劉秀華
(湖州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 建筑工程學(xué)院,浙江 湖州 313000)
湖州市“克強指數(shù)”與工業(yè)增長的關(guān)系研究*
劉秀華
(湖州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 建筑工程學(xué)院,浙江 湖州 313000)
依據(jù)湖州市1996-2014年和2009-2014年季度工業(yè)用電量、貨運量、銀行中長期貨款量與同時期工業(yè)增加值時間系列,建立“克強指數(shù)”與該市工業(yè)增加值之間年度序列的協(xié)整模型和季度序列的分位數(shù)回歸模型。分析表明:在長期均衡中,湖州市“克強指數(shù)”與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長關(guān)聯(lián)較高,短期內(nèi),“克強指數(shù)”對工業(yè)增加值前期和后期的影響小于期間。據(jù)此,提出了需更加注重各分項指標(biāo)的動態(tài)監(jiān)測,并根據(jù)實際情況不斷完善經(jīng)濟(jì)運行監(jiān)督評價指標(biāo)體系等建議。
湖州市;克強指數(shù);工業(yè)增長;分位數(shù)回歸
“克強指數(shù)”是一個組合指數(shù),是時任遼寧省省委書記李克強用于評估當(dāng)時遼寧省的經(jīng)濟(jì)運行情況時提出來的。自2010年底由英國《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》雜志正式推出后,受到包括花旗銀行在內(nèi)的眾多國際機構(gòu)的認(rèn)可?!翱藦娭笖?shù)”由工業(yè)用電量、鐵路貨運量和銀行中長期貸款發(fā)放量三個指標(biāo)組合而成?;ㄆ煦y行在編制時將各項指標(biāo)的權(quán)重分別設(shè)定為40%、25%和35%。本文對“克強指數(shù)”與湖州市工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行了實證研究,為加強湖州市經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的動態(tài)評估,完善湖州市經(jīng)濟(jì)運行統(tǒng)計監(jiān)測體系提供決策參考依據(jù)。
(一)指標(biāo)選取及內(nèi)涵
1.響應(yīng)系列 工業(yè)增加值是企業(yè)一定時期內(nèi)所生產(chǎn)的和提供的全部最終產(chǎn)品和服務(wù)的貨幣化市場價值的總和。工業(yè)增加值屬于國民經(jīng)濟(jì)核算的一個重要基礎(chǔ)指標(biāo),反映了工業(yè)部門對地區(qū)生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)。本文以湖州市各季度工業(yè)增加值為響應(yīng)系列,記作{Gt}。
2.輸入系列 本文結(jié)合湖州市的實際情況,“克強指數(shù)”中各項分項指標(biāo)的具體含義如下:(1)工業(yè)用電量。湖州市是一個嚴(yán)重依賴外購能源支撐經(jīng)濟(jì)增長的地區(qū),其工業(yè)生產(chǎn)與能源消耗關(guān)系非常緊密,故選取湖州市工業(yè)用電量數(shù)據(jù),記作{Pt}。(2)整體貨運量。湖州市的貨物運輸方式中,鐵路貨運量占比較小,以公路及水路運輸為主,故選取湖州市的總體貨運量指標(biāo)替代“克強指數(shù)”中的鐵路貨運量,記作{St}。(3)新增中長期貸款。中長期貸款發(fā)放的數(shù)量,可較好地反映企業(yè)對當(dāng)期和未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的信心,也可相對客觀地反映經(jīng)濟(jì)增長所面臨的風(fēng)險,記作{Lt}。
本文根據(jù)湖州市的實際情況,將“克強指數(shù)”所包括的鐵路貨運量指標(biāo)進(jìn)行了局部修正[1]111。修正后的“克強指數(shù)”,沿用花旗銀行設(shè)定的各分項指標(biāo)的權(quán)重,加權(quán)計算后得到湖州市的“克強指數(shù)”,記作{Kt}。
(二)數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理
本文分析所采用的1996-2014年度時間系列數(shù)據(jù)來源于《湖州統(tǒng)計年鑒》,2009年1季度至2014年4季度的時間系列數(shù)據(jù)則是根據(jù)湖州統(tǒng)計信息網(wǎng)公布的數(shù)據(jù)整理得到的。對各時間系列均取自然對數(shù),得到{LɡGt}和{LɡKt}。其中,“克強指數(shù)”{Kt}由三個分項指標(biāo)同期系列加權(quán)計算得到:
各時間系列的處理、模型的構(gòu)建和參數(shù)的估計,采用SAS及Stata軟件完成。1996-2014年度“克強指數(shù)”和工業(yè)增加值之間的時間系列趨勢關(guān)系可見圖1(參見圖1),表明在2011年之前的期間內(nèi),兩大系列之間存在著明顯的長期均衡趨勢。2009年1季度至2014年4季度“克強指數(shù)”和工業(yè)增加值之間的趨勢關(guān)系表明短時期內(nèi)的“克強指數(shù)”系列是相對平穩(wěn)的系列,而工業(yè)增加值則具有明顯的季節(jié)趨勢效應(yīng)。圖2(參見圖2)表明,工業(yè)增加值對數(shù)系列一階差分后顯著平穩(wěn)。
(一)1996-2014年年度時間系列的實證分析
1.平穩(wěn)性檢驗 從圖1可知,1996-2014年湖州市工業(yè)增加值和“克強指數(shù)”序列具有明顯的遞增趨勢,為非平穩(wěn)序列。通過對數(shù)化處理后[2]6,采用ADF單位根檢驗法將{LɡGt}和{LɡKt}以及一階及二階差分后系列的平穩(wěn)性,采用指定一階自相關(guān)ADF檢驗,運算結(jié)果可見表1(參見表1)。表1的結(jié)果表明,湖州市歷年的工業(yè)增加值和“克強指數(shù)”,即{LɡGt}和{LɡKt}屬于Ⅰ(2)單整系列,即{LɡGt}和{LɡKt}存在2個單位根,均為Ⅰ(2)單整系列。平穩(wěn)性檢驗表明{LɡGt}和{LɡKt}存在著顯著的長期均衡關(guān)系,這點與圖2的結(jié)果相一致。這為下一步對{LɡGt}和{LɡKt}采用E-G兩步法進(jìn)行協(xié)整檢驗,發(fā)掘{LɡGt}和{LɡKt}之間的長期均衡關(guān)系鋪平了道路。
圖1 1996-2014年工業(yè)增加值及“克強指數(shù)”對數(shù)系列時序圖
圖2 2009-2014年季度工業(yè)增加值對數(shù)一階差分系列時序圖
表1 時間系列的單位根檢驗情況
2.時間系列的實證分析 如前所述,{LɡGt}和{LɡKt}經(jīng)ADF檢驗后,證實為Ⅰ(2)單整系列。采用E-G兩步法,對{LɡGt}和{LɡKt}進(jìn)行協(xié)整檢驗,建立響應(yīng)系列{?LɡGt},{?LɡKt}為輸入系列回歸模型:
上式中?LɡGt為工業(yè)增加值對數(shù)一階差分系列;?LɡKt為“克強指數(shù)”對數(shù)一階差分系列;ɑt(t= 0,1)為回歸系數(shù);εt為隨機誤差系列。參數(shù)估計結(jié)果如下:
班級是教育工作的主要陣地,同時也是學(xué)生成長的搖籃。它不僅有提高學(xué)生文化素質(zhì)的責(zé)任,也肩負(fù)著提高學(xué)生思想道德素質(zhì)的重任。班級的管理工作重任在于班主任,其管理工作是學(xué)校教風(fēng)、校風(fēng)、學(xué)風(fēng)形成的關(guān)鍵,同時也是提高教育教學(xué)質(zhì)量的重要保證。教育目的能否實現(xiàn),學(xué)生能否接受到有針對性的教育,并得到全面發(fā)展,班級管理至關(guān)重要。
式中,R2為回歸方程的擬合優(yōu)度系數(shù);SBC和AⅠC為判定方程擬合效果的統(tǒng)計量值;括號內(nèi)數(shù)值為相應(yīng)的回歸參數(shù)的t統(tǒng)計量值,帶**表示t統(tǒng)計量在5%水平上的顯著性。
結(jié)果顯示:在不考慮其他因素的情況下[3]186,長期趨勢“克強指數(shù)”差分系列每變動1%,則全市工業(yè)增加值變動0.2 028%,即湖州市的工業(yè)用電、貨運量及中長期貸款對該市工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有較為顯著的關(guān)聯(lián)關(guān)系。本文將回歸方程的殘差系列作進(jìn)一步平穩(wěn)性檢驗(參見表2)。
表2 殘差系列檢驗情況
表2表明,回歸方程殘差{εt}顯著平穩(wěn),具有長期的均衡關(guān)系。因此,可以認(rèn)為{?LɡGt}和{?LɡKt}存在協(xié)整關(guān)系。
(二)2009-2014年季度系列的實證分析
2009-2014年季度對數(shù)時間系列中,“克強指數(shù)”為平穩(wěn)系列,工業(yè)增加值一階差分后顯著平穩(wěn)。筆者采用“分位數(shù)回歸”分析方法,采用1/10、5/10和9/10分位數(shù),使用自助法計算上述分位數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差,對2009-2014年湖州市的工業(yè)增加值和“克強指數(shù)”進(jìn)行分位數(shù)回歸,Stata運算結(jié)果可見表3(參見表3)。其與古典的OLS回歸的對比情況可見表4(參見表4)。
表3 1/10、5/10和9/10分位數(shù)回歸情況
表4 1/10、5/10和9/10分位數(shù)及OLS回歸參數(shù)對比
表3表明,在10%的顯著性水平上,三個分位數(shù)的回歸系數(shù)不完全相等。表4表明,隨著分位數(shù)的增加,即1/10→5/10→9/10,“克強指數(shù)”的分位數(shù)回歸系數(shù)先升后降,這表明“克強指數(shù)”對工業(yè)增加值前期和后期的影響小于期間[4]346。回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差先升后降,表明分位數(shù)回歸系數(shù)的準(zhǔn)確性相對不夠。
1.根據(jù)ADF檢驗,湖州市的工業(yè)增加值和“克強指數(shù)”在19年間的對數(shù)時間系列為Ⅰ(2)單整系列,湖州市工業(yè)發(fā)展在較長一個時期內(nèi)是穩(wěn)步增長的,并且與歷年工業(yè)增長的相關(guān)性較強,能夠較為顯著地評價其工業(yè)增長情況。
2.工業(yè)增加值年度時間系列、“克強指數(shù)”年度時間系列Ⅰ(2)差分平穩(wěn),可進(jìn)行協(xié)整分析。兩者之間存在長期的均衡趨勢。分析顯示,在長期均衡中,湖州市“克強指數(shù)”差分系列每變動1%,則全市工業(yè)增加值變動0.2 028%,即工業(yè)用電、貨運量及中長期貸款與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)較高。
3.短期內(nèi),工業(yè)增加值季度時間序列經(jīng)差分運算消除季節(jié)效應(yīng)后為平穩(wěn)系列,季度序列分位數(shù)回歸分析表明湖州市的“克強指數(shù)”對工業(yè)增加值分布的前期和后期的影響小于對期間內(nèi)的影響,即短期間內(nèi)應(yīng)更加關(guān)注年中時間的“克強指數(shù)”的動態(tài)變化,以便有效評價湖州市工業(yè)增長的情況。
根據(jù)上述實證分析結(jié)論,建議如下:
1.工業(yè)用電量、貨運量和中長期貸款與湖州市工業(yè)的增長存在長期均衡,在評價湖州市工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況時,需更加注重上述指標(biāo)的動態(tài)監(jiān)測和動態(tài)變化,以為推進(jìn)湖州市的“工業(yè)強市,產(chǎn)業(yè)興市”戰(zhàn)略提供有效的決策參考。
2.在短期決策中,尤其是在制定推動湖州市工業(yè)強市建設(shè)的年度計劃和動態(tài)評價短期工業(yè)發(fā)展情況時,要準(zhǔn)確把握好季度甚至月度指標(biāo)的增長變動情況。
3.作為一種經(jīng)濟(jì)學(xué)分析范式,“克強指數(shù)”三個分項指標(biāo)數(shù)量關(guān)系的變化與經(jīng)濟(jì)運行狀況高度相關(guān),其中,電力是經(jīng)濟(jì)增長的基本能源,鐵路和公路是大宗原材料的重要運輸形式,貸款則是企業(yè)主要的融資方式[5]9,上述指標(biāo)能客觀地反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)運行的規(guī)律和趨勢,是經(jīng)濟(jì)決策部門及其有關(guān)人士判斷經(jīng)濟(jì)運行走勢的重要依據(jù)。因此,這些指標(biāo)在進(jìn)行區(qū)域經(jīng)濟(jì)的中觀及微觀分析時具有重要的參考價值。但在不同的地區(qū)應(yīng)用時,既要考慮傳統(tǒng)的用電量和貨運量等指標(biāo),也要根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)各分項指標(biāo)的實際情況進(jìn)行修正。只有不斷豐富經(jīng)濟(jì)運行狀況的評價指標(biāo)體系,方能更加準(zhǔn)確地把握區(qū)域經(jīng)濟(jì)運行的規(guī)律與趨勢。
[1]祝 煦,黃正勇.“修正的克強指數(shù)”與GDP增長率時間序列建模分析[J].洛陽師范學(xué)院學(xué)報,2014(11).
[2]郝香芝,李少穎.我國GDP時間序列的模型建立與預(yù)測[J].統(tǒng)計與決策,2007(23).
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[4]陳 強.高級計量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用[M].北京:高等教育出版社,2010.
[5]郭同欣.科學(xué)認(rèn)識判斷經(jīng)濟(jì)形勢的指標(biāo)體系——從用電量、鐵路貨運量等指標(biāo)說起[N].人民日報,2015-06-08(9).
Research on“Keqiang Index”and Industrial Growth Relationship of Huzhou City
LIU Xiu-hua
(School of Architectural Engineering,Huzhou Vocational and Technological College,Huzhou 313000,China)
According to Huzhou City from 1996 to 2014 and in 2009 to 2014 quarter of industrial electricity consumption,cargo volume,and long term loan amount,and the same period of industrial added value of time series,the establishment of“Keqiang index”with the city’s industrial increase value between annual series co integration model and quarter sequence of quantile regression model.Analysis shows that in the long run,Huzhou city“Keqiang index”and industrial economic will grow higher.In the short term,“Keqiang index”of industrial added value of early and late less than period,and accordingly put forward to pay more attention to the dynamic monitoring of the sub indicators and continuously to improve economic performance evaluation index system according to the actual situation and suggestions.
Huzhou City;Keqiang Index;industrial growth;quantitle regression
F224;F127
A
1672-2388(2016)04-0084-04
2015-07-01
劉秀華(1978-),男,江西贛州人,講師,經(jīng)濟(jì)師,主要從事資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工程經(jīng)濟(jì)研究。