从道格拉斯生产函数看中国gdp的增长

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时间:2018-07-16

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1、从道格拉斯生产函数看中国GDP的增长杨阳40709137易荣文40709141黄娟4072701522/22一.问题提出纵观世界经济,近百年来,先是美英德法等主要的资本主义国家在一战前依靠资本的力量,一跃成为了世界经济的领跑者;再而便是日本,虽然战后一穷二白,但依靠美利坚的技术资本的大力支持,仅仅三十年就成为世界第二大经济体,创造了一个现实中经济神话;现在是中国,这个30年前还是计划经济的社会主义国家,玩公社,吃大锅饭,人口占全球的20%以上,改革开放30年,已经取代日本成为世界第二大经济体。而且即便是在次贷危机引爆了金融危机的2008年依旧保持着9

2、%的GDP增长速度,这个经济上的庞然大物丝毫没有放缓它发展速度的意思。有很多经济学家都说,如果没有大的意外变故,中国的经济今后几年只可能继续增长,谁都无法阻挡这个经济巨人的诞生。那么我们不禁要思考:是什么让中国经济持续高速发展了30年而不衰?是什么支撑它越来越快地发展,而似乎不见疲态?是什么因素决定了日本经济在辉煌30年之后就艰难前行了呢?又是什么让英法等资本主义帝国经济在战后虽然也有进步,但始终无所作为?支撑这些国家高速增长的内在因素是否相同,它们之间究竟存在着怎样的关系?带着这些疑问,我们引入柯柏-道格拉斯生产函数,分析中国改革开放以来的经济增长

3、原因,试着对其进行一些局部大致的分析解释。二.知识背景1.柯柏-道格拉斯生产函数,是由数学家柯柏和经济学家道格拉斯于20世纪30年代初一起提出来的。用来预测国家和地区的工业系统或大企业的生产和分析发展生产的途径的一种经济数学模型,简称生产函数。它的基本的形式为:  式中Q是工业总产值,A是综合技术水平,K是投入的资本,一般指固定资产净值(单位是亿元或万元,但必须与劳动力数的单位相对应,如劳动力用万人作单位,固定资产净值就用亿元作单位),L是投入的劳动力数(单位是万人或人),α是劳动力产出的弹性系数,β是资本产出的弹性系数,μ表示随机干扰的影响,μ≤1

4、。从这个模型看出,决定工业系统发展水平的主要因素是投入的劳动力数、固定资产和综合技术水平(包括经营管理水平、劳动力素质、引进先进技术等)。根据α和β的组合情况,它有三种类型:①α+β>1,称为递增报酬型,表明按现有技术用扩大生产规模来增加产出是有利的。②α+β<1,称为递减报酬型,22/22表明按现有技术用扩大生产规模来增加产出是得不偿失的。③α+β=1,称为不变报酬型,表明生产效率并不会随着生产规模的扩大而提高,只有提高技术水平,才会提高经济效益。根据柯布和道格拉斯两人对美国1899-1922年期间有关经济资料的分析和估算,α的值约为0.75,β值

5、约为0.25。它说明,在这一期间的叫产量中,劳动所得的相对份额为75%,资本所得的相对份额为25%。2.常用的检验协整关系的方法有两种:一是E-G两步法,即基于回归残差的平稳性检验;二是Johansen和Juselius的似然比检验方法,简称JJ检验,主要用来分析诸多变量组成的VAR系统,借助典型相关理论在VAR模型基础上使用似然比检验进行协整检验的同时确定协整关系。前者尽管比较简单实用,JJ检验相对前者复杂很多。JJ检验功效较EG检验更大,且它能够估计和检验多重协整关系,还允许对协整关系和速度调整系数施加约束进行检验。Eviews中进行Johans

6、en检验,先从工作文件中选中变量,打开数据组窗口,点击View键,选CointegrationTest功能。在弹出的对话框中有5种选择。①协整空间无常数项、无时间趋势项;②协整空间有常数项、无时间趋势项,数据空间无常数项;③协整空间有常数项、无时间趋势项;④协整空间有常数项、有时间趋势项,数据空间无时间趋势项;⑤协整空间有常数项、有时间趋势项,数据空间有时间趋势项。⑥上述5种情形总览。根据变量的实际情况作出选择。通常五种情形的选择基本原则是,若序列中无趋势,选情形2。若认为全部序列含随机趋势,则选情形3。若认为某些序列是趋势平稳的,则选情形4。三.建

7、模思路资本主义帝国凭借资本因素繁荣了几百年,日本凭借资本和技术因素取得了经济史上令人扼腕震惊的神话,中国凭借人力、相对较少的技术和资本也已经在世界经济中渐渐崭露头角。这也间接地验证了柯布道格拉斯生产函数在关联因素分析上的正确性。结合道格拉斯函数模型分析可知:影响经济增长的因素主要是资本、技术、人力这三项。所以我们不妨直接引用该模型来对中国的经济增长做些解释,数据取1978—2008改革开放的这三十年。总产值用GDP来衡量,投入的资本K用修正后的全社会固定资产投资总额代替,投入的劳动力数可以表示为年末从业人员数,22/22由于中国近30年来的发展,技术

8、的影响相对于技术和资本的影响小,且数据尚未找到合适的指标来衡量它,故在此不考虑技术水平对国内生产总值的影响。

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