經濟增長貢獻率精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇經濟增長貢獻率范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

關鍵詞：經濟增長;科技進步;貢獻率

中圖分類號：F127 文獻標識碼：A

收錄日期：2014年11月5日

一、理論模型

（一）C-D生產函數。本文采用C-D生產函數模型Y=AKαLβ。其中，Y代表總產值，A代表綜合技術水平;K代表資本投入，一般指固定資產投資;L代表勞動投入，一般用就業人員數表示;？琢和？茁分別表示資本和勞動的投入彈性系數。該函數模型表示在既定的科技水平下，一定時期內資本和勞動生產要素組合的最大產值。在此假定遼寧省的規模報酬不變，即α+β=1。

（二）索洛余值法。美國經濟學家R.M.索洛提出的增長速度方程：y=a+αk+βl，其中，y，a，k，l分別表示地區生產總值、科技進步、資本投入、勞動投入的增長率，即y=Y/Y，a=A/A，k=K/K，l=L/L，故科技進步增長率a=y-αk-βl。這是增長核算的關鍵方程，它確定并且讓我們可以衡量增長的三個源泉：資本量的變動、勞動量的變動和全要素生產率的變動。A/A是不能用投入變動來解釋的產出變動，全要素生產率的增長是作為一個余量計算出來的，即通常所說的索洛余量。

（三）科技進步貢獻率測算方法和步驟。通過對C-D生產函數模型兩邊取對數和等式α+β=1得到ln=lnA+αln，對等式兩邊進行微分就得到索洛的增長速度方程y=a+αk+βl，再對等式兩邊同時除以y，則有+α+β=1。Ea=×100%;Ek=α×100%;El=β×100%分別表示科技進步、資本、勞動對經濟增長的貢獻率，顯然Ea+Ek+El=1。

二、遼寧省科技進步貢獻率的測算

（一）變量的選擇與數據來源。本文選取遼寧省地區生產總值Y為被解釋變量，遼寧省全社會固定資產投資K和年底從業人員L為解釋變量，利用GDP指數和固定投資額指數將所有年份的GDP和固定資產投資額換算為1993年為基期的真實GDP和真實固定資產投資額。增長速度：y=（-1）×100%，k=（-1）×100%，l=（-1）×100%，其中，Yt、Kt、Lt分別是產出量、資本投入量和勞動力投入量的期末值，Y0、K0、L0分別是相應指標計算期的期初值。表1是已消除價格指數的相關數據，其原始數據來自1993～2012年《遼寧省統計年鑒》。（表1）

（二）模型的參數估計。通過Eviews軟件對表1數據進行回歸計算得到模型（1）：

ln=0.93+0.62ln

t值：（25.45734）（19.30916）

R2=0.953946，Adjusted-R2=0.951387，F=372.8438，S.E.=0.159331，D.W.=0.223707。可以看出，模型（1）在α=0.05的顯著性水平下通過了t檢驗和F檢驗。通過查杜賓-沃森檢驗臨界值表（5%的上下界），0<D.W.=0.223707<dL=1.20，存在正的序列相關性?，F通過Eviews來消除此序列相關性，加入AR（1）、AR（2）得到模型（2）：

ln=1.03+0.54ln

t值：（20.74695）（16.02663）

R2=0.9963，Adjusted-R2=0.995507，F=1256.453，S.E.=0.042601，D.W.=2.141711。此時，dU=1.41<D.W.=2.141711<4-dU=2.59，這說明加入AR（1），AR（2）后模型不存在序列相關性，而且通過了t檢驗和F檢驗。

由模型（2）可知，α=0.54，β=1-α=0.46，即資本投入每增加1%，遼寧省地區生產總值增長0.54%;勞動投入每增加1%，地區生產總值增長0.46%?？梢钥闯?，遼寧省資本投入對GDP的影響很大，該省是資本密集型的產業結構。

綜上所述，遼寧省的C-D生產函數是：Y=e1.03K0.54L0.46。

（三）遼寧省科技進步貢獻率測算結果。（表2）

三、結論

表2中顯示遼寧省的個別年份的科技進步貢獻率呈現負值或數據較相近年份出現較大波動，這并不是說科技進步對經濟增長產生了負面影響，可能存在以下幾個原因：第一，這些異常數據可能是由于測算出的科技進步貢獻率受到其他相關因素的影響，還有宏觀經濟政策的調整以及生產要素投入周期性的影響，從而導致個別年份出現大起大落的波動情況。第二，國家統計局的原始數據統計口徑不一致。

此外，從分析測算結果可以看出：

第一，1994～2002年遼寧省經濟增長主要依靠資本投入和科技進步來驅動，2005～2012年的經濟增長主要依靠資本投入。而勞動力在所有調查年份中對遼寧省經濟增長的貢獻是最小的。

第二，1994～2012年間勞動對遼寧省經濟增長的貢獻率最低，除了個別年份因為上述原因為負值外，其他年份均在0～20%間波動。1994～1996年保持在0.98%的平均水平，在1997年驟然下降。1997～2000年逐漸攀升至12.69%，2000～2002年急劇回落至低點。2005～2012年，資本貢獻率維持在5%的平均水平。勞動投入的增長不僅要包括勞動數量，還要包括勞動質量，兩者綜合才是對勞動投入最準確的測定。這說明勞動力對遼寧省的經濟增長止步不前正處于一個瓶頸期，如果不能提高勞動力質量，勞動對經濟增長的貢獻不會很大。

第三，遼寧經濟增長對資本投入增長的依賴很大，1994～2012年資本平均增長率為20.97%，可見經濟增長的資本推動型特征十分明顯。從表2可以看出資本增長率與GDP增長率存在正相關關系，尤其是1998～2010年，兩者波動趨勢基本相同。在一段時期內，資本因素必然是促進遼寧省經濟增長的重要動力。資本增長率在2003年以前的平均值為12.72%，2003以后為30.13%，這直接使得勞動投入對經濟增長的貢獻率由2003年以前的0.92%增加到2003年以后的6.6%。因此，保持資本投入的增長對遼寧經濟增長具有重要意義，也是今后推動該地區經濟增長的重要途徑。

第四，遼寧的科技進步貢獻率有逐漸下降的趨勢，科技進步和資本對經濟增長的貢獻率呈現此消彼長的關系，這是由政府的宏觀經濟政策所致，比如為了刺激某些年份的經濟過熱，地方政府為緩解經濟過熱和限制經濟增長而進行宏觀調控，減少資本投入，而這一“抵消”作用很可能就反映在科技進步這一測算指標上。

實證結果表明：遼寧省的科技進步貢獻率存在較大波動，同時充分肯定了遼寧省利用現代科技促進經濟增長方式轉變的成果。值得注意的是，科技進步貢獻率是一個相對指標，取決于科技進步速度和經濟增長速度之間的關系，并非越大越好。對于同樣的科技進步速度，科技進步貢獻率和經濟增長速度呈負相關關系，即經濟增長速度越慢，科技進步貢獻率越大，而當經濟增長速度越快，科技進步的貢獻率就會變小。

主要參考文獻：

[1]Riddel M P.K Schwe Regional innovation capacity with endogenous employment：Empirical evidence from the U.S.[J].The Review of Regional Studies，2003.33.1.4.

[2]N.格里高利.曼昆.盧遠矚譯.宏觀經濟學[M].北京：中國人民大學出版社，2011.

[3]Robert M.Solow.“Technical Change and the Aggregate Production Function，”Review of Economics and Statistics，39.1957.

篇(2)

[關鍵詞] 人力資本 人力資本存量 經濟增長

我國的人力資本十分短缺,開發水平也較低,“人口數量多,質量差”的根本特點仍然沒有改變。研究我國人力資本現狀及其對我國經濟增長的貢獻,找出人力資本對經濟增長貢獻率低下的原因,對于我國經濟持續快速增長具有重要的理論和現實意義。

一、應用模型說明

1.模型介紹

盧卡斯認為新古典經濟增長有缺陷的原因是沒有考慮人力資本的作用,他把人力資本因素納入模型,提出如下的生產函數:

其中,ha(t)r為人力資本的外部效應,K(t)為物質資本的增長率,技術水平A目前假設不變,N(t)為在時間t上的勞動力人數或投入生產的人數,c(t)為實際人均消費,u(t)是有效勞動,h(t)為當時的個人人力資本存量。

中國學者王金營改進了這個模型,如下:

式中,Y代表產出;K代表資本投入;L代表勞動投入;A代表技術進步;H是用受教育年限表示的人力資本投入;α代表資本的產出彈性系數;β代表勞動的產出彈性系數;γ表示人力資本的產出彈性。

為了便于計算及應用線性回歸,將上式兩邊取對數得:

利用增長速度方程(即索洛函數)進行因素分析,是從各經濟變量相對變化的角度來觀察經濟增長速度與技術進步,資本及勞動增長速度之間的關系,我們把人力資本也加入到增長速度方程中,得到變形以后的增長速度方程,其具體形式為:

式中,是1990年～2006年間GDP的平均增長速度;是1990年～2006年間資本的平均增長速度;是1990年～2006年間人力資本的平均增長速度;是1990年～2006年間勞動力水平的平均增長速度;是技術進步速度。通過上式推算獲得:

(1)各要素對GDP增長的影響率

資本對產出的影響率:;勞動對產出的影響率:β;人力資本對產出的影響率:;技術進步對產出的影響率:

(2)各要素對GDP增長速度的貢獻率

資本的貢獻率: ;勞動的貢獻率: ;人力資本的貢獻率: ;技術進步的貢獻率:

2.經濟增長及影響因素指標的選擇與度量

(1)產出總量指標的度量

本文選擇GDP作為衡量產出的指標,所采用數據來自2007年中國統計年鑒,然后換算出按1990年不變價的各年國內生產總值,單位為億元。具體公式如下:

式中:Et表示t年的商品零售價格指數(1990年的商品零售價格指數為100),Yt為第t年不變價國內生產總值,Ynt表示t年的現價國內生產總值。

(2)資本投入指標的度量

A.物質資本投入指標

物質資本投入指標本文采用固定資產投資額表示,具體公式為:

式中:Et表示t年的固定資產投資價格指數(1990年的固定資產投資價格指數為100),Kt表示第t年不變價固定資產投資額,Knt表示t年的現價固定資產投資額。

B.勞動力投入指標

勞動力投入指標是指歷年的在業人口數,由統計年鑒查得,單位為億人。

C.人力資本投入指標

人力資本投入指標是用各年在業人口的平均受教育年限表示,單位為年。

資料來源:現價及價格指數來源于《中國統計年鑒2007》,不變價為計算獲得,在業人口來源于《中國統計年鑒2007》,平均受教育年限為利用《中國人口統計年鑒》1994年、1995年、1998年《中國勞動統計年鑒》1999年、2000年、2001年、2002年、2003年、2004年、2005年、2006年及《2007年中國人口和就業統計年鑒》相關數據計算獲得

二、國內生產總值GDP與各投入要素的回歸分析

采用固定資產投資額、在業人口和在業人口的平均受教育年限分別作為資本、勞動和人力資本的投入,樣本區間為1992年～2006年,代入回歸函數擬合結果如下:

式中第一行括號中的數是各彈性系數的t統計量值,第二行括號中的數是各系數檢驗的顯著性水平。

R=1;調整后的 R2=0.999;F=11307.511;Sig=0.000.

R是相關系數;R2是判別系數;F是F統計量;Sig是回歸方程檢驗的顯著性水平。

回歸結果表明:復相關系數R,調整后的判別系數R2和F統計量值都很高,Sig1說明規模報酬遞增。

三、影響經濟增長的因素分析

在沒有生產規模約束下,1992年～2006年間我國的資本、勞動、人力資本及技術進步等各因素對經濟增長的貢獻及貢獻率如表2所示。

注:α=0.414 β=4.834 γ=0.225

資料來源:根據公式計算獲得

由以上分析可以看出,我國資本對GDP的貢獻率最高,人力資本對GDP的貢獻率遠遠低于資本對GDP的貢獻率,這說明我國人力資本積累的不足,這與我國通過擴大資本投資來使經濟規模擴張的現實是相符的。我們在勞動力資源上具有豐富的優勢,但是勞動者素質的低水平投入及其對經濟增長的低水平貢獻,是我國粗放型經濟增長方式的致命弱點。同時,我們也能看到,我國在人力資本開發方面存在著較大的潛力,開發并利用好人力資本無疑會對中國的經濟發展和工業化進程有較大的促進作用。

參考文獻:

[1]王金營:人力資本與經濟增長――理論與實證[M].北京:中國財政經濟出版社,2001

[2]李玉江:區域人力資本研究[M].北京:科學出版社,2005

[3]中國勞動統計年鑒[R].北京:中國統計出版,2007

篇(3)

關鍵詞：教育；經濟增長；貢獻率

作者簡介：梁傳杰（1970-），男，湖北天門人，武漢理工大學高等教育研究所，研究員。（湖北　武漢　430070）

基金項目：本文系貴州省教育改革發展研究十大招標課題“服務工業強省戰略的貴州高等學校布局結構和學科專業調整研究”的研究成果。

中圖分類號：G640?????文獻標識碼：A?????文章編號：1007-0079（2012）34-0001-02

自改革開放以來，我國高等教育事業得到了快速發展，為社會輸送了大批合格人才，為我國經濟建設和社會發展提供了智力支撐和人才支撐，對國民經濟建設和社會發展起到了十分重要的推動作用。如何定量分析中國教育對經濟增長的貢獻，雖然近幾年不少學者做過此類研究，但從模型的構建到相關系數的重新測算及模型的信度分析或缺失，或有缺憾。本文擬在此方面進行分析與研究，在重新構建模型的基礎上計算我國教育對經濟增長率的貢獻率。

一、計算模型的選擇與構建

美國數學家柯布（C.W.Cobb）和經濟學家道格拉斯（D.H.Douglas）于20世紀30年代在研究美國制造業勞動與資本對產業的作用時得出了一個生產函數，即著名的柯布—道格拉斯生產函數：

其中，Y為產出量，A為技術水平常數，K為資本投入量，L為勞動投入量，α為資本的產出彈性系數，β為勞動的產出彈性系數，并且有：

α>0，β>0，α+β=1

考慮到教育可以提高勞動力的質量，也就相當于可以使初始勞動力的投入量成一定比例地增加，崔玉平先生于2000年在他發表的《中國高等教育對經濟增長率的貢獻》一文中創造性地將勞動力L分解為初始勞動力L0與教育投入E的乘積。這樣，柯布—道格拉斯生產函數可以表示為：

（t為時間變量）

由于教育有其培養周期，比如一名小學畢業生從入學到畢業參加社會勞動，其對社會經濟的作用滯后期至少為6年，一名大學畢業生的滯后期則為16年。因此，應該將這一因素予以考慮，可將上面的生產函數修訂為：

，其中n為教育培養滯后期。對教育培養滯后期可以作如下的分析與估算：

其中ni為不同學歷的學習時間，hi為不同學歷人員占接受教育總人數的比例。

以2000年的數據為基礎可以估算一下教育培養滯后期。按上面的公式可以計算得：

n=6×34.4%+9×49.99%+12×8.44%+16×5.45%=8.4488

考慮到近幾年國家對教育的重視及高教擴招等因素，國民受教育的程度越來越高，因此，當前的培養滯后期一定高于8.4488。為方便計算，可估算并取當前的教育培養滯后期為9年。

因此，上面的柯布—道格拉斯函數為：

對上面兩邊取自然對數后，再求時間t的全導數，然后用差分方程近似地代替微分方程，可得如下方程：

yt+9=at+9+αkt+9+βlt+βet

這里，yt+9代表t+9年時的經濟增長率，at+9、kt+9代表t+9年時的技術進步、資本增長率，lt為教育培養規模增長率，et為教育投資增長率。通過這一公式，可以看出教育對國民經濟增長率的貢獻即為βlt+βet占經濟年均增長率yt+9的比重，亦即估算教育對國民經濟增長貢獻率的模型為：

其中ce表示教育對國民經濟年均增長率的貢獻份額。

二、對建模公式的回歸分析與參數測算

yt+9=at+9+αkt+9+βlt+βet這一公式是對柯布—道格拉斯公式的一個推導。為方便計算，假設技術進步為一常數，即at+9為一常數，以上公式即為一個三元回歸線性方程。下面考察1980～2005年的相關數據，對這一線性方程進行回歸分析。初始數據表見表1，處理完后的數據統計表見表2。

其中固定資產總投入增長率=[（當年固定資產總投入-上年固定資產總投入）/上年固定資產總投入]/當年固定資產投資價格指數-1；教育投入增長率=[（當年教育投入-上年教育投入）/上年教育投入]/當年商品零售價格指數-1；教育投入培養規模增長率=[（當年教育培養規模-上年教育培養規模）/上年教育培養規模]；教育培養規模=小學培養規?！?+（初中培養規模+高中培養規模）×1.277+大專及以上培養規?！?.603（此系數考慮不同學歷畢業勞動生產率的差異性。數據來源于閔維方教授的中國明瑟收益率計算法）。用SPSS統計軟件對以上數據分析，得如下結果：（見表3）

由表3可以看出，教育投資增長率與國民經濟增長率沒有相關性，故將此變量從回歸方程中剔除掉。剔除這一變量后，繼續進行線性回歸分析，得如下結果：（見表4）

通過以上的回歸分析可以得出我國教育對經濟貢獻率的數學模式，即：yt+9=3.003+0.215kt+9+0.773lt。

三、結論與分析

1.結論

通過以上的建模與回歸分析可以得出這樣的結論：我國經濟增長率受資本增長率和教育培養規模增長率的影響，且呈正相關；我國經濟增長率不受教育投資增長率的影響，兩者沒有相關性。通過量化研究，我國1980-2005年資本的產出彈性系數為0.215，即資本投入對經濟增長的貢獻率為0.215，由教育發展而形成勞動力的產出彈性系數為0.773，即教育發展對經濟增長的貢獻率為0.773。

2.分析

（1）近些年我國國民經濟保持的高增長得益于大力發展教育事業。我國經濟建設自改革開放以來取得了舉世矚目的成就，尤其是近些年，國民經濟增長水平一直保持在10%以上，已經成為世界第二大經濟體。從以上的建模及分析可以看出，主要得益于國家對教育事業的高度重視，得益于教育事業的科學發展。教育事業為國民經濟建設提供了足夠的、有一定水平的勞動力，促進了我國經濟建設的發展。在當下全球經濟發展受到影響、我國國家經濟增長速度放緩的情形下，我國政府提出了穩中求進、保增長的總體發展思路。國家要高度重視教育事業的發展，進一步加大對教育事業的投入，尤其是要切實落實提出的、保證對教育事業投入達到GDP的4%，從而保證實現國家提出的預期經濟建設目標。

（2）在資本投入與教育發展對經濟的貢獻上，教育發展貢獻率遠高于資本投入貢獻率。從以上的建模與量化研究可以看出，資本投入對于經濟發展的貢獻率僅為0.215，而教育發展對于經濟發展的貢獻率達到0.773。教育發展對于經濟發展的貢獻是資本投入對經濟發展貢獻率的3.6倍，遠高于資本投入對經濟發展的貢獻率。日本在戰后高度重視教育事業的發展，對日本戰后經濟恢復和快速發展提供了重要的支撐和影響，促進了日本在戰后迅速發展成為經濟大國和經濟強國。這種成功的經驗需要我國在國家層面上進一步提升對教育事業的認識，提升教育事業對經濟發展重要支撐與促進作用的認識。通過大力發展教育事業，為國民經濟建設和社會整體發展提供源源不斷的動力。

（3）其他國家教育對國民經濟增長的貢獻率也保持在較高水平。美國學者麥迪遜（A.Maddison）通過美國近20年教育對國民經濟增長率貢獻的定量研究，得出美國的教育發展對國民經濟貢獻率為0.7。這一水平與我國教育發展而形成勞動力的產出彈性系數（0.773）基本相當，反映出其他國家也存在類似的現象，具有一定的普遍性，即教育對國民經濟增長率的貢獻處于較高水平，對于經濟增長發揮著重要的作用。

參考文獻：

[1]崔玉平.中國高等教育對經濟增長率的貢獻[J].北京師范大學學報（人文社會科學版），2000，（1）.

篇(4)

[關鍵詞]生產函數模型；高等教育；貢獻率

[中圖分類號]G718.5[文獻標識碼]A[文章編號]1005-6432（2014）5-0088-02

1引言

隨著經濟的發展和科學技術的進步，高等教育在經濟增長中的拉動作用日趨明顯。高等教育培養了大量的人才，直接作用于經濟建設，同時，高等教育產生大量的科研成果，為經濟建設創造大量的經濟效益，促進了GDP的增長和經濟質量的提高。因此，高等教育對經濟的發展有著顯著的正向拉動作用。

高等教育對經濟的拉動作用，也稱作高等教育對經濟的貢獻。關于貢獻的大小度量，在國外研究起步較早。自20世紀60年代以來，美國經濟學家舒爾茨（T.W.Schultz），創立了教育投資收益率估算法，美國經濟學家丹尼森（E.F.Denison）創立了教育量簡化指數法等。他們對經濟的貢獻率的估算作了細致的研究。我國學者在這方面的研究起步較晚，20世紀90年代，以杭永寶、楊亞軍、李洪天為代表的經濟學家，研究了中國教育對經濟增長貢獻的測算方法及其相關分析，教育對經濟增長影響等一系列問題。

檢測高等教育對經濟增長的貢獻率是一件十分困難的事情。筆者根據舒爾茨、丹尼森等人估算教育對經濟的貢獻，依據柯布—道格拉斯生產函數構造浙江省高等教育投入的經濟增長模型，估算2006—2012年高等教育對浙江經濟增長的貢獻率。

考慮到浙江和美國當年經濟相當，具有較大的相似性和可比性，本文也采用此數值。

2數據的來源

根據《中國人口統計年鑒》資料查詢結果，2006年和2012年浙江省從業人員各自受教育程度的數據，算出這兩年各種文化教育程度所占的人口比例（如表1所示）：

3數據的處理

3.1浙江省從業人員人均教育年數

根據浙江省2006年和2012年從業人員受教育程度，可計算人均教育年數。

首先計算2006年人均受教育年數。

從業人員人均小學教育年數為：（35.84+34.87+12.14+5.42）×6/100=5.296年；

從業人員人均初中教育年數為：（34.87+12.14+5.42）×3/100=1.573年；

從業人員人均高中教育年數為：（12.14+5.42）×3/100=0.527年；

從業人員人均大學中教育年數為：5.42×3.5/100=0.190年。（大專以上教育有4年的本科和3年的專科，根據本專科的招生比大約為1∶1，從而采用大專以上教育時長確定為3.5年）

然后計算2012年人均受教育年數。

從業人員人均小學教育年數為：（28.71+38.93+13.21+12.56）×6/100=5.605年；

從業人員人均初中教育年數為：（38.93+13.21+12.56）×3/100=1.941年；

從業人員人均高中教育年數為：（13.21+12.56）×3/100=0.773年；

從業人員人均大學教育年數為：12.56×3.5/100=0.440年。

3.2從業人員人均教育指數

教育綜合指數等于各級受教育年限乘以勞動簡化率之和。丹尼森是以勞動者所得工資作為勞動簡化率，他只把工資差別的60%當教育程度對勞動生產率的影響。國內關于勞動簡化率的研究也有不少，其中李洪天在丹尼森勞動簡化率的基礎上得出我國小學、初中、高中、大學文化程度勞動力的勞動簡化率分別為1∶1.2∶1.4∶2，筆者認為李洪天的結論比較符合浙江勞動人口的特點，在計算時采用這個結論。

那么，2006年浙江省平均教育綜合指數為：E0=5.296+1.573×1.2+0.527×1.4+0.190×2=8.3014

2012年浙江省平均教育綜合指數為：

E1=5.605+1.941×1.2+0.773×1.4+0.440×2=9.8964

根據幾何平均法公式e=（E11E0）11n-1（n為增長時長，單位為年）

于是2006—2012年教育綜合指數年平均增長率為：

e=（（9.896418.3014）-1）×100%=2.97%

2006—2012年去除高等教育后的教育綜合指數年平均增長率為：

e，=（（9.016417.9264）-1）×100%=2.18%

3.3浙江省高等教育在教育綜合指數年均增長率中所占比重Eh=（2.97-2.1812.97）×100%=26.60%

3.42006—2012年浙江省GDP的年均增長率

根據表2的數據，可以計算出2006—2012年浙江省GDP的年均增長率。

r=7171i=1Gi=10.49%

3.5教育對浙江省GDP年均增長率的貢獻

Re=βe1r×100%=0.73×2.97%110.49%=20.67%

3.6高等教育對浙江省GDP年均增長率的貢獻

Rh=Eh×Re=26.60%×20.67%=5.5%

上述結果表明：浙江省2006—2012年GDP年平均增長率為10.49個百分點，由教育帶來的增長率所占份額為20.67%，即這期間教育對人均GDP年平均增長速度的貢獻率為20.67%，其中高等教育的貢獻率為5.5%。

4結論

從2006年到2012年的幾年時間里，浙江省從業人員的所受教育程度有明顯提高。文盲和半文盲及小學受教育程度都有所下降，其中文盲和半文盲率從11.73%下降到6.59%；初中、高中及大學以上所受教育程度比率都有所上升，其中大專以上的比率從5.42%上升到12.56%，其增長幅度在翻一番以上。這得益于1999年教育部出臺的《面向21世紀教育振興行動計劃》，浙江高等教育的發展進入快車道。但是，教育綜合指數的年增長率僅有2.97%，遠低于經濟的年增長率。根據人力資本理論，同年消費對中國經濟增長貢獻率為51.8%?？梢姡鳛橛袧摿Φ母叩冉逃龑洕呢暙I還未達到應有的水平，說明浙江的經濟發展仍以粗放型為主。

浙江地處中國東南沿海，經濟起步較早，發展較快，經濟總量保持全國較為領先的地位，但近年來，由于國際金融危機的持續發酵，以出口為導向的浙江經濟遇到了嚴峻的考驗，以粗放型的發展模式陷入困境，截至2012年年底浙江經濟增長排名放緩，位列全國倒數第二（如下圖所示）。同時，浙江經濟鄉鎮企業等民營經濟的成分較多，在整個國民經濟中及時結構層次較低，高等教育對經濟的貢獻不大。2012年，浙江省政府正式頒發《浙江工業強省建設“十二五”規劃》，提出了切實推動浙江從工業大省向工業強省、制造大省向“智造強省”邁進的總體目標，以及培育跨省跨國企業集團、增強企業自主創新能力和推進工業強市強縣強鎮強區建設等10大重點任務。為了配合這一目標，加快高等教育的發展，提高高等教育對經濟增長的貢獻，為此，實現經濟由粗放型向集約型增長方式的轉變刻不容緩。為實現這一轉變所需人才的培養任務由教育尤其是高等教育所承擔，同時高等教育的研究成果對經濟具有長期的促進作用。

2012年各省區市GDP增長率

與西方發達國家相比，我國高等教育對經濟增長的貢獻率還處在較低的水平。研究高等教育對經濟發展的聯系，從高等教育的外部和內部共同努力，堅持高等教育的新發展觀，優化高等教育的布局結構，提高高等教育的質量，推進產學研合作，使高等教育的國際化水平得到有效的提高。

參考文獻：

[1]陳薇.安徽省高等教育對經濟增長貢獻率估算及相關分析[J].皖西學院學報，2011（8）.

[2]杭永寶.中國教育對經濟增長貢獻率分類測算及其相關分析[J].教育研究，2007（2）.

[3]琚曉星，袁利，葉勇.重慶市高等教育對地區經濟發展的貢獻[J].統計與決策，2007（11）.

[4]姜穎，祁曉.區域高等教育對經濟增長貢獻率差異的內部因素分析[J].北京交通大學學報，2012（4）.

[5]趙傳傳，陳洪轉，成長春.江蘇省高等教育對地區經濟增長的貢獻率研究[J].高等教育研究，2008（9）.

[6]張根文，黃志斌.安徽省高等教育對經濟增長貢獻率的實證分析[J].華東經濟管理，2010（1）.

[7]中華人民共和國統計局.中國統計年鑒2012[M].北京：中國統計出版社，2013.

篇(5)

本文在分析Denison和AMaddison的教育對經濟增長貢獻測算方法的基礎上，依據Cobb- Douglas生產函數構建了基于教育投入的勞動增長型生產函數，計算1992年-2010年間黑龍江省高等教育對經濟增長貢獻率，并對計算結果進行詳細分析。

按照丹尼森等西方學者通行的算法，對于依據工資差別而計算出的教育綜合指數的增長率（即由教育程度的提高而帶來的勞動量增長率）用0.6做折算：e=1.91%×0.6=1.15%

1992年排除高教后的教育指數值為： 4.98+1.4×2.13= 7.96

2010年排除高教后的教育指數值為：5.90+1.4×3.56=10.88

排除高教后的年均教育指數增長率為：

根據上述計算，黑龍江省高等教育對國民生產總值年平均增長速度的貢獻率為8.48%，其中高等教育的貢獻率為0.71%。通過數據可知黑龍江省高等教育對經濟增長速度的貢獻還是比較低的。主要原因如下：

篇(6)

［關鍵詞］ 高等教育；經濟增長；貢獻率；實證研究

一、引 言

經濟要發展必須堅持“優先發展教育”，這是21世紀黨和國家對教育發展的新要求。高等教育作為教育的重要組成部分，不僅能夠培養大量科技創新人才, 傳播先進科技文化知識, 而且為科學研究與技術開發的順利進行打下了重要基礎。四川省作為教育大省，高等教育不僅為本地區而且也為全國培養了大批的高素質科技人才。1998年國家實施高校擴招戰略以后，大規模的投入教育經費和大幅度的增加招生計劃，不僅加快了四川高等教育的發展，同時也助推了四川經濟增長。從1999年到2009年，四川省每萬人中受高等教育人數年均增長15%。1999年到2009年，四川省國內生產總值從3649億元增長到14151億元，年均增長率達到9.34%，［1］始終高于全國平均水平。但是，研究高等教育與四川經濟增長的關系，測算高等教育對四川經濟增長的貢獻率的理論成果不多。筆者在親身參與四川省教育廳重點課題“四川高等教育貢獻率研究”中發現有必要對高等教育對四川經濟增長的貢獻率做出回答。為此，本文基于國內外高等教育對經濟增長貢獻率研究的成果，從數量分析的角度運用生產函數理論估算高等教育對四川經濟增長貢獻率分析影響高等教育對四川經濟增長的原因并提出對策建議。

二、高等教育對經濟增長貢獻研究的一般性理論概述

高等教育通過提高勞動者綜合素質及創新能力等途徑促進經濟的增長。同時高等教育的質量及其規模, 已成為影響社會發展和經濟增長的重要因素。國內外許多學者采用人力資本理論、教育產業理論、教育對經濟增長的貢獻測度等不同方法，通過實證分析估算過不同國家、不同時期的人力資本和教育對經濟增長的貢獻率，對教育對經濟增長的貢獻進行了理論探討。

(一)國外有關理論研究

美國經濟學家舒爾茨（Schultz）1961年在《教育和經濟增長》一文中運用余數分析法就教育對經濟增長的貢獻作了定量分析。舒爾茨（Schultz）把資本的投入分解為物質資本投入和人力資本投入兩部分，通過計算一定時期內因教育水平的提高而增加的教育資本存量、教育資本收益率、收益額，來確定教育程度的提高對國民收入增長的貢獻。舒爾茨計算出1929-1957年美國教育投資增加額的收益額為495億美元，它相當于國民收入增量1520億元的33%，“余數”710億元的70%。這種計量方法把工資差別作為計算教育收益率的依據。

美國學者丹尼森、麥迪遜 (Dennison, A.Maddision)的經濟增長因素法，從歷史統計分析中，度量增長的各種因素并采用權重比例法，尋求加快美國經濟增長的途徑，其中認為教育尤其是高等教育對經濟增長貢獻最為顯著。前蘇聯學者斯特魯米林（Registro Millington）采用簡單勞動分析法根據馬克思關于復雜勞動等于多倍簡單勞動的理論，確定勞動簡化系數，并將復雜勞動簡化為簡單勞動量簡稱勞動簡化系數，計算出簡化后的勞動總量中有多少是因教育因素而增加的勞動量和系數，進而計算教育和高等教育對國民收入增長的貢獻，其中運用1965-1970年的數據測算出高等教育對經濟增長貢獻率為18%。

國外有關高等教育對經濟增長貢獻率研究從來沒有停止過。美國數學家柯布(C. W. Cobb) 和經濟學家道格拉斯 (D. H. Douglas)在上世紀30年代研究1899—1922年美國制造業勞動和資本對產出的作用時利用生產函數法和增長速度方程方法描述因素投入量與結果產出量間相互關系的數學表達式，即Y=AKALBEC，其中Y為產出，K為資本投入量，L為勞動投入量(實為勞動者人數)，E為教育投入量，A為資本的產出彈性，B為勞動的產出彈性，C為教育的產出彈性，同時對上式進行變換可以得到增長速度方程:y=a+AK十BL，其中y表示總產值的增長速度，a、K、L分別表示技術進步、資金和勞動的增長速度。用統計方法估計出資本和勞動的產出彈性系數A、B后，便可通過影響y的各要素增長速度，求出教育對國民收入增長速度的貢獻。柯布(C.W.Cobb)和道格拉斯(P.H.Douglas) 生產函數模型不管是在方法還是在成果上都可以稱之為高等教育對經濟增長貢獻率的最規范的研究范式。

(二)國內有關理論研究

近年來尤其是改革開放以來教育經濟學在國內廣泛傳播以后，國內眾多學者和經濟學家都就教育對經濟增長貢獻率（本文以下用Ce來表示教育對經濟增長的貢獻率）及高等教育對經濟增長貢獻率（本文以下用Ch來表示高等教育對經濟增長的貢獻率）做過深入研究。

篇(7)

    現代物流是經濟發展的加速器?，F代物流業具有帶動產業優化升級，促進經濟結構調整的重要作用，成為推動經濟增長的重要力量。近年來，我國經濟實現了持續的快速增長，但我國的經濟發展一直存在著產業結構不合理的問題。由于粗放型經濟增長使產業結構失衡狀態進一步加深，形成對經濟發展的障礙。“十二五”時期，我國經濟發展面臨的主要問題就是轉變經濟增長方式，形成新的經濟增長點。物流產業如何發揮其轉變我國經濟增長方式，促進經濟增長的重要作用，具有重要的現實意義。

    本文首先通過相關性分析來驗證物流產業對經濟增長的帶動作用，接著運用經濟增長模型，從不同時期和不同地區兩個層面定量測算物流產業對我國經濟增長的貢獻程度，從而對現階段我國物流產業在經濟增長中的帶動作用做出客觀評價，為發展我國物流產業，帶動經濟增長，提供科學認識和決策參考。

    二、文獻回顧

    關于現代物流與經濟增長關系的研究，近年來受到學者的廣泛青睞。李全喜、金鳳花等(2010)基于2003-2008年中國31個省市的面板數據，利用典型相關分析法，對區域物流能力與區域經濟發展關系進行了實證分析，結果表明區域物流能力與區域經濟發展高度相關。鞠頌東等(2003)對我國西部物流與西部區域經濟發展的關聯度進行研究，并分析了影響西部物流乃至通過物流影響經濟發展的因素。王會宗(2011)、劉秉鐮、趙金濤(2005)，劉生龍、胡鞍鋼(2010)分析了交通基礎設施對中國區域經濟增長的影響，結果表明交通基礎設施對中國的經濟增長有著顯著的正向促進作用。其他還有劉南、李燕(2007)，李績才、吳堅(2011)，李松慶(2010)等學者的研究，得出區域物流與區域經濟正向相關的結論。物流業對經濟增長的作用機理體現在：(1)現代物流的發展促進了社會分工的深化(谷永芬、何記東，2003)。(2)隨著物流外包的發展和物流聯盟的出現，產業關聯極高的制造業與物流業實現聯動發展，使制造企業提高了核心競爭力，降低交易成本(吳群，2011)。(3)現代物流的發展能夠促進第三產業優化升級，帶動第一、第二產業發展，促進產業結構的調整(孫浩杰、吳群琪、汪蘊慧、2011)。(4)區域物流的發展有利于地區資源的合理配置，優化生產力布局，使區域間合理分工和協作，充分利用各地區的資源優勢，提升區域經濟競爭力(邵揚，2009)。

    分析現代物流對經濟增長促進程度的文獻也不少，張煒熙、胡玉瑩(2010)對1995-2007年京津冀和長三角地區的物流產業與區域經濟進行回歸分析，得出京津冀地區貨運量每增加一個百分點，GDP相應上漲2.57個百分點，高出長三角地區0.58個百分點。朱文濤(2011)采用邊際分析和彈性分析法測定出江蘇省物流業每增長1%，GDP將增長1.87%。徐茜、黃祖慶(2011)通過彈性分析測算了1978-2008年浙江省物流對區域經濟的推動作用。

    以往文獻對物流產業對經濟發展的貢獻的研究成果為本文提供了參考，但以往文獻主要從某一地區的角度考察物流產業對經濟增長的貢獻，從不同時期和不同地區的角度考察物流業對經濟發展影響程度的研究較少。鑒于此，本文基于不同時期和不同地區比較分析的視角，探究1995-2009年現代物流對經濟增長的貢獻程度，對我國物流產業對經濟增長的帶動作用進行科學評價。

    三、研究方法、變量和數據

    (一)研究方法

    本文運用相關性分析和經濟增長模型，從我國物流產業總體以及省級區域物流產業發展這兩個角度，分析物流業在不同時期和不同地區對我國經濟增長的影響。首先，對物流產業與經濟發展進行相關性分析，目的是驗證物流業對經濟發展是否有影響。然后，利用貢獻率計算模型，測算物流業發展對經濟增長的貢獻程度。

    (二)變量和數據說明

    研究物流與經濟發展的關系，一般選取國內生產總值(GDP)作為衡量經濟增長的指標。而衡量物流發展發展水平的指標，不同學者選擇的指標沒有統一的標準，已有研究大多以貨運量、貨物周轉量、物流業產值、物流業增加值等某一指標來描述物流業發展水平。本文用物流業增加值來衡量物流業發展水平，鑒于我國物流業目前還處于初級階段，物流業務主要以運輸和倉儲為主，因此本文用交通運輸、倉儲和郵政業增加值來近似代替物流業增加值。

    長三角和珠三角地區是我國經濟較為發達的區域，物流產業發展基礎良好。因此，本文所使用的樣本為全國以及上海市、浙江省、廣東省三個省級區域，其中，上海和浙江屬于長三角地區，廣東屬于珠三角地區。數據范圍為1995-2009年的年度數據，數據來源于《中國統計年鑒》(2010年)、《上海統計年鑒》(2003-2010年)、《浙江統計年鑒》(2010年)以及《廣東統計年鑒》(2010年)。為了使計算結果具有可比性，將GDP、物流業增加值，分別利用當年當地的GDP指數、物流業增加值指數對原始數據進行處理，將其價格因素予以剔除，全部轉化為1995年不變價格進行分析。

    四、物流產業發展與經濟增長的相關性分析

    (一)我國物流產業總體規模與經濟增長的相關性

    根據《中國統計年鑒》(2010年)的數據，按1995年不變價計算出我國GDP與物流業增加值(見表1)數據顯示GDP與物流業增加值總體變動方向相同。

    

    為分析我國物流業對經濟增長是否具有促進作用，下面進行相關性分析。以GDP作為被解釋變量，以物流業增加值作為解釋變量，利用SPSS統計軟件對1995-2009年我國GDP與物流業增加值數據計算相關系數(見表2)，兩個變量的相關系數為0.995，可見，我國物流產業總體規模與經濟增長之間存在很強的相關性，物流產業對經濟增長起著促進作用。

    

    為了說明物流業發展對經濟增長的顯著影響，進一步進行回歸分析。以GDP為因變量，設為Y，物流業增加值為自變量，設為X，α、β為回歸系數，μ為隨機誤差項。根據樣本值可以發現樣本成線性變化，所以建立線性回歸方程Y=α+βX+μ。根據表1數據，利用SPSS軟件進行回歸分析得到方程，見式(1)：

    

    對回歸方程進行檢驗，調整后=0.989，與1極為接近，表明方程解釋能力強?；貧w系數β的顯著性檢驗sig.=0.000＜0.01，通過t檢驗?；貧w方程經過檢驗，F=1295.159，P=0.000＜0.01，方程通過F檢驗，回歸方程顯著有效。就全國而言，物流業增加值每增加1億元，GDP相應地增加19.211億元。表明我國物流業對經濟的增長具有積極的促進作用。因此， 要大力發展物流業，促進國民經濟又快又好發展。

    (二)不同地區物流產業發展與經濟增長相關性的比較

    在物流產業帶動我國經濟增長的過程中，各地區物流業發展水平有所差異，對經濟的帶動作用是不同的。在物流產業帶動我國經濟增長的過程中，各地區物流業發展水平有所差異，對經濟的帶動作用是不同的。下面以上海、浙江、廣東為研究對象，分析不同地區物流對經濟增長的影響。按1995年不變價計算出兩省一市GDP與物流業增加值，見表3。

    

    

    對兩省一市的GDP與物流業增加值分別做相關性分析，根據表3數據，運用SPSS軟件計算各地GDP與物流業增加值的相關系數，結果如表4(見下頁)所示，上海、浙江、廣東的GDP與物流業增加值的相關系數分別為0.970、0.999和0.998，T統計量的顯著概率均小于0.01，說明在0.01的顯著性水平上，拒絕零假設，即三個地區的物流業與GDP之間存在著顯著的正相關關系。

    為了考察物流業對三個地區經濟發展的作用是否顯著，下面進行線性回歸分析，結果見表5，三個方程的回歸系數通過T檢驗顯著有效。通過F檢驗，回歸方程顯著有效。上海、浙江和廣東物流業增加值每增加1億元，將分別帶動GDP增加19.808億元、17.677億元、17.747億元，表明不同省份物流業對經濟的帶動作用有所差異。

    

    五、物流產業發展速度對經濟增長的貢獻度測算

    (一)測算模型

    下面運用經濟增長理論，從我國物流產業總體和不同地區物流產業發展兩方面，分析物流業對經濟增長的貢獻率。主要指標包括：物流產業對經濟增長的貢獻率、物流產業增加值對GDP的貢獻率，以及物流產業對GDP年增長率的貢獻。各指標計算公式如下：

    

    (二)物流產業對我國GDP增長的貢獻分析

    根據表1數據，利用貢獻率模型，得到我國物流產業總體發展速度對經濟增長的貢獻率，見表6，我國物流產業對經濟增長的貢獻率年均在5.45%左右，但每年的具體數值差異較大；物流產業增加值對GDP的貢獻率年均為5.54%，每年的數值較為平穩，都在5%到6%之間；物流產業對GDP年增長率的貢獻年均為0.52%。

    (三)不同地區物流產業對GDP增長貢獻的比較分析

    按照上述方法，分別計算出上海、浙江、廣東物流產業增加值增長對經濟增長的貢獻，見表7。利用表6、表7的數據，繪制各指標的變動趨勢圖(見第14頁圖1、圖2、圖3)，對上海、浙江、廣東等地區物流產業對經濟增長的貢獻率、對GDP的貢獻率以及對GDP年增長率的貢獻的走勢進行了比較。

    

    1.物流產業對經濟增長貢獻率的比較。由表7可知，1995-2009年間，物流產業對經濟增長的年平均貢獻率從大到小排序依次為：廣東5.62%、浙江5.54%、上海4.65%。廣東和浙江的物流產業對經濟增長的貢獻率高于全國總體水平的5.45%，而上海這一數字則低于全國總體水平。從四條曲線的整體變動趨勢看(見圖1)，代表浙江省物流產業對經濟增長貢獻率的曲線波動較小，廣東和上海的曲線波動相對較大，說明浙江省物流業對經濟增長的貢獻較為平穩。從四條曲線的整體變動趨勢看，物流對經濟增長的貢獻呈現一定的周期性。2005-2009年間，四條曲線變化趨勢基本同步，總體呈現下降趨勢，說明近5年我國物流對經濟增長的貢獻率降低，表明我國物流業應進行產業調整和轉型升級，轉變增長方式，以促進經濟增長。

    

    圖1　物流產業對經濟增長的貢獻率

    2.物流產業增加值對GDP貢獻率的比較。由表7可知，各地區物流業增加值對GDP的貢獻率從大到小依次為：廣東6.50%，上海6.19%，浙江5.59%。三個地區物流業增加值對GDP的貢獻率均高于同期全國總體水平的5.54%。從物流業對GDP貢獻率的趨勢圖上看(見圖2)，四條曲線變化趨勢基本同步，2003-2009年間，上海、浙江、廣東三條曲線之間的差距有逐漸減小的趨勢，說明這三個地區物流業對GDP的貢獻率逐漸拉近。

    

    圖2　物流產業增加值對GDP的貢獻率

    

    圖3　物流產業對GDP年增長率的貢獻

    3.物流產業對GDP年增長率貢獻的比較。從物流業對GDP年增長率貢獻的趨勢圖看(見圖3)，物流對GDP年增長率貢獻的四條曲線波動都較大，說明我國物流業對GDP增長率的貢獻還不穩定。從具體數值上來看，物流業對GDP年增長率的貢獻從大到小依次為：廣東0.69%，浙江0.67%，上海0.57%，都高于全國總體水平的0.52%。但是，無論從全國總體水平還是從省級區域來看，物流業對GDP年增長率的貢獻程度都小于1%，表明我國物流業發展尚處于初級階段，物流產業對GDP增長率的貢獻還比較低，但伴隨著我國物流產業調整和產業轉型升級，其發展潛力巨大。

    六、結語

    從以上分析結果來看，可以得到以下幾點結論：

    第一，我國物流產業的發展對經濟增長具有積極的帶動作用。就全國而言，物流業增加值每增加1億元，可以使GDP增加19.211億元。省級區域層面的分析得出相似結論，但不同地區物流業對經濟的帶動作用的程度有所差異?，F代物流在促進國民經濟增長、轉變經濟增長方式等方面起著重要的作用。因此大力發展物流業是推動我國經濟增長的迫切需要。這也和2009年國務院頒發的《物流業調整和振興規劃》(國發8號)提出的現代物流業發展戰略相符合，以此依托物流產業全面發展，來推動國家經濟發展。

    第二，從物流業對經濟增長的貢獻來看，我國物流業對經濟增長的貢獻還比較低。近年來，雖然我國物流產業發展速度快，但當前物流產業仍然面臨部門分割、地區分割的管理體制約束，專業化物流服務需求不足、物流人才供給不足、專業化物流服務供給約束等眾多制約因素(劉秉鐮，余泳澤，2010)，無論在產業規模、技術水平、物流信息化和標準化等方面和發達國家相比，都處于相對落后的狀況，對國民經濟增長的貢獻率不是很大。從具體數值來看，就全國整體而言，1995-2009年，我國物流產業對經濟增長的貢獻率年均在5.45%左右，遠低于國外發達國家的10%以上。由此可見，我國物流業的總體水平仍然偏低。所以，加大物流基礎設施建設的投入力度，合理布局物流產業，防止地區條塊分割，促使物流業由粗放型投資向集約型投資轉變；提升物流技術投入和應用效率；提高物流信息化和標準化水平，是促進物流業平穩發展和產業轉型升級的需要，對于促進我國產業結構調整、帶動國民經濟發展具有重要意義。