广东城市化与经济增长相关性的计量分析 - 图文(10)

广东城市化与经济增长相关性的计量分析

平，以资本存量代表生产中的资本投入。其中国内生产总值（以1978年为基期）、全社会就业人员年底数和非农人口比都能通过历年《广东统计年鉴》获得。而资本存量的度量是个复杂的过程，其核算本身就具有争议性，大多研究都采用符合某些经济学理论的假设，目前学界并没有受到公认的结论。本文由于篇幅所限，不在此作过多的讨论，直接采用张军（2004）在《中国省际物质资本存量估算1952_2000》中的结果和方法（存盘永续法），自己推算了2001~2009年广东省的资本存量，补齐了数据。数据表见表5.1

表5.1 多变量分析原始数据

GDP（万元） 年份 年底就业数（万人） 非农人口比 资本存量(亿元) 2275.95 2304.95 2367.78 2423.79 2521.38 2569.70 2637.49 2731.11 2811.92 2910.99 2994.72 3041.27 3118.10 3259.20 3367.21 3433.91 3493.15 3551.20 3641.30 0.16256 0.16838 0.174018 0.176752 0.17939 0.182204 0.196779 0.211811 0.218545 0.224602 0.230511 0.236142 0.236509 0.242705 0.253869 0.274719 0.293616 0.299816 0.305621 119 178.5 231.4 292 354 414 501 618 749 890 1057 1192 1335 1515 1890 2487 3187 3839 4448 1978 1858500 1979 2016473 1980 2351003 1981 2562872 1982 2869524 1983 3077676 1984 3557169 1985 4194635 1986 4729883 1987 5659133 1988 6553071 1989 7023742 1990 7835436 1991 9220019 1992 11258793 1993 13847684 1994 16575962 1995 19153701 1996 21313278 40

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1997 23697734 1998 26258747 1999 28916402 2000 32231966 2001 35612577 2002 40019081 2003 45960705 2004 52754239 2005 60209825 2006 69125049 2007 79400696 2008 87685889 2009 96147639 3701.90 3783.87 3796.32 3989.32 4058.63 4134.37 4395.93 4681.89 5022.97 5250.09 5402.65 5553.67 5652.39 0.309892 0.311858 0.311886 0.311833 0.316088 0.361773 0.479106 0.488702 0.518398 0.516753 0.521435 0.52105 0.522043 4994 5651 6392 7137 7952 8766 9610 10297 10975 11994 13256 14611 16837 5.2 多变量计量分析过程及方法简述

5.2.1 多变量计量分析逻辑

参数计量经济学模型一般首先根据相关经济理论和实际样本数据对模型的函数关系作以假定，建立一定形式的生产函数，然后对模型中的参数进行估计。对数变换后的C一D生产函数模型属于经典线性计量经济学模型范畴。经典线性计量经济学模型的检验须通过四级检验’，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验48。基于5.1节的模型和数据，本研究的逻辑过程如下：

一、对各变量进行单整和协整检验，以确定模型中各变量的数据不会造成伪回归，确保该模型的经济意义以及各变量间的长期均衡关系。

二、利用最小二乘法求得各参数估计值，并根据索罗余值法计算各因素对经济增长的长期贡献率。

三、根据已估计的模型，计算ECM模型，并用方差分解和脉冲响应函数对该模型进行动态分析，以确定经济增长各因素的短期、动态影响。

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四、根据已做的计量分析，得到多变量实证研究的结论。

5.2.2 多变量计量分析方法简述

单整、协整、误差修正模型以及方差分解等计量检验方法在第四章做过简要介绍。在这里主要介绍一下如何使用索洛余值法计算各因素贡献率。

设生产函数模型为Y(t)?Y(K(t),L(t),U(t),t) 求微分，得dY?dYdYdYdYdK?dL?dU?dt， （5.3） dKdLdUdt两边同时除以Y，得

dYdY1dY1dY1dY1?dK?dL?dU?dt （5.4） YdKYdLYdUYdtY令??dYKdYLdYU， ?=， ?=，则上式可化为 dKYdLYdUYdYdKdLdUdY1??+?+??dt （5.5） YKLUdtY式中，α代表资本的产出弹性，它表示在其他条件不变的情况下，资本投入增加1%时，产出增加α%；β，γ也具有相同的含义。

若以差分代替微分，并令?t?1则可得，

?Y?K?L?UdY1??+?+?? （5.6） YKLUdtY令y??Y?K?L?U,k?,l?,u?，式中y,k,l,u分别代表产出、资本、劳动力和城YKLU市化的年均增长速度。而分别定义Ek,EL,EU,EA为资本、劳动力、城市化和技术进步对产出增长速度的贡献，则有：

Ek?ak?l?ua*100%,EL?*100%,EU?*100%,EA?*100% （5.7） yyyy42

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5.3 多变量模型的实证研究结果

5.3.1 多变量的单整与协整结果

一、单整检验

数据经过Eviews6.0的处理，得到如下单整结果 表5.2 单整检验值 变量 LnY ?LnY 检验形式 ADF值 (C,T,2) (C,0,2) (C,T,6) (0,0,2) (C,0,4) (C,0,6) (C,T,1) (0,0,1) 1%临界值 5%临界值 DW值 结论 -3.595026 1.82 -3.243893 -4.356068 -3.062805 -3.689194 3.246158 -2.644302 非平稳 平稳 非平稳 平稳 非平稳 平稳 非平稳 平稳 -2.971853 -1.952473 -2.622989 -2.976283 -2.625121 -3.568379 -1.952910 2.02 1.97 1.96 1.85 1.78 2.16 2.00 LnK ?LnK -2.709317 -3.679322 -2.032794 -3.699871 -2.812885 -3.689194 -3.021607 -4.296729 -2.436133 -2.647120 lnL ?lnL lnU ?lnU 由表5.2可见，Y,K，L，U原序列都不是平稳序列，而对它们的一阶差分序列的检验结果都在5%的置信水平下通过检验，可见，它们都是一阶单整序列，能够进行协整检验。

二、协整检验

本研究采用EG两步法进行协整检验。Eviews6.0输出结果如下： 表5.3 协整估计结果表

Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized

Trace Statisti

No. of CE(s) Eigenvalue c None * At most 1

43

Prob.** 0.0014 0.0941

0.05 Critical Value 40.17493 24.27596

0.650725 53.56380 0.366440 22.00691

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At most 2 At most 3

0.155319 8.314898 0.102702 3.251003

12.32090 4.129906

0.2133 0.0846

Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized No. of CE(s) None * At most 1 At most 2 At most 3

alue 0.650725 0.366440 0.155319 0.102702

Eigenv

Statistic Critical Value 31.55690 13.69201 5.063895 3.251003

24.15921 17.79730 11.22480 4.129906

Prob.** 0.0042 0.1866 0.4683 0.0846

Max-Eigen

0.05

lnY，lnK，lnL，lnU之可见，EG两步法对残差单位根检验结果也是平稳的，可见，

间存在协整关系，从经济意义上说即存在长期均衡关系，用这几个变量做回归分析不会造成伪回归。

5.3.2 多变量回归及贡献率分析

利用Eviews6.0对模型（5.1）进行估计，可得如下结果：

lnYt?0.00703t?0.7184lnKt?0.2045lnLt?0.6076lnUt??t （5.8） （0.0013） （0.0487） （0.0693） （0.8203） （1.957） （17.983） （3.0432） （7.024）

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