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第1篇：固定資產投資綜述范文

關鍵詞：固定資產投資；協整檢驗；VEC模型

1 文獻綜述

對于固定資產投資問題的研究，歷來是學術界關注的熱點，改革開放以來，固定資產投資快速穩定增長，是經濟持續高速發展的主要推動力量。因此，研究固定資產投資和經濟增長的關系具有非常重要的現實意義。目前國內對固定資產投資與經濟增長關系的研究越來越多，李其保、周勉之、孫栩瑜，張岳恒等學者研究了我國固定資產投資與經濟增長的關系，指出我國目前的投資仍然是粗放型的，而不是集約型的，投資結構有待于進一步優化。余興、張豪、呂連菊、張臘鳳分別研究了山東省、湖北省和山西省固定資產投資與經濟增長的動態關系。本文在鑒戒前人的基礎上用利用最新數據，綜合使用各種方法，對河北省的固定資產投資與經濟增長進行實證研究，以其為河北省經濟發展提供借鑒。

2 變量選取與數據處理

本文選地區生產總值和固定資產投資1985-2010年度數據均來自歷年《河北省統計年鑒》及《2010年河北省統計公報》，由于缺乏1991年以前固定資產投資價格指數，中國內生產總值和固定資產投資都取當年值，未對價格變化進行調整。為了消除非平穩時間序列的異方差性，對地區生產總值和固定資產投資額進行自然對數變換，并分別用LY和LX表示。

在1985-2010年間，河北省生產總值和固定資產投資總體呈上升狀態，在2000年以前比較緩慢，近十年增長十分迅速，總的來看經濟得到了很大的發展，由1980年的396.75億元增長到了2010年的20197.1億元，固定資產投資也由1980年的110.66億元增加到了2010年的15082.50億元，可見河北省的經濟實力不斷增強。而且河北省的固定資產投資相對于生產總值的百分比處于極不穩定的狀態。1988年之前幾乎平穩的變化，從1988年開始下降，到1990年降到最低，然后又回升，1993年到1999年微弱的上升，1999年又開始滑落，到2002年降到最低，此后直到現在一直處于顯著的遞增階段，2010年達到了最高0.747。導致這一劇烈變化的原因是政策改變，可以看出近年來政府加大了對固定資產的投資，因而研究其與經濟增長的關系顯得尤為重要。

3 實證分析

3.1 相關性分析

相關性分析可以考察變量之間是否存在依存關系。通過繪制散點圖，來判斷兩個變量間是否有明顯的線性關系。從河北省固定資產投資（LX）與地區生產總值（LY）的散點圖可以看出除了個別的幾個點外大部分年份的散點都分布在一條直線附近，可以判斷河北省的固定資產投資與地區生產總值間存在著較強的線性相關關系。

3.2 平穩性檢驗

建立VAR模型首先要對數據進行平穩性檢驗。本文采用ADF單位根檢驗法，為了達到兩個時間序列平穩化的效果，對LY和LX進行一階差分處理。顯示了ADF的檢驗結果。從檢驗結果看，地區生產總值和固定資產投資兩個變量原序列ADF檢驗值都大于10%的顯著性水平下對應的臨界值，因此不能拒絕存在單位根的原假設，即LY和LX都是非平穩的。而經過一次差分后的序列的ADF檢驗值都小于10%顯著性水平下對應的臨界值，因此，這兩個序列在10%的顯著性水平下是一階平穩的，即一階單整I（1）。

3.3 協整檢驗

估計VAR模型需要選擇適當的滯后階數，筆者依據五種準則對滯后期進行選擇，五個評價指標均認為建立VAR（2）比較合理。另外，在建立VEC模型之前必須確定序列LY和LX是否是協整的。筆者采用Johansen協整檢驗來分析兩個變量之間的協整關系，結果顯示：在5%的顯著性水平下，跡統計量檢驗和最大特征值統計量檢驗均存在1個協整方程，因此，河北省地區生產總值與固定資產投資存在協整關系。協整關系所對應的具體的長期均衡關系通常可以通過最小二乘線性回歸估計出來，估算結果如下:

LY=2.3780+0.8089*LX。

（17.78872）（43.50308）R2=0.9874注:方程下的括號內為t統計量值。

根據各項統計量指標可以看出模型很好地刻畫了河北省固定資產投資與經濟增長之間的長期均衡關系。其中，回歸系數的估計值恰好是固定資產投資的經濟增長彈性，這意味著固定資產每增長1%，地區生產總值將增長08089%，說明河北省的固定資產投資對經濟增長具有拉動作用，兩者存在長期穩定的關系。

3.4 建立VEC模型

在實踐中為了分析這兩個變量之間的短期波動關系，以及長期均衡與短期波動之間的關系，需引入向量誤差修正模型（VEC）。在上述建模的基礎上，可以得到LY與LX的VEC模型如下：

其中ECM（-1）=LY（-1）-0.542*LX（-1）-4.313為誤差修正項，反應了LY和LX的長期均衡關系.從結果中

可以看出地區生產總值和固定資產投資的短期變動均可以分為兩部分：一部分是短期固定資產投資波動的影響，一部分是偏離長期均衡的影響。誤差修正項ECM（-1）系數的大小反映了對偏離長期均衡的調整力度，第一個方程中誤差修正項的系數-0.091表明，當波動發生致使地區生產總值LY相對于其長期均衡水平低估時，將以9.1%的調整力度將非均衡狀態拉回到均衡狀態。第二個方程中誤差修正項的系數0.009表明，當擾動發生致使固定資產投資LX相對于其長期均衡水平高估時，將以0.9%的調整力度拉回到均衡狀態。由此說明對地區生產總值的調節作用比對固定資產投資的要大。

3.5 格蘭杰（Granger）因果關系檢驗

檢驗因果關系最常用的方法是格蘭杰因果檢驗，Granger解決了x是否引起y的問題，主要看現在的y能夠在多大程度上被過去的x解釋，加入x的滯后值是否使解釋程度提高。如果x在y的預測中有幫助，或者x與y的相關系數在統計上顯著時，就可以說“y是由xGranger引起的”，檢驗結果顯示：在10%的顯著性水平下，認為LY是LX的格蘭杰關系，反之不成立。說明近些年來河北省隨著經濟的增長固定資產投資額也因此增加，但基于預測意義上來說固定資產投資對經濟的推動作用并不明顯。基于此河北省應該調整投資結構。

4 結論與政策建議

從整個模型的分析可以河北省固定資產投資與經濟增長之間存在著長期穩定的均衡關系，但河北省固定資產投資對經濟發展的促進作用并不十分明顯，河北省要合理轉變投資結構來發揮固定資產投資的推動作用。基于此筆者認為：由于固定資產投資對經濟的促進作用有滯后性，因此在決定固定資產投資率時應該根據上一年投資的具體情況綜合考慮，而不應該盲目的增加；可以通過優化信貸結構來優化投資結構，更大的發揮信貸投資對經濟的推動作用，來降低經濟波動，保持經濟平穩快速增長；固定資產投資重“量”更要重“質”，要注重投資結構的調整，在增加投資額的同時必須重質，要選準投資的方向，使固定資產投資對河北省經濟發展的推動作用發揮到最大。

參考文獻

［1］李其保，周勉之.固定資產投資與經濟增長關系的實證分析［J］.理論探討.

［2］孫栩瑜，張岳恒.中國固定資產投資與經濟增長的協整分析及其政策建議［J］.惠州學院學報，2010，30，（2）.

第2篇：固定資產投資綜述范文

內容摘要:固定資產投資往往會受很多不確定因素的影響,這些不確定因素中有些因素可以量化,有些因素是不能量化的。本文以1997年至2008年的四川省固定資產投資總額為樣本數據建立組合模型,對模型進行識別、估計、檢驗,并且用2004年至2008年數據進行組內驗證預測,預測精度都達到95%以上,文章運用此模型對未來5年的固定資產投資總額進行預測,以期為四川省有關部門制定固定資產投資政策提供比較科學的依據。

關鍵詞:固定資產投資總額 組合模型 ARIMA模型 預測

研究方法綜述

據2009年7月18日金融時報中經濟專家分析,我國經濟刺激仍延續了投資主導的模式。政府主導的基礎設施投資保持高速增長,地方項目投資增速超過中央,私人投資開始跟進,四川省的經濟發展也不例外。因此,作為宏觀調控的重要措施之一的投資備受關注,其也成為各級政府和相關研究者更加關注的焦點問題之一。由于全社會固定資產投資往往受到許多因素的制約,這些因素的關系又是錯綜復雜的,有些是可以量化的,有些是不能量化的,而且即使可以量化,量化的數據的質量也會影響到固定資產投資的準確性,因此運用它方數據結合模型對固定資產投資分析并預測一般比較困難。為了更加準確地模擬四川省固定資產投資總額的變化趨勢,為政府的宏觀調控提供科學的依據,研究數據自身的發展變化規律,并據此進行科學的預測尤為重要。

對于時間數列的分析方法有很多種,一般簡單的就是指標分析法,比如統計學教程中用到的平均增長速度、平均增長量等。還有相對比較復雜的模型分析法,針對確定性時間數列和隨機性時間數列分析方法又各不相同。

一般確定性時間數列的分析方法包括指數平滑法、移動平均法、時間回歸法、季節指數法等。認為事物的變化是漸進式而不是跳躍式的,影響事物的因素在過去、現在和將來基本上是不變的,即使變化不大,事物的發展具有穩定性和類推性,而且隨機因素的影響相對不顯著,根據時間序列的歷史資料可以采用定性和定量相結合的方法描述出這種確定性的趨勢,并依此來預測將來的發展變化。對隨機性時間數列的分析方法一般包含ARIMA模型法和組合模型法,認為很多社會經濟現象變動形成的時間數列都可以看作是一個隨機過程的實現,利用隨機過程去分析描述事物的發展變動趨勢。

從系統論的觀點出發,現實中很多經濟時間數列都是由確定性趨勢和隨機波動兩部分構成,具體可以用以下模型來表述:Xt=f(t)+Yt ,其中,f(t)表示數列Xt中隨時間變化的確定性趨勢部分,可以用一定的函數形式來模擬;Yt 為Xt中剔除隨時間變化的確定性趨勢后余下的隨機波動部分,可以用ARMA模型來模擬。由于指標分析法和確定性時間數列分析法認為時間數列中隨機變動因素影響不顯著是不科學的,因此,本文選用隨機性時間數列分析方法分析四川省固定資產投資總額的變化趨勢。

本文運用Eviews軟件,采用2009年《四川統計年鑒》中實際固定資產投資總額數據,首先介紹了ARIMA模型法與組合模型法兩種隨機性時間數列分析方法;然后利用1997至2008年的數據建立組合模型,對模型進行識別、估計和檢驗,對2004至2008年這五年的固定資產投資總額進行了組內驗證預測,并用該模型對未來五年的固定資產投資總額進行了組外推斷預測和分析,為四川省政府制定“十二五”發展規劃中固定資產投資政策提供比較科學的依據。

ARIMA模型法與組合模型法

(一)ARIMA模型法的原理

ARIMA模型法建模的基本思想是:將預測對象隨時間推移而形成的數據數列視為一個隨機數列,即除去個別的偶然原因引起的觀測值外,時間數列是一組依賴于時間t的隨機變量,構成該時序的單個數列值雖然具有不確定性,但整個數列的變化卻有一定的規律性,可以用相應的數學模型近似描述。這組隨機變量所具有的依存關系或自相關性表征了預測對象發展的延續性,而這種自相關性一旦被相應的數學模型描述出來,就可以從時間序列的過去值及現在值預測其未來的值。ARIMA模型法一般不考慮確定性趨勢的具體形式,采用直接差分的數學方法,使時間數列Xt的趨勢剔除,然后對剩余數列進行自回歸滑動平均模型(ARMA模型)的模擬,最后經過逆運算得出時間數列Xt,即ARIMA模型。

(二)組合模型法的原理

組合模型法建模的基本思想是:將預測對象隨時間推移而形成的數據數列視為一個隨機數列,而時間數列是一組依賴于時間t的隨機變量,用相應的數學模型近似描述數列與時間t的確定性關系,然后用ARMA模型描述隨機變動部分。 組合模型法考慮確定性趨勢的形式,以直線、指數、多項式、雙曲線等具體不同形式,構造時間t的函數去模擬確定趨勢,然后對剩余數列進行ARMA模型的模擬,最后綜合兩部分得出了最終模型,即組合模型。

(三)ARIMA模型法與組合模型法的關系

ARIMA模型法與組合模型法都是研究隨機性時間數列的方法,二者異曲同工,又各有優劣,具體采用哪種模型來擬合時間數列趨勢,應視具體情況而定。其一,組合模型法可以取不同的函數形式模擬確定趨勢,而ARIMA模型法多為通過一般差分來剔除趨勢的,而且多數是線性趨勢的效果才好,對于非線性趨勢的數列一般要經過取對數等線性數學替換后才能夠進行差分剔除趨勢;其二,組合模型法中模型參數的經濟含義更好解釋,而ARIMA模型法的參數經濟含義則難以解釋;其三,現實中多數經濟時間數列的變動并非都是呈現線性趨勢,ARIMA模型法的數學變換經常使得原始數據面目全非,最后在模型中的數據和原始數據相差甚遠。

組合模型的實現

首先,擬合確定性趨勢部分 。根據固定資產投資時間數列變動趨勢圖,發現存在指數變動趨勢,因此建立指數增長模型對其進行擬合,估計方程為:

f(t)=601.787170*EXP(0.227480*t)

T統計量 9.695477 21.028890

式中,參數都通過了顯著性檢驗,相對應的T檢驗值分別為9.695477和21.028890,絕對值遠遠大于2;整體的模擬效果也比較好,擬合優度達到0.985542,F檢驗效果也非常好;同時,對剩余數列進行包含常數項和趨勢的單位根檢驗,選擇Automatic based on AIC和MAXLAG=4,發現ADF值達到-3.460619小于5%顯著性水平下的臨界值-3.875302,說明剩余數列已經平穩。

其次,對剩余數列y用Box-Jenkins法模擬ARMA(p,q)模型。由于數列的確定性部分模擬的是非線性回歸模型,因此,只能采用AR(p)形式對剩余數列進行建模。根據數列y的自相關和偏自相關圖可以斷定,初步識別數列的分布至少服從一階自回歸。比較R2、R2、殘差平方和、AIC及SC各種統計量,綜合預測誤差的結果最終確定剩余數列服從二階自回歸,模型為:

y=[AR(1)=1.642876,AR(2)=-0.841110]

T值6.251015-3.339783

各種計量經濟檢驗和統計檢驗如下:模型中一、二階自回歸參數的T統計量值的絕對值均大于2,表明各參數顯著不為零;F檢驗伴隨概率的P值為0.000011,表明模型從總體上看是顯著有效的;R2、R2在85%以上,說明擬合效果比較好,同時殘差平方和、AIC及SC都相對最小;從殘差自相關和偏自相關圖及相應的Q統計量來看,殘差的任意滯后期自相關和偏自相關系數與零無顯著差異,同時LM檢驗也表明殘差數列不存在高階自相關,且ARCH檢驗的伴隨概率比較高,表明不存在異方差;因而該模型總體上是最佳的。

最后,用非線性最小二乘法對組合模型的參數進行整體估計,參數的初始值和精確估計相差不大,綜合確定趨勢的指數模型和剩余數列的ARMA模型,得到最終的組合模型為:

Xt=f(t)+Yt

f(t)=601.787170*EXP(0.227480*t)

y=[AR(1)=1.642876,AR(2)=-0.841110]

本研究根據上述組合模型對2004-2008年的固定資產投資進行了組內預測,從近五年預測的預測情況(見表1)來看,預測值和實際值的差異較小,相對誤差率基本上控制在5%以內,這說明此模型預測的效果較好,能夠較真實地刻畫固定資產投資數據的動態變化規律,可以用于預測。

預測及分析

本文對1997年至2008年四川省固定資產投資數據建立的指數增長和自回歸組合模型通過各種診斷檢驗,而且進行的組內驗證預測效果也很好,因此利用該模型對四川省未來五年的固定資產投資總額進行外推預測,預測結果詳見表2。預計2009年至2013年四川省固定資產投資總額依次為9307.75、11664.10、14605.91、18292.79、22924.77億元,年平均增長高達3000億元左右,逐年增長率都在25%左右。其中如果相對誤差控制在5%內,則“十一五”發展規劃結束時,固定資產投資總額預測值將在區間(8842.36,9773.14)之內變動。

改革開放三十多年間四川省固定資產投資持續快速增長。從1978年的22.48億元增長到2008年的7602.4億元,年平均增長252.664億元,極個別少的年份逐年增長率出現負增長或低于10%,但50%年份的逐年增長率都高于20%,尤其是2004年至2008年,年平均增長高達1238.485億元,且逐年增長率在30%左右。而且從預測值來看,未來五年年平均增長高達3000億元左右,逐年增長率都在25%左右。

進入21世紀后固定資產投資發展更快,“十一五”規劃中明確指出工業強省,所以近幾年的固定資產投資總額保持30%左右的增長水平。目前由40名專家組成的四川省“十二五”規劃專家委員會的有關負責人表示,結合地方實際情況最重要,強調轉變發展方式,調整經濟結構,同時正在思考未來四川發展中的工業化、城市化、農業回籠化幾個方面的關系。因此,在工業化和城市化的進程中,在保證有效率投資的基礎上,配合經濟增長仍然需要保證大量的投資,預測未來五年,四川省固定資產投資總額逐年增長25%左右,與全國的水平保持一致,作為西部地區的四川省這一估計已經相對保守了。

但該組合模型也存在一定的局限性。該模型在短期內預測比較準確,隨著預測期的延長,預測誤差會逐漸增大。但盡管如此,與其它指標預測或者確定性預測方法相比,其預測的準確度還是比較高的。當然如果遇到毀壞性比較大的情況則需要考慮引進干預變量改進組合模型。

參考文獻:

1.易丹輝.數據分析與Eviews應用[M].中國統計出版社,2002

2.四川省統計局等.四川統計年鑒(2009)[M].中國統計出版社,2009

3.石美娟.ARIMA模型在上海市全社會固定資產投資預測中的應用[J].數理統計與管理,2005(1)

4.王艷明,許啟發.時間序列分析在經濟預測中的應用[J].統計與預測,2001(5)

第3篇：固定資產投資綜述范文

關鍵詞：重慶市財產保險；需求；影響因素；實證研究

一、引言

自1997年直轄以來重慶市經濟發展迅猛，與此同時財產保險市場也迎來了快速發展。然而與全國平均水平相比，重慶市的財產保險市場仍存在著較大的滯后性。從近5年的數據來看，重慶市的財產保險市場的保險密度和保險深度都明顯低于全國財產保險市場平均水平，其中財產保險深度在2011年低于全國平均水平的16.73%，而保險密度更是低于全國平均水平的20%。因此，對重慶市的財產保險市場進行實證研究，分析影響其財產保險需求的因素，對于加快重慶財產保險市場發展和重慶經濟發展都具有重要的現實意義。

二、理論綜述

（一）國外綜述

20世紀80年代以來，國外對于保險需求進行了大量實證研究。SzPiro和Outrevilie認為教育程度越高，其對風險的厭惡程度越低，因為一個人認知能力提高后可以更好的評估風險、承受風險，大多學者認為可以將一個地區內完成初等教育的人口的比例作為風險厭惡程度的替代變量，從而來表示人們的風險意識。Outreville利用1983年55個國家的截面數據對財產保險的需求進行研究表明，收入與金融發展程度與財產保險需求呈正相關關系，而價格與財產險需求呈不顯著的負相關關系。Eshoetal采用44個發達國家及發展中國家1984-1998年的時間序列數據，對財產保險需求問題進行研究，結果表明，收入、財產所有權保護、損失概率與財產保險需求顯著正相關。

（二）國內綜述

國內學者研究較晚，可歸結為兩方面：一是單一因素研究。殷延輝通過對我國財產保險市場出現低增長局面的原因進行分析，指出通貨緊縮會使消費者和大企業的支付和償付出現困難，企業和消費者的保險需求也會發生顯著的變化。林寶清、洪錫熙、吳江鳴研究表明我國財產保險需求的收入彈性系數值有大于1的傾向，其穩定性較強，并且可信度較高。肖文和謝文武研究中發現保費收入與國內生產總值（GDP）存在著顯著的正相關關系，并且GDP的增長對保險業的超常規發展具有決定性作用；二是多重影響因素研究。黃澤勇使用1997-2006年的保險市場數據進行實證研究，發現人均GDP對財產保險保費收入的影響顯著。固定資產投資的增加和市場結構改善對促進財產保險保費收入的增長的作用不明顯，但保險補償功能的實現與財產保險保費收入呈正相關關系。嚴敏選取2007年東部地區財產保險市場的截面數據對我國財產保險市場發展不平衡的問題進行分析，結果表明，保險意識、前期賠付支出和經濟發展水平與東部地區財產保險需求呈現顯著的正相關的關系，而且前期賠付支出對財產保險需求影響最大。夏益國運用1985-2005年的相關數據對非壽險需求的影響因素進行研究顯示：　消費者的保險意識、風險水平和經濟增長對非壽險需求的影響顯著，但是非壽險市場的供給因素和非壽險價格對非壽險需求的影響并不明顯。

三、影響財產保險需求因素的選擇

根據目前國內外學者實證研究的成果來看，影響財產需求的因素主要是經濟因素和社會因素。經濟因素主要包括：經濟賠償、固定資產投資、收入水平、產品價格、市場競爭等；社會因素主要包括：人們的風險意識、人口結構、法律和政策變化等。

（一）人均可支配收入（Income）

人均可支配收入是反映一個地區經濟和生活水平變化的最為重要的指標。它是人們實際上可以使用和控制的經濟資源。在西方經濟學的消費理論中，它對居民消費水平起決定性作用，同時由需求理論可知居民或者企業的消費都要受到可支配收入的預算線的制約。

（二）　固定資產投資水平（Investment）

財產保險是以財產和第三方責任為保險標的保險。固定資產投資水平越高則該地區實體資產量越大，在其他條件不變的情況，該地區的風險資產越多，出于風險因素的考慮，財產保險的需求也就越大，預期兩者成正相關關系。

（三）市場競爭（competition）

市場競爭的程度是由市場結構決定的，而市場結構是由市場買賣雙方的相對數量和力量決定的。財產保險市場激烈競爭的結果使財產保險產品的價格降低，對財產保險的需求也會增大。因而，本文中用財產保險機構數的數量來量化財產保險市場的競爭水平，并預期財產保險機構數與其需求呈正相關關系。

（四）保險賠付額（Claim）

一是當財產保險賠付額較高時，它會增強人們對于財產保險保障的預期，從而增大對財產保險的需求；二是財產保險大多是短期的，其定價方式較為靈活，財產保險公司屬于營利性組織，其趨利性會驅使在調高財產保險產品的價格，從而導致財產保險的需求減小。

（五）教育水平（Education）

某一地區的教育水平越高，人們防范風險的意識較強，則對財產保險的需求越大。

四、模型的建立和數據收集

本文選取人均可支配收入（Income）、固定資產投資水平（Investment）、市場競爭（Competition）、保險賠付額（Claim）、教育水平（Education）5個變量作為解釋變量，并與大多數研究一樣以財產保險保費收入表示財產保險需求為被解釋變量。根據已有的研究成果發現，多元對數線性需求函數模型比單方程多元線性需求函數模型回歸效果更好，且對數線性模型更能反應自變量的微弱變化對因變量的影響。本文數據來由1997-2011年《重慶統計年鑒》、《中國統計年鑒》、《2011年重慶市統計公報》、《2011年政府工作報告》年及中國保監會統計數據收集整理計算得到。模型設定如下：

lnprenmium=β0+β1lnEducatian+β2lnInvestment+β3lnCampetitian+β4lnIncome+β5lnClaim+μ

五、實證結果分析

（一）模型估計結果

運用OLS原理對財產保險需求進回歸分析，經過運行Eviews6.0得出以下計算結果，如表1所示。

從表1回歸結果看出，原R2值為0.998792，調整后的R2值為0.997929，說明回歸方程的擬合度較高，F檢驗的零系數概率接近為0說明回歸方程的系數總體顯著。F統計量為1157.3遠大于臨界值，5個解釋變量系數的T統計量絕對值都大于臨界值2，且x1、x3的回歸系數在5%顯著性水平下顯著，x2、x4、x5的回歸系數在1%顯著性水平下顯著。實證結果顯示：教育水平、人均可支配收入和保險賠付額與財產保險需要呈正方向的關系，與預期相同；固定資產投資和人均可支配收入與財產保險需要呈反方向的關系，與預期不同。

（二）實證結果檢驗

1.多重共線性檢驗。由表可知判定系數　R2值較高，而所有5個參數的顯著性t檢驗都比較顯著，這表明該回歸模型的多重共線性程度很低，模型通過多重共線性檢驗。

2.異方差檢驗。本文采用White檢驗來對建立的多元回歸模型進行異方差檢驗，不考慮變量的交叉項，構建輔助回歸模型為：

e2=α0+β1lnEducatian+α2lnInvestment+α3lnCampetitian+α4lnIncome+α5lnClaim+α6（lnEducatian）2+α7（lnInvestment）2+α8（lnCampetitian）2+α9（lnIncome）2+α10（lnClaim）2+ξ

對輔助回歸模型進行OLS估計，得到White檢驗的統計量Obs*R-squared值的為6.55遠小于χ20.05（10）＝18.37，因此該模型不存在異方差。

3.自相關檢驗。本文采用LM檢驗法（亦稱BG檢驗）來對模型殘差序列進行二階自相關檢驗，　LM統計量Obs*R-squared的伴隨概率為0.0204，小于χ20.05（2）＝0.1，故認為該模型中不存在二階自相關。從以上的檢驗結果來看，模型通過各項檢驗，因此可以確定最終的模型為：

lnPrenmium＝-0.749593+0.48lnEducatian-0.51lnInvestment-1.39lnCampetitian+1.84lnIncome+0.47lnClaim

六、結論及啟示

（一）教育經費支出與重慶財產保險需求呈正相關關系

當重慶市教育經費增加1%其財產保險保費收入增加0.48%，表明教育經費支出與財產保險需求呈顯著的正相關關系。重慶市應該繼續增加都對教育事業的投入，加大初高等教育普及的力度，保險監管部門和各保險公司應該注重保險的宣傳，提升人們的保險意識。

（二）重慶固定資產投資與財產保險需求為負相關關系

重慶市固定資產投資與財產保險需求呈較顯著的負相關關系，這表明重慶市的財產保險市場還具有巨大的發展空間。針對這一特殊情況，重慶市應該加大財產保險市場發展的力度，努力完善財產保險市場體系，開拓創新財產保險業務以適應不斷發展的經濟市場，努力使固定投資資產的增加成為推動重慶市財產保險市場發展的外在動力。

（三）市場競爭與重慶財產保險需求呈負相關關系

當重慶市保險公司數目增加1%時，實證結果顯示財產保險保費收入反而降低1.39%，與預期不符。同時也表明，過度的市場競爭是阻礙重慶市財產保險市場發展的主要因素。各公司在提升自身的競爭優勢時應更多注重于財產保險業務的開發，注重提高服務質量，保險監管部門應該制定符合保險市場發展需要的法律規范，規范保險市場主體的行為，嚴厲打擊不正當競爭的活動。

（四）人均可支配收入與重慶財產保險需求呈正相關關系

人均可支配收入每增加1%，重慶市財產保險保費收入增加1.84%，是重慶市財產保險保費收入增加的最重要的因素，這與以往實證結果一致。隨著經濟的持續發展，重慶市人均可支配收入將進一步增加，這也意味著重慶市財產保險需求將進一步擴大。政府應該注重良好經濟環境的培養和經濟建設，為重慶市財產保險市場的發展提供外在和內在的需求支持。

（五）保險賠付額與重慶財產保險需求呈正相關關系

保險賠付額對重慶市財產保險保費收入的彈性小于1，為0.47%。其原因主要是由于保險賠付額增加，人們對于保險公司更加信賴，更多人為了規避風險選擇購買保險。因此，保險公司應該更加注重對于風險事故進行經濟補償的職能，加強內部管理，降低其運行成本，以更有效率的方式提供服務。

總之，教育經費支出、人均可支配收入和保險賠付額的增加都能夠促進重慶市財產保險市場的發展。而固定資產投資水平和市場競爭與財產保險市場需求呈顯著的負相關關系，重慶市應該努力完善其保險市場體系，規范競爭行為，開發新的財產保險業務，滿足不同的保險需求，注重內部管理和保險服務質量的提高，實現重慶財產保險市場的又好又快發展。

參考文獻：

1.林寶清，洪錫熙，吳江鳴.我國財產險需求收入彈性系數實證分析[J].金融研究，2004（7）.

2.肖文，謝文武.經濟增長與政策因素對保險業發展的影響及其內在傳導機制分析[J].浙江社會科學，2001（3）.

3.黃澤勇.影響我國財產保險保費收入因素的實證研究[J].中國管理信息化，2009（12）.

4.嚴敏.論我國東部地區財產保險需求的影響因素[J].企業導報，2010（5）.

5.夏益國.我國非壽險需求影響因素的實證分析[J].技術經濟，2007（3）.

第4篇：固定資產投資綜述范文

關鍵詞:外商直接投資;擠出效應;協整;誤差修正模型

中圖號:F125.4文獻標識碼:A文章編號:9451(2009)02-98-05

An Empirical Study of the Effect of Foreign

Direct Investment on China’s Domestic Investment

WANG Mingxing

(School of Statistics,Jiangxi University of Finance and Economics,NanChang 330013,China)

Abstract:

An empirical analysis of the effect of foreign direct investiment from 1983~2007 on China’s domestic investment is mady by using the cointegration analysis and the error correction model.The results obtained show that foreign direct investment has a crowdingout effect on domestic investment in the long term while in the short term it has a lagged and negative effect,which requires the relevant government departments to make a right adjustment in the current policy on utilization of foreign investment so as to weaken such a crowdingout effect and make better use of foreign investment.

Key Words:foreign direct investment;crowdingout effect;cointegration;

error correction model

吸引外商來華投資是推動中國經濟持續快速發展的重要動力之一。外商直接投資(FDI)的流入不僅為發展中國家發展經濟帶來了稀缺的資金、技術和管理經驗,而且為東道國創造了更多的就業機會,增加了政府的財政收入,改善了東道國的對外貿易,優化了東道國的產業結構等。但是隨著我國利用外資規模的不斷擴大,外商直接投資的負面效應開始凸顯并影響了中國經濟的長遠發展,其中外商直接投資對國內投資的擠出效應就是一個備受關注的問題。因此本文從整個宏觀角度出發,分析外商直接投資對國內投資的短期和長期影響,從而為政府調整利用外資結構和規模,提高利用外資質量,發揮外資的正面效應提供理論依據。

(一)外商直接投資(FDI)與國內投資關系的理論探討

國內總投資包括本國投資者所形成的投資和外商所形成的投資這兩部分。相應地,外商直接投資與國內投資之間的關系也就有兩種:第一,外商直接投資與外商所形成的那部分國內投資之間的關系問題,也就是反映外商直接投資如何轉化為外商所形成的那部分國內投資。第二,外商直接投資與本國投資者所形成的那部分國內投資之間的相關性問題,即外商直接投資是促進了國內投資,還是減少了國內投資,或者兩者之間根本不存在相關性。本文所要探討的外商直接投資與國內投資的關系屬于后者。如果外商直接投資的增加導致國內總投資的增加額超過了外商直接投資本身的增加額,則說明了外商直接投資帶動或促進了國內投資,此時稱外商直接投資對國內投資產生了擠入效應。擠入效應的產生途徑主要有:外商直接投資流入,如果給東道主國家帶來新技術或新產品,迫于競爭的壓力,國內企業會不得不引進新技術或者增加自己的研發投入來提高企業的競爭力,從而導致國內投資的增加;若外商投資的行業與上下游產業有很強的關聯性,外商直接投資的增加會帶動下游和上游企業投資的增加;另外FDI企業與國內企業之間的人才流動會使前者的先進技術,管理經驗流入到后者,這樣國內企業利用先進技術提高了勞動生產率同時也會增加自己的投資。相反地,若外商直接投資的增加導致國內總投資的增加額小于其自身的增加額,則國內投資減少,外商直接投資對國內投資產生了擠出效應。一般來說,FDI企業擁有先進的生產技術,經營管理以及強大的品牌力量,再加上東道主國家給予的各種優惠會使得其在爭奪生產要素,產品市場中處于有利地位,若FDI企業進入了國內發展已相對成熟、競爭相對激烈的行業,在投資機會和產品市場飽和的狀態下外商直接投資的進入必然會減少甚至替代國內投資。另外,FDI企業通過進口來購買原材料和出口來實現產品的銷售,這樣會切斷與國內上下游行業之間的原有關聯性從而導致國內投資的減少。最后,如果外商直接投資的增加額等于國內總投資的增加額,則表明兩者之間不存在相關性。

(二)國內外相關文獻綜述

關于外商直接投資與東道主國家國內投資關系的研究國內外學者針對不同的國家和地區利用不同的擠入擠出效應模型得出的結論是不一樣的。Borensztein Gregorio和Lee運用內生經濟增長模型對69個發展中國家19701989年的數據進行分析發現FDI對國內投資產生了擠出效應,國內總投資的增加額約為FDI流入增加額的1.52.3倍。ManuelR Agosin和Ricrado Mayer采用19701996年間亞洲、非洲和拉丁美洲39個國家的面板數據,運用總投資模型,證明FDI對亞洲各國的國內投資產生了很強的擠入效應,對拉丁美洲各國卻產生了擠出效應,與非洲各國的國內投資則無顯著的相關性。

近年來,國內部分學者也對外商直接投資對中國國內投資的擠入擠出效應進行了實證研究。張倩肖在新古典投資模型的基礎上證明了外商直接投資對我國國內投資產生了替代效應。在區域性研究方面,王志鵬和李子奈運用面板數據分析后發現,FDI對我國東部地區的國內投資產生了擠出效應,對中部地區國內投資存在擠入效應,而西部地區FDI的擠出效應不顯著;薄文廣采用總投資模型論證了珠江三角洲地區FDI的擠出效應比長江三角洲地區更加明顯。

以上在分析FDI對國內投資的影響時大多采用總投資模型,由于模型中解釋變量很多容易產生多重共線性,另外解釋變量中還含有滯后被解釋變量,因此運用OLS法來估計模型就會失效。本文采用協整理論和誤差修正模型來分析外商直接投資,國內生產總值對國內總投資的長期均衡關系和短期動態影響。

二、實證分析

(一)變量選取與數據來源

影響國內總投資規模的因素諸多,主要有兩種投資需求模型:加速度模型和資本存量模型。在這里采用加速度模型來研究總投資的變化,加速度模型表明投資需求不僅要受到本期國民收入水平的影響,而且要受到上期國民收入的影響,同時還要受到本期流入的外國資本的影響。因此我們可以將實際利用的外商直接投資額(FDI),國內生產總值(GDP)作為影響國內總投資的主要因素,研究它們對國內總投資的長期和短期影響。從中經統計數據庫中可以搜集到19832007各年全國的FDI,GDP數據,而國內總投資額用全社會固定資產投資完成額(DI)來代替。由于統計資料上FDI數據是以美元標價的外商直接投資額,在分析中首先將其用美元對人民幣的年平均匯率折算成以人民幣標價的外商直接投資額。為了消除數據中可能存在的異方差,分別對以上的外商直接投資額,國內生產總值,全社會固定資產投資完成額取對數,取對數后的結果來表示。

(二)變量的平穩性檢驗

對于非平穩的時間序列變量建立回歸模型可能產生偽回歸的問題,因此在回歸分析之前必須要對變量序列lnGDPt、lnFDIt、lnDIt進行單位根檢驗,以確定變量的平穩性及單整階數。運用Eviews5.0中ADF方法分別對lnGDPt、lnFDIt、lnDIt進行平穩性檢驗,檢驗結果如下表1。

表1中d表示變量的一階差分;檢驗形式中C代表包含常數項,T代表含有趨勢項,K表示滯后階數;滯后階數的選擇標準是以AIC和SC值最小為準則。從表1中可以看出,ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)的ADF檢驗統計量值分別大于1%顯著性水平下的臨界值,不能拒絕存在單位根的原假設,表明水平序列lnGDPt、lnFDIt、lnDIt都是非平穩的;其一階差分變量d(lnGDPt)、d(lnFDIt)、d(lnDIt)的ADF統計量值分別小于10%顯著性水平下的臨界值,這樣它們的一階差分變量在10%顯著性水平下都是平穩的,因此ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)都屬于一階單整變量序列。

(三)變量之間的協整關系檢驗

盡管lnGDPt、lnFDIt、lnDIt都是非平穩的,可是同為一階單整變量的它們之間可能存在一個穩定的線性組合。采用Johansen方法對ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)是否存在協整關系進行檢驗,在“Cointegrating Equation(CE) and VAR specification”欄目中選擇第三個備選項,即設定時間序列數據存在確定性線性趨勢,但協整方程(CE)和向量自回歸模型(VAR)中只含有截距項不含有趨勢項,同時一階差分滯后階數選擇為2階,Eviews5.0運行結果如下表2和表3。

表2中在檢驗原假設H0:r=0時無論跡統計量還是最大特征值統計量都大于5%顯著性水平下的臨界值,表明拒絕原假設,三個變量之間至少存在一個協整關系;在檢驗原假設H0:r=1時統計量和最大特征值統計量都小于對應5%顯著性水平下的臨界值,說明不能拒絕H0:r=1,因此ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)之間僅僅存在一個協整關系。表3給出了三者之間的協整數量關系式:

lnDIt=-3.85500+1.33874lnGDPt-0.127547lnFDIt

雖然全社會固定資產投資,國內生產總值和實際利用的外商直接投資都有各自的波動規律,但從長期來看,三者之間存在一個穩定的關系,其中國內生產總值對全社會固定資產投資產生了促進作用,國內生產總值每增加1%會使得全社會固定資產投資增長約1.3%,而外商直接投資則擠出了部分國內企業的固定資產投資, 實際利用的外商直接投資每增加1%將使得國內總投資減少近0.13%。

(四)建立誤差修正模型

協整關系反映了變量之間存在長期穩定的均衡關系,但由于許多隨機因素影響著包括諸多變量的經濟系統,所以經濟系統經常處于一種非均衡狀態。變量組成的經濟系統之所以能夠保持一種均衡趨勢,是因為系統本身具有自我調整機制,當變量在上一期偏離了均衡點時系統在下一期會對上一期的非均衡誤差做出修正從而使得變量不斷地圍繞著長期均衡關系進行上下波動而不是更進一步地脫離均衡關系。構造誤差修正模型正是為了尋找這種調整機制,它描述了變量從短期波動向長期均衡調整的過程。根據ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)之間的協整關系:lnDIt=-3.85500+1.33874lnGDPt-0.127547lnFDIt,可以建立如下形式的誤差修正模型:

上式中參數βi(i=1,2,…,9)是短期參數,表示變量之間的短期調整關系,其中β9也稱為修正系數,它反映上期的不均衡誤差對本期被解釋變量短期波動的影響程度,說明被解釋變量短期對誤差的調整速度。ECMt-1 代表非均衡誤差的一階滯后項,ECMt-1=3.85500+lnEIt-1-1.33874lnGDPt-1+0.127547lnFDIt-1運用OLS法對以上的誤差修正模型進行參數估計,得到如表4的結果:

R2=0.860981,調整的R2=0.756716,DW=2.430159,F-statistic=8.257670.

從表4中可以看出,解釋變量中只有

d(lnDIt-2),dln(GDPt),d(lnFDIt-1),ECMt-1的T統計量通過了顯著性檢驗,因此剔除其他的解釋變量,只以d(ln(DIt-2),d(lnGDPt),d(lnFDIt-1) ,ECMt-1,作為解釋變量重新用OLS法對誤差修正模型進行估計,估計結果如下表5。

從估計結果可以發現所有的解釋變量都通過了顯著性檢驗,而且模型的擬合優度(R2=0.804872)也比較高,說明所建的誤差修正模型是有效的,它可以表示成下列形式:

d(lnDIt)=-0.130397+0.591627d(lnDIt-2)+1.619331d(lnGDPt)-0.233414d(lnFDIt-1)-0.300074ECMt-1

其中前兩期全社會固定資產投資的變動以及本期國內生產總值的變化都對本期全社會固定資產投資額的短期變動有正影響,影響系數分別為0.591627和1.619331,可見本期國內生產總值的變化對當期本期全社會固定資產投資額影響比較大;而前一期的外商直接投資的短期變動對對本期全社會固定資產投資額的短期變動產生了負影響,前一期的外商直接投資每增加1%會導致本期全社會固定資產投資額下降0.23%,影響力并不大。另外滯后一項的非均衡誤差對本期全社會固定資產投資額的變動也起著負影響,符合誤差反向修正機制,上期誤差的30%在本期得到了修正。

三、結束語

就全國而言,外商直接投資對國內投資存在著長期的擠出效應,我們認為這主要是由外資企業與內資企業在產品市場上的競爭所造成的。流入我國外資的行業分布比較集中于制造業,尤其以輕工業為主,長期以來制造業領域吸收的外商直接投資占實際利用的外商直接投資總額的60%以上,這與內資企業的產業結構總體上相似。由于輕工業大多屬于勞動密集型產業,其產品技術含量不高,替代性較強,這樣外企的進入并不會創造和擴大國內的市場需求,只能與內資企業競爭去爭奪有限的市場空間。與國內企業相比,外資企業通常擁有國際知名的品牌、豐富的管理經驗及國家給予的超國民待遇,所以在產品市場的激烈競爭中外資企業具有明顯的競爭優勢,進而減少或取代了國內的投資。另外,今幾年來外商直接投資選擇獨資這種生產經營方式的比重不斷上升,2004,2005,2006年這個比重更是超過了70%,這也就限制了外商直接投資對國內企業技術溢出效應更好的發揮。

從短期看,外商直接投資對國內投資變化存在滯后一期的負影響, 前一期外商直接投資每增加1%會導致本期全社會固定資產投資額下降0.23%,這說明外資企業的競爭優勢要經過一段時間才能逐步發揮出來;對本期國內投資變化影響最大的還是當期的經濟發展水平,當期GDP每增加1%,大約會使得國內投資增加1.6%;而上期的非均衡誤差對本期國內投資的影響也達到了0.3。

鑒于外商直接投資對國內的固定資產投資產生的擠出作用,國家在今后利用外資的政策上要做出一定的調整來增強外商直接投資對國內投資的擠入效應,削弱其擠出效應,這對于提高利用外資的質量,優化產業結構和轉變經濟增長方式都有著重要的意義。因此我們建議:國家應積極將外資引入到服務業領域,改變當前這種過度集中于制造業的狀況。即使在制造業吸收外商直接投資也只能引入那些技術含量高的知識密集型外資企業,而對于一般的加工制造業實行國民待遇,這樣會增強外商直接投資的技術溢出效應,也有利于產業結構的優化升級。

參考文獻:

Borensztern E,Lee J De Gergorio aridjw.How Does Foreign Direct Investmeent Affect Economics Growth\.Journal of International Economics,1998(45):47.

Manuel R Agosin,Ricardo Mayer,Foreign Investment in Developing countries:Does it Crowd in Domestic Investment\.UNCTAD Discussion Paper,2000,146.

張倩肖.外商直接投資對國內投資的替代互補效應分析\.經濟學家,2004(6):77.

王志鵬,李子奈.外商直接投資對國內投資擠入擠出效應的重新檢驗\.統計研究,2004(7):37.

薄文廣.FDI擠入或擠出了中國的國內投資么?――基于面板數據的實證分析與檢驗\.財經論壇,2006(1):64.

楊柳勇,沈國良.外商直接投資對國內投資的擠入擠出效應分析\.統計研究,2002(3):6.

邵學言,余 敏.廣東FDI對國內投資擠入擠出效應的實證研究――提高利用外資質量的宏觀視角分析\.南方金融,2006(10):5.

郝 雁.廣東省外商直接投資與省內固定資產投資相關性的實證分析-擠出還是擠入效應\.國際貿易問題,2007(8):84.

第5篇：固定資產投資綜述范文

關鍵詞：財產保險；產業集中度；動態面板數據模型；SYS-GMM

中圖分類號：F842.6 文獻標識碼： 文章編號：1003-9031（2013）04-0066-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2013.04.14

隨著改革開放的深入和國民經濟的快速發展，我國的財產保險產業也迅速壯大。自1980年恢復保險業務以來，財產保險業務實現了質和量的突破。2012年財產保費收入為5330億元，較2011年增長15.4%。但我國財產保險總保費收入比重偏低、財產保險險種結構失衡、財產保險業務集中幾家大型保險公司等問題一直存在。這促使我們去思考中國財產保險產業的市場類型、產業集中度與財產保險需求之間的關系。

一、文獻綜述

（一）保險需求研究的相關文獻

國外學者對財產保險需求進行了大量研究。Outreville（1990）、Esho（2004）等的研究結果表明財產保險需求與經濟發展之間存在著顯著的正相關關系，同時也發現財產保險需求與損失可能性、收入水平和風險厭惡度的關系顯著為正[1-2]。國內學者對中國的保險市場也進行了相關的研究。粟芳（2004）、趙桂芹（2006）的研究結果表明財產保險需求與國內生產總值和收入水平呈顯著的正相關關系[3-4]。夏益國（2007）的研究結果表明經濟增長、消費者的保險意識、風險水平對財產保險需求有顯著的影響，而價格和市場供給等因素對其影響并不顯著[5]。謝云（2008）通過對1985—2008年中國保費收入數據進行分析，結果顯示通貨膨脹和利率對保險需求產生負面的影響，并且在不同的保費收入水平下，這種影響是存在差異的[6]。李毅（2008）的研究結果表明對于地區性財產保險需求而言，GDP 的增長是重要源泉，固定資產投資的增加是外在動力[7]。

（二）產業集中和產業增長的相關文獻

20世紀90年代末，產業集中與產業增長開始成為新地理動態經濟學的研究重點。產業集中程度對產業增長具有促進作用還是抑制作用這一問題背后的政策含義是，政策制定者在制定產業發展政策時必須充分考慮產業的空間布局問題。因此研究產業集中程度與產業增長的關系可以為產業布局與地區經濟發展提供理論支持。對于產業集中程度是否會促進該產業增長的問題，不同學者持有不同的觀點。Martin（1999）、Fujita（2002）等認為產業集中程度的增加能促進產業增長[8-9]。而Sbergami（2002）、Bautista（2006）則認為產業集中程度的增加對產業增長的作用不顯著，甚至有的學者認為是負作用[10-11]。

總之，首先國內研究財產保險產業集中程度與保險需求之間關系的文獻較少，且文獻中較少對國內財險產業集中度進行詳細闡述和研究。其次，大多數文獻都是從時間序列角度出發，通常忽視我國不同地區之間的內在差異。最后，國內現有的面板研究中，計量模型的內生性問題沒有得到足夠的重視。因此，本文將按以下思路進行：一是選取影響財產保險需求的指標；二是選擇合適的模型來考察保險產業集中度對財產保險需求的影響，并利用系統廣義矩估計方法克服面板模型的內生性問題；三是根據相關結論提出合理建議。

二、變量說明、數據來源和模型設定

（一）變量數據，數據說明

結合本文研究的特點、已有文獻的研究程度和數據的獲取情況，本文選取了6大類、8個變量作為控制變量。

（1）財產保險行業集中程度（hhi）。市場集中度是市場結構的重要特征之一。一般來講，該指標數值越大，表示財產保險產業集中程度較高，意味著行業壟斷程度較高。（2）人均財產保險賠款。財險經濟補償功能的實現有助于經濟的增長，同樣有助于財產保險需求的擴大。但大多數財險需求實證研究忽視經濟補償功能與財產保險需求間的關系。我們采用財產保險賠款（claim）和滯后一期賠款（claim_1）來考察對財產保險需求的影響。（3）經濟發展水平。國內生產總值（gdp）和固定資產投資（fi）往往是衡量經濟發展水平的最重要標志之一，我們用國內生產總值（gdp）和固定資產投資來考察對財產保險需求的影響。（4）教育支出（edu）。消費者是否購買財產保險來轉移和分散風險，在很大程度上還是取決于其自身的保險意識的高低。因此本文嘗試用一個省市自治區的教育經費支出來代替消費者的風險防范意識水平。（5）儲蓄（save）。儲蓄作為信貸資金的來源可以使社會再生產過程加速和規模擴大，從而促進經濟的發展，儲蓄金額的多少也代表居民購買保險能力的強弱。（6）交通里程（tra）。交通等基礎設施的投入能極大地改善經濟運行環境、降低企業與外部的交易成本，從而促進地區經濟增長，也能在一定程度上增加對財產保險的需求。

本文預期財產保險需求與市場集中度呈負相關關系，財產保險賠款、固定資產投資、教育支出、儲蓄和交通里程有利于財產保險需求的增長。其中，保費收入（pre）、賠款（claim、claim_1）和市場集中度（hhi）等數據來源于2007—2012年的《中國保險統計年鑒》，國內生產總值（gdp）、固定資產投資（fi）、教育支出（edu）、儲蓄（save）和交通里程（tra）等數據來源于2007-2012年的《中國統計年鑒》。為了克服異方差和多重共線性的影響，本文對數據做取對數的處理，使用軟件為STATA12。

第6篇：固定資產投資綜述范文

關鍵詞：服務業；FDI；溢出效應

中圖分類號：F753.6

文獻標識碼：A　文章編號：1002－0594(2007)05－0063-04　收稿日期：2007－03－06

改革開放以來，隨著FDI流入規模的擴大，理論界關于FDI的研究日益增多，但對FDI溢出效應方面的研究則到1998年才開始受到重視。雖然各類研究采用的方法和數據存在差異，但都得出基本一致的結論：FDI對中國經濟發展，特別是制造業部門發展具有正向促進作用。但因中國服務業開放整體晚于制造業，開放程度亦低于制造業。受外資影響程度遠弱于制造業，使得對中國服務業FDI溢出效應研究還沒有展開。但人世后，隨著中國服務業對外開放力度的加大，FDI流入將急速增加，其必然對中國服務業產生溢出效應，故必須對服務業FDI溢出效應加以研究，為中國調整服務業對外開放和FDI吸引政策提供佐證。

一、文獻綜述和問題提出

雖然中國服務業對外開放的滯后導致對其吸引FDI研究的匱乏，但人世前夕，中國服務業呈現對外開放加大的趨勢，使得中國國內學術界開始較多關注服務業開放問題。進而涉及服務業FDI研究。并取得一系列研究成果。

吳彬運用鄧寧(J.H.Dunning)的國際生產折衷理論對服務業FDI增長原因加以探討。余江指出現有外商投資企業存在的問題對服務業開放的啟示，并認為要對服務業進行適當保護。胡小娟、李波對服務業利用外資的特征加以研究。李慧中指出發達國家對發展中國家服務業的直接投資主要集中在兩類具有相對壟斷性優勢的服務產品上：傳統勞動密集型的消費者服務中品質特別優秀的服務產品和更具有現代意義的作為中間投入品的生產者服務。薛求知、鄭琴琴從需求、供給、競爭、壁壘以及聲譽等五個方面對服務型跨國公司的出現、擴張動因及其在中國的發展狀況進行研究。王娟麗、馬永喜對我國服務業直接投資的現狀、特點及人世后的發展趨勢進行過分析。俞梅珍就服務業跨國直接投資迅速增長的原因及對世界和中國經濟的影響做出過分析。鄭吉昌認為服務業跨國公司擴張的動因主要包括需求拉動、勞動力推動、競爭促動和服務貿易自由化推動。孫文博、陳朗、范志剛從實證角度對我國服務業的宏觀引資環境進行過分析。李慧中通過比較服務業與制造業貿易與投資動因的差異，認為不完全競爭條件下的產品差異與規模經濟最能說明當前的服務業跨國投資的動因。張妍提出服務業發展水平低、服務業結構不合理和地區發展不平衡是我國服務業吸引FDI的制約因素。李珠峰提出我國服務業吸引國際直接投資的制約因素主要包括服務業基礎設施滯后、產業政策過度傾斜制造業、城市化滯后、人力資本缺失。葉賢偉、陳立珍從當前服務業國際轉移的趨勢著手，結合服務業自身的特點，對服務業國際轉移的現狀及其發展趨勢進行分析，并在此基礎上對當前國內服務業迎接服務業國際轉移的優劣勢進行過歸納。戴楓通過對協議利用FDI和服務業發展的協整檢驗和因果檢驗，得出FDI是促進中國服務業發展因素之一。殷鳳指出經濟發展水平、服務業發展水平、開放程度、勞動力供給等是影響服務業利用外資的主要因素。

上述文獻雖然對中國服務業吸引FDI的現狀、特征、發展趨勢、影響及局限、動因等加以分析，但均未具體分析中國服務業吸引FDI的溢出效應，特別是不同要素密集型服務業分行業FDI溢出效應。因此，本文特以1997-2005年為樣本區間，對中國服務業總體和分行業吸引FDI溢出效應加以計量分析。

二、中國服務業吸引FDI溢出效應的理論分析

根據跨國公司理論，FDI可分為垂直一體化模型和水平一體化模型：

(一)垂直一體化國際直接投資模型垂直一體化國際直接投資是指跨國公司在母國和東道國間實行縱向分工，設在母國的總部和分支機構從事產業鏈中的關鍵環節(如知識、技術密集型)的生產活動；海外分支機構則往往從事產業鏈中增加值相對較低的勞動力密集型和資本密集型的生產活動。對東道國而言，雖然吸引垂直型跨國投資可增加產業內貿易，從而獲得更多貿易利益。在短期內對其產業發展具有促進作用；但從發展角度分析，發展中國家總是在接受前一輪被淘汰的技術，技術發展上始終處于相對劣勢地位，對其產業結構升級的促進作用不大，因而此種產業內貿易的擴大并不能真正代表技術水平、產業發展水平和競爭力水平的提高。

(二)水平一體化國際直接投資水平一體化投資是指跨國公司因主要在經濟發展水平和市場規模相似的國家間從事類似的經營活動，傾向于在各國都建立獨立的生產和銷售體系。在當地生產，當地銷售。故該種跨國經營所產生的產業內貿易，無論對母國還是東道國的外貿競爭力都具有促進作用。對東道國而言，水平一體化跨過公司的進入會給東道國帶來母國先進的生產和經營技術，促進東道國相關產業的技術進步和產業升級，即使母國和東道國技術水平相差不大，跨國公司亦會為東道國帶來有特色的生產方式、新的營銷渠道和不同的管理理念等，從而促進東道國產業的發展。

由于經營服務業的跨國公司的技術優勢主要是現代服務手段和管理方法，在設立海外分支機構時無法將其徹底剝離，故彼此之間多半只能構成水平分工的關系，因而使得服務業跨國公司向海外分支機構轉移的技術更接近母公司的水平，導致服務業FDI成為帶動知識擴散、新技術傳播的重要促進者，從而對東道國服務業發展產生溢出效應。因此，服務業國際轉移既使得跨國公司全球資源優化配置得以繼續，也將使發展中國家分享市場，為新興市場經濟國家提供新的經濟增長點。目前，部分發展中國家已從承接國際服務業轉移中獲益，許多發展中國家都把承接國際服務業轉移作為一項極力開展的工作。藉此實現產業升級和技術進步，實現跨越式發展，提高其國際經濟地位。

(三)中國服務業吸引FDI溢出效應理論分析綜上，中國服務業吸引FDI應該具有正向促進作用，即其應該對中國服務業發展產生促進作用。具體體現在如下四個方面：

1、當前，我國服務業的發展水平與發達國家相比的差距，要大于在制造業領域的差距；而由于服務業既不能分解又不能進行內部貿易，母公司所有的技術與訣竅都要向子公司傳遞，因此能夠明顯地提升我國相關服務行業的水平。

2、我國重要的服務業基本上都是國有資本為主，外資的進入，尤其是外國大型成熟的服務業跨國公司的進人，可彌補我國服務業投資建設資金的不足，增加服務業在國民經濟中的比重，調整我國的產業結構。

3、外資服務業以其優質的服務產品和高質量的服務態度可贏得國內消費者的青睞，也可給國內同行作出示范，成為其模仿學習的對象。

4、外資投資服務業，加劇國內服務業在同一領域的競爭，競爭的結果則是該行業的不斷發展，從而提升我國服務業的發展水平。

三、中國服務業吸引FDI溢出效應實證分析

為檢驗理論分析結論的正確性，筆者特以1997～2005年為樣本區間，借助Eviews4，0對中國服務業吸引FDI的溢出效應加以計量分析。

(一)模型構建及變量選擇根據科布一道格拉斯生產函數，在技術水平一定的情況下，企業的產出由其所投入的資本K、勞動L決定，但考慮到資本投入又可分為國內投資和FDI兩個部分，故對科布一道格拉斯生產函數加以變型得：

GDP＝f(FDI，DK，L)＝A×FDIα×DKβ×LYγ (1)

為避免變量計量單位差異而引發異方差和偽回歸現象，對(1)式取對數得：

LnGDP＝C＋αLnFDI＋βBLnDK＋γLnL＋ε

(2)

其中，c為截距項，α、β、γ分是FDI、DK、L的彈性系數，ε是誤差項。若α為正，表示FDI存在正溢出，反之則為負溢出。借鑒已有研究方法(沈坤榮、武劍、張建華等)，各變量取值如下(為避免樣本區間匯率變動影響，特用當年平均匯率將GDP和固定資產投資換算成美元)：

1、GDP表示服務業總體及分行業國內生產總值(億美元)。

2、國內投資DK采用服務業及分行業全社會固定資產投資總額(億美元)減對應實際利用外商直接投資額(億美元)加以計算。但因僅有2003-2005年全國分行業全社會固定資產投資總額。故考慮到服務業固定資產投資絕大部分都發生在城鎮(表1)，即城鎮固定資產投資情況能大致反映全國固定資產投資情況，因此，筆者特用1997～2005年城鎮分行業全社會固定資產投資額替代全國分行業全社會固定資產總額來計算服務業總體及分行業固定資產投資額。

3、FDI代表服務業總體及分行業實際利用外商直接投資(億美元)表示。

4、L代表服務業及分行業就業人數(萬人)。

(二)中國服務業總體及分行業吸引FDI溢出效應計量分析 為具體分析中國服務業吸引FDI溢出效應，為調整政策充分發揮FDI產業升級效應，特借助公式(2)對中國服務業總體、批發零售餐飲業、交通運輸通訊業、金融保險業、房地產業吸引FDI溢出效應進行計量分析，結果見表2。

(三)中國服務業總體及分行業吸引FDI溢出效應的結論分析表2，可得出如下結論：

1、中國服務業總體引人FDI具有較強的溢出效應(α＝0.1757)，即中國服務業吸引FDI每增加1％，則會帶動服務業產值增加0.1757％。

2、就服務業分行業而言，因其要素密集型和市場結構存在差異，使得FDI對其的溢出效應亦存在顯著差別。

①勞動力密集型批發零售餐飲業和物質資本密集型房地產業，FDI具有負溢出效應(α＜0)，但該效應不顯著(系數α的t值未通過任何顯著水平的檢驗)。之所以如此，可能在于這兩個行業中，中國對外開放較早，外資進入多以獨資方式進入，從而使得溢出效應在統計上不明顯。

②對于物質資本/技術密集型交通運輸業、人力資本/技術密集型金融保險業，FDI具有顯著正溢出效應(α＞0)。這是因為FDI是一個既包含資本，又包含知識和技術的復合體，是人力資本和技術變遷的重要源泉，FDI流入會通過技術示范一模仿、人力資本流動而推動東道國技術進步和人力資本培育，從而推動其技術和人力資本密集型行業的發展。

張斌、徐帆指出，占據中國服務業相當大比例的分部門，如教育、醫療、衛生、環境、金融、交通等部門的市場化改革滯后：在經營主體層面上，其主要經營者都是國有企業：在市場建設方面。不同形式的價格管制、行業準入管制等非常普遍，市場競爭不充分，以鐵路交通、郵政為代表的局部行業的壟斷狀況非常嚴重。外資的進入則推動其市場化改革步伐、打破局部行業的壟斷、加劇市場競爭，從而推動整體行業的發展，產生正向溢出效應。

四、結論

第7篇：固定資產投資綜述范文

關鍵詞：科技進步　 經濟增長江蘇

我國經濟高速增長主要是由大量的資本注入、廉價的勞動力投入和高能耗推動的。粗放型的經濟增長方式雖然給經濟發展帶來了巨大的推動作用，但同時也讓我們付出了環境污染和資源浪費的代價。科學技術進步對于促進我國的經濟轉型具有重要的推動作用。測定科技進步對經濟增長的作用，是當前科技進步分析工作的重要任務之一①。眾多學者開始研究我國經濟增長中是否有技術進步、技術進步對我國經濟增長的貢獻度等問題②。測算科技進步、資本投入和勞動力投入對江蘇省經濟增長的貢獻率，可以了解江蘇省經濟增長的主要動力，找到薄弱環節，對于江蘇經濟的平穩轉型具有一定的參考價值。

一、模型闡述

目前關于科技進步對經濟增長貢獻率的測度方法主要有生產函數計量估計方法、增長核算方法和基于信息技術的增長核算方法③。科技進步貢獻率測度方法使用最多的還是索洛余值法②。本文采用柯布－道格拉斯生產函數和索洛余值法對江蘇省的科技進步貢獻率、資本貢獻率和勞動力貢獻率進行測算。生產函數數學形式如下:

Y=AF（K,L）=AKαLβ （1）

其中是產出，K是資本投入，L是勞動投入，A是某一個時刻技術水平的一個衡量指標。α是資本投入的邊際產出彈性系數，β是勞動投入的邊際產出彈性系數。求全微分得：

dY/Y=dA/A+α（dK/K）+(dL/L) （2）

即索洛增長速度方程。用差分近似代替微分并進行簡單的變形，可得測度科技進步對經濟增長貢獻的方法—索洛余值法，科技進步率=ΔA/A

=ΔY/Y-α(ΔΚ/Κ)-β（ΔL/L）；科技進步貢獻率=(ΔA/A)/(ΔY/Y)；資本貢獻率=(ΔΚ/Κ)/(ΔY/Y)；勞動力貢獻率=（ΔL/L）/(ΔY/Y)。假設生產規模報酬不變，即α+β=1，整理得：

二、江蘇省科技進步貢獻率的實證研究

（一）變量選擇

1、產出量Y:地區生產總值（億元）；2、資本投入K:固定資產投資額（億元）；3、勞動力投入L:從業人數（萬人）；

（二）數據的收集整理

收集1991—2010（限于篇幅部分年份數據未列入表中）年江蘇省地區生產總值、商品零售價格指數、固定資產投資額、固定資產投資價格指數和從業人數等數據，并對地區生產總值和固定資產投資額進行價格調整以消除價格變動的影響，調整后的數據見表1中的前5列。

在R2.14.1軟件平臺下，對數據進行線性回歸，可得調整后的R2＝0.9949，F統計量為3736。從t值和相伴概率可知：常數項和α均通過顯著性水平為0.001的t檢驗；從擬合優度R2及F值可以看出，回歸方程中自變量和因變量間的相關關系是成立的，且回歸效果較好。得到的回歸方程為：

其中α=0.83213，lnA=0.91842。計算可得1992—2010年江蘇省科技進步率、科技進步貢獻率、資本貢獻率和勞動力貢獻率如表1中的后5列所示。

（三）數據分析

分析表明，1992—2010年間，江蘇省勞動力投入增長率比較低，最大值僅為1.10%，最低值為0.02%，平均值為0.54%；江蘇省資本投入增長率較高，平均增長率約為23.78%，最高值高達50.79%，2000年降至谷底，僅為6.09%，2000—2003年期間有短暫的持續上升，然后出現波動特征。江蘇省科技進步率波動比較大，最高為43.82%，但平均值卻為－4.11%，存在以3—4年為周期的波動規律。可能是由于需要資金投入，科技進步為經濟增長發揮作用具有一定的滯后性，從科技研發到科技應用需要一定的周期，因此在短期內科技進步貢獻率可能為負值。

1992—2010年間，江蘇省資本貢獻率非常高，均值約為124.46%，最高達221.09%，最低也達到66.14%。江蘇省勞動力貢獻率相對較低，均值為3.23%。綜述分析可以得出：資本投入是江蘇省經濟增長的主要動力；科技進步對江蘇的經濟增長也起到重要的推動作用，但波動較大；勞動力投入對江蘇的經濟增長貢獻率較低。科技進步貢獻率對資本貢獻率有“抵消”作用的一種可能原因是：測算出的科技進步貢獻率中包含宏觀經濟調控等因素，政府為了限制經濟增長過熱的情況，往往進行調控，而這一部分“抵消”作用反應在科技進步貢獻率這一測算指標上。

三、結論

對江蘇省1992—2010年科技進步貢獻率進行測算，發現個別年份出現大起大落的波動情況，可能是由于測算出的科技進步貢獻率不是“純科技進步”且受到宏觀經濟政策調整或要素投入周期性影響的緣故。從資本貢獻率來看江蘇省資本投入是其經濟增長的主要動力。從勞動力貢獻率來看，其均值為3.23%，且相對穩定。勞動力投入對其經濟增長的影響比較微弱。從科技進步貢獻率來看，科技進步對江蘇的經濟增長也起到重要的推動作用。由此可見，目前江蘇省經濟增長的最主要動力是大量的資本投入，科技進步水平還需要進一步提升，只有這樣才能實現向集約式經濟增長模式的平穩轉型。

參考文獻：

①汪慧玲，王富貴．西部地區提高科技進步貢獻率的對策分析——以甘肅省為例[J]．工業技術經濟，2009（1）：112—115

②趙喜鳥，錢燕云．技術進步對經濟增長的貢獻度分析——基于長三角和珠三角5個地區的實證分析[J]．科技進步與對策，2012（2）：23—26

第8篇：固定資產投資綜述范文

【關鍵詞】體育管理職能；體育決策；研究綜述；支持系統

前言

從我國體育事業發展的規劃，到體育事業有關的各種具體政策、法令、都離不開決策。科學的決策將對體育事業的發展產生最大的推動作用。近年來，對于體育決策的研究已越來越引起國內體育教育界的重視。筆者通過對中國期刊全文數據庫1998-2008年的全部期刊，以“體育決策”為關鍵詞進行檢索，共檢索到文獻156篇。其中片名中同時含有“體育決策”的文章有42篇。本文在此以檢索到的文獻為依據，對體育管理決策的研究現狀作以綜述，以期為提高體育管理決策的科學化、促進體育事業的發展提供一定的幫助。

一、體育決策的概念及其意義的研究

（一）體育決策的概念

決策是一項古老而又嶄新的行為，對決策的理解也經歷了漫長的演變過程。我國現代著名管理學者席酉民認為決策是一個發現問題、分析問題和解決問題的全過程，這個理解不但可以分解決策科學先驅西蒙(H．SIMON)將決策歸納為情報活動、設計活動、選擇活動、實施活動的四個階段，也可以細化為決策分析中采用的多個步驟，較全面地把握了現代管理決策的內涵與外延。楊海龍在“體育決策的失誤原因及預防”中指出體育決策是體育行政組織和非行為組織為履行其職能所作的行為設計和決策過程。體育決策是體育管理過程的首要環節，它貫穿于體育管理的全過程，直接關系著體育管理的成敗。

（二）體育決策的意義

關于體育決策意義的研究不同的學者從不同的角度給出了各自不同的解釋。楊樺在“關于冬季競技體育項目管理決策的思考”中指出科學的管理決策是指導當前體育改革的需要，是建設世界體育強國的需要。現代競技體育管理的過程，實際上就是競技體育管理者的決策過程。因為，競技體育管理的一切工作，都是圍繞著制定決策和實現決策目標進行的。一個競技體育的管理者能否根據需要適時做出正確的決策，將直接關系到競技體育管理工作的成敗，可謂“一著不慎，全盤皆輸”。袁艷在“體育社會科學的決策與管理價值透析”中提到決策過程是一個具有復雜性與動態性的過程，是針對事先規劃的與未來的操作行動而制定的，決策是社會各項體育管理活動中的重要職能。

二、體育決策的類型及程序的研究

（一）體育決策的類型

依據不同的標準，可以對決策做出多種不同的分類。不同類型的決策有其不同的特點，合理區分管理決策的類型，把握不同類型決策的基本規律，對正確做出決策有重要的意義。丁慶建，孫慶祝在“現代體育決策系統分析”中把體育管理決策按層次可分為三大類:戰略決策、戰術決策和監督決策。這三大類決策相互依附相互影響，構成了一個具有宏觀決策與微觀決策的完整的決策體系。黃瑞國按體育競賽謀略決策的層次將體育競賽的決策分為二個層次：一是戰略層面的決策，二是戰術層面的決策。按體育競賽謀略決斷的程序把體育競賽謀略決斷可分為二種：一是賽前決策， 二是賽場臨機決策。

（二）體育決策的程序

決策的過程有它內在的規律性，決策的過程是由相互聯系相互制約又形成幾個相對獨立的階段來進行。科學的決策必須按照一定的程序來進行。丁慶建，孫慶祝根據現代體育決策的目標，針對外部、內部制約條件，對收集到的信息予以分析，然后制定出若干可行性方案，并在其中進行選擇，最后將選擇的最優方案實施，然后不斷地進行信息反饋和修正。在此基礎上，他們提出現代體育決策系統模型。該模型顯示了決策的系統過程以及各個組成部分的有機聯系:首先，現代體育決策系統模型的中心是體育決策目標，目標指明了體育決策的方向和重點，也是衡量管理者業績的尺度;其次，現代體育決策系統模型高度重視制約條件的作用;第三現代體育決策系統模型表明了決策是一個連續的循環的過程。

第9篇：固定資產投資綜述范文

關鍵詞：全球化經濟金融化非金融企業

美國次貸危機爆發前后，作為可能導致危機的重要因素——經濟的金融化現象，成為西方經濟學者熱議的焦點（John Bellamy Foster，2008，2007；格萊塔·R克里普納，2008；William Milberg，2008）。經濟金融化描述了近四十年來資本主義的經濟特征從以生產為重心逐漸轉移到以金融為重心這一事實（John Bellamy Foster，2007）。與傳統金融發展與經濟增長理論不同的是，經濟金融化不僅反映在銀行、經紀人事務所、金融公司等機構的擴張上，金融業利潤占利潤總額的百分比的增長上，也同樣反映在非金融企業的利潤積累和利潤使用上的“金融化”傾向上（Milberg，2008）Milberg認為非金融部門的金融化是指：生產性企業越來越多地成為金融控股集團，其利潤越來越多地被用于股東分紅、購買金融資產（例如股票回購），甚至兼并收購等。。盡管過度的金融創新與資本的金融化最終體現為越來越大的資產價格泡沫并導致危機爆發，經濟金融化的過程也并非對經濟毫無裨益。Paul Sweezy（1997）曾認為資本積累過程中的金融化是支撐20世紀70年代以來經濟增長的主要力量，并由此帶來了資本主義經濟體系的轉型。不僅如此，在全球化背景下，跨國企業通過控制價值鏈、獲得利潤積累而產生的金融化趨勢促使以美國為代表的經濟體實現了：低投資與企業核心競爭力提高并存，高利潤、高股東價值與低投資率并存，低生產、低物價與高消費并存的優質增長（Milberg，2008；張慕瀕，2010）。

20世紀90年代以來，中國加速融入世界經濟體系，成為全球價值鏈體系中最大的制造中心。金融危機之后國內制造業迫切需要轉型升級，然而“實業金融化”的趨勢卻愈演愈烈。有數據表明，國資委下屬的117家央企中76%涉足金融業，這些非金融央企實際已經控制了24家信托公司、20家證券公司、14家財產保險公司以及23家壽險公司，分別占到受調查該種類金融機構的462%、410%、370%以及531%。此外，上市公司抱團參與私募股權投資以及各地陸續爆發的民間借貸危機，均驗證了上述事實。這是否說明在全球經濟一體化、經濟金融化趨勢的推動下，中國實體經濟也出現了金融化現象？與控制全球價值鏈的美國相比有何不同？如何證明和評價我國的實業金融化現象？

基于上述思考，本文從梳理西方金融化評價的定量指標入手，以中國的宏觀金融狀況與制造業的金融活動為研究對象，實證檢驗中國的經濟金融化現象，判斷目前金融化的狀態、階段，分析其成因，為如何看待實體經濟與虛擬經濟的協調發展提供借鑒。本文的結構安排如下：第一部分文獻綜述，梳理金融化研究的不同方面，區分金融化與金融發展，厘清全球化與金融化的關系；第二部分是借鑒西方評價體系設計中國經濟金融化的量化標準；第三部分全球化下經濟金融化趨勢在中國的驗證。第四部分是總結與啟示。

經濟金融化的相關研究回顧

1金融化的定義與成因

自Goldsmith（1969）和McKinnon（1973）提出金融發展與經濟增長關系的經典理論以來，“金融化”一詞被隨意地等同于金融深化或金融自由化，尤其當Mckinnon和Shaw（1973）以發展中國家作為研究樣本的“金融抑制論”傳入我國后，國內學者對金融發展理論的關注主要落腳于宏觀層面、金融機構和制度的發展層面。從近期最新的觀點來看，“金融化”是對一國宏觀、中觀和微觀層面金融發展狀況的客觀描述，它既表達了金融部門對國民經濟的貢獻程度達到一定的水平，也反映了傳統金融發展理論一直忽視的非金融企業的金融活動，而后者是“金融化”理論更注重的方面。“金融化”現象或者金融化水平的提高并不一定代表金融發展有助于經濟增長，反之，在金融抑制的發展中國家，企業等非金融部門仍然可以通過某種方式的利潤累積和利潤使用，實現向金融類控股公司轉變的可能。因此，本文首先對20世紀70年代以來有關金融化的研究加以綜述，其目的是厘清金融化的涵義。

當前國外研究文獻對“金融化”的定義比較隨意。最早提出金融化術語的可以追溯到20世紀初，Hobson（1902）、Hilferding（1910）、 Lenin（1916）認為金融化反映了食利者階層享有越來越大的政治和經濟力量此處文獻轉引自：格·R克里普納美國經濟的金融化（上）丁為民等譯國外理論動態，2008（6）。70年代之后，學者普遍贊同把金融部門的發展、金融利潤占利潤總額的比重增加以及金融交易的擴大和新的金融工具的創造（ Felix，1998；Henwood，1997；Sassen，2001；Tickell，1999）作為金融化的證明，Phillips（2002）認為金融化代表了資本市場相對于銀行而言其支配作用日益增長。然而這種籠統的歸納模糊了金融化與傳統金融發展理論的差異。隨著股份公司的進一步發展和經濟全球化的推進，學者們將關注的重點逐漸微觀化：①從公司治理的角度，認為金融化是“股東革命”的結果，即股東為了實現其價值要求更多地分紅、股票回購等，由此帶來公司金融活動的增長（Froud et al， 2000；Lazonick and O’Sullivan， 2000；Williams， 2000）。②從投資回報的角度，認為金融化是因為產業投資的回報率與金融資產投資回報率之間的差距越來越大所致（Dumenil& Levy，2005；Crotty，2005）。

而在定量描述金融化上，近期文獻形成了三種觀點：①工業國金融部門的產出占GDP或凈收入的比重較大（Epstein & Jayadev，2005）；②總的國際資本流動量比世界總產出和產品與服務的貿易量增長更快（Eatwell& Taylor，2002）；③非金融部門越來越倚重于金融而非產品作為他們資金的來源與用途（Stockhammer，2004；Crotty，2005）。

2全球化與金融化

次貸危機催生了國外學術界對實體經濟金融化成因的進一步關注，2008年發表的多篇文章都將視角轉向全球化對非金融企業的影響之上。比如格·R.克里普納認為金融化的研究視角應該從“以活動為中心”轉向“以積累為中心”，他在《美國經濟的金融化》一文中明確提出應觀察美國經濟中“利潤從何處產生”的問題，以此作為“金融化”存在的證據。此外，他認為對金融化問題的研究可以說明全球化對國家的影響已經到了怎樣的程度內容出處同前。。無獨有偶，Milberg（2008）撰文進一步研究了以美國跨國公司為代表的非金融企業“金融化”的成因。他將非金融企業的金融活動分成兩塊：一是從利潤來源的角度，認為借助于控制全球價值鏈，跨國公司以降低進口成本而非提高國內產品價格的方式實現了利潤積累，并由于生產碎片化和外包，主導廠商可以在不提高固定投資的情況下快速積累利潤，使其資金的積累速度大于其生產投資速度；二是從利潤使用的角度，既然控制價值鏈的一方已經不需要生產制造，則利潤使用則更多地用于金融活動，例如分紅、股票回購用以期權激勵，或者是對外收購。由此，全球價值鏈使主導廠商維持了較高水平的金融化，并反過來促使價值鏈管理強化，最終形成持續的金融化現象。

3國內研究現狀

與國外文獻不同，國內研究基本忽略了金融化與金融深化、金融自由化的差異。在理論研究方面，大多延續了金融促進論和金融抑制論（談儒勇，1999；史永東等，1999；韓廷春，2002、2003；王志強、孫剛，2003；沈坤榮、張成，2004；王洪斌、柳欣，2008），重在實證分析代表金融發展或經濟金融化的指標與代表經濟增長或結構調整指標的相互關系。2008年以后的一些研究則注意到微觀層面證據的重要性：易綱、宋旺（2008）跳出傳統只研究金融部門的做法，以住戶、非金融企業部門、金融機構三個主體的金融資產結構為對象，重新度量了中國金融資產總量及結構，研究了中國金融資產結構是否改善，以及目前的結構是否適應經濟發展需要的問題；吳曉輝等（2008）設計了一個涵蓋政府支出、城鎮家庭財產性收入和非國有企業融資額等一系列指標在內的金融發展變量，嘗試探索金融與經濟增長的微觀作用機理；魯曉東（2008）也將金融發展指標擴大到私人信貸、上市公司市值等微觀層面；孫天琦（2008）認為企業的IPO行為在致使股權資本擴大的同時也增加了其負債能力，導致資產規模擴大，進而影響到M2，為微觀層面的金融化與宏觀的金融發展構建了聯系；祝丹濤（2008）認為金融體系效率的高低會體現在家庭和企業資金的可獲得性、儲蓄轉化為投資的效率以及財政收支上，并以美國為例論述了上述機制對經常項目盈余的影響，建立了一個全球化和微觀相結合的視角。然而站在全球化背景下考慮非金融企業金融化問題的文獻少之又少，趙玉敏（2008）分析了發達國家通過全球化的制造業產業轉移實現金融資產價格上漲和消費過度，以及在金融技術創新的推動下的過度金融化對中國制造業的影響，但作者所指的金融化主要指金融脫媒、虛擬經濟和實體經濟發展背離，還是一種偏宏觀的看法。

綜上所述，要刻畫全球化背景下中國經濟的金融化特征，除了要考慮金融深化的程度以及金融體系的效率，更應關注在全球價值鏈分工體系下中國制造業的金融活動。制造業出現了高IPO、負債擴張（從而資產規模擴大）、高投資、高企業儲蓄的現象，整個金融市場的體量也在增加，并且由于加工貿易本身的模式和中國投資機會的涌現，又出現雙順差現象，這在宏觀上促使金融深化和金融體系效率的提高。然而在微觀上，還必須考慮制造業在這一金融深化過程中，是否出現了利潤的累積總量高于利潤使用總量，是否投資的增長帶來利潤的累積等等。也就是說，金融深化或者金融體系效率的提高必須建立在對微觀經濟主體利潤累積有正面作用的基礎上，而不是一個空泛的總量概念。因此，本文將以全球化為背景，從宏觀、中觀和微觀三個層次實證檢驗中國經濟金融化的存在性，其中微觀數據將取自制造業上市公司層面，這些公司在中國制造業嵌入全球價值鏈的過程中發揮著主導作用。

中國經濟金融化的量化評價設計

國內有關經濟金融化的量化評價方法的文獻較少，宋仁霞（2007）建立了一個囊括金融機構資產規模、金融資產結構、上市公司產業分布數、三次產業增加值中金融資產占比、金融企業利潤占社會企業利潤總額比率等在內的24個指標，檢驗中國的經濟金融化狀態，指標設計上盡管顧及到微觀層面，但指向不明確，體系略顯陳舊，也忽略了非金融企業金融化這個重要因素。其他與金融化相關的主要是金融市場化指數的設計（黃金老，2001；劉毅，2002；莊曉玖，2007）。

本文參考了格萊塔R克里普納（2008）和Milberg（2008）對于金融化的量化分析框架，采集來自宏觀、部門和行業三個層次的數據，主要從規模、結構的角度進行統計分析。鑒于有關中國經濟金融化評價體系的國內文獻尚未充分，本文的研究并未實現指標體系構建，但可為未來經濟金融化指標體系的設計提供前期成果。

（1）宏觀層面。根據格萊塔·R克里普納（2008）的總結，評價經濟長期結構性變化的方法主要有兩種，“以活動為中心”的觀點主要關注不同行業的就業份額占總就業人數的比重、產出占GDP的比重等，而“以積累為中心”的觀點則關注利潤從何處產生，比如各產業公司利潤的相對比重。格文研究表明：“以活動為中心”的經濟變化觀不適合金融部門金融部門不是勞動密集型部門，它的“產品”在國民經濟統計中并不是以透明的方式表現出來的。，并且忽略了非金融企業的金融活動對實體經濟的影響作者認為20世紀70年代困擾美國企業活力能力的危機中就能看到金融化的起源：面對國內勞工的戰斗性和海外與日俱增的國際競爭力，非金融企業對不斷下降的投資回報的反應，就是將資本從生產領域抽走，將其轉移到金融市場。因此一個完整的金融化概念就必須既包含金融企業，也包含非金融企業的活動。那種單純進行部門分析的方法只關注金融業，喪失了大量的對考察美國經濟金融化非常重要的資料。，實證發現：就業與產出指標無法揭示經濟金融化特征，但利潤數據卻可以做到。在本文的研究中，宏觀數據包括兩類：第一類反映就業、產出部門構成，由于無法獲取各產業公司利潤的相對份額，有關論據將采用部門和行業數據。第二類反映全球化與金融化的關系。在此，我們借鑒了Milberg（2008）的觀點，他認為美國非金融企業的金融化其中一個重要原因是利潤來源發生了變化：通常企業的利潤來源于提高產品售價、降低成本或擴大產量，然而在控制了全球價值鏈分工體系后，美國跨國企業用外包的方式取代了在本國進行生產性投資，然后再通過貿易的方式進口中間品或最終品，長期則形成了國內CPI漲幅低于貨幣供應量M2漲幅和企業利潤增長的趨勢，這為非金融企業的金融化打下了基礎。因此，我們也選取國內相關數據查看上述狀況在中國的表現。

（2）部門層面。主要以非金融企業作為研究對象，考慮其利潤的來源與使用情況。①關于利潤來源：按照格文，金融化的一個標志是非金融企業源于金融投資的收入高于源于生產活動的收入，或者在一定的基礎比例下前者的增幅大于后者。由于格文的研究時期跨越1950—2001年，二戰后美國采取刺激投資的稅收與折舊政策，企業利潤被嚴重低估，因而格文選擇了證券收入與公司現金流量的比率來衡量利潤的來源。再者，因為經濟金融化還應考慮金融業的利潤增長情況，增加了一個考慮金融利潤（現金流）與非金融利潤（現金流）對比的指標。鑒于中國公開的統計年鑒未公布非金融企業的證券收入與現金流量數據，我們用制造業和FIREFIRE是金融、保險、房地產業的總稱。上市公司數據驗證這一狀況。②關于利潤使用：根據Milberg（2008）的觀點，非金融部門將利潤更多地用于分紅、股份回購、兼并收購等金融行為，也是金融化的一個表現。由于國內統計部門并無相關口徑數據，我們從與金融行為相對的固定資產投資行為加以反證：如果公司利潤中用于固定資產投資的比例較高或者這一比例增速加大，則可以說明非金融企業的金融行為并不居主流。此類指標包括：制造業和FIRE固定資產投資占GDP的比例等。

（3）行業比較。為了進一步探究全球價值鏈分工對我國制造業資金運用的影響，我們按照參與價值鏈的程度不同在鑒定這一概念時，我們借鑒了Milberg（2008）文中的一個方法：他使用美國制造業的相對進口價格（relative import price）來反觀生產（服務）外包的程度，相對進口價格越低的，說明生產碎片化程度越高，美國跨國公司作為價值鏈中心的控制力越強。其中電腦和辦公機器、通信設備、飲料、電子產品、服裝和家具等行業都處于相對進口價格下降較快的行業。，選擇了若干行業觀察：不同行業證券收入占利潤的比例，不同行業利潤中用于固定資產投資的比例。

（4）樣本數據的來源與時期。依照西方學者的研究，雖然全球化從上世紀70年代就已經開始，但發展中國家加入全球化體系加速了發達國家非金融企業金融化的形成，因此本文選取的數據時間跨度為2000年至2011年。數據主要來源于：①中國統計局各年度統計年鑒數據；②國泰君安（CSMAR）數據庫的上市公司數據。

三個層次的數據可見下表：

數據分類序號含義宏觀層面（1）FIRE就業人數占比（2）FIRE產值/GDP（3）CPI、M2的增幅對比部門層面（4）制造業上市公司證券收入/公司利潤*（5）FIRE上市公司證券收入/公司利潤（6）FIRE上市公司證券收入/制造業上市公司證券收入（7）FIRE上市公司利潤/制造業上市公司利潤（8）制造業固定資產投資/GDP（9）FIRE固定資產投資/GDP行業層面（10）分行業制造業上市公司證券收入/公司利潤（11）分行業制造業上市公司固定資產投資/公司利潤注：*我們最終使用了公司利潤而非現金流量作為分母，是因為現金流量余額經常出現負數，影響了數據質量。

中國經濟金融化的經驗分析

1來自宏觀層面的證據

宏觀數據展示了非金融部門的發展及其與金融部門的相對發展速度。

（1）從就業份額來看，圖1表明，從2000年到2011年，盡管外向型經濟特征明顯，但按城鎮就業口徑統計的各部門的相對就業份額在10年間并無大的變化。2011年FIRE部門的就業比例比10年前有了顯著提高，制造業和服務業的這一比例還有所下降，但幅度均不大。這個結論從一定程度上印證了格文（2008）對于“以活動為中心”視角的判斷，說明就業比例大概無法很好地表達經濟金融化現象。

（2）圖2顯示了各行業增加值占GDP增加值的比重2010年中國統計年鑒并未公布制造業增加值數據，此處數據來源于世界銀行WDI數據庫，原為1906186億美元，此處換算為人民幣，換算匯率取2009年12月31日與2010年12月31日人民幣兌美元中間價的平均值。。可見，制造業、FIRE部門和服務業增加值占比均有所提高，制造業從2000年開始這一比例快速增長，并一直持續到2004年，之后一直維持30%以上的占比，但2008年后開始明顯下降。與制造業的發展趨勢有所不同的是：2007年之后FIRE的增加值占比開始突破10%的區域，并呈現穩態上升之勢。然而總體而言，與就業數據相似，近10年來部門發展的差距并未像美國那樣出現顯著的拉大。

（3）圖3是用CPI、M2等宏觀數據的變動關系驗證金融化的后果。將圖3與表1比較可見：根據Milberg（2008）的研究，自1986年開始CPI處于逐級下降，進口商品的價格也在逐步下降，而貨幣供應量M2盡管在1991—1995年間緊縮，長期增勢不改，1996—2006年均增幅6%以上，是CPI增幅的2倍多。弗里德曼關于“通貨膨脹自始至終是一種貨幣現象”的論斷在新的以價值鏈為主導的國際分工體系下被打破了。與此相對應，處于價值鏈低端制造環節的中國，卻出現了CPI、M2與企業利潤齊升的狀況，其中M2的增長幅度明顯高于CPI。盡管這一宏觀數據的形成有更為復雜的微觀因素，我們也不能僅據此判斷其與金融化的關系，但這一結果說明在中國參與價值鏈分工之后，盡管企業利潤上升，但低附加值的特點要求更大的投資和產能加以維系，使得企業的貨幣需求始終維持在高水平。投資——制造——出口——利潤積累——再投資的循環造成是制造業的利潤累積難以持續進行，也就難以展開相關金融化活動。

2來自部門層面的證據

西方學者對美國經濟金融化的研究形成了幾點結論：①非金融部門證券收入占現金流入或企業利潤的比重在提高，并且高于非金融部門來自業務經營的收入；②除了非金融企業在增加收入流量的過程中不斷增強金融活動外，金融業自身也變成一個在經濟活動中越發具有特權的積累機構[美]格·R克里普納美國經濟的金融化（上）丁為民等譯國外理論動態，2008（6）。然而在數據處理上，格文將金融和非金融部門合并，取出它們共同的金融業務利潤對比它們共同的非金融業務利潤，而且并未比較金融與非金融部門相比到底誰的金融利潤增長更快，本文對此做了區分。圖4表明：從利潤來源的角度，FIRE上市公司的證券收入占企業利潤的比例大大超過制造業上市公司，兩者的增長趨勢也相差迥異。FIRE上市公司在2005年之后證券收入占比激增，制造業卻一直在低位徘徊。

圖5描述了FIRE上市公司與制造業上市公司證券收入的對比，從年度數據看，2003年之后FIRE上市公司證券收入激增，其增幅大大超過制造業并持續到2004年，然而2004年之后這一比例又開始急劇下降，隨后在2005—2009年間，這一比例呈現出有規則的波動，波峰之間相距兩年左右。進一步觀察發現，兩個行業證券收入比的變化與股市牛熊交替正好相反，牛市時FIRE上市公司證券收入與制造業上市公司證券收入的比值下降了，熊市時反而有所上升。這是否意味著牛市帶動了實業投資機會增加，金融機構資金流向實業投資的體量大于流向金融資產領域，而在熊市時由于實業投資機會缺失，無論金融業還是實體經濟部門，資金只有流向金融資產領域尋求盈利機會。把這一比例進行三年、五年移動平均發現比值變化趨緩，但近幾年依然保持高位。

兩個行業利潤的對比見圖6，無論是年度數據還是三年、五年移動平均都可看出，2003年之后FIRE上市公司的利潤遠高于制造業上市公司，近幾年保持在4倍左右的幅度，遠遠高于2003年之前的1倍多。

圖7有關利潤使用的數據表明，制造業固定資產投資占GDP的比例高于FIRE的這一比例，并且從2002年以后一直呈現上升趨勢，直至2009年回落。FIRE部門則一直維持穩定的固定投資比例，這盡管與該行業特殊的盈利模式相關，但其收入來源與支出的反向變動，恰好說明也許FIRE部門才是主導中國“經濟金融化”的力量，但FIRE部門的過度繁榮并未輻射到實體經濟，它成為一個自我發展、凌駕于實體經濟之上的主體，完全背離了“溫和小幫手”的目標，這種“金融化”正是實體經濟發展的噩夢，也是另一些西方學者批判金融化導致金融危機的緣由。由此，我們從實體經濟與虛擬經濟協調發展的角度證明了：一個有積極作用的經濟金融化之路應該是夯實微觀經濟主體的金融能力，而不能僅根據傳統金融理論的看法，計算金融機構的發展程度或金融利潤的積累程度。

上述分析表明，制造業的金融化現象并不顯著，那么是否利潤積累之后又用于資本形成和擴大再生產了？考慮到參與價值鏈分工的行業在過去的十幾年間獲得的投資機會和財富積累速度大大高于其他行業，按理它們應該有更大的金融活動能力，因此，下文進一步通過行業間比較來探究全球化對發展中國家經濟金融化的影響。

3來自行業比較的證據

我們根據嵌入價值鏈深度的不同選擇了五個排名靠前的上市行業，按程度高低分別是：通信及相關設備制造業和計算機及相關設備制造業、飲料、儀器儀表及辦公機器制造業、服裝、交通運輸設備制造業。從利潤來源的角度，圖6顯示五個行業的差異非常奇特。證券收入占企業利潤比例一直上升的只有通信和計算機行業；服裝與儀器儀表及辦公機器制造業是兩個大起大落的行業，其證券收入占比與宏觀經濟呈現反向關系，2007年之前兩個行業這一比例極低，而金融危機之后，兩個行業的該比例上升到很高的水平；交通運輸設備制造業的證券收入占比一直處于較高的位置，然而也有與經濟增長相背的規律；飲料行業在參與價值鏈深度方面排名第二，但其證券收入占比一直處于最低位置，并且平穩變化并不受宏觀經濟的影響。

進一步地，我們分析這五個行業利潤使用的特點。圖7顯示自2000年以來五個行業均出現了固定資產投資占利潤的比例下降的趨勢，其中下降幅度最小、最為平緩的是之前“金融化”程度最高的通信與計算機行業；服裝與儀器儀表及辦公機器制造業依然是變動最為劇烈的兩個行業，2007年、2008年之后兩個行業從五個行業中最高的固定投資占大幅回落，截至2011年底，雖然在衰落之后儀器儀表行業的固定投資占比依然最高，但服裝行業的指標排名已經到了第三位。交通運輸設備制造業的固定資產投資占比排名第四，其下降幅度略高于通信及計算機行業，高于飲料行業；飲料行業的固定資產投資占比在五個行業中最低，也出現了平緩下降的趨勢。

總結來看：①勞動密集型、處于價值鏈較低位置、容易受外需影響而產能過剩的行業，其金融投資和產業投資顯示出明顯的替代性，而金融投資更像是一種被動的選擇，尤其是金融危機之后投資機會稀缺，這些行業只好將閑置資金用于購買金融資產；②資本密集型以及具有一定技術性的行業處于價值鏈的較高位置，更易于進行金融利潤積累；③以國內市場為主要需求對象的行業既不用遭受外需市場的瞬息萬變，也不用遭受太多來自價值鏈主導方的利潤剝奪，因此有更大的余地在金融投資和產業投資之間進行權衡。

結論與啟示

綜上所述，在全球價值鏈分工體系下，中國并未在實體經濟部門出現顯著、持續的類似美國企業的金融化現象。在美國等跨國企業主導的價值鏈控制下，我國企業的資本積累活動更多的還是用于固定資產投資和擴大再生產。盡管企業的金融利潤有所增長，并且某些行業在某些年份上升明顯，但更多的是經濟低迷時的一種投資替代。這從另一個角度驗證了Milberg（2008）關于美國經濟金融化成因的論斷，即：美國正是由于借助外包剝離了生產過程解放了固定資產投資，借助壓低進口價格贏得利潤，兩相結合實現了初步的利潤累積，然后再通過股權投資、并購等金融活動更好地控制價值鏈，實現了持續的金融化。

我們的研究并未在非金融企業中獲得正向支持，卻發現金融部門本身日益顯示出特權階層的財富積累能力。由于金融制度的壟斷性和利率等要素價格尚未放開，金融部門的定位從原本為企業提供金融服務收取“傭金”，變成了與企業爭利，并導致金融利潤率與實業利潤率的大幅差異。這又引導現金流豐沛的諸如國有控股公司傾向于投資控股金融業，而不是將利潤用于產業類的股權投資、并購和股東分紅。這種名義上的“金融化”背后映射出實體經濟與虛擬經濟發展的不協調，金融凌駕于實體經濟之上，它不僅沒有帶來微觀經濟主體金融能力的改善，反而可能惡化其融資狀況，因而并不可取。

本文彌補了國內有關金融化研究的不足，與國外經濟金融化相關研究形成對比。研究表明：未來有關金融化或金融發展問題的研究應從關注金融體量的變化深入到結構優化，必須考慮微觀主體的效率，探索非金融企業金融化的成因和后果。本文對中國經濟金融化現狀的檢驗，可為新形勢下加強金融監管提供啟示：實業金融化是產業升級的另一種形式，對企業而言可以多元投資、分散風險，對整體經濟而言可以優化資源配置，擺脫原有行業格局的限制，但要避免實業金融化走向極端的產業空心化，造成過度的資產價格泡沫。金融仍然要為實體經濟的轉型、發展服務。

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