济增长的影响,东部地区内部影响效应差异相对较大,中西部地区内部影响效应差异相对较小。

参考文献:

[1] 白仲林.面板数据的计量经济分析[M].南开大学出版社,2008:1-2

[2] 刘轩宇,鲁靖文.西部恩格尔系数区域差异与经济增长的实证[J].统计与决策,2008(20):128-130

篇5

通过这种方式，能够使后续Johansen因果关系的检验结果更为可靠与精确。对于误差修正模型来说，其所具有vecm系数的大小可以说是对偏离均衡发展方向以及不同变量指标情况下所具有差异性调整力度进行调整的重要因素。通常来说，该系数同长期均衡误差间所具有的经济增长调整速度成正比关系，据此可知财政税收、投资总额与经济增长所具有的经济增长速度以及时间协调性，而其中所具有的增长规模却不存在非常密切的联系。同时，在同一发展背景形势下，财政税收指标同当地经济增长指标之间还具有一种负相关的关系，当投资总额出现滞后情况时其所能够对经济增长产生的影响将对之后财政税收对于当地经济增长所能够产生的影响要更大、更广。

二、Granger因果关系分析

在Granger因果关系检验方式中，把不同经济变量因素排除之后，则以更为针对性的方式对投资总额、经济增长以及财政税收之间的关系进行分析，这能够对这几大指标所具有的影响机制进行更为精确、全面的判定。而分析之前研究所获数据后可知，经济增长指标同财政税收指标之间存在Granger因果关系的几率较小。在我国目前经济发展的情况下，要想单纯通过当地财政税收调节来对当地经济增长指标进行控制很难实施，而通过投资总额才能够更好地帮助推动地方经济发展。

三、VAR模型脉冲响应函数与方差分解分析

在VAR模型中，本文对经济增长同投资总额、经济增长同财政税收之间的脉冲函数曲线进行描绘，并对相关的规律进行细致的寻找：第一，当当地的财政税收标准差为一个正值时，当地的经济情况则可能在一到三年内具有一种稳定上升的趋势，且在三年之后出现下滑，并在五年之后又会再次出现这种较为明显的推动作用。并使得整个范围的财政税收都会将对于当地经济增长所具有的推动型保持在0.00至0.02的范围；第二，在投资总额产生作用的情况下，经济增长所具有的指标也会从上升逐渐呈现出下滑的规律，且这个变化的过程会具有较为平稳的特征。而正是这种情况的存在，说明了在标准差取值为正的情况下，经济增长同投资总额之间所具有的关系要远远大于经济增长同税收指标之间的关系。需要说明的是，这种情况假设的是在其它条件同等的情况下，因财政税收冲击引起经济增长的响应曲线，如图1所示：在此基础上，本文通过方差分解的方式对三大指标所产生的影响进行更为详细的分析：首先，对于财政税收指标来说，在一到三年内，当地的经济增长指标就会在财政税收的影响下以非常迅速的方式得到提升，并且在上升到一定程度之后趋于平稳，而在滞后期出现之后，财政税收则会对当地的经济增长情况产生更大的影响，最高可以达到40%左右；其次，对于投资总额指标来说，当其滞后期为3时，投资总额则对于经济增长具有最大的贡献率，并在之后的七年内以较为平缓的方式下滑，且在此过程中其所具有的贡献率也始终会保持在80%之上，而正是这种经济规律的存在说明了在当地其它经济环境因素同等的情况下，投资总额指标对经济增长指标所具有的贡献度要远远大于财政税收对经济增长指标所具有的贡献程度。

四、三者关系的判断

通过上述对于三大指标关系的协整关系研究，本文将三者间所具有的协调关系归结如下：（一）财政税收同经济增长之间通常成负相关关系从经济增长滞后期对当地产生影响的方面来看，财政税收将会在较短的时期内对经济增长产生一个非常明显的推动作用。如果滞后期以10年为一个周期，那么通过调整财政税收指标，在最理想的情况下能够对整体经济产生40%的贡献率。（二）投资总额对经济增长通常能够产生较为明显的推动作用在经济滞后周期中，投资总额的调整对经济增长的影响明显大于财政税收对经济增长的影响。这说明，要想对经济增长指标进行适当的调整、控制或者推动，可以尝试从投资总额方面入手，相对于调整财政税收来说，这种方式具有着更为有效、迅速的作用。

五、结语

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关键字：金融发展；经济增长；向量自回归

1.引言

1978年实行改革开放以来，我国经济增长保持了快速稳定的势头，GDP从1978年的3624.1亿元增加到2012年的519322亿元。同期，我国金融从改革初期几乎为零的基础上不断发展，金融深化程度不断提高，到2012年的金融总资产平均值（包括M2，股市值，债券余额）已达5643647.65亿元，比当年国内生产总值的10倍还多。下图是2001至2012年我国金融发展的概况。

原则上金融资产还包括保险及特别提款权，由于数据不易获得本文没有考虑。按照戈德史密斯的思想，金融相关比率在快速上升一段时间后应该趋于某一稳定值，但是我国的金融相关比率目前一直处于上升态势，说明我国的金融还处于快速发展阶段，金融的发展空间还很大。

国内外大量的理论推演与经验数据都显示出金融发展与经济增长之间存在着一定的相关关系，但不同环境下的金融发展对经济增长的作用程度不完全相同，作用方式也有所差别。改革开放以来我国的经济特别是金融的发展在很大程度上受政策的引导，而且目前经济系统正处于转型阶段，金融发展与经济发展的相关关系和因果方向都很难直接进行定性分析，需要借助实际数据深层次分析两者的关联程度和变化趋势，最终目的是为了找到金融能够更有效服务于经济的途径，实现金融和经济的协调可持续发展，这无疑对促进我国经济更好更快发展有重要的现实意义。

2.文献综述

相对于国外对金融发展与经济增长关系理论和实证研究，国内这方面的研究起步较晚，而且大都是运用既有理论对我国金融和经济关系进行一些实证检验，很少有理论研究；此外，国内研究多集中于金融对于经济增长量的方面研究上，而对于金融对经济增长质的研究少，且研究不够全面。既便如此，很多学者根据我国的实际情况进行的实证研究，对了解我国金融发展与经济发展的关系依然重大的借鉴意义，以下综述这些学者的主要研究成果。

宾国强（1999）在其文章《实际利率、金融深化与中国的经济增长》中，分别用回归分析法和格兰杰因果检验的方法分析我国实际利率、金融深化与经济增长之间的关系，结果表明我国的实际利率、金融深化确实与经济增长之间正相关，并且实际利率、金融深化在是经济增长的格兰杰原因。

谈儒勇（1999）对我国金融中介与经济增长的数据进行相关分析和回归分析，结果证实金融中介与经济增长之间有相关关系，但是股票市场与经济的相关关系不十分显著。他得出结论是：我国金融中介的发展有可能促进经济的增长，所以金融中介至少应该与经济增长同步；我国的股票市场对经济增长的作用不仅很有限，而且不利；我国金融中介体发展和股票市场发展之间有显著的正相关关系。

韩延春（2001）基于金融发展与经济增长关联机制的计量模型进行了实证分析，他的结论是技术进步与制度创新是经济增长的最关键因素，而金融发展对经济增长的作用很有限。

李广众（2002）利用我国1952～1999的相关时间序列数据建立了三变量VAR模型，结果表明：金融中介的规模指标与经济增长之间没有因果关系，而金融中介效率指标不仅与经济增长之间有双向的因果关系，与国有、非国有工业的增长之间存在双向的因果关系；金融中介规模可通过促进投资规模的增长促进经济增长。

谭艳芝等（2003）利用中国1978～2001年的数据对促进经济增长的因素进行了回归分析。他们将引起经济增长的因素分为量的因素包括储蓄、投资、资本积累和质的因素包括资本边际生产率、全要素生产率。检验结果表明：金融发展对经济增长量的因素有显著的正向作用，但是对经济增长的质的因素的影响作用要么显著为负要么不显著，金融发展对总的经济增长率没有显著影响。

赵振全等（2004）利用1994年第一季度至2002年第四季度的指标数据，检验了我国信贷市场的发展和股票市场的发展对经济增长的影响，实证分析的结果是：信贷市场通过信贷比重的增加的效应对经济增长起作用，而股票市场对经济增长没有明显的作用。文章指出出现这一实证结果的原因是国内较高的储蓄率使得信贷市场的资金充足，能够确保信贷规模不断扩大，从而促进经济增长。相对于信贷市场，股票市场的融资利用效率较低，资源的逆配置导致了我国股票市场对经济增长的推动作用较弱。

卢峰等（2004）利用中国28个省1991～2001年的数据检验了金融发展与经济增长的关系。他们提出我国金融部门存在“漏损”效应，即金融资源从享有特权的国有部门流向受到信贷歧视的私人部门的过程，“漏损”效应有助于私人部门获得稀缺的金融资源，进而有助于经济增长。

陈刚等（2006）考虑了我国1994年的分税制改革对金融发展与经济增长联结机制的影响。他们在标准的关于经济增长的回归方程中加入金融发展和资本形成的交叉乘积项、金融发展变量和1994年虚拟变量的交叉乘积项，分别对1979～2003年、1979～1993年和1994～2003年三个时间段的相关数据进行回顾估计。固定效应模型的估计结果显示我国金融发展主要通过发挥动员储蓄、加速资本积累等功能来促进经济增长。1994年的分税制改革恶化了经济增长与金融发展的关系，主要原因是分税制改革后地方政府财政能力下降，地方政府加强了对银行信贷流向的干预，导致了金融功能的财政化，降低了金融发展对经济增长的促进作用。

刘洁（2008）本文对1980―2007年农村经济和金融发展因素之间的关系进行格兰杰因果检验，发现我国总体金融发展、农村金融发展规模与农村GDP之间存在单向因果关系，农村经济增长是总体金融发展的格兰杰原因，农村金融发展规模是农村经济的格兰杰原因，农村金融发展效率和农村固定资产投资与农村GDP之间不存在格兰杰因果关系。

阮敏（2010）文章运用生产函数加入金融脱媒变量构造的模型，通过1991到2008年的数据协整、回归分析和因果检验，发现经济增长与企业股票和债券融资的比重存在长期均衡关系，并且对经济增长具有正向作用，不过经济增长是促进企业股票和债券融资的比重变化的原因，反之则不是；由中国的数据说明经济发展是金融深化的动力。

马颖（2011）把改革开放以来中国的金融发展与经济增长过程置于经济体制改革背景之下，探讨经济体制改革何以使分权化体制下的金融资源得以释放的同时，通过金融体制改革形成了市场导向的金融体系，从而促进经济增长的过程。验证了经济体制改革、金融发展与长期增长之间的正向关系。

综上所述，大部分的研究表明我国的金融系统中金融中介对我国经济增长的促进作用明显，而金融市场如股市对经济增长的促进作用相对较小。但是不同的文献因指标的选取、数据区间的选取以及中国不同地区的选取而得出不尽相同的结论。

3.研究方法和模型

3.1 向量自回归模型VAR

向量自回归（VAR）是基于数据的统计特性建立模型，它把系统中的每一个变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型，常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击。自1980年希姆斯将VAR模型引入到经济学中后，它在经济系统的动态性分析中得到广泛应用。向量自回归模型又分为简单向量自回归模型和结构向量自回归模型（SVAR），本文采用简单向量自回归模型，也只介绍这一种。

一个n维随机向量Yt服从P阶向量自回归过程的模型记为VAR（P），数学表达式是：

其中，Yt是n维内生变量，Xt是k维外生变量的向量，A和B是要估计的系数，ut是随机影响变量，ut不能自项相关，也能不与其他的内生变量有相关性。

3.2协整检验

（1）协整的定义

如果两个趋势大致相同的时间序列线性回归的拟合结果很好，但实际上两者之间没有经济联系，拟合结果的残差没有满足平稳性的要求，那么这两个变量就出现了“伪回归”。1987年恩格尔和格兰杰提出了协整理论，如果两个或两个以上不平稳的序列的线性组合是平稳的，则它们之间就存在协整关系，也就是说它们之间存在长期稳定的均衡关系，不再是“伪回归”。协整的定义如下：

对于n维向量Yt满足如果满足：

（1）Yt～I（d），要求Yt的每个分量Yit～I（d）；

（2）协整检验方法和过程

目前协整检验主要有两种方法：EG两步法和JJ（Johansen-Juselius）检验法，下面主要介绍JJ检验法的基本思想和原理。

JJ检验是Johansen在1988年及在1990年与Juselius一起提出的一种以向量自回归模型（VAR）为基础的、基于回归系数的进行多变量协整检验的方法。

首先建立一个p阶的VAR模型

4.实证分析

4.1 变量的选择、定义和计算

1.经济增长指标

本文主要是研究金融发展对经济增长的影响，所以选择了人均实际GDP来衡量我国经济增长，意在排除人口扩张对经济增长的影响，同时剔除物价变动因素以更加真实地反映我国实际的经济增长。

人均gdp用PGDP表示，计算公式如下：

PGDP=GDP/总人口

本文在实际分析中采用的是PGDP的自然对数值，表示为LNPGDP。

2.金融发展指标

（1）金融发展规模指标

衡量金融发展规模的指标有金融相关比率和金融深化指标。

金融相关比率FIR（Financial Interrelations Ratio）由戈德史密斯最早提出，它是指某一时点一国金融产品的市场总值与实物形式的国民财富的市场总值（常以GDP来表示）的比。一国的金融资产存量一般是M2与证券（包括债券、股票、保险等）的和，而一国的实物资产总量常用该国的国内生产总值（GDP）来近似表示。

鉴于金融相关比率很强的综合性，本文采用金融相关比率作为金融发展规模的衡量指标。此外，本文还选择了广义货币指标与GDP的比，用来反映金融中介的规模，金融相关比率用FIR表示，金融中介规模用BANK表示，计算公式分别如下：

FIR=（M2+股市市值平均值+债券余额平均值）/名义GDP

BANK=M2/名义GDP

因为公式中股票市值和债券余额是存量指标，而M2和GDP是流量指标，为了可比性，本文对股市市值和债券余额取的都是计算期的简均数。

（2）金融发展结构指标

金融结构指标反映了金融市场在全社会资本资源配置中相对地位，等于债券和股票这两类非货币金融资产在金融资产总量中的比重，用STR表示。

STR=（股市市值平均值+债券余额平均值）/金融资产

其中金融资产= M2+股市市值平均值+债券余额平均值

（3）金融发展效率指标

金融发展效率是指以最可能低的成本尽可能最优地配置有限的金融资源以实现其尽可能有效的利用，由于目前还没有哪个指标能够代表整个金融系统的发展效率，本文选择金融中介效率计算。

用储蓄与贷款之比SLR表示，应该说储蓄贷款比率SLR描述的是金融中介将储蓄转化为贷款的效率，计算公式如下：

SLR=存款/贷款

4.2 实证分析

本文选取2001年～2012年的季度数据，共48组数据，来研究金融发展对经济增长影响的实证分析。

4.2.1 经济增长与金融各变量的简单相关系数

上表显示，经济增长与金融发展总体规模指标金融相关比率FIR、金融中介规模BANK、金融发展结构指标STR、金融发展效率指标都具有显著的正的相关关系，但是相关性的强弱不同，其中FIR与经济增长的相关程度最大，BACK和STR相关系数均小于0.8，是中度相关。SLR与经济增长的相关性最小。

4.2.2 平稳性检验

平稳性检验，使用ADF检验方法。检验结果如表4-2：

检验结果显示，序列LNPGDP、FIR、BANK、SZH、STR、SLR都含有单位根，而它们的一阶差分序列ΔLNPGDP、ΔFIR、ΔBANK、ΔSZH、ΔSTR、ΔSLR都拒绝了原假设，均为平稳序列。可见他们都是一阶单整序列，为I（1）过程，可以进行Johansen协整检验。

其中c，t，k分别表示常数项、趋势项和滞后阶数，临界值默认是在5%显著水平下得到的。

4.2.3 Johansen协整检验

约翰森协整检验与EG协整检验的比较：（1）约翰森协整检验不必划分内生、外生变量，而基于单一方程的EG协整检验则须进行内生、外生变量的划分；（2）约翰森协整检验可给出全部协整关系，而EG则不能；（3）约翰森协整检验的功效更稳定。故约翰森协整检验优于EG检验。当变量个数多于2时，最好用Jonhamson协整检验方法。

由表3可知，狭义货币需求LNPGDP与其他变量之间存在长期稳定的协整关系，并且在5%的显著性水平下存在3个协整向量，说明变量LNPGDP、FIR、BANK、STR、SLR之间具有共同的随机趋势，存在长期稳定的关系。标准化的协整系数见表4。

将第一个协整关系写成协整方程可以表示为：

应用AR根的图表验证协整关系的正确性，如图2，图显示所有单位根的倒数的模均落在了单位圆之内，因此，协整关系是稳定的。

4.2.4 格兰杰因果关系检验

在进行格兰杰因果检验之前，本文先对金融发展相关变量与经济增长建立VAR模型，以便后续的检验和分析。首先检验LNPGDP与FIR、BANK、STR、SLR之间是否有格兰杰因果关系。（置信水平0.1）

鉴于本文是季度数据，我们可以把滞后4阶以内看作是短期，滞后8阶看做是中期，滞后10看做是长期。对表5的解读如下：

由表4-7可以看出，变量FIR对短期和中期是LNPGDP的格兰杰因果原因，说明金融相关比FIR在短中期对经济增长产生影响。BANK是LNGDP的短期格兰杰因果关系，说明金融中介规模BANK只在短期影响经济增长。STR无论是短期、中期和长期都是LNPGDP的格兰杰原因，说明金融结构STR对经济增长的影响是长久的。STR只在长期是LNPGDP的格兰杰原因，说明金融效率只在长期影响经济增长。

4.2.5 脉冲响应分析

根据格兰杰因果检验和协整分析可知，变量之间有些关系在长期后才能显现，所以本小节脉冲响应的滞后期选择滞后15期，以期能看的更远、更全面。基于VAR（2）得出金融发展与经济增长的脉冲响应函数图如图3。

由图3可知，响应的方向都是正负交替的，说明金融发展各变量对LNGDP的作用在不同的时期有不同的方向，有正向的，有负向的。LNGDP对FIR、BANK和STR的脉冲在有明显的响应，而且响应的方向正负交替，对SLR的响应一直都是正向的。说明对经济增长来说，金融规模、金融结构和金融效率均对经济增长有明显影响。

5. 结论

金融发展与经济增长之间具有协整关系，也就是说两者由长期均衡的关系，金融系统与经济增长有均衡关系，即便短期有所偏离，两者组成的系统也能够自行调整到均衡状态。

从格兰杰因果关系检验可以看出，金融发展各变量均是经济增长的格兰杰因果关系，金融相关比例对经济增长是中短期影响，金融中介规模指标在短期影响经济增长，可见金融规模短期或中期影响经济增长；金融结构长久的影响经济增长，无论在短期还是长期都是经济增长的格兰杰原因；金融效率只在长期影响经济增长。

从脉冲响应来看，当本期给金融相关比一个标准差的正向冲击后，LNPGDP在短期内反应均为正向的，后来由正转为负向反应，过段时间由最终转为正向，说明短期内，金融相关比的提高，会促进经济的增长。而LNPGDP在短期内对金融中介规模是反映方向反映，而后转为正向。LNPGDP对金融结构的反映方向有正有负，在长期虽然是负向的，但是从第九期开始达到谷底，转为上升，延长滞后期可以得出，LNPGDP对金融结构的反映又变为正向的。LNPGDP对金融效率的反映一直都有波动，但都是正向的波动。

参考文献：

[1]宾国强.实际利率、金融深化与中国的经济增长[J]. 经济科学，1999，03

[2]李广众.金融中介发展与经济增长：多变量VAR系统研究[J].管理世界，2002，03

[3]谭艳芝.金融发展与经济增长的因素分析[J].上海经济研究，2003，10

[4]赵振全.金融发展对经济增长影响的实证分析[J]. 2004，08

[5]卢峰.金融压抑下的法治、金融发展和经济增长[J]. 2004，01

[6]陈刚.我国金融发展与经济增长关系的区域差异分析――兼论分税制改革对金融发展与经济增长关系的影响[J].金融论坛，2006，07

[7]刘洁.金融发展、农村金融发展与农村经济增长――基于1980―2007年的实证分析[J].农业经济问题，2008，S1

[8]阮敏. 金融体制、金融脱媒与经济增长的动态关系研究[J]. 金融纵横，2010，08

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关键词：城市群;资源环境承载力;经济增长质量

1.引言

随着中国经济的持续高速增长，中国的城市化也进入了发展的快车道。1982 年至2010年，中国的城市化率年均增长1.03%，2013年中国的城市化率已达53.7%。城市群是城市化道路进程中的一种必然趋势和高级阶段，是发展现代城市经济和城市区域化的必然产物，同时也推动着城市区域经济向更高水平发展。我国计划形成包括沿海三大城市群和中原城市群等在内的十大城市群，它们是我国经济发展格局中最具活力和潜力的核心地区，将成为我国最有发展潜力的地区和国民经济的十大支撑点。

城市群能否承担带动区域发展和国民经济提升的重要职能，取决于城市群的承载力――尤其是城市群资源环境承载力能否支撑其经济增长质量的持续提升。自“十七大”起就提出了要“转变发展方式、实现国民经济又好又快发展”，把提高经济增长质量放在增长速度之前，表明从一定意义上来说实现经济快速增长已经不难，解决经济增长中的矛盾与问题、提高经济增长质量才是我们当前所面临的最大问题。“十二五”规划指出，提高经济增长质量、经济发展方式，是深入贯彻落实科学发展观的重要目标和战略举措。然而，随着城镇化和工业化的快速发展，城市群的生态环境状况不断恶化，资源短缺、环境污染、生态破坏日益凸显，已威胁到区域甚至国家的安全和可持续发展。在这样的环境和背景下，对城市群资源环境承载力与经济质量提升的分析研究，不仅能使对资源环境承载力的研究具有更重要的现实指导意义，还能够让我们观察和把握到经济转型过程中中国经济增长的现实状态。

2.文献综述

2.1 城市群资源环境承载力的研究

20世纪 60 年代末到 70年代初，人类意识到环境保护与经济发展的矛盾，“罗马俱乐部”在其报告《增长的极限》中构建了“世界模型” 对全球的资源环境与人类的关系进行评价，提出了经济的“零增长”发展模式。20世纪80年代，英国经济学家Slesser提出了新的计算资源环境承载力的方法――ECCO模型。90年代，诺贝尔经济学奖得主Kenneth等发表了《经济增长、承载力和环境》一文引起了极大反响和广泛关注。

20 世纪 90 年代以来，越来越多的国内学者开始积极探讨资源环境综合承载力研究的理论和方法。王学军（1992）提出了“地理环境人口承载潜力”这一概念，采用二级模糊综合评判方法和层次分析法，从自然、社会、经济三个层面定量评价和分析了中国分省区的地理环境承载力潜力[1]。毛汉英（2001）等采用状态空间法作为量度区域承载力的基本方法，将资源承载力、环境承载力、人类活动定义为三维空间状态，定量地描述和测度区域承载力与承载状态[2]。方创琳等（2003）采用多模型互补对接支持下的系统动力学模型，对绿洲系统“三生”（生态、生产、生活）承载力进行了多情景预测分析[3]。中国科学技术大会（2008）主编的《中国城市承载力机其危机管理研究报告》通过预警指标对京津冀、珠三角、长三角等主要城市群的土地资源、水资源、交通和环境承载力状况进行评价。

2.2 经济增长质量的研究

王积业（2000）认为经济增长是数量增长与质量提高的统一。数量扩张的主要源泉是资本、劳动力等生产要素在数量上的不断积累，质量提高的重要源泉是资源利用的改进或要素生产率增加[4]。李岳平（2001）拟建立一套在定性规定上的、科学适用的质量评估指标体系，从经济增长的稳定性、技术进步的贡献、经济效益、经济结构、居民生活和经济增长的代价等六个方面来衡量一国经济增长的质量[5]。刘亚建（2002）认为经济增长质量为单位经济增长率所含有的剩余产品量，并认为单位经济增长率中投入的资金物资越少，经济增长质量越高[6]。

钞小静、康慧（2009）从经济增长与经济发展的区别与联系入手，构建测度经济增长质量的指数，采用主成分分析法对中国1978～2007年经济增长质量进行测度[7]。钞小静、任保平（2012）从经济增长质量视角出发，采用国际规范的逻辑实证主义分析方法，以中国经济转型时期的省级面板数据为样本对改革开放以来中国资源环境代价与经济增长质量之间的关系进行理论研究与实证考察[8]。研究表明中国经济转型期资源环境代价与经济增长质量之间存在显著的正向关系。

3.以三个城市群为例的资源环境承载力与经济增长质量的协同分析

资源环境承载力是一个包含了资源和环境要素的综合承载力概念，是指在一定的时期和一定的区域范围内，在维持区域资源结构符合持续发展需要，区域环境功能仍具有维持其稳态效应能力的条件下，区域资源环境系统所能承受人类各种社会经济活动的能力[9]。

根据上述定义我们可以看到资源环境承载力是一个多变量、多层次的动态系统，评价指标体系的构建是建立在对研究对象认识的深入分析、比较和选择制约因素的基础上的，要充分考虑承载体与受载体之间的互动反馈方式、强度、潜力与相互替代等特点。本文在综合借鉴毛汉英（2001）、李岩（2010）、毕明（2011）等人的研究成果的基础上，所构建的城市群资源环境承载力的评价指标体系包括资源承载力和人口与社会经济发展压力两大分项指标体系，这两大分项指标体系又具体包括19个基础操作指标，如表1所示。

从国内外研究经济增长质量的相关文献来看，经济学家们已经认识到了经济增长中数量和质量的关系，并提出要在数量基础上注重经济增长的质量。依据国内外对经济增长质量的定义，经济增长质量是经济的数量增长到一定阶段的背景下，经济增长的效率提高、结构优化、稳定性提高、福利分配改善，创新能力提高，从而使经济增长能够长期得以提高的结果[10]。在对经济增长质量进行了广义定性之后，笔者综合借鉴李岳平（2000）和钞小静（2009）等人的研究成果，通过建立一个综合的评价指标体系来对经济增长质量进行量化，该指标体系包括经济增长结构、经济增长稳定性、经济增长代价和居民生活水平四个主要方面，在这四个分项指标体系下又设定14个基础指标，如表3所示。

在建立了评价指标体系的基础上，本文以京津冀城市群、长三角城市群和关中城市群为例，对这三个地区2012年的指标数据进行统计和计算，分析和比较不同城市群的环境承载力和经济增长质量的差别与联系。之所以选取这三个城市群是因为它们分别是我国北部、南部和西部地区的典型代表，在资源环境与经济发展方面有较大的差异，因此具有较强的可比性。所用数据来自《中国统计年鉴2013》和《中国城市统计年鉴2013》。

从表3和表4可以看出，由于长三角和京津冀城市群面积较大，所以在资源储量和地域面积的绝对量上占有优势，比如土地面积、水资源总量、主要能源储量（关中地区数据缺失）和城市建设用地面积等方面。京津冀地区主要能源（石油、煤炭、天然气）储量最大，达30609.42亿吨;人均GDP最大，但万元GDP水耗也最多;森林覆盖率、人均道路面积最少;经济发展的二元性较为突出（第一产业和第二、三产业的比较劳动生产率的差距较大）;经济增长的不稳定和经济增长的高代价降低了经济增长质量，但居民生活水平和福利分配状况较好。长三角地区作为我国竞争力最强的城市群，资源承载力和经济增长质量的总体状况都优于其他两个城市群。2012年GDP产值达108905.27亿元，第二、三 产业产值比重达96.07%，并且在科学技术投入和成果方面最为突出，但付出的经济增长代价也最多;虽然长三角土地面积最大，但人口密度是京津冀和关中城市群的1.5和1.7倍;经济增长结构和经济增长的稳定性都促进了经济增长质量的提升。关中城市群的森林覆盖率和人均道路面积指数遥遥领先，并且污染物排放量最少，但大部分资源还是相对稀缺，资源承载力相对较弱;第三产业极不发达，失业率、恩格尔系数和城乡收入比与京津冀和长三角相比最高，在经济增长质量方面远远落后于长三角和京津冀城市群。

4.结论

从以上分析我们可以看出，资源环境承载力强的城市群经济增长质量相对较高，例如长

三角城市群;关中城市群无论是在资源环境方面还是经济发展方面都处于劣势，并且二元结构突出，但仍有其独有的资源优势和经济发展优势;京津冀城市群资源环境条件和承载能力相对较弱，所以经济增长质量不及长三角地区。因此，城市群的资源环境承载力与其经济发展质量之间具有一定的正相关性，经济发展的好坏依赖于该地区的自然环境。要追求经济的又好又快增长，就不能忽视支撑经济发展的条件和能力，不能盲目追求经济的数量增长，而要根据承载力状况调整发展战略，战略目标由低成本扩张型向高效率创新型发展转型，战略模式由数量型向质量效益型增长转型，战略要素依赖由资源耗费型向资源节约型转型，战略重点由经济主导型向经济社会协调型发展转型[11]，推动城市群的整体协调发展。

参考文献：

[1] 王学军.地理环境人口承载潜力及其区际差异[J].地理科学，1992，12（4）：322-328.

[2] 毛汉英，余丹林.区域承载力定量研究方法探讨[J].地球科学进展，2001，16（4）.

[3] 方创琳，鲍超，张传国.干旱地区生态-生产-生活承载力变化情势与演变情景分析[J].生态学报，2003，23（9）：1915-1923.

[4] 王积业.关于提高经济增长质量的宏观思考[J].宏观经济研究，2000，（1）：11-17.

[5] 李岳平.经济增长质量评估体系及实证分析[J].江苏统计，2001 （5）：19-22.

[6] 刘亚建.我国经济增长效率分析[J].思想战线，2002，28（4）：30-33.

[7] [11] 钞小静，惠康.中国经济增长质量的测度[J].数量经济技术经济研究，2009 （6）：75-86.

[8] 钞小静，任保平.资源环境约束下的中国经济增长质量研究[J].中国人口资源与环境，2012，22（4）：102-107.

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关键词：旅游业；经济增长；VAR；协整检验

中图分类号：F592.7 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2013.10.61 文章编号：1672-3309（2013）10-133-02

一、文献综述

随着我国经济的发展，居民对于旅游的需求也相应增加，在过去的一些年里，旅游业发展迅猛，旅游业发展与经济增长之间的关系研究也得到迅速发展。很多学者对此进行研究，取得了一定的成果。

陶金龙、袁勇志（2004）以苏州的旅游业为研究对象，发现苏州旅游业总收入占其GDP的比重维持在10%左右，是苏州经济增长的原因之一。实证结果还表明，苏州的经济增长对旅游业的依赖程度逐渐加强，旅游业越来越成为促进苏州经济增长的重要因素。和红、叶国强（2006）通过建立VAR模型，利用脉冲响应分析和方差分解分析等方法，研究旅游业发展与经济增长之间的关系。结论表明，两者存在着正向的长期稳定的均衡关系，而且这种关系较为显著。刘长生、简玉峰（2008）以GDP作为经济增长的指标，以旅游业总收入为旅游业发展的指标，用不同省份的数据构建面板数据模型和进行格兰杰因果关系检验，研究不同地区的旅游业与经济增长之间的相互关系。格兰杰因果关系检验结果表明，旅游业发展与经济增长之间存着在双向因果关系，且经济增长对于旅游业发展的带动作用，大于旅游业发展对于经济增长的推动作用。杨勇（2007）、谷新辉（2011）分别以安徽和江西的数据，通过VAR模型和因果检验进行旅游业与经济增长之间关系的研究，表明旅游收入对于经济增长具有促进作用。

综上所述，学者对于旅游业与经济增长之间的关系研究主要集中在利用计量模型，宏观把握，直接分析两者之间的关联。但学者们对于旅游业发展与经济增长之间研究的结论不尽一致，有些学者认为旅游业发展与经济增长之间是相互促进、互为因果的，而有些学者认为两者之间的关系是单向的。另外不同省际比较，旅游业与经济增长的具体关系也未必相同。

二、山西旅游业发展与经济增长的实证分析

（一）数据来源与指标选取

本文选取的数据范围为1995-2011年。本文以山西省的地区生产总值作为衡量经济增长的指标，由GDP平减指数去除山西省当年的名义GDP可得以1995为不变价的实际GDP。选用国内旅游收入和国际旅游收入作为衡量旅游业发展的指标，由于国际旅游收入由美元作为计量单位，因此，在进行计量分析之前，有必要先进行汇率换算。根据《2012年中国统计年鉴》中人民币汇率的比例，可以将国际旅游收入折算成由人民币作为计量单位。文中数据均来源于《山西统计年鉴》和《中国统计年鉴》。为了消除时间序列中存在的异方差问题，对三个指标进行取对数处理。

（二）实证检验

本文尝试去建立旅游业发展与经济增长之间的协整关系，以便观察两者之间是否存着在一定的关联。为了防止“伪回归”的出现，有必要先对LNGDP、LNGNSR、LNGJSR进行平稳性检验。只有在这三个指标为同阶单整时，才能进行Johansen多变量协整检验。本文采用Eviews（6.0）软件来对这些数据进行处理。

1、变量平稳性检验。首先，我们采用包含常数项和趋势项的ADF模型分别对LNGDP、LNGNSR、LNGJSR进行检验，发现都不拒绝原假设，即存在单位根，是非平稳序列。然后，逐次通过只包含常数项、既不包含常数项也不包含趋势项的ADF模型分别对三个指标进行检验，发现三个指标仍然均为非平稳序列。然后，对三个指标的数据进行一阶差分之后，再进行ADF单位根检验，发现三个序列均表现为平稳，且不存在自相关现象。具体检验结果见下表 ：

由表1可知，LNGDP、LNGNSR、LNGJSR均为I（1）序列，符合进行协整检验的前提，下面将进行Johansen协整检验考察上述变量是否存在协整关系。

2、协整检验。由于协整模型是约束模型，而模型VAR模型是无约束模型，因此协整检验的最优滞后阶数一般为VAR模型的最优滞后阶数减1，在Eviews里面提供了五种准则来确定VAR的滞后阶数。需要注意的是，不同的准则或者检验的统计量选择的滞后期可能会有所不同。这种状况下，一般根据多数原则来确定最优滞后期。由于在LR、FRE、AIC、SC、HQ五个指标中LR、FPE和SC统计量同时指向1阶滞后期，即模型的最优滞后阶数应选1。由于VAR模型的滞后阶数为1，那么协整检验的滞后阶数为0。根据Eviews给出的标准化的协整系数表，得出协整方程为： 。模型表明山西省国内旅游收入每增加1%，地区生产总值将增加0.37%，而国际旅游收入每增加1%，地区生产总值将增加0.25%.。

由于LNGDP、LNGNSR和LNGJSR之间存在着协整关系，可进一步在VAR模型中，进行格兰杰因果检验，结果表明：山西地区生产总值与国内旅游收入、国际旅游收入之间存在正相关关系，相关系数分别为0.366420、0.253052，可以得出，山西省的经济增长与旅游业发展之间存在着正向的长期均衡关系，在5%的显著性水平下，国内旅游收入是地区生产总值的格兰杰原因，但国际旅游收入不是地区生产总值的格兰杰原因，而地区生产总值不是国内旅游收入、国际旅游收入的格兰杰原因。

三、结语

从协整检验和格兰杰因果检验的结果来看，山西省的旅游业发展与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系，山西省的旅游业发展起到了推动经济增长的作用，主要原因在于国内旅游收入的推动，虽然国际旅游收入也与地区生产总值之间有长期均衡关系，但由于国际旅游收入份额占GDP比重过小，使得它对于当地GDP的贡献不显著。同时，山西省的经济增长并没有反向带动旅游业发展的作用。

参考文献：

[1] 李江帆、李冠霖.旅游业的产业关联和产业波及分析――以广东为例[J].旅游学刊，2001，（03） ：19-25.

[2] 戴斌束、菊萍.旅游产业关联：分析框架与北京的实证研究[J].北京第二外国语学院学报，2005，（05）：7-15.

[3] 陶金龙、袁勇志.苏州市旅游业经济拉动效应的实证分析[J].社会科学家，2004，（05）：99-102.

[4] 和红、叶民强.中国旅游业与经济增长关系的动态分析[J].社会科学辑刊，2006，（02） ：134-138.

[5] 刘长生、简玉峰.我国旅游业发展与经济增长的关系研究――基于不同身份的个体数据和面板数据分析[J].旅游科学，2008，（05）：23-32.

[6] 杨勇.旅游业对经济发展的作用分析：以安徽为例[J].生产力研究，2007，（04）：97-99.

[7] 谷新辉.江西省旅游业发展与经济增长动态关系的实证研究[J].统计与决策，2011，（12）：120-123.

[8] 钟志威、雷钦礼Johansen和Juselius协整检验应注意的几个问题[J].统计与信息论坛，2008，（10） ：80-90.

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【关键词】经济增长 能源消费 相关性 重庆市

本文选取1978~2009年的煤炭、石油、天然气、水电消费经济数据（单位：万吨标准煤），与重庆GDP（单位：亿元）数据来研究经济增长与能源消费之间的关系。利用1978以及1979年以后数据进行移动平均处理对1979年数据估测。为消除物价变动的影响，对GDP进行物价平减处理。分别以gdp、tec、oil、coal、gas、ew表示重庆地区生产总值、能源消费总量、石油消费总量、天然气消费总量以及水电能源消费总量（单位：万吨标准煤）。同时为减轻可能存在的多重共线性以及降低数据的波动性以便对协整方程进行解释，本文将其各个指标取对处理。

重庆经济增长与能源消费之间关系的实证分析

对数据进行ADF单位根检验。本文采用ADF单位根检验法对重庆1978~2009年lngdp、lntec、lnoil、lncoal、lngas、lnew经济数据进行平稳性检验（见表1）。结果表明原变量均是非平稳的时间序列，但是其一阶差分序列变量都是平稳的，所以他们均是非平稳的一阶单整序列I（1）。

协整分析。协整关系是指变量间的长期稳定均衡关系。一般有两种研究方法：基于大样本的Engel-Granger两步法以及基于VAR模型采用极大似然法检验变量之间协整关系存与否的Johansen检验法（JJ检验法）。第一，经济增长与能源消费总量之间的协整检验。鉴于1978~2009之间的样本容量大于30，我们采用EG两步法对lngdp与lntec之间协整关系进行检验。第一步利用OLS法估计方程为lngdp=-6.505705+1.591032lntec，t=（36.74754）（方程1）。其中R2=0.977542，说明方程的拟合程度较好，t统计量显示变量系数值通过10%显著水平检验从而证实了变量lngdp对lntec的优良解释能力；第二步首先定义残差序列resi=lngdp+6.505705-1.591032lntec，然后对该残差序列进行单位根检验（表2），结果表明在SIC原则下，其在10%水平上是显著的，从而可以得出GDP与能源消费总量具有长期均衡关系的结论。对协整方程实证分析表明：排除投资、出口以及能源之外消费对重庆经济增长的影响，长期来看经济增长的弹性系数为1.59，经济增长对能源消费的依存度较高。

第二，对重庆GDP增长与能源消费结构关系的协整分析。由于1978~2009年间涉及32个样本，应采用JJ检验法对lngdp与lncoal，lnoil，lngas，lnew的长期关系进行检验。因为JJ检验对VAR模型最优滞后阶数选取比较敏感，应采取相关准则确定最优滞后阶数。根据Johansen协整检验的最优滞后阶数比无约束VAR模型的最优滞后阶数小1的结论，首先应确定无约束VAR模型的最优滞后阶数，鉴于LR、FPE、AIC、SC、HQ五个指标中有四个指标最优滞后期数为1，可以确定Johansen协整检验的最优滞后阶数为0。参考能耗时间序列皆为I（1）的结论并根据检验的相关原则，我们选取不含截距项c和含有趋势项t的模型对多变量VAR模型进行显著性为1%上的检验，根据最大特征根与迹检验结果结果，得出一个符合条件的协整方程：

Lngdp=0.249497lncoal-0.004691lnoil+0.629444lngas+0.440221lnew+0.004982t（方程2）

对方程的实证分析表明：排除其他经济增长影响因素变动，实际能源消费中煤炭资源支出每增加1%经济增长约为0.25%，可见煤炭资源的消费对经济增长有正向作用，然而因经济增长核算体系的改革煤炭资源消费对经济贡献并不明显；石油能源消费每增加1%，经济增长下降0.005%，可能是由于石油能源的开发挤占了对经济贡献度较大的能源开发预算而达不到政策目的，石油能源消费与经济增长关联度不大。天然气能源消费每增加1%经济增长0.63%，对经济增长有明显的正效应，这是由于城市居民生活能源消费结构的优化，开始以天然气以及电力等清洁能源为导向；水电能源消费支出每增加1%经济增长0.44%，显示出了清洁能源在促进经济增长方面强大后劲。

格兰杰因果检验

采用Granger因果关系检验法对重庆能源消费结构与GDP之间的granger因果关系进行检验。

对能源结构与经济增长granger因果关系的实证分析及政策建议

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关键词：能源消耗；经济增长；灰色关联分析；马尔科夫预测

1 引言

能源是经济发展和社会进步所必需的重要物质基础，人类社会发展与进步的历史与人类认识和利用能源的历史息息相关，而且，能源利用的不断变革就成为人类社会进步的重要发展标志之一。能源与经济发展之间存在着十分密切的联系，一方面经济增长对能源需求存在依赖性，另一方面能源作为经济发展促进因素的同时也会成为一种制约因素，这是由于能源的稀缺性以及能源的利用会给生态环境带来负面影响，从而给经济增长带来负产出。

是一个能源消费大省，能源对内蒙古经济持续增长做出了不可磨灭的贡献，但高度依赖能源推动的经济增长与可持续发展战略是相悖的。随着地区经济社会的深入发展，气候问题、节能减排、能源消耗与经济增长等问题已成为大家众所瞩目的问题。

2 实证分析

2.1 内蒙古能源消耗与经济增长的灰色关联度分析

2.1.1 指标的选取、数据来源

论文选取2009年-2013年内蒙古地区生产总值GDP作为经济增长指标，记为参考序列X0。能源消耗指标由煤炭、石油、天然气、水电核电和其他能发电4个指标作为比较序列 。经济增长与能源消耗相应指标见表1。数据来源于《内蒙古统计年鉴》，《内蒙古能源统计年鉴》。

表1 能源消耗与经济增长灰色关联指标

2.1.2 能源消耗与经济增长的灰色关联度分析

第一步：初始化，即将该序列所以数据分布除以第一个数据。得到：

第二步：求序列差

第三步：求量极差

第四步：计算关联系数

取 ，有：

从而：

第五步：求关联度

计算结果表明：煤炭消耗总量与经济增长关联度最高，为0.74，其次是石油消耗和水电核电消耗与经济增长的关联度，天然气消耗总量与经济增长关联度最低，为0.54，排列顺序为 。

2.2 能源消耗与经济增长的灰色模型GM（1，1）

以原煤为例，对原煤原始序列作一次累加得到序列

原序列如下：

一次累加序列如下：

均值序列如下：

用灰色系统理论建模软件计算得 。所以基

于GM（1，1）理论计算的方程为 。

由于-a≤0.3，此时GM（1，1）可用于中长期预测。由次可以得到GM（1，1）的时间响应序列为 。

累减还原，得 的预测模型为： ，得预测模拟值为：

只有预测数列与原始数列高度拟合，才能对未来数据进行准确预测。在建模后，须经残差修正后模型的准确性才能得到提高。得出模拟值后进行误差检验，下表为误差检验表。

表2 误差检验表

后验差检验：C=0.0443

关联度检验：关联度r=0.62354>0.57，通过检验。由表2可以看出，模拟误差较小，进一步计算残差平方和。

平均相对误差：

通过灰色关联度软件，我们可以预测2014-2016年的消费数据为

。

3 小结