对粮食稳定增长模型的设定及分析

对粮食稳定增长模型的设定及分析（共7篇）

篇1：对粮食稳定增长模型的设定及分析

对粮食稳定增长模型的设定及分析

1粮食产量的因素分析 影响粮食生产的因素很多,概括起来,主要有要素投入、科技要素、政策因素.归纳模型变量为:粮食产量y、粮食种植面积x1、粮食成灾面积x2、农业劳动力x3、化肥施用量x4、机耕地面积x5、有效灌溉面积x6、农业机械总动力x7、农业用电量x8.

作 者：王慧敏  作者单位：东北财经大学统计系,辽宁,沈阳,116023 刊 名：农业机械化与电气化 英文刊名：MACHANIZATION OF AGRICULTURE AND ELECTRIFICATION 年，卷(期)： “”(1) 分类号：F3 关键词： 

篇2：对粮食稳定增长模型的设定及分析

一、用科布—道格拉斯生产函数分析索洛模型

1. 产品的供给决定于生产函数

科布-道格拉斯生产函数为Y=AKαLβ, Y、A、K、L分别表示产出量、技术参数、资本投入量、劳动投入量;α、β分别表示资本的产出弹性、劳动的产出弹性, 分别反映资本和劳动在产出中的重要程度。当α+β=1时, 规模收益不变。按照索洛模型中的规模收益不变假定, 就可以把生产函数写为Y=AKαL1-α。

在规模收益不变时, λY=A (λK) α (λL) 1-α。

令λ=1/L, 得Y/L=A (K/L) α。

Y/L为单位劳动的产出量, 用y表示;K/L为单位劳动的资本量, 用k表示.上式可写成y=Akα, A、α为外生变量。该式说明在技术水平、管理水平、生产方式一定时, 单位劳动的产出量y是由单位劳动的资本量k决定的。

因为0<α<1, 单位劳动的产出量y符合边际报酬递减规律, 其曲线如图1所示。

2. 产品的需求决定于需求函数

在两部门经济中, 产品的需求来自消费和投资。单位劳动的产出量在产品市场均衡时等于单位劳动的消费与单位劳动的投资之和, 即y=c+i。c、i分别表示单位劳动的消费、单位劳动的投资。

索洛模型假设边际储蓄倾向或储蓄率为s, 0

y=c+i= (1-s) y+i, 整理得i=sy, 表明投资等于储蓄。

3. 资本存量的增长与稳定状态

由上面的分析, i=sy, y=Akα, 得i=sAkα。

产出、消费和投资的关系可以从图2中清楚地看到。

资本存量的变动等于投资减去折旧, 即Δk=i-δk, Δk表示单位劳动的资本增量, δ表示资本的折旧率, 为一个常数, 即每年资本的折旧率都相等。

因为i=sAkα, 则Δk=sAkα-δk。

投资、折旧的关系如图3所示。

当k=k1 (0k*) 时, i小于δk, k2就会减少;当k=k*时, i等于δk, k就不会变动, 即单位劳动的资本量达到k*时, 就处于稳定状态。这就是索洛模型中的稳定状态的资本水平。

4. 表格验证索洛模型中的稳定状态

假定初始单位劳动的资本量k1=4, α=0.6, A=1, s=0.2, δ=10%,

通过表1可以看出, 在技术水平、管理方式、生产方式不变的情况下, 单位劳动的资本量和单位劳动的产出量都是由起初的增幅较大到增幅逐渐减小, 最终趋近于一个稳定值 (k*=5.65685) 。验证了以下结论:第一, 索洛模型稳定状态的存在;第二, 在其他因素不变, 初始单位劳动资本量不同时, 最终都会趋近于相同的单位劳动的资本量和单位劳动的产出量, 只是所用的时间不同;第三, 在经济落后、单位劳动的资本量较少时的经济发展速度高于经济发达、单位劳动的资本量较多时的经济发展速度。

二、比较静态分析

1. 技术参数A值的变动

在其他因素不变, 技术水平提高, 技术参数A值增大时, 单位劳动的产出量y=Akα增加, 单位劳动的投资i=sAkα增加, 单位劳动的消费c= (1-s) y增加。从图3可以看出, 投资曲线向上移动, 稳态的单位劳动资本量k*增大。表明技术进步给经济社会带来经济增长、经济实力提升和社会生活水平改善。

2. 边际储蓄倾向或储蓄率s的变动

在其他因素不变, 社会节俭, 储蓄率s增大时, 单位劳动的投资i=sAkα增加。从图3可以看出, 投资曲线向上移动, 稳态的单位劳动资本量k*增大;k*增大又引起单位劳动的产出量y增加。这只是数学模型的分析, 现实中投资是否增加取决于社会需求是否增加。s增大时, 单位劳动的消费c= (1-s) y有可能因为1-s的减小而减小。经济学中的节俭的悖论也说明了这一点。经济社会中的消费和积累之间存在着一种关系, 使社会消费水平达到最高的稳定、持续状态, 这就是资本的黄金分割律水平。

3. 资本的产出弹性α的变动

在其他因素不变, 资本在生产中的重要程度提高, 资本的产出弹性α增大时, 对经济社会产生的影响通过表2来分析。

假定α由0.6增加到0.7, 其他参数都与表1的参数相同。

通过表2可以看出:第一, 表2与表1所得到的结论是一致的;第二, 当资本的产出弹性α增大时, 稳态的单位劳动资本量k*有较大幅度的增加 (k*=10.07937) , 单位劳动的产出和消费也会相应大幅增加。因此, 资本的产出弹性逐渐增大, 即资本在生产中的重要程度逐渐提高时, 会带来社会经济的增长、经济实力的提升和社会生活水平的改善。

三、对单位劳动资本量的稳定状态的理解

通过上述分析, 索洛模型中的单位劳动资本量的稳定状态是在A、α、s等参数不变的前提下所得到的结论。当这些外生变量改变时, 稳态值就会发生相应的变动。所以, 这种稳定状态是短时的稳定。经济增长会出现逐渐收敛于一个稳态值的渐变过程和受外生变量影响的突变过程。经济社会的运行就会出现渐变、突变、渐变、突变...的循环。

储蓄率s受消费习惯、交易方式和信贷制度等因素的制约, 短期内较为稳定, 长期会发生变动, 但对经济社会产生的影响具有不确定性。技术参数A和资本的产出弹性α的变动对单位劳动资本量k、单位劳动的产出y和消费c的影响较大。所以, 应当关注A、α的变动对经济社会的影响。

四、提高资本的产出弹性α的途径

技术进步对技术参数A的影响已有很多文章进行了论述, 本文主要分析提高资本的产出弹性对经济社会的影响及提高资本的产出弹性的途径。

第一, 发展教育, 促进技术进步。发达国家的经济增长都证实了这一点, 我国也提出了科教兴国战略。教育可以促进技术进步, 使许多先进的机械设备用于生产, 资本替代劳动, 资本在生产中的作用不断提高;教育可以提高劳动者的素质, 使资本在生产中的比重增加;教育可以改进生产方式和管理方式, 提高生产效率。

第二, 采用先进的生产方式。计算机集成制造系统、准时生产制等生产方式, 都大大提高了生产效率, 提高了资本在生产中的作用, 从而提高了资本的产出弹性。

第三, 采用先进的管理方式。战略管理、目标管理、组织机构改进、流程再造、计算机管理系统等管理方式, 使生产组织更加合理, 使管理者和生产者的工作积极性、工作效率提高, 从而提高了资本的产出弹性。

第四, 大力发展资本市场。资本市场的发展, 起到了资金融通、资源优化配置的作用, 有利于大量优质资本的形成。

用科布—道格拉斯生产函数对索洛经济增长模型中稳定状态的分析, 可以看出提高资本的产出弹性, 对经济持续快速增长、经济实力的提升和社会生活水平的改善具有很大的作用。

摘要：索洛的新古典经济增长模型是理解经济增长的基本工具。用科布-道格拉斯生产函数可以验证索洛模型稳定状态的存在。技术参数、储蓄率、资本的产出弹性增加, 都可以提高稳态的人均资本量。技术水平提高对经济增长的贡献被人们普遍认识, 储蓄率短期内较为稳定, 资本的产出弹性的变动对人均资本量、单位劳动的产出和消费的影响较大。所以, 应当关注资本的产出弹性的变动对经济社会的影响。提高资本的产出弹性的途径主要是发展教育, 促进技术进步;采用先进的生产方式和管理方式;大力发展资本市场。

关键词：科布—道格拉斯,生产函数,人均资本量

参考文献

[1]高鸿业.西方经济学 (微观部分) [M].北京:中国人民大学出版社, 2007:127-128.

篇3：对粮食稳定增长模型的设定及分析

摘要：随着中国资本市场的发展，更多的人选择股市进行投资，股票价值更具研究意义。为研究美克家居的股票价值，判断该股票是否具有投资价值，本文选用股权自由现金流量估值模型（FCFE）中的稳定式增长模型对股票价值进行评估，为投资者的投资活动提供参考依据。

关键词：FCFE模型 CAPM模型 股票价值

一、 公司简介

美克家居成立于1999-10-15，主要业务是中高端木制家具及配套产品的生产及销售。为实现公司的转型，打造卓越的客户体验，拓展一体化的家居综合消费品市场，美克家居在2014年全面启动零售多品牌战略，以实现公司转型成为多品牌、多渠道和一体化的国际综合家居消费品公司的战略目标。目前已推出的四个新品牌。全年实现利润总额308亿，同比增长36.38%，归属于母公司所有者的净利润2.34亿。下表为美克家居2014年12月31日的概况：

公司名称美克国际家居用品股份有限公司 股票代码600337

所属行业家具制造业上市日期2000-11-27

每股收益0.36元总股本64681万股

净资产收益率8.19%上市交易所上海证券交易所

二、 原理

本次股票价格定价选用CF股权估值法。通过预测未来十五年的股权现金流量FCFE，再将其折现、求和来估计股票价格。其中FCFE=净收入-（资本支出-折旧）×（1-DR）-Δ生产成本×（1-DR），FCFE的增长率选用2009-2014年的平均增长率，折现率通过资本资产定价模型（CAPM）来计算，即Ri=Rf+β（Rm-Rf）。

三、 计算过程

（一）折现率Ri

Ri=Rf+β（Rm-Rf），其中：Ri为股票i的预期收益率， Rf为无风险收益率， Rm为市场组合的预期收益率， β为贝塔系数。

1、Rf值的确定： 评估基准日3年期国债利率为4.92%，即Rf=4.92%。

2、估算资本市场平均收益率， 确定市场风险溢价。

①收集上证指数和深圳指数2000 年1月-2014 年12 月每月月末收市指数Sn， 计算出当月指数收益率： In=（Sn- Sn- 1）/ Sn- 1。

②计算算术平均年收益率和几何平均年收益率。

几何平均年收益率=[（2014 年12月指数/ 2000 年1 月指数）^（ 1/ 15） - 1]

上证深证

算术平均年收益率8.73%11.78%

几何平均年收益率5.09%7.63%

③计算综合平均年收益率Rm

根据中国证监会公布的沪深股市的市值比重， 沪深股市市值权重分别为0.5773和0.4227， 计算出两股市的加权算术平均年收益率为10.02%， 加权几何平均年收益率为6.17%， 取二者权重各50%得到综合平均年收益率为8.09%。

3、β值的确定。以美克家居股票和沪深300指数2008年1月31日至2014年12月31日的周交易数据作为样本， 运用SPSS 进行回归， 回归结果为β=0.9106， 参数的F 检验、t 检验均通过。

4、计算Ri。将各数据代入CAPM 模型可得Ri=Rf+β（Rm- Rf） =4.92%+0.9106（8.09%-4.92%）=7.81%

（二）稳定式FCFE模型

FCFE=净收入-（资本支出-折旧）×（1-DR）-Δ生产成本×（1-DR）

1、净收入。每股净收入=（营业收入-营业支出）÷总股数

2、资本支出。每股资本支出=（固定资产净值的变动+累计折旧+其他长期资产的增加+待摊费用-无息长期负债）÷总股数

3、折旧。每股折旧=累计折旧÷总股数

4、Δ生产成本。Δ每股生产成本=（当年营业成本-上年营业成本）÷总股数

5、DR。在此，DR用资产负债率表示。

6、计算FCFE

FCFE计算表单位：万元2008

2008200920102011201220132014

净收入1.2842 1.4581 1.5583 1.9551 1.9540 2.1667 2.4627

（资本支出-折旧）*（1-DR）0.0038 -0.0117 0.0556 0.2694 0.0726 0.0931 0.1480

Δ生产成本*（1-DR）-0.0688 -0.2033 0.3019 -0.1122 0.0749 -0.1354 -0.1674

FCFE1.3491 1.6731 1.2008 1.7979 1.8065 2.2090 2.4820

（三）求股票价值

1、求平均增长率g。将2008至2014年FCFE增长率平均得到g=0.0618。

2、求股票价值

未来十五年FCFE及其现值

20152016201720182019

FCFE2.6354 2.7983 2.9713 3.1549 3.3499

现值2.4445 2.4076 2.3712 2.3354 2.3001

20202021202220232024

FCFE3.5570 3.7769 4.0103 4.2582 4.5214

现值2.2654 2.2311 2.1974 2.1642 2.1315

20252026202720282029

FCFE4.8008 5.0976 5.4127 5.7472 6.1025

现值2.0993 2.0676 2.0364 2.0056 1.9753

将各年现值加总求得V=33.0327。

四、 结果分析

通过以上计算可知，美克家居2014年12月31日的股票价值为33.0327元，而当时股票的市场价格为每股10.87元，显然该公司的价值大于价格， 具有投资价值。（作者单位：中国地质大学（北京））

参考文献：

[1]张力多.FCFE模型对上市公司估值的应用研究——以山大华特为例.2014

[2]任善英.浅谈企业价值评估的FCFE模型方法.2011

篇4：对粮食稳定增长模型的设定及分析

1 模型设定及样本数据选择

近年来的社会经济发展事实表明:贸易出口的发展对于国民生活福利、国家形象及在国际社会上的地位都具有重要意义, 开放条件下加强对外贸易已成为世界各国关注的核心。在此情形下, 对我国对外贸易增长率的研究具有很强的现实意义。鉴于此, 本文是通过增长模型对对外贸易增长率进行研究, 因此首先建立增长模型。常见的计量经济学模型中, 结合线性模型和对数线性模型特征的半对数模型又可以称为增长模型。其模型形式为:

对上式两端取自然对数可得:

则此式也是线性模型, 因为参数以线性的形式出现在模型的右端, 被解释变量的对数形式与解释变量之间是线性关系, 因此称此模型为半对数模型。在计量经济学中, 半对数模型被经常用来度量被解释变量的平均增长率, 因此也称为增长模型。由于本文是进行我国对外贸易增长率研究, 因此在所采取模型中只对时间变量进行控制, 而不是像其他经济增长率研究一样控制劳动、资本、土地等投入要素分析对经济增长的贡献程度, 所以模型中解释变量为按时间顺序依次取值为1, 2, …, T的时间“t”。其系数衡量时间变化趋势。结合增长模型可以知道:。结合此式可以理解:若α1>0, 则具有随时间增长趋势;若α1<0, 则具有随时间而消退趋势, t为趋势变量, α1是Yt平均增长率。在以上分析基础上, 本文采用的具体模型为:

本文为尽可能拟合我国实际对外贸易增长率, 选取了1990～20 09年度的出口贸易额, 并以1990年为基年进行剔除通货膨胀 (价格) 因素的数据处理。数据均选自相关年度的《中国统计年鉴》。

2 模型相关检验及回归结果分析

由于时间序列的平稳性对于回归结果具有重要影响, 因此必须进行数据平稳性检验, 检验结果摘录如下:

由检验结果可知:在5%的显著水平上拒绝具有单位根的原假设, 表明贸易额序列不存在单位根是平稳的。同时为避免时间序列数据残差序列相关问题, 对其残差进行检验, 结果摘录如下:

由其自相关和偏自相关系数的结果来看, 残差存在1阶序列相关。因此要在回归中进行修正。在此基础上对模型回归结果摘录如下表:

由回归结果来看, 在利用AR (1) 模型修正回归方程残差序列相关前提下, 模型回归参数估计值在5%的水平上相当显著, D.W值表明回归残差序列相关问题可以忽略, F统计量及判决系数等均表明模型回归显著。则最终回归模型为:

回归结果时间趋势变量 (解释变量) 的系数表明:在样本年度期间, 我国对外贸易实际平均增长率为12.3%, 高于我国经济实际运行的增长率相吻合。显示出了1990年后尤其是最近几年我国对外贸易发展规模及增长幅度运行状况。表明基于增长模型的我国对外贸易实际增长率很大程度上既符合实际运行结果, 又具有很强的可预期性。我国是出口导向型对外经济模式, 因此, 我国对外贸易增长很容易受到外在经济的冲击, 下面笔者就基于Chow分割点检验由时间序列数据构成的模型中, 因变量 (对外贸易增长额) 及解释变量 (时间趋势) 之间是否会因外在冲击发生结构性变化。在1998年亚洲金融危机中, 我国对外贸易面临类似的危机冲击, 故基于Chow分割点检验相关理论, 笔者将1998年作为假设间断点进行检验, 检验对外贸易增长模型是否稳定, 检验结果如下:

由Chow检验结果F及对应P值来看, F值大于在5%的显著水平下临界值, 因此可以认为:增长模型在1998发生了结构性变化。同时也表明了, 我国出口导向型的经济易受到外部经济危机的冲击。

3 结语

本文综合以上分析, 认为一国的对外出口增长不仅可以提高国民生活福利水平, 还对提高国家竞争力等具有重要作用;同时, 在世界各国均在不遗余力的推动本国对外贸易增长的情况下, 本文通过对我国样本年度内对外贸易增长率研究发现:现阶段在控制时间序列数据的平稳性及残差序列相关性问题的前提下, 增长模型对我国出口贸易实际增长率具有良好拟合效果。鉴于此, 决策者可以利用其良好拟合性及模型对出口贸易增长的可预期性作为决策参照, 采取科学的出口贸易增长决策行为, 调整出口贸易结构, 转变增长方式, 促进贸易平衡发展及外贸出口结构优化, 提高出口商品质量和效益。进一步发挥我国出口贸易增长对我国经济发展, 及人民生活福利水平的带动作用。

参考文献

[1]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社, 2007.

[2]古扎拉蒂.计量经济学[M].中国人民大学出版社, 2000.

篇5：对粮食稳定增长模型的设定及分析

关键词：索洛模型E—views实证分析

一、引言

经济的增长受到多方面因素的影响，比如资金的投入；区域战略与区域政策；人口、资源与环境；发展基础与产业结构水平；区域市场化程度与制度创新能力；信息化水平与科技创新能力等等因素。而本文主要分别从资本投入、劳动力投入以及技术进步这三方面分析其对中国经济增长的影响。本文所说的索洛模型是特指索洛于1957年构建的经济增长核算方程，本文选取的是我国1978年到2009年的相关经济数据，并且利用索洛模型对影响我国经济增长的因素进行实证分析。

四、影响我国经济增长的因素

从以上结果我们得知，资金投入和技术进步对我国经济增长的贡献率均为正值，意味着资金投入和技术进步会促进我国经济增长，其中技术进步对我国经济增长的贡献率最大，超过60%。意味着，技术进步对经济增长的作用非常大，而“科学技术是第一生产力”，在经济处于稳定状态下，技术进步将会引起人均产出的持续增长。

根据索洛模型，劳动投入对我国经济增长的贡献率为负值，意味劳动投入的增加会抑制我国经济增长。人口增长率高的国家在稳定状态下人均资本存量会由于人口基数的作用变得偏低，导致较低水平人均收入。我国当前的人口基数比较大，势必会使得人均收入偏低，因此，我们在大力发展我国经济的同时，还应该长期坚持计划生育，有效的实施计划生育政策，争取能够控制我国人口的增长，将人口增长控制在合理有效的范围。（作者单位：四川大学经济学院）

参考文献

[1]刘巍，陈昭.计量经济学软件：EViews操作简明教程[M].暨南大学出版社，2009.

[2]郭存芝，杜延军，李春吉.计量经济學—理论·方法·EViews应用[M].北京：科学出版社，2008.

[3]蔺征.中国经济增长的实证分析[J].五邑大学学报，2003，17（4）.

[4]俞林.基于索洛模型的我国经济增长实证分析[J].无锡职业技术学院学报，2011，（02）

[5]刘鑫.基于索罗模型的经济增长实证分析[J].现代经济（现代物业下半月刊），2008，（01）.

篇6：对粮食稳定增长模型的设定及分析

“高投资、高增长”的经济增长模式推动我国经济实现了30多年的高速增长,但同时也带来了我国需求结构的严重失衡[1]。经济增长课题组的研究表明,以高成本为代价的高投资—高增长发展模式存在着临界点[1],过了临界点这种发展模式将变得不可持续。李扬等指出“高投资—高增长”模式造成了我国经济的内部失衡和外部失衡[2]。我国需求结构严重失衡的具体表现在资本形成率逐年提高,2014年已高达45.9%,最终消费率逐年下降到2014年的51.4%,资本形成率(最终消费率)远高于(低于)相同发展阶段国家的平均水平和世界的平均水平。车春鹂等认为,需求结构失衡对经济增长的持续性和健康都产生了负面影响[3];王新等[4]、林毅夫等[5]认为,长期的高投资政策使某些产业投资过度形成局部产能过剩,不利于经济的长期增长[4,5]。

我国自20世纪90年代就提出了扩大内需的政策,而消费是占内需份额最大的一部分,在“十二五”规划纲要中提出了扩大消费、建立提高消费水平的长效机制等来解决我国最终消费率偏低对经济增长可持续性造成的不良影响。最终消费率提高会对我国经济增长及其稳定性产生什么影响,国内学者在这个领域的研究较少,只有少数几个学者有所涉及,但并未针对此问题进行研究。如沈利生利用投入—产出表,在最终需求变动对产业结构变动的影响分析中提到[6],在消费中比重增加5%,资本形成、出口的比重各减少2.5%的情况下,最终需求结构变动对GDP的总量似乎没有多大影响;林建浩、王美今指出,以1995年第四季度为界[7],中国经济周期进入从高波动与低波动交替出现的“活乱循环”时期,以微波化为主要特征的“大稳健”阶段,经济增长稳定性得到大幅提高;李建伟在梳理投资率和消费率演变规律的基础上[8]研究了我国消费率与经济增长的关系,指出依靠投资规模扩张、提高投资率和刺激投资相对快速增长的措施,促进经济快速增长的政策选择空间已日益缩小;赵鑫铖在评价我国经济增长稳定性的基础上分析了经济增长稳定性的影响因素,认为需求结构对经济增长稳定性有重要影响[9]。

基于以上分析,本文从国民经济核算层面,通过数值模拟分析了提高消费率对我国经济增长及其稳定性的影响。

2 最终消费率与经济增长及其稳定性

2.1 最终消费率和最终消费贡献率

按国民经济核算恒等式,GDP=C+I+G+NX。式中,C表示居民消费,I表示投资,G表示政府购买,NX表示净出口。在我国国民经济统计中,将居民消费和政府购买合在一起成为最终消费支出(C),投资称为资本形成总额(I),净出口含义与西方核算体系相同,从而有GDP=C+I+NX。等式两边同时除以GDP有:GDP/GDP=C/GDP+I/GDP+NX/GDP,即C/GDP+I/GDP+NX/GDP=1,最终消费率(CR)、资本形成率(IR)和净出口率(NXR)之和等于1。将GDP=C+I+NX写成增量形式有:△GDP=△C+△I+△NX,该式两边同时除以△GDP,得最终消费支出、资本形成总额、净出口对经济增长率的贡献率,表达式为:△C/△GDP+CI/△GDP+△NX/△GDP=100%。式中,△C/△GDP表示最终消费贡献率,△I/△GDP表示资本形成贡献率,△NX/△GDP表示净出口贡献率。

消费对经济的贡献可从两个角度来衡量:一是对经济总量(GDP)的贡献,二是对经济增量(经济增长)的贡献。前者用最终消费率来衡量,最终消费率(CR)是最终消费支出(资本形成总额)占国内生产总值(GDP)的比重,反映消费对GDP总量的贡献;最终消费对经济增长的贡献用最终消费贡献率来衡量,是最终消费增量占GDP增量的百分比,反映最终消费增量对经济增长的贡献。最终消费对经济总量的贡献和增量的贡献见图1。

由图1可知,最终消费贡献率的波动性大于最终消费率的波动性,但最终消费率仍是最终消费贡献率的趋势成分一样,使最终消费贡献率围绕最终消费率上下波动。

为了进一步分析消费的总量贡献和增量贡献之间的关系,即最终消费率和最终消费贡献率之间的关系。通过HP滤波分解出最终消费率和最终消费贡献率的趋势成分和波动成分(图2和图3)。

从最终消费率和最终消费贡献率的周期成分来看,最终消费率和最终消费贡献率围绕零做上下波动,但最终消费贡献率的波动幅度远远大于最终消费率。从最终消费率和最终消费贡献率的趋势成分看,自1978年以来两者均呈下降趋势,但两者之间的差距非常小,且最终消费率和最终消费贡献率趋势成分的相关程度非常高,相关系数高达0.905。以最终消费贡献率趋势成分为因变量,以最终消费率趋势成分为自变量进行回归,最终消费率趋势成分的系数为1.07,说明最终消费率的趋势成分增加1%,最终消费贡献率上升了1.07%。

2.2 最终消费率与经济增长关系

根据国民经济核算恒等式增量形式,△GDP=△C+△I+△NX,两边同时除以GDP,得:

式中,△C/C、△I/I和△NX/NX分别表示最终消费、资本形成总额和净出口增长率;C/GDP、I/GDP、NX/GDP分别表示最终消费率、资本形成率和净出口率。

式(1)说明,GDP增长率等于最终消费率乘以消费增长率、资本形成率乘以资本形成率增长率、净出口率乘以净出口增长率三者之和。最终消费率乘以消费增长率度量了消费对经济增长的拉动,资本形成率乘以资本形成增长率度量了资本形成对经济增长的拉动,净出口率乘以净出口增长率度量了净出口对经济增长的拉动。

表1给出了自1978年以来我国三大需求的增长率。在三大需求增长率已知的条件下,设定需求结构的变化情况就可以模拟当最终消费率上升、资本形成率下降和净出口率不变的情况下,这种结构变动对经济增长的影响。

注:数据来源于2015年《中国统计年鉴》[10]。2015年最终消费、资本形成总额和净出口增长率数据未发布。

2.3 我国经济增长稳定性分析

对经济增长的稳定性,一般采用经济增长率的标准差或滚动标准差来反映[11,12,13],标准差越小,经济增长的稳定性越好。标准差反映的是一段时间内经济增长率对其均值的偏离程度,如可以根据1978—1991年和1992—2014年GDP增长率分别计算这两个时期GDP的标准差,1978—1991年的GDP增长率标准差为3.37%,1992—2014年为2.20%,因此改革开放第二阶段经济增长稳定性得到了改善。滚动标准差能更加直接和动态地反映经济增长稳定性的变化情况。在确定滚动的时期数后,每一年都可得到一个标准差。通过每年标准差大小的变化情况,可更加直观地观察到经济增长稳定性的变化情况。由于数据为年度数据,本文将滚动时期数设为10,T期经济增长滚动标准差的计算方式为:以T-9期开始一直到T期,经济增长率计算一个标准差作为T期的标准差数值。图4给出了自1978年以来我国经济增长的滚动标准差,表明我国经济增长的稳定性得到了较大幅度的提高,经济增长的滚动标准差从1978年的6.37%下降到2004年的最低点1.10%,2004年以后在2%上下波动。

3 提高最终消费率对我国经济增长的影响分析

为了分析提高最终消费率对我国经济增长及其稳定性的影响,假定最终消费、资本形成总额和净出口的增长率在各情景中不变(由于我国经济的净出口比重较小且比较稳定,因此在模拟分析中只考虑最终消费率和资本形成率变化对经济增长率的影响),通过分析三种情景下我国GDP增长率变化情况来反映最终消费率变化对经济增长率及其稳定性的影响(表2)。

根据表1中三大需求增长率与表2中给出的三种情景下的需求结构,由式(1)可计算出各种情景下的经济增长率(图5)。

最终消费率变动对经济增长的影响较小,各情景下的GDP增长率与基准情景相比变动范围在0.5%以内。由于在1978—2014年、1992—2014年两个时期最终消费增长率分别小于资本形成总额增长率1.003%和1.805%,使最终消费率上升、资本形成率下降,最终导致GDP增长率下降(表3)。具体来看,1978—2014年最终消费率在基准情景基础上分别提高了-5%、5%、10%,使GDP增长率分别提高了0.0501%、-0.0502%、-0.1003%;1978—1991年,最终消费率在基准情景基础上分别提高了-5%、5%、10%,使GDP增长率分别提高了-0.0158%、0.0157%、0.0315%;1992—2014年,最终消费率在基准情景基础上分别提高了-5%、5%、10%,使GDP增长率分别提高了0.0902%、-0.0903%、-0.1805%。

注:作者计算,表4同。

4 最终消费率变动对经济增长稳定性分析

从最终消费率变动对GDP增长率稳定性的影响来看:首先,分析三大需求在不同时期稳定性的差异(表4),1978—1991年、1992—2014年、1978—2014年三个时期中最终消费、资本形成总额和净出口稳定性都呈现出一个特征,以各需求增长率标准差大小衡量各需求稳定性,最终消费的稳定性最好,资本形成总额的稳定性次之,净出口最差。以1992—2014年这一时期为例,最终消费增长率标准差为2.2141%,资本形成总额增长率标准差为4.4990%,净出口增长率标准差为76.4908%。

由于在所有时期各需求稳定性的关系是给定的(由于三大增长率的增长率是给定的,因此也给定了稳定性),且最终消费的稳定性最好,资本形成总额的稳定性次之,净出口最差,因此可预期最终消费率上升、资本形成率下降和净出口率不变将导致GDP增长率稳定性提高。表3证实了这一预期的正确性,情景1的GDP增长率标准差与基准情景相比在1978—1991年、1992—2014年、1978—2014年分别上升了0.3030%、0.0878%、0.1895%;情景2的GDP增长率标准差与基准情景相比在1978—1991年、1992—2014年、1978—2014年分别下降了0.2892%、0.0682%、0.1714%;情景3的GDP增长率标准差与基准情景相比在1978—1991年、1992—2014年、1978—2014年分别下降了0.5604%、0.1150%、0.3208%。

从GDP增长率的滚动标准差来看,提高最终消费率对GDP增长率稳定性的影响最直观,各情景和基准情景最终消费率的大小排序为:情景1<基准<情景2<情景3。在图6中各情景下GDP增长率滚动标准差的排序大致与这一排序相符,滚动标准差线情景1在最上面,其次为基准情景,第三为情景2,情景3在最下面,提高最终消费率对经济增长稳定性的改善作用明显。

注:由于基准及三种情景下的起始时间为1978年,滚动标准差滚动时期数为10期,因此此次的滚动标准差从1987年开始。

5 结论及政策建议

5.1 结论及讨论

本文从国民经济核算框架出发,通过数值模拟,分析了提高消费率对我国经济增长及其稳定性的影响。实证结果表明,在提高最终消费率、降低资本形成率和经净出口保持不变的条件下,提高最终消费率对GDP增长率的影响取决于所考察时期最终消费的平均增长率和资本形成总额平均增长率之间的关系,且对GDP增长率的影响幅度较小,但对经济增长稳定性的提高效应较显著。

要开展消费率变化对经济增长的影响研究,理论上应在经济增长理论框架内来进行,从消费率变化对投资及各生产要素的影响机制着手,进而模拟消费率变化对经济增长的长短期影响。这将是本文后续研究的主要方向。

5.2 建议

在我国经济进入新常态的背景下,保持经济持续稳定的中高速增长对我国全面建成小康社会和国民福利的进一步改进提升具有重要意义。

基于本文的研究结论,提出以下政策启示:首先,进一步采取措施提高最终消费率[14]。根据本文的研究,提高最终消费率虽然对提高经济增长率的作用较微弱,但对提高经济增长稳定性却具有持续的推动作用。具体措施包括:改善消费环境,提高消费者的消费信心;进一步完善社会保障体系,使消费者有更多的收入可用于消费;推进收入分配改革,提高劳动者报酬所占比重。其次,通过持续扩大有效投资,适度降低资本形成率。与我国最终消费率持续下降形成反差的是:资本形成率逐年上升,结果使我国的资本积累水平也逐年上升,以至于资本积累已超过其最优水平(黄金律资本存量)[15]。具体措施包括:调整投资结构,对已出现产能过剩的产业,压缩其投资;加大对新兴产业和新兴科技的投资。第三,采取措施减少最终消费支出和资本形成总额的波动。经济增长的稳定性取决于最终消费、资本形成总额和净出口的稳定性[16]。由于净出口占比较小且受国际市场的影响较大,净出口率的变动对经济增长稳定性的影响也相对较小。因此,最终消费和资本形成总额的稳定性对经济增长的稳定起到了决定性的作用。具体措施包括:尽量少用如2008年4万亿元投资之类的政策来刺激经济,因为短期的稳定会给未来的长期埋下隐患;提高各类消费和投资政策的持续性,提高新的消费和投资政策与老政策的协调性并保持稳定。

摘要：从国民经济核算框架出发,通过数值模拟,分析了提高消费率对我国经济增长及其稳定性的影响。实证结果表明,在提高最终消费率、降低资本形成率和净出口保持不变的条件下,提高最终消费率对GDP增长率的影响取决于考察时期最终消费平均增长率与资本形成总额平均增长率之间的关系,且对GDP增长率的影响幅度较小,但对经济增长稳定性的提高效应较显著。因此,“十三五”时期,要使我国经济持续、健康、稳定保持中高速增长,需要特别关注需求结构调整,进一步提高最终消费率。

篇7：对粮食稳定增长模型的设定及分析

1 模型结构图如下

2 选择变量并定义变量方程式

在教育层次对经济增长的系统动力学模型由状态方程、速率方程、辅助方程、函数、初始值和参数组成。模型所包含的变量数共有71个, 其中, 状态变量 (L) 14个, 辅助变量 (A) 40个, 常量 (C) 17个。选取重要的方程解释:

(1) 人口数=人口数+DT×人口增长速率;

(2) 学龄人口数=学龄人口数+DT× (出生速率-小学入学速率) ;

(3) 小学在校生人数=小学在校生人数+DT× (小学入学速率-小学毕业速率) ;

(4) 初等教育及以下劳动者人数=初等教育及以下劳动者人数+DT×小学毕业生就业速率-小学教育劳动者退休速率;

(5) 初中在校生人数=初中在校生人数+DT× (初中入学速率-初中毕业速率) ;

(6) 初中教育程度劳动者人数=初中教育程度劳动者人数+DT× (初中毕业生就业速率-初中教育程度劳动者退休速率) ;

(7) 高中及中专在校生人数=高中及中专在校生人数+DT× (高中及中专入学速率-高中及中专毕业速率) ;

(8) 高中及中专教育程度劳动者人数=高中及中专教育程度劳动者人数+DT× (高中及中专就业速率-高中及中专教育程度劳动者退休速率) ;

(9) 大学及大专在校生人数=大学及大专在校生人数+DT× (大学及大专入学速率-大学及大专毕业速率) ;

(10) 以2003年为基期的总投资额=以2003年为基期的总投资额+DT×总投资额增长速率;

(11) 大学教育劳动者人数=大学教育劳动者人数+DT× (大学及大专毕业生就业速率-大学教育劳动者退休速率) ;

(12) 研究生在校生人数=研究生在校生人数+DT× (研究生入学速率-研究生毕业速率) ;

(13) 研究生教育劳动者人数=研究生教育劳动人数+DT× (研究生毕业生就业速率-研究生教育劳动者退休速率) 。

3 SD模型模拟仿真

模型设定2003年为基年, 运行时间为2003-2008年, 其中2003年的数据取自各有关年鉴。在实证模型中, 不考虑失业率出超对GDP增影响, 以及失业率出超对固定投资和教育投资的影响。模型初值、参数如表1、表2所示。

模拟结果:

因模拟系数取2003-2008年的平均值, 故我们从图表上可以看到模拟GDP与实际相比初期略高, 后期略低, 但误差基本在6%以内。该模型较为适合。

利用该模型, 根据模拟的思想, 以升学率作为调控变量, 分析不同的教育发展方案对经济增长的拉动作用。

方案一:假定小学升学率为100%。

方案二:假定小学升学率为100%, 初中升学率在2003年62%的基础上再提高20个百分点, 即保持在82%的水平, 其他条件 (参数和初值) 同方案一。

方案三:假定在方案一的基础上, 提高高中及中专的升学率, 即大学入学率, 使大学入学率在1998年31%的基础上增加20%, 即保持在51%的水平。

方案四:在方案一的基础上, 提高大学升学率 (亦即研究生入学率) 。使大学升学率在原来15%的基础上增加到35%, 增幅为20%, 其他条件不变。

在以上四个不同方案中, 由于目前的教育发展水平比较接近于第一方案, 我们以第一个方案为基准, 将其他三个不同的教育发展方案与方案一进行对比。考虑到2000年各方案结果尽管有所差别, 但由于人才的培养与政策的实施之间有一个时滞的问题, 因此在比较时我们仅为2005年、2010年和2015年的有关结果进行分析。不同教育发展方案经济指标的比较见表3。

4 结果分析

表3的数字说明, 在我们严格假设的情况下, 方案二、三和四的国民收入的年均增长率均大于方案一。说明提高较高层次的学生升学率对经济增长有明显的拉动作用。但就2003年至2020年的国民收入的年均增长率来看, 方案三为最优的方案, 其年均经济增长最高, 达到7.76%。从方案二、三和四分别相对于方案一的新增教育投资的效益看, 在2010年、2015年和2020年三个年度, 方案四小于方案三, 这与国民收入的增长水平正好一致, 说明提高研究生入学率不如提高高中及中专升学率 (大学入学率) 对经济的拉动作用大。其原因是尽管平均每个研究生教育程度的劳动力所创造的净产值大于平均每个高等教育程度的劳动力和平均每个中等教育的劳动力所创造的净产值, 但由于方案四仅提高了研究生的入学率水平, 大学和中学的入学率并没有改变, 研究生教育程度的劳动力虽然随着入学率的提高而得到较快的增长, 但因大学毕业生人数较以前并没有增加, 即产生研究生的基数没有增加。研究生教育程度的劳动力人数相对于中等或高等教育的劳动力数, 仍然很小, 因而对整体经济的拉动作用不如方案三。另外就新增教育投资的效益看, 三个年度中, 有两个年度方案三都大于方案二, 国民收入水平高于方案二, 这说明就方案二和方案三相比, 方案三不失为一个较优的方案。另外从新增教育投资的经济效益来看, 无论是方案二、方案三和方案四中的哪一个年度, 新增教育投资的效益都非常显著, 三个方案中其最少也达到529%, 最高达到了750%。而我国2008年工业企业平均总资产收益率仅为9.00%。可见教育投资的回报率远非一般的投资可比。

从表3中, 我们还可以看出, 在经济增长较快的年份, 同时也是教育总投资增长较快的年份。这说明不仅教育对经济增长具有直接的推动作用, 反过来, 经济增长对教育的发展也提供了重要的经济保障, 二者之间是一种相互促进、协调发展的辩证关系。

摘要：教育发展与经济增长呈正相关关系。根据教育系统有关因素的因果关系, 建立教育系统动力学模型, 可测算教育对经济增长的拉动作用。

关键词：教育经济,协调发展SD模型

参考文献

[1]王善迈.教育投入与产出研究[M].石家庄:河北教育出版社, 1999.

[2]熊春文.教育经济功能的一个制度经济学解释[J].教育与经济, 2002, (1) .

[3]厉以宁.教育经济学[J].北京:北京出版社, 1984.

[4]冒小栋.运用投入产出技术测算教育对经济增长的贡献[J].统计与决策, 2006, (7) :14-16.

[5]张红霞, 陈锡康.用于人力资本分析的教育———经济投入占用产出模型[J].中国管理科学, 2004, (5) :97-101.

[6]罗良清, 梅荣斌.人力资本视角下的教育的投入与产出核算初探[J].统计教育, 2006, (2) :4-6.