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        分析中國經(jīng)濟增長的影響指標

        2018-09-21 12:17:36張婧欣重慶工商大學(xué)重慶400067
        絲路藝術(shù) 2018年10期
        關(guān)鍵詞:平穩(wěn)性存量勞動力

        張婧欣(重慶工商大學(xué),重慶 400067)

        一、背 景

        GDP不僅是國民經(jīng)濟核算的核心指標,也是衡量一個國家或地區(qū)總體經(jīng)濟狀況的重要指標。單從影響因素來說,一個國家的經(jīng)濟發(fā)展水平受客觀環(huán)境、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、宏觀政策等因素的影響,這些因素的影響較為復(fù)雜,因此很難給出精確的模型。在這些影響指標中,一個國家實際的勞動力總數(shù)和資本存量是影響經(jīng)濟發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。近年以來,我國經(jīng)濟發(fā)展迅速,尤其是在2000—2014年之間,我國的GDP增長率呈現(xiàn)不斷上升的趨勢。值得注意的是隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展,影響經(jīng)濟增長的因素在推動經(jīng)濟增長的過程中所發(fā)揮的作用和地位也在不斷的發(fā)生變化。因此分析經(jīng)濟增長的影響因素,探究經(jīng)濟增長的動力和源泉對于研究中國的經(jīng)濟增長具有重要意義。因此,本文在從計量經(jīng)濟學(xué)的角度分析影響中國經(jīng)濟增長的因素時,以勞動力總數(shù)和資本存量作為主要的解釋變量,暫不考慮政策等宏觀因素的影響。

        二、模型設(shè)計和數(shù)據(jù)來源

        對于我國實物資本存量的計算仍然采用Goldsmith于1950年開創(chuàng)的永續(xù)盤存法(Perpetual Inventory Method),其基本公式是:

        其Kt為第t年的資本存量,It為第t年的固定資產(chǎn)投資(流量),σ為原有資本存量的折舊率。由于缺失的年份較多,因此采用采用統(tǒng)一為5%的折舊率;K0按以前學(xué)者結(jié)論取1800(億元)。最后可以估算出中國歷年資本存量。

        取中國1952年—2016年間,中國經(jīng)濟GDP、勞動力總數(shù)、資本存量數(shù)據(jù)。

        三、多重共線性回歸

        3.1 線性回歸模型

        從eviews可得,上述回歸方程為

        y=1.33E+08+0.153909x1+0.994733x2, 其 中 R2=0.983124,值為1747.661,Prob值為0,具有較為顯著回歸程度,但是參數(shù)檢驗中1x對應(yīng)的Prob值為0.4283不顯著,因此可能存在多重的貢獻性問題。

        3.2 多重共線性的修正

        第一步:將解釋變量1x、2x依次對y進行回歸,結(jié)合解決意義和統(tǒng)計效果檢驗選出擬合效果最好的一元線性回歸方程。

        第二步:依次加入剩余的解釋變量(這里所有的解釋變量共2個,因此這里只剩下1x)

        由于解釋變量1x的加入,使得當前的2R值0.981856大于第一步中的0.847028,故將解釋變量1x加入回歸方程中。最終求得的方程為:

        四、參數(shù)估計

        4.1 相關(guān)性分析

        上述反映了解釋變量 yln與各影響因子之間相對變化的趨勢。從散點的分布情況來看,在單獨考慮一個影響因子時,隨著影響因子的增加,解釋變量y也隨之增加,表現(xiàn)出正向關(guān)系。從相關(guān)性分析表可以看出,各解釋變量之間本身存在較強的關(guān)聯(lián)度,因此在實際建立回歸模型的過程中,可能存在共線性的問題,在逐步回歸中應(yīng)當分析規(guī)避。

        4.2 參數(shù)估計

        4.2.1 最小二乘參數(shù)估計

        由回歸結(jié)果可知,雖然擬合優(yōu)度值為0.98;F值達1623.473,說明整體的擬合效果很好。并且從兩個解釋變量的t統(tǒng)計值來看,它們對被解釋變量的影響是顯著的。同時D.W值接近于零,說明這些時間序列數(shù)據(jù)之間存在序列相關(guān)性問題。

        對于上述問題,可能是由時間序列數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性造成的。所以,在對上述變量進行回歸之前,必須先進行平穩(wěn)性檢驗,這是因為對于非平穩(wěn)的時間序列直接進行回歸,有可能出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象,即使“偽回歸”的擬合優(yōu)度值很大,其t統(tǒng)計量也是顯著的,但得到的結(jié)果卻沒有實際意義。時間序列的平穩(wěn)性可以通過“單位根”檢驗來完成。

        4.2.2 殘差平穩(wěn)性檢驗

        由于t檢驗的值大于5%概率度的臨界值,故接受原假設(shè),即e存在單位根,也就是說e是非平穩(wěn)的,表明解釋變量與因變量不存在長期均衡關(guān)系,即解釋變量與因變量不是協(xié)整的。

        4.2.3 拉格朗日乘數(shù)檢驗

        從Eviews檢驗結(jié)果來看,回歸模型存在二階自回歸相關(guān)。

        4.2.4 誤差模型修正

        由于上述模型可能存在序列相關(guān)性,為了解決這一問題,故需要對模型進行修正。建立如下模型:

        從修正后的回歸模型可以看出,查表可得,dl=1.55、du=1.61,模型序列相關(guān)問題不顯著;且總體回歸效果較好。但是勞動力在5%的顯著性水平條件下是不顯著的,并且勞動力和資本的彈性系數(shù)均大于1,這是有悖于經(jīng)濟學(xué)常理的。我覺得可能的解釋就是,中國過去幾十年都是存在規(guī)模報酬遞增的趨勢,從而可能勞動力和資本的彈性系數(shù)均大于1。

        五、總結(jié)

        本文考察的是人均勞動力總數(shù)、資本存量對GDP總量的影響,通過建立GDP與解釋變量之間的回歸模型,在不考慮宏觀調(diào)控因素的情況下,探討了勞動力總量和資本存量的變動給GDP總值帶來的影響。根據(jù)最后建立的誤差修正模型可知,勞動力總數(shù)與資本存量對中國的GDP都會產(chǎn)生影響。同時,在數(shù)據(jù)充足的條件下,可根據(jù)該模型來研究GDP的增長情況。

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