中国GDP增长速度可信度研究

中国GDP增长速度可信度研究（精选5篇）

篇1：中国GDP增长速度可信度研究

2022年中国GDP增长目标

政府工作报告中提出，今年发展主要预期目标是：国内生产总值增长5.5%左右;城镇新增就业1100万人以上，城镇调查失业率全年控制在5.5%以内;居民消费价格涨幅3%左右;居民收入增长与经济增长基本同步;进出口保稳提质，国际收支基本平衡;粮食产量保持在1.3万亿斤以上;生态环境质量持续改善，主要污染物排放量继续下降;能耗强度目标在“十四五”规划期内统筹考核，并留有适当弹性，新增可再生能源和原料用能不纳入能源消费总量控制。

经济增速预期目标的设定，主要考虑稳就业保民生防风险的需要，并同近两年平均经济增速以及“十四五”规划目标要求相衔接。这是高基数上的中高速增长，体现了主动作为，需要付出艰苦努力才能实现。

国内生产总值特征

局限性

(1)由于GDP用市场价格来评价物品与劳务，它就没有把几乎所有在市场之外进行的活动的价值包括进来。特别是，GDP漏掉了在家庭中生产的物品与劳务的价值。

(2)GDP没有包括环境质量。设想政府废除了所有环境管制，那么企业就可以不考虑他们所引起的污染而生产物品与劳务。在这种情况下，GDP会增加，但福利很可能会下降。空气和水质量的恶化要大于更多生产所带来的福利利益。

(3)GDP也没有涉及收入与分配。人均GDP告诉我们平均每个人的情况，但平均量的背后是个人收入的巨大差异。

由此可见，就大多数情况，但不是对所有情况而言，GDP是衡量经济福利的一个好指标。

(4)GDP概念是源自于交换产生财富的原理。这个原理的基本条件是：一是交换必须自愿，二是交换必须不妨碍第三人，三是交换必须在两个清晰的产权主体之间真正发生。假定不符合这三个条件，那么所得出的GDP数值的准确性恐怕就得大打折扣，或者说GDP的数据就会有瑕疵。如强制交易的GDP、妨碍他人的GDP、出口创造的GDP、投资产生的GDP 、消费带来的GDP等等都会影响GDP的总有效积累。

可比性

《中国国民经济核算体系》采纳了联合国1993年《国民经济核算体系》(SNA)的基本核算原则、内容和方法，因而GDP数据具有国际可比性。

在开展全国经济普查或计算方法及分类标准发生变化后对季度GDP历史数据进行了修订，因此1992年1季度以来的季度GDP时间序列具有可比性。

国内生产总值指标意义

(一)国内生产总值GDP是核算体系中一个重要的综合性统计指标，也是中国新国民经济核算体系中的核 心指标。它反映一国(或地区)的经济实力和市场规模。

一个国家或地区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段，从这个数字的变化便可以观察到。一般而言，GDP公布的形式不外乎两种，以总额和百分比率为计算单位。当GDP的增长数字处于正数时，即显示该地区经济处于扩张阶段;反之，如果处于负数，即表示该地区的经济进入衰退时期了。国内生产总值是指一定时间内所生产的商品与劳务的总量乘以“货币价格”或“市价”而得到的数字，即名义国内生产总值，而名义国内生产总值增长率等于实际国内生产总值增长率与通货膨胀率之和。因此，即使总产量没有增加，仅价格水平上升，名义国内生产总值仍然是会上升的。在价格上涨的情况下，国内生产总值的上升只是一种假象，有实质性影响的还是实际国内生产总值变化率，所以使用国内生产总值这个指标时，还必须通过GDP缩减指数，对名义国内生产总值做出调整，从而精确地反映产出的实际变动。因此，一个季度GDP缩减指数的增加，便足以表明当季的通货膨胀状况。如果GDP缩减指数大幅度地增加，便会对经济产生负面影响，同时也是货币供给紧缩、利率上升、进而外汇汇率上升的先兆。

(二)国内生产总值是反映常住单位生产活动成果的指标。常住单位是指在一国经济领土内具有经济利益中心的经济单位。经济领土是指由一国政府控制或拥有的地理领土，也就是在本国的地理范围基础上，还应包括该国驻外使领馆、科研站和援助机构等，并相应地扣除外国驻本国的上述机构(国际机构不属于任何国家的常住单位，但其雇员则属于所在国家的常住居民)。经济利益中心是指某一单位或个人在一国经济领土内拥有一定活动场所，从事一定的生产和消费活动，并持续经营或居住一年以上的单位或个人，一个机构或个人只能有一个经济利益中心。一般就机构(单位)而言，不论其资产和管理归属哪个国家控制，只要符合上述标准，该机构在所在国就具有了经济利益中心。就个人而言，不论其国籍属于哪个国家，只要符合上述标准，该居民在所在国就具有经济利益中心。因为常住单位的概念严格地规定了一个国家的经济主体范围，所以其对于确定国内生产总值的计算口径，明确国内与国外的核算界限以及各种交易量的范围都具有重要意义。

篇2：中国GDP增长速度可信度研究

（1977—2008）年国内生产总值（GDP)的增长率：

1977 10.7%

1978 11.7%

1979 7.6%

1980 7.8%

1981 5.2%

1982 9.1%

1983 10.9%

1984 15.2%

1985 13.5%

1986 8.8%

1987 11.6%

1988 11.3%

1989 4.1%

1990 3.8%

1991 9.2%

1992 14.2%

1993 13.5%

1994 12.6%

1995 10.5% 1996 9.6%

1997 8.8%

1998 7.8%

1999 7.1%

2000 8.0%

2001 7.5%

2002 8.3%

2003 9.5%

2004 10.1%

2005 10.4%

2006 11.6%

2007 13%

2008 9%

新中国以来至（1950—1976）年工农业总产值的增长率：（此时中国官方没有计算国内生产总值，工农业总产值相当于国内生产总值）

（1948年没数据，所以不知道增长率）

1949年 466亿元

1950 23.4%

1951 19%

1952 18.3(73.8%比49年）

1953 30.3%

1954 9.4%

1955 5.6%

1956 16.5%

1957(67.84%比52年）第一个5年计划

1958 32.2%

1959 19.5%

1960 5.4%

1961-31.0%

1962-10.1%(3.4%比57年）第二个5年计划

大跃进、三年人祸－1959年至1961年

1963 9.5%

1964 17.6%

1965 20.4%(55.04%比62年)

1966 17.3%

1967-9.6%

1968-4.2%

1969 23.8%

1970 25.7%(58.08%比65年)第三个5年计划

1971 12.2%

1972 4.5%

1973 9.2%

1974 1.4%

1975 11.9%(45.28%比70年)第四个5年计划

1976 1.7%

1977 10.7%

1978 11.7%(25.75%比75年)结束到改革开放前夕

（1966年5月－1976年10月）

1949年GDP基数为1.00；1957年为2.91；1978年为13.50；2007年为200.00

1978年GDP基数为1.00；2007年为15.00。

用1978年大陆人均GDP为200美元推算(倒推法没考虑人口增长)：

1975年人均GDP为159美元 1970年人均GDP为109美元

1965年人均GDP为69美元 1962年人均GDP为45美元

1957年人均GDP为43美元 1952年人均GDP为25美元

1949年人均GDP为15美元 按黄金价格计算则约为现在的2000元，当时黄金大概35美元/盎司

1949年－1970年世界石油价格稳定在1.9美元/桶，1973年3美元/桶，1974年12美元/桶。

2006年中国大陆人均GDP为 2300 美元，2006年台湾人均GDP为 16000 美元，2007年台湾人均GDP是中国大陆人均GDP的7倍

在1820-1952年期间世界经济取得了巨大的进步，而中国由于技术落后、内乱和外国列强入侵，人均GDP反而从600美元下降到538美元，中国占世界GDP的份额从1/3下降到1/20。

中国在1952-1978年期间实行了新的国家治理模式，经济增长明显加速，GDP增长了3倍；不过人均收入只增长了80%，年增长率只有 2.3%，慢于世界平均2.6%的水平。屡屡发生的政治运动和种种体制缺陷导致了生产率下降。而1978年以来的30年改革时期中国经历了高速增长，在世界GDP中的份额从5%增长到15%，全要素生产率每年增长接近3%，人均收入增长是世界平均水平的4倍。

中国在改革期间的经济表现相当卓越。分析人士总结8条原因（参考）：1）农业改革先行；2）保持了国家完整统一；3）海外华人的投资；4）起点低的后发优势；5）计划生育控制了人口出生率；6）防止了俄罗斯那样的恶性通胀；7）没有像俄罗斯那样通过大规模廉价出售国有资产、创造超级富豪的方法来推进私有化，而是让非国有企业发展来自然取代国有企业；8）实现了与世界经济的接轨。

2006年年末全国总人口为131448万人

1949年 54167万

1953 年58796万

1953年，第一次人口普查，1953年6月30日24时，全国人口总数为601,938,035人，（含大陆港澳台人口），其中28个省、市、自治区为为58260万人（不含港澳台人口）

1964年，第二次人口普查，1964年6月30日24时，全国人口总数为72307万人，其中28个省、市、自治区为69,458万人，性别比为105.5，港澳台和国外华侨为2,849万人。

1982年，第三次人口普查，截止1982年6月30日24时，全国人口为100391万人（不含港澳台人口），性别比为106.3。

1990年，第四次全国人口普查，1990年7月1日0时的113368万人（不含港澳台人口），性别比为106.6。

2000年，第五次全国人口普查，2000年11月1日0时全国总人口为129533万人。其中：祖国大陆31个省、自治区、直辖市（不包括福建省的金门、马祖等岛屿）和现役军人的人口共126583万人，性别比为106.7。香港特别行政区人口为678万人，澳门特别行政区人口为44万人，台湾省和福建省的金门、马祖等岛屿人口为2228万。

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年份 GDP(亿元)GDP指数 GDP增长率 人均GDP(元/人)美元/人

1978 3645.2亿元 100.0 0.0% 381元 226美元

1979 4062.6亿元 107.6 7.6% 419元 269

1980 4545.6亿元 116.0 7.8% 463元 309

1981 4891.6亿元 122.1 5.3% 492元 288

1982 5323.4亿元 133.1 9.0% 528元 279 1983 5962.7亿元 147.6 10.9% 583元 295

1984 7208.1亿元 170.0 15.2% 695元 299

1985 9016.0亿元 192.9 13.5% 858元 292

1986 10275.2亿元 210.0 8.9%

963元 279

1987 12058.6亿元 234.3 11.6% 1112元 299

1988 15042.8亿元

1989 16992.3亿元

1990 18667.8亿元

1991 21781.5亿元

1992 26923.5亿元

1993 35333.9亿元

1994 48197.9亿元

1995 60793.7亿元

1996 71176.6亿元

1997 78973.0亿元

1998 84402.3亿元

1999 89677.1亿元

2000 99214.6亿元

2001 109655.2亿元

2002 120332.7亿元

2003 135822.8亿元

2004 159878.3亿元

260.7 11.3% 1366元 271.3 4.1% 1519元 281.7 3.8% 1644元 307.6 9.2% 1893元 351.4 14.2% 2311元 400.4 14.0% 2998元 452.8 13.1% 4044元 502.3 10.9% 5046元 552.6 10.0% 5846元 603.9 9.3% 6420元 651.2 7.8% 6796元 700.9 7.6% 7159元 759.9 8.4% 7858元 823.0 8.3% 8622元 897.8 9.1% 9398元 987.8 10.0% 10542元 1087.4 10.1% 12336元367 403 355 419 520 469 703 775 821 864 945 1041 1135 1273 1490 343 604

2005 183084.8亿元 1198.7 10.2% 14040元 1739

2006

211923.8亿元 1337.7 11.6% 16024元 2052

2007 249530.6亿元 1496.9 11.9% 18868元

2005 183867.9 亿元 1200.8 10.4% 14103元

2006 210871.0 亿元 1334.0 11.1% 16084元

2007 257306 亿元 13.0%

2008 300670 亿元 9.0%

注：人均GDP反映一国人们的富裕程度

总量GDP反映一国的经济实力和市场规模

1971年以来历年官方美元兑人民币均价(1美元兑换)

年份 价格 年份 价格 年份 价格

1971年 2.462 1985年 2.937 1999年 8.278

1972年 2.245 1986年 3.453 2000年 8.279

1973年 1.989 1987年 3.722 2001年 8.277

1974年 1.961 1988年 3.722 2002年 8.277

1975年 1.859 1989年 3.765 2003年 8.277

1976年 1.941 1990年 4.783 2005年 8.0702（年末价）

1977年 1.858 1991年 5.323 2006年 7.8087（年末价）

1978年 1.684 1992年 5.516 2007年 7.39 ?

1979年 1.555 1993年 5.762 2008年 —

2553

1980年 1.498 1994年 8.619 2009年 —

1981年 1.705 1995年 8.351 2010年 —

1982年 1.893 1996年 8.314 2011年 —

1983年 1.976 1997年 8.290 2012年 —

1984年 2.320 1998年 8.279 2013年 —

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韩国历年GDP

从1962年到1989年，保持了平均8%的经济增长率。1982年到1987年，平均增长率为9.2%；1986年到1988年，平均增长 12.5%（汉城奥运会刺激）。1997年金融危机几乎摧毁韩国经济，1999年韩国经济复苏，增长率为9%（1999年）和10%（2000年）。2001年开始全球经济发展减缓（global 3.3%），韩国保持了5%～6%的经济发展，归功于出口产品中HDTVs和手机的大量需求（与中国贸易大幅增长）。

1963年，人均GDP 100美元，世界上最穷的国家之一；

1977年，人均GDP 1000美元；

1987年，人均GDP 3000美元；

1997年，人均GDP 10000美元；

2007年，人均GDP 15000美元；

其1963年到1987年的经济发展被称为“Miracle on the Han River” Samsung Tower Palace（在韩国，被认为是财富的象征）

中国的2001年－2010年的发展相当于韩国的1977年－1987年，人均GDP很有可能从1000美元增长到3000美元，这黄金10年两国旗鼓相当，只是晚了20年。

篇3：中国GDP增长速度可信度研究

关键词：制造业PMI,国内生产总值,相关性分析,经济预测

一、引言

2011年中国制造业产值超过美国跃居“世界第一”, 成为名符其实的世界工厂, 然而, “中国制造”在全球崛起的背后也付出了惊人的代价。首先, 中国虽然取代昔日的美、日、英获得了“世界工厂”的荣誉称号, 然而“世界加工厂”更加适合中国在国际产业链中扮演的角色, 因为在国际分工链中, 欧美等发达国家依旧处于分工链高端位置, 掌握着大部分的利益, 而中国只是利用廉价的劳动力赚取微不足道的加工费;另外, 自2004年来很多制造型企业面临着招工难和涨薪潮的困难局面, 人工成本的增加导致很多跨国公司都在考虑转移工厂到东南亚、非洲等劳动力更廉价的地区, 中国制造的优势似乎在逐渐的消失。总之, 作为“世界加工厂”的中国, 不仅需要“瞻前”, 而且还要“顾后”, 前面有发达国家的贸易壁垒与技术鸿沟, 后面则有东南亚、非洲等低成本地区的“追兵”。

采购经理指数 (简称PMI) 是一套月度发布的、综合性的经济监测指标体系。PMI是通过对采购经理的月度调查汇总出来的指数, 在每月第一个工作日发布。因其及时性、先导性和综合性等特点, 世界上已有很多国家建立了PMI体系。为了更好地引导和预测中国制造业的宏观发展方向, 中国于2005年开始引入PMI指数体系, 由国家统计局与中国物流与采购联合会合作编制每月发布调研数据及研究报告, 报告的内容不仅有助于国家更好地进行政策引导和宏观调控, 也有利于制造型企业进行战略调整, 实行更加符合市场需求的生产和采购决策。PMI指数体系越来越受到国内分析人士的青睐, 随着国家政策的转变和国内外经济环境的日新月异, PMI指数体系在引导中国制造业的发展中将具有更强的影响力;同时, PMI指数体系也需要更加完善以应对这些变化, 从而更好地满足社会各方的需求。

二、文献综述

长期以来, 用于经济运行状况监控和预测的主要经济指标例如CPI, PPI等, 虽然作用巨大, 但始终在时效性和预测性方面效力略显不足。PMI指数体系的出现, 为传统的经济指标体系增添了许多活力, 在一定程度上弥补了不足[1]。由于采购经理指数本身的特点, 它与许多数据指标都存在较高的相关性, 而其中最能代表经济总体走势的就是国内生产总值。当经济学家考虑经济即将转向时, 他们要仔细审查的一个指标就是PMI。在美国, 由全美采购经理人协会发布的制造业商业报告是反映经济活力的一个重要经济指标[2]。Koening通过实证检验证实了PMI确实是指示制造业部门乃至整个经济体经济增长的一个重要指标, 并且也是预测联邦储备局利率政策的一个风向标[3]。在预测及时性和先导性方面, 由于采取快捷的调查方法, 每月第一个工作日发布, 在时间上大大早于其它官方数据。在PMI基础之上发布的商务报告, 是所有宏观经济数据中滞后期最短的报告之一。在预测年终GDP方面, Gabe J.de Bondt利用2003年至2010年欧元区国家的数据进行了对比分析, 结果表明使用PMI即时预测欧元区年终实际GDP比使用欧盟统计局的以即时GDP数据为基础顺延推断的结果更为准确[4]。目前, 已有不少学者基于美国和欧元区的数据对GDP增长率与PMI关系进行了研究, 其中Koening (2002) 、Lahiri和Monokroussos (2011) 、Harris, Owens和Sarte (2004) 、Vermeulen (2011) 等人的研究一致表明PMI可以准确的预测GDP增长率, 即PMI与GDP增长率有着很高的相关性[5,6,7]。这意味着仔细研究PMI的调查结果很有价值, 因为它可以可靠地并且更早地给出未来经济发展状况的预期, 有利于政府部门及时采取措施进行宏观调控。中国学者关于PMI的研究, 大多停留在对PMI指数设计的介绍上[8,9,10], PMI指数与其他经济变量之间关系的研究[1,11]还很欠缺, 本文对中国制造业PMI指数与GDP的关系进行了研究, 并就PMI指数体系设计提出了一些建议。

三、中国制造业PMI指数与GDP相关性分析

制造业PMI是由五个指数加权形成的综合指标, 这五个指数密切相关, 环环相扣, 分别涉及到企业供给、生产和采购活动的各个方面, 表1说明了PMI指数体系所反映的经济现象。图1则是一个由PMI指数体系和经济现象组成的“上升-下降”经济周期图[12], 可以比较系统地描述PMI指数体系是如何与宏观经济相关联的。由此, 有理由推测PMI指数与GDP的变动之间具有很强的关联性。

1、数据选择与处理

本文采用SPSS16.0软件, 对我国2005年至2013年的PMI与GDP累计增速的季度数据进行计量分析, 数据来源于中国国家统计局网站, 经整理得到33组数据。

由于官方公布的PMI指数为月度数据, 而GDP增长率是季度数据, 所以需要先将PMI月度数据转化为季度数据, 才能够进一步分析。这里直接采用取平均值的方法来计算PMI的季度数据。

2、数据检验

把所整理的2005-2013年PMI和GDP季度数据绘成折线图, 走势如下图2所示:

从图2可以推断, 这两组数据走势相近, 存在一定的相关性。接下来对两组数据作相关性分析, SPSS分析结果如表3所示, 可以发现PMI与GDP存在显著的相关性。

注:**表示在0.01水平下显著 (双尾检验)

两组数据虽然具有较高的相关性, 但这并不能说明两者具有因果关系。为了进行因果关系检验, 接下来对GDP季度增长率数据和加权PMI指数季度数据进行ADF (单位根) 检验, 来验证两组数据是否平稳, 以便进一步分析, 结果如表2所示:

注:**表示在0.01水平上显著;LN表示数据对数化, DLN表示对数化后又进行了一阶差分

经验证两组数据经一阶差分后达到平稳, 从而可以进行格兰杰因果关系检验。

用E-views6.0对数据做格兰杰因果关系分析, 这里对1-4阶的滞后期逐一进行检验, 结果如表4所示:

从表4可以看出, 在滞后期为1到3的情况下, 拒绝了PMI不是GDP的格兰杰原因, 接受了GDP不是PMI的格兰杰原因, 也就是说PMI是有助于预测GDP的。从P值来看, 随着阶数增加, P值变大, 说明在1阶时 (3个月) PMI对GDP有最好的预测作用。同时, 直到9个月仍有预测效力。

根据美国专家的分析, 在过去40多年里, 美国制造业PMI与GDP相关系数很高, 且PMI峰值可领先商业高潮6个月以上。本文分析结果表明, 中国PMI指数与GDP也具有很强的相关性, 但其转折点往往领先于GDP拐点3~6个月。产生这种差异性的主要原因可归结为两国产业结构的不同, 美国经济发展主要由消费带动, 而中国经济发展主要靠投资。这一点, 在对比欧盟和美国的分析中也得到了很好地体现, Gabe和Stefano的研究表明, 在工业生产增长率与实际GDP增长率的一致性方面, 欧元区比美国要高[13]。因此, 在中国, 通过制造业的发展状况可以很好地预测中国的整体经济走势。

四、从PMI指数讨论中国制造业的发展状况

从图3可以看出, 2012年中国制造业采购经理指数呈年初冲高、年中探底、年末回稳的走势。2012年, 中国制造业采购经理指数 (PMI) 均值低于历史平均水平, 仅高于2008年金融危机时的年均值, 为制造业采购经理调查以来的次低点。过去一年, 制造业采购经理指数 (PMI) 整体呈现前高中低再回升的走势, 显示出我国制造业经济回升趋稳。

2012年1、2月, 制造业PMI在51%以下低位运行;3、4月, 受天气转暖, 春节后集中开工等因素推动, 制造业PMI有所提升, 但显著低于历史同期平均水平;4月冲高至年内高点53.3%后, 5-7月制造业PMI连续3个月呈回落走势, 初现阶段性顶部信号;8、9月, 制造业PMI更是连续两个月低于临界点50%;10-12月, 宏观调控政策效果开始显现, 制造业PMI又重新站到临界点50%以上, 但回升幅度不大。总体上讲, 在外部市场需求疲软, 国内经济下行压力增大的背景下, 2012年中国制造业PMI走势总体偏弱, 但在宏观调控政策持续发力下, 第四季度制造业PMI均值升至50.5%, 初步探明了制造业经济阶段性的底部。

从构成PMI的5个分类指标来看, 各指标之间出现了一定的分化 (见图4) , 2个指标均值高于临界点, 3个指标均值低于临界点。其中, 生产指数均值为53.0%, 所占PMI综合指数权重为25%, 且全年均保持在临界点以上, 是PMI综合指数企稳回升的重要因素。虽然该指数近3年逐年下行, 但始终高于临界点, 表明我国制造业企业生产还在继续扩张, 但增长速度总体放缓。新订单指数是5个扩散指标权重最大的一个, 年均值为50.9%, 仅有1个月位于临界值以下。从历史来看, 我国制造业市场需求扩张速度放缓, 未来趋势要看我国提振内需政策的实施效果。从业人员指数在低位徘徊, 年均值为49.4%, 且下半年一直位于临界值以下, 这表明近期制造业用工量快速上升动能不足。

2012年, 供应商配送时间指数均值为49.5, 为历史最低点, 表明2012年制造业相关原材料供货时间有所放慢。原材料库存指数全年在临界点以下运行, 均值为47.7%, 全年走势呈W型。从历史数据看, 我国制造业原材料库存大部分时间处于较低水平, 尤其是受经济下行的影响, 2012年更是创下近3年的新低。

从国际上来看, 欧债危机持续了3年之久, 2012年欧债问题仍是贯穿欧洲经济形势变化的主线, 美国和日本等世界主要经济体经济复苏乏力, 新兴经济体经济增速放缓, 世界实体经济受到了严重冲击。在外部市场需求不旺, 国内经济下行压力增大的背景下, 制造业经济呈现总体增速放缓的迹象。

进入2013年, 前4个月PMI指数均在临界点以上, 从近期PMI数据可以判断, 一季度中国经济开局良好, 延续了去年四季度以来的企稳态势。同时也必须指出, 1-4月PMI指数均在50%-51%之间波动, 并不算高, 况且考虑季节性因素 (节后恢复生产、天气转暖等) 后, PMI增势趋弱, 这表明经济回稳的基础还不巩固, 经济增长动力还需加强。尤其需要关注的是制造业中的小型企业, 根据汇丰中国的调查数据, 4月份小型企业PMI各分散指数全线下滑。资金短缺、成本上升是其面临的主要问题。为防止经济整体出现下滑, 政府仍需保持相对宽松的货币政策, 出台结构性减税政策以减轻小微企业的负担。

近半年以来, PMI指数一直保持在50%~51%之间, GDP增速在7.7%~7.8%之间波动。中国社科院蓝皮书认为, 中国所处的外部环境依然不容乐观, 内部压力不容小觑[14]。欧债危机影响持续渗透、国际金融市场反复大幅波动、贸易保护主义抬头、发达国家失业率居高不下、新兴市场增速回落、全球物价和通胀压力加大。国内劳动力成本上升、通胀仍处高位、经济结构调整和发展方式转变进一步深化。这些因素都会为2013年中国经济发展带来挑战。综合各方面的考虑, 预计2013年中后期PMI指数均值会略有升高, 全年GDP保持在8%左右。

从中长期来看, 要重点处理好收入分配和经济增长的关系。通过调整收入分配政策, 实现分配制度合理化, 以此加快居民收入增长, 提升市场消费需求增长动力, 降低经济增长对出口拉动和政策刺激的依赖, 防止在经济发展方式转变过程中出现需求断层;通过结构性减税, 增强企业活力, 夯实实体经济基础。从更为长远的角度来看, 宏观政策关注的重点和核心应该是增长转型。目前由于国内外宏观经济环境已经发生深刻变化, 经济发展正在进入一个从高速增长逐步转向次高速乃至中速增长阶段, 要顺应这一发展态势转变, 着力推进企业自主创新, 实现产业结构升级;着力推进体制变革, 促进发展方式转变, 为未来更高阶段的经济发展, 寻求新的发展动力和增长点, 推动中国经济进入一个新的发展平台。

五、中国PMI指数体系建议

传统的经济学模型最大的问题便是很难涵盖未来可能发生变化的因素, 采购经理人指数的报告是基于第一手的调查数据, 并且调查对象处于市场经营的第一线, 他们所反馈的信息, 对研判未来经济走势具有重要的参考意义。中国的PMI指数受到国内外广泛的关注, 并且是政府进行宏观调控的重要依据, 因此, 很有必要讨论如何进一步完善中国的PMI指数设计。

中国PMI指数的编制主要分三个步骤:数据收集、扩散系数计算和PMI计算。那么, 如果说PMI指数有需要完善的地方, 就应该从这三个步骤中入手。首先, PMI指数是以问卷调查的方式进行数据收集的, 目前, 国际上已形成了一套比较完善、规范的调查制度、调查方法。但是, 在样本选择方面, 由于企业是不断变化的, 如何保证调查样本更具有代表性至关重要。其次, 关于扩散系数的计算, 目前, 国际上计算PMI的5个主要指标是一致的。但是, 其他的扩散指标并不一致, 中国的其他6个指标应该考虑中国的国情及经济环境的变化慎重地加以选择。最后, 美国是最早采用PMI指数的国家, 其计算方法是对五大指标不计权重平等对待, 已经有学者指出对指标不加权重计算是不科学的[15], 中国采用国际上通用计算公式 (赋予指标不同的权重) 。虽然与国际接轨, 使得指标具有国际可比性是很重要的, 但是国际上通行的指数权重设计也已经延续使用20多年, 20年来国际、国内制造业已经发生了巨大的变化, 因此为了增强指标的效用, 中国有必要采取双轨制, 既采取国际通行的算法保持与国际接轨又建立自己的计算方法以适合中国国情。另外, 中国PMI指数是由中国物流与采购联合会和中国国家统计局合作编制, 国家统计局负责数据的调查采集和处理, 中国物流与采购联合会和中国物流信息中心负责数据分析、商务报告的撰写与发布。因此相关单位应该加强沟通和协调, 建立一个定期的座谈和沟通机制很有必要[16]。

综上所述, 中国PMI指数体系设计的原则应该是:既能够与国际接轨又符合中国国情。具体而言要做到以下几点:要建立稳定的调查渠道, 保证数据来源的持续性与及时性;要设计合理的抽样和计算方法, 保证统计结果的合理性与科学性;要成立权威的分析团队, 保证报告的可靠性与权威性。

六、总结和展望

采购经理指数已成为世界经济运行活动的重要评价指标和世界经济变化的晴雨表, 建立中国采购经理指数对于完善中国经济乃至世界经济监测体系具有积极的推动作用。基于对采购经理进行调查的PMI数据从理论上讲能够反映市场的变动情况, 分析PMI各个细分指数、与宏观经济统计数据进行对比、与行业统计数据进行对比, 均显示一定的相互关联或者一致性, 因此PMI可以作为决策参考, 在制定国家经济政策方面、企业经营方面、金融投资活动方面体现很好的应用价值。本文首先通过理论阐述了PMI指数可以很好地预测经济发展, 通过实证分析证实了PMI与GDP之间确实存在显著的相关关系, 并且PMI峰值领先商业周期3~6个月。接下来运用近期PMI指数数据分析了当前我国制造业发展状况, 详细分析了我国制造业面临的主要问题, 通过研究政府已经及可能采取的调控政策, 对我国2013年中后期经济走势进行了预期。最后, 针对PMI指数体系的设计, 提出了完善该指数体系的切入点, 并给出了一些建议意见。

篇4：中国GDP增长速度可信度研究

New study maps coastal costs of China’s GDP growth中美生物保护学家组进行的一项新研究对中国近来的经济增长对沿海生态系统产生的后果进行了量化。不管怎么说，从1978年开始，中国有能力成功并且大规模地创造经济价值，但是经济上的提升也加速了其沿海活跃的生态系统的恶化。《科学报告》杂志上发布了对经济增长、人类活动及影响和环境质量数据的分析。分析表明，自1978年改革后，中国经济得以解放并加快增长，即便是人口没有大量增加的情况下，人类的许多经济活动对环境的不利影响也在明显增加。经济改革使岛上的农业经济向工业经济转变，并向海岸集中。随之而来的是一系列环境问题，如鱼类数量与多样性减少，珊瑚礁遭到破坏，有害藻类大量出现。“这一研究表明了这一问题，人们大声疾呼要应对该问题，”布朗大学的生态学和进化生物学教授兼该论文的第二作者马克·波特尼斯说，“这些全都发生在一代人的时间内。”北京师范大学的主要作者何强在作为布朗大学Bertness实验室访问学者期间领导了这一研究。他表示片面的经济增长只会对环境产生不利影响。他说：“我们的研究表明，沿海人口不断增长的国家，沿海环境破坏的主要推手是经济增长而非人口增长，而之前的科学常涉及的是越来越多的人口如何致使沿海和海洋环境恶化。”为进行这一分析，他收集了1950年到2010年间各类数据库中的数据和记录，收集了经济增长资料，包括省级层面的人均增长数据，化肥使用、捕鱼总量、沿海排污量、海洋生物养殖、海上乘客、货运、制盐占用的滨海土地等人类影响指标。他还分析了沿海食物网，鱼类数量、赤潮，珊瑚覆盖率，湿地和红树林栖息地等指标。A new study by a team of Chinese and American conservation biologists quantifies the serious consequences of China's recent economic growth on its coastal ecosystems.By several measures， 1978 was the beginning of a hugely successful surge in the nation's ability to produce economic value， but that surge brought accelerated degradation in the vitality of its coastal ecosystems.The combined analysis of economic growth， human activities and impacts， and environmental quality data appears in the journal Scientific Reports. It shows that after reforms declared in 1978， which liberalized the Chinese economy to spur growth， many human economic activities with deleterious environmental impacts increased markedly， even in the absence of significant population growth. The economic reforms led to a shift from an inland agrarian economy to an industrial economy concentrated on the coast. In lockstep with that shift came environmental problems such as declines in fish size and diversity， damage to coral reefs， and a surge in harmful algal blooms."This study flags the problem and screams out this is a problem that has to be dealt with，" said Mark Bertness， professor of ecology and evolutionary biology at Brown University and the paper's second author. "This has all happened within a generation."Lead author Qiang He of Beijing Normal University， who led the research while a visiting scholar in the Bertness lab at Brown， said the research shows that economic growth alone can generate environmental impacts."We show that in a country with a relatively constant coastal population growth rate， economic growth rather than population growth is the major driver of coastal degradation， while previous science often addresses how increasing human population degrades the coastal and marine environment，" He said.To perform the analysis， He gathered data from 1950 to 2010 from a variety of databases and records. He gathered information on economic growth including per capita growth at the provincial level， indicators of human impacts such as fertilizer use， total fish catch， coastal sewage， mariculture， nautical passenger and freight traffic， and coastal land use for salt production. He also looked at measures of coastal food webs， fish size， red tides， coral cover， and wetland and mangrove habitat.（Source Global Times， Brown University）

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篇5：中国GDP增长速度可信度研究

关键词：商业银行信贷,GDP,贷款利率

引言

贷款一直以来都是商业银行的传统核心业务之一, 同时也是商业银行最主要的盈利资产和实现利润最大化目标的手段。在金融市场中, 商业银行所提供的贷款在经济发展、投资扩张等方面都发挥着极为重要的作用。我们所说的金融机构贷款余额不是贷款数额, 而是指截止到某一日以前银行已经发放的贷款总和。目前来讲, 影响金融机构贷款余额的因素极为复杂, 如利率、价格水平、GDP等等。

1 文献综述

一直以来, 金融信贷与经济增长、货币政策、财政政策等关系的研究都受到国内外很多经济学家的重视。追溯到二十世纪六十年代, Hodgman (1960) 提出过弯曲的贷款供给曲线的假想, 认为银行的信贷规模受多种因素影响, 存在变化。Stiglitz和Weiss (1981) 建立过一个信贷配给模型, 旨在说明信贷配给在不不完美信息市场中存在均衡的可能性。

近年来, 国内的许多学者对银行贷款规模的影响因素展开研究。周建中 (2003) 对我国信贷增长以及影响因素作了分析, 认为其快速增长的因素除了国民经济的快速发展以及商业银行的自身短期行为之外, 还包括各地方政府换届完成后对投资的加大。李永和 (2005) 提出中长期贷款增长的原因是经济发展以及所面临的竞争, 还包括资源约束所带来的其他行业的投资增多。

在实证研究方面, 也有许多学者进行了模型建立与检验。中国人民银行上海分行货币信贷处课题组 (2003) 用最小二乘法对贷款余额与GDP以及GDP名义增长率与CPI之间的关系作线性回归。认为贷款增长对GDP增长有着较为显著的推动作用, 但过高的贷款增长也可能带来物价的上涨。曾令华, 王朝军 (2004) 对我国1976-2001年间实际GDP对贷款余额的弹性作出点估计, 通过协整检验, 确认lnL与lnGDP之间有协整关系。并通过格兰杰检验确认lnL是lnGDP的原因, 而不是相反。得到除了经济已达到充分就业和合严重坏帐掣肘商业银行放款这两种情形外, 货币不是中性的结论。唐运舒, 谈毅 (2008) 采用Granger因果检验和回归模型分析等方法对我国1992-2003年银行信贷、固定资产投资、价格变动和经济增长之间的关系进行实证分析, 结果表明经济增长与银行贷款有正相关关系, 固定资产投资决定银行贷款。童士清 (2008) 对国内金融机构信贷增长做了较为详细的文献整理, 并建立信贷供求的理论模型, 从贷款数量、消费增长、利率等因素出发, 分析其对银行贷款增长的影响。李继翠, 葛沙沙 (2009) 采用Johansen协整检验和VEC误差修正模型, 对影响经济增长的信贷因素进行分析。提出我国存在信贷发展促进经济发展的“供给引导型”关系的结论。许伟, 陈斌开 (2009) 基于1993-2005年的季度数据在包含银行的动态随机一般均衡模型中讨论新航信贷和中国经济波动的关系, 认为技术冲击解释了产出、投资及长期消费的波动等。沈中华、魏世杰以及吕青桦 (2010) 在现有城市经验的基础上, 研究银行贷款与城市经济增长之间的关系, 建立GLS、Fixed Effect和Random Effect模型, 发现城市分布与城市经济的推动与发展有着较强的关系, 其所影响到贷款主要处于粗放水平。

基于前人的研究, 本文将选取协整和误差修正模型的切入点, 对贷款余额的影响因素进行实证模型的分析。

2 贷款余额函数的估计

2.1 变量选择和模型建立

本文从规模变量和机会成本变量入手分析变量选择。选取金融机构贷款总额作为因变量, 令L=log (loan) , 其中, p为GDP平减指数;选择GDP为规模变量, 先用p将名义GDP调整为实际GDP, 再取其对数形式, 令Y=log (GDP) ;贷款利率与贷款规模有着紧密的联系, 并对其产生十分显著的影响, 因此本文选取三到五年期贷款利率r为变量之一, 令R=log (r) , 对于一年中利率的多次变化, 以利率水平的持续时间为权重平均得到;法定准备金率是政府调控信贷规模的手段之一, 对贷款数量也有较大的影响, 这里选取人民银行给出的贷款准备金率r1作为变量之一, R1=log (r1) 同时选取预期通货膨胀率为贷款余额的机会成本, 通货膨胀率以滞后一期的消费者物价指数CPI来代表, 令P=log (cpit-1) 。

综上, 建立贷款余额函数的计量模型如下:

其中Lt表示第t期贷款余额量, Yt表示国民收入, Rt表示贷款利率, R1t表示法定准备金率, Pt表示通货膨胀率, μt表示随机干扰项。

2.2 数据来源

本文研究的样本区间为1993-2008年度, 变量采用的各项指标均为年度数据。贷款额、GDP、CPI资料来源于《中国统计年鉴2009》, 利率取自人民银行网站公布的金融机构人民币3-5年贷款利率历史数据, 法定存款准备金率取自人民银行网站公布的商业银行法定准备金率1993-2008年历史数据。

3 模型分析与实证检验

首先对模型中各时间序列变量的平稳性进行检验, 其次, 运用协整和误差修正模型进行研究。

3.1 单位根和协整检验

在对贷款余额及其影响因素进行协整分析前, 需要对各变量进行检验, 以判断其是否具有平稳性及其单整阶数, 本文利用Eviews5.0软件分别对各变量水平值和一阶差分进行ADF检验, 结果见表1。

注: (c, t, n) 表示有常数项和趋势相, 滞后阶数为n, 为差分算子, 滞后项阶数的选择根据AIC原则。

单位根检验结果说明, 各变量均为非平稳时间序列, 具有单位根, 但是他们的一阶差分变量是稳定的, 即各时序变量服从I (1) 过程, 可以采用Engle-Granger两步法估计贷款余额模型。

3.2 长期贷款余额模型

用最小二乘法估计长期贷款余额函数, 求得回归结果如下:

可以看出, R1、P前参数的t统计量未通过检验。因此剔除掉不显著因素, 重新建立方程。结果表明, 在方程中各解释变量参数在5%的水平下均显著, 对于L采用加权最小二乘估计克服其残差的异方差问题。

L估计结果如下:

(2) 式中β0, β1, β2在5%的显著性水平下均显著, 各项符号符合理论推论。同时, (2) 估计结果通过了残差无异方差性和无序列相关性的检验, 现对回归方程的残差μt进行单位根检验 (见表2) 。

其ADF值可在5%的显著水平下拒绝单位根假设, 即μt是平稳序列, 故L与实际GDP和贷款利率之间存在协整关系。

3.3 贷款余额的误差修正模型

虽然协整序列是非平稳时间序列, 协整关系仅仅表示一种长期的均衡关系, 但我们可以构建误差修正模型, 从而根据实际国民收入和实际利率对贷款余额均衡的偏离来对其均衡关系进行调整。根据AIC准则, 从滞后2期开始删除不显著的变量, 得到L的误差修正模型如下:

(3) 式中三个参数在5%的显著性水平下均显著。

从方程看, 短期贷款余额是根据上期贷款余额的短期变化以及长期方程的残差来调整。误差修正项反映三者的长期均衡关系, 三者间均衡关系偏离长期均衡状态时, 将其调整到均衡状态的调整速度是0.97。

3.4 贷款余额模型和误差修正模型的评估

无论是从贷款余额函数模型 (2) 还是从图1中, 都可以看出方程的拟合程度很高。另外, 各变量显著性非常高。长期贷款余额与GDP、贷款利率变量之间存在协整关系。贷款余额对国民收入的弹性为1.02, 因此从长期看来, 实际产出对贷款余额的拉动作用是十分明显的, 说明影响我国金融机构贷款增长的最重要因素之一是实体经济的增长。利率弹性为-2.71, 说明利率对贷款数额的影响程度很大, 两者成反向变动关系。因此利率上升可以明显减缓贷款增长速度, 并且, 与经济增长相比, 利率上升对贷款增长的抑制作用更大, 所以在调节贷款利率以控制贷款增长时, 需谨慎操作。

误差修正模型 (3) 反映出, 实际GDP和贷款利率的变动对贷款余额短期变化的影响十分显著。实际GDP弹性为1.01, 利率弹性为-2.98, 误差修正项对于贷款余额的短期波动产生较高显著性的抑制效应。误差修正模型较好的反映三者的长期均衡关系。不过, 由图2可以看出, 误差修正模型的预测能力不是很好。

4 结论

本文运用协整检验和误差修正模型对我国商业银行贷款余额函数进行实证研究, 得出以下基本结论:

第一, 金融机构贷款余额与GDP、贷款利率变量之间存在协整关系, 这表明贷款余额与GDP和利率之间存在长期稳定的均衡关系。从长期看来, 实际产出对贷款余额的拉动作用是十分明显的, 也说明影响我国金融机构贷款增长的最重要因素之一是实体经济的增长。而利率对贷款数额的影响程度也较大, 并且两者成反向变动关系。因此利率上升可以明显减缓贷款增长速度, 并且, 与经济增长相比, 利率上升对贷款增长的抑制作用更大, 所以在调节贷款利率以控制贷款增长时, 需谨慎操作。