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影响西藏经济增长的因素分析
影响西藏经济增长的因素分析
西藏民族学院代敏华、卢俊、王成
摘 要:
本文分别从投入产出的角度和国民收入核算的角度对影响西藏经济增长的因素进行了分析。
从投入产出的角度,本文借助《西藏统计年鉴》的数据(数据范围为1985—2009年),通过时间序列的自相关性的去除,建立了西藏产出GDP关于物质资本、人力资本、劳动力投入和技术进步的C-D生产函数,得出的主要结论是西藏经济的增长总体上仍是资本和劳动力高投入、高消耗的外延式粗放型增长方式,增长质量不高,为此西藏要想大力促进经济的增长,需要从树立科学的发展观、重视人力资本投资以提高劳动者素质、以及进行制度创新等方面进行努力。
从国民经济核算的角度,本文通过《西藏统计年鉴2010》的数据(数据范围为1981—2009年),并借助主成分回归的方法去除数据的多重共线性,建立了西藏GDP关于消费、投资和出口的计量经济模型,得出的主要结论为:
消费在影响西藏GDP的这三个因素中对GDP的刺激作用最强,投资其次,净出口最弱。
为此,要想保持西藏经济持续稳定的增长,西藏政府应进一步制定合理的消费政策、优化消费结构,加大投资力度,并优化商品出口的结构,大力培养新的出口增长点,提高出口对经济增长的贡献率。
关键词:
经济增长;C-D生产函数;投入;产出;国民收入核算
1.引言:
问题的提出1
2.从投入产出的角度分析1
2.1指标的选择与数据说明1
2.2模型理论形式的构建3
2.3模型的求解及检验3
2.3.1模型的普通最小二乘估计与检验3
2.3.2模型序列相关性的去除5
2.4对模型结果的分析6
3.从国民收入核算的角度分析6
3.1指标的选择与数据的描述6
3.2模型理论形式的构建8
3.3模型的求解及检验9
3.3.1模型的普通最小二乘估计与检验9
3.3.2多重共线性的检验9
3.3.3模型的主成分回归10
3.3.4模型诊断11
3.4对模型结果的分析12
4.结论与启示12
参考文献15
附录:
文中模型建立所用到R统计软件代码16
1.引言:
问题的提出
繁荣经济是提高人民生活水平的首要任务。
对西藏来说,长期以来由于地理位置、交通条件等诸多因素的限制,西藏的经济实力和增长水平与我国其它省份相比还有一定差距,经济增长比较缓慢。
因此,寻找出制约西藏经济增长的关键因素,增加人民收入是一项重要的工作。
在新时期促进西藏经济增长,是深化改革、完善与市场经济体制相适应的经济体制的关键,是推进小康建设的必经之路。
为了实现全面建设小康社会的目标,必须促进西藏经济增长。
本文以1981~2009年的时间序列数据为依据,利用定量研究方法,从投入产出的角度和国民收入核算的角度,对西藏经济增长的基本情况进行分析与评价,力图在这些数据中找出西藏经济增长的主要影响因素,并提出相应的促进西藏经济增长的政策建议。
2.从投入产出的角度分析
2.1指标的选择与数据说明
从投入产出的角度分析西藏经济增长的影响因素,需要产出和投入两个方面的数据,在本文中,选择西藏地区生产总值(GDP)来衡量经济的产出,其增长反映西藏经济的增长状况。
而从理论上讲,推动西藏经济增长的主要投入应包括以下三个方面:
(1)资本投入。
资本投入对经济增长的贡献是毋庸置疑的,无论是发达地区还是欠发达地区,资本对当地经济的增长和发展的作用是巨大的。
对于欠发达的地区和国家而言,资本的缺乏是阻碍经济增长的一个重要因素。
本文的资本采用新经济增长理论的观点把资本分为物质资本和人力资本进行研究。
物质资本主要是指基础建设、更新改造和房地产投资。
在本文的模型中,为简化计算,用年度全社会固定资产投资总额来计量物质资本投入。
人力资本是指劳动者身上的技能、知识、素质、学习能力和信息加工能力
的总和,是影响一个地区经济增长速度的重要因素。
为简化计算,本文用文教卫生事业费来计量人力资本的总投入。
(2)劳动力的投入。
从经济增长理论诞生起,经济学家们都把劳动力因素作为经济增长源动力之一,随着高新技术的发展,当前社会劳动力的投入对经济增长的影响越来越小了。
但是在经济增长过程中劳动力又是经济增长中不可或缺的部分。
在本文中我们所采用的劳动力
投入是三次产业的从业人员数。
(3)技术进步。
技术进步是使经济得以持续增长的内在动力。
随着经济的发展,现实财富的创造主要取决于科学技术在生产上的应用。
在新古典模型中,技术进步对经济增长的影响通常利用生产函数余值,即所谓“索洛余值”来反映。
以上产出和投入指标的数据均来源于《西藏统计年鉴2010》,数据的范围为1981年至2009年,如表2-1:
表2-11985-2009年西藏地区生产总值及相关因素的数据
年份
地区生产总值GDP(亿元)
固定资产投资(万元)
文教卫生事业费(万元)
三次产业从业人员数(万人)
1985
17.76
74940
16525
105.72
1986
16.93
53492
19444
107.37
1987
17.71
53000
23064
107.77
1988
20.25
58087
25002
107.24
1989
21.86
66942
26668
107.56
1990
27.70
76105
28076
107.88
1991
30.53
105665
30002
109.73
1992
33.29
133297
32637
110.92
1993
37.42
181458
39829
112.35
1994
45.99
211718
60067
114.34
1995
56.11
369492
59440
115.09
1996
64.98
303605
86153
117.7
1997
77.24
345495
78837
120.47
1998
91.5
427457
93499
120.22
1999
105.98
566030
112467
123.91
2000
117.8
665044
122233
124.18
2001
139.16
857725
151273
126.33
2002
162.04
1089868
168824
130.20
2003
185.09
1386165
219362
132.81
2004
220.34
1684361
250344
137.32
2005
248.80
1961916
312830
143.60
2006
290.76
2323503
329395
148.20
2007
341.43
2711811
335699
158.15
2008
394.85
3099304
470800
163.50
2009
441.36
3794158
610441
169.07
数据来源:
《西藏统计年鉴2010》、《西藏统计年鉴2007》
注:
表中2007,2008,2009年的文教卫生费为教育经费。
2.2模型理论形式的构建
根据柯布—道格拉斯生产函数(C—D生产函数)理论,可以设
(2.2.1)
其中t为时间序号;Y代表产出(即GDP);K代表资本投入;L代表劳动力投入;
为技术因子,
取决于技术情况;A表示除资本、劳动力和技术以外的经济增长的影响要素;u代表随机误差项。
将(2.2.1)取自然对数,得到:
(2.2.2)
在C—D生产函数的基础上,结合上文对影响西藏经济增长的投入要素所做的定性分析,将资本分为物质资本和人力资本两个单独的方面来考虑,可以建立如下西藏经济增长的理论模型:
(2.2.3)
此处K代表物质资本投入,L代表人力资本投入,回归系数
,
和
分别代表产出对物质资本、人力资本和劳动力投入的弹性。
2.3模型的求解及检验
2.3.1模型的普通最小二乘估计与检验
为了得到以上理论模型的具体形式,需对相应的回归系数进行估计,以表2-1给出的数据为样本,利用R统计软件这一工具对样本数据进行OLS估计,得到以下回归方程:
(2.3.1)
系数标准差(1.2854)(0.0169)(0..0620)(0.1143)(0.2960)
t检验值:
(-2.232)(4.362)(4.159)(0.934)(1.208)
标准误S.E=0.05482;判定系数
0.9978;调整的判定系数
0.9974;自由度df=20;F检验值2297。
从估计的结果看,模型调整的判定系数接近于1,表明模型拟合程度很高;F检验值2297明显大于临界值
,所以方程整体显著(显著性水平为0.05);但由于t临界值
,大于
及
的回归系数t检验值,表明其回归系数的t检验没有通过。
考虑到模型采用的是时间序列数据,造成
及
的回归系数t检验不显著的原因很有可能是模型存在自相关性所导致的,为了确定这一点,通过R软件作出了模型的残差时序图和相邻残差的散点图(如图2-1、图2-2)。
图2-1残差时序图图2-2相邻残差散点图
通过图2-1可以看出,当某个残差为正或负,会带动后面多期残差符号与之相同,表明模型存在正自相关性,这一点也可以通过图2-2中的散点大部分落在一、三象限而得到印证。
为判断模型序列相关性的阶数,下面利用拉格朗日乘数检验进一步对模型进行检验。
设模型存在二阶自相关性,其形式为
(2.3.2)
其中
和
分别为一阶和二阶自相关系数,
为该形式的随机误差项,它满足无自相关性的假定。
将模型(2.3.1)的残差项
的数据作为
的样本代入(2.3.2)进行回归,其结果如下:
(2.3.3)
该模型的判定系数
,由于
(2.3.4)
根据拉格朗日乘数检验可知,模型(2.3.1)不存在二阶自相关性,即只存在一节自相关性,其形式设为:
(2.3.5)
2.3.2模型序列相关性的去除
为去除模型的自相关性,可以利用广义差分法,令
,
(2.3.6)
,
(2.3.7)
则理论模型(2.2.3)可以转换为:
(2.3.8)
其中
。
由于
满足无自相关性的假定,因此可以通过对此模型进行估计,来得到模型(2.2.3)的回归系数。
而要对模型(2.3.6)进行估计,首先应将自相关系数
确定出来,这可以通过模型(2.3.1)的DW值来确定。
通过R统计软件,可以得到模型(2.3.1)的DW值为0.9571,因此
(2.3.9)
将(2.3.9)的结果代入(2.3.6)和(2.3.7)便可得到模型(2.3.8)各变量的样本数据,对这些数据进行回归,得到如下结果:
(2.3.10)
该模型的t检验值分别为-4.304,3.241,6.929,4.379,6.062;F检验值894.5;判定系数
,调整的判定系数为
,标准误S.E=0.06177。
通过上述结果不难看出,上述模型的各项检验均通过,并且模型的拟合优度很高,因此模型(2.3.10)估计的结果比较准确。
由此可得:
,
,
,
,
再结合
的值,可以得到
由此可见,理论模型(2.2.3)的具体形式应为
(2.3.11)
2.4对模型结果的分析
根据方程(2.3.11),我们不难得出以下结论:
(1)西藏GDP对劳动力和物质资本的弹性系数比较高,分别为0.3575和0.2579,表明西藏GDP的增长对物质资本和劳动力增长的依赖程度很高。
而另一方面,西藏经济增长的技术因子为0.0536,比较低,表明西藏目前的技术水平对西藏经济增长的促进作用不强。
这些都充分说明西藏经济增长总体上仍是资本和劳动力高投入、高消耗的外延式粗放型增长方式,增长质量不高。
(2)人力资本对经济增长的贡献程度相对较低(弹性系数为0.1067),可能的原因是西藏人力资本存量基数比较低,而每年文教卫生事业费占同期财政支出的比重不高所导致;另一方面也可能是与本文研究所使用的数据(西藏财政预算内文教卫生事业费)的准确性和代表性有关,这也是我们以后需要研究和加以解释的问题。
3.从国民收入核算的角度分析
3.1指标的选择与数据的描述
宏观经济学大师凯恩斯在简化的三部门模型里面,将GDP的来源分为三个部分:
消费、投资和出口,仅将这三个部分内生化,而将其它影响因素归为外生因素。
因此,本文下面将从国民收入核算的角度,讨论以上三个因素对经济增长的影响程度,为此,我们用
西藏人均消费CS代表消费、固定资产投资I代表投资、净出口总额NX代表出口,以这三个变量为解释变量,以GDP为被解释变量来建立相应的计量经济模型,以说明各个因素的发展对经济增长的综合贡献程度。
所用到的有关数据均来源于《西藏统计年鉴》,数据范围为1981年至2009年,见表3-1:
表3-1西藏地区生产总值、人均消费、固定资产投资及净出口总额
年份
地区生产总值GDP(单位:
亿元)
人均消费CS(单位:
元/人)
固定资产投资I(单位:
万元)
净出口总额NX(单位:
万元)
1981
10.4
301
12172
3179
1982
10.21
319
15558
2049
1983
10.29
293
19875
3202
1984
13.68
359
47879
3257
1985
17.76
422
74940
5422
1986
16.93
438
53492
4119
1987
17.71
499
53000
9160
1988
20.25
543
58087
8219
1989
21.86
647
66942
14481
1990
27.7
735
76105
14267
1991
30.53
839
105665
18460
1992
33.29
903
133297
34891
1993
37.42
931
181458
89305
1994
45.99
1110
211718
266887
1995
56.11
1202
369492
53726
1996
64.98
1312
303605
84764
1997
77.24
1471
345495
97954
1998
91.5
1551
427457
93576
1999
105.98
1669
566030
146140
2000
117.8
1823
665044
113352
2001
139.16
1939
857725
78416
2002
162.04
2725
1089868
107775
2003
185.09
2825
1386165
133271
2004
220.34
2950
1684361
184876
2005
251.21
3019
1961916
166366
2006
291.01
2990
2323503
256152
2007
342.19
3215
2711811
287422
2008
395.91
3504
3099304
531798
2009
441.36
4060
3794158
274507
数据来源:
《西藏统计年鉴2010》
3.2模型理论形式的构建
为了说明各影响因素对西藏经济增长的具体影响程度,哪些因素为关键因素,借助计量经济学的手段来进行分析。
由于数据的自然对数变换,一方面不改变原来变量之间的协整关系,并能使其趋势线性化,消除时间序列中存在的异方差现象,另一方面,通过所建立的对数模型,可以很方便地找出各影响因素对GDP增长的影响程度。
因此,可以考虑将各变量取对数,以研究各变量对数之间的线性关系。
为了验证以上思路的可行性,通过R统计软件描述各影响因素对数数值与GDP对数值之间的散点图,如图4-1:
图3-1各因素对数值与GDP对数值的散点图
从上面的散点图可以看出,影响因素的对数值与各影响因素的对数值之间均大致呈线性关系,因此建立GDP与各因素之间的对数线性模型的思路是可行的。
所以要对所建立的计量模型的理论形式可以设为:
(3.2.1)
其中,
为随机误差项。
回归系数为模型中被解释变量对相应的解释变量的弹性。
该方程与柯布—道格拉斯(C-D)生产函数的对数形式是一致的。
该模型的一个优点是模型中的回归系数为被解释变量对相应的解释变量的弹性。
因此,若知道上述模型中的回归系数,便可以知道各产业发展对经济增长的推动程度。
3.3模型的求解及检验
3.3.1模型的普通最小二乘估计与检验
为了得到以上理论模型的具体形式,需对相应的回归系数进行估计。
以表3-1给出的数据为样本,利用R统计软件这一工具对样本数据进行OLS估计,得到以下回归方程:
(3.3.1)
系数标准差(Se)(0.28298)(0.20668)(0.08973)(0.04512)
t检验值:
(-19.633)(3.805)(4.256)(1.377)
标准误差S.E=0.13;判定系数
0.9896;调整的判定系数
0.9884;自由度df=25;F检验值796.2。
从估计的结果看,净出口额的对数值的回归系数为负(t检验也没通过),与其经济意义不相符,这可能是由于人均消费、固定资产投资及净出口总额之间存在着相互制约的关系,即模型存在着严重的多重共线性所导致的,因此,有必要对模型的多重共线性进行检验。
3.3.2多重共线性的检验
模型之所以多重共线性,其主要原因是各经济变量之间存在着相互制约的关系,变量之间的相关性越强,模型的多重共线性越严重。
因此,为检验模型是否存在严重的多重共线性,可以考察以上经济变量之间的相关系数,见表3-2。
表3-2消费、投资与净出口之间的相关系数表
相关系数变量
变量
lnCS
lnI
lnNX
lnCS
1.0000000
0.9866790
0.9453699
lnI
0.9866790
1.0000000
0.9283526
lnNX
0.9453699
0.9283526
1.0000000
通过表3-2可以发现,模型中选择的解释变量之间的相关系数均比较高,均在0.9以上,存在着高度相关,这证实了上面的模型确实存在严重的多重共线性。
为此,必须对模型的多重共线性进行修正,才能对模型进行估计。
3.3.3模型的主成分回归
消除模型的多重共线性的方法很多,我们选择近年来应用得比较成功的主成分分析法。
主成分分析法是将多个指标
…,
化为少数几个不相关的综合指标
,
,…,
的一种统计分析方法。
这几个综合指标称为
…,
的主成分,它们能够反映原始变量的绝大部分信息。
称主成分总方差中第
个主成分
的方差所占的比例为
的贡献率,第一主成分
的贡献率最大,表明它解释原始变量
…,
的能力最强,而
,
,…,
的解释能力依次递减。
主成分分析的目的是为了寻找原始变量最主要的影响因素,因此一般不会使用所有
个主成分,忽略哪些贡献率很小,或者说是方差很小的主成分,将不会给总方差带来大的影响。
称前
个主成分之和为主成分
,…,
的累计贡献率,它表明
,…,
解释
,
,…,
的能力。
相对于
,通常取较小的
,使得累计贡献率达到一个很高的百分比,此时,
,…,
可用来代替
,
,…,
,而损失的信息却不多。
对于上面的模型,利用R统计软件得消费对数值
、投资的对数值
、净出口对数值
的各主成分的标准差和贡献率如下表:
表3-3各主成分的贡献率
标准差
1.7050354
0.28459174
0.10891226
贡献率
0.9690486
0.2699749
0.00395396
累计贡献率
0.9690486
0.99604604
1.00000000
进一步,各主成分与原始变量之间的关系为:
(3.3.2)
其中CS*、I*、NX*分别是变量CS、I、NX的对数值的标准化变量。
从表3-3可以看出,第一主成分的贡献率已达到96%以上,已包含原始变量的绝大部分信息,因此作被解释变量关于第一主成分的回归,得到:
(3.3.3)
系数标准差(Se)(0.03997)(0.02344)
t检验值:
(102.00)(29.21)
标准误差S.E=0.2152;判定系数
0.9693;调整的判定系数
0.9682;自由度df=27;F检验值853。
回归系数的
检验值分别为133.88,-11.98,其绝对值均大于
,回归系数明显显著。
而
,
,判定系数很高,表明模型对被解释变量的解释程度很高;
,回归方程也明显显著。
上面方程(3.3.3)得到的是被解释变量
与主成分的关系,但应用起来不方便,还是希望得到被解释变量
与原变量之间的关系。
这可以通过主成分
与原始变量之间的关系(3.3.2),将(3.3.3)式转换为被解释变量关于原始变量之间的回归如下:
(3.3.4)
3.3.4模型诊断
在上面建立的模型中,我们在对回归系数进行OLS估计时,对随机误差项实际上是做了独立性、等方差性和正态性的假设。
但在实际情况中是不是满足这些假定,还需要讨论。
下面通过模型的残差图对建立的模型进行诊断。
通过R统计软件作出上述模型的标准化残差图如下
图3-2模型的残差图
当残差服从正态分布的假设成立时,标准化残差应该近似服从标准正态分布。
根据正态分布的性质,若随机变量
,则有:
也就是说,对于标准化残差,应该有95%的样本点落在区间
中。
另外可以证明,拟合值
与残差
相互独立,因而与标准化残差
,
,…,
也独立。
所以标准化残差中的点
大致应该落在宽度为4的水平带
的区域内,且不呈任何趋势。
从图4-7可以看出,残差的大小与回归值的大小
没有任何关系,模型的标准化残差不呈现任何趋势,并且基本上所有点都落在宽度为4的水平带
中,这说明上面建立的模型是合适的。
3.4对模型结果的分析
通过模型(3.3.4),可以得出:
(1)西藏GDP中消费对GDP总发展的影响力最大、促进作用最强,其弹性系数为0.477,这意味着,消费每提高一个百分点,GDP总产值将会提高0.477个百分点以上。
因此,西藏居民消费水平的提高将会很好地发挥增进GDP的效果。
(2)西藏GDP与固定资产投资之间显著的线性相关,相应的弹性系数0.334,这说明固定资产投资对GDP的刺激作用虽然不如消费因素那么强,但也很明显。
这一结论意味着加大财政力度,增大固定资产投资也会取得GDP更高的增长程度,对于各级政府而言如何动员包括国家投资在内的各种固定资产投资对于促进西藏发展是至关重要的。
(3)西藏GDP与净出口总额之间的弹性系数为0.233,在三个因素中虽然最小,对西藏GDP的促进作用不是很强。
这可能是西藏出口商品主要是技术含量不高,附加值比较低的商品,并且主要集中在初级产品上的原因。
4.结论与启示
本文从投入产出和国民经济核算两个方面分析了影响西藏经济增
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