“克强指数”与经济增长的动态关系研究——基于var和vec模型的实证分析

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1、模型~DVEC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InGDPt与InLt之间具有协整关系；刘恩猛(2007)“克强指数"与经济增长的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模动态关系研究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，学者们分别就“克强指数”的各变量与经济增长的关系进行基于VAR和VEC模型的实证分析了单独分析。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)一刘慧博士(苏州工

2、业职业技术学院江苏苏州215104)模型和向量误差修正(VEC)模型，来分析◆中图分类号：F061．2文献标识码：A我国“克强指数”的各变量与经济增长之间的动态影响关系。学者们就“克强指数”的各变量与经内容摘要：“克强指数”是英国著名政研究方法与变量选取济增长之间的关系问题进行了深入研究。经杂志《经济学人》推出的用于评估中关于工业用电量与经济增长的关系，(一)方法阐述国经济增长的指标，由工业耗电量、铁路货运量和贷款发放量三个指标组成。Glasure&Lee(1997)研究认为韩国、新本文试图从“克强指数”包含的三个本文基于1978—2011年的时间序列数据，加坡的电力消费与经济增长之间是双向因

3、经济变量等各方面对我国经济增长的变动在建立向量自回归(VAR)模型、向量果关系；林伯强(2003)、基于VAR和VEC进行研究，以工业用电量、铁路货运量和误差修正(VEC)模型的基础上，综合模型研究表明我国电力消费与GDP、资银行中长期贷款作为内生变量，而将影响运用Tohansen协整检验和Granger因果检本、人力资本之间存在着长期均衡关系，经济增长的其他诸多变量作为随机项，建验等计量经济学方法，对我国“克强指罗汉武(2009)利用；"-7南省年度数据证明立向量自回归(VAR)模型，并且在VAR数”各变量与经济增长之间的互动关系进行研究。实证结果表明工业用电量、了全社会用电量与经济增长之间

4、存在着稳模型的基础上通过Johansen协整检验、铁路货运量、银行贷款与经济增长之间定的长期均衡关系，在短期内存在从社会Granger因果检验、脉冲响应函数和方差存在长期均衡关系和短期调整机制。用电量到经济增长的单向格兰杰关系；郭分解等，最后构建向量误差修正模型关键词：克强指数经济增长协整检鹰(2010)基于浙江省的数据研究得出工(VEC)并进行变量外生性检验，考察和分验VARVEC业用电量与经济增长之间呈现正相关，工析经济增长和其三个影响因素间的长期均业用电量对经济增长的弹性系数为1．55的衡、短期动态及因果关系等。引言结论；何永贵(2007)建立了GDP与用电(二)指标选取及数据来源“克强

5、指数”(Likeqiangindex)是英量的回归分析模型，得出中国用电量每增工业用电量的多少，可以准确地反映国著名政经杂志《经济学人》在2010年推长1％，则GDP增长1％的结论。关于铁我国工业生产的活跃度以及工厂的开工出的用于评估中国GDP增长量的指标，以路货运量与经济增长的关系，冯艳春率，本文记作lEC；铁路作为承担我国货运中国国务院总理李克强的名字命名。“克(2007)分析了产业结构对货运量的影响，的最大载体，铁路货运量的多少，既能反强指数”是工业用电量、铁路货运量和银认为第一产业、第二产业和第三产业的发映经济运行现状，又可反映经济运行效行中长期贷款三种经济指标的结合，源于展对货运量具

6、有不同的影响；林航飞率，记作RFT；银行中长期贷款量的多少，李克强总理2007年任职辽宁省委书记时，(2008)基于上海市数据研究得出公路货既可反映市场对当前经济的信心，又可判喜欢通过这三个指标分析当时辽宁省经济运量与经济增长之间存在长期的均衡关断未来经济的风险度。由于我国1985年之状况。该指标自推出后，受到花旗银行在系，熊浩(2010)研究认为货运量与国内前没有逐年公布银行中长期贷款情况，所内的众多国际机构认可。按照花旗银行编生产总值GDP(取对数】存在长期均衡关以直接采用银行各类贷款来替代，记做制的“克强指数”中各变量的比例，本文系。关于银行贷款与将1978年以来中国的工业用电量增长率、

7、经济增长的关系，铁路货运量增长率和银行贷款增长率分别Levine＆ZervoS按照40％、25％和35％的比例进行加权，(1998)发现银行贷计算得出各年的“克强指数”(见图1)，与款和股票流通性对同期的GDP增长率比较后可以看出，两者经济增长有显著而的变化趋势总体上保持一致，但在上下波稳定的正效应；蒋晓§ii§i；幅上有所不同。华(2006)利用VAR图11978—2011年中国“克强指数”与G