GDP产出模型中各种因素对经济增长的影响讨论
《西方经济学》(下册)教材习题答案解析详解
《西方经济学》下册教材课后习题答案详解第九章宏观经济的基本指标及其衡量1.何为GDP？如何理解GDP？答案要点：GDP是指一定时期内在一国（或地区）境内生产的所有最终产品和服务的市场价值总和。
对于GDP的理解,以下几点要注意：(1)GDP是一个市场价值的概念.为了解决经济中不同产品和服务的实物量一般不能加总的问题,人们转而研究它们的货币价值,这就意味着，GDP一般是用某种货币单位来表示的。
(2)GDP衡量的是最终产品和服务的价值，中间产品和服务价值不计入GDP。
最终产品和服务是指直接出售给最终消费者的那些产品和服务，而中间产品和服务是指由一家企业生产来被另一家企业当作投入品的那些服务和产品。
(3)GDP是一国（或地区）范围内生产的最终产品和服务的市场价值。
也就是说,只有那些在指定的国家和地区生产出来的产品和服务才被计算到该国或该地区的GDP中.(4)GDP衡量的是一定时间内的产品和服务的价值,这意味着GDP属于流量，而不是存量。
2.说明核算GDP的支出法。
答案要点：支出法核算GDP的基本依据是:对于整个经济体来说，收入必定等于支出。
具体说来，该方法将一国经济从对产品和服务需求的角度划分为了四个部门，即家庭部门、企业部门、政府部门和国际部门.对家庭部门而言，其对最终产品和服务的支出称为消费支出，用字母C表示；对企业部门而言，其支出称为投资支出,用字母I表示；对政府部门而言，将各级政府购买产品和服务的支出定义为政府购买,用字母G表示；对于国际部门，引入净出口NX来衡量其支出，净出口被定义为出口额与进口额的差额.将上述四部门支出项目加总，用Y表示GDP，则支出法核算GDP的国民收入核算恒等式为：Y=C+I+G+NX。
3.说明GDP这一指标的缺陷。
答案要点：（1）GDP并不能反映经济中的收入分配状况。
GDP高低或人均GDP高低并不能说明一个经济体中的收入分配状况是否理想或良好。
（2)由于GDP只涉及与市场活动有关的那些产品和服务的价值，因此它忽略了家庭劳动和地下经济因素。
《经济增长》读书笔记
《经济增长》读书笔记罗伯特·巴罗是美国哈佛大学经济系教授、世界著名宏观经济学家、理性预期学派的代表人物，以及新增长理论的重要学者。
哈维尔·萨拉伊马丁是哈佛大学经济学博士、新增长理论的重要学者，现为美国耶鲁大学经济系副教授。
而《经济增长》一书正是由这两位在经济增长理论领域处于领先地位的经济学家共同创造的，本书作为一本教科书，首次系统梳理和阐述了迄今为止所有重要的增长模型，包括80年代以来新增长理论的诸多重大拓展。
哈佛大学的著名宏观经济学家、新凯恩斯主义的主要人物格雷戈里·曼丘曾说过：“由巴罗和萨拉伊马丁撰写《经济增长》，其意义不仅仅在于此书是关于经济增长的，更重要的是，此举本身就是经济增长进程的一部分。
今日，经济增长已是宏观经济学研究的中心，经济学家们已经意识到长期增长和短期波动一样重要，甚至可能比之更为重要。
在上学期中级宏观经济学的学习中，我对经济增长有了初步的理解，即用产出衡量的经济长期的变化趋势与过程，并学习了一些与之相关的知识，由此我对经济增长有了极大的兴趣，便抱着求知与探索的心情阅读了《经济增长》一书。
此书第1-3章介绍新古典增长模型，从50年代的索洛-斯旺到60年代的凯斯-库普斯曼，再到最新的拓展。
第4和第5章涵盖了依赖于对可复制要素的不变报酬形式的内生增长理论的各个版本。
第6-8章则探讨了技术变迁与研究和开发的最新模型，包括在产品的种类和质量以及知识的扩散上的拓展。
第9章允许了劳动力供给和人口的内生决定，包括了迁移、出生率和劳动/闲暇选择的模型。
第10章详述了可应用数据的性质和可利用性，而第11章和第12章则讨论了一些经验发展。
再仔细看来，第1章介绍了索洛和斯旺的新古典模型和内生增长模型，与上学期所学的中级宏观经济学联系较为紧密，其认为储蓄率为外生且不变的。
第2章则代之以假设消费者和储蓄率的路径被互动于竞争性市场中的最优家庭和企业决定，详述了有消费者最优化的增长模型，暨拉姆齐模型。
中国GDP影响因素及地区差异计量分析
中国GDP影响因素及地区差异的计量分析中图分类号:f123 文献标识:a 文章编号:1009-4202(2010)03-083-01摘要本文从分析我国gdp主要的影响因素入手,通过对2005年31个省的截面数据进行相关的回归分析,发现目前出口对我国gdp 拉动作用最显著,这启示我们应该更加注重出口结构的优化,从而促进gdp持续、健康、稳定地发展。
关键词 gdp 固定资产投资总额出口额居民消费一、引言近年来我国的gdp一直保持在10%左右,2006年的增速创11年来新高,达到20.9407万亿元,增长了10.7%,而今年上半年的增幅更是达到了11.5%。
在这样高速的经济发展中,清楚认识gdp更有助于我国经济的合理增长。
清楚认识gdp的首要前提就是了解影响gdp的主要因素,是居民消费,投资,产业结构,进出口,政府支出,人口规模,还是其它?通过研究这些关键因素的作用及其影响大小,能够促使我们更加科学、合理地来分析我国gdp的情况,从而帮助我们进一步了解我国的经济发展状况。
二、文献综述在相关实证研究方面,孙跃飞在《试论gdp产出模型中各种因素对经济增长的影响》一文中以凯恩斯经济理论为基础,构建了一个新的gdp产出的经济模型,以资本生产率、资本-产量比率、资本形成额、投资效果系数、储蓄余额、gdp增长为解释变量分析了各因素对gdp增长的影响,并依据模型对1978～2002年各种因素变化影响gdp增长进行了实证分析,从中揭示了正确认识和评估模型中各种因素对于实现经济稳定增长的重要意义,提出了制定促进经济增长的一些政策建议。
王涛、王殿元在《影响财政收入与gdp增长的因素及对策》一文中,分别探讨制度性因素、政策性因素和统计因素等对财政收入分配特征的影响,并提出促进财政收入与gdp协调增长的对策。
张金玲在《gdp的影响因素的计量分析》一文中,用1981～2004年的时间序列数据建立计量模型,说明了税收、城乡储蓄存款年末余额、上期国内生产总值、固定资产投资总额、职工工资总额对gdp 的影响,并分析了这些影响因素的经济意义。
基于全要素生产率的中国GDP数据准确性评估
基于全要素生产率的中国GDP数据准确性评估刘洪昌先宇内容提要：中国GDP数据的准确性评估问题，一直受到国内外各方面的关注。
本文从反逻辑思路，通过考察作为技术进步的替代性指标全要素生产率(TFP)，反观GDP及其增长率是否准确或可信。
运用隐性变量法通过建立状态空间模型测算中国1979-2008年间TFP增长率，分析GDP数据是否存在误差。
结果表明1981年、1988年和2000年的TFP增长率的下降，找不到非正常情况下外生因素的影响，本文认为是由GDP核算误差造成的。
关键词：GDP准确性/TFP增长率/隐性变量法作者简介：刘洪（1961-），男，中南财经政法大学统计与数学学院教授，博士生导师，研究方向：统计学理论与方法应用、市场调查理论与方法；昌先宇（1987-），女，中南财经政法大学统计学专业08级研究生，研究方向：统计学理论与方法应用。
一、引言随着中国经济实力与国际影响力的不断增强，有关中国GDP总量及其增长速度准确性的争论亦不绝于耳。
例如，我国由来已久的“省级GDP总和超过全国”现象就一直饱受诟病。
2010年3月，全国政协委员王少阶在人民大会堂全体大会上作《应着力提高统计数据的公信力》的发言，“炮轰”GDP数据“打架”。
2009年国际能源署(IEA)表示，中国官方公布第一季度GDP同比增长6.1%，但这一数据与中国当季石油需求下降3.5%的情况不符，与异常疲软的电力需求也不相吻合。
同年5月15日《华尔街日报》根据有关国际组织报告撰写了提出对中国经济资料质疑的文章。
由于这些质疑的声音，使得对我国统计数据准确性进行评估更显得重要。
而鉴于统计数据的二手性及统计调查过程本身涉及面广，难以重复等特性，对所得统计数据的准确性进行“准确”评估存在诸多障碍，导致在研究和实践中一直未能形成评估方法的公认体系和标准。
尤其是从定量角度对统计数据进行准确性评估的方法仍然在探索中，目前统计数据的评估方法主要有：逻辑性评估方法（如刘延年[10]）、误差效应分析法（如王华、金勇进[11]）、异常值检验法（如周建[16]，成邦文[2]）、相关指标建模法（如刘洪、黄燕[4-8]，刘永璋、朱胜[9]，杨海山[13]）。
《新古典增长和新经济增长理论》
1、 人均资本装备率即平均每人所使用的资本数量不变，则人均收入水平不变；
2、在资本的边际产品大于0的条件下，提高人均资本装备率，可以提高人均收入水平。相反，如果劳动力增长率大于资本增长率，即人均资本装备率降低，那么人均收入水平将会下降。
◎新古典主义增长理论
新古典增长理论（neoclassical growth theory）是人均实际GDP的增长是由于技术变革引起人均资本增加的储蓄和投资水平的观点。如果技术进步停止，增长就结束。
一、代表人物
新古典经济增长理论的创立者是美国的经济学家、MIT的罗伯特·索洛（Robert M. Solow）以及英国的经济学家斯旺（Swan）。早在1956年，他们就分别提出了他们的经济增长模型。但是剑桥大学的弗兰克·拉姆（Frank Ramsey）在上世纪20年代就第一次提出了这种理论后来，英国经济学家米德又进一步发展了新古典经济增长理论，并对其作了系统的研究。美国的经济学家萨缪尔森（Paul A. Samuelson）等在他们的经济增长理论中也提出了与索洛基本相同的观点。
3、 总量生产函数规模收益递增。
4、 政府应当对经济进行适当干预。“看得见的手”与“看不见的手”共同作用，使经济均衡增长率表现为社会最优增长率。
5、 经济没有收益递减。
三、基本模型：
1、 阿罗（Kenneth J. Arrow）模型（1962）
假定全经济范围内存在技术溢出，因此不存在政府干预时的竞争性均衡是一种社会次优，均衡增长率低于社会最优增长率，政府可以采取适当政策提高经济增长率，使经济实现帕累托改善，将技术进步解释为由经济系统决定的内生变量。
经济增长与发展
经济增长与发展经济增长和发展是一个国家或地区经济繁荣的关键因素。
经济增长指的是国民生产总值（GDP）的实际增长，通常以百分比形式表示。
而经济发展则更广泛，涵盖了经济、社会和环境等方面的持续性改善。
一、经济增长的定义与影响经济增长是指一个国家或地区在一定时期内生产总值实际增长的情况。
经济增长的主要指标是国内生产总值，它反映了一个国家或地区的经济规模和生产能力。
经济增长对国家和个人有着广泛的影响。
首先，经济增长可以提高人们的生活水平。
随着经济的增长，人们的收入增加，消费能力提高，生活质量得到提升。
其次，经济增长有助于就业的增加。
经济的扩大会创造更多的就业机会，减少失业的人口数量。
此外，经济增长还可以带动其他行业的发展，促进技术进步和创新，提高国家的竞争力。
二、经济发展的内涵与要素经济发展是指经济在长期内持续改善，包括经济、社会和环境等多个方面的进步。
经济发展的内涵可以从以下几个方面进行阐述。
首先，经济发展是指一个国家或地区的经济体系的升级和优化。
通过提高生产技术和管理水平，调整经济结构，实现经济的可持续发展。
其次，经济发展还包括社会发展和人的全面发展。
社会发展包括教育、医疗、文化等方面的进步，人的全面发展则是指每个人都能够充分发挥自己的潜力，获得应有的权利和机会。
最后，经济发展还需要注意环境保护和可持续发展。
随着经济的发展，环境问题日益突出，生态环境破坏严重。
因此，在经济发展过程中，要重视环境保护，推动可持续发展。
经济发展的要素包括内外部要素。
内部要素主要包括科技进步、人力资本、资本积累等。
外部要素则是指国际环境、市场需求等。
三、经济增长与发展的关系经济增长和发展是相辅相成的关系。
经济增长是经济发展的一种体现，而经济发展则是经济增长的目标。
经济增长可以为经济发展提供物质基础。
一个经济实现持续增长，可以让国家拥有更多的资源用于社会发展和人的全面发展。
同时，经济增长也需要在经济发展的框架内进行，遵循可持续发展的原则。
第三章 经济增长理论《发展经济学》 PPT课件
二、索洛模型
4.技术进步
技术进步对经济增长的影响：
经济进入稳态以后，人均产出量以的速度增长，总产量以
+ 的速度增长。人均产量的增长率只决定于技术进步的
速度。
如果各国经济都采用相同的技术，各国生产率的增长速度
将趋于一致。它是索洛模型的一个重要推断。
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二、索洛模型
4.技术进步
变量
符号
增长率
长阶段，波特则主要强调了不同阶段增长的要素特征。我
们可以将两者综合起来，从增长的要素特征和产业结构这
两个方面来确定经济增长的阶段。
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模型中所有的人均变量均以相同的速度增长。此时，任意
人均资本存量都是模型的稳态。
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三、新增长理论
2.简单的内生增长模型——模型
模型的结论：
(1)模型是一个内生增长模型；
(2)模型中的长期增长率取决于储蓄率、人口增长率和技
术水平等；
(3)模型认为不存在不同经济趋向一致的趋势。
长模型重新思考的基础上，探讨了长期增长的可能前景。
以“内生经济增长”为特征的“新增长理论”诞生了。
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三、新增长理论
1.经济增长的内生机制
✓ 干中学和知识外溢(阿罗)
✓ 人力资本（卢卡斯）
✓ 研究与开发(R&D)——技术变迁 （罗默）
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三、新增长理论
2.简单的内生增长模型——模型
生产函数：
1.总量生产函数
资本存量变动方程：
资本存量的变动＝投资－折旧
投资＝储蓄
＝ · ()
则人均资本存量变动方程为：
△ = · () −
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二、索洛模型
2.资本积累
第十一章经济增长理论经济增长概论经济增长因素的分析哈罗德多马模型新古典经济增长模型新剑桥经济增长模型
稳态分析(续）
y yA yB
（n +d）k f （k ）
sf（k） A
O 图11—1
kA 经济增长的稳态
k
三、储蓄率的增加
y （n +d）k C` s’f（k）
C
sf（k）
O
k0 图11—2
k` 人均生产函数曲线
k
y (a) y0 O 图11—5 G (b) O 图18—5 t0 t1 t t0 t1 t
一、新古典增长模型的基本方程
Δ Κ = Ι -dK
根据I=S=sY，上面的式子可以写成：
Δ Κ = sY-dK
该式两边同时除以劳动数量N，可得：
Δ Κ /N = sy –dk
新古典增长模型的基本方程
k K N K K k n n k KN K Kk
再对等式两边同除以N,可得： Δ Κ /N=Δ k+nk 将 Δ Κ /N = sy –dk 式 和 上 式 合 并 ， 消 去 Δ Κ /N，则可得到： Δ k =sy-（n +d）k 新古典增长模型的基本方程可以表述为： 资本深化 = 人均储蓄 - 资本广化
如果G＞GW
1、假定s=sd
G = s/ c GW = sd/ cr
∴ 如果G>GW, 则必然有c<cr
这时，资本家增加投资以使资本-产出达到合 意水平，所以投资增加，其结果刺激了经济 的繁荣。
2、假定c=cr
G = s/ c GW = sd/ cr
如果G>GW, 则必有s>sd,
这就意味着实际储蓄率大于意愿的储蓄率，个 人、企业减少储蓄以使得储蓄率达到合意的水 平。储蓄的减少就是消费、投资的增加，从而 刺激了经济的繁荣。
M2与GDP
M2\GDP什么是M2/GDPM2/GDP是常用的衡量金融深化的指标。
即广义货币(M2)与国内生产总值(GDP)的比值。
M2/GDP概述通常认为，这一指标比例反映了一个经济的金融深度。
但M2/GDP比例的大小、趋势和原因则受到多种不同因素的影响。
M2/GDP实际衡量的是在全部经济交易中，以货币为媒介进行交易所占的比重。
总体上看，它是衡量一国经济金融化的初级指标。
通常来说，该比值越大，说明经济货币化的程度越高。
M2/GDP的国际比较图：中国与其他经济体M2/GDP的比较图：中国M2/GDP走势图M2/GDP指标最早应见于Mckinnon(1973)对金融深化理论的开拓性研究，M2/GDP实际衡量的是在全部经济交易中，以货币为媒介进行交易所占的比重。
总体上看，它是衡量一国经济金融化的初级指标。
通常来说，该比值越大，说明经济货币化的程度越高。
国外的研究普遍也以M2/GDP测度金融深化的程度。
Elhiraika指出M2/GDP反映了金融机构提供流动性的能力，从而使市场主体能以不同的形式保有储蓄，因此是金融市场结构调整的指标。
如苏丹市场在1970-1980年间进行的国有化进程，金融市场受到相对严格的管制，M2/GDP以平均每年19.3%上升；在1980-1990的改革中逐步放开了金融市场的管制，允许私人银行和其他金融机构发展，提高了市场的流动性，M2/GDP年增长速度为25%；而1990-2001年之中，在银行对私人信贷/GDP下降至3.22%下，M2/GDP也迅速回落到12.04%的年增长率。
Shunsuke Bando(1998)以Marshallian K为指标分析了亚洲经济体M2/GDP的情况，他指出对Marshallian K的时间序列分析反映了经济体内以货币、或者以存款占有GDP的比重，货币供应量作为银行的负债，它又可作为银行机构发展程度的一个指标，即金融中介化的程度。
非组织金融机构(Unorganized financial institutions)对经济发展起了很大作用，但是它们无法成为金融机构的主体，如果这部分金融机构数量增加，通过影响银行体系的乘数会导致Marshallian K的上升。
第四章 索洛增长模型
依据索洛增长模型，高储蓄率可以导致
高的产出水平和高收入。但多高的储蓄 率对于社会福利是最好的呢？是否储蓄 率越高，产出水平越高，对社会就越好 呢？这也是人们对于经济增长所产生的 疑问。
比较各种稳定状态
假定决策者选择稳定的经济状态时，目
的在于使整个社会中的个人福利最大化， 他们就要选择消费水平最高的稳定状态。 我们把消费水平最大化的稳定状态叫做 资本的黄金规则水平。为此，我们需要 找出稳定状态的人均消费，然后，再说 明何种稳定状态提供了最大化的消费。
总结上面的两种情况，我们会发现：经
济从高于黄金规则水平开始调整时，在 达到黄金规则水平的各个时点上，都引 起较高的消费；而经济从低于黄金规则 水平开始调整时，要求最初减少消费以 便增加未来的消费。 在决定是否要向黄金规则水平的稳定状 态过渡时，必须要考虑几代人之间的交 替关系。最优资本积累关键取决于对各 代人利益的评价和重视程度。
现在，我们假定储蓄率既定不变。国民收入
核算恒等式可写为： Y＝（1－s）y＋i，整理后，可得：i＝sy，即 储蓄等于投资。
资本存量的增长将影响经济增长，而影响
资本存量的主要因素则是投资和折旧。投 资是用于新工厂和新设备的支出。折旧是 原有资本的磨损。在人均投资等于人均储 蓄的情况下，如果把人均产出表示为人均 资本存量的函数，则可以由i＝sy变为i＝sf （k）。这表明，资本存量k由投资i决定， 而既定的k可以得到相应的产出，这个产出 的s比例又是新的投资的来源。
根据国民收入核算恒等式y＝c＋i可得c＝y
－i。再把相关的稳定状态值代入消费函数 式，可得：c*＝f（k*）－δk*.这就是稳定状 态下的人均消费值。该情形可以看出，黄 金规则水平的确是存在的。在资本存量水 平低于黄金规则水平时，资本存量增加引 起的产出增加大于折旧增加，所以，这时 消费是增加的。生产函数曲线比δk*线陡峭， 两条线之间的距离（即消费）会随着k*的 上升而增长。
经济增长理论和模型综述
（。
第经济增长理论和模型综述发展经济学哈罗德-多马模型“哈罗德－多马经济增长模型” Harrod-Domar model ），R.哈罗德和 E.多马分别提出的 发展经济学中著名的经济增长模型，基于凯恩斯理论之上，出现于 1929-1931 年大危机之后 不久，但不是经济增长理论的“正统”理论，因为模型结论是“经济增长是不稳定的” 1.模型内涵表示法一G = S/V G 是经济增长率，S 是资本积累率（储蓄率或投资率），V 是资本/产出比。
表示法二Δ Y/Y = s ×Δ Y/Δ K其中：Y ——产出，Δ Y ——产出变化量，Δ Y/Y ——经 济增长率；s ——储蓄率；Δ K ——资本存量 K 的变化量。
Δ Y/Δ K ——每增加一个单位的 资本可以增加的产出，即资本（投资）的使用效率。
表示法三Δ Y/Y = I/Y ×1/k = s/k2.该模型的前提假设模型假设一：储蓄能够有效地转化为投资；模型假设二：该国对外国的资本转移（发展援助）具有足够的吸收能力 中：s ——储蓄 率，k ——资本边际系数，等于 k/Y （投资/产出），假设为常数；模型假设三： 资本--产出比不变；模型假设四：社会只生产一种产品，这种产品既可以是消费品，也可以是投资品；模型假设五：社会生产过程中只使用劳动力和资本两种生产要素。
且两种要素之间不能相互替代；模型假设六：技术状态既定，不存在技术进步。
3.该模型的推导哈罗德在上述假设条件下将经济增长抽象为三个宏观经济变量之间的函数关系。
一个变量是经济增长率，用 G 表示；第二个变量是储蓄率，用 s 表示；第三个变量为资本 一产出比率，用 v 表示。
数学表达式为：G=s ／v 。
从式中可以看出：一国的经济增长率与 该国的储蓄率成正比，与该国的资本一产出比率成反比。
另外，哈罗德将经济增长率分为实际增长率、均衡增长率和自然增长率。
实际增长率就是社会实际达到的经济增长率。
(完整版)分析消费和投资对国民经济的影响
分析消费和投资对国民经济的影响摘要：众所周知，影响GDP的因素有很多，其中消费和投资是其中两个主要的影响因素。
本文以各省区2007年的GDP、消费、投资进行定量分析，并以多元线性回归模型为工具初步探讨了消费和投资对GDP的不同影响，并在此基础上提出一些思考与解决方法，对我国的经济建设有一定的借鉴意义。
关键词：GDP、消费、投资、多元线性回归、解决方法保持国民经济持续、稳定和健康发展，是提高我国国际地位和实现中华民族复兴的必经之路。
在新的历史形势下，在经济全球化和贸易自由化的当今时代，探讨影响GDP的两大因素 ---消费和投资，保证二者健康稳定发展，对加快我国经济见建设有重要的意义。
尤其是在世界经济危机影响下，全球经济出现低迷状况，中国也受到金融风暴波及。
在这个时候正确认识和调整投资与消费显得尤为重要。
通过对2007年各省区GDP、消费、投资的规模进行分析研究，探讨消费和投资对GDP的不同影响，并提出相关问题和对策。
消费问题，从消费行为角度看，属于微观经济范畴；从国内生产总值最终使用构成看，消费是重要总体变量，它的总量和结构变动影响国内生产总值的变动，即对经济增长具有影响作用。
消费问题在近两年成为一个焦点问题，刺激消费成为拉动经济增长的有效手段。
近两年，我国经济增长速度趋缓，经济发展的外部环境和内部环境发生变化，例如东南亚金融危机、人民币不贬值压力、国有企业改革、政府机构改革等，使得消费问题终于浮出水面，引起人们的关注，成为新的经济增长点。
由于经济发展的外部环境和内部环境变化，严重削弱了经济增长的各种要素，因此，将开拓国内市场、刺激消费、扩大内需确定为经济增长的基本立足点和长期发展策略，具有重要的现实意义。
投资指货币转化为资本的过程。
投资可分为实物投资、资本投资和证券投资。
前者是以货币投入企业，通过生产经营活动取得一定利润。
后者是以货币购买企业发行的股票和公司债券，间接参与企业的利润分配。
在理论经济学方面，投资是指购买(和因此生产) 资本货物——不会被消耗掉而反倒是被使用在未来生产的物品。
《宏观经济学》思考题（有答案）
《宏观经济学》思考题（有答案）《宏观经济学》思考题第⼀章国民收⼊核算1、简要说明GNP与GDP之间的区别和联系，为什么现在许多国家都选择使⽤GDP这⼀指标？国内⽣产总值（GDP）和国民⽣产总值（GNP）均指⼀个国家⼀定时期内所⽣产的全部最终产品与劳务的市场价值的总和，区别在于，GDP是以地域划分的，是⽣产的概念；⽽GNP以⼈⼝划分，是收⼊的概念。
西⽅宏观经济学将国内⽣产总值（GDP）作为核算国民经济活动的核⼼指标，原因在于，GDP确实代表⼀国或⼀个地区所有常住单位和个⼈在⼀定时期内全部⽣产活动（包括产品和劳务）的最终成果，可以对⼀国总体经济运⾏表现作出概括性衡量，反映出⼀国（或地区）的经济实⼒，便于国际间和地区间作⽐较，为制定国家和地区经济发展战略、分析经济运⾏状况以及政府调控和管理经济提供重要依据和参考。
2、为什么说个⼈在股票债券上的投资不同于经济学意义上的投资？经济学上所讲的投资是增加或替换资本资产的⽀出，即建造新⼚房、购买新机器设备等⾏为，⽽⼈们购买债券和股票只是⼀种证券交易活动，并不是实际的⽣产经营活动。
⼈们购买债券或股票，是⼀种产权转移活动，因⽽不属于经济学意义的投资活动，也不能计⼊GDP。
公司从⼈们⼿⾥取得了出售债券或股票的货币资⾦再去购买⼚房或机器设备，才算投资活动。
3、为什么存货投资也要计⼊GNP之中？存货投资是企业掌握的存货价值的增加（或减少）。
GNP是指某个特定国家⼀定时期内⽣产的全部最终产品和劳务的市场价值总和。
如果把存货排除在GNP之外，所计得的就只是销售额，⽽不是⽣产额。
4、为什么转移⽀付不计⼊GNP之中？因为政府转移⽀付只是简单地通过税收（包括社会保险税）把收⼊从⼀个⼈或⼀个组织转移到另⼀个⼈或另⼀个组织⼿中，并没有相应的货物或劳务的交换发⽣。
5、为什么GNP中只计⼊净出⼝？进⼝应从本国购买中减去，因为进⼝表⽰收⼊流⼊到国外，不是⽤于购买本国产品的⽀出；出⼝则应加进本国总购买量之中，因为出⼝表⽰收⼊从国外流⼊，是⽤于购买本国产品的⽀出。
出口对中国GDP增长的贡献基于投入产出表的实证分析
出口对中国GDP增长的贡献基于投入产出表的实证分析一、本文概述随着全球化进程的加速和中国经济的崛起，出口作为中国经济增长的重要驱动力之一，其对中国GDP增长的贡献日益受到关注。
本文旨在通过投入产出表的实证分析，深入探讨出口对中国GDP增长的贡献，并揭示出口在中国经济体系中的作用和地位。
文章首先回顾了出口与经济增长的相关理论和研究，为后续的实证分析提供了理论基础。
随后，文章将利用投入产出表的数据，通过定量分析和模型构建，对出口对中国GDP增长的贡献进行实证研究。
文章将总结研究结果，并提出相应的政策建议，以期为中国经济的可持续发展提供有益参考。
二、理论基础与文献综述在经济学中，投入产出表是一种重要的分析工具，用于量化经济系统中各个部门之间的相互依赖关系。
投入产出表通过描绘生产过程中各部门的产品和服务流动，揭示了经济活动的内在结构和关联。
基于投入产出表的实证分析，能够更准确地衡量某一特定行业或部门对整体经济增长的贡献。
特别是当考虑到出口这一关键因素时，投入产出表能够清晰地展示出出口活动如何通过各种经济链条影响国内生产总值（GDP）的增长。
近年来，关于出口对中国GDP增长贡献的研究逐渐成为学术界的热点。
大量文献表明，随着中国经济的快速发展和对外开放程度的不断提高，出口已成为推动经济增长的重要动力之一。
这些研究通常采用时间序列数据或面板数据，运用计量经济学方法分析出口与GDP增长之间的关系。
然而，较少有研究从投入产出表的视角出发，深入剖析出口对中国GDP增长的贡献。
在已有的文献中，部分学者利用投入产出表数据，对出口与经济增长的关系进行了初步探讨。
他们发现，出口不仅直接促进了经济增长，还通过关联产业的间接效应对经济增长产生了积极影响。
这些研究为理解出口对中国GDP增长的贡献提供了有益参考。
也有学者指出，出口对经济增长的贡献可能受到多种因素的影响，如贸易政策、市场结构、国际经济环境等。
因此，在评估出口对中国GDP增长的贡献时，需要综合考虑这些因素的作用。
城市经济增长模型
城市经济增长的测度 城市经济增长的测度，既是城市经济增长理论的一个组成部分，又是一个相对独立的研究工具。这种工具的发展并不全都与理论研究同步。考察城市经济增长，最主要的测度指标有二：就业量指标和国民收人指标。
国民收入指标
衡量城市经济增长的国民收人指标包括国民收入总额（Total ine）和人均国民收入（per Capita Ine）两个指标。
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不过也有一些证据表明现实情况更为复杂，例如有些城市的工资率一直高于其他城市，而且增长速度更快。这种现象不能由假定要素是替代关系的新古典经济增长模型解释，而必须开辟新的途径。
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（二）累积因果效应城市经济增长模型
在城市经济中，供给基础包括城市产业的物质与技术基础、专业化协作程度和投资环境。这三方面相互影响，会使城市在不增加要素投入的情况下获得经济增长。这里的原因除了技术进步外，最主要的是导因于城市集聚经济的影响。城市集聚经济会使城市经济产生一种极其奇特的现象——规模报酬递增现象（Richardson，1985）。这种规模报酬递增的客观存在意味着城市间经济增长的差距可能会长期存在，甚至可能不断扩大。这是一种“累积因果效应”。
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平均速度。是某一长时期内城市经济发展和增长每一年度的平均状态，包括发展速度和增长速度两个指标。平均发展速度是某一长时期内城市经济增长定基发展速度的平均值，反映每年平均发展的递增水平。
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运用人均国民收入测度城市经济增长。以人均指标计算的城市经济增长速度更能反映人民生活水平或市民福利的提高幅度。
城市经济增长模型
需求指向的城市经济增长模型 需求指向模型（The Demand-Orientated Model）是研究来自城市域外的市场需求作为城市经济增长动力的模型；它根据来自城市域外的市场需求，分析城市经济发生增长现象和过程的内在机制。主要包括城市基础部门模型和凯恩斯城市经济增长模型。
经济发展的经济学模型与评估指标
经济发展的经济学模型与评估指标经济发展是一个国家或地区长期稳定的经济增长过程，涉及产出、就业、财富分配以及人民生活水平的改善。
为了评估经济发展的情况，经济学家们提出了各种经济学模型和评估指标，以便更好地理解和衡量经济发展的状况与趋势。
一、经济学模型1. 传统的凯恩斯主义模型凯恩斯主义认为，经济增长是由有效需求而产生的，并通过政府干预来实现宏观经济稳定。
这个模型中的政府支出、消费和投资对经济增长具有重要影响。
2. 新古典主义增长模型新古典主义增长模型强调长期经济增长的结构性决定因素，比如技术进步和资本积累。
该模型认为，经济增长是由劳动力、资本投入和生产力的提高所决定的。
3. 内生增长模型内生增长模型强调创新和人力资本的作用，认为经济增长是由创新驱动的，并能够自我加速。
这个模型强调技术进步和教育投资对经济增长的贡献。
4. 人力资本模型人力资本模型认为，通过教育和职业培训提高人力资本的投资将增加产出和经济增长。
这个模型强调教育和培训对经济发展的积极作用。
5. 开放经济模型开放经济模型考虑了国际贸易和资本流动对经济增长的影响。
这个模型关注外部冲击和国际合作对经济发展的影响。
二、评估指标1. 国内生产总值（GDP）GDP是评估经济发展最常用的指标之一，用于衡量一个国家或地区一定时期内所生产的所有最终商品和服务的市场价值。
GDP的增长率被认为是经济发展的一个重要指标。
2. 人均国内生产总值（GDP per capita）人均GDP是指国内生产总值除以总人口，用于衡量一个国家或地区平均每个人所生产的价值。
它能够更好地反映人民的生活水平和经济福利。
3. 劳动力参与率和失业率劳动力参与率指的是总劳动力人口中参与劳动力市场的比例，失业率指的是劳动力市场中没有就业的人口所占的比例。
这两个指标能够反映就业情况和劳动力市场的情况，间接衡量经济发展的健康程度。
4. 经济增长率经济增长率指的是一个国家或地区一定时期内GDP的增长速度。
经济增长问题的数学建模论文
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规那么.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式〔包括、电子邮件、网上咨询等〕与队外的任何人〔包括指导教师〕研究、讨论与赛题有关的问题.我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规那么的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料〔包括网上查到的资料〕，必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出.我们郑重承诺，严格遵守竞赛规那么，以保证竞赛的公正、公平性.如有违反竞赛规那么的行为，我们将受到严肃处理.我们参赛选择的题号是〔从A/B/C/D中选择一项填写〕：我们的参赛报名号为〔如果赛区设置报名号的话〕：所属学校〔请填写完整的全名〕：河南理工大学万方科技学院参赛队员〔打印并签名〕：1. 关海超2. 刘源3. 冯艳伟指导教师或指导教师组负责人〔打印并签名〕：日期： 2021 年 8 月 21 日赛区评阅编号〔由赛区组委会评阅前进行编号〕：编号专用页赛区评阅编号〔由赛区组委会评阅前进行编号〕：评阅人评分备注全国统一编号〔由赛区组委会送交全国前编号〕：全国评阅编号〔由全国组委会评阅前进行编号〕：经济增长问题摘 要国内生产总值〔GDP 〕常被公认为衡量国家经济状况的最正确指标.它不但可反映一个国家的经济开展情况，更可以反映一国的国力与财富.因此分析各产业对于GDP 的影响，并研究GDP 的增长规律是具有现实意义的.在问题一中，我们分别做出了GDP 与工业、建筑业及农林渔业产值关系的散点图，分析得出GDP 的值与各产业之间存在明显的线性关系. 回归分析是统计分析的重要组成局部，用回归分析方法来研究自变量与因变量的关系函数是一种常用的有效方法.因此我们建立起了多元线性回归模型，用MATLAB 计算得到的模型为ε++++=32103.049.13.732x x x y .在对该模型进行显著性检验中，我们对各参数进行了显著性分析，得到模型的复相关系数R =0.999，统计量F =30900. 统计量F 的值远超过检验的临界值，因此可以验证模型是可用的.最后，我们利用所建立的模型对2021～2021年的GDP 值做出了预测，分析了各产业对GDP 的影响.通过处理预测的数据，我们得出平均每年GDP 的增长率为10%左右，其中建筑业与工业对GDP 的影响较大，而农林渔业对GDP 的影响较小，这也符合中国的产业结构与经济开展情况.在问题二中，为了讨论国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系，我们通过分析数据、查阅相关资料，了解到了国内生产总值的大小通常取决于相关的生产资料和劳动力等相关重要因素.于是，我们通过建立柯布—道格拉斯生产函数()0,,>=βαβαA L AK Q ，定义了三个指数分别为：投资金额指数()t i K ，就业人数指数()t i L 和国内生产总值指数()t i Q .利用定义的三个指数公式，计算出1981年到2021年的国内生产总值指数()t i Q ，投资金额指数()t i K 和就业人数指数()t i L 的一组数据，并探讨国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系.但是上述三个指标都是随时间增长的，很难直接从表中发现具体的经济规律.为了定量分析，我们定义两个新的变量分别()()t t ψξ,,通过做散点图发现这两个变量根本上成正比例关系.我们用MATLAB 软件中的curvefit 〔〕函数来作数据拟合，求得函数Q 中的未知参数88380.A =,8471.0=α,4991.0=β，通过检验进而得处道格拉斯生产函数为4991.08471.08838.0K L Q =，这就是产值Q 随资金K 、劳动力L 的变化规律.为了验证第二问中的结果，我们用求得的道格拉斯生产函数来预测每年的国内生产总值，然后与题目提供的数据进行比较来进行检验.通过检验可以发现预测值的误差很小，因此道格拉斯生产函数可以表示出国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系.关键字：多元线性回归 显著性检验 道格拉斯函数 数据拟合1.问题重述国内生产总值〔Gross Domestic Product,简称GDP〕是指在一定时期内〔一个季度或一年〕，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和服务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最正确指标.它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富.（1）建立国内生产总值与工业值、建筑业及农林渔业产值之间的数量模型，利用数据对未来经济做出预测；（2）讨论国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系，利用数据验证其结果.2.问题分析2.1 建立GDP与工业值、建筑业及农林渔业产值之间的数量模型，并对未来经济做出预测.在问题一中，我们通过分析材料得出这是研究对象的内在特性和各个因素间关系的问题，即研究GDP与工业值、建筑业及农林渔业产值关系.一般用机理分析的方法建立数学模型.由于经济问题是一种随机的问题，所以通常的方法是搜集大量的数据，基于对数据的统计分析去建立模型.因为影响GDP的因素有三个，即工业值、建筑业及农林渔业产值，且各个产业与GDP都为线性关系.所以我们建立起一个多元线性回归模型，并检验模型显著性，通过对模型的反复修改与检验，建立更合理的模型.2.2 讨论国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系，并验证其结果.在问题二中，为了讨论国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系，通过查阅相关资料，我们了解到国内生产总值通常取决于相关的生产资料和劳动力等相关重要因素. 要建立道格拉斯生产函数，我们只需要讨论产值和资金，劳动之间的关系，从而到达我们的目的.这样处理不仅能简化问题，而且是合理的在生产产值上的预测，柯布-道格拉斯〔Cobb-Douglas〕生产函数预测的结果近似就是准确生产值.于是我们通过建立柯布—道格拉斯生产函数，来探讨国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系，进而利用已有的数据验证其结果.3.模型假设1.假设所统计的数据都在误差允许的范围之内；2.忽略由于非正常条件下的引起的数据的巨大波动；3.假设在短期内国内生产总值只取决于投资和劳动力因素;4.假定在一段不太长的时间内技术水平不变.4.定义与符号说明y国内生产总值R复相关系数F统计量ε随机误差'α置信水平x工业产值1x建筑业产值2x农林渔业产值3Q国内生产总值增长L劳动投入量K资本投入数量α劳动对产出的奉献程度β资本对产出的奉献程度()t i投资金额指数K()t i就业人数指数L()t i国内生产总值指数QA道格拉斯函数常数5.模型的建立与求解5.1 问题一模型的建立与求解：回归分析方法是统计分析的重要组成局部，用回归分析方法来研究自变量与变量的关系函数是一种常用的有效方法.我们通过回归模型的建立，定量预测了未来经济的开展.5.1.1 GDP 与工业值、建筑业及农林渔业产值数量模型：通过在互联网上搜集到1978年～2021年，中国GDP 与工业值、建筑业及农林渔业产值的数据〔见附表1〕，可以定性的看出GDP 与工业、建筑业及农林渔业产值为整体上升的趋势.为了大致分析GDP 与工业值、建筑业及农林渔业产值关系，我们首先利用附录数据做出了GDP 与工业产值的关系散点图〔如图1〕.图1 工业产值与GDP 散点图从图可以发现，随着工业产值的增加，GDP 的值有比较明显的线性增长趋势.图中的直线是用线性模型ε++=145.295.143x y拟合的.同理我们也分别作出了建筑业产值与GDP 的关系散点图〔图2〕、农林渔业产值与GDP 的关系散点图〔图3〕.图2建筑业产值与GDP散点图图3 农林渔业产值与GDP散点图通过图2，图3可以看出建筑业产值与农林渔业产值同样有很强的线性关系，同样也分别用直线模型对其拟合.建筑业产值与GDP线性模型ε++=25.163612x y农林渔业产值与GDP 线性模型ε++-=3925784x y因此，综上所述四者之间有很强的线性关系，可建立多元线性回归模型εββββ++++=3322110x x x y在模型中除了工业，建筑业，农林渔业外，影响国内生产总值的其他因素的作用都包含在随机误差ε内，这里假设ε相互独立，且服从均值为零的正态分布，n t ,,2,1 =.对模型直接利用matlab 统计工具箱求解，得到回归系数估计值及其置信区间〔置信水平'α= 0.05〕，检验统计量2R ，F ，P 的结果见表1.参数参数估计 置信区间 0β732.3 [-589.6 2054.2] 1β1.9 [1.72.0] 2β 4.0 [2.9 5.1] 3β0.03[-0.03 0.4]9989.02=R 30900=F 0001.0<p表1 模型的计算结果5.1.2 结果分析:表1显示，9989.02=R 指因变量y 〔国内生产总值〕的99.89%可由模型确定，F 值远远超过F 检验的临界值，p 远小于α，因而模型从整体上来看是可用的.表1的回归系数给出了模型中0β，1β，2β，3β的估计值，即3.7320=∧β 9.11=∧β，0.42=∧β，03.03=∧β.检查它们的置信区间发现0β与3β的置信区间都包含零点，这说明回归模型常数与回归变量3x 对模型的影响不太显著.这也符合这一事实，农林渔业产值对GDP 的影响较小，工业与建筑业对GDP 的影响较大.但是一般情况下常数的值都保存在模型中，不剔除.回归变量系数3β区间右端点相对距零点较远，所以我们也保存在模型中.因此最终确定的模型为：εββββ++++=3322110x x x y5.1.3 未来经济预测将回归系数的估计值代入模型，即可预测未来的GDP 情况.代入得到的模型 即ε++++=32103.049.13.732x x x y只要能预测未来的工业值、建筑业及农林渔业产值即能预测未来GDP 的产值.根据统计数据〔见附表1〕，我们用matlab 计算得到各产值的平均年增长率的中位数,工业值增长率13.5%,建筑业产值增长率16.8%，农林渔业产值10.7%.我们对GDP 的值做短期的预测，预测未来五年的GDP 情况见以以下图4.39.08943.864249.227355.247462.006420304050607020102011201220132014年份（年）G D P （万亿）GDP预测图4 2021-2021中国GDP 情况预测从模型中看，工业值、建筑业及农林渔业产值的预测直接影响GDP 预测的准确性.其中工业与建筑业对预测的影响较大，农林渔业影响较小.从预测结果中看中国GDP 总值成上升趋势，从数值中计算得平均值为12.3%.当然GDP 的增长率的计算还应除去通货膨胀、消费指数等因素的影响，所以实际中应小一些.2021年的GDP 为39.789万亿，这也与预测结果相符合，说明模型的合理性.5.2 问题二模型的建立与求解：在问题二中为了讨论国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系，通过查阅相关资料，我们了解到国内生产总值通常取决于相关的生产资料和劳动力等相关重要因素.于是我们通过建立柯布—道格拉斯生产函数，来探讨国内生产总值增长与资本及劳动之间的关系，进而利用已有的数据验证其结果.5.2.1 模型的建立:在经济学的分析中，为了简化分析，通常假定生产中只有劳动和资本这两种生产要素.假设以L 表示劳动投入量，以K 表示资本投入数量，那么生产函数可以写为：()K L f Q ,=生产函数表示生产中的投入量和产出量之间的依存关系，这种关系普遍存在于各种生产过程中.一家工厂必然具有一个生产函数，一家饭店也是如此，甚至一所学校或者医院同样会存在着各自的生产函数，产品可能是实实在在的有形产品，也可能是无形产品比方效劳.估计和研究生产函数，对于经济理论和实践经验都具有一定意义.柯布—道格拉斯〔Cobb-Dauglas 〕生产函数是由数学家柯布和经济学家道格拉斯于20世纪30年代初一起提出来的.柯布—道格拉斯生产函数被认为是一种很有用的生产函数，因为该函数以极简单的形式描述了经济学家所关心的一些性质，它在经济理论的分析和实证研究中都有具有一定意义.柯布—道格拉斯生产函数的函数表达式如下：()0,,>=βαβαA L AK Q其中，Q 代表产出量,K 代表资本投入量,L 代表劳动投入量,A 、α、β为未知参数.A 表示技术或管理等参数对经济增长的影响系数, α和β分别表示劳动和资本对产出的奉献程度,且10,10<<<<βα.对该生产函数取对数得:InK InL InA InQ βα++=由于柯布―道格拉斯生产函数假设技术、管理水平不变,即A 是一个常数, 在此可以忽略A 的影响.所以，可简化为:InK InL InQ βα+=求出道格拉斯函数以后，我们通过道格拉斯函数可以预测出来每一年的GDP 总产值，然后利用题目所提供的数据进行检验，可以发现道格拉斯很好的表示出来了国内生产总值的增长和投资与劳动之间的关系.5.2.2 模型的求解:为了求解上述模型，通过分析题目所给数据和从网上查找相关数据，我们列出了我国从1981年到20**的GDP 总值，投资金额总和和我国就业人数的表2如下：年份GDP 总值投资金额就业人数 1981 4889.5 961.0 4.5126 1982 5330.5 1230.44.63581983 5985.6 1430.14.7286 1984 7243.8 1832.94.8179 1985 9040.7 2543.24.9873 1986 10274.4 3120.65.1282 1987 12050.6 3791.75.2783 1988 15036.8 4653.85.4334 1989 17000.9 4410.45.5329 1990 18718.3 4517.56.4749 1991 21826.2 5594.56.5491 1992 26937.3 8080.16.6152 1993 35260.0 13072.36.6808 1994 48108.5 17827.16.7455 1995 59810.5 20524.96.8065 1996 70142.5 23358.66.8951 1997 78060.8 25259.76.9821 1998 83024.3 28716.97.0637 1999 88479.2 29754.67.1394 2000 98000.5 33110.47.2085 2022 108068.2 37987.07.3025 20** 119095.7 45046.97.3741 20**135174.058616.37.4432 GDP:亿元；投资金额：亿元；就业人数：亿人；在实际生产中，人们关心的往往是生产的增长量，而不是绝对量，因此定义投资金额指数()t i K ，就业人数指数()t i L 和国内生产总值指数()t i Q 分别为()()()()()()()()().0,0,0K t K t i L t L t i Q t Q t i K L Q ===利用上述定义的三个指数公式，通过使用matlab 软件计算出表3中1981年到2021年的国内生产总值指数()t i Q ，投资金额指数()t i K ，和就业人数指数()t i L 的一组数据，取1990年为基年,那么t =0.t()t i Q()t i L()t i K-9 0.2127 0.6969 0.2612 -80.27240.71600.2848-7 0.3166 0.7303 0.3198 -6 0.4057 0.7441 0.3870 -5 0.5630 0.7703 0.4830 -4 0.6908 0.8125 0.5489 -3 0.8396 0.7920 0.6438 -2 1.0302 0.8391 0.8033 -1 0.9763 0.8545 0.9083 0 1 1 1 1 1.2384 1.0115 1.166 2 1.7886 1.0217 1.4391 3 2.8937 1.0318 1.8837 4 3.9462 1.0418 2.5701 5 4.5434 1.0512 3.1953 6 5.1707 1.0649 3.7473 7 5.5915 1.0783 4.1703 8 6.3568 1.0909 4.4355 9 6.5865 1.1026 4.7269 10 7.3294 1.1133 5.2355 11 8.4089 1.1278 5.7734 12 9.9716 1.1389 6.3625 13 12.9754 1.1495 7.2215从表中可知，在正常的经济开展过程中〔除个别年份外〕，上述三个指标都是随时间增长的，但是很难直接从表中发现具体的经济规律.为了定量分析，定义两个新的变量()()()()()().ln ,ln t i t i t t i t i t K Q K L ==ψξ ()13,,9 -=t根据表中数据，在直角坐标系上做出()()(){}27,,9|, -=t t t ψξ的散点图，发现()()t t ψξ,根本上成正比例关系〔散点位于一条直线的附近〕，如图5ξ,散点图图5 ()()ttψ我们可以用MATLAB软件中的curvefit〔〕函数来作数据拟合，即寻求函数Q 〔K，L〕中的未知参数A,α,β，使这个函数尽量逼近表5-2-2所给出的统计数据.那么可以得到：A=,88380.α,=.08471β.=4991.0于是公式变为：.08471.04991Q=L.0K8838这就是产值Q随资金K、劳动力L的变化规律.5.2.3 模型的检验：为了对所建立的模型进行检验，我们利用得出的道格拉斯函数对每年的GDP 指数做出了预测，结果如下表4所示，然后利用已有的GDP指数进行比较，最后得出所建立的道格拉斯函数是有意义的，可以正确表示出国内生产总值与资金与劳动之间的关系.t 预测值实际值-9 0.2761 0.2612-8 0.3362 0.2848-7 0.3793 0.3198-6 0.4615 0.3870-5 0.5991 0.4830-4 0.7061 0.5489-3 0.8262 0.6438-2 0.9742 0.8033-1 0.9382 0.90830 0.9889 11 1.1697 1.16602 1.5580 1.43913 2.2655 1.88374 2.8862 2.57015 3.2250 3.19536 3.5745 3.74737 3.8079 4.17038 4.2159 4.43559 4.3433 4.726910 4.7276 5.235511 5.2727 5.773412 6.0289 6.362513 7.4063 7.2215表4为了形象的表示出预测值与实际值之间的关系，我们做出了以以下图6，通过图表可以发现，道格拉斯函数已经可以很精确的表示来国内生产总值的变化趋势：图6 国内生产总值的预测与实际比较图增加生产、开展经济所依靠的主要因素有增加投资、增加劳动力以及技术革新等，在研究国民经济产值与这些因素的数量关系时，由于技术水平不像资金、劳动力那样容易定量化，作为初步的模型，可认为技术水平不变，只讨论产值和资金、劳动力之间的关系.在科学开展不快时，如资本主义经济开展的前期，这种模型是有意义的.从而可以说明国内生产总值增长与资本及劳动之间满足柯布—道格拉斯〔Cobb-Dauglas 〕生产函数的关系.6. 模型的评价与推广6.1 模型的优点：在问题一中，多元回归模型，因变量国内生产总值的99.89%可由模型确定，说明模型从整体上来看是可用的.在预测2021-2021年的GDP 的值时.我们计算得中国平均年GDP 的增长量为10%左右，这也完全符合中国的经济开展情况.在问题二中，运用了柯布—道格拉斯生产函数，使该模型的建立有理论依据作支撑，且有助于对模型的结果进行分析.在分析国内生产总值与投资和劳动力关系是，忽略其他因素，从而简化了模型，便于大概的预测.6.2 模型的缺点：问题一中，由于国内生产总值受国际经济、政府政策、自然灾害等因素的影响，所以某一时期GDP 波动幅度较大，因此影响了模型整体预测的准确性.问题二中，忽略其他因素对国内生产总值的影响，和实际问题存在的误差.一定历史时期的生产函数是反映当时的社会生产力水平的.6.3 模型的推广与改进：推广：模型一是一类基于统计分析的随机模型，因此适用于大量数据的随机现象.如经济增长，灾害预测等.模型二中，在信息经济时代，所投入的生产要素的核心成分从资本、劳动力逐渐转变为以信息技术为代表的高新技术.当信息资源应用于生产中时，对生产人员、资本、流程等形成革命性的影响作用，极大地提高了生产要素生产率，促进了经济开展.综合上述原因，需要对柯布——道格拉斯生产函数做出了一定的修正，使之适用于信息时代的生产力开展水平.改进：模型一中参数0β与3β的置信区间包含零点，说明模型中还存在缺点，变量之间很可能存在交互作用.因此应在模型中参加交互项，改进原有的模型，建立新的回归模型.模型二较原来的模型增加了信息技术设备的资本投入和信息技术的劳动力投入后，得到dc b a L K L AK Q 1100=使得模型成为更贴近时代的生产模型，改进后的柯布—道格拉斯生产函数是在现代信息工业经济时代构造出的反映了现代信息工业经济时代生产力特征的函数模型.改进后的柯布—道格拉斯生产函数模型更具有时代特色，适用性更广.7.参考文献[1] 姜启源，谢金星，数学模型，高等教育出版社，20**.[2] 韩中庚，数学建模方法及其应用，高等教育出版社，20**.[3] 周品，赵新芬，MATLAB数学建模与仿真，2021.[4] 王兵团，数学建模根底，20**.[5] 齐微，柯布—道格拉斯生产函数模型，中国科技论文在线.8.附录附表1：年份GDP值工业建筑业农林渔业1978 3645.2 1607.0 138.2 1027.5 1979 4062.6 1769.7 143.8 1270.2 1980 4545.6 1996.5 195.5 1371.6 1981 4889.5 2048.4 207.1 1559.5 1982 5330.5 2162.3 220.7 1777.4 1983 5985.6 2375.6 270.6 1978.4 1984 7243.8 2789.0 316.7 2316.1 1985 9040.7 3448.7 417.9 2564.4 1986 10274.4 3967.0 525.7 2788.7 1987 12050.6 4585.8 665.8 3233.0 1988 15036.8 5777.2 810.0 3865.4 1989 17000.9 6484.0 794.0 4265.9 1990 18718.3 6858.0 859.4 5062.0 1991 21826.2 8087.1 1015.1 5342.2 1992 26937.3 10284.5 1415.0 5866.6 1993 35260.0 14188.0 2266.5 6963.8 1994 48108.5 19480.7 2964.7 9572.7 1995 59810.5 24950.6 3728.8 12135.8 1996 70142.5 29447.6 4387.4 14015.4 1997 78060.8 32921.4 4621.6 14441.9 1998 83024.3 34018.4 4985.8 14817.6 1999 88479.2 35861.5 5172.1 14770.0 2000 98000.5 40033.6 5522.3 14944.7 2022 108068.2 43580.6 5931.7 15781.3 20** 119095.7 47431.3 6465.5 16537.0 20** 135174.0 54945.5 7490.8 17381.7 20** 159586.7 65210.0 8694.3 21412.7 20** 185808.6 77230.8 10367.3 22420.0 20** 217522.7 91310.9 12408.6 24040.0 20** 267763.7 110534.9 15296.5 28627.0 2021 316228.8 130260.2 18743.2 33702.0 2021 343464.7 135239.9 22398.8 35226.0附表2：年份投资资金来源国家预算国内贷款利用外资自筹和内资金其他资金总量〔亿元〕1981 269.8 122.0 36.4 532.9 1982 279.3 176.1 60.5 714.5 1983 339.7 175.5 66.6 848.3 1984 421.0 258.5 70.7 1082.7 1985 407.8 510.3 91.5 1533.6 1986 455.6 658.5 137.3 1869.2 1987 496.6 872.0 182.0 2241.1 1988 432.0 977.8 275.3 2968.7 1989 366.1 763.0 291.1 2990.3 1990 393.0 885.5 284.6 2954.4 1991 380.4 1314.7 318.9 3580.4 1992 347.5 2214.0 468.7 5050.0 1993 483.7 3072.0 954.3 8562.4 1994 529.6 3997.6 1769.0 11531.0 1995 621.1 4198.7 2295.9 13409.2 1996 〔629.7〕〔4576.5〕〔2747.4〕〔15465.4〕625.9 4573.7 2746.6 15412.4 1997 696.7 4782.6 2683.9 17096.5 1998 1197.4 5542.9 2617.0 19359.6 1999 1852.1 5725.9 20**.8 20219.7 2000 2109.5 6727.3 1696.3 22577.4 2022 2546.4 7239.8 1730.7 26470.0 20** 3161.0 8859.1 2085.0 30941.9 20** 2687.8 12044.4 2599.4 41284.8 20** 3254.9 13788.0 3285.7 54236.3 20** 4154.3 16319.0 3978.8 70138.7 20** 4672.0 19590.5 4334.3 90360.2 20** 5857.1 23044.2 5132.7 116769.7 2021 7954.8 26443.7 5311.9 143204.9 构成〔%〕1981 28.1 12.7 3.8 55.41982 22.7 14.3 4.9 58.11983 23.8 12.3 4.7 59.21984 23.0 14.1 3.9 59.01985 16.0 20.1 3.6 60.31986 14.6 21.1 4.4 59.91987 13.1 23.0 4.8 59.11988 9.3 21.0 5.9 63.81989 8.3 17.3 6.6 67.81990 8.7 19.6 6.3 65.41991 6.8 23.5 5.7 64.01992 4.3 27.4 5.8 62.51993 3.7 23.5 7.3 65.51994 3.0 22.4 9.9 64.71995 3.0 20.5 11.2 65.31996 2.7 19.6 11.8 66.01997 2.8 18.9 10.6 67.71998 4.2 19.3 9.1 67.41999 6.2 19.2 6.7 67.82000 6.4 20.3 5.1 68.22022 6.7 19.1 4.6 69.620** 7.0 19.7 4.6 68.720** 4.6 20.5 4.4 70.520** 4.4 18.5 4.4 72.720** 4.4 17.3 4.2 74.120** 3.9 16.5 3.6 76.020** 3.9 15.3 3.4 77.42021 4.3 14.5 2.9 78.3附表3：人口出生率、死亡率和自然增长率单位：‰年份出生率死亡率自然增长率年份出生率死亡率自然增长率1978 18.25 6.25 12.00 1995 17.12 6.57 10.55 1980 18.21 6.34 11.87 1996 16.98 6.56 10.42 1981 20.91 6.36 14.55 1997 16.57 6.51 10.06 1982 22.28 6.60 15.68 1998 15.64 6.50 9.14 1983 20.19 6.90 13.29 1999 14.64 6.46 8.181984 19.90 6.82 13.08 2000 14.03 6.45 7.58 1985 21.04 6.78 14.26 2022 13.38 6.43 6.95 1986 22.43 6.86 15.57 20** 12.86 6.41 6.45 1987 23.33 6.72 16.61 20** 12.41 6.40 6.01 1988 22.37 6.64 15.73 20** 12.29 6.42 5.87 1989 21.58 6.54 15.04 20** 12.40 6.51 5.89 1990 21.06 6.67 14.39 20** 12.09 6.81 5.28 1991 19.68 6.70 12.98 20** 12.10 6.93 5.17 1992 18.24 6.64 11.60 2021 12.14 7.06 5.08 1993 18.09 6.64 11.45 2021 12.13 7.08 5.05 1994 17.70 6.49 11.21模型二计算程序：Q=[4889.5 5330.5 5985.6 7243.8 9040.7 10274.4 12050.6 15036.8 17000.9 18718.3 21826.2 26937.3 35260.0 ...48108.5 59810.5 70142.5 78060.8 83024.3 88479.2 98000.5 108068.2 119095.7 135174.0];IQ=Q/18718.3K=[961 1230.4 1430.1 1832.9 2543.2 3120.6 3791.7 4653.8 4410.4 4517.5 5594.5 8080.1 13072.3 17827.1 20524.9 ...23358.6 25259.7 28716.9 29754.6 33110.4 37987.0 45046.9 58616.3];IK=K/4517.5L=[4.5126 4.6358 4.7286 4.8179 4.9873 5.1282 5.2783 5.4334 5.5329 6.4749 6.5491 6.6152 6.6808 6.7455...6.8065 6.8951 6.98217.0637 7.1394 7.2085 7.3025 7.3741 7.4432];IL=L/6.4749Et=zeros〔23〕;Et=Et〔1,1:23〕;for t=1:1:23;Et〔t〕=log〔IL〔t〕/IK〔t〕〕;endEt;Wt=Et;for t=1:1:23;Wt〔t〕=log〔IQ〔t〕/IK〔t〕〕;endWt;x=Et;y=Wt;plot〔x,y,'*'〕;xlabel〔'E'〕;ylabel〔'W'〕;a=[0.2612 0.2848 0.3198 0.3870 0.4830 0.5489 0.64380.8033...0.9083 1.0000 1.1660 1.4391 1.8837 2.57013.1953 3.7473...4.1703 4.4355 4.72695.2355 5.77346.36257.2215];y=[0.2127 0.2724 0.3166 0.4057 0.5630 0.6908 0.8393 1.0302...0.9763 1.0000 1.2384 1.7886 2.8937 3.94624.54345.1707...5.59156.3568 6.58657.32948.40899.9716 12.9754;0.6969 0.7160 0.7303 0.7441 0.7703 0.7920 0.8152 0.8391...0.8545 1.0000 1.0115 1.0217 1.0318 1.04181.0512 1.0649...1.0783 1.0909 1.1026 1.1133 1.1278 1.1389 1.1495];curvefun=inline〔'x〔1〕*〔y〔1,:〕.^x〔2〕〕.*〔y〔2,:〕.^x〔3〕〕','x','y'〕x0=[0.1,0.1,0.2];x=lsqcurvefit〔curvefun,x0,y,a〕a=x〔1〕,alpha=x〔2〕,beta=x〔3〕Q=[4889.5 5330.5 5985.6 7243.8 9040.7 10274.4 12050.6 15036.8 17000.9 18718.3 21826.2 26937.3 35260.0 ...48108.5 59810.5 70142.5 78060.8 83024.3 88479.2 98000.5 108068.2 119095.7 135174.0];IQ=Q/18718.3K=[961 1230.4 1430.1 1832.9 2543.2 3120.6 3791.7 4653.8 4410.4 4517.5 5594.5 8080.1 13072.3 17827.1 20524.9 ...23358.6 25259.7 28716.9 29754.6 33110.4 37987.0 45046.9 58616.3];IK=K/4517.5;L=[4.5126 4.6358 4.7286 4.8179 4.9873 5.1282 5.2783 5.4334 5.5329 6.4749 6.5491 6.6152 6.6808 6.7455...6.8065 6.8951 6.98217.0637 7.1394 7.2085 7.3025 7.3741 7.4432];IL=L/6.4749;Qt=zeros〔23〕;Qt=Qt〔1,:〕;for t=1:1:23;Qt〔t〕=0.9889*IL〔t〕^0.2167*IK〔t〕^0.7738;endQty1=[0.2612 0.2848 0.3198 0.3870 0.4830 0.5489 0.6438...0.8033 0.9083 1.0000 1.1660 1.4391 1.8837 2.5701...3.1953 3.74734.1703 4.4355 4.72695.23555.7734...6.36257.2215];y2=[0.2761 0.3362 0.3793 0.4615 0.5991 0.7061 0.8262...0.9742 0.9382 0.9889 1.1697 1.5580 2.26552.8862...3.2250 3.5745 3.80794.2159 4.3433 4.72765.2727...6.02897.4063];x=1981:1:20**;p1=polyfit〔x,y1,2〕;p2=polyfit〔x,y2,2〕;xi=1981:0.01:20**;y3=polyval〔p1,xi〕;y4=polyval〔p2,xi〕;plot〔x,y1,'*r',xi,y4,'-b'〕legend〔'实际值','预测曲线'〕xlabel〔'年份'〕;title〔'预测值与实际值比较图'〕;。
关于拉弗曲线的疑问和拓展
关于拉弗曲线及其延伸的问题内容总结：本文认为静态情况下的拉弗曲线存在一些问题。
通过最小效用假设，证明了在100%税率点，税收收入和国民产出都不等于0，正如拉弗曲线所指出的那样。
据此，本文同时建立了GDP 、税收T 和平均税率t 之间的模型，并在此模型的基础上，推导出了短期拉弗曲线，即长期扩张的动态拉弗曲线、GDP-t 及其关系 展开曲线。
关键词：拉弗曲线动态扩展最小效用假设摘 要：的拉弗曲线存在一系列问题，在最小效用假设下，本文证明了当t=100%时，政府收入和GDP 并不像拉弗曲线所指出的那样为0，证明了一个新的拉弗曲线。
然后给出了一个分析GDP 、T 和t 关系的模型，并在此模型的基础上绘制了“短期拉弗曲线”、“最优长期拉弗曲线”和“GDP -t 曲线”图。
本文以中国1978－2003年的实证数据证明了中国短期拉弗曲线的存在，并给出了两种最优税率——T 最大值，GDP 最大值。
关键词：拉弗曲线动态扩展最小效用假说前言1974 年，拉弗和一些政客坐在华盛顿的一家餐馆里。
为了说服当时的美国政府实施他的减税计划，拉弗拿了一张餐巾纸，在上面画了一幅画来说明税率对税收收入的影响。
这条曲线被称为“拉弗曲线”。
1. 关于拉弗曲线的讨论“拉弗曲线”最早是由拉弗的朋友万尼斯基（Wanniski ， 1978 ）在他的文章《税收、收入与“拉弗曲线”中提出的。
严格来说，拉弗曲线是一个命题，即“总有两种税率产生相同的税率”收入。
”（拉弗的命题） [ “总会有两种税率产生相同的收入。
” ] 拉弗本人（Laffer ，2004）从减税的角度解释拉弗曲线时说，减税有两种效应，一是算术效应（arithmetic effect ），减税减少税收；另一个是经济效应（economic effect ），减税帮助人们更加努力地工作，增加社会产出。
算术和经济的作用总是相反的。
当两者结合起来时，情况就变得复杂了，以至于总是有两个税率可以使政府的税收收入相等。
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GDP产出模型中各种因素对经济增长的影响讨论GDP增长是一个复杂的经济和社会现象。
影响GDP增长的因素很多,分析这些因素是经济增长理论的重要研究部分;正确认识这些因素,对于理解和认识现实的经济增长和制定促进经济增长的政策都是至关重要的。
探索影响我国GDP增长因素是摆在我们面前的一个重要课题。
一、GDP产出模型的设定讨论GDP产出的模型,先从谈起。
就一般而言,的资本存量(K)愈大,资本生产率(g)愈高,产出(Y)就愈多。
用公式表示即为,Y=K×g (1)存货投资(n)的变化制约着资本的运营,影响着的产出。
在简单再生产条件下,出现意外的存货投资减少,为满足市场需求,维持正常的存货水平,在报告期就会增加产量,加大固定资本总额的使用,从而提高资本生产率. 资本生产率即一定时期内单位资本存量创造的产出(通常指GDP)。
出现非意愿的存货投资增加,为使生产的产品与市场销售相适应,在报告期就会减少产量,从而就导致闲置资本增加,降低资本生产率。
在生产过程中出现非意愿存货投资的增加,报告期能闲置资本多少呢?这就需要计算出资本—产量比率(U),即生产单位产量(Y)与要用(以货币计算的)几单位资本设备之间的比率,用公式表示即为:U=K/Y (2)闲置资本= U×n, (3)实际使用的资本总额Ks=Kt-1-ut-1×nt-1 (4)y=gt-1×(Kt-1-ut-1×nt-1). (5)在扩大再生产的情况下,的产出要计算新投资的资本形成额(△K)增加的产量(△y).△y=△K×r (6)r为投资效果系数,即一定时期内单位投资量(资本形成额)的产出。
在扩大再生产条件下的产出为Y=gt-1×(Kt-1-ut-1×nt-1)+△K×r (7)宏观经济是微观经济之总和。
的产出水平决定着国家经济的发展速度。
的非意愿存货投资在宏观经济中是以怎样的形式表现的呢?凯恩斯经济理论的启示:非意愿存货投资=储蓄余额(N)。
按照凯恩斯的经济理论,在两部门(消费者和厂商)经济中,从产出的角度看y=C+I,从收入的角度看y=C+S,于是就有I=S的储蓄-投资恒等式。
在支出中,把未卖掉的产品看作是存货投资,因此,投资总额=实现了的计划投资+非意愿的存货投资,相对应的就有储蓄总额=已转化为投资的储蓄+储蓄余额,依据储蓄-投资恒等式就得到非意愿存货投资=储蓄余额。
据此,宏观经济中的GDP产出可用公式表示为: Y=gt-1×(Kt-1-ut-1×Nt-1)+△K×r (8)该公式表明:在经济运行过程中,资本总额K决定着经济运行的规模,资本形成额△K、资本生产率g、资本—产量比率u、投资效果系数r、储蓄余额N 决定着经济运行的水平及发展速度。
这些因素是怎样影响着GDP增长呢?二、模型中各因素的影响分析为了便于讨论,列出下表:注:表中各年的资产形成额为投资率的38%。
一、储蓄余额与报告期GDP增长的关系。
基期储蓄余额,制约着报告期GDP产出的大小。
储蓄余额愈少,闲置资本也就愈少,实际使用基期资本总额就愈大, GDP产出就愈高。
从表中可以看出,在影响GDP增长的资本形成额及投资效果系数不变时,随着储蓄余额的减少,报告期GDP增长速度就会逐年提高。
在表中,从第3年到第7年储蓄余额逐年减少,第4年到第8年GDP逐年增长。
第1年和第6年储蓄余额为零,第2年和第7年GDP增长速度达到18%;特别需要指出的是,当第7年储蓄余额出现负数,第8年GDP增长达到25%。
这表明经济在运行中,需求旺盛,将正常的库存用于消费或投资,报告期提高了实际使用上期资本总额的使用率,生产出更多的产品,满足市场的需求,并保持正常的库存量。
二、资本生产率、资本—产量比率与GDP增长的关系。
资本生产率愈高,GDP增长就愈快,这是不言而喻的。
从表中可以看出,报告期资本生产率的高与低,是由基期储蓄余额和报告期投资效果系数的变化而决定的。
而资本—产量比率是资本生产率的倒数,随着资本生产率的变化而变化,资本生产率愈高,资本—产量比率愈低;反之亦然。
当资本形成额及投资效果系数保持不变时,资本—产量比率愈低,GDP增长就愈快.而资本—产量比率对GDP增长的影响是由于储蓄余额的存在而引起的,当储蓄余额不存在时,资本—产量比率对经济的影响就失去意义.因此,只有提高投资效果系数,减少储蓄余额,才能提高资本生产率,达到经济增长的目的.三、投资效果系数与GDP增长的关系。
当影响GDP增长因素的资本形成额、储蓄余额不变时,投资效果系数愈大, GDP增长就愈快;当投资效果系数愈小时, GDP增长就愈慢。
提高GDP增长速度,最根本的途径就是用高新技术对原有的生产能力进行技术改造,新投资的资本形成额技术含量要高,而且产品要适销对路,才能增强投资效果。
四、资本形成额与GDP增长关系。
资本形成额愈大,GDP增长愈快。
资本形成额的大小是由市场决定的。
当某一类产品在社会上出现大量库存积压,固定资本大量闲置时,还会有哪个为生产这一类产品而盲目投资呢?这时想的不是投资,而是采取怎样的营销策略,才能刺激消费需求,把积压的产品销售掉;当某一类产品消费需求大,市场供不应求,而且还具有潜在的市场前景,家们这时想的不是消费,而是投资,是尽快形成新的生产能力,生产出更多的产品,满足市场需求,来赚取更多的利润,这是市场经济的一种自然机制。
但是,由于国情不同,各国政府制定的宏观经济政策对投资有着重要的影响。
发展中国家在研究制定宏观经济政策时,不能为了赶、超发达国家,片面的只注重扩大投资规模,而要把提高投资效果放在首位。
否则,只能适得其反。
综上所述,影响经济增长的资本生产率、投资效果系数、资本—产量比率、资本形成额、储蓄余额五因素中,除资本—产量比率外,其他四因素对GDP增长是至关重要的。
只有投资效果显着,储蓄余额合理,决定资本形成额大小的投资率合理且不变, GDP才会稳定增长。
但是,这在现实的经济运行中是不存在的,经济运行中的各种因素不可能在各个时期内始终保持一个不变的数量,它或者前进,或者倒退,正是这些因素的不断变化,影响制约着GDP增长速度。
三、模型检验结果分析及启示任何经济理论或经济模型,只有当它成功的解释了过去,才有可能为人们所接受。
因我们对投资效果系数的定义与计算办法,以及国内生产总值由实际使用资本总额的产出加资本形成额的产出而构成,与经济界公认的、现行统计的有一定差异。
依据我们提出的宏观经济运行模型,探讨资本生产率、投资效果系数、资本形成额、储蓄余额,对我国改革开放以来GDP增长的影响,需要对一些历史数据作适当调整。
调整方法步骤为:(1)y=gt-1×(Kt-1-ut-1×nt-1)(2)△y=Y-y(3)r= △y/△K(4)N= S-△K,S为实际储蓄国内生产总值、资本形成额资料来源于《中国统计年鉴》,资本总额、实际储蓄根据国家统计局核算司(1997,20XX)的数据计算而得。
下表是1978年—20XX年经调整后的数据。
根据调整后的数据,计算了可能的GDP增长率,即假定影响GDP增长的因素不变报告期具有的产出水平,以及报告期各种因素变化所引起GDP增长的变化,并与实际的GDP增长率进行比较。
具体计算方法如下:(1)、可能的GDP增长率的计算:可能的资本形成额具有可能的产出=Y×Mt-1×rt-1,M为投资率。
报告期实际使用资本总额具有可能的产出=Kt-1×gt-1;可能的GDP增长率= △y/Yt-1。
以1979年为例:1978年投资率为,投资效果系数为,资本生产率为,资本总额为,GDP为, 1979年GDP为。
△y=××=y=×2=可能的GDP增长率= (+ )/=(2)、资本形成额△K变化GDP增长率的计算:与基期相比,△K在增大的GDP中比例发生了变化,依据投资率变化计算△K的变化。
△K=(M-Mt-1)×Y△y=△K×rt-1,△K变化GDP增长率=△y/Yt-1。
以计算1979年为例:1978年投资率为,投资效果系数为,资本生产率为,资本总额为,GDP为;1979年GDP为,投资率为△y=()××.031=△K变化GDP增长率=/=(3)、基期储蓄余额N变化时报告期GDP增长率的计算 :基期储蓄余额对报告期y的影响额=(△Kt-1- St-1)×Ut-1×gt-1储蓄余额变化报告期GDP增长率=报告期y的影响额/yt-1。
以计算1979年为例:1978年实际储蓄为1385,GDP为,资本形成额为,资本-产量比率为,资本生产率为。
( )×× / =-(4)、投资效果系数r变化GDP增长率的计算:r变化GDP增长率=(r-rt-1)×△K/Yt-1。
以计算1979年为例:1978年投资效果系数为,GDP为;1979年投资效果系数为,资本形成额为。
()× / =-(5)报告期资本生产率的高与低,是由基期储蓄余额和报告期投资效果系数的变化而决定的,因而未对资本生产率进行计算和讨论。
实际的GDP增长率= 可能的GDP增长率+资本形成额变化GDP增长率-+储蓄余额变化GDP增长率-+投资效果系数变化GDP增长率- =依据以上方法,我们计算了1979年—20XX年各年的数据,列出下表:1979年-1988年10年平均每年实际的GDP增长率=可能的GDP增长率+资本形成额变化GDP增长率+储蓄余额变化GDP增长率+投资效果系数变化GDP 增长率=。
实际增长率比可能的增长率提高了1989年-20XX年14年平均每年实际的GDP增长率=可能的GDP增长率+资本形成额变化GDP增长率+储蓄余额变化GDP增长率-+投资效果系数变化GDP 增长率-=。
实际增长率比可能的增长率降低了一、从计算结果来看,在投资率比较高的情况下,一味的提高资本形成额占GDP的比例,对GDP增长影响不大。
1988年以前提高投资率,平均每年GDP增长仅为%,1988年以后平均投资率,从1988年以前%提高到%,平均每年GDP增长仅为%。
这就使我们不能不对高投资率进行反省和研究。
资本总额决定着经济运行的规模,发展中国家与发达国家相比,无论从资本总额,或者从个人资本存量、个人资本增量来说,远远低于发达国家。
发展中国家只有比发达国家投资比例高,加大资本形成额的量,形成新的生产能力,累积扩大资本总额,才能有助于经济的中长期发展,才能缩短落后于发达国家的距离。
但是投资过大也会有损人们的生活,挫伤人们的劳动生产积极性。
同时,较低的消费比例,也抑制着人们的消费需求,会导致市场疲软,销售不畅,产品库存积压,使面临无利或亏损局面,这样对国民经济近期发展影响很大。