分析“克强指数”的各变量与经济增长的动态响应

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1、分析“克强指数”的各变量与经济增长的动态响应　　引言　　　　“克强指数”（Likeqiangindex）是英国着名政经杂志《经济学人》在2010年推出的用于评估中国GDP增长量的指标，以中国国务院总理李克强的名字命名。“克强指数”是工业用电量、铁路货运量和银行中长期贷款三种经济指标的结合，源于李克强总理2007年任职辽宁省委书记时，喜欢通过这三个指标分析当时辽宁省经济状况。该指标自推出后，受到花旗银行在内的众多国际机构认可。按照花旗银行编制的“克强指数”中各变量的比例，本文将1978年以来中国的工业用电量增长率、铁路货运量增长率和银行贷款增长率分别按

2、照40%、25%和35%的比例进行加权，计算得出各年的“克强指数”（见图1），与同期的GDP增长率比较后可以看出，两者的变化趋势总体上保持一致，但在上下波幅上有所不同。【图1】　　学者们就“克强指数”的各变量与经济增长之间的关系问题进行了深入研究。　　关于工业用电量与经济增长的关系，Glasure&Lee（1997）研究认为韩国、新加坡的电力消费与经济增长之间是双向因果关系；林伯强（2003）、基于VAR和VEC模型研究表明我国电力消费与GDP、资本、人力资本之间存在着长期均衡关系，罗汉武（2009）利用河南省年度数据证明了全社会用电量与经济增长之间

3、存在着稳定的长期均衡关系，在短期内存在从社会用电量到经济增长的单向格兰杰关系；郭鹰（2010）基于浙江省的数据研究得出工业用电量与经济增长之间呈现正相关，工业用电量对经济增长的弹性系数为1.55的结论；何永贵（2007）建立了GDP与用电量的回归分析模型，得出中国用电量每增长1%,则GDP增长1%的结论。关于铁路货运量与经济增长的关系，冯艳春（2007）分析了产业结构对货运量的影响，认为第一产业、第二产业和第三产业的发展对货运量具有不同的影响；林航飞（2008）基于上海市数据研究得出公路货运量与经济增长之间存在长期的均衡关系，熊浩（2010）研究认为

4、货运量与国内生产总值GDP（取对数）存在长期均衡关系。关于银行贷款与经济增长的关系,Levine&Zervos（1998）发现银行贷款和股票流通性对经济增长有显着而稳定的正效应；蒋晓华（2006）利用VAR模型和VEC模型研究认为经济增长率和银行贷款增长率之间存在着长期均衡关系；曾令华（2004）基于协整检验认为lnGDPt与lnLt之间具有协整关系；刘恩猛（2007）对天津利用协整分析，发现经济增长和货款之间存在协整关系和双向因果关系；赵庆光（2011）以河南省为例，利用VAR模型研究发现银行贷款与GDP总量不存在长期均衡关系。　　由上述分析可知，

5、学者们分别就“克强指数”的各变量与经济增长的关系进行了单独分析。本文在已有研究的基础上，尝试构建工业用电量、铁路货运量、银行中长期贷款与经济增长的向量自回归（VAR）模型和向量误差修正（VEC）模型，来分析我国“克强指数”的各变量与经济增长之间的动态影响关系。　　研究方法与变量选取　　　　（一）方法阐述　　本文试图从“克强指数”包含的三个经济变量等各方面对我国经济增长的变动进行研究，以工业用电量、铁路货运量和银行中长期贷款作为内生变量，而将影响经济增长的其他诸多变量作为随机项，建立向量自回归（VAR）模型，并且在VAR模型的基础上通过Johansen

6、协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数和方差分解等，最后构建向量误差修正模型（VEC）并进行变量外生性检验，考察和分析经济增长和其三个影响因素间的长期均衡、短期动态及因果关系等。　　（二）指标选取及数据来源　　工业用电量的多少，可以准确地反映我国工业生产的活跃度以及工厂的开工率，本文记作IEC;铁路作为承担我国货运的最大载体，铁路货运量的多少，既能反映经济运行现状，又可反映经济运行效率，记作RFT;银行中长期贷款量的多少，既可反映市场对当前经济的信心，又可判断未来经济的风险度。由于我国1985年之前没有逐年公布银行中长期贷款情况，所以直接采用

7、银行各类贷款来替代，记做DL.经济增长主要采用国内生产总值GDP来表示。　　本文所有数据均来源于各年的《中国统计年鉴》，时间跨度为1978-2011年。为了消除异方差和指数化趋势，对纳入模型的相关变量均进行了取对数处理，分别记为lnIEC、lnRFT、lnDL、lnGDP.本文计量分析均采用EViews7.0软件进行。　　实证分析　　（一）变量的平稳性检验　　由于上述变量的数据均为时间序列数据，为了防止出现数据的非平稳性而导致的伪回归现象，首先对各变量分别进行平稳性检验。表1是采用ADF检验方法对lnIEC、lnRFT、lnDL和lnGDP进行单位根

8、检验的结果，可见在给定10%的显着性水平下各变量序列都是非平稳时间序列，而其一阶差分序列在1%的显着性水平下