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过犹不及事缓则圆地方经济增长目标约束与全要素生产率余泳泽

摘要: 《管理世界》(月刊)2019年第7期其中,K(t)为t时刻企业的资本存量,视为已知常量;b为资本产出比的倒数,可以根据实际测量;S*为已知最优储蓄率,M为参数。模型简化为A'(t)与G(t)的函数。为了直观地表现出政府制定增长率目标对技术进步率的影响,本文通过设定部分参数画出对应图像,参数设定如下:概率密度函数中δ=1,进而得到S*=0.5。除此之外,本文设定:ϕ=1,b=1(t时刻的资本产出比,可以根据数据得出,在这里假设为1),a=0.5(生产函数中资本对产量的贡献程度假设为0.5),L(t)=1;(t时刻的人力资本)B=1(衡量研发成功概率的一个参数),M=1(由B以及ϕ推出)。本文可以描绘出A'(t)与G(t)的关系,可以分别观察K(t)(t时刻的资本存量)为0.5和1时候的关系图,如图3所示。通过前面一系列分析,我们进一步提出命题3。命题3:在资本投资带动技术进步的条件下,地方经济增长目标会影响全要素生产率的变化,对经济增长目标的约束越“紧”(确保实现高增长率),则全要素生产率越可能落在比较低的区间。三、模型与变量(一)模型设定本文所要检验的是城市经济增长目标设定情况对全要素生产率的影响,根据以上理论模型的推导命题,本文设定的基本计量回归模型如下:(1)(2)(3)其中,i表示城市,t表示年份。TFP代表全要素生产率,FGDP代表经济增长目标约束性特征,这里本文采用了经济增长目标硬约束性特征(FHGDP)以及经济增长目标软约束性特征(FSGDP)进行度量。CPGDP用于度量经济目标“层层加码”现象,采用地级市经济增长目标与所在省份经济增长目标的差额度量。CTGDP代表经济增长目标完成情况,采用经济增长实际完成值与目标值的差额度量。以上变量具体设定方式在后续变量设定部分进行详细阐述。Z代表其他一些控制变量集合。μ表示各个省份不随时间变化的未观察因素,用来控制地区固定效应;δ则控制时间固定效应;ε表示随机扰动项。此外,由于经济增长目标变量当期值已经隐含着对TFP的滞后项,为此采用经济增长目标变量当期值已经在一定程度上减少了内生性问题。所有模型采用了稳健性标准误,并聚类到城市层面。(二)变量设定及事实描述本文选取了2002~2014年中国230个地级市的面板数据。数据主要来自于各地级市政府网站的政府工作报告、地方年鉴以及公开网站。在经济增长目标指标中收集了每一年度政府工作报告中的地市经济增长目标①、省级经济增长目标、国家经济增长目标及实际经济增长率。本文涉及的核心解释变量处理如下。1.全要素生产率本文的研究将采用随机前沿分析法(StochasticFrontierAnalysis,SFA)对230个地级市的全要素生产率进行度量。在生产函数设定上,本文采用超越f(b)=1δ2πe-(b-1)22δ图3“干中学”条件下经济增长目标与技术进步率的变化关系图TFPit=α0+α1FGDPit+λj∑j=1nZjit+μi+δt+εitTFPit=α0+α1CPGDPit+λj∑j=1nZjit+μi+δt+εitTFPit=α0+α1CTGDPit+λj∑j=1nZjit+μi+δt+εitA'(t)G(t)--31 ...

管理世月刊
2019 7
Kt t 视为b S
*
M A't Gt
δ=1 S
*
=0.5
ϕ=1b=1t 1a=0.5
0.5Lt=1t B=1M
=1 B ϕ A't Gt Ktt 0.5 1
3
3
3
1
2
3
i t TFP FGDP
FHGDPFSGDPCPGDP
CTGDP
Z μ
δ ε
TFP
2002~2014 230
1.
沿Stochastic
Frontier AnalysisSFA 230
f (b)=
1
δ 2π
e
-
(b - 1)
2
2δ
3 条件长目的变
TFP
it
= α
0
+ α
1
FGDP
it
+ λ
j
j = 1
n
Z
jit
+ μ
i
+ δ
t
+ ε
it
TFP
it
= α
0
+ α
1
CPGDP
it
+ λ
j
j = 1
n
Z
jit
+ μ
i
+ δ
t
+ ε
it
TFP
it
= α
0
+ α
1
CTGDP
it
+ λ
j
j = 1
n
Z
jit
+ μ
i
+ δ
t
+ ε
it
A'(t)
G(t)
-- 31

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