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支出有关论文范文集,与中西部省份科教支出与经济增长关系实证相关论文的格式
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变量选取与数据来源由于地区资本存量没有对应的统计资料,现有文献所使用的资本存量都是经过一定间接计算获得的,但是这些计算的资本存量之间存在较大差异,尚没有一个比较权威的计算标准.另外,由于增长率指标更能反映投资活动的波动性,本文采用资本形成增长率代替资本存量的增长率.一般来说,资本形成包括固定资本形成和存货,存货一般逆经济周期增长变化,因而只有固定资本形成可对经济增长产生影响,所以我们采用固定资本形成增长率表示变量.同时,我们用单个行业就业人员增长率表示劳动增长率,各省市实际GDP（扣除物价因素）增长率代表其经济增长率.
用各地区科技支出占其GDP的比例表示政府科技支出规模变量（T）.基于各地区政府科技支出数据的可得性考虑,本文实证分析的时间段为1996―2007年,实际数据均为1990年不变价格表示的可比数据.具体地讲,我们用政府财政支出项目中与科技相关性较大的项目支出总和作为地区政府科技支出,主要包括政府挖潜改造革新支出、政府科技三项费支出和政府科学事业费支出.
用各地区教育支出占其GDP的比例表示政府教育支出规模变量（E）.具体的,用政府小学、初中、高中和高等教育的政府支出之
支出有关论文范文集
本文选取1996―2007年19个中、西部份省份（不含西藏）科技和教育投入规模、资本和劳动增长率以及经济增长率的面板数据.具体的划分如下：中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8个省市；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古等11个省市来划分.
以上数据均来自历年《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和《中国教育经费统计年鉴》.下面我们将根据方程（6）和方程（7）,用Eviews6.0软件对各地区面板数据进行实证分析,分别揭示政府科技支出和政府教育支出对资本和劳动投入的产出弹性和经济增长率的影响.
四、实证分析
1.固定效应模型与随机效应模型的选择
由于本文所使用的数据为面板数据,这便需要考虑各省市间所存在的地区性差异.在面板数据的分析中,考虑个体差异的两种主要方法为固定效应模型与随机效应模型.我们需要在这两种模型中进行选择.具体而言,对方程（6）其固定效应模型的表达式为：
gitβ1i+β2kit+β3lit+β4Tit－1+εit（8）
而其随机效应模型的表达为：
gitβ1+β2kit+β3lit+β4Tit－1+νi+εit（9）
利用Hausman检验,我们可以在模型（8）和模型（9）之间进行选择.Hausman检验的原假设：随机效应模型优于固定效应模型.Hausman检验统计量的P值为0.39.这意味着我们在10%的水平下不能拒绝原假设.这意味着随机效应模型优于固定效应模型,因此关于科技支出对经济增长的影响我们选择模型（9）进行参数估计.
根据同样的思路,对方程（7）其固定效应模型的表达式为：
gitβ1i+β2kit+β3lit+β4Eit－1+εit（10）
而其随机效应模型的表达为：
gitβ1+β2kit+β3lit+β4Eit－1+νi+εit（11）
同样可得Hausman检验统计量的P值为0.29.这同样意味着我们在10%的水平下不能拒绝原假设.这意味着随机效应模型优于固定效应模型,因此我们选择模型（11）对参数进行估计.
2.参数估计的结果
对模型（9）进行估计的相关参数如表1所示：
表1模型（9）的相关参数估计结果
从表1可以发现,经济增长对科技支出的回归系数仅为0.03.这意味着科技支出对经济增长仅有微弱的积极影响.另外,其β4的t统计量的P值为0.08,这意味着经济增长对科技支出的回归系数仅在10%的显著水平下显著,而在5%的显著水平下不显著.
对模型（11）进行估计的相关参数如表2所示：
表2模型（11）的相关参数估计结果
从表2可以发现,经济增长对教育支出的回归系数仅为0.01.这意味着教育支出对经济增长仅有微弱的积极影响.另外,其β4的t统计量的P值为0.11,这意味着经济增长对教育支出的回归系数在10%的显著水平下也不显著.
将表1和表2的估计结果进行对比,我们可以发现：中、西部19个省市的科技和教育支出都对国民产出有微弱的积极影响,但这种影响都不是很显著.另外相对于教育支出,科技支出对经济增长的作用更为明显,检验的显著水平相对更高.
本文来源 http://www.sxsky.net/guanli/00427415.html
3.科技与教育支出对资本和劳动的产出弹性的影响
为了分析科技支出对资本和劳动的产出弹性的影响,我们有意将模型（9）和（11）中的科技与教育支出项暂时忽略,从而得到：
gitβ1+β2kit+β3lit+νi+εit（12）
对模型（12）进行估计的相关参数如表3所示：
表3模型（12）的相关参数估计结果
将表3同表1相比,我们可以发现科技支出对资本和劳动产出弹性的影响.通过模型（9）我们估计出的资本和劳动的产出弹性分别为0.37与0.42.通过模型（12）我们估计出的资本和劳动的产出弹性分别为0.52与0.61.由此可见,科技支出对资本和劳动的产出弹性均有正的影响,影响幅度分别为0.15和0.19.
将表3同表2相比,我们可以发现教育支出对资本和劳动产出弹性的影响.通过模型（11）我们估计出的资本和劳动的产出弹性分别为0.32与0.28.通过模型（12）我们估计出的资本和劳动的产出弹性分别为0.52与0.61.由此可见,教育支出对资本和劳动的产出弹性均有正的影响,影响幅度分别为0.2和0.33,这高于科技支出对资本和劳动的产出弹性的影响.
五、结论及政策含义
本文基于柯布―道格拉斯生产函数建立了一个用于实证分析的计量模型,就我国中、西部省份的科教支出与经济增长关系进行实证分析.文章选取1996―2007年19个中、西部份省份科技和教育投入规模、资本和劳动增长率以及经济增长率的面板数据.通过Hausman检验,选择了随机效应模型进行参数估计.实证分析的结果显示：
第一,就科教支出与国民产出的关系看,经济增长对科技支出的回归系数仅为0.03,意味着科技支出对经济增长仅有微弱的积极影响.同时经济增长对教育支出的回归系数仅在10%的显著水平下显著,而在5%的显著水平下不显著.由此可见,中、西部19个省市的科技和教育支出都对国民产出有积极的影响,但这种影响很不显著.相对于教育支出,科技支出对经济增长的作用更为明显,实证检验的显著水平相对更高.
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第二,就科教支出与要素投入的产出弹性看,科技支出对资本和劳动的产出弹性均有正的影响,影响幅度分别为0.15和0.19.教育支出对资本和劳动的产出弹性也都有正的影响,影响幅度分别为0.2和0.33,高于科技支出对资本和劳动的产出弹性的影响.
以上结论表明中、西部省份的科教支出对经济增长具有积极的作用,但是这种作用很不明显,科教支出的效率还有很大的提高空间.另外,长期来看,中、西部省份科教支出对生产要素投入具有不同的作用机制,教育支出对要素产出弹性的提高幅度更大.这些结论所蕴含的政策含义也是较为明显的,针对中、西部省份的政府相关部门,本文提出以下政策建议：
第一,继续加强对科技
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