经济增长趋势精品(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经济增长趋势范文，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)

内容摘要：本文以Yang and Borland（1991）的内生分工演进模型为基础，分析分工水平的发展路径以及专业化程度、交易成本、分工水平与地区经济增长间的影响关系。在分工水平演进的不同阶段，分工水平对地区经济增长的影响均具有不同的效果，而熟能生巧以及“干中学”所导致的专业化程度的演进则是不同地区分工水平演进的动力，同时也是影响分工水平增长速度的主要因素。本文利用1952-2006年我国31个省（市、自治区）的面板数据对上述结论进行了实证检验，检验结果支持本文所得出的结论。

关键词：经济增长 分工 面板数据

本文以Yang and Borland（1991）的内生分工演进模型为基础，对分工水平提高的过程以及分工水平与经济增长之间的关系进行了理论探讨，并利用面板数据模型对其进行了实证研究。本文认为分工水平的发展路径以及专业化程度、分工水平对地区经济增长间的影响关系主要表现在：地区的人均GDP的增长主要受到地区分工水平发展的影响，它与地区分工水平的提高表现出相似的增长趋势；区域专业化水平随时间的增加速度影响分工水平的提高速度，专业化水平随时间提高的速度越快，分工水平提高的速度也将越快；在专业化程度一定的地区，交易条件以及专业化水平随时间的增加率是影响地区分工水平增长率的两个决定因素。

分工水平与地区经济增长的实证分析

既然从理论上可以得出，地区经济的发展的动力在于分工水平的提高，其人均GDP的增长以及人均收入的增长都表现出与分工水平的提高相似的增长趋势。在实际的地区经济发展过程中，经济发展的特征是否能够很好的证实上述结论，对此本文定义两组模型来检验这一结论。

由于很难找到描述地区分工水平的变量，但考虑到区域内分工水平的提高以及专业化程度的提高，必将导致区域内以及区域间各主体交易活动的增加，也即批发零售业、餐饮业、金融业、房地产业等第三产业（服务业）的生产总值将有较大程度的增加。因此，区域第三产业的繁荣程度可以间接反映一个地区分工水平，考虑到地区人口、面积的差异性，本文认为采用第三产业的增加值与地区生产总值的比值以衡量地区分工水平更加合理。

分工水平发展的不同阶段将会导致地区人均GDP在不同阶段具有不同的增长趋势。因此，在对地区人均GDP与分工水平增长关系实证检验之前，需首先分析人均GDP增长是否具有突变性。在突变点前后，不仅仅人均GDP增长将具有不同趋势，同时其与分工水平、专业化程度、以及交易状况之间都将具有不同的趋势。其次，在对地区经济增长阶段进行简单划分之后，可以在不同的阶段对模型进行实证检验。

（一）经济阶段的划分

对地区经济阶段的划分必须依据地区经济增长的基本趋势，因此，本文使用1952-2006年我国31个省（直辖市、自治区）的1608组年度数据，对不同地区人均GDP的增长特点进行实证分析。虽然我国经济发展状况的不平衡性，东部、中部、西部地区经济的基本环境存在差别，但是，在同一个区域内，各省差别则较小，为更好分析数据与拟合模型，考虑将全国的数据分为东、中、西三大区域。虽然不同省份各自的经济发展状况差别很大，较发达省份将会比那些不发达省份的增长速度要高一些，但由于共同处在一个大的经济环境下，其发展趋势仍应具有相似性。由于各阶段增长趋势的较大差异性，可以将数据按时间分为三段：1952-1978为一组，1979-1992为一组；1993-2006为一组。对三大区域分别建立以下模型：

Ln（RGDPit）=βLn（t）+εit （1）

εit=αi+μit （2）

式中RGDPit为地区i，在时间t的人均GDP数据，αi为对应于i省的固定效应，β为系数，t为时间，μit是误差项。本文采用相同系数的固定效应模型，主要基于以下原因：一是尽管我国各省、市经济增长存在一定差别，但是，由于处于相同的政治、经济环境下，彼此增长趋势应该是近似的；二是Hausuman检验如表1所示，故选取固定效应模型。回归结果如表2所示。

根据上述回归结果，可得以下结论：全国各地区人均GDP的发展趋势是相似的。在1952-1978年，全国各地区的人均GDP的增长率是不断减小的。在1979-2006年，全国各地区的人均GDP的增长率都是不断增加的，但是1979-1991年之间全国各地区人均GDP的增长率较1992-2006年之间的增长率要低很多。1978年前后和1990年前后为全国各地区人均GDP增长率的转折期。

总体上来看，我国各地区人均GDP的增长特点基本上表现出三个不同的增长阶段：第一阶段，在1952-1978年，三大区域的人均GDP缓慢增长，其增长率具有不断减小的趋势；第二阶段，1978-1991左右，三大区域人均GDP的增长率缓慢增长；第三阶段，1992年以后，三大区域的人均GDP的增长率呈现不断增加的趋势。

（二）分工与经济增长关系的实证检验

在上述三个阶段的基础上，对分工与经济增长的关系进行实证检验，回归模型如下：

Ln（RGDPit）=C0+C1*Ln（nit）+C2*1/nit+εit

εit=ηi+μit（3）

式中：RGDPit表示i地区t时期人均GDP的数据；nit表示分工水平的值，用地区第三产业的增加值占地区生产总值的比重表示；C0为常数截距。

数据集与前相同，回归软件采用Evies5.0，分别采用固定效应模型与随机效应模型。回归结果如表3所示，Hausuman检验如表4所示。

根据上述回归结果，可以得出以下结论：

全国各地区人均GDP随分工水平的增长率是先负，后正，再减小的发展趋势，即先负，后正，再增加的发展趋势，从绝对值看，第一阶段最小，其次为第二阶段，第三阶段的最大。由于，结合表2进行简单计算，即可得上述结论。结论说明，改革开放以前，我国各地区分工水平相对较低，第三产业发展相对落后，经济增长主要依赖于区域内的第一产业或第二产业的增长，第二产业的发展相对落后，而其快速增长往往需要第三产业的发展相配合。在此阶段内，分工水平相对较低，专业化水平相对较低，分工水平的增长率也较低，且有不断下降的趋势，分工水平甚至有降低的趋势。改革开放以后，各地区分工水平开始增加，但交易成本对地区经济增长的影响为负，而交易成本对地区经济增长产生了阻碍作用，但总体上，分工水平的提高对地区经济增长为正向促进作用。1993年以后，分工水平对经济增长的促进作用日益明显，地区经济快速增长。

改革开放即1978年为各地区经济增长的一个转折点，同时也是分工对经济增长影响效果的转折点。结论说明，改革开放以前，我国各地区分工水平相对较低，第三产业发展相对落后，其对地区经济的增长基本无较好的促进关系，经济增长主要依赖于区域内的第一产业或第二产业的增长，而实际上往往可能较大程度上依赖于区域第一产业的增长，第二产业的发展相对落后，而其快速增长往往需要第三产业的发展相配合。在此阶段内，分工水平相对较低，专业化水平相对较低，分工水平的增长率也较低，且有不断下降的趋势，分工水平甚至有降低的趋势。改革开放以后，各地区分工水平开始增加，分工水平的提高对地区经济增长为正向促进作用。此时，第二产业开始取代第一产业在经济中的地位，成为地区经济增长的支柱，服务于第二产业以及交换活动的第三产业也开始快速增长。1993年以后，分工水平对经济增长的促进作用日益明显。各地区分工水平快速增长，专业化水平也得到较大程度的提高，分工导致的专业化利益日益增大，地区经济快速增长。交易成本虽然在一定程度上有所增加，但其对经济增长的阻碍作用也变得相对微弱，反而经济的增长更大程度上导致地区交易成本的增加。此时，由分工导致的服务于第二产业以及交换活动的第三产业增长更快，专业化水平得到较大程度的提高，地区经济的增长一方面依赖于第二产业的增长，另一方面依赖于分工水平导致的第三产业专业化水平的提高，专业化导致的经济利益更加明显，对地区经济增长的推动更大。

结论

本文在Yang and Borland（1991）的内生分工演进模型的基础上，使经济体的专业化程度按照动态的方式逐步演进，本文以Yang and Borland（1991）的内生分工演进模型为基础，将模型由比较静态分析发展到完全动态的分析，分析了分工水平的发展路径以及专业化程度、交易成本、分工水平与地区经济增长间的影响关系，结论认为地区分工水平的演进为地区经济增长的主要动力，交易成本的变化、专业化程度的演进均为影响地区经济增长与分工演进的重要因素。在分工水平演进的不同阶段，分工水平、交易成本对地区经济增长的影响均具有不同的效果，而熟能生巧以及“干中学”所导致的专业化程度的演进则是地区分工水平不同演进的动力，同时也是影响分工水平增长速度的主要因素。本文的结论认为，地区经济的增长主要受分工水平提高的影响，即地区经济的增长主要依靠地区经济结构的改变。新古典经济学的增长理论认为经济的增长主要依靠资本与劳动力两种要素的投入，实际上，这两种要素的投入是否能促进经济的长期增长，关键还是要看这种投入是否促进地区分工水平的提高，导致经济结构的有效改变。分工水平的提高既包括地区间分工水平的提高又包括地区内分工水平的提高。因此，积极改善地区间与地区内的交易条件，加速专业化经验的扩散，促进地区间与地区内分工水平的提高，将会促进地区经济快速发展。

参考文献：

1.Yang,X.The division of labour,investment,capital.Metroeconomica,1999

2.梁琦.中国制造业分工、地方专业化及其国际比较.世界经济，2004（12）

3.汪斌，董.从古典到新兴古典经济学的专业化分工理论与当代产业集群的演进[J].学术月刊，2005（2）

作者简介：

篇(2)

内容摘要：旅游经济作为我国国民经济的重要经济增长点，在近几年的经济发展中并未显现出其优势，表现也不尽如人意。如何在促进旅游产业全面科学发展的同时，还能促进我国经济的发展，是当今学术界重点研究的议题，所以了解旅游经济在我国国民经济中的地位，俨然已成为一项基础性课题。因此，笔者通过研究旅游经济在国民经济中的比率，以及横向比较旅游经济在我国国民经济中的地位，得出相关结论。

关键词：国民经济 旅游经济 第三产业

随着经济全球化的发展，我国旅游经济取得了长足发展，每年均呈现上升趋势。但笔者作为旅游研究者，科学合理地分析了相关经济数据发现，促进我国国民经济发展的众多产业均呈现增长趋势，而旅游产业呈现的增长趋势并不能有效地表明，其是否具备支柱产业的增长优势。因此，把旅游业和其他产业放到国民经济序列中进行比较，才能研究出旅游产业是否具备支柱产业的增长优势。

旅游经济在国民经济中的比率

（一）旅游总收入占GDP的比率

由于旅游总收入基本等同于国内生产总值（Gross Domestic Product，GDP）的比率（王淑新等，2011；齐邦锋等，2010；赵亮等，2009），因此使用旅游总收入来衡量旅游产业对我国国民经济的贡献，并选取1997-2012年相关数据进行分析。数据如表1所示。

由表1可知，由于1997年改变了统计方法，从而使当年的旅游总收入占GDP的3.21%，在随后的几年中也呈现逐渐上升的趋势，至2006年已接近5%。但自2007年以来，随着我国GDP增长速度的加快，我国旅游收入在GDP中的占比也开始呈现下降趋势，保持在4%-4.5%左右，在2012年更是下滑到4%以下。如图1所示。

（二）旅游总收入占第三产业的比率

旅游产业是第三产业的核心产业（余凤龙，2009；查芳，2011）。笔者通过运用1999-2012年第三产业产值和旅游总收入，计算比率，得出表2。由表2可知，我国旅游总收入虽然呈现持续上升的趋势，但在第三产业中的占比却没有显著增长，基本维持在10%-11%左右，近年来还呈现下降趋势。笔者分析了旅游产业在第三产业和GDP比率偏低的原因：旅游产业总收入的增长幅度过于偏小，虽然旅游产业自身呈现增长趋势，但与我国国民经济相比较，其增长趋势相对不显著。自2002年我国把旅游产业列为我国经济的增长点之后，旅游总收入的平均增长率仅能与GDP的平均增长率持平，尤其在2008-2012年这5年间，名义GDP的平均增长率高达16.51%，而旅游总收入的平均增长率仅为14.14%，导致旅游总收入在GDP的占比越发降低。如图2所示。

旅游经济在国民经济中地位的横向比较

我国旅游产业是否具备支柱产业的增长优势，不应局限于自身的纵向比较（张河清等，2010），还应考虑在我国国民经济的范围内与其他产业进行比较。笔者选择旅游产业、汽车产业、房地产业、信息产业等产业进行比较，主要涉及我国国民经济的比率、税收贡献、利润以及行业平均增长率来分析旅游产业是否具备支柱产业的增长优势。

（一）平均增长率的比较

笔者通过表3列出2004-2012年四个行业的增长率和增加值（张洪等，2009），由于我国旅游产业缺少增加值，故使用旅游总收入代替旅游产值。从四个行业的平均增长率来分析，房地产业的平均增长率为16.3%，信息业的平均增长率为22.1%，而汽车产业的平均增长率为25.2%，三种产业增长率均明显高于国民经济增长的速度。但我国旅游产业的平均增长率仅为14.3%，与国民经济增长速度相比相对落后。

（二）各产业在国民经济中占比的比较

在1999-2012年的13年间，我国房地产业、信息产业和汽车产业由于呈现较强的增长趋势，使三种产业在我国国民经济中的比率愈发凸显。尤其是我国汽车产业在这13年间，在国民经济中的比率也增长了一倍。而房地产业也由1999年的4.1%增加到2012年的4.9%。信息产业也紧随其后，由1999年的3.1%增长到2012年的5.2%。唯独旅游业在国民经济中的比率略微下降，由1999年的4.5%跌落至2012年的4.4%。如图3所示。

（三）各产业利润的比较

由于我国旅游产业的利润长期处于微利状态，尤其是其子产业中的饭店业，在这6年内（2007-2012年）更是处于亏损状态，与房地产业、信息产业和汽车产业相比其利润明显较低。虽然在2012年创下140亿元的历史新高，但增长幅度仅为信息产业的6.7%，是汽车产业的13.6%。如图4所示。

（四）各产业税收的比较

从各产业对我国的税收贡献来分析，旅游业与其他产业相比也存在一定的差距，2012年信息产业的税收贡献为770亿元，汽车产业的税收贡献为364亿元。而旅游产业的税收贡献仅为158亿元，与汽车产业的税收贡献相比，其税收贡献还不足汽车产业的二分之一。与信息产业相比，其税收贡献仅为信息产业的五分之一。如图5所示。

笔者从各个产业的横向比较结果可知，我国旅游产业经济增长的速度相对缓慢，不如预期理想。在与各个行业的增长速度比较上，也不具备明显优势。主要原因是由于我国旅游产业利润相对薄弱，并致使税收贡献也相对不足，最终迫使其在国民经济中的比率有所下降，而旅游产业在我国经济增长点的主导地位也开始被其他产业所代替。

结论

笔者将我国旅游产业设定在我国国民经济的框架下，分析了我国旅游经济在国民经济中的地位，并与其他几个国民经济增长点的相关产业进行了横向比对，从而更好地分析我国旅游经济在国民经济中的地位。结论如下：

我国旅游总收入在国民经济中的比率，在20世纪90年代中期，呈现出快速增长的趋势，使我国旅游总收入基本等同于GDP的上升趋势，至2006年已接近5%。但自2007年以来，随着我国GDP增长速度的快速提高，我国旅游收入在GDP中的比率已呈现下降趋势，基本保持在4%-4.5%左右，在2012年更是下滑到4%以下。

在与其他几个国民经济增长点相关产业的横向比较中，笔者发现旅游产业与房地产业、信息产业和汽车产业相比其利润也明显较低。虽然在2012年创下140亿元的历史新高，但其增长幅度仅为信息产业的6.7%，是汽车产业的13.6%；而在各产业税收贡献的比较中也发现，2012年信息产业的税收贡献为770亿元、汽车产业的税收贡献为364亿元，但旅游产业的税收贡献仅为158亿元，与汽车产业的税收贡献相比，其税收贡献不足汽车产业的二分之一。与信息产业相比，其税收贡献仅为信息产业的五分之一。综上所述：四个产业的增长速度由快到慢依次为：汽车产业、房地产业、信息产业、旅游产业。前三种产业在GDP中的比率已开始增加，而旅游产业在GDP中的比率却开始减少。表明我国旅游经济在我国国民经济中的地位开始下降，我国政府应重视此问题，并通过制定科学全面的相关政策，来改善我国旅游经济在国民经济中的地位。

参考文献：

1.高艳红，高彦梅.旅游经济增长宏观环境分析—以PEST模型为例[J].中国商贸，2011（3）

2.张广宇，简王华，付艳.广西市域旅游经济发展差异的综合评价与分析[J].广西师范学院学报（自然科学版），2009（4）

3.王淑新，何元庆，王学定.中国旅游经济的区域发展特征及影响因素实证研究[J].商业经济与管理，2011（4）

4.齐邦锋，江冲，刘兆德.山东省旅游经济差异及旅游空间结构构建[J].地理与地理信息科学，2010（5）

5.赵亮，李洪娜，卢晓君.基于SPSS的辽宁省旅游经济发展差异研究[J].辽宁科技大学学报，2009（5）

6.余凤龙.江苏省区域旅游发展差异的空间特征与影响因素[J].南通大学学报（社会科学版），2009（4）

7.查芳.旅游产业与经济增长的相关性：基于1994-2009年的经验数据[J].统计与决策，2011（11）

篇(3)

通过以上对变量间长期关系的确定。之后可以对变量间的短期和长期因果关系进行检验。根据格兰杰因果关系的定义，若时间序列Yt通过采用Xt的历史数据可以提高预测效果，则说明存在从Xt到Yt的因果关系，否则不存在。传统的格兰杰因果检验的原假设是不存在从Xt到Yt的因果关系。电力消费与经济增长之间的传统的格兰杰因果检验通过式（3）和（4）进行说明。式（3）的原假设是不存在EL到GDP的格兰杰因果关系，若b1j的联合显著的，则拒绝原假设。同样，式（4）中，原假设是不存在GDP到EL的格兰杰因果关系，若b2j是联合显著的，则拒绝原假设，表明存在从GDP到EL的因果关系。基于误差修正项的因果检验，包含了协整方程中的误差滞后项。如式（5）和（6）所示，通过引入滞后误差修正项，原本通过差分损失的长期信息得到补充。变量间虽然存在长期关系，但并不至少存在一个方向的格兰杰因果关系。因果关系的方向通过F统计量和滞后的误差修正项来确定。当ECM（-1）系数的t统计量显著则表明存在长期的因果关系，解释变量的F统计量表明短期的因果关系。然而，对于式（5）和（6），仅当变量间存在协整性才能引入误差修正项进行估计。

本文采用国内生产总值（GDP）序列代表经济增长，用全社会用电量代表用电需求，样本期间为1980~2009年，数据来源于《中国统计年鉴》（1981~2010）。为消除原始数据的异方差性，对GDP和电力消费数据都作了取对数处理。由于电力消费和GDP时间序列存在明显的趋势特点，为将时间趋势特征与周期性波动分别研究两者之间的因果关系，在此用HP滤波法将电力消费和GDP时间序列分为趋势部分和波动部分，如图1和2所示。

1电力消费与经济增长的协整性检验

电力消费与GDP趋势部分之间的长期关系通过AR-DL边限检验法检验。首先，（1）和（2）中各变量的差分的滞后阶数通过AIC和SBC准则确定，两变量均为2。随后，进行我国电力消费和经济增长趋势部分之间的协整关系检验，如果协整关系存在，则可以得到变量间的长期系数和ECM项。同样，对电力消费和经济增长的周期波动部分进行检验。检验结果如表1所示。表1中的F统计量表明，对于趋势部分，当GDPS和ELS为因变量时，所得的F统计量高于1%水平下的上限临界值，存在明显的协整关系；对波动部分，当ELC为因变量时，F统计量在5%水平下高于上限临界值。而GDPC为因变量时，F统计量在5%水平下低于临界值。可以看出，仅有唯一的协整向量。趋势成分与波动成分之间均存在协整关系，表明两者之间既有长期的共同增长趋势特点，且短期的波动也具有共同性。

2基于误差修正模型的因果关系检验

对于趋势成分和波动成分根据检验出式（2）中均存在长期协整关系后，可以对有滞后误差项的式（6）进行因果关系检验。通过对滞后误差项系数的显著情况和Wald检验中解释变量的滞后差分项的联合显著性情况进行判断。实证分析结果如表2所示。根据检验结果可以看出，对于趋势部分，当GDPS为自变量时，ECM系数与预期相同为负并且显著，反映了短期波动偏离长期均衡时，将以0.19%的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态，说明存在从电力消费到电力消费的显著的长期因果关系，F统计量的显著表明存在从电力消费到经济增长的短期因果关系。而当ELS为自变量时，其ECM系数显著但非负，并不能证明经济增长到电力消费之间的因果关系。同样，对于波动部分，当ELC和GDPC为自变量时，ECM系数均与预期相同为负并且显著，分别以33.03%和6.19%的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态，前者对电力消费的调整速度更快。F统计量的显著表明存在从电力消费波动成分与经济增长波动成分之间双向的短期因果关系。

3脉冲响应分析

篇(4)

【关键词】公共产品 公共支出 政府职能

对于教育、医疗、社会保障、国防安全等公共产品由于市场失灵和外部性的存在，必须由政府来代替市场提供以提高社会的福利。西方经济学家根据西方工业国家的政府公共支出数据及经验总结，得出随着经济的发展及人均收入的提高，政府的公共支出的扩张的瓦格纳法则。我国由于经济的不断发展，人们对于公共服务需求的不断增长以及政府的职能的不断改变导致我国的公共支出水平出现不断增长的趋势。在近十年以来，我国的公共支出趋势也符合了瓦格纳法则。

一、公共支出的规模

对于公共支出的规模分析，通常从绝对数量和相对规模两个方面来分析。绝对数量的分析主要有公共支出的规模和增长率两个指标。相对规模主要指从公共支出占地区生产总值的比重这个指标分析。

（一）公共支出的规模及增长――绝对规模

从表1可以看出，进入21世纪以来河北省的公共财政支出呈正增长趋势，绝对数值不断增长，从2000年的415.54亿元增长到2010年的2820.24亿元，增长近六倍。同时可以看出，从相对增长速度上来说，河北省公共的年增长率一直保持较高，虽然有周期性的波动，但除了2002年和2003年两年外，年增长率都超过了20%，年均增长21.57%，保持较高的增长速度。公共支出的规模的增长反映了，政府对于公共服务的提供能力和提供总量提高。

（二）公共支出与经济增长――相对规模

公共支出占GDP的比例，反映了政府等公共部门在社会经济活动中的地位，是研究公共支出规模的一个重要指标。比较河北省的公共支出、公共收入占地区生产总值的比重，可以发现，公共支出占地区生产的总值呈较为稳定的增长趋势，从2000年的8.24%，增长到2010年的13.38%，见表2。从整体看，公共支出的增长速度略高于地区生产总值的增长速度，说明随着经济的发展，河北省的公共支出和公共收入快于经济的增速，政府提供公共服务的能力有所提升。但是公共支出占地区生产总值的比重仍然较低。

二、河北省公共支出的特征

（一）公共支出的绝对规模稳定增长

从上面的分析中，我们可以看到，河北省的公共支出的规模呈现持续增长趋势，也超过同期的地区生产总值的生产速度，如果考虑到政府预算外的各种如政府对于国有企业的补贴、各类税收减免等各种公共支出，公共支出的规模将呈现更大的增长趋势。公共支出的持续增长，也反映了政府对于社会的经济管理能力的不断加强。

（二）公共支出占地区生产总值的比重仍较低

虽然公共支出占地区生产总值的比重在逐年增长，但是这个比重仍然较低，低于全国平均水平。我国正处在经济社会不断发展的时期，公众对于各项社会服务的需求不断增长，市场经济条件下，各种公共服务的提供都需政府提供相应的财力支持，公共支出占地区生产总值的比重低，政府掌握的公共资源较少，对于医疗卫生、教育以及正在不断建立起的社会保障制度等公共服务的提供必然受到影响。今后，公共支出的绝对规模上升时，公共支出占地区生产总值的比重也将不断上升以满足不断增长的公共服务的需求。

三、公共支出合理水平的建议

由于政府等公共部门的“非生产性”，因此其要履行相应的只能必须通过税收等强制性的手段从社会中集中一部分资源。公共支出规模过大，政府部门对社会资源的占有过多，则容易造成对于市场的过度干预，挤压私人投资，造成效率的损失，扭曲市场机制。如果公共支出的规模较小，占地区生产总值的比重较低，则满足公众对公共服务的需要，政府就不能很好地履行其职能，不利于经济的稳定和社会福利的提升。因此，确定公共支出水平的合理规模很重要。

（一）加强收入管理，提高公共收入的规模

公共支出的政策受到公共收入水平的影响和制约。因此，提高公共支出的绝对和规模和其占地区生产总值的比重先要提高公共收入的规模。首先，应坚持依法征税。税收是公共收入的主要组成部分，严格打击偷税漏税行为，保证公共收入的合理到位。其次，应规范对于非税收入的征收和管理。非税收入从本质上说是属于财政性资金，是政府收入的重要组成部分。而在我国非税收入在地方政府尤其是县、乡两级政府规模较大，占财政预算收入比例较高。非税收入的征收使用管理不规范，规模过大，对于税收产生挤出效应，削弱了税收的筹集资金能力，因此应加强对于非税收入，尤其是预算外的非税收入的管理，规范各类费用的征收和使用，取消不合理的制度外收入，发展有前景的收入，加强非税收入使用的监管。

（二） 健全财政职能，提高公共支出效率

在社会公共支出总量一定的情况下，应用有限的资源创造出更大的社会效益，这与提高公共支出的规模具有同等重要的结果。政府等公共部门应改变对公共支出资金的相对粗放式管理，减少公共资金使用上的浪费，用有限的成本实现产出的最大化。严格按照预算管理制度使用资金，科学合理规划。在政府的决策中，引入民主监督管理机制，使预算资金的使用和管理透明化规范化。

（三）合理界定支出范围

公共支出的总量是由公共部门的公共支出范围决定的，而支出范围又是取决于政府职能范围和公共需求总量的。政府职能的科学合理界定可以提高公共支出资金的使用效率，反之，政府职能的范围过大，则容易造成政府机构效率低下，公共支出规模的膨胀和公共资金的浪费。科学界定政府职能的范围和公共支出范围，按照市场条件下，市场作为资源配置主体的要求，对于市场能够发挥作用的领域，政府应逐步退出；对于市场机制难以发挥作用的领域，政府应提供相应的公共产品，弥补市场的失灵。

参考文献

[1]安秀梅.政府公共支出管理[M].北京：对外经济贸易大学出版社，2005.

篇(5)

关键词：资本收入份额 CD生产函数 状态空间模型

一、引言

按照经济增长传统观点，若生产要素投入仅以资本和劳动分类，那么经济产出就可以看作是这两种生产要素投入的报酬。两种要素收入份额的变动对经济运行诸多方面都会产生显著影响。近年来随着中国经济发展，研究劳动份额变化的文献很多，与劳动份额研究相对应的是产出中的资本收入份额，它是影响资本积累和投资的关键因素。经济增长的重要来源是资本积累，资本收入份额越高，意味着产出中用于积累和投资的部分应该越高，以便于扩大生产，进行技术创新，提高生产效率。因此，研究总产出中资本份额的变化趋势和动态特征，有利于了解一个经济体经济发展状况。本文以吉林省1978年到2010年的经济数据，研究吉林省资本收入份额的动态变化特征及其与经济增长的关系。

二、模型设定和数据说明

为了研究吉林省资本收入份额的变动情况，假设吉林省生产技术符合CD生产函数，形如：Y=AKαLβ，其中Y为吉林省总产出，K和L分别为吉林省资本和劳动投入，A为技术进步，α，β分别为资本和劳动的收入份额。数据来源于中国统计年鉴，其中Y为吉林省1978年到2010年各年生产总值，K为固定资产投资及设备投资的总和，并用价格指数对Y和K进行平减，以1978年为基期。L为全省从业人员数量。

三、实证分析

总生产函数为非线性，可以采用取对数的方法使其线性化。为了研究资本份额α的动态变化，估计采用状态空间模型，由于β并不是我们关心的参数，所以仅把α设定成状态变量，并且设定状态变量α为一阶自回归，状态方程如下：

㏒Y=㏒A+sv·㏒K+β·㏒L+ε svt=C1+C2·svt-1+ut 把数据代入方程中，用Eviews软件计算得到如下方程

㏒Y=-1.58+sv·㏒K+0.74㏒L （1） （-13.83）*** （52.42）*** （29.91）***

Svt=0.17+0.57 svt-1 （2）

（1.52） （2.06**）

从计算结果看，方程（1）中回归系数都在1%水平上显著，其中劳动收入份额相对较高，达到了0.74，高于全国水平。状态方程中，常数项不显著，但自回归系数显著，根据估计结果得到各年资本收入份额值，其均值为0.3966。吉林省资本收入份额并不具有明显趋势，而是表现出围绕均值上下波动特点，但没有表现出明显的周期性。最低值出现在1983年，在1999年到2005年间保持最高水平。在1978年到1983年间，资本收入份额表现为下降趋势，随后14年间虽然表现出M型波动，但是波动幅度明显减少，显示出惰性。而1997年之后表现出大幅增长趋势，且保持了近8年时间，但是从2004年之后出现迅速下降趋势并且逼近到样本期间的最低值。

从理论上分析，资本收入份额直接影响投资，进而将对经济增长产生重要影响。为了探究资本收入份额和经济增长之间的关系，把吉林省不变价环比GDP增速g和资本收入份额a绘制到同一张图中进行比较，见图1。

从图1可以发现，GDP增速与资本收入份额的关系大致可以分为两个阶段，在1996年之前，两者表现出了大致相同的变化趋势，基本上表现为“M”型，但GDP增速变动的幅度大于资本份额的变动。而在1994年、1995年、1996年三点几乎在图像上重合，说明在这三年中资本收入份额和GDP动态变动趋势一致，1997年之后，GDP增长和资本收入份额的变动开始背离，并且偏离程度越来越大，资本收入份额达到了数值最高时期，形成倒“U”型，而GDP增速进入到了相对平稳时期。之后资本收入份额开始出现下降趋势，并且向GDP增长曲线方向收敛。从图形上看，二者交叉后各自延续发展趋势，形成剪刀差状。可以看出当资本收入份额出现下降趋势之后，GDP增长也进入了下降阶段。由此我们可以推断，资本收入份额的变动将影响经济增速，而且较高的资本收入份额将使经济持续稳步的增长，若资本收入份额下降，经济增速也必将放缓。

四、结论及政策建议

通过本文研究发现，吉林省资本收入份额基本稳定，并不存在明显的增长或是下降趋势。将资本收入份额变动趋势和GDP增长趋势结合研究发现，资本收入份额波动与经济增速变动近似一致，但在不同样本区间表现为不同的趋势关系。可见，稳定资本收入份额是保证经济稳定可持续性发展的一个重要途径。投资驱动是经济增长的一个重要来源，保持合理和稳定的资本收入份额才能确保投资的积极性。为了能够促进吉林省经济可持续稳定发展，应积极努力保持稳定且较高的资本收入份额，加大对新设备和新技术的投资，并通过技术引进和技术创新，提高资本使用效率。同时加快经济改革和市场化步伐，大力提高生产率。并且较高的资本收入份额也会提高经济增速，形成经济的良性循环，使经济稳定健康的发展。

参考文献：

[1]白崇恩，钱震杰. 我国资本收入份额影响因素及变化原因分析——基于省际面板数据的研究[J]. 清华大学学报（哲学社会科学版），2013（4）

[2]李清华. 中国劳动收入份额的国际比较研究[J]. 当代财经，2013（3）

[3]钱志远. 国民收入中劳动收入份额降低的原因及其影响[J] . 商业时代，2012（25）

[4]屈曙光，彭璧玉. 劳动收入份额的经济增长效应国外研究述评[J]. 经济研究导刊，2012（23）

篇(6)

【关键词】 ARIMA 工业总产值 时间序列 预测

一、引言

自1978年改革开放以来，我国整体经济一直保持超高速增长，实际人均GDP年平均增长率达到9.0%，被世界誉为“中国奇迹”（林毅夫等，1994）。而自2008年国际金融危机以来，我国经济不免也受到国际整体经济形势的影响，增长速度有所下滑，至2012年经济增长率甚至首次低于8%（7.5%）。而在同一时期，天津经济增长却逆势上扬，一直保持强劲势头，维持在高于15%的水平，远超过全国平均水平，近几年其经济增长率连续实现全国各省市第一名。

是什么因素助推天津的经济增长呢？我们进一步把整体经济按照三个产业进行划分，分析相关数据可知天津的产业结构中工业所占比例很高，接近50%，而且这其中重工业的比例超过80%。既然工业对于天津整体经济如此重要，对其未来增长趋势进行分析和预测，可为进一步制定发展规划提供依据。然而，我市工业总产值无疑要受到多种因素的制约，并且各个不相同的因素之间又有可能保持着极其复杂的关系，因而，运用结构性因果模型对天津市工业总产值进行预测，一般难以达到较为理想的预测效果。再者，我市工业总产值序列为非平稳时间序列，对其进行建模拟合和预测不宜直接采用自回归（AR）、移动平均（MA）或自回归移动平均（ARMA）模型分析。ARIMA（autoregressive integrated moving average model）是由统计学家Box和Jenkins提出的，又被称为B-J模型（the Box-Jenkins Model），可用于非平稳时间序列预测。本文首先分析和整理了我市工业总产值月度数据，进一步建立了工业总产值的ARIMA模型，最后以此对我市工业总产值做出分析与预测，并提出相应的政策措施。本文所采用的我市工业总产值的月度数据的样本区间为1997―2013年。原始数据（以“亿元”为单位的天津市工业总产值）来源于天津市统计信息网，使用分析软件为STATA12.0。

二、数据描述与趋势性、季节性调整

图1是我市工业总产值序列，1997年1月至2013年12月的时序图。该图显示我市工业总产值呈现不断上涨趋势，但波动的幅度逐渐加大，并且伴随有明显的季节波动。前者预示着可能有逐渐加大的异方差的存在，后者指出我们在数据建模前应对其进行季节调整。

按照时间序列数据处理惯例，我们首先计算经济数据的对数值。这样做的理由是经济学家的研究发现很多经济时间序列数据，具有近似指数的增长速度，即时间序列长期而言趋向于平均每年以一定的百分率增长，如果这样的话，时间序列的对数就有近似于线性的增长速度。另一个理由是，许多时间序列数据的标准差近似于其水平成比例，即标准差可以使用时间序列水平值的百分率来表示，这时时间序列数据对数的标准差近似为常数（注：变量对数的变化近似于变量的比例变化，这一性质来源于Ln函数的导数性质。）。一般来说，这一处理能在相当大的程度上缓解异方差造成的影响。由图3可见，天津市工业总产值时间序列的波动已经温和多了，这也表明，对数据进行取对数处理是有必要的。由于所使用的数据是月度数据，其不可避免的有月度本身的结构特点，为了使得月度本身不影响模型结果，所以我们下面将对数据进行去除月度特质的季节调整（注：季节调整的原意是对于季节数据要去除其季节因素，此处实际为去除月度结构因素。）。图4报告了经过月度的季节调整之后的数据图示，可以看出经过处理之后数据已经基本剔除了月度结果特征。

三、天津市工业总产值的ARIMA模型分析

1、单位根检验

经济建模的前提是时间序列必须是平稳的，因而，第一步需要对数据做单位根检验，而不是直接对数据水平量进行分析，从而为有关推论求得更可靠的统计分析依据。在对经过季节调整后的天津市工业总产值对数值时间序列和其差分下列给出单位根检验结果之后，依据所报告的统计量与其相应的临界值进行比较，原数列很可能存在单位根，即为I（1）时序数据。而对于差分序列可以明确的拒绝单位根的存在，即为I（0）时序数据。

2、ARIMA模型中p、q的确定

图4和图5分别展示了原数据序列的自相关图和差分以后时间序列的自相关图。图6和图7分别展示了原数据序列的偏相关图和差分以后时间序列的偏相关图。

对于ARIMA模型的阶数取决于该序列的自回归函数（ACF）和偏自回归函数（PACF）。我们所用差分序列的AC值和PAC值如下（表2）。

由相关图结合表1中，如果自相关值（AC）或偏相关值（PAC）在正、负2倍的估计标准差之间，则在显著水平为5%的情形下与0无显著区别。由此可知序列的P和Q按照最保险的方式，均取11阶即可。至此，我们得到ARIMA模型的（p，i，q）=（11，1，11）。

四、天津市工业总产值的ARIMA模型预测与结果分析

1、模型预测

评价一个经济计量模型的效果，最重要的指标是它的预测。图8中展示了，我们模型的预测效果和实际值之间的差距。以最近的2013年为例，我们具体来看模型的预测力。

在表2中可以看到，模型的预测力还是不错的，即使由于今年天津工业发展与国家经济大势不符，我们的简单模型还是能预测出超过90%比例的变化。

篇(7)

关键词：旅游产业；经济增长；单位根；协整理论；因果检验

一、引言纵观世界各地旅游发展历史，不同地区由于经济发展阶段和水平不同、国家发展战略取向不同，旅游产业具有不同的演进发展路径。从旅游产业和经济发展的关系来看，基本上可以把旅游产业发展模式归结为两种：一种是经济增长促进旅游发展(economypromotingtourism)模式，简称ept模式，即通过经济增长来带动和促进国家(地区)旅游产业发展的模式；一种是旅游发展拉动经济增长(tourismpromotingeconomy)模式，简称tpe模式，即通过发展旅游产业来拉动和促进国家(地区)经济增长的模式。就中国的情况而言，目前理论界对ept和tpe两种旅游产业发展模式尚存较多的争议，而重庆作为我国最年轻的直辖市，综合性强、关联度高、拉动作用突出的旅游产业日益成为重庆市国民经济发展最快的行业之一。所以，有必要深入研究重庆市旅游产业发展与经济增长的关系，进而科学地认识旅游产业在重庆产业结构调整中的地位与作用。

2010年，重庆市全年共接待海内外旅游者1．62亿人次，比上年增长31．54％；旅游总收入917．85亿元，比上年增长30．52％；旅游总收入相当于全市生产总值(gdp)的11．76％。与直辖之初的1997年相比，13年来全市接待海内外游客数量、旅游总收入和旅游总收入相当于全市gdp比重分别增长8．62倍、l2．49倍和6．97个百分点。其中，重庆市全年共接待入境旅游者137．02万人次，旅游外汇收入7．o3亿美元，分别比上年增长30．74％和30．9％。与直辖之初的1997年相比，13年来全市入境游客数量和旅游外汇收入分别增长5．25倍、6．66倍。由此可见，研究重庆市旅游产业发展对国民经济的贡献是一个极富理论价值和实践意义的课题。

二、文献综述

旅游产业的发展与经济增长之间的关系一直是一个备受争议的话题，国内外学者在这一问题的认识上始终未能达成共识。chi．okoh[】(脚’于韩国的实证研究明确表明，韩国的旅游业发展与以gdp为代表的经济增长之间并不存在长期的均衡关系，二者时间序列数据的granger因果检验则表明，在短期内经济发展导致了旅游消费的增长。周路[3的研究表明，四川省经济增长与旅游总收入、入境旅游收入之间不仅存在长期正向均衡关系，也具有短期动态调整关系，四川省国民经济增长1个百分点，旅游收入总量增加0．58个百分点，入境旅游收入增加0．13个百分点。刘其君¨](的研究结果表明，江苏入境旅游发展与经济增长之间具有长期稳定的正向关系，并通过建立误差修正模型说明两者间存在的动态均衡关系。同时，granger因果检验表明，江苏入境旅游与经济增长两者呈互为因果、互相促进的关系。邓祖涛、陆玉麒j(-97)对湖北省旅游收入及经济增长进行研究发现，湖北省经济增长与旅游业之间存在长期均衡关系，湖北省经济增长对旅游业的正向作用明显强于旅游业对经济增长的反向影响。

三、变量选择说明与数据的采集和处理(一)变量选择及其说明改革开放30多年以来，重庆旅游业发展大致经历了三个阶段。1997年直辖以前，重庆旅游业发展经历了“接待型起步”和“事业型管理”两个阶段。自1997年重庆设立为中央直辖市，重庆市旅游业发展逐渐步人产业化推进阶段。在直辖西部大开发战略、“两市一地”(指原万县市、涪陵市和黔江地区)并入重庆、三峡工程全面建设和百万库区移民搬迁等重大事件背景下，新重庆的行政区划范围、城市地位和发展格局、经济社会发展目标及定位等均发生重大变化，给重庆旅游业带来前所未有的发展机遇。本文采用1997—2010年共l4年的统计数据，数据来源于历年重庆市旅游局和重庆统计局联合的《重庆市旅游业统计公报》，以此来突显相关政策下的重庆市旅游业发展与经济增长之间的关系。

(二)变量的选择和数据的采集与处理这里主要有三个变量：一是国内旅游总收入(tr)，衡量国内旅游发展的水平；二是入境旅游收入(ir)，衡量入境旅游发展的水平；三是国内生产总值(gdp)，衡量重庆市经济发展的总体水平】(m’。通过对变量进行计量分析并建立模型，说明tr和ir是如何影响gdp以及二者的影响差异。为了避免数据序列的剧烈变化，分别对三组数据进行对数处理，即：lntr、lnir、lngdp，其相应的一阶差分序列记为dlntr、dlnir、dlngdp。这样处理可以消除各个变量之间的异方差性，使变量的变化趋势线性化，不改变变量之间的协整关系。因文章篇幅所限，1997—2010年重庆市旅游总收入、入境旅游收入与经济增长数据从略。

四、动态计量分析

为了直观地观察变量之间的变化趋势，笔者运用eviews6．0软件绘制变量间的时序图和一阶差分序列图，可以看出：gdp、tr和ir的三组变量对数值lngdp、lntr和lnir的变化趋势，其变化特征非常相似，可以判断它们之间具有一定的共同趋势，即重庆市的gdp、tr、ir都表现出稳定快速的增长趋势。为了消除共同趋势的影响，对变量采取差分处理。一阶差分序列的变化特征表明，变量gdp和tr的一阶差分平稳性不高。因此，继续对变量进行二阶差分处理。二阶差分序列变化特征表明：变量的二阶差分具有平稳性，其可能是平稳序列，进而进行单位根检验。

(一)变量时间序列的平稳性检验

由于本文所选的分析变量是宏观经济的变量，这种变量的时间序列通常情况下都是不平稳的，随着时间的位移而持续增长，也就是说有一种长期趋势的特征。

检验结果表明各变量的adf值与1％、5％和10％临界值的大小比较，lngdp、lntr在10％的置信水平上都接受原假设，可以认为是不平稳序列；而lnir在1％的置信水平上同样接受原假设，为不平稳序列。lngdp、lntr的adf检验值大于各自的临界值，说明他们的一阶差分序列是不平稳序列，需要进行二阶差分；而lnir的一阶差分序列是一个平稳序列。lngdp、lntr的二阶差分序列是平稳序列。因此，接下来可以对三个变量进行协整检验。

(二)各变量间的协整分析

由单位根检验可知：lnir为一阶单整变量，lngdp、lntr为二阶单整变量，他们之间应该存在一个平稳的线性组合，即gdp、tr、ir之间应该存在一个长期的稳定关系，可以进行变量之间的协整检验。本文运用eg检验法，eg检验是建立在两变量之间是同阶单整基础上的，如(1)式则用ols法估计长期均衡方程(称为协回归方程)：yl=+卢i+g2z+占。(1)将残差e。用作为均衡误差s的估计值，用adf检验测定e的单整性。如果e。为平稳序列，则认为变量之间是(1，1)阶协整；如果e．为一阶单整，则认为变量为(2，1)阶协整。由于残差e。的均值为0，所以在对其进行adf检验时，应该选择没有截距项的模型进行检验。现对e。进行平稳性检验，检验结果的表达形式为：lngdp=4．399856+0．541809lntr+0．198351}lnirt(9．688225)(2．685068)(0．777850)r=0．929767dw=0．670440上述方程表明：重庆市的旅游收入、入境旅游收入和国民收入之间存在长期的均衡关系，国民经济增加1个百分点，旅游总收入增加0．54个百分点，入境收入就会增加0．198个百分点。

由检验结果可知e．是平稳的，因此lngdp、lntr、lnir之间存在长期的协整关系，即重庆市旅游收入、入境旅游收入和经济增长之间存在长期的协整关系。这样就可以建立lngdp与lntr和lnir之间的误差修正模型ecm。

(三)emc修正模型

d(lnir)没有通过显著性检验，现在去掉此序列，重新回归，ecm模型标准格式回归结果如下：lngdp=0．612190}d(lntr)一0．361554}et(一1)t(4．239910)(一2．119883)r2=0．532946dw=2．014152方程的回归系数通过了显著性检验，误差修正系数为负，符合反向修正机制，反映了变量间的长期和短期关系。

检验结果表明：长期均衡经济增长模型的短期波动对其影响不显著，当经济变化超过均衡水平时，短期波动将促使其向均衡水平趋近，调整幅度为0．36％。同时，经济量受滞后1期的旅游总收入的影响，即重庆旅游总收入的增长有导致重庆经济增长趋势，其比例为61．22％。模型中r=0．532946，也就是说各变量的变化仅能解释经济变化的53．29％，说明影响重庆经济变化的因素是多种的，其他因素在模型中没有反映出来，如进出口贸易等。

(四)granger因果关系检验

利用granger因果关系来检验自然对数化以后的数据，以此考察重庆市经济增长与旅游总收入以及入境旅游收入之间的因果关系。

granger因果关系检验表明，在滞后长度为1和2的情况下，除了重庆市的旅游入境收入不是引起旅游总收入增长granger原因之外，lngdp和i_~tr之间存在双向因果关系，lngdp和lnir之间也存在双向因果关系，说明经济增长对旅游总收入起到了刺激与推动作用，重庆市经济的繁荣带动了国际旅游业的发展。在滞后长度为3的情况下，gdp和tit之间仍然互为因果关系；在滞后长度为3和4的情况下，接受lnir不是引起lngdp原因的零假设，也接受lnir不是引起lngdp原因的零假设。同时，lntr和lnir之间不存在双向因果关系。

五、结论

协整检验表明：重庆市的旅游收入、入境旅游收入和国民收入之间存在长期的均衡关系，旅游总收人增加0．54个百分点，入境收入增加0．198个百分点，国民经济增加1个百分点。

修正误差模型检验表明：在短期内当波动偏离长期均衡时，系统将以0．532946的调整速度将非均衡状态拉回到均衡状态。即是说，重庆市的旅游收入、入境旅游收入和国民收入之间存在长期均衡关系。

granger因果关系检验：在滞后长度为1和2的情况下，重庆市的经济增长与旅游总收入和入境旅游收入之间都存在双向因果关系。因而，重庆市可以采取有力措施促进旅游业的发展，从而提高旅游业对国民经济的贡献程度。但是在滞后长度为3和4的情况下，入境旅游收入对重庆经济增长以及旅游总收入增长的贡献率不大。

自1997年重庆市直辖以来，重庆市的旅游业发展有了明显提速，但与某些省份相比还存在差距，需要通过加大旅游业的宣传力度，创造更多吸引旅游者的条件来缩小差距。重庆旅游业的发展要以经济增长为基础，同时经济增长也能带动旅游业的发展。就目前来看，重庆入境旅游收入占国民经济收入的份额以及重庆旅游总收入的份额相对较小，重庆的旅游业还局限于国内旅游。加强旅游景区相关设施建设、提高旅游产品质量与旅游接待水平、吸引外国游客入境旅游，成为重庆市大力发展旅游业的首要任务。