程艷冉 樓智慧

內(nèi)容摘要：近年來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，主要集中在房地產(chǎn)的高庫存、制造行業(yè)的產(chǎn)能過剩等方面，這與我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的諸多不確定性因素有關(guān)。基于此，本文梳理了現(xiàn)有研究中不確定性的多種測(cè)算方式以及各種不確定性在宏觀層面的影響，并以我國(guó)具體制度環(huán)境以及發(fā)展?fàn)顩r為依托，利用統(tǒng)計(jì)年鑒公布的年度省際數(shù)據(jù)，探討經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不確定性對(duì)消費(fèi)以及投資等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)所產(chǎn)生的影響。研究結(jié)果表明，我國(guó)居民在不確定性的影響下，消費(fèi)行為普遍表現(xiàn)出較強(qiáng)的預(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)，這種預(yù)防性動(dòng)機(jī)在城鄉(xiāng)和地域之間有明顯差異;但是經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)于投資行為的抑制作用僅在中西部地區(qū)以及東北部地區(qū)表現(xiàn)明顯，對(duì)于東部地區(qū)來說，表現(xiàn)為促進(jìn)作用。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)不確定性 ? 消費(fèi) ? 投資

引言

當(dāng)前我國(guó)消費(fèi)需求疲軟、投資增速放緩，與我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的諸多不確定性因素相關(guān)，比如全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇緩慢，可能會(huì)影響我國(guó)出口創(chuàng)匯;美聯(lián)儲(chǔ)通過提高利率繼續(xù)加大對(duì)國(guó)際資本流動(dòng)的影響;工業(yè)增長(zhǎng)在去產(chǎn)能與工業(yè)通縮雙重壓力下仍將放緩等。在多種不確定性因素的作用下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行面臨挑戰(zhàn)，要想維持經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康發(fā)展，有必要持續(xù)發(fā)揮消費(fèi)的引擎作用，并拉動(dòng)有效投資行為。因而探究消費(fèi)與投資的可能影響因素，尤其是經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)于消費(fèi)與投資的可能影響尤為重要。因此，本文從我國(guó)實(shí)際經(jīng)濟(jì)變量出發(fā)，探究在現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)體制之下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程中所伴隨的不確定性對(duì)最終消費(fèi)及投資行為的影響，分析“經(jīng)濟(jì)不確定性”影響機(jī)制及其地域之間差異，以期為相關(guān)政策的制定提供參考。

經(jīng)濟(jì)不確定性的測(cè)度

由于廣義上的不確定性涉及宏觀微觀多個(gè)層面各種事件發(fā)生的可能性，因此給不確定性指標(biāo)的選取帶來諸多難題。國(guó)內(nèi)外學(xué)者的普遍做法是根據(jù)研究需要分析不同經(jīng)濟(jì)層面、不同經(jīng)濟(jì)主體的不確定性衡量指標(biāo)，并分析其在不同環(huán)境下的波動(dòng)特征。現(xiàn)有研究中最為常見的不確定性是通貨膨脹不確定性，除此之外，還存在產(chǎn)出增長(zhǎng)不確定性、轉(zhuǎn)移支付不確定性、國(guó)際油價(jià)不確定性等。目前有關(guān)不確定性的測(cè)度方法學(xué)術(shù)界尚未達(dá)成共識(shí)，在已有研究中，對(duì)不確定性的測(cè)度方法主要有以下幾種：

第一種是簡(jiǎn)單采用某一指標(biāo)的方差或者標(biāo)準(zhǔn)差來衡量不確定性。由于此種方法無法區(qū)分預(yù)期波動(dòng)中的可預(yù)測(cè)部分和不可預(yù)測(cè)部分，因而無法對(duì)不確定性進(jìn)行有效衡量，在最近的研究中已經(jīng)較少采用。

第二種是通過ARCH模型、GARCH模型以及其他長(zhǎng)期記憶模型的條件方差對(duì)不確定性進(jìn)行測(cè)度，條件方差可以很好的反映事前的預(yù)期。

第三種是調(diào)查法。調(diào)查法的測(cè)算結(jié)果衡量的是專業(yè)預(yù)測(cè)者的意見分歧程度，也就是說，這種方法認(rèn)為如果各位專家對(duì)未來預(yù)期存在較大分歧時(shí)，未來可能出現(xiàn)的情況也就變得變幻莫測(cè)。此種方法測(cè)算出的不確定性與不確定性的定義最為吻合，即不確定性應(yīng)當(dāng)由不可預(yù)測(cè)的波動(dòng)率來衡量。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要衡量指標(biāo)是GDP增長(zhǎng)率，因此，本文采取GDP增長(zhǎng)率的不確定性作為經(jīng)濟(jì)不確定性的度量。在綜合比較多種不確定性測(cè)算方式的優(yōu)劣之后，本文擬采用GARCH（1.1）模型的條件方差對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不確定性進(jìn)行測(cè)度，借鑒了王義中、宋敏（2014）的做法。

經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)消費(fèi)的影響實(shí)證分析

（一）變量選擇

為了分析我國(guó)居民消費(fèi)受經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不確定性的影響，本文利用2002-2014年全國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)建立分析模型，其模型變量包括：

被解釋變量：城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出（conl）、農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出（con2）。由于城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民在消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)水平上存在一定差異，因此在分析數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民分別進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

解釋變量：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不確定性（ht）。本文對(duì)解釋變量的測(cè)算方法為GARCH（1，1）模型的條件方差，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的分布仍假定為t分布。本文首先用1994-2015年地區(qū)生產(chǎn)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)間隔各個(gè)省市自治區(qū)的GARCH（1，1）模型，條件方差為解釋變量。

控制變量：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（income1）、農(nóng)村居民人均純收入（income2）。為了得到更加準(zhǔn)確的分析結(jié)果，將居民收入分為城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均純收入兩類。

控制變量：實(shí)際利率（rate）。各省市自治區(qū)的實(shí)際利率是指人民銀行公布的一年期存款利率減去各省市自治區(qū)的通貨膨脹率。

所涉及變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

（二）實(shí)證分析

本文通過協(xié)方差分析和豪斯曼檢驗(yàn)確定數(shù)據(jù)模型。被解釋變量為消費(fèi)水平，解釋變量為收入水平、經(jīng)濟(jì)不確定性、實(shí)際利率。建立模型后得出殘差平方和構(gòu)建F統(tǒng)計(jì)量，在95%的置信水平下，對(duì)于城鎮(zhèn)居民消費(fèi)模型來說，F(xiàn)2=5.6934>F（90，310）=1.42，F(xiàn)1=0.8284

根據(jù)所要探究的問題設(shè)定模型形式，如式（1）、（2）所示，面板數(shù)據(jù)模型結(jié)果見表2和表3。

對(duì)于模型結(jié)果可以做出如下解釋：

由表2、表3可知，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民人均純收入的系數(shù)估計(jì)值分別是0.6446和0.7854，表明居民人均可支配收入會(huì)顯著影響消費(fèi);人均可支配收入和消費(fèi)水平呈正相關(guān)關(guān)系。近幾年我國(guó)居民消費(fèi)增速保持在9%左右，雖然這個(gè)增速一直高于同期GDP增速，但是我國(guó)居民消費(fèi)增速自2012年以后一直在緩慢下降。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)不確定性增加，消費(fèi)者對(duì)未來預(yù)期收入增加降低，為了保證生活質(zhì)量，降低不確定性，消費(fèi)者會(huì)選擇減少消費(fèi)、增加儲(chǔ)蓄來提高自身應(yīng)對(duì)未來風(fēng)險(xiǎn)的能力。此外，消費(fèi)者在面臨經(jīng)濟(jì)不確定時(shí)，會(huì)減少大額消費(fèi)支出。因此，消費(fèi)者在經(jīng)濟(jì)不確定時(shí)往往會(huì)選擇延遲或者取消大額消費(fèi)。

在城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民消費(fèi)模型中，經(jīng)濟(jì)不確定性的系數(shù)值分別為-0.0874、-0.8843，并且p值小于0.08。表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不確定性會(huì)明顯減低居民消費(fèi)意愿。這個(gè)結(jié)論與消費(fèi)的不確定理論相一致，消費(fèi)者在未來收入不確定時(shí)，會(huì)通過減少當(dāng)期消費(fèi)，增加儲(chǔ)蓄來預(yù)防未來可能出現(xiàn)的危機(jī)。同時(shí)，在面臨相同的經(jīng)濟(jì)不確定時(shí)，城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民消費(fèi)水平下降呈現(xiàn)不同特點(diǎn)，即城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平下降幅度要明顯小于農(nóng)村居民。究其原因，可能是由于居民在進(jìn)行消費(fèi)的時(shí)候，不僅受到當(dāng)時(shí)收入以及與他人相比較的收入水平影響，還會(huì)受到未來收入預(yù)期的影響。

（三）經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)消費(fèi)影響的區(qū)域差異分析

由于我國(guó)地域廣大，各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r呈現(xiàn)出較大差異，在面臨經(jīng)濟(jì)不確定時(shí)，可能會(huì)呈現(xiàn)不同特點(diǎn)。因此，在模型中加入地域因素進(jìn)行進(jìn)一步分析。本文將31個(gè)省市自治區(qū)分為東部地區(qū)和非東部地區(qū)，東部地區(qū)即east主要包括北京、天津、河北、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、海南10個(gè)省市。

本文將east變量與經(jīng)濟(jì)不確定性加入模型，在Hausman檢驗(yàn)結(jié)果中城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的p值分別為0.0535和0.0000，故建立固定效應(yīng)模型。

構(gòu)建模型形式如式（3）（4）所示，面板數(shù)據(jù)模型結(jié)果見表4和表5。

模型分析結(jié)果如下：

在添加了交互項(xiàng)的模型中，居民收入水平仍舊顯著制約消費(fèi)水平，城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的實(shí)際利率水平均為負(fù)數(shù)。

不同地域在面臨相同的經(jīng)濟(jì)不確定性時(shí)，對(duì)于城鎮(zhèn)居民來說，東部地區(qū)影響系數(shù)為-0.2736+0.1167=-0.1569，而非東部地區(qū)影響系數(shù)為-0.2736;對(duì)于農(nóng)村居民來說，東部地區(qū)影響系數(shù)為-1.1433+0.7574=-0.3859，而非東部地區(qū)影響系數(shù)為-1.1433。表明無論是東部地區(qū)還是非東部地區(qū)，城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民在面臨經(jīng)濟(jì)不確定時(shí)，都會(huì)顯著限制消費(fèi)，且非東部地區(qū)居民比東部地區(qū)居民限制消費(fèi)更為明顯。相對(duì)于非東部地區(qū)，東部地區(qū)農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平更好，因此，東部地區(qū)農(nóng)村居民收入來源更加多樣化，經(jīng)濟(jì)實(shí)力更為雄厚，在面臨經(jīng)濟(jì)不確定性時(shí)，雖然農(nóng)村居民會(huì)降低消費(fèi)增加儲(chǔ)蓄，但是由于其經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚，其消費(fèi)降低的幅度較小，受經(jīng)濟(jì)不確定的影響較小。非東部地區(qū)農(nóng)村地區(qū)城鎮(zhèn)化水平低，農(nóng)村居民收入來源單一且收入水平低，農(nóng)村居民人均純收入低，在滿足平時(shí)日常消費(fèi)之后用于儲(chǔ)蓄的資金量小，在面臨經(jīng)濟(jì)不確定性時(shí)，用儲(chǔ)蓄資金進(jìn)行當(dāng)期消費(fèi)的可能性非常小。而對(duì)非東部地區(qū)城鎮(zhèn)居民而言，非東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低，金融行業(yè)發(fā)展較為落后，且非東部地區(qū)居民消費(fèi)觀念更為保守，非東部地區(qū)居民在面對(duì)經(jīng)濟(jì)不確定時(shí)，通常不會(huì)選擇通過借貸來維持消費(fèi)，所以在面對(duì)經(jīng)濟(jì)不確定性時(shí)，非東部地區(qū)居民消費(fèi)水平降低的幅度較為明顯，在進(jìn)行消費(fèi)時(shí)受當(dāng)期收入水平影響更大，因此受經(jīng)濟(jì)不確定的影響也更大。

經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)投資的影響實(shí)證分析

本文通過實(shí)證分析來研究投資受經(jīng)濟(jì)不確定性影響的情況，由于我國(guó)不同地區(qū)之間投資存在明顯差異，因此，在分析過程中區(qū)分不同地域，以得到更準(zhǔn)確的結(jié)果。

（一）變量選擇

本文采用2002-2015年各省市自治區(qū)的數(shù)據(jù)研究經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)固定資產(chǎn)投資的影響。由于所選模型以及經(jīng)濟(jì)不確定性的度量方式沿用了上文的做法，故在此不再贅述。本文模型中所涉及變量如下：

被解釋變量：全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（invest）。全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（invest）通常是指在一定時(shí)期內(nèi)全社會(huì)用來建造或購買固定資產(chǎn)產(chǎn)生的所有費(fèi)用的貨幣形式的總稱。

解釋變量：經(jīng)濟(jì)不確定性（ht）。經(jīng)濟(jì)不確定性指標(biāo)沿用上文中的度量方法。

控制變量：地區(qū)生產(chǎn)總值（gdp）。由于地區(qū)生產(chǎn)總值會(huì)影響當(dāng)?shù)赝顿Y額，因此為了分析結(jié)果更加準(zhǔn)確，本文將地區(qū)生產(chǎn)總值加入模型。

控制變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（stru）。固定資產(chǎn)投資受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，因?yàn)楝F(xiàn)有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)決定資金流向和投資重點(diǎn)。本文借鑒韓高國(guó)（2016）的做法，將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)用各個(gè)省份第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來代替。

控制變量：經(jīng)濟(jì)開放程度（open）。一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)開放程度會(huì)顯著影響該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。本文的經(jīng)濟(jì)開放程度是指進(jìn)出口總額占該地區(qū)生產(chǎn)總值的比重。

控制變量：實(shí)際利率（rate）。由人民銀行公布的一年期存款利率減去各省市自治區(qū)的通貨膨脹率就得出各省市自治區(qū)一年期實(shí)際存款利率，也就是實(shí)際利率。

以上變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表6。

（二）實(shí)證分析

在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證之前，需要通過協(xié)方差分析以及豪斯曼檢驗(yàn)確定模型形式，進(jìn)行協(xié)方差分析得到F統(tǒng)計(jì)量，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量與95%置信水平下臨界值的大小關(guān)系為，F(xiàn)1=2.2417>F（120，217）=1. 42，F(xiàn)2=0.8330

從表7可以看出，經(jīng)濟(jì)不確定性的估計(jì)變量系數(shù)為-4.7925，在5%的顯著性水平下高度顯著，表明經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)投資行為的抑制作用非常明顯，當(dāng)不確定性表現(xiàn)呈上升趨勢(shì)時(shí)，固定資產(chǎn)投資額就會(huì)出現(xiàn)下降趨勢(shì)。從成本方面考慮，如果經(jīng)濟(jì)體中不存在任何調(diào)整成本，那么當(dāng)企業(yè)面臨不確定性時(shí)，在Oi-Hartman-Abel效應(yīng)的作用下，企業(yè)會(huì)更傾向于增加勞動(dòng)力及資本投入。但是由于調(diào)整成本往往難以忽略不計(jì)，因而在不確定性的沖擊到來時(shí)，企業(yè)往往會(huì)減少投資。而且借貸雙方信息不對(duì)稱性的提高會(huì)增大代理成本，資金成本由此提高，在資金需求難以得到滿足的情況下，企業(yè)家投資行為往往會(huì)受到抑制。從收益方面考慮，經(jīng)濟(jì)不確定性的增大會(huì)導(dǎo)致投資收益具有更大風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)家出于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的考慮會(huì)選擇降低投資水平，或者是延緩?fù)顿Y行為?？傊?，經(jīng)濟(jì)不確定性增加了企業(yè)對(duì)未來投資形勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)的難度，增大了投資項(xiàng)目未來產(chǎn)出波動(dòng)以及隱含風(fēng)險(xiǎn)，削弱了企業(yè)管理層識(shí)別項(xiàng)目好壞的能力，因此，在面對(duì)經(jīng)濟(jì)不確定性時(shí)，管理層在對(duì)待投資時(shí)的表現(xiàn)會(huì)更趨謹(jǐn)慎，整體投資規(guī)模呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

除了經(jīng)濟(jì)不確定性以外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量的系數(shù)估計(jì)值也為負(fù)，可以解釋為，由于現(xiàn)存產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)決定投資方向和投資流向，因而投資增速會(huì)因第二產(chǎn)業(yè)占比增加而放緩。除此以外，其他控制變量對(duì)于投資行為的作用都是正向的;地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)投資行為存在顯著促進(jìn)作用，這一點(diǎn)與預(yù)期相吻合，表明投資行為在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)更為活躍;更為開放的市場(chǎng)環(huán)境往往意味著更高的融資便利程度，因而要想穩(wěn)定固定資產(chǎn)投資增速，可以通過不斷提高對(duì)外開放程度尋找新契機(jī)。

（三）經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)投資影響的地區(qū)差異分析

以下沿用上文使用的地區(qū)差異性指標(biāo)重新構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，p值小于0.05。所以應(yīng)當(dāng)建立的模型是固定效應(yīng)模型。在交互項(xiàng)中加入虛擬變量與經(jīng)濟(jì)不確定性后，建立如式（6）所示模型，計(jì)算結(jié)果如表8所示。

從表8可以得出，交互項(xiàng)系數(shù)為6.3151，其p值0.0000小于0.05，可以據(jù)此認(rèn)為東部地區(qū)固定資產(chǎn)投資額受不確定性的影響程度與其它地區(qū)存在顯著差異：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不確定性對(duì)非東部地區(qū)固定資產(chǎn)投資的抑制作用為-5.0752，但不確定性對(duì)于東部地區(qū)投資行為則起到促進(jìn)作用，這一點(diǎn)在參數(shù)系數(shù)上表現(xiàn)為-5.0752+6.3151=1.2399。

除此以外，不確定條件下儲(chǔ)蓄增多也可以用來解釋東部地區(qū)不確定性對(duì)于投資的促迸作用：東部地區(qū)居民收入水平相對(duì)較高，當(dāng)面臨不確定性時(shí)，增加當(dāng)期儲(chǔ)蓄所帶來的投資率上漲也會(huì)相對(duì)高于其他地區(qū)。

結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文通過實(shí)證分析得出以下結(jié)論：第一，經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)居民消費(fèi)活動(dòng)有一定抑制作用;第二，經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)消費(fèi)的抑制影響在地區(qū)和地域上有顯著差異，無論是在農(nóng)村和城市居民之間還是東西部居民之間;第三，經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)于投資存在顯著抑制作用;第四，經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)投資抑制的作用在地區(qū)和地域上有顯著差異，在非東部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)投資產(chǎn)生抑制作用，但是在東部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)于投資行為則會(huì)起到促進(jìn)作用。

（二）政策建議

要想維持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健增長(zhǎng)，就應(yīng)當(dāng)通過宏觀調(diào)控緩解經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中可能的不確定性因素，并通過多種渠道提升經(jīng)濟(jì)主體抵御不確定性沖擊的能力。基于此，本文提出如下政策建議：

保持經(jīng)濟(jì)政策的穩(wěn)定持續(xù)，注重穩(wěn)定社會(huì)預(yù)期。在經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)明顯衰退或是高速發(fā)展時(shí)期，企業(yè)面對(duì)錯(cuò)綜復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，對(duì)于未來投資方向往往難以形成合理預(yù)期，這就要求政府部門能夠準(zhǔn)確掌握經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，不斷微調(diào)經(jīng)濟(jì)政策來順應(yīng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，并積極引導(dǎo)投資主體形成理性預(yù)期。

挖掘和創(chuàng)新居民收入渠道，提升居民應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力。從目前來看，我國(guó)農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)性收入水平較低，收入渠道比較單一，直接導(dǎo)致了農(nóng)村居民，尤其是中西部地區(qū)農(nóng)村居民在面對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不確定性時(shí)很難通過收入渠道調(diào)整平滑當(dāng)期消費(fèi)。因此，政府部門非常有必要挖掘和創(chuàng)新居民收入渠道，從而提高居民抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。

進(jìn)一步完善中西部地區(qū)金融體系建設(shè)，因地制宜創(chuàng)新消費(fèi)信貸方式。中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)比重較高，比較效益低，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)大，國(guó)家應(yīng)該對(duì)其實(shí)行政策性扶持，實(shí)施積極的支持和保護(hù)政策。

平衡地域城鄉(xiāng)差異，挖掘消費(fèi)投資需求。由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不確定性對(duì)消費(fèi)及投資行為存在顯著抑制作用，并且這種抑制作用表現(xiàn)出地域差異性，因此，要一方面通過宏觀調(diào)控平緩經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不確定性，另一方面要多方關(guān)注中西部地區(qū)尚待發(fā)掘的消費(fèi)投資需求

加強(qiáng)企業(yè)自身學(xué)習(xí)能力，不斷提升市場(chǎng)適應(yīng)力，建立適應(yīng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)原則的內(nèi)部管理機(jī)制，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力和抵御外部沖擊的能力，并在投資經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中不斷積累對(duì)自身經(jīng)營(yíng)環(huán)境及企業(yè)質(zhì)量的認(rèn)知，提高企業(yè)應(yīng)對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中可能面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)的能力。

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