我国经济增长影响因素的实证分析0707Word文档下载推荐.docx
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(1)技术进步是经济增长的核心;
(2)大部分技术进步是出于市场激励而导致的有意识行为的结果;
(3)知识商品可反复使用,无需追加成本,成本只是生产开发本身的成本。
新增长理论模型中的生产函数是一个产出量和资本、劳动、人力资本以及技术进步相关的函数形式,即Y=F(K,L,H,t)其中,Y是总产出,K、L和H分别是物质资本存量、劳动力投入量和人力资本(无形资本)存量,t表示时间。
该模型进一步将技术进步作为经济体系的内生变量,认为技术进步是人力资本积累的产物,从而解释了新古典模型中不能解释的“增长余项”。
三、模型设定
研究经济发展的趋势和影响,需要考虑以下几个方面:
(1)经济发展的衡量
GDP作为世界通用的重要的宏观经济指标,反映的是经济活动的总规模,具有综合性强和简便易行的优点,而且具有相当的可比性。
要了解一个国家一定时期的宏观经济总量,我们通常要看这个国家的GDP。
GDP不仅反映全社会经济活动的最终成果,是衡量国民经济发展规模、速度的基本指标,也是分析经济结构和宏观经济效益的基础数据。
GDP能较准确地说明一个国家或一个地区的经济产出总量,表达出一个国家或一个地区国民收入水平,最大程度上凹显出产出水平。
(2)数据性质的选择
由于我国发展时间短,时间序列数据有限,而各省份的发展阶段不一致,故可用省份的截面数据来代替中国发展阶段的数据。
(3)影响因素的分析
根据道格拉斯生产函数,产出水平主要取决于资本和劳动力的投入以及各生产要素的使用质量。
经济增长就是这些因素按照不同比例组成的函数。
不同的地区在经济发展的不同时期这些要素的配置和组合不是也不应该是一样的。
首先,按照经济发展和就业理论的一般原理,在资本有机构成一定的情况下,经济的快速发展会促进就业迅速增长。
世界各国的发展经验表明,经济增长与就业增长一般呈正相关关系,经济理论中也有“奥肯定律”描述二者关系。
其次,各地区全社会固定资产投资投资是经济增长的重要推动力,合理的固定资产投资增长是带动经济增长、增加财政收入、扩大就业的重要手段。
但投资的迅猛增长,同时又会影响经济的平稳运行,诱发经济风险。
并且,人力资本在经济发展中具有十分重要的作用,而教育投资是人力资本投资的主要部分,能够直接或者间接地促进国家的经济增长和发展。
一方面,它通过提高劳动生产率来促进经济增长和发展。
同时,也可以通过优化产业结构来推动经济增长和发展。
(4)模型形式的设计
由于本文很大程度上是对道格拉斯函数进行实证分析,因此,采用Y=A·
K
·
L
u。
其中,Y表示产出量,K、L分别表示资本和劳动投入,A、
、
为参数,u为随机误差项。
A反映技术进步的效益,
和
反映生产结构,其和为1。
通过对数变换后可转换为lnY=lnA+
lnK+
lnL+lnu。
四、数据搜集
考察改革开放以来各经济要素对我国经济发展的推动作用,本应该使用时间序列数据为宜。
但由于我国是发展中国家,改革开放至今也才二十多年,而且也不可能提供完整经济发展的时间序列数据。
考虑到取得时间序列数据受到制约,同时因为我国的地区发展十分不平衡,可以选区横截面数据代表不同的发展阶段,就选取了的横截面数据作为考察对象。
如下表所示,我们收集了2005年我国31个省、直辖市和自治区的数据。
对下表有以下说明:
1、表中数据:
Y代表我国各地区生产总值GDP(亿元),用来表示产出量
X2代表各地区就业人员(万人),用来表示劳动
X3代表各地区全社会固定资产投资(亿元),用来表示资本
X4代表各地区教育经费(亿元),用来表示技术
2、所有原始数据来源于《中国统计年鉴-2006》
地区
Y
X2
X3
X4
地区生产总值(亿元)
就业人员(万人)
固定资产投资(亿元)
教育经费(亿元)
北京
6886.31
920.3528
2827.2346
449.2628
天津
3697.62
426.8802
1495.1431
123.9682
河北
10096.11
3467.2723
4139.6947
270.0904
山西
4179.52
1476.3699
1826.5766
154.8848
内蒙古
3895.55
1041.1273
2643.6015
111.5216
辽宁
8009.01
1978.5996
4200.4485
270.0789
吉林
3620.27
1099.4093
1741.0949
145.4419
黑龙江
5511.5
1625.8413
1737.2743
211.8831
上海
9154.18
855.8612
3509.6561
383.2691
江苏
18305.66
3877.7263
8165.3793
557.0009
浙江
13437.85
3202.883
6520.0741
500.17
安徽
5375.12
3484.6668
2525.1056
221.6291
福建
6568.93
1868.4953
2316.7239
222.4559
江西
4056.76
2107.475
2176.5954
156.6029
山东
18516.87
5110.8029
9307.2988
426.7089
河南
10587.42
5662.4064
4311.6327
299.9489
湖北
6520.14
2676.2595
2676.5753
298.5502
湖南
6511.34
3658.3044
2629.0663
272.4014
广东
22366.54
4702.0985
6977.9265
708.7101
广西
4075.75
2703.0564
1661.1713
160.5769
海南
894.57
377.7227
367.1693
38.93051
重庆
3070.49
1720.7874
1933.1582
143.4395
四川
7385.11
4603.5015
3585.1815
309.1287
贵州
1979.06
2215.8312
998.2529
114.2162
云南
3472.89
2461.3164
1777.6297
175.0841
西藏
251.21
140.407
181.389
23.44995
陕西
3675.66
1882.8839
1882.1792
204.7443
甘肃
1933.98
1347.5716
870.361
103.1445
青海
543.32
267.6185
329.8142
22.52752
宁夏
606.1
299.6103
443.2509
29.62367
新疆
2604.19
764.3025
1339.0555
133.154
五、模型的估计与调整
(一)产出量对资本和劳动的回归
由于本文很大程度上是对柯布-道格拉斯生产函数进行实证分析,所以首先对各地区生产总值(lnY)与就业人员(lnx2)和全社会固定资产投资(lnx3)进行回归分析,将方程形式设定为lnY=β1+β2lnX2+β3lnX3+u
EViews的最小二乘回归结果为:
DependentVariable:
LNY
Method:
LeastSquares
Date:
07/07/07Time:
16:
58
Sample:
131
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-0.025756
0.130355
-0.197583
0.8448
LNX2
0.057249
0.068977
0.829978
0.4136
LNX3
1.052026
0.070299
14.96503
0.0000
R-squared
0.967076
Meandependentvar
3.630434
AdjustedR-squared
0.964724
S.D.dependentvar
0.450561
S.E.ofregression
0.084624
Akaikeinfocriterion
-2.009432
Sumsquaredresid
0.200514
Schwarzcriterion
-1.870659
Loglikelihood
34.14620
F-statistic
411.2180
Durbin-Watsonstat
1.514246
Prob(F-statistic)
0.000000
参数估计结果
ln
=-0.025756+0.057249lnX2+1.052026lnX3
(0.130355)(0.068977)(0.070299)
t=(-0.197583)(0.829978)(14.96503)
R-squared=0.967076
=0.964724F=411.2180DW=1.514246
(1)经济意义检验:
从回归结果可以看出,全社会固定资产投资(lnx3)对各地区生产总值(lnY)的影响最大,其次是就业人员(lnx2)。
全社会固定资产投资(lnx3)、就业人员(lnx2)与各地区生产总值(lnY)均呈正相关,符合经济理论。
回归系数β2的经济意义为,在全社会固定资产投资这一变量不变的情况下,就业人员每增加1%,生产总值平均增加0.057249%。
回归系数β3的经济意义为,在就业人员这一变量不变的情况下,全社会固定资产投资每增加1%,生产总值平均增加1.052026%。
(2)统计推断检验
F检验:
给定显著性水平α=0.05,在F分布表中查得自由度为k-1=2和n-k=28的临界值为3.34,由上表中得到F=411.2180,这说明回归方程显著,即“就业人员(lnx2)”和“全社会固定资产投资(lnx3)”联合起来确实对“各地区生产总值(lnY)”有显著影响。
T检验:
给定显著性水平α=0.05,在t分布表中查得自由度为n-k=28的临界值为2.048,由上表中得到-0.197583、0.829978、14.96503。
这说明“全社会固定资产投资(lnx3)”对“各地区生产总值(lnY)”有显著的影响。
而“就业人员(lnx2)”对“各地区生产总值(lnY)”影响不显著。
同时,科学技术作为第一生产力,日益与经济建设紧密结合,尤其是随着科教兴国战略作为基本国策确立,加速科技进步,放在了经济社会发展的重要位置。
所以我们引入教育经费(lnx4)代表技术变量再进行回归分析。
(二)产出量对资本、劳动和技术的回归
将方程形式设定为lnY=β1+β2lnX2+β3lnX3+β4lnX4+u
17:
26
0.304164
0.128531
2.366471
0.0254
0.020141
0.054997
0.366228
0.7170
0.689349
0.101487
6.792498
LNX4
0.439794
0.103156
4.263372
0.0002
0.980323
0.978136
0.066622
-2.459653
0.119839
-2.274622
42.12462
448.3761
1.555901
=0.304164+0.020141lnX2+0.689349lnX3+0.439794lnX4
(0.128531)(0.054997)(0.101487)(0.103156)
t=(2.366471)(0.366228)(6.792498)(4.263372)
R-squared=0.980323
=0.978136F=448.3761DW=1.555901
从回归结果可以看出,全社会固定资产投资(lnx3)对各地区生产总值(lnY)的影响最大,其次是就业人员(lnx2),再次是教育经费(lnx4)。
全社会固定资产投资(lnx3)、就业人员(lnx2)、教育经费(lnx4)与各地区生产总值(lnY)均呈正相关,符合经济理论。
回归系数β2的经济意义为,在其他变量不变的情况下,就业人员每增加1%,生产总值平均增加0.020141%。
回归系数β3的经济意义为,在其他变量不变的情况下,全社会固定资产投资每增加1%,生产总值平均增加0.689349%。
回归系数β4的经济意义为,在其他变量不变的情况下,教育经费每增加1%,生产总值平均增加0.439794%。
给定显著性水平α=0.05,在F分布表中查得自由度为k-1=3和n-k=27的临界值为2.965,由上表中得到F=448.3761,这说明回归方程显著,即“就业人员(lnx2)”、“全社会固定资产投资(lnx3)”和“教育经费(lnx4)”联合起来确实对“各地区生产总值(lnY)”有显著影响。
给定显著性水平α=0.05,在t分布表中查得自由度为n-k=27的临界值为2.052,由上表中得到2.366471、0.366228、6.792498、4.263372。
这说明“全社会固定资产投资(lnx3)”、“教育经费(lnx4)”分别对“各地区生产总值(lnY)”有显著的影响。
X2*系数的t检验不显著,可能存在多重共线性。
(3)计量经济检验:
检验多重共线性
进而用逐步回归法。
一元回归结果
变量
X2*
X3*
X4*
参数估计值
0.179825
-0.264953
0.840406
T统计量
0.953426
-1.402973
8.057589
R^2
0.032571
0.067948
0.706281
-0.003260
0.033427
0.695403
其中加入lnX3的方程修正可决系数最大,以lnx3为基础顺次加入其他变量逐步回归。
Lnx2
lnX3
lnX4
Lnx3lnx2
Lnx3lnx4
0.701181
7.403652
0.445773
4.445771
0.978812
经比较,新加入lnx4后的方程
明显增大0.978812〉0.965102,而且各个参数t检验都显著,加入lnx2后不仅
下降0.964724〈0.965102,而且lnx2参数的t检验不显著。
这说明lnX2引起了多重共线性,应予以剔除。
这符合经济理论,由于我国当前是劳动密集型经济,劳动力要素的投入已经较高,从而劳动力要素的边际报酬率较小,增加1%的劳动力投入对产出的影响不大。
2、修正多重共线性后的回归结果为
18:
04
0.316110
0.122385
2.582914
0.0153
0.094707
0.100269
0.0001
0.980225
0.065584
-2.519214
0.120434
-2.380441
42.04782
693.9572
1.565321
=0.316110+0.701181lnX3+0.445773lnX4
(0.122385)(0.094707)(0.100269)
t=2.5829147.4036524.445771
R-squared=0.980225
=0.978812F=693.9572DW=1.565321
从回归结果可以看出,全社会固定资产投资(lnx3)对各地区生产总值(lnY)的影响最大,其次是教育经费(lnx4)。
全社会固定资产投资(lnx3)、教育经费(lnx4)与各地区生产总值(lnY)均呈正相关,符合经济理论。
回归系数β3的经济意义为,在其他变量不变的情况下,全社会固定资产投资每增加1%,生产总值平均增加0.701181%。
回归系数β4的经济意义为,在其他变量不变的情况下,教育经费每增加1%,生产总值平均增加0.445773%。
给定显著性水平α=0.05,在F分布表中查得自由度为k-1=2和n-k=28的临界值为3.34,由上表中得到F=693.9572,这说明回归方程显