对江苏省改革开放以来经济增长的贡献因素分析

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1、对江苏省改革开放以来经济增长的贡献因素分析　　【摘要】本文拟通过逐步回归的实证方法分析江苏省改革开放以来经济增长的驱动因素。在线性回归的过程中，采用变量筛选法，剔除统计不显著的变量，最终发现资本因素以及非国有资产产值两个因素显著影响江苏省GDP增长，且它们都与GDP成正相关关系。而包括劳动、技术进步、进出口额、FDI等因素并不显著影响江苏省GDP的增长。　　【关键词】江苏省GDP变量筛选资本FDI　　一、模型设定　　（一）变量选取　　本文研究的是改革开放以来江苏省的GDP影响因素，所以在此我们选择全省产出Y为因变量。因为本文采用线性回归模型，又考虑到经典的柯布-道格拉斯生产函数形式，我们一律

2、选取变量的对数形式进入模型。　　对于解释变量的选取，本文考虑了诸多因素。根据经典模型，我们引入资本与劳动作为解释变量，因为在经典的生产函数中，资本与劳动一直都是核心解释变量。接着我们引入了人力资本变量解释产出的变化。随着社会的发展，人均受教育水平逐渐提高，经验认为这会导致生产效率的提高，进而引起GDP的增长。不难发现，我国高速的经济增长一直相伴着我国进出口的逐年提升，所以我们也尝试将进出口额作为解释变量引入模型。另外，我国经济的发展一直伴随着市场化水平的提高，衡量市场化水平的指标可以用非国有企业的工业产值来替代，进而考虑引进非国有企业产值的解释变量。最后，我们还考虑了外国直接投资的影响。通常

3、认为，我国的现代化进程起点比较低，外国资本的进入会带来技术的外溢，促进我国技术的进步，进而为我国的经济增长做出贡献，另一方面，外资的进入会带来先进的管理理念，促进生产效率的提高，进而促进经济增长。当然，随着时间的变化，全要素生产率可能会有提高的过程，所以我们在模型中加入了时间因素。　　综上所述，本文共考虑了以下解释变量：　　（二）数据来源　　本文所涉及的均为年度数据，时间跨度为1978—2009年，共32期。除了1978—1984年的外商直接投资为0外，其他均为正值。因此在考虑外商直接投资（F）的影响时，我们只考虑1985—2009年的数据。本文所用数据均来自中国统计年鉴，产出、资本、贸易、

4、非国有产出值、外商投资单位均为亿元，这些数据均以1990年的价格进行了平减，剔除了通胀因素。劳动力人数单位为万人，人均受教育水平单位为年。将所有涉及数据进行对数化，然后进行回归分析。　　（三）模型分析　　（2）　　从模型（2）可以看出，初设的解释变量有7个，1个常数项，1个残差项。运用Eviews软件进行回归，结果如表1：　　由表一可知，模型的拟合优度较好，F值也很大。、、的回归系数为负，尤其是的系数为负，这与我们通常所认为的值为正值相悖，因为一般理解代表劳动的产出弹性，通常为正值。并且该模型回归所得的、、所得回归系数并不显著。根据变量筛选原则，我们需要对部分变量进行剔除，以期获得更好的回归

5、结果。易见的回归系数最不显著，因此我们首先剔除变量lnF，并对剩余的6个变量进行回归，结果如表2。　　剔除外商直接投资变量后，剩余回归系数变化不大，拟合优度也没有变化，但F值变大，说明在剔除该变量后模型的回归效果得到了改善。但此时、的回归结果仍不显著，同理，这次我们考虑剔除变量lnL，回归结果如表3。　　此时模型的拟合优度几乎不变，但F值进一步增大，说明模型的回归效果得到了进一步的改善。此时，仍然不显著，进一步考虑剔除变量lnT，并得到回归结果，如表4。　　最后，我们尝试剔除时间t变量，因为时间在该模型下也没有很好的显著性，回归结果如表5。　　二、结果分析及讨论　　在层层筛选变量的过程中我们

6、发现，被删除的变量依次是外商直接投资、劳动、进出口值、时间。在逐步筛选的过程中，模型的拟合效果的到了改善。但是也存在几点疑问，本文针对以下疑问也给出相应解释：　　1.关于劳动的剔除。我们一般认为，劳动是生产函数中最重要的两个变量之一，另外一个是资本。但是我们在本文中劳动的回归系数并不显著。可以发现，改革开放以来江苏省的GDP有明显的增长趋势，但就业人数未见明显的增加。或许可以这样理解，劳动固然是社会生产的核心要素，但在江苏省这三十多年的发展中，劳动一直是充分供给且波动不大的。真正制约或者说是推动经济增长的主要是资本的积累而非劳动的增长，也就是说资本才是改革开放以来经济增长的限制因素。　　2.

7、关于时间变量的剔除。在此处，我们之所以引入时间变量，是因为我们考虑了改革开放以来伴随经济发展的技术进步。但本文的时间回归系数却不显著，意味着这段时间的经济发展过程中技术进步并不是主要的推动力量。　　3.关于人均受教育水平的回归系数为负。这与我们预想的正回归系数相悖，但也找不到合理的解释。希望能在进一步的研究中发现原因了。　　4.关于非国有产值进入最终的回归模型。这可以说明在我国经济增长过程中非国有企业发挥的巨