时间：2023-08-03 17:27:42
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇经济增长贡献率，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
中图分类号：F224.12 文献标识码：A 文章编码：1003-2738（2012）06-0163-01
前言：狭义上的技术进步具体表现为对旧设备的改造和采用新设备改进旧工艺，采用新工艺使用新的原材料和能源，对原有产品进行改进研究开发新产品，提高工人的劳动技能等。从广义上讲，技术进步是指技术所涵盖的各种形式知识的积累与改进。经济增长是指一国经济总量与能力的增加和扩张，是生产力发展的结果。近些年来，新疆在西部大开发战略等国家宏观政策的调控下，充分利用自然、劳动等资源优势，较快实现了经济起步和增长。本文从定量角度对资本、劳动、技术进步对新疆经济增长的贡献率进行分析。
一、理论结构
（一）柯布-道格拉斯生产函数由美国数学家Charles Cobb和经济学家Paul Douglas提出，假定技术进步为Hicks中性，并以一个固定指数比率增长，那么在两种投入要素下，用于估算的C-D生产函数形式为:Yt=A0eλtKtaLtβeu，其中A0表示初始技术水平，λ表示技术进步比率，K为资本要素投入量，L为劳动要素投入量，α为资本产出弹性，β为劳动产出弹性，α，β均为待估参数。假定规模报酬不变，即α+β=1，则有0≤α≤1，0≤β≤1。对上式进行转换得:Ln(Yt/Lt)=LnA0+λt+aLn(Kt/Lt)+u根据表1的数据，应用最小二乘方法估计出上式中α、β值。
（二）技术进步对经济增长的贡献。
目前经济增长要素分析中最常用的仍然是索罗模型以及在此基础上发展起来的其他模型。1957年由Solow提出用总量生产函数度量技术进步的总量增长方程，认为产出量的增长是由资本、劳动和技术进步增长的共同贡献的结果。
技术进步所带来的经济增长率，反映在一定时期内技术进步对经济增长的影响程度。用下式定义:λ=y-αk-βl (1) 其中:α为资本产出弹性，β为劳动产出弹性；y为产出增长率，k为资本投入增长率，l为劳动投入增长率；λ为技术进步所带来的经济增长率，是指剔除由于增加资本投入、增加劳动投入因素之外的其余因素部分对经济增长的影响程度。
二、技术进步对新疆经济增长贡献率的测算
（一）数据的收集与整理。
本文涉及的数据主要有总产出、资本存量和劳动力数量。本文使用国内生产总值(Y)代表总产出；资本(K)投入是指当年资本的总存量，本文用历年固定资本形成总额来代替；劳动(L)投入是指在生产过程中实际投入的劳动量，要考虑劳动人数、劳动时间、劳动质量等因素，但由于数据缺乏，本文采用历年年末从业人员数量来代替。
（二）参数估计和检验。
将上表数据进行整理，运行Eviews6.0软件包，输入C-D生产函数线性转化模型，运用普通最小二乘法(OLS)估计结果为: Ln(Y/L) = 1.355 + 0.224 + 0.653Ln(K/L)
从而可得：K/L较高，R2 =0.98，呈高度正相关，模型的拟合效果很好；F值和DW值较大，在5%的置信区间内，模型的各项检验均获通过，参数估计是显著的；资本产出弹性α=0.653，劳动产出弹性β=1-0.653=0.347，在其他要素不变的情况下，资本存量、劳动投入每增长1个百分之一，将分别带来新疆经济增长0.653、0.347个百分点。资本的产出弹性要比劳动的产出弹性高，说明新疆经济增长对资本投入增长的敏感度要远高于对劳动增长的敏感度。
（三）技术进步贡献率计算。
由表1数据可计算出2001-2010年间新疆国内生产总值、年投资完成额、年末从业人员平均增长速度为:y=15.02%，k=19.2%，l=2.79%。将α和β的值带入(1)式得新疆经济平均技术进步率为:γ=1.51%，技术进步对经济增长的贡献率为: EA=γ/y×100%=10.03%，资本增长率对经济增长的贡献率: EK=aK/y×100%=83.49%，劳动增长率对经济增长的贡献率:El=βl/y×100%=6.48%。
三、结论分析
(1)α值较高，达到0.653，这说明资本投入是该区经济增长的主要推动因素。
(2)β值为0.347低于资本的产出弹性，这是由于新疆劳动力资源较丰富，但劳动力素质普遍不高，影响经济的增长。
(3)GDP的增长速度为15.02%，平均技术进步率(γ值)为1.51%，而资本投入平均年增长率为19.2%，劳动投入平均年增长率为2.79%，说明该区技术发展水平较低。
(4)技术进步对经济增长的贡献率为10.03%，而资本投入和劳动力投入对经济增长的贡献率分别为83.49%和6.48%，说明近些年来新疆经济增长主要是依靠大量资本投入实现的。
四、政策建议
一方面，要提倡以创新为核心的技术进步，继续加大研究与开发的投入。2010年新疆GDP为5437.47亿元，R&D经费投入总额约为26.7亿元，R&D经费投入强度为0.49%，远低于内地等经济发达地区。新疆不仅需要引入先进技术，投入大量资金和劳动力，还需要通过创新培育核心竞争力，提高劳动生产率，促进经济的增长。另一方面，新疆应加大对教育的投入力度，提高人力资本的素质。近年来新疆在科技人员的投入方面还是有所进步的，但仍然远远落后于发达地区，为加快新疆经济的增长必须加强对科教的投入，提高全区人民的科学文化素质，有助于新疆地区经济的快速发展。
参考文献:
[1]杜江.计量经济学及其应用[M].北京:机械工业出版社，2010.3.
[2]张明祥，郭民生.技术进步对河南省经济增长贡献率的实证分析[J].经济理论研究.
[3]李晓宁. 经济增长的技术进步效率研究：1978-2010[J].科技进步与对策，2012年4月第29卷第7期.
[4]蔡玲玲，罗燕婷.技术进步对安徽省经济增长贡献率的实证分析[J].安徽科技交流与探讨.2006，(1).
以珠海市2000-2014年的投入产出统计数据为例，测算出科技进步贡献率，分析科技进步贡献率与该市地区生产总值增长率之间的变化趋势，并就正确评估科技进步贡献率在城市经济发展中的作用及其与城市经济增长之间的关系进行阐述。
关键词：
科技进步贡献率；经济增长；影响；珠海市
随着当前中国经济整体进入结构性减速期，研究科技进步贡献率（又称全要数贡献率TFP）对城市经济增长的潜在影响变得越来越重要。当前比较一致的观点是：由于外界冲击对经济产出的影响，度量短期内的科技进步贡献率意义不大。因此本文采用2000年至2014年的统计数据，测算出珠海市科技进步贡献率，再分析评估其在城市经济发展中的作用、局限性，并就科技进步贡献率与城市经济增长之间的关系作出阐述。
1测算方法和数据处理
1.1测算方法目前，以生产函数模型为基础的索洛（Solow）余值法是测算科技贡献率最为广泛的研究方法。该方法要求市场完全竞争、规模报酬不变、技术进步为希克斯中性等约束条件。本文采用索洛余值法对科技进步贡献率进行测算，主要原因是自2000年以后，该市的经济发展环境可近视为符合完全竞争市场、规模报酬不变和技术进步为希克斯中性等约束条件。
2数据来源及处理
测算数据来源于2000年至2014年《广东省统计年鉴》以及珠海市统计年鉴。
2.1经济产出量Y的数据处理将国内生产总值作为经济产出量Y，通过2000年至2014年该市的国内生产总值统计表，可以得到2000年为基期的不变价格城市实际地区生产总值。
2.2资本投入量K的数据处理将固定资本存量作为资本投入量K，采用“永续盘存法”（PIM）来计算，即对该市历年来形成的固定资产进行重新估价后，再根据所选的折旧方式来确定资本消耗，最后逐年推算得出历年的资本存量总额，其计算表达式为：Kt=It+（1-δ）Kt-1其中Kt为第t年的资本存量，It为第t年的固定资产形成额，δ是固定资产存量折旧率。本文固定资产存量折旧率取国内各研究的综合估计值0.13，同时参考和借鉴现有关于广东省及珠三角地区历年来固定资本存量估算的研究思路、方法及成果，利用该市历年来占比珠三角地区全社会固定资产投资的数据序列，估算2000年至2014年该市的固定资本存量。
2.3劳动投入量L数据计算劳动投入量L，采用可直接用于对比的城镇单位就业人员数作为计算数据。
2.4科技进步贡献率测算根据上述统计数据，可计算出产出量Y、固定资本存量K和劳动投入量L的增长率，代入上述索洛余值法测算计算公式，即可得到科技进步对经济增长的贡献率，如表1所示。
2.5科技进步贡献率与地区生产总值增长之间的关系由图1可知，2004年至2008年珠海市科技进步贡献率达到一个峰值，其后表现较为平稳，2007年至2011年出现一个明显的下降，之后在2008年至2012年又呈现出整体上升趋势。出现上述现象，本文分析认为主要原因有以下几点：一是2008年以前，该市地区生产总值增长对资本投入和劳动力投入依赖不大，科技进步贡献率保持平稳上升趋势；二是2008以后,受金融危机的整体影响，该市地区生产总值增长对资本投入的依赖开始增大，导致科技进步贡献率出现一定下降；三是2012以后,该市整体经济产业结构转型成效开始逐渐显现，高新技术产业在经济产业结构中的比重增大，科技进步贡献率又开始呈现上升。从整体上看，2000年至2014年珠海市年均科技进步贡献率年达到52.12%，并且与该市的地区生产总值增长率呈现高度正相关性，说明科技进步贡献率对地区生产总值有潜在促进作用。
3科技进步贡献率参考价值的局限性
科技进步贡献率对于评价一个地区、一种产业或行业具有重要参考意义，特别是当它与其他指标相结合时，可以反映出一个国或者地区在经济高速增长中存在的潜在问题，具有重要参考价值。但是根据当前的测算数学模型，认为经济产出中除了劳动与资本之外的部分全部都是科技进步贡献份额，是忽略了资源配置、规模经济、产品构成、教育水平等因素的影响。特别是在经济剧烈波动时，经济增长率、资本增长率和劳力增长率三个统计数据易受到影响，测算出来的数据往往严重失真。因此对于科技进步贡献率这一指标，注意以下两个方面的问题：（1）从使用性质上来看，该指标不适合作为绝对值指标。科技进步贡献率不同于其他总量指标或者平均指标，它实际上反映的是两个增长率之比，其大小取决于经济增长速度和科技进步速度之间的关系。当经济增长速度较慢时，科技进步贡献率就会较大；当经济增长速度较快时，科技进步贡献率就会较小。即使是一些发达国家或地区，其经济繁荣时期的科技进步贡献率也不是特别高。不能简单依据科技进步贡献率的高低，进而评价一个国家或地区的科技发展水平。（2）从测算时间长度上看，该指标不适合作为短期指标。因为科技进步贡献率往往具有较大的波动性，表现在分析图表上就是一定的滞后性、长期性及周期性。这是因为科技进步对经济增长的贡献是储备和积累的过程，与经济周期和科技进步自身发展规律密切相关。因此，在运用这一指标上，建议有关部门要积极宣传科技进步贡献率的正确涵义，避免对科技进步贡献率的作用过分夸大，特别是不能简单地将科技进步贡献率跟考核评优联系起来，要综合资本和劳动的角度，分析评价一个地区的科技进步水平，进而说明在一定经济增长率前提下的科技进步贡献率作用。
参考文献：
［1］何锦义.关于科技进步贡献率的几点认识［J］.统计研究，2012（8）.
［2］郭存芝，杜延军，李春吉.计量经济学［M］.科学出版社，2009.［3］黄国华，吕开颜.珠江三角洲经济增长因素分析［J］.南方经济，2006（3）.
［4］孙辉，支大林.对中国各省资本存量的估计及典1978-2008［J］.广东金融学院学报，2010（5）.
摘要：借鉴教育年限法和收益率法，结合两种方法的优点，运用教育人年限法模型，针对河北省2005―2011年的统计数据，对
>> 人力资本结构对经济增长贡献率的实证分析 农村人力资本对经济增长贡献率的实证分析 人力资本对经济增长的贡献率 教育人力资本、健康人力资本对经济增长的贡献率分析 中国人力资本对经济增长贡献率分析 河北省人力资本、物质资本与经济增长的实证研究 人力资本对经济增长贡献率测算研究 人才资本对经济增长贡献率的分析 人力资本对区域经济发展的贡献率研究：以安徽省为例 人力资本对经济发展贡献率的计量研究 湖北省农村人力资本对农村经济增长贡献的实证分析 黑龙江省经济增长中人力资本贡献的实证分析 河北省就业结构变化对经济增长贡献的实证分析 人力资本投入对经济增长贡献的实证分析 人力资本投资对经济增长的贡献分析 人力资本对经济增长的贡献分析 成都市人力资本对经济贡献率研究 创新型人力资本对经济发展贡献率研究 人力资本对经济增长的实证分析来自云南省的证据 贸易对香港经济增长贡献率的实证分析 常见问题解答 当前所在位置：l.
[3]舒尔茨.人力资本投资：教育和研究的作用[EB/OL].（2009-09-19）.
.
[4]陆潇.人力资本对浙江经济增长贡献的实证分析[J].商业经济，2010，（19）.
[5]刘宏霞，谢宗棠.甘肃省科技进步对经济增长的贡献率研究[J].西北民族大学学报（自然科学版），2010，（12）.
[6]黄维德，郗静，汤磊.上海人才贡献率研究[J].华东理工大学学报（社会科学版），2010，（2）.
[7]余跃.人力资本对上海经济增长贡献的实证分析[J].山西财政税务专科学校学报，2011，（8）.
基金项目：本文是2013年度河北省人力资源社会保障厅科研合作课题《提高河北省人力资本对经济增长贡献率的路径分析》（课题编号：JRSHZ-2013-03027）的阶段性研究成果。
作者简介：王丽锟（1982-），女，河北玉田人，管理学硕士，讲师，河北省石家庄市委党校管理学教研部教师，主要研究方向：社会管理；刘江茹（1966-）女，河北无极人，本科，教授，河北省石家庄市委党校市情研究所教师，主要研究方向：社会科学。
教育发展与经济增长呈现出一种互动关系，经济增长能促进教育发展，教育发展反过来又能推动经济增长。本文分析了我国教育发展与经济增长的交互作用，并从二者交互影响的视角，针对我国目前的经济与教育状况，提出了促进我国教育发展和经济增长的相关对策。
【关键词】
教育投资；经济增长贡献率；差异；对策
0 引言
对于教育在经济发展中的作用，人力资本理论的奠基人舒尔茨指出，教育的结果可看作资本的一种形式，即人力资本。人力资本是社会进步的决定性因素，在经济增长中会更多地代替其他生产要素。但是它的取得不是无代价的，而是要投资一定量的金钱和其他稀缺资源，即人力资本投资。教育投资是人力资本投资的主要方式。教育投资主要是一种为了增加未来收入和满足而进行的长期性投资。教育投资提高了国民的人力资本，增加了国民生产总值，教育的扩张可提高国民收入，促进经济的增长。教育投资成为实现整个经济增长的重要动力与源泉。
1 计算高等教育对经济增长贡献率的模型选择
在定量分析中，柯布—道格拉斯（C-D）生产函数是国内外众多估算方法的基础，本文也主要在柯布—道格拉斯（C-D）生产函数的基础上进一步细分教育投入和经济产出之间的函数关系。柯布—道格拉斯（C-D）生产函数是由美国数学家柯布和经济学家道格拉斯根据历史统计资料，研究二十世纪处在研究美国制造业劳动和资本对产出的作用时得出一个生产函数，即著名的柯布—道格拉斯（C-D）生产函数：
Y=AKαLβ（1）
这个生产函数可以表述为：假设土地数量没有变化，导致经济增长的因素抽象为资本K、劳动L和技术进步率A，K、L可以相互替代，且能以可变的比例组合，又假设经济发展处于完全竞争的市场经济条件下，生产要素都以其边际产品作为报酬，规模报酬保持不变，那么在时间t范围内变化的中性技术进步的产出增长模型可以被构造为：Yt=At KtαLtβ（2）
其中，Yt是第t期经济产出量，用GDP表示；At为第t期技术水平，一般作为常数；Kt为第t期的物质资本存量；Lt为第t期人力资本存量；α是资本的产出弹性系数，β是劳动的产出弹性系数，而且α﹥0，β﹥0，α﹢β=1。
这同时和新经济增长理论的代表人物卢卡斯（Robert E Lucas）于1988年提出的内生经济增长模型Y=Kα（Hl）1-α的思想基本一致（《经济增长导论》，2002）对公式（2）两边取自然对数后再求时间t的全导数，然后再用差分方程近似代替微分方程得到方程：y=a+αk+βl0+βe（3）其中，y表示一定时期内经济的年均增长率，a为社会技术进步的水平增长率，α表示产出的资本投入弹性，K为资本投入的年均增长率，β表示产出的劳动投入弹性，l0代表初始劳动投入的年均增长率，e代表教育投入的年均增长率。因此，估算教育对经济增长率的贡献可表示为：Re=（ye/y）×100%=（βe/y）×100%（4）
公式（4）是目前国际广泛采用的计算教育对经济增长贡献率的模型，它表示教育这个要素投入所带来的那部分国民产值的增长率占国民产值总增长率的比率。在实际计算过程中，教育投入的年均增长率e也可以表示教育综合指数的年均增长率。在此基础上进一步求出广东高等教育对经济增长的贡献。
2 教育投资对经济增长贡献率的地区差异与对策统计分析
由于对整个教育投资体制的改革，我国教育投资的来源呈现出来源主体和来源渠道多元化、政府对教育的投资比例递减而预算外教育投资所占比重越来越高的格局和态势。尽管如此，政府对教育的投资在整个教育投资中仍然占绝对的比重，即教育投资仍是以政府投资为主的。因此，政府对教育投资的大小直接影响到全社会教育投资总量的大小。财政收入占GDP比重的减小，省级财力的不足，直接导致了教育投资的不足。除此之外，更深层的原因则在于政府部门的财力分散，管理不规范。按照国际通行的政府收入口径来计算，我国各地区政府收入，除了列入预算内的财政收入外，还包括预算外收入、未纳入预算外管理体制的制度外收入和财政收入退库等。由于大量政府收入游离于预算之外，不受财政部门监督，其管理陷于混乱，易造成教育资金流失，而财政部门能够调度的仅限于预算收入这一块，使政府在安排教育投资支出问题上陷入困境。那么，教育投资对经济增长贡献率的对策分析应该做到：
2.1 首先要思想上到位，真正把教育优先发展战略地位落到实处
必须从思想上深入解决重物质资源投入、轻人力资源开发的倾向。无论是社会主义市场经济体制的建立，还是增强综合实力参与区域间的竞争，都将取决于国民素质和大批高水平专门人才，取决于教育事业的发展，而教育特别是高等教育则是一种高度智力密集和高度科技密集型的事业，其成就和效益很大程度上取决于人员的素质和教学科研仪器设备的先进程度，这就必须要投入更多的资金。
2.2 继续保持政府教育投资一定规模的增长
由于政府在整个教育发展中所具有的重要作用而非其他投资主体所能替代，在教育投资来源构成中，政府财政支出仍占主体地位，其它来源成份只能是对政府教育投资的补充，起辅助作用。因此，政府要充分挖掘财政增加教育投入的潜力，逐步提高财政性教育经费占GDP的比例，切实保证政府对教育投资的主渠道地位。
2.3 进一步健全和完善多渠道筹措教育经费、保证教育经费稳步增长的机制
考虑到欠发达地区政府财政弱化、其能为教育提供的经费比较有限，教育投资仅靠政府财政的投入是远远不能满足经济和社会发展的需要的。在确保和增加政府财政投入的同时，应采取各种措施鼓励和引导社会各方对教育的投入，充分动员社会力量办学，充分开发和利用各种教育资源，是解决目前欠发达地区教育经费不足的有效手段。
3 结论与启示
（1）政府对教育的投入是影响我省经济波动的重要原因，是推动经济增长的重要力量。增加教育投入有助于促进我省实际经济总量的增长，政府对教育的投入的经济增长弹性为1.248，即政府对教育的投入每增长1%，则经济增长1.248%。（2）私人对教育投入和教育出口投入低于政府对教育的产出弹性，分别为-0.155和-0.023，它们对经济增长的贡献并未如一些文献所说的那样，对经济增长发挥着绝对的作用。主要原因与国家对教育的政策变化有一定的关系，另外也与一些数据的估计不准确性有直接关系。这也是此项目后续需要研究的问题。
【参考文献】
[1]陈璋.西方经济理论与实证方法论[M].北京：北京大学出版社，1993
关键词：经济增长 教育投资 生产函数 资源配置
一、教育生产函数的提出
在上述回归数列中义务教育的产出弹性为1.728189，与固定资产投入的产出弹性0.610568相比，是非常不合理的，这主要是由于在前边的分析中，义务教育阶段的每十万人口平均在校生数与人均GDP并不存在相关关系，这是因为义务教育的在校生数主要是由我国人口出生率及育龄人口数决定；但是，国民接受义务教育的人数，却决定了我国未来人力资本的数量及质量，因而不能忽略。所以，在此模型中，虽然义务教育作为调整项被加入非线性回归分析，并且我们不可能增加义务教育的在校生数，但是义务教育在整个国民经济中所起作用也是不可忽视的。在粗放型经济模式下，我国人口数量的飞速发展，曾经在我国经济发展中起到了重要作用，也是使我国成为“世界工厂”的基础。但是，随着信息时代的到来，我国进一步实现“科教兴国”战略，对于义务教育，将更注重质的提高而不是量的积累。
从式6中可以知道，高中阶段的产出弹性是0.245836，高等教育的产出弹性是0.181011，从目前的数据看，高中教育的产出弹性高于高等教育的产出弹性，但我们却不能就此认为，高中教育对我国经济增长的效率比高等教育高。因为根据对外国教育与经济发展的对照可以得出如下结论：世界各国的三级教育投资分配结构，在经济和教育发展的最初阶段，初等教育投资比例最高，其次是中等教育投资，高等教育投资比例最低。随着各国社会经济的发展，对教育的要求也在不断提高，因此，教育结构也在不断地变化。各国在初等教育基本普及的情况下，就自然而然地转向发展中等教育，此时，教育投资的重点也就转向了中等教育方面。在基本完成中等教育的普及之后，就开始进入普及高等教育阶段，此时教育投资的重点也就开始向高等教育倾斜。
三、经济发展需求下教育投资在各级教育间配置的理论方向
通过对教育生产函数的估计，在教育投资优化配置方面，我们的出以下结论：
（1）初等教育是一国教育科技的基础，对经济增长有很强的促进作用，但是，随着一国经济结构的不断优化、全民素质的不断提升以及全球老龄化社会的到来，一个国家不可能永远在这一指标上取得优势。因此我们要讲教育投资的方向逐步向高中教育及高等教育转移。
（2）随着我国经济的发展及经济结构的转变，我国教育的重点应遵循初等教育――中等教育――高等教育这一规律逐步向中等教育、进而向高等教育进行转移，教投资的方向也应随之同步转移[4]。如果依然不能意识到这一问题，继续加大对初等教育的投入，必然影响教育和经济的协同发展。
（3）近年来，我国高等教育的毛入学率快速提升，从 1998年的9.76%到2002年的15%，再到2011年的26.9%，我国高等教育从精英教育阶段进入大众化阶段，但这仍然远远低于发达国家平均水平（68.8%），并且在校生数的产出弹性低于高中在校生的产出弹性。由此可以看出我国高等教育问题绝不简单是扩招过度问题，主要还是教育投资在结构上的配置不合理，导致扩招的同时，经费投入不足，教育质量下降，从而在校生数的产出弹性偏低。
四、结束语
由于我国人口众多，现实和潜在的教育人口数目较为庞大，与此相对应的我国教育资源十分短缺，政府虽然不断加大教育经费的投入，但仍然有限。因而提高我国的教育投资的效率，在各级教育间合理配置教育资源，并充分利用好有限的教育资源、办好我国各级教育，是目前迫切需要解决的一个大问题。这对提高国民素质和综合国力，增强我国在国际舞台上的竞争能力，早日成为世界强国之一都具有重大的意义。
参考文献：
[1]刘泽云，萧今.教育投资收益分析[M].北京师范大学出版社，2009年3月
[2]舒尔茨.人力资本投资[M].北京：商务印书馆，1993.
一、研究方法及数据选择
（一）研究方法
本文以我国采用的支出法核算GDP的方法为基础，采用最小二乘法来测算消费、投资、政府购买、净出口与经济增长的关系，从而确定最终消费与经济增长之间的弹性关系，确定消费弹性系数的大小及方向，弹性系数大小说明消费对经济增长的贡献大小；弹性系数正负则说明它们之间的变动方向。同时本文分析了居民消费贡献率、城镇居民消费贡献率、农村居民消费贡献率等指标，并通过江苏居民消费对经济增长的拉动百分比指标来反映经济增长率中有多少是由于消费需求增加而拉动的。各指标的计算公式为：
居民消费对经济增长的拉动百分比=消费对经济增长的贡献率×经济增长率
居民消费对经济增长的贡献率=消费增长额/GDP增长额
城镇居民消费对经济增长的贡献率=城镇居民消费增长额/GDP增长额
农村居民消费对经济增长的贡献率=农村居民消费增长额/GDP增长额
（二）数据选择
本文选择区间为1991—2011年度的样本数据，数据来源于历年的《江苏统计年鉴》。通过对江苏国内生产总值、居民消费及居民消费构成等原始数据的实证分析，统计出GDP增长率、居民消费贡献率以及居民消费对经济增长的拉动百分比，以反映自1991年以来江苏省居民消费对经济增长贡献的程度及发展变化趋势，为进一步研究提供实证基础。
二、实证分析
（一）最终消费对江苏省经济的贡献率
1.模型估计。本文选择1991—2011年江苏省地方生产总值（GDP）为被解释变量，C、I、G、X-M为解释变量。GDP为历年的江苏地区生产总值，C为江苏历年居民消费总额，I为江苏历年社会投资总额，G为江苏历年政府购买，X-M为江苏历年进出口净额，C0为常数项。所取数据均来自历年江苏统计年鉴。
建立模型如下：GDP=aC0+bC+cI+dG+e（X-M）
利用Eviews软件对上式进行最小二乘法估计结果如下：
t值
F=1104.572 S E=0.016160D.W=1.677
R2=0.992994
2.参数检验。（1）参数检验。经查表t检验在a=0.05显著性水平下全部显著通过；F检验显著通过，方程拟合度较高，达到0.992994。
（2）异方差检验：异方差是指随机干扰项序列存在异方差性，典型的异方差检验方法是怀特（while）检验，经检验：P>0.05，因此应接受不存在异方差的原假设，故不存在异方差。
（3）自相关检验：德宾一沃特森检验法。经查表：在0.05显著水平下，Du（1，57）﹤DW（1.677）﹤4-Du =2.323，所以在0.05显著水平下，认为模型无序列自相关。
3.模型的经济含义。b=1.912说明消费每增加1%时，江苏GDP增加1.912%，c=3.56说明投资每增加1%时，江苏GDP增加3.56%，d=1.096说明政府购买每增加1%时，江苏GDP增加1.096%，0.172%说明进出口每增加1%时，江苏GDP增加0.172%。
4.结论分析。消费是经济增长的原动力，只有消费增加了企业才会增加投资，增加原材料及人才的需求，从而促进就业提高居民收入，居民收入提高又会增加消费从而使经济进入良性循环。实证结果表明江苏消费对经济增长的弹性为1.91，比私人投资要低。证实了江苏面前的经济增长仍然主要靠投资推动，消费的推动作用不够明显。所以应探索调整产业结构，提高居民人均可支配收入的途径，进一步刺激消费。
（二） 江苏居民消费对经济增长贡献率的测度结果及分析
1.江苏居民消费对经济增长贡献的测度结果。根据本文提出的指标和计算公式，江苏城乡居民消费对经济增长的测度结果（如下表所示）：
2.测度结果分析。（1）江苏省农村居民消费对经济（GDP）的累计贡献率分析。居民消费对GDP 增长的贡献率平均为27.33%。其中，城镇居民消费的贡献率平均为20.03%，占居民消费对 G D P 贡献率的73.28%；农村居民消费对 G D P 增长的贡献率平均为7.30%，占居民总消费对贡献率的22.72%。其中1994年-1996年国家实行重大汇改政策，农村消费贡献率一度超过了城镇居民消费贡献率，更进一步说明本文测度结果的准确性。其余年份均是城镇居民消费贡献率大于农村消费贡献率，即城镇居民消费的拉动作用要高于农村居民；而近几年农村居民消费贡献率明显低于城镇居民消费贡献率，说明在近几年的扩大内需的政策下，对城镇居民的刺激效果比较明显，对农村居民消费刺激较弱。
（2）城镇居民消费对 G D P 增长的贡献率和居民消费对GDP 增长的贡献率变动轨迹基本一致，而农村居民消费对GDP增长的贡献率一直都偏低，1998年、1999年为负值，主要原因是当时实行紧缩性经济政策导致消费下降出现负增长。2003年、2004年也出现负值，原因是2003年我国出现“非典”疫情，导致经济下滑，消费水平下降。总体来说农村居民消费没有充分发挥其对经济增长的作用，有效需求严重不足。
（3）1991- 2011年居民消费对经济增长的拉动百分比，即居民消费对经济增长的贡献基本呈上升趋势，但是上升趋势不明显，部分年份还出现下滑，总体上维持在4%附近，说明居民总消费对经济增长的拉动作用一直不够明显，没有体现其为经济增长的原动力地位。
三、小结
【关键词】生产函数 科技进步 经济增长 贡献率
随着科学技术的高速发展，科学技术对经济增长的作用越来越明显。因此，深入研究科学技术进步和经济增长的关系，正确认识和评价科技进步在经济增长中的作用，并作出定量的分析，是具有重要的理论意义和实际意义的。本文以青岛市为实证研究的对象，采用“柯布－道格拉斯（C－D）生产函数”和索洛“增长速度方程”相结合的生产函数法就青岛市科技进步对第三产业的影响进行了测算。
一、科技进步贡献率的测算方法
丁伯根改进的C－D生产函数模型的形式为：
Y=A0emtK?琢L?茁?滋
其中：Y表示产出量，A0为初始科技水平，m为科技进步参数，t为时间，emt称作综合科技进步因素，K表示资本投入，?琢表示资本的产出弹性，L表示劳动投入，?茁表示劳动的产出弹性，?滋是随机误差，代表了估计的误差水平?琢+?茁=1（0
将丁伯根改进模型两边取自然对数，得到：
1nY=1nA0+mt+?琢1n（K/L）
又由于产出弹性存在关系：?琢+?茁=1，可令?茁=1-?琢，代入上式则有：1n（Y/L）=1nA0+mt+?琢1n（K/L）
1957年美国经济学家罗伯特・索洛（R・M・Solow）从技术变革和总量生产函数中提出的估计科技进步对经济增长的贡献的经济计量模型（即“索洛余值法”），被经济学家们认为是科技进步经济学的经典之作，在世界各国的长期经济增长研究中得到广泛的应用。
索洛增长速度方程为：?琢=y-?琢k-?茁l
其中：y表示产出的年平均增长速度；?琢表示科技进步速度；k表示资金投入的年平均增长速度；l表示劳动投入的年平均增长速度。
二、测算指标的确定
产出量Y是第三产业按照不变价格计算的各年增加值；投入的资本量K是第三产业按照不变价格计算出来的各年固定资产投资额；投入的劳动量L是第三产业各年的从业人数。
测算科技进步对经济增长的贡献率，必须首先确定资本和劳动的产出弹性系数?琢、?茁。根据有关资料，目前确定资本和劳动产出弹性系数的方法主要有三种：一是经验估计法。依据国家计委、国家统计局1992年联合的《关于开展经济增长中科技进步作用测算工作的通知》要求，首先将资本的产出弹性系数?琢设定为0.3，然后再利用公式对其进行修正，劳动的产出弹性系数?茁则利用关系式?琢+?茁=1导出。此法比较简单，但是由于全国各地的发展水平不同，生产规模报酬形式不确定，?琢值会有较大的差别，因此准确性较差。二是回归法。直接应用C－D生产函数（包括丁伯根改进模型），运用计量经济学原理对?琢、?茁进行回归估计，这是最经典的方法。三是比值法。利用与资本投入量和劳动投入量有关的数据计算两者的比值。如，从收入法的角度看，国内生产总值由劳动者报酬、固定资产折旧、生产税净额和营业盈余四个部分组成。劳动者报酬为劳动的收入，固定资产折旧和营业盈余可以看作是资本的收入，而生产税净额则为劳动和资本共同创造的收入。假定生产税净额中资本和劳动的贡献份额分别为?琢和?茁，劳动的产出弹性系数为：?茁＝劳动者报酬/（劳动者报酬＋固定资产折旧＋营业盈余）。但是该方法涉及的数据以往统计部门未进行统计，不便于使用。对上述三种方法进行对比，本文采用第二种方法，即回归法来估计产出弹性系数
三、青岛市科技进步对第三产业贡献率测算的实证分析
本文所采用的各项数据资料主要来自青岛市各年度的《青岛统计年鉴》。选取的样本区间为1990-2005年。在测算科技进步对经济增长的作用时，必须对产出和投入指标做出统一规定，消除价格变化的影响，保证统计数据口径的一致和结果的可比性。本文将产出和投入的数据都换算成以1990年为基期不变价的指标数据。
参照《青岛统计年鉴》，选取1990-2005年的相关数据作为样本，得到表1。
对表1中的投入与产出数据按照上述数据处理原则，进行相应的可比价格调整，并运用SPSS统计软件进行回归分析，得出回归方程为：
经检验，回归方程通过了所有的统计检验。于是，青岛市第三产业增加值的生产函数模型为：Y=2221.638e0.084tK0.148L0.852?滋
索洛增长速度方程为：
?琢=y-0.148k-0.852l
根据年平均增长速度计算公式和索洛增长速度方程，测算出各要素在经济增长中的贡献率（见表2）。
四、结论与分析
随着社会的进步和经济的发展，推动经济增长的主要力量逐渐由原来的物质要素转向科技进步因素，经济的增长越来越依赖于科技的进步和创新。在国际经济理论界，通常将科技进步对经济增长的贡献率作为衡量一个国家或地区经济增长方式的重要指标。如果科技进步对经济增长的贡献率超过劳动力投入和资本投入的综合，即该指标大于50％，则可以认为该国家或地区已经进入集约型经济增长阶段；相反，则被认为尚处于粗放型经济增长阶段。根据本文测算的结果，青岛市自20世纪90年代以来，科技进步对第三产业经济增长的贡献率已经超过了50％，达到了55.8％，说明青岛市的第三产业已经进入了集约型经济增长阶段。
根据测算结果可以发现，1990-2005年间青岛市经济的科技进步贡献率并不稳定，十五时期与九五时期相比存在较大波动。对于一定的经济增长，当投资大幅度增加时，科技进步贡献率就会迅速减少；相反，当投资减少时，科技进步贡献率就会增加。十五时期通过快速增长的投资规模来拉动经济增长，尽管经济增长速度上去了，但是却压低了科技进步贡献率。十五时期青岛市第三产业的科技进步对经济增长的贡献率为48.6％，低于50％，说明青岛市在十一五时期应该适当控制固定资产的投资增长速度。
从一个较长的时期来看，科技进步对第三产业的贡献率已超过了50％，表明第三产业已经进入集约型经济增长时期。从不同时期来看，九五时期科技进步对经济增长的贡献率最高，十五时期出现了下滑，说明通过扩大投资拉动经济增长必然带来降低科技进步贡献率的副作用。
【参考文献】
[1] 赵国庆：计量经济学（第二版）[M].北京：中国人民大学出版社，2005.
[2] 刘达民、程岩：应用统计[M].北京：化学工业出版社，2004.
[3] 潘德均：技术进步与经济效益德科学测度方法[J].科技进步与对策，1993（2）.
[4] 陈伟、罗来明：技术进步与经济增长的关系研究[J].社会科学研究，2002（4）.
关键词：全要素生产率；经济增长；要素贡献率
中图分类号：F127 文献标志码：A 文章编号：1673－291X（2008）01－0150－03
一、前言
1994年美国经济学家保罗・克鲁格曼在“东亚奇迹的神话”一文中指出：东亚新兴工业化国家20世纪60年代以来的高速增长所依靠的主要是资本和劳动力的大量使用，而非技术进步或生产率的提高，并认为这种依靠高投入驱动的增长模式与前苏联黄金时期的增长模式没什么区别。因此，克鲁格曼认为，东亚经济的高速增长是不会持续的，而1997年的亚洲金融危机也恰恰印证了其预言。
经济的增长一般可以通过两种途径来实现，一是增加生产要素的投入数量，一是提高投入要素的产出效率。然而，地球上的资源是稀缺的，因此要素的投入不可能是无限的；再有，根据要素边际报酬递减的规律，如果其他因素不变，产出随着要素投入的增加而增加；然而到达一定极限后，产出将随着要素投入的增多而减少。由此看来，经济的可持续增长只能靠生产率的提高来维持。
我们通常用全要素生产率（Total Factor Productivity， TFP）来作为衡量生产率的指标。全要素生产率是宏观经济学中的重要概念，同时也是分析经济增长源泉的重要工具，尤其是政府制定长期可持续增长政策的重要依据。首先，估算全要素生产率有助于进行经济增长源泉的分析，即分析各种投入要素对经济增长的贡献，识别经济是投入型增长还是效率型增长，确定经济增长的可持续性。其次，估算全要素生产率是制定和评价长期可持续增长政策的基础。具体来说，通过全要素生产率增长对经济增长贡献与要素投入贡献的比较，就可以确定经济政策是应以增加总需求为主还是应以调整经济结构、促进技术进步为主。
黑龙江省作为我国的老工业基地，在建国初期为我国的工业化做出了巨大的贡献，然而改革开放以来，黑龙江省的经济增长速度一直居于全国的中下游。黑龙江省是一个资源大省，有着丰富的煤、铁、石油资源，然而，黑龙江省的经济发展究竟是要素投入增多所带来的呢，还是技术进步导致生产率的提高而造成的呢？本文就此问题，利用参数方法对黑龙江省的全要素生产率进行测算，并分析各投入要素和TFP增长对经济增长的贡献率。
本文的结构安排如下：第二部分是分析方法的介绍；第三部分是数据的说明；第四部分是报告回归结果，并分析结果；第五部分是本文的结论，并针对结论提出合理的政策建议。
二、全要素生产率测算的方法
全要素生产率的估算方法可归结为两大类：一是增长会计法，一是经济计量法。增长会计法是以新古典增长理论为基础的，估算过程相对比较简单，考虑因素较少，但其假设约束较强，也较粗糙，因此我们在本文中选择使用经济计量的方法。
在全要素生产率的定量研究上，荷兰的丁伯根被认为是第一个使用全要素生产率进行研究的经济学家。随后对全要素生产率测算具有重大贡献的是Solow，他将产出增长中扣除资本集约程度增长后的为被解释的部分归为技术进步的结果，称为“索洛余值”，即全要素生产率增长。之后美国经济学家乔根森在索洛和丹尼森的基础上更进一步，使用超越对数生产函数对生产率进行度量。以所说的生产率度量均属于参数方法，即首先通过对生产函数的估计，再在这一估计结果的基础上对生产率进行估计。20世纪70年代末，随着生产率理论的进一步发展，生产率的度量也出现了新的突破，非参数的方法被运用到了生产率的度量领域。最典型的方法就是Malmqutist生产率指数方法。其主要通过线性规划技术对产出进行分解，从而计算出生产率的变化趋势，通过数据包络分析方法?穴Data Envelop Analysis， DEA?雪计算出Malmqutist生产率指数。非参数方法即DEA方法通过所观测的大量数据，基于一定的生产有效性标准找出位于生产前言包络面上的相对有效点，通过计算实际生产点与前沿面各点的距离得出生产率的估计值，并将生产率的变化直接分解为技术进步与技术效率的变化。虽然非参数估计方法有不用寻找生产前沿面的具体函数形式等优点，但DEA方法很容易受数据度量误差的影响（Chen， Huffman and Rozelle，2003），同时也无法控制住生产过程中一些随机性的影响。因此，本文将采用参数的方法对黑龙江省的全要素生产率进行估计。
布兰查德和费希尔（Blanchard and Fischer）采用索洛（Solow，1957）提出来的一个经济增长分析方法，把人均收入的增长率分解为全要素生产率增长率和资本产出比率的增长率之和，他们研究表明，人均收入的增长率变化完全是全要素生产率的增长率和要素产出比率相互作用的结果。因此，在本文中我们借鉴这种方法，构建出黑龙江省经济增长的树理模型。
函数（12）的经济含义即为：产出的增长率等于TFP增长率、资本要素投入量增长率和劳动力要素投入量增长率的加权和。
三 数据说明
本文所采用的数据均来自《黑龙江省统计年鉴》（1980―2006年），下面我们将对本文所采用的变量进行具体说明。
1．产出变量。本文所使用的产出变量是黑龙江省各年的GDP总量，为剔除物价因素的影响，本文对各报告年的名义GDP进行了折算，将名义GDP折算成以1978年不变价格的实际GDP。
2．资本要素投入变量。资本要素投入变量在本文中我们选用黑龙江省每年年底的资本存量。由于官方数据仅提供资本每年的增量，也就是说仅仅有流量没有存量。现我们使用永续盘存法对黑龙江省每年年底的资本存量进行估计。永续盘存法的计算公式为：
初始年份即1978年年底的资本存量，我们直接使用张军等（2004）所估计的结果，即黑龙江省1978年年底的资本存量为159亿元。据此，我们可以估算出1979―2005年黑龙江省每年年底的资本存量。
3．劳动力要素投入变量。劳动力投入要素变量在本文中我们选用黑龙江省每年的社会从业人员总数，此数据可直接从各年年鉴中获得。
四 估计结果及分析
现在我们将数据根据方程（4）进行估计，估计结果如下：
从下表中我们可以看到模型整体回归拟合的效果比较好，F统计量为6643．479，并且显著水平小于1％。而调整后的判定系数（Adj．R－Square）也比较理想，其值为0．9988，接近于1；自变量回归的结果也比较显著，且在1％水平下显著；D―W值为2．0168，也可以接受。因此，我们得出资本要素投入量的弹性为：0．5977，根据规模报酬不变的假设，我们可以得到劳动力要素投入量的弹性为：0．4023。
根据方程（9）我们可以得到第t年的全要素生产率：
根据式（12）我们可以得出资本贡献率、劳动贡献率和TFP贡献率（如下图）。
接下来我们根据估计结果并结合上图分别对资本贡献率、劳动贡献率和TFP贡献率进行分析。（1）资本贡献率。从整体趋势上看，资本贡献率在过去的几十年中呈下降趋势，在1980年到1987年这八年中，资本贡献率起伏不定，然而从1988年开始，资本贡献率开始趋于稳定，并且逐年下降。从1987年的98％一直下降到2005年的58％，这说明在这一时期中，黑龙江省经济的增长还主要是靠固定资产的投资来拉动的，这也恰恰是本文开篇中克鲁格曼所描述的情况。钱纳里（Chenery）在对全世界发展中国家1971年到1992年的估计中发现，发展中国家的资本贡献平均为48％。而我们黑龙江省一直到2005年，还比这个平均水平高10个百分点。但值得庆幸的是，黑龙江省近十几年中资本贡献率一直在下降。（2）劳动贡献率。观察上图我们发现，劳动贡献率一直以来都没有太大的变化，一直稳定在11％上下。然而我们通过对黑龙江省1978年和2005年从业人员数量的比较上看，2005年的从业人员总数是1978年的1．73倍，人数虽有所增加，但对产出的贡献却一直未有增长，这从侧面反映了我省劳动力素质并不很高，人力资本的质量也并未有很大的提升。（3）TFP贡献率。TFP贡献率在1980―1987年间同资本贡献率一样起伏不定，从1988年开始趋于稳定，并逐渐上升。并且TFP贡献率在1992年之前一直为负值，从1992年开始为正值，这说明黑龙江省的技术进步在1992年之前对经济增长起了阻碍作用，这与黑龙江省工业技术老化有很大的关系。从1992年开始黑龙江省的技术进步才开始对经济增长有正的促进作用，这说明从1992年开始，黑龙江省已经开始注重技术进步对经济增长的促进作用。TFP贡献率也从1992年的13％上升到2005年的27％，这仅仅比钱纳里所估计的结果高了2个百分点。
五 结论
本文利用改革开放后的黑龙江省宏观数据，对黑龙江省全要素生产率进行了估计，并进一步估计各投入要素对经济增长的贡献率，结论如下：
1．资本贡献率逐年下降，TFP贡献率逐年上升，依靠资本投入的经济发展模式正在向依靠技术进步发展的模式转变。虽然固定资本的投入依然起到了巨大的作用，但从长期趋势看，资本贡献率逐年降低，TFP贡献率逐年上升，这表明黑龙江省已经开始注意技术进步对经济增长的重要性了。
2．劳动贡献率稳步发展。劳动贡献率自从改革开放后就没有太大的变化，一直在11％上下浮动，然而在改革开放后，黑龙江省的从业人员数量却是改革开放初期的1．7倍，在改革开放后的几十年中，黑龙江省的人力资本质量并没有得到任何改善。
针对黑龙江省发展经济的现实情况，并结合本文的估计结果，我们提出建议如下：
1．加大科技投入，转变经济增长模式，提高各要素效率和全要素生产率。在改革开放后的时期内，甚至在未来的发展中，黑龙江省经济的增长还是主要依靠固定资本的投入，所以说我们不能就此忽略要素投入的重要性。但是，我们也应该更清楚地认识到提高全要素生产率增长对经济长期的可持续发展的重要性。
2．加快国有企业改革。黑龙江省作为建国后的老工业基地，国有企业的比重占50％以上，因此加快国有企业改革，建立现代企业制度，明晰产权，是黑龙江省经济发展的当务之急。
3．加大公共教育投入。人力资本已经成为当今经济发展的重要力量，因此，加大对劳动者的技能培训，提高劳动者的素质也是黑龙江省发展的重中之重。
参考文献：
[1] 张军，吴桂英，张吉鹏．中国省际物质资本存量估算：1952－2000[J]．经济研究，2004，（10）．
[2] 郭庆旺，贾俊雪．中国全要素生产率的估算：1979－2004[J]．经济研究，2005，（6）．
[3] 张军，施少华．中国经济全要素生产率变动：1952－1998[J]．世界经济文摘，2003，（2）．
关键词：索洛模型；安徽；农业经济增长
中图分类号：F30文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）07-0125-02
1 索洛经济增长模型
1928年Cobb和Dauglas提出Y= AKαLβ。其中： Y-产出、K-资本投入、L-劳动投入；α、β分别表示资本与劳动的产出弹性，且满足0≤α≤1,0≤β≤1,α+β＞1、=1、＜1时分别表示规模报酬递增、不变和递减；A为效率系数，是广义技术进步水平的反映。在此模型中，虽然引入了技术要素A，但仅将其作为独立于其他要素之外的一个不变参数。其基本假设是：技术进步是广义、中性的；技术进步改变了由其他投入要素的数量决定的生产活动的效率；技术进步的作用在所有样本点上都是相同的。显然，这些假设是不符实际的。于是1957年，Solow提出了如下改进的C-D生产函数模型：Y= A(t) KαLβ（1）假设A (t) = A0 eλt ，其中Y ，K，L分别代表产出、资金、劳动投入量，t为时间变量，α、β分别代表资金和劳动的产出弹性，这里α=YKKY,βYLLY,且α+β如上面的C-D模型中的结果。采用（李子彪2006）文献中的方法将（1）式记为：Y = A (t)(K, L)对t求导：dYdt =dAdtf+YKdKdt+YLdLdt；两边乘以dtY 得到：dYY=dAA+αdKK+βdLL；当Δt1时有： ΔYY=ΔAA+a=ΔAA,k=ΔKK,l=ΔLL;则y=a+ak+βl。进而（1）式可表示为y=a+ak+βl，其中y,k,l分别表示产出、资金、劳动的年平均增长率，λ/y,ak/y,βl/y分别表示技术进步、资金、劳动对产出增长速度的贡献率。我们看到利用索洛模型来分析安徽省农业经济增长，需加入一个制度虚拟变量，这时模型为：y=a+ak+βl+p。
2 运用修正后的索洛模型对安徽省农业经济增长的实证分析
为了建立上述改进的Solow模型，需要采集1978年-2006年的安徽省的农业国民生产总值Y、农业固定资本存量K、及农业劳动力L的样本数据，我们运用对农、林、牧、渔业固定资产投资代替固定资本存量K、以农业人数代替劳动投入量L 。为了保持数据的可比性，我们把安徽省的农业国内生产总值经GDP平减指数处理，这样消除价格因素就可以得到实际的GDP值，数据见下表。
通过OLS法进行一阶差分和异方差修正得到结果。模型λ、α、β项的零系数概率分别为0.000、 0.00041、0.0007。它们均小于0.05，F=440.036，显著通过F检验， D.W=1.93，模型不再存在自相关。调整后的R2=0.979该模型拟合度较高。模型为：LnY=0.031t+0.29lnK+0.159lnL得到安徽省农业经济的Solow增长模型为：y=0.0107+0.2899k+ 0.158l。
从模型中我们看到，农业资本的产出弹性0.2899大于农业劳动的产出弹性0.158。一方面表明农业资金投资增长对安徽省农业经济增长具有巨大的拉动作用；另一方面表明安徽省的劳动生产率提高速度相对缓慢，对于技术贡献率在农业投入资金不大的情况下，农业技术贡献率很高。据统计，在基础研究领域，安徽省农业技术比起全国其他北京上海等先进地区农业技术的开发还很远。我们再经过计算最终得到y=7.19％，k=10. 87％，l=1.28%，即安徽省农业的国内生产总、资金投入和劳动投入的年平均增长率分别为：7.19%，10. 87%，1.28%。所以农业技术进步贡献率：Eλ=λy ×100%=42.64%；农业资金投入贡献率：EK=aky×100%=43.76%;农业的劳动投入贡献率：EL=βly×100%=13.6%。从上面的结果可以看到，农业的资金投入对安徽省农业经济增长的贡献率达到43.76%，其次是技术进步贡献率为42.64%，劳动力投入对安徽省农业经济增长的贡献率较小为13.6%。
我们由上面贡献率计算公式得到1978年技术进步、资金和劳动投入的贡献率分别为：Eλ1978=λ y×100%=50.154%；Ek1978=aky ×100%=3.98%；El1978=βly ×100%=23.46% 同理可得1979年-2006年的年技术进步、资金、劳动投入贡献率。
由上图，1978年-1990年农业劳动投入贡献率比较平缓，农业技术进步贡献率呈现下降趋势，而农业资金投入的贡献率却呈现持续上升的态势。1990-2006年之后，农业资金投入的贡献率虽然有所大的起伏，但总的趋势却是上升的，农业技术进步贡献率相对较缓，农业劳动投入贡献率却呈现下降的趋势。从未来的趋势来看，农业资金投入的贡献率高于其他两个贡献率。
3 结论
本文选取1978年-2006年数据建立了安徽省农业经济增长的生产函数模型，利用Eviews和excel软件对数据进行处理得到农业技术、资金、劳动投入对经济增长的贡献率，在一定程度上反映了农业资本、劳动和技术进步对安徽省农业经济增长的不同影响。但是由于获取数据的局限性，以安徽省农业固定资产投资代替资金投入量，计算结果可能不能完全准确反映安徽省农业经济增长的现实情况。如果能用农业的固定资本存量代替资金投入量，可能计算的结果会更加准确。但总体来说，安徽省农业经济增长还处于相对落后的水平，如此下去肯定会影响安徽省整个经济发展水平，当前安徽省地处中部大省承担着联系东西经济的纽带，所以重视农业经济的增长当前势在必行。
参考文献
［1］李子奈,潘文卿.计量经济学［M］.北京:高等教育出版社,2005.
［2］汪伟.基于Solow改进的C-D生产函数模型对我国经济增长的分析［J］.科技与经济,2006,(5).
[关键词]海洋产业；经济增长；贡献率；海南
[中图分类号]F74[文献标识码]A[文章编号]2095-3283（2017）04-0094-04
一、引言
海南是我国海洋大省，按《联合国海洋法公约》的规定和我国主张，海南省管辖的海域面积约200万平方千米，是我国海洋面积最大的省份。21世纪以来，随着国家海洋战略的推进，南海已经成为国家海洋经济开发的重点领域，海洋经济亦已成为海南名副其实的增长点。2006年我国开始实施《海洋生产总值核算制度》，向社会公布海洋生产总值数据，从统计数据看，2007-2014年，海南海洋生产总值年均增长1427个百分点，高于全国平均水平的1389%；2006―2014年海南海洋生产总值占地区生产总值比重年均2791%，而全国数据为1109%。随着国际旅游建设的深入开展，海南省委、省政府更加重视海洋资源开发利用，提出了依托海洋资源优势，建设海洋经济强省的宏伟目标。海洋产业在海南国民经济中地位的日益显著。
海洋产业与区域经济发展的关系已经引起学界的广泛关注，相关文献颇丰。近期的热点研究领域主要包括：海洋产业贡献度，探讨海洋产业发展及其产业结构优化对经济增长的贡献（狄乾斌等，2014）；海洋产业的集群和集聚效应，探索海洋产业与经济增长的互动关系（傅远佳，2011；纪玉俊等，2013）；海洋产业的就业效应，研究海洋产业的就业弹性和就业效应及对海洋产业就业驱动机理（崔旺来等，2011）；海洋产业结构优化对海洋经济增长的拉动效应（王玲玲等，2013）；海陆产业的协同，探究了海洋产业与陆域产业的协同和演进趋势及空间差异（李福桂等，2012）。对海南海洋产业研究的文献不多，较有代表性的如叶波等（2011）从静态、动态的层面对海南省产业结构的现状进行了量化分析，总结了海南海洋产业发展的特点。这些研究为探讨海南海洋产业发展与经济增长的关系奠定了较好的基础。
本文的研究重点关注2006年《海洋生产总值核算制度》实施后海洋产业对海南经济增长的贡献。主要基于两个层面，一是海洋产业总产值增长对地区生产总值增长的贡献；二是海洋三次产业产值增长对海南三次产业产值增长的贡献。在构建理论模型的基础上，使用2006-2014年官方公布的统计数据对海南海洋产业与经济增长两个层面的关系进行实证分析。在此基础上提出发展海洋产业的政策建议。
二、模型构建
由于国民经济由海洋产业和非海洋产业构成，将地区生产总值用Y表示，海洋产业生产总值和非海洋产业生产总值分别用Yocean和Yothers表示，则有以下函数成立，
式（5）即可用于测度海洋产业总产值对地区生产总值的贡献，也可用于分三次产业分别测度海洋各产业产值对海南三次产业产值的贡献。本文将在接下来的部分，使用不同的方法对海南产业对海南经济增长的贡献进行实证分析。
三、实证分析
（一）海洋产业总产值对海南地区生产总值增长的贡献
根据式（5），我们使用2006-2014年官方统计数据计算海洋产业总产值对海南地区生产总值增长的贡献率。结果如表1所示。
2在计算海洋生产总值增长率时，均以上一年为基期计算实际值。
表1展示了2007-2014年海洋产业总产值对海南地区生产总值增长的贡献率。分年度看，海洋产业总产值对海南地区生产总值增长的贡献率在2013年后有下降趋势，但平均来看，海洋产业总产值对海南地区生产总值增长的贡献率达到362%，贡献率最高的2012年达到578%。相比较而言，海南同期三次产业平均贡献率分别为155%、303%和542%。海洋产业对海南生产总值增长的贡献率已经远超第一产业并高于第二产业，成为海南经济增长的重要拉动力。
（二）海洋三次产业产值对海南三次产业产值增长的贡献
为进一步分析海洋产业总产值对海南地区生产总值增长贡献率变动的原因，我们按照《中国海洋统计年鉴》中对海洋一产、二产、三产的分类，并将国民经济同样按照三次产业分类，使用同样的方法分别计算2007-2014年海洋各产业产值对海南各产业产值增长的贡献。结果如表2所示。
2增长率均以上一年为基期计算实际值
通过表2数据可以看到，平均来看，2007-2014年 ，海洋三次产业对海南对应产业增长的贡献率为375%、243%和274%，说明从对应产业的贡献率来看，说明海洋各产业对海南各产业贡献率从大到小依次是第一产业、第二产业和第三产业。从上述数据还可以看出，2013年海洋产业总产值对海南地区生产总值增长的贡献率下降可能是由于海洋第三产业增长率下降所致。同时也说明了第三产业在海南经济增长中的支柱作用。
海洋第一产业贡献率较大的主要原因在于渔业产出的增长。渔业是海南第一产业的重要组成部分，同时也是海洋第一产业的支柱产业。同时，由于海南渔业以海水捕捞水产品为主，受自然条件和市场行情变动的双重影响，因此年均产值不够稳定，虽然总体上产值持续增长，但不同年份增长的差异较大。
海洋第二产业平均增长率相对较低而对海南第二产业贡献率较高的主要原因在于，一方面海南第二产业发展基础薄弱，增长率总体下降；另一方面海洋第二产业覆盖范围广，包括海洋盐业、海洋油气业、海洋矿业、海洋化工业、海洋生物医药业、海洋电力、海水利用业、海洋船舶业、海洋工程建筑业、海洋渔业工业建筑业、海洋食品加工业等产业，是海南第二产业的重要组成，依托海洋资源发展的各类工业成为海南第二产业的主要推动力。
海洋第三产业贡献率较好反映了海南以第三产业为主导的产业结构。由于海南海洋第三产业主要包括滨海旅游业、海洋交通运输业、海洋科学研究、海洋教育、海洋批发零售业、海洋渔业服务业以及游艇、会展等其它海洋服务业，特别是滨海旅游业、海洋交通运输业、游艇、会展等产业近年来发展态势良好，在较大程度上促进了海南第三产业发展。
（三）海洋、非海洋产业三次产业产值对海南总产值增长的贡献
本文将海洋三次产业和非海洋三次产业放在一起，使用计量分析方法考察各产业对海南经济增长的贡献。我们将海洋三次产业产值分别用X1、X2、X3表示，非海洋产业三次产业产值分别用X4、X5、X6表示，则海南地区生产总值可用下式表示。
调整后的R2为1，说明方程拟合良好。从回归结果看，海洋第一产业对海南经济增长的影响在统计上不显著，这主要是因为海洋第一产业以海洋渔业为主，海洋渔业产值的变动基本反映了海南第一产业产值的增长情况，然而海南当前海洋渔业的生产规模还不大，对地区生产总值的影响有限。海洋第三产业对经济增长的影响较大，每增长1%可带动海南经济增长029%，影响程度已接近非海洋第三产业的031%。海洋第二产业每增长1%可带动海南经济增长008%，影响程度是非海洋第二产业的一半。结合前文分析，海洋产业对海南经济增长平均贡献率362%，这主要来自海洋第二产业和海洋第三产业的增长，特别是海洋第三产业，与非海洋第三产业共同成为海南经济增长的主要推动力。
回归结果与前面的实证分析结论恰好相互印证。从整体上看，海洋产业发展在极大程度上促进了海南经济增长，年均贡献率362%。而海洋产业对整体经济的贡献主要来自于海洋第三产业的发展，其对海南经济增长的影响已经接近非海洋第三产业，二者之和的弹性系数达到06，意味着海南第三产业每增长1%可以带动海南经济增长06%。海洋第一产业发展对海南第一产业发展贡献率超过其他两类产业，然而对整体经济增长的影响有限，海洋渔业应是海南重点发展的产业之一，这既关乎海南海洋强省建设中海洋第一产业的发展，同时关系到海南第一产业自身的发展，渔业经济结构调整和产业优化升级迫在眉睫。海洋第二产业在海南第二产业中的优势并不显著，其对海南第二产业的贡献小于其他两个产业，对海南经济增长的影响程度也远小于海洋第三产业，且远小于海南第三产业，这与海南工业基础薄弱有关，第二产业并不是海南经济增长的主要推动力。
四、结论和政策建议
本文使用2006―2014年的时间序列数据实证分析了海洋产业对海南经济增长的影响。从三个层面分别检验海洋产业对海南经济增长的总体贡献，海洋三次产业对对应海南三次产业的贡献，以及海洋和非海洋三次产业对海南经济增长的贡献。本文的主要发现是：第一，海洋产业是海南经济增长的重要来源，海南经济增长1/3以上的贡献来自海洋产业；第二，海洋第一产业发展有力促进了海南第一产业增长，但对整体经济增长的影响有限，这与海南第一产业和海洋渔业发展缓慢有关，大力发展海洋渔业是促进海南海洋经济和第一产业增长的关键环节，对海南进一步优化产业结构至关重要；第三，海洋第二产业发展促进了海南第二产业产值增长，对整体经济增长影响显著，但在贡献程度上远小于第三产业；第四，在海南经济增长过程中，海洋第三产业的地位与非海洋第三产业的地位同等重要，海洋第三产业既是海南第三产业发展的重要推动力，又是海南经济增长的主要来源。第五，海南经济结构中虽然第二产业比重小于第一产业，但对经济增长的贡献高于第一产业，继续优化产业结构是促进海南经济长期可持续增长的关键。
本文的发现具有重要的研究启示。基于上述分析，提出以下政策建议：第一，大力促进海洋经济发展，形成海洋经济与非海洋经济相互促进、协同发展的产业格局。第二，为加快海南海洋强省建设目标，当前的重点是推动渔业经济结构调整和产业优化升级，加快海洋捕捞与海水养殖新技术引进和原有技术升级，形成海洋第一产业的核心竞争力。第三，有重点的发展海洋第二产业，如制盐化工业和海洋油气开采加工业等海南优势海洋产业，提高海洋第二产业对海南经济增长的贡献率。第四，着力促进海洋第三产业发展，注重海洋产业与非海洋产业
的融合，特别是与旅游业的融合，有力推动以滨海旅游业为主体的海洋第三产业迅速发展，形成海南旅游业优势和特色。
[参考文献]
[1]狄乾斌，刘欣欣，王萌我国海洋产业结构变动对海洋经济增长贡献的时空差异研究[J].经济地理，2014，34（10）.
[2]傅远佳海洋产业集聚与经济增长的耦合关系实证研究[J].生态经济，2011（9）.
[3]纪玉俊，刘琳婧海洋产业集群与沿海区域经济发展关联关系分析[J].海洋开发与管理，2013，3（3）.
[4]崔旺来，周达军，刘洁等浙江省海洋产业就业效应的实证分析[J].经济地理，2011，3（8）.
[5]王玲玲，殷克|我国海洋产业结构与海洋经济增长关系研究[J].中国渔业经济，2013，31（6）.
关键词：经济增长 投资需求 消费需求
消费需求、投资需求、净出口需求作为拉动经济增长的“三驾马车”，对经济增长具有不同的作用。消费需求作为经济运行的主要动力，既是GDP的组成部分，又是拉动经济增长的助推器。投资需求作为一把“双刃剑”，短期可以增加需求，拉动经济增长；长期可以形成一定的生产力，增加社会产品的生产能力，提高商品供给，推动经济增长。外贸是经济增长的发动机。出口的增长会导致国内有效需求的增加，有利于一国进行必要的外汇积累，资本和技术的进口，从而提高生产能力。另外，出口的增加也能提高企业的生产效率，促进企业技术进步和创新，增强企业的国际竞争力，从而获得外部规模经济效益。
一、“三驾马车”对青海省经济增长的贡献及拉动分析
按支出法统计的GDP是从需求角度衡量国民经济发展的总量指标，它由最终消费、资本形成总额、货物和服务净出口三部分构成，其公式为：
支出法国内生产总值=最终消费+固定资本投资总额+货物和服务净出口
三大需求要素各增加量之和即为当年GDP总的增加量，其中每一要素的增加量占GDP总增加量的比重就是当年该要素对GDP增长的贡献度，而用这一贡献度乘以GDP的年增长率就是该要素对当年CDP增长的贡献率。用公式表示即为：
某需求要素贡献度=某需求要素增量／GDP增量×100％：
某需求要素贡献率：某需求要素贡献度／GDP增长率
根据上表我们可以看出：
(一)最终消费需求对青海省经济增长贡献较平稳
1994―2008年间，最终消费、资本形成、货物和服务净出口对经济增长的平均贡献份额分别为55.53％，72.24％，―27.77％，最终消费对青海省经济增长的贡献位居第2。从时间区间上看。最终消费需求对青海省经济增长的贡献相对比较平稳，1997年仅为-0.63个百分点，对经济的增长贡献为6.96％，成为这15年间最终消费需求对经济增长贡献的最低点；2005年最终消费需求对经济增长的贡献又达到高峰值，其对经济增长的贡献率达91.85％，对经济产生11.21个百分点的拉动力，极大地带动了青海省经济的快速发展。2008年由于受美国次贷危机的影响，消费需求对经济增长的贡献呈下降趋势，对经济增长的贡献率仅为32.56％，拉动经济增长4.13个百分点。从最终消费对经济增长贡献的总体波动趋势上看，除了1997年之外，最终消费对青海省经济增长贡献相对比较平稳，2000―2007年年均贡献率为75.55％，对经济的发展具有极大的影响和推作用。
(二)资本的形成对经济增长的贡献影响较大
从上表可以看出，资本的形成对青海省经济增长的影响最大。1994―2008年间，最终消费、资本形成、货物和服务净出口对经济增长的平均贡献份额上看，资本形成对经济增长的影响高达72.24％，平均拉动力为7.8个百分点，位居第1。从总体趋势上看，资本形成对经济增长的影响波动性也较大，呈“双u+双N”形式。1997年资本形成对经济增长的贡献率达92.84％，对经济的拉动为8.36个百分点，之后在2001年又达到高峰时期，对经济增长完全起拉动作用；2001年经济增长率为13.82％，资本形成的贡献率高达140.64％，对经济增长的拉动为16.45个百分点；2002年资本形成仍对经济增长起绝对拉动作用，对经济增长拉动13.54个百分点，贡献率达111.89％。15年间资本形成对经济增长贡献率峰值之差达80.72％，落差较大。2008年虽受美国次贷危机的影响，但青海省的资本形成对经济的拉动仍呈上升趋势，拉动力为10.47个百分点。比上年增长了1.94个百分点，对经济增长的贡献率高达82.46％。
(三)货物及服务净出口对经济增长贡献的波动较大，且对经济增长呈负效应
青海省地处青藏高原又深居内陆地区，其对外贸易发展水平较低。“八五”之前其贸易主要以农畜产品为主，近年来随着产业结构的不断调整，虽一改过去单一产品对外贸易出口的格局形式，但由于自身技术水平的限制，加之全球经济一体化发展，对外贸易产品需求更加趋向专业化、技术化、科技化。从而极大制约了青海省对外贸易发展，对外贸易对经济发展的影响处于劣势地位。1998年之前，青海省货物和服务净出口对经济增长的贡献呈正值，且对经济增长的拉动均在1个百分点之上。自1998年开始，青海省货物和服务净出口对经济增长的贡献呈负值，而且下降比速较快，2001年对经济增长的贡献下降到116.10％，达到对经济影响的最低点对经济的拉动为-13.58个百分点。之所以造成这种局面主要是由于产品技术含量较低，不能达到相关国际产品标准，致使对外贸易发展遇到了阻挫，对经济发展产生较大的负面影响。
二、基于索罗模型的实证分析
为进一步揭示“三驾马车”对青海省经济增长的拉动作用，本文运用索罗模型对消费、投资和净出口对青海省经济增长的拉动作用进行分析。
根据三大需求要素与YfGDPI增长之间的关系，以总消费TC，总投资I，进口(M)和出口(x)为解释变量，以GDP为被解释变量，建立如下的多元线性回归模型：
LnY=C+alnTC+BlnI+γ／lnX+δlnM
本文根据青海省1983―2009年相关数据，运用E-views5.0软件进行OLS分析可以得出：
由于R2=0.99，几乎接近1，说明模型的拟合优度非常高。根据F分布表可知，时，F=5029.4>FOD1(4，22)=4.31，回归方程十分显著。由于to=3.36，t1=7.26，h=13.31，t3=3.03，t4=-0.19，给定显著性水平a=0.05，查t分布表中自由度为22(n-k-1=27-4-1=22)的相应临界值，t.(22)=2.074，可知t值除了进口外都大于该临界值，所以拒绝原假设，即除了进口外的四个解释变量都在95％的水平下影响显著，都通过了变量显著性检验。D.W=1.04.查D.W.检验上下界表，在5％的显著性水平下，k=5(包括常数项)，n=27时有du=1.76，dt=1.08，很明O
由于R2=0.99，几乎接近1，说明模型的拟合优度非常高。F=3257.9>F0.01(4.21)=4.37 to=2.63，t1=3.77，t2=4.08，
t3=2.81均大于ta(21)=2.080，模型通过了F检验和T检验。又由于1.76
通过上述模型我们可以得出：消费每增加1％经济将增加0.36％，投资每增加1％经济将增加0.63％，出口每增加1％经济将增加0.02％，进口每增加1％将使经济减少0.01％。从弹性系数角度分析可知，投资是青海省经济增长的主要因素，消费次之，而出口对促进青海省经济增长的作用偏小，进口对经济增长起反向的拉动作用，这一定程度上说明了青海省经济增长主要依靠消费和投资推动。
三、结论与建议
根据上述模型和数据统计分析可以看出，近年来青海省投资拉动型的经济增长趋势更加明显，经济增长对投资增长的依赖性越来越强；消费对GDP增长的贡献率也在日益提高，消费在未来数年内将超过投资贡献成为促进青海省经济增长的第一要素。就目前来看，青海省净出口对经济增长的贡献相对不大，相关性不强，不是青海省GDP增长的主要拉动力量：但从长期来看，青海省对外贸易依存度一度呈上升趋势，随着经济全球化进程逐渐深入，进出口对青海省经济增长的贡献将可能与投资和消费对青海省经济增长的贡献不分伯仲。
为进一步促进青海省经济的快速稳定发展，本文提出如下建议：
(一)进一步加大投资力度，提高资金利用效率，满足地区经济发展的需求
从模型中可以看出，投资对产出的影响大于消费，且贡献率较大。这是由于青海省正处于工业化和城市化发展进程中，资本形成对经济增长的作用是不言而喻的，因此，青海省应加大投资力度，提高政府投资的效益，充分调动民间投资，满足地区经济建设需要。同时，由于青海省的投资主要投向了高能耗的粗放型部门，所以收效甚微，低水平重复投资现象严重，对环境也造成了严重破坏，今后应致力于改善投资结构和投资力度，以提高投资的利用效率。
(二)缩小城乡收入差距，刺激消费，扩大内需
扩大内需是促进经济发展的内在主动力。虽然投资需求对青海省经济增长的贡献最大，但由于投资需求是消费需求派生出来的，其本身不可能成为经济增长的持久拉动力量。因此，无论从量还是从增长率角度来看，最终消费对产出的影响都是最大的。近年来，随着大量外来人口的不断涌入和自身人口的不断增长，青海省消费潜力巨大，而要充分利用好这一资源，必须提高居民的购买力，不断使产业结构和消费结构相匹配，减小贫富差距，特别要致力于提高农牧民收入，实现城乡协调发展，完善社会保障体系，以促使经济的稳定协调发展。
关键词：公共投资；经济增长；贡献率
中图分类号：F830.59文献标志码：A文章编号：1673-291X（2008）07-0102-02
一、引言
江苏省是处于东部沿海地区比较发达的省份之一，在其经济快速发展的过程中，公共投资呈现了一种什么变化趋势，它对经济增长的贡献变化如何？这些都是关系到江苏经济快速发展的重要问题。
二、理论分析与模型选定
公共投资主要包括三个部分，即：财政用于形成物质资本的支出、用于提高劳动力素质即形成人力资本的支出以及用于促进技术进步的支出；其次，从供给的角度分析公共投资政策对经济增长的作用。
在内生经济理论的框架下，构建公共投资对经济增长影响的理论模型。如果一个地区的经济产出的增长可以看做是劳动力投入增长、固定资本投入增长和技术进步共同作用的结果，技术进步是广义的，同时属于希克斯中性，则相应的柯布―道格拉斯生产函数有如下的形式：Yt=AKαtLβt
其中，Yt、A、Kt、Lt分别是一地区的经济产出水平、技术进步状态、固定资本投入和劳动力投入。α、β分别为固定资本和劳动力投入的产出弹性系数，在不存在规模经济的前提下，α+β=1。
如果将固定资本分为公共投资和非公共投资（私人部门投资）两部分，则相应的生产函数可以表示为：Yt=AKαtsLβtPtγ
其中，Kts、Pt分别为非公共投资和公共投资，γ为公共投资的产出弹性，α、β分别为非公共投资和劳动力投入的产出弹性系数，在不存在规模经济的前提下，α+β+γ=1。
三、对江苏省的实证分析
1.江苏省公共投资与经济增长关系分析
从国家统计局近年公布的有关固定资产投资的相关数据可以看出，有两种分类可以用于区分公共投资和非公共投资的方法：一是按国民经济行业分的固定资产投资，可以分为农林牧渔业、采掘业、制造业、建筑业等16类。虽然这些行业已经有了民间投资的进入，但由于这些部门通常被认为是公共部门，其资本积累仍可以看做是公共资本，这样得到的数据在一定程度上高估了公共资本；二是全社会固定资产投资从投资资金来源上分，可以分为政府预算资金、国内贷款、利用外资、自筹资金和其他投资。其中政府预算投资形成的固定资产可以被看做是公共投资。
2.实证模型的确定
在理论模型的基础上，为了更加准确地了解公共投资对经济增长的贡献所在，我们除了测算公共投资整体对经济增长的贡献外，还具体分析了公共投资内部各投资行业对经济增长的贡献情况。为达到这一目的，将公共投资按照其性质作如下的分类：第一类为公共基础设施，包括电力、煤气及水的生产及供应业；地质勘察业、水利管理业；交通运输仓储和邮电通信业；第二类为社会服务及文化体育福利事业，包括社会服务业；卫生体育和社会福利业；第三类为教育与科技事业，包括教育、文化艺术和广播电影电视业；科学研究和综合技术服务业；第四类为国家机关、政党机关和社会团体。
从而，实证过程中的估计模型有如下形式：
其中，i=1、2、3、4分别为公共投资的四大类，ε为残差项，Y为经济产出，Ks、P分别为非公共投资和公共投资，L为劳动力投入量。
为了进一步计算公共投资及其各类型投资对经济增长的贡献率，要对上面的实证模型进行进一步变形，对上面两方程进行两边求导，可得：
率，即各变量的产出弹性系数与该自变量变化和产出变化比值的乘积。
3.基础数据的获得
在进行测算时，经济产出用地区生产总值来表示，这是国际公认的反映经济增长比较有效的指标，公共部门和非公共部门投资按照分行业的固定资产投资完成额来获得，劳动力投入量按照从业人数来计算，从业人数是按照从1990年的调整数据，反映了一定时期内全部劳动力资源的实际利用情况。所有的数据都来自于《江苏统计年鉴》（1991―2004），样本区间为1990―2003年。
4.实证结果及分析
按照上面的模型及数据，首先估计一个不区分公共投资具体类型的方程，然后再估计区分公共投资各具体类型的方程，其结果见表1、表2。
从表1的分析可以看出，公共投资增长对地区国民生产总值增长的巨大作用，其产出弹性系数为0.499，也就是公共投资额每增加1%，经济产出值就会增加0.499%，显著地大于非公共投资增长的产出弹性系数0.206。可见，在推动经济增长的过程中，公共投资所起到的作用要远远大于非公共投资，这也说明了要保证公共投资增长的重要性。在表2中，将公共投资具体分为四大类，可以看出，公共投资中的教育科技事业对经济增长的产出弹性系数最大，为0.299，即教育科技事业投资每增加1%，经济产出就增加0.299%，其次是公共基础设施，政府机关和社会团体的产出弹性系数为负值，虽然其t统计量不很显著，但是零假设检验表明该数值明显不为零。
通过上面的估计结果并结合贡献率测算公式，我们可以进一步测算出公共投资及各具体类型对经济增长的贡献大小。经计算，由表1中的数据可得，非公共投资对经济增长的贡献率为31.47%，公共投资对经济增长的贡献率为45.48%。由表2中的数据可得，非公共投资对经济增长的贡献率为32.69%，在公共投资各具体类型中，以教育科技事业投资对经济增长的贡献率最大，达到了39.47%，政府机关和社会团体的投资对经济增长的贡献率最小，仅为17.16%。
四、结论
通过以上利用生产函数模型，我们评价了公共投资对江苏经济增长的效应，其产出弹性系数大致为0.5，贡献率达到了45%，都比非公共投资对经济增长的促进作用要大。可见，公共资本投资对经济增长具有较强的推动作用。从该结论中，可以得出，政府在支配各种公共财政时，政府投资应逐渐退出一般竞争性领域或行业，重视对公共部门或领域的投资，通过增加基础设施建设和科技教育等来促进经济增长，减少政府机关和社会团体的公共投资，优化财政支出结构，从而更加合理的利用公共资本，使其效用发挥到最大。
参考文献：
［1］曹建海,朱波,赵锦辉.公共投资、私人投资与经济增长关系的实证研究――一个向量误差修正模型［J］.河北经贸大学学报,2005,（2）.
［2］ Etsuroshioji. Public Capital and Economic Growth: A Convergence Approach Journal of economic Growth.No,6,2001:205-227.
［3］Teresa Garcia-Mila, Therese J. McGuire, and Robert H. Porter. The Effect of Public Capital in State-Level Production Functions Reconsidered. The Review of Economics and Statistics, Vol.78, No,2,1996:177-180.
