創新測度政府投資

1. 廣東省九大工業產業的分類方式

廣東工業產業結構調整進程比較分析

中國統計信息網 2006-11-17 10:10:19

隨著工業化進程的發展，廣東工業產業結構調整進一步深化，產業布局日趨合理，產業結構明顯優化，重化工業、支柱產業、高技術產業、電子信息產業等，在全省工業中的作用增強，內源性經濟日漸增大，活躍了廣東工業發展。

廣東工業產業結構調整進程情況

在推進工業化進程發展過程中，廣東省工業化進程與其他工業國或地區有著相同的共性，又有著明顯的個性。特別是廣東省工業產業結構調整受相關政策影響相當明顯，如「抓大放小」、「建設珠三角信息產業走廊」、「扶持民營經濟發展」、「促進山區工業發展」等，對廣東工業產業結構調整均產生了較大的影響。2000-2004年間，廣東省工業產業結構調整明顯，以資產結構為例，按以下公式測算，輕重工業年結構變化率為2.50，經濟類型結構變化率為8.56，行業結構變化率為5.66，大中小型企業結構變化率為5.43。

q代表產業部門在整個產業中的比重，a、b代表年份，n為年份間隔數，j代表部門。

一、重化工業調整取得突破性進展，工業化進程加快。「十五」期間，廣東工業政策適度向重化工業傾斜，加大了對重化工業的投資力度，資本要素和勞動力要素流向重化工業，使重化工業發展取得較好的成績，在全省工業中所佔份額逐步增大。2004年全省規模以上工業資產總計為23840.02億元，為2000年的1.66 倍，年均增幅為13.5%；其中重工業資產總計14379.62億元，為2000年增長1.81倍，年均增幅為16.0%，高於全省平均增幅2.5個百分點，全省資本要素增量中，重工業增量佔67.9%。輕重工業資產的結構比例由2000年的44.7：55.3調整為2004年的39.7：60.3。2004年的從業人員數為996.44萬人，比2000年增加424.19萬人，年均增長23.8%，其中重工業從業人員數為394.58萬人，比2000年增加192.04萬人，年均增長18.2%，增幅低於全省平均水平5.6個百分點，輕重工業從業人員的結構比例由2000年的64.6：35.4調整為2004年的60.4：39.6。隨著投入結構的變化，相應產出也產生了根本性的變化。2004年全省完成工業總產值29554.92億元，為2000年的2.37 倍，年均增幅為24.1%(現價，未扣價格因素， 產值增幅下同)；而重工業同期年均增幅達31.2%，高於全省產值平均增幅7.1個百分點。輕重工業產值比例由2000年的52.9：47.1調整為2004年的41.1：58.9，相應的增加值比例由2000年的47.6：52.4調整為2004年的43.9：56.1。

輕重工業投入產出構成表

單位：%

年 份
資產總計
從業人員
工業總產值

輕工業
重工業
輕工業
重工業
輕工業
重工業

2000
44.70
55.30
64.61
35.39
52.90
47.10

2001
44.00
56.00
64.81
35.29
51.06
48.94

2002
41.85
58.15
63.80
36.20
48.41
51.59

2003
41.34
58.66
63.28
36.72
46.29
53.71

2004
39.68
60.32
60.40
39.60
41.10
58.90

根據德國經濟學家霍夫曼提出用消費品工業凈產值與生產資料工業凈產值之比，來反映工業化發展的進程。

在工業化進程中，資本資料的生產在工業生產總值中的比重不斷上升，並超過消費資料的生產。隨著工業化程度的提高，霍夫曼比例有不斷下降的趨勢，其中工業化進程呈現出四個階段。具體見下表。

工業化進程統計測度的霍夫曼比例

工業化階段
霍夫曼比例
區 間

1

2

3

4
5.0（±1）

2.5（±1）

1.0（±1）

1.0以下
4.0―6.0

1.5―3.5

0.5―1.5

0.5以下

一般來講，資本資料生產，即生產資料的生產屬於重工業，消費資料的生產屬於輕工業。據上述公式中測算，廣東省的霍夫曼比例約為0.8047，顯示廣東省工業化進程第四階段的中前期。這一時期，重工業在工業生產中的比重增大是工業化過程的必然趨勢。

二、經濟結構優化升級穩步演進。經濟結構優化主要是指產業由低技術水平、低附加值狀態向高新技術、高附加值狀態演變的趨勢，包括兩種形態的資源配置趨勢：一是在等量資本取得等量利潤的導向下，資源在各產業之間的流動；二是在競爭導向下，資源在同一產業內部從低效率企業向高效率企業移動；經濟結構優化使資源得到有效的利用，提高資源使用效率。由於目前廣東省工業內部不同程度存在一定的壟斷性行業，如煙草、石油化工、電力、金屬冶煉等，准入門檻較高，因此資源流動配置，優化經濟結構主要是集中在競爭性領域，特別是競爭性領域里的高技術產業和重點支柱產業的發展壯大，相對降低了壟斷性行業在全省工業中所佔份額。

（一）高技術製造業支柱產業作用日趨突出。高技術製造業是競爭性領域競爭相對充分的產業，開放程度高，非核心技術性企業的資金、技術准入門檻相對較低，況且該產業投資收益率相對高於其他競爭性行業，2000年以來，高技術製造業資金利潤率基本保持在6.0%以上，比競爭性領域的其他傳統產業，如農副食品加工業、紡織、服裝等行業，具有更大的優勢，再加上多年來政府政策的引導得力和高技術產品的需求前景，吸引了大量資金進入，該行業發展突飛猛進，成為廣東省工業最主要的支柱產業。2004年高技術製造業共有企業3797家，比2000年增加2059家，資產總計5485.37億元，比2000年增長1.33倍，資產佔全省工業的比重由2000年的16.4%提高到2004年23.0%；其完成增加值1885.85億元，是2000年的2.45倍，年均增幅25.1%，明顯高於同期全省平均增幅，增加值佔全省工業的比重由2000年的20.1%提高到2004年25.3%。

為保持「廣貨」在市場中的競爭力，廣東省業界加大R&D的投入，加強對新產品、新工藝、新技術的開發研究，眾多的產業中，高技術製造業表現最出色。2005年全省規模以上工業企業R&D投入為136.42億元，占銷售收入的0.4%，其中高技術製造業的R&D投入為88.95億元，佔全省工業R&D投入的65.2%。隨著R&D投入力度的加大，新產品生產也取得了新的進展。2005年高技術製造業完成新產品產值1385.30億元， 比上年增長23.3%，增幅高於同年全省新產品產值增速5.1個百分點；2005年全省新產品生產中，高技術製造業新產品佔67.0%；高技術製造業新產品對全省新產品生產貢獻率達75.9%。

資產構成及投資收益表

單位：%

行 業 名 稱
2004年資金利潤率
資產構成

2000年
2004年

煤炭開采和洗選業
6.19
0.1
0.03

石油和天然氣開采業
95.39
0.88
0.55

黑色金屬礦采選業
13.22
0.09
0.11

有色金屬礦采選業
12.54
0.09
0.07

非金屬礦采選業
4.19
0.32
0.17

其他采礦業

農副食品加工業
2.11
1.95
1.72

食品製造業
7.2
1.82
1.46

飲料製造業
5.57
1.69
1.26

煙草製品業
20.73
0.48
0.48

紡織業
1.61
4.12
3.45

紡織服裝、鞋、帽製造業
3.16
2.86
2.09

皮革、毛皮、羽毛(絨)及其製品業
1.93
1.83
1.72

木材加工及木、竹、藤、棕、草制
3.89
0.62
0.58

傢具製造業
2.79
0.58
1.07

造紙及紙製品業
4.95
2.21
2.5

印刷業和記錄媒介的復制
4.01
1.38
1.43

文教體育用品製造業
2.85
1.28
1.41

石油加工、煉焦及核燃料加工業
10.55
3.15
1.45

化學原料及化學製品製造業
13.27
4.07
4.65

醫葯製造業
5.63
2.04
1.58

化學纖維製造業
2.46
1.2
0.29

橡膠製品業
3.86
0.63
0.6

塑料製品業
3.2
3.74
3.91

非金屬礦物製品業
3.59
5.73
3.88

黑色金屬冶煉及壓延加工業
5.19
3.45
1.87

有色金屬冶煉及壓延加工業
3.7
1.19
1.4

金屬製品業
5.71
3.32
3.49

通用設備製造業
6.18
1.86
2.14

專用設備製造業
6.55
1.16
1.91

交通運輸設備製造業
12.38
4.25
4.26

電氣機械及器材製造業
4.41
7.72
9.01

通信設備、計算機及其他電子設備製造業
6.08
13.16
19.88

儀器儀表及文化、辦公用機械製造業
5.54
1.83
1.88

工藝品及其他製造業
4.61
0.9
0.99

廢棄資源和廢舊材料回收加工業
2.77
0.02
0.06

電力、熱力的生產和供應業
4.9
15.99
14.5

燃氣生產和供應業
-0.91
0.4
0.34

水的生產和供應業
1.94
1.87
1.82

（二）珠三角「信息產業走廊」發展日趨完善。自上世紀90年代中後期以來，抓住世界產業轉移和電子信息產業發展的機遇，在政府大力打造珠三角「信息產業走廊」政策指導下，IT產品生產企業迅速向珠三角地區集聚。經過多年的發展，珠三角逐漸形成相對完整的IT產業鏈，除個別核心技術產品外（如：CPU），珠三角基本上能生產出所有的其他IT產品，其中一些重要的電子信息產品及配件，如電腦及電腦硬碟、移動手機等，在國內、國際IT產品市場上，具有一定影響力，珠三角成了名副其實「信息產業走廊」。2004年全省3605家電子信息設備製造業企業中，分布在珠三角就有3395家，佔94.2%；珠三角該產業資本投入和吸納的就業人數分別佔全省相應行業的96.5%和94.5%；產出的工業增加值佔全省的96.4%。

2004年珠三角電子信息設備製造業主要指標比例表

指 標
全 省
珠 三 角
珠三角佔全省的%

企業數（家）
3605
3395
94.2

資產總計（億元）
4999.11
4824.79
96.5

從業人員數（萬人）
182.63
172.80
94.5

工業增加值（億元）
1741.06
1677.96
96.4

（三）資金和技術密集型企業取得長足發展。資金密集型企業和技術密集型企業是密不可分的，資金密集型企業往往又是技術密集型企業，因為只有資金密集型企業，才能提供充足的資金用於技術創新，反過來，只有不斷創新的企業，才能迅速積累資金發展壯大企業，二者良性互動，促進資金和技術密集型企業發展。資金和技術密集型企業一般具有生產規模大、勞動生產率高的特點。2004年全省產值超10億元的企業316家，比2000年增加178家，其中超100億元企業26家，超1000億元1家；資產總計13216.39億元，平均每家企業所擁有的資產由2000年的28.93億元/家提高到2004年的41.82億元/家；工業增加值3458.83億元，平均每家企業增加值由2000年的9.31億元/家增加到2004年的10.95億元/家；勞動生產率320301元/人，比2000年的288643元/人提高31658元/人，較同年全省平均水平高245640元/人。

與此同時，廣東省資金和技術密集型企業的技術創新能力明顯提高，特別是一些主力型的技術競爭力明顯增強。如廣東省通信設備製造大企業華為、中興等，在第三代移動通信設備、數字集群系統、高端程式控制交換機等領域的核心技術不斷取得突破，行業競爭力迅速提升。其中華為公司在全球市場上較為強勢的3G標准WCDMA上，已基本達到與跨國巨頭們相互制衡的水平，WCDMA方面的基本專利有69項，佔全球WCDMA的基本專利的5%，名列WCDMA全球基本專利五強。廣東省通信設備製造企業依靠擁有自主知識產權的核心技術和產品，拓展國內外市場。但是由於勞動力資源因素和就業上的壓力，勞動密集型企業仍十分重要。

（四）九大產業結構調整不斷優化。九大產業是廣東省工業的支柱產業，其工業產出佔全省七成以上，是廣東省工業發展的「風向標」。從2000-2004年間，九大產業發展穩定，2005年完成增加值5501.62億元，比2000年增長1.29倍，年均增長23.0%，佔全省的比重由2000年的70.2%上升到2004年的74.0%。由於政府政策的作用，九大產業結構調整基本按預期方向發展，九大產業中技術含量相對高的裝備工業、電子信息產業等快速發展，所佔份額上升，傳統產業相對有所收縮。

九大產業增加值構成表

單位：億元

指 標
2000年
2004年

絕對量
比重%
絕對量
比重%

規模以上工業增加值
3422.60
100.0
7439.53
100.0

九大產業 增加值
2402.54
70.2
5501.52
74.0

三大新興支柱產業
1475.02
43.1
3709.58
49.9

三大傳統產業
698.72
20.4
1224.04
16.5

三大潛力產業
228.80
6.7
568.00
7.7

1、新興支柱產業中高層次產業高速發展。2000-2004年間，新興支柱產業中技術含量相對高的電子信息業、電器機械及專用設備業發展迅速，投入及產出增長均處於領先地位。2004年電子信息業、電器機械及專用設備業資產總計為4736.11和3049.54億元，資本投入佔全省工業的比重分別由2000年的13.2%和10.7%提高到2004年19.9%和12.8%；吸納的就業人數為173.65和165.10萬人，勞動力要素投入佔全省的比例分別由2000年的11.9%和12.9%提高到2004年17.3%和16.5%。2004年產出的增加值為1645.62和1066.07億元，比2000年增長1.88和1.57倍，年均增幅30.3%和26.6%，高於同期全省工業平均增速，增加值佔全省工業的比重分別由2000年的16.7%和12.1%提高到2004年22.1%和14.3%。兩大產業已成為廣東省生產規模最大的支柱產業。

新興支柱產業中石油及化學，是與原材料、能源密切相關的行業，特別是其中的石油加工和天然氣開采業、石油加工煉焦及核燃料加工業，市場需求雖大，但由於其經營具有一定的壟斷性，進入的資金、技術門檻要求較高，且投資周期長，非一般民間資本所能及，況且2000-2004年間該行業未有新項目投產，受產能所限，增長相對緩於其他新興支柱產業，工業投入、產出佔全省比例均有所下降。2004年石油和天然氣開采業、石油加工煉焦及核燃料加工業資產總計為131.62和345.73億元，佔全省的0.6%和1.5%，分別比2000年回落0.3和1.6個百分點。吸納的就業人數僅為1234和22279人，勞動力要素投入分別比2000年減少1031和23370人。完成增加值312.24和149.28億元，比2000年增長27.4%和84.3%，年均增幅6.2%和16.5%，增長低於同期全省工業平均增速15.2和4.9個百分點，增加值佔全省工業的比重分別由2000年的7.2%和2.4%下降到2004年4.2%和2.0%。而化學原料及化學製品製造業，因進入門檻要求不高，期間發展相對較快，2004年增加值比2000年增長3.50倍，年均增幅36.8%，增速明顯高於石油和天然氣開采業、石油加工煉焦及核燃料加工業，增加值佔全省工業的比重由2000年的4.2%提高到2004年6.7%。

2、傳統支柱產業發展相對有所收縮。2000-2004年間，相對於其他快速發展的行業來說，傳統支柱產業發展明顯乏力。2005年三大傳統支柱產業資產總計3637.83億元，僅比2000年增長23.3%，資產佔全省工業的比重由2000年的20.5%下降到2004年15.3%。吸納的就業人數為215.82萬人，勞動力要素投入佔全省的比例分別由2000年的28.6%下降到2004年21.6%。產出增加值1224.04億元，雖是2000年的1.75倍，但增加值佔全省工業的比重由2000年的20.4%下降到2004年16.4%，其中紡織服裝的比重由2000年的8.6%下降到2004年6.4%，食品飲料、建築材料的比重分別由2000年的7.0%和4.8%下降到2004年5.7%和4.2%。

3、潛力產業中的汽車製造業飛速發展。2004年三大潛力產業資產總計1906.53億元，比2000年增長73.7%，資產佔全省工業的比重為7.9%，比2000年上升0.3個百分點。吸納的就業人數為49.02萬人，勞動力要素投入佔全省的比例分別由2000年的5.6%下降到2004年4.9%。產出成增加值568.00億元，比2000年增長1.48倍，年均增幅25.5%，增加值佔全省工業的比重由2000年的6.7%上升到2005年7.6%。三大潛力產業中的汽車制及摩托車發展態勢良好，是支撐潛力產業發展的主力，森工造紙和醫葯生產規模相對有所收縮。

2000-2004年間，汽車工業是各工業行業中發展得最好的行業，增速居九大產業各行業之首。2004年汽車製造業完成增加值250.36億元，是2000年的5.82倍，年均增長55.3%，增幅較同期九大產業高33.9個百分點，增加值佔全省工業的比重由2000年的1.3%上升到2004年3.7%。2004年廣東省汽車產量為276260輛，2005年進一步達到413583輛，比2000年增長9.50倍，其中轎車增長11.65倍。

三、民營工業迅速發展壯大。隨著工業准入門檻的放寬，政府政策對民營工業的適當傾斜，激活了民間資本對工業領域的投資，民營工業發展充滿活力。2004年全省規模以上民營工業企業15877家，比2000年增加了11745家，占規模以上企業的45.9%；資產總計4493.42億元，是2000年的2.33 倍，占規模以上工業比重為18.8%，較2000年提高5.7個百分點。吸納的就業人數為247.19萬人，勞動力要素投入佔全省的比例分別由2000年的13.6%上升到2004年24.8%。完成增加值1578.25億元，比2000年增長3.37倍，年均增幅達35.5%，高於同期全省平均增幅14.1個百分點；其增加值占規模以上工業比重為21.2%，較2000年提高7.5個百分點。近幾年來，民營工業增加值對全省工業增長的貢獻率逐年增大，2002年為18.9%，2003年為24.2%， 2004年進一步增大到26.8%，民營企業的影響力明顯增強。值的注意的是，廣東省民營企業大多是勞動密集型企業，創新能力不強。2004年民營企業勞動生產率為63848元/人，比全省水平低10813元/人，若扣除兩個主力企業華為和美的後，民營企業勞動生產率則降為39973元/人。用R&D來衡量企業的創新能力，全省民營企業的技術創新主要集中於少數幾個重點大型企業，R&D總投入中，華為和美的約佔80%，此外 90%以上的民營企業沒有R&D投入。

按經濟性質將工業企業劃分為國有企業（指國有及國有控股企業）、民營企業、「三資」企業等，2004年三大經濟類型工業的資產總計結構比例由2000年的38.9：13.4：49.7調整為2005年的28.6：18.8：58.1，三大經濟類型工業中，民營企業、「三資」企業資產在全省工業中所佔份額有所提高，國有企業所佔份額有較大幅度回落。增加值結構比例由2000年的30.2：13.7：54.5調整為2004年的20.8：21.2：63.1。

四、產業轉移加快了地區工業結構調整步伐。珠三角為增強企業競爭力，優化產業結構，集中地區力量發展高技術產業及產業鏈長、產業關聯度高的產業，將部分傳統產業從珠三角轉出。產業轉移對加快珠三角發展和協調地區工業發展起了積極的作用。

珠三角產業結構進一步優化升級。珠三角工業產出進一步向技術要求高及產業關聯度高、產業鏈相對長的行業集中，傳統行業生產規模相對有所收縮。2004年珠三角三大主行業（工業大類行業）通信設備計算機及其他電子設備製造業、電氣機械及器材製造業、交通運輸設備製造業資產總計為7506.79億元，較2000年增長1.26 倍，占珠三角工業的37.0%，較2000年提高7.7個百分點；三大行業吸納的就業人數為293.52萬人，占珠三角工業的34.4%；其工業增加值較2000年增長2.64 倍，占珠三角產值比重達40.7%，較2000年提高7.9個百分點；由於三大主行業勞動生產率相對較高，其產出比例分別比投入比例高3.7和6.3個百分點。此外，一些技術含量相對高的行業，如黑色金屬和有色金屬冶煉及壓延加工業等，其資產、產出占珠三角工業比重同比也有不同程度的提高。但傳統的紡織業、紡織服裝鞋帽製造業、塑料製品業等行業，其資產、產出占珠三角工業比重有不同程度的回落。2004年紡織業、紡織服裝鞋帽製造業、塑料製品業三大行業資產總計占珠三角工業的9.4%，較2000年回落1.8個百分點；其工業增加值占珠三角工業的比重由2000年的11.1%下降到2005年的8.9%。重大技術裝備產品和主要高技術產品，如汽車、環境保護專用設備、通信及電子網路用電纜、微波通信設備、集成電路等完全由珠三角生產。

山區工業取得長足發展。近年來，由於政府政策引導得力，山區投資環境的改善，大量傳統產業從珠三角轉移到山區落戶，為山區工業注入新的「血液」，有效地促進了山區工業的發展。2005年山區地市工業共有規模以上企業3329家，比2000年增加212家；資產總計1714.42億元，較2000年增長9.4%，年均增長2.3%；山區工業吸納的就業人數為82.27萬人，比2000年增長13.3%，年均增長3.1%；完成增加值438.97億元，是2000年的1.59 倍，年均增幅12.3%，山區工業增加值產出增長比投入增長高10.0和9.2百分點。從2000-2004各年的增長看，山區地市工業增長前低後高， 2003、2004年增加值增速分別達到21.1%和29.3%。

東西兩翼特色工業發展卓有成效。"十五"期間，東西兩翼工業增長雖低於全省平均增速，但在穩固發展地方特色工業方面也有較好表現。東翼潮州的日用陶瓷，西翼湛江、茂名的石油化工，陽江的刀剪等，在相應行業中均佔有優勢。2004年全省石油和天然氣開采、石油加工煉焦及核燃料加工兩大行業的增加值總產出中，西翼約佔35.0%，廣東的天然氣完全產自西翼，其他石化產品，如原油加工量、汽油、煤油、乙烯等產品，西翼同樣佔有較大份額，西翼已成為廣東主要的石油化工產品生產基地。此外東翼潮州的日用陶瓷製品和西翼陽江的刀剪製品，也盡顯地方特色，2004年潮州日用陶瓷製品業增加值佔全省相應行業的62.7%，日用陶瓷產量約佔全省的82.0%；陽江刀剪及類似日用金屬製品業增加值佔全省相應行業的77.4%。

五、產業集中度提高。大中企業發展迅速壯大，一批龍頭企業「航母」初步形成。2004年廣東省共有大中型企業4009家，比2000年增加1617家，其中大型企業238家，增138家。大型企業投入產出主要指標資產、從業人員、增加值佔全省工業的比例為27.4%、12.3、和30.7%，比2000年分別提高10.4、4.1和12.9個百分點。

分大類行業看，部分主力行業產業集中度有不同程度提高。以CR4值（行業銷售收入最大的4家企業占相應行業的比重）測算，交通運輸設備製造業、通信設備計算機及其他電子設備製造業、化學原料及化學製品製造業、食品製造業等競爭性行業，2004年CR4值比2000年分別提高18.0、5.0、12.1和6.6個百分點；競爭性行業CR4值的適度提高，有利於減少無序競爭，規范市場秩序。全省38個工業大類行業中，CR4值超過40%的行業有11個，其中，一些傳統的壟斷性行業，隨市場開放度的提高，CR4值有所下降，如石油加工煉焦及核燃料加工業、燃氣生產和供應業的CR4值由2000年的96.1%和86.5%分別下降到2004年86.9%和60.1%。壟斷性行業CR4值的適度下降，有利於充分競爭，增強企業活力。

工業產業結構調整對廣東工業的影響

工業產業結構調整，高技術製造業、現代化電子信息產業、重點支柱產業、重點裝備製造業的迅速發展，不但優化產業結構，而且增大了技術進步對工業的作用，提高企業競爭力，同時對全省工業的節能降耗起了積極的作用。而民營工業的發展壯大，既增強了廣東省工業企業活力，又穩定了廣東省內源性經濟的發展。東西兩翼及山區工業發展步伐的加快，為協調發展作出了貢獻。此外企業為適應市場競爭需要，加強了對成本的管理，加快了資金的營運，提高了企業的綜合效益，促使企業的經濟增長方式逐步由粗放式的外延擴大再生產向注重效益式的內涵擴大再生產轉變。2004年全省規模以上工業企業完成利潤總額1449.96億元，比2000年增長1.57 倍。

一、技術進步對工業的作用日趨重要。工業產業結構調整，優化產業結構，不但加快了高技術製造業、現代化電子信息產業等高級產業發展，而且增大了高級產業對傳統產業的改造，有力地推動全省工業技術進步。採用「索洛余值法」測算，公式如下：

增長速度方程： Y=A+αK+βL （1）

式中：Y為產出增長速度；K為資本投入量增長速度；L為勞動力投入量增長速度；A為技術進步速度；α為參數，表示資本的產出彈性；β為參數，表示勞動的產出彈性。上式也可以寫成：A=Y-αK-βL （2）

表示：在總產出的增長中，扣除資本、勞動力投入量增加而帶來的增長，剩餘部分是技術水平提高帶來的增長，因此，此方程稱為余值法。兩邊同除以Y，得 （3）

式中： 為技術進步對總產出增長速度的貢獻率；

為資金投入增加對總產出增長速度的貢獻率；

為勞動力投入增加對總產出增長速度的貢獻率。

目前，國際上將 ，即為技術進步對總產出增長速度的貢獻率作為衡量一個國家（或地區）現代化進程的重要測度指標。一般認為：當 = 35%時，為小康水平； = 60%時，為現代化水平。

由於資料時間序列的限制，參數α、β結合經驗確定法，根據國家計委、國家統計局以前統一測算方法（參數公式α+β=1）結果，資金產出彈性α=0.30，勞動的產出彈性β=0.70； 資金投入用資產總計代替，勞動力投入用從業人員代替，工業增長用增加值現價計算。經近似計算得，2000-2004年間年均技術進步率為6.9%，技術進步對工業增長速度的貢獻率為32.3%；資金投入增加對工業增長速度的貢獻率19.2%；勞動力投入增加對工業增長速度的貢獻率為48.5%。而高級產業高技術製造業、現代化電子信息產業等在此期間的年均技術進步率均優於全省工業。當前廣東省工業勞動密集型企業在工業中仍占較大比例，勞動力投入增加對工業增長貢獻率仍是主要因素，但技術進步因素的作用已明顯超越資金因素。在推?/ca>

2. 如何預測未來的經濟市場

一、中國總體的市場化進程 1.市場化測度指標 自改革開放以來，中國總體的市場化程度越來越高，這一點是毋庸置疑的。不過，用什麼指標來刻畫這一市場化進程，卻一直存在爭議。國際上通行經濟自由度指數（如美國傳統基金會以及弗雷澤研究所的經濟自由度指數，即Index of Economic Freedom ）。這一指數旨在全球范圍內對不同國家和地區的經濟自由度進行打分、排序。而國內學者更喜歡用百分比來衡量市場化所達到的程度。不過，需要說明的是，在採用百分比來衡量市場化程度的時候，並沒有先驗地假定100％是市場化的最高指標或目標模式，把它理解成相對進步程度更合理一些。 由於研究目的不同，在對市場化進行測度方面，選取的指標也會有所差異。表1顯示了NERI指數（即國民經濟研究所測度市場化的指數，簡稱NERI指數）和北師大指數（即由外經貿部進出口公平貿易局與北京師范大學經濟與資源管理研究所合作測度市場化的指數，簡稱北師大指數）的主要內容，盡管有所區別，但大的方面基本一致。就我們的研究目的來說，NERI指數可能更好一些。這是因為北師大指數側重於從公平貿易角度對外（主要是國外）宣稱中國是個市場經濟國家，而NERI指數是更一般性地考察一國的市場化程度。 2.中國當前的總體市場化程度 如果進一步比較NERI指數和北師大指數，會發現NERI指數側重於各省區在市場化方面相對位次的變化，即強調橫向比較；而北師大指數側重於全國總體市場化的縱向比較。就這一點而言，判斷當前中國總體的市場化程度，用北師大指數更合適一些（參見表2）。表2列出北師大指數33個分項指標，以使我們對中國總體的市場化有一個全面的印象。這里的指標分值採取5等分制，分值越低市場化程度越高，其中，1分為最高，5分為最低（參照美國傳統基金會的評分方法）。 通過分析發現，得1分的有5個（佔15.15％），得2分的有11個（佔33.3％），得3分的有12個（佔36.4％），得4分的有5個（佔15.15％）。這樣，我們可以了解，近70％的指標取得2～3分，即這些指標離目標市場化的距離是中等；離目標市場化太遠或太近的指標，總共只佔30％多一點。綜合起來，中國的總體市場化水平也就是中等市場化程度（這完全不同於「中等發達的市場經濟國家」概念，切勿混淆）。根據北師大的換算方法，2001年中國的總體市場化程度是69％。 這個數字與官方的判斷60％比較接近。例如，原國家經貿委綜合司司長李壽生在《經濟參考報》（2002年9月11日）上撰文指出：從企業的角度，從改革的角度，中國當前的市場化大概是60％；而國家統計局副局長邱曉華在由北京大學國際經濟研究所舉辦的「世界經濟與中國」高層論壇上指出：我國市場化進程目前已經完成60％，經濟增長正由政府主導型向市場主導格局轉變（2003年10月30日《產經網——中國審計報》）。 這個數字與國內專家們的判斷（2003年10月由國民經濟研究所委託中國國內30位著名經濟學家所作的預測）也很吻合（見圖1）。有近一半的專家認為中國當前的市場化程度在60％～70％以下。超過1/3的專家認為低於這個程度，只有16.67％的專家認為高於這個數。總體而言，對於60％～70％這樣的判斷是比較認可的。 二、行業市場化進程 1.當前的行業市場化水平 行業市場化，主要是通過行業的非國有化程度，即各行業非國有經濟的佔比來衡量。鑒於數據的可獲得性，這里用非國有經濟部門在崗職工人數占行業在崗職工人數的比重來衡量該行業的市場化程度 2.對未來行業市場化的預測 對於行業市場化來說，除了准入限制這個最主要的制度性障礙以外，也和行業的性質有關系。比如該行業是否能「賺錢」、是否有盈利前景等因素也是需要考慮的。 以科學研究與綜合技術服務業為例，應該說政府不會有太多的准入限制，但非國有資本卻不願意進入，根本原因就在於該行業的盈利前景很差（至少目前是這樣）。所以，我們要區分兩種情況：一種是非國有經濟不能進入（存在准入限制），另一種是非國有經濟不願意進入（缺乏盈利前景）。不過，從前面的分析也可以看出，市場化程度不高的行業大部分是由於准入限制而不是缺乏盈利前景。 正因為准入限制、行業壟斷是非國有經濟發展以至行業市場化的主要障礙，打破國有壟斷、撤銷准入限制就成為改革的新方向。2000年10月召開的中共中央十五屆五中全會首次明確提出，要打破電力、通訊、民航、鐵路4大部門的行業壟斷：「十五」計劃又增加了公用事業部門。 為配合打破行業壟斷、推進市場化進程，中央也出台了一系列規章制度。如2003年，中國民航總局起草有關國內資本投資民航業的規定，此規定比2002年頒布的《外商投資民用航空業規定》更加開放；有關部門出台了《外商投資城市規劃服務企業管理規定》；建設部制定了加快市政公用事業市場化進程的意見。與此同時，為了兌現加入WTO 的承諾，中國在金融服務業開放方面也加快了步伐。如出台了《外商投資創業投資企業管理規定》、《關於設立中外合資對外貿易公司暫行辦法》、《關於期貨經紀公司接收出資有關問題的通知》、《關於外商投資舉辦投資性公司的規定》、《關於外國投資者並購境內企業股權有關稅收問題的通知》、《設立外商控股、外商獨資旅行社暫行規定》、《外資投資者並購境內企業暫行規定》等。 另外，中國將進一步推進國家投融資體制改革，其方向是進一步擴大企業——當然包括社會投資的自主權，進一步縮小政府投資的領域和范圍；而且要簡化審批程序，為社會投資——包括外商投資創造更好的條件。國家發改委投資司官員表示，根據這個方案，創造公平競爭環境將是一個重要方向，其核心應是收縮政府直接投資范圍，全面開放民間投資實業的領域限制。 總之，對行業市場化影響最大的制度性障礙「市場准入」問題，原則上是在逐步撤銷。除了一些特別的行業（如軍工），基本上都沒有準入限制了。不過，這種准入也是漸進的，不能指望一夜之間所有限制.

3. 中國綠發是一個什麼樣的集團主營業務是什麼

中國綠發我們先來從字面上來了解一下，中國綠色發展。我國的五大發展理念，有綠色發展，打造美麗家園！

綠色發展：是以效率、和諧、持續為目標的經濟增長和社會發展方式。 當今世界，綠色發展已經成為一個重要趨勢，許多國家把發展綠色產業作為推動經濟結構調整的重要舉措，突出綠色的理念和內涵。

近來公告表示，魯能集團劃入中國綠發，有利於繼續發揮魯能集團發展積累的管理、人才和市場等優勢，在保持職工隊伍穩定基礎上，通過改革促進企業持續健康發展，對於更好地發揮國有資本作用，推進綠色發展，促進生態文明建設，將產生重要而積極的作用；同時，也有利於放大國有資本競爭力、影響力，增強國有經濟活力，助力做好“六穩”工作、落實“六保”任務。

4. 以政府支出為主題,理論聯系實際撰寫一篇小論文

我國地方政府支出與經濟增長的關系

2008年底以次貸危機為爆點的全球性經濟衰退,對中國的經濟發展形成了極大的沖擊,為此中國政府重啟了雙積極的財政政策和貨幣政策,並出台了規模空前的政府投資和經濟刺激計劃。積極財政政策的實施其效果是不容懷疑的,中國經濟迅速復甦,並表現出強勁的增長勢頭。但是,基於財政支出的內容依舊更多的屬於外延式擴張,如集中於基礎設施建設環節且主要流向國有經濟主導部門,而較少的涉及福利保障、消費刺激和技術進步及結構調整上,故而也有不同的聲音聚焦在財政政策的有效性與持續性上,更多的關注政府支出的增加能否有效的傳導到私人投資和消費環節,從而在完成總量刺激的同時,實現增長方式的扭轉和增長質量的改善。 財政政策的增長效應是如何實現與傳導的,政府該如何藉助於支出的規模和結構優化提高財政調節的效率並形成可持續的增長路徑,圍繞這一問題而展開的研究早已從「政府是否該干預經濟」衍生到「政府如何干預經濟」,財政支出變化對經濟的影響分析也從理論爭論和探討發展到實證的檢驗和判別。並集中於不同體制、政策和發展條件下,財政政策有效性的度量。將之與現階段的中國實際相結合,則更加凸顯出其價值與意義。大量逆周期財政政策的實施確實有效的刺激了經濟增長,但是積極財政政策的實施在保證增長的同時,能否有效的傳導到私人消費和投資環節?經濟刺激計劃能夠在一個長時期內發揮作用並對中國經濟的繁榮提供長久動力嗎?本文正是由此出發,從增長、投資和消費三個途徑對我國地方政府支出的增長效應進行再檢驗,並考察地方政府行為的典型特徵如何反映在效應的傳遞上,從而對財政政策的有效性和持續性給出經驗的判定。 具體的,本文在第一、二章中對政府支出增長效應的相關研究和基礎理論進行了梳理,並藉助於AD-AS以及IS-LM分析框架,刻畫了政府支出的變化對增長、投資、消費和就業等經濟系統的各方面產生的沖擊,進而形成了政府支出對經濟增長的影響路徑。此後,在此基礎上,在第三章中對地方政府支出與經濟增長的總量效應進行了實證測度,結果證實了地方政府財政調節的主體地位,這也為本文將研究對象集中在省際政府提供了依據,但是,地方政府支出的增長效應呈現出顯著的時變特徵,更重要的是,政府支出不同構成對經濟的作用存在著明顯的差異,政府生產性支出與政府投資的增加對經濟的刺激作用更為突出,在當前以區域經濟增長為核心的政府考核和績效評價體系下,政府的投資飢渴和投資沖動、政府支出結構偏重於生產性支出和微觀經濟領域而忽視福利與公共品提供,就不難解釋了,投資性支出的增加的確能產生更顯著的增長成績,結構矛盾正是源自於不同層級政府間激勵機制的扭曲。 第四章則主要集中在政府支出與私人投資的關系研究上,脈沖響應分析的結果實際否定了財政支出對私人投資的長期有效性,雖然,在短期內,政府支出的增加確實能夠促進私人投資的上升,但是,這樣的關系隨著時間的推移將發生逆轉,長期內,並沒有呈現出明顯的擠入效應。同時,中央投資的增加也無法顯著的影響到私人投資的變化上。這部分的說明了這樣一個事實,經濟刺激計劃更多的屬於對私人投資和民營經濟的替代,積極財政政策的實施僅通過產生出直接的社會需求而促進增長,結合我國產業和部門經濟的結構差異,或許,這形成了兩種循環,國有經濟主導的行業內部,政府支出與投資的增加形成了強烈的產業需求,並通過產業鏈傳導,微弱的反映在傳統的競爭性領域和民營經濟行業中,也一定程度促進了私人投資的上升,但是,兩個循環的相對獨立、有限貨幣供給條件下稀缺性上升導致的資金成本增加,卻會在更長的時期擠出私人投資,進而形成「熱者更熱」與「冷者愈冷」的現實。如果再考慮到地方政府的投資偏好及國有資本對傳統和下游產業的介入,這種擠出將在更短時間內發生。積極財政政策的實施實際惡化了結構失衡的格局。 在將視野從投資轉移到消費環節,政府支出的增加能否改善消費水平,積極財政政策的實施又能夠對國內消費市場的擴大和消費驅動機制的形成提供幫助嗎?我們在第五章中進行了分析。基於模型的靈活性,我們在構建區域消費的面板模型時,導入了度量政府行為特徵的控制變數。並確實得到了顯著的結果。政府支出相對規模的差異,即大政府與小政府模式,以及政府支出的約束強弱,顯著影響著財政政策對消費的傳導與效果。總體看來,大政府模式下,財政政策對居民消費的擠入效應更為突出,同時地方政府的生產性支出對居民消費存在擠出效應,而非生產性支出的作用則正好相反。因此非生產性支出與轉移支付的增加,確實能夠對消費起到積極的促進作用。 但是,這一切必須有賴於政府支出約束機制的建設與監督機制的完善。實證結果實際展現了這樣一副情景,隨著省際政府職能轉變及政府邊界的清晰化,政府將主要精力投向公共服務建設,一個小政府的財政模式似乎是更為高效,但如果不輔之於有效的監督與制約機制,預算外資金比重的上升,地方政府資金支配能力的自主性得到強化,政府收支體系的扭曲程度進一步加深,財政政策也許得到相反的結論：財政支出的增加反而抑制了消費的增長。 最後,在對地方政府支出的增長效應完成初步度量後,我們在第六章還從效率的角度對我國省際政府的財政調節智慧與政府支出相對效率進行了分析。結合當前地方政府行為特徵和目標訴求,我們調整了衡量政府效率時往往偏重於公共服務職能與公共品提供的能力差異的研究方向,重構了政府支出的投入產出核算體系,將政府支出效率的衡量更多的集中於調控目標的實現。結果表明,我國地方政府的支出效率確實存在著較大的差異,且具有很大的改善空間。從這個角度將,將目光更多的集中在效率的改善,而非支出規模的調節上,是未來財政政策優化的重要方向。 同時,分區域的政府效率考察也揭示了我國東、中、西部政府效率差異確實存在明顯的區域特徵。特別的是,結果展示出中部地區存在一個持續的效率惡化過程。在此基礎上,針對政府效率的變遷與影響進行了進一步的分析。結論證實了「小政府更具效率」的假說,但有趣的是,在西部地區,更大規模的政府支出及政府幹預的進一步增強,似乎對經濟增長及政府效率提高能夠產生積極影響。不同的經濟發展水平條件下,政府效率的改善存在截然不同的路徑。

5. 農地非農化市場化程度的測度

自改革開放以來，中國總體的市場配置程度越來越高，這一點是毋庸置疑的。雖然已經有很多學者測算過中國總體的或部門的市場化程度(張曉晶，2004;樊綱等，2003;戴曉春，2004)，但是考察我國土地市場化程度的研究還非常少，大多隻是從土地市場中比較成熟的房地產市場化程度考慮(陳浮等，2000)，或從城市土地市場化程度考慮(李明月，2003)，這是因為按照現有評價總體市場化程度的指標來評價土地市場配置程度缺少很多相關的統計數據。所以，有必要針對農地非農化過程中的土地市場配置體系進行分析，來尋找合適的衡量市場化程度的指標。

(一)農地非農化市場化影響因素

農地非農化過程就是農地資源轉變為非農建設用地的過程，它一般經歷兩個階段:農用地用途轉為建設用地用途階段，包括集體土地轉變為國有，或集體內部轉用，或國有農用地轉用，以及土地收購儲備;另一階段為轉變用途後的土地流通階段，包括土地在一級市場和二、三級市場上流通。

在第一階段中，三種農地流轉類型都由政府進行行政配置。若把農地流轉也看作是一種市場流通，就可以說政府壟斷了農用地流轉的市場，政府是唯一的需求者。雖然，理論上政府的行政配置不一定缺乏效率，但是政府如果不能按照經濟發展規律來配置資源，則必然存在效率損失。另外，政府的壟斷過程也受到外部總體市場經濟環境的影響，市場配置的方式正直接或間接地影響政府的決策。比如，地方政府徵用農地，集體內部農地流轉為建設用地，以及國有農場等國有農用地轉變為建設用地的目的大都是為了經濟建設，而經濟建設就與總體經濟的市場化程度聯系起來。所以，在這個政府壟斷的配置過程中，不僅政府本身的配置行為決定了農用地用途轉變的配置效率，當地總體經濟的市場化程度也影響著農用地用途轉變的過程，從而這兩方面都應該成為農地非農化過程土地市場配置的影響因素。當然，這有可能進入一個循環論證的過程，因為現階段對市場化進程的度量中有一個重要的因素就是要素市場的發育情況，而如果此時再用已有的市場化進程來度量要素市場發育，是否合理呢?其實，它們是不矛盾的，因為正如現有的研究都發現總體的市場化過程中，無論是勞動力、土地，還是資本，這3類要素市場的發展還都很不充分，其發展的空間很大，這方面市場化的推進，將進一步促進總體的市場化進程。反過來，隨著現階段我國經濟市場化程度的不斷提高，必將反作用於要素市場的發育，促進其市場化的進程，兩者是相互促進相互依賴的關系。

土地收購儲備制度最初建立於1996年，可以看做是土地市場化程度提高的重大舉措。它在規范政府徵用收購土地、促進土地一級市場化配置方面有著積極的作用。土地儲備的目的、土地取得方式、執行機構的性質、財務方式等因素都與市場化程度相互影響，其中，最主要的是執行機構的性質和財務方式。執行機構的性質是指該機構是屬於政府，還是獨立的企事業單位。財務方式是指機構運營的資金來源、處置方式等。西方發達國家的土地儲備機構多是脫離政府的單獨職能部門(比如瑞典、荷蘭、法國等)，其融資渠道多從銀行貸款、或發行債券，土地金融業比較發達。所以，上述影響因素對土地儲備階段的市場化程度起很大的作用。

在第二階段中，在土地一級市場流通階段，土地的市場定價是反映市場化程度最主要的因素。土地出讓方式基本上有兩類五種:無償劃撥與有償出讓兩類，有償出讓又分為協議、招標、拍賣和掛牌出讓四種，其市場化程度依次遞增，拍賣和掛牌出讓可以看做是近似的市場交易。其次，土地的金融制度、土地的信息化建設也都是市場化程度的影響因素。

在土地二、三級市場流通階段，土地基本上能夠滿足市場定價的原則，關鍵的影響因素是競爭機制、中介機制和土地金融等促進市場流通的因素。

當然，與經濟的總體市場化一樣，土地市場的相關法律制度環境也是土地市場化程度的一個影響因素。

(二)農地非農化市場化指標的選擇

由於研究目的不同，在對市場化進行測度方面，選取的指標也會有所差異。現有具有影響力的研究(樊綱等，2003;對外貿易經濟合作部進出口公平貿易局與北京師范大學經濟與資源管理研究所，2003)測度總體市場化程度時選擇的一級指標大致相同，都是從政府與市場的關系、非國有經濟的發展、要素市場的發育程度、產品市場的發育程度、市場中介組織發育和法律制度環境出發來進行對二級指標分類的。因此，本節借鑒這些成熟的和已被學術界認可的指標劃分方法，來選擇測度農地非農化市場化程度的二級指標。當然，嚴格意義上說，土地市場只是一個要素市場，只是上述成熟的分類體系中的一個部分，但是，無論是從現今缺少對土地市場發育程度系統的研究，還是如果可以將農地非農化看做是一種商品的話，農地用途流轉過程提供了可被轉讓的土地要素，這個市場可以看做是要素市場，而用途轉變為建設用地後，國有土地市場可以看做是產品市場，所以，按照現有的一級分類體系對農地非農化市場化程度進行指標分類，是適宜的。

從本節的研究目的看，主要是為了評價市場對土地資源在農業和非農業兩部門配置的效果，因此在綜合考慮了上述因素後，本節選擇的評價指標如表8-1所示。

表8-1中需要特殊說明的是二級指標中的市場定價程度，根據對全國歷年土地市場交易數據的分析，協議出讓的平均價格為市場價格的20%，招標的平均價格為市場價格的50%，拍賣和掛牌的平均價格與市場價格相似。因此，我們分別對協議、招標、拍賣和掛牌四項供地模式賦予權重0.2，0.5，1，1，由此得到計算市場定價程度指標的公式。

通常，在進行市場化程度指標計算時，多採用加權平均的方法。NERI指數(樊綱等，2003)和北師大指數在計算市場化程度時，也都採用了加權平均的方法。在多因素分析中權重的選取是個難點。由於市場化是一個抽象概念，其各組成方面的重要程度很難從經濟理論或定性的方面加以判斷，為避免主觀隨機因素的干擾，本研究採用主成分分析法確定權重。主成分分析法在決定變數權重的時候最主要的特點和優勢在於客觀性:一方面，它給那些存在差異較大的變數賦予較大的權重，對於那些差異較小的變數則賦予較小的權重，從而使最後生成的指數更加能體現差異性。另一方面，主成分分析法適用於處理多重共線性情況，由於各個變數之間存在不同程度的相關關系，主成分分析法可以在盡可能地保留原有數據所含信息的前提下實現對統計數據的簡化，達到較為簡潔明了地揭示變數間關系的目的。本節所選定的權重為上述各指數評分值序列的第一主成分的相應系數。其分析過程此處不加贅述，結果如表8-2所示。

表8-1 農地非農化市場化程度評價指標

①此處的一級指標沒有包括非國有經濟的發展，因為在土地市場中由於我國土地權屬的特性，不存在明顯的非國有經濟，尤其在土地一級市場中。所以，對於非國有資金在土地市場上運轉的指標，放在二級指標中考慮。

表8-2 指標權重的確定

為了將各分指標合成為一個綜合反映市場化程度的綜合指標，本節採用相對比較法將各個指標數據轉化為指數值，即每個指標的評分表示歷年各省(自治區、直轄市)在全國范圍內該領域市場化進程的相對位置，設定在全國范圍內指標得分的最大值為100，最小值為0，並根據各年的得分確定各省(自治區、直轄市)歷年在0與100之間的得分，形成該指標對應的單項指數，再將指數按照一定的權重合成一個總的指數。單項指標計算方法如下(以A₁指標為例):

農地保護層次論

其中，A_1ij是第i省第j年的A₁指標被標准化後的數值，V_A1ij是第i省第j年A₁指標的原始數據，V_A1max是樣本期所有年份中各省A₁指標相對應的原始數據中數值最大的一個，V_A1min則是最小的一個。

各省份不同時間單項指標按照上述權重平均後就是該省份當年的農地非農化市場化指數。

(三)市場化程度的測算

當前總體市場化指數來源於目前較系統的測算市場化程度的數據，主要是國民經濟研究所的NERI指數和北師大指數，問題是，可比口徑的NERI指數只有1999年與2000年，北師大指數事實上只有2001年1年，也就是說，可用的時間序列只有3年。但為了滿足本節模型計算的需要，並且得到可以比較的時間序列，本節參考了汪鋒等對企業市場化指數的時間序列的估計，用上述3年的總體市場化數據對汪鋒等(2005)的數據進行各年的修正。當然，這種修正存在誤差，但由於企業市場化是整體市場化中最活躍的因素，以及本節對總體市場化程度的精度要求不是非常高，所以，所進行的修正是能夠接受的。其中，由於現有的總體市場化程度研究缺少西藏的數據，為了不影響整個研究，此處西藏的總體市場化程度數據暫時用青海的數據代替，當然，所得到的關於西藏的結果在精度上受到影響。

土地徵用、出讓、轉讓過程中違法案件比例以及有償出讓占總出讓面積的比例、掛牌面積比例、拍賣面積比例、招標面積比例、協議面積比例、轉讓存量占總存量比例、農民與集體的土地收益分配比例等數據可以通過原國家土地管理局編寫的《全國土地管理統計資料》(1989～1995年)、《中國土地年鑒》(1994～1997年)、國土資源部編寫的《國土資源綜合統計年報》(1999～2003年)中相關數據計算得到。其中，農民與集體的土地收益分配比例通過出讓成交價款與純收益的差值占成交價款的比例代替。由於此時的純收益考慮了政府對土地的前期投資，所以一定程度上高估了農民與集體的土地收益分配比例，但由於前期投資比例較小，此處誤差較小。

土地儲備機構是否存在通過設定虛擬變數來衡量，若存在，用於公式計算的原始數據為2，不存在，原始數據為1。房地產貸款數據、房地產投資總額、國家預算內資金數據來源於《中國房地產統計年鑒》(1999～2004年)、《中國房地產市場年鑒》(1996～2005年)。銀行總貸款數據來源於《中國金融年鑒》(1990～2004年)。

計算結果如表8-3所示。

表8-3 農地資源非農化市場配置程度指數

續表

從表8-3的結果可以看出，中國從土地有償使用制度建立以來，農地資源非農化市場配置程度逐漸提高。從東、中、西部比較看，農地資源非農化市場配置程度呈現從西部向東部遞增的趨勢。本節以下部分將考察農地資源非農化市場化程度對土地資源配置的效率進行評價，並在東、中、西部進行比較。

6. 有關VAR風險價值的計算問題

風險價值法(VAR)

（一）概念
VAR實際上是要回答在概率給定情況下，銀行投資組合價值在下一階段最多可能損失多少。在風險管理的各種方法中，VAR方法最為引人矚目。尤其是在過去的幾年裡，許多銀行和法規制定者開始把這種方法當作全行業衡量風險的一種標准來看待。VAR之所以具有吸引力是因為它把銀行的全部資產組合風險概括為一個簡單的數字，並以美元計量單位來表示風險管理的核心——潛在虧損。

（二）特點
①可以用來簡單明了表示市場風險的大小，單位是美元或其他貨幣，沒有任何技術色彩，沒有任何專業背景的投資者和管理者都可以通過VAR值對金融風險進行評判；
②可以事前計算風險，不像以往風險管理的方法都是在事後衡量風險大小；
③不僅能計算單個金融工具的風險。還能計算由多個金融工具組成的投資組合風險，這是傳統金融風險管理所不能做到的。

（三）應用
①用於風險控制。目前已有超過1000家的銀行、保險公司、投資基金、養老金基金及非金融公司採用VAR方法作為金融衍生工具風險管理的手段。利用VAR方法進行風險控制，可以使每個交易員或交易單位都能確切地明了他們在進行有多大風險的金融交易，並可以為每個交易員或交易單位設置VAR限額，以防止過度投機行為的出現。如果執行嚴格的VAR管理，一些金融交易的重大虧損也許就可以完全避免。
②用於業績評估。在金融投資中，高收益總是伴隨著高風險，交易員可能不惜冒巨大的風險去追逐巨額利潤。公司出於穩健經營的需要，必須對交易員可能的過度投機行為進行限制。所以，有必要引入考慮風險因素的業績評價指標。
但VAR方法也有其局限性。VAR方法衡量的主要是市場風險，如單純依靠VAR方法，就會忽視其他種類的風險如信用風險。另外，從技術角度講。VAR值表明的是一定置信度內的最大損失，但並不能絕對排除高於VAR值的損失發生的可能性。例如假設一天的99％置信度下的VAR＝＄1000萬，仍會有1％的可能性會使損失超過1000萬美元。這種情況一旦發生，給經營單位帶來的後果就是災難性的。所以在金融風險管理中，VAR方法並不能涵蓋一切，仍需綜合使用各種其他的定性、定量分析方法。亞洲金融危機還提醒風險管理者：風險價值法並不能預測到投資組合的確切損失程度，也無法捕捉到市場風險與信用風險間的相互關系。

VaR風險控制模型

（一）VaR模型基本思想編輯本段
VaR按字面的解釋就是「處於風險狀態的價值」，即在一定置信水平和一定持有期內，某一金融工具或其組合在未來資產價格波動下所面臨的最大損失額。JP.Morgan定義為：VaR是在既定頭寸被沖銷（be neutraliged）或重估前可能發生的市場價值最大損失的估計值；而Jorion則把VaR定義為：「給定置信區間的一個持有期內的最壞的預期損失」。

（二）VaR基本模型
根據Jorion（1996），VaR可定義為：
VaR=E（ω）-ω* ①
式中E（ω）為資產組合的預期價值；ω為資產組合的期末價值；ω*為置信水平α下投資組合的最低期末價值。
又設ω=ω0（1+R） ②
式中ω0為持有期初資產組合價值，R為設定持有期內（通常一年）資產組合的收益率。
ω*=ω0（1+R*） ③
R*為資產組合在置信水平α下的最低收益率。
根據數學期望值的基本性質，將②、③式代入①式，有
VaR=E[ω0（1+R）]-ω0（1+R*）
=Eω0+Eω0（R）-ω0-ω0R*
=ω0+ω0E（R）-ω0-ω0R*
=ω0E（R）-ω0R*
=ω0[E（R）-R*]ω
∴VaR=ω0[E（R）-R*] ④
上式公式中④即為該資產組合的VaR值，根據公式④，如果能求出置信水平α下的R*，即可求出該資產組合的VaR值。

（三）VaR模型的假設條件
VaR模型通常假設如下：
⒈市場有效性假設；
⒉市場波動是隨機的，不存在自相關。
一般來說，利用數學模型定量分析社會經濟現象，都必須遵循其假設條件，特別是對於我國金融業來說，由於市場尚需規范，政府幹預行為較為嚴重，不能完全滿足強有效性和市場波動的隨機性，在利用VaR模型時，只能近似地正態處理。

（四）VaR模型計算方法
從前面①、④兩式可看出，計算VAR相當於計算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的數值。從目前來看，主要採用三種方法計算VaR值。
⒈歷史模擬法（historical simulation method）
⒉方差—協方差法
⒊蒙特卡羅模擬法（Monte Carlo simulation）

1、歷史模擬法
「歷史模擬法」是藉助於計算過去一段時間內的資產組合風險收益的頻度分布，通過找到歷史上一段時間內的平均收益，以及在既定置信水平α下的最低收益率，計算資產組合的VaR值。
「歷史模擬法」假定收益隨時間獨立同分布，以收益的歷史數據樣本的直方圖作為對收益真實分布的估計，分布形式完全由數據決定，不會丟失和扭曲信息，然後用歷史數據樣本直方圖的P—分位數據作為對收益分布的P—分位數—波動的估計。
一般地，在頻度分布圖中橫軸衡量某機構某日收入的大小，縱軸衡量一年內出現相應收入組的天數，以此反映該機構過去一年內資產組合收益的頻度分布。
首先，計算平均每日收入E（ω）
其次，確定ω*的大小，相當於圖中左端每日收入為負數的區間內，給定置信水平 α，尋找和確定相應最低的每日收益值。
設置信水平為α，由於觀測日為T，則意味差在圖的左端讓出
t=T×α，即可得到α概率水平下的最低值ω*。由此可得：
VaR=E（ω）-ω*

2、方差—協方差法
「方差—協方差」法同樣是運用歷史資料，計算資產組合的VaR值。其基本思路為：
首先，利用歷史數據計算資產組合的收益的方差、標准差、協方差；
其次，假定資產組合收益是正態分布，可求出在一定置信水平下，反映了分布偏離均值程度的臨界值；
第三，建立與風險損失的聯系，推導VaR值。
設某一資產組合在單位時間內的均值為μ，數准差為σ，R*～μ（μ、σ），又設α為置信水平α下的臨界值，根據正態分布的性質，在α概率水平下，可能發生的偏離均值的最大距離為μ-ασ，
即R*=μ-ασ。
∵E（R）=μ
根據VaR=ω0[E（R）-R*] 有
VaR=ω0[μ-（μ-ασ）]=ω0ασ
假設持有期為 △t，則均值和數准差分別為μ△t和 ，這時上式則變為：
VaR=ω0•α•
因此，我們只要能計算出某種組合的數准差σ，則可求出其VaR的值，一般情況下，某種組合的數准差σ可通過如下公式來計算
其中，n為資產組合的金融工具種類，Pi為第i種金融工具的市場價值，σi第i種金融工具的數准差，σij為金融工具i、j的相關系數。
除了歷史模擬法和方差—數准差法外，對於計算資產組合的VaR的方法還有更為復雜的「蒙特卡羅模擬法」。它是基於歷史數據和既定分布假定的參數特徵，藉助隨機產生的方法模擬出大量的資產組合收益的數值，再計算VaR值。

風險估價技術比較
⒈確認頭寸 找到受市場風險影響的各種金融工具的全部頭寸
⒉確認風險因素 確認影響資產組合中金融工具的各種風險因素
⒊獲得持有期內風險因素的收益分布 計算過去年份里的歷史上的頻度分布 計算過去年份里風險因素的標准差和相關系數 假定特定的參數分布或從歷史資料中按自助法隨機產生
⒋將風險因素的收益與金融工具頭寸相聯系 將頭寸的盯住市場價值（mark to market value）表示為風險因素的函數 按照風險因素分解頭寸（risk mapping） 將頭寸的盯住市場價值（mark to market value）表示為風險因素的函數
⒌計算資產組合的可變性 利用從步驟3和步驟4得到的結果模擬資產組合收益的頻度分布 假定風險因素是呈正態分布，計算資產組合的標准差 利用從步驟3和步驟4得到的結果模擬資產組合收益的頻度分布
⒍給定置信區間推導VAR

VaR模型在金融風險管理中的應用
VaR模型在金融風險管理中的應用越來越廣泛，特別是隨著VaR模型的不斷改進，不但應用於金融機構的市場風險、使用風險的定量研究，而且VaR模型正與線性規劃模型（LPM）和非線性規劃模型（ULPM）等規劃模型論，有機地結合起來，確定金融機構市場風險等的最佳定量分析法，以利於金融機構對於潛在風險控制進行最優決策。
對於VaR在國外的應用，正如文中引言指出，巴塞爾委員會要求有條件的銀行將VaR值結合銀行內部模型，計算適應市場風險要求的資本數額；G20建議用VaR來衡量衍生工具的市場風險，並且認為是市場風險測量和控制的最佳方法；SEC也要求美國公司採用VaR模型作為三種可行的披露其衍生交易活動信息的方法之一。這表明不但金融機構內部越來越多地採用VaR作為評判金融機構本身的金融風險，同時，越來越多的督管機構也用VaR方法作為評判金融機構風險大小的方法。
我國對VaR模型的引介始於近年，具有較多的研究成果，但VaR模型的應用現在確處於起步階段，各金融機構已經充分認識到VaR的優點，正在研究適合於自身經營特點的VaR模型。
本部分就VAR模型在金融機構風險管理中的應用及其注意的問題介紹如下：

例1 來自JP.Morgan的例子
根據JP.Morgan1994年年報披露，該公司1994年一天的95%VAR值平均為1500萬美元，這一結果可從反映JP.Morgan1994年日收益分布狀況圖中求出.該公司日均收益為500萬美元，即E（ω）=500萬美元。
如果給定α=95%，只需找一個ω*，使日收益率低於ω*的概率為5%，或者使日收益率低於ω*的ω出現的天數為254×5%=13天，從圖中可以看出，ω*=－1000萬美元。
根據VAR=E（ω）－ω*=500－（－1000）=1500萬美元
值得注意的是，這只是過去一段時間的數值，依據過去推測未來的准確性取決於決定歷史結果的各種因素、條件和形勢等，以及這些因素是否具有同質性，否則，就要做出相應的調查，或者對歷史數據進行修正。這在我國由於金融機構非完全市場作用得到的數據更應該引起重視。

例2 來自長城證券杜海濤的研究
長城證券公司杜海濤在《VaR模型在證券風險管理中的應用》一文中，用VaR模型研究了市場指數的風險度量、單個證券的風險度量和證券投資基金凈值的VaR等，研究表明，VaR模型對我國證券市場上的風險管理有較好的效果。
下面就作者關於市場指數的風險度量過程作一引用，旨在說明VaR的計算過程（本文引用時有刪節）。
第一步 正態性檢驗
首先根據2000年1月4日至2000年6月2日期間共94個交易日的日收益率做分布直方圖，由於深滬兩市場具有高度相關性，此處僅以上證綜合指數為例計算。可以看出上證綜合指數日收益率分布表現出較強的正態特徵：眾數附近十分集中，尾部細小。分析表明，深市指數也有相同的特徵。
下面利用數理統計的方法對2000年4月3日至6月2日期間上述3種指數的日收益率的分布情況進行正態性檢驗，檢驗結果如下：
W(深證綜指)=0.972445
W(深證成指)=0.978764
W(上證綜指)=0.970279
W為正態假設檢驗統計量，當樣本容量為40時取α =0.05(表示我們犯錯誤的概率僅為 α=0.05)，此時W0.05 =0.94，只有當W 時我們拒絕原假設。從我們的檢驗結果來看，我們無法拒絕三種指數的日收益率服從正態分布的假設。
有關這三種指數日收益率的相關統計量見表1。
表1 三種指數日收益率統計量
深圳綜合 深圳成分 上證綜合
均 值（ ）
0.001318 0.001061 0.001561
標准差（ ）
0.013363 0.012582 0.012391

通過上面的分析，我們可以得出三種指數的日收益率基本上服從N(μ,σ)，由於三種指數的平均日收益率非常接近零值，故可近似為N(0，σ)。
第二步 VaR的計算
由於正態分布的特點，集中在均值附近左右各1.65σ區間范圍內的概率為0.90，用公式表示為：P(μ-1.65σ，再根據正態分布的對稱性可知P(X<μ-1.65σ )=P(X>μ+1.65σ)=0.05；則有P(X>μ-1.65σ)=0.95。根據上面的計算結果可知在95%的置信度情況下：
VaR值=T日的收盤價×1.65σ。
取2000年4月3日至2000年6月2日的數據，然後根據上面的公式可以計算出深證綜指、深證成指、上證綜指3種指數在2000年6月2日的VaR值分別為：
深證綜合指數VaR=591.34×1.65×0.013363=13.04
深證成份指數VaR=4728.88×1.65×0.012582=98.17
上證綜合指數VaR=1916.25×1.65×0.012391=39.17
其現實意義為：根據該模型可以有95%的把握判斷指數在下一交易日即6月5日的收盤價不會低於T日收盤價－當日的VaR值；
即深證綜合指數不會低於：591.34－13.04=578.30
深證成份指數不會低於：4728.88－98.17=4630.71
上證綜合指數不會低於：1916.25－39.17=1877.08。
第三步 可靠性檢驗
現在來檢驗該模型的可靠性。根據3種指數的VaR來預測下一個交易日的指數變動下限，並比較該下限和實際收盤價，看預測的結果與我們期望值之間的差別。圖2、圖3、圖4是3個指數於2000年4月3日至6月2日的實際走勢與利用VaR預期下限的擬合圖形。

現將樣本區間內實際收盤指數低於預測下限的天數與95%置信度情況下的可能出現的期望天數作一統計對比，結果見表2。
表2 模型期望結果與實際結果的比較

深圳綜合 深圳成分 上證綜合
實際情況 3 3 3
期望情況 2 2 2

通過上面的計算我們可以發現應用VaR模型進行指數風險控制擬合結果較好。至於三種指數均有3個交易日超過預測下限，這主要是由於考察期間適逢台灣政權更迭及美眾院審議表決予華PNTR的議案，市場波動較大所致。

例3 來自銀行家信託公司的例子
由於金融機構特別是在證券投資中，高收益常伴隨著高風險，下級部門或者交易員可能冒巨大風險追求利潤，但金融機構出於穩健經營的需要，有必要對下級部門或者交易員可能的過渡投資機行為進行限制，因而引入考慮風險因素的業績評價體系，美國銀行和信託公司將VaR模型用於業績評估中，確立了業績評價指數——經風險調查的資本收益，即RAROC= ，從公式可看出，即使收益再高，但由於VaR也高，則RAROC也不會很高，其業績評價也不可能很高。因此，將金融機構將VaR應用於業績評價中，可對過度投機行為進行限制，使金融機構能更好地選擇在最小風險下獲取較大收益的項目。
同時，杜海濤也將VaR方法用於對我國5隻基金管理人的經營業績評價，評價結果如下表：
我國5隻基金管理人的RAROC比較表
基金開元 基金普惠 基金金泰 基金安信 基金裕陽
VaR值 0.1178 0.0919 0.0880 0.1240 0.1185
收益率 0.4153 0.2982 0.3592 0.4206 0.3309
RAROC 2.8467 2.7495 3.5188 3.1707 2.7938
日收益率的標准差 0.045623 0.03748 0.035623 0.037033 0.036559
數據來源：杜海濤《VaR模型在證券風險管理中的應用》

隨著我國加入WTO，金融全球化挑戰我國的金融改革及創新，特別是金融理論的創新和控制風險技術的創新，如何將金融風險控制到最小程度，真正使金融體系成為支撐社會經濟的基礎，達到為社會分散經濟風險的目的，是我國金融界必須面對的艱巨任務，如何用定量方法測度和控制金融風險，是金融機構和監管當局必須面對的問題。從金融機構本身來看，將風險定量分析方法，比如VaR模型應用於日常的風險管理，將市場風險和信用風險降到最低的程度，以期獲取最大的利潤回報，是金融機構的義不容辭的事情，也是其當務之急。從監管當局來看，促使金融機構應用先進的控制風險技術，使金融家們能夠隨心所欲地剝離各種風險，即對各種復雜的風險進行精確的計算和配置，將有利於我國的監管水平有較大的提高。因此，我國的金融機構和金融監管當局非常有必要將VaR模型等風險控制技術引入我國金融風險管理將非常必要，且具有一定的現實意義。

7. 社會管理包括哪些方面

包括協調社會關系、規范社會行為、解決社會問題、化解社會矛盾、促進社會公正、應對社會風險、維持社會和諧等方面 。促進社會自治，化解理性經濟人與非理性社會人的矛盾，規范社會行為，四是監督和監測社會行為的社會效益。

社會管理，主要是政府和社會組織為促進社會系統協調運轉，對社會系統的組成部分、社會生活的不同領域以及社會發展的各個環節進行組織、協調、指導、規范、監督和糾正社會失靈的過程。

廣義上，社會管理由社會成員組成專門機構對社會的經濟、政治和文化事務進行的統籌管理；在狹義上僅指在特定條件下，由權力部門授權對不能劃歸已有經濟、政治和文化部門管理的公共事務進行的專門管理。

(7)創新測度政府投資擴展閱讀

加強社會管理體系建設

1、正確處理政府與社會組織以及各相關主體之間的關系，明確各方主體在社會管理中的定位。強調黨和政府在社會建設中的中心位置，強調政府公共財政的更多投入，同時要健全和完善社會自治、自律和自我發展的新機制，充分發揮各種社會組織和公民個人在社會管理上的主體性及其對政府社會管理的監督制約作用。

2、建構和實施以權利為導向的社會政策體系，尊重和保障社會組織和個人的權利和自由，加強社會服務體制建設，提升社會管理和服務水平，消除社會排斥，推動社會融合。

3、加強民生制度建設，確立以政府為主導、社會各方共同參與的民生社會管理發展新機制。改善和保障民生問題不僅是政府履行社會管理職能的必然要求，而且是政府行政必須優先實現的基本職能，也是需要社會和個人共同努力才能解決的問題。

政府既要承擔起直接提供各類服務的職責，又要善於藉助其所掌握的權力、權威和信息、資源，調動社會各界的積極性，使其參與解決民生問題。

4、健全社會風險評估機制和應急管理體系建設，提高應對各種風險的能力，並形成維護社會長期穩定和有效處理社會公共危機事件的社會穩定機制。在群體性事件等危機處理中，要善於做到「情緒疏導」和「情緒管理」，以貼近的感情疏導民情，化解危機，盡量避免機械、簡單地運用「物質滿足」或者「物質誘導」的方式。

5、增強全社會參與社會管理的活力，進一步完善社會管理的運行機制。要建立不同社會主體之間平等、民主的社會合作機制，倡導參與型行政理念，形成兼顧各方各類利益、維護全體人民的發展利益與環境生態利益相結合的可持續發展管理機制，努力實現生態系統良性循環。

8. 通貨膨脹如何測定

測量通貨膨脹

通貨膨脹之測量由觀察一經濟體中之大量的勞務所得或物品價格之改變而得，通常是基於由政府所收集的資料，而工會與商業雜志也做過這樣的調查。物價與勞務所得兩者共同組成物價指數，為整組物品的平均物價水準之測量基準。通貨膨脹率為該項指數的上升幅度。物價水準量測整體物價，而通貨膨脹是指整體物價的上揚幅度。

對通貨膨脹沒有單獨性的確實量測法，因通貨膨脹值取決於物價指數中各特定物品之價格比重，以及受測經濟區域的范圍。通用的量測法包括：

生活指數cli（cost of living index）為個人生活所需費用的理論增幅，以消費者物價指數（consumer price indexes）概估之。經濟學家對特定的cpi值應估計為高於或低於cli值有不同的看法。這是因為cpi值公認具"偏向性"（bias）。cli可用"購買力平價"（ppp, purchasing power parity）來調整以反應區域性商品與世界物價的廣泛差距。

消費者物價指數cpi（consumer price index）測量由『典型消費者』所購物品之價格。在許多工業國家中，該指數的年度性變化百分比為最通用的通貨膨脹曲線報告。該項測量值通常用於薪資報酬談判中，因為雇員希望薪資（名目）能相等或高於cpi。有時勞資合約中會包含按生活指數調整條款（cost of living escalators），表示名目薪資會隨cpi的升高自動調整，其調整之時機通常於通貨膨脹發生之後，幅度較實際通貨膨脹率為低。

生產者物價指數（ppi）測量生產者收購物料的價格，與cpi於物價津貼、盈利、與稅負上有所不同，導致生產者之所得與消費者之付出產生差距。ppi反應於cpi升高而上升，具有典型的延遲。雖說其具多樣化的組合，一般相信這種延遲的特性使得根據今日的ppi通貨膨脹粗估（rough-and-ready）明日的cpi通貨膨脹成為可能；各種的論述與內容有極重要的不同。

批發物價指數（wholesale price index）測量選擇性貨品之批發價格變化（特別是銷售稅），與ppi極為類似。

商品價格指數（commodity price index）測量選擇性商品售價之變化。若使用金本位制，則其所選擇的商品為黃金。美國使用復本位制，其指數包含黃金與白銀兩者。

gdp平減指數（gdp deflator）為基於國內生產總值的計算：名目gdp與經通貨膨脹修正後的gdp（即不變價格（constant-price）gdp或實質gdp）兩者間所使用的金錢之比例（參見實質與名目經濟）。這是對價格水準最宏觀測量。本指數也用來計算gdp的組成部分，如個人消費開支。美國聯邦儲備改用核心個人消費平減指數（personal consumption deflator）及其他平減指數作為制訂「反通脹政策」的參考。

個人消費支出價格指數pcepi（personal consumption expenditures price index）。2000年2月17日，在半年一度的國會金融政策報告（亦即humphrey-hawkins報告）中，聯邦公開市場委員會fomc（federal open market committee）聲稱將主要的通貨膨脹測量法自cpi改為連鎖式個人消費開支價格指數。

因為每一種測量法都基於他種測量法，並以固定模式結合在一起，經濟學家經常爭議在各測量法及通貨膨脹模式中是否有『偏差』存在。例如，boskin委員會於1995年找出美國勞工部統計局（bls）所計算出的cpi具有偏差。在對其偏差進行定量分析後，他們認為當年度的通貨膨脹遭過分誇大。因『快樂論』（hedonic ）所帶來的科技創新增加與以平價品取代昂貴的商品，兩者都會降低cpi-u的升高率。另一個例子是在1980年代早期，無人居住的出租單位並不計入cpi-u與cpi-w的租金收入部分；在加計此部分後，通貨膨脹率實際上是極度的受低估，於是在1982年的cpi計算中加入了這項改變。

現存的爭論為應否計入關於快樂論的調整部分，包含人們會在高物價的地區不可企及時搬遷到較便宜的地區。也有人認為指數中的購屋部分極度低估了日常生活費用對房價的沖擊，亦極度低估了醫療費用在退休者的日常費用中的重要性。
希望採納

9. 如何測度"三駕馬車"對經濟增長的貢獻

2004年已經過去，各部門、各地區在盤點過去一年的經濟發展狀況時，必然要考慮投資、消費和凈出口三大需求的比例關系及對經濟增長的拉動作用。投資、消費和凈出口又被稱為拉動國民經濟增長的三駕馬車，三者的比例關系是否協調，直接影響到國民經濟的穩定、健康發展。 在分析三大需求的變動情況時，離不開支出法國內生產總值（簡稱支出法GDP）的三大構成項，即：資本形成總額、最終消費、貨物和服務凈出口（簡稱凈出口）。其關系可用公式表示為：

支出法GDP=資本形成總額＋最終消費＋貨物和服務凈出口

社會上一般用投資率、消費率和凈出口率來反映三大需求的比例關系；用投資拉動率、消費拉動率和凈出口拉動率來反映三大需求對經濟增長的拉動作用，也有人將其稱為三大需求對經濟增長的貢獻率。

一、反映三大需求比例關系的指標

1．投資率，又稱資本形成率，通常指一定時期內資本形成總額（總投資）占國內生產總值的比重，一般按現行價格計算。目前，國際上通行的計算方法為： 方法一

此外，社會上還存在另外兩種計算投資率的方法：

方法二

方法三

上述三種投資率的計算方法存在如下差異：

（1）從分母來看，涉及生產法GDP和支出法GDP。理論上，生產法GDP與支出法GDP應該相等，但實際核算中，二者並不完全一致。

（2）從分子來看，方法二的分子是固定資本形成總額，把它與存貨變動合在一起，便是資本形成總額，即方法一的分子。方法三的分子是全社會固定資產投資完成額，它是我國固定資產投資統計的核心指標，它與固定資本形成總額在口徑上有一定的差別。由於這種方法的資料容易獲得，因而社會上也有很多人採用方法三計算投資率。

從表1可以看出，三種方法計算的投資率在變化趨勢上基本一致。受存貨變動佔GDP的比重不斷下降的影響，方法一計算的投資率與方法二計算的投資率越來越接近。

投資率反映了一定時期內生產活動的最終成果用於形成生產性非金融資產的比重。通過研究投資與生產之間的關系，可以更好地分析經濟的狀態、增長類型和運行質量，為宏觀決策提供依據。其中，經濟狀態包括：冷、熱、適中等；增長類型包括：投資拉動型、消費拉動型、外需拉動型等；運行質量包括：投資回報情況等。

此外，通過國際比較還可發現我國投資率的特點。

從表2可以看出，歷年來，我國的投資率一直大大高於世界平均水平，也明顯高於各主要發達國家和發展中國家的水平。高投資率，就像一把雙刃劍，既會帶來經濟的高速增長，也會給經濟帶來負面影響，降低經濟增長的質量和效率。

2．消費率，又稱最終消費率，通常指一定時期內最終消費（總消費）占國內生產總值的比率，一般按現行價格計算。用公式可表示為：

其中，最終消費包括居民消費和政府消費。

社會上也有人用社會消費品零售總額代替最終消費，用生產法GDP代替支出法GDP計算消費率，但這種方法大大低估了消費率。原因是，社會消費品零售總額與最終消費存在較大差異，它僅與最終消費中的商品性貨物消費相對應，服務性消費以及實物性消費、自產自用消費和其他虛擬消費都不包括在內，不能全面反映生產活動最終成果中用於最終消費的總量。從表3中可以明顯看出兩種計算方法的差距。

消費率反映了生產活動的最終成果用於最終消費的比重。通過觀察消費與生產之間的關系，可以研究經濟的增長類型和運行質量，揭示其發展規律。

此外，還可通過國際比較發現我國消費率的特點。

從表4可以看出，近年來，我國的消費率一直大大低於世界平均水平，也明顯低於各主要發達國家和發展中國家的水平，這與我國所處的工業化進程尚未完成的經濟發展階段密切相關。此外，傳統的消費觀念、收入差距的擴大，以及各種購買力分流因素也從一定程度上抑制了消費。

3．凈出口率，通常是指一定時期內貨物和服務凈出口占國內生產總值的比重，一般按現行價格計算。目前，國際上通行的計算方法為：

方法一

此外，由於資料更容易獲得，社會上還存在另一種計算凈出口率的方法： 方法二

從表5可以看出，兩種方法計算的凈出口率存在一定的差距，用方法一計算的數據總體來說略大於方法二。主要是由於凈出口總值為海關統計的數據，它在統計口徑上小於貨物和服務凈出口且二者的計價原則上有所不同。

凈出口率反映了生產活動的最終成果用於凈出口的比重，便於人們研究外需對國民經濟的作用。凈出口率作為宏觀經濟的重要指標之一，具有一定的研究和分析價值。同時，通過國際對比可以看出我國凈出口率的獨特之處（見表6）。但是，凈出口率只體現了出口與進口的差額對GDP的影響，無法反映對外貿易與國民經濟關系的全貌，因而在分析時，還應結合外貿依存度等指標。

從表6可以看出，近年來，我國的凈出口率一直高於世界平均水平，也高於各主要發達國家和發展中國家的水平。說明外需對我國國民經濟的拉動作用不容忽視。

二、反映三大需求對經濟增長拉動的指標

1．投資拉動率，又稱投資對GDP增長的拉動率，通常指在經濟增長率中投資需求拉動所佔的份額，也稱投資對GDP增長的貢獻率。計算方法為：

同時，還可以計算投資拉動GDP增長的百分點。計算方法為：

投資拉動GDP增長（百分點）＝投資拉動率×GDP增長率

其中的GDP增長率一般為不變價生產法GDP增長率（下同）。

2．消費拉動率，又稱消費對GDP增長的拉動率，通常指在經濟增長率中消費需求拉動所佔的份額，也稱消費對GDP增長的貢獻率。計算方法為：

同時，還可以計算消費拉動GDP增長的百分點。計算方法為：

消費拉動GDP增長（百分點）＝消費拉動率×GDP增長率

3．凈出口拉動率，又稱凈出口對GDP增長的拉動率，通常指在經濟增長率中凈出口拉動所佔的份額，也稱凈出口對GDP增長的貢獻率。計算方法為：

同時，還可以計算凈出口拉動GDP增長的百分點。計算方法為：

凈出口拉動GDP增長（百分點）＝凈出口拉動率×GDP增長率

需要引起注意的是：上述各種需求拉動率所用的支出法GDP及其構成項均為不變價數據，因為，社會上使用的GDP增長率通常為不變價增長率。但是，由於我國沒有正式發布不變價GDP絕對數，社會上也有用現價數據代替不變價數據計算拉動率的。由於價格因素的影響，兩種計算方法得出的結果存在一定的差距。此外，由於三大需求在各個時期的變動情況不同，因此需求拉動率的波動幅度較大