丁 然

(浙江工商大學,杭州 310018)

經濟增長,就是國民財富和社會財富的增長,即產出的增長,它表現為國民生產總值或國內生產總值或國民收入的增長。經濟的持續(xù)增長,必將引起社會經濟各方面的變化,具體反映在投入結構的變化、產出結構的變化和健康衛(wèi)生狀況及環(huán)境生態(tài)狀況的變化等方面[1]。一般地說,持續(xù)、穩(wěn)定而合理的經濟增長,必將促成社會經濟各方面的良性變化。正因如此,許多發(fā)展經濟學家嚴格區(qū)分了“增長”和“發(fā)展”兩個概念,把經濟增長歸為經濟總量上的增長,而把經濟發(fā)展看成是經濟總量上的增長和結構變化[2]。事實上,如果研究的是長期增長問題,他總是與結構變化緊密相連的。沒有投入要素總量、結構和質量的改變,要實現長期增長是不可能的。產出總量的增長總是伴隨著各產業(yè)的興衰而進行的,沒有產出結構的變化,不可能實現長期的增長,收入與分配直接與各經濟活動參與者的利益相關,經濟的增長必然是正確的利益刺激的結果,沒有收入分配的改善,經濟的長期增長必然受到阻礙。

索洛對增長過程的經驗研究,主要是關于各種生產要素對國民生產總值的貢獻的經驗評價,對經濟學的發(fā)展具有特殊的貢獻。索洛強調了技術進步在經濟增長中的重要作用,為美國等西方國家致力于發(fā)展本國科學技術提供了直接的理論依據,對西方國家的科學技術政策實踐和教育政策產生了巨大的積極影響。索洛在《技術變化與總生產函數》(1957)和《投資與技術進步》(1960)兩文中的分析為后來發(fā)展為增長核算的研究手段奠定了基礎。索洛通過計算相應的生產發(fā)展與以要素份額衡量的勞動和資本的供給發(fā)展之間的差額測定了生產技術在時間上的連續(xù)變化,接著他利用這些概算序列估計出生產函數,即產出與生產要素投入之間的數量關系[3]。

一、模型假設

20世紀30年代由數學家柯布(C.W.Cobb)和經濟學家道格拉斯(PaulH.Douglas)提出的生產函數是現代經濟增長實證分析的基礎。其格式如下:

其中,Y代表經濟總量,K代表資本投入量,L代表勞動投入量,A表示技術狀態(tài),α表示資本的產出彈性,β為勞動的產出彈性,在規(guī)模報酬不變時,該總量生產函數是一次齊性函數,即α+β=1。

二、數據的收集與整理

(一)產出指標

反應產出的指標很多,然而數據最容易獲得而又最能反應經濟增長的指標是 GDP[4]。因此,本研究采用我國1994～2008年的國內生產總值作為產出的度量。

(二)資本投入指標

由于該指標為存量指標,本研究以我國 1994～2008年固定資本投資總額為基礎,各年的資本投入量為 1994年到該年的固定資本投資總額之和。

(三)勞動力投入指標

勞動力投入的度量,本研究采用 1994～2008年我國從業(yè)人員數量表示,因為從業(yè)人員數量很大程度上反映勞動力的投入。

表1 我國經濟發(fā)展的相關數據

圖1 各解釋變量與被解釋變量相關圖

根據圖 1可以判斷,資本投入與 GDP呈正相關,勞動力投入與GDP呈正相關。

三、模型的建立

(一)模型初步擬合

由于柯布道格拉斯函數是冪函數形式的,屬于非線性方程,因此,在正式進行回歸之前要先將其轉化為線性方程。對公式(1)兩邊同時取對數得:

表2 根據公式(2)對初始數據進行調整

因為是時間序列,首先要進行平穩(wěn)性檢驗,檢驗結果如表 3。

表3 時間序列平穩(wěn)性檢驗結果

根據公式(2)利用Eviews對表2數據進行擬合如表4。

1)擬合優(yōu)度檢驗:由于的值 R2=0.9489非常接近 1,因此可以判斷回歸線對樣本數據的擬合度較高,總體回歸效果顯著。

2)各變量通過t檢驗,表明各解釋變量對解釋變量影響顯著。

(二)模型檢驗

1)異方差檢驗:

本研究使用Eviews對該模型進行White檢驗如表5。

通過White檢驗,該模型不存在異方差。

2)自相關檢驗

本研究使用Eviews對該模型進行偏相關系數檢驗如圖2。

根據偏相關系數可以判斷該模型存在自相關。利用廣義差分法對模型進行調整如表 6。響顯著,而且從結果可以看出資本K的 t檢驗值大于勞動力投入L的 t檢驗值,說明資本對我國經濟增長的影響更為顯著。

3)多重共線性檢驗

由圖3可見,lnY與lnK,lnL呈正相關。并且可算出lnK與lnL的相關系數為0.986 2,可見相關性較高,因此變量間存在共線性問題。為解決此問題,可利用α+β=1將模型由二元變?yōu)橐辉Ｐ汀?/p>

四、經濟增長綜合因素分析

根據索洛的經濟增長模型,以柯布道格拉斯生產函數為基礎,可建立分析模型:

式(3)中,y表示經濟增長率,即GDP增長率,l表示勞動投入增長率,a表示技術進步增長率。勞動力投入、資本投入和技術進步對經濟增長的貢獻率分別可由αl/y、βK/y和1-αl/y-βK/y求得如表7。

表4 利用表2數據進行擬合

表5 異方差檢驗Heteroskedasticity Test:White

圖2 偏相關系數檢驗

表6 利用廣義差分法對模型進行調整

圖3 lnK,lnL與lnY的相關圖

表7 經濟增長綜合分析

從表 6、圖 4可以看到,中國經濟增長中勞動投入的貢獻率相對平穩(wěn),除 1999年以外,均低于 10%,從 2000年起均低于 5%。資本投入貢獻率是三者中最高的,并有下降的趨勢。可分為 3個階段,1994—1997年期間,連續(xù)高于250%,隨后有所下降但始終大于 200%,1998—2004年,呈下降趨勢,但始終大于 100%,從 2005年以后降至 100%之內。與資本投入貢獻相反,技術進步投入貢獻率有逐步上升的趨勢,從 2006年起,技術進步貢獻率有明顯的提高,開始為正,并逐漸增大,并在 2007年時超過勞動力投入貢獻率,之前始終為負值?？偟膩砜?從 1994—2008年間,我國經濟增長以資本推動為主,其平均貢獻率為 173.93%,其次是勞動力貢獻率,其平均貢獻率為 54%[5]。

圖4 綜合因素貢獻率

[1] 趙衛(wèi)亞.計量經濟學教程[M].上海:上海財經大學出版社,2003.

[2] 戴維?N?韋爾.經濟增長[M].北京:中國人民大學出版社,2007.

[3] 羅伯特.M.索洛.經濟增長因素分析[M].北京:商務印書館,1991.

[4] 趙彥云.宏觀經濟統(tǒng)計分析[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2000.

[5] 任莎娜,樓凱旻.改革開放 30年我國經濟增長因素的實證分析[J].中國商界,2009(8).

(責任編輯 張佑法)