资源描述：
《西部地区经济增长及人力资本探究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、西部地区经济增长及人力资本探究［内容摘要］经济增长的初期，固定资本和劳动力对经济增长的作用比较显著，而到了经济发展的中后期，人力资本的作用逐渐体现出来。我国西部地区在1980-2007年经历了两个发展阶段，这两个阶段的转折点是1996年，转折的一个根本因素是人力资本。经济发展阶段和人力资本积累阶段是相对应的，人力资本正逐步成为经济增长的主要动力。因此，西部地区必须采取适度超前的政策措施，不断提高科技水平，加快人力资本积累的步伐，才能保持经济持续增长。［关键词］经济增长；人力资本；工业化；西部作者简
2、介：张晓阳（1955—），男，贵州财经学院（贵阳,550004）,教授。研究方向：国民经济学、人力资本。在不同国家或地区，由于所处的经济发展阶段不同，人力资本在经济增长中的作用也会有所不同。根据经济学家钱纳里模型，一国在工业化初期，经济增长主要依赖物质资本和劳动的高投入，此时，经济是一种粗放式的增长方式;随着工业化进程向中期发展，必然要面临增长方式的转变,此时，技术和人力资本对经济的增长将发挥着越来越重要的作用。本文通过建立以下模型进行分析。一、模型设定、变量选择，以及对模型结果的分析（一）模型设
3、定众所周知，一国的经济增长水平与其固定资本存量和人力资本水平有着密切的关系，因此本文在研究中选取人均GDP(Yt)作为被解释变量，人均固定资本存量(Xt),人力资本存量水平(Ht)作为解释变量，同时为了寻找经济增长阶段与人力资本积累阶段的对应关系，我们通过引入虚拟变量(Dt)来实现这一过程。设虚拟变量D为：D二III❷H^OHYg^i©Agio❷egc❷❷io❷t❷Ygit❷；K❷❷❷❷it❷二A❷❷i令e❷❷c❷❷ik❷t令K令❷it❷;L❷❷it❷二A❷❷iL❷e❷❷c❷❷iL❷t❷L❷❷it
4、❷;IT令❷❷❷it❷二A❷❷iH❷e❷令c令❷iH❷t❷II❷❷it❷；其中A❷❷io❷,A令❷1❷,A❷❷il❷,A❷❷iH❷，c❷❷io❷，c❷❷1❷丄令❷订❷，c❷^iH❷均是常数。生产函数形式说明：总量生产函数形式是不受限制的,在本文研究中，设总量普适生产函数为柯布-道格拉斯生产函数的变形形式，并且假定这种关系是一种非线性的关系，可用指数函数的形式表示如下：Y二AK❷aP11^Y(2)在(2)式中，将函数两边对时间求导，得到：dYdt二❷Y❷AdAdt+❷Y❷KdKdt+❷Y❷LdLdt
5、+❷Y令HdHdt(3)上式两边都除以Y,得到：dY/dtY二❷Y/❷AYdAdt+❷Y/❷KYdKdt+❷Y/❷LYdLdt+❷Y/❷HYdHdt(4)将产出及各因素的增长率表示为：=dY/dtY,=dK/dtK,=dL/tL,二dH/dtH至于❷Y/❷AYdAdt则是增长函数向上移动的比率，它表示余值所引发的经济增长贡献率(余值贡献)，用可以得到：二❷Y/Y❷K/K+❷Y/Y❷L/L+❷Y/Y❷H/H+(5)事实上，由计算可得：❷Y/Y❷K/K二a,❷Y/Y❷L/L二B,❷Y/Y❷H/H二Y则
6、(5)式可写为：二a+B+Y+(6)a,B,Y分别表示物质资本、劳动力、人力资本的产出弹性。2•统计模型各种假定。把生产函数(2)两边取对数，得到回归方程。LnY=c+aLnK+BLnL+YLnH把随机扰动项£❷❷it❷引入到总量生产函数为自然对数的形式中，在回归时建立如下基本假定：(1)解释变量LnK,LnL,LnH之间互不相关。(2)随机扰动项具有0均值和同方差。即：E(e)=E£❷❷It❷❷e❷^2t❷❷…令e❷^nt^=E£令❷It❷e❷^2t❷❷…❷Ee❷❷nt❷=0(3)随机扰动项在不
7、同样本间是独立的，不存在序列相关，即:Cov(x,e❷i)=0(4)随机扰动项与解释变量间不相关，即：Cov(x^i,e❷j)=0,i=l,2,…,k,j=l,2,3…n3.指标数据处理。模型中，估计参数要用到时间序列Y❷t、H❷t,L❷t和K❷t之值，各个指标均存在不同的计算口径、计算方法和计算范围，为了分析结果的可靠性，需要对有关历史数据进行选择、分析和调整。另外，在测算人力资本在经济增长中的作用时，本文采用西部各省的一些面板数据进行研究。4•估计结果与分析。运用生产函数的回归形式，并根据19
8、80-1996年有关数据，使用SPSS软件得到如下估计结果(见表2)：表2回归结果参数caB丫估计值-1.4830.7280.3190.326T值-6.7317.2124.2422.889R❷2二0.969❷三、西部地区1996-2007年间人力资本效应分析从前面分析可以看出，西部经济从1996年开始发生了突变，这一突变主要是由人力资本积累水平提高引起的。[5]下面分析这一阶段的要素效应。1.模型和数据资料选取。在回归分析时，本文采用和前面相同的模型和指标数据，即我国西部地区11个
