固定資產(chǎn)投資效果分析精選(九篇)

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第1篇：固定資產(chǎn)投資效果分析范文

【關(guān)鍵詞】 固定資產(chǎn)投資； 灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度； 煤炭聚集區(qū)

一、引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展趨勢(shì)的不斷蔓延，煤炭資源的利用與開發(fā)程度越來越大，我國作為世界上最大的煤炭生產(chǎn)國與消費(fèi)國，煤炭產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的發(fā)展具有重要的影響。固定資產(chǎn)投資是影響煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要因素，改革開放以來，我國煤炭產(chǎn)業(yè)的固定資產(chǎn)投資規(guī)模隨著國家投資體制改革的逐步深化而穩(wěn)步提升，為煤炭產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長做出了突出貢獻(xiàn)。因此在世界經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展與我國煤炭產(chǎn)業(yè)面臨著發(fā)展方式轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，分析固定資產(chǎn)投資對(duì)煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

固定資產(chǎn)投資在煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展中起到了重要的作用，但是，隨著時(shí)間的推移，固定資產(chǎn)投資對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響作用是不斷增強(qiáng)、逐漸減弱還是保持穩(wěn)定是我們需要研究的一個(gè)新問題。目前國外學(xué)者主要是從產(chǎn)業(yè)整體角度分析投資與國家經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。其中具有代表性的是新凱恩斯學(xué)派的新劍橋增長模型、哈羅德—多馬模型、內(nèi)生勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長模型，新古典主義學(xué)派的新古典經(jīng)濟(jì)增長理論以及投資乘數(shù)—加速數(shù)理論。在以上投資理論的基礎(chǔ)上，美國學(xué)者德隆和薩默斯通過實(shí)證研究分析得出了美國的經(jīng)濟(jì)增長與固定資產(chǎn)投資之間存在著正相關(guān)的關(guān)系。萊文和瑞奈爾特通過截面數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果分析得出，投資是一個(gè)刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展靈敏且行之有效的變量。阿爾弗雷德和威利通過對(duì)美國、日本、英國、德國與法國的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析得出投資具有外部經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，對(duì)內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長具有推動(dòng)作用，且這種作用的大小在不同國家具有明顯的差異性。卡拉、阿塔曼和諾曼對(duì)39個(gè)發(fā)展中國家不同時(shí)期的投資與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行了研究，得出了投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有驅(qū)動(dòng)作用的結(jié)論。國內(nèi)對(duì)固定資產(chǎn)投資和經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系的研究也越來越多。劉金全、于惠春采用VAR模型中的Granger檢驗(yàn)從總量角度和增量角度來判斷固定資產(chǎn)投資和實(shí)際產(chǎn)出之間存在的雙向影響。焦佳等使用變結(jié)構(gòu)協(xié)整分析方法建立了誤差修正模型，對(duì)我國1953—2005年數(shù)據(jù)進(jìn)行變結(jié)構(gòu)協(xié)整分析，得出我國固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長具有兩段式變結(jié)構(gòu)形式，并認(rèn)為我國固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系具有長期均衡性。袁文斌等利用典型相關(guān)分析方法對(duì)我國31個(gè)地區(qū)的固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行了研究，結(jié)果表明全社會(huì)固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長呈正相關(guān)關(guān)系且相關(guān)程度較強(qiáng)。王宇新利用EBA模型得出我國固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長之間存在強(qiáng)顯著關(guān)系，并對(duì)我國的經(jīng)濟(jì)政策提出了若干建議。王凱慶從固定資產(chǎn)投資規(guī)?？偭?、投資效益滯后效應(yīng)、相關(guān)性、變化趨勢(shì)等多個(gè)角度分析了云南省固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP增長的影響，并提出優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)、提高投資效益、深化投資體制改革等政策建議。

在煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，固定資產(chǎn)投資對(duì)其發(fā)展具有重大的推動(dòng)作用。本文以改進(jìn)后的灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度方法為基礎(chǔ)，對(duì)固定資產(chǎn)投資與煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行分析。

二、研究方法

對(duì)固定資產(chǎn)投資研究的方法有多種，比較常見的有基尼系數(shù)法與線性回歸?；嵯禂?shù)法在反映各要素所起作用的差異性方面效果顯著，但是不能準(zhǔn)確地反映各要素所起作用的大??；線性回歸是分析預(yù)測最常用的方法，是一種基于樣本統(tǒng)計(jì)的參數(shù)方法，已經(jīng)形成公認(rèn)的檢測、判別效度的程序與模塊，應(yīng)用十分廣泛，但是要得出精確的系數(shù)所要求的數(shù)據(jù)量大且計(jì)算繁瑣。為了準(zhǔn)確地反映固定資產(chǎn)投資與煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系，在此引用灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度法。

灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度分析是一個(gè)對(duì)系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢(shì)定量描述和比較的方法。其基本思想是通過確定參考數(shù)據(jù)列和若干個(gè)比較數(shù)據(jù)列的幾何形狀相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密，反映了曲線間的關(guān)聯(lián)程度。將評(píng)價(jià)指標(biāo)原始觀測數(shù)進(jìn)行無量綱化處理，計(jì)算關(guān)聯(lián)度并根據(jù)關(guān)聯(lián)度的大小對(duì)待評(píng)指標(biāo)進(jìn)行排序?；疑鄬?duì)關(guān)聯(lián)度分析的計(jì)算量較小，對(duì)樣本量的多少和數(shù)據(jù)分布的要求較低，計(jì)算結(jié)果僅與序列相對(duì)于初始點(diǎn)的變化速率有關(guān)，與各觀測數(shù)據(jù)大小無關(guān)。其基本計(jì)算步驟如下：

1.初值

其余步驟仍按以上分析進(jìn)行。

三、數(shù)據(jù)選取

由于不同年份以及不同地區(qū)的煤炭價(jià)格存在差異，在此選取原煤產(chǎn)量作為衡量煤炭經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)，并選用山西、陜西、內(nèi)蒙古、寧夏、甘肅的原煤產(chǎn)量以及煤炭產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額作為衡量指標(biāo)。本文選用了2000—2009年十年的數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)來源于《國家能源統(tǒng)計(jì)年鑒2010》。但由于原煤產(chǎn)量與固定資產(chǎn)投資之間存在的單位與數(shù)量級(jí)的差別，為避免計(jì)算時(shí)出現(xiàn)較大的誤差，在此分別以2000年山西的原煤產(chǎn)量與固定資產(chǎn)投資為基準(zhǔn)，其余年份與省份的數(shù)據(jù)向之轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)如表1、表2所示。

四、計(jì)算結(jié)果及分析

應(yīng)用以上模型及數(shù)據(jù)可以得出表3及圖1所示的結(jié)果。

由表3和圖1可以看出，固定資產(chǎn)投資對(duì)原煤產(chǎn)量的影響基本維持在較高且穩(wěn)定的水平，在2000年后出現(xiàn)一定程度的下滑，而后恢復(fù)到正常水平并以較平穩(wěn)的速度變化。這是由于在2000年，受國民經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整沖擊的影響，國內(nèi)煤炭需求連續(xù)幾年不振甚至萎縮。社會(huì)消費(fèi)需求的減少以及煤炭產(chǎn)業(yè)的畸形發(fā)展，造成了那幾年煤炭市場呈現(xiàn)供過于求的趨勢(shì)，交易價(jià)格持續(xù)下滑，經(jīng)營利潤一減再減，從而導(dǎo)致貨款拖欠增多并引起人們對(duì)經(jīng)濟(jì)增長持有不看好的態(tài)度。因此，通過增加固定資產(chǎn)投資來刺激產(chǎn)業(yè)發(fā)展所能起到的作用是微乎其微的；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)入正軌后，煤炭產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入復(fù)蘇階段，通過增加投資等財(cái)政政策手段來刺激經(jīng)濟(jì)增長所起到的效果是明顯的。隨著我國對(duì)外開放程度的不斷深化，大量高新技術(shù)及產(chǎn)品涌入我國，使煤炭開采自動(dòng)化、機(jī)械化程度提高，進(jìn)而導(dǎo)致專業(yè)化程度、資源利用率也有所提高，從而使利潤率上升。因此，購買大型機(jī)械設(shè)備等固定資產(chǎn)投資對(duì)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長所起到的刺激作用越來越重要。

五、結(jié)論

固定資產(chǎn)投資在煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展中起到越來越重要的作用。這不僅是由我國煤炭產(chǎn)業(yè)原本機(jī)械設(shè)備及交通工具配備不足，也是隨著科技進(jìn)步高科技設(shè)備的引入造成的。

通過上述模型分析，得到兩個(gè)基本結(jié)論：一是煤炭產(chǎn)業(yè)的固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長之間存在著正相關(guān)關(guān)系，固定資產(chǎn)的增減直接影響著原煤產(chǎn)出的數(shù)量。從數(shù)據(jù)中可以看出，當(dāng)2000年固定資產(chǎn)投資有所減少時(shí)，原煤產(chǎn)量隨之大幅度減少；而當(dāng)以后固定資產(chǎn)投資量逐年增加時(shí)，原煤產(chǎn)量也隨之增加，計(jì)算結(jié)果通過理論論證使這種正相關(guān)性具體表現(xiàn)出來。二是固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長之間的相關(guān)關(guān)系是基本平穩(wěn)的。除了2001年產(chǎn)業(yè)低迷期外（這時(shí)的經(jīng)濟(jì)低迷是由消費(fèi)需求不足引起的，試圖通過增加投資等來增加產(chǎn)量的政策都不會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有太大的刺激作用，此時(shí)的相關(guān)系數(shù)低于正常水平，只有0.5693），其余年份基本穩(wěn)定，都在0.8左右浮動(dòng)。因此，可以肯定地說，固定資產(chǎn)投資是近年來煤炭產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的主要推動(dòng)力。

由上可知，固定資產(chǎn)投資是推動(dòng)煤炭產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的重要手段。因此，在現(xiàn)代煤炭產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，企業(yè)應(yīng)在充分了解市場需求的情況下加大固定資產(chǎn)投資，使投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的推動(dòng)作用得以充分利用。

但是，在增加固定資產(chǎn)投資的同時(shí)還應(yīng)注意投資結(jié)構(gòu)的調(diào)整和投資效率的改善。

首先，要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型，必須注意調(diào)整產(chǎn)業(yè)的投資結(jié)構(gòu)。長期以來由于煤炭產(chǎn)業(yè)只注重投資總量的增加而忽視投資結(jié)構(gòu)的調(diào)整，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)增長主要靠投資，加上污染浪費(fèi)嚴(yán)重等現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。當(dāng)前，煤炭產(chǎn)業(yè)應(yīng)在國家政策的引導(dǎo)下注重走低碳高能、可持續(xù)發(fā)展道路，合理安排產(chǎn)業(yè)鏈的固定資產(chǎn)投資，優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，從而推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理轉(zhuǎn)型，逐步形成以煤炭為主導(dǎo)、多元化穩(wěn)固發(fā)展的方式。

其次，注重投資效率的提高，變粗放式的投資方式為合理利用每一筆資金。目前，投資效率低下已經(jīng)成為制約煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸。為突破這個(gè)瓶頸，產(chǎn)業(yè)必須變粗放、高耗、低效、單一的投資方式為集約、低碳、高效、多元化，這樣在提高投資效率的同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的綠色、安全發(fā)展。

綜上所述，增加固定資產(chǎn)投資仍是煤炭產(chǎn)業(yè)在未來相當(dāng)長一段時(shí)間內(nèi)維持經(jīng)濟(jì)增長的主要方式。因此，區(qū)域政府應(yīng)不斷改善煤炭產(chǎn)業(yè)的投資環(huán)境，降低煤炭產(chǎn)業(yè)的投資風(fēng)險(xiǎn)，吸引多方面資金進(jìn)入煤炭產(chǎn)業(yè)。

【參考文獻(xiàn)】

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第2篇：固定資產(chǎn)投資效果分析范文

關(guān)鍵詞：擠出效應(yīng)；動(dòng)態(tài)面板GMM；分位數(shù)回歸

中圖分類號(hào)：F83059 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收稿日期：2013-01-05

作者簡介：胡堅(jiān)（1957-），女，北京人，北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：投資學(xué)與資本市場；楊光（1977-），女，北京人，北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，研究方向：投資學(xué)與資本市場；王智強(qiáng)（1982-），男，遼寧大連人，北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)。

一、引言

2012年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出，要保持宏觀政策的連續(xù)性和穩(wěn)定性，繼續(xù)實(shí)施積極的財(cái)政政策和穩(wěn)健的貨幣政策，確定了“穩(wěn)中求進(jìn)”的工作總基調(diào)。會(huì)議指出，經(jīng)濟(jì)工作主要任務(wù)的第一項(xiàng)是“繼續(xù)加強(qiáng)和改善宏觀調(diào)控，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)較快發(fā)展。統(tǒng)籌處理速度、結(jié)構(gòu)、物價(jià)三者關(guān)系”。會(huì)議在陳述積極性財(cái)政政策時(shí)，首先提到了繼續(xù)完善結(jié)構(gòu)性減稅政策，繼之以加大民生領(lǐng)域投入，積極促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整，嚴(yán)格財(cái)政收支管理，加強(qiáng)地方政府債務(wù)管理等。而在之后的改革環(huán)節(jié)，則包含了推進(jìn)營業(yè)稅改征增值稅和房產(chǎn)稅改革試點(diǎn)，合理調(diào)整消費(fèi)稅范圍和稅率結(jié)構(gòu)，全面改革資源稅制度，研究推進(jìn)環(huán)境保護(hù)稅改革。

當(dāng)前諸多宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，諸如工業(yè)增加值增速、PMI等等，都預(yù)示著中國經(jīng)濟(jì)面臨著下行風(fēng)險(xiǎn)。從經(jīng)濟(jì)增長源泉的角度看，消費(fèi)、投資和凈出口拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的三駕馬車中，消費(fèi)囿于傳統(tǒng)的“高儲(chǔ)蓄—低消費(fèi)”模式始終難有起色，凈出口由于受到歐債危機(jī)的影響而持續(xù)萎縮，因此2012年最為可靠的增長動(dòng)力仍然是投資，正是基于此原因中國政府必然將實(shí)施積極的財(cái)政政策。結(jié)構(gòu)性減稅當(dāng)然是此次積極財(cái)政政策的亮點(diǎn)，但是傳統(tǒng)的增加政府財(cái)政支出的擴(kuò)張性政策依然會(huì)成為財(cái)政政策的主要支撐力量。然而，這其中也不無擔(dān)憂。根據(jù)央行2012年1月8日公布的統(tǒng)計(jì)報(bào)告，2011年全年財(cái)政存款減少300億元，這創(chuàng)造了2000年以來的全年財(cái)政存款投放的歷史記錄，同時(shí)也意味著2011年12月單月的財(cái)政存款減少了132萬億元，2011年11月財(cái)政存款減少了3 762億元，超過了2008年實(shí)施財(cái)政刺激的水平（2008年11月財(cái)政存款減少1 403億元，12月104萬億元，全年增加408億元）。2012年伊始，大規(guī)模的政府財(cái)政支出已見端倪，5月份發(fā)改委加快項(xiàng)目審批節(jié)奏的行為更是引發(fā)了學(xué)術(shù)界對(duì)于新一輪“X萬億刺激政策”的猜測，這不由得令人產(chǎn)生一旦政府的財(cái)政支出規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張，能否導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)學(xué)中所謂“擠出效應(yīng)”問題的擔(dān)憂。換言之，政府財(cái)政支出的擴(kuò)張是否會(huì)導(dǎo)致私人部門的萎縮？本文使用2000-2009年中國省級(jí)面板數(shù)據(jù)，研究中國的政府財(cái)政支出是否對(duì)私人部門的投資具有擠出效應(yīng)。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于政府財(cái)政支出對(duì)投資的影響，國外的實(shí)證研究沒有得出一致的結(jié)果，總體上來說，可以將其研究結(jié)論分為三種類別：

第一類研究認(rèn)為政府財(cái)政支出對(duì)于私人投資具有積極的影響。Aschaure（1989）通過研究美國的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，政府財(cái)政支出的擴(kuò)張會(huì)導(dǎo)致投資回報(bào)率的上升，因此不但不會(huì)降低投資水平，反而會(huì)對(duì)投資產(chǎn)生明顯的“擠入效應(yīng)”。Vijverberg（1997）認(rèn)為，政府部門財(cái)政支出的先期擴(kuò)張，會(huì)導(dǎo)致私人部門的繁榮，從而促進(jìn)社會(huì)的固定資產(chǎn)投資水平。Lopez（2006）對(duì)西班牙不同地區(qū)1965-1997年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，指出政府財(cái)政支出具有明顯的溢出性，特別市教育部門的公共支出其溢出性最為明顯，但是地區(qū)間不存在政府財(cái)政支出的溢出性，即某個(gè)地區(qū)財(cái)政支出的擴(kuò)張不會(huì)提高相鄰地區(qū)的投資水平。Ang（2009）通過馬來西亞的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，采用多元協(xié)整的方法檢驗(yàn)了政府財(cái)政支出和私人投資之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者之間的關(guān)系并非競爭性的，而是具有明顯的互補(bǔ)性。Hatano（2010）考察了日本政府財(cái)政支出和投資之間的長期協(xié)整關(guān)系，并指出兩者之間存在一種誤差修正機(jī)制從而導(dǎo)致長期的均衡狀態(tài)，日本的證據(jù)表明財(cái)政支出對(duì)投資是具有“擠入效應(yīng)”的。

第二類研究認(rèn)為政府財(cái)政支出對(duì)于投資具有消極的影響，因此“擠出效應(yīng)”是客觀存在的。Bairam和Ward（1993）研究25個(gè)OECD國家政府財(cái)政支出和投資之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)其中24個(gè)國家都是負(fù)相關(guān)關(guān)系。此外，另有多篇文獻(xiàn)針對(duì)不同國家或地區(qū)的實(shí)證檢驗(yàn)也都發(fā)現(xiàn)了政府財(cái)政支出對(duì)投資的“擠出效應(yīng)”，例如Blejer和Kahn（1988）對(duì)24個(gè)發(fā)達(dá)國家的研究，Ghali（1998）對(duì)突尼斯的研究，Ghura和Goodwin（2000）對(duì)亞洲和拉丁美洲國家的研究，Kitaoka（2002）、Nakazato（2004）對(duì)日本的研究等等。

第三類研究認(rèn)為政府財(cái)政支出對(duì)于投資的影響是狀態(tài)依賴（state dependency）或者國別依賴（country dependency）。前者認(rèn)為某些因素或者狀態(tài)的改變決定了到底是“擠入效應(yīng)”還是“擠出效應(yīng)”，而后者認(rèn)為國別間的差異是明顯的，到底是“擠入效應(yīng)”還是“擠出效應(yīng)”主要因國別而異。對(duì)于狀態(tài)依賴的研究，某些文獻(xiàn)將通貨膨脹因素作為首要的關(guān)鍵的影響變量，例如Cohrane（2001）、Dupor（2001）提到，物價(jià)水平從根本上決定了國家或者地區(qū)的財(cái)政政策，因此不同的通貨膨脹水平下結(jié)果會(huì)截然不同；而Devarajan等（1996）則認(rèn)為財(cái)政支出是否為生產(chǎn)性的（productive）才是最根本的決定因素，生產(chǎn)性與非生產(chǎn)性財(cái)政支出的比例不同，則同時(shí)有可能出現(xiàn)“擠入效應(yīng)”或者“擠出效應(yīng)”。對(duì)于國別差異的研究則比較常見，Atukeren（2005）選擇25個(gè)發(fā)展中國家進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)非洲國家存在“擠出效應(yīng)”，而亞洲和拉丁美洲國家同時(shí)存在“擠入效應(yīng)”和“擠出效應(yīng)”，Afonso等（2009）選取17個(gè)發(fā)達(dá)國家（包括14個(gè)歐盟國家、加拿大、美國和日本）進(jìn)行實(shí)證研究，他們的結(jié)論同樣是財(cái)政支出對(duì)投資的影響因國家差別而異。

對(duì)我國的財(cái)政支出和投資間的關(guān)系，理論和實(shí)證研究也并未達(dá)成一致的觀點(diǎn)。大多數(shù)研究認(rèn)為我國存在“擠入效應(yīng)”，例如郭慶旺（1999）、賈康（2003）等的理論和實(shí)證研究都表明我國政府財(cái)政支出和投資之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，因此“擠入效應(yīng)”是存在的，研究方法則是采用VAR模型居多，最新的方法也有采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的方法進(jìn)行研究。也有部分研究認(rèn)為我國存在“擠出效應(yīng)”，例如張延（2010）研究了財(cái)政支出、投資和利率之間的關(guān)系，認(rèn)為“擠出效應(yīng)”盡管不大，但是仍然存在。此外，部分研究指出長期和短期結(jié)論可能會(huì)不同，地域之間也可能結(jié)論不同。董秀良等（2006）的實(shí)證結(jié)論是短期內(nèi)存在“擠出效應(yīng)”，長期則應(yīng)為“擠入效應(yīng)”。靳春平（2006）指出了財(cái)政支出的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)在東部和西部之間存在明顯的區(qū)域性差異，而韓仁月（2009）采用VAR模型對(duì)我國省級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)為“擠入效應(yīng)”，中西部地區(qū)則為“擠出效應(yīng)”。

三、數(shù)據(jù)、變量說明及模型設(shè)定

本文的研究樣本包括中國內(nèi)地31個(gè)省份、自治區(qū)及直轄市1990-2009年的面板數(shù)據(jù)①，來源為中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。為研究政府財(cái)政支出對(duì)于固定資產(chǎn)投資是否具有擠出效應(yīng)，需要引入其它的控制變量，如表1所示。

由于各省具有各自的特征，包括文化、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、地理因素，而其中某些無法測量的特征不隨時(shí)間發(fā)生變化，因此對(duì)于這樣的面板數(shù)據(jù)通常應(yīng)當(dāng)采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析，本文所采用的固定效應(yīng)（FE，fixed effect）模型如下：

此外，從中國固定資產(chǎn)投資的現(xiàn)實(shí)情況看，長期以來固定資產(chǎn)投資具有自我加強(qiáng)的特征，因此本期固定資產(chǎn)投資常常和上一期的固定資產(chǎn)投資具有強(qiáng)烈的相關(guān)性。厲以寧稱這種特征為“投資沖動(dòng)怪圈”，他指出，在改革過程中，投資沖動(dòng)怪圈一直反復(fù)出現(xiàn)。地方政府對(duì)GDP的追求和GDP增長的積極性大于中央政府，而對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的興趣小于中央政府。另外，地方為了增加自己的財(cái)政收入和緩解就業(yè)壓力，總是要增加GDP，這就得增加投資，信貸量也隨之?dāng)U大。這樣一來，在全國范圍內(nèi)投資的急劇上升和信貸通脹就造成了產(chǎn)能過剩和物價(jià)上漲。因此，考慮這一特征，本文在固定效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上將固定資產(chǎn)投資的滯后項(xiàng)也引入到自變量中，采用動(dòng)態(tài)面板差分GMM的方法進(jìn)行分析，動(dòng)態(tài)面板模型設(shè)定如下：

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）固定效應(yīng)模型和動(dòng)態(tài)面板差分GMM模型結(jié)果分析

本文采用上面的模型，對(duì)固定資產(chǎn)投資的影響因素進(jìn)行分析，得到的實(shí)證結(jié)果如表2所示。

固定效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度R2=9400%，整體擬合情況比較好。從上表的實(shí)證結(jié)果看，可以發(fā)現(xiàn)以下幾個(gè)特點(diǎn)：

第一，政府財(cái)政支出對(duì)于私人投資的影響是正向的，而且該系數(shù)在1%水平下顯著。因此，從實(shí)證結(jié)果上看地方政府的財(cái)政支出促進(jìn)了地方私人固定資產(chǎn)投資，對(duì)私人投資存在“擠入效應(yīng)”，邊際彈性的分析表明政府財(cái)政支出對(duì)于私人固定資產(chǎn)投資的彈性為27%，因此當(dāng)政府財(cái)政支出變化1%的時(shí)候，私人固定資產(chǎn)投資會(huì)相應(yīng)地增加027%。

第二，地區(qū)生產(chǎn)總值GDP和地區(qū)消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI的系數(shù)均為正數(shù)，且在1%水平下顯著，而且兩者的邊際彈性都大于1。這表明地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)私人投資的增長具有放大效果，地區(qū)GDP每增長1%，地區(qū)私人固定資產(chǎn)總值可以增長1351%，因此正如劉偉（2005）所言，我國長期以來固定資產(chǎn)投資增速一直高于GDP的增速，對(duì)投資的過度依賴已經(jīng)成為影響我國經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)變的一大瓶頸。地區(qū)消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI的彈性為1042%，這表明對(duì)于固定資產(chǎn)投資而言，存在一定的貨幣幻覺現(xiàn)象，真實(shí)固定資產(chǎn)投資不是中性的，會(huì)隨著通貨膨脹的增長而升高，通貨膨脹每上升1%，則真實(shí)固定資產(chǎn)投資會(huì)上升0042%。

第三，消費(fèi)和私人投資存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，消費(fèi)和投資存在一定的補(bǔ)償效應(yīng)。從理論上說，以Ramsey模型為例（戴維·羅默，2004），家庭需要在消費(fèi)和資本積累之間進(jìn)行衡量，因此當(dāng)期消費(fèi)越多，則可以用于投資的資本也就越少，因此消費(fèi)和投資之間存在互相抵消的關(guān)系。從實(shí)證結(jié)果看，地區(qū)消費(fèi)零售總額每增加1%，則固定資產(chǎn)投資會(huì)相應(yīng)下降0347%。

第四，其它因素同樣可以影響地區(qū)私人固定資產(chǎn)投資：首先，地區(qū)私人固定資產(chǎn)投資和該地區(qū)的出口水平存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這一結(jié)論初看似乎不合常理。因?yàn)槌隹谒皆蕉啵瑒t出口相關(guān)產(chǎn)業(yè)的固定資產(chǎn)投資水平也應(yīng)當(dāng)相應(yīng)地增加。但是事實(shí)上由于模型中同時(shí)包含了地區(qū)GDP和出口這兩個(gè)變量，負(fù)相關(guān)關(guān)系的存在依賴于其它變量不變的前提，然而出口的增加必然伴隨地區(qū)GDP的上升，進(jìn)而重新提升固定資產(chǎn)投資?？梢杂?jì)算出地區(qū)出口和地區(qū)GDP的相關(guān)系數(shù)是0852，因此實(shí)際的出口對(duì)于固定資產(chǎn)的影響應(yīng)該為0928（0852×1351-0223），兩者之間仍然是正相關(guān)關(guān)系。其次，地區(qū)貨運(yùn)量和固定資產(chǎn)投資呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，貨運(yùn)量越大，說明該地區(qū)的工業(yè)發(fā)展水平越高，因此固定資產(chǎn)投資也相應(yīng)會(huì)提高。最后，地區(qū)工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)變量的系數(shù)為正且在1%水平下顯著。地區(qū)工業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)越多，則相應(yīng)地表明該地區(qū)的資本存量比較大，如果投資率沒有差異，則資本存量比較大的地區(qū)其投資水平也必然比較高。

接下來我們繼續(xù)分析動(dòng)態(tài)面板差分GMM模型的擬合結(jié)果。對(duì)于差分GMM模型而言，引入了因變量的滯后項(xiàng)作為自身的工具變量來克服內(nèi)生性問題，其前提是因變量存在明顯的序列相關(guān)性，Arellano-Bond檢驗(yàn)表明差分前的序列存在自相關(guān)性，而差分后的模型不存在序列相關(guān)性，此外，Sargan檢驗(yàn)的卡方統(tǒng)計(jì)量為237，表明模型不存在過度識(shí)別的問題。從實(shí)證擬合結(jié)果看，滯后一期的固定資產(chǎn)投資變量的系數(shù)為正數(shù)，且在1%水平下顯著。因此，固定資產(chǎn)投資存在自我加強(qiáng)的作用，上一期的固定資產(chǎn)投資越高，則本期的固定資產(chǎn)投資水平也相應(yīng)會(huì)升高，上一期的固定資產(chǎn)投資越低，則本期的固定資產(chǎn)投資也相應(yīng)會(huì)處于比較低的水平。換言之，實(shí)證結(jié)果支持厲以寧的“投資沖動(dòng)怪圈”的論斷，固定資產(chǎn)投資自身具有強(qiáng)烈的自相關(guān)性。另外，動(dòng)態(tài)面板差分GMM模型中，和固定效應(yīng)模型FEM相比某些系數(shù)發(fā)生了變化，這是因?yàn)橐肓藴笠黄诘墓潭ㄙY產(chǎn)投資變量以后，消除了某些變量的內(nèi)生性，因此其系數(shù)自然會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化。例如，地區(qū)消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI變得不再顯著，也就是說，當(dāng)考慮到過去的固定資產(chǎn)投資對(duì)當(dāng)期固定資產(chǎn)投資的影響之后，貨幣幻覺現(xiàn)象會(huì)消失。

（二）東部、西部、中部地區(qū)的“擠入效應(yīng)”區(qū)域差異性分析

上文的研究表明政府財(cái)政支出對(duì)于私人投資具有“擠入效應(yīng)”。在這一部分，本文將研究這種“擠入效應(yīng)”是否同時(shí)存在于我國的東部、西部和中部地區(qū)。將整體樣本按照東部、西部和中部劃分為三個(gè) ，具體而言，東部地區(qū)包括東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等11個(gè)?。ㄊ校胁康貐^(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8個(gè)?。▍^(qū)），西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、四川、重慶、貴州、云南、、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西等12個(gè)?。▍^(qū)、市）。采用固定效應(yīng)模型，得到的實(shí)證結(jié)果如表3所示。

從擬合結(jié)果看，東部、西部和中部的固定效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度R2都超過了93%，整體擬合效果比較好。分區(qū)域的固定效應(yīng)模型表明：東部和西部存在明顯的“擠入效應(yīng)”，而且兩個(gè)地區(qū)的“擠入效應(yīng)”非常接近，兩個(gè)區(qū)域的“擠入效應(yīng)”分別是229%和224%。與此相比，中部地區(qū)不存在顯著的“擠入效應(yīng)”，也不存在“擠出效應(yīng)”。此外，三個(gè)區(qū)域的GDP和CPI邊際彈性都超過了1，因此對(duì)三個(gè)區(qū)域來說，GDP的增長都會(huì)導(dǎo)致私人投資的更高速度的增長，以及三個(gè)區(qū)域都同時(shí)存在所謂的貨幣幻覺，物價(jià)水平的上漲會(huì)拉動(dòng)真實(shí)固定資產(chǎn)投資水平的上升。最后，只有中部地區(qū)的消費(fèi)對(duì)于固定資產(chǎn)投資存在顯著的抵消作用，另外兩個(gè)區(qū)域則都不顯著，中部地區(qū)省份的地區(qū)社會(huì)消費(fèi)品零售總額每上升1%，其固定資產(chǎn)投資水平會(huì)相應(yīng)下降0615%。

（三）“擠入效應(yīng)”的時(shí)變特征分析：1994年分稅制改革的影響

在本文研究的樣本區(qū)間內(nèi)，發(fā)生的最具有影響力的政策性事件就是1994年的分稅制改革。1994年，我國經(jīng)濟(jì)體制改革在中央的“全面推進(jìn)、重點(diǎn)突破”的戰(zhàn)略部署指導(dǎo)下進(jìn)入新階段，財(cái)稅體制改革充當(dāng)改革的先鋒，根據(jù)事權(quán)與財(cái)權(quán)相結(jié)合的原則，將稅種統(tǒng)一劃分為中央稅、地方稅、中央與地方共享稅，建起了中央和地方兩套稅收管理制度，并分設(shè)中央與地方兩套稅收機(jī)構(gòu)分別征管；在核定地方收支數(shù)額的基礎(chǔ)上，實(shí)行了中央財(cái)政對(duì)地方財(cái)政的稅收返還和轉(zhuǎn)移支付制度等。成功地實(shí)現(xiàn)了在中央政府與地方政府之間稅種、稅權(quán)、稅管的劃分，實(shí)行了財(cái)政“分灶吃飯”。

從實(shí)質(zhì)上說，分稅制改革主要影響的國家和地方政府的財(cái)政收入，但是財(cái)政收入分配的改變不可避免地會(huì)影響到財(cái)政支出。分稅制成功地使全國稅收總收入中，中央和地方的分成比例達(dá)到六比四，然而支出改革卻沒有同步進(jìn)行，中央和地方的支出比例仍為3：7。根據(jù)預(yù)算，2010年中央本級(jí)支出中除了656%是對(duì)地方的稅收返還和轉(zhuǎn)移支付，第二大項(xiàng)支出就是國防（占比111%）。而省本級(jí)財(cái)政的支出，以廣東省2009年為例，最大的支出項(xiàng)是教育119億，約占省本級(jí)所有支出的16%；第二大支出是交通運(yùn)輸，約114億，占比154%。

分稅制改革以后，地方政府的財(cái)政收入普遍依賴于中央政府的轉(zhuǎn)移支付制度，其受到中央的影響也變得更為明顯，中央本級(jí)財(cái)政產(chǎn)生的相當(dāng)于其收入2/3的大量結(jié)余，絕大部分會(huì)被轉(zhuǎn)移到地方政府，以彌補(bǔ)他們的支付缺口。因此，將全部的樣本分為1990-1994，1995-2009年兩個(gè)子樣本，以期分析是否分稅制改革會(huì)影響到“擠入效應(yīng)”的水平，亦即研究“擠入效應(yīng)”的時(shí)變性特征。在此我們引入Year1994的虛擬變量，該虛擬變量在1994年之前（含1994年）為0，之后的年份為1，然后引入其和政府財(cái)政支出變量的交叉項(xiàng)Year1994×g，分別采用固定效應(yīng)模型和動(dòng)態(tài)面板的隨機(jī)效應(yīng)模型，得到的結(jié)果如表4所示。

從結(jié)果上看交叉項(xiàng)系數(shù)在5%水平下顯著為負(fù)，這表明1994年的分稅制改革使得“擠入效應(yīng)”在分稅制改革之后顯著減弱了。在分稅制改革之前，地方財(cái)政支出每上升1%，相應(yīng)地地方固定資產(chǎn)投資會(huì)上升09%，而在分稅制改革之后，僅會(huì)上升0231%。分稅制改革對(duì)“擠入效應(yīng)”的削弱和上文的分析是一致的，由于改革后地方政府對(duì)于財(cái)政轉(zhuǎn)移的依賴，因此其財(cái)政支出預(yù)算受到中央政府的影響增大，導(dǎo)致其對(duì)地方固定資產(chǎn)投資的自主決策能力減弱了。動(dòng)態(tài)面板差分GMM模型的結(jié)果則表明，固定資產(chǎn)投資的自我增強(qiáng)現(xiàn)象仍然存在，而分稅制改革可以部分削弱這種自我增強(qiáng)的趨勢(shì)。

（四）“擠入效應(yīng)”的非對(duì)稱性：基于分位數(shù)回歸的研究

本部分我們將通過分位數(shù)回歸的方法研究“擠入效應(yīng)”是否存在非對(duì)稱性。具體而言，我們將逐個(gè)分析每個(gè)分位點(diǎn)回歸的“擠入效應(yīng)”的大小，觀察其是否在不同的分位點(diǎn)下具有非對(duì)稱性，即是否在某些分位點(diǎn)下存在極大或極小的“擠入效應(yīng)”。與最小二乘回歸相比，分位數(shù)回歸（Quantile Regression）利用自變量和因變量的條件分位數(shù)進(jìn)行建模，因此能充分反映自變量對(duì)于因變量的分布的位置、刻度和形狀的影響，尤其是對(duì)于一些非常關(guān)注尾部特征的情況非常有效。因此，我們將利用分位數(shù)回歸的方法討論“擠入效應(yīng)”的非對(duì)稱性。采用不同的分為點(diǎn)得到的結(jié)果如表5所示（由于我們這里主要討論的是“擠入效應(yīng)”，因此此處省略了其它控制變量的回歸結(jié)果）。

從上圖可以看到財(cái)政支出的“擠入效應(yīng)”存在明顯的非對(duì)稱性：隨之分位點(diǎn)的上升，其效應(yīng)首先會(huì)下降，然后再逐漸上升，并超過了低分位點(diǎn)下的“擠入效應(yīng)”。因此，在中等固定資產(chǎn)投資水平下，財(cái)政支出對(duì)其影響是最低的，而在較低水平和較高水平的固定資產(chǎn)投資水平下，財(cái)政支出的“擠入效應(yīng)”是比較高的，尤其是在更高分位水平的固定資產(chǎn)投資下，財(cái)政支出的“擠入效應(yīng)”會(huì)變得很高，在90%分位點(diǎn)上，政府財(cái)政支出每增加1%，固定資產(chǎn)投資會(huì)上升超過55%。

五、結(jié)論

本文通過中國2000-2009年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，對(duì)政府財(cái)政支出是否存在“擠出效應(yīng)”進(jìn)行了實(shí)證研究，得到如下結(jié)論：

第一，整體而言政府財(cái)政支出對(duì)私人投資不僅沒有“擠出效應(yīng)”，反而存在顯著的“擠入效應(yīng)”，政府財(cái)政支出上升1%可以拉動(dòng)私人固定資產(chǎn)投資上升027%。對(duì)東部、中部、西部的區(qū)域研究表明，東部和西部地區(qū)存在程度接近的“擠入效應(yīng)”，而中部地區(qū)既不存在“擠入效應(yīng)”也不存在“擠出效應(yīng)”。

第二，“擠入效應(yīng)”存在時(shí)變性和非對(duì)稱性。時(shí)變性分析表明分稅制改革之后“擠入效應(yīng)”的程度降低了，這可能與分稅制改革后地方財(cái)政對(duì)中央財(cái)政的依賴性程度增加所導(dǎo)致；而對(duì)其非對(duì)稱性的分析則表明，“擠入效應(yīng)”在較低水平和較高數(shù)量的私人固定資產(chǎn)投資下程度較高，而中等水平的私人固定資產(chǎn)投資下政府財(cái)政支出對(duì)其拉動(dòng)效果較差。

第三，對(duì)于私人固定資產(chǎn)投資而言，存在一定的貨幣幻覺現(xiàn)象，真實(shí)固定資產(chǎn)投資不是中性的，會(huì)隨著通貨膨脹的增長而升高，通貨膨脹每上升1%，則真實(shí)固定資產(chǎn)投資會(huì)上升0042%。此外，消費(fèi)和固定資產(chǎn)投資存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，消費(fèi)和投資存在一定的補(bǔ)償效應(yīng)。

第四，動(dòng)態(tài)面板GMM模型的檢驗(yàn)表明，厲以寧提出的“投資沖動(dòng)怪圈”的論斷是客觀存在的，固定資產(chǎn)投資自身具有強(qiáng)烈的自相關(guān)性，具有自我加強(qiáng)的特性。

綜上所述，實(shí)施積極的財(cái)政政策擴(kuò)大政府財(cái)政支出，不僅不會(huì)造成“擠出效應(yīng)”，反而可以有效地提升私人固定資產(chǎn)投資的水平，從而拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)走出低谷，避免經(jīng)濟(jì)的繼續(xù)下行。然而，本文的研究結(jié)論同樣揭示了擴(kuò)大政府財(cái)政支出的幾點(diǎn)隱憂。首先，政府財(cái)政支出的擴(kuò)張長期而言會(huì)誘發(fā)通貨膨脹，而私人投資同時(shí)具有通貨膨脹效應(yīng)和自我加強(qiáng)效應(yīng)的雙重屬性，因此會(huì)導(dǎo)致私人投資水平出現(xiàn)超過預(yù)期的放量增長，積極的財(cái)政政策有可能過分拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)迅速走向過熱，伴隨著高位運(yùn)行的通貨膨脹，必然導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)的再次失衡。而且私人投資的過度增長也不利于中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，和“十二五規(guī)劃”的轉(zhuǎn)型要旨相背離。其次，由于消費(fèi)和私人投資之間具有補(bǔ)償效應(yīng)，投資的增長會(huì)導(dǎo)致消費(fèi)的進(jìn)一步萎縮，同樣不利于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和轉(zhuǎn)型，長期而言對(duì)中國經(jīng)濟(jì)的健康運(yùn)行并無裨益。

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第3篇：固定資產(chǎn)投資效果分析范文

關(guān)鍵詞：財(cái)政政策 經(jīng)濟(jì)增長 財(cái)政支出 固定資產(chǎn)投資 國內(nèi)生產(chǎn)總值

財(cái)政政策是一種宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控手段，它可以用來調(diào)節(jié)總需求，應(yīng)對(duì)嚴(yán)重的通貨緊縮或者通貨膨脹，避免經(jīng)濟(jì)周期出現(xiàn)較大波動(dòng)，在不同經(jīng)濟(jì)時(shí)期實(shí)施不同的財(cái)政政策能起到保持或促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的作用。明確財(cái)政政策與經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)性問題，對(duì)當(dāng)前我國政府制定符合國情的宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控政策具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

相關(guān)文獻(xiàn)綜述

財(cái)政政策是在凱恩斯宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)之上發(fā)展而來的，凱恩斯主義主張政府對(duì)經(jīng)濟(jì)積極干預(yù)，在總需求不足情況下，如果增加政府支出總需求就會(huì)增加，突出了政府赤字支出對(duì)總需求擴(kuò)張作用。薩謬爾森在該理論基礎(chǔ)上, 強(qiáng)調(diào)稅收既是經(jīng)濟(jì)的“自動(dòng)穩(wěn)定器”，又是政府掌握的穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的“人為穩(wěn)定器”，他認(rèn)為財(cái)政政策是一種管理和控制稅收及公共開支的政策。

國內(nèi)一些專家學(xué)者對(duì)我國財(cái)政政策提出了獨(dú)到見解。樊綱（1998）強(qiáng)調(diào),應(yīng)根據(jù)國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)狀況變化，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行經(jīng)常性適時(shí)微調(diào)。陳松青（2001）認(rèn)為，制定財(cái)政政策，要立足于我國二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)國情，公共支出應(yīng)投向農(nóng)村和農(nóng)業(yè)，其“乘數(shù)效應(yīng)”才是最大的。但邱華炳、蔣經(jīng)法、李齊云等（2002）指出：積極財(cái)政政策效果沒有預(yù)期那樣大，乘數(shù)效應(yīng)較小?；幔?010）分析了積極財(cái)政政策有效性不足問題，建議謹(jǐn)慎使用財(cái)政政策，同時(shí)結(jié)合適度寬松貨幣政策。在實(shí)證研究方面，李永友（2006）的研究表明經(jīng)濟(jì)波動(dòng)和財(cái)政政策波動(dòng)之間存在不完全雙向因果關(guān)系。王樹華、方先明（2006）經(jīng)過分析后得出：總體來看，中國財(cái)政政策從其宏觀效應(yīng)來分析是有效的，但存在擠出效應(yīng)，且時(shí)滯較為明顯。鐘永紅（2007）檢驗(yàn)了1978～2006年間我國貨幣政策和財(cái)政政策有效性的差異性特征，認(rèn)為積極財(cái)政政策僅在短期內(nèi)有效，長期內(nèi)呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng)且隨時(shí)間推移逐漸顯著。

綜上所述，大多數(shù)文獻(xiàn)只注重財(cái)政政策有效性研究，或者是比較貨幣政策與財(cái)政政策有效性差異，而很少通過實(shí)證研究方法來分析財(cái)政政策與經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)聯(lián)性。因此，本文正是在該基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)證分析，然后得出相關(guān)結(jié)論。

實(shí)證分析過程

（一）變量選取及樣本來源說明

財(cái)政政策主要調(diào)控手段包括財(cái)政收入和財(cái)政支出。財(cái)政收入主要是稅收收入，但稅收本身并不能準(zhǔn)確反映財(cái)政政策松緊程度；財(cái)政支出中的轉(zhuǎn)移性支出能夠直接影響投資，進(jìn)而影響GDP，所以它能通過乘數(shù)效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生很強(qiáng)的擴(kuò)張作用。固定資產(chǎn)投資一直被當(dāng)做宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控重要工具之一，有分析指出，固定資產(chǎn)投資水平和實(shí)際GDP之間體現(xiàn)出較強(qiáng)當(dāng)期相關(guān)性，它仍然是驅(qū)動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)增長主要?jiǎng)恿χ?。所以本文將?cái)政支出（GE）和固定資產(chǎn)投資（FAI）作為財(cái)政政策代表變量，以國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）作為經(jīng)濟(jì)增長代表變量。樣本區(qū)間為1990～2009年，采用年度數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局。為了消除時(shí)間序列中存在異方差現(xiàn)象，分別對(duì)各個(gè)變量取自然對(duì)數(shù)，處理后的時(shí)序變量分別記為LGE、LFAI、LGDP。

（二）實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

1.數(shù)據(jù)的ADF檢驗(yàn)。為了證明所用時(shí)序數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，避免出現(xiàn)偽回歸問題，在進(jìn)行協(xié)整分析前，需對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。樣本數(shù)據(jù)和其一階差分項(xiàng)的ADF檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

由表1可知，變量LGE、LFAI、LGDP都為非平穩(wěn)序列，而經(jīng)過一階差分后分別在1%、5%顯著水平下都是平穩(wěn)的，故上述變量均為一階單整，記為I（1），所以可以運(yùn)用協(xié)整方法進(jìn)一步檢驗(yàn)這些變量之間協(xié)整性。

2.數(shù)據(jù)的Johansen檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)是指兩個(gè)或兩個(gè)以上同階單整非平穩(wěn)時(shí)間序列線性組合是平穩(wěn)時(shí)間數(shù)列，則這些變量之間關(guān)系就是協(xié)整的。上述檢驗(yàn)結(jié)果顯示三組時(shí)間序列是一階穩(wěn)定的，故這些變量之間可能存在著一種長期穩(wěn)定線性關(guān)系。Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

從表2中可以看出，只有第一個(gè)似然比統(tǒng)計(jì)量大于5%水平下的臨界值，表明LGDP與LGE、LFAI之間在5%顯著水平上有且僅有一個(gè)協(xié)整關(guān)系，協(xié)整關(guān)系式為：

et=LGDP-0.5124LGE-0.2857LFAI-3.5544

（1）

則各變量之間的長期均衡為：LGDP=0.5124LGE+0.2857LFAI+3.5544

（2）

（0.1580） （0.1525）

以上協(xié)整關(guān)系式中，兩個(gè)解釋變量彈性系數(shù)都為正值，說明在長期內(nèi)GDP與GE、FAI之間存在正相關(guān)性，即GE、FAI對(duì)GDP具有明顯正向推動(dòng)作用；且GE影響力較大（彈性系數(shù)為0.5124），而FAI影響力相對(duì)要小些（彈性系數(shù)為0.2857），說明GE對(duì)GDP貢獻(xiàn)率要大于FAI。

3.Granger檢驗(yàn)。經(jīng)過上述協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，各變量之間存在高度相關(guān)性，但這并不意味著它們之間就一定存在因果關(guān)系，且因果關(guān)系方向也不明確。為此，本文運(yùn)用因果關(guān)系檢驗(yàn)方法來分析GDP與GE、FAI之間是否存在因果關(guān)系。王文博認(rèn)為，Granger因果檢驗(yàn)對(duì)滯后期長度較為敏感，最好是多選幾個(gè)不同滯后期進(jìn)行檢驗(yàn)，若結(jié)果一致，則認(rèn)為檢驗(yàn)較可信。本文將以該原則進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)，具體過程如表3。

由表3可知：除滯后期取3時(shí)，GE都是GDP的Granger原因；而滯后期取1～4時(shí)，GDP都不是GE的Granger原因。當(dāng)滯后期取1～3時(shí)，F(xiàn)AI是GDP的Granger原因，取4、5時(shí)，F(xiàn)AI不是GDP的Granger原因，此時(shí)說明FAI對(duì)GDP影響消失；GDP始終不是FAI的Granger原因。綜上，GE、FAI和GDP具有正向變動(dòng)關(guān)系，但GE對(duì)GDP影響時(shí)間更持久。

4.脈沖響應(yīng)函數(shù)。接下來運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析GE、FAI對(duì)GDP動(dòng)態(tài)影響，圖1、圖2分別是我國GDP增長對(duì)GE、FAI脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。

由圖1可以看出，當(dāng)本期給LGE一個(gè)沖擊后, 會(huì)引起GDP迅速增長，并在第6期達(dá)到最大（0.044），持續(xù)時(shí)間較長，隨后效果開始逐漸減弱，但減弱速度較慢。由圖2可知，當(dāng)本期給LFAI一個(gè)沖擊后, 也會(huì)引起GDP迅速增長，并在第5期達(dá)到最大（0.11），持續(xù)時(shí)間較短，隨后效果開始逐漸減弱，但減弱速度較快。綜上得出，GE、FAI對(duì)GDP動(dòng)態(tài)沖擊影響存在明顯差異：GE對(duì)GDP影響速度相對(duì)較慢，效果較弱，但持續(xù)時(shí)間較長；FAI對(duì)GDP影響速度相對(duì)較快，效果較強(qiáng)，但持續(xù)時(shí)間較短。

結(jié)論及啟示

財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資與GDP之間體現(xiàn)出較強(qiáng)相關(guān)性，三者存在一種長期均衡關(guān)系，而且驅(qū)動(dòng)機(jī)制主要表現(xiàn)為財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP拉動(dòng)作用。雖然財(cái)政政策效應(yīng)發(fā)揮具有一定時(shí)滯性，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長正向影響卻是顯而易見的。

財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資與GDP之間具有影響關(guān)系上的非對(duì)稱性，財(cái)政支出對(duì)GDP具有單向強(qiáng)Granger因果影響，固定資產(chǎn)投資則與GDP之間存在單向弱Granger因果關(guān)系。這說明在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，可以通過調(diào)整財(cái)政支出和投資率增長率來引導(dǎo)未來經(jīng)濟(jì)走勢(shì)，但同時(shí)需注意遵循適度原則。

我國當(dāng)前財(cái)政政策與經(jīng)濟(jì)增長之間尚未形成一種長期穩(wěn)定的內(nèi)在調(diào)節(jié)機(jī)制。從趨勢(shì)上看，財(cái)政支出對(duì)GDP貢獻(xiàn)明顯大于固定資產(chǎn)投資，但是固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP影響速度明顯快于財(cái)政支出。因此，在今后一段時(shí)期內(nèi)，應(yīng)注意合理優(yōu)化財(cái)政政策結(jié)構(gòu)，使政策各要素之間互相適應(yīng)和協(xié)調(diào)，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

我國財(cái)政政策短期調(diào)控效果顯著，但對(duì)經(jīng)濟(jì)增長影響不夠深遠(yuǎn)。從實(shí)證研究結(jié)果可以看出，財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資對(duì)GDP的脈沖作用并不持久，說明經(jīng)濟(jì)自身內(nèi)在發(fā)展動(dòng)力不足，所以當(dāng)前財(cái)政政策并不是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長久之計(jì)，亟待進(jìn)一步完善。

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第4篇：固定資產(chǎn)投資效果分析范文

關(guān)鍵詞:教育投入;經(jīng)濟(jì)增長;VECM脈沖響應(yīng);方差分解

中圖分類號(hào):F127.42 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1003-4161(2010)03-0006-05

一、引言

新古典模型和新增長理論研究表明,教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長具有重要影響,是人力資本積累和技術(shù)變遷的有效途徑。一方面,教育投入通過影響教育部門的發(fā)展,提升了受教育者的人力資本水平,并通過教育溢出效應(yīng),加速了技術(shù)進(jìn)步與變遷,從而促進(jìn)了整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展;另一方面,教育投入作為一種消費(fèi)性支出,其增加將直接影響經(jīng)濟(jì)增長,同時(shí)通過對(duì)其他投資的擠入擠出效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)等影響經(jīng)濟(jì)的增長(祝樹金,虢娟,2008)。

基于增長核算的分析框架,Jorgenson-Fraument(1992), Mankiw-Romer-Well(1992)的研究表明,人力資本投資解釋了人均產(chǎn)出的大部分差異。而Hall-Jones(1999),Klenow-Rodriquez(1997)的研究則認(rèn)為TFP起著主要的作用?；谠鲩L回歸的分析框架,大部分的研究都認(rèn)為人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有顯著的作用,只是在貢獻(xiàn)程度的測算上存在差異。如Judson(1998)和Benhabib-Spiegel (1994)的研究得出,人力資本每增加一個(gè)百分點(diǎn),GDP增長率分別增加11個(gè)百分點(diǎn)和12~17個(gè)百分點(diǎn)。Barro(1991),Levine-Renlt(1992)用入學(xué)率作為人力資本變量的研究則認(rèn)為,中學(xué)入學(xué)率每增加一個(gè)百分點(diǎn),GDP增長率增加2.5~3.5個(gè)百分點(diǎn)。國內(nèi)的研究,(1)基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的研究:祝樹金和虢娟(2008)應(yīng)用橫截面加權(quán)的廣義最小二乘法,得出教育支出對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長有顯著的正向作用,其生產(chǎn)彈性要大于物質(zhì)資本的生產(chǎn)彈性;姚先國和張海峰(2008)在增長回歸框架下,應(yīng)用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)方法和傳統(tǒng)的固定效應(yīng)估計(jì),發(fā)現(xiàn)教育對(duì)人均產(chǎn)出增長有積極的影響,并表現(xiàn)出一定程度的溢出效應(yīng),不過與資本投入相比,教育差異仍不是地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異的主要因素;于凌云(2008)則從政府和非政府教育投入比的角度,應(yīng)用面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)在教育投入比相對(duì)較低的地區(qū),物質(zhì)資本投入是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長主要原因,非政府投入的增長對(duì)人力資本積累的效果更加明顯。陸銘等(2005)應(yīng)用合聯(lián)立方程模型和分布滯后模型的研究也證實(shí),教育受收入差距的影響較弱,投資對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長的作用超過了教育。(2)基于我國宏觀時(shí)間序列數(shù)據(jù)的研究:廖楚暉(2006)應(yīng)用VAR方法的研究表明,我國經(jīng)濟(jì)的人均產(chǎn)出與政府的教育投入有顯著關(guān)系,政府教育投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有直接的促進(jìn)作用;周英章和孫崎嶇(2002)基于協(xié)整回歸方法研究認(rèn)為我國教育投入和實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長之間存在著長期的均衡關(guān)系,教育投入是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的重要力量。李玲(2004)通過協(xié)整回歸分析卻得出,與固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)能力相比,教育投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)能力更高;崔玉平(2004)基于增長回歸分析的研究發(fā)現(xiàn),近年來我國公共教育投資與物質(zhì)資本投資一樣,具有大致趨同的邊際收益率,沒有證據(jù)顯示我國存在公共教育投資嚴(yán)重不足的問題。

縱觀已有文獻(xiàn),由于在(工具)變量選取、數(shù)據(jù)質(zhì)量、計(jì)量方法等方面存在差異,教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)并未達(dá)成一致的結(jié)論。且大部分研究都傾向使用跨國數(shù)據(jù)或國家層面的宏觀時(shí)序數(shù)據(jù)與省域面板數(shù)據(jù),對(duì)省域個(gè)案的研究較少。另外,大部分研究都側(cè)重于長期關(guān)系的度量,對(duì)短期波動(dòng)的關(guān)注不足。本文將在向量誤差修正模型(VECM)的框架內(nèi)(1)對(duì)省域個(gè)案的研究,以甘肅1979年到2008年的數(shù)據(jù)為樣本。由于中國區(qū)域發(fā)展的不平衡,研究省域個(gè)案也許更具有現(xiàn)實(shí)意義。(2)由于雙變量的時(shí)間序列分析可能會(huì)因遺漏重要解釋變量而導(dǎo)致錯(cuò)誤的因果關(guān)系推斷(姚先國,張海峰,(2008)),我們將影響GDP增長的重要變量――固定資產(chǎn)投資納入分析框架,進(jìn)而測算教育投入的產(chǎn)出彈性及對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。(3)本文不僅分析了教育投入與經(jīng)濟(jì)增長的長期均衡關(guān)系,而且重點(diǎn)考察了教育投入、固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長的短期動(dòng)態(tài)特征。

本文的結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分為相關(guān)變量說明、描述性分析與實(shí)證模型設(shè)計(jì),第三部分為實(shí)證結(jié)果分析,最后為結(jié)論及政策含義。

二、數(shù)據(jù)分析與實(shí)證模型設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)說明

本文的經(jīng)驗(yàn)分析使用了三個(gè)時(shí)間變量:GDPt表示國內(nèi)生產(chǎn)總值原始序列取對(duì)數(shù)后的序列;EIt表示教育投入的對(duì)數(shù)時(shí)間序列;FIt表示固定資產(chǎn)投資的對(duì)數(shù)時(shí)間序列。數(shù)據(jù)范圍為甘肅省1979―2008年間的時(shí)序數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源為甘肅省歷年統(tǒng)計(jì)年鑒。

(二)數(shù)據(jù)分析

伴隨著科教興國戰(zhàn)略的實(shí)施以及國家對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)教育重視程度的提高,甘肅教育投入額顯著增加。1979年甘肅教育投入額為1.3億元,2008年已達(dá)18.3億元。從對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值的占比來看,基本維持在一個(gè)穩(wěn)定的水平,近些年來略有上升;從對(duì)財(cái)政支出的占比來看,其波動(dòng)幅度略大,但比重有所提升。

圖2描述了教育投入占GDP的比重與GDP增長率之間的簡單關(guān)系。圖中趨勢(shì)線明顯有正的斜率,表明甘肅省教育投入占比與經(jīng)濟(jì)增長存在一個(gè)正向的關(guān)系,即教育投入額越多,經(jīng)濟(jì)增長越快。需要說明的是,這種描述性的統(tǒng)計(jì)變量之間的關(guān)系只是一種顯示性的結(jié)果,不能作為教育投入額與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的度量,兩者之間的確切關(guān)系還有待于實(shí)證結(jié)果的檢驗(yàn)。

(三)實(shí)證模型

一般傳統(tǒng)的回歸模型都以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ),應(yīng)用模型對(duì)經(jīng)濟(jì)主體的行為做出適當(dāng)?shù)拿枋?然后分析外生變量如何影響內(nèi)生變量。但是這種模型存在一些缺陷,即在聯(lián)立方程模型設(shè)定過程中,必須人為的假定一些外生變量,并且假定外生變量事先給定,不受模型中內(nèi)生變量的影響;為達(dá)到識(shí)別的目的,常常假定某些前定變量僅僅出現(xiàn)在某些方程中,這些假定招致了Sims的嚴(yán)厲批判。Sims認(rèn)為,為使結(jié)構(gòu)模型可識(shí)別而施加了許多約束,這種約束是不可信的。如果在一組變量之間有真實(shí)的聯(lián)立性,那么就應(yīng)該對(duì)這些變量平等的加以對(duì)待,而不應(yīng)事先區(qū)分內(nèi)生變量和外生變量。 由此,Sims提出了VAR(Vector Autoregressive)模型。

在VAR模型中,沒有內(nèi)生變量和外生變量之分,而是所有的變量都被看作內(nèi)生變量,初始對(duì)模型系數(shù)不施加任何約束,即每個(gè)方程都有相同的解釋變量―所有被解釋變量若干期的滯后值。

一個(gè)VAR(P)模型表述如下:

Yt=c=∏1Yt-1+∏2Yt-2+LL+∏pYt-p+εt=c+∑pi=1∏iYt-i+εt,εt~ⅡD(0,Ω)(1)

其中, Yt為N×1階時(shí)間序列列向量。 c為N×1階常數(shù)項(xiàng)列向量?！?,……∏p 均為N×N階參數(shù)矩陣,εt~ⅡD(0,) 是N×1階隨機(jī)誤差列向量。對(duì)最大滯后階數(shù)的確定依據(jù)LR似然比檢驗(yàn)、AIC信息準(zhǔn)則或SC準(zhǔn)則。對(duì)于一個(gè)向量Yt的VAR(P)而言,假設(shè)系統(tǒng)中含有K個(gè)變量,如果向量Yt是平穩(wěn)的,則系數(shù)可以進(jìn)行OLS估計(jì)。如果變量含有單位根,直接回歸可能產(chǎn)生偽回歸的問題,在不存在協(xié)整關(guān)系的情況下,一種選擇是對(duì)非平穩(wěn)變量進(jìn)行差分,然后再對(duì)差分變量建立VAR模型,其弱點(diǎn)是經(jīng)濟(jì)含義不是很清晰。如果存在協(xié)整關(guān)系,則不必進(jìn)行差分,可以通過Johasen的最大特征根和跡估計(jì)方法,以及Osterwald-Lenum提供的可行臨界值表確定VAR模型中的協(xié)整關(guān)系。

假設(shè)Yt:Ⅰ(1),則可以直接對(duì)變量建立向量誤差修正模型(VECM):

Yt=μ+ΓΔYt-1+Γ2ΔYt-1+……Γp-1ΔYt-p+1+∏Yt-p+U8(2)

其中,壓縮矩陣

∏=-Ⅰ+∏1+LL+∏p(3)

假設(shè)∏的秩為r(0

三、經(jīng)驗(yàn)分析

(一)單位根檢驗(yàn)

VAR建模首先要檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性。如果非平穩(wěn)變量Xt的一階差分Xt是平穩(wěn)的,則Xt是具有一個(gè)單位根的一階單整過程。下面使用ADF統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)過程的滯后階數(shù)由AIC信息準(zhǔn)則確定,結(jié)果由表1給出。

變量ADF統(tǒng)計(jì)量5%臨界值1%臨界值伴隨概率P結(jié)論

GDP-3.4227-3.5806-4.3239 0.0686非平穩(wěn)

GDP-3.3366-2.9718-3.6891 0.0226平穩(wěn)

EI-0.2948-3.5742-4.3098 0.9869非平穩(wěn)

EI-3.9890-2.9718-3.6891 0.0049平穩(wěn)

FI-3.1640-3.5806-4.3239 0.1119非平穩(wěn)

FI-3.8959-2.9718-3.6891 0.0061平穩(wěn)

通過單位根檢驗(yàn),可以看出所有變量取對(duì)數(shù)后的序列是非平穩(wěn)的,但它們的一階差分都是平穩(wěn)的,說明它們都是一階單整序列,即I(1)序列。因而,可以在此基礎(chǔ)上繼續(xù)檢驗(yàn)這些變量之間的協(xié)整關(guān)系。

(二)協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

如果所考慮的時(shí)間序列具有相同的單整階數(shù),且某種線性組合使得時(shí)間序列的單整階數(shù)降低,則稱這些時(shí)間序列之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系。由于GDPt、EIt、FIt都是一階單整序列,具備進(jìn)行協(xié)整的基礎(chǔ)。下面我們先考慮協(xié)整向量的個(gè)數(shù)R的確定,在現(xiàn)有文獻(xiàn)中,一般使用Johansen的特征根對(duì)R進(jìn)行檢驗(yàn),具體檢驗(yàn)結(jié)果由表2給出。

原假設(shè)備擇選擇特征值跡統(tǒng)計(jì)量5%水平下臨界值P值**

R=0R≥10.473930.90829.79700.0371

R≤1R≥20.271813.562715.49470.0957

R≤2R≥30.16894.99753.84140.0254

注:*表明在5%的顯著水平下拒絕原假設(shè);**表示Mackinnon-Haug-Michelin(1999)p值。

檢驗(yàn)的結(jié)果表明檢驗(yàn)的三個(gè)變量之間在5%顯著性水平下僅存在一個(gè)顯著的協(xié)整關(guān)系(即R=1),取標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整向量,得到下述協(xié)整關(guān)系(括號(hào)內(nèi)數(shù)字表示參數(shù)估計(jì)的t統(tǒng)計(jì)量值)。

GDPt=0.12EIt+0.43FIt

估計(jì)結(jié)果表明, 1978-2008年甘肅的國內(nèi)生產(chǎn)總值、教育投入和固定資產(chǎn)投資三個(gè)變量之間存在長期均衡的協(xié)整關(guān)系。從長期看來,教育投入、固定資產(chǎn)投資的彈性系數(shù)均為正,即兩者對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長存在正向作用,且固定資產(chǎn)投資的彈性系數(shù)大于教育投入的彈性系數(shù),但教育投入的t統(tǒng)計(jì)值不顯著,所以教育投入的產(chǎn)出效應(yīng)并不明顯。

(三)向量誤差修正模型建立

獲得協(xié)整關(guān)系估計(jì)后,可以將VAR模型表示為誤差修正形式。事實(shí)上,向量誤差修正模型是包含協(xié)整約束條件的VAR模型,如下:

ΔGDPt=a10+a1Zt-1+∑Pi=1a11(i)ΔGDPt-i+∑pi=1a12(i)ΔEIt-1+∑pi=1a13(i)ΔFIt-1+ε1t(6)

ΔEIt=a20+a2Zt-1+∑Pi=1a21(i)ΔGDPt-i+∑pi=1a22(i)ΔEIt-1+∑pi=1a23(i)ΔFIt-1+ε2t(7)

ΔFIt=a30+a3Zt-1+∑Pi=1a31(i)ΔGDPt-i+∑pi=1a33(i)ΔFIt-1+∑pi=1a33(i)ΔFIt-1+ε3t(8)

其中,amm(i)為短期調(diào)整系數(shù),m、n=1,2,3;Zt-1為協(xié)整關(guān)系中的誤差修正項(xiàng),a1、a2和a3為誤差修正項(xiàng)系數(shù);P為滯后階數(shù),按照AIC準(zhǔn)則選定P=1,其P為滯后階數(shù))。誤差修正模型具體估計(jì)結(jié)果由表三給出。

被解釋變量

ΔGDPΔEIΔFI

解釋變量系數(shù)t統(tǒng)計(jì)值系數(shù)t統(tǒng)計(jì)值系數(shù)t統(tǒng)計(jì)值

C0.08942.73850.12562.24190.11241.9096

Zt-1-0.2472-2.0399-0.0545-0.26260.38981.7855

ΔGDPt-10.39402.19820.17290.56250.05840.1809

ΔEIt-1-0.1139-0.7718-0.0096-0.0381-0.0621-0.2337

ΔFIt-10.06680.55080.14400.69280.38661.7698

注:Zt-1 = GDPt-1- 0.09EIt-1- 0.74FIt-1-3.84

從表3結(jié)果知, GDP增長率的誤差修正系數(shù)為負(fù)(為-0.25),表明GDP增長率向均衡收斂。教育投入的誤差修正系數(shù)有正確的符號(hào)(-0.05),但統(tǒng)計(jì)上不顯著,對(duì)修復(fù)非均衡狀態(tài)沒有太大的影響。固定資產(chǎn)投資的誤差修正系數(shù)為正,表明對(duì)均衡的偏離,說明GDP主要通過FI進(jìn)行調(diào)整。且短期來看,教育投入不利于GDP的增長(系數(shù)為-0.11);但教育投入與GDP的長期均衡關(guān)系系數(shù)為正(0.09),教育投入有利于長期GDP的增長。

(四)脈沖響應(yīng)與方差分解

協(xié)整分析只提供變量間長期關(guān)系的信息,但是沒有為一個(gè)變量作用于另一個(gè)變量的動(dòng)態(tài)特征提供更多的信息,引入脈沖響應(yīng)函數(shù)有助于解決這個(gè)問題。脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫的是在VECM擾動(dòng)項(xiàng)上加上一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差大小的新信息沖擊 (innovation)對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)前值和未來值所帶來的影響。以VECM模型為基礎(chǔ),采用正交化方法和Choleski分解技術(shù),建立教育投入、國內(nèi)生產(chǎn)總值與固定資產(chǎn)投資的脈沖響應(yīng)函數(shù)模型。

從圖中可以看出:(1)教育投入增長的正向自沖擊,有利于自身的改善。沖擊呈波動(dòng)的趨勢(shì),沖擊的效果逐漸減小,第四期達(dá)到最小,后又逐漸增大。(2)GDP增長對(duì)教育投入增長的沖擊第一期為負(fù),第二期達(dá)到最小后逐漸增大為正,第三期達(dá)到最大,說明GDP增長沖擊存在時(shí)滯性。(3)FI增長對(duì)教育投入增長的沖擊最初為正,但效果逐漸減小,且波動(dòng)性較強(qiáng)。(4)FI增長對(duì)GDP增長有正向的沖擊,在第五期達(dá)到最大,此后沖擊逐漸趨于穩(wěn)定。

運(yùn)用Sims的方差分解法,通過求解擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)向量誤差修正模型預(yù)測均方誤差的貢獻(xiàn)度。ΔGDP的方差分解結(jié)果見表四。可知,GDP增長主要依靠自身的促進(jìn)作用,教育投入增長對(duì)GDP增長的影響水平較低,但程度逐漸增大。FI增長對(duì)GDP增長的貢獻(xiàn)水平高于EI增長,且貢獻(xiàn)程度也呈逐漸增大的趨勢(shì)。

四、結(jié)論及政策含義

本文通過對(duì)甘肅省教育投入、固定資產(chǎn)投資與GDP增長的長期均衡與短期動(dòng)態(tài)分析,得出如下結(jié)論:

(一)甘肅教育投入、固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有正向的作用。但滯后一期時(shí),教育投入增長對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的系數(shù)為負(fù),造成這一結(jié)果的可能原因是教育對(duì)人力資本的形成是一個(gè)長期的過程,教育投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用有較長的時(shí)滯。

(二)甘肅教育投入、固定資產(chǎn)投資的產(chǎn)出彈性系數(shù)為正,分別為12%和43%,固定資產(chǎn)投資的彈性系數(shù)高于教育投入,但教育投入的彈性系數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)上并不顯著。這說明,在欠發(fā)達(dá)地區(qū)資本投入仍是影響經(jīng)濟(jì)增長的主要因素,教育投入對(duì)人力資本提升、技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用有限。

(三)向量誤差修正分析表明,GDP增長率的誤差修正系數(shù)為負(fù),表明GDP增長率向均衡收斂。教育投入的誤差修正系數(shù)有正確的符號(hào),但統(tǒng)計(jì)上不顯著,對(duì)修復(fù)非均衡狀態(tài)沒有太大的影響。固定資產(chǎn)投資的誤差修正系數(shù)為正,表明了對(duì)均衡的偏離。

(四)脈沖響應(yīng)分析說明,教育投入增長對(duì)自身有正向的沖擊,對(duì)GDP增長沖擊的影響一段時(shí)間后才能發(fā)揮作用。固定資產(chǎn)投資增長對(duì)GDP增長具有正向的沖擊作用。方差分解表明,固定資產(chǎn)投資增長對(duì)GDP增長的貢獻(xiàn)高于教育投入增長的貢獻(xiàn),教育投入增長對(duì)GDP增長的影響水平較低,GDP增長主要依靠自身的促進(jìn)作用。

總體來說,甘肅經(jīng)濟(jì)增長投資驅(qū)動(dòng)型特征明顯。教育投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有正向的左右,增加教育投入有利于人力資本積累效應(yīng)和教育溢出效應(yīng)的發(fā)揮,對(duì)甘肅經(jīng)濟(jì)增長的可持續(xù)性具重要的作用。然而,由于甘肅地處西北內(nèi)陸區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后,地方財(cái)力貧乏,用于教育的投入有限,客觀上要求國家增加對(duì)落后地區(qū)的教育投入,同時(shí)甘肅也應(yīng)理順教育投資結(jié)構(gòu),健全教育經(jīng)費(fèi)管理體制,從而提高教育投入的產(chǎn)出效益,推動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

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第5篇：固定資產(chǎn)投資效果分析范文

關(guān)鍵詞運(yùn)營收入；指標(biāo)；灰色關(guān)聯(lián)度；分析

中圖分類號(hào)：F530.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

隨著我國市場經(jīng)濟(jì)的逐步完善，運(yùn)輸市場的競爭日趨激烈。作為我國交通運(yùn)輸業(yè)的骨干，鐵路運(yùn)輸一直被譽(yù)為國民經(jīng)濟(jì)的大動(dòng)脈，其生產(chǎn)運(yùn)營效率的高低直接影響著我國經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展[1]。如何有效的加速鐵路發(fā)展、提高運(yùn)營效率，是當(dāng)前鐵路部門上下普遍關(guān)心的問題。本文將不同時(shí)期的鐵路運(yùn)輸收入與鐵路發(fā)展的相關(guān)指標(biāo)聯(lián)系起來進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，研究影響運(yùn)營收入的主要因素及變化趨勢(shì)，為我國鐵路的發(fā)展提供參考。

灰色系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度分析原理

灰色關(guān)聯(lián)度分析法(Grey Relation Analysis)[2]是一種多因素統(tǒng)計(jì)分析方法，它是以各因素的樣本數(shù)據(jù)為依據(jù)，用灰色關(guān)聯(lián)度來描述因素間關(guān)系的強(qiáng)弱、大小和次序，若樣本數(shù)據(jù)反映出的兩因素變化態(tài)勢(shì)(方向、大小和速度等)基本一致，則它們之間的關(guān)聯(lián)度較大；反之，關(guān)聯(lián)度較小。

灰色關(guān)聯(lián)度分析實(shí)用性強(qiáng)、應(yīng)用廣泛，幾乎滲透到社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，尤其在經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域，如經(jīng)濟(jì)宏觀預(yù)測、部門投資效益、區(qū)域經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)分析、微觀經(jīng)濟(jì)因素分析等方面，都取得了較好的應(yīng)用效果。

灰色關(guān)聯(lián)度分析

廣義灰色關(guān)聯(lián)度一般有三種，即：灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度、灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度和灰色綜合關(guān)聯(lián)度。

因?yàn)榫C合關(guān)聯(lián)度與灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度和灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度都有關(guān)系，因此利用其來分析本問題。

無論計(jì)算哪一種關(guān)聯(lián)度，我們必須要有原始數(shù)據(jù)序列：

主元素?cái)?shù)據(jù)序列：

個(gè)比較序列：

其中，，。

灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度的計(jì)算步驟

1. 將原始數(shù)據(jù)序列無量綱化：一般情況下，原始變量序列具有不同的量綱或數(shù)量級(jí)，為了保證指標(biāo)的可計(jì)算性，需對(duì)變量序列進(jìn)行無量綱化。本文用如始點(diǎn)零像化得方法進(jìn)行無量綱化：

2. 指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)：

設(shè)：，

則絕對(duì)關(guān)聯(lián)度計(jì)算公式為：。

灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度的計(jì)算步驟

定義與（，均不為0，）為、的零點(diǎn)像，則稱與的灰色絕對(duì)相關(guān)聯(lián)度為與的灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度，記為。故只要求序列出初值像后，其以后的計(jì)算步驟如2.1即可。

2.3灰色綜合關(guān)聯(lián)度

設(shè)與分別為與的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度和灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度，，則稱為與的灰色綜合關(guān)聯(lián)度。

灰色綜合關(guān)聯(lián)度既體現(xiàn)了折現(xiàn)與的相似程度，又反映出與相對(duì)于始點(diǎn)的變化速率的接近程度，是較為全面的表征序列之間聯(lián)系是否緊密的數(shù)量指標(biāo)。一般的，我們?nèi)?0.5，如果對(duì)絕對(duì)量之間的關(guān)系較為關(guān)心，可取大一些；如果對(duì)變化速率看得較重，可取小一些。

我國鐵路運(yùn)營影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度分析

3.1因素選取

根據(jù)國內(nèi)外關(guān)于鐵路運(yùn)營收入影響因素的相關(guān)研究以及我國鐵路運(yùn)營的特征，考慮到數(shù)

據(jù)的可得性和可比性，選取以下4個(gè)影響因素進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析：鐵路的運(yùn)營收入（）受鐵路可提供的服務(wù)范圍的影響，采用鐵路運(yùn)營里程（）來代表；新的管理方法，技術(shù)設(shè)備的投入和應(yīng)用亦影響著運(yùn)營收入，選用固定資產(chǎn)投資（）來代表；固定資產(chǎn)凈值（）和鐵路職工隊(duì)伍（）也在鐵路運(yùn)營中起著重要的作用，故也把它們作為考慮的要素。從有關(guān)資料上搜集了2009年~2012年我國鐵路運(yùn)營總收入及上述4個(gè)因素的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，列于表1，作為分析的行為數(shù)據(jù)。

表1鐵路運(yùn)營總收入及相關(guān)因素行為數(shù)據(jù)表[4][5][6][7]

3.2求灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度

根據(jù)前面所述，可得（）零點(diǎn)像：

=（0，224.7，570.1，1376.5），

=（0，2435.6，4081.8，4963.9），

=（0，463.1，1187.2，1651.2），

=（0，379.3，1406.1，2008.3），

=（0，-2.80，-6.53，-9.01）。

由（），得

=1483.05，=8999.35，=2475.9；=2789.55，=13.835；

由（），得

7516.3，992.85，1306.5，1497.335；

由（），得

=0.5824，0.7995，0.7659，0.5000。

求灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度

首先求出（）初值像，得

（1，1.125，1.318，1.767）

（1，1.033，1.056，1.068）

（1，1.514，2.317，2.832）

（1，1.060，1.222，1.317）

（1，0.987，0.970，0.958）。

將諸（）的始點(diǎn)零化像為：=（0，0.125，0.318，0.767）

=（0，0.033，0.056，0.068），=（0，0.514，1.317，1.832）

=（0，0.060，0.222，0.317），=（0，-0.013，-0.030，-0.042）

同樣得到其指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)：

0.8265，0.123，2.747，0.4405，0.064

0.7035，1.9205，0.386，0.8905

由（），得

0.7348，0.7043，0.8545，0.6798

求綜合關(guān)聯(lián)度

取=0.5，由（），得

0.6586，0.7519，0.8102，0.5899。

結(jié)果分析

由，可知：

。

為最優(yōu)因素，次之，又次之，最劣。也就是說，我國鐵路每年的固定資產(chǎn)凈值對(duì)運(yùn)營總收入的影響最大，其次是固定資產(chǎn)投資，再次是鐵路運(yùn)營里程，而鐵路職工隊(duì)伍的總?cè)藬?shù)對(duì)運(yùn)營收入的影響最小。

固定資產(chǎn)凈值體現(xiàn)的是目前有固定設(shè)備和移動(dòng)設(shè)備為運(yùn)輸生產(chǎn)提供支持，它們是運(yùn)輸生產(chǎn)的前提基礎(chǔ)，對(duì)總收入的影響最大。另一方面，固定資產(chǎn)投資的幅度與鐵路固定資產(chǎn)凈值又是密切相關(guān)的。我國鐵路長期以來面臨的問題就在于供給不足，需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以增強(qiáng)鐵路運(yùn)能運(yùn)力，滿足國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，同時(shí)也會(huì)促進(jìn)鐵路運(yùn)營收入水平的提高。目前，我國處在一個(gè)鐵路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的戰(zhàn)略機(jī)遇期，這勢(shì)必會(huì)給鐵路運(yùn)輸帶來新的活力，也會(huì)為我國經(jīng)濟(jì)又好又快的發(fā)展提供強(qiáng)大的保證和支持。此外，在我國鐵路發(fā)展的過程中，信息技術(shù)在運(yùn)輸生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用，使得運(yùn)輸生產(chǎn)效率大大提高，科技進(jìn)步在鐵路運(yùn)營中的推動(dòng)作用愈益明顯，而職工數(shù)量在將來還會(huì)進(jìn)一步下降。

結(jié)論

鐵路運(yùn)營收入的高低和多種因素密切相關(guān)，分析與之相關(guān)因素的關(guān)聯(lián)度，對(duì)于指導(dǎo)我們進(jìn)一步采取措施提高鐵路運(yùn)輸效益有著積極的指導(dǎo)意義。

本文基于灰色理論，采用灰色關(guān)聯(lián)度方法對(duì)影響鐵路運(yùn)營收入的因素進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了定性與定量分析的結(jié)合。與傳統(tǒng)分析方法相比，灰色關(guān)聯(lián)度分析不用考慮樣本量的多少和有樣本無典型分布規(guī)律，可以減少挑選變量分析計(jì)算的工作時(shí)間。同時(shí)，該方法原理簡單、易于掌握、計(jì)算簡便、排序明確、對(duì)數(shù)據(jù)分布類型及變量之間的相關(guān)類型無特殊要求，實(shí)用性強(qiáng)。通過算例可以看出，利用本方法得出的結(jié)果與實(shí)際是相吻合的，可以成為鐵路運(yùn)輸管理部門分析運(yùn)輸實(shí)際、指導(dǎo)鐵路運(yùn)輸發(fā)展的合理方法。

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第6篇：固定資產(chǎn)投資效果分析范文

第二條本辦法適用于在本市行政區(qū)域內(nèi)新建、改建、擴(kuò)建的水泥熟料、鋼鐵、玻璃、印染、電力、造紙、化工、電鍍、有色金屬冶煉項(xiàng)目、年綜合能耗2000噸標(biāo)準(zhǔn)煤（或年電耗300萬千瓦時(shí)）以上或年耗水15萬噸以上的各行業(yè)、以及其它需要聯(lián)合審查的工業(yè)投資項(xiàng)目（含內(nèi)外資，以下簡稱項(xiàng)目）。

第三條建立市工業(yè)固定資產(chǎn)投資合理用能與排污總量控制聯(lián)審協(xié)調(diào)工作小組，聯(lián)審協(xié)調(diào)工作小組由市政府、市發(fā)改委、市經(jīng)委、市環(huán)保局和各縣區(qū)政府的分管領(lǐng)導(dǎo)組成，下設(shè)工業(yè)固定資產(chǎn)投資合理用能與排污總量控制聯(lián)審辦公室（以下簡稱市聯(lián)審辦），辦公室設(shè)在市經(jīng)委。

市聯(lián)審辦由與工業(yè)投資項(xiàng)目密切相關(guān)的部門業(yè)務(wù)骨干組成，負(fù)責(zé)日常具體事務(wù)，聯(lián)審工作協(xié)調(diào)小組負(fù)責(zé)重大項(xiàng)目的決策。

第四條符合審查范圍內(nèi)的項(xiàng)目，業(yè)主在申請(qǐng)項(xiàng)目報(bào)批、核準(zhǔn)或備案時(shí)，應(yīng)提交合理用能與排污總量控制專篇。合理用能與排污總量控制專篇應(yīng)包含以下內(nèi)容：

（一）項(xiàng)目概況；

（二）項(xiàng)目所在地能源供應(yīng)條件；

（三）合理用能標(biāo)準(zhǔn)和節(jié)能設(shè)計(jì)規(guī)范；

（四）能耗指標(biāo)主要包括年綜合能耗、單位產(chǎn)品(產(chǎn)值)綜合能耗、分品種實(shí)物能耗總量、按單一能源品種考核的實(shí)物單耗、主要工序(工藝)單耗、單位產(chǎn)品綜合能耗和主要工序(工藝)單耗指標(biāo)與國際、國內(nèi)對(duì)比分析等；

(五)排污指標(biāo)主要包括污染物排放種類、數(shù)量、防治措施和總量控制方案等；

（六）項(xiàng)目主要工藝設(shè)備的能效指標(biāo)，主要工藝流程采取的節(jié)能減排先進(jìn)工藝、技術(shù)及效果分析。

第五條項(xiàng)目合理用能與排污總量控制聯(lián)審的主要內(nèi)容包括：項(xiàng)目是否符合國家產(chǎn)業(yè)政策和產(chǎn)業(yè)布局規(guī)劃及排污總量控制要求；項(xiàng)目是否符合國家、地方和行業(yè)節(jié)能設(shè)計(jì)規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)，用能總量、能源結(jié)構(gòu)是否合理；項(xiàng)目能效指標(biāo)和污染物排放指標(biāo)是否達(dá)到同行業(yè)國內(nèi)先進(jìn)水平；有無采用明令禁止或淘汰的落后工藝、設(shè)備；項(xiàng)目采用節(jié)能新工藝、新技術(shù)、新產(chǎn)品等情況。

第六條年綜合能耗2000噸標(biāo)準(zhǔn)煤及以上或年耗水在15萬噸及以上的項(xiàng)目，應(yīng)當(dāng)對(duì)項(xiàng)目合理用能和排污總量控制專篇進(jìn)行評(píng)估。

評(píng)估意見應(yīng)對(duì)合理用能與排污總量控制專篇所提供材料的真實(shí)性、能耗指標(biāo)和排污總量控制水平作出客觀公正的評(píng)價(jià)，并包含采用的標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)是否正確、主要生產(chǎn)工藝和污染防治措施是否科學(xué)合理進(jìn)行分析比較等內(nèi)容。

第七條各級(jí)工業(yè)固定資產(chǎn)投資項(xiàng)目管理部門，應(yīng)認(rèn)真甄別項(xiàng)目，對(duì)需要提交節(jié)能減排專篇的項(xiàng)目，應(yīng)在受理項(xiàng)目的同時(shí)，將項(xiàng)目資料轉(zhuǎn)報(bào)市聯(lián)審辦。市聯(lián)審辦在接到申請(qǐng)后的5個(gè)工作日內(nèi)對(duì)提交的項(xiàng)目材料進(jìn)行聯(lián)審，出具聯(lián)審意見；對(duì)需要評(píng)估的項(xiàng)目，市聯(lián)審辦應(yīng)在接到申請(qǐng)后的10個(gè)工作日內(nèi)委托有關(guān)機(jī)構(gòu)評(píng)估，并出具評(píng)估意見；如需要進(jìn)一步論證的項(xiàng)目，市聯(lián)審辦應(yīng)組織相關(guān)專家進(jìn)行論證，專家論證時(shí)間不計(jì)入上述時(shí)限內(nèi)；對(duì)意見分歧較大的項(xiàng)目，提交市聯(lián)審協(xié)調(diào)工作小組討論決定。

市聯(lián)審辦不向項(xiàng)目業(yè)主收取項(xiàng)目評(píng)估和專家論證費(fèi)用。

第八條各級(jí)工業(yè)固定資產(chǎn)投資項(xiàng)目管理部門，對(duì)未按規(guī)定取得市聯(lián)審辦出具的合理用能與排污總量控制專篇審查批準(zhǔn)意見的項(xiàng)目，不予報(bào)批、核準(zhǔn)或備案。對(duì)擅自投資建設(shè)的，由相關(guān)部門依法追究各相關(guān)責(zé)任人的責(zé)任。

第九條經(jīng)批準(zhǔn)（備案）的項(xiàng)目在實(shí)施過程中確需變更建設(shè)規(guī)模、建設(shè)內(nèi)容、節(jié)能技術(shù)方案、污染物排放總量等重大內(nèi)容的，項(xiàng)目業(yè)主按本辦法第四條規(guī)定，在辦理有關(guān)變更報(bào)批核準(zhǔn)備案時(shí)，提交變更后的合理用能與排污總量控制專篇，通過合理用能與排污總量控制審查。

第十條項(xiàng)目業(yè)主應(yīng)當(dāng)按照經(jīng)批準(zhǔn)的合理用能和污染防治及排污總量控制專篇所提出的合理用能和污染防治措施，委托有工程設(shè)計(jì)資質(zhì)單位進(jìn)行工程設(shè)計(jì)。

項(xiàng)目設(shè)計(jì)單位應(yīng)當(dāng)按照經(jīng)批準(zhǔn)的合理用能和排污總量控制專篇要求進(jìn)行設(shè)計(jì)。

項(xiàng)目業(yè)主不得以任何理由要求設(shè)計(jì)單位、施工單位擅自修改經(jīng)審查合格的合理用能和污染防治設(shè)計(jì)文件，降低節(jié)能減排污染防治標(biāo)準(zhǔn)；項(xiàng)目建成后，達(dá)不到合理用能標(biāo)準(zhǔn)、節(jié)能設(shè)計(jì)規(guī)范和排污總量控制要求的，不予驗(yàn)收；在項(xiàng)目竣工驗(yàn)收時(shí)，應(yīng)當(dāng)包括合理用能和環(huán)?？⒐を?yàn)收等專項(xiàng)記錄。

第十一條各級(jí)節(jié)能和環(huán)保行政主管部門依法組織對(duì)項(xiàng)目的節(jié)能措施、能耗指標(biāo)、污染防治及總量控制等落實(shí)情況進(jìn)行監(jiān)察。對(duì)未按節(jié)能減排標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范建設(shè)、設(shè)計(jì)的項(xiàng)目，有權(quán)責(zé)令項(xiàng)目業(yè)主、設(shè)計(jì)單位限期改正，逾期不改正的依法追究項(xiàng)目業(yè)主或設(shè)計(jì)單位的法律責(zé)任。

第十二條承擔(dān)合理用能和排污總量控制評(píng)估的機(jī)構(gòu)，違反職業(yè)道德、弄虛作假，致使合理用能和排污總量控制評(píng)估意見失實(shí)的，依法追究相關(guān)責(zé)任。聯(lián)審人員，應(yīng)嚴(yán)格執(zhí)行國家法律法規(guī)和技術(shù)規(guī)范的有關(guān)規(guī)定,對(duì)在審查過程中、的，由所在單位給予行政處分；構(gòu)成犯罪的，依法追究刑事責(zé)任。

第十三條國家、省合理用能和排污總量控制新規(guī)定出臺(tái)后，按新規(guī)定執(zhí)行。

第7篇：固定資產(chǎn)投資效果分析范文

關(guān)鍵詞：寧波港；港口吞吐量；影響因素

中圖分類號(hào)：F124.6 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2013）28-0262-05

寧波“以水為魂，倚港衍生”，港口在寧波經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中具有龍頭和領(lǐng)航作用。改革開放以來，寧波港依托其得天獨(dú)厚的自然地理?xiàng)l件，得益于中國國民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)快速發(fā)展和對(duì)外貿(mào)易的日益增長，以及浙江“建設(shè)海洋經(jīng)濟(jì)大省”和寧波“以港興市、以市促港”的發(fā)展戰(zhàn)略，港口綜合運(yùn)營能力得到飛速提升。至2011年末，寧波沿海碼頭泊位達(dá)334個(gè)，集裝箱專用碼頭達(dá)23個(gè)；集裝箱航線總數(shù)達(dá)236條，其中遠(yuǎn)洋干線126條，近洋支線58條，已初步形成覆蓋亞洲、美洲、歐洲、非洲的全球型集裝箱運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，正可謂“港通天下”。

然而，發(fā)展中的寧波港依然面臨競爭加劇、港口的基礎(chǔ)設(shè)施總量相對(duì)不足、各類專業(yè)性碼頭泊位吞吐能力缺口不斷擴(kuò)大等等問題，因此，寧波港該如何審時(shí)度勢(shì)，繼續(xù)發(fā)揮港口的功能和優(yōu)勢(shì)，加快自身發(fā)展，應(yīng)對(duì)各方挑戰(zhàn)，已成為港口面臨的重大課題。眾所周知，港口吞吐量是港口發(fā)展規(guī)模的重要指標(biāo)，是港口生產(chǎn)近期安排、中期計(jì)劃、遠(yuǎn)期規(guī)劃的基礎(chǔ)。鑒于此，本文試圖在分析寧波港近三十余年發(fā)展變化規(guī)律的基礎(chǔ)上，以吞吐量為港口產(chǎn)出指標(biāo)，借助SPSS軟件，定量分析港口發(fā)展的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素，并對(duì)寧波港的未來發(fā)展趨勢(shì)作出預(yù)測，以期為有關(guān)部門確定港口布局、投資規(guī)模、營運(yùn)策略等提供參考。

一、相關(guān)研究回顧

理論來源于實(shí)踐，同時(shí)相關(guān)的理論研究又是為解決現(xiàn)實(shí)的問題服務(wù)的。長期以來，作為近代中國“五口通商”口岸之一的寧波港，其高速發(fā)展以及在發(fā)展過程中出現(xiàn)亟待解答的問題也引起了學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注，從文獻(xiàn)檢索來看，已有的相關(guān)研究圍繞三個(gè)方面展開：一是從戰(zhàn)略規(guī)劃高度出發(fā)，圍繞寧波港自身具有的優(yōu)劣勢(shì)，結(jié)合對(duì)當(dāng)前社會(huì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的判斷，對(duì)寧波港持續(xù)發(fā)展提出了一些具有建設(shè)性的建議[1～3]。二是從港口發(fā)展與所在城市地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互促進(jìn)的辯證關(guān)系出發(fā)，探討港口吞吐量與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)程度，大多數(shù)研究表明這兩者之間有著密不可分的關(guān)系。如鐘昌標(biāo)和林炳耀（2000）運(yùn)用投入產(chǎn)出模型對(duì)寧波港發(fā)展的社會(huì)效益研究表明，寧波港每增加1元產(chǎn)值，能夠帶來89.64元社會(huì)效益[4]；王岳聰（2007）認(rèn)為寧波地區(qū)GDP對(duì)寧波港的邊際貢獻(xiàn)率較高，每億元GDP增長為港口帶來11.93萬噸左右的港口吞吐量提升[5]；但鄧煥彬和朱善慶（2009）利用Panel Data模型，得出港口吞吐量對(duì)寧波經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)作用的彈性系數(shù)為0.08（小于0.1），意味著吞吐量對(duì)港口對(duì)寧波地方經(jīng)濟(jì)影響較小[6]。三是港口吞吐量影響因素與發(fā)展預(yù)測研究。從現(xiàn)有的文獻(xiàn)來看，在研究港口吞吐量影響因素方面，主成分分析法得到眾多學(xué)者的青睞，但由于研究對(duì)象、研究時(shí)間區(qū)間、選擇的變量等不同，得出的結(jié)論存在較大的差異。

從上述的分析中可以看出，盡管國內(nèi)外學(xué)者對(duì)寧波港給予了應(yīng)用的重視，開展了一系列有益的探索并形成了一些有價(jià)值的研究成果。然而，這些研究對(duì)于解決當(dāng)前寧波港所面臨的困境而言，仍然缺乏直接的指導(dǎo)性，有必要作進(jìn)一步探索和研究。

二、寧波港發(fā)展現(xiàn)狀及內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素實(shí)證分析

（一）改革開放以來寧波港發(fā)展變化特征

1.體制創(chuàng)新推動(dòng)港口實(shí)現(xiàn)跨式發(fā)展

改革開放以來，中國港口管理體制進(jìn)行了兩次改革，即1984年對(duì)沿海13個(gè)港口實(shí)行的“中央和地方雙重領(lǐng)導(dǎo)，以地方為主”管理體制改革，和2001年11月再次將港口管理改為“地方直接管理，實(shí)行政企分開”，體制創(chuàng)新有力地推動(dòng)了港口發(fā)展，寧波市政府抓住機(jī)遇，確立“以港興市，以市促港”的發(fā)展戰(zhàn)略，使得寧波港煥發(fā)出新的生機(jī)和活力。2004年8月國務(wù)院同意包括寧波在內(nèi)7個(gè)港區(qū)開展區(qū)、港聯(lián)動(dòng)試點(diǎn)，同年出臺(tái)了《中華人民共和國港口法》，這些對(duì)促進(jìn)港口管理加速與國際接軌，推動(dòng)港口經(jīng)濟(jì)市場化的良性發(fā)展，實(shí)現(xiàn)港口的跨式發(fā)展起到十分重要的作用。

2.流程優(yōu)化拓展服務(wù)的廣度和深度

從1996年5月起，寧波口岸查驗(yàn)和服務(wù)單位全部進(jìn)駐港區(qū)現(xiàn)場聯(lián)合辦公，為客戶提供報(bào)關(guān)、查驗(yàn)、金融、保險(xiǎn)、船代、貨代等一條龍服務(wù)；1999年6月底起啟動(dòng)杭州至寧波異地”直通關(guān)”業(yè)務(wù)；同時(shí)在金華市金三角工業(yè)園區(qū)建設(shè)國際集裝箱堆場，設(shè)立金華至寧波海關(guān)直通式監(jiān)管點(diǎn)和商檢機(jī)構(gòu)，大大減少了中轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)，使寧波港為浙江省內(nèi)陸地區(qū)提供經(jīng)濟(jì)、便捷的出海通道；而后建成的義烏、金華、衢州、慈溪、蕭山、紹興、上饒、鷹潭八個(gè)無水港，以及甬臺(tái)溫鐵路、杭州灣跨海大橋、甬金高速、繞城高速等集疏運(yùn)體系的完善，使得寧波港口腹地得到進(jìn)一步拓展。港口業(yè)務(wù)管理信息化、網(wǎng)絡(luò)化以及港航系統(tǒng)內(nèi)部辦公自動(dòng)化，滿足客戶便捷溝通需求，提高了港口服務(wù)效率。

3.三大動(dòng)力共同促進(jìn)港口運(yùn)輸量迅猛增長，國際環(huán)境影響顯著

地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速增長，進(jìn)出口貨物及運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整，集裝箱化率提高，三大因素共同推動(dòng)了寧波港口吞吐量高速增長，尤其在加入WTO之后，社會(huì)各界充分發(fā)揮勞動(dòng)力資源比較優(yōu)勢(shì)，對(duì)外貿(mào)易發(fā)展迅猛。然而受2008年美國金融危機(jī)以及隨后發(fā)生的歐債危機(jī)等國際環(huán)境影響，港口吞吐量出現(xiàn)一些波動(dòng)，從圖1中可以看出，不同計(jì)劃時(shí)期有較大差異：（1）“六五”和“七五”時(shí)期均出現(xiàn)前三年增長相對(duì)緩慢，后兩年增長加速情形；年均增長率相對(duì)較高；（2）“八五”時(shí)期港口貨物吞吐量年均絕對(duì)增長量達(dá)860萬T（是“七五”時(shí)期的2.8倍），除1994年度增長率略趨減緩之外，仍然保持年均21.8%高速增長率；（3）由于遭受亞洲金融危機(jī)影響，“九五”時(shí)期增幅進(jìn)一步下降，但隨后經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇以及對(duì)外開放貿(mào)易，寧波港口吞吐量在“十五”時(shí)期呈現(xiàn)直線增長態(tài)勢(shì)，年均絕對(duì)增長量高達(dá)3 067萬T，增速達(dá)18.4%；（4）受國際環(huán)境影響，“十一五”增速趨緩，但從寧波港2011—2012年運(yùn)行情況來看，增長態(tài)勢(shì)喜人。

4.國內(nèi)能源和戰(zhàn)略物資中轉(zhuǎn)港地位得到充分鞏固和確立

獨(dú)特的區(qū)位優(yōu)勢(shì)和港口自然條件，使得寧波港發(fā)展成為中國鐵礦、原油、液體化工進(jìn)出口及煤炭、糧食等散貨和集裝箱集散、中轉(zhuǎn)的基地，承擔(dān)為全國30多個(gè)鋼廠輸送著鐵礦原料功能。下頁圖2顯示了自1990年以來寧波港集裝箱、煤炭及制品、石油及制品、金屬礦石等主要貨物吞吐量的變動(dòng)軌跡。從圖中不難看出，除了石油、天然氣及制品由于受2006年2月投入經(jīng)營的冊(cè)子島中石化油品碼頭分流影響，吞吐量出現(xiàn)輕微波動(dòng)之外（伴隨著2009年10月大榭130萬立方米油庫及30萬噸級(jí)油碼頭的投產(chǎn)，分流現(xiàn)象已經(jīng)得以緩解），寧波港各主要貨物吞吐量基本呈現(xiàn)快速的增長的狀態(tài)，集裝箱吞吐量由1990年2.2萬TEU上升到2011年1 451.2萬TEU，年均增長21.7%，居中國大陸港口第三位，世界港口第六位，譜寫了集裝箱增長“世界看中國，中國看寧波”的神話。

（二）寧波港口發(fā)展內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素分析

1.數(shù)據(jù)來源與變量選擇說明

港口吞吐量（Port Throughput）是衡量港口規(guī)模大小的最重要指標(biāo)，也是衡量國家、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要的參考依據(jù)。影響港口吞吐量的因素十分復(fù)雜，它既包括港口自身?xiàng)l件因素，也包括客觀的區(qū)域因素，如腹地的大小，生產(chǎn)發(fā)展水平的高低，外向型經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和進(jìn)出口商品的數(shù)量等等。根據(jù)前述學(xué)者的研究，結(jié)合寧波港實(shí)際情況，本研究將地區(qū)GDP（億元）、人均GDP（元/人）、進(jìn)出口貿(mào)易總額（億美元）、鐵路貨運(yùn)量（萬噸）、公路貨運(yùn)量（萬噸）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（億元）、外商直接投資（億美元）等7個(gè)因素納入模型分析范圍。

為了使本文研究結(jié)果有更強(qiáng)的時(shí)效性和解釋能力，同時(shí)考慮到各指標(biāo)變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)的可得性和完整性，本文將研究的時(shí)間范圍限定在1990—2011年，其中1990—2010年各變量數(shù)據(jù)來源于寧波統(tǒng)計(jì)年鑒；2011年數(shù)據(jù)來源于寧波市統(tǒng)計(jì)局的《2011年寧波市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》；在分析過程中用到的各變量月度數(shù)據(jù)來源于寧波市交通管理委員會(huì)、寧波市港口管理局官方網(wǎng)站（）。

2.研究方法確定

從現(xiàn)有的文獻(xiàn)來看，在港口吞吐量影響因素的研究中主成分分析法得到推崇，但在實(shí)際的應(yīng)用中，該方法更多地只是一種達(dá)到目的的中間手段，往往被作為許多大型研究的中間步驟，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮后繼續(xù)采用其他其他多元統(tǒng)計(jì)方法以解決實(shí)際問題。考慮到港口自身?xiàng)l件、所處腹地經(jīng)濟(jì)條件等差異，以及不同研究方法有著自己嚴(yán)格的適用條件，因此，為盡可能捕捉影響港口吞吐量的關(guān)鍵因素，本研究首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理分析。在數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程中，（1）為消除不同量綱影響，便于比較和統(tǒng)計(jì)分析，將所有變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；（2）各變量之間的散點(diǎn)圖矩陣表明，自變量與應(yīng)變量之間存在顯著的線性關(guān)系；（3）地區(qū)GDP與人均GDP兩個(gè)變量之間完全線性相關(guān)（Pearson相關(guān)系數(shù)為1.000），因此，在后續(xù)的模型構(gòu)建時(shí)，僅選擇反映經(jīng)濟(jì)總量的地區(qū)GDP。最后確定應(yīng)用多重線性回歸模型刻畫寧波港吞吐量與其影響因素之間的關(guān)系[16]，即：

yi=■i+ei=b0+b1xi1+…+bnxin+ei （1）

在（1）式中：y和■表示實(shí)測值和估計(jì)值；ei為殘差，是應(yīng)變量實(shí)測值與估計(jì)值之間的差值；b0為常數(shù)項(xiàng)；b1為偏回歸系數(shù)，表示當(dāng)其他自變量取值固定時(shí)，自變量xi每改變一個(gè)單位時(shí)■的變化量；n為自變量個(gè)數(shù)。

3.模型擬合與結(jié)果分析

SPSS中提供的自變量進(jìn)入模型的方法有前進(jìn)法（Forward）、后退法（Backward）、逐步回歸法（Stepwise）以及不加選擇的將所有變量都納入模型默認(rèn)選項(xiàng)Enter和規(guī)定為Remove的自變量強(qiáng)制剔除出模型的Remove選項(xiàng)。根據(jù)本文的研究目的，選擇“后退法”作為模型自變量篩選方法，即首先將所有自變量都納入回歸模型，考察其中無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的k個(gè)自變量（k≤n），將其中P值最大者（xi）剔除出模型。如此反復(fù)進(jìn)行，直到模型中剩余的所有自變量均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義為止，即首先將選定的自變量包括地區(qū)GDP（億元）、進(jìn)出口貿(mào)易總額（億美元）、鐵路貨運(yùn)量（萬噸）、公路貨運(yùn)量（萬噸）、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（億元）、外商直接投資（億美元）全部納入模型分析，然后根據(jù)其在模型中是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義逐一篩選，最后確定進(jìn)入模型變量。

在SPSS輸出的“進(jìn)入模型變量說明表”中給出了在模型擬合過程中四個(gè)步驟中每一步引入或剔除出模型的變量。首先被剔除出模型的是鐵路運(yùn)輸量，接著是地區(qū)生產(chǎn)總值和進(jìn)出口貿(mào)易總額這兩個(gè)變量。也就是說，最終進(jìn)入回歸模型的自變量包括公路運(yùn)輸量、固定資產(chǎn)投資和外商直接投資。

在SPSS輸出的回歸方差分析表中（見下頁表2）顯示了模型擬合的四個(gè)步驟所得的模型擬合優(yōu)度。其中，模型4的復(fù)相關(guān)系數(shù)R為0.997，校正的判定系數(shù)R2為0.993，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值為968.28，模型4各檢驗(yàn)值表明其顯著優(yōu)于其他三個(gè)回歸方程。

同樣，回歸系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)的計(jì)算結(jié)果顯示，模型4的常數(shù)項(xiàng)的t的顯著性概率為1，表示常數(shù)項(xiàng)與0沒有顯著差異，表明常數(shù)項(xiàng)不應(yīng)出現(xiàn)在模型中；變量“公路運(yùn)輸量”的顯著性概率為0.079（小于0.10），表示“公路運(yùn)輸量”對(duì)港口吞吐量呈正向影響，且變量“公路運(yùn)輸量”偏回歸系數(shù)為0.125，大于變量“固定資產(chǎn)投資”（其偏回歸系數(shù)為0.113），說明變量“公路運(yùn)輸量”對(duì)港口吞吐量的影響（或者說貢獻(xiàn)）大于 “固定資產(chǎn)投資”；變量“固定資產(chǎn)投資”的t的顯著性概率為0.000，顯著異于0，其偏回歸系數(shù)達(dá)0.776，T統(tǒng)計(jì)值為8.864，說明在進(jìn)入模型4的三個(gè)解釋變量中，“固定資產(chǎn)投資”對(duì)寧波港港口吞吐量的貢獻(xiàn)最大。

4.模型的進(jìn)一步診斷與修正

從上述多元線性回歸模型擬合的結(jié)果來看，變量“公路運(yùn)輸量”、“固定資產(chǎn)投資”、“外商直接投資”都可以作為解釋變量存在于模型中，解釋寧波港港口吞吐量的變化。然而，從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義角度來講，在利用多元線性回歸模型研究經(jīng)濟(jì)與管理問題時(shí)，可能會(huì)存在由于多個(gè)變量有共同的變化趨勢(shì)而出現(xiàn)的多重共線性問題，也就是導(dǎo)致回歸模型給出虛假的回歸效果好的結(jié)論，需要進(jìn)一步進(jìn)行診斷。從下頁表3模型的多重共線性診斷（Collinearity Diagnostics）結(jié)果來看，各變量的容忍度（Tolerance）小于0.1，方差膨脹因子（Variance inflation factor，VIF）大于5，說明存在嚴(yán)重的多重共線性，需要作進(jìn)一步處理。根據(jù)常見的五種多重共線性問題的處理方法，采用逐步回歸法逐步刪除不重要的（t值相對(duì)小的）解釋變量。結(jié)果表明，變量“固定資產(chǎn)投資”是目前寧波港港口吞吐量的最重要的影響因素（模型R2為0.991，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值為2 247.544，方差膨脹因子VIF=1.000）。

三、寧波港貨物吞吐量發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測

港口吞吐量的時(shí)序變動(dòng)軌跡是港口各種綜合因素的影響結(jié)果，從理論上講，根據(jù)這種變化趨勢(shì)做時(shí)間上的外推可以在一定程度上預(yù)測某港口在一定時(shí)期內(nèi)可能的發(fā)展趨勢(shì)。因此，在寧波港口吞吐量預(yù)測的研究中，考慮到“軟、硬環(huán)境”的影響，選取2000—2011年寧波港港口吞吐量的實(shí)際值并借助于SPSS軟件進(jìn)行曲線擬合。在曲線擬合的過程中發(fā)現(xiàn)，港口吞吐量變動(dòng)軌跡與二次項(xiàng)方程（Quadratic）擬合最好，由此得回歸模型為：

Y=9 653.41+3 639.49t-46.69t2，R2=0.990 （2）

t （10.525） （9.389） （-1.375）

方程（2）中，Y為寧波港貨物吞吐量，單位為萬噸；t為年份（設(shè)2000=0，2001=1……2011=11）。

上頁圖3為2000—2011年寧波港口貨物吞吐量的時(shí)序圖，圖中直觀地刻畫了實(shí)際值、擬合值以及95%置信區(qū)間估計(jì)值的分布，擬合曲線較好地反映了實(shí)際觀測值的變化趨勢(shì)。

表4顯示，模型的預(yù)測結(jié)果與其統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之間誤差的平均值較小，說明方程（2）能夠較好地反映實(shí)際情況。根據(jù)模型可以推測出，至2015年寧波港港口吞吐量將達(dá)到53 740萬t，①2020年達(dá)到63 766萬t。

四、結(jié)論與建議

實(shí)證研究結(jié)果表明：（1）固定資產(chǎn)投資對(duì)寧波港貨物吞吐能力提升的拉動(dòng)效應(yīng)顯著。說明寧波市委市政府在進(jìn)入新世紀(jì)以來高度重視固定資產(chǎn)投資尤其是保持高強(qiáng)度的交通固定資產(chǎn)投入② 政策收效明顯，高速公路、鐵路、航空和江海聯(lián)運(yùn)、水水中轉(zhuǎn)等全方位綜合性的集疏運(yùn)網(wǎng)絡(luò)體系的形成，大大提高了寧波港口凝聚和輻射功能。（2）地區(qū)生產(chǎn)總值與港口吞吐量尚不存在顯著的互動(dòng)關(guān)系。原因有兩個(gè)：一是正如鄧煥彬和朱善慶（2009）研究所指出的“港口的服務(wù)腹地遠(yuǎn)大于港口所在城市范圍”所致；二是港口對(duì)所在城市的貢獻(xiàn)不僅體現(xiàn)在地區(qū)GDP增長方面，更體現(xiàn)在港口對(duì)城市的間接經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)方面，③如港口服務(wù)業(yè)和相關(guān)產(chǎn)業(yè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)直接影響的波及效應(yīng)對(duì)該地區(qū)產(chǎn)生的第二輪及其之后的各輪的經(jīng)濟(jì)影響等。（3）寧波港口貨物吞吐量仍將保持較高的發(fā)展速度。腹地經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展、人民生活水平的提高、城市化進(jìn)程的不斷加快以及腹地資源開發(fā)都將擴(kuò)大對(duì)港口運(yùn)輸?shù)男枨?，同時(shí)也將對(duì)寧波港的綜合運(yùn)營能力提出新的要求。

因此，為解決當(dāng)前港口供給能力結(jié)構(gòu)性不足與不斷增長的運(yùn)輸需求之間的矛盾，真正實(shí)現(xiàn)“港為城用，城以港興”，建議：（1）在加大基礎(chǔ)設(shè)施投資建設(shè)的同時(shí)，更加關(guān)注“建設(shè)、養(yǎng)護(hù)、管理和運(yùn)輸服務(wù)協(xié)調(diào)”發(fā)展，由依靠“量”的相對(duì)滿足和擴(kuò)張向更加注重服務(wù)的質(zhì)量和效率轉(zhuǎn)變，優(yōu)化“無水港”布局；（2）鑒于寧波、舟山兩港同屬一個(gè)海域，共用同一條航道和錨地，實(shí)為一個(gè)整體，為了適應(yīng)港口發(fā)展需要，積極推進(jìn)寧波-舟山港一體化建設(shè)步伐，合理配置現(xiàn)有資源；（3）發(fā)揮港口優(yōu)勢(shì)，調(diào)整港口直接產(chǎn)業(yè)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)與依存產(chǎn)業(yè)與寧波城市產(chǎn)業(yè)的關(guān)系，培育發(fā)展高端海洋服務(wù)業(yè)，為寧波市突破第三產(chǎn)業(yè)長期偏低問題④尋找解決方案。

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①寧波公路水路交通運(yùn)輸“十二五”規(guī)劃中提出：至2015年，寧波港域貨物吞吐量將達(dá)到5.5億噸。

②“十一五”期間寧波市公路水路總投資高達(dá)599億元，其中公路投資461.6元，港口及航道投資137.4億元。

③宋炳良（2001）采用投入產(chǎn)出矩陣對(duì)上海港的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)測算結(jié)果顯示：港口的直接經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)不到2/3，而間接貢獻(xiàn)則高于1/3。

④2011年，寧波市三次產(chǎn)業(yè)的比重為4.2∶55.5∶40.3，第三產(chǎn)業(yè)所占比例顯著低于國內(nèi)同類城市。

收稿日期：2013-06-19

第8篇：固定資產(chǎn)投資效果分析范文

關(guān)鍵詞：CRITIC-DEA；區(qū)域物流；區(qū)域經(jīng)濟(jì)；協(xié)同發(fā)展

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2015.03.22

中圖分類號(hào)：F252；F207文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001-8409（2015）03-0102-05

引言

在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中，區(qū)域物流的發(fā)展已成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的主要?jiǎng)恿同F(xiàn)代化的重要標(biāo)志，區(qū)域物流的發(fā)展在一定程度上影響著區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的潛力和在全國區(qū)域分工格局中的地位、作用，同時(shí)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也會(huì)帶動(dòng)物流需求的增加和物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，兩者在協(xié)同發(fā)展中相互適應(yīng)、相互影響。

國外學(xué)者將物流視為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先決條件，特別是將物流作為一種重要的基礎(chǔ)設(shè)施，影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)的長期發(fā)展。RosensteinRodan較早提出基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要性，認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是社會(huì)發(fā)展的先行資本，應(yīng)該優(yōu)先發(fā)展[1]。Rostow也認(rèn)為物流相關(guān)設(shè)施建設(shè)是經(jīng)濟(jì)騰飛的必要條件[2]。國內(nèi)關(guān)于“區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)相互關(guān)系”的研究主要集中在三個(gè)方面，首先，區(qū)域物流驅(qū)動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，F(xiàn)an和Zhang通過實(shí)證研究證明物流發(fā)展對(duì)中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)存在顯著的正向作用[3]，王圣云和沈玉芳提出區(qū)域物流競爭力的提高對(duì)于改善我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境，推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有十分重要的意義[4]。其次，區(qū)域經(jīng)濟(jì)促進(jìn)區(qū)域物流發(fā)展，張毅和陳圻在計(jì)算全國30個(gè)省物流系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)發(fā)展協(xié)調(diào)度的基礎(chǔ)上，提出在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的帶動(dòng)下貨物周轉(zhuǎn)量和固定資產(chǎn)投資的提升對(duì)區(qū)域物流的發(fā)展貢獻(xiàn)非常明顯[5]。再次，兩者相互影響和促進(jìn)，李全喜和金鳳花等基于2003～2008年我國31個(gè)省面板數(shù)據(jù)，利用典型相關(guān)分析的方法，表明區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展高度相關(guān)[6]，賀玉德和馬祖軍運(yùn)用協(xié)同學(xué)模型認(rèn)為區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)在協(xié)同中具有階段性特點(diǎn)，協(xié)同程度在不斷的融合和沖突中上升[7]。

以上研究旨在說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)和區(qū)域物流在發(fā)展中相互影響、協(xié)同發(fā)展，只不過影響程度各自不同，這也是本文要提出的問題，既然協(xié)同發(fā)展的程度不同，那么如何測量和計(jì)算協(xié)同發(fā)展的程度，如何進(jìn)行科學(xué)量化應(yīng)該是研究協(xié)同發(fā)展的一個(gè)重要議題，集中在方法上，有的學(xué)者運(yùn)用多目標(biāo)決策、AHP、模糊綜合評(píng)價(jià)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等方法，但這些方法中對(duì)系統(tǒng)靜態(tài)評(píng)價(jià)多，動(dòng)態(tài)時(shí)序性評(píng)價(jià)少，主觀影響因素多，相對(duì)客觀因素較少，穆東提出運(yùn)用DEA的方法建立系統(tǒng)之間的協(xié)同發(fā)展評(píng)價(jià)模型，從協(xié)同和發(fā)展兩方面得出對(duì)區(qū)域協(xié)同發(fā)展的綜合評(píng)價(jià)[8]。

本文在運(yùn)用DEA協(xié)同發(fā)展評(píng)價(jià)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行三點(diǎn)創(chuàng)新，其一，在指標(biāo)選擇上DEA方法使用指標(biāo)不同于一般評(píng)價(jià)指標(biāo)，主要分為輸入和輸出兩種，其相互間并非“大而全”的概括，而是“少而精”的測評(píng)，在分析內(nèi)在機(jī)理的基礎(chǔ)上，運(yùn)用SPSS軟件，通過相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)和因子分析，篩選系統(tǒng)內(nèi)相關(guān)指標(biāo)科學(xué)地確定描述系統(tǒng)指標(biāo)。其二，在指標(biāo)賦權(quán)上，查閱現(xiàn)有文獻(xiàn)，并未將權(quán)重系數(shù)運(yùn)用到DEA協(xié)同發(fā)展模型的指標(biāo)中，為提高評(píng)價(jià)精度，本文對(duì)指標(biāo)進(jìn)行客觀賦權(quán)――CRITIC值，判斷指標(biāo)的離散程度對(duì)系統(tǒng)目標(biāo)的影響，通過科學(xué)權(quán)重提高DEA評(píng)價(jià)的科學(xué)性和有效性。其三，以往DEA協(xié)同發(fā)展評(píng)價(jià)大多以固定時(shí)間節(jié)點(diǎn)，描述一個(gè)時(shí)期內(nèi)不同系統(tǒng)內(nèi)部的協(xié)同發(fā)展?fàn)顩r，缺乏動(dòng)態(tài)性和可預(yù)測性。本文基于四川省2003～2012年數(shù)據(jù)，充分描述區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展的動(dòng)態(tài)規(guī)律和發(fā)展趨勢(shì)，為制定政策和區(qū)域發(fā)展提供決策和參考。

1協(xié)同發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建

如何構(gòu)建科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)，全面真實(shí)地反映協(xié)同協(xié)調(diào)程度，是測評(píng)協(xié)同發(fā)展程度的關(guān)鍵步驟，指標(biāo)體系應(yīng)該能夠直接有效地反映區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展?fàn)顟B(tài)，但又不宜過于繁多，信息冗余，影響測評(píng)效果。學(xué)術(shù)界普遍通過區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的特性進(jìn)行分類，如經(jīng)濟(jì)規(guī)模性、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性、經(jīng)濟(jì)前瞻性、物流基礎(chǔ)性、物流可持續(xù)性、物流支撐性、物流網(wǎng)絡(luò)化等一系列二級(jí)指標(biāo)，通過二級(jí)指標(biāo)的建立確定數(shù)據(jù)可循的分指標(biāo)，達(dá)到測評(píng)目的。如此有兩個(gè)弊端，第一，確定指標(biāo)范圍的主觀化，減低科學(xué)性，或者二三級(jí)指標(biāo)倒置，先確定易取數(shù)據(jù)的三級(jí)指標(biāo)，然后分析指標(biāo)特性進(jìn)行二級(jí)指標(biāo)劃分。第二，忽視兩個(gè)系統(tǒng)間指標(biāo)的互動(dòng)性，應(yīng)立足于區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展緊密相關(guān)的指標(biāo)進(jìn)行選擇，單個(gè)系統(tǒng)指標(biāo)的“高大全”對(duì)于評(píng)價(jià)復(fù)合系統(tǒng)未免失真。

DEA模型對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇有兩點(diǎn)要求，首先，指標(biāo)數(shù)量并非越多越好，選擇最能反映系統(tǒng)實(shí)質(zhì)特征的精簡指標(biāo)，得到?jīng)Q策單元的有效區(qū)分度，同時(shí)當(dāng)指標(biāo)中包含線性關(guān)系時(shí)，可去掉相關(guān)指標(biāo)，降低數(shù)據(jù)處理維度并不影響評(píng)價(jià)結(jié)果。其次，確定系統(tǒng)輸入和輸出的邏輯關(guān)系，對(duì)于邏輯屬性不明顯的指標(biāo)，根據(jù)輸入越小越好，輸出越大越好來進(jìn)行劃分[9]。

區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的初選是在借鑒相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)做內(nèi)部分析，將涉及到的指標(biāo)進(jìn)行分類劃分，然后依據(jù)2003～2012年四川省原始數(shù)據(jù)，應(yīng)用SPSS190軟件進(jìn)行相關(guān)性分析，剔除線性化指標(biāo)，降低指標(biāo)維數(shù)，簡化評(píng)價(jià)體系。按照DEA的指標(biāo)數(shù)量M與決策單元數(shù)目N需保持2M=N=3M的原則，本文決策單元數(shù)N分別為20個(gè)和18個(gè)，所需要的評(píng)價(jià)指標(biāo)M應(yīng)在7～10和6～9之間，按照輸入輸出邏輯關(guān)系劃分，最終所得DEA輸入輸出指標(biāo)體系。

區(qū)域物流系統(tǒng)初始指標(biāo)包括：交通運(yùn)輸倉儲(chǔ)和郵政業(yè)城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資額、運(yùn)輸線路長度、第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資、第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資、交通運(yùn)輸倉儲(chǔ)和郵政業(yè)生產(chǎn)總值、貨運(yùn)量、貨物周轉(zhuǎn)量、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、進(jìn)出口總額、鐵路營業(yè)里程、內(nèi)河航道里程、高速公路里程、民航里程、載貨汽車數(shù)量、民用運(yùn)輸船舶數(shù)量、郵政業(yè)務(wù)總量、特快專遞數(shù)量、年末移動(dòng)電話用戶、公路貨物周轉(zhuǎn)量。

區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)初始指標(biāo)包括：地方財(cái)政收入、社會(huì)固定資產(chǎn)投資、進(jìn)出口總額、地區(qū)支出總額、居民消費(fèi)總額、地方財(cái)政支出、人均GDP、地區(qū)生產(chǎn)總值、工業(yè)總產(chǎn)值、人均財(cái)政收入、工業(yè)增加值率、總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率、居民人均可支配收入、工業(yè)利潤總和、職工年均貨幣工資、農(nóng)民人均年收入、民營經(jīng)濟(jì)增加值、居民消費(fèi)水平指數(shù)。

SPSS相關(guān)分析篩選指標(biāo)后，區(qū)域物流系統(tǒng)的輸入指標(biāo)包括：交通運(yùn)輸倉儲(chǔ)和郵政業(yè)城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資額（X1）、運(yùn)輸線路長度（X2）、第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資（X3）、第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資（X4），輸出指標(biāo)包括：交通運(yùn)輸倉儲(chǔ)和郵政業(yè)生產(chǎn)總值（X5）、貨運(yùn)量（X6）、貨物周轉(zhuǎn)量（X7）、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值（X8）、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值（X9）。

區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的輸入指標(biāo)包括：地方財(cái)政收入（Y1）、社會(huì)固定資產(chǎn)投資（Y2）、進(jìn)出口總額（Y3），輸出指標(biāo)包括：地區(qū)支出總額（Y4）、居民消費(fèi)總額（Y5）、地方財(cái)政支出（Y6）、人均GDP（Y7）、地區(qū)生產(chǎn)總值（Y8）、工業(yè)總產(chǎn)值（Y9）。

2CRITICDEA協(xié)同發(fā)展模型構(gòu)建

21CRITIC法賦權(quán)

在DEA協(xié)同發(fā)展評(píng)價(jià)前先確定指標(biāo)權(quán)重，提高評(píng)價(jià)結(jié)果的精度和合理性。確定權(quán)重的方法主要分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法，王昆、宋梅州[10]對(duì)三種客觀權(quán)重賦值法進(jìn)行比較，即熵權(quán)法、標(biāo)準(zhǔn)離差和CRITIC法，認(rèn)為CRITIC法不僅考慮了指標(biāo)變異大小對(duì)權(quán)重的影響，同時(shí)考慮了各指標(biāo)間的沖突性。陶長琪等[11]則將CRITIC賦值法運(yùn)用于協(xié)同評(píng)價(jià)中，對(duì)我國產(chǎn)業(yè)組織演變的協(xié)同程度進(jìn)行了實(shí)證分析。CRITIC法由Diakoulaki[12]提出，他認(rèn)為評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重由兩個(gè)因素決定，一個(gè)是標(biāo)準(zhǔn)差，反映了評(píng)價(jià)指標(biāo)值的變異程度；另一個(gè)是相關(guān)系數(shù)，如果兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間具有較強(qiáng)的正相關(guān)，說明兩個(gè)指標(biāo)沖突性較低；如果具有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)，說明兩個(gè)指標(biāo)沖突性較高，CRITIC法的基本原理為：

Cj=σj∑nj=1（1-rij），j=1，2，...n（1）

其中Cj表示第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)體系的影響程度，σj表示第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，rij表示第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)與第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)。Cj值越大第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)體系的影響程度就越大，該指標(biāo)相對(duì)重要性也就越大，因而第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重ωj的計(jì)算公式為：

ωj=Cj∑nj=1Cj，j=1，2，...n（2）

依據(jù)四川省區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，通過SPSS170軟件可得子系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)差σ和相關(guān)系數(shù)r，將相關(guān)數(shù)據(jù)代入式（1）和式（2），可得區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)ω。

22DEA協(xié)同發(fā)展評(píng)價(jià)模型

221A系統(tǒng)對(duì)B系統(tǒng)的協(xié)同效度、發(fā)展效度和協(xié)同發(fā)展效度模型

把系統(tǒng)A對(duì)系統(tǒng)B的協(xié)同發(fā)展關(guān)系看作投入產(chǎn)出關(guān)系，如果分母代表A系統(tǒng)的投入組合，分子代表B系統(tǒng)的產(chǎn)出組合，則A系統(tǒng)相對(duì)于B系統(tǒng)的協(xié)同發(fā)展綜合效度為Ze（A/B）=θ0e（A/B），公式為：

Maxhe（A/B）=uTyBvTxA；s.t.uTyBvTxA≤1；（3）

j=1，2，...，n；u≥0，v≥0

分時(shí)規(guī)劃式（3）的線性規(guī)劃模型[13]為：

θ0e（A/B）=minθe（A/B）

s.t∑nj=1xAjλA/Bj+s-=xA0θe（A/B）

∑nj=1yBjλA/Bj-s+=yB0

λA/Bj≥0，s-≥0，s+≥0，j=1，2，...，n（4）

對(duì)于C2GS2模型，如果A系統(tǒng)的輸入對(duì)應(yīng)B系統(tǒng)的輸出，則A系統(tǒng)對(duì)B系統(tǒng)的協(xié)同效度為Xe（A/B）=σ0e（A/B），公式為：

σ0e（A/B）=minσe（A/B）

∑nj=1xAjλA/BJ+s-=xA0σe（A/B）

s.t∑nj=1yBjλA/BJ-s+=yB0；∑nj=1λA/Bj=1

λA/Bj≥0，s-≥0，s+≥0，j=1，2，...，n（5）

而A系統(tǒng)對(duì)B系統(tǒng)的發(fā)展效度為：

Fe（A/B）=S0e（A/B）=θ0e（A/B）σ0e（A/B）（6）

如果分式規(guī)劃中分母代表系統(tǒng)B的投入組合，分子代表系統(tǒng)A的產(chǎn)出組合，根據(jù)同樣的處理方式，可以計(jì)算出B系統(tǒng)對(duì)于A系統(tǒng)的協(xié)同發(fā)展效度，包括綜合效度、協(xié)同效度和發(fā)展效度。

222兩個(gè)系統(tǒng)之間的協(xié)同效度、發(fā)展效度和協(xié)同發(fā)展效度模型

依據(jù)DEA和系統(tǒng)間可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)理論[8]，可得兩個(gè)系統(tǒng)間的協(xié)同效度、發(fā)展效度和協(xié)同發(fā)展效度，以系統(tǒng)A與系統(tǒng)B為例：

（1）協(xié)同發(fā)展綜合效度

Ze（A，B）=minZe（A/B），Ze（B/A）maxZe（A/B），Ze（B/A）（7）

（2）協(xié)同效度

Xe（A，B）=minXe（A/B），Xe（B/A）maxXe（A/B），Xe（B/A）（8）

（3）發(fā)展效度

Fe（A/B）=Ze（A/B）/Xe（A/B）（9）3實(shí)證研究

31數(shù)據(jù)來源

為確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和連續(xù)性，本文所用的全部數(shù)據(jù)均來源于《四川省統(tǒng)計(jì)年鑒（2003～2013）》（詳見表1）。表1四川省區(qū)域物流系統(tǒng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)輸入輸出指標(biāo)數(shù)據(jù)

通過SPSS190軟件將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得出相關(guān)系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差，然后根據(jù)科學(xué)賦權(quán)的原則將CRITIC賦權(quán)法代入表1，根據(jù)式（1）和式（2）得出區(qū)域物流系統(tǒng)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各個(gè)子指標(biāo)的權(quán)重。按照前文所述的輸入輸出指標(biāo)，依據(jù)式（3）至式（9）的計(jì)算方法，利用DEAP2

3結(jié)果分析

結(jié)果中協(xié)同效度數(shù)值反映區(qū)域物流系統(tǒng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各自內(nèi)部和相互之間生產(chǎn)要素的配置比例情況，數(shù)值越大說明兩個(gè)系統(tǒng)間協(xié)同程度越高，同步化程度也越高；發(fā)展效度主要反映區(qū)域物流系統(tǒng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)是否在最合適的規(guī)模下運(yùn)行，如果值越大說明系統(tǒng)發(fā)展規(guī)模越合理；協(xié)同發(fā)展綜合效度反映的是系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)要素組合、投入產(chǎn)出比例、發(fā)展規(guī)模狀況等多個(gè)綜合指標(biāo)因素。

評(píng)價(jià)單元是區(qū)域物流系統(tǒng)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)不同年份資料，即2003～2012年，通過觀察按照時(shí)間排列的評(píng)價(jià)單元，可以直觀分析整個(gè)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的協(xié)同發(fā)展程度和波動(dòng)狀況（見表2），具體可分兩個(gè)階段：

2003～2007年，四川省區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展綜合有效程度始終處于高位，同時(shí)這段時(shí)期也是四川省物流產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展同步飛速發(fā)展的時(shí)期，在交通設(shè)施等基礎(chǔ)建設(shè)方面，成渝、寶成等鐵路干線與毗鄰地區(qū)相連，成渝、成廣等高速路也相繼通車，通航河道已達(dá)120條，總里程11000千米，航空運(yùn)輸線路也已達(dá)到140多條，這個(gè)時(shí)期政府加大了基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，在拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的同時(shí)也促進(jìn)了物流系統(tǒng)的完善和發(fā)展，到2007年四川省GDP比上年增長133%，社會(huì)消費(fèi)品零售額比上年增長148%，創(chuàng)下10年內(nèi)最高水平。四川省在經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)，繼續(xù)加大對(duì)物流建設(shè)的投入，依托綜合交通樞紐的建設(shè)和完善，雙流機(jī)場第二跑道和青白江鐵路集裝箱中心站等重大物流項(xiàng)目也相繼投入使用，完善的物流條件為經(jīng)濟(jì)發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2008～2012年，四川省區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展綜合有效程度在逐漸下降，原因在于：2008年3月四川省出臺(tái)了《關(guān)于加快推進(jìn)承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移工作的意見》，明確了主動(dòng)應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的各項(xiàng)政策，在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移大背景下，區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟(jì)都面臨著新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，積極應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移下的四川省部分行業(yè)有了新的變化和波動(dòng)，涌現(xiàn)出一批極具競爭力的產(chǎn)業(yè)，全省各地逐漸形成以各自特色產(chǎn)業(yè)發(fā)展為龍頭的區(qū)域經(jīng)濟(jì)區(qū)，如川東北經(jīng)濟(jì)區(qū)、攀西戰(zhàn)略資源區(qū)等，特別是在稅收和財(cái)政收入等因素的驅(qū)動(dòng)下，各經(jīng)濟(jì)區(qū)的競爭也在不斷加劇，經(jīng)濟(jì)上的地方保護(hù)不利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展。而區(qū)域物流行業(yè)也面臨著新的升級(jí)改造，不能符合新的產(chǎn)業(yè)集群下對(duì)物流的要求，以至于區(qū)域經(jīng)濟(jì)和區(qū)域物流邁入了新的“不協(xié)同”階段。為了解決經(jīng)濟(jì)發(fā)展與物流產(chǎn)業(yè)之間的矛盾，2011年11月，四川省出臺(tái)的《四川省道路運(yùn)輸業(yè)現(xiàn)代物流發(fā)展規(guī)劃（2011～2015）》提出，到2013年，將開通成都至綿陽、南充、瀘州、宜賓、攀枝花等中心城市的城際貨運(yùn)專線班車，到2015年，基本開通成都至所有次級(jí)樞紐城市的城際貨運(yùn)專線班車，通過基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)減少物流成本，有效提升利潤空間。2012年底，省政府提出全省實(shí)施多點(diǎn)多極支撐發(fā)展戰(zhàn)略，以壯大優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)為支撐并優(yōu)化重大產(chǎn)業(yè)布局的方針政策，通過五大經(jīng)濟(jì)區(qū)均衡發(fā)展并實(shí)現(xiàn)協(xié)同發(fā)展的目的。

4實(shí)現(xiàn)區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展的政策建議首先，物流產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)，打造新形勢(shì)下的物流產(chǎn)業(yè)布局。四川省在面臨大量企業(yè)“西進(jìn)”的同時(shí)，進(jìn)一步積極完善物流園區(qū)，整合物流資源，政策上出臺(tái)各項(xiàng)稅收優(yōu)惠政策，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有了新變化的同時(shí)，物流產(chǎn)業(yè)應(yīng)緊密聯(lián)系新的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和產(chǎn)業(yè)布局，服務(wù)新經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下的四川各產(chǎn)業(yè)發(fā)展，利用物流“第三利潤源”優(yōu)勢(shì)，增加對(duì)物流網(wǎng)點(diǎn)和貨運(yùn)中心的建設(shè)，降低企業(yè)物流成本，加強(qiáng)產(chǎn)品市場競爭力， 促進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)呼應(yīng)協(xié)調(diào)，聯(lián)動(dòng)發(fā)展。

其次，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展離不開行業(yè)聯(lián)動(dòng)、產(chǎn)業(yè)聚集，打造優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)鏈條，形成有競爭力的產(chǎn)業(yè)聚集，是四川協(xié)調(diào)發(fā)展的一項(xiàng)重要任務(wù)。在硬件上，注重打造與四川經(jīng)濟(jì)發(fā)展匹配的配套產(chǎn)業(yè)，集中優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，發(fā)展新型產(chǎn)業(yè)，淘汰落后產(chǎn)業(yè)，在優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)上形成產(chǎn)業(yè)集群和利潤洼地，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)競爭力。在軟件方面，積極與科研院所合作，針對(duì)區(qū)域發(fā)展做好科學(xué)規(guī)劃和布局，同時(shí)在人才方面，引進(jìn)高層次經(jīng)濟(jì)和物流相關(guān)人才，培育新型物流貨運(yùn)等應(yīng)用型技能型人才，積極落實(shí)相關(guān)配套政策和待遇。

再次，避免同質(zhì)化區(qū)域競爭，加強(qiáng)區(qū)域間協(xié)同合作。四川省五大經(jīng)濟(jì)區(qū)除個(gè)別特色產(chǎn)業(yè)外，相鄰經(jīng)濟(jì)區(qū)容易出現(xiàn)“爭項(xiàng)目，比優(yōu)惠”的競爭，造成資源和無序化競爭的加劇。應(yīng)該從制度上建立新的合作機(jī)制，形成制度化聯(lián)席會(huì)議，在項(xiàng)目對(duì)接和招商引資方面，加強(qiáng)區(qū)域協(xié)作和溝通，以深化合作、互利雙贏的目的解決當(dāng)前發(fā)展中的問題和矛盾；明確經(jīng)濟(jì)區(qū)產(chǎn)業(yè)定位，面對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，要立足自身，強(qiáng)化優(yōu)勢(shì)，集中拳頭產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品，切忌“無商不招、無資不引”，模糊區(qū)域經(jīng)濟(jì)定位，甚至造成產(chǎn)業(yè)冗疊，資源浪費(fèi)。

5結(jié)論

本文在引用DEA協(xié)同發(fā)展模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建“CRITIC-DEA”協(xié)同發(fā)展模型，采用四川省2003～2012年區(qū)域經(jīng)濟(jì)和區(qū)域物流發(fā)展數(shù)據(jù)，通過模型分析當(dāng)前經(jīng)濟(jì)物流協(xié)同發(fā)展中的問題，指出今后的研究方向，共推經(jīng)濟(jì)發(fā)展。由于本文主要研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)和區(qū)域物流相互協(xié)同發(fā)展的影響因素，并未對(duì)法制環(huán)境、行政效率、人文因素等進(jìn)行考量，同時(shí)這也將是下一步研究的方向。

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第9篇：固定資產(chǎn)投資效果分析范文

一、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目概況

(一)項(xiàng)目名稱

(二)項(xiàng)目的承辦單位

(三)承擔(dān)可行性研究工作的單位情況

(四)項(xiàng)目的主管部門

(五)項(xiàng)目建設(shè)內(nèi)容、規(guī)模、目標(biāo)

(六)項(xiàng)目建設(shè)地點(diǎn)

二、項(xiàng)目承擔(dān)單位的基本情況和財(cái)務(wù)狀況

包括所有制性質(zhì)、主營業(yè)務(wù)、近三年來的銷售收入、利潤、稅金、固定資產(chǎn)、資產(chǎn)負(fù)債率、銀行

信用等級(jí)、項(xiàng)目負(fù)責(zé)人基本情況及主要股東的概況

第二部分 學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)背景、必要性

這一部分主要應(yīng)說明項(xiàng)目發(fā)起的背景、投資的必要性、投資理由及項(xiàng)目開展的支撐性條件等等。

一、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)背景

(一)國家或行業(yè)發(fā)展規(guī)劃

(二)項(xiàng)目發(fā)起人以及發(fā)起緣由

(三)……

二、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)必要性

國內(nèi)外現(xiàn)狀和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用與影響，產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度分析，市場分析;

(一)……

(二)……

(三)……

(四)……

三、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)可行性

(一)經(jīng)濟(jì)可行性

(二)政策可行性

(三)技術(shù)可行性

(四)模式可行性

(五)組織和人力資源可行性

第三部分 學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目優(yōu)勢(shì)

一、組織優(yōu)勢(shì)

二、技術(shù)優(yōu)勢(shì)

涉及成果來源及知識(shí)產(chǎn)權(quán)情況、已完成的研究開發(fā)工作及中試情況和鑒定年限、技術(shù)或工藝特點(diǎn)

以及與現(xiàn)有技術(shù)或工藝比較所具有的優(yōu)勢(shì)、該項(xiàng)技術(shù)的突破對(duì)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步的重要意義和作用等。

三、市場優(yōu)勢(shì)

四、模式優(yōu)勢(shì)

五、其他優(yōu)勢(shì)

第四部分 學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目產(chǎn)品規(guī)劃

一、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目產(chǎn)品產(chǎn)能規(guī)劃方案

二、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目產(chǎn)品工藝規(guī)劃方案

(一)工藝設(shè)備選型

(二)工藝先進(jìn)性說明

(三)工藝流程

三、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目產(chǎn)品營銷規(guī)劃方案

(一)營銷戰(zhàn)略規(guī)劃

(二)營銷模式

(三)促銷策略

……

第五部分 學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)規(guī)劃

一、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)地

(一)學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)地地理位置

(二)學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)地自然情況

(三)學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)地資源情況

(四)學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)地經(jīng)濟(jì)情況

(五)學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)地人口情況

二、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目土建總規(guī)

(一)項(xiàng)目廠址及廠房建設(shè)

(二)土建總圖布置

(三)場內(nèi)外運(yùn)輸

(四)項(xiàng)目土建及配套工程

(五)項(xiàng)目土建及配套工程造價(jià)

(六)項(xiàng)目其他輔助工程

三、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)環(huán)境保護(hù)方案

四、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)節(jié)能方案方案

五、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)消防方案

六、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目建設(shè)生產(chǎn)勞動(dòng)安全方案

七、各項(xiàng)建設(shè)條件落實(shí)情況

包括環(huán)境保護(hù)、資源綜合利用、節(jié)能措施、原材料供應(yīng)及外部配套條件落實(shí)情況等;其中節(jié)能分析

章節(jié)按照《國家發(fā)展改革委關(guān)于加強(qiáng)固定資產(chǎn)投資項(xiàng)目節(jié)能評(píng)估和審查工作的通知》(發(fā)改投資[XX]

2787號(hào))要求進(jìn)行編寫。

第六部分 學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目組織實(shí)施情況

一、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目組織

(一)組織形式

(二)工作制度

二、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目勞動(dòng)定員和人員培訓(xùn)

(一)勞動(dòng)定員

(二)年總工資和職工年平均工資估算

(三)人員培訓(xùn)及費(fèi)用估算

三、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目實(shí)施的各階段

(一)建立項(xiàng)目實(shí)施管理機(jī)構(gòu)

(二)資金籌集安排

(三)技術(shù)獲得與轉(zhuǎn)讓

(四)勘察設(shè)計(jì)和設(shè)備訂貨

(五)施工準(zhǔn)備

(六)施工和生產(chǎn)準(zhǔn)備

(七)竣工驗(yàn)收

四、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目實(shí)施進(jìn)度表

第七部分 學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)分析

一、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目總投資估算

二、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目資金籌措

一個(gè)建設(shè)項(xiàng)目所需要的投資資金，可以從多個(gè)來源渠道獲得。項(xiàng)目可行性研究階段，資金籌措工

作是根據(jù)對(duì)建設(shè)項(xiàng)目固定資產(chǎn)投資估算和流動(dòng)資金估算的結(jié)果，研究落實(shí)資金的來源渠道和籌措方式

從中選擇條件優(yōu)惠的資金?？尚行匝芯繄?bào)告中，應(yīng)對(duì)每一種來源渠道的資金及其籌措方式逐一論述。

并附有必要的計(jì)算表格和附件?？尚行匝芯恐校瑧?yīng)對(duì)下列內(nèi)容加以說明：

(一)資金來源

(二)項(xiàng)目籌資方案

三、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目投資使用計(jì)劃

(一)投資使用計(jì)劃

(二)借款償還計(jì)劃

四、項(xiàng)目財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)說明&財(cái)務(wù)測算假定

(一)計(jì)算依據(jù)及相關(guān)說明

(二)項(xiàng)目測算基本設(shè)定

五、學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目總成本費(fèi)用估算

(一)直接成本

(二)工資及福利費(fèi)用

(三)折舊及攤銷

(四)工資及福利費(fèi)用

(五)修理費(fèi)

(六)財(cái)務(wù)費(fèi)用

(七)其他費(fèi)用

(八)財(cái)務(wù)費(fèi)用

(九)總成本費(fèi)用

六、銷售收入、銷售稅金及附加和增值稅估算

(一)銷售收入

(二)銷售稅金及附加

(三)增值稅

(四)銷售收入、銷售稅金及附加和增值稅估算

七、損益及利潤分配估算

八、現(xiàn)金流估算

(一)項(xiàng)目投資現(xiàn)金流估算

(二)項(xiàng)目資本金現(xiàn)金流估算

九、不確定性分析

在對(duì)建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，所采用的數(shù)據(jù)多數(shù)來自預(yù)測和估算。由于資料和信息的有限性，將來

的實(shí)際情況可能與此有出入，這對(duì)項(xiàng)目投資決策會(huì)帶來風(fēng)險(xiǎn)。為避免或盡可能減少風(fēng)險(xiǎn)，就要分析不

確定性因素對(duì)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響，以確定項(xiàng)目的可靠性，這就是不確定性分析。

根據(jù)分析內(nèi)容和側(cè)重面不同，不確定性分析可分為盈虧平衡分析、敏感性分析和概率分析。在可

行性研究中，一般要進(jìn)行的盈虧平衡平分析、敏感性分配和概率分析，可視項(xiàng)目情況而定。

(一)盈虧平衡分析

(二)敏感性分析

第八部分 學(xué)校建設(shè)項(xiàng)目財(cái)務(wù)效益、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益評(píng)價(jià)

一、財(cái)務(wù)效益評(píng)價(jià)

內(nèi)部收益率、投資利潤率、投資回收期、貸款償還期等指標(biāo)的計(jì)算和評(píng)估。

二、經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)

(一)經(jīng)濟(jì)費(fèi)用效益或費(fèi)用效果分析

(二)行業(yè)影響分析

(三)區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響分析

(四)宏觀經(jīng)濟(jì)影響分析

三、社會(huì)效益評(píng)價(jià)

(一)社會(huì)影響效果分析

(二)社會(huì)適應(yīng)性分析

(三)社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)及對(duì)策分析

第九部分 資金申請(qǐng)報(bào)告附件

企業(yè)營業(yè)執(zhí)照

企業(yè)經(jīng)營狀況相關(guān)文件(損益表、資產(chǎn)負(fù)債表、現(xiàn)金流量表)

銀行出具的貸款承諾(省級(jí)分行以上)文件或已簽訂的貸款協(xié)議或合同;

地方、部門配套資金及其它資金來源證明文件;

技術(shù)來源及技術(shù)先進(jìn)性的有關(guān)證明文件;

環(huán)境保護(hù)部門出具的環(huán)境影響評(píng)價(jià)文件的審批意見;

節(jié)能、土地、規(guī)劃等必要文件;

項(xiàng)目核準(zhǔn)或備案文件(在有效期內(nèi)且未滿兩年);