工業(yè)增加值及其影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度分析

姜啟波

【摘 要】利用灰色關(guān)聯(lián)度模型對(duì)江蘇省工業(yè)增加值與工業(yè)用電量、工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額之間的灰色關(guān)聯(lián)性進(jìn)行研究。經(jīng)過(guò)求取灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度、灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度，進(jìn)而計(jì)算出灰色綜合關(guān)聯(lián)度，最終得到工業(yè)增加值與工業(yè)用電量、工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額之間的灰色關(guān)聯(lián)性大小，并據(jù)此對(duì)三種因素進(jìn)行排序。結(jié)果表明，工業(yè)貸款額對(duì)工業(yè)增加值的影響最大，工業(yè)用電量、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額次之。

【關(guān)鍵詞】灰色關(guān)聯(lián)度;工業(yè)增加值;工業(yè)用電量;工業(yè)貸款額;工業(yè)固定資產(chǎn)投資額

The Degree of Grey Incidence of Industrial Added Value and Its Influencing Factors

--Taking Jiangsu Province as an example

JIANG Qi-bo

（Nanhang Jincheng College，Nanjing Jiangsu 211156，China）

【Abstract】Use the grey incidence model to analyze the grey correlation between industrial added value and industrial power， industrial loan amount， industry investment in fixed assets of Jiangsu Province. After calculating the grey absolute degree of incidence and the gray relative degree of incidence， and then calculates the gray synthetic degree of incidence， finally obtain the degree of grey incidence between the industrial added value and industrial power， industrial loan amount， industry investment in fixed assets， following this result， the three factors are sorted. The results shows that， industrial loans make a maximum impact on industrial added value， and the industrial power takes second place， the industry investment in fixed assets takes third place.

【Key words】Degree of grey incidence;Industrial added value;Industrial power;Industrial loans;Industry investment in fixed assets

0 引言

工業(yè)增加值是指工業(yè)企業(yè)在報(bào)告期內(nèi)以貨幣形式表現(xiàn)的工業(yè)生產(chǎn)的最終成果;是工業(yè)企業(yè)全部生產(chǎn)活動(dòng)的總成果扣除了在生產(chǎn)過(guò)程中消耗或轉(zhuǎn)移的物質(zhì)產(chǎn)品和外購(gòu)勞務(wù)價(jià)值后的余額;是工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中新增加的價(jià)值。工業(yè)增加值是計(jì)算工業(yè)增長(zhǎng)速度的總量指標(biāo)，工業(yè)增加值增長(zhǎng)速度是反映工業(yè)生產(chǎn)情況的主要指標(biāo)。

2011年是我國(guó)“十二五”規(guī)劃的開(kāi)局之年，“十二五”規(guī)劃的開(kāi)展面臨著諸多非同尋常的挑戰(zhàn)，首先，歐債危機(jī)導(dǎo)致我國(guó)產(chǎn)品主要出口對(duì)象的歐美發(fā)達(dá)國(guó)家的進(jìn)口能力大為削弱，并與我國(guó)在產(chǎn)品進(jìn)出口市場(chǎng)的市場(chǎng)摩擦和糾紛增多，拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展還是要依靠投資和消費(fèi)，這對(duì)目前以出口為導(dǎo)向的我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)不小挑戰(zhàn);其次，各地在“十二五”期間面臨的節(jié)能減排壓力，黨的十八大明確要求單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值能源消耗和二氧化碳排放大幅度下降，我國(guó)政府曾在哥本哈根會(huì)議上承諾爭(zhēng)取到2020年我國(guó)單位GDP二氧化碳排放將比2005年下降40%～45%，為了實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)，各地工業(yè)尤其是重工業(yè)發(fā)展必然會(huì)受到影響的;再次，基于2009～2011年我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)交易過(guò)熱現(xiàn)象的出現(xiàn)，以及2011年我國(guó)CPI指數(shù)居高不下的局面，我國(guó)政府在金融財(cái)政領(lǐng)域采取有差別的貨幣信貸政策，提高了貨幣信貸門(mén)檻，這一嚴(yán)格控制貨幣信貸的政策對(duì)我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生一定的影響。

本文正是基于上述背景，對(duì)影響工業(yè)增加值的若干主要因素與工業(yè)增加值的關(guān)系進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，力圖為促進(jìn)工業(yè)可持續(xù)發(fā)展提出相關(guān)政策依據(jù)。

1 文獻(xiàn)回顧

1.1 工業(yè)增長(zhǎng)與能源消費(fèi)的關(guān)系研究

能源是工業(yè)增長(zhǎng)的重要投入要素之一，能源消費(fèi)的增長(zhǎng)能促進(jìn)工業(yè)增長(zhǎng)，工業(yè)增長(zhǎng)又能反過(guò)來(lái)拉動(dòng)能源消費(fèi)，對(duì)于二者間的關(guān)系國(guó)內(nèi)學(xué)者做了一系列研究。

解堊（2008）運(yùn)用DEA方法測(cè)度了1998-2003年中國(guó)36個(gè)工業(yè)行業(yè)的Malmqusit生產(chǎn)率指數(shù)、技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步，然后檢驗(yàn)了能源消費(fèi)與生產(chǎn)率之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)能源應(yīng)作為相關(guān)的投入要素納入生產(chǎn)函數(shù);當(dāng)能源消費(fèi)作為投入時(shí)，平均Malmqusit生產(chǎn)率指數(shù)比沒(méi)有能源投入時(shí)上升了0.1%，平均技術(shù)進(jìn)步上升了0.2%，技術(shù)效率下降了0。1%。林伯強(qiáng)（2003）運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)和格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)對(duì)我國(guó)的電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果顯示電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系。王麗敏（2008）采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)我國(guó)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明煤炭是影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最優(yōu)能源因素，能源消費(fèi)總量與GDP總值在“十五”期間呈現(xiàn)密切的相關(guān)關(guān)系，能源已經(jīng)成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要的影響因素。

1.2 工業(yè)增長(zhǎng)與信貸的關(guān)系研究

國(guó)家的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)密切相關(guān)，而工業(yè)增長(zhǎng)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分，工業(yè)增長(zhǎng)的發(fā)展離不開(kāi)金融信貸的支持。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)得主希克斯在考察金融對(duì)工業(yè)革命的刺激作用時(shí)就曾深刻指出工業(yè)革命不是技術(shù)創(chuàng)新的結(jié)果，而是金融革命的結(jié)果。熊彼特則強(qiáng)調(diào)了銀行信用創(chuàng)造對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用。

學(xué)者通過(guò)實(shí)證分析研究了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與銀行信貸間的關(guān)系。劉海英（2009）利用非平衡計(jì)量模型這一理論工具得出，我國(guó)信貸市場(chǎng)種存在貸款過(guò)渡需求的非平衡狀態(tài)，主要表現(xiàn)為近年來(lái)貸款增長(zhǎng)率始終處于下降并且嚴(yán)重滯后于工業(yè)產(chǎn)出需求的狀態(tài)，同時(shí)緊縮性貨幣政策所導(dǎo)致的信貸供給約束更加強(qiáng)化了這一非平衡狀態(tài)，并且已經(jīng)影響到了工業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。匡紹君（2009）利用協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰檢驗(yàn)等研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)信貸與工業(yè)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期正向均衡關(guān)系，說(shuō)明銀行信貸是工業(yè)增長(zhǎng)的一個(gè)重要影響因素。

1.3 工業(yè)增長(zhǎng)與固定資產(chǎn)的關(guān)系研究

投資、消費(fèi)、出口是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三駕馬車(chē)，而對(duì)于工業(yè)增長(zhǎng)與固定資產(chǎn)投資的研究目前較少。劉楷（2010）通過(guò)使用雙對(duì)數(shù)模型研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域工業(yè)的增長(zhǎng)，受到工業(yè)固定資產(chǎn)投資、出口和消費(fèi)的影響，其中工業(yè)固定資產(chǎn)投資仍是促進(jìn)地區(qū)工業(yè)發(fā)展的第一位要素，且投資要和市場(chǎng)需求相結(jié)合才能取得顯著效果。

1.4 文獻(xiàn)評(píng)述

上述文獻(xiàn)從能源消費(fèi)、信貸、固定資產(chǎn)投資三方面論述了對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和工業(yè)增長(zhǎng)的作用，但總的來(lái)說(shuō)關(guān)于工業(yè)增長(zhǎng)的影響因素的研究目前還較少，且方法缺乏創(chuàng)新。本文將在前人研究的基礎(chǔ)上，選取工業(yè)增加值來(lái)衡量工業(yè)增長(zhǎng)，使用灰色關(guān)聯(lián)度分析的方法來(lái)研究工業(yè)增加值與工業(yè)用電量、工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額間的關(guān)系。

2 江蘇省工業(yè)增加值及其影響因素灰色關(guān)聯(lián)分析

2.1 指標(biāo)與樣本數(shù)據(jù)

本文以江蘇省工業(yè)增加值為系統(tǒng)行為特征變量，以工業(yè)用電量、工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額（自年初累計(jì)值）為相關(guān)因素變量。

樣本數(shù)據(jù)選取自2011年1月至2012年6月的時(shí)序數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

表1 樣本數(shù)據(jù)表

數(shù)據(jù)來(lái)源：“江蘇省統(tǒng)計(jì)局”.

在表中，X0：工業(yè)增加值（單位：億元）;X1：工業(yè)用電量（單位：億千瓦小時(shí)）;X2：工業(yè)貸款額（單位：億元）;X3：工業(yè)固定資產(chǎn)投資額（自年初累計(jì)值，單位：億元）。

2.2 灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算

2.2.1 灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度

第一步，求始點(diǎn)零化像，

=[0.00，-321.90， 193.44， 150.90， 204.94， 353.37， 175.27， 185.25， 280.14， 229.56， 241.77，312.78，-38.93， 136.59， 497.09， 368.98， 331.02， 516.17]

=[0.00，-85.98，0.64，-8.61，14.54，7.48，52.39，30.71，-14.14，-17.01，-7.44，17.93，-49.30，-8.96，20.42，-4.38，21.55，24.31]

第二步：計(jì)算|s0|，|s1|，|s1-s0|

| s0|=3558.355;| s1|=18.005;|s1-s0|=3540.35

第三步，計(jì)算灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度

即工業(yè)增加值與工業(yè)用電量的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度為0.5026

同理，可分別求出ε=0.5622，ε=0.5188

也即工業(yè)增加值與工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度分別為0.5622、0.5188。

2.2.2 灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度

第一步：求序列的初值像：

=[1.0000， 0.8322， 1.1008， 1.0786， 1.1068， 1.1842， 1.0914， 1.0966， 1.1460， 1.1196， 1.1260， 1.1630， 0.9797， 1.0712， 1.2591， 1.1923， 1.1725， 1.2690]

=[1.0000， 0.6961， 1.0023， 0.9696， 1.0514， 1.0264， 1.1852， 1.1086， 0.9500， 0.9399， 0.9737， 1.0634， 0.8257， 0.9683， 1.0722， 0.9845， 1.0762， 1.0859]

第二步：求序列的始點(diǎn)零化像：

=[0.0000，-0.1678， 0.1008， 0.0786， 0.1068， 0.1842， 0.0914， 0.0966， 0.1460， 0.1196，0.1260，0.1630，-0.0203， 0.0712， 0.2591， 0.1923， 0.1725， 0.2690]

=[0.0000，-0.3039，0.0023，-0.0304，0.0514，0.0264，0.1852，0.1086，-0.0500，-0.0601，-0.0263，0.0634，-0.1743，-0.0317，0.0722，-0.0155， 0.0762， 0.0859]

第三步：計(jì)算|s0′|，|s1′|，|s1′-s0′|

|s0′|=1.8545;|s1′||=0.06355;|s1′-s0′|=1.79095

r==0.6197

即工業(yè)增加值與工業(yè)用電量的灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度為0.6197

同理，可分別求出r=0.8879，r=0.5074

也即工業(yè)增加值與工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額的灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度分別為0.8879、0.5074。

2.2.3 灰色綜合關(guān)聯(lián)度

取θ=0.5，

ρ01=θε01+（1-θ）r01=0.5611

同理可求ρ02=0.7251、ρ03=0.5131

也即工業(yè)增加值與工業(yè)用電量、工業(yè)貸款額、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額的灰色綜合關(guān)聯(lián)度分別為0.5611、0.7251、0.5131。

2.3 關(guān)聯(lián)序分析

由ρ02>ρ01>ρ03可知，X>X>X3

X是最優(yōu)因素，X次之，X3最劣。

也即，工業(yè)貸款額對(duì)工業(yè)增加值的影響最大，工業(yè)用電量對(duì)工業(yè)增加值的影響次之，而工業(yè)固定資產(chǎn)投資額對(duì)工業(yè)增加值的影響在三個(gè)因素中是最小的。

3 結(jié)束語(yǔ)

近年來(lái)，由于受?chē)?guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，國(guó)內(nèi)企業(yè)出現(xiàn)一股放棄實(shí)業(yè)轉(zhuǎn)而投資資本品、房地產(chǎn)等熱潮，這種現(xiàn)象的出現(xiàn)必須引起社會(huì)組織和政府機(jī)構(gòu)的高度重視，其中道理不言自明，那就是現(xiàn)階段推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的根本之力還是在于實(shí)業(yè)的發(fā)展，若實(shí)業(yè)衰退，勢(shì)必如釜底抽薪，傷了國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的筋骨。

本文選取三個(gè)影響工業(yè)增加值的主要因素，分析這些因素對(duì)工業(yè)增加值的影響力大小，從本文的分析結(jié)論來(lái)看，對(duì)工業(yè)增加值產(chǎn)生影響的三個(gè)因素按影響力大小進(jìn)行排序，依次是：工業(yè)貸款額、工業(yè)用電量、工業(yè)固定資產(chǎn)投資額。由此可見(jiàn)，對(duì)于工業(yè)企業(yè)，其獲取信貸的能力和程度對(duì)其發(fā)展產(chǎn)生至關(guān)重要的影響。而從2010年以來(lái)，出于對(duì)房地產(chǎn)領(lǐng)域的調(diào)控，以及對(duì)CPI高啟的擔(dān)憂，我國(guó)金融財(cái)政部門(mén)采取差別化金融信貸政策，盡管金融部門(mén)一直強(qiáng)調(diào)支持實(shí)業(yè)發(fā)展，但在各地銀行實(shí)際操作中，出于嚴(yán)防嚴(yán)控的考慮，不可避免還是會(huì)誤傷到實(shí)業(yè)領(lǐng)域的信貸需求。

如何切實(shí)有效執(zhí)行差別化的信貸政策，確保工業(yè)企業(yè)的合理信貸需求，是各級(jí)金融財(cái)政部門(mén)必須解決且刻不容緩的一個(gè)問(wèn)題，至少?gòu)谋疚姆治鰜?lái)看，工業(yè)信貸對(duì)工業(yè)增長(zhǎng)確實(shí)至關(guān)重要！

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[責(zé)任編輯：薛俊歌]