基于“索洛余值法”测算湖北tfp贡献率的实证分析

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1、基于“索洛余值法”测算湖北TFP贡献率的实证分析摘要：在当前市场体制下，推动经济增长的主要力量逐渐由资本、劳动等物质要素转向以技术为代表的综合要素生产率（TFP）因素，资本与劳动之外的综合生产要素对经济增长的贡献率已成为判定区域经济增长模式的主要指标之一，特别是中国已经迎来刘易斯拐点（Leon）于1965年提出的，其基本思想是：利用多项式减少模型中的参数，然后用最小二乘法估计参数，再根据多项式参数和原函数参数之间的对应关系计算出原函数参数值。　　本文通过测算与比较，确定分布滞后模型的滞后期为3，最高阶数为2。从而得出方程：　　Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+β2Xt-2+β3Xt-3

2、+ut　　βi=θ0+θ1i+θ2i2，i=0，1，2，3。　　此式称为阿尔蒙多项式变换。则模型可以变成　　Yt=α+θ0Z0t+θ1Z1t+θ2Z2t+μt　　计算出θ0，θ1，θ2的估计值后，可利用以下等式：　　0=0、1=0+1+2、2=0+21+42、3=0+41+92　　通过上述变换，减少了解释变量个数，并从中计算出参数α，β0，β1，β2的估计值。　　二、综合要素对湖北省经济增长贡献率的测算　　（一）变量选择　　对综合要素贡献率测算涉及产出量Y、资本投入量K和劳动力投入量L。　　1．产出量Y。本文采用湖北省GDP作为产出量。利用湖北地区生产总值指数将所有年份的产出量换算为1

3、990年为基准的实际GDP。　　2．资本投入量K。本文以每年的全社会固定资产投资额作为资本投入量。用1990年为基期的固定资产投资指数将历年固定资产投资额转化为不变价格进行计算。　　3．劳动投入量L。本文采用历年年末从业人员数作为劳动投入量。　　（二）参数估计　　利用《湖北省统计年鉴》相关数据，将1990—2009年湖北省地区生产总值、固定资产投资和年末从业人员作样本数据，选用Eviews6.0建立湖北省综合要素贡献率参数估计的模型程序，对模型进行参数估计并检验，如下：　　LSLnYTLnKLnLPDL（LnK，3，2）AR（1）　　其中，LnY、LnK、LnL分别表示产出量、资本投入

4、量、劳动投入量的自然对数，表示为某一变量变动引起其他变量变化的弹性，T为时间序列。AR（1）表示1阶自回归模型。PDL（LnK，3，2）表示对LnK进行多项式分布滞后变换，滞后期为3，多项式次数为2。　　根据表1模型计算结果，得到湖北省综合要素贡献率长期均衡模型，如下所示：　　LnY=0.0736T+1.5136LnK+0.6973LnL　　t=（5.458）（1.014）（10.79）　　R2=0.996，F=37.611，DW=2.06　　（三）对模型和数据的检验　　作为统计分析的重要组成部分，模型的检验是判断方程性能和经济意义解释力的重要手段，此处主要进行拟合优度检验、自相关性检

5、验、异方差性检验和平稳性检验。　　1．判定系数检验。从R2来看，其值高达0.996，说明变量对结果的解释程度很高，显著性上通过了假设检验。　　2．自相关性检验。观察到DW值为2.064，不能拒绝不存在自相关的原假设，故认为变量不存在自相关性。　　3．异方差性检验。本文采用White检验，得到显著性P值为0.0826，即在10%的显著性内，并不能拒绝存在异方差的假设，因此可认为不存在明显异方差。　　4.平稳性检验。在时间序列计量经济模型中，为了避免非平稳和非协整问题，我们要对数据进行平稳性ADF检验。结果（见表2）。　　从对模型和数据的各种检验结果可以看出，模型整体表现出了良好的适应性，

6、可以据此对其进行经济解释和分析。　　（四）湖北省综合要素生产率测算结论　　根据改进后的模型测算出了1990—2009年湖北省资本、劳动和其他综合要素对经济增长的贡献率（如表3所示）。　　三、对结论的分析和相关政策建议　　（一）回归方程的分析和解释　　1.资本的产出弹性（α）较高，达到1.5136，这说明在经济发展的过程中资本要素比较稀缺，投资需求程度较高。　2.劳动的产出弹性（β）也较高，达到0.6973，这说明经济发展过程中劳动要素也较为稀缺，特别是一些高素质劳动者的缺乏，成为湖北省经济发展的“瓶颈”。　　3.α+β=2.2109，说明湖北省存在着较为明显的规模经济效应，发展潜力也较

7、大。　　4．TFP平均增长率（r）仅仅为7.36%，说明湖北省的综合要素发展水平较低，与相邻省份及全国都有不小的差距。　　5．TFP平均贡献率（EA）也只有20.38%，说明目前的增长基本是靠大量的资本和劳动要素的投入，特别是资本的投入来实现的，属于明显的粗放型经济增长方式，综合要素的优势并没有充分发挥。　　（二）提高综合要素生产率的相关政策建议　　1.重视技术进步在经济增长中所起的作用。在现代经济中，技术进步发挥着日益重要的作用。一方面，它提