人口红利和城市化建设探究基于生产函数模型对中国经济增长,该文是关于经济增长方面本科论文开题报告范文跟人口红利和生产函数模型和中国经济增长类论文范文资料.
经济增长论文参考文献：
【摘 要】本文就生产函数模型进行研究,城市化建设对人口红利衰竭关于减缓经济增长的抵补效应,得出在人口红利衰减的大环境下,我国政府应该把城市化建设重点放在哪个地区.
【关键词】人口红利 城市化经济增长
一、问题提出
我国正在实现全面小康的道路上,我国城镇化水平稳步提升.随着国家城镇化的发展,经济也大力不断前进.人口红利在较大程度上促进了东亚经济的发展.就中国而言,人口红利开始衰减,但GDP并没有像其他国家那样出现较为明显的波动,可能的原因之一是中国的城市化建设对经济增长的促进作用在一定程度上抵补了人口红利衰减.本文通过研究推进城市化建设、人口红利衰退对经济增长的影响,对国家制定重点城市化战略提出建议.
在用C-D生产函数研究我国经济增长影响因素时,对于劳动要素投入这一项,没有直接使用劳动人口,或鉴于统计数据的相对不够精准,没有使用就业人口.而是创造性地结合了劳动人口、人口抚养比和城市化因素,用得到的“真实劳动人口”来改进C-D生产函数.
二、生产函数模型
(一)柯布一道格拉斯生产函数
柯布道格拉斯函数在经济学主要站在生产者的角度.美国数学家柯布和经济学家道格拉斯通过研究美国制造行业的有关数据创立出来的.茌研究问题时,通过确定样本并且收集数据,进行理论研究,按照投入的生产要素和产出的相互关系,提出了生产函数的形式.研究结论是,当外在技术条件一定的环境中,产出与投入的劳动力和资本的关系可以表示为：
其中,Y表示产量,A表示技术水平,K表示投入的资本量,L表示投入的劳动量,α、β表示K和L的产出弹性.指数a表示资本弹性,说明当生产资本增加1%时,产出平均增长α%；β是劳动力的弹性,说明当投入生产的劳动力增加1%时,产出平均增长β%;A是常数,也称效率参数(efficiency parameter),表示那些能够影响产量,但既不能单独归属于资本也不能单独归属于劳动的因素.
(二)C-D生产函数的可能存在的问题
自从柯布——道格拉斯生产函数提出之后,对它的批评也接踵而来.Phelps Brown(1957),Samuelson(1979)等人对柯布——道格拉斯生产函数在交叉工业生产方面的适用性提出了不同的看法.Harcourt(1972)的剑桥资本理论悖论和Fisher(1969)的紧假设理论是对柯布——道格拉斯生产函数的批评[8]中最为著名的.剑桥资本理论悖论包括两方面的问题：一方面,资本的测度不能完全独立于利润率；另一方面,很多条件下不能保证利润率与资本——劳动比率完全负相关.Fisher(1992)进一步阐述了过紧的假设条件使得柯布——道格拉斯生产函数的现实存在性值得怀疑.
(三)对C-D生产函数的改进
国内外有很多学者对柯布——道格拉斯生产函数的改进进行了研究.这里简单介绍两种国内学者的改进研究.
第一,周洛华学者在（（1信息时代的创新及其发展效应》-书中提出：基于信息时代的柯布——道格拉斯生产函数的表现形式为：
其中,Y表示产量,K0表示非信息技术设备的资本投入,Lo表示非信息技术的劳动力投入,K．表示信息技术设备的资本投入,L．表示信息技术的劳动力投入,a、b、c、d表示产出弹性.
第二,清华大学国情研究中心王亚华在《交通运输与经济增长：理论观点与框架》讲义中提出：改进的柯布——道格拉斯生产函数（应用于交通）的表现形式为：
研读参考文献,分析并且找到创新点.通过借鉴二者的研究思路和经验,本文想就基于我国生产总值的数据对原始的C-D函数进行改进.因为劳动力存在闲置,所以不能简单用劳动力人口来代表劳动要素投入,需引入影响因子,使劳动人口通过某种调整后更接近真正的劳动要素投入.当然也可直接使用就业人口,但在实际生活中,就业人口的统计数据很不精准,尤其像农村地区务农的家庭,还有进城的农民工；而相反,劳动力人口的统计,大体上只和人口年龄有关,数据统计更为方便,结果也相对较为准确.我们通过对1982年～2015年中国GDP和人口数据进行研究,用试错法得到可能的影响因子D和U.其中,D指抚养比等于非劳动人口／劳动人口,U指城市化率等于城市人口／总人口.得到经修正的C-D生产函数为：
其中A表示技术水平,K表示固定资本投入,L表示劳动人口,D表示抚养比,U表示城市化率.下为抚养比、城市化率与产出的大致关系.
三、实证分析
(一)回归分析的理论介绍
回归分析是分析几个变量之间的关系,最终通过已知值可以估计确定变量的均值.
首先,单位根检验.单位根检验是检测变量序列中有没有单位根.如果没有单位根说明序列是平稳的；如果有单位根说明序列是不平稳的,那么回归可能是虚假的.
其次,进行异方差检验,异方差性是相对于同方差而言的.所谓同方差,是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差.如果这一假定不满足,即：随机误差项具有不同的方差,则称线性回归模型存在异方差性.在古典回归模型的假定下,普通最小二乘估计量是线性、无偏、有效估计量,即在所有无偏估量中,最小二乘估计量具有最小方差性——它是有效估计量.如果在其他假定不变的条件下,允许随机扰动项残差存在异方差性,即残差的方差随观测值的变化而变化,这就违背了最小二乘法估计的高斯——马尔柯夫假设,这时如果继续使用最小二乘法对参数进行估计,就会产生以下后果：①参数估计量仍然是线性无偏的,但不是有效的.②异方差模型中的方差不再具有最小方差性.③t检验失去作用.④模型的预测作用遭到破坏.
(二)数据选取
本文选用1990～2015年中国GDP及人口数据.产出序列G和固定资产投资序列K用以1990年为基期经过调整的实际GDP和固定资产投资实际值.劳动人口序列L、抚养比序列D和城市化率序列U不调整.
(三)实证过程
对G的估计模型如下：
从表3.1可以看出,各解释变量的P值都为0,说明各解释变量均通过了95%置信水平显著性检验,且拟合优度接近于1.
序列相关检验结果如下,
四、结论
从结果可以看出,若只考虑抚养比和城市化率对GDP的影响,抚养比每提高10%,城市化建设就需要加快7%来抵补人口红利衰竭对GDP的影响.
关于劳动人口对产出弹性为负值尽可能作出解释,我国仍处于发展中国家水平,存在大量闲置劳动力未被利用,因边际收益递减,劳动人口对产出的弹性为负.实际上,真正对GDP增加作出贡献的不是劳动人口总量,而是劳动人口中的一部分“真实劳动人口”,因此在这里,不能简单分析劳动人口的影响,还必须考虑到抚养比和城市化率,他们是共同影响真实劳动人口的.例如,当抚养比上升时,劳动人口比例下降,家庭负担率上升,原本在家闲适度日的妻子也不得不参加工作,这就相当于增加了真实劳动人口；当城市化率提高,原本乡下务农的妻子,可能变成了全职太太,这样在某方面相当于降低了真实劳动人口.
运用上述方法通过各省的相关数据回归可以得出,各省需要加快多少的城市化建设来抵消到来的人口红利衰竭对经济增长的影响.这里通过研究贵州、湖北、广州的数据,得到广州需要增加较大的城市化率才能抵消人口红利衰竭,而贵州只需增加较小的城市化率即可达到同样效果.可以大致得出结论,国家的城市化战略重点应放在较不发达地区.本文只通过简单回归对C-D函数进行修正,在模型估计中,没有考虑到技术进步对经济增长的影响.对产出序列的取值,若对应人口数据,理论上应取GDP和GNP相交的部分,本文直接用GDP数据,存在误差.
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