面板模型分析

面板模型分析（精选十篇）

面板模型分析 篇1

农业的公共物品性质决定了需要政府的财政投入。而农业支出是财政支出的重要组成部分, 是关系到我国农业发展的重要环节。目前, 我国虽已高度重视财政支农资金的使用绩效, 也加大了对于支农资金的监管和审查, 然而, 资金使用效益偏低、资金监管混乱等问题仍较为突出。

评价效率是从投入与产出的比较来进行相关分析的, 一般研究遵循财政支农资金产出率, 即财政支农资金产出率=新增农业增加值/财政支农投入总额。该项指标从投入和产出的角度反映支农资金的投入效率。产出率越高, 说明支农支出的效率越高, 反之, 则支农支出的效率就越低。从1978年到2003年, 我国财政支农资金产出率经历了几个阶段的变化。首先从1978年到1983年, 该比率从6.7%迅速上升到14.75%, 产出率翻了近一翻;然后从1983年到1994年, 产出率经历了一段平稳期, 维持在15%左右;1995年产出率达到峰值20.8%, 然后呈下降趋势。近几年来尤其是2000年以后, 产出率下降到10%左右。

而上述分析单纯从财政支出的角度去对比整个农业产出, 分析上忽视了其他对于农业产出起主要作用的因素, 其分析的科学性有待研究。对于农业产值贡献因素包括资本、劳动力和土地要素的投入, 不能只局限于财政支出资金产出率, 因此, 为了评估财政支农绩效, 笔者参考了科布道格拉斯模型、C-D模型作为绩效评估的补充。

二、研究方法

在中国社会科学院农村发展研究所主编的《农村经济绿皮书》中, 运用统计和计量的方法对我国财政支农的绩效进行了实证分析, 并运用OLS方法对我国1978~2003的数据进行了分析来测度土地、劳动力和农业资本投入要素对于农业产出的贡献率。得出的结论是农业劳动力对于农业总产值的影响不显著, 而同时土地投入对于产出的弹性超过1。 (1) 武汉科技大学的熊吉峰在《财政支农绩效的数量分析》一文中曾经利用统计和计量的方法对于我国财政支农的绩效进行了实证分析。 (2) 其通过运用科布道格拉斯生产函数测度土地、劳动力和农业资本投入要素对于农业产出的贡献率, 得出结论是播种面积对于农民来自第一产业的收入作用并不显著, 劳动力、生产费用与财政支农对于农业收入的弹性均为正, 但财政支农对农业收入的弹性最低 (土地对于农业的贡献不显著, 这与《农村经济绿皮书》的分析相悖) 。

利用生产函数模型评价我国财政支农绩效的难点或许是样本容量有限, 按照一般的研究阶段, 我们可以从1980年至2007年中选取变量的时间序列, 但样本容量仅27个。计量模型中解释变量多, 同时样本容量小 (小于50) , 那么, 模型的可信度就要遭到质疑。而利用面版数据可以有效的解决样本容量太小的问题, 提高估计方程的拟合优度和对于经济分析的解释力度。

同时, 取对数进行模型估计也有着两个重要意义:首先, 在面板数据分析中, 可以有效解决OLS估计的异方差问题;其次, 因为产值和资本是以货币单位计量的, 而劳动力和土地分别以人数和面积计量, 这就存在量纲问题, 而通过取对数, 模型变成了不同弹性之间的比较, 可以有效的剔除模型中解释变量和被解释变量的单位量纲, 便于数据的比较。 (3)

2000~2004年以来, 我国政府逐步加大了对于农业的支持力度。2004年, 我国农业已扭转了1997年以来粮食连年减产、农民收入增长缓慢的情况, 出现了粮食增收和人均收入增加的好局面。这主要是国家从统筹城乡发展的角度, 实行了有利于农业发展的战略, 同时, 农户和各级财政也增加了对于农业的资金投入。

按照传统的科布道格拉斯函数进行全要素生产率分析, 促进产出的要素主要是技术进步、劳动力、资本和土地的投入。Y=ALaCβTγ。对于农业而言, 总产出的增长主要有四方面的动力:一是生产投入的增长;二是科技进步并促进投入产出比的提高 (效率) ;三是各种支持农业生产的政策 (带来农业投入的增加) ;四是有利于农业生产的气候条件 (带来投入产出比的增加, 也即效率因素) 。在此, 笔者集中分析了农业投入和农业效率两方面因素对于农业产出的影响。农业效率体现在函数中的A, 而投入体现在函数中的劳动、资本和土地投入。

三、实证分析

模型设计中定义农业产出为Y, 政府的支农支出为buget, 农户的资金投入为capital, 劳动力要素为labor, 土地要素为land。同时选取2000~2004年31个省、市、区的数据, 对农业产出增长的因素和各因素的贡献率进行了面板计量模型的分析。通过Hausman检验, 检验结果拒绝了随机效应模型个体效应与回归变量无关的原假设, 得出应建立个体固定效应模型。 (4)

通过个体固定效应模型分析, 初次估计的结果显示, 土地要素对于总产值的影响不明显, 没有通过t检验, 说明土地对于农业产值的影响不显著, 其影响已经包括在A中。将land剔除以后, 估计出的最终结果回归模型如下:

lnY=0.095185Ln (budget) +0.459688Ln (capital)

(6.976379) (9.194907)

-0.525513Ln (labor)

(-3.485454)

R-squared=0.997174 D.W=1.6057

(注:个体固定效应模型没有公共截距项, 各省的截距项均值约等于3) 。

从上式中可以看出, 农户投入资本的产出弹性达到约0.46, 说明农户资金投入对于农业经济的增长具有明显的促进作用。这体现在农业基础设施和生产资料投入方面。从各省份的固定效应结果来看, 在全要素生产率中, 平均截距值约为A=3, 体现在劳动效率对于农业产值的贡献率, 一定程度上说明了技术进步对于农业产值的巨大促进作用。

而财政投入的产出弹性达到0.1, 说明财政投入对于农业产值起到了积极的作用, 但由于财政支农投入中存在问题, 说明财政投入的方向和使用有待于进一步规范。此外, 科技进步和基础设施投入对于农业产值也存在巨大促进作用, 因此, 财政支农的投入应加大在科技进步和基础设施建设方面的投入。

在模型中, 劳动力的投入和农业产值的变化在2000~2004年呈现负相关, 这在我国农村劳动力富足的情况下, 是可以得出解释的。近年来, 劳动力数量的变动只是富余劳动力部分的变动, 劳动力数量的增减对于农业产出并无显著影响。我国农村劳动力向城市转移的过程中, 只是富余劳动力的转出, 与此同时农业产值逐渐增加, 正好在趋势上体现出一种负相关的关系。而一些相关论文关于产出与劳动力呈现正相关的解释则与我国城镇化建设进程的加速与劳动力转出的现实相悖。

美国芝加哥大学教授盖尔.约翰逊曾研究认为, 日本经济起飞过程中, 农业人口下降65%;美国在经济起飞过程中, 农业人口下降72%。 (5) 从我国农村剩余劳动力转出率上看, 1992年到2004年间, 该转出率逐年提高, 从23.65%提高到43.11%, 而同时农业产值是逐年增加的趋势。

四、结论性评价与政策建议

合理规范财政支农的投资结构, 明确资金投放重点。在财政资金投入总量有限的情况下, 必须合理界定支农资金投向, 以保证有限的资源发挥更大的效益。由面板C-D计量模型分析得知, 农户投入资本的产出弹性达到约0.46, 说明农户资金投入对于农业经济的增长具有明显的促进作用, 这也体现在农业基础设施和生产投入方面。在全要素生产率中, A=3体现在劳动效率对于农业产值的贡献率达到了3, 这说明技术进步对于农业产值的巨大促进作用。而我国在基础设施建设和农业科技投入方面仍呈现落后局面, 这在很大程度上降低了农业的发展和农业产值的提高。

在基础设施建设方面, 水利基本建设始终占有最大的比重 (60%以上) , 而从受益范围来说, 相当部分水利基建并不是专门针对农业和农村, 外部效应主要使城市受益。对于乡村小型的基础设施, 由于建设规模超出了个体农户的经济承受能力, 并且投资周期长, 回报率低, 所以要求国家财政上的支持。同时, 由于地方财政的缺位问题, 造成农村基础设施建设落后, 严重阻碍了农业的发展和农村城镇化建设。因此, 财政基础设施投入方向应加强农村沼气和人畜饮水等小型设施。我国近几年实行农村“六小工程” (节水灌溉、人畜饮水、农村道路、农村沼气、农村水电、草场围栏) 建设, 就体现了国家对于农村基础设施建设的重视。建设新农村, 应把农村公共基础设施建设作为一个切入点。这不仅能够改变农村面貌, 而且能够增加农民收入, 因为这些建设本身就是巨大的投资需求, 而且建设用的是当地材料、雇用的是当地劳动力, 能够增加农民的非农就业机会。同时, 农村基础设施的改善, 还能启动8亿农民的消费需求。只有农村市场启动起来, 产能过剩的问题得到解决, 农村劳动力才能以较快速度向非农产业转移, 农民收入才能不断提高, “三农”问题也才能最终解决。 (6)

在农业科技投入和成果转化方面, 由于农业比较利益低以及科研的高风险和公共产品的属性, 财政一直是农业科研的投资主体。据已有统计资料显示, 我国的农业科研一直处于较低水平, 1990年到2004年间农业科技支出占全国科技支出的比重始终徘徊在2%左右, 占农业总产值的比重不足0.1%, 远远低于发展中国家的1%的平均投资水平。目前, 我国农业科技水平存在“三低”现象。一是农业发展中科技含量低;二是农业科技成果转化率低;三是农业科研成果推广和应用率低。与一些发达国家相比, 我国农业科技落后, 科技在农业增长中的贡献份额仅为42%, 而欧洲国家都在70%以上, 美国高达80%, 发达国家的农业成果转化率在60%左右, 而我国仅为30%至40%。 (7)

据中国科学院有关专家研究, 我国各级财政对于农技推广的投资强度, 以农技推广总投资占农业产值之比衡量, 1990年最高, 为0.44, 仅相当于世界上30个贫困国家在1980年的水平, 远远低于工业化国家的1980年的0.62的水平。 (8) 在农业科技投入方面, 我国农业资源紧张, 通过扩大耕地面积来支持增加农产品供给的潜力不大。同时, 计量模型也说明, 近几年我国耕地面积的变化对于农业产值没有太多的影响。这说明增加农业产值的主要途径是提高单位面积产量, 也就是要求农业科技的推动作用。通过科技来推动农业的发展是必然选择。因此, 各级政府应从长远的角度增加农业科技的投入份额, 重点支持基础研究、高新技术研究并加强农业科技的推广应用。

笔者认为, 应尽量发挥财政资金使用的杠杆作用。由模型结果可以看出, 农户个人投入 (capital) 弹性是财政投入贡献的4.6倍。这充分说明了农户在生产资料及农业基础设施方面的投入对于农业产值的贡献作用。同时, 在我国财力有限的情况下, 发挥财政资金杠杆作用的重要性。此外, 还应积极研究引导农户投入农业的长效机制。而模型的结果对于国家政策提供了有利的理论基础。2007年, 国务院办公厅下发的由国家农业部会同有关部门制定的《村民一事一议筹资酬劳管理办法》 (国发办[2007]4号) , 就是在引导农民投入建设的改革措施。一事一议筹资酬劳, 是指为兴办农民直接受益的集体生产生活等公益事业, 按照本办法规定经民主程序确定的村民出资行为。政府支持和项目资金投入是对群众开展“一事一议”的重要支撑。现实中, 农民有许多想做的事因为投资太大而不能做。一旦有经济支持, 可以迅速调动农民积极性, 起到很好的引导作用。所以, 要善于把各项政府投入和项目支持与“一事一议”结合起来, 应用这些有利因素去促进农民通过“一事一议”来改善自己的生产、生活条件, 政府投入的资金也能为人民办更多的事。一事一议是组织农民投入农村小型公益事业建设的重要形式, 它对改善农村水利基础设施条件、促进农村经济发展具有重要作用。同时, 这种形式也对农村民主政治建设、保护农民的合法权益具有重要意义。

注释

1 中国社会科学院农村经济发展研究所、国家统计局农村社会经济调查总队:《农村经济绿皮书》, 社会科学文献出版社, 2004年。

2 雄吉峰:财政支农绩效的数量分析, 《统计与决策》, 2006年。

3 Cheng Hsiao:《面板数据分析 (第二版) 》, 北京大学出版社, 2005年。

4 张晓峒:《Eviews使用指南与案例》, 机械工业出版社, 2006年。

5 盖尔·约翰逊:人口增长与经济财富, 《中国人口科学》, 2000年第5期。

6 林毅夫:建设新农村是解决“三农”问题的现实选择, 《人民日报》, 2006年10月25日。

7 国务院研究中心、中共中央政策研究室农业投入总课题组:《中国农业支持与保护》, 北京:中国农业出版社, 2004。

面板数据的因子分析 篇2

面板数据的因子分析

主要应用多元数理统计中的因子分析方法,对多指标面板数据进行了分析,并应用综合评分法对各地区的.工业企业生产效率进行了分类.结果表明,应用因子分析的结果与现实基本相符.

作 者：王培 王焱鑫 崔巍 WANG Pei WANG Yan-xin CUI Wei 作者单位：贵州大学理学院,贵州,贵阳,550025刊 名：贵州大学学报(自然科学版) ISTIC英文刊名：JOURNAL OF GUIZHOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)年，卷(期)：26(6)分类号：O212关键词：面板数据 因子分析

面板模型分析 篇3

关键词：县域经济发展差异；空间面板杜宾模型；空间溢出

一、 前言

目前已有不少学者关注甘肃省县域经济发展差异的问题，也将空间因素引入到研究当中，但是尚未有研究阐明各县域经济之间的空间相互作用。

近两年，国内学者关注到空间杜宾模型在面板数据空间计量上的独特优势，且引进并运用杜宾模型分析我国经济发展问题。金春雨通过构建制造业产出的空间杜宾模型，对我国制造业产业集聚与地区专业化存在空间溢出效应进行了实证检验，李红和王彦晓基于空间面板杜宾模型研究中国286个城市金融集聚、空间溢出与城市经济增长之间的关系情况，吴玉鸣选用空间滞后面板模型，检验了我国旅游经济增长过程中的空间溢出效应，等等。空间面板杜宾模型既可以分析出自变量对自身因变量的直接影响，也能分析出其对周围因变量的空间溢出效应，且能够通过直接效应和间接效应的对比阐释清楚自变量对因变量的空间影响程度。因此空间面板杜宾模型的提出，恰好为本研究的从空间视角分析县域经济发展差异提供了有力的工具。

二、 甘肃省县域经济发展差异趋势分析

首先，运用泰尔指数及其分解法分析甘肃省2003年～2012年县域经济发展差异演化过程及其源泉，研究数据均来源于《甘肃统计年鉴》（2004-2013）。从图1的泰尔指数变化趋势可以看出，甘肃省县域经济发展的泰尔指数总体呈现缓慢下降的趋势，从2003年的0.438逐渐上升到2006年的0.455，然后又逐年下降至2012年的0.343，但各年泰尔指数均在0.3以上；区域间的差异虽有下降，但在总体上呈平稳趋势，特别是近三年来，一直保持在0.06左右；区域内差异呈现出“先上升后下降再平稳”的趋势，近三年来与区域间差异趋势相同，同样趋于平稳，一直保持在0.28左右。这说明甘肃省县域经济发展差异总体突出，且呈稳定状态，区域间的差异和区域内差异对其影响趋于平稳。

进一步并将甘肃省划分为陇东南（包括庆阳、平凉、天水、陇南）、中南（兰州、白银、定西、临夏、甘南）、河西（嘉峪关、酒泉、张掖、金昌、武威）三大片区，分析三大片区经济发展差异变化趋势，从图2可以看到陇东南、中南、河西三大片区的经济发展差异呈现出不同的情况。陇东南片区的经济发展差异呈现“先上升后下降”的趋势，且近三年趋于平缓趋势，一直保持在0.20左右；中南片区的经济发展差异呈现总体下降的趋势，由2003年的0.562下降到2012年的0.377；河西片区的经济发展差异呈现“先上升后下降”的趋势，最高为2009年的0.362，在2007年～2010年之间的波动比较大，2010年之后趋于平缓；总体来看，三大片区的泰尓指数越来越接近且越趋于平稳，中南片区的经济发展差异较之陇东南片区和河西片区更大些。

三、 空间面板杜宾模型及其检验

1. 空间面板杜宾模型及变量选择。空间面板杜宾模型统筹考虑了因变量和自变量的空间效应，基本形式为：

yit=r■wijyjt+aXit+q■wijXjt+wi+dt+eit（1）

其中，i表示空间单元（i=1，2，…，N），N为单元总数； t表示时期（t=1，2，…，T），T为时期总数；yit为因变量；r为空间滞后系数；wij为空间权重矩阵，本文选择基于最小距离的空间权重矩阵；a为待估计的系数；Xit为自变量；wi表示空间（个体）效应；dt表示时间效应；eit是独立且同分布的随机误差项，wijXjt表示邻近自变量的空间滞后变量，q为待估计的系数。空间面板杜宾模型还可以分析出解释变量的直接效应、溢出效应和反馈效应，直接效应为某个空间单元解释变量的变化导致该单元被解释变量的变化，溢出效应为某个空间单元解释变量的变化导致相邻空间单元被解释变量的改变，而反馈效应为直接效应与空间杜宾模型系数估计值数值之差。

本研究以甘肃省县级行政单位为研究对象，数据主要来源于《甘肃年鉴》（2004-2013）和《全国地市县财政统计资料》（2004-2013）。基于新经济地理视角下的区域经济发展差异分析框架，选择变量及其衡量指标说明如下：以县域人均GDP衡量县域经济发展水平，记作Y；以县域人口密度衡量县域相对市场规模，记作X1，人口密度越大，市场规模就越大；以第二产业中工业产值占整个GDP的比重衡量县域工业化程度，记作X2，比重越高工业化程度越高；以交通邮政业产值衡量贸易条件，记作X3；以固定资产投资密度衡量资本投入强度，记作X4；以城镇户籍人口占总人口比重衡量城镇化率，记作X5。

在上述变量设定的基础上，建立双对数空间面板杜宾模型，表达式如下：

lnYit=？籽■wijlnYjt+a1lnX1it+a2lnX2it+a3lnX3it+a4lnX4it+a5lnX5it+b1■wijlnX1jt+b2■wijlnX2jt+b3■wijlnX3jt+b4■wijlnX4jt+b5■wijlnX5jt+wi+dt+eit（2）

2. 空间面板杜宾模型检验。依据Elhorst给出的空间相关性检验、空间模型选择及固定效应与随机效应选择方法，首先构建LM和R-LM统计量，进行空间相关性检验，从检验结果（表1）可以看出存在显著的空间相关关系，又由于LMLag统计量比LMError统计量更显著，R-LMLag统计量比R-LMError统计量更显著，模型应该选择空间滞后模型。接着用Wald统计量和LR统计量来检验空间杜宾模型能否简化为空间滞后模型或空间误差模型，从检验结果可以看出，应该选择空间杜宾模型进行分析。然后运用Hausman检验进行固定效应和随机效应选择，由检验结果可以看出，应该选择固定效应模型。最后，固定效应模型又分为三种模型，用LR检验来选择三种模型，检验结果表明应该用空间时间双固定效应模型。综合上述检验分析，本研究应该选择的模型为空间时间双固定的空间面板杜宾模型。

四、 实证分析结果

基于上述模型选择和检验结果，通过空间时间双固定的空间面板杜宾模型实证分析相对市场规模、工业化程度、贸易条件、投资强度、城镇化率对经济发展水平的影响，模型估计结果见表2。

总体来说，各县域经济发展水平不仅受本县域解释变量的影响，还受到相邻县域经济发展水平和解释变量的影响，所有解释变量的系数估计值均通过了10%的显著性检验，除了相对市场规模的系数估计值为负数外，其他四个解释变量的系数估计值均为正，这也进一步说明传统不考虑空间效应的分析是有偏差的。具体来分析，县域经济发展水平滞后项的估计值为-0.376 1，且在5%的水平下显著，这表明甘肃省各县域之间空间竞争性较强，各县域未能实现协调发展；本地区相对市场规模的估计值为-0.029 9，且在10%的水平下显著，周边地区相对市场规模对本县域经济发展水平的影响系数为0.410 6，且在l%水平下显著，这表明本地区的相对市场规模对经济发展有抑制作用，而周边地区的相对市场规模却能促进本地区的经济发展，这种情况主要是因为在本地区内尚有大量的农村剩余劳动力，他们的边际劳动产品价值较小，本地市场消费不足，阻碍了地区的经济发展，而在人口跨区迁移的前提下，周边地区能为本地区提供更加熟练的劳动力，且扩大了本地的消费市场，有利于本地区的经济发展；本地区工业化程度的估计值为1.687 5，且在1%的水平下显著，周边地区工业化程度对本地区经济发展水平的影响系数为1.882 6，且在l%水平下显著，这表明工业化程度具有规模报酬递增和经济外部性，周边地区的工业化程度能为本地区提供市场机会（本县域可以供给原材料、中间产品、劳动力等），促进区域市场的形成，有利于本地区经济发展；本地区贸易条件系数的估计值为0.112 9，且在1%的水平下显著，周边地区贸易条件对本地区经济发展水平的影响系数为0.016 9，但没有通过显著性检验，这表明贸易条件的改善有利于本地区经济发展，但周边地区的贸易条件改善对本地区作用不明显，其主要原因是目前尚未形成完善的县域交通网络体系；本地区资本投入系数的估计值为0.030 5，且在1%的水平下显著，周边地区资本投入对本地区经济发展水平的影响系数为0.329 5，也在1%的水平下显著，这表明本地区的投资会带动周边地区的经济发展，周边地区的投资也会带动本地区的经济发展，县域内投资和县域外投资均推动着县域经济发展，具有协同空间溢出效应；本地区城镇化率系数的估计值为0.217 2，且在1%的水平下显著，周边地区城镇化率对本地区经济发展水平的影响系数为-0.850 1，也在1%的水平下显著，这表明城镇化率对县域经济发展表现为集聚效应。

计算结果（表2）还给出了各解释变量对县域经济发展的直接效应、间接效益及反馈效应影响。可以看出，相对市场规模对县域经济发展存在5%的水平下显著为负的直接效应和1%的水平下显著为正的空间溢出效应；工业化程度对县域经济发展存在1%的水平下显著为正的直接效应和空间溢出效应；贸易条件对县域经济发展存在1%的水平下显著为正的直接效应和不显著的空间溢出效应；资本投入强度对县域经济发展存在5%的水平下显著为正的直接效应和1%的水平下显著为正的空间溢出效应；城镇化率对县域经济发展存在1%的水平下显著为正的直接效应和1%的水平下显著为负的空间溢出效应。这说明工业化程度的推进、贸易条件的改善、资本投入强度的加大和城镇化率的提高都有益于改善经济发展水平，但相对市场规模、工业化程度、资本投入强度和城镇化率会导致经济发展产生差异，相对市场规模、工业化程度、贸易条件、资本投入的反馈效应均为负，也证明了县域经济发展的竞争性。

五、 结论

本文选取甘肃省2003年～2012年县域面板数据，通过构建空间面板杜宾模型，就相对市场规模、工业化程度、贸易条件、资本投入强度和城镇化率对县域经济发展差异的影响做了实证分析。研究结果表明：（1）甘肃省各县域之间经济发展竞争性很强，各县域未能实现协调发展；（2）工业化程度的推进、贸易条件的改善、资本投入强度的加大和城镇化率的提高都有益于本地区经济发展水平的改善，但相对市场规模、工业化程度、资本投入和城镇化率会导致经济发展产生差异；（3）相对市场规模对本地区经济发展有抑制作用，但周边地区的人口极化却能促进本地区的经济发展，城镇化率对县域经济发展表现为集聚效应，工业化程度具有规模报酬递增和经济外部性，贸易条件的改善有利于本地区经济发展，但周边地区的贸易条件改善对本地区作用不明显，县域内投资和县域外投资均推动着县域经济发展，具有协同空间溢出效应。

参考文献：

[1] 傅德印.甘肃省县域经济发展水平空间差异分析[J].统计与信息论坛，2006，（5）：10-14.

[2] 樊元，惠树鹏.甘肃民族地区县域经济差异与产业结构的实证研究[J].经济师，2007，（1）：275-276.

[3] 吕文广，时保国.西部落后地区县域经济发展实证研究——以甘肃省为例[J].开发研究，2009，（3）：28-31.

[4] 潘竟虎，李天宇.甘肃省人口流动空间格局和影响因素的ESDA分析[J].统计与信息论坛，2009，（9）：62- 66.

[5] 李建豹，白永平，罗君，等.甘肃省县域经济差异变动的空间分析[J].经济地理，2011，（3）：390-395.

[6] 郭爱君，涂明广.甘肃省县域经济空间集聚形式与成因研究[J].甘肃社会科学，2014，（5）：221-224.

[7] 金春雨，程浩.中国制造业产业集聚与地区专业化存在空间溢出效应吗？——来自空间杜宾模型的经验证据[J].21世纪数量经济学（第13卷），2013，（00）：511-532.

[8] 李红，王彦晓.金融集聚、空间溢出与城市经济增长——基于中国286个城市空间面板杜宾模型的经验研究[J].国际金融研究，2014，（2）：89-96.

基金项目：国家社科基金重大项目（项目号：07&ZD010）。

作者简介：董亚宁（1987-），男，汉族，甘肃省白银市人，北京大学政府管理学院博士生，研究方向为区域经济。

面板模型分析 篇4

一、面板数据

所谓面板数据 (PANEL DATA) , 也被翻译成平行数据, 指在时间序列上取多个截面, 在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。平行数据模型是一类线性经济学模型, 其一般形式为:

其中, Xn为1×K向量, βi为K×1向量, K为解释变量的数目。T是时期总数, 随机扰动项相互独立, 且满足零均值, 等方差。

Cheng Haiso (1986年) 著《平行数据分析》 (英文版) 一书被认为是介绍平行数据最早最系统的著作。平行数据计量经济学模型是近20年来计量经济学理论方法的总要发展之一, 具有很好的应用价值。

1. 面板数据模型的优点和局限性

相对于只用截面数据或是只用时间序列分析而言, 面板数据模型具有很大的优点:

第一, 它提供研究者很多的节点数据, 这就增加了自由度并减少了数据之间的共线性, 从而改进了估计的有效性。

第二, 它可以从多层面分析问题, 既可以分析时间序列中的时间延续的时间效应, 也可以反映界面数据之间的差异, 这是单独用其中一个模型所不能反映的。

第三, 截面变量和时间变量的结合信息能够显著的减少不可观测变量所带来的问题

当然, 它也会有许多的局限性, 详见Cheng Haiso (1986年) 。

2. 模型的分类

根据截距项α和系数向量β中各分量的不同限制, 可将面板数据分为以下3种类型:

(1) 回归斜率系数和截距都相同

对于该模型, 假设在个体成员上既无给体影响也没有结构变化, 只是将个体成员的时间序列数据堆积在一起作为样本数据, 利用普通最小二乘法便可求出α和β的一致有效估计。因此, 该模型也被称为联合回归模型。

(2) 回归斜率系数相同但截距不同

在该模型中, 假设个体成员存在个体影响而无结构变化, 并且个体影响可以用截距项的差别来说明, 即在该模型中各个成员方程的截距项αi不同, 而k*1维系数β相同, 故称该模型为变截距模型。

(3) 回归斜率系数和截距都不同

在该模型中, 假设在个体成员上既存在个体影响, 又存在结构变化, 即在允许个体影响由变化的截距项αi (i=1, 2, …, N) 来说明的同时还允许k*1维系数βi (i=1, 2, …, N) 依个体成员的不同而变化, 用以说明个体成员之间的结构变化。称这种模型为变系数模型。

二、利用面板数据模型的实证分析

选取从1997年到2005年中国大陆31个省、市、自治区、直辖市的数据建立面板数据模型农村居民年人均纯收入 (INC) 和消费性支出 (CONS) , 二者都经过相应年度的居民消费价格指数 (P) 平减 (以1997年为基期) 。数据在时间方向有9个取值点, 每个截面有31个单元, 总样本量为273.

1. 农村居民消费支出的面板数据模型分析

(1) 模型的选择

对模型进行识别。在进行实际估计前, 首先进行识别, 分别对 (2) (3) (4) 的模型进行估计, 由EVIEWS3.1, 求得S1、S2、S3。因为n=31, K=1, T=9据此求得:F1=5.6621, F2=-0.98644

取显著性水平为0.05, 则F (60, 127) =1.48, F (30, 217) =1.65, 由于F1>F (60, 127) , 所以不能按联合回归来估计模型;又F2

(2) 模型的分析

由于各省市的农村居民消费结构存在一定程度上的差异, 所以使用GLS法对模型进行估计, 估计结果如下:

从估计结果可以看出, 对于本例中的31个省市来说, 虽然它们的农村居民消费倾向相同, 但是其农村居民的自发性消费存在显著的差异, 其中上海的自发性消费最高, 其次是浙江, 而农村居民自发性消费最低的是天津, 其次是河北。D.W值为1.18, 说明残差存在正自相关, 模型拟合优度为0.95, 总体来说, 模型拟合比较好, 但并不能说明当前农村消费与收入的正确关系。

2. 经济现实分析

根据消费经济理论, 居民消费支出不仅受到即期收入的影响, 还应考虑前期消费支出的大小, 这种消费习惯的继承性, 被称为“棘轮效应”。在我国, 农村居民不仅受到即期收入的影响, 还考虑到消费行为的影响, 因此考虑建立一个包含消费的滞后期和收入水平的二元回归模型:

采用EVIEWS3.1进行估计, 估计结果为;

在分析中, 本文使用可行的广义最小二乘法 (GLS) , 目的是减少由于截面数据造成的异方差影响。

得出消费模型中截面单元的参数估计结果。结果中的系数0.5685和0.1373分别表示β1和β2的估计值。后面三项分别是估计标准误差, t检验统计量值和相伴概率, 可以看出回归系数显著不为0.表中下半部分是各地区截距估计值。如各地农村居民消费模型可表示为:

其他地区模型以此类推。

表2是加权条件下的检验结果, 结果表明, 调整后的决定系数达0.9942, 说明模型的拟合优度很高, D.W.检验值为2.10, 证明残差无序列相关。从整体上讲, 该模型效果非常好。

从这一步的实证分析结果可以看出, 我国农村居民消费行为主要受到消费习惯的影响, 影响系数为0.5685, 而收入增长对消费影响较小, 系数为0.1373, 这也是为什么近年来农民收入持续增长, 但内需仍不足的主要原因。这也在一定程度上说明我国农村改革步伐还是太慢, 另外, 从各地区的消费差异来看, 自主性消费部分各地相差很大, 从上面的结果我们可以大致归纳出, 经济较发达的地区、文化教育水平高的地区, 自主性消费往往比较高, 如:北京、上海、江苏、浙江、福建、广东等地;经济较落后的地区, 主要是中西部地区、某些内陆地区等, 自主性消费往往比较低, 如:河北、山西等地。所以从短期来讲, 收入增加对消费增加的贡献不是很大, 但从长期来讲, 增加收入才是消费增加的主要源泉。

摘要：本文参考一些研究农村消费理论, 运用面板数据模型对消费和收入建立函数关系, 对31个省的消费与收入的平面数据模型进行分析, 并对农村消费的现状提出可行性建议。

面板数据和混合数据分析相关总结 篇5

这是我在查阅各种资料后得出的关于面板数据的总结，最近在做面板的实证论文，所以需要这个，欢迎大家继续扩充，只要是关于面板的都行，关于具体如何在Eviews6中实现的更好，不甚感激。

*横截面的异方差与序列的自相关性是运用面板数据模型时可能遇到的最为常见的问题,此时运用OLS可能会产生结果失真,因此为了消除影响,对我国东、中、西部地区的分析将采用不相关回归方法(SeeminglyUnrelated Regression, SUR)来估计方程。而对于全国范围内的估计来说,由于横截面个数大于时序个数,所以采用截面加权估计法(Cross SectionWeights, CSW)。

*一般而言，面板数据可用固定效应(fixed effect)和随机效应(random effect)估计方法,即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV)进行估计;如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS)进行估计(Greene ,2000)。它可以极大限度地利用面板数据的优点,尽量减少估计误差。至于究竟是采用固定效应还是随机效应,则要看Hausman 检验的结果。

*单位根检验：在进行时间序列的分析时,研究者为了避免伪回归问题,会通过单位根检验对数据平稳性进行判断。但对于面板数据则较少关注。随着面板数据在经济领域应用,对面板数据单位根的检验也逐渐引起重视。面板数据单位根的检验主要有Levin、Lin 和Chu 方法(LLC 检验)(1992 ,1993 ,2002)、Im、Pesaran 和Shin 方法(IPS 检验)(1995 ,1997)、Maddala 和Wu 方法(MW检验)(1999)等。

*协整检验：协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。在进行了各变量的单位根检验后,如果各变量间都是同阶单整，那么就可以进行协整检验了。面板协整检验理论目前还不成熟,仍然在不断的发展过程中,目前的方法主要有:

(1)Kao(1999)、Kao and Chiang(2000)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。

(2)Pedron(i1999)在零假设是在动态多元面板回归中没有协整关系的条件下给出了七种基于残差的面板协整检验方法。和Kao的方法不同的是,Pedroni的检验方法允许异质面板的存在。

(3)Larsson et a(l2001)发展了基于Johansen(1995)向量自回归的似然检验的面板协整检验方法。这种检验的方法是检验变量存在共同的协整的秩。

*一般的顺序是：先检验变量的平稳性,当变量均为同阶单整变量时,再采用协整检验以判别变量间是否存在长期均衡关系。如果变量间存在长期均衡的关系,我们可以通过误差修正模型(ECM)来检验变量间的长期因果关系;如变量间不存在协整关系,我们将对变量进行差分,然后通过向量自回归模型(VAR),检验变量间的短期因果关系。

关于平稳性检验和协整检验、因果检验流程图

↗ 同阶单整→协整检验→协整？（YES：EG两步法 for 长期因果关系；NO：误差修正模型ECM/VEC for 短期因果关系）

平稳？（单位根检验）

↘非同阶单整→差分使平稳→VAR→Granger因果检验 for 短期因果关系

关于面板数据模型选择回归与检验流程图

混合固定（main：个体固定）随机（main：个体随机）▏▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▏▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▏

▏先回归估计▏先回归估计

↓Cross-section:fixed↓Cross-section:random

F检验Hausman检验

▏▏

H0:混合H1:个体固定HO:个体随机H1:个体固定

--

Output：▏▏

If:If:

F=(Cross-section F Stat.)>Fa(df1,df2)H=(Cross-section Random Stat.)>χ2a(df1)

or Prob.

Then:reject H0,accept H1Then:reject H0,accept H

1是先做F检验还是先做Hausman检验啊；做F检验的时候，Fixed and Random、comm和Cross-section specific选项应该怎么设置啊；另外我看高铁梅上面对面板的分类有些不同，能说说有啥区别么？

以Eviews6为例，来说明一下面板模型的选择问题：

F检验是用来在混合模型和固定效应模型中做出选择，而Hausman检验是用来在固定效应模型和随机效应模型中做出选择，所以不存在孰先孰后的问题；

由于我们通常估计的个体效应而不是时刻效应，所以我们进行回归和检验的时候，Period选择None。

现浇钢筋混凝土楼面板施工裂缝分析 篇6

【关键词】钢筋；混凝土；工程；施工；裂缝；防治

在工程中出现的现浇混凝土的楼面板工程的整体施工，是房屋质量最难以控制的质量通病之一，这些病害不仅直接影响着工程的质量调控，还需要加强对整体工程的实施，对工程的结构的安全性有一定的影响作用，而且涉及到建筑工程的使用功能，结合整体工程的施工实践进行分析，结合整体实践中的质量调控措施进行分析，吸取在整体施工中的经验进行综合性分析，在此重点介绍了对施工中的楼面裂缝的调控措施进行具体的防护措施的划分。现浇钢筋砼楼面产生裂缝，较为常见的有两大类：一是现浇板中予埋线管及线管集散处；另一类为施工中周转材料临时集中和较频繁的吊装卸堆放区域。从施工角度进行综合分析，并分别采取以下几项重要技术措施。

1.重点加强楼面上排负弯矩筋的有效保护

楼面板中钢筋受力，起着抵抗力弯矩和防止砼收缩和温差裂缝发生的双重作用，这一双重作用均需钢筋在上下合理的保护怪前提下才能有效。实际施工当中，下排钢筋在垫块和模板的依托下容易正确控制。当垫块间距大到1.5米时，不易保障，故纵横向垫块间距1米左右。与此相反，上排钢筋的有效保护，一直是施工中难题。其原因是：板上排筋一般较细较软，人员踩踏后就立即变曲、变形、下坠；模板的高度较大，无法受到楼板的依托保护，各工种交叉作业，造成施工人员众多，行走频繁，无处落脚后难免被大量踩踏；上排钢筋网的小撑马间距过大，甚至不设，仅靠梁上部钢筋搁置和负弯矩筋的拐角支撑。根据大量施工实践，楼面双层双向钢筋必须设置钢筋小撑马，其纵向间距不应大于700cm，必要时还要加斜撑，确保支撑稳定性。对Φ8、Φ6细筋，小撑马应控制在600mm以内，才能取得良好效果。针对楼面上排钢筋可采取下列综合措施加以解决：

尽可能合理和科学地安排好各工种交叉作业时间，在板底钢筋绑扎后，线管予埋和模板封镶收头应及时穿插并争取全面完成，做到不留或少留尾巴，以有效减少板面钢筋绑扎后的作业人员数量。

在楼梯或者通道等及时的解决通行问题，对于临时的建议通道进行综合性控制，以供施工中的不时之需。加强对整体的教育与管理工作，使全体工作人员能够将整体的保护面板的控制因素进行合理的调控，不能随意在钢筋部位行走，不得随意踩踏中间架空部位钢筋。而且在建筑工程施工过程中，在浇筑时对裂缝的易发生部位和负弯矩筋受力最大区域，应铺设临时性活动挑板，扩大接触面，分散应力，尽力避免上层钢筋受到重新踩踏变形。

2.预埋线管处的裂缝防治

预埋线管，特别是多根线管的集散处是截面砼受到较多削弱，从而引起应力集中，容易导致裂缝发生的薄弱部位。当预理线管的直径较小，并且房屋的开间宽度也较小，同时线管的敷设走向又不垂直于砼的收缩和受拉方向时，一般不会发生楼面裂缝。反之，当预埋线管的直径较大，开间宽度也较大，并且线管的敷设走向又垂直于砼的收缩和受拉力向时，就很容易发生楼面裂缝。因此对于较粗的管线或多根线管的集散处，应要求增设垂直于线管的短钢筋网加强。根据我公司的经验，建议增设的抗裂短钢筋采用Φ6-Φ8，间距≤150，两端的锚固长度应不小于300毫米。

线管在敷设时应尽量避免立体交叉穿越，交叉布线处可采用线盒连接，同时在多根线管的集散处宜采用放射形分布，尽量避免紧密平行排列，以确保线管底部的砼灌筑顺利和振捣密实。并且当线管数量众多，使集散口的砼截面大量削弱时，宜按予留孔洞构造要求在四周增设上下各2Φ12的井字形抗裂构造钢筋。

3.材料吊卸区域的楼面裂缝防治

目前在主体结构的施工过程中，普遍存在着质量与工期之间的较大矛盾。一般主体结构的楼层施工速度平均为5-7天左右一层，最快时甚至不足5天一层。因此当楼层砼浇筑完毕后不足24小时的养护时间，就忙着进行钢筋绑扎、材料吊运等施工活动，这就给大开间部位的房间雪上加霜。除了大开间的砼总收缩值较小开间要大的不利因素外，更容易在强度不足的情况下受材料吊卸冲击振动荷载的作用而引起不规则的受力裂缝。并且这些裂缝一旦形成，就难于闭合，形成永久性裂缝，这种情况在高层住宅主体快速施工时较常见。对这类裂缝的综合防治措施如下：

主体结构的施工速度不能强求过快，楼层砼浇筑完后的必须加强养护（一般不宜≤24小时）。主体结构阶段的楼层施工速度宜控制在6-7天一层为宜，以确保楼面砼获得最起码的养护时间。

4.加强对楼面砼的养护

砼的养护工作不仅是需要在整体的资源调控中进行的，还是要在整体的砼的工程施工中的一些其他的养护工作，这样在避免整体性能的控制的基础上，加强对整体的资金进行调控，保证将各类性能的砼进行保养，这样也能有效地避免表面脱水的过程中大量的砼的减少导致裂缝的存在，而且一些整体性能的调控工作不仅仅是需要加强对实际的施工过程中的赶超工期以及施工人员的技术指导和管理方面的控制，还是最终加强整体的楼面养护的砼的施工的质量控制的有效措施的调控，最终保证整体的施工情况的增加，这样在调控资源控制上不仅需要加强对整体的养护工作的具体操作监控，还要有足够的浇水养护时间。

5.对裂缝的弥补处理

在采取了上述综合性防治措施后，由于各种原因仍可能有少量的楼面裂缝发生。当楼面裂缝发生后，应在楼地面和天棚粉刷之前预先作好妥善的裂缝处理工作，然后再进行装修。结合公司的实践经验，住宅楼地面上部的粉刷找平层较厚，可以通过在找平层中增设钢丝网、钢板网或抗裂短钢筋进行加强，并且上部常被木地板等装饰层所遮盖。但板底则粉刷层较薄，并且通常无吊顶遮盖，更易暴露裂缝，影响美观并引起投诉，所以板底更应妥善处理。板底裂缝应委托专业加固单位采用复合增强纤维等材料对裂缝作粘贴加强处理。复合增强纤维的粘贴宽度以350-400毫米为宜，既能起到良好的抗拉裂补强作用，又不影响粉刷和装饰效果，是目前较理想的裂缝弥补措施。

6.结语

综上所述，在建筑工程施工过程中不仅要对整体的钢筋混凝土工程的施工进行控制，还需要对整体的混凝土的质量进行控制，在工程施工过程中不仅需要调控楼面板内部的资料控制，还需要加强对整体的资源的综合性控制的分析，把握整体的资源调整工作，这样才能有效地加强综合性的楼面板的质量控制。

【参考文献】

[1]张宽广.现浇钢筋混凝土楼面板裂缝产生的原因及防治措施[J].商品混凝土，2013（03）.

[2]张军胜.浅述现浇钢筋混凝土楼板施工裂缝及重点防治措施[J].经营管理者，2012（02）.

面板模型分析 篇7

内生增长理论认为, 国家要实现经济的长期增长, 必须要有快速的技术进步作为支撑, 以技术进步提高资本利用率和人力资本水平 (Aghion and Howitt, 1992) 。因而, 内生增长理论比较注重一国自主研发的投入, 强调自发的研发行为对技术进步和经济增长的贡献 (张鹏飞和路乾, 2008) 。然而, 根据“后发优势”理论 (林毅夫, 2000) , 对于发展中国家来说, 可以通过引进西方发达国家的现有先进技术, 在学习效应和竞争效应的作用下, 实现发展中国家最快速和最有效的技术进步和经济增长, 甚至是赶超战略。可以说, 现有的经济理论为我们提供了实现技术进步的两条主要道路, 即内源性的自主研发和外源性的对外引进。

改革开放以来, 我国经济总体上保持了快速的增长, 经济发展所依托的技术也实现了较快进步和蜕变, 在许多领域都实现了令世界瞩目的成就。在推动我国技术进步的背后, 一方面离不开自主研发的投入, 另一方面也需要对外引进, 尤其是对外商直接投资 (FDI) 的吸引。在研发投入方面, 与现有大部分发达国家相比来说, 在投入强度, 即研发支出占GDP的比重方面, 存在着较大的差距。如据世界银行统计, 2009年我国研发投入强度为1.70, 而美国为2.90, 日本为3.36, 最高的国家以色列为4.46, 但是我国的这一投入水平在所有发展国家中基本上处于领先地位, 如巴西为1.17, 俄罗斯为1.25, 甚至还超过了部分OECD国家, 如意大利 (1.26) 、卢森堡 (1.66) 等, 而且从自我发展的历史视角来看, 我国在研发投入方面也实现了较大的增长, 如我国1996年的研发投入强度只有0.57, 到2009年就基本增长了2倍多。

从实现技术进步的另一源泉, 即吸引外商直接投资来看, 我国在此方面也获得了长足发展。据世界银行 (WDI) 数据库统计, 在1982年, 我国引进外商直接投资的规模为4.3亿美元, 只有约美国的3.45%左右, 到2012年, 我国的引资规模达到2500多亿美元, 超过美国, 是美国的1.23倍, 成为全球最大的外商直接投资引进国家。这一方面反映出我国经济发展环境的巨大改善和经济增长具有强大的内在潜力, 能够吸引众多跨国公司来华投资, 另一方面也体现出我国对外商直接投资的重视和关注, 希冀通过引资来激活国内生产经营和技术进步。

综上, 不论是从内源性的研发投入, 还是从外源性的外商直接投资, 我国都加大了投入力度和吸引程度。本文重点研究了我国经济增长过程中的研发投入、外商直接投资和生产率增长这三者之间的作用关系, 藉此希望能够明确我国当前生产率增长的主要特点及其内外源性的结构特征, 为今后的引资、研发投入和经济转型等提供借鉴和启示。

1 模型构建与实证分析

1.1 变量构建与说明

在进行实证分析时, 首先要对相关变量予以测度。本研究涉及3个变量, 即生产率增长 (TFP) 、研发投入 (R&D) 和外商直接投资 (FDI) 。

对于生产率增长的测算, 现有文献大多采用3种方式来测度之, 即参数、半参数和非参数估计。参数法主要包括随机前沿函数分析法 (SFA) 和索罗余值法等, 半参数法主要包括OP和LP 2种分析法, 非参数法分为数据包络分析方法 (DEA) 和指数法。因非参数法不需要事先对生产函数结构进行假定, 可直接利用线性优化估算出边界生产函数与距离函数, 避免了较强的理论约束, 因而得到了普遍的应用。本文也利用非参数法中的数据包络分析法 (DEA) 来估算我国的生产率变化情况。

在估算生产率增长之前, 需要明确投入和产出两项指标。产出一般来说主要用国内生产总值 (GDP) 来测度;对于投入而言, 根据新古典生产函数, 主要取决于2个因素, 即劳动力投入和资本投入。劳动投入可用每年的就业量来测度, 该数据是在现有的统计年鉴中可以搜集到的;资本投入, 即资本存量, 现有的统计年鉴中没有现成的指标, 需要重新构建与测算。根据单豪杰 (2008) 的做法, 我们采用永续盘存法来测度资本存量, 其中所涉及到的折旧率, 取值为10.96%。为了保持数据平减的一致性, 我们将所有涉及到需要进行价格调整的变量都平减至1978年。

在明确了就业量和资本存量的基础上, 借助DEAP2.0软件, 基于DEA-Malmquist模型的规模报酬不变法, 就可直接测算出本文研究所需的被解释变量生产率增长及其分解, 具体包括3个方面, 即:效率改进 (EFF) 、技术进步 (TECH) 和全要素生产率 (TFP) 。从测算的结果来看, 不论是效率改进 (EFF) 、技术进步 (TECH) , 还是全要素生产率 (TFP) , 都存在着较大的异质性变化, 并非是线性增长, 这与我国经济增长的周期性变化是比较吻合的。

同时, 还需要测度研发投入和外商直接投资。对于研发投入, 用研发投入量占GDP的比重来表示。根据现有能够搜寻到关于研发投入的绝对量, 最早可溯源至1989年, 因而这就限定了本文研究的数据范围为1989-2011年。对于外商直接投资, 用当年实际利用外商投资与GDP的比值来表示。根据现有研究, 本文还选取了2个典型的控制变量, 即人力资本 (HR) 和基础设施 (INV) 。人力资本用各层次的受教育年限及其人数占比的加权乘积来衡量;基础设施主要用固定资产占GDP的比重来表示。所有变量的数值描述如表1所示。

通过上述简要处理后, 运用STATA10.0软件, 我们可以得到相应的回归结果 (见表2) 。从中可以看到, 不论是从回归所得的变量的预期作用效果, 还是从变量的显著性以及回归方程的总体显著程度来看, 都不是很理想, 都难以说明我们所要研究的问题。

注:括号中数据为t统计量;*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著。

1.2 证实分析

在上述变量构建的基础上, 为了消除所用数据的不平稳性给研究结果引致的异方差性, 本文将所用数据都取对数。同时, 也为了避免研究样本的地区异质性影响以及体现研发投入和外商直接投资的交互作用, 本文采用了面板数据分析中的固定效应法 (FE) 来回归, 并在回归方程中加入了研发投入和外商直接投资的乘积项, 即Ln R&D*Ln FDI。

针对上述回归结果的不理想以及在回归过程中可能会因变量之间所存在的内生性问题, 我们采用广义矩估计法 (GMM) 对本文所要研究的变量之间的关系重新回归。之所以采取GMM, 一方面是由于该方法能够消除变量的内生性问题, 体现在本文的回归方程中, 即研发投入或外商直接可能会引致生产率增长, 但同时生产率增长也可能会进一步引致研发投入或外商直接投资的增长;另一方面, GMM方法较好地体现了被解释变量的前期引致性作用, 也即体现在方程中为滞后一期被解释变量对当期被解释变量的作用。

需要说明的是, 通常来说GMM包含2种方法, 即差分GMM (Diff-GMM) 和系统GMM (Sys-GMM) 。究其估计效率, 一般来说, 系统GMM要优于差分GMM。同时, 在运用上述2种方法时, 都需要对这2种方法所适用的条件进行检验。检验包括扰动项无自相关检验和工具变量的过度识别检验。扰动项无自相关检验需要检验扰动项的差分是否存在二阶差分 (AR (2) ) , 而对工具变量的过度识别检验, 通常是借助Sargan检验来完成。

基于上述原理, 本文采用GMM方法再次对研究样本予以重新估计, 所得结果如表3所示。首先, 对于效率改进 (Ln EFF) 回归的效果来看, 尽管通过了Sargan检验, 也即工具变量不存在过度识别, 但是没有通过AR (2) 检验, 即扰动项的差分存在二阶差分, 说明并不适用差分GMM。其次, 分析技术进步 (Ln TECH) , 其从所必需的2项基本检验来看, 与效率改进的结果相类似, 虽然通过了Sargan检验, 但是没有通过AR (2) 检验, 说明并不适宜采用差分GMM。

注:括号中数据为t统计量;*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著。

最后, 分析全要素生产率 (Ln TFP) 的作用情况。从表3反映的情况来看, 见方程 (9) , 虽然所得结果都通过了Sargan和AR (2) 检验, 但是从各变量回归的结果来看, 只有研发投入和前期TFP的结果显著为正, 其余变量均不显著。该结果以及上述所得结果是否具有稳健性, 还需要进一步的检验。

为了进一步检验上述结果的稳健性, 本文采用系统GMM对上述过程予以再次回归, 所得结果如表3的方程 (10) - (12) 所示。我们依然首先分析效率改进 (Ln EFF) 的回归结果, 从方程 (10) 可以看出, 在采用Sys-GMM方法下, 虽然通过了Sargan检验, 但是依然没有通过扰动项无自相关的二阶差分检验, 即AR (2) 。因而, 综合基于固定效应法 (FE) 和GMM法回归所得的结果, 可以说明现阶段不论是来自内部的研发投入还是来自外部的外商直接投资, 都难以对效率改进产生作用。剖析个中原因, 可能与我国现阶段研发投入资金的利用率低下以及对所引进外资的投资导向性不合理应该都不无关系。同时, 在引进外资过程中, 我国是否充分利用了外资所隐含的先进技术, 是否将外资引导到了最能体现我国产业结构升级的发展过程中, 而不是只是为了引资而引资, 也是值得深究和追问的。

其次, 从对技术进步 (Ln TECH) 的系统GMM回归结果来看, 通过双重检验的方程 (11) 与没有通过检验的方程 (8) 所得结果从系数符号和显著性来判断基本上是一致的, 即现有的研发投入和外商直接投资还难以促进技术进步, 这可能在于虽然现阶段我国投入了较多的研发资金, 也吸引了大量的外商直接投资, 但是对于投入和投资的有效利用程度不高, 还没有产生或者激活对于我国技术进步的促进效应。同时, 如果研发投入与外商直接投资共同作用于技术创新过程中, 会呈现出互为替代的作用关系 (交互项系数显著为负) , 也即这两者对技术进步所带来的作用存在着此消彼长的关系, 并不能对技术进步产生协同促进效应。对技术进步滞后项的回归结果来看, 从中可以看出, 该变量的系数显著为正, 说明前期技术进步对于当前技术进步具有促进作用, 这也意味着技术进步具有循环累积效应。

最后, 从对全要素生产率 (Ln TFP) 的回归结果来看, 由系统GMM所得的结果 (方程 (12) ) 与由差分GMM所得的结果 (方程 (9) ) 基本没差异, 即除了研发和前期全要素生产率外, 其余变量均不显著, 这说明方程 (9) 的结果具有一定的稳健性。这也在一定程度上说明了当前我国推进全要素生产率增长的主要动力来源于内在的研发投入和前期全要生产率的循环累积作用, 而对于外商直接投资, 我们所得结果比较支持刘舜佳和王耀中 (2012) 等所得出的中性说, 即现阶段我国所吸引的外商直接投资可能存在着结构不匹配或者技术外溢阻塞等现象, 使得FDI还没有真正融入至我国经济发展的内在过程中, 还没有真正形成推动我国生产率提升的有效动力。

2 结语

在本文的研究样本期内, 研发投入与外商直接投资对于效率改进并不存在着显著的促进作用;对于技术进步来说, 研发投入与外商直接投资还均难以体现出对于技术进步的推进作用, 而前期技术进步对当期技术进步具有循环累积效应;最后, 对全要素生产率的回归结果来看, 其主要动力来源于内在的研发投入和前期全要生产率的循环累积作用。

针对上述结论, 本文提出以下几点政策建议。首先, 对于研发投入, 一方面还应继续加大投入力度, 尤其是加大对那些具有技术引导性和创新引领性行业的投入, 破解“巧妇难为无米之炊”的资金瓶颈;另一方面还要改善研发投入结构和质量, 将研发资金投入到生产效能高、生产潜力大的产业中去, 主要是对高精尖技术和战略性新兴产业的投入与支持。其次, 对于外商直接投资, 要改变过去那种单纯为了“引资而引资”的传统发展思路和政绩观, 要结合当地的经济发展规律和产业结构特征来引资, 避免沦落为跨国公司的“代工厂”或是“污染天堂”。第三, 对于各企事业相关部门来说, 要注重前期生产率增长的积累, 要从政策宣传、氛围营造、资金扶持等方面予以支持, 特别是对于政府来说, 更要从顶层设计层面, 通过战略规划、路径设计、产业布局等来积极引导和扶持技术创新以及经济增长内生化的发展思路与理念。

摘要：本文利用我国1989-2011年省级面板数据, 研究了我国生产率增长的内外来源, 即研发投入和外商直接投资, 研究发现:研发投入与外商直接投资对于效率改进并不存在显著的促进作用, 对于技术进步则存在逆向的促进作用, 对于全要素生产率而言, 其动力来源主要源于研发投入;另外, 如果研发投入与外商直接投资共同作用于技术进步时, 会呈现出相互替代性;同时, 回归还得出前期生产率增长对当期生产率增长具有循环累积效应。最后, 基于上述结论, 提出了相应的对策建议。

关键词：研发投入,外商直接投资,全要素生产率

参考文献

[1]Arellano, M.and O.Bover.Another look at the instrumental-variable estimation of error-components models[J].Journal of Econometrics, 1995 (1) :29-52.

[2]Smith, V.R&D and productivity in Danish firms:some empirical evidence[J].Applied Economics, 2004 (16) :1797-1806.

[3]Kim, Linsu and Richard R.Nelson.Technology, Learning and Innovation:Experiences of Newly Industrializing Economics[M].Cambridge:Cambridge University Press, 2000.

[4]陈强.高级计量经济学及Stata应用[M].北京:高等教育出版社, 2010.

[5]李杏, M.W.Luke Chan.外商直接投资与对外贸易技术溢出效应的比较[J].国际贸易问题, 2009 (2) :70-77.

[6]毛凤德, 李静, 彭飞, 等.研发投入与企业全要素生产率:基于PSM和GPS的检验[J].财经研究, 2013 (4) :134-144.

面板模型分析 篇8

关键词：面板模型,消费结构,棘轮效应

一、引言

河北省是中国的农业大省之一,2009年底全省总人口7 034万,农村人口就达到3 957万,约占总人口的56%。因此发展农村经济对河北省整体发展具有至关重要的作用。农村消费市场蕴含着巨大的经济潜力,开辟农村消费市场、释放消费潜力,将对河北省经济发展产生巨大的推动力。因而研究河北省农村居民消费结构,发现农民消费结构的不足,找出刺激消费需求的落实点,对提升河北省农民消费水平,具有十分重要的现实意义。

二、数据及指标的选取

(一)数据选取

本文选用1995—2009年的河北省农村居民纯收入及消费支出数据,通过建立面板模型分析自1995年以来河北省农村居民消费结构的变动情况。建模数据来自于1996—2010年河北省以及全国统计年鉴。

(二)指标选取

本文旨在分析1995—2009年河北省消费结构变动情况,在充分考虑影响消费结构变动因素的前提下,最终选取了如下三个变量:

R:农民人均纯收入。收入是影响支出的主要因素,分析农村居民消费结构时,农民人均纯收入是一个必不可少的影响因素。该指标包含了1995—2009年的数据。

ZC:滞后一期的各类型消费支出。杜森贝认为人们的消费决策还取决于消费习惯,消费习惯受许多因素影响:如个人经历,社会需要等。一般来说,消费习惯形成之后有不可逆性,即易于向上调整,而难于向下调整。尤其是在短期内消费是不可逆的,其习惯效应较大。这种习惯效应有人称其为棘轮作用或制轮作用。基于这一假说,本文考虑了滞后一期的消费支出指标,用来描述前期消费支出习惯对当期消费支出的影响作用。

C:农村居民人均消费支出。C=(C1,…,C8)依次代表了农村居民消费支出的八个类别:食品、衣着、居住、家庭设备及服务、医疗保健、交通和通讯、文教娱乐用品及服务,其他商品和服务。

三、实证分析

(一)协整检验

运用Eviews6.0对农民人均消费支出C、人均纯收入R、滞后一期的人均消费支出ZC三个变量分别做单位根检验。检验结果表明各变量均为非平稳的I(1)序列,可能存在协整关系。因此建模前需要对变量进行协整检验。

协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有协整关系,以判断线性回归方程设定是否合理。一组不存在协整关系的变量在构建回归方程时可能会产生“伪回归”现象。

由表1可知,在显著性水平α=0.05情况下,农民人均消费支出、人均纯收入、滞后一期的农民人均消费支出三个变量之间的协整关系显著,即三个变量之间存在长期稳定的均衡关系。换言之,模型所设定的目标变量能被自变量的线性组合所解释。据此设定的面板模型在理论和经济意义上都具有合理性。

(二)消费结构变动的面板模型

本文中,八大消费支出类型构成八个个体成员方程的面板模型,人均消费支出的各分量是个体成员的时间序列,每个个体成员方程包含了1995—2009年的河北省农民收入及支出数据。该面板模型的解释变量为R(农民人均纯收入)和ZC(滞后一期的农民人均消费支出),被解释变量为农民人均消费支出为C。

1. 模型设定。

根据数据的经济意义及其堆积的形式,本文决定选择含有N个个体成员方程的面板模型建模。依据截距项α和系数向量β各分量的限制要求可将该模型划分为三种类型:

设定模型时,使用的数据样本包含了个体、时间、指标三个方面的信息。若模型设定不正确,估计结果将会偏离经济现实甚远,因而需要使用F检验判定其属于哪种类型。

(1)F检验:

F检验统计量的表达式为:

S1、S2和S3分别为变系数模型、变截距模型和无个体影响的不变系数模型的残差平方和。若接受H2,可认为样本数据符合无个体影响的不变系数模型。否则检验H1,若接受则模型形式为变截距模型,反之为变系数模型。

(2)检验结果

F2=2.393705>F0.05(2,961)=1.667,拒绝原假设H2,继续检验H1

F1=2.892735>F0.05(14,96)=1.796,拒绝H1,故本文采用变系数模型(式3)。

2. 面板模型。

本文以消费类型划分截面,这便于利用截面数据分析各类型消费支出变动情况,但是也允许模型中存在截面异方差和同期相关。故模型估计时,使用GLS法(cross-section SUR)。该方法可消除截面异方差和同期相关的影响。

F检验结果表明数据适合变系数模型。综合面板模型理论和消费支出实际情况考虑,本文选取固定影响变系数模型进行实证分析。通过比较包含个体因素的固定影响变系数模型和不包含个体因素的固定影响变系数模型的建模效果,最终决定选用固定影响变系数模型作为本文最终的计量模型。模型估计结果见表2。

注:“**”表示在5%的显著性水平下,拒绝原假设,即系数显著不为零。

(三)模型结果分析

1. 河北省农村居民消费支出受农民人均纯收入影响较为显著。

面板模型中,R(农村人均纯收入)系数的经济意义为河北省农村居民边际消费倾向,描述收入增长1个单位时,各类型消费支出的变动情况。由表2可以看到:八大类型消费支出中食品支出的边际消费倾向最高(0.129 7),其次为文教娱乐的边际消费倾向(0.060 8)。换言之,当农民人均纯收入增加1个单位时,收入增加所分别引起食品消费支出变动0.129 7个单位、文教娱乐消费支出变动0.060 8个单位。这表明对河北省农村居民而言,食品支出和教育费用支出是这一阶段农民消费的重点,农民消费水平不高,收入仍是消费结构的决定因素。

2. 消费习惯对河北省农村居民消费支出影响较大。

根据美国经济学家杜森贝提出的“棘轮效应”理论,本文选取了滞后一期消费支出度量消费习惯(也称为消费黏性)。模型结果表明,除文教娱乐消费支出外,消费习惯对消费支出影响整体显著。由表2知,居住类和交通通讯类消费黏性最大,分别为1.010 2和0.968 7。其余类型支出的消费黏性也较高,基本在0.4～0.6的区间内波动。模型的这一结果表明河北省农村居民消费支出变动特点符合杜森贝关于消费黏性的假说,即在短期内农村居民消费支出不仅受到现期收入影响,很大程度上还依赖于以往的消费习惯。

3. 本模型不能描述河北省农村居民自发消费情况。

由于本文以消费类型作为划分横截面的标准,八类消费支出之间存在一定的结构关系。用模型的常数项描述河北省农村居民自发性消费水平不是很合理。故此模型中,常数项不赋予经济意义。

四、结论

(一)提高农民人均纯收入,改善生活水平是优化河北省农民消费结构的重点

结合面板建模结果分析:在现阶段河北省农村居民的各项消费支出类型中,食品边际消费倾向最高,其值为0.129 7,其次是文教娱乐类为0.0608。其余消费支出类的边际倾向基本保持在0.01～0.02的幅度内。这表明现阶段河北省农民消费支出重点仍偏向于基本生活需求;文教娱乐消费支出的边际倾向较高也说明河北省农民认识到了教育的重要性,对子女或自身受教育支出的额度增大。同时结果显示,农民在衣着、居住、家庭设备、医疗保健以及交通通讯类的消费支出也有所增长。

这一方面表明河北省农村居民消费水平正从“基本需求型”向更高消费层次转型,农民消费结构正处于优化升级中;另一方面却也可以看到,河北省农民的各类型消费边际倾向整体偏低,通过分析笔者认为这一现象主要是由于农民名义收入和实际收入(如图1所示)差异引起的。1995年以来,河北省农村经济得到了大力发展,农民人均纯收入绝对值从1 668.73元上升到了2009年的5 149.67元。但剔除物价因素(1978=100)影响后,15年间河北省农民人均纯收入实际只增长了一倍左右(由584.08元上升到1 267.34元),远低于名义的收入水平增长幅度。因此,要继续保持和促进农村居民消费结构优化升级和提升农民消费层次,保持物价稳定、促进农民增收进而提高农民生活水平是农村工作的重中之重。

(二)刺激农民消费需求,促进河北省经济发展

通过刺激农民需求保持并促进经济发展是中国政府在应对2008年金融危机时采取的主要措施之一,它极大地降低了金融危机对中国经济发展的冲击。作为农业大省之一,“扩大内需,刺激农村消费”同样也使河北省在应对金融危机时受益匪浅。在后金融危机时代,要想促进河北省经济保持又好又快发展态势,继续落实“刺激农民消费需求”至关重要。

2009年2月实施“家电下乡”政策;2009年3月“汽车下乡”政策正式实施;2008年初步推出“新民居建设”试点工程,2010年又加大了新民居建设工程的覆盖范围。这些政策的实施极大地刺激了河北省农村消费,在提高农民生活水平、开放农村消费市场的同时也优化了农村消费结构。但是由于缺乏经验,这些政策在落实过程中难免会出现小偏差。因而今后的农村工作要着力改进和完善“刺激农村消费”的相关措施,释放农民消费潜力,从而实现经济发展和优化农民消费结构的“双赢”。

(三)优化农村消费结构应该在“稳中求进”

面板模型结果验证了河北省农村居民消费支出符合杜森贝的“棘轮效应”假说,即消费习惯对农民的现期消费会产生很大影响,尤其是短期内影响效果更为显著。因而在调整河北省农村居民消费结构时应考虑这一因素的影响,逐步改变农民的消费习惯,优化农民消费结构。

参考文献

[1]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国统计出版社,2002.

[2]赵卫亚.中国城镇居民消费结构函数的变系数Panel Data模型[J].数量经济技术经济研究,2003,(11).

[3]卢方元,鲁敏.中国农村居民消费结构的Panel Data模型分析[J].数理统计与管理,2009,(1).

面板模型分析 篇9

改革开放以来,我国经济发展取得了举世瞩目的巨大成就,但经济总量的持续高速增长主要表现为依靠 “要素投入”的粗放型增长方式,相对低廉的要素价格为这阶段我国经济的粗放增长创造了客观条件。最近几年,随着我国要素价格的持续升高,长期存在的 “人口红利”等诸多要素供给优势趋于缩小,这对我国外贸出口造成了较大影响,虽然中央政府采取了一系列经济刺激的手段维持了近年来经济的较高增长,但我国经济即将由高速增长时代进入中速增长时代却是学界的普遍观点。面对当前复杂的外部环境,以及国内越来越小的要素供给优势,如何促进我国经济的持续增长,是一个艰巨而又重要的课题。加快我国经济增长方式向集约型转换是近年来学术界和政府提出来的解决我国经济持续增长问题的一个重要举措。经济增长方式的转型过程实际上是经济结构的转换过程,经济结构转换是指在经济增长过程中,生产要素在经济各部门之间重新分配和经济各部门产值比重的变化,经济结构转换过程中交织着经济资源的重新再配置,当经济资源更多地配置在高效率经济部门进行生产时, 经济增长就实现了集约化。不难看出,明确经济结构与经济增长的内在作用机制是实现我国经济增长方式转型的决策依据,对解决我国经济增长困境具有重要的理论和现实意义。

1文献综述

自从Clark、Chenery和Kuznets提出对经济结构与经济增长关系的研究以来,该领域越来越受到经济学者的关注。有众多学者通过构建理论模型用以解释经济结构的变化及其对生产率提升和经济增长的影响,如Caselli and Coleman( 2001)[1],Kongsamut et al. ( 2001 )[2], Ngai and Pissarides ( 2007)[3],Foellmi and Zweimüller ( 2008)[4]等的研究。同时,也有许多学者尝试从经验的角度揭示经济结构变迁和经济增长的关系,如Fagerberg ( 2000)[5],Carree ( 2003)[6],Timmer and Szirmai ( 2000)[7],Singh ( 2004)[8],Timmer and de Vries ( 2009)[9]等。改革开放以来,中国经济维持了高增长态势,这种非典型的经济增长现象被冠以“中国奇迹”、 “中国模式”受到国内外学者的广泛关注,处于转型期的中国经济更是为研究经济结构与经济增长关系提供了非常难得的素材,国内外学者尤其是国内学者也因此对中国经济发展中的结构转换与增长问题做了大量的讨论和研究, 吕铁 ( 2002) 对改革开放以来我国及各地区的制造业结构变化对劳动生产率增长的影响作出详细分析[10]; 李小平和陈勇 ( 2007) 使用常用的和扩展的shift - share方法实证检验了1998 ~ 2004年期间中国省际工业间的劳动力流动和资本转移对生产率增长的影响,发现劳动力流动对生产率增长的促进作用不显著,资本转移对生产率增长具有一定的促进作用[11]; 刘伟和张辉 ( 2008) 将技术进步和产业结构变迁从要素生产率中分解出来, 实证度量了产业结构变迁对中国经济增长的贡献, 并将其与技术进步的贡献相比较,实证研究表明, 在改革开放以来的30年中,虽然产业结构变迁对中国经济增长的贡献一度十分显著,但是随着市场化程度的提高,产业结构变迁对经济增长的贡献呈现不断降低的趋势,逐渐让位于技术进步, 即产业结构变迁所体现的市场化的力量将逐步让位于技术进步的力量[13]; 姚战琪 ( 2009) 使用跨产业面板数据,对1985 ~ 2007年中国经济总体和工业部门的生产率增长和要素再配置效应进行了比较、分析和评估,并剖析了影响要素再配置效应的主要因素[14]; 解栋栋 ( 2010) 利用现代经济增长与经济发展理论的分析框架与方法,研究了城乡二元结构、区域经济差距、服务业发展滞后等中国经济的结构性问题,讨论了中国经济结构调整的政策选择问题[15]。

在研究经济结构与经济增长关系时,现有文献大多数是通过各种计量方法估计所建立的多部门生产模型,然后利用特定的处理方法 ( 如shift - share) 从全要素生产率中分解出要素配置效应和纯技术进步; 同时,也有文献直接将各产业增加值纳入总量生产函数中,通过估计各产业增加值的产出弹性分析产业结构对经济增长的贡献。 需要注意的是,由于研究角度与方法的不同,已有文献对经济结构与经济增长关系的研究结论并不一致。本文研究目的在于从要素报酬的角度探索我国经济结构对经济增长的总体影响,研究思路是经济生产率的高低最终将直接体现在要素生产率的高低上,由于要素产出弹性的大小是要素生产率高低的一个直观衡量指标,经济结构的变迁会通过要素组织形式的变化而影响要素产出弹性,即要素生产率,因此,经济结构的变化对经济增长的影响可通过经济结构与要素产出弹性的关系来直观考察。在上述研究思路的基础上,文章采用总量生产函数考察经济结构变化对总体要素生产率的影响,从研究方法上看,考虑到对于中国这样一个区际、省际甚至省内发展水平都极不均衡的大国,各地区的区位条件差异极大,经济结构极不平衡,要素的产出弹性不可能是完全一致的,存在非线性关系是很有可能的。由于PSTR模型作为非线性关系模型分析的典型工具之一,具有允许参数逐步、缓慢发生变化的显著优势,因此,本文将基于C - D生产函数构建非线性面板平滑转换回归 ( PSTR) 模型对经济结构与经济增长之间可能存在的非线性关系进行分析,以揭示二者之间复杂而微妙的变化规律。

2PSTR模型的检验与估计

为揭示变量间可能存在的非线性关系,本文采用Gonzalez等 ( 2004、2005) 提出的面板平滑转换模 型 ( Panel Smooth Transition Regression, PSTR) 。该模型是对面板门限回归模型 ( Panel Threshold Regression,PTR) 的进一步扩展,由于能够较好地刻画面板数据的截面异质性而受到研究者的青睐。

简单的两体质面板平滑转换回归模型设定如下:

其中g( qit; γ,c) 是一个转换函数,取值介于0 ~ 1之间连续变化,可观测变量qit也被称为转换变量,参数 γ 称为斜率系数或者平滑参数,决定了转换的速度,c为转换发生的位置参数。目前g ( qit; γ,c) 通常采用如下逻辑函数形式:

当m = 1时,且当转换函数g( ·) = 0时,对应的模型 ( 1) 称为低体制 ( Low Regime) ,当g ( ·) = 1时称为高体制 ( High Regime) ; 转换函数g( qit; γ,c) 值在0和1之间平滑转换,从而体现了模型 ( 1) 的系数以参数c为中心随着qit的变化在 β0至 β0+ β1之间平滑转换,研究的变量在高低两种不同机制 β0至 β0+ β1之间平滑转换。

应用模型 ( 1) 和 ( 2) 进行分析研究必须解决两个问题: ( 1) 检验模型的非线性性; ( 2) 转换函数中转换参数的确定及其模型的参数估计。

2.1模型的非线性检验

这里采用Gonzalez等 ( 2005) 提出的辅助方程的检验方法进行检验。

选取原假设: H0∶ γ = 0,对模型 ( 1 ) 在 γ = 0处进行一阶泰勒展开,重新参数化后,得到如下辅助回归模型:

其中参数向量 β1*,…,β*m是 γ 的倍数,ξi*t= εit+ Amβ'1xit,Am为泰勒展开式的余下部分。所以检验H0*∶ β1*= … = β*m= 0等同于检验原假设H0∶ γ = 0。显然必须确定逻辑转换函数中合适的阶数m, 才能基于 ( 3) 式实现模型的非线性检验。Granger and Terasvirta ( 1993) 和Terasvirta ( 1994) 建议选取m的初始值为3,对辅助模型 ( 3) 用序贯检验排除m =3并确定m =1或m =2,同时实现非线性检验。具体过程是依次设定原假设:若原假设H0*被拒绝,则说明 γ≠0, 模型 ( 1) 为非线性模型,为确定m值,继续检验H0*3、H0*2、H0*1,如果H0*2被最强拒绝,对应的P值最小,则选取m =2,否则选取m =1。

由于非线性 ( 异质性) 检验是建立在最大似然原理基础上,为实现上述序贯检验,还需构造LM统计量。首先将 ( 3) 式写成如下矩阵形式,

其中y = ( y'1,…,y'N) ,yi= ( yi1,…,yi T) ',i =1, 2,…,N,Dμ= ( INtT) ,IN是N维单位阵,t'T= ( 1, 1,…,1)1 × T,μ = ( μ1,…,μN) ',X = ( X'1,…,X'N) , Xi= ( x'i1,…,x'i T) ',W = ( W'1,…,W'N) ,Wi= ( w'i1,…,w'i T) ',wit= ( x'itqit,…,x'itqimt) ',β = β0*, β*= ( β*'1,…,β*'m) ',ξ*= ( ξ'1*,…,ξ'*N) '是TN × 1维向量,其中 ξi*= ( ξi*1,…,ξi*T) '。

因此,LM统计量具有形式:

其中指的是原假设约束的条件下的残差向量,是相应的协方差矩阵的任何一个一致估计 。 当误差项随着时间和截面个体独立同分布时,

其中是在原假设条件下估计的误差方差; 当误差项存在异质性或者序列相关时,

其中Il是l阶单位阵,且

其中,

最后在原假设条件下,统计量LMχ的渐进分布是 χ2( mk) ,从而,统计量LMF= LMχ/ ( mk) ~ F( mk,TN - N - m( k + 1) ) 。

2.2转换参数γ,c的确定以及模型的参数估计

通过上述检验,如果异质性存在,则考虑估计一个PSTR模型。对于线性模型,一般通过最小二乘法 ( OLS) 来实现估计,而本文中的面板平滑转换模型是非线性模型,且主要问题是含有未识别参数 ( Nuisance Parameter) 。因为可以事先确定某个未识别参数,将非线性模型转化成线性模型,所以此模型为条件线性参数模型。针对该模型所以本文用固定效应模型组内回归及非线性最小二乘法 ( NLS) 来估计参数 θ = ( β'0,β'1,γ, c) ,转换函数中的 γ,c的初值通常是用网格搜索法或者模拟退火算法来确定。具体估计过程如下。

首先,将面板模型消除固定效应,即模型 ( 1) 该写如下:

其中xit( γ,c) = ( x'it,x'itg ( qit; γ,c) ) ',β = ( β'0,β'1) '。

然后减去个体均值后得模型如下:

根据模型 ( 4) ,在假定 γ、c为已知的条件下,面板平滑转换模型的参数 β 是线性的,估计可以通过普通最小二乘法:

通过上述得到的估计量是 γ、c的函数,再将) 带入式 ( 4 ) 可得:

最后根据式 ( 6 ) 用非线性 最小二乘 法 ( NLS) 去估计( γ,c) ,其中( γ,c) 的初值是用模拟退火算法来确定。得到 γ,c的估计之后代回模型 ( 4) 即可得到 β 的估计。

3中国经济结构与经济增长关系的实证研究

3.1经济结构的界定

经济结构是一个由许多系统构成的多层次、 多因素的复合体,可以说,经济结构是个经济系统,系统中各个要素之间互相关联、互相结合, 有着数量对比关系。经济结构在经济学的不同学科语境中的涵义并不完全相同,不同学者对结构理解往往存在差异,在绝大多数国内研究中,经济结构一般是指三次产业的产出结构。

经济结构变动与结构调整是我国经济发展过程中一直被强调的老问题,经济结构合理就能充分发挥经济优势,有利于国民经济各部门的协调发展,经济结构状况是衡量国家和地区经济发展水平的重要尺度。2009年的中央经济工作会议更是把 “结构调整” 作为未来经济工作的重中之重。因此,本文把经济结构界定在一个较窄的涵义范围内,即仅指三次产业的产出结构,试图探讨我国第二产业和第三产业的产出比重变动对经济增长的影响。

3.2模型设定

20世纪50年代之后出现的新古典经济增长模型,将资本和劳动作为影响经济增长的主要要素,新古典生产函数的数学表达式如下:

其中Y代表产出水平,K、L和A分别代表资本存量、劳动力和技术水平,新古典生产函数的形式设定在理论和实证分析中都有着重要的意义。不过,由于其形式简单而且易于数理推导, 在理论和实证分析中较为常用的是Cobb - Douglas ( 柯布—道格拉斯) 生产函数。不考虑技术时, 柯布—道格拉斯生产函数的表达式为:

其中 α 和 β 分别表示资本和劳动的产出弹性,而 α 和 β 之和则表示规模报酬,两者之和大于1表示规模报酬递增,等于1为规模报酬不变, 小于1则表示规模报酬递减。

对上述两边取对数可得:

ln Y = αln K + βln L

令ln Y = y,ln K = k,ln L = l,则上述模型简化为:

y = αk + βl

由于上述的传统线性模型,往往忽视了经济变量之间内在的结构变化。而PSTR模型是一种常用的非线性模型,主要是用来分析发生区制转换的经济现象,其估计的结果往往更能真实地描述现象所蕴含的经济规律。为此考虑到我国各地区的经济结构极不平衡和经济变量之间广泛存在的非线性关系,本文从截面角度研究经济结构与经济增长的关系,其中在经济结构中又主要考虑第二产业和第三产业的分布结构,因此基于柯布 —道格拉斯生产函数分别设定如下以第二产业结构 ( q(it1)) 和第三产业结构 ( q(it2)) 为转换变量的PSTR模型:

在上述两个模型中,转换函数均取逻辑函数形式,( α1,β1) 、( α2,β2) 指的是线性部分的参数,( α'1,β'1) 、( α'2,β'2) 指的是非线性部分的参数。因此基于模型1、2进一步可得资本和劳动的总产出弹性:

等式中 αj( q( j )it) , βj( q( j )it) 是关于转换变量的函数,同样地, αj( q( j )it) 与 βj( q( j )it ) 的和表示规模报酬, j = 1 , 2。

3.3指标选取和数据处理

本文的研究对象为2006 ~ 2013年中国大陆281个地级市和直辖市,为了对上面所设定的实证模型进行估计,需要知道所研究年份各地区的总产出、资本存量、劳动力和工业经济结构数据。 考虑到变量的具体含义和数据的可获得性,我们对实证分析所需的变量进行如下指标选择和必要的处理:

( 1 ) 用各地区 的不变价 国内生产 总值 ( GDP) 作为总产出的衡量指标,为了消除物价的影响,设定2006年为基期,利用各年份各地区的GDP增长指数和2006年各地区的GDP数值计算得到各年份各地区的不变价GDP,文中以此不变价GDP代表总产出Y。( 2) 用各地区全社会就业人数作为劳动力L的衡量指标。( 3) 用各地区第二产业增加值占GDP的比重和第三产业增加值占GDP的比重分别作为各地区第二产业结构和第三产业结构的衡量指标。( 4) 用各地区固定资本存量作为资本存量的替代变量,与众多文献一样, 本文采用永续盘存法估算研究年份各地区的固定资本存量 ( 以2006年为基期) ,为了消除物价的影响,在计算固定资本存量之前,先用各地区各年份的固定资产投资价格指数对各年份的固定资产投资进行了平减。( 5) 本文所用数据来自历年 《中国城市统计年鉴》和 《中国区域经济年鉴》。

3.4模型检验和估计

根据本文前面部分介绍的理论方法,首先检验面板数据的截面异质性,即检验假设H0*。从表1可以看出,两个模型都显著地拒绝了线性模型的原假设,这显示面板数据具有明确的截面异质性,模型1和模型2能够很好地捕捉到变量之间的非线性特征,从而用上述两个转换变量估计PSTR模型是合适的。本文表格中的P值均是在5% 显著性水平下。

其次为确定转换函数中的阶数m,继续检验假设H0*3、H0*2、H0*1,从表2中的估计结果可以看到,两个模型均是在检验假设H0*1时的P值最小, 因此可以确定最优阶数值m = 1。

然后本文采用模拟退火算法确定斜率系数 γ 和位置参数c的初始值,从表3得出两个模型中转换函数最优初始值分别为 ( 3. 485,0. 43338) 、 ( 6. 7602,0. 10338) ,即第二产业的比重和第三产业的比重分别在值0. 43338和0. 10338附近发生平滑转变。斜率系数和位置参数的初始值确定后, 继续采用普通最小二乘法以及非线性最小二乘法估计模型1、模型2中的参数,结果详见表3、表4以及图1。

3.5实证结果分析

根据以上估计结果可以发现两个模型均是统计显著的,从模型决定系数值看出两个模型的拟合效果都相当好。模型1估计结果显示,平滑参数 γ 估计值为3. 5589,表明模型转换的速度较慢,不同机制之间的转换是平滑的。模型1中线性部分系数显著为正,表明资本和劳动对经济增长均有显著的正线性影响。非线性部分的劳动系数显著为正,且系数值超过其线性部分参数值, 说明劳动力因素对经济增长同时具有显著的更强的非线性正影响。从资本系数看出,资本积累对经济增长也有非线性正影响,但不是很显著,且其非线性部分参数值远远小于线性部分的参数值, 说明在资本对经济增长的影响上,其线性作用占主导。模型1中只有一个位置参数,表明第二产业占GDP的比重对经济增长的影响的门限值为0. 42478,当比重大于0. 42478时,模型趋向高体制,随着转换变量的取值变化,资本产出弹性和劳动产出弹性在高低体制之间平滑转换。图1绘制了模型1中系数的变动曲线,由图看出第二产业的比重与资本产出弹性、劳动产出弹性以及规模报酬均成正相关。

模型2估计结果显示,平滑参数 γ 估计值为6. 5124,与模型1相比较,模型2转换的速度较快点,不同机制之间的转换是平滑的。模型2中线性部分系数也是显著为正,表明资本和劳动对经济增长均有显著的正线性影响。非线性部分的资本因素的系数也是显著为正,且系数值稍微小于其线性部分参数值,说明资本因素对经济增长同时具有显著的非线性正影响。相反地,非线性部分的劳动因素系数显著为负,说明劳动因素对经济增长具有非线性的负影响,但是系数绝对值远小于其线性部分的系数值,对经济增长的总的影响来说,劳动产出弹性还是正的,这也说明在模型2中,劳动对经济增长的线性影响占主导。 模型2中也只有一个位置参数,表明第三产业占GDP的比重对 经济增长 的影响的 门限值为0. 087645,当比重大于0. 087645时,模型趋向高体制,随着转换变量的取值变化,资本产出弹性和劳动产出弹性在高低体制之间平滑转换。图1同样也绘制了模型2中系数的变动曲线,由图看出第三产业的比重与资本产出弹性成一种非线性递增关系,而与劳动产出弹性以及规模报酬成非线性递减关系。

4结论

本文根据我国大陆地区2006 ~ 2013年281个地级市及直辖市的有关数据,运用面板平滑转换回归模型对我国经济结构与经济增长的关系进行实证分析,分别考察了第二产业结构和第三产业结构对经济增长的资本产出弹性、劳动产出弹性以及规模报酬的影响。实证结果表明,随着第二产业占GDP比重的变化,劳动因素对经济增长具有显著的正的线性影响和非线性影响,且非线性影响比线性影响更强; 资本因素对经济增长也有显著的正的线性影响和较不显著的正的非线性影响,且线性影响占主导; 并且第二产业的比重与资本产出弹性、劳动产出弹性以及规模报酬均成正相关。另一方面,随着第三产业占GDP比重的变化,资本因素对经济增长具有显著的正的线性影响和非线性影响; 劳动因素对经济增长分别具有显著的正的线性影响和显著的负的非线性影响, 且线性影响占主导; 并且第三产业的比重与资本产出弹性成一种非线性递增关系,而与劳动产出弹性以及规模报酬成非线性递减关系。

总之,在同时探讨经济变量之间的线性与非线性关系时,PSTR模型在方程形式的设定上更加一般化,与传统的平行数据固定效应模型相比, 能更好地捕捉截面单元的异质性,也能更好地体现经济变量之间的非线性关联。

摘要：本文运用面板平滑转换回归模型对我国经济结构与经济增长的关系进行实证分析,分别考察了第二产业结构和第三产业结构对经济增长的资本产出弹性、劳动产出弹性以及规模报酬的影响。实证结果表明,第二产业的比重与资本产出弹性、劳动产出弹性以及规模报酬均成正相关;第三产业的比重与资本产出弹性呈现一种非线性递增关系,而与劳动产出弹性以及规模报酬成非线性递减关系。

面板模型分析 篇10

就业是民生之本, 就业率是衡量国家经济发展形势、人民生活水平的重要参数。健全的社会保障体系能够改善民生, 维护社会稳定, 推动经济社会快速高效发展从而促进就业增长。较高的就业水平又能够增加财政收入, 提高社会保障支出, 从而改善社会保障水平。二者关系相辅相成相互影响。

社会保障体系对就业水平的影响主要体现在以下几个方面。首先, 社会保障能有效降低就业风险。健全的社会保障制度不仅可以缓解就业矛盾, 还能有效解除劳动者的疾病、工伤、失业等后顾之忧, 提高民众就业积极性和消费积极性。其次, 社会保障能够扩大有效需求促进就业。社会保障作为一种重要的财富再分配手段, 能够高效的将高收入群体的部分财富分配给低收入群体, 由于低收入人群边际消费倾向比高收入要高, 给予适当的资金物质或资金保障不仅能够提高其生活水平还能显著扩大社会有效需求, 促进消费, 从而带动企业增加供给, 激发企业扩大生产积极吸收从业人员, 提高社会就业水平。健全的社会保障还能够显著提高人力资本水平从而促进就业。医疗保障制度提高了劳动者健康水平, 保证了劳动者劳动质量和数量, 从而增强劳动者就业竞争力。社会保障中对教育和技能培训的支出, 能够帮助劳动者掌握更多的知识技能, 提高其人力资本水平, 增强就业竞争力。另一方面, 健全程度较低的社会保障会对就业产生抑制作用。例如, 过高的社会保障具有降低工作努力程度的作用。首先, 过高的社会救济和社会保险容易使民众产生依赖, 好逸恶劳, 依靠保险救济度日。其次, 大多数国家救济金和社会保险的发放金额以民众实际收入作为评判标准, 收入越高, 所得金额越小。此类体系, 大大打击了中等收入人群劳动积极性, 阻碍经济发展, 降低就业率。

二、文献综述

对于社会保障支出与就业二者之间关系的论证, 我国学者大多致力于理论方面的研究。王延中 (2003) 通过分析我国就业形势及社会保障现状得出当前我国社会保障取得的成绩以及存在的主要问题, 提出了为促进就业进一步完善我国社会保障体系的若干建议。吴艳玲 (2008) 以黑龙江就业形势为例, 深入分析就业问题的社会保障成因, 进而探讨如何改革社会保障制度, 实现社会保障与就业的良性互动。郑功成 (2008) 深入研究了劳动就业和社会保障的内在逻辑关系, 指出我国劳动就业与社会保障两大政策体系面临着相互替代和相互脱节的问题, 主张统筹考虑、相互兼顾, 进一步完善劳动就业与社会保障法制与政策, 呼吁理性的制定和修正《社会保险法》及相关法律法规。张崇源 (2009) 对21世纪劳动就业和社会保险的定义及特点进行了界定, 提出劳动就业和社会保障的关系是相互影响, 相互制约, 辨证统一的。二者关系中, 就业起主导作用, 社会保障对就业有反作用。吕茵 (2011) 立足于促进就业深入探讨了社会保障对就业的影响、二者间存在的现实矛盾以及如何实现促进我国就业与社会保障良性互动发展等问题。

目前, 从已有文献来看, 国内学者对于二者关系的实证分析研究的较少。王文甫 (2008) 利用中国政府1978~2004年度支出、技术水平及就业情况等数据, 把政府支出引入效用函数, 建立古典增长模型研究三者之间的关系。刘新等 (2010) 将我国1978~2008年就业量、社会保障支出、资本投入、技术进步、工资水平作为变量, 分别进行单位根检验、协整检验、VECM及其诊断检验、Granger因果关系检验, 研究发现这五个变量之间存在长期协整关系。谭伟 (2011) 使用1978~2009年相关数据, 建立VAR模型, 动态分析了社会保障支出与就业的相互关系, 研究表明, 社会保障支出与就业之间存在长期协整关系, 社会保障支出的增加对就业增长有长期显著的促进作用。

本文将采取定性与定量研究相结合的方法探讨就业与社会保障支出的关系。引言部分从实际存在的社会现象入手, 定性分析了社会保障与就业之间的相互关系, 研究发现, 二者关系相辅相成相互影响, 既对立又统一。以下部分将选取我国31省、市、自治区作为研究对象, 搜集2006~2011年相关经济数据, 并将31省、市、自治区按所在地域分为东、中、西三部分。以Stata12.0软件作为基础, 建立面板数据模型, 从全国、东部、中部、西部四个层面验证社会保障支出对就业的影响。重点为检验我国社会保障支出对就业人数的影响程度。

三、实证分析

(一) 变量选取和数据来源

模型的建立旨在验证社会保障支出金额与区域就业人数之间的相互关系, 故选取各省年末从业人员总数 (L) 作为被解释变量, 用以表征各省实际生产劳动中劳动力资源的数量。选取社会保障支出 (SHBZ) 作为解释变量。社会保障支出采取小口径统计方法, 为各省、市、自治区财政社会保障支出和五项社会保险基金支出总和, 不包括住宅投资和价格补贴。

由于社会保障支出能够对经济社会多个方面产生影响, 本文还选取了既能被社会保障支出所影响, 又能对就业产生显著作用的五个因素作为模型变量, 分别为:国内生产总值 (GDP) 、资本 (K) 、消费 (C) 、人力资源水平 (Human) 、城镇化率 (Urban) 。各变量定义及数据来源如下:

1.人均国内生产总值 (GDP) 。人均国内生产总值是国内生产总值与人口数之比, 表征国家或地区经济发展水平的总要指标。国内外专家学者普遍认为经济发展水平越高, 民众对社会保障和就业等公共产品和服务的需求就越高, 同时也意味着社会对劳动力的需求仍然旺盛, 仍能够提供大量就业岗位。

2.资本 (K) , 即各省历年资本形成总额。资本形成总额的高低与企业投资水平有着密不可分的关系。企业增加资本投入购买生产资料, 增加劳力的需求, 进而促进就业增长。

3.消费 (C) , 即居民消费水平。有效需求包括消费需求和投资需求, 都是影响就业的关键因素。消费水平的高低表征企业扩大供给增加就业岗位的意愿。

4.人力资源水平 (Urban) 。目前, 随着我国高新技术产业发展壮大, 普通劳动力需求日益萎缩, 高素质人才和熟练技术工人供不应求。劳动者教育水平低、技能单一与当今新型产业所需专业技术人才不匹配严重阻碍了就业增长。提高人力资源水平不仅能提升就业数量也能保证就业质量, 在一定程度上缓解结构性失业。

5.城镇化率 (Urban) 。即各省城镇人口数与总人口数之比。人口城镇化是经济发展的必经之路, 城镇人口增长过快对就业的影响至今尚无定论。纠其根源, 主要存在两方面的影响。一方面, 目前城镇就业岗位越来越紧张, 大量的劳动力涌入造成劳动力蓄水池高涨, 而饱和的劳动力供给并不有利于劳动力的增加。

本文将2006~2012年相关数据进行处理, 并对所有变量取对数以消除变量的异方差, 减少数据波动。面板数据又称时间序列截面数据或混合数据, 能够同时在时间和截面上取得数据。本文利用2006~2011年全国31省、市、自治区的面板数据考察社会保障支出对就业的影响效应。具体模型建立如下:

式中, i取1, 2, 3….31, 分别代表不同省市;t取2006, 2007, 2008….2012, 分别表示不同年份;a为截距项, u为不可观测省市效应项, e为残差值。被解释变量L表示各省年末在业人数;SHBZ为解释变量, 表示社会保障支出;GDP表示各省人均国内生产总值;K表示资本形成总额;C表示居民消费支出;Human为表征人力资源水平的参数;Urban表示城镇化率。为解决内生性问题, 被解释变量为当期值, 解释变量为滞后一期值, 所用变量均取对数。

考虑到各省具有不可观测省市效应, 首先对 (1) 试取均值:

(1) 减 (2) 得:

使用Hausman检验验证模型的选择。H0表示个体效应与回归变量无关, 采用随机效应模型。H1则表示个体效应与回归变量相关, 采用固定效应模型。结果表面, 在1%的显著水平下, 应拒绝随机效应模型的原假设, 建立固定效应模型。检验结果见表1。

(二) 结果分析

将数据导入Stata12.0软件进行计算拟合, 全国、东部、中部、西部计算结果见表1。

根据表2统计数据可知, 估计结果拟合度较高, 解释变量能够很好的解释被解释变量。在全国范围内, 提高社会保障支出能够有效促进就业增长, 每提高1%的社会保障支出就会带来0.0643%的就业增长。人均国内生产总值、资本形成总额、居民消费支出、人力资源水平的提高对就业均产生了正向促进作用。通过对比东、中、西三个区域的回归结果可得出以下结论:

第一, 东部地区社会保障支出每增加1%, 就业人数就增加0.169%, 增长效果远远大于全国以及中、西部地区水平。分析认为这与东部地区较为完善的社会保障系统存在一定关系。东部地区经济较发达, 人均国内生产总值的增加对就业的促进作用较为明显。城镇化率的提升对就业反而产生负作用, 一定程度上说明东部地区近年来劳动力大量涌入, 劳动力市场趋近于饱和, 就业机会相对减少。

第二, 中部地区社会保障支出就业的促进作用略小于东部地区略高于全国水平, 表明中部地区社会保障水平已经初具规模, 略高于全国平均水平但与东部地区仍存在一点差距。此外, 中部地区消费水平已逐渐成为拉动就业增长的主要动力, 人均国民生产总值对就业也能够产生积极的推动作用, 可见增加中部地区国民收入是“中部崛起”的重中之重。

注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上的统计显著, 括号内为标准误差

第三, 西部地区社会保障支出对就业的线性回归结果显示, 提升社会保障支出反而对该地区的就业增长起到抑制作用, 究其原因, 可归结为西部地区虽然得到国家政策的长期支持, 但由于自身经济基础较薄弱, 短时间内还不能发生质的转变, 部分制约了社会保障支出效能。消费水平和人力资本的作用较为显著而城镇化率影响较小, 说明西部地区城市的吸纳能力依然不足, 容易达到饱和。人均国内生产总值、资本总额的就业效应较小也可归结为经济底子薄。从以上结果不难看出, 相对于中、东部地区, 西部地区仍具备巨大的发展空间。

四、结论

文章引言部分从理论上分析了社会保障支出与就业增长之间的关系, 二者关系相辅相成相互影响, 既对立又统一。健全的社会保障体系能够保持社会稳定, 改善民生, 促进经济社会快速高效发展从而推动就业持续增长。较高的就业水平又能够增加财政收入, 提高社会保障支出, 从而改善社会保障水平。健全程度低的社会保障支出不仅不会对就业产生促进作用反而一定程度上抑制就业增长。文章实证部分利用我国2006~2012年各省市数据建立面板数据模型验证社会保障支出对就业的影响程度。分析得出, 我国社会保障支出本身或是通过影响人均国内生产总值、资本、消费、人力资源水平、城镇化率等因素对就业产生作用。在全国层面, 社会保障支出对劳动就业的总体影响是正向的促进作用, 表明社会保障支出对就业的促进作用大于抑制作用。社会保障支出的就业效应存在地区差异性, 东部地区和中部地区的社会保障支出和就业相关, 且东部地区促进作用大于全国水平和中部地区, 就业效应显著, 西部地区的社会保障支出对就业产生了抑制作用, 这与西部地区经济实力薄弱、社会保障制度不健全存在一定关系。模型检验结果与理论分析结果大体相符。

参考文献

[1]康振华.公共财政下的我国社会保障支出的研究[D].武汉科技大学文法与经济学院, 2007.

[2]王毅丰.我国社会保障支出对就业的影响效应研究[D].西南财经大学, 2014.

[3]刘新, 刘星, 刘伟.财政社会保障支出的就业效应[J].山西财经大学学报, 2010 (07) .

[4]谭伟.社会保障支出的就业效应:基于VAR模型的实证分析[J].兰州商学院学报, 2011 (06) .