“修正的克强指数”与安徽省经济增长的关系

从雨佳

(安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠　233030)



“修正的克强指数”与安徽省经济增长的关系

从雨佳

(安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠233030)

摘要：“克强指数”由工业用电量、铁路货运量和银行中长期贷款这三个指标构成。基于安徽省实情，对铁路货运量和银行中长期贷款这两个指标进行改进，提出“修正的克强指数”。根据安徽省1998年到2014年的数据建立ECM模型，得到工业用电量、货物运输量以及金融机构贷款余额增长的与安徽省GDP增长的之间的动态关系。

关键词：“克强指数”；GDP；金融机构贷款余额；货物运输量；工业用电量

0引言

2010年，英国杂志《经济学人》为了评级中国GDP增长量创造了“克强指数”这一指标。这一概念的提出源于李克强在2007年担任辽宁省委书记时，称自己喜欢用全省铁路运货量、用电量和银行已发放贷款量来衡量经济的动向。之后花旗银行对这几个变量之间做了简单的线性回归，得到“克强指数”的公式：克强指数=0.25*铁路货运量增速+0.35*银行中长期贷款余额增速+0.4*工业用电量增速。

在“克强指数”这一概念提出之前，我国已有大量的学者对工业用电量、交通运输业以及融资的规模与GDP的增长量进行过探讨。何永秀、赵四化等(2006)用格氏因果关系和修正误差模型对中国的经济增长和用电量进行研究，发现当用电量增长时国民经济也会随之增长，但不同工业部门的用电量对经济的增长起着不同的作用。[1]张静、刘婷(2010)就广西地区铁路运输和地方的经济增长建立回归模型进行了定量分析，得到货物周转量每增加1%时，GDP的增长为2.07%。[2]韩爱华(2009)以上海市为例，利用关联度分析方法研究GDP增长与信贷扩大的关系，并得出银行短期工业贷款、中长期基础建设贷款与GDP的相关性最高的结论。[3]在“克强指数”提出之后，国内又有部分学者对该指数与GDP的增速关系进行了更深一步的讨论。祝煦，黄正勇(2014)以我国的货运总量、新增贷款量以及全社会用电量为评经济指标，对原有的“克强指数”做出了修正，提出了“修正的克强指数”，并基于2008年到2011年的月度数据为样本，建立一元和二元的动态ARIMAX模型进行对比。[4]唐德祥、孙权等(2015)采用VECM模型对重庆市经济增长和“克强指数”之间的关系进行了动态的分析，发现“克强指数”可以很好地研究重庆市经济的发展。但从Granger因果检验的结果来看，该地区的货物运输量与地区经济增长之间不存在因果关系。[5]刘慧(2014)通过VAR模型和VEC模型证明了银行贷款、铁路运输量以及工业用电量与经济增长之间存在着短期调整机制和长期均衡关系。[6]

从研究的文献来看，目前已有许多学者对工业用电量、铁路运输量以及银行贷款余额这三个指标与经济增长的关系进行研究。但由于“克强指数”是李克强总理根据辽宁经济发展做出的评价，对于不同省份“克强指数”的指标可能代表性不强。多数学者都是基于宏观角度，从国家层面上分析，对部分省市的探讨涉及的较少。因此，本文以安徽省为例，分析“克强指数”与安徽经济发展的动态变化关系。

1变量及模型的选取

1.1变量的说明

“克强指数”对工业耗电量、铁路货运量和银行中长期贷款这三个指标的选取是为了评价我国生产的活跃程度、经济的运行效率以及市场对当前经济的信心。[7]

相比于农业和服务业，安徽省耗电量绝大多数都用于工业生产，用工业用电量便能很好地反映经济发展的状况。从1998年到2014年期间的数据来看，安徽省的货物运输绝大多数依靠公路，其次是水路，铁路运输只占货物运输总量的很小一部分。所以，在构建适合安徽省的“克强指数”时，将铁路运输总量改成总的货物运量，从而能够更好地反映安徽省的经济运行现状。[8]与此同时，银行中长期贷款在中国的融资里只占有限的一部分，若只用银行贷款来反映信贷的规模会出现低估的现象。考虑到安徽省信贷的总体情况，采用金融机构的总体的贷款余额作为评价指标。根据以上所选取的三个指标，构建“修正的克强指数”。仍然采用花旗银行的“克强指数”的计算公示运算，可以看到“修正的克强系数”与安徽省经济增长速度有着相一致的变化，能够较好地反映安徽省经济的发展变化状况。

图1　安徽省GDP的增长变化与“改进的克强指数”波动变化状况

1.2分析方法

设工业耗电量(亿千瓦时)为X1，货运量为X2，金融机构的贷款余额为X3，安徽省生产总值为Y。在分析经济增长与“修正的克强指数”之间的关系时，首先对数列进行对数处理，对对数数列和差分后的数列进行平稳性检验，之后进行协整性检验，最后利用EVIEWS8.0对各项指标之间建立修正误差模型，得到最终的结果。

2实证分析

2.1ADF检验和协整性检验

为了防止伪回归的现象出现，首先对时间序列进行单位根检验。根据检验结果可以看出，在10%的显著性水平下，都接受存在单位根的原假设，序列不平稳。于是，对四个序列进行一阶差分，发现一阶查差分后能初步消除增长的变化趋势，在10%的范围内拒绝原假设。

表2　单位根检验结果

在证明一阶差分序列为无单位根后，在对其进行Johansen协整性检验，检验结果见表2。在5%的显著性水平下，66.9703>47.8561，概率值为0.0003，拒绝假设，说明四个变量之间存在协整关系。

表2　Johansen协整性检验结果

2.2模型的构建

有时即便变量之间有着长期的均衡关系，在短期内也可能出现失衡，所以建立ECM模型纠正短期的失衡。先拟合出对数序列的回归方程，得到误差项，再对差分序列和修正误差项做回归，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

通过短期的修正误差模型看出，-0.1491符合误差的反向修正机制。由方程的系数可知，安徽省的工业耗电量、货运总量和金融机构贷款余额与GDP之间存在正的相关关系。工业耗电量每增长1单位，经济增长11.89%；货运总量每增长1单位，经济增长19.6%；金融机构贷款余额每增长1单位，经济增长32.62%。

3结论及展望

本文主要是以安徽省的年度数据进行分析，对“克强指数”所含指标进行修正，由最终得到的修正误差模型看出，金融机构的贷款对安徽省的经济增长贡献度最大。可见，金融机构放贷扩张是对经济看好，对经济增长有着积极的引导。金融机构放大贷款对工业、农业以及其他的第三产业都有着正效应的传导作用。其次，货物运输总量增长对安徽省经济发展也起着较为重要的作用。货物运输体现着一个地区的经济繁荣程度，当地区发展较好，运输业也会随之发展，所以运输业对经济的贡献大小也能从侧面反映当地的工业、零售业等发展。但工业用电量较金融机构贷款余额和货物运输总量而言对安徽省经济发展的作用较小，分析安徽省用电量结构发现，工业用电是安徽省用电能消耗的主要部分，工业企业在保持正常生产的同时，可能忽略能源消耗所带来的负外部效应，没有很好地考虑到环境污染治理等问题。工业增长对安徽省经济作出贡献的同时，政府还要拿出一部分资金进行环境治理。

结合以上的结论，提出下列几点建议：

首先，在推进工业发展的同时，政府应鼓励节能环保型企业的发展，对工业企业的污染排放标准作出明确限制。积极开发新能源，加快科技的创新力度，实现能源供给的多元化。淘汰高污染、高耗能的企业，尽快完成产业的转型升级。

其次，对于安徽省来说，公路运输是安徽省运输的主要方式。但对比铁路运输，公路运输存在着费用较高、效率较低的现象。安徽省处于长江三角洲地区，水路运输有着良好的发展条件，并且作为代表性的中部省份，拥有许多铁路枢纽。所以安徽省应该利用自身的地理优势，加大发展铁路运输和水上运输，建立完整的交通运输网络。

最后，安徽省政府应该优化投融资环境，加强金融机构对企业的扶持力度。通过保持一个合理的融资规模，保持当前金融机构贷款在安徽省经济发展中的主导作用。完善当前的投融资渠道，加大对投融资平台的规范化的管理力度，从而提升当前的金融服务环境。

参考文献：

[1]何永秀,赵四化,等. 中国工业用电量与经济增长的关系研究[J].工业技术经济,2006(1):78-82.

[2]张静,刘婷等. 铁路运输对地方经济增长的贡献分析[J].中国新技术新产品, 2010(2):205.

[3]韩爱华. 扩大信贷投放与GDP增长关系:对上海市的实证研究[J].上海经济研究,2009(9):91-98.

[4]祝煦,黄正勇. “修正的克强指数”与 GDP 增长率时间序列建模分析[J].洛阳师范学院学报,2014(11):110-115.

[5]唐德祥,孙权. 经济增长与“克强指数”的动态关系研究[J].重庆理工大学学报,2016(1):46-52.

[6]刘慧. “克强指数”与经济增长的动态关系研究:基于VAR和VEC模型的实证分析[J].商业时代,2014(1):11-13.

[7]黄志敏，慈向阳. “改进的克强指数”与经济增长实证研究[J].商业经济研究,2015(31):55-57.

[8]马秋卓. 五种运输方式货运周转量与国民经济关系研究[J].物流技术,2010(20):29-45.

责任编辑：何玉付

收稿日期：2016-05-01

基金项目：本文系安徽省创新训练项目“农户与农产品期货市场对接模式研究”(编号：20150378556)和国家自然科学项目(编号：11301001)阶段性研究成果。

作者简介：从雨佳(1995-),女，安徽滁州人，安徽财经大学金融学院金融工程专业2013级学生，研究方向为金融工程。

中图分类号：F127

文献标识码：A

文章编号：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