奇迹的背后:中国经济增长的动力.doc

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1、1奇迹的背后:中国经济增长的动力【摘要】本文探索了中国经济在过去几十年中增长的真正动力。利用经济增长数据测算表明我国经济增长的主要驱动力是技术进步,这种效率提升引致的经济增长占到了改革开放以后总量增长的比例超过了一半,占人均量增长比例更是约三分之二,而且我们的测量对折旧率参数等选取是稳健的。 【关键词】经济增长 技术进步 资本积累 一 、引言 过去的三十年间,中国历了堪称奇迹的长期高速经济增长。从 1980到 2010 这一段时期,中国经过购买力平价调整的经济总量年均真实增长率超过了 12%,人均 gdp 年均增长也超过了 8.3%。而同时期内除中国以外的其他国家和地区经购买力评价调整的经济总

2、量增长率只有约 6.1%,人均增长率更是只有 1.53%。这一经济奇迹惠泽了几代中国人,让数以亿计的人脱离了贫困,开始享受前辈人所难以想象的物质财富。 正是由于经济增长对提高群众物质财富和生活水平的决定性作用,弄清经济增长奇迹背后的驱动因素就显得尤为重要,因为这些驱动因素同样指引着未来的持续增长和人们的福利水平。有些让人遗憾的是关于我国经济增长奇迹背后的驱动因素依然众说纷纭,还没有一个让人信服的统一理论。我们常常能够从财经媒体或者一些经济观察家口中听到诸如“拉动经济增长的三驾马车”之类的说法,但事实上这种说法更准确2的说是描述了经济在短期(例如一年)内的均衡,而非长期的增长。一些学者和政府官员

3、认为投资是中国经济增长的主要驱动力量,这种“投资驱动”的观点更加强调资本积累在经济增长中的推动作用,而且与中国一直以来的高投资率相适应。还有一种观点认为中国增长奇迹来自于技术等要素使用效率的进步,而这些效率进步来源于我国这一时期内所进行的例如市场化和城市化等制度改革。 这些不同观点不但对过去几十年高速增长的解释存在分歧,这些分歧还体现在对当前中国经济状况和未来持续增长的政策上面。如果我国经济增长主要源自投资即要素积累,那么以中国目前已经非常高的投资率以及资本边际效用递减,我国的经济增长将是不可持续的;而且随着资本存量的增加资本折旧同样会加速,如果投资总量必须加速才能保持经济增长速度,而我国目前

4、的投资率已经达到相当高的水平,很难再有所提高,因此依照“投资驱动”的观点目前中国经济并不稳定,存在经济长期严重下滑的可能性。比起“投资驱动”的观点, “技术进步”解释对我国经济状况和未来持续增长的预期相对更加乐观。比资本积累技术进步更加稳健,更难出现倒退,很难以想象掌握了现代技术的人们再回到刀耕火种的年代,因此如果过去的经济增长主要源于技术进步那么我们的经济形势就会更加稳健。此外,如果“技术进步”解释正确,那么我们未来持续增长的关键在于鼓励持续的效率提高,相关的政策包括了知识产权保护、教育和建立更加高效的金融体系等。最后考虑到我国目前的劳动生产率与发达国家还有着相当大的差距,技术进步还有相当大

5、的空间,因此“技术进步”观点对未来的经济增长预期也更加乐观,3我们需要做的是建立合适的制度保证生产效率不断提高。 可见,找到驱动我国经济增长真正的源泉不但对理解这一本身就堪称奇迹的过程至关重要,而且对于认清我过经济现状和制定合适的政策以保证我国经济在未来的持续增长更加不可或缺。本文的第二部分我们利用经济增长研究的宾夕法尼亚大学世界表(Penn World Table)数据根据增长核算理论对我国 19502010 这一段时期内经济增长进行了核算,量化了要素积累和技术进步各自对这一时期经济增长的贡献,测算结果支持了“技术进步”的观点。 二、数据与方法 本节的分析中我们采用了宾夕法尼亚大学世界表(P

6、enn World Table 7.1)的数据,这一数据库是目前经济增长研究采用最广也最为权威的数据库,由宾夕法尼亚大学的 Heston、 Summers 和 Bettina 三位教授搜集整理。我们采用的是他们最新发布的 7.1 版,发表时间 2012 年 11月,这一数据集包括了 1950-2010 年的经济数据,所有经济数据都经过了购买力平价和通货膨胀调整因此是可比的。 由于技术进步并不能直接观察到,我们采用了由索洛(Solow 1957)等发展起来的经济增长核算方法,用经济增长减去要素增长所占的部分,剩余部分即索洛剩余为广义的技术进步。然后在样本时期内对经济增长和技术进步分别求和,然后用

7、后者除以前者就测算出了技术进步对经济增长的贡献度。 假设一国总量生产函数为 GDPt=AF(Kt,Lt) ,其中 A 为生产技术水平,K 为资本存量,L 为劳动数量,将这一生产函数略作变形可以得到: 4相当多经济增长的文献讲 TFP 成为技术进步,事实上这一测量值代表了资本和劳动这样的要素使用效率的提高,从广义上来讲这一测量值代表了除要素积累以外的其他因素,因此并不只是我们通常认为狭义的科学技术等还包括了组织效率这样的因素。 资本存量通常也是不能直接观测到的,我们往往只能得到每年投资额的数据,因此还需要进行一些换算来得到资本存量,在本文的测算中,我们采用了永续盘存法进行了资本存量核算,用初始年

8、份(1952 年)的投资作为核算基准,用 19521972 这 20 年的年均增长率和相应折旧率之和作为分母换算出每年的资本存量,具体方法见 Caselli(2005) 。这一方法会受到基期投资选择的影响,但这种影响在 20 期以后已经非常微弱,因此对改革开放以后增长奇迹(此时距离基期已经约 30 年)的核算不会带来影响。 核算等式(2)表明核算结果对资本份额和年折旧率敏感,对这两个参数的不同选择可能导致不同的结果。资本份额选择方面经济增长研究的往往选择了左右,这是因为发达国家的核算数据表明产出的约 1/3 归属于了资本,约 2/3 归属于了劳动,因此选择这一数据是合适的。但我国归属于资本的比

9、例更高,根据 Pwt7 的数据这一比率约为 4045%,因此在核算中我们选择了 0.4。经济研究文献中年折旧率往往选择约 4-6%,但这种情况可能并不符合中国的实际情况,我国的经济制度导致投资效率并不像发达国家那么高,投资本身很大部分被挥霍或者是进行了无效投资重复建设,资本存量的积累就会低于账面数值,造成了资本积累的高估,出于核算考虑这可以看作是折旧率被低估,即账面投资的折5旧太大降低最终的资本积累,一些研究(如白崇恩谢长泰等 2006)往往采用 10%的折旧率。在本文中,为了避免这种折旧率影响,我们选择了不同的折旧率(分别选择了 5% 10% 15%)来对照分析,以检验结果的稳健型。 从表一

10、可以看出,我国改革开放以后的经济增长主要得益于技术进步,这一部分的贡献超过了人口和资本累计的总和,因此总体来说这段时间的增长相当稳健。但改革开放以前的情况并非如此,1953-1982 期间经济增长只有五分之一左右源自技术进步,这一时期经济增长主要源于人口的爆炸式增长和国家的强制资本积累。 比起经济总量来,人均增长具有更加重要的福利意义,这一指标才真正体现了居民的福利提升,而且这一指标滤掉了因为劳动人口增加而引起的总量增长,更加明白的表现出了技术进步和资本积累对经济增长的分别作用。因此我们也对人均 gdp 的增长进行分解,方法与上面一致,结果见表二。 测算结果表明比起总量来,人均量的增长更加依赖

11、于技术进步,几乎三分之二的人均增长是由于技术进步引起的,出现这种现象是因为人均增长提出了人口增长的因素,因此只是局限于资本积累和使用效率的提高,这样技术进步所占比率自然增大。 三、结论 我们的测算(表一和表二)表明,过去三十年间我国经济增长的源泉是效率提高而非简单的资本积累,资本积累在这一过程中的贡献远远逊色于技术进步。而在这之前的三十年,即从建国以后到改革开放这一段时间内,我国经济增长主要来源于要素积累。 6比起要素积累来,技术进步支撑的经济增长显然更加稳健,这一观点已经被东南亚经济体在上世纪 90 年代所经历的动荡所证实(Young? 1995) 。因此,我们的测量结果表明我国经济的现状远

12、比一些评论家所认为的更加稳健,不会出现经济崩溃那样的巨大危机。 另一方面,增长的历史也为未来我国经济政策制定提供了参考,既然我国经济增长主要依赖于效率提升,那么未来维持我国经济高速稳定增长的政策应该专注一提高技术水平而非投资。这要求我国在加强知识产权保护,打破市场垄断以及建立高效的金融体系方面做出更大的努力。本文的不足之处在于我们仅仅测算了经济增长中效率提升所占的贡献而没有探究推动这些技术进步背后的动力,这些动力包括了制度革新、城镇化和工业化等。这是本文的主要缺陷,也是以后研究的目标。 参考文献: 1白重恩,谢长泰.钱颖一中国的资本回报率J.比较, 2007. 2Barro, R. J., a

13、nd X. Sala-i-Martin. (2004). Economic Growth. The MIT Press ,Cambridge, Massachusetts and London, England. 3Caselli, F. (2005). “Accounting for Cross-Country Income Differences.” In P. Aghion and S. N.Durlauf (Eds). Handbook of Economic Growth. Amsterdam: Elsevier North-Holland. 4Young, A. (1995). “The Tyranny of Numbers: 7Confronting the Statistical Realities of the East AsianGrowth Experience.” Quarterly Journal of Economics, 110, 641?680.00.

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