第七小组对我国技术进步与经济增长的关系研究

计量经济学课程论文题目：对我国技术进步与经济增长的关系研究小组成员：罗征勇张佳丽张洁对我国技术进步与经济增长的关系研究绪论：当今世界的经济发展已步入知识经济时代，从长远的角度看，不是资本的积累和劳动力投入的增加，技术进步才是经济可持续性增长的推动力量。大量的理论研究和经验资料使我们认识到技术进步才是经济增长不竭的源泉和动力，然而在我国二十多年保持的高速稳定的经济增长中，技术进步的贡献率相比较发达国家甚至是有些发展中国家都是较低的。因此本文通过采用Cobb-Douglas生产函数和Solow余值法对我国经济增长的因素进行了分析和研究，提出了促进科技投入——技术进步——经济增长实现良性循环的一些措施。一、现代经济增长中的技术进步（一）技术进步因素的测定——Solow余值法到目前为止,人们对经济增长的定义还不尽相同，但是一个能被大多数人所接受的定义是：经济增长是指一个经济系统所产生的物质产品和服务产品在一个较长时期内的持续增长。推动经济增长的因素有很多，但是其内在机制在于不断地技术进步及其扩散的多重效应。现代经济学将技术进步定义为：在全部经济增长中，把由于要素投入量的增加而引起的经济增长部分扣除掉之后，所有其它作用之和，也就是全要素生产率(TFP)。诺贝尔经济学奖获得者索罗（Solow）用总量生产函数的方法，第一次定量分析了技术进步对经济增长的贡献，从而引发了后来许多经济学家如罗默（Romer）、卢卡斯（Lucas）等人对技术进步的研究。索罗在其1957年的论文《技术变化与总量生产函数》[1]中把影响经济增长的因素归纳为三个：资本的积累，劳动的质和量的提高以及反映广义技术进步的全要素生产率。他利用改进了的Cobb-Douglas生产函数推导出：γ=y-α·k-β·l（1）其中γ为技术进步速度；α、β为资本与劳动的产出弹性；y、k、l分别为产出、资本和劳动数量的增长速度。显然，在（1）式中是将资本与劳动数量增长之外的所有因素全部归入“技术进步”之中，这就是著名的“Solow余值”公式。尽管Solow余值法存在不少缺陷，但由于它揭示了经济增长的基本规律及它的易操作性，该方法仍然得到广泛的应用。技术进步对经济增长的贡献是一项直接反映技术进步对增长影响的综合指标，它的定义由下式给出：EA=γ/y×100﹪（2）它是由（1）式两边同除以y后得到的：γ/y=1-α·k/y-β·l/y（3）（二）技术进步对经济增长的巨大促进作用经济的发展是由要素的投入和技术进步共同推动的。技术进步是一个连续不断的过程，它包括技术的发明、创造以及新技术的扩散，它能够提高资源的配置效率，使同样数量的要素投入获得比以前更多的产出，从而促进经济的增长。而且从理论上讲，要素投入的增长是有限的，而技术进步可以是无限的。因此，随着经济的发展，要获得持续稳定的经济增长，就必须依靠技术进步。对工业化国家的许多研究表明，一个国家在经济发展的早期阶段主要依靠资金和劳动力等有形资本的增长来促进经济增长，这是因为经济增长还没达到均衡状态。但随着经济日益走向成熟，有形资本的边际生产率会减小，技术进步等无形资本对经济增长开始起显著作用，对经济增长的贡献变得越来越大。如美国1921-1941年为33.8﹪，1941-1948年为50.08﹪，1948-1953年为53.8﹪，1953-1964年为44.6﹪，1964-1969年为71.9﹪[2]。世界各主要资本主义国家进入50-70年代，技术进步对经济增长的贡献一般都已超过劳动力投入和资本投入的总和，达50﹪以上。进入80年代，技术进步贡献进一步提高，上升到60﹪-80﹪。我国技术进步对经济增长的贡献虽然同发达国家比有较大差距，但就我们自身的情况来看，技术进步在推动经济增长中所占的比重也是不断上升的。二、我国技术进步对经济增长贡献率的实证分析（一）建立模型利用改进了的C-D生产函数Y=A(t)kαlβ给出我国的经济总产出函数：Y=Aeλtkαlβ（4）其中A、λ、α、β为非零常数，具有一定的经济意义，t、k、l分别表示时间变量、资本投入变量和劳动投入变量。对（3）式两边取自然对数得：㏑Y=㏑A+λt+α㏑k+β㏑l（5）（4）式中的α和β分别为资本和劳动的产出弹性。经济增长中各要素的产出弹性是分析经济增长中技术进步贡献率的关键。所谓某种要素的产出弹性是指在一定的技术和其他要素保持不变时，该种要素的投入增长1﹪时，所导致的总产出增长的百分比，用以反映总产出对该要素变化的反映敏感程度。（二）数据的取得本文选取了1981-2002年我国经济增长的有关数据，数据主要来源于《中国统计年鉴》或计算所得。其中总产出用我国历年的国内生产总值代替，资本实际使用量用固定资产投资总额代替，劳动量用我国历年年底就业人员数代替。也就是假定，固定资产的使用和劳动者个体劳动是没有差别的，而事实上，这种差别都通过技术进步来反映。因为现代生产中不同时期资本使用效率的改善与劳动者素质的提高，往往就是技术进步的结果。因此，本文直接采用我国历年固定资产投资总额和就业人员数分别代替（4）式或（5）式中的资本变量与劳动变量有其合理的一面。另一方面，由于所使用的历史数据越长，测定的结果的可信度也就越高，考虑到1981年以来的相关统计资料比较齐全，故采用1981年至2002年的数据进行测算。所用数据见表1。表1我国1981-2002年相关统计数据年份（年）国内生产总值Y（亿元）固定资产总额K（亿元）就业人数L（万人）㏑Y㏑K㏑L19814862.4961437258.4892876.86797410.6856819825294.71230.4452958.5744627.11509510.7209519835934.51430.1464368.6885387.26550010.7458319847171.01832.9481978.8778007.51365510.7830519858964.42543.2498739.1010167.84117810.81723198610202.23120.6512829.2303598.04578010.84509198711962.53791.7527839.3895328.24057010.87394198814928.34753.8543349.6110148.46670010.90291198916909.24410.4553299.7356138.39172110.92105199018547.94517.0647499.8281128.41560411.07827199121617.85594.5654919.9812738.62953911.08967199226638.18080.16615210.190108.99716011.09971199334634.413072.36680810.452609.47825111.10958199446759.417042.16745510.752779.74344211.11922199558478.120019.36806510.976419.90445211.12822199667884.622913.56895011.1255610.0394811.14114199774462.624941.16982011.2180510.1242711.15368199878345.228406.27063711.2688810.2543611.16531199982067.529854.77139411.3153010.3041011.17597200089468.132917.77208511.4016410.4017711.18560200197314.837213.57302511.4857110.5244311.198562002104790.643499.97374011.5597210.6805111.20830说明：表中数据来源于《中国统计年鉴》（2003年）(三)实证研究1、检验时间序列的平稳性和相互之间的协整性利用Eview软件分别对lnY、lnK、lnL进行单位根检验结果如下：AugmentedDickey-FullerUnitRootTestonlnYADFTestStatistic-2.0860201%CriticalValue*-4.50005%CriticalValue-3.659110%CriticalValue-3.2677AugmentedDickey-FullerUnitRootTestonlnKADFTestStatistic-3.0125291%CriticalValue*-4.50005%CriticalValue-3.659110%CriticalValue-3.2677AugmentedDickey-FullerUnitRootTestonlnLADFTestStatistic-0.9168791%CriticalValue*-4.50005%CriticalValue-3.659110%CriticalValue-3.2677可以看出三者都是非平稳的，但是lnY、lnK和lnL都是二阶单整的，进而进行协整关系的检验，用Eview软件对出（5）式做OLS估计，对残差E做单位根检验，得如下结果AugmentedDickey-FullerUnitRootTestonEADFTestStatistic-2.7111991%CriticalValue*-2.68895%CriticalValue-1.959210%CriticalValue-1.6246可以看出残差E是平稳的，因此这几个变量所做的回归不会导致伪回归。2、C-D生产函数中参数的确定直接利用表1中的数据，利用Eview软件，采用最小二乘法可得（5）式的估计：㏑Y=-1.7789+0.0349t+0.5952㏑K+0.5623㏑L（6）t=(-0.518)(1.951)(6.536)(1.730)R2=0.9957172R=0.995004F=1395.043DW=0.714773、经济意义的检验从回归结果可以看出㏑K和㏑L的系数都在0和1之间，是符合经济意义的。4、统计推断检验（1）拟合优度检验因为R2=0.995717,说明变量t、㏑k、㏑l与㏑Y是高度线性相关的，表1中资料的拟合优度很好。（2）回归参数显著性检验（t-检验）因为∣t1∣=1.951＞t0.05(18)=1.734,说明时间因素t对㏑Y的影响是显著的，也就说是随着时间的进展，技术进步对我国经济增长的作用是显著的，我国二十多年经济增长的依托就在于科学技术在社会生产中的广泛应用。因为∣t2∣=6.536＞t0.01(18)=2.552，说明资本因素㏑k对㏑Y的影响是高度显著的，也就是说我国经济增长的关键因素是资本投资的不断增加。因为∣t3∣=1.730＜t0.05(18)=1.734，说明劳动因素㏑l对㏑Y的影响不是很显著的，有可能是数据的真实性不太好，同时也说明劳动者的增长对经济的影响不如其他两个变量。（3）回归方程的显著性检验（F-检验）因为F=1395.043＞F0.01(3,18)=5.09,说明回归方程（6）式是显著成立的。5、计量经济学检验（1）异方差检验直接用Eview做ARCH检验，看方程是否存在异方差。选择滞后阶数3，得出(n-p)R2=3.346298，查表得）（3205.0=7.81473。由(n-p)R2＜）（3205.0可知方程不存在异方差。（2）自相关检验由前面所做的回归知道DW=0.71477，在α=0.05水平下查表，n=22,k’(解释变量个数)=3，得下限临界值：dL=1.053，上限临界值：dU=1.644，因为DW=0.71477dL=1.053，根据判定区域知，这时随机误差项存在正的一阶自相关。运用广义差分法重新估计模型，由DW=0.71477，根据21ˆDW，计算出ˆ=0.643。用EViews生成DlnY=lnY-0.643*lnY（-1）Dt=t-0.