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    經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中宏觀變量非一致性變化的成因探析

    2015-02-18 04:58:04許永洪
    統(tǒng)計(jì)與決策 2015年11期
    關(guān)鍵詞:能源消耗彈性物理

    許永洪,洪 昕

    (廈門大學(xué)a.經(jīng)濟(jì)學(xué)院統(tǒng)計(jì)系;b.數(shù)據(jù)挖掘研究中心,福建 廈門 361005)

    0 引言

    經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的物理指數(shù),是指電力、能源、稅收、貨運(yùn)、客運(yùn)等利用行政記錄數(shù)據(jù)編制的指數(shù),由于這類數(shù)據(jù)來源于主管部門的業(yè)務(wù)記錄,可信度較高,常被用來直觀評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)生活的基本面或用于評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。一直以來,用物理指數(shù)來評(píng)估GDP的準(zhǔn)確性都是學(xué)術(shù)研究熱點(diǎn),并得到諸多國(guó)際機(jī)構(gòu)認(rèn)可和采納。但其中英國(guó)著名政經(jīng)雜志《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》在2010年三種物理性指數(shù):工業(yè)用電量新增、鐵路貨運(yùn)量新增和銀行中長(zhǎng)期貸款新增的結(jié)合來評(píng)估中國(guó)GDP增長(zhǎng)量的指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,其中雜志特別列出一張曲線圖,以過去10年為時(shí)間軸,將該指數(shù)與官方發(fā)布的GDP走勢(shì)相對(duì)照,發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)上總體一致,但在上下波幅上,前者的表現(xiàn)比后者劇烈得多,而在其他學(xué)者的相應(yīng)對(duì)比圖表中,物理指數(shù)與GDP指數(shù)均呈現(xiàn)出不同程度的不一致性。對(duì)于此類非一致性變化產(chǎn)生的原因?qū)W界眾說紛紜。部分學(xué)者認(rèn)為[1,2],物理指數(shù)與GDP指數(shù)間非一致性變化產(chǎn)生的原因是我國(guó)GDP指數(shù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量存在一定問題。而另一部分學(xué)者[3,4]則認(rèn)為非一致性變化現(xiàn)象的成因是物理指數(shù)與GDP指數(shù)的對(duì)比方法的不成熟。

    任何反映經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀的指數(shù)指標(biāo),均不可能涵蓋真實(shí)經(jīng)濟(jì)世界的全貌,而只能對(duì)具體階段或部分產(chǎn)業(yè)作相對(duì)精確的概括性評(píng)估,對(duì)于整體經(jīng)濟(jì)的評(píng)價(jià),應(yīng)綜合考慮各項(xiàng)指標(biāo),絕不能使用某種指標(biāo)對(duì)另一種指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)單替代。本文正是在這一基礎(chǔ)上,以物理指標(biāo)對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)問題的衡量作為著眼點(diǎn),對(duì)全國(guó)各省市宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和物理指標(biāo)進(jìn)行建模,考察GDP、人均GDP,第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、政府財(cái)政收入、年度貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、政府稅收收入、能源消費(fèi)總量、電力消費(fèi)總量以及固定資產(chǎn)投入總量等變量長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)關(guān)系,從而討論物理指數(shù)與GDP指數(shù)非一致性變化的產(chǎn)生原因。

    1 物理指數(shù)與GDP增速之間關(guān)系的理論與實(shí)踐爭(zhēng)議

    事實(shí)上盡管用物理指數(shù)來評(píng)估GDP的得到花旗銀行等國(guó)際機(jī)構(gòu)認(rèn)可和采納,但實(shí)際上國(guó)際經(jīng)驗(yàn)并不支持GDP增速和物理性指數(shù)的同步變化。僅以能源消耗為例,通過考察1971~1999年期間日本、韓國(guó)、德國(guó)、英國(guó)和美國(guó)的能源增長(zhǎng)數(shù)據(jù)和GDP增長(zhǎng)數(shù)據(jù),我們發(fā)現(xiàn)在這些國(guó)家的不同時(shí)期都出現(xiàn)過能源消耗與GDP增長(zhǎng)不同步的現(xiàn)象。

    亞洲發(fā)達(dá)國(guó)家日本在1978、1980、1981和1985年,能源消耗的增長(zhǎng)都至少低于GDP增長(zhǎng)4個(gè)百分點(diǎn),其中1981年甚至低6個(gè)百分點(diǎn)。而韓國(guó)在1981年也出現(xiàn)過能源消耗的增長(zhǎng)低于GDP增長(zhǎng)7個(gè)多百分點(diǎn)的情況,而一些其他年份的情況正好相反,例如1977、1979、1990和1992年,能源消耗的增長(zhǎng)都大大高于GDP增長(zhǎng),其中1979年甚至高9個(gè)百分點(diǎn)。德國(guó)、英國(guó)、美國(guó)等西方發(fā)達(dá)國(guó)家在一些年份也出現(xiàn)了類似的情況,如德國(guó)在1981、1989、1990、1991、1992、1999年能源消耗的增長(zhǎng)都至少低于GDP增長(zhǎng)4個(gè)百分點(diǎn)。其中1989年到1992年出現(xiàn)連續(xù)4年能源消耗的增長(zhǎng)都至少低于GDP增長(zhǎng)4個(gè)百分點(diǎn)。累積起來,4年間GDP增長(zhǎng)了12個(gè)百分點(diǎn),同時(shí)能源下降了7個(gè)百分點(diǎn)。英國(guó)1973、1975、1980、1983、1988、1995、1997年能源消耗的增長(zhǎng)都至少低于GDP增長(zhǎng)4個(gè)百分點(diǎn)。其中1980年和1997年還出現(xiàn)過能源的增長(zhǎng)低于GDP增長(zhǎng)6個(gè)百分點(diǎn)的情況。而美國(guó)則在1980、1981、1983和1990年出現(xiàn)過能源消耗的增長(zhǎng)至少低于GDP增長(zhǎng)4個(gè)百分點(diǎn)的現(xiàn)象。

    由以上國(guó)家數(shù)據(jù)可見,以物理指數(shù)評(píng)價(jià)GDP指數(shù)隱含的假設(shè)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與某種消耗(如能源消耗)增長(zhǎng)率應(yīng)該大致相等,但國(guó)際經(jīng)驗(yàn)卻并不支持這樣的觀點(diǎn)。

    2 GDP與物理指數(shù)間非一致性變化關(guān)系探析

    GDP與物理指數(shù)之間并不存在簡(jiǎn)單一致性關(guān)系,從統(tǒng)計(jì)學(xué)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度看,其原因包括如下幾個(gè)方面。

    2.1 產(chǎn)業(yè)升級(jí)造成GDP指數(shù)與物理指數(shù)增速不一致

    以能源消耗為例,若假定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與能源消耗增長(zhǎng)率大致相等,則相當(dāng)于假定整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的能源消耗系數(shù)不變,這一推斷顯然缺乏投入產(chǎn)出學(xué)的支撐。對(duì)比中國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)1985~2012年GDP增速與貨物周轉(zhuǎn)量、全社會(huì)電力消費(fèi)量和全社會(huì)貨物周轉(zhuǎn)量,發(fā)現(xiàn)除個(gè)別異常值外,絕大多數(shù)年份中所有省份的GDP增速高于貨物周轉(zhuǎn)量、全社會(huì)電力消費(fèi)量和全社會(huì)貨物周轉(zhuǎn)量的增速。事實(shí)上,社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展過程本身就是一個(gè)集約、低耗、升級(jí)的過程,GDP指數(shù)與消耗性物理指數(shù)長(zhǎng)期發(fā)展并不一致。

    2.2 核算口徑不一致使GDP指數(shù)與物理指數(shù)很難直接對(duì)比

    除GDP指數(shù)與物理指數(shù)本身所存在的不一致性外,核算口徑的不一致也為比對(duì)這兩種指數(shù)帶來困難。物理性指數(shù)編制的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通常來自于行政記錄,盡管行政記錄可以替代部分統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和用于評(píng)估政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),但是,行政記錄與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)還是存在諸多差異。

    (1)行政記錄數(shù)據(jù)的分類與政府統(tǒng)計(jì)的分類不盡一致。政府統(tǒng)計(jì)有專門的方法論體系,我國(guó)GDP核算采用“2002年國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)”進(jìn)行嚴(yán)格分類,而在很多行政記錄數(shù)據(jù)中,出于業(yè)務(wù)管理需要,沒有采用這一分類,造成了兩者在分類上的差異。

    (2)行政記錄數(shù)據(jù)的分類與政府統(tǒng)計(jì)的時(shí)間記錄規(guī)則不盡一致。經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)一般都根據(jù)日歷期限進(jìn)行的,但有些行政記錄數(shù)據(jù),如稅務(wù)數(shù)據(jù),出于管理需要,將核算期調(diào)整為與日歷期限不同的時(shí)期,這也造成了與國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算在核算期上的差異。

    (3)行政記錄數(shù)據(jù)的覆蓋范圍與政府統(tǒng)計(jì)的覆蓋范圍不盡一致。國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算中所需數(shù)據(jù)一般要求覆蓋全行業(yè)所有常住單位,但行政記錄一般只覆蓋本部門管理范圍的數(shù)據(jù),而不包括管理范圍外的數(shù)據(jù)。特別是在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,一些生產(chǎn)性行為常游離于監(jiān)管之外,這些行為盡管在行政記錄中沒有體現(xiàn),但是在進(jìn)行國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算時(shí),都需要核算在內(nèi)。

    物理性指數(shù)編制所用的行政記錄主要用于政府信息備案和部門決策分析,統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)則用于中央和地方政府宏觀或微觀統(tǒng)計(jì)分析和政策制定。物理性指數(shù)和GDP指數(shù)統(tǒng)計(jì)口徑的差異并不支持兩者“看似科學(xué)的對(duì)比”。

    2.3 第二、三產(chǎn)業(yè)中電力等物理性消耗的成本屬性不同使GDP指數(shù)與物理指數(shù)在不同景氣周期下變化不一致

    企業(yè)的成本可粗略的分為固定成本和可變成本,以電力為例,電力在第二產(chǎn)業(yè)中的消耗和產(chǎn)量、產(chǎn)出均呈正比關(guān)系,故其主要屬性是變動(dòng)成本,而基礎(chǔ)照明、日常辦公用電、員工生活用電等固定性用電相比生產(chǎn)時(shí)消耗的電力可忽略不計(jì),因此對(duì)于純工業(yè)生產(chǎn)來說,電力是工業(yè)增加值比較好的反映指標(biāo)。但是對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)來說,電力的成本屬性則偏向固定成本,如互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè),企業(yè)的服務(wù)器、計(jì)算機(jī)、日常照明等設(shè)備的耗電量與業(yè)績(jī)相關(guān)性不大,因此對(duì)第三產(chǎn)業(yè)而言,電力存在“固定成本”屬性。正是因?yàn)殡娏υ诘谌a(chǎn)業(yè)存在這一屬性,在經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí),第三產(chǎn)業(yè)增加值迅速下滑,但電力的消費(fèi)下滑不明顯,而在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向景氣時(shí),第三產(chǎn)業(yè)增加值迅速增長(zhǎng),但是電力消費(fèi)卻是小幅度增長(zhǎng)。因此,對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)占比高的城市,經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇階段和增長(zhǎng)階段,GDP增速往往會(huì)大于用電量增速,對(duì)北、上、廣、深等第三產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達(dá)的大城市而言,這一現(xiàn)象更為顯著,從某種程度也佐證了使用電力等物理性指數(shù)來評(píng)價(jià)GDP指數(shù)準(zhǔn)確性有失偏頗。

    2.4 轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)下節(jié)能減排低投入國(guó)際經(jīng)驗(yàn)已成為重要發(fā)展戰(zhàn)略

    中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展已踏上了轉(zhuǎn)型的必然道路,隨著節(jié)能減排降低資源消耗逐漸成為國(guó)家和地方“十二五”規(guī)劃的重要考核指標(biāo),降低能耗已成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大趨勢(shì)。國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省市在發(fā)展過程也傾向于更集約化地使用能源,如在2004年后,北京、上海、深圳和廣州的全社會(huì)電力消費(fèi)與GDP彈性已減至低于1的水平,相對(duì)地,傳統(tǒng)工業(yè)省份河北的電力消費(fèi)彈性比以上四個(gè)城市都高,這一事實(shí)可以有力地說明人均GDP高、第三產(chǎn)業(yè)占比高、經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度高的城市往往在發(fā)展過程中更集約地使用資源。同時(shí),從國(guó)內(nèi)外長(zhǎng)期研究來看,不管電力消費(fèi)還是貨物周轉(zhuǎn)量指數(shù),其與GDP增速均存在直觀的動(dòng)態(tài)關(guān)系,兩者變化方向一致,但是大多情況下,GDP增速高于電力消費(fèi)與貨物周轉(zhuǎn)量指數(shù),兩者變化的幅度并不一致,且在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的城市,這樣的關(guān)系更加明顯。

    綜上而言,無論從核算口徑和物理性消耗的成本屬性這些物理性指數(shù)本身性質(zhì)角度出發(fā),還是從產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型這些經(jīng)濟(jì)發(fā)展大環(huán)境對(duì)物理性指數(shù)的影響角度出發(fā),都在一定層面上為GDP指數(shù)與物理性指數(shù)的不一致提供了理論基礎(chǔ)。

    3 實(shí)證分析

    3.1 數(shù)據(jù)來源與變量設(shè)定

    本文數(shù)據(jù)均來源于中國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)(CEIC),由于西藏地區(qū)大量數(shù)據(jù)缺失,故只選取全國(guó)30個(gè)省市數(shù)據(jù),包括GDP、人均GDP,第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、政府財(cái)政收入、年度貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、政府稅收收入、能源消費(fèi)總量、電力消費(fèi)總量以及固定資產(chǎn)投入總量等數(shù)據(jù),同時(shí),考慮到1995年前一些省份大量數(shù)據(jù)缺失,我們選擇數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為1996~2012年。為解決各指標(biāo)統(tǒng)計(jì)口徑不同無法進(jìn)行直接匯總,需要對(duì)所選數(shù)據(jù)進(jìn)行量綱消除處理,將其統(tǒng)一處理為增速數(shù)據(jù)(為防止數(shù)據(jù)在取對(duì)數(shù)時(shí)出現(xiàn)不利于建模分析的小于等于零的數(shù)值,此處將增速數(shù)據(jù)取做相對(duì)上年數(shù)據(jù)的倍數(shù),相當(dāng)于將增長(zhǎng)率數(shù)值加1,即相當(dāng)于對(duì)變量進(jìn)行了坐標(biāo)平移,不影響估計(jì)結(jié)果),并擬建模變量設(shè)定如下:Y為GDP增速/電力消費(fèi)增速的自然對(duì)數(shù),X1是第三產(chǎn)業(yè)占比增速的自然對(duì)數(shù),X2是財(cái)政收入增速/GDP增速的自然對(duì)數(shù),X3是貨物流轉(zhuǎn)增速的自然對(duì)數(shù),X4是能源消費(fèi)增速的自然對(duì)數(shù),X5是固定資產(chǎn)投資增速/GDP增速的自然對(duì)數(shù),X6是人均GDP增速的自然對(duì)數(shù),X7是第二產(chǎn)業(yè)占比增速的自然對(duì)數(shù)。

    3.2 非參數(shù)模型設(shè)定及估計(jì)

    現(xiàn)實(shí)中經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系未必是線性關(guān)系或者可線性化的非線性關(guān)系,而且變量之間的參數(shù)非線性關(guān)系又很難確定,所以傳統(tǒng)的線性和非線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型在實(shí)際應(yīng)用中往往難以滿足經(jīng)濟(jì)和管理應(yīng)用研究的需要。而使用非參數(shù)模型是假定經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系未知,對(duì)整個(gè)回歸函數(shù)進(jìn)行估計(jì)的更符合現(xiàn)實(shí)的模型,回歸函數(shù)的導(dǎo)數(shù)在不同時(shí)期的變化可以反映經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整過程,還可用于乘數(shù)分析、彈性分析等比較靜力學(xué)分析。近20年來,非參數(shù)模型在國(guó)際上得到了廣泛的應(yīng)用,已成為應(yīng)用最多的模型之一,因此本文采用非參數(shù)模型,進(jìn)行實(shí)證研究。這里將面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)非參數(shù)模型設(shè)定為:

    在本文的樣本中,n=30,T=16。這里的多元函數(shù) f(·)的形式是未知的,除光滑性外,未做其他限制。這是因?yàn)棣羒t是固定效應(yīng),f(x)不可識(shí)別,但其偏導(dǎo)數(shù)β(x)可以被估計(jì)。參照Ullah與Roy(1998)[5]的方法,本文對(duì)式(1)進(jìn)行估計(jì)。

    表1 各因子平均彈性估計(jì)結(jié)果

    參照t分布臨界值表可知,X2,X4,X5,X6及X7在10%水平是顯著的,且X2,X4,X5和X7的彈性都小于零,說明GDP增速/電力消費(fèi)增速隨著各個(gè)因素的值的增加呈下降趨勢(shì)。從表1來看,可以得到以下結(jié)論:

    (1)人均GDP的平均彈性最大,且為正向,說明人均GDP對(duì)GDP/電力消費(fèi)的貢獻(xiàn)最大。這既符合GDP是定義在國(guó)家/地區(qū)生產(chǎn)總值的含義,也符合人們?cè)趥鹘y(tǒng)意義上的認(rèn)知。

    (2)財(cái)政收入變量X2,能源消費(fèi)變量X4,固定資產(chǎn)投資變量X5,以及第二產(chǎn)業(yè)占比變量X7的平均彈性均為負(fù)數(shù),且絕對(duì)值小于人均GDP的平均彈性,表明以上物理性指數(shù)對(duì)GDP增長(zhǎng)的促進(jìn)作用相對(duì)于人均GDP因子來說并沒有那么強(qiáng)烈。

    (3)財(cái)政收入變量X2在非參數(shù)固定效應(yīng)模型建模結(jié)果中占比的彈性絕對(duì)值最小,說明了其增速變動(dòng)的平均速度相對(duì)于其他因子來說并不大,由此可以推測(cè),扣除GDP增速影響的財(cái)政收入變化對(duì)于扣除電力消費(fèi)的GDP影響力也較為局限。

    非參數(shù)估計(jì)不僅具有靈活的函數(shù)形式,同時(shí)還可以得到不同因子水平下各因子對(duì)于GDP/電力消費(fèi)影響的非參數(shù)估計(jì)。表1中對(duì)平均彈性的估計(jì)并不能充分反映不同因子水平的情況下,各個(gè)因子對(duì)GDP增長(zhǎng)影響的變化情況[6]。這里同樣參照Ullah與Roy(1998)[7]的方法來對(duì)上述因子進(jìn)行非參數(shù)逐點(diǎn)估計(jì),考察各因子系數(shù)變化的趨勢(shì)。

    表2為各因子的彈性變化值及其t值,繪制出圖1。由圖表可見,各因子彈性絕對(duì)值逐漸降低并趨于平穩(wěn),說明各因子對(duì)GDP/電力消費(fèi)的影響隨著時(shí)間推移逐漸降低至穩(wěn)態(tài)。

    圖1 各因子彈性變化趨勢(shì)

    比照表1和表3可見,兩種模型的估計(jì)方向一致。相對(duì)固定效應(yīng)模型,隨機(jī)效應(yīng)模型稍微高估了各因子彈性平均水平的絕對(duì)值,但隨著窗寬的增大,兩者間的差距有所減少。此外,兩種效應(yīng)的估計(jì)情況基本相同,因此表1所得結(jié)論可完全適用于隨機(jī)效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。但是無論固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型,非參數(shù)估計(jì)對(duì)本文數(shù)據(jù)的描述都更加貼切(若使用參數(shù)估計(jì),則其所得彈性曲線將是一條水平的直線),可以較為準(zhǔn)確地反映出各指標(biāo)隨GDP變化所進(jìn)行的調(diào)整。而從實(shí)證結(jié)果我們也可以看出,盡管GDP與物理指數(shù)相互關(guān)聯(lián),但二者之間并不存在簡(jiǎn)單線性關(guān)系,甚至其中某些變量的系數(shù)與人們的直觀想象存在一定偏差,而這也恰與第三部分中的理論推斷互為佐證。

    表2 各因子彈性的逐點(diǎn)估計(jì)

    表3 各因子平均彈性估計(jì)結(jié)果

    4 結(jié)論

    首先,盡管GDP增速與大多物理指數(shù)存在邏輯上的關(guān)聯(lián)性,物理指數(shù)可在一定程度上作為GDP數(shù)據(jù)的說明、補(bǔ)充和完善,但是從國(guó)際經(jīng)驗(yàn)來看,二者之間變化趨勢(shì)的不一致性由來已久,簡(jiǎn)單根據(jù)兩者的相差幅度來評(píng)估統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的做法值得商榷。

    其次,從核算角度而言,核算口徑不一致、物理性消耗成本屬性的不同以及產(chǎn)業(yè)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型方面的需求都將從一定程度上影響物理性指數(shù)對(duì)于GDP增速的評(píng)估效果。不僅如此,各物理指標(biāo)對(duì)GDP發(fā)展的影響各有側(cè)重,而不同城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式各有不同,也造成了不同城市層面物理指數(shù)和GDP指數(shù)增長(zhǎng)關(guān)系不完全一致,事實(shí)上就同一城市來說,不同發(fā)展階段,物理指數(shù)和GDP指數(shù)增長(zhǎng)呈現(xiàn)的關(guān)系也不相同,簡(jiǎn)單認(rèn)為二者間的不一致性來源于某個(gè)或某幾個(gè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題顯然并不合理。

    最后,從非參數(shù)估計(jì)結(jié)果可以看出,盡管GDP與物理指數(shù)相互關(guān)聯(lián),但二者之間并不存在簡(jiǎn)單線性關(guān)系,甚至其中某些變量的系數(shù)與人們的直觀想象存在較大偏差,而也正由于GDP指數(shù)和物理指數(shù)之間非線性變化,單一物理指標(biāo)或者多個(gè)物理指標(biāo)的簡(jiǎn)單線性組合無法完整用于GDP指數(shù)準(zhǔn)確性的評(píng)價(jià),經(jīng)濟(jì)問題日趨復(fù)雜,對(duì)經(jīng)濟(jì)的評(píng)價(jià)應(yīng)該全方位多角度。

    GDP指數(shù)和物理指數(shù)之間的關(guān)系是長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)變化的,有其內(nèi)在相關(guān)性,也有波動(dòng)的不一致性,不能因?yàn)閮烧邤?shù)據(jù)關(guān)系的不一致片面的質(zhì)疑GDP數(shù)據(jù),也不能因?yàn)閮烧邤?shù)據(jù)的一致證明GDP數(shù)據(jù)真實(shí)準(zhǔn)確。GDP在世界范圍內(nèi)受到一些批評(píng),但仍然不失為評(píng)價(jià)各國(guó)經(jīng)濟(jì)的權(quán)威指標(biāo),物理性指標(biāo)可作為參考性指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行輔助說明和完善,但以目前的指標(biāo)體系,并不適合對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)單替代。

    [1]孟連,王小魯.對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可信度的估計(jì)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2000,(10).

    [2]Rawski T G.What is Happening to China's GDP statistics[J].China Economic Review,2001,(12).

    [3]任若恩.中國(guó)GDP統(tǒng)計(jì)水分有多大——評(píng)兩個(gè)估計(jì)中國(guó)GDP數(shù)據(jù)研究的若干方法問題[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊,2002,(1).

    [4]KLEIN.L.R.,OZMUCUR.S.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率估計(jì)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2002,(8).

    [5]Ullah A,and Roy N.Handbook of Applied Economic Statistics[M].New York:Marcel Dekker.1998.

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