固定资产投资论文精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇固定资产投资论文范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

我国固定资产投资增长高度依赖信贷资金的特殊原因

中国经济目前仍是投资主导型经济，投资占GDP比重不断提高，信贷增长仍然是固定资产投资增长的重要来源。我国固定资产投资增长对信贷资金的高度依赖，主要是由以下几个因素决定的：

第一，经济处在经济周期的不同位置和经济增长的不同阶段，对信贷资金的需求有所不同。在经济周期的上升阶段，信贷需求增加。每一轮经济快速增长之前，投资开始加速，物价开始回升，货币供应量和银行信贷资金也开始高增长。近年来，新一轮经济周期的上升阶段正值我国进入资本密集型增长阶段，不仅是传统的重化学工业，而且新兴产业和技术的不断出现，也使得企业和社会对资金的需求越来越大，资本深化不断推进，创造单位GDP需要的资金存量增加，一定速度的经济增长客观上需要更多的资金供给。

第二，我国直接融资比重过低，导致企业融资高度依赖信贷资金。直接融资和间接融资的比例在发达市场经济国家已达到1∶1左右，我国直接融资比例长期较低，融资结构以间接融资为主。贷款在全部非金融机构的融资中占近80%的比重，在企业融资中占90%左右，企业长期资金需求绝大部分通过银行中长期贷款来满足。

第三，政府国债投资和外商直接投资进一步增长，客观上需要银行配套资金，从而导致信贷资金需求的增长。以国债投资为例，1998～2002年我国共发行长期建设国债6600亿元，银行配套贷款1.32万亿元，银行配套贷款是长期建设国债的2倍。也就是说，1000亿元的国债投资需要2000亿元的银行配套贷款。

第四，商业银行不良资产比例降低后，信贷扩张具有内在动力。国有独资商业银行股份制改造和农村信用合作社改革中，加强了对商业银行不良贷款比例和余额持续“双降”的考核，商业银行纷纷采用新增贷款的方式稀释不良贷款。与此同时，商业银行上市的冲动，也有力地推动了贷款投放。另外，商业银行出于控制信贷风险考虑并受制于投资渠道狭窄，也偏好于发放中长期贷款。而我国目前在商业银行资产运用方面的限制较多，主要限于贷款业务，其他可投资产品较少，因此，银行体系的大量资金也不得不投向中长期贷款。

对固定资产投资加强信贷政策引导的必要性

由于投资与货币供给和信贷增长之间的内在联系，特别是在我国投资对信贷资金依赖程度较高的情况下，投资过热往往伴随着信贷过热。信贷过热之后往往形成大量不良资产，导致信贷紧缩，经济增长速度大幅度回落。为了避免投资过热及其产生的严重后果，就需要对信贷政策进行积极引导，促使投资总量保持在合理的限度内，投资结构不断优化。

当前，致使投资过热的原因很多：一是相当一部分投资是由政府主导下的投资，一些地方在经济发展思路上还没有完全摆脱盲目和片面追求经济增长速度的思维模式，地区之间互相攀比，不少地方政府仍然用一年一变样、三年大变样的指导思想发展地方经济；二是国有企业投资预算的软约束；三是地方政府给予私营和外资企业过于优惠的土地、税收等优惠政策，造成这些企业投资成本低估。

篇(2)

一、深化改革和完善固定资产投资计划管理创新

结合我国特有的社会主义性质，以及固定资产投资的特点和作用，使其投资总量、结构以及布局等均与国民经济全局有着直接关系，因此，在对投资计划管理体制进行改革时，必须与社会主义市场经济的发展方向结合起来，并始终贯彻运用计划使全社会能够达到综合平衡，进而全面推进国民经济稳步前进。对投资计划管理进行进一步强化，其目的主要是使计划能够更加具备科学性。结合整个社会所具备的财力、物理以及技术装备能力等可能性使其能够达到综合平衡，随之对五年内的投资规模及年度投资规模进行明确，使其能够呈现平衡、适度的状态，保证年度间不会出现较大变化的投资行为。在平衡满足社会投资规模的同时，既需要对全局进行考虑，同时针对地区和部门也需要进行平衡；考虑年度规模平衡的同时，还需要对在建规模进行考虑；项目投资后所需的财力、物理的平衡也均在投资总规模考虑范围内，这就需要根据地方以及部门的实际情况来安排。

二、完善和加强固定资产投资计划执行管理创新

在计划定制、调整以及执行等环节上，都应当采取程序化、规模化的管理模式，针对在建投资以及年度计划投资均应当实施双控制。对生产能力和投资额划分项目审批权办法进行大力调整改革，并根据国家在不同产业上的相关政策，运用相对集中管理对需要控制发展的产业进行控制管理，针对大力扶持的企业，则适当放宽审批权限。根据行业的不同拟定不同的经济规模标准并严格按照标准落实执行[2]。为了使计划的质量得到提升，使其严肃性得到展现，国家可以将投资计划的执行落实情况纳入到经济工作的考核中。投资资金管理体制可以说是投资体制中非常重要一部分，同时它也是计划管理体制和财政管理体制的重要内容。投资资金的使用、筹集以及回收等一系列的管理制度以及方法均属于投资资金管理体制的一部分。

篇(3)

关键词:固定资产投资;变化趋势;波动性;结构变动

一、工业固定资产投资的变化

(一)数据的获得途径及计算方法

1990全社会工业固定资产投资的数据引自张世贤2000年发表在《管理世界》第5期的论文《工业投资效率与产业结构变动的实证研究》一文。在《中国统计年鉴》和《中国固定资产统计年鉴》并没有关于工业固定资产的直接统计值,对于1996年之后的工业固定资产投资,本文通过全社会采矿业、制造业与电力、煤气及水的生产和供应三个大类行业固定资产投资数据加总的方式获得。1991年至1995年期间无法从统计年鉴和统计数据库中获取能直接准确计算出工业全社会固定资产投资的数据,只能采用估算的方式。将基本建设和更新改造中工业项的投资额加总,并根据固定资产投资价格系数进行调整换算成1990年不变价格值,计算出相应的增长率,根据1991-1996年期间6年年均增长率值对计算出的各年份增长率进行调整,得出1991-1995年这五年的工业全社会固定资产投资实际增长率的估算值,并以此计算出这五年全社会工业固定资产投资实际额(1990年不变价)的估算额。由于统计年鉴中统计数据的缺失,不能计算或者相对科学地估算1990年之前工业固定资产。

(二)工业固定资产投资的变动分析

1990年以来的18年里,考虑价格变动的因素,工业固定资产投资增长了14.46倍,年均增长率为16%。同期,全社会固定资产投资增长了15.28倍,年均增率为16.35%,高于工业固定资产投资增长率。分阶段工业投资增长情况如下:1991-1996年期间的6年里,工业固定资产投资率年均增长率为13.62%,同期全社会固定资产投资年均增长率为17.33%;1997-2002年期间,工业固定资产投资年均增长率为7.31%,同期全社会固定资产年均增长率为10.91%;2003-2008年期间,工业固定资产投资年均增长率为28.0%,同期全社会固定资产投资年均增长率为21.04%。从分阶段的情况来看:2003-2008年期间,工业投资增速显著加快,比1997-2002年期间的工业投资年均增速高了近17个百分点,比1991-1996年期间的年均增速高了近14个百分点;2003-2008年期间,工业固定资产投资还有一个显著的特点,那就是其年均增速高于全社会固定资产投资年均增速7个百分点,在这之前的12年里,工业固定资产投资年均增长率一直低于全社会固定资产投资年均增长率3.6个百分点左右。2002年以来,工业固定资产投资增长显著提速,其增速远高于此前各年份,工业固定资产投资增速持续高于全社会固定资产投资增速,而在此前的多数年份,工业固定资产投资增速小于全社会固定资产投资。近年来工业固定资产投资增速显著提高有两个重要的原因:一是2000年以来城市化和重化工业化进程显著加速,带动了重工业投资的高速增长;二是工业品出口的高速增长与工业品出口结构的升级,带动了轻工业投资的高速增长。

二、工业固定资产投资的波动情况

2001年之前,工业固定资产投资波动与全社会固定资产投资波动趋势大体上同步,2002年以来两者波动则体现出高度的同步性。为了进一步分析工业固定资产投资的波动性,我们采用HP滤波的方法。

(一)数据说明与研究方法

本文用工业固定资产投资年度数据(1990年不变价)和全社会固定资产投资年度数据(1990年不变价)这两组数据作为基本数据,使用HP滤波方法分析工业投资波动情况。Hodrick-Prescott(HP)滤波方法是测定序列长期趋势的一种方法,其优势在于可以将趋势要素和循环要素进行分解而又不会损失序列首尾的数据,通过对惩罚因子的调整,HP滤波法更为灵活。

其基本原理是:设{Yt}是包含趋势成分和波动成分的经济时间序列,{YtT}是其中含有的趋势成分(Trend),{YtC}是其中包含的波动成分(Cycle)。则

Yt=YtT+Ytc,t=1,2,3,…,T①

HP滤波的思想就是从{Yt}中将YtT分离出来。一般的,时间序列{Yt}中的可观测趋势{YtC}被定义为以下最小化问题的解。

min(Yt-YtT)2+λc(L)Ytt2②

c(L)=(L-1-1)-(1-L)③

其中c(L)是延迟算子多项式。将式③代入式②,则HP滤波的问题就归结为损失函数的最小化问题,即要使得下式最小化。min{(Yt-YtT)2+λ[(YTt+1-YtT)-(YTt-YTt-1)]2}最小化问题由c(L)YtT2来调整趋势的变化,并随着λ的增大而增大。HP滤波依赖于控制平滑程度的惩罚因子λ的设定。当λ=0时,满足最小化条件的趋势序列即为{Yt}本身;随着λ的增加,估计的趋势逐渐变得光滑;当λ趋近无穷大时,估计的趋势将接近线性函数,HP滤波就退化为最小二乘法。对λ取值存在一个权衡的问题,即要在趋势序列对实际序列的跟踪程度和趋势的光滑程度之间做一个选择。对于年度数据,本文使用经济合作与发展组织(OECD)建议的λ=100。

(二)工业固定资产投资的波动性分析

用HP滤波的方法,将工业固定资产投资额(II)序列,分解为工业固定资产趋势序列(II_TREND)与工业固定资产投资波动序列(II_CYCLE),并得出趋势图,根据序列的变化,2002年以来趋势线变得更为陡峭,表明工业固定资产投资显著提速。从波动序列看,1998年至2005年期间,存在一个跨时7年的投资缺口。这样还不能直观评价工业固定资产投资的波动幅度,通过进一步测算工业固定资产投资和全社会固定资产投资的偏离率指标(偏离率=Cycle/Trend),可以清晰地得出其波动情况。在图1中给出了工业固定资产投资(II_Cycle/Trend)和全社会固定资产投资偏离率(NI_Cycle/Trend)指标序列图。从图1中可以看出,全社会固定资产投资偏离率序列的波峰、波谷绝对值均显著小于工业固定资产投资序列,这表明工业固定资产投资相对全社会固定资产投资而言更为剧烈。工业固定资产投资偏离序列波峰值为33.81%、波谷值为-31.17%,峰值与谷值之间的时间跨度为8年(半周期),表明工业固定资产投资波动周期较长但波动幅度剧烈的特征。

三、工业投资的结构变动

(一)数据来源及轻重工业分类根据

在中国,传统上会将工业分成轻工业和重工业两大类,轻工业主要是由生产消费品及其中间产品的工业行业组成,而重工业主要由生产生产资料品及其中间产品的工业行业组成。本文研究工业投资的结构变动主要探讨,工业投资在轻工业与重工业之间的分配比例的变化,这种变化可以反映再生产资源在消费品生产和资料品生产的分配情况。由于在《中国统计年鉴》与《中国固定资产投资统计年鉴》中并没有轻、重工业固定资产投资的数据,1990-2003年的轻重工业投资占比主要根据《中国统计年鉴》中给出的各行业基本建设、更新改造数据计算,2004年以来的占比则根据《中国统计年鉴》中城镇各行业固定资产投资计算。轻工业包括:农副食品加工业、饮料制造业、烟草制品业、纺织业、纺织服装鞋帽制造业、皮革毛皮羽毛及其制品业、木材加工及木竹藤棕草制品业、家具制造业、造纸及纸制品业、印刷业及记录媒介的复制、文教体育用品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、仪器仪表文化办公用机械制造业、工艺品及其他制造业、废旧资源和废旧材料回收加工业。重工业则包括:采矿业、电力燃气水的生产与供应业以及除轻工业行业外的制造业各行业。

(二)工业投资结构的变化趋势

通过对数据进行分析,得出以下轻工业固定资产投资与工业增加值在工业中份额的变化:1993-1999年期间,轻工业投资占比20.63%逐渐下降到12.06%;2000年以来轻工业投资占比逐渐上升,2005年轻工业投资占比重新回到20%以上,2006年、2007年该值分别为26.69%和26.65%,2008年轻工业投资占比下降至24.80%。近十年来我国城市化显著加快、重化工业化的趋势十分显著,轻工业工业增加值占比迅速下降,同期轻工业投资占比却稳步提高,这一现象似乎令人觉得不解。但是通过对轻工业的考察我们不难发现,近十年来我国轻工业的产品升级换代十分迅速,出口量的快速增长也带动了许多轻工业产品的升级换代,轻工业装备的更新改造和升级换代也非常快,这在很大程度上可以解释轻工业投资占比上升和工业增加值占比下降同时出现的矛盾。

参考文献:

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2、Jin,Hehui., Yingyi Qian, and Berry Weingast. Regional Decentralization and Fiscal Incentive: federalism, Chinese Style[J]. Journal of Public Economics, 2005(89).

3、北京大学中国经济研究中心宏观组.产权约束、投资低效与通货紧缩[J].经济研究,2004(9).

篇(4)

[论文摘要]我国的信息化发展水平与经济发展水平呈明显正相关，目前推动我国信息化发展的因素主要是政府财政支出和最终消费，而固定资产投资对信息化建设的促进作用最弱。

一、信息化与经济、社会发展水平的相关分析

国务院信息化工作领导小组在1997年全国信息化工作会议上提出，信息化是在国家统一规划和组织下，在农业、工业、科学技术、国防及社会生活各个方面应用现代信息技术，深人开发、广泛利用信息资源，加速国家实现现代化的进程。为了科学评价国家及地区的信息化水平，正确指导各地信息化发展，需要建立全国统一的信息化指标体系。信息产业部会同有关部委共同研究提出了《国家信息化指标构成方案》，作为当前进行国家和地区信息化水平量化分析和管理的依据和手段，该套方案由资源开发利用、信息网络建设、信息技术应用、信息产品与月凤务、信息化人力资源、信息化发展环境六个大项，20个小项指标组成。

国家信息化测评中心NIEC受国家主管部门的委托，根据信息产业部公布的《国家信息化指标构成方案》及有关指标数据，对全国各地区信息化水平进行了测算，2000年中国国家信息化水平总指数(NIQ)为38.46，比1999年的30.14和1998年的25.89，有较大提高，1998-2000年中国信息化水平总指数提高了48.6%，平均每年提高21.9%，大大快于国民经济7—8%的增长速度。

本文试图分析我国各地区信息化水平与经济与社会发展水平之间的相关关系以及影响我国信息化水平的主要因素，数据如表1。

做信息化指数与人均GDP和社会发展指数的散点图，结果如下(见图一、图二):可以看出，信息化水平和我国的经济发展水平和社会发展水平都有明显的正相关，信息化指数较高的地方，人均GDP和社会发展指数也较高，信息化指数与人均GDP的相关系数为0.754，与社会发展指数的相关系数为0.815，由此可以看出信息化的重要性。

二、影响我国信息化发展水平的因豪分析

影响信息化发展的因素很多，但本文只分析决定国民生产总值的投资、消费、和政府购买这三项宏观指标对信息化的影响。由于全国各地区的信息化水平是一个水平数据，而不是总量数据，分析影响信息化发展水平的因素时，应该使用人均数据，而不是总量数据，因此，本文用各地区的固定资产投资、最终消费、政府财政支出的数据来除以人口总数得到人均固定资产投资RIJ、人均最终消费RJC以及人均政府财政支出RJG，用SPSS软件做信息化指数Ⅱ与RJIRJC以及RJG的线性回归分析，Ⅱ为因变量，其他变量为自变量，结果如表2。

从分析结果可知:固定资产投资、最终消费、政府财政支出对我国的信息化指数都有促进作用，各系数统计显著，其中，人均固定资产投资增加一元，可以让信息化指数增加8.621E—03个单位，人均最终消费增加一元，可以让信息化指数增加8.881E-03个单位，人均政府财政支出增加一元，可以让信息化指数增加2.273E-02个单位，对比之下，政府支出对我国信息化的推进作用最大，最终消费对我国信息化的推动作用次之，而固定资产投资对信息化的推进作用最弱。可见，目前我国信息化的推进主要还是靠政府财政支持，其次是靠消费的拉动，而固定资产投资对信息化的拉动作用在目前明显不够。

三、国际信息化指数与经济发展水平的相关分析

1999年，国家统计局“中国信息能力研究”课题组建立了一套指标体系测度一些主要国家的信息化能力，该体系由体现信息能力的基础性因素(包括促进性因素)、资源性因素、活跃性因素和保障性因素共四大类、30个小项组成，测度结果如上表，为了分析信息化能力与经济发展水平之间的相关性，本文从《2001国际统计年鉴》上得到上表中对应国家1999年按购买力平价的人均GDP数据(美元)。从图三的统计图可以看出，各国的信息能力水平和人均GDP呈明显的正相关，采用上述相同的方法得出两者的相关系数为0.974，由此可见，在世界范围内，信息化能力与经济发展水平的相关性更为明显。世界正步入信息化时代，信息已经成为比物质和能源更为重要的经济赞源_，信,能力也将成为决定一个国家综合国力的重要指标，较高的信息能力可以对国民经济产生“产值倍增效应”，可以使经济结构优化和高度化，从而提高国民经济的国际竞争力。从数据表明，美国位居信息能力的榜首，其他发达国家的信息能力也处于较高水平，但中国的信息能力只相当于美国的8.6%、日本的8.892%、甚至比经济发展水平不如我国的印度也低。从中可以看出，我国的信息能力水平在世界居于落后水平，这无疑会使中国在未来的国际竞争中处于不利的位置。

篇(5)

［关键词］云南GDP；影响因素；相关分析

［中图分类号］F121 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2011）31-0105-03

1 研究的意义

国内生产总值是指在一定时期内(一个季度或一年),一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值,常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现,更可以反映一国的国力与财富。就支出算法而言,国内生产总值(GDP)等于消费、投资、政府支出与进出口差额之和,但GDP与这些因素的关系如何,这些因素对于GDP的影响程度如何,是否还存在别的因素影响,却没有结论。云南省在后金融危机时期保持了经济平稳较快发展,有效地配合国家顺利实现了“保八”的目标。研究和分析云南省GDP的影响因素,预测未来的经济发展趋势,能使我们更好地适应当前社会经济环境,为国家和社会的发展贡献自己的一份力量。

2 理论背景

目前国内很多学者对不同领域的GDP影响因素做过大量研究,而对于地区性的GDP影响因素目前的研究方向主要在以下方面：

（1）地区性的GDP影响因素研究多集中于经济发达地区：现有研究成果多探讨北京、上海、广州、山东、江苏等较发达城市的经济增长因素及存在问题,欠发达地区则较少有人问津。

（2）对云南经济的数量分析研究论文较少且研究对象较单一：对于云南经济的数量分析研究多集中于旅游业的影响,除此之外还有少量对农业、税收收入影响的研究,但大多数研究都是单一变量对GDP的影响,多因素的多元回归则较少涉及。

本文侧重于多因素条件下的GDP影响因素分析。利用Eviews3.1对最终消费、国有经济固定资产投资总额、出口总额、进口总额、工业总产值、农业总产值、资本形成总额对云南省生产总值的多元回归计量分析后,确定云南省GDP的影响因素,并对2011年云南省的经济增长情况做出预测。

3 模型的选择和建立

本文采用多元回归模型分析云南省GDP的影响因素,建立模型如下：

Y=β0+β1×X1+β2×X2+β3×X3+β4×X4+β5×X5+β6×X6+μ（1)

其中：Y――云南省生产总值(亿元)；

X1――最终消费(亿元)；

X2――国有经济固定资产投资总额(万元)；

X3――净出口(+出超、-入超)(亿元)；

X4――工业总产值(万元)；

X5――农业总产值(万元)；

X6――资本形成总额(亿元)。

4 数据来源与分析

本文模型参数估计采用时间序列数据，数据中1978―2008年云南省生产总值(亿元)数据来自《云南统计年鉴》；2009年云南省生产总值(亿元)、出口总额(万美元)、进口总额(万美元)、资本形成总额(亿元)出自云南省统计局官网；2009年最终消费(亿元)数据来自《中国统计年鉴(2010)》。

5 模型估计

在基本假设条件下,以含有截距项的线性回归模型为理论依据,由模型数据,利用OLS方法进行模型参数估计,构建各种检验以筛选模型,并对数据进行有效的处理,以得到合理的模型。(在95%置信概率下)经过多次自相关和异方差处理后,因六元模型t检验不合格,五元模型存在多重共线性使矩阵退化,所以最终剔除X1和X3后得到合格的四元模型如下：

该方程已不存在自相关、异方差及多重共线性中的任何问题,各解释变量及总体方程的经济意义也完全符合要求。所以,建立的最终模型为：

（1）对方程模型有关系数的计算和相关经济意义的解释：通过对偏相关系数、大β系数和弹性系数的计算,可以看出：

所以,按偏相关系数计算得到的四个解释变量的系数排列顺序与按大β系数和弹性系数的计算得出的顺序不同。由于偏相关系数是考虑到系统中其他变量的存在,并在消除其他变量影响的情况下,衡量多个变量中某两个变量之间的先行相关程度的指标。而实际上,各解释变量之间不可能没有任何影响,所以应该选取按大β系数和弹性系数的计算得到的系数排列顺序,即对云南省GDP的影响强度排列顺序为：工业总产值＞农业总产值＞资本形成总额＞国有经济固定资产投资总额。

（2）预测：本文利用样本32年数据,使用“布朗单一参数线性二次指数平滑法”对2011年云南省国有经济固定资产投资总额X2、云南省工业总产值X4、云南省农业总产值X5、云南省资本形成总额X6进行预测。预测结果如下：X’2=22565690.09万元(平滑指数为0.99)；X’4=92050374.63万元(平滑指数为0.90)；X’5=25717088.95万元(平滑指数为0.85)；X’6=4694.583937 亿元(平滑指数为0.85)。

① 均值区间预测：当α=0.05时,tα/2(n-k-1)=2.052得到：P［10016.19157≤E(Y0)≤10304.88315］=0.95

现实数据反映的经济意义：将预测出的剔除价格因素影响的云南GDP值还原为现实数据后可得,在95%的置信概率下,当国有经济固定资产投资总额为22565690.09万元,工业总产值为92050374.63万元,农业总产值为25717088.95万元,资本形成总额为4694.583937亿元时,云南省GDP平均在8026.357785亿~8257.697401亿元。

② 单值区间预测：当α=0.05时,tα/2(n-k-1)=2.052得到：P(9991.667569≤Y0≤10329.40715)=0.95

现实数据反映的经济意义：将预测出的剔除价格因素影响的云南GDP值还原为现实数据后可得,在95%的置信概率下,当国有经济固定资产投资总额为22565690.09万元,工业总产值为92050374.63万元,农业总产值为25717088.95万元,资本形成总额为4694.583937亿元时,云南省GDP在8006.705764亿~8277.349421亿元。

6 经验解释

本次计量经济模型的分析,就是以云南省GDP为分析对象。单从模型的分析结果来看,国有经济固定资产投资总额、工业总产值、农业总产值和资本形成总额对云南省GDP都有一定的影响。该结论符合实际。首先,国有经济固定资产投资总额很重要,加大固定资产投资额,能以更加强劲的拉动力来拉动云南经济的发展,云南省GDP随之增加。其次,工业总产值是以货币表现的工业企业在报告期内生产的工业产品总量。工业总产值越大,代表生产的工业产品总量越多,因而GDP也会相应增加。但农业总产值对云南省GDP的影响也不可忽视,农业总产值指以货币表现的农、林、牧、渔业全部产品的总量,它反映一定时期内农业生产总规模和总成果。农业总产值越大,代表生产的农、林、牧、渔业全部产品的总量越多,因而GDP也会相应增加。最后,资本形成总额跟地区的经济发展水平呈正比,资本形成总额是指常住单位在一定时期内获得的减去处置的固定资产加存货的变动,包括固定资本形成总额和存货增加。资本形成总额越大,代表固定资本形成总额和存货增加越多,因而GDP也会相应增加。因此,一个地区的经济发展越快,国有经济固定资产投资总额越高,工业总产值、农业总产值和资本形成总额也越高。所以该模型与现实很符合,预测的数据与现实也十分贴近,而且它贴近生活,容易理解。通过进一步的各种比较表明,在四个解释变量中,工业总产值对云南省GDP的影响是最大的。需要说明的是,虽然在最后的模型中去掉了最终消费(亿元)和净出口(+出超、-入超)(亿元)这两个变量,但并不说明这些变量对于云南省GDP没有影响,只是说本模型暂不考察它们对于云南省GDP所产生的影响,而只针对所选取的解释变量进行重点考察。

7 结 论

由以上分析我们可以看出,要想使GDP快速增长,就得有效提高国有经济固定资产投资总额、工业总产值、农业总产值、资本形成总额。所以,发展云南省经济,必须保持经济又快又好发展,加快转变经济增长方式,增强和提高自主创新能力,加强和谐社会建设,进一步深化改革开放。总之,云南经济的发展,必须选择具有地方特色和竞争优势的产业作为重点发展的产业,使之成为地方经济发展的引擎,带动和推进云南地方经济的整体发展。在发展传统优势产业中,应重视市场开拓、技术创新和产业簇群的培育,才能在竞争中不断保持和增强传统产业在市场的竞争优势。我们相信,“十二五”规划后,在中国经济崛起的大背景下,云南省将有新的腾飞。

参考文献:

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［5］李子奈,潘文卿.计量经济学［M］.北京：高等教育出版社,2008.

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关键词：投资效率；ICOR；投资弹性系数

中图分类号：F832.48　文献标识码：A　文章编号：1003－4161(2011)03－0026－04

投资效率反映的是投资所获有用成果与其耗费的关系。关于投资效率问题，我国理论界已从不同侧面进行了较深入研究和探索，并取得了一系列研究成果。王峥(2000)以美、日等发达国家的证券市场为参照，剖析了现代市场经济中证券市场对投融资效率的影响，并就我国证券市场对投融资效率的影响进行分析评价；陈明里(2001)对经济增长中投资效率提高途径问题进行了研究；侯荣华、汲凤翔(2002)对固定资产投资效益的基本范畴、固定资产投资效益研究的理论框架等进行了探讨；沈炼、马永红、白银宝(2008)利用DEA－Malmquist指数方法对各省市历年的研发投资效率进行了分析与比较；高莉莉(2008)测算了安徽省投资率、投资效果系数、投资弹性系数等指标，并与全国同类数据进行了比较分析；李同宁(2008)通过计算历年中国的实际增量资本一产出比反映经济的总体投资效率，研究了中国投资率与投资效率的关系；此外，魏后凯(2001)、卢福财(2001)、刘付(2002)等分别就工业生产能力利用率、投资的特殊领域并购效率、融资效率进行了探讨和分析。

总之，从现有相关文献资料来看，目前有关我国投资效率的研究主要侧重于理论方面，尽管实证方面也取得相应进展，但对区域投资效率差异的研究尚不够深入。本文拟在充分吸收现有研究成果基础上，以比较的视角，深入分析中国东西部地区的投资效率差异，这对促进东西部地区调整投资结构，推动东西部地区经济协调发展具有重要现实意义。

一、研究方法与数据来源

本文拟通过对ICOR指标的计算、投资对经济增长作用的计量分析，从增量资本一产出比率、投资弹性两个角度分析东西部投资效率差异及其变化态势。

(一)ICOR指标

国际上常用“增量资本一产出比”(Incremental Capital-Output Ratio，缩写为ICOR)衡量国家或地区的宏观投资效率。当不考虑固定资产折旧时，资本存量的变动等于投资流量(I)，即资本形成总额，则ICOR=I/AGDP，即资本存量变动与产出增量(AGDP)的比率。ICOR反映一个单位的GDP增量需要多少个单位的投资拉动，边际资本产出比率越大表示投资效率越低。该指标用以反映东西部及其各省份的年度投资效率变化。

(二)投资弹性系数

通常判断投资效率还有另一种方式，即通过计量方法，用投资对GDP进行回归，回归方程中解释变量的系数实际上就是投资弹性系数，它反映的是投资每增加一单位，GDP所能增加的单位。如果投资弹性系数越大，则投资效率越高；反之，投资弹性系数越小，则投资效率越低。该指标用以反映东西部及其各省份的区间投资效率变化。

本文所使用的数据均为时间序列，为避免时间序列的异方差性，在回归分析之前，先对数据进行自然对数变换。由于时间序列可能是平稳的，也可能是非平稳的，对两个非平稳的时间序列做回归，可能引起谬误回归，即使变量之间没有任何有意义的关系，但常会得到一个很高的拟合优度值。因此，在对变量进行回归检验之前，有必要对时间序列数据进行平稳性检验。本文将使用ADF单位根检验方法对时间序列来进行平稳性检验。若时间序列同阶单整，即可对时间序列数据进行回归。在同阶单整的情况下，还需要对回归结果的残差序列进行单位根检验，以确保GDP与投资之间存在协整关系，由此得到的投资弹性系数更可靠。

(三)区域界定与数据来源

本文研究的东部地区包括江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、山东、海南、辽宁、河北、天津、北京；西部地区包括陕西、宁夏、甘肃、四川、重庆、贵州、云南、、青海、新疆。本文采用全社会固定资产投资作为投资流量指标，东西部各省市区的全社会固定资产投资以及GDP数据均来自中国统计年鉴(1982－2008年)(中国统计出版社出版)。计算软件为Eviews5。

二、东西部地区投资效率比较分析

(一)东西部投资效率年度比较分析

应用ICOR计算方法分别对1981－2007年间东西部地区历年的ICOR进行计算，计算结果见图1。由图1可以看出，在20世纪80年代，东西部地区的投资效率差距并不明显，在1988－1996年间，西部地区的投资效率一直高于东部地区，特别是1990年，东部投资效率为2.93，西部投资效率为O.93，即GDP增长一个单位，东部地区需要2.93单位的投资拉动，而西部仅需O.93单位的投资拉动，西部投资效率明显高于东部。但1996年以后，西部投资效率曲线又重新处于东部投资效率曲线之上，表明其投资效率要低于东部，并且两者差距不断扩大，在1999年达到最大值，东部的这一指标为5.13，西部为8.04，即GDP增长一个单位，东部地区需要5.13单位的投资拉动，而西部地区需要8.04单位的投资拉动，随后不断缩小，但西部投资效率始终低于东部。值得注意的是，1999年以来，东西部地区的投资效率不断提高，但仍然低于20世纪90年代中期之前的水平。

伴随西部大开发战略正式启动，国家通过规划指导、政策扶持、项目安排等加大了对西部地区的投资支持力度。2000－2007年，中央对西部地区的各类财政转移支付累计近15000亿元，国债、预算内建设资金和部门建设资金累计安排西部地区7 300多亿元。这些资金有力地推动了西部地区经济发展，西部地区生产总值从16655亿元增加到47455亿元，年均增长达到11.6%。但西部地区在经济高速增长的同时，其投资效率却远低于东部地区，也低于其20世纪90年代中期之前的水平。由此可见，西部大开发战略在具体实施过程中，在项目选择、资金使用、投资结构等影响投资效率的诸多方面还存在亟待改进之处，改进投资效率将是促进西部地区经济增长的重要途径。

(二)东西部投资效率区间比较分析

首先，分别对东部和西部地区的投资与GDP时间序列数据序列进行自然对数变换，以消除非平稳时间序列的异方差。

然后，对新序列进行单位根检验，以确定时间序列是否平稳。检验结果，表l显示，东部地区国内生产总值序列lnGDP1与全社会固定资产投资序列lnl1的ADF统计值均大于其临界

值，因而存在单位根，为非平稳时间序列。尽管lnGDP1、lnl1是非平稳的，但它们是二阶单整的。同理，西部地区国内生产总值序列InGDP2与全社会固定资产投资序列lnl2也是二阶单整的。

备注：GDP1表不东部地区国内生产总值、I1表示东部地区全社会固定资产投资、GDP2表示西部地区国内生产总值、l2表示西部地区全社会固定资产投资。

最后，进行回归估计。分别以lnGDP1或lnGDP2为因变量，以lnl1或lnl2为自变量，用最小二乘法回归估计。估计结果，表2表明：在1981－2007年间，东部地区投资每增长1%，GDP能增长0.81%；西部地区投资每增加1%，GDP能够增长O.79%。由此可见，在1981－2007年问，同等数量的投资，东西部投资效率存在O.02%差距。

应用同样方法，对1981－2000年间东部地区与西部地区的投资效率进行计算，计算结果如表3。表3显示：在1981－2000年间，东部地区投资每增长1%，GDP增长0.8814%；西部地区投资每增加1%，GDP增长O.8775%。由此可见，在1981－2000年间，同等数量的投资，东西部投资效率仅存在0.004%差距，几乎可以忽略。从投资效率数值看，1981－2000年间的投资效率高于1981－2007年间的投资效率，甚至1981－2000年间西部地区的投资效率也高于1981－2007年间东部地区的投资效率。这表明，2000年之后，无论是东部，还是西部，投资效率都有了明显下降，但西部地区投资效率下降幅度更大，致使西部地区与东部地区的投资效率差距不断扩大。这与东西部投资效率年度分析结果是一致的。

三、东西部地区各省份投资效率比较分析

(一)东部地区各省份投资效率比较分析

根据上述方法，分别计算东部各省份1981－1989年、1990－1999年、2000－2007年度平均ICOR值，并计算东部各省1981－2007年间的投资弹性系数，见表4。

从年度平均ICOR值看：东部地区可分为三类：一是年度平均ICOR值呈现上升趋势的省份：江苏、浙江、福建、山东、广西、辽宁、河北，这些省份的投资效率呈现下降趋势，表明这些省份单位GDP增长所需的投资呈现上升趋势；二是年度平均ICOR值呈现下降趋势的省份：上海、天津，这两省的投资效率呈现上升趋势，表明这两省份单位GDP增长所需的投资呈现下降趋势；三是年度平均ICOR值呈现起伏趋势的省份：广东、海南、北京，这三个省份的投资效率先升后降，表明这三个省份单位CDP增长所需的投资先降后升。

从投资弹性系数看：在1981－2007年间，海南省为O.76，是所有东部地区投资效率最低的省份，即投资每增加1%，GDP增长0.76%；广东、福建、天津在O.86以上，表明这三个省份的投资效率较高，即投资每增加1%，GDP增长0.86%以上；而同期长三角地区的江苏、浙江与上海均在O.77左右，表明长三角地区投资效率较低，而且地区差距较小，即投资每增加1%，GDP增长O.77%左右；东部其他各省份的投资弹性系数处于O.76－O.86之间，高于海南省，低于广东、福建等省份。

由此可见，东部地区不仅不同省份间投资效率也存在很大差异，而且同一省份在不同时期投资效率也在发生变化，因此，东部地区内部也存在投资地区结构与投资时机的优化问题。

(二)西部地区各省份投资效率比较分析

同理，可以分别计算西部各省份1981－1989年、1990－1999年、2000－2007年度平均IGOR值，并计算西部各省份1981－2007年间的投资弹性系数，见表5。

从年度平均ICOR值看：西部地区可分为两类：一是年度平均ICOR值呈现上升趋势的省份：陕西、宁夏、甘肃、贵州、云南、青海、新疆，这些省份的投资效率呈现下降趋势，表明这些省份单位GDP增长所需的投资呈现上升趋势；二是年度平均ICOR值呈现下降趋势的省份：四川、，这两各省的投资效率呈现上升趋势，表明这两省份单位GDP增长所需的投资均呈现下降趋势。

从投资弹性系数看：在1981－2007年间，为0.6989，是所有西部地区投资效率最低的省份，即投资每增加1%，GDP增长0.6989%；同期新疆为O.8749，是所有西部地区投资效率最高的省份，即投资每增加1%，GDP增长O.O.8749%；西部其他各省份的投资效率处于这两省份之间。

由此可见，西部地区与东部地区相似，其内部不同省份间投资效率存在差异，而且同一省份在不同时期投资效率也有变化，因此，西部地区内部也存在投资地区结构与投资时机的优化问题。

(三)东西部地区间各省份投资效率比较分析

通过对表4与表5的比较，可以发现东西部地区间各省份投资效率有以下特点：

1、在年度平均ICOR值方面。在1981－2007年间，无论是东部地区，还是西部地区，其内部多数省份的投资效率呈现下降趋势，只有少数省份的投资效率呈现上升趋势，由此可见，东西部地区多数省份均存在投资效率低下的问题。产生这些问题可能有决策失误、资金闲置、滞留、损失浪费等多方面的原因，但决策失误导致的投资效率低下不可低估。改善政府决策机制与公众意愿表达机制是减少决策失误，提高投资效率的有效途径。

2、在投资弹性系数方面。在1981－2007年间，东部地区各省份的投资效率多数高于西部地区，同时东部地区各省份间的投资效率差异小于西部地区。但是东部地区的有些省份，如江苏、浙江、上海的投资效率低于陕西、青海、新疆等西部省份。东部经济发达地区存在投资过剩，而一些西部省份，投资效率高于东部省份，却存在投资不足，地区性投资结构不合理的现象明显。可见，投资效率水平与投资水平并不直接相关，投资政策应引导投资流向，着力改善这种不合理的地区投资结构。

四、主要结论

本文在统计资料的支持下，通过计算ICOR指标、投资弹性系数，对1981－2007年间东西部投资效率进行了分析比较，得到以下结论：

第一，从东西部地区整体比较看，1981－2007年间，东部与西部的年度投资效率起伏变化，高低互现。东部地区投资每增长1%，GDP能增长O.8l%；西部地区投资每增加l%，GDP能够增长0.79%。同等数量的投资，东西部投资效率存在O.02%差距。特别是西部大开发战略后，西部地区的投资效率还存在亟待改进之处。

第二，从东西部地区内分省份比较看，1981－2007年间，东部与西部地区不仅不同省份间投资效率存在很大差异，而且同一省份在不同时期投资效率也在发生变化。与此同时，东部与西部地区内部均存在投资地区结构与投资时机的优化问题。

第三，从东西部地区间各省份比较看，东部与西部地区多数省份的投资效率呈现下降趋势，只有少数省份的投资效率呈现上升趋势，东西部地区多数省份均存在投资效率低下的问题；东部地区多数省份的投资效率高于西部地区，同时东部地区各省份间的投资效率差异小于西部地区，东部地区有些省份的投资效率低于西部地区的一些省份，东部地区的投资过剩与西部地区的投资不足并存，地区性投资结构不合理。

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[10]张军，资本形成、投资效率与中国的经济增长：实证研究[M]，北京：清华大学出版社,2005

篇(7)

论文关键词：欠发达，产业结构，调整

 

1.宿迁市概况

宿迁市位于江苏省北部，于1996年建市，现辖宿城区、宿豫区、沭阳县、泗阳县和泗洪县。总面积8555平方公里，2008年低，人口数为534.58万人论文的格式，GDP总量为655.06亿元，人均12289元，其中，工业总产值244.11 亿元, 农业总产值136.62亿元; 第三产业生产总值216.10亿元，固定资产投资605.00亿元。从多项经济指标在江苏省的地位看（见表1），应属于经济欠发达地区。

表1 2008年宿迁市社会经济状况一览表

 

地区

总面积

Km %

总人口

万人 %

人口密度

人

人均GDP

元

宿迁市

8555 8.3

534.58 7.2

625

12289

苏北地区

54357 53.0

3318.31 43.2

610

19555

江苏省

102600 —

7676.50 —