京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:丁点帮你
作者:丁点helper
什么叫经济增长?最简单的理解就是,一个经济体,通常是一个国家,生产出来越来越多的产品(包括服务)为人所用。
所以为了方便起见,我们就不说产品和服务,而是统称为“产出”,一般用字母
表示。
因此,单单用数据来看,经济增长就是指经济中的产出量越来越大,同时,因为这些产出最终都被人消耗掉了,所以也可以理解为经济中被使用的产品和服务越来越多。
前者是从“供给”的角度在描述,后者是从"需求“的角度来说。所以,研究经济增长,实际上可以从供给和需求两个角度分别切入:
从供给侧来看经济的生产能力是如何扩大的;从需求侧来看经济人的需求是如何得到越来越多的满足的。
从供给面来分析经济增长,核心问题是:经济中的产出为什么会越来越多?
要解答这个问题,我们需要引入一个数量分析的框架——生产函数(production function)。
这里我们先不从数学的角度来关心这个函数具体长什么样子,而是把它看做一个整体,或者说一个”魔盒“。
可以说,正是这个盒子将我们经济活动中投入的生产要素与产出联系起来了。
我们都知道,谈到函数,首先想两个问题:自变量和因变量。
对于这里的生产函数,因变量就是"产出",用Y表示;自变量就是K和L,分别代表了资本(如厂房、机器、设备等)和劳动力两大类。
用数学公式来表示就是:
Y即产出(可以理解为GDP),K表示资本存量,L表示劳动力投入,
就是所谓的”生产函数“。
这是最简单的生产函数的形式,很好理解。
比如,我们要生产面包,当然需要面包机(资本K),还需要面包工人(劳动力L),只有将两者有机地整合在一起,才可能生产出面包(产出Y)。
除了资本和劳动力之外,还有一种要素会影响面包的产出,即技术的进步,一般用A表示。
注意:这里的技术并非仅是大家一般以为的科学技术,它实际还包括管理水平等”软实力“,是一个十分宽泛的概念。
引入技术之后,生产函数可变为:
在这种生产函数下,A被称作全要素生产率(total factor productivity,简称TFP)。
这里的”全“字意味着,技术的进步会同时提升资本和劳动力的产出效率。
虽然我们现在没有具体的分析生产函数的具体形式,但有一个性质是我们必须要谈的:生产要素的边际产量递减(diminishing marginal product)。
前面说了,资本和劳动力是最常见的两种生产要素,所以生产要素的边际产量递减,就意味着劳动的边际产量递减、资本的边际产量也递减。
边际产量英文为:Marginal Production;
进而劳动的边际产量就表示为:Marginal Production of Labor, 简写为 MPL;
资本的边际产量即为 Marginal Production of Capital, MPK。
用简单的数学式子表示就是:
这里一连出了好几个”边际“,估计同学们都搞晕了。
什么叫边际?其实我们可以直接理解为”新增“:劳动的边际产量就是:新增的劳动力带来的新增的产出。
比如,新开的面包店,雇用第一名工人时,他每天可以生产20块面包;此时再雇用第二名工人(新增的劳动力),就会带来面包总数的增加,比如现在一共可以生产35块面包。
35是总数,可是因为新雇用的第二名工人带来的面包产量的增加是多少呢?
就是35-20=15;也就是说,新增一名工人带来的新增的面包是15,这就是第二名工人的边际产量。
对比第一个工人,当只有他一个人的时候,他能制作的面包是20块,即20就是第一个工人的边际产量。
很明显,15小于20,意味着雇用的第二名工人的边际产量小于第一名工人。这就是所谓的劳动力边际产量递减的规律。
刚开始接触经济学时可能会觉得这个不可思议,这里往往是跟规模效应弄混了。
实际上,边际产量递减是经济学中少有的所谓的”铁律“,即几乎不管在什么情况下都会成立的规律。
我们可以尝试从反面解释一下,即如果边际产量递增会怎样?
边际产量递增意味着你每次多雇用一名工人,他所带来的面包的产量(也就是他的边际产量)会增加,也就是说比他上一名工人生产的还多,
这意味着,只要我们不断的雇用工人,面包就会越来越多。
这显然是不符合实际的!
因为如果边际产量递增,那我们只需无止境地雇用劳动,就可以生产出越来越多的产品,而不需要做任何其他的改善。
可是现实是,一个工厂所能容纳的工人一定是有限的,超出了这个限度,产量不会增加,甚至会下降。
这里我们引入这个规律后就会明白,虽然每种要素投入越多,产出就越多,但随着要素的增加,新增所带来的产出的增量其实是越来越少的。
如果用数学的语言来描述可能会更直接和准确:
因为Y是K和L的函数,所以我们可以把Y对K和L求导:
求导出来,一阶导是正的,意味着随着K或者L的增加,Y增加;但是其二阶导就是负的,即新增带来的新增是下降的。
用图形来表示:
上述这条曲线表示,当资本量不变的情况下(
),产出如何取决于劳动投入,即劳动的边际产量(MPL)。随着劳动量的增加,生产函数变得更加平坦,表明劳动边际产量递减。
当然,资本有这样一致的规律。
以上就是从供给面分析经济需要掌握的两个入门的内容,后续的分析就需要在此基础上进行,这便是我们下一期文章的内容。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26