上海公共部门投资与私人部门投资对经济增长的影响分析

上海公共部门投资与私人部门投资对经济增长的影响分析

072015071 公共经济系 华佳

一、选题背景

在目前国际经济衰退的背景下，我国出台了“四万亿”经济刺激政策。而从目前的资金使用上看，绝大部分资金还是用于政府的公共投资上，因此在学界掀起了对拉动内需、转变经济驱动结构与资金使用方向之间矛盾问题的大讨论。

撇开经济结构调整的背景，一直以来，我国各级政府的财政支出中有很大一部分还是用于固定资产投资，消费型、民生性的财政支出比例一直没有显著提高。因此，我认为，在这样的现状背景下有必要考察一下政府投资对经济增长的影响，尤其是政府投资效率与私人部门投资效率之间的对比问题。

二、文献简述

政府公共支出对长期经济增长的影响一直以来都是经济学家研究的热点。新古典增长模型(Solow ,1956)认为政府支出对经济增长只有水平效应,而无增长效应。与之相反,在内生增长理论框架内,人均收入和增长率方面的跨国差异主要来源于人力资本投资、知识外溢和对物质资本、基础建设投资方面的差异。罗默(1986) 和卢卡斯(1988)认为,人力资本和实物资本的投资(包括私人资本和公共部门的资本积累,以及政府对商品和服务的支出流量)具有增长效应,能够影响稳态的增长率,从而影响经济的长期增长。巴罗(1990) 指出,提高人们当前消费水平的政府公共支出是消费性支出,由于税收会减少投资收益、挫伤投资积极性,这类支出的增加会损害经济增长;而政府用于诸如基础设施方面的公共投资有利于提高私人部门的生产率,促进经济增长。

长期以来,多数研究并没有区分非生产性的政府消费支出和生产性的投资支出,很少有人直接将政府公共投资（主要为基础建设投资）与生产率水平或产出的增长相联系,并从微观角度考察公共基础建设投资支出对生产绩效的影响。1980年代中期以后,随着新增长理论的兴起,经济学界对基础设施投资与经济增长的关注增多,有的学者还就“基础设施投资能否带来生产率提高”提出质疑,即所谓“基础设施投资之谜”(Holtz -Eakin ,1994 ;Haughwout ,2000) ,围绕基础建设

投资与经济增长的研究取得了许多新进展。

在这样的研究基础上，我的兴趣在于研究上海市政府公共投资（主要是基础设施投资）对上海经济增长的影响，通过与私人部门投资效率的对比，以对上海市政府投资的效率有个初步的判断，并对未来的政策取向和调整提出一些建议。

三、建模

在不考虑固定资产投资结构的情况下，经济增长模型一般采用C-D函数形

y?ALK。在规模报酬不变的假设下，存在约束条件???式：

???1。

如果我们将固定资产投资进行分类，区分为政府的公共投资和私人部门投

资，可以建立理论模型：

y?ALK??Kg?p。在规模报酬不变的假设下，存

在约束条件??????1。

对该模型取对数后，可以建立计量模型：

lngdp??0??1lnhc??2lnpub??3lnpriv?u

（gdp为国内生产总值，hc为人力资本投资，pub为政府公共投资，priv为私人部门投资，u为误差项）。

四、数据选取

在本模型中，gdp为上海市历年国内生产总值，hc为各年从业人员报酬总额，pub为城市基础设施投资额，priv为私人部门固定资产投资额。

数据的来源为2008年上海市统计年鉴，样本范围为1985年到2007年。

五、最小二乘结果

对模型

lngdp??0??1lnhc??2lnpub??3lnpri?v进

u行OLS拟合，拟合结果如下：

表一：初步的OLS拟合结果 Dependent Variable: LNGDP Method: Least Squares Date: 06/17/09 Time: 23:23 Sample: 1985 2007 Included observations: 23

Variable

C LNHC LNPUB LNPRIV

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 2.107929 0.985744 -0.255545 0.218238

Std. Error 0.352252 0.159292 0.157022 0.054805

t-Statistic 5.984143 6.188270 -1.627450 3.982099

Prob. 0.0000 0.0000 0.1201 0.0008 7.776877 1.073119 -1.626067 -1.428590 851.3913 0.000000

0.992616 Mean dependent var 0.991450 S.D. dependent var 0.099226 Akaike info criterion 0.187069 Schwarz criterion 22.69977 F-statistic 0.723843 Prob(F-statistic)

?2.?1 lngdpt0.99hltcn?0.2p6ulb?nt0.p22iv tr初步的拟合结果显示，上海市的公共投资对经济增长的系数为负，政府公共投资会在更大程度上占用私人部门投资的积极性和机会，总体上看并不利于经济发展。

六、最小二乘结果的检验分析

根据表一的结果，R-squared的拟合程度达99%，根据因变量个数调整后的R-squared的拟合程度也为99%，拟合结果良好。

从t检验的情况看，截距项、人力资本项和私人部门投资项的系数都显著，只有政府公共投资项的系数没有通过检验。

但从模型整体的F检验结果看，通过了显著性检验，说明模型整体的线性关系是成立的，但可能存在因变量的多重共线性。

七、系数约束检验

根据上文的理论分析，该模型可能存在系数之间的线性约束。即可能存在人力资本投资和固定资产投资之间的规模报酬不变关系：?1??2??3?1。

运用Wald检验，分析模型是否存在上述的线性约束关系，检验结果如下：

表二：线性约束关系检验 Wald Test: Equation: Untitled Test Statistic F-statistic Chi-square

Value 1.030860 1.030860

Value -0.051563

df Probability

0.3227 0.3100 Std. Err. 0.050786

(1, 19)

1

Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) -1 + C(2) + C(3) + C(4)

Restrictions are linear in coefficients.

通过查表，在5%的显著性下，F临界值为4.38，检验结果F为1.03，小于临界值，无法拒绝原假设，因此，存在线性约束。

八、线性约束下的模型构造

由于存在系数的线性约束，模型需要进行修正，通过引入束条件，利用

?2?1??1??3?1??2??3?1约

，将模型进行修正：

另：y?lngdp/pub

h?lnhc/pub

y??0??1h??3r?ur?lnpriv/pub修正后的模型为，OLS的拟合结果如下：

ln?gdp/pub?t?1.75?1.11ln?hc/pub?t?0.2ln?priv/pub?t

表三：线性约束下的模型拟合结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/17/09 Time: 23:32 Sample: 1985 2007 Included observations: 23

Variable

C H R

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 1.756720 1.108311 0.196094

Std. Error 0.066584 0.104009 0.050317

t-Statistic 26.38351 10.65596 3.897184

Prob. 0.0000 0.0000 0.0009 2.435461 0.329807 -1.660188 -1.512080 111.3375 0.000000

0.917585 Mean dependent var 0.909344 S.D. dependent var 0.099302 Akaike info criterion 0.197219 Schwarz criterion 22.09216 F-statistic 0.732837 Prob(F-statistic)

九、线性约束模型的检验结果分析

修正后的模型各项系数都通过了t检验和F检验，消除了初步模型中的问题。但是整体拟合程度R-squared和Adjusted R-squared都有所下降，但拟合程度都超过了90%，效果还可以。

十、误差分析

由于模型整体拟合程度在90%左右，可能存在异方差、异常值等问题，因此需要对误差进行进一步分析。

对拟合模型的方差估计值为：

??0.197219/(23?2?1)?9.86*10???0.0993 ?2?3

误差分布图如下：

.2.1.0-.1-.2-.38688909294969800020406Y Residuals 图一：误差分布图

十一、异常现象

et?2根据残差大于2倍的回归方程标准差标准，即：??推测在95年可能出现异常值，需引入虚拟变量：

，根据残差分布图，

M??1(t?1995)0(t?1995)

进一步修正后的模型为

y??0??1h??3r??4M?u 拟合结果如下：

表四：异常值修正后的模型拟合结果

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 00:04 Sample: 1985 2007 Included observations: 23

Variable

C H R M

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 1.751413 1.133862 0.213526 -0.232917

Std. Error 0.058938 0.092548 0.045029 0.090959

t-Statistic 29.71601 12.25160 4.741960 -2.560678

Prob. 0.0000 0.0000 0.0001 0.0191 2.435461 0.329807 -1.869707 -1.672230 97.03437 0.000000

0.938730 Mean dependent var 0.929056 S.D. dependent var 0.087845 Akaike info criterion 0.146619 Schwarz criterion 25.50163 F-statistic 1.258747 Prob(F-statistic)

ln?gdp/pu?tb?1.7?51.1?3lhnc?pt/u?blnri?vt?0.21p?p/ub 0.M23修正后的模型通过了t和F检验，并且R-squared的拟合程度也有所提高。考虑到94、95年是中国经济改革的大年，尤其是94年的分税制改革，对地方政府财政收支都产生了深远的影响。这一阶段也是银行集中改革的阶段，而投资的驱动与银行的信贷也紧密联系。因此，有理由相信1995年作为虚拟变量的引入，是具有经济背景变迁内涵的，从系数的显著性检验上也印证了这一点。

十二、异方差检验

运用White检验（存在交叉项）确定模型是否存在异方差问题，检验结果如下：

表五：White异方差检验结果： White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 00:13 Sample: 1985 2007 Included observations: 23

Variable

C H H^2 H*R H*M R R^2

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 0.019208 -0.040869 0.040900 0.052962 -0.019546 -0.028582 0.008497

Std. Error 0.014613 0.056693 0.053860 0.066357 0.020356 0.036000 0.014586

0.384387 Probability 2.897658 Probability

t-Statistic 1.314430 -0.720876 0.759373 0.798139 -0.960195 -0.793966 0.582543

0.878313 0.821578

Prob. 0.2072 0.4814 0.4587 0.4365 0.3512 0.4388 0.5683 0.006375 0.008466 -6.275909 -5.930324 0.384387 0.878313

0.125985 Mean dependent var -0.201770 S.D. dependent var 0.009281 Akaike info criterion 0.001378 Schwarz criterion 79.17296 F-statistic 2.316195 Prob(F-statistic)

由于

22nR?2.898??0.05(6)?12.59，因此接受原假设（各系数取0），模型不

存在异方差。

十三、条件异方差分析

虽然模型不存在关于因变量的异方差问题，但由于模型为时间序列数据，应该进一步考虑是否存在关于残差序列相关的条件异方差问题。运用ARCH检验，检验结果如下：

表六：条件异方差分析 ARCH Test: F-statistic Obs*R-squared

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 00:21 Sample (adjusted): 1986 2007

Included observations: 22 after adjustments

Variable

C RESID^2(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 0.007659 -0.311392

Std. Error 0.002053 0.194845

t-Statistic 3.730127 -1.598149

2.554081 Probability 2.491335 Probability

0.125689 0.114475

Prob. 0.0013 0.1257 0.005701 0.008009 -6.801455 -6.702270 2.554081 0.125689

0.113243 Mean dependent var 0.068905 S.D. dependent var 0.007728 Akaike info criterion 0.001194 Schwarz criterion 76.81601 F-statistic 1.863626 Prob(F-statistic)

令p=1,考虑滞后一阶：

LM(1)?(23?1)R?2.383??0.05(1)?3.8422，接受原假设，不存在ARCH效应。

十四、多重共线性分析

根据因变量的相关系数矩阵，各变量之间的相关系数均很小，因此基本不存在多重共线性。这也说明了经过系数线性约束后的模型消除了之前对多重共线性问题的猜测。

表七：因变量相关系数矩阵 Coefficient covariance matrix

C H R

C

H

R

0.0044334315 -0.006581788 -0.002734717 -0.006581788 0.0108177724 0.0045124725 -0.002734717 0.0045124725 0.0025317818

十五、序列相关分析

首先，运用DW检验，以确认是否存在一阶自相关。根据表六中的结论，Durbin-Watson stat为1.258747，而在3个解释变量、样本容量23、5%显著性下，dl=1.17，du=1.54，DW统计量在dl和du之间，无法判断是否存在一阶自相关。

进一步，利用相关图进行检验，如下：

图二：残差相关图

通过偏相关性和自相关图分析，判断不存在自相关性。 最后，利用LM检验进行确认，检验结论如下：

表八：序列相关LM检验结果

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic Obs*R-squared

Test Equation:

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 00:51

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable

C H R M RESID(-1) RESID(-2)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -0.000523 -0.001534 -0.001503 0.029622 0.351790 -0.164850

Std. Error 0.064946 0.106230 0.052800 0.102917 0.258828 0.289457

t-Statistic -0.008049 -0.014443 -0.028467 0.287822 1.359165 -0.569515

Prob. 0.9937 0.9886 0.9776 0.7770 0.1919 0.5765 2.17E-17 0.081636 -1.812466 -1.516250 0.420752 0.827853

1.051880 Probability 2.532825 Probability

0.370942 0.281841

0.110123 Mean dependent var -0.151606 S.D. dependent var 0.087606 Akaike info criterion 0.130473 Schwarz criterion 26.84335 F-statistic 1.734137 Prob(F-statistic)

在5%显著性下，没有通过检验，可以判断不存在自相关性（本例为2阶滞后）。

十六、单位根过程检验

以上的模型拟合性较好，但由于是时间序列，可能存在伪回归的问题。因此，需要进一步对各变量序列的平稳性进行判断。可以运用单位根过程检验，看各个变量序列是否存在单位根，如果存在，则序列为非平稳的。ADF检验结果如下：

1）y序列的检验

首先，对带有趋势项和截距项的模型

?yt????t??yt?1??1?yt?1??2?yt?2?ut进行估计，结果如下：

表九：带趋势项和截距项的y序列单位根检验

Null Hypothesis: Y has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 2 (Fixed)

t-Statistic -1.356615 -4.498307 -3.658446 -3.268973

Std. Error 0.159922 0.251202 0.261794 0.467744 0.008373

t-Statistic -1.356615 0.699452 -0.049259 1.172718 -0.547435

Prob.* 0.8421

Prob. 0.1950 0.4950 0.9614 0.2592 0.5921 -0.034917 0.144451 -0.735410 -0.486477 0.617182 0.657015

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 01:04 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable Y(-1) D(Y(-1)) D(Y(-2)) C

@TREND(1985) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -0.216952 0.175704 -0.012896 0.548532 -0.004584

0.141323 Mean dependent var -0.087658 S.D. dependent var 0.150649 Akaike info criterion 0.340427 Schwarz criterion 12.35410 F-statistic 1.861231 Prob(F-statistic)

不能拒绝原假设，该模型存在单位根。进一步需要对不存在趋势项的模型进行估计，模型形式为

?yt????yt?1??1?yt?1??2?yt?2?ut，检验结果如下：

表十：带截距项的y序列单位根检验

Null Hypothesis: Y has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Fixed)

t-Statistic -1.366217 -3.808546 -3.020686 -2.650413

Std. Error 0.115676 0.231291 0.233808 0.280772

t-Statistic -1.366217 0.559413 -0.304792 1.233718

Prob.* 0.5775

Prob. 0.1908 0.5836 0.7645 0.2351 -0.034917 0.144451 -0.815628 -0.616481 0.756109 0.534876

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 01:07 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable Y(-1) D(Y(-1)) D(Y(-2)) C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -0.158039 0.129387 -0.071263 0.346393

0.124167 Mean dependent var -0.040051 S.D. dependent var 0.147315 Akaike info criterion 0.347228 Schwarz criterion 12.15628 F-statistic 1.809828 Prob(F-statistic)

不能拒绝原假设，存在单位根。进一步对不存在趋势项和截距项的模型进行估计，模型形式为

?yt??yt?1??1?yt?1??2?yt?2?ut，检验结果如下：

表十一：不带趋势项及截距项的y序列单位根检验

Null Hypothesis: Y has a unit root Exogenous: None Lag Length: 2 (Fixed)

t-Statistic -1.128877 -2.685718 -1.959071 -1.607456

Std. Error 0.014551 0.233762 0.235199

t-Statistic -1.128877 0.437966 -0.468537

Prob.* 0.2263

Prob. 0.2746 0.6669 0.6454 -0.034917 0.144451 -0.824756 -0.675396 1.829790

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 01:08 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable Y(-1) D(Y(-1)) D(Y(-2))

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficient -0.016427 0.102380 -0.110199

0.040850 Mean dependent var -0.071991 S.D. dependent var 0.149560 Akaike info criterion 0.380260 Schwarz criterion 11.24756 Durbin-Watson stat

同样，不能拒绝原假设。根据以上三个检验，y序列为非平稳序列。

2）h序列的检验

首先，对带有趋势项和截距项的模型进行估计，结果如下：

?ht????t??ht?1??1?ht?1??2?ht?2?ut表十二：带趋势项和截距项的h序列单位根检验

Null Hypothesis: H has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 2 (Fixed)

t-Statistic -1.156581 -4.498307 -3.658446 -3.268973

Std. Error 0.192873 0.277233 0.256432 0.276017 0.012837

t-Statistic -1.156581 0.410758 0.256667 0.743720 -0.675128

Prob.* 0.8922

Prob. 0.2655 0.6871 0.8009 0.4685 0.5099 -0.039198 0.146345 -0.673677 -0.424744 0.464131 0.761082

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(H) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 01:10 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable H(-1) D(H(-1)) D(H(-2))

C

@TREND(1985) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -0.223073 0.113876 0.065818 0.205280 -0.008667

0.110137 Mean dependent var -0.127160 S.D. dependent var 0.155372 Akaike info criterion 0.362105 Schwarz criterion 11.73677 F-statistic 1.942982 Prob(F-statistic)

不能拒绝原假设，该模型存在单位根。进一步需要对不存在趋势项的模型进行估计，模型形式为

?ht????ht?1??1?ht?1??2?ht?2?ut，检验结果如下：

表十三：带截距项的h序列单位根检验

Null Hypothesis: H has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Fixed)

t-Statistic -1.188467 -3.808546 -3.020686 -2.650413

Std. Error 0.091856 0.236458 0.229972 0.065839

t-Statistic -1.188467 0.088267 -0.021814 0.372178

Prob.* 0.6581

Prob. 0.2520 0.9308 0.9829 0.7146 -0.039198 0.146345 -0.743743 -0.544597 0.483349 0.698512

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(H) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 01:11 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable H(-1) D(H(-1)) D(H(-2))

C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -0.109167 0.020871 -0.005017 0.024504

0.083097 Mean dependent var -0.088822 S.D. dependent var 0.152706 Akaike info criterion 0.373108 Schwarz criterion 11.43743 F-statistic 1.883477 Prob(F-statistic)

不能拒绝原假设，存在单位根。进一步对不存在趋势项和截距项的模型进行估计，模型形式为:

?ht??ht?1??1?ht?1??2?ht?2?ut，检验结果如下：

表十四：不带趋势项及截距项的h序列单位根检验

Null Hypothesis: H has a unit root Exogenous: None Lag Length: 2 (Fixed)

t-Statistic -1.616541 -2.685718 -1.959071 -1.607456

Std. Error 0.049990 0.225870 0.217055

t-Statistic -1.616541 0.015618 -0.121001

Prob.* 0.0983

Prob. 0.1244 0.9877 0.9051 -0.039198 0.146345 -0.835123 -0.685763 1.874208

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(H) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 01:11 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable H(-1) D(H(-1)) D(H(-2))

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficient -0.080811 0.003528 -0.026264

0.075159 Mean dependent var -0.033646 S.D. dependent var 0.148787 Akaike info criterion 0.376338 Schwarz criterion 11.35123 Durbin-Watson stat

同样，不能拒绝原假设。根据以上三个检验，h序列为非平稳序列。

3）r序列的检验

首先，对带有趋势项和截距项的模型行估计，结果如下：

?rt????t??rt?1??1?rt?1??2?rt?2?ut进

表十五：带趋势项和截距项的r序列单位根检验

Null Hypothesis: R has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 2 (Fixed)

t-Statistic -2.476961 -4.498307 -3.658446 -3.268973

Std. Error 0.231897 0.237054 0.251269 0.406390 0.031236

t-Statistic -2.476961 1.997250 0.985774 -1.910842 2.073618

Prob.* 0.3342

Prob. 0.0256 0.0643 0.3399 0.0753 0.0557 0.073083 0.343134 0.733048 0.981981 1.924740 0.158530

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(R) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 01:12 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable R(-1) D(R(-1)) D(R(-2))

C

@TREND(1985) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -0.574401 0.473456 0.247695 -0.776546 0.064772

0.339177 Mean dependent var 0.162957 S.D. dependent var 0.313934 Akaike info criterion 1.478315 Schwarz criterion -2.330475 F-statistic 1.989471 Prob(F-statistic)

不能拒绝原假设，该模型存在单位根。进一步需要对不存在趋势项的模型进行估计，模型形式为

?rt????rt?1??1?rt?1??2?rt?2?ut，检验结果如下：

表十六：带截距项的r序列单位根检验

Null Hypothesis: R has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 2 (Fixed)

t-Statistic -1.321375 -3.808546 -3.020686 -2.650413

Std. Error 0.100024 0.239995 0.250748 0.080736

t-Statistic -1.321375 1.178764 0.120015 0.647165

Prob.* 0.5986

Prob. 0.2050 0.2557 0.9060 0.5267 0.073083 0.343134 0.885097 1.084243 0.939298 0.444753

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(R) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 01:12 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable R(-1) D(R(-1)) D(R(-2))

C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -0.132170 0.282897 0.030094 0.052249

0.149746 Mean dependent var -0.009677 S.D. dependent var 0.344790 Akaike info criterion 1.902088 Schwarz criterion -4.850968 F-statistic 1.987707 Prob(F-statistic)

不能拒绝原假设，存在单位根。进一步对不存在趋势项和截距项的模型进行估计，模型形式为:

?ht??rt?1??1?rt?1??2?rt?2?ut，检验结果如下：

表十七：不带趋势项及截距项的h序列单位根检验

Null Hypothesis: R has a unit root Exogenous: None Lag Length: 2 (Fixed)

t-Statistic -1.393214 -2.685718 -1.959071 -1.607456

Std. Error 0.098066 0.231546 0.241906

t-Statistic -1.393214 1.349433 0.252279

Prob.* 0.1471

Prob. 0.1815 0.1949 0.8039 0.073083 0.343134 0.810937 0.960296 1.978344

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(R) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 01:12 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable R(-1) D(R(-1)) D(R(-2))

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficient -0.136627 0.312456 0.061028

0.127489 Mean dependent var 0.024841 S.D. dependent var 0.338846 Akaike info criterion 1.951878 Schwarz criterion -5.109365 Durbin-Watson stat

同样，不能拒绝原假设。根据以上三个检验，r序列为非平稳序列。 由于变量序列均为非平稳，因此可能存在伪回归，需要进行协整检验。

十七、协整检验

首先，需对各变量序列的单整性进行判断。 Y序列一阶差分的单位根检验结果如下：

表十八：y序列一阶差分单位根检验（带截距项）

Null Hypothesis: D(Y) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Fixed)

t-Statistic -3.095556 -3.808546 -3.020686 -2.650413

Std. Error 0.322486 0.238201 0.035665

t-Statistic -3.095556 0.448598 -0.960215

Prob.* 0.0432

Prob. 0.0066 0.6594 0.3504 0.003371 0.195215 -0.805286 -0.655926 7.373074 0.004948

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(Y,2) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 02:00 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable D(Y(-1)) D(Y(-1),2)

C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -0.998273 0.106856 -0.034246

0.464502 Mean dependent var 0.401502 S.D. dependent var 0.151023 Akaike info criterion 0.387736 Schwarz criterion 11.05286 F-statistic 1.838472 Prob(F-statistic)

表十九：y序列一阶差分单位根检验（不带截距项）

Null Hypothesis: D(Y) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Fixed)

t-Statistic -2.949451 -2.685718 -1.959071 -1.607456

Std. Error 0.304819 0.232965

t-Statistic -2.949451 0.264013

Prob.* 0.0054

Prob. 0.0086 0.7948 0.003371 0.195215 -0.852470 -0.752897 1.870272

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(Y,2) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 02:01 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable D(Y(-1)) D(Y(-1),2)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficient -0.899048 0.061506

0.435459 Mean dependent var 0.404095 S.D. dependent var 0.150696 Akaike info criterion 0.408765 Schwarz criterion 10.52470 Durbin-Watson stat

拒绝原假设，因此不存在单位根，序列平稳。可以认为y序列为1阶单整。 H序列一阶差分单位根检验如下：

表二十：h序列一阶差分单位根检验（带截距项）

Null Hypothesis: D(H) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Fixed)

t-Statistic -3.060971 -3.808546 -3.020686 -2.650413

Std. Error 0.337756 0.230492 0.037218

t-Statistic -3.060971 0.186353 -1.085475

Prob.* 0.0462

Prob. 0.0071 0.8544 0.2929 0.004840 0.207280 -0.759146 -0.609786 8.588783 0.002643

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(H,2) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 02:03 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable D(H(-1)) D(H(-1),2)

C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -1.033861 0.042953 -0.040400

0.502598 Mean dependent var 0.444080 S.D. dependent var 0.154548 Akaike info criterion 0.406045 Schwarz criterion 10.59146 F-statistic 1.883574 Prob(F-statistic)

表二十一：h序列一阶差分单位根检验（不带截距项）

Null Hypothesis: D(H) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Fixed)

t-Statistic -2.848428 -2.685718 -1.959071 -1.607456

Std. Error 0.315321 0.224824

t-Statistic -2.848428 -0.076753

Prob.* 0.0068

Prob. 0.0107 0.9397 0.004840 0.207280 -0.792133 -0.692560 1.933195

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(H,2) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 02:03 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable D(H(-1)) D(H(-1),2)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficient -0.898168 -0.017256

0.468123 Mean dependent var 0.438574 S.D. dependent var 0.155311 Akaike info criterion 0.434188 Schwarz criterion 9.921334 Durbin-Watson stat

拒绝原假设，因此不存在单位根，序列平稳。可以认为y序列为1阶单整。 r序列一阶差分单位根检验如下：

表二十二：h序列一阶差分单位根检验（不带截距项）

Null Hypothesis: D(R) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Fixed)

t-Statistic -2.666224 -2.685718 -1.959071 -1.607456

Std. Error 0.287481 0.235661

t-Statistic -2.666224 0.189004

Prob.* 0.0105

Prob. 0.0157 0.8522 -0.005801 0.424663 0.819054 0.918628 2.001665

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(R,2) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 02:04 Sample (adjusted): 1988 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 20 after adjustments

Variable D(R(-1)) D(R(-1),2)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficient -0.766489 0.044541

0.365305 Mean dependent var 0.330044 S.D. dependent var 0.347590 Akaike info criterion 2.174741 Schwarz criterion -6.190545 Durbin-Watson stat

拒绝原假设，因此不存在单位根，序列平稳。可以认为y序列为1阶单整。 由于y,h,r均为1阶单整，可以进一步分析三个序列是否协整。 对模型

yt??ht??rt?ut进行拟合，结果如下：

表二十三：协整关系的拟合结果

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 01:29 Sample: 1985 2007 Included observations: 23

Variable

H R

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficient 3.716304 1.279709

Std. Error 0.188912 0.169737

t-Statistic 19.67217 7.539363

Prob. 0.0000 0.0000 2.435461 0.329807 1.830928 1.929667 0.683721

-1.950818 Mean dependent var -2.091333 S.D. dependent var 0.579874 Akaike info criterion 7.061324 Schwarz criterion -19.05568 Durbin-Watson stat

然后，对上述拟合模型的残差序列的平稳性进行检验，运用单位根检验方法。

表二十四：残差序列的单位根检验

Null Hypothesis: E1 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Fixed)

t-Statistic -3.154122 -3.788030 -3.012363 -2.646119

Std. Error 0.180210 0.206706 0.094453

t-Statistic -3.154122 1.989080 1.447224

Prob.* 0.0377

Prob. 0.0055 0.0621 0.1650 0.037371 0.485868 1.172967 1.322185 5.230991 0.016183

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Dependent Variable: D(E1) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 01:32 Sample (adjusted): 1987 2007

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Included observations: 21 after adjustments

Variable E1(-1) D(E1(-1))

C

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -0.568406 0.411155 0.136694

0.367577 Mean dependent var 0.297308 S.D. dependent var 0.407287 Akaike info criterion 2.985891 Schwarz criterion -9.316154 F-statistic 1.971621 Prob(F-statistic)

该残差序列是存在截距项的平稳序列，因此，y,h,r之间存在协整关系。虽然变量均为非平稳，但长期来看，三者之间依然存在稳定的关系，不是伪回归。根据文章最初的做法，带截距项的拟合结果如下：

表二十五：协整检验后的拟合结果

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 01:45 Sample: 1985 2007 Included observations: 23

Variable

C H R

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient 1.756720 1.108311 0.196094

Std. Error 0.066584 0.104009 0.050317

t-Statistic 26.38351 10.65596 3.897184

Prob. 0.0000 0.0000 0.0009 2.435461 0.329807 -1.660188 -1.512080 111.3375 0.000000

0.917585 Mean dependent var 0.909344 S.D. dependent var 0.099302 Akaike info criterion 0.197219 Schwarz criterion 22.09216 F-statistic 0.732837 Prob(F-statistic)

十八、误差修正模型

协整后的拟合结果基本反映了长期均衡的一种关系，但从短期来看，变量之间的关系一般都会偏离长期均衡，产生波动性。为反映短期的状态，以及短期变动与长期均衡之间的关系，可以通过误差修正模型进行分析。考虑建立以下形式的模型。

llit?ili?yt????hi?0???i?0?rt?i????yii?0t?i?1??et?1?vt

Y的变动分解为因变量的变动、y滞后变量以及上期偏离长期均衡的残差三种因素。对l取不同的值，依次拟合，去掉不显著的滞后项。

通过对l取3,2,1,0，依次拟合，获得的误差修正模型为如下结果（l取2）：

表二十六：误差修正模型拟合变量的获取（l=2）

Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 06/18/09 Time: 02:55 Sample (adjusted): 1989 2007

Included observations: 19 after adjustments

Variable D(H) D(H(-1)) D(H(-2)) D(R) D(R(-1)) D(R(-2)) D(Y(-1)) D(Y(-2)) D(Y(-3)) E11(-1)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficient 1.055683 -0.664608 -0.286715 0.174388 -0.058563 -0.110846 0.840402 0.367857 0.336834 -1.092134

Std. Error 0.128375 0.262956 0.269575 0.066733 0.060006 0.063462 0.275479 0.279620 0.145549 0.325796

t-Statistic 8.223409 -2.527450 -1.063583 2.613210 -0.975962 -1.746656 3.050694 1.315560 2.314230 -3.352207

Prob. 0.0000 0.0324 0.3152 0.0281 0.3546 0.1146 0.0138 0.2208 0.0459 0.0085 -0.039132 0.147140 -2.406533 -1.909459 2.424848

0.910205 Mean dependent var 0.820410 S.D. dependent var 0.062355 Akaike info criterion 0.034993 Schwarz criterion 32.86206 Durbin-Watson stat

根据以上的结果，去除不需要的变量，取D(H), D(H(-1)), D(R), D(Y(-1)), D(Y(-3)), E11(-1)作为误差修正模型的解释变量进行拟合，拟和结果如下：

表二十七：误差修正模型

Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 06/19/09 Time: 07:58 Sample (adjusted): 1989 2007

Included observations: 19 after adjustments

Variable D(H) D(H(-1)) D(R) D(Y(-1)) D(Y(-3)) E11(-1)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood

Coefficient 0.957754 -0.418689 0.116783 0.574534 0.271678 -0.579737

Std. Error 0.108816 0.223213 0.047688 0.240402 0.133037 0.199748

t-Statistic 8.801609 -1.875739 2.448871 2.389892 2.042114 -2.902336

Prob. 0.0000 0.0833 0.0293 0.0327 0.0620 0.0124 -0.039132 0.147140 -2.449487 -2.151244 2.201195

0.868944 Mean dependent var 0.818538 S.D. dependent var 0.062679 Akaike info criterion 0.051073 Schwarz criterion 29.27013 Durbin-Watson stat

?ln?gdp/pub?t?0.96?ln?hc/pub?t?0.42?ln?hc/pub?t?1?0.12?ln?priv/pub?t?0.57?ln?gdp/pub?t?1?0.27?ln?gdp/pub?t?3?0.58et?1

十九、实证分析

最初的模型拟合结果为：

lngdpt?2.1?0.99lnhct?0.26lnpubt?0.22lnprivt

这一模型粗略反映了政府公共投资、私人部门固定资产投资以及社会人力资本投资的产出贡献情况，初步分析可知，政府公共投资的效率很低，对国内生产总值的贡献为负；私人部门固定资产的产出贡献率和社会人力资本投资贡献率为正，但后者大大高于前者。由于模型检验结果存在一定的问题，通过规模报酬不变的线形约束，修正的模型拟合结果如下：

ln?gdp/pub?t?1.75?1.11ln?hc/pub?t?0.2ln?priv/pub?t

该模型的直观含义是，单位公共投资产出额、人力资本投资额与公共投资配比情况、私人部门固定资产投资额与公共投资配比情况之间的关系。这一模型能

反映边际报酬情况，即若人力资本投资额与公共投资配比情况前的系数为正，说明相对于公共投资，人力资本投资的边际产出还处于递增阶段，人力资本的投资效率较高。

根据该模型的结果，社会人力资本投资产出贡献率为1.11，私人部门固定资产投资产出贡献率为0.21，则根据线形约束，政府公共投资的产出贡献率为-0.32。同样反映了政府部门公共投资效率较低。

由于存在异常值，进一步对1995年引入虚拟变量M，拟和的结果如下：

ln?gdp/pub?t?1.75?1.13ln?hc/pub?t?0.21ln?priv/pub?t?0.23M

根据该模型的结果，社会人力资本投资产出贡献率为1.13，私人部门固定资产投资产出贡献率为0.21，则根据线形约束，政府公共投资的产出贡献率为-0.34。1995年期间由于财政、金融等制度的改革，使单位公共投资的产值贡献度下降0.23。

由于序列是协整的，因此上述的模型能够反映一种长期均衡关系。从长期来看，上海的人力资本投资对产值贡献度最大，私人部门固定资产投资对生产总值的贡献较小，但依然为正。而政府公共投资对生产总值的贡献度为负，反映了政府投资效率低下，不仅挤占了私人投资，更无法达到私人部门投资的效率。

根据误差修正模型：

?ln?gdp/pub?t?0.96?ln?hc/pub?t?0.42?ln?hc/pub?t?1?0.12?ln?priv/pub?t?0.57?ln?gdp/pub?t?1?0.27?ln?gdp/pub?t?3?0.58et?1 短期内单位政府投资的生产总值变动，一方面受到了前期该指标的值的滞后性影响（

0.57?ln?gdp/pub?t?1?0.27?ln?gdp/pub?t?3）。

另一方面受到人力资本和私人部门固定资产投资与公共投资的占比变动的影响（

0.96?ln?hc/pub?t?0.42?ln?hc/pub?t?1?0.12?ln?priv/pub?t），其中人力

资本投资与公共投资的配比情况存在较大比例的前期影响，反映了相比私人部门固定资产投资，人力资本投资的效率发挥更受公共投资的影响，人力资本投资和公共投资能产生更大的配比效应。当上期公共投资大量投资时，会提高下期人力资本相对于公共投资的产出贡献，提高的程度为上期增量的42%。

最后，长期均衡对短期的修正程度在58%左右。当上期的实际值偏离了长期

均衡，会在下期获得58%的调整。若上期实际值相比长期均衡突增了a，下期的实际值会在下期长期均衡的情况下下降58%a，作为对上期的调整。短期的波动平均而言会在2年左右的时间内获得修正，从而反映出长期均衡的关系。

综合来看，根据线形约束关系，公共投资的总产值贡献率约为1-0.96-0.12=-0.08。虽然依然为负，但大于长期趋势的-0.34。短期来看，投资对产值的贡献主要通过乘数效应直接体现了各相关部门的收入增长；长期来看，投资对产值的工作主要通过产能提高、产出效率提高来体现。因此，短期来看，相比私人部门固定资产投资或人力资本投资，公共投资的乘数效应最小，也就是说拉动的就业、消费、再投资的程度较小，但差距不如长期中产能变动所带来的差异。因此，公共投资在短期内，不及私人部门固定资产投资或人力资本投资能拉动经济；在长期内，形成的产能增量和产出效率提高率大大小于私人部门固定资产投资或人力资本投资。

二十、结论和建议

通过以上的分析可知，上海政府投资（主要是基础设施投资）并不利于上海整体的经济增长。短期来看，其乘数效应小于私人部门固定资产投资以及社会人力资本投资；从长期来看，其带来的经济效率或产能增量也不如上述两部门投资。但相对而言，政府投资对人力资本的释放和协同具有一定的增进作用。

短期内的乘数效应小，说明政府投资过程中市场化程度过低，很难一轮一轮启动市场的需求。因此，对于基础设施建设这样的重大项目，在整个建设运作的过程中，应该更多地引入私人部门的力量，通过公私合作的模式，真正提高政府投资项目本身的运行和建设效率，并带动更多的经济增量。

长期内的生产效率提高有限，说明政府基础设施投资的存量规模、投资速度和投资方向上出现了问题。可能存在大量的重复建设，从而大大降低了投资的边际产出，从另一方面另私人固定资产投资和人力资本投资成为的短板，并大大提高后面两者的边际产出。相比之下，政府投资的效率就显得低下了。而对于地方政府热衷于基础设施投资、热衷于重复建设的问题，牵涉到财政制度改革、政府行政领域的激励机制改革问题，只有推进政府部门改革，改变地方政府业绩考核指标，才能在一定程度上缓解这一问题。至于短视政府、非理性政府等行为，这是世界各个主权国家政府的通病，只能通过机制设计，在中远期慢慢调整。

另外，政府投资效率低下的问题也间接反映了金融（尤其是银行）体系的弊端。上海的城市基础设施建设融资在很大程度上是运用了上海城投等政府背景的公司，这些公司本身变成了政府投资的融资平台。而随着中国银行业的改革，虽然各国有银行摆脱了国有企业的束缚，但目前又陷入了盲目为地方政府城市建设融资的圈套，并没有达到银行业改革最初的利润最大化驱动目标。由于中国的利率管制，银行存贷差额之间的收益在公私部门之间并不明显，而依靠了土地增值等政府信用的担保，银行自然更愿意为政府融资，却并不对政府项目本身的盈利能力或效率有足够的重视，对政府的抵押品也存在一定的盲信。在银政合作的模式下，地方政府融资越来越容易，投资的盲目性也就会暴露出来，投资效率也必然降低。对于这一问题，只有通过银行业的再改革，一方面在利率管制上需要有所松动；另一方面应拓宽私人部门的融资渠道（比如企业债券），增加银行对客户流失的危机感；再次，对政府的金融风险需要进行评价和公示，增加信息披露。

附：数据

所有数据均来自2008年上海统计年鉴。

表4.1 上海市生产总值（1978～2007）

上海市生产总

年 份

值 （亿元）

1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992

272.81 286.43 311.89 324.76 337.07 351.81 390.85 466.75 490.83 545.46 648.30 696.54 781.66 893.77 1 114.32

第一产业 11.00 11.39 10.10 10.58 13.31 13.52 17.26 19.53 19.69 21.60 27.36 29.63 34.24 34.06 34.16

第二产业 211.05 221.21 236.10 244.34 249.32 255.32 275.37 325.63 336.02 364.38 433.05 466.18 505.60 550.64 677.39

其 中

其 中 工 业 建筑业 207.47 3.58 216.62 4.59 230.87 5.23 237.12 7.22 240.75 8.57 246.26 9.06 263.19 12.18 311.12 14.51 318.89 17.13 336.54 27.84 399.53 33.52 432.92 33.26 469.83 35.77 514.79 35.85 636.68 40.71

第三产业 50.76 53.83 65.69 69.84 74.44 82.97 98.22 121.59 135.12 159.48 187.89 200.73 241.82 309.07 402.77

人均生产总值

（元） 2 497 2 568 2 737 2 813 2 877 2 963 3 259 3 855 4 008 4 396 5 162 5 487 6 107 6 954 8 650

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

1 519.23 1 990.86 2 499.43 2 957.55 3 438.79 3 801.09 4 188.73 4 771.17 5 210.12 5 741.03 6 694.23 8 072.83 9 164.10 10 366.37 12 188.85

37.82 47.61 59.82 68.72 72.03 73.84 74.49 76.68 78.00 79.68 81.02 83.45 90.26 93.80 101.84

902.38 1 148.45 1 419.41 1 596.72 1 774.02 1 871.89 1 984.64 2 207.63 2 403.18 2 622.45 3 209.02 3 892.12 4 452.92 5 028.37 5 678.51

846.71 55.67 1 074.37 74.08

579.03 794.80

10 729 13 807 17 022 19 779 22 583 24 513 26 527 29 671 32 201 35 329 39 128 46 338 51 529 57 695 66 367

1 308.20 111.21 1 020.20 1 452.79 143.93 1 292.11 1 598.91 175.11 1 592.74 1 670.19 201.70 1 855.36 1 787.98 196.66 2 129.60 1 998.96 208.67 2 486.86 2 166.74 236.44 2 728.94 2 368.02 254.43 3 038.90 2 941.24 267.78 3 404.19 3 593.25 298.87 4 097.26 4 129.52 323.40 4 620.92 4 670.11 358.26 5 244.20 5 298.08 380.43 6 408.50

注: 1978年～1992年的人均生产总值按户籍人口计算，1993年以后按半年以上常住人口计算。

表10.1 主要年份城市基础设施投资额

单位：亿元

其 中

年 份

合 计

电力建设 运输邮电

其 中 交通运输 邮电通信

3.84 0.60 1.23 1.84 2.37 3.55 3.80 2.90 4.58 6.43

共用设施 17.12 1.33 12.77 10.70 10.94 10.55 14.44

其 中 公用事业 市政建设 6.85 0.64 7.88 5.67 5.36 4.01 6.84

10.27 0.69 4.89 5.03 5.58 6.54 7.60 8.80 13.37

1950～1978 60.08 1980 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001

9.55 23.49 24.78 32.64 37.08 36.09 47.22 61.38 84.35

19.71 23.25 19.41 5.31 3.97 5.68 9.31

2.91 6.75 8.40

2.31 5.52 6.56

12.39 10.02

8.80 6.16 7.17

14.18 12.35 11.69

9.96

17.53 10.06 19.63 10.83 22.52

9.15

19.79 19.07 14.49 19.70 21.44 15.01

43.21 12.58 30.63

167.94 25.77 46.44 31.75 14.69 95.73 37.91 57.82 238.16 41.57 72.68 36.83 35.85 123.91 26.77 97.14 273.78 57.33 79.36 25.94 53.42 137.09 35.03 102.06 378.78 77.61 147.21 69.66 77.55 153.96 48.31 105.65 412.85 80.24 146.10 85.06 61.04 186.51 52.24 134.27 531.38 89.58 181.46 108.79 72.67 260.34 58.37 201.97 501.39 83.05 166.16 102.24 63.92 252.18 64.20 187.98 449.90 64.61 117.52 48.83 68.69 267.77 104.43 163.34 510.78 72.22 168.42 60.72 107.70 270.14 92.25 177.89

2002 2003 2004 2005 2006 2007

583.49 62.14 171.24 63.01 108.23 350.11 148.42 201.69 604.62 66.00 350.35 273.77 76.58 188.28 36.91 151.36 672.58 89.52 371.35 316.96 54.39 211.71 26.92 184.80 885.74 124.22 443.90 385.58 58.32 317.62 41.33 276.28 1 125.54 116.23 703.24 589.52 113.72 306.07 56.23 249.84 1 466.33 163.30 942.03 840.46 101.57 361.01 60.90 300.11

注：本表各项投资额均不包括住宅建设投资。从2003年起,交通运输投资包括公用设施中市内公共交通投资。

表9.1 从业人员报酬（1978～2007）

从业人员报酬 按产业分 按登记注册类型分

年 份

（亿元） 第一产业 第二产业 第三产业 国有单位 集体单位 其他单位 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

28.18 32.90 38.26 39.76 41.55 43.21 54.13 69.63 84.89 96.36 117.04 134.04 150.48 177.55 223.36 290.42 374.44 465.67 521.63 547.87 554.86 635.84 647.55 716.95 788.55 873.06 925.33 1 245.44 1 598.09 1 976.54

1.31 17.18 9.69 23.88 4.30 1.44 20.43 11.03 27.77 5.13 1.66 23.42 13.18 31.71 6.55 1.61 24.40 13.75 32.55 7.21 1.59 25.15 14.81 33.83 7.72 1.48 26.07 15.66 35.07 8.14

1.63 33.29 19.21 43.39 10.29 0.45 2.10 42.86 24.67 55.96 13.18 0.49 2.45 51.70 30.74 68.32 15.84 0.73 2.64 58.18 35.54 78.15 17.46 0.75 3.18 70.35 43.51 94.78 20.91 1.35 3.60 81.41 49.03 106.57 25.17 2.30 4.02 89.48 56.98 121.56 25.64 3.28 4.64 105.25 67.66 142.00 30.24 5.31 2.47 135.49 85.40 179.43 35.40 8.53 2.57 157.10 130.75 212.10 39.56 38.76 3.11 186.81 184.52 268.19 48.59 57.66 3.53 232.10 230.04 324.72 56.99 83.96 3.72 250.94 266.97 359.56 60.18 101.89 3.69 245.59 298.59 366.61 60.11 121.15 3.47 255.43 276.61 342.88 49.65 162.33 3.35 277.11 332.39 380.58 48.36 206.90 3.32 283.20 361.03 369.65 38.88 239.02 3.25 301.93 411.77 389.26 36.91 290.78 3.76 333.64 451.15 404.89 34.18 349.48 2.53 373.19 497.34 434.93 32.43 405.70 2.69 383.84 538.80 435.30 31.00 459.03 3.21 478.97 763.26 474.39 30.28 740.77 3.92 646.41 937.76 559.02 31.15 1 007.92 4.35 796.03 1 176.16 704.35 35.94 1 236.25

① 2006年起，从业人员报酬包括120人以上私营企业从业人员报酬； ② 本表“其他单位”包括港澳台及外商企业。

私人部门投资额为下表中合计值减去国有经济和集体经济的余额。

表6.2 全社会固定资产投资总额（按经济类型分）（1978～2007）

单位：亿元

其 中

年 份

合 计

# 国 有 # 集 体 经 济 经 济

1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

27.91 35.58 45.43 54.60 71.34 75.94 92.30 118.56 146.93 186.30 245.27 214.76 227.08 258.30 357.38 653.91 1 123.29 1 601.79

23.83 32.08 40.27 45.00 61.62 65.01 75.80 95.92 122.46 154.45 198.68 178.81 192.24 215.61 275.67 419.22 721.37 935.92

3.20 2.42 3.58 5.43 5.11 6.20 8.98 10.44 13.99 18.65 29.03 21.00 18.29 27.82 64.16 124.18 189.75 247.11

# 股份制 经 济

32.83 76.99 150.17 165.57 118.80 203.81 268.68 421.53 580.75 631.70 647.27 667.52 916.27 910.31

# 外商、港澳台

经 济

61.61 101.78 208.30 340.18 367.50 405.17 325.58 319.05 362.25 369.96 468.20 851.39 640.31 725.85 711.35

1 952.05 1 048.27 239.47 1 977.59 1 148.69 257.10 1 964.83 1 087.94 208.84 1 856.72 1 869.67 1 994.73 2 187.06 2 452.11 3 084.66

986.82 829.98 760.58 742.72 811.85 955.12

227.19 156.34 136.81 101.33 116.63 146.58

3 542.55 1 240.27 131.07 3 925.09 1 460.09 159.31

4 458.61 1 779.43 121.51 1 169.49

① 2006年起，从业人员报酬包括120人以上私营企业从业人员报酬； ② 本表“其他单位”包括港澳台及外商企业。

私人部门投资额为下表中合计值减去国有经济和集体经济的余额。

表6.2 全社会固定资产投资总额（按经济类型分）（1978～2007）

单位：亿元

其 中

年 份

合 计

# 国 有 # 集 体 经 济 经 济

1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

27.91 35.58 45.43 54.60 71.34 75.94 92.30 118.56 146.93 186.30 245.27 214.76 227.08 258.30 357.38 653.91 1 123.29 1 601.79

23.83 32.08 40.27 45.00 61.62 65.01 75.80 95.92 122.46 154.45 198.68 178.81 192.24 215.61 275.67 419.22 721.37 935.92

3.20 2.42 3.58 5.43 5.11 6.20 8.98 10.44 13.99 18.65 29.03 21.00 18.29 27.82 64.16 124.18 189.75 247.11

# 股份制 经 济

32.83 76.99 150.17 165.57 118.80 203.81 268.68 421.53 580.75 631.70 647.27 667.52 916.27 910.31

# 外商、港澳台

经 济

61.61 101.78 208.30 340.18 367.50 405.17 325.58 319.05 362.25 369.96 468.20 851.39 640.31 725.85 711.35

1 952.05 1 048.27 239.47 1 977.59 1 148.69 257.10 1 964.83 1 087.94 208.84 1 856.72 1 869.67 1 994.73 2 187.06 2 452.11 3 084.66

986.82 829.98 760.58 742.72 811.85 955.12

227.19 156.34 136.81 101.33 116.63 146.58

3 542.55 1 240.27 131.07 3 925.09 1 460.09 159.31

4 458.61 1 779.43 121.51 1 169.49

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