中国经济增长影响因素实证分析计量经济学论文

1、中国经济增长影响因素实证分析刘达张昕明洪鑫摘要：改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对19802010年中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。关键词：消费、投资、经济增长、劳动力，实证分析一、引言（一）研究背景自1978年改革开放以来，我国经济取得了巨大的进展，实现了经济快速增长。特别是1992年之后，经济进入了飞速发展时期。我国经济学家把以产权制度改革为核心的市场经济体制的建立誉为中国的“

2、第二次革命”，尤其是最近几年，我国走的是制度创新和科技进步之路，走的是以信息化带动工业化的新型的工业化道路，这与20世纪80年代初实行家庭联产承包责任制的“第一次革命”相比显然成效显著，同时许多学者也开始了对我国经济增长的内在结构的实证分析。许多学者已经对我国的经济增长中的各个要素进行了实证分析，并且近年来分析的内容也在不断加深和丰富，制度因素、产业结构因素、人力资源因素等等都已经纳入了实证分析之中。本文将从另外一个角度，从CES生产函数中得到的动态的资本和劳动产出弹性出发,进而利用solow余值法计算各要素对经济增长的贡献率。通过计算，分析我国的生产函数的结构、资本和劳动的动态产出弹性的特点

3、以及各个要素对我国经济增长的贡献率。（二）研究意义绎济螭长问题是经济学永恒的主题，自然济学产牛.开始绎济学家就不断探索经济增长的原因、经济增长的内在机制及经济增长的途径。“战后最突出的经济问题至今一直是经济的增长问题”取得持续的经济增长已变成大多数国家经济政策的主要目标之一经济增长也已被视为解决种种其他经济问题的方法。对各流派经济增长理论进行梳理汲取养分剖析实际经济运行中出现的问题显得十分必要。（三）文献综述1 .经济增长理论经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国内生产总值的（GDP的增长来计算。经济增长是经济

4、学研究的永恒主题。古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。2 .影响因素的分析从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有全世界近1/4的人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主导因素。经济增长问题既受各国政府和居民的关注，也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978-2008

5、年的31中，我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是，我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此，研究消费需求对经济增长的影响，并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。二、数据收集与模型的建立（一）数据收集表2.1中国经济增长影响因素模型时间序列表年份国内生产总值（现价）年末从业人员数全社会固定资产投资总额居民消费价格指数（上年=100）19804545.642361910.9107.519814891.643725961102.519825323.445295

6、1230.410219835962.7464361430.110219847208.1481971832.9102.719859016498732543.2109.3198610275.2512823120.6106.5198712058.6527833791.7107.3198815042.8543344753.8118.8198916992.3553294410.4118199018667.8647494517103.1199121781.5654915594.5103.4199226923.5661528080.1106.4199335333.96680813072.3114.71994

7、48197.96745517042.1124.1199560793.76806520019.3117.1199671176.66895022913.5108.31997789736982024941.1102.8199884402.37063728406.299.2199989677798.6200099214.67208532917.7100.42001109655.27302537213.5100.72002120332.77374043499.999.22003135822.87443255566.6101.22004159878.37520070477.410

8、3.92005184937.47582588773.6101.82006216314.476400109998.2101.52007265810.376990137323.9104.82008314045.477480172828.4105.9200934090377995224598.899.3资料来源：中经网统计数据库。（二）模型设计为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（y）作为对经济发展的衡量，代表经济发展；用总就业人员数（x1）衡量劳动力；用固定资产投资总额（x2）衡量资本投入：用价格指数（x3）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。采用的模型如下：y

9、=B1+B2x1+B3x2+B4x3+ui其中，y代表国内生产总值，x1代表社会就业人数，x2代表固定资产投资，x3代表消费价格指数，u代表随机扰动项。我们通过对该模型的回归分析，得出各个变量与我国经济增长的变动关系。三、模型估计和检验（一）模型初始估计表3.1模型初始估计结果DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/07/11Time:16:33Sample(adjusted):19802009Includedobservations:30afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort

10、-StatisticProb.C-16197.4741510.11-0.3902050.6996X11.6839720.2560656.5763360.0000X21.4204450.05488625.879790.0000X3-580.7369355.4395-1.6338560.1143R-squared0.985665Meandependentvar85805.26AdjustedR-squared0.984011S.D.dependentvar95097.07S.E.ofregression12024.95Akaikeinfocriterion21.75092Sumsquaredres

11、id3.76E+09Schwarzcriterion21.93775Loglikelihood-322.2638F-statistic595.9008Durbin-Watsonstat0.968679Prob(F-statistic)0.000000（二）多重共线性检验表3.2相关系数矩阵X1X2X3X11.0000000.665094-0.219318X20.6650941.000000-0.291137X3-0.219318-0.2911371.000000根据多重共线性检验，解释变量之间存在着线性相关。通过采用剔除变量法，多重共线性的修正结果如下：剔除X3。表3.3修正多重共线性后的模型

12、DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/07/11Time:16:40Sample(adjusted):19802009Includedobservations:30afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-79282.7915704.05-5.0485550.0000X11.6990130.2636936.4431580.0000X21.4383250.05542225.952220.0000R-squared0.984193Meandepend

13、entvar85805.26AdjustedR-squared0.983022S.D.dependentvar95097.07S.E.ofregression12391.14Akaikeinfocriterion21.78199Sumsquaredresid4.15E+09Schwarzcriterion21.92211Loglikelihood-323.7299F-statistic840.5434Durbin-Watsonstat0.689221f)rob(F-statistic)0.000000（三）异方差检验表3.4ARCH检验ARCHTest:F-statistic5.690752P

14、robability0.024334Obs*R-squared5.048272Probability0.024651TestEquation:DependentVariable:RESIDA2Method:LeastSquaresDate:06/07/11Time:16:44Sample(adjusted):19812009Includedobservations:29afteradjustingendpointsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C49385817560101980.8817290.3857RESIDA2(-1)0.899

15、0980.3768972.3855300.0243R-squared0.174078Meandependentvar1.39E+08AdjustedR-squared0.143489S.D.dependentvar2.41E+08S.E.ofregression2.23E+08Akaikeinfocriterion41.35408Sumsquaredresid1.35E+18Schwarzcriterion41.44838Loglikelihood-597.6342F-statistic5.690752Durbin-Watsonstat1.336249Prob(F-statistic)0.02

16、4334从上表可以得到数据：(n-p)R2=5.048272,查表得x2(p)=5.9915,(n-p)R2=5.048272<x2(p)=5.9915,则接受原假设，不存在异方差。(四)序列相关检验已知:DW=0.689221,查表得dL=1.270,dU=1.563。由此可知,存在相关性。修正如下：表3.5修正序列相关后的模型DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/07/11Time:17:00Sample(adjusted):19812009Includedobservations:29afteradjustingendpoint

17、sFailuretoimproveSSRafter18iterationsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C21524.051.27E+091.70E-051.0000X10.6126941.0519580.5824320.5655X20.9995450.3097523.2269230.0035AR(1)1.0000190.1111908.9937700.0000R-squared0.992728Meandependentvar88607.31AdjustedR-squared0.991855S.D.dependentvar95511.6

18、5S.E.ofregression8619.708Akaikeinfocriterion21.08893Sumsquaredresid1.86E+09Schwarzcriterion21.27752Loglikelihood-301.7895F-statistic1137.613Durbin-Watsonstat0.989263Prob(F-statistic)0.000000InvertedARRoots1.00EstimatedARprocessisnonstationary修正后的DW=0.9892。进行自相关检验，Q统计量的下图。CorrelogramofResiduals口日也06/

19、07/11Tme16:56Sample:19812009Includedobsetrvations:29Q-statisticpcobabjlrtiesadjustedfor1ARMAterm(s)AutocorrelationPartialCorrelationACPACQ-StatFeb1P>口i101560.156O.7sa212*0.1S2-Q.1911.6E1701991)30.0210.036166720.434J,i!)40011。431671906431i11'5-0.051-0.029176860.778l-ipi6Q0590034195320856通过上图可以

20、看出，修正后无自相关。(五)Granger因果检验表3.6Granger因果检验PairwiseGrangerCausalityTestsDate:06/07/11Time:17:06Sample:19802010Lags:1NullHypothesis:ObsF-StatisticProbabilityX1doesnotGrangerCauseY290.211320.64956X2doesnotGrangerCauseY290.187820.66831从上表可以看出：Pro（x1）和Pro（x2）大于0.1,说明X1和X2不是国内生产总值的Granger的原因。（六）显著性和拟合优度检验表3

21、.5反映了模型的最终形式。Xi的t检验不通过，二X2的t检验通过。F统计量值为1137.61,F检验通过。对于F=840.5434>F（2,27）=3.35（显著性水平为0.05）,表明模型从整体上看我国经济增长与各解释变量之间线性关系显著。修正的拟合优度量为0.9919,拟合程度很好。四、结论分析和政策建议（一）主要结论1、固定资产投资是经济增长的重要原动力。经济发展取决于投入资金的数量和资金的利用效率。固定资产投资是经济增长的重要原动力，它对经济运行具有先导作用，并以其乘数效应拉动经济增长。2、劳动力对GD有一定的促进作用但对经济增长的贡献率却微不足道。这是因为我国劳动力结构总量巨大

22、、供给充足、流动性强，又GDP影响很大。但是劳动力的人力资本含量、高技术含量偏低，劳动力素质结构存在严重缺陷，会直接影响了经济的增长。3、消费需求对经济的拉动作用消费需求是三大需求要素中所占份额最大、波动幅度最小的部分，是国民经济的重要支柱和最主要的组成部分，同时也是最为明显地反映经济自发增长态势的宏观经济指标。（二）政策建议就业是民生之本，有效促进就业，保持经济增长良好势头成为我国当前乃至今后一段时期的重要课题。针对目前劳动力数量庞大且总体素质不高的现状，应通过多种途径，一方面加强就业培训的投入力度，提高劳动者就业及再就业能力，降低失业率；另一方面，加强各地区间人才交流及促进劳动力自由流动，

23、并通过合理技术壁垒方式，阻止外来流动人员的无序进入。同时，鼓励灵活就业，以减轻就业压力。劳动力的人力资本含量、高技术含量偏低，劳动力素质结构存在严重缺陷，直接影响了经济的增长。因此应当控制人口数量，优化劳动力结构，提升劳动力素质。物质资本对我国的经济增长也起到了一定的影响作用，应加强对投资的科学管理，提高投资效率。应逐步将我国的以劳动密集型为主的生产情况转变为资本密集型以及技术和知识密集型生产，并且要改变传统的粗放型的生产方式为集约型的生产方式。针对劳动产出弹性递增的趋势，进一步加大对科学教育文化的投入，普及对劳动者的知识、文化和技能的教育，培养高素质人才，在提高国民整体文化水平的基础上充分发

24、挥劳动者产出弹性大于1的优势，促进经济的有效增长。针对资本缺乏弹性而且资本产出弹性递减的趋势，应加强对投资的科学管理，谨慎把好投资建设这一关，增强我国的投资效率。继续走科技创新之路，提高企业管理水平，优化产业结构，完善制度创新，走科技含量高、经济效益好的以信息化带动工业化的新型工业化道路，不断完善科技进步成果，发挥由科技进步所带来的产出增长的潜能。参考文献:m赵晓，消费中国经济增长主动力J,20052徐铮、张润清、李晓红，1990-2004年我国经济增长因素实证分析J,经济论坛,2007(04)3蔡国萍，我国经济增长影响因素的实证研究，安徽财经大学，安徽蚌埠233041摘4吴沛，李克俊，中国经

25、济增长影响因素的实证分析，西华大学，成都6100395刘诗白.，2004.,社会主义市场经济理论，西南财经大学出版社6中经网统计数据库AnempiricalanalysisofthefactorsaffectingChina'seconomicgrowthLiu-da,Zhang-xin,MingHong-xinAbstract:sincethereformandopeningup,China'ssocialisteconomyhasmaderapiddevelopment,economicgrowthrateisattractingworldwideattention.Thispaperuseseconomicgrowthmodelandmultiplelinearmethodstostudyfrom1980to2010Chinaeconomicgrowthfactorregressionanalysis,analys