“修正的克強指數”與安徽省經濟增長的關系

從雨佳

(安徽財經大學 金融學院，安徽 蚌埠　233030)

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“修正的克強指數”與安徽省經濟增長的關系

從雨佳

(安徽財經大學 金融學院，安徽 蚌埠233030)

摘要：“克強指數”由工業用電量、鐵路貨運量和銀行中長期貸款這三個指標構成。基于安徽省實情，對鐵路貨運量和銀行中長期貸款這兩個指標進行改進，提出“修正的克強指數”。根據安徽省1998年到2014年的數據建立ECM模型，得到工業用電量、貨物運輸量以及金融機構貸款余額增長的與安徽省GDP增長的之間的動態關系。

關鍵詞：“克強指數”；GDP；金融機構貸款余額；貨物運輸量；工業用電量

0引言

2010年，英國雜志《經濟學人》為了評級中國GDP增長量創造了“克強指數”這一指標。這一概念的提出源于李克強在2007年擔任遼寧省委書記時，稱自己喜歡用全省鐵路運貨量、用電量和銀行已發放貸款量來衡量經濟的動向。之后花旗銀行對這幾個變量之間做了簡單的線性回歸，得到“克強指數”的公式：克強指數=0.25*鐵路貨運量增速+0.35*銀行中長期貸款余額增速+0.4*工業用電量增速。

在“克強指數”這一概念提出之前，我國已有大量的學者對工業用電量、交通運輸業以及融資的規模與GDP的增長量進行過探討。何永秀、趙四化等(2006)用格氏因果關系和修正誤差模型對中國的經濟增長和用電量進行研究，發現當用電量增長時國民經濟也會隨之增長，但不同工業部門的用電量對經濟的增長起著不同的作用。[1]張靜、劉婷(2010)就廣西地區鐵路運輸和地方的經濟增長建立回歸模型進行了定量分析，得到貨物周轉量每增加1%時，GDP的增長為2.07%。[2]韓愛華(2009)以上海市為例，利用關聯度分析方法研究GDP增長與信貸擴大的關系，并得出銀行短期工業貸款、中長期基礎建設貸款與GDP的相關性最高的結論。[3]在“克強指數”提出之后，國內又有部分學者對該指數與GDP的增速關系進行了更深一步的討論。祝煦，黃正勇(2014)以我國的貨運總量、新增貸款量以及全社會用電量為評經濟指標，對原有的“克強指數”做出了修正，提出了“修正的克強指數”，并基于2008年到2011年的月度數據為樣本，建立一元和二元的動態ARIMAX模型進行對比。[4]唐德祥、孫權等(2015)采用VECM模型對重慶市經濟增長和“克強指數”之間的關系進行了動態的分析，發現“克強指數”可以很好地研究重慶市經濟的發展。但從Granger因果檢驗的結果來看，該地區的貨物運輸量與地區經濟增長之間不存在因果關系。[5]劉慧(2014)通過VAR模型和VEC模型證明了銀行貸款、鐵路運輸量以及工業用電量與經濟增長之間存在著短期調整機制和長期均衡關系。[6]

從研究的文獻來看，目前已有許多學者對工業用電量、鐵路運輸量以及銀行貸款余額這三個指標與經濟增長的關系進行研究。但由于“克強指數”是李克強總理根據遼寧經濟發展做出的評價，對于不同省份“克強指數”的指標可能代表性不強。多數學者都是基于宏觀角度，從國家層面上分析，對部分省市的探討涉及的較少。因此，本文以安徽省為例，分析“克強指數”與安徽經濟發展的動態變化關系。

1變量及模型的選取

1.1變量的說明

“克強指數”對工業耗電量、鐵路貨運量和銀行中長期貸款這三個指標的選取是為了評價我國生產的活躍程度、經濟的運行效率以及市場對當前經濟的信心。[7]

相比于農業和服務業，安徽省耗電量絕大多數都用于工業生產，用工業用電量便能很好地反映經濟發展的狀況。從1998年到2014年期間的數據來看，安徽省的貨物運輸絕大多數依靠公路，其次是水路，鐵路運輸只占貨物運輸總量的很小一部分。所以，在構建適合安徽省的“克強指數”時，將鐵路運輸總量改成總的貨物運量，從而能夠更好地反映安徽省的經濟運行現狀。[8]與此同時，銀行中長期貸款在中國的融資里只占有限的一部分，若只用銀行貸款來反映信貸的規模會出現低估的現象。考慮到安徽省信貸的總體情況，采用金融機構的總體的貸款余額作為評價指標。根據以上所選取的三個指標，構建“修正的克強指數”。仍然采用花旗銀行的“克強指數”的計算公示運算，可以看到“修正的克強系數”與安徽省經濟增長速度有著相一致的變化，能夠較好地反映安徽省經濟的發展變化狀況。

圖1　安徽省GDP的增長變化與“改進的克強指數”波動變化狀況

1.2分析方法

設工業耗電量(億千瓦時)為X1，貨運量為X2，金融機構的貸款余額為X3，安徽省生產總值為Y。在分析經濟增長與“修正的克強指數”之間的關系時，首先對數列進行對數處理，對對數數列和差分后的數列進行平穩性檢驗，之后進行協整性檢驗，最后利用EVIEWS8.0對各項指標之間建立修正誤差模型，得到最終的結果。

2實證分析

2.1ADF檢驗和協整性檢驗

為了防止偽回歸的現象出現，首先對時間序列進行單位根檢驗。根據檢驗結果可以看出，在10%的顯著性水平下，都接受存在單位根的原假設，序列不平穩。于是，對四個序列進行一階差分，發現一階查差分后能初步消除增長的變化趨勢，在10%的范圍內拒絕原假設。

表2　單位根檢驗結果

在證明一階差分序列為無單位根后，在對其進行Johansen協整性檢驗，檢驗結果見表2。在5%的顯著性水平下，66.9703>47.8561，概率值為0.0003，拒絕假設，說明四個變量之間存在協整關系。

表2　Johansen協整性檢驗結果

2.2模型的構建

有時即便變量之間有著長期的均衡關系，在短期內也可能出現失衡，所以建立ECM模型糾正短期的失衡。先擬合出對數序列的回歸方程，得到誤差項，再對差分序列和修正誤差項做回歸，建立如下模型：

ECMt-1=lnY-0.3769lnX1-0.1050lnX2-0.5099lnX3-0.8618

dlnY=0.1189dlnX1+0.1960dlnX2+0.3262dlnX3-0.1494ECMt-1+0.0044

通過短期的修正誤差模型看出，-0.1491符合誤差的反向修正機制。由方程的系數可知，安徽省的工業耗電量、貨運總量和金融機構貸款余額與GDP之間存在正的相關關系。工業耗電量每增長1單位，經濟增長11.89%；貨運總量每增長1單位，經濟增長19.6%；金融機構貸款余額每增長1單位，經濟增長32.62%。

3結論及展望

本文主要是以安徽省的年度數據進行分析，對“克強指數”所含指標進行修正，由最終得到的修正誤差模型看出，金融機構的貸款對安徽省的經濟增長貢獻度最大。可見，金融機構放貸擴張是對經濟看好，對經濟增長有著積極的引導。金融機構放大貸款對工業、農業以及其他的第三產業都有著正效應的傳導作用。其次，貨物運輸總量增長對安徽省經濟發展也起著較為重要的作用。貨物運輸體現著一個地區的經濟繁榮程度，當地區發展較好，運輸業也會隨之發展，所以運輸業對經濟的貢獻大小也能從側面反映當地的工業、零售業等發展。但工業用電量較金融機構貸款余額和貨物運輸總量而言對安徽省經濟發展的作用較小，分析安徽省用電量結構發現，工業用電是安徽省用電能消耗的主要部分，工業企業在保持正常生產的同時，可能忽略能源消耗所帶來的負外部效應，沒有很好地考慮到環境污染治理等問題。工業增長對安徽省經濟作出貢獻的同時，政府還要拿出一部分資金進行環境治理。

結合以上的結論，提出下列幾點建議：

首先，在推進工業發展的同時，政府應鼓勵節能環保型企業的發展，對工業企業的污染排放標準作出明確限制。積極開發新能源，加快科技的創新力度，實現能源供給的多元化。淘汰高污染、高耗能的企業，盡快完成產業的轉型升級。

其次，對于安徽省來說，公路運輸是安徽省運輸的主要方式。但對比鐵路運輸，公路運輸存在著費用較高、效率較低的現象。安徽省處于長江三角洲地區，水路運輸有著良好的發展條件，并且作為代表性的中部省份，擁有許多鐵路樞紐。所以安徽省應該利用自身的地理優勢，加大發展鐵路運輸和水上運輸，建立完整的交通運輸網絡。

最后，安徽省政府應該優化投融資環境，加強金融機構對企業的扶持力度。通過保持一個合理的融資規模，保持當前金融機構貸款在安徽省經濟發展中的主導作用。完善當前的投融資渠道，加大對投融資平臺的規范化的管理力度，從而提升當前的金融服務環境。

參考文獻：

[1]何永秀,趙四化,等. 中國工業用電量與經濟增長的關系研究[J].工業技術經濟,2006(1):78-82.

[2]張靜,劉婷等. 鐵路運輸對地方經濟增長的貢獻分析[J].中國新技術新產品, 2010(2):205.

[3]韓愛華. 擴大信貸投放與GDP增長關系:對上海市的實證研究[J].上海經濟研究,2009(9):91-98.

[4]祝煦,黃正勇. “修正的克強指數”與 GDP 增長率時間序列建模分析[J].洛陽師范學院學報,2014(11):110-115.

[5]唐德祥,孫權. 經濟增長與“克強指數”的動態關系研究[J].重慶理工大學學報,2016(1):46-52.

[6]劉慧. “克強指數”與經濟增長的動態關系研究:基于VAR和VEC模型的實證分析[J].商業時代,2014(1):11-13.

[7]黃志敏，慈向陽. “改進的克強指數”與經濟增長實證研究[J].商業經濟研究,2015(31):55-57.

[8]馬秋卓. 五種運輸方式貨運周轉量與國民經濟關系研究[J].物流技術,2010(20):29-45.

責任編輯：何玉付

收稿日期：2016-05-01

基金項目：本文系安徽省創新訓練項目“農戶與農產品期貨市場對接模式研究”(編號：20150378556)和國家自然科學項目(編號：11301001)階段性研究成果。

作者簡介：從雨佳(1995-),女，安徽滁州人，安徽財經大學金融學院金融工程專業2013級學生，研究方向為金融工程。

中圖分類號：F127

文獻標識碼：A

文章編號：1671-8275(2016)04-0106-03

Research on the Relationship between “Modified Keqiang Index”and Economic Growth of Anhui

CONG Yujia

Abstract:“Keqiang Index” is constituted by industry power consumption, railway freight volume and long-term bank loans. Based on the actual situation of Anhui Province, the two indicators on railway freight volume and long-term bank loans have been improved, and the “modified Keqiang index” has been put forward. The ECM model, based on data of Anhui province from 1998 to 2014, is developed to explore the dynamic relations between GDP growth of Anhui and the increase in industrial power consumption, freight traffic volume and loan balance of financial institutions.

Key words:Keqiang Index; GDP; loan balance of financial institutions; freight volume; industry power consumption