王 艷

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)

基于VAR模型的安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)證分析

王 艷

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)

為進(jìn)一步研究資本投入尤其是健康人力資本投入對(duì)安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，選取安徽省1980—2015年36 a間的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，通過建立VAR模型，運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)分析和方差分解實(shí)證分析健康人力資本、物質(zhì)資本和勞動(dòng)力投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。分析表明:四者之間存在著協(xié)整關(guān)系，物質(zhì)資本投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著促進(jìn)作用與貢獻(xiàn)率，其次是健康人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)明顯的促進(jìn)作用，并結(jié)合安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)際情況，提出兩點(diǎn)建議。

健康人力資本；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；脈沖響應(yīng)；方差分解；VAR模型

人力資本與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的問題研究一直是內(nèi)生增長(zhǎng)理論研究的一個(gè)重點(diǎn)。早期的人力資本思想萌芽起源于古希臘的思想家柏拉圖的經(jīng)典著作《理想國》，他在該著作中闡述了教育以及訓(xùn)練所帶來的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。盡管費(fèi)雪(Fisher，1906)首次在其發(fā)表的《資本的性質(zhì)與收入》一文中提到“人力資本”的概念，并將其納入理論分析的框架，但真正的“人力資本之父”卻是舒爾茨(Schultz，1960)，他系統(tǒng)地對(duì)人力資本的概念做出了解釋[1]：人力資本(Human capital)是知識(shí)、技能和健康的總和，一般通過繼續(xù)教育、在職培訓(xùn)、醫(yī)療保健以及勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移來獲得資本價(jià)值積累。其中，教育和健康人力資本是人力資本中的重要組成部分。近年來，教育人力資本與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系逐漸成為廣大學(xué)者研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的重點(diǎn)，相關(guān)方面的文獻(xiàn)已有很多，研究方法也基本上很成熟。但隨著人們生活水平的提高，大家對(duì)健康的關(guān)注度與重視度也越來越高。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2015年國家醫(yī)療衛(wèi)生總費(fèi)用40 974.64億元，同比增長(zhǎng)16.03%，其中，個(gè)人現(xiàn)金衛(wèi)生支出11 992.65億元，同比增長(zhǎng)6.2%。健康人力資本同教育人力資本一樣，在人力資本的組成結(jié)構(gòu)中占據(jù)著舉足輕重的地位。良好的健康狀況可以在生產(chǎn)活動(dòng)中提高生產(chǎn)率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?；诖耍瑢W(xué)者們相繼將健康人力資本引入人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的問題研究中來，探討健康人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素。學(xué)者普遍認(rèn)為健康人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響具有正向促進(jìn)效用，而有一些學(xué)者則認(rèn)為健康人力資本在過度的情況下可能會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來負(fù)面效應(yīng)。

1 已有國內(nèi)外文獻(xiàn)梳理

Grossman(1972)認(rèn)為，良好的健康能夠提高個(gè)人效用，因此，健康投入不僅是人力資本投入的一部分，更是個(gè)人生活中不可缺少的一種服務(wù)型消費(fèi)[2]。Barro(1996)在構(gòu)建包含健康人力資本、教育人力資本和物質(zhì)資本的三部門經(jīng)濟(jì)中，重點(diǎn)研究健康人力資本如何通過勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響[3]。Zon and Muysken (2001)的研究則認(rèn)為，健康投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能帶來正面效應(yīng)也可能帶來負(fù)面效應(yīng)[4]。Kwabena Gyimah Brempong and Mark Wilson(2003)基于擴(kuò)展的solow模型研究得出結(jié)論，健康人力資本的存量以及健康投資對(duì)人均收入增長(zhǎng)率具有明顯的促進(jìn)作用[5]。Mayer(2001)通過對(duì)健康與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的30 a數(shù)據(jù)的因果關(guān)系分析得出結(jié)論，健康對(duì)人均收入的彈性為0.8～1.5[6]。楊建芳、龔六堂和張慶華(2006)通過構(gòu)建一個(gè)包括教育與健康投入的內(nèi)生增長(zhǎng)模型，利用1985—2000年中國29個(gè)省、自治區(qū)和直轄市的數(shù)據(jù)分析得出，人力資本形成要素中的教育以及健康對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有巨大的影響[7]。羅凱(2006)運(yùn)用2OLS和GLS研究方法分析健康人力資本與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，研究表明二者存在明顯的正相關(guān)關(guān)系，預(yù)期壽命每延長(zhǎng)1 a，GDP增長(zhǎng)率相應(yīng)提高1.06%～1.22%[8]。鄧曲恒(2007)通過對(duì)中國1978—1998年的面板數(shù)據(jù)分析認(rèn)為，健康人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的促進(jìn)作用[9]。王弟海、龔六堂和李宏毅(2008)分析了健康投資和健康人力資本積累對(duì)物質(zhì)資本積累和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，認(rèn)為健康人力資本積累對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正相關(guān)的影響，健康投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響則要看健康投資對(duì)物質(zhì)資本投資的擠出效應(yīng)，如果排除其中的擠出效應(yīng)，健康投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有促進(jìn)作用，否則，健康投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)帶來負(fù)面效應(yīng)[10]。徐祖輝、譚遠(yuǎn)發(fā)(2014)利用1978—2012年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立VAR模型實(shí)證分析教育、健康人力資本與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果表明：三者存在著長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系，在10%的顯著水平下，教育人力資本、健康人力資本以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)3個(gè)變量都是彼此的Granger原因[11]。

由以上的文獻(xiàn)綜述可知，研究健康人力資本與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系選取指標(biāo)各有不同，有的以預(yù)期壽命作為健康人力資本的量化指標(biāo)，有的引入健康投入，大部分文獻(xiàn)考慮指標(biāo)的可量化性，將難以度量的一些指標(biāo)綜合在一起形成了健康指數(shù)，通過健康指數(shù)以及健康投資來分析健康人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。本文將醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)作為健康人力資本的代理指標(biāo)，基于VAR模型，利用安徽省1980—2015年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)研究其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

2 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源說明

健康人力資本指標(biāo)(H)：從相關(guān)文獻(xiàn)的閱讀發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們普遍將健康人力資本的考量指標(biāo)分為以下三類：1)產(chǎn)出法，包含死亡率和預(yù)期壽命兩個(gè)指標(biāo)；2)投入法，即社會(huì)公共衛(wèi)生投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響；3)復(fù)合法，構(gòu)建一個(gè)綜合健康指數(shù)來衡量其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。總結(jié)前人研究成果，同時(shí)考慮到一些健康指標(biāo)難以進(jìn)行量化，以及數(shù)據(jù)的缺失導(dǎo)致相關(guān)數(shù)據(jù)難以獲取，本文將選取安徽省的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)指標(biāo)作為健康人力資本的代表指標(biāo)。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的衡量指標(biāo)(GDP)：以安徽省1979—2015年生產(chǎn)總值表示，由于生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)是以當(dāng)年價(jià)格計(jì)算得出，考慮到價(jià)格對(duì)指標(biāo)及模型分析的影響，本文將1979年作為基年，通過GDP折算指數(shù)對(duì)其他各年的數(shù)據(jù)進(jìn)行折算。

物質(zhì)資本指標(biāo)(K)：采用永續(xù)盤存法。公式為

Kt=It+(1-δ)×Kt-1.

(1)

式中：Kt，Kt-1表示第t年和第t-1年的固定資本存量，It表示第t年的固定資產(chǎn)投資額，由于資本存量數(shù)據(jù)的缺乏，將初始的資本存量設(shè)定為當(dāng)年GDP的3倍，δ為資產(chǎn)的折舊率，折舊率的選取目前在學(xué)術(shù)界還未達(dá)到共識(shí)。折舊率的大小對(duì)物質(zhì)資本存量的計(jì)算有很大的影響，基于此,本文選取經(jīng)驗(yàn)折舊率δ=0.05[12]。

勞動(dòng)力指標(biāo)(L)：直接選取安徽省每年末的從業(yè)人數(shù)作為其代理指標(biāo)。

數(shù)據(jù)來源說明：本文的樣本數(shù)據(jù)來自于《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》、國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站安徽省年度數(shù)據(jù)、中國經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫整理而得。

3 實(shí)證分析及結(jié)果

3.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

越來越多的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)研究表明，經(jīng)濟(jì)分析中所涉及到的時(shí)間序列大多數(shù)是非平穩(wěn)的。如果不對(duì)相關(guān)的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，則得到的回歸方程有可能是一種偽回歸，因此，為了避免偽回歸的出現(xiàn)，在進(jìn)行方程回歸前，首先要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)——ADF平穩(wěn)檢驗(yàn)法。

為消除時(shí)間序列數(shù)據(jù)異方差性，本文對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。分別為ln GDP，lnH，lnK以及l(fā)nL。處理后變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果見表1。ln GDP，lnH，lnK以及l(fā)nL在1%，5%以及10%的顯著水平下均是非平穩(wěn)的，經(jīng)過一階差分的平穩(wěn)性檢驗(yàn)后，變成了平穩(wěn)序列，即ln GDP，lnH，lnK以及l(fā)nL～I(xiàn)(1)序列。故3個(gè)變量之間可能存在協(xié)整的關(guān)系。

表1 ADF檢驗(yàn)結(jié)果

注：檢驗(yàn)類型(C,T,K)中C表示常數(shù)項(xiàng)，T表示趨勢(shì)項(xiàng)，K表示滯后項(xiàng)數(shù)，0表示無相應(yīng)的項(xiàng)數(shù),D表示時(shí)間序列的一階差分。

3.2 向量自回歸模型(VAR)

為了更加詳細(xì)地考察各變量之間的關(guān)系，在這里建立VAR模型。VAR模型即向量自回歸模型，由希姆斯提出，它是把系統(tǒng)中的每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型。具體的模型形式為[13]

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+BXt+et.

(2)

式中：Yt為k維內(nèi)生變量向量，Xt為d維外生變量向量，p為滯后值，樣本個(gè)數(shù)為T，et為k維擾動(dòng)向量，k×k維矩陣A1…Ap和k×d維矩陣B是待估計(jì)的系數(shù)矩陣。

在建立模型之前，先通過AIC和SC準(zhǔn)則來確定最佳的滯后階數(shù)是p=3，所有的檢驗(yàn)都通過5%的顯著水平，5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)表明應(yīng)建立VAR(3)模型。結(jié)果如表2所示。

表2 最佳滯后期的確定

3.3 VAR模型的檢驗(yàn)

本文對(duì)VAR模型的檢驗(yàn)主要采用AR根的圖表法。如果被估計(jì)的VAR模型所有根模的倒數(shù)小于1，即位于單位圓內(nèi)，則說明該模型穩(wěn)定，模型估計(jì)是有效的，反之如果存在倒數(shù)大于1的情況，則表明模型估計(jì)的有效性很差。圖1是上述VAR模型的單位根圖。所有的單位根均落于單位圓內(nèi)，故上述的VAR模型是穩(wěn)定的。

圖1 VAR模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

3.4 協(xié)整檢驗(yàn)

VAR模型的前提條件必須滿足變量平穩(wěn)或者非平穩(wěn)但是協(xié)整的，本文運(yùn)用JJ檢驗(yàn)法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。JJ檢驗(yàn)法是基于回歸系數(shù)的協(xié)整檢驗(yàn)，由Johansen在1988年及在1990年與Juselius提出的一種以VAR模型為基礎(chǔ)檢驗(yàn)回歸系數(shù)的方法，是進(jìn)行多變量協(xié)整檢驗(yàn)的較好方法[14-15]。用此法對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、健康人力資本、物質(zhì)資本以及勞動(dòng)力的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，在5%的顯著水平下，經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列有1個(gè)協(xié)整關(guān)系。但是我們無法確定這四者之間是怎樣一種協(xié)整關(guān)系，也就無法確定其協(xié)整方程。

3.5 脈沖響應(yīng)與方差分解分析

當(dāng)VAR模型中的一個(gè)變量受到一個(gè)沖擊后，不僅會(huì)對(duì)自身造成影響，同時(shí)也會(huì)通過模型對(duì)其他變量帶來影響。脈沖響應(yīng)函數(shù)的思想是當(dāng)模型受到的沖擊如何通過隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)來傳遞到其他的內(nèi)生變量中。

表3 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表3 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

本文選取滯后區(qū)間長(zhǎng)度為20期，通過建立的VAR(3)模型，分別給健康人力資本、物質(zhì)資本以及勞動(dòng)力一個(gè)正的沖擊，采用廣義脈沖方法得到關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，如圖2所示。圖中橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)，縱軸表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的響應(yīng)，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)相應(yīng)沖擊的反應(yīng)。

圖2 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)沖擊的響應(yīng)路徑

當(dāng)本期給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)自身一個(gè)正的沖擊后，第二期則上升到最高點(diǎn)，其后有一個(gè)比較長(zhǎng)的波動(dòng)期，最后，沖擊的波動(dòng)逐漸減弱，趨于平穩(wěn)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率雖然有升有降，處于不斷波動(dòng)的狀態(tài)，但經(jīng)歷過一個(gè)較長(zhǎng)的滯后期后，對(duì)其自身沖擊的響應(yīng)可以使得經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)處于穩(wěn)定的狀態(tài)。本期給物質(zhì)資本一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)受到一個(gè)正的沖擊，在第六期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率達(dá)到一個(gè)高點(diǎn)0.038個(gè)百分點(diǎn)。經(jīng)過9個(gè)滯后期的上下波動(dòng)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率將達(dá)到最高點(diǎn)0.057個(gè)百分點(diǎn)，其后經(jīng)過小幅下降的波動(dòng)后將近似穩(wěn)定在0.052個(gè)百分點(diǎn)。這表明當(dāng)物質(zhì)資本受到外部條件的一個(gè)沖擊后，會(huì)給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來同向的具有促進(jìn)作用的沖擊，并且這一沖擊具有較長(zhǎng)的持續(xù)作用。當(dāng)本期給健康人力資本一個(gè)正向沖擊后，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率在滯后2期才開始有所反應(yīng)，達(dá)到0.001個(gè)百分點(diǎn)，但是其后4個(gè)滯后期，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率變?yōu)樨?fù)的，一直到第6期才開始對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生拉動(dòng)作用，從第17期開始穩(wěn)定在0.01個(gè)百分點(diǎn)。當(dāng)本期給勞動(dòng)力投入一個(gè)正向沖擊后，前6期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受到了負(fù)向的沖擊，在第6期至第8期緩慢上升至最高點(diǎn)，其后又開始下降至趨于穩(wěn)定值0.001個(gè)百分點(diǎn)。

從脈沖響應(yīng)分析可以看出，物質(zhì)資本投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用最明顯，同時(shí)持續(xù)時(shí)間也是最長(zhǎng)的，其次是健康人力資本，盡管健康人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有一段時(shí)期是負(fù)效應(yīng)，但整體上其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用還是很明顯的，反觀勞動(dòng)力投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用卻并不顯著，有可能是物質(zhì)資本投入和健康人力資本投入對(duì)勞動(dòng)力投入的擠占效應(yīng)。

本文采用方差分解來分析每一結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同沖擊的重要性[16]。從圖3可以看出，不考慮經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)自身的貢獻(xiàn)率，物質(zhì)資本投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率達(dá)到最大，為64%，其次是健康人力資本投入，在第10期達(dá)到穩(wěn)定值，達(dá)8%，勞動(dòng)力投入的貢獻(xiàn)率最小，近乎為0。

圖3 各變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率

4 結(jié)論及建議

本文通過對(duì)安徽省1980—2015年健康人力資本、物質(zhì)資本和勞動(dòng)力投入的數(shù)據(jù)測(cè)算，建立VAR模型分析可知，健康人力資本、物質(zhì)資本以及勞動(dòng)力都會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)帶來影響。其中物質(zhì)資本投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用最為顯著，其次是健康人力資本。健康人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用較弱，其主要原因是與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省市相比，安徽省的健康人力資本的投入力度還不夠?；诖耍疚奶岢鲆韵聝牲c(diǎn)建議：一是繼續(xù)深化醫(yī)療衛(wèi)生體制改革，醫(yī)療衛(wèi)生體制改革這一政策因素對(duì)于健康人力資本的作用是不可小視的，通過醫(yī)療衛(wèi)生體制改革的傳導(dǎo)機(jī)制能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)又好又快地增長(zhǎng)。二是建立更多更加規(guī)范化的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)，同時(shí)完善醫(yī)保報(bào)銷體制，解決居民看病難、看病貴的難題。據(jù)衛(wèi)生部的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，中國有近半居民患病卻不就醫(yī)，29.6%的居民應(yīng)住院而不住院。結(jié)合當(dāng)下居民看病現(xiàn)狀，造成這種現(xiàn)象的原因主要有兩個(gè)方面：一個(gè)是居民找不到正確的醫(yī)院看病，周圍充斥著各種私人的醫(yī)療小診所，資質(zhì)不合格的一些鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)院，使得居民生病時(shí)在面對(duì)這些醫(yī)療機(jī)構(gòu)望而卻步。另一個(gè)原因就是看病貴。通貨膨脹，物價(jià)飛漲，掛號(hào)費(fèi)以及各種醫(yī)藥費(fèi)也上漲迅速，唯獨(dú)沒有漲的是工資，特別是在面對(duì)重大疾病，需要花費(fèi)巨額醫(yī)療費(fèi)時(shí)，大多數(shù)居民往往有心無力，而這些疾病又往往不在醫(yī)保報(bào)銷的覆蓋范圍內(nèi)。所以要解決看病難、看病貴的問題，還需要政府加大對(duì)健康人力資本的投入力度，建立規(guī)范化的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)，完善醫(yī)保體制，提高居民的身體素質(zhì)，才能更好地投入到生產(chǎn)行業(yè)中，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

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[責(zé)任編輯：郝麗英]

The empirical analysis of economic grouth in Anhui Province based on VAR

WANG Yan

(School of Statistics and Applied Mathematics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233000, China)

To further study capital investment, especially health human capital investment, has an impact on economic growth of Anhui Province. The 36 years of time series data of Anhui Province from 1980 to 2015 are chosen to study. The paper uses VAR model, cointegration test, impulse response analysis and variance decomposition to analyze the effect of health human capital, material capital and labor input on economic growth. The result of analysis shows there is a cointegration relationship among four variables. The material capital investment has a significant effect on the economic growth and brings a high contribution rate to economic growth, and the same is health human capital.Based on the positive effect of health human capital on economic growth, according to the actual situation of economic development in Anhui Province, two suggestions are put forward.

health human capital; economic growth; iImpulse response; variance decomposition; VAR model

第31卷第4期黑 龍 江 工 程 學(xué) 院 學(xué) 報(bào)Vol 31，No 42017年10月JournalofHeilongjiangInstituteofTechnologyAug．，2017

2017-01-14

王 艷(1994-)，女，碩士研究生，研究方向：經(jīng)濟(jì)數(shù)量分析.

10.19352/j.cnki.issn1671-4679.2017.04.012

F222

A

1671-4679(2017)04-0052-05