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C-D生产函数的实证

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最优税负与经济增长——基于C—D生产函数及巴罗模型的实证研究

最优税负与经济增长——基于C—D生产函数及巴罗模型的实证研究

Ｏ＝（一） Ａ 一） ） （ ｋ Ａ１ ｇ＝（ ａ 詈 ７ １ （ ）
在 丁税率 下 ， 资本 收益率 为 ：
ｒ＝ （ １一． ｒ ） ＝Ａ １一ｃ Ｋ （ ｔ …ｇ ）
数 ， 府支 出 Ｇ ＝预 算 内支 出 ＋预 算外 支 出。 优税 政 最
率为 ： ’ ｒ 。
１ 单位根 检验 。 ． 对变 量进行平 稳性检 验 ， 现 ｌＹ 发 ｎ、 ｌＧ ｌＫ、 Ｌ的一 阶差 为平稳 的 ， 量是 ， １ ， 明它 ｎ 、ｎ ｌ ｎ 变 （）说
基于 Ｃ— Ｄ生产 函数及 巴罗模 型的实证研究
口 牛 润 盛
（ 国人 民银 行 广 东 汕尾 市 中 心支 行 ， 东 汕 尾 中 广 ５ ６０ ） １６ ０
［ 摘
要］ 通过对经济增长、 宏观税 负的关 系分析 ， 分别运用以柯 布 一道格拉 斯生产 函数扩展模 式、 巴罗模 型
来宏 观税 负不 断增 加 。
二 经 济增 长与最 优税 负模型
！广 二
（） ３
（ ）企 业部 门 二 企 业部 门采 用柯 布道 格拉斯 函数扩展 形式 ： Ｙ ＝Ａ “ 卜 （ 业生 产 函数 ） ＧＬＫ 企 或 ： ＝Ａ 卜 （ 均生产 函数 ， ） ， ｇＫ 。人 以下 采用 该 式 推
２１ ００年 ２月第 １ 期 第２ ３卷 （ 第 １０ ） 总 １期
湖南 税务 高等专科 学校 学报
Ｊ ｕ Ｍ ｏ ｎ ｎ Ｔ ｘ Ｃ Ｕ ｇ ｏｍ ｆ Ｈｕ ａ ａ ｏ ｅ ｅ
Ｖｏ ＿ ３ Ｉ ２ ＮＯ． １ Ｆｅ ｂ．２０１ ０
最优 税 负 与 经 济增长
— —
长 和财政增 长 的不平 衡 导致 宏 观 税 负 不 断变 化 ， 财 从 政 收入增 长弹性 可 以看 ，９ ８—１９ １７ ９ ４年财 政 收 人增 长 弹性 多数 在 １以下 ，９ ５— ０ ８年 财 政 收入 增 长 弹性 １９ ２０ 多数 在 １以上 ， 财政 收入 的超 经济增 长 导致 １９ ９ ５年 以

山东省财政支农资金对农业影响的实证分析——基于拓展C-D生产函数的研究

山东省财政支农资金对农业影响的实证分析——基于拓展C-D生产函数的研究
中 图分 类 号 ：Ｆ １ ． ５ ８ ０４ １ 文 献标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ — ８ ５ （ ０ １ ４ ０ ３ — ６ ０ ７ ６ ７ ２ １ ）０ —０ ９ ０
一
、
引 言
种 ：一是 财政 支农 支 出的绝 对规模 ；二是 财政 支农 支 出的相 对规模 ；三是 财政 支农 支 出的 比较规 模 。 由于 财政 支农 资金 的绝 对规模 只 能反 映一 定时
素要 给农 民传达 正确 的生产信 息 。他力 主政府 对农
业进行 人力 资本 投 资 ，从 而 提 高农 民 的生产 能 力 ， 最终 促进农 业 的发展 。 综上 所 述 ，考 虑 到农 产 品提 供 的 公共 属 性 及
财政 支农对 农业 经济增 长存 在可 能的贡 献 ，需 要加
二 、 山 东省 财政 支 农 支 出现 状 及 支 农 资
金 效 率 分 析
（ ） 山 东农 业发展 及 财政 支农 支 出现状 一 改 革 开放 以来 ，山东 省 政府 对农业 发展 一 直保
瓣 辏
罚
厂＼ ． ， ． ＾ 八 ／ ＼ 入 ／ ＼ ，’ —
．
化 ，表现 为短期 投入 产 出效率偏 低 ，另一 方面也 可
以理 解 为财政 在支持农 业 发展 的影 响力正 在被 以财 政支 农带 动私 人资金 的投 入所取 代 。
三 产业 ，农 业 得到进 一步 削弱 。所 以 ，政府 应 当承
担 起抗风 险 、保 农业 增长 的责任 。 （ 二） 农 业支 出与经 济增 长理论
（ 一） 农业 生产 的公共产 品属 性研 究 就 理论研 究 而言 ，财政 与农业 发展 的关 系属于 公 共产 品 理 论 研 究 的 范 畴。农 业 本 身 属 于 私 人 部 门 ，但 从农业 提供 的产 品和成 果来 看 ，它又是 公益

基于C-D生产函数的产业集群对区域创新能力影响机制及实证研究

基于C-D生产函数的产业集群对区域创新能力影响机制及实证研究

ｎ ｏ ｕ ｇ ｈ ， ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｗ ｅ ａ ｋ ｔ ｈ ｅ ｇ ｕ ｉ ｄ ａ ｎ ｃ ｅ ｆ ｏ ｒ ａ ｃ ｔ ｕ ａ ｌ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｂ ｅ ａ ｎ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｉ ｒ －
三 角 区域 创 新 的对 策 。 关键词 ： 产业集群 ； 区域 创 新 能 力 ； 门限 自回 归 ； Ｃ — Ｄ生 产 函数 中图 分 类 号 ： Ｆ ０ ６ １ ． ５ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ２— ９ ７ ５ ３ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６— ０ １ ５ ４— ０ ９
中国软科 学 ２ ０ １ ３年 第 ６期
基于 Ｃ — Ｄ生 产 函 数 的产 业 集 群 对 区域创新能 力影响机制及实证研 究
姜明辉 ， 贾晓辉
（ 哈 尔滨工业 大学 管理 学院， 黑龙江 哈 尔滨 １ ５ ０ ０ ０ １ ）
摘
要： 我 国 目前在产业集群对 区域创新 能力的影响研 究方面不 够深入 ， 减 弱 了这一影 响机理对 实际经济 活动
Ｔｈｅ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｄｕ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ Ｃｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ’Ｉ ｍ ｐａ ｃ ｔ ｏ ｎ Ｒｅ ｇ ｉ ｏ ｎａ ｌ Ｉ ｎ ｎ ｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃａ ｐａ ｃ ｉ ｔ ｙ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃ－ Ｄ Ｐｒ ｏ ｄｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｆｕｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ： Ａｎ Ｅｍ ｐｉ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ Ｓｔ ｕ ｄｙ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： ： Ｔ ｈ ｅ ｄ ｏ ｍｅ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ａ ｃ ｔ ｏ ｆ ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ￣ ｉ Ｍ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｓ ｕ ｐ ｏ ｎ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｎ ｎ ｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｂ ｉ ｈ ｔ ｙ ａ ｒ ｅ ｎ ｏ ｔ ｄ ｅ ｅ ｐ ｅ —

基于C-D生产函数的玉米产业发展实证分析

基于C-D生产函数的玉米产业发展实证分析

丘 、 水接 壤 。 通 较 为便 利 。该 社 区下设 ９个 行 政 沂 交
村 。 务半 径 １ ９公 里 ． 区共 有 ９ ９户 ３ ０ 服 ． ８ 社 ２ ４ ４人 ， 社
区共 有耕 地 ８ ７ ８ ８亩 ， 民主要 种 植小 麦 、 米 等粮 食 居 玉
作 物 和草莓 、 黄烟 、 大桑 等经济 作物 。本次调 查利 用事 先 设 计好 的调 查 问卷 ． 该社 区 ９个 行政 村 中每个 村 从 随机 挑选 ４户 为样 本 ． 用人 户调 查 的方 法 进 行详 细 采 调查 ， 调查 中伴有 少量 的半结 构性 访 谈 问题 。 调查 共 获 得 问卷 ３ ６份 。 中有效 问卷 ３ 其 Ｏ份 。
无 法 控 制 的 因素 ， 雨量 、 候 以及 诸 如 动 植 物 营 养 如 气
与 光合 作 用 等未 完 全掌 握 的过 程 ． 们 常用 随 机 项 ８ 它 表 示 『 ４ 】 。
产 出 （ 用 该 社 区 ２０ Ｙ） ０ ８年 的 玉米 产 量 的截 面 数 据来 表示 本文 以该 社 区玉 米种 植户 为 研究 对 象 ， 假
入。 Ｓ表示 土 地 ， Ａ表 示 综 合 因 素 ， 示 随 机 项 。仅、 ｓ表
Ｂ、 别 表 示 资 金 、 ８分 劳动 和 土 地 的产 出弹 性 ， 易 证 容 明 ， Ｄ生 产 函数 是 ＋ ＋ Ｃ Ｂ ８的齐 次 函数 ，且 ａ １ Ｂ ｌ ＋３ ＝ ＋
表 示 规模 收益 不 变 ， ８ ８ １表示 规模 收益 递减 ， ＋ ＋ ＜ ＋ １￣ １ ３ ｉ 表示 规 模 收益递 增 。 同时 ， 业 生产 包 含许 多 ＋＞ 农
场 环 境 和生 产 技 术 约 束 下 ．通 过 选 择 不 同 的生 产 要

基于C—D生产函数的中国农民工对经济贡献的实证分析

基于C—D生产函数的中国农民工对经济贡献的实证分析
维普资讯
２ ０ 年第 １ 期 ０８ ０ 总第 ２ ９期
经济研究导刊
ＥＣ ０Ｎ０ＭＩ ＲＥ Ｅ Ｃ Ｓ ＡＲＣ ＧＵＩ Ｈ ＤＥ
Ｎｏ １ ２ ．０， ００８
Ｓ ｒ ｌＮ ．９ ｅ ｉ ｏ２ ａ
基 于 Ｃ Ｄ生产 函数 的中国农 民工 — 对经济贡献 的实证 分析
外 的经济活动是不太可能 的。 第二阶段为 １ ７－ １９ ９ ８ ９ ５年 ， 改
革开放 后由于我 国 业化进程加快 以及 对“ 市场” 的肯定， 我 国农村剩余 劳动力 向城市第二三产业转 移的速度 也在加快 。
第 阶段 ， 随着 ２ Ｏ世纪 ９ Ｏ年代 中期以后改革 的深入 、 限制
刘 博 雅
（ 安徽财经 大学 金融学院 ， 安徽 合肥 ２０ ６ ） ３ ０ １
摘 要： 选取 中国农 民工为研 究对象， 阐述 了中国农村剩余 劳动 力转移 的概 况， 并基 于 ｃ Ｄ生产 函数的基本理 —
论， 运用最小二乘法（ Ｌ ）定量测算 了农民工对于经济增长的贡献。 ＯＳ， 结果表明 ，９ ５ ２０ １９ － ０ ５年 中国农 民工对经济 的 贡献 占第二三产业产值的 ５ ９ ８ ２ 农 民工对 于第二三产业的经济发展 贡献较 大。 ． ％一 ． ％， ５ ７ 对切 实维护农村剩余劳动 力 的合法权 益， 不断促进 中国经济稳步增长提 出了政 策建议 。
正。这些假设 主要有 ： １技术进步是中性 的 ；２ 技术进步独 （） （）
立于要素投入 量的变化 ；３ 要素 替代弹性 为 １ 即要 素之间 （） ， 存在着不变的且始终等于 １的替代 弹性 ；４ （ ）具 有一 次齐次
性， 即不变规模报酬。在利用时序资料对 Ｃ Ｄ生产 函数进行 — 估ｆ Ｈ ｌ ￣，由于 劳动力与资金 的高度相 关容 易产生多 重共线 －

江苏省全要素生产率与经济增长的实证分析

江苏省全要素生产率与经济增长的实证分析

江苏省全要素生产率与经济增长的实证分析摘要：本文采用C-D生产函数，对江苏省1985—2009年全要素生产率增长率进行估算，对江苏省全要素生产率增长和经济增长源泉做简要分析，由此对江苏省经济发展提出相关建议。

关键词：全要素生产率；经济增长；Cobb—Douglas生产函数经济发展是一个国家追求的根本目标，而经济增长是经济发展的必要前提。

全要素生产率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。

估算全要素生产率有助于进行经济增长源泉分析,即分析各种因素(投入要素增长、技术进步和能力实现等)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。

另外,估算全要素生产率也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。

近年来，全要素生产率TFP 逐渐成为众多国内外学者研究的热点问题。

本文采用索罗残差法,对江苏省1985—2009年间全要素生产率增长率进行了估算,并依据估算结果对此间江苏省全要素生产率增长和经济增长源泉做简要分析,试图对上述疑问作出解答，并对江苏省的经济发展提出相关的政策建议。

一、国内外相关研究综述自内生经济增长理论产生以来，许多学者通过实证分析探讨了世界各国及地区间经济增长过程中的生产率变动状况。

在研究方法上，过去十多年的实证分析主要集中在3个方面：一是通过建立线性回归方程，估计要素投入与技术进步对经济增长的贡献，由此探讨经济增长的源泉问题；二是进一步分析和发展估计全要素生产率（即广义技术进步）增长的理论和方法；三是解释单位资本产出和人均产出的动态分布规律。

王小鲁（2000）选择1953-1999年数据，利用生产函数法对我国全要素生产率的增长率进行估计，认为我国在1953-1978年全要素生产率的增长率为0.17%，1979-1999年为1.46％。

中国能源经济全要素效率——基于广义C—D函数和DEA的实证研究


际消耗 的能源量之 比。能源 的物理效率通常用热
力学指标衡量 ，本文所研究的是能源的经济效率。
ｋ ｉ Ｓ 等［ ８ ］ 利用 Ｄ Ｅ Ａ分析环境评估 中的规模报酬 ， 边际转换率 ，替代率等输 出的可行性问题 ，并把
此分析应用于美 国燃煤电厂业绩评价 ，提 出政策 建议 ；Ｓ ｏ Ｙ ｏ ｕ ｎ ｇ Ｓ ｏ ｈ ｎ 等［ ９ ］ 人针对学术界现有的激
对于能源的经济效率 目前国内外研究方 法主要从
简单 到复 杂 ，一 共 分 为两 类 ： （ １ ） 单 要 素能 源效
率ｒ ；（ ２ ）全要素效率［ ２ ］ 。Ｂ ｍ ｃ ｅ Ｗｉ ｌ ｓ ｏ ｎ
指出 Biblioteka 单要素指标不能够反映能源利用的基础技术效率 ， 而Ｂ ｏ ｙ ｄ 等也提出能源效率的改善依赖于全要素生
选取能 源消费量和全社会 固定资产投资 以及就业人数作 为投入指标建立扩展的 Ｃ—Ｄ生产 函数 ，并运 用 Ｅ － ｖ ｉ ｅ ｗ ｓ 软件对方程进行回 归分析 ，建立投入 与产 出之 间在量上 的变动关 系。其后 利 用数据 包络 分析 （ Ｄ Ｅ Ａ ）
对 上面投入产 出分别进行各年度能 源经济效率和各省市的能源经济效率分析 。分析结果表 明 ：投入 指标 的
为止 ，能源效率 也被分成能源经济效率 和能源物
理效率 ，能源物理效率是指在 能源开采、储运 、 和利用等活动过程 中所得到的有作用的能量与实
魏权龄将这种 方法引进中国，开辟 了运筹学 的新 领域［ ５，由于 ５ ］ Ｄ Ｅ Ａ方法不需要预先估算参数 ，在 避免 主观 因素 和减少误 差 等方 面有着很 好 的优 势［ ６ ， ７ ］ ，所以近几年被广泛的应用，例如 ， Ｔ ｏ ｓ ｈ ｉ ｙ ｕ ．

基于C—D生产函数的图书馆资源配置优化实证分析


生 产 函数 表 示 在 一定 时期 内 ，投 入 的各 要 素 与 产 出之 间 的关 系 ，由产 出 、投 入 和将 投 入转 化 为产 出 的
过程 ３ 个部分组成 。对生产 函数的研 究除了可以估量 最大可能产出外 ，更重要 的是通过分析生产 函数 ，可
以发 现 每一 投 人要 素 的变化 对 产 出 的影 响 。 柯 布 一道 格 拉 斯 生 产 函数 （ｏｂ Ｄ ｕｌ ｒ ｕ— Ｃ ｂ— ｏｇ ｓ ｏ ｃ ａＰ ｄ
［ 关键词］柯 布 一道格 拉斯生 产 函数 ； 资源 配置 ；投入产 出 ；效益 系数 ；边际生 产力 ；绩效评价 ［ 摘 要］本研 究引入 经济 学领域 的柯
布 一道 格 拉 斯 生 产 函 数 ，构 建 出 图 书 馆 生
产 函数 ，从平 均 增速 、效 益 系数 、边 际 生 产
收益 不 变 型 。
力三 个 方 面 分 析 图 书 馆 数 字 及 纸 质 资 源 等 要 素 的投 入 产 出情 况 ， 为 资 源优 化 配 置 提
柯 布 一道 格拉斯 生产 函数 的计算 比较方 便 、简 单 ，能够 比较客观地反映投入和产出的实际 。有许 多
行业 研 究 建 立 了本 行 业 的柯 布 一道 格 拉斯 生 产 函数 模
２ 生产 函数在 图书 馆 的应 用研 究 回溯
从经济学角度看 ，图书馆 也是某种产品或服务 的 生产者。 美 国学者 Ｓ ｎｅ Ｗ．ｌ ｋ （９９ ｔｌ ａ ｙ Ｂａ ｃ １６）把 图书馆工作 人员和馆藏量作为 图书馆 的投入要素 ，把借阅量作为 图书馆 的产 出要 素 ，利用柯 布 一道格拉斯 生产 函数
供客 观依 据 ，并 以上海 工程 技 术大学 图书
馆 为 例 进 行 相 关 实 证 分 析 ，结 果 显 示 数 字

新疆科技投入对经济增长贡献的实证分析

疆 乌鲁木齐 ８ ０ １ ） ３０ ２ 。
实施 “ 科教 兴新 ” 战 略 以来 ，新 疆 地 方政 府 逐 年加 大 对 科技 的财 政 投 入 ，使 科 技 发展 总 体 呈 现 出 良性发 展 的态势 ，促进 了新 疆科 技进 步 和 自主创 新 ，产生 了 良好 的经济 和社 会效益 。在 此背 景 下 ，研 究新疆 财 政科技 投 入对经 济增 长 的影 响 ，明确 新疆 财政 科技 投入 的贡 献率 ，对新 疆提 高财 政
Ｇ Ｐ达 到 了 １ ９ Ｄ ． ７万元 。
１ ．地 方财 政科 技投 人 占 比分 析
根据新 疆科 技统 计数 据公 告 ，“ 五” 以来 ，新 疆 的地方 财政 科技 投入 持续 增 加 。截止 到 ２ ０ 九 ０８
年 ，新疆 财政科 技投 入 占 区内 Ｇ Ｐ的 比重 达 到 ０ ３ ％ ，地 方 财政 科 技投 入 占财 政 收入 比重从 “ Ｄ ．５ 十 五 ”期 间 的 ２ ８ ％增 加 到 ４ ０ ％ ，上 升 １ １ ．５ ．４ ． ９个 百 分 点 ；财 政科 技 投 入 占财 政支 出 的 比重从 “ 十
到较大 幅度 的提 高 。“ 九五 ” 期 间财政科 技投 入 总量 为 ９ ５ ７６ １万元 ，“ 十五 ” 期 间 财政 科技 投 入 总
量增 长 到 ２９５４万 元 ，年平 均增 长速 度为 ２． ％ ，较 “ １ ７ ３９ 九五 ” 时期 增长 １． ％ 。“ ４１ 十一 五 ” 前 三
科 技投 入 ，加快 经济发 展具 有重 要 的理论 价值 和现 实意 义 。
一
、
新疆地方财政科技投入 的定性分析
“ 九五 ” 至 “ 十一 五 ”前 三 年期 间 （ ９ ６～ ０ ８年 ） １９ ２ ０ ，新 疆 经 济总 量得 到快 速增 长 。新 疆 地 方

C—D生产函数的实证研究

C—D生产函数的实证研究Cobb-Douglas生产函数是一种广泛应用于经济学和产业经济学领域的函数形式，用于描述生产过程中投入和产出之间的关系。

这个函数形式最早由经济学家查尔斯·卡尔弗提出，之后由保罗·道格拉斯进行了扩展和形式化。

Cobb-Douglas生产函数的一般形式如下：Y=A*(K^α)*(L^β)其中，Y表示产出，A表示全要素生产率，K表示物质资本投入，L表示劳动力投入，α和β则是相关的参数。

实证研究Cobb-Douglas生产函数主要从两个方面展开，一是通过计量经济学方法对该函数的参数进行估计，二是通过实证研究对函数形式的适用性进行验证。

另一方面，实证研究还需要验证Cobb-Douglas生产函数对实际经济情况的适用性。

尽管该函数在理论上提供了一种简便而通用的模型，但在实际应用中，经济生产过程往往涉及到更多的变量和复杂性。

因此，研究者需要通过实证研究来验证Cobb-Douglas生产函数是否能够准确地解释实际生产过程中的投入产出关系。

这包括检验函数形式的合理性、参数的稳定性以及函数对生产关系的解释能力等。

在实证研究中，研究者通常会运用计量经济学的方法，如回归分析等，来探究Cobb-Douglas生产函数的适用性。

通过分析实际数据，研究者可以得到Cobb-Douglas生产函数的参数估计结果，并利用统计工具来评估模型的拟合程度和准确性。

此外，研究者还可以对函数形式进行分解和检验，以探究生产过程中各个因素的贡献度。

总结起来，Cobb-Douglas生产函数的实证研究主要集中在对函数参数的估计以及函数形式的验证上。

通过计量经济学方法，研究者可以利用经济数据来对函数的参数进行估计，并通过统计分析来评估模型的拟合程度和准确性。

此外，研究者还可以对函数形式进行进一步的分解和检验，以评估Cobb-Douglas生产函数对实际经济情况的适用性。

这些研究结果对于经济学理论的发展和经济政策的制定具有重要意义。

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Std. Error 0.210287 3.696458
t-Statistic 1.277964 -1.912320
Prob. 0.2236 0.0781 -1.518653 0.352556 2.881662 2.976069 2.880656
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.
表 1. 年份 指标 技术贡献率
工业企业技术进步对产出增长的贡献率（%）
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
36.91
17.19
22.57
22.64
12.62
10.71 10.85 10.97
9.50
11.21
52.32
图 1.
技术贡献率和产出增长率
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter.
因此选取模型 2. 故 1998-2009 年间，中国规模以上工业企业的生产函数为：
Y e0.020t K 0.85 L0.15
农业的增长 不符合规模报酬不变的假定，为此，重新修正回归模型如 下：
1． 带截距项的
ln Y ln A0 t ln K ln L t ln Y t ln K ln L t ln Y ln A0 ln K ln L t
（10）
Dependent Variable: LOG(Y/L) Method: Least Squares Date: 10/25/10 Time: 01:10 Sample: 1998 2009 Included observations: 12 Coefficient T LOG(K/L) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.020482 0.853321 0.988212 0.987033 0.038683 0.014964 23.09477 1.261282 Std. Error 0.004189 0.012214 t-Statistic 4.889086 69.86625 Prob. 0.0006 0.0000 2.272443 0.339712 -3.515796 -3.434978 -3.545717
2. 不带截距项的C-D生产函数模型
ln(Y / L) t ln( K / L) t
Estimation Equation: ========================= LOG(Y/L) = C(1)*T + C(2)*LOG(K/L) Substituted Coefficients: ========================= LOG(Y/L) = 0.0204820900793*T + 0.853321378837*LOG(K/L)
85947 85085 84177 83153 82038 80837 79563 78241 76851 75705 74544 73742 72750 72135 71288
(二) 回归模型的优选
Estimation Equation: ========================= LOG(Y/L) = C(1)*T + C(2)*LOG(K/L) Substituted Coefficients: ========================= LOG(Y/L) = 0.268739547808*T - 7.06881075596*LOG(K/L)
（9）
T LOG(K/L) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
0.059363 0.399222 0.990726 0.988665 0.036168 0.011773 24.53376 480.7136 0.000000
(12) (13) (14)
2． 不带截距项的 3． 无趋势项的
对于模型 1,2 的选择同上 其参数估计的结果分别如下：
ln Y ln A0 t ln K ln L t
Estimation Equation: ===================== LOG(Y) = C(1) + C(2)*T + C(3)*LOG(K) + C(4)*LOG(L) Substituted Coefficients: ===================== LOG(Y) = -46.5346206 + 0.02614720865*T + 0.7366623758*LOG(K) + 4.375938672*LOG(L) Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 10/25/10 Time: 15:35 Sample: 1995 2009 Included observations: 15 Variable C T LOG(K) Coefficient -46.53462 0.026147 0.736662 Std. Error 27.04847 0.036638 0.072634 t-Statistic -1.720416 0.713664 10.14205 Prob. 0.1133 0.4903 0.0000
技术贡献率
60 50 40 30 20 10 0 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
技术贡献率
三、 技术进步对农业产出增长的贡献率
(一) 指标选取：
年份
农业产值（亿 固定资产投 农村人口 （万人） 元） 资（亿元）
1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
（11）
由生产函数模型可知： 规模以上的工业企业的年均技术进步率为 2%； 工业产值增长相对于资本 的投入弹性为 85%，对于劳动投入的弹性为 15%；
(三) 规模以上工业企业的历年技术贡献率
以 1998 年为初始年，计算以后各年度各要素的环比增长率，然后根据产出函数（11） ，计算出 三种生产要素对于经济增长的贡献率，结果如下表：
二、 技术进步对工业产出增长的影响
(一) 指标选取：
各地区规模以上工业企业主要指标 工业全部从业人员年 平均人数(万人) 6195.81 5805.05 5559.36 5441.43 5520.66 5748.57 6622.09 6895.96 7358.43 7875.20 8837.63 8831.22 工业产值(亿元） 34018.4 35861.5 40033.6 43580.6 47431.3 54945.5 65210.0 77230.8 91310.9 110534.9 130260.2 135239.9 固定资产净值(亿元） 43833.24 49367.39 52798.39 56626.28 60820.32 68233.50 82137.47 92802.57 109949.39 129123.56 158293.26 179547.09 t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
(二) 生产要素对于产出增长的贡献率测度方法
对（1）式取对数：
ln Y ln A0 t ln K ln L
对（2）式两端取全微分：
（2）
Y K L Y K L
用各要素增长率代换：
（3）
y k l
对（4）式两边同除以 y：
（4）
k
songsician Email:shadowaver@ QQ:540722048 一、 模型介绍
(一 ) 改进C-D生产函数
采用丁伯根改进的 C-D 生产函数模型：
Y A0 e t K L
其中 A0 e 代表 t 时期的技术进步水平，
t
（1）
相对于原来的柯布道格拉斯生产函数，改进的模型中添加了时间变量 t，成为随经济社会发展的 动态产出模型，从而更加适于拟合和解释经济社会的发展过程。
0.025201 0.290973
2.355598 1.372021
0.0429 0.2033 2.272443 0.339712 -3.588959 -3.467733 -3.633842 1.255925
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat
Dependent Variable: LOG(Y/L) Method: Least Squares Date: 10/25/10 Time: 00:43 Sample: 1998 2009 Included observations: 12 Coefficient C 0.885859 Std. Error 0.567194 t-Statistic 1.561826 Prob. 0.1528