经济增长的判定模型探索.doc

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1、经济增长的判定模型探索本文目前,经济增长方式的判定方法大多采用定性分析法,将经济增长比例和资源投入比例做出直观对比,并据此作出经济增长处于粗放增长还是集约增长的模式.这种判定方法简单,在判定区分较明显的两种经济增长方式时方便易用.但在现阶段,经济增长伴随高资源消耗和高环境代价是发展中国家工业化进程中一个十分突出而带有普遍性的问题.这一问题始终困扰着中国经济的发展.解决好此问题,转变经济增长模式,引导国民经济由粗放型增长转变为以技术进步、管理提高为中心的内涵式发展模式,是自/九五0计划以来始终摆在首位、亟待解决、而又

2、远未解决的重要课题.而如何通过统计数字的定量测算来判定宏观经济的增长模式和通过评估数据判定微观经济实体的增长方式,为国家制定有关政策提供科学依据,为企业决策提供实用的指导,则要求细致的定量分析.本文则是从定量分析的角度出发建立了较为简明的数学模型,解决了该问题。1模型假设经济增长方式分为粗放型增长(extensivegrowth)和集约型增长(intensivegrowth).粗放型的经济增长指依靠提高劳动力或资源的等/硬投资0投入来获得经济的增长;集约型增长是指以提高经济效益为基础的经济增长,经济效益的提高通过增

3、加/软投资0来实现,即以较少的要素投入获得预期的产出,或以既定的投入获得较大的产出.因此经济增长方式的判定主要是对经济增长源泉的分析.生产率分析是探求经济增长源泉的主要工具,因此我们假设,经济增长方式可以显见于全要素生产率(totalfactorproductivity,TFP),即经济增长方式可以用全要素生产率来表示。全要素生产率分析是相对偏要素理论而言的,是现代生产率问题研究的主要内容.全要素的生产率分析主要用于考查除劳动力、资金以外的要素为经济增长所做出的贡献,一般多指科技进步、管理创新、技术扩散、经济外部性

4、、政策改进、规模经济和其他非体现因素为生产率增长做出的贡献.2参数设计及模型的建立3模型1:生产函数法用基于C-D生产函数的TFP增长公式考查经济增长方式:C-D生产函数Y=AKAtLBt,来描述生产过程,那么全要素生产率(TFP)为:lnYt=lnA+AlnKt+BlnLtln(Yt/Y0)=lnA+Aln(Kt/K0)+Bln(Lt/L0)I=A(Kt/K0)+B(Lt/L0)y=Yt/Y0TFP=y/It式中:Y)产出;y)产出增长率;K)资本投入;k)资本投入增长率;L)劳动投入;l)劳动投入增长率;A)资

5、本产出弹性;B)劳动产出弹性;I)/硬投入0增长指数.当该式计算的TFP>1时,说明经济增长率高于/硬投入0增长指数,经济增长的源泉不仅来自/硬投入0的增加,必然还来自于/软投入0的提高,如提高管理水平,科技进步,受技术扩散影响等,此时,经济增长方式属于集约型增长方式,且TFP越大,说明集约程度越高.当TFP=1或接近1时,说明经济的增长主要是由于/硬投入0提高带来的,经济增长与科技进步管理水平无明显相关性,经济发展基本上属于粗放式增长.TFP指标小于1的年度,产出小于投入,效益低下.说明经济的增长以浪费资源为代价

6、,不应提倡.当考虑到微观经济实体(企业)时,该法则同样适用.模型2:非参数的生产率指数法用Divisia指数判断经济增长方式迪氏(Divisia)指数常被经济计量学家用来度量全要素生产率,并且被认为是分析生产率的最好工具,其定义为产出Divisia指数与投入Divisia指数之比的全要素生产率指数.其表达式为d=DTFPtDTFP0=Y(t)/Y(0)X(t)/X(0)d)Divisia指数;DTFPt)比较期的全要素生产率;DTFP0)基期的全要素生产率;Y(t))比较期的产出;Y(0))基期的产出;X(t))比

7、较期的投入;X(0))基期的投入.表达式的物理意义:表达式左边为Divisia指数,即全要素生产率变化率,右端分子Y(.)表示总产出增长率,分母X(.)表示总投入的增长率.总产出增长率Y(.)等于各种具体产出增长率的加权和,总投入的增长率X(.)等于各种具体投入增长率的加权和.i、当d>1时,说明总产出的增长率大于总投入的增长率,经济增长必然存在技术进步或管理水平提高的因素,经济呈集约型增长;d越大说明集约程度越高.ii、当d=1或接近1时,说明经济产出与投入变化速度相当,经济增长主要靠增加投入带动,与技术进步和管

8、理创新无明显相关关系属于粗放型经济增长.iii、当d3模型的现实意义3中央政府在一次讲话中指出,/九五0计划以来,我国政府在转变经济增长方式,建设资源节约型、环境友好型社会做了大量工作,取得了不少成效,但从整体上看,粗放型经济增长方式还没有得到转变,经济发展付出了很大的资源和环境代价.目前,我国国内生产总值只占全世界的4%左右,但原煤、钢材、水泥的消耗量分别

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