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谈谈安徽省人力资本存量与经济增长关系的实证

论文导读:

安徽省人力资本存量与经济增长关系的实证研究摘 要 通过运用时间序列经济计量技术对1978—2010年安徽省人力资本存量与经济增长之间的关系进行实证研究,结果表明,安徽省人力资本存量与经济发展之间存在着一定的因果关系和长期稳定的均衡关系。安徽省人力资本存量对经济增长的贡献并不显著。
  关键词 安徽省 人力资本存量 经济增长 协整 Granger因果关系检验
  一、引言
  20世纪60年代,自美国经济学家舒尔茨和贝克尔创立人力资本理论以来,人力资本与经济发展关系理由逐渐成为经济学研究的重点。近年来,我国学者也进行许多有益的探索。李辉,白志栋(2007)运用计量经济学的策略对宁夏回族自治区人力资本发展水平与经济发展水平进行了回归分析,结果证明宁夏人力资本存量与经济发展水平是高度正相关的,开发和提升人力资本存量对宁夏经济持续快速发展具有决定性作用;王方方,苗长虹,李雪芬(2007)运用SPSS软件对河南省1978——2005年的相关数据进行回归分析,得出结论:人力资本对河南省经济增长是具有较强外安徽省人力资本存量与经济增长关系的实证由优秀论文网站http://www.7ctime.com提供,助您写好论文.部效应的,河南省人力资本对经济增长的贡献率较低;赵兴兰(2009)运用柯布-道格拉斯生产函数对我国人力资本投资与经济增长的关系进行研究,结果发现:固定资产投资和人力资本存量每增加一个百分点,GDP就会分别增加0.215和2.381个百分点,所以人力资本投资对我国经济增长的贡献远大于物质资本投资;陈灿平(2009)通过构建以经济增长内生理论模型为基础的ECM模型,发现人力资本存量对经济增长具有正效应,其中人力资本对经济增长的长期推动作用微弱,在短期人力资本也比不上物质资本对经济增长的拉动作用,因此认为我国仍然处于投资拉动型经济增长阶段。
  安徽省作为正在崛起的中部大省,人力资本在经济发展中发挥的作用越来越大,研究人力资本存量与其经济增长之间的关系理由对于推动安徽省的经济发展具有重要的理论和现实作用。本文鉴于国内学者的相关研究成果,用计量和实证的策略对安徽省人力资本存量和经济增长之间的关系进行了深入的研究。
  二、安徽省人力资本存量与经济增长的实证分析
  (一)数据的采集和处理
  1、安徽省人力资本存量的采集
  人力资本投资的方式主要有两种——健康和教育。然而由于健康投资的相关统计资料不健全,本文主要研究的是通过教育投资形成的人力资本存量,所以本文主要以教育投资的相关数据来间接描述安徽省的人力资本存量水平。本文采用受教育年限法对安徽省的人力资本存量进行计算,计算公式如下:
  其中,ht为安徽省t年的人力资本总存量;lt为安徽省t年的总人口;lit为t年第i学历水平的劳动力数量;hi为第i学历水平的受教育年限。本文将安徽省劳动力的受教育程度分为以下几种情况:文盲(含半文盲)、小学、初中、高中(含中专)、大学(大专及以上)。其中,l1t代表文盲的劳动力数量,ht为2年,相当于部分劳动力受过一定的教育;l2t代表小学程度的人数,h2为6年;l3t代表初中程度的人数,h3=h2+3=9,即h3为9年;l4t代表高中(含中专)程度的人数,h4=h3+3=12,h4为12年;l5t为大学(大专及以上)程度的劳动力数量,h5=h4+4=16,h5为16年。
  本文建立的实证分析模型选取了安徽省1978—2010年的数据,由于现有的统计年鉴中没有完整的对应于每个学历水平的劳动力数量数据,只有7次人口普查才有相关的统计资料,所以除1982年、1990年、1995—1997年、2000年、2005年、2010年数据是来自安徽省人口普查外,其他年份的数据都是由线性内插得来的估计数据。整理得到安徽省历年人力资本存量数据如 表1:
  表1 历年安徽省人力资本存量
  2、安徽省经济增长指标数据的采集
  从安徽省经济发展规模和经济增长水平的角度,本文选取安徽省地区生产总值指数(上年=100)作为衡量安徽省经济增长的指标。
  数据均来自于安徽省统计信息网和安徽省历年统计年鉴。
  (二)安徽省人力资本存量和经济增长的变动趋势
  本文用H,GDPZS分别表示安徽省人力资本存量和安徽省地区生产总值指数。根据图1—4,1978—2010年,安徽省人力资本存量和安徽省经济增长指数都是有截距的,安徽省人力资本存量H呈持续增长趋势,安徽省经济增长指数GDPZS呈随机变动趋势。取一阶差分以后两者都呈随机变动趋势。
  图1 安徽省人力资本存量 图2 安徽省地区生产总值 变动 指数变动
  图3 安徽省人力资本存量 图4 安徽省谈谈安徽省人力资本存量与经济增长关系的实证地区生产总值
  一阶差分变动 指数一阶差分变动
  (三)平稳性检验
  为了考察各变量是否具有平稳性,本文利用ADF策略对各变量进行单位根检验。
  结果如表2所示。由于H和GDPZS的原水平序列ADF值的P值都大于0.10,在10%的显著性水平下都是不显著的,而一阶差分后的ADF值的P值都小于0.01,在1%的显著性水平上显著。所以H和GDPZS的原序列都是非平稳的,且都是一阶单整序列,符合协整检验的条件,可以进行协整检验。
  表2 变量的单位根ADF检验结果
  注:(1)ADF检验的临界值来自软件EVIEWS6.0;(2) 检验形式中的c 和t 表示带有常数项和趋势项, k表示滞后期数(EVIEWS6.0自动生成的)。
  (四)协整关系检验
  协整检验是指如果两个( 或两个以上) 的时间序列变量是非平稳的,但它们的某种线性组合却表现出平稳性,则这些变量之间存在长期稳定的关系,即协整关系。目前协整检验主要有两种策略:一是Engle和Granger提出的两阶段回归分析法,二是Johansen和Juselius提出的基于VAR的协整系统检验。本文选用Johansen和Juselius提出的策略进行协整检验。协整关系检验前,在无约束VAR模型条件下,依据LR,FPE,AIC,SC,HQ等多种检验准则,得出VAR模型的最佳滞后阶数。由于样本容量较大,EVIEWS本身给出了最大滞后阶数为8的计算结果,通过逐一 全文地址:http://www.7ctime.com/gjjrlw/lw9091.html
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