工业增加值及其影响因素的灰色关联度分析

姜启波

【摘 要】利用灰色关联度模型对江苏省工业增加值与工业用电量、工业贷款额、工业固定资产投资额之间的灰色关联性进行研究。经过求取灰色绝对关联度、灰色相对关联度，进而计算出灰色综合关联度，最终得到工业增加值与工业用电量、工业贷款额、工业固定资产投资额之间的灰色关联性大小，并据此对三种因素进行排序。结果表明，工业贷款额对工业增加值的影响最大，工业用电量、工业固定资产投资额次之。

【关键词】灰色关联度;工业增加值;工业用电量;工业贷款额;工业固定资产投资额

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

工業增加值是指工业企业在报告期内以货币形式表现的工业生产的最终成果;是工业企业全部生产活动的总成果扣除了在生产过程中消耗或转移的物质产品和外购劳务价值后的余额;是工业企业生产过程中新增加的价值。工业增加值是计算工业增长速度的总量指标，工业增加值增长速度是反映工业生产情况的主要指标。

2011年是我国“十二五”规划的开局之年，“十二五”规划的开展面临着诸多非同寻常的挑战，首先，欧债危机导致我国产品主要出口对象的欧美发达国家的进口能力大为削弱，并与我国在产品进出口市场的市场摩擦和纠纷增多，拉动经济发展还是要依靠投资和消费，这对目前以出口为导向的我国经济发展带来不小挑战;其次，各地在“十二五”期间面临的节能减排压力，党的十八大明确要求单位国内生产总值能源消耗和二氧化碳排放大幅度下降，我国政府曾在哥本哈根会议上承诺争取到2020年我国单位GDP二氧化碳排放将比2005年下降40%～45%，为了实现减排目标，各地工业尤其是重工业发展必然会受到影响的;再次，基于2009～2011年我国房地产市场交易过热现象的出现，以及2011年我国CPI指数居高不下的局面，我国政府在金融财政领域采取有差别的货币信贷政策，提高了货币信贷门槛，这一严格控制货币信贷的政策对我国工业经济增长产生一定的影响。

本文正是基于上述背景，对影响工业增加值的若干主要因素与工业增加值的关系进行灰色关联度分析，力图为促进工业可持续发展提出相关政策依据。

1 文献回顾

1.1 工业增长与能源消费的关系研究

能源是工业增长的重要投入要素之一，能源消费的增长能促进工业增长，工业增长又能反过来拉动能源消费，对于二者间的关系国内学者做了一系列研究。

解垩（2008）运用DEA方法测度了1998-2003年中国36个工业行业的Malmqusit生产率指数、技术效率和技术进步，然后检验了能源消费与生产率之间的关系，研究发现能源应作为相关的投入要素纳入生产函数;当能源消费作为投入时，平均Malmqusit生产率指数比没有能源投入时上升了0.1%，平均技术进步上升了0.2%，技术效率下降了0。1%。林伯强（2003）运用协整检验和格兰杰因果关系检验对我国的电力消费与经济增长之间的关系进行了检验，结果显示电力消费与经济增长之间具有长期均衡关系。王丽敏（2008）采用灰色关联度分析法对我国能源消费结构与国民经济发展的关联度进行了实证研究，结果表明煤炭是影响我国经济发展的最优能源因素，能源消费总量与GDP总值在“十五”期间呈现密切的相关关系，能源已经成为我国国民经济发展重要的影响因素。

1.2 工业增长与信贷的关系研究

国家的金融发展与经济增长密切相关，而工业增长是经济发展的重要组成部分，工业增长的发展离不开金融信贷的支持。诺贝尔经济学得主希克斯在考察金融对工业革命的刺激作用时就曾深刻指出工业革命不是技术创新的结果，而是金融革命的结果。熊彼特则强调了银行信用创造对促进经济发展的作用。

学者通过实证分析研究了经济增长与银行信贷间的关系。刘海英（2009）利用非平衡计量模型这一理论工具得出，我国信贷市场种存在贷款过渡需求的非平衡状态，主要表现为近年来贷款增长率始终处于下降并且严重滞后于工业产出需求的状态，同时紧缩性货币政策所导致的信贷供给约束更加强化了这一非平衡状态，并且已经影响到了工业实体经济的发展。匡绍君（2009）利用协整检验、格兰杰检验等研究发现工业信贷与工业增长之间存在长期正向均衡关系，说明银行信贷是工业增长的一个重要影响因素。

1.3 工业增长与固定资产的关系研究

投资、消费、出口是拉动经济发展的三驾马车，而对于工业增长与固定资产投资的研究目前较少。刘楷（2010）通过使用双对数模型研究发现区域工业的增长，受到工业固定资产投资、出口和消费的影响，其中工业固定资产投资仍是促进地区工业发展的第一位要素，且投资要和市场需求相结合才能取得显著效果。

1.4 文献评述

上述文献从能源消费、信贷、固定资产投资三方面论述了对经济发展和工业增长的作用，但总的来说关于工业增长的影响因素的研究目前还较少，且方法缺乏创新。本文将在前人研究的基础上，选取工业增加值来衡量工业增长，使用灰色关联度分析的方法来研究工业增加值与工业用电量、工业贷款额、工业固定资产投资额间的关系。

2 江苏省工业增加值及其影响因素灰色关联分析

2.1 指标与样本数据

本文以江苏省工业增加值为系统行为特征变量，以工业用电量、工业贷款额、工业固定资产投资额（自年初累计值）为相关因素变量。

样本数据选取自2011年1月至2012年6月的时序数据，数据见表1。

表1 样本数据表

数据来源：“江苏省统计局”.

在表中，X0：工业增加值（单位：亿元）;X1：工业用电量（单位：亿千瓦小时）;X2：工业贷款额（单位：亿元）;X3：工业固定资产投资额（自年初累计值，单位：亿元）。

2.2 灰色关联度计算

2.2.1 灰色绝对关联度

第一步，求始点零化像，

=[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：计算|s0|，|s1|，|s1-s0|

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

第三步，计算灰色绝对关联度

即工业增加值与工业用电量的灰色绝对关联度为0.5026

同理，可分别求出ε=0.5622，ε=0.5188

也即工业增加值与工业贷款额、工业固定资产投资额的灰色绝对关联度分别为0.5622、0.5188。

2.2.2 灰色相对关联度

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：求序列的始点零化像：

=[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：计算|s0′|，|s1′|，|s1′-s0′|

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

r==0.6197

即工業增加值与工业用电量的灰色相对关联度为0.6197

同理，可分别求出r=0.8879，r=0.5074

也即工业增加值与工业贷款额、工业固定资产投资额的灰色相对关联度分别为0.8879、0.5074。

2.2.3 灰色综合关联度

取θ=0.5，

ρ01=θε01+（1-θ）r01=0.5611

同理可求ρ02=0.7251、ρ03=0.5131

也即工业增加值与工业用电量、工业贷款额、工业固定资产投资额的灰色综合关联度分别为0.5611、0.7251、0.5131。

2.3 关联序分析

由ρ02>ρ01>ρ03可知，X>X>X3

X是最优因素，X次之，X3最劣。

也即，工业贷款额对工业增加值的影响最大，工业用电量对工业增加值的影响次之，而工业固定资产投资额对工业增加值的影响在三个因素中是最小的。

3 结束语

近年来，由于受国内外经济环境的影响，国内企业出现一股放弃实业转而投资资本品、房地产等热潮，这种现象的出现必须引起社会组织和政府机构的高度重视，其中道理不言自明，那就是现阶段推动我国经济增长的根本之力还是在于实业的发展，若实业衰退，势必如釜底抽薪，伤了国民经济发展的筋骨。

本文选取三个影响工业增加值的主要因素，分析这些因素对工业增加值的影响力大小，从本文的分析结论来看，对工业增加值产生影响的三个因素按影响力大小进行排序，依次是：工业贷款额、工业用电量、工业固定资产投资额。由此可见，对于工业企业，其获取信贷的能力和程度对其发展产生至关重要的影响。而从2010年以来，出于对房地产领域的调控，以及对CPI高启的担忧，我国金融财政部门采取差别化金融信贷政策，尽管金融部门一直强调支持实业发展，但在各地银行实际操作中，出于严防严控的考虑，不可避免还是会误伤到实业领域的信贷需求。

如何切实有效执行差别化的信贷政策，确保工业企业的合理信贷需求，是各级金融财政部门必须解决且刻不容缓的一个问题，至少从本文分析来看，工业信贷对工业增长确实至关重要！

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[责任编辑：薛俊歌]