伊朗采矿部门的生产函数

关于这些功能的估计，已经在不同的经济水平上进行了几项研究。下文对这些研究进行了综述。Agheli Kohneshahri（2006）估计了伊朗矿山的生产函数。1996-2002年间，他利用了伊朗各省采矿业的面板数据。为了估计伊朗矿山的生产函数，他使用了对数柯布-道格拉斯、Translog和超越生产函数。基于混合最小二乘法（PLS）和广义最小二乘法（GLS）进行的生产函数估计，他发现伊朗的工业是劳动密集型的，规模回报率（生产对投入的弹性总和）略大于1。这表明，伊朗采矿业的规模回报率在不断增加。Nafar（1996）估计并分析了伊朗工业的生产函数，以计算这些工业的规模效益和技术进步。为此，他使用了1971-1993年的横截面时间序列数据。在这项研究中，使用了两个代表生产技术变化的单时间趋势和多时间趋势模型。估算结果证实了生产技术进步的不同时间趋势。研究结果还表明，在研究期间，单时间趋势（STT）在生产技术改进方面具有非常缓慢的上升趋势。然而，多重时间趋势（MTT）。替代的可变弹性。固定边际份额。广义生产函数。线性指数表明1971年的趋势大幅下降。

结果显示，伊朗工业的规模回报率正在下降。Lindenberger（2003）估计了德国服务业的生产函数。他的研究涉及的生产函数的论点包括技术参数、劳动力、资本和能源。结果表明，生产弹性对资本、劳动力和能源的时间平均值分别为54。0_,31.0_21岁。0_1960年至1978年和53年。0_,26.0_21岁。0_1978-1989年间。Shankar和Rao（2012）估计了新加坡的长期增长率。在这样做的过程中，他们指定了一个CES生产函数。

结果表明，劳动力与资本之间的替代弹性为0.6；新加坡经济的技术进步正在增加劳动力，长期经济增长率约为1.8%。表（1）总结了上述实证研究的结果。表1：关于估算生产函数的经验研究总结（国家时间水平数据输入函数Sagheli Kohneshahri（2006）伊朗1996-2002年采矿部门合并DK、LCOB Douglas、Preceptional and TranslogNafar（1996）伊朗1979-1993年工业合并、LTranslogRezapoor&Asefnejad（2005）伊朗1998-2004年医院合并医生、护士、床位、，和其他staffCobb DouglasHadian等人（2007年）Iran2000-2005医院综合医生、护士、床位和其他staffCobb DouglasZeranejad等人（2004年）Iran1979-2002第一时间系列、LCobb Douglas、Debertin和TranslogLindenberger（2003年）Germany 1960-1989服务时间系列，LCobb DOUGLASHANG（2004）Canada1997-1961宏观时间序列，LCOB DOUGLASHAKALIL（2004）约旦工业制造部门ALK，L，MTranslogBonga Bonga（2005）南非2002-1972宏观时间序列，LCESShankar&Rao（2012）新加坡2009-1960宏观时间序列，LCESMANONAMANI（2013）印度2010-1991纺织工业序列，LCobb-Douglas3。伊朗EconomyIran地质构造中的采矿部门主要位于Zagros和Alborz山脉，中央高原的形成受到构造地质现象的广泛影响。伊朗位于阿尔卑斯山-喜马拉雅山地带，也为其提供了巨大、多样的矿产资源。

伊朗有62种有价值的矿物，这在全世界都是罕见的。伊朗幅员辽阔，气候多样，地质和地理位置独特，因此获得了各种独特的矿物。伊朗拥有超过550亿吨的已探明和可能的矿产储量（总计），是全球前12个国家之一。根据2004年的统计数据和重量指标，伊朗生产的矿产占世界总产量的1.24%。图（3）描述了选定国家的矿产生产情况。图3：世界上不同国家矿产产量的比例（按权重进行比较）然而，伊朗的采矿业仍然没有达到其在伊朗经济中应有的份额。它占GDP的比例仍然不到%1。伊朗在1976-2006年国民经济核算中的GDP报告显示，采矿业在GDP中的平均相对份额一直很小（几乎为0.5%）。相比之下，根据2004年的统计数据，南非（7.11%）、澳大利亚（6.4%）、丹麦（5.4%）、墨西哥（4.3%）和加拿大（3%）等其他国家的采矿业占比远远高于伊朗（Zeytonnejad，2005）。虽然采矿业的增加值在伊朗经济中所占的份额很小，但在1976年至2006年期间，这一比例呈上升趋势。要进一步调查，请参见下图。图4：采矿业在伊朗GDPA中所占份额的时间趋势如图（4）所示，1976-2006年间，采矿业对GDP的贡献呈上升趋势。根据生产理论，生产的主要变量是增加值（代表产出）、劳动力和资本存量（代表投入）。

在本节中，我们将研究1976-2006年间的这些变量。为此，这些变量的时间序列图如下所示。图5:1976-2006年期间采矿业的增加值图6:1976-2006年期间采矿业的就业人数图7:1976-2006年期间采矿业资本存量的时间趋势如上图所示，采矿业的增加值、就业人数和资本存量在给定时期内几乎呈上升趋势。现在，在概述了对生产过程有影响的变量之后，表（2）报告了这些变量的年增长率。表2:1976-2006年采矿业增加值、劳动力和资本存量的平均年增长率变量平均年增长率增加值5。48%的劳动力2。65%的股本2。21%4. 模型和变量本节首先介绍收集的数据。然后，基于1976-2006年的时间序列数据，使用Cobb-Douglas生产函数、超越生产函数、Debertin生产函数和Translog生产函数估计伊朗采矿业的总生产函数。根据定义，增加值是收入和支付价值之间的差额。收益价值实际上是指矿产生产、可销售矿产废物、建筑、员工资本资产的主要维修以及其他类型收益的总价值。相反，付款价值是指材料、耐用度较低的工具、消耗的燃料、购买的电力、购买的水和其他类型的付款的总价值。在本文中，从国民经济核算中获得的数据被用来收集采矿业增加值的数据。伊朗中央银行每年公布国民账户。

该数据被视为1998年以固定价格计算的实际增加值。资本存量指以同一单位计量的资本货物总额。在矿业部门，资本货物包括耐用机械、车辆、设备、建筑物和设施（不包括土地价值）、矿山专用道路、软件包等。换句话说，不同的资本货物被转换为一个共同的计量单位，并汇总在一起。因此，在采矿部门获得了实物资本存量的测量值。在这项研究中，与伊朗采矿业资本存量相关的数据取自伊朗中央银行对1975-2002年期间的估计。为了估算过去5年（20032007年），使用了以下央行估算方法。tttIKK1)1(（10） 式中，Kt、Kt-1和Ita分别为t年的股本、t-1年的股本、t年的固定价格投资，δ为折旧率，根据Amini（2006）的规定，折旧率为4.7%。根据定义，这里的“劳工”一词是指受雇于采矿部门的所有个人，无论是全职还是兼职，都在伊朗矿山内外工作。员工分为两类：生产线员工以及行政、财务和服务员工。生产型员工是指从事勘探、开采、选矿的员工；i、 e.直接从事开采和生产的人员，包括简单熟练的工人、技术人员、工程师和运输人员。行政、财务和服务人员包括办公室、行政、财务和服务人员，以及中央办公室的员工；即

不直接参与提取和生产过程的人员。为了收集有关劳动力的数据，这项研究使用了伊朗统计中心每年发布的伊朗矿业年度报告。尽管出于这一目的，可以使用伊朗中央银行、宏观经济办公室和计划与预算组织办公室做出的估计，或其他一些可靠的估计，但最终还是使用了来自矿山年度保险的数据，因为与“估计数据”相比，“普查数据”具有更高的可信度和准确性。不幸的是，伊朗统计中心提供的1997年至1984年、1991年和2005年采矿业雇佣劳动力的普查数据存在多个缺口。为了填补数据空白，有两种可选的插值方法可供选择，即外生方法和内生方法。在本研究中，外生插值法主要由于其简单性而被用于填补数据空白。在这种方法中，将缺口前后几年的可用数据用作基准。外生方法假设年平均就业增长率为常数，并估计就业率，而不考虑影响就业的变量（如投资和生产）的变化。

设m代表人口普查时两个连续时期（两个时间点）之间的平均年就业增长率；然后，t年时间点的就业率如下所示：ttmL）1（（11） 同样，伊朗统计中心收集的采矿部门就业普查数据时间序列中的少数数据缺口也被消除。表（3）报告了使用的变量和数据源。表3：使用的变量、符号和数据源SYMBOLVariableResourceQ伊拉克中央银行就业统计中心资本存量伊拉克中央银行，许多数学函数形式能够通过采用一些合理的假设来限制现实世界，从而解释经济部门的生产过程。为了估算伊朗采矿部门的生产函数，采用了四种不同类型的生产函数，即Cobb-Douglas、Preceptional、Debertin和Translog。表（4）显示了这些功能的规格。表4：估算生产函数的指定模型摘要解释模型无限制Cobb-Douglas（C-D）LKQ LNLN不受限制的廷伯根C-DTLKQ LNL限制人均C-D）ln（ln）ln（LKALQ）限制性廷伯根人均C-DTLKALQ )ln（ln）ln（KLQ LN2121）德比奇克尔克2211LNLTRANSLOG）（ln（ln）（lnln）（LN22122121LKKLLQ）在上述生产函数中，趋势变量的系数被认为是技术变化的因素。因此，这些系数的积极迹象表明技术进步。

相反，负号表示技术恶化。如上表所示，柯布-道格拉斯模型可以在多种可能的情况下进行估计。该函数在这里以受限和非受限形式以及简单和廷伯根形式进行估计，总共构成四种情况。5.实验结果上述一些模型的结果与经济学的基本理论不一致。因此，这些结果在本文中没有报道。在大多数模型中，大量的解释变量降低了自由度，违反了节约原则，这可能会导致其他一些问题。另一方面，以不同方式重复变量可能会给模型带来共线性问题，这反过来可能会影响变量的标准差和统计显著性。值得注意的是，模型中还输入了两伊战争的虚拟变量，并且发现这场战争在任何指定模型中都没有任何显著影响。在指定和估计的模型中，不受限制的Tinbergen-Cobb-Douglas模型提供了符合经济理论的最佳结果，这些理论也符合统计学和计量经济学的标准和原则。。在经济增长理论中，这些变化通常被称为“技术进步”与“技术退化”，反映了经济增长理论的长期本质。在商业周期理论中，这些变化通常被称为“积极的技术冲击”与“消极的技术冲击”，反映了商业周期的短期性质。

然而，在这里，我使用前面的终结论，因为目前的研究是一项长期的研究，本质上与经济增长理论有关。在估计之前，第一步是测试变量的平稳性。然后，对矿业的生产函数进行了估计。接下来，通过相关测试评估假设和需求。平稳性检验经济分析假设经济理论中考虑的变量之间存在长期均衡关系。在估计变量之间长期关系的应用计量经济分析中，假设均值和方差随时间变化为常数，因此与时间因素无关。因此，对于所研究的变量，简单地假设行为时间一致性。然而，实证研究发现，在大多数情况下，时间序列变量的行为一致性并没有得到满足。因此，在不满足变量的时间一致性或所谓的平稳性的情况下，由估计方法得出的经典t和F统计量不会得到验证，结果将具有误导性。这个问题被称为“虚假回归”。因此，需要首先对这些变量进行平稳性测试，以确保结果的可靠性。当均值、方差和自相关系数随时间保持不变时，时间序列变量是平稳的。换句话说，如果一系列数据的开始时间发生变化，但平均值、方差和协方差保持不变，那么该系列将是平稳的。