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上海工業(yè)增長波動周期相關(guān)指標的研究

2023-12-23 04:29:48
統(tǒng)計科學(xué)與實踐 2023年9期
關(guān)鍵詞:先行增加值增長率

□ 劉 綱

本世紀以來,上海工業(yè)快速增長,其規(guī)模及工業(yè)增加值增速均處于全國前列。但在大宗原料價格劇烈波動、國際經(jīng)濟環(huán)境變化、國內(nèi)政策預(yù)期調(diào)整、市場供求失衡等多重因素共同影響下,上海工業(yè)增加值增長率仍存在一定的振蕩波動,具有周期效應(yīng)。因此,如何準確分析上海工業(yè)增加值增長的周期波動,判斷各影響因素的作用機理,成為一個重要課題。

本文著重對2001—2021 年上海工業(yè)增加值增長率的周期波動及其內(nèi)外影響因素進行實證分析,探究上海工業(yè)增長的周期規(guī)律以及相關(guān)預(yù)警指標,并對其影響程度進行量化分析。

| 上海工業(yè)增加值增長率的波動周期

本文選取2001—2021 年上海工業(yè)增加值增長率月度數(shù)據(jù)①文中數(shù)據(jù)來源于2001—2020 年《上海市統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫。為樣本,由于數(shù)據(jù)本身會有一定季節(jié)性波動,這里對數(shù)據(jù)按照加法模型進行了X-12 季節(jié)調(diào)整,得到其中的Ytc 趨勢循環(huán)序列。

對于周期波動的分析,我們采用了美國經(jīng)濟研究局確定時間序列轉(zhuǎn)折點的Bry—Boschan 法(簡稱B-B 法),該方法有兩個約束條件:(1)相鄰的峰與谷之間的間隔時間應(yīng)在6 個月以上;(2)一個周期的持續(xù)時間,即峰-峰或谷-谷之間的間隔應(yīng)該大于15 個月。

經(jīng)B-B 法計算,上海2001—2021 年工業(yè)增加值增長率的波動分為以下幾個周期(表1) :

表1 上海工業(yè)增加值增長率的峰谷(單位:%)

2001 年12 月—2003 年1 月—2005 年3 月:隨著我國加入WTO,上海工業(yè)開始快速增長,2003 年初工業(yè)增加值增長率達到最高峰約25%,至2005 年3 月回落時仍有8%左右。

2005 年3 月—2005 年10 月—2009 年2 月:這一階段,上海工業(yè)保持較快的增長,增長率持續(xù)在10% 以 上,于2005 年10 月 達 到最高約15.9%。2008 年國際金融危機爆發(fā),主要發(fā)達經(jīng)濟體陷入困境,受此影響,上海工業(yè)增加值增長率逐步下行,2009 年2 月最低接近-8%。

2009 年2 月—2010 年3 月—2012 年7 月:為避免國際金融危機帶來的不利影響,國內(nèi)積極擴大內(nèi)需和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),至2010 年一季度,上海工業(yè)增加值增長率回升至24%以上,但也出現(xiàn)了產(chǎn)能過剩、庫存積壓等問題,2012 年7月回落至2%左右。

2012 年7 月—2013 年9 月—2016 年3 月:新常態(tài)下上海工業(yè)增加值增長率整體處于低位,宏觀政策調(diào)控下,2013 年三季度出現(xiàn)了短暫的回升,峰值在8%左右,但隨著產(chǎn)能過剩問題日益突出,2015—2016 年再次下降,2016 年3 月降至最低-4.5%左右。

2016 年3 月—2017 年6 月—2020 年2 月:隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革全面推行,市場供求關(guān)系逐步改善,上海工業(yè)增加值增長率出現(xiàn)明顯上升,于2017 年二季度最高超過11%。此后再次緩慢回落,至2019 年初由正轉(zhuǎn)負,加之2020 年初受新冠疫情影響,最低降至-5%左右。

2020 年2 月—2021 年5 月—2021 年底:2020 年初上海工業(yè)增長受新冠疫情影響進入谷底。隨著疫情被逐步控制,下半年出現(xiàn)良好復(fù)蘇態(tài)勢,加之上年基數(shù)較低,2021 年上半年增長率最高達11%左右,但伴隨著國際大宗商品原料價格大漲的壓力,中下游企業(yè)的經(jīng)營遭遇困難,增長率在二季度后出現(xiàn)回落。

| 上海工業(yè)增加值增長率的影響因素分析

上海工業(yè)增加值增長率主要受以下幾個因素影響:一是工業(yè)結(jié)構(gòu)因素,上海工業(yè)中汽車制造、鋼鐵、有色金屬、石油化工這些大類行業(yè)產(chǎn)值占比近50%,因此重化工業(yè)的產(chǎn)量變動對上海工業(yè)增長具有主導(dǎo)作用;二是需求因素,2001 年我國加入世界貿(mào)易組織以來,出口、投資和消費成為拉動工業(yè)經(jīng)濟增長的重要動力;三是貨幣結(jié)構(gòu)因素,貨幣供給通過固定資產(chǎn)投資間接影響工業(yè)發(fā)展,而M1 與M2 增速差對投資需求的變動更為敏感,重工業(yè)增速代表了投資需求的增長,1999—2011 年間,我國重化工業(yè)在工業(yè)領(lǐng)域占比由58.1%上升到71.3%,而在上海工業(yè)結(jié)構(gòu)中更為顯著;四是外部因素,上海工業(yè)對外部資源的依賴性較強,原油、鐵礦石、有色金屬等國際大宗商品價格的變動對企業(yè)的生產(chǎn)成本及利潤具有重要影響,進而影響工業(yè)增長(圖1)。海工業(yè)增加值增長率數(shù)據(jù)作為基準指標,然后分別將各變量超前或者滯后若干期,計算時差相關(guān)系數(shù)。設(shè)y={y1,y2,y3,…yt}為基準指標,x={x1,x2,x3,…xt}為被選擇指標,T 為樣本數(shù),r 為時差相關(guān)系數(shù),則

圖1 上海工業(yè)增加值增長率與M1M2增速差(單位:%)

(一)變量選擇

根據(jù)上述分析,我們選取了以下26 個 變 量 的2001—2021 年 月度同比數(shù)據(jù)作為上海工業(yè)增加值增長率變動相關(guān)因素。這里同樣對數(shù)據(jù)按照加法模型進行了X-12 季節(jié)調(diào)整,得到其TC 序列(表2)。

表2 上海工業(yè)增加值增長率變動相關(guān)指標(2001年1月—2021年7月)

(二)相關(guān)性及時差分析

1.時差相關(guān)性。本文選用上

式(1)l中表示超前、滯后期,l取負數(shù)時表示超前,取正數(shù)時表示滯后,即延遲數(shù)。L 為最大延遲數(shù)。

2.K-L 信息量。這里另外使用K-L 信息量的方法進行相關(guān)性輔助驗證。以基準序列為理論分布,備選指標為樣本分布,不斷變化備選指標與基準序列時差,計算K-L信息量,并選擇其數(shù)值最小時的對應(yīng)的時差數(shù)。

3.綜合計算。本文中對選定的26 個變量分別進行時差相關(guān)性和K-L 信息量的計算,結(jié)果如表3。

表3 備選指標組的相關(guān)性分析

通過時差相關(guān)性和K-L 信息量的綜合對比,我們對26 項指標進行了歸納,分別得出了與上海工業(yè)增加值增長率相關(guān)的先行、一致、滯后指標。

| 上海工業(yè)增長實證模型及預(yù)測

(一)指數(shù)合成

為進一步分析各影響因素對上海工業(yè)增長變化周期的影響程度,本文使用主成分分析的方法對各類影響因素進行合成。

1.先行指標—主成分分析。通過因子分析看出,8 個先行指標中前三個主成分的貢獻率共為82.186%,較好地代表先行指標情況,可以把這三個主成分作為反映上海工業(yè)增加值增長率周期波動先行指數(shù)(表4、表5)。

表4 先行指標因子分析

表5 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

成分1:M1 增長率、M1M2增速差,PMI 指數(shù)、機動車產(chǎn)量增速,該成分可以定義為市場需求因子,上述指標分別先行上海工業(yè)增加值增長率3 階、5 階、4.5階、2.5 階,該成分合成指數(shù)可以作為上海工業(yè)增加值增長率的中先行指數(shù)。

成分2:國際能源價格指數(shù)、國際大宗原料價格指數(shù)、國際鐵礦石價格指數(shù),該成分可以定義為成本因子,和上海工業(yè)增加值增長率呈負相關(guān)關(guān)系。三項指標與上海工業(yè)增加值增長率的先行階數(shù)分別為12、13、10 階。該成分合成指數(shù)可以作為上海工業(yè)增加值增長率的長先行指數(shù)。

成分3:上海固定資產(chǎn)投資增速,該成分可以定義為投資因子,該指標領(lǐng)先上海工業(yè)增加值增長率2.5 階,該成分可以作為上海工業(yè)增加值增長率的短先行指數(shù)。

分別將上述三個成分根據(jù)主成分系數(shù)進行合成(表6)。

表6 主成分分析中各成分系數(shù)

2.一致指標—主成分分析。11個一致指標中前三個主成分的貢獻率共為76.176%,可以分別把這三個主成分作為上海工業(yè)增加值增長率周期波動一致指數(shù)(表7、表8、表9)。

表7 一致指標因子分析

表8 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

表9 主成分分析中各成分系數(shù)

成分1:發(fā)電量增速、進口增速、財政收入增長率、進出口增速、企業(yè)利潤增長率、貨運增長率指標,該成分可以定義為經(jīng)濟基本面因子,可合成基本面一致指數(shù)。

成分2:粗鋼增長率、生鐵增長率、鋼材增長率,均為主要工業(yè)原料的產(chǎn)量增長率,該成分反映出上海工業(yè)以重工業(yè)為基礎(chǔ),可以定義為鋼鐵產(chǎn)量因子,可合成為鋼鐵產(chǎn)量一致指數(shù)。

成分3:水泥產(chǎn)量增速、房地產(chǎn)施工面積增速,該成分可以定義為基建因子,可合成為基建一致指數(shù)。

(二)多元回歸分析

本文以各類先行和一致指數(shù)為解釋變量,以上海工業(yè)增加值增長率為被解釋變量進行回歸擬合,以探究各成分對上海工業(yè)增長的影響程度,選取的樣本數(shù)據(jù)為2005 年1 月—2021 年2 月的數(shù)據(jù)。

由于自變量較多且存在滯后影響關(guān)系,本文采用逐步回歸法篩選出最顯著自變量,取得了較好的擬合效果(鑒于所有變量數(shù)據(jù)均進行了標準化處理,因此回歸中忽略了常數(shù)項)(表10)。

表10 多元線性回歸結(jié)果

回歸方程:上海工業(yè)增加值增長率=-0.16×長先行指數(shù)(-5)+0.15×中先行指數(shù)(-4)+ 0.14×短先行指數(shù)(-1)+ 0.28×一致指數(shù)(基本面指標)-0.07×一致指數(shù)(鋼鐵產(chǎn)量)+0.06×一致指數(shù)(基建)

1.長先行指數(shù)的變化領(lǐng)先上海工業(yè)增加值增長率約5 個月,系數(shù)為-0.16。以能源、鐵礦石價格為代表的長先行指數(shù)成為影響上海工業(yè)增長的最先預(yù)警指標。數(shù)據(jù)表明,由于庫存量、價格傳導(dǎo)時滯等原因,大宗原料價格上漲波及上海工業(yè)增長率約7 個月的時間,如2020 年四季度末出現(xiàn)的能源價格大漲導(dǎo)致上海工業(yè)增長率在2021年二季度之后出現(xiàn)下滑。

2.中先行指數(shù)的變化領(lǐng)先上海工業(yè)增長率約4 個月,系數(shù)為0.15。表明貨幣結(jié)構(gòu)因素對工業(yè)增長具有顯著的正向作用。如2002 年四季度、2009 年四季度、2017 年一季度,M1M2 增速差均持續(xù)處于正值,市場資金流動性高,企業(yè)經(jīng)營活力得到提升,因此,2003 年1 月、2010 年3 月、2017 年6 月 上 海 工業(yè)增長率均達到峰值。

3.短先行指數(shù)的變化領(lǐng)先上海工業(yè)增長率約1 個月,影響系數(shù)為0.14。在工業(yè)增加值增長率主要峰值時點,固定資產(chǎn)投資增速均保持同步起伏,該指數(shù)反映出固定資產(chǎn)投資對工業(yè)經(jīng)濟增長具有顯著的需求拉動作用。

4.一致指數(shù)中,基本面指標對上海工業(yè)增長率具有最大影響,系數(shù)為0.28;但鋼鐵產(chǎn)量指標與上海工業(yè)增長率呈弱負相關(guān)關(guān)系,系數(shù)為-0.07。如2009 年2 月 和2016年3 月,上海工業(yè)增加值增長率分別下降7.7%和4.5%,均處于谷底,但鋼材產(chǎn)量在此前后均一直保持快速增長,長期以來國內(nèi)鋼鐵行業(yè)處于產(chǎn)能過剩狀態(tài),這也是近年來開展供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要原因。

| 政策建議

(一)關(guān)注先行指標預(yù)警

1.貨幣增長率變化及其結(jié)構(gòu)變動:應(yīng)重點關(guān)注投資資金的流向,側(cè)重于工業(yè)實體投資。需合理調(diào)節(jié)貨幣結(jié)構(gòu)及信貸政策區(qū)間,更加注重資金精準投放,引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向,擴大社會資本投資。

2.固定資產(chǎn)投資及PMI 波動:積極擴大有效投資,增強發(fā)展內(nèi)生動力。政策上需要實施擴大內(nèi)需戰(zhàn)略,促進消費持續(xù)恢復(fù),激發(fā)市場主體活力;目標上需著力于暢通經(jīng)濟循環(huán),提升制造業(yè)核心競爭力,增強供應(yīng)鏈抗風(fēng)險能力。

3.大宗原料價格波動:市場方面,需進一步完善大宗商品庫存儲備機制,同時對國內(nèi)市場格局進行整合,提高市場集中度,構(gòu)建抱團進行價格談判的機制;金融方面,應(yīng)進一步完善期貨市場,幫助指導(dǎo)企業(yè)積極采用期貨期權(quán)等金融工具,規(guī)避大宗原料價格波動帶來的不利影響。

(二)優(yōu)化一致指標

當(dāng)前重化工業(yè)仍是拉動上海工業(yè)發(fā)展的主要引擎,因此在向高技術(shù)附加值、智能制造轉(zhuǎn)變的同時,保持傳統(tǒng)工業(yè)的優(yōu)勢依然至關(guān)重要。當(dāng)前迫于上海土地、人工成本較高等壓力,工業(yè)企業(yè)流失速度加快,對此應(yīng)充分發(fā)揮上海的市場位置優(yōu)勢,著力打造良好營商環(huán)境,加大對重點企業(yè)的市場及政策支持力度,減輕企業(yè)負擔(dān),幫助企業(yè)渡過難關(guān),同時應(yīng)進一步優(yōu)化工業(yè)結(jié)構(gòu),重點扶持科技創(chuàng)新能力強、產(chǎn)品附加值高的企業(yè),以加快實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級。

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