經濟增長的來源精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇經濟增長的來源，期待它們能激發您的靈感。

篇1

關鍵詞： 經濟增長；人力資本； FDI；內生性

中圖分類號：F062.2；F224.0

一、引 言

改革開放以來，中國經濟取得了令人矚目的發展成就。經濟增長率在1979-2008年間平均為9.8%。最近三年，在應對國際金融危機的大背景下，中國依然實現了經濟平穩較快增長，其中2009年和2011年的經濟增長率均為9.2%，2010年更是達到了10.3%。本文試圖在已有研究基礎上，從人力資本和FDI的角度，研究中國經濟增長的源泉和動力機制及其成因，為中國經濟在“十二五”時期乃至未來更長時期的增長來源提供政策建議。在經濟增長來源方面，以往一個重要的觀察指標是資本形成相對于產出的速度和全要素生產率（TEP）的時間變動模式。例如，根據由索洛（Solow，1962）發展的理論，假如全要素生產率（TEP）的增長率顯著，則資本的形成與產出將保持基本一致的增長關系，從而長期來看資本-產出比率將維持穩定和下降的動態模式（布蘭查德和費希爾，中文版，1998；Young，1994）。因此，一般將資本-產出比率是否呈現上升趨勢視為經濟增長是否持續增長的重要依據。Charnes等（1978）采用數據包絡分析方法（DEA，Data Envelopment Analysis）對經濟增長的動力機制進行了相關研究，該模型無需生產函數的先驗形式，而是通過求解最優生產前沿進行分析。

關于改革開放30余年來中國經濟增長的來源，長期以來，人們一直以為中國經濟增長的推動力在于政府的宏觀經濟政策或者說是政府主導下的投資與出口。多數文獻均支持資本投入是經濟增長的主要原因。例如，張軍（2002）討論了中國的投資體制和投資效率，測算了中國的資本存量，從資本形成方面來解釋中國經濟增長和增長變動，認為中國在1990年代以后，資本的形成幾乎全是固定資產投資的結果。鄭京海等（2005）通過對省際全要素生產率（TFP）及其組成部分的測算，認為中國經濟增長在1978-1995年期間經歷了一個TFP高增長期（為4.6%），而在1996-2001年期間出現低增長期（為0.6%）。關于FDI對中國經濟增長的貢獻，陳勁 （2007）的研究表明，FDI在成為推動中國經濟發展重要動力的同時，也不能忽略中國制造的平面同質性擴張以及大量出口導致的貿易摩擦等負面作用。林毅夫、李永軍的研究發現，20世紀90年代以來外貿出口每增長10%，基本上能夠推動GDP增長1%。隨著經濟增長既有動力的衰減，人力資本在經濟增長中的作用越來越受到重視。王小魯（2009）的研究表明教育帶來的人力資本質量提高正在替代勞動力數量簡單擴張的作用，凸顯人力資本在現代的經濟發展中地位越來越突出。

大多數經濟學家均認為中國主要依靠資本投入拉動經濟增長的傳統經濟發展方式已經難以持續。張其仔（2008）通過梳理比較優勢的演化路徑認為，中國經濟的比較優勢到了2008年面臨局部性斷檔的危險。防止由此引發經濟較長時期的衰退，是中國未來一個時期面臨的難題。

由上述分析可見，已有相關研究大多集中在全要素生產率方面，且經濟總量全要素生產率的研究主要采用有關經濟總量的時間序列來進行，因而難免存在一些局限。例如，在增長核算中需要引入很強的行為與制度假設，且采用的時間序列數據量較小，未能綜合考慮物質資本、人力資本以及FDI對經濟產出的影響。

我們的研究結果初步表明，中國經濟增長從長期來看應是一種內生性的選擇，在遵從自身發展規律的前提下，選擇最合適的增長路徑，這種路徑需要作為經濟活動微觀主體的廠商在當前環境條件下追逐利潤，從而不斷改革創新，提升產業鏈價值，推動社會進步。中國經濟的長期增長取決于以知識、信息、研究開發或創新所引致的規模收益遞增、技術進步、人力資本增長等核心內生變量。技術進步的內生化，要求中國必須加大對人力資本的投資，促進勞動力要素合理流動、提高勞動生產率。這將具有十分重要的政策含義。本文將以如下順序展開：第一部分引言；第二部分是模型、指標與數據說明；第三部分是給出測算結果并進行詳盡分析；第四部分是結論并討論政策含義。

二、模型、指標及數據說明

（一）模型建立

現代經濟學研究表明，資本的投入、勞動力的供給和外資的利用情況等在很大程度上影響著國家的經濟增長，這里的資本包括物質資本與人力資本。為此我們建立生產規模不變的Cobb-Douglas生產函數：

H（t）是人力資本， K（t）是物質資本， E（t）表示FDI， A表示技術水平， L（t）表示勞動力的量，L被假定為以n的速率外生增長， α表示物質資本的產出彈性， β表示人力資本的產出彈性， γ表示FDI的產出彈性。其中：

模型假定產出的固定比例s用于投資。定義K表示人均資本存量，k=K/L。y表示人均產出水平，y=Y/L。e表示人均FDI水平，e=E/L。經濟增長由下列公式決定：

其中，Sk表示物質資本占總GDP中的比例，Sh表示人力資本在社會中的比例，Se表示FDI在GDP中的比例。我們假定人力資本，物質資本與利用外資的資本以相同的速率貶值。雖然Lucas（1988）假設人力資本生產函數與其他物品函數不一樣，但是我們相信，至少在一開始的階段，這三個方程應該是相似的。從方程中我們可以得到穩態時的情況如下：

把帶入生產函數，然后取對數得到：

（二）數據說明

在模型中，Y代表總產出，用實際GDP作為來衡量，K表示實際物質資本，因為資本的形成是有兩方面因素構成，大部分是固定資產投資所形成的資本，另一部分是存貨資本，故研究以固定資產投資形作為變量來替代物質資本。L代表勞動力的投入，采用人口總人數作為變量作為投入量。為了表述簡易，研究內容中采用物質資本、GDP、人力資本來代表實際物質資本、實際GDP和實際人力資本。Sk表示收入在物質資本中的比例，用固定資產投資占實際GDP的比重來表示。Sh表示人力資本的比例，用在校學生在總人口中的比例作為變量表示， Se表示FDI的程度，用FDI總值占實際GDP的總量作為變量來表示。由曼昆（1992）的論文，我們假定 的值為0.03。由此影響中國經濟增長的各因素計算結果如表1所示。

三、基于人力資本和FDI的實證分析

（一）時間序列平穩性檢驗

本文采用的是時間序列數據，因此在對其進行分析時，要求時間序列必須是平穩的，即每個時間序列的均值都與時間t無關，并且圍繞一個均值波動，并且有向其收斂的趨勢，否則就會產生“偽回歸”問題。作圖我們發現變量表現出了非平穩的特征，其中In（Se）在1993年到1994年間出現較大波動，主要是由于1992年改變外資引進政策滯后引起的，見圖1。但從變量的差分作圖可以看見，一階差分基本表現出平穩的特征，見圖2。

（二）單位根檢驗

鑒于時間序列可能存在非平穩性，為避免“謬誤回歸”問題，首先對、、、、 進行單位根檢驗。ADF檢驗結果顯示：在顯著水平為5%的情況下，它們都是非平穩序列，其一階差分是平穩序列，即這些序列都是一階單整的。因此，需要進一步分析，以驗證兩者之間是否存在長期的均衡關系。

（三）協整檢驗與回歸分析

對上面的變量使用EG兩步法檢驗和JJ檢驗都表明、、、 存在著協整關系，Granger 定理（1987）證明了協整與誤差修正模型的必然聯系，如果非平穩的變量之間存在著協整關系，那么必然可以建立誤差修正模型，由于誤差修正模型可以有效的吸收時間序列模型和經典計量模型的優點并克服它們的缺點，因此得到了廣泛的應用。

1.對1978-2009整個進行回歸，使用一階差分消除一階自相關得：

由R2值（0.986633）與調整過的值 （0.983960）表明，擬合優度良好。由總體的F值表明，回歸方程解釋變量的系數從總體上看也是顯著不為0的。由t值表明，人均資本、FDI與人均人力資本在5%的水平下估計是顯著的。D-W檢驗值在2附近，表明不存在一階自回歸。各個變量散點圖見圖3。

2.對1980-1994進行回歸，使用誤差修正模型得：

由R2值 （0.867846）與調整過的R2值 （0.794427），擬合優度良好，由總體的F值表明，回歸方程解釋變量的系數從總體上看也是顯著不為0的。由t值可以看出，人均資本、FDI參數的估計在10%的水平下是顯著，同時期人均人力資本不顯著，D-W檢驗 （2.035）數值在2附近，表明不存在一階自回歸。由圖4可知，此時期與各個自變量的線性關系較平穩。

3.對1995-2009整個進行回歸，使用一階差分消除一階自相關得：

由 R2（0.971302）與調整過的R2 （0.956954）都基本上接近于1，擬合優度非常好，由總體F值也可以表明，偏回歸系數在總體上是顯著不為0的。由t值表明，人均資本、人均人力資本等變量參數的估計在5%水平下是顯著的，同時期FDI參數估計不顯著。由圖5可知，此時期與各個自變量的線性關系較平穩。

從上述結果可以看出，在1994年前后，我國經濟結構上的變化導致我國經濟增長影響因素的改變。

（四）估計模型的分析

改革開放對我國經濟增長的影響是深遠的，人均物質資本、人均人力資本以及FDI對人均GDP的影響存在著顯著的正向關系，人口增長率與人均GDP的影響存在著顯著的負向關系。利用Cobb-Douglas生產函數的經濟學含義解方程得知，1978年以后物質資本每變化1%，GDP變化0.37%；人力資本每變化1%，GDP變化0.39%；FDI每變動1%，人均GDP變化0.08%。1980-1994年，物質資本和FDI對GDP有顯著性影響，彈性系數分別約為0.09與0.08，這在一定程度上說明1994年以前，資本的擴張和FDI極大的促進了中國經濟增長的動力，改革開放引入了我國經濟發展稀缺的要素—— 國外的資本，更多的人開始從事經濟活動，生產力在一定程度上的到了釋放，因此促進了經濟的增長。而這一時期人力資本發展對GDP的影響不顯著。方程的結果表明，1995年以來，物質資本與人力資本的變動對實際GDP有著顯著性的影響，其彈性系數分別約為0.20和0.61，表明隨著中國經濟發展和社會進步，推動中國經濟增長與結構升級的動力開始轉變，開始由單純依靠生產要素擴張來促進經濟增長的粗放型生產方式轉變為更重視人力資本和產業結構轉型的集約型生產方式，國家實行積極的財政政策，對于經濟的發展起著積極的作用。同時這一時期FDI對經濟增長的影響不顯著，說明其對經濟增長的影響相對下降。

四、結論與政策建議

之前的分析結果表明，我國的經濟增長與國家的政策密切相關，其中物質資本尤其是固定資產投資對中國經濟增長的影響是長期顯著的。在我國經濟水平比較落后、生產結構不均衡和科學水平相對低下的條件下，通過對天然資源的開發以及對物質資本的大量投入在一定程度上取得了立竿見影的經濟發展，但這種傳統的發展方式，環境成本是極高的，生產效率卻是極低的，歸根到底粗獷發展方式是難以為繼的。研究表明我國陷入了過早資本深化的陷阱，即未能結合我國自身優勢發展勞動密集型產業，沒有充分考慮到我國人力資本充沛的現狀，其結果顯而易見，全要素生產率（TEP）在1995年以后就長期處于低增長期。國外直接投資在1995年前對我國國民生產總值的增長有顯著的正向影響，而在1995年以后，其數值卻緩慢回落，與此同時，1995年后國內生產總值愈發依靠人力資本的累積，表明經濟增長開始不是簡單依靠數量增長，而是開始依靠經濟結構的適應性與人力資本質量的提高。

從本質上來說，經濟增長在更長的時間光譜坐標中，應是在遵從自身發展規律的前提下，選擇最合適的增長路徑，這種路徑需要作為經濟活動微觀主體的廠商在當前環境條件下追逐利潤，從而不斷改革創新，提升產業鏈價值，推動社會進步。從政府引導機制來說，讓市場供求規律自發起作用，從而避免無效率的交易成本，對變化的需求和供給情況迅速做出反應，以便把資源配置到最需要它們的地方，從而在最大程度上保證了市場主體的積極性，同時保證適度的政策干預避免市場失靈。由此可見，我國經濟增長與經濟結構轉型需要依靠以科技研發為核心的高附加值產業在技術進步領域的不斷創新，以期在即將到來的第三次超級跨產業革命中重新瓜分世界產業層次版圖。而這種對創新的內在需要，迫使我國必須從宏觀層面上促使生產要素特別是人力資本在地理上的合理配置、加大對包括創新型人才在內的人力資本投資，從而提高勞動力生產率水平。

隨著全球化進程的不斷推進，現有的國際產業垂直分工已經成為我國經濟結構優化升級的重要阻礙之一。以大飛機、智能制造、下一代互聯網為代表第三次科技革命如今已取得先導性突破，但距離技術成熟還有一段時間，我國還有4～6年的經濟結構升級追趕期。倘若我國不能在未來的5～10年內完全實現產業結構升級，待到新一輪科技革命結束，發達國家必將繼續利用科學技術上的絕對優勢在產業分工上繼續壓制中國處于“微笑曲線”的最低端。與此同時，中國已經開始步入“老齡化社會”階段，人口結構的逐漸變化，勞動力供應總量的不斷減少，“人口紅利”也即將終結。一方面是社會養老和醫療矛盾日益突出，另一方面則是有質量的人力資本轉化能力有限。“中等收入陷阱”就在不遠處，如此一來，我國在錯過產業升級追趕期的同時失去勞動力充沛的優勢。為此，關乎我國未來國際經濟地位與產業分工格局的十年時間，我國應從以下兩個方面著手：第一，加強對關鍵領域科技研發與人力資本的投入，努力吸收國外關鍵技術成果自主創新，引領人才的國際流動，并在國家科技戰略領域取得突破，培育中國自己的創新型土壤。第二，在全球化技術與產業轉移的背景下，政府應對符合國家戰略需求的創新科技企業以政策支持，包括在中小企業融資、稅率減免以及要素價格市場化等配套服務，激發企業研發投入積極性，把握第三次科技革命的歷史性機遇，形成由“中國制造”到“中國創造”的轉變。

參考文獻：

[1]奧利維爾·布蘭查德和斯坦利·費希爾.宏觀經濟學（高級教程）[M].北京：經濟科學出版社，1998：145-151.

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[8]張其仔.比較優勢的演化與中國產業升級路徑的選擇[J].中國工業經濟，2008，（9）：1-13.

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[10]諸建芳.中國出口形勢與政策導向分析[J].中國市場，2012，（37）：24-27

[11]Young. Lessons from the East Asian NICs：A Cintrarian View，NBER Working paper，No.4482，1994.

篇2

0引言

改革開放30多年來，我國經濟實現了舉世矚目的高速增長，為全面建成小康社會和實現現代化奠定了堅實的基礎。研究表明，在引致經濟增長的各種生產要素中，一方面，資本投入的增加是拉動我國經濟增長的最主要因素。從總體上看，對于一個國家或地區的經濟增長而言，資本形成是引擎，資本的效率則是關鍵。改革開放初期，和絕大多數發展中國家一樣，資本稀缺是中國經濟增長與發展的最主要障礙，改革開放政策不僅動員了國內儲蓄，激活了儲蓄轉化為投資的資本形成機制，提高了微觀層面的資本效率；而且通過廉價的土地供給和優惠的稅收政策，吸引外國資本與國內廉價的勞動力資源相結合，促進了外向型經濟發展，提高了經濟增長的速度。可以說，國內資本的加速形成和國外資本的大規模流入，加上資本效率一定程度的提高，是30多年來我國經濟增長的最大動力。隨著改革開放的進一步深入，我國經濟增長與資本形成表現出非均衡性；另一方面，在短期內，就業增長與中國經濟之間表現出非一致性，而這似乎背離了傳統經濟理論帶給人們的一貫認識：“就業增長意味著經濟增長。”那么究竟就業與經濟增長是何種關系？本文通過計量實證分析發現就業增長與經濟增長在短期內并不存在必然的一致性，主要表現在勞動要素對經濟增長的貢獻率低，相反在長期均衡時間內卻保持了一致性，經常保持在1：2的要素貢獻率，繼而提出政府不能把勞動力要素的投入當作是使經濟增長的充分條件，最后提出目前我國政府在宏觀經濟政策上應該實現從就業帶動增長到就業與經濟增長協調發展的轉變，來促進經濟增長的對策建議。因此，分析資本形成、就業人員人數與我國經濟增長的關系，解釋經濟增長的資本因素和勞動力因素，無論在理論上還是在實踐上都具有重要意義。

1文獻回顧

自20世紀90年代以來，已經有一些研究對于生產兩要素與經濟增長的關系進行了考察。林毅夫（2001）以1981―2010年GDP增長率、資本效率等統計數據，通過國民收入恒等式考察了資本形成和就業人口對經濟增長的貢獻程度。他通過深入探討資本形成和就業人數兩個變量的性質，使用多種聯立方程估計方法，包括普通最小二乘法（OLS）、兩階段最小二乘法（2SLS）、三階段最小二乘法（3SLS）、似不相關估計（SUR）、有限信息普通最小二乘法（LIML）和完全信息普通最小二乘法（FIML），以根據不同估計方法估計結果所提供的信息來判斷最佳的估計方法。根據林毅夫的估計結果，在上世紀90年代國內生產總值對兩要素的彈性數值大致在0.5左右。該彈性數值在上世紀80年代則相對較低，可能主要是因為兩要素占國內生產總值的比例隨著時間的變化有增長的趨勢。兩要素占國內生產總值比例的增加必然增加兩要素變動對經濟增長影響的程度。陳東平（2001）通過使用中國1980―1998年的國民收入、資本存量、勞動力總數、進出口總額等數據，用實證分析的方法探討了進口、出口以及勞動和資本對我國經濟增長的作用，得出了進口、出口以及勞動和資本的邊際產出，通過實證分析得出資本形成對經濟增長的作用遠遠大于就業人數。

本文根據1981―2013年中國的經濟數據，通過使用協整模型對兩生產要素與經濟增長關系進行Granger因果關系檢驗，分析中國進出口與經濟增長之間是否存在協整關系，在存在協整關系的情況下，使用誤差修正模型來分析資本投入與勞動投入對產出的長、短期彈性，從而判別哪種生產要素對經濟增長的解釋能力更強。

2實證分析

本文分析所使用的樣本取自1981―2013年的年度數據，數據來源于《國家統計局》。用從業人員（L/萬人）、資本形成（K總額/億元）來反映生產要素的投入；使用宏觀經濟總量指標國內生產總值（GDP/億元）反映經濟增長。我國GDP、從業人員、出口總額（EX）與資本形成如表1所示。

對因變量和自變量取對數，考察lnGDP，lnK，lnL即經濟增長率、資本形成總額的增長率，從業人員增長率之間的協整關系，首先利用EViews軟件輸入樣本數據GDP、L和K，生成新序列lnGDP、lnK和lnL，然后依次對時間序列數據進行單位根檢驗：

表11981―2013年我國GDP、資本形成總額K

t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-1.423358 0.5576Test critical values：1% level-3.6701705% level-2.96397210% level-2.621007GDPt-1系數的τ值為-1.4234，這個值在絕對值上甚至遠低于顯著性水平為10%的臨界值τ-26210，從而表明，即便考慮了誤差項中可能出現的自相關，lnGDP序列仍是非平穩的。

其次，對lnGDP的二階段差分做單位根檢驗，檢驗結果見表3。

表3單位根檢驗結果

t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-5.269919 0.0002Test critical values：1% level-3.6793225% level-2.96776710% level-2.622989檢驗結果如表3所示，可見d（lnGDP）是平穩的，因此lnGDP是二階段單整的。

（2）對lnK進行單位根檢驗，首先我們用lnK的兩個滯后差分對lnK序列估計，使用上述數據估計結果如下：

ΔlnKt=0.1376-0.0043lnKt-1+0.4633ΔlnKt-1

Eviews運行結果如表4所示。

表4Eviews運行結果

t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-0.442211 0.8895Test critical values：1% level-3.6616615% level-2.96041110% level-2.619160lnKt-1系數的τ值為-0.4422，這個值在絕對值上甚至遠低于顯著性水平為10%的臨界值τ-26192，從而表明，即便考慮了誤差項中可能出現的自相關，lnK序列仍是非平穩的。

其次，對lnK的二階段差分做單位根檢驗，檢驗結果見表5。

表5單位根檢驗結果

t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-5.979837 0.0000Test critical values：1% level-3.6701705% level-2.96397210% level-2.621007檢驗結果如表5所示，可見d（lnK）是平穩的，因此lnK是二階段單整的。

（3）對lnL進行單位根檢驗，首先我們用lnL的兩個滯后差分對lnL序列估計，使用上述數據估計結果如下：

ΔlnLt=0.8054-0.0710lnLt-1

Eviews運行結果見表6。

表6Eviews運行結果

t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.053459 0.0406Test critical values：1% level-3.6537305% level-2.95711010% level-2.617434lnLt-1系數的值為-3.0535，這個值在絕對值上甚至遠低于顯著性水平為1%的臨界值τ-3.6537，從而表明，即便考慮了誤差項中可能出現的自相關，lnL序列仍是非平穩的。

其次，對lnL的二階段差分做單位根檢驗，檢驗結果見表7。

表7單位根檢驗結果

t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-6.409917 0.0000Test critical values：1% level-3.6793225% level-2.96776710% level-2.622989檢驗結果如表7所示，可見d（lnL）是平穩的，因此lnL是二階段單整的。

（4）綜上可見，lnGDP與lnK、lnL都是二階單整的，可能存在協整關系，做lnGDP關于lnK、lnL的OLS回歸，消除自相關性后得回歸結果如表8所示。

表8消除自相關性后得回歸結果

CoefficientStd.Errort-StatisticProb. LNK0.5977950.0758227.8841530.0000LNL0.5430350.1334764.0683970.0004AR（1）1.1272080.1938525.8147800.0000AR（2）-0.1566530.192565-0.8135060.4230根據輸出結果，可得lnGDP與lnK、lnL的長期平均均衡表達式：

lnGDPt=0.5978lnKt+0.5430lnLt

（7.8842）（4.0684）

從表8回歸結果看，回歸系數全部通過t檢驗，不存在自相關。

（5）根據表8的回歸結果計算殘差序列e，對其進行ADF檢驗，得表9殘差序列檢驗結果。

表9殘差序列檢驗結果

t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-5.451514 0.0001Test critical values：1% level-3.6701705% level-2.96397210% level-2.621007從回歸結果可知殘差項是平穩的。因此，可得出lnGDP與lnK、lnL存在協整關系。基于上述協整分析我們可以認為中國的經濟增長與對兩生產要素之間存在著長期的因果關系，根據格蘭杰表述定理：若兩種變量（Xt和Yt）是協整的并且每個都是非平穩的時間序列，那么，要么Xt一定是Yt格蘭杰原因，要么Yt一定是Xt的格蘭杰原因。在本文中，至少能說明兩種生產要素的投入是我國國民經濟發展的內在動力所在。表2-表8回歸結果也表明，本期從業人員每增長1%時，我國國內生產總值將平均增長0.543%；資本形成總額每增長1%時，國內生產總值將平均增長0.598%。

（6）接下來分析短期兩要素對經濟增長的影響，利用EViews軟件建立lnGDP關于lnK、lnL的誤差修正模型ECM。以滯后一期殘差項作為誤差修正項，可建立如表10所示的誤差修正模型。

表10誤差修正模型

R2=0.6920d=1.7727F=17.2895

模擬擬合優度較高，方程通過F檢驗、DW檢驗，各回歸系數符合經濟意義，其中，d（lnK）、d（lnGDP（-1））在1%水平上顯著，d（lnL）、RESID（-1）不顯著，其中變量的符號與長期均衡關系的符號一致。結果表明，本期lnK、lnL和上一期lnGDP在短期內每增長1%，GDP將依次增長0.0493%、0.3716%和04986%。誤差修正項系數為負，符合反向修正機制，它表明lnGDP與長期均衡值得偏差中的27.21%被修正。此ECM模型反映了lnGDP受lnK、lnL影響的短期波動規律。根據估計結果可知，資本投入與勞動投入對產出的長期彈性分別為0.598和0.543，短期彈性分別為0.372和0.050。

3結論

篇3

>> 論固定資產投資與經濟增長的關系 固定資產投資與經濟增長關系實證分析 固定資產投資與經濟增長關系分析 新疆固定資產投資與經濟增長關系研究 固定資產投資與經濟增長關系研究 西部地區外國直接投資與經濟增長關系的實證分析 我國固定資產投資類型與經濟增長關系的實證分析 中國城鎮固定資產投資與經濟增長關系的實證研究 南寧市固定資產投資\消費需求與經濟增長的關系研究 廣東省固定資產投資與經濟增長關系的實證分析 吉林省固定資產投資與經濟增長的協整關系分析 我國主要城市固定資產投資與經濟增長的關系研究 新疆固定資產投資與經濟增長的關系分析 固定資產投資與經濟增長的協整及因果關系研究 我國固定資產投資與經濟增長關系的區域差異研究 我國固定資產投資與經濟增長相互關系的研究 西安市固定資產投資與經濟增長關系的實證分析 浙江固定資產投資與經濟增長關系的實證分析 烏魯木齊市固定資產投資與經濟增長關系的實證分析 對宏觀經濟增長與固定資產投資關系的思考 常見問題解答 當前所在位置：l.

The Relationship between Fixed Asset Investment and Economic Growth in the Western Region Based on the Estimates of Different Funding Sources

1 YUAN Aobo 2 LUO Ziyuan

（1 School of Finance of Southwestern University of Finance and Economics， Chengdu Sichuan 611130

2 School of International Business Administration of Shanghai University of Finance and Economics， Shanghai 200433）

篇4

金融與經濟的關聯有兩種方式，一是經濟增長為金融創新提供現實基礎，從而拉動金融發展；二是金融發展提高資源配置效率，從而推動經濟增長。但這兩種作用也不是截然分開的，往往相互交融。前者在發達國家表現得最為明顯，而后者則在發展中國家表現得更為突出。中國是發展中國家，金融與經濟之間的理論關聯應該是第二種模式。自改革開放以來，經濟增速較快，特別是進入21世紀以來，經濟轉型速度加快，政府也不斷利用金融工具調控經濟發展模式與經濟增長方式。金融支持經濟增長的渠道有多種，但最主要地集中于商業銀行、資本市場及保險市場。商業銀行通過信貸渠道傳遞宏觀經濟政策取向，調控經濟增長；資本市場通過資產證券化，以及證券的發行與交易，優化資源配置，提高經濟增長效率；保險市場通過保費收入和保險覆蓋，一方面為經濟增長提供不竭的資金來源，另一方面為經濟的可持續增長提供安全保障。然而，對處于轉型期的中國經濟而言，改革已進入深水區，但金融市場尚處于不斷的發展和完善過程中，金融對于經濟增長的支持作用究竟如何，亟需明晰，以便為政府通過金融工具調控宏觀經濟，以及通過金融市場聚集金融要素與優化金融資源，提供經驗證據。

二、相關文獻評析

由于金融是經濟的核心，關于金融發展對經濟增長的作用，國外學者從理論與實證兩個方面進行了深入的研究，雖然觀點不一致，但形成了豐富的文獻。主要觀點歸結起來有三種，其中主流觀點認為，金融發展對經濟增長具有正向促進作用。如，麥金農在其所提出的“金融深化”理論中已經充分意識到金融發展對于經濟增長的重要性，首次把金融和經濟增長密切結合起來，雖然他認為金融體制與經濟發展之間存在互相刺激、互相制約的關系，但金融發展在經濟增長中具有極為重要的戰略地位。Rousseau和Wac⁃thte則借助向量誤差修正模型，基于美國、英國、加拿大、挪威和瑞典五國1870—1929年間的數據，對金融發展與經濟增長之間的關系進行檢驗后認為，金融發展對實體經濟活動具有極為重要的積極作用。ThorstenBeck，RossLevine則考察了更為廣泛的區域，他們通過對40多個國家的數據進行分析后發現，兼顧聯立偏差、遺漏變量和國家特性后可以證明，作為金融市場重要組成部分的股票市場和銀行市場都對經濟增長具有正向促進作用。第二種觀點認為，金融發展與經濟增長之間并不存在理論所述的必然關聯。如，薩伊基于西方經濟學中的“兩分法”，通過分析貨幣與經濟現象之間的關系后，提出貨幣中性論，即貨幣只是實體經濟的面紗，其與實體經濟增長之間并無必然的關聯。盧卡斯則毫無掩飾地指出，經濟學家“惡劣地過度強調”了金融因素在經濟增長中的作用。第三種觀點則認為，金融發展指標與經濟增長之間甚至存在負向關系。其中代表性的文獻為Akimov，Alexandr。這篇文獻基于內生增長模型，采用面板數據分析方法，通過對不同的金融發展指標進行檢驗后發現，在部分國家，特別是轉型經濟國家，金融發展對經濟增長的抑制效應較為明顯。

在中國的經濟轉型進程中，鑒于金融發展，特別是動蕩的國際金融背景下金融市場不斷對外開放的現實，國內學者采用實證方法對中國金融發展與經濟增長的關系進行了檢驗，但所得結論并不一致。多數文獻認為，中國金融發展對經濟增長具有正向刺激作用。如，周立、王子明以1978年到2000年的金融相關比率和金融市場化比率來衡量金融發展水平，得到代表性省區和中國東中西部的金融發展與經濟增長的回歸方程，認為中國各地區金融發展與經濟增長強相關，初始金融深度對經濟增長和投資增長有顯著的影響，金融差距可以部分解釋地區經濟增長的差異。王志強、孫剛從中國金融總體發展的規模擴張、結構調整和效率變化三個方面，利用帶有控制變量的向量誤差修正模型、協整關系檢驗法和格蘭杰因果關系檢驗，證實了從20世紀90年代以來，中國金融發展與經濟增長之間有密切聯系，存在顯著的長期相關性和顯著的雙向因果關系，說明金融發展規模的擴張、結構的變化與調整和金融效率的改善與提高對經濟增長都有促進作用，而中國經濟增長又會全面推動金融發展。沈坤榮和張成引入內生金融發展的理論與政策，以金融機構的貸款余額與GDP的比值來衡量金融發展的程度，分地區和時間引入虛擬變量，基于跨地區動態數據的實證研究，指出提高金融中介效率能有效促進經濟增長。方先明等借助空間相關模型，深入分析了銀行貸款余額、股票總市值和保費收入對中國經濟增長的貢獻后認為，中國金融支持經濟增長具有空間依賴性和空間相關性，從總體來看銀行貸款余額對經濟增長的作用最為顯著。然而，對于中國金融發展與經濟增長之間的關系，并不是所有研究都這樣肯定。有部分文獻認為，至少作為中國資本市場重要組成部分的股票市場，其與中國經濟增長就不存在必然的相關性，甚至存在負向影響。如，封思賢等則基于長三角的經濟金融數據，分析了金融市場轉變與經濟增長方式轉變之間的關系，結果發現：在長三角地區，除金融開放對經濟增長方式轉變存在一定程度的影響外，信貸規模、證券市場等對經濟增長方式的轉變并不存在顯著的影響。與此具有相似觀點的文獻有談儒勇等。當前，隨著中國金融體制改革的深入，金融市場不斷發展和完善，銀行、證券和保險業相互交融，對經濟增長的影響錯綜復雜。然而，綜觀國內外的現有文獻，較少有將三者綜合起來考察金融發展對經濟增長的促進作用。為此，本文綜合考慮現階段中國金融支持經濟增長的渠道，借助變系數面板數據模型，從銀行、證券和保險市場三個方面綜合研剖中國金融發展對經濟增長的作用，以期為促進我國金融市場發展，提升金融支持實體經濟的效率提供政策依據。

三、檢驗模型構建

（一）變量選擇為全面分析中國金融發展對經濟增長的作用，實證變量選擇如下：1.被解釋變量被解釋變量為經濟發展水平指標，選擇省域GDP。這是因為，一方面，省域GDP能夠全面衡量省域經濟的發展水平，另一方面，相對于其他衡量經濟發展水平指標，GDP更為可靠且可得。2.解釋變量對于解釋變量的選取，考慮到金融對于資金的配置主要有銀行、證券以及保險三種途徑。在每種途徑中選取一個關鍵變量，用以代表該途徑的金融支持指標，具體為：銀行信貸余額（X1）。中國是銀行主導型的金融市場，在經濟增長過程中商業銀行對經濟資源的配置作用至關重要。因為間接融資仍然是我國資金配置的主要形式，而間接融資中又主要以銀行信貸為主，所以選擇各省域商業銀行貸款余額來作為金融支持通過銀行途徑的指標，記為X1。上市公司總市值（X2）。隨著我國多層次資本市場的建立與完善，資本市場在金融資源配置中的作用越來越重要。因為，資本市場的發展可加速儲蓄向投資轉化，擴大投資，提高邊際社會生產率，促進資源合理配置，改善公司治理結構，進而促進經濟增長。在以直接融資為主的資本市場中，直接融資的形式以股權融資和債務融資為主。由于債務融資的相關數據很難以省域進行歸類，故研究中以省域上市公司股票總市值作為通過證券途徑對經濟增長的金融支持，記為X2。保費收入（X3）。相比較于商業銀行、證券市場的發展水平，保險業在我國的起步較晚，但近年來發展迅速，其對于經濟可持續增長正發揮越來越重要的作用。由于保費收入是衡量保險業發展的較為重要的指標，因此研究過程中，選取各個省的保費收入作為通過保險途徑對經濟增長的金融支持指標，記為X3。

（二）檢驗模型根據科布-道格拉斯生產函數，影響一個經濟體產出的最主要因素在于：資本、勞力和技術水平。由于勞動力素質和供給，以及技術水平，受科技發展的限制，在一個相對不長的時期內不會有較大程度的改變，因此影響產出的最主要還是資本的投入，而資本的投入可以通過銀行信貸余額、上市公司市值、保費收入來全面體現。考慮到面板數據模型在降低共線性程度、提高預測精度和消減統計誤差的影響等方面優于傳統分析模型，同時通過橫截面數據的引入，能夠更加直接、更加精確地推斷序列間的本質關系的，在設定、控制面板單元差異方面也具有更大的靈活性。因此，構建如下的基于面板數據的檢驗模型。

四、金融支持經濟增長檢驗

（一）樣本選擇與數據來源為了全面而深入地探究金融支持對經濟增長的作用，研究中以中國大陸31個省域為對象，選取各省域GDP、銀行信貸余額、上市公司股票總市值以及保費收入等指標，借助所構建的檢驗模型，剖析中國經濟發展中的金融支持與經濟增長的現實特征。樣本時期確定為1998—2013年。樣本起始年份選擇為1998年，是因為伴隨著中國社會經濟的發展，行政區劃會相應地進行調整，1997年重慶市從四川省單列出來成為直轄市，經過一年，其各項統計數據趨于穩定，因此研究樣本的起始年限為1998年，而2013年的相關統計數據是研究過程中所能得到的最新數據。考慮到中國政府為應對美國次貸危機所引發的金融危機對中國經濟發展與金融市場產生劇烈沖擊而采取的經濟刺激計劃，可能改變中國金融支持經濟增長的特征，為此將整個樣本期以2008年為界劃分為兩個子樣本區間。即，子樣本區間1：1998—2008年；子樣本區間2：2009—2013年。實證分析數據來源說明如下：1998—2012年的GDP數據來源于《中國統計年鑒1999—2013》，2013年的GDP數據來源于中國經濟與社會發展數據庫；1998—2002年的保費收入統計數據來源于《中國金融年鑒：2003》，2003—2007年的保費收入統計數據來源于《中國金融年鑒—2008》，2008—2012年的保費收入統計數據來源于《中國統計年鑒—2013》，2013年的保費收入數據來源于中國保險監督管理委員會網站；1998—2002年的銀行貸款統計數據來源于《中國金融年鑒—2003》，2003—2007年的銀行貸款統計數據來源于《中國金融年鑒—2008》，2008—2012年的銀行貸款數據來源于各省市《統計年鑒：2009—2013》，2013年的銀行貸款數據來源于各省市2013年《國民經濟和社會發展統計公報》；1998—2008年的上市公司股票總市值根據Wind數據庫中相關數據整理而得到，2009—2013年的上市公司股票總市值根據iFinD數據庫中相關數據整理而得到。

（二）基于子樣本區間—數據的檢驗1.變量間的長期穩定關系檢驗當變量為非平穩或不是同階單整時，會導致偽回歸現象的發生，各變量平穩或同階單整是變量間協整檢驗的前提。因此研究過程中先進行面板數據的單位根檢驗，再進行面板數據的協整檢驗。（1）單位根檢驗針對面板數據的平穩性檢驗方法常用的有Levin、Lin、Chu（LLC，2002）、ImPesearn，Shin（IPS，1997）、Fisher-ADF（1999）以及Fisher-PP（1999）檢驗，為避免單一方法可能存在的缺陷，現采用這四種方法對變量的平穩性進行檢驗，結果見表1。表1顯示，地區生產總值、銀行信貸余額、上市公司總市值以及保費收入均為非平穩序列，因為任何一個變量都不能同時通過四種檢驗。但各變量的一階差分序列，則是平穩的，因為它們在1%的顯著性水平下同時通過了四種檢驗（地區生產總值的IPS和ADF檢驗結果則是在10%的顯著性水平下通過），檢驗p值絕大多數為零。因此，地區生產總值、銀行信貸余額、上市公司總市值以及保費收入四個變量是同階單整（一階單整）的，基于此進行協整檢驗。（2）協整檢驗為確定變量間是否存在長期的穩定關系，需進行協整檢驗。針對面板數據的協整檢驗方法依據原假設的不同有兩種：一是原假設為不存在協整關系，從面板數據中得到殘差構造統計量進行檢驗，如Pedroin（1999）所提出的檢驗方法；二是原假設為存在協整關系的，如Mccoskey和Kao（1998）中的LM檢驗。現采用Pedroni協整檢驗和Kao-ADF協整檢驗方法，進行多重的協整檢驗，Pedroni協整檢驗結果見表2。由表2可知，地區生產總值、銀行信貸余額、上市公司總市值以及保費收入間具有長期穩定關系。因為，組內統計量中除了Panelv-Statistic統計量沒有通過10%的顯著性水平外（p值為0.3810），其余的組內統計量和組間統計量都通過了5%的顯著性水平（p值小于0.05）。KAO檢驗是同質面板數據檢驗，有DF和ADF兩類檢驗。ADF檢驗為了修正固定效應模型誤差項的序列相關性，基于固定效應模型殘差式構建面板協整的ADF統計量。Kao-ADF協整檢驗結果見表3。根據表3，由Kao-ADF協整檢驗結果可同樣得出同表2相似的結論，因為t統計值為-5.383334，通過檢驗。因此，變量間存在長期穩定的關系，基于此進行模型設定，并進行參數估計。2.回歸模型確定及參數估計（1）回歸模型的確定基于面板的回歸模型通常有混合模型、變截距模型和變系數模型三種，而哪一種模型更適合本研究的實證數據，使得所獲結果更加穩健與可靠，需構建F統計量，并根據F統計量的值進行確定。針對混合模型、變截距模型和變系數模型的具體檢驗結果見表4。根據表4，由于F1、F2的值各自為3.32和23.77，分別大于查表所得的1.57與1.51，所以實證模型拒絕混合模型與變截距模型，而采用變系數模型。具體分析時，模型⑴中的N取31，代表中國大陸省域的數目；T為11，表示樣本年限。（2）參數估計根據模型⑴，采用變系數模型進行參數估計，結果見表5。表5顯示，基于截面數據的變系數模型在子樣本區間一內能夠充分揭示中國經濟發展過程中金融支持與經濟增長間的本質關聯，因為模型檢驗統計量R2=0.997569，F=1135.115，這說明實證分析所選擇的回歸模型具有較高的精度①。根據表5所列示的參數估計結果可知，在子樣本區間一內，省域銀行信貸余額對經濟增長的支持作用較為顯著。因為，就省域銀行信貸余額前系數bi估計結果來看，有18個省域的數值超過1，其中江西省的銀行信貸余額前參數估計值最大，達到1.948485。這說明當銀行信貸余額增加時，其對本省域經濟增長的貢獻將大于其本身的增長額，這一特征在華東地區表現得尤其明顯。在余下的13個省域中，有11個省域銀行信貸余額前的系數估計結果小于1，但大于0。這說明，在這11個省域中，銀行信貸余額對省域經濟增長具有正向促進作用，但在變動幅度相同的條件下，力度相對較小。不可忽視的是，上海市與黑龍江省銀行信貸余額前的參數估計結果為負（分別為-1.37453和-0.10731），這可能是緣于銀行信貸余額對經濟增長的作用存在邊際效應遞減現象，或銀行貸款的使用效率不高，或存在過度放貸現象所致。表5還顯示，省域上市公司股票總市值前的參數ci估計值均較小，最大的為黑龍江省，其值也僅為0.144399。更有河北、安徽、江西、重慶以及寧夏等5個省域，其上市公司股票總市值前的參數估計結果為負①，這一比例達到16.13%。這說明，作為中國資本市場重要構成部分的股票市場，對經濟增長的正向貢獻并不顯著，甚至在不少的省域還存在負向作用。同時，根據表5還可看出，以保費收入衡量的保險市場對經濟增長的促進作用在不同的省域表現并不相同，其中具有正向相關關系的省域有17個，占中國大陸全部省域的54.84%，而呈現負向關系的有14個，占45.16%。呈現負向相關關系的省域主要集聚在華北、華東地區。但無論是正向相關關系，還是負向相關關系，其作用均不強，因為保費收入前的參數估計值均較小。在正向關系中，最大的為上海，其值為0.80889，而負向關系中最為明顯的是山東省，其參數估計值為-0.48322。出現這一現象的原因，一方面與中國保險市場的起步相對較晚有關，另一方面也應與中國金融市場投資品種相對單一，保險資金的投資渠道受到限制有關。

（三）基于子樣本區間二數據的檢驗基于子樣本區間二的數據進行檢驗，結果表明：地區生產總值InY、銀行信貸余額InX1、上市公司總市值lnX2以及保費收入lnX3間具有長期穩定關系；回歸模型應采用變系數模型。據此，模型（1）中的具體參數估計結果見表6。根據表6同時結合表5可以看出，由美國2007年次貸危機誘發的國際金融危機顯著改變了中國金融發展與經濟增長之間的關系，使得銀行業和保險業對經濟增長的作用顯著增加，而股票市場對經濟增長的負向影響則越發明顯。

五、結論與啟示

篇5

關鍵詞：港口投資 經濟增長 物流能力

中圖分類號：F127 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2012）04-212-03

一、引言

寧波是一個港口城市，社會經濟增長很大程度上依賴港口的發展水平。為了促進寧波社會經濟發展轉型升級，寧波市委、市政府提出了“六個加快”重要戰略。“六個加快”是寧波市委、市政府深入貫徹落實科學發展觀、推進“十二五”時期全市經濟社會發展的重大戰略。其中加快打造國際強港處于“六個加快”的首要地位，這充分說明在“十二五”期間港口在寧波經濟發展中的重要意義。

寧波港口投資近年來主要表現為三個特點：首先，寧波港口投資的比重較大，特別是最近10年以來逐年增長趨勢更為明顯。其次，與以往相比，“十二五”期間港口投資項目數更多，投資額更大。再次，隨著港口投資的加大，港口的貨物吞吐能力也在不斷加強。其臨港優勢帶動了臨港工業、口岸貿易及其服務業的發展，解決了很多社會就業、增加了政府的財政收入，對整個社會的經濟發展產生了比較大的推動作用。然而，很多人認為寧波港口投資產生的帶動作用已經到了增長極限，港口設施、設備利用率較低，港口投資可以維持現狀轉而加快發展臨港工業和服務業。寧波市的港口投資帶動的經濟增長是否到了極限呢？港口投資還能帶動經濟增長嗎？及其作用機制是什么？這些問題都有待于深入研究，一方面可以檢驗港口投資在港口城市經濟增長中的重要作用，另一方面可以為今后港口投資實踐與制定投資政策提供理論指導。

二、理論分析與研究假設

本研究所采用的理論模型主要來源于索洛（Solow）于1956年提出的經濟增長模型，假定了一個兩要素生產函數：

Y=F（K，L）=AKαLβ（1）

其中K為資本，L為勞動力，Y表示產出，α、β分別是資本和勞動力的產出彈性。從（1）式可以看出，在索洛模型中，港口投資與其他投資被看作是同質的要素納入資本變量K中，而且索洛模型沒有考慮技術進步對產出的影響。為了解釋持續的經濟增長，需要考慮長期使要素生產率增加的外部因素。因此，在（1）式中納入時間因素，則：

Y=F（K，L，tt）=eλtAKαLβ（2）

（2）式中，e為自然對數的底，t表示時間；其他與（1）式定義相同。實際上，引入時間因素后，即將技術進步、產業結構變動、制度變遷等因素全歸于時間系數λ，因此，eλt成為全要素生產率，λ為全要素生產率的增長率。對（2）取對數形式并添加隨機變量，可得：

Ln（Yt）=λt+αLN（Kt）+βLn（Lt）ut（3）

其實，模型（3）中假定港口投資與其他非港口投資為同質資本與港口城市的現實經濟狀況不符合。事實上，自1978年改革開放以來，港口城市的投資總額顯著比非港口城市高，為了研究港口投資在社會經濟發展中的作用，城市總資本水平定義為港口投資與非港口投資的加權平均，數學形式表達式為：

K=KpγKn1-γ（4）

其中K、Kp、Kn分別表示城市的總資本水平、港口投資和非港口投資，γ表示港口投資在總資本構成中的權重。把Kp、Kn納入生產函數的投入變量，模型如下：

Y=f（Kp，Kn，l,t）=eλtKpαγKnα（1-γ）Lβ（5）

取對數并增加隨機變量得到：

Ln（Yt）=λt+αγLn（Ktp）+βLn（Lt）+α（1-γ）Ln（Ktn）+ut（6）

本研究也采用柯布―道格拉斯（Cobb-Douglas）函數對研究結論進行穩健性檢驗，該模型與索洛模型具有差不多的形式，只是沒有考慮到技術進步等因素對產出的影響。其模型如下：

Y=ALαKβeε（7）

對于此類非線性函數通常的處理辦法是轉化為線性模型進行參數估計，在模型兩端取對數轉化為如下形式：

LnY=LnA+αLnL+βLnK+ε（8）

其中K為資本，L為勞動力，Y表示產出，α、β分別是資本和勞動力的產出彈性。與以上對索洛模型的轉化方式類似，把資本分為港口投資與非港口投資兩部分，（8）可以轉化為：

Ln（Yt）=αγLn（Kpt）+βLn（Lt）+（1-γ）Ln（Ktn）+εt（9）

基于以上理論推導，本研究以寧波市1985-2010年的時間序列為樣本，在索洛（Solow）模型和柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）的基礎上構建本研究的理論模型，研究港口投資對經濟增長的影響及其作用機制。本研究提出如下假設：港口投資與經濟增長正相關；而且，港口物流能力是港口投資影響經濟增長的作用機制之一。

三、樣本選擇、數據來源與研究變量界定

本研究以寧波市1985年-2010年的時間序列為研究樣本，跨度26年，其中經濟增長、社會固定資產總投資等數據來源于1985年-2011年《寧波統計年鑒》；港口貨物吞吐量數據來源于歷年《寧波交通統計年鑒》；1985年-1988年全社會從業人員數據來源于《寧波奮進四十年（1949-1989）》，1989年-2010年全社會從業人員數據來源于歷年《寧波統計年鑒》；港口投資數據來源于《寧波港年鑒》和歷年《寧波交通統計年鑒》，其中包括基建項目、技改項目和合資項目的投資總額。

本研究所使用的變量包括經濟增長（GDP）、社會總投資（K）、港口投資（GK）、非港口投資（OK）、勞動力（L）和物流能力（WL），其中拓展后的索洛模型中使用時間（t）代表技術進步等因素對產出的影響；社會固定資產總投資是港口投資與非港口投資之和；全社會從業人員作為勞動力的指標。此外，本研究所有的統計結果都是基于Eviews5.0統計軟件。

四、實證檢驗{1}

1.Granger因果檢驗。Granger因果檢驗結果表明，港口投資是帶動寧波市經濟增長的主要原因之一，港口投資還帶動了非港口投資（如臨港工業、服務業等）的發展，同時港口投資也帶動了寧波市的勞動就業的增長，除此之外，Granger因果檢驗結果可以看出港口投資促進經濟增長的作用機制表現為：港口投資通過提高港口物流能力，進而促進寧波市的經濟增長。

2.回歸結果及解釋。從以下回歸結果可以看出，索洛模型能夠很好地擬合投資（lnK）、港口投資（lnGK）、非港口投資（lnOK）、勞動力（lnL）與經濟增長之間的關系。擬合系數Adj-R2都在0.99以上，四個模型的F統計量也都呈現1%的顯著性水平。從模型4中可以看出港口投資與經濟增長之間的回歸系數為0.176，其經濟含義是港口投資的產出彈性為0.176，即當港口投資增加（或降低）1個單位，經濟增長增加（或降低）0.176個單位（如表2所示）。

表2中的四個模型的回歸結果表明，代表技術進步等因素的時間t都與經濟增長（LnGDP）正相關。除了模型2之外，所有的勞動力（LnL）對經濟增長的影響不顯著，這充分說明了寧波市當前的經濟增長主要依賴于投資拉動，勞動力對經濟增長的拉動作用非常小。模型3與模型4的回歸結果也表明除港口投資之外的非港口投資（LnOK）與經濟增長正相關。

3.穩健性檢驗。本節主要是對上一節模型進行穩健性檢驗，以便驗證得出的結果在一定程度上是穩健的，主要使用的模型是拓展的Cobb-Douglas模型。表3中所有模型得到的回歸結果都與上一節基本相同，回歸結果是穩健的。模型的擬合系數Adj-R2都在0.90以上，而且F統計量在1%的水平顯著。

五、研究結論

寧波市的經濟是港口依托型經濟，港口在社會經濟發展中發揮了非常重要的作用，因此港口投資在歷年社會固定資產投資中占有非常大的比重，而且這種比重有逐年增加的趨勢。從Granger因果關系檢驗可以得出：港口投資是非港口投資的Granger原因；港口投資是港口物流能力的Granger原因；物流能力是經濟增長的Granger原因。從拓展的Solow模型與Cobb-Douglas模型的回歸結果可以得出如下研究結論：第一，港口投資是促進寧波市經濟增長的重要因素。從表2與表3中的模型2、模型4、模型2中和模型4中可以看出港口投資與經濟增長相關系數都顯著為正，這充分說明港口投資在寧波市經濟增長中確實發揮了非常重要的作用。第二，港口物流能力是港口投資影響經濟增長的作用機制之一。從表1的Granger因果結果可以看出，港口投資是物流能力（WL）的Granger原因，物流能力是經濟增長的Granger原因；反之，物流能力不是港口投資的Granger原因，經濟增長也不是物流能力的Granger原因，這充分說明物流能力是港口投資影響經濟增長的作用機制之一。第三，勞動力在寧波市經濟增長中發揮的作用很小。表2與表3中所有模型的回歸結果都可以看出，勞動力與經濟增長的相關性不顯著，這一方面說明寧波市的經濟增長對勞動力的依賴性非常小，另一方面也說明寧波市的經濟增長對投資依賴性非常高，還處于粗放型的發展階段。

本研究的結論具有非常重要的理論意義與實踐價值，其理論意義主要表現在：第一，對Solow模型和Cobb-Douglas模型的拓展。基于Solow模型和Cobb-Douglas模型，把港口投資從社會固定資產總投資中分離出來，研究港口投資對經濟增長的作用，是對模型的有益拓展和補充。此外，還發現了港口投資與非港口投資的異質性特征。第二，發現了港口投資對經濟增長的作用機制。以往研究都是研究投資對經濟增長的直接影響，而忽略了投資對經濟增長的作用機制研究，本研究使用Granger因果關系檢驗驗證了港口物流能力是港口投資影響寧波市經濟增長的作用機制之一。

其實踐價值主要表現在：第一，繼續加大港口投資力度，包括基礎設施、集疏運網絡、技術改造、合資項目等方面的投資。需要以“加快打造國際強港”戰略為指引，以港口項目為導向，進一步加大港口投資，改善港口基礎設施和集疏運網絡。政府部門應該做好相關配套服務工作，加大政策扶持力度，掃清機制與制度對港口投資的障礙。第二，完善相關公共服務平臺，為港口物流提供優質的公共服務。政府在提供物流公共服務配套，為提高港口物流能力提供相關支持，如稅務、法律、保險、金融、信息等公共服務平臺的建設，這些公共服務平臺一方面提高了物流企業的運作效率，另一方面也促進了就業水平的提高、臨港工業的發展和口岸進出口的增長。第三，改善和優化勞動力的結構，發揮勞動力對經濟增長的推動作用。人才問題是實現經濟發展轉型升級的關鍵所在。寧波市在未來的經濟增長之中應該充分重視勞動力的作用，改善勞動力結構，加大力度引進真正的高級人才，促進寧波市的經濟發展由粗放型向集約型轉變。

注釋：

{1}本研究還對各序列進行了ADF檢驗和協整檢驗，后面的相關實證結果都是基于這些檢驗進行的，限于篇幅，這里不報告相關結果。

參考文獻：

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2.易綱，樊綱，李巖.關于中國經濟增長與全要素生產率的理論思考[J].經濟研究，2003（3）