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摘要：本文从农村金融规模、结构和效率三个维度衡量农村金融发展程度，并运用VAR计量分析方法对甘肃省农村金融发展与农村经济增长关系进行了实证分析。分析结果显示：

甘肃省农村金融发展规模、结构、效率与农村经济增长之间均呈负相关关系，且在影响程度上，农村金融结构对农村经济的影响程度最大，农村金融规模次之，农村金融效率最小；因果关系检验表明，甘肃省农村金融发展水平对农村经济发展落后具有中长期效应，同时甘肃省农村经济增长对农村金融发展引致作用不显著。

关键词：甘肃省；农村金融发展；农村经济增长；VAR模型；Granger因果检验

1引言

作为甘肃省经济的重要组成部分，农村经济的健康、持续发展不只对整体经济有着重要的影响，而且直接决定着甘肃省能否在西部大开发战略的推动下实现跨越式发展。如何促进农村经济增长这一问题，诸多学者基于不同的假设提出了不同的观点。尽管这些观点不尽相同，但是越来越多的人将目光逐渐聚集到了农村金融在农村经济发展中的核心作用上。考虑到在传统金融体制中，农业部门的金融机构是非农业部门金融体系的延伸，它与农业部门自身的资金积累与流转过程是相当疏远的[1]，所以在这样一种经济环境下研究农业经济增长与农村金融宏观经济支持具有相当的难度。现有的国内研究大多笼统的探讨金融发展和经济增长的关系，尚未把城乡金融发展和经济增长区分开来，仅有的几篇专门研究农村金融发展和农村经济增长的文献，选取的指标或者只是衡量金融发展规模状况，如金融机构存、贷款额等，尚未考虑到金融发展结构和效率等方面的差异，或者选取的结构、效率指标覆盖面太小，并未全面的考察农村金融发展状况。

基于此，本文的出发点是：借鉴区域金融与经济发展理论，从研究农村金融发展水平的角度出发，按照甘肃省农村金融发展规模、结构和效率三个维度考察甘肃省农村金融发展与农村经济增长之间的关系，力求一方面拓宽金融发展相关理论的运用范围和领域，另一方面为甘肃省经济增长寻求金融支持提供方向和路径。下面的内容安排如下：第二部分是关于金融发展与经济增长关系的相关理论回顾；第三部分研究方法、指标及数据说明和介绍；第四部分是对甘肃省农村金融发展与农业经济增长关系的实证分析；第四部分是相关结论的梳理。

摘要：根据1988－2005年的进口贸易总值和国内生产总值等统计数据，运用计量经济学理论分析研究，两者之间存在着密切的内在联系关系，通过对其建立广义差分回归模型，可以得出进口贸易对经济增长的弹性。

关键词：**；进口贸易；GDP；广义差分回归分析

前言

近年来，进出口贸易在**经济增长中发挥了扩大需求规模与优化资源配置的双重功能，对工业化和产业结构升级起到重要的促进作用。去年，**进出口总额618786万美元，同比增长43.95％。其中进口额和出口额分别为364777万美元和254009万美元，同比分别增长54.1％和31.5％。进出口贸易不仅是拉动经济增长的重要需求因素，也是促进国内资源优化配置、加速工业化进程和产业结构升级、实现经济快速增长的重要途径。

根据国民收入衡等式：Y=C+I+G+（X-M），进口会挤占地区内部市场从而部利于本地区经济发展。因此，长期以来关于对外贸易与经济增长关系的研究往往只局限于出口贸易与经济增长关系的研究，进口贸易与经济增长关系的问题一直未引起学者的重视。这种情况直到近几年裁开始有所改变，也就是说，近年来人们开始意识到，进口也可能对经济增长产生积极的促进作用，相关的研究也陆续出现。如：罗伯特J.巴罗、哈维尔?萨拉伊马丁（美）研究了各国的GNP数据后发现，研究范围内的国家中那些采用了典型贸易保护政策的都增长较慢。李京文(1995)使用开放经济的内生增长模型，对1960年至1985年的数据进行分析，发现已过，尤其是发展中国家，如果外国资本品的使用超过了本国资本品，那么经济增长率也比较高。Lawrence，R.Z.（1999）对20世纪80年代美国100多个制造产业中国际竞争对其全要素生产率的影响进行了研究，发现进口竞争刺激了全要素生产率的提高。

上述研究的角度各有侧重，所依据的资料的研究方法也有所不同，所得出的结论也不尽一致。本文将通过计量经济学和数据统计方法，以**市1988－2005年的进口贸易总值和国内生产总值统计数据为指标分析进口贸易对经济增长的贡献。

摘要:政府支出与经济增长的关系一直受到众多研究者的关注,但由于各自使用的方法及纳入探讨的因素等不统一,得到的结论也不一致。根据前人的研究成果,以列昂惕夫动态投入产出模型为基础,可建立引入政府支出的多部门非线性动态经济系统的最优增长模型。

该模型是可计算的,可以得到最优增加值序列、最优产出结构序列、最优价格指数调整序列、最优固定资本租金率序列、最优工资率序列以及最优政府支出收益率序列。

一、引言

政府活动之所以能对经济增长率发挥影响,是因为:首先,政府本身拥有资本,其建设项目如高速公路、桥梁等可以为生产带来便利,会对生产起相当重要的作用;其次,政府的很多花费是消费者或生产厂商不可替代的,如军事保证有安定的生产环境、检查保证安定的生产秩序等。Arrow和Kurz在政府支出都是生产性的假设前提下,将政府公共投资支出作为生产函数的自变量,在新古典经济增长模型框架下研究积极财政政策对经济增长的作用,得出私人投资将从政府支出中获益,但政府的支出只在短期内影响到经济的增长,而对稳态时的经济增长没有影响的结论〔1〕。进入20世纪80年代,Barro对Arrow和Kurz模型进行了修正,在研究政府支出对经济增长的影响方面,抛弃了政府支出都是生产性的假定,而使用内生经济增长模型的框架,将政府支出划分为生产性和非生产性两类,并将其作为一种生产要素引入生产函数,得出了政府支出是内生增长的源泉的结论〔2〕。经验研究方面,Strauss通过对64国的横截面数据进行分析后认为政府的消费性支出对经济增长作用不明显〔3〕。

国内的庄子银、邹薇的观点与Strauss类似,他们认为政府的公共支出对经济增长产生负面影响〔4〕。而郭杰认为政府的转移支付和购买性支出对经济增长有积极的影响〔5〕。欧阳志刚认为目前国内在这方面的经验研究大多仍采用单一方程和普通最小二乘法,而由于这些方法没有考虑政府支出在经济运行中的不同作用与经济变量之间的相互影响关系,故可能低估政府支出对经济增长的贡献率,因此,他建议采用联立方程模型和两阶段最小二乘法以实现一致性的估计。其估计结果表明我国政府实行的财政政策取得明显效果〔6〕。马树才、孙长清运用协整理论对我国改革开放以来政府支出与经济增长间的关系进行实证研究的结果表明,我国的政府消费支出、投资支出、国债融资与经济增长之间存在长期均衡关系;政府消费支出具有很强的生产性,与投资支出相比更能促进经济增长〔7〕。而祝接金、胡永平采用面板数据随机系数模型对我国政府支出的影响进行的实证研究却认为政府支出规模越大,资本和劳动的产出效率越低〔8〕。

目前国内外的研究多集中在政府支出与经济增长关系的实证检验上,而采用不同的方法得到的结论又不尽一致:有的学者认为政府支出可以促进经济增长,而有的学者却认为政府支出与经济增长存在微弱的联系,甚至政府支出阻碍了经济的增长。那么,从理论上考察,政府支出与最优经济增长之间存在什么样的关系呢?现有文献对这一问题的研究较少,本文意在通过对Barro的生产性政府的公共物品模型和生产性政府的拥挤模型进行延伸和拓展,以数理经济的观点对这一问题进行研究,试图通过建立引入政府支出的多部门非线性动态经济系统的最优增长模型,从而得到最优经济增长序列。在这里,我们假定政府购买一部分私人产出,然后利用这些购买向私人生产者提供免费的公共服务。考虑到政府花费对经济增长的影响,在生产函数中引入政府花费因素,生产函数变为:Y=F(K,L,G),(1)其中K为厂商的资本存量,L为劳动投入,G代表全部的政府购买。再参考文献〔9〕的生产函数模型,则式(1)变为:Y=AKαL1-αG1-α,0<α<1。(2)在这里企业的生产函数采用了柯布—道格拉斯形式,式(2)表明企业的产出对私人投入L和K存在不变的规模报酬,且公共服务与私人投入是互补的。

1研究方法

本文采用的生产函数为詹恩•丁伯根的广义C-D函数，如下所示：Y=A0eδtKαLβMγ。式中的Y表示农业总产值，A0表示常数，t为时间变量，K为资本投入，L为劳动力，M为土地，α、β、γ分别为资本产出弹性、劳动力弹性、土地弹性，δ为科技进步率。取对数可得公式如下：lnY=lnA0+δt+αlnK+βlnL+γlnM。本文所选用的数据的依据为近年来河南省农业经济发展投入资料。在对年增长率和贡献率的测算上，统计公式如下：P=（（Pt/P0t姨-1）×100%）。式中P表示年增长率，Pt表示计算期数值，P0表示基期数值，t为间隔年限。由此可以得出各组成要素的贡献率计算公式。资本投入贡献率：EK=αk/yX100%。劳动力贡献率：EL=βl/yX100%。土地贡献率：EN=γm/yX100%。农技进步贡献率：EA=δ/yX100%。

2模型及变量

选择在模型建立上，本文结合资本投入与土地指标的差异性，分别建立两个模型计算方法。模型1：lnY=lnA+αlnK+βlnL+γlnM+δt。本式中Y表示总产值，K表示固定资产投入，L表示劳动力，M表示播种面积。其中A表示常数项，t表示时间变量。模型2：lnY=lnA′+α′lnK′+β′lnL+r′lnM′+δ′t。式中Y表示总产值，A′表示常数项，K′为农业机械总动力，L为劳动力，t为时间变量，α′为资本产出弹性，β′为劳动力产出弹性，γ′为土地产出弹性，δ′为科技进步率。对于统计中各变量取值依据的说明。其中Y表示为农业总产值，其参考数据来源为《河南省统计年鉴2012》，以及《河南六十年》农林牧渔元总产值年末数据，选取样本为1985-2012年。对于K值选择，依据上述参考数据来源，从农村固定资产投入数据中选取当年值代入计算。对于L表示的劳动力投入，结合我省劳动力投入不同时段的数据变化来看，农业人数现代变化显著，特别是近年来农村人口向城市转移的进度加快。对于M所表示的土地，鉴于非农建设用地以及“撂荒”现象的影响，在土地数据选择中，对于模型1采用《河南省统计年鉴2012》和《河南六十年》农作物播种面积，对于模型2采用上述文件的耕地面积。

3实证分析

3.1模型1回归结果与分析对于模型1的统计方法为：LnY=53.76+0.22lnK+0.23LnL-5.30lnM+0.13Lt+0.243AR。从模型1所示的回归结果来看，对于各变量值都能够进行相应的解释。从经济学上来看，对于农村固定投入产出来说，每增加1%的固定资本投入，农场总产值将增长0.22%。而随着农村资产投入自身的滞后性，其指标将低于农业部规定的全国平均弹性系数0.55，农业劳动力指数对地区经济增长的作用不明显。对于结果中出现的播种面积的影响来说，其为负数表示尽管播种面积获得了扩大，而土地的利用率并不高。可见，最有效的改善河南农业生产总值方式是增加固定资产投入。

一房地产业对经济增长贡献度模型的构建

1数据的选取及处理本文

主要选取河北省国民经济增值作为反映经济增长，以房地产开发投资额作为反映房地产投资的情况，以2000年—2013年度的数据进行定量分析，为了避免数据间出现差异性，取自然对数LnGDP和LnRI，这种变换不会改变变量间长期均衡关系和短期稳定关系。具体的数学模型将GDP作为该模型的因变量，将RI作为自变量，采取EG两步法进行协整检验。采取OLS法对上述的两个变量进行一元回归模型。

2误差修正模型

该模型是对上述变量的短期关系的描述，通过该模型可以清楚的了解变量之间的调整速度和短期影响力。

二结论与建议