| 可以计算出几种方法的农村产出估算结果（图1）。任丽君的估算与张艳华估算方法不一样但估算结果基本一致。把四种方法估算结果与新疆全社会GDP比较发现，任丽君与张艳华估算结果明显偏高，周晓的估算结果较符合理论和现实，所以本文选择周晓的估算方法农业论文，但本文使用的是第一产业总值指数将第一产业生产总值换算成实际值，而不是用国内生产总值指数将第一产业国内生产总值的名义值换算为实际值，因为用国内生产总值指数换算很明显会高估农村实际产出。
 图1 五种方法测算的新疆农村产出结果
四、新疆农村人力资本投资与农村经济发展
（一） 模型构建和数据处理
1. 模型构建
一般在研究人力资本和物质资本对经济增长影响时大多采用Cobb-Douglas生产函数。在其基础上发展起来的有效劳动生产函数将人力资本水平内生于劳动，得到了很大改善。新增长理论的另一个方向强调物质资本与人力资本的外部性，其中尤以人力资本外部性模型内容更为丰富[[17]]。将人力资本的外部性影响引入到有效劳动生产函数就可以得到卢卡斯的人力资本外部性内生生产函数：
Y=AKaHbhgem
其中，Y代表新疆农村产出，A代表技术水平，K代表新疆农村物质资本投入，H代表新疆农村人力资本投资，h代表新疆农村人力资本外部性水平，a、b和g分别代表物质资本、人力资本、和人力资本水平的产出弹性系数，m为随机扰动项。为了得到平稳序列而消除可能存在的异方差，可将生产函数对数线化为：
LnY=lnA+alnK+blnH+glnh+m
2. 数据处理
（1） 物质资本的估算
由于我国没有正式公布资本存量数据，资本存量的估算一直是经济统计分析中的一个难点和重点问题。资本存量的估算方法基本上使用戈登史密斯（Goldsmith）在1951年开创的永续盘存法( PIM)，后经丹尼森、乔根森等经济学家应用和扩展，不断趋于完善。采用相对效率几何递减模型，资本存量的估算表达式如下：
该表达式需要考虑四个变量：a.当年投资I的确定；b.投资品价格指数的确定，以便折算到不变价格；c.经济折旧率d的确定；d. 基期资本存量K的确定。
a.当年投资I的选取
对于当年投资I的选取，主要有三种方法。第一种方法是张军扩（1991）、邹（Chow, 1993）、贺菊煌（1992）、张军（2002）、张军和章元（2003）等采用“积累”的概念及其相应的统计口径来表示当年投资。第二种方法是王小鲁（2000）等采用全社会固定资本投资来表示当年投资。第三种方法是张军（2004）、单豪杰（2008）、黄宗远(2010）等采用资本形成总额或固定资本形成总额来表示当年投资论文开题报告。
就农村当年投资而言农业论文，张艳华、刘力（2006）选择固定资产投资，徐淑红等（2009）选择历年农业基本建设支出额。由于缺乏相应的农村资本形成总额或固定资本形成总额数据，在比较分析的基础上本文选取农村固定资产投资来衡量当年投资。
b.投资品价格指数的构造
张军（2003）指出，由于价格变动的因素，特别是20世纪80年代以后，投资品的价格上升得很快，因此，各年的投资价值以及固定资产原值的数据是不可比较的，所以在采用永续盘存法时，必须将当年价格表示的投资用一定的价格指数进行平减，折算成以基年不变价格表示的实际值[[18]]。一般的基期为1952或者1978年，但固定资产投资价格指数1991之前没有官方公布的固定资产投资价格指数数据，所以大多研究解决办法是选用其他价格指数代替，或者通过一些计量的方法进行构造。《中国国内生产总值核算历史资料（1952－1995）》一书?后续研究提供了方便，根据该书中提供的当年价格固定资本形成总额和固定资本形成总额指数，各年的投资隐含平减指数就可以计算得到?
农村投资品价格指数大多用GDP平减指数或居民消费价格指数代替，这些方法对后续研究有很大借鉴意义。本文用新疆投资隐含平减指数代替新疆农村投资隐含平减指数，这应该更加符合理论。
c.经济折旧率d的确定
对比以往研究中经济折旧率的确定，发现差距比较大。胡永泰（1998）、王小鲁和樊纲（2000）、Wang和Yao假定经济折旧率为5％。杨格（2000）假定经济折旧率为6％。张军（2004）测算的经济折旧率为9.6％。龚六堂和谢丹阳（2004）假定全国各省的经济折旧率都为10％。单豪杰（2008）假定建筑年限确定为38年和机器设备年限确定为16年基础上测算了折旧率为10.96% [[19]]。本文借鉴单豪杰（2008）的测算结果农业论文，假定新疆农村经济折旧率d为10.96％。
d.对基年物质资本存量K的确定
对于基年物质资本存量的确定，不同的学者估计的方法不一样，估算出的结果差距也较大。张军扩（1991）和何枫等（2003）根据帕金斯对1953年我国资本产出比为3的假设估算出1952年价格的我国资本存量为2000亿元左右。邹（Chow, 1993）估算了我国非农业部门的资本存量和农业资本存量及土地的价值，估算出1952年价格的我国资本存量为1750亿元。王和姚（Wang and Yao, 2001）、李治国、唐国兴（2004）都采用了邹估计资本产出比为2.58的这一数值。贺菊煌（1992）用迭代法推导出1964年我国的资本存量，然后计算出1952年价格的我国资本存量为508亿元。
由于新疆农村从1980年才有分城乡全社会固定资产投资数据，而本文分析的时间跨度是1996年—2009年，所以本文用两种方法估算1996年的农村物质资本存量。a.采用杨格（Young, 2000）的估计方法，各省区市的初始资本存量用各省区市1952年的固定资本形成除以10％来表示。那本文假定基期为1980年，用新疆农村固定资产投资除以10%作为初始资本存量，再用永续盘存法计算1980年—2009年的农村的物质资本存量，然后折算到1996年为不变价的农村物质资本存量论文开题报告。b.假定农村固定资产投资与城镇固定资产投资的比例与农村物质资本存量与城镇物质资本存量的比例相同。则可以推出以1996年现价的农村物质资本存量，等于1996现价总的农村物质资本存量与1996年农村固定资产投资占总投资的比例的乘积，然后再用永续盘存法计算1996年—2009年的农村物质资本存量。
（2） 新疆农村物质资本估算结果与评价
首先按第一种方法进行估算，1980年新疆农村固定资产投资为0.1163亿元，则1980年新疆农村物质资本存量为1.163亿元。然后用永续盘存法计算1980年—2009年的农村物质资本存量，最后折算为1996的不变价格的农村物质资本存量。然后采用第二种方法计算农村物质资本，根据单豪杰（2008）估算结果，1996年新疆物质资本以1952不变价格为660.4亿元，换算成1996现价则为2008.937亿元农业论文，而新疆农村固定资产投资占总投资的比例在1980年到1995年16年之间平均占有率为7.7907%，则1996年新疆农村物质资本存量为156.5104亿元，基期农村物质资本确定后则可以计算出1996年到2009年新疆农村物质资本，计算结果见表5。
表5物质资本估算结果
|
方法1
|
方法2
|
|
年份
|
农村固定资产投资（亿元）
|
平减指数（1980=100）
|
农村物质资本（1980年价格）
|
农村物质资本（现价）
|
平减指数（1996=100）
|
农村物质资本（1996年价格）
|
农村固定资产投资（亿元）
|
平减指数（1996=1000
|
农村物质资本存量
|
|
1980
|
0.1163
|
1
|
1.163
|
|
|
|
|
|
|
|
1985
|
3.632
|
1.25
|
8.98
|
|
|
|
|
|
|
|
1990
|
9.622
|
1.613
|
21.71
|
|
|
|
|
|
|
|
1995
|
29.802
|
2.943
|
42.469
|
|
|
|
|
|
|
|
1996
|
38.253
|
3.063
|
50.301
|
154.095
|
1
|
154.095
|
38.253
|
1
|
156.51
|
|
1997
|
48.102
|
3.207
|
59.785
|
191.758
|
1.047
|
183.148
|
48.102
|
1.047
|
185.299
|
|
1998
|
48.788
|
3.328
|
67.891
|
225.962
|
1.086
|
207.981
|
48.788
|
1.086
|
209.896
|
|
1999
|
49.887
|
3.146
|
76.307
|
240.065
|
1.027
|
233.764
|
49.887
|
1.027
|
235.469
|
|
2000
|
53.535
|
3.226
|
84.541
|
272.694
|
1.053
|
258.987
|
53.535
|
1.053
|
260.506
|
|
2001
|
59.022
|
3.306
|
93.128
|
307.893
|
1.079
|
285.291
|
59.022
|
1.079
|
286.643
|
|
2002
|
65.62
|
3.232
|
103.226
|
333.589
|
1.055
|
316.228
|
65.62
|
1.055
|
317.432
|
|
2003
|
80.797
|
3.424
|
115.51
|
395.503
|
1.118
|
353.859
|
80.797
|
1.118
|
354.931
|
|
2004
|
100.72
|
3.572
|
131.047
|
468.101
|
1.166
|
401.456
|
100.72
|
1.166
|
402.41
|
|
2005
|
129.05
|
3.672
|
151.832
|
557.481
|
1.199
|
465.128
|
129.05
|
1.199
|
465.978
|
|
2006
|
149.041
|
3.752
|
174.911
|
656.313
|
1.225
|
535.831
|
149.041
|
1.225
|
536.588
|
|
2007
|
191.652
|
3.917
|
204.665
|
801.746
|
1.279
|
626.979
|
191.652
|
1.279
|
627.653
|
|
2008
|
234.335
|
4.356
|
236.033
|
1028.093
|
1.422
|
723.074
|
234.335
|
1.422
|
723.674
|
|
2009
|
291.371
|
4.269
|
278.423
|
1188.477
|
1.393
|
852.933
|
291.371
|
1.393
|
853.467
|
注：本表中折旧率为10.96%，1952到2009年平减指数由申银万国证券博士后科研工作站的单豪杰提供，2005-2009固定资本形成价格指数用固定投资价格指数替代。上表平减指数根据其数据相应进行了换算，下同。
然后比较两种方法算出的结果，可以从图2看出，两条线基本完全重合，说明估算的结果非常好，折旧率的确定和基期资本存量的确定应该比较符合理论和现实。
图2两种农村物质资本估算对比
3. 数据选取
新疆农村产出和新疆农村人力资本投资用本文估算结果，新疆农村人力资本外部性水平用当年的人力资本存量除以当年的农村从业人员总数，新疆农村物质资本本文选择第二种农村物质资本估算方法的结果。
4.2 估计方法和结果
4.2.1估计方法
从计量方法上看，多数学者采用最小二乘法估计模型中的参数，而应用这一方法的前提是自变量必须相互独立，但这一条件在分析解决增长问题时往往难以得到满足，尤其是根据时间序列样本建立多元回归模型时，很容易出现多重共线性[[20]]。在多重共线性下，由于有很大的方差农业论文，故难以做出精确的估计，多重共线性使回归系数的置信区间很宽，甚至在回归方程整体高度显著时，一些回归系数通不过显著性检验，降低回归方程的应用价值[[21]]。总之，当自变量之间的关系较强或某些变量的变化范围太小时，用传统的基于最小二乘法估计参数的多元回归、逐步回归方法得到的结果不理想，甚至会出现模型参数估计值随样本容量的变化或自变量数目增减而发生变化的现象，这时建立的模型是不稳定。
岭回归分析是通过在自变量自相关矩阵中引入一个很小的岭参数k0(0＜k0＜1)，并将它加到主对角元素上的一种改良的最小二乘法。其作用是降低参数的最小二乘估计由于复共线特征向量产生的影响，以保证参数估计更接近真实情况。这样一来，它对病态数据的耐受性就远远强于最小二乘法，多用于当自变量间存在复共线性时，校正多元线性回归模型中的系数估计值，也可用于剔除变量。它属于有偏回归，该方法是目前分析多重共线性数据最有影响的估计方法之一。
4.2.2估计结果
为了检验各个变量之间是否存在多重共线性，可对各个变量之间的相关性进行分析，检验结果见表6。从分析结果可以看出，各个变量之间高度相关农业论文，而且自变量之间也是高度相关，因此可能存在共线性。另外根据方差膨胀因子（VIF）来进行共线性判断，VIF（LNH）为3631.80，VIF（LNK）为148.86，VIF（LNh）为2451.18，可见回归结果中VIF都很高，而且容差都小于0.1，可以认为存在高度共线性。
表6 皮尔森相关系数
|
|
LNY
|
LNH
|
LNK
|
LNh
|
|
LNY
|
1.0000
|
0.9790
|
0.9961
|
0.9704
|
|
LNH
|
0.9790
|
1.0000
|
0.9857
|
0.9991
|
|
LNK
|
0.9961
|
0.9857
|
1.0000
|
0.9788
|
|
LNh
|
0.9704
|
0.9991
|
0.9788
|
1.0000
|
然后进行岭回归分析，由岭回归分析图3可以看出，当k到达0.2附近时，三条岭迹都开始变得平稳，所以选取k=0.2。
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