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
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07