中国经济发展影响因素实证分析.doc

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Y=F（. K，. L， H，R）。在这个函数中，. Y是总产出，.K、L,H和R分别是物质资本存量、劳动力投入量和人力资本存量, R&D资本投资。采用柯布道格拉斯函数形式. Y= AkLHRU其中. ,、,分别表示物质资本产出、劳动产出和人力资本产出的弹性，代表R&D投资产出的弹性，U代表误差项,。如果两边取对数可得用于估计的线性方程：. lnY=lnA+ lnK+ lnL+ lnH+lnR+Ui选取1980 2001年数据作为样本空间，总产量用当年国内生产总值衡量，物质资本存量由全社会固定资产投资衡量，劳动力投入选取的是全国参与就业的人数。R&D资本投资选取的是国家财政用于科学研究的支出，另外，选取接受高等教育的人数和留学归国人员作为人力资本的衡量标准，因在高等学校里接受教育的大学生、研究生并不能或很少直接为GDP贡献人力资本，但一旦毕业投入工作，将成为该年度经济增长的重要动力因素之一。此外，当年留学归国人员应成为人力资本存量的一部分。三.模型估计结果1平稳性检验 首先,对变量y(GDP)进行平稳性检验: 从图中看出，该序列可能存在趋势项，因此选择ADF检验模型3进行检验，估计结果如下ADF Test Statistic 1.733069 1% Critical Value*-3.83045% Critical Value-3.029410% Critical Value-2.6552从图中可以看出，在3个显著性水平下，检验统计量大于相应临界值，从而不能拒绝原假设，表明序列存在单位根，是非平稳序列。其次，对回归的残差项进行平稳性检验ADF Test Statistic-3.130508 1% Critical Value*-2.6968 5% Critical Value-1.9602 10% Critical Value-1.6251*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(ET)Method: Least SquaresDate: 06/25/07 Time: 10:03Sample(adjusted): 1983 2001Included observations: 19 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. ET(-1)-1.2877310.411349-3.1305080.0065D(ET(-1)0.4582840.3558451.2878750.2161D(ET(-2)0.3505730.2821411.2425470.2319R-squared0.447724 Mean dependent var-175.5268Adjusted R-squared0.378690 S.D. dependent var1872.920S.E. of regression1476.296 Akaike info criterion17.57640Sum squared resid34871201 Schwarz criterion17.72552Log likelihood-163.9758 Durbin-Watson stat1.987399 检验表明，尽管等数据一般不是平稳的，但检验统计值为-3.130508，其绝对值大于临界值，残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明国内生产总值（），是物质资本存量（）、劳动力投入量（）和人力资本存量（）, R&D资本投资（）之间存在着协整关系，这些非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的，这些变量建立的模型有意义。模型的估计及修正对lnY=lnA+ lnK+ lnL+ lnH+lnR+Ui进行估计，数据选取年的数据。Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 06/22/07 Time: 13:55Sample: 1985 2005Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-8.4243833.453412-2.4394380.0267K10.6758980.1068146.3278160.0000L11.2116990.3328493.6403840.0022R10.1682930.1421591.1838340.2538H1-0.1281470.084587-1.5149690.1493R-squared0.994821 Mean dependent var10.72953Adjusted R-squared0.993527 S.D. dependent var0.973213S.E. of regression0.078302 Akaike info criterion-2.052218Sum squared resid0.098100 Schwarz criterion-1.803522Log likelihood26.54829 F-statistic768.3862Durbin-Watson stat0.908127 Prob(F-statistic)0.000000该模型的R2=0.994821,修正的可决系数等于0.993527,F检验值明显显著,但R1,H1的t检验不显著，且H1的符号与预期相反，这表明可能存在严重的多重共线性。计算K1,L1,H1,R1的相关系矩阵，如下H1K1L1R1H110.9013176420040.8002737613870.927916664624K10.90131764200410.9155170248670.984232074637L10.8002737613870.91551702486710.8858367719R10.9279166646240.9842320746370.88583677191 由相关矩阵可以看出，各解释变量之间的相关系数较高，证实确是存在严重多重共线性。变量K1L1H1R1参数估计值0.8764226.8105161.5234451.141091t统计量42.5655311.732568.25983120.45802可决系数0.9896220.8787130.7821720.956574修正可决系数0.9890760.8723290.7707070.954289其中，加入K1的方程R2最大，以K1为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如下表所示变量变量K1L1H1R1修正可决系数K1,L10.743632(18.61121)1.1961333.6300980.993343K1,H10.92815519.77920-0.112223-1.2231340.989354K1,R10.9059507.588432-0.039729-0.2512890.988509经过比较，新加入L1方程修正的可决系数为0.993343，改进最大，而且个参数的T检验均显著，选择保留，再加入其他新变量逐步回归，结果如下图：K1 L1H1R1修正可决系数K1 L1 H10.78421814.065191.1467213.452458-0.076145-1.0411470.993374K1 L1 R10.6979996.3587731.2292483.5621460.0564520.4479220.993033在，基础上加入后的方程修正的可决系数虽略有增大，但的检验变得不显著，甚至连的符号也变得不合理，加入后修正的可决系数下下降，参数的检验不显著，说明，引起多重共线性，应予剔除。最后修正多重共线性的结果为:LnY=-9.687680+0.74363lnK+ 1.196133lnL+ +Ui Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 06/23/07 Time: 11:22Sample: 1985 2005Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-9.6876803.306135-2.9302130.0089L11.1961330.3295043.6300980.0019K10.7436320.03995618.611210.0000R-squared0.994008 Mean dependent var10.72953Adjusted R-squared0.993343 S.D. dependent var0.973213S.E. of regression0.079406 Akaike info criterion-2.096915Sum squared resid0.113496 Schwarz criterion-1.947698Log likelihood25.01761 F-statistic1493.125Durbin-Watson stat0.797414 Prob(F-statistic)0.000000该模型，表明存在正的自相关，上述模型剔除重要变量过多，且修正了多重共线性的模型人存在严重的自相关，整体上模型很不理想，考虑对模型本身进行修正，1）. 理论上，一般认为人力资本存量对经济增长有重要作用，所以，本文选取H1为一个解释变量的，但模型中另一个解释变量劳动力投入L1选取的是全国参与就业的人数，而H1为研究生毕业人数，留学归国人员，高等学校毕业人数之和，这三类人群均是每年参与就业的人群的一部分，也就是说L1包含H1，所以H1,L1可能有共同变化趋势,导致多重共线性的产生，2）.教育投资对人力资本形成的重要作用。加大人力资本投资，才能增加人力资本存量。人力资本投资，是通过投资形成在劳动者身上的凝固的工作智能和技能，它具有生产性,作用的结果是使国民收入增加。所以，避免多重共线性，H1用人力资本投资代替，可用国家财政教育经费来反映，模型修正为考察全社会固定资产投资，劳动力投入，人力资本投资，研发（R&D）资本投资对经济增长的作用。所以,调整后模型为:lnY=lnA+ lnK+ lnL+ lnH+ LnR+Ui新模型参数的估计如下：Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 06/25/07 Time: 09:24Sample: 1980 2001Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C4.9085403.1851241.5410830.1417K10.3605870.0675315.3395420.0001L1-0.1930530.311541-0.6196710.5437H10.5618570.1253994.4805490.0003R10.0961430.0840191.1443000.2684R-squared0.998417 Mean dependent var10.03530Adjusted R-squared0.998044 S.D. dependent var1.095720S.E. of regression0.048457 Akaike info criterion-3.019543Sum squared resid0.039918 Schwarz criterion-2.771579Log likelihood38.21498 F-statistic2680.082Durbin-Watson stat0.898700 Prob(F-statistic)0.000000该模型的R2=0.99841,修正的可决系数等于0.99804,F检验值明显显著,但L1的t检验不显著，且L1的符号与预期相反，这表明可能存在严重的多重共线性。计算K1,L1,H1,R1的相关系矩阵，如下K1L1H1R1K110.9024385175090.9833468911120.97996492306L10.90243851750910.9361511401640.881772887558H10.9833468911120.93615114016410.982440681681R10.979964923060.8817728875580.9824406816811由相关矩阵可以看出，各解释变量之间的相关系数较高，证实确是存在严重多重共线性变量K1L1H1R1参数估计值0.9182196.1387691.5234451.318997t统计量38.014609.31178839.6721520.51631可决系数0.9897270.8525210.905590.965590修正可决系数0.9890420.8426890.999300.963296其中，加入K1的方程R2最大，以K1为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果如下表所示变量变量K1L1H1R1修正可决系数K1,L10.80365217.069110.9144982.6964090.992272K1,H10.4514688.4814930.5221318.9170930.989354K1,R10.7420586.3984740.2614331.5500300.989979经过比较，新加入L1方程修正的可决系数为0.992272，改进最大，而且个参数的T检验均显著，选择保留，再加入其他新变量逐步回归，结果如下图：K1 L1R1H1修正可决系数K1 L1 R10.4535347.8780670.0271140.1264910.5160216.6500960.998109K1 L1 H10.5601087.6870880.8403712.7959670.3638044.2905550.995972在，基础上加入后的方程修正的可决系数虽略有增大，但L的检验变得不显著,加入后修正的可决系数提高，参数的检验均显著，说明1引起多重共线性，应予剔除。Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 14:00Sample: 1980 2001Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-6.0264012.937318-2.0516680.0550K10.5601080.0728637.6870880.0000L10.8403710.3005662.7959670.011910.3638040.0847924.2905550.0004R-squared0.996547 Mean dependent var10.03530Adjusted R-squared0.995972 S.D. dependent var1.095720S.E. of regression0.069545 Akaike info criterion-2.330714Sum squared resid0.087058 Schwarz criterion-2.132343Log likelihood29.63786 F-statistic1731.651Durbin-Watson stat0.927617 Prob(F-statistic)0.000000 最后修正多重共线性的结果为Ln Y= -6.026401+0.560108n（）0.840371（）0.363804（）+ utT= (-2.051668) (7.687088) (2.795967) （4.290555）3.异方差检验(1)WHITE 检验;White Heteroskedasticity Test:F-statistic1.700749 Probability0.192915Obs*R-squared12.33206 Probability0.195230Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/25/07 Time: 10:50Sample: 1980 2001Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-92.2920471.85201-1.2844740.2232K1-9.5789862.867946-3.3400160.0059K12-0.1231360.043345-2.8408340.0149K1*L10.9639150.2880083.3468330.0058K1*10.2269260.0955352.3753100.0351L117.4762314.531691.2026290.2523L12-0.8217000.732718-1.1214420.2840L1*1-1.5267950.590431-2.5859000.0238114.861535.8006692.5620380.024912-0.0119700.033132-0.3612910.7242R-squared0.560548 Mean dependent var0.003957Adjusted R-squared0.230959 S.D. dependent var0.004175S.E. of regression0.003661 Akaike info criterion-8.078965Sum squared resid0.000161 Schwarz criterion-7.583036Log likelihood98.86861 F-statistic1.700749Durbin-Watson stat2.489988 Prob(F-statistic)0.192915Obs*R-squared=12.33206=nR2 （9）=,所以不能拒绝原假设，表明不存在异方差。 4.自相关检验Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 14:00Sample: 1980 2001Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-6.0264012.937318-2.0516680.0550K10.5601080.0728637.6870880.0000L10.8403710.3005662.7959670.011910.3638040.0847924.2905550.0004R-squared0.996547 Mean dependent var10.03530Adjusted R-squared0.995972 S.D. dependent var1.095720S.E. of regression0.069545 Akaike info criterion-2.330714Sum squared resid0.087058 Schwarz criterion-2.132343Log likelihood29.63786 F-statistic1731.651Durbin-Watson stat0.927617 Prob(F-statistic)0.000000DW=0.927617=1.053,所以，存在正的自相关，用Cochrane-Oecutt迭代发进行检验，结果如下Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 13:27Sample(adjusted): 1981 2001Included observations: 21 after adjusting endpointsConvergence achieved after 17 iterationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-6.1991704.018696-1.5425820.1425K10.6040680.1233844.8958550.0002L10.8517820.4111192.0718640.054810.2966490.1474282.0121700.0614AR(1)0.4831750.2943391.6415610.1202R-squared0.997491 Mean dependent var10.11212Adjusted R-squared0.996864 S.D. dependent var1.060323S.E. of regression0.059381 Akaike info criterion-2.605445Sum squared resid0.056417 Schwarz criterion-2.356749Log likelihood32.35717 F-statistic1590.256Durbin-Watson stat1.698829 Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots .48其中， =1.669DW=1.6988294-du,广义差分模型中已经无自相关，不必再迭代，同时，R2,T, F等统计量也达到理想水平。经过修正后的模型为：Ln Y= -6.199170+0.604068n（）0.851782（）0.296649（）+ utT= (-1.542582) (4.895855) (2.071864) （2.012170）Adjusted R-squared0.996864四模型的经济意义分析通过模型我们可以看出：第一，在我国的经济增长中，劳动产出的贡献最大，劳动产出弹性为0.851782，表示，劳动力每增加，平均来说增加0.851782，其次是物质资本产出的贡献，表示固定资产投资每增加，平均来说增加0.604068.、人力资本投资产出的贡献相对较小，其弹性为0.296649，其经济意义是人力资本投资每增加，平均来说增加0.296649。第二，人力资本对经济增长的影响只有0.296649，这说明我国资本存量太小，相对实物资本和劳动力存量来说，比例太小，没有形成规模，因而对经济增长贡献也相对较小。这与我国现实状况比较相符：1. 我国的经济发展取得了举世瞩目的成就，但应该看到，我国经济增长在很大程度上是依赖于投资刺激和发展劳动密集型产业。客观地说，我们对资本的认识大部分还是停留在物质资本的层面，而经济活动的发展已使资本由物质资本演变为实业资本、金融资本、无形资本、人力资本五种形式。不包括人力资本的资本概念是不完整的。同理，不包括人力资本经营在内的资本经营也是不完整的。因此，我们今天要特别强调人力资本经营的作用和意义。2、政府在教育方面的人力资本投资总水平低，投入量少。虽然近年来政府用于教育的投资总量没减少，但相对于发展和需要来说教育供给十分不足。也正因为这样，使得一些地区经济发展水平低。3、企业人力资本投资不足人力资本增值程度低。很多企业没有认识到人力资本投资的高回报率，有许多企业只是使用人，不对职工进行培训，甚至片面地认为职工教育是社会的事，把职工培训视为种负担，从而导致人力资本投资不足。五政策建议（一）作为发展中国家，我们要对人力资本给予高度重视，要进一步提高认识，转变观念，营造聚才环境。在发展中国家发展的早期和中期,发展因素中最缺乏的是物质性资本,比较容易见效益的也是物质性资本。但是，在经济发展处于更高阶段时，人力资本会越来越重要，因此，我们应在提高认识的基础上制定人力资本经营战略。要用人才、科教兴国的战略去发展经济。（二）要充分认识教育投资对人力资本形成的重要作用。加大人力资本投资，才能增加人力资本存量。对于政府来说，应该调整公共教育的投资方向和结构，提高财政性教育经费的使用效率。 对于企业来说，应该加大企业教育培训的投资力度，促进专业化、高层次人力资本的形成。 对于个人来所，应采取积极措施鼓励个人进行人力资本投资。（三）、要学会进行人力资本经营。一个单位的发展靠人才，而人才的形