澄清转变经济增长方式的若干认识误区

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1、个人收集整理勿做商业用途封面作者:ZHANGJIAN仅供个人学习,勿做商业用途13/13个人收集整理勿做商业用途国内围绕转变经济增长方式,已经有了广泛的研究。为了深化对问题的认识,制定科学的政策,本文拟澄清一些关于转变经济增长方式的认识误区。一、不能简单地以全要素生产率增长的贡献度判别增长方式优劣经济增长有三种源泉:增加生产要素投入;加强微观管理和改善要素配置;科技创新。三种方式对经济增长的相对贡献度的不同组合,就是经济增长方式。人们通常把依靠要素投入增加推动的增长归结为粗放或者外延式的增长方式,并进而认为这是不好的增长方

2、式。这种看法失之于笼统。实际上,没有实现要素充分就业的增长方式一定是不好的增长方式;要素投入增加推动的增长方式也并不一定是不好的增长方式。第一,在存量意义上,一个经济体相对丰富的生产要素应该充分就业而不是闲置。我们无法想象在中国劳动力没有充分就业,在美国资本没有充分就业的增长方式,是好的增长方式。第二,在存量意义上,一个经济体的相对稀缺的生产要素更应该充分就业而不是闲置。在中国资本相对稀缺,如果稀缺的资本没有充分利用,则未被利用的资本就无法获酬,也就无法实现资本积累,资本稀缺的状况就无法改变。在美国,劳动力相对稀缺,劳动力

3、失业率是所有经济13/13个人收集整理勿做商业用途学家预测美国经济周期波动的最重要指标,如果劳动力没有充分就业,就会经济衰退。第三,要素投入增加所推动的增长方式,对应着两种情形。一种是存量生产要素已经充分就业的基础上,新积累的要素投入生产。另外一种情形是,原来闲置的存量要素投入生产。不难理解,这些情形根本无法和不好的增长方式划等号;正相反,这些都是好的增长方式的内在要求。第四,不断积累生产要素并投入生产,扩大市场规模,是内生科技创新和提升国家竞争力的重要条件。无论是古典经济学的研究还是最新的内生技术进步理论研究都认为,市场

4、规模大小实际上是分工深化和生产率提高的重要前提,是科技创新的重要动力。第五,现有的经济增长分解核算存在着高估发达国家全要素生产率历史水平、低估当今发展中国家全生产率的内在缺陷。经济增长分解核算结果中,增加生产要素投入、加强微观管理和改善要素配置以及科技创新三者的贡献度总和等于100%。这种此消彼涨的关系下,如果投入版权文档,请勿用做商业用途低估则会高估全要素生产率的贡献。现行经济增长核算框架产出用增加值度量,而投入要素中却没有将开采和消耗的自然资源本身的价值包括在内。这样一来,自然资源价值的低估就反映为全要素生产率的提高。

5、在殖民地时代完成工业化的当今发达经济体,其历史上全要素生产率当中13/13个人收集整理勿做商业用途高估比例较大;后发国家,尤其是对大宗资源需求量大的国家,在当前自然资源市场国际竞争非常充分、一价定律起着支配性作用的条件下,经济快速增长过程中拉动自然资源价格持续上升,那么,其全要素生产率的相对贡献的高估程度就不如发达经济体历史水平那样高。二、最优经济增长方式内生决定于发展阶段最优增长方式的内生性是指,在增加生产要素投入、加强微观管理和改善要素配置以及科技创新三个源泉中,不同发展阶段的经济体的增长所倚重的主要源泉不同;在各种源

6、泉当中采取的重点途径也不相同。在同一个时间点上,发展中国家不必强求和发达国家有同样的经济增长方式。理解最优经济增长方式组合内生性质,关键在于理解科技创新不是“免费的午餐”。原始创新本质是控制性试错,其典型特点是高资本投入和高失败概率。即使在技术上成功的技术,其商业前景也有很大不确定性。通常观察到的某个公司一项专利赚取大量利润的例子,并不能改变全社会原始创新失败概率的统计性质,一个企业成功案例背后实际上是多次失败的尝试,以及全社会大量竞争性公司沿着相近技术方向上的多次失败尝试。在发展中国家,把有限资本投入到前沿技术原始创新所

7、获回报,远不如投入到成熟技术的生产活动中来得高。13/13个人收集整理勿做商业用途对发达国家而言,其劳动力增长缓慢;由于边际报酬递减,资本积累虽然比劳动力增长快,但也不如其历史上那么快;管理水平、微观激励、生产要素和产品配置结构等接近于最优化。因而,要素投入增加和改进生产和配置效率对增长的贡献相对就小。其经济增长主要倚重于科技创新。而且,发达国家的科技创新也只有主要依靠自己的原始创新,难以引进别国技术,因为很少有比它们更加先进的技术。对如韩国、中国台湾这样的新兴工业化经济体而言,提高配置效率与加强微观管理促进增长方式的空间

8、仍然存在;劳动力增长和资本积累推动增长的潜力还比较大;科技创新也将扮演重要角色。这些经济体的科技创新方式,则是集成创新、引进消化吸收再创新与原始创性并举。版权文档,请勿用做商业用途而对于中国大陆和印度这样的发展中经济体,虽然和新兴工业化经济体一样需要倚重要素投入增加、提高配置效率和管理水平以及科技创新,

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