人才资本对经济增长贡献率的分析

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1、人才资本对经济增长贡献率的分析  摘要:本文以柯布—道格拉斯生产函数为基础,运用最小二乘法进行回归估计资本产出弹性系数α值和人才资本产出弹性系数β值及基础人力资本产出弹性,并运用Eviews6软件进行回归,得出金华市1991--2011年的物质资本投入和人力资本投入对经济增长的贡献率,并进行实证分析。可以得出结论:金华的经济增长主要还是依靠物质资本投入,不过从趋势来看,人才对经济增长的贡献作用越来越强。  关键词:C-D函数;物质资本贡献率;人力资本贡献率;回归分析;经济增长  经济学研究表明,经济增长不仅依靠物质资本的投入,还依懒于人力资本,

2、并受到技术进步以及政策、体制机制等多种外部因素的影响。伴随着知识经济的到来和经济全球一体化的竞争,世界经济体系发生了巨大变化,经济增长的动力机制转变、各国竞争战略重点转移、科学技术突飞猛进等。进入21世纪以后,经济全球化影响越来越显著,而人力特别是人才资本已成为知识经济时代经济增长的真正源泉,这一观念使人才的重要性上升到前所未有的高度,已成为越来越多人的共识。  本文试图以金华地区为例,通过经济增长理论和计量经济学模型来分析专业技术人员在经济发展中的现状,并在论述金华经济技术发展优势和存在的主要问题基础上,提出促进地方经济发展的若干对策,以期对

3、金华助推赶超发展有一定的现实意义。  一、模型的设定  物质资本投入和人力资本投入一直是经济增长的两大要素。本文将在柯布—道格拉斯生产函数的基础上,借鉴丹尼森和麦迪逊的人力资本投资对经济增长贡献测算方法,构建人力资本投入的生产函数计算金华(1991~2011年)人力资本对经济增长的贡献率,并将结果与同省城市进行比较分析。在目前,估计人力资本对经济增长的贡献的一种主要方法是投资收益分析法。投资收益分析法通过测算教育投入的产出弹性来度量教育对经济增长的贡献,主要有以下三种回归分析:简单的回归分析、基于CD生产函数的分析、基于菲德模型的回归分析。本文

4、采用教育投资收益方法进行基于CD生产函数的实证分析。  柯布-道格拉斯生产函数最初是美国数学家柯布(C.W.Cobb)和经济学家道格拉斯(P.H.Douglas)共同探讨投入和产出的关系时创造的生产函数,是在生产函数的一般形式上作了改进,引入了技术资源这一因素,认为在技术经济条件不变的情况下,产出与投入的劳动力及资本的关系可以表示为:  在柯布-道格拉斯生产函数中,我们把劳动力分为人才与基础人力,人才包括高,中,初级专门人员,其它的则归为基础人力的范畴。故相应的C-D生产函数应为:  式中Y是工业总产值,At是综合技术水平,L是投入的劳动力数(

5、单位是万人或人),K是投入的物质资本,等于固定资产与流动资产的总和(单位是万元),是基础人力资本,H1是人才资本存量,α、β、γ分别是资本、基础人力和人才对产出的弹性。  为了能够利用样本数据对该生产函数进行回归分析,本模型采用Kementa的直接估计方法,得到线性回归方程,并推算出物质资本和人力资本对经济增长的贡献率(其中人力资本的贡献率包括人力资本数量的贡献率以及人力资本质量的贡献率)。具体步骤如下:(1)对上式两边取自然对数,得:LnY=LnA+αLnK+βLnH1+γLnH2。(2)利用样本数据,通过线性回归法,估算出相应的系数α、β、

6、γ及常数项LnA。(3)根据以下公式计算出各要素贡献率及综合要素贡献率。要素贡献率=要素增长率×要素的产出弹性/GDP增长率。  综合要素生产率=100-ε各要素贡献率  二、变量及数据的选取  确定了研究模型及分析方法后,就涉及到指标的选择及数据处理问题。本研究主要涉及四项指标:产出、资本存量、人才资本存量,基础人力资本存量。  1)产出(经济增长)。对于产出的度量,本文使用按1991年可比价格指数计算的金华GDP进行计量。GDP数据不仅易于获得,并且可以反映地区的经济规模,因此国内相关研究通常都选取这一指标。金华1991-2011年的GDP

7、数据可以通过2012年《金华统计年鉴》获得,其中2012年《金华统计年鉴》提供了2011年及之前的历史数据。物质资本存量。物质资本包括固定资本和流动资本。对于固定资本,用1991年不变价格表示的固定资本形成存量净额度量;对于流动资本,用以1991年不变价格计算的存货增加衡量;固定资本形成存量净额与存货增加的和即为物质资本存量。在我国,物质资本存量没有现成的时序数据,只能根据相关指标进行估算。最常用的估算方法是Goldsmith(1951)提出的永续盘存法。利用该方法,选取某一存量数据较为完整的年份为基础,根据各期的新增投资和各类资产的折旧率向前

8、或者向后递推得到整个考察期的资本存量。本文通过估算用1991年前金华市资产原价作基期物质资本存量。固定资本投资采用1991-2011年金华市全社会固定

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