《基于柯布-道格拉斯生产函数的Y省经济增长影响因素实证研究》12000字（论文）

基于柯布-道格拉斯生产函数的Y省经济增长影响因素实证研究【摘要】经济实力的雄厚是衡量综合国力强弱的重要标志之一，而经济发展状况如何在很大程度上决定了其经济实力的强弱。本文选取云南省1996-2019年时间序列主要经济数据，从劳动、资本、技术进步、消费、对外经济贸易、文化、教育、农业、工业、能源消费、旅游及产业结构变化共12个角度为出发点，进行实证分析研析云南省经济增长的影响因素。采用主成分分析和回归分析两种方法，从宏微观两层面研析云南省经济增长的影响因素，同时构建引入新变量后的拓展柯布-道格拉斯模型，使用Eviews软件探寻经济增长与影响因素之间的合理对数线性多元回归模型，以此发现云南目前经济发展中存在的问题和不足，以及得出影响云南经济增长的主要因素，凭据研究结论对症下药，提出有益于该省经济发展的针对性建议和对策。【关键词】经济增长；影响因素；拓展的C-D生产函数；主成分分析；多元回归分析目录【摘要】 I引言 1一、相关文献综述 1（一）经济增长影响因素的研究方法总结 1（二）基于柯布-道格拉斯生产函数的经济增长研究 2二、经济理论基础 2三、变量选取与建模 3（一）反映经济增长及影响因素的指标选取与说明 3（二）样本数据来源 5（三）模型建立 7（四）研究方法 8四、实证分析 8（一）主成分分析 8（二）回归分析 111、OLS回归参数估计 112、回归模型检验 12（1）拟合优度检验 12（2）多重共线性检验 12（三）逐步回归 13（四）结果分析 14五、结论及建议 15（一）结论 15（二）建议 17六、结束语 18参考文献： 18引言经济是价值的创造、转化与实现，与经济增长有关的研讨长久以来都是经济学界的热点话题之一。经济实力的富厚与否是度量一国综合实力强弱的其中一个重要标志，同理，一个地区经济综合实力的壮弱极大程度上也由经济发展实力所体现。云南省地处祖国西南边疆，自改革开放后，其经济发展取得了长足的进步，仅2011年到2019年全省生产总值年均增长速度为10%，云南省GDP于2019年底达23223.75亿元，较上一年增加8.1%。从时间序列看，云南经济虽处于快速发展中，但云南省生产总值在全国各省份GDP的排名中仍居于较后位置，其经济发展水平相对落伍，而2020年初新冠肺炎疫情的爆发，必然给云南省经济造成严重冲击，也让云南经济面临着空前未有的挑战。影响云南经济增长的因素诸多，但其主要的重要因素有哪些，且这些重要因素的影响力度如何等都值得深入研究，只有清楚这些影响因素，才能对症下药，提出相应对策促进云南经济增长。所以，文本搜集1996-2020年云南省地区生产总值和各影响因素的时间序列数据，以基本柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas，C-D）生产函数为根基，引入新变量构建拓展后的C-D函数，并用Eviews软件进行主成分及多元回归分析探索该省经济增长的影响因素，以凭据分析结果提出针对性建议。一、相关文献综述（一）经济增长影响因素的研究方法总结经济学家长期以来都在探索研究引起经济增长的各种因素，并随着时代的发展更迭，他们研析的出发点和采用的模型也在不断变化。李澎，李建（2018）以三要素随机前沿生产函数（StochasticFrontierAnalysis，SFA）分析法为基础，在原始模型架构中引入土地要素，扩展了传统两要素投入的SFA模型，对东北34个地级城市的生产效率变动趋势和影响因素进行忖度【1】。苏辉（2013）采用向量自回归（VAR）动态经济计量法，分析了南通经济增长、能源消耗、环境污染三者的关系，构建经济增长与该两因素的多变量协整模型【2】。查建平，李志勇（2017）选用数据包络分析法，得出环境、资源很大程度上主要促进经济往有益方向发展【3】。祝树金，唐曼艳，郑嘉俐（2015）采纳广义矩估计方法，发现出口产品多样化和技术复杂度皆可推动经济增长【4】。许和连,赖明勇（2003）选取偏最小二乘（PLS）回归法，研析影响湖南省经济增长的12个因素，向湖南省提供了长期、稳定的经济发展策略的有益定量依据【5】。不仅国内学者专注于经济增长研究，许多国外研究学者也同样热衷于该领域的探讨。Barro（2001）通过对上百个国家的分析，证实了在经济增长中，人力资本对其的关键影响【6】。Lucas（1998）从内生要素人力资本和教育两方面，研析两者在经济增长中的长期影响【7】。（二）基于柯布-道格拉斯生产函数的经济增长研究柯布-道格拉斯生产函数在经济学中使用最为广泛，是美国数学家柯布（C.W.Cobb）和经济学家保罗·道格拉斯（PaulH.Douglas）协作研讨投入产出两者关系时所创造，简写为Cobb-Douglas（C-D）生产函数。金伟娜,张卓涵（2012）以C-D模型为基础，结合计量经济分析法，从劳动、资本和技术入手，研析三者各自的投入对广东省经济增长的贡献程度【8】。吴海民（2006）基于纳入制度变量后扩展的新C-D模型，研析了广东省劳动、资本、知识和制度4个要素协同影响下的经济增长模型【9】。石贤光（2011）在劳动、资本基础上纳入能源要素构建了拓展的C-D函数，对河南省相关数据进行回归分析，发现该省主要凭借劳动、资本和能源的投入来推动经济增长【10】。可见，无论是对柯布-道格拉斯的基本形式，还是在传统模型基础上拓展成的新模型，柯布-道格拉斯生产函数都是诸多研究学者广泛的选择，在经济学领域研究中也具有举足轻重的地位。二、经济理论基础经济理论，是指特地钻研并阐明经济增长规律及其影响因素的理论。与经济增长的有关理论，已有两百余年的发展历史，其不断发展演进的过程中，历经了一条伊始于古典经济学时期到新古典经济时期，再到新经济增长理论的路途。在其发展演进过程中值得一提的是，广泛应用于经济领域，20世纪20年代由美国数学家柯布（C.W.Cobb）和经济学家保罗·道格拉斯（PaulH.Douglas）协作提出，后以两人名字命名的柯布-道格拉斯生产函数。Cobb-Douglas生产函数的传统形式为：Y=ALαKβ（A＞0，0≤1.参数Y表示总产出，即投入每单位的要素L和K进行生产，能够收获到的产物总量。2.要素L表示劳动力投入，指要收获产出需投入的人力，即劳动者。3.要素K表示物质资本投入，指要收获产出需投入的资金、原材料、机器设备等物质资料。4.α是劳动产出弹性系数，即劳动力投入在总产出中的贡献率，表示在物质资本投入保持原水平时，当劳动力投入增减1%时总产出Y也增减α%。5.β是资本产出弹性系数，即资本投入在总产出中的贡献率，表示在劳动力投入保持原水平时，物质资本投入增减1%时总产出Y同时增减β%。6.α+β的取值决定生产的规模报酬类型，主要有三种：（1）若α+β＝1，则规模报酬不变，即产量与要素投入L、K同步增减；（2）若α+β＞1，则规模报酬递增，即要素投入L和K同时增加一倍，产量增加大于一倍；（3）若α+β＜1，则规模报酬递减，即要素投入L和K同时增加一倍，产量增加小于一倍。7.参数A表示全要素生产率常数，包括技术进步等对产出有影响的因子，被Cobb和Douglas视为一个长时间内不变的常量。三、变量选取与建模（一）反映经济增长及影响因素的指标选取与说明传统的柯布-道格拉斯生产函数强调劳动力和资本是对产出有关键影响的主要因素，将科学技术假设为固定不变量。然而，伴随不断发展进步的社会脚步，尤其在当下时代，科学技术发展迅猛且对经济增长的影响程度正日益增强，逐渐成为一个不可忽视的因素，若再将技术进步视为常量，显然不符合实际情况，也不能更准确的反映技术进步同经济发展之间的关系。因此，本文将技术因素从全要素生产率常数A中分离出来，单独作为一种影响因子进行研究，同时在此基础上，引进消费、对外经济贸易、文化、教育、农业、工业、能源消费、旅游及产业结构变化共12个角度对云南省经济增长影响因素进行评定和分析。反映上述指标的变量选取如下：1.经济增长，指一个国家或地域在某个较长时期内的总产出较前一期的总产出完成的增长，简言之就是GDP增长。所以对于模型中的总产出Y即经济增长因变量，选取云南省地区生产总值即GDP表示，单位为亿元。2.劳动力，指具备劳动能力的人，是一切生产不可或缺的重要部分，选取各年度就业总人数（万人）来反映，用变量X1表示。3.物质资本投入，指投入于生产中且长期存在的生产物资形式，如机器设备、厂房等设施。选取云南省全社会固定资产投资额（亿元）来反映物质资本投入，用变量X2表示。4.技术进步，指科技不断发展、创新和完善，旧技术不断被新技术所替代从而提高产出效率的过程，选取技术成交额（亿元）来反映，用变量X3表示。5.消费，是促进经济发展最直接的动力，指人们为满足其各种需求而利用社会产品的过程，选取社会消费品零售总额（亿元）来反映，用变量X4表示。6.对外经济贸易，指自国与外国进行的商业贸易，可衡量本国的对外开放程度。因云南省属于边界省份，其周围毗邻多个国家，所以将对外经济贸易纳入影响因素，选取净出口额（亿美元）反映，净出口额=出口额-进口额，若差额大于零则为顺差，反之则为逆差，用变量X5表示。7.文化，集民族社会现象与既有的内在精神的传承、发展于一身，体现着一个民族的人文情怀，选取图书发行量（万册）反映，用变量X6表示。8.教育，是一种思维和知识的传授，更是一个民族最根蒂的事业。在我国，教育甚至被摆在现代化建设中首要发展的战略位置，本文选取一般教育支出（亿元）来反映，用变量X7表示。9.农业，以支撑国民经济建设发展为出发点，对于农业大国而言的中国，更显农业对国民经济发展的重要性。选取农业生产总值（亿元）来反映，用变量X8表示。10.工业，一直被视作国民经济的主导产业，是组成第二产业的重要部分，对经济增长的贡献程度不容小觑。选取工业总产值来反映工业对经济增长的影响，用变量X9表示。11.能源消费，指生活和生产总耗费的能源，依据人均占有量度量一国的经济发展和人民生活水平，也与环境污染有着紧密联系。选取能源消费总量（万吨标准煤）来反映，用变量X10表示。12.旅游业，指凭仗旅游资源和设施，为旅游者提供各种旅行观光服务的产业。选取国际旅游外汇收入（百万美元）反映，用变量X11表示。13.产业结构，是一种五维空间关系，即产业之间、产业内部生产要素之间、时间、空间、层次。选取产业结构变化指数（%）来反映，用变量X12表示。综上所述，所选定的用于衡量经济增长及其影响因素的指标如下（见表1）：表SEQ表格\*ARABIC1各变量的选取及含义类型指标名称及单位含义变量表示经济增长GDP（亿元）地区生产总值Y劳动力就业人数（万人）16周岁以上，从事社会或经济劳动并取得报酬或收入的人X1物质资本投入全社会固定资产投资额（亿元）在一定时期内以货币形式建购固定资产的工作量及有关的费用总称X2技术进步技术成交额（亿元）衡量科技成果转化的重要指标X3消费社会消费品零售总额（亿元）企业通过交易直接售给个人、社会集团非生产、非经营的实物商品金额，及供应餐饮服务的收入金额X4对外经济贸易净出口额（亿美元）出口总值与进口总额值的差额X5文化图书发行量（万册）一定时期内各类图书出版发行总量X6教育一般教育支出（亿元）国家或地区用于教育的全部开支X7农业农业总产值（亿元）一个年度内用货币表现的农、林、牧、渔业所有产品的总量X8工业工业总产值（亿元）一个年度内用货币表现的工业企业已出售或可供出售工业产品总量X9能源能源消费总量（万吨标准煤）一定时期内全国或地区国民经济各行业和居民消费的各种能源总和X10旅游业国际旅游外汇收入（百万美元）入境旅游者在中国境内旅行观光时在交通、参观游览、住宿、餐饮、购物、娱乐等所有花费。X11产业结构产业结构变化指数（%）产业结构变化指数=第三产业增加值/GDPX12（二）样本数据来源本文拣选的云南省1996-2020年年度相关经济数据，来自相应年度的《云南省统计年鉴》和《中国统计年鉴》，从中选定13个用于分析的经济指标及其对应数据（见表2）。其中，因2020年部分数据搜集不完整，经综合考量后，本文最终选择用1996-2019年度完整数据进行研究分析，以确保研究结论更高的准确性和精确度。表SEQ表格\*ARABIC2云南省1996-2020年主要经济指标年度数据年份Y（亿元）X1（万人）X2（亿元）X3（亿元）X4（亿元）X5（亿美元）X6（万册）19961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920201517.691676.171831.331899.822030.082159.002358.732633.393136.383497.694090.665077.356016.596574.367735.339523.1311097.3912825.4614041.6514960.0016369.0018486.0020880.6323223.7524521.902186.202223.502240.502244.002295.402322.502341.302353.302401.402461.302517.602573.802638.372684.802765.902857.242881.902912.362962.252942.502998.892992.652992.802990.38-448.02540.50672.54663.97683.96738.45814.611000.121291.541777.632208.602759.033435.934526,375528.716191.007831.109968.3011498.5313500.6216119.4018935.9921075.7622825.0424582.575.345.4512.7217.2318.7725.5317.9522.8721.5615.928.279.755.0510.2510.8811.7145.4842.0047.9251.8458.2684.7689.4982.70-430.67490.42530.24577.06630.53699.63784.16871.131033.331187.431387.481654.372072.932433.963057.123746.374380.225053.715744.426390.837222.738194.799197.2610158.239792.872.704.074.444.095.374.996.336.867.305.455.516.923.7510.0918.4428.93-9.6960.8979.8287.2531.65-5.34-42.71-36.4853.34134891541314281171511341413471126871468715052128981738815962174851706815084169521673617162153071902015244164231051210833-注：数据来源于各年度《国家统计年鉴》、《云南统计年鉴》。

表2（续）年份X7（亿元）X8（亿元）X9（亿元）X10（万吨标准煤）X11（百万美元）X12（%）199619971998199920002001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019202041.2944.0249.9355.9962.3176.2886.0593.17111.82122.28150.39190.54241.95308.18374.79483.00674.82685.97674.94767.46871.14998.331077.431069.851162.55567.51612.01620.02642.48680.86703.53737.55799.33965.221068.581209.761414.791641.461706.191810.532306.492680.223056.043261.303383.093704.693872.934108.884935.735920.521291.381440.111503.231561.081589.361675.111850.462176.402479.073249.844110.255137.305738.816261.757880.709595.1511641.4612756.9812840.6412169.6712823.2113112.9514607.3116784.5222242.482819.433428.983364.493287.973468.333741.034131.314449.975209.816023.976620.577132.637510.828032.068674.179540.2810433.6810072.0910454.8310424.6910725.9511163.5711590.0212157.65-221.11264.00261.00350.00339.02367.01419.00340.14422.45528.01658.44860.001007.551172.211323.651608.611947.082418.182420.652875.503074.773550.334418.005147.36-32.1632.5333.2935.8537.0339.0540.4140.9740.2041.8641.8542.7542.1944.4043.6645.3145.0446.3647.4149.3951.2953.1753.2352.6451.53（三）模型建立本文基于传统C-D生产函数，在引入新影响因子后构建成拓展的新C-D模型，其生产函数形式如下：Y=CX在此模型中，Y代表地区生产总值GDP（亿元）；X1为就业人数（万人）；X2为全社会固定资产投资额（亿元）；X3为技术成交额（亿元）代表技术进步；X4为社会消费品零售总额（亿元）；X5为净出口总额（亿美元）；X6为图书发行量（万册）；X7为一般教育支出（亿元）；X8为农业总产值（亿元）；X9为工业总产值（亿元）；X10为能源消费总量（万吨标准煤）；X11为国际旅游外汇收入（百万美元）；X12为产业结构变化指数（%）。α1代表劳动产出弹性系数；α2代表资本产出弹性系数；α3代表技术进步产出弹性；α4代表消费产出弹性；α5代表对外经济贸易产出弹性；α6代表文化产出弹性；因考虑的变量较多，为方便实证分析，同时避免异方差性，将模型（1）等式两侧采取对数处理，得到含有随机扰动项μ的线性模型为：lnY（四）研究方法本文选用主成分分析法和回归分析，从综合和具体两个角度研析影响云南经济增长的主要因素。主成分分析，最初是霍特林在1933年提出。在损失很少信息先决条件下，运用降维思想，把多个指标转化为几个极具代表性的综合指标，该综合指标即为主成分，且每个主成分都是最初变量的线性组合。回归分析，依据相关关系的具体形态，选取一个合适的数学模型，能确凿指出因变量与自变量间相互关系的具体形式，从而近似地表达变量间的平均变化关系，从而可根据回归模型从已知量估计和预测未知量。四、实证分析（一）主成分分析由于研究的解释变量较多，各变量之间可能存在一定相关性，故选择用主成分分析法处理数据，以期用较少但最主要的变量描述云南经济增长的影响因素。根据Eviews软件得到各自变量的相关阵（见图1）：图1因变量相关系数矩阵由图1得知，除个别变量间相关系数绝对值在0.4~0.6之间，大多自变量间的相关系数都高达0.9以上，这表明所选取的变量间存在较为复杂的关系。因此，需进行主成分分析以找出可以含括原变量绝大局部信息的主成分因子，从而根据因子得分发现影响云南经济增长的主要因素。同时该数据集对数形式的KMO和巴特利特检验中p值近似为0，小于5%的显著性水平，则通过检验，故可用主成分法分析该数据集，得到总方差解释结果（见图2）及碎石图（见图3）如下所示：图2总方差解释结果图3碎石图由图2，第一个主成分方差贡献率（Proportion）为85.25%，第二个主成分方差贡献率为8.82%，贡献率累计（CumulativeProportion）达94.07%。根据累计方差贡献率大于85%原则且满足特征值（Value）大于1的条件，选择第一和第二主成分便可以代表原解释变量将近所有的信息，并且由图3所示的碎石图，更精准地支持这两个主成分信息综合状况较好的结论。根据成分矩阵，把各成分与各变量一一相对的数据作为被除数，该成分对应的特征值的算术平方根作为除数，两者相除得其标准化变化系数（见表3），以此建立各主成分与标准化原始变量的线性表达式，其中PC1、PC2分别表示第一、二主成分，其表达式为：PCPC表3主成分系数及标准化系数变量成分系数标准化变换系数PC1PC2PC1PC2lnlnlnlnlnlnlnlnlnlnlnln0.3107490.3109310.1758800.3118740.2838250.1811780.3115850.3109410.3090760.3047040.3105380.294277-0.034143-0.0438830.722349-0.0071790.238534-0.614888-0.014377-0.033487-0.099427-0.119335-0.0300740.1171440.0971540.0972110.0549880.0975060.0887360.0566440.0974150.0972140.0966310.0952640.0970880.092004-0.033192-0.0426610.702238-0.0069790.231893-0.597769-0.013977-0.032555-0.096659-0.116013-0.0292370.113883第一主成分PC1的线性表达中，除了技术进步lnX3和文化lnX6的系数相对较小外，其余变量的系数值大小相当，故PC1可以看作lnX1、lnX2、lnX4、lnX5、lnX7、lnX8、lnX9（二）回归分析1、OLS回归参数估计对云南省1996-2019年度各原始经济指标数据，采用对数处理后使用Eviews软件得到云南省各序列变量的线性图（见图4）。从图中可以看出云南省1996-2019年各年度GDP及各影响因素的差异明显，但除极少数自变量外，其变动的方向基本相同，相互间可能存在一定的相关性，同时GDP与各影响因素之间也很大程度上存在着一种线性关系。所以，有理由将地区生产总值与其各影响因素之间的关系模型设定为对数线性回归模型形式。以上文所述为基础，使用Eviews软件，采用普通最小二乘法（OLS）估计模型参数，得到回归结果（见图5）。根据图5，估计的模型可写为：lnY图4对数型地区生产总值及影响因素数据线性图图5原始OLS回归结果2、回归模型检验（1）拟合优度检验以图5回归结果为依据：该模型下的可决系数R2=0.999814，调整的可决系数R2=0.999495，表明上述估计的结果对样本观测数据拟合程度非常好。同时，对于回归方程显著性检验的F统计量相对应的p值约等于零，小于5%的显著性水平α，则认为偏回归系数不同时为0，因变量lnY然而，从经济意义角度检验，某些偏相关系数的经济意义存在问题。回归结果表明：在其他变量维持原水平时，就业人数每增加1%，云南省地区生产总值平均减少0.1361%，这与实际情况相悖；净出口额每增加1%，云南省GDP平均减少0.0075%，这也与实际现象不符；能源消费总量每增加1%，云南省GDP应该相应增加，而此结果显示平均减少0.0115%，和理论关系相反；国际旅游外汇收入每增加1%，云南省GDP平均减少0.0112%，与实际情况相矛盾；产业结构变化指数应该与GDP是正向联系，但此结果显示为负向；其余自变量与因变量之间的变化关系同实际中观测的相一致。故上述估计的模型还需进一步检验。（2）多重共线性检验由于文本考察的因变量较多，各因变量之间大概率存在多重共线性问题，即模型各解释变量之间存在精确的线性相关关系或近似的线性相关关系。为证实模型（*）是否存在多重共线性，用Eviews软件进行计算，输出自变量相关系数矩阵（见图6）。根据图6可知，自变量两两之间的相关度都普遍很高，表明确实存在多重共线性。图6因变量相关系数矩阵在已知存在多重共线性问题基础上，为进一步了解其性质，计算每个自变量的方差扩大因子（VIF）。经验法则表明，若VIF≥10，则说明自变量与其余自变量间多重共线性确实严重。Eviews计算得到方差扩大因子结果如下图（见图7），因在将每个lnXi变量分别作为被解释变量对剩余lnXi变量进行回归时，把截距项加入到模型中，所以应关注图7中最后一列的CenteredVIF，即中心化的方差扩大因子。由图7可知，除变量ln因此，欲使模型更合理有效，还应采取对策补救此问题，以尽可能降低该对数多元回归模型中存在的多重共线性。为避免删除重要解释变量而引起设定误差，故文本采用逐步回归法。图7方差扩大因子结果图（三）逐步回归逐步回归法，首先将因变量与每一个自变量做一元回归；其次，选取对因变量贡献最大的自变量所对应的简单回归方程，然后在该简单方程中依次引入其余自变量，简言之就是逐步回归筛选同时弃掉造成多重共线性的变量。其基本思想是通过相关系数、拟合优度和标准误差三角度综合判断一类别简单回归，最终得出最优模型。在逐步回归过程中，通常有以下标准进行筛选留舍变量：其一，若引入的新变量使R2得以明显增加，且仍能保证其他回归参数在统计和经济理论中合理，则认为该变量可考虑继续保留其二，若引入的新变量使R2提高不明显，且未影响到其他回归参数的效用，则认为不必保留多余变量其三，若引入的新变量使R2改进微弱，同时显著地影响了其他回归参数的符号或数值，则认为引入该变量后会造成模型严重共线性经综合考量和比较，在引入新变量后，保留使得R2改进最大，同时对原有变量显著性影响不太大的变量，从而尽量在最终模型中留存下来的变量不仅是重要的，而且是不会造成严重多重共线性的。在构建因变量lnY与每一个自变量的简单回归方程时发现，变量lnX4因此，在lnY与lnX4的一元回归方程基础上lnY=−3.0934+0.6205图8最终OLS回归结果（四）结果分析根据主成分分析，得到两个对原始变量信息综合极具代表的主成分变量PC1和PC2，分别从生产消费和技术进步两个综合层面来解读云南省经济增长的影响因素。经过逐步回归，得到云南省GDP及其影响因素的多元对数回归模型，根据回归模型和结果可知：调整可决系数R2=0.999764，表明该模型拟合程度很好，各解释变量的经济意义也与实际情况吻合，由此可认为该模型用以研析云南省经济增长的影响因素是合理的。并且但最终模型中并没有包含代表技术进步的变量lnX3以及旅游业因素lnX11，lnY由图6结果显示可知：该一元回归模型可决系数R2=0.998594，拟合优度非常图6新OLS回归结果五、结论及建议（一）结论经过上述实证回归分析，得到云南省1996-2019年度地区生产总值及其影响因素的多元回归模型，可以得出以下结论：1、从宏观看，生产消费对云南经济增长影响程度比科技大。根据主成分分析结果，PC1绝大部分系数均在0.9及以上，虽然PC2的最大系数为0.7022远大于同组其他系数，但仍与第一主成分有差距，由此可知从主成分角度看，生产消费是影响云南经济增长的主要因素。2、各影响因素贡献程度存在差异，劳动力投入占比大。根据模型（**），在保持其他因素不变前提下，除劳动力产出弹性、物质资本产出弹性、消费产出弹性、教育产出弹性和农业产出弹性值较高外，其余因素投入在总产出中的贡献率并不高，尤其对于文化方面的投入最少。其中，劳动产出弹性系数最大，值为α1=0.6205，远超过其余弹性系数，表明劳动密集型产业仍是云南省的主导产业，其次是农业产出弹性系数，值为3、物质资本投入力度不足，农业发展前景更为明朗。根据模型（**）可知，物质资本产出弹性系数α2=0.1066，表明在其他投入不变情况下，物质资本投入对总产出的贡献仅为0.1066%；相比之下，农业产出弹性系数α8=0.4666远大于资本产出弹性，这说明在云南省的经济发展中，4、消费水平略显低迷，对外经贸亟待加强。根据模型（**）可知，消费产出弹性系数为α45、文化贡献率较低，教育支出有待提高。根据模型（**）可知，文化方面对云南省GDP的贡献为0.037%，对云南经济增长促进作用薄弱；虽然教育产出弹性系数略大于文化产出弹性，但综合比较下云南省教育支出方面仍待提高。6、技术进步产出弹性系数较小，旅游业发展未显优势。根据模型（***）可知，技术投入在总产出中的贡献率较小，表明云南省现如今的高新技术产业发展力度和程度不够，导致其在整体经济中占比偏低。同时，旅游产出弹性系数属于中下水平，未能彰显云南旅游优势，促进经济增长。（二）建议针对上述结论和问题，再结合云南省自身优势和发展现状，提出以下几点可供参考的建议及对策：1、加强教育投资力度，提高劳动者综合素质。在如今竞争愈演愈烈的趋势下，随着人才市场对应聘者素质要求的不断提高，以及现阶段我国人口红利的逐渐耗尽，云南省劳动密集型产业将会逐渐失去原有优势。因此，云南省未来的经济发展，在注重劳动力的“量”同时更应注重“质”，加强教育投入力度，致力开展素质教育，提升劳动者文化知识水准。2、扩大物质资本投资规模，增加投资力度，合理优化投资结构。投资对于经济发展来说是必要的，若只注重人才的发展，会导致劳动力与物质资本的不对称，那么经济就难以持续前进发展。因此，在加大云南省物质资本的投资时，要注重均衡劳动力和物质资本间的对称性，合理优化投资结构，鼓励企业扩大经营。3、积极发挥旅游优势，增加居民消费支出。近年来，旅游越来越成为人们日追求的美好生活需求，享有“彩云之南”美誉之称的云南省更是诸多旅游者们的首选之地。因此，云南省应把握地理位置、气候宜人、风景优美、人文情怀等优势，极力推动云南旅游业发展，发挥云南旅游优势，从而促进提高消费水平；此外，相关部门应采取措辞，如推进社会保障制度建设何鼓励信贷消费，以此提高居民消费积极主动性和消费强度。4、加大对外开放力度，积极发展对外经贸。回顾中国历史，闭关锁国政策带来的惨痛教训仍旧历历在目，所以想要经济持续稳健发展，就必须打开国门，对于一个地区的经济发展也是如此。云南省地处祖国西南边界，周边毗邻多个省份和国家，该得天独厚的地理位置是推动云南省积极发展对外经济贸易的最大优势，故云南省应积极鼓励支持“引进来与走出去”相连结的政策，提高对外开放水准，从而拉动对外经济贸易的发展。5、增添科学技术的投入和引进，增强技术水平对经济增长的效力。俗话说科技兴则国兴，尤其在当今科技不断普及创新的信息时代，我国也正处于科学发展的上升期，就必须注重加强技术进步。就云南省目前的科技水平看，在其未来的发展中应重视加大科技投入力度，不断学习和提高技术进步，引进高新技术人才，进一步引导和帮扶当地企业加强科技研发创新和品牌建设，提高核心竞争力，促进技术进步对云南经济增长发挥重要功效。六、结束语本文仅以一个省份为例，来研析影响经济增长的因素主要集中于哪些方面，并尝试探求经济增长与其各影响因素之间的关系，进而突出关于“经济增长”有关分析的重要性；同时，想借此分析，让更多地区、省份在经济发展上更加注重各方面的完善改优。当然，研究经济增长的影响因素及其两者的关系不只是针对某一特定地域，而是对于整个国民经济发展状况分析中，都是十分必要更是不可忽视的，这也表明越来越多的经济学者们对某一地区或国家的经济现状、未来的发展前途程度