经济数据展示大全11篇

经济数据展示篇（1）

Levine（1997）等的研究表明发展完备的金融体系具有改善信息不对称、降低交易成本等功能，这可促进资本配置效率的提高。Almeida & Wolfenzon（2005）的研究为金融发展对提高资本配置效率提供了研究证据。王永剑等（2011）以全国1991至2008年数据为样本并构建金融发展指数，且基于面板数据模型测算了我国及各区域的资本配置效率以及金融发展对资本配置效率的影响。李青原等（2013）研究也表明金融发展促进了中国地区实体经济资本配置效率的提高。基于学者的研究启示，加之，对于重庆这一发展尚未成熟定型的直辖市经济而言，其在不断升级的产业结构、逐步日趋完善的金融体系及逐渐变革的社会经济环境下，金融系统发展是否发挥了改善我市实体经济资本配置效率的功能呢，本文基于W-J模型予以实证检验。

二、模型构建与指标选择

本文构建的面板模型如下：

ln=?%Z+?%`ln+?%[ln+?%[2ln+?%^i，t

其中，i表示重庆各区县单位的编号，i=1，2，…，38；2010年后，《重庆统计年鉴》未公布双桥、万盛两区数据，这里对其进行了剔除。t表示年份，t=2005，2006，…，2013；由于统计年鉴缺少2005年各区县工业固定资产投资额数据，这里借鉴学者做法以2003、2004、2006和2007四年数据均值做粗略估计。本文借鉴学者做法且基于数据的可得性，实体经济用工业部门数据衡量，因此I和V就分别表示固定资产投资额投资于工业的部分、工业增加值。系数?%`表示实体经济的资本配置效率，即表示投资额相对于实体经济增长的敏感性。借鉴李青原等学者方法且基于数据的可得性，金融发展变量的衡量用金融机构信贷余额/地区总产值和城乡居民人民币储蓄余额/地区总产值这两个指标；衡量金融发展水平的信贷指标和城乡居民储蓄指标用XD和CD表示。?%^i，t为随机扰动项，用来衡量模型中不能解释的部分。样本选择2004-2013年重庆市38个区县单位的数据，数据全部来自2003-2014年《重庆统计年鉴》和重庆统计信息网。工业固定资产投资额和工业增加值分别用固定资产投资价格指数和工业品出厂价格指数平减，由于XD和CD是比重指标，本文没有对数据做相应的平减处理。

三、实证结果与分析

（一）单位根检验与协整检验。为避免数据不稳定而造成伪回归，本部分先对变量进行单位根检验，结果显示：XD指标是非平稳的，其他指标都是平稳的。接下来对各指标进行一阶差分检验，各指标一阶差分单位根检验的结果如表1。

表1显示，4个指标一阶差分后，单位根的LLC、IPS、ADF-F和PP-F检验方法结果其P值都小于0.05，说明变量经过一阶差分后是平稳的。指标变量之间存在同阶单整，接下来对变量进行协整性检验，检验结果如表2显示变量间存在协整关系。

（二）Hausman检验。为了确定模型影响形式，进行了Hausman检验，表3是模型1至模型3的检验结果。

（三）模型回归结果。表4是各模型影响因素的面板模型回归结果。模型1-模型3的估计结果显示，城乡居民人民币储蓄余额/地区总产值这个指标没通过显著性检验；3个模型实证结果中系数

经济数据展示篇（2）

一、前言

自1978年改革开放以来，浙江省对外贸易和经济发展速度稳步提升，呈现出外贸出口规模大，速度快，商品结构优化，出口市场日趋多元化等特点。一个具备民营企业，国有控股企业和外商投资企业的市场格局在浙江省逐步形成。当下，浙江对外贸易发展对促进经济发展的作用越来越明显，沿海地带区位优势得以彰显。因此，进一步研究浙江省对外贸易对经济增长的影响有重要现实意义。

二、对外贸易与经济增长概述

1.对外贸易概述。对外贸易也被称为进出口贸易，相关学者对其准确定义为：具有独立关税制度国家之间展开商品交换的过程。对外贸易分为狭义和广义两种形式，狭义对外贸易一般是指某国家或地区之间的有形商品进出口贸易，而广义对外贸易则包括有形和无形在内。其中，无形对外贸易又可细化为类似保险运输等服务性经济活动的直接性商品相关贸易，与类似劳务输出，侨汇等间接联系的对外经济活动两种。进口和出口是对外贸易的两种主要形式，运进商品或劳务的称为进口，运出的则是出口。从本质上讲，对外贸易经济活动是人类生产力发展到一定程度的必然结果，并受生产力水平制约，二者相互促进，共同推动社会经济发展。

2.经济增长概述。国家国民产量或GDP扩展是现代经济增长的典型表述，是一种随着生产可能性拓展而随时间变化的结果。某国家或地区经济增长是它向人们提供商品能力上升的过程，基于技术和该区域意识形态调整，人均产量增加是经济增长的提出表现点。所以，国家在进行统计过程中常把国内生产总值增长和人均产值增加作为经济增长的主要数据，笔者基于此衡量思路对浙江省对外贸易与经济增长情况做具体论述。

三、浙江省经济增长与对外贸易发展状况

1.浙江省经济增长的总量特征。浙江省自改革开放后，其发展轨迹逐渐形成了自己特有的浙江特色，符合该省这个阶段的实际发展情况。全省经济长期处于快速发展状态，并长期在全国处于领先地位和成为最具发展潜力的省份之一。据国家统计局官网数据显示：1978年浙江省DGP为123.72，而到2009年达到22990.35亿元，相较于1978年翻了186倍之多，浙江省GDP占全国GDP总值从1978年的3.39%上升为2009年的6.70%。具体数据如下表1所示：

表1 浙江省 1986年-2009年的GDP年增长率

2.浙江省对外贸易的总量特征 。浙江省不仅经济增长量飞速提升，对外贸易也取得很大发展。据国家统计局官网数据显示：浙江省1986年进出口数量为6.96亿元，2009年为3738.23亿元，同比上涨537倍，出口总量从1986年37.68亿元上升到2009年9085.93亿元，同比上涨241倍。该省仅用二十四年就取得如此发展成就，进出口贸易在推动该省经济发展过程中功不可没。其中，浙江省1986年-2009年进口具体数据如下表2所示：

表2 浙江省 1986年-2009年进口额情况

四、对外贸易对浙江省经济增长影响的实证分析

1.对经济时间序列变量平稳性的检验

（1）时间序列平稳过程

时间序列yt（t=1，2），y为随机变量，其中y为一随机变量，当yt 满足以下条件时则表示该时间序列为平稳过程。首先是无论何时t，t=1，2， yt的期望值为常数：

yt（t=1，2）的协方差cov（yi，yj），和随机变量yi，yj在过程中的间隔i-j互相管理，和具置无关联，即：

（2）平稳性检验方法

对于时间序列yt（t=1，2），若 平稳过程，则：

该时间序列就是单位根过程，单位根过程经过一阶差分为平稳过程，也就是：

所以，时间序列yt就是一阶单整序列，表示为I（l），常态情况下，如非平稳时间序列经d次差分后平稳，则d就是阶单整序列，表示为I（d），此时的d就是单整阶数，是序列包含的单位根个数。

ADF是变量平稳性检验中最常见的方法，具体步骤为根据经济变量的本质去选定检验方程，ADF的检验事先假定变量序列为 I（d），并提出相应假设 最后设定T的统计量为：

Se就是对应标准差，接着进行显著性检验。相对于给定的显著性水平，上述T实际值>ADF临界值不能拒绝原假设，变量序列的单位根具有非平稳性。反之则原假设被否认，序列变量呈现平稳发展状态。

2.指标选取和数据处理 。笔者采用进出口额度进行对外贸易分析，通过地方GDP的产值来展示该区经济增长的具体情况。其中，M表示进口数， X表示出口数，G表示GDP数。样本数据根据国家统计局官网数据采集为1989年-2009年度数据，其中，GDP数值由当年中美汇率换算而来（1989年：3.8；1990年：5.2；1991年：5.4；1992年：5.7；1993年：5.81；1994年：8.6；1995年：8.4；1996年～2004年均为8.28；2005年：8.07；2006年：8.07；2007年：7.817；2008年：7.30；2009年：6.83），具体浙江省该阶段的进出口和GDP数值如下表3所示：

表3 1989年-2009年浙江省进出口、GDP数据集（万美元）

以上数据为保证彼此之间的可比性和更好的消除序列之间的异方差，对变量采取自然对数为LnM， LnX，LnG，对应的一次差分序列为dLnM， dLnX，dLnG。以下分别是对LnG，LnX，LnM三数据进行基本的统计分析后得到的图示，详见如下：

图1 LnG数据统计分析图

图2 LnG数据统计分析图

图3 LnX数据统计分析图

根据图1、图2、图3可知：Jarque-Bera值大于Probability值，序列分布与正态分布存在差异性较小，为进一步宝藏序列数据平稳，采用ADF单位根检验对模型数据序列的平稳检验。LnG、LnX、LnM三者ADF检验值在未差分前都比5%临界值大，属于不平稳范畴。这三者一阶差分序列在百分之五的显著性水平下显示不平稳状态，二阶差分后ADF检验值比百分之五小，当三者同阶稳定时可变量进行类似于协整的深入分析，以更好检验变量之间存在的关系。

为进一步保证序列平稳性，笔者对个数据进行单位根基岩，通过ADF对模型数据序列平稳性做出的结果鉴定如下表4所示：

注：C，T为常数项和趋势项，N指除C，T外，L指滞后阶数，并根据AIC定阶准则和DW值综合（接近2）对比选用，通过EVIEWS6.0确定最小AIC（L）值和滞后阶数。

由上表可得知：LnG、LnX、LnM这三者的ADF检验值在未差分前分别大于5%的临界值，是不平稳的。同理，它们的一阶差分序列在5%的显著水平下也是不平稳的，经过二阶差分后， 它们的ADF检验值分别都小于5%的临界值，即它们的二阶差分序列在5%的显著水平下都是平稳的，所以这些变量都是二阶单整序列，在这三者同阶稳定的情况下我们可以对变量进行协整分析，检验其变量之间是否存在长期的稳定关系。

3.实证结果分析。笔者通过对浙江省对外经济贸易改革开放以来的变化研究可知：进出口与经济增长有长期稳定的均衡关系。也因为其内部存在的这种均衡关系为笔者提供了分析依据，从长远发展来说：浙江省出口比进口对GDP贡献值大，进口对GDP有时会出现反作用，这也是基于浙江省以出口导向经济为主，依靠出口经济发展推动经济增长的实际情况得出的结果。

五、浙江省对外贸易的政策建议

通过综合国内外实证研究，并在结合浙江省贯彻社会主义经济科学发展观基础上，把改革重点放在竞争模式，增长方式及促进发展模式上。增长方式从粗放型向基于效益型转化，竞争模式从廉价竞争向综合竞争转化，促进发展上从量变到质变，从出口为主向进出口双向发展转化。笔者基于社会经济发展规律，并综合以上实证分析结果，提出以下改革策略以更好推动浙江省对外贸易对经济增长的积极影响：

1.调整进口策略。实证分析证明：进口对经济增长的推动作用不太显著。所以，对进口方式进行调整是促使经济增长的重要方式，大力鼓励先进设备或技术进口，对世界一流创新成果和紧缺资源准确把握和引进。对于科技含量较低的产品进口要进行适当限制，从而促使浙江省的经济增长方式摆脱粗放型模式，逐步向集约型的产业结构靠拢。企业核心竞争力提升不仅可有效促使劳动生产率增长。而且推动了进口对经济增长的积极作用，出口增幅上涨，达到进口影响出口以促进经济增长的目的。

2.改善出口产品结构。造成浙江省区域国际竞争力相对低下的主要原因在于产品结构不合理，低技术含量和低附加值产品是浙江省出口商品的主要构成部分，以上实证研究曾表明出口对浙江省经济增长有明显拉动作用。因此，从根本上改革浙江省出口产品结构具有重要意义，具体策略如下：

首先要彻底贯彻科教兴贸的政府工作战略，从而加快企业改革步伐，提高自主创新能力和出口产业技术的革新。出口商品得到优化可有效实现产业向资本密集型过渡，出口产品实现高科技和高资本含量，出口贸易以此为基点实现促进经济增长的目的。

其次要重视高新技术产业的作用，只有从根本上改善高新技术产业在浙江省中所占的比重，才可引领更多高新技术产品向国际市场迈进。例如通过加强电子信息，高新材料，生物医药等产业率先改革，使浙江省产业发展拥有一定核心竞争力。

最后要加强多元化主体出口培育力度和对外贸易体制改革，让对外贸易企业重组过程含有更多实力派民营企业或私人资本成分，加强国有对外贸易改革进程。基于贸易主体多元化基础扩大对外贸易出口经营权的企业族群，以扩大出口企业主体的方式来促进出口和社会经济上升。

3.充分利用外资，提高引进外资的质量。对于外资投向企业要进行约束和调整，加大产业结构和地区结构优化升级，加大外资对于高新技术产业和教育产业的投资，综合区位因素进行全省引资策略规划，采用转让经营权，兼并重组等措施吸引外来投资商关注，突破传统以投资商数量为准的衡量标准。数量带动质量，逐步通过资本积累和技术转移等效应推动浙江经济持续发展。

六、结语

综上所述，改革开放以来浙江省对外贸易和经济发展速度稳步提升，呈现出外贸出口规模大，速度快，商品结构优化，出口市场日趋多元化等特点。随着区域经济一体化程度加深，国际贸易自由化趋势加强，对外贸易在国家或地区经济发展中作用越发凸显。据相关资料调查显示：浙江省目前已与230多个国家建立直接经济贸易关系，一个具备民营企业，国有控股企业和外商投资企业的市场格局逐步形成。当下，浙江对外贸易发展对促进经济发展的作用越来越明显，沿海地带区位优势得以彰显，对外贸易呈快速增长态势，但新形势下如何以浙江省外贸发展战略为切入点，带动我国其它省份外贸发展，并为其产业调整提供可鉴经验仍需我们相关从业的共同努力。

参考文献：

[1]张鲁青.进口贸易对经济增长影响的研究[J].对外经济贸易大学，2012（09）：33-36

经济数据展示篇（3）

1模型构建

为了研究广州高职教育与区域经济发展的互动关系，以下从两方面着手，首先检验高等职业教育是否对区域经济发展产生了积极影响；其次进一步分析影响高等职业教育发展的相关因素，为如何发展高等职业教育提供可操作性的政策建议。本文选取广州1990-2011年的数据作为样本数据进行计量回归。在变量选取上，GDP代表经济发展、CAP代表固定资产投资额、LAB表示劳动力数量、EDU表示高等职业教育的在校生数量、IND表示地方的产业结构（二三产业所占的比重）、RUL表示地方的农村人口总量。一般来说，对时间序列数据进行对数处理易得到平稳序列，且不会对模型的有效性产生影响，在此对各变量进行对数处理，分别记为：LNGDP、LNCAP、LNLAB、LNEDU、LNIND、LNRUL。构建模型如这里μ、ν为误差项，经济方程采用道格拉斯生产函数，其中把教育指标用高等职业教育学生数量来度量；教育方程用经济水平、产业结构、农村人口来表示，由于就业流动率难以度量，暂且没有放入回归模型。引入各变量的具体含义见表1所示。

2数据来源及处理

文章采用的1990年到1998年的数据来自广州50年，1999-2010年的数据来源于广州市2000-2011年各年的统计年鉴，而2011年的数据则来源于2012年广州市统计信息手册，其中2011年的高职院校在校生人数无法得到准确数据，用“-”表示。另外，由于高职院校在校生人数没有单独统计，因此文章用高等院校在校生总人数与本科院校在校生总人数的差近似代替了这一变量。其中1990-1998年的本科院校在校生人数未单独统计，因此1999年之前的数据近似用40000人来替代。具体数据如表2所示。

实证分析

为了检验经济发展与高职教育的关系，我们将使用协整检验方法对广州高职教育与区域经济发展的长期均衡关系进行计量检验和分析。

1变量的平稳性检验

在对时间序列数据进行协整性或长期均衡关系的计量分析之前，首先要对时间序列进行单位根检验，即检验各变量的平稳性，以免出现直接对非平稳序列进行的伪回归现象。平稳性检验一般会用到DF检验、ADF检验以及PP检验。在此采用常的ADF(AugmentDickey-Fuller)检验方法，对非平稳序列要进一步差分检验其平稳性。检验结果如表3。经检验，在5%的显著水平下，LNGDP、LNCAP、LNLAB、LNEDU、LNIND、LNRUL的ADF值都比临界值大，因此，存在单位根，序列非平稳，通过进一步对变量一阶差分进行检验，发现ADF值都比临界值要小，差分序列是平稳的，即LNGDP、LNCAP、LNLAB、LNEDU、LNIND、LNRUL都是一阶单整的。

2协整检验和回归方程

目前，协整检验常用的有Johnsen迹统计检验法和EG两步法，在此采用Johnsen迹统计检验，结果如表4。根据检验结果不难看出，LNGDP和LNCAP、LNLAB、LNEDU以及LNEDU和LNGDP、LNIND、LNRUL两组变量在5%或1%的显著性水平上均至少存在一个协整方程。计量回归后可以得出如下方程：4结论及建议通过对广州1990-2011年高职教育与经济发展情况的计量分析，得出以下两点结论：

经济数据展示篇（4）

引言

空间单位行政区内的经济增长模式，通常采用横截面数据处理方式，此类模型在一定程度上会造成空间经济增长变化的“缺失”，这种数据变化缺失不仅会造成各空间单位行政区内个体经济增长的差异性，还会使空间计量出现明显的固定效应。针对上述问题，本文将通过对索洛―斯旺新古典增长模型为主要研究对象，并结合空间计量模型，探讨空间位置与区域内经济增长之间的影响关系，考察空间计量经济视角下的中国区域经济增长特征并比较全国和五大区的区域经济增长的差异特点。

空间计量经济学理论概述

（一）经济学模型

1.空间权重矩阵。此经济学模型的空间以及位置信息的数据信息表现力非常强，且主要强调其空间位置的关联性。通常情况下，空间权重矩阵会依照以下两种方式来进行空间区域划分，一种为距离标准，一种为临界标准。两种分类方式都建立在假设距离的基础上，单元距离的经纬信息是衡量距离标准的主要依据，空间权重元素是空间临界判断的主要依据。

2.线性回归模型。最近几年，线性回归模型在空间计量经济分析中的应用范围越来越广泛，与空间权重矩阵模型相比，该模型的空间依赖性很强，且具有一定的滞后性，因为该模型中的空间变量元素都会随着因变量以及外部环境的变化而变化，所以当存在误差项的元素引入线性回归模型时，其模型中的各因变量都会存在空间滞后项。

3.空间误差模型。误差是进行空间经济分析不可避免的一种数据处理现象，任何数据及时经过精确的数据分析和处理之后都会存在出现误差的风险，这种风险是无法避免的，但是可以通过空间误差模型尽可能地避免或降低。误差出现的主要原因在于，模型中的变量因数出现空间自回归现象，随即抽取的变量因素会在变化位置上引发函数紊乱现象，造成误差项空缺。

（二）模型选择方法

通过上述对空间计量经济学模型进行系统分析可知，不同区域特质，引用的经济学模型不同，其主要依据如下：

1.数据干扰情况。对于区域空间相互之间没有联系的空间计量经济模型而言，采用空间误差模型更为实用，该模型可以将空间内各经济数据以及相应的变化参数都如实的描述在模型当中。

2.数据描述的准确性。对于空间权重矩阵模型而言，在数据描述之后，应对其数据反应的假说进行经济学分析，分析显示假说不能被拒绝，则该计量数据所反应的经济增长情况真实，如果被拒绝，则该空间权重矩阵模型的元素引入分析方式是失败的，并不能如实反应出区域内空间经济增长情况。

3.使用方法。通常情况下，如果经济学模型使用的数据分析方法混杂，则通常需要采用一些特殊方式来进行数据处理，有时甚至会应用到两种经济学模型。线性回归模型在模型数据处理方面占据绝对优势，测算出的经济增长理论具有一定的可信性。

基于空间计量经济视角探讨区域经济增长特点

（一）索洛-斯旺模型

索洛-斯旺模型表现出的扩展形式空间计量模型是经济增长理论研究发展的主要经济学依据，在空间计量模型中是颇具代表性的经济学模型。其方程式如下：

式中qi表示在一段时间区域内居民的稳定收入；T表示对区域地区经济情况的考察时间；Ai-r表示在考察时间内经济增长水平；α表示区域经济的总生产值占总体国有经济增长值的份额；s表示国民经济的储蓄率；n表示区域内人口的增长速度；g表示社会市场经济技术含量的增长速度；δ表示相关生产设备的折旧率。

（二）区域经济增长特点案例分析

1.研究样本。本文以单元样本为研究对象，对市级行政区内的经济增长情况进行分析，与省级经济区相比，市级经济区在现代经济建设、经贸发展上具有很强的说服力，可以客观的反应出经济增长的惯性特点。与县级经济区相比，市级经济区的发展能力较强，影响其经济增长效果的因素非常多，所以市级行政区可以充分体现空间对经济增长的影响。

2.变量选取。人均GDP：本文对全国市级行政区2008-2012年的人均GDP数值进行了整理，其具体数据见表1。

资本存量比：资本存量在区域内的GDP比重是衡量经济增长流量的重要依据，通过数据分析计算各市级物质资本存量可以增加投资价格的内部结构，保证投资价格处在一个恒定的区间内，使区域内的经济增长速率处在一个相对平稳的状态。

人口增长率、经济生产设备折旧率、技术增长率：人口增长率对市级经济区域的劳动力影响很大，众所周知，劳动力是推动经济发展的主要动力，所以在折旧率与技术增长率增长速度相对缓慢的情况下，要想实现空间经济发展目标，必须从根本上提高市级经济区域内的劳动力份额。

3.结果。将样本数据以及其他变量引入索洛-斯旺模型之后，得出的分析结果如表2所示。

（三）基于索洛-斯旺模型探讨区域经济增长特点

通过对上述方程式进行分析可知，固定空间内的市场经济份额和空间区域内的其他影响经济增长的因素有密切关系，通过拓展形式的空间计量出来的结果，其测量值在预期的三分之一。经济增长和人口增长、经济发展水平、经济重心转移等都有密切关系。通过论述影响市级区域经济的因素可知，在特定的模型效应下研究空间对经济增长的影响，必须要充分考虑其变量因素和定量因素，在显著性水平下，开展扩展形式的经济增长研究。其主要分析内容如下：

1.除特定模型效应外，不同模型的对经济增长的空间性论述结果和论述过程各不相同，其不同点不仅表现在促进经济增长的个别因素上，还表现在影响区域内经济市场的政府政策。

2.空间自回归模型对误差的检验效果很好，通过LM检验可以精准地测量出市级区域内经济空间发展的特征和水平。将样本数据、变量因数、人口增长率、经济生产设备折旧率、技术增长率引入索洛-斯旺模型之后，研究人员可以通过数据发现经济在空间环境上发展具有一定的误差性。

3.从拟合的角度上分析，截面和时间效应不仅可以增加其研究模型的拟合程度，还能在一定程度上提升整体模型的特定效应。包含亚变量的空间面板上必须制定相应的传统非空间变量，以满足研究人员对经济增长情况的分析。

4.资本比重是检验索洛-斯旺模型是否具有有效性的重要工具，因为资本比重是所有经济猜想的主要内容之一，通过资本比重指标，研究人员可以清晰的分辨出界面特定相应是否优于该研究模型。

五大经济区空间计量分析与横向比较

利用拓展空间计量模型对市级区域经济增长情况进行了系统空间计量分析可知，我国各大区域的经济增长特点突出，从空间视角上看，五大经济区都符合空间计量分析标准。

（一）区域划分

自改革开放以来，我国经济进入了全面复苏的时代，以功能性为划分依据，我国被分为4个经济区域，中部、东部、西部、东北部。进入21世纪后，随着西南城市的发展，我国西部经济区逐渐演变为西南部和西北部两部分。五大经济区无论是在经济发展政策上、还是在经济建设上都体现出了形态迥异的发展特征。

（二）模型的设定

截面固定效应和空间面板模型是分析效果最好的空间计量模型，本文将采用上述两种空间计量模型对五大经济区的空间经济增长特点进行系统分析。得出以下结论：

1.五大经济区所表示的空间误差数据相对真实，能体现出数据在空间形态中的变化特点，在5%显著性水平下，空间误差模型所表现出的经济增长特点，适用于五大经济区。

2.西部的数据在模型中的拟合程度很高，中部、东北部数据的拟合程度较低，其原因可能在于中部、东北部国有企业所占份额比较大，其经济增长受我国市场的影响较小。

3.资本比重在模型效应上依旧保持三分之一，可以体现出空间对经济区域的影响力是趋于稳定的，经济体制、国家政策、劳动力等其他因素都不会对其空间经济形态产生较大影响。

（三）横向比较

1.特定效应对五大经济区的拟合优度影响非常弱，目前非空间因素在模型中已经逐渐找到了自身的分析重心，并能够在对数似然的水平下完成模型数据对比，这种对比结果可以加大数据系数，提高模型的显著性水平。

2.从解释能力上分析，空间拓展空间计量分析模型相对于传统经济增长特征分析模型，其在数据条件分析上具有一定的环境优势。东部、西部、东北部各省市经济区域都能够满足非空间经济增长模型，并没有体现较强的经济收敛性。

3.邻近经济体在模型中的位置非常重要，初始收入水平可以在模型中显现出独特的正效应，体现收入系数在经济体自身上的影响。与此同时，通过数据验证还可以发现，两个相邻经济体可以产生直接或间接的经济影响，这种影响在一定意义上讲，也可以看作是空间形态的影响。

参考文献：

1.孙向伟.基于空间计量经济视角的中国区域经济增长特征与地区比较[J].南昌大学财经学报，2012，12（7）

2.蒋伏心，苏文锦.长三角高技术产业同构对区域经济增长影响的研究―基于空间计量经济的实证分析[J].江苏社会科学，2012，15（8）

3.陈华.中国制度变迁与区域经济增长的空间计量经济分析[J].华东师范大学学报（社会科学版），2013，10（2）

4.高圆圆.基于空间计量分析的安徽省区域经济增长研究[J].东北财经大学学报，2011，13（15）

5.李建豹，白永平，李建虎.基于空间计量经济模型的区域经济差异成因分析―以兰新铁路辐射带为例[J].干旱区资源与环境，2012，13（8）

6.李航飞，唐承财，徐树辉.基于空间计量模型的广东省区域旅游业发展与经济增长研究[J].中山大学学报（自然科学版），2012，16（7）

经济数据展示篇（5）

关键词：人均卫生机构数；σ趋同；绝对β收敛；条件β收敛

中图分类号：F2

文献标识码：A

doi：10.19311/ki.16723198.2016.12.005

1引言

收敛性分析来自经济学领域，新古典经济增长理论认为，一个国家和地区的经济增长速度和初始水负相关的假设，初始水平越高，增长速度也就越快，这样经过一段时间，初期经济水平较低的国家和地区最终会赶上经济水平高的国家和地区，收敛性可以简单的理解为各个研究单元在经济变量上随着时间流逝越来越接近的一种趋势。研究者把经济收敛大致细分为σ趋同，绝对β收敛，条件β收敛三个方面。国内的研究也很多，如林毅夫等基于1978-2000年各地区数据考察了我国29个省区的经济增长收敛性。结果表明，中国各地区经济增长存在条件收敛。沈坤荣、马俊对1978-1999年东中西三大地区经济收敛性进行回归分析。结果表明，我国地区经济增长不仅呈现显著的“俱乐部收敛”，而且呈现条件收敛特征，即在影响经济增长各因素一致的条件下，各地区间经济增长存在收敛趋势。蔡防等利用1978-1998年经济增长数据证明中国省与省之间存在条件收敛，而不是绝对收敛，并证明了人力资本、政府消费等变量是导致条件收敛的控制变量。收敛性的研究在我国卫生领域的研究目前仍处于起步阶段，本文通过收敛性衡量我国省际卫生资源配置情况。

2数据和公式

本文选取我国卫生机构数目来衡量卫生资源在省际间的配置情况。数据来自中国卫生统计年鉴，年份为2003到2014年。

σ趋同：指的是随着时间的推移，样本数据之间的离散程度在下降，衡量数据之间离散程度有很多指标，一般在实际研究中，研究者常用的几个指标有消经济数据的标准差，基尼系数，变异系数等。在本文中我们通过对变异系数（CV）的计算得出研究单元是否存在σ趋同。

CVt=SDMean=1n∑ni=1（yit-1n∑ni=1yit）21n∑ni=1yit

绝对β收敛：指在一定条件下。研究单元经济发展水平增长率只和初期水平相关，而和别的因素没有关系，新古典经济理论认为，经济发展水平增长率和初期经济发展水平是负相关的。也就是随着时间初期经济发展水平低的地区的消费水平会慢慢追赶上初期经济发展水平高的地区从而达到一种均衡。传统绝对β收敛模型如下：

lnyi，t-lnyi，0t=α+βlnyi，0+εi，t

i表示研究单元，t表示时间点也就是研究年份，α为常数项，也就是截距项，β为绝对收敛系数，检验研究区域是否存在绝对β收敛，根据我们本文y表示单元经济发展水平，ε为随机扰动项，服从正态分布。对于i地区来说，如果计算结果公式中系数β小于零且统计上显著，则经济水平存在绝对β收敛，表明该地区在0～t时期内y和初期经济水平负相关。

条件β收敛：条件β收敛是指经济发展水平增长率不仅仅和初期经济发展水平负相关，还和别的影响因素直接相关，也就是诸多的控制变量有关，将有可能导致经济发展水平不一样的自身特征的变量引入到绝对β收敛的公式中，如果得出的结果还能保持经济发展水平增长率和初期经济发展水平是负相关的结论，也就表明存在条件β收敛。在这种情况下初期经济发展水平低的地区追赶上经济发展水平高的地区就不是一种必然趋势，因为影响经济增长率的因素很多，所以研究要综合的考虑各种因素影响才行。传统条件β收敛模型如下：

lnyi，t-lnyi，0t=α+βlnyi，0+kθ+εi，t

k表示条件变量系数，θ是根据条件所入选的条件变量，其余变量同上，意义不变。在本文中我们选取各省GDP数据和地区虚拟变量作为外加变量。

3实证结果

σ趋同：我们将图1的显示结果画出来更加直观的显示结果。可以看出CV变异系数不仅没有减少的趋势，反而变大了。下面我们看看收敛的β情况。

绝对β收敛和条件β收敛的结果见表1。

4结论与政策含义

结果在σ趋同中CV值没有减小，反而有增大的趋势，同时在β收敛性的研究中，β值没有小于零，反而大于零，证明我国省际卫生机构数不存在σ趋同和β收敛现象，也就是我国省际卫生资源不存在缩小的趋势，反而有扩大的趋势。这对于我国要实现的卫生服务均等化的目标不符合，故政府应该根据情况看，加大对人均卫生机构的省份的投资。减少这种发散趋势。努力实现卫生资源在省际间的分配达到均衡。

参考文献

经济数据展示篇（6）

一、引言

20世纪90年代以来，我国经济增长和城市化发展不断加快，对土地需求量逐渐增大，而且国家在经济可能出现过热的时候开始尝试采用土地政策进行宏观调控。本文采用三部门经济增长模型和内生经济增长模型来分析土地市场和区域经济的关系，并进行了实证检验。

二、土地市场和区域经济关系的理论分析

（一）土地市场通过土地财政途径对经济增长产生影响的机理分析

1994年的分税制改革，中央上收了大量财权，特别是将增值税的75%归为中央政府，并将所得税改为中央、地方政府共享的税种。与中央政府采取上收财权同时进行的是下方事权，形成各级地方政府事权层层下放，而财权层层上移的情况。在这种事权和财权不对称的情况下，地方政府要履行自身职责，必然会寻求扩大财源，这样巨大的土地收益成为了一个最佳的选择。巨额的土地出让为地方投资和建设提供了资金来源，也成为地区经济增长的重要动因。一是以低廉的土地出让费用招商引资，增加地区经济竞争力，促进了地区经济增长和扩张；二是高价出让土地增加了地方政府预算外收入，为地区城市发展和基础设施建设提供了资金保障；三是通过城市扩张促进了房地产业和建筑业的发展。土地市场发展也增加了地方政府的投资和支出。土地财政、地方财政收入和投资形成了环环相扣的关系。

（二）土地市场对区域经济产生影响的三部门模型理论分析

三部门经济增长模型是用来分析区域经济增长和劳动力市场以及区域房地产市场之间相互关系的模型。它是由美国经济学家DeniseDipasquale和WilliamC.Wheaton提出的。该模型将区域经济划分为三个部分：区域产出市场、区域劳动力市场和区域房地产市场（包括了土地市场和地上建筑物）。

1、区域经济均衡模型。一个区域的产出需求Qd是价格P的减函数，如图1所示。产出需要两种生产要素，劳动力和房地产，且它们之间不具有替代作用。单位产出成本C=a1r+a2w，其中r、w分别为租金和工资，a1、a2分别为单位产出需要的固定数量的房地产和劳动力。房地产需求量和劳动力需求量分别为Kd=a1Q和Ld=a2Q，由于生产要素间不存在替代作用，所以需求量仅依赖于生产量Q，生产要素的供给曲线向右上倾斜，如图2、图3所示。其中劳动力市场纵轴表示相对工资，即经过价格指数调整后的工资。在图1中，如果产品的需求曲线已知，而工资和租金又决定了生产成本，通过图1可以求出总产出量。在图2、图3中产量又决定了要素需求，如果要素的供给已知，则可以求出要素的价格。如果这三个图相互符合，那么该区域经济就处于均衡状态。

2、土地供给量增加与经济增长。假设区域最初处于均衡状态，产出量、价格水平、劳动力数量、房地产数量、工资、租金分别为Q1、P1、L1、K1、w1、r1。当土地供给增加时，房地产市场的供给将增加，供给曲线向右移动，租金下降，如图6所示。在劳动力市场不变的情况下，生产成本下降，产出增加，如图4所示。产出增加使得要素需求量增加，要素需求曲线均向右平移，要素价格上升，如图5、图6垂直虚线所示，使得生产成本略有上身，但是仍低于初始成本。因为如果此时的成本高于初始成本，产量就会下降从而要素价格也会下降，生产成本必将下降。从分析可以得出，土地供应量增加，生产成本将下降，最终使得区域的经济产出增加。再次调整到均衡状态时的产出量、价格水平、劳动力数量、房地产数量、工资、租金分别为Q2、P2、L2、K2、w2、r2。

（三）土地市场对区域经济产生影响的内生增长模型理论分析

目前，根据关于内生经济增长的普遍研究方法，利用生产函数来定量分析伴随土地市场发展而来的土地财政和土地出让金对经济增长的影响。根据Barro、Davoodi的研究，描述内生增长生产函数包括三个变量：人均产出y，公共支出g，私人资本k。函数关系描述为：

y=f（k，g）①

根据我国目前的实际情况，地方政府公共支出来源主要分为预算内收入和预算外收入。预算内收入主要是预算内的财政收入r，预算外收入主要来源于土地出让金f，所以

g=g（r，f）②

①、②式联立后生产函数表示如下：

y=f（k，r） ③

把③式进行线性化处理，得到下式：

y=α+β1k+β2r+β3f④

式④中，y表示人均产出，k表示人均资本，r表示人均地方财政收入，f表示人均土地出让金收入。从④可以看出，人均产出的增长受人均资本、人均地方财政收入和人均土地出让金收入的影响，其中，后面两项表明政府公共支出对经济增长的影响。

在实证研究中，采用截面数据模型来描述上述分析如下：

yi=a+β1ki+β2γi+β3fi+εi⑤

三、实证检验和结论

（一）基于以上理论分析，现在做如下假设

一是土地市场发展和区域经济互为格兰杰因果关系；二是土地市场发展对区域经济的发展有显著的影响。

（二）数据说明

实证检验中的GDP、财政收入、固定资产投资数据来源于《中国统计年鉴2009》，土地出让金数据来源于《中国国土资源统计年鉴2009》。

（三）实证分析结果和分析

1、用2008年全国31个省和直辖市国有土地出让成交价款（土地出让金）代表区域土地市场发展水平，用各省和直辖市GDP代表经济发展水平，运用Granger因果检验方法结果，如表1所示。

表1表明我国区域土地市场的发展和经济增长之间互为因果关系。导致这一结论的主要原因是：经济增长需要土地供应的支持，包括生产用地、住宅用地和商业用地的需求都会催生地方土地市场的成长和发展；同样，由于土地市场的发展使得地方财政收入增加，从而带动地方基础建设和固定资产的增加并促进经济的增长。

2、各省和直辖市人均产出y、人均资本k、人均地方财政收入r、人均土地出让金收入f数据均来自《中国统计年鉴2009》和《中国国土资源统计年鉴2009》。代入上面的式⑤

yi=a+β1ki+β2γi+β3fi+εi

用广义最小二乘法对截面数据进行检验，得到如下结果：

yi=2.457416+0.314275ki+0.138452ri+0.071486fi

t-value8.41694476.321623.7516 7.54150

AjustedR-squared：0.984405

从模型检验结果可以验证假设②的成立即土地市场发展对区域经济的发展有显著的影响，结果显示，土地出让金的增加对经济的影响并不是很大只有0.071，造成这种结果的原因主要有：土地收入在很大程度上是通过地方政府的直接投资使用而对经济产生推进作用的，所以现实中土地收入对经济的影响程度会更大。

参考文献：

1、钱瑛瑛.房地产经济学[M].统计大学出版社,2004．

2、吴灿燕,陈多长.浙江省土地财政问题实证研究[J].财经论丛,2009(3)．

3、张昕.土地出让金对经济增长作用机理研究[J].建筑经济,2009(8)．

经济数据展示篇（7）

中图分类号:F719文献标识码:A

一、引言

随着经济全球化和一体化进程的不断深入,服务业已逐渐成为促进国民经济效率提高和经济增长的主导力量,它已成为全球经济竞争的焦点。近二十年来,南京市服务业有了长足的发展,取得了令人瞩目的成绩。根据南京市统计年鉴相关数据,1985～2007年南京市服务业增加值由19.1亿元增加至1,590.07亿元,增长了82.25倍。1999年南京市服务业增加值首次突破了450亿元,此后的年份都保持了强大的增长势头。

一些学者对于我国服务业发展的影响因素进行了实证分析。其中包括:何金耿(1999)认为工业化水平、人均收入水平、城市化水平、政府作用是影响第三产业发展的主要因素,采用1985～1997年的样本数据,回归分析了这四大因素对江苏省第三产业的作用关系,结论为:人均收入水平的不断提高和较高的工业化水平为江苏省第三产业的进一步发展提供了机遇,但城市化水平的滞后和体制性的制约仍阻碍了第三产业的发展,第三产业的发展还依赖于政府的政策推动。

李辉(2004)分析我国各省1998～2002年数据,探析我国地区服务业发展的影响因素,发现经济增长和城市化进程同样是影响服务业发展的重要因素,另外居民消费拉动和政府挤出作用的减少对促进服务业就业有重要作用。韩坚(2007)利用多元回归模型进行实证分析,得出结论:城市化率、专业化分工程度及对外开放水平是影响我国生产业发展的最重要因素。袁芳(2007)采用1986～2005年数据,对贸易引力模型进行了适用性改良,分析广东服务业FDI是如何通过服务业总投资额、产业结构、技术、贸易、就业、制度六个路径变量来影响经济增长的,回归结果表明这六个变量对服务业经济增长均有正向的推动作用。

二、实证分析南京市服务业发展影响因素

(一)计量经济模型的构建与参数分析

1、模型构建。鉴于数据的可得性及各种经济增长理论中阐述的经济增长影响因素,当把较多的因素纳入回归模型,会导致变量之间的多重共线性,从而降低回归结果的精确性,所以本文仅选取地区生产总值(DY)、制度因素(S)、劳动力(L)、物质资本因素(K)四个变量作为影响服务业经济增长的因素进行实证分析,构建多元回归模型:

Y=a1X1+a2X2+a3X3+a4X4(1)

其中,Y为因变量,为服务业增加值,Xi(i=1、2、3、4)分别表示各因变量,即地区生产总值、制度因素、劳动力、物质资本因素,ai(i=1、2、3、4)分别表示各因变量的系数。

2、数据来源及处理。本文实证分析选取的数据为1980～2007年的统计数据,其中地区生产总值、服务业增加值及劳动力数据直接来自各年的《南京市统计年鉴》,制度因素根据统计年鉴上相关数据计算而得,资本因素根据南开大学网站上《1952～2005年各省资本存量数据》计算而得。具体的数据处理如下:

(1)因变量。Y作为表示服务业经济增长的数据,根据统计资料及各种文献分析,我们采用每年按可比价格计算统计的第三产业增加值来表示。

(2)自变量。地区生产总值(DY):表示一个地区在一定时间内(一年)所生产的最终产品或服务的价值,通常被认为是反映一个地区经济状况的较好指标。本文选取南京市各年按可比价格计算的地区生产总值数据作为分析的指标数据。

制度因素(S):目前对制度因素的表示尚不存在统一的方法,一般采用非国有化率、市场化程度、政府财政支出占GDP比重、对外开放程度等指标加以测度。鉴于数据的可得性和计量的准确性,本文选择非国有化率来反映制度因素对服务业经济增长的影响,非国有化率表示为非国有部门的从业人员占南京市单位就业人总量的比重。全部从业人员总数和国有部门从业人员数可直接从各年《南京市统计年鉴》中获得。

劳动力因素(L):由于我国多数劳动力的统计并未具体到工作的小时数,大量的地区统计年鉴只是统计了年末的就业人数。本文则直接采纳了《南京市统计年鉴》中各年末的第三产业就业人数来表示南京市服务业的劳动力投入状况。

物质资本因素(K):物质资本构成了经济增长的物质基础,它是投资于有形资产而形成的物力资本。本文选用各年的资本存量数据作为物质资本因素的计量指标。根据南开大学经济中国网的统计数据,可以得到江苏省各年的资本存量数据,因此我们用南京市地区总产值占江苏省地区总产值的比重乘以江苏省的资本存量来近似的表示南京市的资本存量。

为了避免异方差现象的存在,对各变量均进行了对数处理,即接下来回归分析的变量为LnY、LnDY、LnS、LnL、LnK,回归方程为:

LnY=a1LnDY+a2LnS+a3LnL+a4LnK(2)

经过上述方法进行整理后的数据如表1所示。(表1)

3、模型实证分析。运用Eviews5.0对表1数据进行最小二乘法回归分析,得到如下回归模型:

LnY=1.2011LnDY+0.3848LnK-1.0428LnL

-0.881LnS(3)

(11.25) (3.25)(-21.13)(-4.84)

R2=0.9986AR2=0.9984

F=60.37D.W=1.5132

由方程(3)可以看出,各变量的T值都在1%的显著性水平下通过了检验,方程的拟合度非常高,说明方程的拟合效果极佳,F统计值较大也通过了检验,在1%的显著性水平下,D.W=1.5132>du=1.41,所以方程不存在序列相关性,方程(4)精确地描述了南京市服务业增加值与各因素之间的函数关系。即

Y=DY1.2011+K0.3848+L-1.0428+S-0.881 (4)

由方程(4)得知,通过比较各因素的产出弹性,地区生产总值的产出弹性系数最大,其次是物质资本存量。即意味着,当地区生产总值和物质资本存量每增长1%,服务业增加值将增加1.2011%和0.3848%。而劳动力和制度因素对服务业增加值的产出弹性系数为负数,说明服务业较多的就业量并不一定意味着较大的产业发展,最好的途径是寻求两者的恰当比例,另外也说明了制度因素对经济增长的影响是不明确的,这也可能是由分析数据选择的不同而导致的差异。

4、各因素对服务业的贡献率分析。要素贡献率可以表示为产出量与投入量之比,即产出量与消耗量的比值。其计算公式为:

某要素对服务业产值增长的贡献率=投入产出系数×某要素增长率/服务业产值增长率

其中,要素的投入产出系数可由方程(3)得到,即地区生产总值、物质资本存量、劳动力、制度因素的投入产出系数分别为:1.2011、0.3848、-1.0428、-0.881,由此可见地区生产总值极大地拉动了南京市服务业的发展。增长率的计算采用几何增长率计算公式:G=(Yn/Y1)1/n-1。其中,G表示增长率,n为计算期的长度,Y1、Yn分别表示第1年和第n年的变量数值。根据此计算公式可以得出各个变量的增长率,计算过程如下:

服务业增加值的增长率为:GY=(3.2014/0.9289)1/27-1=4.69%

地区生产总值的增长率:GDY=(3.5164/1.6223)1/27-1=2.91%

物质资本存量的增长率:GK=(3.1937/1.4351)1/27-1=3.01%

劳动力的增长率:GL=(2.2289/1.7015)1/27-1=1.01%

制度因素增长率:GS=(0.0576/0.1872)1/27-1=-4.27%

所以,地区生产总值对南京市服务业的贡献率=a1×地区生产总值增长率/服务业增加值增长率=1.2011×2.91%/4.69%=74.52%

制度因素对南京市服务业的贡献率=a2×制度因素增长率/服务业增加值增长率=-0.881×(-4.27%)/4.69%=80.1%

劳动力因素对南京市服务业的贡献率=a3×劳动力增长率/服务业增加值增长率=-1.0428×1.01%/4.69%=-22.5%

物质资本存量对南京市服务业的贡献率=a4×物质资本增长率/服务业增加值增长率=0.3848×3.01%/4.69%=24.7%

通过对南京市服务业发展影响因素的实证分析及各因素对服务业经济增长的贡献率,我们得出以下结论:在这四种影响因素中,地区生产总值和制度因素对南京市服务业经济增长起到了极大的促进作用,两者对南京市服务业的贡献占总贡献的90%以上。由此可见,稳定快速发展的地区经济及非国有化率的重要性。稳定的经济发展为服务业的发展提供了坚实的经济基础,当前经济危机的盛行使整个世界经济的发展陷入衰退阶段,服务业作为整个经济系统的一部分也遭受了重创。可见,服务业的发展离不开地区经济的蓬勃稳定发展。

物质资本存量在一定程度上促进了服务业的发展,为服务业提供了基本的物质基础。日后政府应加大对服务业基本建设的投入,尤其是为新兴服务业的发展奠定必需的基础设施建设,使新兴服务业成为推动南京市服务业发展的主导力量。

而劳动力因素总体上的增速较慢,对南京市服务业的贡献率为负数,由此可见,仅是从业人数的增加不能够促进南京市服务业的发展。分析其深层原因,可能源于增加的从业人数大部分是从事仓储、运输等劳动密集型行业。仅就2007年而言,南京市从事批发、零售、运输、仓储、住宿和餐饮业的人员占整个服务业的就业人数的30.5%,这些行业的就业人口受教育程度低,所创造的经济效益不高,极大地限制了劳动力因素对服务业发展的积极作用。相信随着金融、科学研究等领域高素质人才的增加,会推动南京市服务业经济的快速增长,南京市从业人数对服务业发展的负贡献率在不久的将来会得到逆转,政府应制定积极的政策指引,实施人才战略,使高素质、高技能的人才汇集到南京市的服务行业。也应加强在职人员的技能培训,在一定的劳动力成本上,使他们为服务业的发展做出最大的贡献。

三、对策建议

通过实证分析,我们得出南京市服务业发展的影响因素是多样的。在此,结合实证分析,提出以下几点建议:

(一)完善相关产业政策,促进服务业发展。政策的倾向性往往决定了一系列产业的生存、发展方向、规模等。服务业作为我国的新生产业,还不具备绝对的比较优势。南京市应当发挥比较优势,加大政策对这些行业的扶持力度,引导产业的结构优化,资源的优化配置。作为新世纪的主导产业,服务业的快速发展必定带来经济的繁荣、社会的安定。

(二)加强区域合作。作为开放经济中的一个成员,南京市应加大对外开放,加强与周边地区的合作,互相利用对方的优势,实现优势互补,进而为服务业发展营造良好的社会氛围。进一步节省人力、物力资源,降低产业成本,从而促进相关行业的迅速发展。我国幅员辽阔,各地区服务业发展水平的千差万别决定了各城市、地区开展服务业交流、合作的重要性,这已成为促进地区服务业发展,从而实现经济腾飞的必要途径。

(三)促进服务业发展,扩大内需,实现经济腾飞。扩大内需一直是我国宏观经济调控关注的重要方面。服务业作为当今迅速发展的产业,是经济发展不可否认的重要动力之一。多样化的差异性产品的问世,加上快速发展的服务业,可以满足人们多样化的需求,从而提升人们的消费水平,进而扩大内需,实现国内生产总值的扩大,改变我国居民单一的以储蓄为主的生活方式。

(作者单位:东南大学经济管理学院)

主要参考文献:

经济数据展示篇（8）

中图分类号：F320.2 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2016）05-06 -02

一、引言

近年来中央和地方各级政府极其关注“三农”问题，中央一号文件都以“三农”问题作为主题，强调了其作为社会主义现代化阶段极其重要的地位。党的十八届三中全会把“农村金融”第一次正式写入党的决议，2015年两会上，指出：要推进金融改革，大力发展农村金融，这都为我国农村金融的发展以及农村金融发展对经济的促进研究指明了方向。

二、指标设计与数据整合

（一）指标设计

通过参阅冉光和、张金鑫（2008）及王俊芹（2009）等有关研究文献，本文选择了以下变量作为研究江苏省农村金融发展与农村经济增长的指标：

1. 本文的经济增长指标采用的是江苏省农村GDP，即RGDP；

2. 本文的农村金融发展水平指标分为两个部分，第一个部分是农村金融效率指 标，采用农村信用社贷款余额（RL）和存款余额（RS）的比值，即LTS来表示；第二个部分是农村金融规模指标，用FIR表示，是农村信用社存、贷款余额之和与RGDP的比值；

3. 非金融指标采用的是农村固定资产投资，记为 RGT，因为固定资产投资在经济增长中具有重要作用，也对本文提出最终的实质性建议起到了很好的参照作用。

本文对所采用的数据进行了对数处理，原因是对数形式的数据可以在保证变量之间协整关系的前提下，使变量之间趋势线性化，也方便了实证分析中的平稳性检验，能够有效地避免多次差分。

（二）数据的收集及处理

本文研究的是江苏省农村1998～2014年的相关数据，通过对数据的整理归纳，可得表1：

三、江苏省农村金融发展与农村经济增长的实证分析

（一）模型构建

本文通过建立江苏省农村经济增长与金融发展的线性回归方程，研究二者之间的关系。参照黄燕君，钟璐（2009）的方法，笔者构建的模型方程如下所示：

LnRGDP=Ti+UiXi+X

其中，T和U是需估量的参数，X是随机误差，Xi表示的是经过一系列检验之后，与RGDP构建回归的变量，下文会对此进行具体解释。

（二）实证结果分析

由于单方程OLS本身无法克服变量自相关问题 ，并且只有当变量平稳的时候 ，才不会出现“伪回归”的情况。所以，本文先对各变量进行平稳性检验，在确保平稳后，再采用协整检验和格兰杰因果检验进行分析。

1.数据的平稳性检验

本文通过 Eviews 5.0系统，利用ADF检验法对数据进行平稳性检验。

由表2的检验结果可知，所有变量在二阶差分后都是平稳的，所以可以进行协整检验，检验各变量之间是否存在长期的均衡关系。

2.协整检验

协整检验结果显示：LnLTS与LnRGDP、LnFIR与LnRGDP及LnRGT与LnRGDP的协整检验中，残差序列在各自的显著性水平下均接受不存在单位根的结论。因此，LnLTS、LnFIR、LnRGT与LnRGDP之间都存在长期稳定的“均衡”关系。

3.格兰杰因果关系检验

由表3可得，在5%的置信水平上，LnFIR与LnRGT的概率P值都小于0.05，因此两者都是农村GDP的格兰杰原因，而LnLTS的概率P为0.34467，大于0.05，不是农村GDP的格兰杰原因。

4.总结分析

农村金融规模、金融效率和固定资产投资与农村经济之间都存在长期稳定的“均衡”关系。江苏省农村金融规模与农村固定资产投资均是农村经济的格兰杰原因。可以得出：江苏省农村经济增长与农村金融规模和农村固定投资有很大的影响关系。

为了进一步研究哪一个指标对农村经济增长的影响更大，我们将其带入上文所建的模型当中，即LnRGDP=Ti+UiXi+X。其中，Ti和Ui是需估量的参数，i=1，2，分别表示LnFIR与LnRGT的参数，X1与X2分别表示的是变量LnFIR与LnRGT。

由于LnFIR、LnRGT是LnRGDP的格兰杰原因，且三个变量均为水平平稳，符合单方程OLS的前提条件，通过Eviews5.0输入数据，得出结果如下所示：

从表4、表5可以看出，两个回归方程回归系数显著性非常强，并且拟合优度R2都接近于1 ，说明了方程的拟合情况非常好，因此可以看出江苏省农村经济增长与农村金融规模和农村固定资产投资都存在着明显的线性相关关系，且关系为正相关。

相比较而言，方程二的拟合程度比方程一高，拟合优度R2达到了0.950984，具有较强的解释力。另一方面，农村金融规模也是促进农村经济增长的重要因素，虽然拟合程度相对低一些，但它的自变量的系数也达到了0.715651，充分显示出金融规模对促进农村GDP增长的重要作用。其中T检验值的绝对值都远大于2，且P值都为0，小于0.05，可以得出，它们的显著性水平都很高。

四、结论与政策建议

（一）结论

江苏省农村金融发展、农村固定资产投资与农村经济增长之间存在着长期稳定的协整关系，江苏省农村金融发展规模、农村固定资产投资均是农村经济增长的格兰杰原因，且呈正相关关系，农村固定资产投资对农村经济影响更大。

（二）政策建议

针对当前江苏省农村金融与农村经济发展的现状，本文认为应大力发展江苏省农村金融规模，增加对农村的固定资产投入来推动江苏省农村经济的发展。在此提出以下三点建议：

第一，不断扩大江苏省农村金融发展规模 ，使新农村建设日益多元化的金融需求得到满足。目前，江苏省农村金融规模发展缓慢，导致农村经济发展受到影响，因此，积极开办农村金融机构，不断扩大农村金融规模将是提高江苏农村金融发展的一大重要途径。

第二，政府应当加大对农村金融的资金投入。由于农村经济先天所存在的弱势，致使其在金融资源的市场配置中不具有竞争力优势，资金流入量有限。因此，政府可以通过积极有效地创新农村金融体制，引导更多的资金流向农村，带动经济发展。

第三，加快农村的产业结构调整， 改变农村经济增长模式，完成农村经济增长与金融协调发展的目标。有效地优化农村产业结构，可以促成农村金融效率的进步，从而实现农村金融发展与农村经济增长之间的良性互动。

参考文献：

[1]徐小换，杨荣蓉，王宇.农村金融发展与农村经济增长关系实证分析―基于江苏省1997年～2013年的相关数据[J].经济观察，2009，（05）：69-77.

[2]黎翠梅.农村金融发展对农村经济增长影响的区域差异分析―基于东、中、西部地区面板数据的实证研究[J].湘潭大学学报（哲学社会科学版），2009，（03）：75-80.

[3]冉光和，张金鑫.农村金融发展与农村经济增长的实证研究―以山东为例[J].农业经济问题（月刊），2008，（29）：47-51，111.

[4]王俊芹，宗义湘，赵帮宏.农村信用合作社的金融发展水平与农村经济增长的实证分析―以河北省为例[J].农业技术经济，2009，（02）：31-37.

[5]赵洪丹.中国农村金融发展与经济发展与农村经济发展的关系――基于1978～2009年数据的实证研究[J].经济学家，2011，（11）：58-62.

经济数据展示篇（9）

中图分类号:F127文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)12-0115-04

金融与经济增长关系问题的理论研究可以追溯到熊彼特(Schumpeter,1911)、戈德史密斯(Goldsmith,1969)、爱德华・肖(Edward S. Shaw,1973)、罗纳德・麦金农(Ronald I. Mckinnon,1973)和卢卡斯(Lucas,1988)等等紧跟其后进行深入研究 [1~3] 。近十多年来,单个国家和跨国家的实证文献得以迅速的积累,从国别、跨国研究到多时空尺度的区域研究 [4~6]。现有文献集中于被解释变量时间维度特征的条件均值统计建模,两个比较有理论和实践意义的拓展方向是:其一,基于被解释变量空间维度特征进行空间统计数据挖掘,空间统计学可以提供方法支持;其二,对横截面数据、聚合数据(Pooled Data)或者面板数据(Panel Data)进行被解释变量的条件分位数统计建模。本文主要是就后者进行一个研究尝试:基于中国中部六省共82个样本地级市区的聚合数据(Pooled Data),运用条件分位数回归方法进行区域金融发展与经济增长关系的实证分析。

一、条件分位数回归方法的基本思想和主要优点

Koenker和Bassett (1978)最早提出线性分位数回归的理论 [7]。分位数回归是对以古典条件均值模型为基础的最小二乘法的延伸,用多个分位函数来估计整体模型。中位数回归(最小一乘回归)是分位数回归法的特殊情况,用对称权重解决残差最小化问题,而其他条件分位数回归则用非对称权重解决残差最小化。

由于分位数回归本身计算的复杂性,所以它没有迅速普及,但相关的理论研究在逐步地完善。由于分位数估计可以选择不同的分位(tau:τ)的对被解释变量分布的头尾部分进行研究,将不同的分位数回归结果综合就得到了该条件分布的完整描述。在研究对象的分布呈现异质性,如不对称、厚尾、截断性等特征时,分位数回归方法具有明显的优势[8]。因此,越来越多的研究将其用于分析在被解释变量的不同水平下受到解释变量影响作用的差异和变动[9~12] 。分位数回归大致可以分为参数回归模型、非参数回归模型、半参数回归模型这三类,每种模型都有其各自的估计方法。

分位数回归采用加权残差绝对值之和的方法估计参数,其优点体现在以下几方面:(1)它对模型中的随机扰动项不需做任何分布的假定,这样整个回归模型就具有很强的稳健性;(2)分位数回归本身没有使用一个连接函数来描述因变量的均值和方差的相互关系,因此分位数回归有着比较好的弹性性质;(3)分位数回归由于是对所有分位数进行回归,因此对于数据中出现的异常点具有耐抗性;(4)不同于普通的最小二乘回归,分位数回归对于因变量具有单调变换性;(5)分位数回归估计出来的参数具有在大样本理论下的渐进优良性[11~12] 。现在主流的统计软件都可以加载分位数回归软件包,分位数回归也就自然而然地成为经济、医学、教育等领域的重要分析工具。本文的实证分析运用EViews6.0进行计算。

二、对象描述、模型设定与数据来源

按照《中国区域经济统计年鉴》(2001―2007)的界定,考虑到行政区划的局部调整,中国四大经济地带省级省市区和样本地级市区的分布情况如下:东北三省36个地级市区,东部十省市87个地级市区,中部六省82个地级市区,西部十二省区131个地级市区,全国三十一省市区共336个地级市区。这里选择中部六省82个地级市区,针对地级市区的金融发展与经济增长的关系进行实证分析。

在经济增长的实证研究文献中,生产函数是一个被广泛运用的基本估计框架。这里也将它用于分析区域金融发展与区域经济增长关系的实证研究,设定总量生产函数(t期)的形式,把产出抽象为金融发展水平与控制变量的函数,控制变量是除金融发展水平以外的其他主要影响因素,可以表述为:

Yt=f(Financet,Comtrolt,) (1)

其中,Yt是产出或者增加值,一般用国内生产总值GDP替代;Financet是金融发展水平;Contiol是控制变量。

一般地,如果进行弹性研究,就可以在柯布―道格拉斯型生产函数的基本形式的基础上具体拓展。为了基于可得数据研究中部六省地级市区的金融发展与经济增长的关系,这里被解释变量就取人均国内生产总值反映经济增长,用GDP表示;解释变量取两组变量,即金融发展水平和控制变量。

第一组变量是金融发展水平。根据数据的可得性,这里考虑地级市区金融相关比率指标,用FIR表示,等于金融机构存贷总额与GDP的比。

第二组变量是控制变量。包括那些能够影响各地区经济增长的资源禀赋差异的变量,目的是用来控制其他可能导致地区经济差异的因素。(1)实物资本投入。这里用各地区的固定资本总额占GDP的比值反映各地区的物质资本的投入水平,用INFIXP表示。(2)人力资本投入。在地级市区的研究中,一般用各地区的中小学毕业升学率或者政府财政支出中的教育支出近似的反映各地区人力资本水平。考虑到地级市区财政金融的紧密联系,这里设置了政府财政支出总额占GDP的比值综合近似反映各地区人力资本水平,以及财政金融的紧密联系,用LGEXPP表示。(3)经济开放程度。考虑到地级市区外国直接投资额与金融的紧密联系,这里设置了外国直接投资额(或者实际利用外资)总额占GDP的比值综合近似反映各地区经济开放程度,以及外国直接投资与金融的紧密联系,用FDIAUP表示。

根据以上讨论,我们是要进行弹性研究,把被解释变量和解释变量都取自然对数,则实证研究计量模型的基本形式设定如下:

LnGDPP = β0+ β1*LnFIR + β2*LnINFIXP + β3*LnLGEXPP

+β4*LnFDIAUP+μ (2)

为了保持指标统计口径的一致性,实证研究的数据全部来源于《中国区域经济统计年鉴2001―2007》,数据的实际时间范围是2000―2006年,加入WTO过渡期为2001―2006年,增加2000年的数据是为了增加样本容量。

三、中部六省地级市区金融发展与经济增长:条件分位数回归结果与统计分析

(一)条件中位数回归和条件均值回归的估计结果比较

2000―2006年中部六省地级市区金融发展与经济增长的数据,一共包括82个地级市区七年的共574组样本数据,样本比较大。为了进行对比,运用条件中位数回归和条件均值回归进行实证分析。由于EViews6.0软件对变量名称没有区分大小写,以Ln开头的变量在输出结果表与图都显示为LN开头的变量。这里主要关注估计方法、统计检验(拟合优度、方程显著性检验、变量显著性检验)和方程系数估计结果的异同。

1.估计方法。条件中位数回归的结果(如表1所示);条件均值回归的结果(如表2所示)。条件分位数(中位数)回归和条件均值回归二者所运用的估计方法是不同的,条件分位数(中位数)回归运用LAD (least absolute deviations)估计量进行估计,条件均值回归运用LSD (least squares deviations)估计量进行估计,因此,估计结果自然会因估计方法的不同而有所不同。

2.统计检验。条件中位数回归和条件均值回归的方程显著性检验(Quasi-LR检验、F检验)在0.01的显著性水平下都是统计显著的。变量显著性检验(t检验)在0.01的显著性水平下都是统计显著的。由于计算方法不同,两种估计方法的拟合优度值的大小明显不同。一般地,基于相同的数据, 伪拟合优度值(Pseudo R-squared)明显小于拟合优度值(R-squared),调整的伪拟合优度值(Adjusted Pseudo R-squared)明显小于调整的拟合优度值(Adjusted R-squared)。在表1中Pseudo R-squared 为0.2810,Adjusted Pseudo R-squared为0.2759;表2中R-squared 为0.4351,Adjusted R-squared为0.4311。另外,表2中D.W.值为0.4328显示了一阶序列正相关性,如果运用广义差分法在模型设定时引入AR(1)就能够明显地提高拟合优度值,R-squared与Adjusted R-squared都大于0.85。由于表1的条件中位数回归没有进行序列相关性检验,为增加可比性程度,这里不给出引入AR(1)的条件均值回归的结果。

3.方程系数估计。对应系数的条件中位数回归估计值和条件均值回归估计值的大小明显不同。三个解释变量(LNFIR、LNFIXPP、LNLGEXPP)系数的条件中位数回归估计值的绝对值明显大于条件均值回归估计值的绝对值,LNLGEXPP的系数为负值;一个解释变量(LNFDIAUP)系数的条件中位数回归估计值的绝对值明显小于条件均值回归估计值的绝对值。四个解释变量系数对应的条件中位数回归估计值与条件均值回归估计值的符号没有发生改变,其弹性意义也是比较直观的。

(二)条件分位数回归估计系数的差异与变动分析

为了深入揭示在经济增长的不同水平下金融发展和其他控制变量对经济增长影响的变化,需要在经济增长的不同分位数水平进行条件分位数回归估计。具体估计时还主要涉及两个方面的问题:分位数的选取和系数标准差的计算。首先,在分位数的选取上,这里取10分位数和20分位数分别估计。受篇幅限制10分位数回归只给出5个分位数的结果,其中,5个分位数(Quantile)的对应分位分别是τ=0.10,0.30,

0.50,0.70,0.90。其次,分位数回归系数的标准差用自助法(bootstrap)重复抽样200次求得。取自10分位数回归的5个分位数的结果(如表3所示),全部20分位数回归系数的点估计和区间估计的变动情况(如下图所示)。

1.不同解释变量系数估计值的差异分析。在经济增长的某个具体分位数水平,金融发展和其他控制变量对经济增长影响的大小都不相同。具体地说(如表3所示),在被解释变量LNGDPP的不同分位数水平,解释变量LNFIR、LNINFIXP、LNFDIAUP的系数都是正值,绝对值则是LNINFIXP的系数最大、LNFIR的系数次之、LNFDIAUP的系数最小;LNLGEXPP的系数是负值,绝对值都比较大。另外,容易看出,用自助法(bootstrap)重复抽样200次求得的分位数回归系数的标准差也有一定的差异。在经济增长的每个具体分位数水平,解释变量LNFDIAUP的系数的标准差都是最小,而解释变量LNFIR、LNINFIXP、LNLGEXPP的系数的标准差都比较大。另外,0.5分位数附近的回归系数标准差相对比较小,往两端走靠近0.1、0.9分位数附近的回归系数标准差相对比较大。值得注意的是,系数显著性检验的尾概率P值出现了两处大于0.05的情况,即0.1分位数回归变量LNFIR(该变量估计结果对应的第一行)的尾概率P值0.5911,0.9分位数回归变量LNFDIAUP(对应结果的第五行)的尾概率P值0.0751。

2.相同解释变量系数估计值的变动分析。在经济增长的每个不同分位数水平,某个解释变量(金融发展和其他控制变量)对经济增长影响的大小都不相同(如上图所示),随着被解释变量LNGDPP的分位数水平从0.05逐步增加到0.95,解释变量(金融发展和其他控制变量)系数的点估计(中间带圆点的折线)和区间估计(上下不带圆点的折线)都在变动。这里集中分析系数点估计的变动特点具体地说表现为:截距项在7.8附近波动(考虑排版因素,在上图中略);解释变量LNFIR的系数是在0.25附近先是比较快地变大,从LNGDPP的0.30分位数处LNFIR的系数开始再逐步微弱地变小(除了0.50、0.80分位数处的两处小幅跳高以外),中间伴随着局部的波动,波动的幅度则是在0.40分位数以前波动的幅度比较大,在0.40分位数以后波动的幅度比较小;解释变量LNFIR系数变动的这一特点基本反映了在中部六省地级市区LNGDPP的不同分位数水平金融中介(商业银行)作用的基本规律;LNINFIXP系数变化的上升趋势比较明显,从0.40一直增大到1.10以上;解释变量LNLGEXPP的系数表现为明显的先下降再上升的趋势,在0.50分位数处系数为最小值-1.0904;解释变量LNFDIAUP系数变化表现为明显的逐步下降趋势,两端的局部下降更加突出,这从另一方面显示了在经济增长的不同分位数水平,中部六省地级市区LNFDIAUP和LNFIR、LNINFIXP、LNLGEXPP对LNGDPP的影响特点是显然不同的。

(三)实证分析的基本结论和政策含义

总结以上实证分析我们有以下基本结论:条件中位数回归和条件均值回归的估计结果表现了一定的差异;与条件均值回归相比较,条件(多)分位数回归能够揭示更加深入全面的数据信息;利用2000―2006年中国中部六省地级市区的数据,条件(多)分位数回归结果显示了一方面在经济增长的某个具体分位数水平,金融发展和其他控制变量对经济增长影响的大小都不相同,表现了解释变量作用的差异性,在经济增长的每个不同分位数水平,某个解释变量(金融发展和其他控制变量)对经济增长影响的大小都不相同,表现了解释变量作用的波动性;实际上,同时进行的分地带计算结果还表明在经济增长的每个不同分位数水平,LNFIR、LNFDIAUP对LNGDPP的影响特点在其他地带(例如全国、东部、西部)的地级市区是显然不同的[13~14] 。这些基本结果对于制定协同区域经济增长和金融发展的政策具有一定的参考意义。

参考文献:

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经济数据展示篇（10）

中图分类号：F830.31 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2015（1）-0073-04

云南作为全国重要的旅游大省，旅游产业成为云南省的支柱性产业，对整个云南省经济发展占有举足轻重的地位。旅游业作为全省经济的重要支柱，成为推动云南社会经济快速成长的主要引擎。但从长期角度来看，其两者之间是否存在某种内在因果关系？ 旅游发展对经济增长到底发挥怎样的作用？ 这些问题仍有待实证检验。云南省正处于旅游大省向旅游强省转型的重要阶段，其旅游发展与经济增长之间关系的研究不仅对其旅游与经济协调发展提供有力的参考价值，而且能够为云南旅游强省建设提供决策依据。

一、文献简述

目前，我国已有众多关于旅游与经济增长长期动态的关系的研究。从研究结果来看，和红、柳思维等人研究我国旅游发展与经济增长之间的动态关系，研究显示我国旅游发展与经济增长存在长期稳定的协整关系。杨勇对中国居民消费与经济增长之间的关系进行研究，结果显示我国旅游业与经济增长之间不存在稳定的因果关系。从研究区域范围来看，和红、罗文斌、吴忠才对中国旅游业与经济增长进行了深入的研究;贾天理对四川省旅游发展与经济增长关系进行研究;朱葛则通过建立模型对大连市的经济增长与旅游发展之间的动态关系进行了深入研究。从研究内容上看，多数研究落脚在经济增长与旅游发展二者关系上，而对旅游发展、第三产业增长、整体经济增长三者之间动态关系的研究较为缺乏。研究所采用的方法和模型主要是向量自回归模型、脉冲响应函数、预测方差分解、协整检验和格兰杰因果检验等。本文在前人研究的基础上，选取1990―2013年的数据作为样本，采用ADF 检验、E-G 两步法协整检验和格兰杰因果检验等计量检验方法对云南省旅游发展与第三产业、经济增长之间的动态关系进行实证研究，为旅游强省建设政策制定的提供科学依据。

二、变量选取、数据处理及模型建立

（一）变量、数据选取及处理说明。本文选择实际旅游总收入（ RTRT） 、实际国内生产总值（ RGDP） 和实际第三产业总值（ RDSC） 作为旅游发展、经济增长和第三产业增长的变量。选择1990―2013 年的序列数据为样本，样本变量涉及旅游收入、名义汇率、名义第三产业总值、名义GDP、GDP 价格指数等，原始数据均来自《云南统计年鉴 2009》。RTRT（实际旅游收入）、RDSC（实际第三产业收入）、与RGDP（实际GDP）均以 1990年为基期的不变价格折算而来，详细过程见参考文献。另外，对 3 个变量（RTRT＼RDSC＼RGDP）做自然对数处理，以消除时间序列的异方差。最后得到计量研究的基础数据：LNRTRT、LNRDSC 和 LNRGDP 3组新序列，对新序列做回归分析可用来解释自变量对因变量的弹性。

（二）计量模型。本文主要应用 ADF 检验、E-G 两步法协整检验和格兰杰因果检验等方法对旅游发展与经济增长、第三产业增长之间的动态关系进行定量研究。在实证检验和计量建模之前先对LNRTRT、LNRGDP 和 LNRDSC等3个序列数据应用 ADF 检验法进行单位根检验，具体模型见参考文献。

为确定旅游发展与经济增长和第三产业增长之间是否存在长期均衡关系，应用 E-G 两步法进行协整检验，具体模型见参考文献。

为深入分析旅游发展与经济增长、第三产业增长之间相互作用关系的方向，分别构建 LNRTRT、LNRGDP 和 LNRDSC 等 3 个序列的 Granger 因果检验模型。

三、实证结果

（一）变量序列的单位根检验结果。通过对 LNRTRT、LNRGDP 和 LNRDSC 3 个序列进行描述统计分析，绘制时序图和差分序列图，如图 1 和图 2 所示。

图 1 显示，1990～2013年间，LNRTRT、LNRGDP和 LNRDSC 等 3 个变量数据具有非平稳特性。图 2显示，3 个变量的一阶差分呈现出平稳性，从而可以进行单位根检验。

选择最通常的ADF 单位根检验法，采用AIC法则确定滞后阶数并根据时序图来确定时间趋势和常数项的选择。设D2LNRTRT、D2LNRGDP 和D2LNRDSC分别为 LNRTRT、LNRGDP 和 LNRDSC 的二阶差分，利用 Eviews 6. 0 计量软件对数据进行运算，ADF 单位根检验结果见表 1。

表1显示，LNRTRT、LNRGDP 和 LNRDSC 等 3个序列的水平检验均为非平稳序列，经过二阶差分后，3个变量均转换为平稳序列，说明 LNRTRT、LNRGDP 和LNRDSC 均存在单位根，可进行变量数据的协整检验和格兰杰因果分析。

（二）E―G协整检验结果。根据 E-G 两步协整模型，首先，利用普通最小二乘法 （ OLS） 对协整方程的回归系数进行估计，Eviews6. 0 计量软件对数据进行运算，结果如下：

LNRTRTt= - 10.0046 + 1.9121LNRGDPt （ 1 ）

（ - 9.9329） （15.4035）

R2= 0. 9151 R2adjust= 0. 9113

DW = 0. 3302 F = 237.2684

LNRTRTt = - 4.6719 + 1.4073LNRDSCt （ 2 ）

（ - 5.0385） （ 11.02276）

R2= 0.8468 R2adjust= 0. 8398

DW = 0.2457 F =121.6068

然后，分别对两个方程的残差序列进行 ADF 单位根检验，结果如表 2。

表 2 结果显示，在 5% 和 10% 的显著性水平上，回归方程的设立比较合理，旅游发展与经济增长、第三产业增长之间分别存在协整关系，即旅游发展与经济增长、第三产业增长之间存在长期均衡关系。

回归估计系数显示，两个方程的拟合优度较高，有很强的解释力。回归系数确定了旅游总收入与GDP和第三产业总值之间的弹性，即云南省GDP每增加1个百分点，旅游总收入将提高1.912个百分点，第三产业总值每增加1个百分点，旅游总收入将提高1.407个百分点，这反映第三产业增长对旅游发展的影响没有GDP增长影响大。

（三）格兰杰因果检验结果

旅游发展与第三产业增长和经济增长存在长期均衡关系，但是要确定到底是GDP增长导致旅游增长还是旅游增长导致GDP增长，是旅游发展推动第三产业发展还是第三产业刺激旅游发展，需要对三个变量进行格兰杰因果检验。本文按照AIC和SC最小准则，通过Eviews6.0计量软件中双变量的向量自回归模型（ VAR）确定旅游发展与经济增长以及旅游发展与第三产业增长两个变量之间的最佳滞后期都为1，检验的结果见表3。

格兰杰因果检验显示，在5%显著性水平下，存在LNRGDP到LNRTRT单向因果关系，说明经济增长是旅游发展的格兰杰原因，揭示了经济发展对旅游发展的促进作用;不存在LNRTRT到LNRGDP的单向因果关系，表明旅游发展对整个经济增长的推动作用不够明显。出现这种情况的原因在于： 云南省正处于旅游大省向旅游经济强省迈进的阶段，初步具备了建设旅游强省的基础和条件。但按照建设旅游强省的要求，旅游产业发展还存在不少问题和差距。从旅游产业自身发展的情况看，旅游产品的供给还难以满足旅游者日益增长的多样化、个性化消费需求，科技应用和管理创新能力还有待提高，影响力和竞争力还有待增强，产业功能的释放程度和作用空间还需扩大。因此，在5%显著水平下，旅游发展对经济增长的直接刺激作用还不够明显。

另外，检验还显示，在5%显著性水平下，存在LNRDSC和LNRTRT之间的双向因果关系，说明旅游发展对第三产业经济增长具有明显的带动作用，同时第三产业的发展又刺激旅游发展，旅游发展和第三产业之间相互促进，共同发展。

四、研究结论与启示

（一）主要结论。协整检验结论表明，从长期来看，云南旅游发展与经济增长、第三产业增长之间存在长期均衡的协整关系。系数估计表明，云南省GDP每增加 1 个百分点，旅游总收入将提高1.912个百分点，第三产业总值每增加 1 个百分点，旅游总收入将提高1.407个百分点，比较来看，整个经济增长对旅游发展的影响比第三产业增长的影响更明显。

格兰杰因果检验结论表明，在5%置信水平下，云南省旅游发展对经济增长的直接刺激并没有以往认为的那么明显。这表明：一方面， 云南省并未完全实现由旅游大省向旅游强省的脱变，旅游发展对经济增长的推动作用尚未达到旅游强省水平，仍处于旅游强省建设初期;另一方面，说明云南省旅游产业与其他第三产业的联动性较强，旅游产业的发展直接带动第三产业的发展，进而间接刺激经济增长。

（二）政策启示。加快建设旅游强省，发挥第三产业、经济增长对旅游发展的刺激作用。在政府制定政策时需要考虑旅游发展与经济增长和第三产业增长之间存在的长期均衡关系，充分利用旅游发展与第三产业、经济增长之间的关系，增强发展规划的长远性、政策的前瞻性，密切关注旅游发展与第三产业之间的联动。

虽然格兰杰因果检验显示，不存在旅游发展到经济增长单向因果关系，但这并不能掩盖旅游业在云南经济增长中的重要性，从而否定其作为经济发展的战略性、支柱产业的地位。国外的研究结论表明，旅游发展对经济增长的影响会随着发展阶段的不同而有所变化，旅游导致经济增长的假设是成立的。政府部门在制定推进旅游强省建设进程中，决不能忽视经济增长对旅游发展的重要作用。

参考文献

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The Study on the Dynamic Relationship between the Tourism Development in Yunnan Province and the Economic Growth and the Tertiary Industry

LI Meiting LI Fan

经济数据展示篇（11）

中图分类号：F321 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）016-0000-01

前言

经济高速发展的时代，中国致力于城镇化的建设，在进行城市的建设的同时，关注农村的建设现状，政府在进行农村的建设中，对于农业的发展状况给予很大的关注。中国是世界上人口最多的国家，只要关注农业的发展，做好农业的统计工作，才能更好的进行农村的经济建设，缩小城乡差距。社会上对农业统计数据的需求量不断加大，但现有的农业统计机制不健全，农业统计存在问题，文章针对这种情况进行研究，希望能改善农业统计工作的现状，服务农村经济建设的发展。

一、农业统计的概论

1.农业统计的内涵

在大数据的时代，数据发挥着重要的作用，进行农业统计就是需要将农业统计的数据进行整理和运用。“统计”一词的意思各种现象的状态和状况，彭祖植的《统计学》将统计定为：记述国家和社会状况的数量关系的总称。统计发展到现代，指统计工作、统计资料、统计学（统计理论），所以进行类比，农业统计的含义就是：农业生产部门为研究对象，研究该部门的经济活动的统计工作。

2.农业统计的作用

农业统计的作用可以从两方面进行阐述：数据认识和数据服务。其中对于农业统计的基本认识才能为各种工作的进行提供指导作用。农业统计在我国发挥着了解国情国力、指导农村经济发展、引导农业发展的重要的作用。农业统计中认识和服务的作用主要通过三方面来表现，农业信息的获得、根据农业的信息进行的分析、对于农业经济运行的状况进行监督。

二、农业统计工作存在的问题

我国社会主义经济发展迅速，社会中需要农业统计服务的范围逐渐扩大，统计需求增大的同时，统计的难度也在日益严重，目前在我国的农业统计上存着较大的问题。

1.农业统计机构运行的效率低

首先就是农业统计机构运行的效率较低，主要的原因就是中央地方的工作不协调，地方统计局的业务与行政工作的管理是分开的，容易导致国家统计局对于地方的统计管理乏力，并且地方的统计局不仅在进行地方的各种统计工作，还为国家的统计局提供服务。在管理上，国家进行的农业统计经常会与地方统计局的统计工作产生冲突。国家统计局外派调查队，因为经费、编制等问题，与地方的统计局的联系较密切，所以在进行管理时容易受到地方管理局的影响，这种体制在管理上会出现难度，造成统计数据的质量没有保障。

2.统计数据的透明度较差

统计数据的质量在统计工作中是最重要的，是进行一切分析的重要的指标。数据是为大众的经济活动服务的，公众作为数据的使用者，必须对数据有较为详细的了解。长期以来，在中国的统计工作中存在着数据的公信力差，透明度低的问题。数据在向外界进行公示时，所展示的数据的质量一般较差，近年来国家在进行展示工作时，尽管进行相关的改革，但在进行运作时仍然存在着一定的差距，部分重要的统计数据、核算的方法的公开的程度不够，，重要的数据仍存在误差，对于数据的可靠分析、评价的研究仍然不完善，导致社会各界对于统计工作的具体实行的程序存在这疑问，对于数据的实际应用存在着误解。

3.农业统计管理工作较混乱

在进行管理的时候，我国的农业管理的水平有待提高，各级政府在进行数据统计和数据分析时，很难看到我国农业统计的整体的目标，统计工作人员的分配、调动的实际情况相关的工作计划也很难看到。由于管理不力，致使农业统计工作的开展较为混乱，浪费人力、物力资源，难以保障数据的质量。

三、完善农业统计机制的策略

1.规范农业统计基础工作

在进行农业统计时，首先要对基层的状况进行了解，搞好基层的工作状况，再根据实际要求，确立具体的统计项目实施细则，对于收集到的数据进行认真记录。比如在进行粮食的实际收入时，就必须先对农作物的成本数据进行统计，然后在展开分析。

2.强化农业统计的调查工作

农业统计的内容在近几年来得到充实，不仅仅是进行简单的基本情况的统计，还包括对于生产的过程中的损耗、农村的经济利益等各方面的内容进行统计，加强调查工作。在统计工作开展的过程中，要明确分工，将管理人员的职责落实到位，同时要对统计人员进行培训，提高统计人员的素质，确保统计工作的顺利开展。同时在进行统计是要协调各部门的工作，最大化的进行合作，减少统计的成本支出，节约人力、物力。

3.健全农业统计法律法规

健全农业统计的法律法规是开展农业统计工作的先决条件。只有不断的健全法律法规，才能使农业统计工作有法可依，有据可循。在进行法律法规的建设时，不仅要建设统计工作开展的规章制度，还要对相关配套的法规进行建设，同时还要加大法律法规的执行力度。

4.促进农业统计信息化

现代信息化进程加快，在开展农业统计工作时，要加强现代化的建设，加强信息化建设。利用现代的信息技术进行统计，提高工作的效率，对于统计数据进行科学管理，高效管理。在开展统计工作时，尽可能的利用现代技术减少中间干扰环节，提高统计数据的利用效率，改变传统的农业统计的方式，推动农业统计方法的创新。

5.扩大农业统计信息的服务范围

在现代社会中，对于统计信息的需求量逐渐增大，在进行信息的公布时，由简单的信息供给转变为信息分析、监督，服务的对象有单独为政府和党的经济建设服务变为为社会、公众、企业等服务，帮助农村的经济建设，为农村经济的发展提高数据支持。

6.增强农业统计的透明度

在进行数据公示时，首先要将政府农业统计的流程进行公示，帮助信息使用者能更好的利用信息，减少疑问。同时政府在进行统计数据的公示时，应高提高数据的可靠度，对于可以进行公示的重要信息进行管理，尽可能地将统计的指标、方法进行公示，推动农业统计的透明化、公正化的进程。

四、结语

只有将农业统计的工作具体落实，保证数据的真实可靠，才可以为农村的经济建设提高指导，促进农村经济的发展。

参考文献：