基于FA_GRA模型的制造业与物_省略_发展计量分析_以江苏两业发展为例_包耀东
中国制造业增长核算及收敛性研究的开题报告
中国制造业增长核算及收敛性研究的开题报告1. 研究背景中国制造业经济发展已经成为全球关注的热点，国家也高度重视中国制造业的发展，将其作为经济转型升级的重点。
然而，中国制造业虽然经历了多年的高速增长阶段，但面临着一系列问题和挑战。
近年来，制造业增长速度逐渐放缓，产业竞争日益激烈，如何维护制造业健康发展成为研究的重点。
同时，由于国内经济发展与国外经济联系紧密，全球经济环境的变化也对中国制造业的增长和结构调整产生了巨大影响，因此有必要开展制造业增长核算及收敛性的研究。
2. 研究内容本研究将分析中国制造业增长状态及趋势，通过核算制造业增长指标，对中国制造业增长及其结构调整进行定量研究，探讨制造业增长源泉及路径。
同时，结合国际经济环境变化对中国制造业的影响，从国际视角探讨中国制造业增长可能面临的风险和挑战，分析产业结构调整的必要性、可行性及路径选择。
其中，重点分析以下研究内容：(1) 制造业增长指标核算: 通过数据收集及处理等方法，整理出制造业增长所需基础数据，包括工业增加值、工业企业单位从业人员、工业总产值、出口额等指标，刻画中国制造业增长状态以及变化趋势。
(2) 制造业增长源泉及路径分析: 通过分析制造业增长的推动因素及渠道，探讨中国制造业的增长源泉，深入分析制造业结构调整的路径以及可能面临的风险和挑战。
(3) 制造业收敛性研究: 通过比较宏观经济的差异以及制造业的规模，结合相关理论和模型，深入研究中国制造业的收敛性，分析制造业发展路径及政策选择。
3. 研究方法本研究将采用文献研究法、案例研究法、统计分析法、实证研究法等多种研究方法，以数据分析和理论模型分析为主要手段，进一步探讨中国制造业增长及产业结构调整问题。
4. 研究意义本研究旨在深入分析中国制造业增长的状态和趋势，探讨制造业增长的源泉及路径，研究制造业的收敛性以及对策，为相关产业部门和政府制定战略和政策提供科学的决策支持。
同时，本研究也将为相关领域的学者和研究人员提供增长核算及收敛性研究方法和实践经验，促进相关领域研究的深入开展。
基于pvar模型的我国物流业与经济增长关系计量分析
基于PVAR模型的我国物流业与经济增长关系计量分析基于PVAR模型的我国物流业与经济增长关系计量分析内容摘要：物流业是当代服务业的主要组成部分，它在促进社会主义市场经济稳定、有序发展中发挥了重要作用。
物流业的健康发展可以促进我国生产力的发展、缓解就业压力、提升国民经济的国际竞争力。
本文主要研究我国物流业与经济增长之间的关系，并运用PVAR模型对其进行分析。
关键词：PVAR模型物流经济增长分析模型描述与数据选取由于VAR模型在应用过程中存在很大的局限性，它只有在变量的数量较少的情况下得出的结果才真实可靠，而面板数据的优点是能够大量地采集样本观测值，所以，解决VAR模型局限性的有效措施便是把面板与VAR模型进行结合，这就诞生了面板数据向量自回归模型（Panel-VAR）。
近几年，面板数据向量自回归模型（Panel-VAR）在世界上得到了广泛的应用，特别是在研究经济波动对全球、各个国家及各个行业的影响等方面做出了重要贡献。
用具体公式表达Panel-VAR模型为：式中，Yit表示随机变量，即在t时段每个成员i的m个可检测的随机变量；Xit表示严格外生变量，即在t时段每个成员i的m个可检测的严格外生变量；γi则是一个不可检测的向量，是每个成员i的个体固定效应向量；Φtl表示被解释变量Y的滞后l期，Ψtl 则表示解释变量X的滞后l期，即Yi，t-1与Xi，t-1的m2阶系数矩阵。
Yit、Xit、γi则表示m?1维向量。
文章运用PVAR模型深入研究了我国物流业增长与经济增长之间的关系，并尝试多个滞后阶段，最后得出了滞后二阶的PVAR模型，它是通过GMM的检测结果和脉冲响应函数图来最终确定。
用具体公式表示为：本文将我国31个省市作为参考对象，并选用我国交通运输邮电业的增长值表示我国物流业的增长值，进而详细分析了物流业的增长值和国内生产总值GDP之间的关系。
为了避免出现变量间的异方差性，在进行分析之前对所收集的数据采取了取对数的有效处理方式，那么在对原始序列对数差分进行有效处理后所得出的具体数值则表示物流业增长率和经济增长率序列（张江华、李晓晨，2010）。
基于DEA-GRA双层模型的制造业与物流业联动效率测度
DOI:10.13546/ki.tjyjc.2021.01.039引言制造业和物流业关系密切，二者发展相辅相成。
制造业是物流业发展的需求基础，物流业是提高制造业核心竞争能力的重要保障。
两者联动协同发展引起了学者们的广泛关注，目前国内学者对制造业与物流业联动效率的研究取得了丰硕的成果，但是仍然存在着不足之处。
大多数学者仅仅从定性的角度进行了分析，缺乏一定的说服力[1—3]，还有部分学者是从静态的角度对二者的效率进行测度，缺乏动态的研究[4—8]，且现有文献对全国范围内的研究较少。
基于此，本文首先运用DEA-Malmquist 指数法分别对全国范围内制造业及物流业的效率进行测度，随后运用灰色关联度分析法对二者的联动效率进行分析，探讨两者联动发展的内在动力，以期提高两者联动效率，从而促进区域经济协调有序发展。
1模型构建与指标选取1.1模型构建（1）Malmquist 指数模型本文首先基于DEA-Malmquist 指数模型对中国各省份物流业的全要素生产率进行测度。
针对该问题，假设时期t =1 2 T ，在t 时期有s 个决策单元（r =1 2 s ），其中第r 个决策单元在t 时期的第i 项投入为x t ir（i =1,2,3），第r 个决策单元在t 时期的第j 个产出为y tir（j =1,2）。
根据DEA 中CCR 模型的效率评价公式：min θs .t ìíîïïïïïïïïår =1sx ir λr +s -i =θx ir 0，r =1 2 3år =1s y ir λr -s +j =y jr 0，j =1 2λr³0 s -i ³0 s +j ³0 r =1 2 s（1）由式（1）解出Malmquist指数的距离函数D t (x t +1r ，y t +1r )为：min θ=[Dt（x t +1r ，y t +1r ）]-1s .t ìíîïïïïïïïïår =1s x t ir λr +s -i =θx t +1ir 0 r =1 2 3år =1sy t ir λr -s +j =y t +1ir 0 j =1 2λr³0 s -i ³0 s +j ³0 r =1 2 s（2）其中，λr 是投入向量与产出向量的权重向量，θ的数值可以用来反映决策单元的投入产出效率情况。
基于判别分析的可持续发展计量模型——基于制造业上市公司的数据
目录1 引言 (2)2 本文的研究方法 (3)3 研究样本和变量的选择 (4)3.1 样本的选择 (4)3.2 研究变量 (5)4 实证研究和分析 (5)4.1 样本和配对样本的T检验 (5)4.2 多重共线性检验 (7)4.3 解释变量的筛选 (8)4.4 模型的建立和分析 (8)5 本文的研究结论及不足之处 (12)5.1 研究结论 (12)5.2 不足之处 (13)参考文献 (14)1 引言可持续发展是一种注重长远发展的经济增长模式，最初于1972年在斯德哥尔摩举行的联合国人类环境研讨会上提出。
对于企业而言，可持续发展指企业在追求自我生存和永续发展的过程中，既要考虑企业经营目标的实现和提高企业市场地位，又要保持企业在已领先的竞争领域和未来扩张的经营环境中始终保持持续的盈利增长和能力的提高，保证企业在相当长的时间内长盛不衰①。
我国的资本市场相对于欧美的资本市场仍属于新兴市场，仍处于不断的发展变化之中。
上市公司能否持续稳定发展，影响着证券市场的投资价值。
截止2011年底，我国上市公司数量达到2342家，市值达到全球第三位，在资本市场发展的二十多年里，我国上市公司数量稳步增长，上市公司数量每年平均增加120家。
但是，欣欣向荣的资本市场里，随处可见的ST公司也预示着上市公司的发展业绩并不理想，据统计，2011年底，有127家上市公司被ST，已有80余家上市公司退市。
由此可见，不可持续发展的上市公司所占比例较高②。
随着经济全球化，风险也随之全球化，公司要保持持续发展，需要时刻关注自身的财务方面，运用相应的模型来预测公司的未来发展情况，也可以及时发现财务问题并解决问题。
关于上市公司的可持续发展问题的研究，国内外的学者得出了许多成果。
最早的研究集中于单变量模型，Fitzpatrick通过一元判定研究，得出结论认为判别能力最高的变量是净利润/股东权益和股东权益/负债，Beaver发现最好的判别变量是现金流量/负债和净利润/总资产；之后研究集中于多变量模型，Altman 实证研究用五个财务比率的判别式对公司进行预测，即著名的Z分数模型，陈静通过多元统计分析，发现资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率四项财务指标的预测能力较强；之后又加入了非财务指标，比如股权结构、董事会结构，钱光明、陈德艳通过Logistic回归，融入非财务指标对公司进行预测，得出引入非财务指标的模型更加准确结论；最近，兴起了利用现金流量信息预测公司可持续发展的模型，高一帆等研究表明，现金流量指标体系比传统的财务指①由黄速建、卢晟的《上市公司可持续发展的若干问题》可以知道该定义从是可持续发展的狭义层面描述的。
基于Granger方法和ECM模型的制造业与物流业联动发展研究——以合肥市为例
表 １ 合肥市 ２ ０ ０ ４ ～ ２ ０ １ ３ 年交通运输 、仓储和邮政业增加值 与工业增加值原始数据
年 份 交 通 运 输 、仓 储 和 邮 政 业 增加 值
４ ７ ． ５ ９ ５ ４ ． ４ ８
单位 ：亿元
工 业增 加 值
年份
交通 运 输 、仓 储 和 邮政 业增 加 值
１ 文 献 综 述
近 年 来 关 于 两 业 联 动 中 的 问题 日益 成 为 业 内学 者 的研 究 重 点 ，相 关 研 究 从 不 同 角 度 出 发 进 行 探 讨 ，何 明珂 指 出 制 造 业 物 流
发展将会对 国民经济有显著影 响 ，制造业物流支撑 着中 国物流 的发展 【 ｌ 】 。王佐则认 为两业联动 的机 理是 以何种方式 配置制造业
６ ６ ． ４ ６ ７ ５ ． ５ ８
９ １ ． ６ ８
４１ ９ ． Ｏ ３ ５ ３ ７ ． ９ ９
６ ７ ６ ． ６ ８
２ Ｏ ｌ １ ２ ０ １ ２
２ ０ １ ３
ｌ ４ ８ ． ７ ７ １ ６ ５ ． １ １
ｌ ８ ３ ． ５ ２
１ ５ ６ ０ ． ４ ０ １ ８ １ ３ ． ９ ０
主体 与产业转移 、产业结构 转移等结合起来探讨 ［ ５ １ 。一些 学者则依据具体数据 构建模型 以探析两业 联动关 系 ，韦琦运用协整 检 验对 中国 １ ９ ９ ８ ～ ２ ０ ０ ８年的制造业与物流业统计数据进行实证分析 ，得 出中国制造业与物流业存在 长期均衡关系且物 流业增 长是 制造业 发展 的 Ｇ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ｒ 的原 因嘲 。刘丹运用灰色关联模型对福建省制造业和物流业 的关联度 和协调度进行 实证研究 ，指出制造业
基于GM(1,1)模型的中国制造业发展主要能源消费预测
际竞争力的制造业 ，是我 国提升综合国力 、保障国家安全 、建设 步降低［１６１，尤其是在当前我国经济发展处于上升期 ，在面对经济
世界强 国的必 由之路 。我国政府围绕实现制造强国的战略 目 发展存在诸多不确定因素的情况下，ＧＭ（１，１）模型【· 对于增 长的 、
标 ，于 ２０１５年颁布 了《中国制造 ２ｏ２￣），力求中国迈入制造强国 波动的非指数数据和震荡数据具有更好的适用性。本文从中国
得 了一定 的进展 。 关 键词 ：制造 业 ；能 源消耗 ；灰 色 ＧＭ（１，１）预 测模 型 ；政 策建议
制造业是我国国民经济的支柱产业 ，对我 国经济 的发展 、税 关于能源消费预测常用模型还包括多元线 回归方法。在
收增长和劳动就业等有着不可替代的促进作用ｉｔ１。打造具有国 经济系统 中，随着系统的发展 ，老数据刻画系统演化 的作用将逐
为 ＧＭ（１，１）模 型 的原始 形式 。
式中参数向量 ＝［ ，易】ｒ可以运用最小二乘法估计
ａ＝（矿Ｂ）一Ｂｒｙ
（２）
行 了预测
其中 ｌ，，Ｂ 分别为
－ １５６－ 创新 创业 论坛
‘。’（２）
方法研究降低能源消耗强度的有效方法 ；周龙权等 利用 中国 ＧＯ）序 列 ：
制造业面板数据 ，采用固定效应模型 ，研究影响中国制造业能 耗强度的影响因素及其变动趋势问题。
、
Ｘ（１）＝ｆ （ ）ｆ１１， （ Ｊｆ２１，…， （ ）ｆ，ｚ１１
上述研究着重关注中国制造业发展和能源消耗的总体情况
制造业发展与能源消耗耦合关系方面 ：王虹等儡基于协整理论 用 的单变量时间序列预测模型 ，其基本原理是 ，对原始时间序列 七 和误差修正模型，表明＝Ｉ匕京制造业的能耗和排放符合环境库兹 采用累加的方式，获取呈现指数变化规律的时间序列 ，采用一阶 ， ＝ 涅茨 曲线理论 ；刘金平等１３１量化分析 了中国经济增长与能源消 线性微分方程的解逼近方式模拟数据 的指数变化规律。目前 ， ｂ
基于制造业企业大数据的指数建构与预测研究
2018.05宁波经济随着国家大数据战略的提出，制造业、实体经济与大数据、物联网、互联网、人工智能的相互融合日益深入。
随着制造业发展的不断深入，实现制造业由大转强，不断提高中国制造的竞争力，已是摆在我们面前的一个现实问题。
本文立足于制造业的大数据，通过采集2011年1月-2017年6月微观层面的制造业企业大数据，结合政府部门的各类宏观数据，建构指标体系，利用时间序列中的加法分析，计算得出反映制造业总体发展的制造业税收指数。
企业的样本量为3100家，研究区域以宁波市为例，基础数据共计290余万条。
根据协调性、充分性和灵敏性的原则，从制造业规模、制造业经济效益和制造业发展这三个层面，选择了20余个候选指标，经聚类分析后，最终选定了12个指标。
其中，以全部销售收入变化率、出口销售额变化率、固定资产进项税额变化率、所有者权益变化率和制造业职工人数变化率反映制造业的规模大小，以单位资本收益变化率、单位资本收益增长率、人均利润变化率、人均增值税变化率和人均所得税变化率反映制造业的经济效益好坏，以制造业用电量变化率和新增企业数量变化率反映制造业的发展情况。
所有指标采用变化率，主要是为了消除数据量级的不一致，便于计算和比较。
鉴于制造业大数据的采集量大面广，不可避免地会有一些数据的丢失、失真等情况。
针对这些情况，主要采取了数据清洗和比对，以保证进入建模分析前的数据客观准确地反映企业的真实生产经营情况。
实证研究从宏观和微观两个层面展开。
宏观层面，主要是提取公共因子，计算12个指标的客观权重，并汇总成以统一数值表示的制造业税收指数，以此来描述制造业发展的景气程度。
微观层面，对12个指标进行分项计算，得出每个指标的异动情况，针对指标的异动情况做进一步分析。
因子分析显示，KMO 值=0.687，表明因子分析的结果较好。
Bartlett 值=1048.523，P 值小于0.001，说明相关矩阵不是一个单位矩阵，对制造业大数据采用因子分析是适合的。
制造业大数据分析与优化模型研究
制造业大数据分析与优化模型研究随着信息化和数字化技术的快速发展，制造业正面临着大数据时代的到来。
大数据分析在制造业中具有巨大的潜力，可以为企业带来更高的效率、更好的质量和更大的竞争优势。
本文将探讨制造业大数据分析与优化模型的研究，帮助企业更好地利用大数据来提升生产效率和质量。
一、制造业大数据分析的意义及挑战制造业生产过程中产生的海量数据被称为制造业大数据。
这些数据包括生产线上的传感器数据、产品质量数据、供应链数据等。
通过对这些数据的分析，可以揭示出潜在的生产过程问题、预测产品质量问题、提高生产效率等。
然而，制造业大数据分析也面临着一些挑战。
首先，数据的获取与整合是一大难题。
制造业涉及到多个环节，数据来自于不同的系统和设备，如何将这些数据整合起来是一个非常复杂的过程。
其次，数据的质量不一致和不完整也会影响分析结果的准确性。
此外，还需要克服数据加工和数据隐私保护等问题。
二、制造业大数据分析模型为了更好地应对上述挑战，制造业大数据分析需要建立合适的模型。
下面介绍几种常见的大数据分析模型。
1. 预测模型预测模型旨在通过对历史和实时数据进行分析，预测未来的生产过程和产品质量。
基于预测模型，制造企业可以提前采取措施来避免潜在的问题，并优化生产计划。
2. 故障诊断模型故障诊断模型能够识别生产设备的故障模式，并预测故障发生的时间和原因。
通过及时发现和解决故障问题，制造企业可以减少生产线的停机时间，提高设备利用率和生产效率。
3. 质量优化模型质量优化模型通过分析生产过程中的质量数据，找出导致质量问题的因素，并提供改进建议。
这有助于制造企业提高产品质量，减少次品率，满足客户需求。
三、制造业大数据优化模型的研究进展随着大数据技术的进一步发展，制造业大数据优化模型的研究也越来越深入。
以下是一些当前的研究进展。
1. 基于机器学习的模型机器学习技术能够从大数据中学习和发现模式，并基于这些模式做出预测和优化决策。
制造业可以利用机器学习算法来优化生产过程和产品质量，提高效率。
生产性服务业与制造业互动发展机制——基于超边际模型分析和计量实证的研究
发展 萤 。
上述 这些 文献 只是从 文字 角度 描述 了两者 之 间的 “ 动 ”关 系 ，虽通 俗 互
易懂 ，但缺 乏 规范性 ，探讨 的也不够 深入 ，文献 之 间也缺 乏联 系 。正是基 于
的作用 。格鲁 伯 、沃克 （ ９ ３） 利用 奥地利 学派 的 “ 回生 产学 说 ”阐 。作 者认 为 制造业 的发展 将 导致纵 向和横 向的 分 工 ，而纵 向的分工— — “ 专业 化 ”将 大 大增加 迂 回生产 的程 度 ，这 将会 导致
产 函数 ， 过数 理推 导 ， 者得 出结 论 ： 经 作 新产 品 的引进 确实 能够提 高生 产率 。 基 于 内生增 长理论 的发展 ，后 来 的学 者 则试 图将生 产性 服务业 作 为 中间产 品 加 人到 Ｃ Ｄ 函数 中。Ｍａｋ ｓｎ（ ９ ９） Ｅｈｅ １８ — ｒｕｅ １８ 在 ｔｉｒ（ ９２）研究 的基 础上 ，将 生 产性服 务 业作 为 中间产 品加入 到 ＣＤ 函数 中 ， 出 了生产性 服 务业促 进 制 ． 得 造 业发展 的内在机 理 ：制造 业 的发 展会 促使 “ 专业 化 ” ，从 而加深 了产 品 的
有序 地发展 ，理清服 务业 、尤 其是生产 性服务 业促进 制造业 发展 的机制便 成
了理论 界要 阐述 的一个重要 课题 。这将会对 加速 推进 中国的工业 化 、现代 化 进程具 有重要 的意义 。但遗憾 的是 ，对 于这个 问题 ，理 论界 的解答却 还不 尽 如人 意 ，而本 文则试 图在 这方面 作 出些许 尝试 和努力 。 基于此 ，本文 的结 构安排 如下 ：第 二部分 首先对 生产 Ｉ 生服务业 与制造 业
江苏省服务业利用FDI与经济增长的实证分析
江苏省服 务业 利用 Ｆ ＤＩ
一 陈 丽 珍 马 睿
摘要 ： 伴 随 江 苏省 产 业 结构 的升 级 ． 服 ｓ ｚ ｔ ｅ ｉ ｎ在 其 研 究 中 也 有 相 似 的 结论 。而 第 可 靠 的研 究 结 果 ．并 提 出 相 应 的 政 策 建 务 贸 易发 展 水 平 不 断提 高 ． Ｆ Ｄ Ｉ 对 服务 贸
接 投 资 与 服 务 业增 加 值 、 以及 生 产 总 值 作
为 一 个 系统 中 相 互 决 定 和 相 互 依 存 的 内 生 变 量 角 度 构 造 动 态模 型 ． 对 江 苏 省 济增 长
根据 波特 的“ 钻石模型 ” ． 服 务业 Ｆ ＤＩ
ｆ Ｓ Ｆ Ｄ Ｉ ｆ ｌ Ｓ Ｆ Ｄ Ｌ － ｌ Ｉ Ｊ ｓ 砜 Ｉ Ｊ ｓ Ｇ Ｉ ＝ １ Ｉ ． ｓ Ｇ １ 『 ＋ ０ 【 ２ ｉ Ｓ Ｇ ￣ － ２ ｝
ｌ Ｓ Ｇ Ｄ Ｐ Ｊ 【 Ｓ Ｇ Ｄ Ｐ ｔ 一 Ｊ 【 Ｓ Ｇ Ｄ Ｐ 卜 ｌ ２ Ｊ
增 加 不 是 引起 ＧＤＰ增 长 的 格 兰 杰 原 因
列数 据 ． 对 外 商 直 接 投 资 总 量 和 经 济 增 长 国对 新 服 务产 品 的 需 求 ． 提 高 服 务 业 和 相 商 直 接 投 资 阻 碍 了 江 苏 的经 济 增 长 。 展。 服 务 业 增 加 值 可 以 衡 量 服 务 业 发 展 水 平 。服 务 业 外 商 直 接 投 资 、 服 务 业 增 加 值 对我国经济增长 的影响 ． 除 了服 务 业 外 商 直 接 投 资 和 服 务 业 增 加 值 分 别 对 经 济 增 长的直接影响之外 ． 还 通 过 服 务 业 外 商 直 接 投 资 与 服 务 业 增 加 值 之 间 的 交 互 影 响
产业结构变动对经济增长贡献的时空差异研究_以江苏省为例_王迎英
产业结构变动对经济增长贡献的时空差异研究———以江苏省为例王迎英，曹荣林（南京大学地理与海洋科学学院，南京210093）摘要：基于GDP 产业结构贡献统计的多部门经济模型分析了1952—2007年江苏省产业结构对经济增长贡献的时间趋势特征；以截面数据为基础得出三大地区和13地级市产业结构对经济增长贡献的空间地域差异。
研究表明：总体上产业结构变动对经济增长贡献呈3次波动的下降趋势，波动周期逐渐收敛；空间上三大地区产业结构调整贡献的变化遵循由南向北的梯度推移规律，与各地区的经济发展阶段基本吻合；市际间差异明显，通过K-means 聚类分为4种不同类型，产业结构贡献的空间格局重心开始转移。
关键词：产业结构变动；经济增长；贡献；时空差异；江苏省中图分类号：F127文献标志码：A文章编号：1003-2363（2010）03-0019-06收稿日期：2009－12－28；修回日期：2010－04－14基金项目：国家自然科学基金资助项目（40871077）作者简介：王迎英（1986－），女，山东潍坊人，在读硕士，主要从，（E-mail ）yingzi2008210@163．com 。
产业结构是指生产要素在各产业部门间的比例构成和它们之间相互依存、相互制约的联系。
通过格兰杰因果检验产业结构和经济增长的因果关系得出：产业结构的变动对经济增长具有显著影响［1］；产业结构调整和经济增长之间互为因果关系［2］。
科林·克拉克对经济发展与产业结构相关性的研究得出：产业结构的演进是经济发展的必要条件及结果，两者呈现出对称性关系。
程玉鸿等认为随着城市化进程加快，城镇经济空间格局发生明显变化［3］。
产业经济学中明确指出产业结构和经济发展密切相关，产业结构和经济结构状况共同反映国家的经济发展方向和发展水平，制约着经济发展速度［4］。
吴文丽基于偏离－份额分析对重庆产业结构与经济增长关系进行了探讨，认为结构效应是经济增长的重要源泉［5］。
研究与试验发展业对经济增长贡献的列结构分解分析——以江苏省为例
随 着我 国经 济 发 展 方 式 的 持 续 转 变 ，科 技 创 新 对 社 会进 步 和 经 济 增 长 的 贡献 不 断 加 大 ，科 技 进 步 与经 济增 长 的 相 互 依 赖 、相 互 促 进 的关 系变 得 更 加 明显 。科 技进 步 主 要 依 靠 研发 活 动 ，而 研 究 与试 验 发 展 业是 研 发 活 动 的 产业 化 ，通 过 对 研 究 与 试 验 发 展业进行投入产 出分析 ，能够发现其利用研发 资源 全 面 推动 经 济增 长所 达 到 的投 入 产 出效 应 ，从 而对 实 现 我 国经济 又 好 又 快 发 展 具 有 重 要 的理 论 意 义 和 实 践 价值 。国 内外 学 者 对 研 究 与 试 验 发展 （ 以下 简 称 为 Ｒ Ｄ） 对 经济增 长 的影 响进 行 了相 关研 究 。ｓ— ＆ ｏ ｌ 以技 术 进步 为外 生 变量 ，从 生产 函数 角 度 揭示 了 ｏ ｗ 技 术进 步 在经 济增 长 中 的作用 Ｊ ｏ ｅ 和 Ｌ ｃｓ 。Ｒ ｍ ｒ ｕａ 将 技术 进 步设 置 成 内生 变 量 ，并 提 出 和 拓 展 了 内生 经
结果表 明 ：研 究与试验发展业对经济增 长的贡献较 小 ；研 究与 实验发展 业的资本 、劳动、社会服 务与企 业管理 等 生产 要 素 促 进 了经 济 增 长 ，分 配 系数 变动 则 阻碍 了经 济 增 长 。 关键词 ：研 究与试验发展业 ；经济增 长；列结构分 解分析 中图分类 号：Ｆ０ ２４ 文献标识码 ：Ａ 文章编 号：１０ ７ ９ ｆ０ ２ ３— ０ １— ４ ０ ０— ６５ ２ １ ）１ ０ ７ ０
新常态下经济增速放缓对制造业盈利能力影响——基于FAVAR模型的实证
F 121.3
[文 献 标 识 码 ]A
[ 文 章 编 号 ] 1674 - 8298 (2017 ) 0 2 -0066 - 13
一问题的提出
改 革 开 放 3 0 余 年 ，中 国 国 内 生 产 总 值 （ GDP) 保 持 了 近 1 0 . 0 % 的 年 均 增 长 率 （ 姚枝仲， 2014)[1]，但 2008年金融危机之后， G D P 增速逐步放缓，由 2010年第一季度的1 2 . 2 % 下 降 至 2016年 的 6. 7 % 。随着中国经济步入新常态发展阶段'
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滑 的 原 因 ，并 预 测 后 续 增 速 ；二 是 经 济 增 速 放 缓 可 能 导 致 的 金 融 风 险 问 题 （ 隋学深和奚冬梅， 2013[7];孙 东 升 等 ，2015[8]; 陈 道 富 ，2015[9] ; 方 昕 ，2016[ 1 °]; 苏 振 东 等 ，2016[11]) ，研究重点在 地方融资平台潜在违约率、银行盈利模式、通货紧 缩 等 方 面 。此 外 ，也 有 机 构 或 学 者 （ 中国经济实 验研究院城市生活质量研究中心，2015) [12]从增速放缓背景下居民生活质量满意度等角度进行考察。 以上研究主要关注新常态下宏观经济增速放缓可能引起的连带金融风险、所带来的经济增长潜力 问题以及对消费和投资等需求端的影响，鲜有研究涉及宏观经济增速放缓对供给端即各产业内部所带 来的影响。然 而 ，正 如 B a u rle 和 Steiner (2015) [13]所指出，从供给端或生产角度对经济状态进行考察 可以量化各行业面对冲击时的反应，使政策制定者更全面地评估现有政策效果，同时可以根据各行业 的不同表现更有针对性地采取相应政策，做到有的放矢。方法上，有关新常态下经济增速放缓对产业 发展影响的研究多以描述性分析为主。黄 群 慧 （ 2014) [14]指出中国经济步入新常态同时是工业化后期 阶段，需要高度重视的风险和挑战之一是产业结构转型升级。任 泽 平 （ 2014)[15]利用分行业的销售利 润 率 、资产负债率、固定资产投资等指标分析了中国产业结构变动的新趋势和新特点，指出目前中国 正处于增长阶段转换的关键期，产业结构出现分化，为此应对不同类型的行业采取有针对性的产业结 构调整措施。郭 克 莎 和 汪 红 驹 （ 2015)[16]指出经济增速放缓的新常态下要协调好经济增长与结构升级 的关系，政府要在产业结构、需求结构和区域结构升级过程中发挥积极作用。 梳理现有文献可以看到，目前关于新常态下宏观经济增速放缓对各产业影响的讨论仍缺乏定量分 析 。虽然也有研究通过构建 V A R 模型从国家或区域层面探讨经济增长对金融发展及产业结构的影响 (张 璧 ，2013[17];苏 建 军 和 徐 璋 勇 ，2014[18]) ，但由于经济增速放缓对各产业的影响渠道和方式多 样 ，而 纳 入 V A R 模型的变量却极其有限，导致不能全面分析经济增速放缓对各产业的冲击与影响， 限制了其结论的有效性。B m ir le 和 Steiner (2015) [13]运用动态因子模型研究瑞士宏观经济冲击对各产 业的影响为本文提供了启示。其将宏观冲击的产业效应具体化为通过货币政策、汇率和外部需求的变 动对制造业、银 行 业 等 1 3 个产业增加值所带来的影响，研究表明各产业面对冲击时的反应无论从程 度上还是时间上都有差异。动态因子模型因可以包含大量变量，同时又可以保持少量待估参数的优 点 ，被 广 泛 用 于 宏 观 经 济 学 实 证 分 析 中 ^〇 (^和 ^池 〇 11， 2006[19]; 4111^(«和〇1他， 2012[ 2 ( ) ] ) 。本文 将以此为基础，利用动态因子模型中的因子扩展向量自回归模型（ 即 FAVAR模 型 对 该 问 题 进 行 探讨。 本文的可能创新和拓展主要体现在以下方面：一 是 构 造 F A V A R 模 型 ，对 我 国 2 5 个制造业行业进 行分析，目前关于三次产业结构变动的研究，较少深入到产业细分层面，如制造业内部各细分行业结 构调整情况。制造业在我国国民经济占有重要地位，其增长状况直接影响我国经济状况，尤其是在经 济增速放缓背景下，有针对性地对制造业内部各细分行业的结构变动情况进行分析显得非常必要；二 是在模型中引入利率、汇率、货币供应等金融指标，分析经济增速放缓对各行业产生影响的渠道与机 制 ，得出各行业面对经济增速放缓冲击时的脉冲响应图，全面直观地掌握各行业面对经济增速放缓冲 击时的动态变化；三是根据对各行业表现出的差异化动态响应结果归纳出制造业结构变迁的趋势，为 政府制定和实施相关产业政策提供建议。 本文余下内容安排：第二部分主要概述 用
替代弹性_劳动力流动与我国服务业_省略_板效应_基于非均衡增长模型的分析_张月友
制 造业 劳动 生产率 英 国 为 ２ 美 国 为３ 法 国 为２ 德 国 为３ 而 服务 业 中 相 对 劳动 生产率 增 长 较 快 的 ７ ． ６ ５％ ， ． ３ ２％ 、 ． ３ ８％ 、 ． ７ ４％ 、 ． ５ ２％ ， ） 。 而 在我 国 ， 分 销业 的 增 长 率 也 仅 为 英 国 １ 美 国３ 法 国０ 德 国１ ． ３ ０％ 、 ． ２ ８％ 、 ． ７ ３％ 、 ． ０ １％ （ Ｍ ａ ｈ ｏ ｎ ２ ０ ０ ２ １ ９ ７ ８－２ ０ ０ ８ 年年 均 劳 ｙ等， 、 。 动 生产率 增 长 率 按 可 比 价 格 计 算 ， 我 国 三 次 产业 从 高到 低 排 序 依 次 是 制 造业 （ 服务 业 （ 和 农 业（ ２ ５％ ） １ １ ． ３％ ） ８ ． ５％ ）
２ ０ １ ２ 年第 ３ 期
替代弹性、 劳 动 力流 动与 我 国 服 务 业 “ 天花板 效应 ”
— — — 基于 非均 衡增 长 模 型 的分析 ＊
张月友 刘志彪
本 文 构 建 二 阶段 非 均衡 增长 模 型 ， 将 农 业 统 一 纳 入 分 析 框 架， 分析劳动力 内容提要 ： 在 我 国 三 次 产 业 间 违 规律 流 动 现 象 ， 进而 寻找 我 国 经 济 服 务 化 进 程 缓 慢 的 原 因 和 解 决 办 ， 法 。 研究 表 明 ： 由 于 阶段 间 要 素 替 代 弹 性 不 同 和 服务 业 存 在 “ 天花 板 效 应 ” 我 国 当前 经济 ， 服务化 路 径 表现 为 “ 去农 业 化 ” 而 非“ 去工业 化” 服务业低层次发展现状短期内将无法突 破 。 本 文支 持 中 国 服务 业 比 重长期 过 低 的主 要 原 因 是 服务 业 市场长期 局限 于本 地 化市场 及其 容量 的 观点 ， 并 进 一 步 指 出 服务 业 发展 所 需 要 的 劳 动 力 要 素 供 给 不 足 是 导 致 我 国 服 急需解决我国生产者服务业 务 业 比 重长期 过 低 的 直 接 原 因 。 为了 加 快经 济 服 务 化 进 程 ， 发展 滞 后 的 问题 。 关 键 词： 非 均衡 增长 替 代 弹 性 劳 动 力 流 动 天花 板 效 应 生 产者服务 业 作者简介 ： 张月友 ， 南 京 大学长 江三 角 洲 经济 社 会 发展 研究 中 心 博士 生 ， ２ １ ０ ０ ９ ３； 刘志彪 ， 南 京 大学 教授 、 博士 生 导 师 ， 江 苏 省 社 会 科 学 院院 长 ， ２ １ ０ ０ ９ ３。
大数据背景下的计量变革与我国制造业高质量发展
质量益箐2020-5大数据背景下的计量变革与我国制造业高质量发展隋月红摘要：本文将国际单位制的重新定义嵌入大数据背景，探讨了计量在层级、空间、工具以及对象 上的革命性变化，并认为这种计量变革将撬动制造业高质量发展。
研究从通用技术、赶超窗口期、制造 业国际竞争格局等角度，分析了大数据背景下计量变革与我国制造业高质量发展之间的作用机理，并 从建立适应性的宏观策略、加强国家部门横向联动等方面提出了对策建议。
关键词：大数据国际单位制计量高质量发展技术轨迹计量是一个古老又前沿的人类活动。
最早的计量 可追溯至公元前5000年，在古埃及出现的天平，成为 了认知物质与公平交易的计量工具，测量标准与定期 校准也支持了埃及人利用石材完成大型建筑项目。
现 代制造业大规模生产和产品质量控制证实，制造系统 以计量为基石而形成。
当前大数据时代，人们对未来 制造既有期待，又有未知，但有一点是可以确定的，即在这种驱动力下，一旦计量发生变革，撬动的将是整 个制造业。
由此，本文试图探索大数据背景下的计量 变革，并引申出的我国制造业高质量发展论题。
_、大数据背景下的计量变革根据我国J J F H X M-2011《通用计量名词及定义》，计量是实现单位统一、量值准确的活动。
按照上述文件 的内容分布，计量的定义出现在第4部分测量中，这 意味着，计量从属于测量。
测量是通过实验获得并可 合理赋予某量一个或多个量值的过程；计量学是测量 及其应用的科学。
从动态的过程来看，数据或量化是 计量的核心，前端覆盖数据的获取，后端延伸至对数 据的追踪与应用，而计量本身围绕特定工作和需要，将数据精确化、统一化和溯源化。
因此，大数据与计量的对接直观地反映在围绕数据所进行的相关活动中。
(一） 计量层级与空间被打破2018年第26届国际计量大会通过了关于“修订国际单位制”的决议，这是计量史上的重要变革，实现了“计量单位量子化”和“量值传递扁平化”，这一改变意味着：1.新的计量不再依赖于实物原器，而是通过采用 量子计量基准，即将计量单位与基本常数挂钩。
江苏省城市化与服务业发展的动态计量分析
２１ ０ ０年 ９月 第２ ３卷 第 ３期
贵州商业 高等专科学校学报
Ｊ ｕ ａ ｆＧ ｉｈ ｕ Ｃ ｍｍｅ ｃａ ｏ ｌｇ ｏ ｒ ｌ ｏ ｕｚ ｏ ｏ ｎ ｒｉ ｌ ｌ ｅ Ｃ ｅ
Ｓ ｐ． ２ ０ ｅ ０１
Ｖ０． ３ Ｎｏ ３ １２ ．
江苏 省城 市化 与服务业发展 的动态计量分析
自身产生影响 ， 其中， 服务业发展 的变动对城市化和 自身会产生较强的正向冲击； 市化的 变动 城
对 服务 业发 展在 短 期和 长期 内均产 生正 向 冲击 ， 是作 用均不显 著 。 但 关键 词 ： 市化 ； 城 服务 业 ； Ａ Ｖ Ｒ模 型 ； 冲响 应 函数 脉 中图分 类 号 ：２ １ １ Ｆ ９ ． 文献标 识 码 ： 文章 编号 ：６ １— ５ ９ ２ １ ） ３一 ０ ８— ５ Ａ １７ ９ ４ （ ０ ０ ０ Ｏ １ ０
Ｙ ＝ Ａｌ ｌ＋ … ＋ Ａｐ “ Ⅱ Ｙｎ Ｙ
一
业 发 展 的关 系 ， 主 要 是 静 态研 究 ， 对 两 者 的动 但 未 态关 系做 深 入探 讨 。 江苏 省 作 为 我 国沿 海 经 济 发 达 省份 ， 其经 济发 展 和城市 化水 平一 直 处在 全 国前 列， 对江 苏省 城市 化和 服务业 发 展之 间 的动 态关 系 至今 还 没有 学者 进 行 过 研 究 。本 文 利 用 动 态 计 量
产业 ， 已有 的研 究 发现 ， 与工 业相 比， 务业 有更 为 服 明显 的空 间集 聚 特 征 ， 与 城 市 化 的关 系更 为 显 且 著 。多数 学者认 为 ， 市化 对服 务业 发展有 重要 的 城 影 响 。Ｓｎｅ ｎ （９ ８ 首 次 明确 了 城 市 化 是 服 ｉ ｌ ｎ １７ ） ｇ ｍａ 务业 发展 的原 因 ， ａ ｉ ｓ （ ９ １ 通 过 计 量 分 析 Ｄ ｎｅ 等 １９ ） ｌ
FDI对我国高新技术产业影响的实证分析——基于feder模型的分析
一
的渗透作 用来实现 的。
【 关键 词 】 ＦＩ Ｄ；技 术 外 溢 ； 菲德 模 型 ； 高新 技 术
产
示 固 定 资 产 投 资 占 高 新 产 业 总 产 出 的 比 例 ，将 阎定资产投资视同十 资本行量的增 引 言 高 新技术 产业 和 内资高技 术产 业两个 部 量 （ Ｋ） ｄ ｄ ， Ｋ在 统 计 资料 ｌ行 小存 在 ，但 ＿ ｝ Ｉ Ｆ 对 中国 高 新 技术 产 业 的 影 响 不 仅 门 ，这 样 就 可 以采 用 菲德 模 型 来 直 接 测 度 ＤＩ 它 非常近似 于投 资 （） Ｉ ，因此常 用的作法 表 现在其 自身在对中国高新 技术产业发展 Ｆ 对 高 新 技 术 产 业 的贡 献 。 ＤＩ ｄ Ｌ ｄＷ 而带 来 的直 接 作 用 ，而 且还 表 现 在 对 中国 足以Ｉ 替ｄ 。 表示劳动增长率， 代 Ｋ了 内资 高新 技术产 业效 率提 高产 生的推 动 三 、Ｆ 对高新技术产 业影响的测度 Ｄ Ｉ 力 ，从 而 间 接 地 促 进 整 个高 新 技 术 产 业 的 模 型 — 按 高 新 技 术 产业 要 素 町将 整个 经 济 部 表 示 外 资 高新 部 门 产 出增 长率 ， 表 示 外 增 长，我们把这种效应称为 “ 外溢效应” 。 刘凌 （９ ８ １９ ）的研究发现，在高新技 门划分为外资高新技术产业部 门和 内资高 资产 出占总产出的 比重， 表示内资高新 术产业范畴 的合资企业 ，外资向我 国转让 新技术产业部门 ，并做 以下两个假设 ：① 部 门 资本 要 素 的 边 际 生产 率 ， ｐ表示 劳动 的多为非 关键技术 ，核心 技术封锁甚严 ， 外资 高 新 技 术产 业 和 内资 高新 技术 产 业 的 的产 出弹 性 ， Ｙ代 表 Ｆ － 业 部 『对 经济 Ｕ（ 产 Ｊ 其通过控制技术转让的方式和范围来达到 边 际要素生产率存在差异 ；②外资高新技 ＋Ｌ 。 ，’ 技术垄断的 目的 ，以保持跨 国公 司对 中国 术 产 业 的 边 际要 素 生 产 率 要 高 十 内 资高 新 增 长的全部 作用 ， 合资企业 的控 制和获取 Ｋ期的高额利润 。 技术 产 业 。 为 了分离 出外资高新产业对内资高新 在 上述 假 设 的基 础 上 ，可 以分 别得 到 产 业 的溢 出作 用 和部 门 问相 对 要 素 生产 率 并提出要加强 同大公司的合作 ，以发挥技 术溢出效应。包群、赖明勇（０ ２证实外 两 个产业 部 门的生 产 函数 ，有如 ｒ ２０ ） 表达 差异 ６，仍 然遵 循着菲 德模 型的设 计思 商 直 接 投 资 虽 然 促 进 了我 国 的 技 术 进 步 ， 式 ： 想。定义内资高新产业部 门产出对外资高 但 这～ 作 用 主 要 是 通 过 外 资企 业 自身要 素 内资高新技术产业部门 ： 新 产业部 门产 出的弹性 ０ （ 即外溢作用的 生产率的提高 ， 外资企业对 国内企 业的技 Ｎ＝ （ Ｌ１ｗ ） Ｆ Ｋ 『 ＇ （） 参数）为 ： １ 术外溢效果并不明显。 外资高新技术产业部门 ： ｄ Ｎ Ｎ／ ｆ ｗ＝ （ ， Ｇ Ｋ Ｌ） （） ２ Ｗ 式 （） ２ １ 、（ ）中 ，Ｎ表示 内资高新 技 二 、Ｆ ｄ ｒ ｅ ｅ 模型及启示 菲 德 模 型 是 菲德 （ ｅ ｅ ｅｓ ｏ ） Ｆ ｄ ｒ Ｇ ｒｈ ｎ 于 术 产 业 部 门的 产 出 ， 表 示 外 资 高 新 技 术 则 可 求 ｗ
21世纪江苏高等教育对地方经济增长的绩效研究-精品文档
21世纪江苏高等教育对地方经济增长的绩效研究一、引言从微观的角度来看，教育与经济增长的关系表现为公司会根据学历年数来安排员工的职位和薪水。
从宏观的角度则表现为教育提高了人力资本，人力资本则从两个管道影响经济的增长，其一是人力资本的存量水平提高了国内的技术水平研究和对国外技术的采用，这样间接地对经济增长发挥作用；其二是作为独立投入要素的人力资本，它的提高直接促进了经济的增长。
随着我国经济与高等教育的迅速发展，广大学者对经济发展和高等教育的关系进行了深入的研究，其中大多集中在定性分析上，当然，对经济增长和高等教育关系的实证研究也有不少，不过，现有的研究视角着重讨论经济增长和教育之间的关系，而对高等教育本身与经济增长之间的关系的研究还很缺乏。
本文利用已有的理论和研究成果，采用柯布-道格拉斯生产函数模型，对21世纪以来江苏高教对经济增长的贡献进行实证分析，这对于江苏省下一步的相关发展战略具有一定的指导意义。
二、模型分析（一）模型上世纪30年代，美国数学家柯布和经济学家道格拉斯在对1899-1922年期间美国制造业的劳动和资本对产出的作用进行研究时，发现一个重要的函数，也就是经济学界著名的柯布–道格拉斯生产函数，即：Y=AKαLβ其中，A是技术水平常数，K作为资本投入量，L作为劳动投入量，Y是产出量，α是资本产出弹性系数，β是劳动的产出弹性系数，且α>0，β>0，α+β=1。
因为劳动力L可以表示为初始劳动力L0和教育投入E的乘积，所以柯布-道格拉斯函数就可以变化为：Y=AtKtα（L0tEt）β（t为时间变量）经过变化得到如下方程：Y=A+αK+βL0+βE在公式中，Y是代表一定时期内GDP的年均增长率，而A、K、L0则分别代表的是技术进步、资本和劳动的增长率，E是教育投入的年均增长率。
单独考察教育的发展对国民经济增长的贡献，公式变为：Ce=βE/Y（Ce是教育对国民经济年均增长率的贡献额）考虑到教育投入的年均增长率一般是以教育综合指数的年均增长率来替代，这样模型可以变化为：Ce=βRe/Y（Re是教育综合指数年均增长率）这个公式就是现在用于计算教育对国民经济增长贡献率的常用模型，已经广泛地被国际教育经济学界所采用。
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2016年第38卷第5期总第263期物流工程与管理LOGISTICS ENGINEEＲING AND MANAGEMENT物流技术doi ：10．3969/j．issn．1674－4993．2016．05．037基于FA －GＲA 模型的制造业与物流业协调发展计量分析*———以江苏两业发展为例□包耀东，程林，王海船，踪锋，沈小虎（南通理工学院经济管理学院，江苏南通226002）【收稿日期】2016－03－22*基金项目：南通理工学院科研课题（科研2014006）【作者简介】包耀东（1976—），男，江苏南通人，副教授、会计师，江苏省优秀中青年骨干教师，研究方向：物流与供应链管理。
【摘要】制造业与物流业的联动是目前经济转型升级的重点工程。
在目前多种测评方法的基础上，文中提出了一种新的FA －GＲA 双层模型评价方法，通过因子分析法测评两业发展水平，然后运用灰色关联模型对江苏省2006 2012年制造业与物流业的联动发展情况定量分析其发展的关联度和耦合度，最后根据结果提出了促进制造业和物流业协调发展的策略。
【关键词】制造业；物流业；灰色关联分析；因子分析【中图分类号】F427；F259．27【文献标识码】B【文章编号】1674－4993（2016）05－0105－04Quantitative Analysis on Interactive Performance between Manufacturing Industry andLogistics Industry Based on FA －GＲA Model ：Evidence from Jiangsu□BAO Yao －dong ，CHENG Lin ，WANG Hai －chuan ，ZONG Feng ，SHEN Xiao －hu （College of Economics and Management ，Nantong Institute of Technology ，Nantong 226002，China ）【Abstract 】Logistics industry and manufacturing industry linkage development is the key projects of the economic transformation upgrade．Based on some current quantitative evaluation analysis methods ，this paper proposes a new FA －GＲA two －layer model to evaluate the interactive performance between the two industries．First ，we assess the development level within manufacturing industry and logistics industry by factor analysis model．Then on this basis ，we can obtain the correlation degree and coupling degree between the two industries during the period of 2006－2012by GＲA model．Finally ，we put forward strategies about promoting the coordinated development of manufacturing industry and logistics industry in Jiangsu Province．【Key words 】manufacturing industry ；logistics industry ；grey relational analysis ；factor analysis 近年来，学术界对制造业和物流业协调发展的研究还处于初级阶段，国内外学者分别从不同视角对两业联动发展进行了研究。
施国洪等［1］用DEA 法将物流业作为投入指标，制造业作为产出指标，研究了制造业与物流业发展关系；崔晓迪［2］提出基于DEA －GＲA 双层模型来分析制造业与物流业联动效果；也有学者使用VAＲ法、投入产出法等对制造业与物流业的协调发展进行研究。
本文在比较多种评价方法的基础上，提出用构建因子分析－灰色关联双层模型，即通过因子分析模型对两业各自的发展水平进行测评，在此基础上通过GＲA 模型计算得出江苏省制造业与物流业的关联度和耦合度，进而了解两业联动发展的情况。
1因子分析法因子分析法［3］是指从通过原始数据相关矩阵内部结构研究出发，把多个具有变量转化为少数不相关且不可观测的随机变量以提取原有指标绝大部分信息的统计方法。
因子分析的数学模型为：X =AF +ξi（1）X =（X 1，X 2…，XP ）为p 个原有变量，是均值为零，标准差为1的标准化变量；F =（F 1，F 2…，Fm ）为m 个因子变量，m ＜p ；A 为因子载荷矩阵；ζi 为特殊因子，表示原有变量不能被因子变量所解释的部分。
一般通过原始数据标准化、建立相关系数矩阵、解特征方程计算因子载荷矩阵、对因子载荷矩阵进行最大正交旋转变换、计算主因子得分，得到综合发展指数。
2灰色关联分析（GＲA ）模型灰色关联分析于20世纪80年代，由华中理工大学邓聚物流工程与管理第38卷龙教授首先提出，基本思路是根据各比较数列构成的曲线与参考数列构成的曲线之间的几何相似程度来确定比较数列与参考数列间的关联度［4］，几何形状越接近，关联程度越大，本文运用GＲA 模型过程如下：2．1数据处理利用均值法对物流业和制造业各指标的原始数据进行无量纲处理，公式如下：（2）（3）2．2计算绝对差计算比较物流业与制造业各指标的两两绝对差。
例如，制造业各指标x i （t ）与物流业各指标y j （t ）之间的绝对差，Δi （t ）=|x i （t ）0－y i （t ）0|，t =1，2，…k （4）2．3求两极最大差与最小差分别找出物流业与制造业各指标的两两绝对差序列中的最大值与最小值，再取参考序列最大值、最小值中的最大值与最小值。
公式是：M =max i max j Δi （t ），m =min i min j j Δi （t ）（5）2．4计算关联系数制造业中的指标x i （t ）与物流业中指标y j （t ）对应因素在t 时刻的关联系数εij （t ）=m +ρMΔi （t ）+ρMt =1，2，…k （6）ρ∈（0，1），一般取ρ=0．5。
制造业i 指标因素与物流业j 指标因素的灰色关联度γij=1k ∑ki =1εij （t ）t =1，2，…k ，式中k 表示所选取指标的年份数量，灰色关联度的大小表示因素i 和因素j 的密切程度，通过计算可以得到i 行j 列的灰色关联度矩阵。
在关联度矩阵的基础上分别按列或行求其平均值，得出两者相互影响发展因素的优势次序。
根据相关学者的经验，当0＜γij ≤0．35时，认为两者关联度较弱；当0．35＜γij ≤0．70时，认为关联度中等；当0．70＜γij ≤0．85时，认为关联度较强；当0．85＜γij ＜1时，认为关联度极强。
2．5计算耦合度在式（5）的基础上进一步构造耦合度模型［5］，通过该模型可以计算两者之间耦合的协调程度，可以将各种程度的协调状态以及相对应的值域区间表达出来，以时间角度定量评判江苏制造业与物流业耦合的协调程度。
c （t ）=1m ˑn ∑m i =1∑nj =1εij（t ）（7）式中m ，n 分别为制造业与物流业的指标数，c （t ）为耦合度。
当耦合协调度c （t ）在区间（0，0．3）时，表明为严重失调状态，在区间（0．3，0．5）时，为重度失调，在区间（0．5，0．7）时，为中度失调，在区间（0．7，0．8）时，为濒临协调状态；当耦合协调度在区间（0．8，0．9）时，为基本协调状态；当耦合协调度在区间（0．9，1）时，为协调状态。
3基于FA －GＲA双层模型的构建图1FA －GＲA 双层结构模型图通过因子分析法测评两业发展水平，然后用灰色关联模型对江苏2006 2012年制造业与物流业的联动发展情况进行定量测评，分析两业联动发展的关联度和耦合度，通过以上两个步骤，了解制造业物流业各自发展的水平和联动发展状况，具体见图1。
4基于GＲA 的江苏物流业与制造业联动发展的实证分析4．1评价指标及指标值的确定为了分析江苏物流业与制造业的相关性，本文根据李松庆［6］、吴群［7］等学者的研究成果，从江苏统计年鉴中选取了物流业与制造业的发展指标，确定港口货物吞吐量等14项反映物流投入产出指标，由于制造业占工业总产值90%以上，本文将工业产值指标代替制造业产值，选取包括实际外商直接投资金额等15项指标，数据从2006 2012年江苏省统计年鉴中整理出对应的原始数据。
制造业子系统：经济总量一级指标，工业总产值、主营业务收入、工业增加值。
人力及资产容量一级指标包括工业全部从业人员（万人）、企业单位数（个）、资产总计（万元）。
盈利指标包括：利润总额（亿元）、利税总额（亿元）。
生产效率包括：应收账款（亿元）、产成品（亿元）、存货（亿元）、流动资产周转次数（次）。
外向发展水平实际外商直接投资金额（亿元）、进出口总额（亿元）、外商企业数（个）。
物流业经济总量一级指标：社会物流总额（亿元）、物流业增加值（亿元）、工业品物流总额（亿元）。
市场规模：港口货物吞吐量（万吨）、货运量（万吨）、货物周转量（亿吨公里）。
人力状况一级指标：仓储运输邮政法人单位（个）、全省法人单位数（万家）、及城镇单位就业人员数（万人）、全社会固定资产投资（亿元）。
资产容量一级指标：载货汽车数量（万辆）、民用运输船舶拥有量（万艘）、仓储邮政业固定资产投资（亿元）、公路总里程（公里）。
4．2江苏制造业物流业综合发展指数计算4．2．1计算方差贡献率，因子碎石图，确定主成分首先，根据因子分析法模型，标准化所选指标的原始数据，求相关系数矩阵，计算其特征值及其特征向量，得出解释的总方差及碎石图如表2所示：601第5期包耀东等：基于FA －GＲA 模型的制造业与物流业协调发展计量分析表1解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%112．97886．51986．51912．97886．51986．51921．4069．37295．8921．4069．37295．892根据表1可知，前两个因子的累计方法贡献率已经达到95．892%，可知，前两个因子已经能够显著的代表反映制造业所有因子的信息。