经济增长贡献率范文

导语：如何才能写好一篇经济增长贡献率，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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【关键词】索罗模型，余值法，科技贡献率

一、引言

21 世纪是知识经济时代，经济的发展越来越依赖于科技水平的提高。那么在北京经济发展过程中科技发挥了多大作用呢？从 1978 年到 2008 年，在北京经济增长中科技的贡献如何衡量，以及如何指导今后北京市的科技发展？这些问题的解决对于更好地发挥科技在北京经济发展中的功能具有重要意义。

二、模型与数据

（一）扩展的索罗模型

首先引入一个规模报酬不变的索罗生产函数Y KαtLβt，将其化为要素投入形式，设生产函数为：

Q=F（K，L，t） （1），则：lnQ=lnA+αlnL+βlnK （2）

（二）实证模型与数据

1.实证模型。以（2）为基础，用 GDP 代表产出、用资本存量 K代表资本投入、用从业人员数量 L 代替劳动投入，我们提出如下回归模型并用多元最小二乘回归可以估计出式（3）中的参数lnA，α，β：lnGDPt=lnA+αlnLt+βlnkt+μt.......（3）

2.科技贡献率测算方法

本文主要采用索洛余值法，即：ΔA/A=ΔGDP/GDP-α×ΔL/L-β×ΔK/K （4）

由式（4）可求出科技贡献率：EA：EA=（ΔA/A）/（ΔGDP/GDP）×100%（5）

3.数据。

数据来源是历年《北京统计年鉴》。其中，选取北京市固定资产存量数据作为资本投入指标。本文使用永续盘存法对中国资本存量进行估算：公式为：kt=It+（1-θt）kt-1 其中，kt表示第 t 年末的资本存量，It表示第t 年的投资，θt表示第t 年的折旧率。本文选定固定资产折旧率为6%。

三、回归结果及贡献率计算

（一）回归结果

使用 Eviews6.0，采取 Cochrane- Orcutt 的两步迭代和White加权的方法消除序列相关和异方差问题，得到如下结果：

lnGDP=-1.25+0.14lnL+0.896lnK+102AR（1）- 0.12AR（2）

（- 0.81）* （0.618）* （42.59）*** （4.99）*** （-0.63）***

R2=0.99 R2=0.99 F=2369.183*** D.W.=1.99（注：*、*** 分别表示在 10%和 1%的显著性水平上显著）

（二）贡献率计算

回归结果从整体上表现出较高的拟合优度和总体显著性。lnL和lnK对lnGDP的影响都具显著性。根据公式（4）、（5）计算出科技边际产出ΔA/A，科技贡献率EA。

结果如下表1所示：

四、对科技贡献率的分析

剔除 1981 年的异常值，由上面统计可知：

1、 在1979～2009 年间，北京市经济发展中科技的贡献率平均为 -23.39%，而且波动性很大，最小值为 1989 年的 - 186.08%，最大值为 1992 年的 52.76%。

2、 从科技的边际产出来看，1979～2008年北京市科技边际产出最低的年份为 1986 年，边际产出为 - 0.1246，说明GDP每增长1%，科技在其中的反向作用为- 12.46%，最高的年份为1992年，科技的边际产出为0.059，说明 GDP 每增长 1%，科技的作用为5.95%，而其它年份的变动都比较平缓。

五、结论及政策建议

基于以上结论可以判断，北京的经济增长仍主要依赖于资本投入，要充分发挥科技的作用，需要从以下方面入手：

第一，把握好经济增长与资本投入的关系，特别要注意防止资本投入大起大落，使资本投入保持稳定较快的增长，发挥资本投入促进科技边际产出的作用，在资金投入方面加强政府对科技投入的引导，改变目前资本投入对科技贡献的挤出效益。

第二，更加重视劳动者在科技创新中的作用，对目前劳动质量的改善促进科技边际产出提升的作用进行积极引导，增加科技创新在劳动所得中的比重，在职业教育、技能培训、项目科研制定更具吸引力的政策。

第三，积极调整科技政策，强化财政科技投入，加大政府科技投入力度，明确资助重点，全方位支持技术开发和高新技术，完善科技投入的政策法规，优化财政科技投入的结构。

参考文献：

[1]曾国平.“我国第三产业发展中的科技进步贡献率研究”[J].商场现代化，2009（ 9）

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以珠海市2000-2014年的投入产出统计数据为例，测算出科技进步贡献率，分析科技进步贡献率与该市地区生产总值增长率之间的变化趋势，并就正确评估科技进步贡献率在城市经济发展中的作用及其与城市经济增长之间的关系进行阐述。

关键词：

科技进步贡献率；经济增长；影响；珠海市

随着当前中国经济整体进入结构性减速期，研究科技进步贡献率（又称全要数贡献率TFP）对城市经济增长的潜在影响变得越来越重要。当前比较一致的观点是：由于外界冲击对经济产出的影响，度量短期内的科技进步贡献率意义不大。因此本文采用2000年至2014年的统计数据，测算出珠海市科技进步贡献率，再分析评估其在城市经济发展中的作用、局限性，并就科技进步贡献率与城市经济增长之间的关系作出阐述。

1测算方法和数据处理

1.1测算方法目前，以生产函数模型为基础的索洛（Solow）余值法是测算科技贡献率最为广泛的研究方法。该方法要求市场完全竞争、规模报酬不变、技术进步为希克斯中性等约束条件。本文采用索洛余值法对科技进步贡献率进行测算，主要原因是自2000年以后，该市的经济发展环境可近视为符合完全竞争市场、规模报酬不变和技术进步为希克斯中性等约束条件。

2数据来源及处理

测算数据来源于2000年至2014年《广东省统计年鉴》以及珠海市统计年鉴。

2.1经济产出量Y的数据处理将国内生产总值作为经济产出量Y，通过2000年至2014年该市的国内生产总值统计表，可以得到2000年为基期的不变价格城市实际地区生产总值。

2.2资本投入量K的数据处理将固定资本存量作为资本投入量K，采用“永续盘存法”（PIM）来计算，即对该市历年来形成的固定资产进行重新估价后，再根据所选的折旧方式来确定资本消耗，最后逐年推算得出历年的资本存量总额，其计算表达式为：Kt=It+（1-δ）Kt-1其中Kt为第t年的资本存量，It为第t年的固定资产形成额，δ是固定资产存量折旧率。本文固定资产存量折旧率取国内各研究的综合估计值0.13，同时参考和借鉴现有关于广东省及珠三角地区历年来固定资本存量估算的研究思路、方法及成果，利用该市历年来占比珠三角地区全社会固定资产投资的数据序列，估算2000年至2014年该市的固定资本存量。

2.3劳动投入量L数据计算劳动投入量L，采用可直接用于对比的城镇单位就业人员数作为计算数据。

2.4科技进步贡献率测算根据上述统计数据，可计算出产出量Y、固定资本存量K和劳动投入量L的增长率，代入上述索洛余值法测算计算公式，即可得到科技进步对经济增长的贡献率，如表1所示。

2.5科技进步贡献率与地区生产总值增长之间的关系由图1可知，2004年至2008年珠海市科技进步贡献率达到一个峰值，其后表现较为平稳，2007年至2011年出现一个明显的下降，之后在2008年至2012年又呈现出整体上升趋势。出现上述现象，本文分析认为主要原因有以下几点：一是2008年以前，该市地区生产总值增长对资本投入和劳动力投入依赖不大，科技进步贡献率保持平稳上升趋势；二是2008以后,受金融危机的整体影响，该市地区生产总值增长对资本投入的依赖开始增大，导致科技进步贡献率出现一定下降；三是2012以后,该市整体经济产业结构转型成效开始逐渐显现，高新技术产业在经济产业结构中的比重增大，科技进步贡献率又开始呈现上升。从整体上看，2000年至2014年珠海市年均科技进步贡献率年达到52.12%，并且与该市的地区生产总值增长率呈现高度正相关性，说明科技进步贡献率对地区生产总值有潜在促进作用。

3科技进步贡献率参考价值的局限性

科技进步贡献率对于评价一个地区、一种产业或行业具有重要参考意义，特别是当它与其他指标相结合时，可以反映出一个国或者地区在经济高速增长中存在的潜在问题，具有重要参考价值。但是根据当前的测算数学模型，认为经济产出中除了劳动与资本之外的部分全部都是科技进步贡献份额，是忽略了资源配置、规模经济、产品构成、教育水平等因素的影响。特别是在经济剧烈波动时，经济增长率、资本增长率和劳力增长率三个统计数据易受到影响，测算出来的数据往往严重失真。因此对于科技进步贡献率这一指标，注意以下两个方面的问题：（1）从使用性质上来看，该指标不适合作为绝对值指标。科技进步贡献率不同于其他总量指标或者平均指标，它实际上反映的是两个增长率之比，其大小取决于经济增长速度和科技进步速度之间的关系。当经济增长速度较慢时，科技进步贡献率就会较大；当经济增长速度较快时，科技进步贡献率就会较小。即使是一些发达国家或地区，其经济繁荣时期的科技进步贡献率也不是特别高。不能简单依据科技进步贡献率的高低，进而评价一个国家或地区的科技发展水平。（2）从测算时间长度上看，该指标不适合作为短期指标。因为科技进步贡献率往往具有较大的波动性，表现在分析图表上就是一定的滞后性、长期性及周期性。这是因为科技进步对经济增长的贡献是储备和积累的过程，与经济周期和科技进步自身发展规律密切相关。因此，在运用这一指标上，建议有关部门要积极宣传科技进步贡献率的正确涵义，避免对科技进步贡献率的作用过分夸大，特别是不能简单地将科技进步贡献率跟考核评优联系起来，要综合资本和劳动的角度，分析评价一个地区的科技进步水平，进而说明在一定经济增长率前提下的科技进步贡献率作用。

参考文献：

［1］何锦义.关于科技进步贡献率的几点认识［J］.统计研究，2012（8）.

［2］郭存芝，杜延军，李春吉.计量经济学［M］.科学出版社，2009.［3］黄国华，吕开颜.珠江三角洲经济增长因素分析［J］.南方经济，2006（3）.

［4］孙辉，支大林.对中国各省资本存量的估计及典1978-2008［J］.广东金融学院学报，2010（5）.

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关键词：外商直接投资　经济差距　贡献率

一、引言

我国有许多学者如魏后凯、武剑等对FDI与经济增长的关系从宏观的角度进行了实证研究，使用宏观数据对FDI与GDP、FDI与进出口总额(T)做回归分析或相关性分析，结果都表明FDI促进了我国GDP值和进出口总额的增长，外商直接投资与经济增长有显著的正相关关系，并认为近20年来我国的经济增长在很大程度上来源于外商直接投资。但FDI在推动经济增长的同时，是不是因其在地区分布上不平衡而进一步扩大了区域间的经济差距?本文从定性和定最两个角度研究外商直接投资对东，西部经济增长贡献率，再比较两者的贡献率是否一致，从而说明外商直接投资使区域经济差距趋于收敛还是发散。

二、FDI影响经济增长的基本理论

普遍认为美国经济学家H・钱纳里和A・斯特劳特1969年创立的储蓄和外汇双缺口模型最能经典地解释外资对发展中国家经济增长的贡献。该模型认为，大多数发展中国家的经济发展主要受三种因素约束：一是储蓄约束，即国内需求水平低，不足以支持周内投资需求的扩张，影响经济发展；二是外汇约束，有限的外汇收入不足以支付经济发展所需要的资本品和消费品进口，阻碍经济发展；三是吸收能力约束，即由于缺乏必需的技术和管理，无法有效地使用外资和各种资源，从而影响生产率的提高和经济发展。

如果发展中国家能成功利用外资便可以逐渐弥补和克服储蓄、外汇和技术缺口的约束，增加l国民总储蓄和总投资，进而促进经济增长。即外资通过把区域的储蓄倾向转变为真实的投资来实现其发展的功能；外资通过改善投资地的原有资产存量，促进经济增长，并进一步通过新建企业形成高质量资产，通过收购和兼并提高原有资产存量；外资带来国外先进实用的技术、设备和科学的管理方式促进一同或地区的发展；外资有利于发展中国家和地区经济管理体制的改革和完善、提高管理效率、降低企业的交易成本从而促进经济发展。

三、FDI在我国东、西部的二元分布现状

20世纪90年代以来自改革开放以来，外商直接投资成为我国经济高速增长的助推器已是不争的事实。FDI已成为我国利用外资的上要方式，占全部利用外资比重70％以上，中国直接利用投资额从1990年的排名第17位一跃为2002年的全球第4位．共吸引4480亿美元投资。目前，中国已成为仅次于美国的全球第二吸引外资国。

但FDI在我国的分布很不平衡。截至2002年底，中中实际利用FDI总额为4479.70亿美元，其中地方占4376.09亿美元，而东部为3826.54亿美元，占地方实际使用FDI总额的87.44％西部仅为155.7亿美元，占实际使用FDI总额的3.56％。这与西部12省市，2亿多人口，占一半还多的国土面积完全不相符合。FDI在东西部分布已是严重的二元性。

从总值上看，中国实际利用FDI一直呈稳步增长态势，呈现“东高西低”的基本格局，东部省区明显高于西部省区。从增幅上看也是如此，以2002年统计为例．东部沿海地区吸引FDI为458.58亿美元，比上年增长11.62％，占全国实际利用外资总额的86.63‰西部地区实际利用外资比重小，呈下降趋势，仅吸引外资20.05亿美元，占总额的3.82％。在整体增幅下降同时，部分西部省区如吉林(-27.51％)、河南(-11.3％)、山西(-8.11％)、重庆(-23.44％)、甘肃(-17.57％)、四川(-4.47％)等省区出现不同程度的负增长。这种趋势将使FDI在东西部地区分布进一步拉大差距，强化了FDI区域分布的二元性特征。

四、FDI对东、西部经济增长的贡献率分析

自改革开放以来，中国实际利用FDI一直呈稳步增长态势，呈现“东高西低”的基本格局。同时这一时期的东、西部的GDP结构也呈现出几乎完全相同的增长趋势，东、西部的GDP的绝对差距明显拉大。

根据国民收入水平决定理论，投资在推动国民经济的增长中起着重要的作用。而FDI作为总投资的一部分，明显对投资区域的经济增长起着积极的作用，也是使东、西部经济差距扩大的重要因素。

为了精确分析FDI与东部，西部经济增长的相关性(FDI能否促进东西部经济增长，能在多大程度上促进增长)，以时间序列为1992年到2002年，选取直接使用的外资额(FDI)为自变量，以国民生产总值(GDP)为因变量，用最小二乘法进行线性回归拟合，构建回归模型：

(二)东、西部FDI的系数分别为0.72和0.46，说明FDI的边际产出弹性在东部比西部高，也说明FDI对经济增长的促进作用东部大，西部小，对东部经济增长的贡献率高。这与我们的观察是一致的，由于东部各方面的条件好，FDI对当地经济的促进作用当然要比西部大。FDI在东部的促进作用大于西部，由此加大东，西部经济发展的差距。

从以上分析可以知道，FDI对东、西部的经济增长均有显著促进作用，但FDI对经济增长的促进作用东部大，西部小，又存在FDI在东西部地域分布不平衡，西部吸引的FDI远低于东部的现状。由于FDI与地区经济增长之间形成了一种循环累积效应，FDI在东、西部经济差距的扩大中所起的作用将越来越大。在这种作用下，东西部经济差距必然进一步拉大。坚持东、西部经济协调发展，逐步缩小东、西部经济发展的差距，最终实现共同进步是社会主义现代化建设的内在客观要求。因此，我们应合理利用FDI，充分发挥其在我国东、西部经济协调发展中的促进作用，缩小东、西部经济发展差距。

五、分析FDI二元分布的原因，改变FDI不平衡分布

FDI二元分布不是偶然形成的，有其深层次的原因，只有找到了FDI二元分布的原因，才能采取措施改变FDI不平衡分布的现状，我认为FDI选择东部的重要原因有两个：

(一)东部具有良好的区位优势

区位选择是跨国公司FDI首要基本问题。根据邓宁的“国际生产折衷理论”，区位优势是区位选择的准则。就跨国公司而言，区位优势是指跨国公司在投资区位上具有的选择优势；就东道国内部具体区位而言，是吸引外资的特定区位优势，这个区位具有的优势，不一定那个区位也具有。在华跨国公司一般以市场占有、利润最大化为战略取向。在转型经济国

家，市场具有不确定性，同时，又具有巨大的市场增长潜力。信息成本、积聚经济构成了吸引FDI的区位优势。跨国公司倾向于信息成本低、具有积聚经济效应的地区。

在我国，信息成本低的地区主要是：地区经济中心，沿海地区，已经建立大量三资企业的区位，外商可以享受优惠政策的区位。上述四种低信息成本地区，几乎都在东部沿海发达地区，可以说：东部省区的信息成本优势构成了吸引外资的特定区位优势。

东南沿海的“珠三角”、“长三角”、“环勃海”区域，有强大的“产业空间积聚形成的产业特定的溢出效应和自然优势”，FDI选择这样具有积聚经济效应的地区在情理之中。

东部沿海经济发达省区具有区位优势，有利于跨国公司投资，实现其战略目标，所以，FDI主要流向东部地区。例如，广东、江苏、山东三省在全国范围内具有突出的区位比较优势，因而，FDI集中分布于三省(约占50％)。

(二)国家的政策因素

从改革开放到西部大开发前，国家根据“梯度发展理论”，制定了东部优先发展战略，给予了东部地区10几年的优惠政策，FDI在东部享受着“超国民待遇”，与此同时，西部的企业承担着相对而言较沉重的税收压力。这个时期FDI当然不会选择西部。西部大开发后，国家给了西部与东部沿海一样的税收政策，但西部在其他方面均无优势可言(如区位优势，规模效应，科研能力等等)，与东部一样的税收政策对FDI并没有多少吸引力。这种税收优惠政策权利分配上的平等隐含着因相对差距导致的事实上的不平等。

六、建议

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关键词:高等教育 广东 经济增长率 贡献

高等教育不仅对经济社会的发展有着直接的贡献，而且可以通过提高劳动者素质达到对经济增长的贡献。因此，测算广东省高等教育对经济增长的贡献率，对于处理好广东省高等教育发展与经济增长的关系具有重要的意义。

一、计算高等教育对经济增长贡献率的模型选择

在定量分析中，柯布—道格拉斯（C-D）生产函数是国内外众多估算方法的基础，本文也主要在柯布—道格拉斯（C-D）生产函数的基础上进一步细分教育投入和经济产出之间的函数关系。

柯布—道格拉斯（C-D）生产函数是由美国数学家柯布和经济学家道格拉斯根据历史统计资料，研究二十世纪处在研究美国制造业劳动和资本对产出的作用时得出一个生产函数，即着名的柯布—道格拉斯（C-D）生产函数：

Y=AKαLβ （1）

这个生产函数可以表述为:假设土地数量没有变化，导致经济增长的因素抽象为资本K、劳动L和技术进步率A，K、L可以相互替代，且能以可变的比例组合，又假设经济发展处于完全竞争的市场经济条件下，生产要素都以其边际产品作为报酬，规模报酬保持不变，那么在时间t范围内变化的中性技术进步的产出增长模型可以被构造为:Yt=At KtαLtβ （2）

其中，Yt是第t期经济产出量，用GDP表示； At为第t期技术水平，一般作为常数；Kt为第t期的物质资本存量；Lt为第t期人力资本存量；α是资本的产出弹性系数，β是劳动的产出弹性系数，而且α﹥0，β﹥0，α﹢β=1 。

人力资本理论认为教育能提高劳动力的质量，也就等于使初始劳动力投入量成倍增加，因此可以将劳动投入量细化为初始劳动力L0与教育投入E的乘积，于是公式（1）就可以转化为： Yt=AtKαt（L0tEt）β (3)

这同时和新经济增长理论的代表人物卢卡斯（Robert E Lucas）于1988年提出的内生经济增长模型Y=Kα（Hl）1-α的思想基本一致（《经济增长导论》，2002）对公式（3）两边取自然对数后再求时间t的全导数，然后再用差分方程近似代替微分方程得到方程：y=a+αk+βl0+βe（4）

其中，y表示一定时期内经济的年均增长率，a为社会技术进步的水平增长率，α表示产出的资本投入弹性，K为资本投入的年均增长率，β表示产出的劳动投入弹性，l0代表初始劳动投入的年均增长率，e代表教育投入的年均增长率。因此，估算教育对经济增长率的贡献可表示为：

Re=（ye/y）×100%=（βe/y）×100% (5)

公式(5)是目前国际广泛采用的计算教育对经济增长贡献率的模型，它表示教育这个要素投入所带来的那部分国民产值的增长率占国民产值总增长率的比率。在实际计算过程中，教育投入的年均增长率e也可以表示教育综合指数的年均增长率。在此基础上进一步求出广东高等教育对经济增长的贡献。

二、劳动的产出弹性系数β的测算

在本文的模型中，β的系数值对模型的影响较大。本文主要根据广东省2000~2009年的统计数据，采用时间序列回归分析的方法，在柯布—道格拉斯生产函数Yt=AtKtαLtβ 的基础上 ，通过 两边取自然对数构造线形回归模型:lnYt=lnAt+αlnKt+βlnLt，设α+β=1。为避免出现序列自相关和多重共线形问题，在上述生产函数的基础上，构造一阶差分方程： lnYt- lnYt-1=C0+α（lnKt－lnKt-1）+β（lnLt－lnLt-1）+θ，设α+β=1。这里θ为随机误差项，假设其均值为0，且自变量的一阶差分与随机误差项无关。

2000年固定资产投资价格指数（1978=1），实际投资额（1978价格），实际资本存量（1978年价格）来自张军、吴桂英、张吉鹏，中国省际物质资本存量估算：1952-2000，经济研究，2004年第10期，P42-43

2001-2008年的固定资产投资价格指数（1978=1），实际投资额（1978年价格），实际资本存量（1978年价格）：根据张军等（2004）采用的方法计算得出。

运用SPSS软件求出β的值，其中，Y表示广东省2000-2009年实际GDP，参见表1；K表示广东2000-2008年折旧后的资本存量，参见表2；L表示广东省2000-2009年从业人数，参见表3。

将广东省历年GDP对数的一阶差分lnYt- lnYt-1、实际资本存量对数的一阶差分lnKt－lnKt-1、从业人数对数的一阶差分lnLt－lnLt-1，代入一阶差分方程：lnYt- lnYt-1=C0+α（lnKt－lnKt-1）+β（lnLt－lnLt-1），运用SPSS软件进行回归分析。得到以下分析结果：

由以上回归结果可以看出，建立的广东省劳动投入的柯布—道格拉斯生产函数的回归模型是成立的。从回归结果得到广东省的的劳动的投入弹性β为0.636。

三、 计算广东教育投入的年均增长率e和高等教育的年均增长率eh

第1步，分别计算2000年、2008年广东从业人员的人均教育综合指数

(一)用教育综合指数代表由于教育程度的提高而带来的劳动投入量，需要确定劳动简化率

关于劳动简化率的确定是个复杂的问题，目前主要有三种方法：西方的丹尼森和麦迪逊的“工资收入法”（又称“丹尼森系数法”）、前苏联的“复杂劳动简化法”（又称“劳动质量修正法”）以及中国学者的“修正的劳动简化法”。各种方法测算的结果差距比较大，仅中国学者在采用修正的额劳动简化法时就计算出四种（分别根据工资法、教育年限法、工作年总课时数法和劳动生产率法）等不同结果。

丹尼森“工资收入法”在中国使用时，学者们一般是部分地考虑中国的实际情况，采用不同文化程度劳动者的平均工资收入差别确定不同文化程度的劳动者的劳动生产率，然后与经验值相结合做不同程度的折算，得到的结果虽然有差别，但波动范围不大，崔玉平（1999）按三级（初等、中等和高等）得到劳动简化系数为：1、1.4、2；李洪天（2001）按四级（小学、初中、高中和大学）计算得到劳动简化率分别为：1、1.2、1.4和2；杭永宝（2007）按五级（小学、初中、高中、大专、本科以上高等教育）得到劳动简化系数为1、1.28、1.38、1.81、2.2。由于目前广东的研究生所占比例还比较小，可以把他们归入本科学历，所以本文根据综合考虑采用杭永宝的劳动简化系数。

(二)计算2000年、2008年广东省人均受教育年限数据

根据模型Re=ye/y×100%=βe/y×100%的要求，需要用一定时间段内的数据来反映增长率，又依据“教育综合指数”的内涵，需要人均受各级教育年数来计算教育综合指数的年均增长率，考虑到数据的权威性和可获取性以及可比较性，本人选取《广东省2000年人口普查资料》和《中国劳动统计年鉴（2010）》中的数据。

资料来源:2000年数据:根据《广东省2000年人口普查资料》中《全省分年龄、性别、受教育程度的各行业人口》（P3046-3053）中的数据整理、计算得出2008年数据：国家统计局人口和社会科技统计司、劳动和社会保障部规划财务司编，《中国劳动统计年鉴-2010》，2009年，P77。

计算公式：Pi=Ni∑Xi，其中， Xi是各级文化程度分布比例，I={（小学，初中，高中，大学专科，大学本科以上）；（初中，高中，大学专科，大学本科以上）；（高中，大学专科，大学本科以上）；（大学专科，大学本科以上）；（大学本科以上）}；Ni是各级教育规定年限（假设小学受教育年限为6年；假设初中受教育年限为3年，高中包括中专受教育年限为3年，并且把这3种教育统归为中等教育；假设大专受教育年限为3年，大本以上受教育年限为4年，且把这良两种教育统归为高等教育。前面介绍过由于受过研究生教育的从业人员相对较少，本文把这部分从业人员归为受过高等教育）。

2000年广东省15岁—64岁劳动力人口人均受各级教育年数计算

人均受小学教育年数：S小=（25.9+49.9+16.8+3.6+1.5+0.15）*6/100=5.871

人均受初中教育年数：S初=（49.9+16.8+3.6+1.5+0.15）*3/100=2.159

人均受高中教育年数：S高=（16.8+3.6+1.5+0.15）*3/100=0.66

人均受大学专科教育年数：S专=3.6*3/100=0.108

人均受大学本科教育年数：S本=（1.5+0.15）*4/100=0.066

则2000年广东省就业人口人均受各级教育年数总数是5.871+2.159+0.66+0.108+0.066+=8.9135。同理可以计算出2008年广东省就业人员人均受各级教育年数依次为：5.923、2.37、0.8133、0.162、0.1364，人均受教育年数总数为9.4047。

(三)2000—2008年广东省就业人口的教育综合指数的年均增长率e

计算公式：e=∑PiSi，其中，Pi是各级劳动简化系数，Si是人均受各级教育年数，i=（小学、初中、高中、大学专科、大学本科以上）。

2000年广东省就业人员的教育综合指数为：

E0=5.871+2.159×1.28+0.66×1.38+0.108×1.81+0.066×2.2=9.881

2008年广东省就业人员的教育综合指数为：

E1=5.923+2.37×1.28+0.81×1.38+0.162×1.81+0.1364×2.2=10.668

2000年—2009年间广东省就业人口教育综合指数的年均增长率，采用几何平均法：e′={（E1/ E0）1/n-1}×100%={（10.668÷9.881）1/8-1}×100%=0.97%

同理2000年-2009年间广东省就业人口高等教育综合指数的年均增长率为 eh′={（0.162×1.81+0.1364×2.2）÷（0.108×1.81+0.066×2.2）}1/8-1=6.21%

由于工资的差别进而劳动生产率的差别，是众多因素共同作用的结果，如个人的禀赋素质、家庭背景、勤奋努力程度等都会导致工资收入的差别，只有一部分差别可以归因于所受正规教育的不同，而且，劳动力质量、素质、技能的提高也不能完全归因于正规教育，因此，按照丹尼森等西方学者通行的算法，对于依照工资差别而计算出的教育综合指数的增长率（即由教育程度的提高而带来的劳动量的增长率）用0.6做折算，于是得到广东省教育综合指数年平均增长率的修正值：e=0.97%×0.6=0.582%。广东省高等教育综合指数年平均增长率的修正值：eh=6.21%×0.6=3.726%

第2步，计算广东省2000-2009年间高等教育在全期年均教育综合指数增长率中的比率（Eh）。排除高等教育后，2000-2009年间广东省高等教育综合指数的平均增长率为={（5.923+2.37×1.28+0.81×1.38）÷（5.87+2.159×1.28+0.66×1.38）}1/8-1=0.68%。由此可得，2000-2009年间广东省高等教育在教育综合指数平均增长率中的比率为：eh′=（0.97%-0.68%）÷0.97%=29.9%。

(四)计算2000-2009年广东省实际GDP的年均增长率y

我们用GDP的增长表示中国的经济增长，考虑到物价指数的上涨，所以要剔除物价因素，计算2000-2008年间GDP的实际增长率。以本国货币不变价格计算的增长率习惯上称之为实际增长率。为保持一致，这里依然以1978年为基期，那么，根据表1，我们知道2000年和2008年的GDP的实际值分别为3233.1966、8768.58885，2000-2008年间GDP实际年平均增长率为：y={（Y1/Y2）1/n-1}×100%={（8768.58885÷3233.1966）1/8-1}×100%=12.86%。

(五)计算2000-2008年广东省教育、高等教育对经济（GDP）增长率的贡献Re和Rh

根据上面推导的教育对经济增长率贡献的表达式Re=（βe/y）×100%，将β=0.636、e=0.582%、eh=3.726%、y=12.86%分别代入 ，则有教育对经济增长率的贡献为：Re=（βe/y）×100%=（0.636×0.00582÷0.1286）×100%=2.9%，同期高等教育对经济增长率的贡献为：Rh=2.9%×29.9%=0.87%。2000-2009年间广东教育对经济增长率贡献实际增加值为2.9%×12.86%＝0.373%，高等教育对经济增长率贡献实际增加值为0.87%×12.86%=0.112%。这表明：广东2000-2009年间国内生产总值年平均增长率12.86个百分点中的0.373个百分点是由教育带来的，0.112个百分点是由高等教育带来的。这表明广东省的教育以及高等教育对经济增长率的贡献是比较低的。

：

[1]陈璋.西方经济理论与实证方法论[M].北京：北京大学出版社，1993

李洪天.20世纪90年代我国教育发展对经济增长的贡献研究[J].南京政治学院学报，2001;6

崔玉平.中国高等教育对经济增长率的贡献[J].北京师范大学学报（人文社会科学版），2000;1

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关键词：经济增长 教育投资 生产函数 资源配置

一、教育生产函数的提出

在上述回归数列中义务教育的产出弹性为1.728189，与固定资产投入的产出弹性0.610568相比，是非常不合理的，这主要是由于在前边的分析中，义务教育阶段的每十万人口平均在校生数与人均GDP并不存在相关关系，这是因为义务教育的在校生数主要是由我国人口出生率及育龄人口数决定；但是，国民接受义务教育的人数，却决定了我国未来人力资本的数量及质量，因而不能忽略。所以，在此模型中，虽然义务教育作为调整项被加入非线性回归分析，并且我们不可能增加义务教育的在校生数，但是义务教育在整个国民经济中所起作用也是不可忽视的。在粗放型经济模式下，我国人口数量的飞速发展，曾经在我国经济发展中起到了重要作用，也是使我国成为“世界工厂”的基础。但是，随着信息时代的到来，我国进一步实现“科教兴国”战略，对于义务教育，将更注重质的提高而不是量的积累。

从式6中可以知道，高中阶段的产出弹性是0.245836，高等教育的产出弹性是0.181011，从目前的数据看，高中教育的产出弹性高于高等教育的产出弹性，但我们却不能就此认为，高中教育对我国经济增长的效率比高等教育高。因为根据对外国教育与经济发展的对照可以得出如下结论：世界各国的三级教育投资分配结构，在经济和教育发展的最初阶段，初等教育投资比例最高，其次是中等教育投资，高等教育投资比例最低。随着各国社会经济的发展，对教育的要求也在不断提高，因此，教育结构也在不断地变化。各国在初等教育基本普及的情况下，就自然而然地转向发展中等教育，此时，教育投资的重点也就转向了中等教育方面。在基本完成中等教育的普及之后，就开始进入普及高等教育阶段，此时教育投资的重点也就开始向高等教育倾斜。

三、经济发展需求下教育投资在各级教育间配置的理论方向

通过对教育生产函数的估计，在教育投资优化配置方面，我们的出以下结论：

（1）初等教育是一国教育科技的基础，对经济增长有很强的促进作用，但是，随着一国经济结构的不断优化、全民素质的不断提升以及全球老龄化社会的到来，一个国家不可能永远在这一指标上取得优势。因此我们要讲教育投资的方向逐步向高中教育及高等教育转移。

（2）随着我国经济的发展及经济结构的转变，我国教育的重点应遵循初等教育――中等教育――高等教育这一规律逐步向中等教育、进而向高等教育进行转移，教投资的方向也应随之同步转移[4]。如果依然不能意识到这一问题，继续加大对初等教育的投入，必然影响教育和经济的协同发展。

（3）近年来，我国高等教育的毛入学率快速提升，从 1998年的9.76%到2002年的15%，再到2011年的26.9%，我国高等教育从精英教育阶段进入大众化阶段，但这仍然远远低于发达国家平均水平（68.8%），并且在校生数的产出弹性低于高中在校生的产出弹性。由此可以看出我国高等教育问题绝不简单是扩招过度问题，主要还是教育投资在结构上的配置不合理，导致扩招的同时，经费投入不足，教育质量下降，从而在校生数的产出弹性偏低。

四、结束语

由于我国人口众多，现实和潜在的教育人口数目较为庞大，与此相对应的我国教育资源十分短缺，政府虽然不断加大教育经费的投入，但仍然有限。因而提高我国的教育投资的效率，在各级教育间合理配置教育资源，并充分利用好有限的教育资源、办好我国各级教育，是目前迫切需要解决的一个大问题。这对提高国民素质和综合国力，增强我国在国际舞台上的竞争能力，早日成为世界强国之一都具有重大的意义。

参考文献：

[1]刘泽云，萧今.教育投资收益分析[M].北京师范大学出版社，2009年3月

[2]舒尔茨.人力资本投资[M].北京：商务印书馆，1993.

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关键词：全要素生产率；经济增长；投入产出

作者简介：王沙沙，新疆财经大学统计与信息学院，硕士，研究方向：宏观经济；

周勇，新疆财经大学统计与信息学院副教授，博士。

中图分类号：F061.5；F127 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2013.03.38 文章编号：1672-3309（2013）03-92-03

一、引言

全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）最早由索洛于1957年提出，是经济增长领域的一个重要概念。它即广义的技术进步，是指经济增长中扣除劳动力和资本这两大物质要素投入增长的作用之后，所有其它能使产出增长的因素之和，即经济增长中去掉资金和劳动力增长之外的余值。[1]其影响因素较多，包括技术进步、制度安排、经济结构、管理水平的提高等等。

投入产出模型产生于20世纪30年代的美国，其基本思想最早由诺贝尔经济学奖获得者列昂惕夫（Leontief）提出。投入产出有两种基本形式：一是投入产出表；二是投入产出数学模型，两者密不可分，形成一个完整的模型体系。由于投入产出表反映了一定时期国民经济各部门的投入与产出之间的数量关系，而这种关系正是由这一时期技术进步状况、经济结构和组织管理水平等因素决定的。因此，把投入产出模型应用于测量全要素生产率对经济增长的作用中，是投入产出模型应用的一个新发展。

一般测算全要素生产率的文章多用“索罗余值”法、Malmquist方法等方法。而基于投入产出模型测量全要素生产率（即广义的技术进步）对经济增长的作用的文献并不多见。李斌（2003）基于投入产出的行模型 X=（I-A）-1Y， 认为总产出的变化来自于两个方面：一部分由最终产出的变化解释，另一部分由技术进步解释， 并据此测算了全国1995-1997年技术进步对经济增长的贡献的绝对数[2]；李景华（2007）应用投入产出行模型 X=AX+Y， 采用国家统计局的1987年和1995年以1990年当年价格作为基期的可比价基础价格的30个部门投入产出表，测算了1987-1995年间各部门技术进步对经济增长的贡献[3]。胡振华（1995）在研究和实际编制企业劳动投入产出表的基础上，利用投入产出技术测度了企业的全要素生产率[4]。而用投入产出模型来研究新疆全要素生产率的文章几乎没有。本文应用价值型投入产出行模型，从中间流量矩阵出发，来测算全要素生产率对新疆经济增长的贡献。

二、模型的设计与解释

价值型投入产出行模型的基本关系：

AX+Y=X（1）

其中，表示总产出列向量，表示最终使用列向量，是直接消耗系数矩阵。直接消耗系数矩阵中的元素aij表示j部门生产单位产品对第i部门产品的直接消耗量，将aij称为第j部门对第i部门产品的直接消耗系数。它反映了在一定技术水平下第j部门与第i部门间的技术经济联系，因此又将直接消耗系数称为技术系数、投入系数，用它可度量全要素生产率。

由（1）式可以推导得到：

（2）

其中，（I-A）-1称为列昂惕夫逆系数矩阵，也称为完全需要系数矩阵，通常记为B 。该矩阵中的元素bij表示j部门生产单位最终产品对i部门产品的完全需要量，这里既包括对中间产品的需求，又包括对最终产品本身的需求，即对总产品的完全需要。

用B来测算全要素生产率，下面式子中1，0分别表示计算期和基期：

（3）

可见，总产出的增量X可以分解为两部分：第一项为B1Y，可视为由最终产出的变化解释的总产出的增加；第二项为BY0，可看作各部门全要素生产率引起直接消耗系数矩阵A的变化所解释的总产出的增长。

将直接消耗系数矩阵A的变化所解释的总产出的变化视为全要素生产率（即广义技术进步）对经济增长的贡献是因为在投入产出模型中，国民经济各部门间的生产技术联系是通过矩阵A，即直接消耗系数来建立的，并且通过计算B来反映国民经济各部门、再生产各环节之间的间接联系。在价值型投入产出模型中，A除了受生产技术变化的影响外，还受到价格变化和部门构成变化的影响。因此，若能消除价格变化和部门构成变化的影响，则不同时期的A所反映的就是全要素生产率的变化，从而BY0代表的便是各部门全要素生产率所解释的总产出的变化，即全要素生产率对经济增长的贡献。

消除价格变化和部门构成变化对直接消耗系数A的影响之后，通过（3）式，我们知道BY0表示各部门全要素生产率对经济增长的贡献，令， ，则Wi为第i部门全要素生产率对经济增长的贡献额（n表示第n个经济部门）。

（4）

λi为第i部门全要素生产率对经济增长的贡献率。

（5）

λ为整个国民经济系统的全要素生产率对经济增长的贡献率。

三、实证分析

（一）数据来源及预处理

本文采用新疆统计局的《1997年新疆40部门投入产出表》与《2007 年新疆42部门投入产出表》作为原始数据。由于使用投入产出模型测算全要素生产率对经济增长的贡献的前提条件是必须消除价格变化和部门构成变化对直接消耗系数的影响，因此，必须对原始数据进行相应的处理。针对价格因素的影响，本文根据《新疆统计年鉴》和中国经济社会发展统计数据库收集到1997-2007年间上述部门的价格指数对《2007年42部门投入产出表》中的数据进行处理，得到以1997年为基期的2007年可比价投入产出表。针对部门构成的影响，我们以《国民经济行业分类标准》为基准，将1997年、2007年两张表中的部门均调整为相对应的30个部门，并对调整所涉及的部门的数据进行了处理，达到尽量消除部门构成变化对直接消耗系数矩阵的影响的目的。

（二）测算全要素生产率对经济增长的贡献额与贡献率

通过（3）、（4）式对处理后的数据计算，我们得到表1的结果。从表1可以看出，新疆全要素生产率对国民经济各部门的影响是不一样的。1997-2007年间全要素生产率对煤炭开采和洗选业、金属矿采选业、非金属矿采业、食品制造及烟草加工业、木材加工及家具制造业、化学工业、非金属矿物制品业、金属冶炼及压延加工业、金属制品业、通用和专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、通信设备和计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、其他工业、电力和热力的生产和供应业、交通运输及邮电、住宿和餐饮业、金融业、公用事业及居民服务、公共管理和社会组织等23个部门带来正影响，其余的7个部门带来负的影响。这个实证结果基本符合一般的经济规律，全要素生产率（即广义的技术进步）使一些部门的产出率提高了，也使另一些部门的产出率下降了，并且正影响的部门数多于负影响的部门数。

表1 各部门技术进步对经济增长贡献的测算

之所以会出现部分经济部门全要素生产率（广义的技术进步）的贡献为负值，是由于（3）式是由投入产出行模型（1）式推导出来的，投入产出行模型侧重于经济部门 i（i=1，2，…，n）作为产出部门时其全要素生产率对总产出的影响。对于投入产出表的中间产品矩阵来说，每一个经济部门都具有双重身分（既是产出部门也是投入部门），而经济部门 i（i=1，2，…，n）分别作为产出部门与投入部门时其全要素生产率对总产出的影响往往具有反向的作用（这种反作用是通过直接消耗系数A的反向变动来反映的）。因此，如何综合考虑经济部门的双重身分的全要素生产率对总产出的作用需要作更深入的研究。

根据（5）式，计算得到新疆整个国民经济系统的全要素生产率对经济增长的总贡献率为57.93%。在《新疆经济增长的全要素生产率的实证研究》这篇文章中测得全要素生产率对新疆经济增长的平均贡献率为57.13%，本文的研究结果与之研究结果基本一致。说明1997-2007年间全要素生产率对新疆的经济增长贡献较大，这也与新疆的实际情况基本上是吻合的。

四、结论

本文考虑部门之间的完全消耗关系、运用结构分解分析模型的分解方法、使用投入产出模型来测算新疆地区全要素生产率对经济增长的贡献。作为实证研究，利用新疆统计局的《1997年新疆40部门投入产出表》和《2007年新疆42部门投入产出表》，考虑价格因素和部门构成因素的影响，对1997-2007年间全要素生产率对经济增长的贡献进行测算，并进一步得到整个国民经济的全要素生产率对经济增长的总贡献为57.93%。综合分析，实证结果基本符合新疆经济的实际状况。

参考文献：

[1] 王沙沙.新疆经济增长的全要素生产率的实证研究[J].企业导报，2012，（22）.

[2] 李斌.基于投入产出表对技术进步的测算方法研究[J].数量经济技术经济研究，2003，（02）.

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【关键词】旅游产业；经济增长；协整；误差修正模型

旅游业是第三产业中产业关联度高而且富有发展潜力的朝阳产业。旅游业的发展不仅能够促进经济增长、促进就业，而且还能促进产业结构调整、投资环境的改善以及提升城市形象。近年来湖北省旅游产业出现蓬勃发展的势态，2010年湖北省全省接待入境旅游人数达到181.74万人次，旅游总收入达到1460.53亿元，同比增长45.4%；旅游外汇收入达到7.51亿美元，同比增长47.2%。湖北省旅游产业的发展为湖北省经济和社会发展做出了巨大贡献。在此背景下，测度旅游产业在多大程度上影响国民经济的发展，是一个值得思考的问题，对于加快湖北省地区经济实现又好又快的增长具有重要的理论和实践意义。本文采用协整和误差修正模型研究湖北省经济增长与旅游产业发展之间的关系，找出旅游产业对湖北经济增长的贡献度究竟有多大，以其为湖北省经济决策提供参考。

一、模型选择和数据处理

（1）指标选取与数据处理。选取湖北省历年国内生产总值作为代表经济增长的变量，选取湖北省历年旅游收入作为湖北省旅游产业发展的指标。样本数据均来源于历年《湖北省统计年鉴》，数据起止时间为1986～2010年。以1986年为基期的GDP平减指数核算实际的GDP与实际的旅游收入。用GDP与TR分别表示消除价格变动后的实际GDP与实际旅游总收入。为了使得两变量的时间序列避免剧烈变动同时尽可能的消除可能产生的异方差，我们分别对消除价格变动后的实际国内生产总值GDP和实际旅游总收入取自然对数，分别既为LGDP与LTR.。协整理论是研究变量之间长期均衡关系的方法，在进行变量协整分析之前先判断变量序列的平稳性。（2）时间序列分析中，如果一组非平稳的时间序列的线性组合为平稳的时间序列，则说明这组变量之间存在协整，这个线性组合被称为协整方程。协整表示经济变量之间存在着某种长期均衡的关系，在短期内可能变量之间的关系会偏离这种均衡，但是在长期变量之间会存在某种内在机制使得变量之间的关系重新趋向均衡。本文采用Engle和Granger在1987年提出来的EG检验来讨论湖北省旅游产业发展和旅游收入之间的关系是否存在协整。如果存在协整，则表明旅游产业的发展是促进湖北省经济增长的一个重要的因素，两者之间存在长期稳定的均衡关系。

二、实证分析和估计结果

1．描述统计分析。为了直观的观察变量之间的关系，首先对变量进行单位根检验，我们发现LGDP与LTT都是非平稳的时间序列，通过对他们进行一阶差分进行ADF检验，我们发现LGDP与LTT在10%的显著性水平下是平稳的时间序列即LGDP～I(1),LTR～I(1)，LTGDP与LTTR均为1阶单整的时间序列。

在此基础上，我们对取对数后的湖北省国内生产总值和湖北省旅游总收入进行线性回归就不会产生伪回归的问题。以LGDP为被解释变量，以湖北省旅游总收入LTT为解释变量进行线性回归，回归结果如下：

LGDPt=5.85+0.46×LTRt+et （48.0）（18.6）

DW.=0.48,R2=0.94

由于采用了滞后一期的解释变量，因此这里的DW值并没有参考意义。然后对本回归方程的残差进行ADF检验，发现残差在10%显著性水平下为平稳时间序列

由以上协整回归方程结果可以看出，由于双对数模型，因此回归方程弹性系数0.46表明湖北省旅游产值每增加一个百分点，国内生产总值增加大约0.46个百分点，充分说明了湖北旅游产业对经济增长的贡献。

2．旅游产业发展短期波动对GDP的影响。Engle和Granger在1987年提出了著名的Granger定律：即如果变量X与Y是协整的，则它们之间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型来表述。基于以上分析，我们引入误差修正模型。引入变量ECM，表示以上回归方程的残差，回归方程形式如下，其中DLGDP与DLTR分别表示对实际GDP与实际LTR一阶差分后的时间序列。

从以上误差修正模型可以看出，湖北省对数国内生产总值LGDP的短期波动受到湖北省对数旅游总收入LTR的短期波动的影响。从长期来看，湖北省旅游产业总收入每增加一个百分点，国内生产总值增加大约0.46个百分点。从误差修正模型中可以看出，当短期波动偏离长期均衡时，系统将以0.05的调整力度将系统从非均衡状态拉回到均衡状态。

三、结论

以上协整分析说明，从长期看，湖北省的国内生产总值与旅游产业之间存在长期均衡关系。弹性系数为0.46，说明湖北省旅游产业总收入每增加一个百分点，国内生产总值增加大约0.47个百分点，充分说明了旅游产业对经济增长的贡献是巨大的，在当前经济背景下，大力发展旅游产业为实现湖北经济跨越式发展以及经济的又好又快的发展是具有重要意义。

参 考 文 献

[1]肖新成．江西省旅游业对经济增长贡献的统计检验[J]．统计与决策．2011（10）

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关键词：科技进步；贡献率；经济发展；索洛余值法

中图分类号：F29 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）26-0134-02

一、索洛余值法

索洛余值法公式表述为：

a = y-αk-βl

式中y、k、l分别为经济产出、资本和劳动的增长速度，α和β分别为资本和劳动产出弹性系数，a称为科技进步速度或科技进步率。

在规模报酬不变的情况下，α+β= 1；

Ea=×100%

称为科技进步对产出增长的贡献率；Ek、El分别代表资本和劳动对产出增长的贡献率，即

Ek=α

El=β

二、变量选择

1.产出量Y。本文利用GDP指数将所有年份的GDP换算为1992年为基期的实际GDP，以排除价格变动对产出的影响。

2.资本投入量K。本文以每年的全社会固定资产投资额作为资本投入量，用固定资产投资额指数将所有年份的固定资产投资额换算为1992年为基期的实际固定资产投资额。

3.劳动投入量L。本文采用历年年末从业人数作为劳动投入量。

三、沈阳市科技进步贡献率的测算

本文采用经验值法测算沈阳市科技进步贡献率。所谓经验值法就是根据以往的经验分析，将α的取值设为0.25，相应β的取值为0.75。具体测算科技进步贡献率的公式如下：

Ea=1--×100%

根据沈阳市1992―2011年的相关指标数据，在将各指标转化为以1992年为基期的实际GDP、实际固定资产投资额、年末从业人员数后，分别测算出实际GDP增长速度、实际资本增长速度和劳动增长速度，然后带入上述公式，即可得到沈阳市历年科技进步贡献率，如表1。

四、沈阳市科技进步贡献率的分析

计算结果表明，沈阳市1993―2011年期间科技进步贡献率在32%―58%之间，平均科技进步贡献率为45.36%，年均增长3.13%。具体说明如下：

1.科技进步对沈阳市经济增长的贡献率不断提高

1993―2011年沈阳市科技进步贡献率呈现出稳步增长的趋势。从经验值法测算的结果看，1993―2011年间，沈阳市科技进步对经济增长的贡献率平均为45.36%。特别是在1999―2011这13年间，科技进步贡献率增长趋势较强，而且1999年以后科技进步对沈阳市的经济增长的贡献率都在40%以上，自2005年该值开始超过50%，至2011年年均科技贡献率达54.69%，处于全国领先地位，科技进步正成为沈阳市经济增长的主要驱动力。

2.资本对沈阳市经济增长的贡献率有所下降

从总体发展趋势上看，资本对沈阳市经济增长的贡献率呈现逐年下降的趋势。2005年以前，年均资本贡献率为56.43%，超过科技进步贡献率（同期科技贡献率为41.05），可见，那一时期资本对沈阳市经济增长的贡献是较大的，沈阳市的经济增长主要还是依靠资本投入来带动。2005年以后，随着沈阳市政府对科技创新战略的实施，科技进步对经济增长的贡献率逐渐高于资本对经济增长的贡献率。2005―2011年沈阳市科技进步贡献率年均为54.69%，同期资本年均贡献率为40.22%，说明沈阳市经济增长对资本投入的依赖有所下降，沈阳市的经济增长方式开始从粗放型增长方式开始向集约型增长方式转变。

3.劳动对沈阳市经济增长的贡献率总体呈波动状态

劳动对沈阳市经济增长贡献率的发展趋势呈现波动变化趋势，这与统计资料数据各年统计口径不同有一定关系。但从现实情况分析，近20年来沈阳市劳动对经济增长贡献率年均值为3.32%。

同时不难看出，沈阳市的劳动就业人员增长速度较低，劳动对经济增长的贡献份额徘徊在5%左右。从这一方面来说，要提高劳动在经济增长中的贡献份额，一要进一步提高劳动者与参与者的素质技能；二要提高人力资源开发及利用水平，在吸引人才的同时用好人才、留住人才；三是要想法设法不断开拓新的劳动就业岗位，努力增加就业人数，提高就业增长率。

参考文献：

[1] 李兰兰，等.中国各省市科技进步贡献率测算的实证研究[J].中国人口资源与环境，2011，（4）.

[2] 刘聪.科技进步对江苏省经济增长的贡献率分析[J].中国经贸导刊，2012，（8）.

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内容摘要：无论是在经济领域还是在管理领域中，我国学者都已开始重视对人力资源管理（Human Resouree Management，HRM）的研究，同时我国作为一个工业大国，深入探讨HRM对我国工业经济增长的贡献率也显得日趋重要。笔者通过建立HRM在我国工业经济增长贡献率演算模型，对我国2002-2011年工业原始数据进行了处理，并实证分析了HRM对我国工业经济增长的贡献率，最终得出了相应的分析结果，并根据分析结果提出促进我国HRM战略发展的建议。

关键词：格兰杰因果关系 经济增长 人力资源 贡献率

人力资本作为生产要素的重要环节，与物力资本等因素共同参与了企业的生产过程。但从管理层面来讲，HRM却并不主动参与企业的生产过程，其主要以为企业规划生产过程，从而提高企业生产效率来实现HRM 对企业生产过程的参与。由于HRM规划了企业的生产过程，因此生产过程可以准确的反应生产函数中的自变量或投入量，笔者正是依此关系展开了HRM对我国工业经济增长贡献率的实证研究。

我国工业经济增长中HRM贡献率的实证分析

笔者对我国2002-2011年经济数据指标进行了HRM模型分析（见表1），并测算出了HRM对我国经济增长的贡献率，但在现实经济情况中，由于负增长因素的存在，因此笔者在计算过程中设定了4个可能性测算，且笔者采用了抵消或克服其他生产要素贡献（劳动力投入贡献与资本投入贡献之和）的方式，测算出了HRM对我国经济增长的贡献率。在4个可能性测算中，笔者设定了e为HRM经济增长的贡献率、α为HRM经济增长的贡献、β为其他生产要素之和，则可得到我国工业HRM贡献率数据，如表2所示。

4个可能性测算为：一是，当a≥0，b≥0或者a≤0，b≤0时，在这种假设中HRM对我国经济增长的贡献率，就是HRM贡献占各生产要素贡献总和的比重；二是，b>0，a+b≥0或b0时；在这种假设中经济便会出现正增长，正是由于HRM贡献的正增长促使了经济正增长的出现，因此，此时HRM对经济增长的贡献率为100%，也就是e=100%；四是，b≥0，a+b

HRM贡献率与工业经济增长率的关系检验

笔者通过对我国2002-2011年工业经济增长与工业HRM贡献率间存在的关系进行检验，发现一阶差分Y和HRM在5%的显著性水平上，表明Y和HRM没有单位根，所以得到的Y和HRM必然是一阶单独的时间序列，因此，最后可以得出Y和HRM两者间存在长期平稳的协整关系，也就是说我国2002-2011年工业经济增长与工业HRM贡献率间存在长期平稳的协整关系。

通过对我国2002-2011年工业经济增长与工业HRM贡献率间，存在的长期平稳的协整关系进行研究，发现我国工业HRM贡献率变动因素和工业自身在一定时间内，对我国工业经济增长形成了显著的影响，其中工业经济增长的变动以滞后2年的HRM贡献率最为明显，而相对于选择其他滞后期工业经济增长的变动，其HRM贡献率影响力相对较弱。在此模型中模型误差修正项为φ，在模型中φ反应了该项系数误差修正模型本身纠正偏离平均误差值的作用范围，如假设纠正系数设定为1时，下一年纠正平衡状态则应是当年均衡误差（HRM贡献率和工业经济增长），通过纠正系数进行调整的。

通过演算在HRM贡献率与我国工业经济增长率的关系检验模型中，模型系数为0.017107，这表明多种其他因素共同影响着我国的工业经济的增长率，但是当模型中的当期非均衡误差调整能力和自身纠正能力不足以被改变时，也就表明HRM贡献率与我国工业经济增长率的关系属于长期平稳的协整关系，本文所建检验模型正是如此，检验结果如表3所示。本文所建HRM贡献率与我国工业经济增长误差修正模型（工业经济增长随HRM贡献率长短期变化而改变）为：

ΔY=0.000174-0.230412*ΔYt-1-0.431083*

ΔYt-2+0.006314*HRMt-1+0.014455*HRMt-2+

0.017107*εt-1。

Granger非因果关系检验

虽然工业经济增长与HRM贡献率之间存在着长期平稳的协整关系，但工业经济增长与HRM贡献率之间是否存在着因果关系，是否是由于工业增加值的变化引发了HRM贡献率的变化，还是由于HRM贡献率的变化引发了工业增加值的变化，还需要笔者进行进一步的研究。笔者依据表3的结果进行了Granger非因果关系检验，Granger非因果关系检验结果显示：第一行零假设的Granger因果关系检验，其F统计量的数值是其他各列的第一行数据；第二行零假设的Granger因果关系检验，其F统计量的数值是为括号内的数据，如表4所示。通过对Granger非因果关系检验结果进行分析，笔者发现：在选择1、2、3、4年的滞后期为基本条件时，Granger原因表现较明显（HRM贡献率构成工业增加值增长）；而基本条件选择为4年后时，Granger原因表现并不明显（工业增加值的增长构成HRM贡献率变化），这也进一步说明了我国工业增加值的增长并不是形成HRM贡献率增长的Granger原因，也可以理解为HRM贡献率是到我国工业增加值的单向Granger原因，证明了HRM贡献率与我国工业经济增长率的关系属于长期平稳的协整关系。

政策建议

通过研究HRM对我国工业经济增长的贡献率，发现HRM贡献率与我国工业经济增长率的关系属于长期平稳的协整关系。

首先，HRM管理部门要深层次的了解宏观人力资源管理制度与人才政策，以及HRM设置的必要性。

我国HRM管理部门要深层次的了解宏观人力资源管理制度与人才政策，以及HRM设置的必要性，从而让HRM在促进我国经济增长中发挥更好的作用。具体从HRM部门来讲，无论是具体的企事业HRM部门，还是独立的HRM公司来说，都应该从以人为本的角度出发重视HRM的发展，不断的为提高职工的综合素质和能力，为职工营造一个优越的工作环境，为增强职工自信心而努力，从而确保职工可以胜任更具挑战性的工作，以及为企业肩负更重要的责任。

其次，HRM管理部门要从微观上对HRM进行全新的认识，并在HRM中融入新元素。

我国HRM管理部门不仅要从宏观了解HRM，也要从微观上对HRM进行全新的认识，深入开展管理体制改革，并在HRM中融入新元素。在全国范围内营造一个全新的薪酬福利机制和绩效考评管理体系，为我国HRM综合水平的提升提供环境保障。绩效考评管理体系作为HRM最重要的子系统，虽然其执行过程中难度相对较大，但HRM却掌控着公司战略目标的核心，从HRM的本质意义上进行分析不难发现，绩效考评管理体系作为HRM的重要组成部分，不仅能够从根本上实现公司的战略目标，同时还能促进与改善公司的整体绩效成绩，为公司的竞争优势与核心竞争力的提升奠定坚实的基础；从HRM的运行目的来分析，HRM中的绩效考评管理体系亦是公司实现按劳分配的基础与前提，同时也为培训管理体系的创新与设计提供了科学依据。此外，薪酬福利机制作为HRM的另一个重要子系统，薪酬福利机制的主要目的就是发现职工与公司的共通点，从而自发的与职工分享成果，实现公司的战略目标。薪酬福利机制不仅能够有效的解决人力资源价值体系中收益分配问题，如果通过科学的处理，其还能够促进公司竞争力的全面提升。

再次，HRM管理部门需要更加重视HRM能够为企业经营、生产提供多少效益，及如何发挥HRM对企业经营、生产效率的带动作用。

我国HRM管理部门可在战略性的HRM构建核心体系指导下，通过对我国工业企业HRM战略体系进行重新的规划，除构建体系性结构的同时外，还应着重思考HRM战略体系的科学性，在稳固的HRM基础上，逐渐把科学的制度引入到HRM体系中来，有目的得开展HRM战略体系构建工作，实现我国HRM水平的全面提升。

参考文献

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7.龚新蜀，田砚.新疆人力资本投资与经济增长关系的实证分析[J].山西财经大学学报，2010（S1）

篇10

如何评价三大需求要素对经济增长的贡献，传统方法是用三大需求要素增加量占GDP增加量的比重作为当年该要素对GDP增长的贡献度；然后用该要素贡献度乘以当年GDP增长率得出相应的贡献率。用公式表示即为：

要素贡献度＝要素增量／GDP增量×100％；

要素贡献率＝要素贡献度×GDP增长率。

基于传统方法，张雪松在《三大需求要素对我国GDP的贡献》一文（载《宏观经济研究》2003年第3期，下称张文）中，实证研究了我国最终消费、资本形成总额、净出口三大需求要素对经济增长的贡献，并由此得出结论：上世纪90年代以来，最终消费需求对我国GDP的平均贡献度是60．09％，平均贡献率是6．42个百分点；资本形成总额对我国GDP的平均贡献度是37．10％，平均贡献率为4．46个百分点；货物和服务净出口对我国GDP的平均贡献度是2．82％，平均贡献率是0．12个百分点。由于受方法本身的约束，张文的研究成果不能很好地解释某些经济现象，如贸易顺差与GDP增长之间成“负相关”关系、净出口对经济的拉动往往与国民经济增长成反向运动趋势等现象。

传统方法在分析三大需求要素对经济增长的贡献时，主要是利用静态研究的方法，其局限性主要表现在它没有反映净出口对经济增长的动态作用。具体来讲主要有以下三个方面：一是净出口＝出口－进口，隐含的经济意义是出口和进口对经济增长的作用完全相反，出口拉动经济增长，进口对经济增长完全起阻碍作用。二是净出口没有反映进出口商品结构的差异，不能反映进口和出口各自对经济增长的作用。三是净出口简单化了进口和出口对经济增长的作用，没有反映进口和出口动态变化对经济增长的影响。实践告诉我们，有些进口品对一年、两年或更长时间的经济增长存在着推动作用。可以说，仅仅利用净出口解释进出口对经济增长的贡献，是传统方法的主要缺陷。

张文测算净出口对经济增长的平均贡献率为0．12个百分点，贡献度2．82 ％，如果单纯从数字分析，净出口对经济增长的作用非常小，几乎可以忽略不计。实际上，我国对外依存度由1981年的15％上升到2002年的49％，进出口对经济增长的作用越来越重要。如果进口品属于国内需抑制需求的消费品，则这类进口会对国内需求产生挤出效应，阻碍国内经济增长；但是，如果进口品属于技术含量较高的投资品，则这种进口会带来国外技术的外部性，其技术的扩散效应和溢出对国内经济增长有较强的推动作用。显然，单纯利用净出口来解释进口和出口对经济增长的贡献不够充分，方法本身也不科学，有必要加以改进。我们认为，解决这个问题的较好办法是用进口、出口两个经济变量分别讨论进口和出口对经济增长的贡献度和贡献率，而不是简单地利用净出口分析国外需求对经济增长的贡献。

张文关于三大需求要素对经济增长的贡献进行了很好的定性和定量分析，对我国如何提高经济增长速度和效益具有现实的指导意义，应予充分肯定。但美中不足的是，在定量分析净出口对经济增长的作用之后，关于进口和出口对经济增长的作用只进行了定性分析，给人一种意犹未尽的感觉。为此，这里提出一种分析三大需求要素对我国GDP贡献的新方法。

二、一种新的评价方法

我们利用计量经济学的方法，首先测算需求各要素对经济增长的贡献率，然后按贡献率与GDP增长率的比率计算该要素贡献度。其中，净出口对经济增长的贡献率等于出口对经济增长的贡献率减去进口对经济增长的贡献率，然后再加上进口对经济增长滞后推动作用的贡献率。与传统方法相比，新方法考虑了净出口对经济增长的滞后作用。

按支出法计算，国内生产总值（GDP）＝最终消费（cons）＋固定资产投资总额（inv）＋货物和服务出口（exp）－货物和服务进口（imp），对此恒等式一阶差分并对差分方程进行系列变换，并由此建立相应的计量经济学模型：

VGDPt ＝α1・Vconst ＋α2・Vinvt ＋α3・Vexpt ＋α4・Vimpt ＋εt

…………………………（1）

其中：VGDPt 、Vconst 、Vinvt 、Vexpt 和Vimpt 分别表示当年国内生产总值增长速度、最终消费增长速度、固定资产投资总额增长速度、货物和服务出口增长速度、货物和服务进口增长速度，αi（i＝1、2、3、4）为相应的系数， εt 是随机误差项。

由于统计资料没有完整的各年度消费需求、投资需求、出口和进口的可比价格数据，我们采取如下的处理方法：利用净出口和进出口总值占当年GDP的比重分别推算进口值和出口值；当年价格下的消费需求、投资需求、出口和进口占当年GDP的比重与可比价格下的比重分别相等，这种方法相当于对这4个经济变量都采用GDP缩减指数进行折算；在此基础上计算经济增长速度和4个变量的增长速度，如附表所示。

在以上分析的基础上，建立我国1983年至2002年经济增长关于消费需求、投资需求和进出口需求增长速度模型如下：

VGDPt ＝0．730Vconst ＋0．234Vinvt ＋0．093Vexpt －0．059Vimpt

…………………………（2）

t统计量14．873　6．477　5．989　－3．560

R2＝0．909DW＝2．035　F＝53．387

变量及模型通过了统计和计量经济学检验。为论述简捷起见，在以后的篇幅中，不再罗列模型通过各种检验的过程和结果。

有利于提高劳动生产率的进口对经济增长有滞后推动作用，可以考虑将进口增长速度的滞后变量引入模型。经系列计量经济学方法处理，建立模型如下：

VGDPt ＝0．709Vconst ＋0．216Vinvt ＋0．078Vexpt －0．045Vimpt

＋0．018Vimpt（－2）

…………………………（3）

其中，变量Vimpt（－2） 表示前两年的进口增长速度。

模型（3）中5个变量系数的经济含义分别是：国内消费增长1％，带动当年国内生产总值增长0．709个百分点；投资增长1％，带动国内生产总值增长0．216个百分点；货物和服务出口增长1％，带动国内生产总值增长0．078个百分点；货物和服务进口增长1％，引起当年国内生产总值负增长0．045个百分点；两年前进口增长1％，带动当年国内生产总值增长0．018个百分点。

模型（3）优于模型（2），其原因在于模型（3）是一个动态模型，较好地解释了进口对经济增长的动态作用：20年来，就平均水平而言，当年进口对经济增长起负作用，进口对经济增长的推动作用要滞后两年，模型（3）比模型（2）更富有经济意义。

当数据选自1988年至2002年时，变量Vimpt 没有通过t检验，相应的增长速度模型如下：

VGDPt ＝0．677Vconst ＋0．195Vinvt ＋0．050Vexpt ＋0．037Vimpt（－2）

…………………………（4）

利用有关数据对模型（4）进行测算，结论如下：1988年至2002年，消费需求对经济增长的平均贡献率为5．90个百分点，贡献度62．8％；投资对经济增长的平均贡献率为1．92个百分点，贡献度为20．4％；出口对经济增长的贡献率为0．93个百分点，贡献度为9．8％；进口对经济增长的滞后作用平均两年，其贡献率为0．65个百分点，贡献度为7．0％；净出口对经济增长的平均贡献率为1．58个百分点，贡献度为16．8％。

现根据以上模型及有关数据分不同时段测算三大需求要素对经济增长的平均贡献率和贡献度，并与张文进行比较。为方便起见，分别以A 、B、C、D代表，结果如下：

传统算法与新的方法比较如下：

1990年和2001年的国内生产总值指数分别为281．7和792．4。经计算，这12年的GDP平均增长速度为9．0％，而不是张文中的11．0％。另一方面，按可比价格计算，1990至2001年各年的GDP增长速度只有三年超过了11％，而且还比较靠前。GDP平均增长速度由各年度GDP增长速度乘以相应的权重，而权重直接由当年经济总量决定，因此这三年的权重都小于平均数。因为这个原因，两种方法所测算的贡献率没有可比性，但基本不影响贡献度的比较。

情形C与D （张文的结果）研究的时间跨度大致相同，两种测算方法关于消费需求对经济增长的贡献度基本相同：张文为60．09％，本文为61．35％ ，相差不大；但净出口对经济增长的贡献度和贡献率相差较大：张文中测算的净出口对我国GDP的平均贡献度是2．82％，本文测算净出口对经济增长的贡献度为17．27％，相差较大的主要原因在于张文把进口和出口看成完全相反作用的两个变量、没有考虑进口对经济的滞后推动作用；投资需求对经济增长的贡献出现差异是因为随着净出口对经济增长的差异而相伴产生，按传统方法，张文扩大了投资对经济增长的作用。

如果不考虑时间因素，A与D是等价的。这是因为情形A是模型（2）的结果，它是在传统方法上对相同的方程经过一系列恒等变换和使用相同数据回归所得，但模型（2）仅仅是新方法的模型之一，是一种静态模型，不优于动态模型（3）。

新方法以模型（3）为主要标志，其创新之处在于考虑了进口对经济增长的滞后推动作用，细化了进口和出口对经济增长的作用，动态反映了进口对经济增长的作用，客观描述了进口对经济的双重作用：进口对当年经济增长有负作用，但对经济增长有滞后的推动作用。

情形B和C显示：1983年至2002年的20年间，进口对经济增长的滞后推动作用按贡献度来计量，其数值为3．37％，最近的13年，这个数值已上升到7．15％，从一个侧面说明我国利用外资质量和进口品技术含量在不断提高；随着时间的向后推移，Vexpt的系数由0．078降到0．050，说明货物和服务的出口效益在逐渐下降；Vimpt（－2） 的系数由0．018上升到0．037，说明我国货物和服务的进口质量趋于上升。这个结论比较客观地反映了现阶段我国进出口实际：出口产品中科技含量低、附加值不高和资源型、劳动密集型等初级产品占了相当大的比重，而进口品相对是高附加值和科技含量高的产品。比如，2001年高新技术产品在我国出口中的比重为17．5％，而在进口中的比重为26．4％，相差9个百分点，逆差高达176亿美元；我国钢产量世界第一，2002年钢产量为18237万吨，但品种不足，低档次的建筑钢材占了一半以上，大量优质钢材、特殊钢材还要靠进口，全年进口钢材2230万吨。

利用动态模型分析我国进口和出口对经济增长的贡献度和贡献率，考虑了进口对经济增长的当年负效应和滞后两年时对经济增长的推动作用。在张文定性分析的基础上，我们对文中提到的“贸易顺差悖论”给予简单的补充解释：“贸易顺差悖论”出现的原因在于这种观点静态看待每年净出口对经济增长的作用，没有动态考虑进口对经济增长的滞后推动作用，进一步的论证可以从模型和历史数据进行定量分析。

三、若干思考

综合来看，消费需求对经济增长的贡献度平均在60％以上， Vconst的系数是Vinvt系数的3倍、是Vexpt系数的近10倍，说明提高消费需求的增长是促进经济增长最有效率的方式。投资增长对经济增长的贡献度一直在24％左右，表明我国投资增长的速度和规模基本是稳定的。模型和有关数据表明，出口对经济增长的贡献在走低，尽管出口一直以较大速度增长，表明出口的经济效益在逐步降低。

本文不打算就如何提高消费需求和投资需求作更多地论述，因为在这两个方面基本已形成共识：国内需求是支撑经济增长的关键因素，千方百计扩大内需是保持我国经济持续快速增长的必然选择；同时一定规模和速度的投资增长是我国经济持续快速增长的必要保证。本文基于我们所建立的动态模型提出几点建议：

1、Vexpt的系数由模型（3）中的0．078降为模型（4）中的0．050，表明我国货物和服务出口的质量在下降。因此，切实改变依靠出口数量增长推动出口和经济增长的粗放模式，提高出口商品附加值，使出口增长主要靠增加产品附加值、提高科技含量而不是依靠数量增长带动出口增长，既能节约我国有限的物质资源，又能促使我国经济保持持续快速增长。

2、加大有利于提高我国劳动生产率的商品进口比重。总体上看，我国进口商品对经济增长有滞后两年的推动作用，带来的经济效益也有增大的趋势。直接引进相关国外先进设备和技术，充分利用外资的技术溢出效应，尽可能提高我国产品的技术含量，有利于我国跟踪和跟进国际先进技术，缩短同世界先进水平的差距，也有利于节约国内资源。