数量经济技术经济精选(九篇)

第1篇：数量经济技术经济范文

【关键词】数量经济学 数据挖掘 区别 联系

一、数量经济学与数据挖掘基本概念

（一）数量经济学

随着我国经济的发展，国家经济的高效运转越来越离不开数学，例如就当前惨淡的股票市场来说，数学在其中发挥着巨大的作用。数学应用到经济学中，经济学领域内产生了数量经济学。在我国数量经济学的发展以1979年中国数量经济研究会成立为标志，历经近四十年的发展，具有鲜明的中国特色。数量经济学是在对理论经济学进行研究的基础上，通过不断更新的数学方法和计算技术对经济关系进行定量分析，总结其经济事实背后的规律，其中通过建立数学模型的方式对经济关系进行定量研究是数量经济学的主要特征。

当前数量经济学在我国学术界的地位模糊不清，其既是一门方法论，又是一门计量学科，同时还是一门组织管理科学。然而毫无疑问的是数量经济学是将理论经济学的抽象固化的理论概念进行外在的定量分析，使得经济事件背后的经验公式得以在实际生产生活实际中被有效利用，进行转化为措施、方案等，显然数量经济学是联系理论与实践的纽带。

（二）数据挖掘

数据挖掘（Date Mining），其是多学科的综合产物，始于20世纪90年代。随着信息技术的进步和大数据时代的到来，特别是数据库技术的更新换代使得当下信息数据呈现爆炸式增长。数据挖掘简单来讲，便是将大量不完整嘈杂的数据中整理分析出客户所感兴趣的信息，数据挖掘包括数据库准备、数据有效开采、结论表示和解释三个层面。数据挖掘技术主要由数理统计、人工智能以及数据库技术作为支撑，其主要功能有分类、发现关联规则以及序列模式、聚类、预测以及偏差预测等。当前关于数据挖掘方法的研究主要有基于统计方法的复杂数据挖掘、基于支持向量机的数据挖掘、基于神经网络的数据挖掘以及基于遗传算法的数据挖掘等。

二、数量经济学与数据挖掘的联系

（一）应用数学作为研究基础

就数量经济学与数据挖掘的联系来说，首先两者均将应用数学作为其研究的基础：在数量经济学中，建立经济数学模型的形式将外在客观的经济事件间隐藏的相互联系进行定量分析，而在数据挖掘中应用数学为其提供了普适性的方法论，例如数据挖掘的方法中的统计学方法，其可以简单分为回归分析、非判断分析等均需要通过大量的数学分析来实现。

（二）反映客观规律与联系

总体上来说，无论是数量经济学还是数据挖掘技术均是为了服务人们更好的进行生产实践来服务的，均是用来分析和判断事实背后的客观规律和相互联系。数据挖掘的目的便是为了深层次的挖掘数据中所隐藏的“知识”，例如在股票市场，先进的交易软件能够更快的处理和分析当前的股票市场，能够短期内进行市场预测，数据挖掘技术通过数据库分析和处理技术展现出来。数量经济学作用在现实生活中，其可以进行投入产出分析、费用效益分析以及电子计算数据模拟等。

（三）数据库作为主要研究对象

毫无疑问的是，在当前信息大爆炸的时代，数据库技术作为存取信息的最为高效的模式在数量经济学和数据挖掘中占有极为重要的地位。数据挖掘其通过对存储于数据库中的大量繁冗嘈杂的信息进行组合分解等方法获得有用的信息，数量经济学虽然仅仅是作为经济学的一部分，但显然其需要大量的统计数据作为研究支撑，为此数据库技术的更新换代与数量经济学和数据挖掘的发展相互促进、相互影响。

三、数量经济学与数据挖掘的区别500

（一）理论基础各异

数量经济学的理论基础为理论经济，数量经济学是将理论经济的理论概念进行外在的具象化，从外在的经济事实背后的数据分析得出经验公式与模型，其显然属于经济学的一部分，一定程度上来说，其经验公式仅仅适用于经济领域；数据挖掘技术其理论基础为单纯的应用数学，具有适用对象的普适性、大众性。

（二）实现机理各异

数量经济学其实现机理可以简单描述为在已有经济数学模型的基础上进行外在客观经济事实的分析，其主要需要通过大量的人力分析来完成，无法通过数据分析来发现新的数据模型；数据挖掘技术其最重要的特征在于对数据库中大量不完整的信息的推理关联分析，其能够发现存在在整个数据库中的事实未曾发现的模式，例如在每日的天气预报中，对每日天气的预测分析中将包含多种不同的影响因素，需要大量的数据库分析。

（三）对象领域各异

数量经济学的适用对象主要为经济学中存在的问题，显然具有一定的区域局限性，其通过数据分析得出的经济数学模型也仅仅适用于经济领域，而数据挖掘技术其理论基础为普适性的应用数学，范围实用性更广。

四、数量经济学与数据挖掘的技术应用

（一）数量经济学应用

数量经济学是量化了的经济学，其包含计量经济学和数理统计学。随着市场经济的发展，数量经济学影响着我们日常生活的方法面面，例如老龄化经济效应数理分析模型用来分析人口结构因素以及人口老龄化对我国经济成长潜力的影响，经济发展的灰色预测与模糊评价用来对于我国与世界各国的经济增长以及所面临的威胁机遇进行预测分析等。

（二）数据挖掘技术应用

数据挖掘技术所要处理的问题更广，显然其能够应用到的涉及面更大。例如数据挖掘技术主要被用在商业领域，尤其是在银行以及保险销售领域，例如在客户群体划分、客户流失分析以及客户信用记录分析等方面，其次在市场营销方面，数据挖掘技术更是大放异彩，例如著名的Bass Export利用IBM数据挖掘技术进行客户分析。

参考文献：

[1]李军.数据挖掘方法及其在上市公司中的应用研究[D].湖南大学，2004.

第2篇：数量经济技术经济范文

关键词:经济增长;技术进步;总量生产函数;技术进步函数

中图分类号:F019.1 文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)17-0001-04

一、古典经济学家和经济增长

在经济思想成长的历史进程中,关于经济增长问题的研究一直是经济学家们关心的重心。古典经济学家如亚当•斯密(1776)、大卫•李嘉图(1817)、托马斯•马尔萨斯(1798)以及马克思(1887)奠定了很多呈现于经济增长理论中的基本成分。这些思想包括,竞争和均衡动态的基本方法,递减报酬的作用及其与物质和人力资本积累的关系,人均收入与人口增长之间的互动,以不断增长的劳动专业化分工,以及新产品和新生产方法的发现为形式的技术进步的效果和作为对技术进步的激励垄断力量所起的作用。

对作为积累过程基础的各种力量做出解释,成为古典经济增长问题的核心[1]。同资本积累相联系的,是劳动分工上体现出来的技术变革以及生产方法的变革。尤其是亚当•斯密把劳动分工、自由市场和新机器形式的技术进步作为导致经济增长的三个重要原因。马尔萨斯认为,土地数量的有限性会导致经济增长过程的停滞,当现有土地饱和时,食物短缺和饥饿会限制人口的进一步增长。而按照李嘉图的推理,优生产能力的土地将被最先使用,然后被使用的土地的质量会逐渐降低。其结果是,在扩大耕作面积的过程中,将会发生边际生产率递减,直到产出增长停止。但是,古典经济学家没有考虑提高农业劳动生产率的可能性,尽管李嘉图已经认识到了技术进步在制造业中的重要性。所以,总的来看,古典经济学家的研究中,资本积累和技术变革的关系没有得到系统的探讨。直到马克思理论的出现,这一点才得到改善。

马克思就是从资本积累的角度提出,技术进步将会使资本主义制度的经济增长停滞。对于古典经济学来说,在假定了利润率在资本主义经济中的中心地位之后,说明同资本积累过程和经济发展过程相联系的利润率的运动,成为经济增长理论中的一个关键问题。马克思将“利润率下降”趋势看作资本主义经济的一种规律。他认为,随着生产变得越来越高的资本密集所造成的利润率下降将引起资本主义经济危机。这是因为,剩余只能从劳动力中榨取,固定资本相对于可变资本的比率(即资本有机构成C/V)的增加将引起利润率的下降。所以,技术进步、机器的大量使用,既是资本主义的优点,也是其致命的缺点。优点就是它可以大幅度地提高劳动生产率,缺点则是它从长期降低了利润率,从而导致经济增长停滞。

尽管技术进步的观念还没有完全形成,但其在古典的经济增长思想中起了重要作用。古典经济学传统将经济体系看作一个整体,采用的是一种以社会关系为基础的总量的分析方法,而不是从一种单独的增长理论本身来分析经济增长问题。他们承认经济体系中的相互依赖的基本格局,以及生产、交换、分配和积累等现象间的相互联系。简而言之,在古典经济学分析中看到的是对价值、分配和增长的分析之间的必然联系,技术进步通过影响实物的资本有机构成,影响利润率,才对经济增长产生影响。虽然从资本积累、利润率等总量概论的角度分析经济增长确实比后来新古典的技术关系分析要高明,但遗憾的是,这种总量的分析方法仍然是以实物为基础的(如李嘉图的谷物模型),这与现代宏观经济的国民收入核算的货币量值是分离的。

二、新古典的总量生产函数与技术进步

(一)哈罗德-多马模型与技术进步的不相容

哈罗德-多马模型被认为是新古典经济学从技术关系探索经济增长根源的开始,但是哈马模型与古典经济学以资本价值理论为基础的分析路线相似。①

哈罗德-多马一直致力于寻求一种“平衡的增长”,为了保证这种平衡的增长,必须保持储蓄与投资的平衡:

G=s/v

其中,s=S/Y=1/Y为储蓄倾向,v为资本产出比,G为实际经济增长率。从上式可以看出,哈罗德――多马模型主要依赖于资本的价值理论,因此与劳动生产率是无关的。只有当资本劳动比不变时,劳动才能进入哈罗德―多马模型,于是排除了资本和劳动的相互替代。

因此,很容易证明,任何非哈罗德中性的技术都与哈罗德―多马模型的平衡增长不相容。哈罗德中性技术要求沿着资本―产出比不变的轨道,收入在资本和劳动之间的分配必须保持不变。如果资本存量的增长率/K=sY/K不变,那么在已知储蓄倾向不变时,产出―资本比1/v必定不变,这意味着资本存量和产出按相同的比率增长。

这种情况下的资本-产出比v=K/Y=K/L÷Y/L=k/y,这样,如果资本产出比将保持不变,则每一工人产出的增长率必须等于每一工人所用资本的增长率。一切非哈罗德中性的技术进步,②都将导致资本―产出比的变动,则每一工人产出的增长率就不能与每一工人资本存量增长率保持相等,从而稳定的增长无法维持[2]。

(二)新古典的总量生产函数与索洛余值

哈马模型假定资本―劳动比不变和资本劳动的不可替代,导致了其与技术进步的不相容。新古典增长理论试图克服这一缺点。在新古典经济增长模型中,微观生产函数被直接推广至总量水平:

Q=F(K,L)

于是,在给定的总量生产函数中增加投入,或者变换一个更有效的生产函数,都会产生经济增长[3]。技术进步就是这样一种沿着更有效利用现有投入的方向把生产函数向上变换的推动力。从而产生了在既定的经济增长情况下,把生产要素投入增长的相对贡献与移动生产函数的技术进步的相对贡献分离的问题。

索洛研究的目的就是要寻找“把由于技术进步产生的人均产出变化和由于可获得的人均资本产生的变化相分离的基本方法”。③索洛增长模型的前提假定是,各种生产要素都是以其边际产品偿付的,而且索洛还明确提出他“并不想为提出总量经济理论和指数理论该如何如何而提出论证”,由此可以看出,新古典增长理论是在回避了资本加总等总量问题的前提下,以边际生产力理论为基础论证经济增长与技术进步的[4]。

新古典总量生产函数可以写作:

Q=F(K,L,A),

其中Q代表产出,K,L,A分别代表资本、劳动投入(使用实物单位)和技术进步因子。在此前提下假定:总量生产函数是齐次线性的,且规模报酬不变;资本与劳动之间的完全替代;边际生产力递减规律;哈罗德中性的技术进步。由此,经济增长可以解释为:

=+w+w

其中w、wL分别表示为资本和劳动投入占收入中的相对份额,即为索洛余值。索洛的方法就从异质的产出和资本设备项目中推导出了资本份额、产出增长率和资本存量增长率,并对它们在统计方面进行加工处理。也就是说,在实物经济形式下,完全忽略相对价格与总量的矛盾而得出了新古典模型的总量概念④。

虽然,相较于哈马模型的不变的资本-劳动比,技术进步加进了新古典增长模型,也得出了更符合于卡尔多“程式化事实”的结论[5]。但是,一方面,塞进总量生产函数的技术进步被用于解释一切生产函数的移动因素,对于技术进步本身没有做出解释,似乎技术进步可以完全不依赖于资本积累率和经济体系内的其他变量,这也是后来的内生技术进步的增长理论发展的原因;另一方面,新古典的技术进步与总量生产函数的联系根源于实物的边际生产力递减规律等一系列前提假定,因此完全回避了相对价格与总量之间的矛盾。这也是与现实宏观经济中的货币量值的经济总量不相符。

三、新剑桥学派不同储蓄倾向的经济增长与技术进步函数

(一)不同储蓄倾向的稳定增长

新剑桥学派的经济增长理论在一定程度上是继承了古典经济学的社会关系分析的传统,因此,如同古典经济学一样,考虑经济增长与技术进步是从一个经济体系整体的角度出发,而且总是将经济增长与收入分配理论联系在一起的。所以,帕西内蒂提到,“近来被融入到剑桥争论中的一个最令人激动宏观经济理论的结论是通过不同储蓄倾向的相互影响所表示出来的利润率、收入分配和经济增长的关系”⑤。而这一思想是由卡尔多提出,帕西内蒂发展的[6]。

与新古典经济增长模型相似的是,新剑桥学派的增长模型是以稳定的经济增长为前提的。考察下述方程:

总储蓄S S=swW+svP

稳定增长要求 I=S

利润在国民收入中的份额=-

利润率=-

由于假定工人收入的储蓄倾向为零,利润率公式转变为:

=

这样,资本存量的增长率在充分就业的稳定增长情况下等于自然增长率 。而自然增长率是外生给定的,所以平衡增长状态中的利润率是由利润收入中的储蓄倾向决定的[7]。

帕西内蒂通过调节收入在工资与利润之间的分配使经济稳定增长。与卡尔多模型不同的是,帕西内蒂放松了工人收入储蓄倾向为零的假定,认为即使在工人储蓄倾向大于零,也能得出与卡尔多同样的结论。①

(二)技术进步函数

卡尔多认为,抛开总量生产函数自身的矛盾不说,新古典将技术因素简单地融入实物的总量生产函数的做法也极其不合理,并由此提出了一个技术进步函数作为新古典总量生产函数的替代。

其一,新剑桥对古典总量的社会关系分析传统的继承,就决定了其对经济增长的解释必须抛弃新古典总量生产函数。这是因为,总量生产函数是新古典由微观生产函数加以严格的假定条件而扩展形成的。而罗宾逊(1953)、斯拉法(1960)、卡尔多(1958)、帕西内蒂(1962)以及哈考特(1972)等新剑桥学者已经证明了,新古典这种由微观生产函数扩展至总量生产函数的推论存在着严重的逻辑悖论[8]。无论是异质的实物资本的加总计量难题,还是边际生产力理论与总量资本的循环推论,无不向人们昭示了新古典总量生产函数的不可能性[9]。

其二,技术进步也是无法作为一种要素加入至所谓的总量生产函数中的。“只有数量可测量的经济物品与服务才可被用作生产函数中的独立变量。”因此,卡尔多指出,既然技术进步无法计量,那么也就不能作为一种独立投入并入生产函数,总量生产函数度量的经济增长也无法确定是归功于技术进步,还是生产要素投入。

正是出于这两方面的考虑,卡尔多提出了技术进步生产函数以替代总量生产函数解释经济增长(如图1)。首先假定:技术进步是资本深化(/K)的增函数;人均产出增长率(/y)是人均资本(/k)增长率的增函数。由假定可得,存在一个函数T(•)可以概括技术进步与经济增长的关系:/y=T(/K)。由图1可知,曲线凹向原点,即一阶导数为正,二阶导数为负,这说明人均产出增长率随着人均资本增长率以递减的速度增长[10]。

技术进步函数对经济增长的影响有两种途径,技术进步函数本身的移动与沿着技术进步函数移动。当出现重大技术发明时,技术进步函数整体向上移动,与45°线相交于新的均衡点P'。但是,由于新剑桥对经济增长的研究是结合收入分配等宏观总量问题进行的,因此一般采取了新古典稳定增长的假定,即中性的技术进步,所以在新剑桥的技术进步函数分析中,技术进步是稳定的,不存在技术进步函数整体的移动。在均衡点P的左边,人均产出增长率高于人均资本增长率,推动经济向P点靠近;反之在均衡点P的右边,人均产出增长率低于人均资本增长率,经济会自动向P点回落。

总的说来,新剑桥学派,一方面,继承了古典经济学家的分析传统,从社会总量的角度分析经济增长,将经济增长、收入分配和利润率的决定等因素放在一个社会总体的环境下综合考虑,虽然这种分析依然是实物的,但已经很接近宏观经济的货币总量现实;另一方面,由于对新古典总量生产函数悖论的认识,新剑桥学派用技术进步函数替代了总量生产函数,以解释经济增长。之所以做出这样的选择,是由于他们认为技术进步无法计量,因此不能用来作为一种投入并至生产函数中。但是,由于没有完全摒弃实物为基础的分析范式,新剑桥转而寻求一种技术进步函数来替代生产函数。因此,在放弃总量生产函数的同时,新剑桥仍然沿用了新古典稳定的经济增长作为前提,假定技术进步是中性的。事实上,宏观经济总量,作为一个货币量值,与技术进步的实物分析没有直接的关系。可以说,新剑桥虽然意识到了总量生产函数的实物分析与宏观总量的矛盾与悖论,但却在技术进步函数中犯了同样的错误[11]。②

四、结论:货币的经济增长与技术进步

就经济增长与技术进步,古典、新古典与新剑桥学派的经济学家们分别提出了各自的分析范式。古典经济学认为,经济体系是一个整体,要从总量的社会关系来考察经济增长。因此,看重的是增长问题与生产、交换、分配和积累等的相互联系。他们认为,资本积累是经济增长问题的核心,因此,古典经济增长理论与资本价值理论关系密切。而新古典经济学先是认为,经济增长仅仅源于所使用的投入量的增加,当发现无法解释经验事实时[12],③ 才加进了技术进步作为“索洛余值”的解释。新剑桥学派则提出,由于技术进步是不可计量的,总量生产函数不能区分技术进步对经济增长的贡献和要素投入对经济增长的贡献。因此,用技术进步函数替代总量生产函数来解释经济增长。这些分析虽然从各个角度对经济增长与技术进步进行了分析,也在一定程度上解释了经济增长的经验事实。但是,无论是古典、新古典还是新剑桥学派的增长理论,融入技术进步因素时,均是从实物经济的角度着手考虑的。而国民收入核算体系中的宏观经济变量都是与技术无关的货币量值。也就是说,宏观经济是一个纯粹的货币经济。所以,需要对古典、新古典与新剑桥的分析法进行发展和综合,以构建一种货币经济的解释经济增长的框架。

关于经济增长与技术进步的解释,之所以存在着相当大的差异,也正是由于计量经济增长的宏观经济总量均是货币量值的,而技术进步显然是从实物的角度来考虑问题。任何一种技术进步,表现在宏观经济总量上,都可能是某种形式的货币量值的增加或者减少[13]。① 因此,要更合理地解释经济增长与技术进步,必须意识到经济增长是一种货币的经济增长,也就需要对古典、新古典与新剑桥的分析法进行发展和综合,以构建一种货币经济的解释经济增长的框架。所有掺杂技术因素的增长理论必然困惑于卡尔多“程式化事实”。抛开技术因素,加入对货币经济的分析,尤其是以利润为基础的成本收益计算,这样的经济增长理论才能解释长期以来统计资料所显示的规则的经济变动,也才能与卡尔多“程式化事实”保持一致。

参考文献:

[1] 尹碧波,范方志.经济增长的源泉:资源禀赋、技术还是制度[J].贵州财经学院学报,2004,(5).

[2] 琼•罗宾逊,约翰•伊特维尔.现代经济学导论[M].北京:商务印书馆,1997.

[3] 海韦尔•G•琼斯.现代经济增长理论导引[M].北京:商务印书馆,1999.

[4] 索洛,等.经济增长因素分析[M].北京:商务印书馆,2003.

[5] 陆长平.“剑桥资本争论”的困境与出路 [M].北京:人民出版社,2005.

[6] Luigi L. Pasinetti., 1962, Rate of Profit and Income Distribution in Relation to the Rate of Economic Growth, The Review of Economic Studies, Vol.29, No.4, pp.267-279.

[7] 曹静.帕西内蒂定理和帕西内蒂悖论[J].南开经济研究,2003,(4).

[8] Harcourt.G.C, 1972, Some Cambridge Controversies in the theory of Capital. London: Cambridge University Press.

[9] 斯拉法.用商品生产商品――经济理论批判绪论[M].北京:商务印书馆,1997.

[10] 伊特维尔,米尔盖特,纽曼.新帕尔格雷夫经济学大辞典:第3卷[M].北京:经济科学出版社,1992.

[11] Mark Blaug. 1975.The Cambridge Revolution: Success or Failure?. London: Melbourne Printers.

[12] 柳欣.经济学与中国经济[M].北京:人民出版社,2006.

[13] 樊纲.现代三大经济理论体系的比较与综合[M].上海:三联书店,1994.

Economy growth and technology progress : classic, the new classical and the new Cambridge

YIN Bi-bo

(Economy and trade school,Hunan commerce college,Changsha 410205 China)

第3篇：数量经济技术经济范文

关键词：G函数；价格增长模型；固定替代弹性定律

中图分类号：F014.7 文献标识码：A 文章编号：1008-2670(2011)04-0005-06

收稿日期：2011-06-19

作者简介：孙中才（1950-），男，辽宁辽阳人，中国人民大学农业与农村发展学院教授，经济学博士，农村发展研究所副所长，兼任国务院学位委员会学科评议组成员，美国纽约科学院(New York Academy of Sciences)院士，研究方向：农业经济学理论和宏观系统分析。

一、 引言

经济学的本质是研究市场不变下的技术组合，技术与其它经济因素的关系始终是深层经济理论探索的焦点［1］。通货膨胀是工业化经济，特别是在技术进步突出时期里容易出现的现象，而且对经济的不良影响通常很显著［2］。因此，经济学家对此给予了非比寻常的关注，试图明确而精准地查明科技进步与通货膨胀的基本关系。

在G函数确立之前，因为很难建立一个统一的模型，来实现有关的一致性初始陈述，因而也就难以找到明确的出发点，以便直接探索技术进步与通货膨胀的关系。资料表明，迄今为止，虽然已经有过相当多的研究，但大都属于事实层面上的分析或归纳，而很少能直接地深入到真实和规律的地步［3］。作为最新的理论综合，G函数成为最前沿的经济学理论范式，它简洁的结构和丰富的成分，可以很明确地给出关于科技进步与通货膨胀关系的初始陈述。并且，因为对有关真实和规律已经进行过探索并取得了一些启发性的成果，因此，研究本文所针对的问题已经有了较好的基础，并且也有了便利的条件［4］。

从直观的方法来讲，具体的理论研究通常是从理论范式所允许的初始陈述出发，紧紧把握已有的推论、定理和定律，围绕问题展开分析。本文以下部分里所呈现的研究主要借助一个推论和一个定律，一个推论就是：具体产业的技术变化能够以同样方法化为具体产业的价格增长模型［5］；一个定律就是固定替代弹性定律。前者保证了技术因子可以直接陈述在初始结构中，奠定了后续分析的焦点；后者给出了问题分析所必需的本底性概念，支持了基础理论的深入探索。其中，正像关于通货膨胀的一般研究一样，固定替代弹性定律是核心性的理论支撑。

现存的经济理论和测度手段通常把技术视为价格的系数或影响因素，结果导致技术的替代作用可能被价格所淹没，令前者的实际作用得不到测度表现。事实表明，要改变这种状况，需要将技术处理为与价格并驾齐驱的独立变量。似乎在基本理论和一般技巧上，对于这样的需要还欠缺足够的保证，然而，已经有经济学家在经济运行的实际观察中感触到了技术对资源或者说对经济容量的拓宽作用。这从另一个方向提供了某种迹象，似乎显露出技术已经或者正在成为经济的独立变量。因为从严格的理论意义上讲，技术只有成为独立变量，与价格并驾齐驱，它对固定数量的替代作用才可能表现出来，从而为人们所觉察。

不难理解，如果技术成了独立的市场变量，那么，它对货币固定数量的替代作用将是明确的，进而，它与通货膨胀的关系也将是显而易见的。然而，这些分析都需要建立在技术已经或正在成为经济的独立变量这个真实之上。进一步地证明这种真实是必要的。

二、 涉及货币固定数量的经济基础模型

设涉及货币固定数量的G函数的经济体，其基础模型（Base Model）为：

π(p;v)（1）

式中，π(.)――利润；

p――产出价格向量，p=(p1,p2,…,pI)pi>>0， i=1,2…,I；

v――需求数量向量，v=(v0,v1,v2,…，vJ)vj≤0, j=0,1,2,…,J, 有I≤J；

v0――货币固定数量值。

进而得出Jacobi向量为：

第4期孙中才：科技进步与通货膨胀山东财政学院学报2011年J=［πpπv］=［pπvπ］=πpi-πvj

在Jacobi向量的基础上，可以得出Hessian矩阵为：

根据约束最小缩减规律，对于式（1），可以计算出约束条件vj的最小被替代率为：

在式（4）中，若有σvjahrah≥0，那么，如果其余条件不变，必定有Δrvj(a)≥Δrvj。这意味着，作为独立的市场变量，技术的增长必然可以给固定投入或约束条件增添缩减率。也就是说技术增长会使基本资源得到更大的节约，使经济容量获得更大的扩大，为经济创造更好的可持续条件，令经济运行有了更大的自由。在对实际经济运行的考察中，某些经济学家已经感触到了这样的事实［6］。

显然，对于货币固定数量来说，也必定如此。

三、 讨论与结论

根据初始陈述的内容，当我们把目光聚焦于v0时，便可以集中考虑有关货币固定数量方面的问题了。

并且可以知道，若其余条件不变，必有Δrv0(a)≥Δrv0。

这意味着，技术进步必定给货币固定数量带来更大的替代率，导致在经济运行中，如同其他资源一样，限制性会更加减弱，使用程度更加宽松。自然，也可以看出，若技术进步是独立存在的市场变量，那么忽视它的结果，必将导致对货币固定数量的缩减率的低估，也就是会高估对货币数量的需求。根据式（2）和（4）的结构，可以看出，这里的Δrv0和Δrv0(a)都是唯一的。并且，可以将它们视为是经济运行起始点上的基准值，即设t=0时，有：

根据固定替代弹性定律，在经济运行过程之中，这些替代弹性的值是不变的，但随着市场变量和约束条件数量的增长，在经济运行中，这个缩减率也会有所增长，因而可以得出，在时间点t上，依据“约束条件的最小被替代原理”，静态的增长必定有：

因为这里的Δrv0(0)和Δrv0(a,0)都是唯一的，因此β(t)和β(a,t)也是唯一的。而且，就此刻的经济运行而言，应该有近似的状态，即应该有：

β(t)Δrv0(0)≈β(a,t)Δrv0(a,0)

且这里因为有Δrv0(a,0)≥Δrv0(0)，会有β(t)≥β(a,t)。

这意味着，经济由初始时间点0运行至时间点t的过程中，若要保持银根紧缩，必须保持它不小于经济内在的货币缩减速率才行。

若有β(t)=β(a,t)，即在实际观察中忽略技术进步，但在货币缩减率上却注意到了经济内在货币缩减率的存在，并保持了相应的增长速度。能够看到，即使如此，仍会有:

β(t)Δrv0(0)≤β(a,t)Δrv0(a,0)

即货币需求仍是宽松的，或者说，经济运行处于“微微”的通货膨胀状态之中。应该说，在现有的统计观察中，这种“微胀”是实际存在的，但可能是一直没有被觉察到的。而通货膨胀出现时，必定有β*(t)

β*(t)Δrv0(0)

由此可以认为，如果技术进步能够起到扩大经济容量的作用，也就能够增大货币缩减率，而忽略这种作用的理论模型和现行的经济观察机制，便可能偏离这种真实，导致货币固定数量处于松弛的状态，即应属于不被觉察或难于觉察的“微胀”。至于到了统计观察可以认定的通货膨胀状态，那一定是很偏离技术进步给定的状态了。

以上分析的前提条件是技术成为独立的、与价格并驾齐驱的变量。结果表明，技术对货币固定数量的作用，如同它对其它资源或约束条件的作用一样，将表现出能够促进替代加强，从而使容量增大，令经济运行有了更加宽松的空间的结果。若技术并不是处于独立的、与价格并驾齐驱的地位，那么，这种作用就将被埋没或忽略了。以下便是针对这些情况所进行的分析。

在式（1）的基础上，若把技术进步考虑为价格的系数，即有：

这里的两个推导结果，即式(5)和(6)说明，依据传统的经济模型，将技术进步视为价格的常系数或影响因素的做法，将使技术进步对资源的替代作用，包括对货币需求的缩减作用在内，被价格对资源固定数量的固定替代弹性所淹没或者所忽略，而不可能在实际的经济现象中有所体现［8］。换句话说，如果技术进步是价格的系数或影响因素是真实的，那么人们，特别是经济学家们，是不能感触到技术进步拓宽经济容量这种作用的。相反，只有技术成了与价格并驾齐驱的独立变量，它才会有替代资源固定数量的表现，它的作用才能为人所感触。而在货币需求方面，也是如此。

综合上述，可以得出如下3点主要结论：

（1）对于技术进步与通货膨胀的关系，如同技术与拓宽经济容量的作用一样，必须替换新的陈述，才可能认识它的真实。就现有的理论知识而言，要说明这种感触的真实，似乎首先需要把技术陈述为与价格并驾齐驱的独立变量。

（2）技术对经济运行的独立作用，会给货币固定数量以更大的替代率，导致经济运行有更大的货币宽松空间，与传统的观察和统计角度有更大的误差，容易使经济在货币数量“微胀”的状态下运行。在现有的统计观察中，由于对技术作用的忽略，导致低估货币的缩减率，而在其应有的增长率方面，似乎依然存在此种可能。因此，技术进步可能是有助于通货膨胀的。然而，应该在此指出的是，通货膨胀的动因纯属经济之外，技术进步只是“有助于”而已。

（3）有迹象表明，在现代经济中技术似乎已经成了与价格并驾齐驱的独立变量，其作用在一般资源的供给和需求方面似乎已经有所表现，并且已经为经济学家所觉察。但其真实性还有待于证明。若这样的真实得到证明，技术给通货膨胀带来的基本作用会得到更精确的测度。

参考文献:

［1］SAMUELSON P. Economics［M］.New York: McGrawHill，1957：152-157.

［2］艾慧.中国当代通货膨胀理论研究［M］.上海：上海财经大学出版社，2007：14-17.

［3］［美］米什金 F.货币金融学［M］.刘毅，蒋理，王秀萍，刘霞，夏乐，译.北京：中国人民大学出版社，2005：62-68.

［4］孙中才.现代农业经济学（研究生试用）［G］.中国人民大学农业经济系，2006：130-138.

［5］HARRIGAN J. Technology, Factor Supplies, and International Specialization: Estimating the Neoclassical Model ［J］.The American Economic Review，1997， 87(9):475-494.

［6］张佩珍.中国大陆农业总要素生产力之变化(1953-1979)：区域性之研究［C］//财团法人中华经济研究院.中国大陆经济研究论丛第一辑(农业).台北： 财团法人中华经济研究院，1988：18.

［7］GORMAMN W. Measuring the Quantities of Fixed Factors［M］//WOLFE J N.Value, Capital and Growth: Papers in Honor of Sir John Hicks.Chicago:Aldine Publishing Co,1968：141-172.

Technological Progress and Inflation

SUN Zhongcai

（School of Agricultural Economics and Rural Development, Renmin University of China, Beijing 100872, China ）

第4篇：数量经济技术经济范文

关键词：产业结构变迁；经济增长；影响方式；索洛余值

中图分类号：F224；F121.3；F124

产业结构是随着经济增长而不断变动升级的，反过来，产业结构变动也对经济增长产生极为重要的影响。由于产业结构是决定经济增长的一个重要因素，所以本文试图把产业结构当作一个生产要素引入经济增长模型，定量地分析产业结构变动对我国经济增长的影响程度和影响方式。

一、经济计量模型的构建

为了更好地分析产业结构变动对我国经济增长的影响，本文分两个阶段进行研究：首先分析不包含产业结构变量的经济计量模型，得到广义技术进步即所谓的索洛余值；然后在此基础之上把产业结构当作一个生产要素引入经济增长模型，把产业结构变动效应从广义技术进步即所谓的索洛余值中分离出来，进而定量地分析产业结构变动对我国经济增长的影响程度和影响方式。

（一）不包含产业结构变量的经济计量模型

在上述假设条件下，可以得到不包含产业结构变量的经济计量模型：

其中，Yt是t时期的产出，用该期的GDP来代表。Kt是t时期的物质资本投入，用该期末的总资本存量来代表。Lt是t时期的劳动投入，用该期的劳动人数来代表。A0是基期的技术水平。r是技术进步率。t是时期，用年来代表。α是物质资本的产出弹性。 b是劳动的产出弹性。u是误差项，满足经典假设。

显然，在该模型中，技术进步率 就是广义技术进步，即所谓的索洛余值，它由狭义的技术进步和结构变动效应、制度变动效应等组成。因此通过分析不包含产业结构变量的经济计量模型，可以得到广义技术进步即所谓的索洛余值。

对上式取对数，有回归模型①：

进而还可得增长速度方程①：

其中，y为国内生产总值的增长速度、k为物质资本投入的增长速度、 l为劳动投入的增长速度。

（二）包含产业结构变量的经济计量模型

由于产业结构是决定经济增长的一个重要因素，所以可以把产业结构当作一个生产要素引入经济增长模型，这样就可得到包含产业结构变量的经济计量模型：

其中， Ht是t时期的产业结构状态，用产业结构转换系数来度量。e是产业结构作为生产要素的产出弹性。其他符号的含义同上。产业结构转换系数被定义为第一产业的劳动力占总劳动力的比重。产业结构转换系数值的变化能很好地刻画产业结构的变动情况。产业结构转换系数值变化越快，说明产业结构转换的速度越快。产业结构转换系数值越小，说明产业结构的程度越高级。反之亦然。

由于产业结构变动效应已经从广义技术进步即所谓的索洛余值中分离出来了，所以该模型中的技术进步率 就只是由狭义的技术进步和制度变动效应等组成而不再包括产业结构变动效应。因此通过分析包含产业结构变量的经济计量模型，可以得到产业结构变动效应。

在上式两边同时取对数，有回归模型②：

进而还可得增长速度方程②：

其中， h为产业结构转换系数的增长速度。其他符号的含义同上。

二、经济计量模型的回归分析与检验

对经济计量模型的回归分析与检验，分以下两个阶段进行研究。

（一）不包含产业结构变量的经济计量模型的回归分析与检验

根据我国在1980-2010年期间的国内生产总值的时间序列数据、物质资本投入的时间序列数据、劳动力投入的时间序列数据，运用EVIEWS3.1软件，对回归模型①进行回归分析，结果如表1。

由表1可以得到回归方程①：

根据上表进行检验：

（1）拟合优度检验：由表1可知，可决系数R2=0.99，说明拟合优度很好。

（2）总体回归模型的显著性检验：由表1可知，F=1864.346，其相应的P值为0，说明我国的物质资本投入、劳动力投入以及技术进步这些解释变量对我国GDP的整体影响显著。

（3）变量的显著性检验：由表1可知，lnL对应的t值为3.721618，其相应的P值为0.0006，说明我国的劳动力投入对我国GDP的影响显著。技术进步对应的t值为4.388737，其相应的P值为0，说明技术进步对我国GDP的影响显著。lnK对应的t值为6.867798，其相应的P值为0，说明我国的物质资本投入对我国GDP的影响显著。

（4）回归系数的经济意义检验：由表1可知，劳动力投入的产出弹性系数的估计值为0.426599，年均技术进步率的估计值为3.9125%，物质资本投入的产出弹性系数的估计值为0.599117，说明劳动力投入增加1%时有GDP平均增加0.426599%，物质资本投入增加1%时有GDP平均增加0.599117%。

（5）序列相关检验：由表1可知，Durbin-Watson统计量的值为2.109293，说明不存在自相关。

综上所述，该回归方程的拟合效果很好，很好地刻画了物质资本投入、劳动力投入以及技术进步对我国经济增长的影响。

（二）包含产业结构变量的经济计量模型的回归分析与检验

根据我国在1980-2010年期间的国内生产总值的时间序列数据、物质资本投入的时间序列数据、劳动力投入的时间序列数据、产业结构的时间序列数据，运用EVIEWS3.1软件，对回归模型②进行回归分析，结果如表2。

由表2可以得到回归方程②：

根据表2进行检验：

（1）拟合优度检验：由表2可知，可决系数R2=0.99，说明拟合优度很好。

（2）总体回归模型的显著性检验：由表2可知，F=1335.823，其相应的P值为0，说明我国的物质资本投入、劳动力投入、技术进步以及产业结构这些解释变量对我国GDP的整体影响显著。

（3）变量的显著性检验：由表2可知，lnL对应的P值为0，说明我国的劳动力投入对我国GDP的影响显著。技术进步对应的P值为0.0093，说明技术进步对我国GDP的影响显著。lnK对应的P值为0，说明我国的物质资本投入对我国GDP的影响显著。lnH对应的P值为0，说明我国的产业结构变动对我国GDP的影响显著。

（4）回归系数的经济意义检验：由表2可知，在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后，劳动力投入的产出弹性系数的估计值为0.518506， 年均技术进步率的估计值为2.6628%，物质资本投入的产出弹性系数的估计值为0.640043，说明劳动力投入增加1%时有GDP平均增加0.518506%，物质资本投入增加1%时有GDP平均增加0.640043%。同时，产业结构变量的产出弹性系数的估计值为-0.535548，说明产业结构系数降低1%时有GDP平均增加0.535548%。

（5）序列相关检验：由表2可知，Durbin-Watson统计量的值为1.910419，说明不存在自相关。

综上所述，该回归方程的拟合效果很好，很好地刻画了物质资本投入、劳动力投入、技术进步以及产业结构变量对我国经济增长的影响。

由于产业结构变动效应已经从广义技术进步即所谓的索洛余值中分离出来了，所以该回归方程中的技术进步率0.026628就只是包含狭义的技术进步和制度变动效应等组成，而不再包括产业结构变动效应。因此通过分析包含产业结构变量的回归方程，可以得到产业结构变动效应。

三、回归方程的分析与应用

对于回归方程的分析与应用，具体内容如下。

（一）不包含产业结构变量的回归方程和包含产业结构变量的回归方程之间的比较

对比回归方程①和②可看出，在没有产业结构的回归方程中，物质资本投入的产出弹性为0.599117，劳动力投入的产出弹性为0.426599，但是在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后，物质资本投入的产出弹性由0.599117提高到0.640043，劳动力投入的产出弹性也由0.426599提高到0.518506。这说明产业结构的变动效应不仅提高了劳动力的边际生产力，而且也提高了物质资本的边际生产力。这是因为随着产业结构的变动，劳动力和资本等资源就会从生产率水平较低的部门流向生产率水平较高的部门，从而使得劳动力和资本等资源的生产效率得到提高。

对比回归方程①和②还可看出，在没有产业结构的回归方程中，技术进步率为3.9125%，但是在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后，技术进步率由3.9125%下降到2.6628%，下降部分为3.9125%-2.6628%=1.2497%。在回归方程①中，年均技术进步率的估计值为3.9125%，这就是广义技术进步，即所谓的索洛余值，它由狭义的技术进步和结构变动效应、制度变动效应等组成。而在回归方程②中，由于已经包含了产业结构变量，所以产业结构变动效应已经从广义技术进步即所谓的索洛余值中分离出来了，因此该回归方程中的技术进步率0.026628就只是包含狭义的技术进步和制度变动效应等组成，而不再包括产业结构变动效应。因此，其下降部分1.2497%就是所谓的产业结构变动效应。

在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后，技术进步率从3.9125%下降到2.6628%，技术进步率下降的部分1.2497%就是所谓的产业结构变动效应。对比回归方程①和②还可看出，这部分1.2497%的产业结构变动效应表现在三方面：一是物质资本的产出弹性的提高部分0.040926，其中0.040926=0.640043-0.599117；二是劳动力的产出弹性的提高部分0.091907，其中0.091907=0.518506-0.426599；三是作为生产要素的产业结构的产出弹性值即-0.535548。因此，可以把前两方面的内容当作是产业结构变动对经济增长的间接影响，而把最后一方面的内容当作是产业结构变动对经济增长的直接影响。

（二）不包含产业结构的经济增长因素分析和包含产业结构的经济增长因素分析之间的比较

根据回归方程①所示的劳动力投入的产出弹性、物质资本投入的产出弹性及技术进步率，运用增长速度方程①，可以得到技术进步、物质资本投入、劳动力投入对我国经济增长的贡献率，如表3所示。

由表3可知，技术进步对经济增长的贡献率为41.85%，显然这就是所谓的广义技术进步即所谓的索洛余值对经济增长的贡献率，它包括了狭义的技术进步和结构变动效应、制度变动效应等变量的贡献率。

同时，根据回归方程②所示的劳动力投入的产出弹性、物质资本投入的产出弹性、产业结构的产出弹性以及技术进步率，运用增长速度方程②，可以得到技术进步、物质资本投入、劳动力投入以及产业结构对经济增长的贡献率，如表4所示。

显然，在表4中，由于已经包含了产业结构变量，所以产业结构变动效应对经济增长的贡献率已经从广义技术进步即索洛余值对经济增长的贡献率中分离出来了，因此表4中技术进步对经济增长的贡献率28.48%就只是包含狭义的技术进步和制度变动效应等变量的贡献率，而不再包括产业结构变动效应的贡献率。

对比表3和表4可知，在没有产业结构的增长速度方程中，物质资本投入对经济增长的贡献率为47.43%，劳动力投入的贡献率为10.72%，但是在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后，物质资本投入对经济增长的贡献率由47.43%提高到50.67%，劳动力投入的贡献率由10.72%提高到13.03%。这说明产业结构的变动效应不仅提高了劳动力的贡献率，而且也提高了物质资本的贡献率。这是因为随着产业结构的变动，劳动力和资本等资源就会从生产率水平较低的部门流向生产率水平较高的部门，进而使得劳动力和资本等资源的生产效率得到提高，从而提高了劳动力和物质资本的贡献率。

对比表3和表4还可看出，在没有产业结构的增长速度方程中，技术进步对经济增长的贡献率为41.85%，但是在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后，技术进步对经济增长的贡献率由41.85%下降到28.48%。下降部分为41.85%-28.48%=13.37%。在表3中，技术进步对经济增长的贡献率41.85%是所谓的广义技术进步即所谓的索洛余值对经济增长的贡献率，它包括了狭义的技术进步和结构变动效应、制度变动效应等变量的贡献率。而在表4中，技术进步对经济增长的贡献率28.48%只是包含狭义的技术进步和制度变动效应等变量的贡献率，而不再包括产业结构变动效应的贡献率。因此，其下降部分13.37%就是所谓的产业结构变动效应对经济增长的贡献率。

在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后，技术进步对经济增长的贡献率由41.85%下降到28.48%，其下降部分13.37%就是所谓的产业结构变动效应对经济增长的贡献率。对比表3和表4可看出，这部分13.37%的产业结构变动效应对经济增长的贡献率表现在三方面：一是物质资本投入对经济增长的贡献率的提高部分3.24%，其中3.24%=50.67%-47.43%；二是劳动力投入对经济增长的贡献率的提高部分2.31%，其中2.31%=13.03%-10.72%；三是作为生产要素的产业结构对经济增长的贡献率7.82%。因此，可以把前两方面的内容当作是产业结构变动对经济增长的间接影响，而把最后一方面的内容当作是产业结构变动对经济增长的直接影响。

四、政策建议

随着产业结构的变动，劳动力和资本等资源就会从生产率水平较低的部门流向生产率水平较高的部门，从而使得劳动力和资本等资源的生产效率得到提高，因此产业结构的变动效应不仅提高了劳动力的边际生产力，而且也提高了物质资本的边际生产力。同时，产业结构作为一个生产要素会直接影响经济增长。因此要提高经济增长的质量，必须不断促进产业结构的升级。

2003年，我国第一产业的产值占GDP的比重为14.4%，美国这一比重为1.6%，这一比重的世界平均水平为33.8%，这说明我国的产业结构很落后，同发达国家相比差距很大，因此迫切需要提高我国产业结构的层次。

我国的广义技术进步（即索洛余值）对经济增长的贡献率只有41.85%左右，当前，西方发达国家的广义技术进步对经济增长的贡献率已高达70%～80%左右。因此，我国要实现经济的高速和高质量增长，不仅应依靠产业结构的合理转换，而且还应依靠科技进步。

此外，本文的实证分析说明，产业结构的变动效应的确是属于索洛余值的一部分。可见忽视产业结构变动的增长速度方程，高估了技术进步对经济增长的贡献率。

参考文献：

[1]周振华.现代经济增长中的结构效应[M].上海：上海人民出版社，1995.

[2]罗伯特·M·索洛，等.经济增长因素分析[M].史清琪，译. 北京：商务印书馆，1999.

[3]西蒙·库兹涅茨.各国的经济增长[M].常勋，译.北京：商务印书馆，1999.

[4]徐冬林.中国产业结构变迁与经济增长的实证分析[J].中南财经政法大学学报，2004（6）.

[5]国家统计局.2005年国际统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2006.

[6]国家统计局.中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2007.

第5篇：数量经济技术经济范文

【关键词】GM（1，1）模型；索洛“余值法”；技术进步；贡献率

广西经济自1978年改革开放以来经历了长达30年左右的快速增长，因此探究经济增长的方式对巩固经济稳定，推动其长期增长具有深远的意义。经济增长可以分为由资本和劳动等要素的投入推动和由技术进步推动两种类型，若主要来源是要素投入的增长，称之为粗放型增长方式；若主要依靠技术进步带动要素使用率的提高，则称之为集约型增长方式。科学技术是否成为广西经济增长的决定性力量，在多大程度上影响经济增长的速度，就需要我们对技术进步贡献率做出测定。

本文在充分利用现有资料的基础上，搜集了20世纪80年代以来广西近30年的宏观经济数据，对经济增长与资本、劳动、技术进步三要素投入关系以及各要素贡献率进行详细测算和分析。

一、模型设计及数据选择

（一）灰色GM（1，1）模型建模原理

第一步：获取原始序列X0，构造累加生成序列X1。原始数列X0为非负序列：X0=（x0（1），x0（2），…，x0（n））。X1为X0的1-AGO（即一次累加）序列：X1=（x1（1），x1（2），…，x1（n）），其中

（二）模型设计

运用索洛余值法，以柯布-道格拉斯生产函数和灰色GM（1，1）模型作为分析工具，假定技术进步是中性的。Y=A0KαLβ，其中Y代表总产出，A代表技术进步，K为资本投入，L为劳动投入，α、β分别表示资本和劳动的产出弹性。方程两边取自然对数，得到进行经济增长率计量核算的基础形式：lnY=lnA+αlnK+βlnL。给定产出Y，资金K和劳动力L的时间序列数据Y=（y（1），y（2），…y（n）），K（k济中技术进步是广泛存在的，因此若α+β不等于1，则应对α和β进行正规化处理，即令αK=α/（α+β），βL=β/（α+β），此时资本和劳动的产出弹性之和为1。

（三）数据选择

计算技术进步贡献率需要三个方面的数据：产出Y（亿元）、资本投入K（亿元）和劳动投入L（万人）的时间序列数据。衡量国民经济整体产出的指标一般是按可比价格计算的国内生产总值或国民生产总值，本文采用国内生产总值，基础数据取自历年《广西统计年鉴》，采用1978年为基期不变价格指数，均按可比价格计算。在全要素生产率分析中，严格来说，投入数据应当是一定时期内要素提供的“服务流量”，它不仅仅取决于要素投入量，而且还与要素的利用效率、要素的质量等因素有关。就劳动投入指标而言，是指生产过程中实际投入的劳动量，用标准劳动强度的劳动时间来衡量。但由于数据的局限性和可得性，我们只能采用劳动力年末从业人数这一项指标作为劳动投入的度量。

二、广西技术进步贡献率测度与分析

为较准确地反映广西不同时期技术进步贡献率演化特征，由生产总值Y（亿元）、固定资产投资K（亿元）、从业人员L（万人）的原始数据分别对1981～1990，1991～2000，2001～2008年3个时期建立生产函数的估计式为：

lnY=-4.444976+0.553679lnK+1.002186lnL

S=（2.771708）（0.057092）（0.390433）

R2=0.986527 A d R2=0.985449 S.E=0.096899

F=915.2744 DW=1.108367

拟合度R2=0.986527，调整后的拟合度A d R2=0.985449，F统计量为915.2744，S.E=0.096899。从拟合的结果可以看到，方程拟合的较好。模型可以说明广西生产总值的98.65 %，显著性水平也较好。但是α+β>1，需进行正规化处理，αK=α/（α+β），βL=β/（α+β）这样得到α=0.355866，β=0.644134。

年增长平均速度计算公式为：P=（（pt/p0）^（1/t）-1）×100%，其中pt为第t年水平，p0为初始水平。依据估计的结果，按照经济增长贡献的方法，利用余值法方程，可得到广西1986～2008年的技术进步对经济增长的贡献（计算结果详见表1）。

由表1可知，1986～2008年期间，广西实际GDP年增长率达到11.19%，其中资本投入每增加1%，可使经济增长0.36%，资本总量平均增长率为18.04%，其平均带动经济增长5.67个百分点，对经济增长的贡献率为49.29%；由于劳动平均增长率仅为1.89%，其带动经济增长1.09个百分点，对经济增长的贡献率只有11.47%，不难看出，劳动的增长较少，对经济的贡献也比较少；技术进步对经济增长的贡献率为39.25%，平均带动经济增长4.43个百分点。从整体上看，资本增长的贡献率平均在50%左右，是维持经济高速增长的最主要因素。

由图1可以看出，技术进步对经济增长的贡献率在八五时期达到了最高点53.38%，对应的劳动增长贡献率则由七五时期的27.43%大幅下降为7.84%。这可能是由于90年代初期，中国政府施行科教兴国战略，科学技术生产力迅速提高；同时政府为了应对当时日益严重的通货膨胀问题，而采取了紧缩的经济政策；而且当时计划经济向市场经济转型期间各项制度施行改革，难免下岗人员增加，直接导致了劳动增长贡献率的大幅下降。资本增长贡献率在九五之前增长平缓，十五期间增长迅猛，对经济的贡献率达到了65.82%。这可能是由于进入新世纪以来，随着中国—东盟自由贸易区建设步入全面实施的新阶段，广西区政府加大了基础设施投资和招商引资力度，同时出口贸易大幅提升所形成。从总体趋势上看，劳动增长贡献率整体呈下降趋势，资本增长贡献率整体呈上升趋势，技术进步贡献率八五时期达到最高，九五、十五期间有所回降，然后又开始上扬。

图2显示了七五至十一五期间广西GDP在各个阶段的增长率，以及劳动增长、资本增长和技术进步在各时期对GDP增长率的贡献。GDP在八五时期增长最快，达到了14.64%，九五时期开始下降为9.77%，十五时期又上升，2006～2008年间继续快速增长，增长率高达13.13%。技术增长对经济增长的贡献表现为：八五时期上升，九五、十五下降，十一五略有回升。资本增长对经济增长的贡献表现为：在八五时期上升，九五时期下降，十五以后快速上升。总体看来，八五时期是中国市场经济改革的关键期，也是各种曲线的转折点；九五时期受亚洲金融风暴、世界经济萧条影响，各种经济指数下滑；十五时期经济指标快速回升，十一五时期继续保持良好发展态势。

三、小结

有关文献显示：1978年至2006年，中国经济增长的年平均速度为9.69%，其中资本投入的平均贡献率为 48.81%，劳动投入的平均贡献率为11.75%，经济增长的60.56%是由要素投入增长带来的。本文测算的广西1986～2008年平均资本贡献率为49.29%；平均劳动贡献率为11.47%；平均技术进步贡献率为39.25%。由此可见广西各项指标基本上与国家持平，但技术进步贡献率与发达省份40%多贡献率水平还有一定差距。从总体上看，广西还属于高投入、高消耗的粗放型经济模式，经济增长主要依靠资本、劳动的投入。面对这种情况，要实现经济的可持续增长，唯一可行的途径是依靠技术进步和提高资源利用率。集约型增长方式，可以以较少的投入取得较高的增长速度，从而增强资源、环境和生态对经济增长的承载能力。因此，提高技术进步率以及技术进步贡献率对于促进广西经济增长方式由粗放型增长转向集约型增长无疑有着重要意义。

参 考 文 献

第6篇：数量经济技术经济范文

传统经济增长理论认为,经济增长的主要拉动要素是资本和劳动。随着研究的不断深入,经济学家们也相继提出,除了两类要素之外的其他要素也对经济增长起着不可小觑的作用。已有研究表明,技术累积可以在不同程度上提高经济。卢卡斯于1988年提出人力资本在很大程度上影响区域或者一个地区的技术效率;国内学者王德劲(2005)通过实证研究,得出人力资本对全要素生产率的正相关作用;王孝斌(2006)经研究,发现在技术进步中,人力资本起到的关键作用;王恬(2008)也认为,人力资本可以促进企业提高生产率水平,使企业技术进步。除了人力资本这样要素的投入之外,科技投入也作为一项重要因素影响技术进步。已有的国外学者研究表明,R&D投入、技术溢出能促进技术进步;FDI可以通过技术溢出的途径促进一个国家技术进步。国内学者通过研究也得出了一系列结论:郭国峰等(2008)认为科研机构、企业对技术进步具有显着的正向促进作用;李晓宏等(2008)研究结果表明,尽管R&D投入能在很大程度上促进技术进步,但是滞后效应严重;彭中文(2006)的研究表明,加大R&D投入能促进技术进步效应的增强。此外,在高新技术企业中,科研人员的数量也影响企业技术进步。综上所述,高新技术产业发展受到技术这一核心要素的影响,而技术进步可能受到人力资本积累、R&D经费投入和科研人员规模等因素的影响。

高新技术产业经济增长因素模型构建

借鉴高新技术研究的理论和经济增长理论,参考和借鉴国内外已有的各类研究成果,并根据所掌握的数据量以及增长的特点,笔者选择了资本、人力两个主要因素来分析我国高新技术产业的经济增长。高新技术产业经济增长因素分析模型的构建借鉴已有的研究,引入柯布—道格拉斯生产函数作为构建高新技术产业经济增长因素分析模型的基础。柯布一道格拉斯生产函数的一般形式:Y=A0eintKαLβ其中,Y为高技术产业企业产值,A0为高技术产业企业初始技术水平,eint为综合技术因素,是与时间t有关的函数,包括科技水平等综合因素,K为R&D经费投入,α为经费投入对产出的弹性系数,L为从事科研劳动力的投入量,β为劳动力投入对产出的弹性系数。将方程取导数得到回归方程:LnY=lnA0+int+αlnK+βlnL采用此经济增长模型研究浙江省高新技术产业经济增长的因素,必须解决高新技术产业经济增长及各影响因素的指标问题,即各指标变量的取值问题。必须解决高新技术产业增长衡量指标的确定问题。经济增长模型研究的对象是一个国家或地区,国家是相对独立的经济单位。鉴于高新技术产业产出的特点,笔者对高新技术产业经济增长的衡量主要选用高新技术产业自身的产出指标,即以高新技术企业产出增加值作为衡量高新技术产业经济增长的指标。在技术因素方面,主要表现在科技人员数、科研经费、科研机构和技术创新的成果。科研经费在对技术改造和技术引进的经费尤为重要,从目前的研究来看,当前高新区的主要技术是从技术改造和技术的吸收方面。资本投入方面,采用R&D经费支出作为变量。劳动力投入要素方面,采用高新技术产业年末从业人员数。浙江省高新技术产业经济增长因素实证笔者以浙江省高新技术产业经济增长的影响因素为研究对象,主要考察各影响因素在高新技术产业经济增长过程中所做的贡献。研究的因素包括R&D经费投入、人力资本两个内生因素及技术水平等非内生因素。从传统经济增长的理论出发,科研经费和从事科研活动的劳动力投入是经济增长的主导要素。因此,先对科研经费和从事科研劳动投入对高新区经济增长进行分析,进而分析其他因素对高新区经济的增长的影响。以浙江省高新技术产业的经济增长为例进行回归分析,在回归的过程中,选取Eviews软件处理回归方程,并应用软件对方程回归结果进行检验和说明。1.实证数据的说明及处理本文的数据由《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《浙江统计年鉴》、中国科技统计数据网及相关资料和文献整理所得,研究用到的数据有工业总产值、劳动力和固定资产投资。其中,产值和固定资产的单位为亿,劳动力取单位为万人。由于浙江高新技术产业统计数据均为当年价格值,从统计上获得我国2000年~2007年消费价格指数的数据,对数据进行处理,剔除通货膨胀影响。2.回归的结果在对数据处理的基础上,依据回归方程,进行回归处理,得:lnY=3.97+0.16t-0.101nK+0.981nLR-squared的值为0.997,P值为0.000015。回归的方程拟合优度较好及其余各项指标良好。在R&D经费投入K值上,回归结果出现了负值。这点值得注意和探讨。整个回归方程中,高新技术产业企业的产值与从事科研人员的相关性关系显着,这与浙江省高新技术产业企业的劳动密集型企业多有关,劳动力的投入需求较大。3.对结果的分析从上述分析看,R&D科研经费和从事科研项目的劳动力投入的产出弹性分别为-0.10和0.98,这个结果有些失常。R&D经费投入不但没使企业产值增加,反而减小,从事科研活动的劳动力投入对高新技术产业的经济增长有很大作用,这点符合经济意义上检验。R&D经费投入较从事科研劳动人员的产出没那么明显,这说明科研劳动力的投入是浙江省高新技术产业经济增长的主要影响因素,从R&D经费投入看,资本要素对高新技术产业的贡献并不明显。

第7篇：数量经济技术经济范文

[ 关键词 ] 生产要素 产出弹性 对数线性计量经济模型 产业结构

一、引言

改革开放以来,特别是进入90年代以来,宁波经济整体进入高速增长阶段,社会或区域内生产总值(GDP)增长率甚至在40%以上,区域内生产总值(GDP)从1981年的31.99增长到2158.09,增长将近70倍。本文利用宁波市1981―2004年的相关数据资料按照新古典增长模型设定一个经济发展的数学模型进行研究,通过对经济增长贡献因素的量化分析探讨经济增长的源泉和动力,以了解宁波经济如何持续保持快速增长并掌握宁波经济发展规律以及未来的发展趋势。

二、模型建立与数据说明

美国经济学家罗伯特•索罗提出的经济增长模型是分析宏观经济增长的有力工具,主要研究资本积累与储蓄决策的关系,将长期增长归因于技术进步,而不考虑决定技术进步的经济因素,本文在实证研究过程中采纳这种理论,即将技术进步作为外生变量来考虑。索罗认为:产出除了受资本投入和劳动投入的影响外,还受到其他多种因素的制约。他将这些因素全部归为广义的技术进步,并且认为这些技术进步是“中性的”,即生产过程中劳动和资本之间的边际技术替代率不变。在这种情况下,生产函数采取一种特定形式:Y=A(t)f(K,L)

其中,Y代表产出(GDP),K和L分别代表资本存量和劳动存量,A(t)表示随时问推移不断变化的技术进步。

实证研究表明,资本和劳动对产出增长的弹性在一个相当长的时期内保持不变,而且资本弹性和劳动弹性分别等于产出中资本和劳动所占的份额。因此,索罗经济增长模型通常采取柯布一道格拉斯生产函数的形式,从而表示如下:

Y=A KαLβ (1)

其中,Y、A、K、L的含义与上相同,α、β分别为产出的资本弹性和劳动弹性。随着实践的发展,人们认为经济增长模型中不能忽视技术进步因素,于是在出于数据可得和模型实用性方面的考量对模型(1)做出如下修正:Y=AKαLβGγ,其中G为技术资本存量,γ为技术产出弹性,资本、技术和劳动三者可相互替代,且α+β+γ=1,这种经济增长模型在具体应用过程中,会出现一些难以解释的现象,如一些重要解释变量的系数不显著,参数估计值的符号与实际经济意义或分析结论相矛盾,重要解释变量之间的多重共线性以及数据误差较大等问题。为解决这些问题,将原有模型两边取对数,化成线性模式,能更加确切的反映系统变量之间的关系,增进预测结果的可靠性。则原模型可修正为:LN(Y)=LN(A)+ LN(K)+ LN(L)+ LN(G)

收集整理Y、K、L、G的数据资料,利用EVIEWS进行最小二乘估计,即可得到制度环境外部因子A以及劳动、资本和技术的产出弹性α、β、γ。

三、数据资料

对以上经济增长模型所涉及到的产出、资本、劳动和科技存量四个变量,分别采用域内生产总值(GDP)、固定资本存量、从业人员数与科技资本存量指标来衡量。由于价格指数的波动较大,为消除误差的影响,对各年GDP取当年的名义GDP;对固定资本存量,由于目前的统计年鉴没有提供相应的年度存量数据,本文借鉴复旦大学张军教授在

四、实证分析结果

在上述建模理论和数据处理的基础上,本文应用EVIEWS软件对宁波市1981年至2004年的区域内总产值、资本投入存量、劳动投入存量按照索罗经济增长模型进行最小二乘回归,另外为较准确地反映不同时期宁波不同生产要素产出弹性的演化特征,本文将1981―2004年共24年的数据分为四个阶段:第一个阶段1981―1984年为改革开放初期;第二个阶段1985―1991年为计划经济时期;第三个阶段1992―1998年为计划经济向市场经济转轨时期;第四个阶段1999―2004年为市场经济体制初步建立时期。并对这四个时期分别进行回归,利用EVIEWS.回归的结果如下:(表二)

回归方程中,只有模型(1)和(4)的拟合程度较高,线性回归显著成立,通过对模型进行检测和分析我们可得出如下结论:在改革开放初期,各种生产要素的潜能都得到了极大的释放,资本和劳动力的产出弹性要大于科学技术的产出弹性,宁波市作为中国东部沿海较早对外开放的城市之一,改革开放初期就注重发展外向型经济,而发展对外贸易的部门都是劳动密集型产业,基本上是单纯依靠低成本的劳动力优势参与贸易竞争的,出口商品集中在纺织品上,技术附加值低,对科学技术创新和资本利用率较低,宁波整体土地资源并不富裕,所以农业人口不多,加上较早对外开放,吸收一部分中西部富裕劳动力就业,重点发展劳动密集型产业使得本地区劳动力资源并不富裕,劳动产出弹性一直比较高,早期一直依赖于粗放的经济增长模式,高资本、劳动力投入,使得资本也相对缺乏,技术投入有限,科学技术产出弹性早期为负值,说明对科学技术投入和利用程度较低,不过进入2000-2004年以来,科学技术产出弹性已经是正值,这说明宁波已经在逐步加快产业结构升级,发展资本和技术密集型产业从而优化产业结构,临港工业加大科研开发投入,进一步完成有技术附加值的深加工,保持传统优势产业的基础上积极推进资源消耗小的高科技产业发展,加强城市规划,合理稳定的保持经济持续增长。

加大对外开放,提升国际竞争力。就必须立足于两个市场、两种资源,积极参与国际竞争,开展跨国经营。目前,有三种参与国际竞争的模式可供借鉴。一是万向集团的“万向模式”,即通过为跨国公司提供零部件,进入跨国公司的产业链,成为某一产品的全球生产基地或制造中心。二是“领带中心”的“嵊州模式”。利用自身劳动成本要素相对低廉的比较优势,为国际著名品牌加工、,依托国际著名品牌的连带效应,提高自身产品的附加值和竞争力。我市杉杉集团与意大利法拉奥公司、日本伊藤忠合资组建国际品牌公司,利用国外企业的设计技术、人才、销售网络,开发国际品牌,已进行了成功的尝试。三是温州的“正泰、德力西”模式,在一些具有一定生产规模的产品或行业,通过龙头企业,带动一批中小企业进入国际市场。同时积极进行核心技术的开发与研制,增强产品的竞争力。要发挥宁波中小企业众多,加工配套能力强的优势,鼓励中小企业为跨国公司提供生产配套,促进产业集聚,为中小企业创造良好的产业成长环境。

参考文献:

[1]宁波市统计局.2004年宁波市统计年鉴

[2]张军 吴桂英 张吉鹏:中国省级物质资本存量估算:1952―2000[J].经济研究,2004,(10):35―44

[3]刘顺忠:数理统计理论、方法、应用和软件计算[M].武汉:华中科技大学出版社,2005:55―66

[4]左大培:经济学、经济增长理论与经济增长模型[J].社会科学管理与评论,2005,(3):33―46

第8篇：数量经济技术经济范文

【关键词】经济增长；技术进步；索洛模型；C-D生产函数

一、引言

改革开放以来我国经济得到了迅速发展，特别是最近几年经济增长速度更是迅猛，从2002年到目前经济增长率一直保持在9%以上，2004-2007年我国经济增长率一直保持在10%以上，2008年下降到9.6%，2009年我国经济总量首次超过日本，成为世界第二大经济强国，经济增长率为9.2%。2010年又上升到10.4%，2011年为9.3%。但是由于我国目前仍处于发展中国家行列，技术水平比较落后，经济增长主要是依靠全要素投入，技术进步对经济增长的贡献还比较低，所以我国的经济增长存在着粗放型、质量不高、经济结构不合理等突出问题，所以加快技术进步，促进经济增长方式的转变，是推进我国经济可持续发展的重要保障。

二、模型设定

六、结论

1.通过对中国经济增长影响因素的理论和实证分析，根据模型回归所得到的结果和各影响因素对经济增长的贡献，可以得知我国经济增长主要依靠资本、劳动两要素的投入和技术进步。

2.通过索洛模型所得出的各要素贡献率的表中可以看出，1993-2011年间资本投入对我国经济增长影响最大，为69.3%，由此得出资本投入占据重要地位，对我国经济增长具有巨大的推动作用。但是由于资本对经济增长的推动需要通过对自然资源的使用来实现，但是自然资源总量是有限的，所以仅靠资本投入来加快经济增长，这是一种不可持续的经济发展方式。这就要求我们要加快技术进步，转变经济增长方式，增强技术进步对我国经济增长的推动作用。

3.通过对经济增长中各要素的贡献率分析可知技术进步在我国经济增长中的贡献还是比较小的。我国经济的增长主要是依靠劳动、土地、资本等生产要素的投入数量所引起的经济增长，我国的经济增长方式属于粗放型的经济增长方式。这种增长方式是低效率的，同时会造成资源的使用不充分和大量浪费现象，如何充分利用有限的自然资源，建设节约型社会，加快技术进步，促进经济增长方式转变，保持经济的可持续发展，应该成为全社会关注的焦点。

七、加快技术进步，促进经济增长方式转变

如何加快技术进步，改变经济增长方式，促进经济可持续发展，对此我提出以下建议：

1.明确企业在技术进步中的主体地位。我国企业技术进步中存在的问题是多方面的，但问题产生的根源不外乎两种：一是企业技术进步地位尚未确立，二是现在国家技术创新体系对企业技术开发没有提供相应的支持。从实践情况来看，我国现有一些上市国有企业，运行机制基本理顺，也不缺少开发资金，但技术开发观念落后，技术开发方向不明确。这说明我国现有的国家创新体系中缺乏为企业提供技术开发指导和技术创新平台的环节。

2.提高企业的自主创新能力，依靠科技进步，推动产业优化升级。大力发展高新技术产业，有区别、有重点的继续加强基础产业和基础设施建设。积极发展第三产业特别是现代服务业。

3.注重能源节约和合理应用。鼓励开发和应用节能降耗的新技术，用制度和价格机制来约束企业的资源使用。发展循环经济，倡导节约能源资源的生产方式和消费方式，加快建设节约型社会。

4.强化国家财政在技术进步中的支持力度。由于技术进步类似于公共产品，所以政府部门在促进技术进步这一过程中起着重要的作用，政府除了以直接拨款的方式和购买的方式促进科技发展，还应该为现有企业提供大量的资金支持和建立健全的融资保障体系。保证企业有一个良好的融资环境。

参考文献：

[1]庞皓.计量经济学[M].北京：科学出版社，2010.

[2]李子奈.计量经济学[M].北京：高等教育出版社，2004.

[3]金伟娜，张卓涵.1993-2008广东省经济增长的要素贡献分析[J].现代工业经济和信息化，2012（24）.

第9篇：数量经济技术经济范文

基金项目：

作者简介：李宝礼（1984-），男，安徽滁州人，中南财经政法大学博士研究生，安徽科技学院财经学院教师，研究方向为货币理论与政策、经济增长；胡雪萍（1965-），女，江西铜鼓人，中南财经政法大学经济学院教授，博士生导师，研究方向为农业经济、消费经济、发展经济学。

摘要：随着金融危机的发展，中国粗放型经济增长模式已走到尽头，经济增长必须由原来的依靠增加要素投入的外延增长方式转向依靠技术创新和金融创新驱动的内涵型增长方式。本文通过构建结构面板向量自回归模型考察中国经济增长、金融发展、技术创新三者之间的内在联系，研究发现在中国经济增长对金融发展与技术创新的推动高于后两者对经济增长的作用，并且在经济发达的东部地区，金融发展与技术创新对经济增长的促进要高于中西部地区。

关键词：金融发展；技术创新；经济增长

文章编号：2095-5960（2013）04-0001-06

；中图分类号：F123

；文献标识码：A

一、引言

金融发展与经济增长、技术创新与经济增长之间的关系一直是经济学研究的热点问题，也是经济学中存在较大争议的问题之一，一国金融深化和广化带来的金融发展是否能促进该国经济增长，还是经济增长带来了金融发展，学界尚未达成确定的共识。有关金融发展与经济增长之间关系的论著颇多，Goldsmith（1969）[1]最早进行了金融发展与经济增长的实证研究，通过检验35个国家103年的数据，发现金融发展对经济增长有显著性影响。King and Levine （1993）[2]在Goldsmith研究进行改进的基础上并对样本进行扩充，同样得出了金融发展与经济增长之间存在正相关关系。Aghion（1992）[3]等认为发达的金融市场通过提高储蓄率及鼓励技术创新来促进资本积累与经济增长。但也有经济学家对此持不同意见，Robinson Joan（1952）[4]宣称“金融跟着企业走”，经济发展带来了金融发展而不是相反。Lucas（1988）[5]则根本不相信金融发展与经济增长之间有什么联系，认为经济学家过度强调了金融因素在经济增长中的作用。

关于技术创新与经济增长之间关系的最著名论述无疑来自于熊彼特的产业组织理论，该理论将创新描述为产业竞争的一种重要特征，并提出存在一种“创造性破坏”的力量，即通过发明新技术来驱动增长的创新破坏了之前的创新结果，使得它们过时。经济学界对技术创新与经济增长的研究除熊彼特外，Aghion（1992）提出了基于R&D的内生增长模型，发现R&D投入水平的提高将加快经济增长。Jaffe、Trajtenberg and Fogarty（2000）[6]的实证分析验证了某一产业的R&D投入的增加不仅可以提高该产业的技术进步，还有助于其他相关产业劳动生产率的提高，进而可以提升一个区域的整体经济产出水平。

。

综上所述，目前国内外对金融发展、技术创新、经济增长的研究主要集中在分别考察金融发展对经济增长的作用，以及技术创新对经济增长的促进作用上，而在分析金融发展对经济增长的作用时没有加入技术创新，或者在分析技术创新对经济增长作用时没有加入金融发展，本文认为有所不妥。正如Schumpeter提出，良好的银行通过甄别并向最有机会在创新产品和生产过程中成功的企业家提供融资而促进技术创新；技术创新则通过扩大市场需求、增加盈利空间、节省交易成本推动金融发展。因此，在研究金融发展对经济增长的作用时必须要考虑技术创新对二者的影响，研究技术创新对经济增长的作用时也必须要加入金融发展对二者的影响。先前的研究通常将金融发展、技术创新看作外生给定的。但在我们的研究视角下，三者之间是相互影响的关系，均应作为内生变量加以分析。基于此，本文运用结构面板向量自回归模型（PSVAR）考察中国经济增长、技术创新与金融发展三者之间的内在关系。

二、实证研究

（一）模型的设定

面板向量自回归模型的研究始于Chamberlain基于混合数据情形的讨论。1988年，Holtz-Eakin、Newey and Rosen研究了一类时变系数的面板数据向量自回归模型，并提出了一种2SLS估计。但真正对面板向量自回归模型的研究应该是从Peasran and Smith的开创性研究开始，Peasran and Smith发现，对于宏观面板数据可以通过对面板数据向量自回归模型中的每个变量的个体平均时间序列数据建立时间序列向量自回归模型的方法估计模型参数，并且这种估计是一致估计。简化的面板自回归模型同简化的向量自回归模型一样，没有给出变量之间的当期相关关系，即在模型的右端没有包含内生变量的当期值，为了考察内生变量之间的当期关系，本文建立如下结构性面板数据向量自回归（PSVAR）模型：

（二）数据说明

gdpi，t代表省份i在时期t的GDP数据，为了减轻时期波动对数据的影响，本文对所有数据均取对数。rdi，t代表省份i在时期t的科技创新数据，本文选取各省份在不同时期的三种专利批准数量衡量科技创新水平。firi，t代表省份i在时期t的金融发展指数，关于金融发展指标的选取，经济学界有两种代表性的指标，即戈氏指数和麦氏指数。戈氏指数由戈德斯密斯提出的衡量一国金融结构和金融发展水平的金融相关比率，金融相关比率是指某一时点上现存金融资产总额（含有重复计算部分）与国民财富之比。麦氏指数由麦金农提出，用货币存量（M2）与国内生产总值比来衡量一国金融发展水平。由于本文考察的是中国省际面板数据，很难得到各省的货币存量数据，无法计算麦氏指数，只能用戈氏指数来衡量中国各省际间的金融发展水平。因此，本文定义的金融发展指数为：

firi，t=（D+L）/GDP

其中，D指各类金融机构存款数；L指各类金融机构贷款数。

本文采用年度数据，样本时间区间为1985—2010年，样本包含29个省级行政单位，剔除了香港、澳门、台湾，重庆和海南分别并入四川和广东。数据主要来自于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国金融年鉴》以及《新中国60年统计资料汇编》。表1给出了样本各主要变量的统计性质。

（三）模型的检验

1.面板数据的单位根检验

由于本文选取的面板数据时间期限较长，为了避免出现伪回归现象，需要对面板数据进行单位根和协整检验。面板数据的单位根检验方法不同于时间序列数据，常用的检验方法主要有两大类，一类是检验含有不同单位根的方法，如IPS和Fisher-ADF检验；另一类是检验含有相同单位根的检验方法，如LLC检验、Breitung检验、Hadri检验。除Hadri检验的原假设为不

注：* 和** 分别表示参数估计在5%和1%的水平下显著，其中括号中数字为伴随概率p值。

2.面板数据的协整检验

面板协整检验常用的检验方法有三种，分别是Pedroni检验、Kao检验和Fisher检验，其中Pedroni检验是应用最广泛的方法，本文也采Pedroni检验来检验变量之间是否有协整关系。Pedroni检验在回归残差的基础上构造了三个用组间尺度描述的协整检验统计量——Group rho-Stat、Group PP-Stat、Group ADF-Stat；以及四个用联合组内尺度描述的协整检验统计量——Panel V-Stat、Panel rho-Stat、Panel PP-Stat、Panel ADF-Stat。lngdp、lnfir和lnrd的面板协整检验结果如表3所示。表3面板协整结果

由表3的检验结果可知，除联合组内尺度描述的Panel V-Stat统计量不显著外，其余统计量均在1%的显著性水平下显著，表明lngdp、lnfir和lnrd之间具有协整关系。Pedroni指出，当面板数据的样本期较长时（T>100），7个统计量均有较小的偏误，而且性能也高；但当样本期较短时，Panel V-Stat统计量的性能较差。由于本文的样本为26期，因此Panel V-Stat不是本文重点参考的统计量，在其余6个统计量显著的情况下，可以证明lngdp、lnfir和lnrd之间是一阶单整的，且具有协整关系，因而可以对其建立结构性面板自回归模型。

（四）实证结果分析

1.经济增长、金融发展与科技创新之间关系

结构性面板自回归模型主要采用2SLS估计和GMM估计。从理论方法上看，GMM是从矩条件或矩方程出发对参数进行估计或检验，而无需考虑模型形式的设定以及可能由此引起的设定误差等问题。从统计方法论来讲，GMM方法更具一般性，涵盖了诸多的传统计量经济分析方法，其中2SLS可视为GMM的特例。虽然GMM法有强大的优势，但分析过程较为复杂，为了简化分析，本文采用2SLS对结构性面板自回归模型进行估计。由于面板随机影响模型中同一截面不同时期的随机误差项之间可能存在相关，所以当随机误差项与解释变量相关时，2SLS估计的结果将不再是最有效的，基此本文只分析面板固定效应模型。

通过组间效应估计（组间2SLS）及固定效应模型（组内2SLS估计）两种方法对模型建立的结构性面板自回归模型（式1）进行回归。由于本文所选取面板数据的时间期限相对较短，为减少自由度的损失，同时在比较不同滞后阶数的模型回归结果基础上，采用PSVAR（1）模型，所有的回归结果如表4所示。

注：* 和** 分别表示参数估计在5%和1%的水平下显著，其中括号中数字为伴随概率p值。括号内数值为估计量的标准差。

表4的前三列为组间固定效应2SLS估计结果，后三列为组内固定效应2SLS估计结果。由参数的估计结果可知，在组间2SLS估计下除金融发展的一阶滞后值对国内生产总值影响的Z统计量不显著外，其他所有参数估计值均在5%和1%的水平下显著。在组内2SLS估计下除技术创新一阶滞后对国内生产总值影响的Z统计量不显著外，其余所有参数估计值均在5%和1%的水平下显著。除了回归结果的统计显著外，与时间序列自回归模型相比，面板数据不仅增加了样本容量，使得估计结果的可信度提高，而且面板模型的所有回归方程均包含了地区固定效应哑变量φi。因此，即使考虑到各省份特有的、不随时间变化的但有可能对因变量造成影响的因素（如地区文化、宗教、心理等）我们的回归结果依然是稳定的。

除统计上的影响性外，结构面板自回归模型估计结果与前文建立的理论模型的预期结果也是一致的。在两种估计方法下，所有的估计值均为正数，表明各变量的当期及滞后一期值对其他变量均有正向影响。如在组间固定效应估计下，国内生产总值一阶滞后值变动1个百分点会导致当期国内生产总值平均变动0.998个百分点；金融发展的当期及滞后一期值变动1个百分点分别会导致经济增长变动0.008和0.015个百分点，这一结果说明金融发展对经济增长有正向冲击。同样的情况也出现在经济增长对金融发展和技术创新的影响以及技术创新和金融发展的相互影响上，表明在中国经济增长与金融发展和技术创新之间存在正向相互影响关系。

表5给出了lngdp、lnfir和lnrd之间在两种不同估计方法下相互影响系数的平均参数估计值，以及在两种估计方法下影响系数总的平均估计值。由表5可知，金融发展变动1个百分点对国内生产总值的总平均影响约为0.062个百分点，略低于科技创新对国内生产总值的影响0.074，说明在中国技术创新对经济增长的作用要高于金融发展。国内生产总值一个百分比的变动会导致金融发展变动0.435个百分点，对科技创新的影响约为 0.787个百分点，说明经济增长对科技创新的影响要高于对金融发展的影响。与金融发展和科技创新对经济增长的作用相比，在中国，表现更明显的是经济增长促进了金融发展水平和科技创新水平的提高，而金融发展和科技创新对经济的推动作用还停留在较低的水平，存在较大的提升空间。在金融发展与科技创新的关系中，可以看出二者相互影响的程度相当，科技创新变动1个百分点对金融发展的影响约为0.212个百分点，略高于金融发展对科技创新的影响0.128。

注：本表数根据表4计算得出，并剔除了统计上不显著变量。

2.不同地区金融发展和技术创新对经济增长的作用

根据上述回归结果做进一步分析，前文的实证研究结果从中国整体角度说明了金融发展、科技创新与经济增长三者之间的相互联系，下面我们将在上述实证研究的基础上重点分析金融发展和科技创新对中国经济增长的作用。由于中国各地区经济发展差距较大，东、中、西部地区在金融发展和科技创新上也很不均衡，因此有必要分从不同地区分析金融发展和科技创新对经济增长的影响。为了简化分析，在此只建立简单的面板模型进行分析：

注：表中数值是以东、中、西所属省（市、自治区）各参数估计值的平均值计算得到的。

由表6可以明显地看出，在经济发达的东部地区，金融发展对国内生产总值的促进作用远远高于中部和西部地区，这一现象与东部地区发达的金融体系，尤其是民间金融体系对经济发展的支持是密不可分的。而中西部地区由于经济开放较晚，落后的金融体系对于经济增长的支持力度明显较弱。在科技创新对经济增长的作用上，东部地区仍然高于中西部地区，但差距不是很明显，值得注意的是中部地区科技创新对经济增长的作用落后于西部地区。与金融发展对经济增长作用相比，科技创新对经济增长的作用在各地区差距不大，说明在中国科技创新主要是依靠政府投入和行政力量推动的，各地区政府对科技创新投入的差距较小，但是企业尤其是民营企业在科技创新上所起的作用较小。表6还表明，东、中、区部地区科技创新对经济增长的促进作用高于金融发展对经济增长的促进作用，与结构面板自回归模型的结论一致，这一结果与中国对科研投入大力支持，而金融改革进展缓慢的现实状况相符合。

三、结论及对策建议

本文通过运用理论和实证模型对金融发展、技术创新与经济发展三者之间的关系进行了研究，结果表明，在中国三者之间存在显著的互为正相关关系，经济增长带动了中国金融发展和技术创新，而金融发展和技术创新又反过来促进经济增长。从相互之间的影响力度上看，在中国现阶段，经济增长对技术创新和金融发展的影响要高于后两者对经济增长的影响，中国经济增长更主要是依靠粗放型经济增长模式——依靠廉价劳动力和自然资源驱动的，而金融发展和科技创新虽然对经济增长有显著的正向作用，但影响力度较小，与发达国家相比还存在很大的提升空间。根据上述研究结论，本文提出以下几点对策建议：

1.加快金融改革，提高金融发展对经济增长的作用。中国经济发展已进入工业化后期，经济结构需要进一步优化升级，金融危机和人口老龄化带来的冲击更加需要将中国的产业结构由低端制造业向高新技术产业进行转变。亟需对金融业进行改革，建立现代的金融服务体系。现代金融服务体系的建立不仅能够为经济转型提供资金支持，而且根据前文的实证研究，金融发展对技术创新的显著正向影响又会加速企业的技术升级。金融体系改革的重点，一是要建立多层次的、能够提供全方位服务的金融市场体系。二是要鼓励金融创新，为企业提供必要的规避或分散金融风险的工具。三是要打破行业垄断，允许民营资金进入金融行业，只有竞争才能促进金融体系的不断发展。四是要进一步改革金融监管体制，在分业监管和增强市场监管作用的基础上，加强监管机构之间的协调与配合，提高统一监管能力，在促进金融业稳健发展的同时，防范金融泡沫化。

2.提高科技创新的质量和科技转化成生产力的能力。当前，中国虽然在很多高科技领域的研究处在世界前列，但是在民用科技创新方面与发达国家存在不小的差距，且一直处于模仿阶段，核心技术受制于人。同时，中国科研主要由高校和科研院所进行，科技成果转化成现实生产力的渠道并不是很通畅。因此，要提高科技创新对经济增长的促进作用，一方面国家要鼓励企业进行科技研发，为企业研发建立良好的制度环境，保护其产权不受侵害，同时也要建立多层次的市场化金融体系为科技创新提供资金支持[17]。另一方面要加强企业和各类科研机机构的合作，提高科技转化为现实生产力的能力。

3.为金融发展和科技创新建立良好的的制度和法律环境。法制落后、产权模糊均是阻碍金融发展和科技创新的重要因素，没有良好的法制环境和清晰的产权界定无法合理规范金融体系运行和现代金融服务业的建立，无法鼓励私营企业的开展创新活动，经济的转型升级必然停滞不前。

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