中國經濟的論文發(fā)表

　　1978年改革開放以來,中國經濟取得了世界矚目的偉大成就。下文是學習啦小編為大家搜集整理的關于中國經濟的論文發(fā)表的內容，歡迎大家閱讀參考!

　　中國經濟的論文發(fā)表篇1

　　談科技投入對中國經濟增長的貢獻及互動機制

　　1 研究背景

　　科學技術是第一生產力，對經濟增長起著重要作用。在黨的十三五規(guī)劃中，強調要“發(fā)揮科技創(chuàng)新在全面創(chuàng)新中的引領作用，并為經濟社會發(fā)展提供持久動力”。 歷史上，“亞洲四小龍”經濟的迅猛發(fā)展就與科技進步密不可分，1970-1980 年，“四小龍”中的臺灣和韓國GNP和年均增長率分別為9.8% 和9.5%，而此間技術進步對經濟增長的貢獻份額，臺灣為48%，韓國為40%。近年來，隨著我國對科技重視程度的增強，財政科技投入由1999年的544億元增加到2009年的3050億元，10年間財政科技投入翻了近6倍。政府將一定比例的財政收入投入到科技研究中，了解這部分資金對經濟增長起到了怎樣的作用以及相互之間的聯系，對制定政策方針具有戰(zhàn)略上的意義。

　　長期以來，科技投入和經濟增長的關系受到國內外學者的廣泛的關注。1928年，柯布(Cobb)和道格拉斯(Douglas)共同提出的 C―D生產函數，可計算出某一時刻的技術水平對新增產值的貢獻。Griliches(1986)通過分析 1957-1977年間美國1000家規(guī)模較大的制造業(yè)企業(yè)數據，得出科技經費投入對企業(yè)生產力的提高有顯著的促進作用。Romer(1990)研究發(fā)展發(fā)現政府在R&D上的財政支持能激發(fā)和鼓勵企業(yè)投入更多資源進行R&D活動，推動經濟的長期增長。Boskin和Lau(1996)將生產投入要素分為資本、勞動、人力資本和R&D資本四種，在C-D生產函數基礎上，新構造了生產函數，將不能由這四種投入要素解釋的經濟增長歸結為技術進步的貢獻，利用六個國家的數據進行研究，得到由R&D引致的技術進步對經濟增長的影響非常大。

　　國內學者則是采用不同的研究方法來探討科技投入與經濟增長的關系。單紅梅等(2006)應用C-D生產函數得出中國的科技投入不但對當期經濟增長有促進作用，而且還存在滯后效應，滯后期為3階。姜慶華、劉貴基(2010)采用灰色關聯度模型與生產函數模型，得出科技經費投入對我國經濟增長的影響強于人員投入對經濟增長的影響，并且技術進步對經濟增長的貢獻率呈現出波動上升形態(tài)的結論。盧方元(2011)等采用 2000-2009 年全國 30 個省區(qū)市的R&D投入和經濟增長的有關數據，通過建立面板數據模型，研究R&D投入與經濟發(fā)展的關系。凌江懷、李成、李熙(2012)以1991-2010年國內生產總值和財政科技投入的數據為基礎，認為財政科技投入對經濟增長有積極的促進作用。 　　不同于以往研究，本文引入R&D經費支出作為內生變量，建立廣義柯布-道格拉斯生產函數，在對所有變量進行平穩(wěn)性和協整檢驗的基礎上，結合協整回歸、誤差修正模型及向量自回歸模型的多元時間序列分析方法，測算科技投入對經濟增長的貢獻，并試圖揭示經濟系統的動態(tài)影響機制。

　　2 理論模型及研究方法

　　2.1 變量選取及數據處理

　　利用1995-2012年度的經濟數據進行實證研究，數據來自《中國統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。選取GDP(億元)代表全國的經濟發(fā)展水平Y，R&D經費支出(億元)作為科技投入指標S，全社會固定資產投資(億元)扣除R&D經費支出后作為資本投入K， R&D人員全時當量(萬人)作為勞動力投入指標N，對原始數值取自然對數，以壓縮變量的尺度差距及削弱可能存在的異方差，分別記為LnY、LnS、LnK、LnN。

　　2.2 理論模型及研究方法

　　2.2.1 廣義C-D生產函數

　　通過對式(4)進行回歸分析，即可估計出科技投入對經濟增長的貢獻。同理，?琢與?茁分別表示資本投入貢獻和勞動投入貢獻?酌，剩余項則代表技術水平。

　　2.2.2 協整理論與誤差修正模型

　　1987年，Engle和Granger提出協整理論，為非平穩(wěn)時間序列的建模提供了新的思路。如果單個時間序列非平穩(wěn)，而它們的線性組合卻表現出平穩(wěn)性，則這些變量間存在長期均衡關系，這種協整關系能夠有效區(qū)分真實回歸與虛假回歸。誤差修正模型(Error Correction Model，ECM)改進了時間序列模型忽視原非平穩(wěn)變量信息的缺點，將長期穩(wěn)定關系與短期動態(tài)特征綜合在一個模型中。

　　2.2.3 向量自回歸模型

　　向量自回歸模型(Vector Auto Regression，VAR)基于統計性質，將系統中每一個內生變量表達為所有內生變量滯后值的函數，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元變量組成的“向量”自回歸模型。VAR模型常用于預測相互聯系的時間序列系統及分析隨機擾動對變量系統中的動態(tài)沖擊，進而解釋各種經濟沖擊對經濟變量形成的影響。

　　3 科技投入對中國經濟增長的貢獻

　　3.1 平穩(wěn)性檢驗

　　采用ADF(Augmented Dickey Fuller)單位根檢驗對各變量的平穩(wěn)性判斷，回歸方程為：?駐Yt=c+?酌t+?籽Yt-1+■

　　?準?駐Yt-(i-1)+?著t，依據數據特征及貝葉斯信息準則(SBIC)確定檢驗形式和滯后階數。其中c代表常數項，t代表趨勢項，p代表滯后階數，c=0表示不含常數項，t=0表示不含趨勢項，反之c=1表示含常數項，t=1表示含趨勢項。檢驗結果如表1所示。

　　4組時間序列數據在5%顯著性水平下不拒絕原假設，為非平穩(wěn)序列，而進行一階差分后均為平穩(wěn)序列，因此4個變量均為同階單整I(1)序列，可進行協整分析。

　　3.2 協整回歸及協整檢驗

　　協整檢驗是用來檢驗非平穩(wěn)變量間是否存在長期均衡關系的方法，如果存在協整關系，則變量間的非均衡誤差是平穩(wěn)的。本文基于廣義C-D生產函數進行協整分析，對式(4)的模型采用Engle-Granger兩步法進行協整檢驗。

　　第一步通過OLS最小二乘法對式(4)進行協整回歸，第二步使用殘差序列代替隨機干擾項，進行平穩(wěn)性檢驗，若殘差序列平穩(wěn)，則可確立變量間的長期均衡關系，回歸結果如下：

　　lnYt=5.349687+0.375095lnKt+0.159395lnNt+0.226243lnSt

　　S.E.=(0.35536)(0.109971) (0.130783) (0.061246)

　　t=(15.05444) (0.3410855) (1.218781) (3.694004)

　　R2=0.998203，F=2592.043，D.W.=1.540770(5)

　　由于OLS采用方差最小的估計方式，使得對殘差序列進行ADF檢驗時，結果傾向于平穩(wěn)序列，SC統計量

　　-4.172473， t統計量-3.913603，傳統10%臨界值為

　　-3.310349，參照麥金農(Mackinnon，1991)的臨界值分布表，矯正的10%臨界值為-3.676593，殘差序列在5%顯著性水平下非平穩(wěn)，但在10%顯著信水平下平穩(wěn)，可認為式(5)確定的長期均衡關系存在，為協整回歸方程。

　　3.3 科技投入對經濟增長的貢獻

　　根據協整回歸方程(5)的結果，科技投入對經濟的產出系數為0.2262，即R&D經費內部支出每增加1%所貢獻的GDP增長率為0.2262%;而0.3751和0.1594分別是資本和勞動的投入產出系數，表明固定資產投資和科技人員就業(yè)人數每增加1%，可以帶來經濟增長0.3751%和0.1594%。由此看出，現階段中國經濟的增長主要還是靠投資拉動，科技投入雖占據一部分，但產出效應存在進一步提升的空間。

　　由于科技活動的周期性與投入產出的時滯性，僅依據某一個觀測時點難以縱向把握經濟規(guī)律，因此，從2008年開始逐年測算各要素對經濟增長的貢獻度，以期發(fā)現近幾年各要素對經濟增長貢獻度的變化趨勢，進一步探討科技投入對經濟增長的貢獻效果。依據理論模型及協整分析技術，得出測算結果如表2所示。

　　由表2得，資本投入自2008年開始出現下滑，受國際金融危機的沖擊，企業(yè)經營困難，利潤增長放緩，固定資產投資增速下降;而科技投入貢獻呈波動上升趨勢，說明科技投入的產出效應開始顯現，R&D經費投入與科技人員的投入保障了科技研發(fā)活動的需求，逐步轉換為對GDP增長的貢獻。

　　4 科技投入與中國經濟增長的互動機制

　　4.1 誤差修正模型 　　繼協整回歸對變量的長期均衡關系進行分析后，構建誤差修正模型對該協整關系的短期動態(tài)特征進行探究，得到估計結果如表3。

　　其中，ECMt-1=lnYt-1-(5.349687+0.375095lnKt-1+0.159395lnNt-1+0.226243lnSt-1)為誤差修正項。

　　從表3可以看出，誤差修正項ECM t-1的系數為

　　-0.899017，即協整回歸方程前一年的非均衡誤差以89.90%的力度進行反向修正，89.90%的調整速率也顯示了協整系統對出現非均衡偏差的修正反應之強，正是這種顯著的短期負反饋機制，使得經濟系統始終趨于穩(wěn)定，其長期均衡關系才得以維持。此外，在短期動態(tài)關系中，科技投入對經濟增長的短期彈性為0.112281，即短期內科技投入每增加1%，國內生產總值增長11.23%，亦低于資本投入0.218182及勞動投入0.125491。

　　4.2 VAR模型

　　為重點考察科技投入與經濟增長間的相互作用機制，將資本投入(已扣除R&D經費支出)從內生變量中剔除，建立GDP、R&D經費支出、科研從業(yè)人員數之間的VAR模型。

　　首先，確定適當的模型滯后階數。利用Eviews8.0計量軟件，進行滯后期從0到3的模擬試驗。據AIC與SC信息準則，當滯后期為3時，模型擬合效果最好，可兼顧模型穩(wěn)定性與自由度。

　　接著進行模型估計，得到如下結果：

　　lnYt=1.070lnYt-1-0.954lnYt-2+0.852lnYt-3+0.444lnSt-1+0.031lnSt-2-0.340lnSt-3+0.221lnNt-1-0.116lnNt-2-0.216nNt-3-0.068

　　lnSt=1.037lnYt-1-0.388lnYt-2-0.225lnYt-3+0.521lnSt-1+0.169lnSt-2-0.595lnSt-3+0.268lnNt-1+0.172lnNt-2+0.140lnNt-3+0.274

　　lnNt=-0.233lnYt-1+0.658lnYt-2-0.531lnYt-3-0.401lnSt-1+0.482lnSt-2+0.345lnSt-3-0.237lnNt-1+0.044lnNt-2+0.052lnNt-3+0.297(6)

　　各方程的判定系數分別為：0.9992、0.9995、0.9994，擬合程度較高。

　　4.3 Granger因果檢驗

　　Granger因果檢驗實質上是檢驗內生變量是否可以作為外生變量對待。若一個變量受到其他變量的滯后影響，則稱它們具有Granger因果關系。

　　對估計出的VAR模型中各方程進行Granger因果檢驗，分析各內生變量之間的相互關系，結果見表4。

　　由表4可知，在LnY方程中，檢驗結果在5%的置信水平下接受了LnN不能Granger引起LnY的原假設;在LnS方程中，檢驗結果在5%的置信水平下接受了LnN不能Granger引起LnS的原假設。這表明科技從業(yè)人員數并不是LnY與LnS增長的Granger原因。

　　與之相反，檢驗結果在5%的水平上拒絕了LnS不能Granger引起LnY的原假設，同時拒絕了LnY不能Granger引起LnS的原假設，表明R&D經費支出與經濟增長互為格蘭杰因果關系。

　　4.4 脈沖響應函數分析

　　脈沖響應函數用于衡量來自隨機擾動項的一個標準差沖擊對內生變量當前和未來取值的影響。利用Eviews8.0計量軟件對估計出的VAR模型進行脈沖響應分析，計量各變量對模擬外部動態(tài)沖擊的反應，結果見圖1。其中，橫軸表示滯后時間長度，縱軸表示變量對外部動態(tài)沖擊的反應程度。

　　如左圖所示，在其他變量不變的情況下，當GDP變動一個百分點時，對R&D經費支出始終具有正向效應。在第一期，GDP的變動使R&D經費支出增長約為0.05%，此后大致圍繞1.5%的水平上下波動。表明經濟增長對科技投入的增加具有穩(wěn)定的促進作用，應當在發(fā)展經濟的前提下，逐步提高對科技的投入力度。

　　分析右圖，易知，在其他變量不變的情況下，當R&D經費支出受到正向沖擊時，對GDP的影響一直呈現正向趨勢。具體表現為：第一期至第三期，使得GDP處于持續(xù)上升狀態(tài)，并在第三期達到最大值;第三期至第八期，對 GDP的影響逐漸減弱――從0.2%逐漸趨于0.02%;第八期之后，對GDP的影響又開始加強。

　　5 結論及建議

　　本文主要依托增長理論，在傳統柯布-道格拉斯拉斯生產函數基礎上，引入R&D經費內部支出進行擴展，綜合多元時間序列分析的方法，對科技投入對中國經濟增長的貢獻和相互間動態(tài)作用機制進行實證研究。理論模型得到實證分析的良好支撐，具體研究結論包括：①R&D經費內部支出是經濟增長的源泉，對國內生產總值的貢獻約為22.62%，貢獻程度波動上升。②國內生產總值、固定資產投資、R&D人員及R&D經費內部支出具有穩(wěn)定的長期均衡關系，科技投入對經濟增長的短期彈性為11.23%，系統內存在顯著的調節(jié)機制，有效維護長期均衡特征。③Granger因果檢驗證實，R&D人員數對經濟增長的正向效應還不明顯，而R&D經費內部支出與經濟增長間具有明顯的正向效應。④由脈沖響應函數分析，R&D經費內部支出與國內生產總值的相互沖擊具有時滯性和正向持續(xù)性，表明經濟系統將形成：科技投入→技術進步→經濟增長→科技投入→技術進步→經濟增長的相互促進良性循環(huán)機制。

　　據上述結論，有針對性地提出政策建議如下：

　　5.1 加大科研經費投入力度

　　由LnY與LnS沖擊的脈沖響應曲線可知，科技投入對經濟增長的影響期數很長，但在后期呈現一定下降趨勢，可能由于資金投入力度不夠。應當持續(xù)提升對科研經費的投入力度，一方面擴大資金來源，創(chuàng)新投入方式。應完善科研經費籌措機制，并通過直接財政投入、間接稅收優(yōu)惠等多種方式進行科研投入;另一方面應建立相對應的科技經費管理制度，提高科研經費投入及利用的規(guī)范性、有效性。 　　5.2 提高科研人員業(yè)務水平

　　由Granger因果檢驗分析結果，科研人員數量與經濟發(fā)展之間并沒有顯著的聯系，實際上科研人員是科學研發(fā)的主體，科研人員的研發(fā)能力是科學研發(fā)的關鍵所在。應當建立完善的激勵機制，為科研人員進行研發(fā)創(chuàng)造良好的研發(fā)環(huán)境，提升科研人員研發(fā)的積極性;同時加大對科研技術人員的培訓力度，可以與知名高校和研究院所等合作，建立多層次的科研培訓體系，提高科研人員的業(yè)務水平。

　　5.3 培養(yǎng)科技型企業(yè)創(chuàng)新能力

　　創(chuàng)新是一個民族進步的靈魂，而我國70%以上的發(fā)明專利來自科技型企業(yè)。因此，科研企業(yè)應當加強科研人員創(chuàng)新意識的培育，努力營造良好的創(chuàng)新氛圍;科研人員應當面向市場需求，積極進行科研創(chuàng)新，理論聯系實踐，將知識和技術轉化為生產力，為企業(yè)和社會創(chuàng)造效益。

　　中國經濟的論文發(fā)表篇2

　　談中國經濟“穩(wěn)增長”背景下的宏觀調控政策

　　一、背景

　　根據統計局的數據顯示，2012年前三季度國內生產總值353480億元，同比增長7.7%。其中，一季度增長8.1%，二季度增長7.6%，三季度增長7.4%。中國經濟增速連續(xù)7個季度下滑，并在2012年二季度出現3年來首次破“八”，所有的數據都鮮明無誤地指向一個事實：國內宏觀經濟不容樂觀，三經大經濟下行壓力加大，經濟運行面臨的困難和風險不可低估。在2011年12月召開的中央經濟工作會議指出，經濟增長下行壓力和物價上漲壓力并存，我國的2012年經濟工作的核心，由2011年的控通脹為先轉向穩(wěn)增長為先。“穩(wěn)增長”主要是強調經濟平滑下行，重點防范經濟失速的風險和波動，這也意味著政府不會像以往那樣采取大規(guī)模的經濟刺激計劃應對目前經濟下滑的局面。

　　二、原因分析

　　中央之所以提出“穩(wěn)增長”在筆者看來，主要有以下幾個方面的原因：

　　(一)國際金融危機導致我國外貿減速，加大經濟下行風險

　　2008 年爆發(fā)的全球金融危機，已對全球經濟產生了重大沖擊。然而國際金融危機并未過去，2009 年底以來的歐洲主權債務危機，可謂是全球金融危機的延續(xù)和深化2012年。美國和日本同樣面臨政府債務負擔率過高的財政債務風險。我國對外貿易依存度高，歐盟、美國等國家皆為我國重要貿易伙伴，一系列的債務危機勢必會影響到我國的對外貿易。

　　(二)過度投資，產能過剩

　　近幾年來我國以政府為主導的固定資產投資規(guī)模不斷膨脹，大量工業(yè)以及重復的基礎設施項目投資過度導致鋼鐵、水泥等行業(yè)產能過剩，生產能力利用率偏低。

　　(三)資源環(huán)境承載能力下降

　　中國目前在全球產業(yè)鏈布局中，主要處在資源、勞動密集的制造業(yè)環(huán)節(jié)，對物質資源投入的要求較高，資源大進大出的粗放型增長模式導致了大量的資源耗費和嚴重的環(huán)境污染問題，環(huán)境承載能力下降。

　　(四)人口紅利逐漸消失

　　在過去的40多年，中國經濟尤其是制造業(yè)極大受益于人口紅利帶來的廉價勞動力成本，勞動力成為在土地、技術、資本等要素之外驅動經濟增長的重要因素。而近些年由于生育率繼續(xù)下降等原因我國的人口紅利逐漸消失。

　　(五)產業(yè)結構發(fā)展不平衡

　　我國的產業(yè)結構的現狀主要體現在：農業(yè)基礎設施仍然薄弱，農產品品種、品質結構尚不優(yōu)化，農產品優(yōu)質率較低，農產品加工業(yè)尚處在初級階段，農產品區(qū)域布局不合理;第二產業(yè)總量擴張明顯，但處于全球價值鏈底端，產業(yè)升級面臨困難，產業(yè)研發(fā)投入不足，技術創(chuàng)新能力差;第三產業(yè)比重太低的同時結構層次低、附加值太低、缺少現代服務業(yè)。發(fā)展模式盡管在一定時期能夠獲得較高的發(fā)展速度，，卻不利于經濟的穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展。

　　(六)居民收入分配差距不斷擴大

　　隨著改革開放的深入，我國在保持經濟高速增長的同時，居民收入分配差距也在不斷拉大，主要表現在城鄉(xiāng)收入差距拉大、地區(qū)收入差距拉大、行業(yè)收入差距拉大。收入分配差距拉大影響社會穩(wěn)定、消費需求、產業(yè)結構調整等，從而不利于經濟增長。

　　三、宏觀調控政策績效評價

　　鑒于目前面對極其復雜嚴峻的國際形勢和我國經濟運行面臨的突出矛盾和問題，中央雖然提出實施積極的財政政策和穩(wěn)健的貨幣政策。然而，就從目前我國出臺的貨幣政策來看，仍是擴張性的貨幣政策。過去30年，我國廣義貨幣M2的年均增長率為17.5%，遠遠超過10%的經濟增長率。特別是2008年金融危機之后的“4萬億”財政刺激計劃后，使得2009年M2的余額達到60.6萬億元，比上年末增長27.7%，比GDP高19個百分點，M2占GDP的比率位居世界第一。2012年年初以來，中央銀行已兩次下調存款準備金率、兩次降息，貨幣政策事實上已偏向“適度寬松”。

　　就財政政策而言，采取積極的財政政策意味著政府通過減稅和擴大政府支出來刺激經濟的發(fā)展。從短期效果來看，積極的財政政策對刺激經濟的增長有一定的效果，然而過于依賴現行積極財政政策和貨幣政策不利于經濟的可持續(xù)增長。首先，長期實施積極的財政政策會導致赤字和債務規(guī)模過大，增大金融風險。其次，政府過度投資導致投資邊際效益遞減。由于國債投資大多為基礎設施建設，過長的回收周期和過低的投資效益，使得投資難以回收，投資的邊際效益已經開始遞減。第三，積極財政政策的“擠出效應”。由于政府支出的增加私人的投資和消費支出，這對經濟的發(fā)展是不利的。

　　四、相關建議

　　促進經濟穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展，在筆者看來，可以從以下幾個方面入手：

　　(一)調整優(yōu)化產業(yè)結構，促進經濟發(fā)展方式的轉變

　　目前，我國經濟效益低下的一個重要原因就是經濟結構尤其是產業(yè)結構的扭曲，導致經濟資源利用效率低下，因此要實現經濟的穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展，就要調整優(yōu)化產業(yè)結構，加快傳統產業(yè)轉型升級，推動戰(zhàn)略性新興產業(yè)、先進制造業(yè)健康發(fā)展，實現經濟增長由主要依靠增加物質資源消耗向主要依靠科技進步、勞動者素質提高、管理創(chuàng)新轉變。

　　(二)適度抑制大型基建投資的速度與規(guī)模

　　“穩(wěn)增長”不可能靠低效率的重復投資，不可能靠低水平的產能擴張，因此應該適度抑制大型基礎設施建設的速度與規(guī)模，優(yōu)化投資結構，從而實現經濟的 “穩(wěn)增長”。

　　(三)增加國民收入，擴大內需

　　當前在促進經濟增長的“三駕馬車”中，外貿出口表現受國際經濟復蘇緩慢拖累，國際國內投資放緩，消費成為拉動GDP增長的著力點。未來要更加立足于國內需求，通過“國民收入倍增計劃”提高國民收入，重視改善民生，這是我國經濟平穩(wěn)向好的內生性動力和根本立足點。

　　五、結論

　　過度依賴積極的財政政策中的國家投資和短期的貨幣政策僅僅是經濟“穩(wěn)增長”的權宜之計，不是經濟“穩(wěn)增長”的根本途徑，實現國民經濟“穩(wěn)增長”最根本是堅持可持續(xù)增長，擴大內需，強化消費對經濟增長的貢獻。