时间：2023-09-07 17:55:30
引言：易发表网凭借丰富的文秘实践，为您精心挑选了九篇经济增长贡献率范例。如需获取更多原创内容，可随时联系我们的客服老师。
【关键词】索罗模型，余值法，科技贡献率
一、引言
21 世纪是知识经济时代，经济的发展越来越依赖于科技水平的提高。那么在北京经济发展过程中科技发挥了多大作用呢？从 1978 年到 2008 年，在北京经济增长中科技的贡献如何衡量，以及如何指导今后北京市的科技发展？这些问题的解决对于更好地发挥科技在北京经济发展中的功能具有重要意义。
二、模型与数据
（一）扩展的索罗模型
首先引入一个规模报酬不变的索罗生产函数Y KαtLβt，将其化为要素投入形式，设生产函数为：
Q=F（K，L，t） （1），则：lnQ=lnA+αlnL+βlnK （2）
（二）实证模型与数据
1.实证模型。以（2）为基础，用 GDP 代表产出、用资本存量 K代表资本投入、用从业人员数量 L 代替劳动投入，我们提出如下回归模型并用多元最小二乘回归可以估计出式（3）中的参数lnA，α，β：lnGDPt=lnA+αlnLt+βlnkt+μt.......（3）
2.科技贡献率测算方法
本文主要采用索洛余值法，即：ΔA/A=ΔGDP/GDP-α×ΔL/L-β×ΔK/K （4）
由式（4）可求出科技贡献率：EA：EA=（ΔA/A）/（ΔGDP/GDP）×100%（5）
3.数据。
数据来源是历年《北京统计年鉴》。其中，选取北京市固定资产存量数据作为资本投入指标。本文使用永续盘存法对中国资本存量进行估算：公式为：kt=It+（1-θt）kt-1 其中，kt表示第 t 年末的资本存量，It表示第t 年的投资，θt表示第t 年的折旧率。本文选定固定资产折旧率为6%。
三、回归结果及贡献率计算
（一）回归结果
使用 Eviews6.0，采取 Cochrane- Orcutt 的两步迭代和White加权的方法消除序列相关和异方差问题，得到如下结果：
lnGDP=-1.25+0.14lnL+0.896lnK+102AR（1）- 0.12AR（2）
（- 0.81）* （0.618）* （42.59）*** （4.99）*** （-0.63）***
R2=0.99 R2=0.99 F=2369.183*** D.W.=1.99（注：*、*** 分别表示在 10%和 1%的显著性水平上显著）
（二）贡献率计算
回归结果从整体上表现出较高的拟合优度和总体显著性。lnL和lnK对lnGDP的影响都具显著性。根据公式（4）、（5）计算出科技边际产出ΔA/A，科技贡献率EA。
结果如下表1所示：
四、对科技贡献率的分析
剔除 1981 年的异常值，由上面统计可知：
1、 在1979～2009 年间，北京市经济发展中科技的贡献率平均为 -23.39%，而且波动性很大，最小值为 1989 年的 - 186.08%，最大值为 1992 年的 52.76%。
2、 从科技的边际产出来看，1979～2008年北京市科技边际产出最低的年份为 1986 年，边际产出为 - 0.1246，说明GDP每增长1%，科技在其中的反向作用为- 12.46%，最高的年份为1992年，科技的边际产出为0.059，说明 GDP 每增长 1%，科技的作用为5.95%，而其它年份的变动都比较平缓。
五、结论及政策建议
基于以上结论可以判断，北京的经济增长仍主要依赖于资本投入，要充分发挥科技的作用，需要从以下方面入手：
第一，把握好经济增长与资本投入的关系，特别要注意防止资本投入大起大落，使资本投入保持稳定较快的增长，发挥资本投入促进科技边际产出的作用，在资金投入方面加强政府对科技投入的引导，改变目前资本投入对科技贡献的挤出效益。
第二，更加重视劳动者在科技创新中的作用，对目前劳动质量的改善促进科技边际产出提升的作用进行积极引导，增加科技创新在劳动所得中的比重，在职业教育、技能培训、项目科研制定更具吸引力的政策。
第三，积极调整科技政策，强化财政科技投入，加大政府科技投入力度，明确资助重点，全方位支持技术开发和高新技术，完善科技投入的政策法规，优化财政科技投入的结构。
参考文献：
[1]曾国平.“我国第三产业发展中的科技进步贡献率研究”[J].商场现代化，2009（ 9）
表示教育对经济增长贡献率的方法有多种,概括起来看,可以从估算以下四个方面的指标值入手①:(1)教育对新增国民收入额的贡献比例,即由教育所带来的国民收入的增加量(ΔYe)占国民收入总增加量(ΔY)的比例(ΔYe/ΔY)。(2)教育对国民收入增长速度的贡献比例,即把教育当作一个生产要素,由教育这个要素投入所带来的那部分国民收入的增长速度(ye)占国民收入总增长速度(y)的比例(ye/y)。(3)教育对新增劳动生产率的贡献比例,即由教育所带来的劳动生产率(劳动力的人均国民收入水平)的增加量(Δ(Y/L)e)占总劳动生产率增加量(Δ(Y/L))的比例(Δ(Y/L)e/Δ(Y/L))。(4)教育对劳动生产率增长速度的贡献比例,即由教育这一生产要素所带来的劳动生产率的增长速度(Se)占总劳动生产率增长速度(Sy)的比重(Se/Sy)。目前所见到的方法,主要是从前两个方面入手来衡量教育对经济增长的贡献,下面主要介绍前两方面的估算方法。
二、估算教育对国民收入增长额的贡献率的方法
1.舒尔茨的教育投资收益率估算方法
在西方,舒尔茨被认为是就教育对经济增长贡献做定量分析的第一人。②柯布—道格拉斯生产函数(Cobb—DouglasProductionFunction)是西方众多估算方法的根据,也是舒尔茨、丹尼森的估算方法的基础,这里简单介绍一下此函数。美国经济学家道格拉斯和数学家柯布于20世纪30年代,在研究1899—1922年美国制造业劳动和资本对生产的作用时得出一个生产函数③。Y=AKαLβ其中,Y代表产出量;K代表资本投入量;L代表劳动投入量;A为不变的“效率系数”;指数α和β代表资本和劳动在总产量中的相对比重,且α>0,β>0,α+β=1。根据美国20世纪的统计资料估算出α和β分别约为0.25和0.75,表明这一期间,资本所得和劳动所得对总产出的贡献率分别为25%和75%。参数α和β还可以称之为产出关于资本和劳动的弹性。因为根据柯布一道格拉斯生产函数,存在着资本和劳动的边际产量,分别为:Y/K=αAKα-1Lβ=α(Y/K),K/L=βAKαLβ-1=β(Y/L)。由这两个式子得出α=(Y/K)(K/Y),β=(Y/L)(L/Y),α表示产出量的变动率与资本投入量的变动率的比率即产出的资本弹性,β表示产出量的变动率与劳动投入量的变动率的比率即产出的劳动弹性。舒尔茨以美国1929—1957年的数据为例,计算了教育对经济增长的贡献率。④第一步,计算1929—1957年国民收入增长额(ΔY)以及劳动力所创造的国民收入的余值增长额。ΔY等于报告期(1957年)国民收入(3020亿美元)减去基期(1929年)国民收入(1500亿美元),结果等于1520亿美元。然后,求出1957年劳动力所创造的实际国民收入与按照1929年劳动生产率水平计算出来的1957年劳动力所创造的虚拟国民收入之差额,结果为710亿美元。
其中劳动力所创造的那部分国民收入是通过总的国民收入乘以柯布—道格拉斯生产函数中的β值即0.75求得的。第二步,用反事实度量法,计算出1929年至1957年教育投资增量。首先计算1929年、1957年社会积累的教育资本存量。一定时期内教育资本存量计算公式:Er=∑ni=1Ci*Bi,其中,i为毕业生的教育等级或类别的数字代码,n代表不同教育等级或类别的个数,Et为一定时期内全部教育资本存量,Ci为i级毕业生人均教育费用,Bi为具有i级学历或类别的就业劳动力人数。其中的各级教育毕业生费用包括社会支付费用、家庭支付费用以及为上大学或中学而放弃的收入即教育机会成本。其次,计算1957年实际教育资本存量与按照1929年人均教育投资水平计算出的1957年虚拟教育资本存量的差额,把这一差额作为1929—1957年教育投资增量,用ΔKe表示(ΔKe=2860亿元)。第三步,计算1929年至1957年间平均年教育投资收益率(r)。某级教育收益率(Ri)=(X2—X1)/Ci•100%其中,X2代表本级毕业生人均年均工资收入,X1代表低一级毕业生人均年均工资收入,Ci代表本级毕业生获得本级教育学历的人均教育费用。平均年教育投资收益率(r)=∑3i=1Wi•Ri,式中i分别取初等、中等、高等三个级别,Wi为权重,其值为某级教育投资占总教育投资的比重,Ri为某级教育投资收益率。
按此公式计算,美国1929—1957年初等、中等、高等教育占总教育投资的比重分别为28%、45%、27%,教育投资收益率依序分别为35%、10%、11%,总的平均年教育投资收益率∶r=28%×35%+45%×10%+27%×11%=17.27%。第四步,计算教育对国民收入增长的贡献。公式为:Pe=(ΔKer)/ΔY,其中Pe为教育对国民收入增长的贡献率,ΔKe为一定时期教育投资增量,r为一定时期内平均年教育投资收益率,ΔY为一定时期内国民收入增量。利用上述方法,舒尔茨计算结果为,1957年美国由教育所创造的国民收入占总的国民收入增量Pe=2860×17.27%÷1520≈33%,占劳动所创造的国民收入余值增长额(710亿美元)的70%。舒尔茨没有单独计算高等教育对经济增长的贡献率,但是我们按照他的方法推算下去,用高等教育投资量占总教育投资的比例27%,乘以总教育资本增量(ΔKe=2860亿元),求出高等教育资本增量(ΔKhe=772.2亿元),再乘以高等教育收益率(11%)得84.942亿元,这就是1929—1957年劳动者因接受高等教育所多获得的收入,它占国民收入增量1520亿元的的百分比为5.59%,,即1929—1957年高等教育对国民收入增长额的贡献为5.59%。
我国学者曾采用舒尔茨的教育投资收益率估算方法,估算过我国特定时期的教育贡献率。⑤但是这种方法在中国未必完全适合,因为它的理论前提是假定处于充分竞争的市场经济条件下,其理论基础是建立在西方经济学的要素理论上的。西方经济学的要素理论认为,劳动力所创造的边际产品价值等于劳动力的价格,而劳动力所创造的边际产品价值就是劳动力在生产上的贡献,工资是劳动力的价格,因此,工资等于劳动力在生产上所作出的贡献。于是便以不同教育程度劳动力起止年间工资收入差别,作为其计算起止年间教育投资收益率的依据。在中国,则不同,劳动力工资收入不是通过劳动力市场竞争形成的,计划经济体制下的“工资刚性”、“收入分配上的趋同性”、“收入来源的隐蔽性和多元化”、“劳动力部门所有制”等现象迄今依然存在,因而,工资收入基本上不能正确反映劳动力的市场价值和知识价值,也不等于他对国民收入的贡献。在这种情况下,在我国采取舒尔茨方法计算出来的起止年间教育投资收益率可能很低,因而导致低估了教育投资对经济增长的贡献率。其次,舒尔茨计算教育投资收益率的方法也未必合理。即使在充分竞争的劳动力市场中,不同教育程度的劳动力的收入差别也不能全部归因于教育程度的差别,如个人天赋、种族特权、家庭背景、社会机遇等都会直接影响收入,因此需要对收入差别进行折算,否则便高估了教育投资收益率。这一点丹尼森已经考虑到了,对工资收入差别用0.6做折算。再次,舒尔茨的方法并没有涉及教育尤其是高等教育对经济生活中的科技进步和制度创新的促进作用,当今时代的经济增长很大程度上来源于科技进步和制度创新,忽视了高等教育对科技进步和制度创新的作用,便低估了教育尤其是高等教育对经济增长的贡献。
2.劳动力质量修正法
这种方法不是在生产函数中增加一个教育因素,而是在考虑教育对劳动力质量作用的前提下,通过某种简化系数,使劳动力质量的提高转化为劳动力数量的增加。通过计算一定时期内,由于教育的作用而增加的那部分劳动力所创造的国民收入量,占国民收入总增加量的比例,从而估算出教育对经济增长的贡献。1924年,前苏联经济学家、前苏联社会科学院院士斯特鲁米林发表了著名的论文《国民教育的经济意义》,在世界上首次以工资为尺度确定劳动简化系数,对劳动力质量进行修正,计量了前苏联20年代教育对国民收入的贡献。⑥此后,前苏联学者科马洛夫于1972年在《培养和使用专门人才的经济问题》⑦一文中,根据受教育年限长短的不同,确定了具有不同教育程度的劳动者的劳动复杂程度系数,以此劳动复杂程度系数作为劳动力质量修正尺度,计算了前苏联1960年—1975年期间,整个教育对国民收入增长的贡献为37.1%。前苏联学者C.Л.科斯塔年在《教育经济学的对象与方法》一书中,则以教育费用的不同作为劳动力质量修正的尺度,计算了前苏联1965年—1970年教育对国民收入增长的贡献率为18%。我国学者曲桢森以工作年总课时(等于某级教育毕业生受课的总时数×该级毕业生一生的工作年数)数作为劳动力质量修正尺度,采用类似科马洛夫的计算程序,计算我国1952年—1978年教育对国民收入增长额的贡献率为17.6%。
韩宗礼先生则以教育年限为劳动力质量修正系数,采用类似于科斯塔年和科马洛夫的算法,分别计算了我国1964—1982、1964—1987年教育对国民收入增长额的贡献。⑧有的学者以各级毕业生人均教育培养费用或人均教育成本的不同作为劳动力质量修正尺度。总的说来,除了质量修正尺度不同之外,上述劳动力质量修正方法基本上遵循下列相同的计算程序。第一步,确定劳动力质量修正系数(Li)。如科马洛夫确定的系数:受初级教育的劳动者L1=1,初等教育以上L2=1.2,受7年教育L3=1.3,受8—9年教育L4=1.4,中等教育L5=1.6,中等专业教育和大专L6=1.9,大学本科教育L7=2.3。曲桢森确定的系数:具有小学程度劳动者L1=1,初中程度劳动者L2=1.49,高中程度劳动者L3=1.88,大学程度劳动者L4=2.37。第二步,分别计算基期与报告期平均劳动力质量修正系数(λ0、λt)。公式为:λt=ΣWitLit,其中,Wit为报告期受i级教育劳动者数量占总劳动力数量的比例;Lit为报告期受i级教育程度劳动力的质量修正系数。同样,基期平均劳动力质量修正系数公式为:λ0=ΣWi0Li0。第三步,计算报告期与基期之间,由于提高劳动力教育程度所带来的国民收入增加量(ΔYe)。公式为:ΔYe=YtLt(λt-1)/(Ltλt)-Y0L0(λ0-1)/(L0λ0)=Yt(λt-1)/λt-Y0(λ0-1)/λ0(1)其中,Yt、Y0分别为报告期与基期的国民收入,Lt、L0分别为报告期与基期的劳动力数量,λt、λ0分别为报告期与基期的平均劳动力质量修正系数。这是根据科马洛夫和曲桢森的算法总结出来的计算公式。
根据科斯塔年算法总结出来的计算公式为:ΔYe=Y0(λt-λ0)/λ0(2)第四步,计算教育对国民收入增长额的贡献。科马洛夫的公式为:ΔYe/ΔY=[Yt(λt-1)/λt-Y0(λ0-1)/λ0]/(Yt-Y0)。科斯塔年的公式为:Ye/ΔY=[Y0(λt-λ0)/λ0]/(Yt-Y0)=(λt/λ0-1)/(Yt/Y0-1)。韩宗礼的公式为∶Ye/ΔY=[(λt-λ0)Lt][Yt/(Lt(t)]/(Yt-Y0)=(λ0/λt-1)/(Y0/Yt-1)以上简述了运用劳动力质量修正法,计算教育对经济增长贡献额的过程。这种算法仍有一定的缺陷。第一,无论是采用工资法、教育年限法、课时法还是教育费用法,确定劳动力质量修正系数或者叫做简化系数,都有一定的主观性。接受不同程度教育的劳动力在工资、教育年限、受课时数和教育费用上的差别,在多大程度上代表着劳动力质量上和劳动生产率上的差别,代表着复杂劳动与简单劳动的比例关系,是一个难以证明的问题。因为现实生活中,大量存在着学非所用、大才小用或者学后失业不用的现象。前苏联学者和我国学者与西方学者相比,在经济理论基础上有差异,前者一般坚持的政治经济学理论,认为一切新价值都是由劳动力创造的,资本不创造新价值,只是在生产过程中使其自身价值实现转移。因此,在核算国民收入的增量时,把国民收入的增加主要归因于劳动力数量和劳动生产率(包括劳动力质量)上的提高。从公式⑴和⑵中可以看出来。报告期与基期的(Ye的计算式子中并没有乘以一个类似于柯布—道格拉斯生产函数中的β系数,但是这并不影响最终计算结果,因为如果乘以β系数,最终也会被约分掉的。后者则坚持西方国民收入核算理论(SNA),认为GNP(国民生产总值)和NI(国民收入)是由劳动、资本、土地这些生产要素共同创造的。第二,采用这种质量修正方法计算出来的教育贡献率一般值都很大。原因在于假定修正系数或简化系数与新创造的价值或劳动生产率有直接的因果联系。劳动者提高的生产能力全部归因于多接受的教育。事实上,这是不正确的。
三、估算教育对国民收入增长速度的贡献率的方法
西方传统的经济学认为:国民收入的增长是劳动力、资本、土地三要素作用的结果,假设土地是固定不变的,假定技术变化率体现在资本存量的改进中,那么,投入转化为产出的过程可以被描述为一个生产函数∶Y=Y(L,K)。那么,总的产出增长率应该等于投入要素劳动力增长率和资本的增长率之和。但事实上,国民收入的增长率大于劳动与资本的投入增长率之和,二者的差额被称为余值增长率。究其原因,可能有多种,如科技进步、规模报酬递增、劳动者质量提高、制度创新等,但余值增长率存在的根本原因,舒尔茨认为是人力资本投资,主要是教育投资,导致劳动生产率提高,进而导致国民收入快速增长。丹尼森则进一步寻找了导致余值增长率的各种因素(包括教育因素)及其各自的贡献,并把最后无法解释的余值增长率归因于知识进展及其作用。按照丹尼森的观点,劳动不仅有数量方面,且有质量方面的构成因素。如果把教育作为构成成熟劳动质量方面的一个因素,人均劳动小时数和同质工人的数量可以看作是劳动的数量方面因素。那么,Cobb—Douglas函数可以变为:Y=AKα(LE)β。式中,Y代表国民收入产出量,A代表技术水平,K代表资本投入量,L为不包含教育质量因素的劳动投入量,E代表教育投入量。对此式两边求对时间t的全导数,且两边同时除以Y,经过推导,可得国民收入产出增长速度模型:y=a+αk+βl+βe。其中,y代表国民收入年增长率,a代表年技术进步率,k代表资本投入量年增长率,l代表不含教育质量因素的劳动年增长速度,e代表教育投入量年增长速度,α、β分别为产出对资本、劳动的弹性。因此,教育对国民收入增长速度的贡献可以表示为:ye/y•100%=βe/y•100%。(其中,ye代表由教育的作用所带来的国民收入增长率,y代表国民收入总的增长率)。在上述模型的基础上,计算教育对国民收入增长速度的贡献的方法具有代表性的有两种:一是美国经济学家丹尼森(E.F.Denison)的教育量简化指数法。二是某些学者所采用的劳动生产率指数法。
1.教育量简化指数法美国经济学家丹尼森于1962年出版的《美国经济增长的来源和我们面临的选择》一书,是他进行经济增长来源的分析和估计的第一本著作。1974年出版的《1929—1969年美国经济增长的核算》一书,对他所使用的分析方法作了比较详细的叙述。1985年出版的《1929—1982年美国经济增长的趋势》一书,进一步阐述了他的经济增长因素分析方法。丹尼森在作经济增长因素分析时,将导致经济增长的因素进行分解,最多分解出23个因素,并将这些因素的投入量分为全部要素投入量和单位投入量的产出量(即要素产出效率)两大类,教育被看作是全部要素投入量中的一个投入要素。1985年他对美国1929—1985年经济增长的核算中得出,国民收入年均2.92%的增长率中,有0.4%归因于教育的贡献,这相当于教育对国民收入增长率的贡献为:0.4%÷2.92%×100%=13.7%。我国学者史清琪、秦宝庭等采用丹尼森的算法计算了我国1952—1987年国民收入增长速度为6.76个百分点,其中教育占0.86个百分点⑨,教育对国民收入增长速度的贡献为12.72%。丹尼森计量教育对经济增长率(速度)贡献的方法是:第一步,确定各教育年限的收入简化指数。根据某年受不同教育程度的劳动者的年人均收入差别确定该年收入简化指数。以受过8年教育的男性劳动力的年人均收入为100%,以此为标准,折算出其他不同教育年限程度者在收入上的相对百分比差别即收入指数,从而确定由于教育年限的不同所导致的年人均收入简化指数上的差别。由于考虑到收入上的相对差别并不是全部由教育所导致的,假定同期收入差别中有3/5是由教育引起的,于是对收入简化指数的差别进行调整,使其差别缩小为原差别的3/5。第二步,计算报告期年和基期年的教育量简化指数(%)。某年教育量简化指数(%)=Σ(该年某教育年限的收入简化指数×该年同一教育年限劳动力数量占总劳动力数量的比例)。第三步,计算全期教育量指数增长系数(Ge)和每年平均增长系数(r)。全期增长系数Ge=报告期教育量简化指数(%)-基期教育量简化指数(%)。设基期年教育量简化指数为100%,则报告期教育量指数增加到100%+Ge,设每年教育量指数平均增长率为r,采用水平法计算:1×(1+r)t=1+Ge,r=(1+Ge)1/t-1,(其中,t为报告期与基期之间相差的年数)。第四步,计算教育量增长导致的每年国民收入增长率(ye)。设工资在全期国民收入中的比例即产出对教育投入的弹性系数为β,则ye=βr。第五步,计算教育对国民收入增长率的贡献(ye/y)。设国民收入全期年均增长率为y,则ye/y=βr/y•100%。此外,丹尼森认为知识进展所带来的产出增长率中,只有3/5是教育作用的结果,因此应该把这3/5的部分加总到教育的贡献中去。
关键词：科技进步贡献率；生产函数；经济增长
中图分类号：F2 文献标识码：A doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.07.005
1 引言
科技进步贡献率是反映一个国家或地区相对发展水平的重要指标。测算不同时期科技进步对经济增长的贡献率大小，通过其变化趋势能够反映出国家或地区发展的状况和存在的问题。因此，科学合理地测算科技进步贡献率，有助于从总体上把握科技进步水平和科技进步潜力，对政府决策具有重要的参考价值。本文运用C-D生产函数法对福建省1978-2013年科技进步贡献率进行估算和分析。
2 模型构建
本文采用詹恩.丁伯根改进后的柯布一道格拉斯生产函数，具体形式为：
Y=AeγtKαLβ （1）
式中，Y表示产出，A表示生产率，γ表示科技进步系数，t表示时间，K表示资本存量，L表示劳动力要素投入量，α和β表示资本和劳动力的产出弹性系数，其中α+β=1（规模报酬不变）。
对（1）式取对数并求导，得：dY/Y=γ+α*dK/K+β*dL/L，式中，dY/Y、dK/K、dL/L表示产出、资本和劳动力要素的增长速度，分别用y、k、1表示。设a为科技进步贡献率，则有：a=γ/y=1-α*k/y-β*l/y，此外，本文测算的科技进步贡献率为广义的科技进步贡献率。
3 数据处理
模型中需要用到的数据包括产出、资本存量和劳动要素投入量，其中产出和劳动要素投入量直接取自于《福建统计年鉴》，资本存量是经过相关计算得到。
3.1 产出量
经济产出量指一个国家或者地区给定时间内生产出的所有商品和服务。本文使用地区生产总值（GDP）来衡量，为了消除价格影响，以1978年不变价格进行处理，计算公式：
当年实际GDP=1978年GDP*当年GDP指数/1978年GDP指数
3.2 资本存量
资本存量指经济社会在某一时点各种资本的总和。它反映某一年度参与生产的所有资本投入。鉴于我国官方并未公布资本存量这个指标，本文采用永续盘存法按1978年不变价格对资本存量进行了核算，其计算公式为：Kt=Kt-1（1-δ）+It/Pt，式中Kt和Kt-1表示本期和上一期的资本存量，It为固定资本形成总额，Pt为固定资产投资价格指数。文中1978-2013年资本存量数据是根据张军等（2004）一文提供的方法测算得到。
3.3 劳动力要素
在西方国家，劳动力要素投入量一般用标准劳动强度的劳动时间来衡量。由于我国缺少这方面的统计数据，所以本文采用“全社会从业人员”指标作为劳动力要素投入量指标。
4 参数测算和科技进步贡献率估计
利用1978-2013年统计数据对生产函数进行回归，为了避免出现多重共线性问题，回归模型可调整变换为：In（Y/L）=lnA+γt+αln（K/L）+μ。其中t取1～36，利用Eviews8.0软件进行回归，经过序列相关性处理后，估计结果如下：
ln（Y/L）=-1.282840+0.039136t+0.430680ln（K/L）+[AR（1）+AR（2）]
（-2.014547）（1.728665）（2.209256）
R2=0.998901 F=6591.505 D.W.=1.525751
可以看出，各变量在10%显著水平下通过了检验，消除了一阶和二阶自相关影响，且拟合度很高，符合经济意义，说明方程结果可以反映福建省C-D生产函数，具体形式如下：
Y=0.277248795e0.039163tK0.43068L0.56932
利用C-D函数生产法，各要素对经济产出的贡献率如表1。
从表1可以看出：（1）福建经省济增长对资本投入的依赖程度很大。其资本投入平均增长率14.29%，总体呈现上升趋势，超过经济产出的平均增长速度12.75%，这说明福建省的经济增长主要靠资本投入推动，是明显的粗放型经济发展模式。（2）劳动投入的增长对经济增长的贡献14.46%，且劳动要素平均增长速度2.96%明显低于经济平均增长速度，这说明劳动对福建省经济增长的促进作用相对较低。（3）科技进步对福建省经济增长平均贡献率32.76%，贡献水平相对较低。贡献率由20世纪80年代、90年代初期的大幅度波动到现在的较低水平。（4）高技术高增长，20世纪80年代初期和90年代初期出现的高技术贡献率，主要是因为中国的对外开放政策和确定市场为导向的经济发展方向后，吸引了大量的外商来华投资，同时也给福建带来了先进的技术，促进了福建省经济的高速增长。（5）近年来，福建省科技进步贡献率明显呈现下降趋势，为了提高福建经济增长的质量，深化科技创新势在必行。
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）.
关键词：科技进步 经济增长江苏
我国经济高速增长主要是由大量的资本注入、廉价的劳动力投入和高能耗推动的。粗放型的经济增长方式虽然给经济发展带来了巨大的推动作用，但同时也让我们付出了环境污染和资源浪费的代价。科学技术进步对于促进我国的经济转型具有重要的推动作用。测定科技进步对经济增长的作用，是当前科技进步分析工作的重要任务之一①。众多学者开始研究我国经济增长中是否有技术进步、技术进步对我国经济增长的贡献度等问题②。测算科技进步、资本投入和劳动力投入对江苏省经济增长的贡献率，可以了解江苏省经济增长的主要动力，找到薄弱环节，对于江苏经济的平稳转型具有一定的参考价值。
一、模型阐述
目前关于科技进步对经济增长贡献率的测度方法主要有生产函数计量估计方法、增长核算方法和基于信息技术的增长核算方法③。科技进步贡献率测度方法使用最多的还是索洛余值法②。本文采用柯布－道格拉斯生产函数和索洛余值法对江苏省的科技进步贡献率、资本贡献率和劳动力贡献率进行测算。生产函数数学形式如下:
Y=AF（K,L）=AKαLβ （1）
其中是产出，K是资本投入，L是劳动投入，A是某一个时刻技术水平的一个衡量指标。α是资本投入的边际产出弹性系数，β是劳动投入的边际产出弹性系数。求全微分得：
dY/Y=dA/A+α（dK/K）+(dL/L) （2）
即索洛增长速度方程。用差分近似代替微分并进行简单的变形，可得测度科技进步对经济增长贡献的方法—索洛余值法，科技进步率=ΔA/A
=ΔY/Y-α(ΔΚ/Κ)-β（ΔL/L）；科技进步贡献率=(ΔA/A)/(ΔY/Y)；资本贡献率=(ΔΚ/Κ)/(ΔY/Y)；劳动力贡献率=（ΔL/L）/(ΔY/Y)。假设生产规模报酬不变，即α+β=1，整理得：
二、江苏省科技进步贡献率的实证研究
（一）变量选择
1、产出量Y:地区生产总值（亿元）；2、资本投入K:固定资产投资额（亿元）；3、劳动力投入L:从业人数（万人）；
（二）数据的收集整理
收集1991—2010（限于篇幅部分年份数据未列入表中）年江苏省地区生产总值、商品零售价格指数、固定资产投资额、固定资产投资价格指数和从业人数等数据，并对地区生产总值和固定资产投资额进行价格调整以消除价格变动的影响，调整后的数据见表1中的前5列。
在R2.14.1软件平台下，对数据进行线性回归，可得调整后的R2＝0.9949，F统计量为3736。从t值和相伴概率可知：常数项和α均通过显著性水平为0.001的t检验；从拟合优度R2及F值可以看出，回归方程中自变量和因变量间的相关关系是成立的，且回归效果较好。得到的回归方程为：
其中α=0.83213，lnA=0.91842。计算可得1992—2010年江苏省科技进步率、科技进步贡献率、资本贡献率和劳动力贡献率如表1中的后5列所示。
（三）数据分析
分析表明，1992—2010年间，江苏省劳动力投入增长率比较低，最大值仅为1.10%，最低值为0.02%，平均值为0.54%；江苏省资本投入增长率较高，平均增长率约为23.78%，最高值高达50.79%，2000年降至谷底，仅为6.09%，2000—2003年期间有短暂的持续上升，然后出现波动特征。江苏省科技进步率波动比较大，最高为43.82%，但平均值却为－4.11%，存在以3—4年为周期的波动规律。可能是由于需要资金投入，科技进步为经济增长发挥作用具有一定的滞后性，从科技研发到科技应用需要一定的周期，因此在短期内科技进步贡献率可能为负值。
1992—2010年间，江苏省资本贡献率非常高，均值约为124.46%，最高达221.09%，最低也达到66.14%。江苏省劳动力贡献率相对较低，均值为3.23%。综述分析可以得出：资本投入是江苏省经济增长的主要动力；科技进步对江苏的经济增长也起到重要的推动作用，但波动较大；劳动力投入对江苏的经济增长贡献率较低。科技进步贡献率对资本贡献率有“抵消”作用的一种可能原因是：测算出的科技进步贡献率中包含宏观经济调控等因素，政府为了限制经济增长过热的情况，往往进行调控，而这一部分“抵消”作用反应在科技进步贡献率这一测算指标上。
三、结论
对江苏省1992—2010年科技进步贡献率进行测算，发现个别年份出现大起大落的波动情况，可能是由于测算出的科技进步贡献率不是“纯科技进步”且受到宏观经济政策调整或要素投入周期性影响的缘故。从资本贡献率来看江苏省资本投入是其经济增长的主要动力。从劳动力贡献率来看，其均值为3.23%，且相对稳定。劳动力投入对其经济增长的影响比较微弱。从科技进步贡献率来看，科技进步对江苏的经济增长也起到重要的推动作用。由此可见，目前江苏省经济增长的最主要动力是大量的资本投入，科技进步水平还需要进一步提升，只有这样才能实现向集约式经济增长模式的平稳转型。
参考文献：
①汪慧玲，王富贵．西部地区提高科技进步贡献率的对策分析——以甘肃省为例[J]．工业技术经济，2009（1）：112—115
②赵喜鸟，钱燕云．技术进步对经济增长的贡献度分析——基于长三角和珠三角5个地区的实证分析[J]．科技进步与对策，2012（2）：23—26
内容摘要：本文通过测算，指出陕西省1985-2008年能源消费对于经济增长的贡献不可忽视，其产出弹性为0.26663，对于经济增长的贡献率也在波动中不断增加，并且陕西省经济产出属于规模报酬递增型。
关键词：生产函数 产出弹性 贡献率 规模报酬
测定贡献率的常用方法是先确定生产函数， 再根据生产函数来测算进步率， 最后根据进步率和发展速度测定出贡献率。柯布-道格拉斯生产函数最初是美国数学家柯布（C.W.Cobb）和经济学家保罗•道格拉斯（PaulH.Douglas）共同探讨投入和产出的关系时创造的，并以他们的名字命名的函数，它在数理经济学与经济计量学的研究与应用中都具有重要的地位，也是确定生产函数的最直接，并且也是最有效的方法。能源系统作为社会大系统的重要组成部分，为社会经济发展提供动力，在国民经济中的地位日益重要。因此，本文采用生产函数改进的三要素形式，在原有劳动和资本两要素生产要素投入中加入能源消费这一因素，建立陕西投入产出生产函数模型，计算能源消耗对陕西省GDP的贡献。
计量经济模型选择及数据处理
（一）计量经济模型选择及设定
能源消费与经济增长关系分析可在如下三要素生产函数的框架内进行：
Y=f（K，L，E）
其中Y为实际的GDP，L为劳动投入量，K为资本投入量，E为能源消耗量。在能源消费与经济增长关系分析中，以C-D生产函数模型最为典型。因此，本研究选择包含能源消费多要素C-D生产函数模型，假设资本K、劳动L和能源消耗E互相之间的替代弹性都为1，则产出量Y与投入要素组合之间的关系可以用如下形式的模型描述：
Y=ALαKβEγ
式中：A表示除要素投入以外其它影响经济增长的因素，α为劳动产出弹性，β为资本产出弹性，γ为能源消耗产出弹性。
根据C-D函数性质：
Y(λL,λK,λE)=A(λL)α(λK)β(λE)γ=λα+β+γALαKβEγ
于是弹性系数的取值有三种情况：
当α+β+γ>1时，Y(λL,λK,λE)>λALαKβEγ，即有：Y(λL,λK,λE)>λY(L,K,E)，形成规模报酬递增，即投入要素增加后，产出量以更大的比例增加。
当α+β+γ=1时，Y(λL,λK,λE)=λALαKβEγ，即有：Y(λL,λK,λE)=λY(L,K,E)，形成规模报酬不变，即当所有投入要素增加若干倍时，产出量也增加相同的倍数。
当α+β+γ
其中：表示经济产出增长率；表示除要素投入以外其它影响经济增长的因素增长率；表示劳动力投入增长率；表示资本投入增长率；表示能源消费增长率。
于是三种投入要素对于经济增长的贡献率如下：
劳动力投入对经济增长的贡献率：
资本投入对经济增长的贡献率：
能源消费对经济增长的贡献率：
（二）数据来源及处理
研究中的数据通过陕西省统计年鉴取得，由于统计年鉴的限制，并且有些数据并不符合经济模型中的要求。因此研究中的数据序列取得及处理如下：
数据序列。由于陕西省统计年鉴中能源消耗有1978年、1980年及1985-2008年数据，因此，研究数据的年度数据序列取1985-2008年。
数据获取及货币指标转换处理。经济产出GDP和能源消耗量E直接从年鉴中获得相应的数据；劳动投入量L取年鉴中的就业人员数量；对于资本投入量取统计年鉴中的资本形成总额。由于GDP和资本投入量K为货币指标，因此将对这些货币指标以1978年为基点的GDP平减指数进行转换，将其转化为不变币值。进行以上处理后得到的数据序列如表1所示。
计量经济模型处理
（一）计量模型C-D函数参数估计
为了求出C-D函数 Y= ALαKβEγ中的参数值，对C-D函数两边取对数，可以得到：
LN（Y）=LN（A）+α*LN（L）+β*LN（K）+γ*LN（E）
利用Eviews对表1中的数据进行处理，得到有关参数估计结果如表2所示。
于是C-D 生产函数为：
LN（GDP）=-5.19926+0.79800*LN（L）+0.53659*LN（K）+0.26663*LN（E）
t＝ （4.296490）
（13.75337） （3.573791）
R2=0.995882 R2=0.995264
从表2所示的结果可以看出，回归系数α=0.79800，β=0.53659，γ=0.26663，回归系数的符号是合理的，同时符合经济意义，而且系数都通过了1%的显著性检验。
于是有：GDP=e-5.199264L0.7980K0.5366
E0.2666=0.002601 L0.7980K0.5366E0.2666
（二）回归系数约束检验
从上面的回归结果可以看出，C-D生产函数中劳动投入L、资本投资K和能源消耗E的回归系数的和为：
α+ β + γ=0.79800+0.53659+0.26663=
1.60122
即L、K和E的回归系数的和是大于1的，说明C-D生产函数并不满足规模报酬不变，而是形成规模报酬递增，即投入要素增加后，产出量可以以更大的比例增加。这一结论的验证过程为：
假设C-D生产函数中L、K和E的回归系数相加为1。利用Eviews进行检验，得到表3。
从表3中可以看到，P值很小，没有超过1%，所以可以拒绝原假设，即规模报酬不变不成立。
（三）L、K和E对GDP的贡献率
利用前面三种投入要素对于经济增长的贡献率，可以计算得到：1985-2008年陕西省资本、劳动力、能源对于经济增长的贡献率，如图1所示。从图中可以看出，陕西省能源消耗对经济增长的贡献在波动中不断增长；资本投入对陕西省经济的贡献较大，并且在较为剧烈的波动中呈现下降趋势，同时劳动投入对经济增长的贡献率比较低。
结论及建议
（一）重视能源消费对于经济增长的贡献
在陕西经济增长中，能源消费E产出弹性γ=0.26663，表明资本投入1％的增长，可以导致其GDP增长0.26663％。与劳动投入L和资本投入K产出弹性0.79800和0.53659相比，能源消费对于经济增长的贡献是不可忽视的。
（二）陕西省经济产出属于规模报酬递增型
由于陕西省C-D生产函数中劳动投入L、资本投资K和能源消耗E的弹性系数之和α+β+γ大于1，即陕西省经济产出属于规模报酬递增型。因此，陕西可以增加经济中的要素投入，以促进产出量更大的比例增加。
（三）重视能源节约且注重能源供给
陕西省能源消耗对于经济增长的贡献率在波动中不断增加，而资本投资对经济增长的贡献则不断下降，也预示着未来陕西经济增长中将会依赖更多的能源投入，由此，陕西经济增长中必须注重节约能源，并同时注重能源的供给。
参考文献：
1.林清泉.计量经济学.中国人民大学出版社，2006
2.李子奈，潘文卿.计量经济学.高等教育出版社，2008
3.曾胜.基于C-D模型分析我国能源消费结构与经济增长的关系.中国能源，2008.11
作者简介：
杨惠贤，女，1966年生，河南新安人，经济学硕士，西安石油大学经济管理学院副教授，硕士生导师。主要从事石油、天然气财务与会计问题研究。
董杰，男，1974年生，浙江宁波人，西安石油大学经济管理学院研究生。
关键词：外商直接投资 经济差距 贡献率
一、引言
我国有许多学者如魏后凯、武剑等对FDI与经济增长的关系从宏观的角度进行了实证研究，使用宏观数据对FDI与GDP、FDI与进出口总额(T)做回归分析或相关性分析，结果都表明FDI促进了我国GDP值和进出口总额的增长，外商直接投资与经济增长有显著的正相关关系，并认为近20年来我国的经济增长在很大程度上来源于外商直接投资。但FDI在推动经济增长的同时，是不是因其在地区分布上不平衡而进一步扩大了区域间的经济差距?本文从定性和定最两个角度研究外商直接投资对东，西部经济增长贡献率，再比较两者的贡献率是否一致，从而说明外商直接投资使区域经济差距趋于收敛还是发散。
二、FDI影响经济增长的基本理论
普遍认为美国经济学家H・钱纳里和A・斯特劳特1969年创立的储蓄和外汇双缺口模型最能经典地解释外资对发展中国家经济增长的贡献。该模型认为，大多数发展中国家的经济发展主要受三种因素约束：一是储蓄约束，即国内需求水平低，不足以支持周内投资需求的扩张，影响经济发展；二是外汇约束，有限的外汇收入不足以支付经济发展所需要的资本品和消费品进口，阻碍经济发展；三是吸收能力约束，即由于缺乏必需的技术和管理，无法有效地使用外资和各种资源，从而影响生产率的提高和经济发展。
如果发展中国家能成功利用外资便可以逐渐弥补和克服储蓄、外汇和技术缺口的约束，增加l国民总储蓄和总投资，进而促进经济增长。即外资通过把区域的储蓄倾向转变为真实的投资来实现其发展的功能；外资通过改善投资地的原有资产存量，促进经济增长，并进一步通过新建企业形成高质量资产，通过收购和兼并提高原有资产存量；外资带来国外先进实用的技术、设备和科学的管理方式促进一同或地区的发展；外资有利于发展中国家和地区经济管理体制的改革和完善、提高管理效率、降低企业的交易成本从而促进经济发展。
三、FDI在我国东、西部的二元分布现状
20世纪90年代以来自改革开放以来，外商直接投资成为我国经济高速增长的助推器已是不争的事实。FDI已成为我国利用外资的上要方式，占全部利用外资比重70％以上，中国直接利用投资额从1990年的排名第17位一跃为2002年的全球第4位．共吸引4480亿美元投资。目前，中国已成为仅次于美国的全球第二吸引外资国。
但FDI在我国的分布很不平衡。截至2002年底，中中实际利用FDI总额为4479.70亿美元，其中地方占4376.09亿美元，而东部为3826.54亿美元，占地方实际使用FDI总额的87.44％西部仅为155.7亿美元，占实际使用FDI总额的3.56％。这与西部12省市，2亿多人口，占一半还多的国土面积完全不相符合。FDI在东西部分布已是严重的二元性。
从总值上看，中国实际利用FDI一直呈稳步增长态势，呈现“东高西低”的基本格局，东部省区明显高于西部省区。从增幅上看也是如此，以2002年统计为例．东部沿海地区吸引FDI为458.58亿美元，比上年增长11.62％，占全国实际利用外资总额的86.63‰西部地区实际利用外资比重小，呈下降趋势，仅吸引外资20.05亿美元，占总额的3.82％。在整体增幅下降同时，部分西部省区如吉林(-27.51％)、河南(-11.3％)、山西(-8.11％)、重庆(-23.44％)、甘肃(-17.57％)、四川(-4.47％)等省区出现不同程度的负增长。这种趋势将使FDI在东西部地区分布进一步拉大差距，强化了FDI区域分布的二元性特征。
四、FDI对东、西部经济增长的贡献率分析
自改革开放以来，中国实际利用FDI一直呈稳步增长态势，呈现“东高西低”的基本格局。同时这一时期的东、西部的GDP结构也呈现出几乎完全相同的增长趋势，东、西部的GDP的绝对差距明显拉大。
根据国民收入水平决定理论，投资在推动国民经济的增长中起着重要的作用。而FDI作为总投资的一部分，明显对投资区域的经济增长起着积极的作用，也是使东、西部经济差距扩大的重要因素。
为了精确分析FDI与东部，西部经济增长的相关性(FDI能否促进东西部经济增长，能在多大程度上促进增长)，以时间序列为1992年到2002年，选取直接使用的外资额(FDI)为自变量，以国民生产总值(GDP)为因变量，用最小二乘法进行线性回归拟合，构建回归模型：
(二)东、西部FDI的系数分别为0.72和0.46，说明FDI的边际产出弹性在东部比西部高，也说明FDI对经济增长的促进作用东部大，西部小，对东部经济增长的贡献率高。这与我们的观察是一致的，由于东部各方面的条件好，FDI对当地经济的促进作用当然要比西部大。FDI在东部的促进作用大于西部，由此加大东，西部经济发展的差距。
从以上分析可以知道，FDI对东、西部的经济增长均有显著促进作用，但FDI对经济增长的促进作用东部大，西部小，又存在FDI在东西部地域分布不平衡，西部吸引的FDI远低于东部的现状。由于FDI与地区经济增长之间形成了一种循环累积效应，FDI在东、西部经济差距的扩大中所起的作用将越来越大。在这种作用下，东西部经济差距必然进一步拉大。坚持东、西部经济协调发展，逐步缩小东、西部经济发展的差距，最终实现共同进步是社会主义现代化建设的内在客观要求。因此，我们应合理利用FDI，充分发挥其在我国东、西部经济协调发展中的促进作用，缩小东、西部经济发展差距。
五、分析FDI二元分布的原因，改变FDI不平衡分布
FDI二元分布不是偶然形成的，有其深层次的原因，只有找到了FDI二元分布的原因，才能采取措施改变FDI不平衡分布的现状，我认为FDI选择东部的重要原因有两个：
(一)东部具有良好的区位优势
区位选择是跨国公司FDI首要基本问题。根据邓宁的“国际生产折衷理论”，区位优势是区位选择的准则。就跨国公司而言，区位优势是指跨国公司在投资区位上具有的选择优势；就东道国内部具体区位而言，是吸引外资的特定区位优势，这个区位具有的优势，不一定那个区位也具有。在华跨国公司一般以市场占有、利润最大化为战略取向。在转型经济国
家，市场具有不确定性，同时，又具有巨大的市场增长潜力。信息成本、积聚经济构成了吸引FDI的区位优势。跨国公司倾向于信息成本低、具有积聚经济效应的地区。
在我国，信息成本低的地区主要是：地区经济中心，沿海地区，已经建立大量三资企业的区位，外商可以享受优惠政策的区位。上述四种低信息成本地区，几乎都在东部沿海发达地区，可以说：东部省区的信息成本优势构成了吸引外资的特定区位优势。
东南沿海的“珠三角”、“长三角”、“环勃海”区域，有强大的“产业空间积聚形成的产业特定的溢出效应和自然优势”，FDI选择这样具有积聚经济效应的地区在情理之中。
东部沿海经济发达省区具有区位优势，有利于跨国公司投资，实现其战略目标，所以，FDI主要流向东部地区。例如，广东、江苏、山东三省在全国范围内具有突出的区位比较优势，因而，FDI集中分布于三省(约占50％)。
(二)国家的政策因素
从改革开放到西部大开发前，国家根据“梯度发展理论”，制定了东部优先发展战略，给予了东部地区10几年的优惠政策，FDI在东部享受着“超国民待遇”，与此同时，西部的企业承担着相对而言较沉重的税收压力。这个时期FDI当然不会选择西部。西部大开发后，国家给了西部与东部沿海一样的税收政策，但西部在其他方面均无优势可言(如区位优势，规模效应，科研能力等等)，与东部一样的税收政策对FDI并没有多少吸引力。这种税收优惠政策权利分配上的平等隐含着因相对差距导致的事实上的不平等。
六、建议
关键词 ：天津市；高等职业教育；经济增长；贡献率
中图分类号：G710 文献标识码：A 文章编号：1672-5727（2014）03-0005-04
《天津市工业布局规划（2008—2020年）》显示，天津市将大力发展航空航天、石油化工、装备制造、电子信息、生物医药、新能源新材料、国防科技和轻工纺织优势支柱产业，将天津打造成一个以战略性新兴产业为引领、装备制造业为核心、优势支柱产业为支撑的新型工业化体系城市。在这个新型工业体系建设过程中，需要大量的技能型人才，尤其是具有专业技术能力的创新型、复合型高级技术人才。这无疑为天津市高等职业教育的发展提供了前所未有的契机。
那么，天津市高等职业教育对经济增长的贡献率如何？天津高等职业教育发展存在哪些问题？如何应对经济发展对高技能人才的迫切需求？本研究旨在通过定量分析天津市高等职业教育对经济增长的贡献率，揭示天津市高职教育发展存在的不足，以期为天津市未来的高等职业教育人才培养提供借鉴。
文献综述
目前，关于天津市高等职业教育与经济发展之间关系的研究已取得一定的成果，但仍缺乏对天津市高职教育对经济增长贡献率的研究。在全国范围来看，已经有一些关于其他省份的相关研究。例如，马文君、高素芬（2012）对河北省2001—2010年间高职教育对经济增长贡献率的测算结果为0.83%；刘晓明、王金明（2011）采用2001—2009年的数据计算高等职业教育对浙江省经济增长的贡献率是1.21%；吴文辉（2010）计算1990—2008年高职教育对湖南省经济增长的贡献率为0.68%等等。这些已取得的研究成果的共同之处是测算过程中都包含了人力资本理论与柯布—道格拉斯生产函数，但因不同的研究者所用的具体计算方法及采集数据的方法有所不同，最后结果的可比性并不高。本研究采用丹尼森根据人力资本理论对柯布—道格拉斯生产函数进行变形的公式来测量天津市高等职业教育对经济增长的贡献率。
高等职业教育对经济增长贡献率的理论基础
柯布-道格拉斯生产函数是由美国数学家柯布（C W Cobb）和经济学家保罗·道格拉斯（Pall H Douglas）在20世纪30年代研究美国1899—1922年制造业的资本和劳动因素对生产的影响得出的。柯布-道格拉斯生产函数（Cobb-Douglas production function）的表示式为：
Y=AKαLβ
式中Y是工业总产值；A是综合技术水平；L是投入的劳动力数；K是投入的资本；α是资本产出的弹性系数，β是劳动力产出的弹性系数；α>0，β>0，α+β=1，表明生产效率并不会随着生产规模的扩大而提高，只有提高技术水平，才会提高经济效益。
柯布-道格拉斯生产函数涵盖了促进经济发展的主要因素。但随着20世纪60年代人力资本理论的创立，关于人类生产能力的认识进一步拓展，人们开始认识到柯布—道格拉斯生产函数的不足，即在原本的生产函数模型中并没有考虑人身上的各种生产知识、劳动与管理技能以及健康素质等因素，只是简单地把劳动力数量的增长作为劳动力的投入。人力资本理论对投入市场的劳动力从一个更加客观、更加全面的角度进行了诠释，使人们意识到影响经济增长的重要因素中人力资本也占据着重要份额，劳动力综合质量的提高能够有效地促进经济的快速发展，而教育在提高劳动力质量中发挥着主导作用。
在人力资本理论的基础上，美国教育经济学家丹尼森把教育因素引入到柯布-道格拉斯生产函数中，劳动力投入被认为是由初始劳动力（L）和教育投入（E）组成，柯布-道格拉斯生产函数可变式为：Y=AKα（LE）β，对上式两边求全导数，经过推导后可得国民经济的增长模型为：
y=a+αk+βl+βe
式中y为经济年均增长率；a为年技术进步率；k为资本投入量年增长率；初始劳动力投入的年均增长率表示为l；e为教育投入年增长率（通常用教育综合指数年增长率代替）；α为资本产出弹性系数（代表资本在总产出中所占比重）；β为劳动产出弹性系数（代表劳动在总产出中所占比重）。由此，教育对经济增长的贡献率可表示为：Re=βe/y。其中，高等职业教育对经济增长的贡献率为：EgRe。
柯布-道格拉斯对1899—1922年美国经济增长的研究得出劳动产出弹性系数为0.75，美国学者麦迪逊对1913—1984年西方六国的研究得出劳动产出弹性系数为0.7，我国学者在相关研究中也大多采用0.7的劳动产出弹性系数。故在研究2001—2011年天津市高等职业教育对经济增长的贡献率时，也将劳动产出弹性系数β取值为0.7。因为α+β=1，相应地，α取值为0.3。y的取值采用天津市GDP的年增长率。关于e的取值，由于个人劳动报酬的差异是由多种因素综合决定的，而教育只是影响劳动报酬的因素之一，按照丹尼森等学者的常规算法，对依据劳动报酬计算出的教育综合指数的增长率一般按0.6的折算系数进行折算。
天津市高等职业教育对经济增长的贡献率
根据公式Re=βe/y，计算天津市高等职业教育对经济增长的贡献率，需要资本产出弹性系数值、天津市教育综合指数值、天津市经济年均增长率三个数据。为了便于直观地比较数据，下文中的计算结果均只保留小数点后两位，计算过程依然采取原始数据。
（一）天津市教育综合指数年增长率
具体测度方法为：将人均受教育年限与劳动简化指数相乘得到各级教育的教育综合指数。
从业人员人均受教育年限 利用公式Hi=Ni×∑fi测算天津市从业人员的受教育年限，其中，Hi为人均受各级教育的年限，∑fi为受本级及以上级别的教育比重之和。我国目前实行的学制有中小学、初中、高中、高职、本科、研究生，受教育年限分别是6年、3年、3年、3年、4年、3年，故取值依次为6，3，3，3，4，3。利用表1数据计算可得的取值。2001年和2011年天津市从业人员的人均受教育年限如表2所示。
劳动人员的劳动简化指数 用劳动报酬法计算劳动人员的劳动简化指数，从业人员年平均收入数据采用范静波在2009年研究我国教育收益变动趋势时使用的数据（如下页表3所示），将用2003年数据折算的劳动简化系数视为2001年的数据，同理，将用2008年数据折算的劳动简化系数视为2011年的数据。
从业人员人均教育综合指数年均增长率 根据公式E=∑（Hi×Li），计算从业人员人均教育综合指数，其中E为人均教育综合指数，Hi为人均受各级教育年限，Li为劳动简化系数，计算结果如表4所示。采用几何平均法计算教育综合指数年均增长率，天津市2001—2011年教育综合指数年平均增长率为：e2=（E2/E0）（1/n）-1=5.59%。其中n为终止年与起始年之间的间隔年限数。为剥离其他因素以相对准确地反映由受教育程度提高而带来的劳动量增长率，对上述教育综合指数增长率按0.6的系数进行折算，可得天津市2001—2011年间教育投入年增长率为e2=e2×0.6=3.35%。
高等职业教育在教育综合指数增长率中的占比 按照统计学中综合指数的编制方法，保持高职教育水平不变，2001—2011年高职之外的教育综合指数年均增长率为4.93%，可得高职教育综合指数年均增长率为0.66%，则2001—2011年间天津市教育综合指数增长率中高职教育的占Eg比为11.77%（同理可得2001—2011年间天津市教育综合指数增长率中本科教育的比重为25.11%）。
（二）天津市高等职业教育对经济增长的贡献率
设1978年的GDP为100，按照相应年份GDP指数采用几何算数法计算2001—2011年天津市的GDP年均增长率y=15.51%，根据教育对经济增长的贡献率模型和高等职业教育对经济增长贡献率的计算模型，可得2001年和2011年天津市教育对经济增长的贡献率分别为15.13%和1.78%。同理可得天津市本科教育对经济增长的贡献率为3.80%。
结论与分析
（一）天津市高等职业教育发展处于上升期
从业人员人均接受高等职业教育的年限由2001年的0.22提高到了2011年的0.40；接受高等职业教育的从业人员的比重由2001年的7.2%增长至2011年的13.3%。这表明，在政策大力支持下，天津市高等职业教育在办学规模、招生人数、教学质量等方面均取得了一定的进步。
（二）天津市高等职业教育对经济增长的贡献率有待提高
2001—2011年间，天津市高等职业教育对经济增长的贡献率为1.78%，本科教育对经济增长的贡献率为3.80%。天津市教育总体对全市经济增长的贡献率为15.13%，其中高职教育的贡献占比为11.77%，还远小于本科教育25.11%的占比。实际上，2001年受高职教育和受本科教育的从业人员占从业人员总量的比例分别为7.2%和3.4%，2011年则高达13.3%和12.4%，天津市从业人员中受高等职业教育的人员数高于受本科教育的从业人员数。可见，天津市高等职业教育质量有待进一步提升。同时，天津市高等职业教育增长的速度小于本科教育的增长速度。
接受高等职业教育的从业人员绝对数和比例均高于接受本科教育的从业人员，但高职教育对经济增长的贡献率却低于本科教育。究其原因有二：其一，天津市的高等职业教育起步于上世纪80年代，现有半数以上的高等职业院校成立于2000年前后，基础相对薄弱；另有部分学校主要沿用了普通本科院校的教学方式，尚未形成完整、独立、个性化的教学体系，很多毕业生并不具备岗位所需技能，人才供需脱节。其二，高等职业院校专业设置不尽合理，教学质量有待提升，招生困难，生源质量堪忧。天津市滨海新区2009年高级技师的求人倍率是2.09，而本科毕业生在人才市场面临的却是从结构性剩余到绝对剩余。提升高等职业教育质量、吸引好生源是迫在眉睫的任务。
对策建议
按照国际劳工组织提供的发达国家的技工合理布局，高级技工应占技术工人总量的35%左右。数据显示，2010年天津市高级技工及以上人数仅占到技术工人总体的10%，2011年天津市全部从业人员中受高等职业教育的比重仅为13.3%。虽然近10年高等职业教育迅猛发展，但现有高技能人才布局与发达国家相比仍然有较大的差距。2013年天津市最新的技能人才缺口信息显示，现在全市有203个职业缺少技能人才，其中有69个职业的技能人才属于非常紧缺状态。
要提高天津市高等职业教育对经济增长的贡献率，在继续扩大高等职业教育规模的基础上，还必须提升办学质量，对此特提出如下建议：
（一）政府主导增强高等职业教育的吸引力
一方面，改善高等职业教育毕业生的就业环境和工作福利，提升相应就业岗位对高等职业教育毕业生的吸引力；另一方面，鼓励高等职业院校多元化投资办学，吸引社会各界，特别是企业参与到高等职业教育办学中来，提升企业等用人单位对雇佣高等职业院校毕业生的积极性。
（二）高等职业院校提升教学质量
目前，进入人才市场的高职生不只是数量不够，更重要的是有一部分人在能力上不过关，动手操作能力差，根本没有达到高职培养目标的要求。建议学校打破传统的教学模式，根据具体情况进行个性化教学。学生的学习时限不要局限于3年，可以适当放宽。以西藏地区的职业院校为例，学生学习唐卡等专业技术时并不以3年为限，而是以学生真正熟练掌握一门专业技术为毕业准则。目前，天津市的二、三类产业都存在较大的高技能人才缺口，尤其是工业企业的发展，更急需高技能人才的支撑，高职院校要以此为具体参照来设定教学课程和培养目标，保证学校所授与学生就业时所需相一致。
另外，建议高等职业院校分层次培养人才。随着高新技术产业的发展（譬如新能源、新材料），对高技能人才的需求也提出了各种不同的要求。因此，在人才培养过程中，可依据天津市当前一些重大改革发展项目对高技能人才的具体需求，在对学生进行高级技术基础培训的同时，对专业课程进行更加详细的分层设置，让学生在掌握基础技能的基础上根据需要和兴趣学习更深层次的技术。
（三）“校企合作”提升人才供需的匹配度
根据《2013年度职业培训成本及市场需求程度目录》，围绕该目录中所列当前紧缺的二百多种技术人才，学校和企业联合进行人才培养，充分发挥“校企合作”的优势，打造结构合理、灵活多变、适合企业需求的人才培养模式。企业为高职学生提供最先进的实训环境，以保障学生掌握最新的产业技术；学校按照企业要求对在职的初级技工进行高层次技术培训。学校企业两者结合，共同开创新局面。
参考文献：
[1]靳希斌.教育经济学[M].北京：人民教育出版社，2001：439.
[2]刘晓明，王金明.浙江省高等职业教育对经济增长贡献率[J].中国职业技术教育，2011（18）：36-40.
[3]杭永宝.中国教育对经济增长贡献率分类测算及其相关分析[J].教育研究，2007（2）：38-47.
[4]范静波.2003-2008年间中国教育收益变动趋势研究[J].统计与信息论坛，2001（8）：47-52.
[5]马文君，高素芬.河北省高等职业教育对经济增长的贡献度测算[J].中国市场，2012（39）：26-28.
[关键词]生产函数模型；高等教育；贡献率
[中图分类号]G718.5[文献标识码]A[文章编号]1005-6432（2014）5-0088-02
1引言
随着经济的发展和科学技术的进步，高等教育在经济增长中的拉动作用日趋明显。高等教育培养了大量的人才，直接作用于经济建设，同时，高等教育产生大量的科研成果，为经济建设创造大量的经济效益，促进了GDP的增长和经济质量的提高。因此，高等教育对经济的发展有着显著的正向拉动作用。
高等教育对经济的拉动作用，也称作高等教育对经济的贡献。关于贡献的大小度量，在国外研究起步较早。自20世纪60年代以来，美国经济学家舒尔茨（T.W.Schultz），创立了教育投资收益率估算法，美国经济学家丹尼森（E.F.Denison）创立了教育量简化指数法等。他们对经济的贡献率的估算作了细致的研究。我国学者在这方面的研究起步较晚，20世纪90年代，以杭永宝、杨亚军、李洪天为代表的经济学家，研究了中国教育对经济增长贡献的测算方法及其相关分析，教育对经济增长影响等一系列问题。
检测高等教育对经济增长的贡献率是一件十分困难的事情。笔者根据舒尔茨、丹尼森等人估算教育对经济的贡献，依据柯布—道格拉斯生产函数构造浙江省高等教育投入的经济增长模型，估算2006—2012年高等教育对浙江经济增长的贡献率。
考虑到浙江和美国当年经济相当，具有较大的相似性和可比性，本文也采用此数值。
2数据的来源
根据《中国人口统计年鉴》资料查询结果，2006年和2012年浙江省从业人员各自受教育程度的数据，算出这两年各种文化教育程度所占的人口比例（如表1所示）：
3数据的处理
3.1浙江省从业人员人均教育年数
根据浙江省2006年和2012年从业人员受教育程度，可计算人均教育年数。
首先计算2006年人均受教育年数。
从业人员人均小学教育年数为：（35.84+34.87+12.14+5.42）×6/100=5.296年；
从业人员人均初中教育年数为：（34.87+12.14+5.42）×3/100=1.573年；
从业人员人均高中教育年数为：（12.14+5.42）×3/100=0.527年；
从业人员人均大学中教育年数为：5.42×3.5/100=0.190年。（大专以上教育有4年的本科和3年的专科，根据本专科的招生比大约为1∶1，从而采用大专以上教育时长确定为3.5年）
然后计算2012年人均受教育年数。
从业人员人均小学教育年数为：（28.71+38.93+13.21+12.56）×6/100=5.605年；
从业人员人均初中教育年数为：（38.93+13.21+12.56）×3/100=1.941年；
从业人员人均高中教育年数为：（13.21+12.56）×3/100=0.773年；
从业人员人均大学教育年数为：12.56×3.5/100=0.440年。
3.2从业人员人均教育指数
教育综合指数等于各级受教育年限乘以劳动简化率之和。丹尼森是以劳动者所得工资作为劳动简化率，他只把工资差别的60%当教育程度对劳动生产率的影响。国内关于劳动简化率的研究也有不少，其中李洪天在丹尼森劳动简化率的基础上得出我国小学、初中、高中、大学文化程度劳动力的劳动简化率分别为1∶1.2∶1.4∶2，笔者认为李洪天的结论比较符合浙江劳动人口的特点，在计算时采用这个结论。
那么，2006年浙江省平均教育综合指数为：E0=5.296+1.573×1.2+0.527×1.4+0.190×2=8.3014
2012年浙江省平均教育综合指数为：
E1=5.605+1.941×1.2+0.773×1.4+0.440×2=9.8964
根据几何平均法公式e=（E11E0）11n-1（n为增长时长，单位为年）
于是2006—2012年教育综合指数年平均增长率为：
e=（（9.896418.3014）-1）×100%=2.97%
2006—2012年去除高等教育后的教育综合指数年平均增长率为：
e，=（（9.016417.9264）-1）×100%=2.18%
3.3浙江省高等教育在教育综合指数年均增长率中所占比重Eh=（2.97-2.1812.97）×100%=26.60%
3.42006—2012年浙江省GDP的年均增长率
根据表2的数据，可以计算出2006—2012年浙江省GDP的年均增长率。
r=7171i=1Gi=10.49%
3.5教育对浙江省GDP年均增长率的贡献
Re=βe1r×100%=0.73×2.97%110.49%=20.67%
3.6高等教育对浙江省GDP年均增长率的贡献
Rh=Eh×Re=26.60%×20.67%=5.5%
上述结果表明：浙江省2006—2012年GDP年平均增长率为10.49个百分点，由教育带来的增长率所占份额为20.67%，即这期间教育对人均GDP年平均增长速度的贡献率为20.67%，其中高等教育的贡献率为5.5%。
4结论
从2006年到2012年的几年时间里，浙江省从业人员的所受教育程度有明显提高。文盲和半文盲及小学受教育程度都有所下降，其中文盲和半文盲率从11.73%下降到6.59%；初中、高中及大学以上所受教育程度比率都有所上升，其中大专以上的比率从5.42%上升到12.56%，其增长幅度在翻一番以上。这得益于1999年教育部出台的《面向21世纪教育振兴行动计划》，浙江高等教育的发展进入快车道。但是，教育综合指数的年增长率仅有2.97%，远低于经济的年增长率。根据人力资本理论，同年消费对中国经济增长贡献率为51.8%。可见，作为有潜力的高等教育对经济的贡献还未达到应有的水平，说明浙江的经济发展仍以粗放型为主。
浙江地处中国东南沿海，经济起步较早，发展较快，经济总量保持全国较为领先的地位，但近年来，由于国际金融危机的持续发酵，以出口为导向的浙江经济遇到了严峻的考验，以粗放型的发展模式陷入困境，截至2012年年底浙江经济增长排名放缓，位列全国倒数第二（如下图所示）。同时，浙江经济乡镇企业等民营经济的成分较多，在整个国民经济中及时结构层次较低，高等教育对经济的贡献不大。2012年，浙江省政府正式颁发《浙江工业强省建设“十二五”规划》，提出了切实推动浙江从工业大省向工业强省、制造大省向“智造强省”迈进的总体目标，以及培育跨省跨国企业集团、增强企业自主创新能力和推进工业强市强县强镇强区建设等10大重点任务。为了配合这一目标，加快高等教育的发展，提高高等教育对经济增长的贡献，为此，实现经济由粗放型向集约型增长方式的转变刻不容缓。为实现这一转变所需人才的培养任务由教育尤其是高等教育所承担，同时高等教育的研究成果对经济具有长期的促进作用。
2012年各省区市GDP增长率
与西方发达国家相比，我国高等教育对经济增长的贡献率还处在较低的水平。研究高等教育对经济发展的联系，从高等教育的外部和内部共同努力，坚持高等教育的新发展观，优化高等教育的布局结构，提高高等教育的质量，推进产学研合作，使高等教育的国际化水平得到有效的提高。
参考文献：
[1]陈薇.安徽省高等教育对经济增长贡献率估算及相关分析[J].皖西学院学报，2011（8）.
[2]杭永宝.中国教育对经济增长贡献率分类测算及其相关分析[J].教育研究，2007（2）.
[3]琚晓星，袁利，叶勇.重庆市高等教育对地区经济发展的贡献[J].统计与决策，2007（11）.
[4]姜颖，祁晓.区域高等教育对经济增长贡献率差异的内部因素分析[J].北京交通大学学报，2012（4）.
[5]赵传传，陈洪转，成长春.江苏省高等教育对地区经济增长的贡献率研究[J].高等教育研究，2008（9）.
[6]张根文，黄志斌.安徽省高等教育对经济增长贡献率的实证分析[J].华东经济管理，2010（1）.
[7]中华人民共和国统计局.中国统计年鉴2012[M].北京：中国统计出版社，2013.
