经济计量（精选十篇）
经济计量 篇1
在劳动经济学中, 关于经济形式对于人们工作意愿的影响主要有两个相对立的假说。一个是受挫工人假说, 该假说提出当经济形式恶化时, 表现为较高的失业率, 许多失业工人放弃寻找工作的愿望并退出劳动市场。另一个是增加工人假说, 该假说认为当经济形式恶化时, 许多目前并未进入劳动市场的二手工人比如说带孩子的母亲, 她们可能会由于养家的人失去工作而决定进入劳动市场, 即使这时工作的报酬很低, 只要可以弥补由于养家人失去工作而造成的收入方面的一些损失就行, 那么哪种假说比较合理呢?我们用实证来分析。本文就假设用失业率来度量经济形式, 用劳动参与率来度量劳动力的参与也即人们的工作意愿来分析以上问题。 (劳动参与率就是经济活动人口占劳动适龄人口的比重, 表示劳动适龄人口中有多少人能够并愿意参加劳动)
但还有一些其他因素影响人们进入劳动力市场的决定, 比如每小时的工资收入也是重要的决定变量。至少在短期内, 工资越高越能吸引工人进入劳动力市场。
二、模型的建立
为了便于分析, 这里给出一组时间序列数据。表1-1给出了中国2000-2011年间城镇劳动参与率和城镇失业率, 每小时平均工资的数据。其中, 我们将城镇劳动参与率设为被解释变量, 将失业率、人们每小时所得的工资设为解释变量。
设Y:城镇劳动参与率X1:城镇失业率, X2:每小时平均工资 (见表1)
用OLS方法进行参数估计, 得到以下回归方程:
三、检验
对线性回归模型的检验包括三个方面:经济意义的检验, 统计检验, 计量经济学检验。下面我们分别对这几个方面进行检验。
(一) 经济意义的检验
从以上的模型我们可以看到, X1和X2前的系数都小于0, 即负的城镇失业率表明失业率每增加1%, 城镇劳动参与率将平均减少0.46%。另一方面, 若城镇失业率为一常数, 则平均小时工资每增加一个百分点, 城镇劳动参与率将平均减少1.35%。负的平均小时工资系数有经济意义吗?为什么不是每小时工资越高, 劳动力市场的吸引力就越高呢?这属于微观经济学中要讨论的问题, 我们有一种直接的判断结果的方法是:假设夫妇双方都参加工作, 则在不影响家庭收入的前提下某一方收入的大量提高, 将会促使另一方自愿撤出劳动市场。则这个结果支持的受挫工人假说。就是劳动参与率与失业率, 平均小时工资之间成负相关。这符合现实中的大部分人, 说明该模型符合经济意义。
(二) 统计检验
(1) R2=0.8225说明方程拟合优度高。
(2) F=1 6.3 1 4 2当α=0.5时Fα (k, n-k-1) =F0.05 (2, 9) =4.26, F>4.26方程总体显著性好。
(3) 当α=0.5时, t0.25 (9) =0.703各变量的t值的绝对值均大于0.703, 说明各个变量都比较显著。
(三) 计量经济学检验
多重共线性检验主要运用判定系数法:
令X1=a+b X2
根据表中的数据, 用OLS法进行估计得到以下方程:
方程的显著性很低, 说明变量之间不存在多重共线性。
四、预测与结论
据统计, 中国失业率近两年上升速度加快, 就业形势日趋严峻。到2011年年底, 中国城镇登记失业率从2008年的3.6%上升到4.1%, 估计2012年将维持4.1%的水平。2011年全国城镇新增就业达到1221万人, 是2006年以来新增就业最多的一年, 2011年末全国就业人员76420万人, 其中城镇就业人员35914万人。全国就业人员中, 第一产业就业人员占34.8%;第二产业就业人员占29.5%;第三产业就业人员占35.7%。全年城镇新增就业人员1221万人, 有553万城镇失业人员实现了再就业, 就业困难人员就业180万人。年末城镇登记失业人数为922万人, 城镇登记失业年末城镇登记失业率4.1%, 继续维持在较低水平。通过资料收集得到从2006年到2009中国的失业率前几年相对平稳、近两年上升速度加快, 是当前城镇新增劳动力就业、农村劳动力转移、下岗失业人员再就业“三碰头”, 就业形势日趋严峻的表现。因此从总体上看, 该模型及其参数对现实拟合的较好, 基本上可以接受。
在中国, 失业率每上升一个百分点, 就意味着有上百万人失去了工作。而且中国当前所采用的是城镇登记失业率, 和实际的失业人数有一定误差。因为只有到城镇劳动保障部门登记的符合失业条件的人员才被统计为失业人员, 所以不包括没有登记的失业人员, 不包括农村剩余劳动力, 也不包括农村进城务工的劳动力。此外, 下岗职工也不被计算进来, 因为下岗职工并没有与所在企业解除劳动关系。
五、政策建议
从模型中可以看出劳动参与率与失业率的关系了, 那么我国怎样减少失业率, 让更多的人能够并愿意加入劳动力市场来呢?今年中国劳动和社会保障部目标是:失业率要争取控制在4.3%以内。为了达到此目标在此给出以下几点建议:
(1) 调整就业结构。解决劳动就业的重点应该是调整就业结构, 提高就业弹性系数, 扩大经济增长的就业容量。因此, 应出台适当的产业结构调整政策, 促进产业结构的改善。
运用适当的技术选择政策, 按照市场方式, 重组衰退产业和扶持新兴产业, 促进就业岗位的增加。采取多种办法扩大企业的筹、融资渠道。对有发展前途、有市场需求的产业和产品, 特别是高附加值的产品, 在投资、贷款、技术和设备引进等方面, 给予适当优惠。继续加强对农业、水利、交通、能源等基础设施和基础产业以及高新技术产业的投资力度。
(2) 大力发展教育事业, 提高劳动力的素质。大力发展教育事业, 可以从总体上提高劳动者的素质, 有效防止结构性失业, 同时以就学替代和延迟新增劳动力进入劳动力市场的时间, 缓解新增劳动力的就业压力。
(3) 扶持小企业, 提高经济增长的就业密度。当前, 为促进就业最紧迫的措施之一是培养高素质的小企业主群体。提高小企业主的素质有三条途径:一是加强对现有小企业主的培训工作。二是鼓励大学毕业生创办各类技术密集型小企业, 激励他们的创业意识。三是引导城市失业人员和下岗职工创办小企业, 或者去小企业就业。
(4) 加速城市化, 创造更多的就业机会。城市化是未来中国经济和社会发展的大战略之一, 只要我们采取适度城市化的政策, 逐步提高城市化的水平, 城市就业不仅不会出现大的问题, 而且有利于经济结构和社会结构的升级, 有利于全社会就业形式和经济形式的好转。
(5) 完善劳动力市场。继续深化劳动制度改革, 进一步发展劳动力市场, 实现国家宏观调控下劳动力资源的市场化配置, 用人单位自主用人, 劳动者自主择业, 仍然是劳动就业工作的中心任务。要通过深化劳动制度各项改革, 争取用5年左右的时间建成比较完善的劳动力市场体系。经济发达地区要率先建成完善的劳动力市场体系, 其主要标志是:就业服务体系健全, 劳动力价格信号明显, 社会保险覆盖全部劳动者, 劳动关系调整措施有力, 各项劳动工作基本实现法制化。劳动力市场体系的不断完善, 将有利于缓解结构性失业问题, 同时也是部分降低磨擦性失业的有力措施之一。
摘要：劳动力资源是一个国家必不可少的重要生产资源, 它的规模, 结构, 分布, 配置和使用方式对经济发展都有十分重要的影响, 社会中的人是劳动力的源泉, 经济形式会影响人们进入劳动力市场的决定吗?是不是无论在什么时候人们都愿意工作呢?在我国现阶段存在着劳动力不足和就业不充分的情况, 本文就关于这一方面进行经济计量分析, 并对我国经济形式与人们的就业给出自己的建议。
关键词：劳动参与率,失业率,经济形式
参考文献
[1]2012北京统计年鉴[Z]中国统计出版社2012.
[2]潘省初.计量经济学 (第三版) [M]中国人民大学出版社2009.
[3]何新, 舒宏应, 田云, 我国农村劳动力转移数量测算及影响因素分解研究[J].中国人口资源与环境2011 (S2) .
[4]文清芝, 我国城镇登记失业率的因素相关性分析与数学模型[J].萍乡高等专科学校学报2011 (6) .
我国经济增长方式计量论文 篇2
一、粗放型与集约型增长方式概念形成的渊源
关于“粗放”、“集约”概念的使用，最早见于农业经济学中，当时称“粗放经营”和“集约经营”，后来才被引申到整个经济领域。最初，粗放经营的含义是指一定量的生产资料和劳动分散投在较多的土地上，进行粗耕简作的经营方式;集约经营则指在一定土地面积上集中投入较多的生产资料和劳动，进行精耕细作的经营方式。前者通过扩大耕地面积，广种薄收，增加总产;后者借助增大投入，精耕细作提高单产。
马克思在《资本论》的地租理论中也论及到粗放经营和集约经营的内容，他指出“可以耕作的土地面积很大……对耕作者来说不用花费什么，或者同古老国家相比，只花极少费用。”这种“只需投资很少的资本，主要的生产要素是劳动和土地”的经营方式“就是粗放经营。”(注：马克思：《资本论》，人民出版社1975年版第三卷，第756页。)“在经济学上，所谓耕作集约化，无非是指资本集中在同一土地上，而不是分散在若干毗连的土地上。”(注：马克思：《资本论》，人民出版社1975年版第三卷，第760页。)在研究级差地租时，马克思认为，粗放经营和级差地租第一形式直接联系，而集约经营则与级差地租第二形式紧密相关。级差地租的第一形式是由“两个和资本无关的一般原因造成的：1、肥力……2、土地的位置。”级差地租第二形式则是“对同一土地连续追加投资造成的不同生产率引起的。”(注：马克思：《资本论》，人民出版社1975年版第三卷，第766页。)
首次使用“粗放增长”和“集约增长”术语的是前苏联经济学家。苏联在1928年开始第一个五年计划之后，其经济增长速度直到50年代末期一直保持高于世界经济增长水平的记录，此后，经济增长率开始下降，表现出恶化趋势，令人不解的是，其经济增长的恶化是在它保持了非常高的物质资本和人力资本投资率的情况下发生的。这就不得不使苏联的经济学家对其经济“增长方式”展开了研究。当时，他们根据马克思在《资本论》中的上述提示，把增长方式分为两种基本类型，一种是依靠投入实现产出量增长的“粗放增长”，另一种是依靠提高效率实现产出量增长的“集约增长”。并且指出，苏联过去的高速度增长是粗放型经济增长方式，是倾全力动员资源和增加要素投入的结果，然而由于资源的有限性，随着可动员的资源的日益减少，在忽视提高要素生产率的情况下，必然导致经济增长水平的下滑(注：吴敬琏：《怎样才能实现增长方式的转变》，《经济研究》1995年第11期。)。
“粗放增长”和“集约增长”概念于60年代从苏联传入我国(注：吴敬琏：《怎样才能实现增长方式的转变》，《经济研究》1995年第11期。)。在此之前，我国经济学界尽管没有使用经济增长方式的概念，但对经济增长过程中出现的种种低效率，高浪费现象进行过大量的分析。此后，特别在1979—1980年我国对经济增长方式问题展开了全面深入的讨论(注：吴敬琏：《怎样才能实现增长方式的转变》，《经济研究》1995年第11期。)，广泛使用经济增长方式这一概念是在党的十四届五中全会之后。
二、经济增长方式粗放度的定义
从经济增长方式概念形成的渊源看，经济增长方式是经济增长过程中对生产要素的分配和使用方式。虽然国外学者不常使用经济增长方式这一概念，但对推动经济增长的因素或原因的分析，实质上也是对经济增长方式的研究。关于这一点，匈牙利经济学家科尔内曾作过比较，就我国学者们而言，尽管对粗放和集约型增长方式概念的解释不尽相同，但经济增长方式的含义是明确的。因此，经济增长方式就是指一国总体实现经济的长期增长所依靠的因素构成，其中增长因素包括土地、劳动、资本、技术进步、经营管理、资源配置、规模经济等。通常把土地、劳动、资本的投入称为要素投入，其余因素的总和称为综合要素生产率。进一步地，根据要素投入与综合要素生产率在经济增长过程中的作用大小，把增长方式划分为粗放型经济增长和集约型经济增长，主要由要素投入增加所引起的经济增长称为粗放型经济增长，主要由综合要素生产率提高所引起的经济增长称为集约型经济增长。为了能定量反映经济增长的粗放程度或集约程度，笔者引入粗放度概念。所谓粗放度是指要素投入增长率的贡献率与经济增长率的比值(注：对于一国总体来说，土地是固定的。因此，在考虑要素投入的增长率时，舍象掉了土地要素的影响。)，用公式表示为：
δ=αL'+(1-α)k'/Y'
式中的α表示劳动的贡献份额;
(1-α)表示资本的贡献份额;
L'表示劳动投入增长率;
K'表示资本投入增长率;
Y'表示经济增长率。
当δ≥0.5或δ<0且Y'<0时，增长方式为粗放型;
当0≤δ<0.5时，增长方式为集约型。
对于粗放型增长方式又可按不同的粗放程度划分为四种类型：
第一类型：当0.5≤δ<0.7时，为低度粗放型;
第二类型，当0.7≤δ<0.8时，为中度粗放型;
第三类型，当0.8≤δ<1时，为高度粗放型;
第四类型，当δ≥1或δ<0且Y'<0时，为超高度粗放型。
三点说明：
1.经济增长方式、经济增长、经济发展的关系。
经济增长是指一国或一个地区在一定时期内人均实际产出量的增加和实际生产能力的增加。经济增长特指更多的产出，而经济发展不仅指更多的产出，还包括随着产出的增长而出现的经济、社会和政治结构的变化，经济增长是一个数量概念，而经济发展是一个既包含数量又包含质量的概念，所以经济发展包含经济增长。从经济增长方式的定义可知，经济增长方式是获得经济增长的手段、途径和方式。
2.经济效率与经济效益的关系。
经济效率是指资源的优化配置。具体讲包含二层含义：其一是指全社会以优化的资源配置获得较好的经济增长;其二是指生产单位如何把得到的资源在时间和空间上有效地组合起来，以最少的资源耗费创造最多的产出。经济效益的高低可以用综合要素生产率来度量。所谓经济效益，则是指在社会经济活动中由经济效率所引起的相应的收益或收入。那种不是由于提高效率而增加的收入，就不能叫作效益，而只能叫作收益或收入。因此，经济效率是经济效益的实质，经济效率高意味着经济效益好;反之，经济效率低则意味着经济效益差。
3.转变经济增长方式必须明确三个层次的问题：第一，经济增长方式的内涵;第二，经济增长方式转变的标志;第三，经济增长方式转变的程度。关于第一个问题，学术界的认识比较多，而第二、三个问题则涉猎的比较少。本文旨在通过对粗放度指标的划分，拟解决第二、三个问题。
δ=0.5作为划分粗放和集约经济增长方式的标志。当δ<0.5时，经济增长为集约型，当δ≥0.5时，经济增长为粗放型，这与我国经济理论界对粗放与集约型经济增长的解释是一致的。把粗放型经济增长方式又细分为低度粗放型、中度粗放型、高度粗放型和超高度粗放，是为了便于研究经济增长方式转变的程度。
三、对我国经济增长方式粗放度的分析模型
1.模型。
本文测算各要素对经济增长的贡献率所采用的模型为：Y'=A'+αL'+(1-α)K'，这是由道格拉斯生产函数求导后得出的，其中Y'代表经济增长率，A'代表综合要素生产率增长率，K'代表资本要素投入增长率，α为劳动产出弹性系数，αL'为劳动要素投入对经济增长的贡献率，(1-α)K'为资本要素投入对经济增长的贡献率。因此，粗放度的公式为：
δ=αL'+(1-α)K'/Y'
2.研究对象。
本文研究1953至1993年四十一年的经济增长方式，按三种不同的时期来测算各要素对经济增长的贡献率及粗放度：一是按一年期，二是按五年计划期，三是按改革时期。需要说明的是，改革时期从1979年算起，由于资料所限，我们仅考察到“八五”前期(1991—1993)为止。
3.对统计指标的说明。
(1)经济增长率指标Y'。我们均采用国民收入增长率指标。
(2)劳动要素投入L。以历年全社会劳动者人数计算各时期劳动投入量增长率，而舍象掉象劳动质量、劳动强度的大小和劳动时间的变化情况。
(3)资本要素投入K。道格拉斯生产函数中的K值应为直接和间接构成生产能力的资本总存量，它包括直接生产和提供各种物质产品及劳务的各种固定资产和流动资产，也包括为生产过程服务的各种服务及福利设施的资产。关于K值，有的同志已估算出有关数据(注：参见张军扩：《“七五”期间经济效益的综合分析》，《经济研究》1991年第4期。)，其具体作法是：先估算基期年1952年的资本总量;再估算各年的净投资额(以积累额代替)并扣除价格指数;然后根据投资转化为资本的时滞系数计算各年的新增资本数量;最后，用上年的资本总量加上当年新增资本，得出各年的资本总量。
(4)资本与劳动的产出弹性。所谓生产要素的产出弹性是指要素投入每增长1%所带来的产出增长的百分比。西方经济学家们认为直接估算产出弹性几乎是不可能的。他们在进行增长因素分析时，通常要作完全竞争和规模报酬不变的假定，以劳动与资本的收入份额来代表它们的产出弹性。然而既使要计算劳动与资本的收入份额也不是一件容易的事，它涉及到多方面的内容和某些比例的分割。在我国情况就更为复杂，首先，我国实行的并非市场经济，不存在完全竞争的市场条件;其次，由于缺乏必要的统计资料，要全面计算劳动和资本的收入份额几乎是不可能的。但根据我国的实际情况，长期以来经济中存在着大量潜在劳动力的过剩现象，与资本要素投入增长的贡献相比，劳动投入增长的贡献十分有限。所以，我国经济界通常把劳动的产出弹性取为0.2或0.3相应地资本的产出弹性取为0.8或0.7(注：史清琪等：《技术进步与经济增长》，科学技术文献出版社1985年版。)，本文采用0.3和0.7。
可知：在41年里，有13个年份属超高度粗放型，8个年份属于高度粗放型，6个年份属于中度粗放型，2个年份属于低度粗放型，12个年份属集约型。粗放型增长的年份占整个年份数的70.7%，集约型年份占29.3%，表明我国从总体上看属于粗放型增长方式。由于超高度粗放型占整个年份数的31.7%，集约型占29.3%，高度、中度、低度分别只占整个年份数的19.5%、14.6%、4.9%，也说明粗放度的波动幅度比较大，集约型增长的稳定性较差。如果把改革时期与改革前作一比较，则超高度粗放型年份所占的比重由改革前的36%，降低为改革以来的25%;高度粗放型由16%上升为25%;中度粗放型由12%上升为18.8%;低度粗放型由O上升为12.5%;集约型年份由38.5%下降为13%。尽管改革以来粗放型增长的年份由改革前的64%上升为81.3%，集约型增长的年份由29.3%下降到18.7%，但改革以来的粗放度的波动幅度明显减弱稳定性增强。
所示，1953—1993年间的平均粗放度为0.92，属于高度粗放型，此间国民收入的增长率达到7.1%，其中要素投入的贡献率就占了91.8%，表明41年来的增长主要是要素投入的结果。改革前的平均粗放度为1.05，属超高度粗放型;改革以来的平均粗放度为0.80，属高度粗放型。国民收入的增长率由改革前的6.0%上升到改革以来的9.3%;要素投入的贡献率由104.6%下降为80.2%;综合要素生产率的贡献率由-4.6%提高到19.8%。说明改革以来的平均粗放度减弱，要素投入的贡献率降低，综合要素生产率的贡献率提高，改革为经济注入了活力，促进了经济效率的提高。
按计划期计算的粗放度有四种类型，分别是集约型、低度粗放型、高度粗放型、超高度粗放型。恢复时期的1963—1965年的δ值在区间[0，0.5)之间，属集约型，综合要素生产率的贡献率高达68.8%，要素投入的贡献只有31.2%，经济效率高，效益比较好。“一五、三五、六五”时期的δ值在区间[0.5，0.7)，属于低度粗放型，综合要素生产率的贡献率分别达到34%，36.8%，40.4%，要素投入的贡献率分别为66%，63.2%、59.6%，表明由要素投入增长所带动的增长成份比较低，由综合要素生产率提高所带动的增长成份比较高，因此，这三个时期的经济效率比较高，经济效益也比较好。“五五”、“七五”、“1991—1993”时期的δ值在区间[0.8，1)内，属于高度粗放型，综合要素生产率的贡献率分别只有2.5%，7.3%、6.0%，而要素投入的贡献率却分别高达97.5%、92.7%、94%，表明经济增长主要是要素投入的贡献，经济效率比较低，经济效益比较差。“四五”时期的δ值大于1，“二五”时期的δ值小于零且国民收入为负增长，均属于超高度粗放型，经济效率很低，经济效益最差。
综上所述，尽管我国在某些年份或某些时期表现出集约型增长方式，但从总体上看，我国属于粗放型增长，要素的投入是经济增长的主要推动力，综合要素生产率的贡献率较小，经济效率低，经济效益差。
四、对我国经济增长方式分析的结论
1.粗放型增长方式表现为外延式的扩大再生产。
通常把新建扩建项目视为外延扩大再生产，更新改造项目视为内含扩大再生产，因而我们用基本建设投资指标以及更新改造投资指标来反映外延和内涵的扩大再生产情况。是根据1953—1993年国有固定资产投资构成计算出的基本建设和更新改造投资占全部固定资产投资的比重。从基本建设投资在固定资产投资中所占比重看，外延式扩大再生产的趋势是不断缩小，内涵扩大再生产的比例不断增大。但从整个年份看，
国有单位的固定资产投资中绝大部分用在了基本建设投资上，用在更新改造上的投资，其最高值也未超过32%。而美国在固定资产投资中，更新改造投资所占比重1947—1950年为55%，1971—1978年提高到77%，其中机器设备投资中更新投资分别占51%和81%(注：参见刘国光主编：《中国经济发展战略问题研究》，上海人民出版社1984年版，第115页。)。实际上，我国还存在着以更新改造投资为名而进行的基本建设投资，如1981年以更新改造投资为名完成的二百多亿元投资中，新建项目占10.2%，扩建项目占38.5%，真正用于设备更新和技术改造的只占一半左右(注：参见刘国光主编：《中国经济发展战略问题研究》，上海人民出版社1984年版，第116页。)，有的省市更新改造投资中用于新建扩建的竟达70%以上(注：参见刘国光主编：《中国经济发展战略问题研究》，上海人民出版社1984年版，第116页。)。因此，我国粗放型增长方式表现为外延式扩大再生产。
2.粗放型增长方式表现为高投入、高消耗、低产出、低效率。
可见，我国国民收入的增长率主要归因于要素投入的贡献率，在要素投入中又主要是资本要素起着重要作用，因此，我们用资本要素的`产出系数即Y'/K'的比值来衡量投入与产出的效果。当资本投入的增长率K'大于国民收入的增长率Y'，即资本的产出系数Y'/K'<1时，经济增长就表现出高度或超高度的粗放型特征，如：
“二五”时期，Y'/K'=-0.31<1，则δ=-2.45，超高度粗放型;
“四五”时期，Y'/K'=0.7<1，则δ=1.12，超高度粗放型;
“五五”时期，Y'/K'=0.8<1，则δ=0.98，高度粗放型;
“七五”时期，Y'/K'=0.88<1，则δ=0.93，高度粗放型;
“1991—1993”Y'/K'=0.78<1，则δ=0.94，高度粗放型;
“改革前”时期，Y'/K'=0.81<1，则δ=1.05，超高度粗放型;
“改革”时期，Y'/K'=0.98<1，则δ=0.80，高度粗放型;
整个时期，Y'/K'=0.87<1，则δ=0.92，高度粗放型。
为了进一步地考察资本的投入产出效果，我们分别计算了41年的资本产出系数，并根据不同粗放度类型作了统计整理。
反映出不同粗放度类型对应的资本产出系数值。显然，粗放程度越高，其对应的资本产出系数值越小，也就是说越粗放，资本的投入产出效果越差，效率越低。具体到我国能源与物质的消耗情况，如果仅就我国自身纵向进行对比，每万元国民收入消耗的能源以及每亿元基本建设投资平均消耗的钢材、木材、水泥量呈不断下降趋势，改革开放以来，每亿元国民生产总值主要生产资料平均消费量也呈下降态势。但与世界其它国家相比，我国在能耗与物耗上的差距是很大的。根据世界银行《1995年世界发展报告》资料：1993年，能耗产出率最高的是贝宁，每千克石油当量GDP产值为20.4美元;最低的是蒙古，只有0.2美元;我国为0.6美元，在全世界121个有资料可比的国家(地区)中居第113位。从不同收入国家看，低收入国家平均每千克石油当量GDP产值为0.9美元，中等收入国家为1.0美元，高收入国家为4.4美元，全世界平均为3.1美元。可见我国能源产出率不仅远远低于世界平均水平，而且低于低收入国家的平均水平。另据有关方面作出的比较分析，我国钢材、木材、水泥的消耗强度分别为发达国家的5—8倍，4—10倍和10—30倍。因此，我国粗放型增长方式表现为高投入、高消耗、低产出、低效率。
3.粗放型增长方式表现为经济的快速增长以及强烈波动。
关于经济高速增长的数量界定，有人把高速度与低速度的临界值定为4%(注：刘彪、王东京：《经济发展阶段论》，《经济研究》1990年第10期。)，也有人把它定为6%，还有人认为3%以下为停滞，3—6%为低速增长，6—9%为中速增长，9—12%为高速增长，12%以上为超高速增长(注：赵磊：《对当前经济高速增长的若干看法》，《经济研究》1993年第1期。)。我国在1953—1993年间，国民收入的平均增长率为7.1%，改革前为6.0%，改革以来达到了9.3%。如果按4%或6%的划分标准，我国经济已属高速发展之列，即使按最后一种划分标准，我国经济增长速度也可进入中高速之列。再看实物增长情况，1993年比1952年，人均粮食增长1.34倍，人均煤炭增长8.17倍，人均钢增长32.07倍，人均发电量增长55.52倍，人均石油增长160.06倍(注：根据《中国统计年鉴》1996年第41页有关数据计算而来。)。
我国在1980—1993年的人均国民收入增长率是低收入国家平均增长率的2.9倍，中等和高收入国家的4倍，即使与发展速度比较快的韩国相比也高出0.2%，可见我国的粗放型增长是以其高速度为特征的。
如果考察不同粗放程度与国民收入增长率的关系方面，从我们分别计算的41年的粗放度可知：在超高度粗放型增长的年份中，国民收入的增长率在绝大部分年份都低于高度粗放型。同样地，高度粗放型低于中度粗放型，中度粗放型低于低度粗放型，低度粗放型又低于集约型。
长率的平均值
国民收入增长率与粗放度之间存在着反向变动的关系，即粗放程度越高国民收入增长率就越低;反之，粗放程度越低则国民收入增长率就越高。由此我们可以得出：在我国长期快速增长时期集约型所表现出的是高速度，高效率，越粗放，其速度越低，效率越差。
如果更进一步地考察粗放度的波动与经济周期的波动情况，则不难看出：经济增长率周期的波峰恰好位于集约型年份或粗放度较弱的年份，而周期的波谷位置恰好处于超高度粗放型年份。改革前，我国粗放程度是两头多中间少，即超高与集约型年份多，低度、中度、高度粗放型年份少，这种粗放程度的巨大落差的反复出现必然使经济增长大起大落。改革前国民收入增长率的波动幅度为53%，五个周期的振幅平均为23.4%(注：关于经济周期的划分参见刘树成：《论中国经济周期波动的新阶段》，《经济研究》1996年第11期。);改革以来，粗放度的稳定性增强，低度、中度、高度粗放型年份增多，超高与集约型年份明显减少，相应地，改革开放以来四个周期的平均振幅为9.9%，国民收入增长率的波动幅度也降为12.1%。因此，粗放度的稳定性是影响经济增长稳定性的重要因素之一。
4.粗放型增长表现为居民消费水平的缓慢提高。
我国经济增长速度并不低，但人民的生活水平，社会福利状况并没有因此而相应地得到快速提高。居民消费水平的平均增长速度改革前的26年内只增长了2.2%，主要食品中的粮食，食用油人均消费量不仅没有上升，而且有所下降，家禽的人均消费量基本上没有变化;改革后的15年内居民消费水平增长了7.0%，除了人均粮食消费量受粮食需求的收入弹性低的影响而增长较慢外，其他主要食品都增长得非常快，少则翻一番，多则超过了两番。这说明了经济增长越粗放，人民的生活水平提高越缓慢。关于这一点，从我们模型本身也可以得到，粗放程度越高，要素投入增加就越快，资本积累速度也越快，过度积累必然会影响居民的消费，相应地减少综合要素生产率的增长。
教育对经济增长贡献的计量研究 篇3
[关键词] 教育 经济增长 劳动简化法 生产函数法
教育经济效益，从宏观来看，指社会对教育的投入与社会所得到的经济收益之比。计量教育投资经济效益的方法较多，有劳动简化法、生产函数法、舒尔茨分析法、丹尼逊法、修正的劳动力简化法、多因素分析法等。根据资料的可取性原则，本文对江苏省教育经济效益的计量将采用劳动简化法和生产函数法分别进行测算。
一、劳动简化法
劳动简化法是苏联学者斯特鲁米林提出的。这种方法的理论依据是马克思的劳动价值以及少量复杂劳动等于多量简单劳动的思想。根据这一思想，此法用劳动简化系数把复杂劳动化为简单劳动，在此基础上来确定劳动总量中由教育程度提高而增加的劳动量，进而确定在国民收入增长额中由教育程度提高所带来的份额，其计算公式为
其中，t代表报告期，0代表基期，K、L、Y分别表示平均劳动简化系数、劳动力人数和GDP。
为了便于计算，劳动简化法有以下几条基本假定：被计算的社会劳动者所接受的某一级别或年限的教育在概率的意义上是同质的；相同教育程度的劳动者所创造的价值是同质的；社会劳动者因教育程度不同形成的不同劳动复杂程度可以用一定尺度来换算；教育对社会劳动者所造成的无形收入、无形支出以及教育接受的其他影响和教育的其他功效都被视为常数略去不计；把GDP的创造视为全社会劳动者的贡献。
采用劳动简化法测算教育投资社会经济效益的关键，是要把复杂程度不同的劳动力以一定尺度简化成基准劳动力或标准劳动力，建立复杂劳动和简单劳动之间的系数关系。确定劳动力简化系数的方法有四种：以不同教育程度劳动者工资收入差别为尺度；以劳动者受教育年限的长短为尺度；以培养不同教育程度劳动者的教育费用为尺度；以劳动生产率大小为尺度。为收集数据的方便，本文采用教育年限的长短为换算尺度。将劳动者文化程度分为文盲半文盲（教育年限按3年计）、小学（6年）、初中（9年）、高中（12年）、大专及以上（16年）5个层次。以小学文化程度劳动力作为标准劳动力，则文盲半文盲的劳动简化系数为0.5，小学为1，初中为1.5，高中为2，大专及以上为2.66。
要得到社会劳动平均简化系数，还必须获知全社会劳动者的教育程度构成，即不同文化程度劳动者在全社会从业人员中的比例。而这个资料一般只能从人口普查资料中获取，于是将研究的时间取为1990年至2000年，因为我国在这两年分别进行了第四次和第五次人口普查。通过查阅《江苏省统计年鉴2001年》及相关计算，结果如下表。
根据《江苏省统计年鉴2006年》，江苏省1990年和2000年社会劳动者人数分别为4225.02万人和4418.14万人，1990年和2000年江苏省GDP分别为1416.50亿元和8553.69亿元，即:,,则根据教育贡献率公式计算得1990年至2000年期间江苏省教育投资贡献率为26.49%，表明在此期间，江苏省GDP增长额中有26.49%是教育投资作用的结果。
二、生产函数法
生产函数是描述因素投入量与结果产出量之间相互关系的数学表达式，利用具体类型的生产函数，应用回归分析计算出教育投资社会经济效益，避免单个方法计量结果的片面性。该方法的理论依据是社会财富的生产过程是多种多样的，从经济学的角度看，无论何种生产过程，都可以把它看成是在一定社会、经济、技术和自然条件下，一组要素投入转化为产出的过程。生产函数就是在某些前提假设下，描述这一过程的经济数学模型。利用生产函数衡量教育的经济效益也就是要在影响经济增长的诸多因素中，把教育的作用分离出来。
C-D生产函数是最著名的生产函数，其基本形式是，其中Q代表产量，L和K分别代表劳动和资本投入，和分别表示资本和劳动的产出弹性，A为技术进步因子。为了更全面的反映各种要素对经济增长的作用，在C-D生产函数的基础上进行扩展变形，引入教育投入因子E，则C-D生产函数变形为为教育投入因子的产出弹性。C-D生产函数，两边取对数变形后为
在实证分析中，假定劳动力投入L是同质的。此外，还必须在可获得的资料范围内对各种产出与投入的描述指标进行选择确定。对于总产出Q，选择GDP较为合适，因为它全面反映了江苏省的经济总量水平，而且数据易取得，具有权威性。对于资本投入水平，一般经济计量学认为最好用固定资产值加流动资产，但由于流动资产统计资料难以取得，此处用全社会固定资产投资代表资本投入。K为劳动力投入，L用社会从业人数表示，教育投入因子E用在校学生数表示。江苏省具体指标数据如下表。
根据数据资料运用SPSS软件，得到江苏省教育投入的弹性系数为1.784，即全省受教育人口数每增加1%，则其GDP将增加1.784%。
要素贡献率＝(要素增长率×要素弹性系数）÷GDP增加率×100%
江苏省1990年至2000年期间，GDP年均增长率为19.70%，全省受教育人口数年均增长率为2.47%，则得到教育投资贡献率为22.37%，即江苏省教育投资的经济效益为22.37%。
三、结论
通过劳动简化法和生产函数法两种方法对江苏省教育经济效益进行测算，其结果分别为26.49%和22.37%，具有一致性，结论是可信的。此两种定量分析表明，江苏省教育对国内生产总值增长所作的贡献是很显著的，处于较高水平，这与江苏省历年来重视教育投资是分不开的。当然，我们还应当在现有基础上更加注重教育投资水平和经济效益水平的提高。
参考文献:
[1]蒋萍:社会统计学[M]，北京：中国统计出版社，2001
[2]王善迈:教育投入与产出分析[M].河北:河北教育出版社，1996
[3]岳朝龙:教育对经济增长影响的统计分析[J].统计教育，2004（4）
经济计量 篇4
对外贸易是经济增长的发动机, 对于一国来说, 进口和出口是对外贸易的两个方面, 两者对于一国经济的发展都具有重要的意义。但是长期以来, 很多人一直强调出口对一国经济的重大影响, 很少注意进口与经济增长的关系, 这与传统经济理论重视出口轻视进口有一定联系。如重商主义主张奖出限入, 保持有利的贸易顺差;贸易乘数理论则认为, 出口可以带动国民经济的增长, 而进口则会抵消这种作用, 提倡追求贸易顺差等。直到最近十几年, 人们开始意识到进口也可能对经济增长产生积极的促进作用, 相关的研究文献也陆续出现。
Romer (1993) 利用76个发展中国家1960年的截面数据分析了机器和设备进口对生产的影响, Coeetal (1997) 考察了通过机器设备进口而流向欠发达国家的技术溢出效应, Michelle P.Connolly (1998) 认为高技术产品的进口可以直接增加国内产出、促进国内模仿和技术革新, 进口对经济增长具有促进作用, Connolly (2003) 用75个国家1965年~1990年的专利数据代表这些国家的模仿与创新, 量化了高科技产品进口对进口国模仿与创新的溢出效应。
国内较早研究进口对经济增长贡献的有佟家栋 (1995) , 样本的数据区间为1953年~1990年, 分析的结论是1979年~1990年改革开放极大地调动了国内的生产力, 进口对国民经济具有积极的作用。刘晓鹏 (2001) 对我国1981年~1997年的进出口增长率与GDP增长率进行回归分析, 结论是进口增长对我国经济增长具有较大的促进作用, 而出口增长对经济增长的影响却不显著。2001年我国加入世贸组织后, 进口贸易及其对经济增长的影响逐渐受到我国不少学者的关注。季铸 (2002) 、李永军 (2003) 、吴振宇 (2004) 、尹翔硕 (2005) 、邓海滨 (2006) 、徐光耀 (2007) 等, 都从不同的角度分析了进口贸易与我国经济增长之间的关系, 其研究结果基本相似, 即进口对我国经济增长具有一定的推动作用。但从分析的过程来看, 大多只对进口与经济增长之间的关系进行了简单的相关性分析且样本区间有限, 没有深入考察进口与经济增长之间的内在机理和联系, 对进口贸易在长期经济增长中的作用也缺乏理论解释。本文依据已有的有关研究结果、现实和历史经验提出应对我国外贸政策进行重新调整, 重新审视我国的出口导向政策。
二、时间序列模型
(一) 平稳性检验
如果一个时间序列具有稳定的期望、方差和自协方差, 则该时间序列就是平稳的, 否则就是非平稳的。非平稳时间序列可以通过差分转化为平稳的时间序列, 如果时间序列yt通过d次差分成为一个平稳序列, 而d-1次差分却不平稳, 则该时间序列称为d阶单整序列记为{yt}-I (d) 。本文采用ADF检验时间序列的平稳性, 利用AIC准则确定变量的滞后阶数。ADF检验的模p型为:
在模型 (1) 中, α是常数, δt是线性趋势函数, P是最优滞后期, εt是随机误差项。
检验的原假设为H0∶γ=0;备择假设为H1∶γ<0。若ADF检验值在一定的置信水平下大于临界值, 则接受原假设, 即时间序列为非平稳序列, 否则拒绝原假设, 即时间序列为平稳序列。
(二) 协整检验
1987年Engle和Granger提出了协整理论及其方法, 为非平稳序列的建模提供了一种途径。虽然一些经济变量本身是非平稳序列, 但是他们的线性组合却有可能是平稳序列, 这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期稳定的均衡关系。最简单的协整检验, 是两变量的Engle-Granger两步检验法 (E-G法) , 其检验方法如下:
第一步:用OLS方法估计模型yt=α0+α1xt+εt, 并计算非均衡误差, 得到: 为协整回归 (co-integrating) 或静态回归 (static regression) 。
第二步:检验 的单整性。如果 为稳定序列, 则认为变量yt、xt为 (1, 1) 阶协整;如果 为1阶单整, 则认为变量yt、xt为 (2, 1) 阶协整。
(三) Granger因果关系检验
Granger因果关系检验的基本思想是:假定变量x的变化是变量y发生的原因, 则变量x的变化应在时间上先于变量y, 而且在预测y的回归模型中, 引入变量x的过去观测值作为独立变量能在统计上显著地增加模型的解释能力。基本的模型为:
在模型 (2) 中, s, k分别是因变量和自变量滞后期长度。利用最小二乘法进行参数估计, F统计量来进行Granger因果关系分析, F检验的原假设为H0∶βj=0 (j=1, 2, …, k) , 若F统计量的计算值比F临界值大, 则拒绝原假设不成立, 也就是说x是y的Granger原因。
(四) 误差修正模型
误差修正这个术语最早是由Sargen (1964) 提出的, 但是误差修正模型基本形式的形成是在1978年由Davidson、Hendry、Srba和Yeo提出的, 因此又被称为DHSY模型。假设具有如下 (1, 1) 阶分布滞后形式:yt=β0+β1xt+β2Xt-1+μyt-1+εt, 由于变量可能是非平稳的, 因此不能直接运用OLS法。对上述分布滞后模型适当变形得:
公式中γ=1-μ, 公式 (3) 称为一阶误差修正模型, 其也可以写成
其中:ecm表示误差修正项。由分布滞后模型yt=β0+β1xt+β2Xt-1+μyt-1+εt可知:一般情况下|μ|<1, 由关系式μ得0<γ<1。可以据此分析ecm的修正作用:若 (t-1) 时刻y大于其长期均衡解α0+α1x, ecm为正, 则 (-γecm) 为负, 使得△yt减少;若 (t-1) 时刻y小于其长期均衡解α0+α1x, ecm为负, 则 (-γecm) 为正, 使得△yt增大。体现了长期非均衡误差对yt的控制。
三、实证分析
(一) 变量及数据来源
本文选取1978年至2008年我国国内生产总值和年度进口额的数据作为样本。以我国国内生产总值为被解释变量, 年度进口额为解释变量, GDP和IM分别表示国内生产总值和年度进口额, 单位都是亿元人民币, 所有数据都来源于《中国统计年鉴2009年》。为了使两个序列变得更容易平稳, 两者都取对数, 分别记为LGDP和LIM。
(二) 经济增长和进口贸易的实证分析
1. 单位根检验。
本文对LGDP和LIM的时间序列数据采用ADF单位根检验。因为LGDP和LIM的均值都大于0且具有一定的时间趋势 (如图1所示) , 所以对LGDP和LEC进行单位根检验的时候, 选择有截距项和趋势项的ADF检验;经过一阶差分后, 数据的时间趋势被消除 (如图2所示) , 对LGDP和LIM的一阶差分进行检验的时候, 选择有截距项、无趋势项的ADF检验。滞后阶数采用AIC准则确定。
通过对LGDP和LIM时间序列以及二者的一阶差分序列进行单位根检验, 可知LGDP和LIM的时间序列为非平稳序列, 但其一阶差分都是平稳序列。从检验结果看 (如表1所示) , LGDP一阶差分的单位根检验的临界值为-2.9810, t检验统计量值为-3.4183, 小于临界值, 表明在5%的显著水平下拒绝了存在单位根的原假设, 说明LGDP为一阶差分平稳的时间序列, 即LGDP是一阶单整序列。同理可知LIM也是一阶单整序列, 从而得到LGDP和LIM都为一阶单整的时间序列, 可以进行协整检验和Granger因果关系检验。
2. 协整检验。
采用Engle-Granger两步检验法 (E-G法) 进行协整检验。建立LGDP与LIM之间的协整方程LGDPt=α+βLIMt+εt, 其中εt为残差项。以LGDP为被解释变量, LIM为解释变量, 用最小二乘法 (OLS) 估计回归模型, 可得协整回归方程为:
通过协整回归方程可以看出, GDP与进口额之间呈现出正相关关系。残差项为:
检验εt序列的平稳性。因为残差围绕0上下波动, 且不具有明显的时间趋势 (如图3所示) , 所以在进行检验时选择无截距项、无趋势项ADF检验。εt序列的ADF单位根检验结果如表2所示。
根据表2的检验结果可知, 在5%的显著性水平下, t检验统计量值为-2.0752, 小于临界值, 表明残差序列不存在单位根, 是平稳序列, 说明GDP与进口额之间存在协整关系。
3. Granger因果关系检验。
为了进一步分析我国经济增长与进口额之间的关系, 需要对经济增长与进口额做Granger因果关系检验。根据表3中的结果可见, LIM对LGDP的Granger原因显著, LGDP对LIM的Granger原因也显著, 即LIM与LGDP之间互为因果关系。通过分析可以发现在1978年至2008年, 我国存在进口贸易到经济增长双向因果关系, 即进口贸易的增加导致了国民经济的增长, 国民经济的增长也导致了进口贸易的增加。
4. 误差修正模型。
若两变量是协整的, 则他们之间存在长期均衡关系, 但在短期内, 这些变量可以是不均衡的, 两变量间这种短期不均衡关系的动态结构可以由误差修正模型 (ECM) 来描述。通过协整检验和Granger因果关系检验可知我国进口额与GDP之间存在长期协整关系, 而且存在进口额与GDP的双向因果关系, 下面建立解释变量为LIM和被解释变量为LGDP的误差修正模型, 并对模型进行分析。
首先根据式 (5) 得到误差修整序列:
然后建立误差修正模型:
最后通过最小二乘法 (OLS) 估计误差修正模型得:
误差修正模型中的差分项反映了短期波动的影响, 国内生产总值的短期波动一方面是进口贸易波动的影响, 另一方面是偏离长期均衡的影响。通过误差修正模型可以发现, 进口贸易的变动将引起国内生产总值的同方向变动, 进口贸易每增长1%将导致国内生产总值增长0.2156%。误差项ecmt-1估计的系数-0.2296体现了对偏差的修正, 上一期偏差越远, 本期修正的量就越大, 当国内生产总值短期偏离均衡状态时, 误差修正项将使国内生产总值向长期均衡状态收敛, 即系统存在误差修正机制。进口与经济增长之间互为因果关系, 进口贸易的长期供给效应是存在的, 进口贸易能促进经济的增长, 经济的增长也能带动进口贸易的增加。
四、结论及政策建议
通过以上分析, 可以对我国经济增长与进口贸易之间的关系得出如下结论:
1.我国经济增长和进口贸易之间存在协整关系。在短期内, 我国GDP与进口贸易之间存在波动关系, 但从长期来看, 经济增长与进口贸易之间存在长期稳定的均衡关系。通过误差修正模型还发现, 误差修正项的系数为负, 符合反向修正机制, 对GDP与进口贸易的长期均衡具有调整作用。
2.通过Granger因果关系检验可知, 我国GDP增长和进口贸易之间存在互为因果关系, 即经济的增长可以促进进口的增加, 同时进口的增加也可以推动我国经济的发展。我国通过进口引进了国外的先进技术和关键设备, 提高了劳动生产率, 而且还通过吸收国外先进管理经验、理念和管理制度提高了企业的科学管理水平, 从而促进了经济增长, 这就从理论上揭示了进口与经济增长间的互动关系。
为了实现我国经济持续、健康的发展, 可以采取以下的政策和措施:
首先, 完善当前的企业结售汇制度, 赋予企业更多的用汇自主权, 给企业更大的自主发展空间。同时完善进口环节税收政策, 加强税收监管力度, 在WTO的框架内通过多边协商进一步降低我国关税水平, 同时给予发展中国家有关优惠待遇, 推动自由贸易区谈判进程。
其次, 适度扩大进口规模, 特别是加强从美国和欧盟等发达国家顺差来源地的进口, 这样既可以解决目前外汇储备过多的问题, 也可以缓解西方各国施加于人民币升值的压力。敦促美国和欧盟等发达国家放宽对我国高新科技出口的限制, 加强合作、避免对抗, 寻求合作共赢的平衡点, 在解决经济贸易摩擦问题上寻求双赢。
再次, 制定适当的产业政策和战略性贸易政策, 优化进口贸易结构, 在进口政策与产业政策紧密结合的基础上, 政府对有利于产业优化的进口行业给予一定的扶持政策, 促进其引进国外先进技术并加以吸收和创新, 提高我国在国际市场上的进口地位, 通过建设多元化、规范化的进口企业, 并对其监管和规范, 促进我国进口贸易的健康、有序发展。
最后, 加强进口贸易战略的研究和规划。通过国际大宗商品的集中订购, 充分发挥进口大国的优势, 争取国际大宗商品的定价权。同时指导企业对关键设备和先进技术的进口, 完善进口信息发布制度, 建立健全进口对我国产业损害的预警机制。
参考文献
[1].陈家勤.中国出口贸易对经济增长的影响[J].北京:财贸经济, 2002
[2].刘家勤.适度增加进口的几点思考[J].国际贸易问题, 1999 (7)
[3].佟家栋.关于我国进口与经济增长关系的探讨[J].南开学报, 1995 (3)
[4].刘晓鹏.协整分析与误差修正模型-我国对外贸易与经济增长的实证研究[J].南开经济研究, 2007 (5)
[5].季铸.进口贸易与经济增长的动态分析[J].财经贸易, 2008 (11)
[6].李子奈.计量经济学[M].北京:高等教育出版社, 2004
[7].高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京:清华大学出版社, 2005
[8].[美]詹姆斯·D·汉密尔顿.刘明志译, 时间序列分析[M].北京:中国社会科学出版社, 1994
工业水污染损失的经济计量模型 篇5
工业水污染损失的经济计量模型
分析了工业水污染损失的主要影响因素,用经济计量方法建立了工业水污染损失的经济计量模型.并用福建省工业废水排放情况验证和应用了模型.
作 者：王丽琼 张江山 作者单位：福建师范大学化学与材料学院,福建,福州,350007刊 名：云南环境科学英文刊名：YUNNAN ENVIRONMENTAL SCIENCE年，卷(期)：23(1)分类号：F224关键词：水污染 模型 经济 损失
贵州省经济增长因素的计量分析 篇6
关键词:经济增长；经济结构；资本要素
中图分类号：F20文献标识码：A文章编号：1006-4117（2011）06-0139-03
一、研究背景
2011年，贵州省提出“工业强省”的口号，意图与全国同步在2020年达到“全面小康”。但是，经济增长理论的不断发展使我们认识到仅仅实行工业化是不足以让贵州省达到这个目标的。工业化仅是一种单一产业结构上的优化，而经济增长的动力除了源于不可积累的经济结构的多样优化，还源于人力资本、知识（技术）等可积累性生产要素存量的增长。本文针对贵州经济的增长历程，进行实证分析，希望可以找出贵州省经济增长的重要推动力量，从而为贵州经济发展提出好的建议。
二、模型的建立
经济增长一般被简单地概括为总产出的持续增长，而总产出的数理与计量分析的基本范式一般都采用柯布—道格拉斯生产模型（C-D生产函数）：
Yt=AKtαLtβ
式中Yt代表t年的产出，Kt和Lt代表t年的资本和劳动力，α和β分别是资本和劳动的边际产出弹性，α+β为规模报酬系数。传统的C-D模型只强调了物质资本和劳动力的贡献。
由于实际应用的复杂化，C-D模型的基本范式可以根据需要和条件进行扩展。一般的扩展有基于生产要素变量的处理和模型形式的变化，还有一种是体现在分析变量的丰富、分析范围的扩大以及分析的深刻程度上。对于C-D函数的第一种扩展有巴洛和马丁（2000）的规模报酬不变的函数：
Y=AKαH1-α
该模型强调了人力资本H对总产出的贡献。对于C-D函数的第二种扩展有Griliches对模型的改进，他将知识资本存量作为一个单独的生产要素放到模型
中，从而扩大了方程的变量、分析范围且深刻了对问题的分析：
其中Y是总产出，D是知识存量，一般用R&D表示，L是劳动投入，K是资本投入，t表示时间，A是常数，μ代表了时间趋势，该模型认为全要素生产率（TEF）为，从而强调了知识的重要性。
而本文也试图按这两种方式对基本的C-D函数进行扩展。首先如以上两个扩展模型所认为的人力资本和知识这两种要素对经济增长具有重要推动作用，因此，在建立计量模型时，将它们包含进去，得到：
Y=AKαHβDγ
假设规模报酬不变，则α+β+γ=1，α、β、γ∈（0,1）。这是总量表示的形式，改写成人均形式，求对数得：
lny=lnA+αlnk+βlnh+γlnd
式中，所有变量均为人均拥有量，均为对应总量除以L,其中，假设L为简单同质劳动力数量。
但同时，对于人力资本的测量，不同的学者有不同的理解，根据数据的可得性以及合理性，本文采用的是沈坤荣（2008）使用的计算方法。假设人力资本由下式定义：
H=eλEL
其中：E是劳动力平均受教育年限，λ表示人均受教育年限每增加1年时，人均人力资本h的增量，即为人均人力资本对人均受教育年限的弹性系数。把这个表达式除以L后代入前一个表达式可得：
lny=lnA+αlnk+βλE+γlnd
本文认为除了以上可积累性的要素会对经济增长产生影响之外，还有市场化程度、政府对经济的干预等不可积累的制度性因素会对经济增长产生影响。而我国学者沈坤荣（2008）基于1978—2003年的全国时间序列数据和面板数据的分析表明，城市化对经济增长有积极的推动作用。同时工业化对经济增长的推动作用得到了几乎所有经济学家的认可，这种实证研究，可以追溯至上个世纪的库兹涅茨和赛尔奎，再加上结构主义学派认为经济结构的变革能够加速经济的增长。因此对于上述因素，本文都纳入模型进行分析。
根据以上理论分析，可以建立计量模型如下：
lnyt=c0+c1lnkt+c2Et+c3lndt+c4CZ+c5GY+c6GC+c7GYU+c8CY+μt
式中，t代表时间，c0是常数项，μt表示随机项，是未能观察到的偶然因素，ci(i=1…8)分别表示各个解释变量对GRP增长的贡献率。
三、变量数据的搜集及说明
人均产出y人均产出是贵州省历年的以可比价格计算的地区生产总值除以对应的省内劳动力总量的值。《贵州经济社会发展60年研究》中提供了按可比价格计算（按1952年价格）的1950—2008年贵州省GRP的数据。而对于劳动力总量，本文理解为实际参与劳动的劳动力，这样能比较客观的衡量每位劳动力的实际贡献。因此，本文用就业人数来代表劳动力总量，直接采用《新中国六十年统计资料汇编》中列出的历年贵州省就业人数这一数据。
人均资本k人均资本是用按可比价格计算的资本存量除以就业人数。测算资本存量的基本方法是由戈德史密斯（1951）开创的永续盘存法，其基本公式为：Kt=It+(1-δt)Kt-1.其中，Kt、Kt-1表示第t年、t-1年的资本存量，δt表示第t年的折旧率，It表示第t年的投资。但是由于统计资料的缺乏和统计口径的不同，所以测算资本存量的具体方法细节上又有很大的差别。对资本存量的计算方法主要有积累法和净投资法。而關于贵州的资本存量计算，龚晓宽（2009）在戴文的基础上，应用净投资法补充测算了2006—2008年以及应用隐含的资本产出比测算1950—1951年的贵州资本存量，并提供了很详细的测算结果。本文认为，龚晓宽（2009）的测算综合考虑了前人的研究结果并且对数据的估算很严谨，所以，本文直接使用其估算结果。
人均人力资本E历年劳动力的人均受教育年限。关于人均人力资本的估算，本文选择用受教育年限来对其量化。龚晓宽（2009）按照劳动的边际生产力理论，即劳动投入的差别可以表现为在其他条件相同的情况下劳动力的边际产出的差别，用下面的式子来计算由于劳动者文化程度的差异引起的劳动投入量的变化：
式中DC表示劳动投入量(包括劳动者教育年限和劳动力数量)的变化，αi表示第i种文化程度的劳动者除以小学文化劳动者的相对收入（设后者收入为100），Wi为对应该种收入的劳动者人数，W是1952年的劳动投入量。并将文化程度分为6个等级，最后得出相对于1952年的1950—2008年贵州劳动投入量。本文利用其计算出来的劳动投入量除以教育程度为小学时对应的基准收入100，再除以历年相对于1952年的劳动力指数，所得商即为相对于小学教育年限的人均受教育年限。也就是本文使用的人均受教育年限。
人均知识资本d对于人均知识资本的研究，Griliches用R&D代表知识资本存量，并得出结论：R&D资本存量每增加1%，产出将上升0.05%—0.1%。我
国学者沈坤荣（2008）在做完全国各省市的面板数据分析后，发现该变量的估计参数很不显著，并给以剔除。而本文考虑到贵州省的实际情况以及该变量样本数据的可得性和前人的谨慎研究结论，也决定对该变量不予单独考虑，将其纳入到随机波动项中，使其在残差项中得到体现。
城镇化率CZ历年的城镇化率，城镇化的主要特征是农业人口转化为非农业人口，并在空间上从农村转移到城市或者城镇。本文利用《新中国六十年统计资料汇编》中汇总的历年贵州省城镇人口数除以总人口，即得到贵州省历年的城镇化水平。
工业化水平GY工业化水平，工业化是指制造业在国民经济中所占的比重日趋提高，并取得主导地位的过程。本文采用工业增加值占三次产业全部增加值的比重来度量工业化水平，即用历年贵州省工业增加值除以对应地区生产总值。
政府预算内支出水平GC在我国现阶段的经济体制下，政府支出水平反映了政府对市场经济的干预程度，也间接的反映了市场自由程度。因此这是一个逆指标，政府支出水平越高，市场自由度就越低。本文用贵州省政府的历年预算内支出水平除以按照1952年计算的居民消费价格指数，从而换算成以1952年为基期的可比数据。
国有工业产值比重GYU在我国现阶段社会主义经济体制下，国有工业企业是国民经济的重要组成部分，代表着国家对市场和资源的垄断。本文选取该变量主要是用来反映市场的开放程度，这是一个逆指标，该变量越小，市场越开放。本文从历年《中国统计年鉴》及《贵州统计年鉴》中搜集数据，用历年的国有工业产值除以对应的全部工业总产值，即为历年GYU。
产业结构CY根据配第˙克拉克定理，随着经济的发展，劳动力会逐渐先向第二产业、再向第三产业转移。而西蒙˙库兹涅茨的研究发现，在发展过程中，几乎所有国家的服务业的劳动力比重和国民收入的比重都是上升的。第三产业的发展体现了一个国家产业结构的升级和优化。因而，本文选择第三产业占三次产业增加值的比重来衡量贵州省的产业结构。即用历年第三产业增加值除以对应的GRP。
综上所述，计量模型经过调整之后如下：
lnyt=c0+c1lnkt+c2Et+c3CZ+c4GY+c5GC+c6GYU+c7CY+μt
考虑到模型的简洁性以及数据的可得性，本文只是纳入以上变量进行分析。同时，为了对比不同时间段各个变量对经济增长的贡献，本文以1978年为分界线，分为改革开放前和改革开放后进行分析。
四、计量模型的估计和检验
用前文所提的经过加工了的数据,对建立的方程进行回归估计分析。本文采用逐步回归法,对人均产出模型进行估计,并检验每一个变量的显著性,找出对贵州省经济增长具有显著性作用的变量。逐步回归法主要分为两步进行操作，它可以有效的避免多变量方程中容易出现的多重共线性问题，是一种比较好的线性回归方法。
以下是对1950-1978年和1979-2008年两个阶段数据进行的回归分析，所用的方法是最小二乘法。
注:表中系数栏对应的数字分别为估计参数、D-W统计量、R2、F统计量，而t栏是对应的估计参数的t统计量；***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著,在下文中的方程也是如此。
以上这个表就是分时段对各个解释变量进行回归的结果。在两个阶段中,对单个变量进行回归时，每个回归方程都存在严重的自相关问题，并且对最后的回归方程进行LM检验，发现存在二阶自相关问题，因此，在方程中加入该回归方程的滞后两期的残差项AR(1)、AR(2)作为解释变量。可以发现自相关问题得到了很好的解决(D-W统计量大大增加)。同时对两个最终回归方程进行White(不含交叉项)检验，发现加了滞后项的两个方程均不存在显著的异方差问题。所以得到1950—1978年的回归方程为：
lny=2.7***+0.08****GC+3.12****CY-0.6***K+1.38***GYU+0.63***E
D-W=1.3;Ad.R2=0.86;F-stat=35.7
lny=2.98***+0.06****GC+3.57****CY-0.43***K+0.92***GYU+0.48***E+0.74****AR(1)-0.57****AR(2)
D-W=2.26;Ad.R2=0.87;F-stat=25.2
同样可以得到1979—2008年的回归方程为：
lny=1.08+0.73****K+1.45**CY-0.76**GYU
D-W=0.37;Ad.R2=0.98;F-stat=393.2
lny=1.38+0.79****K-0.68*CY-0.16*GYU+1.1****AR(1)-0.14*AR(2)
D-W=1.55;Ad.R2=0.997;F-stat=1897.9
五、贵州省不同阶段的经济增长因素分析
由上表中的回归检验结果可知，在1950—1978年这一阶段，对贵州省经济增长具有显著贡献率的有：市场自由程度、产业结构、人均存量资本、人均受教育年限、市场开放程度。从回归结果得出：这时期政府的干预活动对经济增长产生了积极的推动作用。该时期的中国经济是处于政府绝对控制下的落后经济，政府的很多活动都会对经济产生较大的推动作用，但是我们并不能凭此认为市场的自由和开放程度对经济有消极作用，也许是讨论侧重点的不同或者特定时期的体制所造成。与此同时，贵州产业结构的转变（第三产业比重增加）也对经济增长产生了正向的推动作用。这时期对产业结构产生重大影响的事件主要有“三线建设”，三线建设不仅使得贵州工业化程度有了比较大的提高，并极大的改善了服务业的基础设施，推动了第三产业的发展。此期间的人均受教育年限的上升也对贵州经济增长产生了较大的推动作用，然而比较令人意外的是资本存量却对这段时期的贵州经济产生了消极影响，至于真实具体的原因，则在本文的研究范围之外。
改革开放后，贵州经济经历了一个飞速发展的阶段，名义GRP年均增速达到15%以上。在1979—2008年之间，推动贵州经济增长的主要因素有人均资本存量和产业结构变动。从回归方程可以得见，人均资本存量的上升对贵州经济增长的贡献率达到了0.73，这时期影响贵州人均资本存量的一个重要事件是“西部大开发”。据统计：仅2001—2006年，贵州全社会固定资产投资累计就达到4997.5亿元。因此可见，该时期的经济增长与西部大开发有着紧密联系。还有一个重要影响因素就是产业结构变动，这时期第三产业占比的迅速增长是维护并推动贵州经济增长的重要因素。
经过对比发現在1950—1978年这一阶段中对经济增长有显著作用的因素在1979—2008年这一阶段中作用并不完全依旧。比如，上阶段中政府实际预算内支出水平对经济增长的推动作用明显，而此阶段则不明显了。所以通过对比发现，不同阶段，推动经济增长的因素是不同的。有些因素是可以人为推动的，如西部大开发，但是其前提是不能违背市场运行的规律（表中回归结果表明：政府对经济的干预不是一直有益的），这也是改革开放以来贵州经济增长的主导因素。而产业结构因素在两个阶段都对贵州经济增长产生了显著的积极作用，这表明结构优化对经济增长的作用是长期显著的。
六、对现阶段贵州经济发展的启示
在现阶段，贵州省提出“工业强省”的口号，希望通过工业化来推动贵州经济增长。经过前面的分析可知，不同阶段推动经济增长的因素并不相同。工业在世界范围被公认为是落后地区发展经济的良药，我国的发展经历也证明了这个结论，而且改革开放至今，工业化并没有对贵州经济产生重要的推动力量，这有很多原因，其中一个原因就是工业规模较小，增长较缓慢，因此，工业强省的方向在现阶段是正确的。但是各阶段推动贵州经济增长的原因往往不止一个，因此贵州在实行“工业强省”的同时，还要继续巩固“西部大开发”的成就，加强基础设施的建立，推动科学技术、教育水平的发展，同时产业结构的优化趋势仍需保持，并维护好市场经济的健康运行。
作者单位：徐冕 贵州大学经济学院
罗恒荣 江西财经大学金融与统计学院
参考文献:
[1]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国人民大学出版社.2008.
[2]张晓峒.计量经济学基础[M].天津:南开出版社.2007.
[3]龚晓宽.贵州经济社会发展60年研究1949-2009[M].北京:中央文献出版社.2009
[4]沈坤荣.中国经济的转型与增长：1978-2008年的经验研究[M].南京:南京大学出版社.2008.
[5]陈光潮等.经济增长分析范式扩展解析—以广东为例[J].暨南学报.2010,1.
经济资本的计量与数量约束机制 篇7
经济资本管理中的数量约束是指银行有多大的资本就承担多大的风险,银行的业务扩张要与资本总量和结构保持协调,至少达到最低资本要求。银行开展业务必定承担风险,因此必须有相应的资本作为后盾,也就是用资本来约束资产的扩张。概括地讲,这种约束的形成包括以下几个步骤,见经济资本数量约束的作用机制图:
一、商业银行面临的风险识别
经济资本在数值上等于商业银行面临的风险值(即一定置信区间下的非预期损失)。因此,计量经济资本的第一步就必须对商业银行面临的风险进行识别和分类。
商业银行因其特殊的经营性质,面临着比普通企业更大更复杂的风险。目前国内大型商业银行一般都采用BaseⅡ对银行面临的风险分类,即划分为信用风险、市场风险、操作风险。信用风险是指银行因交易对象未能履行合约义务而遭致损失的风险,换句话说就是客户违约或者信用等级下降的风险;市场风险是银行表内外头寸因市场价格变动影响而受到损失的风险,或者说指银行所处的市场条件,如利率、汇率或其他市场价格发生变化使银行的未来收益产生不确定性所导致的风险;操作风险是由于不健全或失败的内部程序、人员、系统以及外部事件所导致损失的风险。在不同的国家因其所经营的主要业务的不同,使其对不同风险的重要性认识有所不同。如KMPG的一项调查显示,“有73%的被调查银行认为信用风险在经济资本的计量中很重要,72%认为市场风险很重要,42%认为与具体事件相联系的操作风险很重要,35%认为业务的整体操作风险很重要”。
需要指出的是,虽然我们采取这样的分类方法,但是它们并不能将商业银行面临的所有风险都囊括在内,比如国家风险和其他风险。也有人将操作风险定义为除信用风险、市场风险之外商业银行面临的所有风险。这样的定义自然将商业银行面临的所有风险都包括在内,可是也给操作风险的量化带来了很大的困难,所以在本文中仍然采用上文给出的操作风险的定义。在这里要强调的是,经济资本是建立在商业银行面临的所有风险之上的,没有归入这三类的风险,在经济资本管理中也要加以考虑,而且可以采用与文中介绍的方法类似的方法进行量化,只需要根据风险的不同特点稍作调整。
二、经济资本的计量
由于经济资本在数值上就等于风险值,所以经济资本的计量也就是对风险的度量。以下依次对市场风险、信用风险和操作风险的计量方法作概括的说明。
(一)市场风险的量化
计算风险价值(Va R)的方法有方差—协方差法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法三种方法,这三种方法原理不同,但其目标却是一致的,那就是通过不同的方法得到VAR值。
(二)信用风险的量化
市场风险模型(BaselⅡ)包括三种计算信用风险资本的方法,它们是:标准法、内部评级初级法、内部评级高级法,三种方法不仅计算方式不同,而且对银行信用风险支持程序的复杂程度要求也不同。
标准法是通过设定一系列风险权重,用来计算风险加权资产并生成一张包括风险加权资产的资产负债表,将风险加权资产乘以资本比率(如8%的最低资产比率),就能得出最低资本要求。
内部评级法(IRB)从理论上说可看成一种方法,但实际上它是两种方法:内部评级初级法和内部评级高级法。内部评级初级法只需银行评估违约概率(PD),而高级法则需银行评估违约概率(PD)、违约损失率(LGD)和违约风险暴露(EAD),当然BaselⅡ对内部评级法的使用还有10多条非常苛刻的基本要求,并非仅仅是几个参数。
信用风险根据关注点的不同可以分为违约风险和信贷利差风险。前者是指债务人没有能力或没有意愿履行还款义务的可能性,后者是指由于信贷资产评级下调、信贷利差扩大导致资产的经济价值或市值下降的可能性。目前广泛采用的计算信用风险的方法也由于这样的分类而分化为两种模式。一种只关注违约风险,称之为违约模式,一种关注于信贷利差风险,称之为市场定价模式。
(三)操作风险的量化
虽然都被称之为风险,但操作风险和市场风险、信用风险有很大的差别,其一,后两者是中性的概念,既包含着潜在的损失也意味着潜在盈利机会的存在,而操作风险则纯粹意味着损失;其二,后两者可以通过多样化得到降低,而对于操作风险来说多样化不仅不能降低整体风险,反而会放大整体风险。
由于定义难以明确,形成原因多种多样,加之银行内部数据缺失,相对于市场风险和信用风险,操作风险的量化或者说资本配置模型还处于初级阶段。
受风险特性的限制,操作风险的量化技术仍处于探索阶段,但BASELⅡ要求各国监管当局要求银行不管规模大小都要建立起自己的操作风险计量和监控框架,并进行足够的信息披露,因此,相信操作性风险量化技术将在实践中逐步成熟起来。
(四)基于各种风险的全部经济资本
最简单的做法是将上述三种风险的经济资本加总,所得即全部经济资本。但这种方法隐含三类风险之间是完全正相关的假定。各种风险之间相关性的计算难度很大,最关键的是对风险之间相关系数数据系列的获取(由于需要长时间的观察,目前可用的数据很有限)。KSW咨询公司在对银行相关系数计算中推导出了不同风险相关性的中间值:信用风险与市场风险相关性50%,信用风险、市场风险与操作风险相关性20%。对风险相关性的选择体现了银行的经营风格,保守稳健型的选择完全相关,进取型的则选择低相关性。美国联邦课题组曾系统研究了美国主要银行的信用风险评估及内部资本分配过程,研究结果表明,美国的大银行倾向于分别估计各类风险的资本需求,然后进行加总。这说明,完全正相关的假设不符合组合管理理论,但在实践中却得到运用,这可能是对相关性过难估计的一种妥协,并显示出银行稳健经营的动机。
三、经济资本管理中的数量约束作用机制分析
对风险进行计量确定经济资本量之后,经济资本管理中的数量约束力量便产生了,这种力量体现在资本对资产扩张的约束。作为高杠杆经营的企业,银行内生着盲目扩张的动机,这种约束对于银行的意义就显得尤为重大。
(一)银行扩张的内在动机分析
与一般的工商企业相同,银行也追求利润最大化。传统上经常使用的衡量银行盈利能力的指标是股权资本收益率ROE,而在分析中ROE又经常被分解为资产收益率ROA和权益资本乘数EM:
ROE=税后净收入/总的股权资本=(税后净收入/总资产)*(总资产/总股权资本)=ROA*EM
以上ROE,ROA和EM的关系说明股东收益对资产构成是高度敏感的,在ROA一定的情况下,EM越大,也就是一定的股权资本支撑的总资产越多,ROE就越大。下表很直观地显示了这种数量关系。
类似的表又被称之为风险—收益权衡表。因为它体现出当代表经营效率的ROA下降时,银行要获得合意的ROE就必须冒更大的风险,扩张资产,提高杠杆率。高杠杆的经营方式使得银行股东破产的机会成本大大降低,内生出银行扩张资产的动机。
实际上银行不可能获得如表1所示的高达30%、40%、60%的ROE。国际商业银行业的平均ROA保持在1.0%左右,ROE则保持在15.0%左右。90年代以来,商业银行业ROA呈上升趋势,而EM则呈下降趋势。为什么银行不能持续扩张资产,提升权益资本乘数,从而提高股权资本收益率呢?因为一定的资本只能支撑相应数量的资产(其带来相应数量的风险),否则银行就面临着破产或被收购的风险,无法实现可持续经营。这是国际商业银行业经历了盲目扩张出现诸多破产事件的时期之后得到的教训,而这正是经济资本管理中量化风险,确定风险边界的意义所在。
(二)经济资本管理中数量约束的作用机制
对风险进行识别、计量,从而得到所需经济资本总量,就可以将基于风险的经济资本总量与实际持有的资本数量进行比较。经济资本必须不超过银行实际持有的资本数量,这构成了银行的风险边界。一旦经济资本超过银行实际持有的资本数量,就说明作为银行破产最后一道防线的资本不足以覆盖银行资产的风险,一旦风险集中爆发,银行便有破产之虞。若资本市场高度发达,则此银行的股价便会缩水,在破产之前就可能会遭遇被收购的风险。
若出现经济资本超过银行实际持有资本的情况,银行有两条途径改变不利境况。一是增加资本,二是减少承担的风险。增加资本并不是随时可以实现的,而且在风险控制出现问题时求诸于资本市场更是不现实的,因此银行只有减少承担的风险。这又可以通过两条途径实现:一调整资产结构,增加低风险资产比重;二直接减少资产。可见,经济资本管理中的数量约束是硬性的,它约束着银行资产扩张的速度和规模,使得银行遵循资本—风险的严格对应关系,若无视这一数量约束,银行就会走上资不抵债破产的道路。
经济资本管理中的数量约束既有宏观层面的—作用于银行整体,也有微观层面的—作用于某条业务线或者某个分支组织。银行的各个业务线或者分支行也必须根据分配到的经济资本量来确定资产扩张边界,在经济资本允许的数量范围内进行业务行为。业务量过小,是对经济资本的浪费,没有实现收益最大化;业务量过大,超过了经济资本可以支撑的风险量,则必须收缩业务,不可被收益的一时增加诱惑。只有银行各个微观层面严格遵循经济资本管理的数量约束,银行在整体上才能实现资本—风险的科学对应,从而使可持续经营成为可能。
摘要：现代商业银行的资本管理与风险管理息息相关。资本代表着商业银行的风险抵御能力,制约着商业银行资产扩张的速度和规模,并最终决定了商业银行的可持续发展能力。经济资本管理作为一种先进的资本管理方法,科学地实现了资本和风险的整合,一定程度上己经成为国际银行业管理的基础和主轴,也是我国银行业发展的方向。
关键词：资本计量,风险改制,约束机制
参考文献
[1]单增建.用经济资本理念提升商业银行经营管理水平[J].金融理论与实践,2005(06).
[2]孙巍.我国商业银行经济资本度量的模型选择[J].上海金融,2005(8).
[3]杨毓.新资本协议与我国商业银行风险管理[J].金融理论与实践,2004(5).
基于经济复苏的公允价值计量研究 篇8
关键词：金融危机,公允价值,历史成本
1关于公允价值计量的文献综述
在公允价值演变及涵义研究方面, 美国会计学家威廉·佩顿 (William Paton) (1946) 认为:“成本和价值不是相抵触和排斥的概念。在购买日, 成本和价值几乎是一样的, 至少在大多数交易中如此。就支付媒介是非现金财产而言, 购入资产的成本应按所转出财产的公允市场价值确定。美国会计原则委员会 (1970) 指出:公允价值应为在包含货币价格的交易中收到资产时所支付的货币金额, 或在不包括货币或货币要求权的转让中交换价格的近似值。2006年9月, 美国财务会计准则委员会 (FASB) 发布了财务会计准则公告第157号《公允价值计量》 (FAS No.157) , 其认为:公允价值是计量日市场参与者之间的有序交易中销售资产收到的或转移负债将付出的价格。在应用领域研究方面, 我国学者黄世忠 (1997) 指出:公允价值会计极可能取代沿用了几百年的历史成本会计模式, 成为21世纪的最主要计量模式, 并将导致会计计量的一场大革命。吴丹 (2000) 认为:公允价值代表的是一种价值观念, 从而与历史成本观念相对。不同的资产, 在不同的情况下, 其公允价值可以表现为重置成本、现行市价、未来现金流量现值, 甚至是评估价值。常勋 (2004) 指出:公允价值能否成为主要计量模式, 取决于资本市场的发达和完善程度及计价技术的开发和利用程度。葛家澍、徐跃 (2006) 认为:公允价值是与市场价格、历史成本及现行成本有所区别的一种新的计量属性。
2公允价值计量面临的挑战
2.1挑战
美国2007年次贷危机所引发的全球性金融危机是一种包括货币危机、银行业危机和外债危机在内的系统性金融危机, 其所影响的范围和深度被认为是1929年大危机以来最严重的。然而, 作为防范金融风险利器的公允价值会计准则却在此轮金融危机中倍受指责。一些华尔街的银行家和国会议员将金融危机的发生归罪于公允价值。他们认为:公允价值会计准则导致了金融市场的不稳定, 公允价值计量与资本市场的联动效应引起了一些金融机构的倒闭, 因而是真正的罪魁祸首, 并且公允价值会计具有放大效应, 人为地增加了市场的不稳定性:繁荣时期将企业的财务报表修饰的非常漂亮, 导致人们盲目乐观;危机时期又使其显的过于难看, 降低了公司业绩表现和投资者信心, 产生了一定的负面影响。面对越来越大的对公允价值质疑的声音, 2008年10月, 美国参众两院表决通过的救援法案中特别涉及到了公允价值条款并赋予美国证券交易委员会 (SEC) 暂停使用公允价值计量的权力, 允许在极端情况下, 将金融产品的分类从公允价值计价影响损益表的方式, 转变到持有至到期、用摊余成本计价, 并做减值测试。
2.2原因分析
从某种程度上来说, 公允价值计量对金融危机只是起到了一个放大作用, 而非金融危机的根源。即便停止使用公允价值计量, 也不能解决金融危机本身的问题。金融危机产生的原因主要有以下几点:一是糟糕的银行信贷决策;二是银行和其他金融机构内部风险控制不严格;三是市场监管不力;四是对于不断创新且风险越来越高的衍生金融产品 (如次贷证券) , 政府在法律上却没有提出任何的限制措施。因此, 其产生跟公允价值计量本身并无直接关系。但是, 金融危机爆发以后, 有关金融工具的活跃市场和有序市场日趋消失, 即使有公开标价, 也往往大幅度下挫, 且飙忽不定, 难以代表正常市场中的客观价格。从而无法客观反映资产价值, 如果以此为其础计算价值和减值准备, 将给公司报表雪上加霜, 进而促使金融机构加大资产抛售力度, 从而使市场陷入以下恶性循环:金融资产交易价格下跌——金融资产计提跌价准备——机构按照监管要求核减资本金——市场出现恐慌性抛售——金融资产价格进一步下跌。因此, 在某种程度上公允价值对金融危机确实起到一定的推波助澜的作用, 但绝对不是金融危机的根源, 更不能因此否定公允价值计量。与其不停的对其批判, 不如积极的从现实角度完善它, 使其能更有效的防范金融风险。
2.3FASB与IASB对公允价值计量的应对调整
自金融危机爆发以来, 做为全球会计准则制定机构中最具影响力的国际会计准则理事会 (IASB) 和FASB也倍受压力和质疑。2008年底, IASB和FASB启动了”金融工具确认和计量”改进项目, 旨在降低金融工具会计复杂性, 改善财务报表质量。2009年7月15日, FASB召开了委员会会议, 在计量属性选择上己经达成了共识, 即以公允价值和摊余成本作为金融工具的计量属性, 而且工作人员考虑到以公允价值计量且变动计入当期损益会加大利润的波动性, 因此不建议将所有的公允价值变动全部计入净利润, 并提出了公允价值变动计入其他综合收益模式, 认为它是公允价值净利润模型的一个很好的备选方法, 减少分类层次和提升公允价值地位也是必然的方向。2010年2月, FASB和IASB达成一致, 暂时决定以“脱手价格” (exitprice) 作为公允价值的计价基础。
3经济复苏下公允价值顺周期效应的影响
在金融市场运行比较平稳的时候, 采用公允价值不仅能真实, 公允地反映企业的财务状况和经营成果, 而且不会引起资产及收益额账面价值的大幅波动。在经济复苏过程中, 特别是我国自2009年“4万亿”拉动内需政策的逐步实施, 投资者和消费者信心的提振成为我国经济迅速复苏的动力。市场对资产需求逐渐增加, 出现资产价格上涨——冲销减值准备 (资产增计) ——盈利增加——增加资本金——规模扩张——价格进一步上涨的良性循环。在此过程中, 公允价值雪中送炭式的顺周期效应在信心比黄金和货币还要重要的特殊环境中, 成为促进我国产业经济迅速复苏与信心恢复的催化剂, 加速了我国经济复苏的进程。但是, 我们在享受公允价值这种雪中送炭式顺周期效应带来的推动经济加速复苏的同时, 必须清醒地认识到在经济周期波动的其他时期公允价值计量可能导致的灾难性后果。因此, 应该客观辨证地看待公允价值这种两面性, 并趋利避害地应用公允价值计量, 从而更好地推动我国国民经济的迅速复苏。
4完善我国公允价值应用的建议
4.1树立动态趋同的理念, 避免产生新的实质性差异
目前, 对可以取得公允价值的资产采用公允价值计量是国际通行的做法, 而在我国现行新的会计准则中引入公允价值还是比较谨慎的。国际会计准则制定机构和世界主要经济体相继暂停或者修订了现行的公允价值准则。FASB对市场不再活跃时如何计量金融工具已经?做出了进一步的指南, IASB在金融工具重分类及计量顺序方面也做出了实质性修订。2010年2月, FASB和IASB达成一致, 暂时决定以“脱手价格” (exitprice) 作为公允价值的计价基础。我国会计准则应顺时应势, 及时跟进, 以免新的实质性差异产生。在我国财政部公布的《路线图》中也明确指出与国际财务报告准则实现持续全面趋同的完成时间为2011年。2011年之后, 实务中如果出现新的交易或事项, 将通过持续全面趋同机制加以解决。
4.2提高信息透明度, 完善绩效考核体系和监管规则
在会计处理上, 对财务报表影响较为普遍的项目, 如交易性金融资产的持有和处置损益、可供出售金融资产的处置损益等, 应在确保持续一致的基础上, 按照国际上通行的最佳实务进行披露, 确保公允价值计量信息规范、准确、完整, 以揭示危机可能产生的潜在风险。资产负债表的核心是要求企业管理当局应当以改善资产负债的质量为目标, 而不是单一的追逐短期利润。但由于我国的绩效考核指标和监管条件更多地注重利润指标, 从而容易导致企业经营者追逐短期绩效或规避监管的市场操纵行为产生。因此, 我国应继续致力于完善绩效考核体系、监管规则和监管体系, 加强对企业审慎性监管和风险管理, 确保国家对金融市场、金融产品和市场参与者的有效监管, 防止恶意操纵市场行为的产生, 以达到从金融秩序、金融监管、金融发展平衡等宏观经济层面上防止危机出现的目的。
4.3规范公允价值应用标准, 逐步健全和完善市场机制
我国应逐步完善公允价值可靠计量的理论架构, 相应的监管部门应尽快制定并公布一个具体指南, 对于公允价值的定性和定量给予一个明确标准, 切实提高公允价值计量的可操作性;细化确认公允价值所需的资质机构认证的标准, 以降低会计人员在使用公允价值计量时可能出现的估计偏差;形成国家、地区行业间统一的公允价值信息平台标准, 实现公允价值确认的精准到位;同时, 制定标准的信息估值模型系统, 高度采集有效市场数据, 进一步降低主观因素对估值的影响, 以防止类似美国金融市场中泡沫价值的出现和积累。我国还应逐步健全和完善市场机制, 使市场更加活跃。这样, 会计人员很容易就能获得按公允价值定义所需的各种具体计量属性, 从而在会计外部环境上创造一个有利的外部条件。
4.4提高会计人员的整体素质, 确保公允价值计量的可靠性和相关性
我国要全面地推广公允价值计量属性, 确保公允价值计量的可靠性和相关性, 归根到底还要取决于会计人员整体业务水平和素质。因为公允价值的确定有赖于活跃市场上的报价或最近市场上的交易价格抑或预期未来现金流量的现值, 这些都需要会计人员的主观判断。既然有主观判断, 就必然会不同程度地受企业管理当局和会计人员的主观意志的影响。因此, 要全面推广公允价值计量属性, 就必须加强会计从业人员的守法意识和职业道德教育, 同时还应不断加大对职业教育的投入, 使会计从业人员具有过硬的专业技能, 只有这样, 才能恰当而准确地应用公允价值。
参考文献
[1]葛家澍, 杜兴强.会计理论[M].上海:复旦大学出版社, 2005.
[2]陈少华.财务会计研究[M].北京:中国金融出版社, 2007.
[3]财政部会计司[J].我国上市公司2008年执行企业会计准则情况分析报告, 2009.
[4]王素玲.金融危机下公允价值应用策略研究[J].经济学动态, 2009, (4) .
[5]刘金彬.基于经济复苏的公允价值会计思考[J].成都大学学报, 2010, (1) .
[6]刘思淼.公允价值计量的发展与监管启示[J].会计研究, 2009, (8) .
经济计量 篇9
本文的主要目的是基于县级数据, 从空间上研究湖南经济增长的区域趋同状况。
1 经济增长趋同空间计量分析
1.1 空间自相关
一般认为, 一个地区空间单元上的某种经济地理现象或某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或者属性值是相关的。实际上, 几乎所有的空间数据都具有空间依赖性或空间相关性的特征。也就是说, 各区域之间的数据存在与时间序列相关对应的空间相关。空间自相关则是指同一个变量在不同空间位置上的相关性, 度量空间自相关性的方法通常采用空间自相关指数Moran’s I, 而它又分为全局指标 (Global Moran’s I) 和局部指标 (Local Moran’s I) , 全局指标用于验证整个研究区域某一要素的空间模式, 后者用于分析整个大区域中, 局部小区域单元上的某种现象或属性值与相邻局部小区域单元上同一现象或属性值的相关程度。
Global Moran’s I 定义如下:
undefined
Local Moran's I定义如下:
undefined
其中, undefined表示地区i和j观测值 (本文为县域人均GDP) , undefined是变量Y的平均值。n为地区总数 (本文为101) , Wij为二进制的邻接空间权值矩阵, 表示其中的任一元素, 采用邻接标准或距离标准, 其目的是定义空间对象的相互邻接关系, 一般邻接标准的Wij为:
undefined
式中, i=1, 2, …, n;j=1, 2, …, m。m=n或m≠n, Moran’s I可看作是个地区观测值的乘积和, 其取值范围为-1≤I≤1。若各地区间经济行为为空间正相关, I的数值应当较大;负相关则较小。利用Moran指数的定义计算1997年人均GDP的Moran指数为0.3029。而Moran’s I的正态统计量为6.47, 大于正态分布函数1%水平下临界值 (1.96) , 表明湖南101个市县在空间分布上具有明显的正自相关关系 (空间依赖性) 。本文绘制了1997年县域人均GDP Moran 指数散点图和空间自相关聚类图, 由于版面有限, 在此不将图表展示。
通过绘制的空间相关系数的Moran指数散点图可将各个地区的经济增长行为分为四个现象的集聚模式, 分别识别一个地区及其与邻近地区的关系:图的右上方的第一象限, 便是高增长水平的地区被高增长水平的其他地区所包围 (HH) ;左上方的第二象限, 表示低增长水平的地区被高增长水平的其他地区所包围 (LH) ;左下方的第三象限, 表示低增长水平的地区被低增长水平的其他地区所包围 (LL) ;右下方的第四象限, 表示高增长水平的地区被低增长水平的其他地区所包围 (HL) 。第一、第三象限正的空间自相关关系表示相似观测值之间的空间联系, 而第二、第三象限的负的空间自相关关系表示不同观测之间的空间联系, 如果观测值均匀的分布在四个象限, 则表明地区之间不存在空间相关性。
这显示出1997年湖南101个县域的经济增长水平大致上呈现正的空间相关关系。湖南大部分区域都处在第三象限, 多数是LL, 低水平区域, 尤其是湖南湘西地区, 包括龙山县、沅陵县、溆浦县、辰溪县、麻阳苗族自治县、隆回县、芷江侗族自治县、洞口、绥宁县、城步苗族自治县等。这些显示基本上位于怀化、湘西自治州地区。还有比较明显的长株潭地区是高经济发展水平地区, 且是属于HH增长型, 属于一个经济区域的增长极。其他地区经济相关性不是很明显, 区域经济表现独立性。
1.2 β趋同检验
由于空间相关性可能来自于两方面 (Anselin, 1988) :一方面, 在实践应用中, 可能会遇到一些测量问题, 譬如空间观测单元的随意描绘 (人口普查地域, 地区边界) 。另一方面, 相邻地区的经济联系客观存在, 譬如地区之间的外部效应和溢出效应, 尤其在区域一体化和经济全球化的今天, 地区间经济联系更加紧密。因此, 空间经济计量的两种基本模型分别是空间误差模型 (Spatial Error Model, SEM) 和空间滞后模型 (Spatial Lag Model, SLM) 。空间误差模型主要考察相邻地区观测不到的却对经济增长率产生影响的各种误差项的空间相关性, 而空间滞后模型则主要考察相邻地区经济增长水平相互影响所产生的空间相关性。
空间误差模型 (SEM) :
空间滞后模型 (SLM) :
Y=ρWY+Xβ+ε (2)
其中, y为变量, X为自变量, β为变量系数, λ和ρ分别为空间自相关系数和空间自回归系数, ε和μ为随机误差项。W为n×n的空间权重矩阵 (n为地区数) , 若地区i和j相邻, W中的元素Wij的值为1, 否则为0。
由于空间效应的存在, 普通最小二乘法估计空间误差模型是无偏的, 但不具有有效性;估计空间滞后模型不仅是有偏的, 而且是不一致的, 因此普通最小二乘法不能用于估计空间计量模型的估计。本文采用Anselin (1988) 建议的极大似然法来估计SLM和SEM的参数。但为了比较, 本文将列出三种估计的结果。
本文实证分析的样本为湖南101个县市, 数据来自1998年《湖南统计年鉴》和2007年的《湖南统计年鉴》, 被解释变量Y为1997—2006年平均增长率的对数值, 解释变量LNRJGDP1997为1997年人均GDP对数值, 利用免费GEODA软件可估计模型结果。
结果分析:Anselin等 (2004) 提出了判别究竟应该使用空间滞后模型还是空间误差模型的准则即如果在空间依赖性的检验中发现LMLAG比LMERR在统计上更加显著, 同时R-LMLAG显著而R-LMERR不显著, 则可以断定适合的模型是空间滞后模型;相反, 则可以断定空间误差模型是恰当的模型。本文通过OLS估计结果的空间依赖性检验分析发现, LMERR、R-LMERR、 LMLAG和R-LMLAG都通过了5%水平下的显著性检验, 显示出误差项和依赖变量之间均存在空间相关性, 且两种检验均表示出较强的显著性, 很难确定到底哪种模型更可取, 因而本文将SLM和SEM估计结果都列出来分析。
OLS估计时, 模型误差项为正态分布, 布劳殊-培甘 (BP) 和克伦克-巴塞特 (KB) 检验显示, 异方差不存在, 但Moran’ I值显著, 说明湖南地区经济增长存在空间上的相互关联性。SLM和SEM模型的各种检验值均比OLS估计的检验结果有了显著提高, 这也证明了考虑了空间效应后, 用极大似然法估计的模型有效地将空间自相关和空间误差消除了。
从OLS估计、SLM估计、SEM估计都显示, LNRJGDP1997即初始人平变量系数为负, 且均通过5%显著性检验, 说明湖南区域的经济增长与其初始水平呈负相关, 即初始水平越高, 增长越慢, 初始水平越低, 增长越快, 也就是, 说湖南地区自1997年至2006年10年期间, 经济增长存在趋同现象。由于SEM估计结果比SLM估计更显著, 本文结果以SEM估计结果为准, 即LNRJGDP1997系数为-0.015, 也意味着湖南地区趋同速度约为2%。
2 结论
本文采用空间统计和截面数据模型分析方法研究了湖南省地区经济趋同性, 研究发现:通过对1997年县域经济空间相关性的统计描述发现, 1997年湖南省县域之间存在着较强的空间集聚和空间依赖性, 另外通过采用OLS估计、空间误差模型估计和空间滞后模型估计结果的比较, 得出空间误差模型是目前研究湖南地区经济增长趋同比较合适的模型, 估计结果显示自1997—2006年10年期间, 湖南地区存在经济增长趋同, 趋同速度约为2%, 这与目前对湖南地区趋同研究的结果基本一致。
参考文献
[1]Anselin, L.Spatial Econometrics:Methods and Models[M].Dor-drecht:Kluwer Academic, 1988.
[2]刘木平, 舒元.我国地区经济的收敛与增长决定力量:1978-1997[J].中山大学学报, 1988.
[3]林光平, 龙志和, 吴梅.中国地区经济收敛的空间计量实证分析:1978—2002年[J].经济季刊, 2005, (4) .
[4]贺清云, 刘冬荣, 黄飞, 等.湖南省区域趋同分析[J].人文地理, 2005, (6) .
经济计量 篇10
1. 文献综述
关于能源供给与经济增长之间的关联关系, 在国内外文献中已有初步的研究。因果检验是指葛兰杰因果检验 (Granger, 1969) 。Granger和Kraft (1978) 在他们的先驱研究里阐述了美国从GNP到能源消费存在单向因果关系。他们使用的是1947-1974年的数据。
随后, 这种实证研究迅速扩展到英国、德国、意大利、加拿大、法国以及日本等发达国家。对亚洲国家, Glasure和Lee (1997利用Granger检验方法发现了新加坡能源对GDP的因果关系;Yu和Choi (1985) 在标准Granger检验方法的基础上发现了韩国GDP与能源消费之间的因果关系。
从以上的文献研究可见, 国外学者侧重于对能源消费与经济增长之间的因果关系检验, 而国内学者则将这种检验分析应用于我国的特定经济空间中, 得出了与国外学者相同的结论。
本文的创新则表现为:采用自改革开放以来的较长时期的时间序列数据, 不仅验证了能源消费与经济增长之间的协整性关系的成立, 而且揭示了能源消费与经济增长之间的长短期模型。当得到较为精确的产短期模型之后, 就能够把握住能源消费与能源供给、能源消费与经济增长之间的规律, 从而实现国民经济与能源供给、能源消费、能源消耗之间的良性循环。
2. 实证检验
(1) 数据选择
对于经济发展, 用国内生产总值GDP来衡量;对于, 能源消耗, 用我国能源消费总量E来衡量。为了增加序列的平稳性, 对两个序列均取对数。数据选取1981~2008年度数据, 来源于国家统计局数据库。
(2) 单位根检验
首先用Eviews对序列进行ADF检验, 检验结果如下:
由上示结果得, Ln GDP与Ln E是非平稳序列, 但是其一阶差分序列为5%置信水平下的平稳序列。即Ln GDP~I (1) , Ln E~I (1) 。
(3) 协整性检验
其次, 用E-G两步法进行协整性检验, 做回归结果如下:
整理上述结果得:
从回归结果来看方程的显著性、相关系数及回归系数的显著性都较优, 拟合效果良好。在对上式的残差进行序列平稳性检验。结果如下:
由上式得, 在5%的置信度水平下, A D F检验值为-2.205659, 拒绝原假设, 因此残差序列无单位根。说明国内生产总值与能源消耗之间存在协整关系, 两者长期均衡。
(4) 建立误差修正方程
为了增强模型的精度, 可以把协整回归式中的误差项看成均衡误差, 建立误差修正模型, 从而将经济发展的短期与长期变化联系起来, 基本构架为:
取l=0, 1, 2, 3, 进行试验。经多次试验比较, 得拟合效果最好的方程如下所示:
整理上式结果得:
从上式看, 模型拟合效果良好。从经济意义上看, 该模型反映了经济发展与能源消耗的变化影响关系。本期国内生产总值的变化不仅取决于本期能源消耗的变化, 还受上一期上期GDP与能源消耗变化的共同影响。与此同时, 本期的偏离也受上一期GDP对于均衡水平的偏离的影响。
至此, 已经初步确立了我国能源消耗与经济发展的关系, 为了进一步探究能源消耗是如何与其他重要生产要素一起, 共同作用于经济发展, 在此引入C-D生产模型。
二、基于C-D生产模型的定量分析
柯布—道格拉斯生产函数基本形式为: 。其中, Y是工业总产值, At是综合技术水平, L是投入的劳动力数 (单位是万人或人) , K是投入的资本, 一般指固定资产净值, α是劳动力产出的弹性系数, β是资本产出的弹性系数, μ表示随机干扰的影响, μ≤1。
本文在传统的C-D生产函数中, 加入了影响因素能源消耗E, 扩张后的生产模型为: 假定生产技术水平在短期内不会发生较大变化, 经济增长和能源消费分别采用GDP和能源消费总量进行衡量, 对经济增长亦有重要影响的资本和劳动力采用全社会固定资产投资和就业人数衡量。
1. 文献综述
Rashe和Tatom首次将能源使用引入Cobb-Douglas生产函数他们力图寻求能源利用与经济增长之间更符合实际过程的基本规律, 定量地描述能源与经济发展的关系。
在张明慧、李永峰的《论我国能源与经济增长关系》一文中, 作者选取了资本劳动和能源作为解释变量, 论证了能源在经济增长中的重要性, 但是, 劳动力系数为负值且其统计显著性较低。
在刘朝明、曾胜、刘博的论文《我国能源消费与经济增长的关联模型分析》中, 作者用同样的方法得到了变换后的模型, 并用1989~2003的数据建立模型。但是结果依旧不理想——其中能源消费量的系数为负。从统计意义分析, 能源消费量每增加一个百分点, 国内生产总值就要平均下降0.175253%, 这与现实经济意义不相符。其后, 作者再用1985~2003年的数据作一个相同的分析, 结果基本反映了事实。但是能源消耗仍然不显著, 而且整体的模型拟合效果也不好。
在曾胜的《基于C-D模型分析我国能源消费结构与经济增长的关系》一文中, 作者将生产函数再一次扩展。把能源消费量的投入细分为煤炭、石油、天然气以及电力 (包括水电、风电、核电) 。得到的结果中, 模型整体拟合优度较好, 被解释变量能够得到解释变量很好的解释。然而, 不足之处在于:劳动就业人数与天然气没能通过符号检验。
2. 实证研究
在传统的C-D生产函数中, 加入了影响因素能源消耗E, 扩张后的生产模型为:
Y为GDP, K为资本、L为劳动、E为能源。其中, K用全社会固定资产投资表示, L用就业人员表示, E用能源消费总量表示。假定生产技术水平在短期内不会发生较大变化, 经济增长和能源消费分别采用GDP和能源消费总量进行衡量, 对经济增长亦有重要影响的资本和劳动力采用全社会固定资产投资和就业人数衡量。
因为方程为对数形式, 所以系数α、β、γ分别为资本、劳动及能源对产出的弹性, 常数c用来反应技术进步可能的生产率。SPSS运算结果得作者对模型进行变换如下:由于C-D函数是非线性的, 通过对数变换可以使之线性化。因此对⑴式两边取对数则有:
对上式时间进行求导, 得:
增加常数项与误差项, 得:
运用1985~2008年的数据, 运行Eviews得输出结果为:
3. 问题探究
结果显示, 能源这一项的结果不显著, 并且符号为负。这与经济意义不符合。
究其原因, 可能有以下几点:
(1) C-D模型的适用性问题
关于数理经济模型在计量经济学中的适用性问题, 胡桂华在《论数理经济模型有别于计量经济模型——从关于柯布-道格拉斯生产函数的一个争论谈起》一文中给出了分析。她指出, 直接用数理经济模型来充当计量经济模型的风险在于:数理经济模型要对现实世界加以简化, 也就是, 要把因变量的某些重要的影响因素假定为不变, 当我们把该模型充作计量经济模型使用时, 只要这些被假定为不变的因素与模型内的自变量相关, 它们就成为计量经济模型的遗漏变量, 从而导致遗漏变量效应。
关于模型的预测性, 构建预测模型时应首先把所有可能充当预测变量的自变量全部列出来, 然后设法筛选出具有优良预测功能而所使用的预测变量又尽可能简约的模型。否则, 做出结果将有一些出入。
(2) 数据来源问题
经过查阅资料与新闻可知, 我国的能源统计还不完善。特别在80年代, 有去统计种类的不完全与数据的部分缺失, 造成了统计年鉴上的数据与真实值的一定出入。这也从一定方面导致了结论去现实不一致。
4. 模型的进一步改进
从C-D生产函数出发, 可以对模型进行以下改进:
(1) 在之前的模型中, 我们将作为常数项看待, 这是基于技术不变的基本假定。但是, 研究大时间跨度的能源与经济发展问题, 特别是研究我国85年到08年的之间的两者关系, 不能不将时间变化带来的技术革新考虑在内。改革开放以来, 我国生产力得到了很大的发展, 能源的开发与利用也有了很大的进步。特别是在能源危机之后, 随着全世界能源创新与新能源开发的进一步推动, 我国的能源技术也得到了大力发展。因此, 可以将技术进步因子A表示为t的函数, 例如 , 这样在去对数之后就得到 , 加入了时间因素。
(2) 由于95~96年间, 我国出现了能源危机。这导致数据不平稳, 从Eviews刻画的散点图中可以看出, 这两年的数据出现了问题。这就可能造成结果的偏离, 因此可以针对这两个时间点构造虚拟变量, 将95~96年代模型与其他模型区分开进行拟合, 会得到更加精确的结论。