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開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇經濟增長的貢獻率，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關鍵詞：科技進步 經濟增長江蘇
我國經濟高速增長主要是由大量的資本注入、廉價的勞動力投入和高能耗推動的。粗放型的經濟增長方式雖然給經濟發展帶來了巨大的推動作用，但同時也讓我們付出了環境污染和資源浪費的代價。科學技術進步對于促進我國的經濟轉型具有重要的推動作用。測定科技進步對經濟增長的作用，是當前科技進步分析工作的重要任務之一①。眾多學者開始研究我國經濟增長中是否有技術進步、技術進步對我國經濟增長的貢獻度等問題②。測算科技進步、資本投入和勞動力投入對江蘇省經濟增長的貢獻率，可以了解江蘇省經濟增長的主要動力，找到薄弱環節，對于江蘇經濟的平穩轉型具有一定的參考價值。
一、模型闡述
目前關于科技進步對經濟增長貢獻率的測度方法主要有生產函數計量估計方法、增長核算方法和基于信息技術的增長核算方法③。科技進步貢獻率測度方法使用最多的還是索洛余值法②。本文采用柯布－道格拉斯生產函數和索洛余值法對江蘇省的科技進步貢獻率、資本貢獻率和勞動力貢獻率進行測算。生產函數數學形式如下:
Y=AF（K,L）=AKαLβ （1）
其中是產出，K是資本投入，L是勞動投入，A是某一個時刻技術水平的一個衡量指標。α是資本投入的邊際產出彈性系數，β是勞動投入的邊際產出彈性系數。求全微分得：
dY/Y=dA/A+α（dK/K）+(dL/L) （2）
即索洛增長速度方程。用差分近似代替微分并進行簡單的變形，可得測度科技進步對經濟增長貢獻的方法—索洛余值法，科技進步率=ΔA/A
=ΔY/Y-α(ΔΚ/Κ)-β（ΔL/L）；科技進步貢獻率=(ΔA/A)/(ΔY/Y)；資本貢獻率=(ΔΚ/Κ)/(ΔY/Y)；勞動力貢獻率=（ΔL/L）/(ΔY/Y)。假設生產規模報酬不變，即α+β=1，整理得：
二、江蘇省科技進步貢獻率的實證研究
（一）變量選擇
1、產出量Y:地區生產總值（億元）；2、資本投入K:固定資產投資額（億元）；3、勞動力投入L:從業人數（萬人）；
（二）數據的收集整理
收集1991—2010（限于篇幅部分年份數據未列入表中）年江蘇省地區生產總值、商品零售價格指數、固定資產投資額、固定資產投資價格指數和從業人數等數據，并對地區生產總值和固定資產投資額進行價格調整以消除價格變動的影響，調整后的數據見表1中的前5列。
在R2.14.1軟件平臺下，對數據進行線性回歸，可得調整后的R2＝0.9949，F統計量為3736。從t值和相伴概率可知：常數項和α均通過顯著性水平為0.001的t檢驗；從擬合優度R2及F值可以看出，回歸方程中自變量和因變量間的相關關系是成立的，且回歸效果較好。得到的回歸方程為：
其中α=0.83213，lnA=0.91842。計算可得1992—2010年江蘇省科技進步率、科技進步貢獻率、資本貢獻率和勞動力貢獻率如表1中的后5列所示。
（三）數據分析
分析表明，1992—2010年間，江蘇省勞動力投入增長率比較低，最大值僅為1.10%，最低值為0.02%，平均值為0.54%；江蘇省資本投入增長率較高，平均增長率約為23.78%，最高值高達50.79%，2000年降至谷底，僅為6.09%，2000—2003年期間有短暫的持續上升，然后出現波動特征。江蘇省科技進步率波動比較大，最高為43.82%，但平均值卻為－4.11%，存在以3—4年為周期的波動規律。可能是由于需要資金投入，科技進步為經濟增長發揮作用具有一定的滯后性，從科技研發到科技應用需要一定的周期，因此在短期內科技進步貢獻率可能為負值。
1992—2010年間，江蘇省資本貢獻率非常高，均值約為124.46%，最高達221.09%，最低也達到66.14%。江蘇省勞動力貢獻率相對較低，均值為3.23%。綜述分析可以得出：資本投入是江蘇省經濟增長的主要動力；科技進步對江蘇的經濟增長也起到重要的推動作用，但波動較大；勞動力投入對江蘇的經濟增長貢獻率較低。科技進步貢獻率對資本貢獻率有“抵消”作用的一種可能原因是：測算出的科技進步貢獻率中包含宏觀經濟調控等因素，政府為了限制經濟增長過熱的情況，往往進行調控，而這一部分“抵消”作用反應在科技進步貢獻率這一測算指標上。
三、結論
對江蘇省1992—2010年科技進步貢獻率進行測算，發現個別年份出現大起大落的波動情況，可能是由于測算出的科技進步貢獻率不是“純科技進步”且受到宏觀經濟政策調整或要素投入周期性影響的緣故。從資本貢獻率來看江蘇省資本投入是其經濟增長的主要動力。從勞動力貢獻率來看，其均值為3.23%，且相對穩定。勞動力投入對其經濟增長的影響比較微弱。從科技進步貢獻率來看，科技進步對江蘇的經濟增長也起到重要的推動作用。由此可見，目前江蘇省經濟增長的最主要動力是大量的資本投入，科技進步水平還需要進一步提升，只有這樣才能實現向集約式經濟增長模式的平穩轉型。
參考文獻：
①汪慧玲，王富貴．西部地區提高科技進步貢獻率的對策分析——以甘肅省為例[J]．工業技術經濟，2009（1）：112—115
②趙喜鳥，錢燕云．技術進步對經濟增長的貢獻度分析——基于長三角和珠三角5個地區的實證分析[J]．科技進步與對策，2012（2）：23—26
二、廣東、山東、江蘇、浙江4省，構成了中國經濟增長的“第一級強勁地區發動機”。“八五”和“九五”時期，這4省對全國經濟增長的平均貢獻率都在6％―11％之間，4省的平均貢獻率分別達到8．85％、8．32％，平均貢獻率合計分別達到35．43％、33．29％，說明全國經濟增長中約有1／3來自這4省，是中國最富活力、經濟持續增長的經濟強省。
三、河北、河南、上海、湖北、遼寧、福建、四川、湖南、黑龍江、安徽10省市，是中國經濟增長的“第二級強地區發動機”。“八五”、“九五”兩個時期，這10個省市對全國經濟增長的平均貢獻率大小雖然有所變化，但都在3％-5．5％之間，10省的平均貢獻率合計分別達到41．m％、43．6％，也是中國經濟發展富有活力的經濟大省市。
上述14個省市，雖然不到中國省市的一半(約45％)，但在“／乙五”、“九五”兩時期，對全國經濟增長的平均貢獻率合計超過了76％，說明中國經濟增長中有3／4以上源自這14個省市。這些省市是中國經濟增長的絕對主導力量，也是中國經濟快速發展的命脈。
四、北京、江西、云南、廣西、吉林、山西、天津、重慶、陜西、內蒙古、新疆11個省市區，構成了中國經濟增長的“第三級地區發動機”。兩個時期，這11個省市區對中國經濟增長的平均貢獻率都在1．3％―3％之間。11個省市區平均貢獻率合計分別達到20．39％、20．01％，是中國經濟增長的一支不可忽視的力量。
五、甘肅、貴州、海南、寧夏、青海、6個省區，是中國經濟增長“第四級弱地區發動機”。兩個時期，每個省區對中國經濟增長的平均貢獻率都在1％以下(除甘肅“九五”外)，6省區平均貢獻率合計分別為3．16％、3．1％，是中國經濟增長中功率最小、最弱的一個區域。這6省區因人口數量少、經濟欠發達、經濟增長活力不足、經濟，總量小等各種原因，對中國經濟增長的貢獻非常有限。
區域分析
從傳統東中西三大區域來分析，東部沿海不僅是中國人口與經濟重心，也是中國經濟增長最主要動力。在90年代，中國經濟增長中約有60％來自于東部沿海12省，是中國經濟增長的第一級強勁區域發動機。中部地區對中國經濟增長的貢獻率在1／4以上，是中國經濟增長的第二級區域發動機。西部地區對中國經濟增長的平均貢獻率不足14％，是中國經濟增長的第三級弱區域發動機。
從“九五”與“八五”兩個時期對比分析，東中西地區對中國經濟增長的平均貢獻率呈現出“東降中升西持平”的態勢：東部沿海地區對中國經濟增長的貢獻率下降了2．01個百分點，中部地區上升了2．04個百分點，西部地區略降了0．03個百分點。如果西部地區包括上廣西、內蒙古二區，則西部下降了0．68個百分點。這說明隨著東部沿海地區優惠政策資源的削弱與逐步喪失，廣東、江蘇兩個龍頭對中國經濟增長的貢獻率下降，東部地區對中國經濟增長的貢獻率有下降趨勢；中部地區各省奮起直追，正日益成為中國經濟增長中功率越來越大的一個區域發動機；西部地區對中國經濟增長的平均貢獻率仍然呈現出持平略降態勢，這從―個側面勛口清楚地說明了西部大開發的艱巨性與長期性。
各省綜合貢獻率分析
由于全國各省人口多少不一、CDP總量不等、國土面積相差巨大，如果單獨以各省市區對全國經濟增長的平均貢獻率為標準，還不能客觀、全面評價各地區對全國經濟增長的貢獻力度。考慮到上述因素，我們構造出綜合貢獻率指數，以定量評價各個地區對全國的綜合貢獻率。
2013年7月《中國經濟雷達月報》數據顯示，當月中國經濟指數與中國經濟增長率之間呈現同步變化，二者之間的彈性系數為1.4793。其中，中國經濟指數為0.7041，環比下降0.0015個指數點，下降0.2126%；同期，中國經濟增長率為7.5008%，環比下降0.1014個百分點，下降1.3338%（見圖1）。數據表明，中國經濟指數繼續下降同時，中國經濟增長繼續下滑，中國經濟不容樂觀。數據顯示（見圖2），當月美國經濟增長率從上月1.8011%下降到1.7766%，下降0.0245個百分點，繼續下降；歐元區經濟增長率從上月的-1.1044%變為-1.0923%，放慢0.0121個百分點，降速放緩；同期，世界經濟增長率從上月1.9581%下滑到1.9426%，下降0.0155個百分點，世界經濟由于美國和歐洲及中國三大經濟體持續下滑，世界經濟指數下滑，世界經濟緊縮依然。在經濟增長方面，當月中國經濟增長指數為0.7545，比中國經濟指數0.7041高出0.0504個指數點，表明目前中國經濟增長缺乏中國經濟總體的支撐（見附表）。
在國內市場方面，當月中國價格增長率從上月的2.1523%上升到2.5477%，環比上升0.3954個百分點，表明國內市場明顯擴張。
總的來看，在影響中國經濟增長13個主要因子中，下降因子數量多于上升因子的數量，中國經濟總體負面。
數據顯示，中國農業、工業和服務產業出現不同變化。
當月中國農業增長率3.0322%，環比下降0.3299個百分點，農業對中國經濟增長的貢獻率為7.8470%，環比上升0.4585個百分點；貢獻度為0.5886個百分點，環比上升0.0269個百分點，農業貢獻率、貢獻度雙雙上升。
當月中國工業增長率為7.5755%，環比下降0.1376個百分點，工業對中國經濟增長的貢獻率為49.4513%，環比上升0.5410個百分點；貢獻度為3.7092個百分點，環比下降0.0091個百分點，工業貢獻率上升、貢獻度下降。
當月中國服務產業增長率為8.2448%，環比上升0.0373個百分點，服務產業對中國經濟增長的貢獻率為42.7017%，環比下降0.9995個百分點；貢獻度為3.2030個百分點，環比下降0.1193個百分點，服務產業貢獻率、貢獻度雙雙下降（見圖3）。
總的分析，7月份中國農業增長率、工業增長率下滑，服務產業增長率上升，中國經濟指數和中國經濟增長同步下滑。其中，農業比重和貢獻雙雙上升，工業貢獻率上升、貢獻度下降，服務產業比重和貢獻度雙雙下降，農業產業在經濟下滑中顯露剛性，工業產業在經濟下滑中衰退，服務產業隨經濟下滑而下滑。
數據顯示，當月按照消費、投資和凈出口口徑計算的中國總需求為65993.2710億元，比去年同期上升17.2785%，上升顯著（見圖4）。
消費是經濟增長的最終目的。當月中國消費增長率13.2219%，環比上升0.4870個百分點，消費對經濟增長貢獻率為32.9990%，環比下降0.9817個百分點，貢獻度為5.9475個百分點，環比下降0.2473個百分點，消費貢獻率、貢獻度雙降。
當月中國投資增長率20.2197%，環比下降0.0089個百分點，投資對經濟增長貢獻率為64.9146%，環比上升1.0415個百分點，貢獻度為11.6997個百分點，環比上升0.0554個百分點，投資貢獻率、貢獻度雙雙上升。
當月凈出口增長率43.9399%，環比下降34.2203個百分點，凈出口對中國經濟增長貢獻率為2.0864%，環比下降0.0598個百分點，貢獻度為0.3760個百分點，環比下降0.0153個百分點，凈出口貢獻率和貢獻度雙雙下降。
關鍵詞：經濟增長;科技進步;貢獻率
中圖分類號：F127 文獻標識碼：A
收錄日期：2014年11月5日
一、理論模型
（一）C-D生產函數。本文采用C-D生產函數模型Y=AKαLβ。其中，Y代表總產值，A代表綜合技術水平;K代表資本投入，一般指固定資產投資;L代表勞動投入，一般用就業人員數表示;？琢和？茁分別表示資本和勞動的投入彈性系數。該函數模型表示在既定的科技水平下，一定時期內資本和勞動生產要素組合的最大產值。在此假定遼寧省的規模報酬不變，即α+β=1。
（二）索洛余值法。美國經濟學家R.M.索洛提出的增長速度方程：y=a+αk+βl，其中，y，a，k，l分別表示地區生產總值、科技進步、資本投入、勞動投入的增長率，即y=Y/Y，a=A/A，k=K/K，l=L/L，故科技進步增長率a=y-αk-βl。這是增長核算的關鍵方程，它確定并且讓我們可以衡量增長的三個源泉：資本量的變動、勞動量的變動和全要素生產率的變動。A/A是不能用投入變動來解釋的產出變動，全要素生產率的增長是作為一個余量計算出來的，即通常所說的索洛余量。
（三）科技進步貢獻率測算方法和步驟。通過對C-D生產函數模型兩邊取對數和等式α+β=1得到ln=lnA+αln，對等式兩邊進行微分就得到索洛的增長速度方程y=a+αk+βl，再對等式兩邊同時除以y，則有+α+β=1。Ea=×100%;Ek=α×100%;El=β×100%分別表示科技進步、資本、勞動對經濟增長的貢獻率，顯然Ea+Ek+El=1。
二、遼寧省科技進步貢獻率的測算
（一）變量的選擇與數據來源。本文選取遼寧省地區生產總值Y為被解釋變量，遼寧省全社會固定資產投資K和年底從業人員L為解釋變量，利用GDP指數和固定投資額指數將所有年份的GDP和固定資產投資額換算為1993年為基期的真實GDP和真實固定資產投資額。增長速度：y=（-1）×100%，k=（-1）×100%，l=（-1）×100%，其中，Yt、Kt、Lt分別是產出量、資本投入量和勞動力投入量的期末值，Y0、K0、L0分別是相應指標計算期的期初值。表1是已消除價格指數的相關數據，其原始數據來自1993～2012年《遼寧省統計年鑒》。（表1）
（二）模型的參數估計。通過Eviews軟件對表1數據進行回歸計算得到模型（1）：
ln=0.93+0.62ln
t值：（25.45734）（19.30916）
R2=0.953946，Adjusted-R2=0.951387，F=372.8438，S.E.=0.159331，D.W.=0.223707。可以看出，模型（1）在α=0.05的顯著性水平下通過了t檢驗和F檢驗。通過查杜賓-沃森檢驗臨界值表（5%的上下界），0<D.W.=0.223707<dL=1.20，存在正的序列相關性。現通過Eviews來消除此序列相關性，加入AR（1）、AR（2）得到模型（2）：
ln=1.03+0.54ln
t值：（20.74695）（16.02663）
R2=0.9963，Adjusted-R2=0.995507，F=1256.453，S.E.=0.042601，D.W.=2.141711。此時，dU=1.41<D.W.=2.141711<4-dU=2.59，這說明加入AR（1），AR（2）后模型不存在序列相關性，而且通過了t檢驗和F檢驗。
由模型（2）可知，α=0.54，β=1-α=0.46，即資本投入每增加1%，遼寧省地區生產總值增長0.54%;勞動投入每增加1%，地區生產總值增長0.46%。可以看出，遼寧省資本投入對GDP的影響很大，該省是資本密集型的產業結構。
綜上所述，遼寧省的C-D生產函數是：Y=e1.03K0.54L0.46。
（三）遼寧省科技進步貢獻率測算結果。（表2）
三、結論
表2中顯示遼寧省的個別年份的科技進步貢獻率呈現負值或數據較相近年份出現較大波動，這并不是說科技進步對經濟增長產生了負面影響，可能存在以下幾個原因：第一，這些異常數據可能是由于測算出的科技進步貢獻率受到其他相關因素的影響，還有宏觀經濟政策的調整以及生產要素投入周期性的影響，從而導致個別年份出現大起大落的波動情況。第二，國家統計局的原始數據統計口徑不一致。
此外，從分析測算結果可以看出：
第一，1994～2002年遼寧省經濟增長主要依靠資本投入和科技進步來驅動，2005～2012年的經濟增長主要依靠資本投入。而勞動力在所有調查年份中對遼寧省經濟增長的貢獻是最小的。
第二，1994～2012年間勞動對遼寧省經濟增長的貢獻率最低，除了個別年份因為上述原因為負值外，其他年份均在0～20%間波動。1994～1996年保持在0.98%的平均水平，在1997年驟然下降。1997～2000年逐漸攀升至12.69%，2000～2002年急劇回落至低點。2005～2012年，資本貢獻率維持在5%的平均水平。勞動投入的增長不僅要包括勞動數量，還要包括勞動質量，兩者綜合才是對勞動投入最準確的測定。這說明勞動力對遼寧省的經濟增長止步不前正處于一個瓶頸期，如果不能提高勞動力質量，勞動對經濟增長的貢獻不會很大。
第三，遼寧經濟增長對資本投入增長的依賴很大，1994～2012年資本平均增長率為20.97%，可見經濟增長的資本推動型特征十分明顯。從表2可以看出資本增長率與GDP增長率存在正相關關系，尤其是1998～2010年，兩者波動趨勢基本相同。在一段時期內，資本因素必然是促進遼寧省經濟增長的重要動力。資本增長率在2003年以前的平均值為12.72%，2003以后為30.13%，這直接使得勞動投入對經濟增長的貢獻率由2003年以前的0.92%增加到2003年以后的6.6%。因此，保持資本投入的增長對遼寧經濟增長具有重要意義，也是今后推動該地區經濟增長的重要途徑。
第四，遼寧的科技進步貢獻率有逐漸下降的趨勢，科技進步和資本對經濟增長的貢獻率呈現此消彼長的關系，這是由政府的宏觀經濟政策所致，比如為了刺激某些年份的經濟過熱，地方政府為緩解經濟過熱和限制經濟增長而進行宏觀調控，減少資本投入，而這一“抵消”作用很可能就反映在科技進步這一測算指標上。
實證結果表明：遼寧省的科技進步貢獻率存在較大波動，同時充分肯定了遼寧省利用現代科技促進經濟增長方式轉變的成果。值得注意的是，科技進步貢獻率是一個相對指標，取決于科技進步速度和經濟增長速度之間的關系，并非越大越好。對于同樣的科技進步速度，科技進步貢獻率和經濟增長速度呈負相關關系，即經濟增長速度越慢，科技進步貢獻率越大，而當經濟增長速度越快，科技進步的貢獻率就會變小。
主要參考文獻：
[1]Riddel M P.K Schwe Regional innovation capacity with endogenous employment：Empirical evidence from the U.S.[J].The Review of Regional Studies，2003.33.1.4.
[2]N.格里高利.曼昆.盧遠矚譯.宏觀經濟學[M].北京：中國人民大學出版社，2011.
[3]Robert M.Solow.“Technical Change and the Aggregate Production Function，”Review of Economics and Statistics，39.1957.
改革開放以來，我國經濟已經歷了30多年的高速增長，人力資源、自然資源、資本、技術創新被看作拉動經濟增長的四大馬車。隨著技術創新對經濟增長的影響越來越顯著，技術創新對經濟增長的貢獻率高低，經濟增長是否主要靠技術創新能力來拉動等問題目前已成為研究的熱點。
二、研究方法、指標選取
20世紀50年代中期，美國著名經濟學家Solow提出solow余值法，其基本表達式為：Ga=y-ɑk-βl。其中：Ga為科技進步的年平均增長速度，y為產出的年平均增長速度，一般用國內生產總值來計算，k為資金的年平均增長速度，l為勞動者的年平均增長速度，ɑ、β分別為資本和勞動力的產出彈性系數。勞動力、資本和技術創新被稱為經濟增長的三要素，根據solow余值法，筆者選定的研究指標分別為：產出（Y）、資本投入（K）、勞動投入（L）。
三、基于solow余值法的數據處理
自《中國統計年鑒》中收集2004～2013年的各指標數據，如表1所示。（表1）1、回歸分析。采用SPSS－回歸分析對上述數據進行分析，得出R=0.991，R2=0.983，回歸方程：ln（Q/L）=1.025+1.298ln（K/L）。ɑ的估計值為0.06，β的估計值為1.298。solow余值法模型為：GA=GQ-0.06GK-1.298GL。2、solow余值法分析。分離技術創新、資本、勞動力對經濟增長的貢獻率：其中，GDP增長速度（GQ）、固定資產投資增長速度（GK）、全社會從業人員增長速度（GL）、乘以彈性系數后的資本增長速度（aGK）、乘以彈性系數后的勞動增長速度（bGL）、技術創新增長速度（Ga）、經濟增長中技術創新貢獻率（Ea）、經濟增長中資本貢獻率（Ek）、經濟增長中勞動力貢獻率（El）。各指標的計算公式如下：
①Ga=GQ-0.06GK-1.298GL
②Ea=Ga/GQ×100%
③Ek=aKG/GQ×100%
④El=bGL/GQ×100%可以看出技術創新的貢獻率一直處在一個較高水平，但時有波動。從2004年的85.77%，一直緩慢上升至90.87%，自2007年開始下降，到2008年降至73.68%，2009年達到最高點93.25%，此后又緩慢下降，2012年為82.95%。各年的資本在經濟增長中的貢獻率波動幅度較大，穩定性差。年平均貢獻率約為10.12%，略高于勞動投入貢獻率。勞動力投入年平均貢獻率是3.71%，水平較低，波動較大。2007年以前一直在不斷下降，至最低點2.31%，2009年開始快速上升并在2011年基本持平。由此可見，勞動力投入在促進經濟增長的各因素中作用力最小。
四、結論
Sun Yiqing； Wang Zilong
（南京航空航天大學經濟與管理學院，南京 210016）
（College of Economics and Management，Nanjing University of Aeronautics & Astronautics，Nanjing 210016，China）
摘要： 科技進步貢獻率對分析城市經濟增長有重要意義。本文依據南京市1993年～2007年統計數據，以柯布-道格拉斯生產函數為基礎，運用索洛余值法對南京市經濟增長中的科技進步貢獻率進行測算，根據測算結果分析出南京市科技貢獻率對經濟的實際影響并提供政策建議。
Abstract: The contribution rate of scientific and technological progress has the important significance for the analysis of urban economic growth. This article, based on the statistical data of Nanjing from 1993 to 2007 and Cobb-Douglas production function, calculated Nanjing economic growth technological progress contribution rate with Solow model. According to estimation results, we can analysis real impact on the economy by the contribution rate of science and technology of Nanjing and provide policy advices.
關鍵詞： 經濟增長 索洛余值法 科技進步 貢獻率
Key words: economic growth；solow model；the progress of science and technology；contribution rate
中圖分類號：[C94] 文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2011）27-0298-02
0引言
科技進步指科學發展與技術變革互相促進、轉化的過程。科技進步與經濟增長的關系，一方面經濟發展不斷對科學技術提出新要求，促進其不斷發展；另一方面，創造、應用和推廣科技成果的同時不斷促進經濟增長。科技進步作為影響經濟增長的重要因素，對提高社會生產效率起決定性作用[1]。
國外估算技術進步對經濟增長貢獻率的方法主要有代數指數法（AIN），索羅殘差法（SR）和潛在產出法（PO）等[2]。國家計委、國家統計局在1992年《關于開展經濟增長中科技進步作用測算工作的通知》中，將“增長速度方程法”作為最主要的科技進步貢獻率測算方法來推廣。饒光明等[3]（2008）計算了重慶市科技進步貢獻率，采用引入時間的柯布-道格拉斯生產函數計算出重慶市科技進步、資金與勞動貢獻率。董西明等[4]（2006）也運用此方法測算了甘肅科技進步貢獻率。章剛勇和阮陸寧[5]（2006）運用經驗值法、比值法以及回歸法等測算了江西省科技進步貢獻率，指出江西科技進步貢獻率測算采用比值法較為合理。林娟娟和王勛銘[6]（2006）以柯布-道格拉斯生產函數、索洛余值法為基礎，利用灰色關聯法，計算灰色關聯確定資本投入和人力投入的關聯度，得出資本和勞動的產出彈性，測算甘肅省1986年-2004年的科技貢獻率。
1科技進步貢獻率的測算方法
科技進步貢獻率被描述為在其他要素投入不變的情況下，由時間變化而引起的產出增長率。
1.1 生產函數測算法生產函數是描述生產過程中產出與投入要素組合之間依存關系的計量經濟模型。通常表述為：Y=f（A，K，L，…），其中Y為產出量，我國常用GDP、增加值等代表；A、K、L分別代表科學技術、資本、勞動等生產投入要素。
柯布-道格拉斯生產函數。柯布-道格拉斯生產函數由美國數學家Charles Cobb和經濟學家Paul Douglas導出，故稱C-D生產函數。其數學模型為：Y=AK?琢L?茁?滋。
對數展開式為：lnY=lnA+?琢lnK+?茁lnL+ln?滋。其中：Y為綜合產出量；A為效率系數，一般A>0；參數?琢、?茁分別是資本與勞動的產出彈性，且0?燮?琢?燮1，0?燮?茁?燮1；?滋為隨機誤差項，代表了估計的誤差水平。
丁伯根改進的C-D生產函數。丁伯根對典型C-D生產函數進行改進，選取樣本一般是時間序列，引入時間變量，即Y=A0emtK?琢L?茁?滋。其中：A0為初始科技水平，m為科技進步參數，t為時間，emt為綜合科技進步因素，是考慮了引入時間因素后廣義科技進步對產出的影響作用。丁伯根將C-D生產函數的常數A換成隨時間變化的A0emt，將科技進步引入生產函數，解決了科技進步量化難題。
將丁伯根改進模型兩邊取對數，得：lnY=lnA0+mt+?琢lnK+?茁lnL
由?琢+?茁=1，可令?茁=1-?琢，則有：
lnY=lnA0+mt+?琢lnK+（1-?琢）lnL或ln（Y/L）=lnA0+mt+?琢ln（K/L）
1.2 索洛余值測算法目前我國科技進步測算中，多采用索洛余值法。美國經濟學家索洛（R．M．Solow）在研究美國經濟時基于柯布-道格拉斯生產函數提出的測算方法，將技術進步納入生產函數中，把資本和勞動增長對經濟增長的貢獻剝離后，剩余的歸為廣義技術進步，從而定量分離出技術進步在經濟增長中的作用，這便是“索洛余值”，也稱全要素生產率[7]。
索洛余值法公式的簡單推導如下：
根據柯布-道格拉斯生產函數模型：Y=AK?琢L?茁?滋，則A=■
對上式求全微分，整理得：■=■-?琢■-?茁■
分別用a、y、k、l代表A、Y、K、L的增長率，則：a=y-?琢k-?茁l
這就是索洛余值法測算技術進步貢獻率的標準公式。
其中a為技術進步速度，即科技進步對經濟增長的貢獻份額；y為產出增長速度；k和l分別為資本和勞動的增長速度；?琢k、?茁l分別為資本和勞動對經濟增長的貢獻份額。
科技進步對產出貢獻的測算公式為[8]：EA=a/y×100%，表示科技進步貢獻率；EK=?琢k/y×100%，表示資本投入貢獻率；EL=?茁l/y×100%，表示勞動投入貢獻率。
2南京市科技進步貢獻率測算
2.1 測算變量和參數確定產出量Y。地區生產總值（GDP）指按市場價格計算的一個國家或地區所有常住單位一定時期生產活動的最終成果。符號y表示GDP增長速度。
資本投入量K。把每年全社會固定資產投資額作為投入的資金總額。所有價值指標都換算成可比價格。符號k表示全社會固定資產投資增長速度。
勞動投入量L。勞動量應是實際勞動消耗，可采用就業人數來說明勞動消耗，符號l表示就業人數增長速度。
參數?琢、?茁。?琢和?茁采用不同估計方法將得出不同的值，從而影響模型結果。估計方法一般有三種：經驗值法、比值法及回歸法[9]。一是經驗值法。按國家計委、國家統計局1992年聯合的通知，將資本產出彈性系數?琢設為0.3，再對其修正，勞動產出彈性?茁則利用?琢+?茁=1導出。全國各地發展水平不同，?琢值會有較大差別，因此準確性較差。二是比值法。資本彈性系數為利潤與國民收入的比值，勞動彈性系數為勞動報酬與國民收入的比值。三是回歸法。索洛建模程序看，它是動態時間序列模型，建模所用時間序列長度一般不少于15年，否則準確度很難保證。其他條件不變時，資本產出彈性?琢為資本帶來的產值與總產值之比，即資本增加1%時，產出增加?琢%；勞動產出彈性?茁為勞動力帶來的產值與總產值之比，同理。實際上當資本投入變化時，勞動投入也會變化，因此很難假定其他條件不變的情況，這也是科技進步度量模型參數估計的困難所在。故應以實際數據為基礎來回歸分析，并對回歸結果進行統計檢驗，檢驗通過得出的參數才能在模型計算中使用。本文用回歸法估計產出彈性系數?琢、?茁。
2.2 數據選取參照《南京統計年鑒》[10]，選取1993年～2007年的數據為樣本，地區生產總值GDP（萬元），固定資產投資（萬元），社會從業人數（萬人），分別用Y、K、L表示，計算得表1。
2.3 產出彈性系數確定根據ln（Y/L）=lnA0+mt+?琢ln（K/L），ln（K/L）為因變量，ln（K/L）和年份t為自變量，運用SPSS17.0對表1數據進行回歸分析，得回歸參數：lnA0=6.967，m=0.087，?琢=0.293。再根據產出彈性關系?琢+?茁=1得：?茁=0.707。于是線性回歸模型為：
ln（Y/L）=6.967+0.087t+0.227ln（K/L）
（8.377）（4.968）（2.943）
括號中數分別為常數項和兩個解釋變量的t值檢驗量，置信水平都在99.5%以上，能通過t檢驗。由回歸結果，該方程擬合優度R2=0.995，表明上述回歸線對樣本數據點的擬合程度很高；方程顯著性檢驗F=1093.426，說明方程顯著性也很高，即在99.5%置信概率下，自變量對因變量的影響是顯著的。得南京市國內生產總值的生產函數模型為：Y=1061.03e0.087t+K0.293L0.707?滋
同時得索洛余值模型：?琢=y-0.293k-0.707l
2.4 年平均增長速度的測算測度科技進步貢獻率一般用水平法來計算平均增長速度[11]。以產出為例，計算公式為：
y=（■-1）×100%
其中：Yt為計算期t年產出；Y0為基期產出；t為計算期與基期間隔年份。為保證數據結果可比性對產出和投入指標作統一規定。由年平均增長速度計算公式和索洛余值模型，分別測算出南京市各要素在經濟增長中的貢獻率，見表2。
3研究結論與政策建議
隨著社會進步和經濟發展，推動經濟增長的主要力量逐漸由原來的物質要素轉向科技進步因素。國際經濟理論界通常認為科技進步對經濟增長的貢獻率超過50％，則該國家或地區已進入集約型經濟增長階段；相反，則尚處于粗放型經濟增長階段。20世紀90年代初以來，南京市科技進步對經濟增長的貢獻率始終維持在50%以上，高于全國平均水平，已進入集約型經濟增長階段。而由表2可得，南京市科技進步貢獻率在1993年～2007年間經歷了下降到上升再到下降的波動，從2001年開始處于下降趨勢；資本投入貢獻率經歷兩個升降后，2007年有所上升；勞動投入貢獻率在經歷了兩個升降波動后，從2003年開始處于上升趨勢。結合表1、表2，2000年固定資產投資開始大幅增加，產出在增長率小幅波動中穩步上升，而科技進步貢獻率卻逐年下降；社會從業人數從1998年開始下降后到2002年又開始回升，勞動投入貢獻率也從1999年開始處于上升趨勢，這與南京良好的經濟環境吸引外來務工人員有關。可看出，南京市整體經濟發展狀況良好，但科技進步對于南京市經濟增長的促進作用在降低，政府應當控制好固定資產投資增長速度，制定和完善相關政策。
由測算結果，南京市的科技貢獻率在1994年，及1999年至2001年曾達到70%以上，之后則處于下降趨勢，為此政府需要從以下幾方面制定和出臺各項科技和經濟政策：一是增加科技投入，加快科技成果轉化；二是不斷發展和完善科技體制創新，建立企業為主體、產學研結合的技術創新體系，鼓勵引導企業建立研發中心等；三是大力發展科學教育事業，特別是加快發展職業教育，培養高技能人才，提高勞動者素質，打造本地區科技人才梯隊；四是優化政府職能，完善宏觀調控體系，加速轉變經濟增長方式，積極引導和鼓勵企業走低投入、低耗能、低污染、高產出、高效益的發展道路。
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在早期經濟增長理論中，經濟增長被看作是勞動、資本、土地等生產要素的函數。這種傳統的經濟增長理論非常重視生產要素的投入對經濟增長的作用，把生產規模的擴大看作經濟增長的主要標志，認為只要通過生產要素的投入增加就可以增加一國的總產出，進而實現經濟的增長。因此，它強調生產要素的投入規模是影響一國經濟增長的重要因素。
在現代經濟增長理論中，經濟增長是通過提高各種生產要素的整體投入效率來實現的。著名經濟學家索洛否定了傳統增長理論提出的資本積累是經濟增長的決定因素，提出了技術進步是經濟增長決定性因素的新觀點。經濟學家丹尼森(Denison，E.E)通過研究發現，其他發達國家的經濟增長也主要歸因于技術進步。后來，新經濟增長理論把技術進步進一步內生化，提出了技術進步是經濟增長的決定性因素。因此，現代經濟增長理論對傳統生產要素(諸如原材料、能源等自然資源)的依賴度降低，更加強調知識、技術進步、人力資本這些先進生產要素以及它們使用效率的提高對經濟增長的重要影響。
二、經濟模型的建立
(一)運用柯布―道格拉斯生產函數估計參數α和β
生產函數
取對數后
其中：Y 為產出水平；A0為技術進步率； t 為時間變量； K為資金投入； L 為勞動投入；α為勞動產出彈性系數；β為資本產出彈性系數。
通過灰色預測軟件建立GM（1，1）模型，用求得的模擬值建立生產函數模型。將柯布―道格拉斯生產函數進行線性化處理，對函數兩邊取自然對數，并與α+β= 1聯立。運用 EVEIWS軟件，對方程進行線性回歸，就可以得到α，β的 OLS估計值。
（二）運用索洛“余值法”計算技術進步貢獻率
索洛在柯布―道格拉斯生產函數的基礎上，兩邊同時取對數求微分得出增長速度方程：m = y - αl - βk
其中：y 為產出的年增長速度； m 為技術進步的年增長速度； k 為資金的年增長速度； l 為勞動的年增長速度；α為勞動彈性系數；β為資金彈性系數。得到α，β的估計值后，可以分別計算技術進步貢獻率 EA 、資本貢獻率 EK 、勞動貢獻率 EL 。（技術進步貢獻率 EA = m/ y，資本貢獻率 EK =βK/ y，勞動貢獻率 EL =αl/ y）
三、我國經濟增長因素實證分析
(一)數據選用及處理
本文選取我國 1996-2009 年的經濟指標數據，產出 Y 表示國內生產總值(GDP)，資本 K表示全社會固定資產投資額，勞動力 L 用年末勞動力從業人數表示。為統一口徑，消除價格水平影響，利用各年的國內生產總值(GDP) 及定基價格指數換算出1990年不變價的產出水平 Y 值的時間序列，利用各年的固定資產投資額及固定資產投資價格指數換算出1990年不變價格的固定資產投資額 K值的時間序列。
（二）建立模擬數據
通過灰色預測軟件，得到了新陳代謝方法對GDP、K和L累加數據的模擬值及相對誤差的結果如表1。
注：表中國內生產總值GDP單位億元、全社會固定資產投資K單位億元，從業人員數L單位萬。
從表1可以看出：新陳代謝對GDP、K和L的模擬數據的相對誤差均較小，模擬效果較好，因此新陳代謝模擬數據可以運用于建模。
(三)新陳代謝模型回歸及各貢獻率的計算
1.新陳代謝模型
用新陳代謝的模擬值通過EVEIWS軟件求得的估計方程如下：
Ly=-0.5434+0.058607*LK+0.941393*LL
從擬合結果來看，各參數的 T統計量均大于2，通過 T檢驗； 判定系數 R = 0.999991，adjusted R = 0.999989，說明模型對數據擬合的程度高，解釋變量可以說明國內生產總值的99.9%；檢驗結果表明，上述模型在解釋經濟增長與技術進步的關系上是比較合理的。由回歸模型得，資本產出彈性α=0.058607 ，勞動產出彈性β=0.941393 ，表明勞動投入增加1%，可以促使我國 GDP 增長0.941393%，資本投入增加 1 %，可以促使 GDP 增長0.058607%。
2.計算各要素貢獻率
為了考察整體趨勢 ，將整段時區劃分為 1996-2004 和 2005-2009 兩個時段，分別求出其平均技術進步貢獻率為-1.01和0.73。
四、結果分析
由表2新陳代謝模擬值建模結果數據可以看出，勞動對產出增長速度的貢獻率接近逐年遞減趨勢，并且相對較小，這在一定意義上表明我國經濟增長是靠勞動生產率提高實現的。從技術進步貢獻率和資金貢獻率看，在2004年之前資金貢獻率都大于技術進步貢獻率，說明期間是依賴于資金的高投入維持較高的經濟增長速度，經濟增長是外延粗放式增長，即經濟增長主要不是依靠技術進步推動，而是依賴于生產要素投入量的增加。而2004年之后，技術進步率的貢獻率漸進逐年遞增的趨勢，說明技術進步在社會經濟發展中起著舉足輕重的作用，體現了科學技術就是第一生產率。
總體來說，近年來我國的經濟發展速度很快，綜合經濟實力也大大增強，但經濟增長整體的質量和宏觀經濟效益都不是很高，不利于長期可持續發展。從經濟增長的長期趨勢看，制約我國未來經濟持續增長的核心因素將是“技術進步”。因此，在今后的經濟發展中，要進一步加大科技投入力度，積極提高自主創新能力，創建有利于加速技術進步的良好環境，推進產、學、研相結合的科技經濟一體化，加快科技成果向生產力的轉化，努力使我國經濟走上集約型之路。
【摘要】長期以來，人們對科技進步貢獻率的內涵和測算方法都存在一些爭議。為了使科技進步貢獻率真正成為度量科技進步驅動經濟增長的指標，本文結合上海經濟增長核算的實踐，對科技進步貢獻率的傳統測算方法做了改進。新的科技進步貢獻率剔除了經濟開放和非公有經濟發展的制度創新影響，更加穩定合理。
關鍵詞 科技進步；全要素生產率；制度創新
【作者簡介】廖遠甦，常熟理工學院講師，博士，研究方向：經濟增長、計量經濟應用。
一、引言
因為科技進步貢獻率的測算有助于跟蹤經濟創新驅動、轉型發展的過程，所以它頻繁出現在國家和地方政府的“十二五”規劃中，幾乎成為與GDP增速、萬元GDP能耗并駕齊驅的宏觀經濟績效考核指標（何錦義，2012）。學界也很重視科技進步貢獻率的測算，涌現出大量相關研究（于潔等，2009；周紹森等，2010；李蘭蘭等，2011；楊少華等，2011）。雖然人們都認同科技進步貢獻率測算的重要性，但對它的內涵和測算方法仍然存在一些爭議（狄昂照，1997；周方，1997；杜希雙，1998；何錦義，2006；何錦義，2012）。以廣泛采用的索洛余值法為例，實踐中碰到的共性問題有：①如何估計物質資本存量的基期值，設定合理的折舊率；②很多研究用從業人員數代替從業人員人力資本存量，忽略了人力資本中“質”的變化；③多數研究直接假設規模報酬不變，缺乏實證依據；④將科技進步視作全要素生產率的惟一源泉，進而將全要素生產率的貢獻率等同于科技進步貢獻率，導致科技進步貢獻率的高估。為此，學者們探索了其他數學形式更復雜的研究方法，如數據包絡分析、隨機前沿模型、超越對數生產函數等。這些探索豐富了科技進步貢獻率的測算研究，但仍未能夠解決所有上述問題。結合上海經濟增長核算的多年實踐，本文對科技進步貢獻率的傳統測算方法做了改進，并針對測算的技術難點，給出了一個完整、系統的解決方案。
二、研究方法
在經典的索洛模型中，科技進步是一個平穩增長的外生變量，但科技進步主要來自技術創新，它應該能夠被描述研發活動的變量所解釋。與科技進步一樣，制度創新也是上海經濟效率提升的重要源泉，因此，需要構造反映上海經濟制度創新的指標。本文借鑒被稱為“市場化指數”的綜合評價研究，該研究旨在全面、系統地測度中國經濟的制度創新。具體到本文，不僅想知道制度創新對上海經濟增長的貢獻，還想探究制度創新的某些重要方面如何影響上海的經濟效率。所以，構造了反映上海經濟制度創新的3個重要維度的指數。
上海科技進步貢獻率的測算可分為三個步驟。第一步，運用回歸模型估計生產函數，得到物質資本和人力資本的產出彈性。不妨采用柯布道格拉斯生產函數，假定全要素生產率服從指數增長，那么有
其中， Y 表示GDP產出； K 表示物質資本存量； H 表示人力資本存量，有時為回避估計人力資本，常用勞動者數量L 代替人力資本存量； α和β 分別表示物質資本和人力資本的產出彈性；γ 表示全要素生產率的增長率。在生產函數的規模不變假設下（這個假設需要實證檢驗），（1）式轉化為
第二步，首先將估計出的物質資本和人力資本的產出彈性代入（3） 式計算出全要素生產率，
然后再運用以下的回歸模型估計研發資本存量和制度創新對全要素生產率的彈性，
其中， D 表示研發資本存量； MI 表示市場發育指數； OI 表示經濟開放指數； PI 表示非公有經濟發展指數。
第三步，根據前兩步的模型設定，可以推導出以下的增長核算式
其中，符號g 的下標是變量名，與符號g 合起來表示該變量的增長率。最后一項表示未被模型解釋的經濟增長。科技進步貢獻率等于研發資本存量對產出的貢獻：
物質資本、人力資本、制度創新的貢獻率與（6） 式類似，不再贅述。
三、數據處理
1.物質資本存量的估算。沿用永續盤存法，本期資本存量等于上一期資本存量扣除折舊加上本期投資，公式如下
361.30億元；物質資本折舊率為10%。物質資本存量估計結果見表1。
2.研發資本存量的估算。從實物形態看，研發投入中大部分都轉化成可用于研發的固定資產，因此，研發資本存量的估算可以直接沿用物質資本存量的估計方法，計算公式為
這里， D 表示研發資本存量； RDE 表示本期研發投入，用R&D經費內部支出指標作為本期研發投入； δ 表示研發資本存量的折舊率。基期值和折舊率需要合理的設定。
如前文所述，上海1978 年物質資本存量為361.30億元，固定資本形成總額為31.69億元，當期投資占物質資本存量的比例是8.77%。假設1978 年研發投入占研發資本存量的比例與此相同，當年R&D經費內部支出1.32億元，可推算基期研發資本存量為15.05億元。
因為知識的更新速度超過物質損耗，所以一般認為研發資本的折舊率高于物質資本存量的折舊率，Hall等（1995）、樊綱等（2011） 都取研發資本折舊率為15%，但李小平等（2006）、鄧力群（2011） 則取偏低的折舊率，為5%。簡化模型（4），去掉制度創新變量，然后測試從5%到30%一系列不同水平的折舊率。實證結果表明，隨著折舊率的上升，研發資本存量的顯著性和擬合優度都下降，5%的折舊率是最優的，所以研發資本存量的折舊率設為5%。
3.人力資本存量的估算。上海的人口系統具有高度的開放性，戶籍人口與外來流動人口在人力資本方面存在顯著的異質性：戶籍人口中受高等教育的比例較高，外來流動人口則以農民工居多。考慮到人力資本的異質性，參照廖遠甦和朱平芳（2012） 的研究，本文分別估計上海本地勞動力與外來勞動力的人力資本，然后根據兩種勞動力的比例進行加總，1996年前的人力資本存量見表2。
至于1995 年以后的平均受教育年限，利用《中國勞動統計年鑒》提供的地區從業人員教育構成數據不難估計。將從業人員的平均受教育年限和從業人員數相乘就得到上海從業人員的人力資本存量。
4.制度創新的度量。根據研究目標，本文選取了反映上海經濟制度創新的三個重要方面，即市場發育程度、經濟開放程度、非公有經濟發展程度，相應構造了市場發育指數、經濟開放指數和非公有經濟發展指數。其中，市場發育指數包括3 個維度：資金市場、勞動力市場和技術市場，分別用固定資產投資中利用外資、自籌投資和其他投資所占的比例、勞動力流動性（流動人口與戶籍人口之比）、技術市場活躍度（技術市場成交金額與GDP之比） 等指標衡量。對外開放指數使用最常用的對外依存度衡量。非公有經濟指數包含3個指標：非公有經濟在就業、投資和產出三方面的比重。采取同級指標等權加總的方法，計算出3個指數，詳見表3。
四、實證分析
1.生產函數的估計。首先估計模型（1），結果如下：
除了趨勢項，其他系數都顯著。物質資本、人力資本的產出彈性之和為1.19，與1 很接近，所以用Wald 統計量檢驗規模不變假設。Wald 統計量為1.19，P 值為0.28，不能拒絕規模不變的原假設，所以可認為上海宏觀經濟生產函數是規模不變的。加上規模不變假設，模型（2） 的估計結果如下：
規模不變假設提高了模型的估計性能，趨勢項變得顯著。物質資本產出彈性為0.58，那么人力資本產出彈性為0.42。將這兩個參數代入到（3） 式計算出全要素生產率， 然后估計模型（4）。
2.全要素生產率的分解。模型（4） 的估計結果見表4。如表4所示，采用OLS估計原模型，所有解釋變量都在1%水平下顯著，但市場發育指數的符號與經濟學常識相悖，初步懷疑是解釋變量的多重共線性所致。考察解釋變量的方差膨脹因子，發現都大于10的臨界水平，市場發育指數的方差膨脹因子最大，而且它的符號異常。刪除該異常變量后，估計結果并沒有改善，其他解釋變量的顯著性下降，經濟開放指數僅在10%水平下顯著，非公有經濟發展指數甚至變得不顯著。嘗試變量差分形式的回歸模型，估計結果稍有改善，非公有經濟發展指數在5%水平下顯著，經濟開放指數在10%水平下顯著，但顯著水平仍然低于原模型的估計結果。最后，運用嶺回歸估計參數，當有偏系數為0.73時，所有變量的符號都為正，符合理論預期。而且研發資本存量、經濟開放指數和非公有經濟發展指數都在1%水平下顯著，只有市場發育指數不顯著。四種估計一致表明，研發資本存量對全要素生產率有很強的解釋能力，說明科技進步是上海經濟效率提升的主要動力。
3.上海經濟增長核算。根據嶺回歸的估計結果，利用（5） 式對改革開放以來的上海經濟增長進行了核算。迄今為止，上海經濟經歷了從“六五”到“十一五”共6個五年發展時期。各個發展時期要素投入、科技進步、制度創新的貢獻率見表5。
由于“七五”時期極低的經濟增長率導致貢獻率測算異常，所以，本文重點研究“七五”時期以后的貢獻率。整體而言，從1978 年到2010年，物質資本是上海經濟增長的第一動力，貢獻率約占6成；科技進步是上海經濟增長的第二動力， 貢獻率為26.5%， 稍低于以往估算值的31.7%；制度創新的貢獻率約占1成，其中經濟開放的貢獻率是3.2%，非公有經濟發展的貢獻率為7.1%；人力資本對上海經濟增長的貢獻相當有限，貢獻率僅為2.7%。
值得注意的是，物質資本貢獻率一直居高不下，“九五”時期甚至高達76.5%，體現了主要依賴固定資產投資拉動的經濟增長方式。但從“八五”時期開始，人力資本貢獻率開始上升，最近的“十一五”時期已經接近2成。“七五”時期以后，上海的科技進步貢獻率呈現穩步上升的態勢，大約每經歷一個五年時期，就提高3 到5 個百分點，“十一五”時期，上海的科技進步貢獻率達到22.9%，這主要得益于上海逐漸增加的研發投入強度。“六五”時期研發投入強度不超過1個百分點。2003年，上海的研發投入強度首次超過2%，接近法國等主要發達國家的水平。2011年研發投入強度高達3.1%，已經超過了美國同期的研發投入水平。
非公有經濟的發展和經濟開放是上海經濟效率提升的兩個主要引擎。民營經濟的發展激發了上海經濟的強勁活力，但是非公有經濟發展的貢獻率總體呈現下降的趨勢，“十一五”時期的貢獻率只有0.6 個百分點，值得警醒。然而這并不意味著發展民營經濟的“制度紅利”已經釋放殆盡，相反它說明民營企業在融資、壟斷行業的進入等方面存在的諸多隱性制度壁壘亟待突破。惟有如此，才能進一步增強民營經濟的活力，提高上海的經濟效率。另一方面，經濟開放的貢獻率整體也是上升的，但2007年美國次貸危機引發了全球經濟衰退，導致上海“十一五”時期的進出口大幅下滑，經濟開放的貢獻率變成負值。可以相信，只要上海堅持以開放促改革，隨著全球經濟的復蘇，經濟開放的貢獻率會逐漸回升。
比較科技進步貢獻率的兩個測算結果，可以發現本文的測算方法優于常用的索洛余值法。
五、主要結論
1.固定資產投資和科技進步是上海經濟增長的兩大動力。自改革開放以來，物質資本是上海經濟增長的第一動力，貢獻率約占6成；科技進步是上海經濟增長的第二動力， 貢獻率為26.5%，稍低于以往31.7%的估算值。雖然科技進步的貢獻不足固定資產投資的一半，但貢獻率呈現上升趨勢。可以預見，隨著上海經濟的轉型升級，上海經濟增長方式將逐步轉變。科技進步有望接替固定資產投資，成為上海經濟增長的第一動力。
2.科技進步和制度創新是提升上海經濟效率的兩大引擎。上海全要素生產率的回歸分析表明：研發資本存量每增加1個百分點，全要素生產率提高0.13 個百分點；經濟開放程度每增加1個百分點，全要素生產率提高0.1 個百分點；非公有經濟的發展水平每增加1個百分點，全要素生產率提高0.04個百分點。由此可見，上海應該繼續加大研發投入，促進科技成果轉化為生產力。同時，以上海自貿區試點為契機，深化改革開放，推動民營經濟發展，釋放新的制度紅利。
3.科技進步貢獻率的新測算方法顯著優于傳統測算方法。以索洛余值法為代表的傳統測算方法，名為測算科技進步貢獻率，實際估算的是全要素的貢獻率，應用中容易出現望文生義的誤解。本文測算的科技貢獻率來源于研發資本存量的貢獻，更加符合“科技進步”一詞的含義。新算法的實證結果表明，上海全要素生產率的提升能夠被科技進步和制度創新很好地解釋，比傳統測算方法揭示了更多的信息。傳統方法的測算結果還因為殘差的波動而不規則，甚至出現難以解釋的負值。新方法克服了這個缺點，測算的科技進步貢獻率呈現明顯的上升趨勢，測算結果更加合理，也更具有參考價值。
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關鍵詞：產業結構 經濟增長 貢獻
一、產業結構和經濟增長關系的理論
（一）產業結構演變與經濟增長的內在聯系
產業結構演變與經濟增長具有內在聯系。產業結構的高變換率會導致經濟總量的高增長率，而經濟總量的高增長率應會導致產業結構的高變換率。隨著技術水平的進一步提高，這兩者間的內在聯系日益明顯，社會分工越來越細，產業部門增多，部門與部門間的資本流動、勞動力流動、商品流動等聯系也越來越復雜。因此，產業結構與經濟增長的關系極為密切。在一定條件下，產業結構是經濟增長的基礎，是促進經濟增長的根本因素之一，而經濟的增長將導致產業結構發生相應的變動。現代經濟增長的過程，是經濟增長與產業結構變動相互促進、相互聯系、不斷發展的過程。
（二）產業結構與經濟增長關系的主要代表性理論研究
20世紀60年代以后，許多經濟學家在經濟增長和產業結構的關系上進行了深人研究，有代表性的經濟學家有庫茲涅茨、羅斯托、錢納里等。庫茲涅茨認為，在總量與結構變動的關系中，首要的問題是總量增長，通過總量的增長來帶動經濟結構包括產業結構的變化。羅斯托認為，經濟增長并不是脫離產業結構而單獨發生的經濟過程，恰恰是產業結構不斷變化而使其功能不斷提高的作用結果。錢納里把經濟增長過程看作是國民經濟結構的一組變化，這組變化與國民收人水平的增長有密切關系。
國內外經濟發展歷史證明，產業結構與經濟增長關系非常密切，經濟發展實質上就是產業結構不斷調整、升級的過程，一定的經濟發展階段必然有相應的產業結構支撐，這是經濟發展的普遍規律。產業結構必須與經濟發展的水平相適應，合理的產業結構將會促使經濟向更高的水平發展，反之則將會影響甚至阻礙經濟的增長。那么巴彥淖爾市的產業結構到底對該市的經濟增長的貢獻有多大呢？下面我們將通過產業結構對經濟增長貢獻的實證分析和規范分析兩方面來測算。
二、產業結構對經濟增長貢獻的實證分析
產業結構對經濟增長的貢獻分析是指產業比例關系變化所引起的經濟總量的增加(即結構彈性分析)，它屬于產業結構效應的分析。而產業比例關系變化的增加額占同期經濟總增加額的百分比,就是產業結構變動對經濟增長的貢獻率或者貢獻份額,該值即對應于產業結構效應值。
羅默認為,長期經濟增長是由技術進步促進的,而短期的經濟增長則是由資本和勞動等要素投入的增加所決定的。但需要注意的是,資本、勞動和技術是在一定產業結構中組織在一起進行生產的,對于給定的資本、勞動和技術,不同產業結構會導致不同的產出結果。因此,如何度量產業結構對經濟增長的貢獻就成為學術界所關注的焦點。
（一）一般分析法
資料來源：根據2007年《巴彥淖爾市統計年鑒》各產業數據計算整理所得。
從表1中可以看出，2000年以來巴彥淖爾市各產業對經濟增長的貢獻發生了很大的變化，第一產業對GDP增量的貢獻率從2001年的16.77%減少到了2007年3.52%，而第二產業對GDP增量的貢獻率從2001年的25.89%增加到了2007年的64.16%。總的趨勢是第一產業的貢獻逐年降低。第二產業的貢獻逐年提高,從整體上看,在考察期間的絕大多數年份,二產的貢獻率在整個地區所占比重都是最大。進入21世紀后,二產對經濟增長的貢獻更是保持了穩中有升的態勢。而第三產業的貢獻卻是先降低而后增加，這與近些年的政策調整以及統計口徑的改變等因素都有一定的影響。
（二）因素分析法
這一方法是根據統計分析中的因素分析方法的原理來考察產業結構變動對經濟增長的貢獻率。具體計算過程如下：
我們用g來表示GDP的增長率，并且有：
其中，為第i產業的產值（增加值）占GDP的比重；為第i產業產值（增加值）的增長率。上式表明，GDP增長率的高低取決于兩方面因素，一是各產業增長率的高低，二是各產業的產值比重。一般而言，假定各產業增長率一定，產值比重較高的產業對GDP的拉動作用就越大；因此，要測定產業結構變動對經濟增長的貢獻率，我們可以借鑒因素分析的方法，以各產業的報告期增長率乘以基期的產值比重來求得GDP增長率，與報告期實際GDP增長率想減就是產業結構變動對經濟增長的貢獻率。這里我們采用的數據是以可比價格計算的GDP環比增長率為實際的GDP增長率，以2000年為基期計算以后各年扣除結構變動的GDP增長率。兩者相減的結果就是從2001年到2007年產業結構對經濟增長的貢獻率。最后計算結果見表2，其中g為不含結構變動的增長率，為i產業增長率。
表2產業結構對經濟增長的貢獻率
資料來源：根據2007年《巴彥淖爾市統計年鑒》各產業數據計算整理所得。
通過計算可知，從貢獻率角度分析，2001年到2007年巴彥淖爾市產業結構對經濟增長有很大的影響作用，平均貢獻率為1.16。從2002年的0.13增加到2007年的3.74，其貢獻率的增長為近30倍。
三、主要結論與政策建議
根據以上實證分析,我們可以對巴彥淖爾市2000年以來的產業結構對經濟增長的貢獻分析，得出以下結論:首先,2000年以來,巴彥淖爾地區產業結構發生了很大的變化。其次,盡管不同分析方法之間有一定的差別,但都可以證明產業結構對經濟增長的貢獻明顯。再次,就三次產業對經濟增長的促進作用大小來看,盡管個別年份產業結構對經濟增長的促進作用很大,但在考察期間,整個地區第二產業對經濟增長的促進作用還是最大。
因此，從長遠發展來看，巴彥淖爾市應當采取切實可行的措施加速產業結構優化的進程，加強第一產業、提高第二產業、發展第三產業的指導思路發展經濟，實現區域經濟跨越式發展。
（一）調整農牧業結構，確保農牧業的基礎作用
第一產業增加值在三次產業中的比重不斷下降是產業結構變動的客觀趨勢，但這并不意味著農牧業生產的停滯和落后。農牧業是國民經濟的基礎，自治年來，巴彥淖爾市農牧區經濟得到了較大增長和提高，其比例一直占國內生產總值的絕對數雖然近些年比例逐漸下降，但在國民經濟中仍是一個“弱質產業”。今后要在不斷深化農村和畜牧區改革和增加投入的基礎上，優化農、林、牧、漁內部結構，加快農牧業產業化發展，以確保農牧業的基礎作用和全市國民經濟的協調發展。
（二）加速發展第二產業
巴彥淖爾市經濟是個典型的“二元結構”經濟，這種狀態就決定了經濟發展階段的模糊性和不確定性。產業結構跨度大，工業化初期的產品需要大力發展，工業化中期的基礎產業要適度超前發展，工業化后期的產業要適度超前發展。為此把大力推進第二產業的發展放在突出的位置上，并以此為契機引發第二三產業的壯大、第一產業的調整，使三次產業逐漸擺脫惡性循環而進入到良陛循環之中。
（三）大力發展第三產業，促進產業結構升級
在現代經濟中，第三次產業的興旺發達標志著經濟社會進步程度，尤其是經濟發達國家產業結構演進過程表明，經濟現代化程度越高，第三產業所占的比重越高。巴彥淖爾市第三產業長期相對滯后，己成為國民經濟快速發展的“瓶頸”產業，意味著未來產業結構的升級，重點是大力發展第三產業。提高第三產業在國民生產總值中的比重，完善第三產業內部結構，是巴彥淖爾市目前及未來產業發展的重點。
參考文獻：
本研究數據來源于 《統計年鑒 （2013 年）》和2003-2012 年自治區國民經濟和社會發展統計公告。研究教育對經濟增長的貢獻率的方法很多，有教育對經濟增長的回歸分析法、有索羅的速度增長模型方法、有生產函數法與經濟增長的貢獻率法、有丹尼森因素分析法計算經濟增長的貢獻率等等方法。但最為常見的分析中等職業教育和人均國內生產總值相關關系、最能反應中等職業教育對經濟增長貢獻率的方法是回歸分析法。本研究以 EViews（統計分析軟件）為分析工具，以 2003年—2012 年間中等職業技術學校在校人數為基礎，揭示中等職業教育與經濟增長之間的內在的依存關系，構建相應的數學模型，探討中等職業教育與高等教育對經濟增長的貢獻率。
二、中等職業教育與 GDP 總量之間的相關關系與簡單線性回歸分析
（一）中等職業教育與 GDP 總量之間的相關關系
利用 Eviews 軟件作出中等職業教育與 GDP總量之間的線性相關關系圖。Y 代表 GDP，X 代表中等職業教育人數，由此可見，從 2003 年至 2012 年隨著中等職業教育人數的增加，國內生產總值 GDP 也在增加，這表明中等職業教育的發展與國內生產總值之間存在著依存關系。
（二）中等職業教育與 GDP 總量之間的簡單線性回歸分析
為了更好地揭示中等職業教育與 GDP 總量增長之間的關系，建立一元回歸模型。1.假設建立如下一元回歸模型:表 1-2 給出了采用 Eviews 軟件對表 1-1 中的數據進行回歸分析的計算結果。一般可寫出如下回歸分析結果：=75.72123 + 0.020031Xi（0.670710）（3.004096）R2=0.530092 R2=0.471353其中，括號內的數值為相應參數的 t 檢驗值，R2是可決系數，R2是調整后的可決系數。2.模型檢驗在給定顯著性水平 α=0.05，查 t 分布表得自由度為n-k=8，臨界值 tα/2(n-k)=2.306。由表 1-2 中數據可得，與對應的 t 統計量為 3.004096，其絕對值大于 tα/2(n-k)=2.306，這說明應當拒絕原假設，也就是說，當在其他解釋變量不變的情況下，解釋變量“中等職業教育人數的增加”(X1)對被解釋變量“國內生產總值 GDP”（Y）有顯著的影響。模型估計結果說明，在假定其他變量不變的情況下，當年中等職業教育人數每增加 1 人，國內生產總值 GDP 就會增長 0.020031 億元。
（三）高等教育與 GDP 總量之間的簡單線性回歸分析
為了更好地揭示高等教育與 GDP 總量增長之間的關系，建立一元回歸模型。1.假設建立如下一元回歸模型:同中等職業教育與 GDP 總量回歸分析一樣，采用 Eviews 軟件對表 1-1 中的數據進行回歸分析的計算結果。一般可寫出如下回歸分析結果：=-77.43496 + 0.018508Xi（-0.920054）（5.860176）R2=0.811061 R2=0.7874432.模型檢驗在給定顯著性水平 α=0.05 時，查 t 分布表得自由度為n-k=8 臨界值 tα/2(n-k)=2.306。由表 1-3 中數據可得，與 對應的 t 統計量為 5.860176，其絕對值大于 tα/2(n-k)=2.306，這說明應當拒絕原假設，也就是說，當在其他解釋變量不變的情況下，解釋變量“高等教育的人數的增加”(X1)對被解釋變量“國內生產總值 GDP”（Y）有顯著的影響。模型估計結果說明，在假定其它變量不變的情況下，當年高等教育人數每增加 1 人，國內生產總值 GDP 就會增長 0.018508 億元。
三、中等職業教育與高等教育對經濟增長貢獻率的對比
關鍵詞：居民消費需求；收入分配；經濟增長；遼寧省
投資和消費是擴大內需的兩個關鍵因素，投資需求對經濟增長的短期拉動作用十分明顯，而消費需求對經濟增長的長期拉動作用更為突出，因此增加投資是各國政府常用的刺激經濟回升的重要手段。但在市場經濟條件下，從長期看，市場需求規模是決定著生產規模和投資規模的主要因素。投資需求的增加對經濟增長具有明顯的推動作用，但經濟增長進入正常運行后必須有消費需求相應的增長加以配合。因此，我們應該在增加投資的同時，相應地重視消費需求對經濟增長的拉動作用，多方面啟動國內市場，這對于加快經濟發展無疑具有十分重要的引領意義。
一、消費、投資在經濟增長中的地位分析
改革開放以來，我國經濟快速增長，步入了出口導向與投資驅動快速發展的發展模式，但是投資和貿易順差增長過快、內需相對不足的結構性矛盾非常突出。消費、投資、出口難以共同快速發展，我國經濟出現了內部失衡，表現為投資與消費嚴重失衡，即投資率（資本形成總額占GDP的比例）偏高，而消費率（最終消費占GDP的比例）則相對偏低。
基于1991―2012年間數據，采用國民核算支出法來測算遼寧省三大需求對經濟增長平均貢獻率：2004年以前，最終消費支出貢獻率與資本形成總額貢獻率波動幅度較大（見下頁圖1），1991年和1992年兩因素的貢獻率沒有發生太大變化，最終消費貢獻率為62%左右。在1993年，資本貢獻率一度超過消費貢獻率，上升幅度與下降幅度都較大。1993―1995年，消費貢獻率呈現上升趨勢，在1995年，最終消費支出貢獻率達到歷史最大值80%，資本形成總額貢獻率出現了負值-14.1。1996年消費貢獻率出現較大幅度的下跌，下降到15.4%。1996―2002年，消費貢獻率波動幅度較小，保持在50%～70%之間。1994―2002年，消費貢獻率一直大于資本貢獻率，也就是說，消費需求是拉動經濟增長份額的最大需求。1996年以后資本貢獻率呈現不斷上升趨勢，而最終消費支出貢獻率在2002年后出現下滑，2003年以后資本貢獻率超過最終消費支出貢獻率，變化幅度較為平穩，資本貢獻率保持在55%～80%之間，而消費貢獻率保持在30%～45%之間，這說明拉動經濟增長的主要因素已由消費需求變為投資需求，顯示出遼寧消費對遼寧老工業基地振興的貢獻率處于偏低的地位。因此，提高消費對遼寧老工業基地振興的貢獻率迫在眉睫。
二、消費需求對經濟增長貢獻率低的原因
（一）居民收入低，城鄉收入差距大
從城鄉居民人均收入總量上看，到 2012 年，遼寧城鎮居民人均可支配收入為23 223元，低于全國平均水平（全國城鎮居民人均可支配收入為24 564元）；農民人均純收入為9 384元，雖然高于全國水平，但在全國排第九位。遼寧城鄉居民收入水平低于位于南方沿海地區，甚至低于同在環渤海地區且自然地理條件比較相近的山東。
從城鄉收入差距來看，城鄉收入差距呈現不斷擴大的趨勢，由2006年的6 279元增加到2012年的13 838元，收入差距增長了兩倍多，過大的收入差距，造成貧富分化嚴重，也導致了全省消費格局重心在城市。遼西地區經濟發展落后，城鄉居民收入較低，相應地消費處在較低層次上，而沿海城市旅游、貿易的繁榮發展，收入相對較高，消費水平處于較高層次。
（二）消費環境不理想抑制了消費增長
目前市場整體消費環境不善，消費服務水平較低，從飲食、加工業到醫療、保險業，從通信、汽車市場到金融、證券、房地產乃至教育領域，無不積攢著消費者的心頭之痛，侵權易、維權難，嚴重挫傷了居民的消費積極性，消費誠信度存在一些誠信缺失。價格也是影響消費支出的重要因素，一般來說，消費品價格越高，居民的消費支出就會越少，制約城鄉居民消費能力的原因是不斷攀升的高物價和相對而言的低收入水平。2011年遼寧省的居民消費價格總指數為1.07%，2012年居民消費價格總指數增到1.1%。有限的收入面對高額的商品，消費者往往是捉襟見肘、望而生畏的。
（三）產業結構失衡對消費的影響較大
遼寧是東北老工業基地的重要省份，改革開放初期，其重工業在國民經濟中所占的比重很大，而對輕工業和第三產業的發展有一定的忽視，這一定程度上造成了消費結構的不平衡。2012年年末，第二產業在國民生產總值中所占比重為53.2%，這其中工業占比為87.7%，建筑業占比為12.3%。第一產業所占比重僅為8.7%，經濟結構的失衡在一定程度上影響了消費結構的優化。
（四）社會保障制度不完善
受城鄉二元結構的影響，農村社會保障體制仍然落后于城鎮，在農村，治病難、養老難的問題仍然沒得到解決。2007年，雖然新型農村合作醫療在農村全面實行，但新農合在農民醫療支出的報銷額度上十分有限，很多的藥品不在報銷范圍之內，治療小病或靠長期吃藥才能維持的慢性病所需的費用都是自費。養老保險制度方面，農村一部分的老人參加了養老保險，還有沒有納入社會保障制度的人員，沒有從根本上解決農民“老有所養”的問題。
三、進一步提高消費對經濟增長作用的對策建議
（一）增加居民收入，縮小收入差距
1.運用稅收政策切實優化國民收入分配結構。若要切實改善國民收入分配結構不合理的現實狀況，首先，要建立企業職工工資一般增長機制；宏觀上加強國家對企業工資的調控和指導，微觀上要確保職工工資按時足額發放等，真正提高勞動報酬在初次分配中比例，形成合理有序的城鄉居民收入分配格局，逐步做到中等收入者占比達到多數，絕對貧困的現象基本消除。其次，做好收入再分配，這是政府重要職能之一，是促進社會公平的有效手段。政府要建立公平取向的政治制度和社會機制，引導社會公眾形成以公平的理念，弘揚良好的社會風氣。 2.加大對農村的投入，促進農民增收。積極運用財政政策，緩解三農發展資金短缺問題，引導和激勵金融機構加大涉農貸款投放力度。加大對農業技術的投入，促使遼寧農業向著現代化方向發展。轉換農業的發展模式，注重服務業，尤其是旅游業的開發，使發展模式向著多元化方向發展。注重對農村林牧漁業的投入，拓寬農民的收入渠道。扶持鄉鎮企業的穩定快速發展，引導鄉鎮企業向外向型的模式發展，積極鼓勵農民從事種植業以外的其他產業活動。
3.完善收入分配制度，縮小收入差距。提高中等收入階層的收入，并擴大其占比。中等收入者是擴大內需的主力軍，只有促進消費市場多樣化、多層化，并加以科學而規范的引導，才能發揮出巨大的消費能量，成為拉動經濟增長的中堅力量，對于促進產業結構均衡化也具有重要的意義。抓緊實施壟斷行業收入分配制度的改革，消除超過社會平均勞動生產率的壟斷行業過高的收入。推進城鄉一體化建設，切實縮小城鄉差距，統籌城鄉均衡發展，切實實現城鄉基礎設施的配套銜接，控制城鄉居民收入不斷擴大的趨勢，實現城鄉經濟、文化的協同發展。
（二）改善城鄉居民消費環境，刺激有效需求
監管部門要改善監管方法，加強監管力度。要敢于曝光消費市場的不合法的違規操作，為消費者的利益保駕護航，真正做到對監管部門保護消費者權益的活動進行監督；另一方面，要發揮媒體的作用，引導消費者形成一個理性適度的健康綠色的消費理念。只有逐步完善居民消費環境，才能刺激居民的有效需求。
（三）加快發展服務類消費，拓寬居民消費領域
要擴大內需，就要加快發展服務類消費，扶持享樂型消費。隨著人們收入水平的提高，人們對生活質量要求越來越高，消費層次在提升，文化內涵已逐漸融入到城鄉居民的生活當中。要加快能對提高居民的生活質量起到積極作用的文化教育、文化交流、文化旅游等推進文化事業和文化產業的發展。充分挖掘和釋放節日消費市場的潛在需求，引導和鼓勵服務企業開展各類商品的營銷活動，滿足居民日益增長的節假日消費需求。要擴大旅游消費，加強遼寧省各特色景點的宣傳、溫泉旅游的開發力度，發揮擁有旅游資源地的優勢，積極發展特色旅游、養生旅游、觀光休閑旅游等等，帶動遼寧的經濟發展。
（四）完善城鄉社會保障體系，提高消費水平
全面建立和完善農村最低生活保障制度，健全城市居民最低生活保障制度，完善職工基本養老保險制度。擴大城鎮居民的基本醫療保險試點范圍，切實解決關閉企業退休人員和困難企業職工參加基本醫療保險的問題。完善新型農村合作醫療制度，做好社會保險的覆蓋和基金征繳工作，重點是關注農民工以及非公經濟組織就業人員參加社會保險。加大城鄉醫療救助支持的力度，建立健全社區公共醫療衛生服務體系。
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關鍵字：高等教育；經濟增長；貢獻
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一、我國高等教育對經濟增長的作用的理論分析
1. 高等教育對經濟增長的長期作用分析
高等教育對經濟增長的長期作用的理論依據主要是人力資本理論。人力資本理論由美國經濟學家舒爾茨于上個世紀六十年代提出，該理論認為，教育通過培養擁有專業技能或者高級專業知識的高素質人才，從整體上提升社會人口的技能，為社會提供高質量的勞動力，從而促進社會經濟的增長。
自從人力資本理論提出以后，國內外眾多經濟學家運用各種方法對教育對經濟增長的作用進行了分析。舒爾茨對美國1929年至1957年教育投資增量的收益率做了測算，于1961年在《教育與經濟增長》一文中指出，美國教育對1957年美國國民經濟增長的貢獻率為33%。丹尼森對美國1929年至1957年教育對國民收入增長的貢獻率做了測算，得到了相似的結論，美國教育對1929年至1957年美國國民收入增長的貢獻率為35.3%。相比西方高等教育，我國高等教育規模較小，在教育總量中所占的比例也較小。但是，同西方高等教育一樣，我國高等教育也培養了大量的各種專業的高素質人才，為我國經濟保持長期穩定增長做出了巨大的貢獻。
2. 高等教育對經濟增長的短期作用分析
根據經濟學原理，高等教育對經濟增長的短期作用主要體現在高等教育的外在經濟效應上，即通過刺激高等教育投資以及相關消費促進經濟增長。因為發展高等教育需要投資，比如規模擴張需要加蓋教學樓、引進試驗設備、翻新圖書館、增加教師等等，這需要大量的政府財政性資金投入，同時隨著高等教育走向大眾化，人們對高等教育的需求越來越強烈，教育性支出在家庭支出的比例也會越來越高，這些對經濟增長的推動作用是很大的。比如：在1998年亞洲經濟危機后，我國高校在三年時間內將招生規模擴大了一倍，而且收費改革后對擴招生實行全成本收費，拉動的直接消費和間接消費規模估計在1000億元左右，對于我國經濟增長起到了很大的推動作用。在西方發達國家，高等教育體系相對完善，當金融危機來襲，經濟不景氣的時候，人們對高等教育的需求更強，紛紛走進高校，通過接受高等教育提升自身的競爭力來尋求更好的工作機會，這在一定程度上刺激了短期經濟增長。
二、我國高等教育對經濟增長的作用的現實分析
改革開放初期，我國高等教育辦學規模小，在教育總量中的比重也小，主要表現在高等教育定位為精英教育，高校招生規模小，獲得的教育投入少，辦學硬件設施落后，辦學理念單一。隨著改革開放的深入、教育體制改革的深入以及國家加強了對高等教育的投入，我國高等教育規模不斷擴大，辦學條件不斷改善，高等教育得到了極大地發展，為經濟增長起到了更大的作用。盡管在改革開放初期的十年，我國高等教育對經濟增長的貢獻率僅僅為0.48%，但是隨著高等教育的發展，高等教育對經濟增長的貢獻率逐步上升，至2008年已經達到了1.64%
但是，與發到國家相比，我國高等教育對經濟增長的貢獻仍顯不足，我國高等教育的發展空間仍然很大。從下表可以看出，我國高等教育對經濟增長的貢獻率與美國、英國、德國、法國以及日本等具有代表性的西方五國相比，具有明顯的差距。
三、提高高等教育對經濟增長的貢獻的對策
高等教育不僅可以通過科研以及教學輸出新的科學技術，還可以為社會培養高素質的勞動力，是社會人力資本的催化劑。因此，社會各界應該充分高等教育對經濟增長的作用。一方面，應該堅持對高等教育的投入，大力發展高等教育事業，讓高等教育跟上經濟發展的步伐；另外一方面，應該將高等教育事業作為民族復興以及重回世界中心的使命來抓，將發展高等教育作為縮短與西方發達國家差距的重大措施來實行。
目前，高等教育的資金主要來自四個方面，其一是來自政府的財政性資金，其二是來自學生的學費，其三是來自學校科研成果的轉化收益，其四是來自高校提供服務的收入。其中，財政性在資金以及學費是主要的辦學資金來源。隨著人們對高等教育需求的不斷增強，高校辦學規模不斷擴大，發展高等教育的資金就捉襟見肘。因此，拓寬高等教育的資金渠道顯得非常必要。首先，應該積極引導社會力量辦學，鼓勵有實力的企業、社會團體以及有愛心的個人參與到高等教育建設中來；其次，提高高校的融資能力，即鼓勵高校利用國際組織以及外國政府的外資貸款以及國內的銀行貸款，甚至為發行高等教育債券創造條件；最后，引導高校內部和高校之間建立資源共享機制，提高教育資源的利用效率，從而節約高等教育資金。
我國高校的主體是公立大學，受行政制度的限制，高校的發展模式、教學理念、科研組織以及人才培養模式基本上大同小異，高等教育的目標也缺乏針對性。因此，應該深入高等教育體制改革，打破公立大學的壟斷局面，大力發展職業教育等其他層次的高等教育。一方面應該吸引民間資本來為建立多層次的多元化高等教育提供經濟基礎，另外一方面應該針對科技發展以及職業崗位對受教育者的不同要求制定不同的教育目標，充分發展職業教育等其他層次的高等教育。因為職業教育等其他層次的高等教育作為精英高等教育的補充，直接為社會輸出高素質的勞動力，也是轉移農村勞動力資源培養農村技能型人才的重要渠道。
參考文獻：
[1]崔玉平.中國高等教育對經濟增長率的貢獻[J].教育與經濟，2001(1).
