资本存量(1952-2010)--单豪杰方法推算

我国农业资本存量估算作者：杨伦来源：《时代金融》2019年第05期摘要：利用永续盘存法，本文对1990～2015年省际层面农业资本存量进行重新估计。

基于估计结果，通过分析全国四大区域的资本存量额和资本产出比来比较各地区农业资本的差距，并得到相关结论与政策建议。

一、文献综述对于我国资本存量的估计，已有的研究多集中于全国或各省市区、整体或分行业资本存量的估计。

张军（2004）等对1952～2000年中国省际物质资本存量进行估算。

单豪杰（2008）利用永续盘存法对1952～2006年全国资本存量进行估计。

徐杰等（2010）利用投入產出表对1986～2007年中国资本存量进行估计。

陈昌兵采用极大似然法估计出了1978～2012年的中国资本存量。

贾润崧等（2014）利用经济计量的方法计出不同省份的资本折旧率，进而估算了1952～2012年的省际资本存量。

田友春系统地估算了1990～2014年中国分行业的资本存量。

相对于全国或省际、整体或者二三产业资本存量估算的文献来说，农业资本存量估算的文章相对较少。

吴方卫（1999）采用永续盘存法对我国农业资本存量进行估计。

王金田等（2007）对1978～2005年全国及各省份农业资本存量进行估算。

罗浩轩（2013）对1980～2011年全国农业资本存量进行估算。

李谷成等（2014）对1978～2011年省际层面农业资本存量进行估计。

当前，我国农业经济结构性矛盾凸显。

许多相关问题的研究，例如农业资本深化特点、农业全要素生产率的估算、结构转变效率的问题，都要建立在对农业资本存量估计的基础上。

目前，从省际层面估计农业资本存量的文献很少，本文的研究有助于弥补这一空缺。

二、省际农业资本存量的估计（一）永续盘存法Goldsmith所开创的永续盘存法在测算资本存量中倍国内外学者所普遍使用，Hall & Jones （1996，1999）、张军（2003、2004）、金戈（2012，2016）、李谷成（2014）采用永续盘存法测算了各行业资本存量，本文也将沿用这种方法对中国省际层面的农业资本存量进行估计，其计算公式为：（公式1）其中，与分别表示当期和上一期期末的资本存量，表示当期投资额，表示经济折旧率。

测算我国1952年—2013年潜在经济增长率作者：文欣来源：《商场现代化》2015年第13期摘要：很多学者曾对潜在的经济增长率进行测算，但是由于每个学者对潜在经济增长率的理解不同、选取的方法不同、对数据的处理方法不同导致估计出来的潜在经济增长率也不尽相同。

因此，本文综合参考国内外相关文献，选取生产函数法对我国从1952年到2012年的潜在经济增长率进行测算，并且选取三种较有代表性资本存量处理的方法对我国现有的潜在经济增长率进行综合测算与比较分析。

关键词：生产函数；潜在经济；增长率；资本存量目前现有的国内理论界与实务界普遍认为，在维持相对高的经济增长率的情况下，国家才能创造足够多的就业机会，才能够满足社会就业的需要。

而近两年，每当GDP增长一个百分点，就可以增加大约110万个就业岗位。

在这50多年以来，中国经济就一直保持着较为快速持续的增长率。

从有关资料可知，建国后有计量数据直至改革开放前，即1953年-1978年的平均增长率为6.1%，而改革开放后，自1978年-2003年，中国经济则呈现出高速增长态势，年平均经济增长率达9.4%。

那么，是什么支撑了中国经济的高速发展？而这种高速增长的潜力有多大？能够持续多长时间？国家应当采取什么养的措施与政策才能继续促进经济的长期有效增长？这些问题都是现阶段中国经济的发展亟待解答的问题。

因此，对潜在经济增长率的测算是十分必要的。

一、潜在增长率的定义1.潜在增长率潜在增长率，简单来讲就是一国在可支配下的所有资源，在能够得到充分利用前提下，经济达到产出最大化时的增长率。

因为对资源与充分利用的定义不尽相同，致使学界对潜在增长率的界定亦不相同。

2.测算潜在增长率对潜在增长率的测算主要是对潜在产出的测算。

测算潜在经济增长率首先估算出我国潜在产出，随后用后一年的潜在产出减去前一年的潜在产出再除以前一年的潜在产出，再乘以百分之百就是潜在经济增长率。

所以我们首要的就是估算潜在产出。

中部地区二氧化碳减排潜力及影响因素分析高大伟【摘要】在测算出中部六省2000-2009年碳排放量的基础上,利用包含非合意产出的DEA模型测算中部六省二氧化碳减排潜力,并依据面板数据回归模型分析中部地区碳强度的影响因素.研究发现各省的碳减排潜力呈现逐年降低的趋势,且山西省的二氧化碳可减排量最大,江西省的碳减排潜力最高;自主研发的投入可以有效降低中部地区的碳强度,城市化、产业结构、工业化水平以及对外开放对碳强度有显著的影响,而经济发展水平的影响则不明显.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2014(034)002【总页数】4页(P49-52)【关键词】二氧化碳;非合意产出;减排潜力;碳强度【作者】高大伟【作者单位】郑州轻工业学院经济与管理学院,河南郑州450003【正文语种】中文【中图分类】F124.6;X5111 引言目前，二氧化碳排放已经成为影响全球气候变化的主要因素，世界各国正在为减少二氧化碳排放作出努力。

我国已经明确将发展低碳经济作为国家长远战略，提出了到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%～45%的减排目标，并将这一目标纳入国民经济和社会发展中长期规划中。

为了完成对世界所作出的减排承诺，我国政府积极努力，并把减排任务分配到各省市。

中部地区人口众多，经济发展水平与东部地区相比相对落后，碳减排压力巨大。

研究中部地区碳减排潜力以及碳强度的影响因素，对于完成国家分配的减排任务具有重要的现实意义。

从现有文献来看，魏楚等 (2010)利用2005—2007年中国30个省市 (区)的要素投入、经济产出和污染物排放数据，对各地区的能源效率、节能潜力与二氧化硫减排潜力进行了估计［1］;曾贤刚(2010)研究发现我国各省区CO2减排潜力呈现出5种变化趋势，包括基本不变、先降后升、先升后降、稳定上升、稳定下降，其中减排潜力较大的为山东、山西、河北、辽宁4省［2］;国涓等 (2011)对各分工业部门的减排潜力进行定量分析［3］;余泳泽(2011)将非合意性产出 (污染物)纳入投入和产出导向的DEA模型，计算了我国节能减排潜力和效率，并计算了污染治理效率［4］;闵继胜等 (2012)基于农户非农就业的视角，从理论和实证两个方面，结合江苏省的时序数据，运用最小二乘估计、格兰杰因果关系检验等分析方法，验证了农户非农就业有助于农业生产过程中碳减排的假说。

中国能源利用效率β收敛性的区域研究周四军;罗丹【摘要】在生产理论框架下,构建投入导向、规模报酬不变的超效率DEA模型,利用全国30个省市(不含西藏)2000-2014年数据测度出我国八大经济区域的全要素能源效率,并建立收敛回归模型对八大区域能源利用效率进行β收敛检验.分析发现:我国能源利用效率呈现出"一降两波动一稳、总体上升"的态势,且存在绝对β收敛和条件β收敛.分地区来看,黄河中游地区、长江中游地区和西南地区通过绝对β收敛检验,且收敛速度高出全国水平;北部沿海地区各省市能源利用效率差异在增加.对条件β收敛而言,除南部沿海地区在产业结构作用下和西北地区在技术进步作用下条件β收敛系数不显著,其他各区域在技术进步、产业结构和对外开放程度的作用下均存在条件β收敛.%Under the production theory,we build an investment-oriented DEA model of super efficiency with fixed returns,and measure the total factor energy efficiency of the eight economic regions based on the panel data of China's 30 provinces (excluding Tibet) from 2000 to 2014.Then we establish the model of beta convergence testing for energy efficiency in China's Eight Regions.The research finds that:China's energy efficiency presents the shape of "a drop,two swings,a stability and the overall rise",pass the beta convergence tests of two types.From a regional perspective,the regions of middle reaches of Yellow River,middle of Yangtze River and Southwest all pass the test of absolutely beta convergence,and the rate of convergence is faster than the national level;there is a rise in energy efficiency difference of Northern coast.As faras conditional beta convergence is concerned,there is not all the same among the eight regions.【期刊名称】《财经理论与实践》【年(卷),期】2017(038)003【总页数】6页(P118-123)【关键词】能源利用效率;收敛回归方程;绝对β收敛;条件β收敛;区域研究【作者】周四军;罗丹【作者单位】湖南大学金融与统计学院,湖南长沙 410079;湖南大学金融与统计学院,湖南长沙 410079【正文语种】中文【中图分类】F124.5能源对人类社会贡献极大，在经济改革发展的规模和速度上发挥着举足轻重的作用。

经济横横甘肃各地级市资本存量的估算王嘉镛摘要：资本存量的估算一直以来都是宏观经济问题研究中的核心变量，其估算结果的准确性对地区经济发展、经济增长效 率以及全要素生产率的研究起到了极其重要的作用。

本文以甘肃各地级市为研究对象，通过分析资本存量测算结果与经济发展的关系以及甘肃各地级市的资本存量分布情况等，为进一步研究提供参考依据。

结果显示甘肃省及其地级市的资本存量呈明显上升趋势,此外甘肃省资本存量空间分布不平衡，各地区之间差距较大。

关键词：资本存量;永续盘存法；固定资产投资;折旧率 中图分类号:F222 文献标识码:A作者单位:甘肃政法大学一、 引言资本存量的研究与估算一直是分析我国经济问题的重点与难点,绝大多数经济理论的实证分析都需要以资本存量 为基础，如资本回报率和全要素生产率的测算。

目前学术界已有许多学者对资本存量问题进行了估算,学术界基本选用 戈登史密斯(GoldSmith)在1951年提岀的永续盘存法(PIM) 为核心方法。

但即使在都用永续盘存法来进行测度的前提下，资本存量的估算结果也不尽相同。

以1952年中国的资本 存量估算结果为例,单豪杰(2008)估算最终的资本存量结果 是342亿元,而张军和章元(2003)估计值为800亿元。

通过 对相关研究文献的对比发现，造成测算结果不同的原因主要 是中间变量的选取和缺失年份地区的数据处理上的差异，如 投资指标、基期存量、价格指数、折旧率的选取差异。

本文以永续盘存法为核心,收集甘肃省内14个地级市的相关指标， 对甘肃省各地级市的资本存量进行估算,为甘肃省宏观经济的统计分析提供基础性数据。

二、 资本存量的估算方法上文已经提到,当前被国内学术界普遍采用的估算方法 为永续盘存法，该方法的核心假定是采用相对效率几何下降的模式，其公式为：K t =K t_,x(1-8t )+I t /P t (1)式(1)中主要提及的核心变量如下:％表示第t 年的实 际资本存量,I ,表示第t 年的投资流量指标(当年价格计价), P ,表示第t 年的投资价格指数，啄,则表示当年经济折旧率。

资本存量K的估计方法估算公式：生产性资本存量的基本估计公式可以表达为K t= K t- 1 ( 1- D t )+ I t 。

估算的具体指标：资本存量的估计主要涉及以下5个方面的确定：其中投资额以及价格指数的确定分歧不是很大，主要的争论点集中在基期基本存量以及折旧率的确定，有两种效率模式可以选择，线性模式和几何效率模式，又因为在相对效率几何递减模式下, 重置率在各年的分布是不变的，且重置率与折旧率相同，更加符合永续盘存法的要求，所以被广泛采用。

具体设计到一下5个指标的确定：( 1) 基期资本存量K 的确定; ( 2) 每年的投资额I 的确定; ( 3) 投资品价格指数的确定, 以便折算到不变价格; ( 4) 经济折旧率D的确定; （5）效率模式的假设。

（1）当年投资数据的确定（红色标注为共识度较高的指标数据）指标指标定义优缺点积累额在一年之内, 国民收入使用额中用于社会扩大再生产和非生产性建设以及增加社会生产性和非生产性储备的总额。

其物质形态为一年内物质生产部门和非物质生产部门新增加的固定资产( 扣除固定资产磨损价值) 与流动资产。

无需考虑折旧问题, 这是一些学者运用这种方法的基本原因, 但是从1993 年后在新的统计体系下不再公布积累数据, 也没有相应的价格指数, 所以如果继续沿用则需要相应的处理,在生产性积累中还包括土地和存货投资。

全社会固定资产投资额是指以货币形式表现的在一定的时期内全社会建造和购置固定资产活动的工作量以及与此有关的费用的总称。

全社会固定资产投资额是一个一直沿用的官方统计指标,它不但时间序列长而且还提供了其构成部分的投资数据,这一指标包括购买土地和购买旧机器、房屋的支出, 但这些支出并不能增加中国的可再生资本。

另外这个指标低估了总投资,资本形成总额指常住单位在一定时期内获得的资产减去处置的固定资产和存货之后的净额, 包括固定资本形成总额和存货增加两部分固定资本形成总额数据的编制是以全社会固定资产投资额为基础, 通过一定的调整计算而得到的, 但如果以固定资产形成占GDP 份额来衡量投资率的话, 我们可以发现它的增长速度要明显比固（2）投资价格指数的构造1)方法一：随着中国国民经济核算的两次历史数据的重大补充和一次历史数据的重大调整， 中国的统计体系正在不断完善，在《中国国内生产总值核算历史资料(1952 ～ 1995)》 中公布了1952 ～ 1996 年中国资本形成总额和固定资本形成指数，这样根据下面的公 式就可以根据支出法GDP 统计计算出固定资产投资价格指数，1952 年为基期，指数为 100。

注:全国A为按照每年的折旧率进行估算全国B为按照统一的折旧率10.96%进行的估算。

1952年的资本存量K采用的方法是用1953年的资本形成总额比上折旧率与1953-1957年固定资产新加坡南洋理工大学和南京大学合作项目中间成果，单豪杰博士执笔。

大学沈坤荣教授和南洋理工大学陈抗教授经济技术经济研究》2008年10期，引用请注明出处。

感谢法国图卢兹经济学院李欢硕士对2007-2009年数据的10.5430.8014.7710.79 1.547.8826.589.75 6.76 13.5035.0916.3012.53 2.3710.9830.4411.969.00 15.8735.9117.8614.26 3.9012.5535.1315.1411.55 18.5037.7519.4217.43 6.1514.0041.9620.8914.37 22.4040.9421.9619.7612.8617.1451.1428.5219.30 26.9044.4125.0622.2514.9327.8759.5936.3625.58 38.6248.8733.4629.9421.1543.0472.0454.4634.04 55.3054.7942.1536.4127.9160.8488.0076.0842.56 72.2063.9750.4741.1535.4688.19104.0798.8153.88 74.1165.6051.7439.2534.7987.71101.9596.9651.00 71.2865.3651.7135.2133.0485.3798.9993.7848.19 70.5466.1152.4532.8831.8782.5195.7492.3145.87 72.6067.7854.0332.8932.7782.0295.5192.8043.73 75.2569.4656.2134.0533.9083.9698.9795.8343.34 77.2671.5058.7634.5435.0289.75107.42103.6246.45 75.7771.8560.4033.6732.6892.73113.23105.2848.11 74.4171.8961.4532.9530.2095.57116.69103.5646.89 77.2373.1365.5433.1128.3099.03124.89109.3650.12 84.8677.4271.0635.0932.42117.71135.48126.2970.41 93.5584.0377.0238.5239.70138.30147.76140.4485.69 104.4791.9885.7941.9945.87150.07159.96152.9595.28 118.88100.5593.0645.5150.33158.61172.75167.3999.42 141.46106.8399.7249.2453.24164.50182.63183.21104.69 176.84115.15104.9150.1454.46165.26215.68199.96115.87 195.46124.86111.5553.9553.57168.79246.12212.25135.49 202.36134.29119.3257.2352.42171.38284.53227.58151.93 225.97150.14126.9760.1959.08194.01324.74245.71158.46 256.01170.44134.4862.4167.57218.01361.83263.62162.29 289.06193.58148.5564.8977.66239.06398.34290.10165.58 332.79215.82161.1865.8486.03248.82435.04311.07166.66 392.77267.21177.5675.1196.24268.83486.36339.93176.84 452.15322.80193.7287.50109.26296.91542.45385.21190.53 522.85387.74222.52107.59123.61327.72622.04429.32213.01 606.60477.77274.95133.57140.62364.60721.83486.20242.05 701.49596.76332.53158.79161.94420.14826.47548.39267.17 916.84727.39398.27183.43184.52455.94956.39599.03298.67 1149.51875.85461.52203.44201.32471.451075.60684.21327.58 1318.36985.90507.88219.85213.62514.791165.17746.02345.37 1476.381104.09554.70238.57223.98550.911256.33801.34364.96 1629.171257.74616.57241.84239.89585.941377.77868.14390.62 1845.131518.96712.50248.04260.17662.831571.67955.75427.92 2156.571838.56867.74277.43297.88794.231860.211061.73484.68 2636.252208.191075.97321.49362.59939.382168.741197.61569.01 3312.542617.261323.26368.09438.601091.852500.841365.51672.41 4116.453081.771607.72414.82527.691245.232865.491569.16807.42 4860.253586.291883.76461.39623.351423.853272.571803.83960.39 5518.954174.482186.08506.62737.071608.103739.602070.531134.75 6097.114805.172501.06552.27846.691798.024242.962336.801309.85 6655.685457.062863.04605.06954.972007.034819.922620.731494.81 7265.906141.203277.58657.041061.232254.865447.232919.451690.05 8010.196963.223755.93717.521176.942607.456227.653261.611889.75 8794.628085.374376.18793.371327.063109.117198.023686.102092.589714.169365.445112.12911.731521.313722.738381.064213.432342.87 10808.9311029.965917.401049.411780.944432.099907.615038.302651.88定资产投资形成平均增长率之和（可以通过投资公式和PIM公式方程组推导出来）。

1. 我国二氧化碳排放绩效的动态变化区域、差异及影响因素中国工业经济2010方法：用DEA构建Malmquist指数测算效率，用固定效应模型进行影响分析门伉也尸y计严：汁匕肝皿:朋才指标符号：-+++-2. 能源消耗、二氧化碳排放与中国工业的可持续发展陈诗一经济研究2009方法：普通面板回归模型In/k = 0i + + 阳 + 片目才+ 丙\nX>f+ 占〉j （J 3/ b〕_¥j InA^f +屁—J3. 生产中碳排放效率长期决定及其收敛性分析数量经济技术经济研究2010指标：R&D投入、能源价格、公共投资、对外开放度、产业结构、技术溢出4. 我国二氧化碳排放的影响因素：基于省级面板数据的研究南方经济2010启示：查一篇已下载含滞后项的英文SFA文献w n W 处面板数据模型指标：人均收入、能源消费结构、产业结构、工业结构（重工业总产值占工业总产值的比重）、城市化水平、时间趋势人均收入：在不同的收入阶段，人们对环境的要求有所不同，低收入阶段时，人们更关注物质生活，对环境的要求不高，而随着收入的提高，人们很可能转而更关注环境质量。

因此，两者之间很可能存在倒u型关。

这一理论也被称为环境库兹涅兹曲线假说。

能源消费结构：不同种类能源消费所产生的CO2排放量并不相同。

煤炭燃烧的CO2排放量是天然气的1.6倍，石油的1.2倍，而核电、水电、风电、太阳能等则是清洁能源，并不排放CO2。

各省煤炭消费量占该省一次能源消费总量的比重作为能源消费结构的代理变量。

城市化水平：1、城市化的推进需要进行大规模基础设施建设，需要消耗大量的钢铁和水泥，从而产生大量的C02排放。

2、城市化也改变人们的生活习惯，城市人口的能源消费要大大高于农村人口的能源消费，而能源消费的大幅度增加则是C02排放增加的主要原因。

本文以非农人口比重作为各省城市化水平的代理变量。

产业结构和工业结构：工业的能源消耗往往要比农业和第三产业高很多，特别是重工业,一般都是高耗能产业。

中国资本存量再估算—一、本文概述本文旨在对中国资本存量进行再估算，以提供更准确、全面的资本存量数据。

资本存量作为衡量一个国家或地区经济实力和发展潜力的重要指标，对于政策制定、经济分析和学术研究具有重要意义。

由于种种原因，现有的中国资本存量数据可能存在一定误差和偏差，需要进行重新估算和校正。

本文将采用更为准确、全面的数据和方法，对中国资本存量进行再估算。

具体来说，本文将基于国家统计局、财政部等权威部门发布的数据，结合国内外相关研究成果，运用先进的统计方法和模型，对中国资本存量进行估算和分析。

本文还将考虑到不同行业、不同地区之间的差异和特点，以确保估算结果的准确性和可靠性。

通过本文的再估算，我们可以更加准确地了解中国资本存量的规模和结构，为政策制定者提供更为准确、全面的数据支持。

本文的研究结果也将为学术研究提供有益的参考和借鉴，推动相关领域的深入研究和发展。

二、文献综述随着中国经济的快速发展，资本存量估算作为宏观经济分析的基础，越来越受到学术界的关注。

资本存量不仅反映了国家经济实力的现状，也是预测未来经济走势、制定经济政策的重要依据。

近年来，关于中国资本存量的估算，众多学者从不同的角度出发，得出了丰富的研究成果。

在早期的文献中，资本存量的估算主要基于固定资产投资数据，采用永续盘存法进行计算。

这些研究通常假设折旧率和资本增长率是外生给定的，而且资本品的相对效率递减模式也是事先设定的。

这种方法的准确性和可靠性受到了一定的质疑，因为固定资产投资数据可能存在统计误差和遗漏，同时折旧率和资本增长率的设定也可能与实际情况存在偏差。

随着研究的深入，一些学者开始尝试使用更为灵活和准确的方法来估算资本存量。

例如，一些研究利用宏观经济数据，通过构建动态一般均衡模型来估算资本存量。

这些模型可以内生地确定折旧率和资本增长率，并且能够更好地捕捉资本品的相对效率递减模式。

还有一些研究利用微观企业数据，通过构建生产函数来估算资本存量。