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摘要:本文以2014—2019年蘇州的相關(guān)月度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行建模,并運用ADF單位根檢驗、協(xié)整理論和Granger因果檢驗分析克強指數(shù)的三項指標與蘇州市工業(yè)發(fā)展之間的長期因果關(guān)系。研究結(jié)果表明克強指數(shù)與蘇州市工業(yè)發(fā)展之間存在長期協(xié)整關(guān)系,同時蘇州市工業(yè)發(fā)展對工業(yè)用電量有很強的依賴性。本文旨在基于以上研究結(jié)果,為蘇州市工業(yè)發(fā)展提供政策建議。
關(guān)鍵詞:克強指數(shù);蘇州地區(qū);工業(yè)發(fā)展
克強指數(shù)是基于經(jīng)濟發(fā)展的“工業(yè)用電量”“鐵路貨運量”“銀行中長期貸款”這三個指標。2010年,英國著名雜志《經(jīng)濟學人》將上述三個指標予以綜合帶入一個具體公式,創(chuàng)造出一個新的衡量GDP增長的指標,稱為“克強指數(shù)”(克強指數(shù)=工業(yè)用電量增速×40%+中長期貸款余額增速×35%+鐵路貨運量增速×25%)。該指數(shù)自從被推出后,就受到多家權(quán)威性國際機構(gòu)認可,因其客觀公正性,地方政府幾乎無法干涉,不易作假,使得記錄的數(shù)據(jù)更為真實可信,能更真實地反映經(jīng)濟運行狀況(田明靜)。
一、研究方法與數(shù)據(jù)來源
在“克強指數(shù)”被提出后,很多學者運用它對我國經(jīng)濟進行分析預(yù)測,得出了大量結(jié)論。葉允最在建立廣西工業(yè)總產(chǎn)值和修正后的“克強指數(shù)”的關(guān)系實證模型的前提下,對其進行了實證分析,證實它們之間存在長期均衡關(guān)系并提出相應(yīng)政策建議。周業(yè)付等人運用協(xié)整理論等分析“克強指數(shù)”對上海經(jīng)濟發(fā)展的影響,提出應(yīng)擴大上海開放程度,尤其是加快自貿(mào)區(qū)建設(shè)的思路。劉帥等人通過構(gòu)建新克強指數(shù)與青海經(jīng)濟增長的差分模型,揭示了金融服務(wù)對青海經(jīng)濟發(fā)展貢獻有限,科技投入不足的問題,提出應(yīng)大力引進高技能、高層次人才的對策措施。但至今為止,仍較缺少以“克強指數(shù)”來研究蘇州發(fā)展的成果。本文在“克強指數(shù)”的指導(dǎo)下對蘇州工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)用電量、貨運量和中長期貸款進行回歸分析,基于分析結(jié)果,力圖為蘇州地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展提出政策性建議。因為“克強指數(shù)”是總理當初針對遼寧省的經(jīng)濟狀況而做出的一個指標,所以“克強指數(shù)”可以很好地反映遼寧省及其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)展狀況相似的省份的經(jīng)濟狀況(唐德祥)。但對其他一些發(fā)展差異較大的區(qū)域,如對蘇州進行研究時就有必要作一定的調(diào)整。如解釋變量的選擇,本文一是以蘇州實際工業(yè)用電量為據(jù)。二是以蘇州總的貨運量為主,包括公路、水路、鐵路運輸。因為蘇州處于長江三角洲中部,太湖東岸,公路運輸和水路運輸在工業(yè)貨運量中的比例遠高于鐵路貨運量,不容忽視,故做出此調(diào)整。三是以銀行中長期貸款總量為主。在模型設(shè)定方面,采用C-D函數(shù)雙對數(shù)模型形式建立模型:lny=c+β1lnx1+β2lnx2+β3lnx3。在模型中,y為工業(yè)總產(chǎn)值(億元),x1為工業(yè)用電量(億千瓦時),x2為貨運量(萬噸),x3為中長期貸款(億元),c為隨機誤差項,以2014年1月為基期,數(shù)據(jù)采用2014年1月—2019年8月的《蘇州統(tǒng)計年鑒》和《蘇州統(tǒng)計月報》。
二、“克強指數(shù)”因素與工業(yè)總產(chǎn)值關(guān)系分析
(一)WLS回歸估計結(jié)果運用上面的數(shù)據(jù)(實際參數(shù)為58個,因原數(shù)據(jù)中部分月份中長期貸款額為負,無法進行對數(shù)及數(shù)據(jù)免報問題,故剔除)。利用Eviews采取加權(quán)最小二乘法對“克強指數(shù)”因素與蘇州工業(yè)總產(chǎn)值之間進行時間序列分析,為消除異方差問題,權(quán)重使用殘差絕對值的倒數(shù)(w=1/abs(resid))??傻萌缦鹿烙嫿Y(jié)果,全部變量均通過顯著性水平檢驗,但中長期貸款C值為負,猜測可能因為中長期貸款量為滯后指標,它對工業(yè)總產(chǎn)值的作用具有一定的滯后性,所以蘇州的中長期貸款無法在當期對工業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生作用,因此有必要進一步檢驗在t-n期投入的中長期貸款能否對當期工業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生效用。故分別將t-1期,t-2期,t-3期的中長期貸款數(shù)據(jù)代入當期數(shù)據(jù)中,進行三次回歸分析可知,t-1期,t-3期中長期貸款分析結(jié)果均在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè),只有t-2期中長期貸款分析結(jié)果通過檢驗,并得到良好的結(jié)果。說明當期進行的中長期貸款會在兩期之后對工業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)生影響,具體分析結(jié)果如表1。由表1可知,判定系數(shù)R2=0.972125,幾乎接近于1,這三個影響因素解釋了蘇州工業(yè)總產(chǎn)值變化的97.2125%,說明所建立的模型對于樣本數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度比較高。lny和變量lnx1、lnx2、lnx3均通過5%顯著性水平檢驗,F(xiàn)=627.7324,大于臨界值,順利建模。研究表明,克強指數(shù)在蘇州其他變量不變的條件下,當工業(yè)用電量每增加1%就會引起工業(yè)總產(chǎn)值增加0.253%,當貨運量每增加1%,工業(yè)總產(chǎn)值將會增加0.144%,當中長期貸款每增加1%,工業(yè)總產(chǎn)值將會增0.018%,對蘇州GDPuttg重大影響。
(二)自向量回歸估計結(jié)果通過一階差分變化得出模型結(jié)果如下:A-IC=-2.759957,SC=-2.609861;二階差分變化得出的模型結(jié)果如下:AIC=-1.690136,SC=-1.531124用AIC準則(AkaikeIn.f0Criterion)和SC準則(SchwarzCriterion)確定最優(yōu)滯后階數(shù)(Laggeddifferences)為一階。
(三)基本檢驗1.本文采用ADF單位根檢驗方法,對變量lny、lnx1、lnx2和lnx3的差分序列進行平穩(wěn)性檢驗,由此確定序列的平穩(wěn)性,檢驗結(jié)果為經(jīng)過二階差分的lny、lnx1、lnx2和lnx3均在1%顯著水平下成立。因此,4個原始序列都是二階單整序列,滿足同階單整條件,可用于協(xié)整分析。2.本文采用Johansen檢驗法對選取的變量進行協(xié)整關(guān)系檢驗,以研究克強指數(shù)各指標與蘇州工業(yè)發(fā)展的長期均衡關(guān)系,由不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)開始,直到存在四個協(xié)整關(guān)系時,跡統(tǒng)計量均在5%的顯著性水平下大于5%的臨界值,即拒絕原假設(shè),說明這四個指標與蘇州工業(yè)總產(chǎn)值有長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。3.本文采用Granger因果進行檢驗,根據(jù)檢驗結(jié)果可以得知,在10%的顯著性水平下,蘇州市工業(yè)總產(chǎn)值與貨運量和中長期貸款量不具有因果關(guān)系,而工業(yè)總產(chǎn)值和中長期貸款量是工業(yè)用電量的Granger原因,工業(yè)用電量對蘇州工業(yè)總產(chǎn)值起到明顯作用(見表2)。
三、結(jié)論與政策建議
中長期貸款存在滯后期,滯后期長短取決于該區(qū)域的金融業(yè)發(fā)展水平,金融業(yè)發(fā)展水平越高,則滯后期相應(yīng)越短,蘇州的中長期貸款滯后期為兩個月,說明其經(jīng)濟發(fā)展水平較高。蘇州市經(jīng)濟一直位于全國前列,國家對蘇州市經(jīng)濟發(fā)展也較為扶持,但中長期貸款對蘇州工業(yè)總產(chǎn)值的影響較小??赡苁且驗榻陙硖K州市貸款用途多樣,投資結(jié)構(gòu)也在不斷優(yōu)化調(diào)整,截至2018年,蘇州市全市服務(wù)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重達到50.8%,經(jīng)濟發(fā)展逐步由依靠能源消耗的第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向依靠科技發(fā)展的第三產(chǎn)業(yè)。蘇州市要實現(xiàn)進一步的發(fā)展,就需要深化投資領(lǐng)域改革、推動貿(mào)易轉(zhuǎn)型升級、深化金融領(lǐng)域開放創(chuàng)新、推動創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展,著力規(guī)劃建設(shè)蘇州自貿(mào)區(qū),促進蘇州市經(jīng)濟發(fā)展。蘇州工業(yè)總產(chǎn)值增長對用電總量有很強的依賴性,且在Granger因果檢驗中,工業(yè)用電量對蘇州工業(yè)總產(chǎn)值起到明顯作用。因為現(xiàn)階段的蘇州工業(yè)總產(chǎn)值增長都是基于高增長的工業(yè)用電量,雖然極大地推動了工業(yè)總產(chǎn)值,但同時也帶來了能源的消耗和污染問題。在蘇州經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)下,必須要重視改進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),淘汰一批高消耗、高污染、低產(chǎn)值的落后企業(yè),依靠蘇州的高等教育和科技研發(fā)優(yōu)勢,推動發(fā)展和扶持互聯(lián)網(wǎng)、納米材料、人工智能等高端產(chǎn)業(yè),逐步形成低污染、高產(chǎn)值的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。在保持GDP高增長的同時,降低對能源資源的消耗,培養(yǎng)我國自己的高端企業(yè),發(fā)展尖端技術(shù),積極開發(fā)新綠色環(huán)保能源,減少石油、煤炭等高污染能源的使用。特別是充分利用蘇州“十三五”規(guī)劃,重點發(fā)展高爐煤氣、焦爐煤氣等資源綜合利用發(fā)電項目,全面推動、指導(dǎo)蘇州市現(xiàn)有鋼鐵企業(yè)等重工業(yè)企業(yè)開展節(jié)能技術(shù)改造,發(fā)展循環(huán)低碳經(jīng)濟,促進工業(yè)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級,提高能源資源利用效率,與國家的供給側(cè)改革相呼應(yīng),為蘇州經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展提供可靠保障。蘇州市貨運量對蘇州市工業(yè)總產(chǎn)值有較大的貢獻度,2018年全市公路、水路貨運量1.62億噸,貨物周轉(zhuǎn)量267.82億噸公里,分別比上年增長8.2%和7.3%;蘇州港集裝箱吞吐量635.51萬標箱,比上年增長8.2%。尤其是在對外貿(mào)易中,全年實現(xiàn)進出口總額3541.1億美元,比上年增長12%。其中出口突破2000億美元,達2068.3億美元,增長10.5%。蘇州位于太湖之濱,長江南岸的入??谔?,多條高速公路貫穿全境,所以應(yīng)利用水運和陸運的天然優(yōu)勢,同時加快交通運輸業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),形成更加完善高效的國際運輸體系。尤其是著力于一帶一路沿線鐵路建設(shè),進一步調(diào)整優(yōu)化蘇州對外貿(mào)易結(jié)構(gòu),推動蘇州工業(yè)園區(qū)與新加坡合作參與“一帶一路”建設(shè),積極主動參與國家“一帶一路”開發(fā),加快本土企業(yè)“走出去”步伐,提高蘇州本土企業(yè)的高新科技產(chǎn)品在新興國家市場的占有率,帶動蘇州市工業(yè)總產(chǎn)值的增長,促進蘇州經(jīng)濟發(fā)展。
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作者:韓月 楊云霞 周凌軻 單位:江蘇科技大學