我国经济增长影响因素的实证分析0707.docx

我国经济增长影响因素的实证分析0707.docx

《我国经济增长影响因素的实证分析0707.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《我国经济增长影响因素的实证分析0707.docx（15页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

我国经济增长影响因素的实证分析0707

我国经济增长影响因素的实证分析

内容摘要：

经济学中关于研究经济增长因素的理论很多，大多数都认为资本、劳动和技术等是主要推动力量。

本文结合柯布-道格拉斯生产函数，试图对我国的经济增长进行实证分析，探讨我国经济增长的现状和存在的问题。

关键词：

经济增长柯布-道格拉斯生产函数资本劳动技术

一、问题提出

改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。

1978年至2004年28年间，中国经济平均年增长率在9.4%左右，被世界誉为“中国奇迹”。

那么，究竟是什么因素推动我国经济的迅猛发展呢？

经济增长是一个由要素投入推动和需求拉动的交互作用的过程，投入要素主要包括基本的投入、劳动的投入和技术的进步。

大多数研究得出的结论也是，我国从改革开放至今，物质资本积累是经济增长的主要动力，经济增长方式为粗放型。

摩根斯坦利首席经济学家斯蒂芬·罗奇指出，目前中国的经济增长模式是一种以工业生产为主导的“重消耗大宗商品”模式。

在经过了２０多年的高资源消耗的发展之后，中国经济中出现了明显的资源供给不足现象。

持续了２０多年的“中国奇迹”式的经济增长站到了十字路口上，以往的“高资本消耗＋大规模劳动投入＋地技术进步”的生产方式已经成为中国发展的陷阱。

二、理论综述

经济增长是经济学研究的永恒主题。

经济增长理论按其发展的脉络和内在逻辑关系可分为三大主线：

资本决定论、技术进步论、知识积累和人力资本内生决定论。

真正具有现代意义的经济增长理论是以20世纪40年代初由哈罗德（RoyF.Harrod,1939）和多马（EvseyD.Domar,1946）分别创立的被后人称为哈罗德－多马的模型为起点开始的，该模型是资本决定论的代表和核心。

他们所提出的模型基本相似，故称哈罗德—多马模型。

我们以哈罗德模型为主来介绍这一模型的基本内容。

这一模型在假设技术不变的前提下研究资本增加与经济增长之间的关系，其基本公式是：

G=S/C在上式中，G代表国民收入增长率，即经济增长率。

S代表储蓄率，即储蓄量在国民收入中所占的比例。

C代表资本—产量比率，即生产一单位产量所需要的资本量。

根据这一模型的假设，资本与劳动的配合比率是不变的，从而资本——产量比率也就是不变的。

这样，经济增长率实际就取决于储蓄率。

这一模型强调的是资本增加对经济增长的作用，分析的是资本增加与经济增长之间的关系。

进入20世纪50年代，新古典派（Neo-classical）经济增长模型由于索洛的开创性工作而称之为索洛模型，直到现在该模型仍然是经济增长理论中不可或缺的内容。

在索洛模型中，对经济总体的增长贡献被设定为由劳动、资本和技术进步三者组成，并且假设边际生产递减的一次齐次的总生产函数、满足稻田条件、储蓄率一定，技术进步为外生等的条件。

在此基础上得出了政府政策对于经济增长的作用是无效的结论。

虽然其众多苛刻的假设条件和得出的政府政策无效论使人感觉消极，但在哈罗德和多玛的极其不稳定的刀锋增长模型一直让人们担心资本主义社会中的经济增长，特别是长期增长是不稳定的当时，索洛模型提出的增本主义模式的资本积累过程从长期来讲将收敛于经济增长稳定状态（Steadystate）的这一结论无疑是给关心经济增长问题的经济学界注入了一剂强心针。

模型的数学表达式为g=a·k+β·l+t，其中g是经济增长率，k和l分别是资本和劳动的增长率，a和β则是资本和劳动对经济增长的贡献率系数，a+β=1，t则表示全要素生产率，被称为增长的余项。

在该模型中，将劳动和技术进步与资本一起并列为决定经济增长的三大要素。

20世纪80年代，以保罗·罗默（PaulM.Romer,1986）和罗伯特·卢卡斯（RobertE.Lucas,1988）分别提出的内生技术进步为特征的知识积累模型和两部门的人力资本外部性内生模型为代表的内生经济增长理论逐渐成为经济增长理论的主流。

新经济增长理论的重要内容之一是把新古典增长模型中的“劳动力”的定义扩大为人力资本投资，即人力不仅包括绝对的劳动力数量和该国所处的平均技术水平，而且还包括劳动力的教育水平、生产技能训练和相互协作能力的培养等等，这些统称为“人力资本”。

美国经济学家保罗•罗默1990年提出了技术进步内生增长模型，他在理论上第一次提出了技术进步内生的增长模型，把经济增长建立在内生技术进步上。

技术进步内生增长模型的基础是：

（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

EViews的最小二乘回归结果为：

DependentVariable:

LNY

Method:

LeastSquares

Date:

07/07/07Time:

17:

26

Sample:

131

Includedobservations:

31

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

0.304164

0.128531

2.366471

0.0254

LNX2

0.020141

0.054997

0.366228

0.7170

LNX3

0.689349

0.101487

6.792498

0.0000

LNX4

0.439794

0.103156

4.263372

0.0002

R-squared

0.980323

Meandependentvar

3.630434

AdjustedR-squared

0.978136

S.D.dependentvar

0.450561

S.E.ofregression

0.066622

Akaikeinfocriterion

-2.459653

Sumsquaredresid

0.119839

Schwarzcriterion

-2.274622

Loglikelihood

42.12462

F-statistic

448.3761

Durbin-Watsonstat

1.555901

Prob（F-statistic）

0.000000

ln

=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

（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），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%。

（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=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。

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=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。

而“就业人员（lnx2）”对“各地区生产总值（lnY）”影响不显著。

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。

变量

Lnx2

lnX3

lnX4

R^2

Lnx3lnx2

0.057249

0.829978

1.052026

14.96503

0.964724

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

DependentVariable:

LNY

Method:

LeastSquares

Date:

07/07/07Time:

18:

04

Sample:

131

Includedobservations:

31

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

0.316110

0.122385

2.582914

0.0153

LNX3

0.701181

0.094707

7.403652

0.0000

LNX4

0.445773

0.100269

4.445771

0.0001

R-squared

0.980225

Meandependentvar

3.630434

AdjustedR-squared

0.978812

S.D.dependentvar

0.450561

S.E.ofregression

0.065584

Akaikeinfocriterion

-2.519214

Sumsquaredresid

0.120434

Schwarzcriterion

-2.380441

Loglikelihood

42.04782

F-statistic

693.9572

Durbin-Watsonstat

1.565321

Prob（F-statistic）

0.000000

ln

=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

（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%。

（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=693.9572，这说明回归方程显