土地要素对中国经济增长贡献研究

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1、第10卷第1期中国地质大学学报(社会科学版)Vol110No112010年1月JournalofChinaUniversityofGeosciences(SocialSciencesEdition)Jan.2010土地要素对中国经济增长贡献研究3李名峰(华中师范大学经济管理学院,湖北武汉430079)摘要:现阶段土地要素对我国经济增长贡献显著。本文构建了包含土地要素的超越对数生产函数模型,运用岭回归方法,实证研究了土地要素对于经济增长的影响。研究结果表明1997—2008年间,土地要素对我国经济增长的贡献率达到了20%~30%。本文认为随着我国城市化和工业化的逐

2、步实现,年新增建设用地将不断减少,土地要素对于经济增长的贡献率也将逐渐降低。关键词:经济增长;土地要素;超越对数生产函数;岭回归中图分类号:F32111文献标识码:A文章编号:167120169(2010)0120060205地要素对全国及地方经济增长有明显贡献。但是这一、引言些研究存在一些不足之处:一是已有文献大多采用现代西方经济增长理论认为资本和技术进步是柯布-道格拉斯生产函数模型(以下简称C2D模[3](P21-23)[4](P59-63)[5](P409-415)推动经济增长的关键因素,而土地因缺乏供给弹型)及其改进形式(索洛[6](P4-10)性,可以

3、被资本替代,技术进步足以抵消土地要素生产函数模型)进行研究,C2D模型的缺陷对经济增长的限制。诺贝尔经济学奖获得者舒尔茨在于假定投入要素替代弹性不变,这一点与经济现[7](P225)(1991)认为土地经济重要性的下降是经济现代化实不符。二是样本数据的选取不够精准。例[1](P93)的必然。笔者认为西方学者的上述结论是基如:丰雷(2008)在估算土地要素的贡献率时仅选[6](P4-10)于对已高度城市化和工业化的成熟市场经济国家的取城市建设用地面积作为土地要素投入量,研究而得出,对于正处在快速工业化和城市化过程未考虑其他建设用地(如交通运输用地和水利设施中的中国

4、并不适用。当今中国正处在由马尔萨斯增用地)的投入,这样得出的研究结论,无疑低估了[2](P1353-1383)长向索洛增长的转变的阶段,城市化和土地要素的贡献率。另外,已有文献采用的样本数工业化正在加速实现,土地要素对经济增长做出了据大多截至2004年底,其研究结果难以解释2004具有“中国特色”的显著贡献。具体表现为:中国年以后土地要素对中国经济增长的贡献。本文运用对土地实行的是分类管理,农用地须经审批才可以超越对数生产函数模型,并选取1996—2008年的转化为建设用地。1996—2008年我国建设用地增统计数据,就资本、劳动力和土地三要素对中国经加了约39

5、0万公顷,大量新增建设用地的投入为全济增长的贡献率进行实证研究,以求更为准确地衡社会投资持续高速增长提供了有力支撑,而持续增量土地要素对于中国经济增长的贡献。长的投资又成为拉动经济增长的重要动力。因此研二、建立研究模型究中国经济增长问题,除了需要考虑资本、劳动力、技术进步等因素之外,对于土地要素的贡献也在超越对数生产函数模型提出之前,已有研究不容忽视。经济增长的常用生产函数模型,包括C2D模型、国内一些学者已经对土地要素与中国经济增长不变替代弹性生产函数模型(CES)和变替代弹性的关系进行了实证研究,研究结论较为一致,即土生产函数模型(VES)。这三种函数模型虽

6、然在研3收稿日期:2009208201基金项目:广东省软科学研究计划项目(2009B070300050)作者简介:李名峰(1976—),男,湖北阳新县人,经济师,博士研究生,研究方向:土地经济学、政府经济学。第10卷第1期李名峰:土地要素对中国经济增长贡献研究61究领域得到了广泛的应用,但它们都是在对投入要用CRK、CRL和CRG表示资本、劳动力和土地素的替代弹性进行一定假设的前提下建立起来的,三要素对经济增长的贡献率,其数学表达式如下:在现实应用中具有很大的局限性。为了克服上述三ΔK/KCRK=EK··100%ΔY/Y个模型的不足,Christensen等学者

7、(1973)提出[8](P28-45)ΔL/L了超越对数生产函数模型。与前述三种生CRL=EL·100%ΔY/Y产函数模型相比,超越对数生产函数模型具有易估ΔG/G计和包容强的优点,在结构上属于平方反应面模CRG=EG·ΔY/Y·100%(6)型,可以较好地研究生产函数中各要素的相互影响(1)式实质上是一个多元线性回归模型,可以和相互替代关系,有助于度量各要素对于产出的贡通过回归分析求出模型参数,进而计算出三要素各献率。此外超越对数生产函数模型没有对技术进步自对经济增长的贡献率。附加任何限制条件,从而在一定程度上提高了模型在利用超越对数生产函数进行回归分析时,经

8、的可靠性。常出现模型自变

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