经济发展动态精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇经济发展动态，期待它们能激发您的灵感。

篇1

在经济全球化的发展背景下，我国的经济得以高速发展，但是环境也不可避免的遭到了破坏。环境恶化状况在一天天的加重，大气、水资源以及土地也遭到了不同程度的破坏。许多野生动植物赖以生存的栖息地惨遭破坏，因此许多物种也在逐渐的消失；同样也是人类为了经济的发展，而对森林进行过度的砍伐以及对矿产资源的疯狂开采。上述的种种行为都有悖资源可持续发展理论，不仅影响着当前环境的保护，也为人类以后的生存发展带来了潜在威胁。环境保护问题比较复杂，一般涉及三个方面，即技术、管理以及制度。技术方面就是我国对于环境保护没有自己独特的有效技术，常常使得结果差强人意；管理方面就是我国对于环境保护的不重视，没有加强对于环境的监视，也没有独立的环境保护部门；最重要的当然属于制度问题了，制度可以规范人们的行为，也可以限制生产过程中对环境的进一步破坏，但是由于我国制度的不完善，治理环境的结果也不太理想。

二、经济发展与环境保护的关系

（一）内在的本质关系

经济发展与环境保护的内在本质关系，其实就是人与自然的关系。因为经济的发展不足或是发展不当，常常牺牲环境来弥补，这也是环境问题出现的根源。那么解决环境的根源问题，就必须调解好人与自然、人与人、经济发展与环境保护的关系，只有这样才能使经济高速的发展，也可以让环境得以保护。当前，我国在积极地寻找一种有利于经济发展与环境保护的方法，人们都关心经济发展与环境保护的协调发展，那只有走可持续发展道路──既要满足当代人发展的基本需要，又不损害后代人的发展需要；既满足自身（包括国家和地区）的需要，又不损害他人（包括国家和地区）的发展需要；既满足人类的需要，又不损害非人类物种的发展所需要。为此，我们要想处理好它们之间的内在关系，就必须遵循可持续发展的要求，务必要做到真实有效。

（二）外在的协调关系

经济发展与环境保护的外在协调关系，其实就是它们之间的动态均衡关系，既存在着一种发展逻辑，又顺应社会主义市场经济的客观条件。当今经济全球化的发展体系中，我觉得环境标准也该参与进来，因为环境保护是经济发展的基础，也是提升经济竞争力的主要因素。国家在实行环境保护政策的过程中，虽然提高了企业的生产成本以及产品的价格，但同时也刺激了经济市场，这也为环保技术的创新与发展提供了机遇。处理它们之间的外在关系，就是让经济发展与环境保护始终都处于一种动态均衡，既顺应了经济的发展，也让环境得以最大限度的保护。

三、经济发展与环境保护的协调措施

（一）相对制度的构建以及完善

为了使经济发展与环境保护相协调发展，制度的构建以及完善是必不可少的。为此，我们必须要对原有的环境保护制度加以创新，要与市场机制紧密的结合起来，将政府的职能也体现出来。国家可以改变现有的GDP核算体系变成“绿色GDP”，然后将环境污染的负面影响加入到具体的核算中，从而改变现存GDP对环境保护的影响。环境保护是一项系统工程，只有在各方面制度的配合下，才能使环境保护与经济发展相协调。

（二）体升环保人员的专业素质

要提升环保管理人员和负责人的责任意识，才能在根本上进行环境管理，使得环境保护策略更为彻底的执行。目前我国环保体系还不够完善，很多内部人员对其认知还不够全面，仅仅在字面意思上有所涉猎，在之后的环保控制工作中就会流于形式；或者是工作人员不认真，在工作中有所松懈，就会导致环境问题没有得到及时的反映以及处理。针对以上问题，我们首先要加强环保人员的环保意识，让他们学习相关知识；其次定期对环保工作人员进行宣传教育也是必不可少的，这样会形成环保氛围，让他们清楚自己的责任；最后就是环保工作人员态度也应该端正，只有热爱这份工作才能完成的更加出色。

（三）社会以及其他方面的支持

环境保护是全社会都应该关注以及支持的事情，它不是具体某一个人的，更不是某一类人的。我们要在全社会领域进行环保宣传，强化普通百姓的环保意识，为可持续发展创造良好的发展条件，同时也营造了环境保护的社会氛围，间接创造了环保经济市场。其次，我们也应该引导企业对环境进行保护，让他们通过技术创新来提高自己的竞争力，使他们充分地参与到环保市场中。这样的环保手段不仅可以体现出企业的社会责任，也可以直接刺激到环保经济市场。

四、总结

篇2

一、赣州资金流量流向运行状态及特点

(一)经济景气分析。资金总流量环比与资金总笔数环比之间的比较是经济景气的重要指标，当笔数环比大于资金流环比时说明经济处于下滑期，反之，则为上升期。从图3分析，2008年—2011年除了有个别季度出现经济下滑，赣州经济整体上处于上升期，但是2012年—2013年2季，赣州经济整体处于下滑期，2012年全年资金总流量环比小于资金总笔数环比，2013年1季度处于上升期，二季度重回下滑期，由于受外部经济影响，赣州经济上行出现了一些困难。

(二)资金效率分析。资金效率分析指标通常采用资金总流量与GDP的比值来衡量，比值越小资金效率越高，比值越大资金效率越低。由于GDP代表的是实体经济，那么，这种比值也表示资金对实体经济的拉动效率。从图4分析，2008年—2013年赣州资金效率可以划分为两个时段，一是2008年—2009年资金效率相对较高，资金总流量与GDP的比值分别为1.03和1.70。二是2011年———2013年资金效率边际下降，资金总流量与GDP的比值分别增大到3.51、3.5、3.49且基本稳定在这个比值水平。这表明资金对GDP的拉动作用减弱，实体经济行为比例下降，不断扩大的资金量同时由物价因素、虚拟经济因素等表现出来。

(三)资金流动特点。通过赣州资金流量、流向、经济景气、资金效率四个指标状况分析，赣州资金流动具有以下三方面特点:①资金流动呈阶段性特征明显;一是资金流量呈现两种运行状态，即2008年—2009年2季度低量平稳状态和2009年3季度—2013年2季度资金流量放量扩张状态;二是资金流向表现出产业承接与振兴苏区政策扶持的区域流向特征;三是资金效率由饥饿状态变为边际下降;四是经济景气出现由上行转下行走势。②资金流量分布集中;赣州与省内之间的交易占67.8%，与外省交易区域集中在北京、广州、浙江、上海、福建等五省，占比24.3%。而其它省份仅占7.8%。③资金流表现出周期变化。从资金净流入可以看出，2008年—2013年赣州资金流量每年年初资金流量由高到低呈下降走势，每年的第三季度到达最低量，年末又迅速回升。

二、赣州资金流量与经济增长相关性论证

资金流是随着区域经济发展而来，区域规划及产业发展是吸引外来资金的源动力，为了更有力的说明这一观点，下面将运用相关性与回归分析来计量单位数量资金净流入带来GDP增长数量。

(一)指标选取与指标检验。①支付业务发展指标。本课题采用赣州市支付系统清算资金中的资金净流入作为支付业务发展的主要考察指标(资金净流入是资金流出量与资金流入量轧减后的差额。)即自变量。②地区经济发展指标。本课题选取赣州市生产总值(GDP)作为区域经济增长指标，即因变量。③变量指标稳定性检验。由于资金净流入变量与GDP为时间序列，因此需要进行稳定性检验，为此，采用ADF检验法对资金净流入与GDP进行平稳性检验，经检验，资金净流入的ADF值D(X)为－5.9，GDP的ADF值D(Y)为－3.54，分别小于1%、10%显著水平下的t统计值，为平稳时间序列。

(二)资金净流入与GDP增长的相关程度。相关系数是测定变量之间线性相关关系密切程度的指标，通常相关系数用字母r表示。计算资金净流入与GDP之间的相关系数为0.7096，资金净流入与GDP增长的相关系数r为0.7096，说明外来资金流入对赣州经济增长影响的相关程度为中等线性相关，也就是说赣州GDP的增长对外来资金的依赖程度较大。

(三)构建资金流量与经济增长预测模型。由上述相关分析可以看出，资金流量与GDP之间存在线性关系，可以进一步建立资金流量与GDP的回归模型，并通过样本回归方程对经济发展进行预测。①建立回归方程:Y=β0+β1X+ε，其中，β0、β1为未知参数，β1为回归系数，表示X每变动一个单位时所引起的因变量Y的平均变动量，ε为随机因素。代入数据，经计算得出一元线性回归方程为:依据判定系数r2对方程的拟合优度进行检验，经计算得出r2等于0.5036，属于中等拟合。②下半年经济回归预测。根据2010－2012年的资金净流入情况，我们发现，2011年比2010年基本翻番，2013年与2012年的资金净流入增长趋势跟2011年与2010年的相似，因此，我们参照2011年的同比增速来测定2013年后两个季度的资金流量，3、4季度的资金净流入量分别为185亿元、213亿元，对2013年度后两个季度的GDP进行预测，对应的两个季度的GDP预测值分别为326亿元、344亿元。从图5看拟合效果，预测值与实际值之间的拟合度较高，从趋势上看，2012年之前的拟合效果优于2012年之后。

三、资金流量流向分析结论解读

依据赣州资金流量流向运行状态和特点以及赣州资金流量与经济增长相关性论证得出以下分析结论:(一)赣州经济增长与资金净流入接近高度正相关，资金净流入每增加1亿元，GDP就增加0.624亿元。并且GDP变动中50.36%的部分是由资金净流入带来的影响。经济模型与现实经济之间的拟合度属于中等拟合。

(二)经济货币化影响增大，货币对GDP的拉动降低，资金效率下降。经济行为中，实体经济行为比例降低。不断扩大的资金流同时也由物价因素、虚拟经济因素等表现出来。

篇3

关键词：区域动态人力资本；经济发展；产业结构；义乌市

中图分类号：F207 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）14-0088-02

引言

2012年，义乌市登记流动人口数为159.5万，远远超出常住人口。同时，2012年《中国城市竞争力报告》显示，义乌市在中国最具竞争力百强县（县级市）排行榜排名位列14名。经济增长主要是资本投入、劳动投入的增加、技术的进步，这其中又以人的因素为首，人的素质的提高才能推动技术的快速进步和产出的高速增长。发达国家的经济实践表明人力资本是经济持续发展的动力。因此，从影响经济增长的源头因素来看，人力资本才是重要的因素，大量的流动人口对义乌市的社会发展和经济建设起到了巨大的推进作用。

一、文献综述及概念界定

人力资本由舒尔茨（Schultz Theodore W，1960）首先提出，并经贝克尔（Becker Gary，1964）等人的补充和发展，形成人力资本理论。20世纪80年代中期以来，以卢卡斯（Lucas，1988）和罗默（Romer，1986）为代表人物的“新经济增长理论”将人力资本作为同物质资本一样的独立生产要素纳入经济增长模型之中，运用微观的方法分析了人力资本对经济增长的作用，认为人力资本存量的差异会直接影响全要素生产力，从而影响长期的经济增长率。新贸易理论的代表克鲁格曼（Paul Krugman）认为，人力资本和物质资本一样，也受到产业集聚等因素的重要影响，生产要素通过流动产生空间上的集聚，会对一个区域的经济增长产生影响 [1]。

国内对人力资本的研究起步较晚，中国经济正由粗放式增长向集约式增长转变，加之有丰富的人力资源，因此，国内学者更加关注人力资本对经济增长的影响。侯亚非和王金营以教育作为人力资本的外生变量来分析人力资本对经济增长的影响 [2]；顾加宁对中国人力资本的集聚现状进行了实证分析 [3]；郭永昌分析了上海市闵行区外来人口的基本特征、集聚成因和空间集聚基本形式与演化过程，并在此基础上提出大城市外来人口的重构模式 [4]。

针对国内外学者对人力资本的研究，本文提出的“区域动态人力资本”在本质意义上与舒尔茨的人力资本的概念相同，它是指某一区域动态流动的、受过一定教育的、具有某种学历（教育水平）和技能特征的劳动力。在本文的研究中，以流动的务工经商劳动力作为研究对象，所具有的教育水平和技能称之为人力资本。需要说明的是，动态人力资本应包括人力的流入与流出两个方向，但义乌数量众多的中小企业提供较多的就业岗位，流出的人力资本相对流入的比例较小，因此在本文中将忽略流出人力资本存量。

二、义乌市动态人力资本存量分析

动态的务工经商劳动力的数据来源于义乌市2012年的流动人口数据分析报告和境内13个镇街6 863份流动人口问卷调查情况汇总，得出义乌市流动人口的结构状况 [5]。

（一） 以年龄、性别、学历构成的人力资本

经济学家加里·贝克尔在分析人力资本构成时，不仅关注经济活动中人的学历结构，还特别重视与学历结构相关联的年龄、性别构成特征 [6]。

将调查的年龄、性别、学历构成的数据分析可以发现如下特点：从年龄特征看，年龄段以18—35岁为主，形成了劳动力聚集的峰尖，说明青壮年劳动力是流入义乌务工经商的主要群体。从学历构成看，文化程度普遍较低，主要以初中为主，占84.69%，大专以上学历只占3.35%。因此可以认为，具有中学教育学历是进入义乌市形成劳动力供给的最低学历临界点。学历水平的普遍低下，也造成产业结构升级过程中压力的转移，对产业升级转型产生不利的影响。

（二）以职业分布的人力资本

以学历为主要观察标准来衡量，义乌市动态人力资本结构属于低水平，主要从事生产制造、服务行业工作，占总岗位数的62.29%，主要从事以体力劳动为主的简单再生产工作或从事非（低）技术工作，属于低端职业领域的人群。这种岗位选择的特征表明，流入到义乌市的劳动力主要集中在生产企业里，这与义乌市众多的中小企业有着密切的关系，他们的职业选择半径不大，并且集中。

（三）来源地和工作地观察下的人力资本

为了分析义乌市对流动的人力资本吸引状况，笔者对流入的人力资本的来源地和在义乌的工作区域做了分析，显示出两个明显的特点：一是在义乌市主城区工作的人占绝大多数，占73.51%，乡镇的吸引力还不强。二是流动人口中来自省外的占89.41%，大多数来自江西、贵州、河南、安徽等地，这四省的流入人口占总数的57.93%，说明义乌市的经济辐射能力比较有限，带动的是更不发达的地区；而经济发达地区江苏、广东、北京、上海等地的人员流入很少，说明义乌市很难吸引经济发达地区的高素质人才。这在义乌市建设综合贸易改革试点过程中对高素质人力资本的需求是非常不利的。

三、义乌市人力资本与区域经济的关系

各地区的发展经验显示，人力资本与区域经济增长成正相关关系，即人力资本存量越多、质量越高，区域经济增长水平就越高。同时，一个地区的产业结构调整在很大程度上也是根据人力资本存量和结构状况进行的；产业结构的演进速度都是受到相应素质的人力资本和具有一定弹性的人力资本约束的。

（一）人力资本对区域产业结构的影响

人力资本可促进产业发展，有助于产业结构调整和升级，特别是有利于发展高科技产业。2012年，义乌市第三产业国内生产总值略高于第二产业，第一产业所占比重最低，仅为2.63%。经济发展规律证明，发达国家的产业结构以第三产业为主，而第三产业中的高科技产业比重较大。义乌市的产业结构仍然存在不合理之处，需要进一步调整和完善，通过发展以高科技产业为主的第三产业实现产业结构升级。同时，人力资本存量的提升可使高素质的人力资源发挥优势，使用更先进的机器、设备等，从而极大地提高了劳动生产效率，节约生产成本。人力资本的转化会推动了劳动密集型产业的发展，提高产业的资本收益率，使第三产业得到快速发展，进而推动区域产业结构的升级。因此，人力资本对区域产业结构的调整升级有不可低估的影响。但是义乌市高素质、高学历人才多分布于学校内，对科技的转化效率存在一定制约。

（二）人力资本结构对区域经济的影响

在对人力资本进行计量研究时，更多的是按受教育年限将人力资本分为基础人力资本和专业化人力资本。基础人力资本代表劳动力所必备的人力资本存量；相对基础人力资本而言，专业化人力资本更强调知识、创新和研究能力（高素英，2009）。

在义乌2012年的调查中，基础性人才占绝大多数，对经济的贡献度比较大，因此，提高一般人才的质量和数量，是构建区域竞争力的基础，将会有利于区域经济可持续发展。总体上加大对基础性人才的投资，不断提升他们的知识、技术和能力，提高区域整体人力资本的存量和质量。除了要对现有的一般人才的开发与利用外，还要想方设法提高区域一般人才的数量，高职高专等职业技术学校肩负着培养一般人才的重任，要积极探索职业技术学校的培养模式，提升职业技术学校的教师水平和办学水平。

相反，义乌专业性人才对经济增长的贡献比较低，其原因可能有两个：一是高层次人才多是决策的制定者，而不是执行者，其贡献率不能直接体现在经济指标上；二是因为高层次人才做的多是创造性的工作，成果的转化有滞后性，有可能低估高层次人才的作用。因此，在高层次人才的发展上，笔者提出如下两点建议：一是提升地区高层次人才的能力和素质，不断增强他们的创新能力，培养更适合义乌市场具体情况的人才，为经济发展做出更大的贡献；二是吸引其他地区的高层次人才来本地区工作，尤其是海外的高层次人才。

（三）人力资本影响区域中心城市及城市群的形成

义乌市作为金义大都市、浙中商圈的重要组成部分，在经济发展中承担着物质运输交换、要素流动、信息沟通的重要功能。从国内外的区域发展经验可以看到，在区域的中心城市和城市群中，人力资本较为聚集，而且区域人力资本存量规模和结构也直接影响了区域中心城市和城市群的辐射范围，影响着区域经济发展。义乌市的动态人力资本远远超过了金华市其他地区，在浙江省也位于前列，这些人才基础都为义乌市承担贸易中心功能、生产中心功能、服务中心功能、金融中心功能、信息中心功能发挥了重要的作用。

四、结论

人力资本对经济的推动作用，不仅取决于人才数量的多少，而且取决于其使用环境、组织制度和激励的有效程度。因此，吸引专业人才的集聚，需要提供广阔的发展空间，建设适合人才发展的环境，完善用人机制，改善人才的工作环境；需要建立合理的人才流动机制，注重对某些特殊领域专门技术人才的引进。经济增长和人才增长这种相辅相成的关系，意味着人才的重要性不仅能促进区域经济的发展，还对自身发展起到重要作用，好的人才发展模式会与经济增长形成良性互动。

义乌市人力资本流动还存在区域流动结构不合理、人力资本区域流动方向不均衡、人力资本区域利用效率低等问题。人力资本区域流动对区域经济发展的关联效应总体上还有进一步提高的空间，进一步调整人力资本跨区域流动的方式和结构，合理规划人力资本区域流动发展战略是推动区域经济增长的根本动力。

参考文献：

[1] Paul Robin Krugman with Masahisa Fujita and Anthony Venables.The Spatial Economy-Cities，Regions and International Trade[M].Cambridge：MIT Press，1999.

[2] 侯亚非，王金营.人力资本与经济增长方式转变[J].人口研究，2001，（3）.

[3] 顾加宁.人力资本的区域集聚效应与中国的研究现状[J].人力资源，2006，（7）.

[4] 郭永昌.大城市边缘外来人口的空间集聚与重构——以上海市闵行区为例[J].地域研究与开发，2006，（5）.

篇4

关键词：教育投入；经济发展；动态影响

2012年两会提出要实现财政教育投入占生产总值比例4%的目标，根据目标测算，湖南财政教育经费投入要达到671亿元。同时，湖南还要全面实施《湖南省建设教育强省规划纲要》，那么，如何评估教育投入效率、它与区域经济发展的关系、动态影响程度如何，均需要进行科学的测度与定量分析，这样才能为湖南省教育投入政策提供理论基础和实证依据。

一、教育与经济发展关系研究现状

随着知识经济时代的到来，教育作为科技进步的主要推动力和人力资本投资的主要方式，在社会经济发展中的作用不断提升。教育与经济发展之间的关系成为学术界研究热点，并取得了丰富的研究成果。20世纪50年代，Solow提出了“技术进步要素”论，间接地指出了教育对经济发展的贡献；Becker重视人力资本在经济发展中的作用，建立了以劳动要素分析为中心的人力资本理论[1]；Schultz（1961）认为一国人力资本存量的提高能有效促进经济发展[2]；后来Arrow的“干中学”理论对其进行了补充规定。Uzawa（1965）提出内生增长模型，教育部门以线性技术生产人力资本，保证经济能够实现持续发展。Romer（1986）、Lucas（1988）等通过大量的研究，提出新增长理论，认为特殊的知识和专业化的人力资本是经济发展的主要因素。Mankiw（1992）提出“扩展索罗模型”，Barro（1998）提出“扩展新古典模型”，他们均把人力资本作为独立的投入要素引入总量生产函数，清楚地表明通过教育的人力资本投资可导致产出提高，从而导致经济发展。教育投入的经济增长作用引起了西方经济学界的高度重视[3]。国内学者关于教育投入对经济发展贡献度的成果较少。陆根尧、朱省娥（2004）应用菲德模型分为教育部门和非教育部门，教育对非教育部门存在外溢作用，测算得出教育对经济的全部拉动作用系数为1.7493。叶茂林等（2011）利用教育生产函数对不同教育程度劳动力对经济产出的贡献进行了实证计量。颜敏（2010）从教育投入影响经济发展的机制和路径出发，通过关联性和因果性分析得到教育投入对人均GDP的增长有着显著的正向影响。陈霞（2010）建立了GDP与高等学校经费投入、高等学校专任教师数与高等学校在校生数之间的长期均衡关系，得出经费投入增加1%可导致经济增加1.257%[4]。赵树宽等（2011）通过协整分析和方差分析构建高等教育投入与经济增长关系的VAR模型，高等教育经费投入每增加1%，将引起经济增长增加0.251%，经费投入对经济增长具有持续的正向影响，是高等教育促进经济增长的主要动力[5]。

从以上国内研究可以看出，大多采用全国的数据整体分析中国教育投入与经济发展的关系，而有关湖南省教育投入与区域经济发展的文献廖廖无几。另外，有关教育投入与经济发展关系的研究大多是静态分析，没有分析动态影响，本文借鉴C-D生产函数，设定时间虚拟变量，选取资本、劳动力和教育投入等生产要素，建立非线性函数模型对湖南教育投入与区域经济发展进行动态分析。

二、研究设计

1.模型构建。根据C-D生产函数，产量取决于劳动、资本和技术三大生产要素，而人力资本理论认为教育能提高劳动者的知识和技能，从而大大提高劳动生产率，也就是相当于使初始劳动力投入量成倍增加，因此可以将劳动投入量细化为初始劳动力L与教育投入E的乘积，但两者的作用是不相等的，设定不同的弹性系数，同时考虑到时间的影响，设定时间虚拟变量，建立湖南经济发展的非线性回归模型为：

其中，GDP代表经济发展水平，D为时间虚拟变量，K为资本投入量，L为劳动投入量，E为教育经费投入量，A代表科技进步，α、β、γ分别代表资本、劳动力和高等教育投入要素的产出弹性系数，λ为时间影响系数，i为虚拟变量个数。

对上式两边取自然对数，可得：

由于技术进步难以界定和量化，但随着时间的推移技术越先进，设LnA（t）=A（0）+bt，为了消除其影响，得到一阶差分方程：

2.变量设定及样本数据来源。采用湖南生产总值反映湖南经济发展水平（GDP），以湖南普通高等教育经费支出衡量湖南教育经费投入（E）；用资本总量表示资本要素投入（K），用从业人员数表示劳动力要素投入（L）。考虑到通货膨胀，需扣除物价上涨因素，GDP、K和E折算为以1978年为基期的不变价格经济指标。根据高等教育经费投入改革阶段来设定时间虚拟变量，高等教育经费投入改革经历了三个阶段：完全靠政府拨款阶段（1949-1979年）；以财政拨款为主，社会筹集和高等办学机构为辅阶段（1980-1998年）；高等教育办学机构自筹和社会筹集等多元化筹资为主，政府拨款为辅阶段（1999-至今），需引入两个虚拟变量。

选取1978-2011年的样本数据进行分析，数据来自《湖南统计年鉴》和《湖南教育经费统计年鉴》[6]，数据处理及计算过程均使用Eviews7.2完成。

三、湖南教育投入与区域经济发展的实证分析

通过对各样本数据进行ADF单位根检验，LnGDP、LnE、LnK和LnL四个变量的原序列和一阶差分均具有单位根，是非平稳的。但经过二阶差分后，四个变量平稳，都是一阶单整序列，并通过协整检验发现因变量能被自变量的线性组合解释，两者之间存在长期稳定的均衡关系[7]。运用Eviews使用普通最小二乘法（OLS）对各变量进行回归分析[8]，分析结果如表1所示：

表1 湖南经济发展的回归系数表

由表1可得到湖南经济发展与各投入要素间的动态回归方程为：

从回归模型的结果可以看出，给定显著性水平为0.05，查得其自由度为57（样本量减去解释变量个数再减1）的临界值为2.000，各解释变量的t值均大于临界值，且P值均小于显著性水平0.05，各解释变量通过了显著性检验，说明湖南高等教育经费投入、资本、劳动力和时间对其经济发展有显著影响。另外，可决系数为0.987，调整的可决系数为0.985，湖南区域经济发展变动的98%可由其影响因素解释，解释度很高。同时，给定的F值（431.19）远远大于其临界值（F0.05（5，57）=2.37），且p值趋于0，模型通过了F检验，这些都说明湖南高等教育经费投入、资本、劳动力和时间与其经济发展有显著的线性相关关系。DW值接近2，方程不存在自相关。从动态回归方程的系数可以得出各变量对经济发展有正向拉动作用，产出弹性系数分别为0.206、0.217和0.648，说明湖南教育经费投入增加1%，经济发展水平将增长0.206%，其贡献低于资本和劳动力。

运用普通最小二乘数对不含有时间虚拟变量的湖南经济发展进行回归分析，得到误差平方和为656.507，自由度是N-3，即60。而含有时间因素的动态模型的误差平方和为434.653，其自由度为N-3-虚拟变量个数，即58，构造F统计量：

计算出的F值为14.47，而在5%的显著性水平下，查F统计量表得F0.05（2，58）=3.14，14.47大于3.14，时间影响通过了F检验，说明添加了时间限制条件后，误差平方和的变化大，考虑湖南高等教育经费投入对经济发展的影响时加入时间虚拟变量进行动态分析是必要的。

四、结论及政策建议

根据生产函数，以湖南经济发展为被解释变量，以教育经费投入、资本和劳动力为解释变量建立非线性回归模型，模型利用1978-2011年的数据资料，运用Eviews软件对湖南教育经费投入与经济发展影响进行了实证分析。得到结论：时间因素对经济发展影响是显著的，设定时间虚拟变量进行动态分析是必要的；高等教育经费投入对区域经济发展有促进作用，教育投入每增长1%，将会促进GDP增长0.206，但其作用不是很明显，需要采取各种措施以促进湖南教育经费投入与区域经济的协调发展。

1.加大财政教育投入力度。从实证结论可以看到，财政教育投入的增加对经济增长具有促进作用，加大财政教育的投入力度，将会扩大全社会教育投入，积累人力资本，促进自主创新。虽然湖南省高等教育总经费投入每年呈现增长的趋势，但与全国相比，其投入还显得较少。2011年湖南高等教育总经费投入为649.76亿元，只占全国总经费的3.86%。2010年，湖南财政性教育经费投入占GDP的比重只有3%，还未达到国家所规定的国家财政性教育经费支出占生产总值比例4%的目标。因此，加大湖南省政府高等教育经费的投入尤为重要。

2.完善高等教育经费筹措法制保障。加大教育财政法规政策执行的监督力度，促使各级政府严格按照《教育法》规定，确保各级财政预算内教育经费支出达到“三个增长”，保证教育经费持续稳定地增长，努力争取实现国家财政性教育经费投入达到生产总值4%的目标，完善依法多渠道筹措资金的高等教育财政体制，确保“渠开水满”。

3.鼓励推动民办教育发展。积极引导民间资金投资到教育领域，无疑是缓解湖南高等教育投入不足的一个良好举措；民办高校办学比较灵活，可以将竞争机制引入教育领域，专业设置也较有针对性，有很强的社会适应性。目前，民办高校中的湖南涉外经济学院在全国排名前十名，实力较为雄厚，主要培养技术人才，如模具制作、车工、电脑程序员等，很大程度上弥补了高校服务社会的人才缺口，培养了大批有一技之长的专业技术工人。因此可以借鉴湖南涉外经济学院的成功经验，制定各种优惠政策鼓励社会力量办学，大力发展民办高校。

4.加强产学研结合。促进高等院校等科研机构与企业合作，把理论知识迅速转化为现实的生产力。努力搭建高校、科研院所与企业之间产学研合作的桥梁，提升企业的研发能力，推动企业自主创新。建立以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新体系，是建设创新型国家和创新型省份的基本要求。因此，大力开展高校、院所与企业的产学研合作，发展高等学校科技企业和企业集团，加大高等学校科技园区或生产力促进中心的建设，将科技发明的优势快速地转为效益和经济上的优势；另外，高等学校可以凭借自身在人力、科技、信息、实验设备等多方面的优势，开展多种形式的科技服务、合作项目以及信息咨询等活动，不断拓宽高等教育经费来源渠道，增强资金总量的供给。

参考文献：

[1] Schultz T W.Investment in human capital[J].American Economic

Review，1961，51（1）.

[2] Becker G.Human Capital（2nd ed）[M].The University of

Chicago Press，1975.

[3] 肖小虹.贵州经济增长与教育投入的实证分析[J].财经

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篇5

[关键词]环境质量；非线性回归模型；EKC；环境质量综合指标；经济发展

[中图分类号]X82 [文献标识码]A [文章编号]1002-736X（2015）06-0125-04

一、引言

经济与环境共处于一个自组织系统――环境经济系统。生态环境中包含各类生物与其他非生物的资源，为人类从事各种经济活动提供各种服务，是人类社会经济发展的基础。而经济发展过程中对资源的开发、能源的利用以及废弃物的排放都会对生态环境造成过度折旧与破坏。环境污染从客观上成为了影响经济发展的重要因素。因此，在一定程度上经济发展与环境质量之间相互作用与影响达到了难以分割的地步，现代社会人们对于二者也均有相应要求，如何分析与解决经济的持续发展与良好的生态环境质量之间的矛盾与冲突就成为环境经济发展与生态质量发展等相关研究领域的热点问题。

不同时期的学者从各自的角度对该问题进行了研究和论述。早期人们认为经济系统的产出增加，必然导致环境资源的使用增加，同时向环境中排放各类废弃物的量也增加，即经济发展必然造成环境破坏。伴随某些不可再生环境资源的消耗，经济发展必然受到影响甚至停滞或衰退。然而，人类社会具有复杂性，不断进步的技术为我们提供了各类替代资源以及废弃物处理技术，频发的生态灾难也让人们更加关注对生态环境的改善与保护，这给经济发展与生态环境的相互作用带来了变化：低经济发展水平下，环境质量随经济发展而下降，但是，高经济发展水平下，环境质量却随经济发展而提高。诸多学者运用不同的模型对此理论进行了验证或创新分析。目前，这一领域的实证研究多是基于EKC理论而展开。EKC是指环境质量会随着经济发展水平的提高呈现首先恶化继而好转的趋势，即环境污染状况与人均GDP水平之间表现为“倒U型”的数量关系。虽然Grossman等、Seldon等、Cole等和Sun的实证研究验证了该理论的合理性，但是由于收到多种因素的影响，作为呈现典型倒“U”型的EKC在其他地域的普适性备受质疑。在研究方法方面，以联立方程模型为代表的结构性方法是以经济理论为基础来描述变量之间关系的传统计量经济学方法。但是通常情况下，经济理论并不足以对经济变量之间的动态关系提供严密的说明，而且方程的左端和右端都有可能出现内生变量，这使得参数估计和统计推断变得异常艰难。向量误差修正模型（Vector ErrorCorrection Model，VECM）作为典型的非结构化的多方程模型成功解决了上述问题。

另外，当前的研究的范围有两种趋势，一是仅进行省、市层面的小规模分析，二是进行国家或超大经济体层面的大规模分析。小规模分析忽略了经济与环境这个系统的复杂性，忽略了地区之间地理上或经济上的联系；超大规模的分析规律性很强，却又在对局部区域的指导功能上有所欠缺。西南地区作为七大地理分区之一，包括四川、重庆、云南、贵州和五省（区、市），不仅保持了地区之间地理上或经济上的联系，而且还呈现出一定规模上的区域规律性。同时，西南地区自然资源类型复杂多样，区域差异明显；随着国家西部大开发的推进和新丝绸之路经济带的建立，西南地区的工业化与城镇化进一步推进，经济发展速度明显加快，自然生态环境发生了较大变化。因此，为了推动西南地区区域整体发展、改善自然生态环境，有必要以西南地区为研究对象，就该区域的经济发展对环境质量影响进行分析。基于以上考虑，本文基于西南地区五省（区、市）近年的统计数据，先对经处理得数据进行因果性检验，然后基于AHP构造测度区域环境质量的综合指数，最后针对EKC假设进行验证分析。鉴于此，本文在西南地区环境经济数据的基础上首次实证研究了西南地区的区域经济发展对环境质量的影响。通过探究西南地区经济发展与环境质量之间的波动规律，探索西南地区的经济发展与环境质量之间是否存在EKC关系，本研究在定量分析的基础上对于评价西南地区的环境经济现状、推动西南地区的经济发展以及提升西南地区的生态质量具有重要价值。

二、基本理论概述

（一）因果检验

Engle和Granger借助于协整理论与误差修正模型（ErrorCorrection Model，ECM）建立了向量误差修正模型（Vetor ErrorCorrection，VECM）。众所周知，只要经济变量之间存在协整关系，就可以由自回归分布滞后（Auto Regressive Distributed Lag，ARDL）模型推导出ECM；而在向量自回归（Vector Auto Regression，VAR）模型中的每个方程都是一个ARDL模型，因此，VECM就是含有协整约束的VAR模型，其多应用于具有协整关系的非平稳时间序列的建模。VECM可以用来检验人均GDP与环境质量指数之间的因果性。

其基本原理是：响应变量的变化量是自身滞后期的变化量、其他输入变量的变化量以及误差修正项的函数。考虑两个经济变量（xt，yt）的包含滞后差分项和误差修正项的VECM。模型表示如下：

式中：y为某种污染物的排放总量，为差分算子，εt为随机误差项，ECTsub>t-1为误差修正项。基于上述模型的因果性检验的步骤为：

Step 1：对误差修正项系数θ进行t检验；在给定的显著性水平α下，如果不显著，那么说明人均GDP与本类污染物的排放总量之间并不存在长期因果关系。

Step 2：对输入变量的系数β1和β2进行Wald卡方（x2）检验；在给定的显著性水平α下，如果不显著，那么说明人均GDP和本类污染物的排放总量之间并不存在短期因果性。

鉴于VECM要求多个经济变量之间存在长期协整关系，而长期协整关系存在的条件为经济变量的数据序列具有相等的平稳阶数，因此应当首先利用ADF（Augmented Dickey-Fuller）方法对各变量进行平稳性检验；然后采用Johansen协整检验方法对响应变量与各输入变量分别进行协整检验；最后依照SIC和SC准则，确定所构建模型的最优延迟阶数。

（二）层次分析法

在AHP中，为了使决策判断定量化，常常根据一定的比率标度将判断定量化。一种常用的1～9标度方法表示。依据矩阵理论：设λ1，λ2，…，λn是矩阵A=（aij）n×n的特征值，当A具有完全一致性时，λ1=λmax=n，其余特征值均为零；当A不具有完全一致性时，

λ1=λmax >n，其余特征值有如下关系：∑ni=1λi=n-λmax。在AHP中，引入一致性指标CI来作为测度判断矩阵偏离一致性的指标，其表达公式为：CI=λmax - n/n-1。衡量不同阶判断矩阵是否具有满意的一致性，须引入判断矩阵的平均随机一致性指标RI值。当阶数大于2时，判断矩阵的一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI之比称为随机一致性比率，记为CR。当CR=CI/RI

（三）EKC假设

EKC假设经济发展对环境质量单向影响，而环境质量对经济发展双向影响。通常情况下，EKC在实证研究中存在二次型、三次型和对数行等多种模型。考虑简化模型：

三、区域经济发展与环境质量动态关系的模型研究

（一）区域环境质量综合指数的确定

真实的经济发展状况与环境质量现状需要用“好”的评价指标来表征，因此评价指标体系的建立是构建经济发展与环境质量动态关系计量模型的关键。参考相关文献，结合具体实践，本文选取人均实际国内生产总值（Gross DomesticProduct，GDP）作为衡量经济发展水平的指标。环境质量指的是在一定的范围和时间内，环境的总体或某些要素对人类的生存、生活和发展的适宜程度，一般包括大气、水质和噪声方面的环境质量。因此对于环境质量的衡量，可以采用污染集中度或者排放量、资源开采量等因素。本研究选取单位GDP污染物排放量作为衡量环境质量的指标，具体包括单位GDP工业废水排放总量、单位GDP工业废气排放总量，单位GDP工业固体废物产生总量、单位GDP工业烟尘排放总量、单位GDP二氧化硫排放总量和单位GDP工业粉尘排放总量等。

为确定区域环境质量综合指数，本文采用AHP方法确定各污染物排放量的权重。首先根据各污染物排放总量对区域经济发展的影响程度的不同构造判断矩阵；然后，利用MATLAB数据软件对判断矩阵进行特征值求解和处理，得到各自权重；最后，对判断矩阵进行一致性检验，必须满足完全一致性才能进行后续操作。到此，得到区域环境质量综合指数的测算公式如下所示：

（二）区域经济发展一环境质量动态关系模拟

结合上述前期工作，基于人均GDP与各污染物排放总量的数据，以前者为响应变量，以后者为输入变量，绘制散点图，运用不同函数模拟人均GDP和环境质量综合指数的数量关系。鉴于上述，区域经济发展对区域生态环境质量影响模型的构建过程如图-1所示：

四、实证结果与分析

（一）数据的来源与处理

历年的GDP总量与GDP指数均来源于对应年份的相应省份的《统计年鉴》。但是，由于部分统计年鉴并未公布全部相关数据，导致部分数据出现缺省，本文采取应对之策是利用非缺省数据的年均增长率作为缺省数据的估计值。同时为处理的方便，对原始数据进行标准化处理，计算公式为：

其中：i为年份；j为某类污染物；yij为无量纲化后的赋值，xij为原始数值，max{xij}和min{xij}分别为污染物j排放总量的最大值和最小值。

（二）计量模型的构建与分析

基于近年来西南五省（区、市）相关数据和上述模型构建流程，平稳性检验结果表明：在给定的显著性水平α=0.05下，该区域的人均实际GDP、单位GDP32业废水排放总量、单位GDP32业废气排放总量、单位GDP32业固体废物产生总量、单位GDP工业烟尘排放总量、单位GDP二氧化硫排放总量和单位GDP工业粉尘排放总量等7个时间序列均为一阶单整序列；协整检验结果显示：在给定的显著性水平α=0.05下，各变量之间均存在一个协整方程，即人均实际GDP和单位GDP工业废水排放总量、单位GDP工业废气排放总量，单位GDP工业固体废物产生总量、单位GDP工业烟尘排放总量、单位GDP二氧化硫排放总量和单位GDP工业粉尘排放总量之间均存在长期协整关系；按照SIC和SC准则，最终确定向量误差修正（Vector Error Correction，VEC）方程的最优延迟阶数为1。至此，进行每个变量之间的长短期因果性检验，其具体结果如表-2所示。由表-2可知，在给定的显著性水平α=0.05下，t检验结果显著，说明各种工业污染物的排放会对上期长期趋势的偏离产生反应，即人均实际GDP是造成污染物排放变化的长期原因；在给定的显著性水平α=0.1下，x2检验结果显著，说明各种工业污染物的排放会对上期短期趋势的偏离产生反应，即人均实际GDP是造成污染物排放变化的短期原因。

结合MATLAB软件，得到各指标权重分别为0.277、0.249、0.166、0.1、0.125和0.083；同时判断矩阵最大特征值为6，CI=CR=O，通过了完全一致性检验。

基于上述指标权重和公式（3），构建环境质量综合指标。在此基础上，经多次模拟试验证实：运用Quadratic函数对人均实际GDP和环境质量综合指标之间的动态关系进行模拟的效果更佳。最后，为更加相近地剖析西南五省市自治区的经济发展与环境质量之间的演变规律，经多次试验观察，分别以Inverse、Cubic、Power等函数形式拟合单位GDP工业废水排放总量、单位GDP工业废气排放总量，单位GDP

业固体废物产生总量、单位GDP工业烟尘排放总量、单位GDPZ.氧化硫排放总量和单位GDP工业粉尘排放总量与人均实际GDP之间的趋势关系。实证结果如表-3所示。并由之可以看出，标准的EKC曲线并不符合西南地区的实际。