❶ 结合当前我国经济形势运用你所学的经济学知识和理论分析论述如何促进经济增长
经济增长的三大马车：消费、投资、出口。
促进经济增长措施：
未来几年的主题：
1、消费带动升级已经在政界、企业界、学界形成共识。在这个基础上也就是刺激内需，释放需求动力成为未来经济增长的新动力和产业转型的方向。
现在发展消费金融、互联网金融是在这个基础上发展起来的。
2、投资就是基础设施建设投资，这个可以看一下国民经济和社会发展统计公报中的数据，方向有两个就是引导金融扶持实体经济、鼓励创新，就是近年说的比较多的创新驱动发展战略和“万众创新、大众创业”。
3、出口这一块主要体现在汇率政策、加入SDR等等。主要手段创新提升中国制造的科技附加价值，掌握世界创新领导者能力。改变原来的以“能源和要素驱动”的原材料、半成品输出为科技输出。高端装备制造业近年迅速发展就是这个原因，当然也可以看“优进优出”这个政策。
促进经济增长是一系列的活动，未来的主题就是转型、内需。
简单说这些吧，系统的工程。
❷ 反映工业经济新动力的监测指标体系有哪些
“新经济”，是今年政府工作报告中提到的关键词之一，新产业、新业态、新商业模式都蕴含其中。“新经济”催化着经济“新动能”，在“新经济”快速发展的同时，也加快了“新动能”的积聚。
就第一季度经济数据来看，与“新经济”密切相关的战略性新兴产业增长10%，高技术产业和装备制造业增加值同比分别增长9.2%和7.5%，其中，医药制造业增速为9.2%，航空航天器及设备增长26.3%，电子及通信设备增长11.4%。互联网与传统制造业以及服务业在快速融合，新业态、新商业模式层出不穷，全国网上零售额增长27.8%。
新产业、新业态、新商业模式，其成长速度超出了所有人的预料。就新产品来说，今年一季度，智能手机和智能电视产量同比分别增长15.6%和33.7%，工业机器人增长19.9%，汽车新产品增速更是惊人，新能源汽车增长80.7%，SUV增长56.5%。
“新经济”的欣欣向荣，不仅带来了战略性新兴产业、高技术产业、通信产业等日新月异的变化，也带动了投资、消费和房地产的增长。一季度，固定资产投资实际增长13.8%，消费实际增长9.7%。商品房销售面积同比增长33.1%，其中办公楼销售面积增长34.4%；商品房销售额增长54.1%，其中办公楼销售额增长69.4%，商业营业用房销售额增长8.2%。
在“互联网+”等“新经济”引擎的助推下，中国经济格局正在发生前所未有的新变化。一季度，第三产业占GDP的比重已经达到56.9%，比去年同期又提升了2个百分点。中国经济主要不再看工业“脸色”，而是看服务业“脸色”了。
在国家统计局局长宁吉喆看来，近几年，政府加快简政放权、放管结合、优化服务，以及改革行政审批制度和商事制度的力度都很大，市场活动主体因此而增多，给经济带来新的动能。与此同时，新业态、新商业模式不断涌现。比如网络带来各种各样的“互联网+”就产生了很多新的业态。除网上购物外，现在还将工农业生产结合起来，在网上组织研发、在网上订货营销等等。而服务业之所以增长很快，就是因为一些新的门类和业态起到了支撑作用，一季度信息服务业、技术咨询服务业等的增长速度达到20%多。
可见，在“新经济”的带动下，新产业所焕发出来的活力与能量超乎想象。“新经济”之所以能够在中国生长壮大，与中国政府不断创新发展的执政思路与政策环境密切相关。新技术、新产业、新业态、新模式、新动能、新企业，这些“新经济”，在未来还将进一步成长壮大，结构调整的趋势还会持续。
战略性新兴产业风头正劲
一季度，战略性新兴产业增长10%，成为新的经济增长点，在当前经济下行压力较大的背景下，发展战略性新兴产业是稳增长、稳投资、稳就业的重要途径。
有机构预测，2016年战略性新兴产业增速仍将显着快于传统产业。而从“工业制造”向“工业智造”迈进的过程中，机器人、智能装备等需求产业将加速释放，“机器换人”将成为企业转型发展的常态手段。数据显示，3月份工业机器人产量增速比前两月进一步提高，达到20.1%。
随着中国制造2025战略的不断深入，不少企业通过“互联网+”将“制造”变为“智造”，让产业和企业智慧化，工业智能机器人产业市场呈现较快的增长势头。在山西，传统制造企业的转型发展正加速推进。山西迪迈沃科光电工业有限公司是该省首家也是当前唯一一家专注于机器视觉智能化技术高端应用的装备制造企业，其利用机器视觉技术，给工业机器人装上“大脑”“慧眼”和“巧手”。在企业生产车间环境纷杂、干扰因素众多、产品类型多样的情况下，机器人能快速、准确地挑捡出残次品，且检测率高达99%以上，可谓“火眼金睛”。
另外，进入2016年以来，国内新能源汽车的发展更是迎来了可喜的局面，一季度新能源汽车的产量继续保持80%以上的增速。而恰逢“十三五”开局之年国家和地方纷纷出台的一系列补贴政策，对新能源汽车产业带来了极大的影响。
事实上，从去年开始，很多省市就已纷纷出台了新能源汽车补贴政策。其中，北京、天津、西安、长春、山西、哈尔滨等城市，均按国家标准1∶1比例补贴。此外，深圳纯电动乘用车最高补贴8万元，江苏纯电动乘用车最高补贴2万元；此外，河北省建设了1000座充电站和10万个充电桩，其中高速公路服务区、机场、车站、大型公共服务场所等实现了全覆盖。这一系列补贴政策的先后推出，大大刺激了新能源汽车产业的发展。
❸ 试用经济学分析中国经济增长的原因
一、经济理论阐述及问题的提出：
发展经济学理论认为,一国的经济增长是指一个国家的产品和劳务数量的增加,或按人口平均的实际产出的增加,通常以国内生产总值（GDP）或它的人均数值来衡量。随着中国经济的迅速发展和实力的不断增强,国内外经济学家越来越关心反映中国经济发展的国民经济核算,特别是国内生产总值核算.
国民经济是一个极其复杂的运行系统,各经济变量之间存在着错综复杂的联系.国民经济核算是对国民经济运行过程和结果的核算,是从定量角度描述经济活动和经济循环的有力工具,是整个经济统计的核心。目前,世界通常采用的国民经济核算体系是联合国在1993年新修订的国民经济账户体系（SNA）。
长期以来，投资需求、消费需求、出口需求不同程度地刺激了国民经济的增长，通常被称为拉动经济增长的“三驾马车”，所以研究三者与国民经济增长之间的关系具有十分重要的经济意义。
支出法国内生产总值是指,一个国家或地区所有常住单位在一定时期内用于最终消费、资本形成总额,以及货物和服务的净出口总额,它反映本期生产的国内生产总值的使用及构成。最终消费分为居民消费和政府消费.其中,居民消费是指常住住户墩货物和服务的全部最终消费支出.政府消费是指,政府部门为全社会提供公共服务的消费支出或免费或以较低价格向住户提供的货物和服务的净支出.资本形成总额是指常住单位在一定时期内获得的减去处置的固定资产家存货的变动,包括固定资本形成总额或存货增加.固定资本形成总额是指常住单位购置、转入和资产自用的固定资产,扣除固定资产的销售和转出后的价值,包括有形固定资产形成总额和无形固定资产形成总额.货物和服务净出口是指货物和服务出口间货物和服务进口的差额。
众所周知,GDP核算存在不可避免的缺陷,但是不可否认的是,这是现存最合理的一种核算方式。改革开放20多年来,中国的经济增长引起了世界的关注,在人们津津乐道”东方睡狮”崛起的同时,似乎我们更应该着重分析这种现象背后的原因。由于我们分析视角的局限性,不可能面面俱到。在此,我们运用计量经济学的方法,采用1994年和2002年的中国各地区的截面数据,试图从支出法国内生产总值核算出发对我国经济增长的影响因素进行一些实证分析。
二．样本数据选取及模型设定：
回归模型设立如下：
Yi =β0 +β1 X1i +β2 X2i +β3 X3i +ui
Yi----------GDP总额X1i----- 最终消费X2i------资本形成总额X3i-------货物和服务净出口Ui------随机扰动项
β1、、β2、、β3-------待估参数 (I=1, 2)
变量采用截面数据，样本期为:1994年和2002年。具体数据(现价计算)如下：
表1 2002年数据（单位：亿元）
地区GDP最终消费资本形成总额货物和服务净出口
北京3212.711699.812010.02-497.12
天津2051.16990.211055.175.78
河北6122.532819.622660.93641.98
山西2042.141184.01919.23-61.11
内蒙古1763.371092.48847.89-177
辽宁5458.223031.471835.54591.21
吉林2317.681444.68898.45-25.45
黑龙江3828.932287.751322.37218.81
上海5408.762455.672409.39543.7
江苏10532.814801.914808.67922.23
浙江77903741.663467.46586.88
安徽3569.092262.951310.3-4.76
福建4620.472434.052119.5866.84
江西2460.491459.65999.281.56
山东10552.065021.154940.67590.24
河南6168.733441.712546.46180.56
湖北4860.922669.71994.77196.45
湖南4340.942762.951572.895.1
广东11769.726701.154156.67911.9
广西2455.361698.54877.93-121.11
海南603.88331.22275.99-3.33
重庆2020.381228.89990.05-198.56
四川4875.122894.11976.684.34
贵州1185.06890.31649.33-354.59
云南2232.321526.25887.49-181.42
西藏174.7299.9572.192.58
陕西2035.961109.111107.7-180.85
甘肃1165.94679.32538.62-52
青海337.76221.55245.84-129.58
宁夏329.28249.26245.22-165.2
新疆1598.28948.92864.27-214.91
表2 1994年数据(单位:亿元)
地区GDP最终消费资本形成总额货物和服务净出口
北京1318.6396.29902.6319.68
天津725.14323.76430.9-29.52
河北2147.491019.29884.46243.74
山西857.63494.91385.71-22.99
内蒙古681.92406.88331.11-56.07
辽宁2461.781239.611024.66197.57
吉林944.44577.59389.93-23.08
黑龙江1617.831019.21566.2132.41
上海1971.92873.891151.61-53.58
江苏4000.91721.452018.95260.5
浙江2666.861173.681185.74307.44
安徽1488.47882.64598.876.96
福建1685.34936.2756.34-7.2
江西944.75597.09368.62-20.94
山东3810.031889.341784.62136.07
河南2224.431198.86883.44142.13
湖北1895.711058.13746.9190.67
湖南1694.421113.62581.52-0.72
广东4329.652182.431981.0776.15
广西1241.83817.21477.82-53.2
海南330.95156.47224.17-49.69
四川2776.541699.411064.0713.06
贵州517.96388.91154.55-25.5
云南973.97570.45433.59-30.07
西藏46.7632.7423.07-9.05
陕西816.58570.34398.55-152.31
甘肃451.66319.11177.63-45.08
青海138.2592.1760.1-14.02
宁夏134.2395.1769.12-30.06
新疆673.68375.2487.55-189.07
注：表1，表2数据分别来自2003年和1996年《中国统计年鉴》
三．模型检验
首先采用2002年数据，进行如下分析：
假设模型中随机误差项Ui满足古典假设，运用OLS方法估计模型的参数，利用计量经济计算机软件Eviews计算可得如下结果：
表3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/20/04 Time: 13:55
Sample: 1 31
Included observations: 31
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C-0.0568770.438992-0.1295620.8979
X11.0003560.0003802635.3430.0000
X20.9995130.0004442251.7050.0000
X30.9994000.0009691031.1970.0000
R-squared1.000000 Mean dependent var3802.735
Adjusted R-squared1.000000 S.D. dependent var3061.555
S.E. of regression1.083501 Akaike info criterion3.118187
Sum squared resid31.69732 Schwarz criterion3.303217
Log likelihood-44.33189 F-statistic79840870
Durbin-Watson stat2.485296 Prob(F-statistic)0.000000
回归方程为：
Y=-0.05687658464+1.000355738*X1+0.9995131767*X2+0.9994001555*X3（0.438992） （0.000380） （0.000444） （0.000969）
t=（-0.129562） （2635.343） （2251.705） （1031.197）
R2=1.000000 F=79840870
经济意义检验
由回归估计结果可以看出,最终消费、资本形成总额、净出口与GDP的增长线性正相关,这与现实中GDP随最终消费、资本形成总额、净出口的增加而增长是相符的。
统计推断检验
从估计的结果可以看出，可决系数R2=1.000000, F统计量=79840870，表明模型在整体上拟合地比较理想。系数显着性检验：给定α=0.05，明显地，X1、X2、X3的t的P值小于给定的显着性水平，拒绝原假设，接受备择假设，表明最终消费、资本形成总额、净出口对国内生产总值有显着性影响。
计量经济学检验
多重共线性检验:
由表3可看出,模型整体上线性回归拟合较好,R^2很大,F值,t值均大于给定显着性水平下临界值,则说明该模型不存在多重共线性.
2．异方差检验:（采用WHITE检验）
表4
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic0.807696 Probability0.614457
Obs*R-squared7.971458 Probability0.537025
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/20/04 Time: 14:36
Sample: 1 31
Included observations: 31
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C-2.7739263.787260-0.7324360.4720
X10.0024190.0067080.3605830.7220
X1^2-8.68E-067.14E-06-1.2164560.2373
X1*X21.95E-051.78E-051.0947620.2860
X1*X39.92E-061.45E-050.6825900.5023
X20.0022760.0089520.2542090.8018
X2^2-1.19E-051.03E-05-1.1597830.2592
X2*X3-3.51E-061.07E-05-0.3283810.7459
X3-0.0108740.017150-0.6340560.5329
X3^2-7.93E-062.43E-05-0.3261240.7476
R-squared0.257144 Mean dependent var1.022494
Adjusted R-squared-0.061223 S.D. dependent var4.906502
S.E. of regression5.054467 Akaike info criterion6.334118
Sum squared resid536.5004 Schwarz criterion6.796695
Log likelihood-88.17884 F-statistic0.807696
Durbin-Watson stat2.007909 Prob(F-statistic)0.614457
F=0.807696 Obs*R-squared= 7.971458 查分布表得χ20.05（3）=7.81473 Obs*R-squared= 7.971458,则接受H1，表明随机误差Ut存在异方差。
用WLS估计法对异方差进行修正，取权数w=1/e2 由EVIEWS操作得：表5
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/20/04 Time: 14:50
Sample: 1 31
Included observations: 31
Weighting series: W
VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.
C-0.0038720.004204-0.9210020.3652
X11.0000142.07E-0548206.210.0000
X20.9999822.85E-0535032.300.0000
X30.9999733.65E-0527405.220.0000
Weighted Statistics
R-squared1.000000 Mean dependent var2787.020
Adjusted R-squared1.000000 S.D. dependent var9970.881
S.E. of regression0.007202 Akaike info criterion-6.908945
Sum squared resid0.001401 Schwarz criterion-6.723914
Log likelihood111.0886 F-statistic4.11E+12
Durbin-Watson stat2.141010 Prob(F-statistic)0.000000
Unweighted Statistics
R-squared1.000000 Mean dependent var3802.735
Adjusted R-squared1.000000 S.D. dependent var3061.555
S.E. of regression1.154538 Sum squared resid35.98987
Durbin-Watson stat2.213957
所以，修正后的模型为：
Y =-0.003872281179+1.000013993*X1+0.9999815832*X2+0.9999728352*X3
（0.004204） （2.07E-05） （2.85E-05） （3.65E-05）
t=（-0.921002） （48206.21） （35032.30） （27405.22）
R2=1.000000 F=4.11E+12
3．自相关检验：
根据表5估计的结果，DW=2.213957，在给定显着性水平为0.05，n=31, k’=3时，查Durbin-Waston表得下限临界值dL=1.229，上限临界值=1.650,可见DW统计量=1.6502.2139574-=2.350,由此可判断模型不存在自相关。