数量经济技术经济范文

数量经济技术经济篇1

关键词:索洛模型；经济增长；资本投入；劳动投入；技术进步

一、引言

经济增长，通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。在这里我们还要区别经济增长和经济发展的区别。经济发展相对于经济增长是一个更为广泛的概念，除了涉及经济增长之外，经济发展还包括经济结构、社会结构以及意识形态方面的进步。比如，公民受教育程度的提高、寿命的延长、贫富差距的均衡、自然环境的治理及改善、产业结构合理化、消费结构升级等。不少学者也利用索洛模型对我国经济增长进行了实证分析。俞林（2011）利用索洛模型选取1978～2009年数据建立了我国经济增长的生产函数模型，得到技术进步、资金投入、劳动投入对经济增长的贡献率，得出技术进步是我国经济保持长期稳定增长的重要源泉。刘鑫基于索洛模型，收集了1988～2005年湖北省的数据，根据索洛模型，对影响湖北省经济增长的因素进行了实证分析表明，制约湖北省经济增长的首要因素是国外投资，劳动和资本在现实中不能完全相互替换。韩立杰、于海滨、刘喜波利用索洛模型选取1978～2004年数据，实证研究了资本、劳动和技术进步对我国经济增长的影响，说明资金投入在我国经济增长中占据主要地位，其次是技术进步，劳动投入相对较小。关于经济增长的源泉，不同经济学家也有不同的看法。决定经济增长的直接因素是投资、劳动力和全要素生产率（也称综合要素生产率，是产出量与投入量的比例，简称TFP），其中全要素生产率是衡量一个地区或行业经济运行状况，反映技术进步、技术效率等方面水平的综合指标，它反映了经济增长的源泉主要是靠要素投入为主还是以使用效率的提高为主，即经济增长方式是集约型还是粗放型。三个因素对经济增长贡献的大小，在经济发展程度不同的国家或不同阶段是有差别的。一般来说，在经济比较发达的国家或阶段，全要素生产率（TFP）提高对经济增长的贡献较大，在经济比较落后的国家或阶段，资本投入和劳动投入增加对经济增长的贡献较大。对一个国家或地区的经济增长而言，产出的增长可以通过两种途径来实现，增加生产要素的投入数量或技术进步即提高投入转化为产出的效率。

二、索洛模型

索洛的《经济增长理论》一书，系统地提出真正意义上的经济增长模型。索洛模型一般关注四个变量，即产出（Y）、资本（K）、劳动（L）以及技术进步（A），资本、劳动和技术进步被看作是影响经济增长的三大因素，而技术进步因素看作是外生的，被认为是通过资本和劳动两大生产要素的有机结合体现出来的。其中，资本和劳动是经济增长的决定性因素和主要源泉。在索洛模型中，技术进步等同于全要素生产率，即索洛“余值”。

三、指标选取

（一）要素投入指标

1、劳动投入。根据索罗模型，劳动被看作是影响经济增长的三大因素之一，在研究我国经济增长的实证分析中自然是不可缺少的变量。劳动包括劳动力的数量与质量。劳动创造财富，经济增长来自劳动力数量增加和质量提高。本文对于劳动力投入的测度用从业人员来度量，因为从业人员数量很大程度上可以反映劳动力的投入。2、资本投入。资本分为物质资本和人力资本。物质资本又称有形资本，一般包括厂房、设备、存货、基础设施等资本存量，有时还包括土地、原材料等。人力资本一般是指体现在劳动者身上的投资。通常研究经济增长中的资本投入要素是指物质资本。资本积累是经济增长的基础。斯密曾把资本的增加作为国民财富增加的源泉。现代经济学认为，只有人均资本量的增加才有人均产量的提高。许多经济学家将资本积累占国民收入的10%～15%作为经济起飞的先决条件，把增加资本积累作为实现经济增长的首要任务。由于资本存量很难度量，本文近似用资本形成总额来度量。3、技术进步。20世纪50年代末期以罗伯特•索洛为代表学者的研究创造了新古典增长理论，将经济的长期增加归结于技术进步，更中性的说应该是全要素生产率的提高。本文将技术进步以研究与试验发展（r&d）经费（亿元）来反映。

（二）产出增长指标

本文将采用国内生产总值GDP作为产出的衡量。反映产出的指标很多，然而数据最容易获得而又最能反映经济增长的指标是GDP，本文采用地区生产总值作为产出量。为了使时间序列数据具有纵向可比性，须剔除价格因素对产出的影响。本文将所有年份的GDP换算为以1978年为基期的不变价GDP。

四、实证分析

（一）计量工具的选取

本文将采用1995～2014年年度跨度为20年的数据，数据均来自于1996～2015年《中国统计年鉴》、国家数据库等；本文使用的计量工具为Stata12。

（二）模型建立

由于柯布道格拉斯函数是幂函数形式的，属于非线性方程，因此在正式进行回归之前要先将其转化为线性方程。对柯布道格拉斯函数两边同时取对数并且加入技术进步的弹性得基准模型如下：LnY=θlnA+αlnK+βlnL+μ（1）其中，A、K、L分别表示技术参数、资本投入量、劳动投入量；θ、α、β分别表示资本的技术弹性、产出弹性、劳动的产出弹性，分别反映技术进步、资本和劳动在产出中的重要程度。变量国内生产总值的对数值、技术进步的对数值、资本投入的对数值以及劳动投入的对数值均具有明显、稳定的长期增长趋势，变量国内生产总值对数值的一阶差分、技术进步对数值的一阶差分、资本投入对数值的一阶差分以及劳动投入对数值的一阶差分没有明显稳定的长期向上增长趋势。对变量国内生产总值的对数值、技术进步、资本投入的对数值以及劳动投入的对数值之间求其相关系数，结果为相关系数非常高。其中，国内生产总值的对数值与技术进步的对数值相关系数为0.9968，国内生产总值的对数值与资本投入的对数值相关系数为0.9946，国内生产总值的对数值与劳动投入的对数值相关系数为0.962，资本投入的对数值与技术进步的对数值相关系数为0.9942，资本投入的对数值与劳动投入的对数值相关系数为0.932，技术进步的对数值与劳动投入的对数值相关系数为0.9496。各变量之间存在如此高的正相关系数，在一定程度上说明变量之间很可能存在一定的联动关系。对国内生产总值、技术进步、劳动投入以及资本投入经对数变换处理后的相关系数矩阵进行显著性检验，设定置信水平为99%。从分析结果得知，四个变量之间的相关系数非常高，且均通过了置信水平为99%的相关性检验。对数据进行处理，由于是时间数列，首先要进行平稳性检验，经PP检验发现，国内生产总值的对数值有单位根，P值为0.8005，接受了有单位根的原假设，对其进行一阶差分发现，p-valueforZ（t）=0.3193，仍然存在单位根，对其进行二阶差分，得出P值为0.0021，显著地拒绝了有单位根的原假设；技术进步的对数值有单位根，P值为0.794，接受了有单位根的原假设，对其进行一阶差分发现，p-valueforZ（t）=0.0102，拒绝了有单位根的原假设；资本投入的对数值有单位根，P值为0.5705，接受了有单位根的原假设，对其进行一阶差分发现，p-valueforZ（t）=0.4979，仍然存在单位根，对其进行二阶差分，得出P值为0.0000，显著地拒绝了有单位根的原假设；劳动投入的对数值不存在单位根，P值为0.0000，显著地拒绝了有单位根的原假设。因此，对国内生产总值的对数值以及资本投入对数值进行协整检验，研究两者之间是否存在长期均衡关系。经迹检验发现迹统计量为2.6108，对应的协整秩为1，说明这两个变量值之间存在一个协整关系。对基准模型进行拟合：d2.LnY=-39.19+0.354d2.lnK+3.313lnL+0.173d.lnRD根据分析结果，模型的F值以及P值来看，模型整体上显著。模型的可决系数以及修正的可决系数说明模型的解释能力还是比较不错的。劳动投入的系数为正而且显著，这说明在一定程度上劳动投入是我国经济增长的重要动力。劳动投入越多，经济增长越快；资本投入的系数为正而且非常显著，这说明在一定程度上资本投入是我国经济增长的动力。资本投入越多，经济增长越快；技术进步系数相对较小，但也显著，说明技术进步也是推动我国经济增长的因素之一，但现阶段，我国技术发展程度还不足以使其成为重要因素。

五、促进经济增长的政策

（一）鼓励技术进步

索罗模型表明，人均收入的持续增长来自技术进步。促进技术进步的政策措施有：增加研究与开发的投入、国家对全国的科学发展进行规划与协调，对重点科技工作国家直接投资，鼓励私人部门把资源投入技术性的发明。采取特殊税收政策给从事研究与开发的企业税收方面的减免优惠。对从事高新技术产业开发生产的企业发展，从多方面提供优惠和保护。政府还可以直接投资从事各种重要的基础理论和技术研究，对高等学校等的基础性科研活动提供补贴，鼓励技术的引进工作等。

（二）鼓励资本形成

资本存量的上升会促进经济增长。从直观的角度，资本是被生产出来的生产要素，因此一个社会可以改变它所拥有的资本存量。资本不断增加可以提高劳动力的资本装备率，发展资本与技术密集型产业，可以迅速提高劳动生产率。政府鼓励资本形成主要归结为鼓励储蓄、增加基础设施投资和鼓励刺激私人投资。

（三）增加劳动供给

增加劳动力供给会引起经济增长。我国的个人所得税最高征收45%，这很容易理解，所得税的提高减少了工人的工作所得，从而会降低工人工作的积极性；与之相反，所得税的减免是加强激励，促进工人努力工作的一个途径。增加劳动力供给的途径还有提高人口出生率、鼓励与吸引移民、提高劳动力的参工率、延长劳动时间等。

主要参考文献：

［1］罗伯特•M•索洛等.经济增长因素分析［M］.北京：商务印书馆，1991.

［2］陈宇虹.河北省经济增长的因素分析［D］.北京交通大学硕士学位论文，2009.

［3］李京文，龚飞鸿，明安书.生产率与中国经济增长［J］.数量经济技术经济研究，1996.12.

［4］李建平，谢树玉.基于技术进步的经济增长因素分析［J］.经济数学，2007.1.

［5］庞浩.计量经济学［M］.北京：科学出版社，2007.

［6］夏杰长.技术进步与经济增长的实证分析及其财税政策［J］.财经问题研究，2002.11.

［7］俞林.基于索洛模型的我国经济增长实证分析［J］.无锡职业技术学院学报，2011.2.

［8］韩立杰，于海滨，刘喜波.基于索洛模型对我国经济增长的实证分析［J］.北方工业大学学报，2007.3.

数量经济技术经济篇2

【关键词】要素投入；技术进步；经济增长；VAR

一、前言

经济增长的要素贡献问题，国内外进行了广泛的研究。根据当前主流的内生增长理论，技术进步对经济增长具有至关重要的作用。国内关于内生增长理论的研究主要集中于实证研究，运用内生增长理论的模型分析技术进步对中国经济增长的贡献度，并且得到两种截然不同的结论。一种结论认为，技术进步是我国经济增长的动力，技术进步与经济增长具有密切的关系。麻文奇（2010）运用计量经济学的方法分析技术进步对东莞经济的贡献率，通过调查统计运用向量误差修正（VEC）模型对科布-道格拉斯生产函数进行回归分析，得出技术进步对东莞经济增长的贡献率较低，约为12%，但规模经济效应非常明显，并进一步指出劳动力对东莞经济增长的贡献率为20%。胡磊（2011）基于内生技术进步理论，引入集约化指数，采用2002～2007年间各地区的面板数据进行研究，发现人力资本、进口和RD支出对经济增长方式有促进作用，并根据估计结果给出政策建议。吕冰洋等（2008）认为中国经济增长的特点是同时受经济转轨、新古典式增长和二元经济结构三方面影响，通过发展战略转变、产权改革、技术模仿、价格市场化等因素，它们对经济增长的推动力主要体现在效率提高、技术进步和要素投入三方面。在理论分析的基础上，从经济发展阶段性变化角度出发，运用非参数方法对中国各省市经济增长中这三方面作用进行分解，从而说明不同时期中国经济增长源泉的变化。张新（2007）试图将技术进步、研发创新与人力资本这些新增长因素结合起来，从理论分析与实证研究两个层面来共同探讨长期经济增长的推动源泉，尤其是在传统分析框架下引入对外贸易与吸引外资等因素，试图来构建一个分析经济开放情形下的内生增长模式。通过对模型竞争性市场均衡的求解，研究发现长期稳态增长率依赖于人力资本存量、研发产出效率以及贸易开放程度，因此拓展了已有增长模型对开放经济增长问题的研究。实证研究则运用中国区域面板数据，对理论研究结论进行了检验，其中技术外溢渠道包括进口贸易与外商直接投资两类。实证研究结果发现，对样本期间中国区域经济增长而言，投资率是关键的推动因素，然而研发投入与人力资本积累同样起到了不可忽视的作用。同时，在研发投入方面，来自国外研发外溢的技术进步作用更为显著；比较两类技术外溢的传播渠道，研究表明外商直接投资的技术外溢效果可能要比进口贸易更为显著。

二、模型介绍

1928年美国数学家Charles Cobb和经济学家Paul Dauglas提出以资本、劳动和技术进步为促进经济增长的主要因素的生产函数模型，后经不断改进，使得模型对技术要素的描述更贴切。

改进的C-D生产函数的形式为（19）

其中，Y为产出，A0为初始技术水平，ert为综合技术因素，是与时间t相关的函数，集合了技术进步对产出的作用，包括技术水平、管理水平和劳动者素质等综合结果。K为资本存量，L为劳动投入，α为资本投入对产出的弹性系数，β为劳动投入对产出的弹性系数。

当假设规模报酬不变和希克斯中性技术进步条件，有：

α+β=1

那么，（19）为对上式进行对数变换，得到：

1957年Solow提出用总量生产函数度量技术进步的增长方程，其数学表达式为：

其中，为产出增长率，为技术技术进步率，为资本投入的增长率，为劳动投入的增长率。

令代入（22），得：

分别用EA、EK、EL表示技术进步贡献率、资本贡献率、劳动贡献率。

三、实证分析

（一）数据处理

本文数据采用年度数据，时间跨度从1991年―2010。其中全社会固定资产投资（I）、社会从业人员人数（L）、劳动报酬、国民生产总值（GDP）的年度数据采用福建省统计年鉴的数据，地区生产总值（GDP）以GDP平减指数折算成1978年不变价格，资本存量采用永续盘存法计算得到。

（二）要素投入、技术进步对福建省经济增长的贡献率分析

利用计量模型对时间序列进行回归，得到如下方程：

从回归结果来看，在显著水平取5%的条件下，方程整体通过F检验，各估计参数通过T检验，并且显著性较高。可决系数R2=0.983573，表明回归方程的拟合程度较好。由（27）式得到福建省的生产函数：

则索洛增长速度模型为：

各个要素的贡献度见表4。

注：八五到十一五阶段的平均值为五年间增长率的几何平均值，1991-2010的平均值为20年间的几何平均值，增长速度为相邻两年之差与前一年的比值。

结果表明，1991年-2010年，福建省的经济增长的年平均速度为23.86%，其中资本投入的贡献度为28.47%，劳动投入的贡献度为7.30%，那么经济增长中35.77%来自要素投入。而广义技术进步对经济增长的贡献度为64.23%，说明福建省经济增长更加依靠于技术进步，技术进步对经济增长的贡献十分大。

分阶段来看，“八五”、“九五”阶段，技术进步取得较大的发展，贡献度超过平均水平，分别达到68.95%、79.60%。而在之后的期间技术进步的贡献度逐渐下降，“十五”、“十一五”阶段，技术进步的贡献度低于平均水平。说明福建省技术进步的速度逐渐放缓，经济的增长转而依赖于要素的投入。要素投入的贡献度在“十五”、“十一五”阶段得到大幅度的提高，主要是来自于我国投资推动政策的影响。福建省在“十二五”阶段应当注意技术进步的重要性，不应过度依赖要素的投入对经济的贡献。从集约型增长的角度考虑，加大对教育、科研和技术服务业等的投入，把社会资源用于加强自主创新和技术进步，提高技术进步的贡献度，实现集约型有效的经济增长的方式。

四、结论

1991-2010年，福建省经济增长的年平均速度为23.86%，要素投入的贡献度为35.77%，广义技术进步对经济增长的贡献度为64.23%，说明福建省经济增长更加依靠于技术进步，技术进步对经济增长的贡献十分大。但是分阶段来看，“十五”、“十一五”阶段技术进步贡献度显著下降，因此福建省在“十二五”阶段应当注意技术进步的重要性，不应过度依赖要素的投入对经济的贡献。从集约型增长的角度考虑，加大对教育、科研和技术服务业等的投入，把社会资源用于加强自主创新和技术进步，提高技术进步的贡献度，实现集约型有效的经济增长的方式。

参考文献：

[1]Robert M.Solow,Technical Chang and the Aggregate Production[J].The Review of Economics and Statistics,1957(8).

[2]Solow Robert.A Contribution to the Theory of Economic Growth[J].The Quarterly Journal of Economics,1970(1).

[3]张军,张元.对中国资本存量K的再估计[J].经济研究,2003(7).

[4]李治国.转型期中国资本存量调整模型的实证研究[J].南开经济研究,2002(6).

[5]麻文奇.技术进步对东莞经济增长贡献率研究[J].科技管理研究,2010(11).

[6]胡磊.基于内生技术进步的经济增长方式的实证研究[J].中国外资,2011(8).

基金项目：本文得到教育部科学技术重点项目（项目号：209148）的资助。

数量经济技术经济篇3

【关键词】经济统计 数据挖掘技术 应用

在人们的实际生活中，为满足社会经济对于数据信息的需求，人们通常会做大量的经济数据统计工作，而现有的数据统计分析质量已远远不能满足现在经济发展的需要。基于此，数据挖掘技术应用而生，为经济统计工具带来了新的变化，开启了经济统计工作的新方向。

一、数据挖掘技术的含义

通常情况下，数据挖掘技术就是从具有大量的、不完全的、模糊的等复杂数据信息中，对大量的数据信息进行详细的模型化处理，从而挖掘出具有利用价值的信息的过程。因此，数据挖掘技术最终是一种人工智能化的演变过程，包括对神经网络、机器学习机数据统计等内容，能够随着社会的发展而不断变化的学科。由于数据量较大，传统的统计分析方法在统计数据方面效率较低，甚至还会出现统计决策的失误。而数据挖掘技术就是将所得到的信息挖掘出未知的潜在的有效信息，在原有基础上发现无法预料的有价值的简单信息。由于数据挖掘技术对数据的分析要求很高，也正是因为这样，才使得数据挖掘技术变得更有实际意义。

数据挖掘技术是一种信息有效转换的过程，其步骤可简单概括为，准备数据到挖掘数据再到分析数据的过程。在这个过程中，数据挖掘技术起着关键性作用，其功能多样，有对模型的预测、数据的类聚或者分类等，同时还会涉及聚焦检测、衔接分析、关联规则等一些技术手段。因此，数据挖掘技术有多种特点和作用，一是能够将大量的数据信息得到有效处理；二是能够自动找出有价值的数据信息；三是可以对数据的有效信息进行分析和评判；四是可以将一些有效性的信息及时并快速的反映出来。

二、在经济统计中，数据挖掘技术的表现

在经济统计中，数据挖掘技术的流程对统计工作有着重要作用。因此，数据挖掘技术应用到实际统计工作中，其首要任务就是定义问题并确定目的，这就需要技术人员在探索所有的经济问题明确的前提下进行数据的选择、采集和预处理，将这些准备工作完成充分。之后才能开展数据挖掘工作，尽可能的利用人工智能、统计方面的知识对数据类型和特点进行选择归类，挑选出合适的模型对数据进行信息的挖掘，最后进行工作的归纳分析，针对所挖掘出的有效性信息进行分析、评估和适当调整，尽可能最大限度的挖掘出有价值的信息，同时将其转化到实际经济问题的解决中去，从而保证经济问题的有效解决。

三、数据挖掘技术在经济统计中的应用

经济由于统计要求一定的准确性和实用性，而数据挖掘技术恰恰能够起到这样的作用，满足了经济发展的需要，最终能被应用到经济统计工作中。因此，数据挖掘技术在经济统计中的应用十分广发，包括以下几个方面：

数据挖掘技术中的统计分析方法可以有效应用到统计工作中。这种统计分析的方法最终是依据统计学原理来分析数据库中的信息，因此，这种方法对于统计学专业人士较为容易。

数据挖掘技术中的神经网络方法可以有效应用到统计工作中。这种神经网络方法其实是对人体大脑的信息进行模拟加工的智能化过程，正如人的神经网络一样，需要经过输入、分析和输出。所以，该方法在经济统计工作中比较适用，这主要是因为神经网络方法能够向工作人员提供既完整又准确的处理数据信息的过程，从而使经济运行模式具有形象化、具体化和实用化，最终获得对经济问题的分析，进而获得处理方法。

数据挖掘技术中的决策树方法。通常情况下，这种方法主要是对大量的数据进行分析和归类，进而筛选出有价值的简单信息，但这种方法分类速度快，效率高，所以，这种方法常用于预测模型中的算法和处理一些大规模数据的工作。

数据挖掘技术中的粗集理论的方法。粗集理论方法是通过对上下近似集而得出不确定问题，是一种研究不确定知识的数学工具。其过程易于操作，算法较为简单，有效确保了经济决策和需求的协调性。

数据挖掘技术中的遗传算法。遗传算法的思路主要是在指定对象的人群中进行信息的采集，通过对隐含的信息整合分析后，才能得到结果。因此，遗传算法是一种根随机搜索算法。

四、在经济统计工作中，数据挖掘技术有哪些作用

在经济统计工作，数据挖掘技术起着重要作用，具体包括以下几个方面：

数据挖掘技术能够满足经济统计的不同需要。由于经济的快速发展，数据挖掘技术为了满足发展需要，其挖掘工具也不断出现。目前，人们常见的数据挖掘工具包括通用型工具、综合工具及面向特定应用的工具。市面上所占比例最大的是通用性型工具，它可以满足不同领域的需要，是较为成熟的挖掘工具。而综合工具主要是为了满足商业活动中数据挖掘的需求，能够为商业中的经济活动提供有力帮助。

数据挖掘技术可以为经济统计工作提供有效服务。在我国，数据挖掘技术主要体现在数据信息的共享和数据的统计方面，在一定程度上可以为经济的统计和发展提供有效的服务。

数据挖掘技术面向特定应用工具。随着数据挖掘技术的快速发展，面向特定应用的工具纵向贯穿了经济统计的各个部分，为特定的领域提供了有效服务，具有很强的针对性。

五、结语

尽管数据挖掘技术从产生到现在，所经历的时间不是很长，但它却在社会的经济统计中发挥着举足轻重的作用，为人们带来便捷的统计工作，使工作更加简单化。总之，有效的经济统计为经济的发展提供了关键性数据统计信息，同时也为经济决策提供强有力的依据。因此，将数据挖掘技术有效应用到经济统计工作中，满足了目前经济统计中数据挖掘的需要，促进了社会经济的健康发展。

参考文献：

[1]赵小民.在经济统计中数据挖掘技术的应用[J].城市建设，2013，（19）.

数量经济技术经济篇4

改革开放30多年来，中国依靠最大化发挥比较优势，充分运用人口红利、全球化红利，凭借廉价的资金、劳动力、土地等要素价格，实现了快速工业化和城镇化，中国经济总量保持了持续快速增长态势。GDP从1979年的4 063亿元增至2012年的519 470亿元，年均增长率高达9.76%。然而，以TFP为标度的经济增长质量或效率并不高，根据测算，中国1979年～2007年TFP年均增长率在3.72%，而2008年～2012年则下降到2.21%。多年的粗放型增长模式使得国内资源、要素与环境的综合承载力急剧下降，劳动力、土地等廉价要素红利逐步丧失，再加上世界经济危机复苏趋缓、贸易保护主义重新抬头使得国际贸易环境恶化，中国经济“高投入、高消耗、高排放、高出口、低效率”为特征的粗放型增长模式走到了尽头。当前，中国经济已经进入产业结构调整与经济转型升级的新阶段，为此，必须实施创新驱动发展新战略，选择适宜的技术进步路径以提升技术进步效率和经济增长质量。在此背景下，亟需回答两个现实问题：一是中国经济总量快速增长是多种技术进步路径发挥协同作用的结果，那么，近年来不同技术进步路径对中国经济增长尤其是经济增长质量的效应如何？即技术进步路径与经济增长的关系问题；二是不同技术进步路径的经济增长效应在中国不同区域有何异质性，如何权变选择适宜于本地区的技术进步进步路径？

自Romer（1990）在内生增长理论中提出技术进步是经济增长的最终源泉以来，国内外学者对相关问题进行了大量的研究。而技术进步路径与经济增长关系的研究是国内外学者现阶段关注的重点，不同学者由于在考察对象、研究方法以及样本数据等方面的差异，所得结果也并不一致。Mathews（2007）、孙建等（2009）等认为后发国家应该重视自主R&D这一技术进步路径来获取后发优势；李小平（2007）等人的研究表明自主R&D对生产率的增长有显著的负向影响，但吴延兵（2008）等人的研究表明自主R&D对生产率有显著促进作用。吴延兵（2008）等运用面板数据的经验研究表明国外技术引进能够促进经济增长，同时也表明国内技术引进对生产率没有显著影响。Lucas（1988）在外部增长学说中说明了外商直接投资能够促进经济增长；Alfaro和Charlton（2007）、傅元海等（2010）等利用相关数据检验了外商直接投资对经济增长的影响，结果分别为不同质量的外商直接投资和不同技术进步路径下的外商直接投资对经济增长的影响不同。

可以看到，已有研究大多是围绕国外欠发达国家或中国国家层面展开，很少从分区域层面，且把不同技术进步路径纳入统一的分析框架。鉴于中国区域经济发展不平衡性、发展阶段的多样性（林毅夫，2004；卢宁，2010），应该基于区域要素禀赋的视角来选择适宜的技术进步路径。因此，本文运用2003年～2011年中国分地区大中型工业企业面板数据对自主R&D、技术引进、外商直接投资和经济增长进行了实证研究，同时考察了中国不同区域的技术进步路径选择的差异性。本文的后续部分结构安排为：第二部分是研究方法与数据处理；第三部分是估计结果与讨论；第四部分是结论与启示。

二、 研究方法与数据处理

1. 模型设定与变量解释。本文研究技术进步路径与经济增长的关系，并且技术进步路径包括技术引进与自主R&D。技术引进包括直接技术引进和间接技术引进，直接技术引进又包括国外技术引进和国内技术引进；间接技术引进包括外商直接投资。而林毅夫等（2004）认为经济增长可分解为投入要素数量的增加、投入要素质量的改进和投入要素使用效率的提高。本文重点考虑投入要素使用效率的提高。

鉴于以上分析，本文借鉴吴延兵（2008）的处理方法，我们用TFP来体现经济增长质量或效率的产出，并将TFPit和f（?）定义为：

TFPit=？茁0exp[f（R&Dit，FTIit，ITIit，FDIit）]①

f（?）=？茁1lnR&Dit+？茁2lnFTIit+？茁3lnITIit+？茁4lnFDIit+？撞？茁jCTRit+ui+？着it②

将②式带入①式，两边取对数后，则可得：

lnTFPit=？茁0+？茁1lnR&Dit+？茁2lnFTIit+？茁3lnITIit+？茁4lnFDIit+？撞？茁jCTRit+ui+？着it③

上式中，TFPit代表第i个地区（省）第t年的全要素生产率；R&Dit代表第i个地区（省）第t年的自主R&D；FTIit代表第i个地区（省）第t年的国外技术引进；ITIit代表第i个地区（省）第t年的国内技术引进；FDIit代表第i个地区（省）第t年的外商直接投资；CTRit为控制变量，其中包括第i个地区（省）第t年的企业规模ESCit、技术能力TTCit、经济发展水平EDLit、经济外向度TEEit。μi为个体效应；？着it为随机扰动项。β0为常数项；β1、β2、β3、β4分别表示自主R&D、国外技术引进、国内技术引进和外商直接投资的产出弹性；βj为控制变量的系数。

2. 数据说明。本文所使用的原始数据来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《中国工业经济年鉴》，部分数据是根据原始数据进行整理而得到的。其中，工业总产值、固定资产净值年平均余额、从业人员年平均数、工业品出厂价格指数和固定资产投资价格指数均来源于《中国统计年鉴》；开发新产品经费、R&D经费占产品销售收入或主营业务收入、R&D项目经费支出、产品销售收入、主营业务收入、消化吸收经费、引进技术经费支出、购买国内技术经费、有科技机构的企业占全部企业比重和新产品产值占工业总产值比重均来源于《中国科技统计年鉴》；出口交货值、工业销售产值、外商资本来和实收资本来源于《中国工业经济年鉴》。其他数据是根据原始数据进行整理而得到的。

借鉴Fare等（1997）等的方法，基于投入的全要素生产率指数可以用Malmquist生产率指数来表示。因此，在计算全要素生产率（TFP）时，用到的主要指标是地区的投入和产出数据。其中投入数据包括资本投入和劳动投入，产出数据包括地区年度企业产出。我们用工业总产值表示产出，并且用2003年为基期的工业品出厂价格指数对其进行价格平减；用固定资产净值年平均余额表示资本投入，并且用2003年为基期的固定资产投资价格指数对其进行价格平减；用从业人员年平均数表示劳动投入。由于工业总产值涉及到中间品投入，因此，用工业增加值估计的全要素生产率比用工业总产值估计的较准确。但是，基于数据的可得性、准确性以及可比性，在计算全要素生产率时，我们选用的产出指标是工业总产值。我们用DEAP2.1来测算全要素生产率（TFP）。由于获得的全要素生产率是环比指数，首先要将其折算到基期，然后再进行计算。我们以2003年为基期，并假设基期的全要素生产率为1。

三、 估计结果与讨论

我们运用Eviews7.2软件基于2003年～2011年中国分地区大中型工业企业的面板数据对静态面板模型③式进行估计。在对国家层面和区域层面技术进步路径的经济增长效应模型进行估计时，我们运用了混合模型、随机效应模型和固定效应模型分别进行估计。为了比较各种模型的估计效率，我们进行了冗余固定效应检验和Hausman检验，检验值的显著性水平均为1%。两种检验均表明固定效应模型的估计效率最高。下面我们分别对两种情况下的技术进步路径对经济增长的影响进行分析。

1. 全国层次的技术进步路径对经济增长的影响分析。由以上分析可知，基于固定效应的模型具有更高的估计效率。下面我们根据该模型来具体分析相关的变量。自主R&D、国外技术引进、国内技术引进以及外商直接投资等技术进步路径分别对TFP的影响。①自主R&D。无论在混合模型下还是在随机效应模型和固定效应模型下，其系数为正，但不显著。这表明2003年～2011年间，自主R&D对TFP的贡献开始显现，加大自主R&D有利于提高TFP，但整体来说，自主R&D对TFP的贡献率并不显著，可能的原因是：我国要素禀赋非均衡分布特征明显、区域经济发展极不平衡，而自主R&D对TFP的贡献存在门槛效应，在我国自主R&D整体投入不大的情况下，对TFP的促进作用有限。但作为发展中国家的中国应该继续重视自主R&D，以防止陷入技术陷阱，从而实现技术赶超（孙健等，2009）。②国外技术引进和国内技术引进。在三种模型下，其系数均显著且分别为负和为正，这与吴延兵（2008）等的研究结论不同。可能的原因在于，中国有能力购买国外技术，但是消化吸收国外技术的能力较低，致使国外技术引进对FTP的作用不明显；而国内技术引进，无论是在林毅夫（2004）等提到的技术引进的成本方面还是咨询技术人员方面都比引进国外技术有优势。因此，中国在引进国外技术的同时，要加强对国外技术吸收能力的重视，提高技术转化率。③外商直接投资。在三种模型下，其系数均显著且为正。这说明外商直接投资对经济增长有正向影响。这与傅元海（2010）等人的研究结论相同。因此，中国应继续扩大开放领域，逐步放开国家垄断但不涉及国家安全的行业、大中型国有企业，以国有企业混合所有制改革为契机，大力引进国外有较强资金、技术或市场优势的战略投资者，提升中国企业的国际化水平和市场竞争力。在控制变量中，企业规模对经济增长效率的提高显著为正；技术能力和发展水平对经济增长效率的提高有负向影响；经济外向度则无显著影响。

2. 区域层次的技术进步路径对经济增长的影响分析。下面我们具体分析不同地区的具有较高效率模型的估计结果。由估计结果可知，中国东、中、西地区的技术进步路径对FTP的作用存在差异。

①东部地区。仅国内技术引进的系数显著，且为正。而自主R&D对经济增长效率的提高没有显著影响。可能的原因是，东部地区多以"三来一补外向型"经济为主，且这些行业或企业往往对自主R&D还是国外技术引进的意愿还是投入能力都比较欠缺，这是该地区自主R&D和国外技术引进对TFP的贡献率为负的重要原因。这一地区服装、纺织、家电等产业集群发达，中小企业众多，集群内的共生关系与知识、技术外溢效应有利于技术的扩散与传播。这说明，东部地区尽管具有区域获取国外技术引进的成本优势，以及较高的经济发展水平，但且没有发挥国外技术引进与自主R&D提升产业层次与TFP的作用，相反且陷入国内技术引进（更多的是初级加工品的简单复制与技术模仿）的路径依赖而产生自主R&D与国外高技术引进的惰性，这不利于东部地区高新技术产业的发展，制约了该地区经济转型和产业结构升级。当然国际跨国公司处于核心技术保护的考虑也致使该地区在国外技术引进尤其是核心技术引进迟缓的重要原因。②中部地区。模型结果表明，该地区受国外技术引进的影响显著，且为负。出现这种情况的原因可能是较丰富的研发资源使得该地区倾向于购买国外的技术，国外企业出于对自身的考虑没有将先进的核心技术而是将落后的技术出售给该地区（吴延兵，2008）或该地区购买到先进的核心技术却无法掌握该技术。而该地区的经济增长效率却不受其他技术进步路径的显著影响，自主R&D能力较弱、不重视国内技术可能分别是自主R&D、国内技术引进不显著的重要因素；介于具有丰富要素禀赋的东部和国家扶持政策的西部之间可能是使得中部地区外商直接投资没有优势的原因之一。③西部地区。在西部地区，仅外商直接投资的系数显著且为正。可能的原因是，西部地区属于欠发达地区，西部大开发以来，该地区充分运用外商直接投资带来的技术后发优势，提高了TFP。而该地区的高校、科研院所等具有相对的比较劣势，自主R&D能力较为欠缺，对国外技术消化吸收能力不强，这使得该地区产业或企业更多依靠获取外商直接投资伴生的技术外溢效应来提升自身的技术水平。因此，国家应进一步加大西部地区的对内对外开放力度，在更多的领域、更多的行业加大招商引资力度，提升外商直接投资的规模和层次，以促进西部地区经济增长总量以及TFP的提高。

技术能力、经济发展水平和出口外向度等控制变量，对不同区域FTP的影响也存在显著差异。技术能力在东部地区无显著影响，而在中部地区和西部地区却对经济增长的效率有显著负影响；经济发展水平在东部地区对经济增长的效率有显著负影响，而在中部地区和西部地区却无显著影响；出口外向度仅在中部地区对经济增长效率存在显著正影响，而在东部地区和西部地区却无显著影响。而企业规模在三个地区对经济增长的效率均有显著正影响。

四、 结论与启示

本文研究发现：对于全国而言，自主R&D对提高中国经济增长效率的作用没有显著影响；国外技术引进对中国经济增长起负面影响；国内技术引进和外商直接投资是目前适宜中国经济增长的技术进步路径。对于区域层面而言，东部地区和西部地区分别依靠国内技术引进和外商直接投资能够提高经济增长效率，而中部地区国外技术引进对经济增长效率的影响不明显。控制变量中企业规模对经济增长起正面影响，技术能力和经济发展水平对经济增长起负面影响，而经济外向度对经济增长没有显著影响。

数量经济技术经济篇5

关键词 技术创新；产业结构调整；能源消费；计量模型

中图分类号 F407.2 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2008)03-0108-06

改革开放以来，中国经济持续快速增长，与之相应中国能源的需求也稳步增加，从1985年的60 894万t标准煤增加到2005年的223 319万t标准煤，增幅近3.7倍。随着人口增加、工业化和城镇化进程的加快，特别是重化工业和交通运输业的快速发展，能源需求量大幅上升，经济发展面临的能源制约和环境压力将更加严峻。因此，从定量的角度研究经济增长与能源消费之间的关系具有重要的现实意义。

目前，学术界对经济增长与能源消费定量研究的重点是经济增长与能源消费的互动关系。Yang（台湾，2000）、韩智勇等（中国、2004）、Lee（美国，2006）、Mahadevan和AsafuAdjaye（澳大利亚、日本、瑞典等，2007)［1～4］等的研究表明经济增长与能源消费之间存在双向因果关系；Masih A.M.M.和 Masih R（马来西亚、新加坡、菲律宾，1996）、Altinay 和 Karagol（土耳其，2004）［5～6］的研究则表明两者没有因果关系；林伯强等运用协整和误差修正模型揭示中国能源消费与经济增长之间的长期均衡关系和短期波动关系［7～8］。国内外学者进行的有益探索，已经取得了一些很有价值的研究成果，但是在新的历史阶段，节能减排已经被提到了新的高度，能源消费的研究还需要继续深入，不仅要了 解经济增长与能源消费之间的因果关系，而且要分析经济发展与能源消费之间的内在机理，为节能减排工作提供政策建议。

近年来，随着我国进入重化工业加速发展阶段，人们开始不断深化经济发展和能源环境之间的认识。我国长期形成的经济结构不合理、经济增长质量不高的问题依然存在，能源和资源短缺、环境污染、生态失衡成为国家工业化、现代化越来越严重的制约因素，所以转变经济发展方式是贯彻科学发展观的中心环节，而产业结构调整又是经济发展方式转变的重点。通过产业结构调整一方面可以降低高能耗产业比重，减少能源消费，减轻环境压力；另一方面可以提高知识密集型产业比重，增强创新能力，提高能源效率。

产业结构调整对能源消费影响研究的结果表明，产业结构的变化会直接影响能源的消费需求、改变能源的消费结构［9～11］，然而，在产业结构调整、减少能源消费、提高能源效率的过程中，技术创新是关键因素。技术创新不仅能够通过新的生产组合直接提高能源效率，影响能源消费，还会通过新技术发展新兴产业，改造传统产业，优化产业结构等方式间接影响能源消费。但是技术创新作为影响能源消费的重要因素，一直没有得到学界的重视，未被纳入到现有的分析框架中。本文试图建立技术创新、产业结构调整对能源消费影响的分析模型，通过实证分析中国技术创新、产业结构调整对能源消费的影响。

1 技术创新、产业结构调整与能源消费分析模型

中国经济的快速增长伴随着能源消费的急剧增加，在经济增长的过程中，技术创新与产业结构调整对能源消费将会产生怎样的影响，是急需要解决的现实问题。本研究在经济增长与能源消费、产业结构调整与能源消费模型的基础上，引入技术创新因素，建立新的分析框架(见图1)。

该分析框架中各要素之间的关系相对比较复杂，首先产业结构升级和优化是促进经济增长的重要途径，产业结构调整一定程度上会影响综合经济发展；其次新经济增长理论和知识经济的研究已经达成共识，技术创新是促进经济增长的核心动力，所以技术创新也会影响经济发展；最后正如上文所言，技术创新也会促进产业结构升级和优化。此外，很多文献已经阐述了经济综合发展和产业结构调整会影响能源消费，技术创新不仅直接影响能源消费，而且还间接通过产业结构调整和经济发展影响能源消费。为了清晰地反映各种因素对于能源消费的影响，这里首先将各种因素进行单独分析，然后再考虑因素之间的协同作用。基于上述分析提出基本假设，进而建立技术创新、产业结构调整与能源消费的基本模型。

H1：经济综合发展促进能源消费。根据现有实证研究结果，经济增长是形成能源消费的重要原因［12～14］ 。技术创新和产业结构调整协同作用的效果就是经济的综合发展，所以这里假设经济综合发展促进能源消费。经济发展对于能源消费的影响主要由经济发展模式所决定，以能源和资源消耗驱动的经济发展模型，能源消费和经济增长之间的相关性很高；以创新驱动的经济发展模型，能源消费就会和经济增长脱钩。具体模型如式（1）所示，EC表示能源消费，GDP表示经济综合发展。

H2：技术创新节约能源消费。1968年罗马俱乐部提交的研究报告《增长的极限》认为，全球的增长将会因为粮食短缺、能源枯竭、环境破坏等原因达到极限，并且预测1992年石油将被消耗怠尽，而避免世界崩溃的最好方法是限制增长，即“零增长”的结论。实践表明罗马俱乐部的预言没有实现，其主要原因就是技术进步在改变能源消费结构、提高能源效率等方面发挥了重要作用。能源消费的增加不仅是需求拉动的结果，还涉及到能源生产效率、能源消费效率、能源市场价格等多方面的原因。技术创新在转变经济增长方式、能源生产方式和能源消费方式中发挥着无可替代的作用。技术创新可以通过改造传统技术、引进新技术，提高能源生产和消费效率，减少能源消费，还可以通过开发可再生新能源，替代传统化石能源，影响能源市场价格和能源消费结构。除此之外，通过产业结构调整的间接影响也很显著，这里主要考虑直接影响。具体模型如式（2）所示,IN表示技术创新。

H3：产业结构升级、优化减少能源消费。由于不同的产业(或行业)能源消费水平不同，在产业结构中，如果能源消费水平高的产业比重大，整个国民经济的能源消费量就会提高。反之，能源消耗的水平则会下降。中国过去几次大规模的产业结构调整使能源消费水平发生了很大波动。产业结构升级和优化是经济增长方式转变的重要表现，同时也是减少能源消费的重要手段。但是产业结构升级和优化不是自发行为，经济发展阶段和技术创新水平是两个重要影响因素。任何一个国家的产业结构都难以逾越其特定的经济发展阶段，所以产业结构的升级自身就体现了经济发展，自然会影响到能源消费。具体模型如式（3）所示,IP表示产业发展，IP/GDP表示产业结构。

[WTBX]EC=α+β3IP/GDP[WTBZ]（3）

H4：经济增长、技术创新和产业结构调整协同影响能源消费。在单因素分析的基础 上，还要考虑各因素的协调效果。经济增长、技术创新和产业机构调整是整个经济系统运行的不同侧面，三者存在一定程度的互动关系，其协同机理相对比较复杂，难以简单判断影响结果。从运行机理上看，经济增长从需求总量上对能源消费的影响比较模糊，技术创新从技术上节约能源消费，产业结构升级和优化从需求结构上减少能源消费。经济增长、技术创新和产业结构调整三者协同影响能源消费，具体模型如式（4）所示。

[WTBX]EC=α+β1GDP+β2IN+β3IP/GDP[WTBZ]（4）

2 模型指标选择和数据来源

对模型进行实证检验，需要确定模型中变量的具体指标和数据来源，本研究选择的具体指标及其解释如下：

能源消费指标：能源消费总量是指一定时期内全国物质生产部门、非物质生产部门和生活消费的各种能源的总和，包括原煤和原油及其制品、天然气、电力，不包括低热值燃料、生物质能和太阳能等的利用。这里的能源消费指标不仅包括终端能源消费量，还包括能源加工转换损失量和损失量二部分，也就是通常定量研究使用的指标能源消费总量（万吨标准煤）（EC）；

综合经济指标：经济发展的直接体现就是产出的增加，但是从不同的角度也会有不同的衡量指标。国家层面主要是采用国内生产总值（GDP）相关指标，产业（企业）层面主要采用产业增加值、产业利润率等相关指标，个人层面主要采用人均可支配收入、人均消费水平等相关指标。这里主要选择国家层面的指标，国内生产总值（亿元）（GDP）表示经济增长的总量规模、R&D经费支出占国内生产总值比重（%）（R&D/GDP）表示技术进步水平和经济增长质量、人均国内生产总值（元）（AGDP）表示经济增长的人均规模。

技术创新指标：技术创新过程是一个知识创造、流动、应用和扩散的过程，从具体时间而言很难进行测度。但是人们为了更好地了解创新能力和创新绩效，就采用黑箱的方法忽略创新过程，延续生产函数的传统，从创新的投入和产出两端测量技术创新。技术创新投入的指标包括R&D经费支出和R&D活动人员投入；产出指标包括论文、专利、技术市场成交额和新产品产值等，其中专利是核心指标，大量的经验研究表明论文、技术市场成交额等指标与专利的相关性较高，所以通常采用专利作为技术创新的衡量指标，这里选择专利授权量和发明专利授权量作为产出指标。技术创新具体指标包括R&D经费支出（亿元）(R&DC)、R&D活动人员全时当量（万人年）(R&DP)、专利授权量（件）（Pa）、发明专利授权量（件）（IPa）。

产业结构调整指标：产业结构调整是一个动态过程，所以只能用产业结构指标进行描述。产业结构是指各产业占所有产业的比重，通常衡量产业结构的指标有产值、从业人员数，从业人员数通常用来反映产业结构对于就业和失业的影响，产值指标主要反映经济结构。所以这里采用各产业产值占国内生产总值的比重反映产业结构。第一产业产值比重（%）（PIP/GDP）、第二产业产值比重（%）（SIP/GDP）、第三产业产值比重（%）（TIP/GDP）、工业产值比重（%）（In/GDP）、建筑业产值比重（%）（Co/GDP）、交通运输仓储和邮政业产值比重（%）（TSP/GDP）、批发与零售业（%）（WIT/GDP）。

数据来源：能源消费、经济综合和产业结构调整指标数据来自《2006年中国统计年鉴》，技术创新指标数据来自《2006年中国科技统计年鉴》。

3 模型计量结果分析

本研究采用1987-2005年中国能源消费、经济、技术创新和产业结构的相关数据，运用EVIEWS3.1软件对模型进行了实证分析。在实证分析之前，考虑到原始数据的单位和量级存在较大的差异，为了避免数据中其他因素的干扰，保证数据的平稳性，对原始数据进行取对数处理。模型实证具体结果如表1、表2、表3所示。

为了避免解释变量之间的多重共线性，建立单变量回归模型，具体结果见表1。从表1可以看出，所有的模型拟合度都比较好，F统计量也比较显著。通过模型1，我们发现能源消费具有显著的自相关性，前期能源消费量将会影响当期消费量。从结果来看，能源消费量滞后一期和滞后二期对当期的影响较大，但是一期系数为正，二期系数为负。这表明能源消费量的变化受外界的影响比较明显，自我依赖程度较低，前期对后期的影响时间较短。能源消费不仅受到能源系统自身的影响，需求和供给的大幅度结构性变化都会影响消费变化。

在三个综合经济变量中，人均国内生产总值的显著性水平不高，说明中国的能源消费并没有随着人民生活水平的提高而显著增加。国内生产总值的弹性系数为0.103，大于R&D/GDP的弹性系数，这一结果表明我国的经济规模总量越大、活跃程度越高，对能源的消费需求就越大，但是R&D对于能源消费的影响还比较小。基于上述结果我们可以看出，中国的经济增长方式主要属于能源和资源推动型，经济结构不合理的问题依然存在，经济规模的扩张一定程度上拉动能源消费量的增长，与此同时研发强度对于能源消费的影响很小，表明研发支出在推动产业结构升级和提高能源效率方面的贡献还比较小。

表2为技术创新对能源消费影响模型的实证结果。从表2我们可以看出，所有的模型都没有常数项，表现在弹性系数上，能源消费不能独立于技术创新而存在。也就是说，能源消费自身是技术进步的产物，而能源消费节约也离不开技术创新活动，两者关系非常紧密。从模型5可以看出，R&D经费、人员投入和专利产出对能源消费弹性系数的显著性水平都比较低，只有发明专利和能源消费水平呈正相关关系。从模型6、7、8、9我们可以得出类似的结论，发明专利与能源消费水平呈正相关关系。根据模型假设，技术创新能力的提升能够节约能源消费，但是实证结果表明发明专利数对能源消费影响的系数为正（虽然比较小），发明专利数与能源消费同向变动，也就是说技术创新能力提升并没有节约能源消费。

上述分析表明如果直接考察技术创新与能源消费之间的关系，中国的技术创新对于能源消费的影响还比较小，并且处于技术创新与能源消费的同步上升期。中国在能源领域的技术创新力量还比较薄弱，能源领域技术进步比较缓慢，急需要加强。但是我们应该看到技术创新一方面是直接作用于能源消费领域，提高能源效率，另一方面是通过对产业结构调整和经济增长的影响，间接影响能源消费。技术创新对于能源消费的间接影响还有待进一步考察。笔者认为随着技术创新能力的增强，两者之间的关系应该有一个拐点，呈现技术创新与能源消费脱钩的情况。

表3为产业结构调整对能源消费影响模型的实证结果。从模型10可以看出，第一产业和第二产业的弹性系数都不太显著，第三产业比重和能源消费呈正相关关系。从模型11、12可以看出，在有滞后项的情况下，各产业与能源消费的弹性系数都不显著；在没有滞后项的情况下，只有交通运输仓储和邮政业对应的弹性系数比较显著。根据模型12，第一产业、建筑业、批发与零售业的弹性系数为负，而工业的弹性系数为正，完全验证了模型假设。第一产业、建筑业、批发与零售业能源消耗相对较少，所以这些产业的比重上升将会减少能源消费；工业是国家能源消费的重点，工业产值比重对能源消费的弹性系数达到了4.213。这表明中国的工业发展还处于粗放型阶段，工业产值增加主要依赖人力、资本和能源投入，知识和技术投入较少，工业整体技术创新能力较弱。

式（5）为模型13，模型的拟合度R2=0.993 ，DW检验值=2.16 ，F统计量显著性水平=0.0000。从式（5）可以看出在多变量协同作用的情况下，各变量的弹性系数有较大变化，其中专利和第三产业的弹性系数为负，即专利授权量增加能够节约能源消费，第三产业产值比重的增加能够减少能源消费。这表明技术创新和产业结构调整协同作用的情况，有利于减少能源消费，技术创新通过革新产业设备和改变产品工艺而节约能源，同时也说明中国的技术进步对能源消费间接影响比直接影响更显著。技术创新在提供优化产业结构、提升产业竞争力的同时也节约了能源消费。

式（6）为模型14，拟合度R2=0.997，DW检验值=2.86，F统计量显著性水平=0.0000。从式（6）可以看出，在三次产业进一步细化后的产业结构调整综合模型中，交通运输仓储和邮政业对能源消费的弹性系数为负，而批发与零售业的弹性系数为正。其余变量虽然弹性系数有所变化，但是符号没有改变。该结果和表3分析有所出入，技术创新和产业之间作用机理比较复杂，该结果的解释有待进一步的深入探讨。

4 简要结论和政策建议

通过上述分析我们可以得出以下简要结论：

（1）能源消费具有一定的自相关性，前期消费将会影响后期消费，但是影响时间较短。从能源系统自身来看，能源消费应该存在一定的路径依赖，具有显著的自相关现象，但是就实证结果而言，目前的能源消费受到众多系统外因素的冲击。中国的能源消费不可再生化石能源占绝大多数，可再生能源比例相对较小，这一能源消费结构决定了能源消费量很大程度上依赖国家固有的资源禀赋和国际能源市场的变化，通过技术创新提高可再生能源消费结构是提高能源消费系统稳定性的基本路径。

（2）经济增长是拉动能源需求、增加能源消费的重要因素。中国正处于重化工业发展阶段，工业仍然是经济发展的主导，并且仍然是粗放型的工业发展模式，所以经济规模的扩张，势必会拉动能源需求、增加能源消费。正如前文所述，经济结构是影响能源消费的重要因素，当知识密集型产业成为经济的主导部门，经济增长将会和能源消费脱钩，经济规模的扩展将不会出现能源约束和环境压力。所以节约能源消费，根本上是要转变经济发展方式，将知识作为社会生产的核心要素，建设创新驱动的国家发展模式。

（3）技术创新、产业结构调整对能源消费产生协同作用。技术创新能力提高(专利授权量增加)一定程度上能够节约能源消费，第一产业、建筑业、批发与零售业产值比重的增加能够减少能源消费，工业产值比重的增加对能源消费的影响较大。从实证结果来看，技术创新对于能源消费的直接影响并不显著，但是与产业结构调整的协同作用比较显著。这充分说明技术创新对于能源消费的影响不仅局限在提高能源效率，而且还体现在很多其他的方面，包括对于经济发展方式的改变、产业结构调整的影响等。同时也表明，技术创新是经济增长、产业结构调整与能源消费关系分析的关键因素。

据此笔者认为，在中国经济高速增长的情况下，降低能耗、减少能源消费，使经济增长和能源消费脱钩的重要途径是基于技术创新的产业结构升级和优化，转变经济增长方式。首先通过技术创新，把依赖人力、资本和能源投入的外延式发展，转变为依赖知识和技术的内涵式发展，在工业领域积极倡导并帮助企业来自觉、合理、有效地使用能源，关闭那些严重浪费能源的企业和工厂；其次大力发展高新技术产业、现代服务业等知识密集型产业，通过高新技术改造传统产业，促进产业升级和优化；最后大力扶植和鼓励节能型企业，要加大和鼓励对节能技术的投资，直接通过能源技术创新，提高能源使用效率，同时通过立法来监督维护能源合理有序的开发利用。

参考文献(References)

［1］Yang, H. A note on the Causal Relationship between Energy and GDP in Taiwan［J］. Energy Economics, 2000, (22): 309～317.

［2］韩智勇, 魏一鸣,焦建玲等.中国能源消费与经济增长的协整性与因果关系分析［J］.系统工程,2004,(12):17～21.［Han Zhiyong, Wei Yiming, Jiao Jianling. On the Cointegration and Causality between Chinese GDP and Energy Consumption［J］. Systems Engineering, 2004,(12):17～21.］

［3］Lee, C C. The Causality Relationship Between Energy Consumption and GDP in G-11 Countries Revisited［J］. Energy Policy, 2006, (34): 1086～1093.

［4］Renuka Mahadevan, John AsafuAdjaye. Energy Consumption, Economic Growth and Prices: A Reassessment Using Panel VECM for Developed and Developing Countries［J］. Energy Policy, 2007, (35): 2481～2490.

［5］Masih, A M M, Masih, R. Energy Consumption, Real Income and Temporal Causality: Results from a Multicountry Study Based on Cointegration and Errorcorrection Modeling Techniques［J］. Energy Economics, 1996, (18): 165～183.

［6］Altinay, G, Karagol, E. Structural Break, Unit Root, and the Causality Between Energy Consumption and GDP in Turkey［J］. Energy Economics, 2004, (26): 985～994.

［7］林伯强.中国能源需求的计量经济分析［J］.统计研究,2001,(10):34～39.［Lin Boqiang. The Econometric Research on Energy Demands of China［J］. Statistical Research, 2001,(10):34～39.］

［8］吴巧生,成金华,王华.中国工业化进程中的能源消费变动――基于计量模型的实证分析［J］.中国工业经济，2005,(4):30～37.［Wu Qiaosheng, Cheng Jinhua, Wang Hua. Change of Energy Consumption with the Process of Industrialization in China［J］. China Industrial Economy, 2005,(4):30～37.］

［9］史丹.产业结构变动对能源消费需求的影响［J］.数量经济技术经济研究,1999,(12):50～52.［Shi Dan. The Effect of Industrial Change on Energy Consumption Demand［J］. Quantitative & Technica Economics, 1999,(12):50～52.］

［10］路正南.产业结构调整对中国能源消费影响的实证分析［J］.数量经济技术经济研究,1999,(12):53～55.［Shi Dan. The Effect of Industrial Change on Energy Consumption Demand［J］. Quantitative & Technica Economics, 1999,(12):50～52.］

［11］史丹,张金隆.产业结构变动对能源消费的影响［J］.经济理论与经济管理,2003,(8):30～32.［Shi Dan, Zhang Jinlong. The Effect of Industrial Change on Energy Consumption［J］. Economic Theory and Business Management,2003,(8):30～32.］

［12］Yu, E, Choi, J. The Causal Relationship Between Energy and GNP, an International Comparison［J］. Energy Development, 1985, (10): 249～272.

［13］Cheng, S B, Tin, W L. An Investigation of Cointegration and Casuality Between Energy Consumption and Economic Activity in Taiwan Province of China［J］. Energy Economics, 1997, (19): 435～444.

［14］WoldeRufael, Y. Energy Demand and Economic Growth: the African Experience［J］. Journal of Policy Modeling, 2005, (27): 891～903.

Effect of Innovation，Industrial Change on Energy Consumption

LIU Fengchao SUN Yutao

（Department of Economics, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning 116024,China）

Abstract In the process of industrial change,reducing energy consumption and improving energy efficiency，innovation is the key factor. One the basis of existi ng literatures, the paper designs the analysis framework about the effect of technological innovation and industrial structure regulation on energy consumption, and then establishes the econometric model with assumption to do the empirical analysis. The results show that the increase of patents can reduce energy consumption，and the increase of percentage in GDP of the less energy consumption indus tries, such as the primary industry, construction, wholesale and retail trade, can also reduce energy consumption. The conclusion is that the upgrade and optimization of industrial structure and transformation of the economic growth mode based on technology are key ways to solve disharmonious growth in economy and energy consumption.

数量经济技术经济篇6

（一）农业科技人力资源在质量和数量上的增加

农业科技人员是农业技术进步、农业经济结构优化、农业经济发展的主要推动力，在我国漫长的农业经济发展历程中农业科技人力资源的重要性得到了验证，几乎每一次农业科技创新都极大的推动了农业技术的进步，改善了农业经济结构，推动了农业经济的发展。农业科技人力资源在质量和数量上的增长是先进农业技术推广、应用和创新的基础，只有农业科技人员的质量和数量都达到一定程度才能保证农业技术水平的提升，才能保证农业经济的增长。

（二）农业科技人力资源的规模效应

从农业科技的进步角度来看，农业科技人力资源数量和规模水平的提升，对农业科技的创新具有基础性作用，农业科学家和农业工程师对农业科技的研究和开发活动是一种包含内容众多的综合性内容，需要有一线技术人员的经验技术支持，需要有高端农业科技的理论支持，所以一个种类齐全、规模庞大、数量众多的农业科技人力资源整体对农业科技的进步和创新至关重要。

（三）农业集约化经营对农业经济增长的促进作用

集约化生产是现代社会经济主体运营的重要形式，其在现代农业生产领域的应用能够最大限度的优化农业资源的配置，提升农业经济发展的质量和效率。而集约化生产在农业领域应用的重要基础就是农业科技人力资源的极大丰富，现代农业的集约化发展不仅仅是农业科技的发展和应用，还集成了大量的社会经济领域的专业知识，只有农业科技人力资源的综合素质大幅度提升，数量极大丰富才能保证农业集约化发展的有效贯彻落实。当前在可持续发展理念的指导下，集约化生产已经成为农业经济发展的重要方向和未来形式，因此农业科技人力资源的重要性更是进一步提升。

二、农业经济发展的农业科技人力资本价值评价模型分析

（一）模型的建立

从农业经济发展的整体来看，影响农业经济总产值的因素包含有物质资本、人力资本和技术进步，但是结合我国农业经济发展的实际来看，我国人力资源极度丰富存在有大量的剩余劳动力，尤其是技术水平较低的农业劳动力，其对农业经济发展和农业经济总产值的并不具有普遍影响。因此在本次模型构建活动中排除了普通劳动力对农业经济总产值的影响，只考虑物质资本和科技人力资本对农业经济总产值的影响。在不考虑自然环境因素的前提下，对农业经济增长构建模型如下：ATP=AAK1βAHRβAKβLAβλЧ其中ATP为农业总产值；AAK为农业固定资本量；AHR为农业科技人力资源存量；AK为农业流动资本量；LA为土地施用量两边取对数得lnATP=lnA+β1lnAAK+β2inAHR+β3lnAK+β4LA+Ч根据上式可以对农业经济总产值的影响因素，农业固定资本量、农业科技人力资源存量、农业流动资本量的影响权重（β1，β2……）进行分析。

（二）数据采集

在分析模型构建完成后，数据采集是充实分析模型的重要步骤，数据采集的真实性和准确性将会对分析模型计算结果的准确性和可靠性产生直接影响。

1、农业总产值ATP农业总产值主要依靠查阅中国统计年鉴获得，同时考虑到不同时期的物价因素的影响，对选取的2010年到2014年五年的农业总产值进行不变价计算，统一到2014的物价水平。

2、农业固定资本存量AAK农业固定资本存量数据主要依靠查阅《中国统计年鉴》获得，具体表现为2010年到2014年的农业基本建设投资与更新改造投资数额之和。

3、农业科技人力资源存量AHR从促进农业经济发展的角度来看，农业科技人员是指中专以上学历具有农业专业技术的人员，由于资料的限制分析主体无法获得农业科技人才的学历资源，因此以农业专业技术人员的受教育年限为选取标准，确定受教育年限在15年以上（小学六年、中学六年、大学三年）的农业从业人员为农业科技人才。

三、结论与分析

由模型分析可知科技人力资源对农业经济的增长作用重大，相对于农业经济增长农业科技人力资源的弹性系数为0.69，也就说在不考虑其他影响因素的前提下，农业科技人力资源每增长1%，农业生产总值就会提升0.69%，由此可见农业人力资源对农业经济发展的推动力之大。在农业科技人力资源上的投资对农业经济发展的贡献率之大，仅次于农业流动资本增长的贡献率，但是从推动农业经济增长的实际角度来看，农业流动资本的增长存在一定极限在农业流动资本规模达到一定程度后，其投入数量的比例增加所产生的绝对投资数量是远远超过农业科技人力资源增长的数据投资数量的。

数量经济技术经济篇7

摘 要：本文基于长江经济带的省级面板数据，对长江经济带高技术产业与经济增长的关系进行了比较研究。结果表明：东、中、西部区域的高技术产业对经济增长存在显著差异。在此基础上，本文就长江经济带高技术产业发展的提出了相关政策建议。

关键词：长江经济带；高技术产业；经济增长

高技术具有高智力、高技术、高战略、高渗透等诸多特点。以高技术为基础高技术产业，是一种知识密集和技术密集的产业，它具有很高的市场潜力、附加价值、经济和社会效益，主要包括生物技术、新材料技术、信息技术、航天航空等领域。在当前新一轮科技革命和产业发展趋势下，我国经济发展战略正逐步从要素驱动向创新驱动转变。高技术产业作为国家战略性新兴产业，担负着引领技术创新的巨大使命，在经济增长中起着关键的带动作用，是国家以及产业发展的重要驱动力量。2014年我国高技术产业增加值比上年增长12.3%，占规模以上工业增加值的10.6%。国家也逐渐加大对高技术产业的投入，R&D经费内部经费从2009年的892.12亿元，增长到2013年的2034.34亿元。因此，研究高技术产业与经济增长的关系对进一步提升高技术产业的发展潜力，推动我国经济创新发展有着重要的现实意义。基于此，本文探究长江经济带高技术产业与经济增长的关系。

一、文献综述

高技术产业的发展，能够有效地促进经济结构的优化和经济增长方式的转变，目前，高技术产业已经成为一个国家经济发展战略的重点，也是众多国内外学者研究的关注点。赵玉林，魏芳（2006）运用灰色关联分析方法，实证分析我国高技术产业的发展对经济增长的贡献作用。关欣等（2013）利用VAR脉冲响应和方差分解方法研究了高技术产业的发展与经济发展方式转变的动态影响关系。桂黄宝（2014）通过构建基于FEDER思想的空间计量模型，研究了我国高技术产业的产出效应。洪嵩，洪进，赵定涛（2014）构建了基于共同演化理论的我国高技术产业系统与所在区域经济系统的演化模型，实证分析了两系统的演化水平。李伟华，周立群（2015）运用灰色关联法，将经济发展分为经济增长、产业结构优化、资源消耗和环境保护、就业增加四个指标，探究了高技术产业及其细分行业与各指标的关联度。高技术产业的发展与经济增长成为学术界研究的热点问题之一。

二、数据、方法与模型建立

1.数据来源与研究方法

本文的数据来源于《中国统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》。考虑到数据的可获得性，本文选取长江经济带11个省市的高技术产业新产品销售收入与地区生产总值数据作为研究对象，并将其划分为东部、中部和西部三个区域。其中，新产品销售收入意味着创造新价值的高低，选取高技术产业新产品销售收入作为其发展状况的指标，记作NR。选取地区生产总值作为经济增长的衡量指标，记作GDP。本文运用面板数据单位根检验、协整检验与误差纠正模型，对我国高技术产业发展与经济增长之间的关系进行实证研究。

2.模型建立

本文通过构建长江经济带高技术产业与经济增长关系的模型：

三、实证分析结果

1.单位根检验

单位根检验是指检验序列中是否存在单位根存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。本文利用Eviews7.2软件，对长江经济带高技术产业发展（）、经济增长（）两个变量分别进行LLC检验、ADF-Fisher检验和IPS检验。检验结果见表1。

2.协整检验

通过对数据的协整检验，长江经济带东、中、西部区域Fisher检验结果分别是15.60（***）、17.69（***）、12.35（*）。上述结果表明，和之间存在长期均衡稳定关系，面板数据的Fisher检验拒绝了与不存在协整关系的零假设，但不能拒绝这两个变量最多存在1个协整关系的零假设，所以LnGDP与LnNR是协整的。经过回归分析，得到长东、中、西部区域协整方程分别为：

（4）

3.误差纠正模型

由于时间跨度较小，高技术产业发展与经济增长虽然存在长期均衡关系，但是短期很有可能出现偏离均衡的情况，因此通过误差修正模型进一步验证协整方程是否可靠。本文建立以下误差修正模型（ECM）：

通过误差纠正模型发现，对于东部而言，无论短期还是长期，高技术产业发展都是经济增长的原因。同理，对于中部地区，经济增长是高技术产业发展的长期原因，不是短期原因。而对西部，经济增长是高技术产业发展的短期和长期原因。

四、政策建议

根据上述研究结果，高技术产业发展与经济增长存在相关关系，大力推进高技术产业的发展，能够有效地推进经济增长。因此，本文对长江经济带高技术产业的发展提出了几点政策建议：

第一，优化产业发展空间格局，推动长江经济带各省市、区域共同发展。作为国家重点实施战略，长江经济带要健全空间规划体系，做好区域协调发展、协同发展、共同发展的战略布局。一方面，要挖掘长江中上游省市高技术产业的巨大发展潜力，促进经济增长空间从沿海向沿江内陆拓展；另一方面，形成上中下游优势互补、协作互动格局，不断缩小东中西部区域高技术产业的发展差距。

第二，继续加大高技术产业的投入，优化资源配置，提高产出水平。在重点实施长江经济带战略的背景下，各省市之间互相吸取经验，科学配置资源，以确保经济活动持续高效地进行。

第三，加快发展高技术产业，提高其在国内生产总值中的比重，提升其对经济增长的促进作用。长江经济带高技术产业应该向中西部区域扩散，仅仅在东部区域发展高技术产业对于经济增长是不利的。各区域应注重发展的效率和质量，提升长江经济带工业和高技术产业的增加值，为我国科研实力和国际竞争力的提高做出贡献。

参考文献：

[1]赵玉林，魏芳.高技术产业发展对经济增长带动作用的实证分析[J].数量经济技术经济研究，2006（06）.

[2]关欣，乔小勇，孟庆国.高技术产业发展与经济发展方式转变的关系研究[J].中国人口资源与环境，2013（02）.

[3]桂黄宝.我国高技术产业产出效应分析：扩散还是回波？――基于FEDER模型的空间计量检验[J].科学学研究，2014（04）.

[4]洪嵩，洪进，赵定涛.高技术产业与区域经济共同演化水平研究[J].科研管理，2014（06）.

[5]李伟华，周立群.高技术产业对经济发展的关联性分析――基于灰色关联的实证研究[J].学术论坛，2015（01）.

数量经济技术经济篇8

[关键词]经济增长 生产要素 劳动力质量

〔中图分类号〕F241 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕 1000-7326（2007）06-0051-05

经历了近30年的高速发展，我国也面临着经济社会持续发展的诸多制约因素和约束条件。根据中国人口与发展研究中心最新预测，本世纪中叶之前的我国人口动态有三个转折点：一是劳动年龄人口占总人口的比率从2006年开始进入稳定期，从2010年起趋于下降；二是劳动年龄人口的绝对数量从2011年即趋于稳定，2022年以后则大幅度减少；三是总人口在2030年前后达到峰值，预测达14.39亿，随后绝对减少。[1] 这个预测和现实也表明，“人口红利”给我国经济社会发展带来的劳动力比较成本优势已经开始出现转折点，有利的“人口红利”决定劳动力结构将会提前发生变化，劳动力供给高峰即将结束。因此，与推动经济增长的资本、劳动与要素生产率的三大动因相关联的“劳动力与经济增长”等问题值得特别关注。

一、 资本、劳动、要素生产率的贡献分析

一国或地区经济增长主要依靠土地（或自然资源）、物质资本和劳动力等生产要素。土地（或自然资源）是进行任何生产所必需的；劳动力是进行生产的载体，是体现劳动者本身的资本；资本是用于投入生产或经营、用货币表示体现在物质方面上的财富。但是，在经济增长的因素分析中，经济学家认为，除了常规的生产要素投入增加导致国民生产总值增长外，往往还有一部分增长不能由这种要素来解释。也就是说，除了增加资本和劳动对经济增长的贡献外，国民产值函数的“残差”(residual）因素也在起作用。实际上，这是一系列技术效率和配置效率的综合表现，人们称其为“全要素生产率”(Total Factor Productivity, 简称TFP)。

经济发展实践证明，单纯依赖生产要素投入实现经济扩张，全要素生产率没有实质性提高的国家，尽管在一定时期也可能实现高速增长，但最终都被证明是不具有可持续性的。如，前苏联曾经一段时期实现了高速的经济增长；但是，由于其经济增长是依靠生产要素增加投入而在外延上实现的，全要素生产率对增长的贡献微小并呈现日益降低的趋势，导致经济增长不能持续。在20世纪50-70年代，我国计划经济体制下年平均经济增长率为3.9%。在这个增长率中，生产率提高的贡献份额为负数。资本和劳动力对增长率的贡献中，有大约13%被生产率水平低下而产生高投入低效率。改革开放后，我国年均经济增长速度提高到8-9%左右，全要素生产率的贡献也大大提高。在这一期间，我国逐渐步入世界市场资源配置轨道，扩大对外开放和提高贸易依存度。如，从1978年贸易依存度为9.8%，提高到1985年的23.1%，1995年的40.2%，以至2006年的70.8%。在1979-1984年期间，全部实际利用外商直接投资额只有41.04亿美元，2006年则达到735.23亿美元，增加了18倍。由于大量物质资本投入和贸易扩大，逐渐提高技术层次，以及计划生育政策的成功实施所造成的人口红利，我国经济保持了长达1/4世纪的高速增长。

《世界银行报告》（1999）对1978-1998年期间中国经济增长的因素进行分析认为，在此期间我国国内生产总值年平均9.5%的增长率中，物质资本对此期间经济增长的贡献率为37%，劳动力数量的贡献份额为17%，劳动力转移贡献为16%，全要素生产率为30%。10年后，国内学者李善同等在《中国经济增长潜力与增长前景分析》[2] 中的分析较为客观，认为在我国经济高速增长的25年，资本积累、劳动力投入的增长以及全要素生产率的提高是经济增长的三大动因。按照索洛“全要素生产率增长的核算”分析方法，① 测算出我国1978年以来三大要素对经济增长贡献的结果如下。

过去25年中，我国经济增长最大的推动力是资本投入与资本积聚。1978-2003年资本平均增长速度为9.9％，对经济增长的贡献达到63.2％，导致GDP年均增长9.3%中近6个百分点。相对于资本来说，劳动力数量和质量增长对经济增长的贡献是逐渐减弱的。20世纪90年代以后，劳动力的增速明显放慢，对经济增长的贡献开始下降到10％以下。全要素生产率的增长成为继资本之后对经济增长贡献最大的因素，虽然部分时期较低，但整体来看全要素生产率增长对经济增长的贡献仍基本接近30％，始终保持了较高的水平。过去20多年，导致我国全要素生产率快速增长的因素是多方面的，如要素（包括土地、资本和劳动力）在不同生产率产业之间和不同所有制之间的重新配置，促进了整体生产效率的改进；市场经济体制改革释放了经济增长的潜力，促进了效率的提高；对外开放、吸引外资以及自身的技术创新加快了技术进步的速度；教育水平改善了劳动力要素的质量等等。

目前最为关注的问题是，在我国转变经济增长方式进程中，资本对经济增长的贡献存在边际效率逐步递减的趋势，提升空间有限；面临“人口红利劳动力结构即将结束”以及资源与环境等约束条件下，劳动与全要素生产率中的劳动力质量提高具有发展潜力空间。由此，我国转变经济增长的方式中“从技术层面上加大自主创新、从劳动力层面上提高劳动力质量”成为现实的必要。

二、 GDP产值与劳动力结构的非均衡分析

据资料，2006年我国GDP增长10.7%，达到20.9407万亿元。从总量上看，这是我国GDP首次突破20万亿元；从经济增速上看，10.7%创下了自1995年以来的新高。但是，三次产业产值与劳动者结构存在着“非均衡”，以及呈现经济增长率高、劳动弹性低的反向变化是未来可持续发展面临的现实。

（一）三产产值与劳动力构成比重的“非均衡”

GDP产值与劳动力就业结构在发达国家基本上是均衡的，三次产业的GDP比重与劳动力就业结构基本趋于一致。从GDP分布结构来看，大多数发达国家第一产业比重均在3%-5%以内；第二产业比重一般为30%左右；第三产业比重多为65%以上。相应地，劳动力结构在三次产业之间的分布与产值结构基本相似，GDP产值与劳动力就业结构呈现均衡的、先进的结构水平。目前，我国约有近一半的劳动力还在从事传统而低产值的农业生产。一方面，尽管50%劳动力所创造的产值仅占GDP的15%左右，却为中国13亿人口的“温饱”问题作出巨大贡献；另一方面，50%的劳动力仅创造了15%左右的GDP，低水平的劳动生产率是不可忽视的现实。与此同时，第二产业产值略超过50%，但它所吸纳的劳动力却仅占22%左右，即“22%劳动力创造50%GDP产值”。这既不是我国工业总产值虚高，也不是工业生产效率和运行质量提高的结果，是资本要素推动经济增长和GDP增加的原因所在。我国三产产值与劳动力就业结构的“非均衡”（见表2）。

有关专家称这种现象为“产值工业化”。[3]“产值工业化”最现实的注释为，工业经济增长中数量扩张大于质量提升，主要为资本要素的增加而带来的GDP增加；GDP产值结构与劳动力结构的先进性没有凸现和劳动力质量需大大提高；在推进工业化、城市化进程中第二产业与第三产业没有形成良性互动；在“产值工业化”的背后劳动效率、节约能耗、环境保护等方面均存在有待大力改善的问题。产值工业化是我国转变经济增长方式前的准备阶段，直接关系到技术层次升级、劳动力质量与经济增长可持续性的问题，劳动力从数量到质量的转变，成为转变经济增长方式的关键。

（二）经济增长率与劳动弹性的反向变化

在技术与资本不足的前提下，增加劳动力数量可以成为推动经济增长的主要因素；随着要素生产率的贡献增加，劳动力质量将成为推动经济增长的主要因素。目前，我国经济增长率与劳动弹性呈反向变化趋势，即经济增长率高，劳动弹性低，对劳动力质量的需求逐渐扩大。经济增长的劳动弹性系数是可以测量劳动力增加对经济增长的贡献度，是衡量经济增长和劳动力增长关系最常用的指标。它是指劳动增长速度与经济增长速度的比值，即经济增长1个百分点，带动劳动增长的百分点。用公式表示为:E=L′/G′，其中E为劳动弹性，L′、G′分别为就业增长率和经济增长率。人们可以用劳动弹性来衡量经济增长对就业的拉动效果，间接反映劳动力质量对经济增长的影响。据《中国劳动统计年鉴》（2005）、《中国统计年鉴》（2005）数据计算：

据统计资料，我国劳动力占总人口比重从1978年的41.7%上升到2004年的57.9%，“人口红利”直接的反映是大大增加了劳动力数量。1953-1957年是我国第一个五年计划时期，劳动弹性系数达到0.397的数值，技术与资本的投入有限，劳动力增长贡献大。到20世纪60年代后半期，进一步增大到0.541的水平,其后逐渐减低；90年代后减低趋势明显，减低到0.108的水平。2001-2005年，经济增长速度年均为9.58%，但劳动弹性系数仍在减低，达到0.078的水平。上述数据说明，我国在技术装备陈旧落后和资本缺口大的情况下，劳动增长率增加成为推动经济增长的主要因素；而随着改革开放后的技术装备的进步、资本集约度的提高，提高劳动力质量逐渐成为经济增长的主要因素，尤其在我国转变经济增长方式的关键时期。

三、 经济增长与劳动力质量的均衡关系

经济增长方式所决定的，劳动力质量的需求是不同的。粗放型或集约型的经济增长方式对劳动力质量以及技术应用存在差异。劳动力质量对经济增长存在反作用，存在着高劳动力质量与高经济增长质量均衡与递进关系，如出现GDP产值与劳动力就业结构、GDP增长率与劳动弹性的相对“均衡”，三大产业产值与劳动者就业结构一致；经济增长率高，劳动弹性和劳动力质量也相应提高，进而提高劳动和全要素生产率的贡献。

（一）资本投入与技术水平层次的变化

在我国经济高速增长的同时，产业结构和资本投入导致技术水平层次也发生了巨大的变化，工业结构内部呈现出明显的技术升级特征。这些技术升级和技术层次的变迁，由物资资本投入完成和可以直观看到发生的变化。从不同技术水平工业部门所占产出份额来看，高技术产业由1993年的不到10％增加到2005年的超过20％，增幅达到14.9个百分点。而以资源为基础的产业和低技术产业的份额则有大幅的下降，以资源为基础的产业从28.7％下降到23.1％，下降5.6个百分点；低技术产业从17.7％下降到9.2％，下降了8.5个百分点；中技术产业的份额则变化不大，略微下降1个百分点。① 见表5。

表5说明，资本投入不同，技术层次的变化趋势是高技术与低技术比重的变化，低技术资本投入持续降低，高技术资本投入持续提高，中技术资本投入基本维持不变。与此相关联的，以物质资本投入的变化带动技术层次的升级，带动对人力资本以及劳动力质量的市场需求。

（二）资本投入与劳动力质量的提高

与上述同理，一般低技术产业工人的人力资本成本不高，投入不大；拥有中技术产业工人的人力资本需要继续维持投入，因为它涉及面广，这是提高劳动力质量的关键；同时需要不断加大对高端技术蓝领产业工人的人力资本投入，适应高新技术产业发展的需要。一般而言，物质资本投入与产出是直接的关系；人力资本投入与产出是间接关系。

转变经济增长方式，从进程看物质资本的投入要先于人力资本的投入；从效果看物质资本投入的“政绩”要直观于人力资本的投入；但从社会效益看人力资本提高是转变经济增长的关键。舒尔茨是人力资本理论的创立者和荣获诺贝尔经济学奖的美国学者。他认为，人力资本就是人口质量投资，是一种能力资本、人力素质资本。人力资本的积累是经济经济增长的源泉。其主要原因有三： 其一，人力资本投资收益率超过物力资本投资的收益率；其二，人力资本在各个生产要素之间发挥着相互替代和补充作用；其三，“经济增长余数分析法”证明人力资本是经济增长的源泉，人力资本可以提高经济增长的质量。

经济社会的发展与增长主要取决于人的素质而不是自然资源的丰瘠或资本存量的多少，人力资本的作用远比物质资本重要得多。在经济社会中，劳动力质量具体表现为劳动者的素质、态度和技能应用等。无论是社会或个人加大人力资本的投入，既体现劳动者本身的资本，也体现社会发展水平的提高，人力资本发挥着比物质资本更为重要的作用。加大人力资本投资，如系统接受教育、岗位与技术培训、继续教育和企业文化的认同等等，其目的就是要通过人力资本去获得更大的经济效益和提高经济质量。

在对深圳人口总量与经济增长均衡关系的问题上，实证分析的结果是深圳常住人口数量增速与经济总量、工业总产值的增速相比呈逐渐下降趋势，表现为对数曲线。1978-1989年深圳经济总量每增加1万元，就要增加1.41劳动力；1989-1994年为0.288劳动力；1995-2003年为0.175劳动力。1979-1993年深圳工业总产值每增加1万元，就要增加1.07劳动力；1994-1999年为0.233劳动力；2000-2003年为0.140劳动力。从总体上看，深圳经济社会发展对劳动力的吸纳能力是逐渐下降的，这是深圳经济社会发展中有机资本与技术提高、经济增长质量发生变化的表现。否则，深圳GDP总量的增加与劳动力数量的同步增加，将是深圳各项资源条件难以承受的。[4] （P164-165） 上述说明，人口、劳动力数量与国民经济产值呈现对数曲线，是转变经济增长方式的现实反映，是提高经济增长质量所要求的，也是经济增长的动因中变劳动力数量为劳动力质量的转折点。

[参考文献]

[1]蔡P. 21世纪中国经济增长如何持续[Z]. 中国经济报告，2006-11.

[2]李善同，侯永志等. 中国经济增长潜力与增长前景分析[J]. 管理世界，2007，（2）.

[3]董登新. 从经济结构看中国经济增长[Z]. 发表于“财经博客”董登新个人专栏，网址为.