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工程經濟學固定資產投資范文1
中國經濟目前尚處于初級發展階段，經濟增長具有典型的要素拉動特征。經濟發展需要刺激投資需求，最終消費需求的形成也有賴于加大投資力度，投資與消費雙管齊下，投資需先行。因此，國民經濟的高速增長離不開投資的持續增長。從理論上講，投資增長率和經濟增長率具有一種正向的關聯關系。
一般認為，建設投資是國民經濟增長的強大拉動因素。幾乎所有國家的政府都會在經濟不景氣的時期，將建設投資作為刺激經濟增長的工具。加大建設投資的規模，既可增加就業機會和國民可支配收入、擴大內需，又可以直接帶動當前的經濟增長，為新一輪的經濟增長奠定物質基礎。西方學者的研究表明：建設投資在經濟發展中扮演著非常重要的角色，尤其是在發展中國家，建設投資在這些國家的整體投資中的比率甚至達到了20%(Kessedes,1995)。
我國大量的文獻也討論了建設投資對國民經濟的重要作用，但是，真正能夠揭示建設投資與經濟增長之間的數量關系的研究成果卻極少。中國發展研究院曾經做過一項研究，發現在中國經濟中固定資產投資是決定社會需求的最積極的因素。因此，增加固定資產投資可以作為刺激經濟活動的主要手段（中國發展研究院，1997）。雖然還有其他一些關于建設投資對中國經濟增長重要性的研究，但是，這些研究大部分還處在定性階段，很少能夠指出建設投資對中國經濟發展的貢獻水平。本研究就致力于找到其對中國經濟發展拉動水平的具體數量關系。
二、數據和模型
在本研究中，建設投資對國民經濟的拉動作用是指以一定速度增長的建設投資所拉動GDP的增長量或增長率。GDP是衡量一個國家或地區經濟水平的重要指標和方法。它是指一個國家或地區在一年內所有常住單位生產活動的最終成果的價值形態。另外本研究涉及的指標還有固定資產投資和建筑安裝工程投資。
固定資產投資(FAI)是衡量一個國家或地區在一年內在固定資產方面投資總量的指標，它同樣也能夠以價值形態反映固定資產建造和購買活動的總量，是反映固定資產投資規模、速度、比例關系和使用方向的綜合性指標。固定資產投資可以根據國家的投資計劃分為基本建設投資、更新改造投資、房地產開發投資和其他固定資產投資四部分。本文采用這個指標來代表宏觀意義上的建設投資水平，既包括建水壩、修公路這些大型的土木工程項目，也包括住宅和商業房地產項目的開發，同時，還涉及各類建筑物、構筑物和大型設備的修繕和改造。
固定資產投資活動按其工作內容和實現方式可以分為建筑安裝工程，設備、工具、器具購置，其他費用三個部分。在本文中也將建筑安裝工程投資(CI)作為衡量建設投資活動對國民經濟增長拉動作用的一個變量，它是指各種房屋、建筑物的建造和各種設備裝置的安裝工程投資。建筑安裝工程投資比固定資產投資的范圍小一些，可以代表一年內國民經濟中的建筑工作量，是一個衡量建設活動水平更為合適的指標。
本研究擬采用動態計量經濟學所倡導的誤差修正模型來描述建設投資和國民經濟的相互作用。建立經濟學模型的傳統方法主要是以理論為導向，依據某種已經存在的經濟理論或者已經提出的對經濟行為規律的某種解釋設定模型的總體結構，這種建模途徑對先驗的經濟理論有很強的依賴性。這種建模方法在20世紀70年代的經濟動蕩前屢次預測失靈，促使人們尋求另外的建模方法。20世紀70年代末80年代初，以英國經濟學家D·F·Hendry為代表，提出了動態建模的方法，交替利用經濟理論和經濟數據提供的信息，在協整理論的基礎上建立反映變量短期波動和長期均衡的誤差修正模型(D·Hendry,1998)。
一般經濟變量都可以用時間序列來表示，如果它的均值和方差都不隨時間變化，就稱這個序列是穩定序列。如果一個序列在成為穩定序列之前必須經過d次差分，則稱該序列是d階單整。按照協整理論，幾個同階單整的時間序列之間可能存在著一種長期的穩定關系，其線性組合可以降低單整階數，即所謂的協整關系。誤差修正模型就是建立在這種理論之上的。以GDP和建筑安裝投資(CI)為例，若GDP和CI具有協整關系，則它們之間的關系可以寫作一般的自回歸分布滯后的表達式：
附圖
和CI之間存在的長期均衡關系。于是GDP的短期波動被分為兩部分：一部分是長期均衡，一部分是短期波動。一般（β[,2]-1）都會小于0，因此，若(t-1)時刻GDP大于其長期均衡解，γecm[,t-1]為負值，使GDP[,t]減少；若(t-1)時刻GDP小于其長期均衡解，γecm[,t-1]為正值，使GDP[,t]增加。體現了長期均衡誤差對GDP的控制。
以不變價格表示的流量指標一般是一階單整。固定資產投資、建筑安裝投資和國內生產總值都是流量指標，一般情況下屬于一階單整，它們之間可以存在這種長期穩定的關系，同時，固定資產投資、建筑安裝投資的短期的變動又會對國內生產總值產生短期的影響。因此，國內生產總值的變動既受固定資產投資、建筑安裝投資短期變動的直接影響，又受兩者之間長期穩定關系的調整，可以建立誤差修正模型來討論這種關系：
附圖
表明如果FAI變化了1%，GDP將變化β[,1]%。α[,1]同理。可見各個系數具有很強的經濟意義。
本研究中的數據都來源于《中國統計年鑒》。數據自1981年始，且已經折算為1981年不變價，這樣可以去除通貨膨脹的影響，更好地反映數據內在的規律性。在本研究中，采用SPSS軟件包進行統計分析。各年的數據如下；
表1固定資產投資、建筑安裝投資與國內生產總值
（1981-1999年，單位：億元）
附圖
注：1.所有數據均為1981年不變價；2.數據來源：《中國統計年鑒2000》。
三、建立誤差修正模型
（一）方程的初步設定和簡化
一般來講，在經濟數據中，以不變價格表示流量的序列往往表現為一階單整。因此，從理論上判斷，LnGDP、LnFAI和LnCI序列都應該是一階單整。采用Dickey和Fuller于1979年、1980年提出的ADF方法進行單整檢驗結果也表明，的確如此。
然后，可以將方程設定為一般的自回歸分布滯后模型。模型的右邊包括被解釋變量的滯后、解釋變量及其時間滯后項。對于固定資產投資方程，首先設定為：
附圖
用最小二乘法估計這兩個自回歸分布滯后方程，采用逐步回歸(Stepwise)方法，剔除不顯著的變量。
在固定資產投資方程中，LnGDP[,t-1]、LnFAI[,t]和LnFAI[,t-1]被引入方程。估計得到的方程為：
附圖
可見方程的顯著性很高，完全可以通過檢驗。常數項的t值很小，并不顯著。（由于此方程對后面的過程只有理論上的意義，因此不必剔除常數項。）其他各項系數在99%的置信水平下顯著不為0。該方程的殘差類似白噪聲。
在建筑安裝投資方程中，也是LnGDP[,t-1]、LnCI[,t]和LnCI[,t-1]被引入方程。估計得到的方程為：
附圖
方程的顯著性很高，完全可以通過檢驗。常數項的t值很小，也不顯著。其他各項都在99%的顯著性水平下顯著不為0。該方程的殘差類似白噪聲。
可以看到，以上兩個方程中LnFAI[,t-1]和LnCI[,t-1]前的系數為負值。出現這種現象的原因是由于它們分別與LnFAI[,t]和LnCI[,t]之間存在著共線性的關系，導致兩者的系數在一定程度上能夠互相任意分配。但這對后面的研究影響不大。
（二）求長期均衡方程
下面可以用簡單的回歸分析求得長期均衡方程。對于固定資產投資方程，長期均衡方程為：
附圖
可見，整體顯著性明顯滿足。各項系數的顯著性檢驗均順利通過。從此均衡方程可以計算ecm序列（即殘差序列）：
附圖
AdjustedR[2]=0.982F=980.657
整體顯著性明顯滿足。各項系數的顯著性檢驗均順利通過。
ecm[,t-1]=LnGDP[,t-1]-3.228-9.793LnCI[,t-1]。
（三）建立誤差修正模型
1.固定資產投資方程
考慮到在初步設定的方程中LnFAI[,t]、LnFAI[,t-1]和LnGDP[,t-1]都比較顯著，在建立誤差修正模型時引入LnGDP[,t]，LnFAI[,t]，ecm[,t-1]，以保證方程的包容性。
設定誤差修正模型為：
附圖
p=0.0002，可見整體顯著性明顯滿足。
從變量顯著性檢驗來看，兩個方程的ecm[,t-1]的顯著性較低，但是，考慮到它們重要的經濟意義，仍不將其剔除。
四、經濟意義分析
（一）彈性分析
在以上兩個誤差修正方程中，LnFAI[,t]和LnCI[,t]前面的系數可以看作是GDP對FAI和CI的彈性系數，因此，可以根據方程的系數對它們進行彈性分析。
LnCI[,t]前的系數為0.324，這說明國內生產總值對建筑安裝投資的彈性系數為0.324。當建筑安裝投資增長1%時，將帶動國內生產總值增長0.324%。而LnFAI[,t]前的系數為0.317，這說明國內生產總值對固定資產投資的彈性系數為0.317。當基本建設投資增長1%時，將帶動國內生產總值增長0.317%。
這是非常重要的結論，定量地給出了建設投資對國民經濟拉動作用的大小?？梢钥闯觯ㄔO投資對國民經濟的拉動效應大致是這樣一個概念，即當建設投資增長1%時，能帶動國內生產總值增長大約0.32%。以往的分析往往僅限于定性，沒有反映出真正的定量關系。從兩個彈性系數可以看出，建設投資對國民經濟的增長有很大的促進作用，彈性系數都較大。
（二）拉動效率分析
為了進一步分析建筑安裝投資和固定資產投資對國民經濟拉動作用的大小，引入一個新的系數，將其稱之為“拉動效率”，它是GDP對該變量彈性系數與該變量在GDP中所占份額的比值，即附圖，D[,i]表示在此區間內GDP對某一變量i的彈性系數，S[,i]表示某一變量i在此區間內占據GDP的平均百分比。這樣可以排除彈性系數大小中不同變量份額因素的影響。如果q＞1，這表明某一變量在這一階段對GDP的拉動作用是積極的，超過了自身在GDP中所占據的份額，是高效率的。相反，如果q＜1，則表示這種拉動作用是消極的，少于變量自身占據GDP的份額，是低效率的。
結果如下（1981年—1999年間）：
變量D[,i]S[,i]q[,i]
CI（建筑安裝投資）0.3240.1961.652
FAI（固定資產投資）0.3170.3001.057
由此可見，兩者對國民經濟的拉動作用都是很積極的，q[,i]均超過了1，建筑安裝投資更為顯著。它在國民經濟中的份額為19.6%，而彈性系數達到了0.324%。這進一步驗證了在本文開始時所提到的定性研究的結論，建設投資在經濟發展中扮演著非常重要的角色，是刺激經濟活動的主要手段，能夠高效率地拉動國民經濟的增長。
（三）誤差修正項(ECM)的分析
Ecm項系數的大小反映了對偏離長期均衡的調整力度，系數的估計值一般是負值。對于固定資產投資方程，Ecm前面的系數是-0.049，由此看來，調整的力度不是很大。調整的過程大致如下：
附圖
對于建筑安裝投資方程，Ecm前面的系數是-0.018，調整的力度也較小。因此，可以看出，建設投資主要以短期波動的形式來影響GDP的變化，長期均衡起的控制作用不大。這符合我國現階段的具體情況，我國目前正處在大規模建設的發展階段，還遠遠沒有達到建設量的穩定和平衡，因此，目前主要是增量在起作用。
五、總結
本研究將固定資產投資(FAI)和建筑安裝投資投資(CI)作為對GDP產生拉動作用的變量，通過建立誤差修正模型得到了反映它們之間長期均衡和短期波動的表達式。從彈性系數可以看出，無論是建筑安裝投資，還是固定資產投資，二者對國民經濟的拉動作用都是很明顯的，國內生產總值對建筑安裝投資的彈性系數為0.324。當建筑安裝投資增長1%時，將帶動國內生產總值增長0.324%。國內生產總值對基本建設投資的彈性系數為0.317。當基本建設投資增長1%時，將帶動國內生產總值增長0.317%。綜合起來，當建設投資增長1%時，能帶動國內生產總值增長大約0.32%。從拉動效率來看，兩者對國民經濟的拉動作用都是積極的，q[,i]均超過了1，建筑安裝投資更為顯著。
建設投資主要以短期波動的形式來影響GDP的變化，長期均衡起的控制作用不大。這主要是由于我國目前正處在大規模建設的發展階段，還遠遠沒有達到建設量的穩定和平衡，因此，目前主要是增量在起作用。
因此，本研究的定量結果不僅驗證了很多研究者的定性結論，即建設投資在經濟發展中扮演著非常重要的角色，是刺激經濟活動的主要手段，能夠高效率地拉動國民經濟的增長；而且給出了具體的拉動效應值，分析了短期波動和長期均衡各自的作用，有助于更加準確地分析建設投資對國民經濟增長的貢獻。
收稿日期：2001-03-23
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工程經濟學固定資產投資范文2
一、固定資產投資與就業的相關性分析
“十一五”期間，寧夏投資對經濟增長的貢獻率達86%。足見投資對寧夏經濟增長中的重大推動作用。那么，投資對就業帶動作用怎樣呢？
為此，我們用計量經濟學的方法對近年來寧夏投資對就業影響程度進行了實證分析。
數據采用2000—2010年時間序列和各省市區全社會固定資產投資完成額和穩定就業人數截面數據，用面板數據模型，以穩定就業人數為被解釋變量，全社會固定資產投資完成額為解釋變量，采用不同回歸系數方法建立投資與就業模型。
模型的回歸方程形式如下：
yi=ai+xiβ+μ
i=1，2，3，…，N
式中：yi是T×1維被解釋變量向量，xi是T×k維解釋變量矩陣，β是k×1維系數向量，i是截面成員方程間的截距項；αi不同，用來說明個體影響，即反映模型中忽略的反映截面差異的變量的影響；隨機誤差項μi反映模型中忽略的隨截面成員和時期變化的因素的影響。利用EVIEWS軟件，以全國31個省區2001—2010年的固定資產投資和就業人數數據為基礎，對各省區固定資產投資帶動就業的情況進行分析，結果如下：
表1 31個?。ㄊ?、區）就業與投資面板數據建?；貧w結果
從模型結果看，除個別省份外，其他各項計量經濟學檢驗均獲通過，說明該模型分析投資與就業之間的關系是可靠的。進一步分析可以看出，就業與投資之間存在很強的線型正相關關系，投資對就業影響的解釋程度達99.9%。近10年，全國31個省市自治區中，廣東投資帶動就業的力度最大，達到了每投資1億元可以帶動1697人就業。而在其他條件不變的情況下，寧夏每增加1億元投資可增加就業人數僅為376人，只高于天津、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、河南、陜西，從全國來看是處于偏低的水平，比最高的廣東省少1321人?？傮w反映出2000年后，寧夏固定資產投資對就業的帶動作用仍然比較低。
“十一五”時期，是寧夏經濟增長和投資增長最快的時期。2010年全區固定資產投資額較2005年增長了2.25倍，那么，固定資產投資增長對就業產生的影響又是如何？我們以2005—2010年全國各省（市、區）全社會固定資產投資完成額和就業人口數量為基礎，運用投資與就業的彈性系數分析法計算出全社會固定資產投資與就業人口相關性（見表2）。在全國31個省市區中，有21個省市區的相關系數大于0.95，寧夏的系數為0.9109，即固定資產投資每增長1個百分點，帶動就業0.91個百分點，處于全國第27位，僅高于陜西、甘肅和海南。說明寧夏相對全國其他省市區，固定資產投資對就業影響的彈性較弱，進一步印證了近年來寧夏的投資對就業的帶動作用與全國其他省份相比處于較低的狀況。
以上數據表明，在近10年，尤其是2005年后，寧夏投資帶動穩定就業的彈性在全國比較低。
這是從投資的一般層面上分析寧夏投資與就業的關系，那么，重點項目對就業的帶動作用如何呢？
二、2011年重點投資項目帶動就業分析
為了進一步了解我區投資與就業的關系，我們又對2011年全區重點項目對就業的帶動作用作了深入地分析。
（一）2011年寧夏重點投資項目總體情況
2011年，在全區投資建設項目中確定了45個重點項目，投資總額為1846.72億元，其中，2011年當年投資額為472.75億元。按照投資方向和用途可劃分為四個類別，當年投資額分別是：農林水木氣項目6項，投資額30.67億元；工業項目18項，投資額335.09億元；交通物流項目12項，投資額78.26億元；社會事業項目9項，投資額28.73億元。
從地域分布看，區屬項目17項，市縣區屬項目28個。在5個地級市中，重點建設項目最多的是銀川市，為20項；石嘴山市2個；吳忠市3個；中衛市2個；固原市僅1個鐵路專線項目。
由此看出，無論是項目數量，還是投資金額，全區重點項目區域間布局差距很大。這是由于區域間資源稟賦和產業基礎差別所致，也體現了主體功能區的差異和自治區發展戰略的趨勢。
（二）2011年寧夏重點投資項目新增就業崗位分析
1.項目在建期間產生的臨時就業崗位
通過對重點建設項目單位發放調查表統計，2011年全區45個在建重點項目共產生臨時就業崗位499593個，平均每個項目在建期間產生臨時就業崗位11102個，億元投資產生臨時就業崗位887個（見表3）。
從億元投資產生的臨時就業崗位數量看，水利高于其他行業，達到3.4萬人，位居14個行業之首。其次為建筑業和文化事業基礎設施項目，億元臨時用工數超過2000人。煤炭、商貿物流、農業、交通等基礎建設項目所產生的臨時崗位也較多；化工、制造行業投資額較大，但臨時用工數量較少。生態移民工程投資額大，臨時用工總量大，但投資額平均用工量較少。
資料來源：根據調查數據整理繪制。
2.項目建成后預計新增穩定就業崗位
根據調查表反饋和實證分析，45個重點投資項目建成后，預計產生穩定就業崗位42046個，平均每個項目產生穩定就業崗位935個，平均億元投資產生穩定就業崗位75個（見表4）。
工程經濟學固定資產投資范文3
【關鍵詞】固定資產投資；經濟增長；ARIMA模型；預測
2014年，云南省GDP實現12814.59億元，名義增長率達9.33%。云南省固定資產投資總額達到11073.86億元人民幣，達到歷史新高，占GDP比重86.42%，增幅達15.09%。
蔡P（2013）提出中國經濟目前開始出現資本邊際報酬遞減的現象，政府主導的大規模投資已經不能保證社會經濟的持續增長，提高資本勞動比和全要素生產率是經濟增長的根本途徑；沈坤榮、滕永樂（2015）通過對經濟增長相關數據的實證分析發現，由于社會投資回報率不斷下降，企業自主投資意愿下降，固定投資增速仍延續回落之勢，特別是2014 年以來，房地產投資大幅下滑進一步拖累了全社會固定資產投資，中國經濟下行風險明顯增大。當前中國經濟已經進入發展階段轉換時期，必須要把推動發展的立足點轉到提高增長效益上來，提升全要素生產率，實現經濟轉型升級。
總結以上理論，得出兩點結論：（1）中國經濟現階段對投資的依賴度仍然很高，投資與經濟增長保持較高的關聯度；（2）新常態下經濟增長不能單純的依靠高投資額拉動，經濟的持續增長應該依靠需求投資效率的提高和投資結構的優化，中國的投資率正在向經濟發達階段收斂。投資與經濟增長的相互影響是一個受到因素共同促成的過程，沒有哪一種模型能夠完全的解釋經濟增長過程的所有問題。
鑒于數據獲取的難度，本文將總產出Y用云南省歷年GDP表示，資本投入量K用云南省歷年固定資產投資總額代替，勞動投入量L取云南省年末就業人口總量，儲蓄率s取云南省歷年居民儲蓄率的值，Y、K、L和s的具體數據來源于云南統計年鑒（1996-2013）和云南省審計局網站，由于技術因素A是很難衡量的，故先對模型中的lny和lnk進行回歸，估計出系數α的值進而得到A的值，回歸分析中，取y和k分別為云南省1995-2014年人均GDP和人均固定資產投資的數據。模型輸出結果為：
從殘差線圖Residual Graph可以判斷出殘差序列不相關，為白噪聲。因此，最后得到ARIMA（2，1，2）模型的回歸方程式：
DLNGDPt = 0.28 DLNFDIt-0.71DLNFDIt-1-0.31DLNFDIt-2+εt-0.32εt-1-0.002εt-2
模型預測結果：
云南省經濟目前總體上仍處于發展滯后、發展不充分階段，現階段仍需繼續擴大固定資產投資規模，并進一步優化投資結構，提高投資效率，通過消除資本配置的結構實現資本在各生產部門間的自由流動。政府應積極改善投資環境，引進外商投資，拓寬固定資產資金來源，發揮云南區位優勢，推進與周邊國家的國際運輸通道建設，打造大湄公河次區域經濟合作新高地，建設成為面向南亞、東南亞的輻射中心；要創新投融資機制，激活社會資金；抓好重大項目建設，保證重點工程建設效率。經濟增長的關鍵在于技術進步，單純依靠大規模的投資不足以保持經濟的持續增長。云南教育發展水平低，有技能的勞動者或者高素質大學生的外流現象嚴重，同時企業技術改造資金不足，產業結構升級緩慢，這些因素都不利于經濟的持續增長。政府要加強教育投資，創造良好的政策環境吸引和留住人才；加快體制改革，轉變政府職能，加快實現政企分開，鼓勵企業作為市場主體進行自主創新：改善政府管理中央政府應改變過去靠GDP考核地方政府政績的方法，代之以將全要素生產率的改進引入考核機制的方法，引導地方政府實行有利于經濟質量改善的政策。
工程經濟學固定資產投資范文4
經濟周期和反經濟周期調控是現代經濟生活中不可回避的共性問題,同時也是市場經濟中最為重要的經濟現象。自2008年9月以來,受國際金融危機的沖擊,投資變量對昭通市的反經濟周期的影響變得更為突出。為了避免昭通市經濟的劇烈波動,確保經濟、快速、健康發展,昭通市必須利用反經濟周期政策去削弱或抵消經濟周期所造成的負面影響,這不但是政府轉變經濟職能、改善宏觀調控的一項主要內容,而且也是實現地方經濟科學可持續發展的重大課題。因此,在當前國際金融危機背景下探討投資對昭通市的影響及反經濟周期問題,具有十分重大的實踐價值和現實意義。
二、金融危機背景下昭通市投資的基本情況分析
受國家擴大內需政策的拉動,全市固定資產投資增勢強勁。2009年1―6月,全市完成固定資產投資98.61億元,同比增長53.68%,比上年同期提高30.7個百分點。城鎮固定資產投資仍是投資重點。1―6月,全市完成城鎮投資83.09億元,同比增長49.7%,投資總量占全市投資的84.3%。
投資產業結構進一步調整。國家擴大內需政策投資的重點是農村民生工程和基礎設施建設,對昭通市投資結構的調整也起到了積極作用,薄弱環節投資得到加強。2009年上半年,全市第一、二、三產業投資分別為4.36億元、52.02億元和42.23億元,同比增長166.86%、26.88%和96.14%,一、 三產業投資增長較快,二產業增長放緩。三次產業投資比重從去年同期的2.54:63.90:33.56調整為4.42:52.76:42.83。
三、國際金融危機背景下投資對昭通市反經濟周期的影響
(一)面臨的挑戰
1、投資對昭通市經濟發展方式轉變的影響
昭通市的反經濟周期要使經濟波動達到平穩、健康運行,其發展方式轉變就是一個重要條件。經濟增長方式的轉變首先有賴于投資增長方式的轉變。過去一段時間里,昭通市經濟發展基本上走的是依靠擴大投資規模的外延式經濟發展道路,往往忽視內涵式集約發展?，F階段,正是昭通市轉變經濟發展方式的關鍵時期,受金融危機影響,要實現投資活動由粗放型轉變為集約型會大打折扣。
2、投資對昭通市經濟就業的影響
投資之所以會影響到就業,原因之一是投資項目的建設,為建筑業和與投資品供應相關的產業提供就業崗位,投資項目建成投產后,維持正常生產運行必然要吸納一定的勞動力就業。原因之二是在投資總規模既定的前提下,不同的投資結構將對就業總量和就業結構帶來不同的影響。受金融危機影響,昭通市將加大基礎設施的投資,因此,這將增加其他方面就業壓力。
3、投資對昭通市物價變動的影響
一般來說,在一段時間內,投資增長存在一個限度,這個限度就是一個經濟體可利用資源量。當資源接近于充分利用或某種資源處于“瓶頸”狀態時,投資的增長就會促使生產要素價格上漲。投資增長超過當時社會物質承受能力越多,持續時間越長,高通貨膨脹就越易于誘發。同時,投資增長過快,通常直接帶動生產資料價格上漲,進一步誘發銀行信用膨脹,從而推動全社會物價總水平上升。另外,一些大項目落戶昭通,將大大增加需求,這也將導致物價上漲。因此,受國際金融危機影響,昭通市加大投資的同時,可能會導致昭通市物價水平的上漲。
(二)帶來的機遇
本次金融危機對昭通市來說是一把“雙刃劍”,在給昭通市反經濟周期帶來巨大壓力的同時,也帶來不少機遇,主要表現在:
第一,昭通市經濟外向程度不高,受金融危機的沖擊較小。盡管昭通市區位優勢較為明顯,但過去一段時間,發展較為緩慢,經濟外向程度較低,虛擬經濟也較為不發達,因此,在這次全球性金融危機,所受沖擊較小?？傊?投資變量對昭通市整體經濟影響也不是太大,這為昭通市的反經濟周期帶來了機遇,也為下一步投資拉動使昭通市的跨越式發展提供了機遇。
第二,昭通市在金融危機期間,引進的投資者大部分是國內實力較強的大公司、大集團,企業融資能力強,而昭通市豐富的資源有效降低了產品生產成本,使企業產品在市場上有較強競爭力,對金融危機具有一定的抵御能力。這也為昭通市的反經濟周期帶來了機遇。
第三,昭通市外來投資項目以能源、礦冶建材、基礎設施等為主,加之大部分項目處于建設階段,回避了產品價格大幅下跌的風險,當1―3年后項目建成投產時,市場或已趨向繁榮,企業利潤保障較高。當然還有政府的各種政策機制作為后盾。這也為昭通市的反經濟周期帶來了契機。
四、對策分析
(一)注重固定資產投資效率
一個經濟體轉型期資本形成的主要來源之一仍是固定資產投資,因此,昭通市在反經濟周期的政策中著力點不是片面減少固定資產投資規模(當然,過大也應控制),而應將無效的流動資產投資轉為固定資產投資,特別是有效投資領域(如基礎性產業、公共性產業、自主創新和新型產業等),并提高固定資產投資的宏觀與微觀效益。在今后一個時期,昭通市經濟發展仍將處于投資推動型階段,投資仍然是影響經濟增長波動、引發經濟大幅度波動的主要原因。
(二)加快昭通市投融資體制的市場化改革進程
加強對政府主導型投資的市場化改革和宏觀調控,使之保持在適度合理增長的范圍內。加快發展中長期信貸市場和企業債券市場,鼓勵發展產業投資基金和創業投資基金,不斷提高資本市場效率。同時采取相應的反經濟周期政策調整和優化投資結構,提高投資效益,保持投資的適度增長,燙平由投資急劇變化帶來的經濟波動,以維持經濟的平穩增長。
(三)將經濟周期和人口周期結合起來研究
要想對地方經濟發展趨勢做出準確的預測,研究本地區人口周期是十分必要而有效的。昭通市在反經濟周期的思路中,應該將人口周期和經濟周期結合起來研究。一方面,要關注本市人口老齡化問題。人口老齡化是我們關注的時間周期內影響經濟增長和進步的最重要的因素。另一方面,把本市計劃生育、吸引外來務工和人口年齡結構安排結合起來。
(四)積極推進昭通市的資本運作
工程經濟學固定資產投資范文5
［關鍵詞］云南GDP；影響因素；相關分析
［中圖分類號］F121 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1005-6432（2011）31-0105-03
1 研究的意義
國內生產總值是指在一定時期內(一個季度或一年),一個國家或地區的經濟中所生產出的全部最終產品和勞務的價值,常被公認為衡量國家經濟狀況的最佳指標。它不但可反映一個國家的經濟表現,更可以反映一國的國力與財富。就支出算法而言,國內生產總值(GDP)等于消費、投資、政府支出與進出口差額之和,但GDP與這些因素的關系如何,這些因素對于GDP的影響程度如何,是否還存在別的因素影響,卻沒有結論。云南省在后金融危機時期保持了經濟平穩較快發展,有效地配合國家順利實現了“保八”的目標。研究和分析云南省GDP的影響因素,預測未來的經濟發展趨勢,能使我們更好地適應當前社會經濟環境,為國家和社會的發展貢獻自己的一份力量。
2 理論背景
目前國內很多學者對不同領域的GDP影響因素做過大量研究,而對于地區性的GDP影響因素目前的研究方向主要在以下方面：
（1）地區性的GDP影響因素研究多集中于經濟發達地區：現有研究成果多探討北京、上海、廣州、山東、江蘇等較發達城市的經濟增長因素及存在問題,欠發達地區則較少有人問津。
（2）對云南經濟的數量分析研究論文較少且研究對象較單一：對于云南經濟的數量分析研究多集中于旅游業的影響,除此之外還有少量對農業、稅收收入影響的研究,但大多數研究都是單一變量對GDP的影響,多因素的多元回歸則較少涉及。
本文側重于多因素條件下的GDP影響因素分析。利用Eviews3.1對最終消費、國有經濟固定資產投資總額、出口總額、進口總額、工業總產值、農業總產值、資本形成總額對云南省生產總值的多元回歸計量分析后,確定云南省GDP的影響因素,并對2011年云南省的經濟增長情況做出預測。
3 模型的選擇和建立
本文采用多元回歸模型分析云南省GDP的影響因素,建立模型如下：
Y=β0+β1×X1+β2×X2+β3×X3+β4×X4+β5×X5+β6×X6+μ（1)
其中：Y――云南省生產總值(億元)；
X1――最終消費(億元)；
X2――國有經濟固定資產投資總額(萬元)；
X3――凈出口(+出超、-入超)(億元)；
X4――工業總產值(萬元)；
X5――農業總產值(萬元)；
X6――資本形成總額(億元)。
4 數據來源與分析
本文模型參數估計采用時間序列數據，數據中1978―2008年云南省生產總值(億元)數據來自《云南統計年鑒》；2009年云南省生產總值(億元)、出口總額(萬美元)、進口總額(萬美元)、資本形成總額(億元)出自云南省統計局官網；2009年最終消費(億元)數據來自《中國統計年鑒(2010)》。
5 模型估計
在基本假設條件下,以含有截距項的線性回歸模型為理論依據,由模型數據,利用OLS方法進行模型參數估計,構建各種檢驗以篩選模型,并對數據進行有效的處理,以得到合理的模型。(在95%置信概率下)經過多次自相關和異方差處理后,因六元模型t檢驗不合格,五元模型存在多重共線性使矩陣退化,所以最終剔除X1和X3后得到合格的四元模型如下：
該方程已不存在自相關、異方差及多重共線性中的任何問題,各解釋變量及總體方程的經濟意義也完全符合要求。所以,建立的最終模型為：
（1）對方程模型有關系數的計算和相關經濟意義的解釋：通過對偏相關系數、大β系數和彈性系數的計算,可以看出：
所以,按偏相關系數計算得到的四個解釋變量的系數排列順序與按大β系數和彈性系數的計算得出的順序不同。由于偏相關系數是考慮到系統中其他變量的存在,并在消除其他變量影響的情況下,衡量多個變量中某兩個變量之間的先行相關程度的指標。而實際上,各解釋變量之間不可能沒有任何影響,所以應該選取按大β系數和彈性系數的計算得到的系數排列順序,即對云南省GDP的影響強度排列順序為：工業總產值＞農業總產值＞資本形成總額＞國有經濟固定資產投資總額。
（2）預測：本文利用樣本32年數據,使用“布朗單一參數線性二次指數平滑法”對2011年云南省國有經濟固定資產投資總額X2、云南省工業總產值X4、云南省農業總產值X5、云南省資本形成總額X6進行預測。預測結果如下：X’2=22565690.09萬元(平滑指數為0.99)；X’4=92050374.63萬元(平滑指數為0.90)；X’5=25717088.95萬元(平滑指數為0.85)；X’6=4694.583937 億元(平滑指數為0.85)。
① 均值區間預測：當α=0.05時,tα/2(n-k-1)=2.052得到：P［10016.19157≤E(Y0)≤10304.88315］=0.95
現實數據反映的經濟意義：將預測出的剔除價格因素影響的云南GDP值還原為現實數據后可得,在95%的置信概率下,當國有經濟固定資產投資總額為22565690.09萬元,工業總產值為92050374.63萬元,農業總產值為25717088.95萬元,資本形成總額為4694.583937億元時,云南省GDP平均在8026.357785億~8257.697401億元。
② 單值區間預測：當α=0.05時,tα/2(n-k-1)=2.052得到：P(9991.667569≤Y0≤10329.40715)=0.95
現實數據反映的經濟意義：將預測出的剔除價格因素影響的云南GDP值還原為現實數據后可得,在95%的置信概率下,當國有經濟固定資產投資總額為22565690.09萬元,工業總產值為92050374.63萬元,農業總產值為25717088.95萬元,資本形成總額為4694.583937億元時,云南省GDP在8006.705764億~8277.349421億元。
6 經驗解釋
本次計量經濟模型的分析,就是以云南省GDP為分析對象。單從模型的分析結果來看,國有經濟固定資產投資總額、工業總產值、農業總產值和資本形成總額對云南省GDP都有一定的影響。該結論符合實際。首先,國有經濟固定資產投資總額很重要,加大固定資產投資額,能以更加強勁的拉動力來拉動云南經濟的發展,云南省GDP隨之增加。其次,工業總產值是以貨幣表現的工業企業在報告期內生產的工業產品總量。工業總產值越大,代表生產的工業產品總量越多,因而GDP也會相應增加。但農業總產值對云南省GDP的影響也不可忽視,農業總產值指以貨幣表現的農、林、牧、漁業全部產品的總量,它反映一定時期內農業生產總規模和總成果。農業總產值越大,代表生產的農、林、牧、漁業全部產品的總量越多,因而GDP也會相應增加。最后,資本形成總額跟地區的經濟發展水平呈正比,資本形成總額是指常住單位在一定時期內獲得的減去處置的固定資產加存貨的變動,包括固定資本形成總額和存貨增加。資本形成總額越大,代表固定資本形成總額和存貨增加越多,因而GDP也會相應增加。因此,一個地區的經濟發展越快,國有經濟固定資產投資總額越高,工業總產值、農業總產值和資本形成總額也越高。所以該模型與現實很符合,預測的數據與現實也十分貼近,而且它貼近生活,容易理解。通過進一步的各種比較表明,在四個解釋變量中,工業總產值對云南省GDP的影響是最大的。需要說明的是,雖然在最后的模型中去掉了最終消費(億元)和凈出口(+出超、-入超)(億元)這兩個變量,但并不說明這些變量對于云南省GDP沒有影響,只是說本模型暫不考察它們對于云南省GDP所產生的影響,而只針對所選取的解釋變量進行重點考察。
7 結 論
由以上分析我們可以看出,要想使GDP快速增長,就得有效提高國有經濟固定資產投資總額、工業總產值、農業總產值、資本形成總額。所以,發展云南省經濟,必須保持經濟又快又好發展,加快轉變經濟增長方式,增強和提高自主創新能力,加強和諧社會建設,進一步深化改革開放?？傊?云南經濟的發展,必須選擇具有地方特色和競爭優勢的產業作為重點發展的產業,使之成為地方經濟發展的引擎,帶動和推進云南地方經濟的整體發展。在發展傳統優勢產業中,應重視市場開拓、技術創新和產業簇群的培育,才能在競爭中不斷保持和增強傳統產業在市場的競爭優勢。我們相信,“十二五”規劃后,在中國經濟崛起的大背景下,云南省將有新的騰飛。
參考文獻:
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工程經濟學固定資產投資范文6
Abstract: The economic evaluation is mainly to the Yupaojiang River Third-cascade Hydropower Station, according to the purchase electricity price level measuring the purchase price of this station, according to the price level of this station measuring the financial evaluation indexes of the project,and put forward to suggestions according to the financial evaluation indexes,etc.
關鍵詞:財務評價;敏感性分析;財務內部收益率;漁泡江三級水電站
Key words: financial evaluation;sensitivity analysis;financial internal rate of return;Yupaojiang River Third-cascade Hydropower Station
中圖分類號:TV7文獻標識碼:A文章編號:1006-4311(2010)28-0087-01
1漁泡江三級水電站概況
漁泡江三級水電站位于長江水系金沙江一級支流漁泡江中游,主要任務是引水發電,正常蓄水位1300m,死水位1290m,總庫容974萬m3,水庫規模為小(1)型,工程等別屬四等工程,主要建筑物為四級。漁泡江三級電站設計水頭48.28米,設計流量51.77m3/s,裝機容量2萬千瓦。
2評價依據
此次經濟評價,依據國家計委和建設部1993年7月頒布的《建設項目經濟評價方法與參數》(第三版)、水利部頒發的《小水電建設項目經濟評價規程》(SL16-95)以及《水電建設項目經濟評價規范》(征求意見稿),并結合工程的實際情況分析計算的。
3財務評價
3.1 資金籌措及分年使用計劃收購方要求全部資金財務基準收益率取7%,資本金財務基準收益率取10%。收購后考慮項目建設期1年,第2年及以后100%投運,生產經營期30年,計算期為31年?？偼顿Y1.45億元,固定資產投資14196.2萬元,其中自籌資金資本金按固定資產的20%計,2839.2萬元。從銀行貸款11328萬元,貸款利率為5.35%。
3.2 總成本費用計算①折舊費和修理費保險費。根據《水電建設項目經濟評價規范》(征求意見稿)計算,電站年綜合折舊費為580萬元;年修理費為17.4萬元。②工資及福利費。根據管理人員數量及當地人員工資及福利情況考慮,年費用為38.07萬元。③材料費。根據《水電建設項目經濟評價規范》(征求意見稿)和類似工程分析,材料費定額取4.0元/kW,合計每年8萬元。④水資源費。根據國家相關政策,漁泡江三級水電站按0.004元/kW.h繳納水資源費。⑤其他管理費。參照《水電建設項目經濟評價規范》(征求意見稿)和類似工程分析,裝機小于300MW的,其他管理費費定額取12元/kW。
3.3 稅金根據《財政部、國家稅務局關于部分貨物適用增值稅低稅率和簡易辦法征收增值稅政策的通知》財稅[2009]9號,本項目增值稅按6%測算。銷售稅金附加包括教育費附加(包括地方教育稅附加)和城市維護建設稅,以增值稅稅額為計算基數,稅率分別為4%和5%。漁泡江三級水電站可享受國家所得稅相關優惠政策。第二年至第三年免征企業所得稅,第四年至第六年適用7.5%稅率,第七年及以后適用15%稅率。
3.4 發電效益計算該電站裝機20MW,年均利用小時3880h,年均可發電量7760萬kW.h。參考當地類似規模水電站數據,廠用電率和線損率均按1%記取。上網標桿電價以0.215元/kW.h測算。稅后利潤提取10%的法定盈余公積金,剩余部分為可分配利潤,再扣除分配給投資者的應付利潤后,即為未分配利潤。
3.5 清償能力分析按總投資14500萬元,電價0.215元/kW.h計算,該電站投產后第12年可還清固定資產投資借款本息。清償能力較好;收購后第2年開始出現資金盈余,整個計算期內累計盈余資金達17666.15萬元;收購后第1年負債率(最高)達82.14%,還清全部投資借款本息后,資產負債率在0.18%以下。
3.6 盈利能力分析按總投資14500萬元,設計發電量7760萬kW.h,電價0.215元/kW.h計算,全部投資稅后財務內部收益率8.19%,資本金稅后財務內部收益率為12.99%,達到全投資稅后內部收益率7%,資本金稅后內部收益率10%的要求,稅后投資回收期為11.84年,資本金利潤率21.54%,有一定盈利能力。
3.7 敏感性分析財務敏感性分析是對總資產投資、電價、發電量的敏感性進行計算分析,主要考察總資產投資、電價、發電量等不確定因素單獨變化(變化范圍±15%)對財務內部收益率等財務指標的影響程度。
當固定資產投資的變化范圍為-15%~15%時,全投資稅后內部收益率的變化范圍為10.11%~6.72%?？芍潭ㄙY產投資對內部收益率影響較大。當電價的變化范圍為-15%~15%時,全投資內部收益率的變化范圍為6.37%~9.94%?？芍妰r對內部收益率影響較大。當發電量的變化范圍為-15%~15%時,全投資內部收益率的變化范圍為6.40%~9.90%?？芍l電量對內部收益率影響較大。
4財務評價結論
漁泡江三級水電站工程并購事宜過程全面考慮水電站總投資、上網電價、發電量等情況和未來送出和入網問題。在現有資料基礎④上進行了本次評價,并給出以下建議:
4.1 上網電價為0.215元/kW.h,并購價為1.45億元時,全投資財務稅后內部收益率為8.19%,資本金稅后內部收益率為12.99%,資本金利潤率21.54%,稅后投資回收期11.84年。
4.2 總投資1.45億元時,要保證全投資財務內部收益率在7%以上,資本金內部收益率在10%以上,則需上網電價在0.198元/kW.h以上。按照此上網電價分析,資本金利潤率17.37%,稅后投資回收期12.84年。
4.3 上網電價為0.215元/kW.h時,反算總投資在1.58億元以下時,滿足收購要求。如按總投資1.58億元進行計算,資本金利潤率17.37%,稅后投資回收期12.84年。
4.4 總投資1.45億元時,要保證全投資財務內部收益率在7%以上,資本金內部收益率在10%以上,則需年平均發電量在7112萬kW.h以上。按照此年平均發電量分析資本金利潤率為17.37%,稅后投資回收期為12.84年。
綜上所述,收購漁泡江三級水電站在工程財務評價中是合理可行的。
參考文獻:
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