人口紅利對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著巨大的貢獻(xiàn),但是隨著社會(huì)的發(fā)展,人口紅利正在逐漸消失。與此同時(shí),高科技的快速發(fā)展也為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了新的活力。人口紅利消散與科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響,誰(shuí)會(huì)更勝一籌?本文基于我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、人口紅利指數(shù)、研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出等年度數(shù)據(jù),首先通過(guò)對(duì)原數(shù)據(jù)預(yù)處理,測(cè)算出1996—2018年幾個(gè)能較客觀反映我國(guó)人口紅利和科技發(fā)展速度的綜合指標(biāo),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(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響程度。結(jié)果顯示,人口紅利對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響更為明顯,科學(xué)技術(shù)的增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的影響作用更大。 

【文章來(lái)源】：當(dāng)代經(jīng)濟(jì). 2020,(11)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

β1(τ)關(guān)于τ的變化趨勢(shì)（置信水平為0.95)

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

由表2可知，在分位點(diǎn)為0.25時(shí)，科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響程度相比于人口紅利來(lái)說(shuō)較大；在分位點(diǎn)為0.5、0.75時(shí)，人口紅利對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響程度相比于科學(xué)技術(shù)來(lái)說(shuō)較大。為了進(jìn)一步觀測(cè)不同分位點(diǎn)處兩者對(duì)經(jīng)濟(jì)影響程度的大小，做出了α1(τ)、α2(τ)關(guān)于τ的變化趨勢(shì)圖。由圖3可知，在分位點(diǎn)約為0.32之前，即在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP較少時(shí)，科學(xué)技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響程度較大；在分位點(diǎn)約為0.32之后，即在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP較高時(shí)，人口紅利對(duì)經(jīng)濟(jì)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(yuǎn)大于研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出α2(τ)減小的幅度，因此人口紅利具有更高的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)作用。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]分位數(shù)回歸及應(yīng)用簡(jiǎn)介[J]. 李育安.  統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2006(03)

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

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



本文編號(hào)：3500320