省际面板数据范文
省际面板数据范文（精选7篇）
省际面板数据 第1篇
经济体制的全面改革推动了我国经济的快速发展,居民生活水平显著提高,但经济的快速发展也带来了我国居民收入不平等问题。2014年我国基尼系数为0.469,居民收入差距依然较大,这不利于经济的长期稳定健康发展。研究普遍认为金融发展通过提高储蓄能力和信贷能力来促进经济增长,但金融发展是否能改善收入分配,缩小收入差距呢?经济学领域对于此问题的研究较少,而且结论缺少一致性,这是本文所要探讨的问题,在单位根检验的基础上,运用0LS回归,从三方面检验金融发展对收入不平等的影响。
二、文献综述
目前对于金融发展与收入不平等关系的研究主要分为三类。一是金融发展降低了收入不平等程度。Odhiambo(2009)认为金融发展能够改善市场经济固有的缺陷,穷人可以接触正规金融;二是金融发展与收入不平等之间关系尚不明确。Greenwood和Jovanovic(1990)率先在库兹涅茨假设的基础上,阐述了收入不平等与金融发展之间的“倒U关系”:在早期阶段,金融发展对收入分配的效应不利于穷人,当越过拐点后,金融发展有利于穷人获得更多的财富,缩小与富人的收入差距;三是金融发展拉大了收入不平等程度。Maurer和Haber(2007)认为金融发展虽可催生储蓄和加速资本形成,但资金主要流向富人,并未惠及穷人,从而恶化收入分配。
国内外有很多学者从实证方面研究了金融发展与贫困之间的关系。Odhiambo(2010)以肯尼亚为实验对象,运用格兰杰因果检验发现:金融发展引起储蓄增加,因此降低贫困;George Adu(2013)发现金融发展对经济增长的影响取决于代理变量的选择。增加私人部门信贷占GDP的比重和私人部门信贷占总信贷的比重有利于经济增长,但是广义货币M2占GDP的比重对经济增长的影响相反;余玲铮(2012)发现金融发展对收入不平等的影响是非线性的,二者呈现“倒U”关系,我国绝大部分地区金融发展水平仍处于门槛值的左端,即金融发展水平的提高将扩大收入不平等;杨俊等(2006)认为我国金融发展显著扩大了全国、农村以及城乡居民收入不平等程度,这与我国金融发展滞后密切相关。
国内对金融发展的研究多是从中国整体出发,但是各省间金融发展差异较大,如果从省际面板数据出发研究,那么金融发展与收入不平等之间关系是怎样呢?基于这一研究目的,本文以27个省市的金融发展水平为研究对象,从金融发展三方面,即金融发展规模、结构和效率出发,探讨金融发展与贫困之间的关系。
三、模型、变量和分析方法
基于2005—2014年间中国27个省市的面板数据,对金融发展与减少贫困之间的关系进行检验。本文的模型是:
Giniit=β0+β1log GDPit+β2FDit+β3Govit+ui+vt+εit
Gini是基尼系数,代表各省贫困程度;GDP是人均生产总值;FD是金融发展水平,即金融发展的规模(FDT)、结构(FDS)和效率(FDE)。其中,用存贷款总额占GDP比重衡量每个省金融发展的规模,以直接融资占全部融资的比重衡量金融发展的结构,以储蓄收入转化率即人均可支配收入/人均储蓄代表金融发展的效率。Gov代表地方政府支出占GDP的比重;ui表示无法观察的地区影响,vt表示时间影响,表示误差项,i表示省份,t表示时间。
金融发展水平、GDP和政府支出数据主要来源于各省统计年鉴。由于经济变量大都具有非平稳性,所以在探讨我国金融发展与收入差距间关系时,必须首先对数据的平稳性进行分析,即进行单位根检验。另外,采用最小二乘法(OLS),逐步分析金融发展对收入不平等的影响。表1给出了各变量统计特征。
四、实证检验和结果分析
1、单位根检验
为避免单一检验的局限性,本文采用LLC检验、IPS检验、ADF检验和PP检验,零假设都为变量存在单位根。表2给出了所有变量的单位根检验结果,所有变量一阶差分后p值都低于0.05,从而拒绝零假设,即所有序列都为一阶单整I(1)。
2、回归分析
表3反映了金融发展对收入不平等的影响。其中,第(1)列是金融发展规模对收入不平等的影响。结果显示,金融发展规模对收入不平等有显著负效应。金融发展规模(FDT)的系数为-0.013,即金融发展规模增加1%,基尼系数减少0.013。金融发展总量系数统计上显著是因为金融发展有利于穷人积累更多的财富,缩小与富人的收入分配差距。同时,金融发展规模的提升,促进基础设施建设、社会保障水平和教育水平的提高以及经济发展方式转变,这为人民增加收入和减少不必要的风险提供了方便,从而缩小收入差距。
第(2)列是金融发展结构对收入不平的影响。结果显示,金融结构对收入不平等的影响为负,即提高直接融资比例,有利于降低基尼系数,改善收入不平等。但是金融结构对收入不平等的影响在统计上不显著。这是因为与发达国家相比,中国的金融体系尚处于“初级阶段”,金融结构的改善对于资金的配置作用受到很大制约。
第(3)列反映了金融发展效率对收入不平等的影响。金融发展效率对收入不平等有显著的负向效应,即金融发展效率缩小了收入不平等。这是因为储蓄对
贷款的转化作用,促进经济增长,从而提高人均收入。
从金融发展规模、结构和效率的系数比较来看,金融发展效率的绝对值最大,即金融发展效率对收入不平等的减缓作用最大。所以,金融发展效率在金融发展中至关重要。
从上表中可以看出,(1)(2)(3)中GDP对收入不平等的影响都为负,政府支出的系数都为正。说明经济增长有利于调节收入分配,缩小收入不平等程度。地方政府公共支出占GDP的比重扩大了收入不平等。这是我国城乡二元结构所致,城市居民能更好地享受政策带来的优惠,而农村地区由于资金限制,生活条件改善的步伐较慢,故拉大了收入不平等程度。
五、结论
本文基于2005—2014年中国省际面板数据,在面板数据平稳性的基础上,从金融发展规模、结构和效率探讨了金融发展对收入不平等的影响。研究结果表明:金融发展规模对居民收入不平等有显著的负效应;金融发展的结构对收入不平等有负效应,但是不显著;金融发展效率对收入不平等有明显的减缓作用;金融发展效率对收入不平等程度的缓解作用更明显,金融发展效率在金融发展中至关重要。
在经济发展过程中,应逐步打破城乡二元经济结构,继续优化金融发展结构,提升金融结构对收入分配的溢出效应。同时促进储蓄对收入的转化效率,注重提升资本配置效率,将储蓄更加有效地转换为投资,从而促进经济增长。
参考文献
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[6]杨俊、李晓羽、张宗益:中国金融发展水平与居民收入分配的实证分析[J].经济科学,2006(2).
省际面板数据 第2篇
本文第一部分为引言;第二部分是文献综述, 对国内外财政分权思想发展以及财政分权与经济增长关系研究进行文献回顾;第三部分是财政分权和经济增长模型, 简单介绍财政分权的概念, 以及本文运用的经济增长模型;第四部分是实证分析;最后是依据实证分析得出相关的结论和建议。
1 文献综述
蒂布特在1956年发表的《地方政府支出的纯理论》被认为是财政分权理论兴起的标志。传统的财政分权理论又叫财政联邦主义, 主要是从经济学的角度分析政府职能是如何在不同级次政府间进行合理分配的, 以强调地方政府之间的财政竞争机制的作用为其理论的核心。新一代的财政分权理论把关注点更多地放在了如何设计一套激励公共政策制定者的机制上, 借助新厂商理论分析政府行为。其代表人物有钱颖一、温格斯特等。
实证研究方面, 学术界对财政分权与经济增长关系作了大量的研究, 但由于不同学者选取的数据、模型和财政分权指标等不同, 研究的结论没有达成一致。张涛和邹恒甫 (1998) 最早采用中国数据进行实证研究, 他们选取1978年~1992年的样本数据, 以人均省以及省以下财政支出占中央财政支出比重作为财政分权指标对财政分权与经济增长关系进行研究, 研究发现中国财政分权与经济增长存在负相关。而林毅夫选取1970年~1993年省级数据, 选用边际留成比例作为财政分权指标, 得到的结论却是财政分权对中国经济增长起到积极作用。沈坤荣和付文林 (2005) 采用各地预算内和预算外财政收支比重等7个财政分权指标进行实证分析, 也认为中国财政分权促进地区经济增长。而涉及税收分权的文献却很少。沈伟 (2008) 将税收分权变量引入财政分权与经济增长关系实证研究中, 分1982年~1992年和1995年~2005年两个时期分析我国税权划分与经济增长的关系, 认为我国税权划分与经济增长负相关。单新萍和卢洪友 (2011) 选取1999年~2008年省级面板数据, 以地区税收收入占全国税收收入比重和地区人均税收收入占全国人均税收收入比重为税收分权指标, 对税收分权与经济增长关系进行实证研究, 发现当前不合理的税收分权制度使得税收分权不利于我国经济增长。
2 实证模型与变量选取
2.1 实证模型
依据巴罗引入公共资本存量的内生增长模型, 借鉴沈伟 (2008) 的计量模型, 设定本文具体的估计模型为:
其中 (n=0, 1, 2, 3, 4) 为常数, 是随机干扰项。被解释变量Y是各省名义人均GDP增长率 (rjgdp) , 表示第i个省在第t年人均GDP增长率;为一组核心解释变量, 即税收分权指标和财政支出分权指标, 包括DCexp、DCavgexp、DT、DTavg, 定义如下:DCavgrev=各省当年预算内财政支出/全国当年预算内财政支出;DCavgexp=各省当年人均预算内财政支出/全国当年人均预算内财政支出;DT=各省当年税收收入/全国当年税收收入;DTavg=各省当年人均税收收入/全国当年人均税收收入。为投资增长率, 投资增长率中各省的投资用各省固定资产投资近似替代;为劳动力增长率, 劳动增长率中各省劳动力用各省从业人员人数近似替代;为一组控制变量, 考虑到通货膨胀率对经济增长率影响较大, 本文在回归模型中控制了通货膨胀率 (p) , 通货膨胀率用商品零售价格指数的通胀率表示。
2.2 变量选取
本文使用2003年~2014年数据, 数据主要来源于《中国统计年鉴》, 各省从业人员数据整理自各省历年统计年鉴, 分析样本是除港澳台以外的31个省、市、自治区。变量的基本描述性统计值如表1所示。
3 实证结果及分析
3.1 税收分权与经济增长关系的实证结果分析
分别以总体分权指标和人均分权指标进行回归检验, 并对每一次回归都进行了豪斯曼检验, 结果都是强烈拒绝固定效应模型与随机效应模型不存在系统差异的原假设, 因此本文选择固定效应模型进行回归分析。实证结果如表2所示。
注: (1) 本文检验结果均由计量软件STATA14.0得出; (2) 表中各列与自变量对应的数字上面一个是回归系数, 下面一个是t值, *表示在10%水平上显著, **表示在5%水平上显著, ***表示在1%水平上显著。
表2回归结果显示, 税收分权总体指标与省际经济增长负相关, 且在1%水平上显著, 税收分权人均指标在5%水平上与省际人均gdp增长率显著负相关。财政支出指标则无论是总体指标还是人均指标与经济增长关系都在1%水平上显著为负。
由于现实中影响经济增长的因素有很多, 考虑到地方政府在经济中的参与度与对外开放程度大小都会影响到经济增长, 因此本文在回归模型中引入地方政府参与度 (involve) 和对外开放程度 (open) 两个控制变量, 检验上面结果的稳健性。经济参与度等于各省财政收入占各省GDP比例, 对外开放程度用各省按经营单位所在地分货物进出口总额占各省GDP比重表示, 其中进出口总额按照当年人民币对100美元年平均汇价换算成人民币计价额。估计结果如表2所示, 无论是总体指标还是人均指标, 税收分权和财政支出分权两个核心解释变量系数符号和显著性都没有发生变化, 因此回归结果是稳健的, 同时, 结果不仅证实了以往研究中财政支出对地区经济增长有促进作用的结论, 还表明我国当前税收分权制度对地区经济增长的不利影响。
3.2 税收分权度实证结果分析
进一步分析税收分权度, 在模型中加入税收分权指标的平方项。依然分总体分权指标和人均分权指标进行回归检验, 根据豪斯曼检验结果, 选择固定效应模型。
结果显示, 加入税收分权指标平方项后, 不论是总体指标还是人均指标, 税收分权和财政支出分权与省级经济增长的关系没有发生变化, 分别为负和正, 并且都在1%水平上显著。新加入的税收分权平方项系数也在1%水平上显著为正。在此基础上再引入政府参与度 (involve) 和对外开放程度 (open) 两个控制变量检验结果的稳健性, 从表3中可以看出, 总体指标和人均指标平方项的系数都依然显著为负, 但的显著性稍微有所下降, 但不影响稳健性, 因此总体上, 加入税收分权指标平方项后, 回归结果是稳健的。
由于人均税收分权指标剔除了各省人口对该省税收收入规模的影响, 消除了人口规模造成的税收分权度指标的差异, 更合理地表现了各省的实际分权度, 加之总体税收分权指标与人均税收分权指标变量及其平方项的系数符号都一致, 因此下文选择人均税收分权指标对税收分权度进行分析。项系数显著为正, DTavg项系数显著为负, 说明我国税收分权与地区经济增长呈“U”型。
将表3Ⅲ列系数带入估计方程中, 如公式 (1) 所示。
对 (1) 式中rjgdp关于DTavg求一阶偏导并令等式为零得到税收分权度最小值为3.506。当DTavg<3.506时, 税收分权增强不利于地区经济增长;当DTavg>3.506时, 税收分权增强有利于地区经济增长。根据表1变量描述性统计, 我国当前DTavg平均值为0.517, 最大值为3.303, 低于3.506, 表明现阶段我国提高税收分权度不利于地区经济增长。
4 结论及政策建议
4.1 结论
本文选取了税收分权总体指标和税收分权人均指标两个指标来衡量税收分权水平, 以税收分权指标和对应的预算内财政支出分权指标为核心解释变量, 并引入了控制变量综合考虑税收分权对经济增长的影响。在巴罗内生经济增长理论模型基础上进行检验, 得出如下结论:无论是总体指标还是人均指标, 税收分权都与地区经济增长显著负相关;我国税收分权与经济增长呈“U”型, 当税收分权度为3.506时, 税收分权对经济增长影响最小, 我国当前经济形势和制度下, 提高税收分权度不利于经济增长。
4.2 政策建议
目前, 我国市场经济正处在转型升级的阶段, 法律制度还不够健全, 没有建立完善的政府预算制度和规范的转移支付制度, 地方政府财力与事权无法很好的匹配, 地方政府行为也无法得到有效的约束, 提高税收分权水平反而不利于经济持续稳定增长。因此本文提出如下建议。
第一, 完善政府预算管理制度和建立规范的财政转移支付制度。完善政府预算制度, 规范非税收入和预算外收入, “清费立税”, 规范政府收入, 将所有的收入纳入预算管理。建立规范的财政转移支付制度, 其一, 集中财权的同时加大财政转移支付力度, 协调地区经济均衡发展;其二, 将转移支付全部纳入预算管理, 并加强有关转移支付的立法, 将其上升到法律层面。
第二, 在完善政府预算管理制度和规范财政转移支付制度的基础上, 适当赋予地方一定的税权。地方政府依据自身经济发展的特点, 培育地方主体税种。财产税的税源较为稳定, 税基不易随地区发生转移, 不容易转嫁, 可以直接作用于调节地方经济发展, 借鉴国外普遍经验, 地方政府可以选择财产税作为主体税源。在预算管理制度和财政转移支付制度完善的基础上, 适当赋予地方一定的征税权、发债权以及税收立法权。
第三, 对地方政府政绩考核机制进行改革, 改以GDP和财政收入为目标的政绩考核机制为经济、社会、文化、民生等指标综合的考核机制。完善地方经济参与度, 地方政府应减少行政干预, 而为本地居民提供更多针对其消费偏好的公共物品服务。
参考文献
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省际面板数据 第3篇
效率问题是我国科技创新过程中需重点关注的一个问题。特别是伴随着近年来国家及地方科技创新资源投入的不断加大,效率问题就变得更为突出。如何对我国科技创新资源的投入产出效率做出科学合理地评价,进而实现高效配置成为当前研究的一个热点,国内诸多学者对其进行了有益的探讨。比如,官建成、刘顺忠、孙凯等对我国区域创新系统创新效率及能力作了评价研究[1,2,3,4];柳卸林、周立等对我国省际区域创新能力进行了评测研究[5,6,7];池仁勇、虞晓芬等针对我国区域发展的不平衡问题,从区域技术创新效率差异角度分析区域发展不平衡的成因[8,9];刘树和张玲从专利角度对我国各省专利发展的有效性作了实证分析[10];吴和成和刘思峰对我国区域R&D的相对效率作了评价研究[11];黄鲁成、陈泽聪等则对我国制造业技术创新效率做了评价及实证分析[12,13]。
以往研究成果颇丰,对本文研究的展开具有重要的借鉴意义,但仍有进一步研究的必要。第一,关于创新效率测度的指标还值得商榷,测度指标的选取是否合理关系到最终结论能否正确,科学地选择测度指标对评价结论的正确得出具有重要意义;第二,以往研究主要集中在技术效率(又称为总效率,体现为在给定要素投入下可获得的最大产出量)这一总的效率方面,但技术效率又可分解为纯技术效率(主要体现在制度安排、技术创新以及管理效率的提高等方面)和规模效率(主要体现在规模扩张等方面),那么当前阶段,究竟是纯技术因素还是规模因素对我国区域创新效率影响较大?关于这一点还有待于进一步考证;第三,以往研究主要集中于某一年份,对某一年各地区的创新效率进行测度,尚未就其随时间演变的趋势作出分析。基于上述考虑,本文以全国30个省区(西藏除外)为研究对象,应用效率测度的DEA方法,在合理选区测度指标的基础上,对各区域创新的效率进行分析并将其分解,进而探究其时间演变趋势及收敛性,为国家及地方创新工程建设提供政策参考。
2 研究方法
DEA方法由Chames,Cooper,Rhode于1978年提出,目的旨在评价“多投入多产出”模式下决策单元间的相对有效性。现在应用较为广泛的是CCR模型和BCC模型,可分别处理“规模报酬不变”与“规模报酬变动”假设下的决策单元有效性问题[14]。
假设有n个受评估的决策单元(decision making unit,DMU),各使用m种投入要素xij(j=1,,m),生产s种产出yir(r=1,,s)(xij≥0,yir≥0),则决策单元o的相对效率衡量指标ho(u,v)可表示为:
为使表达更为清楚,式(1)可转化成其对偶形式,如式(2)所示。
其中,θ值即为被评估决策单元的相对效率衡量指标,介于0与1之间,当θ=1时表示决策单元DEA有效;而当θ<1时则表示DEA无效。式(2)隐含着规模报酬不变的假设,即CCR模型;当加入限制条件
由CCR模型计算出的效率值为技术效率值,可以进一步分解成为规模效率与纯技术效率的乘积,即:技术效率=规模效率纯技术效率,而纯技术效率值可由BCC模型计算得出,由此便求出:规模效率值=技术效率/纯技术效率。规模效率值等于1表示决策单元正位于最适规模效率水平;规模效率值小于1时则表示决策单元处于规模无效率的状态。为进一步衡量决策单元规模报酬是处于不变、递增还是递减状态,可根据
3 变量与数据
应用DEA方法测度区域创新效率,投入产出变量的合理选取至关重要。对于创新活动的投入变量,相关文献一般采用R&D资金投入和R&D人力资源投入两项指标。比如,虞晓芬和李正卫[9] ,刘顺忠和官建成[3],池仁勇和唐根年[15]等都将R&D经费支出和R&D人员投入作为衡量创新活动投入的两项基本指标。R&D经费支出是指统计年度内各执行单位实际用于基础研究、应用研究和试验发展的经费支出,包括从事研究与发展活动人员劳务费、管理费、固定资产购建费及其它用于研究与试验发展活动的实际支出[16]。R&D人员投入则指统计年度内参与研究与试验发展项目研究、管理和辅助工作的人员投入,包括项目(课题)组人员、企业科技行政管理人员和直接为项目(课题)活动提供服务的辅助人员。R&D经费支出和R&D人员投入可以表征一个地区的创新规模与潜力,是一个地区创新投入能力的综合体现。本研究亦采用R&D经费支出和R&D人员投入作为测度区域创新生产率的两个投入指标。
在产出变量方面, 专利是一项经常被采用产出指标[3,8,9]。所谓专利,是对发明人的发明创造经审查合格后,由专利局依据专利法授予发明人和设计人对该项发明创造享有的专有权,包括发明、实用新型和外观设计三种。三种专利中,发明专利可以较好地衡量地区的创新产出水平,由于其技术含量高且申请量很少受到专利授权机构审查能力的约束,更能客观地反映出一个地区原始创新能力与科技综合实力[17,18]。因此,本文选用发明专利申请授权量作为创新产出的一项衡量指标。此外,本研究还选取科技论文发表数(文中指被国外三大索引系统SCI、EI、ISTP收录的科技论文)和技术市场成交合同金额为另两项衡量创新产出效果的指标[2,15,16]。科技论文综合体现了一个地区在基础研究、应用研究等方面取得的成果及其与外界的交流情况,而技术市场成交合同金额则反映出该地区科技与经济相结合,技术成果转化为市场价值的水平[3,9]。
由于1999年出版的《中国科技统计年鉴》才开始发布有关R&D经费支出和R&D人员的核算数据,本文所使用的数据最早可延至1998年。同时,由于2007年的《中国科技统计年鉴》中,科技论文发表数(三大索引系统)这一指标只统计到2005年,本文所使用的数据最近可到2005年。由此,本文分析数据纵向覆盖8年(1998～2005),横向覆盖中国大陆30个省区(西藏由于缺乏技术市场成交合同金额方面的数据,分析中将其略去)。原始数据均来源于《中国科技统计年鉴》(1999～2007)。
4 实证结果
DEA方法有投入导向与产出导向两种模式。投入导向模式是指在产出量固定的前提下对投入量进行适当调节和控制,而产出导向则是在投入量固定的前提下对产出量进行调节和控制。显然,区域创新系统中,投入比产出更容易实现控制。因此,本文选取投入导向的DEA模式。利用DEAP 2.1软件包计算1998～2005年我国各省区区域创新效率值,并按照传统的东、中、西部划分[19],本文设置如式(3)所示的绝对β-收敛检验模型:
式中, EFi0为各省区期初的效率值(技术效率、纯技术效率和规模效率), EFit为期末的效率值, T为观察期时间跨度, α为常数项,β为收敛系数, εt为一系列不相关的随机扰动项。如果β为负,则说明区域间的效率值趋于收敛,反之则发散。检验结果如表5所示。
表5的结果显示,在全国范围内,技术效率、纯技术效率、规模效率的收敛检验系数β均为负且统计显著,说明三项效率均呈现明显收敛的趋势。这亦意味着,无论是在管理制度还是在创新规模上,落后地区均存在着向先进地区学习与赶超的效应。近年来,中、西部地区响应国家政策,在努力增强自主创新能力的同时,积极加强与东部地区的技术交流合作,学习东部地区的管理经验,吸引东部地区企业到中、西部投资设产,扩大了创新规模,有效地缩短了其与东部地区的技术差距。但就东、中、西部各地区内部而言,只有西部地区在技术效率与纯技术效率方面显现出显著收敛的迹象,而东、中部地区各项效率收敛趋势并不明显。
注: *表示显著性概率p0.1, **表示显著性概率p0.05, ***表示显著性概率p0.01。
5 简要结论
本文应用DEA方 法对我国区域创新效率进行了综合评价和实证分析。结果表明, 1998～2005年, 我国区域创新效率总体显现出增长的态势, 但期间也有所波动, 这可能与国家创新政策有关; 2000年后, 东部创新效率明显低于中、西部地区, 原因在于, 一方面创新效率是一个相对值, 投入大的地区效率并不一定就高; 另一方面伴随着东部地区创新规模的不断扩大, 纯技术效率问题凸显, 加强制度创新、提高管理效率是东部地区发展的当务之急; 相对于规模效率, 全国及各地区纯技术效率还有较大的提升空间, 提高纯技术效率对国家及地方创新工程建设意义重大; 政府可以通过制定相关政策将东部地区的创新投入冗余转移到中、西部地区,这样一方面提高了东部地区的创新效率,另一方面也可以提升中、西部地区的创新能力; 全国范围内, 技术效率、 纯技术效率和规模效率均呈现显著收敛的趋势, 中、 西部地区在管理制度与创 新规模等方面均具有后发优势。一个值得思考的问题是,区域间各项效率均趋于收敛, 那么是否可以通过缩小地区间技术差距从而达到缩小经济差距的目的呢?关于这一点还有待于进一步考证, 作者也将在今后的研究中予以考察。
摘要：应用DEA方法对我国省际区域创新效率进行了实证测评。主要结论有:19982005年,我国区域创新效率总体显现出增长的态势,但期间也有所波动;2000年后,东部创新效率明显低于中、西部地区,主要是由于东部地区纯技术效率较低所致;相对于规模效率,全国及各地区纯技术效率还有较大的提升空间,提高纯技术效率对创新型国家建设意义重大;全国范围内,技术效率、纯技术效率与规模效率均呈显著收敛的趋势,落后地区的追赶效应明显。
省际面板数据 第4篇
2015年10月29日闭幕的中共十八届五中全会作出了以下决议:坚持计划生育的基本国策, 完善人口发展战略, 全面实施一对夫妇可生育两个孩子政策, 积极开展应对人口老龄化行动。而这是继2013年十八届三中全会决定启动实施“单独二胎”政策之后的又一次人口政策调整。我国是在上世纪七十年代末开始推行改革开放的, 计划生育的国策也在同一时段开始实施, 可以说改革开放推动了我国对外贸易的迅速发展, 而计划生育则促进了我国人口结构的快速转型。如今, 中国经常项目顺差大量累积问题不仅是我国经济和贸易发展中必须面对的现实和亟待解决的问题, 也是全球贸易失衡的重要一环, 而我国老年人口的上升对经济增长与外部平衡的影响逐渐显现, 人口结构也需要再一次转型。基于以上认识, 本文将以我国经常项目的长期顺差和人口少子化、老龄化的问题为背景, 从人口结构的变化探讨我国经常项目长期顺差的内部原因, 同时利用动态面板回归模型分析研究我国人口年龄结构变化对经常项目的影响。
人口年龄结构对经常项目的影响是多方面的:消费方面, 人口结构变化会影响居民储蓄从而改变经常项目差额;生产方面, 人口结构变化会改变劳动力供给, 影响外贸与人口的流动, 进而影响经常项目。因此从人口年龄结构变化入手研究经常项目失衡已经逐渐成为一个新的研究领域, 许多学者都对这一热点问题进行了研究, 但结论并不一致。人口红利与高劳动人口占比无疑是中国经济近三十年来高速增长以及近二十年来经常项目盈余累积的重要原因之一。但2014年《中国老龄事业发展报告》指出近两年将形成第一个老年人口增长高峰, 同时劳动人口在三年前也到达了负增长的历史拐点, 劳动力市场的供给格局已经开始逐渐改变, 劳动力供给增长速度的放缓使得以往劳动力无限供给的宽松环境发生改变, 这对我国经济增长和外部平衡将会有怎样的影响需要进一步的研究。综上所述, 以我国人口年龄结构变化为焦点研究经常项目长期顺差的原因, 对有效合理地制定实施宏观调控政策, 从而改变我国经常项目巨额顺差的局面具有重要的理论和现实意义。
二、文献综述
国外对人口结构与经常项目关系的研究较早, 最早涉及这一问题的应该是C oale和H oover (1958) 提出的抚养假说, 这个假说提出随着抚养负担的加重, 人们会倾向于减少储蓄并增加消费, 同时通过引入国外资本以满足投资需求, 从而恶化经常项目。之后大量的相关研究都是以次为基础展开的:H iggins (1998) 对包括了100多个国家的跨国面板数据进行了研究, 主要考察人口年龄结构对储蓄、投资和贸易的影响, 研究发现少儿抚养比和老年抚养比与一国的储蓄率、投资及经常项目之间都呈现出显著的负相关, 另外他还发现在经济较封闭的国家人口年龄结构对对外贸易的影响更大。B rooks (2003) 通过建立世代交叠模型研究人口结构的变化对国际资本流动的影响, 认为各国人口结构的变化速度不同造成储蓄和投资差额的错配, 影响了资本的国际流动进而对经常项目产生影响。Feroli (2006) 通过大量数据模拟估算了G 7国家50年来人口结构变化对经常项目的影响, 发现人口结构差异能够解释日本和美国经常项目的失衡问题, 同时预测G 7国家中诸如加拿大和美国等较年轻的国家在二十多年后将成为储蓄的净输出国, 即出现贸易顺差。K arras (2009) 则研究了三组面板数据, 发现只有在O EC D国家样本中人口增长会导致经常项目逆差, 包含了154个国家的全样本中年轻人口比重的增加并不显著影响经常项目。Ito (2009) 比较了中国和日本经常项目影响因素的差异, 主要突出了金融体制、人口结构和经济发展水平的作用, 并利用89个国家的面板数据经行了实证研究, 发现人口抚养比会在长期内恶化经常项目, 人均G D P增长和法律体系的不健全也同样会对经常项目产生负面影响。可见国外学者普遍认为少年人口和老年人口的增加会导致经常项目的恶化, 且大多从储投缺口角度进行解释。
而在国内, 对于人口结构和经常项目的研究成果是在近几年才大量涌现的, 对我国状况的研究则是在我国人口问题凸显之后才成为热点, 大部分学者的研究都认为人口结构对经常项目存在着不容忽视的影响。张习宁 (2012) 选取了亚洲13个国家50年的非平衡面板数据进行了实证研究, 得出人口年龄结构是贸易品在国家间转移的重要决定因素的结论, 少儿人口比重和老年人口比重的增加会恶化经常项目。徐捷 (2013) 则通过引入人口年龄结构变量, 构建了拓展的R am sey模型来阐述人口抚养比与经常项目差额之间的关系, 对我国1982~2011年的时间序列数据进行了研究, 最后发现我国人口抚养比与经常项目总体上呈反向变动的关系, 人口抚养比每提高一个百分点就会导致经常项目占比下降0.48个百分点。谢建国和张炳男 (2013) 利用世代交叠的戴蒙德模型和66个国家28年的跨国年度面板数据研究了人口结构变化对经常项目的影响, 实证结果显示儿童抚养比和老年抚养比对经常项目普遍产生负面影响, 且发展中国家人口结构的影响比发达国家更加显著, 因此他们认为发展中国家人口的高速增长和发达国家的老龄化趋势必须被改变才能使世界贸易的结构性失衡得到改善。赵锦春和谢建国 (2014) 构建了一个三期的时代交叠模型研究二元经济背景下人口结构与收入分配差异对经常项目的影响, 同时研究了我国1989~2012年的省级面板数据, 得出劳动力人口占总人口比重的上升会显著改善我国经常项目的结论。部分学者的研究结论认为少年抚养比和老年抚养比并不都会对经常项目产生显著的影响:马丹和施伶俐 (2014) 将人口年龄结构和人口产业结构结合起来研究其对中国经常项目的影响, 发现老年抚养比上升会恶化经常项目, 但少儿抚养比对经常项目没有显著影响, 另外劳动力从农业部门转向非农业部门将改善经2常0项16目年;刘第渝5琳和期刘下铠旬豪 (刊2015) 则基于经常项目的收支模型时, 利用代系 (统总G M第M6 2方5法期和) 门槛回归对我国省际面板数据进行了研T究im, 发e现s人口结构变化是我国经常项目持续顺差的主要原因之一, 可以解释我国经常项目变化的四分之一, 但他们发现老年抚养比对经常项目的影响并不显著, 而少儿抚养比对经常项目的负向影响正随着经济的增长逐渐加强。
三、实证分析
考虑到数据的可得性, 本文将对2004年~2014年中国31个省市及自治区的面板数据进行实证研究, 以验证我国人口年龄结构对经常项目的影响。本文设定的检验模型如下:
其中, cait代表各期各地区经常项目占经济总量之比, 考虑到经常项目存在很强的一阶自相关性, 本文将在模型中引入经常项目的一阶滞后项cait-1;Y Dit代表少年抚养比, O Dit代表老年抚养比, Xit为一系列控制变量。本文选取各地贸易净出口占实际G D P之比作为衡量各省市经常项目的指标;少年抚养比是各地区未满15周岁的人口数与劳动年龄人口数的比值;老年抚养比则是各地区65周岁以上的人口数与劳动年龄人口数的比值;本文选取的控制变量包括反映经济增长情况的各地区人均G D P的对数lnyit, 反映国内外商品相对价格的实际有效汇率et, 反映各地就业情况的失业率ueit, 反映外资流入情况的实际利用外资额占G D P比重fdiit, 反映政府财政状况的公共财政盈余占G D P比重bdit。所有数据均来源于W ind数据库, 个别缺失值采用插值法补齐, 较长时段的缺失则不作处理。
本文利用ST A T A 12.0软件对样本数据进行了处理。在对面板数据进行了平稳性检验之后 (所有指标一阶差分之后均为平稳) , 分别使用固定效应模型和随机效应模型对样本数据进行了逐步回归分析, 并利用豪斯曼检验验证了两个模型的适用性, 实证结果如下表所示。从豪斯曼检验的结果我们可以判断固定效应模型比随机效用模型更适合本文样本数据的分析, 因此下表只列出了固定效应模型的估计结果。
由上表显示的估计结果我们可以归纳出以下结论:首先, 少年抚养比对经常项目的贡献显著为负, 这个结果与大部分现有文献的结果一致且符合理论预期, 因为按照生命周期理论, 未成年的儿童和少年属于纯消费者, 不参与劳动因而没有收入, 也不进行储蓄, 他们只会使整个社会的消费倾向增加同时降低净储蓄率, 所以少儿人金口比重融增加会恶化经常项目;相反, 较低的少儿抚养N比O意.味5着, 2劳01动6i人n口an占c比e较大, 那么相对充足的劳 (动C力um人u口l可at以iv增et加y产N出O和.6供2给5) , 而劳动力人口作为低消费人群比例较大的话会使国内需求增长慢于产出的增长, 那么只能通过出口消费解决产出和国内需求之间的缺口, 由此经常项目将会得到改善。
其次, 实证结果显示老年抚养比与经常项目呈显著的正相关关系, 这与本文预期不符, 因为一般而言, 老年人对社会消费和储蓄的影响应该与少年一致, 大量的研究结果也显示老年抚养比和少年抚养比对经常项目的影响机制是相同的。这种显著的正向影响结果可能与我国的实际国情有关:样本研究时段的老人多数都是在国家经济还很落后的年代出生的, 年轻时的艰苦生活让他们养成了节俭的生活习惯, 日常消费并不会比年轻人多。另外按照我国老年人的普遍心理, 子女给他们的赡养费和养老金大多会被他们储蓄起来重新留给后代, 老龄化的趋势也会使整个社会用于养老的储蓄增加。可见在我国老年人口的比重上升并不会显著降低社会储蓄率, 相比于少年人口还有可能增加社会的储蓄率。因此从储投缺口的角度分析, 我国老年抚养比提高会改善经常项目是可以理解的。
第三, 在模型中加入汇率之后, 人均G D P对经常项目的贡献就由负向变成了正向, 这与现有的大部分研究文献的结论相反, 但这与我国在经济高速增长下经常项目顺差累积的现实更符合, 本文认为这可能与人们倾斜性的消费倾向有关, 即收入增加后, 人们预期将来支出会增加因而倾向于增加储蓄从而使经常项目得到改善。另外人均G D P的增加也说明了企业生产能力的提升, 经济增长带动出口企业的发展, 通常有改善国际收支的趋势。而实际有效汇率上升即本币贬值会使经常项目得到改善, 这与大部分文献的研究结果一致, 本币贬值会使本国商品价格相对于国外商品更便宜, 从而促进商品的出口;最后, 本文的实证结果显示我国的失业率、外商直接投资和政府财政收支对经常项目的影响并不显著。
四、结论
上世纪七十年代以来我国相继实行的改革开放政策和计划生育政策促进了我国对外贸易的迅速发展及人口结构的迅速转型, 而现在我国贸易顺差大量累积, 社会也面临着老龄化和少子化的危机, 本文试图通过实证检验探究这两种现象的内在联系, 验证我国的人口年龄结构对经常项目的影响。在梳理了已有文献之后, 本文采用动态面板的固定效应模型对我国2004~2014年的省际面板数据进行了实证研究, 最后发现少年抚养比的增加会显著恶化经常项目, 但老年抚养比的增加则会增加经常项目的余额, 这与大部分文献的研究结论不一致;另外, 人均G D P增长和实际有效汇率的上升均会改善经常项目。针对目前我国大量累积的经常项目顺差, 本文认为我国的人口红利即将结束, 必须尽快改善人口结构, 推行全面二胎的政策对缓解我国巨额贸易顺差的问题应该能起到一定作用。
摘要：中共十八届五中全会对人口政策的再一次调整充分说明了我国人口年龄结构面临的老龄化和少子化风险, 而与计划生育政策同阶段提出的改革开放政策实施至今, 我国对外贸易迅猛发展, 经常项目顺差大量累积, 国际收支也处于失衡状态。本文通过对我国省际面板数据的实证研究, 探究人口年龄结构变化对经常项目的影响, 发现少年抚养比提高会恶化经常项目但老年抚养比的提高会改善经常项目。
关键词：人口年龄结构,经常项目,人口老龄化
参考文献
[1]张习宁.人口年龄结构、储蓄率与经常项目差额——基于亚洲13个国家面板数据的实证检验[J].金融发展研究, 2012 (11) :12-16.
[2]徐捷.基于人口年龄结构下的我国经常项目失衡研究[D].上海外国语大学, 2014.
[3]谢建国, 张炳男.人口结构变化与经常项目收支调整:基于跨国面板数据的研究[J].世界经济, 2013 (9) :3-24.
[4]赵锦春, 谢建国.人口结构、收入分配不平等与我国经常项目失衡[J].山西财经大学学报, 2014 (2) :1-15.
[5]马丹, 施伶俐.人口年龄结构、人口产业结构与经常项目——基于中国省际面板数据的实证研究[J].浙江金融, 2014 (4) :17-22.
省际面板数据 第5篇
科技是第一生产力, 随着全球经济的不断发展, 科技创新水平的不断提高, 科学创新已经成为取代土地、能源以及原材料等物质的重要生产要素, 各国也把科技创新作为发展和改善本国经济重要方法。作为全新模式下科技创新承载的科技人力资源也在其不断发展改革地位和价值日益凸显, 科技人力资源所掌握的知识、技能、创新精神以及创造能力逐渐成为当今经济发展最为重要的生产力资源和经济社会发展的原动力。伴随新技术革命的不断深入, 许多地区的政府职能部门和企事业单位不仅把培养和引进科技人才作为其自身发展的要求和指标, 同时也把引进科技人才作为发展经济的重要手段和筹码。
科技创新效率是指在科技创新实践过程中, 在一定的条件下资源配置单位科技创新投入所获得的产出, 或科技创新活动中为产出消耗的科技资源投入。同时也是体现科技活动中人力、财力投入和产出的转化率的指标。科技创新效率的高低不仅直接关系到国家和地区经济社会发展的动力和方向, 而且也直接或间接地体现区域创新体系运行的水平和质量, 同时它也是区域自主创新能力建设的重要内容。科技创新效率的有效性, 对于提高配置水平、充分利用有限资源、促进科技为经济发展做出更大贡献具有重要意义。
1 文献综述
从现有文献来看, 国内外已有较多的理论和实证研究来探讨人力资源与经济增长、科技创新与经济增长之间的关系。
Rome (1990) 在内生经济增长模型中提出科学技术进步是经济发展和增长的内生影响因素, 科研部门在现有知识和人力资本完成科技创新, 最终把科技创新用于实际生产提高经济增长, 科技创新过程中科技投入越多, 尤其是人力资本投入越多, 创新产出也就越多[1]。Jingo Park (2006) 通过分析94个国家1960~1995年的教育数据, 教育政策促进了人力资本的扩散, 将会促进经济的增长, 最终的结果是, 和其他平均指数一样, 人力资本扩散指数也能促进经济增长[2]。王金营 (2001) 分析了我国自1978~1998年人力资本和经济增长之间的关系得出我国人力资本对经济增长的贡献度为9.99%[3]。杨建芳、龚六堂等 (2006) 通过对我国29省市1985~2000年中国的数据进行实证研究, 结果表明人力资本积累的速度和存量都会对经济增长产生影响, 经济增长中既有人力资本存量的功劳, 也有人力资本积累的贡献[4]。蓝天、景越军 (2012) 认为在区域经济增长过程中, 人力资本对经济增长有着重要的推动作用[5]。
吴传清、刘方池 (2003) 认为科技创新对经济增长方式转型、产业结构调整、区域发展空间结构变化及经济可持续发展都有着重要的促进作用[6]。朱勇、张宗益 (2005) 利用面板数据模型对我国31个省市区2000~2003年的相关数据进行分析, 结论表明我国东部地区科技创新水平对经济增长的贡献度高于中部、西部地区[7]。陈运平 (2007) 认为科学技术进步是经济增长的源生动力, 技术进步提高劳动生产率, 科技创新加速科学技术知识积累, 推动产业结构优化升级和促进经济可持续发展等[8]。李正辉、徐维 (2011) 利用我国30个 (西藏除外) 省市区2002~2008年的相关数据建立面板数据模型进行实证研究, 得出区域科技创新对经济增长具有显著的地区差异性和正向效应[10]。胡振华等 (2009) 使用数据包络法的BCC模型, 对我国30个省市1996~2006年的科研投入对经济增长数据进行实证研究。他们从科技投入产出效率、科技投入规模和规模报酬3个方面对科技投入促进经济增长的绩效进行评价[11]。
国内外文献的研究涉及到了“人力资源与经济增长”, “科技创新水平与经济增长”关系的研究, 但是未涉及到科技人力资源、科技创新效率与经济增长三者之间关系的研究, 并且大多研究定性的描述过多, 实证研究较少, 尤其对分区域研究较少。基于此, 本文选取一个新的分析思路, 采用面板数据对科技人力资源、创新效率对经济增长的差异性进行实证分析, 并在研究结论的基础上提出相应的对策建议。
2 模型介绍
2.1 面板数据
面板数据模型 (Panel-data Model) 结合了时间序列和截面数据的功能, 是一种涵盖指标、主体、时间的三维模型, 能够准确反映三维信息结构。与单独使用截面或时间序列数据相比, 面板数据模型更适用于对一定时间宽度下的样本, 进行样本总体和样本单元的多重观察。面板数据模型既满足静态的多样本观测, 同时满足单个样本的动态特征观测;面板数据模型集合了时间序列对个体时间变化规律与截面数据对同一时期多个体数据特征的观测。随着研究中样本个体、容量等方面的扩大, 面板数据模型更适用多样本跨时期变量的实证研究, 从而丰富了实证研究的方法, 真实地反映经济现象。本文的实证分析主要考察科技人力资源 (Sci-tech Human Resource) 、创新效率 (Initiative Efficiency) 与经济增长之间的互动关系, 采用面板数据模型的目的在于能避免其他干扰项对模型的冲击。
2.2 DEA模型
数据包络分析法 (DEA) 是1978年由著名的运筹学家A.Charnes, W.W.Cooper和E-.Rhodes首先提出的一种衡量多变量投入、多产出的决策单元相对效率的方法, 也是经济理论中具有多个输入, 特别是具有多个输出的“生产前沿函数”的分析工具。本文应用数据包络分析法中的C2R模型对科技创新活动中科技投入产出效率分析, 模型如下:
3 实证分析
本文在面板数据模型分析中选用GDP增长率为经济增长变量, 为科技人力资源 (Sci-tech Human Resource) 变量、DEA测算值为创新效率 (Initiative Efficiency) 变量, 其中科技人力资源有两个指标, 分别为R&D人员和人力资本存量, 指标采用《全国科技进步统计监测报告》中科技人力资源的指标:万人R&D活动人员数和万人大专学历人员;科技创新效率指标使用《全国科技进步统计监测报告》 (2010~2013) 中科技活动投入与产出相关指标。投入指标包括万人R&D研究人员、企业R&D研究人员占全社会R&D研究人员比重等5个指标, 科技活动产出包括万人科技论文数、获国家级科技成果奖系数等9个指标。指标体系如下:
本文采用我国30个省、市、自治区 (西藏除外) 为研究对象, 由于科技创新效率具有滞后性, 科技活动产出指标采用滞后一期。采用《全国科技进步统计监测报告》 (2010~2013年) 中相关数据通过DEAP2.1软件, 得到各省 (市、区) 科技创新效率 (见表2) 。
本文在科技人力资源和科技创新效率指标的基础上, 构建面板数据模型, 并利用EViews6.0软件进行面板数据的回归与检验。面板数据模型如下:
公式 (2) 中, i表示横截面单元, 指中国30个省、自治区、直辖市的横截面样本;t为时间序列单元, t=2010~2012年;GDPit表示的是t时期样本i的GDP增长率;techit为t时期样本i的创新效率;R&Dit为t时期样本i的R&D活动人员投入;XLit为t时期样本i的人力资本存量人员数;C为模型估计的截距项;Uit为随机干扰项。α、β、γ分别为R&D人员、人力资本存量人员、科技创新效率的回归系数。
(1) 研究变量的描述性统计
本文选取我国30个省、市、自治区 (西藏除外) 为研究对象, 2010~2012年的数据, 共计90个观测值。从GDP增长率看, 最小值为北京市2011年的107.50;最大值为2010年天津市的117.40。从R&D活动人员数看, 最大值为2010年北京的956.2;最小值为2010年安徽省的172.88。从人力资本存量人数看, 最大值为3149.90, 是2011年北京市的学大专以上学历人数;最小值为306.37, 是2010年云南省的大专以上学历人数。从创新效率看, 最大值为1.00, 分别为2010~2012年北京市、吉林省、上海市等, 最小值为0.46, 是2009年内蒙古的效率值。从总体来看, R&D人员和人力资本存量与GDP增长率及创新效率相比, 总体分布差异较大。
(2) 模型结果分析
因截距项选择的不同, 面板数据模型分为固定效应模型和随机效应模型两种。在模型的选择中, 通常根据Hausman检验的结果, 决定对具体模型的选择。根据hausman检验的原理, 原假设为随机效应模型有效, 当且仅当在满足显著性水平条件下, 原假设被接受, 意味着随机效应模型更加有效;相反当且仅当原假设被拒绝时, 固定效应模型有效。本文在进行面板数据模型分析前, 首先对观测对象进行hausman检验, 结果如下表所示。Hausman检验结果显示, 在1%的显著性水平下原假设被拒绝, 表明固定效应模型适合本文中面板数据模型的需要。
本文采用最小二乘法 (OLS) 对模型 (2) 进行回归, 系数回归结果如表5所示。回归结果显示, R2值在90%以上说明数据拟合效果良好, 且从F值看, 模型的稳定性较高, 能较好地反映变量之间的关系, 体现变量之间的实际关联。由固定效应的面板数据模型可知, 各变量系数回归结果较为稳定。所选变量对经济增长的贡献系数中, R&D人员、人力资本存量以及科技创新效率对经济增长的贡献度分别为0.65、0.44、1.91。由此可知, 2009~2011年间, 创新效率对我国经济增长贡献程度最高, 其次分别为R&D人员投入以及人力资本存量人员数。
(3) 我国区域面板数据分析
根据我国对东部、中部和西部地区的行政划分, 本文在分析全国面板数据的基础上, 分别对我国区域面板数据模型进行分析。首先, 对我国东部、中部、西部进行huasman检验, 如前文所述, 选择面板数据的具体模型。表6中检验结果所示, 东部地区在5%的显著水平下, 拒绝原假设, 因此选用固定效应的面板数据模型;此外, 中部及西部地区在显著性条件约束下, 接受原假设, 故选择随机效应的面板数据模型。
我国东部、中部及西部地区各变量系数的回归结果如表7所示。就东部地区而言, R&D人员投入、人力资本存量及创新效率对东部地区经济增长均呈正相关;其中, 科技创新效率对经济增长的贡献度最大, 为2.84, 远高于R&D人员投入及人力资本存量对经济增长的贡献度。中部地区R&D人员投入及人力资本存量对该地区经济增长有较好的促进作用, 尤其是R&D人员投入对经济增长的贡献度明显高于人力资本存量对经济增长的贡献度;科技创新效率在一定程度上抑制了该地区的经济增长, 即创新效率每增加1个百分点, 对经济增长抑制力达1.72个百分点。就西部地区各变量对经济增长的影响关系而言, 西部地区创新效率对经济增长贡献程度较显著, 即创新效率每提高1个百分点, 则对经济增长的贡献度达1.64个百分点;R&D人员投入与经济增长之间互为负相关, 单位抑制率达0.02, 与其他地区相比, 是唯一的抑制经济增长的因素;此外, 人力资本存量对西部经济增长同样起到推动作用, 是西部地区经济增长的动力之一, 单位贡献度为0.01。
4 结论与建议
4.1 结论
基于科技人力资本、创新效率和经济增长的省际数据, 采用《全国科技监测报告》中科技人力资源与科技活动投入产出的相关指标数据, 对科技人力资源和创新效率对经济增长进行实证研究, 研究发现:
(1) 从科技人力资源和科技创新效率对经济增长的影响看, 科技人力资源和科技创新效率对经济增长均有显著的正向影响;其中, 科技创新效率对经济增长的影响最为重要, 科技人力资源中的R&D人员次之, 人力资本存量最低。区域分布上看, 东部地区科技创新效率水平对经济增长的拉动作用最高, 是我国区域创新效率最发达, 其对国民生产贡献最高的区域;中部地区科技创新效率最低, 科技成果转化效率不足, 抑制了该地区的经济增长;西部地区较中东部地区而言, R&D人员投入对经济增长贡献水平最低, 且对经济增长起到了抑制作用。科技人力资源和创新效率的不均等分布从一定程度上加剧了不同地区经济发展的差距。
(2) 东部地区科技创新效率较R&D人员投入和人力资本存量对经济增长的贡献度更大。东部地区无论是R&D人员投入还是人力资本存量, 都具有较强的竞争力, 科技资源持有量大, 配置效率高, 从而为科技创新效率提升营造了较好的基础。由于东部地区科技创新效率高, 科技成果转化效率高, 是该地区经济增长的主要推动力;其次东部地区经济发展快、教育资源丰厚, 吸引着大量高学历就业人员;东部地区拥有着良好的人才引进政策, 科研平台高, 研发人员集中度高, 提高了科技创新活力与效率, 同时, 间接地推动了该地区的经济增长。
(3) 中部地区R&D人员与人力资本存量对经济增长起到一定的促进作用, 但整体水平较弱。相对而言, 科技创新效率与经济增长呈负相关。中部地区科技创新无论是资金投入还是科技人员投入都较大, 但是相对产出较小, 造成了科技创新效率较低, 影响该地区的经济增长。但是近年来, 随着中部崛起战略的实施, 该地区对R&D人员和教育的重视程度不断提升, 研发人员及知识积累对经济的内生推动作用逐步增强, 但从本文实证结果看, 其对经济的贡献度仍处于较低的水平。
(4) 西部地区科技创新效率对经济增长的促进作用要强于人力资本存量, 但R&D人员不足抑制了该地区的经济发展。西部地区经济发展欠发达及人才引进力度弱, 导致人力资源流失尤其是R&D人员向中东较发达地区转移。作为科技进步及成果转化的主体, R&D人员流失是抑制西部地区经济发展的重要原因。但该地区科技创新效率水平较高, 科技成果水平对经济增长起到了显著的正向作用;而人力资本存量水平对经济增长的作用就明显乏力。
4.2 对策与建议
(1) 加大区域科技创新投入力度。从投入布局上看, 东、中西部区域创新投入严重失衡。东部地区R&D经费投入7291.6万亿元, 中部地区R&D经费1766.5万亿元, 西部地区1240.3万亿元, 东部地区R&D投入是中部地区、西部地区的4.12倍和5.88倍。东部地区在由于经济发展快, 区域科技创新投入得到了快速提高。而中西部区域由于缺少政策上的支持, 企业自身的实力有限, 创新意识薄弱以及外资引进存在不足, 导致中西部区域科技创新投入远远落后于东部区域。因此, 在保障科技总投入的基础上, 要有结合区域经济发展特点、科技市场发展需要, 加大专项资金投入, 向科技创新需求大的地区倾斜。明确财政投入的保障性、调节性作用, 同时完善科技金融市场机制, 丰富科技融资主体, 引领社会资金进驻科技研发之中。强化科技投入监管机制, 保证资金投入的利用效率。
(2) 合理配置科技人力资源, 建立人才共享机制。2012年我国东部地区R&D人员占有量为2191824人, 中部地区R&D人员占有量为654408人, 西部地区R&D人员占有量为400610人;2012年的数据表明, 我国经济发展呈现出区域不平衡, 东强西弱的局面。从各省市来看, 我国科技人力资源主要集中在北京、天津、上海、浙江、江苏、广东、福建等经济较为发达或者教育资源比较富集的省市地区。应逐步推进科技创新人才的信息共享, 建立全国统一的科技人才信息库, 重点建立高新技术产业、战略性新兴产业创新型领军人才信息库, 逐步健全科技人才在在高等院校、科研院所、企业、不同地区之间的流动机制, 促进科技创新人才的柔性聘用和柔性流动;建立科技创新人才的选拔和评价机制, 积极鼓励政府和企业以奖励、分红、股权、年薪制等方式激励和吸引科技创新人才。
(3) 充分发挥东部地区科技领导地位, 带动科技转移。东部地区是我国科技资源布局中资源优势较为集中的区域, 从科技投入、科技创新环境、科技创新环境到科技市场化程度, 均领先于全国其他地区。以科技创新效率为例, 东部地区科技创新效率对经济增长的作用位居全国之首。该地区科技市场化程度高, 科技市场资源配置更加合理、有效;技术进步带来的市场价值反哺科技市场的发育, 使得科技投入结构更趋完善、科技创新水平更具效率。此外, 东部地区是我国科技市场的重要聚集区, 因而, 应通过发挥该地区优势科技产业的集聚效应与扩散效应, 带动中西部欠发达地区科技市场化发展, 进一步优化科技投入与科技创新效率对经济增长的支持水平。东部地区作为我国科技投入与创新领域的前沿阵地, 应发挥其增长极作用, 为后发地区提供宝贵的发展经验, 从而完善我国目前的科技投入与创新的现有局面。对东部地区聚集的科技资源, 在市场的推动下, 有主次、有目的、有规划的向全国其他地区推广, 一方面确保自身领导地位;另一方面实现科技产业向中西部地区的梯度转移, 实现区域均衡增长。
(4) 完善科技成果转换机制, 提升科技创新效率。目前, 我国中部地区科技创新效率对经济增长的支持作用远低于东部及西部地区。中部地区长期忽视科技成果的转化以及科技成果的应用等, 使得科技投入与经济增长之间出现严重的扭曲, 造成了极大地科技创新效率损失。由于科技创新效率对经济增长的贡献体现在其科技成果的转换及市场化推广上, 因此, 改善中部地区科技创新效率支持经济增长的扭曲局面, 应借鉴东部发达省份科技成果转换先进模式, 加快推进中部地区科技成果市场化的进程。此外, 利用中部地区人口密集、市场需求及人力资源等优势, 进一步平衡中部地区科技投入与产出之间的关系, 丰富科技市场参与主体, 提高各要素的产出水平。最终, 实现中部地区的科技要素投入与产出之间的高效转化, 促进科技创新效率的提高, 并推动技术进步, 实现经济增长的目标。
(5) 营造吸引人才的良好环境, 引导科技人力资源流向西部地区。西部地区科技人力资源的流失在很大程度上与西部地区经济环境有关。政府相关政策落实不到位, 科研环境不完善等原因导致西部科技人才被东部地区优越的条件及经济环境吸引流向东部。因此, 打破现行人才引进上的体制障碍势在必行。科技人力资源欠发的西部地区应加快高层次人才引进步伐, 培育一批有潜力的青年科研人才, 完善科技人才储备制度。在人力资本投入上, 着重实现专款专用, 充分利用产学研宏利。对科技型企业, 鼓励科技创新, 加大对科技人才的奖励力度, 推动科技人才信息库建设, 激发科研活力。改进对科技人员的考核制度, 避免重复、过量考评, 改革绩效评价与激励制度。
摘要：本文利用20092011年我国30个省市科技R&D人员、人力资本存量和创新效率的数据, 通过面板数据模型对分析科技人力资源与创新效率对经济增长的影响。研究结果表明:就全国范围而言, 科技创新效率对经济增长的影响最为重要, 科技人力资源中的R&D人员次之, 人力资本存量最低。我国科技人力资源、创新效率对经济增长影响的区域差异较大, 东部、西部地区科技创新效率对经济增长效应最高, 但对中部地区的经济效应为负。
关键词：科技人力资源,创新效率,DEA,经济增长,面板数据
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省际面板数据 第6篇
为缩小我国东西部地区不平衡的发展差距,促进区域经济的协调发展,1999年中共十五届四中全会明确提出国家要实施西部大开发战略。我国西部地区包括内蒙古、西藏、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、重庆、四川、贵州、云南、和广西12个省、市、自治区,人口3.67亿,地理面积685万平方公里,占全国的71.4%,资源丰富、地广人稀、交通不便、自然条件恶劣是长期以来西部地区的真实写照。自西部大开发战略启动和实施以来,国家不断加大对西部地区各项事业的支持力度,累计安排102个新开工建设的重点项目工程,投资规模达2.2万亿元;固定资产投资年均增速24.79%,高于东部的年均增速;各类财政转移支付近3.3万亿元,比西部大开发之前大幅增加;金融扶持、税收优惠、国债投资、倾斜性的预算内建设资金等一系列政策的实施,都有力地推动了西部地区的经济发展。2000-2009年,西部地区国内生产总值年均增速达15.63%,GDP总量从2000年的17 088.57亿元增长到2009年的66 867.9亿元,人均GDP从5 067.42元增长到19 244.25元;农村居民家庭人均年纯收入年均增速8.97%,高于同期东部地区0.07个百分点。
在西部大开发进程中区域经济增长的金融支持作用突出,央行积极灵活运用货币政策工具和窗口指导,通过提高货币政策传导效率和扩大西部地区再贷款限额,引导各金融机构对西部地区的信贷支持。2000-2009年,西部地区贷款余额从17 521.19亿元增长到70 768.4亿元,年均增幅达15.5%,2004-2008年贷款年平均增速14.35%,高于全国平均水平,2007年开始西部贷款增速超过东部。同时,西部地区金融机构商业化改革继续深化,风险防范能力逐步提升,金融服务水平有所改善,不良贷款率稳步下降,金融生态建设取得初步成效。西部地区资本市场对经济发展的支持力度过低,直接融资发展缓慢。截止2009年末,西部地区国内上市公司占全国的17.7%,当年A股筹资额和国内债券筹资额分别占比为12.3%和6.5%;同时,保险的筹资和保障民生的功能未能得到充分发挥,到2009年底,西部地区总部设在辖内的保险公司数仅占全国的7.0%,保费收入占比18.1%。滞后的证券市场和保险市场对西部大开发区域经济增长的作用还不明显,通过以国有银行为主的金融机构进行间接融资仍然是西部地区长期以来经济发展的主要资金来源渠道。
金融作为现代经济的核心,对社会经济的影响无处不在,西部地区经济的快速发展离不开金融的发展和深化。为系统考察我国第一轮西部大开发战略实施以来西部地区金融发展与经济增长的关系,在计量实证中仅使用时间序列分析不足以满足统计上的大样本需求,本文将采用Panel-data并深入到西部省级层面,来解决样本量的缺少问题。运用TSLS工具变量法,测度西部12省、市、自治区区域经济增长的金融贡献度;并结合面板数据的单位根检验、协整关系检验、误差修正模型检验,从总体上全面研究西部地区金融发展与区域经济增长的相关性,评价西部大开发的金融支持力度与成效,揭示金融发展、控制变量与经济增长变量之间的长短期均衡关系,为新一轮西部大开发加大金融信贷支持,提高金融机构效率,完善金融体系,促进区域经济发展和经济增长方式转变提供实证依据和政策建议。
二、模型设计、变量的解释与相关数据来源
(一)计量模型与数据说明
综合国内外已有的研究成果,结合西部地区的具体实情,本文参考King和Levine(1993)、Duenwald和Aziz(2002)、Dimitris K.Christopoulos和Efthymios G.Tsionas(2004)、冉光和(2006)等模型来研究西部金融发展与经济增长的关系,提出模型如下:
LnGDPit=α+βFINANCEit+γCONTROLit+εit (1)
在模型(1)中,变量下标i和t分别表示第i个省份的第t年度;c为截距项,表示省级区域固定效应的差别;ε为残差项。
经济增长指标(LnGDPit):因变量LnGDPit表示各省、市、自治区的经济增长水平,时间跨度为2000-2009年,为了减少数据的波动性,消除数据可能存在的异方差,使分析更加有效又不使数据扭曲发生信息失真,对名义GDP取自然对数,以LnGDPit表示。
金融发展指标(FINANCEit):国内外的研究中,衡量一国或地区的金融发展水平的指标众多。戈德史密斯(1969)提出金融相关比率(Financial Interrelations Ratios, FIR),即金融资产总量/GDP,来衡量一国的经济金融化程度;麦金农(1973)以货币存量(M2)与国民生产总值的比值反映一国经济货币化水平;King和Levine(1993)使用流动性负债/GDP,Lardy(1998)采用国有银行存款/GDP,Boyreau-Debra(2003)运用存款/GDP等指标测度金融发展水平。由于我国各区域金融差异明显,为体现西部地区各省份不同金融发展水平下的金融发展与经济增长的关系,结合西部间接融资比重大,国有银行在西部金融体系中地位显著,以及银行信贷与存款间存在高度相关性的实际,本文采用贷款的自然对数作为金融发展水平的测度指标。同时,我国普遍缺乏区域的M2数据,以及计算流动性负债所需要的相关信息,也支持了本文金融发展指标的选取,对西部12省、市、自治区贷款变量取自然对数表示为(LnFINit)。
控制变量(CONTROLit):经济增长涉及众多要素,因此要尽可能的选择具有代表性的、有较强解释力度的的指标作为控制变量。本文在已有研究使用控制变量的基础上,采用地方政府财政支出额,取对数为LnGOVit控制政府行为;以固定资产投资额,取对数以LnCAPit反映实物投资的状况;以各省进出口总额,取对数LnTRAit来表示西部各省份的开放程度和宏观环境;以普通高等学校在校学生数/年底总人口(HUMit)衡量人力资本投入对经济增长的影响;用第三产业人口/年底总人口(TERit)反映西部地区产业结构对经济增长的影响。其中,HUMit与TERit为比例数字,不需再取自然对数,其它变量取自然对数,减少数据波动性,同时保持了模型计量时数据间的一致性。经过整理后的模型如下:
LnGDPit=α+βLnFINit+γ1LnGOVit+γ2LnCAPit+γ3LnTRAit+γ4HUMit+γ5TERit+εit (2)
(二)样本数据的来源
根据国家统计局的统计口径,以我国西部12个省、市、自治区为统计样本进行数据的搜集与整理。时间序列为1999年第一轮西部大开发战略实施以来,2000-2009年十年度的面板数据。重庆市于1997年成立,且统计资料的完整,不需要与四川省合并处理。为保持指标的一致性和易得性,本文中各变量2000-2008年主要数据来自《新中国六十年统计资料汇编》,2009年指标数据由12个省、市、自治区统计年鉴(2010)整理而得,贷款数额来自《中国金融年鉴》(2001-2010)。由于进出口总额以美元衡量,文中进出口额按照当年美元对人民币平均汇价调整为人民币计价的进出口数值,各年人民币对美元的平均汇价数据来自中国人民银行网站。
(三)研究方法
1.Panel-Data变系数模型。
本文分析西部各地区金融要素对经济增长贡献的差异,即金融贡献边际系数,其样本仅就12个省、市、自治区自身进行研究,所以选择变系数的固定效应模型。在回归方法上,采用二阶段最小二乘法(TSLS),目的是尽可能的避免遗漏了重要控制变量,使得随机误差项中含有与解释变量相关的变量,从而导致解释变量与扰动项相关,OLS和WLS估计方法失效的情况出现。同时,蒙特卡洛研究表明,TSLS的小样本性质大多数方面优于其他估计量,并且较稳定。建立的模型形式如下:
其中yit为因变量,FIN′it为k1维解释变量向量,N为截面成员个数,即省份,T为每个成员观测时期总数,即年份。参数αi表示模型的常数项,βi为对应解释变量向量FIN′it的系数向量,μit相互独立,且满足零均值、等方差的假设。因此,βi就表现为各省、市、自治区金融贡献的边际系数。
2.面板数据的单位根检验。
在进行时间序列分析时,传统上要求所采用的时间序列必须是平稳的,即没有随机趋势或确定性趋势,否则将会产生“伪回归”问题。因此,必须先判断模型中变量的平稳性。面板单位根检验综合了时间序列和横截面的特征,可以精确的判断单位根的存在情况。面板数据的单位根检验包括同质单位根和异质单位根检验两类,前者假定面板数据各截面序列具有相同单位根过程,后者则允许面板数据各截面序列具有不同单位根过程。同质单位根检验方法有LLC(Levin-Lin-Chu)方法(1993)、Breitung(1999)检验、Hadri(2000)检验;异质单位根检验方法包括Im、Pesaran和Shin方法(1997)、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验(1932)。本文采用LLC方法和IPS检验。
3.面板协整理论。
协整检验考察变量间的长期均衡关系。面板协整方法也在不断发展,Engle和Granger(1987)提出传统的两步检验法,以及基于E-G两步法的Pedroni检验(1999)和Kao检验(1999),另一类是建立在Johansen协整检验基础上的面板协整检验。本文运用传统的E-G两步法来检验研究变量间的长期均衡关系。传统的E-G两步法首先通过对模型(1)进行回归,估计其长期均衡方程;其次将得到的面板残差序列Eit作为εit的估计值,并对残差序列进行面板数据的LLC和IPS单位根检验,若Eit是平稳的,则说明各经济变量间存在长期均衡的稳定关系。
4.面板数据的误差修正模型(ECM)。
通过协整检验确定了变量之间长期均衡的稳定关系之后,利用面板数据的误差修正模型来考察西部地区金融支持与区域经济增长之间是否存在短期均衡关系,测度金融贡献的短期效应。建立如下面板数据误差修正模型:
其中ECMi,t-m-1为均衡误差,反映各个变量在短期波动中偏离长期均衡关系的程度,误差修正项的系数λ表示对偏离长期均衡的调整力度,Δ表示一阶差分运算。βj表示短期内金融支持对经济增长的贡献程度,若βj拒绝零假设,则表明在短期内的均衡关系也成立,即金融发展在短期内对区域经济增长产生了影响,反之则无作用。
三、实证结果与分析说明
(一)区域经济增长的金融贡献度
根据整理后的面板数据模型(2)和(3),通过TSLS进行估计,TSLS本质上作为一种工具变量法,要求找到恰当的工具变量,本文选取LnFINit-1作为LnFINit工具变量,其它控制变量均采用其滞后一期作为自身的工具变量。对西部省市区的回归结果显示,西部大开发以来所有地区的金融贡献系数均显著。董绳周(2007)认为我国金融发展对经济增长的促进作用西部最大,中部次之,东部最低。这与西部地区普遍金融深化程度较低,金融发展空间大的边际效应有很大关系。贾小爱(2007)分析认为西部大开发实施使得西部地区金融发展促进经济增长的同时,其内部省份金融贡献度有两极分化的趋势。西藏、青海的金融发展对经济增长的影响作用较小,分别为约0.2399和0.3069,内蒙古、四川、广西的金融贡献度较大,分别为0.4443、0.4443和0.4475。导致区域内部各省市金融贡献系数差异具有多方面的因素,青藏高原地理环境恶劣,交通、通信、水电等基础设施相对滞后;薄弱的投融资环境在技术、信息、人才、先进经营管理理念等方面远没有达到吸引东部资金和FDI的要求,金融体系不完善,金融市场发展缓慢也制约了金融发展的效率。另外,内蒙古自然资源丰厚,矿产资源居全国前列,2007年煤炭资源储蓄量超过山西省居全国第一。作为我国新的能源资源大省,内蒙古获得有力的金融支持,使得西部大开发十年来,自治区生产总值增速连续7年保持全国第一,人均GDP位居全国第八。广西自治区凭借中国东盟自由贸易区建设,北部湾(广西)经济区产生了大量的贸易创造效应和投资乘数效应,吸引了大量资金的流入,金融发展的经济促进效应明显。以西部重镇成都为中心的“天府之国”,四川省从古至今历来物产丰富,地势形便,人文气息和文化氛围浓厚。凭借良好的软硬件环境和多方面优势,四川利用西部大开发的契机不断改善金融生态环境,促进金融结构调整,并努力打造西部金融中心,区域经济的快速发展也得益于金融深化。
(二) 面板数据的平稳性检验结果
对经济增长(LnGDPit)、金融发展(LnFINit),以及控制变量地方政府财政支出(LnGOVit)、固定资产投资(LnCAPit)、进出口总额(LnTRAit)、人力资本(HUMit)、产业结构调整(TERit)分别进行LLC检验和IPS检验,因为各变量都具有时间趋势,对原序列进行单位根检验时,选用含时间趋势的模型,对各变量一阶差分以后选择不含时间趋势的检验式,采用AIC信息准则和Schwarz法则来确定模型的滞后阶数,并兼顾系统的稳定性和模型拟合优度等综合因素。对西部地区经济增长(LnGDPit)、金融发展(LnFINit)变量,以及控制变量地方政府财政支出(LnGOVit)、固定资产投资(LnCAPit)、进出口总额(LnTRAit)、人力资本(HUMit)、产业结构调整(TERit)进行同质单位根LLC和异质单位根IPS检验,均存在单位根;对各经济变量的一阶差分值进行无时间趋势的单位根检验,其结果表明在5%的显著性水平下,均不存在单位根,即各变量是一阶单整的I(1),满足协整分析的前提。
(三)面板数据的协整分析
根据面板数据的单位根检验,经济增长变量、金融发展变量以及各控制变量均表现为一阶单整,可以进一步考察各变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。
通过E-G两步法,TSLS回归中选择常数项,金融发展的滞后一期LnFINit-1作为LnFINit工具变量,其它控制变量均采用其滞后一期作为自身的工具变量。回归结果表明,金融发展变量(LnFINit)的系数符号在1%的显著性水平下为正,表明西部大开发以来我国西部地区的金融发展,特别是银行业通过动员型储蓄,通过将金融控制下的高额储蓄转化为有效投资(王晋斌,2007),能够促进区域经济总量的增长。控制变量中地方政府财政支出(LnGOVit)系数为正且显著,虽然贡献度较低,但表明政府的经济干预仍然是西部经济发展的重要力量;固定资产投资(LnCAPit)系数为正且在5%水平下统计显著,加速资本积累促进经济增长的理论在西部地区表现明显;进出口总额(LnTRAit)系数为正且显著,表明贸易开放、吸引外资有利于经济增长;人力资本(HUMit)系数显著且为负,可能是样本选取和时序限制,对这一不符合现代经济理论的结果缺乏合理解释;产业结构调整(TERit)系数为正但未通过显著性检验,这是由于在促进西部经济增长的产业因素中,第一产业增长明显,增长率高于全国水平,但第二、三产业增长明显缓慢(何树红等,2007),造成了西部地区产业结构优化升级的整体滞后性。利用LLC和IPS检验法对面板数据残差项进行平稳性检验,对面板数据残差的LLC和IPS统计量检验都通过了5%的显著性水平检验,这意味着经济增长、金融发展与控制变量之间存在长期稳定的均衡关系,即西部大开发十年以来西部地区金融发展在长期内能够促进经济总量的增长。
(四)面板数据误差修正模型
根据面板数据协整检验,建立了长期均衡稳定的协整方程,鉴于时间序列较短,需要通过误差修正模型检验西部大开发以来金融支持是否是经济增长的短期原因。由模型(4),按照满足误差项经典假设的要求,滞后项取为2。由于解释变量中存在滞后的内生变量LnGDPi,t-j,且投资、产业结构调整等解释变量既可能是经济增长的原因,也可能是经济增长的结果,就是说解释变量也存在一定程度的内生性。因此,为避免LnGDPi,t-j与扰动项之间的相关性导致变量系数估计的偏差,继续采用TSLS来克服这类问题。用ΔLnGDPi,t-3和ΔLnGDPi,t-4来作为ΔLnGDPi,t-1和ΔLnGDPi,t-2的工具变量;用ΔLnFINi,t-3和ΔLnFINi,t-4作为ΔLnFINi,t-1和ΔLnFINi,t-2的工具变量,其它控制变量的工具变量均采用相同的选取方法。误差修正项ECMi,t-3的符号为负且在10%的显著性水平下统计显著,符合误差纠正机制的原理,西部地区金融发展是经济增长的长期原因得到进一步证实。金融发展变量统计不显著,因此,西部地区金融发展是经济增长短期原因的关系不成立;而控制变量也都不能拒绝为零的原假设,西部地区金融发展在短期内不能对经济增长产生显著的正效应,存在多重的综合原因。第一,从计量的实证方法上看,可能是受到样本数量限制的影响。从现实来看,自改革开放以来,我国区域经济的发展不平衡性日益凸显。相对于我国东部发达地区,西部交通不便、基础设施落后、地理条件复杂、人力资本匮乏,生产技术落后和生产效率普遍较低,资金投入的回报率特别是FDI 的投资回报率低。第二,西部地区的经济增长长期以来依靠银行业尤其是国有银行的贷款支持,而间接融资为主体的金融结构造成西部地区融资渠道狭窄,贷款成本高,储蓄转化为有效投资的效率低下,不能满足西部经济发展的全面需要;对金融业的保护和金融管制政策极大削弱了金融机构自主经营的能力,西部银行业不能在一个充满竞争的市场经济环境中成长和发展,拥有先进管理经验和竞争力外资银行进驻西部对其将造成巨大的竞争压力。第三,西部的市场机制还不完善,投融资环境有待提升,资本市场建设远远落后于货币市场,导致企业难以多渠道筹集到资金进行扩大再生产和其它投资。第四,从短期来看,西部大开发呈现的是一种“强财政、弱金融”的局面,在西部,从中心城市到乡村的各个层面均存在不同形式和种类的金融缺口,存在不同程度的金融压抑问题(杨充等,2004)。虽然西部大开发政府干预较大,但投入主要集中在基础设施的建设领域,对生产性领域投入仍然很少,体现政府意志和行为的计划金融直接影响了信贷流向,却不利于市场效率的提高,短期难以发挥出资金的渗透力和金融的核心地位。因此,西部大开发中经济增长的金融支持关键并不仅是简单的大量信贷资金投入,而是要因地制宜,满足多层次的金融需求,构建适应于西部发展的完善的金融体系。也正因为金融发展和金融结构优化是一个长期的过程,因此西部地区金融支持短期内对经济增长的影响并不显著。
四、研究结论与政策建议
以上实证结果表明,西部大开发战略实施以来西部地区长期稳定的经济增长与国有商业银行信贷投放支持和政策性金融的倾斜密不可分,而短期内效果并不明显。相对于东部金融机构效率的提升,西部地区的金融发展依然依靠金融资产规模的扩张,粗放型增长模式仍未改变;同时,低层次的产业结构,贫乏的人力资本,城镇化进程缓慢、地方政府财力薄弱等也是导致西部经济发展质量较低的重要因素。西部大开发作为国家战略层面的巨大系统工程和历史任务,需要一个全方位的支持体系。在大力推进新一轮西部大开发的过程中,根据本文分析研究提出如下政策建议:
第一,继续加大资金投入,构建多元化的金融机构组织体系。
研究表明,西部地区目前仍然处于资本驱动的经济发展阶段和模式,随着西部大开发的继续深入,各项事业的发展还需要大量、持续、稳定的资金支持。伴随着东北振兴、中部崛起等战略的实施,西部资金的严重外流,西部大开发的倾斜力度是相对下降的(彭真怀,2010)。因此,国家还应进一步加大资本投入,在实施倾斜性货币政策、差别性存款准备金政策和扶持性的利率政策,保证国有商业银行金融信贷规模扩张的基础上,加快西部地区四大国有银行的商业性改革,提升风险防范能力和市场竞争力,实现商业性业务与政策性业务的分离;建立区域性和地方性商业银行,满足西部地区中小企业的融资需求;推进农村信用合作社改革,加快发展村镇银行、农村资金互助社、贷款公司等新型农村金融机构,改善金融支持“三农”的农村信贷服务;鼓励引进外资金融机构,促进金融业的发展和竞争;放宽监管条件和准入政策,推动非银行金融机构及其分支机构的设立,在西部地区构建综合性、多元化的金融机构组织体系,形成西部地区金融支持经济增长的多层次资金供给渠道。
第二,增强政策性金融支持力度,发挥融资先导作用。
政策性金融凝聚着国家信用和银行信用,具有财政和金融的双重性,政府通过政策性金融逆向选择介入西部大开发,弥补了欠发达西部地区因为生态条件恶劣、市场发育滞后、投融资环境不健全而导致市场机制选择下的资金贫瘠;其次通过信用诱导的虹吸效应和杠杆效应,鼓励和引导了商业性金融机构和外资金融机构的进入,增强投资信心,带动资金、人才、技术回流,同时最大程度的抑制信息不对称的道德风险问题,形成政策性金融和商业性金融的相互补充配合,构筑了西部地区均衡、高效的金融体系。政策性银行贷款投向要重点支持经济结构调整领域,鼓励中小企业民营企业发展,扶持少数民族地区特色优势产业。要加快研究设立西部开发银行或西部发展银行,完善政策性金融监管的相关法律体系,以建立和扩大稳定的资金来源,保证政府财政转移支持西部的顺利实施,建立政策性与效益性相统一的资金运用机制,提高资金运用效率。政策性金融支持新一轮西部大开发适应了西部地区金融体制改革的需要,促进储蓄转化为有效投资,形成西部地区长期良性的经济增长循环体系。
第三,加快培育西部地区资本市场,构建多层次、开放性的金融市场网络。
从长期来看,西部地区未来发展存在着金融支持主体结构的转换,从中央财政投资、国有银行信贷资金到政策性金融再到商业金融(刘芬华,2006),以商业金融为主的直接融资渠道是西部地区经济长期持续增长的重要保证。一是直接融资离不开发达的资本市场,要发展西部证券市场,适度放宽监管限制,对西部优势企业上市和上市公司增股配股实施同等优先的倾斜政策,在西部发达城市设立区域性证券交易中心,打造高度开放性的区域金融中心,并在条件成熟时建立全国性证券交易所;同时,大胆利用国际资本,鼓励西部企业到海外上市融资。二是推动西部债券市场的建设,允许西部金融机构、企业优先独立发行地方债券,允许西部符合条件地区发行地方政府债券,鼓励市政建设公司、项目开发公司发行“准地方政府债券”性质的企业债券,鼓励信托投资公司发行集合信托计划为地方基础设施建设筹资。三是进一步推进设立西部产业投资基金,发展西部开发基金和中外合资基金,通过市场手段筹措资金,以构建健全的金融市场结构来防范和化解金融风险,提高西部地区经济增长的质量。
第四,大力发展西部地区民间金融,提升资本自形成力与内生增长能力。
西部大开发第二个十年的发展要更加注重经济发展的内生驱动力,而民间资本、外商投资则是增强西部资本自形成能力的重要渠道。吸引民间资本投资西部,改善软硬件投资环境是基础。西部各级地方政府通过加快转变政府职能,放宽政策,改善服务环境,为企业和个人投资打造创业服务平台,建立全方位、多层次的创业支持体系。加大税收优惠、投资补贴、再投资返还等措施的实施力度,以政府资金带动民间投资的市场化运作方式,引导民间资金投资设立创业投资企业,疏通民营企业与民间资本的资金融通渠道,形成“政府资金引导,民间资本主导”的创业资本形成和循环机制。加强政府、银行、企业之间的合作,创造良好的社会信用环境,打造一体化的社会信用信息平台,保护民营企业合法权益。借鉴东部沿海地区民间金融发展经验,通过BT、BOT、TOT、PPP、ABS等特许经营的现代融资方式,使政府与企业实现投资双赢、甚至多赢;同时,要不断完善中小企业的信用担保体系,健全相关制度和法规,鼓励非公有制企业设立互助性或商业性信用担保机构,解决民营中小企业的资金需求瓶颈问题。
第五,积极推进人力资本开发战略,加紧培养高层次、复合型人才。
在全球化和知识经济的背景下,人力资本已经逐渐取代地缘优势成为主导经济发展的重要因素。相关资料统计,西部地区各类专业人才仅占全国总量的20.4%,高级专业技术人才只占13.6%,两院院士占比8.3%,而广袤的少数民族地区高层次人才更是极其匮乏,“孔雀东南飞”导致的人才流失严重。新一轮的西部大开发中西部地区要想加快缩小区域经济差距,就必须增加教育投资,提高基础教育、义务教育的质量,发展职业教育实现人力资本增值,以法律保证人力资本优先投入。建立有利于创新型人才迅速成长、发挥作用的制度环境和体制,要不断完善人力资本市场配置机制,构建高效的人力资本市场体系,营造诚信宽松的学术氛围,创造公平合理的社会人文环境,增强对专业型技术人才,特别是高层次科研人才的吸引力,依托人力资本的开发促进西部地区经济增长方式的转变。
第六,强化产业转型和结构优化调整,以区域金融中心为基础,构建重点产业带和经济核心增长极。
一方面,要坚持以市场为导向的产业机构调整,大力发展具有市场竞争力的优势特色加工制造业,依靠工业化带动农业产业化和城镇化步伐;运用高新技术改造、增强传统第二产业,拓展能源化工产业链和生态产业链,实现绿色高效的可持续发展。利用西部地区原生态自然资源、悠久的人文历史资源和多元化的少数民族文化资源,大力发展旅游业和文化产业,将西部地区独一无二的资源优势转化为经济优势。另一方面,在区域金融中心的带动下,政府投资、信贷资金、民间和外来资本以及各种生产要素积聚,产生新质的先进生产力和更高的经济社会效益;同时,通过不断完善、逐步开放的金融市场扩大直接融资,以市场选择机制、并购及置换等现代资本运作方式,实现西部地区存量资源的优化配置,并对增量资本流向特色产业、民族地区优势产业,促进产业结构升级起着重要的引导作用。在此基础上进一步扩大区域金融中心对产业带和区域增长级的辐射作用,将产业集群、优势行业、交通经济带等不同类型的增长极相联结,以类型多元、紧密联系、优势互补、公平竞争的核心经济增长极有机体系,在新一轮战略时期推动西部地区经济社会的跨越式发展。
省际面板数据 第7篇
在传统的宏观经济理论中,消费、投资与净出口是拉动宏观经济增长的“三驾马车”,而且三大需求对国内生产总值的贡献率不同,而不同的贡献率组合反映了经济体不同的经济特征,其中以消费和出口为主体的经济增长要优于以投资为主体的经济增长,因为前者是满足消费者真实需求的自发的经济增长,而后者是刺激消费者需求的拉动的经济增长。自1978年我国改革开放以来,我国经济快速发展,但经济增长模式仍然是依靠资源投入的粗放模式,缺乏提高生产效率的集约式经济增长,具体表现为宏观的增长与微观的低效。根据国家统计局数据,2009年最终消费支出对我国经济增长的贡献率为45. 4% ,拉动经济增长4. 1个百分点; 投资的贡献率为95. 2% ,拉动经济增长8. 7个百分点; 货物和服务出口对经济增长的贡献率出从2008年的9. 0% 急剧下降到2009年的 - 40. 6% ,拉动经济增长的百分点下降到 - 3. 7。比较近年来消费、投资与出口在我国经济增长中的不同比重可以发现: ( 1) 消费对经济增长的推动作用一直比较稳定,2000 ~ 2009年消费对经济增长的平均贡献率为44. 1% ,平均拉动百分点为4. 5; ( 2) 由于国际经济形势的变化,货物和服务的出口对经济增长的影响大幅度下滑,2000 ~ 2009年出口对经济增长的平均贡献率为5. 3% ,平均拉动百分点为0. 7; ( 3) 投资对经济增长的拉动作用大幅度上升,2000 ~ 2009年投资对经济增长的平均贡献率为50. 7% ,平均拉动百分点为5. 2。由此可见,投资成为推动我国经济增长的核心力量。投资虽然带来了经济的短期增长,但是却对经济结构造成了长期的不利影响,导致通胀危险的加剧。分析短期经济刺激政策对经济结构的不良影响并提出相关政策建议是本文的目的与意义所在。
很多著名学者对政府支出、经济增长、房地产投资与经济增长进行了理论分析和实证分析。Karras ( 1993,1996)[1]提出政府消费的产出弹性有正向作用,但随着政 府支出的 增加而下 降。Loizides ( 2005)[2]等以希腊、英国和爱尔兰为样本,得出短期内政府支出是经济增长的格兰杰原因的结果。Roy ( 2009)[3]利用美国1950 ~ 1998年的数据,研究了政府支出对经济增长的影响,结果表明政府支出规模对经济增长有显著的负面影响。国内学者郭庆旺、贾俊雪 ( 2006)[4]建立了包含政府公共资本投资的两部门的内生增长模型,对公共资本投资的长期增长效应进行研究。庄子银 ( 2005)[5]认为政府公共支出调整成本的上升降低了经济增长率,而地方政府由于节省了调整成本而提 高了地方 经济增长 率。马树才( 2005)[6]利用包含政府部门的内生增长模型估计了我国1978 ~ 2000年财政支出规模的最优水平。关于房地产投资与经济增长之间的关系,美国经济学家Green Richard K ( 1997)[7]对1952 ~ 1998年美国的统计数据进行了格兰杰因果关系检验发现,美国GDP不是住宅投资的格兰杰原因,住宅投资才是GDP的格兰杰原因。上海财经大学投资研究所 ( 2004)[8]指出房地产投资在我国的经济增长中起到非常重要作用,房地产投资通过投资乘数效应对国民经济产生巨大作用。梁云芳、高铁梅等 ( 2006)[9]认为现如今房地产和国民经济之间的关系与以往有很大不同,甚至可以说发生了显著的结构性变化,影响房地产的因素增多,而利率对房地产市场的调控作用不太明显,同时信贷规模的变化在一定程度上影响着整体的房地产行业投资,而房地产投资的变化情况也会对我国经济的整体增长产生长期的影响。沈悦、刘洪玉( 2004)[10]对我国国内生产总值与房地产投资的关系进行了格兰杰检验,结果显示GDP对房地产投资存在着显著的格兰杰因果关系。
现有研究成果大都集中在时间序列的分析上,未考虑区域差异的特征,而且现有文献大多数未重视政府支出、房地产投资二者对经济增长的联合影响。另外,政府支出与房地产投资非理性膨胀的负面影响也是本文与传统分析思路的重要差异。本文根据我国31个省区市 ( 不包括中国香港与澳门) 2000 ~ 2011年有关政府财政支出和房地产投资的面板数据,在单位根检验与协整检验的基础上,建立了我国GDP、政府支出和房地产投资之间的长期均衡模型,分析了房地产投资、政府支出对经济增长的促进作用及负面影响。本文使用的是面板数据处理方法,和时间数列相比,它有以下优势: 面板数据包含信息丰富、更加可变; 面板数据能够更准确地研究经济行为的动态性; 面板数据可以深入研究复杂的行为模型[11]。
1 模型的设定与检验
1. 1 模型的设定
由于我国各地区经济增长水平差距比较大,各地方政府支出和房地产投资规模也不尽相同,所以,最终对经济增长的影响差异也比较大。为了深入分析房地产投资和政府支出对经济增长的影响,我们采用了面板数据模型。分别选择各地区政府财政支出 ( 亿元) 来衡量政府支出规模,用本地房地产开发企业当年完成的建设投资额( 亿元) 来衡量房地产投资规模,而用国内生产总值 ( GDP)( 亿元) 衡量经济增长。全部数据来源于各年度的《中国统计年鉴》和中国国家统计局网站。为了消除异方差的影响,对变量取自然对数,构建面板数据模型为:
其中i = 1,2,…,31; t = 1,2,…,12。GDP( Gross Domestic Production) 表示衡量经济增长的国内生产总值,GS ( Government Spending) 表示政府支出额,REL ( Real Estate Investment) 为房地产投资额,ε为随机误差项,β0表示除政府支出和房地产投资之外的因素对经济增长的影响,β1是政府支出与经济增长之间的弹性系数,β2是房地产投资与经济增长之间的弹性系数。
1. 2 面板数据的单位根检验
用Eviews6. 0对ln GDP、ln GS和lnREI 3种面板数据进行单位根检验,得出结果,见表1。ln GDP、ln GS和lnREI的水平值不能通过LLC检验、IPS检验和Fisher - ADF检验,是非平稳的,它们的一阶差分是平稳的,所以ln GDP、ln GS和lnREI序列都是一阶单整可以进行协整检验。
注: 括号内为 t 统计量,括号外为伴随概率。资料来源: 《中国统计年鉴》2000 ~ 2011 年。
1. 3 面板数据的协整检验
面板数据的单位根检验发现,变量ln GDP、ln GS和lnREI为一阶单整。为避免伪回归, 对ln GDP、ln GS和lnREI进行协整检验,结果见表2。
注: 括号内数字表示 t 统计值,括号外数字表示 P 值。 资料来源: 《中国统计年鉴》2000 ~ 2011 年。
由表2可知,ln GDP与ln GS的面板数据协整检验除了Panel rho - Statistic、Group rho - Statistic和Group PP - Statistic接受原假设 ( 不存在协整关系) ,其余统计量都在1% 的显著性水平下拒绝了原假设 ( 不存在协整关系) ; ln GDP与lnREI的面板数据检验除了Panel rho - Statistic、Group rho Statistic和Group PP - Statistic统计量没有通过检验外,其余统计量均在5% 的显著性水平下通过了协整检验。Pedroni ( 1999)[12]指出,在小样本下 ( T < 20) ,Panel ADF - Statistic和Group ADF- Statistic效果最佳。 在本文中, 时间跨度 为2000 ~ 2011年 ( T = 12) ,所以依据Panel ADF Statistic和Group ADF - Statistic统计值的检验结果,其他统计量仅为参考。
由此可见,ln GDP、ln GS之间和ln GDP与lnREI之间这两组变量存在协整关系,可用面板数据回归模型进行估计。
2 模型形式的选择与分析
2. 1 模型形式的选择
研究中采用固定效应模型还是随机效应模型,一般通过对数据进行似然比检验来确定。检验结果 ( 表3) ,似然比检验的P值小于0. 01,拒绝原假设,应该采用固定效应变系数模型。
2. 2 模型的估计与分析
确定了模型的形式为固定效应变系数模型,然后对ln GS、lnREI以及ln GDP之间的面板数据模型中的参数进行估计,即表4的估计结果。
ln GS、lnREI和ln GDP之间的面板数据模型的估计方程为:
判定系数R珚2很大接近1,说明拟合优度非常高。由F的值可知,模型 ( 2) 总体线性关系显著。D. W. 值接近2表明模型不存在自相关。各个地区ln GS和lnREI的系数大都能在1% 或5%的置信水平下通过t检验,说明各省区市财政支出和房地产企业投资对经济增长的影响十分显著。模型 ( 2) 中的固定数值3. 74反映全国的平均水平,C是指各地区之间存在的差异,ln GS的系数β1是指各地区财政支出与经济增长之间的弹性,lnREI的系数β2表示各地区房地产企业投资与经济增长之间的弹性系数。
从表4可以看出: 在全国31个省市自治区( 不包括中国香港与澳门) 中,河南的截距值最大,其次为安徽,表明它们在经济增长过程中受到财政支出和房地产企业投资之外的综合因素影响最大。
财政支出与经济增长: 广东省财政支出对经济增长影响的弹性系数是0. 94,该省近10年来GDP的年平均增长速度为17. 03% ,财政支出的年平均增长速度是16. 81% ,说明广东财政支出对经济增长的影响十分明显。除广东外,还有16个省区市的弹性系数均超过了0. 5,说明在这些省区市的财政支出对区域经济增长有较大的促进作用。云南省财政支出对经济增长的影响最小,其弹性系数为0. 28,也就是说该省的财政支出未能很好的发挥其乘数效应来推动经济增长。除云南外,山西、西藏、湖北、四川、海南等其余省区市的弹性系数均小于0. 5。分析这些省区市财政支出的特征可以发现,这些地区的财政支出总体规模较小且增长速度相对而言较缓慢,所以这些省区市的财政支出对经济增长的促进作用不甚明显。
房地产企业投资与经济增长: 房地产企业投资对经济增长影响最大的为天津,其弹性系数为0. 86。虽然天津的房地产投资规模总额相对其他省区市较少,但是其增长速度却远远超过了全国平均水平,其近10年来房地产企业投资额的年均增长速度为21. 60% ,房地产行业的爆发性投资在很大程度上拉动了天津国内生产总值的增长。此外,北京、河南、陕西和甘肃等省份的弹性系数也较大,说明这些地区房地产企业投资额的增长速度较快,拉动了经济增长。江苏和江西省房地长企业投资对经济增长的影响最小,其弹性系数为0. 10,原因是这两个省份的房地产企业投资额增长速度相对较慢。此外,山西、安徽、福建、广西和海南等省份的弹性系数也较小,换言之,房地产行业对经济增长的贡献是相对有限的。
政府财政支出、房地产企业投资与经济增长:通过比较ln GS的系数β1和lnREI的系数β2发现,政府财政支出和房地产投资相比更能推动国内生产总值的增长: 全国31个省区市财政支出的平均弹性系数为0. 52,房地产投资的平均弹性系数为0. 22。原因在于财政支出的规模要大于房地产投资的规模,以2009年为例: 全国财政支出总额为6. 10万亿元,均值为0. 1969万亿元; 全国房地产企业投资 总额为3. 62万亿元,均值为0. 1169万亿元。财政支出与房地产投资之间的巨大规模差距通过乘数效应被放大,进而更能推动经济短期内的快速增长。比较全国31省区市财政支出弹性系数β1与房地产企业投资弹性β2之和发现,广东和北 京的弹性 系数分别 为1. 06和1. 01,说明这两个地区的财政支出和房地产投资是经济增长的主要推动力量,若两地财政支出和房地产投资各增加1% ,则广东和北京的经济增长将分别增长1. 06% 和1. 01% 。此外,弹性系数之和较高的还有天津、内蒙古、山东、浙江、青海、宁夏,其值均在0. 8以上。综合分析回归结果可知,地方政府的财政支出和房地产投资对经济增长存在明显的拉动作用: 全国各个省区市弹性系数之和一般均在0. 5以上 ( 河南省除外) 。
3 政府支出与房地产投资的通胀效应分析
当一国遭遇国内经济增长停滞或国际经济环境恶化,导致消费与出口比重不断下滑时,中央政府可通过加大财政支出或增加行业投资等方式来拉动经济增长,防止经济硬着陆。我国经济正处于转型时期,地方政府拥有相对独立的经济利益,而政府支出与房地产行业的投资作为推动经济增长的有效手段必定成为地方政府实现区域经济增长的首选途径。在GDP增长目标的推动下,地方政府不断加大投资力度、扩大政府开支,使得资本在我国经济增长中的作用越来越显著。正是中央政府和地方政府的这种投资偏好导致我国经济系统的流动性急剧增加: 2009年我国的M1为22. 00万亿元,同比增长32. 4% ( 近10年来的年均增长速度为18. 8% ) ,M2为60. 62万亿元,同比增长27. 7% ( 近10年来的年均增长速度为20. 5% ) 。投资规模的扩大和流动性的激增虽然推动了经济增长,但是也导致通胀危险的加剧和资源的畸形配置,对经济结构产生十分不利的长期影响。
从各地方政府的财政赤字和房地产企业的资金来源来看: 2009年地方财政赤字合计达2. 84万亿元; 2009年房地产企业自有资金占年度资金来源的比例仅为31. 05% ,其中银行贷款总额为1. 14万亿元,占全部资金来源的19. 67。政府赤字和企业对资金的需求只能通过银行增发货币的方式来解决,这最终导致了货币的过度发行和通胀加剧。此外,增发货币必然导致资源在不同经济主体之间的分配效应。
国家增发货币和经济通货膨胀对实体经济产生非常负面的影响,容易出现“产业空心化”现象,企业没用动力投资扩大生产规模进行技术创新,专门研究财经技术,吸纳资金投资于股票、期货、债券等金融产品。金融业在内在追逐利益的驱动下不断发展壮大,推高通货膨胀壮大金融资产规模,当与实体经济偏离太远时,经济泡沫崩溃会导致社会的动荡。
4 结论与建议
( 1) 总体而言,政府财政支出和房地产企业投资与经济增长之间存在长期的稳定关系,财政支出的扩大和房地产投资规模的加大能够推动经济增长,这一点可以从面板数据模型分析的结果看出: 财政支出弹性系数β1与房地产企业投资弹性β2之和均在0. 5以上。所以中央政府及地方政府在制定相关经济政策时可以以此为依据: 当经济处于低迷状态时,政府可以通过财政支出和投资手段来刺激经济,实现增长。
( 2) 检验结果显示财政支出的弹性系数比房地产投资的弹性系数大,即政府支出对经济的促进作用更大。这说明财政政策仍旧是现阶段我国经济刺激政策的主要、有效工具。财政政策通过增加政府支出、政府消费,进而对基础设施、交通、卫生、教育等多个经济领域形成干预,并通过乘数效应来推动经济增长。
( 3) 财政支出对经济增长的影响程度在不同的省份之间存在较大的差异: 比如广东省的财政支出弹性系数为0. 94,上海为0. 92,浙江为0. 8;而甘肃为0. 17,云南为0. 28,西藏为0. 33。比较各个省区市之间的弹性系数可以发现,经济比较发达的省区市的财政支出弹性系数较高,而经济落后地区的则较低,原因在于不同省份之间的财政支出结构不同: 发达地区的生产性支出所占比例较大,比如经济建设支出,而落后地区的非生产性支出所占比例较大,比如行政管理费用等。所以,我国各级政府在制定相关财政政策时,不仅要重视财政支出总量对经济增长的拉动作用,而且更要以优化财政支出结构为重点。同样,由于经济发展水平不同,房地产企业投资对经济增长的影响程度也存在较大的差异: 在经济体较成熟的地区弹性系数较大,比如天津、北京,而在较不发达或偏僻的省份则较小,原因在于成熟经济体对投资的放大作用更为明显,经济流动更为顺畅。
( 4) 虽然财政支出和房地企业的投资能够明显的拉动经济增长,但是扩张的经济政策带来了激增的流动性,加剧了通胀的危险,所以我国各级政府在制定经济政策时,不能以经济增长为唯一目标,更要注重政策的长期影响。鉴于我国现阶段投资在拉动经济增长中的不合理比重,为防止未来通胀的加剧和经济结构的畸变,我国各级政府应该从财政支出和房地产企业投资两个方面来延缓投资的增长速度,具体措施可以包括: 界定地方政府职能,完善政府考核机制; 加强财政预算约束,防止支出过度增长; 提高借贷成本,抑制投资冲动; 缩小借贷规模,控制投资领域。
摘要：现阶段,我国的经济增长是投资拉动的经济增长,忽视了投资过度膨胀的不利影响。本文利用2000~2011年全国31个省区市财政支出、房地产投资和经济增长的有关数据,通过单位根检验和协整检验,建立面板数据模型,以财政支出、房地产投资与经济增长之间的长期稳定关系为研究对象进行实证性分析。研究表明:政府支出与房地产投资对经济增长具有明显的促进作用,政府支出的产出弹性大于房地产投资产出弹性;财政支出与房地产投资对经济增长的影响程度在各个省份之间存在较大的差异。分析结果表明:财政支出和房地产投资的激增导致了经济体中流动性的增加和通胀危险的加剧,而硬化财政预算约束、优化财政支出结构、提高信贷成本、缩小信贷规模是防范这一风险的重要途径。
省际面板数据范文
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