固定資產(chǎn)投資綜述精選(九篇)

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第1篇：固定資產(chǎn)投資綜述范文

關(guān)鍵詞：固定資產(chǎn)投資；協(xié)整檢驗(yàn)；vec模型

1 文獻(xiàn)綜述

對(duì)于固定資產(chǎn)投資問題的研究，歷來(lái)是學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)，改革開放以來(lái)，固定資產(chǎn)投資快速穩(wěn)定增長(zhǎng)，是經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速發(fā)展的主要推動(dòng)力量。因此，研究固定資產(chǎn)投資和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前國(guó)內(nèi)對(duì)固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究越來(lái)越多，李其保、周勉之、孫栩瑜，張?jiān)篮愕葘W(xué)者研究了我國(guó)固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，指出我國(guó)目前的投資仍然是粗放型的，而不是集約型的，投資結(jié)構(gòu)有待于進(jìn)一步優(yōu)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(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系。本文在鑒戒前人的基礎(chǔ)上用利用最新數(shù)據(jù)，綜合使用各種方法，對(duì)河北省的固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行實(shí)證研究，以其為河北省經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供借鑒。

2 變量選取與數(shù)據(jù)處理

本文選地區(qū)生產(chǎn)總值和固定資產(chǎn)投資1985-2010年度數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年《河北省統(tǒng)計(jì)年鑒》及《2010年河北省統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，由于缺乏1991年以前固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，中國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和固定資產(chǎn)投資都取當(dāng)年值，未對(duì)價(jià)格變化進(jìn)行調(diào)整。為了消除非平穩(wěn)時(shí)間序列的異方差性，對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值和固定資產(chǎn)投資額進(jìn)行自然對(duì)數(shù)變換，并分別用ly和lx表示。

在1985-2010年間，河北省生產(chǎn)總值和固定資產(chǎn)投資總體呈上升狀態(tài)，在2000年以前比較緩慢，近十年增長(zhǎng)十分迅速，總的來(lái)看經(jīng)濟(jì)得到了很大的發(fā)展，由1980年的396.75億元增長(zhǎng)到了2010年的20197.1億元，固定資產(chǎn)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(jīng)濟(jì)實(shí)力不斷增強(qiáng)。而且河北省的固定資產(chǎn)投資相對(duì)于生產(chǎn)總值的百分比處于極不穩(wěn)定的狀態(tài)。1988年之前幾乎平穩(wěn)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(xiàn)在一直處于顯著的遞增階段，2010年達(dá)到了最高0.747。導(dǎo)致這一劇烈變化的原因是政策改變，可以看出近年來(lái)政府加大了對(duì)固定資產(chǎn)的投資，因而研究其與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系顯得尤為重要。

3 實(shí)證分析

3.1 相關(guān)性分析

相關(guān)性分析可以考察變量之間是否存在依存關(guān)系。通過繪制散點(diǎn)圖，來(lái)判斷兩個(gè)變量間是否有明顯的線性關(guān)系。從河北省固定資產(chǎn)投資（lx）與地區(qū)生產(chǎn)總值（ly）的散點(diǎn)圖可以看出除了個(gè)別的幾個(gè)點(diǎn)外大部分年份的散點(diǎn)都分布在一條直線附近，可以判斷河北省的固定資產(chǎn)投資與地區(qū)生產(chǎn)總值間存在著較強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系。

3.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

建立var模型首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文采用adf單位根檢驗(yàn)法，為了達(dá)到兩個(gè)時(shí)間序列平穩(wěn)化的效果，對(duì)ly和lx進(jìn)行一階差分處理。顯示了adf的檢驗(yàn)結(jié)果。從檢驗(yàn)結(jié)果看，地區(qū)生產(chǎn)總值和固定資產(chǎn)投資兩個(gè)變量原序列adf檢驗(yàn)值都大于10%的顯著性水平下對(duì)應(yīng)的臨界值，因此不能拒絕存在單位根的原假設(shè)，即ly和lx都是非平穩(wěn)的。而經(jīng)過一次差分后的序列的adf檢驗(yàn)值都小于10%顯著性水平下對(duì)應(yīng)的臨界值，因此，這兩個(gè)序列在10%的顯著性水平下是一階平穩(wěn)的，即一階單整i（1）。

3.3 協(xié)整檢驗(yàn)

估計(jì)var模型需要選擇適當(dāng)?shù)臏箅A數(shù)，筆者依據(jù)五種準(zhǔn)則對(duì)滯后期進(jìn)行選擇，五個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)均認(rèn)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l(wèi)y和lx是否是協(xié)整的。筆者采用johansen協(xié)整檢驗(yàn)來(lái)分析兩個(gè)變量之間的協(xié)整關(guān)系，結(jié)果顯示：在5%的顯著性水平下，跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)和最大特征值統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)均存在1個(gè)協(xié)整方程，因此，河北省地區(qū)生產(chǎn)總值與固定資產(chǎn)投資存在協(xié)整關(guān)系。協(xié)整關(guān)系所對(duì)應(yīng)的具體的長(zhǎng)期均衡關(guān)系通?？梢酝ㄟ^最小二乘線性回歸估計(jì)出來(lái)，估算結(jié)果如下:

ly=2.3780+0.8089*lx。

（17.78872）（43.50308）r2=0.9874注:方程下的括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量值。

根據(jù)各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)量指標(biāo)可以看出模型很好地刻畫了河北省固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。其中，回歸系數(shù)的估計(jì)值恰好是固定資產(chǎn)投資的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)彈性，這意味著固定資產(chǎn)每增長(zhǎng)1%，地區(qū)生產(chǎn)總值將增長(zhǎng)08089%，說(shuō)明河北省的固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有拉動(dòng)作用，兩者存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。

3.4 建立vec模型

在實(shí)踐中為了分析這兩個(gè)變量之間的短期波動(dòng)關(guān)系，以及長(zhǎng)期均衡與短期波動(dòng)之間的關(guān)系，需引入向量誤差修正模型（vec）。在上述建模的基礎(chǔ)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(xiàng)，反應(yīng)了ly和lx的長(zhǎng)期均衡關(guān)系.從結(jié)果中

可以看出地區(qū)生產(chǎn)總值和固定資產(chǎn)投資的短期變動(dòng)均可以分為兩部分：一部分是短期固定資產(chǎn)投資波動(dòng)的影響，一部分是偏離長(zhǎng)期均衡的影響。誤差修正項(xiàng)ecm（-1）系數(shù)的大小反映了對(duì)偏離長(zhǎng)期均衡的調(diào)整力度，第一個(gè)方程中誤差修正項(xiàng)的系數(shù)-0.091表明，當(dāng)波動(dòng)發(fā)生致使地區(qū)生產(chǎn)總值ly相對(duì)于其長(zhǎng)期均衡水平低估時(shí)，將以9.1%的調(diào)整力度將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)。第二個(gè)方程中誤差修正項(xiàng)的系數(shù)0.009表明，當(dāng)擾動(dòng)發(fā)生致使固定資產(chǎn)投資lx相對(duì)于其長(zhǎng)期均衡水平高估時(shí)，將以0.9%的調(diào)整力度拉回到均衡狀態(tài)。由此說(shuō)明對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值的調(diào)節(jié)作用比對(duì)固定資產(chǎn)投資的要大。

3.5 格蘭杰（granger）因果關(guān)系檢驗(yàn)

檢驗(yàn)因果關(guān)系最常用的方法是格蘭杰因果檢驗(yàn)，granger解決了x是否引起y的問題，主要看現(xiàn)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(yù)測(cè)中有幫助，或者x與y的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上顯著時(shí)，就可以說(shuō)“y是由xgranger引起的”，檢驗(yàn)結(jié)果顯示：在10%的顯著性水平下，認(rèn)為ly是lx的格蘭杰關(guān)系，反之不成立。說(shuō)明近些年來(lái)河北省隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)固定資產(chǎn)投資額也因此增加，但基于預(yù)測(cè)意義上來(lái)說(shuō)固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用并不明顯?；诖撕颖笔?yīng)該調(diào)整投資結(jié)構(gòu)。

4 結(jié)論與政策建議

從整個(gè)模型的分析可以河北省固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，但河北省固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用并不十分明顯，河北省要合理轉(zhuǎn)變投資結(jié)構(gòu)來(lái)發(fā)揮固定資產(chǎn)投資的推動(dòng)作用?；诖斯P者認(rèn)為：由于固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用有滯后性，因此在決定固定資產(chǎn)投資率時(shí)應(yīng)該根據(jù)上一年投資的具體情況綜合考慮，而不應(yīng)該盲目的增加；可以通過優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)來(lái)優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，更大的發(fā)揮信貸投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用，來(lái)降低經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，保持經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)快速增長(zhǎng)；固定資產(chǎn)投資重“量”更要重“質(zhì)”，要注重投資結(jié)構(gòu)的調(diào)整，在增加投資額的同時(shí)必須重質(zhì)，要選準(zhǔn)投資的方向，使固定資產(chǎn)投資對(duì)河北省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)作用發(fā)揮到最大。

參考文獻(xiàn)

［1］李其保，周勉之.固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證分析［j］.理論探討.

［2］孫栩瑜，張?jiān)篮?中國(guó)固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的協(xié)整分析及其政策建議［j］.惠州學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，30，（2）.

第2篇：固定資產(chǎn)投資綜述范文

內(nèi)容摘要:固定資產(chǎn)投資往往會(huì)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(chǎn)投資總額為樣本數(shù)據(jù)建立組合模型,對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別、估計(jì)、檢驗(yàn),并且用2004年至2008年數(shù)據(jù)進(jìn)行組內(nèi)驗(yàn)證預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)精度都達(dá)到95%以上,文章運(yùn)用此模型對(duì)未來(lái)5年的固定資產(chǎn)投資總額進(jìn)行預(yù)測(cè),以期為四川省有關(guān)部門制定固定資產(chǎn)投資政策提供比較科學(xué)的依據(jù)。

關(guān)鍵詞:固定資產(chǎn)投資總額 組合模型 ARIMA模型 預(yù)測(cè)

研究方法綜述

據(jù)2009年7月18日金融時(shí)報(bào)中經(jīng)濟(jì)專家分析,我國(guó)經(jīng)濟(jì)刺激仍延續(xù)了投資主導(dǎo)的模式。政府主導(dǎo)的基礎(chǔ)設(shè)施投資保持高速增長(zhǎng),地方項(xiàng)目投資增速超過中央,私人投資開始跟進(jìn),四川省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也不例外。因此,作為宏觀調(diào)控的重要措施之一的投資備受關(guān)注,其也成為各級(jí)政府和相關(guān)研究者更加關(guān)注的焦點(diǎn)問題之一。由于全社會(huì)固定資產(chǎn)投資往往受到許多因素的制約,這些因素的關(guān)系又是錯(cuò)綜復(fù)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(shù)據(jù)的質(zhì)量也會(huì)影響到固定資產(chǎn)投資的準(zhǔn)確性,因此運(yùn)用它方數(shù)據(jù)結(jié)合模型對(duì)固定資產(chǎn)投資分析并預(yù)測(cè)一般比較困難。為了更加準(zhǔn)確地模擬四川省固定資產(chǎn)投資總額的變化趨勢(shì),為政府的宏觀調(diào)控提供科學(xué)的依據(jù),研究數(shù)據(jù)自身的發(fā)展變化規(guī)律,并據(jù)此進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測(cè)尤為重要。

對(duì)于時(shí)間數(shù)列的分析方法有很多種,一般簡(jiǎn)單的就是指標(biāo)分析法,比如統(tǒng)計(jì)學(xué)教程中用到的平均增長(zhǎng)速度、平均增長(zhǎng)量等。還有相對(duì)比較復(fù)雜的模型分析法,針對(duì)確定性時(shí)間數(shù)列和隨機(jī)性時(shí)間數(shù)列分析方法又各不相同。

一般確定性時(shí)間數(shù)列的分析方法包括指數(shù)平滑法、移動(dòng)平均法、時(shí)間回歸法、季節(jié)指數(shù)法等。認(rèn)為事物的變化是漸進(jìn)式而不是跳躍式的,影響事物的因素在過去、現(xiàn)在和將來(lái)基本上是不變的,即使變化不大,事物的發(fā)展具有穩(wěn)定性和類推性,而且隨機(jī)因素的影響相對(duì)不顯著,根據(jù)時(shí)間序列的歷史資料可以采用定性和定量相結(jié)合的方法描述出這種確定性的趨勢(shì),并依此來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)的發(fā)展變化。對(duì)隨機(jī)性時(shí)間數(shù)列的分析方法一般包含ARIMA模型法和組合模型法,認(rèn)為很多社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象變動(dòng)形成的時(shí)間數(shù)列都可以看作是一個(gè)隨機(jī)過程的實(shí)現(xiàn),利用隨機(jī)過程去分析描述事物的發(fā)展變動(dòng)趨勢(shì)。

從系統(tǒng)論的觀點(diǎn)出發(fā),現(xiàn)實(shí)中很多經(jīng)濟(jì)時(shí)間數(shù)列都是由確定性趨勢(shì)和隨機(jī)波動(dòng)兩部分構(gòu)成,具體可以用以下模型來(lái)表述:Xt=f(t)+Yt ,其中,f(t)表示數(shù)列Xt中隨時(shí)間變化的確定性趨勢(shì)部分,可以用一定的函數(shù)形式來(lái)模擬;Yt 為Xt中剔除隨時(shí)間變化的確定性趨勢(shì)后余下的隨機(jī)波動(dòng)部分,可以用ARMA模型來(lái)模擬。由于指標(biāo)分析法和確定性時(shí)間數(shù)列分析法認(rèn)為時(shí)間數(shù)列中隨機(jī)變動(dòng)因素影響不顯著是不科學(xué)的,因此,本文選用隨機(jī)性時(shí)間數(shù)列分析方法分析四川省固定資產(chǎn)投資總額的變化趨勢(shì)。

本文運(yùn)用Eviews軟件,采用2009年《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》中實(shí)際固定資產(chǎn)投資總額數(shù)據(jù),首先介紹了ARIMA模型法與組合模型法兩種隨機(jī)性時(shí)間數(shù)列分析方法;然后利用1997至2008年的數(shù)據(jù)建立組合模型,對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別、估計(jì)和檢驗(yàn),對(duì)2004至2008年這五年的固定資產(chǎn)投資總額進(jìn)行了組內(nèi)驗(yàn)證預(yù)測(cè),并用該模型對(duì)未來(lái)五年的固定資產(chǎn)投資總額進(jìn)行了組外推斷預(yù)測(cè)和分析,為四川省政府制定“十二五”發(fā)展規(guī)劃中固定資產(chǎn)投資政策提供比較科學(xué)的依據(jù)。

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(yù)測(cè)對(duì)象隨時(shí)間推移而形成的數(shù)據(jù)數(shù)列視為一個(gè)隨機(jī)數(shù)列,即除去個(gè)別的偶然原因引起的觀測(cè)值外,時(shí)間數(shù)列是一組依賴于時(shí)間t的隨機(jī)變量,構(gòu)成該時(shí)序的單個(gè)數(shù)列值雖然具有不確定性,但整個(gè)數(shù)列的變化卻有一定的規(guī)律性,可以用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型近似描述。這組隨機(jī)變量所具有的依存關(guān)系或自相關(guān)性表征了預(yù)測(cè)對(duì)象發(fā)展的延續(xù)性,而這種自相關(guān)性一旦被相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型描述出來(lái),就可以從時(shí)間序列的過去值及現(xiàn)在值預(yù)測(cè)其未來(lái)的值。ARIMA模型法一般不考慮確定性趨勢(shì)的具體形式,采用直接差分的數(shù)學(xué)方法,使時(shí)間數(shù)列Xt的趨勢(shì)剔除,然后對(duì)剩余數(shù)列進(jìn)行自回歸滑動(dòng)平均模型(ARMA模型)的模擬,最后經(jīng)過逆運(yùn)算得出時(shí)間數(shù)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(yù)測(cè)對(duì)象隨時(shí)間推移而形成的數(shù)據(jù)數(shù)列視為一個(gè)隨機(jī)數(shù)列,而時(shí)間數(shù)列是一組依賴于時(shí)間t的隨機(jī)變量,用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型近似描述數(shù)列與時(shí)間t的確定性關(guān)系,然后用ARMA模型描述隨機(jī)變動(dòng)部分。 組合模型法考慮確定性趨勢(shì)的形式,以直線、指數(shù)、多項(xiàng)式、雙曲線等具體不同形式,構(gòu)造時(shí)間t的函數(shù)去模擬確定趨勢(shì),然后對(duì)剩余數(shù)列進(jìn)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(guān)系

ARIMA模型法與組合模型法都是研究隨機(jī)性時(shí)間數(shù)列的方法,二者異曲同工,又各有優(yōu)劣,具體采用哪種模型來(lái)擬合時(shí)間數(shù)列趨勢(shì),應(yīng)視具體情況而定。其一,組合模型法可以取不同的函數(shù)形式模擬確定趨勢(shì),而ARIMA模型法多為通過一般差分來(lái)剔除趨勢(shì)的,而且多數(shù)是線性趨勢(shì)的效果才好,對(duì)于非線性趨勢(shì)的數(shù)列一般要經(jīng)過取對(duì)數(shù)等線性數(shù)學(xué)替換后才能夠進(jìn)行差分剔除趨勢(shì);其二,組合模型法中模型參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義更好解釋,而ARIMA模型法的參數(shù)經(jīng)濟(jì)含義則難以解釋;其三,現(xiàn)實(shí)中多數(shù)經(jīng)濟(jì)時(shí)間數(shù)列的變動(dòng)并非都是呈現(xiàn)線性趨勢(shì),ARIMA模型法的數(shù)學(xué)變換經(jīng)常使得原始數(shù)據(jù)面目全非,最后在模型中的數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)相差甚遠(yuǎn)。

組合模型的實(shí)現(xiàn)

首先,擬合確定性趨勢(shì)部分 。根據(jù)固定資產(chǎn)投資時(shí)間數(shù)列變動(dòng)趨勢(shì)圖,發(fā)現(xiàn)存在指數(shù)變動(dòng)趨勢(shì),因此建立指數(shù)增長(zhǎng)模型對(duì)其進(jìn)行擬合,估計(jì)方程為:

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

T統(tǒng)計(jì)量 9.695477 21.028890

式中,參數(shù)都通過了顯著性檢驗(yàn),相對(duì)應(yīng)的T檢驗(yàn)值分別為9.695477和21.028890,絕對(duì)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于2;整體的模擬效果也比較好,擬合優(yōu)度達(dá)到0.985542,F檢驗(yàn)效果也非常好;同時(shí),對(duì)剩余數(shù)列進(jìn)行包含常數(shù)項(xiàng)和趨勢(shì)的單位根檢驗(yàn),選擇Automatic based on AIC和MAXLAG=4,發(fā)現(xiàn)ADF值達(dá)到-3.460619小于5%顯著性水平下的臨界值-3.875302,說(shuō)明剩余數(shù)列已經(jīng)平穩(wěn)。

其次,對(duì)剩余數(shù)列y用Box-Jenkins法模擬ARMA(p,q)模型。由于數(shù)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(duì)剩余數(shù)列進(jìn)行建模。根據(jù)數(shù)列y的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖可以斷定,初步識(shí)別數(shù)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(tǒng)計(jì)量,綜合預(yù)測(cè)誤差的結(jié)果最終確定剩余數(shù)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(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)如下:模型中一、二階自回歸參數(shù)的T統(tǒng)計(jì)量值的絕對(duì)值均大于2,表明各參數(shù)顯著不為零;F檢驗(yàn)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(shuō)明擬合效果比較好,同時(shí)殘差平方和、AIC及SC都相對(duì)最小;從殘差自相關(guān)和偏自相關(guān)圖及相應(yīng)的Q統(tǒng)計(jì)量來(lái)看,殘差的任意滯后期自相關(guān)和偏自相關(guān)系數(shù)與零無(wú)顯著差異,同時(shí)LM檢驗(yàn)也表明殘差數(shù)列不存在高階自相關(guān),且ARCH檢驗(yàn)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(duì)組合模型的參數(shù)進(jìn)行整體估計(jì),參數(shù)的初始值和精確估計(jì)相差不大,綜合確定趨勢(shì)的指數(shù)模型和剩余數(shù)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(jù)上述組合模型對(duì)2004-2008年的固定資產(chǎn)投資進(jìn)行了組內(nèi)預(yù)測(cè),從近五年預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)情況(見表1)來(lái)看,預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的差異較小,相對(duì)誤差率基本上控制在5%以內(nèi),這說(shuō)明此模型預(yù)測(cè)的效果較好,能夠較真實(shí)地刻畫固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,可以用于預(yù)測(cè)。

預(yù)測(cè)及分析

本文對(duì)1997年至2008年四川省固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)建立的指數(shù)增長(zhǎng)和自回歸組合模型通過各種診斷檢驗(yàn),而且進(jìn)行的組內(nèi)驗(yàn)證預(yù)測(cè)效果也很好,因此利用該模型對(duì)四川省未來(lái)五年的固定資產(chǎn)投資總額進(jìn)行外推預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果詳見表2。預(yù)計(jì)2009年至2013年四川省固定資產(chǎn)投資總額依次為9307.75、11664.10、14605.91、18292.79、22924.77億元,年平均增長(zhǎng)高達(dá)3000億元左右,逐年增長(zhǎng)率都在25%左右。其中如果相對(duì)誤差控制在5%內(nèi),則“十一五”發(fā)展規(guī)劃結(jié)束時(shí),固定資產(chǎn)投資總額預(yù)測(cè)值將在區(qū)間(8842.36,9773.14)之內(nèi)變動(dòng)。

改革開放三十多年間四川省固定資產(chǎn)投資持續(xù)快速增長(zhǎng)。從1978年的22.48億元增長(zhǎng)到2008年的7602.4億元,年平均增長(zhǎng)252.664億元,極個(gè)別少的年份逐年增長(zhǎng)率出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)或低于10%,但50%年份的逐年增長(zhǎng)率都高于20%,尤其是2004年至2008年,年平均增長(zhǎng)高達(dá)1238.485億元,且逐年增長(zhǎng)率在30%左右。而且從預(yù)測(cè)值來(lái)看,未來(lái)五年年平均增長(zhǎng)高達(dá)3000億元左右,逐年增長(zhǎng)率都在25%左右。

進(jìn)入21世紀(jì)后固定資產(chǎn)投資發(fā)展更快,“十一五”規(guī)劃中明確指出工業(yè)強(qiáng)省,所以近幾年的固定資產(chǎn)投資總額保持30%左右的增長(zhǎng)水平。目前由40名專家組成的四川省“十二五”規(guī)劃專家委員會(huì)的有關(guān)負(fù)責(zé)人表示,結(jié)合地方實(shí)際情況最重要,強(qiáng)調(diào)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式,調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),同時(shí)正在思考未來(lái)四川發(fā)展中的工業(yè)化、城市化、農(nóng)業(yè)回籠化幾個(gè)方面的關(guān)系。因此,在工業(yè)化和城市化的進(jìn)程中,在保證有效率投資的基礎(chǔ)上,配合經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍然需要保證大量的投資,預(yù)測(cè)未來(lái)五年,四川省固定資產(chǎn)投資總額逐年增長(zhǎng)25%左右,與全國(guó)的水平保持一致,作為西部地區(qū)的四川省這一估計(jì)已經(jīng)相對(duì)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(nèi)預(yù)測(cè)比較準(zhǔn)確,隨著預(yù)測(cè)期的延長(zhǎng),預(yù)測(cè)誤差會(huì)逐漸增大。但盡管如此,與其它指標(biāo)預(yù)測(cè)或者確定性預(yù)測(cè)方法相比,其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度還是比較高的。當(dāng)然如果遇到毀壞性比較大的情況則需要考慮引進(jìn)干預(yù)變量改進(jìn)組合模型。

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第3篇：固定資產(chǎn)投資綜述范文

關(guān)鍵詞：重慶市財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)；需求；影響因素；實(shí)證研究

一、引言

自1997年直轄以來(lái)重慶市經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛，與此同時(shí)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)也迎來(lái)了快速發(fā)展。然而與全國(guó)平均水平相比，重慶市的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)仍存在著較大的滯后性。從近5年的數(shù)據(jù)來(lái)看，重慶市的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)的保險(xiǎn)密度和保險(xiǎn)深度都明顯低于全國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)平均水平，其中財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)深度在2011年低于全國(guó)平均水平的16.73%，而保險(xiǎn)密度更是低于全國(guó)平均水平的20%。因此，對(duì)重慶市的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證研究，分析影響其財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求的因素，對(duì)于加快重慶財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展和重慶經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、理論綜述

（一）國(guó)外綜述

20世紀(jì)80年代以來(lái)，國(guó)外對(duì)于保險(xiǎn)需求進(jìn)行了大量實(shí)證研究。SzPiro和Outrevilie認(rèn)為教育程度越高，其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度越低，因?yàn)橐粋€(gè)人認(rèn)知能力提高后可以更好的評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、承受風(fēng)險(xiǎn)，大多學(xué)者認(rèn)為可以將一個(gè)地區(qū)內(nèi)完成初等教育的人口的比例作為風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度的替代變量，從而來(lái)表示人們的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)。Outreville利用1983年55個(gè)國(guó)家的截面數(shù)據(jù)對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的需求進(jìn)行研究表明，收入與金融發(fā)展程度與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求呈正相關(guān)關(guān)系，而價(jià)格與財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)需求呈不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。Eshoetal采用44個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家及發(fā)展中國(guó)家1984-1998年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求問題進(jìn)行研究，結(jié)果表明，收入、財(cái)產(chǎn)所有權(quán)保護(hù)、損失概率與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求顯著正相關(guān)。

（二）國(guó)內(nèi)綜述

國(guó)內(nèi)學(xué)者研究較晚，可歸結(jié)為兩方面：一是單一因素研究。殷延輝通過對(duì)我國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)低增長(zhǎng)局面的原因進(jìn)行分析，指出通貨緊縮會(huì)使消費(fèi)者和大企業(yè)的支付和償付出現(xiàn)困難，企業(yè)和消費(fèi)者的保險(xiǎn)需求也會(huì)發(fā)生顯著的變化。林寶清、洪錫熙、吳江鳴研究表明我國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求的收入彈性系數(shù)值有大于1的傾向，其穩(wěn)定性較強(qiáng)，并且可信度較高。肖文和謝文武研究中發(fā)現(xiàn)保費(fèi)收入與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系，并且GDP的增長(zhǎng)對(duì)保險(xiǎn)業(yè)的超常規(guī)發(fā)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(xiǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)人均GDP對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入的影響顯著。固定資產(chǎn)投資的增加和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)改善對(duì)促進(jìn)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入的增長(zhǎng)的作用不明顯，但保險(xiǎn)補(bǔ)償功能的實(shí)現(xiàn)與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入呈正相關(guān)關(guān)系。嚴(yán)敏選取2007年?yáng)|部地區(qū)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)的截面數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展不平衡的問題進(jìn)行分析，結(jié)果表明，保險(xiǎn)意識(shí)、前期賠付支出和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與東部地區(qū)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)的關(guān)系，而且前期賠付支出對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求影響最大。夏益國(guó)運(yùn)用1985-2005年的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)非壽險(xiǎn)需求的影響因素進(jìn)行研究顯示：　消費(fèi)者的保險(xiǎn)意識(shí)、風(fēng)險(xiǎn)水平和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)非壽險(xiǎn)需求的影響顯著，但是非壽險(xiǎn)市場(chǎng)的供給因素和非壽險(xiǎn)價(jià)格對(duì)非壽險(xiǎn)需求的影響并不明顯。

三、影響財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求因素的選擇

根據(jù)目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者實(shí)證研究的成果來(lái)看，影響財(cái)產(chǎn)需求的因素主要是經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)因素。經(jīng)濟(jì)因素主要包括：經(jīng)濟(jì)賠償、固定資產(chǎn)投資、收入水平、產(chǎn)品價(jià)格、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等；社會(huì)因素主要包括：人們的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)、人口結(jié)構(gòu)、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(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)和生活水平變化的最為重要的指標(biāo)。它是人們實(shí)際上可以使用和控制的經(jīng)濟(jì)資源。在西方經(jīng)濟(jì)學(xué)的消費(fèi)理論中，它對(duì)居民消費(fèi)水平起決定性作用，同時(shí)由需求理論可知居民或者企業(yè)的消費(fèi)都要受到可支配收入的預(yù)算線的制約。

（二）　固定資產(chǎn)投資水平（Investment）

財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)是以財(cái)產(chǎn)和第三方責(zé)任為保險(xiǎn)標(biāo)的保險(xiǎn)。固定資產(chǎn)投資水平越高則該地區(qū)實(shí)體資產(chǎn)量越大，在其他條件不變的情況，該地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)越多，出于風(fēng)險(xiǎn)因素的考慮，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的需求也就越大，預(yù)期兩者成正相關(guān)關(guān)系。

（三）市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)（competition）

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的程度是由市場(chǎng)結(jié)構(gòu)決定的，而市場(chǎng)結(jié)構(gòu)是由市場(chǎng)買賣雙方的相對(duì)數(shù)量和力量決定的。財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)激烈競(jìng)爭(zhēng)的結(jié)果使財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)品的價(jià)格降低，對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的需求也會(huì)增大。因而，本文中用財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)的數(shù)量來(lái)量化財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)水平，并預(yù)期財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)與其需求呈正相關(guān)關(guān)系。

（四）保險(xiǎn)賠付額（Claim）

一是當(dāng)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠付額較高時(shí)，它會(huì)增強(qiáng)人們對(duì)于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保障的預(yù)期，從而增大對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的需求；二是財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)大多是短期的，其定價(jià)方式較為靈活，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司屬于營(yíng)利性組織，其趨利性會(huì)驅(qū)使在調(diào)高財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)品的價(jià)格，從而導(dǎo)致財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的需求減小。

（五）教育水平（Education）

某一地區(qū)的教育水平越高，人們防范風(fēng)險(xiǎn)的意識(shí)較強(qiáng)，則對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的需求越大。

四、模型的建立和數(shù)據(jù)收集

本文選取人均可支配收入（Income）、固定資產(chǎn)投資水平（Investment）、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)（Competition）、保險(xiǎn)賠付額（Claim）、教育水平（Education）5個(gè)變量作為解釋變量，并與大多數(shù)研究一樣以財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入表示財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求為被解釋變量。根據(jù)已有的研究成果發(fā)現(xiàn)，多元對(duì)數(shù)線性需求函數(shù)模型比單方程多元線性需求函數(shù)模型回歸效果更好，且對(duì)數(shù)線性模型更能反應(yīng)自變量的微弱變化對(duì)因變量的影響。本文數(shù)據(jù)來(lái)由1997-2011年《重慶統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《2011年重慶市統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、《2011年政府工作報(bào)告》年及中國(guó)保監(jiān)會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)收集整理計(jì)算得到。模型設(shè)定如下：

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

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）模型估計(jì)結(jié)果

運(yùn)用OLS原理對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求進(jìn)回歸分析，經(jīng)過運(yùn)行Eviews6.0得出以下計(jì)算結(jié)果，如表1所示。

從表1回歸結(jié)果看出，原R2值為0.998792，調(diào)整后的R2值為0.997929，說(shuō)明回歸方程的擬合度較高，F(xiàn)檢驗(yàn)的零系數(shù)概率接近為0說(shuō)明回歸方程的系數(shù)總體顯著。F統(tǒng)計(jì)量為1157.3遠(yuǎn)大于臨界值，5個(gè)解釋變量系數(shù)的T統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值都大于臨界值2，且x1、x3的回歸系數(shù)在5%顯著性水平下顯著，x2、x4、x5的回歸系數(shù)在1%顯著性水平下顯著。實(shí)證結(jié)果顯示：教育水平、人均可支配收入和保險(xiǎn)賠付額與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需要呈正方向的關(guān)系，與預(yù)期相同；固定資產(chǎn)投資和人均可支配收入與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需要呈反方向的關(guān)系，與預(yù)期不同。

（二）實(shí)證結(jié)果檢驗(yàn)

1.多重共線性檢驗(yàn)。由表可知判定系數(shù)　R2值較高，而所有5個(gè)參數(shù)的顯著性t檢驗(yàn)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(yàn)。

2.異方差檢驗(yàn)。本文采用White檢驗(yàn)來(lái)對(duì)建立的多元回歸模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，不考慮變量的交叉項(xiàng)，構(gòu)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(duì)輔助回歸模型進(jìn)行OLS估計(jì)，得到White檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量Obs*R-squared值的為6.55遠(yuǎn)小于χ20.05（10）＝18.37，因此該模型不存在異方差。

3.自相關(guān)檢驗(yàn)。本文采用LM檢驗(yàn)法（亦稱BG檢驗(yàn)）來(lái)對(duì)模型殘差序列進(jìn)行二階自相關(guān)檢驗(yàn)，　LM統(tǒng)計(jì)量Obs*R-squared的伴隨概率為0.0204，小于χ20.05（2）＝0.1，故認(rèn)為該模型中不存在二階自相關(guān)。從以上的檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，模型通過各項(xiàng)檢驗(yàn)，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(jié)論及啟示

（一）教育經(jīng)費(fèi)支出與重慶財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求呈正相關(guān)關(guān)系

當(dāng)重慶市教育經(jīng)費(fèi)增加1%其財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入增加0.48%，表明教育經(jīng)費(fèi)支出與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。重慶市應(yīng)該繼續(xù)增加都對(duì)教育事業(yè)的投入，加大初高等教育普及的力度，保險(xiǎn)監(jiān)管部門和各保險(xiǎn)公司應(yīng)該注重保險(xiǎn)的宣傳，提升人們的保險(xiǎn)意識(shí)。

（二）重慶固定資產(chǎn)投資與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求為負(fù)相關(guān)關(guān)系

重慶市固定資產(chǎn)投資與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求呈較顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這表明重慶市的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)還具有巨大的發(fā)展空間。針對(duì)這一特殊情況，重慶市應(yīng)該加大財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展的力度，努力完善財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)體系，開拓創(chuàng)新財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)以適應(yīng)不斷發(fā)展的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)，努力使固定投資資產(chǎn)的增加成為推動(dòng)重慶市財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展的外在動(dòng)力。

（三）市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與重慶財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求呈負(fù)相關(guān)關(guān)系

當(dāng)重慶市保險(xiǎn)公司數(shù)目增加1%時(shí)，實(shí)證結(jié)果顯示財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入反而降低1.39%，與預(yù)期不符。同時(shí)也表明，過度的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)是阻礙重慶市財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展的主要因素。各公司在提升自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)時(shí)應(yīng)更多注重于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的開發(fā)，注重提高服務(wù)質(zhì)量，保險(xiǎn)監(jiān)管部門應(yīng)該制定符合保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展需要的法律規(guī)范，規(guī)范保險(xiǎn)市場(chǎng)主體的行為，嚴(yán)厲打擊不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)的活動(dòng)。

（四）人均可支配收入與重慶財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求呈正相關(guān)關(guān)系

人均可支配收入每增加1%，重慶市財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入增加1.84%，是重慶市財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入增加的最重要的因素，這與以往實(shí)證結(jié)果一致。隨著經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，重慶市人均可支配收入將進(jìn)一步增加，這也意味著重慶市財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求將進(jìn)一步擴(kuò)大。政府應(yīng)該注重良好經(jīng)濟(jì)環(huán)境的培養(yǎng)和經(jīng)濟(jì)建設(shè)，為重慶市財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展提供外在和內(nèi)在的需求支持。

（五）保險(xiǎn)賠付額與重慶財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求呈正相關(guān)關(guān)系

保險(xiǎn)賠付額對(duì)重慶市財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入的彈性小于1，為0.47%。其原因主要是由于保險(xiǎn)賠付額增加，人們對(duì)于保險(xiǎn)公司更加信賴，更多人為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)選擇購(gòu)買保險(xiǎn)。因此，保險(xiǎn)公司應(yīng)該更加注重對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)事故進(jìn)行經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?shù)穆毮?，加?qiáng)內(nèi)部管理，降低其運(yùn)行成本，以更有效率的方式提供服務(wù)。

總之，教育經(jīng)費(fèi)支出、人均可支配收入和保險(xiǎn)賠付額的增加都能夠促進(jìn)重慶市財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展。而固定資產(chǎn)投資水平和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)需求呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，重慶市應(yīng)該努力完善其保險(xiǎn)市場(chǎng)體系，規(guī)范競(jìng)爭(zhēng)行為，開發(fā)新的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，滿足不同的保險(xiǎn)需求，注重內(nèi)部管理和保險(xiǎn)服務(wù)質(zhì)量的提高，實(shí)現(xiàn)重慶財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)的又好又快發(fā)展。

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第4篇：固定資產(chǎn)投資綜述范文

關(guān)鍵詞:外商直接投資;擠出效應(yīng);協(xié)整;誤差修正模型

中圖號(hào):F125.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):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(lái)華投資是推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展的重要?jiǎng)恿χ?。外商直接投資(FDI)的流入不僅為發(fā)展中國(guó)家發(fā)展經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了稀缺的資金、技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn),而且為東道國(guó)創(chuàng)造了更多的就業(yè)機(jī)會(huì),增加了政府的財(cái)政收入,改善了東道國(guó)的對(duì)外貿(mào)易,優(yōu)化了東道國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等。但是隨著我國(guó)利用外資規(guī)模的不斷擴(kuò)大,外商直接投資的負(fù)面效應(yīng)開始凸顯并影響了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展,其中外商直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資的擠出效應(yīng)就是一個(gè)備受關(guān)注的問題。因此本文從整個(gè)宏觀角度出發(fā),分析外商直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資的短期和長(zhǎng)期影響,從而為政府調(diào)整利用外資結(jié)構(gòu)和規(guī)模,提高利用外資質(zhì)量,發(fā)揮外資的正面效應(yīng)提供理論依據(jù)。

(一)外商直接投資(FDI)與國(guó)內(nèi)投資關(guān)系的理論探討

國(guó)內(nèi)總投資包括本國(guó)投資者所形成的投資和外商所形成的投資這兩部分。相應(yīng)地,外商直接投資與國(guó)內(nèi)投資之間的關(guān)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(guó)內(nèi)投資之間的關(guān)系問題,也就是反映外商直接投資如何轉(zhuǎn)化為外商所形成的那部分國(guó)內(nèi)投資。第二,外商直接投資與本國(guó)投資者所形成的那部分國(guó)內(nèi)投資之間的相關(guān)性問題,即外商直接投資是促進(jìn)了國(guó)內(nèi)投資,還是減少了國(guó)內(nèi)投資,或者兩者之間根本不存在相關(guān)性。本文所要探討的外商直接投資與國(guó)內(nèi)投資的關(guān)系屬于后者。如果外商直接投資的增加導(dǎo)致國(guó)內(nèi)總投資的增加額超過了外商直接投資本身的增加額,則說(shuō)明了外商直接投資帶動(dòng)或促進(jìn)了國(guó)內(nèi)投資,此時(shí)稱外商直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生了擠入效應(yīng)。擠入效應(yīng)的產(chǎn)生途徑主要有:外商直接投資流入,如果給東道主國(guó)家?guī)?lái)新技術(shù)或新產(chǎn)品,迫于競(jìng)爭(zhēng)的壓力,國(guó)內(nèi)企業(yè)會(huì)不得不引進(jìn)新技術(shù)或者增加自己的研發(fā)投入來(lái)提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力,從而導(dǎo)致國(guó)內(nèi)投資的增加;若外商投資的行業(yè)與上下游產(chǎn)業(yè)有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,外商直接投資的增加會(huì)帶動(dòng)下游和上游企業(yè)投資的增加;另外FDI企業(yè)與國(guó)內(nèi)企業(yè)之間的人才流動(dòng)會(huì)使前者的先進(jìn)技術(shù),管理經(jīng)驗(yàn)流入到后者,這樣國(guó)內(nèi)企業(yè)利用先進(jìn)技術(shù)提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率同時(shí)也會(huì)增加自己的投資。相反地,若外商直接投資的增加導(dǎo)致國(guó)內(nèi)總投資的增加額小于其自身的增加額,則國(guó)內(nèi)投資減少,外商直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生了擠出效應(yīng)。一般來(lái)說(shuō),FDI企業(yè)擁有先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù),經(jīng)營(yíng)管理以及強(qiáng)大的品牌力量,再加上東道主國(guó)家給予的各種優(yōu)惠會(huì)使得其在爭(zhēng)奪生產(chǎn)要素,產(chǎn)品市場(chǎng)中處于有利地位,若FDI企業(yè)進(jìn)入了國(guó)內(nèi)發(fā)展已相對(duì)成熟、競(jìng)爭(zhēng)相對(duì)激烈的行業(yè),在投資機(jī)會(huì)和產(chǎn)品市場(chǎng)飽和的狀態(tài)下外商直接投資的進(jìn)入必然會(huì)減少甚至替代國(guó)內(nèi)投資。另外,FDI企業(yè)通過進(jìn)口來(lái)購(gòu)買原材料和出口來(lái)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的銷售,這樣會(huì)切斷與國(guó)內(nèi)上下游行業(yè)之間的原有關(guān)聯(lián)性從而導(dǎo)致國(guó)內(nèi)投資的減少。最后,如果外商直接投資的增加額等于國(guó)內(nèi)總投資的增加額,則表明兩者之間不存在相關(guān)性。

(二)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)綜述

關(guān)于外商直接投資與東道主國(guó)家國(guó)內(nèi)投資關(guān)系的研究國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)不同的國(guó)家和地區(qū)利用不同的擠入擠出效應(yīng)模型得出的結(jié)論是不一樣的。Borensztein Gregorio和Lee運(yùn)用內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型對(duì)69個(gè)發(fā)展中國(guó)家19701989年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)FDI對(duì)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生了擠出效應(yīng),國(guó)內(nèi)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(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用總投資模型,證明FDI對(duì)亞洲各國(guó)的國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生了很強(qiáng)的擠入效應(yīng),對(duì)拉丁美洲各國(guó)卻產(chǎn)生了擠出效應(yīng),與非洲各國(guó)的國(guó)內(nèi)投資則無(wú)顯著的相關(guān)性。

近年來(lái),國(guó)內(nèi)部分學(xué)者也對(duì)外商直接投資對(duì)中國(guó)國(guó)內(nèi)投資的擠入擠出效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究。張倩肖在新古典投資模型的基礎(chǔ)上證明了外商直接投資對(duì)我國(guó)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生了替代效應(yīng)。在區(qū)域性研究方面,王志鵬和李子奈運(yùn)用面板數(shù)據(jù)分析后發(fā)現(xiàn),FDI對(duì)我國(guó)東部地區(qū)的國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生了擠出效應(yīng),對(duì)中部地區(qū)國(guó)內(nèi)投資存在擠入效應(yīng),而西部地區(qū)FDI的擠出效應(yīng)不顯著;薄文廣采用總投資模型論證了珠江三角洲地區(qū)FDI的擠出效應(yīng)比長(zhǎng)江三角洲地區(qū)更加明顯。

以上在分析FDI對(duì)國(guó)內(nèi)投資的影響時(shí)大多采用總投資模型,由于模型中解釋變量很多容易產(chǎn)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(yùn)用OLS法來(lái)估計(jì)模型就會(huì)失效。本文采用協(xié)整理論和誤差修正模型來(lái)分析外商直接投資,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)國(guó)內(nèi)總投資的長(zhǎng)期均衡關(guān)系和短期動(dòng)態(tài)影響。

二、實(shí)證分析

(一)變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

影響國(guó)內(nèi)總投資規(guī)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(lái)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(guó)民收入水平的影響,而且要受到上期國(guó)民收入的影響,同時(shí)還要受到本期流入的外國(guó)資本的影響。因此我們可以將實(shí)際利用的外商直接投資額(FDI),國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)作為影響國(guó)內(nèi)總投資的主要因素,研究它們對(duì)國(guó)內(nèi)總投資的長(zhǎng)期和短期影響。從中經(jīng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中可以搜集到19832007各年全國(guó)的FDI,GDP數(shù)據(jù),而國(guó)內(nèi)總投資額用全社會(huì)固定資產(chǎn)投資完成額(DI)來(lái)代替。由于統(tǒng)計(jì)資料上FDI數(shù)據(jù)是以美元標(biāo)價(jià)的外商直接投資額,在分析中首先將其用美元對(duì)人民幣的年平均匯率折算成以人民幣標(biāo)價(jià)的外商直接投資額。為了消除數(shù)據(jù)中可能存在的異方差,分別對(duì)以上的外商直接投資額,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值,全社會(huì)固定資產(chǎn)投資完成額取對(duì)數(shù),取對(duì)數(shù)后的結(jié)果來(lái)表示。

(二)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

對(duì)于非平穩(wěn)的時(shí)間序列變量建立回歸模型可能產(chǎn)生偽回歸的問題,因此在回歸分析之前必須要對(duì)變量序列l(wèi)nGDPt、lnFDIt、lnDIt進(jìn)行單位根檢驗(yàn),以確定變量的平穩(wěn)性及單整階數(shù)。運(yùn)用Eviews5.0中ADF方法分別對(duì)lnGDPt、lnFDIt、lnDIt進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如下表1。

表1中d表示變量的一階差分;檢驗(yàn)形式中C代表包含常數(shù)項(xiàng),T代表含有趨勢(shì)項(xiàng),K表示滯后階數(shù);滯后階數(shù)的選擇標(biāo)準(zhǔn)是以AIC和SC值最小為準(zhǔn)則。從表1中可以看出,ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)的ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)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(shè),表明水平序列l(wèi)nGDPt、lnFDIt、lnDIt都是非平穩(wěn)的;其一階差分變量d(lnGDPt)、d(lnFDIt)、d(lnDIt)的ADF統(tǒng)計(jì)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(wěn)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(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

盡管lnGDPt、lnFDIt、lnDIt都是非平穩(wěn)的,可是同為一階單整變量的它們之間可能存在一個(gè)穩(wěn)定的線性組合。采用Johansen方法對(duì)ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)是否存在協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn),在“Cointegrating Equation(CE) and VAR specification”欄目中選擇第三個(gè)備選項(xiàng),即設(shè)定時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在確定性線性趨勢(shì),但協(xié)整方程(CE)和向量自回歸模型(VAR)中只含有截距項(xiàng)不含有趨勢(shì)項(xiàng),同時(shí)一階差分滯后階數(shù)選擇為2階,Eviews5.0運(yùn)行結(jié)果如下表2和表3。

表2中在檢驗(yàn)原假設(shè)H0:r=0時(shí)無(wú)論跡統(tǒng)計(jì)量還是最大特征值統(tǒng)計(jì)量都大于5%顯著性水平下的臨界值,表明拒絕原假設(shè),三個(gè)變量之間至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系;在檢驗(yàn)原假設(shè)H0:r=1時(shí)統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量都小于對(duì)應(yīng)5%顯著性水平下的臨界值,說(shuō)明不能拒絕H0:r=1,因此ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)之間僅僅存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。表3給出了三者之間的協(xié)整數(shù)量關(guān)系式:

lnDIt=-3.85500+1.33874lnGDPt-0.127547lnFDIt

雖然全社會(huì)固定資產(chǎn)投資,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和實(shí)際利用的外商直接投資都有各自的波動(dòng)規(guī)律,但從長(zhǎng)期來(lái)看,三者之間存在一個(gè)穩(wěn)定的關(guān)系,其中國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資產(chǎn)生了促進(jìn)作用,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值每增加1%會(huì)使得全社會(huì)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)約1.3%,而外商直接投資則擠出了部分國(guó)內(nèi)企業(yè)的固定資產(chǎn)投資, 實(shí)際利用的外商直接投資每增加1%將使得國(guó)內(nèi)總投資減少近0.13%。

(四)建立誤差修正模型

協(xié)整關(guān)系反映了變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,但由于許多隨機(jī)因素影響著包括諸多變量的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng),所以經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)經(jīng)常處于一種非均衡狀態(tài)。變量組成的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)之所以能夠保持一種均衡趨勢(shì),是因?yàn)橄到y(tǒng)本身具有自我調(diào)整機(jī)制,當(dāng)變量在上一期偏離了均衡點(diǎn)時(shí)系統(tǒng)在下一期會(huì)對(duì)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(zhǎng)期均衡關(guān)系進(jìn)行上下波動(dòng)而不是更進(jìn)一步地脫離均衡關(guān)系。構(gòu)造誤差修正模型正是為了尋找這種調(diào)整機(jī)制,它描述了變量從短期波動(dòng)向長(zhǎng)期均衡調(diào)整的過程。根據(jù)ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)之間的協(xié)整關(guān)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(shù)βi(i=1,2,…,9)是短期參數(shù),表示變量之間的短期調(diào)整關(guān)系,其中β9也稱為修正系數(shù),它反映上期的不均衡誤差對(duì)本期被解釋變量短期波動(dòng)的影響程度,說(shuō)明被解釋變量短期對(duì)誤差的調(diào)整速度。ECMt-1 代表非均衡誤差的一階滯后項(xiàng),ECMt-1=3.85500+lnEIt-1-1.33874lnGDPt-1+0.127547lnFDIt-1運(yùn)用OLS法對(duì)以上的誤差修正模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì),得到如表4的結(jié)果:

R2=0.860981,調(diào)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(tǒng)計(jì)量通過了顯著性檢驗(yàn),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(duì)誤差修正模型進(jìn)行估計(jì),估計(jì)結(jié)果如下表5。

從估計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)所有的解釋變量都通過了顯著性檢驗(yàn),而且模型的擬合優(yōu)度(R2=0.804872)也比較高,說(shuō)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(huì)固定資產(chǎn)投資的變動(dòng)以及本期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的變化都對(duì)本期全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額的短期變動(dòng)有正影響,影響系數(shù)分別為0.591627和1.619331,可見本期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的變化對(duì)當(dāng)期本期全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額影響比較大;而前一期的外商直接投資的短期變動(dòng)對(duì)對(duì)本期全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額的短期變動(dòng)產(chǎn)生了負(fù)影響,前一期的外商直接投資每增加1%會(huì)導(dǎo)致本期全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額下降0.23%,影響力并不大。另外滯后一項(xiàng)的非均衡誤差對(duì)本期全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額的變動(dòng)也起著負(fù)影響,符合誤差反向修正機(jī)制,上期誤差的30%在本期得到了修正。

三、結(jié)束語(yǔ)

就全國(guó)而言,外商直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資存在著長(zhǎng)期的擠出效應(yīng),我們認(rèn)為這主要是由外資企業(yè)與內(nèi)資企業(yè)在產(chǎn)品市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)所造成的。流入我國(guó)外資的行業(yè)分布比較集中于制造業(yè),尤其以輕工業(yè)為主,長(zhǎng)期以來(lái)制造業(yè)領(lǐng)域吸收的外商直接投資占實(shí)際利用的外商直接投資總額的60%以上,這與內(nèi)資企業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)總體上相似。由于輕工業(yè)大多屬于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè),其產(chǎn)品技術(shù)含量不高,替代性較強(qiáng),這樣外企的進(jìn)入并不會(huì)創(chuàng)造和擴(kuò)大國(guó)內(nèi)的市場(chǎng)需求,只能與內(nèi)資企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)去爭(zhēng)奪有限的市場(chǎng)空間。與國(guó)內(nèi)企業(yè)相比,外資企業(yè)通常擁有國(guó)際知名的品牌、豐富的管理經(jīng)驗(yàn)及國(guó)家給予的超國(guó)民待遇,所以在產(chǎn)品市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)中外資企業(yè)具有明顯的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),進(jìn)而減少或取代了國(guó)內(nèi)的投資。另外,今幾年來(lái)外商直接投資選擇獨(dú)資這種生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式的比重不斷上升,2004,2005,2006年這個(gè)比重更是超過了70%,這也就限制了外商直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)技術(shù)溢出效應(yīng)更好的發(fā)揮。

從短期看,外商直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資變化存在滯后一期的負(fù)影響, 前一期外商直接投資每增加1%會(huì)導(dǎo)致本期全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額下降0.23%,這說(shuō)明外資企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)要經(jīng)過一段時(shí)間才能逐步發(fā)揮出來(lái);對(duì)本期國(guó)內(nèi)投資變化影響最大的還是當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,當(dāng)期GDP每增加1%,大約會(huì)使得國(guó)內(nèi)投資增加1.6%;而上期的非均衡誤差對(duì)本期國(guó)內(nèi)投資的影響也達(dá)到了0.3。

鑒于外商直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)的固定資產(chǎn)投資產(chǎn)生的擠出作用,國(guó)家在今后利用外資的政策上要做出一定的調(diào)整來(lái)增強(qiáng)外商直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資的擠入效應(yīng),削弱其擠出效應(yīng),這對(duì)于提高利用外資的質(zhì)量,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式都有著重要的意義。因此我們建議:國(guó)家應(yīng)積極將外資引入到服務(wù)業(yè)領(lǐng)域,改變當(dāng)前這種過度集中于制造業(yè)的狀況。即使在制造業(yè)吸收外商直接投資也只能引入那些技術(shù)含量高的知識(shí)密集型外資企業(yè),而對(duì)于一般的加工制造業(yè)實(shí)行國(guó)民待遇,這樣會(huì)增強(qiáng)外商直接投資的技術(shù)溢出效應(yīng),也有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)。

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第5篇：固定資產(chǎn)投資綜述范文

關(guān)鍵詞：財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)；產(chǎn)業(yè)集中度；動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型；SYS-GMM

中圖分類號(hào)：F842.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： 文章編號(hào)：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(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)也迅速壯大。自1980年恢復(fù)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)以來(lái)，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)了質(zhì)和量的突破。2012年財(cái)產(chǎn)保費(fèi)收入為5330億元，較2011年增長(zhǎng)15.4%。但我國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)總保費(fèi)收入比重偏低、財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)險(xiǎn)種結(jié)構(gòu)失衡、財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)集中幾家大型保險(xiǎn)公司等問題一直存在。這促使我們?nèi)ニ伎贾袊?guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)類型、產(chǎn)業(yè)集中度與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求之間的關(guān)系。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）保險(xiǎn)需求研究的相關(guān)文獻(xiàn)

國(guó)外學(xué)者對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求進(jìn)行了大量研究。Outreville（1990）、Esho（2004）等的研究結(jié)果表明財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求與損失可能性、收入水平和風(fēng)險(xiǎn)厭惡度的關(guān)系顯著為正[1-2]。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)中國(guó)的保險(xiǎn)市場(chǎng)也進(jìn)行了相關(guān)的研究。粟芳（2004）、趙桂芹（2006）的研究結(jié)果表明財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和收入水平呈顯著的正相關(guān)關(guān)系[3-4]。夏益國(guó)（2007）的研究結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、消費(fèi)者的保險(xiǎn)意識(shí)、風(fēng)險(xiǎn)水平對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求有顯著的影響，而價(jià)格和市場(chǎng)供給等因素對(duì)其影響并不顯著[5]。謝云（2008）通過對(duì)1985—2008年中國(guó)保費(fèi)收入數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果顯示通貨膨脹和利率對(duì)保險(xiǎn)需求產(chǎn)生負(fù)面的影響，并且在不同的保費(fèi)收入水平下，這種影響是存在差異的[6]。李毅（2008）的研究結(jié)果表明對(duì)于地區(qū)性財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求而言，GDP 的增長(zhǎng)是重要源泉，固定資產(chǎn)投資的增加是外在動(dòng)力[7]。

（二）產(chǎn)業(yè)集中和產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的相關(guān)文獻(xiàn)

20世紀(jì)90年代末，產(chǎn)業(yè)集中與產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)開始成為新地理動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究重點(diǎn)。產(chǎn)業(yè)集中程度對(duì)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)具有促進(jìn)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(chǎn)業(yè)發(fā)展政策時(shí)必須充分考慮產(chǎn)業(yè)的空間布局問題。因此研究產(chǎn)業(yè)集中程度與產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)系可以為產(chǎn)業(yè)布局與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供理論支持。對(duì)于產(chǎn)業(yè)集中程度是否會(huì)促進(jìn)該產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的問題，不同學(xué)者持有不同的觀點(diǎn)。Martin（1999）、Fujita（2002）等認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集中程度的增加能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)[8-9]。而Sbergami（2002）、Bautista（2006）則認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集中程度的增加對(duì)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的作用不顯著，甚至有的學(xué)者認(rèn)為是負(fù)作用[10-11]。

總之，首先國(guó)內(nèi)研究財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)集中程度與保險(xiǎn)需求之間關(guān)系的文獻(xiàn)較少，且文獻(xiàn)中較少對(duì)國(guó)內(nèi)財(cái)險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)集中度進(jìn)行詳細(xì)闡述和研究。其次，大多數(shù)文獻(xiàn)都是從時(shí)間序列角度出發(fā)，通常忽視我國(guó)不同地區(qū)之間的內(nèi)在差異。最后，國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的面板研究中，計(jì)量模型的內(nèi)生性問題沒有得到足夠的重視。因此，本文將按以下思路進(jìn)行：一是選取影響財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求的指標(biāo)；二是選擇合適的模型來(lái)考察保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)集中度對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求的影響，并利用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法克服面板模型的內(nèi)生性問題；三是根據(jù)相關(guān)結(jié)論提出合理建議。

二、變量說(shuō)明、數(shù)據(jù)來(lái)源和模型設(shè)定

（一）變量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)說(shuō)明

結(jié)合本文研究的特點(diǎn)、已有文獻(xiàn)的研究程度和數(shù)據(jù)的獲取情況，本文選取了6大類、8個(gè)變量作為控制變量。

（1）財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)行業(yè)集中程度（hhi）。市場(chǎng)集中度是市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的重要特征之一。一般來(lái)講，該指標(biāo)數(shù)值越大，表示財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)集中程度較高，意味著行業(yè)壟斷程度較高。（2）人均財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠款。財(cái)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償功能的實(shí)現(xiàn)有助于經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，同樣有助于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求的擴(kuò)大。但大多數(shù)財(cái)險(xiǎn)需求實(shí)證研究忽視經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償功能與財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求間的關(guān)系。我們采用財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠款（claim）和滯后一期賠款（claim_1）來(lái)考察對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求的影響。（3）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（gdp）和固定資產(chǎn)投資（fi）往往是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的最重要標(biāo)志之一，我們用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（gdp）和固定資產(chǎn)投資來(lái)考察對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求的影響。（4）教育支出（edu）。消費(fèi)者是否購(gòu)買財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)來(lái)轉(zhuǎn)移和分散風(fēng)險(xiǎn)，在很大程度上還是取決于其自身的保險(xiǎn)意識(shí)的高低。因此本文嘗試用一個(gè)省市自治區(qū)的教育經(jīng)費(fèi)支出來(lái)代替消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)水平。（5）儲(chǔ)蓄（save）。儲(chǔ)蓄作為信貸資金的來(lái)源可以使社會(huì)再生產(chǎn)過程加速和規(guī)模擴(kuò)大，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，儲(chǔ)蓄金額的多少也代表居民購(gòu)買保險(xiǎn)能力的強(qiáng)弱。（6）交通里程（tra）。交通等基礎(chǔ)設(shè)施的投入能極大地改善經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境、降低企業(yè)與外部的交易成本，從而促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，也能在一定程度上增加對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的需求。

本文預(yù)期財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求與市場(chǎng)集中度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠款、固定資產(chǎn)投資、教育支出、儲(chǔ)蓄和交通里程有利于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)需求的增長(zhǎng)。其中，保費(fèi)收入（pre）、賠款（claim、claim_1）和市場(chǎng)集中度（hhi）等數(shù)據(jù)來(lái)源于2007—2012年的《中國(guó)保險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（gdp）、固定資產(chǎn)投資（fi）、教育支出（edu）、儲(chǔ)蓄（save）和交通里程（tra）等數(shù)據(jù)來(lái)源于2007-2012年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。為了克服異方差和多重共線性的影響，本文對(duì)數(shù)據(jù)做取對(duì)數(shù)的處理，使用軟件為STATA12。

第6篇：固定資產(chǎn)投資綜述范文

關(guān)鍵詞：服務(wù)業(yè)；FDI；溢出效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F753.6

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A　文章編號(hào)：1002－0594(2007)05－0063-04　收稿日期：2007－03－06

改革開放以來(lái)，隨著FDI流入規(guī)模的擴(kuò)大，理論界關(guān)于FDI的研究日益增多，但對(duì)FDI溢出效應(yīng)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(shù)據(jù)存在差異，但都得出基本一致的結(jié)論：FDI對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，特別是制造業(yè)部門發(fā)展具有正向促進(jìn)作用。但因中國(guó)服務(wù)業(yè)開放整體晚于制造業(yè)，開放程度亦低于制造業(yè)。受外資影響程度遠(yuǎn)弱于制造業(yè)，使得對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)FDI溢出效應(yīng)研究還沒有展開。但人世后，隨著中國(guó)服務(wù)業(yè)對(duì)外開放力度的加大，F(xiàn)DI流入將急速增加，其必然對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)產(chǎn)生溢出效應(yīng)，故必須對(duì)服務(wù)業(yè)FDI溢出效應(yīng)加以研究，為中國(guó)調(diào)整服務(wù)業(yè)對(duì)外開放和FDI吸引政策提供佐證。

一、文獻(xiàn)綜述和問題提出

雖然中國(guó)服務(wù)業(yè)對(duì)外開放的滯后導(dǎo)致對(duì)其吸引FDI研究的匱乏，但人世前夕，中國(guó)服務(wù)業(yè)呈現(xiàn)對(duì)外開放加大的趨勢(shì)，使得中國(guó)國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界開始較多關(guān)注服務(wù)業(yè)開放問題。進(jìn)而涉及服務(wù)業(yè)FDI研究。并取得一系列研究成果。

吳彬運(yùn)用鄧寧(J.H.Dunning)的國(guó)際生產(chǎn)折衷理論對(duì)服務(wù)業(yè)FDI增長(zhǎng)原因加以探討。余江指出現(xiàn)有外商投資企業(yè)存在的問題對(duì)服務(wù)業(yè)開放的啟示，并認(rèn)為要對(duì)服務(wù)業(yè)進(jìn)行適當(dāng)保護(hù)。胡小娟、李波對(duì)服務(wù)業(yè)利用外資的特征加以研究。李慧中指出發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)發(fā)展中國(guó)家服務(wù)業(yè)的直接投資主要集中在兩類具有相對(duì)壟斷性優(yōu)勢(shì)的服務(wù)產(chǎn)品上：傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型的消費(fèi)者服務(wù)中品質(zhì)特別優(yōu)秀的服務(wù)產(chǎn)品和更具有現(xiàn)代意義的作為中間投入品的生產(chǎn)者服務(wù)。薛求知、鄭琴琴?gòu)男枨?、供給、競(jìng)爭(zhēng)、壁壘以及聲譽(yù)等五個(gè)方面對(duì)服務(wù)型跨國(guó)公司的出現(xiàn)、擴(kuò)張動(dòng)因及其在中國(guó)的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行研究。王娟麗、馬永喜對(duì)我國(guó)服務(wù)業(yè)直接投資的現(xiàn)狀、特點(diǎn)及人世后的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行過分析。俞梅珍就服務(wù)業(yè)跨國(guó)直接投資迅速增長(zhǎng)的原因及對(duì)世界和中國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響做出過分析。鄭吉昌認(rèn)為服務(wù)業(yè)跨國(guó)公司擴(kuò)張的動(dòng)因主要包括需求拉動(dòng)、勞動(dòng)力推動(dòng)、競(jìng)爭(zhēng)促動(dòng)和服務(wù)貿(mào)易自由化推動(dòng)。孫文博、陳朗、范志剛從實(shí)證角度對(duì)我國(guó)服務(wù)業(yè)的宏觀引資環(huán)境進(jìn)行過分析。李慧中通過比較服務(wù)業(yè)與制造業(yè)貿(mào)易與投資動(dòng)因的差異，認(rèn)為不完全競(jìng)爭(zhēng)條件下的產(chǎn)品差異與規(guī)模經(jīng)濟(jì)最能說(shuō)明當(dāng)前的服務(wù)業(yè)跨國(guó)投資的動(dòng)因。張妍提出服務(wù)業(yè)發(fā)展水平低、服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理和地區(qū)發(fā)展不平衡是我國(guó)服務(wù)業(yè)吸引FDI的制約因素。李珠峰提出我國(guó)服務(wù)業(yè)吸引國(guó)際直接投資的制約因素主要包括服務(wù)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施滯后、產(chǎn)業(yè)政策過度傾斜制造業(yè)、城市化滯后、人力資本缺失。葉賢偉、陳立珍從當(dāng)前服務(wù)業(yè)國(guó)際轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)著手，結(jié)合服務(wù)業(yè)自身的特點(diǎn)，對(duì)服務(wù)業(yè)國(guó)際轉(zhuǎn)移的現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)服務(wù)業(yè)迎接服務(wù)業(yè)國(guó)際轉(zhuǎn)移的優(yōu)劣勢(shì)進(jìn)行過歸納。戴楓通過對(duì)協(xié)議利用FDI和服務(wù)業(yè)發(fā)展的協(xié)整檢驗(yàn)和因果檢驗(yàn)，得出FDI是促進(jìn)中國(guó)服務(wù)業(yè)發(fā)展因素之一。殷鳳指出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、開放程度、勞動(dòng)力供給等是影響服務(wù)業(yè)利用外資的主要因素。

上述文獻(xiàn)雖然對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)吸引FDI的現(xiàn)狀、特征、發(fā)展趨勢(shì)、影響及局限、動(dòng)因等加以分析，但均未具體分析中國(guó)服務(wù)業(yè)吸引FDI的溢出效應(yīng)，特別是不同要素密集型服務(wù)業(yè)分行業(yè)FDI溢出效應(yīng)。因此，本文特以1997-2005年為樣本區(qū)間，對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)總體和分行業(yè)吸引FDI溢出效應(yīng)加以計(jì)量分析。

二、中國(guó)服務(wù)業(yè)吸引FDI溢出效應(yīng)的理論分析

根據(jù)跨國(guó)公司理論，F(xiàn)DI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(guó)際直接投資模型垂直一體化國(guó)際直接投資是指跨國(guó)公司在母國(guó)和東道國(guó)間實(shí)行縱向分工，設(shè)在母國(guó)的總部和分支機(jī)構(gòu)從事產(chǎn)業(yè)鏈中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)(如知識(shí)、技術(shù)密集型)的生產(chǎn)活動(dòng)；海外分支機(jī)構(gòu)則往往從事產(chǎn)業(yè)鏈中增加值相對(duì)較低的勞動(dòng)力密集型和資本密集型的生產(chǎn)活動(dòng)。對(duì)東道國(guó)而言，雖然吸引垂直型跨國(guó)投資可增加產(chǎn)業(yè)內(nèi)貿(mào)易，從而獲得更多貿(mào)易利益。在短期內(nèi)對(duì)其產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有促進(jìn)作用；但從發(fā)展角度分析，發(fā)展中國(guó)家總是在接受前一輪被淘汰的技術(shù)，技術(shù)發(fā)展上始終處于相對(duì)劣勢(shì)地位，對(duì)其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的促進(jìn)作用不大，因而此種產(chǎn)業(yè)內(nèi)貿(mào)易的擴(kuò)大并不能真正代表技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和競(jìng)爭(zhēng)力水平的提高。

(二)水平一體化國(guó)際直接投資水平一體化投資是指跨國(guó)公司因主要在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和市場(chǎng)規(guī)模相似的國(guó)家間從事類似的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，傾向于在各國(guó)都建立獨(dú)立的生產(chǎn)和銷售體系。在當(dāng)?shù)厣a(chǎn)，當(dāng)?shù)劁N售。故該種跨國(guó)經(jīng)營(yíng)所產(chǎn)生的產(chǎn)業(yè)內(nèi)貿(mào)易，無(wú)論對(duì)母國(guó)還是東道國(guó)的外貿(mào)競(jìng)爭(zhēng)力都具有促進(jìn)作用。對(duì)東道國(guó)而言，水平一體化跨過公司的進(jìn)入會(huì)給東道國(guó)帶來(lái)母國(guó)先進(jìn)的生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)技術(shù)，促進(jìn)東道國(guó)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，即使母國(guó)和東道國(guó)技術(shù)水平相差不大，跨國(guó)公司亦會(huì)為東道國(guó)帶來(lái)有特色的生產(chǎn)方式、新的營(yíng)銷渠道和不同的管理理念等，從而促進(jìn)東道國(guó)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

由于經(jīng)營(yíng)服務(wù)業(yè)的跨國(guó)公司的技術(shù)優(yōu)勢(shì)主要是現(xiàn)代服務(wù)手段和管理方法，在設(shè)立海外分支機(jī)構(gòu)時(shí)無(wú)法將其徹底剝離，故彼此之間多半只能構(gòu)成水平分工的關(guān)系，因而使得服務(wù)業(yè)跨國(guó)公司向海外分支機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)移的技術(shù)更接近母公司的水平，導(dǎo)致服務(wù)業(yè)FDI成為帶動(dòng)知識(shí)擴(kuò)散、新技術(shù)傳播的重要促進(jìn)者，從而對(duì)東道國(guó)服務(wù)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生溢出效應(yīng)。因此，服務(wù)業(yè)國(guó)際轉(zhuǎn)移既使得跨國(guó)公司全球資源優(yōu)化配置得以繼續(xù)，也將使發(fā)展中國(guó)家分享市場(chǎng)，為新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家提供新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。目前，部分發(fā)展中國(guó)家已從承接國(guó)際服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移中獲益，許多發(fā)展中國(guó)家都把承接國(guó)際服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移作為一項(xiàng)極力開展的工作。藉此實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和技術(shù)進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展，提高其國(guó)際經(jīng)濟(jì)地位。

(三)中國(guó)服務(wù)業(yè)吸引FDI溢出效應(yīng)理論分析綜上，中國(guó)服務(wù)業(yè)吸引FDI應(yīng)該具有正向促進(jìn)作用，即其應(yīng)該對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生促進(jìn)作用。具體體現(xiàn)在如下四個(gè)方面：

1、當(dāng)前，我國(guó)服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平與發(fā)達(dá)國(guó)家相比的差距，要大于在制造業(yè)領(lǐng)域的差距；而由于服務(wù)業(yè)既不能分解又不能進(jìn)行內(nèi)部貿(mào)易，母公司所有的技術(shù)與訣竅都要向子公司傳遞，因此能夠明顯地提升我國(guó)相關(guān)服務(wù)行業(yè)的水平。

2、我國(guó)重要的服務(wù)業(yè)基本上都是國(guó)有資本為主，外資的進(jìn)入，尤其是外國(guó)大型成熟的服務(wù)業(yè)跨國(guó)公司的進(jìn)人，可彌補(bǔ)我國(guó)服務(wù)業(yè)投資建設(shè)資金的不足，增加服務(wù)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的比重，調(diào)整我國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

3、外資服務(wù)業(yè)以其優(yōu)質(zhì)的服務(wù)產(chǎn)品和高質(zhì)量的服務(wù)態(tài)度可贏得國(guó)內(nèi)消費(fèi)者的青睞，也可給國(guó)內(nèi)同行作出示范，成為其模仿學(xué)習(xí)的對(duì)象。

4、外資投資服務(wù)業(yè)，加劇國(guó)內(nèi)服務(wù)業(yè)在同一領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)，競(jìng)爭(zhēng)的結(jié)果則是該行業(yè)的不斷發(fā)展，從而提升我國(guó)服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平。

三、中國(guó)服務(wù)業(yè)吸引FDI溢出效應(yīng)實(shí)證分析

為檢驗(yàn)理論分析結(jié)論的正確性，筆者特以1997～2005年為樣本區(qū)間，借助Eviews4，0對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)吸引FDI的溢出效應(yīng)加以計(jì)量分析。

(一)模型構(gòu)建及變量選擇根據(jù)科布一道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，在技術(shù)水平一定的情況下，企業(yè)的產(chǎn)出由其所投入的資本K、勞動(dòng)L決定，但考慮到資本投入又可分為國(guó)內(nèi)投資和FDI兩個(gè)部分，故對(duì)科布一道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)加以變型得：

GDP＝f(FDI，DK，L)＝A×FDIα×DKβ×LYγ (1)

為避免變量計(jì)量單位差異而引發(fā)異方差和偽回歸現(xiàn)象，對(duì)(1)式取對(duì)數(shù)得：

LnGDP＝C＋αLnFDI＋βBLnDK＋γLnL＋ε

(2)

其中，c為截距項(xiàng)，α、β、γ分是FDI、DK、L的彈性系數(shù)，ε是誤差項(xiàng)。若α為正，表示FDI存在正溢出，反之則為負(fù)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(qū)間匯率變動(dòng)影響，特用當(dāng)年平均匯率將GDP和固定資產(chǎn)投資換算成美元)：

1、GDP表示服務(wù)業(yè)總體及分行業(yè)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(億美元)。

2、國(guó)內(nèi)投資DK采用服務(wù)業(yè)及分行業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額(億美元)減對(duì)應(yīng)實(shí)際利用外商直接投資額(億美元)加以計(jì)算。但因僅有2003-2005年全國(guó)分行業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額。故考慮到服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資絕大部分都發(fā)生在城鎮(zhèn)(表1)，即城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資情況能大致反映全國(guó)固定資產(chǎn)投資情況，因此，筆者特用1997～2005年城鎮(zhèn)分行業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額替代全國(guó)分行業(yè)全社會(huì)固定資產(chǎn)總額來(lái)計(jì)算服務(wù)業(yè)總體及分行業(yè)固定資產(chǎn)投資額。

3、FDI代表服務(wù)業(yè)總體及分行業(yè)實(shí)際利用外商直接投資(億美元)表示。

4、L代表服務(wù)業(yè)及分行業(yè)就業(yè)人數(shù)(萬(wàn)人)。

(二)中國(guó)服務(wù)業(yè)總體及分行業(yè)吸引FDI溢出效應(yīng)計(jì)量分析 為具體分析中國(guó)服務(wù)業(yè)吸引FDI溢出效應(yīng)，為調(diào)整政策充分發(fā)揮FDI產(chǎn)業(yè)升級(jí)效應(yīng)，特借助公式(2)對(duì)中國(guó)服務(wù)業(yè)總體、批發(fā)零售餐飲業(yè)、交通運(yùn)輸通訊業(yè)、金融保險(xiǎn)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)吸引FDI溢出效應(yīng)進(jìn)行計(jì)量分析，結(jié)果見表2。

(三)中國(guó)服務(wù)業(yè)總體及分行業(yè)吸引FDI溢出效應(yīng)的結(jié)論分析表2，可得出如下結(jié)論：

1、中國(guó)服務(wù)業(yè)總體引人FDI具有較強(qiáng)的溢出效應(yīng)(α＝0.1757)，即中國(guó)服務(wù)業(yè)吸引FDI每增加1％，則會(huì)帶動(dòng)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值增加0.1757％。

2、就服務(wù)業(yè)分行業(yè)而言，因其要素密集型和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)存在差異，使得FDI對(duì)其的溢出效應(yīng)亦存在顯著差別。

①勞動(dòng)力密集型批發(fā)零售餐飲業(yè)和物質(zhì)資本密集型房地產(chǎn)業(yè)，F(xiàn)DI具有負(fù)溢出效應(yīng)(α＜0)，但該效應(yīng)不顯著(系數(shù)α的t值未通過任何顯著水平的檢驗(yàn))。之所以如此，可能在于這兩個(gè)行業(yè)中，中國(guó)對(duì)外開放較早，外資進(jìn)入多以獨(dú)資方式進(jìn)入，從而使得溢出效應(yīng)在統(tǒng)計(jì)上不明顯。

②對(duì)于物質(zhì)資本/技術(shù)密集型交通運(yùn)輸業(yè)、人力資本/技術(shù)密集型金融保險(xiǎn)業(yè)，F(xiàn)DI具有顯著正溢出效應(yīng)(α＞0)。這是因?yàn)镕DI是一個(gè)既包含資本，又包含知識(shí)和技術(shù)的復(fù)合體，是人力資本和技術(shù)變遷的重要源泉，F(xiàn)DI流入會(huì)通過技術(shù)示范一模仿、人力資本流動(dòng)而推動(dòng)?xùn)|道國(guó)技術(shù)進(jìn)步和人力資本培育，從而推動(dòng)其技術(shù)和人力資本密集型行業(yè)的發(fā)展。

張斌、徐帆指出，占據(jù)中國(guó)服務(wù)業(yè)相當(dāng)大比例的分部門，如教育、醫(yī)療、衛(wèi)生、環(huán)境、金融、交通等部門的市場(chǎng)化改革滯后：在經(jīng)營(yíng)主體層面上，其主要經(jīng)營(yíng)者都是國(guó)有企業(yè)：在市場(chǎng)建設(shè)方面。不同形式的價(jià)格管制、行業(yè)準(zhǔn)入管制等非常普遍，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不充分，以鐵路交通、郵政為代表的局部行業(yè)的壟斷狀況非常嚴(yán)重。外資的進(jìn)入則推動(dòng)其市場(chǎng)化改革步伐、打破局部行業(yè)的壟斷、加劇市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，從而推動(dòng)整體行業(yè)的發(fā)展，產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)。

四、結(jié)論

第7篇：固定資產(chǎn)投資綜述范文

關(guān)鍵詞：科技進(jìn)步　 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)江蘇

我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)主要是由大量的資本注入、廉價(jià)的勞動(dòng)力投入和高能耗推動(dòng)的。粗放型的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式雖然給經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)了巨大的推動(dòng)作用，但同時(shí)也讓我們付出了環(huán)境污染和資源浪費(fèi)的代價(jià)?？茖W(xué)技術(shù)進(jìn)步對(duì)于促進(jìn)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型具有重要的推動(dòng)作用。測(cè)定科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，是當(dāng)前科技進(jìn)步分析工作的重要任務(wù)之一①。眾多學(xué)者開始研究我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中是否有技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)進(jìn)步對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度等問題②。測(cè)算科技進(jìn)步、資本投入和勞動(dòng)力投入對(duì)江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率，可以了解江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?，找到薄弱環(huán)節(jié)，對(duì)于江蘇經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)轉(zhuǎn)型具有一定的參考價(jià)值。

一、模型闡述

目前關(guān)于科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率的測(cè)度方法主要有生產(chǎn)函數(shù)計(jì)量估計(jì)方法、增長(zhǎng)核算方法和基于信息技術(shù)的增長(zhǎng)核算方法③?？萍歼M(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)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(chǎn)函數(shù)和索洛余值法對(duì)江蘇省的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率、資本貢獻(xiàn)率和勞動(dòng)力貢獻(xiàn)率進(jìn)行測(cè)算。生產(chǎn)函數(shù)數(shù)學(xué)形式如下:

Y=AF（K,L）=AKαLβ （1）

其中是產(chǎn)出，K是資本投入，L是勞動(dòng)投入，A是某一個(gè)時(shí)刻技術(shù)水平的一個(gè)衡量指標(biāo)。α是資本投入的邊際產(chǎn)出彈性系數(shù)，β是勞動(dòng)投入的邊際產(chǎn)出彈性系數(shù)。求全微分得：

dY/Y=dA/A+α（dK/K）+(dL/L) （2）

即索洛增長(zhǎng)速度方程。用差分近似代替微分并進(jìn)行簡(jiǎn)單的變形，可得測(cè)度科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的方法—索洛余值法，科技進(jìn)步率=ΔA/A

=ΔY/Y-α(ΔΚ/Κ)-β（ΔL/L）；科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率=(ΔA/A)/(ΔY/Y)；資本貢獻(xiàn)率=(ΔΚ/Κ)/(ΔY/Y)；勞動(dòng)力貢獻(xiàn)率=（ΔL/L）/(ΔY/Y)。假設(shè)生產(chǎn)規(guī)模報(bào)酬不變，即α+β=1，整理得：

二、江蘇省科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的實(shí)證研究

（一）變量選擇

1、產(chǎn)出量Y:地區(qū)生產(chǎn)總值（億元）；2、資本投入K:固定資產(chǎn)投資額（億元）；3、勞動(dòng)力投入L:從業(yè)人數(shù)（萬(wàn)人）；

（二）數(shù)據(jù)的收集整理

收集1991—2010（限于篇幅部分年份數(shù)據(jù)未列入表中）年江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值、商品零售價(jià)格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資額、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)和從業(yè)人數(shù)等數(shù)據(jù)，并對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值和固定資產(chǎn)投資額進(jìn)行價(jià)格調(diào)整以消除價(jià)格變動(dòng)的影響，調(diào)整后的數(shù)據(jù)見表1中的前5列。

在R2.14.1軟件平臺(tái)下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸，可得調(diào)整后的R2＝0.9949，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為3736。從t值和相伴概率可知：常數(shù)項(xiàng)和α均通過顯著性水平為0.001的t檢驗(yàn)；從擬合優(yōu)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(guān)關(guān)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(jì)算可得1992—2010年江蘇省科技進(jìn)步率、科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率、資本貢獻(xiàn)率和勞動(dòng)力貢獻(xiàn)率如表1中的后5列所示。

（三）數(shù)據(jù)分析

分析表明，1992—2010年間，江蘇省勞動(dòng)力投入增長(zhǎng)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(zhǎng)率較高，平均增長(zhǎng)率約為23.78%，最高值高達(dá)50.79%，2000年降至谷底，僅為6.09%，2000—2003年期間有短暫的持續(xù)上升，然后出現(xiàn)波動(dòng)特征。江蘇省科技進(jìn)步率波動(dòng)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(dòng)規(guī)律?？赡苁怯捎谛枰Y金投入，科技進(jìn)步為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮作用具有一定的滯后性，從科技研發(fā)到科技應(yīng)用需要一定的周期，因此在短期內(nèi)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率可能為負(fù)值。

1992—2010年間，江蘇省資本貢獻(xiàn)率非常高，均值約為124.46%，最高達(dá)221.09%，最低也達(dá)到66.14%。江蘇省勞動(dòng)力貢獻(xiàn)率相對(duì)較低，均值為3.23%。綜述分析可以得出：資本投入是江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?；科技進(jìn)步對(duì)江蘇的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也起到重要的推動(dòng)作用，但波動(dòng)較大；勞動(dòng)力投入對(duì)江蘇的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率較低。科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率對(duì)資本貢獻(xiàn)率有“抵消”作用的一種可能原因是：測(cè)算出的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率中包含宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控等因素，政府為了限制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過熱的情況，往往進(jìn)行調(diào)控，而這一部分“抵消”作用反應(yīng)在科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率這一測(cè)算指標(biāo)上。

三、結(jié)論

對(duì)江蘇省1992—2010年科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率進(jìn)行測(cè)算，發(fā)現(xiàn)個(gè)別年份出現(xiàn)大起大落的波動(dòng)情況，可能是由于測(cè)算出的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率不是“純科技進(jìn)步”且受到宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整或要素投入周期性影響的緣故。從資本貢獻(xiàn)率來(lái)看江蘇省資本投入是其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Α膭趧?dòng)力貢獻(xiàn)率來(lái)看，其均值為3.23%，且相對(duì)穩(wěn)定。勞動(dòng)力投入對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響比較微弱。從科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率來(lái)看，科技進(jìn)步對(duì)江蘇的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也起到重要的推動(dòng)作用。由此可見，目前江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的最主要?jiǎng)恿κ谴罅康馁Y本投入，科技進(jìn)步水平還需要進(jìn)一步提升，只有這樣才能實(shí)現(xiàn)向集約式經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式的平穩(wěn)轉(zhuǎn)型。

參考文獻(xiàn)：

①汪慧玲，王富貴．西部地區(qū)提高科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的對(duì)策分析——以甘肅省為例[J]．工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2009（1）：112—115

②趙喜鳥，錢燕云．技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度分析——基于長(zhǎng)三角和珠三角5個(gè)地區(qū)的實(shí)證分析[J]．科技進(jìn)步與對(duì)策，2012（2）：23—26

第8篇：固定資產(chǎn)投資綜述范文

【關(guān)鍵詞】體育管理職能；體育決策；研究綜述；支持系統(tǒng)

前言

從我國(guó)體育事業(yè)發(fā)展的規(guī)劃，到體育事業(yè)有關(guān)的各種具體政策、法令、都離不開決策。科學(xué)的決策將對(duì)體育事業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生最大的推動(dòng)作用。近年來(lái)，對(duì)于體育決策的研究已越來(lái)越引起國(guó)內(nèi)體育教育界的重視。筆者通過對(duì)中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)1998-2008年的全部期刊，以“體育決策”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，共檢索到文獻(xiàn)156篇。其中片名中同時(shí)含有“體育決策”的文章有42篇。本文在此以檢索到的文獻(xiàn)為依據(jù)，對(duì)體育管理決策的研究現(xiàn)狀作以綜述，以期為提高體育管理決策的科學(xué)化、促進(jìn)體育事業(yè)的發(fā)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(xiàng)古老而又嶄新的行為，對(duì)決策的理解也經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的演變過程。我國(guó)現(xiàn)代著名管理學(xué)者席酉民認(rèn)為決策是一個(gè)發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的全過程，這個(gè)理解不但可以分解決策科學(xué)先驅(qū)西蒙(H．SIMON)將決策歸納為情報(bào)活動(dòng)、設(shè)計(jì)活動(dòng)、選擇活動(dòng)、實(shí)施活動(dòng)的四個(gè)階段，也可以細(xì)化為決策分析中采用的多個(gè)步驟，較全面地把握了現(xiàn)代管理決策的內(nèi)涵與外延。楊海龍?jiān)凇绑w育決策的失誤原因及預(yù)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(shè)計(jì)和決策過程。體育決策是體育管理過程的首要環(huán)節(jié)，它貫穿于體育管理的全過程，直接關(guān)系著體育管理的成敗。

（二）體育決策的意義

關(guān)于體育決策意義的研究不同的學(xué)者從不同的角度給出了各自不同的解釋。楊樺在“關(guān)于冬季競(jìng)技體育項(xiàng)目管理決策的思考”中指出科學(xué)的管理決策是指導(dǎo)當(dāng)前體育改革的需要，是建設(shè)世界體育強(qiáng)國(guó)的需要。現(xiàn)代競(jìng)技體育管理的過程，實(shí)際上就是競(jìng)技體育管理者的決策過程。因?yàn)?，?jìng)技體育管理的一切工作，都是圍繞著制定決策和實(shí)現(xiàn)決策目標(biāo)進(jìn)行的。一個(gè)競(jìng)技體育的管理者能否根據(jù)需要適時(shí)做出正確的決策，將直接關(guān)系到競(jìng)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(huì)科學(xué)的決策與管理價(jià)值透析”中提到?jīng)Q策過程是一個(gè)具有復(fù)雜性與動(dòng)態(tài)性的過程，是針對(duì)事先規(guī)劃的與未來(lái)的操作行動(dòng)而制定的，決策是社會(huì)各項(xiàng)體育管理活動(dòng)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(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)，可以對(duì)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(diǎn)，合理區(qū)分管理決策的類型，把握不同類型決策的基本規(guī)律，對(duì)正確做出決策有重要的意義。丁慶建，孫慶祝在“現(xiàn)代體育決策系統(tǒng)分析”中把體育管理決策按層次可分為三大類:戰(zhàn)略決策、戰(zhàn)術(shù)決策和監(jiān)督?jīng)Q策。這三大類決策相互依附相互影響，構(gòu)成了一個(gè)具有宏觀決策與微觀決策的完整的決策體系。黃瑞國(guó)按體育競(jìng)賽謀略決策的層次將體育競(jìng)賽的決策分為二個(gè)層次：一是戰(zhàn)略層面的決策，二是戰(zhàn)術(shù)層面的決策。按體育競(jìng)賽謀略決斷的程序把體育競(jìng)賽謀略決斷可分為二種：一是賽前決策， 二是賽場(chǎng)臨機(jī)決策。

（二）體育決策的程序

決策的過程有它內(nèi)在的規(guī)律性，決策的過程是由相互聯(lián)系相互制約又形成幾個(gè)相對(duì)獨(dú)立的階段來(lái)進(jìn)行?？茖W(xué)的決策必須按照一定的程序來(lái)進(jìn)行。丁慶建，孫慶祝根據(jù)現(xiàn)代體育決策的目標(biāo)，針對(duì)外部、內(nèi)部制約條件，對(duì)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(jìn)行選擇，最后將選擇的最優(yōu)方案實(shí)施，然后不斷地進(jìn)行信息反饋和修正。在此基礎(chǔ)上，他們提出現(xiàn)代體育決策系統(tǒng)模型。該模型顯示了決策的系統(tǒng)過程以及各個(gè)組成部分的有機(jī)聯(lián)系:首先，現(xiàn)代體育決策系統(tǒng)模型的中心是體育決策目標(biāo)，目標(biāo)指明了體育決策的方向和重點(diǎn)，也是衡量管理者業(yè)績(jī)的尺度;其次，現(xiàn)代體育決策系統(tǒng)模型高度重視制約條件的作用;第三現(xiàn)代體育決策系統(tǒng)模型表明了決策是一個(gè)連續(xù)的循環(huán)的過程。

第9篇：固定資產(chǎn)投資綜述范文

關(guān)鍵詞：全球化經(jīng)濟(jì)金融化非金融企業(yè)

美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)前后，作為可能導(dǎo)致危機(jī)的重要因素——經(jīng)濟(jì)的金融化現(xiàn)象，成為西方經(jīng)濟(jì)學(xué)者熱議的焦點(diǎn)（John Bellamy Foster，2008，2007；格萊塔·R克里普納，2008；William Milberg，2008）。經(jīng)濟(jì)金融化描述了近四十年來(lái)資本主義的經(jīng)濟(jì)特征從以生產(chǎn)為重心逐漸轉(zhuǎn)移到以金融為重心這一事實(shí)（John Bellamy Foster，2007）。與傳統(tǒng)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論不同的是，經(jīng)濟(jì)金融化不僅反映在銀行、經(jīng)紀(jì)人事務(wù)所、金融公司等機(jī)構(gòu)的擴(kuò)張上，金融業(yè)利潤(rùn)占利潤(rùn)總額的百分比的增長(zhǎng)上，也同樣反映在非金融企業(yè)的利潤(rùn)積累和利潤(rùn)使用上的“金融化”傾向上（Milberg，2008）Milberg認(rèn)為非金融部門的金融化是指：生產(chǎn)性企業(yè)越來(lái)越多地成為金融控股集團(tuán)，其利潤(rùn)越來(lái)越多地被用于股東分紅、購(gòu)買金融資產(chǎn)（例如股票回購(gòu)），甚至兼并收購(gòu)等。。盡管過度的金融創(chuàng)新與資本的金融化最終體現(xiàn)為越來(lái)越大的資產(chǎn)價(jià)格泡沫并導(dǎo)致危機(jī)爆發(fā)，經(jīng)濟(jì)金融化的過程也并非對(duì)經(jīng)濟(jì)毫無(wú)裨益。Paul Sweezy（1997）曾認(rèn)為資本積累過程中的金融化是支撐20世紀(jì)70年代以來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要力量，并由此帶來(lái)了資本主義經(jīng)濟(jì)體系的轉(zhuǎn)型。不僅如此，在全球化背景下，跨國(guó)企業(yè)通過控制價(jià)值鏈、獲得利潤(rùn)積累而產(chǎn)生的金融化趨勢(shì)促使以美國(guó)為代表的經(jīng)濟(jì)體實(shí)現(xiàn)了：低投資與企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力提高并存，高利潤(rùn)、高股東價(jià)值與低投資率并存，低生產(chǎn)、低物價(jià)與高消費(fèi)并存的優(yōu)質(zhì)增長(zhǎng)（Milberg，2008；張慕瀕，2010）。

20世紀(jì)90年代以來(lái)，中國(guó)加速融入世界經(jīng)濟(jì)體系，成為全球價(jià)值鏈體系中最大的制造中心。金融危機(jī)之后國(guó)內(nèi)制造業(yè)迫切需要轉(zhuǎn)型升級(jí)，然而“實(shí)業(yè)金融化”的趨勢(shì)卻愈演愈烈。有數(shù)據(jù)表明，國(guó)資委下屬的117家央企中76%涉足金融業(yè)，這些非金融央企實(shí)際已經(jīng)控制了24家信托公司、20家證券公司、14家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司以及23家壽險(xiǎn)公司，分別占到受調(diào)查該種類金融機(jī)構(gòu)的462%、410%、370%以及531%。此外，上市公司抱團(tuán)參與私募股權(quán)投資以及各地陸續(xù)爆發(fā)的民間借貸危機(jī)，均驗(yàn)證了上述事實(shí)。這是否說(shuō)明在全球經(jīng)濟(jì)一體化、經(jīng)濟(jì)金融化趨勢(shì)的推動(dòng)下，中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)也出現(xiàn)了金融化現(xiàn)象？與控制全球價(jià)值鏈的美國(guó)相比有何不同？如何證明和評(píng)價(jià)我國(guó)的實(shí)業(yè)金融化現(xiàn)象？

基于上述思考，本文從梳理西方金融化評(píng)價(jià)的定量指標(biāo)入手，以中國(guó)的宏觀金融狀況與制造業(yè)的金融活動(dòng)為研究對(duì)象，實(shí)證檢驗(yàn)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)金融化現(xiàn)象，判斷目前金融化的狀態(tài)、階段，分析其成因，為如何看待實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展提供借鑒。本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分文獻(xiàn)綜述，梳理金融化研究的不同方面，區(qū)分金融化與金融發(fā)展，厘清全球化與金融化的關(guān)系；第二部分是借鑒西方評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融化的量化標(biāo)準(zhǔn)；第三部分全球化下經(jīng)濟(jì)金融化趨勢(shì)在中國(guó)的驗(yàn)證。第四部分是總結(jié)與啟示。

經(jīng)濟(jì)金融化的相關(guān)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(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的經(jīng)典理論以來(lái)，“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(dāng)Mckinnon和Shaw（1973）以發(fā)展中國(guó)家作為研究樣本的“金融抑制論”傳入我國(guó)后，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)金融發(fā)展理論的關(guān)注主要落腳于宏觀層面、金融機(jī)構(gòu)和制度的發(fā)展層面。從近期最新的觀點(diǎn)來(lái)看，“金融化”是對(duì)一國(guó)宏觀、中觀和微觀層面金融發(fā)展?fàn)顩r的客觀描述，它既表達(dá)了金融部門對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)程度達(dá)到一定的水平，也反映了傳統(tǒng)金融發(fā)展理論一直忽視的非金融企業(yè)的金融活動(dòng)，而后者是“金融化”理論更注重的方面?！敖鹑诨爆F(xiàn)象或者金融化水平的提高并不一定代表金融發(fā)展有助于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，反之，在金融抑制的發(fā)展中國(guó)家，企業(yè)等非金融部門仍然可以通過某種方式的利潤(rùn)累積和利潤(rùn)使用，實(shí)現(xiàn)向金融類控股公司轉(zhuǎn)變的可能。因此，本文首先對(duì)20世紀(jì)70年代以來(lái)有關(guān)金融化的研究加以綜述，其目的是厘清金融化的涵義。

當(dāng)前國(guó)外研究文獻(xiàn)對(duì)“金融化”的定義比較隨意。最早提出金融化術(shù)語(yǔ)的可以追溯到20世紀(jì)初，Hobson（1902）、Hilferding（1910）、 Lenin（1916）認(rèn)為金融化反映了食利者階層享有越來(lái)越大的政治和經(jīng)濟(jì)力量此處文獻(xiàn)轉(zhuǎn)引自：格·R克里普納美國(guó)經(jīng)濟(jì)的金融化（上）丁為民等譯國(guó)外理論動(dòng)態(tài)，2008（6）。70年代之后，學(xué)者普遍贊同把金融部門的發(fā)展、金融利潤(rùn)占利潤(rùn)總額的比重增加以及金融交易的擴(kuò)大和新的金融工具的創(chuàng)造（ Felix，1998；Henwood，1997；Sassen，2001；Tickell，1999）作為金融化的證明，Phillips（2002）認(rèn)為金融化代表了資本市場(chǎng)相對(duì)于銀行而言其支配作用日益增長(zhǎng)。然而這種籠統(tǒng)的歸納模糊了金融化與傳統(tǒng)金融發(fā)展理論的差異。隨著股份公司的進(jìn)一步發(fā)展和經(jīng)濟(jì)全球化的推進(jìn)，學(xué)者們將關(guān)注的重點(diǎn)逐漸微觀化：①?gòu)墓局卫淼慕嵌?，認(rèn)為金融化是“股東革命”的結(jié)果，即股東為了實(shí)現(xiàn)其價(jià)值要求更多地分紅、股票回購(gòu)等，由此帶來(lái)公司金融活動(dòng)的增長(zhǎng)（Froud et al， 2000；Lazonick and O’Sullivan， 2000；Williams， 2000）。②從投資回報(bào)的角度，認(rèn)為金融化是因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)投資的回報(bào)率與金融資產(chǎn)投資回報(bào)率之間的差距越來(lái)越大所致（Dumenil& Levy，2005；Crotty，2005）。

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

2全球化與金融化

次貸危機(jī)催生了國(guó)外學(xué)術(shù)界對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)金融化成因的進(jìn)一步關(guān)注，2008年發(fā)表的多篇文章都將視角轉(zhuǎn)向全球化對(duì)非金融企業(yè)的影響之上。比如格·R.克里普納認(rèn)為金融化的研究視角應(yīng)該從“以活動(dòng)為中心”轉(zhuǎn)向“以積累為中心”，他在《美國(guó)經(jīng)濟(jì)的金融化》一文中明確提出應(yīng)觀察美國(guó)經(jīng)濟(jì)中“利潤(rùn)從何處產(chǎn)生”的問題，以此作為“金融化”存在的證據(jù)。此外，他認(rèn)為對(duì)金融化問題的研究可以說(shuō)明全球化對(duì)國(guó)家的影響已經(jīng)到了怎樣的程度內(nèi)容出處同前。。無(wú)獨(dú)有偶，Milberg（2008）撰文進(jìn)一步研究了以美國(guó)跨國(guó)公司為代表的非金融企業(yè)“金融化”的成因。他將非金融企業(yè)的金融活動(dòng)分成兩塊：一是從利潤(rùn)來(lái)源的角度，認(rèn)為借助于控制全球價(jià)值鏈，跨國(guó)公司以降低進(jìn)口成本而非提高國(guó)內(nèi)產(chǎn)品價(jià)格的方式實(shí)現(xiàn)了利潤(rùn)積累，并由于生產(chǎn)碎片化和外包，主導(dǎo)廠商可以在不提高固定投資的情況下快速積累利潤(rùn)，使其資金的積累速度大于其生產(chǎn)投資速度；二是從利潤(rùn)使用的角度，既然控制價(jià)值鏈的一方已經(jīng)不需要生產(chǎn)制造，則利潤(rùn)使用則更多地用于金融活動(dòng)，例如分紅、股票回購(gòu)用以期權(quán)激勵(lì)，或者是對(duì)外收購(gòu)。由此，全球價(jià)值鏈?zhǔn)怪鲗?dǎo)廠商維持了較高水平的金融化，并反過來(lái)促使價(jià)值鏈管理強(qiáng)化，最終形成持續(xù)的金融化現(xiàn)象。

3國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

與國(guó)外文獻(xiàn)不同，國(guó)內(nèi)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(xù)了金融促進(jìn)論和金融抑制論（談儒勇，1999；史永東等，1999；韓廷春，2002、2003；王志強(qiáng)、孫剛，2003；沈坤榮、張成，2004；王洪斌、柳欣，2008），重在實(shí)證分析代表金融發(fā)展或經(jīng)濟(jì)金融化的指標(biāo)與代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)或結(jié)構(gòu)調(diào)整指標(biāo)的相互關(guān)系。2008年以后的一些研究則注意到微觀層面證據(jù)的重要性：易綱、宋旺（2008）跳出傳統(tǒng)只研究金融部門的做法，以住戶、非金融企業(yè)部門、金融機(jī)構(gòu)三個(gè)主體的金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)為對(duì)象，重新度量了中國(guó)金融資產(chǎn)總量及結(jié)構(gòu)，研究了中國(guó)金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)是否改善，以及目前的結(jié)構(gòu)是否適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要的問題；吳曉輝等（2008）設(shè)計(jì)了一個(gè)涵蓋政府支出、城鎮(zhèn)家庭財(cái)產(chǎn)性收入和非國(guó)有企業(yè)融資額等一系列指標(biāo)在內(nèi)的金融發(fā)展變量，嘗試探索金融與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的微觀作用機(jī)理；魯曉東（2008）也將金融發(fā)展指標(biāo)擴(kuò)大到私人信貸、上市公司市值等微觀層面；孫天琦（2008）認(rèn)為企業(yè)的IPO行為在致使股權(quán)資本擴(kuò)大的同時(shí)也增加了其負(fù)債能力，導(dǎo)致資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大，進(jìn)而影響到M2，為微觀層面的金融化與宏觀的金融發(fā)展構(gòu)建了聯(lián)系；祝丹濤（2008）認(rèn)為金融體系效率的高低會(huì)體現(xiàn)在家庭和企業(yè)資金的可獲得性、儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為投資的效率以及財(cái)政收支上，并以美國(guó)為例論述了上述機(jī)制對(duì)經(jīng)常項(xiàng)目盈余的影響，建立了一個(gè)全球化和微觀相結(jié)合的視角。然而站在全球化背景下考慮非金融企業(yè)金融化問題的文獻(xiàn)少之又少，趙玉敏（2008）分析了發(fā)達(dá)國(guó)家通過全球化的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移實(shí)現(xiàn)金融資產(chǎn)價(jià)格上漲和消費(fèi)過度，以及在金融技術(shù)創(chuàng)新的推動(dòng)下的過度金融化對(duì)中國(guó)制造業(yè)的影響，但作者所指的金融化主要指金融脫媒、虛擬經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)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(guó)經(jīng)濟(jì)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(yīng)關(guān)注在全球價(jià)值鏈分工體系下中國(guó)制造業(yè)的金融活動(dòng)。制造業(yè)出現(xiàn)了高IPO、負(fù)債擴(kuò)張（從而資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大）、高投資、高企業(yè)儲(chǔ)蓄的現(xiàn)象，整個(gè)金融市場(chǎng)的體量也在增加，并且由于加工貿(mào)易本身的模式和中國(guó)投資機(jī)會(huì)的涌現(xiàn)，又出現(xiàn)雙順差現(xiàn)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(yè)在這一金融深化過程中，是否出現(xiàn)了利潤(rùn)的累積總量高于利潤(rùn)使用總量，是否投資的增長(zhǎng)帶來(lái)利潤(rùn)的累積等等。也就是說(shuō)，金融深化或者金融體系效率的提高必須建立在對(duì)微觀經(jīng)濟(jì)主體利潤(rùn)累積有正面作用的基礎(chǔ)上，而不是一個(gè)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(gè)層次實(shí)證檢驗(yàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融化的存在性，其中微觀數(shù)據(jù)將取自制造業(yè)上市公司層面，這些公司在中國(guó)制造業(yè)嵌入全球價(jià)值鏈的過程中發(fā)揮著主導(dǎo)作用。

中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融化的量化評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)

國(guó)內(nèi)有關(guān)經(jīng)濟(jì)金融化的量化評(píng)價(jià)方法的文獻(xiàn)較少，宋仁霞（2007）建立了一個(gè)囊括金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)規(guī)模、金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、上市公司產(chǎn)業(yè)分布數(shù)、三次產(chǎn)業(yè)增加值中金融資產(chǎn)占比、金融企業(yè)利潤(rùn)占社會(huì)企業(yè)利潤(rùn)總額比率等在內(nèi)的24個(gè)指標(biāo)，檢驗(yàn)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)金融化狀態(tài)，指標(biāo)設(shè)計(jì)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(yè)金融化這個(gè)重要因素。其他與金融化相關(guān)的主要是金融市場(chǎng)化指數(shù)的設(shè)計(jì)（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(duì)于金融化的量化分析框架，采集來(lái)自宏觀、部門和行業(yè)三個(gè)層次的數(shù)據(jù)，主要從規(guī)模、結(jié)構(gòu)的角度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。鑒于有關(guān)中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融化評(píng)價(jià)體系的國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)尚未充分，本文的研究并未實(shí)現(xiàn)指標(biāo)體系構(gòu)建，但可為未來(lái)經(jīng)濟(jì)金融化指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)提供前期成果。

（1）宏觀層面。根據(jù)格萊塔·R克里普納（2008）的總結(jié)，評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期結(jié)構(gòu)性變化的方法主要有兩種，“以活動(dòng)為中心”的觀點(diǎn)主要關(guān)注不同行業(yè)的就業(yè)份額占總就業(yè)人數(shù)的比重、產(chǎn)出占GDP的比重等，而“以積累為中心”的觀點(diǎn)則關(guān)注利潤(rùn)從何處產(chǎn)生，比如各產(chǎn)業(yè)公司利潤(rùn)的相對(duì)比重。格文研究表明：“以活動(dòng)為中心”的經(jīng)濟(jì)變化觀不適合金融部門金融部門不是勞動(dòng)密集型部門，它的“產(chǎn)品”在國(guó)民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中并不是以透明的方式表現(xiàn)出來(lái)的。，并且忽略了非金融企業(yè)的金融活動(dòng)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響作者認(rèn)為20世紀(jì)70年代困擾美國(guó)企業(yè)活力能力的危機(jī)中就能看到金融化的起源：面對(duì)國(guó)內(nèi)勞工的戰(zhàn)斗性和海外與日俱增的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，非金融企業(yè)對(duì)不斷下降的投資回報(bào)的反應(yīng)，就是將資本從生產(chǎn)領(lǐng)域抽走，將其轉(zhuǎn)移到金融市場(chǎng)。因此一個(gè)完整的金融化概念就必須既包含金融企業(yè)，也包含非金融企業(yè)的活動(dòng)。那種單純進(jìn)行部門分析的方法只關(guān)注金融業(yè)，喪失了大量的對(duì)考察美國(guó)經(jīng)濟(jì)金融化非常重要的資料。，實(shí)證發(fā)現(xiàn)：就業(yè)與產(chǎn)出指標(biāo)無(wú)法揭示經(jīng)濟(jì)金融化特征，但利潤(rùn)數(shù)據(jù)卻可以做到。在本文的研究中，宏觀數(shù)據(jù)包括兩類：第一類反映就業(yè)、產(chǎn)出部門構(gòu)成，由于無(wú)法獲取各產(chǎn)業(yè)公司利潤(rùn)的相對(duì)份額，有關(guān)論據(jù)將采用部門和行業(yè)數(shù)據(jù)。第二類反映全球化與金融化的關(guān)系。在此，我們借鑒了Milberg（2008）的觀點(diǎn)，他認(rèn)為美國(guó)非金融企業(yè)的金融化其中一個(gè)重要原因是利潤(rùn)來(lái)源發(fā)生了變化：通常企業(yè)的利潤(rùn)來(lái)源于提高產(chǎn)品售價(jià)、降低成本或擴(kuò)大產(chǎn)量，然而在控制了全球價(jià)值鏈分工體系后，美國(guó)跨國(guó)企業(yè)用外包的方式取代了在本國(guó)進(jìn)行生產(chǎn)性投資，然后再通過貿(mào)易的方式進(jìn)口中間品或最終品，長(zhǎng)期則形成了國(guó)內(nèi)CPI漲幅低于貨幣供應(yīng)量M2漲幅和企業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，這為非金融企業(yè)的金融化打下了基礎(chǔ)。因此，我們也選取國(guó)內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)查看上述狀況在中國(guó)的表現(xiàn)。

（2）部門層面。主要以非金融企業(yè)作為研究對(duì)象，考慮其利潤(rùn)的來(lái)源與使用情況。①關(guān)于利潤(rùn)來(lái)源：按照格文，金融化的一個(gè)標(biāo)志是非金融企業(yè)源于金融投資的收入高于源于生產(chǎn)活動(dòng)的收入，或者在一定的基礎(chǔ)比例下前者的增幅大于后者。由于格文的研究時(shí)期跨越1950—2001年，二戰(zhàn)后美國(guó)采取刺激投資的稅收與折舊政策，企業(yè)利潤(rùn)被嚴(yán)重低估，因而格文選擇了證券收入與公司現(xiàn)金流量的比率來(lái)衡量利潤(rùn)的來(lái)源。再者，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)金融化還應(yīng)考慮金融業(yè)的利潤(rùn)增長(zhǎng)情況，增加了一個(gè)考慮金融利潤(rùn)（現(xiàn)金流）與非金融利潤(rùn)（現(xiàn)金流）對(duì)比的指標(biāo)。鑒于中國(guó)公開的統(tǒng)計(jì)年鑒未公布非金融企業(yè)的證券收入與現(xiàn)金流量數(shù)據(jù)，我們用制造業(yè)和FIREFIRE是金融、保險(xiǎn)、房地產(chǎn)業(yè)的總稱。上市公司數(shù)據(jù)驗(yàn)證這一狀況。②關(guān)于利潤(rùn)使用：根據(jù)Milberg（2008）的觀點(diǎn)，非金融部門將利潤(rùn)更多地用于分紅、股份回購(gòu)、兼并收購(gòu)等金融行為，也是金融化的一個(gè)表現(xiàn)。由于國(guó)內(nèi)統(tǒng)計(jì)部門并無(wú)相關(guān)口徑數(shù)據(jù)，我們從與金融行為相對(duì)的固定資產(chǎn)投資行為加以反證：如果公司利潤(rùn)中用于固定資產(chǎn)投資的比例較高或者這一比例增速加大，則可以說(shuō)明非金融企業(yè)的金融行為并不居主流。此類指標(biāo)包括：制造業(yè)和FIRE固定資產(chǎn)投資占GDP的比例等。

（3）行業(yè)比較。為了進(jìn)一步探究全球價(jià)值鏈分工對(duì)我國(guó)制造業(yè)資金運(yùn)用的影響，我們按照參與價(jià)值鏈的程度不同在鑒定這一概念時(shí)，我們借鑒了Milberg（2008）文中的一個(gè)方法：他使用美國(guó)制造業(yè)的相對(duì)進(jìn)口價(jià)格（relative import price）來(lái)反觀生產(chǎn)（服務(wù)）外包的程度，相對(duì)進(jìn)口價(jià)格越低的，說(shuō)明生產(chǎn)碎片化程度越高，美國(guó)跨國(guó)公司作為價(jià)值鏈中心的控制力越強(qiáng)。其中電腦和辦公機(jī)器、通信設(shè)備、飲料、電子產(chǎn)品、服裝和家具等行業(yè)都處于相對(duì)進(jìn)口價(jià)格下降較快的行業(yè)。，選擇了若干行業(yè)觀察：不同行業(yè)證券收入占利潤(rùn)的比例，不同行業(yè)利潤(rùn)中用于固定資產(chǎn)投資的比例。

（4）樣本數(shù)據(jù)的來(lái)源與時(shí)期。依照西方學(xué)者的研究，雖然全球化從上世紀(jì)70年代就已經(jīng)開始，但發(fā)展中國(guó)家加入全球化體系加速了發(fā)達(dá)國(guó)家非金融企業(yè)金融化的形成，因此本文選取的數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2000年至2011年。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于：①中國(guó)統(tǒng)計(jì)局各年度統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)；②國(guó)泰君安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)的上市公司數(shù)據(jù)。

三個(gè)層次的數(shù)據(jù)可見下表：

數(shù)據(jù)分類序號(hào)含義宏觀層面（1）FIRE就業(yè)人數(shù)占比（2）FIRE產(chǎn)值/GDP（3）CPI、M2的增幅對(duì)比部門層面（4）制造業(yè)上市公司證券收入/公司利潤(rùn)*（5）FIRE上市公司證券收入/公司利潤(rùn)（6）FIRE上市公司證券收入/制造業(yè)上市公司證券收入（7）FIRE上市公司利潤(rùn)/制造業(yè)上市公司利潤(rùn)（8）制造業(yè)固定資產(chǎn)投資/GDP（9）FIRE固定資產(chǎn)投資/GDP行業(yè)層面（10）分行業(yè)制造業(yè)上市公司證券收入/公司利潤(rùn)（11）分行業(yè)制造業(yè)上市公司固定資產(chǎn)投資/公司利潤(rùn)注：*我們最終使用了公司利潤(rùn)而非現(xiàn)金流量作為分母，是因?yàn)楝F(xiàn)金流量余額經(jīng)常出現(xiàn)負(fù)數(shù)，影響了數(shù)據(jù)質(zhì)量。

中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融化的經(jīng)驗(yàn)分析

1來(lái)自宏觀層面的證據(jù)

宏觀數(shù)據(jù)展示了非金融部門的發(fā)展及其與金融部門的相對(duì)發(fā)展速度。

（1）從就業(yè)份額來(lái)看，圖1表明，從2000年到2011年，盡管外向型經(jīng)濟(jì)特征明顯，但按城鎮(zhèn)就業(yè)口徑統(tǒng)計(jì)的各部門的相對(duì)就業(yè)份額在10年間并無(wú)大的變化。2011年FIRE部門的就業(yè)比例比10年前有了顯著提高，制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的這一比例還有所下降，但幅度均不大。這個(gè)結(jié)論從一定程度上印證了格文（2008）對(duì)于“以活動(dòng)為中心”視角的判斷，說(shuō)明就業(yè)比例大概無(wú)法很好地表達(dá)經(jīng)濟(jì)金融化現(xiàn)象。

（2）圖2顯示了各行業(yè)增加值占GDP增加值的比重2010年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒并未公布制造業(yè)增加值數(shù)據(jù)，此處數(shù)據(jù)來(lái)源于世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫(kù)，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(jià)的平均值。?？梢姡圃鞓I(yè)、FIRE部門和服務(wù)業(yè)增加值占比均有所提高，制造業(yè)從2000年開始這一比例快速增長(zhǎng)，并一直持續(xù)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(yè)的發(fā)展趨勢(shì)有所不同的是：2007年之后FIRE的增加值占比開始突破10%的區(qū)域，并呈現(xiàn)穩(wěn)態(tài)上升之勢(shì)。然而總體而言，與就業(yè)數(shù)據(jù)相似，近10年來(lái)部門發(fā)展的差距并未像美國(guó)那樣出現(xiàn)顯著的拉大。

（3）圖3是用CPI、M2等宏觀數(shù)據(jù)的變動(dòng)關(guān)系驗(yàn)證金融化的后果。將圖3與表1比較可見：根據(jù)Milberg（2008）的研究，自1986年開始CPI處于逐級(jí)下降，進(jìn)口商品的價(jià)格也在逐步下降，而貨幣供應(yīng)量M2盡管在1991—1995年間緊縮，長(zhǎng)期增勢(shì)不改，1996—2006年均增幅6%以上，是CPI增幅的2倍多。弗里德曼關(guān)于“通貨膨脹自始至終是一種貨幣現(xiàn)象”的論斷在新的以價(jià)值鏈為主導(dǎo)的國(guó)際分工體系下被打破了。與此相對(duì)應(yīng)，處于價(jià)值鏈低端制造環(huán)節(jié)的中國(guó)，卻出現(xiàn)了CPI、M2與企業(yè)利潤(rùn)齊升的狀況，其中M2的增長(zhǎng)幅度明顯高于CPI。盡管這一宏觀數(shù)據(jù)的形成有更為復(fù)雜的微觀因素，我們也不能僅據(jù)此判斷其與金融化的關(guān)系，但這一結(jié)果說(shuō)明在中國(guó)參與價(jià)值鏈分工之后，盡管企業(yè)利潤(rùn)上升，但低附加值的特點(diǎn)要求更大的投資和產(chǎn)能加以維系，使得企業(yè)的貨幣需求始終維持在高水平。投資——制造——出口——利潤(rùn)積累——再投資的循環(huán)造成是制造業(yè)的利潤(rùn)累積難以持續(xù)進(jìn)行，也就難以展開相關(guān)金融化活動(dòng)。

2來(lái)自部門層面的證據(jù)

西方學(xué)者對(duì)美國(guó)經(jīng)濟(jì)金融化的研究形成了幾點(diǎn)結(jié)論：①非金融部門證券收入占現(xiàn)金流入或企業(yè)利潤(rùn)的比重在提高，并且高于非金融部門來(lái)自業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)的收入；②除了非金融企業(yè)在增加收入流量的過程中不斷增強(qiáng)金融活動(dòng)外，金融業(yè)自身也變成一個(gè)在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中越發(fā)具有特權(quán)的積累機(jī)構(gòu)[美]格·R克里普納美國(guó)經(jīng)濟(jì)的金融化（上）丁為民等譯國(guó)外理論動(dòng)態(tài)，2008（6）。然而在數(shù)據(jù)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(yè)務(wù)利潤(rùn)對(duì)比它們共同的非金融業(yè)務(wù)利潤(rùn)，而且并未比較金融與非金融部門相比到底誰(shuí)的金融利潤(rùn)增長(zhǎng)更快，本文對(duì)此做了區(qū)分。圖4表明：從利潤(rùn)來(lái)源的角度，F(xiàn)IRE上市公司的證券收入占企業(yè)利潤(rùn)的比例大大超過制造業(yè)上市公司，兩者的增長(zhǎng)趨勢(shì)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(yè)卻一直在低位徘徊。

圖5描述了FIRE上市公司與制造業(yè)上市公司證券收入的對(duì)比，從年度數(shù)據(jù)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(yè)并持續(xù)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(xiàn)出有規(guī)則的波動(dòng)，波峰之間相距兩年左右。進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)行業(yè)證券收入比的變化與股市牛熊交替正好相反，牛市時(shí)FIRE上市公司證券收入與制造業(yè)上市公司證券收入的比值下降了，熊市時(shí)反而有所上升。這是否意味著牛市帶動(dòng)了實(shí)業(yè)投資機(jī)會(huì)增加，金融機(jī)構(gòu)資金流向?qū)崢I(yè)投資的體量大于流向金融資產(chǎn)領(lǐng)域，而在熊市時(shí)由于實(shí)業(yè)投資機(jī)會(huì)缺失，無(wú)論金融業(yè)還是實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門，資金只有流向金融資產(chǎn)領(lǐng)域?qū)で笥麢C(jī)會(huì)。把這一比例進(jìn)行三年、五年移動(dòng)平均發(fā)現(xiàn)比值變化趨緩，但近幾年依然保持高位。

兩個(gè)行業(yè)利潤(rùn)的對(duì)比見圖6，無(wú)論是年度數(shù)據(jù)還是三年、五年移動(dòng)平均都可看出，2003年之后FIRE上市公司的利潤(rùn)遠(yuǎn)高于制造業(yè)上市公司，近幾年保持在4倍左右的幅度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于2003年之前的1倍多。

圖7有關(guān)利潤(rùn)使用的數(shù)據(jù)表明，制造業(yè)固定資產(chǎn)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(xiàn)上升趨勢(shì)，直至2009年回落。FIRE部門則一直維持穩(wěn)定的固定投資比例，這盡管與該行業(yè)特殊的盈利模式相關(guān)，但其收入來(lái)源與支出的反向變動(dòng)，恰好說(shuō)明也許FIRE部門才是主導(dǎo)中國(guó)“經(jīng)濟(jì)金融化”的力量，但FIRE部門的過度繁榮并未輻射到實(shí)體經(jīng)濟(jì)，它成為一個(gè)自我發(fā)展、凌駕于實(shí)體經(jīng)濟(jì)之上的主體，完全背離了“溫和小幫手”的目標(biāo)，這種“金融化”正是實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的噩夢(mèng)，也是另一些西方學(xué)者批判金融化導(dǎo)致金融危機(jī)的緣由。由此，我們從實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的角度證明了：一個(gè)有積極作用的經(jīng)濟(jì)金融化之路應(yīng)該是夯實(shí)微觀經(jīng)濟(jì)主體的金融能力，而不能僅根據(jù)傳統(tǒng)金融理論的看法，計(jì)算金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展程度或金融利潤(rùn)的積累程度。

上述分析表明，制造業(yè)的金融化現(xiàn)象并不顯著，那么是否利潤(rùn)積累之后又用于資本形成和擴(kuò)大再生產(chǎn)了？考慮到參與價(jià)值鏈分工的行業(yè)在過去的十幾年間獲得的投資機(jī)會(huì)和財(cái)富積累速度大大高于其他行業(yè)，按理它們應(yīng)該有更大的金融活動(dòng)能力，因此，下文進(jìn)一步通過行業(yè)間比較來(lái)探究全球化對(duì)發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)金融化的影響。

3來(lái)自行業(yè)比較的證據(jù)

我們根據(jù)嵌入價(jià)值鏈深度的不同選擇了五個(gè)排名靠前的上市行業(yè)，按程度高低分別是：通信及相關(guān)設(shè)備制造業(yè)和計(jì)算機(jī)及相關(guān)設(shè)備制造業(yè)、飲料、儀器儀表及辦公機(jī)器制造業(yè)、服裝、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)。從利潤(rùn)來(lái)源的角度，圖6顯示五個(gè)行業(yè)的差異非常奇特。證券收入占企業(yè)利潤(rùn)比例一直上升的只有通信和計(jì)算機(jī)行業(yè)；服裝與儀器儀表及辦公機(jī)器制造業(yè)是兩個(gè)大起大落的行業(yè)，其證券收入占比與宏觀經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)反向關(guān)系，2007年之前兩個(gè)行業(yè)這一比例極低，而金融危機(jī)之后，兩個(gè)行業(yè)的該比例上升到很高的水平；交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的證券收入占比一直處于較高的位置，然而也有與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相背的規(guī)律；飲料行業(yè)在參與價(jià)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(wěn)變化并不受宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。

進(jìn)一步地，我們分析這五個(gè)行業(yè)利潤(rùn)使用的特點(diǎn)。圖7顯示自2000年以來(lái)五個(gè)行業(yè)均出現(xiàn)了固定資產(chǎn)投資占利潤(rùn)的比例下降的趨勢(shì)，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(jì)算機(jī)行業(yè)；服裝與儀器儀表及辦公機(jī)器制造業(yè)依然是變動(dòng)最為劇烈的兩個(gè)行業(yè)，2007年、2008年之后兩個(gè)行業(yè)從五個(gè)行業(yè)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(yè)的固定投資占比依然最高，但服裝行業(yè)的指標(biāo)排名已經(jīng)到了第三位。交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的固定資產(chǎn)投資占比排名第四，其下降幅度略高于通信及計(jì)算機(jī)行業(yè)，高于飲料行業(yè)；飲料行業(yè)的固定資產(chǎn)投資占比在五個(gè)行業(yè)中最低，也出現(xiàn)了平緩下降的趨勢(shì)。

總結(jié)來(lái)看：①勞動(dòng)密集型、處于價(jià)值鏈較低位置、容易受外需影響而產(chǎn)能過剩的行業(yè)，其金融投資和產(chǎn)業(yè)投資顯示出明顯的替代性，而金融投資更像是一種被動(dòng)的選擇，尤其是金融危機(jī)之后投資機(jī)會(huì)稀缺，這些行業(yè)只好將閑置資金用于購(gòu)買金融資產(chǎn)；②資本密集型以及具有一定技術(shù)性的行業(yè)處于價(jià)值鏈的較高位置，更易于進(jìn)行金融利潤(rùn)積累；③以國(guó)內(nèi)市場(chǎng)為主要需求對(duì)象的行業(yè)既不用遭受外需市場(chǎng)的瞬息萬(wàn)變，也不用遭受太多來(lái)自價(jià)值鏈主導(dǎo)方的利潤(rùn)剝奪，因此有更大的余地在金融投資和產(chǎn)業(yè)投資之間進(jìn)行權(quán)衡。

結(jié)論與啟示

綜上所述，在全球價(jià)值鏈分工體系下，中國(guó)并未在實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門出現(xiàn)顯著、持續(xù)的類似美國(guó)企業(yè)的金融化現(xiàn)象。在美國(guó)等跨國(guó)企業(yè)主導(dǎo)的價(jià)值鏈控制下，我國(guó)企業(yè)的資本積累活動(dòng)更多的還是用于固定資產(chǎn)投資和擴(kuò)大再生產(chǎn)。盡管企業(yè)的金融利潤(rùn)有所增長(zhǎng)，并且某些行業(yè)在某些年份上升明顯，但更多的是經(jīng)濟(jì)低迷時(shí)的一種投資替代。這從另一個(gè)角度驗(yàn)證了Milberg（2008）關(guān)于美國(guó)經(jīng)濟(jì)金融化成因的論斷，即：美國(guó)正是由于借助外包剝離了生產(chǎn)過程解放了固定資產(chǎn)投資，借助壓低進(jìn)口價(jià)格贏得利潤(rùn)，兩相結(jié)合實(shí)現(xiàn)了初步的利潤(rùn)累積，然后再通過股權(quán)投資、并購(gòu)等金融活動(dòng)更好地控制價(jià)值鏈，實(shí)現(xiàn)了持續(xù)的金融化。

我們的研究并未在非金融企業(yè)中獲得正向支持，卻發(fā)現(xiàn)金融部門本身日益顯示出特權(quán)階層的財(cái)富積累能力。由于金融制度的壟斷性和利率等要素價(jià)格尚未放開，金融部門的定位從原本為企業(yè)提供金融服務(wù)收取“傭金”，變成了與企業(yè)爭(zhēng)利，并導(dǎo)致金融利潤(rùn)率與實(shí)業(yè)利潤(rùn)率的大幅差異。這又引導(dǎo)現(xiàn)金流豐沛的諸如國(guó)有控股公司傾向于投資控股金融業(yè)，而不是將利潤(rùn)用于產(chǎn)業(yè)類的股權(quán)投資、并購(gòu)和股東分紅。這種名義上的“金融化”背后映射出實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不協(xié)調(diào)，金融凌駕于實(shí)體經(jīng)濟(jì)之上，它不僅沒有帶來(lái)微觀經(jīng)濟(jì)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(bǔ)了國(guó)內(nèi)有關(guān)金融化研究的不足，與國(guó)外經(jīng)濟(jì)金融化相關(guān)研究形成對(duì)比。研究表明：未來(lái)有關(guān)金融化或金融發(fā)展問題的研究應(yīng)從關(guān)注金融體量的變化深入到結(jié)構(gòu)優(yōu)化，必須考慮微觀主體的效率，探索非金融企業(yè)金融化的成因和后果。本文對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融化現(xiàn)狀的檢驗(yàn)，可為新形勢(shì)下加強(qiáng)金融監(jiān)管提供啟示：實(shí)業(yè)金融化是產(chǎn)業(yè)升級(jí)的另一種形式，對(duì)企業(yè)而言可以多元投資、分散風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)整體經(jīng)濟(jì)而言可以優(yōu)化資源配置，擺脫原有行業(yè)格局的限制，但要避免實(shí)業(yè)金融化走向極端的產(chǎn)業(yè)空心化，造成過度的資產(chǎn)價(jià)格泡沫。金融仍然要為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型、發(fā)展服務(wù)。

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