１９８１—２００５：中国经济增长拉动力的结构分析论文

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1、１９８１—２００５：中国经济增长拉动力的结构分析论文.freelent，consumptionandexportofChinaduring1981-2005findsthattheinvestmentrateishighineconomicgroentefficiencyisloptionefficiencyishighbutconsumptionrateisloicdependentrateonforeigncountriesishighbutdrivingrateofexportasaall.Asaresult.freelentstructure

2、shouldbedefinitelyadjusted，theineanddistributionshouldbereasonablyadjustedtoimproveconsumptionefficiencyandtoimproveandoptimizeexportstructure.Keyicgroodel按照国民经济支出法核算，中国国内生产总值(GDP)主要是由投资、消费、净出口共同拉动的。一、“三驾马车”对经济增长拉动力的总体判断根据西方经济学宏观理论，一国的经济增长在正常情况下，主要是由投资、消费、净出口等“三驾马车”共同拉动的，基本公式是G

3、DP=I+C+T。从一般规律上看，投资主要拉动的是工业品，消费主要拉动的是消费品，出口拉动的是国际贸易。从内在联系上看，这三个方面又是互相促进、互相支撑的关系。但是，在大多数情况下，三者在一定阶段对经济的拉动作用并不是同一的，而是有差异的。本文首先运用数学模型，对这“三驾马车”的综合拉动力进行判断。(一)数据、指标和基本模型本文选用《中国统计年鉴》和中国国家统计局网站上1981—2005年的数据，分1981—1993年和1994—2005年两个阶段进行多元线性回归，测算两个阶段中投资、消费、净出口对我国经济增长的拉动效率大小。本文选取GDP作为经济增

4、长的指标，全社会固定资本形成额作为投资的指标I，社会消费品零售总额作为消费指标C，货物和服务净出口额作为衡量净出口的指标T，建立模型为GDP=β0+β1I+β2C+β3T+μ，其中μ是随机扰动项，反映解释变量解释被解释变量的误差，运用spss13.0分1981—1993年和1994—2005年两个阶段进行多元线性回归。目的在于对比这两个阶段中投资、消费、净出口对我国经济增长的拉动效率大小。(二)分阶段建立模型1.对1981—1993年的统计数据进行多元回归分析。在spss13.0统计软件中用stepwise(逐步回归法)运行此期间数据，因为回归时净出

5、口数据的单位为亿美元。为了比较各解释变量对被解释变量GDP的拉动力效率的大小，所以在此采用标准化回归系数，拟合回归方程为：GDP=0.458I+0.559C+0.079TR2=0.997AdR2=0.996(5.259)(6.597)(3.403)DW=1.555模型通过T检验和F检验，且质量较好。从回归结果可以看出：投资平均每增加1%，GDP相应的平均增加0.458%；消费平均每增加1%，GDP相应的平均增加0.559%；净出口平均每增加1%，GDP相应的平均增加0.097%；说明在此期间，投资和消费对GDP增长的拉动效率显著且大体持平(消费的拉动

6、效率稍大一些)，相比之下净出口对经济增长的拉动的效率小的多。2.对1994—2005年统计数据进行多元回归分析。在spss13.0统计软件中用stepwise(逐步回归法)运行此期间数据，其中解释变量T因通不过t显著性检验而被剔除。因为回归时净出口的数据的单位为亿美元，为了比较各解释变量对被解释变量GDP的拉动力作用大小，所以在此采用标准化回归系数，拟合回归方程为：GDP=0.272I+0.735CR2=1AdR2=0.999(9.532)(25.792)DW=2.293模型通过T检验和F检验，且质量较好。从回归结果可以看出：投资平均每增加1%，GD

7、P相应的平均增加0.272%；消费平均每增加1%，GDP相应的平均增加0.735%；说明在此期间，消费对GDP增长的拉动效率最为显著，相比之下，投资对经济增长的拉动效率比上一阶段明显下降。(三)增长率与贡献率比较从上表可以看出，我国在近几年以来的GDP增长速度略有回落，而投资增长率和净出口增长率大幅度上升，消费增长率急剧下降。从整体来看，我国自改革开放以来的投资增长率和净出口增长率远高于消费增长率。消费的增长速度始终都低于GDP的增长速度和投资、净出口的增长速度，说明经济的增长主要是靠投资、净出口的急速增长而拉动的，三驾马车对经济增长的贡献严重失衡。

8、从长远来看，如果没有最终消费的配合，投资的高速增长将不利于经济的持续增长。(四)国际比较从上表可以看出，在三