计量经济范文10篇

计量经济范文篇1

关键词：经济集聚;经济增长;空间计量模型

一、引言及文献综述

纵观世界经济的发展历史，经济的空间集聚是一种普遍存在的现象，正如克鲁格曼所言：“经济活动最突出的地理特征是什么?一个简短的回答肯定是集中”。与经济的空间集聚相伴而生的是区域经济增长的非均衡化以及地区差距的扩大。作为中国经济增长最快、最具活力的省区之一，江苏省内部表现出很强的经济集聚趋势，同时一直受到经济发展不平衡问题的困扰，地区间差距在最近20年迅速扩大。集聚是否是导致地区经济增长差异的重要因素?本文拟对这一问题进行实证研究。

长久以来，经济增长与经济集聚的研究几乎互不相关。然而，现实表明，经济活动的空间聚集与经济增长是很难被分割的两个过程。20世纪90年代后期，一些新经济地理学领域内的学者开始尝试整合新经济地理学与新增长理论，在统一的理论框架下探讨集聚与增长之间的相互作用，其中开创性的工作包括Martin和Ottaviano(1999)、Baldwin(1999)、Baldwin和Forslid(2000)以及Baldwin等(2001)。他们通过强调技术外溢和空间集聚的相互作用，为解释经济集聚和经济增长之间的内在联系提供了一个非常清晰和简明的理论分析框架。Fujita和Thisse(2003)在此基础上通过改进研发部门的生产函数和熟练工人的动态迁移过程，给出了一个数学分析更加容易、分析结果更加具体的整合模型。Dupont(2007)也在集聚与内生增长的框架下，分析了经济一体化过程对区域差异和不平等的影响。他们的研究表明：集聚对于整体的经济增长是有利的，地理位置会影响到经济增长。

伴随着理论研究的深入，经济学家开始针对经济集聚与经济增长之间的关系展开实证研究。许多研究验证了集聚的增长促进效应。如Ciccone(2002)使用5个欧洲国家NUTS第3级地区的数据分析了就业密度对于平均劳动生产率的影响，发现制造业与服务业活动的集聚的确对区域经济的增长具有正面效应。Henderson(2003)使用70个国家1960-1990年的面板数据，发现城市首位度(一国最大城市份额)在低收入国家有利于经济增长。[SlCrozet和Koenig(2007)使用EU地区1980-2000年的数据，探讨了区域内经济活动空间集中对增长绩效的影响，发现生产活动的内部空间分布越不平衡的地区增长越快。但也有部分研究得出了与理论预测相反的结论，如Sbergami(2002)使用6个欧盟成员国1984～1995年的跨国面板数据对经济增长率和经济集聚相互关系进行实证检验，研究结果发现。高技术行业、中等技术和低技术行业的集聚对于经济增长率的影响都是负面的。㈣更为复杂的是，空间集聚对经济增长的影响可能是非线性的，在发展的早期阶段，集聚促进增长;但当达到某个收入水平后，集聚对经济增长就没有作用，甚至有害于经济增长。这一假说得到了Brulhart和Sbergami(2009)的验证，他们利用跨部门OLS和动态面板GMM估计方法研究了一国经济活动的空间集聚对国家层面增长的影响，发现只在经济发展的某一水平集聚才能推动GDP增长，关键水平约为人均10000美元。

针对中国的经济集聚与经济增长问题，范剑勇(2004)认为，中国现阶段仍处于“产业高集聚、地区低专业化”的状况，国内市场一体化水平总体上仍较低，且滞后于对外的一体化水平，这一现状使得制造业集中于东部沿海地区，无法向中部地区转移，进而推动地区差距不断扩大。㈣张艳、刘亮(2007)运用工具变量法，基于中国城市的面板数据实证检验了经济集聚对于城市人均实际GDP的影响，结果发现，经济集聚具有内生性，它对于城市经济增长具有显著的促进作用。张卉、詹宇波、周凯(2007)构造了产业间集聚指数和产业内集聚指数，并以此作为解释变量实证检验了中国产业集聚与劳动生产率和经济增长的内在关系。他们的研究发现，产业内集聚和产业间集聚都对中国经济增长存在显著影响。吴利学、傅晓霞(2008)以规模报酬递增为基础构建了一个包含集聚经济的生产函数，分析了城市化和市场化对中国各地区集聚经济效应的影响，他们的实证研究发现，中国各地区集聚经济效应显著，且集聚经济效应在地区经济增长中作用明显。马君潞、郭威(2007)通过对我国分省面板数据的实证分析表明，提升一个地区吸引外商直接投资的能力很大程度上取决于该地区的集聚经济环境，因此，积累集聚经济优势是吸引外资、促进区域经济增长的途径之一。

在这些实证分析中，虽然有的研究也考虑到了不同地区差异的影响并以地区虚拟变量来衡量，但从本质上看，区域总是被当成一个独立的个体进行分析，区域间潜在的相互影响往往被忽略。事实上，任何一个地区的经济都不可能独立存在，它总是与其他经济体存在着千丝万缕的联系。但在多数研究中，这一观点都还没有被正式引入模型进行实证分析。

空间计量经济学是在横截面或面板数据中研究经济单位的空间相互作用，近年来越来越受到学术界的关注。一些学者开始运用空间计量方法，明确将地理空间因素考虑到经济集聚与经济增长的实证研究中去。Ying(2003)采用1978～1998年的省级横截面数据，从空间经济学的视角研究了中国经济增长问题，并指出中国区域经济增长的来源主要是非农业劳动力增长率、制造业产出、资本积累和实际的外商直接投资。林光平、龙志和及吴梅(2005)采用空间计量经济方法，研究我国28个省(市、区)1978～2002年间人均GDP的卢收敛情况，认为随着经济体制改革的深入，地区间的空间相关性对各地区经济增长的作用越来越大，我国地区间经济存在收敛性，但是它的估计值表现出增大的趋势。”吴玉鸣(2007)运用空间计量经济学模型，对2000年中国2030个县域的增长集聚与差异进行了空间计量分析，结果表明，中国县域经济增长不仅与人力资本、城市化、工业化、信息化等因素密切相关，而且与相邻县域的经济增长之间存在一定的空间依赖性。㈣符淼(2009)采用空间计量分析方法对技术传播的空间模式进行了实证研究，发现技术和经济活动都存在局部集聚，技术集聚度高于经济集聚，且两者的集聚度随时间增强，地理分布高度一致。随地理距离快速下降的技术溢出效应是导致局部集聚和东西部发展不均衡问题的原因之一。

针对江苏经济表现出来的空间集聚现象与地区差距问题，本文拟采用空间计量经济模型，对江苏省县域经济集聚与经济增长的关系进行实证检验。

二、江苏省县域经济活动的空间相关性

首先，画出江苏省2007年县域人均GDP的空间分布四分图(图1)。按照人均GDP的大小，65个县域被平均分为4组，以颜色的深浅代表相应县域的人均GDP的大小。由图1可见，江苏省县域层次的经济活动在地理分布上是极不均衡的，呈现出苏南一苏中一苏北梯度递减模式。并且邻近区域的经济指标水平基本相近，具有明显的集聚特征。

接着，通过计算县域人均GDP的MoransI指数对其空间相关性进行检验。Moran’sI是最常用的检验空间自相关性的统计指标。利用GeoDa0.9.5软件，得出Moran’sI=0.7445，在0.1%的概率上显著，表明江苏省县域经济的分布的确存在明显的空间相关性。论文

进一步，作出江苏省2007年县域人均GDP空间自相关聚类图(图2)，图中HigllHigh部分表示人均GDP高的地区被人均GDP高的地区所包围，Low-Low部分表示人均GDP低的地区被人均GDP低的地区所包围。这种分布显示出江苏省县域经济之间存在着正的空间自相关性，形成了某种空间“俱乐部”现象。人均GDP水平较高的县域(H-H地区)集中分布在苏南地区，而人均GDP水平较低的县域(L-L地区)则分布在苏北地区，地区之间经济增长差异显著。

由此可见，我们观测到的截面区域之间在地理上是一些明显具有空间依赖性的经济实体，误差项独立的假设在统计上被拒绝了，也就是说，OLS估计的结果是不可信的。因此，这里将地理空间维度引入研究中来，采用空间计量经济学模型来估计经济集聚对经济增长的影响是十分有必要的。

三、变量选取、数据来源与模型设定

(一)变量选取与数据来源

本文关心的问题是经济集聚是否会促进经济增长，因此，在进行实证检验时，需要对经济增长和经济集聚分别进行度量。本文选取人均GDP的自然对数来衡量县域经济的增长。由于各地区在人口和面积方面相差很大，因此选取人均GDP为测度指标来衡量地区经济发展差异，具有一定的客观性。关于经济集聚，本文选取第二产业区位熵、第三产业区位熵和城市化三个指标来衡量经济集聚的程度。i地区i产业的区位熵定义如下：其中：Eij表示j地区i产业的产值，∑iEij表示i产业在整个区域的总产值，∑jEij表示j地区的总产值，∑i∑jEij表示整个区域的总产值。因此，该指标的分子是j地区的i产业占整个区域该产业总产值的份额，分母是j地区的总产值占整个区域总产值的份额，通过两者的比来评价i产业在j地区的集聚程度。区位熵小于1说明该产业的集聚化水平比较低，区位熵等于或大于1说明该产业的集聚化水平较高。区位熵越大，说明该地区的这一产业在整个区域范围内的集聚程度越高。

本文中令i=1，2，3，分别表示三次产业;j=1，2，…，65，分别表示江苏省65个县域。因此，LQ1、LQ2和LQ3(这里省略了下标)分别表示江苏省每个县域第一、二、三产业的区位熵，度量了三次产业在该地区的集聚程度。由于经济的集聚主要体现在第二产业和第三产业，所以选择第二产业区位熵和第三产业区位熵作为衡量经济集聚程度的两个解释变量。

此外，城市的出现也是经济集聚的一种表现。经济学家长久以来一直强调城市在经济增长中的作用，更准确地讲，城市己被看成一种主要的社会制度。城市化是一个国家、地区社会经济发展尺度的体现，城市化不但表现为人口向城镇聚集和非农人口上升，还表现为人们生产与生活方式、社会结构、价值观念由农村向城市文明升级转化的过程。因此，本文希望就城市化与经济增长之间的关系进行实证检验，这里用非乡村人口在总人口中的比重来衡量各地区城市化的程度。本文采用2007年江苏省65个县级行政区域的横截面数据，所有统计资料均来自《江苏统计年鉴(2008)》。

(二)模型设定

1经典线性回归模型

基于以上考虑，本文首先构建经典线性回归模型如下：

lnPGDP=β0+β1LQ2β2LQ3+β3URBAN+ε(1)

其中，PGDP表示县域人均GDP水平，是本文的被解释变量，LQ2和LQ3分别表示第二产业和第三产业区位熵指标，URBAⅣ是城市化指标，三者用来表示经济集聚，是本文关心的解释变量。

2空间计量经济模型

针对经典线性回归模型(1)，可以通过两种不同方式引入空间依赖性。相应地，空间计量模型有两种设定形式：

第一，空间滞后模型(SLM)，在解释变量中增加一个空间滞后变量，模型的形式为：

InPGDP=β0+ρW_PGDP+β1LQ2+P2LQ3+β3URBAN+ε(2)其中：W是空间权重矩阵;W_PGDP是空间滞后变量，定义为W_PGDG=WlnPGDP;P是空间自回归系数;ε是误差项;其他变量的含义与原来相同。

第二，空间误差模型(SEM)，通过误差项引入空间相关性，即假设误差项是空间相关的。如果误差项是一个空间自回归过程，则模型具体形式如下：

lnPGDP=β0+β1LQ2+β2LQ3+β3URBAN+ε，ε=AWε+u(3)其中：λ是空间误差自回归系数，Wε是空间滞后误差项。

3空间计量模型的选择

Anselin(2005)提出，可以根据拉格朗日乘子LM-Iag和LM-Error，以及相应的稳健性拉格朗日乘子RobustLM-Lag和RobustLM-Error，在两种空间计量模型之间进行选择。首先判断LM-Lag和LM-Error的显著性，如果两者中只有一个是显著的，那么就选择相对应的模型，即如果LM-Lag显著就用空间滞后模型，LM-Error显著就用空间误差模型。如果两者都显著，则需进一步比较RobustLM-Lag和RobustLM-Error的显著性，选择Robust指标中更显著的那一种模型。是选择空间滞后模型还是空间误差模型，下文中根据判别指标的具体情况而定。

四、实证检验与结果分析

为了进行比较，首先给出经典线性回归模型的OLS估计结果，见表1。由表1的检验结果可以看出，OLS估计的F统计量达到117.193，模型整体上非常显著。拟合优度为0，8521，说明拟合程度一般，可能与忽略了空间依赖性有关。LQ2、LQ3和URBAN系数的符号都与预期一致，均为正;LQ2、LQ3在1%的水平上显著，URBAN在5%的水平上显著。自然对数似然函数值(Loglikelihood)、赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)作为衡量模型拟合优度的指标，在下文中与空间计量模型的估计结果进行比较。

接下来，采用GeoDa0.9.5软件对OLS估计的残差进行空间依赖性检验。这里使用的江苏省县域地图数据来自中国分县行政区划界线数字化地图，①空间权重矩阵采用的是一阶Rook邻接矩阵。检验结果见表2。表2显示，Moran’sI指数在1%的概率上显著，说明OLS估计的残差存在明显的空间自相关性，经典线性回归模型可能存在模型设定不恰当的问题。因此，这里采用OLS估计是不合适的，需要将截面单元之间的空间相关性引入模型中。具体是采用空间滞后模型还是空间误差模型，可以根据拉格朗日乘子检验的结果来决定。由于LM-Lag和LM-Error都在1%的水平上显著，因此需要进一步比较RobustLM-Lag和RobustLM-Error。RobustLM-Lag在1%的水平上显著，而RobustLM-Error在10%的水平上显著，相比之下，RobustLM-Lag的显著性更强。因此，根据上文中提到的标准，选择空间滞后模型(2)更为合适。空间计量模型如果仍采用最小二乘法估计，系数估计值会有偏或者无效。这里用极大似然法(ML)进行估计。结果见表3。

首先，通过似然比检验比较原模型(不考虑空间因素的经典回归模型)与各择模型(空间滞后模型)空间自相关系数的渐进显著性。表3中SLM模型的LR值为25.4468，在1%的水平上显著，再次证明该模型中空间依赖性的存在。进一步，三个经典检验是渐进一致的，但在有限样本中，应该满足Wald>LR>LM。本文中，Wald值为28.4089，LR值为25.4468，LM-lag值为24.3492，与预期的顺序一致，说明SLM模型符合ML估计的渐进性质，模型的设定是比较合理的。

其次，根据Loglikelihood、AIC和SC比较SLM模型和经典线性模型OLS估计的拟合优度。Loglikelihood越大，模型的拟合效果越好。而AIC和SC则相反，值越小，表示拟合效果越好。由表3可见，SLM模型的Loglikelihood值为-1.3229，大于OLS估计的Loglikelihood值-14.0463，SLM模型的Akaike值和Sehwarz值都小于OLS估计的相应值，说明SLM模型的拟合程度优于原经典回归模型，引入空间效应使模型的解释力有了明显增强。

最后，对SLM模型估计的系数进行分析。空间滞后变量WLNPGDP的空间自回归系数在1%的水平上显著，表明县域人均GDP增长在地理空间的邻接上表现出了较强的溢出效应。县域经济增长集聚的空间相互作用或影响的途径可以通过邻接地区而相互传递。三个衡量经济集聚的解释变量LQ2、LQ3和URBAN的符号均为正，与我们的预期一致，且均在1%的水平上显著，这一结果支持了经济集聚对于经济增长具有促进作用的结论。具体而言，LQ2的回归系数为2.3931，说明第二产业的区位熵增加1，在保持其他条件不变的情况下，将使县域人均GDP增加约2.39%;LQ3的回归系数为1.7357，说明第三产业的区位熵增加1，在保持其他条件不变的情况下，将使县域人均GDP增加约1.74%。LQ2和LQ3的系数比OLS估计中两者的系数均有所降低，说明OLS的估计结果可能存在向上偏误。URBAN的回归系数为0.0105，说明非乡村人口在总人口中的比重增加1%，则县域人均GDP可以增加约0.01%。与OLS估计结果相比，城市化指标的显著性有了明显提高(P值由0.0439降低到了0.0031)。总体看来，第二产业的集聚对于区域经济增长的影响最为明显。

五、结论及政策含义

(一)主要结论

1江苏省县域经济具有显著的空间依赖性，邻近区域的经济增长相互影响，但这种影响以回浪效应为主，扩散效应不足，因此导致苏南苏北地区经济差距加大。由于地理区位、经济基础、经济结构、发展政策等方面所具有的优势，苏南地区集聚了大量资本、技术和人才，具有规模经济效益，自身增长迅速，成为江苏地区的“增长极”。政府希望通过增长极地区的优先增长带动周边更多地区的经济发展，发挥增长极的扩散效应。然而事实上，至少到目前为止，该增长极体现出的回浪效应——即吸引其他地方的资本、人才和技术，削弱周边地区的经济增长实力——远大于其扩散效应，从而导致发达区域更发达，落后区域更落后。因此，为了防止在这种累积循环因果作用下区域间差距的无限扩大。需要政府创造条件，引导回浪效应向扩散效应的转化。

2以产业集聚和城市化为特征的经济集聚对于经济增长具有积极作用，但这种影响是地方性的，随空间距离的增加而衰减。根据内生增长理论和新经济地理学理论，知识溢出是解释集聚和区域增长关系的重要概念之一。经济活动的空间集中会有效地促进知识溢出，推动技术进步，实现经济增长。在产业活动空间集中的区域或人口密度多样化的城市中，知识、人才在不同企业和区域的流动以及与不同群体的互动交流，促进了知识的传播扩散，进而促进技术进步。同时，企业在地理空间上的邻近不仅为面对面的交流提供了便利，而且有利于企业间前向后向的市场联系，更有利于劳动力的进一步集聚以及知识溢出。但是，知识空间溢出具有局域性特征，其影响随地理距离的增加而迅速衰减。陋瑚因此，苏南地区通过知识溢出产生的正外部性难以扩散到更远的苏北地区，导致南北差距加大。可见，如果希望通过集聚促进落后地区的经济增长，需要充分考虑到地理空间的因素。

(二)政策建议

1促进要素向苏北地区的流动，使回浪效应过渡为扩散效应。可以通过加强苏南地区与苏北地区间的统筹规划，打破地方壁垒，改善苏北地区的投资环境、贸易条件、市场条件，创造良好的人才吸引机制，鼓励资本、人才等生产要素不断由苏南向苏北地区流动，充分发挥增长极的扩散效应。

计量经济范文篇2

本文作者：石小杭田全华工作单位：中国社会科学院对贾经济研究所

一、思路与方式选择的核心所在

城市土地作为一个投资领域,其价值完全取决于土地利用,即地上或地下投资的类型、密集程度与效果.事实上没有一块城市土地是处于原始状态的.很明显,测算土地价值可依据成熟的技术经济分析方法,对具体地块的当前与潜在利用形式、费用与收益、风险等因素的清理与量化,将土地利用的一定时期(通常25年左右)内各年度(也可以是季或月)的净收益贴现并加总,从而得出该土地某种利用类型状态下的价值量.如果土地被用于非赢利的公共性用途,价值测算时则可进一步借助“成本一效益’分析方法.以技术经济分析原则为依据的具体土地价值测算方法很多,这里仅简要介绍其中一种,即“资本化法”.不久前我们在分析城市空间扩张时对农地征用过程中的‘经济租,曾用“资本化法”对上海市所辖农地价值进行粗略计算,结果如表1.应该说,上述的计算由于并非用于土地价值的准确确定,所以选用的资本化公式十分简单,数据的处理很粗糙,许多重要因素如资产增值、风险性等均未考虑,故缺陷是明显的.但这种基于技术经济分析的土地价值测算可依据一个城市的具体经济社会环境(如人口、收人、土地供给与需求等)、市场参数(如利率、税率、折旧率、风险度等)以及土地利用的状态(如投资类型、边际成本与边际收益等)加以细化,从而进行不同规模和不同精度的测算.说明:《l)表中数字来耳:《中国统计年鉴l,89》,第747页;上海统计局等编.《90年上海房地产市场》,第7‘(2)资本化率选取一年期储蓄存软年利卒.O)资本化公式为:犷一号土青其中:V为土地价值;。为当前土地利用平均年收人;,为利*(资本化率);,为预期土地净收人年增加值.(4)上海所辖农村每亩土地平均分摊的住宅面积为18.2脚气假设平均重旦价格为300元/.’.那么每亩地住宅补债为,460元.因此考愈农地征用补偿价位时.每亩土地应为2‘332.2元.在西方一些市场经济国家,一个得到公认的关于城市土地价值测算的分析模型是PaulWendt提出的模型犷二Ldt提出的模型:。fx(尸,Y,S尹.,尸‘)一艺(r+O。+I,+D,)其中:土地供给;fx(i,天,c.)犷为城市土地价值;fx表示预期;尸为人口;Y为平均收人;s为竞争性尸.为地区间竞争性拉动;尸.为公共投资;T为财产或财产收益税;不动产经营成本;I二为不动产再投资的收益;D.为不动产再投资的折旧;i率;R为投资风险;c,为不动产资产增值的可能性.O。为为利息.该模型揭示了现代城市土地价值变动的内在关系,其构成因素被认为是价值测算中不能忽略的.我国城市经济特征有其独特性,土地价值测算模型应与国外有所不同.但在方式方法上仍可借鉴国外成熟的经脸.迄今为止我国绝大多数城市级土地价值测算采取的是一种经济计摄学的方式,即将城市内的燕利性土地使用者(企业)的燕利状况看成是土地、资金和劳动投人的函数,通过某种经济计址模型来确定每一种要素的边际投人对燕利的边际变动的关系.就土地而言,这种边际变动关系就反映着土地的‘级差收益’,再对“级差收益,作某种处理就可求出土地的价值.这种测算方式的一个基本判断是:由于我国基本不存在城市土地市场,缺少市场数据使价值侧算的技术经济方法难以准确甚至无法进行.因此利用现行企业经营实绩报送系统的信息,通过计蚤模型的处理赛侧算土地价值是唯一可行的途径.按这种方式进行测算的许多结果都通过了国家和省级技术鉴定.这种方式实际上已得到国家土地局城市土地分等定级与价值测算技术规程的认可和推广.因此关于这种方式实际效果的探讨与论证已成为一个很大的问题.这里我们有必要以南京市的测算为例对这种测算方式予以简单介绍.这种方式的基本程序是:1.由专家小组通过特尔菲法对影响土地价值的各种因素,如距离商业中心的远近、交通便捷程度、公共服务完善程度、环境质量等进行选择和确定各自权数,并对随距离扩大而导致的因素作用衰减进行量化,计算出各‘因素作用分值表’,表2是南京市土地定级中最简单的因家作用分值表的例子.再将城市土地按一定原则划分为若干“单元”(如南京市划分为699个单元,单元大多在5一25ha之间),并通过如下公式确定各单元的总分位:尸‘二艺W,F‘其中:尸:为各土地单元总分值;甲:为各因素权数;F‘为单元内各因素分值.最后以各土地单元总分值为依据将城市土地划分为若干等级,从而使土地量化可进人ffi[J算模型;.2.搜集工商企业的经营数据并加以处理,求出各企业的单位用地面积平均利润盘、单位用地面积平均资金(不包括工资)量和单位用地面积平均工资量等土地效益数据;3.模型与计算.南京市的模型如下:Y二刀。X了,x里,x笙,其中:Y为单位用地而积平均利润;X,为企业所在土地等级;X:为单位用地而积资金占用量;X3为单位用地而积工资量;夕。、口、、刀2、口3为特定参数.测算结果:Y一o•3320X}‘伪,,x:j,,,x;j,,,模型通过各种检验.在此基础上求出各级土地价值并绘制地价图.公

二、两种方式的比较

在城市土地价值测算中,技术经济分析方式与计量经济分析方式究竞哪一种较优,需要通过比较方能得出结论.以下我们从若干角度来进行一些初步的比较.第一,土地价值的经济定义是:当土地处于现实的或潜在的最优利用状态时,其净收益的资本化值.所谓‘最优利用’的经济含意可理解为:从宏观上看,一块土地的利用符合合理的城市或区域规划从而单项开发投资的“外差.效应达到最低程度;从微观上看,一块土地上的投资规模处于‘边际成本等于边际收益‘的水平.现实中,当一块土地在城市规划允许的范围内具有两种以上投资选择时,那种能导致更大净现金收益流的投资方案的收益资本化值就是该土地的价值.技术经济分析的长处在于对不同投资机会的分析过程中必然考虑各种预期因素,如资产增值、利率变动、费用或收人的变化、风险性等等,因此从方法上讲它的测算结果更切合土地价值的经济定义.计量模型的侧算方式则不然,它没有将土地利用作为一种投资行为处理,而仅看成是现存经济活动的一种构成要家,试图通过计算土地质量变动对利润数量变化的理论上的边际贡献来求得土地的实际价值量,这种测算方式无法处理各种预期因素,因而其测算结果会偏离土地价值的经济定义.第二,土地价值测算的计量经济分析方式的信息来源完全依赖于赢利性工商企业的经营实绩统计与报送系统.因而对于许多非赢利性利用类型的城市土地的价值测算就无能为力.而工商性土地利用在城市土地总面积中往往只占20一30%,更大比重的土地是住宅和公共设施等非直利性用地.然而技术经济分析的测算方式却能处理各种类型的用地.以住宅用地为例,由于我国城市房租水平低于成本租金水平,住宅经营收人为负值,即住房系统依靠政府和单位的大量补贴来维持.此时用经济计量模型来测算住宅用地的级差收人就无法进行.如果城市规划将这块地确定为住宅用地,那么用与其毗邻的工商用地的价值量来推算其价值也不合逻辑.然而我们却有可能依据技术经济分析原理奋来测算这块土地的价值¹V=R一五了一口一T一Hi+S一C其中:V为土地价值;R为年租金收人;M为维修费;O为管理费;T为不动产税;H为保险费;i为投资利率;S为折旧率;C为住宅每平米造价.在我国现行城市住宅租金水平上,依据这一公式计算出的住宅用地价值很可能是负值.其实这并不奇怪也并不违背土地价值形成的规律.负值反映着不合理政策造成的土地价值扭曲,但是需要指出,如果该住宅用地被明确纳人政府的福利政策范围,那么在确定其价值时就需在上述公式中加人一个依据“成本一效益’分析原则确定的“社会效益,变盘(此时住宅用地价值就可能“转正”),这同样是技术经济分析方法所可能解决的.第三,从测算结果的实际运用效果看,两种方式也会有很大区别.以技术经济分析为依据的测算方式由于紧扣城市中每一地块的实际投资与营运效果以及相关的各种预期,依据其测算结果确定的政府资产管理和收人调节政策不会与实际市场交易与收人形成发生大的偏离.以计量经济模型推算出的土地价值基木上是“统计数字与技术”的结果,与市场实际交易中的价格与收人会有很大差距,从而形成土地价值的“双轨制”.经.验证明,没有哪个企业或居民在土地交易中会仅仅以政府颁布的价值量成交,并如实通报和纳税.土地作为一种不动产极易成为投机和偷漏税收的领域.因此从我国实际情况看,以计量模型测算出的土地价值作为政策基础将会导致实际操作中的问题.第四,我国城市土地价值测算的经济计量模型大都将土地使用者(工商企业)的利润看作是三个因素,即土地区位(等级)、资金投人和劳动投人的因变量,将企业的实际数字带人模型回归出它们之间的数量关系.问题在于,仅仅以区位、资金和劳动来解释企业利润是不符合现代经济运行规律的,因为管理和技术是不能被忽视的.尽管各城市土地价值测算的计量模型结果最后都通过了检验,然而我们知道,计量模型往往会存在实质上的偏差,相比之下,经验与技术更多结合的技术经济分析方式在处理这类问题上往往较为周全.在土地价值测算上,技术经济分析的方式必然要对土地投资的不同技术方案与配置结构的收益流进行比较分析.尽管很难将管理和技术因素变化的效果精确量化,但技术经济分析毕竟在这方面有其所长.城市土地价值侧算的两种方式还可在更多方面进行比较,限于篇幅就不多谈了.总之,城市土地价值测算是关系到我国资源配置与收人分配政策制定的基础理论问题.测算方式的研讨既有学术意义,同时也为实际工作所急需.

计量经济范文篇3

经济的发展必然伴随着结构性的变化，而二战后高新技术及其产业的发展必然引起产业结构发生深刻的变化，一方面，第一次产业中的科技含量在增加，第二次产业服务化的趋势也越来越明显，制造业与服务业之间的界限越来越模糊，另一方面是第三次产业的内涵、总量及其知识化程度在迅速扩大，以至于其在社会生产和生活中所占的比重及其重要程度逐步超过第一、二次产业。在农业生产、经营与服务“一条龙”的情况下，产值、劳动力就业比例等在统计上就很难将各产业截然分开。而第三次产业中的科技服务、信息服务等在第二次产业中的作用份额的不断增大，又使三次产业划分无法反映当今经济发展的实际情况。很显然，高新技术及其产业的独特性使人们按照其性质对其进行独立的统计与分析，这样对原来的三次产业划分的理论和方法产生了影响，对原来的产业结构带来冲击，导致人们对产业结构理论与产业分类方法的进一步思考。

此外，随着新兴产业的不断涌现，第三次产业所包括的内容也越来越庞杂。本来第一、二次产业之外的所有产业都归入第三次产业，而这些产业的差别极为悬殊，从日常生活服务业到复杂的科技部门，从简单的修锅补盆到最繁杂的为航天事业服务的数据库都包括在内，饭店、理发店、报社、科研机构、咨询部门、政府机关、军事单位和商贸公司等应有尽有，五花八门，这就很难总结出它们的共同特征和发展规律，从而难以制订出共同的政策和管理方针。由此，也需要对三次产业分类方法进行修正、补充和发展。

事实上，作为三次产业分类法的最初思想是由英国经济学家阿·费希尔在20世纪30年代提出来的，他将初级阶段生产的产业称为primaryindustry，处于第二阶段的产业叫做secondaryindustry，处于第三阶段生产的产业叫做tertiaryindustry。费希尔所用的这三个单词，primary有最初、初等的含义，secondary有中等的含义，tertiary有第三级的含义。所以，翻译也有“第X个产业”（简称第X产业，反映产业发展时序）与“第X次产业”（反映产业的演进层次）两种，只是历史的局限，当时只划分为三个先后层次。面对产业不断分化、发展、演进的实际，我们可将这种划分引伸为按产业的发展时序分类与按产业的生产力层次分类，前者可分为农业、工业、服务业、信息产业、航天产业、生物产业、海洋产业等，其中农业为第一产业、工业为第二产业、服务业为第三产业、信息产业为第四产业、航天或生物产业等为第五产业。后者可分为农业、工业、服务业、知识产业等，它们依次为第一次产业、第二次产业、第三次产业和第四次产业。显然在前一分类中第四产业是信息产业，它包括信息工业（属于第二次产业）、信息服务业（属第三次产业）和信息开发业（属于第四次产业），美国经济学家拉波特就是持这种观点。而后一种分类的第四次产业是知识产业，它由知识、智力密集型产业构成，包括高科技产业中的智力知识密集型子产业，如信息开发业、航天产业、生物产业、海洋产业以及服务业中的知识密集型产业等。显然知识产业作为第四次产业与作为第四产业的信息产业是不同层面的产业归属，二者是相交的关系。把信息产业等同于知识产业是错误的。

（二）

那么，第四次产业——知识产业究竟包括哪些产业或部门呢？对此，人们有不同的认识。美国学者马克卢普的观点是将知识产业作为与传统产业相对应的产业，是指“这样一些厂商或组织机构，在某些情况下可能还包括家庭和个人，他们生产知识，特别是信息产品与服务，无论这种生产的目的为何。”由此，他把知识产业分为5大类共30小类，如表1所示。

附图

我国学者对第四次产业的认识，首先是与第四产业相混淆，其次是对其所包括的内容有不同的认识。王树林在1996年出版的《21世纪的主导产业——第四产业》一书中明确提出要“把第四产业从第三产业中分离出来”，并指出第四产业包括科学研究、教育、信息服务、咨询服务、新闻出版、广播电视、文化、民间公证和法律服务等九种行业。显然，这是把第四产业定义为精神产品的生产领域。魏建国等人在《统计与决策》撰文主张“从实物经济与知识经济的分野中，将知识产业作为与实物产品生产下三次产业相并列的第四产业。”我国著名的知识学专家宋太庆则把在“第四次产业大革命浪潮”中涌现出来的知识产业概括为科学技术产业、信息情报业、文化教育产业、传播娱乐产业、智能智慧业、规划产业、咨询策划产业和思想设计产业等8大产业群体。如前所述，国内还有学者简单地把知识产业或第四次产业界定为高新技术产业或信息产业。

笔者认为，知识在人类社会经济活动中越来越广泛深入地应用，必然导致产业的深化，从而促进产业结构不断向高级形态演进。20世纪中叶以来，计算机技术、电子技术、生物技术和现代通讯技术的广泛应用，使社会的产业形态极为丰富，出现了软件产业、信息咨询业、生物工程业和传播娱乐业等新的产业形式。这些新的产业形式过去仅仅依附于传统的产业形态之中，随着科学技术的迅猛发展，将使它们作为崭新的产业形态而独立存在。为便于研究产业结构及其形态的变化，分析知识在经济增长中所起的作用，我们有必要把知识产业从前三次产业中（而非仅第三次产业）分离出来，并发展成为一个独立的产业形态——第四次产业。因此笔者既不同意仅把知识产业视为信息产业或高新技术产业，也不同意知识产业仅是从第三次产业中分离出来的观点，对知识产业是对应于实物产品生产部门的精神产品生产部门的认识也不敢苟同。信息产业、高新技术产业的确是知识产业的主体、支柱，但毕竟只是组成部分之一，从对应的支撑技术和支柱产业层面上讲，知识产业要比它们的范围和内涵都要宽。虽然作为第四次产业的知识产业是在前三次产业基础上的演进，但并意味仅从第三次产业中分离出来，它与第一次、第二次、第三次产业都存在着渗透、融合，知识产业是前三次产业日益高级化的产物，既包括精神产品的生产，也包括物质产品的生产，它与前三次产业不同的是该产业的知识含量、科技含量（即知识技术密度）很高，即以知识创造财富，可以说，知识产业是相对于“非知识产业”而言的。据此，笔者认为，作为第四次产业的知识产业应包括下图所示范图：

附图

（三）

对知识产业或第四次产业进行计量、核算是产业统计的一项新领域，主要困难在于缺乏来自上述产业部门的实物产量、市场交易以及某些服务活动的市场价格的数据，此外中间产品的采购、就业人数、生产率的变化等信息也难以掌握。针对现行统计体系和可取得的数据的不完备性，一个可行的尝试就是将知识产业逐个从统计体系中挑选出来，然后逐个进行核算和平衡。马克卢普正是按照这一思路并采用最终需求法来测度美国的知识生产与分配过程的，最终需求法的公式为：

GD=C+G+I+(X-M)

式中，C代表消费，即消费者对最终产品和服务的需求量与消费量，G代表政府的需求量与消费量，I代表投资，即厂商对最终产品和服务的需求量与消费量，X、M分别代表进口额、出口额。这种经验性统计核算方法的优点是可以根据不同的具体产业（部门）和环境考虑知识的分配及其构成，但缺点是数据要求严格且庞大，并且有扩大知识产业部门范围的倾向。

除了核算其产值外，还应对知识产业劳动者、知识职业劳动收入进行估算，从而为知识产业经营规模与分配统计提供基础数据。对此，波拉特的信息产业测度体系具有借鉴意义，它是先把信息活动划分为市场信息活动与非市场信息活动，对那些向市场提供信息商品或服务并参与市场交换的厂商称为“一级信息部门”，将仅满足政府或非信息企业内部消费而提供信息生产与服务的部门称为“二级信息部门”，然后明确信息资本、信息劳动者和信息职业等范畴，最后依据这些范畴分别估算、一、二级信息部门的增加值。

我国著名统计学家贺铿以信息产品的性质为标志将信息产业划分为信息生产资料部门、直接信息部门和间接信息部门，其中前两个部门采用分离法从全口径投入产出表中分离出信息业并求得总产出，间接信息部门则采用典型调查法取得基础数据后在假设单位内部信息劳动者劳动生产率与所在单位全员劳动生产率相同的前提下推算信息产业的产值。这种方法可以用来核算知识产业的产值。

知识产业统计核算的另一种重要内容是计量知识产业的知识资源密集（集约）程度、丰裕程度、生产能力、发展潜力以及知识资本的存量与流量。知识密集量类似于劳动消耗量、原材料消耗量，是某种知识资源的消耗与产出之比，因而可视为科技活动的经济标准或科技进步的标志。测度知识密集量主要有三种方法，一是研究与开发性投入的费用与该部门的总产出或增加值之比，反映一般知识密集量；三是用产业部门内部知识劳动收入与非知识劳动收入之比，反映各产业部门使用知道资源的集约程度。根据这些指标，可以把各产业部门划分为三类知识资源密集型部门：知识资源高度密集型部门，如电子、航天等；知识资源中度密集型部门，如石油化工、机械制造等；知识资源低度密集型部门，如冶金、食品等传统产业部门。

知识资源丰度是反映知识资源丰富（裕）程度的指标，测度方法也有三种，一是反映知道资源生产力的指标，通常是用人均知识资源生产量来测度的，公式为：

R[,1]=(P[,1]+P[,2]+P[,3]+P[,4])/M

式中，P[,1]、P[,2]、P[,3]、P[,4]分别表示数据库数量、专利和商标数量、书报刊量、视听产品生产量，M为人口数。

二是反映基本知识资源储备潜力的指标，通常是用人均拥有的基本知识资源量来测度的，公式为：

R2=(Q[,1]+Q[,2]+Q[,3]+Q[,4]+Q[,5])/M

式中，Q[,1]、Q[,2]、Q[,3]、Q[,4]、Q[,5]分别表示计算机、文化设施、新闻设施、娱乐设施、邮电信设施的拥有量。

三是反映知识资源处理潜力的指标，公式为：

R3=(T[,1]+T[,2]+T[,3]+T[,4]+T[,5])/M

式中T[,1]、T[,2]、T[,3]、T[,4]、T[,5]分别表示识字人数、各级教育在样生数、科研人员数、政府部门人数和咨询机构人数。显然是用上述人数占总人口的比重来反映知识资源处理潜力。

在知识经济时代，企业最有价值的是知识资本，它将企业信誉、商标、员工文化水平与技能、顾客满意、组织文化、机制及经营关系等许多传统管理理论所忽视，但却日益成为企业重要资源或者说已经成为企业核心能力重要组成的这些因素整合在一起并与企业组织结构、生产能力、技术创新、市场开拓能力以及财务状况紧密联系在一起，共同构成企业的核心能力和经营资产。那么，如何衡量知道资本的价值呢？世界著名的金融服务机构、瑞典的斯勘的亚公司在90年代初推出的一项传统会计系统不统计、但有价值的资产核算公式IC=MV-BV具有代表性，式中，MV为企业真正的市场价值，BV为帐面价值。显然，知识资本是市场价值与帐面价值之差。斯勘的亚认为，一个上市公司的市场价值要比其帐面价值高3-8倍，这个差值就是隐藏的价值，由于它属于非金融资本，会计学上把它列为债务类。因而，有必要将这种隐蔽资本浮出水面。为此，斯勘的亚公司于1995年公布了世界上第一份知识资本年报，它着眼于顾客、流程、更新、开发、人力、财力等因素，对知识资本进行分析与评价，还有人在此基本上提出了用增长和创新指标、效率指标、稳定性指标等三个动态指标来评定知识资本的价值。

知识的存量和流量是知识价值量的另一种表现形态，也是OECD关于知识经济测度框架的一个重要方面。测度知识的存量比较困难，但可以用科学技术指标来估算，如对不同国家或企业的R&D年投入的积累可借助析旧率的假设进行成本分摊，然后再根据R&D存量指标估算R&D投资的回报率，或根据特定领域研究与开发人员年增量估算R&D人员的存量后再按照人员流动和职业变动情况进行折算。值得注意的是，有人建议将教育费用投入也列入知识的存量。教育虽然只是知识的传播和积累，但教育是需要成本的，当人们投资于教育时，他们事实上牺牲了其它投资机会而换取了所掌握的知识，这类知识显然是可以直接形成生产力的。把R&D与教育费用投入之和作为知识存量的计算公式为：

附图

计量经济范文篇4

关键词：空间计量；经济增长；区域经济

传统的针对空间单位区域经济增长模式的分析，多采取横截面数据处理办法，依据相应的分析体系作系统分析研究，虽然具有相当的实效性，但往往存在相应的不足，尤其是空间经济增长变化方面存在的不足造成对应内部个体经济增长出现较大差异。所以，采取索洛-斯旺模型与空间计量模型的研究方式，就空间位置的问题作专门分析，明确其和区域内经济增长的关系，两者结合作对位处理，进而为空间计量经济视角下的区域经济增长特点以及主要区域的差异特点进行对比，以帮助区域经济增长和国家经济发展政策的调配和实施。

一、空间计量经济学理论概述

（一）经济学模型。在空间计量经济研究当中，多应用经济学模型进行系统分析。经济学模型当中结合空间信息与位置信息，构架空间权重矩阵，通过对相应数据信息的整合，明确其较强的表现力，将其作为空间位置关联性研究的重要因素。一般在该模型研究之下，会通过距离标准和临界标准作空间区域上的划分。不同划分方式之下，将假设距离设为基础性研究信息，结合单位距离里的经纬数据，对研究对象和研究元素进行重点确定，为距离衡量提供相应的界定依据[1]。空间权重元素则在整体研究当中发挥相当的作用，尤其在空间临界判断当中，能够作为主要的研究依据。经济学模型主要有线性回归模型和空间误差模型。线性回归模型在实际分析应用中使用较为普遍，相较于空间权重矩阵，其对于空间的依赖性相对较强，且模型当中使用的空间变量元素会出现相应变化，和外部环境的关联性较大，也就导致其在使用当中容易出现相当的滞后性。如误差项元素进入到模型当中，相应的变量均会受到影响，也就造成空间滞后项的产生，影响整体模型研究的实效性。空间误差模型则是针对空间经济分析中无法避免的误差现象提出的对应经济学模型。该模型能够就数据分析当中的误差风险进行对应处理，降低甚至避免误差的产生。（二）不同模型的选择。基于上述对空间计量经济学模型的分类和特点研究，可知不同的模型特点和优势各有不同，在区域空间经济增长分析中，需要针对区域的具体特质，选择对应的经济学模型。引用的经济学模型不同，源于多种现实原因。首先，在区域空间数据信息中存在着数据干扰的问题。当区域空间相互之间缺乏相应的联系，空间计量经济模型也就避免了误差情况的发生。利用空间误差模型，结合具体情况作针对性分析，提炼空间内的多样信息，包括经济数据和变化参数等，在进行详细描述的前提下使得整体模型中的变化参数清晰，方便对经济数据内容进行整合处理[2]。其次，区域特质不同，不同模型所产生的实际效用也不同。为确保数据描述的准确性，就应当尽可能实现数据描述后的数据反应假说作对应的经济学处理，明确假说的实际状况。通常，计量数据如假定其不被拒绝，那么计量数据所分析得出的结果为真，与经济增长情况相符。否则，该空间权重矩阵模型在研究当中未能采用有效分析办法，无法对区域内空间经济增长提供真实呈现。在具体的模型选择当中，应当利用特殊方式针对数据分析方法的混杂性，可选择一种乃至两种模型进行分析。现行回归模型在实际使用中具有优先性，源于其在模型数据处理与经济增长理论评估层面获得更佳完成效果，准确性与可靠性均更突出。

二、基于空间计量经济视角探讨区域经济增长特点

（一）索洛-斯旺模型。索洛-斯旺模型是空间计量经济研究中的重要理论方式之一，极具代表性。该模型能够为经济增长理论研究提供可靠的模型基础，为其研究发展提供重要经济学依据[3]。本研究中选择索洛-斯旺模型，正是基于该模型在经济学研究尤其是空间计量经济学中的普适性和科学性，可为研究的前端性和可靠性提供巨大保障。（二）区域经济增长特点案例分析区域经济增长特点研究需要选择相应的案例样本作为对应分析目标，以明确整体分析的脉络和方向。利用单元样本对市级行政区中的相应情况进行分析，主要为其经济增长情况，并将结果和省级经济区作对应研究分析。究其原因，市级行政区能够在现代经济发展和经贸发展方面有相当的实力，其发展成效真实性较高，能够为经济增长惯性特点的分析研究提供较可靠的保证。相较于县级经济区，其不仅发展能力突出，且经济增长效果的影响因素较多，能够就空间经济增长的影响进行全面呈现。将资本存量比和人口增长率、技术增长率等因素作为研究对象，结合索洛-斯旺模型分析方法，对研究中涉及的数据类型进行引入分析，包括样本数据与其他变量数据等，以获取最终的分析结果[4]。（三）基于索洛-斯旺模型探讨区域经济增长特点。上述案例分析得出，进行市级区域经济的影响因素中特定模型效应之下的空间对经济增长影响研究需要明确变量和定量因素的作用。研究的主要内容和成果体现在，不同模型对于经济增长的相应研究论述存在差异性，差异不仅体现在个别影响因素，还存在于政府政策的作用。同时，研究截面与时间效应能够在研究模型中起到促进作用，强化模型的拟合程度，对整体模型产生提升效果。此外，在索洛-斯旺模型研究中，资本比重能够验证该模型的实效性，在研究中，需要明确资本比重指标的重要性，确定界面特定相应对于整体模型研究的作用效果[5]。

三、我国经济区空间计量分析和横向比较

（一）空间计量模型的设定。基于上述理论和案例分析，可对我国五大经济区进行空间计量分析，明确区域经济增长的主要特点和发展方向。就我国的区域划分来看，基于功能性的划分需求，主要划分出了中部、东部、西部、东北四个经济区域。随着我国经济形势的不断变化，原有的西部经济区进一步产生出了西南部和西北部两个部分。这五大经济区存在较大的差异性，不仅发展政策不同，经济建设成效方面也有着较大差异。为探究五大经济区空间计量分析结果，需要首先完成模型的选择和设定。本文研究中利用两大空间计量模型，针对其空间经济增长特点作了系统化的研究分析。基于我国市级行政区2008—2012年的人均GDP数值情况（见表1）作整合分析，利用索洛-斯旺模型，结合整理的数据信息和变量信息作对应分析，获取最终的空间因素模型分析结果。具体研究结果数据情况见表2。研究成果表明，所有五大经济区在空间误差数据方面没有较大虚假特征，能够对空间形态下的数据变化情况进行直观体现[6]。同时，空间误差模型作为使用率高、实用性强的分析方法，其经济区经济增长特点的分析更为真实可靠，可为经济区的发展研究提供巨大帮助。对比来看，西部的数据拟合程度较中部和东北部更高，主要缘于我国中部和东北部的国有企业占据比重较大。在资本比重情况方面呈现出正常状况，可知空间对于经济区域的影响相对稳定，国家政策和经济体制等因素不会造成过大的作用。（二）横向比较。结合模型研究结果，进行横向上的区域间比较，可知特定效应拟合优度作用不大，非空间因素能够于对数似然水平下实现模型数据的对比，模型在显著性方面水平得到提高。以空间拓展空间的相应研究结果分析，结合计量分析模型的优势面可知其对数据条件处理优化效果巨大，且突出体现在环境优势层面。东西部与东北部地区经济区域在经济收敛性方面表现不突出。此外，区域邻近经济体的作用显著，能够于模型重显现特定的正效应，收入系数对经济体产生的作用明显[7]。

计量经济范文篇5

中国经济目前尚处于初级发展阶段，经济增长具有典型的要素拉动特征。经济发展需要刺激投资需求，最终消费需求的形成也有赖于加大投资力度，投资与消费双管齐下，投资需先行。因此，国民经济的高速增长离不开投资的持续增长。从理论上讲，投资增长率和经济增长率具有一种正向的关联关系。

一般认为，建设投资是国民经济增长的强大拉动因素。几乎所有国家的政府都会在经济不景气的时期，将建设投资作为刺激经济增长的工具。加大建设投资的规模，既可增加就业机会和国民可支配收入、扩大内需，又可以直接带动当前的经济增长，为新一轮的经济增长奠定物质基础。西方学者的研究表明：建设投资在经济发展中扮演着非常重要的角色，尤其是在发展中国家，建设投资在这些国家的整体投资中的比率甚至达到了20%(Kessedes,1995)。

我国大量的文献也讨论了建设投资对国民经济的重要作用，但是，真正能够揭示建设投资与经济增长之间的数量关系的研究成果却极少。中国发展研究院曾经做过一项研究，发现在中国经济中固定资产投资是决定社会需求的最积极的因素。因此，增加固定资产投资可以作为刺激经济活动的主要手段（中国发展研究院，1997）。虽然还有其他一些关于建设投资对中国经济增长重要性的研究，但是，这些研究大部分还处在定性阶段，很少能够指出建设投资对中国经济发展的贡献水平。本研究就致力于找到其对中国经济发展拉动水平的具体数量关系。

二、数据和模型

在本研究中，建设投资对国民经济的拉动作用是指以一定速度增长的建设投资所拉动GDP的增长量或增长率。GDP是衡量一个国家或地区经济水平的重要指标和方法。它是指一个国家或地区在一年内所有常住单位生产活动的最终成果的价值形态。另外本研究涉及的指标还有固定资产投资和建筑安装工程投资。

固定资产投资(FAI)是衡量一个国家或地区在一年内在固定资产方面投资总量的指标，它同样也能够以价值形态反映固定资产建造和购买活动的总量，是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。固定资产投资可以根据国家的投资计划分为基本建设投资、更新改造投资、房地产开发投资和其他固定资产投资四部分。本文采用这个指标来代表宏观意义上的建设投资水平，既包括建水坝、修公路这些大型的土木工程项目，也包括住宅和商业房地产项目的开发，同时，还涉及各类建筑物、构筑物和大型设备的修缮和改造。

固定资产投资活动按其工作内容和实现方式可以分为建筑安装工程，设备、工具、器具购置，其他费用三个部分。在本文中也将建筑安装工程投资(CI)作为衡量建设投资活动对国民经济增长拉动作用的一个变量，它是指各种房屋、建筑物的建造和各种设备装置的安装工程投资。建筑安装工程投资比固定资产投资的范围小一些，可以代表一年内国民经济中的建筑工作量，是一个衡量建设活动水平更为合适的指标。

本研究拟采用动态计量经济学所倡导的误差修正模型来描述建设投资和国民经济的相互作用。建立经济学模型的传统方法主要是以理论为导向，依据某种已经存在的经济理论或者已经提出的对经济行为规律的某种解释设定模型的总体结构，这种建模途径对先验的经济理论有很强的依赖性。这种建模方法在20世纪70年代的经济动荡前屡次预测失灵，促使人们寻求另外的建模方法。20世纪70年代末80年代初，以英国经济学家D·F·Hendry为代表，提出了动态建模的方法，交替利用经济理论和经济数据提供的信息，在协整理论的基础上建立反映变量短期波动和长期均衡的误差修正模型(D·Hendry,1998)。

一般经济变量都可以用时间序列来表示，如果它的均值和方差都不随时间变化，就称这个序列是稳定序列。如果一个序列在成为稳定序列之前必须经过d次差分，则称该序列是d阶单整。按照协整理论，几个同阶单整的时间序列之间可能存在着一种长期的稳定关系，其线性组合可以降低单整阶数，即所谓的协整关系。误差修正模型就是建立在这种理论之上的。以GDP和建筑安装投资(CI)为例，若GDP和CI具有协整关系，则它们之间的关系可以写作一般的自回归分布滞后的表达式：

附图

和CI之间存在的长期均衡关系。于是GDP的短期波动被分为两部分：一部分是长期均衡，一部分是短期波动。一般（β[,2]-1）都会小于0，因此，若(t-1)时刻GDP大于其长期均衡解，γecm[,t-1]为负值，使△GDP[,t]减少；若(t-1)时刻GDP小于其长期均衡解，γecm[,t-1]为正值，使△GDP[,t]增加。体现了长期均衡误差对GDP的控制。

以不变价格表示的流量指标一般是一阶单整。固定资产投资、建筑安装投资和国内生产总值都是流量指标，一般情况下属于一阶单整，它们之间可以存在这种长期稳定的关系，同时，固定资产投资、建筑安装投资的短期的变动又会对国内生产总值产生短期的影响。因此，国内生产总值的变动既受固定资产投资、建筑安装投资短期变动的直接影响，又受两者之间长期稳定关系的调整，可以建立误差修正模型来讨论这种关系：

附图

表明如果FAI变化了1%，GDP将变化β[,1]%。α[,1]同理。可见各个系数具有很强的经济意义。

本研究中的数据都来源于《中国统计年鉴》。数据自1981年始，且已经折算为1981年不变价，这样可以去除通货膨胀的影响，更好地反映数据内在的规律性。在本研究中，采用SPSS软件包进行统计分析。各年的数据如下；

表1固定资产投资、建筑安装投资与国内生产总值

（1981-1999年，单位：亿元）

附图

注：1.所有数据均为1981年不变价；2.数据来源：《中国统计年鉴2000》。

三、建立误差修正模型

（一）方程的初步设定和简化

一般来讲，在经济数据中，以不变价格表示流量的序列往往表现为一阶单整。因此，从理论上判断，LnGDP、LnFAI和LnCI序列都应该是一阶单整。采用Dickey和Fuller于1979年、1980年提出的ADF方法进行单整检验结果也表明，的确如此。

然后，可以将方程设定为一般的自回归分布滞后模型。模型的右边包括被解释变量的滞后、解释变量及其时间滞后项。对于固定资产投资方程，首先设定为：

附图

用最小二乘法估计这两个自回归分布滞后方程，采用逐步回归(Stepwise)方法，剔除不显著的变量。

在固定资产投资方程中，LnGDP[,t-1]、LnFAI[,t]和LnFAI[,t-1]被引入方程。估计得到的方程为：

附图

可见方程的显著性很高，完全可以通过检验。常数项的t值很小，并不显著。（由于此方程对后面的过程只有理论上的意义，因此不必剔除常数项。）其他各项系数在99%的置信水平下显著不为0。该方程的残差类似白噪声。

在建筑安装投资方程中，也是LnGDP[,t-1]、LnCI[,t]和LnCI[,t-1]被引入方程。估计得到的方程为：

附图

方程的显著性很高，完全可以通过检验。常数项的t值很小，也不显著。其他各项都在99%的显著性水平下显著不为0。该方程的残差类似白噪声。

可以看到，以上两个方程中LnFAI[,t-1]和LnCI[,t-1]前的系数为负值。出现这种现象的原因是由于它们分别与LnFAI[,t]和LnCI[,t]之间存在着共线性的关系，导致两者的系数在一定程度上能够互相任意分配。但这对后面的研究影响不大。

（二）求长期均衡方程

下面可以用简单的回归分析求得长期均衡方程。对于固定资产投资方程，长期均衡方程为：

附图

可见，整体显著性明显满足。各项系数的显著性检验均顺利通过。从此均衡方程可以计算ecm序列（即残差序列）：

附图

AdjustedR[2]=0.982F=980.657

整体显著性明显满足。各项系数的显著性检验均顺利通过。

ecm[,t-1]=LnGDP[,t-1]-3.228-9.793LnCI[,t-1]。

（三）建立误差修正模型

1.固定资产投资方程

考虑到在初步设定的方程中LnFAI[,t]、LnFAI[,t-1]和LnGDP[,t-1]都比较显著，在建立误差修正模型时引入△LnGDP[,t]，△LnFAI[,t]，ecm[,t-1]，以保证方程的包容性。

设定误差修正模型为：

附图

p=0.0002，可见整体显著性明显满足。

从变量显著性检验来看，两个方程的ecm[,t-1]的显著性较低，但是，考虑到它们重要的经济意义，仍不将其剔除。

四、经济意义分析

（一）弹性分析

在以上两个误差修正方程中，△LnFAI[,t]和△LnCI[,t]前面的系数可以看作是GDP对FAI和CI的弹性系数，因此，可以根据方程的系数对它们进行弹性分析。

△LnCI[,t]前的系数为0.324，这说明国内生产总值对建筑安装投资的弹性系数为0.324。当建筑安装投资增长1%时，将带动国内生产总值增长0.324%。而△LnFAI[,t]前的系数为0.317，这说明国内生产总值对固定资产投资的弹性系数为0.317。当基本建设投资增长1%时，将带动国内生产总值增长0.317%。

这是非常重要的结论，定量地给出了建设投资对国民经济拉动作用的大小。可以看出，建设投资对国民经济的拉动效应大致是这样一个概念，即当建设投资增长1%时，能带动国内生产总值增长大约0.32%。以往的分析往往仅限于定性，没有反映出真正的定量关系。从两个弹性系数可以看出，建设投资对国民经济的增长有很大的促进作用，弹性系数都较大。

（二）拉动效率分析

为了进一步分析建筑安装投资和固定资产投资对国民经济拉动作用的大小，引入一个新的系数，将其称之为“拉动效率”，它是GDP对该变量弹性系数与该变量在GDP中所占份额的比值，即附图，D[,i]表示在此区间内GDP对某一变量i的弹性系数，S[,i]表示某一变量i在此区间内占据GDP的平均百分比。这样可以排除弹性系数大小中不同变量份额因素的影响。如果q＞1，这表明某一变量在这一阶段对GDP的拉动作用是积极的，超过了自身在GDP中所占据的份额，是高效率的。相反，如果q＜1，则表示这种拉动作用是消极的，少于变量自身占据GDP的份额，是低效率的。

结果如下（1981年—1999年间）：

变量D[,i]S[,i]q[,i]

CI（建筑安装投资）0.3240.1961.652

FAI（固定资产投资）0.3170.3001.057

由此可见，两者对国民经济的拉动作用都是很积极的，q[,i]均超过了1，建筑安装投资更为显著。它在国民经济中的份额为19.6%，而弹性系数达到了0.324%。这进一步验证了在本文开始时所提到的定性研究的结论，建设投资在经济发展中扮演着非常重要的角色，是刺激经济活动的主要手段，能够高效率地拉动国民经济的增长。

（三）误差修正项(ECM)的分析

Ecm项系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度，系数的估计值一般是负值。对于固定资产投资方程，Ecm前面的系数是-0.049，由此看来，调整的力度不是很大。调整的过程大致如下：

附图

对于建筑安装投资方程，Ecm前面的系数是-0.018，调整的力度也较小。因此，可以看出，建设投资主要以短期波动的形式来影响GDP的变化，长期均衡起的控制作用不大。这符合我国现阶段的具体情况，我国目前正处在大规模建设的发展阶段，还远远没有达到建设量的稳定和平衡，因此，目前主要是增量在起作用。

五、总结

本研究将固定资产投资(FAI)和建筑安装投资投资(CI)作为对GDP产生拉动作用的变量，通过建立误差修正模型得到了反映它们之间长期均衡和短期波动的表达式。从弹性系数可以看出，无论是建筑安装投资，还是固定资产投资，二者对国民经济的拉动作用都是很明显的，国内生产总值对建筑安装投资的弹性系数为0.324。当建筑安装投资增长1%时，将带动国内生产总值增长0.324%。国内生产总值对基本建设投资的弹性系数为0.317。当基本建设投资增长1%时，将带动国内生产总值增长0.317%。综合起来，当建设投资增长1%时，能带动国内生产总值增长大约0.32%。从拉动效率来看，两者对国民经济的拉动作用都是积极的，q[,i]均超过了1，建筑安装投资更为显著。

建设投资主要以短期波动的形式来影响GDP的变化，长期均衡起的控制作用不大。这主要是由于我国目前正处在大规模建设的发展阶段，还远远没有达到建设量的稳定和平衡，因此，目前主要是增量在起作用。

因此，本研究的定量结果不仅验证了很多研究者的定性结论，即建设投资在经济发展中扮演着非常重要的角色，是刺激经济活动的主要手段，能够高效率地拉动国民经济的增长；而且给出了具体的拉动效应值，分析了短期波动和长期均衡各自的作用，有助于更加准确地分析建设投资对国民经济增长的贡献。

收稿日期：2001-03-23

【参考文献】

[1]中国发展研究院．中国宏观经济分析[M]．天津：南开大学出版社，1997.38．

[2]中国统计年鉴[Z]．北京：中国统计出版社，2000．

[3]陈炳煌．当前投资拉动经济增长中应注意的几个问题[J]．龙岩师专学报，2000,(6)．

[4]黄聪，李启明，申立银．中国建设推动力的计量模型与分析研究[J]．东南大学学报，2000,(4)．

[5]李子奈．计量经济学——方法和应用[M]．北京：清华大学出版社，1992．

[6]李子奈，叶阿忠．高等计量经济学[M]．北京：清华大学出版社，2000．

计量经济范文篇6

1978年以来，随着我国国民经济的飞速发展，居民储蓄也出现高速增长的态势。进入90年代以后，我国居民储蓄存款余额始终保持两位数的增长速度。这对我国经济的进一步增长有着有利的一面，但也会带来一定程度的负面影响。所以国家相继出台了一系列积极的财政和货币政策，以刺激国内消费和投资需求，分流储蓄，但是居民储蓄依然持续增加。由于居民的储蓄存款直接影响着居民的消费行为，影响着货币的供给量，进而间接影响着国家经济的发展，宏观调控的力度和效果。因此，对我国居民存款储蓄问题的深入研究就显得尤为重要，这有助于认清现状，做出合理的决策。

二、变量的选取及分析

目前，我国正处于改革时期，各种不确定性因素很多。因而，要分析各种因素对居民储蓄行为的影响，必须立足于我国的国情。1998年后，我国经济运行进入了一种新的体制约束状态，出现了明显的供给过剩，需求对经济增长的约束与拉动作用明显增强，投资、消费膨胀的内在动力明显不足；同时，由于我国市场机制尚不健全，市场经济发育不成熟，市场体制的控制力还有限，从而不能形成一种有效地传导机制。市场化改革对人们的经济行为、心理行为带来了很大影响，银行开始考虑贷款风险，投资者开始考虑投资回报，而消费者也开始考虑最佳的消费时机和预期收入。

这说明，我们的微观经济层面已生长出一种内在的约束机制，然而社会各个方面对这些积极的因素还很不适应，微观主体内在约束机制较强与宏观经济市场传导机制不畅之间的矛盾，导致了投资行为受阻、消费行为审慎和储蓄持续稳定增长。当前影响我国居民储蓄的因素有很多，概括起来有以下几点：居民对社会经济形势的预期、可选择的投资渠道、信贷消费的发展、利率因素的影响、“假性”存款的影响、消费领域的信用等级、高收入阶层消费状况、就业形势压力、体制改革、居民收入水平等。

笔者综合考虑，选取一部分变量进行研究，而且为了方便查找数据，只建立我国城镇居民储蓄存款模型进行研究，选用当年的收入增长率来考察收入因数对储蓄率的影响。用城镇居民的锗蓄率作为被解释变量。另外还选取了我国1981年到2009年各年的城镇居民收入的基尼系数、一年期储蓄利率和通货膨胀率作为解释变量。

三、模型及处理

基于以上数据，建立的模型是：Y=B1+p2Xl+B3X2+B4X3+B5X4+

B1度量了截距项，它表示在没有收入的时候人们也要花钱消费，储蓄率为负。

B2度量了当城镇：’人可支配收入率变动1％时，储蓄增长率的变动。

B3度量了当利率变动一个单位，其实也就是l％时，储蓄的增量的变动。

B4度量了当通货膨胀率变动一个单位，储蓄增量的变动。

B5度量了基尼系数对储蓄率的影响。这也是本文的重点变量。

U是随机误差项。对Y做回归利用e~ews最小二乘估计结果如下Y=一0．316951+0．280938X1+0．025289X2—0．423786X3+1．477997X4+u．

1．经济意义的检验

该模型可以通过初步的经济意义检验，系数的符号符合经济理论。

2．统计检验

显然通货膨胀率的系数通不过T检验，R2=0．832059，调整之后的R2值为0．804069，模型的拟合情况较好。F检验的值为29．72694，整个模型对储蓄率的增长影响是显著的。

3．多重共线性的检验

从F值可知此模型整体显著，但是分析各个变量后发现xl和x3不显著，可能存在多重共线性，运用消除多重共线性的逐步回归方法我们可以得到要放弃x1和X3这两个变量，重新做回归分析得到：Y=p1+p3X2+B5X4+u从新模型的整体效果来看，R值和F值都很好，而且各个变量的t统计量也表明各个变量对储蓄率的增长都有显著影响。因此模型可设为Y=一0．263629+0．O2O638X2+1．1511522X4+u

4．异方差性检验

对新模型进行异方差性的检验，运用whhe检验，得到如下结果：由WhiIeHeteroskedasticityTest的结果P值可以看出该模型不存在异方差性。

5．相关性的检验

DW值为1．079257大于显著水平在0．01％上的O．882，表明存在自相关。从估计残差也判断出其模型是有自相关的。

6．序列相关性的修正来重新估计模型

建立模型e2=a*e2(一1)+e2(一2)+u估计上述结果可知其滞后二阶显著为0，从而可以判断其为一阶自相关。因此把残差模型修改为：e2=a*e2(-1)+u

7．最终结果

Y=一0．193532555+0．02123941533X2+1．233767206X4+[AR(1)=O．5691368307；AR(1)：el=0．5691368307e(-1)+u．Y一0．193532555+0．02123941533X2+1．233767206X4+0．5691368307(Y(-1、-0．193532555+0．02123941533"X2(-1)+1．233767206X4(一1))+u

四、结论与建议

1．模型的实证分析

城镇居民的收入增长率变化对居民的储蓄率变化的影响还是比较明显的，储蓄率对收入增长率的弹性为0．314787，在其他条件不变的情况下，居民的收入变化1％，储蓄率同方向变化0．314787％。利率变动对实际的储蓄率变动的影响并不是十分的重要，弹性仅为0．024487。这方面有很多的原因，其中对未来预期的不确定性是一个很重要的原因，尤其是1998年以后，随着住房、医疗、教育等方面的改革，人们的储蓄倾向受预期的影响更大。这方面从人民银行数次通过降息来调整储蓄量，但是效果并不明显也可以看出来。基尼系数对储蓄率的影响非常大，弹性达到了1．145280。这里可以看出，收入分配的均等程度对储蓄的影响非常明显。这是由于收入高的群体的储蓄倾向要明显的高于收入低的群体。

2．对宏观经济的政策建议

基于基尼系数对储蓄率的很大影响，国家应该重视对分配领域的调节，加大对低收入者的转移支付，切合我国实际的对税收领域进行改革，缩小社会的贫富差距：

1)不要“逼”老百姓花钱，而要针对不同收入阶层，采取不同对策，引导居民消费。首先，增加中低收入居民的个人相对收入，在分配政策上进一步缩小收入差距；进行微观层面的改革和合适的福利体系改革，大力提高人们的收入预期；控制教育和医疗费用，降低人们的支出预期，减少公众的焦虑；积极发展消费信贷，尤其是助学贷款，减少人们为教育而储蓄的需要，让其“有钱花”。其次，引导高收入居民向更高层次的消费过渡，努力提高其消费倾向，增加消费供给，让其“有地方花钱”，从而抑制储蓄倾向的进一步提高。

计量经济范文篇7

国民经济是指一个国家社会经济活动的总称，是由互相联系、互相影响的经济环节、经济层次、经济部门和经济地区构成的。国民经济这一概念突出强调经济的整体性和联系性。

中国宏观经济计量模型以改革开放以来的中国经济为对象，应用现代经济计量学方法，分析探讨1978-2005年期间中国国民经济运行和宏观经济活动。在此基础上分析政府支出对国内生产总值的影响，进而由国内生产总值影响居民消费与社会投资，因而政府支出对国内生产总值起到直接的影响而对居民消费、社会投资则起到间接的影响。

政府支出规模随经济的增长而扩张。我国的GDP近年来处于持续高速增长的阶段，就2005年而言，全年国内生产总值达到182321亿元，按可比价格计算，比上年增长9.9％，属于“高增长阶段”。根据“瓦格纳法则”，当国民收入增长时，政府支出规模会以更大比例增长；与此同时，R•A•马斯格雷夫认为随着经济发展阶段的演进，政府支出的规模逐渐增长。因此，本文想探讨一下在未来的时间里，政府支出的变化对于国内生产总值、社会投资、居民消费的影响。

2模型设计

2．1模型结构

建立一个能反映农村政府消费支出水平与国内生产总值、投资、居民消费之间关系的计量经济学联立方程模型，文章共选取了3个内生变量，2个滞后内生变量和1个外生变量。

2．2模型的变量说明

（1）内生变量

Ct-居民消费；单位：亿元

I-社会投资支出；单位：亿元

Y-国内生产总值

（2）外生变量

G-政府消费支出；单位：亿元

(3)滞后内生变量

Y(-1)国内生产总值上一年的值；单位：亿元

Y(-2)国内生产总值上上年的值；单位：亿元

2．3模型结构方程式

Ct=a+b*Y(-1)+U1（1）

I=c+d*Y(-1)+e*Y(-2)+U2（2）

Y=Ct+I+G（3）

方程（1）反映的是居民消费水平的影响因素，与上年度的国内生产生产总值相关。

方程（2）反映了社会投资与上年度国内生产总值、上上年度国内生产总值相关。

方程（3）反映了国内生产总值与居民消费、社会投资、政府消费相关。

3模型的参数估计及检

3．1数据来源

本模型参数估计采用时间序列数据，数据均来自2006年《中国统计年鉴》，样本区间为1991~2005年。数据处理与模型计算采用的是Excel2003和Eviews3.1软件。

3．3模型检验

本模型估计出来的参数所反映的经济意义与经济理论与实践相符；在0.05显著性水平下本模型各方程均能通过F检验，所以模型具有显著性；各方程的拟合优度均大于0.94，表明模型的可信度较高；估计参数在0.05显著性水平下基本能够通过t检验，参数具有显著性。上述结论表明，本模型的参数估计结果在经济意义和统计意义上均具有一定的可信度。

4历史模拟和事后预测

4．1历史模拟

为了检验模型用于模拟分析的可靠性，本文运用上述模型对样本期数据进行模拟，并进行事后预测，通过计算内生变量1991~2005年模拟值与实际值的相对误差来考察模型的预测能力。计算结果见表2。

表2结果显示，本模型变量模拟值与实际值的相对误差绝大部分均小于5%，其中Ct的模拟效果最好，模拟值与实际值的相对误差全部小于3%；Y的模拟效果也较好，除了2004年模拟值与实际值的相对误差为14.935%外，其余模拟值与实际值的相对误差几乎全部小于5%；I的模拟效果其中几个年份稍微差了一点，如获至1997年、1998年、1999年、2000年、2004年的模拟值与实际值的相对误差相对偏高了一点，但是最近几年它的模拟效果还不错。这表明由随机方程式解释的内生变量的相对误差较低，该模型对历史的整体拟合效果较好，用于外推模拟分析具有一定的可信度。

4．2事后预测

以下预测未来10年，政府支出以5%的增长率增长对国内生产总值、消费和投资的影响。

参考文献

［1］李子奈，叶阿忠．高等计量经济学［M］．北京：清华大学出版社，2000．

［2］赵卫亚．计量经济学教程［M］．上海财经大学出版社,2003．

计量经济范文篇8

一、生产费用

中国传统农业固然是以人力为主，但并非纯粹劳动密集型生产。清代农学家已注意到耕作成本，章谦在《备荒通论》中说：“一亩之田……籽种有费，雇募有费，牛力有费，约而计之，率需千钱。”顾炎武说，苏南“类壅工作，一亩之费可一缗”[1]。

清苑农村调查资料表明，农作物生产费用包括雇工费、耕畜费、种籽费、肥料费、农具费、农舍费等项。雇工费指雇工的工资，犒赏及衣物等杂项还不包括在内。耕畜费包括耕畜资本息（以耕畜总价值的年利8%折算）和饲养费。种籽费包括自有的与购买的两项费用。肥料费仅就购买的部分而言，实际上自制的土肥占多数。农具费包括折旧费（依农具价值的8%折旧率计算）与修理费两项。农舍费包括修缮和部分租金等。根据上述统计范围，1930年清苑农民家庭农场平均每亩生产费用如下表：

1930年清苑平均每亩生产费用支出

*

资料来源：《社会科学杂志》第7卷第2期，1936。

从上表可见，中农平均每亩生产费用1.98元。当时清苑1亩地粮食收获价值为8.1元，所以生产成本大约相当于其产值的1/4。在农户实际支出的每亩生产费1.98元中，种籽费用最高，占30%；雇工费次之，占29%；再次为肥料费、农具费等。较富裕农户的生产支出中，雇工的费用大些，开销占第一位，但种籽费仍居第二位，而且其他方面的投入同样不足。投入产出之比与清代农业相去不远，表明当时的农业生产与经营仍然处于比较传统的生产手段和生产方式中，没有多少变化。

按照上述清苑每亩生产成本1.98元的数据，又知中农粮食种植面积为18.68亩，那么一个中等农户粮食的生产成本即为36.99元。按户计算，还须加上棉田生产费用的支出。30年代“满铁”在冀东的一项调查表明，棉田生产费用支出比较高，肥料、雇工费等大约每亩支出6.3元[2]。上面曾推算中农的植棉面积为1.32亩，那么棉田费用支出即为8.32元。粮、棉田合计，一个中等农户的农作物生产费用支出为36.99+8.32=45.31元。按此计算，生产费用相当于农作物（包括棉花）总收入（167.31元）的27.08%。

张培刚利用1930年的清苑调查资料，也做了一项以农户为单位（不是以每亩为单位）的生产性支出统计。生产费也是包括雇工费、耕畜费、种籽费等若干项，每农户田场支出多少，随田场经营规模大小而不同。他以500家农户取样为例，在田场的各项支出中，仍然是种籽费和雇工费所占比例最高，与前面平均每亩生产费用的比例及其特点，几乎完全一致；如果按照平均每家生产性支出的统计，并以中农为样本户，每年生产费用为50.26元[3]。巧得很，此数据与笔者按单项数据所作的中等农户生产支出的估算（即45.31元）非常接近。

上述生产成本，都未计入家庭自身劳动力的投入，清苑调查也没有做这方面的专门统计。不过，根据调查资料中提供的有关数据，可以试着进行一下这方面的间接推算，以期得出一个基本概念。1930年清苑11村共有耕地41514.36亩。而当年参加农田劳动的长住人数共3524人（常住劳动力6979人，参加农田劳动的人数占其50.4%）。参加农田耕作的劳动者可能有临时外来的雇工，同时也可能有临时外出打工的本村人，如果假定打工者流出与流入的数量相当，那么可以认为11村田间耕作者的总人数不变。农业劳作有季节性闲置，一般每个劳动者实际上全年平均131.9个劳动日[4]，以不变劳动日利用率计，3524个常住农田劳动力可折合464815.6个劳动日，或者说同等数量的人工数。这些人工数分布在耕地总面积后，平均每亩投入的人工数为11.20个。据估算，清苑三四十年代的复种指数已达126%，即11村的实际播种面积为52308.09亩。按播种面积计算，平均每播亩投入的人工数为8.89个。如果将投入的所有劳动力皆折为货币（包括自家劳动力的投入），生产成本则是其产值的68.40%。

卜凯统计，华北三省农民平均每亩农作物产值为9.59950元，每亩的经营费用（种籽、肥料、牲畜、人工）约占每亩产值的80%以上，以80%计，每亩生产费为7.6760元[5]。

韩德章统计，深泽县梨元村28个田场，平均每个田场每作物亩农业之收入为11.657元，各项费用为10.248元，占每亩农作物收入的87.91%[6]。

二、农民实际负担

租税等赋役负担是农民家庭的另一支出，而且是一项最为不稳定的支出。

先说地租负担。租入耕地者绝大部分是下层贫苦农民，也有一部分中农，为了生活不得不在苛刻的条件下租入土地。租佃前，一般是租佃双方先订立契约，说明所租耕地位置、亩数、租额及地租交纳的办法。如佃户经济条件尚好，也有不订契约，只有口头协议便租种土地的。订约一般在白露前后，租期大多为一年，长期租佃的很少，这样有利于佃主收回土地或抬高租金。地租形式以定租为多，分成租很少。分成租中，如佃主提供牲畜、种子、肥料等，则依提供数量的多少而有主6佃4、主7佃3或主8佃2的分别。在通常实行的定额租中，地租的主要形式还是实物地租。但到1930-1936年间，货币地租占有主导地位，实物地租逐渐减少。1936年后，由于币值暴跌，物价不稳，实物地租又重新流行起来。

货币地租的数量在清苑1930-1936年间，多为3～5元，地租大约占收获量的一半。上缴政府的田赋等一般由佃主担负，1937年后因捐税更加繁重，所以有时佃户还要承担一部分田赋或杂税。关于地租额，当时河北省普遍采取对分制，一部分县按主6佃4比例分配产品，如赵县、大兴、宛平、苏县等。从全国情况看，各地地租额或轻或重不等，对分制仍是比较普遍采用的主佃分成比例。对30年代15省60县的地租率进行的一项统计表明，每亩地租额占产量一半以上者共34县，占统计总数的56.6%[7]，可见30年代各省的地租还是比较重的。而且，主佃之间仍然有一定的人身依附关系，比较普遍的现象是佃户年年要给地主送鸡鸭、水果等贡品，义务当马夫、车夫，地主家遇有婚丧等事，佃户须前往帮忙等。

不过，从清苑的总体情况看，20世纪上半叶租佃土地的情况已远远不占主要成分。1930年出租的耕地仅占耕地总面积的3.05%，租入耕地的农户仅占总农户的9.06%，1930年后，不仅未增加，还有减少的趋向。

由于清苑自耕农经济占绝对主体，所以农民的主要负担是政府的田赋、附加税和其他行政或驻军的临时征收。清苑农民家庭的负担有：田税、地亩捐、验契费、公债摊派费、军事特捐及其他各种杂捐等。在这些捐税负担中，以田税、地亩捐最为普遍，凡耕田者皆要交纳，而清苑农户大多数拥有自己的小块土地，所以交田税和田捐者达90%以上。其次为军事特捐，交纳农户大约占一半。至于公债摊派额及其他有关杂捐，交纳的农户是少数，大约不到1/10。

田赋是农民负担的主项，田赋的数额，据清苑11村农户统计，平均每家担负6.08元；其中中农家庭负担7.77元。中农1930年户均耕地为22亩，平均一亩负担0.3532元。这个数据在华北地区有多大普遍性？

据卜凯《中国土地利用》记载：每公顷普通田地农民向县政府所纳之税额，1932年华北地区为4.15元，合每亩0.2767元[5](445)，显然低于清苑的田赋。近年从翰香先生主编的《近代冀鲁豫乡村》则比卜凯估算的还要低。该著统计，1932年，河北省田赋及附加税额征数为1218.4388万元，山东省为2559.77万元，河南省为2193.837万元，共计5972.0458万元。而三省额征地亩为26470.7769万亩，故华北三省平均每亩田赋额应为0.2256元。该著又说，且此数也不能代表华北三省农民的平均赋役负担，因三省额征地亩数与实际地亩数相去甚远。河北省额征地亩数为8647.0279万亩，而实际地亩数为10343.2万亩；山东省额征地亩数为10074.4515万亩，而实际地亩数为11066.2万亩；河南省额征地亩数为7749.2975万亩，而实际地亩数为11298.1万亩，如以三省田赋及附加税额征数与三省实际亩数32707.5万亩相平均，则三省平均每亩实际赋役负担为0.1826元[8]。

按照政府当年征收入库的赋税额，反推回去计算每亩耕地的负担，结果比卜凯调查的数据低不少，比清苑11村的统计数据更是相去甚远，低48.30%。该如何解释这个现象呢？其一，各地区的赋役负担是不平衡的，不能排除清苑或卜凯统计地区农民负担高于华北三省平均量的可能。赋役偏重的情况，各省皆有，如河南汜水县即每亩正附税合计竟有三四元之多，但衡之全省，则为罕见，不足为论。清苑有可能高一些，可似乎谈不上赋役偏重的个例。其二，也是更重要的一点，就是要充分考虑贪污腐败的黑洞因素对赋税差额的影响。从一县、一省或从数省范围内，经过层层机关最后征收上来的赋税额，与每家每户农民实际交纳的赋税之间，肯定有一个或多或少的落差。在贪污腐败之风愈演愈烈的国民党政府时期，各级官吏瞒产漏报、巧立名目、层层克扣、中饱私囊的情况，决非偶尔有之，因之而使农民的实际负担量比之应当征收的赋税（也就是实际入国库的赋税）增长一二成、二三成甚或更多，都是完全有可能的。这大概是华北三省估算的每亩地负担低于卜凯的统计、也低于清苑统计的主要原因。笔者认为，用挨家挨户调查的方法计量而成的11村农民负担量，具有较高的可信度，尤其在强调和重视农民的实际负担，即进行农户赋役实际支出量统计的时候，当年入户调查的原始记录的价值更不容忽视。由于赋税征收中的这种弹性而增加农民实际负担问题，在苛捐杂税的征收中表现得尤为明显。

除所谓正赋即田赋外，清苑还有验契费、公债摊派额、军事特捐、其他杂捐等四项临时性附加负担，大约平均每家负担1.24元。再加田地捐税，平均每户共负担7.32元。负担的轻重基本与各类农户的承受能力相合，中农户居中，为9.71元。

农民负担量是一个十分复杂的问题，由清末传统的田亩赋役制向现代税收制转化而法治又极其不健全的情况下，矛盾和冲突变得更加突出。人们得到的一般印象是：农民的负担愈来愈沉重。

从全国来看，民国田赋总量较清代为重。大约从1909年（宣统元年）开始，田赋附加税逐渐增加，而至民国时期增长尤快，到1927年达到了一个高峰。1909年，附加税约占正税的1/12；民国初年曾把附加税限制在30%以内；其后，该限制一再被突破，1927年不得不作出田赋附加税不得超过正税的规定。以后各省的附加税纷纷接近正税，甚至超出了这一限制。30年代，河北、山东等华北各省的附加税与正税基本相当。当时，国民政府也颁布了一些限制附加税增加的措施，并且重申孙中山的《建国大纲》中关于“田赋正税附捐之总额不得超过现时地价百分之一”的规定。在政府有关文件中也经常提到这个标准。但在实际的田赋征收中，不少地区的田赋早已超过地价的1%。根据原中央农业试验所在1936年的调查，包括河北省在内关内各省田赋平均比正常标准高二倍以上。国民政府的这一规定，本意是对田赋的附加税进行限制，可实际上并没有达到目的，因为地价并不固定，其随丰年歉年及农产品价格而浮动，不能正确反映田赋及附加税的轻重程度。

这一时期，还出现了地方政府或军队向老百姓预征和借垫田赋的情况，这可视为变相增收田赋的一种形式。1929年，清苑就被当地军阀预征了一年的田赋[9]。四川军阀普遍预征田赋，最贪婪的是28军，在其防区内一年征收了59年的田赋！还有一些地方政府向管区居民借垫田赋。民国24年（1935年）9月4日，《天津大公报》报道：“（通县）县政府奉财厅令，挪借田赋一万六千元解省，以应急需。当于昨日召开县政会议，讨论办法。议决：由县印刷一元、二元两种田赋借券抵借，并依例按着商二成、民八成摊筹，债券于夏忙完粮时代银通用。”同时，其他苛捐杂税的种类和数量也有扩大的趋势。

一种观点认为，即使田赋及各种捐税确有上升，但就规定的绝对量而言，包括冀中及华北等大部分地区在内，农民的赋役负担并非过量，或者说并非畸重得难以忍受。当时，许多研究赋役的著述都指出过这一点。关于与清苑比邻的定县农民的田赋量，冯华德、李陵就曾指出：“定县人民的田赋负担，一般看来，并不为繁重”，“就把现行税率再提高一倍，以图增加收入，也不为过分。”[10]再如朱其华的《中国农村经济的透视》也提到：“河南省田赋正附税捐统计，不过二千万元，比量民力，非为过重。”[11]一方面，人们在抱怨负担愈来愈重，“其重将何以堪”，另一方面有人似乎又不无根据地主张增加税收。答案好像还要回到刚才的话题。

问题是，在一个非法治化的国家里，制度、法令及各种规定与实际上的操作及其结果之间，总是存在着一个相当的距离。农民的赋役负担极其不稳定，在一些地区、一些年代里，这种落差可能不明显，因而农民还能承受得了；而在另一些地区、另一些年代农民的负担就有可能变得相当沉重而无法忍受。影响农民赋役负担稳定性的因素很多，在20世纪前半叶最为突出的是附加税的增加，兵差的摊派和货币价格的涨落。

以上种种，仅在说明中国农村赋役制度特别是农民的实际负担是相当不稳定的，在实际中也是难以统计的，须充分认识到这一点；然而笔者不能杜撰数字，也不能援引其他旁证代替之。这种不可选择性是微观研究中的无奈，也许它是偏谬的，也许它避免了更大的偏谬。无论如何，按照微观历史研究的法则，在没有获得更充分的证据之前，仍须尊重和依照1930年的原始统计，并据此继续进行农民家庭的收支核算。当年11村农户的平均赋役量是7.32元，这里仍取中农平均每户的赋役负担量，即9.71元。

三、农民家庭的剩余及余论

在对农民家庭的剩余进行分析之前，我们先计算一下农民家庭经济的总收入。这里所说的总收入系生产性收入，不外乎农作物生产和工副业生产的收入，前者包括粮食和经济作物（主要是棉花）；后者包括家畜饲养、家庭织布、食品作坊、贩卖和充作工匠以及苇编、猪毛加工等手工业，还有打工的工资收入等几项。以中等农户为例，每年共收入228.97元。农民家庭的总支出包括生产费用支出、农民赋役支出和生活消费支出三项。从上文得知，按中等农户的标准计算，粮田、棉田的生产成本分别为36.99元和8.32元，共计45.31元。农民的实际负担量问题也是在本文讨论过的，除地亩捐等正税外，还包括军事捐等各种附加税，仍以中农为样本户，按照当年的统计一年大约支出9.71元，再加以生产成本两项总计55.02元。另从下表得知，以中等农户计，生活消费每年共支出194.75元。下面，综合列表如下：

*

上表中的数据难免存在误差，但它总体上还是给人以大体不差的比例关系：从支出部分看，生活消费占去78%，而饮食部分又占去生活消费支出的80.62%，因此，其恩格尔系数为绝对贫困型。饮食支出占总收入之比则是68.70%，“糊口农业”的经济特征在这里可以得到充分的量化证明。近10%负储蓄率与这样的收入消费结构是一致的。也就是说，在一种绝对贫困型的生产生活方式中，农民家庭连简单的再生产都难以为继，更谈不上持续的剩余和积累，以及普遍地投入和扩大再生产。从这里我们可以理解为什么清苑负债户占村民总数的60%以上，以及为什么高利贷经济那么活跃。从这里也可以理解为什么笔者称冀中农业的商品化有一定的虚假成分，因饥饿、负债而被迫走向市场与普遍富裕、追求利润而走向市场，自然不能期许二者产生相同的结果。英国农村商品率达到一定比值的时候，其流通结构、生产结构和阶级结构都相应发生极其深刻且不可逆转的变化；而清苑农产品商品率接近60%，但对乡村传统经济与政治结构的冲击远没有英国那么显著，其直接原因不能不归结为农民的普遍贫困化。显然，冀中是糊口农业，甚至是不能糊口的农业。

如按照计算企业经费的方法，将包括自家人在内的所有劳动力投入都计入成本，其结果则是更大面积和更大份额的亏损。

清苑中等水平的农户是这样的，中国北方其他地区的农民大致又是什么状况呢？整个中国北方地区都是这样，农民以小农最多，每至春夏之交，皆感有青黄不接之苦，衣食尚感不足，春季纳粮，如非富农，未有不感困难者。以每亩之收获量而论，除去人工种子肥料等之种种费用外，实余者寥寥，或辄有不足之虞。据马扎亚尔的统计：华北“棉花每亩生产费用，平均为8.72元，每亩收入，平均为13.84元（棉13.46元，芝麻、黄豆等副产物0.38元），故每亩纯利为5.11元；稻子每亩生产费用为8.48元，收入为6.08元，亏损2.40元，晚稻纯利为0.75元，稷黍纯利为1.68元；高粱净亏2.57元；玉米净亏0.33元；菜蔬净亏0.40元”[12]。

1926-1929年，李景汉对北平西郊和河北省定县农村进行了3次调查，共调查了198户农家。1922-1924年，卜凯等人对河北、山西、河南、安徽等六省进行了13次调查，共调查了2370户农家。他们调查的结果是：在这总共2568户农民家庭中，亏损户占60%以上[13]。

显然，粮食生产率始终没有走出低水平徘徊格局。从全国粮食单位面积产出率上看，近代以来，因战乱等种种原因呈下降的趋势，直到30年代日本侵华战争以前才恢复到清代最高水平，何况冀中的亩产量还低于华北及全国的平均水平。这就从根本上限制了农村市场的发展规模和质量。即使这一时期外部市场条件的改善给农民带来一些生计，甚至小小的繁荣，但总的看颇为有限，颇为不充分，而且还有一部分虚假成分，不足以改变个体农民世世代代积贫积弱的状态。前面关于清苑一般农户每年生产储蓄率的计算以及其他地区相关情况的列举，充分表明了这一点。农民个体财产与财富的积累极其薄弱，在正常年景下都不能收支相抵，稍有三长两短，就难以度日。商品生产说到底是产品剩余的产物，近代意义上的商品生产尤其如此。显然，众多农户的普遍贫困是农村市场，大概也是全国市场发展的瓶颈。

直至20世纪中叶，中国没有像工业化以前的英国农村那样，个体农民从物质到精神曾普遍经历了相当一段较为宽松、较为充分发展的时期。在那样的环境下生产者个人财产和财富普遍与持续的积累，社会地位、个人权利也得到了明显的改善——由于没有这样一个前提，所以中国农村既没有普遍出现面向市场、追求利润的经营型农业，也没有产生一批像英国约曼那样的富裕农民阶层，成为现代农业的发起人。即使乡村中一小部分人手里聚积起了一批货币，由于缺乏一系列的社会条件和社会基础，那些货币也难以转化为创造利润的资本。

冀中上等农户的状况究竟如何呢？

清苑11村的统计资料表明，富农中也有负债户，但毕竟是少数，他们中的多数人都有相当比例的剩余，逐年有了一定的积累。个别人丁兴旺的富农户，想方设法增加土地耕作面积，甚至租进土地经营，使用雇工，也有一定的土地投入，出现了扩大再生产的趋势。

对于自耕以外的土地，是出租出去还是雇工经营，人们往往选择后者，他们认为雇工经营比土地出租更有利。人们倾向于选择雇工经济，表明已开始形成比19世纪及其以前更有利于雇佣经济发展的社会条件，而19世纪仍然把出租土地认作地产经营最佳的、也是惟一的选择[14]。不过，大概正是由于那样的社会条件发育还不够充分、不够成熟，当然还有其他一系列的政治与经济缘由，所以从整体上看农业雇佣经济发展的规模和质量是颇为有限的。清苑农村没有出现一批面向市场、有实力、有地位的资本主义农场主，同时也没有形成一大批独立的、自由的雇工队伍。也就是说，20世纪上半叶清苑农村没有形成近代有效率有规模的生产组织，当然农村财力与人力的主体也没有向其集中；恰恰相反，就主要的资金流向而言，依然停留在传统的储存方式中，而集中起来的货币依旧与高利贷结有不解之缘。

一部分富农和地主，尤其是拥有百亩以上田权并兼有比较活跃工副业和商业收入的大户，已经聚集起一定数量的货币。其中一部分成为农村借贷经济的来源，更大部分资金则在地主和富农手里存储起来。值得深思的是，上等农户手中的这些货币并没有转化为开发现代化农业的资本，而是进入了“沉淀状态”——埋入地下。这些资金本来可以用于生产投入，事实上并没有这样做。农业投入的风险成本过高是没有这样做或者说没有普遍这样做的原因之一。一场干旱就会使肥料失去作用，一场战乱会使所有投入化为灰烬，更无完善的法律体系保证投入者切实获得其成果。在这种情况下，没人愿意在生产要素上投入大本钱。

把剩余的资金埋藏起来，只会加深和延长经济的停滞，使急需得到发展的农村和农业不能利用仅有的一点资金。许多急待开发的农业和工副业生产因缺少资金而不能进行，甚至为得到一头牛、一张犁都可能意味着农民全家不得不饿上一年肚皮。生产性资金几近枯竭，一般小农的简单生产都常常难以为继，普遍扩大再生产的前景更是渺茫；同时，剩余资金“沉淀”，丰富的劳动力资源不得不大批闲置。

这样，在20世纪中叶，冀中农村走到了一个十字路口：一方面，在国内外市场诱导下，各级交易市场逐渐扩大，自然经济的平衡性进一步破坏，同时化肥良种等新的生产要素初露头角；另一方面，由于战乱与社会动荡，政府低能腐败，缺乏基本的法律制度等一系列社会经济条件，使大部分农业生产者入不敷出，负债挣扎，少部分上层村民稍有剩余，而资金又远离市场，陷于停滞；劳力浪费、技术陈旧、生产凋敞，广大农民仍然在传统经济社会中徘徊。

【参考文献】

[1]备荒通论·上．皇朝经世文编卷三十九；顾炎武．日知录卷十．

[2]满铁北支事务局调查部．农家经济调查报告：丰润县第2卷．

[3]社会科学杂志，1937,7(2)．

[4]中国农业合作史资料增刊2．解放前无锡保定农村经济专辑，1988.79．

[5]卜凯．中国土地利用．金陵大学出版社，1937.381．

[6]韩德章．河北省深泽县农场经营．社会科学杂志，1934,5(2)．

[7]乌廷玉等．现代中国农村经济的演变．长春：吉林人民出版社，1993.178．

[8]从翰香．近代冀鲁豫乡村．中国社会科学出版社，1995.520、524．

[9]秦含章．中国农业经济问题．376～377．转引自乌廷玉．现代中国农业经济的演变．74．

[10]冯华德，李陵．河北省定县之田赋．政治经济学报，1936,4(3):68．

[11]朱其华．中国农村经济的透视．中国研究书店，1936.250.

计量经济范文篇9

随着社会经济的快速发展，目前中国的旅游业也随之在快速的发展当中，其对经济的带动性作用较以往也越来越大。这对社会经济建设，推动地区投资、消费等方面的意义尤为重要。从而促使旅游经济在社会经济发展的过程当中的地位逐渐提升。

1、实践考察

旅游在带动经济的增长过程当中，其对住、行、吃、玩等的需求普遍存在着流动性并且不分区域，并且无论是生产还是消费等行为都有着空间相关性。

2、理论考察

不同区域之间的旅游经济投入以及劳动等因素的流动，促使其投入产出活动也有着空间相关性。因此，不管是实践还是理论，都需要以旅游经济资本和劳动的投入为基石，从而对在区域当中的旅游经济增长中的溢出效应问题进行研究分析。而且从政策和决策的角度上出发，基础应建立在空间面板计量经济学理论以及模型之上，对其溢出效应进行研究会得出，对政府对企业的发展战略和方向以及消费者的出行规划都有着极其重大的意义。

3、问题

首先，对省及与地级的旅游行为有较大的空间相关性，但对旅游行为当中的协同作用没有综合性的思考。其次，在对我国省市的旅游经济增长思考过程并没有把空间效益这一要素考虑进去，促使结果相差较多。最后，对区域旅游经济中的空间效应考虑不够充分，从而对模型的准确参数估算不清楚。对其旅游经济空间依懒性的刻画较为困难与科学。

二、空间面板计量经济学的模型设定以及分析结果

1、空间相关性的检验

运用阈值距离的空间权值矩对：中国省市的旅游产出的空间自相关数据进行计算。结果：中国省市之间的旅游经济增长有较为明显的空间自相关性。同时除了Morans传统的检测方法外，也可以利用拉格朗日乘子的方法进行检测。

2、空间面板计量经济模型的估计

如下利用的空间面板计量经济数据模型进行分析估计，因此，为了有所区分对6采用标准的面板数据进行估计，采取较为普通并且混合的面板数据等多种模型进行估计。方法：6采用混合普通较小二乘估计的方法、最小二乘估计的方法，空间面板采用，软件上6采用，所有的借助进行检测估计。从结果可以看出面板模型通过了水平检测标准，这说明对旅游经济空间面板计量经济增长的模型来说，采取空间面板模型更加有效合理。同时，也更加说明，在对区域旅游经济的增长进行分析时，对空间效应的面板数据的模型估计不做考虑的方法是不合格的方法。更加强调了相邻的省份之间的资本投入，对旅游经济的增长均有显著的空间溢出效应。

三、结论及相关的政策启示

国内旅游发展空间的依赖性尤为明显，具有鲜明的区域性结构差异。因此当地政府对促进旅游产业发展的扶持政策还有待加强（例：财力、人力、物力等资源的支持），从而带动经济的增长。对经济的增长有明显的空间溢出效应，因此区域之间须相互加强合作、相互协调从而一起发展。当然进行战略性联盟的方针，首先须建立与生产要素相关的市场机制，冲开障碍性因素从而合理的配置资源。提升旅游业的发展对经济增长的影响地位。其次区域之间加强市场合作，能够有效扩展开旅游产品的生产链。从而实现差异互补化，构建和谐的区域一体化的旅游产业发展，进而提高对经济发展的空间溢出效应。因空间距离的增长，其对经济增长的空间溢出效应也随之降低，因此需要加强政策的实施，拉近旅游发展及经济增长的空间联系。例如：以发达省市带动发展慢城市的合作机制，或者旅游支援的工作机制等。目前为止，人力资本因受教育程度的影响，所以对经济增长的作用较小，但因人力比物质资本的回报率更高，因此，必须加强对人力资本内的投资，改善其配置，并进行结构优化，从而达到对经济增长的持续推动。

四、结语

计量经济范文篇10

（一）经济学模型

1.空间权重矩阵。

此经济学模型的空间以及位置信息的数据信息表现力非常强，且主要强调其空间位置的关联性。通常情况下，空间权重矩阵会依照以下两种方式来进行空间区域划分，一种为距离标准，一种为临界标准。两种分类方式都建立在假设距离的基础上，单元距离的经纬信息是衡量距离标准的主要依据，空间权重元素是空间临界判断的主要依据。

2.线性回归模型。

最近几年，线性回归模型在空间计量经济分析中的应用范围越来越广泛，与空间权重矩阵模型相比，该模型的空间依赖性很强，且具有一定的滞后性，因为该模型中的空间变量元素都会随着因变量以及外部环境的变化而变化，所以当存在误差项的元素引入线性回归模型时，其模型中的各因变量都会存在空间滞后项。

3.空间误差模型。

误差是进行空间经济分析不可避免的一种数据处理现象，任何数据及时经过精确的数据分析和处理之后都会存在出现误差的风险，这种风险是无法避免的，但是可以通过空间误差模型尽可能地避免或降低。误差出现的主要原因在于，模型中的变量因数出现空间自回归现象，随即抽取的变量因素会在变化位置上引发函数紊乱现象，造成误差项空缺。

（二）模型选择方法

通过上述对空间计量经济学模型进行系统分析可知，不同区域特质，引用的经济学模型不同，其主要依据如下：

1.数据干扰情况。

对于区域空间相互之间没有联系的空间计量经济模型而言，采用空间误差模型更为实用，该模型可以将空间内各经济数据以及相应的变化参数都如实的描述在模型当中。

2.数据描述的准确性。

对于空间权重矩阵模型而言，在数据描述之后，应对其数据反应的假说进行经济学分析，分析显示假说不能被拒绝，则该计量数据所反应的经济增长情况真实，如果被拒绝，则该空间权重矩阵模型的元素引入分析方式是失败的，并不能如实反应出区域内空间经济增长情况。

3.使用方法。

通常情况下，如果经济学模型使用的数据分析方法混杂，则通常需要采用一些特殊方式来进行数据处理，有时甚至会应用到两种经济学模型。线性回归模型在模型数据处理方面占据绝对优势，测算出的经济增长理论具有一定的可信性。

二、基于空间计量经济视角探讨区域经济增长特点

（一）索洛-斯旺模型

索洛-斯旺模型表现出的扩展形式空间计量模型是经济增长理论研究发展的主要经济学依据，在空间计量模型中是颇具代表性的经济学模型。

（二）区域经济增长特点案例分析

1.研究样本。

本文以单元样本为研究对象，对市级行政区内的经济增长情况进行分析，与省级经济区相比，市级经济区在现代经济建设、经贸发展上具有很强的说服力，可以客观的反应出经济增长的惯性特点。与县级经济区相比，市级经济区的发展能力较强，影响其经济增长效果的因素非常多，所以市级行政区可以充分体现空间对经济增长的影响。

2.变量选取。

人均GDP：本文对全国市级行政区2008-2012年的人均GDP数值进行了整理。资本存量比：资本存量在区域内的GDP比重是衡量经济增长流量的重要依据，通过数据分析计算各市级物质资本存量可以增加投资价格的内部结构，保证投资价格处在一个恒定的区间内，使区域内的经济增长速率处在一个相对平稳的状态。人口增长率、经济生产设备折旧率、技术增长率：人口增长率对市级经济区域的劳动力影响很大，众所周知，劳动力是推动经济发展的主要动力，所以在折旧率与技术增长率增长速度相对缓慢的情况下，要想实现空间经济发展目标，必须从根本上提高市级经济区域内的劳动力份额。

3.结果。

将样本数据以及其他变量引入索洛-斯旺模型之后。

（三）基于索洛-斯旺模型探讨区域经济增长特点

通过对上述方程式进行分析可知，固定空间内的市场经济份额和空间区域内的其他影响经济增长的因素有密切关系，通过拓展形式的空间计量出来的结果，其测量值在预期的三分之一。经济增长和人口增长、经济发展水平、经济重心转移等都有密切关系。通过论述影响市级区域经济的因素可知，在特定的模型效应下研究空间对经济增长的影响，必须要充分考虑其变量因素和定量因素，在显著性水平下，开展扩展形式的经济增长研究。其主要分析内容如下：

1.除特定模型效应外，不同模型的对经济增长的空间性论述结果和论述过程各不相同，其不同点不仅表现在促进经济增长的个别因素上，还表现在影响区域内经济市场的政府政策。

2.空间自回归模型对误差的检验效果很好，通过LM检验可以精准地测量出市级区域内经济空间发展的特征和水平。将样本数据、变量因数、人口增长率、经济生产设备折旧率、技术增长率引入索洛-斯旺模型之后，研究人员可以通过数据发现经济在空间环境上发展具有一定的误差性。

3.从拟合的角度上分析，截面和时间效应不仅可以增加其研究模型的拟合程度，还能在一定程度上提升整体模型的特定效应。包含亚变量的空间面板上必须制定相应的传统非空间变量，以满足研究人员对经济增长情况的分析。

4.资本比重是检验索洛-斯旺模型是否具有有效性的重要工具，因为资本比重是所有经济猜想的主要内容之一，通过资本比重指标，研究人员可以清晰的分辨出界面特定相应是否优于该研究模型。

三、五大经济区空间计量分析与横向比较

利用拓展空间计量模型对市级区域经济增长情况进行了系统空间计量分析可知，我国各大区域的经济增长特点突出，从空间视角上看，五大经济区都符合空间计量分析标准。

（一）区域划分

自改革开放以来，我国经济进入了全面复苏的时代，以功能性为划分依据，我国被分为4个经济区域，中部、东部、西部、东北部。进入21世纪后，随着西南城市的发展，我国西部经济区逐渐演变为西南部和西北部两部分。五大经济区无论是在经济发展政策上、还是在经济建设上都体现出了形态迥异的发展特征。

（二）模型的设定

截面固定效应和空间面板模型是分析效果最好的空间计量模型，本文将采用上述两种空间计量模型对五大经济区的空间经济增长特点进行系统分析。得出以下结论：

1.五大经济区所表示的空间误差数据相对真实，能体现出数据在空间形态中的变化特点，在5%显著性水平下，空间误差模型所表现出的经济增长特点，适用于五大经济区。

2.西部的数据在模型中的拟合程度很高，中部、东北部数据的拟合程度较低，其原因可能在于中部、东北部国有企业所占份额比较大，其经济增长受我国市场的影响较小。

3.资本比重在模型效应上依旧保持三分之一，可以体现出空间对经济区域的影响力是趋于稳定的，经济体制、国家政策、劳动力等其他因素都不会对其空间经济形态产生较大影响。

（三）横向比较

1.特定效应对五大经济区的拟合优度影响非常弱，目前非空间因素在模型中已经逐渐找到了自身的分析重心，并能够在对数似然的水平下完成模型数据对比，这种对比结果可以加大数据系数，提高模型的显著性水平。

2.从解释能力上分析，空间拓展空间计量分析模型相对于传统经济增长特征分析模型，其在数据条件分析上具有一定的环境优势。东部、西部、东北部各省市经济区域都能够满足非空间经济增长模型，并没有体现较强的经济收敛性。