对陕西省经济发展若干影响因素的VAR实证分析

张亮

[摘 要]本文针对陕西省的经济发展状况，借鉴索罗模型，创新的利用1978—2010年的数据对影响陕西省经济发展的能源、劳动力、资本存量三个因素与产出GDP四者之间进行了VAR实证研究，其脉冲响应函数与方差分解的结果表明对陕西省GDP变动的影响中贡献率最小的是资本存量，说明陕西省的投资环境对投资者的吸引力还不够，以致投资对经济增长的影响不够明显。

[关键词]索罗模型；克莱默模型；VAR模型；陕西省

[中图分类号]F121 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2014）16-0011-03

1 引 言

新中国成立以来，尤其是改革开放以来，随着对外交流的扩大，资金、技术的迅速流入，给了陕西省千载难逢的机遇来发展自身经济。然而，地处西部的陕西省比东部沿海省份对新近科技接触、交流的机会显得不足，加上经济地理位置关系，还存在人才流入与流出的不对称问题。目前，陕西省的经济发展主要依靠工业，其产值比重大大超过第一产业，第三产业还在逐渐发展中。但与东部省份相比，发展速度的差距还非常明显，要想提高发展速度与质量，必须根据自身情况积极调整发展方式。

2 文献综述

经济增长问题一直广受关注，很多经济增长理论相继问世，其中的索罗经济增长模型由美国经济学家罗伯特·索罗提出。在索罗模型中，对经济总体的增长贡献率被设定为由劳动、资本和技术进步三者组成，并且假设了边际生产递减的一阶齐次的总生产函数、满足稻田条件、储蓄率一定、技术进步为外生等条件。索罗模型的意义在于其指出了资本主义模式的资本积累过程从长期来讲将收敛于经济增长的稳定状态，这种增长理论对于分析中国的经济发展具有很好的借鉴意义。近年来，很多研究对陕西省经济发展的着力点进行了专项分析。对应索罗模型中的劳动、资本、技术三要素，许多文章抓住其中的某一项进行单独的经济增长关系分析，如杨冬民、樊瑾（2012），刘永爱、米娇（2013），高琼琼、杨青（2012）等。但是影响经济增长的要素之间本身也是互相影响的，要想更全面的考察经济发展状况，就需要综合的分析。本文采取综合考察的方式，在假定技术外生的简化设定下，结合目前世界经济发展对能源紧密需求的特点，依据陕西省的具体情况，考虑索罗模型与克莱默模型，并在索罗模型基础上纳入能源这一因素，对劳动力、资本存量、能源这三个主要因素与陕西省经济增长之间的关系进行了探讨分析。

3 模型选择与变量选取

本文参考吸收了索罗模型和克莱默模型思想作为分析的理论框架。首先，基本的索罗模型认为，在一个经济体中，资本存量的增长、劳动力的增长和技术进步将会影响一国的产品与服务的总产出。其所设定的生产函数为Y=F（K，L），并且假定生产函数具有不变的规模报酬，即zY=F（zK，zL）；当z=L时，就有[SX（]Y[]L[SX）]=F（[SX（]K[]L[SX）]，1），于是写出紧凑的生产函数为y=f（k）（定义f（k）=F（k，1）），其中y为人均产出，k为人均资本量。索罗模型假定产品的需求来自消费和投资，可以将人均产出划分为人均消费c和人均投资i，即y=c+i，又设储蓄率为s（0

克莱默模型的要点在于，其认为世界人口增长是促进经济繁荣的关键驱动力，克莱默认为，如果有更多的人口，就会有更多的科学家、投资者和工程师对创新和技术进步作出贡献。对于我们现在需要研究的陕西省经济发展的启示在于，陕西省的劳动力组成中需要更多的科技人才，与东部发达地区的人才交流很重要，靠陕西省一省的高等院校的科技力量，是不足的，所以高校劳动力对陕西省的重要性不言而喻。

另外，陕西省北部有丰富的煤炭、石油等自然资源。一省的能源储备对其长久发展是有帮助的，如果能源产业能够有效、高效、可持续的开采利用，对经济增长无疑是巨大的推动力。陕西省百强县之一的神木，便是很好的例证。综上所述，笔者采用陕西省生产总值GDP的对数差分值作为经济增长的度量，用陕西省就业人数（简称为PEO）作为劳动力的度量，以本省能源消费总量（简称为POWER）的对数差分值作为对实际运用能源变化的度量，再以本省固定资产投资（简称为I）的对数差分值作为对资本存量变化的度量。对GDP和固定资产用商品零售价格指数进行了相应价格处理。

4 单位根检验及Johansen检验

首先对GDP，POWER，I的对数值（GDP1、POWER1、I1）和PEO这四个变量进行单位根检验。单位根检验有两种，一种是DF（Dickey-Fuller）检验，一种是ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验。DF检验适用于一阶自回归时间序列，而ADF检验适用于高阶自回归时间序列。DF检验用到三种模型式子：

5 VAR模型建立

（1）确定滞后阶数。选择AIC信息准则作为选择最优滞后阶数的标准，检验结果显示当滞后阶数为1时，AIC=2.06，达到最小值，故确定最优滞后阶数为1。

（2）确定VAR模型的稳定性。在滞后阶数为1的情况下，由Eviews6.0给出单位根的分布情况，由图可知所有的单位根都落在单位圆内，因此滞后1阶的VAR模型是平稳的。

由表3可以看出，单个PEO是GDP2的格兰杰原因，从整体上看PEO，I2，POWER2三者对GDP2有联合的格兰杰原因；另外GDP2是I2的格兰杰原因，从整体上看，GDP2，PEO，POWER2是I2的格兰杰原因。

（5）建立脉冲响应函数及方差分解。脉冲响应函数反映在一个变量的扰动项上施加一个单位标准差的新冲击后所导致的对其他内生变量的当期和未来时期取值的影响。

下面给出得到的部分脉冲响应图如下（GDP2的方差分解表因篇幅原因省略）：

部分脉冲响应

从上图可以看出，I2变动对GDP2变动的影响波动幅度小（比之PEO和POWER2），（从方差分解表中也可以看出，资本存量变动对经济增长变动的影响贡献率不到1%）。这说明陕西省经济增长变动中，资本存量变化的影响小于劳动力与能源变化的影响，亦即陕西省的经济增长变动的主要驱动力仍然是在劳动力与能源这两个因素上。其中，劳动力因素的影响又小于能源变动的影响。从索罗模型中我们知道，经济处在稳定资本存量状态时，其发展速度便会慢下来甚至停滞，如果增加储蓄率，继而增加投资，扩大资本存量，那么经济会从一个稳定状态到达新的稳定状态，在这个过程中，增长速度会再次提升。由于陕西省资本存量变化对经济增长变化影响过小，笔者认为如果加大投资力度，会对陕西省经济增长有助益。从上图的第二行可以看出，经济增长变化对资本存量变化波动的影响很大，能源变化的影响次之。这两个因素对资本存量的影响反过来也关系到陕西省的发展。经济增长和发达省份相比显得较慢，能源方面又还不能足够高效利用，就从一定程度上制约了陕西省投资的引入；投资不够，经济增长也就无从谈起。从上图也看到，劳动力对经济增长变动的影响贡献度不大（约为3.5%），说明在陕西省劳动力组成中高新技术人才的比重还不足以使经济的发展产生巨大提升。这从克莱默模型中可以得到解释：本来劳动力越多，可能带来的科学家、工程师也就相对越多，他们对创新和技术进步作贡献，从而推动经济增长；但现在的情况是，劳动力对经济增长变化影响如此之小，以至于我们不得不认为，劳动力中的科学家、工程师等人才比例太小。

6 结 论

首先，陕西省目前的发展面临着机遇与挑战，把握机遇，开拓机遇至关重要。引入投资，增加投资力度是陕西省经济发展增速的重要切入点。煤炭、天然气的开发与有效利用是一种思路，其可以大量吸引投资，加大基础建设，循环可持续利用本土丰厚的资源。与此同时，人才的引入也至关重要。陕西省的劳动力除了量之外，关键在质上，高新技术的不断发展，对人才要求越来越高，劳动力结构优化作为经济结构调整的有机组成部分，应该受到更加足够的重视。面对“人才东南飞”的状况，提升陕西省自身的投资环境很重要。陕西省关中地区（对于整个西北地区）都是科技教育与军工科技基地，这首先是具有人才优势的。然而，陕西省应该把关中地区和中、东部地区交流与合作加强起来，降低高昂的深处内地对外交流成本，同时发展文化、厂商服务等多种有特色的区域性高级服务经济，以增强吸引力。

其次，从全省自身经济的长期发展来看，县域经济是我们必须加强的重要环节。目前，与外省相比，陕西省县域经济仍然面临着诸多瓶颈，县域经济指标低于全国水平，百强县不强，经济规模总量低，县域财政收入水平低、城镇化水平低等。如果在县域经济这一块有更大突破，对陕西省来讲是重大发展。正如前所述，陕西省自身的努力发展是根本。只有从发展战略上去重视本省北部的能源优势，关中地区的高校林立，继续加强工业结构优化调整和对外省及世界的科技、人才、理念进行交流，积极吸引资本，陕西省的发展才能持续高速。

参考文献：

[1]杨冬民，樊瑾.基于教育人力资本投资视角的陕西经济增长问题分析[J].经济研究导刊，2012（24）.

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