工業(yè)增加值及其影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度分析

姜啟波

【摘 要】利用灰色關(guān)聯(lián)度模型對江蘇省工業(yè)增加值與工業(yè)用電量、工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額之間的灰色關(guān)聯(lián)性進行研究。經(jīng)過求取灰色絕對關(guān)聯(lián)度、灰色相對關(guān)聯(lián)度，進而計算出灰色綜合關(guān)聯(lián)度，最終得到工業(yè)增加值與工業(yè)用電量、工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額之間的灰色關(guān)聯(lián)性大小，并據(jù)此對三種因素進行排序。結(jié)果表明，工業(yè)貸款額對工業(yè)增加值的影響最大，工業(yè)用電量、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額次之。

【關(guān)鍵詞】灰色關(guān)聯(lián)度;工業(yè)增加值;工業(yè)用電量;工業(yè)貸款額;工業(yè)固定資產(chǎn)投資額

The Degree of Grey Incidence of Industrial Added Value and Its Influencing Factors

--Taking Jiangsu Province as an example

JIANG Qi-bo

（Nanhang Jincheng College，Nanjing Jiangsu 211156，China）

【Abstract】Use the grey incidence model to analyze the grey correlation between industrial added value and industrial power， industrial loan amount， industry investment in fixed assets of Jiangsu Province. After calculating the grey absolute degree of incidence and the gray relative degree of incidence， and then calculates the gray synthetic degree of incidence， finally obtain the degree of grey incidence between the industrial added value and industrial power， industrial loan amount， industry investment in fixed assets， following this result， the three factors are sorted. The results shows that， industrial loans make a maximum impact on industrial added value， and the industrial power takes second place， the industry investment in fixed assets takes third place.

【Key words】Degree of grey incidence;Industrial added value;Industrial power;Industrial loans;Industry investment in fixed assets

0 引言

工業(yè)增加值是指工業(yè)企業(yè)在報告期內(nèi)以貨幣形式表現(xiàn)的工業(yè)生產(chǎn)的最終成果;是工業(yè)企業(yè)全部生產(chǎn)活動的總成果扣除了在生產(chǎn)過程中消耗或轉(zhuǎn)移的物質(zhì)產(chǎn)品和外購勞務(wù)價值后的余額;是工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)過程中新增加的價值。工業(yè)增加值是計算工業(yè)增長速度的總量指標(biāo)，工業(yè)增加值增長速度是反映工業(yè)生產(chǎn)情況的主要指標(biāo)。

2011年是我國“十二五”規(guī)劃的開局之年，“十二五”規(guī)劃的開展面臨著諸多非同尋常的挑戰(zhàn)，首先，歐債危機導(dǎo)致我國產(chǎn)品主要出口對象的歐美發(fā)達國家的進口能力大為削弱，并與我國在產(chǎn)品進出口市場的市場摩擦和糾紛增多，拉動經(jīng)濟發(fā)展還是要依靠投資和消費，這對目前以出口為導(dǎo)向的我國經(jīng)濟發(fā)展帶來不小挑戰(zhàn);其次，各地在“十二五”期間面臨的節(jié)能減排壓力，黨的十八大明確要求單位國內(nèi)生產(chǎn)總值能源消耗和二氧化碳排放大幅度下降，我國政府曾在哥本哈根會議上承諾爭取到2020年我國單位GDP二氧化碳排放將比2005年下降40%～45%，為了實現(xiàn)減排目標(biāo)，各地工業(yè)尤其是重工業(yè)發(fā)展必然會受到影響的;再次，基于2009～2011年我國房地產(chǎn)市場交易過熱現(xiàn)象的出現(xiàn)，以及2011年我國CPI指數(shù)居高不下的局面，我國政府在金融財政領(lǐng)域采取有差別的貨幣信貸政策，提高了貨幣信貸門檻，這一嚴格控制貨幣信貸的政策對我國工業(yè)經(jīng)濟增長產(chǎn)生一定的影響。

本文正是基于上述背景，對影響工業(yè)增加值的若干主要因素與工業(yè)增加值的關(guān)系進行灰色關(guān)聯(lián)度分析，力圖為促進工業(yè)可持續(xù)發(fā)展提出相關(guān)政策依據(jù)。

1 文獻回顧

1.1 工業(yè)增長與能源消費的關(guān)系研究

能源是工業(yè)增長的重要投入要素之一，能源消費的增長能促進工業(yè)增長，工業(yè)增長又能反過來拉動能源消費，對于二者間的關(guān)系國內(nèi)學(xué)者做了一系列研究。

解堊（2008）運用DEA方法測度了1998-2003年中國36個工業(yè)行業(yè)的Malmqusit生產(chǎn)率指數(shù)、技術(shù)效率和技術(shù)進步，然后檢驗了能源消費與生產(chǎn)率之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)能源應(yīng)作為相關(guān)的投入要素納入生產(chǎn)函數(shù);當(dāng)能源消費作為投入時，平均Malmqusit生產(chǎn)率指數(shù)比沒有能源投入時上升了0.1%，平均技術(shù)進步上升了0.2%，技術(shù)效率下降了0。1%。林伯強（2003）運用協(xié)整檢驗和格蘭杰因果關(guān)系檢驗對我國的電力消費與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行了檢驗，結(jié)果顯示電力消費與經(jīng)濟增長之間具有長期均衡關(guān)系。王麗敏（2008）采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對我國能源消費結(jié)構(gòu)與國民經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)聯(lián)度進行了實證研究，結(jié)果表明煤炭是影響我國經(jīng)濟發(fā)展的最優(yōu)能源因素，能源消費總量與GDP總值在“十五”期間呈現(xiàn)密切的相關(guān)關(guān)系，能源已經(jīng)成為我國國民經(jīng)濟發(fā)展重要的影響因素。

1.2 工業(yè)增長與信貸的關(guān)系研究

國家的金融發(fā)展與經(jīng)濟增長密切相關(guān)，而工業(yè)增長是經(jīng)濟發(fā)展的重要組成部分，工業(yè)增長的發(fā)展離不開金融信貸的支持。諾貝爾經(jīng)濟學(xué)得主希克斯在考察金融對工業(yè)革命的刺激作用時就曾深刻指出工業(yè)革命不是技術(shù)創(chuàng)新的結(jié)果，而是金融革命的結(jié)果。熊彼特則強調(diào)了銀行信用創(chuàng)造對促進經(jīng)濟發(fā)展的作用。

學(xué)者通過實證分析研究了經(jīng)濟增長與銀行信貸間的關(guān)系。劉海英（2009）利用非平衡計量模型這一理論工具得出，我國信貸市場種存在貸款過渡需求的非平衡狀態(tài)，主要表現(xiàn)為近年來貸款增長率始終處于下降并且嚴重滯后于工業(yè)產(chǎn)出需求的狀態(tài)，同時緊縮性貨幣政策所導(dǎo)致的信貸供給約束更加強化了這一非平衡狀態(tài)，并且已經(jīng)影響到了工業(yè)實體經(jīng)濟的發(fā)展。匡紹君（2009）利用協(xié)整檢驗、格蘭杰檢驗等研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)信貸與工業(yè)增長之間存在長期正向均衡關(guān)系，說明銀行信貸是工業(yè)增長的一個重要影響因素。

1.3 工業(yè)增長與固定資產(chǎn)的關(guān)系研究

投資、消費、出口是拉動經(jīng)濟發(fā)展的三駕馬車，而對于工業(yè)增長與固定資產(chǎn)投資的研究目前較少。劉楷（2010）通過使用雙對數(shù)模型研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域工業(yè)的增長，受到工業(yè)固定資產(chǎn)投資、出口和消費的影響，其中工業(yè)固定資產(chǎn)投資仍是促進地區(qū)工業(yè)發(fā)展的第一位要素，且投資要和市場需求相結(jié)合才能取得顯著效果。

1.4 文獻評述

上述文獻從能源消費、信貸、固定資產(chǎn)投資三方面論述了對經(jīng)濟發(fā)展和工業(yè)增長的作用，但總的來說關(guān)于工業(yè)增長的影響因素的研究目前還較少，且方法缺乏創(chuàng)新。本文將在前人研究的基礎(chǔ)上，選取工業(yè)增加值來衡量工業(yè)增長，使用灰色關(guān)聯(lián)度分析的方法來研究工業(yè)增加值與工業(yè)用電量、工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額間的關(guān)系。

2 江蘇省工業(yè)增加值及其影響因素灰色關(guān)聯(lián)分析

2.1 指標(biāo)與樣本數(shù)據(jù)

本文以江蘇省工業(yè)增加值為系統(tǒng)行為特征變量，以工業(yè)用電量、工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額（自年初累計值）為相關(guān)因素變量。

樣本數(shù)據(jù)選取自2011年1月至2012年6月的時序數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)見表1。

表1 樣本數(shù)據(jù)表

數(shù)據(jù)來源：“江蘇省統(tǒng)計局”.

在表中，X0：工業(yè)增加值（單位：億元）;X1：工業(yè)用電量（單位：億千瓦小時）;X2：工業(yè)貸款額（單位：億元）;X3：工業(yè)固定資產(chǎn)投資額（自年初累計值，單位：億元）。

2.2 灰色關(guān)聯(lián)度計算

2.2.1 灰色絕對關(guān)聯(lián)度

第一步，求始點零化像，

=[0.00，-321.90， 193.44， 150.90， 204.94， 353.37， 175.27， 185.25， 280.14， 229.56， 241.77，312.78，-38.93， 136.59， 497.09， 368.98， 331.02， 516.17]

=[0.00，-85.98，0.64，-8.61，14.54，7.48，52.39，30.71，-14.14，-17.01，-7.44，17.93，-49.30，-8.96，20.42，-4.38，21.55，24.31]

第二步：計算|s0|，|s1|，|s1-s0|

| s0|=3558.355;| s1|=18.005;|s1-s0|=3540.35

第三步，計算灰色絕對關(guān)聯(lián)度

即工業(yè)增加值與工業(yè)用電量的灰色絕對關(guān)聯(lián)度為0.5026

同理，可分別求出ε=0.5622，ε=0.5188

也即工業(yè)增加值與工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額的灰色絕對關(guān)聯(lián)度分別為0.5622、0.5188。

2.2.2 灰色相對關(guān)聯(lián)度

第一步：求序列的初值像：

=[1.0000， 0.8322， 1.1008， 1.0786， 1.1068， 1.1842， 1.0914， 1.0966， 1.1460， 1.1196， 1.1260， 1.1630， 0.9797， 1.0712， 1.2591， 1.1923， 1.1725， 1.2690]

=[1.0000， 0.6961， 1.0023， 0.9696， 1.0514， 1.0264， 1.1852， 1.1086， 0.9500， 0.9399， 0.9737， 1.0634， 0.8257， 0.9683， 1.0722， 0.9845， 1.0762， 1.0859]

第二步：求序列的始點零化像：

=[0.0000，-0.1678， 0.1008， 0.0786， 0.1068， 0.1842， 0.0914， 0.0966， 0.1460， 0.1196，0.1260，0.1630，-0.0203， 0.0712， 0.2591， 0.1923， 0.1725， 0.2690]

=[0.0000，-0.3039，0.0023，-0.0304，0.0514，0.0264，0.1852，0.1086，-0.0500，-0.0601，-0.0263，0.0634，-0.1743，-0.0317，0.0722，-0.0155， 0.0762， 0.0859]

第三步：計算|s0′|，|s1′|，|s1′-s0′|

|s0′|=1.8545;|s1′||=0.06355;|s1′-s0′|=1.79095

r==0.6197

即工業(yè)增加值與工業(yè)用電量的灰色相對關(guān)聯(lián)度為0.6197

同理，可分別求出r=0.8879，r=0.5074

也即工業(yè)增加值與工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額的灰色相對關(guān)聯(lián)度分別為0.8879、0.5074。

2.2.3 灰色綜合關(guān)聯(lián)度

取θ=0.5，

ρ01=θε01+（1-θ）r01=0.5611

同理可求ρ02=0.7251、ρ03=0.5131

也即工業(yè)增加值與工業(yè)用電量、工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額的灰色綜合關(guān)聯(lián)度分別為0.5611、0.7251、0.5131。

2.3 關(guān)聯(lián)序分析

由ρ02>ρ01>ρ03可知，X>X>X3

X是最優(yōu)因素，X次之，X3最劣。

也即，工業(yè)貸款額對工業(yè)增加值的影響最大，工業(yè)用電量對工業(yè)增加值的影響次之，而工業(yè)固定資產(chǎn)投資額對工業(yè)增加值的影響在三個因素中是最小的。

3 結(jié)束語

近年來，由于受國內(nèi)外經(jīng)濟環(huán)境的影響，國內(nèi)企業(yè)出現(xiàn)一股放棄實業(yè)轉(zhuǎn)而投資資本品、房地產(chǎn)等熱潮，這種現(xiàn)象的出現(xiàn)必須引起社會組織和政府機構(gòu)的高度重視，其中道理不言自明，那就是現(xiàn)階段推動我國經(jīng)濟增長的根本之力還是在于實業(yè)的發(fā)展，若實業(yè)衰退，勢必如釜底抽薪，傷了國民經(jīng)濟發(fā)展的筋骨。

本文選取三個影響工業(yè)增加值的主要因素，分析這些因素對工業(yè)增加值的影響力大小，從本文的分析結(jié)論來看，對工業(yè)增加值產(chǎn)生影響的三個因素按影響力大小進行排序，依次是：工業(yè)貸款額、工業(yè)用電量、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額。由此可見，對于工業(yè)企業(yè)，其獲取信貸的能力和程度對其發(fā)展產(chǎn)生至關(guān)重要的影響。而從2010年以來，出于對房地產(chǎn)領(lǐng)域的調(diào)控，以及對CPI高啟的擔(dān)憂，我國金融財政部門采取差別化金融信貸政策，盡管金融部門一直強調(diào)支持實業(yè)發(fā)展，但在各地銀行實際操作中，出于嚴防嚴控的考慮，不可避免還是會誤傷到實業(yè)領(lǐng)域的信貸需求。

如何切實有效執(zhí)行差別化的信貸政策，確保工業(yè)企業(yè)的合理信貸需求，是各級金融財政部門必須解決且刻不容緩的一個問題，至少從本文分析來看，工業(yè)信貸對工業(yè)增長確實至關(guān)重要！

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[責(zé)任編輯：薛俊歌]