62生产函数及其应用Word下载.docx
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obsGDPTKTL
19786683.00023506.0040152.00
19797170.00025538.0041024.00
19807600.00027614.0042360.00
19817971.00029625.0043725.00
19828684.00031657.0045295.00
19839562.00033897.0046436.00
198410952.0036506.0048197.00
198512261.0039882.0049873.00
198613260.0043883.0051282.00
198714670.0048231.0052783.00
198816185.0052822.0054334.00
198916824.0057537.0055329.00
199017671.0062403.0056740.00
199119085.2067269.5058360.00
199221680.0673565.9059432.00
199324605.7682541.5060220.00
199427512.0192551.0061470.00
表6-13
LS//DependentVariableisY
Date:
3-26-2002/Time:
18:
33
SMPLrange:
1978-1994
Numberofobservations:
17
VARIABLECOEFFICIENTSTD.ERRORT-STAT.2-TAILSIG.
C-8.23394653.1901583-2.58104640.022
TK10.76048740.14278065.32626520.000
TL10.88281920.43367332.03567810.061
R-squared0.994921Meanofdependentvar9.471575
AdjustedR-squared0.994196S.D.ofdependentvar0.448329
S.E.ofregression0.034156Sumofsquaredresid0.016333
Durbin-Watsonstat0.682925F-statistic1371.279
Loglikelihood34.93402
(3)技术进步速度的测定
r=y-αk-βl
其中,r为技术进步速度,α、β为资本与劳动的产出弹性,y、k、l分别为产出、资本和劳动数量的增长速度。
genry11=(gdp-gdp(-1))/gdp(-1)
genrtk11=(tk-tk(-1))/tk(-1)
genrtl11=(tl-tl(-1))/tl(-1)
genra=c
(2)/(c
(2)+c(3))
genrb=c(3)/(c
(2)+c(3))
genrr=y11-a*tk11-b*tl11
showy11tk11tl11rab(见表6-14)
表6-14
obsy11tk11tl11rab
1978NANANANA0.4627790.537221
19790.0728710.0864460.0217170.0211990.4627790.537221
19800.0599720.0812910.0325660.0048570.4627790.537221
19810.0488160.0728250.032224-0.0021980.4627790.537221
19820.0894490.0685910.0359060.0384170.4627790.537221
19830.1011050.0707580.0251900.0548270.4627790.537221
19840.1453670.0769680.0379230.0893750.4627790.537221
19850.1195220.0924780.0347740.0580430.4627790.537221
19860.0814780.1003210.0282520.0198740.4627790.537221
19870.1063350.0990820.0292700.0447580.4627790.537221
19880.1032720.0951880.0293840.0434350.4627790.537221
19890.0394810.0892620.018313-0.0116660.4627790.537221
19900.0503450.0845720.025502-0.0024930.4627790.537221
19910.0800290.0779850.0285510.0286010.4627790.537221
19920.1359620.0936000.0183690.0827780.4627790.537221
19930.1349490.1220080.0132590.0713630.4627790.537221
19940.1181130.1212660.0207570.0508420.4627790.537221
经济增长取决于生产要素投入量的增加和生产技术的进步。
技术进步的定量分析主要包括两各方面的内容:
一是测算技术进步速度及其对经济增长的贡献,这是从纵向研究技术进步;
二是关于部门之间、企业之间技术进步水平的比较研究,这是从横向研究技术进步。
年技术进步速度,是一项反映在一定时期内技术进步快慢的综合指标。
此处,技术进步是广义的、希克斯中性的,是将资本与劳动数量增长之外的所有因素全部归入“技术进步”之中。
从表6-可以看出,年技术进步速度为r,不同年份的技术进步速度是不同的,在有的年份甚至为负增长,如1981年、1989年和1990年均为负增长,这与当时的经济运行状况是相吻合的。
这样计算出来的技术进步速度r也叫做综合要是生产率,或全要素生产率(TotalFactorProductivity,简称TFP),是西方经济学中流行的一个重要概念。
上述r的计算公式所测算的TFP是指扣除了资本投入和劳动投入以外其他所有能实现经济增长的因素贡献的总和,这个总和包括了技术进步、产业结构调整、规模经济、资源配置、政策法律、管理决策、教育进步、随机因素等等。
利用这种方法研究经济增长因素,有助于我们认识要素投入和综合要素生产率对经济增长的相对重要性,还能用于说明不同国家经济增长率差异的原因。
(4)技术进步贡献率和各要素贡献率
genrea=r/y11
genrek=a*(tk11/y11)
genrel=b*(tl11/y11)
showeaekel(见表6-15)
利用生产函数,可以分析计算技术进步和投入资本、劳动对经济增长的贡献率。
技术进步对增长的贡献率,是一项直接反映技术进步对经济增长影响的综合指标。
通过分析比较各类贡献率,可以发现经济增长的主要支撑因素,从而为优化资源配置的政策调整提供依据。
需要指出的是,利用同样的生产函数和同样的样本数据进行的应用分析,由于数据处理方法的不同,最终得到的各类指标的数据可能会有较大的差异。
表6-15
obseaekel
1978NANANA
19790.2909090.5489860.160105
19800.0809910.6272850.291724
1981-0.0450170.6903920.354625
19820.4294880.3548640.215648
19830.5422770.3238750.133849
19840.6148200.2450310.140150
19850.4856310.3580680.156301
19860.2439190.5698040.186277
19870.4209130.4312120.147875
19880.4205900.4265520.152858
1989-0.2954721.0462900.249182
1990-0.0495270.7773990.272128
19910.3573840.4509570.191659
19920.6088320.3185880.072580
19930.5288180.4184000.052782
19940.4304530.4751350.094412
6.2.2技术进步速度和要素贡献率的批处理操作方法简介
(1)加载文件
在TSP状态下,输入LOADA:
FILE6WG回车(假设上述以SAVE命令方式保存到A:
磁盘,文件名为FILE6WG)。
(2)编辑批处理稿文文件
如果稿文文件的文件名为SCHS,编辑内容如下:
输入EDITSCHS,回车。
输入批处理程序,屏幕显示(表6-16):
表6-16
Editfile=D:
\TSP\SCHS
1:
loada:
2:
genry=log(gdp)
3:
genrtk1=log(tk)
4:
genrtl1=log(tl)
5:
ls(p)yctk1tl1
6:
genra=c
(2)/(c
(2)+c(3))
7:
genrb=1-a
8:
genry11=(gdp-gdp(-1))/gdp(-1)
9:
genrtk11=(tk-tk(-1))/tk(-1)
10:
genrtl11=(tl-tl(-1))/tl(-1)
11:
genrr=y11-a*tk11-b*tl11
12:
showy11tk11tl11rab
13:
genrea=r/y11
14:
genrek=a*tk11/y11
15:
genrel=b*tl11/y11
16:
showeaekel
17:
genryy=(27512.01/6683)^(1/16)-1
18:
genrkk=(92551/23506)^(1/16)-1
19:
genrll=(61470/40152)^(1/16)-1
20:
genrrr=yy-a*kk-b*ll
21:
genreaa=rr/yy
22:
genrekk=a*kk/yy
23:
genrell=b*ll/yy
24:
showyykkllrr
25:
showeaaekkell
26:
.x
(3)运行并输出批处理结果
输入RUNXQHS2,回车,屏幕先后显示表6-13、表6-14、表6-15、表6-17和表6-18。
表6-17
YYKKLLRR
0.0924700.0894320.0269750.036591
表6-18
EAAEKKELL
0.3957090.4475760.156715
6.2.3CES生产函数
Y=A(δ1K-ρ+δ2L-ρ)-m/ρμ
将Ln(δ1K-ρ+δ2L-ρ)-m/ρ在ρ=0处展开台劳级数,取0阶、1阶和2阶项,代入上式得:
lnY=LnA+δ1mLnK+δ2mLnK-(1/2)ρmδ1δ2(Ln(K/L))2+ε
(1)一般操作方法
genrkl1=(log(tk/tl))^2
lsyctk1tl1kl1(见表6-19)
表6-19
51
C-22.8727979.8242829-2.32818990.037
TK10.20864160.37752460.55265690.590
TL12.77533981.27648502.17420480.049
KL10.55912030.35686091.56677370.141
R-squared0.995728Meanofdependentvar9.471575
AdjustedR-squared0.994742S.D.ofdependentvar0.448329
S.E.ofregression0.032509Sumofsquaredresid0.013739
Durbin-Watsonstat0.834193F-statistic1010.000
Loglikelihood36.40426
回归结果显示,TK1和KL1的回归系数不能通过t检验,可见,用该模型描述我国的生产活动并不理想。
设δ1+δ2=1,δ1=g,ρ=p,σ=q=1/(1+p)
genrm=c
(2)+c(3)
genrg=c
(2)/(c
(2)+c(3))
genrp=-2*c(4)/m*g*(1-g)
genrgg=1-g
genrq=1/(1+p)
showgggmpq(见表6-20)
计算结果显示,规模报酬参数m=2.983981>
1,说明我国的生产活动是规模报酬递增的。
要素替代弹性σ=q=1.024979,接近于1,说明用C-D生产函数描述我国的生产活动是合适的。
资本的分配系数为δ1=g=0.069921,劳动的分配系数为δ2=1-g=0.930079。
表6-20
gggmpq
0.0699210.9300792.983981-0.0243701.024979
(2)批处理操作方法
如果稿文文件的文件名为CES,编辑内容如下:
输入EDITCES,回车。
输入批处理程序,屏幕显示(表6-21):
表6-21
\TSP\CES
genrk=log(tk)
genrl=log(tl)
genrkl=(log(tk/tl))^2
lsycklkl
genrm=c
(2)+c(3)
genrg=c
(2)/(c
(2)+c(3))
genrgg=1-g
genrp=-2*c(4)/m*g*gg
genrq=1/(1+p)
showgggmpq
.x
输入RUNCES,回车,得表6-22。
表6-22
obsGGGMPQ
19780.0699210.9300792.983981-0.0243701.024979
…………………………
19940.0699210.9300792.983981-0.0243701.024979
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- 62 生产函数及其应用 生产 函数 及其 应用
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