“克強(qiáng)指數(shù)”與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究

劉慧

內(nèi)容摘要：“克強(qiáng)指數(shù)”是英國(guó)著名政經(jīng)雜志《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》推出的用于評(píng)估中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)，由工業(yè)耗電量、鐵路貨運(yùn)量和貸款發(fā)放量三個(gè)指標(biāo)組成。本文基于1978-2011年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，在建立向量自回歸（VAR）模型、向量誤差修正（VEC）模型的基礎(chǔ)上，綜合運(yùn)用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果檢驗(yàn)等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，對(duì)我國(guó)“克強(qiáng)指數(shù)”各變量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行研究。實(shí)證結(jié)果表明工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量、銀行貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系和短期調(diào)整機(jī)制。

關(guān)鍵詞：克強(qiáng)指數(shù) 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) 協(xié)整檢驗(yàn) VAR VEC

引言

“克強(qiáng)指數(shù)”（Li keqiang index）是英國(guó)著名政經(jīng)雜志《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》在2010年推出的用于評(píng)估中國(guó)GDP增長(zhǎng)量的指標(biāo)，以中國(guó)國(guó)務(wù)院總理李克強(qiáng)的名字命名?！翱藦?qiáng)指數(shù)”是工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行中長(zhǎng)期貸款三種經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的結(jié)合，源于李克強(qiáng)總理2007年任職遼寧省委書記時(shí)，喜歡通過(guò)這三個(gè)指標(biāo)分析當(dāng)時(shí)遼寧省經(jīng)濟(jì)狀況。該指標(biāo)自推出后，受到花旗銀行在內(nèi)的眾多國(guó)際機(jī)構(gòu)認(rèn)可。按照花旗銀行編制的“克強(qiáng)指數(shù)”中各變量的比例，本文將1978年以來(lái)中國(guó)的工業(yè)用電量增長(zhǎng)率、鐵路貨運(yùn)量增長(zhǎng)率和銀行貸款增長(zhǎng)率分別按照40%、25%和35%的比例進(jìn)行加權(quán)，計(jì)算得出各年的“克強(qiáng)指數(shù)”（見(jiàn)圖1），與同期的GDP增長(zhǎng)率比較后可以看出，兩者的變化趨勢(shì)總體上保持一致，但在上下波幅上有所不同。

學(xué)者們就“克強(qiáng)指數(shù)”的各變量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系問(wèn)題進(jìn)行了深入研究。關(guān)于工業(yè)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，Glasure &Lee（1997）研究認(rèn)為韓國(guó)、新加坡的電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間是雙向因果關(guān)系；林伯強(qiáng)（2003）、基于VAR和VEC模型研究表明我國(guó)電力消費(fèi)與GDP、資本、人力資本之間存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系，羅漢武（2009）利用河南省年度數(shù)據(jù)證明了全社會(huì)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著穩(wěn)定的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，在短期內(nèi)存在從社會(huì)用電量到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的單向格蘭杰關(guān)系；郭鷹（2010）基于浙江省的數(shù)據(jù)研究得出工業(yè)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈現(xiàn)正相關(guān)，工業(yè)用電量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的彈性系數(shù)為1.55的結(jié)論；何永貴（2007）建立了GDP與用電量的回歸分析模型，得出中國(guó)用電量每增長(zhǎng)1%，則GDP增長(zhǎng)1%的結(jié)論。關(guān)于鐵路貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，馮艷春（2007）分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)貨運(yùn)量的影響，認(rèn)為第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)貨運(yùn)量具有不同的影響；林航飛（2008）基于上海市數(shù)據(jù)研究得出公路貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，熊浩（2010）研究認(rèn)為貨運(yùn)量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（取對(duì)數(shù)）存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。關(guān)于銀行貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，Levine & Zervos（1998）發(fā)現(xiàn)銀行貸款和股票流通性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著而穩(wěn)定的正效應(yīng)；蔣曉華（2006）利用VAR模型和VEC模型研究認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和銀行貸款增長(zhǎng)率之間存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系；曾令華（2004）基于協(xié)整檢驗(yàn)認(rèn)為lnGDPt與lnLt之間具有協(xié)整關(guān)系；劉恩猛（2007）對(duì)天津利用協(xié)整分析，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和貨款之間存在協(xié)整關(guān)系和雙向因果關(guān)系；趙慶光（2011）以河南省為例，利用VAR模型研究發(fā)現(xiàn)銀行貸款與GDP總量不存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

由上述分析可知，學(xué)者們分別就“克強(qiáng)指數(shù)”的各變量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了單獨(dú)分析。本文在已有研究的基礎(chǔ)上，嘗試構(gòu)建工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量、銀行中長(zhǎng)期貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的向量自回歸（VAR）模型和向量誤差修正（VEC）模型，來(lái)分析我國(guó)“克強(qiáng)指數(shù)”的各變量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。

研究方法與變量選取

（一）方法闡述

本文試圖從“克強(qiáng)指數(shù)”包含的三個(gè)經(jīng)濟(jì)變量等各方面對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變動(dòng)進(jìn)行研究，以工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行中長(zhǎng)期貸款作為內(nèi)生變量，而將影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的其他諸多變量作為隨機(jī)項(xiàng)，建立向量自回歸（VAR）模型，并且在VAR模型的基礎(chǔ)上通過(guò)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等，最后構(gòu)建向量誤差修正模型（VEC）并進(jìn)行變量外生性檢驗(yàn)，考察和分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和其三個(gè)影響因素間的長(zhǎng)期均衡、短期動(dòng)態(tài)及因果關(guān)系等。

（二）指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

工業(yè)用電量的多少，可以準(zhǔn)確地反映我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)的活躍度以及工廠的開(kāi)工率，本文記作IEC；鐵路作為承擔(dān)我國(guó)貨運(yùn)的最大載體，鐵路貨運(yùn)量的多少，既能反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行現(xiàn)狀，又可反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率，記作RFT；銀行中長(zhǎng)期貸款量的多少，既可反映市場(chǎng)對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)的信心，又可判斷未來(lái)經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險(xiǎn)度。由于我國(guó)1985年之前沒(méi)有逐年公布銀行中長(zhǎng)期貸款情況，所以直接采用銀行各類貸款來(lái)替代，記做DL。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要采用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP來(lái)表示。

本文所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于各年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，時(shí)間跨度為1978-2011年。為了消除異方差和指數(shù)化趨勢(shì)，對(duì)納入模型的相關(guān)變量均進(jìn)行了取對(duì)數(shù)處理，分別記為lnIEC、lnRFT 、lnDL、lnGDP。本文計(jì)量分析均采用EViews7.0軟件進(jìn)行。

實(shí)證分析

（一）變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由于上述變量的數(shù)據(jù)均為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，為了防止出現(xiàn)數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性而導(dǎo)致的偽回歸現(xiàn)象，首先對(duì)各變量分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。表1是采用ADF檢驗(yàn)方法對(duì)lnIEC、lnRFT、lnDL和lnGDP進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的結(jié)果，可見(jiàn)在給定10%的顯著性水平下各變量序列都是非平穩(wěn)時(shí)間序列，而其一階差分序列在1%的顯著性水平下都是平穩(wěn)時(shí)間序列，即各變量都是一階單整序列I（1），滿足協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件。

（二）VAR模型的建立

建立VAR模型之前，首先需要確認(rèn)其滯后階數(shù)。滯后階數(shù)若太大將導(dǎo)致自由度減少，影響參數(shù)估計(jì)的有效性，若太小則導(dǎo)致誤差的自相關(guān)，影響參數(shù)估計(jì)的一致性，所以選擇適度的滯后階數(shù)顯得尤為重要。根據(jù)LR、AIC和SC信息準(zhǔn)則等5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)確定最優(yōu)滯后階數(shù)，結(jié)果如表2所示，5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中有4個(gè)指標(biāo)均認(rèn)為最優(yōu)滯后階為2階，即應(yīng)建立VAR（2）模型。endprint

VAR模型具有穩(wěn)定性是模型適用的前提，通過(guò)AR根圖對(duì)模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，得到單位圓曲線以及模型所有特征根的位置圖，得出模型中不存在大于1的特征根，即VAR（2）是一個(gè)非常穩(wěn)定的模型。VAR模型中的內(nèi)生變量順序?yàn)椋篩t=（ lnGDP、lnIEC、lnRFT、lnDL）。

（三）Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

本文選擇Johanson 檢驗(yàn)方法對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，Johansen檢驗(yàn)是以VAR模型為基礎(chǔ)進(jìn)行的回歸系數(shù)檢驗(yàn)，它不同于單方程基于回歸殘差序列的檢驗(yàn)，適合于多變量協(xié)整。表3的檢驗(yàn)結(jié)果表明：在給定5%顯著性水平下，跡檢驗(yàn)和最大特征根檢驗(yàn)的結(jié)果剛好一致，均表明lnIEC、lnRFT 、lnDL和lnGDP4個(gè)變量序列之間至少存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系，對(duì)系數(shù)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整關(guān)系式如下：

lnGDP=1.261lnIEC-1.223lnRFT+

（0.0382） （0.066）

0.531lnDL+8.6198 （1）

（0.0811）

上述協(xié)整方程反映了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與“克強(qiáng)指數(shù)”各變量之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，協(xié)整系數(shù)下方括號(hào)內(nèi)的數(shù)字為漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤，表明各變量在協(xié)整關(guān)系中顯著。由方程可知，從長(zhǎng)期來(lái)看，工業(yè)用電量、銀行貸款與GDP之間呈正相關(guān)，鐵路貨運(yùn)量與GDP之間呈負(fù)相關(guān)。從彈性系數(shù)來(lái)看，工業(yè)用電量每增加1%，GDP將增加1.261%；鐵路貨運(yùn)量每增加1%，GDP將減少1.223%；銀行貸款每增加1%，GDP將增加0.531%。

（四）Granger因果檢驗(yàn)

Granger因果檢驗(yàn)實(shí)質(zhì)上是檢驗(yàn)一個(gè)變量的滯后變量是否可以引入到其他變量方程中。一個(gè)變量如果受到其他變量的滯后影響，則稱它們具有Granger因果關(guān)系。Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)是從預(yù)測(cè)意義上來(lái)分析的，它并不同于哲學(xué)意義中的因果關(guān)系。從Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果（見(jiàn)表4）可以看出：第一，工業(yè)用電量與GDP之間存在雙向的Granger因果關(guān)系。即工業(yè)用電量的變化對(duì)預(yù)測(cè)GDP變化的作用比較顯著，同樣GDP的變化對(duì)預(yù)測(cè)工業(yè)用電量變化的作用也比較明顯。第二，鐵路貨運(yùn)量與GDP之間存在單向Granger因果關(guān)系。表明GDP變化能夠引起鐵路貨運(yùn)量的變化，但是鐵路貨運(yùn)量變化不能引起GDP的變化。第三，銀行貸款總額和GDP之間存在單向Granger因果關(guān)系。即GDP變化能夠引起銀行貸款總額變化，而銀行貸款的變化對(duì)預(yù)測(cè)GDP沒(méi)有直接顯著的作用。

（五）脈沖響應(yīng)和方差分解

1.脈沖響應(yīng)。利用脈沖響應(yīng)函數(shù)可以分析VAR模型中每個(gè)內(nèi)生變量對(duì)它自身及其他內(nèi)生變量的擾動(dòng)所做的反應(yīng)，從而了解VAR模型的動(dòng)態(tài)特征。圖2顯示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)各變量的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差信息的脈沖響應(yīng)。可以看出：第一，GDP對(duì)自身的沖擊表現(xiàn)為拉動(dòng)響應(yīng)，即前期的GDP擴(kuò)大了下一時(shí)期的GDP，第4期達(dá)到最大值后拉動(dòng)效應(yīng)逐漸減弱，到第8期后拉動(dòng)效應(yīng)趨于穩(wěn)定。第二，當(dāng)在本期給工業(yè)用電量一個(gè)正沖擊后，GDP表現(xiàn)為拉動(dòng)效應(yīng)，這種效應(yīng)平穩(wěn)上升至第6期達(dá)到最大值后逐漸趨于穩(wěn)定；給銀行貸款一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化差大小的正向沖擊后，GDP由于時(shí)滯的原因從第2期開(kāi)始表現(xiàn)為拉動(dòng)效應(yīng)，并逐漸趨于穩(wěn)定；GDP對(duì)鐵路貨運(yùn)量正向沖擊的表現(xiàn)為縮減效應(yīng)，第4期縮減效應(yīng)達(dá)到最大值后逐漸減弱，第8期后逐漸趨于穩(wěn)定。

2.方差分解。方差分解是把系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量的波動(dòng)按其成因分解為各方程信息（隨機(jī)誤差項(xiàng)）相關(guān)聯(lián)的組成部分，從而了解各信息對(duì)內(nèi)生變量的重要性。本文運(yùn)用方差分解法分析工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量及銀行貸款等因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊大小，結(jié)果如表5所示?？梢钥闯鯣DP的方差主要由自身擾動(dòng)所解釋，但解釋力度隨滯后期的延長(zhǎng)逐漸減弱，第30期維持在73.63%以上；工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行貸款對(duì)GDP的貢獻(xiàn)度差不多，第30期分別約為8.68%、8.89%和8.79%。

（六）向量誤差修正（VEC）模型

通過(guò)前面的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)IEC、RFT和DL與GDP之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，但是這種長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系是在短期動(dòng)態(tài)過(guò)程的不斷調(diào)整下得以維持的，任何一組具有協(xié)整關(guān)系的變量都存在誤差校正機(jī)制。為了研究變量之間的短期動(dòng)態(tài)關(guān)系，需在協(xié)整方程的基礎(chǔ)上進(jìn)一步建立誤差修正（VEC）模型，即GDP變動(dòng)的動(dòng)態(tài)函數(shù)。本文建立VEC模型的回歸方程如下：

（2）

誤差修正項(xiàng)vecmt-1表示t-1時(shí)GDP對(duì)均衡水平的偏離，其系數(shù)是負(fù)數(shù)，說(shuō)明誤差修正機(jī)制是一個(gè)負(fù)反饋過(guò)程；并且系數(shù)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明GDP在短期具有向長(zhǎng)期均衡水平調(diào)整的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)機(jī)制。當(dāng)短期波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡的時(shí)候，將以0.805單位的修正速度進(jìn)行調(diào)整，以保證GDP、工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量與各類銀行貸款回到長(zhǎng)期均衡狀態(tài)。從回歸結(jié)果來(lái)看，GDP的短期波動(dòng)主要由滯后一期的自身變動(dòng)和DL以及滯后二期的IEC變動(dòng)決定。另外，模型的AIC和SC值分別為-15.23和-13.19，都很小，說(shuō)明VEC模型的整體效果良好。

結(jié)論與展望

本文基于我國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建“克強(qiáng)指數(shù)”各變量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的VAR模型和VEC模型，實(shí)證檢驗(yàn)了工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行貸款與GDP之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，得出以下結(jié)論：第一，Johansen協(xié)整檢驗(yàn)可以看出工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。第二，Granger因果檢驗(yàn)得出工業(yè)用電量與GDP之間存在雙向Granger因果關(guān)系，鐵路貨運(yùn)量和銀行貸款與GDP之間存在單向Granger因果關(guān)系。第三，脈沖響應(yīng)分析說(shuō)明，工業(yè)用電量和鐵路貨運(yùn)量的變化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有拉動(dòng)效應(yīng)，而銀行貸款對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有縮減效應(yīng)。第四，方差分解結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的方差主要由自身擾動(dòng)所解釋，工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行貸款對(duì)GDP的貢獻(xiàn)度差不多，均在8.8%左右。第五，VEC模型顯示GDP與IEC、RFT和DL之間具有動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，誤差修正項(xiàng)的存在能夠保證長(zhǎng)期均衡狀態(tài)的自動(dòng)實(shí)現(xiàn)。endprint

“克強(qiáng)指數(shù)”為我們提供了一個(gè)真實(shí)的、客觀的衡量中國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與發(fā)展的全新視角。本文研究結(jié)論表明，“克強(qiáng)指數(shù)”中的三個(gè)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著密切的關(guān)系，確實(shí)在一定程度上能夠反映出我國(guó)當(dāng)前國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與發(fā)展的狀況。然而，該指數(shù)是李克強(qiáng)總理2007年在遼寧任職時(shí)所提出，當(dāng)時(shí)我國(guó)正處于重工業(yè)化的快速發(fā)展時(shí)期，而遼寧是以重工業(yè)為主導(dǎo)的省份，用工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行中長(zhǎng)期貸款三個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)反映其經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的準(zhǔn)確性非常高，因而該指數(shù)對(duì)重工業(yè)比較偏重。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的不斷深入以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整，為了更加全面地表征我國(guó)經(jīng)濟(jì)整體的運(yùn)行狀況，本文建議構(gòu)建以“克強(qiáng)指數(shù)”為基礎(chǔ)，將其作為重工業(yè)的主要經(jīng)濟(jì)參考指標(biāo)，同時(shí)引入“社會(huì)商品零售總額”指標(biāo)代表消費(fèi)情況、“服務(wù)業(yè) PMI”代表第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)情況、“進(jìn)出口總額”代表國(guó)際貿(mào)易狀況的指標(biāo)體系。最后，本文認(rèn)為對(duì)“克強(qiáng)指數(shù)”的理解和把握，不能僅僅注重其表面特征和數(shù)量特征，應(yīng)當(dāng)深入認(rèn)識(shí)其市場(chǎng)內(nèi)涵、挖掘市場(chǎng)元素，只有這樣“克強(qiáng)指數(shù)”才能更加準(zhǔn)確、有效地反映我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整與轉(zhuǎn)型以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的成果。

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3.林伯強(qiáng).電力消費(fèi)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：基于生產(chǎn)函數(shù)的研究[J].管理世界，2003（11）

4.羅漢武，李.社會(huì)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的協(xié)整檢驗(yàn)和誤差修正[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2009（17）

5.郭鷹，金鷹.工業(yè)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系分析—基于浙江11個(gè)地市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].江蘇科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2010（4）

6.何永貴.電力工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)在關(guān)系[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2004（10）

7.馮艷春，彭利人，王書娟.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在貨運(yùn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[J].交通標(biāo)準(zhǔn)化，2007（6）

8.林航飛，羅宇龍.上海市公路貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的協(xié)整分析[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2008（10）

9.熊浩，孫有望.我國(guó)貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的協(xié)整分析[J].系統(tǒng)工程，2010（9）

10.Levine R.Financial Development and Economic Growth：Views and Agenda[J].Journal of Economic Literature，1998（2）

11.蔣曉華，夏茂森.貨幣供應(yīng)、銀行貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究—基于J-J協(xié)整檢驗(yàn)和向量誤差修正模型分析[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2006（11）

12.曾令華，王朝軍.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與貸款增長(zhǎng)相關(guān)性的實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2004（5）

13.劉恩猛，汪波.天津市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和貸款關(guān)系的實(shí)證分析[J].北方經(jīng)濟(jì)，2007（11）

14.趙慶華.貸款支持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況的實(shí)證分析—以河南為例[J].金融理論與實(shí)踐，2011（9）

15.高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].清華大學(xué)出版社，2009

6.易丹輝.數(shù)據(jù)分析與EViews應(yīng)用[M].中國(guó)人民大學(xué)出版社，2012endprint

“克強(qiáng)指數(shù)”為我們提供了一個(gè)真實(shí)的、客觀的衡量中國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與發(fā)展的全新視角。本文研究結(jié)論表明，“克強(qiáng)指數(shù)”中的三個(gè)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著密切的關(guān)系，確實(shí)在一定程度上能夠反映出我國(guó)當(dāng)前國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與發(fā)展的狀況。然而，該指數(shù)是李克強(qiáng)總理2007年在遼寧任職時(shí)所提出，當(dāng)時(shí)我國(guó)正處于重工業(yè)化的快速發(fā)展時(shí)期，而遼寧是以重工業(yè)為主導(dǎo)的省份，用工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行中長(zhǎng)期貸款三個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)反映其經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的準(zhǔn)確性非常高，因而該指數(shù)對(duì)重工業(yè)比較偏重。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的不斷深入以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整，為了更加全面地表征我國(guó)經(jīng)濟(jì)整體的運(yùn)行狀況，本文建議構(gòu)建以“克強(qiáng)指數(shù)”為基礎(chǔ)，將其作為重工業(yè)的主要經(jīng)濟(jì)參考指標(biāo)，同時(shí)引入“社會(huì)商品零售總額”指標(biāo)代表消費(fèi)情況、“服務(wù)業(yè) PMI”代表第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)情況、“進(jìn)出口總額”代表國(guó)際貿(mào)易狀況的指標(biāo)體系。最后，本文認(rèn)為對(duì)“克強(qiáng)指數(shù)”的理解和把握，不能僅僅注重其表面特征和數(shù)量特征，應(yīng)當(dāng)深入認(rèn)識(shí)其市場(chǎng)內(nèi)涵、挖掘市場(chǎng)元素，只有這樣“克強(qiáng)指數(shù)”才能更加準(zhǔn)確、有效地反映我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整與轉(zhuǎn)型以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的成果。

參考文獻(xiàn)：

1.科普貼：解讀“克強(qiáng)指數(shù)”.http：//finance.ifeng.com/news/special/lujiazui2013/jdkezs.shtml

2.Glasure U，Lee R.Co integration，error correction，and the relationship between GDP and electricity：the case of South Korea and Singapore[J].Resource and Electricity Economics，1997（20）

3.林伯強(qiáng).電力消費(fèi)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：基于生產(chǎn)函數(shù)的研究[J].管理世界，2003（11）

4.羅漢武，李.社會(huì)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的協(xié)整檢驗(yàn)和誤差修正[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2009（17）

5.郭鷹，金鷹.工業(yè)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系分析—基于浙江11個(gè)地市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].江蘇科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2010（4）

6.何永貴.電力工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)在關(guān)系[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2004（10）

7.馮艷春，彭利人，王書娟.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在貨運(yùn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[J].交通標(biāo)準(zhǔn)化，2007（6）

8.林航飛，羅宇龍.上海市公路貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的協(xié)整分析[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2008（10）

9.熊浩，孫有望.我國(guó)貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的協(xié)整分析[J].系統(tǒng)工程，2010（9）

10.Levine R.Financial Development and Economic Growth：Views and Agenda[J].Journal of Economic Literature，1998（2）

11.蔣曉華，夏茂森.貨幣供應(yīng)、銀行貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究—基于J-J協(xié)整檢驗(yàn)和向量誤差修正模型分析[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2006（11）

12.曾令華，王朝軍.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與貸款增長(zhǎng)相關(guān)性的實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2004（5）

13.劉恩猛，汪波.天津市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和貸款關(guān)系的實(shí)證分析[J].北方經(jīng)濟(jì)，2007（11）

14.趙慶華.貸款支持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況的實(shí)證分析—以河南為例[J].金融理論與實(shí)踐，2011（9）

15.高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].清華大學(xué)出版社，2009

6.易丹輝.數(shù)據(jù)分析與EViews應(yīng)用[M].中國(guó)人民大學(xué)出版社，2012endprint

“克強(qiáng)指數(shù)”為我們提供了一個(gè)真實(shí)的、客觀的衡量中國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與發(fā)展的全新視角。本文研究結(jié)論表明，“克強(qiáng)指數(shù)”中的三個(gè)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著密切的關(guān)系，確實(shí)在一定程度上能夠反映出我國(guó)當(dāng)前國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與發(fā)展的狀況。然而，該指數(shù)是李克強(qiáng)總理2007年在遼寧任職時(shí)所提出，當(dāng)時(shí)我國(guó)正處于重工業(yè)化的快速發(fā)展時(shí)期，而遼寧是以重工業(yè)為主導(dǎo)的省份，用工業(yè)用電量、鐵路貨運(yùn)量和銀行中長(zhǎng)期貸款三個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)反映其經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的準(zhǔn)確性非常高，因而該指數(shù)對(duì)重工業(yè)比較偏重。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的不斷深入以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整，為了更加全面地表征我國(guó)經(jīng)濟(jì)整體的運(yùn)行狀況，本文建議構(gòu)建以“克強(qiáng)指數(shù)”為基礎(chǔ)，將其作為重工業(yè)的主要經(jīng)濟(jì)參考指標(biāo)，同時(shí)引入“社會(huì)商品零售總額”指標(biāo)代表消費(fèi)情況、“服務(wù)業(yè) PMI”代表第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)情況、“進(jìn)出口總額”代表國(guó)際貿(mào)易狀況的指標(biāo)體系。最后，本文認(rèn)為對(duì)“克強(qiáng)指數(shù)”的理解和把握，不能僅僅注重其表面特征和數(shù)量特征，應(yīng)當(dāng)深入認(rèn)識(shí)其市場(chǎng)內(nèi)涵、挖掘市場(chǎng)元素，只有這樣“克強(qiáng)指數(shù)”才能更加準(zhǔn)確、有效地反映我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整與轉(zhuǎn)型以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的成果。

參考文獻(xiàn)：

1.科普貼：解讀“克強(qiáng)指數(shù)”.http：//finance.ifeng.com/news/special/lujiazui2013/jdkezs.shtml

2.Glasure U，Lee R.Co integration，error correction，and the relationship between GDP and electricity：the case of South Korea and Singapore[J].Resource and Electricity Economics，1997（20）

3.林伯強(qiáng).電力消費(fèi)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：基于生產(chǎn)函數(shù)的研究[J].管理世界，2003（11）

4.羅漢武，李.社會(huì)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的協(xié)整檢驗(yàn)和誤差修正[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2009（17）

5.郭鷹，金鷹.工業(yè)用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系分析—基于浙江11個(gè)地市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].江蘇科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2010（4）

6.何永貴.電力工業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)在關(guān)系[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2004（10）

7.馮艷春，彭利人，王書娟.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在貨運(yùn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[J].交通標(biāo)準(zhǔn)化，2007（6）

8.林航飛，羅宇龍.上海市公路貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的協(xié)整分析[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2008（10）

9.熊浩，孫有望.我國(guó)貨運(yùn)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的協(xié)整分析[J].系統(tǒng)工程，2010（9）

10.Levine R.Financial Development and Economic Growth：Views and Agenda[J].Journal of Economic Literature，1998（2）

11.蔣曉華，夏茂森.貨幣供應(yīng)、銀行貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究—基于J-J協(xié)整檢驗(yàn)和向量誤差修正模型分析[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2006（11）

12.曾令華，王朝軍.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與貸款增長(zhǎng)相關(guān)性的實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2004（5）

13.劉恩猛，汪波.天津市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和貸款關(guān)系的實(shí)證分析[J].北方經(jīng)濟(jì)，2007（11）

14.趙慶華.貸款支持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況的實(shí)證分析—以河南為例[J].金融理論與實(shí)踐，2011（9）

15.高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].清華大學(xué)出版社，2009

6.易丹輝.數(shù)據(jù)分析與EViews應(yīng)用[M].中國(guó)人民大學(xué)出版社，2012endprint