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自20世纪90年代以来，已经有一些研究对于生产两要素与经济增长的关系进行了考察。林毅夫（2001）以1981―2010年GDP增长率、资本效率等统计数据，通过国民收入恒等式考察了资本形成和就业人口对经济增长的贡献程度。他通过深入探讨资本形成和就业人数两个变量的性质，使用多种联立方程估计方法，包括普通最小二乘法（OLS）、两阶段最小二乘法（2SLS）、三阶段最小二乘法（3SLS）、似不相关估计（SUR）、有限信息普通最小二乘法（LIML）和完全信息普通最小二乘法（FIML），以根据不同估计方法估计结果所提供的信息来判断最佳的估计方法。根据林毅夫的估计结果，在上世纪90年代国内生产总值对两要素的弹性数值大致在0.5左右。该弹性数值在上世纪80年代则相对较低，可能主要是因为两要素占国内生产总值的比例随着时间的变化有增长的趋势。两要素占国内生产总值比例的增加必然增加两要素变动对经济增长影响的程度。陈东平（2001）通过使用中国1980―1998年的国民收入、资本存量、劳动力总数、进出口总额等数据，用实证分析的方法探讨了进口、出口以及劳动和资本对我国经济增长的作用，得出了进口、出口以及劳动和资本的边际产出，通过实证分析得出资本形成对经济增长的作用远远大于就业人数。本文根据1981―2013年中国的经济数据，通过使用协整模型对两生产要素与经济增长关系进行Granger因果关系检验，分析中国进出口与经济增长之间是否存在协整关系，在存在协整关系的情况下，使用误差修正模型来分析资本投入与劳动投入对产出的长、短期弹性，从而判别哪种生产要素对经济增长的解释能力更强。2实证分析本文分析所使用的样本取自1981―2013年的年度数据，数据来源于《国家统计局》。用从业人员（L/万人）、资本形成（K总额/亿元）来反映生产要素的投入；使用宏观经济总量指标国内生产总值（GDP/亿元）反映经济增长。我国GDP、从业人员、出口总额（EX）与资本形成如表1所示。对因变量和自变量取对数，考察lnGDP，lnK，lnL即经济增长率、资本形成总额的增长率，从业人员增长率之间的协整关系，首先利用EViews软件输入样本数据GDP、L和K，生成新序列lnGDP、lnK和lnL，然后依次对时间序列数据进行单位根检验：表11981―2013年我国GDP、资本形成总额Kt-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fuller test statistic-1.4自20世纪90年代以来，已经有一些研究对于生产两要素与经济增长的关系进行了考察。林毅夫（2001）以1981―2010年GDP增长率、资本效率等统计数据搜索，通过国民收入恒等式考察了资本形成和就业人口对经济增长的贡献程度。他通过深入探讨资本形成和就业人数两个变量的性质，使用多种联立方程估计方法，包括普通最小二乘法（OLS）、两阶段最小二乘法（2SLS）、三阶段最小二乘法（3SLS）、似不相关估计（SUR）、有限信息普通最小二乘法（LIML）和完全信息普通最小二乘法（FIML），以根据不同估计方法估计结果所提供的信息来判断最佳的估计方法。根据林毅夫的估计结果，在上世纪90年代国内生产总值对两要素的弹性数值大致在0.5左右。该弹性数值在上世纪80年代则相对较低，可能主要是因为两要素占国内生产总值的比例随着时间的变化有增长的趋势。两要素占国内生产总值比例的增加必然增加两要素变动对经济增长影响的程度。陈东平（2001）通过使用中国1980―1998年的国民收入、资本存量、劳动力总数、进出口总额等数据，用实证分析的方法探讨了进口、出口以及劳动和资本对我国经济增长的作用，得出了进口、出口以及劳动和资本的边际产出，通过实证分析得出资本形成对经济增长的作用远远大于就业人数。本文根据1981―2013年中国的经济数据，通过使用协整模型对两生产要素与经济增长关系进行Granger因果关系检验，分析中国进出口与经济增长之间是否存在协整关系，在存在协整关系的情况下，使用误差修正模型来分析资本投入与劳动投入对产出的长、短期弹性，从而判别哪种生产要素对经济增长的解释能力更强。2实证分析本文分析所使用的样本取自1981―2013年的年度数据，数据来源于《国家统计局》。用从业人员（L/万人）、资本形成（K总额/亿元）来反映生产要素的投入；使用宏观经济总量指标国内生产总值（GDP/亿元）反映经济增长。我国GDP、从业人员、出口总额（EX）与资本形成如表1所示。对因变量和自变量取对数，考察lnGDP，lnK，lnL即经济增长率、资本形成总额的增长率，从业人员增长率之间的协整关系，首先利用EViews软件输入样本数据GDP、L和K，生成新序列lnGDP、lnK和lnL，然后依次对时间序列数据进行单位根检验：表11981―2013年我国GDP、资本形成总额Kt-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fuller test statistic-1.423358 0.5576Test critical values：1%level-3.6701705% level-2.96397210%level-2.621007GDPt-1系数的τ值为-1.4234，这个值在绝对值上甚至远低于显著性水平为10%的临界值τ-26210，从而表明，即便考虑了误差项中可能出现的自相关，lnGDP序列仍是非平稳的。其次，对lnGDP的二阶段差分做单位根检验，检验结果见表3。表3单位根检验结果t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-5.269919 0.0002Testcritical values：1% level-3.6793225% level-2.96776710%level-2.622989检验结果如表3所示，可见d（lnGDP）是平稳的，因此lnGDP是二阶段单整的。（2）对lnK进行单位根检验，首先我们用lnK的两个滞后差分对lnK序列估计，使用上述数据估计结果如下：ΔlnKt=0.1376-0.0043lnKt-1+0.4633ΔlnKt-1Eviews运行结果如表4所示。表4Eviews运行结果t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-0.442211 0.8895Testcritical values：1% level-3.6616615% level-2.96041110%level-2.619160lnKt-1系数的τ值为-0.4422，这个值在绝对值上甚至远低于显著性水平为10%的临界值τ-26192，从而表明，即便考虑了误差项中可能出现的自相关，lnK序列仍是非平稳的。其次，对lnK的二阶段差分做单位根检验，检验结果见表5。表5单位根检验结果t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-5.979837 0.0000Testcritical values：1% level-3.6701705% level-2.96397210%level-2.621007检验结果如表5所示，可见d（lnK）是平稳的，因23358 0.5576Test critical values：1%level-3.6701705% level-2.96397210%level-2.621007GDPt-1系数的τ值为-1.4234，这个值在绝对值上甚至远低于显著性水平为10%的临界值τ-26210，从而表明，即便考虑了误差项中可能出现的自相关，lnGDP序列仍是非平稳的。其次，对lnGDP的二阶段差分做单位根检验，检验结果见表3。表3单位根检验结果t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-5.269919 0.0002Testcritical values：1% level-3.6793225% level-2.96776710%level-2.622989检验结果如表3所示，可见d（lnGDP）是平稳的，因此lnGDP是二阶段单整的。（2）对lnK进行单位根检验，首先我们用lnK的两个滞后差分对lnK序列估计，使用上述数据估计结果如下：ΔlnKt=0.1376-0.0043lnKt-1+0.4633ΔlnKt-1Eviews运行结果如表4所示。表4Eviews运行结果t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-0.442211 0.8895Testcritical values：1% level-3.6616615% level-2.96041110%level-2.619160lnKt-1系数的τ值为-0.4422，这个值在绝对值上甚至远低于显著性水平为10%的临界值τ-26192，从而表明，即便考虑了误差项中可能出现的自相关，lnK序列仍是非平稳的。其次，对lnK的二阶段差分做单位根检验，检验结果见表5。表5单位根检验结果t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-5.979837 0.0000Testcritical values：1% level-3.6701705% level-2.96397210%level-2.621007检验结果如表5所示，可见d（lnK）是平稳的，因