固定资产投资综述精选(九篇)

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第1篇：固定资产投资综述范文

关键词：固定资产投资；协整检验；VEC模型

1 文献综述

对于固定资产投资问题的研究，历来是学术界关注的热点，改革开放以来，固定资产投资快速稳定增长，是经济持续高速发展的主要推动力量。因此，研究固定资产投资和经济增长的关系具有非常重要的现实意义。目前国内对固定资产投资与经济增长关系的研究越来越多，李其保、周勉之、孙栩瑜，张岳恒等学者研究了我国固定资产投资与经济增长的关系，指出我国目前的投资仍然是粗放型的，而不是集约型的，投资结构有待于进一步优化。余兴、张豪、吕连菊、张腊凤分别研究了山东省、湖北省和山西省固定资产投资与经济增长的动态关系。本文在鉴戒前人的基础上用利用最新数据，综合使用各种方法，对河北省的固定资产投资与经济增长进行实证研究，以其为河北省经济发展提供借鉴。

2 变量选取与数据处理

本文选地区生产总值和固定资产投资1985-2010年度数据均来自历年《河北省统计年鉴》及《2010年河北省统计公报》，由于缺乏1991年以前固定资产投资价格指数，中国内生产总值和固定资产投资都取当年值，未对价格变化进行调整。为了消除非平稳时间序列的异方差性，对地区生产总值和固定资产投资额进行自然对数变换，并分别用LY和LX表示。

在1985-2010年间，河北省生产总值和固定资产投资总体呈上升状态，在2000年以前比较缓慢，近十年增长十分迅速，总的来看经济得到了很大的发展，由1980年的396.75亿元增长到了2010年的20197.1亿元，固定资产投资也由1980年的110.66亿元增加到了2010年的15082.50亿元，可见河北省的经济实力不断增强。而且河北省的固定资产投资相对于生产总值的百分比处于极不稳定的状态。1988年之前几乎平稳的变化，从1988年开始下降，到1990年降到最低，然后又回升，1993年到1999年微弱的上升，1999年又开始滑落，到2002年降到最低，此后直到现在一直处于显著的递增阶段，2010年达到了最高0.747。导致这一剧烈变化的原因是政策改变，可以看出近年来政府加大了对固定资产的投资，因而研究其与经济增长的关系显得尤为重要。

3 实证分析

3.1 相关性分析

相关性分析可以考察变量之间是否存在依存关系。通过绘制散点图，来判断两个变量间是否有明显的线性关系。从河北省固定资产投资（LX）与地区生产总值（LY）的散点图可以看出除了个别的几个点外大部分年份的散点都分布在一条直线附近，可以判断河北省的固定资产投资与地区生产总值间存在着较强的线性相关关系。

3.2 平稳性检验

建立VAR模型首先要对数据进行平稳性检验。本文采用ADF单位根检验法，为了达到两个时间序列平稳化的效果，对LY和LX进行一阶差分处理。显示了ADF的检验结果。从检验结果看，地区生产总值和固定资产投资两个变量原序列ADF检验值都大于10%的显著性水平下对应的临界值，因此不能拒绝存在单位根的原假设，即LY和LX都是非平稳的。而经过一次差分后的序列的ADF检验值都小于10%显著性水平下对应的临界值，因此，这两个序列在10%的显著性水平下是一阶平稳的，即一阶单整I（1）。

3.3 协整检验

估计VAR模型需要选择适当的滞后阶数，笔者依据五种准则对滞后期进行选择，五个评价指标均认为建立VAR（2）比较合理。另外，在建立VEC模型之前必须确定序列LY和LX是否是协整的。笔者采用Johansen协整检验来分析两个变量之间的协整关系，结果显示：在5%的显著性水平下，迹统计量检验和最大特征值统计量检验均存在1个协整方程，因此，河北省地区生产总值与固定资产投资存在协整关系。协整关系所对应的具体的长期均衡关系通常可以通过最小二乘线性回归估计出来，估算结果如下:

LY=2.3780+0.8089*LX。

（17.78872）（43.50308）R2=0.9874注:方程下的括号内为t统计量值。

根据各项统计量指标可以看出模型很好地刻画了河北省固定资产投资与经济增长之间的长期均衡关系。其中，回归系数的估计值恰好是固定资产投资的经济增长弹性，这意味着固定资产每增长1%，地区生产总值将增长08089%，说明河北省的固定资产投资对经济增长具有拉动作用，两者存在长期稳定的关系。

3.4 建立VEC模型

在实践中为了分析这两个变量之间的短期波动关系，以及长期均衡与短期波动之间的关系，需引入向量误差修正模型（VEC）。在上述建模的基础上，可以得到LY与LX的VEC模型如下：

其中ECM（-1）=LY（-1）-0.542*LX（-1）-4.313为误差修正项，反应了LY和LX的长期均衡关系.从结果中

可以看出地区生产总值和固定资产投资的短期变动均可以分为两部分：一部分是短期固定资产投资波动的影响，一部分是偏离长期均衡的影响。误差修正项ECM（-1）系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度，第一个方程中误差修正项的系数-0.091表明，当波动发生致使地区生产总值LY相对于其长期均衡水平低估时，将以9.1%的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。第二个方程中误差修正项的系数0.009表明，当扰动发生致使固定资产投资LX相对于其长期均衡水平高估时，将以0.9%的调整力度拉回到均衡状态。由此说明对地区生产总值的调节作用比对固定资产投资的要大。

3.5 格兰杰（Granger）因果关系检验

检验因果关系最常用的方法是格兰杰因果检验，Granger解决了x是否引起y的问题，主要看现在的y能够在多大程度上被过去的x解释，加入x的滞后值是否使解释程度提高。如果x在y的预测中有帮助，或者x与y的相关系数在统计上显著时，就可以说“y是由xGranger引起的”，检验结果显示：在10%的显著性水平下，认为LY是LX的格兰杰关系，反之不成立。说明近些年来河北省随着经济的增长固定资产投资额也因此增加，但基于预测意义上来说固定资产投资对经济的推动作用并不明显。基于此河北省应该调整投资结构。

4 结论与政策建议

从整个模型的分析可以河北省固定资产投资与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系，但河北省固定资产投资对经济发展的促进作用并不十分明显，河北省要合理转变投资结构来发挥固定资产投资的推动作用。基于此笔者认为：由于固定资产投资对经济的促进作用有滞后性，因此在决定固定资产投资率时应该根据上一年投资的具体情况综合考虑，而不应该盲目的增加；可以通过优化信贷结构来优化投资结构，更大的发挥信贷投资对经济的推动作用，来降低经济波动，保持经济平稳快速增长；固定资产投资重“量”更要重“质”，要注重投资结构的调整，在增加投资额的同时必须重质，要选准投资的方向，使固定资产投资对河北省经济发展的推动作用发挥到最大。

参考文献

［1］李其保，周勉之.固定资产投资与经济增长关系的实证分析［J］.理论探讨.

［2］孙栩瑜，张岳恒.中国固定资产投资与经济增长的协整分析及其政策建议［J］.惠州学院学报，2010，30，（2）.

第2篇：固定资产投资综述范文

内容摘要:固定资产投资往往会受很多不确定因素的影响,这些不确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年的四川省固定资产投资总额为样本数据建立组合模型,对模型进行识别、估计、检验,并且用2004年至2008年数据进行组内验证预测,预测精度都达到95%以上,文章运用此模型对未来5年的固定资产投资总额进行预测,以期为四川省有关部门制定固定资产投资政策提供比较科学的依据。

关键词:固定资产投资总额 组合模型 ARIMA模型 预测

研究方法综述

据2009年7月18日金融时报中经济专家分析,我国经济刺激仍延续了投资主导的模式。政府主导的基础设施投资保持高速增长,地方项目投资增速超过中央,私人投资开始跟进,四川省的经济发展也不例外。因此,作为宏观调控的重要措施之一的投资备受关注,其也成为各级政府和相关研究者更加关注的焦点问题之一。由于全社会固定资产投资往往受到许多因素的制约,这些因素的关系又是错综复杂的,有些是可以量化的,有些是不能量化的,而且即使可以量化,量化的数据的质量也会影响到固定资产投资的准确性,因此运用它方数据结合模型对固定资产投资分析并预测一般比较困难。为了更加准确地模拟四川省固定资产投资总额的变化趋势,为政府的宏观调控提供科学的依据,研究数据自身的发展变化规律,并据此进行科学的预测尤为重要。

对于时间数列的分析方法有很多种,一般简单的就是指标分析法,比如统计学教程中用到的平均增长速度、平均增长量等。还有相对比较复杂的模型分析法,针对确定性时间数列和随机性时间数列分析方法又各不相同。

一般确定性时间数列的分析方法包括指数平滑法、移动平均法、时间回归法、季节指数法等。认为事物的变化是渐进式而不是跳跃式的,影响事物的因素在过去、现在和将来基本上是不变的,即使变化不大,事物的发展具有稳定性和类推性,而且随机因素的影响相对不显著,根据时间序列的历史资料可以采用定性和定量相结合的方法描述出这种确定性的趋势,并依此来预测将来的发展变化。对随机性时间数列的分析方法一般包含ARIMA模型法和组合模型法,认为很多社会经济现象变动形成的时间数列都可以看作是一个随机过程的实现,利用随机过程去分析描述事物的发展变动趋势。

从系统论的观点出发,现实中很多经济时间数列都是由确定性趋势和随机波动两部分构成,具体可以用以下模型来表述:Xt=f(t)+Yt ,其中,f(t)表示数列Xt中随时间变化的确定性趋势部分,可以用一定的函数形式来模拟;Yt 为Xt中剔除随时间变化的确定性趋势后余下的随机波动部分,可以用ARMA模型来模拟。由于指标分析法和确定性时间数列分析法认为时间数列中随机变动因素影响不显著是不科学的,因此,本文选用随机性时间数列分析方法分析四川省固定资产投资总额的变化趋势。

本文运用Eviews软件,采用2009年《四川统计年鉴》中实际固定资产投资总额数据,首先介绍了ARIMA模型法与组合模型法两种随机性时间数列分析方法;然后利用1997至2008年的数据建立组合模型,对模型进行识别、估计和检验,对2004至2008年这五年的固定资产投资总额进行了组内验证预测,并用该模型对未来五年的固定资产投资总额进行了组外推断预测和分析,为四川省政府制定“十二五”发展规划中固定资产投资政策提供比较科学的依据。

ARIMA模型法与组合模型法

(一)ARIMA模型法的原理

ARIMA模型法建模的基本思想是:将预测对象随时间推移而形成的数据数列视为一个随机数列,即除去个别的偶然原因引起的观测值外,时间数列是一组依赖于时间t的随机变量,构成该时序的单个数列值虽然具有不确定性,但整个数列的变化却有一定的规律性,可以用相应的数学模型近似描述。这组随机变量所具有的依存关系或自相关性表征了预测对象发展的延续性,而这种自相关性一旦被相应的数学模型描述出来,就可以从时间序列的过去值及现在值预测其未来的值。ARIMA模型法一般不考虑确定性趋势的具体形式,采用直接差分的数学方法,使时间数列Xt的趋势剔除,然后对剩余数列进行自回归滑动平均模型(ARMA模型)的模拟,最后经过逆运算得出时间数列Xt,即ARIMA模型。

(二)组合模型法的原理

组合模型法建模的基本思想是:将预测对象随时间推移而形成的数据数列视为一个随机数列,而时间数列是一组依赖于时间t的随机变量,用相应的数学模型近似描述数列与时间t的确定性关系,然后用ARMA模型描述随机变动部分。 组合模型法考虑确定性趋势的形式,以直线、指数、多项式、双曲线等具体不同形式,构造时间t的函数去模拟确定趋势,然后对剩余数列进行ARMA模型的模拟,最后综合两部分得出了最终模型,即组合模型。

(三)ARIMA模型法与组合模型法的关系

ARIMA模型法与组合模型法都是研究随机性时间数列的方法,二者异曲同工,又各有优劣,具体采用哪种模型来拟合时间数列趋势,应视具体情况而定。其一,组合模型法可以取不同的函数形式模拟确定趋势,而ARIMA模型法多为通过一般差分来剔除趋势的,而且多数是线性趋势的效果才好,对于非线性趋势的数列一般要经过取对数等线性数学替换后才能够进行差分剔除趋势;其二,组合模型法中模型参数的经济含义更好解释,而ARIMA模型法的参数经济含义则难以解释;其三,现实中多数经济时间数列的变动并非都是呈现线性趋势,ARIMA模型法的数学变换经常使得原始数据面目全非,最后在模型中的数据和原始数据相差甚远。

组合模型的实现

首先,拟合确定性趋势部分 。根据固定资产投资时间数列变动趋势图,发现存在指数变动趋势,因此建立指数增长模型对其进行拟合,估计方程为:

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

T统计量 9.695477 21.028890

式中,参数都通过了显著性检验,相对应的T检验值分别为9.695477和21.028890,绝对值远远大于2;整体的模拟效果也比较好,拟合优度达到0.985542,F检验效果也非常好;同时,对剩余数列进行包含常数项和趋势的单位根检验,选择Automatic based on AIC和MAXLAG=4,发现ADF值达到-3.460619小于5%显著性水平下的临界值-3.875302,说明剩余数列已经平稳。

其次,对剩余数列y用Box-Jenkins法模拟ARMA(p,q)模型。由于数列的确定性部分模拟的是非线性回归模型,因此,只能采用AR(p)形式对剩余数列进行建模。根据数列y的自相关和偏自相关图可以断定,初步识别数列的分布至少服从一阶自回归。比较R2、R2、残差平方和、AIC及SC各种统计量,综合预测误差的结果最终确定剩余数列服从二阶自回归,模型为:

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

T值6.251015-3.339783

各种计量经济检验和统计检验如下:模型中一、二阶自回归参数的T统计量值的绝对值均大于2,表明各参数显著不为零;F检验伴随概率的P值为0.000011,表明模型从总体上看是显著有效的;R2、R2在85%以上,说明拟合效果比较好,同时残差平方和、AIC及SC都相对最小;从残差自相关和偏自相关图及相应的Q统计量来看,残差的任意滞后期自相关和偏自相关系数与零无显著差异,同时LM检验也表明残差数列不存在高阶自相关,且ARCH检验的伴随概率比较高,表明不存在异方差;因而该模型总体上是最佳的。

最后,用非线性最小二乘法对组合模型的参数进行整体估计,参数的初始值和精确估计相差不大,综合确定趋势的指数模型和剩余数列的ARMA模型,得到最终的组合模型为:

Xt=f(t)+Yt

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

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

本研究根据上述组合模型对2004-2008年的固定资产投资进行了组内预测,从近五年预测的预测情况(见表1)来看,预测值和实际值的差异较小,相对误差率基本上控制在5%以内,这说明此模型预测的效果较好,能够较真实地刻画固定资产投资数据的动态变化规律,可以用于预测。

预测及分析

本文对1997年至2008年四川省固定资产投资数据建立的指数增长和自回归组合模型通过各种诊断检验,而且进行的组内验证预测效果也很好,因此利用该模型对四川省未来五年的固定资产投资总额进行外推预测,预测结果详见表2。预计2009年至2013年四川省固定资产投资总额依次为9307.75、11664.10、14605.91、18292.79、22924.77亿元,年平均增长高达3000亿元左右,逐年增长率都在25%左右。其中如果相对误差控制在5%内,则“十一五”发展规划结束时,固定资产投资总额预测值将在区间(8842.36,9773.14)之内变动。

改革开放三十多年间四川省固定资产投资持续快速增长。从1978年的22.48亿元增长到2008年的7602.4亿元,年平均增长252.664亿元,极个别少的年份逐年增长率出现负增长或低于10%,但50%年份的逐年增长率都高于20%,尤其是2004年至2008年,年平均增长高达1238.485亿元,且逐年增长率在30%左右。而且从预测值来看,未来五年年平均增长高达3000亿元左右,逐年增长率都在25%左右。

进入21世纪后固定资产投资发展更快,“十一五”规划中明确指出工业强省,所以近几年的固定资产投资总额保持30%左右的增长水平。目前由40名专家组成的四川省“十二五”规划专家委员会的有关负责人表示,结合地方实际情况最重要,强调转变发展方式,调整经济结构,同时正在思考未来四川发展中的工业化、城市化、农业回笼化几个方面的关系。因此,在工业化和城市化的进程中,在保证有效率投资的基础上,配合经济增长仍然需要保证大量的投资,预测未来五年,四川省固定资产投资总额逐年增长25%左右,与全国的水平保持一致,作为西部地区的四川省这一估计已经相对保守了。

但该组合模型也存在一定的局限性。该模型在短期内预测比较准确,随着预测期的延长,预测误差会逐渐增大。但尽管如此,与其它指标预测或者确定性预测方法相比,其预测的准确度还是比较高的。当然如果遇到毁坏性比较大的情况则需要考虑引进干预变量改进组合模型。

参考文献:

1.易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].中国统计出版社,2002

2.四川省统计局等.四川统计年鉴(2009)[M].中国统计出版社,2009

3.石美娟.ARIMA模型在上海市全社会固定资产投资预测中的应用[J].数理统计与管理,2005(1)

4.王艳明,许启发.时间序列分析在经济预测中的应用[J].统计与预测,2001(5)

第3篇：固定资产投资综述范文

关键词：重庆市财产保险；需求；影响因素；实证研究

一、引言

自1997年直辖以来重庆市经济发展迅猛，与此同时财产保险市场也迎来了快速发展。然而与全国平均水平相比，重庆市的财产保险市场仍存在着较大的滞后性。从近5年的数据来看，重庆市的财产保险市场的保险密度和保险深度都明显低于全国财产保险市场平均水平，其中财产保险深度在2011年低于全国平均水平的16.73%，而保险密度更是低于全国平均水平的20%。因此，对重庆市的财产保险市场进行实证研究，分析影响其财产保险需求的因素，对于加快重庆财产保险市场发展和重庆经济发展都具有重要的现实意义。

二、理论综述

（一）国外综述

20世纪80年代以来，国外对于保险需求进行了大量实证研究。SzPiro和Outrevilie认为教育程度越高，其对风险的厌恶程度越低，因为一个人认知能力提高后可以更好的评估风险、承受风险，大多学者认为可以将一个地区内完成初等教育的人口的比例作为风险厌恶程度的替代变量，从而来表示人们的风险意识。Outreville利用1983年55个国家的截面数据对财产保险的需求进行研究表明，收入与金融发展程度与财产保险需求呈正相关关系，而价格与财产险需求呈不显著的负相关关系。Eshoetal采用44个发达国家及发展中国家1984-1998年的时间序列数据，对财产保险需求问题进行研究，结果表明，收入、财产所有权保护、损失概率与财产保险需求显著正相关。

（二）国内综述

国内学者研究较晚，可归结为两方面：一是单一因素研究。殷延辉通过对我国财产保险市场出现低增长局面的原因进行分析，指出通货紧缩会使消费者和大企业的支付和偿付出现困难，企业和消费者的保险需求也会发生显著的变化。林宝清、洪锡熙、吴江鸣研究表明我国财产保险需求的收入弹性系数值有大于1的倾向，其稳定性较强，并且可信度较高。肖文和谢文武研究中发现保费收入与国内生产总值（GDP）存在着显著的正相关关系，并且GDP的增长对保险业的超常规发展具有决定性作用；二是多重影响因素研究。黄泽勇使用1997-2006年的保险市场数据进行实证研究，发现人均GDP对财产保险保费收入的影响显著。固定资产投资的增加和市场结构改善对促进财产保险保费收入的增长的作用不明显，但保险补偿功能的实现与财产保险保费收入呈正相关关系。严敏选取2007年东部地区财产保险市场的截面数据对我国财产保险市场发展不平衡的问题进行分析，结果表明，保险意识、前期赔付支出和经济发展水平与东部地区财产保险需求呈现显著的正相关的关系，而且前期赔付支出对财产保险需求影响最大。夏益国运用1985-2005年的相关数据对非寿险需求的影响因素进行研究显示：　消费者的保险意识、风险水平和经济增长对非寿险需求的影响显著，但是非寿险市场的供给因素和非寿险价格对非寿险需求的影响并不明显。

三、影响财产保险需求因素的选择

根据目前国内外学者实证研究的成果来看，影响财产需求的因素主要是经济因素和社会因素。经济因素主要包括：经济赔偿、固定资产投资、收入水平、产品价格、市场竞争等；社会因素主要包括：人们的风险意识、人口结构、法律和政策变化等。

（一）人均可支配收入（Income）

人均可支配收入是反映一个地区经济和生活水平变化的最为重要的指标。它是人们实际上可以使用和控制的经济资源。在西方经济学的消费理论中，它对居民消费水平起决定性作用，同时由需求理论可知居民或者企业的消费都要受到可支配收入的预算线的制约。

（二）　固定资产投资水平（Investment）

财产保险是以财产和第三方责任为保险标的保险。固定资产投资水平越高则该地区实体资产量越大，在其他条件不变的情况，该地区的风险资产越多，出于风险因素的考虑，财产保险的需求也就越大，预期两者成正相关关系。

（三）市场竞争（competition）

市场竞争的程度是由市场结构决定的，而市场结构是由市场买卖双方的相对数量和力量决定的。财产保险市场激烈竞争的结果使财产保险产品的价格降低，对财产保险的需求也会增大。因而，本文中用财产保险机构数的数量来量化财产保险市场的竞争水平，并预期财产保险机构数与其需求呈正相关关系。

（四）保险赔付额（Claim）

一是当财产保险赔付额较高时，它会增强人们对于财产保险保障的预期，从而增大对财产保险的需求；二是财产保险大多是短期的，其定价方式较为灵活，财产保险公司属于营利性组织，其趋利性会驱使在调高财产保险产品的价格，从而导致财产保险的需求减小。

（五）教育水平（Education）

某一地区的教育水平越高，人们防范风险的意识较强，则对财产保险的需求越大。

四、模型的建立和数据收集

本文选取人均可支配收入（Income）、固定资产投资水平（Investment）、市场竞争（Competition）、保险赔付额（Claim）、教育水平（Education）5个变量作为解释变量，并与大多数研究一样以财产保险保费收入表示财产保险需求为被解释变量。根据已有的研究成果发现，多元对数线性需求函数模型比单方程多元线性需求函数模型回归效果更好，且对数线性模型更能反应自变量的微弱变化对因变量的影响。本文数据来由1997-2011年《重庆统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《2011年重庆市统计公报》、《2011年政府工作报告》年及中国保监会统计数据收集整理计算得到。模型设定如下：

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

五、实证结果分析

（一）模型估计结果

运用OLS原理对财产保险需求进回归分析，经过运行Eviews6.0得出以下计算结果，如表1所示。

从表1回归结果看出，原R2值为0.998792，调整后的R2值为0.997929，说明回归方程的拟合度较高，F检验的零系数概率接近为0说明回归方程的系数总体显著。F统计量为1157.3远大于临界值，5个解释变量系数的T统计量绝对值都大于临界值2，且x1、x3的回归系数在5%显著性水平下显著，x2、x4、x5的回归系数在1%显著性水平下显著。实证结果显示：教育水平、人均可支配收入和保险赔付额与财产保险需要呈正方向的关系，与预期相同；固定资产投资和人均可支配收入与财产保险需要呈反方向的关系，与预期不同。

（二）实证结果检验

1.多重共线性检验。由表可知判定系数　R2值较高，而所有5个参数的显著性t检验都比较显著，这表明该回归模型的多重共线性程度很低，模型通过多重共线性检验。

2.异方差检验。本文采用White检验来对建立的多元回归模型进行异方差检验，不考虑变量的交叉项，构建辅助回归模型为：

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

对辅助回归模型进行OLS估计，得到White检验的统计量Obs*R-squared值的为6.55远小于χ20.05（10）＝18.37，因此该模型不存在异方差。

3.自相关检验。本文采用LM检验法（亦称BG检验）来对模型残差序列进行二阶自相关检验，　LM统计量Obs*R-squared的伴随概率为0.0204，小于χ20.05（2）＝0.1，故认为该模型中不存在二阶自相关。从以上的检验结果来看，模型通过各项检验，因此可以确定最终的模型为：

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

六、结论及启示

（一）教育经费支出与重庆财产保险需求呈正相关关系

当重庆市教育经费增加1%其财产保险保费收入增加0.48%，表明教育经费支出与财产保险需求呈显著的正相关关系。重庆市应该继续增加都对教育事业的投入，加大初高等教育普及的力度，保险监管部门和各保险公司应该注重保险的宣传，提升人们的保险意识。

（二）重庆固定资产投资与财产保险需求为负相关关系

重庆市固定资产投资与财产保险需求呈较显著的负相关关系，这表明重庆市的财产保险市场还具有巨大的发展空间。针对这一特殊情况，重庆市应该加大财产保险市场发展的力度，努力完善财产保险市场体系，开拓创新财产保险业务以适应不断发展的经济市场，努力使固定投资资产的增加成为推动重庆市财产保险市场发展的外在动力。

（三）市场竞争与重庆财产保险需求呈负相关关系

当重庆市保险公司数目增加1%时，实证结果显示财产保险保费收入反而降低1.39%，与预期不符。同时也表明，过度的市场竞争是阻碍重庆市财产保险市场发展的主要因素。各公司在提升自身的竞争优势时应更多注重于财产保险业务的开发，注重提高服务质量，保险监管部门应该制定符合保险市场发展需要的法律规范，规范保险市场主体的行为，严厉打击不正当竞争的活动。

（四）人均可支配收入与重庆财产保险需求呈正相关关系

人均可支配收入每增加1%，重庆市财产保险保费收入增加1.84%，是重庆市财产保险保费收入增加的最重要的因素，这与以往实证结果一致。随着经济的持续发展，重庆市人均可支配收入将进一步增加，这也意味着重庆市财产保险需求将进一步扩大。政府应该注重良好经济环境的培养和经济建设，为重庆市财产保险市场的发展提供外在和内在的需求支持。

（五）保险赔付额与重庆财产保险需求呈正相关关系

保险赔付额对重庆市财产保险保费收入的弹性小于1，为0.47%。其原因主要是由于保险赔付额增加，人们对于保险公司更加信赖，更多人为了规避风险选择购买保险。因此，保险公司应该更加注重对于风险事故进行经济补偿的职能，加强内部管理，降低其运行成本，以更有效率的方式提供服务。

总之，教育经费支出、人均可支配收入和保险赔付额的增加都能够促进重庆市财产保险市场的发展。而固定资产投资水平和市场竞争与财产保险市场需求呈显著的负相关关系，重庆市应该努力完善其保险市场体系，规范竞争行为，开发新的财产保险业务，满足不同的保险需求，注重内部管理和保险服务质量的提高，实现重庆财产保险市场的又好又快发展。

参考文献：

1.林宝清，洪锡熙，吴江鸣.我国财产险需求收入弹性系数实证分析[J].金融研究，2004（7）.

2.肖文，谢文武.经济增长与政策因素对保险业发展的影响及其内在传导机制分析[J].浙江社会科学，2001（3）.

3.黄泽勇.影响我国财产保险保费收入因素的实证研究[J].中国管理信息化，2009（12）.

4.严敏.论我国东部地区财产保险需求的影响因素[J].企业导报，2010（5）.

5.夏益国.我国非寿险需求影响因素的实证分析[J].技术经济，2007（3）.

第4篇：固定资产投资综述范文

关键词:外商直接投资;挤出效应;协整;误差修正模型

中图号:F125.4文献标识码:A文章编号: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

吸引外商来华投资是推动中国经济持续快速发展的重要动力之一。外商直接投资(FDI)的流入不仅为发展中国家发展经济带来了稀缺的资金、技术和管理经验,而且为东道国创造了更多的就业机会,增加了政府的财政收入,改善了东道国的对外贸易,优化了东道国的产业结构等。但是随着我国利用外资规模的不断扩大,外商直接投资的负面效应开始凸显并影响了中国经济的长远发展,其中外商直接投资对国内投资的挤出效应就是一个备受关注的问题。因此本文从整个宏观角度出发,分析外商直接投资对国内投资的短期和长期影响,从而为政府调整利用外资结构和规模,提高利用外资质量,发挥外资的正面效应提供理论依据。

(一)外商直接投资(FDI)与国内投资关系的理论探讨

国内总投资包括本国投资者所形成的投资和外商所形成的投资这两部分。相应地,外商直接投资与国内投资之间的关系也就有两种:第一,外商直接投资与外商所形成的那部分国内投资之间的关系问题,也就是反映外商直接投资如何转化为外商所形成的那部分国内投资。第二,外商直接投资与本国投资者所形成的那部分国内投资之间的相关性问题,即外商直接投资是促进了国内投资,还是减少了国内投资,或者两者之间根本不存在相关性。本文所要探讨的外商直接投资与国内投资的关系属于后者。如果外商直接投资的增加导致国内总投资的增加额超过了外商直接投资本身的增加额,则说明了外商直接投资带动或促进了国内投资,此时称外商直接投资对国内投资产生了挤入效应。挤入效应的产生途径主要有:外商直接投资流入,如果给东道主国家带来新技术或新产品,迫于竞争的压力,国内企业会不得不引进新技术或者增加自己的研发投入来提高企业的竞争力,从而导致国内投资的增加;若外商投资的行业与上下游产业有很强的关联性,外商直接投资的增加会带动下游和上游企业投资的增加;另外FDI企业与国内企业之间的人才流动会使前者的先进技术,管理经验流入到后者,这样国内企业利用先进技术提高了劳动生产率同时也会增加自己的投资。相反地,若外商直接投资的增加导致国内总投资的增加额小于其自身的增加额,则国内投资减少,外商直接投资对国内投资产生了挤出效应。一般来说,FDI企业拥有先进的生产技术,经营管理以及强大的品牌力量,再加上东道主国家给予的各种优惠会使得其在争夺生产要素,产品市场中处于有利地位,若FDI企业进入了国内发展已相对成熟、竞争相对激烈的行业,在投资机会和产品市场饱和的状态下外商直接投资的进入必然会减少甚至替代国内投资。另外,FDI企业通过进口来购买原材料和出口来实现产品的销售,这样会切断与国内上下游行业之间的原有关联性从而导致国内投资的减少。最后,如果外商直接投资的增加额等于国内总投资的增加额,则表明两者之间不存在相关性。

(二)国内外相关文献综述

关于外商直接投资与东道主国家国内投资关系的研究国内外学者针对不同的国家和地区利用不同的挤入挤出效应模型得出的结论是不一样的。Borensztein Gregorio和Lee运用内生经济增长模型对69个发展中国家19701989年的数据进行分析发现FDI对国内投资产生了挤出效应,国内总投资的增加额约为FDI流入增加额的1.52.3倍。ManuelR Agosin和Ricrado Mayer采用19701996年间亚洲、非洲和拉丁美洲39个国家的面板数据,运用总投资模型,证明FDI对亚洲各国的国内投资产生了很强的挤入效应,对拉丁美洲各国却产生了挤出效应,与非洲各国的国内投资则无显著的相关性。

近年来,国内部分学者也对外商直接投资对中国国内投资的挤入挤出效应进行了实证研究。张倩肖在新古典投资模型的基础上证明了外商直接投资对我国国内投资产生了替代效应。在区域性研究方面,王志鹏和李子奈运用面板数据分析后发现,FDI对我国东部地区的国内投资产生了挤出效应,对中部地区国内投资存在挤入效应,而西部地区FDI的挤出效应不显著;薄文广采用总投资模型论证了珠江三角洲地区FDI的挤出效应比长江三角洲地区更加明显。

以上在分析FDI对国内投资的影响时大多采用总投资模型,由于模型中解释变量很多容易产生多重共线性,另外解释变量中还含有滞后被解释变量,因此运用OLS法来估计模型就会失效。本文采用协整理论和误差修正模型来分析外商直接投资,国内生产总值对国内总投资的长期均衡关系和短期动态影响。

二、实证分析

(一)变量选取与数据来源

影响国内总投资规模的因素诸多,主要有两种投资需求模型:加速度模型和资本存量模型。在这里采用加速度模型来研究总投资的变化,加速度模型表明投资需求不仅要受到本期国民收入水平的影响,而且要受到上期国民收入的影响,同时还要受到本期流入的外国资本的影响。因此我们可以将实际利用的外商直接投资额(FDI),国内生产总值(GDP)作为影响国内总投资的主要因素,研究它们对国内总投资的长期和短期影响。从中经统计数据库中可以搜集到19832007各年全国的FDI,GDP数据,而国内总投资额用全社会固定资产投资完成额(DI)来代替。由于统计资料上FDI数据是以美元标价的外商直接投资额,在分析中首先将其用美元对人民币的年平均汇率折算成以人民币标价的外商直接投资额。为了消除数据中可能存在的异方差,分别对以上的外商直接投资额,国内生产总值,全社会固定资产投资完成额取对数,取对数后的结果来表示。

(二)变量的平稳性检验

对于非平稳的时间序列变量建立回归模型可能产生伪回归的问题,因此在回归分析之前必须要对变量序列lnGDPt、lnFDIt、lnDIt进行单位根检验,以确定变量的平稳性及单整阶数。运用Eviews5.0中ADF方法分别对lnGDPt、lnFDIt、lnDIt进行平稳性检验,检验结果如下表1。

表1中d表示变量的一阶差分;检验形式中C代表包含常数项,T代表含有趋势项,K表示滞后阶数;滞后阶数的选择标准是以AIC和SC值最小为准则。从表1中可以看出,ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)的ADF检验统计量值分别大于1%显著性水平下的临界值,不能拒绝存在单位根的原假设,表明水平序列lnGDPt、lnFDIt、lnDIt都是非平稳的;其一阶差分变量d(lnGDPt)、d(lnFDIt)、d(lnDIt)的ADF统计量值分别小于10%显著性水平下的临界值,这样它们的一阶差分变量在10%显著性水平下都是平稳的,因此ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)都属于一阶单整变量序列。

(三)变量之间的协整关系检验

尽管lnGDPt、lnFDIt、lnDIt都是非平稳的,可是同为一阶单整变量的它们之间可能存在一个稳定的线性组合。采用Johansen方法对ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)是否存在协整关系进行检验,在“Cointegrating Equation(CE) and VAR specification”栏目中选择第三个备选项,即设定时间序列数据存在确定性线性趋势,但协整方程(CE)和向量自回归模型(VAR)中只含有截距项不含有趋势项,同时一阶差分滞后阶数选择为2阶,Eviews5.0运行结果如下表2和表3。

表2中在检验原假设H0:r=0时无论迹统计量还是最大特征值统计量都大于5%显著性水平下的临界值,表明拒绝原假设,三个变量之间至少存在一个协整关系;在检验原假设H0:r=1时统计量和最大特征值统计量都小于对应5%显著性水平下的临界值,说明不能拒绝H0:r=1,因此ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)之间仅仅存在一个协整关系。表3给出了三者之间的协整数量关系式:

lnDIt=-3.85500+1.33874lnGDPt-0.127547lnFDIt

虽然全社会固定资产投资,国内生产总值和实际利用的外商直接投资都有各自的波动规律,但从长期来看,三者之间存在一个稳定的关系,其中国内生产总值对全社会固定资产投资产生了促进作用,国内生产总值每增加1%会使得全社会固定资产投资增长约1.3%,而外商直接投资则挤出了部分国内企业的固定资产投资, 实际利用的外商直接投资每增加1%将使得国内总投资减少近0.13%。

(四)建立误差修正模型

协整关系反映了变量之间存在长期稳定的均衡关系,但由于许多随机因素影响着包括诸多变量的经济系统,所以经济系统经常处于一种非均衡状态。变量组成的经济系统之所以能够保持一种均衡趋势,是因为系统本身具有自我调整机制,当变量在上一期偏离了均衡点时系统在下一期会对上一期的非均衡误差做出修正从而使得变量不断地围绕着长期均衡关系进行上下波动而不是更进一步地脱离均衡关系。构造误差修正模型正是为了寻找这种调整机制,它描述了变量从短期波动向长期均衡调整的过程。根据ln(GDPt)、ln(FDIt)、ln(DIt)之间的协整关系:lnDIt=-3.85500+1.33874lnGDPt-0.127547lnFDIt,可以建立如下形式的误差修正模型:

上式中参数βi(i=1,2,…,9)是短期参数,表示变量之间的短期调整关系,其中β9也称为修正系数,它反映上期的不均衡误差对本期被解释变量短期波动的影响程度,说明被解释变量短期对误差的调整速度。ECMt-1 代表非均衡误差的一阶滞后项,ECMt-1=3.85500+lnEIt-1-1.33874lnGDPt-1+0.127547lnFDIt-1运用OLS法对以上的误差修正模型进行参数估计,得到如表4的结果:

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

从表4中可以看出,解释变量中只有

d(lnDIt-2),dln(GDPt),d(lnFDIt-1),ECMt-1的T统计量通过了显著性检验,因此剔除其他的解释变量,只以d(ln(DIt-2),d(lnGDPt),d(lnFDIt-1) ,ECMt-1,作为解释变量重新用OLS法对误差修正模型进行估计,估计结果如下表5。

从估计结果可以发现所有的解释变量都通过了显著性检验,而且模型的拟合优度(R2=0.804872)也比较高,说明所建的误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

其中前两期全社会固定资产投资的变动以及本期国内生产总值的变化都对本期全社会固定资产投资额的短期变动有正影响,影响系数分别为0.591627和1.619331,可见本期国内生产总值的变化对当期本期全社会固定资产投资额影响比较大;而前一期的外商直接投资的短期变动对对本期全社会固定资产投资额的短期变动产生了负影响,前一期的外商直接投资每增加1%会导致本期全社会固定资产投资额下降0.23%,影响力并不大。另外滞后一项的非均衡误差对本期全社会固定资产投资额的变动也起着负影响,符合误差反向修正机制,上期误差的30%在本期得到了修正。

三、结束语

就全国而言,外商直接投资对国内投资存在着长期的挤出效应,我们认为这主要是由外资企业与内资企业在产品市场上的竞争所造成的。流入我国外资的行业分布比较集中于制造业,尤其以轻工业为主,长期以来制造业领域吸收的外商直接投资占实际利用的外商直接投资总额的60%以上,这与内资企业的产业结构总体上相似。由于轻工业大多属于劳动密集型产业,其产品技术含量不高,替代性较强,这样外企的进入并不会创造和扩大国内的市场需求,只能与内资企业竞争去争夺有限的市场空间。与国内企业相比,外资企业通常拥有国际知名的品牌、丰富的管理经验及国家给予的超国民待遇,所以在产品市场的激烈竞争中外资企业具有明显的竞争优势,进而减少或取代了国内的投资。另外,今几年来外商直接投资选择独资这种生产经营方式的比重不断上升,2004,2005,2006年这个比重更是超过了70%,这也就限制了外商直接投资对国内企业技术溢出效应更好的发挥。

从短期看,外商直接投资对国内投资变化存在滞后一期的负影响, 前一期外商直接投资每增加1%会导致本期全社会固定资产投资额下降0.23%,这说明外资企业的竞争优势要经过一段时间才能逐步发挥出来;对本期国内投资变化影响最大的还是当期的经济发展水平,当期GDP每增加1%,大约会使得国内投资增加1.6%;而上期的非均衡误差对本期国内投资的影响也达到了0.3。

鉴于外商直接投资对国内的固定资产投资产生的挤出作用,国家在今后利用外资的政策上要做出一定的调整来增强外商直接投资对国内投资的挤入效应,削弱其挤出效应,这对于提高利用外资的质量,优化产业结构和转变经济增长方式都有着重要的意义。因此我们建议:国家应积极将外资引入到服务业领域,改变当前这种过度集中于制造业的状况。即使在制造业吸收外商直接投资也只能引入那些技术含量高的知识密集型外资企业,而对于一般的加工制造业实行国民待遇,这样会增强外商直接投资的技术溢出效应,也有利于产业结构的优化升级。

参考文献:

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

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

张倩肖.外商直接投资对国内投资的替代互补效应分析\.经济学家,2004(6):77.

王志鹏,李子奈.外商直接投资对国内投资挤入挤出效应的重新检验\.统计研究,2004(7):37.

薄文广.FDI挤入或挤出了中国的国内投资么?――基于面板数据的实证分析与检验\.财经论坛,2006(1):64.

杨柳勇,沈国良.外商直接投资对国内投资的挤入挤出效应分析\.统计研究,2002(3):6.

邵学言,余 敏.广东FDI对国内投资挤入挤出效应的实证研究――提高利用外资质量的宏观视角分析\.南方金融,2006(10):5.

郝 雁.广东省外商直接投资与省内固定资产投资相关性的实证分析-挤出还是挤入效应\.国际贸易问题,2007(8):84.

第5篇：固定资产投资综述范文

关键词：财产保险；产业集中度；动态面板数据模型；SYS-GMM

中图分类号：F842.6 文献标识码： 文章编号：1003-9031（2013）04-0066-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2013.04.14

随着改革开放的深入和国民经济的快速发展，我国的财产保险产业也迅速壮大。自1980年恢复保险业务以来，财产保险业务实现了质和量的突破。2012年财产保费收入为5330亿元，较2011年增长15.4%。但我国财产保险总保费收入比重偏低、财产保险险种结构失衡、财产保险业务集中几家大型保险公司等问题一直存在。这促使我们去思考中国财产保险产业的市场类型、产业集中度与财产保险需求之间的关系。

一、文献综述

（一）保险需求研究的相关文献

国外学者对财产保险需求进行了大量研究。Outreville（1990）、Esho（2004）等的研究结果表明财产保险需求与经济发展之间存在着显著的正相关关系，同时也发现财产保险需求与损失可能性、收入水平和风险厌恶度的关系显著为正[1-2]。国内学者对中国的保险市场也进行了相关的研究。粟芳（2004）、赵桂芹（2006）的研究结果表明财产保险需求与国内生产总值和收入水平呈显著的正相关关系[3-4]。夏益国（2007）的研究结果表明经济增长、消费者的保险意识、风险水平对财产保险需求有显著的影响，而价格和市场供给等因素对其影响并不显著[5]。谢云（2008）通过对1985—2008年中国保费收入数据进行分析，结果显示通货膨胀和利率对保险需求产生负面的影响，并且在不同的保费收入水平下，这种影响是存在差异的[6]。李毅（2008）的研究结果表明对于地区性财产保险需求而言，GDP 的增长是重要源泉，固定资产投资的增加是外在动力[7]。

（二）产业集中和产业增长的相关文献

20世纪90年代末，产业集中与产业增长开始成为新地理动态经济学的研究重点。产业集中程度对产业增长具有促进作用还是抑制作用这一问题背后的政策含义是，政策制定者在制定产业发展政策时必须充分考虑产业的空间布局问题。因此研究产业集中程度与产业增长的关系可以为产业布局与地区经济发展提供理论支持。对于产业集中程度是否会促进该产业增长的问题，不同学者持有不同的观点。Martin（1999）、Fujita（2002）等认为产业集中程度的增加能促进产业增长[8-9]。而Sbergami（2002）、Bautista（2006）则认为产业集中程度的增加对产业增长的作用不显著，甚至有的学者认为是负作用[10-11]。

总之，首先国内研究财产保险产业集中程度与保险需求之间关系的文献较少，且文献中较少对国内财险产业集中度进行详细阐述和研究。其次，大多数文献都是从时间序列角度出发，通常忽视我国不同地区之间的内在差异。最后，国内现有的面板研究中，计量模型的内生性问题没有得到足够的重视。因此，本文将按以下思路进行：一是选取影响财产保险需求的指标；二是选择合适的模型来考察保险产业集中度对财产保险需求的影响，并利用系统广义矩估计方法克服面板模型的内生性问题；三是根据相关结论提出合理建议。

二、变量说明、数据来源和模型设定

（一）变量数据，数据说明

结合本文研究的特点、已有文献的研究程度和数据的获取情况，本文选取了6大类、8个变量作为控制变量。

（1）财产保险行业集中程度（hhi）。市场集中度是市场结构的重要特征之一。一般来讲，该指标数值越大，表示财产保险产业集中程度较高，意味着行业垄断程度较高。（2）人均财产保险赔款。财险经济补偿功能的实现有助于经济的增长，同样有助于财产保险需求的扩大。但大多数财险需求实证研究忽视经济补偿功能与财产保险需求间的关系。我们采用财产保险赔款（claim）和滞后一期赔款（claim_1）来考察对财产保险需求的影响。（3）经济发展水平。国内生产总值（gdp）和固定资产投资（fi）往往是衡量经济发展水平的最重要标志之一，我们用国内生产总值（gdp）和固定资产投资来考察对财产保险需求的影响。（4）教育支出（edu）。消费者是否购买财产保险来转移和分散风险，在很大程度上还是取决于其自身的保险意识的高低。因此本文尝试用一个省市自治区的教育经费支出来代替消费者的风险防范意识水平。（5）储蓄（save）。储蓄作为信贷资金的来源可以使社会再生产过程加速和规模扩大，从而促进经济的发展，储蓄金额的多少也代表居民购买保险能力的强弱。（6）交通里程（tra）。交通等基础设施的投入能极大地改善经济运行环境、降低企业与外部的交易成本，从而促进地区经济增长，也能在一定程度上增加对财产保险的需求。

本文预期财产保险需求与市场集中度呈负相关关系，财产保险赔款、固定资产投资、教育支出、储蓄和交通里程有利于财产保险需求的增长。其中，保费收入（pre）、赔款（claim、claim_1）和市场集中度（hhi）等数据来源于2007—2012年的《中国保险统计年鉴》，国内生产总值（gdp）、固定资产投资（fi）、教育支出（edu）、储蓄（save）和交通里程（tra）等数据来源于2007-2012年的《中国统计年鉴》。为了克服异方差和多重共线性的影响，本文对数据做取对数的处理，使用软件为STATA12。

第6篇：固定资产投资综述范文

关键词：服务业；FDI；溢出效应

中图分类号：F753.6

文献标识码：A　文章编号：1002－0594(2007)05－0063-04　收稿日期：2007－03－06

改革开放以来，随着FDI流入规模的扩大，理论界关于FDI的研究日益增多，但对FDI溢出效应方面的研究则到1998年才开始受到重视。虽然各类研究采用的方法和数据存在差异，但都得出基本一致的结论：FDI对中国经济发展，特别是制造业部门发展具有正向促进作用。但因中国服务业开放整体晚于制造业，开放程度亦低于制造业。受外资影响程度远弱于制造业，使得对中国服务业FDI溢出效应研究还没有展开。但人世后，随着中国服务业对外开放力度的加大，FDI流入将急速增加，其必然对中国服务业产生溢出效应，故必须对服务业FDI溢出效应加以研究，为中国调整服务业对外开放和FDI吸引政策提供佐证。

一、文献综述和问题提出

虽然中国服务业对外开放的滞后导致对其吸引FDI研究的匮乏，但人世前夕，中国服务业呈现对外开放加大的趋势，使得中国国内学术界开始较多关注服务业开放问题。进而涉及服务业FDI研究。并取得一系列研究成果。

吴彬运用邓宁(J.H.Dunning)的国际生产折衷理论对服务业FDI增长原因加以探讨。余江指出现有外商投资企业存在的问题对服务业开放的启示，并认为要对服务业进行适当保护。胡小娟、李波对服务业利用外资的特征加以研究。李慧中指出发达国家对发展中国家服务业的直接投资主要集中在两类具有相对垄断性优势的服务产品上：传统劳动密集型的消费者服务中品质特别优秀的服务产品和更具有现代意义的作为中间投入品的生产者服务。薛求知、郑琴琴从需求、供给、竞争、壁垒以及声誉等五个方面对服务型跨国公司的出现、扩张动因及其在中国的发展状况进行研究。王娟丽、马永喜对我国服务业直接投资的现状、特点及人世后的发展趋势进行过分析。俞梅珍就服务业跨国直接投资迅速增长的原因及对世界和中国经济的影响做出过分析。郑吉昌认为服务业跨国公司扩张的动因主要包括需求拉动、劳动力推动、竞争促动和服务贸易自由化推动。孙文博、陈朗、范志刚从实证角度对我国服务业的宏观引资环境进行过分析。李慧中通过比较服务业与制造业贸易与投资动因的差异，认为不完全竞争条件下的产品差异与规模经济最能说明当前的服务业跨国投资的动因。张妍提出服务业发展水平低、服务业结构不合理和地区发展不平衡是我国服务业吸引FDI的制约因素。李珠峰提出我国服务业吸引国际直接投资的制约因素主要包括服务业基础设施滞后、产业政策过度倾斜制造业、城市化滞后、人力资本缺失。叶贤伟、陈立珍从当前服务业国际转移的趋势着手，结合服务业自身的特点，对服务业国际转移的现状及其发展趋势进行分析，并在此基础上对当前国内服务业迎接服务业国际转移的优劣势进行过归纳。戴枫通过对协议利用FDI和服务业发展的协整检验和因果检验，得出FDI是促进中国服务业发展因素之一。殷凤指出经济发展水平、服务业发展水平、开放程度、劳动力供给等是影响服务业利用外资的主要因素。

上述文献虽然对中国服务业吸引FDI的现状、特征、发展趋势、影响及局限、动因等加以分析，但均未具体分析中国服务业吸引FDI的溢出效应，特别是不同要素密集型服务业分行业FDI溢出效应。因此，本文特以1997-2005年为样本区间，对中国服务业总体和分行业吸引FDI溢出效应加以计量分析。

二、中国服务业吸引FDI溢出效应的理论分析

根据跨国公司理论，FDI可分为垂直一体化模型和水平一体化模型：

(一)垂直一体化国际直接投资模型垂直一体化国际直接投资是指跨国公司在母国和东道国间实行纵向分工，设在母国的总部和分支机构从事产业链中的关键环节(如知识、技术密集型)的生产活动；海外分支机构则往往从事产业链中增加值相对较低的劳动力密集型和资本密集型的生产活动。对东道国而言，虽然吸引垂直型跨国投资可增加产业内贸易，从而获得更多贸易利益。在短期内对其产业发展具有促进作用；但从发展角度分析，发展中国家总是在接受前一轮被淘汰的技术，技术发展上始终处于相对劣势地位，对其产业结构升级的促进作用不大，因而此种产业内贸易的扩大并不能真正代表技术水平、产业发展水平和竞争力水平的提高。

(二)水平一体化国际直接投资水平一体化投资是指跨国公司因主要在经济发展水平和市场规模相似的国家间从事类似的经营活动，倾向于在各国都建立独立的生产和销售体系。在当地生产，当地销售。故该种跨国经营所产生的产业内贸易，无论对母国还是东道国的外贸竞争力都具有促进作用。对东道国而言，水平一体化跨过公司的进入会给东道国带来母国先进的生产和经营技术，促进东道国相关产业的技术进步和产业升级，即使母国和东道国技术水平相差不大，跨国公司亦会为东道国带来有特色的生产方式、新的营销渠道和不同的管理理念等，从而促进东道国产业的发展。

由于经营服务业的跨国公司的技术优势主要是现代服务手段和管理方法，在设立海外分支机构时无法将其彻底剥离，故彼此之间多半只能构成水平分工的关系，因而使得服务业跨国公司向海外分支机构转移的技术更接近母公司的水平，导致服务业FDI成为带动知识扩散、新技术传播的重要促进者，从而对东道国服务业发展产生溢出效应。因此，服务业国际转移既使得跨国公司全球资源优化配置得以继续，也将使发展中国家分享市场，为新兴市场经济国家提供新的经济增长点。目前，部分发展中国家已从承接国际服务业转移中获益，许多发展中国家都把承接国际服务业转移作为一项极力开展的工作。藉此实现产业升级和技术进步，实现跨越式发展，提高其国际经济地位。

(三)中国服务业吸引FDI溢出效应理论分析综上，中国服务业吸引FDI应该具有正向促进作用，即其应该对中国服务业发展产生促进作用。具体体现在如下四个方面：

1、当前，我国服务业的发展水平与发达国家相比的差距，要大于在制造业领域的差距；而由于服务业既不能分解又不能进行内部贸易，母公司所有的技术与诀窍都要向子公司传递，因此能够明显地提升我国相关服务行业的水平。

2、我国重要的服务业基本上都是国有资本为主，外资的进入，尤其是外国大型成熟的服务业跨国公司的进人，可弥补我国服务业投资建设资金的不足，增加服务业在国民经济中的比重，调整我国的产业结构。

3、外资服务业以其优质的服务产品和高质量的服务态度可赢得国内消费者的青睐，也可给国内同行作出示范，成为其模仿学习的对象。

4、外资投资服务业，加剧国内服务业在同一领域的竞争，竞争的结果则是该行业的不断发展，从而提升我国服务业的发展水平。

三、中国服务业吸引FDI溢出效应实证分析

为检验理论分析结论的正确性，笔者特以1997～2005年为样本区间，借助Eviews4，0对中国服务业吸引FDI的溢出效应加以计量分析。

(一)模型构建及变量选择根据科布一道格拉斯生产函数，在技术水平一定的情况下，企业的产出由其所投入的资本K、劳动L决定，但考虑到资本投入又可分为国内投资和FDI两个部分，故对科布一道格拉斯生产函数加以变型得：

GDP＝f(FDI，DK，L)＝A×FDIα×DKβ×LYγ (1)

为避免变量计量单位差异而引发异方差和伪回归现象，对(1)式取对数得：

LnGDP＝C＋αLnFDI＋βBLnDK＋γLnL＋ε

(2)

其中，c为截距项，α、β、γ分是FDI、DK、L的弹性系数，ε是误差项。若α为正，表示FDI存在正溢出，反之则为负溢出。借鉴已有研究方法(沈坤荣、武剑、张建华等)，各变量取值如下(为避免样本区间汇率变动影响，特用当年平均汇率将GDP和固定资产投资换算成美元)：

1、GDP表示服务业总体及分行业国内生产总值(亿美元)。

2、国内投资DK采用服务业及分行业全社会固定资产投资总额(亿美元)减对应实际利用外商直接投资额(亿美元)加以计算。但因仅有2003-2005年全国分行业全社会固定资产投资总额。故考虑到服务业固定资产投资绝大部分都发生在城镇(表1)，即城镇固定资产投资情况能大致反映全国固定资产投资情况，因此，笔者特用1997～2005年城镇分行业全社会固定资产投资额替代全国分行业全社会固定资产总额来计算服务业总体及分行业固定资产投资额。

3、FDI代表服务业总体及分行业实际利用外商直接投资(亿美元)表示。

4、L代表服务业及分行业就业人数(万人)。

(二)中国服务业总体及分行业吸引FDI溢出效应计量分析 为具体分析中国服务业吸引FDI溢出效应，为调整政策充分发挥FDI产业升级效应，特借助公式(2)对中国服务业总体、批发零售餐饮业、交通运输通讯业、金融保险业、房地产业吸引FDI溢出效应进行计量分析，结果见表2。

(三)中国服务业总体及分行业吸引FDI溢出效应的结论分析表2，可得出如下结论：

1、中国服务业总体引人FDI具有较强的溢出效应(α＝0.1757)，即中国服务业吸引FDI每增加1％，则会带动服务业产值增加0.1757％。

2、就服务业分行业而言，因其要素密集型和市场结构存在差异，使得FDI对其的溢出效应亦存在显著差别。

①劳动力密集型批发零售餐饮业和物质资本密集型房地产业，FDI具有负溢出效应(α＜0)，但该效应不显著(系数α的t值未通过任何显著水平的检验)。之所以如此，可能在于这两个行业中，中国对外开放较早，外资进入多以独资方式进入，从而使得溢出效应在统计上不明显。

②对于物质资本/技术密集型交通运输业、人力资本/技术密集型金融保险业，FDI具有显著正溢出效应(α＞0)。这是因为FDI是一个既包含资本，又包含知识和技术的复合体，是人力资本和技术变迁的重要源泉，FDI流入会通过技术示范一模仿、人力资本流动而推动东道国技术进步和人力资本培育，从而推动其技术和人力资本密集型行业的发展。

张斌、徐帆指出，占据中国服务业相当大比例的分部门，如教育、医疗、卫生、环境、金融、交通等部门的市场化改革滞后：在经营主体层面上，其主要经营者都是国有企业：在市场建设方面。不同形式的价格管制、行业准入管制等非常普遍，市场竞争不充分，以铁路交通、邮政为代表的局部行业的垄断状况非常严重。外资的进入则推动其市场化改革步伐、打破局部行业的垄断、加剧市场竞争，从而推动整体行业的发展，产生正向溢出效应。

四、结论

第7篇：固定资产投资综述范文

关键词：科技进步　 经济增长江苏

我国经济高速增长主要是由大量的资本注入、廉价的劳动力投入和高能耗推动的。粗放型的经济增长方式虽然给经济发展带来了巨大的推动作用，但同时也让我们付出了环境污染和资源浪费的代价。科学技术进步对于促进我国的经济转型具有重要的推动作用。测定科技进步对经济增长的作用，是当前科技进步分析工作的重要任务之一①。众多学者开始研究我国经济增长中是否有技术进步、技术进步对我国经济增长的贡献度等问题②。测算科技进步、资本投入和劳动力投入对江苏省经济增长的贡献率，可以了解江苏省经济增长的主要动力，找到薄弱环节，对于江苏经济的平稳转型具有一定的参考价值。

一、模型阐述

目前关于科技进步对经济增长贡献率的测度方法主要有生产函数计量估计方法、增长核算方法和基于信息技术的增长核算方法③。科技进步贡献率测度方法使用最多的还是索洛余值法②。本文采用柯布－道格拉斯生产函数和索洛余值法对江苏省的科技进步贡献率、资本贡献率和劳动力贡献率进行测算。生产函数数学形式如下:

Y=AF（K,L）=AKαLβ （1）

其中是产出，K是资本投入，L是劳动投入，A是某一个时刻技术水平的一个衡量指标。α是资本投入的边际产出弹性系数，β是劳动投入的边际产出弹性系数。求全微分得：

dY/Y=dA/A+α（dK/K）+(dL/L) （2）

即索洛增长速度方程。用差分近似代替微分并进行简单的变形，可得测度科技进步对经济增长贡献的方法—索洛余值法，科技进步率=ΔA/A

=ΔY/Y-α(ΔΚ/Κ)-β（ΔL/L）；科技进步贡献率=(ΔA/A)/(ΔY/Y)；资本贡献率=(ΔΚ/Κ)/(ΔY/Y)；劳动力贡献率=（ΔL/L）/(ΔY/Y)。假设生产规模报酬不变，即α+β=1，整理得：

二、江苏省科技进步贡献率的实证研究

（一）变量选择

1、产出量Y:地区生产总值（亿元）；2、资本投入K:固定资产投资额（亿元）；3、劳动力投入L:从业人数（万人）；

（二）数据的收集整理

收集1991—2010（限于篇幅部分年份数据未列入表中）年江苏省地区生产总值、商品零售价格指数、固定资产投资额、固定资产投资价格指数和从业人数等数据，并对地区生产总值和固定资产投资额进行价格调整以消除价格变动的影响，调整后的数据见表1中的前5列。

在R2.14.1软件平台下，对数据进行线性回归，可得调整后的R2＝0.9949，F统计量为3736。从t值和相伴概率可知：常数项和α均通过显著性水平为0.001的t检验；从拟合优度R2及F值可以看出，回归方程中自变量和因变量间的相关关系是成立的，且回归效果较好。得到的回归方程为：

其中α=0.83213，lnA=0.91842。计算可得1992—2010年江苏省科技进步率、科技进步贡献率、资本贡献率和劳动力贡献率如表1中的后5列所示。

（三）数据分析

分析表明，1992—2010年间，江苏省劳动力投入增长率比较低，最大值仅为1.10%，最低值为0.02%，平均值为0.54%；江苏省资本投入增长率较高，平均增长率约为23.78%，最高值高达50.79%，2000年降至谷底，仅为6.09%，2000—2003年期间有短暂的持续上升，然后出现波动特征。江苏省科技进步率波动比较大，最高为43.82%，但平均值却为－4.11%，存在以3—4年为周期的波动规律。可能是由于需要资金投入，科技进步为经济增长发挥作用具有一定的滞后性，从科技研发到科技应用需要一定的周期，因此在短期内科技进步贡献率可能为负值。

1992—2010年间，江苏省资本贡献率非常高，均值约为124.46%，最高达221.09%，最低也达到66.14%。江苏省劳动力贡献率相对较低，均值为3.23%。综述分析可以得出：资本投入是江苏省经济增长的主要动力；科技进步对江苏的经济增长也起到重要的推动作用，但波动较大；劳动力投入对江苏的经济增长贡献率较低。科技进步贡献率对资本贡献率有“抵消”作用的一种可能原因是：测算出的科技进步贡献率中包含宏观经济调控等因素，政府为了限制经济增长过热的情况，往往进行调控，而这一部分“抵消”作用反应在科技进步贡献率这一测算指标上。

三、结论

对江苏省1992—2010年科技进步贡献率进行测算，发现个别年份出现大起大落的波动情况，可能是由于测算出的科技进步贡献率不是“纯科技进步”且受到宏观经济政策调整或要素投入周期性影响的缘故。从资本贡献率来看江苏省资本投入是其经济增长的主要动力。从劳动力贡献率来看，其均值为3.23%，且相对稳定。劳动力投入对其经济增长的影响比较微弱。从科技进步贡献率来看，科技进步对江苏的经济增长也起到重要的推动作用。由此可见，目前江苏省经济增长的最主要动力是大量的资本投入，科技进步水平还需要进一步提升，只有这样才能实现向集约式经济增长模式的平稳转型。

参考文献：

①汪慧玲，王富贵．西部地区提高科技进步贡献率的对策分析——以甘肃省为例[J]．工业技术经济，2009（1）：112—115

②赵喜鸟，钱燕云．技术进步对经济增长的贡献度分析——基于长三角和珠三角5个地区的实证分析[J]．科技进步与对策，2012（2）：23—26

第8篇：固定资产投资综述范文

【关键词】体育管理职能；体育决策；研究综述；支持系统

前言

从我国体育事业发展的规划，到体育事业有关的各种具体政策、法令、都离不开决策。科学的决策将对体育事业的发展产生最大的推动作用。近年来，对于体育决策的研究已越来越引起国内体育教育界的重视。笔者通过对中国期刊全文数据库1998-2008年的全部期刊，以“体育决策”为关键词进行检索，共检索到文献156篇。其中片名中同时含有“体育决策”的文章有42篇。本文在此以检索到的文献为依据，对体育管理决策的研究现状作以综述，以期为提高体育管理决策的科学化、促进体育事业的发展提供一定的帮助。

一、体育决策的概念及其意义的研究

（一）体育决策的概念

决策是一项古老而又崭新的行为，对决策的理解也经历了漫长的演变过程。我国现代著名管理学者席酉民认为决策是一个发现问题、分析问题和解决问题的全过程，这个理解不但可以分解决策科学先驱西蒙(H．SIMON)将决策归纳为情报活动、设计活动、选择活动、实施活动的四个阶段，也可以细化为决策分析中采用的多个步骤，较全面地把握了现代管理决策的内涵与外延。杨海龙在“体育决策的失误原因及预防”中指出体育决策是体育行政组织和非行为组织为履行其职能所作的行为设计和决策过程。体育决策是体育管理过程的首要环节，它贯穿于体育管理的全过程，直接关系着体育管理的成败。

（二）体育决策的意义

关于体育决策意义的研究不同的学者从不同的角度给出了各自不同的解释。杨桦在“关于冬季竞技体育项目管理决策的思考”中指出科学的管理决策是指导当前体育改革的需要，是建设世界体育强国的需要。现代竞技体育管理的过程，实际上就是竞技体育管理者的决策过程。因为，竞技体育管理的一切工作，都是围绕着制定决策和实现决策目标进行的。一个竞技体育的管理者能否根据需要适时做出正确的决策，将直接关系到竞技体育管理工作的成败，可谓“一着不慎，全盘皆输”。袁艳在“体育社会科学的决策与管理价值透析”中提到决策过程是一个具有复杂性与动态性的过程，是针对事先规划的与未来的操作行动而制定的，决策是社会各项体育管理活动中的重要职能。

二、体育决策的类型及程序的研究

（一）体育决策的类型

依据不同的标准，可以对决策做出多种不同的分类。不同类型的决策有其不同的特点，合理区分管理决策的类型，把握不同类型决策的基本规律，对正确做出决策有重要的意义。丁庆建，孙庆祝在“现代体育决策系统分析”中把体育管理决策按层次可分为三大类:战略决策、战术决策和监督决策。这三大类决策相互依附相互影响，构成了一个具有宏观决策与微观决策的完整的决策体系。黄瑞国按体育竞赛谋略决策的层次将体育竞赛的决策分为二个层次：一是战略层面的决策，二是战术层面的决策。按体育竞赛谋略决断的程序把体育竞赛谋略决断可分为二种：一是赛前决策， 二是赛场临机决策。

（二）体育决策的程序

决策的过程有它内在的规律性，决策的过程是由相互联系相互制约又形成几个相对独立的阶段来进行。科学的决策必须按照一定的程序来进行。丁庆建，孙庆祝根据现代体育决策的目标，针对外部、内部制约条件，对收集到的信息予以分析，然后制定出若干可行性方案，并在其中进行选择，最后将选择的最优方案实施，然后不断地进行信息反馈和修正。在此基础上，他们提出现代体育决策系统模型。该模型显示了决策的系统过程以及各个组成部分的有机联系:首先，现代体育决策系统模型的中心是体育决策目标，目标指明了体育决策的方向和重点，也是衡量管理者业绩的尺度;其次，现代体育决策系统模型高度重视制约条件的作用;第三现代体育决策系统模型表明了决策是一个连续的循环的过程。

第9篇：固定资产投资综述范文

关键词：全球化经济金融化非金融企业

美国次贷危机爆发前后，作为可能导致危机的重要因素——经济的金融化现象，成为西方经济学者热议的焦点（John Bellamy Foster，2008，2007；格莱塔·R克里普纳，2008；William Milberg，2008）。经济金融化描述了近四十年来资本主义的经济特征从以生产为重心逐渐转移到以金融为重心这一事实（John Bellamy Foster，2007）。与传统金融发展与经济增长理论不同的是，经济金融化不仅反映在银行、经纪人事务所、金融公司等机构的扩张上，金融业利润占利润总额的百分比的增长上，也同样反映在非金融企业的利润积累和利润使用上的“金融化”倾向上（Milberg，2008）Milberg认为非金融部门的金融化是指：生产性企业越来越多地成为金融控股集团，其利润越来越多地被用于股东分红、购买金融资产（例如股票回购），甚至兼并收购等。。尽管过度的金融创新与资本的金融化最终体现为越来越大的资产价格泡沫并导致危机爆发，经济金融化的过程也并非对经济毫无裨益。Paul Sweezy（1997）曾认为资本积累过程中的金融化是支撑20世纪70年代以来经济增长的主要力量，并由此带来了资本主义经济体系的转型。不仅如此，在全球化背景下，跨国企业通过控制价值链、获得利润积累而产生的金融化趋势促使以美国为代表的经济体实现了：低投资与企业核心竞争力提高并存，高利润、高股东价值与低投资率并存，低生产、低物价与高消费并存的优质增长（Milberg，2008；张慕濒，2010）。

20世纪90年代以来，中国加速融入世界经济体系，成为全球价值链体系中最大的制造中心。金融危机之后国内制造业迫切需要转型升级，然而“实业金融化”的趋势却愈演愈烈。有数据表明，国资委下属的117家央企中76%涉足金融业，这些非金融央企实际已经控制了24家信托公司、20家证券公司、14家财产保险公司以及23家寿险公司，分别占到受调查该种类金融机构的462%、410%、370%以及531%。此外，上市公司抱团参与私募股权投资以及各地陆续爆发的民间借贷危机，均验证了上述事实。这是否说明在全球经济一体化、经济金融化趋势的推动下，中国实体经济也出现了金融化现象？与控制全球价值链的美国相比有何不同？如何证明和评价我国的实业金融化现象？

基于上述思考，本文从梳理西方金融化评价的定量指标入手，以中国的宏观金融状况与制造业的金融活动为研究对象，实证检验中国的经济金融化现象，判断目前金融化的状态、阶段，分析其成因，为如何看待实体经济与虚拟经济的协调发展提供借鉴。本文的结构安排如下：第一部分文献综述，梳理金融化研究的不同方面，区分金融化与金融发展，厘清全球化与金融化的关系；第二部分是借鉴西方评价体系设计中国经济金融化的量化标准；第三部分全球化下经济金融化趋势在中国的验证。第四部分是总结与启示。

经济金融化的相关研究回顾

1金融化的定义与成因

自Goldsmith（1969）和McKinnon（1973）提出金融发展与经济增长关系的经典理论以来，“金融化”一词被随意地等同于金融深化或金融自由化，尤其当Mckinnon和Shaw（1973）以发展中国家作为研究样本的“金融抑制论”传入我国后，国内学者对金融发展理论的关注主要落脚于宏观层面、金融机构和制度的发展层面。从近期最新的观点来看，“金融化”是对一国宏观、中观和微观层面金融发展状况的客观描述，它既表达了金融部门对国民经济的贡献程度达到一定的水平，也反映了传统金融发展理论一直忽视的非金融企业的金融活动，而后者是“金融化”理论更注重的方面。“金融化”现象或者金融化水平的提高并不一定代表金融发展有助于经济增长，反之，在金融抑制的发展中国家，企业等非金融部门仍然可以通过某种方式的利润累积和利润使用，实现向金融类控股公司转变的可能。因此，本文首先对20世纪70年代以来有关金融化的研究加以综述，其目的是厘清金融化的涵义。

当前国外研究文献对“金融化”的定义比较随意。最早提出金融化术语的可以追溯到20世纪初，Hobson（1902）、Hilferding（1910）、 Lenin（1916）认为金融化反映了食利者阶层享有越来越大的政治和经济力量此处文献转引自：格·R克里普纳美国经济的金融化（上）丁为民等译国外理论动态，2008（6）。70年代之后，学者普遍赞同把金融部门的发展、金融利润占利润总额的比重增加以及金融交易的扩大和新的金融工具的创造（ Felix，1998；Henwood，1997；Sassen，2001；Tickell，1999）作为金融化的证明，Phillips（2002）认为金融化代表了资本市场相对于银行而言其支配作用日益增长。然而这种笼统的归纳模糊了金融化与传统金融发展理论的差异。随着股份公司的进一步发展和经济全球化的推进，学者们将关注的重点逐渐微观化：①从公司治理的角度，认为金融化是“股东革命”的结果，即股东为了实现其价值要求更多地分红、股票回购等，由此带来公司金融活动的增长（Froud et al， 2000；Lazonick and O’Sullivan， 2000；Williams， 2000）。②从投资回报的角度，认为金融化是因为产业投资的回报率与金融资产投资回报率之间的差距越来越大所致（Dumenil& Levy，2005；Crotty，2005）。

而在定量描述金融化上，近期文献形成了三种观点：①工业国金融部门的产出占GDP或净收入的比重较大（Epstein & Jayadev，2005）；②总的国际资本流动量比世界总产出和产品与服务的贸易量增长更快（Eatwell& Taylor，2002）；③非金融部门越来越倚重于金融而非产品作为他们资金的来源与用途（Stockhammer，2004；Crotty，2005）。

2全球化与金融化

次贷危机催生了国外学术界对实体经济金融化成因的进一步关注，2008年发表的多篇文章都将视角转向全球化对非金融企业的影响之上。比如格·R.克里普纳认为金融化的研究视角应该从“以活动为中心”转向“以积累为中心”，他在《美国经济的金融化》一文中明确提出应观察美国经济中“利润从何处产生”的问题，以此作为“金融化”存在的证据。此外，他认为对金融化问题的研究可以说明全球化对国家的影响已经到了怎样的程度内容出处同前。。无独有偶，Milberg（2008）撰文进一步研究了以美国跨国公司为代表的非金融企业“金融化”的成因。他将非金融企业的金融活动分成两块：一是从利润来源的角度，认为借助于控制全球价值链，跨国公司以降低进口成本而非提高国内产品价格的方式实现了利润积累，并由于生产碎片化和外包，主导厂商可以在不提高固定投资的情况下快速积累利润，使其资金的积累速度大于其生产投资速度；二是从利润使用的角度，既然控制价值链的一方已经不需要生产制造，则利润使用则更多地用于金融活动，例如分红、股票回购用以期权激励，或者是对外收购。由此，全球价值链使主导厂商维持了较高水平的金融化，并反过来促使价值链管理强化，最终形成持续的金融化现象。

3国内研究现状

与国外文献不同，国内研究基本忽略了金融化与金融深化、金融自由化的差异。在理论研究方面，大多延续了金融促进论和金融抑制论（谈儒勇，1999；史永东等，1999；韩廷春，2002、2003；王志强、孙刚，2003；沈坤荣、张成，2004；王洪斌、柳欣，2008），重在实证分析代表金融发展或经济金融化的指标与代表经济增长或结构调整指标的相互关系。2008年以后的一些研究则注意到微观层面证据的重要性：易纲、宋旺（2008）跳出传统只研究金融部门的做法，以住户、非金融企业部门、金融机构三个主体的金融资产结构为对象，重新度量了中国金融资产总量及结构，研究了中国金融资产结构是否改善，以及目前的结构是否适应经济发展需要的问题；吴晓辉等（2008）设计了一个涵盖政府支出、城镇家庭财产性收入和非国有企业融资额等一系列指标在内的金融发展变量，尝试探索金融与经济增长的微观作用机理；鲁晓东（2008）也将金融发展指标扩大到私人信贷、上市公司市值等微观层面；孙天琦（2008）认为企业的IPO行为在致使股权资本扩大的同时也增加了其负债能力，导致资产规模扩大，进而影响到M2，为微观层面的金融化与宏观的金融发展构建了联系；祝丹涛（2008）认为金融体系效率的高低会体现在家庭和企业资金的可获得性、储蓄转化为投资的效率以及财政收支上，并以美国为例论述了上述机制对经常项目盈余的影响，建立了一个全球化和微观相结合的视角。然而站在全球化背景下考虑非金融企业金融化问题的文献少之又少，赵玉敏（2008）分析了发达国家通过全球化的制造业产业转移实现金融资产价格上涨和消费过度，以及在金融技术创新的推动下的过度金融化对中国制造业的影响，但作者所指的金融化主要指金融脱媒、虚拟经济和实体经济发展背离，还是一种偏宏观的看法。

综上所述，要刻画全球化背景下中国经济的金融化特征，除了要考虑金融深化的程度以及金融体系的效率，更应关注在全球价值链分工体系下中国制造业的金融活动。制造业出现了高IPO、负债扩张（从而资产规模扩大）、高投资、高企业储蓄的现象，整个金融市场的体量也在增加，并且由于加工贸易本身的模式和中国投资机会的涌现，又出现双顺差现象，这在宏观上促使金融深化和金融体系效率的提高。然而在微观上，还必须考虑制造业在这一金融深化过程中，是否出现了利润的累积总量高于利润使用总量，是否投资的增长带来利润的累积等等。也就是说，金融深化或者金融体系效率的提高必须建立在对微观经济主体利润累积有正面作用的基础上，而不是一个空泛的总量概念。因此，本文将以全球化为背景，从宏观、中观和微观三个层次实证检验中国经济金融化的存在性，其中微观数据将取自制造业上市公司层面，这些公司在中国制造业嵌入全球价值链的过程中发挥着主导作用。

中国经济金融化的量化评价设计

国内有关经济金融化的量化评价方法的文献较少，宋仁霞（2007）建立了一个囊括金融机构资产规模、金融资产结构、上市公司产业分布数、三次产业增加值中金融资产占比、金融企业利润占社会企业利润总额比率等在内的24个指标，检验中国的经济金融化状态，指标设计上尽管顾及到微观层面，但指向不明确，体系略显陈旧，也忽略了非金融企业金融化这个重要因素。其他与金融化相关的主要是金融市场化指数的设计（黄金老，2001；刘毅，2002；庄晓玖，2007）。

本文参考了格莱塔R克里普纳（2008）和Milberg（2008）对于金融化的量化分析框架，采集来自宏观、部门和行业三个层次的数据，主要从规模、结构的角度进行统计分析。鉴于有关中国经济金融化评价体系的国内文献尚未充分，本文的研究并未实现指标体系构建，但可为未来经济金融化指标体系的设计提供前期成果。

（1）宏观层面。根据格莱塔·R克里普纳（2008）的总结，评价经济长期结构性变化的方法主要有两种，“以活动为中心”的观点主要关注不同行业的就业份额占总就业人数的比重、产出占GDP的比重等，而“以积累为中心”的观点则关注利润从何处产生，比如各产业公司利润的相对比重。格文研究表明：“以活动为中心”的经济变化观不适合金融部门金融部门不是劳动密集型部门，它的“产品”在国民经济统计中并不是以透明的方式表现出来的。，并且忽略了非金融企业的金融活动对实体经济的影响作者认为20世纪70年代困扰美国企业活力能力的危机中就能看到金融化的起源：面对国内劳工的战斗性和海外与日俱增的国际竞争力，非金融企业对不断下降的投资回报的反应，就是将资本从生产领域抽走，将其转移到金融市场。因此一个完整的金融化概念就必须既包含金融企业，也包含非金融企业的活动。那种单纯进行部门分析的方法只关注金融业，丧失了大量的对考察美国经济金融化非常重要的资料。，实证发现：就业与产出指标无法揭示经济金融化特征，但利润数据却可以做到。在本文的研究中，宏观数据包括两类：第一类反映就业、产出部门构成，由于无法获取各产业公司利润的相对份额，有关论据将采用部门和行业数据。第二类反映全球化与金融化的关系。在此，我们借鉴了Milberg（2008）的观点，他认为美国非金融企业的金融化其中一个重要原因是利润来源发生了变化：通常企业的利润来源于提高产品售价、降低成本或扩大产量，然而在控制了全球价值链分工体系后，美国跨国企业用外包的方式取代了在本国进行生产性投资，然后再通过贸易的方式进口中间品或最终品，长期则形成了国内CPI涨幅低于货币供应量M2涨幅和企业利润增长的趋势，这为非金融企业的金融化打下了基础。因此，我们也选取国内相关数据查看上述状况在中国的表现。

（2）部门层面。主要以非金融企业作为研究对象，考虑其利润的来源与使用情况。①关于利润来源：按照格文，金融化的一个标志是非金融企业源于金融投资的收入高于源于生产活动的收入，或者在一定的基础比例下前者的增幅大于后者。由于格文的研究时期跨越1950—2001年，二战后美国采取刺激投资的税收与折旧政策，企业利润被严重低估，因而格文选择了证券收入与公司现金流量的比率来衡量利润的来源。再者，因为经济金融化还应考虑金融业的利润增长情况，增加了一个考虑金融利润（现金流）与非金融利润（现金流）对比的指标。鉴于中国公开的统计年鉴未公布非金融企业的证券收入与现金流量数据，我们用制造业和FIREFIRE是金融、保险、房地产业的总称。上市公司数据验证这一状况。②关于利润使用：根据Milberg（2008）的观点，非金融部门将利润更多地用于分红、股份回购、兼并收购等金融行为，也是金融化的一个表现。由于国内统计部门并无相关口径数据，我们从与金融行为相对的固定资产投资行为加以反证：如果公司利润中用于固定资产投资的比例较高或者这一比例增速加大，则可以说明非金融企业的金融行为并不居主流。此类指标包括：制造业和FIRE固定资产投资占GDP的比例等。

（3）行业比较。为了进一步探究全球价值链分工对我国制造业资金运用的影响，我们按照参与价值链的程度不同在鉴定这一概念时，我们借鉴了Milberg（2008）文中的一个方法：他使用美国制造业的相对进口价格（relative import price）来反观生产（服务）外包的程度，相对进口价格越低的，说明生产碎片化程度越高，美国跨国公司作为价值链中心的控制力越强。其中电脑和办公机器、通信设备、饮料、电子产品、服装和家具等行业都处于相对进口价格下降较快的行业。，选择了若干行业观察：不同行业证券收入占利润的比例，不同行业利润中用于固定资产投资的比例。

（4）样本数据的来源与时期。依照西方学者的研究，虽然全球化从上世纪70年代就已经开始，但发展中国家加入全球化体系加速了发达国家非金融企业金融化的形成，因此本文选取的数据时间跨度为2000年至2011年。数据主要来源于：①中国统计局各年度统计年鉴数据；②国泰君安（CSMAR）数据库的上市公司数据。

三个层次的数据可见下表：

数据分类序号含义宏观层面（1）FIRE就业人数占比（2）FIRE产值/GDP（3）CPI、M2的增幅对比部门层面（4）制造业上市公司证券收入/公司利润*（5）FIRE上市公司证券收入/公司利润（6）FIRE上市公司证券收入/制造业上市公司证券收入（7）FIRE上市公司利润/制造业上市公司利润（8）制造业固定资产投资/GDP（9）FIRE固定资产投资/GDP行业层面（10）分行业制造业上市公司证券收入/公司利润（11）分行业制造业上市公司固定资产投资/公司利润注：*我们最终使用了公司利润而非现金流量作为分母，是因为现金流量余额经常出现负数，影响了数据质量。

中国经济金融化的经验分析

1来自宏观层面的证据

宏观数据展示了非金融部门的发展及其与金融部门的相对发展速度。

（1）从就业份额来看，图1表明，从2000年到2011年，尽管外向型经济特征明显，但按城镇就业口径统计的各部门的相对就业份额在10年间并无大的变化。2011年FIRE部门的就业比例比10年前有了显著提高，制造业和服务业的这一比例还有所下降，但幅度均不大。这个结论从一定程度上印证了格文（2008）对于“以活动为中心”视角的判断，说明就业比例大概无法很好地表达经济金融化现象。

（2）图2显示了各行业增加值占GDP增加值的比重2010年中国统计年鉴并未公布制造业增加值数据，此处数据来源于世界银行WDI数据库，原为1906186亿美元，此处换算为人民币，换算汇率取2009年12月31日与2010年12月31日人民币兑美元中间价的平均值。。可见，制造业、FIRE部门和服务业增加值占比均有所提高，制造业从2000年开始这一比例快速增长，并一直持续到2004年，之后一直维持30%以上的占比，但2008年后开始明显下降。与制造业的发展趋势有所不同的是：2007年之后FIRE的增加值占比开始突破10%的区域，并呈现稳态上升之势。然而总体而言，与就业数据相似，近10年来部门发展的差距并未像美国那样出现显著的拉大。

（3）图3是用CPI、M2等宏观数据的变动关系验证金融化的后果。将图3与表1比较可见：根据Milberg（2008）的研究，自1986年开始CPI处于逐级下降，进口商品的价格也在逐步下降，而货币供应量M2尽管在1991—1995年间紧缩，长期增势不改，1996—2006年均增幅6%以上，是CPI增幅的2倍多。弗里德曼关于“通货膨胀自始至终是一种货币现象”的论断在新的以价值链为主导的国际分工体系下被打破了。与此相对应，处于价值链低端制造环节的中国，却出现了CPI、M2与企业利润齐升的状况，其中M2的增长幅度明显高于CPI。尽管这一宏观数据的形成有更为复杂的微观因素，我们也不能仅据此判断其与金融化的关系，但这一结果说明在中国参与价值链分工之后，尽管企业利润上升，但低附加值的特点要求更大的投资和产能加以维系，使得企业的货币需求始终维持在高水平。投资——制造——出口——利润积累——再投资的循环造成是制造业的利润累积难以持续进行，也就难以展开相关金融化活动。

2来自部门层面的证据

西方学者对美国经济金融化的研究形成了几点结论：①非金融部门证券收入占现金流入或企业利润的比重在提高，并且高于非金融部门来自业务经营的收入；②除了非金融企业在增加收入流量的过程中不断增强金融活动外，金融业自身也变成一个在经济活动中越发具有特权的积累机构[美]格·R克里普纳美国经济的金融化（上）丁为民等译国外理论动态，2008（6）。然而在数据处理上，格文将金融和非金融部门合并，取出它们共同的金融业务利润对比它们共同的非金融业务利润，而且并未比较金融与非金融部门相比到底谁的金融利润增长更快，本文对此做了区分。图4表明：从利润来源的角度，FIRE上市公司的证券收入占企业利润的比例大大超过制造业上市公司，两者的增长趋势也相差迥异。FIRE上市公司在2005年之后证券收入占比激增，制造业却一直在低位徘徊。

图5描述了FIRE上市公司与制造业上市公司证券收入的对比，从年度数据看，2003年之后FIRE上市公司证券收入激增，其增幅大大超过制造业并持续到2004年，然而2004年之后这一比例又开始急剧下降，随后在2005—2009年间，这一比例呈现出有规则的波动，波峰之间相距两年左右。进一步观察发现，两个行业证券收入比的变化与股市牛熊交替正好相反，牛市时FIRE上市公司证券收入与制造业上市公司证券收入的比值下降了，熊市时反而有所上升。这是否意味着牛市带动了实业投资机会增加，金融机构资金流向实业投资的体量大于流向金融资产领域，而在熊市时由于实业投资机会缺失，无论金融业还是实体经济部门，资金只有流向金融资产领域寻求盈利机会。把这一比例进行三年、五年移动平均发现比值变化趋缓，但近几年依然保持高位。

两个行业利润的对比见图6，无论是年度数据还是三年、五年移动平均都可看出，2003年之后FIRE上市公司的利润远高于制造业上市公司，近几年保持在4倍左右的幅度，远远高于2003年之前的1倍多。

图7有关利润使用的数据表明，制造业固定资产投资占GDP的比例高于FIRE的这一比例，并且从2002年以后一直呈现上升趋势，直至2009年回落。FIRE部门则一直维持稳定的固定投资比例，这尽管与该行业特殊的盈利模式相关，但其收入来源与支出的反向变动，恰好说明也许FIRE部门才是主导中国“经济金融化”的力量，但FIRE部门的过度繁荣并未辐射到实体经济，它成为一个自我发展、凌驾于实体经济之上的主体，完全背离了“温和小帮手”的目标，这种“金融化”正是实体经济发展的噩梦，也是另一些西方学者批判金融化导致金融危机的缘由。由此，我们从实体经济与虚拟经济协调发展的角度证明了：一个有积极作用的经济金融化之路应该是夯实微观经济主体的金融能力，而不能仅根据传统金融理论的看法，计算金融机构的发展程度或金融利润的积累程度。

上述分析表明，制造业的金融化现象并不显著，那么是否利润积累之后又用于资本形成和扩大再生产了？考虑到参与价值链分工的行业在过去的十几年间获得的投资机会和财富积累速度大大高于其他行业，按理它们应该有更大的金融活动能力，因此，下文进一步通过行业间比较来探究全球化对发展中国家经济金融化的影响。

3来自行业比较的证据

我们根据嵌入价值链深度的不同选择了五个排名靠前的上市行业，按程度高低分别是：通信及相关设备制造业和计算机及相关设备制造业、饮料、仪器仪表及办公机器制造业、服装、交通运输设备制造业。从利润来源的角度，图6显示五个行业的差异非常奇特。证券收入占企业利润比例一直上升的只有通信和计算机行业；服装与仪器仪表及办公机器制造业是两个大起大落的行业，其证券收入占比与宏观经济呈现反向关系，2007年之前两个行业这一比例极低，而金融危机之后，两个行业的该比例上升到很高的水平；交通运输设备制造业的证券收入占比一直处于较高的位置，然而也有与经济增长相背的规律；饮料行业在参与价值链深度方面排名第二，但其证券收入占比一直处于最低位置，并且平稳变化并不受宏观经济的影响。

进一步地，我们分析这五个行业利润使用的特点。图7显示自2000年以来五个行业均出现了固定资产投资占利润的比例下降的趋势，其中下降幅度最小、最为平缓的是之前“金融化”程度最高的通信与计算机行业；服装与仪器仪表及办公机器制造业依然是变动最为剧烈的两个行业，2007年、2008年之后两个行业从五个行业中最高的固定投资占大幅回落，截至2011年底，虽然在衰落之后仪器仪表行业的固定投资占比依然最高，但服装行业的指标排名已经到了第三位。交通运输设备制造业的固定资产投资占比排名第四，其下降幅度略高于通信及计算机行业，高于饮料行业；饮料行业的固定资产投资占比在五个行业中最低，也出现了平缓下降的趋势。

总结来看：①劳动密集型、处于价值链较低位置、容易受外需影响而产能过剩的行业，其金融投资和产业投资显示出明显的替代性，而金融投资更像是一种被动的选择，尤其是金融危机之后投资机会稀缺，这些行业只好将闲置资金用于购买金融资产；②资本密集型以及具有一定技术性的行业处于价值链的较高位置，更易于进行金融利润积累；③以国内市场为主要需求对象的行业既不用遭受外需市场的瞬息万变，也不用遭受太多来自价值链主导方的利润剥夺，因此有更大的余地在金融投资和产业投资之间进行权衡。

结论与启示

综上所述，在全球价值链分工体系下，中国并未在实体经济部门出现显著、持续的类似美国企业的金融化现象。在美国等跨国企业主导的价值链控制下，我国企业的资本积累活动更多的还是用于固定资产投资和扩大再生产。尽管企业的金融利润有所增长，并且某些行业在某些年份上升明显，但更多的是经济低迷时的一种投资替代。这从另一个角度验证了Milberg（2008）关于美国经济金融化成因的论断，即：美国正是由于借助外包剥离了生产过程解放了固定资产投资，借助压低进口价格赢得利润，两相结合实现了初步的利润累积，然后再通过股权投资、并购等金融活动更好地控制价值链，实现了持续的金融化。

我们的研究并未在非金融企业中获得正向支持，却发现金融部门本身日益显示出特权阶层的财富积累能力。由于金融制度的垄断性和利率等要素价格尚未放开，金融部门的定位从原本为企业提供金融服务收取“佣金”，变成了与企业争利，并导致金融利润率与实业利润率的大幅差异。这又引导现金流丰沛的诸如国有控股公司倾向于投资控股金融业，而不是将利润用于产业类的股权投资、并购和股东分红。这种名义上的“金融化”背后映射出实体经济与虚拟经济发展的不协调，金融凌驾于实体经济之上，它不仅没有带来微观经济主体金融能力的改善，反而可能恶化其融资状况，因而并不可取。

本文弥补了国内有关金融化研究的不足，与国外经济金融化相关研究形成对比。研究表明：未来有关金融化或金融发展问题的研究应从关注金融体量的变化深入到结构优化，必须考虑微观主体的效率，探索非金融企业金融化的成因和后果。本文对中国经济金融化现状的检验，可为新形势下加强金融监管提供启示：实业金融化是产业升级的另一种形式，对企业而言可以多元投资、分散风险，对整体经济而言可以优化资源配置，摆脱原有行业格局的限制，但要避免实业金融化走向极端的产业空心化，造成过度的资产价格泡沫。金融仍然要为实体经济的转型、发展服务。

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