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随机Learning-by-doing经济增长模型的随机优化分析
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更新于2024-09-05
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本文档深入探讨了一篇关于随机Learning-by-doing经济增长模型的研究论文,发表于2004年的《系统工程理论与实践》第九期,由周少波和胡适耕两位作者来自华中科技大学应用数学系。该论文的核心内容聚焦于构建一个随机化的经济增长模型,它考虑了Learning-by-doing(边干边学)这一动态过程中的技术进步,即技术是在生产过程中通过实践经验积累而提升的。 论文的核心贡献在于使用随机优化方法,通过对经济在稳定状态下的关键变量进行分析,包括期望增长率、无风险利率以及消费与财富的比例。这些参数反映了经济体系的基本运行特征,是衡量经济增长效率和可持续性的重要指标。作者特别关注了税收政策、生产力波动率、相对风险厌恶系数以及时间偏好率等经济变量如何影响这些关键指标。 税收被看作是经济政策的重要组成部分,其变化可能会激励或阻碍技术创新和学习过程。生产力波动率代表了技术不确定性对经济增长的潜在冲击,波动较大的生产力环境可能增加经济增长的不稳定性。相对风险厌恶系数则反映了个人或社会对于风险的态度,风险厌恶程度越高,可能导致较低的创新意愿和投资。时间偏好率则衡量了人们对即时满足的偏好程度,这直接影响了储蓄和投资行为,进而影响经济增长。 作者细致入微地剖析了这些因素如何作用于经济增长模型,为理解经济增长机制提供了新的视角。论文不仅提供了理论分析,而且具有实际应用价值,有助于政策制定者在制定经济策略时考虑到这些随机性和不确定性因素的影响。 这篇论文不仅深化了对Learning-by-doing经济增长模式的理解,还强调了随机因素在经济决策中的重要性,对于经济学理论和实证研究都具有较高的学术价值。
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