吉林省固定資產投資結構的優化

胡昕辰 王嵩

摘 要 論文研究了吉林省的固定資產投資結構的現狀及其未來的優化方向，這是一個宏觀的大問題，要考慮的方面和所涉及的問題都十分繁雜。因此，為清晰起見，我們分四個方面來展開論文的主要內容。要分析吉林省的固定資產投資結構的現狀，首先要對全省的經濟大環境有一個初步的了解，因此，我們第一步先站在宏觀角度，通過定性了解及數據分析的方法來初步研究一下吉林省的經濟發展水平、產業結構、投資環境等，為下一步的定量工作做好鋪墊。第二步，我們將固定資產投資額看作一時間序列，根據過去15年的資料得出其變化規律，用此來預測未來的發展變化，得到了未來3年的固定資產投資額度的預測。第三步，基于所收集的數據，將吉林省的經濟結構按行業類型加以劃分。通過查閱相關文獻，我們確立了一個能對企業的經濟效益進行綜合評價的指標體系，然后用主成分分析的方法，對吉林省的主要行業進行了經濟效益的評價，確定出幾個經濟效益確實較高的行業（如汽車制造業等）。第四步，在之前這一系列定量結果的基礎上，給出吉林省未來固定資產投資方向的建議，以期能對相關政策的制定與實施起到一定的參考作用。至此，完成了論文的主要內容。

關鍵詞 固定資產 投資 優化

一、吉林省經濟背景

改革開放以來，吉林省固定資產投資保持了較高的增速，年均增速為20%；消費的增速相對平穩，年均增速為14%；國際貿易一直處于貿易逆差，保持進口狀態。由此我們看出，吉林省的固定資產投資一直處于高增長狀態，并且作為了吉林省經濟增長的主要推動力，固定資產投資一直在吉林省的經濟增長中發揮著十分重要的作用。

從我省近幾年經濟運行情況看，其中消費、投資和凈出口是對新增國民生產總值貢獻率最高的三個項目，三者合計貢獻率達90%以上，其中固定資產投資貢獻率最高，因此吉林省經濟一定程度上可以說是投資主導型經濟。

眾所周知，投資對一個地區經濟發展具有重要作用。投資結構反映的是一定時期內社會投資在不同的經濟空間或地理空間內組合分配、運用的格局，這個格局的最佳組合會使社會投資的效率達到最大化，也就是說，一定時期內投資產出達到最大化。

固定資產投資結構系統本身是一個“資金分配調節器”，是投資資金到投資產出的一個中間環節。一定時期內社會固定資產投資總量是一定的，這些投資資金經過不同的投資結構所產生的效果是不同的。固定資產投資結構系統內部包括多種結構和比例關系，對投資資金的分配有著決定性的影響，固定資產投資資金在投資結構內部存在著此消彼長的效應——投入到一個行業或地區的資金多了，其他行業或地區的資金必然會減少。

（一）地區生產總值

根據吉林省統計年鑒及吉林省人民政府網站的數據等的初步統計，吉林省在2014年實現地區生產總值13803.81億元，按可比價格計算，比上年增長6.5%。其中，第一產業增加值1524.56億元，增長4.6%；第二產業增加值7287.26億元，增長6.6%；第三產業增加值4991.99億元，增長6.9%。按常住人口計算，全省人均GDP達到50162元（按年平均匯率折合8166美元），比上年增長6.5%。三次產業的結構比例為11.0：52.8：36.2，對經濟增長的貢獻率分別為6.8%、55.6%和37.6%。

（二）固定資產投資情況

2014年全年全社會固定資產投資11486.52億元，比上年增長15.1%，人均投資達到41733元。其中，不含農戶的固定資產投資為11254.84億元，增長15.4%。

在不含農戶的固定資產投資中，第一產業投資414.04億元，增長44.07%；第一產業投資6445.19億元，增長16.0%；第三產業投資4395.61億元，增長12.4%。

全年完成工業投資6233.56億元，增長15.3%，對全省固定資產投資增長的貢獻率為55.0%。全年民間投資達到8040.58億元，占不含農戶的固定資產投資比重達到71.4%，比上年提高1.9個百分點。

二、建立模型

固定資產投資是吉林省重要的投資方式，本文的模型建立包括固定資產投資額度的預測和各行業投資回報率的評估，通過時間序列分析和ARIMA法對固定資產投資額度進行預測；用主成分分析法得到各行業投資回報率，并結合定性的情況解決了本文所研究的問題，即給出了吉林省固定資產投資在下一階段投入的側重點，為投資提供可行的依據。

（一）吉林省固定資產額的預測

吉林省固定資產投資往往受到許多因素的制約，且這些因素之間又保持著錯綜復雜的聯系。因此，運用結構性的因果模型分析和預測往往比較困難。于是將固定資產投資額看作一時間序列，可以根據過去的資料得出其變化規律，用此來預測未來的發展變化。

1.方法簡介。時間序列分析在經濟中的應用，主要是確定性的時間序列分析方法，包括指數平滑法、滑動平均法、趨勢預測法、趨勢季節模型預測法、時間序列的分解等等。

ARIMA法是一種典型的時間序列分析法，由于不需要對時間序列的發展模式作先驗的假設，同時方法的本身保證了可通過反復識別修改，直到獲得滿意的模型。因此適合于各種類型的時間序列數據，特別是考慮到固定資產投資無明顯特征或者說較為固定的投資規模，這種方法不僅考察預測變量的過去值與當前值，同時對模型同過去值擬合產生的誤差也作為重要因素進入模型，有利于提高模型的精確度，是一種精確度相當高的短期預測方法。

2.具體模型建立。我們以1995～2015年的吉林省固定資產投資總額識別、估計、檢驗，文章運用此模型對未來3年的固定資產投資總額進行預測，以期為吉林省有關部門制定固定資產投資政策提供比較科學的依據。運用spss軟件運行模型，得到投資額隨時間變化的曲線從圖像上可以看出固定資產投資總額是明顯的非平穩序列。通過建立ARIMA（0，1，0）模型后得到如圖4像，并得到了預期結果。

（二）各行業固定資產投資回報率的評估

我們選取五個企業效益評價指標，運用主成分分析法對數據進行處理，得到五個指標的兩個主成分的得分。最后對企業的投資回報率進行綜合排名。

1.方法簡介。主成分分析是利用降維的思想，將多個變量轉化為少數幾個綜合變量（即主成分），其中每個主成分都是原始變量的線性組合，各主成分之間互不相關，從而這些主成分能夠反映始變量的絕大部分信息，且所含的信息互不重疊。

2.具體模型建立。根據吉林省實際情況以及國家制定的企業效益評價指標，我們選取了總資產貢獻率、資產負債率、流動資產周轉率、成本費用利潤率、全員勞動生產率作為經濟效益評價體系的五個經濟效益指標。并根據選取的指標，將所獲得的數據進行統計處理。

由于所選指標較多較復雜，我們打算運用主成分分析法匯總出幾個較關鍵的因素，以便于我們構建綜合效益評價體系。

主成分分析法的具體步驟為：

之后借助spss編程軟件，實現了主成分分析法，得到成分得分系數矩陣，并得到最終排名。

3.給出投資建議。根據計算出的各行業綜合效益得分排名以及吉林省實際情況，我們選取了汽車制造業、石油化工、文化體育和娛樂業、食品產業、醫藥產業、采礦業、其他制造業這幾個經濟效益較好且具有代表性的行業作為吉林省固定資產投資的主要產業。

4.資料出處。數據圖表中的資料來自吉林省統計年鑒。

（作者單位為吉林大學數學學院）