经济增长的来源精选(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篇经济增长的来源，期待它们能激发您的灵感。

篇1

关键词： 经济增长；人力资本； FDI；内生性

中图分类号：F062.2；F224.0

一、引 言

改革开放以来，中国经济取得了令人瞩目的发展成就。经济增长率在1979-2008年间平均为9.8%。最近三年，在应对国际金融危机的大背景下，中国依然实现了经济平稳较快增长，其中2009年和2011年的经济增长率均为9.2%，2010年更是达到了10.3%。本文试图在已有研究基础上，从人力资本和FDI的角度，研究中国经济增长的源泉和动力机制及其成因，为中国经济在“十二五”时期乃至未来更长时期的增长来源提供政策建议。在经济增长来源方面，以往一个重要的观察指标是资本形成相对于产出的速度和全要素生产率（TEP）的时间变动模式。例如，根据由索洛（Solow，1962）发展的理论，假如全要素生产率（TEP）的增长率显著，则资本的形成与产出将保持基本一致的增长关系，从而长期来看资本-产出比率将维持稳定和下降的动态模式（布兰查德和费希尔，中文版，1998；Young，1994）。因此，一般将资本-产出比率是否呈现上升趋势视为经济增长是否持续增长的重要依据。Charnes等（1978）采用数据包络分析方法（DEA，Data Envelopment Analysis）对经济增长的动力机制进行了相关研究，该模型无需生产函数的先验形式，而是通过求解最优生产前沿进行分析。

关于改革开放30余年来中国经济增长的来源，长期以来，人们一直以为中国经济增长的推动力在于政府的宏观经济政策或者说是政府主导下的投资与出口。多数文献均支持资本投入是经济增长的主要原因。例如，张军（2002）讨论了中国的投资体制和投资效率，测算了中国的资本存量，从资本形成方面来解释中国经济增长和增长变动，认为中国在1990年代以后，资本的形成几乎全是固定资产投资的结果。郑京海等（2005）通过对省际全要素生产率（TFP）及其组成部分的测算，认为中国经济增长在1978-1995年期间经历了一个TFP高增长期（为4.6%），而在1996-2001年期间出现低增长期（为0.6%）。关于FDI对中国经济增长的贡献，陈劲 （2007）的研究表明，FDI在成为推动中国经济发展重要动力的同时，也不能忽略中国制造的平面同质性扩张以及大量出口导致的贸易摩擦等负面作用。林毅夫、李永军的研究发现，20世纪90年代以来外贸出口每增长10%，基本上能够推动GDP增长1%。随着经济增长既有动力的衰减，人力资本在经济增长中的作用越来越受到重视。王小鲁（2009）的研究表明教育带来的人力资本质量提高正在替代劳动力数量简单扩张的作用，凸显人力资本在现代的经济发展中地位越来越突出。

大多数经济学家均认为中国主要依靠资本投入拉动经济增长的传统经济发展方式已经难以持续。张其仔（2008）通过梳理比较优势的演化路径认为，中国经济的比较优势到了2008年面临局部性断档的危险。防止由此引发经济较长时期的衰退，是中国未来一个时期面临的难题。

由上述分析可见，已有相关研究大多集中在全要素生产率方面，且经济总量全要素生产率的研究主要采用有关经济总量的时间序列来进行，因而难免存在一些局限。例如，在增长核算中需要引入很强的行为与制度假设，且采用的时间序列数据量较小，未能综合考虑物质资本、人力资本以及FDI对经济产出的影响。

我们的研究结果初步表明，中国经济增长从长期来看应是一种内生性的选择，在遵从自身发展规律的前提下，选择最合适的增长路径，这种路径需要作为经济活动微观主体的厂商在当前环境条件下追逐利润，从而不断改革创新，提升产业链价值，推动社会进步。中国经济的长期增长取决于以知识、信息、研究开发或创新所引致的规模收益递增、技术进步、人力资本增长等核心内生变量。技术进步的内生化，要求中国必须加大对人力资本的投资，促进劳动力要素合理流动、提高劳动生产率。这将具有十分重要的政策含义。本文将以如下顺序展开：第一部分引言；第二部分是模型、指标与数据说明；第三部分是给出测算结果并进行详尽分析；第四部分是结论并讨论政策含义。

二、模型、指标及数据说明

（一）模型建立

现代经济学研究表明，资本的投入、劳动力的供给和外资的利用情况等在很大程度上影响着国家的经济增长，这里的资本包括物质资本与人力资本。为此我们建立生产规模不变的Cobb-Douglas生产函数：

H（t）是人力资本， K（t）是物质资本， E（t）表示FDI， A表示技术水平， L（t）表示劳动力的量，L被假定为以n的速率外生增长， α表示物质资本的产出弹性， β表示人力资本的产出弹性， γ表示FDI的产出弹性。其中：

模型假定产出的固定比例s用于投资。定义K表示人均资本存量，k=K/L。y表示人均产出水平，y=Y/L。e表示人均FDI水平，e=E/L。经济增长由下列公式决定：

其中，Sk表示物质资本占总GDP中的比例，Sh表示人力资本在社会中的比例，Se表示FDI在GDP中的比例。我们假定人力资本，物质资本与利用外资的资本以相同的速率贬值。虽然Lucas（1988）假设人力资本生产函数与其他物品函数不一样，但是我们相信，至少在一开始的阶段，这三个方程应该是相似的。从方程中我们可以得到稳态时的情况如下：

把带入生产函数，然后取对数得到：

（二）数据说明

在模型中，Y代表总产出，用实际GDP作为来衡量，K表示实际物质资本，因为资本的形成是有两方面因素构成，大部分是固定资产投资所形成的资本，另一部分是存货资本，故研究以固定资产投资形作为变量来替代物质资本。L代表劳动力的投入，采用人口总人数作为变量作为投入量。为了表述简易，研究内容中采用物质资本、GDP、人力资本来代表实际物质资本、实际GDP和实际人力资本。Sk表示收入在物质资本中的比例，用固定资产投资占实际GDP的比重来表示。Sh表示人力资本的比例，用在校学生在总人口中的比例作为变量表示， Se表示FDI的程度，用FDI总值占实际GDP的总量作为变量来表示。由曼昆（1992）的论文，我们假定 的值为0.03。由此影响中国经济增长的各因素计算结果如表1所示。

三、基于人力资本和FDI的实证分析

（一）时间序列平稳性检验

本文采用的是时间序列数据，因此在对其进行分析时，要求时间序列必须是平稳的，即每个时间序列的均值都与时间t无关，并且围绕一个均值波动，并且有向其收敛的趋势，否则就会产生“伪回归”问题。作图我们发现变量表现出了非平稳的特征，其中In（Se）在1993年到1994年间出现较大波动，主要是由于1992年改变外资引进政策滞后引起的，见图1。但从变量的差分作图可以看见，一阶差分基本表现出平稳的特征，见图2。

（二）单位根检验

鉴于时间序列可能存在非平稳性，为避免“谬误回归”问题，首先对、、、、 进行单位根检验。ADF检验结果显示：在显著水平为5%的情况下，它们都是非平稳序列，其一阶差分是平稳序列，即这些序列都是一阶单整的。因此，需要进一步分析，以验证两者之间是否存在长期的均衡关系。

（三）协整检验与回归分析

对上面的变量使用EG两步法检验和JJ检验都表明、、、 存在着协整关系，Granger 定理（1987）证明了协整与误差修正模型的必然联系，如果非平稳的变量之间存在着协整关系，那么必然可以建立误差修正模型，由于误差修正模型可以有效的吸收时间序列模型和经典计量模型的优点并克服它们的缺点，因此得到了广泛的应用。

1.对1978-2009整个进行回归，使用一阶差分消除一阶自相关得：

由R2值（0.986633）与调整过的值 （0.983960）表明，拟合优度良好。由总体的F值表明，回归方程解释变量的系数从总体上看也是显著不为0的。由t值表明，人均资本、FDI与人均人力资本在5%的水平下估计是显著的。D-W检验值在2附近，表明不存在一阶自回归。各个变量散点图见图3。

2.对1980-1994进行回归，使用误差修正模型得：

由R2值 （0.867846）与调整过的R2值 （0.794427），拟合优度良好，由总体的F值表明，回归方程解释变量的系数从总体上看也是显著不为0的。由t值可以看出，人均资本、FDI参数的估计在10%的水平下是显著，同时期人均人力资本不显著，D-W检验 （2.035）数值在2附近，表明不存在一阶自回归。由图4可知，此时期与各个自变量的线性关系较平稳。

3.对1995-2009整个进行回归，使用一阶差分消除一阶自相关得：

由 R2（0.971302）与调整过的R2 （0.956954）都基本上接近于1，拟合优度非常好，由总体F值也可以表明，偏回归系数在总体上是显著不为0的。由t值表明，人均资本、人均人力资本等变量参数的估计在5%水平下是显著的，同时期FDI参数估计不显著。由图5可知，此时期与各个自变量的线性关系较平稳。

从上述结果可以看出，在1994年前后，我国经济结构上的变化导致我国经济增长影响因素的改变。

（四）估计模型的分析

改革开放对我国经济增长的影响是深远的，人均物质资本、人均人力资本以及FDI对人均GDP的影响存在着显著的正向关系，人口增长率与人均GDP的影响存在着显著的负向关系。利用Cobb-Douglas生产函数的经济学含义解方程得知，1978年以后物质资本每变化1%，GDP变化0.37%；人力资本每变化1%，GDP变化0.39%；FDI每变动1%，人均GDP变化0.08%。1980-1994年，物质资本和FDI对GDP有显著性影响，弹性系数分别约为0.09与0.08，这在一定程度上说明1994年以前，资本的扩张和FDI极大的促进了中国经济增长的动力，改革开放引入了我国经济发展稀缺的要素—— 国外的资本，更多的人开始从事经济活动，生产力在一定程度上的到了释放，因此促进了经济的增长。而这一时期人力资本发展对GDP的影响不显著。方程的结果表明，1995年以来，物质资本与人力资本的变动对实际GDP有着显著性的影响，其弹性系数分别约为0.20和0.61，表明随着中国经济发展和社会进步，推动中国经济增长与结构升级的动力开始转变，开始由单纯依靠生产要素扩张来促进经济增长的粗放型生产方式转变为更重视人力资本和产业结构转型的集约型生产方式，国家实行积极的财政政策，对于经济的发展起着积极的作用。同时这一时期FDI对经济增长的影响不显著，说明其对经济增长的影响相对下降。

四、结论与政策建议

之前的分析结果表明，我国的经济增长与国家的政策密切相关，其中物质资本尤其是固定资产投资对中国经济增长的影响是长期显著的。在我国经济水平比较落后、生产结构不均衡和科学水平相对低下的条件下，通过对天然资源的开发以及对物质资本的大量投入在一定程度上取得了立竿见影的经济发展，但这种传统的发展方式，环境成本是极高的，生产效率却是极低的，归根到底粗犷发展方式是难以为继的。研究表明我国陷入了过早资本深化的陷阱，即未能结合我国自身优势发展劳动密集型产业，没有充分考虑到我国人力资本充沛的现状，其结果显而易见，全要素生产率（TEP）在1995年以后就长期处于低增长期。国外直接投资在1995年前对我国国民生产总值的增长有显著的正向影响，而在1995年以后，其数值却缓慢回落，与此同时，1995年后国内生产总值愈发依靠人力资本的累积，表明经济增长开始不是简单依靠数量增长，而是开始依靠经济结构的适应性与人力资本质量的提高。

从本质上来说，经济增长在更长的时间光谱坐标中，应是在遵从自身发展规律的前提下，选择最合适的增长路径，这种路径需要作为经济活动微观主体的厂商在当前环境条件下追逐利润，从而不断改革创新，提升产业链价值，推动社会进步。从政府引导机制来说，让市场供求规律自发起作用，从而避免无效率的交易成本，对变化的需求和供给情况迅速做出反应，以便把资源配置到最需要它们的地方，从而在最大程度上保证了市场主体的积极性，同时保证适度的政策干预避免市场失灵。由此可见，我国经济增长与经济结构转型需要依靠以科技研发为核心的高附加值产业在技术进步领域的不断创新，以期在即将到来的第三次超级跨产业革命中重新瓜分世界产业层次版图。而这种对创新的内在需要，迫使我国必须从宏观层面上促使生产要素特别是人力资本在地理上的合理配置、加大对包括创新型人才在内的人力资本投资，从而提高劳动力生产率水平。

随着全球化进程的不断推进，现有的国际产业垂直分工已经成为我国经济结构优化升级的重要阻碍之一。以大飞机、智能制造、下一代互联网为代表第三次科技革命如今已取得先导性突破，但距离技术成熟还有一段时间，我国还有4～6年的经济结构升级追赶期。倘若我国不能在未来的5～10年内完全实现产业结构升级，待到新一轮科技革命结束，发达国家必将继续利用科学技术上的绝对优势在产业分工上继续压制中国处于“微笑曲线”的最低端。与此同时，中国已经开始步入“老龄化社会”阶段，人口结构的逐渐变化，劳动力供应总量的不断减少，“人口红利”也即将终结。一方面是社会养老和医疗矛盾日益突出，另一方面则是有质量的人力资本转化能力有限。“中等收入陷阱”就在不远处，如此一来，我国在错过产业升级追赶期的同时失去劳动力充沛的优势。为此，关乎我国未来国际经济地位与产业分工格局的十年时间，我国应从以下两个方面着手：第一，加强对关键领域科技研发与人力资本的投入，努力吸收国外关键技术成果自主创新，引领人才的国际流动，并在国家科技战略领域取得突破，培育中国自己的创新型土壤。第二，在全球化技术与产业转移的背景下，政府应对符合国家战略需求的创新科技企业以政策支持，包括在中小企业融资、税率减免以及要素价格市场化等配套服务，激发企业研发投入积极性，把握第三次科技革命的历史性机遇，形成由“中国制造”到“中国创造”的转变。

参考文献：

[1]奥利维尔·布兰查德和斯坦利·费希尔.宏观经济学（高级教程）[M].北京：经济科学出版社，1998：145-151.

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[3]张军.资本形成、工业化与经济增长：中国的转轨特征[J].经济研究，2002，（6）：3-13.

[4]林毅夫，李永军.出口与中国的经济增长：需求导向的分析[J]. 经济学（季刊），2003，（7）：779-794.

[5]郑京海，胡鞍钢. 中国改革时期省际生产率增长变化的实证分析（1979-2001年）[J].经济学（季刊），2005，（1）：263-296.

[6]陈劲. FDI对促进我国区域创新能力的影响[J].科研管理.2007，（1）：7-13

[7]王小鲁.中国经济增长方式转换和增长可持续性[J].经济研究，2009，（1）：4-16.

[8]张其仔.比较优势的演化与中国产业升级路径的选择[J].中国工业经济，2008，（9）：1-13.

[9]章玉贵.中国经济增长的不确定性与产业优势重塑[J].经济前瞻（台湾），2011，（5）.88-97.

[10]诸建芳.中国出口形势与政策导向分析[J].中国市场，2012，（37）：24-27

[11]Young. Lessons from the East Asian NICs：A Cintrarian View，NBER Working paper，No.4482，1994.

篇2

0引言

改革开放30多年来，我国经济实现了举世瞩目的高速增长，为全面建成小康社会和实现现代化奠定了坚实的基础。研究表明，在引致经济增长的各种生产要素中，一方面，资本投入的增加是拉动我国经济增长的最主要因素。从总体上看，对于一个国家或地区的经济增长而言，资本形成是引擎，资本的效率则是关键。改革开放初期，和绝大多数发展中国家一样，资本稀缺是中国经济增长与发展的最主要障碍，改革开放政策不仅动员了国内储蓄，激活了储蓄转化为投资的资本形成机制，提高了微观层面的资本效率；而且通过廉价的土地供给和优惠的税收政策，吸引外国资本与国内廉价的劳动力资源相结合，促进了外向型经济发展，提高了经济增长的速度。可以说，国内资本的加速形成和国外资本的大规模流入，加上资本效率一定程度的提高，是30多年来我国经济增长的最大动力。随着改革开放的进一步深入，我国经济增长与资本形成表现出非均衡性；另一方面，在短期内，就业增长与中国经济之间表现出非一致性，而这似乎背离了传统经济理论带给人们的一贯认识：“就业增长意味着经济增长。”那么究竟就业与经济增长是何种关系？本文通过计量实证分析发现就业增长与经济增长在短期内并不存在必然的一致性，主要表现在劳动要素对经济增长的贡献率低，相反在长期均衡时间内却保持了一致性，经常保持在1：2的要素贡献率，继而提出政府不能把劳动力要素的投入当作是使经济增长的充分条件，最后提出目前我国政府在宏观经济政策上应该实现从就业带动增长到就业与经济增长协调发展的转变，来促进经济增长的对策建议。因此，分析资本形成、就业人员人数与我国经济增长的关系，解释经济增长的资本因素和劳动力因素，无论在理论上还是在实践上都具有重要意义。

1文献回顾

自20世纪90年代以来，已经有一些研究对于生产两要素与经济增长的关系进行了考察。林毅夫（2001）以1981―2010年GDP增长率、资本效率等统计数据，通过国民收入恒等式考察了资本形成和就业人口对经济增长的贡献程度。他通过深入探讨资本形成和就业人数两个变量的性质，使用多种联立方程估计方法，包括普通最小二乘法（OLS）、两阶段最小二乘法（2SLS）、三阶段最小二乘法（3SLS）、似不相关估计（SUR）、有限信息普通最小二乘法（LIML）和完全信息普通最小二乘法（FIML），以根据不同估计方法估计结果所提供的信息来判断最佳的估计方法。根据林毅夫的估计结果，在上世纪90年代国内生产总值对两要素的弹性数值大致在0.5左右。该弹性数值在上世纪80年代则相对较低，可能主要是因为两要素占国内生产总值的比例随着时间的变化有增长的趋势。两要素占国内生产总值比例的增加必然增加两要素变动对经济增长影响的程度。陈东平（2001）通过使用中国1980―1998年的国民收入、资本存量、劳动力总数、进出口总额等数据，用实证分析的方法探讨了进口、出口以及劳动和资本对我国经济增长的作用，得出了进口、出口以及劳动和资本的边际产出，通过实证分析得出资本形成对经济增长的作用远远大于就业人数。

本文根据1981―2013年中国的经济数据，通过使用协整模型对两生产要素与经济增长关系进行Granger因果关系检验，分析中国进出口与经济增长之间是否存在协整关系，在存在协整关系的情况下，使用误差修正模型来分析资本投入与劳动投入对产出的长、短期弹性，从而判别哪种生产要素对经济增长的解释能力更强。

2实证分析

本文分析所使用的样本取自1981―2013年的年度数据，数据来源于《国家统计局》。用从业人员（L/万人）、资本形成（K总额/亿元）来反映生产要素的投入；使用宏观经济总量指标国内生产总值（GDP/亿元）反映经济增长。我国GDP、从业人员、出口总额（EX）与资本形成如表1所示。

对因变量和自变量取对数，考察lnGDP，lnK，lnL即经济增长率、资本形成总额的增长率，从业人员增长率之间的协整关系，首先利用EViews软件输入样本数据GDP、L和K，生成新序列lnGDP、lnK和lnL，然后依次对时间序列数据进行单位根检验：

表11981―2013年我国GDP、资本形成总额K

t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-1.423358 0.5576Test critical values：1% level-3.6701705% level-2.96397210% level-2.621007GDPt-1系数的τ值为-1.4234，这个值在绝对值上甚至远低于显著性水平为10%的临界值τ-26210，从而表明，即便考虑了误差项中可能出现的自相关，lnGDP序列仍是非平稳的。

其次，对lnGDP的二阶段差分做单位根检验，检验结果见表3。

表3单位根检验结果

t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-5.269919 0.0002Test critical values：1% level-3.6793225% level-2.96776710% level-2.622989检验结果如表3所示，可见d（lnGDP）是平稳的，因此lnGDP是二阶段单整的。

（2）对lnK进行单位根检验，首先我们用lnK的两个滞后差分对lnK序列估计，使用上述数据估计结果如下：

ΔlnKt=0.1376-0.0043lnKt-1+0.4633ΔlnKt-1

Eviews运行结果如表4所示。

表4Eviews运行结果

t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-0.442211 0.8895Test critical values：1% level-3.6616615% level-2.96041110% level-2.619160lnKt-1系数的τ值为-0.4422，这个值在绝对值上甚至远低于显著性水平为10%的临界值τ-26192，从而表明，即便考虑了误差项中可能出现的自相关，lnK序列仍是非平稳的。

其次，对lnK的二阶段差分做单位根检验，检验结果见表5。

表5单位根检验结果

t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-5.979837 0.0000Test critical values：1% level-3.6701705% level-2.96397210% level-2.621007检验结果如表5所示，可见d（lnK）是平稳的，因此lnK是二阶段单整的。

（3）对lnL进行单位根检验，首先我们用lnL的两个滞后差分对lnL序列估计，使用上述数据估计结果如下：

ΔlnLt=0.8054-0.0710lnLt-1

Eviews运行结果见表6。

表6Eviews运行结果

t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.053459 0.0406Test critical values：1% level-3.6537305% level-2.95711010% level-2.617434lnLt-1系数的值为-3.0535，这个值在绝对值上甚至远低于显著性水平为1%的临界值τ-3.6537，从而表明，即便考虑了误差项中可能出现的自相关，lnL序列仍是非平稳的。

其次，对lnL的二阶段差分做单位根检验，检验结果见表7。

表7单位根检验结果

t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-6.409917 0.0000Test critical values：1% level-3.6793225% level-2.96776710% level-2.622989检验结果如表7所示，可见d（lnL）是平稳的，因此lnL是二阶段单整的。

（4）综上可见，lnGDP与lnK、lnL都是二阶单整的，可能存在协整关系，做lnGDP关于lnK、lnL的OLS回归，消除自相关性后得回归结果如表8所示。

表8消除自相关性后得回归结果

CoefficientStd.Errort-StatisticProb. LNK0.5977950.0758227.8841530.0000LNL0.5430350.1334764.0683970.0004AR（1）1.1272080.1938525.8147800.0000AR（2）-0.1566530.192565-0.8135060.4230根据输出结果，可得lnGDP与lnK、lnL的长期平均均衡表达式：

lnGDPt=0.5978lnKt+0.5430lnLt

（7.8842）（4.0684）

从表8回归结果看，回归系数全部通过t检验，不存在自相关。

（5）根据表8的回归结果计算残差序列e，对其进行ADF检验，得表9残差序列检验结果。

表9残差序列检验结果

t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-5.451514 0.0001Test critical values：1% level-3.6701705% level-2.96397210% level-2.621007从回归结果可知残差项是平稳的。因此，可得出lnGDP与lnK、lnL存在协整关系。基于上述协整分析我们可以认为中国的经济增长与对两生产要素之间存在着长期的因果关系，根据格兰杰表述定理：若两种变量（Xt和Yt）是协整的并且每个都是非平稳的时间序列，那么，要么Xt一定是Yt格兰杰原因，要么Yt一定是Xt的格兰杰原因。在本文中，至少能说明两种生产要素的投入是我国国民经济发展的内在动力所在。表2-表8回归结果也表明，本期从业人员每增长1%时，我国国内生产总值将平均增长0.543%；资本形成总额每增长1%时，国内生产总值将平均增长0.598%。

（6）接下来分析短期两要素对经济增长的影响，利用EViews软件建立lnGDP关于lnK、lnL的误差修正模型ECM。以滞后一期残差项作为误差修正项，可建立如表10所示的误差修正模型。

表10误差修正模型

R2=0.6920d=1.7727F=17.2895

模拟拟合优度较高，方程通过F检验、DW检验，各回归系数符合经济意义，其中，d（lnK）、d（lnGDP（-1））在1%水平上显著，d（lnL）、RESID（-1）不显著，其中变量的符号与长期均衡关系的符号一致。结果表明，本期lnK、lnL和上一期lnGDP在短期内每增长1%，GDP将依次增长0.0493%、0.3716%和04986%。误差修正项系数为负，符合反向修正机制，它表明lnGDP与长期均衡值得偏差中的27.21%被修正。此ECM模型反映了lnGDP受lnK、lnL影响的短期波动规律。根据估计结果可知，资本投入与劳动投入对产出的长期弹性分别为0.598和0.543，短期弹性分别为0.372和0.050。

3结论

篇3

>> 论固定资产投资与经济增长的关系 固定资产投资与经济增长关系实证分析 固定资产投资与经济增长关系分析 新疆固定资产投资与经济增长关系研究 固定资产投资与经济增长关系研究 西部地区外国直接投资与经济增长关系的实证分析 我国固定资产投资类型与经济增长关系的实证分析 中国城镇固定资产投资与经济增长关系的实证研究 南宁市固定资产投资\消费需求与经济增长的关系研究 广东省固定资产投资与经济增长关系的实证分析 吉林省固定资产投资与经济增长的协整关系分析 我国主要城市固定资产投资与经济增长的关系研究 新疆固定资产投资与经济增长的关系分析 固定资产投资与经济增长的协整及因果关系研究 我国固定资产投资与经济增长关系的区域差异研究 我国固定资产投资与经济增长相互关系的研究 西安市固定资产投资与经济增长关系的实证分析 浙江固定资产投资与经济增长关系的实证分析 乌鲁木齐市固定资产投资与经济增长关系的实证分析 对宏观经济增长与固定资产投资关系的思考 常见问题解答 当前所在位置：l.

The Relationship between Fixed Asset Investment and Economic Growth in the Western Region Based on the Estimates of Different Funding Sources

1 YUAN Aobo 2 LUO Ziyuan

（1 School of Finance of Southwestern University of Finance and Economics， Chengdu Sichuan 611130

2 School of International Business Administration of Shanghai University of Finance and Economics， Shanghai 200433）

篇4

金融与经济的关联有两种方式，一是经济增长为金融创新提供现实基础，从而拉动金融发展；二是金融发展提高资源配置效率，从而推动经济增长。但这两种作用也不是截然分开的，往往相互交融。前者在发达国家表现得最为明显，而后者则在发展中国家表现得更为突出。中国是发展中国家，金融与经济之间的理论关联应该是第二种模式。自改革开放以来，经济增速较快，特别是进入21世纪以来，经济转型速度加快，政府也不断利用金融工具调控经济发展模式与经济增长方式。金融支持经济增长的渠道有多种，但最主要地集中于商业银行、资本市场及保险市场。商业银行通过信贷渠道传递宏观经济政策取向，调控经济增长；资本市场通过资产证券化，以及证券的发行与交易，优化资源配置，提高经济增长效率；保险市场通过保费收入和保险覆盖，一方面为经济增长提供不竭的资金来源，另一方面为经济的可持续增长提供安全保障。然而，对处于转型期的中国经济而言，改革已进入深水区，但金融市场尚处于不断的发展和完善过程中，金融对于经济增长的支持作用究竟如何，亟需明晰，以便为政府通过金融工具调控宏观经济，以及通过金融市场聚集金融要素与优化金融资源，提供经验证据。

二、相关文献评析

由于金融是经济的核心，关于金融发展对经济增长的作用，国外学者从理论与实证两个方面进行了深入的研究，虽然观点不一致，但形成了丰富的文献。主要观点归结起来有三种，其中主流观点认为，金融发展对经济增长具有正向促进作用。如，麦金农在其所提出的“金融深化”理论中已经充分意识到金融发展对于经济增长的重要性，首次把金融和经济增长密切结合起来，虽然他认为金融体制与经济发展之间存在互相刺激、互相制约的关系，但金融发展在经济增长中具有极为重要的战略地位。Rousseau和Wac⁃thte则借助向量误差修正模型，基于美国、英国、加拿大、挪威和瑞典五国1870—1929年间的数据，对金融发展与经济增长之间的关系进行检验后认为，金融发展对实体经济活动具有极为重要的积极作用。ThorstenBeck，RossLevine则考察了更为广泛的区域，他们通过对40多个国家的数据进行分析后发现，兼顾联立偏差、遗漏变量和国家特性后可以证明，作为金融市场重要组成部分的股票市场和银行市场都对经济增长具有正向促进作用。第二种观点认为，金融发展与经济增长之间并不存在理论所述的必然关联。如，萨伊基于西方经济学中的“两分法”，通过分析货币与经济现象之间的关系后，提出货币中性论，即货币只是实体经济的面纱，其与实体经济增长之间并无必然的关联。卢卡斯则毫无掩饰地指出，经济学家“恶劣地过度强调”了金融因素在经济增长中的作用。第三种观点则认为，金融发展指标与经济增长之间甚至存在负向关系。其中代表性的文献为Akimov，Alexandr。这篇文献基于内生增长模型，采用面板数据分析方法，通过对不同的金融发展指标进行检验后发现，在部分国家，特别是转型经济国家，金融发展对经济增长的抑制效应较为明显。

在中国的经济转型进程中，鉴于金融发展，特别是动荡的国际金融背景下金融市场不断对外开放的现实，国内学者采用实证方法对中国金融发展与经济增长的关系进行了检验，但所得结论并不一致。多数文献认为，中国金融发展对经济增长具有正向刺激作用。如，周立、王子明以1978年到2000年的金融相关比率和金融市场化比率来衡量金融发展水平，得到代表性省区和中国东中西部的金融发展与经济增长的回归方程，认为中国各地区金融发展与经济增长强相关，初始金融深度对经济增长和投资增长有显著的影响，金融差距可以部分解释地区经济增长的差异。王志强、孙刚从中国金融总体发展的规模扩张、结构调整和效率变化三个方面，利用带有控制变量的向量误差修正模型、协整关系检验法和格兰杰因果关系检验，证实了从20世纪90年代以来，中国金融发展与经济增长之间有密切联系，存在显著的长期相关性和显著的双向因果关系，说明金融发展规模的扩张、结构的变化与调整和金融效率的改善与提高对经济增长都有促进作用，而中国经济增长又会全面推动金融发展。沈坤荣和张成引入内生金融发展的理论与政策，以金融机构的贷款余额与GDP的比值来衡量金融发展的程度，分地区和时间引入虚拟变量，基于跨地区动态数据的实证研究，指出提高金融中介效率能有效促进经济增长。方先明等借助空间相关模型，深入分析了银行贷款余额、股票总市值和保费收入对中国经济增长的贡献后认为，中国金融支持经济增长具有空间依赖性和空间相关性，从总体来看银行贷款余额对经济增长的作用最为显著。然而，对于中国金融发展与经济增长之间的关系，并不是所有研究都这样肯定。有部分文献认为，至少作为中国资本市场重要组成部分的股票市场，其与中国经济增长就不存在必然的相关性，甚至存在负向影响。如，封思贤等则基于长三角的经济金融数据，分析了金融市场转变与经济增长方式转变之间的关系，结果发现：在长三角地区，除金融开放对经济增长方式转变存在一定程度的影响外，信贷规模、证券市场等对经济增长方式的转变并不存在显著的影响。与此具有相似观点的文献有谈儒勇等。当前，随着中国金融体制改革的深入，金融市场不断发展和完善，银行、证券和保险业相互交融，对经济增长的影响错综复杂。然而，综观国内外的现有文献，较少有将三者综合起来考察金融发展对经济增长的促进作用。为此，本文综合考虑现阶段中国金融支持经济增长的渠道，借助变系数面板数据模型，从银行、证券和保险市场三个方面综合研剖中国金融发展对经济增长的作用，以期为促进我国金融市场发展，提升金融支持实体经济的效率提供政策依据。

三、检验模型构建

（一）变量选择为全面分析中国金融发展对经济增长的作用，实证变量选择如下：1.被解释变量被解释变量为经济发展水平指标，选择省域GDP。这是因为，一方面，省域GDP能够全面衡量省域经济的发展水平，另一方面，相对于其他衡量经济发展水平指标，GDP更为可靠且可得。2.解释变量对于解释变量的选取，考虑到金融对于资金的配置主要有银行、证券以及保险三种途径。在每种途径中选取一个关键变量，用以代表该途径的金融支持指标，具体为：银行信贷余额（X1）。中国是银行主导型的金融市场，在经济增长过程中商业银行对经济资源的配置作用至关重要。因为间接融资仍然是我国资金配置的主要形式，而间接融资中又主要以银行信贷为主，所以选择各省域商业银行贷款余额来作为金融支持通过银行途径的指标，记为X1。上市公司总市值（X2）。随着我国多层次资本市场的建立与完善，资本市场在金融资源配置中的作用越来越重要。因为，资本市场的发展可加速储蓄向投资转化，扩大投资，提高边际社会生产率，促进资源合理配置，改善公司治理结构，进而促进经济增长。在以直接融资为主的资本市场中，直接融资的形式以股权融资和债务融资为主。由于债务融资的相关数据很难以省域进行归类，故研究中以省域上市公司股票总市值作为通过证券途径对经济增长的金融支持，记为X2。保费收入（X3）。相比较于商业银行、证券市场的发展水平，保险业在我国的起步较晚，但近年来发展迅速，其对于经济可持续增长正发挥越来越重要的作用。由于保费收入是衡量保险业发展的较为重要的指标，因此研究过程中，选取各个省的保费收入作为通过保险途径对经济增长的金融支持指标，记为X3。

（二）检验模型根据科布-道格拉斯生产函数，影响一个经济体产出的最主要因素在于：资本、劳力和技术水平。由于劳动力素质和供给，以及技术水平，受科技发展的限制，在一个相对不长的时期内不会有较大程度的改变，因此影响产出的最主要还是资本的投入，而资本的投入可以通过银行信贷余额、上市公司市值、保费收入来全面体现。考虑到面板数据模型在降低共线性程度、提高预测精度和消减统计误差的影响等方面优于传统分析模型，同时通过横截面数据的引入，能够更加直接、更加精确地推断序列间的本质关系的，在设定、控制面板单元差异方面也具有更大的灵活性。因此，构建如下的基于面板数据的检验模型。

四、金融支持经济增长检验

（一）样本选择与数据来源为了全面而深入地探究金融支持对经济增长的作用，研究中以中国大陆31个省域为对象，选取各省域GDP、银行信贷余额、上市公司股票总市值以及保费收入等指标，借助所构建的检验模型，剖析中国经济发展中的金融支持与经济增长的现实特征。样本时期确定为1998—2013年。样本起始年份选择为1998年，是因为伴随着中国社会经济的发展，行政区划会相应地进行调整，1997年重庆市从四川省单列出来成为直辖市，经过一年，其各项统计数据趋于稳定，因此研究样本的起始年限为1998年，而2013年的相关统计数据是研究过程中所能得到的最新数据。考虑到中国政府为应对美国次贷危机所引发的金融危机对中国经济发展与金融市场产生剧烈冲击而采取的经济刺激计划，可能改变中国金融支持经济增长的特征，为此将整个样本期以2008年为界划分为两个子样本区间。即，子样本区间1：1998—2008年；子样本区间2：2009—2013年。实证分析数据来源说明如下：1998—2012年的GDP数据来源于《中国统计年鉴1999—2013》，2013年的GDP数据来源于中国经济与社会发展数据库；1998—2002年的保费收入统计数据来源于《中国金融年鉴：2003》，2003—2007年的保费收入统计数据来源于《中国金融年鉴—2008》，2008—2012年的保费收入统计数据来源于《中国统计年鉴—2013》，2013年的保费收入数据来源于中国保险监督管理委员会网站；1998—2002年的银行贷款统计数据来源于《中国金融年鉴—2003》，2003—2007年的银行贷款统计数据来源于《中国金融年鉴—2008》，2008—2012年的银行贷款数据来源于各省市《统计年鉴：2009—2013》，2013年的银行贷款数据来源于各省市2013年《国民经济和社会发展统计公报》；1998—2008年的上市公司股票总市值根据Wind数据库中相关数据整理而得到，2009—2013年的上市公司股票总市值根据iFinD数据库中相关数据整理而得到。

（二）基于子样本区间—数据的检验1.变量间的长期稳定关系检验当变量为非平稳或不是同阶单整时，会导致伪回归现象的发生，各变量平稳或同阶单整是变量间协整检验的前提。因此研究过程中先进行面板数据的单位根检验，再进行面板数据的协整检验。（1）单位根检验针对面板数据的平稳性检验方法常用的有Levin、Lin、Chu（LLC，2002）、ImPesearn，Shin（IPS，1997）、Fisher-ADF（1999）以及Fisher-PP（1999）检验，为避免单一方法可能存在的缺陷，现采用这四种方法对变量的平稳性进行检验，结果见表1。表1显示，地区生产总值、银行信贷余额、上市公司总市值以及保费收入均为非平稳序列，因为任何一个变量都不能同时通过四种检验。但各变量的一阶差分序列，则是平稳的，因为它们在1%的显著性水平下同时通过了四种检验（地区生产总值的IPS和ADF检验结果则是在10%的显著性水平下通过），检验p值绝大多数为零。因此，地区生产总值、银行信贷余额、上市公司总市值以及保费收入四个变量是同阶单整（一阶单整）的，基于此进行协整检验。（2）协整检验为确定变量间是否存在长期的稳定关系，需进行协整检验。针对面板数据的协整检验方法依据原假设的不同有两种：一是原假设为不存在协整关系，从面板数据中得到残差构造统计量进行检验，如Pedroin（1999）所提出的检验方法；二是原假设为存在协整关系的，如Mccoskey和Kao（1998）中的LM检验。现采用Pedroni协整检验和Kao-ADF协整检验方法，进行多重的协整检验，Pedroni协整检验结果见表2。由表2可知，地区生产总值、银行信贷余额、上市公司总市值以及保费收入间具有长期稳定关系。因为，组内统计量中除了Panelv-Statistic统计量没有通过10%的显著性水平外（p值为0.3810），其余的组内统计量和组间统计量都通过了5%的显著性水平（p值小于0.05）。KAO检验是同质面板数据检验，有DF和ADF两类检验。ADF检验为了修正固定效应模型误差项的序列相关性，基于固定效应模型残差式构建面板协整的ADF统计量。Kao-ADF协整检验结果见表3。根据表3，由Kao-ADF协整检验结果可同样得出同表2相似的结论，因为t统计值为-5.383334，通过检验。因此，变量间存在长期稳定的关系，基于此进行模型设定，并进行参数估计。2.回归模型确定及参数估计（1）回归模型的确定基于面板的回归模型通常有混合模型、变截距模型和变系数模型三种，而哪一种模型更适合本研究的实证数据，使得所获结果更加稳健与可靠，需构建F统计量，并根据F统计量的值进行确定。针对混合模型、变截距模型和变系数模型的具体检验结果见表4。根据表4，由于F1、F2的值各自为3.32和23.77，分别大于查表所得的1.57与1.51，所以实证模型拒绝混合模型与变截距模型，而采用变系数模型。具体分析时，模型⑴中的N取31，代表中国大陆省域的数目；T为11，表示样本年限。（2）参数估计根据模型⑴，采用变系数模型进行参数估计，结果见表5。表5显示，基于截面数据的变系数模型在子样本区间一内能够充分揭示中国经济发展过程中金融支持与经济增长间的本质关联，因为模型检验统计量R2=0.997569，F=1135.115，这说明实证分析所选择的回归模型具有较高的精度①。根据表5所列示的参数估计结果可知，在子样本区间一内，省域银行信贷余额对经济增长的支持作用较为显著。因为，就省域银行信贷余额前系数bi估计结果来看，有18个省域的数值超过1，其中江西省的银行信贷余额前参数估计值最大，达到1.948485。这说明当银行信贷余额增加时，其对本省域经济增长的贡献将大于其本身的增长额，这一特征在华东地区表现得尤其明显。在余下的13个省域中，有11个省域银行信贷余额前的系数估计结果小于1，但大于0。这说明，在这11个省域中，银行信贷余额对省域经济增长具有正向促进作用，但在变动幅度相同的条件下，力度相对较小。不可忽视的是，上海市与黑龙江省银行信贷余额前的参数估计结果为负（分别为-1.37453和-0.10731），这可能是缘于银行信贷余额对经济增长的作用存在边际效应递减现象，或银行贷款的使用效率不高，或存在过度放贷现象所致。表5还显示，省域上市公司股票总市值前的参数ci估计值均较小，最大的为黑龙江省，其值也仅为0.144399。更有河北、安徽、江西、重庆以及宁夏等5个省域，其上市公司股票总市值前的参数估计结果为负①，这一比例达到16.13%。这说明，作为中国资本市场重要构成部分的股票市场，对经济增长的正向贡献并不显著，甚至在不少的省域还存在负向作用。同时，根据表5还可看出，以保费收入衡量的保险市场对经济增长的促进作用在不同的省域表现并不相同，其中具有正向相关关系的省域有17个，占中国大陆全部省域的54.84%，而呈现负向关系的有14个，占45.16%。呈现负向相关关系的省域主要集聚在华北、华东地区。但无论是正向相关关系，还是负向相关关系，其作用均不强，因为保费收入前的参数估计值均较小。在正向关系中，最大的为上海，其值为0.80889，而负向关系中最为明显的是山东省，其参数估计值为-0.48322。出现这一现象的原因，一方面与中国保险市场的起步相对较晚有关，另一方面也应与中国金融市场投资品种相对单一，保险资金的投资渠道受到限制有关。

（三）基于子样本区间二数据的检验基于子样本区间二的数据进行检验，结果表明：地区生产总值InY、银行信贷余额InX1、上市公司总市值lnX2以及保费收入lnX3间具有长期稳定关系；回归模型应采用变系数模型。据此，模型（1）中的具体参数估计结果见表6。根据表6同时结合表5可以看出，由美国2007年次贷危机诱发的国际金融危机显著改变了中国金融发展与经济增长之间的关系，使得银行业和保险业对经济增长的作用显著增加，而股票市场对经济增长的负向影响则越发明显。

五、结论与启示

篇5

关键词：港口投资 经济增长 物流能力

中图分类号：F127 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2012）04-212-03

一、引言

宁波是一个港口城市，社会经济增长很大程度上依赖港口的发展水平。为了促进宁波社会经济发展转型升级，宁波市委、市政府提出了“六个加快”重要战略。“六个加快”是宁波市委、市政府深入贯彻落实科学发展观、推进“十二五”时期全市经济社会发展的重大战略。其中加快打造国际强港处于“六个加快”的首要地位，这充分说明在“十二五”期间港口在宁波经济发展中的重要意义。

宁波港口投资近年来主要表现为三个特点：首先，宁波港口投资的比重较大，特别是最近10年以来逐年增长趋势更为明显。其次，与以往相比，“十二五”期间港口投资项目数更多，投资额更大。再次，随着港口投资的加大，港口的货物吞吐能力也在不断加强。其临港优势带动了临港工业、口岸贸易及其服务业的发展，解决了很多社会就业、增加了政府的财政收入，对整个社会的经济发展产生了比较大的推动作用。然而，很多人认为宁波港口投资产生的带动作用已经到了增长极限，港口设施、设备利用率较低，港口投资可以维持现状转而加快发展临港工业和服务业。宁波市的港口投资带动的经济增长是否到了极限呢？港口投资还能带动经济增长吗？及其作用机制是什么？这些问题都有待于深入研究，一方面可以检验港口投资在港口城市经济增长中的重要作用，另一方面可以为今后港口投资实践与制定投资政策提供理论指导。

二、理论分析与研究假设

本研究所采用的理论模型主要来源于索洛（Solow）于1956年提出的经济增长模型，假定了一个两要素生产函数：

Y=F（K，L）=AKαLβ（1）

其中K为资本，L为劳动力，Y表示产出，α、β分别是资本和劳动力的产出弹性。从（1）式可以看出，在索洛模型中，港口投资与其他投资被看作是同质的要素纳入资本变量K中，而且索洛模型没有考虑技术进步对产出的影响。为了解释持续的经济增长，需要考虑长期使要素生产率增加的外部因素。因此，在（1）式中纳入时间因素，则：

Y=F（K，L，tt）=eλtAKαLβ（2）

（2）式中，e为自然对数的底，t表示时间；其他与（1）式定义相同。实际上，引入时间因素后，即将技术进步、产业结构变动、制度变迁等因素全归于时间系数λ，因此，eλt成为全要素生产率，λ为全要素生产率的增长率。对（2）取对数形式并添加随机变量，可得：

Ln（Yt）=λt+αLN（Kt）+βLn（Lt）ut（3）

其实，模型（3）中假定港口投资与其他非港口投资为同质资本与港口城市的现实经济状况不符合。事实上，自1978年改革开放以来，港口城市的投资总额显著比非港口城市高，为了研究港口投资在社会经济发展中的作用，城市总资本水平定义为港口投资与非港口投资的加权平均，数学形式表达式为：

K=KpγKn1-γ（4）

其中K、Kp、Kn分别表示城市的总资本水平、港口投资和非港口投资，γ表示港口投资在总资本构成中的权重。把Kp、Kn纳入生产函数的投入变量，模型如下：

Y=f（Kp，Kn，l,t）=eλtKpαγKnα（1-γ）Lβ（5）

取对数并增加随机变量得到：

Ln（Yt）=λt+αγLn（Ktp）+βLn（Lt）+α（1-γ）Ln（Ktn）+ut（6）

本研究也采用柯布―道格拉斯（Cobb-Douglas）函数对研究结论进行稳健性检验，该模型与索洛模型具有差不多的形式，只是没有考虑到技术进步等因素对产出的影响。其模型如下：

Y=ALαKβeε（7）

对于此类非线性函数通常的处理办法是转化为线性模型进行参数估计，在模型两端取对数转化为如下形式：

LnY=LnA+αLnL+βLnK+ε（8）

其中K为资本，L为劳动力，Y表示产出，α、β分别是资本和劳动力的产出弹性。与以上对索洛模型的转化方式类似，把资本分为港口投资与非港口投资两部分，（8）可以转化为：

Ln（Yt）=αγLn（Kpt）+βLn（Lt）+（1-γ）Ln（Ktn）+εt（9）

基于以上理论推导，本研究以宁波市1985-2010年的时间序列为样本，在索洛（Solow）模型和柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）的基础上构建本研究的理论模型，研究港口投资对经济增长的影响及其作用机制。本研究提出如下假设：港口投资与经济增长正相关；而且，港口物流能力是港口投资影响经济增长的作用机制之一。

三、样本选择、数据来源与研究变量界定

本研究以宁波市1985年-2010年的时间序列为研究样本，跨度26年，其中经济增长、社会固定资产总投资等数据来源于1985年-2011年《宁波统计年鉴》；港口货物吞吐量数据来源于历年《宁波交通统计年鉴》；1985年-1988年全社会从业人员数据来源于《宁波奋进四十年（1949-1989）》，1989年-2010年全社会从业人员数据来源于历年《宁波统计年鉴》；港口投资数据来源于《宁波港年鉴》和历年《宁波交通统计年鉴》，其中包括基建项目、技改项目和合资项目的投资总额。

本研究所使用的变量包括经济增长（GDP）、社会总投资（K）、港口投资（GK）、非港口投资（OK）、劳动力（L）和物流能力（WL），其中拓展后的索洛模型中使用时间（t）代表技术进步等因素对产出的影响；社会固定资产总投资是港口投资与非港口投资之和；全社会从业人员作为劳动力的指标。此外，本研究所有的统计结果都是基于Eviews5.0统计软件。

四、实证检验{1}

1.Granger因果检验。Granger因果检验结果表明，港口投资是带动宁波市经济增长的主要原因之一，港口投资还带动了非港口投资（如临港工业、服务业等）的发展，同时港口投资也带动了宁波市的劳动就业的增长，除此之外，Granger因果检验结果可以看出港口投资促进经济增长的作用机制表现为：港口投资通过提高港口物流能力，进而促进宁波市的经济增长。

2.回归结果及解释。从以下回归结果可以看出，索洛模型能够很好地拟合投资（lnK）、港口投资（lnGK）、非港口投资（lnOK）、劳动力（lnL）与经济增长之间的关系。拟合系数Adj-R2都在0.99以上，四个模型的F统计量也都呈现1%的显著性水平。从模型4中可以看出港口投资与经济增长之间的回归系数为0.176，其经济含义是港口投资的产出弹性为0.176，即当港口投资增加（或降低）1个单位，经济增长增加（或降低）0.176个单位（如表2所示）。

表2中的四个模型的回归结果表明，代表技术进步等因素的时间t都与经济增长（LnGDP）正相关。除了模型2之外，所有的劳动力（LnL）对经济增长的影响不显著，这充分说明了宁波市当前的经济增长主要依赖于投资拉动，劳动力对经济增长的拉动作用非常小。模型3与模型4的回归结果也表明除港口投资之外的非港口投资（LnOK）与经济增长正相关。

3.稳健性检验。本节主要是对上一节模型进行稳健性检验，以便验证得出的结果在一定程度上是稳健的，主要使用的模型是拓展的Cobb-Douglas模型。表3中所有模型得到的回归结果都与上一节基本相同，回归结果是稳健的。模型的拟合系数Adj-R2都在0.90以上，而且F统计量在1%的水平显著。

五、研究结论

宁波市的经济是港口依托型经济，港口在社会经济发展中发挥了非常重要的作用，因此港口投资在历年社会固定资产投资中占有非常大的比重，而且这种比重有逐年增加的趋势。从Granger因果关系检验可以得出：港口投资是非港口投资的Granger原因；港口投资是港口物流能力的Granger原因；物流能力是经济增长的Granger原因。从拓展的Solow模型与Cobb-Douglas模型的回归结果可以得出如下研究结论：第一，港口投资是促进宁波市经济增长的重要因素。从表2与表3中的模型2、模型4、模型2中和模型4中可以看出港口投资与经济增长相关系数都显著为正，这充分说明港口投资在宁波市经济增长中确实发挥了非常重要的作用。第二，港口物流能力是港口投资影响经济增长的作用机制之一。从表1的Granger因果结果可以看出，港口投资是物流能力（WL）的Granger原因，物流能力是经济增长的Granger原因；反之，物流能力不是港口投资的Granger原因，经济增长也不是物流能力的Granger原因，这充分说明物流能力是港口投资影响经济增长的作用机制之一。第三，劳动力在宁波市经济增长中发挥的作用很小。表2与表3中所有模型的回归结果都可以看出，劳动力与经济增长的相关性不显著，这一方面说明宁波市的经济增长对劳动力的依赖性非常小，另一方面也说明宁波市的经济增长对投资依赖性非常高，还处于粗放型的发展阶段。

本研究的结论具有非常重要的理论意义与实践价值，其理论意义主要表现在：第一，对Solow模型和Cobb-Douglas模型的拓展。基于Solow模型和Cobb-Douglas模型，把港口投资从社会固定资产总投资中分离出来，研究港口投资对经济增长的作用，是对模型的有益拓展和补充。此外，还发现了港口投资与非港口投资的异质性特征。第二，发现了港口投资对经济增长的作用机制。以往研究都是研究投资对经济增长的直接影响，而忽略了投资对经济增长的作用机制研究，本研究使用Granger因果关系检验验证了港口物流能力是港口投资影响宁波市经济增长的作用机制之一。

其实践价值主要表现在：第一，继续加大港口投资力度，包括基础设施、集疏运网络、技术改造、合资项目等方面的投资。需要以“加快打造国际强港”战略为指引，以港口项目为导向，进一步加大港口投资，改善港口基础设施和集疏运网络。政府部门应该做好相关配套服务工作，加大政策扶持力度，扫清机制与制度对港口投资的障碍。第二，完善相关公共服务平台，为港口物流提供优质的公共服务。政府在提供物流公共服务配套，为提高港口物流能力提供相关支持，如税务、法律、保险、金融、信息等公共服务平台的建设，这些公共服务平台一方面提高了物流企业的运作效率，另一方面也促进了就业水平的提高、临港工业的发展和口岸进出口的增长。第三，改善和优化劳动力的结构，发挥劳动力对经济增长的推动作用。人才问题是实现经济发展转型升级的关键所在。宁波市在未来的经济增长之中应该充分重视劳动力的作用，改善劳动力结构，加大力度引进真正的高级人才，促进宁波市的经济发展由粗放型向集约型转变。

注释：

{1}本研究还对各序列进行了ADF检验和协整检验，后面的相关实证结果都是基于这些检验进行的，限于篇幅，这里不报告相关结果。

参考文献：

1.江锦凡.外国直接投资在中国经济增长中的作用机制[J].世界经济，2004（1）

2.易纲，樊纲，李岩.关于中国经济增长与全要素生产率的理论思考[J].经济研究，2003（3）