人口紅利對我國經(jīng)濟發(fā)展有著巨大的貢獻,但是隨著社會的發(fā)展,人口紅利正在逐漸消失。與此同時,高科技的快速發(fā)展也為我國經(jīng)濟發(fā)展注入了新的活力。人口紅利消散與科學技術(shù)對經(jīng)濟的影響,誰會更勝一籌?本文基于我國國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、人口紅利指數(shù)、研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出等年度數(shù)據(jù),首先通過對原數(shù)據(jù)預處理,測算出1996—2018年幾個能較客觀反映我國人口紅利和科技發(fā)展速度的綜合指標,然后分別建立分位數(shù)回歸模型,研究人口紅利和科技發(fā)展對我國經(jīng)濟的影響程度。結(jié)果顯示,人口紅利對我國經(jīng)濟發(fā)展的影響更為明顯,科學技術(shù)的增長對經(jīng)濟增長率的影響作用更大。 

【文章來源】：當代經(jīng)濟. 2020,(11)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

β1(τ)關(guān)于τ的變化趨勢（置信水平為0.95)

圖1 β1(τ)關(guān)于τ的變化趨勢（置信水平為0.95)由圖1和圖2可知，對于不同的分位點水平，可以得到不同的分位數(shù)函數(shù)。隨著分位點取值的不同，可得條件分布軌跡，即一簇曲線，而不像OLS方法只得到一條曲線，并且它可以更詳細地描述變量的統(tǒng)計分布。

由表2可知，在分位點為0.25時，科學技術(shù)對經(jīng)濟的影響程度相比于人口紅利來說較大；在分位點為0.5、0.75時，人口紅利對經(jīng)濟的影響程度相比于科學技術(shù)來說較大。為了進一步觀測不同分位點處兩者對經(jīng)濟影響程度的大小，做出了α1(τ)、α2(τ)關(guān)于τ的變化趨勢圖。由圖3可知，在分位點約為0.32之前，即在國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP較少時，科學技術(shù)對經(jīng)濟的影響程度較大；在分位點約為0.32之后，即在國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP較高時，人口紅利對經(jīng)濟的影響程度較大。另一方面，隨著分位數(shù)的增加，人口紅利指數(shù)α1(τ)增加的幅度遠大于研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出α2(τ)減小的幅度，因此人口紅利具有更高的經(jīng)濟增長促進作用。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]分位數(shù)回歸及應用簡介[J]. 李育安.  統(tǒng)計與信息論壇. 2006(03)

博士論文
[1]全要素生產(chǎn)率增長與人力資本效應研究[D]. 魏下海.南開大學 2010

碩士論文
[1]分位數(shù)回歸及其應用[D]. 裴耀.華中師范大學 2014
[2]半?yún)?shù)變系數(shù)分位數(shù)回歸模型及其兩階段估計[D]. 翁云妹.廈門大學 2008



本文編號：3500320