计量经济学论文课程论文2007人口因素对我国经济发展的影响

人口因素对我国经济发展的影响 ——计量经济学课程论文 班 级： 统计学院05经管交叉实验班 指导教师： 庞皓 黎实 姓 名： 高 雪 莲 学 号： 40509081 人口因素对我国各地区经济发展的影响 摘要： 本文旨在通过影响人口因素对我国各地区经济发展的影响，初步主要采用了出生率，死亡率，自然增长率和平均受教育年限等指标分别研究劳动力数量和劳动力质量对我国各地区经济发展的影响。首先，通过设定线性模型考察出生率等具体指标对经济的影响，采用的截面数据进行 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 ，在多种检验无法通过并无法修正的情况下，对模型做了适当的改进，引入非线性模型，进一步分析，最后根据改良后的模型所反映的一些信息，给予了一定的政策评价和建议。 关键词：地区生产总值 人口自然增长率 人力资本 劳动力质量 实物资本 模型改良 1、 问题的提出 1978年以来，我国的经济以高速增长，这是我国各地区的经济高速发展的结果。同时，特别是从实施 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 生育国策以来，出生率降低，人口自然增长率不断降低，那么能否认为较低的人口增长率是促进我国各地区经济增长的重要因素呢？如果答案是肯定的，那么持续降低的人口增长率，是否仍然可以成为支持我国各地区经济持续增长的有利因素呢？ 并且我们都知道当今世界的竞争，已不仅仅是物质资源的竞争，人口因素已日趋重要，人力资本对经济的增长起着至关重要的作业。那么人口因素到底是怎样影响我国的经济发展的呢？是否就是向前面的问题一样，持续降低的人口增长率使得我国经济的持续增长呢？ 二、经济理论阐述 人口因素在我国经济发展中的重要性越来越明显，那么人口因素具体是什么因素呢？随着时代的进步，社会的发展，人们观念的转变，劳动力数量已不再是人力资本中最主要的影响因素，对于中国西部这么大块地方，人口众多，依然出现人力资源匮乏，可以看出只重视数量，质量不好，资源总量也上不去，并且在物质资源既定的情况下，劳动力数量因素不再主导，劳动力质量将越来越受到重视，将成为社会的经济增长的主导因素。 那么影响劳动力质量的因素有什么呢？——教育，早在18世纪中叶，著名经济学家亚当·斯密就已认识到教育或训练的支出可以被看作是一种投资。舒尔茨等对这一思想予以高度重视和深入研究，提出人力资本是通过人力的投资而形成的。所以在考察一个国家的劳动力质量的时候，可以用受教育年限这个指标来衡量国民的素质。 虽然劳动力数量因素不再是主导的影响因素，可是在中国不断降低的人口增长率的同时经济却在高速发展，显然我们还是得考虑人口数量，自从实施计划生育国策以来，出生率不断降低，老龄化趋势越来越明显，所以初步我将选取出生率，死亡率，自然增长率这些指标来考察劳动力数量因素对经济的影响。 综合上述，物质资本是影响经济增长的主要因素，所以我们不能忽略了这个变量，否则将一个重要的变量归入随机扰动项，必定会引起自相关。前人的研究主要是根据生产函数而来的，而我准备直观地考察出生率，死亡率等比较具体的指标对各地区经济的影响，所以我准备设立线性模型，探究这些因素对我国经济是否有显著影响，从而对提出的第一个问题进行说明。 三、模型设定 衡量各地区经济发展的指标：根据国民经济核算原理，衡量一国或地区总产出水平的总量指标主要有国民生产总值、国内生产总值、国民收入等。其中，国内生产总值（GDP）是指一个国家或地区在其全部范围内，一定时期生产和提供的最终产品和劳务全部价值的总和，是国际上反映各国或地区经济增长水平的重要总量指标。本文选择地区生产总值指标来衡量我国各地区的经济发展水平。 衡量人口因素的指标：为实证研究我国各地区的人口因素中的数量和质量因素，我将分别引入出生率，死亡率，自然增长率，并以平均受教育年限作为对劳动力质量的反映。其中平均受教育年限法是先将劳动力按照学历分类，然后按照不同劳动者的受教育年限对其加权求和，计算公式为: 式中， 为2006年第j地区的平均受教育年限， 为2006年第j地区第i学历的人数， 为第i学历水平受教育的年限， 为第j地区6岁以上的总人口数。 控制变量：全社会固定资产投资总额。根据经济增长理论，经济增长取决于人力资本、实物资本的积累状况、土地和其他自然资源的拥有状况、技术在生产中的应用程度、管理和创业的有效性、宽松的社会与法律环境等因素。而在诸因素中，人力资本、实物资本的积累和科学技术的应用对经济增长的推动作用尤为明显。考虑到按支出法核算，我国的资本形成总额所占比重很大，投资对经济增长的拉动作用明显，所以我将这个变量引入模型来避免产生自相关性。所以根据上述理论分析，可初步建立如下的计量经济模型： 式中：Y——地区生产总值 ——出生率 ——死亡率 ——人口自然增长率 ——平均受教育年限 ——全社会固定资产投资总额 ——随机扰动项。 四、原始数据 地 区 总人口 (年末) 出生率 死亡率 自然增 长率 平均受教育年限 全社会固定资产投资总额 地区生产总值 (万人) (‰) (‰) (‰) (年) 　(亿元) 　(亿元) 北 京 1581 6.26 4.97 1.29 10.99339 3296.4 7870.28 天 津 1075 7.67 6.07 1.60 9.771407 1820.5 4359.15 河 北 6898 12.82 6.59 6.23 8.191686 5470.2 11660.43 山 西 3375 11.48 5.73 5.75 8.740235 2255.7 4752.54 内蒙古 2397 9.87 5.91 3.96 8.28126 3363.2 4791.48 辽 宁 4271 6.40 5.30 1.10 8.967349 5689.6 9251.15 吉 林 2723 7.67 5.00 2.67 8.712458 2594.3 4275.12 黑龙江 3823 7.57 5.18 2.39 8.582577 2236.0 6188.90 上 海 1815 7.47 5.89 1.58 10.48757 3900.0 10366.37 江 苏 7550 9.36 7.08 2.28 8.34297 10069.2 21645.08 浙 江 4980 10.29 5.42 4.87 8.160406 7590.2 15742.51 安 徽 6110 12.60 6.30 6.30 7.481749 3533.6 6148.73 福 建 3558 12.00 5.75 6.25 7.830384 2981.8 7614.55 江 西 4339 13.80 6.01 7.79 7.792824 2683.6 4670.53 山 东 9309 11.60 6.10 5.50 8.182812 11111.4 22077.36 河 南 9392 11.59 6.27 5.32 8.135291 5904.7 12495.97 湖 北 5693 9.08 5.95 3.13 8.350009 3343.5 7581.32 湖 南 6342 11.92 6.73 5.19 8.230431 3175.5 7568.89 广 东 9304 11.78 4.49 7.29 8.487809 7973.4 26204.47 广 西 4719 14.44 6.10 8.34 8.092717 2198.7 4828.51 海 南 836 14.59 5.73 8.86 8.252777 423.9 1052.85 重 庆 2808 9.90 6.50 3.40 7.662629 2407.4 3491.57 四 川 8169 9.14 6.28 2.86 7.358219 4412.9 8637.81 贵 州 3757 13.97 6.71 7.26 6.755485 1197.4 2282.00 云 南 4483 13.20 6.30 6.90 6.81316 2208.6 4006.72 西 藏 281 17.40 5.70 11.70 4.56925 231.1 291.01 陕 西 3735 10.19 6.15 4.04 8.385138 2480.7 4523.74 甘 肃 2606 12.86 6.62 6.24 6.972377 1022.6 2276.70 青 海 548 15.24 6.27 8.97 7.172554 408.5 641.58 宁 夏 604 15.53 4.84 10.69 7.762475 498.7 710.76 新 疆 2050 15.79 5.03 10.76 8.359742 1567.1 3045.26 数据来自中国经济信息网，《中国统计年鉴2007》。 注：全社会固定投资总额的数据为在有关部门登记注册后的全社会固定资产总额。此 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 中，平均受教育年限是通过一定的处理转化数据，即根据计算公式，对未上过学的，小学，初中，高中，大专及其以上分别赋予权数，从而进行加权平均，求出各地区的反映劳动者质量指标的平均受教育年限，此处一般的各等级的学习年限赋权，即未受过教育=1，小学=6，初中=9，高中=12，大专及其以上=16。原始数据和处理过程略。 五、实证过程 根据上述初始设定的模型，首先对被解释变量地区生产总值与各因素进行回归分析，模型如下: EViews的最小二乘估计结果为： 可以看出在样本量充足的情况下也会出现奇异矩阵，也就是说存在完全的多重共线性。从定性分析的角度从来看，选取的变量中“人口自然增长率=出生率-死亡率”，三者之间存在的这种联系使得模型出现了完全的多重共线性，为避免增加变量而是自由度的损失和完全多重共线性，将人口自然增长率这个变量剔除，得如下模型： 继续回归，EViews的最小二乘估计结果为： 从上表可以得到回归方程为： =0.922521， =0.910601，F=77.39357，DW=1.339094 （一）经济意义检验 从回归结果可以看出，出生率每上升1‰，在其他自变量不变的情况下，地区生产总值将增加213.0297亿元；死亡率每上升1‰，同理在其他自变量不变的情况下，地区生产总值将减少1054.279亿元；平均受教育年限每增加一年，其他自变量不变的情况下，地区生产总值将增加435.9868亿元；最后在全社会固定投资总额每增加1亿元，地区生产总值将增加2.306766亿元。第一、二个结论与提出的问题相违背的，模型说明的是人口增长率并非越低越好，所以持续降低的人口增长率并非影响地区经济的主要因素。另外从平均受教育年限这个指标来看，劳动力的质量也并非重要的因素，对地区生产总值的影响不是很大。 （二）统计推断检验 根据上述模型，对于截面数据而言，可决系数 =0.922521， =0.910601，F=77.39357，方程的整体拟合效果是非常好的；然而从各变量的t值来看：在给定95%的置信度下，各参数估计的 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差是相当的大，并且 、 、 、 均不能通过t检验，综合分析之，在高度的拟合水平下，却有多个参数无法通过t检验，除控制变量外，各自变量对地区生产总值的影响并不明显，所以怀疑此模型很可能存在严重的多重共线性。 （三）计量经济学检验 由于本文中采用的数据是截面数据，违背了DW检验的前提条件：随机误差项为一阶自回归形式，即 （ 满足古典假定） 所以此处不能通过DW值检验该模型的自相关性，又由于截面数据的自相关性的检验没学，所以此处略去。 考虑到本文采用的是截面数据，很容易产生异方差性，所以将对模型的异方差性进行检验。采用White检验，由于样本量为31，自变量为4，选择无交叉项的White检验结果为： 从结果可以看出，在给定显著性水平为0.05的情况下， Obs*R-squared=19.80301> =15.5043，所以应拒绝原假设，认为模型是存在异方差性的。 （四）下面对模型存在的问题采取补救措施： ●多重共线性： 首先计算各解释变量的相关系数，得如下相关系数矩阵： 由相关系数矩阵可以看出，X1和X4的相关系数较高，怀疑正是由于这两者的相关程度较高而产生了多重共线性。模型估计不合理，只有寻求新的研究方法，如果采用逐步回归来剔除变量并不符合题目的 要求 对教师党员的评价套管和固井爆破片与爆破装置仓库管理基本要求三甲医院都需要复审吗 ，因为出生率和平均受教育年限都是我想考察的关于人口因素的解释变量，所以此处决定用主成份回归的方法来对参数重新估计，即建立合适的线性或非线性变换，将若干相关性较强的解释变量综合成彼此独立的新变量，然后根据新变量的方差大小选取方差最大的新变量（主成份）为解释变量对被解释变量进行回归。由于主成份是标准化原始变量的的线性或非线性组合，具有可逆性，因此可还原为原始变量的回归方程。下面我将采用SPSS13进行的主成份分析。 首先进行KMO检验和Bartlett’s球度检验，结果如后图。 根据此表可以看出，在给定显著性水平0.05时，是有公共因子可以提取的，虽然KMO统计量不那么理想，但是Bartlett’s球度检验是可以通过的，所以继续分析。 对各变量的方差—协方差矩阵求特征值 及其对应的特征向量，所得特征值即为各主成份的方差贡献，见下表： 由前表可以看出，前三个主成分Z1，Z2，Z3的累计方差贡献率以超过90%，已比较充分的包含了原来四个指标的绝大部分信息，同时可避免严重多重贡献性，继续迭代可有主成份的特征向量，如下表： 根据上表可得出： 将Z1，Z2，Z3作为解释变量对被解释变量Y重新通过EViews进行最小二乘估计有： 根据回归结果，主成份依然不显著的，所以通过主成份的方法行不通，还是考虑用传统的逐步回归将引起多重共线性的解释变量剔除。过程略，但最后结果仍不理想，还是不能筛选出符合题目的解释变量。此时就要考虑模型是否设定有理，直接考察出生率，死亡率等因素各地区经济增长的影响是否可行呢？但是又考虑到模型运用的截面数据，而整体拟合效果达90%，说明在设定模型时没有遗漏变量，控制变量全社会固定资产投资总额已经被列入模型，所以问题不应是遗漏变量引起的，若不考虑控制变量，直接对人口因素进行回归，结果如下： 根据回归结果可以看出，当不考虑全社会固定投资总额的情况下，模型的F检验，t检验均无法通过，说明控制变量解释了被解释变量的绝大部分信息，那是否就说明出生率，死亡率等人口因素与地区生产总值根本关系不大呢？此时我们再回到数据，发现地区生产总值和全社会固定投资总额的数值比较大，而出生率等数字比较小，从数学的角度讲，肯定小数对大数的影响不如大数对大数的影响，所以下面对Y，X5取对数，参数作为弹性来重新对模型进行考察，即： 对新模型通过EViews进行最小二乘估计有： 根据上表，通过取对数对模型修正虽然F检验有所改善，但是X1，X2依然无法通过t检验，所以直接考察出生率，死亡率等人口因素对我国各地区的经济发展的影响是不可行的，还得寻找其他路径。但根据此模型，相对于出生率和死亡率来说，劳动力的质量因素对我国各地区的经济发展是越来越重要了，因为在上述t检验中，平均受教育年限是通过了检验的。 由于模型始终无法通过多重共线性的修正，说明初步设定的模型是有误的，所以也没有必要对异方差性和自相关行进行修正了。 对模型设定出错的总结：首先，没能从经济理论的角度出发来设定模型，而只是设了一个多元线性回归模型，也许出生率和死亡率并非是通过线性来影响地区生产总值的；然后就是指标的选取方面，虽然选了全社会固定资产投资总额作为控制变量来避免自相关性，但是选取出生率，死亡率作为自变量，从定性的角度看，是不怎么合理的；最后，应该归结为自己的知识积累方面吧，虽然对人口问题感兴趣，但平时对这方面的知识积累太少，所以这也是导致模型设定失败的重要因素。通过上述经验总结，下面对模型进行改良，寻找出合适的模型来说明人口因素对我国经济的影响。 模型改进 根据前面的研究可以看出，出生率，死亡率，自然增长率对我国各地区经济发展的影响并不大，那么从经典的生产函数模型来看，人力资本和实物资本是影响经济增长的最主要因素，所以为了进一步研究人口因素对我国各地区经济发展的影响，下面将根据此理论重新设定模型对此问题进行考察。 著名的柯布—道格拉斯生产方程是在研究人力资源或人力资本与经济增长的关系中应用得最广泛的生产函数： a+b=1 其中，Y代表产量，K代表资本投入量，L代表劳动投入量，A表示技术状态，a是资本的产出弹性，b为劳动的产出弹性。经过数学变换后，道格拉斯生产函数得到如下的表达式： 根据前面的叙述，人力资本对经济增长有着巨大的推动作用。有些学者已经指出了道格拉斯生产函数没有考虑到人力资源的质量因素，并且提出了含有人力资源数量和质量的道格拉斯生产函数的变形函数。此处我将引入劳动力质量因素，构建了人力资本、物质资本投资增长对GDP增长的贡献函数： 其中，Y代表产量，K代表资本投入量，L代表劳动力投入量，W表示劳动力质量，A表示技术状态，α是资本的产出弹性，β为劳动力数量的产出弹性，λ为劳动力质量的产出弹性。 数据选取：根据前面的研究，依然设Y为2006年地区生产总值，K为各地区全社会固定资产投资总额，由于L是劳动力投入量，虽然根据温池海的《劳动经济学》，劳动力年龄为大于16岁，男小于60岁，女小于55岁的人口，考虑到中国大学生等特殊情况，此处选取各地区的就业人员数作为对这个变量的反映，W为劳动力质量，此处依然采用开始设定的平均受教育年限指标。 地 区 ln(Y) ln(K) ln(W) 就业人员数L（万人） 　ln(L) 北 京 8.97 8.1 2.39729427 513.8 6.241783 天 津 8.38 7.5 2.279460474 195.0 5.272984 河 北 9.36 8.6 2.103119736 501.2 6.217039 山 西 8.47 7.7 2.16793712 365.5 5.901386 内蒙古 8.47 8.1 2.113995181 242.6 5.491406 辽 宁 9.13 8.6 2.193590104 498.0 6.21064 吉 林 8.36 7.9 2.164753949 265.9 5.583154 黑龙江 8.73 7.7 2.14973424 496.5 6.20767 上 海 9.25 8.3 2.350191068 332.5 5.806686 江 苏 9.98 9.2 2.121419286 679.4 6.52117 浙 江 9.66 8.9 2.099293951 610.8 6.414842 安 徽 8.72 8.2 2.012466652 338.3 5.823869 福 建 8.94 8.0 2.058011534 427.4 6.057788 江 西 8.45 7.9 2.053203291 282.8 5.64458 山 东 10.00 9.3 2.102035897 897.6 6.7997 河 南 9.43 8.7 2.096211535 711.3 6.567033 湖 北 8.93 8.1 2.122262609 520.3 6.254321 湖 南 8.93 8.1 2.10783836 415.5 6.029551 广 东 10.17 9.0 2.138630877 954.4 6.861124 广 西 8.48 7.7 2.090964488 283.5 5.647188 海 南 6.96 6.0 2.110549702 75.5 4.324701 重 庆 8.16 7.8 2.036355134 219.7 5.392441 四 川 9.06 8.4 1.99581791 520.6 6.254902 贵 州 7.73 7.1 1.910354783 210.5 5.349617 云 南 8.30 7.7 1.918856081 259.2 5.557712 西 藏 5.67 5.4 1.519349147 18.9 2.939955 陕 西 8.42 7.8 2.126460905 334.8 5.81345 甘 肃 7.73 6.9 1.941956222 194.5 5.270542 青 海 6.46 6.0 1.970261806 43.2 3.765972 宁 夏 6.57 6.2 2.049301284 58.7 4.07194 新 疆 8.02 7.4 2.123427601 245.1 5.501841 数据来源：《中国统计年鉴2007》，数据均通过取对数处理。 实证研究：根据上述理论，设定计量经济非线性模型为: 由于上述数据依然是截面数据，所以在进行回归之前，先检验协方差是否为零，通过上述数据，对各参数采用Newwey-west自相关异方差一致估计方法进行估计，EViews估计结果为： 根据此回归结果，可以看出，跟初始设定的模型一样，从 和F值都可看出，方程的整体是非常显著的，对于截面数据来说拟合效果非产的好，可是作为劳动力质量因素的指标平均受教育年限（LnW）还是不能通过t检验，说明该因素对地区生产总值的影响始终都不显著，即地区生产总值对劳动力质量的弹性不大，相反作为劳动力数量的就业人员数量对地区生产总值的影响还是挺显著的。 由于根据截面数据做的Newwey-west自相关异方差一致估计方法，所以估计结果是无异方差性和自相关性的，也不需要再进行自相关和异方差的检验。 下面单独考虑人口因素对地区生产总值的影响，即先不考虑LnK对被解释变量的影响，结果为： 可以看出，如前面理论综述所述，人口因素确实是影响中国各地区经济发展的主要因素，但是当我们再细看各因素的影响时，还是发现劳动力质量对我国各地区的经济影响不显著，弹性不大。再从LnK对被解释变量的影响来看，回归结果为： 根据这个回归结果又可以得到结论为，实物资本对我国各地区经济的影响是很显著的，这是适合我国国情的。 六、结论与政策建议 从上述模型来看，人口因素对我国各地区的经济发展影响还不那么明显，也并非简单的较低的人口增长率就能支持我国各地区的经济增长，我国目前只是正处在有关学者所谓的人口红利期，经济才会那么快速的发展，政府应抓住这个机遇，大力利用这段时间的劳动力资源，来达到劳动力资源的边际效益最大化。并且，从改进的模型可以看出，作为人力资本一方面的劳动力数量对我国的经济仍具有推动作用，相对而言，劳动力质量的影响不那么显著，说明我国目前的劳动力质量较低，目前对我国的经济的推动作用还不那么明显，所以现今，我们应该加大教育投资，教育是一种对劳动力的投资，可以使人积累知识，然后通过知识反馈给这个社会，创造出更多的财富，教育是提高劳动力质量的根本途径。从劳动力数量来说，人口资源是中国最充裕的财富，加强教育训练不但可以将更多的人口转化为人力资本，提高人力资本效率，增加国民收入，减少贫困，减少资源消耗和环境破坏，也有助于技术进步和可持续发展。中国充裕的人口资源经过教育就可以转化为人力资本，创造生产力，也为中国提供了通过结构变化实现经济增长的可能性和现实性，从而为我国的经济发展做出更大的贡献。 同时，我们应该看到，虽然人口因素并非影响经济的主要因素，这也是适合我过国情的，我国正处在资本拉动型的经济发展历程中，所以实物资本对经济的影响是非常明显的，引进外资是个非常明智的选择，目前，很多外商对我国投入外资，这也是我国经济快速增长的一个发展机遇，我国各省市应把握住这个机会，使我国经济更加飞速发展。 后续研究方向：考虑到本文是单独的一个时点的截面数据来说明问题，在说服力方面显得薄弱了一点，还可选择多个时点的截面数据进行上述过程的估计检验之后，再进行比较分析，来更好的说明我的研究课题。 参考文献: [1]温池海.劳动经济学[F].天津：南开大学出版社，2000年. 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