中国市场化指数(2008-2014)

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中国制度性交易成本测算及其区域差异比较

中国制度性交易成本测算及其区域差异比较作者：卢现祥朱迪来源：《江汉论坛》2019年第10期摘要：制度性交易成本不仅是理解中国正确处理政府与市场关系的重要线索，也是反映地区间企业税费负担、进入管制水平等制度差异的重要来源。

根据《中国统计年鉴》等相关数据综合来测算中国31个省份制度性交易成本指数，发现指数从1997年的8.41%逐年降低到2014年的7.9%，降低幅度比例达到5.1%，而17年间东、中、东北和西部制度性交易成本指数分别是7.55、8.41、8.45、8.63，下降幅度分别为0.72%、0.5%、0.21%、0.15%。

这意味着市场化程度高、营商环境好的地区就是制度性成本指数低的地区，制度性交易成本与市场化程度存在显著的负相关关系。

近年来我国制度性交易成本虽有所下降，但下降的幅度还不够大，制度性交易成本是企业依靠自身难以降低的成本，需要依靠簡政放权、减少行政审批等环节实现制度性交易成本降低，从而帮助企业切实提高获得感。

关键词：制度性交易成本;市场化程度;区域间差异;资源配置基金项目：国家社会科学基金项目“制度性交易成本的界定、测度及降低对策研究”（项目编号：17BJL010）;中南财经政法大学“双一流”建设项目“新制度经济学与中国转型经济研究”（项目编号：412/31510000048）中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1003-854X（2019）10-0031-10一、引言在经济下行压力背景下，针对中国实体经济（企业）成本高企、税负偏重、内需基础弱化等问题，2015年底政府提出供给侧结构性改革，其目的在于正确处理政府与市场的关系，让市场在资源配置中发挥决定性作用，加快转变政府职能，建立“亲”、“清”的新型政商关系，降低制度性交易成本。

自此，如何以供给侧结构性改革为主线，以降低制度性交易成本为手段，实现经济高质量发展成为社会各界关注的焦急问题。

这个问题数次被中央工作会议和政府工作报告提及，国务院印发的《关于降低企业制度性交易成本工作方案的通知》均明确指出我国要以优化营商环境为引领，通过“放管”服等一系列改革，压缩各类行政审批前置中介服务事项，实现3年内制度性交易成本明显降低。

国际贸易论文参考文献

国际贸易论文参考文献在撰写国际贸易论文的过程中，适当的引用参考文，是一次严谨的科研探索，对于国际贸易的论文质量的提高也有一定的帮助。

下面是店铺带来的关于国际贸易论文参考文献的内容，欢迎阅读参考!国际贸易论文参考文献(一)[1]徐娅玮.中国产业内贸易的现状与成因分析.国际贸易问题，2001(12):36-39.[2]宋全成.加工贸易带动的提升——我国产业内贸易实证分析[J].国际贸易,2003(12): 10-13.[3]崔日明,陈付愉.中日服务业产业内研宄[J].区域经济,2008,24(8):51-55.[4]李季.中韩机电产品产业内贸易实证研究[J].国际贸易问题,2010(6):54-59.[5]汪斌，邓艳梅.中日贸易中工业制品比较优势及国际分工类型[J].世界经济，2003,⑷：21-25.[6]石静，王鹏.水平和垂直产业内贸易的实证研究：基于国家特征的视角[J].世界经济研究，2008(4):39-43.[7]张彬,孙孟.中澳两国产业内贸易的实证研究——基于1997-2007年进出口贸易数据[J].国际贸易问题，2009(05): 41-48.[8]周茂荣,吕婕.中美产业内贸易的影响因素研究——以资本和技术密集型产品贸易为例.国际贸易问题，2010(2):32-37.[9]贺骁.我国高新技术产品进出口实证分析[J].商讯.商业经济文荟，2005(3):62-67.[10]廖长友.中国制造业产业内贸易影响因素的实证分析[J].西华大学学报：哲学社会科学版,2004(4):45-47.[11]杜莉.中国与美国高技术产品产业内贸易的实证研究[J].数量经济技术经济研究,2005(8):90-97.[12]佟家栋，刘钧霆.中日制造业产业内贸易发展态势的实证研究[J].国际贸易问题，2006(1):5-9.[13]王云飞.我国与主要贸易伙伴产业内贸易的相关性分析[J].世界经济研究，2005(10):47-55.[14]刘嘉.中日与中美产业内贸易及影响因素比较研究[J].亚太经济，2013(2):92-97.[15]李准晔,金洪起.中韩贸易结构分析[J].中国工业经济，2002(2):47-54.国际贸易论文参考文献(二)[1] 丁青艳，王喜富.供应链上核心企业评价指标体系研究[J].物流技术，2010,7(20)：52-53.[2] 李金玉，阮平南.核心企业在战略网络演化中的影响[J].北京工业大学学报(社会科学版)，2010,10(4)：19-21.[3] 李欣，刘湘宁.电子商务生态系统构建之领导种群研究--以阿里巴巴为例[J].企业研究，2010(8)：40-41.[4] 韩福荣，徐艳梅.企业仿生学[M].北京：企业管理出版社，2002:12-25.[5] 胡斌.企业生态系统健康的基本内涵及评价指标体系研究[J].科技管理研究，2006,26(1)：14-15.[6] 刘学理.电子商务生态系统风险评价研究[J].商业时代，2011,(30)：33-35.[7] 陆玲.企业生态学原理初探，中日管理比较[M].广州：中山大学出版社，1995:254-268.[8] 梁运文等.商业生态系统价值结构、企业角色与战略选择[J].南开管理评论，2005,8(1)：57- 59.[9] 刘根.电子商务生态系统的构成及培育[J].江苏商论，2010,(9)：15- 18.[10] 刘雷.电子商务生态系统演进的影响因素探析[J].现代商贸工业，2010,5(6)： 23-24.国际贸易论文参考文献(三)[1]安灵，白艺昕.企业政治关联及其经济后果研宄综述[J].商业研究.2010(401)：67-74.[2]熬带芽.私营企业主阶层的政治参与[M].广州：中山大学出版，2005.[3]边燕杰，丘海雄.企业的社会资本及其功效[J].中国社会科学，2000(2)：87-99.[4]陈勇.试论国家审计与国有企业治理[J].审计月刊，2012(3)：23-30.[5]樊纲，王小鲁等.中国市场化指数[M].北京：经济科学出版社，2000.[6]冯兴元，何广文.中国民营企业发展系列报告[M].北京市：中国经济出版社.2013.73-75.[7]刘芳.企业规模决策及其有效路径研究[D].首都经济贸易大学，2014.[8]刘帅帅.政治关联与上市民营企业绩效的实证分析P].河北经贸大学.2013.[9]宋敏，张俊喜，李春涛.股权结构的陷讲.南开管理评论，2004(1)：9-23.[10]邵宁.十八届三中全会《决定》与国有企业改革[J].现代国企研究，2014(02)：8-22.。

2014年中国经济放缓原因

一、事件。

最新消息，花旗集团亚洲首席经济学家蔡真真于记者会表示，受投资增长放缓影响，中国经济增长将从今年预期7.3%，下调至明年6.9%，甚至中国经济于2016年继续放缓至6.7%。

二、中国经济放缓历程。

从1998年开始，我国经济增长逐步放缓。

为防止经济过度衰退、确保社会稳定，我国实行了扩张性的宏观经济政策措施，3年来发行了3600亿长期建设国债，1998－2000年财政赤字增长率连续突破50%，其中1999年高达89%。

与此同时，尽管我国采用了稳健的货币政策，货币供应量增长率仍然超过经济增长率和物价上涨率之和，1999年金融机构现金支出比1998年增长了15%，今年3月末广义货币供应量和狭义货币供应量分别比去年同期增长13.2%和17.4%，货币供应增长速度加快。

应当肯定：扩张性的宏观经济政策，特别是积极的财政政策，对确保我国经济增长率不低于7%起到了强大支撑作用。

然而必须看到：虽然这几年我国经济并未快速下滑，但增长放缓的趋势并未改变，增长冲动相当薄弱，而且隐藏着经济增长率下滑的危险。

这突出表现在近年来的经济增长主要是通过扩张财政支出、增发国债进而扩大全社会固定资产投资规模来实现的，消费扩张和收入扩张以及民间投资均非经济增长的主导支撑力量。

另一方面失业人数不断增加，2000年城镇登记失业率已为3.1%，1998―2000年，下岗职工再就业率连续下降，今年第一季度下岗职工再就业率比去年同期下降27个百分点，又据有关材料估计，“十五”期间我国失业率有可能达到5%，这一数值从国际上看属于高水平。

三、中国经济放缓原因。

一个国家的经济增长势态是由多种因素决定的。

经济增长放缓，初看起来与固定资产投资增长乏力有重要因果联系，实际上则是多种阶段性制度矛盾和非制度矛盾的综合体现。

判定并化解这些矛盾才是主动抑制经济增长放缓的制本之策。

因此，面对现阶段经济增长放缓格局，我们有必要多方寻找原因，进而确立协调配套的对策体系。

2008恩格尔系数及其思考

我国目前居民恩格尔系数消费状况20世纪80年代初期，我国民众消费重点是以吃、穿等基本生存需求为主；90年代，食品、衣着消费支出比重下降，家用设备支出比重增加；到新的世纪，像洗衣机、电冰箱这样的传统家用设备支出比重也已大大下降.消费是拉动经济增长的主要动力之一，我国城镇居民消费状况如何？其结构变动有何特点？搞清这些问题，对宏观经济决策、企业生产经营决策有着重要意义。

本文利用近几年统计资料对这一问题进行分析。

恩格尔系数逐年下降消费结构是指某项消费支出占总消费支出的比重。

其中恩格尔系数是一个国际通用的极为重要的指标，即食品支出占消费支出的比重。

根据联合国粮农组织的标准划分：恩格尔系数在60%以上为贫困，在50%-59%为温饱，在40%-49%为小康，在30%-39%为富裕，30%以下为最富裕。

根据以上标准，我国城镇居民生活的恩格尔系数是在1995年末期下降到50%以下的，1999年继续下降到41.9%，2000年下降到40%，2001年城镇居民人均购买食品支出2014元，在支出比1993年增长1.90倍的同时，恩格尔系数从1993年的50.13%降到了37.9%。

尽管恩格尔系数持续平稳下降，但跟西方富裕国家相比还有很大的差距。

美国八十年代的恩格尔系数平均为16.45%，日本九十年代平均为24.12%。

根据近几年居民在食品方面的支出数量特点，可以把居民消费结构分成三个阶段：1993年和1994年分为第一阶段，这阶段恩格尔系数大于0.5；1995年至1999年为第二阶段，这阶段恩格尔系数呈明显下降趋势，介于0.4-0.5之间；2000年和2001年为第三阶段，这一阶段恩格尔系数低于0.4。

这三阶段各有特点区分明显，充分地表明居民消费结构的变化。

食品消费质量提高，衣着消费支出比重下降食品消费水平由过去简单的吃饱吃好，转变为品种更加丰富，营养更加全面。

一方面由于食品供应的日益充足，2001年我国水果产量6658万吨，是1993年的2.211倍；油料产量2864.8万吨，是1993年的1.588倍。

新时代背景下提升成渝地区双城经济圈全要素生产率

新时代背景下提升成渝地区双城经济圈全要素生产率伍卓敏　黄　寰党的十九大报告提出了推动经济发展质量变革㊁效率变革㊁动力变革,提高全要素生产率”的战略要求㊂全要素生产率是综合衡量经济发展水平㊁质量及可持续性的重要指标,其不仅能从数据上直观反映和比较经济发展的效率,也能从高质量发展的角度兼顾发展目标和发展手段的相互协调㊂提升全要素生产率,既是优化提升经济发展资源配置效率的现实需求,也是全面体现高质量发展的关键举措㊂对成渝地区双城经济圈全要素生产率的发展水平进行测度,总结其发展的趋势与特征,并结合新时代背景下经济发展的新特征与新趋势,从推动技术进步与效率改善协调发展的角度,进一步提升成渝地区双城经济圈的全要素生产率,对于塑造新的发展动力,推动成渝地区双城经济圈高质量发展具有重要意义㊂一㊁成渝地区双城经济圈全要素生产率水平的测度通过DEA-Malmquist对全要素生产率进行测算的方法与其他分析方法相比,在算法简化㊁误差较小㊁避免主观因素干扰等方面具有优势,且能对全要素生产率进行再分解,应用更加广泛㊂因此,采用DEA-Malmquist的方法对成渝地区双城经济圈2004 2018年各城市的全要素生产率进行测算,并利用数据分析工具进行分析解读㊂各指标关系如下:TFPch=Techch×Effch=Tech×Pech×Sech其中,TFPch为成渝地区双城经济圈各城市的全要素生产率㊂TFPch>1说明该城市全要素生产率上升;TFPch<1说明全要素生产率下降;TFPch=1则说明无变化㊂Techch为技术进步指标,Effch为技术效率指标,Pech和Sech分别为纯技术效率指标和规模效率指标,是对技术效率指标的再分解㊂四个指标代表的含义与全要素生产率一致,当其大于1时,代表对应技术的改进或效率的提升㊂二㊁成渝地区双城经济圈全要素生产率的趋势与特征(一)成渝地区双城经济圈全要素生产率的总体趋势通过对成渝地区双城经济圈相关统计数据进行收集整理,通过DEAP2.1软件,采用DEA-Malmquist的方法,对2004 2018年成渝地区双城经济圈各城市全要素生产率及其分解指标进行测算,结果如下:表1　成渝地区双城经济圈2004 2018年的TFP指数及其分解年份技术效率指数技术进步指数纯技术效率指数规模效率指数TFP指数2004 20050.982 1.062 1.0020.980 1.043 2005 20060.974 1.0530.9890.985 1.026 2006 20070.998 1.0340.998 1.000 1.031 2007 2008 1.0390.994 1.025 1.013 1.032 2008 2009 1.0640.940 1.029 1.034 1.000 2009 2010 1.007 1.025 1.0110.996 1.032 2010 2011 1.015 1.0430.993 1.022 1.059 2011 2012 1.000 1.022 1.000 1.000 1.021 2012 20130.9930.993 1.0000.9940.986 2013 20140.9850.9950.9900.9940.979 2014 20150.9970.9770.997 1.0000.974 2015 20160.9870.9810.949 1.0410.96812年份技术效率指数技术进步指数纯技术效率指数规模效率指数TFP 指数2016 20170.983 1.0170.9860.9970.9992017 20180.983 1.0570.981 1.002 1.039平均值1.0001.0130.9961.0041.013 如表1所示,2004 2018年间成渝地区整体的全要素生产率为1.013,整体生产效率处于增长状态㊂其中技术进步指数为1.013,略高于1.004的纯技术效率指数和0.996的规模效率指数,说明2004 2018年间成渝地区整体生产效率的增长主要源自技术创新的提升,但成渝地区整体技术效率的改善并未对区域全要素生产率的优化提升提供动力㊂从经济发展的角度分析,一个区域技术进步的提升得益于区内科学技术水平的提高,是区内企业应用新技术㊁新工业等提升企业效益的结果,技术效率的变化更多源自区域内产业链的完善㊁信息交流渠道的改善以及企业通过改善内部经营管理模式带来产出的增加㊂从当前测算的结果来看,成渝地区在改善技术效率以提升区域全要素生产率方面仍存在不足,具有较大发展潜力㊂(二)成渝地区双城经济圈全要素生产率的时间变化结合2004 2018年成渝地区双城经济圈总体全要素生产率的变化趋势来看,成渝地区全要素生产率的变化可大体分为三个阶段:图1　2005 2018年成渝地区各城市全要素生产率及其分解指标均值趋势变化从时间变化看,成渝地区整体全要素生产率的变化分为三个阶段㊂第一阶段(2005 2011年),除2008 2009年外,区域全要素生产率水平均大于1,经济处于增长状态㊂此时的成渝地区整体TFP 的增长主要由技术进步拉动㊂第二阶段(2011 2016),成渝地区的全要素生产率一直处于下降状态,技术进步与效率改善对TFP 的拉动作用均不明显;第三阶段(2016 2018年),技术进步与效率改善开始共同发力推动TFP 的提升㊂总体而言,虽然成渝地区全要素生产率在不同时期增长情况不同,但大多情况下全要素生产率的增长主要依靠技术进步或技术效率改善中某一因素的变化推动,由两者共同推动的情况较少,且可以看到,技术进步或技术效率两指标中某一指标过低都会拉低全要生产率的水平㊂基于此,如何协调技术进步与技术效率指标,以两大指标共同进步推动成渝地区全要素生产率的提升成为值得思考的问题㊂(三)成渝地区双城经济圈全要素生产率的分布特征根据上文的时期分段,分别计算成渝地区各城市在2004 2011年㊁2011 2016年㊁2016 2018年各自的全要素生产率均值,可得以下数据:表2　成渝地区各城市不同时期全要素生产率的均值城市20042011年20112016年20162018年20042018年重庆市 1.033 1.002 1.038 1.023成都市 1.056 1.032 1.034 1.044自贡市 1.0970.9940.992 1.043泸州市 1.0200.9410.9970.987德阳市 1.026 1.005 1.032 1.018绵阳市 1.0340.996 1.009 1.016遂宁市 1.052 1.009 1.043 1.034内江市 1.0410.959 1.003 1.005乐山市 1.0600.992 1.035 1.031南充市 1.0240.950 1.0160.995眉山市1.003 1.036 1.065 1.023宜宾市 1.0080.9590.9580.983广安市 1.0550.954 1.005 1.009达州市 1.0110.9570.9830.987雅安市 1.038 1.071 1.074 1.053资阳市0.9730.931 1.0380.967平均值1.0330.987 1.020 1.014 由平均值可以看出,成渝地区全要素生产率均值最高的时期是在2011年以前㊂到2011以后,成渝地区各城市全要素生产率普遍下降,甚至整体全要素生产率均值为0.987,小于1,区域整体生产效率未得到提升㊂2016年以后,城市全要素生产率开22始实现增长,与上文分析一致㊂图2　成渝地区双城经济圈内城市不同时期全要素生产率均值比较从区域分布上看,基于成渝地区各地区发展情况,成都㊁重庆两大城市作为经济增长极,各创新要素加快在两地集聚,且两地产业布局较为完善,科技创新对全要素生产率的推动作用相对明显㊂自贡作为老工业基地,前期工业增长带来的效益较大,使得整体全要素生产率水平较高,但近年来,随着工业发展水平到达瓶颈,由技术进步推动的全要素生产率开始下降,自贡应寻求经济发展方式的转变㊂德阳㊁绵阳作为成都平原经济区中的两大城市,自身工业基础优越,同时受近年来成德绵一体化发展及成德眉资同城化发展战略逐渐实施的影响,成都一些制造业开始向两地转移,两地通过技术进步推动全要素生产率增长较大,但在技术效率上仍需改善㊂遂宁㊁南充㊁广安㊁资阳㊁内江㊁泸州㊁宜宾作为成都与重庆之间的城市,其经济发展水平整体参差不齐,遂宁凭借市内制造业发展保持全要素生产率增长,但泸州㊁宜宾等城市在推动全要素生产率增长方面还有所欠缺㊂三、提升成渝地区双城经济圈全要素生产率的对策建议成渝地区具有丰富的科技创新优势资源,要充分创造科技创新引领氛围,推进发展要素深层次全面对接,进一步提升全要素生产率,为成渝地区双城经济圈高质量发展提供关键动力,也为探索新时代㊁新格局下的高质量发展提供示范标杆㊂(一)深化区域产业分工协作构建现代化产业体系产业结构和产业水平与技术效率和规模效率之间有着密切的联系,是提升全要素生产力的重要着力点㊂当前,成渝地区双城经济圈的产业资源㊁价值体系在不断重构,成渝地区不同城市之间的产业协作也从要素协作阶段迈入基于产业链的多链融合发展分工协作阶段,区域一体化持续深入,为成渝地区双城经济圈全要素生产率提升带来了重要机遇㊂为此,应大力培育发展高技术现代化产业体系,反哺激发成渝地区科技创新内生动力㊂积极培育高技术产业,推动科技创新成果快速转化,这不仅是成渝地区经济发展的重要引擎,同时也将为更进一步提升产业创新发展水平,实现产业从粗放发展向高价值转变提供动力㊂成渝地区双城经济圈应立足于创新的核心地位,加快科技和产业的紧密联系和深度融合,强化产业分工和协作发展,以产业集群为抓手,大力发展电子信息㊁新能源㊁汽车制造等高技术产业领域,保持强劲发展势头打造出多个万亿级产业集群,提升重点产业对各类发展要素的吸引力和集聚度,打造具有竞争力的市场主体队伍,形成具有雄厚实力的创新型企业集群,在重塑成渝地区经济地理的同时,进一步提高产业链创新的联系度和活跃度,形成科技+产业”双重赶超的新发展姿态㊂(二)探索政产学研”协同推动产业链与创新链融合发展成渝地区双城经济圈应当围绕支柱产业和区域特色产业,深化科技创新协同发展,以产业链和创新链融合为核心,推动创新链㊁产业链有机衔接㊁融合互动,要充分把握创新的个性和共性特征,实现创新与产业点对点和点对面的融合㊂尤其是当前正处于产业转型和创新升级不断深化的关键时期,探索政产学研”协同将更好地推动产业链与创新链双向融合”,形成科技支撑经济发展㊁经济反哺科技创新的良性循环,打造创新链和产业链链条完善㊁融通发展的创新创业良好生态㊂应瞄准产业发展前沿,坚持问题导向,创新体制机制,有效聚集政产学研”创新要素,以市场机制优化配置资源,探索创新创业新模式,梳理并攻克制约产业发展的核心技术难题,突破重大关键技术,推动重大成果转化及产业化,孵化科技型企业,培育壮大新型产业,引领产业转型升级,拉动产业集群崛起,形成科技支撑经济发展㊁经济反哺科技创新的良性循环,打造创新链和产业链链条完善㊁融通发展的创新创业良好生态㊂此外,成渝地区双城经济圈还应当积极协调各方共同打造政产学研”创新创业共同体,开展关键技术攻关和协同创新,聚焦产业创新发展瓶颈问题和卡脖子”技术,明确年度重大技术攻关㊁储备科技成果转化㊁重大项目产业化㊁高新技术企业孵化等任务和指标㊂同时应加快促进技术要素的市场化配置,形成成渝地区经济发展支撑,进一步激发成渝地区双城经济圈科技创新发展活力,尤其是在当前传统人口红利加快消失㊁资本回报率32逐渐降低的情况下,推进技术交易市场建设,打通技术转化转移的信息阻碍,完善技术要素流动的政策机制,完善技术要素价值市场化评估体系,降低技术交易成本,引入和培育国内外一流的创新资源要素,为提升成渝地区双城经济圈区全要素生产率提供保障㊂(三)加快区域创新平台发展推动科技创新中心建设科技创新中心建设是成渝地区双城经济圈发展重要战略定位之一,从中央㊁地方等有关文件精神指示中不难看出,推进科技创新中心建设,不仅要构建起完善的科技创新体系,打造科技创新成果高地和高科技创新发展载体,更要立足于科技创新中心建设的空间布局,推动成渝地区双城经济圈全要素生产率提升,为成渝地区双城经济圈产业发展塑造更具竞争力的比较优势,从而更好地融入全国乃至全球价值链分工体系中㊂加快推进多领域区域创新平台建设,探索协同创新发展新路径㊂立足于成渝地区三大科技城创新金三角”发展,进一步整合成渝地区在核能开发㊁航空航天等国防重点科技领域的创新资源,打造高水平的综合科学中心㊂进一步依托成都㊁重庆两地国家人工智能创新发展试验区建设,联合两地人工智能发展优势,统筹成渝地区人工智能发展在产品研发㊁产业布局㊁市场拓展等方面的战略部署,构建以人工智能技术创新发展为核心的原始创新㊁成果转化和应用示范联合创新平台,促进成渝地区科技创新发展在科教融合㊁人才互通和资源共享等方面的先行先试,进一步推动成渝地区双城经济圈协同创新发展,打造全国高水平区域创新平台的示范标杆㊂大力培育发展高技术现代化产业体系,反哺激发成渝地区科技创新内生动力㊂积极培育高技术产业,推动科技创新成果向生产力转化,不仅是成渝地区经济发展的重要引擎,同时也为更进一步提升创新发展基础和水平,实现更高的创新价值提供了动力㊂(四)激发成渝地区双城经济圈数据要素新动能随着数字经济时代的来临,数据要素的潜力和价值愈发明显,而成渝地区数据要素矛盾也逐渐凸显㊂2020年4月国务院印发的‘关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见“中明确指出了加快培育数据要素市场”的发展要求㊂顺应和把握发展趋势,进一步完善数据要素运作支撑,加强数据要素价值挖掘,激发成渝地区双城经济圈数据要素新动能,对提升成渝地区双城经济圈全要素生产率将起到关键的推动作用㊂首先,要不断强化成渝地区数据要素流通的顶层设计㊂着力解决数据要素产权界定制度不完备㊁数据标准规范体系不尽完善㊁数据安全治理能力有待提升等基础性问题,加快建立具有成渝特色的数据要素市场规则和政策体系㊂二是积极谋划推进支撑性项目㊂把握国家大数据中心枢纽节点建设机遇,同步建立覆盖成渝地区的区域数据中心㊂加快打造大数据交易中心㊁大数据区块链交易平台等平台载体建设,依托成都市大数据集团等企业积极探索实体化市场主体组织方式,横向㊁纵向统筹发力,加快形成完备的数据交易㊁流通㊁服务体系,建立健全大数据产业生态㊂三是着力强化数据资源价值性驱动㊂坚持市场导向㊁应用牵引,引导广大市场主体丰富数据应用场景,重点关注电子信息㊁装备制造㊁汽车及轨道交通等成渝地区重点产业和社会治理等领域的场景应用,深度开展数据价值的开发利用,努力实现数据资源配置程序合规化㊁效率最大化和效能最优化,高位推动成渝地区数据要素价值化进程㊂基金项目:四川省㊁重庆市社科规划成渝地区双城经济圈”重大项目(SC20ZDCY001)阶段性成果参考文献:[1]刘志彪,凌永辉.结构转换㊁全要素生产率与高质量发展[J].管理世界,2020,36(07):15-29.[2]张跃.政府合作与城市群全要素生产率基于长三角城市经济协调会的准自然实验[J].财政研究,2020(04):83-98.[3]盛来运,李拓,毛盛勇,付凌晖.中国全要素生产率测算与经济增长前景预测[J].统计与信息论坛,2018,33(12):3-11.[4]贺晓宇,沈坤荣.现代化经济体系㊁全要素生产率与高质量发展[J].上海经济研究,2018(06):25-34.[5]邵明伟,金钟范,张军伟.中国城市群全要素生产率测算与分析基于2000-2014年数据的DEA -Malmquist指数法[J].经济问题探索,2018(05):110-118.[6]王钺,刘秉镰.创新要素的流动为何如此重要? 基于全要素生产率的视角[J].中国软科学,2017(08):91-101.作者:伍卓敏,成都市经济发展研究院(成都市经济信息中心)黄　寰,成都理工大学商学院教授责任编辑:马　健42。

中国各地区市场化进程相对指数

中国各地区市场化进程相对指数2000年报告（1997，1998，1999指数）中国经济改革研究基金会国民经济研究所樊纲王小鲁张立文一、前言经过了历时20余年的市场化改革，中国经济已经在很大程度上由计划经济转向了市场经济。

市场化进展取得了举世公认的成功。

改革期间，中国经济保持了高速增长，大多数人的生活水平显著提高，中国的经济实力显著增强。

但是市场化的进展程度是很不平衡的。

就区域而言，在某些省份，特别是某些沿海省份，市场化已经取得了决定性的进展，而在另外一些省份，经济中非市场的因素还占有非常重要的地位。

就产业部门而言，第三产业部门的市场化程度在总体上远远落后于工业和建筑业。

就不同市场而言，要素市场的发育程度显著低于产品市场。

为了对我国各省、直辖市、自治区的市场化相对进程做出一个基本的判断，我们建立了中国各地区市场化进程指标体系，用比较的方法从多个不同方面对各省、直辖市、自治区的市场化的相对程度进行测度。

我们把测度结果称为“中国各地区市场化进程相对指数”。

我们希望这套指标体系能够对各地方市场化进展程度的差别作出一个大概的反映。

同时也希望今后运用这套指标体系对各地市场化的进展状况进行持续的跟踪分析，以随时反映市场化方面新的进展。

应当指出，尽管我们进行了大量的资料分析和研究，也借鉴了一些国内外已有的研究成果，但目前的研究成果仍然是初步的。

一方面，在理论上还有一些不完善的地方，可能会影响测度的准确性，这有待今后继续改进；另一方面，在实际分析中也面临某些数据资料不全和不够准确等问题的制约，也会影响测度的精确程度。

但就总体而言，我们仍然相信这里所提供的分析结果大致上反映了各地市场化进程的实际状况。

我们希望这套研究结果的公布将有利于各界了解我国市场化改革已经取得的进展和存在的不足之处，从而为继续推动市场化改革，在我国建立一个健全的市场经济体系作出努力。

二、关于“中国各地区市场化进程相对指数”的几点理论说明将一种社会状态、一种经济体制或经济环境，用数量化的方法以至用某种“指数”加以度量和表现，是对理论和理论应用的一种挑战。

当前中国经济困局的主要成因分析

当前中国经济困局的主要成因分析2019-09-21摘要：本⽂通过对当前中国经济发展中诸多现实问题进⾏剖析，揭⽰了中国经济发展中的⼀些阶段性特征。

这些特征很多都呈现长期性，它们是影响中国经济进⼀步发展的中、长期因素，短期中难以扭转。

同时，本⽂也从宏观的⾓度对影响⽬前中国经济增长的短期因素进⾏了分析。

这些长、短期因素叠加在⼀起，它们的共同作⽤和相互影响，使得当前我国经济陷于⼀种相当困难的局⾯。

这种局⾯决定了中国宏观经济在今天乃⾄今后⼀个较长的时期都将⾯临稳增长、调结构、控通胀等多重⽬标。

关键词：发展阶段；特征；经济困境；成因中图分类号：F1242012年以来，我国经济增速逐季下滑，宏观经济形势趋于严峻。

这种局⾯的出现并不是偶然的，它是我国经济发展已经到了⼀个新的转折阶段，以及经济发展过程中长期积累的结构性问题、短期中⾦融危机深化、内需不⾜等长短期因素叠加的结果。

这种情况或许会持续较长⼀段时期，从⽽给我国宏观经济形成较⼤压⼒。

⼀、我国当前经济发展阶段的主要特征⼀个经济体在其不同的发展阶段，往往会呈现出⼀些阶段性特征。

中国经济在经历30多年的⾼速增长之后，其发展环境已经发⽣了巨⼤的变化，表现出如下⼀些特征，这些特征很多都呈现出长期性，对中国未来经济的发展将产⽣巨⼤的影响，这也许预⽰出中国传统的经济发展思路已经到了需要进⾏调整的重要窗⼝期。

（⼀）经济潜在增长率下降改⾰开放以来，我国快速的经济增长不仅源于技术进步、⽣产要素以及⼈⼒资本的积累，⽽且更加得益于对外开放和市场化改⾰等⼀系列制度改⾰红利。

然⽽，近年来，随着⼈⼝结构的变化，⼈⼝红利正⾯临耗尽局⾯，中国经济⾯临刘易斯拐点到来的压⼒。

此外，由于制度红利和全球化红利⽇益耗尽，导致全要素⽣产率下滑，造成中国经济潜在增长率⾯临下⾏压⼒。

1. 经济增长⽇益依赖资本投⼊，全要素⽣产率贡献下滑资本积累和技术进步是推动我国国民收⼊增长最主要的两个源泉，1981-2010年期间这两者对国民收⼊增长贡献的份额年均为57.7%和35.2%；劳动增长贡献的份额仅为10%。

企业社会责任与企业价值

企业社会责任与企业价值作者：郭静来源：《中国集体经济》2016年第07期摘要：以我国2013～2014年沪市制造业上市公司的相关数据作为样本，研究市场化进程、企业社会责任与企业价值的关系。

结果表明，企业社会责任与企业价值呈负相关关系。

市场化进程对企业社会责任与企业价值的关系具有调节作用。

关键词：企业社会责任；企业价值；市场化进程；调节变量一、引言企业社会责任产生于20世纪初，至今已有1个世纪的发展，对企业发展产生了深远影响。

2006年9月上交所发布《上市公司社会责任指引》首次对上市公司的社会责任信息披露做出要求，党的十八届三中全会通过《中共中央关于全面深化改革的重大问题决定》把“承担社会责任”列入国有企业的改革重点，社会责任问题提高到国家层面。

企业社会责任是企业发展的重要环节，因此研究企业社会责任与企业价值的关系显得十分必要。

对于促使企业更好地履行社会责任，促进企业长远发展具有重要的现实意义。

大量学者研究了企业社会责任与企业价值关系。

研究结论主要分为正相关、负相关或不相关三种，尚未形成规范性结论。

而关于研究社会责任对企业价值影响的研究，大多数探讨的是基于企业行业差异的研究，关于市场化进程对公司社会责任表现产生什么影响，进而对公司价值产生影响研究较少。

因此本文以此作为出发点，探讨企业社会责任、市场化进程和企业价值之间的关系。

二、理论分析与假设（一）企业社会责任与企业价值企业社会责任与企业价值的关系研究结论不尽一致，很多学者研究结果是企业社会责任与企业价值呈负相关关系。

企业承担社会责任使得企业成本增加，因此承担企业社会责任的企业比不承担企业社会责任的企业更处于不利地位（Ullman，1985）。

李正（2008）通过研究企业价值与企业社会责任之间关系，并得出二者呈负相关关系。

唐俊峰、李立峰（2013）通过对2011年和2012年上市公司实证分析得出，当期企业社会责任与企业价值负相关，但随着时间的推移，这种负向关系会减弱。

中国金融十年发展概述

中国金融十年发展概述2008年的全球金融危机，打断了缓慢进行中的中国经济结构调整进程。

在这个标志性事件之后，中国经济中的M2/GDP、杠杆率迅速上升，投资效率、全要素生产率明显下降，由此中国金融发展进入了一个新事物、新现象不断涌现的时期。

人民银行持续推动的利率市场化改革，互联网、通讯技术在经济金融领域的应用，加剧了这一时期的纷繁复杂。

但是，在各种现象丛生的背后，中国金融发展的基本逻辑没有变化，这一时期只是受结构、政策、技术改变的冲击，金融在发展的形式、格局和效率等方面呈现出不同于以往的特点而已。

但是这些特点对中国金融发展本身是重要的，它体现了中国金融未来发展的内在路径。

因此，努力理解2008年以来近十年中国金融发展的基本脉络，就有着不同寻常的意义。

为了理解的简洁，暂不考虑汇率和国际资本流动的问题，也不涉及一些容易引起歧义的风险领域，只把焦点聚集在单纯的内部融现象上。

近十年中国金融发展大的背景是全球性金融危机与中国经济的“新常态”。

中国为应对危机和“三期叠加新常态”采取的各种政策，调整经济结构的努力，新发展理念的贯彻，种种观念、政策、技术与市场化发展动力的结合，形成了这一时期中国金融发展的特殊格局。

受次贷危机影响，2008年以后中国经济经历了一个明显转折，经济结构调整延缓，货币政策由紧转松。

存款准备金率在2008年上半年是五次提高，下半年则是四次下调，下半年还五次下调金融机构贷款基准利率。

强刺激政策复加了经济结构原本的扭曲，杠杆率由此上升。

在金融业务上，由于流动性增加和实体经济中融资需求结构的矛1盾，银行普遍与信托公司合作，集合信托计划流行。

同时，票据业务在2008-2009年间也比较突出。

2009年1月，票据融资在新增贷款中的占比达40%，大大超过往年不足10%的比例，同业跨区域抢票竞争激烈，所谓的票据空转也遭人指责。

但是票据业务井喷式爆发有着实在的经济原因。

利率倒挂刺激企业大量贴现，当时贴现利率是 1.5%-1.8%，半年期存款利率是1.9%，企业贴现的积极性很高。

利率市场化如何影响商业银行净息差？

利率市场化如何影响商业银行净息差？作者：黎梦瑶廉永辉来源：《金融发展研究》2020年第02期摘要：本文在我国利率市场化逐步深化的背景下系统考察了利率市场化对商业银行净息差的影响。

在构造连续的利率市场化指数的基础上，对2007—2017年38家商业银行非平衡面板数据建立固定效应回归模型，实证结果表明：（1）利率市场化对商业银行净息差具有倒U形影响;（2）利率市场化对净息差的倒U形影响显著存在于股份制、城市及农村商业银行组，但在国有银行组中不显著;（3）价格效应是利率市场化对净息差产生影响的主要机制。

本文研究有助于明确利率市场化的经济后果，对我国商业银行在利率市场化背景下实现转型发展具有一定的启示意义。

关键词：利率市场化;商业银行;净息差中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2020）02-0075-10DOI：10.19647/ki.37-1462/f.2020.02.010一、引言利率市场化是中国金融市场改革的重大举措。

随着2013年贷款利率管制的全面放开及2015年存款利率管制的全面放开，利率市场化改革基本完成。

利率市场化引起宏观层面金融体系的深度变革，优化金融资源配置效率，促进实体经济健康发展。

然而，国际实践表明，利率市场化改革启动及完成后，商业银行的盈利能力面临巨大挑战，银行破产数目在改革初期急剧上升，有些国家甚至发生了系统性危机。

我国商业银行存在依赖传统业务、风险管理能力较弱以及粗放式发展等问题，利率市场化会如何影响我国商业银行净息差这一重要盈利指标呢？一方面，利率市场化进程的推进可能意味着净息差缩窄。

肖欣荣和伍永刚（2011）对20世纪80年代美国利率市场化改革背景和过程的分析表明，利率市场化导致存贷利差呈缩窄趋势，但由于贷款占资产比重的提升，改革完成初期对银行净息差冲击较小，但随着利率市场化改革的完善和金融脱媒的深化，净息差仍呈现下降趋势。

朱琰等（2012）通过分析美国、日本、中国香港、拉美及东南亚各国利率自由化进程，认为利率市场化短期会造成净息差收窄。

中国资本市场大事记(1984年至2014年)

中国资本市场大事记（1984年至2014年）1984年11月14日，上海飞乐音响股份有限公司发行新中国成立后首只公开发行股票。

1990年12月19日，上海证券交易所举行开业典礼，时任上海市市长朱镕基在浦江饭店敲响了上证所开业的第一声锣。

1991年7月3日，深圳证券交易所正式开业。

1991年10月31日，我国股份制企业首只B股由中国南方玻璃股份有限公司与深圳市物业发展（集团）股份有限公司向社会公众招股。

1992年5月21日，沪市全面放开股价，大盘跳空高开于1260.32点，较前一天涨幅高达104.27%，上证指数首度跨越千点。

1993年6月29日，青岛啤酒股份有限公司在香港正式招股上市，青岛啤酒成为首只H股。

1993年8月20日，淄博基金在上海证券交易所上市，成为我国首只在国内证券交易所上市的投资基金。

1995年7月11日，中国证监会正式加入证监会国际组织。

1996年5月29日，道。

琼斯推出中国股票指数，分别为道。

琼斯中国指数、上海指数和深圳指数。

1996年12月16日，上交所和深交所对在该两所上市的股票、基金类证券的交易实行价格涨跌幅10％限制并实行公开信息制度。

1997年4月18日，财政部发布《中华人民共和国国债托管管理暂行办法》，明确规定国债托管实行统一管理体制，财政部授权中央国债登记结算有限公司主持建立和运营全国国债托管系统。

1997年6月16日，我国银行间债券市场成立。

交易品种为各种可流通的国债及可用作回购的债券品种，交易成员为全国银行间同业拆借市场成员。

1998年4月22日，深沪两市交易所实行“特别处理”制度，4月28日，辽物资A成为我国证券市场第一家ST公司。

1998年12月29日，酝酿5年多的《证券法》获得人大常委会通过。

该法于1999年7月1日起正式实施，成为我国证券市场健康发展的强有力保障。

1999年4月2日，中国人民银行颁布了《人民币利率管理规定》。

该规定指出，借贷双方可以就提前归还贷款或延期归还以及相关的利率问题进行约定和协商。

货币政策消息与中国经济波动:一个包含消息与惊喜的DSGE模型

货币政策消息与中国经济波动：一个包含消息与惊喜的DSGE模型罗丽萍;陈利锋【摘要】在动态随机一般均衡模型中引入货币政策消息和惊喜冲击,讨论两类货币政策冲击对于中国宏观经济波动产生的影响及其传导机制.研究表明:(1)相对惊喜冲击,货币政策消息冲击对中国宏观经济波动产生了相对较大的影响;(2)在通胀调控方面,货币政策消息对于稳定中国通胀具有更为重要的作用;(3)金融加速器具有扩大货币政策消息冲击效应的作用.因此,基于稳定宏观经济考虑,央行应加强与公众沟通,提高货币政策决策透明度与科学化,稳定和引导公众预期;同时,积极推进利率市场化,确定货币政策规则并依据规则行事,提高货币政策公信力.进一步加快金融市场改革和发展,从而提高货币政策的传导机制有效性.【期刊名称】《西南民族大学学报（人文社科版）》【年(卷),期】2018(039)009【总页数】10页(P131-140)【关键词】消息冲击;惊喜冲击;金融加速器;经济波动;货币政策【作者】罗丽萍;陈利锋【作者单位】暨南大学经济学院广东广州510632;广东省委党校经济教研室广东广州510450【正文语种】中文【中图分类】F822.1一、引言与文献综述宏观经济波动是一个常见的现实经济现象，由宏观经济波动所引致的劳动力与金融市场的波动对居民和企业的行为产生了显著的积极效应。

2007年至2009年的国际金融危机就是其中一个典型事实。

宏观经济波动对一国社会产生的冲击使得政策制定者与研究者不断的探索驱动宏观经济波动的内在成因以及相应的稳定化政策。

在较早的研究中，研究者相继从技术冲击与金融冲击、投资冲击等因素来解释驱动宏观经济波动的成因，代表性研究包括Kydland&Prescott(1982)[1],King&Rebelo(2000)[2], Justiniano(2008)[3], Christiano et al.(2014)[4]等。

许伟、陈斌开(2009)的研究认为，技术冲击对产出投资波动的贡献占80%以上；王国静、田国强(2014)则认为金融冲击能够解释近80%的产出增长波动。

经济学小微专题：图表题答题技巧

指出材料反映的经济信息。
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[答案] ②高新技术产品进口增速高于农产品，表明我国进口结构趋于优化。机电产品、机械设备出口总值远大于劳动密集型产品，但增速低于劳动密集型产品，表明我国出口结构有待改善。对外投资领域中对外承包工程、对外企业投资都有较快增长表明我国实施“走出去”战略取得显著成效。
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单元总结提升
注：2014年世界银行和亚洲开发银行向亚太地区提供的贷款分别是168.47亿美元和85.42亿美元。中国倡议筹建的亚投行，将向亚太地区国家基础设施建设提供资金支持。概括材料中图(a)和图(b)反映的经济信息。
小题微专
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单元总结提升
[答案] ①图(a)反映了2010—2020年亚洲国家基建投资需求量大，图(b)反映了亚太地区国家在基建和清洁能源上的投资需求年增长率将远远超过全球的年增长率。②世界银行和亚洲开发银行向亚太地区提供的贷款有限，资金缺口巨大，成立亚投行意义重大。 [解析] 此题考查对图表信息的解读。图(a)属于单个柱形图。表明亚洲国家基建资金需求量大。图(b)属于两种类型的柱形图。首先立足时间跨度看，亚洲和全球基建和能源投资需求都在增长。从空间跨度看，亚洲基建和能源投小资需求年增长率高于全球。小注表明世界银行和亚洲开发题微银行向亚太地区提供的贷款有限，亚洲基建投资需求资金专紧缺。
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2014年1－10月我国进出口总额、引进外资和对外投资增速同比增长率
小题微专
指出材料反映的经济信息。
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①2014年1－10月，我国出口增速明显高
于进口增速，引进外资增速呈负增长，而对外投资呈高速增长，两者增速差距大，表明我国当前进出口和引资、投资均不平衡。

财政补贴、市场化与企业内部控制质量

须满足外生性和相关性两个条件。

本文使用企业所在地区同行业财政补贴的平均值（Avsub）作为财政补贴的工具变量。

同地区同行业企业财政补贴平均水平与残差项可能包含的企业个体特征无关，满足外生性；同时，特定企业获得的财政补贴量又与其所在地同行业企业财政补贴平均水平相关，满足相关性。

表4显示，在第一阶段的回归中，工具变量同地区同行业企业获得财政补贴平均水平Avsub对企业获得财政补贴程度的影响显著为正，表示同地区同行业企业获得的财政补贴越多，企业获得的财政补贴将越多。

根据经验法则，若第一阶段工具变量系数在1%水平显著，且F统计量大于10，则工具变量选择有效。

本文第一阶段的回归结果都满足经验法则条件，说明工具变量的设定是有效的。

在第二阶段回归结果中，表4全样本回归与表3基于
2.Heckman样本选择模型估计
企业具有的某些不可观测的特征可能会影响企业获得财政补贴的数量，而这些特征又可能影响企业在内部控制制度建立和执行中的行为选择，因而财政补贴这一变量的内生性问题也可能缘于样本选择偏误。

为此，
选择Heckman两阶段模型进行估计。

第一阶段，
先利用Probit模型估计上市公司是否获得财政补贴，
每个观测值的逆Mills率（Inverse
在控制逆Mills率的基础上，重新进行了相应的回归分析，结果如表5所示。

财政补贴程度
量影响的回归系数在符号和显著性上都与前文结果基本一致。

3.不同的企业内部控制质量指标
前文被解释变量内部控制质量是用深圳市迪博企业
图2市场化的调节作用（利用基本回归估计系数）图3市场化的调节作用（利用IV估计系数）。

我国工业用地一级市场与二级市场联动初探——以武汉市为例

我国工业用地一级市场与二级市场联动初探——以武汉市为例张苗苗【摘要】我国工业用地一级市场和二级市场联系紧密,以武汉市为例,基于2007年至2016年工业用地一级市场和二级市场现状分析,利用工业用地一、二级市场的溢价率作为指标,采用协整检验探索两个市场间联动性的存在.结果表明,武汉市工业用地一、二级市场的溢价率均为负值,二级市场溢价率大于一级市场溢价率,相对土地一级市场而言,二级市场具有更大潜力.同时,武汉市一、二级市场间的溢价率在时间序列上协整,两个市场间存在以地价为基础,以溢价率为纽带的联动性.在此基础上,结合工业用地一、二级市场联动性特点,提出加强一、二级市场联动和激发二级市场潜力的建议.【期刊名称】《国土与自然资源研究》【年(卷),期】2018(000)005【总页数】5页(P8-12)【关键词】工业用地;一级市场;二级市场;联动性;协整检验【作者】张苗苗【作者单位】武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】F3011 引言工业用地是建设用地的重要组成部分，我国工业用地制度政策演化具有明显的政策印记。

黄志基，贺灿飞[1]总结中国工业用地制度政策演化特征，认为工业用地从多方供给到地方政府垄断，从无偿使用转向有偿使用，从协议出让到招拍挂出让方式，逐步制定和完善工业用地出让价格标准，以节约集约用地政策为导向提高工业用地效率。

学者们从实证出发，结合相关政策分析工业用地发展状况。

曲福田、赵爱栋、马贤磊等人[2]基于全国区域数据分析工业用地市场发育状况，关小克、吴克宁[3]等人探讨市场化的影响，李建强[4]，王亚辉[5]分析了市场化改革过程中，土地集约节约利用状况。

陈和平、吴群等人[6]分析了工业用地配置方式，也有学者[7-9]基于地价分析地方工业用地土地出让。

总结学者们的研究，视角主要集中在工业用地一级市场工业用地效率和集约性、市场化配置、用地规模以及市场化程度等方面。

完善人民币汇率“稳定锚”机制——基于参照点效应理论的研究

完善人民币汇率“稳定锚”机制——基于参照点效应理论的研究邢庆伟;朱建明【摘要】人民币汇率正逐渐从“美元锚”转换成“一篮子货币锚”.本文在分析人民币汇率锚形成机制的基础上,运用参照点效应的相关理论,探讨当前人民币汇率超调的原因和人民币汇率锚选择方面的关键问题.在放弃“美元锚”之后,当务之急是为人民币汇率找到新的“锚”,如果能让市场相信人民币汇率锚定一篮子货币,那么市场预期就会相应锚定,不会大幅波动.鉴于此,进一步推进人民币汇率形成机制改革,应提高政策前瞻性,做好人民币汇率锚转变后保持货币政策独立性的研究;加强与市场沟通,稳定市场的人民币汇率预期;完善人民币汇率锚形成机制,引导市场预期转向一篮子货币;加大外汇市场创新力度,丰富人民币衍生产品.【期刊名称】《南方金融》【年(卷),期】2017(000)001【总页数】8页(P39-46)【关键词】汇率锚;汇率形成机制改革;参照点效应;前景理论;预期管理【作者】邢庆伟;朱建明【作者单位】中国人民银行济南分行,山东济南250021;中国人民银行临沂市中心支行,山东临沂276000【正文语种】中文【中图分类】F830.9“锚”是稳定经济社会及金融市场的一项关键指标。

人民币汇率锚实际上是为人民币的价值寻找一个参照标准以稳定人民币汇率。

近年来，随着国内外经济金融形势的变化，人民币汇率一改单边升值态势、转而进入宽幅波动通道。

特别是“811汇改”以来，面对人民币汇率波幅上升，部分市场主体受羊群效应及自身损失厌恶等因素影响，对人民币汇率波动形成了过度悲观的预期和判断。

下一步如何引导市场对人民币汇率预期从“美元锚”转向“一篮子货币锚”，对于推进人民币汇率市场化乃至人民币国际化具有重要意义。

本文运用行为经济学中的参照点效应理论，对当前出现人民币汇率超调现象进行解释，分析市场主体自身非理性因素对人民币汇率波动的影响，提出改进人民币汇率稳定锚选择的可行方案及建议。

一、文献综述（一）关于汇率锚原理及其作用的研究。

中国分省份市场化指数2018版1997-2016

省份year市场化总指数上海市19970.97上海市19980.97上海市1999 1.1上海市2000 3.82上海市200110上海市200215.81上海市200318.58上海市20049.81上海市20058.97上海市20069.63上海市200710.27上海市20088.14上海市20098.41上海市20108.79上海市20118.89上海市20128.7上海市20138.94上海市20149.77上海市20159.73上海市20169.93云南省19970.34云南省19980.26云南省19990.27云南省20000.6云南省20010.55云南省20020.55云南省20030.71云南省2004 4.81云南省2005 4.88云南省2006 5.57云南省2007 5.82云南省2008 4.49云南省2009 4.46云南省2010 4.94云南省2011 5.08云南省2012 4.39云南省2013 4.45云南省2014 4.81云南省2015 4.43云南省2016 4.55内蒙古自治区19970.8内蒙古自治区19980.32内蒙古自治区19990.46内蒙古自治区20000.65内蒙古自治区20010.22内蒙古自治区20020.32内蒙古自治区20030.46内蒙古自治区2004 5.12内蒙古自治区2005 5.26内蒙古自治区2006 5.89内蒙古自治区2007 5.91内蒙古自治区2008 4.66内蒙古自治区2009 4.74内蒙古自治区2010 4.46内蒙古自治区2011 4.53内蒙古自治区2012 5.19内蒙古自治区2013 5.19内蒙古自治区2014 4.96内蒙古自治区2015 4.84内蒙古自治区2016 4.8北京市19977.14北京市1998 6.31北京市19990.42北京市20000.68北京市2001 5.43北京市2002 5.56北京市2003 6.88北京市20048.19北京市20058.2北京市20068.54北京市20079.02北京市20087.24北京市20097.36北京市20107.94北京市20118.1北京市20128.75北京市20139.12北京市20149.37北京市20158.89北京市20169.14吉林省1997 1.52吉林省1998 1.77吉林省19990.69吉林省20000.95吉林省2001 1.06吉林省2002 1.7吉林省2003 2.39吉林省2004 5.49吉林省2005 5.76吉林省2006 6.2吉林省2007 6.55吉林省2008 5.72吉林省2009 5.8吉林省2010 5.42吉林省2011 5.55吉林省2012 6.06吉林省2013 6.11吉林省2014 6.27吉林省2015 6.47吉林省2016 6.7四川省19970.93四川省19980.88四川省19990.74四川省2000 1.12四川省2001 1.31四川省2002 1.73四川省2003 2.33四川省2004 6.38四川省2005 6.63四川省2006 6.95四川省20077.3四川省2008 5.78四川省2009 5.79四川省2010 5.75四川省2011 5.81四川省2012 6.03四川省2013 6.18四川省2014 6.52四川省20157.01四川省20167.08天津市1997 1.73天津市1998 1.41天津市19990.88天津市2000 1.42天津市2001 3.32天津市2002 6.66天津市20038.73天津市20047.86天津市20057.65天津市20068.28天津市20078.59天津市2008 6.59天津市2009 6.64天津市20107.06天津市20117.43天津市20129.02天津市20139.42天津市20149.29天津市20159.44天津市20169.78宁夏回族自治区19970.76宁夏回族自治区19980.63宁夏回族自治区19990.51宁夏回族自治区2000 1.05宁夏回族自治区20010.75宁夏回族自治区2002 1.08宁夏回族自治区20030.89宁夏回族自治区2004 4.56宁夏回族自治区2005 4.47宁夏回族自治区2006 5.1宁夏回族自治区2007 5.44宁夏回族自治区2008 4.14宁夏回族自治区2009 4.29宁夏回族自治区2010 3.83宁夏回族自治区2011 3.91宁夏回族自治区2012 4.28宁夏回族自治区2013 4.38宁夏回族自治区2014 5.15宁夏回族自治区2015 4.95宁夏回族自治区2016 5.14安徽省19970安徽省19980.01安徽省19990.79安徽省20000.89安徽省20010.49安徽省20020.65安徽省20030.93安徽省2004 5.99安徽省2005 6.56安徽省20067.15安徽省20077.48安徽省2008 5.92安徽省2009 6.04安徽省2010 6.12安徽省2011 6.42安徽省2012 6.25安徽省2013 6.5安徽省20147.4安徽省2015 6.98安徽省20167.09山东省1997 1.1山东省1998 1.29山东省1999 3.59山东省2000 4.26山东省2001 2.43山东省2002 2.85山东省2003 3.73山东省20047.52山东省20057.87山东省20068.24山东省20078.47山东省2008 6.89山东省2009 6.94山东省2010 6.75山东省2011 6.85山东省20127.24山东省20137.39山东省20147.76山东省20157.85山东省20167.94山西省19970.39山西省19980.34山西省19990.29山西省20000.6山西省20010.27山西省20020.38山西省20030.43山西省2004 5.13山西省2005 5.06山西省2006 5.56山西省2007 5.91山西省2008 4.29山西省2009 4.12山西省2010 4.51山西省2011 4.59山西省2012 4.79山西省2013 4.97山西省2014 5.15山西省2015 5.48山西省2016 5.66广东省1997 2.97广东省1998 2.83广东省19997.6广东省20009.88广东省20018.91广东省200210.78广东省200313.67广东省20049.36广东省20059.04广东省20069.72广东省200710.1广东省20087.52广东省20097.62广东省20107.73广东省20117.88广东省20128.33广东省20138.64广东省20149.3广东省20159.68广东省20169.86广西壮族自治区19970.38广西壮族自治区19980.4广西壮族自治区19990.93广西壮族自治区2000 1.15广西壮族自治区20010.52广西壮族自治区20020.59广西壮族自治区20030.82广西壮族自治区2004 5.42广西壮族自治区2005 5.4广西壮族自治区2006 5.17广西壮族自治区2007 5.9广西壮族自治区2008 5.68广西壮族自治区2009 5.69广西壮族自治区2010 5.13广西壮族自治区2011 5.31广西壮族自治区2012 6.19广西壮族自治区2013 6.31广西壮族自治区2014 6.48广西壮族自治区2015 6.26广西壮族自治区2016 6.43新疆维吾尔自治区19970.57新疆维吾尔自治区19980.84新疆维吾尔自治区19990.44新疆维吾尔自治区20000.71新疆维吾尔自治区20010.25新疆维吾尔自治区20020.38新疆维吾尔自治区20030.59新疆维吾尔自治区2004 4.76新疆维吾尔自治区2005 4.86新疆维吾尔自治区2006 4.87新疆维吾尔自治区2007 5.04新疆维吾尔自治区2008 3.51新疆维吾尔自治区2009 3.47新疆维吾尔自治区2010 2.81新疆维吾尔自治区2011 2.88新疆维吾尔自治区2012 2.87新疆维吾尔自治区2013 2.92新疆维吾尔自治区2014 3.45新疆维吾尔自治区2015 4.15新疆维吾尔自治区2016 4.1江苏省19970.66江苏省19980.68江苏省1999 1.93江苏省2000 2.36江苏省2001 3.31江苏省2002 4.47江苏省2003 6.59江苏省20048.63江苏省20058.6江苏省20069.39江苏省200710.14江苏省20087.84江苏省20098.21江苏省20108.59江苏省20119.18江苏省20129.94江苏省20139.86江苏省20149.64江苏省20159.3江苏省20169.26江西省19970.57江西省19980.37江西省19990.67江西省20000.9江西省20010.58江西省20020.8江西省2003 1.14江西省2004 5.76江西省2005 6.26江西省2006 6.64江西省20077.1江西省2008 5.45江西省2009 5.48江西省2010 5.61江西省2011 5.8江西省2012 5.68江西省2013 5.83江西省2014 6.74江西省2015 6.82江西省20167.04河北省19970.74河北省19980.6河北省1999 1.37河北省2000 1.67河北省2001 1.16河北省2002 1.44河北省2003 1.54河北省2004 6.05河北省2005 6.51河北省2006 6.84河北省2007 6.94河北省2008 5.5河北省2009 5.64河北省2010 4.98河北省2011 5.18河北省2012 5.44河北省2013 5.61河北省2014 6.03河北省2015 6.32河北省2016 6.42河南省19970.47河南省19980.48河南省19990.94河南省2000 1.11河南省2001 2.433河南省2002 2.85河南省2003 3.73河南省2004 5.64河南省2005 6.58河南省20067.11河南省20077.38河南省2008 5.89河南省2009 5.99河南省2010 6.08河南省2011 6.19河南省2012 6.34河南省2013 6.51河南省2014 6.85河南省20157.05河南省20167.1浙江省1997 1.99浙江省1998 2.15浙江省1999 5.39浙江省2000 6.89浙江省2001 6.97浙江省20029.49浙江省200311.65浙江省20049.77浙江省20059.57浙江省200610.37浙江省200710.92浙江省20087.78浙江省20098.03浙江省20108.18浙江省20118.31浙江省20129.28浙江省20139.37浙江省20149.73浙江省201510浙江省20169.97海南省19970.99海南省1998 1.3海南省19990.55海南省20000.98海南省20010.8海南省2002 1.3海南省20030.87海南省2004 5.41海南省2005 5.36海南省2006 5.66海南省2007 6.36海南省2008 4.43海南省2009 4.31海南省2010 4.68海南省2011 4.76海南省2012 5.46海南省2013 5.68海南省2014 5.87海南省2015 5.21海南省2016 5.28湖北省19970.32湖北省19980.44湖北省19990.55湖北省20000.78湖北省2001 1.71湖北省2002 2.15湖北省2003 2.53湖北省2004 6.11湖北省2005 6.42湖北省2006 6.85湖北省20077.05湖北省2008 5.4湖北省2009 5.57湖北省2010 5.5湖北省2011 5.7湖北省2012 6.21湖北省2013 6.58湖北省20147.16湖北省20157.35湖北省20167.47湖南省1997 1.21湖南省1998 1.15湖南省1999 1.31湖南省2000 1.67湖南省2001 1.5湖南省2002 1.68湖南省2003 2.31湖南省2004 6.11湖南省2005 6.25湖南省2006 6.74湖南省2007 6.86湖南省2008 5.35湖南省2009 5.33湖南省2010 5.47湖南省2011 5.68湖南省2012 5.7湖南省2013 5.84湖南省2014 6.78湖南省20157.09湖南省20167.07甘肃省19970.44甘肃省19980.39甘肃省19990.01甘肃省20000.25甘肃省20010.13甘肃省20020.19甘肃省20030.39甘肃省2004 3.95甘肃省2005 4.32甘肃省2006 4.58甘肃省2007 4.82甘肃省2008 3.72甘肃省2009 3.67甘肃省2010 3.28甘肃省2011 3.37甘肃省2012 3.26甘肃省2013 3.49甘肃省2014 3.86甘肃省2015 4.5甘肃省2016 4.54福建省1997 1.16福建省1998 1.19福建省1999 3.1福建省2000 4.16福建省2001 3.1福建省2002 4.27福建省2003 4.66福建省20048.33福建省20057.94福建省20068.42福建省20078.59福建省2008 6.79福建省2009 6.89福建省2010 6.72福建省2011 6.91福建省20127.33福建省20137.47福建省20148.09福建省20158.96福建省20169.15西藏自治区1997西藏自治区1998西藏自治区1999西藏自治区20000西藏自治区20010西藏自治区2002-0.57西藏自治区2003-0.41西藏自治区2004 1.55西藏自治区20050.3西藏自治区20060.29西藏自治区2007 1.63西藏自治区2008 1.27西藏自治区2009 1.06西藏自治区20100.39西藏自治区20110.01西藏自治区20120.02西藏自治区2013-0.23西藏自治区20140.71西藏自治区20151西藏自治区2016 1.02贵州省1997 1.12贵州省1998 1.02贵州省19990.61贵州省20000.91贵州省20010.27贵州省20020.56贵州省20030.51贵州省2004 4.17贵州省2005 4.61贵州省2006 4.94贵州省2007 5.4贵州省2008 4.44贵州省2009 4.35贵州省2010 3.53贵州省2011 3.59贵州省2012 4.33贵州省2013 4.49贵州省2014 4.81贵州省2015 4.52贵州省2016 4.85辽宁省1997 2.29辽宁省1998 2.24辽宁省1999 1.59辽宁省2000 2.12辽宁省2001 2.67辽宁省2002 3.87辽宁省2003 5.76辽宁省20047.36辽宁省2005 6.97辽宁省20067.56辽宁省20077.97辽宁省2008 6.32辽宁省2009 6.51辽宁省2010 6.24辽宁省2011 6.32辽宁省2012 6.53辽宁省2013 6.57辽宁省2014 6.88辽宁省2015 6.66辽宁省2016 6.75重庆市19970.43重庆市19980.85重庆市19990.3重庆市20000.6重庆市2001 1.47重庆市2002 2.65重庆市2003 4.11重庆市20047.2重庆市2005 6.64重庆市20067.26重庆市20077.4重庆市2008 6.04重庆市2009 6.1重庆市2010 6.22重庆市2011 6.32重庆市2012 6.94重庆市20137.22重庆市20147.8重庆市20157.69重庆市20168.15陕西省1997 2.03陕西省1998 1.74陕西省19990陕西省20000.17陕西省20010.75陕西省20020.88陕西省2003 1.42陕西省2004 4.46陕西省2005 4.37陕西省2006 4.71陕西省2007 4.82陕西省2008 4.33陕西省2009 4.25陕西省2010 3.92陕西省2011 4.31陕西省2012 5.11陕西省2013 5.62陕西省2014 6.29陕西省2015 6.21陕西省2016 6.57青海省19970.28青海省19980.23青海省19990.13青海省20000.14青海省20010青海省2002-0.09青海省20030.03青海省2004 3.1青海省2005 3.09青海省2006 3.29青海省2007 3.54青海省2008 2.95青海省2009 2.79青海省2010 2.37青海省2011 2.33青海省2012 2.55青海省2013 2.76青海省2014 2.53青海省2015 3.13青海省2016 3.37黑龙江省1997 1.08黑龙江省1998 1.03黑龙江省1999 1.12黑龙江省2000 1.45黑龙江省2001 1.32黑龙江省2002 1.68黑龙江省2003 2.04黑龙江省2004 5.05黑龙江省2005 5.33黑龙江省2006 5.61黑龙江省2007 5.76黑龙江省2008 4.84黑龙江省2009 4.88黑龙江省2010 4.78黑龙江省2011 4.94黑龙江省2012 5.94黑龙江省2013 6.12黑龙江省2014 6.16黑龙江省20156黑龙江省2016 6.14。

中国市场化指数(2008-2014) (1)

地区北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东
年度 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009
指数2:非国有经济的发展 6.73 6.16 6.15 3.20 4.96 6.51 5.25 2.65 6.31 9.79 9.46 5.79 8.08 6.15 8.09 6.58 5.04 6.03 8.96 5.48 6.30 6.45 5.96 2.44 4.02 2.52 2.18 0.94 2.92 4.36 1.95 6.32 6.07 6.86 2.76 5.23 7.31 5.62 2.91 6.04 9.79 9.37 6.21 8.27 6.41 8.33
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