中国经济增长质量问题的初步的研究

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1、中国经济增长质量问题的初步的研究ok3p;D占GDP的比重;x10——单位产值工业固体废物排放(倒数,1978年价格);x11——单位产值工业固体废物排放(倒数,1978年价格);x12——万元产值能耗率(1978年价格,倒数);x13——经济稳定性系数(取倒数);x14——城镇化水平;x15——养老保险覆盖率。在运用因子分析前,将影响经济增长质量的各负向指标调整为其倒数形式,使其成为与经济增长质量正相关的指标变量。2.因子分析方法在定义经济增长质量的研究中,需要对反映其客观情况的多个指标进行大量的观察,而

2、在很多情况下,许多变量之间存在一定的相关关系,从而有可能用较少能用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息,而各综合指标之间是彼此不相关的,这些代表性的综合指标称为“公共因子”,而因子分析就是用较少的几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学模型。在建立因子分析模型时,用尽可能少的不可测公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一个变量或指标。因子分析模型可以表示为:其中,x1、x2…xp。为p个指标,apm。为影响因子载荷,F1、F2…Fm为m个公共因子,m小于p,ε为特殊因子。因子分析法通过研究

3、指标体系的内在结构关系,从而将多个指标体系转为少数几个相互独立且包含以上指标大部分信息(80%以上)的综合指标。其优点在于它确定的权数,不受主观因素的影响,有较好的客观性,而且得出的综合指标(公共因子)之间相互独立,减少信息的交叉,这对分析极为有利。三、中国经济增长质量的实证分析反映中国经济增长质量的各指标代码以及描述性统计分析结果如表l所示。在进行因子分析前,应首先检验模型及相关指标的设计是否可以应用因子分析。KMO检验和Bartlett's球形检验是两个测度因子分析模型是否可行有效的检验方法。KM0(K

4、aiser—Meyer—Olkin)测度采样充足度。检验指标变量的偏相关是否足够小。KMO的统计量值一般界于0和1之间,若该统计指标在0.5和1之间则表明可以进行因子分析,若小于0.5则表明因子分析的结果可能难以接受。根据相关数据,SPSS给出的相关计算结果表明,KMO检验的结果为0.588(大于0.5)。Bartlett检验统计指标检验相关矩阵是不是单位矩阵(原假设为相关矩阵为单位阵)。卡方检验结果表明,Bartlett’s球形检验的卡方统计值为401.362,p值近似为O,拒绝原假设,即相关矩阵不是单位

5、阵。因此。以上两项统计指标的检验表明适合采用因子分析进行研究。在此基础上,SPSSl3.0的输出结果如表2、表3、表4所示。表3是因子分析后因子提取和因子旋转后的结果。从表3的因子载荷矩阵可以看出,旋转后第一公因子F1在指标变量x1、x3、x4、x13、x14和x15上有较大的载荷,而这些指标综合反映了中国经济增长质量中的宏观环境因素,可以作为经济增长质量的宏观环境影响因子。旋转后第一公因子F+在指标变量x2、x5、x6、x8上有较大的载荷,而这些指标综合反映了中国经济增长质量中的要素收入的变化,可以作为要

6、素生产率因子。旋转后第三公因子F3在指标变量x7、x9、X10、x11和x12上有较大的载荷,反映了经济增长的环境和资源变化以及竞争力,这些可代表经济增长的可持续性与潜力,可以作为经济增长质量的可持续性与潜力因子。因此,反映中国经济增长质量的15个指标变量,可以用F1,F2和F3这3个完全不相关的公共因子来表征,即中国经济增长质量包含了宏观经济环境因素、要素生产率因素和经济增长潜力及可持续性因素。通过对表3的观察可以得出,宏观环境影响因子F1、要素生产率因子F2和经济增长潜力及可持续性因子F,反映了中国经济

7、增长质量全部变量信息的90.97%,由此可见,这3个因子包含了反映中国经济增长质量的绝大部分信息。为了计算各公共因子的综合得分,以便求出反映经济增长质量的综合评价指标的数值,需要对这3个因子进行量化。本文采用回归法(regression)来计算因子F1、F2、F3得分,计算结果[1][2]下一页如表4所示。历年经济增长质量因子分析的综合得分Qt,表示为公式:其中,λi是X的相关矩阵R所对应的特征值。四、结论通过对全国1990~2005年经济增长质量的实证分析,可以得到结论。1.中国经济增长质量水平不断提高根

8、据综合评价指数的相关数据,自1990~2005年16年间,中国经济增长综合质量指数年平均提高约6.4个百分点,经济增长质量呈现出不断改善的趋势。2.在经济发展的同时,中国也呈现出较为明显的质量提高与数量扩张不同步的现象巾国16年来经济增长质量提高(QI)与数量扩张(SI)存在不一致的现象。虽然中国在16年间经历了QI的持续上升,但是由于中国保持了更高的数量扩张速度,QI的提高并未与SI呈现出较高的同步l生,经济规