城市固定资产投资精选(九篇)

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第1篇：城市固定资产投资范文

【关键词】固定资产投资；经济增长；城镇；Granger因果检验；脉冲响应函数

1.引言

投资、消费、进出口贸易是国内生产总值的主要组成部分。目前，我国正处于向工业化社会过渡的阶段，投资特别是固定资产投资占国内生产总值的比重从2000年36.5%上升到2009年的47.7%，固定资产投资的比重呈现增加趋势。固定资产投资也被部分学者视为拉动发展中国家经济增长的主要手段和措施。但是，由于每个发展中国家的国情不同，固定资产投资能否真正成为推动经济增长的主要因素还必须结合各国国情进行考察。中国作为最大的发展中国家，研究其固定资产投资与经济增长的关系一直是学术界的热点，并具有重要的现实意义。

在我国固定资产投资与经济增长关系的研究上，苏文惠（2011）认为经济增长是导致固定资产投资增加的原因，但固定资产投资的增加并不导致经济增长。高丽（2005）实证分析了我国经济增长与外商直接投资和固定资产投资的关系，认为适度控制国内固定投资。王云等（2010）比较了消费与固定资产投资与经济波动的关系，指出扩大居民消费对经济增长的效力大于扩大固定资产投资产生的效力。姚娜（2007）认为固定资产投资间接影响经济增长。焦佳等（2008）研究发现我国固定资产投资与经济增长之间存在长期均衡关系。王天营（2004）研究了固定资产投资对GDP的滞后性以及滞后期。

综上所述，我国目前学术界研究固定资产投资与经济增长关系时，不少文献以城镇和农村作为一个整体进行研究，单独研究城镇固定资产投资与经济增长关系的文献较少，并且基于VAR模型分析两者关系的文献更是少见。因此，本文基于VAR模型，运用单位根检验、协整、Granger因果检验，脉冲响应函数和方差分解等分析城镇固定资产投资与经济增长关系，以考察两者的相互影响程度，并得到相关的启示，具有重要的现实意义。

2.实证研究

2.1 数据来源和模型建立

本文使用2004年第1季度到2010年第4季度全国城镇固定资产完成额（GDZC）和国内生产总值（GDP）的季度数据作为分析的原始数据，数据来源是国家统计局的季度统计。由于固定资产投资完成额和国内生产总值是季度数据，具有季节变动因素和不规则因素，因此必须对原始数据进行季节调整才能使数据具有真实性和代表性。本文采取移动平均法对数据进行调整。

参考高铁梅（2006）对于数理模型的分析，VAR模型（Vector Autoregression，向量自回归模型）能够把每一个内生变量作为所有内生变量的滞后期来构建函数，能够充分反映时间序列的变化趋势和变量间的关系。所以，本文采用VAR模型，具体是：

Yt=A1yt-1+A2yt-2+…+Apyt-p+ξt t=1，2，3，…，T

其中，A为系数矩阵，T是样本个数，y是k维内生变量向量，即城镇固定资产完成额（GDZC）和国内生产总值（GDP）。

本文使用EViews5.0软件进行数据分析。

2.2 平稳性检验

为了克服数据的非平稳性，使数据具有一定的预测性，必须对数据进行平稳性检验，采用的方法是ADF（Augmented Dickey-Fuller Test）单位根检验法。如表1所示，对城镇固定资产完成额（GDZC）和国内生产总值（GDP）进行ADF检验，发现两者是非平稳的，然后对GDZC和GDP的一阶差分进行ADF检验，发现两者是平稳的，所以GDZC和GDP是一阶单整序列。

表1 ADF检验结果

ADF值 p值 结论

GDZC -0.1976 0.9275 非平稳

（GDZC） -10.328 0.0001*** 平稳

GDP -0.4111 0.8937*** 非平稳

（GDP） -11.959 0.0002 平稳

注：***表示在1%的水平显著，表示一阶差分。

表2 Johansen协整检验结果

原假设 特征值 迹统计值 5%临界值 p值

0个协整向量 0.5116 22.7319 18.3977 0.0116

至多1个协整向量 0.1178 3.3851 3.8415 0.0658

2.3 协整检验

由于GDZC和GDP是一阶单整序列，为了进一步检验两者见是否存在长期稳定的均衡关系，所以必须对其进行协整检验。协整检验方法采用Johansen协整检验。进行协整检验关键是确定滞后阶数，如果滞后阶数越大，越能反映时间序列的动态性，但是自由度就会减少，反之亦然。因此选取适当的滞后阶数尤为关键。根据AIC和SC准则，本文选取滞后阶数为2。现使用Johansen协整检验对GDZC和GDP进行检验，如表2所示。

由表2可知，在5%显著性水平下，GDZC和GDP存在着一个协整关系，表示城镇固定资产完成额（GDZC）和国内生产总值（GDP）间存在着长期稳定的均衡关系。

2.4 Granger因果检验

为了进一步验证城镇固定资产完成额（GDZC）和国内生产总值（GDP）两者的因果关系，本文采用Granger因果检验法进行分析。运用Granger因果检验法的前提是变量间必须存在着协整关系，由上文协整检验可知，GDZC和GDP存在着一个协整关系，因此符合Granger因果检验法的规定。检验结果如表3所示，在10%显著性水平下，GDP是引起GDZC变化的Granger原因，而GDZC不是引起GDP变化的Granger原因。对此可能的解释是固定资产投资相对于其他因素对经济增长的促进作用不显著。但是经济增长后，却促进了固定资产投资的增加，一方面是因为在经济增长后，城镇居民对诸如住房、生活配套设施具有改善性需求，从而刺激固定资产投资增加，另一方面是由于在经济增长后，政府拥有较为充足的资金进行城镇再次规划和定位，调整产业结构和布局，发展新兴产业，进一步促使固定资产投资的增加。

表3 Granger因果检验结果

原假设 Chi-sq p值 结论

GDP不是GDZC的Granger原因 5.187 0.075 拒绝原假设

GDZC不是GDP的Granger原因 4.269 0.118 接受原假设

2.5 脉冲响应分析和方差分解分析

通过构建脉冲响应函数（Impulse Response Function），可以测算当系统受到随机扰动项的一个标准差冲击时，其对所有内生变量产生的动态影响。方差分解（Variance Decomposition）则是反映某一个冲击对变量影响的贡献度。

图1、图2是基于VAR模型的脉冲响应函数图，横轴表示冲击作用的滞后期数，纵轴表示响应程度，实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏移差。

图1 GDZC对GDP冲击的响应 图2 GDP对GDZC冲击的响应

从图1看到，当本期给GDP产生一个标准差冲击时，固定资产投资（GDZC）在第一期处于高位，接着往下降一直持续到第3期，达到最低位，往后则缓慢稳定增长。这表明当外部对GDP产生一个标准差冲击后，给固定资产投资引起正向作用，并且具有显著的持续稳定增长效应。

从图2可知，当本期给固定资产投资（GDZC）产生一个标准差冲击时，GDP在第1期为0，说明存在着GDP对GDZC的冲击具有一个时期的时滞，接着上升持续到第2期，达到最高位，往后则逐渐下降。这表明当外部对GDZC产生一个标准差冲击后，给GDP的影响越来越小。

在方差分解上，见图3、图4，横轴表示滞后期数，纵轴表示贡献率（单位是%），曲线表示方差变化。由图3可知，GDP对GDZC的贡献率从第1期开始一直下降，在第3期达到最低位，随后逐渐上升，贡献率保持在73%以上。由图4可知，GDZC对GDP的贡献率从第1期开始上升，在第3期达到最高位（12.3%），接着逐渐下降，贡献率越来越小。这个结论与上文的脉冲响应分析结果相一致。

3.结论及启示

本文在构建VAR模型的基础上，通过运用单位根检验、Johansen协整、Granger因果检验，脉冲响应函数和方差分解等分析城镇固定资产投资与经济增长关系，研究结论是：经济增长对固定资产投资具有显著的促进作用，而固定资产投资对经济增长并不具有显著的促进作用。这个结论的启示是：

（1）由于经济增长对于固定资产投资具有显著促进作用，城镇居民对诸如住房、生活配套设施具有改善性需求，因此地方政府应该合理发展和调节房地产，并重点解决困难群众的住房需求，使城镇困难群众能够享受到经济增长的成果。并且，地方政府对于城镇规划发展、产业结构调整和布局必须具有科学性、前瞻性，发掘适合当地发展的产业进行投资。

图3 GDZC的方差分解图图4 GDP的方差分解图

（2）固定资产从初期投入到最终完成需要一个相对较长的时间，因此对于地方政府来说，单纯依靠增加固定资产投资快速刺激经济增长并不现实，或者说固定资产投资对于经济增长的贡献，更多表现在改善城镇生产、生活环境设施以及调整产业结构布局所带来的间接效应上，图2也充分解释了这一点，图中GDP在第1期为0，说明存在着GDP对GDZC的冲击具有时滞。因此，地方政府盲目片面增加固定资产投资并不能促进经济增长，反而会阻碍经济增长，另一方面地方政府应该充分意识到固定资产投资并不会对经济增长起到立竿见影的作用，需要在一段时间后，投资的间接效应才会显现。

（3）地方政府应该加强固定资产投资的管理。由于固定资产投资的间接效应和时滞性，地方政府应因地制宜、有针对性选择适当的项目进行投资，综合评价项目的投入产出情况，避免投资以牺牲环境为代价的高耗能、高污染产业。此外，由于固定资产投资对经济增长的贡献率最高不超过12.3%，这说明可能有其他因素影响着经济增长。分析这些因素对于经济增长的影响程度将是未来的研究重点，也有助于发现、识别和剖析影响经济增长的关键因素。

参考文献：

[1]苏文惠.我国固定资产投资与经济增长关系的实证研究[J].现代商业,2011(5).

[2]高丽.外商直接投资、固定资产投资与经济增长――对中国的实证分析[J].世界经济情况,2005(15).

[3]王云,赵斌.基于SVAR模型的居民消费、固定资产投资与经济增长研究[J].商业研究,2010(12).

[4]姚娜.我国固定资产投资与经济增长关系的实证分析[J].金融经济,2007(08).

[5]焦佳,赵霞,于霄.我国经济增长与固定资产投资的变结构协整分析[J].山东经济,2008(01).

[6]王天营.我国固定资产投资对经济增长的滞后影响研究[J].经济问题,2004(12).

第2篇：城市固定资产投资范文

[关键词] 固定资产投资 适度规模 控制 模型 预测

一、引言

固定资产投资规模与国民经济增长的关系十分密切，一方面，经济的发展程度直接制约着投资的数量;另一方面，投资规模的变动又会影响国民经济的发展。因此，为了保持经济长期持续稳定协调的发展，固定资产总投资应当控制在适度的规模之内，探寻固定资产投资的适度规模对于城市经济发展是非常重要的。本文结合西安市市情，对西安市固定资产投资适度规模进行分析和预测，旨在为城市管理者提供决策参考依据。

二、固定资产投资适度规模概述

固定资产投资对经济增长的贡献是由于它向社会提供了生产能力、运输能力、住宅和公共建筑物等社会供给能力和大量实物,增加了社会财富。虽然由于项目投资建设需要一定周期，这种社会供给能力不一定是即期(当年)的现实供给,而且可能存在滞后的现象,但它却决定着扩大社会再生产有无后续能力和资源的问题，关系到国民经济的发展前景，因此固定资产投资规模不能过小,否则会影响和减少社会经济发展的后劲，导致社会消费需求的不足。另一方面,固定资产投资本身又是巨大的有现实购买力的有效需求,是对社会经济和物质资源的巨大消耗,这无形中就增加了社会的总需求能力，但同时也加大了社会总供给的压力。因此固定资产投资总规模又不能过大，过大会使社会总供给能力承担不了。

所以，固定资产投资的总规模，无论过大还是过小，对于经济发展都是不利的，为了保持经济长期持续稳定协调的发展，固定资产总投资应当控制在适度的规模之内。

三、西安市固定资产投资适度规模控制模型的建立

要达到适度的年度投资总规模，从定性上考虑应该满足以下几个条件：其一是投资的增加应该在国民生总值增长量所许可的范围内，以使投资有物力基础，不会过度增加社会总供给的压力；二是投资规模的增长要以不降低人民生活水平为准则；三是各年总投资规模既要能够满足当年新上项目的需要,又要保证有足够资金满足当年所有的在建项目继续施工的资金投入需要,使其能在计划工期内完工。

在上述投资规模合理性原则的定性分析基础上,利用静态的投入产出等经济学理论,先在综合平衡的基础上确定一个合理的年度投资规模的大致范围，在该范围内进一步对投资规模进行优化,以确定出适度的年度投资总规模。笔者参考有关文献，应用现代控制论理论,建立一个具有自适应和反馈调节功能的西安市固定资产投资规模的数学模型,用以确定适度的投资规模。在建模过程中,首先要选择合适的状态变量和控制变量，在对西安市投资体系进行研究的基础上,将年度国民收入作为状态变量,将全社会年度固定资产投资总量(可看作是年度平均投资力度)作为控制变量；接着在目标函数的选择上,为了使该模型能够反映西安市国民经济的发展战略目标，将目标函数设计成为对各年国民收入标准输出值的跟踪。最终,建立如下的全社会年度固定资产投资总量宏观经济控制的数学模型。

其状态方程为:

Y(k+1)=Q×Y(k)+V×I(k) k=0,1,2,3,…,n-1，①

目标函数为:

J=min[Y(k)-Y*(k)]2，②

约束条件为:Iak≤I(k)≤Ibk, ③

该模型中Y(k)表示第k年的国民收入,在此用第k年的国内生产总值来代表;I(k)表示第k年的全社会固定资产投资总量;V表示效率,即增加单位固定资产投资额所能带来的国民收入增加额;Q表示国民收入的衰减系数:Y(k)表示第k年的国民收入标准输出值;Iak表示第k年的全社会固定资产投资总量的最低值;Ibk表示第K年的全社会固定资产投资总量的最高值。

四、西安市固定资产适度投资规模控制及预测的实证研究

根据研究的需要和资料获取程度，在该控制模型中笔者选取1996年～2005年10年作为分析区间。模型中其他指标的测算过程如下(由于篇幅原因,各指标的具体测算过程在本文中不予体现）：

①Iak与Ibk可以根据定性条件来进行测定。这里设定其最低值Iak为上一年固定资产投资的实际值，最高值设定为上一年国民生产总值；

②V值则可以通过计量经济学方法,运用最小二乘估计来测定。经过多次回归分析，得到的V值的测算结果为0.418。

③根据西安市市情，对Q值也进行了估算，取值为0.95；

④对于Y*(k),即第k年的国民收入标准输出值,按如下方法计算:按实际的国民收入并综合考虑西安市的发展规划所确定的国民经济发展速度,选取1997年～2005年西安市国内生产总值平均增长速度13.36%为标准,以1996年的实际国民收入为初始条件, 分别得到各年国民收入标准输出值为(单位:亿元RMB）:457.68(1997年),514.73(1998年),578.90(1999年),651.06(2000年)，732.22(2001年),820.51(2002年),937.43(2003年)，1171.86(2004年),1267.14(2005年),1439.08（2006年），采用人机对话方式，利用Mathematica 4软件进行优化模拟（计算程序略）得到西安市各年固定资产投资的最优值，详见下表：

注:（以上各年实际投资额数据均来自西安市统计年鉴）

从上表可以看出，从1996年～2003年，西安市固定资产投资实际投资额与最优投资额之间存在一定的差异，结合西安市具体市情分析，上述年份西安市固定资产投资力度确实存在相对不足的状况。但是进入2004年以来，固定资产实际投资额与最优投资额之间的绝对差在逐渐缩小，固定资产投资规模越来越向优化方向发展，充分解释了国家的西部大开发的政策效应正在逐步体现出来，西安市投资环境发生较大改善，固定资产投资的规模效益在不断增强。

在上述研究基础上，考虑到我国西部大开发战略和投资体制改革的进一步深入实施，以及西安市固定资产投资对国民经济拉动作用的不断增强等因素作用，在投资效益系数v=0.418不变的情况下，分别采用衰减系数Q=0.94和Q=0.93对西安市2007年～2012年的固定资产投资适度投资规模的合理区间进行分析和预测,得到结果如下表所示：

预测结果显示，西安市固定资产适度投资规模在2007年～2012年间增长较快，城市管理者应注意投资从数量增加型向持续高效型的转变，逐步提高适度投资规模效益，促使固定资产投资为国民经济的持续增长发挥强有力的支撑作用。

五、研究意义

通过对西安市1996年～2006年固定资产投资实际投资额与投资规模的最优值进行比较分析，并对该市2007年～2012年固定资产投资适度规模的最优值区间进行预测和分析,为西安市固定资产投资的规模优化提供了参考数据,也为城市管理者提供了决策依据,研究表明:固定资产投资额度的计划编制和安排不再是盲目的,固定资产投资规模将逐步向优化方向发展;运用科学的手段对固定资产适度投资规模进行合理的分析和预测，对深入研究固定资产投资与国民经济增长的内在关系以及城市的宏观管理，具有积极的现实意义。

参考文献:

[1]西安市统计局:2003年西安统计年鉴[M].北京:国家统计出版社,2003

[2]侯容华 汲凤翔主编:中国固定资产投资效益研究―理论、实证、案例[M].北京:中国计划出版社,2002.6

第3篇：城市固定资产投资范文

［关键词］消费需求；经济增长；投资率；消费率

1 研究背景与问题提出

扩大内需包括扩大投资需求和扩大消费需求两个方面。扩大投资需求，就是要通过积极的财政和货币政策，激活国内投资市场，特别是固定资产投资；扩大消费需求，就是通过增收、扩大信贷等经济杠杆，激活国内消费市场，从而带动经济持续健康增长。南宁市增加固定资产投资和扩大内需、消费，同时充分利用北部湾经济开发和东盟—中国自由贸易区建成的机遇，着手打造经济起飞的平台。

2 南宁市固定资产投资与GDP的关系分析

2.1 固定资产投资周期与名义经济周期在大体上保持同步变动的趋势

从“十五”时期到“十一五”时期前三年(2006—2008)，南宁市经济平均增长速度较快而平稳，最小值8%，最大值14.6%；但是固定资产投资增长速度不均匀，最小值-7.55%，最大值51.74%。固定资产投资周期与名义经济周期在大体上保持同步变动的趋势，但又具有一定的差别。这主要表现在：第一，峰谷位置在时间上有所差别，经济增长往往滞后于固定资产投资一年达到峰值或是开始上升。第二，南宁市近10年来，全社会固定资产投资的波动幅度高于国内生产总值的波动幅度。以年度增长率的离差系数(标准差/均值)来衡量，1999—2008年南宁市固定资产投资的波动幅度(0.5048)是名义国内生产总值波动幅度(0.3685)的1.37倍，是实际国内生产总值波动幅度(0.3542)的1.43倍。

2.2 南宁市固定资产投资与GDP的关系检验

选择2000—2008的年度数据，并对南宁市固定资产投资和国内生产总值分别剔除固定资产投资价格指数和国内商品零售价格指数变动因素的干扰。

固定资产投资函数的选择：GDPt=B0+Bl×FAIr+ut

式中，FAI为南宁市固定资产投资额，GDP为南宁市生产总值，ut为随机误差。

2.3 南宁市固定资产投资与经济增长关系的协整分析

选择ADF检验南宁市固定资产投资与国内生产总值之间存在协整关系，结果是，在5％和10％的显著水平下，以AIC准则为标准，GDPt、FAIt都是I(1)变量，其一阶差分GDPt和FAIt均为平稳时间序列。选取Engle-Granger两步法(E-G)来进行协整检验，单位根检验结果表明南宁市固定资产投资与经济增长的时间序列均为一阶单整。即：GDPt～I(1)，FAIt～I(1)，因而可以进行协整回归，其结果如下：

GDPt=0.1526+2.151FAIt

(6.93) (21.86)

R2=0.899 DW=1.508

根据Durbin.Watson法对ut进行平稳性检验，结果显示两变量GDPt和FAIt是协整的，即南宁市固定资产投资与国内生产总值在这一时段存在稳定的长期均衡关系。

2.4 Granger因果关系检验

通过选取滞后长度，可以看出，原假设“GDP不是FAI变化的原因”和“FAI不是GDP变化的原因”均被拒绝了，说明两者存在着双向因果关系，即南宁市经济增长与固定资产投资增长存在着双向因果关系。

3 南宁市消费需求与GDP的关系分析

3.1 南宁市全市居民收入与消费水平稳步增长

近10年南宁市全市居民收入与消费水平稳步增长，但是农民收入和消费增长要相对缓慢，同时南宁市在全国所有省会中消费总额居于中等地位。

3.2 消费在经济增长中的比重逐步下降

消费需求是经济增长中份额最大，最稳定的需求期间，虽然南宁市的最终消费率呈下降趋势，但是在经济增长的三大需求中，始终占据主导地位，是拉动经济增长的份额最大的需求，是促进国民经济增长的主要动力。1999—2008年，南宁市最终消费率平均值为52.27％，同期的投资率平均值为27.1％，而净出口在GDP中所占的比重仅为3.2％。更重要的是，与投资相比，消费需求波动幅度较小，是经济增长中最为稳定的因素。消费需求的刚性决定了在GDP年新增额中，消费需求波动幅度远小于投资等其他因素，对经济增长影响惯性最大，因而，消费成为国民经济稳定发展的重要保证。

3.3 消费需求弹性表明最终消费对经济增长的拉动作用比较大

南宁市名义消费弹性系数在0.31~5.15，并且大部分都在2左右，且最小数值大于0.31，这说明南宁市消费富于弹性，国家实行扩大内需、刺激消费的政策可以很有效地促进经济增长。这期间，名义消费弹性系数平均为2.15，这说明我国名义消费每增长1％会带动名义GDP增长2.15个百分点。从总体上看，最终消费对经济增长的拉动作用比较大。

4 南宁市固定资产投资、消费需求与GDP的关系分析

4.1 南宁市固定资产投资率过高，增长速度过快

自1997年亚洲金融危机以来，南宁市的固定资产投资率在高位上持续提高，1999—2008年的平均投资率为50.2％，已经远远超出了全国的平均水平38％。工业化推动、城镇居民住房制度改革、积极财政政策、地方政府追求政绩、城市化水平加速是造成高投资率的主要原因，此外还有承接国际产业转移与高储蓄导致投资需求偏高。

4.2 南宁市投资与消费结构不合理

4.2.1 农村消费影响消费总量不足

农村消费需求主要是指农村居民满足消费需要并且具有货币支付能力的支出。目前，农村人口占南宁市人口半数以上，潜在的消费能力巨大。但是，由于农产品价格的低迷，农村社会保障体系缺乏等多种因素，农村居民消费不足。

4.2.2 收入因素影响了消费能力

改革开放以来，南宁市居民收入水平有了较大幅度的提高，但居民收入的增长速度还是远低于GDP增长速度，居民增收缓慢很大程度上影响了消费需求的扩大；居民收入差距扩大也导致消费需求不足，高收入阶层的平均消费倾向低，其消费需求逐渐接近饱和状态，消费增量低于收入的增量。低收入阶层边际消费倾向显著高于高收入阶层，但由于缺乏健全的收入补助机制，使得大量低收入阶层有消费欲望但缺少必要的消费能力，导致消费需求不足。

4.2.3 供给因素影响了消费意愿

第4篇：城市固定资产投资范文

2014年我国粗钢产量小幅度有所增长，产量超过8亿吨，同比增长0.9%，增长幅度却同比下降近7个百分点；国内粗钢表观消费7.4亿吨，同比下降近4个百分点；钢材的产量超过11亿吨，同比增长4.5%，增长幅度同比下降近7个百分点。受国际商主要原燃料生产企业大幅提高了其生产能力以及我国钢铁产量增长率降低的影响，2014年铁矿石等原燃料价格大幅度下滑，全国钢材价格总体水平也在不断走低，导致了钢材市场供求失衡，价格不断降低。为遏制钢铁行业盲目扩张的态势，2014年固定资产投资趋缓，首次出现负增长，产能过剩矛盾的化解初见成效，同时节能环保的水平有新突破，二氧化硫、外排废水、烟雾粉尘等主要污染物的排放量和能源消耗的指标均有所降低。

二、我国钢铁行业固定资产投资现状分析

近年来我国钢铁行业发展迅速，这与不断增加的固定资产投资密不可分。钢铁行业主要包括黑色金属矿采选和黑色金属冶炼及压延加工这两大主要行业。自2005年起，我国钢铁行业固定资产投资增速在近几年表现为逐年递增的势态，从2005年的2583.37亿元增加到2013年的6747.08亿元，增长了161.17%；从同比增长的角度来看，直到2014年出现了负增长的状况，其他年份增速均呈现递增的趋势，其中，2011年增长速度最快，增长比率高达44.52%，其次为2007年和2008年，同比增长率为15.23%和29.01%，这3年呈现快速增长的状态；从2005-2013年来看，我国钢铁行业固定资产投资是处于递增阶段的，钢铁企业正通过扩大固定资产投资进行规模和产能扩张，旨在凭借着企业规模的不断扩大从而形成规模经济。但从2014年开始，固定资产投资的增速减缓，增长比率首度出现负值。由于受国内经济处于结构调整和转型升级期、出口增长不如预期以及房地产市场周期性调整等各种因素的影响，2014年我国钢铁行业固定资产投资增速呈现了逐渐放缓的态势。以下为2005-2014年钢铁行业固定资产投资增长比率统计表。

三、钢铁行业固定资产投资资金来源的分析

固定资产投资的实际到位资金根据固定资产投资的资金来源不同，分为国家预算资金、国内贷款、利用外资、自筹资金和其他资金五部分。

从2005-2013年的数据来看，明显可以看出企业自筹资金所占固定资产总投资额的比重是最高的，表明钢铁企业、独立矿山企业在开发铁矿石资源方面依然具备较强的主动性。主要原因如下：其一，黑色金属矿采选业在近几年中一直保持着较高的销售利润率，如2010年约为20%，2012年约为13%。拥有如此高的行业利润空间，说明此阶段钢铁行业资源稀缺，势必会吸引到大量社会资金入驻；其二，大型钢铁企业出于控制铁矿石资源、构建稳定的产业链等目的，为实现合理的利润分配，不断加大对黑色金属矿采选业的固定资产投资。

钢铁行业所筹集的投资资金中企业自筹资金所占比重从2007年开始连续七年都超过80%，这表明我国钢铁行业在世界金融危机的重创过后依然保持了较高的自我积累和自我发展的水平。2009年至2010年这两年黑色金属冶炼及压延加工业均处于低效益的运行状态，可是企业自筹资金占固定资产投资资金的比重却未降低，固定资产投资规模也并未减小，这一方面表明钢铁市场中供求不平衡的现象将会表现的更加明显。其中一方面说明全国大多数的钢铁企业并没有减缓规模扩张的意图迹象，可是如果这种规模扩张集中在全国范围内的少数优势钢铁企业手中，那么对整个钢铁工业来说还是非常有益的，因为优势钢铁企业的规模扩张可以进一步挤压产能较为落后的中小型钢铁企业的生存空间，优胜劣汰，促使其开始发展转型，另一方面可以提高中国优势钢铁企业的生产水平，培育优化产业竞争力。以下是2005～2013年钢铁行业固定资产投资资金来源统计表。

四、2014年开始固定资产投资增速减缓原因分析

钢铁行业产能过剩是2014年钢铁行业固定资产投资增速放缓的首要原因，企业效益两极分化。近年来，钢铁行业的总体效益并不乐观，企业兼并重组的意愿直线下降。2014年，粗钢产量前10的钢铁企业产量占全国总产量的约37%，同比下降了近3个百分点。大型钢铁企业精品板材项目多为电工钢、汽车板等高端产品，已经出现产能过剩的现象，钢铁市场的压力进一步扩大，高端产品同质化竞争愈演愈烈。从效益角度来看，重点大中型钢铁企业中实现利润前20名企业总体盈利近300亿元，占行业利润总额高达94%；亏损的企业共有近20家，累计亏损超过100亿元，钢铁企业整体的盈利水平两极分化的现象极为严重。

由投资活动所引起的产能过剩现象，在依靠投资来推进经济快速发展的发展中国家应倍受重视，可往往最应该被重视的部分却被忽视。产能过剩现象的直接原因就是投资规模过大或者投资结构的不合理，未来可能会形成的潜在生产规模将会超过符合市场有效需求的供给规模，产能扩张的速度已经远远超过了市场正常所需求的扩张速度。我国政府投资的资源配置与市场机制有所背离，投资并没有向更有效率的区域投入，长期以往必将会引起低水准重复性建设的产能过剩。一般情况下，资本密集型行业较容易发生产能过剩的情况，其原因是形成垄断竞争的市场结构较为困难，行业固定资产投资增长过度的问题难以得到市场机制的自我修正，所以十的召开正式确定了市场在资源配置中起到决定性作用，从加强政策性引导、加强政府机构的监督职能以及不断改进银行信贷条款等多方面因素对钢铁行业固定资产投资进行合理调控，使钢铁投资能够回落到正常水平。

五、结论

第5篇：城市固定资产投资范文

关键词：GDP；固定资产投资额；灰色关联分析

基金项目：全国商科教育科研“十二五”规划项目（项目编号：SKKT-12156）

中图分类号：F12 文献标识码：A

收录日期：2015年9月28日

投资过热已使三门峡市接近经济过热的警戒线，投资过热的直接后果是使投资品价格上升，从而引起物价水平上涨。因此，研究固定资产投资额和国内生产总值之间的关系对于三门峡市经济保持健康、快速、持续发展具有非常大的现实意义。

一、相关概念界定

（一）国内生产总值。国内生产总值（GDP）是指在一定时期（一个季度或一年）内，一个国家或地区运用生产要素（劳动力、土地、资本等）所生产出的全部最终产品和劳务的市场价值。GDP核算有三种方法，即生产法、收入法和支出法，它们从不同的角度反映国民经济生产活动成果。

本文从支出法的角度来谈GDP。用支出法核算GDP，就是核算一个国家或地区在一定时期内居民消费、企业投资、政府购买和净出口这几个方面支出的总和。支出法计算公式是：GDP=C+I+G+（X-M），其中C表示居民消费；I表示企业投资；G表示政府购买；X-M表示净出口（X表示出口，M表示进口）。

（二）固定资产投资额。固定资产投资额又称固定资产投资完成额，是固定资产投资统计中的主要指标，它是指以货币表现的在一定时期内建造成或购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称，是指经济社会在某一时点上的固定资本总量。它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。根据固定资产投资的资金来源不同，分为国家预算内资金、国内贷款、利用外资、自筹资金和其他资金来源。

（三）灰色关联分析法。灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点，与待识别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较，比较它们之间的贴近度，并分别量化，计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度，通过比较各关联度的大小来判断待识别对象对研究对象的影响程度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。

二、三门峡市经济发展现状

（一）GDP总量和固定资产投资。2006～2013年河南省三门峡市GDP逐年持续递增，从2006年的411.85亿元增长到2013年的1，204.68亿元，年增长率最高达到18.7%（2007年），年增长率最低为9.1%（2013年，附和国家经济“新常态”发展），年均增长率达14.0%。（表1）

2006～2013年固定资产投资逐年增加，从2006年的229.05亿元快速增长到2013年的1，150.33亿元，年增长率最高达到38.2%（2008年），年增长率最低为22.4%（2010年），年增长率在逐步放缓，年均增速为28.45%，成为推动全市经济持续发展的重要力量。（表2）

（二）社会消费品零售和对外贸易净出口。2006～2013年，河南省三门峡市社会消费品零售总额逐年不断增加，从2006年的99.64亿元增长到2013年的311.33亿元，年增长率最高达到19.2%（2009年），年增长率最低为9.1%（2008年），年增长率基本稳定，逐步放缓，年均增长率达15.9%。（表3）

2006～2013年河南省三门峡市对外贸易净出口总额较小，而且忽高忽低，2007年对外贸易净出口总额达到最高，也不过只有13.04亿元，最低年份只有2.11亿元，2013年比2012年少一半多，年增长率最高达到176.9%（2011年），年增长率最低为-279.1%（2009年），年均增速为-0.6%，是一个典型的内陆城市，显然，外贸进出口净额影响着这个城市的GDP。（表4）

三、关联度的测算及分析

（一）关联度的测算。本文对关联度的测算采用的是灰色系统理论及应用软件（第三版），具体采用其中的五数据序列广义关联度。关联度的测算共分为五个步骤：第一步，确定反映系统行为特征的数据序列GDP为参考数列，确定影响系统行为的因素组成的数据序列固定资产投资、社会消费品零售和对外贸易净出口为比较数列；第二步，由于系统中各因素的物理意义不同，不便于比较，因此对参考数列和比较数列进行无量纲化处理；第三步，求参考数列与比较数列的灰色关联系数时，分辨系数取0.5，一般在0～1之间；第四步，测算关联度（包括绝对关联度、相对关联度、综合关联度），比较数列对参考数列的灰色关联度，值越接近1，说明相关性越好；第五步，因素间的关联程度，主要是用关联度的大小次序描述，本文按综合关联度的大小进行排序。

从分析结果可以看到，无论从绝对关联度、相对关联度和综合关联度来看，固定资产投资都与GDP有着很强的关联度，其综合关联度为0.942，排第一位；社会消费品零售相对关联度最高（相对关联度为0.971），其综合关联度为0.792，排第二位；对外贸易净出口与GDP的关联性较弱，其综合关联度仅为0.571，排第三位，关联度测算及排序结果见表5。（表5）

（二）测算结果分析。从三门峡市GDP总量和固定资产投资的综合关联度来看，三门峡市固定资产投资和GDP序列之间存在长期稳定的关系，可以基本判定GDP总量和固定资产投资之间存在着较强关联性，也就是说，影响经济增长的“三驾马车”，只有一匹马在使劲。这也表明三门峡市固定资产投资是经济增长的显著原因，固定资产投资的增加或减少必然会引起GDP的增加或减少。当然，影响GDP的还有消费和对外贸易净出口，在前文是以社会消费品零售来代替的，而这二者与GDP的关联性相对较弱，尤其是对外贸易净出口的关联性更弱，以后是不是应该加强“短板”呢？对外贸易净出口关联性很弱，暴露出市域间进口过快，市企业产品竞争力不强，产品结构不优化，市场占有率不高，外市产品流入过多，从而导致经济结构失衡。

（三）预测值与预测值关联度。利用灰色预测模型四数据GM（1，1）对GDP、固定资产投资和社会消费品零售进行5年期短期预测，其预测结果如表6所示。根据预测结果，对关联度的测算采用的是灰色系统理论及应用软件（第三版），具体采用其中的五数据序列广义关联度，发现固定资产投资关联度比社会消费品零售的要低，这与前面实际数据预测正好相反。（表6）

由以上预测结果表明，固定资产投资的增长虽然能够带动GDP的增长，也容易被政府有关部门所操控，但如果一味盲目地追求固定资产投资规模的扩大，则由此所带来的GDP的增长可能以破坏环境、浪费资源为代价，还可能造成国民经济的严重失调，是不可取的，是与建设“两型”社会的目标背道而驰的。为使三门峡市经济社会的可持续发展，即便需要固定资产投资来拉动GDP，那固定资产投资也应要更加注重结构的优化和效益的提高。

四、优化固定资产投资结构对策建议

（一）保持适度投资，提高经济增长质量。近8年来，三门峡市经济增长速度保持了年均14.0%的增速，固定资产投资更是以28.45%的增速规模递进，三门峡市经济增长数量在投资的催化下日益高涨，但是经济增长质量不容乐观，基本还属于粗放型经济增长。因此，在国家经济增长“新常态”大环境下，三门峡市有必要调低经济增长速度，提高经济增长质量。摆脱过分依赖固定资产投资的模式，协调投资、消费和外贸之间的比例关系，提高投资使用效率。

（二）优化投资结构，推进产业全面升级。在控制投资规模的基础上，要合理分配在三次产业的投资比例，对于重点产业的支持力度要增强，减少对第二产业的过分依赖，增强对第一产业和第三产业的关注，降低第二产业投资波动直接影响经济稳定。产业投资方向应重点集中在产品创新、节能环保、品牌构建方面，重点关注文化产业、新能源行业、新型工业等行业，优化投资结构，加快推进产业全面升级。另外，积极按照建设社会主义新农村战略目标，加强农业和水利业投资，加大对农村基础设施建设力度，向农村公路、环境、教育和卫生事业等基础设施倾斜。

（三）调整消费结构，深化收入分配制度。三门峡市消费不足，则意味着消费结构不合理，合理的消费结构应该是：适应一定生产力发展水平的物质消费水平的合理，能够满足人们的精神文化需求，能够促进产业结构的不断优化、升级，实现经济社会可持续发展。合理的需求结构是经济增长的原动力，而消费需求的增长又是与收入增长正相关。在边际消费倾向递减的经济规律下，如何有效地分配收入就成为优化消费结构的出发点。因此，收入分配改革就显得尤为重要。制定行之有效的措施，深化收入分配制度改革，缩小收入差距是调整三门峡市消费结构的核心环节。

主要参考文献：

[1]庄儒常.山东省固定资产投资与GDP关系实证分析[J].时代金融，2011.4.

[2]陈冬亚，童长凤.我国固定资产投资与GDP互动关系的实证分析[J].统计与决策，2013.8.

[3]吴敬琏.当代中国经济改革教程[M].上海：上海远东出版社，2010.

第6篇：城市固定资产投资范文

关键词：环渤海；固定资产；投资效益

环渤海地区是指北京、天津、山东、辽宁、河北等地区，该地区交通便利、资源丰富，已成为继长江三角洲、珠江三角洲地区后我国又一个经济迅速发展的地区。本文将以环渤海地区的三省两直辖市的固定资产投资效益为对象进行研究。

一、环渤海地区固定资产投资效益

固定资产投资效益分为建设效益和运行效益，建设效益是投资项目建设过程中的效益，运行效益是项目建成后运行的效益。经过调查和访谈，吸取专家、教授的意见和反馈的信息，本文采用项目建成投产率、固定资产交付使用率、房屋建筑面积竣工率三个指标来度量环渤海地区固定资产投资项目的建设效益，采用固定资产投资效果系数来比较运行效益。

依据2008年《中国统计年鉴》的相关资料，作者分别计算出环渤海地区三省两直辖市和全国和全国的和的项目建成投产率、固定资产交付使用率、房屋建筑面积竣工率和固定资产投资效果系数（下表）。

二、环渤海地区固定资产投资效益比较分析

从以上分析中可以看出，北京市2007年的固定资产投资效益总排序权值高于其他四个省或直辖市，原因是北京市的固定资产投资效果系数是最高的，为38.2%，即每百元的投资产生的GDP有38.2元左右。这说明北京市的固定资产投资所产生的经济效益达到了较为理想的水平，但北京市的固定资产交付使用率和房屋建筑面积竣工率却是五个地区中最低的，分别为48.7%和28.7%，均低于全国平均水平，建设速度较慢。总体来说北京市固定资产投资的运行效率较高，但建设效率较低。

辽宁省的固定资产投资效益总排序权值位于第二，原因是2007年辽宁省的项目建成投产率是五个地区中最高的，达到71.1%，这说明该地区投产项目占施工项目的比例较高，项目建设速度较快；但辽宁省的固定资产投资效果系数在五个地区中最低，仅为24.3%。究其原因：一方面由于投资活动具有明显的周期性特点，当年的投资不一定能够在当年就产生或完全产生效益，投资效益可能会滞后，所以投资效果系数只能从总体上近似地说明固定资产投资效果的情况。另外，基础产业和基础设施投资具有投资总量大、投资回收期长、短期效益较低的特点，而2007年辽宁省的基础设施投资占固定资产投资的比重基本为58.9%左右；另一方面是因为投资边际效益递减的原因。总体上来说辽宁省的固定资产投资的建设效率较高，运行效率低于其他四个地区以及全国平均水平。

河北省和天津市固定资产投资效益总排序权值分别位于第三和第四。从以上各表可以看出河北省的各个指标相对较为均衡，其中，固定资产交付使用率和房屋建筑面积竣工率均是最高的，分别为61.7%和50.8%。固定资产投资效果系数虽然比北京市低约7个百分点，但仍高于全国平均水平4个百分点，位于五个地区中的第二。天津市固定资产投资效果系数即运行效益处于较为理想的水平，建设效益中的房地产投资建设速度较快，但项目建成投产率和固定资产交付使用率均处于较低水平，其原因是多方面的，笔者认为原因之一是由于市场缺乏引导社会各项资金向基础设施、基础产业和支柱产业聚集的自发机制，再加上这些项目大多有投资大、建设周期长的特点，有的项目虽然社会效益显著，但项目本身经济效益不高，所以但凭市场竞争的办法难以顺利建设。相反，一些投资大但效益高的项目，如房地产等，吸引了大量的资金，加快了建设速度。

山东省的固定资产投资效益总排序权值低于以上三个地区。山东省项目建成投产率和固定资产交付使用率均处于较低水平，其中项目建成投产率比辽宁省低24.9个百分点，低于全国平均水平11.3个百分点；固定资产交付使用率低于全国平均水平约4个百分点；房屋建筑面积竣工率处于中等水平。在建设效率和运行效率上均有待于提高。

三、提高环渤海地区固定资产投资效益的对策建议

（一）改变现有的经济增长方式，尽快实现从粗放型、投资驱动型向集约型、消费驱动型的增长方式转变。从根源上来讲，我国当前固定资产投资效益低下的根本原因，还在于经济增长方式未能实现从粗放型向集约型的真正转变。粗放型经济最典型的特征就是“高投入、高消耗、低效益”，要改变这种现状，实现向集约型经济增长方式的转变，必须加大对科技创新的投入力度，充分发挥科学技术在经济增长、提高投资效益中的“主力军”作用；从我国目前经济增长的动力来看，投资的贡献率要大大超过消费的贡献率，投资拉动的特征十分明显。从国际经验来看，由消费主导的经济增长模式要比由投资主导的模式具有较大的稳定性，增长质量也更有保证。因此，切实转变经济增长方式，努力扩大消费在国民经济增长中的作用，尽快实现由投资驱动型向消费驱动型增长模式的转变就显得尤为迫切。这才是提高固定资产投资效益，建设“节约型”社会的根本途径。

（二）必须解决好固定资产投资的结构失衡问题。这又包含两个方面的内容：一方面是在所有制结构上，逐步降低国有经济的投资比重。因此，采取多种措施鼓励非国有经济扩大投资，是提高全社会固定资产投资效益的有效途径；另一方面应调整好基础设施、基础产业与其他产业间的投资比例关系，进一步优化和调整投资结构，促进产业结构的升级和优化。同时遏制投资增长要对结构作出区分，即重点遏制房地产和制造业的过度投资，而对城乡公共产品的投资则应该积极增加，支持产业升级型投资。通过增加公共产品供给及置换出居民和企业的负担（因国家对公共投资不足，公共部门采取一些措施，增加了居民和企业的负担），从而在降低公共服务价格和增加居民收入两方面促进居民消费的增长，改善投资与消费结构。继续加强对房地产的宏观调控，推进符合国情的住房建设模式和消费模式，抑制房价过快增长，促进房地产合理调整。

（三）充分利用环渤海地区各省市的优势和特点，提高固定资产投资效益。环渤海经济圈的各省区市有各自的优势和特点，在加强合作的同时，必须充分发挥各自的特长，才能更好地推动环渤海经济圈经济、社会、生态、人口、空间一体化发展的进程。北京将利用奥运优势加强基础设施和社会事业的建设，提高项目建成投产率，推动区域经济发展；辽宁希望通过加强区域协作，振兴老工业基地，提高固定资产投资效果系数，从而促进经济的发展；河北要加强与京津产业对接，并提供一切便利支持将环渤海合作委员会日常工作班子设在廊坊的建议；山东将为环渤海地区成员提供便利的对外开放通道，发展经济，从而提高固定资产投资效益；随着天津滨海新区纳入国家总体发展战略，滨海新区新一轮投资开发热潮正在形成。天津要建设国际化贸易港，发展仓储物流业，提高建设效益。同时应优化调整社会公共资源，加大教育、文化、医疗卫生、商贸旅游等大型设施的建设和投入使用，增强城市载体功能，完善基础设施建设。

参考文献：

[1].中华人共和国国家统计局.中国统计年鉴（2008）[M].北京：中国统计出版社，2008.

[2].邓向荣，王凤荣，杜传忠.投资经济学[M].天津：天津大学出版社，2001.

[3].王莲芬，徐树柏.层次分析法引论[M].北京：中国人民大学出版社，1996.

第7篇：城市固定资产投资范文

【关键词】 人均GDP 区域经济差异 协方差分析

一、引言

区域经济差异一直是经济学所研究的核心问题，近几年备受学术界和政府的关注。如果区域经济差异过大就会导致各种资源和投资都会向经济发达地区投入，从而造成经济发达地区产能过剩，资源浪费；相反一些地区需求远远不能满足，影响其经济正常发展，造成各区域贫富差距进一步拉大，不仅会影响整个地区乃至整个国民经济的持续稳定发展，还可能会影响社会和谐发展，这与构建和谐社会、实现中国梦相违背。所以解决区域经济差异是不可忽视的问题。

重庆自直辖以来经济上虽然取得了长足的发展，但随着经济社会形势变化，各区县功能定位不明确，同质化发展、招商引资无序竞争等问题凸显。为此重庆市政府在过去一圈两翼区域发展战略基础上，综合考虑人口、资源、环境、经济、社会、文化等因素，将全市进一步细划分为都市功能核心区、都市功能拓展区、城市发展新区、渝东北生态涵养发展区和渝东南生态保护发展区五个功能新区。本文以人均GDP作为评价指标。一般来说人均固定资产投资对人均GDP有很大的影响，因此本文将之作为协变量。

作为评价的统计方法，协方差分析在很多领域已得到了广泛应用。从已知文献中可以看出协方差分析运用CET-4教学效果分析、龄林的生长影响、区域收入差异研究等方面。本文也采用上述文献中的协方差分析法对重庆市新划分的五大功能区之间的经济差异进行分析与评价，对于缩小重庆市各地区经济增长差异，使各区域经济协调发展，提升全市经济整体水平提供方法与理论的依据。

二、实证研究

1、数据收集

本文将五大功能区作为五个水平，为了叙述的方便，记都市功能核心区为A1、都市功能拓展区为A2、城市发展新区为A3、渝东北生态涵养发展区为A4、渝东南生态保护发展区为A5。从重庆市统计年鉴收集到以上各水平2004年―2013年的国内生产总值（GDP）和固定资产投资（FAI）的数据见附表1。

2、初步评价

本文用SAS软件对五大功能区的人均GDP进行方差齐性检验得出原始数据不满足方差齐性检验要求，因此需对原始数据进行对数变换，故令Y=lnGDP，再对Y的各水平进行方差齐性检验，经过分析得出经对数变换后的数据满足方差齐性要求，故直接运用SAS软件对Y=lnGDP各水平做方差分析，结果可知P值小于0.0001，说明重庆市五大功能区的人均GDP存在显著性差异。为了具体看出各水平两两之间的显著性差异情况，再进行多重比较分析得到结果如表1。

表1中，Yi表示第i个水平（Ai）的样本均值。从表中可以看出：都市功能核心区（A1）与都市功能拓展区（A2）的均值差Y1-Y2为0.02693，其p值为0.878，可知都市功能核心区与都市功能拓展区差异不大，将其归为同一类；同样的，城市发展新区（A3）单独归为一类；渝东北生态涵养发展区（A4）和渝东南生态保护区（A5）之间无多大差异，归为同一类。再按照表1对五个功能区进行分组：都市功能核心区（A1）和都市功能拓展区（A2）记为a组；城市发展新区（A3）记为b组；渝东北生态涵养发展区（A4）和渝东南生态保护区（A5）记为c组。

3、用协变量校正后的分析

从重庆这几年的经济发展趋势来看，其经济增长主要依靠于投资拉动，人均固定资产对人均GDP有着较大的影响，是不能忽视的。而投资是外在因素，衡量一个经济区域的发展，主要看起内涵的发展，而GDP是其内涵发展的主要指标，因此在评价五大功能区的经济发展状况时，需要将其投资差距从GDP的差异中消除。

（1）X=lnFAI的差异性检验

在此为了和前面数据结构一致，在此对人均固定资产投资也取对数，故令X=ln FAI。经检验得知在做对数变换后的数据满足方差齐性要求，故直接运用SAS软件对X=lnFAI各水平做方差分析。得知重庆市五大功能区的人均固定资产投资存在着显著性差异，即五大功能区的投资有着较大的差异，所以有必要将投资效应消除。

（2）Y=lnGDP与X=lnFAI的线性关系检验

在此为了探讨人均GDP和人均固定资产投资之间的相关性，首先利用SAS软件对各组的Y=lnGDP和X=lnFAI进行直观分析（如图1-图5）。

从图1―图5可以看出，Y与X呈明显的线性关系，而且是高度正相关，五条直线的斜率基本保持相同并且都不为零，这说明人均GDP和人均固定资产投资有显著的线性相关性。

再利用SAS对Y=lnGDP关于X=lnFAI做回归分析，结果可以看出，R2=0.96487，因变量Y=lnGDP对协变量X=lnFAI有很高的线性依赖关系，也即表现出人均固定资产投资对人均GDP有显著的贡献。所以在评价各功能区经济发展状况时，应采用协方差分析法消除各功能区的固定资产投资差距。

4、协方差分析

扣除投资效应的五大功能区人均lnGDP，即修正后的各地区的lnGDP？鄢仍然有着显著差异。运用最小二乘均方法对各水平的效应进行t检验，结果如下表2。

由表2可以看出，修正后的城市发展新区（A3）与其它功能区都有着显著性差异，将其单独归为一类；渝东北生态涵养发展区（A4）与都市功能核心区（A1）差异不大，归为同一类；都市功能拓展区（A2）和渝东南生态保护区（A5）无多大差异，又归为同一类，这三类之间差异显著。再按照表7对五个功能区进行分组：城市发展新区为a组；渝东北生态涵养发展区、都市功能核心区为b组；渝东南生态保护区、都市功能拓展区为c组。可明显看出修正后的各地区lnGDP？鄢多重比较排序已经完全改变。

通过变换，由修正后的人均lnGDP？鄢可以得到修正人均GDP，对剔除协变量人均（人均固定资产投资）影响前后的五个功能区人均GDP的均值比较见表3。

三、结论与建议

从前面的实证可知，重庆市各功能区之间经济发展（消除了固定资产投资的影响）仍然存在显著性差异，但没有未调整前的差距大，协方差分析结果更合理。从表3可以看出，扣除投资效应的人均GDP修正值，城市发展新区第一，渝东北生态涵养发展区和都市功能核心区分列第二、第三。若城市发展新区、渝东北生态涵养发展区和渝东南功能拓展区的固定资产投资额与都市功能核心区相同，则经济发展会比实际水平要高。都市功能区和都市功能拓展区的人均GDP虽然远远高于其它三个功能区，但其主要是依靠投资堆砌而成，特别是都市功能拓展区最为明显在没有扣除固定资产投资之前时其人均GDP排在五大功能区第二位，然而在扣除固定资产投资后却只排在五大功能区最后一位。

从前面的分析中可以看到，重庆市五大功能区人均GDP对人均固定资产投资有较强的依赖性，且人均固定资产投资也存在着明显的区域差异。在今后一段时间里，重庆市经济增长仍然主要依靠投资拉动，因此可通过适当平衡政府投资从而缩小各功能区之间的经济差异。统筹兼顾，促进重庆市五大功能区经济全面协调发展。

（基金项目：国家统计局重点项目（编号：2014LZ25）。）

【参考文献】

[1] 重庆市国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要[N].重庆日报，2011-12-18.

[2] 黄建、闵炜：不同密度对杉木中龄林生长的影响[J].数理统计与管理，2006（1）.

[3] 许雪剑：基于协方差分析下的江浙沪区域内收入差异分析[J].市场周刊，2009（4）.

第8篇：城市固定资产投资范文

刚才长同志提出的要求和措施讲得很好，我都同意。听了市直相关部门、各区（市、县）人民政府和各大投融资公司固定资产投资和重大项目建设情况以及确保第一季度“开门红”拟采取的工作措施汇报，感到大家做了很多工作。今年以来，我市投资工作取得的成绩应给予充分的肯定。我们自己与自己比，与“十一五”最后一年的高速发展期相比，今年固定资产投资累计完成全年任务的9%，比去年提高4个百分点，取得良好开端，但是和老百姓的要求相比，和胡总书记，省委、省政府对我们“作表率、走前列、做贡献”的要求相比，还有相当差距。栗书记、赵省长去年到调研时提出“赶超目标”，即要在“十二五”期间实现到部分地区查看。从现在的情况看，分别在“十二五”规划中提出要在“十二五”期末实现全市生产总值突破3500亿元、达到2500亿元以上和3500亿元的目标，即使在“十二五”期末实现全市生产总值翻一番，也只有2300—2400亿元，如果我们不尽全力、下定决心努力促进固定资产投资增长，到“十二五”期末甚至连都无法赶超。跟这个目标相比，我们还有更大的差距。栗书记要求“要起好步、开好局，有突飞猛进的变化”，我们一定要有具体的项目来落实。李书记在市委八届十次全会上提出“始终秉持为人民谋幸福的理念，努力使''''十二五''''时期成为民幸福指数大幅提升的五年”，要让人民群众生活得更加幸福，我们必须要有量化的目标来解答。

要全面贯彻落实胡总书记，省委、省政府，市委对我市经济社会发展的要求，就必须在科学发展观的指导下，按照生态文明城市的建设理念，顺应老百姓对幸福生活的新期待，以超常规的思路实现超常规的发展。从今年第一个季度开始，我们就要紧紧围绕以项目建设为龙头，全面推进固定资产投资实现“开门红”，在“十二五”开启之年实现突飞猛进地发展。全市各级各部门要进一步解放思想、拓宽思路、丰富措施、创新方法，做到符合科学发展观、符合人民群众最根本利益、体现生态文明城市建设理念，狠抓项目建设进度，用最终成果检验工作成效。

在这个基础上，我谈以下几点意见：

第一、抓认识提高

作为省会城市，具有牵引全省经济社会发展的重要作用。各级各部门务必进一步准确把握当好全省经济社会发展“火车头”和黔中经济区崛起“发动机”的深刻内涵和丰富寓意。这款“发动机”必须是又快又好、更快更好带动全省经济社会发展的发动机，必须是促进城市建设具有突飞猛进变化的发动机，必须是在“十二五”期间能够提前实现全面小康社会的发动机。在省内，必须发挥好城市首位度、产业聚集度、人才集中度相对较高的优势，保持作为全省政治、经济、文化中心的地位不动摇，千方百计“闯”、“争”、“抢”、“拼”，树立丢掉第一就是最大耻辱的志气和骨气，自我加压，勇于负责，敢于担当，善于突破，大力提高中心城市的辐射力和聚集力，把为全市人民乃至全省人民谋幸福作为发展的最终落脚点。

第二、抓目标量化

在促进固定资产投资增长工作中，一定要确定量化目标，目标一旦确定就不能动摇。围绕确定的量化目标，要学会用否定式的方法来思考和推进目标的完成。所谓否定式的方法就是在实现确定目标的过程中，无论遇到什么样的困难和问题，只能找实现目标的措施和方法，凡是不能实现目标的措施和方法都必须要剔除。打一个比方，假定对各区（市、县）设定一个考核目标，即农民耕地每亩产值收益不低于10000元或者5000元，要求必须完成，不能找理由、寻借口，只看结果不看过程。由此一来，各区（市、县）就会充分发挥主动性和创造性，想尽一切办法完成任务。这就是否定式方法，在一定的原则下只要求结果，把更大的调整权放给各区（市、县）去思考，下一步我们要用这种方法对项目的进展情况进行量化考核。“十二五”期间我们要累计完成固定资产投资10000亿元，每一年平均就是2000亿元，今年的目标是1400亿元，力争1600亿元，我认为还可以再提高，必须在前三年大幅度提高固定资产投资，做到能发展多快就发展多快，确保这些投资在后两年产生回报和收益，为我市率先实现全面小康社会奠定坚实基础。为确保固定资产投资工作的顺利进行，市发展改革委负责汇编进展情况通报，按周通报，以后按月通报，要把各区（市、县）、主要部门和投融资公司的相关工作情况排出来，及时报给李书记以及市委常委、市政府分管市长，发给各区（市、县）、各相关部门、各投融资公司。

第三、抓项目体系

省委、省政府开展“三个建设年”活动，核心是项目建设年，作风和环境建设是为了保证项目建设的顺利进行，我们要切实利用“三个建设年”的有利条件，确保完成今年的固定资产投资目标。抓投资就是抓项目，投资任务的顺利完成要靠一个个项目来支撑，我们一定要能抓项目、会抓项目、多抓项目、抓好项目，既要抓基础设施项目，更要抓产业项目，还要抓民生项目；既要抓国债项目，也要抓招商引资项目，还要抓自我融资项目；既要抓产生税收的项目，还要抓增加就业、服务民生的项目，通过抓项目全面促进经济社会的可持续发展、全方位进步。

第四、抓融资多元

要加大融资力度，敢于举债、科学举债，丰富还债手段，通过融资保证固定资产投资总目标的顺利完成。融资工作是一项综合工程，值得大家好好地学习研究，会后可以请长同志进行系统性地研究。各区（市、县）要广辟融资渠道，发挥积极作用，多融资、融好资的同时最大程度地防范可能出现的融资风险。市级投融资公司要以清理投融资平台公司为契机，加快自身建设，迅速做大做强，充分发挥融资职能，提高执行市委、市政府重大项目推进决策的能力和实力，与各类金融机构建立良好联系，借助土地、固定资产、经营性项目、预期收益和政府投资等有利资源积极促进融资方式的创新。

第五、抓用地保障

土地是项目建设的重要资源，国土部门要全力以赴予以支持，认真研究收储土地试点工作，千方百计争取土地增量，科学规划、合理利用，盘活、用活现有土地存量，切实为完成固定资产投资目标任务解决用地“瓶颈”。我市的征地拆迁必须施行熟地出让，绝不允许生地出让，要整合各种资源把被拆迁老百姓安置好，做到搬得出来、住得进去、发展更好，把为人民谋幸福作为最根本的要求。在城市发展方向上，严格控制老城区新增住房，全面发展金阳、花溪，有效解决中心城区交通拥堵问题，真正领会科学发展观的本质要求是在发展中解决出现的问题，而不是用制约发展、减缓发展来回避问题。

第六、抓建设速度

对于经济社会的发展，栗书记要求“加速发展”，省委、省政府要求“又好又快、更好更快”，李书记要求能有多快就要多快，核心在于“速度”，当前我们的固定资产投资工作更要在速度上下力气、争时间、抢进度，大家要共同想方法，尽全力完成第一个季度增长20%的目标任务，实现“开门红”。全市所有项目中，凡是能马上开工的务必要抓紧时间开工建设，已经开工的务必要加紧施工。为保障施工进度，项目工程物资采购可以适度超前，提高建设资金的使用量和使用率。李书记说只要老百姓感到幸福的事情，我们就拼命去干，加快固定资产投资工作就是要让老百姓感到幸福的事，就是要“拼命”加快推进的具体工作，我们更加不能懈怠、不能放松。

第七、抓工作质量

第9篇：城市固定资产投资范文

关键词：多元线性回归模型；巴中市；建设用地

中图分类号：F301.24 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2014）2-0022-03

多元线性回归模型是将总体回归函数描述为一个被解释变量与多个解释变量之间线性关系的模型，用于揭示被解释变量与其他多个解释变量之间的线性关系。其数学模型为：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+...βPXP（1）

式中：Y为被解释变量，X为解释变量，P为解释变量的个数。

多元线性回归模型的参数可以用检验对回归分析的结果进行分析与判断。如果解释变量不显著，则删除，然后再对新的模型进行检验，直到模型合适为止。

2 影响巴中市建设用地需求的因素分析

本文收集了巴中市1999年～2008建设用地与总人口数、国内生产总值、固定资产投资等相关的数据来分析建设用地需求量与各影响因子的关系，相关数据如表1所示。

2.1 总人口

人口的增加还导致对交通、体育休闲娱乐等建设用地的增长，人口增长带来了对住宅的需求，《巴中经济工作手册》显示，2008年巴中市城镇人口108.81万人，总人口398.57万人，非农业人口69.65万人，农业人口328.92万人。根据建设用地量与巴中市的人口的相关的数据，用一元线性回归来分析巴中市建设用地量与总人口的关系，用Eviews分析得到巴中市总人口（X：万人）和建设用地量（Y：公顷）有下列关系：

Y=57 774.88+27.24485X（2）

相关系数R2=0.893，t检验值为8.167985。如果显著性水平a=0.05，则查t分布表得自由度为n-2=10-2=8的临界值t0.025（8）=2.306。因为8.167985>2.306，则表明巴中市建设用地与总人口之间呈正相关关系。

2.2 国内生产总值（GDP）

国内生产总值对制定社会经济发展战略具有重要的参考价值，国内生产总值是衡量经济发展的重要总指标之一。根据巴中市的建设用地量与国内生产总值的相关的统计数据，用一元线性回归来分析巴中市建设用地量与国内生产总值的关系，用Eviews分析得到国内生产总值（X：亿元）和巴中市建设用地量（Y：公顷）下列关系：

Y=66 734.05+8.71545X（3）

相关系数R2=0.882，t检验值为7.731212。如果显著性水平a=0.05，则查t分布表得自由度为n-2=10-2=8的临界值t0.025（8）=2.306。因为7.731212>2.306，这表明GDP对建设用地有显著影响，两者呈正相关关系。

2.3 全社会固定资产投资

全社会固定资产投资是以货币表现的建造和购置固定资产支出。2008年巴中市的固定资产投资为48.66亿元，比上年增长30.1%。自1999年全市固定资产投资一直呈现出上升趋势，但年增长率的波动较大，尤以2001年后的增长最为迅速。规划期间，巴中市将进一步加大固定资产投资力度，使规划期内的固定资产投资增长率大幅提升。根据巴中市的建设用地量与全社会固定资产投资的相关的统计数据，用一元线性回归来分析巴中市建设用地量与全社会固定资产投资的关系，用Eviews分析得到全社会固定资产投资（X：亿元）和巴中市建设用地量（Y：公顷）下列关系：

Y=67 118.96+13.778X（4）

相关系数R2=0.824，t检验值为6.115701。如果显著性水平a=0.05，则查t分布表得自由度为n-2=10-2=8的临界值t0.025（8）=2.306。因为6.115701>2.306。则表明巴中市建设用地量与全社会固定资产投资之间呈正相关关系。

2.4 城市化水平

巴中市2008年城镇人口108.81万人，总人口398.57万人，城镇化率为27.3%。城市化水平提高以后必然使城镇用地数量的增加。必然促使建设用地的增加。根据巴中市的建设用地量与城市化水平的相关的统计数据，用一元线性回归来分析巴中市建设用地量与城市化水平的关系，用Eviews分析得到城市化水平（X：亿元）和巴中市建设用地量（Y：公顷）下列关系：

Y=66 175.39+83.73673X（5）

相关系数R2=0.996，t检验值为15.10124。如果显著性水平a=0.05，则查t分布表得自由度为n-2=10-2=8的临界值t0.025（8）=2.306。因为5.10124>2.306。因为。则说明巴中市建设用地量与城市化水平之间呈正相关关系。

2.5 工业增加值

巴中市的工业增加这几年有明显的上升趋势，工业对巴中市的经济带来了很大的作用。

工业的增加带来了相应的工业用地与相关的配套的交通的基础设施等用地的增加。根据巴中市的建设用地量与工业增加值的相关的统计数据，用一元线性回归来分析巴中市建设用地量与工业增加值的关系，用Eviews分析得到工业增加值（X：亿元）和巴中市建设用地量（Y：公顷）下列关系：

Y=67 004.53+58.14103X（6）

相关系数R2=0.858230，t检验值为6.959135。如果显著性水平a=0.05，则查t分布表得自由度为n-2=10-2=8的临界值t0.025（8）=2.306。因为6.959135>2.306。因为，则说明巴中市建设用地量与工业增加值之间呈正相关关系。

2.6 恩格尔系数

恩格尔系数是指一定时期内居民食品支出总额占个人生活消费支出总额的比重，它能够划分生活贫富的类型。根据巴中市的建设用地量与恩格尔系数的相关的统计数据，用一元线性回归来分析巴中市建设用地量与恩格尔系数的关系，用Eviews分析得到恩格尔系数（X：亿元）和巴中市建设用地量（Y：公顷）下列关系：

Y=79 909.88-233.4636X（7）

相关系数R2=0.941851，t检验值为-11.38319。如果显著性水平a=0.05，则查t分布表得自由度为n-2=10-2=8的临界值t0.025（8）=2.306。因为-11.38319>2.306。因为，则说明巴中市建设用地量与恩格尔系数之间呈负相关关系。

3 多元回归模型的构建

根据以上分析得到：总人口数（X1）、国内生产总值（X2）、固定资产投资（X3）、城市化水平（X4）、工业增加值（X5）、恩格尔系数（X6）的增减都会对巴中市建设用地产生影响。建立巴中市建设用地与这几个影响因子的多元线性回归预测模型：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6（8）

其中：βi（i=1，2，3，4，5，6）代表每个影响因子的系数；Y为巴中市建设用地需求量（公顷）。

为估计出多元线性回归模型（8）的参数，运用巴中市1999～2008年建设用地与各影响因子的相关数据，利用Eviews做回归分析。

得出巴中市建设用地量（Y）和各影响因子（Xi（i=1，2，3，4，5，6））呈现下列关系：

Y=68 121.30+10.12279X1-7.715177X2-13.44513X3+56.43127X4+80.83980X5-89.80943X6（9）

根据Eviews分析得到，影响巴中市建设用地需求量的影响因子中，国内生产总值、恩格尔系数与固定资产投资与巴中市建设用地需求量之间是呈现负相关关系的，与实际经济意义是不符的。而总人口、城市化水平与工业增加值这些影响因子与建设用地量之间是呈现正相关关系的。

如果显著性水平上a=0.05，t0.025（3）=3.182，用Eviews分析得到，每个影响因子的检验均不显著。而且从回归结果可以看出，解释变量之间相关系数较高。

要消除多重共线性，我们采用逐步回归的方法。具体做法如下：

第一步：分别做Y对X1，X2，X3，X4，X5，X6的一元回归，如果在显著性水平a=0.05下，各个影响因子的t检验显著，其中X4的方程最大，以X4为基础，顺次加入其他影响因子并用Eviews逐步分析，X4加入X2和X3后，前面的系数为负值，与经济意义不符合。而加入X6后的=0.969397，改进最大，而且各个影响因子的t检验显著，选择保留影响因子X6，再加入其他新变量并用Eviews逐步分析，加入X1、X1和X4的t检验都变得不显著。加入X2、X3和X5后，X2、X3和X5前面的系数的符号为负值不合理，则应删除X1、X2、X3和X5。剔除后的模型为：

Y=β0+β4X4+β6X6（10）

对模型（10）利用1999～2008年巴中市恩格尔系数与城市化水平的统计数据用Eviews分析，根据检验t结果，固定资产投资、总人口、GDP和工业增加值这几个影响因子舍弃。

将恩格尔系数和城市化水平这两个影响因子的数据代入模型（10）并回归分析，得到相关系数R2=0.981528，如果显著性水平a=0.05，查t分布表得自由度为n-3=10-3=7的临界值t0.025（7）=2.365，β4和β6对应的统计量分别为3.877550和-2.405558，它们的绝对值均大于2.365。说明城市化水平和恩格尔系数这两个影响因子对巴中市建设用地的用更为显著的影响。据此，运用Eviews分析得到巴中市建设用地需求量多元线性回归预测模型为：

Y=71544.19+54.75466X4-92.41536X6（11）

4 相关影响因子预测

4.1 恩格尔系数预测

根据巴中市1999～2008年恩格尔系数的相关数据，经过拟合发现，采用线性函数进行回归拟合相关系数较高，R2=0.9532，该函数的回归方程为：

Y=-0.6491X+1352.5（12）

由此预测出巴中市2015年恩格尔系数为44.56%，2020年恩格尔系数为41.32%。

4.2 城市化水平预测

根据巴中市1999年～2008年城市化水平的相关数据，经过拟合发现，采用线性函数进行回归拟合相关系数较高，R2=0.9797，该函数的回归方程为：

Y=1.7903X-3 568.2 （13）

由公式（13）预测出2015年巴中市城市化水平为39.25%，2020年巴中市城市化水平为48.21%。

5 巴中市建设用地需求量预测值的计算

将巴中市1999～2008年城市化水平和恩格尔系数的值分别代入上面的公式（11），分别计算出1999～2008年巴中市建设用地需求量的值，将这些值与巴中市1999～2008年实际的建设用地的值相比较，发现该模型预测的误差精度在0.0029%～0.1424%之间，平均误差精度为0.0235%，因此，说明该模型的预测值比较有参考价值。

2015年恩格尔系数预测值为44.56%和2015年城市化水平预测值为39.25%，2020年恩格尔系数预测值为41.32%，2020年城市化水平预测值为48.21%，将这些数据分别代入公式（11），得出2015年巴中市建设用地需求量为695.75 km2，2020年巴中市建设用地需求量为703.65 km2。

参考文献：

[1] 梁小民.西方经济学[M].北京：中央广播电视大学出版社，2004.

[2] 邹新华.统计预测中的时间序列预测法和回归预测法[J].气象教育与科学，2001，60（4）：41-46.