贵州省经济增长因素计量分析.doc

贵州省经济增长因素计量分析 　摘 要:本文基于柯布—道格拉斯生产函数，综合各位经济学者以及自身的认识，对该生产函数进行扩展，并选取贵州省1950—2008年的数据分为两个阶段进行计量分析。发现产业结构优化作用对经济增长的推动作用一直很明显，但是不同阶段推动经济增长的因素并不全相同，且同时有多个因素起着影响作用。 　　关键词:经济增长；经济结构；资本要素 　　一、研究背景 　　2011年，贵州省提出“工业强省”的口号，意图与全国同步在2020年达到“全面小康”。但是，经济增长理论的不断发展使我们认识到仅仅实行工业化是不足以让贵州省达到这个目标的。工业化仅是一种单一产业结构上的优化，而经济增长的动力除了源于不可积累的经济结构的多样优化，还源于人力资本、知识（技术）等可积累性生产要素存量的增长。本文针对贵州经济的增长历程，进行实证分析，希望可以找出贵州省经济增长的重要推动力量，从而为贵州经济发展提出好的建议。 　　二、模型的建立 　　经济增长一般被简单地概括为总产出的持续增长，而总产出的数理与计量分析的基本范式一般都采用柯布—道格拉斯生产模型（C-D生产函数）： 　　Yt=AKtαLtβ 　　式中Yt代表t年的产出，Kt和Lt代表t年的资本和劳动力，α和β分别是资本和劳动的边际产出弹性，α+β为规模报酬系数。传统的C-D模型只强调了物质资本和劳动力的贡献。 　　由于实际应用的复杂化，C-D模型的基本范式可以根据需要和条件进行扩展。一般的扩展有基于生产要素变量的处理和模型形式的变化，还有一种是体现在分析变量的丰富、分析范围的扩大以及分析的深刻程度上。对于C-D函数的第一种扩展有巴洛和马丁（2000）的规模报酬不变的函数： 　　Y=AKαH1-α 　　该模型强调了人力资本H对总产出的贡献。对于C-D函数的第二种扩展有Griliches对模型的改进，他将知识资本存量作为一个单独的生产要素放到模型 　　中，从而扩大了方程的变量、分析范围且深刻了对问题的分析： 　　其中Y是总产出，D是知识存量，一般用Ramp;D表示，L是劳动投入，K是资本投入，t表示时间，A是常数，μ代表了时间趋势，该模型认为全要素生产率（TEF）为，从而强调了知识的重要性。 　　而本文也试图按这两种方式对基本的C-D函数进行扩展。首先如以上两个扩展模型所认为的人力资本和知识这两种要素对经济增长具有重要推动作用，因此，在建立计量模型时，将它们包含进去，得到： 　　Y=AKαHβDγ 　　假设规模报酬不变，则α+β+γ=1，α、β、γ∈（0,1）。这是总量表示的形式，改写成人均形式，求对数得： 　　lny=lnA+αlnk+βlnh+γlnd 　　式中，所有变量均为人均拥有量，均为对应总量除以L,其中，假设L为简单同质劳动力数量。 　　但同时，对于人力资本的测量，不同的学者有不同的理解，根据数据的可得性以及合理性，本文采用的是沈坤荣（2008）使用的计算方法。假设人力资本由下式定义： 　　H=eλEL 　　其中：E是劳动力平均受教育年限，λ表示人均受教育年限每增加1年时，人均人力资本h的增量，即为人均人力资本对人均受教育年限的弹性系数。把这个表达式除以L后代入前一个表达式可得： 　　lny=lnA+αlnk+βλE+γlnd 　　本文认为除了以上可积累性的要素会对经济增长产生影响之外，还有市场化程度、政府对经济的干预等不可积累的制度性因素会对经济增长产生影响。而我国学者沈坤荣（2008）基于1978—2003年的全国时间序列数据和面板数据的分析表明，城市化对经济增长有积极的推动作用。同时工业化对经济增长的推动作用得到了几乎所有经济学家的认可，这种实证研究，可以追溯至上个世纪的库兹涅茨和赛尔奎，再加上结构主义学派认为经济结构的变革能够加速经济的增长。因此对于上述因素，本文都纳入模型进行分析。 　　根据以上理论分析，可以建立计量模型如下： 　　lnyt=c0+c1lnkt+c2Et+c3lndt+c4CZ+c5GY+c6GC+c7GYU+c8CY+μt 　　式中，t代表时间，c0是常数项，μt表示随机项，是未能观察到的偶然因素，ci(i=1…8)分别表示各个解释变量对GRP增长的贡献率。 　　三、变量数据的搜集及说明 　　人均产出y人均产出是贵州省历年的以可比价格计算的地区生产总值除以对应的省内劳动力总量的值。《贵州经济社会发展60年研究》中提供了按可比价格计算（按1952年价格）的1950—2008年贵州省GRP的数据。而对于劳动力总量，本文理解为实际参与劳动的劳动力，这样能比较客观的衡量每位劳动力的实际贡献。因此，本文用就业人数来代表劳动力总量，直接采用《新中国六十年统计资料汇编》中列出的历年贵州省就业人