中国市场化进程报告：现状分析与未来预测

《中国市场化进程报告：现状分析与未来预测》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、中国市场化进程报告：现状分析与未来预测　「标题　这个数字与国内专家们的判断（2003年10月由国民经济研究所委托中国国内30位著名经济学家所作的预测）也很吻合（见图1）。有近一半的专家认为中国当前的市场化程度在60％～70％以下。超过1/3的专家认为低于这个程度，只有16.67％的专家认为高于这个数。总体而言，对于60％～70％这样的判断是比较认可的。　　图1国内专家对当前中国总体市场化程度的判断　　资料来源：中国改革基金会国民经济研究所（2003），《5～10年后中国经济市场化调查问卷》。　　综合北师大指数、官方意见以及专家判断，可以认为，当前中国的总体市场化程度在60％与70％之间。　　

2、3.对总体市场化进程的预测　　对中国未来的市场化进程尤其是5年和10年以后经济市场化程度进行预测是一件非常困难的事。这一方面是由于影响市场化的因素很多，市场化进程中面临的不确定性因素也很多；另一方面是中国对市场化进行测度的工作开始还没几年，积累的数据相当有限。不过，本文还是愿意作一下尝试。　　目前来看，关于市场化程度，较系统的数据主要是国民经济研究所的NERI指数。问题是，尽管NERI指数有1997～2000年的4年数据，但可比口径的只有1999年与2000年，也就是说，可用的时间序列只有两年。北师大指数事实上只有2001年1年。其他零星的计算，更不系统。　　这种情况下，我们只能利用横截面的

3、数据来弥补时间序列数据的不足。NERI指数包含了30个省份，加上有2年，共60个观察值，勉强可以进行预测。　　考虑到对GDP的未来增长预测要相对确定一些，另外，GDP指标也很综合，比某些单项指标包含了更多的信息量，所以，我们希望建立市场化指数与人均实际GDP之间的一个关系，然后通过人均实际GDP来预测未来市场化指数。　　（1）解释因子为人均实际GDP.　　回归结果为：INDEX=4.858445+0.000110×GDP（17.62701）（3.778087）　　R[2]=0.197498，调整后R[2]=0.183662，F=14.27394从结果可以看出（括号内数字为t统计量），无论是R

4、[2]还是调整后R[2]都不到0.20，也就是说，人均实际GDP仅能解释市场化指数变化的不到20％。这显示GDP与市场化程度INDEX之间的相关性并不是很强。　　（2）解释因子为GDP与GDP[2].　　回归结果为：INDEX=3.338765+0.000441×GDP（7.192528）（4.931368）　　-1.15E-08×GDP[2]（-3.869251）　　R[2]=0.364431，调整后R[2]=0.342130，F=16.34168结果表明，增加GDP二次项以后，解释力有所提高，但人均实际GDP对市场化指数变化的解释力还不到40％（R[2]=0.364431）。　　（3）解

5、释因子为人均实际GDP，以及体现地区差异因素的虚拟变量。以上的分析表明，仅仅用GDP来解释市场化程度是远远不够的。那么，到底还有什么别的因素决定了市场化水平呢？　　我们所使用的是30个省区的横截面数据，因而，地区之间结构性差异的影响一定存在（比如地理位置的影响、不同省份可能享受不同的优惠政策、不同省份政府的开明程度的差别等等）。于是，我们加入虚拟变量以体现这些结构性差异因素的影响。　　由于有30个省区，我们要加上29个体现地区差异的虚拟变量。回归结果为：INDEX=-3.046061+0.000906×GDP+0.454302D2（-4.425193）（13.14907）（1.203155）

6、　　+1.494322×D3+…+0.565362×D30（4.305879）（4.828941）　　R[2]=0.960075，调整后R[2]=0.918773，F=23.24534结果表明，加入虚拟变量以后，市场化指数变化的96％可以得到解释。除了有两个虚拟变量（D2，D10）系数的t统计检验通不过之外，其他各项统计检验都能通过。因此，这个回归方程是比较令人满意的（如果在该方程中加入人均实际GDP的二次项，R[2]有所上升，达到98，5％；而用logGDP代替GDP进行回归，效果并不理想）。不过，这恰恰表明人均实际GDP不能很好地解释市场化，而市场化指数变化的更大部分实际上要由各类地区性

7、差异来解释。这个结果与我们的经验也是相符的：一个地区或国家人均GDP增长得快，并不意味着市场化也很快；人均GDP高也不意味着市场化程度高。前苏联的人均GDP就很高，但其市场化程度并不高。北京的人均GDP也很高，但其市场化程度却没有相应地那么高。　　下面准备用以上的回归方程对未来的市场化进行预测。应该选择哪个回归方程呢？第1个方程R[2]太低；第3个方程尽管R[2]很高，但由于用了反映地区差异的虚拟变量，在对全