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地區經濟增長差異產生原因的分析

2018-05-14 08:55:57楊紹明
財訊 2018年21期
關鍵詞:差異經濟

楊紹明

基于引入人力資本的索羅模型,通過分解經濟增長率來討論g|起地區經濟產生增長差異的原因。分析得出:各地區之間經濟增長產生差異的主要原因是各地區物質資本投入力度存在較大差異。

增長差異 聚類分析 索羅模型

據新古典經濟學,經濟增長一般來源于資本積累、勞動增長以及技術進步。我國改革開放后,經濟增速迅猛,但各區域間經濟增長速度仍然存在明顯的差距。故導致地區間經濟增長產生差異的原因值得研究。

據MankiW(1992),在索羅模型中引人人力資本對經濟增長解釋力更強。據此,本文用人均GDP對人均物質資本存量以及人均人力資本存量回歸,得到物質資本存量、人力資本存量以及勞動力的邊際產出彈性,并算出要素對經濟增長的貢獻率,以此解釋經濟增長差異。

模型

據索羅與MankiW(1992)的模型,本文將經濟增長率進行分解,求出每種投入要素對經濟增長的貢獻率。然后對比不同地區的數據,以尋找各地區間產生增長差距的原因。

1.采用規模報酬不變的三種投入要素的柯布一道格拉斯函數作為生產函數,即:

其中,Y為實際GDP,K為資本存量,H為人力資本存量,L為勞動力數量。公式(1)兩邊同時除以L,并求自然對數,得:

Ln(y)=Ln(A)+a·Ln(k)+β·Ln(h)

(2)

其中,y=Y/L為勞均實際GDP,k=K/L為勞均物資資本存量,h=H/L為勞均人力資本存量。

通過(2)的回歸可計算出各要素產出彈性:α、β、(1一α-β)。

2.對公式(l)兩邊求自然對數,在同時對時間t求導,經變形整理得:

(3)

公式(3)將增長率進行了分解,可據此計算出各投入要素對經濟增長率的貢獻率。

數據處理

本文選取全國1978年至2016年間30個省市自治區為樣本,重慶的數據合并入四川。

實際GDP(Y)的處理:用CPI將各年CDP折算為1978年價格計價的數據。勞動力(L)的處理:以各省每年全社會從業人口作為勞動力的數據。人均人力資本(H)的處理:以各省每年接受中等教育的人數作為人力資本。

物質資本存量(K)的處理:通過永續盤存法對各省的資本存量進行計算。

It、Pt、Kt表示第t年固定資產投資、固定資產價格指數、資本存量;δ表示固定資產折舊率。本文中,各省基期(1978年)資本存量(Ko)的數據來源于張軍(2004)。以各省每年的固定資產投資數據作為每年的資本投入。根據黃勇峰(2002),以商品零售價格指數作為固定資產投資價格指數。將折舊率均假定為5%。

通過聚類分析,以30個省市自治區1978年至2016年間實際GDP、勞動力數量、物質資本存量和人力資本存量的年均增長率作為維度,將30個省市自治區分為三組。

第一組:河北、福建、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

第二組:山西、上海、江蘇、浙江、安徽、江西、山東。

第三組:北京、天津、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、河南。

這三組分類特點見下表1.

實證檢驗

注:①數據來源于國家統計局網站、各省《統計年鑒》、《新中國六十年統計資料匯編》。②***表示在1%的水平上顯著,**表示在5%的水平上顯著,*表示在10%的水平上顯著。

將數據代人公式(2)進行OLS回歸,得到結果見上表l。

結合表l回歸結果與公式(3),計算出(1一α-β)、各投入要素增長率對經濟增長的貢獻率,見表2:

據表2,三個組在1978年至2016年間的經濟增長均是由物質資本投入占據著絕對的主導。另兩種要素對經濟的貢獻非常小。主要原因有三個:一是,改革開放后,我國經濟在極大程度上是由資本投入所推動的。二是,我國勞動力資源豐富,但人口的增長相對資本的增長顯得非常緩慢,故勞動力數量上的增長對經濟的貢獻不明顯。三是,教育對經濟的作用在長期中更加明顯,且具有較長的滯后期。

結論

據上述分析可得結論:各地區之間經濟增長產生差異的主要原因是各地區物質資本投入力度存在較大差異。結論與前文聚類結果暗合,第二組物質資本存量增長最快,故其經濟增速在三組中最高。

[1]張軍,吳桂英,張吉鵬.中國省際物質資本存量估算:1952-2000[J].經濟研究,2004,10: 35-44.

[2]黃勇峰,任若恩,劉曉生.中國制造業資本存量永續盤存法估計[J].經濟學(季刊),2002,01:377-396.

[3] N.Gregory Mankiw; David Romer;David N.Weil.A Contribution to theEmpirics of Economic Growth. TheQuarterly Journal of Economics,Vol. 107, No.2.(May,1992),pp.407-437.

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